耀友福 何相億

（貴州財經(jīng)大學會計學院，貴陽 550025）

引 言

黨的二十大報告指出，需 “堅持把發(fā)展經(jīng)濟的著力點放在實體經(jīng)濟上，加快建設網(wǎng)絡強國、數(shù)字中國等”。伴隨新一代人工智能技術在實體經(jīng)濟領域的快速融合發(fā)展，人工智能已成為國民經(jīng)濟增長和資本市場監(jiān)管改革的新引擎。在新技術進步的紅利效應引動下，人工智能的影響效果備受學術界和實務界的高度關注?，F(xiàn)有文獻主要從經(jīng)濟增長［1］、 產(chǎn)業(yè)結(jié)構轉(zhuǎn)型［2］、 勞動力市場［3，4］等宏觀層面來探討人工智能應用的影響效果，鮮有關注到微觀企業(yè)治理層面中財務重述行為的人工智能監(jiān)管效用研究。

本文從智能化治理新局視角，探究人工智能應用對企業(yè)財務重述行為的監(jiān)管有效性。選擇人工智能應用作為重要切入點，主要是基于以下考慮：人工智能技術進步所帶來的紅利效應，已從國家戰(zhàn)略層面逐漸滲透到微觀企業(yè)行為和公司治理層面。2017年國務院關于 《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中強調(diào)，需 “加快人工智能深度應用，積極參與人工智能全球治理”等。再到2021年財政部關于 《會計改革與發(fā)展 “十四五”規(guī)劃綱要》中提出 “會計監(jiān)管數(shù)字化”的新理念。這使得人工智能應用在助力公司治理轉(zhuǎn)型升級和企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展方面具有重要作用，但少有文獻實證探究微觀企業(yè)層面中人工智能應用的治理證據(jù)；另外，財務重述行為不利于公司治理質(zhì)量和資本市場信息披露的健康運行，是中小投資者及監(jiān)管部門關注的重點議題［5］。2020年國務院在關于 《進一步提高上市公司質(zhì)量的意見》中指出，需 “提升信息披露質(zhì)量，形成提高上市公司質(zhì)量的工作合力”。在中小投資者法律保護較弱的新興市場中，會計信息質(zhì)量是保護投資者利益的重要機制。然而，近年來我國資本市場財務重述事件層出不窮，如2019年4月康美藥業(yè)發(fā)布了一份調(diào)減貨幣資金299.44億元的會計差錯更正公告。重述公告發(fā)布后，公司股票連日跌停，公司市值下降，諸多投資者遭受嚴重損失，隨后康美藥業(yè)的管理層違規(guī)違法行為、內(nèi)部控制缺陷等問題也逐漸呈現(xiàn)。財務重述背后往往隱藏著公司治理失效等問題，上市公司修正前期財務報告以反映這些報告中的差錯被更正的過程（即財務重述）側(cè)面反映了企業(yè)的低質(zhì)量會計信息，加劇了資本市場的信息不對稱問題［6］。相關研究也證實了越來越多的企業(yè)前期通過盈余管理等方式操縱財務數(shù)據(jù)，后期再對錯誤數(shù)據(jù)進行重述［7］。這種財務重述行為大大偏離了公司質(zhì)量控制設計的初衷，會給企業(yè)帶來嚴重的負面效應，如市場價值的折損［7，8］， 較高的法律訴訟風險［9］， 以及融資成本的增加［5］等。 因此， 探究企業(yè)財務重述的新型治理機制，一直是資本市場監(jiān)管及公司治理領域亟待解決的重要問題。

從智能化治理層面來看，人工智能技術帶來了企業(yè)管理變革和決策環(huán)境優(yōu)化［10］。人工智能技術應用能夠提高海量數(shù)據(jù)運算效率和信息處理能力，增進智能技術有效滲透于企業(yè)內(nèi)部控制活動的各個環(huán)節(jié)，使得人工智能應用可能會優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部控制運作效率，增強企業(yè)風險管控能力及內(nèi)部控制有效性，進而更好地發(fā)揮智能技術在公司契約治理方面的監(jiān)管功能。同時人工智能應用所發(fā)揮的技術信息效應可能會改善資本市場信息不對稱，緩解管理層自利的代理問題，提高企業(yè)與外部投資者的信息溝通效率，增進市場利益相關者的有效關注，帶來較高市場預期和市場監(jiān)督壓力［11］，進而可能威懾和約束管理層私利行為。那么，智能化技術進步引動的公司治理情景下，人工智能應用能否有效抑制企業(yè)財務重述行為呢？對此問題的回答，將拓展人工智能技術的微觀經(jīng)濟效益和會計監(jiān)管職能研究，并從人工智能賦能的治理視角為財務重述行為的有效監(jiān)管提供嶄新證據(jù)，對結(jié)合人工智能技術來提升上市公司質(zhì)量和保護投資者利益具有重要意義。基于此，本文以2011～2021年中國滬深A股上市公司為研究樣本，從財務重述視角探究人工智能應用的公司治理作用。

1 理論推演與研究假說

財務重述行為極大地損害了公司治理質(zhì)量和資本市場健康發(fā)展，不利于中小投資者權益保護。這使得探索財務重述行為的新型監(jiān)督治理機制尤為重要?；谌斯ぶ悄艿募夹g紅利功能，企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型發(fā)揮著內(nèi)部治理效能和市場信息促進功能，進而可能抑制財務重述行為。

（1）人工智能應用能夠發(fā)揮內(nèi)部治理效能，通過提升內(nèi)部控制有效性來減少財務重述行為。內(nèi)部控制作為企業(yè)重要的監(jiān)督機制，包括內(nèi)部環(huán)境、風險評估、控制活動、信息與溝通、內(nèi)部監(jiān)督的制度體系。良好的內(nèi)部控制能夠增進企業(yè)治理效率提升，有助于減少公司管理層自利的操縱空間［13］。隨著人工智能技術應用的逐步滲透，企業(yè)組織環(huán)境及內(nèi)部控制會發(fā)生較大變化，增進了內(nèi)部控制機制的智能化作用發(fā)揮。從內(nèi)部控制的基本要素出發(fā)，在內(nèi)部環(huán)境的智能化影響方面，人工智能技術會打破組織內(nèi)部發(fā)展的傳統(tǒng)邊界，建立起互聯(lián)互通的內(nèi)部組織網(wǎng)絡，并重新定位公司治理層的角色，增進企業(yè)的內(nèi)部資源配置由股東向關鍵核心技術團隊傾斜，公司內(nèi)部治理觀念與治理模式得到有效升級［14］，進而形成良好的內(nèi)部治理環(huán)境。在內(nèi)部控制的風險評估方面，智能化轉(zhuǎn)型企業(yè)能夠以計算機深度算法為基礎，挖掘和分析企業(yè)內(nèi)外部海量數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對客戶需求的智能管理和對外部環(huán)境變化的精準掌控，構建智能化情景模擬方式來預測未來可能發(fā)生的情形，更好地進行風險形勢研判和風險控制，提高企業(yè)風險管理效率。在內(nèi)部控制活動方面，智能機器人會以 “員工”的身份參與企業(yè)交易活動，提高管理者的工作效率；管理者借助人工智能技術對企業(yè)管理流程進行優(yōu)化升級，更加科學合理的智能決策和內(nèi)部控制管理活動，從而降低管理者的非理性行為。在內(nèi)部控制的信息與溝通方面，智能化會促進企業(yè)層次式信息結(jié)構向網(wǎng)絡化信息結(jié)構的轉(zhuǎn)變，減少組織管理的層級化約束［15］，降低內(nèi)部信息傳遞偏差和增進企業(yè)組織的互聯(lián)互通；并且通過智能化信息系統(tǒng)傳遞企業(yè)決策有用信息，提高了信息傳遞的及時性及溝通效率。在內(nèi)部監(jiān)督方面，企業(yè)人工智能應用會促進內(nèi)部監(jiān)督人員從重復和低程序判斷的審計工作環(huán)境中脫離出來，更加專注于更具增加值的專業(yè)化工作，有效提高內(nèi)部監(jiān)督效率及管理質(zhì)量［16］。因此，人工智能應用能夠有效滲透企業(yè)內(nèi)部控制管理的各要素，改善內(nèi)部控制各個環(huán)節(jié)的運作效率及敏捷性，動態(tài)實現(xiàn)對企業(yè)交易活動的風險識別和管理決策的互動性，使得人工智能應用優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部控制管理效率，增強內(nèi)部控制的有效性；而高質(zhì)量的內(nèi)部控制能夠發(fā)揮公司治理效用，加強管理層的受托責任和股東利益一致性，有效緩解管理層自利行為的代理問題，進而減少財務重述行為的發(fā)生。

（2）人工智能應用能夠發(fā)揮信息促進效應，通過改善市場信息環(huán)境來減少財務重述行為。根據(jù)代理理論，信息不對稱會引發(fā)逆向選擇行為和道德風險，是助長管理層財務重述行為的重要源泉之一［12］，因此緩解信息不對稱是減少財務重述行為的重要機制。借助人工智能技術進步的新場景，智能化發(fā)展能夠發(fā)揮會計信息的傳遞功能，強化市場交易活動的透明性和企業(yè)契約履行的有效性。企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型，其伴隨著人工智能技術在供產(chǎn)銷各環(huán)節(jié)的有效滲透，信息及數(shù)據(jù)躍升為關鍵生產(chǎn)要素，大數(shù)據(jù)穿透強化了不同企業(yè)交易主體之間、利益相關者之間的互聯(lián)互通，降低了市場交易的信息不確定和執(zhí)行成本［15］。智能技術運用的高通用性和滲透性可能會在一定程度上減少企業(yè)與外部投資者的溝通距離，逐步將企業(yè)治理邊界從線下向線上空間有序拓展，促進中小投資者群體之間的有效溝通及意見交換的便利性，增加中小投資者及其他中介監(jiān)督主體參與企業(yè)治理的意愿［14］，以此加強對管理層自利行為的有效監(jiān)督。與此同時，人工智能應用以大數(shù)據(jù)驅(qū)動為基礎，促使海量數(shù)據(jù)形成標準化的決策有用信息，其在信息傳遞過程中會降低利益相關者的信息獲取成本，且企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型所帶來的良好市場預期會吸引分析師及新聞媒體等重要市場中介監(jiān)督力量的更多關注［11］，給企業(yè)帶來了較高的市場關注壓力，提高企業(yè)信息環(huán)境的透明度，增加財務重述行為的市場曝光度和監(jiān)管介入的風險，從而在有效市場監(jiān)督壓力下減少財務重述行為。

綜上理論分析，人工智能應用能夠發(fā)揮積極的內(nèi)部控制治理效能和市場信息促進效應，改善內(nèi)部控制有效性和會計信息透明度，使得企業(yè)財務重述行為的執(zhí)行成本增加，威懾減少管理層自利的代理問題，從而使得人工智能應用能夠成為抑制財務重述行為的重要管理工具。因此，提出如下核心假說：

假說：其他條件不變的情況下，企業(yè)人工智能應用將顯著減少財務重述行為。

2 研究設計

2.1 樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

考慮到我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模和人工智能技術應用的增長趨勢主要呈現(xiàn)于2010年之后［4］，本文以2011～2021年中國滬深A股上市公司為初始研究樣本。人工智能數(shù)據(jù)、財務重述數(shù)據(jù)和其他財務數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，需要說明的是，面對新冠肺炎疫情的影響，企業(yè)人工智能應用、財務重述數(shù)據(jù)未出現(xiàn)較大波動，并經(jīng)檢驗后無論是否包括2020年、2021年數(shù)據(jù)，都不會影響整個樣本期間研究結(jié)論的穩(wěn)健性，因此保留研究期間到2020年及2021年數(shù)據(jù)。本文對研究樣本進行以下處理：（1）剔除金融業(yè)樣本；（2）剔除財務數(shù)據(jù)缺失的樣本。最終獲得29931個有效觀測值。為緩解模型異常值的影響，對所有連續(xù)變量進行1%和99%的縮尾處理。

2.2 主要變量定義

（1）財務重述的測度。借鑒何威風和劉啟亮［6］、王守海等［17］的研究，本文設置財務重述為虛擬變量（Restate），若上市公司當年發(fā)生財務重述，則Restate取值為1，否則為0。

（2）企業(yè)人工智能應用的測度。借鑒吳非等［11］對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的文本研究思想，從公司年報中提取人工智能相關的文本關鍵詞進行度量企業(yè)人工智能應用。具體人工智能文本數(shù)據(jù)取自于CSMAR數(shù)據(jù)庫。其測度原理是根據(jù)吳非等［11］關于人工智能的特征詞庫，其包括 “底層技術運用”和 “技術實踐應用”兩個層級中與人工智能技術相關的文本關鍵詞。本文將如上兩大層級的人工智能詞頻數(shù)指標進行加總，并取該總指標值加1的自然對數(shù)，構成企業(yè)人工智能應用的衡量指標（AI）。穩(wěn)健性檢驗中，本文采用機器人應用作為企業(yè)人工智能應用的替代變量。

2.3 模型設定

為檢驗本文核心假說，構建如下模型：

其中，被解釋變量為企業(yè)財務重述行為（Restatet），解釋變量為第t-1期人工智能應用指標（AIt-1）?？紤]到人工智能應用對企業(yè)財務重述的影響可能有一定時滯性，并緩解模型變量反向因果關系的內(nèi)生性，人工智能應用變量及控制變量均采用第t-1期數(shù)據(jù)。

模型 （1）中，Controlst-1為第t-1年的一組控制變量，借鑒何威風和劉啟亮［6］、劉柏和琚濤［12］的研究，具體包括：公司規(guī)模（lnSizet-1），為總資產(chǎn)的自然對數(shù)；總資產(chǎn)收益率（ROAt-1），等于凈利潤與總資產(chǎn)之比；負債水平（Levt-1），等于總負債與總資產(chǎn)之比；經(jīng)營現(xiàn)金流（CFOt-1），等于經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈額與總資產(chǎn)之比；成長性（Growtht-1），為營業(yè)收入增長率；高管持股比例（Msharet-1），為高管持股數(shù)量與總股數(shù)之比；股權集中度（Fsharet-1），為第一大股東持股比例；獨立董事比例（Indept-1），為獨立董事人數(shù)占董事會人數(shù)的比例；董事會規(guī)模（Dirsizet-1），為董事會人數(shù)的自然對數(shù)；兩職合一（Dualt-1），若公司CEO兼任董事長則取值為1，否則為0；審計師類型（Big4t-1），若公司年報由國際 “四大”審計則取值為1，否則為0；產(chǎn)權性質(zhì)（SOEt-1），若公司為國有企業(yè)則取值為1，否則為0；高管薪酬（Payt-1），等于前3位高管薪酬的自然對數(shù)；機構投資者持股比例（Investort-1），等于機構投資者持股數(shù)量占總股數(shù)比例；會計師事務所變更（Changet-1），若公司會計師事務所發(fā)生變更則取值為1，否則為0。最后還控制了年份（Year）和行業(yè)（Industry）效應。

3 實證結(jié)果與分析

3.1 描述性統(tǒng)計分析

表1報告了主要變量的描述性結(jié)果。財務重述（Restatet）的均值為0.126，說明樣本企業(yè)中有12.6%的企業(yè)可能存在財務重述行為，這與王守海等［17］研究基本一致。企業(yè)人工智能應用（AIt-1）的均值為0.437，最大值為3.714?？紤]到篇幅，其他控制變量的描述分析有所省略，與現(xiàn)有文獻基本一致。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計

續(xù) 表

3.2 基準回歸：企業(yè)人工智能應用對財務重述行為的實證分析

表2報告了企業(yè)人工智能應用對財務重述行為的檢驗結(jié)果。列 （1）是僅控制了年度和行業(yè)效應的回歸結(jié)果，人工智能應用（AIt-1）的回歸系數(shù)在1%的統(tǒng)計水平上顯著為負。列 （2）是加入其他控制變量后的結(jié)果，AIt-1的回歸系數(shù)在1%的統(tǒng)計水平上顯著為負，表明人工智能應用能夠有效抑制財務重述行為。本文假說得到驗證。

表2 企業(yè)人工智能應用對財務重述行為的回歸結(jié)果

續(xù) 表

3.3 穩(wěn)健性檢驗

（1）考慮內(nèi)生性。①工具變量法。本文采用工具變量法來緩解企業(yè)人工智能應用與財務重述之間可能存在互為因果關系的內(nèi)生性問題。具體地，借鑒祁懷錦等［18］的研究，選取同年度、行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)人工智能應用水平均值作為工具變量（AI_meant-1），其檢驗結(jié)果見表3的Panel A中列（1）、 （2）；②Heckman兩階段法。參考聶興凱等［19］的研究，采用Heckman兩階段模型來緩解樣本選擇性偏差問題。在第一階段，采用可能影響人工智能應用水平（AI_dummyt-1）的Probit模型，以此估計逆米爾斯比率（IMR）。第二階段中，將估算的IMRt-1帶入主模型 （1）中進行回歸，其回歸結(jié)果見表3的Panel A中列 （3）；③公司固定效應。由于本文的因變量（財務重述）為二值虛擬變量，在Logit回歸模型中直接加入公司固定效應的啞變量會導致大量樣本損失。在此，本文借鑒Bloom 等［20］、 陳良銀等［21］的做法， 對于每個公司取財務重述在樣本期間之前（2011年之前）年度的均值（Pre_Restate），并在回歸中納入這一變量來控制公司固定效應，該方法能夠較好地控制公司層面一些未觀測因素對因變量的影響，其回歸結(jié)果見表3的Panel A中列（4）。上述內(nèi)生性控制后，本文結(jié)論亦穩(wěn)健。

（2）企業(yè)人工智能應用的替代衡量。①機器人滲透度。借鑒Acemoglu和Restrepo［3］、王永欽和董雯［4］的研究， 本文將國際機器人聯(lián)合會（IFR）提供的工業(yè)機器人數(shù)據(jù)，根據(jù)分類標準和行業(yè)名稱與中國制造業(yè)行業(yè)進行一一匹配，然后計算行業(yè)層面機器人滲透度指標（PRt-1）來作為人工智能應用的替代變量?；貧w結(jié)果見表3的Panel B中列（5）；②人工智能的關鍵詞頻占比指標，采用企業(yè)人工智能應用總詞頻數(shù)除以企業(yè)數(shù)字化詞匯總數(shù)量，估計企業(yè)人工智能應用水平指標（AI_ratiot-1），相應的回歸結(jié)果見表3的Panel B 中列（6）。

（3）替換財務重述的衡量。財務重述次數(shù)?？紤]到部分上市公司當年不止一次進行財務重述行為，本文將財務重述衡量方式更換為上市公司財務重述的次數(shù)（Restate_timet）， 并采用有序Logit模型回歸，相應的回歸結(jié)果見表3的Panel B中列（7）。

表3 企業(yè)人工智能應用對財務重述行為：穩(wěn)健性檢驗

綜上穩(wěn)健性檢驗，回歸結(jié)果均支持了本文主要結(jié)論。

4 進一步研究：影響機制與異質(zhì)性檢驗

4.1 企業(yè)人工智能賦能治理的作用機制：內(nèi)部控制治理和市場信息促進效應

基于前文的理論分析，本文認為“內(nèi)部控制治理”和“市場信息促進效應”是企業(yè)人工智能應用發(fā)揮治理作用的重要路徑。（1）從人工智能應用的內(nèi)部控制治理機制來看，隨著人工智能技術新場景的逐步嵌入，人工智能應用優(yōu)化了企業(yè)內(nèi)部控制環(huán)境，加強了風險評估能力，強化了企業(yè)控制活動，提高了企業(yè)管理的信息與溝通效率，也有利于內(nèi)部控制活動的智能化監(jiān)督，使得企業(yè)內(nèi)部控制有效性增強。而企業(yè)良好的內(nèi)部控制有助于減少公司管理層自利的操縱空間，進而降低財務重述行為［13］；（2）人工智能應用的市場信息促進效應方面，人工智能所發(fā)揮的數(shù)據(jù)整合及深度分析、精確匹配等功能，加強了企業(yè)內(nèi)外部之間信息互聯(lián)互通，降低了利益相關者的信息獲取成本，能夠提高企業(yè)與外部投資者的信息溝通效率，增進了市場中介監(jiān)督機制的有效關注，有助于提高市場信息透明度。而市場信息環(huán)境的改善會使得企業(yè)財務重述行為的曝光度增加，企業(yè)財務重述的難度及監(jiān)管風險也增加，進而有效減少財務重述行為［7，12］。因此有：人工智能技術賦能的財務重述治理作用能夠通過強化內(nèi)部控制有效性和市場信息促進效應來實現(xiàn)。

本文從內(nèi)部控制和信息環(huán)境來檢驗企業(yè)人工智能賦能的作用機制。關于內(nèi)部控制的測度，采用“迪博·中國上市公司內(nèi)部控制指數(shù)”來衡量內(nèi)部控制治理程度（ICt），具體為內(nèi)部控制指數(shù)加1的自然對數(shù)值。關于信息環(huán)境的測度，借鑒Lang等［22］研究方法，本文構建了一個信息透明度綜合指標（TRANSt），其值等于盈余質(zhì)量、交易所信息披露考評指數(shù)、分析師盈余預測、分析師跟蹤人數(shù)及審計師類型（是否國際“四大”）這5個變量的樣本百分等級的平均值。該指標越大，說明企業(yè)市場信息環(huán)境的透明度越高。

由人工智能賦能治理的作用機制回歸結(jié)果可知（表略），被解釋變量為內(nèi)部控制質(zhì)量（ICt），AIt-1的回歸系數(shù)在1%統(tǒng)計水平上顯著為正，說明人工智能應用能夠強化企業(yè)內(nèi)部控制有效性；被解釋變量為信息環(huán)境（TRANSt），AIt-1的回歸系數(shù)顯著為正，說明人工智能應用能夠提高市場信息透明度。從內(nèi)部控制有效性和市場信息促進效應支持了企業(yè)人工智能對財務重述行為治理的影響機理。

4.2 企業(yè)人工智能應用對財務重述行為：代理問題的影響

根據(jù)前文的理論分析，上市公司財務重述的一個主要原因是管理層的代理問題?，F(xiàn)代企業(yè)產(chǎn)權制度下，控制權與經(jīng)營權相分離，由此產(chǎn)生股東與管理層的委托代理關系，而代理問題是助長管理層自利行為的重要源泉之一。財務重述有可能成為代理人通過盈余操縱獲得自身利益最大化之后的補救工具［23］。這使得代理成本較大的公司中，其財務重述行為可能更嚴重。此時更需要人工智能的新型治理機制予以彌補企業(yè)代理問題治理的不足，通過人工智能應用所發(fā)揮的內(nèi)部控制治理和市場信息促進效應來弱化管理層的代理沖突問題，從而使得人工智能應用對代理問題較嚴重企業(yè)行為的增量影響相對較大。因此，若人工智能應用能夠?qū)ζ髽I(yè)財務重述行為產(chǎn)生治理效果，則這種積極效應可能在代理成本相對較高的企業(yè)中更加顯著。

借鑒謝德仁和黃亮華［24］的研究，本文采用支付其他與經(jīng)營活動有關的現(xiàn)金與營業(yè)收入的比值來衡量企業(yè)的代理成本，并以該變量中位數(shù)劃分了代理成本高（大于其中位數(shù)）、代理成本低（小于等于其中位數(shù)）組。

由代理問題影響的回歸結(jié)果可知（表略），在代理成本高組別中，企業(yè)人工智能應用（AIt-1）的回歸系數(shù)在1%統(tǒng)計水平上顯著為負；而代理成本低組別中AIt-1的回歸系數(shù)不顯著。表明人工智能應用對財務重述行為的治理作用在代理問題較嚴重的企業(yè)中更顯著。這從財務重述發(fā)生的管理層代理問題層面支持了人工智能賦能的治理機制。

4.3 企業(yè)人工智能治理效力發(fā)揮的外部基礎條件：基于金融科技的影響

從人工智能賦能的外部支撐條件來看，良好的金融科技發(fā)展助力人工智能賦能效用發(fā)揮。具體地，金融科技本身就是金融服務與大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術融合創(chuàng)新的新型產(chǎn)物，企業(yè)智能化改革與金融科技之間的底層技術具有高度同源性［11］，從而能夠為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供有力的外部技術支撐。同時金融科技還表現(xiàn)在數(shù)字金融層面，地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展越好，往往所在地區(qū)企業(yè)的金融市場越透明，能夠緩解傳統(tǒng)金融的資源錯配行為，并有利于拓寬企業(yè)融資渠道［25］，這為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型奠定了堅實的資源基礎，更好助力人工智能技術創(chuàng)新及實踐運用，從而使得人工智能應用的影響效用在金融科技較強的情景中更明顯。因此，若企業(yè)人工智能應用對財務重述行為具有治理作用，則這種積極效用可能在金融科技較強的地區(qū)企業(yè)中更明顯。

借鑒吳非等［11］的研究，采用北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)來進行測度，并以該指數(shù)的中位數(shù)劃分了金融科技高（大于其中位數(shù)）、金融科技低（小于等于其中位數(shù)）組。

由金融科技影響的回歸結(jié)果可知（表略），金融科技程度較高情景中，AIt-1的回歸系數(shù)在5%統(tǒng)計水平上顯著為負；金融科技程度較低情景中AIt-1回歸系數(shù)的顯著性有所降低。說明在金融科技發(fā)展較好情況下，人工智能應用對企業(yè)財務重述行為的治理作用更為明顯。

4.4 企業(yè)人工智能應用對財務重述行為：基于地區(qū)差異的檢驗

人工智能應用效果會受到地區(qū)發(fā)展差異的影響。在我國東、中、西部地區(qū)市場競爭和技術進步存在顯著差異的情況下，人工智能應用對財務重述行為的治理效應可能存在非對稱效應。具體地，所處東部地區(qū)的企業(yè)具有更大的市場競爭程度，為了獲取更多市場份額和價值預期，有著更強烈的意愿從事智能化轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新活動。同時，東部地區(qū)是我國經(jīng)濟發(fā)展最活躍的地區(qū)，人工智能對區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展的影響更明顯［26］；而中、西部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展相對欠佳，企業(yè)對智能化轉(zhuǎn)型的把握不夠成熟，可能會影響人工智能賦能治理作用的發(fā)揮。因此，若人工智能應用能夠?qū)ζ髽I(yè)財務重述行為產(chǎn)生治理效果，則這種積極效應可能在東部地區(qū)的企業(yè)中更加顯著。

借鑒汪前元等［27］的研究，根據(jù)我國區(qū)域經(jīng)濟格局，將地區(qū)差異變量刻畫為東、中、西部地區(qū)。由回歸結(jié)果（表略）可以看出，在東部地區(qū)的企業(yè)組別中，人工智能應用（AIt-1）的回歸系數(shù)在5%統(tǒng)計水平上顯著為負；而在中部地區(qū)、西部地區(qū)的企業(yè)組別中AIt-1的回歸系數(shù)不顯著。表明人工智能應用賦能財務重述的治理效用在東部地區(qū)的企業(yè)中更顯著。這從地區(qū)差異格局來支持了人工智能的治理機制。

5 結(jié)論與建議

基于人工智能賦能公司治理的新動能和新機遇，本文以2011～2021年中國滬深A股上市公司為研究樣本，從財務重述視角考察人工智能應用的公司治理作用。研究表明：（1）人工智能應用能夠顯著抑制公司財務重述行為；（2）作用機制檢驗表明，人工智能技術賦能的財務重述治理作用主要是通過強化內(nèi)部控制有效性和市場信息促進效應而實現(xiàn)；（3）從財務重述發(fā)生的代理動機來看，財務重述行為的人工智能監(jiān)管效用在代理問題較嚴重的公司中更顯著；（4）從人工智能賦能的外部支撐條件來看，良好的金融科技發(fā)展有助于人工智能對財務重述治理作用的發(fā)揮； （5）最后基于地區(qū)差異層面，人工智能應用對財務重述的治理作用在東部地區(qū)的企業(yè)中更顯著。

基于上述研究結(jié)論，提出如下重要政策建議：

（1）加快人工智能應用與企業(yè)深度融合的新發(fā)展格局，建設人工智能應用強國和市場智能化治理。隨著新一代人工智能技術的蓬勃發(fā)展，企業(yè)人工智能應用已成為引動我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展和企業(yè)創(chuàng)新競爭的重要引擎。因此需加大對企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的扶持力度和政策激勵，對不同智能化轉(zhuǎn)型企業(yè)進行分類管理和數(shù)字化人才的持續(xù)培育，支持人工智能場景中的機器人應用和市場滲透。同時借助人工智能應用場景，加強智能化機制在資本市場一線監(jiān)管中的積極效用，提高智能監(jiān)管作用發(fā)揮的精準性和及時性，從而更好融合智能化新局來完善上市公司質(zhì)量。

（2）充分發(fā)揮人工智能技術的紅利功能，建立智能化賦能的公司治理新機制。新技術引動的監(jiān)管新局下，需充分發(fā)揮智能化監(jiān)管在提高會計信息質(zhì)量和保護中小投資者利益的技術紅利功能，增進企業(yè)會計信息披露的智能化風險防范與有效化解，特別是強化公司治理薄弱或代理問題較為嚴重的智能化監(jiān)管。同時需增進人工智能技術在企業(yè)內(nèi)部控制建設的實踐應用，提升企業(yè)內(nèi)部控制管理的智能化。此外，需在人工智能應用管理實踐過程中加強其他重要市場中介監(jiān)督機構（如外部審計師、分析師等）的協(xié)同治理與履職能力，吸引更多的市場監(jiān)督力量參與智能化管理活動和企業(yè)交易行為的合力監(jiān)管，更好提升人工智能技術應用的價值創(chuàng)造功能和企業(yè)財務違規(guī)行為的市場威懾治理。

（3）加快金融科技發(fā)展的全面性，有序發(fā)揮金融科技對實體企業(yè)智能化發(fā)展的引領作用。鼓勵金融科技與企業(yè)在新產(chǎn)品研發(fā)、組織結(jié)構優(yōu)化方面的深度融合與創(chuàng)新，也要將人工智能技術應用于數(shù)字惠普金融業(yè)務，形成金融科技與智能化業(yè)務的互惠互聯(lián)機制。同時，各地區(qū)需融合智能化轉(zhuǎn)型新局，加強中、西部地區(qū)資本市場的智能化新技術應用，積極承接東部地區(qū)的人工智能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，更好助力人工智能在資本市場監(jiān)管和公司治理作用中的高質(zhì)量賦能效用。