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本文基于2019—2021年各地证监局披露的上市公司随机抽查样本名单，采用多时点双重差分模型实证检验监管威慑效应。研究结果表明，签字审计师的客户公司被抽中后，审计师同期及以后期间负责审计的其他客户公司的关键审计事项信息含量显著提高，表明随机抽查触发了审计报告的增量信息披露，且该溢出效应通过提高审计师努力程度和审计费用实现。异质性分析发现，当客户重要性较高、审计师为非“四大”、公司未设置审计委员会、审计师行业专长较高，以及审计师未受处罚时，该效应更显著。机制检验发现，该效应存在双重传导路径。经济后果研究发现，随机抽查驱动的关键审计事项高质量披露改善了企业盈余质量，抑制了企业财务重述，这在一定程度上印证了随机抽查对审计质量的提升作用。鉴于此，监管部门应优化抽查频率与节奏设计，重点关注高风险行业和地区，强化关键审计事项披露在揭示公司风险和审计质量方面的信号传递作用。
Abstract：Based on the randomly selected sample lists of listed companies disclosed by local securities regulatory bureaus from 2019 to 2021， this paper uses a multi-period difference-in-differences model to empirically test the regulatory deterrence effect. The results show that after the signed auditor’s client firm is selected， the information content of key audit matters in other client firms audited by the same auditor during the same and subsequent periods increases significantly， suggesting that random inspection triggers incremental information disclosure in audit reports， and the random inspection system enhances the auditor’s effort and raises audit fees， thereby improving the information content of key audit matters. Heterogeneity analysis finds that it is more pronounced when the client is more important， the auditor is not from the Big Four， the company does not have an audit committee， the auditor has higher industry expertise， and the auditor has not been penalized. Mechanism testing finds that the regulatory spillover effect has a dual transmission path. The economic consequence study finds that high-quality disclosure of key audit matters driven by random inspection improves the earnings quality of enterprises and curbs financial restatements. In view of this， regulatory authorities should optimize the design of inspection frequency and pace， focus on high-risk industries and regions， and strengthen the signaling role of key audit matter disclosures in revealing company risks and audit quality.
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基本信息:
中图分类号:F279.2;F239.4
引用信息:
[1]王清,方格格.随机抽查能否触发审计报告的增量信息披露？——基于监管溢出效应的检验[J].合肥工业大学学报(社会科学版)().
基金信息:
安徽省哲学社会科学规划项目(AHSKQ2020D06); 安徽大学科研项目(K260146416)
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