楊雨馨

一、引言

自國(guó)際審計(jì)與鑒證準(zhǔn)則理事會(huì)（IAASB）發(fā)布國(guó)際審計(jì)報(bào)告準(zhǔn)則ISA701以及我國(guó)審計(jì)報(bào)告準(zhǔn)則《中國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師審計(jì)準(zhǔn)則第1504號(hào)——在審計(jì)報(bào)告中增加關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)》（簡(jiǎn)稱CSA1504）相繼實(shí)施以來(lái)，針對(duì)該準(zhǔn)則是否發(fā)揮出應(yīng)有之功效的探討便層出不窮。大量研究從信息含量與市場(chǎng)反應(yīng)（Gutierrez et al.，2017；王艷艷等，2018）、審計(jì)師責(zé)任（Brasel et al.，2016）等視角考察了披露關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)形成的諸多經(jīng)濟(jì)后果，然而，在政策推出的初級(jí)階段，考察關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)的形成機(jī)制，從而探索如何對(duì)其加以完善亦不可偏廢。

圖1 分析師盈利預(yù)測(cè)與審計(jì)師收益預(yù)期測(cè)量周期

在資本市場(chǎng)傳統(tǒng)的信息傳播路徑中（即信息由管理層公告發(fā)布，由審計(jì)師鑒證檢查，經(jīng)分析師解讀總結(jié)，被投資者吸納運(yùn)用），已有文獻(xiàn)多側(cè)重于考察審計(jì)師如何通過(guò)約束管理層的機(jī)會(huì)主義行為，使分析師的收益預(yù)測(cè)更加準(zhǔn)確（Behn et al.，2008），鮮有研究探索分析師預(yù)測(cè)信息是否會(huì)流向?qū)徲?jì)師，僅有少數(shù)文獻(xiàn)從審計(jì)收費(fèi)視角進(jìn)行了一些單維探索（施先旺等，2015）。但分析師在宏觀經(jīng)濟(jì)因素方面比其他各方更具信息優(yōu)勢(shì)（Hutton et al.，2012），其擁有的行業(yè)知識(shí)可以使審計(jì)師了解外部經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)和內(nèi)部管理收益的潛在行動(dòng)，尤其是當(dāng)分析師盈利預(yù)測(cè)與審計(jì)師自身的盈利預(yù)期不同時(shí)，兩者形成的期望差距將向?qū)徲?jì)師傳達(dá)不確定性或潛在錯(cuò)報(bào)的風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)。那么，在當(dāng)前注冊(cè)會(huì)計(jì)師民事賠償責(zé)任日趨完善的制度環(huán)境下，強(qiáng)化職業(yè)審慎態(tài)度的審計(jì)師是否會(huì)回應(yīng)由分析師提供盈利預(yù)測(cè)所衍生出的“風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)”，并通過(guò)關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本特征的變化反映至最終的審計(jì)報(bào)告中，是一個(gè)值得探討的問題。

本文以2017-2018年我國(guó)A股上市公司為樣本，通過(guò)構(gòu)建反映分析師和審計(jì)師之間年度盈利預(yù)期差異的指標(biāo)，考察了預(yù)測(cè)差異是否有助于審計(jì)師識(shí)別重大風(fēng)險(xiǎn)從而完善關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)段的文本信息內(nèi)容，以及分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量在上述關(guān)系中是否發(fā)揮了調(diào)節(jié)作用。本文的主要貢獻(xiàn)在于：第一，拓展了分析師和審計(jì)師之間信息互動(dòng)關(guān)系的研究。先前的研究主要集中在審計(jì)師如何影響分析師的預(yù)測(cè)能力，本文通過(guò)考察審計(jì)師是否將分析師提供的信息納入審計(jì)，有助于了解審計(jì)師是否將對(duì)外部信息的考量延伸到公司特定的第三方，為信息的逆向流動(dòng)提供了增量證據(jù)。第二，從文本特征的各個(gè)維度探究了公司特定的外部風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)對(duì)關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)段文本信息含量的影響，有助于我們打開審計(jì)“黑匣”，厘清風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向?qū)徲?jì)在實(shí)務(wù)中的作用機(jī)制，為審計(jì)行為有效性研究提供一個(gè)全新的視角。第三，盡管大量研究證實(shí)關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)具有較高的信息含量，但鮮有文獻(xiàn)考察這一文本信息的內(nèi)在形成路徑。本文通過(guò)解釋金融中介機(jī)構(gòu)產(chǎn)生的信息如何影響關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)的文本特征，一方面為解釋審計(jì)工作流程做出貢獻(xiàn)，提示審計(jì)人員在執(zhí)行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)試過(guò)程中可以借鑒分析師提供的外部信息；另一方面，也能夠?yàn)楸O(jiān)管層規(guī)范審計(jì)報(bào)告書寫形式與內(nèi)容提供有益參考。

表1 關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本特征的主因子解

表2 變量定義表

二、理論分析與假設(shè)提出

（一）預(yù)測(cè)差異與關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本特征

CSA1504應(yīng)用指南指出：“盡管對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表發(fā)表的審計(jì)意見并不涵蓋其他信息，注冊(cè)會(huì)計(jì)師在對(duì)某項(xiàng)關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)進(jìn)行描述時(shí)，可以考慮其他信息，以及從被審計(jì)單位或其他可靠渠道獲取的公開信息”。因此，當(dāng)有明顯的外部證據(jù)顯示被審計(jì)單位存在較高的信息風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，根據(jù)審計(jì)準(zhǔn)則的要求，審計(jì)師應(yīng)當(dāng)在綜合考量該信息后對(duì)關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)進(jìn)行描述。分析師在宏觀經(jīng)濟(jì)層面上具有信息優(yōu)勢(shì)，審計(jì)師往往通過(guò)從他們的客戶群中獲得經(jīng)驗(yàn)使其對(duì)行業(yè)和宏觀經(jīng)濟(jì)事件有所了解。當(dāng)分析師在行業(yè)和經(jīng)濟(jì)知識(shí)方面的信息優(yōu)勢(shì)超過(guò)審計(jì)師時(shí)，審計(jì)師能夠從他們提供的信息中獲益（Hutton et al.，2012）。具體而言，分析師能夠在以下兩個(gè)方面發(fā)揮出異于審計(jì)師的信息優(yōu)勢(shì)：一是宏觀經(jīng)濟(jì)和行業(yè)趨勢(shì)信息，二是管理層認(rèn)為有義務(wù)實(shí)現(xiàn)的績(jī)效目標(biāo)信息（PCAOB，2010a）。

表3 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

表4 預(yù)測(cè)差異與關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本特征

一方面，鑒于分析師擅長(zhǎng)從各種來(lái)源收集和總結(jié)信息，分析師預(yù)測(cè)可能會(huì)傳達(dá)有助于審計(jì)師判斷的相關(guān)信息，例如客戶或行業(yè)運(yùn)營(yíng)的預(yù)期下降或業(yè)務(wù)不確定性，這不但會(huì)影響公司當(dāng)前的公允價(jià)值以及未來(lái)的現(xiàn)金流預(yù)期，而且最終很可能將衍生并轉(zhuǎn)嫁給審計(jì)師，形成較高的訴訟和聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，管理層經(jīng)常因外部激勵(lì)被動(dòng)完成高額盈利目標(biāo)，這種第三方期望迫使管理層做出戰(zhàn)略性的經(jīng)濟(jì)與會(huì)計(jì)決策，以確保上市公司滿足外部預(yù)期。因此，當(dāng)分析師盈利預(yù)測(cè)超出了審計(jì)師個(gè)人預(yù)期時(shí)，暗示著管理層可能存在夸大收益的動(dòng)機(jī)。相反，如果分析師盈利預(yù)測(cè)低于審計(jì)師個(gè)人預(yù)期，則意味著管理層有可能將利潤(rùn)轉(zhuǎn)移至后續(xù)期間進(jìn)行收益平滑，使公司財(cái)報(bào)反映出持續(xù)穩(wěn)定的盈利趨勢(shì)。上述可能的結(jié)果表明，分析師預(yù)測(cè)與審計(jì)師個(gè)人預(yù)期之間的差異可能向?qū)徲?jì)師發(fā)出不確定性的風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)。鑒于緩解委托代理矛盾是催生審計(jì)質(zhì)量需求的根本動(dòng)因，在信息風(fēng)險(xiǎn)較高的情境下，具備職業(yè)謹(jǐn)慎態(tài)度的審計(jì)師需要加強(qiáng)專業(yè)懷疑、補(bǔ)充額外的測(cè)試程序、出具更加嚴(yán)格的審計(jì)意見以提升審計(jì)質(zhì)量。而結(jié)合關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本信息的特有披露形式，審計(jì)師更有可能在該段落中以具有鮮明文本特征的語(yǔ)言來(lái)描述存在重大不確定性的事項(xiàng)。基于此，本文提出假設(shè)1：

注：＊＊＊表示在1%水平下顯著，＊＊表示在5%水平下顯著，＊表示在10%水平下顯著；已對(duì)回歸方程中的異方差問題進(jìn)行了檢驗(yàn)和處理，括號(hào)內(nèi)提供的Z值經(jīng)過(guò)異方差穩(wěn)健修正，下同；經(jīng)VIF測(cè)試證實(shí)變量方差膨脹因子均小于10，不存在多重共線性問題

H1：預(yù)測(cè)差異越大時(shí)，關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本特征的變化越明顯。

（二）預(yù)測(cè)差異、分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量與關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本特征

從理論上看，基于不完全信息市場(chǎng)（信息披露）理論，分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量的高低會(huì)顯著影響審計(jì)師的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別過(guò)程。一方面，從信息披露機(jī)制形成的內(nèi)在邏輯來(lái)看，分析師作為資本市場(chǎng)中的信息解讀者，解讀出的信息雖然一定程度上能夠降低搜尋和處理信息的成本，但這實(shí)質(zhì)上要基于供給的外部信息是相對(duì)準(zhǔn)確可信的前提。已有研究指出，分析師的盈余預(yù)測(cè)質(zhì)量越高時(shí)，包含的有效信息越多。因此，基于對(duì)相關(guān)信息信任的前提，審計(jì)師將更有可能對(duì)外部風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)加以仔細(xì)甄別，進(jìn)而消化吸收至審計(jì)報(bào)告中。

與此同時(shí)，當(dāng)分析師的預(yù)測(cè)誤差長(zhǎng)期保持一致，理性投資者可以根據(jù)該特征調(diào)整分析師的系統(tǒng)性偏誤，從而合理地判斷企業(yè)的未來(lái)盈余表現(xiàn)；反之，當(dāng)分析師的預(yù)測(cè)誤差在長(zhǎng)期內(nèi)波動(dòng)很大時(shí)，投資者往往難以做出準(zhǔn)確的投資判斷。因此，當(dāng)分析師預(yù)測(cè)誤差較小、一致程度較高時(shí)，由其預(yù)測(cè)信息衍生出的風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)可信度更高，更易被審計(jì)師納入關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)的考量?；谝陨戏治?，本文提出假設(shè)2：

表5 預(yù)測(cè)差異、分析師預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度與關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本特征

H2：分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量越高時(shí)，預(yù)測(cè)差異對(duì)關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本特征的作用程度減弱。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本和數(shù)據(jù)

本文以2017-2018年中國(guó)A股上市公司作為研究對(duì)象，剔除研究期間內(nèi)相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的公司和金融保險(xiǎn)等行業(yè)的上市公司。樣本的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)自于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)以及手工整理，部分缺失的數(shù)據(jù)以及關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本數(shù)據(jù)通過(guò)手工搜集上市公司年報(bào)獲得，最后共計(jì)得到2676個(gè)樣本觀察值的數(shù)據(jù)。對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%的縮尾調(diào)整（Winsorize）以剔除異常值的影響。

（二）模型設(shè)定與變量定義

1.模型設(shè)定。針對(duì)假設(shè)1，構(gòu)建如下多元回歸模型1進(jìn)行檢驗(yàn)；針對(duì)假設(shè)2，在模型1的基礎(chǔ)上加入調(diào)節(jié)變量分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量進(jìn)行檢驗(yàn)。

2. 變量定義。

（1）關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本特征（KAM）：借鑒Huang et al.（2014），李曉溪等（2019）的研究，本文設(shè)置如下幾類能夠反映關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本特征的變量：(1)反映可讀性的“迷霧指數(shù)（Fog）”，具體而言，F(xiàn)og=0.4＊（ASL+100＊ACW），其中ASL是句子的平均長(zhǎng)度，由總單詞個(gè)數(shù)除以句子個(gè)數(shù)得到，ACW是復(fù)雜單詞的比例，由復(fù)雜單詞（即音節(jié)大于3的單詞）個(gè)數(shù)除以總單詞個(gè)數(shù)得到；(2)反映精確程度的“表示金額的數(shù)字出現(xiàn)的次數(shù)（Money）”與“表示比例的數(shù)字出現(xiàn)的次數(shù)（Ratio）”；(3)反映詳細(xì)程度的“關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)段總字?jǐn)?shù)（LnCharacters）”與“關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)項(xiàng)數(shù)（KAMNum）”；此外，為了能夠從整體上觀察關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)的文本特征，本文運(yùn)用因子分析法構(gòu)建了 “關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本信息綜合指標(biāo)（KAMAll）”，用以綜合反映文本信息的充分度與詳細(xì)度。關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本中全部詞語(yǔ)數(shù)量（All）、事項(xiàng)描述段詞語(yǔ)數(shù)與總詞語(yǔ)數(shù)的比例（SX_word_ratio）、審計(jì)應(yīng)對(duì)段詞語(yǔ)數(shù)與總詞語(yǔ)數(shù)的比例（YD_word_ratio）、積極語(yǔ)氣詞數(shù)量（Up）、消極語(yǔ)氣詞數(shù)量（Down）、金額（Money）及比例（Ratio）出現(xiàn)的次數(shù)七類指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，提取前兩個(gè)主成分。表1顯示了七類文本指標(biāo)的主成分因子分解結(jié)果。

表6 預(yù)測(cè)差異、分析師預(yù)測(cè)分歧度與關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本特征

表7 預(yù)測(cè)差異（區(qū)分方向）與關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本特征

（2）預(yù)測(cè)差異（EPSSignal）：借鑒丘心穎等（2016），Newton（2019）的研究，采用如下方式對(duì)預(yù)測(cè)差異進(jìn)行界定：分別計(jì)算分析師的盈利預(yù)測(cè)（Analyst），以及審計(jì)師在執(zhí)行審計(jì)測(cè)試過(guò)程中形成的年度收益預(yù)期（Auditor）。針對(duì)分析師盈利預(yù)測(cè)（Analyst），使用跟蹤一家上市公司的所有分析師在前三年度至次年年報(bào)公布日前（圖1中的T-3年-T年年報(bào)公布日）發(fā)布的針對(duì)當(dāng)年的最新每股收益預(yù)測(cè)值構(gòu)建一個(gè)均值一致性估計(jì)。針對(duì)審計(jì)師年度收益預(yù)期（Auditor），以CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)布的上市公司前三年度公司業(yè)績(jī)的年報(bào)和季報(bào)數(shù)據(jù)作為當(dāng)年預(yù)期的計(jì)算基礎(chǔ)，利用T-3年至T-1年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)確定前三季度年度每股收益百分比α，例如，對(duì)于2017年，α=2014-2016年季報(bào)每股收益（Q1+Q2+Q3）/2014-2016年年報(bào)每股收益Q4。用第T年調(diào)整后的前三季度累計(jì)每股收益除以第T-3年至T-1年三季度累計(jì)每股收益的百分比α得到該年度審計(jì)師的每股收益預(yù)期，例如，2017年審計(jì)師的年度每股收益預(yù)期=2017年前三季度季報(bào)每股收益（Q1”+Q2”+Q3”）/α。用分析師的盈利預(yù)測(cè)（Analyst）減去審計(jì)師的年度收益預(yù)期（Auditor）后取絕對(duì)值，得到預(yù)測(cè)差異的絕對(duì)指標(biāo)。

此外，借鑒已有文獻(xiàn)研究，在模型中加入其他控制變量，具體如表2所示。

四、回歸結(jié)果及實(shí)證分析

（一）主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

表3報(bào)告了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。首先，可讀性（Fog）的均值為11.74，表示金額的數(shù)字出現(xiàn)次數(shù)（Money）的均值為3.394，表示比例的數(shù)字出現(xiàn)次數(shù)（Ratio）的均值為1.035，總字?jǐn)?shù)（LnCharacters）的最小值、最大值以及標(biāo)準(zhǔn)差分別為5.407、12.09、0.497，項(xiàng)數(shù)（KAMNum）的均值為2.129，表明關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)的文本內(nèi)容整體上可讀性較低，對(duì)金額和比例等詳細(xì)數(shù)字的列示次數(shù)較少，文本披露長(zhǎng)度在各個(gè)公司之間相差較小，披露的關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)類別一般為2種。其次，預(yù)測(cè)差異（EPSSignal）的均值為0.034，最小值為0，最大值為2.569，表明兩類外部信息中介在每股收益維度對(duì)上市公司形成的預(yù)期較為一致。

一方面，從信息披露機(jī)制形成的內(nèi)在邏輯來(lái)看，分析師作為資本市場(chǎng)中的信息解讀者，解讀出的信息雖然一定程度上能夠降低搜尋和處理信息的成本，但這實(shí)質(zhì)上要基于供給的外部信息是相對(duì)準(zhǔn)確可信的前提。已有研究指出，分析師的盈余預(yù)測(cè)質(zhì)量越高時(shí)，包含的有效信息越多。因此，基于對(duì)相關(guān)信息信任的前提，審計(jì)師將更有可能對(duì)外部風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)加以仔細(xì)甄別，進(jìn)而消化吸收至審計(jì)報(bào)告中。

（二）多元回歸分析

1.預(yù)測(cè)差異與關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本特征。表4顯示了預(yù)測(cè)差異與關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本特征的回歸結(jié)果，預(yù)測(cè)差異（EPSSignal）與關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)綜合指標(biāo)（KAMAll）、可讀性（Fog）、表示金額和比例的數(shù)字出現(xiàn)次數(shù)（Money、Ratio）、總字?jǐn)?shù)（LnCharacters）、項(xiàng)數(shù)（KAMNum）分別在1%、5%及10%的水平上顯著正相關(guān)，表明由分析師預(yù)測(cè)傳遞的額外信息與關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本特征之間具備顯著的相關(guān)性，預(yù)測(cè)差異會(huì)使審計(jì)報(bào)告中關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)段整體內(nèi)容趨向于更詳細(xì)、精確的展示。從經(jīng)濟(jì)意義上看，預(yù)測(cè)差異（EPSSignal）每上升一個(gè)單位會(huì)使可讀性下降22%、表示金額的數(shù)字出現(xiàn)次數(shù)增加0.012個(gè)、表示比例的數(shù)字出現(xiàn)次數(shù)增加0.154個(gè)、總字?jǐn)?shù)比例上升13.9%，項(xiàng)數(shù)增加0.086個(gè)，再次說(shuō)明審計(jì)師能夠識(shí)別出分析師傳遞的外部風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，并在一定程度上將其納入了關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)披露的考量范圍，本文的回歸結(jié)果具有顯著的經(jīng)濟(jì)意義。上述結(jié)果支持了本文的假設(shè)1。

2.預(yù)測(cè)差異、分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量與關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本特征。表5和表6分別顯示了分析師預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度、分歧度的調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸結(jié)果。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在使用關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)綜合指標(biāo)（KAMAll）、可讀性（Fog）、表示金額的數(shù)字出現(xiàn)次數(shù)（Money）、表示比例的數(shù)字出現(xiàn)次數(shù)（Ratio）、總字?jǐn)?shù)（LnCharacters）及項(xiàng)數(shù)（KAMNum）衡量關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本特征時(shí)，交互項(xiàng)（EPSSignal×Acc uracy、EPSSignal×Dispersion）的系數(shù)估計(jì)值分別在5%和10%的水平上顯著為負(fù)，表明分析師預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度越低時(shí)，預(yù)測(cè)差異對(duì)關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本特征的影響會(huì)減弱，假設(shè)2得到驗(yàn)證。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.基于券商合并或關(guān)閉的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)。既有研究表明，券商合并/關(guān)閉會(huì)引起分析師覆蓋范圍的變化，在券商合并/關(guān)閉這一外生事件的沖擊下，分析師跟蹤人數(shù)的減少將導(dǎo)致針對(duì)某家公司做出的盈利預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性下降，與審計(jì)師年度收益預(yù)期之間的偏差則會(huì)相應(yīng)提升，這提供了一個(gè)適當(dāng)?shù)沫h(huán)境來(lái)確定預(yù)測(cè)差異對(duì)關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)的因果影響。因此，借鑒李春濤等（2016）的做法，利用券商合并和券商關(guān)閉兩個(gè)自然實(shí)驗(yàn)，基于傾向得分匹配雙重差分模型（PSM-DID）考察了其是否對(duì)關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本特征產(chǎn)生影響。模型構(gòu)建如下：

其中，券商合并/關(guān)閉（Mergei,t）定義為：在樣本期間沒有發(fā)生券商合并/關(guān)閉的上市公司（控制組），Mergei,t取值為0，在樣本期間發(fā)生了券商合并/關(guān)閉的上市公司（處理組），在發(fā)生之前Mergei,t取值為 0，在發(fā)生之后Mergei,t取值為1。本文使用核匹配法建立對(duì)照組，經(jīng)過(guò)匹配，為受到券商合并/關(guān)閉影響的293個(gè)企業(yè)找到了2604個(gè)匹配樣本，其中，實(shí)驗(yàn)組包括362個(gè)公司年度觀測(cè)值，對(duì)照組包括2242個(gè)公司年度觀測(cè)值。模型2的回歸結(jié)果顯示，券商合并/關(guān)閉（Mergei,t）與關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本特征（KAM）顯著正相關(guān)，印證了當(dāng)上市公司外部信息環(huán)境較差時(shí)，審計(jì)師會(huì)對(duì)其與其他信息中介之間形成的期望差距（預(yù)測(cè)差異）給予更多關(guān)注。

2.其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）替代被解釋變量。在衡量關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本特征時(shí)，借鑒尹蘅和李麗青（2019）的做法，運(yùn)用基于余弦算法的文本相似度計(jì)算工具，探討預(yù)測(cè)差異是否能夠?qū)﹃P(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)的持續(xù)信息增量產(chǎn)生影響。（2）替代解釋變量。在衡量由分析師預(yù)測(cè)與審計(jì)師預(yù)期之間的差異時(shí)，進(jìn)一步引入基于凈利潤(rùn)計(jì)算的“利潤(rùn)預(yù)測(cè)差異”（定義為：在年報(bào)發(fā)布日前，分析師預(yù)測(cè)的凈利潤(rùn)與審計(jì)師預(yù)測(cè)的凈利潤(rùn)之差的絕對(duì)值）重新檢驗(yàn)。以上檢驗(yàn)的回歸結(jié)果與前文結(jié)果保持一致，驗(yàn)證了本文的研究結(jié)論具備穩(wěn)健性。

（四）進(jìn)一步分析

分析師盈利預(yù)測(cè)與審計(jì)師收益預(yù)期之間差距的不同方向?qū)?huì)向?qū)徲?jì)師傳遞不同類型的潛在風(fēng)險(xiǎn)，這些風(fēng)險(xiǎn)既可能是由于受到外部宏觀經(jīng)濟(jì)事件等不確定性因素影響而導(dǎo)致的重大估計(jì)或主觀判斷的變化，也可能是由于管理層為迎合分析師預(yù)測(cè)進(jìn)行盈余操縱而產(chǎn)生的信息風(fēng)險(xiǎn)。鑒于審計(jì)師對(duì)不同方向差距形成的風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)給予不同的關(guān)注程度，本文進(jìn)一步檢驗(yàn)何種方向的預(yù)測(cè)差異會(huì)使關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)的文本特征發(fā)生更明顯的轉(zhuǎn)變。具體而言，通過(guò)區(qū)分分析師盈利預(yù)測(cè)大于審計(jì)師收益預(yù)期（Analyst>Auditor）和分析師盈利預(yù)測(cè)小于審計(jì)師收益預(yù)期（Analyst

表7顯示了區(qū)分方向的預(yù)測(cè)差異與關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本特征的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，當(dāng)分析師盈利預(yù)測(cè)大于審計(jì)師收益預(yù)期（Analyst>Auditor）時(shí)，預(yù)測(cè)差異（EPSSignal）與關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本特征變量（KAM）顯著正相關(guān)，表明當(dāng)分析師預(yù)測(cè)高于審計(jì)師預(yù)期時(shí)，預(yù)測(cè)差異更易引起審計(jì)師關(guān)注，從而使關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)段文本特征發(fā)生顯著變化。

五、研究結(jié)論與啟示

本文以我國(guó)A股上市公司為樣本，在研究預(yù)測(cè)差異對(duì)關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本特征影響的基礎(chǔ)上，檢驗(yàn)了分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量在其中發(fā)揮的調(diào)節(jié)效應(yīng)。檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)：（1）預(yù)測(cè)差異與關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本特征存在顯著的相關(guān)關(guān)系。（2）當(dāng)分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量越低（準(zhǔn)確度越低、分歧度越大）時(shí)，將會(huì)弱化上述預(yù)測(cè)差異與關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本特征之間的顯著關(guān)系。

總體而言，鑒于由分析師預(yù)測(cè)傳遞的額外信息能夠在審計(jì)報(bào)告的關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)中得到反映，一方面，說(shuō)明審計(jì)師在執(zhí)行審計(jì)測(cè)試時(shí)已經(jīng)對(duì)該信息給予了相應(yīng)關(guān)注，其對(duì)外部公司特定信息的搜索可能比以往記錄得更多，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)較高的上市公司實(shí)施了更加嚴(yán)格的檢查，出具了包含更加詳細(xì)、精確內(nèi)容的審計(jì)報(bào)告；另一方面，也說(shuō)明分析師在宏觀經(jīng)濟(jì)方面能夠發(fā)揮出信息優(yōu)勢(shì)，其擁有的行業(yè)知識(shí)有助于審計(jì)師識(shí)別重大風(fēng)險(xiǎn)，從而為審計(jì)師完善審計(jì)工作流程提供借鑒參考。