周靜怡 劉 偉 陳 瑩

(1.暨南大學(xué)，廣東 廣州 510632；2.華南師范大學(xué)，廣東 廣州 510631)

一、引言

近年來，我國上市公司違規(guī)丑聞?lì)l發(fā)，影響惡劣，引發(fā)社會(huì)各界的持續(xù)廣泛關(guān)注。層出不窮的財(cái)務(wù)造假、股價(jià)操縱、內(nèi)幕交易等違規(guī)行為不僅動(dòng)搖了投資者對(duì)資本市場(chǎng)的信心，使投資者蒙受巨大財(cái)富損失，也嚴(yán)重?fù)p害了供應(yīng)商、消費(fèi)者、公司員工、同行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)者、社會(huì)公眾等其他利益相關(guān)者的利益。而諸如毒奶粉、問題疫苗等食品、藥品安全問題更是導(dǎo)致相關(guān)行業(yè)形象崩塌、聲譽(yù)盡毀，身陷信任危機(jī)。因此，深入探究公司違規(guī)行為的治理機(jī)制顯得尤為迫切且至關(guān)重要。

公司違規(guī)是指公司在信息披露、經(jīng)營與交易等方面違反相關(guān)規(guī)定，且受到證監(jiān)會(huì)、司法部門以及公安機(jī)關(guān)等機(jī)構(gòu)公開譴責(zé)、批評(píng)和處罰的行為?，F(xiàn)有研究形成的基本共識(shí)是，公司違規(guī)行為會(huì)引發(fā)一系列負(fù)面后果，如減損公司價(jià)值(Karpoff et al.,1999)、降低資本配置效率(Kedia et al.,2009)、破壞金融市場(chǎng)穩(wěn)定(Amiram et al.,2018)等，從而嚴(yán)重威脅資本市場(chǎng)的健康發(fā)展。但是，對(duì)于如何識(shí)別并有效防范及治理公司違規(guī)行為，我們?nèi)匀恢跎佟Ｒ延醒芯堪l(fā)現(xiàn)，獨(dú)立董事、媒體報(bào)道、機(jī)構(gòu)投資者持股等公司內(nèi)外部治理因素能夠有效約束公司的違規(guī)行為(Beasley,1996；Miller,2006；Dyck et al.,2010；陸瑤 等，2012)，但鮮有文獻(xiàn)關(guān)注第三方審計(jì)對(duì)公司違規(guī)行為的影響。

理論上，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)公司違規(guī)行為既有“監(jiān)督效應(yīng)”，又有“合謀效應(yīng)”。一方面，審計(jì)師作為外部治理機(jī)制可以有效監(jiān)督上市公司。具有行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師能夠利用其所擁有的專業(yè)知識(shí)、技能和經(jīng)驗(yàn)發(fā)揮監(jiān)督作用，從而抑制公司違規(guī)行為。另一方面，審計(jì)師與客戶存在“合謀”行為。為獲取高額收費(fèi)，審計(jì)師可能會(huì)輔助客戶實(shí)施違規(guī)行為，如操縱盈余(劉啟亮，2006)、降低會(huì)計(jì)穩(wěn)健性(朱松 等，2010)、助長(zhǎng)避稅(魏春燕，2014)等。因此，有必要厘清審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)是否以及如何影響公司違規(guī)行為。

本文以2006—2015年滬深A(yù)股上市公司為研究樣本，探討審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)公司違規(guī)行為的影響及其作用機(jī)制。較之已有研究，本文可能的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在：(1)豐富了公司違規(guī)行為影響因素的研究?，F(xiàn)有文獻(xiàn)主要考察了董事會(huì)結(jié)構(gòu)、獨(dú)立董事背景、高管薪酬激勵(lì)、員工期權(quán)授予等公司內(nèi)部治理機(jī)制對(duì)公司違規(guī)行為的影響(Beasley，1996；Goldman et al.,2006；Burns et al.,2006;Dyck et al.,2010;Khanna et al.,2015;陸瑤 等,2016a)，而基于公司外部治理機(jī)制視角的研究并不多見。本文從審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)切入，考察外部治理機(jī)制對(duì)公司違規(guī)行為的影響，是對(duì)已有相關(guān)文獻(xiàn)的有益補(bǔ)充。(2)拓寬了審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)的研究視角。針對(duì)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)能否有效發(fā)揮外部治理功能，已有研究結(jié)論尚存分歧。部分研究發(fā)現(xiàn)，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)具有外部治理作用，能夠降低股價(jià)同步性(高增亮 等，2019)、提高企業(yè)或有事項(xiàng)的信息披露水平(張婷 等，2019)以及促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新投資(李姝 等，2021)等。而另一部分研究則指出，審計(jì)師與客戶之間存在“合謀”行為，從而導(dǎo)致客戶IPO后業(yè)績(jī)變臉(劉迪 等，2019)、年報(bào)信息披露質(zhì)量降低(王嘉鑫 等，2020a)以及審計(jì)報(bào)告造假(王可第 等，2021)等。本文以公司違規(guī)作為切入點(diǎn)，研究審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)公司行為的影響，豐富了審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)經(jīng)濟(jì)后果方面的研究。(3)研究結(jié)論為監(jiān)管機(jī)構(gòu)監(jiān)管與治理公司違規(guī)行為提供了重要啟示。

二、文獻(xiàn)回顧、理論分析與研究假說

(一)文獻(xiàn)回顧

1.公司內(nèi)外部治理因素與公司違規(guī)行為

已有研究側(cè)重于從公司內(nèi)部治理層面探尋公司違規(guī)行為的成因，而對(duì)公司外部治理層面影響因素的關(guān)注則相對(duì)不足。

(1)內(nèi)部治理因素的影響。從已有文獻(xiàn)來看，與公司違規(guī)行為緊密相關(guān)的內(nèi)部治理因素大致可歸為三個(gè)方面：一是管理層或員工動(dòng)機(jī)。Goldman et al.(2006)認(rèn)為，基于股權(quán)的薪酬激勵(lì)或與短期股價(jià)直接相關(guān)的薪酬激勵(lì)雖然可以促進(jìn)管理層努力工作，但也會(huì)強(qiáng)化管理層違規(guī)的動(dòng)機(jī)。Burns et al.(2006)證實(shí)了上述理論預(yù)期，發(fā)現(xiàn)強(qiáng)激勵(lì)的薪酬合約與財(cái)務(wù)違規(guī)行為正相關(guān)。Dyck et al.(2010)認(rèn)為，員工在違規(guī)行為被揭發(fā)的過程中發(fā)揮著重要作用，具體體現(xiàn)在：一方面，監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以通過金錢獎(jiǎng)勵(lì)激發(fā)員工舉報(bào)公司違規(guī)行為；另一方面，公司也可以通過向員工授予股票期權(quán)的方式，誘導(dǎo)員工對(duì)公司違規(guī)行為保持沉默。二是董事會(huì)結(jié)構(gòu)。Beasley(1996)發(fā)現(xiàn)，獨(dú)立董事比例越高的公司，財(cái)務(wù)違規(guī)行為越少。三是管理層與董事之間的社會(huì)聯(lián)系。Khanna et al.(2015)發(fā)現(xiàn)，CEO在任期內(nèi)任命的高管和董事比例越高，公司違規(guī)傾向越嚴(yán)重，并且當(dāng)違規(guī)行為被揭發(fā)后，公司CEO被解職的概率越低。陸瑤等(2016a)發(fā)現(xiàn)，CEO與董事間的“老鄉(xiāng)”關(guān)系會(huì)顯著提高公司違規(guī)傾向，同時(shí)降低違規(guī)后被稽查的概率。

(2)外部治理因素的影響。傳統(tǒng)理論認(rèn)為產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)是一種重要的公司外部治理機(jī)制。然而，滕飛等(2016)卻發(fā)現(xiàn)公司所處行業(yè)的產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越激烈，公司違規(guī)傾向越高，并且違規(guī)行為被監(jiān)督稽查的可能性越低。此外，還有相當(dāng)數(shù)量的文獻(xiàn)研究了信息中介以及機(jī)構(gòu)投資者對(duì)公司違規(guī)行為的影響。比如：Miller(2006)、Dyck et al.(2010)研究發(fā)現(xiàn)，媒體報(bào)道能夠顯著提高公司違規(guī)行為被發(fā)現(xiàn)的概率；陸瑤等(2012)研究結(jié)果顯示，機(jī)構(gòu)投資者持股比例越高，公司違規(guī)傾向越低，且違規(guī)被稽查的可能性越高。

2.審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)與公司治理

關(guān)于審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)能否有效發(fā)揮外部治理作用，已有研究并未達(dá)成一致結(jié)論。多數(shù)研究表明，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)能夠有效發(fā)揮外部治理作用。Kwon et al.(2007)發(fā)現(xiàn)，在外部法律環(huán)境不盡完善時(shí)，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)更有利于提高盈余質(zhì)量。DeBoskey et al.(2012)發(fā)現(xiàn)，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)減少了銀行管理層使用貸款損失準(zhǔn)備金平滑盈余的情況，在管理層操控會(huì)計(jì)選擇時(shí)起到了約束作用。范經(jīng)華等(2013)發(fā)現(xiàn)，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)能夠抑制公司的應(yīng)計(jì)和真實(shí)盈余管理行為。此外，還有研究表明，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)有助于提高客戶信息披露質(zhì)量(Dunn et al.,2004)、降低知情交易概率(陳小林 等，2013)、提高現(xiàn)金價(jià)值(Kim et al.,2015)、提高資本分配效率(Su et al.,2016)、降低費(fèi)用粘性(宋常 等，2016)、緩解資產(chǎn)誤定價(jià)(王生年 等，2018)、降低匯率風(fēng)險(xiǎn)(劉繼紅 等，2019)以及提高投資效率(趙藝 等，2020)等。然而，也有少部分研究結(jié)果顯示，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)未能有效發(fā)揮外部治理作用。魏春燕(2014)發(fā)現(xiàn)，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)會(huì)助長(zhǎng)客戶避稅，尤其是當(dāng)事務(wù)所對(duì)客戶的收入依賴性較強(qiáng)或?qū)徲?jì)任期較長(zhǎng)時(shí)，審計(jì)師更有可能利用其行業(yè)專長(zhǎng)幫助客戶避稅。李思飛等(2014)發(fā)現(xiàn)，隨著審計(jì)任期的增加，當(dāng)具備行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師對(duì)行業(yè)內(nèi)客戶的經(jīng)濟(jì)依賴度增大時(shí)，審計(jì)質(zhì)量趨于降低。

(二)理論分析與研究假設(shè)

公司違規(guī)行為產(chǎn)生的原因主要包括兩個(gè)方面：一是客觀條件。較差的公司治理環(huán)境以及較高的內(nèi)、外部人之間的信息不對(duì)稱程度，為公司實(shí)施違規(guī)行為提供了機(jī)會(huì)。二是主觀動(dòng)機(jī)。違規(guī)行為雖可以給內(nèi)部人帶來短期收益，但也存在很高的違規(guī)成本(違規(guī)行為被稽查的可能性與被稽查的實(shí)際損失的乘積)。一旦違規(guī)行為被稽查，公司則可能面臨行政處罰、民事賠償、媒體負(fù)面評(píng)價(jià)、融資成本上升、產(chǎn)品銷售受阻等一系列問題。因此，本文認(rèn)為，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)主要通過影響實(shí)施違規(guī)行為的機(jī)會(huì)與成本，進(jìn)而對(duì)公司違規(guī)行為產(chǎn)生影響。理論上，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)公司違規(guī)行為既可能存在“監(jiān)督效應(yīng)”，也可能存在“合謀效應(yīng)”。

一方面，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)具有外部監(jiān)督作用，能夠有效抑制公司違規(guī)行為。首先，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)可以通過下述兩條渠道限制客戶實(shí)施違規(guī)行為的客觀條件，從而降低公司違規(guī)傾向。其一，改善公司治理環(huán)境。受聲譽(yù)機(jī)制的約束，具備行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師為了降低由審計(jì)失敗帶來的職業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，有強(qiáng)烈的動(dòng)機(jī)抑制客戶的機(jī)會(huì)主義行為(范經(jīng)華 等,2013；宋常 等,2016)，降低公司代理成本。其二，緩解內(nèi)、外部人之間的信息不對(duì)稱?；诼曌u(yù)和專業(yè)勝任能力兩方面的考慮，與不具備行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師相比，具備行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師更傾向于監(jiān)督其客戶提高信息披露質(zhì)量(Dunn et al.,2004；Kwon et al.,2007)，降低內(nèi)、外部人之間的信息不對(duì)稱程度。其次，在內(nèi)部人短期收益不變的情況下，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)可以通過提升公司違規(guī)行為被稽查的可能性從而增加客戶的違規(guī)成本，弱化公司實(shí)施違規(guī)行為的主觀動(dòng)機(jī)。由于具備行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師在開展工作時(shí)更可能秉持職業(yè)懷疑態(tài)度(王嘉鑫 等，2020b)，加強(qiáng)對(duì)客戶的全過程監(jiān)督，因此違規(guī)行為被稽查的可能性顯著提升。

另一方面，審計(jì)師與客戶之間的“合謀”會(huì)助長(zhǎng)公司違規(guī)行為。首先，具備行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師可能會(huì)利用客觀條件幫助客戶實(shí)施違規(guī)行為，從而提高公司違規(guī)傾向。與西方成熟資本市場(chǎng)相比，中國資本市場(chǎng)的法律制度不夠完善，對(duì)中小投資者的利益保護(hù)較為不足。因此，審計(jì)失敗帶來的訴訟風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)濟(jì)損失較低(魏春燕，2014)，具備行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師具有動(dòng)機(jī)利用較差的公司治理環(huán)境以及較嚴(yán)重的內(nèi)、外部人之間的信息不對(duì)稱輔助客戶開展違規(guī)行為。其次，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)可以通過降低公司違規(guī)行為被稽查的可能性進(jìn)而減少客戶的違規(guī)成本，強(qiáng)化公司實(shí)施違規(guī)行為的主觀動(dòng)機(jī)。為獲取高額審計(jì)收費(fèi)，審計(jì)師具有動(dòng)機(jī)粉飾審計(jì)報(bào)告以協(xié)助客戶實(shí)施違規(guī)行為(王可第 等，2021)。相比于不具備行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師，具備行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師擁有更加豐富的專業(yè)知識(shí)、技能以及經(jīng)驗(yàn)，粉飾審計(jì)報(bào)告的能力更強(qiáng)，從而能夠顯著降低公司違規(guī)行為被稽查的可能性。

基于上述分析，本文提出如下競(jìng)爭(zhēng)性假說：

H1a

：

審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)能夠降低公司違規(guī)傾向以及提高公司違規(guī)被稽查的可能性，即具備行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師對(duì)公司違規(guī)行為具有“監(jiān)督效應(yīng)”；H1b

：

審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)能夠助長(zhǎng)公司違規(guī)傾向以及降低公司違規(guī)被稽查的可能性，即具備行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師對(duì)公司違規(guī)行為具有“合謀效應(yīng)”。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以2006—2015年滬深A(yù)股上市公司為樣本。由于2005年進(jìn)行了股權(quán)分置改革，2006年后開始有較為完整的股權(quán)分置改革后的數(shù)據(jù)，因此參照滕飛等(2016)的做法，選擇2006年為研究起始年份。本文對(duì)初始樣本進(jìn)行了如下篩選：(1)剔除金融、保險(xiǎn)類上市公司；(2)剔除ST、PT等處于特別處理狀態(tài)的公司；(3)剔除關(guān)鍵變量缺失的樣本。經(jīng)過上述處理，最終得到13038個(gè)觀測(cè)值。所有數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。此外，為避免極端值的影響，本文對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%的縮尾(Winsorize)處理。

(二)研究方法與模型構(gòu)建

在研究公司違規(guī)行為時(shí)會(huì)遇到樣本部分可觀測(cè)的問題，即樣本數(shù)據(jù)中可觀測(cè)的違規(guī)行為是已經(jīng)發(fā)生且被稽查的，而發(fā)生違規(guī)行為但沒有被稽查的公司樣本是不可觀測(cè)的。樣本的部分可觀測(cè)可能會(huì)帶來兩個(gè)識(shí)別上的問題：其一，可觀測(cè)的違規(guī)行為實(shí)際上取決于兩個(gè)不可觀測(cè)的潛變量，即違規(guī)傾向和違規(guī)被稽查的可能性。只要違規(guī)被稽查的概率不等于1，可觀測(cè)的違規(guī)傾向就不等于實(shí)際違規(guī)行為。其二，違規(guī)傾向與違規(guī)被稽查的概率是相關(guān)的。違規(guī)被稽查的概率越高，說明違規(guī)成本越高，內(nèi)部人實(shí)施違規(guī)行為的傾向相應(yīng)越低。如果不考慮違規(guī)傾向與違規(guī)被稽查的概率的相關(guān)性，則可能會(huì)損失參數(shù)估計(jì)的效率。因此，借鑒已有文獻(xiàn)(陸瑤 等，2012；Khanna et al.,2015；陸瑤 等，2016a；滕飛 等，2016)的做法，本文采用部分可觀測(cè)的Bivariate Probit模型將公司違規(guī)并被稽查(Violation)區(qū)分為公司違規(guī)傾向(Fraud)和違規(guī)被稽查的可能性(Detect)。具體公式如下：

(1)

(2)

Violation=Fraud×Detect

(3)

其中，Violation=1表示公司i在t年度違規(guī)并被稽查，Violation=0表示公司i在t年度沒有違規(guī)或者存在違規(guī)但沒有被稽查，其概率分布如下：

P(Violation=1)=P(Fraud×Detect=1)

=P(Detect=1|

Fraud=1)×P(Fraud=1)

=φ(δX,ηX,ρ)

(4)

P(Violation=0)=P(Fraud×Detect=0)

=P(Detect=0|Fraud=1)×P(Fraud=1)+P(Fraud=0)

=1-φ(δX,ηX,ρ)

(5)

其中，φ為二元正態(tài)分布函數(shù)。因此，Violation的對(duì)數(shù)似然函數(shù)為：

L(δ,η,ρ)=∑log(P(Violation=1))+∑log(P(Violation=0))

=∑(Violation×log(φ(δX,ηX,ρ))+(1-Violation)×log(1-φ(δX,ηX,ρ)))

(6)

本文利用最大似然法對(duì)模型(6)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。根據(jù)Poirier(1980)，在部分可觀測(cè)的Bivariate Probit模型中區(qū)分公司違規(guī)傾向(Fraud)和違規(guī)被稽查的可能性(Detect)，要求X和X分別包含公司違規(guī)傾向和違規(guī)被稽查的可能性的影響因素，兩部分的影響因素要求不完全相同且解釋變量數(shù)據(jù)有足夠的變化。本文的變量選取滿足上述條件。

(三)變量定義

1.被解釋變量：公司違規(guī)行為

如上文所述，本文使用虛擬變量Violation來衡量公司當(dāng)年是否違規(guī)并被稽查。若公司發(fā)生違規(guī)行為且被稽查，則Violation=1，否則Violation=0。

2.解釋變量：審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)

參考已有研究(魏春燕，2014；劉繼紅 等，2019)的做法，本文使用以客戶主營業(yè)務(wù)收入總額計(jì)算的行業(yè)市場(chǎng)份額(IMS)是否大于或等于10%來衡量審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)，用虛擬變量Expert表示。行業(yè)市場(chǎng)份額通過式(7)計(jì)算得到：

(7)

3.控制變量

本文借鑒公司違規(guī)傾向影響因素方面的研究(Beasley,1996;薄仙慧 等，2009;陸瑤 等，2012;Khanna et al.,2015;梅丹 等，2016; 滕飛 等，2016)，在公司違規(guī)傾向的回歸模型中納入如下控制變量：審計(jì)師獨(dú)立性(AuditIndp)、機(jī)構(gòu)投資者持股比例(InsOwn)、監(jiān)管環(huán)境與監(jiān)管質(zhì)量(MI_Law)、產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)程度(HHI)、國有股比例(Stateh)、股權(quán)集中度(Top5)、兩職合一(Dual)、公司規(guī)模(Size)、股票年收益率(Return)、董事會(huì)規(guī)模(Board)和獨(dú)立董事比例(IndRatio)。同時(shí)，本文還參考公司違規(guī)被稽查可能性影響因素方面的研究(Povel et al.,2007；Johnson et al.,2007；Wang et al.,2010；陸瑤 等，2012；Khanna et al.,2015；陸瑤 等，2016b；梅丹 等，2016；滕飛 等，2016)，在公司違規(guī)被稽查可能性的回歸模型中引入如下控制變量：審計(jì)師獨(dú)立性(AuditIndp)、機(jī)構(gòu)投資者持股比例(InsOwn)、監(jiān)管環(huán)境與監(jiān)管質(zhì)量(MI_Law)、產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)程度(HHI)、收入增長(zhǎng)率(Growth)、經(jīng)營業(yè)績(jī)(ROA)、資產(chǎn)負(fù)債率(Leverage)、年平均交易換手率(TurnOver)、年回報(bào)波動(dòng)率(StckVlt)、行業(yè)發(fā)展前景(IndustryQ和IndustryQ)和行業(yè)違規(guī)頻率(IndustryFrd)。

本文所有變量的說明如表1所示。

表1 變量說明

(四)描述性統(tǒng)計(jì)

表2列示了本文研究變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。公司違規(guī)并被稽查(Violation)的均值為0.17，說明約有17%的樣本公司發(fā)生違規(guī)行為并被稽查。審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)(Expert)的均值為0.17，說明約有17%的樣本公司聘請(qǐng)了具備行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師。在控制變量方面，公司規(guī)模(Size)的最大值為25.80，最小值為19.81，標(biāo)準(zhǔn)差為1.23，表明樣本公司規(guī)模存在一定差異；收入增長(zhǎng)率(Growth)的均值為0.20，經(jīng)營業(yè)績(jī)(ROA)的均值為0.04，資產(chǎn)負(fù)債率(Leverage)的均值為0.46，表明樣本公司收入增長(zhǎng)及負(fù)債水平適中，經(jīng)營業(yè)績(jī)良好。其他變量的結(jié)果見表2，不再贅述。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)與公司違規(guī)行為

表3報(bào)告了審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)公司違規(guī)行為影響的檢驗(yàn)結(jié)果。列(1)的結(jié)果顯示，在違規(guī)概率方程中，Expert的回歸系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)；列(2)的結(jié)果顯示，在違規(guī)被稽查概率方程中，Expert的回歸系數(shù)在10%的水平上顯著為正。這表明，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)顯著降低了公司違規(guī)傾向，同時(shí)提高了公司違規(guī)被稽查的可能性，即具備行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師對(duì)公司違規(guī)行為具有“監(jiān)督效應(yīng)”。由此，H1a得到驗(yàn)證。

從控制變量的回歸結(jié)果來看，在公司違規(guī)傾向方面，監(jiān)管環(huán)境與監(jiān)管質(zhì)量(MI_Law)的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明外部監(jiān)管質(zhì)量越高，其對(duì)公司的威懾力越大，從而公司違規(guī)傾向越低；兩職合一(Dual)的回歸系數(shù)顯著為正，表明管理層權(quán)力越大，公司違規(guī)傾向越高；公司規(guī)模(Size)的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明隨著公司規(guī)模的增大，公司違規(guī)傾向逐漸降低。這些結(jié)果與已有文獻(xiàn)(滕飛 等，2016；陸瑤 等，2016a)的發(fā)現(xiàn)一致。在公司違規(guī)被稽查的可能性方面，審計(jì)師獨(dú)立性(AuditIndp)的回歸系數(shù)顯著為正，表明審計(jì)師的獨(dú)立性越高，公司違規(guī)被稽查的可能性越高；監(jiān)管環(huán)境與監(jiān)管質(zhì)量(MI_Law)的回歸系數(shù)顯著為正，表明隨著監(jiān)管環(huán)境的完善以及監(jiān)管質(zhì)量的提升，公司違規(guī)被稽查的可能性逐步提高；公司收入增長(zhǎng)率(Growth)和年平均交易換手率(TurnOver)的回歸系數(shù)顯著為正，表明營業(yè)收入增長(zhǎng)率以及年平均交易換手率越高的公司，越容易被監(jiān)管部門視為異常狀態(tài)，從而違規(guī)被稽查的可能性越高；資產(chǎn)負(fù)債率(Leverage)和行業(yè)違規(guī)頻率(IndustryFrd)對(duì)違規(guī)被稽查的可能性均存在顯著的正向影響。這些結(jié)果與已有文獻(xiàn)(陸瑤 等，2016a；蔡志岳 等，2007)的結(jié)論一致。

表3 審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)公司違規(guī)行為的影響

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.考慮自選擇問題

為解決自選擇問題產(chǎn)生的偏誤，本文借鑒已有文獻(xiàn)(魏春燕，2014；陳小林 等，2013；王生年 等，2018)的做法，按照Heckman(1979)提出的兩階段模型修正樣本。第一階段為公司是否選擇具備行業(yè)專長(zhǎng)審計(jì)師的Probit模型，用來估計(jì)逆米爾斯比率(Inverse Mill’s Ratio，IMR)。具體模型如下：

Expert=β+βLocal+βTenure+βSwitch+βAuditFee+∑γControl+ε

(8)

其中：Local表示會(huì)計(jì)師事務(wù)所與客戶所在地是否一致，若客戶總部與會(huì)計(jì)師事務(wù)所總部在同一省份，則Local取值為1，否則取值為0；Tenure表示審計(jì)任期，以會(huì)計(jì)師事務(wù)所為客戶連續(xù)服務(wù)年數(shù)衡量；Switch表示會(huì)計(jì)師事務(wù)所是否更換，若會(huì)計(jì)師事務(wù)所發(fā)生了更換，則Switch取值為1，否則取值為0；AuditFee表示審計(jì)費(fèi)用，以審計(jì)費(fèi)用的自然對(duì)數(shù)衡量。第二階段是將第一階段估計(jì)得到的IMR納入Probit模型。表4報(bào)告了Heckman兩階段回歸結(jié)果。由列(2)可知，IMR的回歸系數(shù)在10%的水平上顯著為正，表明樣本存在選擇偏誤；在控制IMR后，Expert的回歸系數(shù)仍然顯著為負(fù)，說明審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)能夠有效抑制公司違規(guī)行為。因此，在考慮自選擇問題后，研究結(jié)論與上文保持一致。

表4 Heckman兩階段回歸結(jié)果

2.工具變量法

當(dāng)公司存在違規(guī)行為時(shí)，其可能會(huì)主動(dòng)聘請(qǐng)具有行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師來協(xié)助隱藏信息，因而本文的研究結(jié)論可能受反向因果關(guān)系帶來的內(nèi)生性問題的影響。為了緩解上述內(nèi)生性問題，本文借鑒李姝等(2021)的做法，選取滯后一期的審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)(Lag_Expert)作為Expert的工具變量。表5列示了具體的檢驗(yàn)結(jié)果。由列(1)可知，Lag_Expert的回歸系數(shù)顯著為正，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量較大，說明本文選取的工具變量不太可能存在弱工具變量問題。Sargan檢驗(yàn)顯示p值為0.911，表明本文選取的工具變量滿足外生性條件。由列(2)可知，在使用工具變量后，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)(Expert)的回歸系數(shù)仍然顯著為負(fù)。因此，在考慮反向因果關(guān)系的影響后，本文研究結(jié)論并未發(fā)生改變。

表5 工具變量法回歸結(jié)果

3.考慮宏觀環(huán)境變化的影響

考慮到本文研究結(jié)論可能受股權(quán)分置改革、金融危機(jī)沖擊等宏觀因素的影響，我們分別在剔除2006—2007年和2008年的數(shù)據(jù)以及控制年度和行業(yè)交互效應(yīng)的基礎(chǔ)上重新進(jìn)行了分析，結(jié)果如表6所示。列(1)、(2)為剔除2006—2007年數(shù)據(jù)后的回歸結(jié)果，從中可見，Expert的回歸系數(shù)在違規(guī)概率方程中顯著為負(fù)，且在違規(guī)被稽查概率方程中顯著為正。列(3)、(4)為剔除2008年數(shù)據(jù)后的回歸結(jié)果，不難發(fā)現(xiàn)，在違規(guī)概率方程中，Expert的回歸系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)；而在違規(guī)被稽查概率方程中，Expert的回歸系數(shù)在10%的水平上顯著為正。列(5)、(6)的結(jié)果顯示，在控制年度和行業(yè)交互效應(yīng)后，Expert的回歸系數(shù)的符號(hào)和顯著性均與前述檢驗(yàn)結(jié)果一致。綜上，在考慮宏觀環(huán)境變化的影響后，H1a仍然成立。

表6 考慮宏觀環(huán)境變化影響后的檢驗(yàn)結(jié)果

4.重新衡量審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)

本文借鑒陳小林等(2013)的做法，將核心解釋變量替換為使用客戶主營業(yè)務(wù)收入總額計(jì)算的審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)的連續(xù)變量(IMS)，并重新采用部分可觀測(cè)的Bivariate Probit模型進(jìn)行回歸分析。表7的估計(jì)結(jié)果顯示，在違規(guī)概率方程中，IMS的回歸系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)；而在違規(guī)被稽查概率方程中，IMS的回歸系數(shù)在10%的水平上顯著為正。這表明審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)顯著地降低了公司違規(guī)傾向，同時(shí)提高了公司違規(guī)被稽查的可能性，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。

表7 更換審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)的衡量方法

五、作用機(jī)制檢驗(yàn)

上文研究結(jié)果表明，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)能夠顯著降低公司違規(guī)傾向以及提高公司違規(guī)被稽查的可能性。然而，關(guān)于作用機(jī)制的探討仍停留在理論分析層面。接下來，從代理成本和信息不對(duì)稱兩方面對(duì)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)抑制公司違規(guī)傾向的作用機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)。

(一)代理成本機(jī)制

與不具備行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師相比，具備行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師為了避免因?qū)徲?jì)失敗造成的聲譽(yù)損失，其會(huì)利用豐富的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)識(shí)別并抑制管理層機(jī)會(huì)主義行為，以降低代理成本。因此，本文預(yù)期審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)通過緩解由所有權(quán)和經(jīng)營權(quán)分離導(dǎo)致的代理問題進(jìn)而抑制了公司違規(guī)傾向。參考既有文獻(xiàn)(周澤將 等，2019；李從剛 等，2020)的做法，本文構(gòu)建如下模型(9)來檢驗(yàn)代理成本機(jī)制：

AC=β+βExpert+∑γControls+ε

(9)

其中，AC表示代理成本，用管理費(fèi)用與營業(yè)收入的比值來衡量。借鑒周澤將等(2019)、李從剛等(2020)，控制變量集合Controls包括以下公司治理和財(cái)務(wù)變量：審計(jì)師獨(dú)立性(AuditIndp)、股權(quán)集中度(Top5)、兩職合一(Dual)、公司規(guī)模(Size)、董事會(huì)規(guī)模(Board)、獨(dú)立董事比例(IndRatio)、收入增長(zhǎng)率(Growth)、經(jīng)營業(yè)績(jī)(ROA)、資產(chǎn)負(fù)債率(Leverage)。

表8列(1)報(bào)告了代理成本機(jī)制的檢驗(yàn)結(jié)果，從中可見，Expert的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)。這表明審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)通過降低代理成本進(jìn)而抑制了公司違規(guī)傾向。

表8 作用機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

(二)信息不對(duì)稱機(jī)制

為維護(hù)自身聲譽(yù)以及體現(xiàn)自身的專業(yè)勝任能力，具備行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師擁有提高公司信息透明度的動(dòng)機(jī)。由此，本文預(yù)期審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)能夠通過緩解內(nèi)、外部人之間的信息不對(duì)稱進(jìn)而抑制公司違規(guī)傾向。參考相關(guān)文獻(xiàn)(周澤將 等，2019；李從剛 等，2020)的做法，本文構(gòu)建如下模型(10)來檢驗(yàn)信息不對(duì)稱機(jī)制：

ILL=β+βExpert+∑γControls+ε

(10)

其中，ILL表示內(nèi)、外部人之間的信息不對(duì)稱程度，借鑒Amihud(2002)，采用股票的非流動(dòng)率加以衡量。同時(shí)，參考卜君等(2020)、雷嘯等(2021)，在模型中納入以下控制變量(Controls)：審計(jì)師獨(dú)立性(AuditIndp)、股權(quán)集中度(Top5)、兩職合一(Dual)、公司規(guī)模(Size)、董事會(huì)規(guī)模(Board)、獨(dú)立董事比例(IndRatio)、收入增長(zhǎng)率(Growth)、經(jīng)營業(yè)績(jī)(ROA)、資產(chǎn)負(fù)債率(Leverage)、年平均交易換手率(TurnOver)、年回報(bào)波動(dòng)率(StckVlt)、行業(yè)違規(guī)頻率(IndustryFrd)。

表8列(2)為信息不對(duì)稱機(jī)制的檢驗(yàn)結(jié)果，不難發(fā)現(xiàn)，Expert的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)。這表明審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)還可以通過降低內(nèi)、外部人之間的信息不對(duì)稱程度，從而抑制公司違規(guī)傾向。

六、拓展性研究

(一)異質(zhì)性分析

1.內(nèi)部控制質(zhì)量的影響

已有研究指出，內(nèi)部控制與外部審計(jì)均可降低企業(yè)代理成本，因而兩者在治理功能上存在替代效應(yīng)(楊德明 等，2009)。本文預(yù)期，當(dāng)公司內(nèi)部控制質(zhì)量較低時(shí)，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)公司違規(guī)行為的影響更明顯。接下來，對(duì)上述推斷進(jìn)行檢驗(yàn)。本文采用迪博內(nèi)部控制指數(shù)取對(duì)數(shù)來衡量?jī)?nèi)部控制質(zhì)量(IC)。表9報(bào)告了具體的回歸結(jié)果。由列(1)可知，在違規(guī)概率方程中，內(nèi)部控制質(zhì)量與審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)的交乘項(xiàng)(IC×Expert)的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正；由列(2)可知，在違規(guī)被稽查概率方程中，內(nèi)部控制質(zhì)量與審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)的交乘項(xiàng)(IC×Expert)的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)。上述結(jié)果表明，當(dāng)公司內(nèi)部控制質(zhì)量較低時(shí)，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)在抑制違規(guī)傾向以及提高違規(guī)被稽查的可能性方面發(fā)揮的作用更突出。

表9 內(nèi)部控制質(zhì)量的異質(zhì)性影響

2.企業(yè)戰(zhàn)略差異的影響

企業(yè)戰(zhàn)略的差異主要表現(xiàn)在經(jīng)營模式和組織結(jié)構(gòu)等方面，其最終會(huì)導(dǎo)致企業(yè)行為模式的不同。已有研究發(fā)現(xiàn)，與防御型企業(yè)相比，進(jìn)攻型企業(yè)更可能發(fā)生違規(guī)行為(孟慶斌 等，2018)。因此，本文預(yù)期企業(yè)戰(zhàn)略差異可能會(huì)對(duì)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)與公司違規(guī)行為的關(guān)系產(chǎn)生影響。接下來，對(duì)上述推斷進(jìn)行檢驗(yàn)。本文參考孟慶斌等(2018)的做法，構(gòu)建離散變量來衡量企業(yè)戰(zhàn)略差異。具體地，通過下述六方面特征進(jìn)行構(gòu)建：研發(fā)支出與銷售收入的比值、員工人數(shù)與銷售收入的比值、銷售收入增長(zhǎng)率、銷售費(fèi)用和管理費(fèi)用之和與銷售收入的比值、員工人數(shù)的波動(dòng)性以及固定資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比值。首先，將前五項(xiàng)變量在“年度-行業(yè)”樣本中從小到大分為五組，并依次賦值0、1、2、3、4，而第六項(xiàng)變量則相反，最大賦值為0，最小賦值為4；其次，對(duì)每一個(gè)“公司-年度”樣本，將六項(xiàng)特征得分加總，最終得到企業(yè)戰(zhàn)略差異(Strategy)總分，取值范圍為0至24。Strategy得分越高，說明企業(yè)戰(zhàn)略越激進(jìn)。表10列示了具體的回歸結(jié)果。由列(1)可知，在違規(guī)概率方程中，企業(yè)戰(zhàn)略差異與審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)的交乘項(xiàng)(Strategy×Expert)的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)；由列(2)可知，在違規(guī)被稽查概率方程中，企業(yè)戰(zhàn)略差異與審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)的交乘項(xiàng)(Strategy×Expert)的回歸系數(shù)在10%的水平上顯著為正。上述分析結(jié)果表明，與實(shí)施防御型戰(zhàn)略的企業(yè)相比，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)違規(guī)傾向的抑制作用以及對(duì)違規(guī)被稽查可能性的提高作用在推行進(jìn)攻型戰(zhàn)略的企業(yè)中更強(qiáng)。

表10 企業(yè)戰(zhàn)略差異的異質(zhì)性影響

(二)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)違規(guī)被稽查時(shí)間的影響

前文檢驗(yàn)結(jié)果表明，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)能夠發(fā)揮外部監(jiān)督作用，從而約束公司違規(guī)行為。那么，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)能否進(jìn)一步縮短違規(guī)行為被稽查的時(shí)間呢？基于已經(jīng)發(fā)生違規(guī)行為的公司樣本，本文建立了一個(gè)橫截面數(shù)據(jù)的研究樣本來解答上述問題。被解釋變量為違規(guī)被稽查時(shí)間，即從違規(guī)發(fā)生至被稽查之間的月份數(shù)，用Duration表示；解釋變量與基準(zhǔn)回歸模型一致。借鑒已有文獻(xiàn)(陸瑤 等，2016b；孟慶斌 等，2018，2019；梁上坤 等，2020)的做法，選取以下控制變量：審計(jì)師獨(dú)立性(AuditIndp)、機(jī)構(gòu)投資者持股比例(InsOwn)、股權(quán)集中度(Top5)、兩職合一(Dual)、公司規(guī)模(Size)、股票年收益率(Return)、董事會(huì)規(guī)模(Board)、獨(dú)立董事比例(IndRatio)、收入增長(zhǎng)率(Growth)、經(jīng)營業(yè)績(jī)(ROA)、資產(chǎn)負(fù)債率(Leverage)、年平均交易換手率(TurnOver)、年回報(bào)波動(dòng)率(StckVlt)、行業(yè)發(fā)展前景(IndustryQ和IndustryQ)、行業(yè)違規(guī)頻率(IndustryFrd)。解釋變量和控制變量的取值為違規(guī)發(fā)生至被稽查期間的平均值。本文使用OLS進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果見表11列(1)。不難發(fā)現(xiàn)，Expert的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，表明審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)能夠有效縮短公司違規(guī)行為被稽查的時(shí)間。這進(jìn)一步驗(yàn)證了審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)公司違規(guī)行為具有“監(jiān)督效應(yīng)”的理論假說。

表11 審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)違規(guī)被稽查時(shí)間、不同程度違規(guī)行為的影響

(三)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)不同程度違規(guī)行為的影響

本文進(jìn)一步考察了審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)不同程度違規(guī)行為的影響。參考曹春方等(2017)的做法，將違規(guī)行為劃分為嚴(yán)重違規(guī)和一般違規(guī)。其中，前者包括虛構(gòu)利潤、虛列資產(chǎn)、虛假記載(誤導(dǎo)性陳述)、重大遺漏、披露不實(shí)、欺詐上市、出資違規(guī)、擅自改變資金用途、占用公司資產(chǎn)、內(nèi)幕交易、違規(guī)買賣股票、操縱股價(jià)、違規(guī)擔(dān)保；而后者則包括推遲披露、一般會(huì)計(jì)處理不當(dāng)、其他。本文根據(jù)違規(guī)類型，設(shè)置虛擬變量Serious，若為嚴(yán)重違規(guī)，則Serious取值為1；若為一般違規(guī)，則Serious取值為0。解釋變量與基準(zhǔn)回歸模型一致。借鑒已有文獻(xiàn)(陸瑤 等，2016b；孟慶斌 等，2019；梁上坤 等，2020)的做法，控制了以下變量：審計(jì)師獨(dú)立性(AuditIndp)、機(jī)構(gòu)投資者持股比例(InsOwn)、股權(quán)集中度(Top5)、兩職合一(Dual)、公司規(guī)模(Size)、股票年收益率(Return)、董事會(huì)規(guī)模(Board)、獨(dú)立董事比例(IndRatio)、收入增長(zhǎng)率(Growth)、經(jīng)營業(yè)績(jī)(ROA)、資產(chǎn)負(fù)債率(Leverage)、年平均交易換手率(TurnOver)、年回報(bào)波動(dòng)率(StckVlt)、行業(yè)發(fā)展前景(IndustryQ和IndustryQ)、行業(yè)違規(guī)頻率(IndustryFrd)。本文使用Logistic模型進(jìn)行估計(jì)。表11列(2)的結(jié)果顯示，Expert的回歸系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)，表明審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)能夠有效抑制公司實(shí)施嚴(yán)重違規(guī)行為。

七、結(jié)論與啟示

本文以2006—2015年滬深A(yù)股上市公司為研究樣本，實(shí)證檢驗(yàn)了審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)公司違規(guī)行為的影響。主要研究結(jié)論如下：(1)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)能夠顯著降低公司違規(guī)傾向，同時(shí)提高公司違規(guī)被稽查的可能性，即審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)公司違規(guī)行為具有“監(jiān)督效應(yīng)”。(2)作用機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果表明，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)通過降低代理成本和信息不對(duì)稱程度進(jìn)而抑制了公司違規(guī)傾向。(3)異質(zhì)性分析結(jié)果顯示，當(dāng)公司內(nèi)部控制質(zhì)量較低時(shí)，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)在抑制違規(guī)傾向以及提高違規(guī)被稽查的可能性方面的作用更突出；與實(shí)施防御型戰(zhàn)略的企業(yè)相比，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)違規(guī)傾向的抑制作用以及對(duì)違規(guī)被稽查可能性的提高作用在推行進(jìn)攻型戰(zhàn)略的企業(yè)中更強(qiáng)。(4)進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)能夠有效縮短公司違規(guī)被稽查的時(shí)間、抑制公司實(shí)施嚴(yán)重違規(guī)行為。

根據(jù)本文研究結(jié)論，可以得到如下啟示：首先，監(jiān)管部門應(yīng)進(jìn)一步完善審計(jì)市場(chǎng)的法律制度，強(qiáng)化審計(jì)師的獨(dú)立性，促進(jìn)審計(jì)師利用其行業(yè)專長(zhǎng)抑制公司違規(guī)行為，從而保障資本市場(chǎng)健康、有序運(yùn)行。其次，上市公司應(yīng)重視審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)的外部治理效應(yīng)，積極聘請(qǐng)具備行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師開展審計(jì)工作，以抑制管理層的機(jī)會(huì)主義行為，不斷提高信息披露質(zhì)量。最后，會(huì)計(jì)師事務(wù)所應(yīng)加強(qiáng)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)建設(shè)，著力提高審計(jì)師的聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)和專業(yè)勝任能力，從而促進(jìn)審計(jì)服務(wù)質(zhì)量穩(wěn)步提升。