【摘要】企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)師行為的影響近年來(lái)成為審計(jì)研究的熱點(diǎn)話題。以2011 ～ 2021年滬深A(yù)股上市公司為樣本， 基于審計(jì)延遲視角實(shí)證檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)效率的影響。研究發(fā)現(xiàn)， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高， 審計(jì)延遲越嚴(yán)重， 表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低了審計(jì)效率。影響機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型并不能通過(guò)提升內(nèi)部控制質(zhì)量來(lái)減少審計(jì)延遲， 反而會(huì)通過(guò)提高業(yè)務(wù)復(fù)雜度來(lái)增加審計(jì)延遲， 從而降低審計(jì)效率。異質(zhì)性分析表明， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)延遲的影響在民營(yíng)企業(yè)、 小規(guī)模企業(yè)、 機(jī)構(gòu)持股比例較低的企業(yè)中更加顯著。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)： 審計(jì)師數(shù)字化審計(jì)專業(yè)勝任能力越強(qiáng)， 越能夠利用企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型減少審計(jì)延遲； CEO信息技術(shù)背景有助于提高企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型質(zhì)量， 改善與審計(jì)師的溝通效率， 從而減少審計(jì)延遲。后果檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在降低審計(jì)效率的同時(shí)， 還會(huì)提升審計(jì)報(bào)告激進(jìn)度， 降低審計(jì)質(zhì)量。

【關(guān)鍵詞】數(shù)字化轉(zhuǎn)型；審計(jì)效率；審計(jì)延遲；審計(jì)質(zhì)量

【中圖分類號(hào)】 F239.4 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】1004-0994（2024）21-0077-7

一、 引言

“加快數(shù)字化發(fā)展， 建設(shè)數(shù)字中國(guó)”已成為“十四五”時(shí)期我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的重要目標(biāo)。為此， 國(guó)家不斷出臺(tái)支持政策， 推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。2020年國(guó)務(wù)院國(guó)資委辦公廳印發(fā)《關(guān)于加快推進(jìn)國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的通知》， 明確國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)、 方向、 重點(diǎn)和舉措。2022年工業(yè)和信息化部辦公廳印發(fā)《中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指南》， 從政府部門(mén)角度指導(dǎo)和規(guī)范中小企業(yè)開(kāi)展實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)業(yè)務(wù)， 為中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型“保駕護(hù)航”。在國(guó)家政策紅利下， 千行百業(yè)紛紛駛上數(shù)字化發(fā)展“快車道”， 不斷轉(zhuǎn)型升級(jí)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型重構(gòu)了企業(yè)的組織架構(gòu)與業(yè)務(wù)模式， 改變了企業(yè)會(huì)計(jì)信息產(chǎn)生、 處理和報(bào)告的環(huán)境與流程， 這為審計(jì)師審計(jì)帶來(lái)了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。借助大數(shù)據(jù)、 人工智能等數(shù)字技術(shù)， 審計(jì)師可以處理企業(yè)內(nèi)外部海量、 非標(biāo)準(zhǔn)化、 非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)（吳非等，2021）， 有利于提高審計(jì)工作效率。數(shù)字化促使企業(yè)組織架構(gòu)趨于扁平化和網(wǎng)絡(luò)化， 減少了企業(yè)內(nèi)部冗余層級(jí)， 有助于優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部控制環(huán)境（張欽成和楊明增，2022）。數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動(dòng)企業(yè)將內(nèi)部控制制度和流程嵌入信息系統(tǒng)， 使得內(nèi)部控制制度能夠有效實(shí)施， 重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)降低， 更好地支持審計(jì)師開(kāi)展工作。但與此同時(shí)， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型也會(huì)加速商業(yè)模式創(chuàng)新， 提升業(yè)務(wù)復(fù)雜度， 這可能會(huì)帶來(lái)更高的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)（楊德明和陸明，2017）， 加大審計(jì)工作難度， 對(duì)審計(jì)效率產(chǎn)生不利影響。

近年來(lái)， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)師行為之間的關(guān)系成為審計(jì)研究的熱點(diǎn)話題?，F(xiàn)有文獻(xiàn)主要集中于審計(jì)質(zhì)量（翟華云和李倩茹，2022；吳武清等，2022）、 審計(jì)費(fèi)用（張永珅等，2021；高翀等，2023；鐘越華等，2022）等層面， 鮮有文獻(xiàn)探討企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)效率之間的關(guān)系。審計(jì)延遲指的是審計(jì)報(bào)告約定披露日期和實(shí)際披露日期之間的時(shí)間間隔（Chambers和Penman，1984）， 是審計(jì)效率的重要體現(xiàn)（Bamber等，1993；Tanyi等，2010；李明輝和劉笑霞，2012；李英和梁日新，2023）， 是觀測(cè)審計(jì)師行為的重要指標(biāo)。本文基于審計(jì)延遲視角， 利用2011 ～ 2021年滬深A(yù)股上市公司數(shù)據(jù)， 實(shí)證檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)效率的影響。本文可能的研究貢獻(xiàn)在于： 第一， 豐富了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的審計(jì)后果研究。本文重點(diǎn)關(guān)注企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)效率的潛在影響， 以期為數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)師行為關(guān)系的研究提供增量貢獻(xiàn)。第二， 拓展了審計(jì)效率影響因素方面的研究。本文探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)效率的影響及作用機(jī)制， 對(duì)現(xiàn)有研究做出了有益補(bǔ)充。第三， 論證了數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下培養(yǎng)數(shù)字化人才的必要性和重要性。在企業(yè)層面， 數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者有助于提高企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型質(zhì)量， 改善與審計(jì)師的溝通效率， 從而影響審計(jì)工作； 在會(huì)計(jì)師事務(wù)所層面， 審計(jì)師數(shù)字化審計(jì)專業(yè)勝任能力影響著審計(jì)效率與審計(jì)質(zhì)量。加強(qiáng)數(shù)字化人才建設(shè)對(duì)于應(yīng)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型暫時(shí)的“副作用”具有重要作用。

二、 文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

（一） 文獻(xiàn)綜述

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)使用數(shù)字技術(shù)從根本上改變企業(yè)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略、 業(yè)務(wù)流程、 公司能力、 產(chǎn)品和服務(wù)以及擴(kuò)展業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵企業(yè)間關(guān)系的過(guò)程（Soluk和Kammerlander，2021）。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)對(duì)審計(jì)工作產(chǎn)生重要影響， 引起了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。凌華等（2022）發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于降低審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。耀友福和周蘭（2023）發(fā)現(xiàn)年報(bào)審計(jì)師對(duì)數(shù)字化程度較高企業(yè)中的關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)決策更加謹(jǐn)慎。關(guān)于審計(jì)收費(fèi)， 有學(xué)者發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了審計(jì)收費(fèi)（高翀等，2023）， 也有部分學(xué)者得出了相反的結(jié)論， 如張永珅等（2021）發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低了審計(jì)收費(fèi)。審計(jì)質(zhì)量層面的研究結(jié)論也存在一定分歧， 有研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)信息化建設(shè)降低了審計(jì)質(zhì)量（吳武清等，2022）， 但也有研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高審計(jì)質(zhì)量（翟華云和李倩茹，2022）。

審計(jì)延遲指審計(jì)報(bào)告約定披露日期和實(shí)際披露日期之間的時(shí)間間隔（Chambers和Penman，1984）。站在會(huì)計(jì)師事務(wù)所角度來(lái)說(shuō)， 審計(jì)延遲是少數(shù)外部可觀察的、 與審計(jì)效率相關(guān)的變量（Bamber等，1993；Tanyi等，2010）。效率意味著使用較少的投入獲得給定的產(chǎn)出， 審計(jì)延遲可以反映審計(jì)時(shí)間投入， 在控制了其他非審計(jì)師可控的因素之后， 審計(jì)延遲就可以反映審計(jì)效率（Bamber等，1993）。有關(guān)審計(jì)延遲的研究更多聚焦于其影響因素。已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)， 公司規(guī)模（Ashton等，1989）、 董事高管責(zé)任保險(xiǎn)（李英和梁日新，2023）等被審計(jì)單位的特征， 會(huì)計(jì)師事務(wù)所人力資本（劉笑霞和李明輝，2016）、 前后任審計(jì)師溝通（鄭倩雯等，2022）等會(huì)計(jì)師事務(wù)所特征， 以及媒體報(bào)道（劉笑霞等，2017）、 高鐵開(kāi)通（蔡春等，2019）等外部環(huán)境因素均會(huì)影響審計(jì)延遲。與以往研究不同， 本文旨在考察企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)延遲的影響， 以期對(duì)現(xiàn)有研究做出有益補(bǔ)充。

（二） 研究假設(shè)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型將數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)深度融合， 推動(dòng)企業(yè)外部商業(yè)模式和內(nèi)部管理模式發(fā)生重大變革， 這會(huì)對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)范圍和內(nèi)部控制產(chǎn)生重要影響， 進(jìn)而影響審計(jì)效率。

一方面， 從企業(yè)外部商業(yè)模式來(lái)說(shuō)， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能會(huì)提升業(yè)務(wù)復(fù)雜度， 從而降低審計(jì)效率。數(shù)字技術(shù)賦能企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新， “互聯(lián)網(wǎng)+”、 新型商業(yè)模式使得企業(yè)之間建立起互聯(lián)互通的商業(yè)網(wǎng)絡(luò)， 基于數(shù)字技術(shù)建立的數(shù)字化連接打破了組織的內(nèi)外邊界， 大大提高了不同產(chǎn)業(yè)或同一產(chǎn)業(yè)在不同環(huán)節(jié)、 不同經(jīng)營(yíng)實(shí)體之間的關(guān)聯(lián)性（Johnson等，2008）， 為跨界經(jīng)營(yíng)創(chuàng)造了機(jī)遇。跨界伴隨著企業(yè)經(jīng)營(yíng)范圍和資源范圍的擴(kuò)大（戚聿東和肖旭，2020）， 業(yè)務(wù)市場(chǎng)邊界變得更加模糊， 業(yè)務(wù)流程不再受到時(shí)間、 空間和供應(yīng)鏈上下游的限制， 趨于復(fù)雜多樣（徐子堯和張莉沙，2022）。張蕊等（2023）發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的“互聯(lián)網(wǎng)+”、 新型商業(yè)模式使得企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)的復(fù)雜度提升。企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)復(fù)雜度的提高使得審計(jì)師面臨著更高的固有風(fēng)險(xiǎn)、 控制風(fēng)險(xiǎn)或認(rèn)定層面的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)（楊德明和陸明，2017）。更高的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)會(huì)促使審計(jì)師投入更多的審計(jì)資源， 擴(kuò)大審計(jì)范圍（Robert等，2015）， 以獲得更充分的審計(jì)證據(jù)， 從而導(dǎo)致審計(jì)延遲增加（Ashton等， 1989GZmtp0Sdzxf6m7nZMC2WvQ==）， 審計(jì)效率降低。此外， 企業(yè)業(yè)務(wù)復(fù)雜度的提升會(huì)加大審計(jì)工作難度， 審計(jì)師需要花費(fèi)更多的時(shí)間理解客戶數(shù)字化業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)性。審計(jì)師不僅需要繼續(xù)完善傳統(tǒng)業(yè)務(wù)審計(jì)， 還要加強(qiáng)數(shù)字化業(yè)務(wù)審計(jì)以及上下游業(yè)務(wù)連接環(huán)節(jié)的審計(jì)， 這給習(xí)慣了傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式的審計(jì)師實(shí)施審計(jì)程序帶來(lái)了挑戰(zhàn)（楊德明和陸明，2017）， 導(dǎo)致審計(jì)難度加大， 審計(jì)延遲增加， 審計(jì)效率降低。

另一方面， 從企業(yè)內(nèi)部管理模式來(lái)說(shuō)， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提升內(nèi)部控制質(zhì)量（張欽成和楊明增，2022）， 良好的內(nèi)部控制有助于減少審計(jì)延遲， 提高審計(jì)效率（李瑛玫等，2016）。內(nèi)部控制是包括企業(yè)控制環(huán)境、 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、 控制活動(dòng)、 信息與溝通、 監(jiān)督五個(gè)方面在內(nèi)的制度性體系。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以促進(jìn)組織架構(gòu)向扁平化和無(wú)邊界化演進(jìn)， 減少企業(yè)內(nèi)部冗余層級(jí)并提升內(nèi)部管理效率， 進(jìn)而優(yōu)化內(nèi)部控制環(huán)境， 提升內(nèi)部控制質(zhì)量（張欽成和楊明增，2022）。借助大數(shù)據(jù)、 區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)， 企業(yè)可以及時(shí)獲取適當(dāng)信息， 有效識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)因素， 準(zhǔn)確評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)， 實(shí)時(shí)制定最優(yōu)應(yīng)對(duì)策略， 從而提高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的效率與效果。企業(yè)還可通過(guò)運(yùn)用信息系統(tǒng)權(quán)限設(shè)置、 電子簽章、 指紋識(shí)別、 人臉識(shí)別等人工智能技術(shù)， 形成新的崗位牽制， 這有助于實(shí)現(xiàn)控制活動(dòng)的智能化。此外， 企業(yè)通過(guò)云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享， 打破企業(yè)數(shù)據(jù)孤島， 為溝通提供渠道， 提高了企業(yè)信息溝通的有效性。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠推動(dòng)內(nèi)部監(jiān)督程序嵌入業(yè)務(wù)流程的各個(gè)環(huán)節(jié)， 實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)跟蹤、 動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)、 全面監(jiān)控、 及時(shí)修復(fù)， 從而強(qiáng)化內(nèi)部監(jiān)督的作用， 進(jìn)一步提升內(nèi)部控制質(zhì)量。內(nèi)部控制的有效運(yùn)行能夠降低財(cái)務(wù)報(bào)表的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)（Ettredge等，2006；Munsif等，2012）， 審計(jì)師面對(duì)更低的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)， 將減少不必要的審計(jì)程序， 并將審計(jì)資源投入關(guān)鍵的審計(jì)領(lǐng)域， 從而減少審計(jì)延遲， 提高審計(jì)效率。同時(shí)， 良好的內(nèi)部控制也會(huì)提升管理人員與審計(jì)師的溝通效率， 促使公司積極配合外部審計(jì)工作， 提高審計(jì)效率。

基于以上分析和討論， 本文提出競(jìng)爭(zhēng)性假設(shè)：

H1a： 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低了審計(jì)效率。

H1b： 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了審計(jì)效率。

三、 研究設(shè)計(jì)

（一） 樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2011 ～ 2021年滬深A(yù)股上市公司為樣本， 并剔除ST和?ST、 金融行業(yè)、 主要變量缺失， 以及僅出現(xiàn)過(guò)一年的樣本。數(shù)據(jù)來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)， 并對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行上下1%的縮尾處理。最終， 得到25657個(gè)公司—年度觀測(cè)值。

（二） 變量設(shè)定

1. 被解釋變量： 審計(jì)延遲（ARL）。審計(jì)延遲代表審計(jì)效率（Bamber等，1993； 李英和梁日新，2023）。本文在主回歸中采用資產(chǎn)負(fù)債表日與審計(jì)報(bào)告實(shí)際披露日的時(shí)間間隔（李曉慧和蔣亞含，2018；竇笑晨等，2022）衡量審計(jì)延遲， 后續(xù)采用資產(chǎn)負(fù)債表日與審計(jì)師簽署審計(jì)報(bào)告日的時(shí)間間隔（劉慧等，2018；蔡春等，2019）進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

2. 解釋變量： 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DIGITAL）。本文采用國(guó)泰安企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)庫(kù)中的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)來(lái)度量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。該指數(shù)是由上市公司層面的戰(zhàn)略引領(lǐng)、 技術(shù)驅(qū)動(dòng)、 組織賦能、 數(shù)字化成果、 數(shù)字化應(yīng)用， 以及中宏觀層面的環(huán)境支撐六個(gè)指標(biāo)加權(quán)計(jì)算得出， 能夠比較綜合全面地衡量企業(yè)的數(shù)字化水平。指數(shù)值越大， 說(shuō)明該企業(yè)在當(dāng)年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高。

3. 控制變量。本文參考竇笑晨等（2022）和張永珅等（2021）的研究， 選取企業(yè)規(guī)模、 審計(jì)意見(jiàn)等作為控制變量， 具體見(jiàn)表1。本文還控制了時(shí)間固定效應(yīng)和公司固定效應(yīng)， 且對(duì)所有回歸系數(shù)在公司層面進(jìn)行聚類調(diào)整。

（三） 模型構(gòu)建

本文構(gòu)建實(shí)證模型（1）來(lái)檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)延遲的影響， 模型如下所示：

ARL=α0+α1DIGITAL+α2CONTROLS+α3YEAR+

α4FIRM+ε （1）

四、 實(shí)證結(jié)果及分析

（一） 描述性統(tǒng)計(jì)

各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2。被解釋變量審計(jì)延遲（ARL）的均值為4.588， 折算為天數(shù)約等于98天（e4.588）， 最小值為3.807（45天）， 最大值為4.796（121天）， 可以看到樣本上市公司的審計(jì)延遲總體較嚴(yán)重， 審計(jì)效率總體較低。解釋變量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DIGITAL）的均值為3.550， 折算為指數(shù)約等于34.81， 最小值為3.148（23.29）， 最大值為4.170（64.72）， 反映出企業(yè)間數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平不均衡， 差異較大。

（二） 主回歸分析

表3為主回歸結(jié)果。第（1）列只加入時(shí)間、 公司固定效應(yīng)， DIGITAL的系數(shù)為0.065， 在1%的水平上顯著； 第（2）列在第（1）列的基礎(chǔ)上加入控制變量， DIGITAL的系數(shù)為0.039， 在1%的水平上顯著。結(jié)果表明， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高， 審計(jì)延遲越嚴(yán)重， 審計(jì)效率越低， 驗(yàn)證了H1a。

（三） 內(nèi)生性檢驗(yàn)

1. 傾向得分匹配（PSM）。為盡可能緩解樣本選擇性偏差對(duì)研究結(jié)果造成的干擾， 本文采用PSM構(gòu)造配對(duì)樣本進(jìn)行回歸。借鑒耀友福和周蘭（2023）的做法， 以企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量的年度—行業(yè)中位數(shù)構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的二值虛擬變量， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)大于等于年度—行業(yè)中位數(shù)的為實(shí)驗(yàn)組， 其余為對(duì)照組。參考吳武清等（2022）、 李英和梁日新（2023）的研究， 采用卡尺范圍為0.05的1∶1有放回的最近鄰匹配法進(jìn)行匹配， 選取主檢驗(yàn)中所有控制變量作為匹配協(xié)變量， 然后運(yùn)用匹配后的樣本重新回歸。匹配結(jié)果滿足PSM “平衡性假設(shè)”， 匹配后所有協(xié)變量的偏差均在5%以內(nèi)， ATT值為2.74， 在1%的水平上顯著。DIGITAL的系數(shù)為0.035， 在10%的水平上顯著， 驗(yàn)證了H1a。

2. 熵平衡。為了解決PSM導(dǎo)致的樣本損失問(wèn)題， 本文采用熵平衡法進(jìn)一步進(jìn)行檢驗(yàn)。解釋變量的系數(shù)為0.042， 在1%的水平上顯著， 再次驗(yàn)證了H1a。

3. Heckman兩階段模型。本文參考吳武清和田雅婧（2022）的研究， 使用Heckman兩階段模型來(lái)糾正可能存在的偏誤問(wèn)題。借鑒聶興凱等（2022）的做法， 在第一階段以樣本當(dāng)年數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中位數(shù)定義企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的虛擬變量（DIGITALIZATION）， 將其作為被解釋變量進(jìn)行probit回歸。同時(shí)， 模型采用除企業(yè)自身外的同年同行業(yè)其他企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度均值（IND）作為排除性約束變量， 計(jì)算得到IMR。在第二階段， 將IMR加入模型， 此時(shí)解釋變量的系數(shù)為0.073， 在1%的水平上顯著， 驗(yàn)證了H1a。

4. 工具變量法。為緩解潛在的反向因果帶來(lái)的內(nèi)生性偏誤， 本文采用工具變量法重新估計(jì)。借鑒肖土盛等（2022）的做法， 采用前一期扣除企業(yè)自身所在省份同年度同行業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的均值作為工具變量。在第一階段， 工具變量的系數(shù)為0.148， 在1%的水平上顯著。此外， Kleibergen-Paap rk LM統(tǒng)計(jì)量為48.50， Kleibergen-Paap Wald rk F統(tǒng)計(jì)量為53.67， 顯著大于Stock-Yogo弱工具變量檢驗(yàn)的10%臨界值（16.38）， 通過(guò)了不可識(shí)別和弱工具變量檢驗(yàn)。在第二階段， DIGITAL的系數(shù)為0.265， 在10%的水平上顯著， 表明H1a仍然成立。

5. 一階差分回歸。采用一階差分估計(jì)模型進(jìn)行回歸， 以進(jìn)一步緩解反向因果關(guān)系導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題。本文利用企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的變化量（△DIGITAL）對(duì)審計(jì)延遲的變化量進(jìn)行回歸， 并設(shè)置了所有連續(xù)控制變量的一階差分變量?！鱀IGITAL的系數(shù)為0.057， 在1%的水平上顯著， 再次驗(yàn)證了本文的研究結(jié)論。

（四） 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 替換被解釋變量。將被解釋變量替換為資產(chǎn)負(fù)債表日與審計(jì)師簽署審計(jì)報(bào)告日之間間隔天數(shù)的自然對(duì)數(shù)重新進(jìn)行回歸， 解釋變量的系數(shù)為0.038， 在1%的水平上顯著， 再次驗(yàn)證了H1a。

2. 替換解釋變量。參考趙宸宇等（2021）的做法， 從數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、 互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式、 智能制造、 現(xiàn)代信息系統(tǒng)四個(gè)維度構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量。解釋變量的系數(shù)為0.006， 在1%的水平上顯著， 再次驗(yàn)證了H1a。

3. 替換解釋變量。為了避免2020年疫情對(duì)本文實(shí)證結(jié)果的潛在影響， 僅對(duì)2019年之前的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸， 解釋變量的系數(shù)為0.045， 在1%的水平上顯著， 本文的研究結(jié)論依然成立。

（五） 影響機(jī)制檢驗(yàn)

1. 業(yè)務(wù)復(fù)雜度。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能商業(yè)模式創(chuàng)新， 新型商業(yè)模式使得企業(yè)業(yè)務(wù)邊界更加模糊， 業(yè)務(wù)內(nèi)容更為復(fù)雜（李榮等，2020； 趙璨等，2020）。這一方面會(huì)提高固有風(fēng)險(xiǎn)、 控制風(fēng)險(xiǎn)或認(rèn)定層面的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)（楊德明和陸明，2017）， 另一方面會(huì)加大審計(jì)工作難度， 從而使得審計(jì)延遲增加（Bamber等，1993）， 審計(jì)效率降低。根據(jù)倉(cāng)勇濤等（2020）的研究， 業(yè)務(wù)復(fù)雜度可以采用赫芬達(dá)爾指數(shù)來(lái)刻畫(huà)， 該指標(biāo)的計(jì)算方法為各行業(yè)銷售收入占公司主營(yíng)業(yè)務(wù)收入比例的平方和， 指數(shù)值越大， 表示業(yè)務(wù)復(fù)雜度越低。為便于理解， 采用赫芬達(dá)爾指數(shù)的相反數(shù)來(lái)衡量業(yè)務(wù)復(fù)雜度（COMPLEXITY）。本文借鑒梁日新和李英（2021）的做法， 在模型（1）的基礎(chǔ)上進(jìn)一步構(gòu)建模型（2）、 模型（3）：

COMPLEXITY=λ0+λ1DIGITAL+λ2CONTROLS+

λ3YEAR+λ4FIRM+ε （2）

ARL=μ0+μ1DIGITAL+μ2COMPLEXITY+

μ3CONTROLS+μ4YEAR+μ5FIRM+ε （3）

表4第（1）列中DIGITAL的系數(shù)為0.033， 在5%的水平上顯著， 說(shuō)明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了業(yè)務(wù)復(fù)雜度； 第（2）列中COMPLEXITY的系數(shù)為0.028， 在1%的水平上顯著， 且DIGITAL的系數(shù)為0.038， 在1%的水平上顯著， 較主回歸中DIGITAL系數(shù)的值有所下降。同時(shí)該中介效應(yīng)通過(guò)了Sobel檢驗(yàn)， P值小于0.1， 說(shuō)明業(yè)務(wù)復(fù)雜度發(fā)揮了部分中介作用， 即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)提升業(yè)務(wù)復(fù)雜度來(lái)增加審計(jì)延遲， 降低審計(jì)效率。

2. 內(nèi)部控制。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過(guò)優(yōu)化控制環(huán)境、 提高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估效率及效果、 促進(jìn)控制活動(dòng)智能化、 提高信息溝通的有效性、 強(qiáng)化內(nèi)部監(jiān)督作用， 來(lái)提升內(nèi)部控制質(zhì)量（張欽成和楊明增，2022）， 而內(nèi)部控制質(zhì)量的提高有助于降低財(cái)務(wù)報(bào)表的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)（Munsif等，2012）以及提升管理層與審計(jì)師的溝通效率， 從而減少審計(jì)延遲， 提高審計(jì)效率。本文對(duì)這一影響機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)， 采用迪博內(nèi)部控制指數(shù)并取自然對(duì)數(shù)衡量?jī)?nèi)部控制（IC）， 該值越大， 表示內(nèi)部控制質(zhì)量越高。本文在模型（1）的基礎(chǔ)上， 進(jìn)一步構(gòu)建模型（4）、 模型（5）：

IC=β0+β1DIGITAL+β2CONTROLS+β3YEAR+

β4FIRM+ε （4）

ARL=γ0+γ1DIGITAL+γ2IC+γ3CONTROLS+

γ4YEAR+γ5FIRM+ε （5）

表4第（3）列中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與內(nèi)部控制之間的關(guān)系并不顯著， 第（4）列中IC的系數(shù)為-0.003， 在5%的水平上顯著， DIGITAL的系數(shù)為0.039， 在1%的水平上顯著， 但該中介效應(yīng)未通過(guò)Sobel檢驗(yàn)， P值大于0.1， 說(shuō)明內(nèi)部控制機(jī)制不存在， 這可能跟“數(shù)字化轉(zhuǎn)型悖論”有關(guān)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型使得企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)、 內(nèi)部管控發(fā)生根本性變革， 囿于企業(yè)管理能力滯后于數(shù)字化技術(shù)變化， 數(shù)字技術(shù)與企業(yè)原有資源和業(yè)務(wù)流程難以融合， 導(dǎo)致企業(yè)推行數(shù)字化轉(zhuǎn)型后并沒(méi)有獲得實(shí)質(zhì)性的成果， 出現(xiàn)“數(shù)字化轉(zhuǎn)型悖論”（劉淑春等，2021）。內(nèi)部控制制度建設(shè)具有時(shí)滯性， 當(dāng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與內(nèi)部控制不適應(yīng)時(shí)， 難以創(chuàng)造價(jià)值。

（六） 異質(zhì)性檢驗(yàn)

1. 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一項(xiàng)高投入的系統(tǒng)性長(zhǎng)期過(guò)程。《2022中國(guó)民營(yíng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型調(diào)研報(bào)告》顯示， 民營(yíng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在資金緊張、 人才缺失、 投入能力有限等痛點(diǎn)。相比國(guó)有企業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程， 我國(guó)大部分民營(yíng)企業(yè)仍處于轉(zhuǎn)型早期階段， 轉(zhuǎn)型成效不理想， 審計(jì)師難以借助數(shù)字技術(shù)開(kāi)展審計(jì)工作， 審計(jì)效率相對(duì)較低。此外， 民營(yíng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為不確定性程度更高， 審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)更大， 使得審計(jì)延遲增加。因此， 本文預(yù)期企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)延遲的影響在民營(yíng)企業(yè)中更加顯著。在模型（1）的基礎(chǔ)上， 加入產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（Privatefirm）及其與解釋變量的交乘項(xiàng)。上市公司為民營(yíng)企業(yè)時(shí)， Privatefirm取1， 否則取0。表5第（1）列顯示， 交乘項(xiàng)的系數(shù)為0.055， 在1%的水平上顯著， 結(jié)論得到驗(yàn)證。

2. 企業(yè)規(guī)模?！吨行∑髽I(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型分析報(bào)告（2021）》顯示， 從企業(yè)規(guī)模來(lái)看， 中小企業(yè)中有79%處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型初級(jí)階段， 而大型企業(yè)中超過(guò)半數(shù)已步入應(yīng)用踐行和深度應(yīng)用階段。中小企業(yè)囿于各類資源限制， 整體數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平較低， 在數(shù)字化工具應(yīng)用、 數(shù)據(jù)跨部門(mén)共享方面存在較大不足， 審計(jì)師難以利用數(shù)字化工具提高審計(jì)效率。此外， 相比大規(guī)模企業(yè)， 小規(guī)模企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中內(nèi)部組織架構(gòu)和制度體系支撐不足， 審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高， 審計(jì)延遲增加。因此， 本文預(yù)期企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)延遲的影響在小規(guī)模企業(yè)中更加顯著。本文設(shè)置企業(yè)規(guī)模虛擬變量（Smallfirm）， 將企業(yè)規(guī)模按照年度—行業(yè)中位數(shù)分成大小兩組， 小規(guī)模組Smallfirm賦值為1， 大規(guī)模組賦值為0。在模型（1）的基礎(chǔ)上， 加入Smallfirm及其與解釋變量的交乘項(xiàng)。表5第（2）列顯示， 交乘項(xiàng)的系數(shù)為0.052， 在1%的水平上顯著， 結(jié)論得到驗(yàn)證。

3. 機(jī)構(gòu)持股。機(jī)構(gòu)投資者是我國(guó)資本市場(chǎng)上重要的投資主體。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下， 新興數(shù)字技術(shù)為機(jī)構(gòu)投資者賦能， 使其信息優(yōu)勢(shì)和專業(yè)優(yōu)勢(shì)得以充分施展（陳德球和胡晴，2022）。機(jī)構(gòu)投資者憑借其專業(yè)能力， 充分利用數(shù)字技術(shù)篩選、 提煉、 總結(jié)、 披露有用信息， 提高公司的信息透明度， 在一定程度上緩解了審計(jì)師面臨的信息不對(duì)稱問(wèn)題； 并且機(jī)構(gòu)投資者可以利用大數(shù)據(jù)關(guān)鍵信息進(jìn)行科學(xué)決策， 更好地發(fā)揮監(jiān)督職能， 從而提高公司的治理水平， 降低企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中可能存在的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)， 進(jìn)而減少審計(jì)延遲， 提高審計(jì)效率。因此， 本文預(yù)期企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)延遲的影響在機(jī)構(gòu)持股比例較低的企業(yè)中更加顯著。本文設(shè)置機(jī)構(gòu)持股虛擬變量（LowInstitution）， 將機(jī)構(gòu)持股比例按照年度—行業(yè)中位數(shù)分成高低兩組， 機(jī)構(gòu)持股比例低組LowInstitution賦值為1， 機(jī)構(gòu)持股比例高組賦值為0。在模型（1）的基礎(chǔ)上， 加入LowInstitution及其與解釋變量的交乘項(xiàng)。表5第（3）列顯示， 交乘項(xiàng)的系數(shù)為0.057， 在1%的水平上顯著， 結(jié)論得到驗(yàn)證。

五、 進(jìn)一步測(cè)試

（一） 審計(jì)師數(shù)字化審計(jì)專業(yè)勝任能力的影響

在信息化環(huán)境下， 審計(jì)師信息化審計(jì)專業(yè)勝任能力會(huì)影響審計(jì)效率和審計(jì)質(zhì)量（Brazel和Agoglia，2007）?！蹲?cè)會(huì)計(jì)師行業(yè)信息化建設(shè)“十三五”規(guī)劃實(shí)施情況評(píng)估報(bào)告》指出， 國(guó)際“四大”內(nèi)地成員所的信息化建設(shè)已進(jìn)入智能化階段， 而大多數(shù)本土?xí)?jì)師事務(wù)所僅能實(shí)現(xiàn)客戶數(shù)據(jù)獲取和底稿標(biāo)準(zhǔn)模板生成的電子化， 本土所在先進(jìn)信息技術(shù)應(yīng)用方面整體有所滯后。鄧芳等（2017）發(fā)現(xiàn)， 相比“非四大”， 國(guó)際“四大”審計(jì)師信息化審計(jì)專業(yè)勝任能力相對(duì)更強(qiáng)， 并采用是否由國(guó)際“四大”審計(jì)度量審計(jì)師信息化審計(jì)專業(yè)勝任能力。因此， 本文采用是否由國(guó)際“四大”審計(jì)反映審計(jì)師數(shù)字化審計(jì)專業(yè)勝任能力（BIG4）， 分析審計(jì)師數(shù)字化審計(jì)專業(yè)勝任能力的影響。在模型（1）的基礎(chǔ)上， 加入BIG4及其與解釋變量的交乘項(xiàng)。表6第（1）列交乘項(xiàng)的系數(shù)為-0.120， 在1%的水平上顯著， 表明審計(jì)師數(shù)字化審計(jì)專業(yè)勝任能力越強(qiáng)， 就越能利用數(shù)字技術(shù)提高審計(jì)效率。當(dāng)該能力較強(qiáng)時(shí)， 審計(jì)師能夠有效應(yīng)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)， 使得審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)降低， 進(jìn)而提高審計(jì)效率。此外， 該能力較強(qiáng)也意味著審計(jì)師能夠快速掌握企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用邏輯， 借助數(shù)字技術(shù)提高審計(jì)工作效率。

（二） CEO信息技術(shù)背景的影響

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)企業(yè)發(fā)展和戰(zhàn)略變革課題， 需要自上而下統(tǒng)籌規(guī)劃， 數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成敗起著決定性作用。李瑞敬等（2022）研究發(fā)現(xiàn)， CEO信息技術(shù)背景有助于企業(yè)提高對(duì)信息技術(shù)及信息系統(tǒng)的重視程度及其實(shí)施質(zhì)量， 從而降低數(shù)字化轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)和審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)， 減少審計(jì)延遲。此外， 具有信息技術(shù)背景的CEO也更了解企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中的內(nèi)在邏輯， 能夠提升管理人員和審計(jì)師的溝通效率， 提高審計(jì)效率。本文借鑒袁蓉麗等（2021）的研究， 當(dāng)CEO具有與企業(yè)信息化管理、 信息技術(shù)相關(guān)的教育或從業(yè)經(jīng)歷時(shí)， 認(rèn)為該CEO具有信息技術(shù)背景， CEO賦值為1， 否則為0， 以分析CEO信息技術(shù)背景的影響。在模型（1）的基礎(chǔ)上， 加入CEO及其與解釋變量的交乘項(xiàng)。如表6第（2）列所示， 交乘項(xiàng)的系數(shù)為-0.051， 在5%的水平上顯著， 表明CEO信息技術(shù)背景有助于提高企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的質(zhì)量， 改善與審計(jì)師的溝通效率， 從而減少審計(jì)延遲， 提高審計(jì)效率。

（三） 后果檢驗(yàn)： 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響審計(jì)質(zhì)量

關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)質(zhì)量的影響， 現(xiàn)有研究結(jié)論存在爭(zhēng)議。本文在H1a成立的前提下， 對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與審計(jì)質(zhì)量的關(guān)系做出兩種預(yù)期。一是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在降低審計(jì)效率的同時(shí)提高了審計(jì)質(zhì)量， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型增加了審計(jì)延遲， 審計(jì)師在審計(jì)時(shí)會(huì)花費(fèi)更多的時(shí)間， 投入更多的審計(jì)資源， 獲得更多的審計(jì)證據(jù)， 所以審計(jì)質(zhì)量得以提高。二是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅降低了審計(jì)效率， 還降低了審計(jì)質(zhì)量?；谇拔睦碚摲治觯?企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型增加了審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)， 加大了審計(jì)難度， 而目前多數(shù)審計(jì)師缺乏相應(yīng)的數(shù)字化審計(jì)專業(yè)勝任能力， 難以全面了解和掌握數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用（房巧玲和高思凡，2021）， 延長(zhǎng)的工作時(shí)間只能彌補(bǔ)審計(jì)師對(duì)數(shù)字化平臺(tái)的探索， 審計(jì)師無(wú)法有效應(yīng)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)以及利用數(shù)字技術(shù)， 從而引起審計(jì)質(zhì)量的降低。本文借鑒Gul等（2011）的方法， 用審計(jì)報(bào)告激進(jìn)度來(lái)度量審計(jì)質(zhì)量（ARA）， 審計(jì)報(bào)告激進(jìn)度越高， 審計(jì)質(zhì)量越低。表6第（3）列顯示， DIGITAL的系數(shù)為0.006， 在5%的水平上顯著， 說(shuō)明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了審計(jì)報(bào)告激進(jìn)度， 降低了審計(jì)質(zhì)量。雖然企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度提高， 但審計(jì)師數(shù)字化審計(jì)專業(yè)勝任能力不足， 這可能是產(chǎn)生該結(jié)果的原因。

六、 研究結(jié)論與啟示

本文利用2011 ～ 2021年滬深A(yù)股上市公司數(shù)據(jù)， 探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)效率的影響。研究發(fā)現(xiàn)， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低了審計(jì)效率。這一結(jié)論在經(jīng)過(guò)一系列內(nèi)生性和穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依然成立。影響機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型并不能通過(guò)提升內(nèi)部控制質(zhì)量來(lái)減少審計(jì)延遲， 反而會(huì)通過(guò)提高業(yè)務(wù)復(fù)雜度來(lái)增加審計(jì)延遲， 降低審計(jì)效率。異質(zhì)性分析表明， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)審計(jì)延遲的影響在民營(yíng)企業(yè)、 小規(guī)模企業(yè)以及機(jī)構(gòu)持股比例較低的企業(yè)中更加顯著。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)： 審計(jì)師數(shù)字化審計(jì)專業(yè)勝任能力越強(qiáng)， 越能利用企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型減少審計(jì)延遲； CEO信息技術(shù)背景有助于提高企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型質(zhì)量， 改善與審計(jì)師的溝通效率， 從而減少審計(jì)延遲。后果檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在降低審計(jì)效率的同時(shí)， 還會(huì)提升審計(jì)報(bào)告激進(jìn)度， 降低審計(jì)質(zhì)量。

本文研究結(jié)論具有如下實(shí)踐啟示： 在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成必然趨勢(shì)， 如何有效開(kāi)展審計(jì)工作成為審計(jì)行業(yè)面對(duì)的重要課題。一方面， 審計(jì)行業(yè)需苦練“內(nèi)功”， 深入探索數(shù)字技術(shù)的融合應(yīng)用， 加快推動(dòng)會(huì)計(jì)師事務(wù)所的數(shù)字化建設(shè)。并且， 數(shù)字化進(jìn)程較為緩慢的本土?xí)?jì)師事務(wù)所要積極借鑒國(guó)際“四大”在數(shù)字化建設(shè)和適應(yīng)企業(yè)數(shù)字化方面的成功經(jīng)驗(yàn)， 支持專業(yè)技術(shù)經(jīng)驗(yàn)的沉淀和復(fù)用， 建立健全數(shù)字化管理制度和業(yè)務(wù)流程， 適應(yīng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型， 充分發(fā)揮審計(jì)監(jiān)督職能， 以高質(zhì)量審計(jì)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。另一方面， 審計(jì)行業(yè)要加快培養(yǎng)審計(jì)師的數(shù)字化審計(jì)專業(yè)勝任能力， 推進(jìn)數(shù)字化人才隊(duì)伍建設(shè)， 從而更大程度地保證審計(jì)工作的高效和審計(jì)結(jié)果的有效。會(huì)計(jì)師事務(wù)所可以在所有級(jí)別員工的培訓(xùn)中加入數(shù)字化審計(jì)方法、 數(shù)據(jù)分析工具和數(shù)字化轉(zhuǎn)型等強(qiáng)制性培訓(xùn)， 并對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型重要技術(shù)人員和管理人員進(jìn)行激勵(lì)， 激發(fā)員工積極性。此外， 對(duì)于企業(yè)而言， 要避免“數(shù)字化轉(zhuǎn)型悖論”。企業(yè)應(yīng)當(dāng)根據(jù)自身的實(shí)際情況進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型， 同時(shí)要加快建設(shè)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型配套的內(nèi)部控制等制度體系， 讓數(shù)字技術(shù)真正賦能企業(yè)發(fā)展， 實(shí)現(xiàn)企業(yè)的價(jià)值增值。當(dāng)然， 也需要完善企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型人才培養(yǎng)體系， 促進(jìn)人才隊(duì)伍數(shù)字素養(yǎng)與數(shù)字技能的提升， 培育和引進(jìn)數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者， 以實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型價(jià)值的可持續(xù)釋放。

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