开题报告

课题名称： 数字化转型背景下会计师事务所审计质量的影响因素研究——基于审计投入与风险控制的视角

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研究背景与意义

（一）研究背景

1. 宏观环境：数字经济时代的必然要求 随着大数据、人工智能、云计算、区块链等新一代信息技术的飞速发展，全球正步入数字经济时代，中国政府亦将“加快数字化发展，建设数字中国”提升至国家战略高度，在这一背景下，各行各业纷纷进行数字化转型，企业的商业模式、运营流程、数据资产和风险特征发生了深刻变化，作为经济活动“看门人”的审计行业，其传统的审计方法和理念正面临前所未有的挑战与机遇，传统的抽样审计、人工判断和经验导向的模式，已难以应对海量、非结构化数据带来的审计复杂性和风险，审计质量的内涵与外延正在被重新定义。

2. 行业实践：会计师事务所的主动变革 为应对挑战，国际“四大”及国内大型会计师事务所（如立信、天健等）已率先启动数字化转型，它们纷纷投入巨资研发审计数据分析平台、应用人工智能辅助审计工具、构建云端审计工作底稿系统，德勤的“小勤人”、普华永道的“光环”（Aura）等，都是行业数字化转型的标志性成果，这些变革旨在通过技术手段提升审计效率、拓展审计范围、深化审计分析，从而从根本上提升审计质量，数字化转型是否真正、有效地提升了审计质量，其内在的影响路径和作用机制尚不明确。

   
   （图片来源网络，侵删）

3. 理论发展：现有研究的局限性 现有关于审计质量影响因素的研究，大多集中于传统的理论框架，如审计师专业胜任能力、独立性、事务所规模（“大所假说”）、审计收费、行业专长等，这些研究为我们理解审计质量的决定因素奠定了坚实基础，但针对“数字化转型”这一新兴变量，系统性研究尚显不足，现有少数研究多集中于单一技术（如大数据）对审计效率的影响，缺乏将“数字化转型”作为一个综合性的、多维度的构念，并深入探究其通过影响审计过程中的核心环节（如审计投入、风险控制）来作用于审计质量的内在逻辑。

（二）研究意义

1. 理论意义

   • 丰富和拓展审计质量理论： 本研究将“数字化转型”这一时代性变量引入审计质量研究框架，突破了传统影响因素研究的局限，是对现有审计质量理论的重要补充和发展。
   • 深化审计过程理论： 本研究从“审计投入”和“风险控制”的视角切入，揭示了数字化转型影响审计质量的具体路径和“黑箱”，有助于深化对审计过程与审计质量之间关系的理解。
   • 探索技术赋能审计的新范式： 本研究为探索信息技术如何重塑审计实践、提升审计价值提供了理论支持，有助于构建适应数字经济时代的审计理论新范式。

2. 现实意义

   
   （图片来源网络，侵删）
   • 为会计师事务所提供决策参考： 研究结论可以帮助会计师事务所评估其数字化转型的成效，明确投资方向，优化技术应用策略，从而实现以提升审计质量为核心的数字化转型。
   • 为监管机构提供政策依据： 研究发现可以为注册会计师协会、证监会等监管机构制定适应数字化时代的审计准则、监管政策和质量检查标准提供科学依据，以更好地维护资本市场秩序。
   • 为信息使用者提供价值参考： 研究成果有助于投资者、债权人等信息使用者更好地理解数字化审计环境下的审计报告质量，做出更理性的经济决策。

国内外研究现状述评

（一）国外研究现状

国外关于审计质量的研究起步较早,成果丰硕。

1. 审计质量的衡量： DeAngelo (1981) 首次将审计质量定义为“发现并报告客户财务报告中错弊的联合概率”，这一经典定义被广泛引用，后续学者主要采用两种替代变量：一是代理变量，如事务所规模（Big 4）、审计收费、行业专长；二是直接衡量，如盈余管理程度（可操控性应计利润）、财务报告重述、被出具非标准审计意见的概率等。
2. 传统影响因素： 大量研究证实了审计师独立性、专业能力、事务所特征（规模、品牌声誉）、客户特征（财务状况、公司治理）等对审计质量的显著影响。
3. 信息技术与审计质量： 随着技术发展，学者们开始关注信息技术对审计的影响，研究主要集中在：
   • 大数据分析： CICA (2012) 指出大数据分析能够实现更全面、更深入的审计，从而提升审计质量，Garco-Sánchez et al. (2025) 的实证研究发现，应用大数据技术的审计师能更有效地识别财务舞弊。
   • 人工智能： Brown-Liburd and Issa (2025) 探讨了AI在审计中的应用前景，认为AI能增强审计师的判断能力，但也带来了算法偏见等新风险。
   • 持续审计： Alles (2008) 提出持续审计模式能显著缩短审计报告时滞，提高信息的及时性和相关性，间接提升审计价值。

（二）国内研究现状

国内研究在借鉴国外理论的基础上,结合中国制度背景，取得了长足发展。

1. 审计质量衡量： 学者们广泛采用盈余管理模型（如Jones模型）、审计意见类型、审计收费等作为审计质量的代理变量，并进行了本土化检验。
2. 本土化影响因素研究： 大量研究探讨了本土事务所的“做大做强”、签字审计师轮换制度、客户产权性质、政府干预等因素对审计质量的影响。
3. 信息技术与审计： 近年来，国内学者开始关注“互联网+”、大数据、云计算等对审计的影响，如张继勋等 (2025) 研究了大数据分析对审计师职业判断的影响；刘勤和杨寅 (2025) 探讨了智能审计的内涵、挑战与发展路径，但总体来看，研究多为定性探讨或对单一技术影响的初步分析，缺乏将“数字化转型”作为一个整体构念，并系统检验其经济后果的实证研究。

（三）述评与研究切入点

国内外研究已为本课题奠定了坚实基础,但仍存在以下研究缺口：

1. 研究视角的整合性不足： 现有研究或聚焦于技术本身，或局限于传统因素，未能将“数字化转型”这一系统性变革与传统审计质量理论进行有效整合。
2. 影响机制的“黑箱”尚未打开： 数字化转型究竟如何影响审计质量？是通过增加审计投入（如人力、技术）？还是通过优化风险控制流程？其内在的作用路径需要被清晰地揭示。
3. 实证研究的系统性欠缺： 缺乏基于大样本、多角度的实证检验来综合评估数字化转型的审计质量效应。

本研究的切入点在于：以“审计投入”和“风险控制”为核心中介变量，构建“数字化转型 → 审计投入/风险控制 → 审计质量”的理论分析框架，通过大样本实证检验，系统揭示数字化背景下会计师事务所审计质量的影响因素与作用机制。

研究内容与研究目标

（一）研究内容

本研究将围绕以下核心内容展开：

1. 理论分析与框架构建： 梳理审计质量、数字化转型、审计投入、风险控制等相关理论，构建本研究的理论分析框架，并提出研究假设。
2. 研究设计与变量定义：
   • 被解释变量（审计质量）： 采用可操控性应计利润（DA）和审计收费（Fee）作为审计质量的衡量指标。
   • 核心解释变量（数字化转型）： 构建会计师事务所数字化转型的综合评价指标体系，包括技术应用（如数据分析平台使用情况）、数据资产（如积累的行业数据库）、人才结构（如IT审计师占比）等维度。
   • 中介变量（审计投入与风险控制）：
     • 审计投入： 以审计项目投入的工时、人力成本（如高级审计师占比）等作为代理变量。
     • 风险控制： 以是否在审计报告中强调“与持续经营相关的重大不确定性”事项作为代理变量，或构建内部控制质量指数。
   • 控制变量： 选取事务所规模（Big 4）、客户规模、财务杠杆、盈利能力、成长性、公司治理等作为控制变量。
3. 样本选取与数据收集： 选取中国A股上市公司[201X-202X]年度的财务数据、审计报告数据，以及通过问卷调查、公开信息（如事务所官网、年报）收集的数字化转型相关数据。
4. 实证分析与假设检验： 运用多元回归分析、中介效应模型等方法，检验数字化转型对审计质量的影响，并检验审计投入和风险控制的中介作用。
5. 稳健性检验： 通过替换核心变量衡量方式、改变样本区间、处理内生性问题（如PSM匹配）等方式，确保研究结论的可靠性。
6. 研究结论与政策建议： 总结研究结论，并为会计师事务所、监管机构及学术界提出针对性的建议。

（二）研究目标

1. 理论目标： 构建并验证一个整合了数字化转型、审计过程与审计质量的理论框架，揭示其内在的逻辑关系。
2. 实证目标： 实证检验数字化转型对会计师事务所审计质量的整体影响及其作用路径。
3. 实践目标： 为会计师事务所的数字化转型实践提供理论指导和实证依据，帮助其实现从“效率提升”到“质量提升”的跨越。

研究方法与技术路线

（一）研究方法

1. 文献研究法： 系统梳理国内外相关文献，为本研究提供理论基础和研究起点。
2. 规范分析法： 构建理论分析框架，提出研究假设，明确变量间的逻辑关系。
3. 实证研究法：
   • 多元回归分析： 检验核心变量之间的相关关系和因果关系。
   • 中介效应模型（Baron & Kenny法或Bootstrap法）： 检验审计投入和风险控制在数字化转型与审计质量之间的中介作用。
   • 倾向得分匹配法： 用于缓解数字化转型样本选择可能存在的内生性问题。
4. 问卷调查法（辅助）： 设计问卷，向会计师事务所的合伙人、高级经理等发放，以获取关于其数字化转型实践、投入和成效的一手数据，作为量化指标的补充和验证。

（二）技术路线

本研究的技术路线如下图所示：

graph TD
    A[确定研究问题] --> B{文献回顾与理论构建};
    B --> C[提出研究假设];
    C --> D{研究设计};
    D --> E[数据收集与处理];
    E --> F[描述性统计与相关性分析];
    F --> G{实证检验};
    G --> H[主效应检验: 数字化转型 → 审计质量];
    H --> I[中介效应检验: 数字化转型 → 审计投入 → 审计质量];
    I --> J[中介效应检验: 数字化转型 → 风险控制 → 审计质量];
    J --> K[稳健性检验];
    K --> L{结果分析与讨论};
    L --> M[研究结论与政策建议];
    M --> N[撰写论文];
    subgraph 实证分析
        H; I; J; K;
    end

研究的创新之处与难点

（一）创新之处

1. 视角创新： 将“数字化转型”这一宏大背景变量引入审计质量研究，从审计过程（投入与风险控制）的视角切入，揭示了其影响审计质量的微观机制，视角较为新颖。
2. 方法创新： 尝试构建一套多维度的会计师事务所数字化转型评价指标体系，将定性描述与定量衡量相结合，为相关实证研究提供了新的测量工具。
3. 内容深化： 不仅检验了数字化转型对审计质量的直接影响，更深入探讨了其通过“审计投入”和“风险控制”两条路径产生的间接效应，深化了对技术赋能审计质量提升路径的理解。

（二）研究难点

1. 核心变量的衡量： “数字化转型”是一个综合性概念，如何科学、客观、量化地衡量会计师事务所的数字化转型水平，是本研究面临的最大难点，需要综合运用公开信息、问卷调查等多种方法进行构建。
2. 数据的可获得性： 事务所内部关于审计工时、具体技术应用情况等数据属于商业机密，难以获取，本研究将主要依赖公开数据、行业报告和设计合理的问卷来克服此困难。
3. 内生性问题： 可能存在“高质量的会计师事务所更有能力和资源进行数字化转型”的反向因果问题，本研究将采用PSM、工具变量法等计量方法来缓解内生性偏误。

研究进度安排

1. [XXXX年X月-XXXX年X月]：完成文献查阅、理论学习和开题报告撰写。
2. [XXXX年X月-XXXX年X月]：设计研究方案、构建变量指标体系、设计调查问卷。
3. [XXXX年X月-XXXX年X月]：收集和整理研究数据，进行数据清洗和预处理。
4. [XXXX年X月-XXXX年X月]：进行实证分析，包括描述性统计、相关性分析、回归分析等，并进行稳健性检验。
5. [XXXX年X月-XXXX年X月]：撰写论文初稿，与导师沟通修改。
6. [XXXX年X月-XXXX年X月]：完善论文，进行格式校对，准备答辩。

预期研究成果

1. 完成一篇不少于3万字的硕士学位论文。
2. 在核心期刊上发表学术论文1-2篇。
3. 形成一份可供会计师事务所和监管机构参考的研究报告。

参考文献（部分列举）

[1] DeAngelo, L. E. (1981). Auditor size and audit quality. Journal of Accounting and Economics, 3(3), 183-199. [2] Alles, M. G. (2008). Drivers of the use and facilitators and obstacles of the evolution of continuous auditing. Journal of Information Systems, 22(1), 65-84. [3] Brown-Liburd, H., & Issa, H. (2025). Artificial intelligence, algorithms, and automation in auditing: A research synthesis. Auditing: A Journal of Practice & Theory, 37(4), 109-130. [4] 张继勋, 周晓苏, 孙青霞. (2025). 大数据分析对审计师职业判断的影响研究. 会计研究, (5), 87-93. [5] 刘勤, 杨寅. (2025). 智能审计：内涵、挑战与发展路径. 审计研究, (1), 3-11. [6] [其他相关中文和外文文献...]