企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計質(zhì)量研究

陳大坤 新沂市正泰會計師事務所有限公司

引言

信息時代，以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈為代表的信息技術(shù)，成為推動經(jīng)濟增長的重要引擎。依據(jù)中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展報告，2021 年全年我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達到45.5 萬億元，占GDP 比重為39.8%[1]。“十四五”規(guī)劃指出：發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，促進數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟高度融合。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，能獲得更多有價值的信息，提高財務會計的透明度；但同時戰(zhàn)略風險也在增多，為會計確認、計量、報告帶來了不確定性。因此，關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計質(zhì)量兩者的關(guān)系，目前尚無統(tǒng)一定論。

一、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計質(zhì)量概述

（一）數(shù)字化轉(zhuǎn)型

簡單來說，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是開發(fā)數(shù)字化技術(shù)及支持能力，建成一個新型的數(shù)字化商業(yè)模式。2020 年5 月，國家發(fā)改委發(fā)布“數(shù)字化轉(zhuǎn)型伙伴行動”倡議，提出政府和社會各界聯(lián)合起來，帶動中小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加快打造數(shù)字化企業(yè)，支撐經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型，對企業(yè)的經(jīng)濟發(fā)展具有積極影響，體現(xiàn)在生產(chǎn)效率、企業(yè)績效、公司治理、盈余管理等方面，是企業(yè)的重要戰(zhàn)略發(fā)展方向和目標。

（二）審計質(zhì)量

審計是對企事業(yè)單位的重大項目和財務收支進行獨立性的經(jīng)濟監(jiān)督，其目的是改善經(jīng)營管理水平，提高經(jīng)濟效益。審計質(zhì)量是評價審計效果好壞的指標，審計質(zhì)量應具有客觀性、可靠性、準確性、充分性等特征。然而，實際工作中影響審計質(zhì)量的因素較多，例如管理體制、人員素質(zhì)、理論研究、實踐經(jīng)驗等[2]。

二、提出假設(shè)

（一）數(shù)字化轉(zhuǎn)型、經(jīng)營風險與審計質(zhì)量

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型包括三個階段：第一階段是獲取數(shù)字資源，引入先進的數(shù)字技術(shù)和軟硬件設(shè)備。第二階段是變革組織結(jié)構(gòu)，涉及業(yè)務流程、人力管理、客戶關(guān)系維持等，可能與原有的制度和流程產(chǎn)生沖突。第三階段是數(shù)字化成長，打造數(shù)字化平臺，重新確定業(yè)務和組織邊界。企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型，一方面有利于資源的優(yōu)化配置，提高使用效率，增強企業(yè)的競爭優(yōu)勢；另一方面能推動技術(shù)創(chuàng)新，打造新產(chǎn)品、開拓新市場，更好地適應市場環(huán)境，降低經(jīng)營風險。

站在注冊會計師的角度，審計質(zhì)量就是發(fā)現(xiàn)重大錯報并且報告這些錯誤的概率，其決定因素有兩個：一是重大錯報的復雜程度。二是注冊會計師自身的能力[3]。在注冊會計師能力一定的條件下，企業(yè)的經(jīng)營風險越大，重大錯報發(fā)生率越高，其會計信息質(zhì)量越低、審計質(zhì)量越低。反之，企業(yè)的經(jīng)營風險越小，重大錯報發(fā)生率越低，其會計信息質(zhì)量越高、審計質(zhì)量越高。

（二）數(shù)字化轉(zhuǎn)型、信息透明度與審計質(zhì)量

積極角度看，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，可以獲取更多的財務會計信息，通過數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化信息，提高了財務信息的透明度。注冊會計師在審計時，能得到更多有價值的信息，更好地識別風險，從而提高審計質(zhì)量。消極角度看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會伴隨著人員變動，增加交易復雜程度，為會計處理帶來更多困難，會影響交易確認、計量和報告的及時性、可靠性[4]?？梢?，如果數(shù)字化轉(zhuǎn)型能增加信息透明度，則有助于審計質(zhì)量提高；反之，審計質(zhì)量降低。

（三）提出假設(shè)

綜合數(shù)字化轉(zhuǎn)型與經(jīng)營風險、信息透明度之間的關(guān)系，提出假設(shè)1：其他條件保持不變，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對審計質(zhì)量有明顯影響。

三、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源

選擇2011-2022 年在滬深A 股上市的公司為對象，需要剔除以下企業(yè)：（1）主營業(yè)務與軟件有關(guān)的企業(yè)，如計算機、互聯(lián)網(wǎng)、高新技術(shù)等。（2）金融類企業(yè)。（3）ST 類企業(yè)。（4）行業(yè)內(nèi)數(shù)量＜15 家公司的企業(yè)。（5）相關(guān)變量缺失或無法獲得的企業(yè)[5]。最終得到樣本數(shù)15622 個。

（二）確定指標

1.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標

以數(shù)字技術(shù)的應用、商業(yè)模式的創(chuàng)新為核心，作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的兩個必備要素。該指標的確定主要是提取關(guān)鍵詞，分為三步：第一步是結(jié)合現(xiàn)有研究文獻，采用第三方自然語言處理庫，對中文文本分詞進行計算，根據(jù)分詞的詞頻-逆文檔頻率（TF-IDF）對分詞排序，排名前5 位的詞進入候選名單。第二步是根據(jù)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的文本特征，從候選關(guān)鍵詞中人工抽取出領(lǐng)域關(guān)鍵詞，通過深度學習計算詞向量的相似度，經(jīng)人工篩選確定最終的關(guān)鍵詞庫。第三步是閱讀年報，判斷數(shù)字化技術(shù)和商業(yè)模式創(chuàng)新的時態(tài)，已經(jīng)實行或完成的予以保留，尚未實行的予以剔除。

2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標的衡量方式

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的衡量方式，目前沒有形成統(tǒng)一意見。本研究采用文本挖掘法和人工判斷法，首先，根據(jù)企業(yè)是否數(shù)字化轉(zhuǎn)型構(gòu)建啞變量，是取1，否則取0。然后，確定數(shù)字化技術(shù)運用（DT）、商業(yè)模式創(chuàng)新（BM），作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特征。最后，參考相關(guān)研究成果，把數(shù)字化轉(zhuǎn)型劃分為底層技術(shù)運用（KDT）、技術(shù)實踐運用（ADT）兩個層面，前者體現(xiàn)在技術(shù)架構(gòu)上，后者體現(xiàn)在業(yè)務場景中[6]。

（三）構(gòu)建模型

企業(yè)發(fā)展受到經(jīng)濟政策、市場環(huán)境的影響，他們的數(shù)字化轉(zhuǎn)型時間節(jié)點不同，因此構(gòu)建多時點雙重差分模型（DID）進行檢驗：

相關(guān)變量定義：（1）企業(yè)是否數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digit）是解釋變量，是取1，否則取0。（2）審計質(zhì)量（DACC）是被解釋變量，選擇盈余管理作為代理指標，用瓊斯模型計算得出的可操縱性應計利潤的絕對值。（3）控制變量包括10 個，分別是：企業(yè)規(guī)模（Lnsize），取公司總資產(chǎn)的對數(shù)；財務杠桿（LEV），取負債總額與資產(chǎn)總額的比值；盈利能力（ROA），取凈利潤與總資產(chǎn)的比值；是否虧損（Loss），當年凈利潤＜0 取1，否則取0；企業(yè)性質(zhì)（SOE），國企取1，否則取0；兩職合一（Dual），董事長兼任總經(jīng)理取1，否則取0；獨董比例（DLDS），即獨立董事占董事會人數(shù)的比例；是否增配股（SEO），當年有增股或配股取1，否則取0；事務所規(guī)模（Big 10），屬于前十大事務所取1，否則取0；業(yè)務復雜度（RECINV），計算方法是（年末應收賬款+存貨）/年末總資產(chǎn)。

四、實證分析

（一）描述性統(tǒng)計

15622 個樣本中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型排名前3 位的行業(yè)是制造業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)，三者總占比超過75%；排名靠后3 位是文化體育和娛樂業(yè)、餐飲住宿業(yè)、修理和其他服務業(yè)，三者總占比不足2%。

針對變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表1，分析可見：（1）樣本企業(yè)應計盈余管理的平均水平為0.072，不同樣本之間的差異較大。（2）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型均值為0.523，中位數(shù)是1，說明超過50%的企業(yè)進行了數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

表1 描述性統(tǒng)計結(jié)果

（二）回歸分析

回歸分析采用固定效應模型，結(jié)果見表2。分析可知：“是否數(shù)字化”一列是解釋變量為Digit 的回歸分析結(jié)果，其回歸系數(shù)是-0.003，在1%的水平上顯著。說明：企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型，顯著提高了審計質(zhì)量。原因在于數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一種發(fā)展戰(zhàn)略，通過合理設(shè)計、謹慎實施，可增強企業(yè)的風險抵御和應對能力，為審計人員提供有價值的信息，有助于全面準確識別企業(yè)的應計盈余管理行為[7-8]。另外，“數(shù)字化程度1 和2”兩列，是解釋變量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（數(shù)量Digit-Num、類別Digit-Freq）的回歸分析結(jié)果，其回歸系數(shù)均是-0.004，在1%的水平上顯著。說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，應計盈余管理水平越低，審計質(zhì)量就越高。因此，假設(shè)1 得到驗證。

表2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計質(zhì)量的回歸分析結(jié)果

（三）穩(wěn)健性檢驗

穩(wěn)健性檢驗主要采用以下兩種方法：

一是替換變量的衡量方式。除了替換解釋變量，本研究還替換被解釋變量。其中，選取審計收費的自然對數(shù)（lnFee）、經(jīng)瓊斯模型計算的操縱性應計盈余（DAROA）作為審計質(zhì)量的替代變量。檢驗結(jié)果顯示，回歸分析結(jié)果在10%的水平上顯著。

二是平行趨勢假設(shè)檢驗。繪制多時點DID 模型的平行趨勢圖，分析圖形可見樣本企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之前，企業(yè)特征、審計風險等方面沒有明顯差異；數(shù)字化轉(zhuǎn)型之后，這些方面出現(xiàn)明顯差異。因此，本研究構(gòu)建的多時點DID 模型通過了平行趨勢假設(shè)。

結(jié)語

綜上所述，本次研究選取2011-2022 年在滬深A 股上市的15622 個公司為對象，構(gòu)建多時點DID 模型，分析了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對審計質(zhì)量的影響。得到的結(jié)論是：企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通過運用數(shù)字技術(shù)、創(chuàng)新商業(yè)模式，一方面能降低經(jīng)營風險，另一方面能增強信息透明度，從而提高審計質(zhì)量。而且，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，其審計質(zhì)量越高。