企業數字化轉型與審計收費
——基于審計時滯的機制檢驗

石道元 周玉玲 蔣水全

一、引言

隨著我國企業數字化建設的投入加大及數字化轉型戰略的逐步實現，業界開始廣泛關注企業數字化轉型產生的經濟后果，如審計收費問題。研究發現，審計收費一方面會受到審計客戶的產權性質、規模、上市年限、內部控制缺陷、業務復雜程度、會計信息質量、股權激勵（陳勝藍等，2018）、公司治理結構（蓋地等，2013）、財務狀況和盈利能力（Simunic, D. A.，1980）、企業董事會成員中獨立董事所占比例（蔡春等，2015）等審計客戶自身因素的影響，同時會受到審計師資質、任期和事務所規模等事務所層面因素的影響（夏寧等，2020），以及媒體關注度、市場供需和客戶關系等外部市場層面因素的制約（董沛武等，2018）。在數字經濟時代，通過實施互聯網商業模式或大數據等新型數字技術將會給企業帶來更多有價值的信息資訊，減少企業的信息搜集成本，同時也提高了財務會計信息透明度，審計師可以使用專業軟件對被審計企業的數據信息進行相關處理，實現“無紙化”審計，從而提高審計效率，降低審計成本，降低審計收費（鄧芳等，2017）。但是數字化轉型也可能帶來更多的戰略風險，給企業的會計確認、計量、記錄和報告帶來很大的不確定性（翟華云等，2022），審計師可能通過某些措施降低審計風險，例如通過執行更嚴格的實質性測試程序，這將增加審計成本，從而增加審計費用?？梢?，學界對企業數字化轉型對審計收費的影響作用機制并未形成定論?，F有研究表明，企業數字化轉型程度會正向影響審計時滯（鐘越華等，2022），而審計時滯與審計收費呈正相關關系（施赟等，2022），系列研究顯示了審計時滯可能在企業數字化轉型和審計收費之間的傳導機制中發揮影響作用。由此，企業數字化轉型對審計收費究竟會造成怎樣的影響？審計時滯是否發揮了中介傳導機制的效用？在企業數字化轉型的背景下，還有哪些因素會影響著審計收費？鑒于此，本文擬從審計時滯的視角考察企業數字化轉型對審計收費的內在影響邏輯，厘清數字轉型影響審計收費的作用機制，以期為數字經濟時代審計收費提供決策支持。

本文可能的邊際貢獻如下：（1）現有文獻在探究企業內部因素對審計收費的影響時，更多地關注企業自身特質因素，而針對企業數字化轉型對審計收費影響的相關研究還較為缺失。本文考察企業數字化轉型影響審計收費的同時，還將探討審計時滯的中介傳導作用，拓展了企業數字化轉型經濟后果研究，也豐富了審計收費影響因素文獻研究。（2）通過對產權性質和媒體關注度的異質性分析，進一步揭示企業數字化轉型對審計收費的異質性影響，為優化企業內部和外部治理提供經驗證據。

二、理論分析與研究假設

(一)企業數字化轉型和審計收費

根據審計定價理論，審計費用受審計師在審計過程中投入的成本和風險溢價的影響。（1）企業進行數字化轉型可能會導致審計成本的提升。鑒于審計師的信息技術能力因素，企業進行數字化轉型會增加其信息系統的復雜性。高端軟件，特別是對審計師來說并不熟悉的軟件，會給審計師帶來更大的工作量，比如增加審計工作中的實質性程序等（秦榮生等，2014）。在遇到審計師感到相對陌生的系統時，可能還會增加聘請信息技術專家協助審計的成本投入。同時，事務所為了應對更加復雜的信息環境，也應加速進行智能審計升級（畢秀玲等，2019），這一過程不僅包括系統升級的開發成本，還包括相關的培訓費用，以提高審計人員的信息技術能力（秦榮生等，2014）。綜上所述，企業的數字化轉型程度越高，總的審計成本也會越高。（2）企業的數字化程度越高，審計師面臨的審計風險越高。首先，隨著數字化轉型水平的提高，企業的信息系統日趨成熟，但由于審計師和外聘的信息技術專家在相關領域能力的欠缺，導致審計師很難發現通過復雜信息系統操縱的精細化盈余管理活動（吳武清等，2022）。其次，企業的數字化轉型將使得數字技術與企業的業務運營深度融合，從而引起企業的資源、產品、業務流程、服務和商業生態的整體性改變（凌華等，2022），這不僅會使企業的內控體系無法快速適應相關變化而出現故障，還會增加交易的復雜性甚至產生新的交易業務，使會計人員的工作更加復雜，同時增加審計工作的難度和成本，降低審計人員發現重大錯報的可能性。第三，由于同群效應的存在（陳慶江等，2021），企業跟風式地進行數字化轉型可能會引起管理層的戰略缺位和認知偏差（武常岐等，2022），使企業的數字化技術先于內部系統構建。如果在沒有充分考慮到企業實際狀況的前提下就貿然進行數字化轉型，不但會消耗大量人力、物力等資源，而且很難將其轉化為切實高效的行動，從而獲得與之對應的利益，還可能造成公司入不敷出的困境（凌華等，2022）。因此，企業進行數字化轉型可能會導致審計師面臨更大的審計風險。綜上，企業數字化轉型將會提升審計師的審計成本和審計風險，進而提高審計收費。由此，提出第一個假設：

H1：在其他條件不變的情況下，企業數字化轉型程度越高，審計收費越高。

（二）數字化轉型、審計時滯和審計收費

審計時滯是影響財務報告時效性的一個重要因素，指的是從資產負債表日到審計報告簽署日中間間隔的天數，其主要由兩部分組成：一是審計師在資產負債表日后進行審計工作的時間；二是審計師向企業提出相關要求，企業作出調整后發布審計報告的時間（張藝馨等，2021）。近年來，隨著我國數字化建設的不斷深入，企業系統的復雜性也在不斷提高。根據我國的審計準則，審計師應當重點關注被審計企業的信息系統，例如，在風險評價中，審計師應當了解企業防范信息技術導致的風險的措施、了解企業所使用的與財務報告相關的信息系統。根據審計師的信息技術能力，企業中更復雜的信息系統必然要求審計師執行更嚴格的實質性程序，增加控制測試的樣本量等（秦榮生等，2014），這意味著審計師要投入更多時間和精力，造成審計時滯延長。此外，由于每個被審計客戶的系統不盡相同，審計師可能需要花費額外的時間來熟悉，這也會增加審計時滯。由此可見，企業數字化轉型對審計時滯有著一定的影響作用。

企業的數字化轉型程度越高，其中的審計風險也會越高。當審計師識別出被審計單位更多的風險時，為免于或較少地承擔可能的聲譽成本和訴訟風險等，事務所可能會采用更嚴格的風險控制辦法，這就需要審計師付出更多的努力，例如審計師可能會為了獲取更多的審計證據增加審計取證活動。同時，為了降低潛在的審計風險，審計師可能會花更多的時間與企業的管理層進行反復討論和博弈，進而延長完成財務報表審計和出具審計報告的時間（范蕊等，2018）。審計時滯的延長，意味著審計成本的提高（范蕊等，2018；劉慧等，2018），從而導致了更高的審計收費。因此，對于數字化轉型程度更高的企業收取更多的審計費用，很可能是因為審計時滯的延長。由此，本文提出第二個假設：

H2：在其他條件不變的情況下，企業的數字化轉型程越高，審計時滯越長，審計收費也就越高。

三、研究設計

（一）數據來源與樣本選擇

我國數字經濟的蓬勃發展自2010年開始，之后的數據能較好反映企業間數字化轉型水平的差異和動態趨勢，因此本文選取2010-2021年滬深A股上市企業為研究樣本，并對數據按照下述規則進行處理：（1）剔除ST類或PT類上市企業；（2）剔除所有金融行業上市企業；（3）剔除了主要變量數據缺失的上市企業。經過處理，最終得到29941個有效研究樣本。本文所有財務數據均來自國泰安經濟金融研究數據庫（CSMAR）。最后，為消除極端值帶來的影響，本文對所有連續型數據均進行了1%和99%的縮尾處理。

（二）變量定義與說明

1 . 被解釋變量： 審計收費（Auditee）。根據Ke等（2015）、竇超等（2 0 2 0）、金婕和于博（2020）等的相關研究，本文采取上市公司年度審計收費作為被解釋變量，并對其作對數化處理。

2.解釋變量：企業數字化轉型（DT）。本文借鑒趙宸宇（2021）方法，擬以上市公司年報中涉及數字技術應用、互聯網商業模式、智能制造和現代信息系統等維度的99個關鍵詞詞頻加1后的自然對數值，作為企業數字化轉型程度測度指標。

3.中介變量：審計時滯(Delay)。本文借鑒范蕊(2018)、劉慧(2018)、鐘越華(2022)等的研究，采用資產負債表日與審計報告簽署日之間的天數加1后的自然對數作為中介變量。

4.控制變量。本文借鑒張永坤（2021）、吳武清（2022）、鄒美鳳（2022）等的相關研究成果，從公司特征、治理結構、財務狀況、審計單位特征角度控制了一系列可能影響審計收費的其他因素。從公司特征角度選取企業規模（Size）、成長性（Grow）、上市年限（Listage）、產權性質（Soe）作為控制變量；從治理結構角度選取股權集中度（Top_1）、獨董比例（Indep）作為控制變量；從財務狀況角度選取了資產負債率（Lev）和現金流（Cash）作為控制變量；從審計單位角度選取審計意見（Opinion）和“四大”審計（Big4）作為控制變量；從外部環境角度選取媒體關注度（Media）作為控制變量。同時，本文還控制了年度和行業兩個變量。

上述變量的定義及說明如表1所示。

表1 變量定義

（三）研究模型設計

為了驗證前面提出的研究假設，結合中介效應檢驗模型，本文構建如下3個回歸模型：

模型（1）是本文研究的基準回歸模型，主要驗證解釋變量（DT）對被解釋變量（Auditee）的影響關系；模型（2）主要驗證解釋變量（DT）對中介變量（Delay）的影響關系；模型（3）是在模型（1）基礎上加入中介變量（Delay）后，解釋變量（DT）、中介變量（Delay）對被解釋變量（Auditee）的共同影響關系。其中：被解釋變量為審計收費（Auditee），解釋變量為企業數字化轉型（DT），中介變量為審計時滯（Delay），Controls為控制變量，Year、Industry分別為年度和行業虛擬變量，ε為隨機干擾項。

本文根據B a r o n & K e n n y（1986）提出的因果逐步回歸法進行中介效應檢驗：首先根據模型（1）和模型（2），分別檢驗企業數字化轉型對審計收費和審計時滯的影響，具體關注模型中α1與β1的系數。然后檢驗企業數字化轉型和審計時滯同時對審計收費的影響，具體關注模型（3）中γ1和γ2的系數。若上述實證檢驗中α1、β1、γ1和γ2的系數皆顯著，且為正，則證明審計時滯在企業數字化轉型對審計收費的影響中存在部分正向中介效應，若α1、β1和γ2均顯著，且為正，而γ1不顯著，則證明審計時滯在企業數字化轉型對審計收費的影響中存在完全正向中介效應。

四、實證結果分析

（一）描述性統計分析

表2為本文主要變量的描述性統計分析結果。結合表2，審計收費（Auditee）最小值為12.429（對應原值25萬），最大值16.728（對應原值1840.27萬），均值13.827（對應原值141.982萬），表明我國上市企業的審計費用水平較高，同時各企業之間差距較大；企業數字化轉型（DT）的最小值為0，最大值為5.338，表明企業間數字化轉型的程度存在較大差異；審計時滯（Delay）最小值為3.357（對應原值27.71天），最大值為4.796（對應原值120天），均值4.566（對應原值95.159天），中位數4.644（對應原值103天），表明我國上市企業審計時滯的總體水平相對較高但企業間差距較大。從控制變量方面講，產權性質（SOE）的均值為0.365，說明上市企業中只有三分之一的企業是國有企業；會計師事務所規模（BIG4）均值為0.061，表明我國只有小部分的上市企業會在外部審計時選取國際“四大”會計師事務所；媒體關注度（Media）的最大值為3.775萬，最小值為0，均值為0.991萬，表明樣本企業的媒體關注度差距明顯。

表2 主要變量描述性統計

在進行基準回歸分析之前，對企業數字化轉型與審計收費的相關性運用單變量T檢驗的方法進行分析。以企業數字化轉型程度（DT）的中位數和均值為標準，分別將樣本企業分為高低兩類，對兩組樣本中審計收費（Auditee）的中位數和均值進行比較，結果如表3所示。結果顯示，數字化轉型程度高的企業的審計收費明顯高于數字化轉型程度低的審計收費，且審計收費（Auditee）的中位數和均值均在1%的水平上呈現顯著，這為企業數字化轉型（DT）會提高審計收費（Auditee）的假設提供了初步支持。

表3 T檢驗分析結果

（二）基準回歸分析

本文采取遞進回歸方式，對企業數字化轉型對審計收費的影響進行多元回歸分析，結果如表4所示。表4的第（1）列數據是在只控制時間和行業效應時的回歸結果，可以看出企業數字化轉型（DT）的回歸系數為0.019，且在1%的水平上顯著；第（2）列顯示的是加入控制變量后的回歸結果，加入控制變量后，變量解釋度從0.075提升到了0.659，數字化轉型（DT）的回歸系數也有所提高，且通過了1%統計水平的顯著性檢驗。從上述回歸結果可見，企業數字化轉型（DT）會提升審計收費（Auditee），假說H1得以驗證。深究其內在原因，可能是大多數事務所對于數字化轉型的到來尚未完全做好準備，而且相較于上市企業，事務所在數字化建設上進程更為遲緩，因此當審計客戶為數字化轉型企業時，審計風險會更高；為了降低檢查風險，審計師可能會增加審計的實質性檢測程序或提高樣本量，或收取相對更高的費用作為風險補償，這些方式都會造成審計收費的提高。

表4 企業數字化轉型與審計收費

（三）穩健性檢驗

1．工具變量法。

本文借鑒余江龍（2022）的研究思路，使用同省份其他上市企業數字經濟水平的平均值作為工具變量，采用兩階段最小二乘法（2SLS）進行回歸檢驗。該工具變量在相關性和外生性兩方面均符合條件：一方面，企業所在省份的數字經濟水平勢必影響到企業的數字化轉型水平，符合相關性；另一方面，其他企業的數字經濟發展水平難以對本企業的審計收費產生直接影響，符合外生性。根據Durbin-Wu-Hausman的檢驗結果，其檢驗值均在1%的水平上顯著拒絕了原假設，說明存在內生性問題；2SLS第一階段的統計量F值大于10，且通過了1%的統計顯著性檢驗，表明工具變量與核心解釋變量具有很強的相關性，不存在弱工具變量問題。第二階段的回歸結果如表4列（3）所示，企業數字化轉型（DT）的回歸系數依然在1%的統計水平上正向顯著，說明在緩解內生性問題后，本文結論仍然成立。

2．滯后一期。本文參考了郭慶賓等（2021）的研究，由于在現實中企業數字化轉型可能需要一段時間才能影響審計師的審計收費決策，所以主要解釋變量企業數字化轉型（DT）被滯后一期處理。同時，本文將所有的控制變量滯后一期，以避免控制變量的內生性帶來的影響。在回歸前將相關變量進行滯后一期處理，在一定程度上緩解了雙向因果的內生性偏差問題?；貧w結果如表4列（4）所示，數字化轉型的滯后項（DT）和審計收費（Auditee）之間的回歸系數為0.037，且在1%的統計水平上顯著為正，說明研究結論仍然成立。

3．PSM方法。為了避免樣本自選擇問題，本文采用傾向性得分匹配（PSM）方法進行檢驗，建立一個虛擬變量DT_dum，根據企業的數字化轉型程度進行篩選和排序，選擇前25%的樣本作為高數字化轉型水平的處理組，并賦值為1；其余的作為控制組，取值為0，同時選擇產權性質（Soe）、“四大”審計（Big4）、審計意見（Opinion）等企業特征作為協變量來計算傾向性得分。本文基于半徑匹配法后的樣本數據對企業數字化轉型與審計收費之間的關系進行回歸分析，表5的PSM平行假設檢驗結果顯示，匹配前，企業的產權性質（Soe）、“四大”審計（Big4）、審計意見（Opinion）差異明顯（p＜0.05），而匹配后上述特征在實驗組和控制組中未呈現出顯著差異（p＞0.05），且匹配后的標準化偏差均有明顯下降，絕對值均小于20%，通過了PSM平行假設檢驗，說明匹配效果較好。表4列（5）顯示了回歸結果，在緩解樣本自選擇問題后，企業數字化轉型（DT）與審計收費（Auditee）之間的關系在1%的統計水平上顯著為正，因此本文研究結論具有穩健型。

表5 PSM平行假設檢驗

4．其他穩健性檢驗。為確保結論的可靠性，本文還采用了以下三種穩健性檢驗。（1）為了避免新冠疫情對本文研究結論的潛在影響，將數據按照年份分為2010-2019年和2020-2021年兩組，分別進行回歸測試。表4列（6）和列（7）分別展示了2010-2019年度和2020-2021年度數據的回歸結果，結果表明在新冠疫情前后，企業數字化轉型（DT）與審計收費（Auditee）之間的關系的系數均在1%水平上顯著為正。（2）Robust穩健性回歸。為了避免異常值對本文實證結果的影響，本文將樣本進行了Robust回歸，回歸結果如表6列（1）所示。（3）分位數回歸。由于分位數回歸不需要考慮因變量的正態性，而且分位數回歸在面對異常值時呈現出穩健性特征，同時無需考慮異方差等問題，所以本文采用該方法對研究結論進行穩健性檢驗?；貧w結果如表6列（2）所示，上述檢驗結果顯示本文結論仍然是穩健的。

表6 其他穩健性檢驗和中介機制檢驗

（四）中介機制檢驗

按因果逐步回歸中介效應分析檢驗方法，先分別檢驗數字化轉型與審計時滯和審計費用的關系，再檢驗企業數字化轉型和審計時滯共同對審計費用產生的影響。表4列（2），表6列（3）、列（4）報告了基于“數字化轉型→審計時滯→審計收費”的機制檢驗結果。其中：表4列（2）顯示數字化轉型（DT）系數正向顯著，表明數字化轉型和審計收費正向相關；表6列（3）顯示數字化轉型（DT）的回歸系數在1%的水平上顯著為正，說明企業數字化程度越高，審計單位所需要的審計時滯越長；表6列（4）報告了同時控制企業數字化轉型程度（DT）和審計單位的審計時滯（Delay）的回歸結果，其中審計時滯（Delay）與審計收費（Auditee）的回歸系數在1%的水平上正向顯著，而企業數字化轉型(DT)與審計收費(Auditee)的回歸系數同樣正向顯著，這說明了審計時滯在企業數字化轉型和審計收費的傳導機制中發揮了部分中介作用。檢驗結果表明，企業的數字化轉型程度越高，審計時滯越長，審計收費也就越高，H2得以驗證。

為確保以上中介效應分析結論的準確性和穩健性，接下來擬采用系數乘積檢驗法進行檢驗分析。顧名思義，系數乘積檢驗法是直接針對模型（2）、模型（3）中回歸系數β1*γ2=0提出的檢驗方法，其最常見的兩種檢驗方法是Sobel法和Bootstrap法。其中，Slobel檢驗結果顯示：Z=15.825且p＜0.01，表明企業數字化轉型→審計時滯→審計收費的Sobel Z檢驗統計值在0.01統計水平上顯著，審計時滯（Delay）的中介效應顯著。溫忠麟等（2014）認為，與其他中介效應檢驗方法相比，Bootstrap抽樣法具有更高的檢驗功效。通過對乘積系數Bootstrap區間中介效應檢驗發現，在Bootstrap估計方法放回抽樣1000次之后，系數乘積的95%置信區間[0.009，0.012]不包括數字0，表明審計時滯的中介效應顯著?？梢?，通過Slobel、Bootstrap兩種不同統計方法檢驗分析發現，本文研究結論是穩健的。

（五）進一步討論分析

1．產權性質。在資源和治理結構方面，我國國有企業和非國有企業具有明顯差別（張永坤等，2021），這使得不同產權性質的企業在數字化轉型水平上有所不同，而數字化轉型對審計費用產生的影響也可能存在一定差異。在國有企業中，其行為決策和資金用途通常會受到政府的制約和監管；與之相反，非國有企業可以根據企業現狀和戰略目標，按照自身意愿對戰略作出調整，其在數字化轉型過程中的行為更加市場化，能根據需要配置企業資產，調整組織結構，自由控制數字化轉型的步伐，從而降低企業在數字化轉型過程中面臨的風險（翟華云等，2022）。據此，本文推測國有企業在數字化轉型后會比非國有企業收取更多的審計費用。在本文中，所有的企業按照產權性質被分為國有和非國有兩組，分別進行回歸?；貧w結果見表7列（1），列（1）中第一列顯示的是在非國有企業中數字化轉型對審計收費的影響，數字化轉型(DT)的回歸系數在1%的水平上顯著為正，第二列顯示國有企業的數字化轉型回歸系數同樣在1%的統計水平上顯著為正，但與非國有企業相比，國有企業的系數更高，說明國有企業進行數字化轉型更能提升審計收費。

2．媒體關注度。被審計單位在媒體上的曝光度越高，審計師越關注審計失敗的風險及相關影響，比如聲譽損失等，從而導致審計師在審計合同中對預期風險提出更高的補償要求，最終體現在增加的審計費用上（冉明東等，2014）。本文參考凌華等（2022）的研究思路，采用文章內容中出現過該企業名稱的報刊和網媒合計新聞總數來衡量企業的媒體關注度，并以中位數為標準將樣本企業分為媒體關注度高、低兩組，回歸結果如表7列（2）所示。列（2）中第一列和第二列分別為低媒體關注度組和高媒體關注度組的回歸結果，兩組中企業數字化轉型（DT）的系數都在1%的水平上顯著為正，但與低媒體關注度組相比，高媒體關注組的回歸系數更高，說明當媒體關注度較高時，企業數字化轉型更能增加審計收費。

五、研究結論與建議

在政策和市場的共同驅動下，企業作為我國市場經濟中的重要組成部分，其數字化轉型成為一種必然趨勢。本文選取2010-2021年滬深A股上市企業為研究樣本，實證檢驗了企業數字化轉型對審計收費的影響，還驗證了審計時滯的的中介傳導效用，并進一步分析了在不同的情景下企業數字化轉型對審計收費的影響效果。研究發現：（1）企業數字化轉型能顯著提升審計收費，在使用工具變量法、相關變量滯后一期等一系列方法進行穩健性檢驗后，這一結論仍然可靠。（2）審計時滯在企業數字化轉型和審計收費的傳導機制中發揮了部分中介作用，企業數字化轉型可以通過延長審計時滯進一步影響審計收費。（3）進一步研究發現，國有企業進行數字化轉型能更多地提升審計收費；媒體關注度較高時，有助于增強企業數字化轉型對審計收費的提升效果?；谝陨涎芯?，本文提出以下建議：

1.積極推進企業數字化轉型，提高企業會計管理創新水平。數字化轉型不僅是一種科技支持，更是理念上的轉型和突破，對提高企業的生存能力和競爭力至關重要。相較而言，國有企業應當采取更為靈活的戰略措施，在數字化轉型的過程中強化管控，以規避相關的運營、財務和戰略等風險；而媒體關注度高的企業更應注重自身行為舉措，以更高的標準要求自身，降低審計風險。與此同時，企業也需要注重會計管理創新，以適應企業數字化轉型帶來的眾多變化。

2.審計機構應加快自身數字化進程，快速適應企業數字化轉型趨勢。在數字經濟時代，審計師的審計工作風險更高，審計環境更趨復雜，如果審計師的業務能力和其所掌握的信息技術能有效檢測出數字化轉型企業的重大錯報風險，審計質量和效率會得到明顯提升。因此，事務所需增強對新技術的反應能力，加快自身數字化的進程。同時，加強對審計師的培訓，提升其在當前復雜環境下的專業勝任能力，提升審計效率，降低審計時滯，有效識別并控制審計風險。

3.監管機構應正確引導上市公司和審計機構的數字化轉型，確保資本市場正常運行。監管機構在對企業和審計機構進行積極引導的同時，也應當履行其監管職責，主動發掘企業通過信息系統進行粉飾、捏造財務信息的新手段，加大對使用新興技術進行舞弊行為的企業的處罰力度，加強對會計師事務所審計質量的監管，鼓勵企業和會計師事務所共同協作，在提高數字化水平和會計信息質量的同時，確保資本市場的秩序穩定。此外，監管者還應加強對報刊網絡媒體輿論的監管，盡量減少外部環境對審計收費的影響，保證企業數字化轉型的順利進行。