齊飛 張曉梅 邱雙 朱敏

DOI：10．19641/j．cnki．42-1290/f．2024．05．004

【摘要】本文選取2010 ～ 2022年滬深A(yù)股國有上市公司為樣本， 實(shí)證檢驗(yàn)國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對審計(jì)收費(fèi)的影響及作用機(jī)制?；鶞?zhǔn)回歸分析發(fā)現(xiàn)， 國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對審計(jì)收費(fèi)具有顯著負(fù)向影響； 機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高越能夠有效提高會(huì)計(jì)監(jiān)督效率， 從而提升企業(yè)披露的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，? 減少審計(jì)師在信息收集方面的成本， 進(jìn)一步減少審計(jì)收費(fèi)； 異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)， 國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對審計(jì)收費(fèi)的影響在地方國有企業(yè)和高科技類型企業(yè)中更為顯著。本文從國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型視角豐富和拓展了審計(jì)收費(fèi)相關(guān)研究， 所得結(jié)論對企業(yè)管理實(shí)踐、 提高審計(jì)資源配置效率、 形成協(xié)同高效的審計(jì)監(jiān)督體系具有重要啟示意義。

【關(guān)鍵詞】數(shù)字化轉(zhuǎn)型；會(huì)計(jì)信息質(zhì)量；審計(jì)收費(fèi)；國有企業(yè)

【中圖分類號】 F239；F275? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2024）05-0024-7

一、 引言

近年來， 我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展勢頭強(qiáng)勁， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的重要引擎。根據(jù)中國信息通信研究院的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)， 我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模在2012年只有11萬億元， 到2021年擴(kuò)展為45萬多億元， 并在2022年超過50萬億元， 其占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重從21.6%提升到41.5%。但當(dāng)前我國企業(yè)的數(shù)字化實(shí)踐尚停留在起步階段^①， 且面臨著數(shù)字化戰(zhàn)略意識不強(qiáng)、 數(shù)字化能力不高、 數(shù)字化成本高及數(shù)字化轉(zhuǎn)型陣痛期較長等障礙。特別是就國有企業(yè)而言， 其數(shù)字化水平普遍“先天不足”， 基礎(chǔ)薄弱且進(jìn)展緩慢， 缺少必要的前瞻性、 戰(zhàn)略性布局， 所以其數(shù)字化賦能公司高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展的提升作用遠(yuǎn)低于非國有企業(yè)。

為此， 中共中央、 國務(wù)院及地方各級主管部門相繼出臺了各項(xiàng)政策引導(dǎo)國有企業(yè)開展數(shù)字化實(shí)踐。例如， 2020年8月， 國務(wù)院國資委發(fā)布《關(guān)于加快推進(jìn)國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的通知》， 特別強(qiáng)調(diào)國有企業(yè)在這一過程中應(yīng)發(fā)揮主導(dǎo)作用， 引領(lǐng)和帶動(dòng)我國經(jīng)濟(jì)在轉(zhuǎn)型變革中占據(jù)國際競爭制高點(diǎn)， 以期進(jìn)一步發(fā)揮國有企業(yè)在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革浪潮中的引領(lǐng)作用， 通過數(shù)字化手段增強(qiáng)其競爭力、 創(chuàng)新力、 控制力、 影響力及抗風(fēng)險(xiǎn)能力。2021年10月，? 工業(yè)和信息化部、 國務(wù)院國資委共同簽署《關(guān)于加快推進(jìn)中央企業(yè)兩化融合和數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略合作協(xié)議》， 共同推動(dòng)中央企業(yè)加快信息化工業(yè)化融合和數(shù)字化轉(zhuǎn)型， 促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。

不斷引導(dǎo)國有企業(yè)把握數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展機(jī)遇已成為深入推進(jìn)國有企業(yè)改革的關(guān)鍵環(huán)節(jié)； 著力構(gòu)建推動(dòng)國有企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的制度環(huán)境并前瞻性謀劃一系列改革措施， 將是下一輪國有企業(yè)改革的重點(diǎn)和難點(diǎn)， 也將成為加快我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展并助力我國在新一輪產(chǎn)業(yè)革命中彎道超車的首要任務(wù)。因此， 從理論及學(xué)術(shù)研究層面探討國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極經(jīng)濟(jì)效應(yīng)對于引導(dǎo)國有企業(yè)培育數(shù)字化思維、 發(fā)揮數(shù)字化這一關(guān)鍵引擎對推動(dòng)企業(yè)長遠(yuǎn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵作用具有重要意義。

與此同時(shí)，? 隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的迅速崛起， 審計(jì)工作與數(shù)字技術(shù)的緊密結(jié)合正推動(dòng)審計(jì)模式的轉(zhuǎn)變和審計(jì)成果的更廣泛應(yīng)用， “科技強(qiáng)審”戰(zhàn)略的提出也在推動(dòng)審計(jì)行業(yè)不斷加強(qiáng)信息化建設(shè)。2021年6月發(fā)布的《“十四五”國家審計(jì)工作發(fā)展規(guī)劃》也明確提出要積極推動(dòng)審計(jì)技術(shù)方法的創(chuàng)新， 廣泛運(yùn)用現(xiàn)代信息技術(shù)來開展審計(jì)工作。為此， 學(xué)術(shù)界開展了一系列國家審計(jì)信息化建設(shè)的相關(guān)研究。同時(shí)應(yīng)當(dāng)意識到， 國有企業(yè)長期處于“產(chǎn)權(quán)不清”“所有者缺位”的尷尬境地， 并背負(fù)著諸多政策性負(fù)擔(dān)， 受到的行政干預(yù)亦較多， “內(nèi)部人控制”等代理問題也較為普遍。受制于此類種種問題， 相較于非國有企業(yè)， 國有企業(yè)面臨著更為嚴(yán)峻的內(nèi)部控制質(zhì)量優(yōu)化和會(huì)計(jì)信息質(zhì)量提升的挑戰(zhàn)， 其自身信息化、 數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐也對審計(jì)工作和審計(jì)質(zhì)量產(chǎn)生較大影響。

基于此， 本文從審計(jì)收費(fèi)視角切入， 選取2010 ～ 2022年滬深A(yù)股國有上市公司為樣本， 實(shí)證檢驗(yàn)國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對審計(jì)收費(fèi)的影響及作用機(jī)制， 以期為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型管理實(shí)踐、 審計(jì)資源配置以及加快形成系統(tǒng)周密的審計(jì)監(jiān)督體系提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于： 第一， 在研究視角方面， 圍繞國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)收費(fèi)的關(guān)系開展后續(xù)研究， 進(jìn)一步細(xì)化關(guān)于國有企業(yè)數(shù)字化建設(shè)的相關(guān)研究； 第二， 嘗試引入會(huì)計(jì)信息質(zhì)量作為中介變量， 探討其在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)收費(fèi)關(guān)系中的作用機(jī)制， 拓展與審計(jì)收費(fèi)相關(guān)的研究。

二、 文獻(xiàn)綜述

（一） 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對審計(jì)收費(fèi)影響的相關(guān)研究

現(xiàn)有文獻(xiàn)主要從審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)和審計(jì)師努力兩個(gè)角度考慮審計(jì)定價(jià)， 研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)收費(fèi)之間的關(guān)系。部分學(xué)者認(rèn)為， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)收費(fèi)之間存在正相關(guān)關(guān)系。鄧芳等（2017）認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型增加了審計(jì)時(shí)投入的成本， 也就增加了審計(jì)收費(fèi)。石道元等（2023）基于審計(jì)時(shí)滯視角， 指出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著提升審計(jì)收費(fèi)且正向影響審計(jì)時(shí)滯。同時(shí)， 另一部分學(xué)者認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低了審計(jì)收費(fèi)。比如： 凌華等（2022）、 吳武清等（2022）研究發(fā)現(xiàn)， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了企業(yè)的經(jīng)營效率和會(huì)計(jì)信息質(zhì)量， 降低了企業(yè)的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)， 有利于降低審計(jì)收費(fèi)； 張永珅等（2021）也認(rèn)為， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于企業(yè)治理存在積極影響， 有利于降低審計(jì)收費(fèi)； 朱冠平和謝湘華（2023）則通過衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)師風(fēng)險(xiǎn)決策的關(guān)系， 指出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與審計(jì)費(fèi)用存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。綜合現(xiàn)有研究來看， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對審計(jì)收費(fèi)的影響尚無統(tǒng)一定論， 仍待進(jìn)一步研究。

（二） 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、 會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與審計(jì)收費(fèi)的相關(guān)研究

1. 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的相關(guān)研究。現(xiàn)有關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的研究表明， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量抑制其盈余管理行為， 進(jìn)而緩解企業(yè)信息不對稱， 提高會(huì)計(jì)信息的相關(guān)性、 可比性與穩(wěn)健性。首先， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了內(nèi)部控制質(zhì)量。聶興凱等（2022）認(rèn)為， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過改善企業(yè)內(nèi)部控制環(huán)境， 提高了企業(yè)會(huì)計(jì)信息的可比性。此外， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型還可通過提升內(nèi)部控制水平提高會(huì)計(jì)信息的穩(wěn)健性和透明度（葉平，2023）。其次， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型抑制了企業(yè)盈余管理行為。羅進(jìn)輝和巫奕龍（2021）提出， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型能對企業(yè)的真實(shí)盈余管理活動(dòng)起到抑制作用。莫冬燕等（2023）的研究結(jié)論顯示， 數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用通過改善企業(yè)信息與溝通環(huán)境抑制企業(yè)的真實(shí)盈余管理活動(dòng)。最后， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型緩解了企業(yè)信息不對稱。從內(nèi)部視角看， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了新信息運(yùn)轉(zhuǎn)的效率。在數(shù)字技術(shù)的支持下， 企業(yè)可以從海量的數(shù)據(jù)中總結(jié)提煉出有價(jià)值的信息， 提升數(shù)據(jù)處理能力， 從而提高信息披露質(zhì)量（陳中飛等，2022）。從外部視角看， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型增強(qiáng)了企業(yè)與投資者之間的信息交流與溝通。周元元等（2011）研究發(fā)現(xiàn)， ERP系統(tǒng)的實(shí)施有利于上市公司向外部信息使用者披露更相關(guān)的會(huì)計(jì)信息， 且完善的制度環(huán)境會(huì)提升會(huì)計(jì)信息的披露質(zhì)量。

2. 會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與審計(jì)收費(fèi)的相關(guān)研究。自Simunic（1980）提出審計(jì)定價(jià)理論以來， 國內(nèi)外學(xué)者以審計(jì)定價(jià)模型為基礎(chǔ)開展的關(guān)于審計(jì)收費(fèi)影響因素的研究不斷取得新進(jìn)展。Francis（1984）對Simunic回歸模型進(jìn)行了修正和分解； Houston等（1999、 2005）也對該模型進(jìn)行了補(bǔ)充和修正， 認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)包括審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)和非審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)， 并將非審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)細(xì)分為剩余訴訟風(fēng)險(xiǎn)和非剩余訴訟風(fēng)險(xiǎn)。王振林和汪光成（2000）采用實(shí)證方法系統(tǒng)分析了我國上市企業(yè)的審計(jì)收費(fèi)問題。余玉苗和劉穎斐（2003）研究了從審計(jì)服務(wù)供需雙方考慮審計(jì)收費(fèi)的決定模型， 之后， 劉穎斐和余玉苗（2006）指出， 一個(gè)完備的獨(dú)立審計(jì)定價(jià)模型理應(yīng)涵蓋企業(yè)聲譽(yù)、 人力資源投入以及所面臨審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)這三個(gè)關(guān)鍵要素。已有文獻(xiàn)對會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與審計(jì)費(fèi)用的關(guān)系進(jìn)行了研究， 例如， 李曉慧和楊坤（2016）對異常審計(jì)費(fèi)用的方向進(jìn)行了區(qū)分， 并指出正向的異常審計(jì)費(fèi)用與會(huì)計(jì)信息的透明度之間存在著負(fù)相關(guān)關(guān)系。

通過梳理已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)， 現(xiàn)有關(guān)于國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究較少。李九斤和徐妍妍（2022）探討了國有企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要性， 指出應(yīng)當(dāng)以國有企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級引領(lǐng)我國企業(yè)財(cái)務(wù)整體水平提升。郭檬楠等（2023）從金審工程視角出發(fā)， 認(rèn)為國家審計(jì)信息化建設(shè)顯著降低了國有企業(yè)審計(jì)收費(fèi)， 與本文的相關(guān)度較高， 但仍未從國有企業(yè)的視角闡述數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)收費(fèi)的關(guān)系?？偟膩碚f， 我國尚缺乏對國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)收費(fèi)之間關(guān)系的針對性研究， 本文以此為契機(jī)不僅能夠豐富和拓展相關(guān)研究， 而且可以為企業(yè)管理實(shí)踐、 提高審計(jì)資源配置效率、 形成協(xié)同高效的審計(jì)監(jiān)督體系提供借鑒與啟示。

三、 理論分析與研究假設(shè)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為當(dāng)今企業(yè)發(fā)展的必然趨勢， 而企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來的效益也越來越受到關(guān)注。本文認(rèn)為， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠降低審計(jì)收費(fèi)。

首先，? 數(shù)字化轉(zhuǎn)型促使企業(yè)將各類數(shù)據(jù)以電子化的方式存儲(chǔ)， 這使得審計(jì)師能夠更迅速、 更精確地獲取所需的審計(jì)資料， 進(jìn)而有效提升其工作效率。傳統(tǒng)的審計(jì)方式需要耗費(fèi)大量的人力、 物力、 財(cái)力， 而數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用可以極大地減少這些成本。例如， 利用數(shù)字化工具可以快速地對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、 分析和比對， 避免了手工操作的繁瑣和錯(cuò)誤率高的問題。此外， 數(shù)字化技術(shù)還可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警， 及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并采取措施加以解決， 進(jìn)一步提高審計(jì)的效率和準(zhǔn)確性。

其次， 客戶的數(shù)字化轉(zhuǎn)型也在倒逼會(huì)計(jì)師事務(wù)所進(jìn)行數(shù)字化建設(shè)。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展， 越來越多的客戶開始采用數(shù)字化的方式進(jìn)行財(cái)務(wù)管理和信息披露。這就要求會(huì)計(jì)師事務(wù)所必須跟上時(shí)代的步伐， 提供更加高效、 便捷、 安全的服務(wù)來滿足客戶的需求。例如： 數(shù)字鑒證服務(wù)可以幫助客戶快速獲取財(cái)務(wù)報(bào)表的真實(shí)性和可靠性證明； 函證數(shù)字化可以避免傳統(tǒng)郵寄方式的時(shí)間和成本浪費(fèi)； 基于大數(shù)據(jù)的云審計(jì)平臺可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)共享和分析， 提高審計(jì)工作的效率和質(zhì)量。這些數(shù)字化建設(shè)的投入雖然會(huì)增加一定的成本， 但是從長遠(yuǎn)來看， 可以提高會(huì)計(jì)師事務(wù)所的競爭力和市場份額。

再次， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以壓縮企業(yè)盈余管理空間、 規(guī)范企業(yè)經(jīng)營行為。數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度高的企業(yè)， 管理層進(jìn)行盈余管理操作的空間更小。因?yàn)閿?shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過區(qū)塊鏈技術(shù)等手段實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的可追溯性和不可篡改性， 從而降低管理層進(jìn)行盈余管理的可能性。同時(shí)， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型還可以提高企業(yè)的信息披露質(zhì)量和透明度， 增強(qiáng)社會(huì)監(jiān)督的作用， 進(jìn)一步規(guī)范企業(yè)的經(jīng)營行為。由此可以降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)、 從而降低審計(jì)收費(fèi)。

最后， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高企業(yè)的競爭力和創(chuàng)新能力。隨著數(shù)字化技術(shù)的不斷發(fā)展， 企業(yè)可以通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新、 服務(wù)創(chuàng)新和管理創(chuàng)新等， 從而更好地滿足市場需求、 提高市場占有率。例如， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)使組織形態(tài)更加扁平化， 上下級交流更加高效， 減少信息傳遞錯(cuò)誤， 提高信息傳遞時(shí)效性， 這有利于提高企業(yè)決策精確度和公司治理水平（吳非等，2021）。此外， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型還可以為企業(yè)提供更多的商業(yè)機(jī)會(huì)和增長點(diǎn)。通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型， 企業(yè)可以拓展新的業(yè)務(wù)領(lǐng)域和服務(wù)模式， 開拓新的市場空間， 實(shí)現(xiàn)多元化發(fā)展。例如， 一些傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)了從產(chǎn)品制造向服務(wù)制造的轉(zhuǎn)變， 通過提供更加個(gè)性化、 定制化的服務(wù)， 贏得更多客戶的信任和支持， 進(jìn)一步降低企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)， 審計(jì)師在進(jìn)行審計(jì)工作時(shí)所面臨的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)也相應(yīng)減少。

總之，? 企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)提高審計(jì)師的工作效率進(jìn)而降低審計(jì)成本， 也會(huì)通過降低被審計(jì)單位經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)而降低審計(jì)師所面臨的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)。基于此， 本文提出以下假設(shè)：

H1： 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與審計(jì)收費(fèi)顯著負(fù)相關(guān)。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。資本市場的實(shí)質(zhì)是信息市場。一方面， 從信息治理視角看， 企業(yè)能夠依托開源數(shù)據(jù)和服務(wù)化網(wǎng)絡(luò)機(jī)構(gòu)等技術(shù)平臺支持實(shí)現(xiàn)信息的多域跨層， 建立智能化會(huì)計(jì)信息管理系統(tǒng)， 優(yōu)化企業(yè)信息治理， 提高會(huì)計(jì)信息透明度。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高會(huì)計(jì)信息的精準(zhǔn)性和實(shí)時(shí)性， 強(qiáng)化信息治理的監(jiān)督職能， 使得實(shí)時(shí)控制、 動(dòng)態(tài)監(jiān)督成為可能， 有助于審計(jì)主體實(shí)現(xiàn)對信息披露全生命周期的監(jiān)督， 從而提高會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。另一方面， 從內(nèi)部控制視角看，? 通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型所依賴的“ABCD”數(shù)字技術(shù)優(yōu)勢， 企業(yè)可以強(qiáng)化處理各種非結(jié)構(gòu)化、 非標(biāo)準(zhǔn)化的信息， 加快企業(yè)內(nèi)部的信息流動(dòng)和傳遞速度。這不僅優(yōu)化了企業(yè)業(yè)務(wù)流程各個(gè)環(huán)節(jié)的效率， 還增強(qiáng)了風(fēng)險(xiǎn)控制和內(nèi)部控制水平。內(nèi)部控制作為企業(yè)的自我監(jiān)督機(jī)制， 其良好運(yùn)作直接提升了企業(yè)會(huì)計(jì)信息的準(zhǔn)確性。因此， 根據(jù)信息不對稱理論， 企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)際上是通過減少信息不對稱、 提高信息的透明度來進(jìn)一步提升其會(huì)計(jì)信息的質(zhì)量（吳非等，2021）。

進(jìn)一步， 上市公司整體的信息披露質(zhì)量關(guān)系著審計(jì)工作安排和難度， 信息披露質(zhì)量與審計(jì)相互影響。高質(zhì)量會(huì)計(jì)信息可以降低企業(yè)違規(guī)傾向， 以及企業(yè)的道德風(fēng)險(xiǎn)和違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)（雷嘯和唐雪松，2021）。并且， 高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息還能夠提高企業(yè)的透明度和公信力。當(dāng)企業(yè)的會(huì)計(jì)信息能夠準(zhǔn)確無誤地反映其財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營情況時(shí)， 投資者和其他利益相關(guān)者會(huì)更加信任企業(yè)， 并愿意與其進(jìn)行合作或?qū)ζ渫顿Y， 企業(yè)就能夠獲得更多的融資機(jī)會(huì)和商業(yè)合作機(jī)會(huì)， 從而提高其競爭力和盈利能力。因此， 會(huì)計(jì)信息質(zhì)量越高的企業(yè)， 其風(fēng)險(xiǎn)治理作用越大， 越能夠降低企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平（董竹和張欣，2021）。對審計(jì)師而言， 高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息還能夠降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。如果企業(yè)的會(huì)計(jì)信息存在錯(cuò)誤或遺漏， 審計(jì)師在進(jìn)行審計(jì)時(shí)可能會(huì)遇到困難， 需要花費(fèi)更多的時(shí)間與精力來核實(shí)和糾正這些問題。而如果會(huì)計(jì)信息質(zhì)量較高， 審計(jì)師就能夠更快地完成審計(jì)工作， 降低潛在的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。此時(shí)， 審計(jì)師會(huì)提高對企業(yè)會(huì)計(jì)信息的信賴度， 輔以必要的審計(jì)程序即可獲得合理保證， 審計(jì)收費(fèi)自然會(huì)降低?；诖?， 本文提出以下假設(shè)：

H2： 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高會(huì)計(jì)信息質(zhì)量降低審計(jì)收費(fèi)。

四、 研究設(shè)計(jì)

（一） 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以2010 ～ 2022年滬深A(yù)股國有上市公司為樣本， 并對初始數(shù)據(jù)進(jìn)行如下篩選： （1）剔除金融行業(yè)以及資不抵債的公司樣本； （2）為避免異常數(shù)據(jù)的干擾， 剔除ST、 ?ST類公司樣本； （3）為保證樣本的有效性和穩(wěn)定性， 剔除數(shù)據(jù)缺失的公司樣本。最終， 本文獲得了10862條有效的樣本觀測值。為確保后續(xù)實(shí)證分析的準(zhǔn)確性， 本文對所有連續(xù)變量執(zhí)行了上下1%水平的縮尾處理， 以排除極端值可能帶來的干擾。以上所使用的全部數(shù)據(jù)均來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫以及各上市公司的年度報(bào)告。

（二） 主要變量界定

1. 被解釋變量： 審計(jì)收費(fèi)（AuditFee）。使用國有上市公司披露的審計(jì)收費(fèi)的自然對數(shù)衡量審計(jì)收費(fèi)。

2. 解釋變量： 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital、DigitalTrans）?，F(xiàn)有研究對于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的衡量方式主要有： 一是通過設(shè)計(jì)“該年度是否進(jìn)行了數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的啞變量對數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行簡單描述（何帆和劉紅霞，2019）； 二是通過分析上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告附注中披露的年末無形資產(chǎn)明細(xì)， 特別是與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的部分在無形資產(chǎn)總額中的占比， 來評估企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平（祁懷錦等，2020）； 三是借助爬蟲技術(shù)歸集企業(yè)年報(bào)中的“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”關(guān)鍵詞， 創(chuàng)新性地刻畫出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度（吳非等，2021）。

針對前述衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方式一， 用“0-1”啞變量來測度企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型尚無法有效展現(xiàn)出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“強(qiáng)度”和“程度”， 極有可能造成對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的錯(cuò)估； 方式三雖能夠較好地刻畫其轉(zhuǎn)型程度， 但不可避免地會(huì)將企業(yè)對于開展數(shù)字化實(shí)踐的未來展望及戰(zhàn)略規(guī)劃的部分納入數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐中， 較易造成對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的高估。結(jié)合本文研究主題， 企業(yè)無形資產(chǎn)明細(xì)項(xiàng)中有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)的部分是企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐的重要依據(jù)和組成部分， 能夠較為真實(shí)地刻畫和反映企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。綜合考慮后， 本文借鑒祁懷錦等（2020）對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的衡量策略來評估企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型， 即采用國有上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告附注中披露的與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的部分無形資產(chǎn)占年末無形資產(chǎn)總額的比重衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。

3. 中介變量： 會(huì)計(jì)信息質(zhì)量（DA）。本文以修正Jones模型（Dechow等，1995）計(jì)算的操縱性應(yīng)計(jì)的絕對值來衡量會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。

4. 控制變量。本文參照郭檬楠等（2023）的做法并綜合考慮影響企業(yè)審計(jì)收費(fèi)的主要因素， 選取公司規(guī)模（Size）、 資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、 總資產(chǎn)報(bào)酬率（Roa）、 獨(dú)立董事比例（Indep）以及是否四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所審計(jì)（Big4）作為控制變量。

主要變量定義及說明見表1。

（三） 模型構(gòu)建

為檢驗(yàn)前述假設(shè)， 借鑒溫忠麟等（2005）提出的中介效應(yīng)及調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)方法， 分別構(gòu)建模型（1） ～ （3）進(jìn)行后續(xù)回歸分析。

AuditFee_i，t=α₀+α₁Digital_i，t+α₂Control_i，t+α₃∑Industry+α₄∑Year+ε_i，t（1）

模型（1）主要用于檢驗(yàn)H1， 側(cè)重關(guān)注回歸系數(shù)α₁是否顯著為負(fù)， 如是， 則H1得證。其中， AuditFee代表審計(jì)收費(fèi)， Digital代表企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型， Controls為本研究選取的控制變量， Industry和Year為行業(yè)和年份虛擬變量， ε為模型隨機(jī)誤差項(xiàng)。

DA_i，t=β₀+β₁Digital_i，t+β₂Controls_i，t+β₃∑Industry+β₄∑Year+ε_i，t

AuditFee_i，t=γ₀+γ₁Digital_i，t+γ₂DA_i，t+γ₃Controls_i，t+γ₄∑Industry+γ₅∑Year+ε_i，t（3）

模型（2）和（3）主要用于檢驗(yàn)H2， 側(cè)重關(guān)注回歸系數(shù)β₁和γ₁是否顯著為負(fù)， 如是， 則H2得證。其中， DA為本研究選取的中介變量會(huì)計(jì)信息質(zhì)量， 其他變量的含義同模型（1）一致。

五、 實(shí)證結(jié)果

（一） 描述性統(tǒng)計(jì)

主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。審計(jì)收費(fèi)（AuditFee）的均值為13.77、 標(biāo)準(zhǔn)差為0.736， 表明企業(yè)之間的審計(jì)收費(fèi)存在一定差異。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）的標(biāo)準(zhǔn)差為0.211， 說明企業(yè)之間的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度存在一定差異。其他變量結(jié)果均在合理范圍內(nèi)， 與相關(guān)文獻(xiàn)大致吻合。

（二） 基準(zhǔn)回歸分析和中介效應(yīng)檢驗(yàn)

1. 基準(zhǔn)回歸分析。表3中列（1）（2）報(bào)告了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對審計(jì)收費(fèi)影響的回歸結(jié)果。列（1）為未控制時(shí)間固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)的回歸結(jié)果， 列（2）為同時(shí)控制了控制變量及時(shí)間和行業(yè)固定效應(yīng)的回歸結(jié)果， 由結(jié)果可知， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度會(huì)顯著負(fù)向影響審計(jì)收費(fèi)， H1得證。

2. 中介效應(yīng)檢驗(yàn)。表3中列（3）（4）報(bào)告了引入會(huì)計(jì)信息質(zhì)量這一中介變量后的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、 會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與審計(jì)收費(fèi)的回歸結(jié)果。列（3）顯示，? 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）顯著正向影響會(huì)計(jì)信息質(zhì)量（DA）， 即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提升會(huì)計(jì)信息質(zhì)量； 列（4）顯示， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）與審計(jì)收費(fèi)（AuditFee）在1%的水平上負(fù)相關(guān)。由此， 驗(yàn)證了會(huì)計(jì)信息質(zhì)量中介效應(yīng)的存在， 即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過提升會(huì)計(jì)信息質(zhì)量負(fù)向影響審計(jì)收費(fèi)， H2得證。

（三） 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 替換核心解釋變量。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是本研究的核心解釋變量。為檢驗(yàn)實(shí)證結(jié)果的可靠性， 本部分以衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的其他測度方式對基準(zhǔn)模型進(jìn)行重新回歸。結(jié)合企業(yè)數(shù)字化領(lǐng)域的現(xiàn)有研究成果并參考吳非等（2021）對于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的測度方法， 本文借助爬蟲技術(shù)歸集企業(yè)年報(bào)中的“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”關(guān)鍵詞衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)度（DigitaltTrans）， 將其作為替代變量對前述解釋變量進(jìn)行替換后重新回歸。

具體來講， 借助爬蟲技術(shù)對表4中的特征詞進(jìn)行初步檢索、 剔除匹配和詞頻計(jì)數(shù)，? 通過分類歸集并加總， 構(gòu)建相應(yīng)指標(biāo)體系。由于這類數(shù)據(jù)通常呈現(xiàn)“右偏”特征， 在進(jìn)行后續(xù)實(shí)證研究時(shí)將對其采用對數(shù)化處理。要特別注意的是， 為盡可能避免詞頻統(tǒng)計(jì)中對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的高估，? 剔除了關(guān)鍵詞前存在“沒”“無”等否定詞語的表述以及非本公司（例如公司股東、 公司客戶、 公司供應(yīng)商、 公司高管簡介等）的數(shù)字化轉(zhuǎn)型表述。

表5中列（1）報(bào)告了替換被解釋變量后的回歸結(jié)果。由回歸結(jié)果可知， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在1%的水平上顯著負(fù)向影響審計(jì)收費(fèi)， 說明前述基本結(jié)論依然穩(wěn)健，? 進(jìn)一步驗(yàn)證了H1。

2. 滯后效應(yīng)檢驗(yàn)?？紤]到企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化實(shí)踐對審計(jì)收費(fèi)的影響可能具有一定的遲滯性， 當(dāng)期數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用及數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度提升的積極影響可能在未來才能逐漸發(fā)揮出來。為此， 在穩(wěn)健性檢驗(yàn)階段， 本文將核心解釋變量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）滯后1 ～ 3期與被解釋變量審計(jì)收費(fèi)（AuditFee）再次進(jìn)行回歸， 滯后效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果如表5中列（2） ～ （4）所示。由回歸結(jié)果可知， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型滯后項(xiàng)的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)， 即在考慮數(shù)字化發(fā)揮效應(yīng)滯后性的基礎(chǔ)上仍對基本結(jié)論進(jìn)行了進(jìn)一步驗(yàn)證。

3. 剔除特殊年份?？紤]到外部事件對中國經(jīng)濟(jì)的巨大沖擊， 最近2 ～ 3年的公司數(shù)字化實(shí)踐數(shù)據(jù)以及財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等都有可能出現(xiàn)異常情況， 從而使得回歸結(jié)果偏離正常水平。因此， 本部分將最近2 ～ 3年特殊年份樣本數(shù)據(jù)剔除重新對基本假設(shè)進(jìn)行回歸驗(yàn)證。表5中列（5）報(bào)告了剔除特殊年份重新回歸的實(shí)證結(jié)果，? 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)， 再次驗(yàn)證了前述假設(shè)。

（四） 內(nèi)生性檢驗(yàn)

1. 傾向得分匹配（PSM）法。企業(yè)數(shù)字化實(shí)踐可能存在樣本選擇性偏誤問題， 本部分采用PSM法重新評估本文基準(zhǔn)結(jié)論。PSM匹配后的回歸結(jié)果如表6列（1）（2）所示， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）的回歸系數(shù)分別在10%和1%的水平上顯著為負(fù)， 說明通過PSM檢驗(yàn)有效緩解樣本選擇偏誤后， 研究結(jié)論依然較為穩(wěn)健。

2. Heckman兩階段法。為進(jìn)一步緩解樣本自選擇問題可能對實(shí)證研究結(jié)果的影響， 本文采用Heckman兩階段模型重新檢驗(yàn)基本假設(shè)。具體而言， 第一階段以審計(jì)收費(fèi)（AuditFee）的行業(yè)—年度均值為分界將審計(jì)收費(fèi)轉(zhuǎn)變?yōu)樘摂M變量（AuditFee_Dum）， 當(dāng)審計(jì)收費(fèi)高于行業(yè)—年度均值時(shí)， AuditFee_Dum取值為1， 反之為0。參考余明桂等（2014）的研究， 構(gòu)建Probit模型并計(jì)算逆米爾斯比率（Inverse Mills Ratio， IMR）， 并將其作為控制變量進(jìn)行第二階段的回歸。表6列（3）（4）報(bào)告了Heckman兩階段法的回歸結(jié)果， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）的回歸系數(shù)均在5%的水平上顯著為負(fù)， 進(jìn)一步證實(shí)了前述結(jié)論較為穩(wěn)健。

（五） 異質(zhì)性分析

應(yīng)當(dāng)明確， 在不同企業(yè)產(chǎn)權(quán)屬性差異下， 企業(yè)數(shù)字化實(shí)踐的開展及數(shù)字化程度對于審計(jì)收費(fèi)影響的傳遞可能存在非對稱效果； 同時(shí)， 企業(yè)科技屬性也會(huì)影響企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程和對于審計(jì)收費(fèi)的影響效應(yīng)。因此， 針對本文所選取的國有上市公司， 分別對中央企業(yè)和地方國有企業(yè)以及不同科技類型企業(yè)進(jìn)行探討有助于形成差異化的政策導(dǎo)向。為實(shí)現(xiàn)上述目的， 本文將樣本以中央和地方層級、 是否為高科技類型企業(yè)作為分組變量進(jìn)行分樣本檢驗(yàn)。對于是否為高科技類型企業(yè)的劃分， 本文參考彭紅星和毛新述（2017）、 許晨曦等（2023）的研究， 在借鑒《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類目錄》等相關(guān)文件的基礎(chǔ)上對照《上市公司行業(yè)分類指引（2012年修訂）》， 確定高科技上市公司行業(yè)代碼， 進(jìn)一步根據(jù)企業(yè)所處行業(yè)及對應(yīng)的行業(yè)代碼將樣本劃分為高科技企業(yè)和非高科技企業(yè)， 高科技企業(yè)賦值為1， 否則賦值為0。

表7列（1）（2）報(bào)告了按照中央企業(yè)和地方國有企業(yè)分組的異質(zhì)性檢驗(yàn)回歸結(jié)果。由結(jié)果可知， 相較于中央企業(yè)， 地方國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對審計(jì)收費(fèi)的影響更為明顯。列（3）（4）報(bào)告了按照不同科技類型分組的異質(zhì)性檢驗(yàn)的回歸結(jié)果。研究發(fā)現(xiàn)， 相比于非高科技企業(yè)， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于審計(jì)收費(fèi)的效應(yīng)在高科技企業(yè)中更為明顯， 從而展現(xiàn)出一定的差異化效果。

六、 研究結(jié)論與管理啟示

（一） 研究結(jié)論

本文選取了2010 ～ 2022年我國滬深A(yù)股國有上市公司作為研究樣本， 實(shí)證檢驗(yàn)了國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對審計(jì)收費(fèi)的影響效應(yīng)及作用機(jī)制， 得出如下研究結(jié)論： （1）國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對審計(jì)收費(fèi)具有顯著的負(fù)向影響。簡單來講， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高審計(jì)師的工作效率， 降低企業(yè)重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)， 提高企業(yè)信息披露質(zhì)量， 使得審計(jì)師的工作強(qiáng)度降低， 被要求的審計(jì)收費(fèi)自然也降低。（2）會(huì)計(jì)信息質(zhì)量在國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)收費(fèi)之間的中介效應(yīng)的確存在。即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度提升， 能夠有效提高會(huì)計(jì)監(jiān)督效率， 從而提升企業(yè)披露的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，? 減少審計(jì)師在信息收集方面的成本， 從而降低審計(jì)收費(fèi)。（3）國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對審計(jì)收費(fèi)的作用在地方國有企業(yè)和高科技類型企業(yè)中更為顯著， 并且在分組回歸檢驗(yàn)中體現(xiàn)了一定統(tǒng)計(jì)意義上的差異性。

（二） 管理啟示

本文的研究結(jié)論具有一定的啟示意義。第一，? 數(shù)字化已成為推動(dòng)企業(yè)發(fā)展的核心動(dòng)力， 必須積極培養(yǎng)數(shù)字化思維， 以科學(xué)的態(tài)度應(yīng)對數(shù)字化浪潮， 并準(zhǔn)確運(yùn)用數(shù)字化技術(shù)， 以此為企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)注入新的活力， 最終實(shí)現(xiàn)價(jià)值鏈的升級和提升。尤其是從國有企業(yè)管理層面來看， 應(yīng)當(dāng)將數(shù)字化戰(zhàn)略和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展作為面向未來的一項(xiàng)重大戰(zhàn)略持續(xù)推進(jìn)。第二， 會(huì)計(jì)師事務(wù)所與審計(jì)監(jiān)督機(jī)關(guān)需要緊密跟上數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的步伐， 并滿足會(huì)計(jì)師事務(wù)所與國有企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的監(jiān)督需求。借助當(dāng)前的數(shù)字化趨勢， 構(gòu)建高效的審計(jì)信息共享體系， 充分利用大數(shù)據(jù)審計(jì)技術(shù)來提升對國有企業(yè)的審計(jì)效率， 以此與國家審計(jì)信息化建設(shè)的方向達(dá)到一致， 并在最大限度上發(fā)揮審計(jì)工作的“溢出效應(yīng)”。第三， 會(huì)計(jì)師事務(wù)所在為國有企業(yè)審計(jì)定價(jià)時(shí)， 要充分利用國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型及信息化建設(shè)的現(xiàn)實(shí)背景， 將其作為評估審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)和制定審計(jì)策略的關(guān)鍵參考， 以此更有效地分配審計(jì)資源， 避免非必要的資源浪費(fèi)， 并全面提升社會(huì)審計(jì)水平。

【 注 釋 】

1根據(jù)中國工業(yè)和信息化部公布的數(shù)據(jù)，我國微觀企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體上仍處于初級階段，數(shù)字化轉(zhuǎn)型較為成熟的企業(yè)所占比例僅為25%左右，遠(yuǎn)低于歐洲（46%）和美國（54%）的水平。

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（責(zé)任編輯·校對： 羅萍? 陳晶）

【作者單位】1.中國注冊會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)， 北京 100142；2.中國財(cái)政科學(xué)研究院研究生院， 北京 100142；3.山西財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院， 太原030006。

齊飛為通訊作者