王霞 許汝俊

一、引言

財(cái)政部于2016年12月發(fā)布了《在審計(jì)報(bào)告中溝通關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)》準(zhǔn)則，2017 年1 月1 日起A+H 股上市公司在提供給內(nèi)地的審計(jì)報(bào)告中率先應(yīng)用，滬深上市公司于2018 年1 月1 日起應(yīng)用。準(zhǔn)則要求披露關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)和相應(yīng)審計(jì)程序，該舉措將向市場(chǎng)傳遞出更多公司特質(zhì)信息和審計(jì)過程信息。在此背景下，可基于分析師預(yù)測(cè)行為在關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露前后發(fā)生的變化來分析審計(jì)產(chǎn)出對(duì)分析師信息精度的影響。

分析師信息精度直接關(guān)系到資本市場(chǎng)信息效率。分析師作為資本市場(chǎng)信息中介，通過獲取、加工和評(píng)估公共來源和私人來源的信息作出其跟蹤公司的盈余、現(xiàn)金流和投資支出等方面的預(yù)測(cè)，在優(yōu)化資源配置、促進(jìn)資本市場(chǎng)效率方面發(fā)揮著重要作用。分析師信息精度是多種因素構(gòu)成的函數(shù)，如所跟蹤公司的信息披露意愿和水平、分析師獲取和處理信息的成本與激勵(lì)、挖掘私有信息的動(dòng)機(jī)、分析師的經(jīng)驗(yàn)和能力等?，F(xiàn)有文獻(xiàn)多從分析師預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度切入研究新審計(jì)準(zhǔn)則是否帶來信息環(huán)境的改變（趙剛和江雨佳等，2019；薛剛和王儲(chǔ)等，2020；劉圻和牛藝琳等，2020）。通常情況下，衡量分析師預(yù)測(cè)是否準(zhǔn)確的標(biāo)準(zhǔn)是分析師預(yù)測(cè)盈余和企業(yè)披露的實(shí)際盈余的接近程度，因此，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)是否提升分析師預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度，結(jié)論可能會(huì)因是否將關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)對(duì)企業(yè)盈余披露行為的影響納入到研究框架中而有所不同。

本文重點(diǎn)關(guān)注分析師信息精度而不是分析師預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。由于分析師信息精度按照信息屬性可分為公共信息精度和私有信息精度，本文將分別探究新審計(jì)報(bào)告準(zhǔn)則實(shí)施前后分析師公共信息精度和私有信息精度的變化情況。關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)的“事項(xiàng)段”可向資本市場(chǎng)傳遞更多公司特質(zhì)信息，“應(yīng)對(duì)段”則向資本市場(chǎng)傳遞更多審計(jì)師審計(jì)過程信息，這無疑增加了資本市場(chǎng)公共信息，新審計(jì)報(bào)告準(zhǔn)則實(shí)施后分析師公共信息精度將有所提高。然而，分析師私有信息精度如何變化，可能有兩種不同的結(jié)果：一是基于公共信息與私有信息“替代效應(yīng)”假說，新審計(jì)報(bào)告準(zhǔn)則實(shí)施后分析師私有信息精度將有所降低；二是基于公共信息與私有信息“互補(bǔ)效應(yīng)”假說和分析師職業(yè)生涯假說，新審計(jì)報(bào)告準(zhǔn)則實(shí)施后分析師私有信息精度將有所提升。

二、理論分析與假設(shè)提出

新準(zhǔn)則實(shí)施后，要求披露關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)和相應(yīng)審計(jì)程序，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)不但直接涉及公司個(gè)性化信息，還涉及到公司的重大特別風(fēng)險(xiǎn)、重大交易事項(xiàng)、重大不確定事項(xiàng)等，更重要的是傳遞出審計(jì)師的專業(yè)判斷、審計(jì)決策支持信息，如關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)確定范圍、具體審計(jì)程序等，將審計(jì)師掌握的部分私有信息公共化。因此，披露關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)增加了資本市場(chǎng)決策有用的公共信息含量。

關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)可引導(dǎo)分析師在內(nèi)的信息使用者關(guān)注財(cái)務(wù)報(bào)告中的高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目（Sirois 等，2018）、合理評(píng)估被審計(jì)單位的風(fēng)險(xiǎn)水平和財(cái)務(wù)信息質(zhì)量（Kelton 等，2015；Kachelmeier 等，2017），關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)降低了信息不確定性（Bens 等，2017）、提高了決策相關(guān)性和信息有用性（張繼勛和韓冬梅，2014）。綜合來看，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)的披露能夠增加公共信息透明度、提升公共信息質(zhì)量。一方面增加了分析師公共信息的可獲得性，另一方面還保障了公共信息的真實(shí)性和可靠性，進(jìn)一步降低了分析師處理公共信息的成本，有助于分析師做出更加合理和趨近真實(shí)的綜合預(yù)判，提高公共信息精度。關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露增加了公開信息披露，因向市場(chǎng)傳遞出更多公司特質(zhì)信息和審計(jì)師職業(yè)判斷信息增加了分析師公共信息精度。基于此，提出如下假設(shè)：

表1 主要變量定義及解釋

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)表

假設(shè)H1：披露關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)后，分析師公共信息精度會(huì)有所增加。

關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露如何影響分析師私有信息精度，部分取決于公共信息精度與私有信息精度之間的關(guān)系，梳理現(xiàn)有文獻(xiàn)，主要有公共信息精度和私有信息精度存在“替代效應(yīng)”和“互補(bǔ)效應(yīng)”這兩種觀點(diǎn)?！疤娲?yīng)”指出市場(chǎng)上的公共信息和私有信息是相互替代的，若公有信息增加將會(huì)替代私有信息需求，削弱了市場(chǎng)主體以一定成本搜尋私有信息的動(dòng)力，從而降低私有信息精度。在條件獨(dú)立時(shí)，Verrecchia（1982）認(rèn)為公共信息和私有信息之間是相互替代的，隨后，Bushman（1991）、Lundholm（1991）、Alles 和Lundholm（1993）等學(xué)者基于該觀點(diǎn)進(jìn)行了擴(kuò)充?！盎パa(bǔ)效應(yīng)”指出，市場(chǎng)上的公有信息和私有信息是相互補(bǔ)充的，市場(chǎng)公共信息產(chǎn)生增量，會(huì)增加市場(chǎng)主體私有信息挖掘動(dòng)機(jī)。Lundholm（1988）研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)公共信息和私有信息的信號(hào)誤差強(qiáng)相關(guān)時(shí)，公共信息和私有信息之間是互補(bǔ)關(guān)系。Kim 和Verrecchia（1991）構(gòu)建理論模型論證得到，私有信息是公共信息的函數(shù)，對(duì)能夠?qū)⒐残畔⑼ㄟ^一定方式轉(zhuǎn)化為私有信息的交易者來說，公共信息可以作為私有信息的來源，公共信息增加時(shí)私有信息也會(huì)增加。Lee et al.（1994）通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)預(yù)計(jì)未來公共信息準(zhǔn)確度提升時(shí)，市場(chǎng)投資者私有信息精度也隨之提升，Trueman（1994）實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)在公開信息披露的不同時(shí)段，均存在公共信息精度和私有信息精度的互補(bǔ)效應(yīng)。因此，從理論上說，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露能夠影響私有信息精度。

在“替代效應(yīng)”觀點(diǎn)下，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露能夠降低分析師私有信息精度。公開披露能夠縮小信息使用者之間的信息差距，減少信息不對(duì)稱程度。在部分投資者具有信息優(yōu)勢(shì)的市場(chǎng)中，公開披露信息能夠增加信息使用者的信息公平度，減少信息優(yōu)勢(shì)獲利。若該推斷成立，公開信息披露即市場(chǎng)上公共信息增加，私有信息激勵(lì)將會(huì)下降，故分析師獲取私有信息的動(dòng)機(jī)將會(huì)減弱，減少市場(chǎng)私有信息供給。此外，實(shí)證研究表明，由于私有信息獲取成本較高，分析師可能利用從公開披露渠道獲得的信息取代昂貴的私人信息。因此，基于替代效應(yīng)觀點(diǎn)，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)能夠增加分析師從公共渠道獲取信息的機(jī)會(huì)，降低分析師挖掘私有信息動(dòng)機(jī)，從而降低了私有信息精度。

在“互補(bǔ)效應(yīng)”觀點(diǎn)下，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露能夠提高分析師私有信息精度?；诜治鰩熉殬I(yè)生涯假說，支持分析師私有信息和公共信息的互補(bǔ)效應(yīng)，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露能夠顯著提升分析師私有信息精度。Borron et al.（2002）研究了金融分析師私有信息與公開信息之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)當(dāng)公開信息披露之后，分析師私有信息準(zhǔn)確性立即增加，驗(yàn)證了分析師私有信息和公共信息之間的互補(bǔ)效應(yīng)。Botosan 和Plumlee（2004） 通 過實(shí)證檢驗(yàn)了分析師私有信息和公共信息之間顯著的正相關(guān)關(guān)系，分析師私有信息和公共信息之間是相互補(bǔ)充而不是相互替代的?；谛畔ⅰ肮膭?lì)效應(yīng)”，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露通過降低私有信息收集成本鼓勵(lì)分析師收集更多的私有信息。鼓勵(lì)效應(yīng)認(rèn)為，高質(zhì)量的財(cái)務(wù)信息披露通過增加企業(yè)信息透明度來降低投資者私有信息收集邊際成本，鼓勵(lì)經(jīng)驗(yàn)豐富的投資者搜集更多的私有信息。分析師具有豐富的知識(shí)背景和執(zhí)業(yè)經(jīng)驗(yàn)，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)為其打開了更廣闊的視角，為分析師信息搜集提供更多線索，降低了分析師私有信息搜集成本，幫助分析師進(jìn)一步挖掘公司個(gè)性化信息，從而相比于只依靠公共信息的投資者，將會(huì)收集到更多的私有信息，產(chǎn)生信息搜集的“鼓勵(lì)效應(yīng)”（Ferreira and Laux,2007 ）。因此，基于互補(bǔ)效應(yīng)觀點(diǎn)，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)提高了私有信息精度。

綜上所述，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露既可能降低私有信息精度也可能提升私有信息精度。當(dāng)“替代效應(yīng)”占主導(dǎo)地位時(shí)，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露降低了私有信息精度，當(dāng)“互補(bǔ)效應(yīng)”占主導(dǎo)地位時(shí)，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露增加了私有信息精度?；谝陨戏治?，本文提出如下對(duì)立假設(shè)：

假設(shè)H2a：披露關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)后，分析師私有信息精度會(huì)有所降低；

假設(shè)H2b：披露關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)后，分析師私有信息精度會(huì)有所增加。

表3 關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露對(duì)分析師公共信息精度的影響

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本獲取與數(shù)據(jù)來源

本文以政策實(shí)施前后分析師對(duì)2016-2017 年的盈余預(yù)測(cè)為初始樣本，以關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)準(zhǔn)則試點(diǎn)的A+H股上市公司為處理組、其他公司為控制組進(jìn)行雙重差分DID 檢驗(yàn)。對(duì)初始樣本進(jìn)行如下處理：剔除金融業(yè)公司、剔除ST 和＊ST 公司、刪除各變量缺失值、對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行上下1%縮尾處理。為保證實(shí)證樣本的可比性，本文還采用傾向匹配得分法（PSM）執(zhí)行最嚴(yán)格的1:1 無放回臨近匹配得到處理組。分析師數(shù)據(jù)、公司數(shù)據(jù)來源于CSMAR 和RESSET 數(shù)據(jù)庫及證券交易網(wǎng)站。

（二）變量定義

1.分析師公共信息精度（Public）和私有信息精度（Private）。

本文借鑒本文借鑒Barron et al.（1998）的研究，使用BKLS 模型得到分析師的公共信息和私有信息度量公式如下：

在公式（1）中，Public 是分析師公共信息精度，Private 是分析師私有信息精度。其中， D 是所有分析師對(duì)i 公司做出的預(yù)測(cè)值之間的標(biāo)準(zhǔn)差；N 是分析師對(duì)i 公司做出預(yù)測(cè)的總數(shù)；SE 是共識(shí)平均預(yù)測(cè)的平方誤差，SE 也可表示為C+D/N，其中C是所有分析師共同的不確定性。同時(shí)，為了解決可能的偏度問題，借鑒Park et al.（2017）的做法，對(duì)Public 和Private 取對(duì)數(shù)表示。若Public 數(shù)值越大，公共信息精度越高，Public 數(shù)值越小，公共信息精度越低；Private數(shù)值越大，私有信息精度越高，反之越低。

2.年份虛擬變量（Post）和分組虛擬變量（Treat）。Post 為年份虛擬變量，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)準(zhǔn)確實(shí)施后（2017 年1 月日在A+H 股實(shí)行，對(duì)應(yīng)的是上市公司2016 年年報(bào)）取1，之前取0。Treat 為分組虛擬變量，若是A+H 股公司取1，否則取0。

3.控制變量。為更好地考察關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)對(duì)分析師信息環(huán)境的凈影響，參照現(xiàn)有文獻(xiàn)，選取公司規(guī)模（Size）、賬面市值比（MB）、總資產(chǎn)收益率（ROA）、杠桿率（LEV）、β 系數(shù)（Beta）、盈余波動(dòng)性（Volatility）、機(jī)構(gòu)投資者持股比例（IEC）、信息透明度（AbsAcc）為控制變量，同時(shí)控制行業(yè)虛擬變量，控制變量同時(shí)是PSM 匹配控制組時(shí)的協(xié)變量。變量具體定義及解釋如表1 所示。

表4 關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露對(duì)分析師私有信息精度的影響

（三）模型設(shè)定

為驗(yàn)證假設(shè)H1 和H2，設(shè)定雙重差分（DID）模型（2）和（3）：

在回歸模型（2）中，若年份為2017 年P(guān)OST 取值為1，否則為0；若是A+H 股公司取值為1，否則為0。若交互項(xiàng)POST＊TREAT 的系數(shù)α1顯著為正，說明關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露增加了分析師公共信息精度，假設(shè)H1成立。在回歸模型（3）中，若α1顯著為正，說明關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露增加了分析師私有信息精度，假設(shè)H2b 成立，否則H2a 成立。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2 所示。分析師公共信息精度均值為1.620，最小值和最大值分別為-1.705、5.788，分析師私有信息精度均值為1.244，最小值和最大值分別為-4.006、5.980，表明樣本公司分析師公共信息精度和私有信息精度存在差距，為實(shí)證提供了較好的分析基礎(chǔ)。其他各變量的統(tǒng)計(jì)結(jié)果在合理范圍內(nèi)，且均值和中位數(shù)相差不大，表明樣本不存在顯著偏移。另外，Pearson 相關(guān)系數(shù)分析和VIF 檢驗(yàn)表明并不存在嚴(yán)重的多重共線性。

（二）關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露對(duì)分析師公共信息精度的影響

表3 中分別列示了采用DID 方法和PSM+DID 方法對(duì)模型（2）進(jìn)行回歸的結(jié)果。第（1）列和第（3）列為僅加入解釋變量的回歸結(jié)果，第（2）列和第（4）列為加入控制變量的回歸結(jié)果。第（2）和（4）列交乘項(xiàng)Post＊Treat 的 系數(shù)分別為0.895和1.679，均在5%水平上顯著，該結(jié)果表明，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露和分析師公共信息精度呈正相關(guān)關(guān)系，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)準(zhǔn)則實(shí)施后，分析師公共信息精度顯著提高，亦即關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)準(zhǔn)則有利于優(yōu)化分析師公共信息環(huán)境，假設(shè)H1 得到充分驗(yàn)證。

表5 關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露對(duì)分析師預(yù)測(cè)分歧度的影響

（三）關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露對(duì)分析師私有信息精度的影響

表4 中分別列示了采用DID 方法和PSM+DID 方法對(duì)模型（3）進(jìn)行回歸的結(jié)果。第（1）列和第（3）列為僅加入解釋變量的回歸結(jié)果，第（2）列和第（4）列為加入控制變量的回歸結(jié)果。第（1）至（4）列交乘項(xiàng)Post＊Treat 的 系 數(shù) 分 別 為1.138 和1.779，且分別在5%和10%水平上顯著，該結(jié)果表明關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)和分析師私有信息精度存在正相關(guān)關(guān)系，說明關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)準(zhǔn)則實(shí)施后，分析師私有信息精度顯著提高，亦即關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)準(zhǔn)則有利于提升分析師私有信息精度，支持了公共信息和私有信息之間的“互補(bǔ)效應(yīng)”，假設(shè)H2b 得到充分驗(yàn)證。

五、進(jìn)一步研究

（一）關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露對(duì)分析師預(yù)測(cè)分歧度的影響

在信息總量視角下，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露向市場(chǎng)傳遞出更多公司特質(zhì)信息和審計(jì)過程信息，向資本市場(chǎng)提供了新的增量信息。在信息質(zhì)量視角下，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)降低了信息不確定性、提高了決策相關(guān)性和信息有用性?？傮w來看，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露改善了資本市場(chǎng)的信息環(huán)境，這將降低分析師的預(yù)測(cè)分歧度。

為驗(yàn)證關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露對(duì)分析師預(yù)測(cè)分歧度的影響，設(shè)定模型（4）：

其中，F(xiàn)div 是分析師預(yù)測(cè)分歧度，參照林晚發(fā)等（2020）的研究，用分析師預(yù)測(cè)偏差的標(biāo)準(zhǔn)差衡量，分析師預(yù)測(cè)偏差用分析師每股盈余預(yù)測(cè)值（FEPS）減去每股盈余實(shí)際值（EPS），其他變量與模型（2）相同。

采 用DID 方 法 和PSM+DID 方法對(duì)模型（4）進(jìn)行回歸的結(jié)果如表5所示。第（1）列和第（3）列為僅加入解釋變量的回歸結(jié)果，第（2）列和第（4）列為加入控制變量的回歸結(jié)果。第（1）至（4）列交乘項(xiàng)Post＊Treat的系數(shù)均顯著為負(fù)，說明關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)準(zhǔn)則實(shí)施后，分析師預(yù)測(cè)分歧度顯著降低。

（二）關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)對(duì)分析師信息精度的影響在不同管理層信息優(yōu)勢(shì)下的差別

Hutton et al.（2012）發(fā)現(xiàn)沒有證據(jù)表明在行業(yè)層面上，被視為行業(yè)專家的分析師能夠比管理層具有信息優(yōu)勢(shì)。由于管理層是進(jìn)行公司日常運(yùn)營管理并做出關(guān)鍵業(yè)務(wù)決策的內(nèi)部人士，在預(yù)測(cè)收益方面比分析師有明顯優(yōu)勢(shì)，即管理層比分析師具有信息優(yōu)勢(shì)。理論上，管理層信息優(yōu)勢(shì)能夠?qū)﹃P(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)和分析師信息精度的關(guān)系產(chǎn)生影響。從分析師公共信息精度來看，當(dāng)管理層具有信息優(yōu)勢(shì)時(shí)，審計(jì)師在與管理層進(jìn)行溝通時(shí)能夠獲得更多的信息，通過披露關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)將這些豐富的私有信息公開化，向資本市場(chǎng)傳遞更多公共信息，產(chǎn)生較高的公共信息增量。從分析師私有信息精度來看，當(dāng)管理層具有信息優(yōu)勢(shì)時(shí)，分析師可以從增量公共信息中獲取更多信息線索，有助于分析師進(jìn)一步挖掘更多的公司個(gè)性化信息，提高私有信息精度。綜上，當(dāng)管理層具有更多的信息優(yōu)勢(shì)時(shí)，披露關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)與分析師信息精度之間的關(guān)系更加敏感。

表6 關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)對(duì)分析師信息精度的影響在不同管理層信息優(yōu)勢(shì)下的差別

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

為驗(yàn)證上述分析，首先，借鑒Chen et al.（2005），Kesavan和 Mani（2010），Hutton et al.（2012）等的相關(guān)研究，定義管理層相對(duì)信息優(yōu)勢(shì)（Infadv）。同時(shí)，為了更好地區(qū)分管理層信息優(yōu)勢(shì)的差異，采用管理層處于子行業(yè)中的相對(duì)信息位置來定義管理層信息優(yōu)勢(shì)，具體計(jì)算如下：

其中，IL 是相關(guān)公司的存貨水平，等于庫存量×365/銷貨成本。Indmean（IL）是公司所處行業(yè)的存貨水平均值，Indstd（IL）是公司所處行業(yè)的存貨水平標(biāo)準(zhǔn)差。

其次，以管理層信息優(yōu)勢(shì)的均值為標(biāo)準(zhǔn)將樣本分為兩組，分別對(duì)模型（2）和（3）進(jìn)行回歸的結(jié)果如表6所示。交乘項(xiàng)Post＊Treat 僅在管理層信息優(yōu)勢(shì)高組中顯著為正，當(dāng)以分析師公共信息精度為被解釋變量時(shí)，交乘項(xiàng)Post＊Treat 的系數(shù)為3.257，在10%水平上顯著，當(dāng)以分析師私有信息精度為被解釋變量時(shí)，交乘項(xiàng)Post＊Treat 的系數(shù)為3.597，在5%水平上顯著。說明關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露在管理層具有信息優(yōu)勢(shì)時(shí)優(yōu)化分析師信息環(huán)境的作用更強(qiáng)，分析師公共信息和私有信息精度得到顯著提升。

六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證本文結(jié)論是否穩(wěn)健，進(jìn)行以下檢驗(yàn)：

1.安慰劑檢驗(yàn)。將關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露準(zhǔn)則在A+H 股的實(shí)施時(shí)間人為定在2015 年的財(cái)務(wù)報(bào)告，按照1:1 無放回進(jìn)行PSM 匹配對(duì)照組，再執(zhí)行雙重差分檢驗(yàn)。回歸結(jié)果如表7 第（1）列所示，無論是以Public 為被解釋變量還是以Private 為被解釋變量，Post＊Treat 的系數(shù)不再顯著，且公有信息精度的符號(hào)變?yōu)樨?fù)號(hào)，表明控制組和實(shí)驗(yàn)組的分析師信息精度差異是由關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)準(zhǔn)則實(shí)施所引起的，為本文結(jié)論提供了進(jìn)一步的證據(jù)。

2.按照1：2 比例執(zhí)行PSM 匹配對(duì)照組。無論是以Public 還是Private 為被解釋變量，Post＊Treat的系數(shù)仍然顯著為正。當(dāng)以公共信息精度（Public）為被解釋變量時(shí)，Post＊Treat 的 系 數(shù) 為1.219 且在10%水平上顯著，當(dāng)以私有信息精度（Private）為被解釋變量，Post＊Treat 的系數(shù)為2.042 且在5%水平上顯著，進(jìn)一步表明關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露與分析師公共信息精度和私有信息精度正相關(guān)，本文結(jié)論具有穩(wěn)健性。

七、研究結(jié)論

本文利用A+H 股上市公司關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露外生事件，采用DID 和PSM+DID 模型，研究關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露前后分析師公共信息精度和私有信息精度的變化情況。基于信息總量和質(zhì)量視角，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)通過事項(xiàng)段和應(yīng)對(duì)段向資本市場(chǎng)傳遞更多公司特質(zhì)信息和審計(jì)職業(yè)判斷信息，顯著增加了分析師公共信息精度；基于公共信息和私有信息的“互補(bǔ)效應(yīng)”，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露顯著增加了分析師私有信息精度。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露降低了分析師預(yù)測(cè)分歧度，在管理層具有信息優(yōu)勢(shì)時(shí)，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露提升分析師信息效率更加明顯。本文的研究結(jié)論表明，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露能夠改善市場(chǎng)信息環(huán)境，不僅能顯著提升公共信息精度，同時(shí)能夠提升私有信息精度。實(shí)施關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)準(zhǔn)則能夠顯著改善資本市場(chǎng)的信息環(huán)境，為資本市場(chǎng)釋放信息增量、提升分析師預(yù)測(cè)的信息總量，為關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)準(zhǔn)則存在的信息效應(yīng)提供增量證據(jù)。