关键审计事项披露对自愿盈利预测的影响

操巍 吴忧 李雅琪

【摘要】本文首先选取2016 ～ 2017年A+H股上市公司作为实验组， 选取其他A股上市公司为控制组， 使用DID模型进行检验， 发现关键审计事项的披露会导致管理层发布自愿盈利预测的意愿降低。 然后选取2015 ～ 2020年关键审计事项数据和盈利预测相关数据等， 实证检验关键审计事项披露对自愿盈利预测信息性质、反应时间、发布频率以及准确性的影响， 结果表明： 审计师披露的关键审计事项越多， 管理层越可能发布更为模糊的盈利预测信息， 且信息发布的及时性越低， 预测的准确性也越低。 进一步的分组检验结果表明： 选择非“四大”审计、内部控制有效性不足、发布激进型盈利预测信息、关键审计事项为账户层面时， 关键审计事项数量越多， 自愿盈利预测的准确性越低。

【关键词】关键审计事项；盈利预测；自愿披露；披露频率；预测消息性质

【中图分类号】F275      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2022）21-0111-10

一、引言

2016年12月， 经财政部批准， 《中国注册会计師审计准则第1504号——在审计报告中沟通关键审计事项》（简称“关键审计事项准则”）正式对外发布， A+H股上市公司供内地投资者阅读的2017年度审计报告成为第一批增加关键审计事项的审计报告， 沪深两市所有上市公司的2018年度及之后的审计报告都必须增加关键审计事项。 关键审计事项准则旨在提高审计工作透明度， 解决审计报告同质化的问题。 该准则发布后， 关键审计事项披露具有哪些特性、市场信息环境是否有所改善等受到学者们的广泛关注。

一般来说， 会计信息系统提供的历史会计信息主要用于记录过去发生的经济交易事项， 虽然可靠性较高， 但是在应用于面向未来的投资决策时存在一定的局限性。 以管理层自愿披露的盈利预测为代表的预测性会计信息是管理层面向未来的信息披露， 需要基于不确定的市场环境， 向外部信息使用者公布未来可能存在的经营状况以及所形成的财务成果， 虽然更具有决策相关性， 但同时也会面临较高的误报风险。 一方面， 管理层可以将自愿盈利预测作为展现自身管理能力的平台， 市场参与者能够在降低信息获取成本的同时， 通过该预测信息决定未来是否继续投资公司， 公司也能够通过提高自愿盈利预测质量建立良好的声誉。 当公司愿意发布自愿盈利预测信息时， 投资者会认为这是一种积极的信号， 从而相信公司未来前景向好， 愿意将资金投入企业。 另一方面， 关键审计事项准则增加了对关键审计事项的披露， 给投资者带来了增量信息。 然而， 对企业管理层而言， 关键审计事项更多的是带来信息的被动披露， 意味着其可能受到更多的监管， 因此他们可能会通过调整对自愿盈利预测披露的频率、及时性等方式， 以维持原有信息优势地位， 减少审计报告准则改革所带来的影响。

目前我国的盈利预测披露制度以及盈利预测审计相关制度的制定依然处于起步阶段， 而关键审计事项准则在我国分批次、分市场逐步推行， 为政策制定的研究提供了良好的准自然实验环境。 鉴于此， 本文旨在研究关键审计事项对自愿盈利预测信息披露的影响， 不仅可以了解审计师行为对管理层自愿性信息披露行为的影响， 还能为我国审计准则改革提供支持性证据。

本文的创新和可能的贡献体现在以下两个方面： 第一， 现有关于关键审计事项的研究， 大都是从披露特点、是否改善市场信息环境出发， 研究市场信息环境是否改善的文献也大多站在审计师角度分析审计报告质量是否提高。 而本文研究关键审计事项披露对盈利预测的影响， 可以从管理层角度切入， 将审计内容的变化与管理层信息披露行为相结合， 探讨审计内容的变化对管理层自愿披露行为可能产生的影响。 第二， 本文采用实证检验方法， 为审计政策的制定者提供了一个新的视角来检验关键审计事项披露政策的实施效果， 同时也有助于启发投资者结合管理层行为和审计报告提供的新信息来优化自己的投资决策。

二、文献回顾

现有关于关键审计事项的文献， 主要研究了投资者反应与审计师责任相关内容， 或者运用描述性统计方法归纳了关键审计事项的披露特点。 以建筑装饰业和非银行金融业为代表的高风险行业企业所披露关键审计事项段的数量高于整体的平均数[1] ， 披露事项大多涉及计价与分摊认定。 当企业面临的经营风险和财务风险增加时， 关键审计事项的披露数量会增多[2] 。 当年报问询力度大、媒体监督力度大时， 审计师倾向于发布更具差异性的关键审计事项[3，4] 。 关键审计事项的作用对象分为四类， 即审计报告、审计人员、管理层、市场及投资者， 关键审计事项会使公众产生审计报告质量得到提升的认知， 且会影响审计人员对责任的感知， 促使注册会计师调整资源投入量， 进而调整审计费用[5] 。 关键审计事项还能抑制管理层的盈余管理[6] ， 其增加的风险类信息会使投资者在投入资金时变得更加谨慎。 大多数学者认为， 公司的盈余管理越明显， 审计师越倾向于通过关键审计事项的应对段“免责”， 但对于关键审计事项是否会增加审计师责任感知尚无统一意见。

多数学者认为， 管理层发布自愿盈利预测可能是为了减少未来的风险或者调节公众预期进而稳定股价[7] 。 当管理层或者大股东准备减持股票进行套现时， 为了避免市场上投资者过度解读而引起股价大幅下跌， 其更可能发布积极且有偏的盈利预测。 管理层发布自愿盈利预测不仅受到法律规定、未来风险等客观因素的影响， 而且会受到个人性格特征、教育背景等主观因素的影响[8] 。 此外， 公司治理水平也是重大影响因素[9] ， 具体而言， 当投资者大多为机构投资者且进行的是长期价值投资时， 独立董事数量越多、审计委员会运行越好、董事会与管理层人员结构重合率越小， 则企业发布自愿盈利预测的动机越纯粹， 预测结果越接近未来的真实盈利水平[10] 。 交叉持股、交叉上市能够引入更多的监管者， 分析师追踪、媒体监管也是督促管理者的有力工具， 以上因素均能促使管理层发布高质量的预测信息[3，11] 。

自关键审计事项准则实施之后， 关于关键审计事项政策效果及其相关影响的研究较少， 还有很大的拓展空间。 在盈利预测方面， 现有文献大多探讨管理层、公司治理水平、外部信息使用者对盈利预测的影响， 普遍认同独立董事在盈利预测中的积极作用， 并认为适当的股权集中度以及机构持股有利于促进企业进行自愿盈利预测披露。 关键审计事项是近年来审计领域与国际化接轨的重大改革事项， 探讨这一事项对企业管理层自愿盈利预测披露的影响， 不仅能丰富有关学术领域的研究， 还能进一步为自愿性盈利预测信息披露政策的制定和监管提供依据。

三、理论分析与研究假说

在审计报告准则改革之前， 审计报告信息含量在一定程度上无法达到使用者的预期， 尤其是在标准无保留意见的审计报告中， 由于审计师仅发表积极的意见， 使得审计报告阅读者无法区分不同公司的经营状况和盈利质量， 无法满足使用者的决策需求。 关键审计事项准则增加了对关键审计事项的披露要求， 它包含审计师对被审计公司经营状况和风险的判断， 有一定的预警作用。 关键审计事项中的事项描述段可以帮助外部信息使用者了解公司基本经营情况， 应对段能够帮助阅读者了解注册会计师采取的措施， 由此可以提供增量信息[12] 。 不少学者肯定了关键审计事项的积极作用， 认为它在一定程度上反映了特质性信息的披露程度， 给投资者带来了增量信息。 冉明東和徐耀珍[13] 发现， 关键审计事项的篇幅和数量与所蕴含的信息量之间呈正相关关系。 王木之和李丹[14] 认为， 如果审计师能够尽可能多地披露关键审计事项， 那么就能够使股价同步性降低至相对合理的水平。 根据以上结论可以认为， 在审计报告中披露关键审计事项的数量越多、篇幅越长， 意味着被审计公司的内部信息越能够被有效地挖掘出来。

现有文献认为， 管理层披露盈利预测可能是为了减少未来的风险或者调节公众预期进而稳定股价。 当公司传出负面消息时， 管理层可能通过披露盈利预测信息减少被起诉的可能性。 管理层会将发布盈利预测作为风险管理的一种手段， 并且当企业面临负面消息时， 这一动机会被加强。 对于一个公司而言， 相对于股东、债权人等其他利益相关者， 管理层在信息上享有优势， 他们更了解公司的财务状况、经营成果以及公司所面临的挑战与困难。 自愿盈利预测可以让利益相关者了解与公司相关的信息， 从而做出更理性的决策， 避免信息不对称所带来的股价剧烈波动问题， 因此管理层具有发布自愿盈利预测的动机。 从某种程度上来说， 自愿盈利预测就是公司通过信息传递的方式给投资者建立预期， 防止投资者因为过高的投资期待与实际财务报告间存在巨大的差距而进行不理智的抛售行为。 关键审计事项的披露， 为投资者指明企业面临的关键风险点， 为管理层缓解其与投资者之间的信息不对称， 释放“业绩预测压力”。 因此， 在增加关键审计事项的披露后， 管理层可能更倾向于发布自愿盈利预测。

但是信息披露不只会带来上述正面效应， 披露更多的盈利预测信息也在无形之中给公众提供了更多可起诉事项。 此外， 虽然管理层披露自愿盈利预测信息能够提高公司经营状况的透明度， 但是由于会带来更高水平的外部监督， 并且披露不准确的盈利预测信息会损害公众对企业的信任度， 当管理层考虑到披露自愿盈利预测信息可能使企业面临更高的声誉风险和法律风险时， 可能倾向于不发布自愿盈利预测。 企业融资的啄序理论（Pecking Order Theory）认为， 企业在融资时会先依靠内部融资， 再借助于外部融资。 这种行为一方面是出于优化资本结构、降低资本成本的动机； 另一方面是由于外部融资必须公布更多的企业信息， 管理者出于自利动机， 并不愿意披露更多信息， 以免受到更多的监管。 从这个层面上讲， 当审计师已经通过关键审计事项帮助审计报告使用者挖掘出更多专有性信息后， 管理层可能不愿意再通过发布自愿盈利预测向市场传递更多的信息。

由于目前我国鲜有文献研究关键审计事项对发布自愿盈利预测意愿的影响， 再加上我国在经济环境、经济制度、社会背景等方面与国外有着较大的差异， 不同行业的管理者、不同性格特征的管理者， 甚至同一个管理者在同一个企业的不同发展阶段， 对待关键审计事项的态度都有差异， 并且管理者发布自愿盈利预测的动机各不相同。 因此， 本文提出以下对立假设：

H1a： 审计师披露关键审计事项后， 管理层发布自愿盈利预测的意愿会有所提高。

H1b： 审计师披露关键审计事项后， 管理层发布自愿盈利预测的意愿会有所降低。

从信号传递的角度来看， 由于信息不对称现象是客观存在的， 企业为了获得持续的竞争优势， 会付出一定的成本与代价， 向市场传递相关信息， 这类信息一般具有差异性， 使得其他企业难以在短时间内进行模仿。 审计信息需求的保险理论认为， 关键审计事项的披露可以使信息使用者将精力放在更值得关注的领域， 增强外部对公司的监管， 当面临监督压力时， 维持良好声誉是公司发布业绩预告的动因之一。 在研究社会责任披露时， 部分学者发现， 当企业间经营模式与经营领域高度相似时， 或者同行业企业普遍运用成本型竞争策略时， 提高信息披露质量是一种比较明智的竞争手段。 一方面， 真实可靠的盈利预测信息能够帮助投资者了解公司的财务状况和经营成果； 另一方面， 偏差较大的预测信息会损害利益相关者对公司管理层的信心， 给公司的声誉和形象造成负面影响。 所以， 管理层可能通过提高自愿盈利预测的信息质量， 以向市场进一步证明自己具备良好的信息披露声誉， 从而获取竞争优势。

此外， 审计师在确定关键审计事项时需要考虑企业的内部控制有效性。 当公司治理存在缺陷时， 审计师可能认为企业在财务报表层面出现重大错报的风险较高， 进而会沟通更多关键审计事项， 而公司的治理水平对盈利预测也有影响。 Jensen等[15] 认为， 独立董事占比较低时， 可能无法监督公司发布高质量的预测信息。 良好的审计委员会促使管理层发布偏差较小的自愿盈利预测， 而不合理的审计委员会结构则几乎无法发挥积极作用。 所以， 关键审计事项披露越多， 可能意味着公司治理水平越低， 不理想的治理水平可能导致自愿盈利预测质量不高。 叶少琴和胡玮[16] 发现， 如果公司经营状况越稳定且越好， 那么自愿盈利预测的发布将会越及时， 并且发布的频率越高。 刘颖斐和张小虎[17] 认为， 当企业面临较高的诉讼风险时， 审计师在计划审计工作时会更加谨慎， 并且会投入更多的审计资源、收集更多的审计证据进行佐证， 因此关键审计事项越多可能意味着公司面临的不确定因素越多。 在这种情况下， 企业可能需要花费更长的时间编制盈利预测信息， 而且由于企业的投资行为、筹资行为等具有较大的不确定性， 可能会导致自愿盈利预测信息与下一年度的财务报告实际情况之间存在较大误差。 同时， 企业可能还会通过减少发布自愿盈利预测的频率和将预测信息模糊化等方式降低预测失误率， 以此来维持披露声誉。 因此， 本文提出以下对立假设：

H2a： 关键审计事项的数量越多， 管理层自愿盈利预测的信息质量（信息性质、反应时间、发布频率、准确性）越高。

H2b： 关键审计事项的数量越多， 管理层自愿盈利预测的信息質量（信息性质、反应时间、发布预测频率、准确性）越低。

四、变量选取与模型设计

（一）样本选择和数据来源

关键审计事项准则于2017年1月1日在A+H股上市公司部分实施， 因此本文以关键审计事项披露前后（2016 ～ 2017年）管理层的盈余预测为样本， 以参与关键审计事项披露试点工作的A+H股公司为实验组， 以其他公司为控制组构建DID模型， 检验关键审计事项披露对管理层发布自愿盈利预测意愿的影响。 此外， 还选取了2015 ～ 2020年关键审计事项数据以及自愿盈利预测等数据， 以检验关键审计事项的数量对自愿盈利预测信息质量的影响。 本文对初始数据均进行了以下处理： 剔除金融类上市公司； 剔除ST、?ST公司； 剔除符合强制披露原则的样本。 本文数据来源于国泰安（CSMAR）数据库、关键审计事项数据库， 运用Stata15软件进行数据处理。

（二）变量选取

1. 被解释变量。 本文设置了如下被解释变量：

（1）自愿盈利预测意愿（ISSUE）。 该变量为虚拟变量， 若本年度管理层发布了自愿盈利预测， 则取1， 否则取0。

（2）预测信息性质（GQ）。 其表示自愿盈利预测信息的详细度。 若本年度管理层仅预测是否亏损（定性预测）， 则GQ取1； 若本年度管理层预测的是最高每股收益或者最低每股收益（上下限预测）， 则GQ取2； 若本年度管理层预测的是每股收益的范围（区间预测）， 则GQ取3； 若本年度管理层预测的是具体的数字（点预测）， 则GQ取4。

（3）预测反应时间（Horizon）。 其表示自愿盈利预测发布的及时性， 若将当期资产负债表日和预测信息披露日的时间间隔设为△t， 则预测反应时间的具体计算方法为： Horizon=log（1+△t）。 Horizon的值越大， 说明自愿盈利预测发布越及时。

（4）预测发布频率（Freq）。 本文主要参考Kim等[18] 研究宏观经济波动时对盈利预测的衡量方式， 以管理层在一个会计年度内发布的自愿盈利预测的总数来衡量自愿盈利预测发布的频率。

（5）预测的准确性（Accuracy）。 本文采用Accuracy=|forecast-actual|/actual来计算自愿盈利预测的准确性， 其中： forecast是管理层预测的每股收益， 如果为区间估计， 则取平均数； actual是实际每股收益。 Accuracy的值越小， 说明盈利预测的偏差越小， 准确性越高； 该值越大， 则说明盈利预测的偏差越大， 准确性越低。

2. 解释变量。 本文设置了如下被解释变量：

（1）准则实施（POST）。 POST 等于1表示样本所属年份为关键审计事项准则实施后， 即 2017年1月1日至12月31日的样本； POST等于0表示2016年1月1日至12月31日的样本。

（2）准则执行（ADOPT）。 ADOPT等于1表示实验组， 即A+H股上市公司； ADOPT等于0表示控制组， 即其他A股上市公司。

（3）关键审计事项数量（LnKAM）。 本文参考陈丽红等[19] 的做法， 将关键审计事项数量定义为审计报告中关键审计事项数量加1后取自然对数。

3. 控制变量。 本文选取的控制变量及相关变量定义如表1所示。

（三）模型设定

为了检验H1， 本文以2016年度审计报告需要添加关键审计事项段的A+H股上市公司作为实验组， 不要求添加关键审计事项段的A股公司作为控制组， 以不同市场的上市公司具体执行关键审计事项准则的时间差异来构建DID模型， 并使用Logit模型进行回归。 由于POST的系数项在回归过程中容易被交乘项POST×ADOPT吸收， 并且在DID模型中主要观察该交乘项的系数， 在参考赵刚等[20] 的研究模型后， 本文设计了如下模型：

ISSUEi，t=β0+β1×POST×ADOPTi，t+

∑Control+ε （1）

为了检验H2， 本文确定了自愿盈利预测的信息质量由其信息性质、反应时间、发布频率、准确性进行衡量， 从而建立了如下面板数据回归模型， 其中模型（3）使用ologit模型进行回归。

Freqi，t=β0+β1×LnKAMi，t+∑Control+ε （2）

GQi，t=β0+β1×LnKAMi，t+∑Control+ε （3）

Horizoni，t=β0+β1×LnKAMi，t+∑Control+ε

（4）

Accuracyi，t=β0+β1×LnKAMi，t+∑Control+ε

（5）

五、实证分析

（一）关键审计事项披露对企业发布自愿盈利预测意愿的影响

1. 描述性统计。 表2为2016 ～ 2017年样本企业相关变量的描述性统计结果。 被解释变量自愿盈利预测意愿（ISSUE）的均值为0.52， 说明企业发布自愿盈利预测的意愿较强。 解释变量中： 准则执行（ADOPT）的均值为0.02， 说明实验组的样本量很小， 可能给实证检验带来一定的困难； 准则实施（POST）的均值为0.54， 说明样本中2017年企业数相对于2016年有所增加。 控制变量中： 公司规模（SIZE）的标准差约为1.41， 说明上市公司的规模差异比较大； 资产负债率（LEV）的最小值为0.02、均值为0.41、最大值为2.58， 说明大多数企业都充分利用了债务筹资； 是否“四大”（Big4）的均值为0.06， 说明我国绝大多数上市公司为非“四大”审计。

2. 实证检验结果分析。 本文采用DID模型对关键审计事项披露与自愿盈利预测意愿的关系进行多元回归分析， 结果如表3所示。

表3中列（1）没有加入控制变量且没有控制行业与年份， 交乘项POST×ADOPT的系數为-1.551， 且在1%的水平上显著， 说明关键审计事项披露与自愿盈利预测意愿负相关， 即审计报告中披露关键审计事项后， 企业发布自愿盈利预测的意愿明显降低； 列（2）控制了行业与年份， 列（3）加入了所有控制变量并控制了行业与年份， POST×ADOPT的系数都依然显著为负， 再次证明了关键审计事项披露与自愿盈利预测意愿负相关， H1b得到验证。

3. 稳健性检验。 普通的DID模型可能出现估计偏误， 因此本文选择PSM-DID模型进行稳健性检验。 根据分行业、年度匹配变量和平衡性检验结果（囿于篇幅， 表略）， 匹配前公司规模（SIZE）、资产负债率（LEV）、市账比（MB）、董事会规模（Board）、独立董事比例（Outsider）、分析师人数（Analyst）、两职合一（Dual）、被研报关注度（Report）、是否“四大”（Big4）在实验组和控制组间存在明显的差异， 匹配后以上变量在实验组和控制组间的差异消除， 说明匹配结果较为可靠， 即实证估计选择的匹配方法和匹配变量均有效。

以匹配后的样本进行DID回归， 由于实验组A+H股上市公司的数量较少， 匹配后的样本量为188个。 由DID回归结果可知（囿于篇幅， 表略）， POST×ADOPT的系数依然在1%的水平上显著为负， 与基准回归结果一致。

进一步地， 本文选用2014 ～ 2015年的数据对模型（1）进行安慰剂检验。 由检验结果可知（囿于篇幅， 表略）， 将政策前移两年， 以2014年年末作为虚拟的政策时点时， 没有呈现出类似的因果关系， 因此可排除安慰剂效应， 使得基准回归结果更加稳健。

（二）关键审计事项数量对自愿盈利预测信息质量的影响

1. 描述性统计。 表4为2015 ～ 2020年样本企业相关变量的描述性统计结果。 被解释变量中： 预测信息性质（GQ）的均值为1.24， 说明企业更倾向于发布上下限预测或定性预测； 预测反应时间（Horizon）的均值为-0.5、中值为-2.74， 说明大部分上市公司的盈利预测信息发布不及时； 预测发布频率（Freq）的最大值为7， 说明某些上市公司会自愿发布修正性盈利预测； 预测的准确性（Accuracy）的均值为0.14， 说明自愿盈利预测的误差率在15%左右， 其标准差为0.33， 说明不同企业盈利预测的准确性相差并不大。 解释变量关键审计事项数量（LnKAM）的均值为0.93， 说明关键审计事项政策实施前大部分公司的审计报告中都没有关键审计事项， 政策实施后的三年间会计师事务所对关键审计事项的披露依然比较谨慎。 控制变量中， 董事会规模（Board）的均值为8.45， 独立董事比例（Outsider）的均值为0.38， 说明公司聘请独立董事可能并不是为了监督公司管理， 只是为了符合政策规定。

2. 实证检验结果分析。 关键审计事项数量与自愿盈利预测信息质量的回归结果如表5所示。

由表5列（1）的结果可知， 关键审计事项数量（LnKAM）与预测发布频率（Freq）的系数不显著， 可能是由于样本量不足以及样本差异性不足所致。 在控制变量中， 公司规模（SIZE）、资产负债率（LEV）、董事会规模（Board）、是否“四大”（Big4）与Freq的系数均在1%的水平上显著为负， 表明公司的规模越大、资产负债率越高、董事会人数越多、由“四大”审计时， 越可能少发布自愿盈利预测。

由表5列（2）的结果可知， 关键审计事项数量（LnKAM）与预测信息性质（GQ）的系数为-0.235， 且在5%的水平上显著， 即审计师披露的关键审计事项越多， 企业发布的自愿盈利预测信息越模糊， 即倾向于进行上下限预测和定性估计的模糊表述。 这与H2b的推理结果相同， 关键审计事项数量越多， 说明企业的治理水平越差或面临的不确定性越高， 此时企业会通过将披露的预测信息模糊化等方式降低预测失误率， 以此来维持披露声誉。 在控制变量中， 市账比（MB）与GQ的系数在1%的水平上显著为正， 表明市场对企业期望值越高， 企业越倾向于披露清晰的盈利预测信息。

由表5列（3）的结果可知， 关键审计事项数量（LnKAM）与预测反应时间（Horizon）的系数为0.313， 且在1%的水平上显著， 同样与H2b一致， 即关键审计事项越多， 管理层发布自愿盈利预测的及时性越低。 在控制变量中， 公司规模（SIZE）、董事会规模（Board）与Horizon的系数均显著为负， 说明公司的规模越大、董事会人数越多， 公司治理环境越好， 就越倾向于及时地披露盈利预测信息。

由表5列（4）的结果可知， 关键审计事项数量（LnKAM）与预测的准确性（Accuracy）的系数为0.081， 且在10%的水平上显著， 即审计报告中关键审计事项越多， 企业所发布自愿盈利预测的准确性就越低， 从而验证了H2b。 关键审计事项越多可能意味着公司面临的不确定因素越多， 在这种情况下企业所披露的盈利预测的准确性降低。 此外， 当公司治理存在缺陷时， 审计师可能认为企业在财务报表层面出现重大错报的风险较高， 进而会沟通更多关键审计事项， 而公司治理水平对盈利预测也有影响， 较差的公司治理水平可能会导致自愿盈利预测的准确性不够理想。

3. 稳健性检验。 首先， 本文采用调整的关键审计事项数量（KAM_adj）作为衡量关键审计事项数量的替代变量进行稳健性检验。 参考赵刚等[19] 的做法， 剔除常见关键审计事项， 因为这类关键审计事项蕴含的增量信息较少， 选择反映公司特质信息的调整后关键审计事项。 反映公司特质信息的科目在整体样本中出现次数较少， 因此本文将每个企业的关键审计事项总数减去其中的常见事项数量， 得到调整的关键审计事项数量。 根据调整的关键审计事项数量与自愿盈利预测信息质量的回归结果（囿于篇幅， 表略）， KAM_adj与预测信息性质（GQ）的系数为-0.232， 且在5%的水平上显著， 表明审计师披露的关键审计事项越多， 管理层发布的盈利预测越模糊， 与表5的结果一致； KAM_adj与预测的准确性（Accuracy）的系数为0.084， 且在5%的水平上显著， 表明审计报告中关键审计事项越多， 管理层发布的盈利预测的准确性越低， 与表5的结果一致。 但KAM_adj与预测反映时间（Horizon）的系数变得不显著， 可能是由于大多数公司都集中在年末发布自愿盈利预测， 导致样本差异不足所致。

本文主要研究审计师披露的关键审计事项对管理层自愿发布盈利预测的影响， 由于并不是所有公司都会自愿发布盈利预测， 其自愿性行为可能会受到一些无法观测因素的影响。 因此， 本文进一步采用Heckman两阶段法来缓解样本选择问题所导致的估计偏差和内生性问题。 Heckman两阶段的回归结果显示（囿于篇幅， 表略）， 关键审计事项数量（LnKAM）与预测反映时间（Horizon）、预测信息性质（GQ）、预测的准确性（Accuracy）的系数均显著， 且系数符号与基准回归结果一致。 这说明在控制样本选择偏差导致的内生性问题后， 审计师披露的关键审计事项越多， 公司发布自愿盈利预测的信息质量越差的结论依然成立。

六、进一步分析

（一）考虑是否由“四大”审计的影响

审计需求的信息理论认为， 聘请不同类型的会计师事务所审计能向投资者传递不同审计质量的信号。 当企业选择高质量的会计师事务所（如“四大”）时， 往往表明其各方面状况良好， 敢于接受严格的审计。 此外， 在给定的外部制度环境下， 审计活动或行为会受到客户公司治理状况的强烈影响。 良好的公司治理能够使利益相关者的合法权益得到保护， 其权力能够得到有效制衡， 利益冲突能够得到防范或化解。 在这种情况下， 容易产生高质量审计的需求， 审计师的独立性能够得到有效保证， 从而使审计的作用得到有效发挥。 因此， 本文将样本分为“四大”审计与非“四大”审计， 探究不同质量的审计师对管理层发布自愿盈利预测信息质量的影响。

由表6列（1）、列（2）可知： 当公司由“四大”审计时， 关键审计事项数量对自愿盈利预测的准确性并无显著影响； 当公司由非“四大”审计时， 关键审计事项越多， 自愿盈利预测的准确性越低。 这说明相对于选择“四大”审计的治理环境较好的公司， 选择非“四大”审计的公司治理环境相对较差， 其关键审计事项越多， 自愿盈利预测信息质量越差。

（二）考虑内部控制是否有效的影响

内部控制有效性是董事会治理行为的体现[21] 。 作为内部控制的重要组成部分， 完善的风险评估、应对程序等风险管理制度， 以及对外担保审议程序、授权审批等控制活动， 可以有效地控制和降低风险， 提高信息披露的可信度[22] 。 反之， 若内部控制有效性不足， 则说明公司治理水平可能较差， 财报的重大错报风险增加， 管理层自愿信息披露的可靠性减弱。

表6的列（3）和列（4）分别展示了内部控制失效和内部控制有效時审计师披露关键审计事项的数量对管理层自愿盈利预测的准确性的影响。 结果表明： 当公司内部控制有效时， 关键审计事项数量与自愿盈利预测的准确性并无显著相关性； 当公司内部控制有效性不足时， 审计师披露的关键审计事项越多， 管理层发布的自愿盈利预测准确性越低， 与H2b的基本逻辑一致。

（三）考虑激进型和保守型的盈利预测

目前的研究一般认为， 当公司盈利预测值大于实际值时， 为激进型盈利预测， 反之为保守型盈利预测。 Kim等[18] 的研究表明， 当公司面临较大的不确定性时， 管理层倾向于发布激进型的盈利预测信息。 此外， 关键审计事项数量越多， 可能意味着公司面临的不确定因素越多， 在这种情况下， 企业可能需要花费更长的时间编制盈利预测信息； 而且由于企业的投资行为、筹资行为等具有较大的不确定性， 可能会导致自愿盈利预测信息与下一年度的财务报告实际情况之间存在较大误差。

表7的列（1）与列（2）分别为激进型盈利预测和保守型盈利预测的回归结果， 结果表明： 当公司发布的业绩预告为激进型时， 关键审计事项数量越多， 管理层所发布自愿盈利预测的准确性越低； 而在保守型样本中， 该相关关系并不显著。 这说明关键审计事项数量越多， 意味着公司面临的不确定因素越多， 管理层越倾向于发布激进型盈利预测， 预测的准确性也越低。

（四）考虑公司层面和账户层面的关键审计事项

参考陈丽红等[19] 的做法， 本文将关键审计事项分为公司层面和账户层面两个类别。 具体而言， 若关键审计事项中包括“收入、费用、负债、资产、成本、计价、摊销、减值”等关键词， 则分类为账户层面； 若包括“收购、重组、担保、诉讼、剥离、行业等”关键词， 则分类为公司层面。 相比于公司层面的关键审计事项， 账户层面的关键审计事项更容易被管理层操纵， 也受到审计师更多的关注。

表7中列（3）、列（4）的回归结果表明， 当关键审计事项为账户层面时， 审计师沟通的关键审计事项数量与管理层自愿盈利预测的准确性负相关； 而当关键审计事项为公司层面时， 两者不存在显著的相关性。 这说明管理层可能会操纵公司账户， 其自愿披露行为也存在着操纵动机。

七、研究结论和政策建议

（一）研究结论

审计报告改革在我国是分阶段、分年度、分市场推进的， 本文通过构造DID模型， 实证检验关键审计事项对管理层发布自愿盈利预测的影响， 扩展了自愿盈利预测的影响因素研究； 同时， 将审计师行为与管理层行为结合起来， 研究审计报告改革后审计师撰写的审计报告如何影响管理层的信息披露策略。 研究结论如下： 关键审计事项准则实施以后， 管理层发布自愿盈利预测的意愿降低； 审计师披露的关键审计事项越多， 管理层发布的盈利预测信息越模糊， 信息发布的及时性越低， 盈利预测的准确性也越低； 进一步研究发现， 相比于由“四大”审计、内部控制有效、管理层发布保守型盈利预测、审计师披露公司层面关键审计事项， 公司由非“四大”审计、内部控制失效、管理层发布激进型盈利预测、审计师披露账户层面关键审计事项时， 关键审计事项数量与自愿盈利预测的准确性显著负相关。

（二）政策建议

1. 企业自身需要重视盈利预测披露机制。 审计报告改革属于政策变化， 反映出市场对高质量信息的需求， 微观企业应该根据外部信息环境的变化做出改变， 通过调整披露策略使自身在信息市场中具有优势。 企业发布高质量的自愿盈利预测信息， 不仅能够缓解企业内部与外部的信息不对称问题， 使投资者对企业经营更有信心， 还能够减少股票价格异常波动的风险。 因此， 企业应该加强对发布自愿盈利预测的管理， 不要将盈利预测单纯地视为调节预期的工具， 而应该根据企业发展规律， 使盈利预测更加准确、可靠。

2. 监管机构应该鼓励企业进行自愿盈利预测。 目前我国的盈利预测披露体系依然是强制性披露和自愿性披露并行。 如果要充分发挥“看不见的手”的作用， 就需要减少干预， 减少对强制性披露的要求， 使自愿盈利预测披露成为主流。 自愿性披露使公司更容易建立差异化的声誉机制， 投资者也能依据市场中不同公司的信息披露质量筛选出高质量的投资个体。 从本文的实证结论来看， 目前上市公司发布盈利预测的目的更可能是通过短期调整投资者的预期进而影响他们的投资决策， 而不是进行长久的声誉机制建设， 这并不利于证券市场的健康发展。

3. 监管机构应该引导企业发布高质量的自愿盈利预测信息， 建立过程导向而不是结果导向的披露制度。 如果企业预测过程符合标准， 即使结果产生偏差也不应该受到惩罚。 过程导向能够鼓励企业遵守规则， 并且愿意提高盈利预测披露频率。 与此同时， 监管机构应该实施不定期核查， 监督上市公司发布的业绩预告的准确性。 在核查过程中， 监督部门一方面要加大对故意进行虚假自愿盈利预测披露以引导市场行为的处罚力度， 抑制管理层的投机行为； 另一方面， 应该定期公示发布高质量盈利预测的上市公司白名单， 为负责任的企业建立相应的声誉机制。

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（责任编辑·校对： 喻晨  陈晶）