凌 華 徐懷寧 李 珮 吳季婷

1 引 言

以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等為代表的新一代數(shù)字技術(shù)快速發(fā)展，為穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供新動(dòng)能和新引擎的同時(shí)，亦引發(fā)了社會(huì)經(jīng)濟(jì)的生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式等維度的深刻變革（陳德球和胡晴，2022［1］）?！吨腥A人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》提出，要打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)?！丁笆奈濉睌?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》則進(jìn)一步明確企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的基本路徑。數(shù)字化轉(zhuǎn)型業(yè)已成為改造提升傳統(tǒng)動(dòng)能、培育發(fā)展新動(dòng)能的重要手段（袁淳等，2021［2］），愈發(fā)受到黨中央和國(guó)務(wù)院的高度重視。在此背景下，為了找尋生存發(fā)展的新契機(jī)，越來(lái)越多的企業(yè)嘗試探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型，運(yùn)用數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)組織架構(gòu)及商業(yè)模式等的改造升級(jí)，在對(duì)企業(yè)會(huì)計(jì)信息產(chǎn)生、處理和報(bào)告的環(huán)境與流程進(jìn)行變革的同時(shí)，也為注冊(cè)會(huì)計(jì)師審計(jì)工作帶來(lái)了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

近年來(lái)，各類(lèi)不確定性因素加劇了經(jīng)濟(jì)活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，伴隨著審計(jì)失敗案例的頻頻出現(xiàn)，審計(jì)行為自身的風(fēng)險(xiǎn)防范成為審計(jì)研究的重要議題。以康美藥業(yè)財(cái)務(wù)造假事件為例，負(fù)責(zé)審計(jì)工作的廣東正中珠江會(huì)計(jì)師事務(wù)所不僅忽視了必要的審計(jì)程序，甚至在事后仍然堅(jiān)持出具的保留意見(jiàn)，引發(fā)了各界人士的廣泛關(guān)注，抑制審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的重要性不言而喻。數(shù)字技術(shù)的引入不僅能夠幫助企業(yè)增強(qiáng)內(nèi)部協(xié)作能力，降低信息搜尋成本，且有助于實(shí)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)、管理等的實(shí)時(shí)化和透明化（曾建光和王立彥，2015［3］），增強(qiáng)了企業(yè)內(nèi)部控制的有效性（Masli等，2010［4］； Chen等，2014［5］），降低了企業(yè)控制風(fēng)險(xiǎn)，使得審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)得以防范。而企業(yè)采用先進(jìn)的數(shù)字化技術(shù)，如條碼及射頻技術(shù)等也可以有效提高注冊(cè)會(huì)計(jì)師存貨監(jiān)盤(pán)的效率和精確度（耿建新和洪圖，2011［6］），減少其檢查風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)一步降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)然，新型數(shù)字技術(shù)或互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式的廣泛應(yīng)用也可能給企業(yè)帶來(lái)更多的戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)（楊德明和畢建琴，2019［7］），增強(qiáng)企業(yè)交易事項(xiàng)在確認(rèn)、計(jì)量、記錄及報(bào)告等方面的不確定性（Appelbaum等，2017［8］），從而加劇審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。此外，先進(jìn)數(shù)字技術(shù)被企業(yè)不恰當(dāng)利用時(shí)也可能增加新的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)（鄧芳等，2017［9］）。上述研究表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的影響效應(yīng)尚未形成一致觀點(diǎn)，值得深入研究。

有鑒于此，本文以2010-2019年中國(guó)滬深A(yù)股上市公司為研究對(duì)象，探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)理與傳導(dǎo)效應(yīng)。研究結(jié)果表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的開(kāi)展有助于降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，且通過(guò)內(nèi)控優(yōu)化、信息披露兩條路徑實(shí)現(xiàn)，這說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠抑制企業(yè)維度的潛在風(fēng)險(xiǎn)并為審計(jì)活動(dòng)的開(kāi)展提供信息支持，進(jìn)而有效降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。異質(zhì)性分析顯示，從審計(jì)主體層面來(lái)看，當(dāng)審計(jì)師來(lái)自國(guó)內(nèi)十大時(shí)有利于增強(qiáng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的功效；從審計(jì)客體層面來(lái)看，非國(guó)有企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠更為有效地減少審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)；從外部治理環(huán)境來(lái)看，當(dāng)法律環(huán)境較好、媒體關(guān)注較多時(shí)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以更好地抑制審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。進(jìn)一步地，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型減少審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)能夠有效降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于以下三點(diǎn)：（1）拓展了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)后果的相關(guān)研究。既有研究對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)后果進(jìn)行了廣泛探討，但聚焦審計(jì)視角的相對(duì)較少，主要探討了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)費(fèi)用（楊德明等，2020［10］）、審計(jì)質(zhì)量（翟華云和李倩茹，2022［11］）、審計(jì)定價(jià)（張永珅等，2021［12］）等之間的關(guān)系。有別于以往研究，本文試圖從審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的視角考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型引發(fā)的又一經(jīng)濟(jì)后果。（2）豐富了審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的影響因素研究。盡管對(duì)于審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)研究業(yè)已較為成熟，但審計(jì)環(huán)境的變化會(huì)衍生出很多新問(wèn)題（楊開(kāi)元等，2022［13］）。本文立足數(shù)字經(jīng)濟(jì)的時(shí)代背景，分析如何借助企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型防范化解審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，具有較強(qiáng)現(xiàn)實(shí)意義。（3）全面探索了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)間關(guān)系的多重作用機(jī)制。良好的治理環(huán)境與監(jiān)督機(jī)制為審計(jì)活動(dòng)的開(kāi)展提供了便利（董小紅和孫文祥，2021［14］），對(duì)于降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)有著重要意義。分析產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、審計(jì)師事務(wù)所類(lèi)型、法律環(huán)境及媒體關(guān)注對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)功能的影響，為優(yōu)化企業(yè)內(nèi)外部治理提供了理論支撐。

2 理論分析與研究假設(shè)

審計(jì)活動(dòng)能夠深刻揭示問(wèn)題、增強(qiáng)規(guī)范管理，是加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)監(jiān)督、穩(wěn)定宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的關(guān)鍵一環(huán)（韓峰等，2020［15］），然而，審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的存在卻抑制了審計(jì)監(jiān)督作用的有效發(fā)揮。為此，思考如何降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展至關(guān)重要，而審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)影響因素的分析則成為應(yīng)有之義?，F(xiàn)有研究多基于審計(jì)主體與外部環(huán)境等視角，分析審計(jì)師能力與經(jīng)驗(yàn)、組織環(huán)境、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、法律環(huán)境等因素對(duì)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的影響（Quick和Henrizi，2019［16］；郭海等，2019［17］；鄭石橋和許玲玲，2020［18］），而源自審計(jì)客體，即被審單位自身所引致的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)卻較少被關(guān)注。事實(shí)上，被審企業(yè)已不再將審計(jì)視作純粹的鑒證工具，而是將之逐步淪為企業(yè)轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)的手段（Dye，1993［19］），尤其是數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，更是使該種可能性大為增加，被審企業(yè)并不單純的審計(jì)動(dòng)機(jī)有可能致使會(huì)計(jì)師事務(wù)所面臨的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)陡增。根據(jù)2019年新修訂的《中國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師審計(jì)準(zhǔn)則第1101號(hào)——注冊(cè)會(huì)計(jì)師的總體目標(biāo)和審計(jì)工作的基本要求》，審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)是指當(dāng)財(cái)務(wù)報(bào)表存在重大錯(cuò)報(bào)時(shí)，注冊(cè)會(huì)計(jì)師發(fā)表不恰當(dāng)審計(jì)意見(jiàn)的可能性。審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)取決于重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)和檢查風(fēng)險(xiǎn)。其中，重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)是指財(cái)務(wù)報(bào)表在審計(jì)前存在重大錯(cuò)報(bào)的可能性，分為財(cái)務(wù)報(bào)表層次的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)和認(rèn)定層次的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)，其受被審單位影響較大。而檢查風(fēng)險(xiǎn)則指如果存在某一錯(cuò)報(bào)，該錯(cuò)報(bào)單獨(dú)或連同其他錯(cuò)報(bào)可能是重大的，注冊(cè)會(huì)計(jì)師為將審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)降至可接受的低水平而實(shí)施程序后沒(méi)有發(fā)現(xiàn)這種錯(cuò)報(bào)的風(fēng)險(xiǎn)，其主要取決于審計(jì)主體。為充分發(fā)揮注冊(cè)會(huì)計(jì)師審計(jì)的作用，防范化解審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，可采用抑制重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)以及檢查風(fēng)險(xiǎn)等路徑實(shí)現(xiàn)，而企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型則通過(guò)影響上述要素進(jìn)而對(duì)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生了作用。

從積極影響來(lái)看，數(shù)字技術(shù)的引入能夠幫助企業(yè)增強(qiáng)內(nèi)部協(xié)作能力，實(shí)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)、管理等的實(shí)時(shí)化和透明化（曾建光和王立彥，2015［3］），為抑制審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)創(chuàng)造了條件。一方面，通過(guò)與數(shù)字技術(shù)的結(jié)合，企業(yè)得以建設(shè)并完善財(cái)務(wù)共享中心、財(cái)務(wù)中臺(tái)等數(shù)字化財(cái)務(wù)平臺(tái)系統(tǒng)，并將相關(guān)的控制措施“嵌入”平臺(tái)中，實(shí)現(xiàn)控制流程的自動(dòng)化，減少了人為干預(yù)，保證企業(yè)各職能部門(mén)業(yè)務(wù)流程有序運(yùn)行，并幫助企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)內(nèi)部控制缺陷（王海林和王曉旭，2018［20］），提高了內(nèi)部控制的有效性，降低了控制風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而緩解了審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。而高質(zhì)量的內(nèi)部控制不僅能夠避免決策層的“一言堂”現(xiàn)象，有效減少管理層在會(huì)計(jì)估計(jì)和會(huì)計(jì)方法選擇上的自由選擇權(quán)，增強(qiáng)管理層規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)機(jī)，促進(jìn)企業(yè)合法合規(guī)經(jīng)營(yíng)，降低財(cái)務(wù)報(bào)告重大錯(cuò)報(bào)的可能性（陳作華和方紅星，2019［21］），還可以增強(qiáng)審計(jì)師對(duì)被審計(jì)單位財(cái)務(wù)報(bào)告的信賴，并減少不必要的實(shí)質(zhì)性程序，促進(jìn)審計(jì)師對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)告出具更合理的審計(jì)意見(jiàn)（董小紅和孫文祥，2021［14］）。因而，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅可以通過(guò)優(yōu)化內(nèi)部控制達(dá)到直接降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的目的，也可能通過(guò)優(yōu)化內(nèi)部控制進(jìn)而約束管理層尋租行為甚至影響審計(jì)師對(duì)被審單位的信賴程度，而間接地降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，新一代數(shù)字技術(shù)的出現(xiàn)和應(yīng)用構(gòu)成了以數(shù)據(jù)為核心的新型資源，改變了企業(yè)傳統(tǒng)的資源屬性，讓數(shù)據(jù)傳遞得以穿透組織邊界，且不存在信息邊際價(jià)值遞減的問(wèn)題，使得信息資源的流通與管理變得更加便捷，實(shí)現(xiàn)了企業(yè)內(nèi)外的互聯(lián)互通（戚聿東和肖旭，2020［22］），增強(qiáng)了企業(yè)的信息透明度，為管理層提供更加及時(shí)、完整的決策信息，提高決策的效率和準(zhǔn)確性（鄧芳等，2017［9］）。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)信息傳遞與處理便攜性的不斷增強(qiáng)，企業(yè)獲取所需信息的成本大幅降低，能夠在企業(yè)內(nèi)外架起信息溝通的橋梁，信息不對(duì)稱不及時(shí)的情況得以有效緩解（Bloom等，2014［23］），企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)信息愈加透明，財(cái)務(wù)錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)也隨之降低（薛敏正等，2009［24］）。此外，數(shù)字技術(shù)的運(yùn)用也拓展了企業(yè)財(cái)務(wù)信息的范圍，除提供傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)外，還可提供非結(jié)構(gòu)化的視頻、圖像、音頻和文本文件等財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)信息（Warren等，2015［25］），豐富了財(cái)務(wù)信息的內(nèi)容。通過(guò)對(duì)存貨以及固定資產(chǎn)等事項(xiàng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和跟蹤則極大提高了信息的及時(shí)性，數(shù)據(jù)挖掘、文本分析以及可視化方法等的運(yùn)用則在強(qiáng)化企業(yè)數(shù)據(jù)分析能力的同時(shí)，在進(jìn)一步提升企業(yè)財(cái)務(wù)信息的透明度的同時(shí)（楊德明等，2020［10］），也便于審計(jì)師更加詳細(xì)地了解企業(yè)狀況，幫助其獲得更多有價(jià)值的信息，從而有效降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。

從消極層面考慮，新一代數(shù)字技術(shù)引發(fā)了企業(yè)的商業(yè)模式、競(jìng)爭(zhēng)模式、新型人力資本和制度等多重領(lǐng)域的變革（肖靜華，2020［26］），可能進(jìn)一步增加審計(jì)師的審計(jì)難度，使得審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)加劇成為可能。首先，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能導(dǎo)致數(shù)字化技術(shù)與制度建設(shè)互為掣肘。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型將帶來(lái)數(shù)字技術(shù)與企業(yè)運(yùn)營(yíng)的深度融合，使企業(yè)的資源、業(yè)務(wù)流程、產(chǎn)品和服務(wù)以及商業(yè)生態(tài)等發(fā)生系統(tǒng)性變革（Hanelt等，2020［27］），這不僅可能致使企業(yè)內(nèi)部控制制度無(wú)法立即適應(yīng)深度變革，從而難以準(zhǔn)確收集相關(guān)信息及有效評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致內(nèi)部控制制度失效，而且也會(huì)增加交易的復(fù)雜程度甚至形成新型交易業(yè)務(wù)，傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)確認(rèn)、計(jì)量、記錄和報(bào)告可能難以適應(yīng)需求，給會(huì)計(jì)人員業(yè)務(wù)處理帶來(lái)困難的同時(shí)也會(huì)加大審計(jì)難度和審計(jì)成本，降低審計(jì)師發(fā)現(xiàn)重大錯(cuò)報(bào)的可能性，增加了審計(jì)失敗的風(fēng)險(xiǎn)。其次，在數(shù)字技術(shù)不斷革新和激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略會(huì)受到同行業(yè)其他企業(yè)的觀察學(xué)習(xí)和模仿，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在著顯著的同群效應(yīng)（陳慶江等，2021［28］），然而，模仿同行業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)導(dǎo)致管理層戰(zhàn)略缺位和理解偏差，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型簡(jiǎn)單理解成優(yōu)化IT基礎(chǔ)，缺乏戰(zhàn)略協(xié)同（武常岐等，2022［29］），從而造成企業(yè)的數(shù)字化技術(shù)超前于內(nèi)部制度建設(shè)，企業(yè)無(wú)法及時(shí)做出人力、資金和相應(yīng)的政策調(diào)試，數(shù)字化技術(shù)和制度無(wú)法相互融合，非但不會(huì)增強(qiáng)自身的運(yùn)營(yíng)管理能力，甚至可能引發(fā)組織層面的混亂與不協(xié)調(diào)。忽視自身?xiàng)l件限制的盲從式數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)在消耗人力、物力等的同時(shí)難以將其轉(zhuǎn)換為具體有效的行動(dòng)并獲取相應(yīng)的收益與回報(bào)，反而會(huì)使企業(yè)陷于入不敷出的窘境中。此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動(dòng)的開(kāi)展本身就存在著一定的風(fēng)險(xiǎn)與不確定性，企業(yè)對(duì)于數(shù)字的挖掘程度、不同資源間的整合、跨部門(mén)的協(xié)調(diào)合作等均是企業(yè)亟需破解的難題（Porter和Heppelmann，2015［30］），倘若不能妥善處理則會(huì)加劇企業(yè)在技術(shù)、人員、組織等多方面的負(fù)擔(dān)，企業(yè)自身的風(fēng)險(xiǎn)大幅攀升，無(wú)疑加大了審計(jì)的難度與出錯(cuò)可能性。加之現(xiàn)有的財(cái)務(wù)數(shù)字化方案并不成熟，在確認(rèn)、計(jì)量、記錄及報(bào)告等方面可能并未達(dá)成一致（Appelbaum等，2017［8］），進(jìn)而誘發(fā)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)?；谏鲜龇治?，本文提出如下競(jìng)爭(zhēng)性假設(shè)。

假設(shè)1-a：在其他條件不變的情況下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)抑制審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。

假設(shè)1-b：在其他條件不變的情況下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)加劇審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2010-2019年滬深A(yù)股上市公司為研究對(duì)象，并進(jìn)行了如下篩選：（1）剔除ST、*ST的樣本；（2）剔除金融行業(yè)的樣本；（3）剔除數(shù)據(jù)缺失的樣本。經(jīng)上述篩選后，共獲取15768個(gè)樣本。為了剔除極端值的影響，我們對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%的縮尾處理。審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)基于財(cái)務(wù)報(bào)表及財(cái)務(wù)報(bào)表附注手工整理獲取，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)通過(guò)使用Python爬蟲(chóng)功能爬取上市公司年報(bào)關(guān)鍵詞獲得。控制變量數(shù)據(jù)來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。

3.2 變量定義

（1）被解釋變量

審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)（LRP）。審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)反映了財(cái)務(wù)報(bào)告存在重大錯(cuò)報(bào)，但注冊(cè)會(huì)計(jì)師發(fā)表了不恰當(dāng)審計(jì)意見(jiàn)的可能性。參考宋衍蘅（2011）［31］、韓維芳（2017）［32］的相關(guān)研究，本文從企業(yè)虧損情況、重大會(huì)計(jì)差錯(cuò)更正情況、監(jiān)管部門(mén)處罰情況三個(gè)方面進(jìn)行分析。企業(yè)存在虧損或是出現(xiàn)重大會(huì)計(jì)差錯(cuò)更正或是因會(huì)計(jì)問(wèn)題面臨監(jiān)管部門(mén)處罰時(shí)，我們認(rèn)為企業(yè)存在較高的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，記為L(zhǎng)RP。

（2）解釋變量

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）。本文從數(shù)字化技術(shù)和數(shù)字化應(yīng)用兩個(gè)方面度量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Yoo等，2010［33］；劉洋等，2020［34］），以上市企業(yè)公布的年度報(bào)告中相應(yīng)關(guān)鍵詞的詞頻構(gòu)造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的代理指標(biāo)（吳非等，2021［35］），記作Digital。數(shù)字化技術(shù)細(xì)分為人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈四個(gè)維度，測(cè)度企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的底層技術(shù)架構(gòu)；數(shù)字化應(yīng)用根據(jù)具體的數(shù)字化業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用進(jìn)行細(xì)化（戚聿東和肖旭，2020［22］）。最終，本文選取了包括人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)、數(shù)字貨幣、數(shù)字運(yùn)營(yíng)等在內(nèi)的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型特征詞詞庫(kù)，如表1所示。接下來(lái)，采用Python方法從公司年報(bào)中爬取上述特征詞，并使用特征詞頻數(shù)加1后的自然對(duì)數(shù)值作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的測(cè)量指標(biāo)（Digital）。該方法依據(jù)相關(guān)文件中的關(guān)鍵信息來(lái)評(píng)價(jià)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程，較為準(zhǔn)確地反映了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，可以對(duì)數(shù)字化進(jìn)行有效定量分析。

表1 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型特征詞詞庫(kù)

（3）控制變量

參考朱文莉和許佳惠（2019）［36］、韓曉梅和周瑋（2013）［37］的研究，本文選取了以下控制變量。企業(yè)規(guī)模（Size）用企業(yè)總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)表示；資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）為總負(fù)債與總資產(chǎn)的比值；資產(chǎn)收益率（ROA）為凈利潤(rùn)與總資產(chǎn)的比值；資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（Turnover）為營(yíng)業(yè)收入與總資產(chǎn)的比值；董事會(huì)規(guī)模（Board）使用董事會(huì)人數(shù)的自然對(duì)數(shù)表示；股權(quán)集中度（Concen）為第一大股東持股比例；上市時(shí)間（Age）為企業(yè)上市時(shí)間加1后的自然對(duì)數(shù)；若當(dāng)年變更會(huì)計(jì)師事務(wù)所，事務(wù)所更換（Swit）取1否則為0；當(dāng)企業(yè)存在內(nèi)部控制缺陷時(shí)，內(nèi)部控制缺陷（Deficiency）取值為1否則為0；當(dāng)上一年企業(yè)出現(xiàn)虧損情況時(shí)，上年度是否虧損（Loss）取1，否則為0。變量定義表如表2所示。

表2 變量定義表

3.3 模型構(gòu)建

本文構(gòu)建了模型（1）對(duì)前文假說(shuō)進(jìn)行檢驗(yàn)。其中，LRP表示審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，Digital代表企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，Controls為控制變量，ε為殘差。此外，我們控制了行業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，并在企業(yè)層面進(jìn)行了聚類(lèi)分析。

4 實(shí)證結(jié)果

4.1 描述性統(tǒng)計(jì)

描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3所示。表中數(shù)據(jù)顯示，審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)（LRP）的均值為0.3092，表明樣本企業(yè)存在較高的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）的最大值為6.3044，但最小值為0，可見(jiàn)樣本企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程差異較大。控制變量中，資產(chǎn)負(fù)債率（Level）的均值為0.4433，說(shuō)明樣本企業(yè)的負(fù)債水平總體較高；資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（Turnover）的最大值為2.5765，而最小值僅為0.0864，反映了不同企業(yè)間資產(chǎn)周轉(zhuǎn)能力差距明顯；股權(quán)集中度（Concen）最大值接近0.8但最小值不足0.1，樣本企業(yè)呈現(xiàn)出不同的股權(quán)結(jié)構(gòu)特征；事務(wù)所更換（Swit）的均值在0.1左右，表明當(dāng)年發(fā)生事務(wù)所更換的樣本企業(yè)占比較低。

表3 描述性統(tǒng)計(jì)

4.2 基礎(chǔ)回歸結(jié)果

基礎(chǔ)回歸結(jié)果如表4所示，列（1）展示了未包含控制變量的回歸結(jié)果；列（2）展示了包含控制變量的回歸結(jié)果。列（1）、（2）中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）的系數(shù)分別在1%和5%水平上顯著為負(fù)，表明在不控制相關(guān)變量和控制相關(guān)變量?jī)煞N情況下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型均能有效減少審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。

表4 基礎(chǔ)回歸結(jié)果

續(xù)表

4.3 作用機(jī)制分析

（1）內(nèi)控優(yōu)化路徑

數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)化了企業(yè)內(nèi)部治理，有助于提升企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量，從而有效降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)水平。借鑒葉康濤等（2015）［38］的研究，本文使用迪博數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)布的內(nèi)部控制指數(shù)度量企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量，記為IC。參考江艇（2022）的思路［39］，我們?cè)诔浞终撟C中介變量合理性、有效性的基礎(chǔ)上，通過(guò)觀測(cè)核心自變量對(duì)中介變量的影響進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn)。結(jié)合前文相關(guān)論述，企業(yè)內(nèi)部控制是影響審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的重要因素，具備中介變量的相應(yīng)要求。因此，我們構(gòu)建了模型（2）進(jìn)一步檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)內(nèi)部控制質(zhì)量的影響，模型中變量含義與前文一致。回歸結(jié)果如表5列（1）所示，列（1）中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）的系數(shù)在1%水平上顯著為正，可見(jiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提升內(nèi)部控制質(zhì)量，從而抑制股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

表5 作用機(jī)制分析

（2）信息披露路徑

數(shù)字化轉(zhuǎn)型搭建了企業(yè)與外界長(zhǎng)效溝通的橋梁，提供了更高質(zhì)量的信息披露，進(jìn)一步降低了審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。參考徐壽福和徐龍炳（2015）［40］的研究，本文使用KV指數(shù)的相反數(shù)作為企業(yè)信息披露質(zhì)量的測(cè)度指標(biāo)，記為KV，該指標(biāo)越大，說(shuō)明企業(yè)信息披露質(zhì)量越高。中介效應(yīng)檢驗(yàn)思路與前文一致，不再贅述?；貧w結(jié)果如表5列（2）所示，列（2）中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）的系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型的開(kāi)展推動(dòng)了企業(yè)信息披露質(zhì)量的提升，為審計(jì)提供了更豐富、更為有效的依據(jù)，有助于降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。

5 進(jìn)一步分析

5.1 異質(zhì)性分析

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型規(guī)避審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)際效用受到多項(xiàng)因素的影響。從審計(jì)主客體層面來(lái)看，審計(jì)師事務(wù)所類(lèi)型在一定程度上引發(fā)了審計(jì)質(zhì)量的差異，而產(chǎn)權(quán)性質(zhì)則是企業(yè)自身資源稟賦的重要體現(xiàn)。從外部治理環(huán)境層面來(lái)看，區(qū)域的法律環(huán)境以強(qiáng)制力保證了企業(yè)運(yùn)營(yíng)的穩(wěn)定性；媒體能夠監(jiān)督企業(yè)運(yùn)營(yíng)的合規(guī)性，通過(guò)對(duì)企業(yè)進(jìn)行正面或負(fù)面的報(bào)道以反映企業(yè)的真實(shí)情況。因此，本文就審計(jì)師事務(wù)所類(lèi)型、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、法律環(huán)境和媒體關(guān)注四項(xiàng)因素對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)兩者關(guān)系的影響進(jìn)行了深入探究。

（1）審計(jì)主客體層面的異質(zhì)性分析

①審計(jì)師事務(wù)所類(lèi)型

不同類(lèi)型審計(jì)師事務(wù)所的審計(jì)師專(zhuān)業(yè)勝任能力有所差異，國(guó)內(nèi)十大相較其他事務(wù)所具有更高的審計(jì)質(zhì)量。本文基于審計(jì)師是否來(lái)自國(guó)內(nèi)十大將樣本企業(yè)劃分為非國(guó)內(nèi)十大、國(guó)內(nèi)十大兩組，回歸結(jié)果如表6所示。列（1）展示了非國(guó)內(nèi)十大組的回歸結(jié)果，列（2）展示了國(guó)內(nèi)十大組的回歸結(jié)果，國(guó)內(nèi)十大組中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）的系數(shù)在5%水平上顯著為負(fù)，而非國(guó)內(nèi)十大組中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）的系數(shù)未能顯著，表明當(dāng)審計(jì)師來(lái)自國(guó)內(nèi)十大時(shí)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用更為明顯。

②產(chǎn)權(quán)性質(zhì)

國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)在信息披露上存在一定差異，轉(zhuǎn)型背景下國(guó)有企業(yè)常常由于所有制優(yōu)勢(shì)更容易獲得經(jīng)濟(jì)資源，通過(guò)提高信息披露獲取資源的動(dòng)機(jī)較小。相比之下，非國(guó)有企業(yè)通過(guò)提高信息披露向市場(chǎng)傳遞信號(hào)以獲取資源的動(dòng)機(jī)更明顯。本文基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)將樣本企業(yè)劃分為非國(guó)有企業(yè)和國(guó)有企業(yè)兩組，回歸結(jié)果如表6所示。列（3）展示了非國(guó)有企業(yè)組的回歸結(jié)果，列（4）展示了國(guó)有企業(yè)組的回歸結(jié)果，非國(guó)有企業(yè)組中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）的系數(shù)在10%水平上顯著為負(fù)，而國(guó)有企業(yè)組中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）的系數(shù)未能顯著，可見(jiàn)對(duì)于非國(guó)有企業(yè)而言，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用更為顯著。

表6 審計(jì)主客體層面的異質(zhì)性分析

（2）外部治理環(huán)境層面的異質(zhì)性分析

①法律環(huán)境

良好的法律環(huán)境是企業(yè)穩(wěn)定運(yùn)營(yíng)的保障，能夠降低審計(jì)面臨的潛在風(fēng)險(xiǎn)。本文使用本文采用王小魯?shù)龋?018）編制的《中國(guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告》中“市場(chǎng)中介組織的發(fā)育與法治環(huán)境”分指數(shù)測(cè)度企業(yè)所在地區(qū)的法律環(huán)境，并將樣本企業(yè)劃分為高低兩組?；貧w結(jié)果如表7所示，列（1）展示了法律環(huán)境低組的回歸結(jié)果，列（2）展示了法律環(huán)境高組的回歸結(jié)果，法律環(huán)境高組中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）的系數(shù)在5%水平上顯著為負(fù)，而法律環(huán)境低組中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）的系數(shù)并未顯著，這表明較好的法律環(huán)境為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)創(chuàng)造了條件。

②媒體關(guān)注

媒體能夠監(jiān)督企業(yè)行為并及時(shí)向公眾反饋，披露了大量有效信息，有效降低了審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。本文參考于忠泊等（2011）［41］的做法，根據(jù)與公司相關(guān)新聞的數(shù)量測(cè)度媒體關(guān)注，將樣本企業(yè)分為高低兩組，回歸結(jié)果如表7所示。列（3）展示了媒體關(guān)注低組的回歸結(jié)果，列（4）展示了媒體關(guān)注高組的回歸結(jié)果，媒體關(guān)注高組中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）的系數(shù)在5%水平上顯著為負(fù)，但在媒體關(guān)注低組中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）的系數(shù)并未顯著，說(shuō)明較多的媒體關(guān)注能夠助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)一步緩解審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。

表7 外部治理環(huán)境層面的異質(zhì)性分析

5.2 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有效降低了審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，在一定程度上降低企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)的可能性。本文參考王化成等（2015）［42］的研究，使用負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)度量股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)，記為Crash。我們構(gòu)建了模型（3）對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)三者的關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表8所示。列（1）中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）的系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)（LRP）的系數(shù)在10%水平上顯著為正，且企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的交乘項(xiàng)（Digital×LRP）的系數(shù)在10%水平上顯著為負(fù)，可見(jiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)有助于抑制股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

表8 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)

6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

6.1 雙重差分檢驗(yàn)

本文借鑒了劉淑春等（2021）［43］的做法，基于“兩化”融合貫標(biāo)試點(diǎn)的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，構(gòu)造模型（4）使用雙重差分模型就企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的影響作進(jìn)一步分析。具體來(lái)看，如果企業(yè)為“兩化”融合貫標(biāo)試點(diǎn)，Treat取值為1，否則為0；在企業(yè)成為“兩化”融合貫標(biāo)試點(diǎn)的當(dāng)年及后續(xù)年份，Post取值為1，否則為0?；貧w結(jié)果如表9列（1）所示，Treat×Post的系數(shù)在10%水平上顯著為負(fù)，再次驗(yàn)證了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的抑制效應(yīng)。

6.2 工具變量法

考慮到潛在的內(nèi)生性問(wèn)題，本文借鑒易靖韜和王悅昊（2021）［44］的研究，我們采用行業(yè)-省份層面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工具變量，記為Digitalind_year?；貧w結(jié)果如表9列（2）-（3）所示，列（3）中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）的系數(shù)在10%水平上顯著為負(fù)，表格的最后匯報(bào)了弱工具變量檢驗(yàn)、不可識(shí)別檢驗(yàn)的結(jié)果，弱工具變量檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量大于10，說(shuō)明不存在弱工具變量問(wèn)題，不可識(shí)別檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量在1%水平上顯著，說(shuō)明不存在識(shí)別不足問(wèn)題。以上結(jié)果說(shuō)明，在采用工具變量回歸后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用仍然成立。

6.3 傾向得分匹配

考慮到樣本企業(yè)在財(cái)務(wù)、管理等方面均存在一定的差異，為了縮小不同樣本間的差異度，本文使用傾向得分匹配法（PSM）對(duì)樣本進(jìn)行了篩選。我們定義了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型虛擬變量，記為Digital01，當(dāng)樣本企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平大于中位數(shù)時(shí)取1，否則為0，并選擇企業(yè)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（Level）、資產(chǎn)收益率（ROA）、董事會(huì)規(guī)模（Board）、股權(quán)集中度（Concen）作為匹配變量，按照k近鄰匹配方法（k=5）進(jìn)行配對(duì)。匹配后的回歸結(jié)果如表9列（4）所示，Digital的系數(shù)在5%水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明克服樣本特征差異后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的作用仍存在。

6.4 替換變量測(cè)度

為了保證實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文參考張永珅等（2021）［12］的做法，以上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告附注披露的年末無(wú)形資產(chǎn)明細(xì)項(xiàng)中與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的部分占無(wú)形資產(chǎn)總額的比例作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的替代指標(biāo)，記為Digital’。回歸結(jié)果如表9列（5）所示，Digital’的系數(shù)在5%水平上顯著為負(fù)，表明替換變量測(cè)度方式后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用依然存在。

6.5 進(jìn)一步控制高階固定效應(yīng)

此外，本文在原有模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步控制了行業(yè)-年份固定效應(yīng)（Industry×Year）?；貧w結(jié)果如表9列（6）所示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）的系數(shù)在5%水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，再次驗(yàn)證了前文的結(jié)論。

表9 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

續(xù)表

7 研究結(jié)論與啟示

數(shù)字化轉(zhuǎn)型為企業(yè)營(yíng)造了良好的治理環(huán)境與穩(wěn)定的經(jīng)營(yíng)環(huán)境，拓寬了企業(yè)信息的獲取渠道，有助于審計(jì)工作更好地開(kāi)展。本文以2010-2019年中國(guó)滬深A(yù)股上市公司為研究對(duì)象，就企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的影響及其作用機(jī)理進(jìn)行了分析。研究結(jié)果表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的開(kāi)展有助于降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，該作用通過(guò)內(nèi)控優(yōu)化、信息披露兩條路徑實(shí)現(xiàn)，反映了數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠抑制企業(yè)層面的潛在風(fēng)險(xiǎn)并為審計(jì)活動(dòng)的開(kāi)展提供信息支持，于風(fēng)險(xiǎn)萌芽之時(shí)進(jìn)行識(shí)別與控制。異質(zhì)性分析顯示，從審計(jì)主體層面來(lái)看，當(dāng)審計(jì)師來(lái)自國(guó)內(nèi)十大時(shí)有利于增強(qiáng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的功效；從審計(jì)客體層面來(lái)看，非國(guó)有企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠更為有效地減少審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)；從外部治理環(huán)境來(lái)看，當(dāng)法律環(huán)境較好、媒體關(guān)注較多時(shí)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以更好地抑制審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。此外，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型減少審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)有助于降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

基于上述研究結(jié)論，本文可以獲取如下啟示。（1）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型須不斷推進(jìn)下去，為企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理賦能。一方面，企業(yè)應(yīng)當(dāng)認(rèn)識(shí)到傳統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)模式已經(jīng)無(wú)法適應(yīng)當(dāng)前復(fù)雜多變的環(huán)境，不能很好地防范潛在的風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)而言不僅是技術(shù)的加持，更是理念的更新與突破；另一方面，相關(guān)部門(mén)應(yīng)給予企業(yè)大力支持，提供資金以及適當(dāng)?shù)呐嘤?xùn)，幫助企業(yè)更好地認(rèn)識(shí)并開(kāi)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動(dòng)。（2）有效抑制審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，僅依靠審計(jì)人員的技能與專(zhuān)業(yè)素養(yǎng)是不夠的，實(shí)現(xiàn)企業(yè)層面的高效風(fēng)險(xiǎn)管控與及時(shí)信息披露才是減少審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的最堅(jiān)實(shí)保障。審計(jì)過(guò)程中離不開(kāi)高質(zhì)量的內(nèi)控體系和有效可靠的信息，倘若必要的鑒定材料與信息都難以獲得，低風(fēng)險(xiǎn)、高質(zhì)量的審計(jì)只能是一紙空談。（3）降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)離不開(kāi)審計(jì)主客體的協(xié)作及良好的外部治理環(huán)境，內(nèi)外合力才能將審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)控制在理想閾值內(nèi)，開(kāi)展更高層次、更高質(zhì)量的審計(jì)活動(dòng)。