关键审计事项披露与分析师信息精度

王霞 许汝俊

一、引言

财政部于2016年12月发布了《在审计报告中沟通关键审计事项》准则，2017 年1 月1 日起A+H 股上市公司在提供给内地的审计报告中率先应用，沪深上市公司于2018 年1 月1 日起应用。准则要求披露关键审计事项和相应审计程序，该举措将向市场传递出更多公司特质信息和审计过程信息。在此背景下，可基于分析师预测行为在关键审计事项披露前后发生的变化来分析审计产出对分析师信息精度的影响。

分析师信息精度直接关系到资本市场信息效率。分析师作为资本市场信息中介，通过获取、加工和评估公共来源和私人来源的信息作出其跟踪公司的盈余、现金流和投资支出等方面的预测，在优化资源配置、促进资本市场效率方面发挥着重要作用。分析师信息精度是多种因素构成的函数，如所跟踪公司的信息披露意愿和水平、分析师获取和处理信息的成本与激励、挖掘私有信息的动机、分析师的经验和能力等。现有文献多从分析师预测准确度切入研究新审计准则是否带来信息环境的改变（赵刚和江雨佳等，2019；薛刚和王储等，2020；刘圻和牛艺琳等，2020）。通常情况下，衡量分析师预测是否准确的标准是分析师预测盈余和企业披露的实际盈余的接近程度，因此，关键审计事项是否提升分析师预测准确度，结论可能会因是否将关键审计事项对企业盈余披露行为的影响纳入到研究框架中而有所不同。

本文重点关注分析师信息精度而不是分析师预测准确度。由于分析师信息精度按照信息属性可分为公共信息精度和私有信息精度，本文将分别探究新审计报告准则实施前后分析师公共信息精度和私有信息精度的变化情况。关键审计事项的“事项段”可向资本市场传递更多公司特质信息，“应对段”则向资本市场传递更多审计师审计过程信息，这无疑增加了资本市场公共信息，新审计报告准则实施后分析师公共信息精度将有所提高。然而，分析师私有信息精度如何变化，可能有两种不同的结果：一是基于公共信息与私有信息“替代效应”假说，新审计报告准则实施后分析师私有信息精度将有所降低；二是基于公共信息与私有信息“互补效应”假说和分析师职业生涯假说，新审计报告准则实施后分析师私有信息精度将有所提升。

二、理论分析与假设提出

新准则实施后，要求披露关键审计事项和相应审计程序，关键审计事项不但直接涉及公司个性化信息，还涉及到公司的重大特别风险、重大交易事项、重大不确定事项等，更重要的是传递出审计师的专业判断、审计决策支持信息，如关键审计事项确定范围、具体审计程序等，将审计师掌握的部分私有信息公共化。因此，披露关键审计事项增加了资本市场决策有用的公共信息含量。

关键审计事项可引导分析师在内的信息使用者关注财务报告中的高风险项目（Sirois 等，2018）、合理评估被审计单位的风险水平和财务信息质量（Kelton 等，2015；Kachelmeier 等，2017），关键审计事项降低了信息不确定性（Bens 等，2017）、提高了决策相关性和信息有用性（张继勋和韩冬梅，2014）。综合来看，关键审计事项的披露能够增加公共信息透明度、提升公共信息质量。一方面增加了分析师公共信息的可获得性，另一方面还保障了公共信息的真实性和可靠性，进一步降低了分析师处理公共信息的成本，有助于分析师做出更加合理和趋近真实的综合预判，提高公共信息精度。关键审计事项披露增加了公开信息披露，因向市场传递出更多公司特质信息和审计师职业判断信息增加了分析师公共信息精度。基于此，提出如下假设：

表1 主要变量定义及解释

表2 主要变量描述性统计表

假设H1：披露关键审计事项后，分析师公共信息精度会有所增加。

关键审计事项披露如何影响分析师私有信息精度，部分取决于公共信息精度与私有信息精度之间的关系，梳理现有文献，主要有公共信息精度和私有信息精度存在“替代效应”和“互补效应”这两种观点。“替代效应”指出市场上的公共信息和私有信息是相互替代的，若公有信息增加将会替代私有信息需求，削弱了市场主体以一定成本搜寻私有信息的动力，从而降低私有信息精度。在条件独立时，Verrecchia（1982）认为公共信息和私有信息之间是相互替代的，随后，Bushman（1991）、Lundholm（1991）、Alles 和Lundholm（1993）等学者基于该观点进行了扩充。“互补效应”指出，市场上的公有信息和私有信息是相互补充的，市场公共信息产生增量，会增加市场主体私有信息挖掘动机。Lundholm（1988）研究发现当公共信息和私有信息的信号误差强相关时，公共信息和私有信息之间是互补关系。Kim 和Verrecchia（1991）构建理论模型论证得到，私有信息是公共信息的函数，对能够将公共信息通过一定方式转化为私有信息的交易者来说，公共信息可以作为私有信息的来源，公共信息增加时私有信息也会增加。Lee et al.（1994）通过实证研究发现当预计未来公共信息准确度提升时，市场投资者私有信息精度也随之提升，Trueman（1994）实证研究发现在公开信息披露的不同时段，均存在公共信息精度和私有信息精度的互补效应。因此，从理论上说，关键审计事项披露能够影响私有信息精度。

在“替代效应”观点下，关键审计事项披露能够降低分析师私有信息精度。公开披露能够缩小信息使用者之间的信息差距，减少信息不对称程度。在部分投资者具有信息优势的市场中，公开披露信息能够增加信息使用者的信息公平度，减少信息优势获利。若该推断成立，公开信息披露即市场上公共信息增加，私有信息激励将会下降，故分析师获取私有信息的动机将会减弱，减少市场私有信息供给。此外，实证研究表明，由于私有信息获取成本较高，分析师可能利用从公开披露渠道获得的信息取代昂贵的私人信息。因此，基于替代效应观点，关键审计事项能够增加分析师从公共渠道获取信息的机会，降低分析师挖掘私有信息动机，从而降低了私有信息精度。

在“互补效应”观点下，关键审计事项披露能够提高分析师私有信息精度。基于分析师职业生涯假说，支持分析师私有信息和公共信息的互补效应，关键审计事项披露能够显著提升分析师私有信息精度。Borron et al.（2002）研究了金融分析师私有信息与公开信息之间的关系，发现当公开信息披露之后，分析师私有信息准确性立即增加，验证了分析师私有信息和公共信息之间的互补效应。Botosan 和Plumlee（2004） 通 过实证检验了分析师私有信息和公共信息之间显著的正相关关系，分析师私有信息和公共信息之间是相互补充而不是相互替代的。基于信息“鼓励效应”，关键审计事项披露通过降低私有信息收集成本鼓励分析师收集更多的私有信息。鼓励效应认为，高质量的财务信息披露通过增加企业信息透明度来降低投资者私有信息收集边际成本，鼓励经验丰富的投资者搜集更多的私有信息。分析师具有丰富的知识背景和执业经验，关键审计事项为其打开了更广阔的视角，为分析师信息搜集提供更多线索，降低了分析师私有信息搜集成本，帮助分析师进一步挖掘公司个性化信息，从而相比于只依靠公共信息的投资者，将会收集到更多的私有信息，产生信息搜集的“鼓励效应”（Ferreira and Laux,2007 ）。因此，基于互补效应观点，关键审计事项提高了私有信息精度。

综上所述，关键审计事项披露既可能降低私有信息精度也可能提升私有信息精度。当“替代效应”占主导地位时，关键审计事项披露降低了私有信息精度，当“互补效应”占主导地位时，关键审计事项披露增加了私有信息精度。基于以上分析，本文提出如下对立假设：

假设H2a：披露关键审计事项后，分析师私有信息精度会有所降低；

假设H2b：披露关键审计事项后，分析师私有信息精度会有所增加。

表3 关键审计事项披露对分析师公共信息精度的影响

三、研究设计

（一）样本获取与数据来源

本文以政策实施前后分析师对2016-2017 年的盈余预测为初始样本，以关键审计事项准则试点的A+H股上市公司为处理组、其他公司为控制组进行双重差分DID 检验。对初始样本进行如下处理：剔除金融业公司、剔除ST 和＊ST 公司、删除各变量缺失值、对所有连续变量进行上下1%缩尾处理。为保证实证样本的可比性，本文还采用倾向匹配得分法（PSM）执行最严格的1:1 无放回临近匹配得到处理组。分析师数据、公司数据来源于CSMAR 和RESSET 数据库及证券交易网站。

（二）变量定义

1.分析师公共信息精度（Public）和私有信息精度（Private）。

本文借鉴本文借鉴Barron et al.（1998）的研究，使用BKLS 模型得到分析师的公共信息和私有信息度量公式如下：

在公式（1）中，Public 是分析师公共信息精度，Private 是分析师私有信息精度。其中， D 是所有分析师对i 公司做出的预测值之间的标准差；N 是分析师对i 公司做出预测的总数；SE 是共识平均预测的平方误差，SE 也可表示为C+D/N，其中C是所有分析师共同的不确定性。同时，为了解决可能的偏度问题，借鉴Park et al.（2017）的做法，对Public 和Private 取对数表示。若Public 数值越大，公共信息精度越高，Public 数值越小，公共信息精度越低；Private数值越大，私有信息精度越高，反之越低。

2.年份虚拟变量（Post）和分组虚拟变量（Treat）。Post 为年份虚拟变量，关键审计事项准确实施后（2017 年1 月日在A+H 股实行，对应的是上市公司2016 年年报）取1，之前取0。Treat 为分组虚拟变量，若是A+H 股公司取1，否则取0。

3.控制变量。为更好地考察关键审计事项对分析师信息环境的净影响，参照现有文献，选取公司规模（Size）、账面市值比（MB）、总资产收益率（ROA）、杠杆率（LEV）、β 系数（Beta）、盈余波动性（Volatility）、机构投资者持股比例（IEC）、信息透明度（AbsAcc）为控制变量，同时控制行业虚拟变量，控制变量同时是PSM 匹配控制组时的协变量。变量具体定义及解释如表1 所示。

表4 关键审计事项披露对分析师私有信息精度的影响

（三）模型设定

为验证假设H1 和H2，设定双重差分（DID）模型（2）和（3）：

在回归模型（2）中，若年份为2017 年POST 取值为1，否则为0；若是A+H 股公司取值为1，否则为0。若交互项POST＊TREAT 的系数α1显著为正，说明关键审计事项披露增加了分析师公共信息精度，假设H1成立。在回归模型（3）中，若α1显著为正，说明关键审计事项披露增加了分析师私有信息精度，假设H2b 成立，否则H2a 成立。

四、实证分析

（一）描述性统计

主要变量的描述性统计结果如表2 所示。分析师公共信息精度均值为1.620，最小值和最大值分别为-1.705、5.788，分析师私有信息精度均值为1.244，最小值和最大值分别为-4.006、5.980，表明样本公司分析师公共信息精度和私有信息精度存在差距，为实证提供了较好的分析基础。其他各变量的统计结果在合理范围内，且均值和中位数相差不大，表明样本不存在显著偏移。另外，Pearson 相关系数分析和VIF 检验表明并不存在严重的多重共线性。

（二）关键审计事项披露对分析师公共信息精度的影响

表3 中分别列示了采用DID 方法和PSM+DID 方法对模型（2）进行回归的结果。第（1）列和第（3）列为仅加入解释变量的回归结果，第（2）列和第（4）列为加入控制变量的回归结果。第（2）和（4）列交乘项Post＊Treat 的 系数分别为0.895和1.679，均在5%水平上显著，该结果表明，关键审计事项披露和分析师公共信息精度呈正相关关系，关键审计事项准则实施后，分析师公共信息精度显著提高，亦即关键审计事项准则有利于优化分析师公共信息环境，假设H1 得到充分验证。

表5 关键审计事项披露对分析师预测分歧度的影响

（三）关键审计事项披露对分析师私有信息精度的影响

表4 中分别列示了采用DID 方法和PSM+DID 方法对模型（3）进行回归的结果。第（1）列和第（3）列为仅加入解释变量的回归结果，第（2）列和第（4）列为加入控制变量的回归结果。第（1）至（4）列交乘项Post＊Treat 的 系 数 分 别 为1.138 和1.779，且分别在5%和10%水平上显著，该结果表明关键审计事项和分析师私有信息精度存在正相关关系，说明关键审计事项准则实施后，分析师私有信息精度显著提高，亦即关键审计事项准则有利于提升分析师私有信息精度，支持了公共信息和私有信息之间的“互补效应”，假设H2b 得到充分验证。

五、进一步研究

（一）关键审计事项披露对分析师预测分歧度的影响

在信息总量视角下，关键审计事项披露向市场传递出更多公司特质信息和审计过程信息，向资本市场提供了新的增量信息。在信息质量视角下，关键审计事项降低了信息不确定性、提高了决策相关性和信息有用性。总体来看，关键审计事项披露改善了资本市场的信息环境，这将降低分析师的预测分歧度。

为验证关键审计事项披露对分析师预测分歧度的影响，设定模型（4）：

其中，Fdiv 是分析师预测分歧度，参照林晚发等（2020）的研究，用分析师预测偏差的标准差衡量，分析师预测偏差用分析师每股盈余预测值（FEPS）减去每股盈余实际值（EPS），其他变量与模型（2）相同。

采 用DID 方 法 和PSM+DID 方法对模型（4）进行回归的结果如表5所示。第（1）列和第（3）列为仅加入解释变量的回归结果，第（2）列和第（4）列为加入控制变量的回归结果。第（1）至（4）列交乘项Post＊Treat的系数均显著为负，说明关键审计事项准则实施后，分析师预测分歧度显著降低。

（二）关键审计事项对分析师信息精度的影响在不同管理层信息优势下的差别

Hutton et al.（2012）发现没有证据表明在行业层面上，被视为行业专家的分析师能够比管理层具有信息优势。由于管理层是进行公司日常运营管理并做出关键业务决策的内部人士，在预测收益方面比分析师有明显优势，即管理层比分析师具有信息优势。理论上，管理层信息优势能够对关键审计事项和分析师信息精度的关系产生影响。从分析师公共信息精度来看，当管理层具有信息优势时，审计师在与管理层进行沟通时能够获得更多的信息，通过披露关键审计事项将这些丰富的私有信息公开化，向资本市场传递更多公共信息，产生较高的公共信息增量。从分析师私有信息精度来看，当管理层具有信息优势时，分析师可以从增量公共信息中获取更多信息线索，有助于分析师进一步挖掘更多的公司个性化信息，提高私有信息精度。综上，当管理层具有更多的信息优势时，披露关键审计事项与分析师信息精度之间的关系更加敏感。

表6 关键审计事项对分析师信息精度的影响在不同管理层信息优势下的差别

表7 稳健性检验结果

为验证上述分析，首先，借鉴Chen et al.（2005），Kesavan和 Mani（2010），Hutton et al.（2012）等的相关研究，定义管理层相对信息优势（Infadv）。同时，为了更好地区分管理层信息优势的差异，采用管理层处于子行业中的相对信息位置来定义管理层信息优势，具体计算如下：

其中，IL 是相关公司的存货水平，等于库存量×365/销货成本。Indmean（IL）是公司所处行业的存货水平均值，Indstd（IL）是公司所处行业的存货水平标准差。

其次，以管理层信息优势的均值为标准将样本分为两组，分别对模型（2）和（3）进行回归的结果如表6所示。交乘项Post＊Treat 仅在管理层信息优势高组中显著为正，当以分析师公共信息精度为被解释变量时，交乘项Post＊Treat 的系数为3.257，在10%水平上显著，当以分析师私有信息精度为被解释变量时，交乘项Post＊Treat 的系数为3.597，在5%水平上显著。说明关键审计事项披露在管理层具有信息优势时优化分析师信息环境的作用更强，分析师公共信息和私有信息精度得到显著提升。

六、稳健性检验

为验证本文结论是否稳健，进行以下检验：

1.安慰剂检验。将关键审计事项披露准则在A+H 股的实施时间人为定在2015 年的财务报告，按照1:1 无放回进行PSM 匹配对照组，再执行双重差分检验。回归结果如表7 第（1）列所示，无论是以Public 为被解释变量还是以Private 为被解释变量，Post＊Treat 的系数不再显著，且公有信息精度的符号变为负号，表明控制组和实验组的分析师信息精度差异是由关键审计事项准则实施所引起的，为本文结论提供了进一步的证据。

2.按照1：2 比例执行PSM 匹配对照组。无论是以Public 还是Private 为被解释变量，Post＊Treat的系数仍然显著为正。当以公共信息精度（Public）为被解释变量时，Post＊Treat 的 系 数 为1.219 且在10%水平上显著，当以私有信息精度（Private）为被解释变量，Post＊Treat 的系数为2.042 且在5%水平上显著，进一步表明关键审计事项披露与分析师公共信息精度和私有信息精度正相关，本文结论具有稳健性。

七、研究结论

本文利用A+H 股上市公司关键审计事项披露外生事件，采用DID 和PSM+DID 模型，研究关键审计事项披露前后分析师公共信息精度和私有信息精度的变化情况。基于信息总量和质量视角，关键审计事项通过事项段和应对段向资本市场传递更多公司特质信息和审计职业判断信息，显著增加了分析师公共信息精度；基于公共信息和私有信息的“互补效应”，关键审计事项披露显著增加了分析师私有信息精度。进一步研究发现，关键审计事项披露降低了分析师预测分歧度，在管理层具有信息优势时，关键审计事项披露提升分析师信息效率更加明显。本文的研究结论表明，关键审计事项披露能够改善市场信息环境，不仅能显著提升公共信息精度，同时能够提升私有信息精度。实施关键审计事项准则能够显著改善资本市场的信息环境，为资本市场释放信息增量、提升分析师预测的信息总量，为关键审计事项准则存在的信息效应提供增量证据。