审计师社会网络关系与企业风险承担——基于A股上市公司的经验分析

廖义刚,何 莉,叶承辉

(1.江西财经大学 会计学院,江西 南昌 330013; 2.江西财经大学 会计发展研究中心, 江西 南昌 330013)

引言

党的十九大报告指出,防范和化解重大风险是未来工作的首要任务。这项首要任务具体到微观层面就是要提高企业应对未来不确定性的能力,即提高企业整体的风险承担水平。风险承担反映了企业为追求高额利润并愿意为之付出代价的意愿和倾向,表现为企业对可以带来预期收益但又充满不确定性的投资项目的选择(Boubakri et al,2013;余明桂 等,2013)。企业拥有较高的风险承担水平意味着其更倾向于选择高风险、高收益的投资项目。大量研究表明,企业风险承担对微观企业以及宏观经济的发展至关重要(Li et al,2010)。在微观层面,风险承担是组织成功的关键(Low,2009),提高企业风险承担水平有助于提高企业业绩和增加股东财富,促进企业价值最大化(何瑛 等,2019)。在宏观层面,风险承担是实现经济长期可持续增长的重要动力,一定程度上能够加快整个社会的资本积累(解维敏 等,2013),有助于提高社会生产效率,促进科学技术的进步(杨瑞龙 等,2017)。因此,如何通过有效提高企业风险承担实现企业价值增长的目标,已成为理论界与实务界共同关注的课题。

企业风险承担是一项资源消耗性活动,具有很强的资源依赖性(张敏 等,2015),企业需要从外部获取资源以维持自身的发展。作为一项非正式制度安排,社会网络是由个体间社会关系构成的相对稳定的系统(Wellman et al,1988),具有资源配置效应(Li et al,2005),一定程度上能够发挥社会网络的资源效应为企业风险投资的各个阶段提供资源和信息。现有文献主要从高管社会网络、股东社会网络、独立董事社会网络等角度探讨公司治理层社会网络的资源获取能力对企业风险承担的影响,而忽略了企业风险承担也会受到审计师社会网络这一外部治理机制的影响。

对审计师而言,他与其他行动主体在社会网络中进行着资源、信息和知识的互换,使得审计师积累了大量关于行业、市场等方面的稀缺资源和私有信息,这些资源和信息构成了审计师社会网络中的重要社会资本。而审计师与客户缔结的业务关系可能充当着连接双方的桥梁,促成了审计师与客户之间资源、信息以及知识的交流与互换。那么,审计师社会网络关系是否会对企业风险承担产生影响呢?具体来说,当审计师社会网络中拥有客户所需要的资源时,这些资源和信息是否会通过审计业务这一“桥梁”溢出到客户公司,而客户公司又能否通过审计师社会网络中的稀缺资源和信息来提升风险承担水平呢?为回答这些问题,本文以2010—2018年A股上市公司为研究样本,研究审计师社会网络关系对企业风险承担的影响。

本文的研究贡献可能在于:第一,现有文献主要基于委托-代理框架,从管理层特征、董事会特征、股权特征(Serfling,2014;何瑛 等,2019;高磊 等,2020)等内部监管视角讨论企业风险承担的影响因素,鲜有文献从审计师视角探究外部监督机制对企业风险承担的影响,本文拓展了企业风险承担的相关研究。第二,基于资源基础理论,已有研究发现企业能够从高管、股东、独立董事(张敏 等,2015;周泽将 等,2018;杜善重 等,2022)等管理层和治理层私人关系构成的社会网络中获取风险投资所需的资源,进而调整风险承担水平,但尚未有文献关注到审计师社会网络关系的资源效应是否以及如何影响企业风险承担,本文补充了这一领域的研究。

一、文献综述

作为一项具有长期性、资源消耗性特征的活动,企业风险投资活动具有很强的资源依赖性(张敏 等,2015),包括风险投资项目所需的人力、知识、技术、资金等。现有文献关注到企业资源获取对企业风险承担的影响。一方面,企业风险投资所需资源来源于正式制度,包括政府补贴(毛其淋 等,2016)、产业政策(张娆 等,2019)、银行管制(严楷 等,2019)等。另一方面,已有研究证实了企业风险投资所需资源也可以来源于非正式制度,主要涉及企业声誉(马庆波 等,2022)、高管职业经历(何瑛 等,2019)、高管社会资本(张兆国 等,2020)等。

此外,研究表明社会网络作为一项非正式制度具有资源配置效应,有助于企业便捷地获取更多的资源,进而帮助企业提高风险承担水平。现有研究主要涉及高管社会网络、股东社会网络、独立董事社会网络等。张敏等(2015)证实了董事长和总经理的社会网络能为企业投资、融资及销售等各个环节提供必要的资源保障;杜善重等(2022)发现连锁股东能发挥监督作用,通过信息与资源效应促进企业风险承担水平的提升;田昆儒等(2021)发现非控股股东网络能够为风险承担行为决策带来多元化的异质性信息以及资金流;陈仕华等(2011)基于社会嵌入性理论,探究董事网络对公司治理的影响,研究发现网络中的董事成员可以作为连接不同企业的关系纽带,有助于企业间进行资源信息的交流进而影响企业风险承担水平。

综上,已有文献探究了企业资源获取能力对企业风险承担的影响,发现企业可以从正式制度和非正式制度中获取资源用于支撑企业的风险投资活动。社会网络作为一项非正式制度,已成为企业获取资源的重要途径。同时,已有文献也从高管社会网络、股东社会网络、独立董事社会网络等角度探究了社会网络与企业风险承担的关系,但尚未有文献关注到审计师社会网络对企业风险承担产生的影响,因此,本文以审计师社会网络为切入点,探究审计师社会网络与企业风险承担的关系。

二、理论分析与假设提出

社会网络是由个体间社会关系构成的相对稳定的系统(Wellman et al,1988)。社会网络具有资源配置效应(Li et al,2005),能够为企业风险投资的各个阶段提供包括资金、政策性资源、投资信息、销售渠道等在内的资源和信息(张敏 等,2015;周泽将 等,2018;田昆儒 等,2021),进而有助于提高企业风险承担水平。除了基于管理层和治理层私人关系而形成的社会网络,独立于企业之外的审计师社会网络也可能会对企业风险承担产生影响。

审计师嵌入自身所处的政府关系、客户关系、市场关系、校友等多种复杂社会关系网络中,形成自己的社会网络。会计师事务所作为人才和知识密集型组织(李江涛 等,2016),具有较多关于行业、市场等方面的稀缺资源和私有信息,这些资源和信息构成了审计师社会网络中的重要社会资本。审计师与客户缔结的业务关系可能充当着连接双方的桥梁,促成了审计双方资源、信息以及知识的交流与互换,为审计师社会网络发挥资源效应、信息效应提供条件。同时,审计师作为一种独立的外部监督机制,能够凭借其在行业、市场积累的知识、信息和经验发挥监督效应,进而对管理层进行有效监督。因此,作为一项非正式的制度,审计师的社会网络关系可能通过发挥资源效应、信息效应和监督效应以提高企业的风险承担水平。

首先,从资源效应来看,审计师社会网络关系能够缓解企业的融资约束,进而提高企业风险承担水平。充足的资源供给是企业风险承担的基础。而当企业的自有资金不足时,外部融资便显得尤为重要。而融资约束恰恰是制约企业风险承担的主要因素(严楷 等,2019)。社会网络关系较强的审计师具有更丰富的资源获取渠道,积累了较多稀缺资源和私有信息。审计师与企业缔结的业务关系促成了审计双方的互动,镶嵌在审计师社会网络关系中的资源可以通过业务“桥梁”溢出到公司,为企业带来丰富且多元的异质性信息,一定程度上能够提升企业的外部融资能力,降低企业的融资约束。此外,当企业与社会网络关系强的审计师缔结业务时,可以向市场释放企业经营良好的信号,这一定程度上增强了外部资金提供者对企业的信心,也有助于缓解企业面临的融资约束。而当企业拥有充足的资金作为支撑时,其更愿意积极地承担风险,最终提高企业的风险承担水平(杜善重 等,2022)。

其次,基于信息效应的视角,审计师社会网络能够降低企业的信息不对称,进而提高企业风险承担水平。风险决策的不确定性大多源于企业对投资机会和投资项目存在信息不对称(田昆儒 等,2021)。审计师作为资本市场上的信息中介,由其搭建起的社会网络通道可以作为非正式的信息传递渠道为企业之间相互利用资源和获取信息提供通道。社会网络关系强的审计师能够更好地促进企业间的信息共享,使得企业之间信息沟通更为顺畅,降低了企业的信息不对称,进而提升了企业风险承担水平。

最后,基于审计需求的监督论,独立审计作为一种独立的外部监督机制,在一定程度上能够缓解委托-代理问题,进而有助于提高企业风险承担水平。管理者作为企业风险投资活动的决策者(何瑛 等,2019),其个人的风险偏好会直接影响企业投资决策,进而影响企业风险承担(吴建祥 等,2017)。根据代理理论,相较于股东,管理者往往具有更强烈的动机规避风险,可能会出于自利而放弃高风险高收益的项目,导致企业风险承担水平下降(张敏 等,2015),而形成间接代理成本(朱晓琳 等,2018)。当企业代理成本较高时,为了抑制管理者风险规避行为,股东对独立审计的需求增加(张会芹,2021)。社会网络关系强的审计师具有更丰富的信息获取渠道和执业经验,因而能够更加深入地掌握被审计单位的信息,识别管理者资金侵占、滥用等道德风险及逆向选择问题,在一定程度上能够发挥监督作用缓解委托代理问题, 约束管理层的风险规避行为,进而提升风险承担水平。

基于上述分析,提出本文的研究假设。

H:保持其他条件不变,审计师社会网络关系越强,企业风险承担水平越高。

三、研究设计

(一)样本和数据

基于以下两方面的原因,本文选择2010—2018年A股上市公司作为初始研究样本:第一,2007—2009年间全球性金融危机对我国上市公司的风险承担水平造成了一定影响,为了减弱这一外生事件的冲击,将样本起始年度设定为2010年;第二,由于被解释变量企业风险承担的计算需要5年(t-2年至t+2年)窗口期数据,因此样本终止年份为2018年。在初始样本的基础上进行了如下筛选:(1)剔除金融保险类公司;(2)剔除ST/*ST公司;(3)剔除相关数据缺失的公司。最终样本包括18829个公司年观测值,本文对所有连续变量进行了1%和99%水平的缩尾处理。审计师社会网络关系数据通过手工搜集上市公司公告、新浪财经、百度百科、事务所官网、天眼查、爱企查、企查查等多个平台获得,其他研究数据来源于CSMAR数据库。

(二)变量定义

1.被解释变量

本文的被解释变量为企业风险承担水平(Risktaking)。已有文献涉及的度量指标包括企业研发支出、股票回报波动性、盈余波动性、负债比率等。考虑到我国股票市场股票回报的波动性较大,并不能如实反映我国上市公司企业风险承担水平,故本文借鉴朱晓琳等(2018)的研究,使用盈余波动性程度衡量企业风险承担水平。具体来说,本文选择息税前利润除以年末总资产(Roa)度量企业盈利能力,然后滚动计算每5年(t-2年至t+2年)经行业均值调整后的Roa的标准差,该标准差值越大,说明企业风险承担水平越高。

2.解释变量

本文的解释变量是审计师社会网络关系(AuditFirm-Neta)。参照游家兴等(2014)、张敏等(2015)以及李文颖等(2020)等的研究,本文采用以下方法构建审计师社会网络关系指数。

首先,使用以下10个社会网络指标构建签字审计师个体层面社会网络关系指数:(1)政府关系(Net1),若签字审计师曾在中央政府、地方政府或者军队任职取值为1,否则为0。(2)政治身份(Net2),若签字审计师曾担任(现任)人大代表或政协委员或参与党派取值为1,否则为0。(3)企业关系(Net3),若签字审计师曾在企业任职取值为1,否则为0。(4)市场关系(Net4),若签字审计师曾任职企业数大于样本均值,则取值为1,否则为0。(5)EMBA/MBA(Net5),若签字审计师曾就读EMBA/MBA取值为1,否则为0。(6)校友关系(Net6),若签字审计师毕业院校(含本科、硕士、博士)的校友权重大于样本平均值则取值为1,否则为0;校友权重的计算原则是,假定样本年度所有事务所的所有签字审计人数之和是N,其中有M名签字审计师毕业于i高校,则对i高校而言,其校友权重为M/N,若M/N大于样本年度所有高校校友权重的平均值,则该高校校友权重哑变量取1,如样本公司某签字审计师毕业于该高校,则Net6取1。(7)网络声誉(Net7),若签字审计师获得的荣誉称号与获奖数量大于样本平均值时取值为1,否则为0。(8)已有客户关系(Net8),若截至样本年度,签字审计师已经为N个客户出具过审计报告,且N大于当年度全部审计师已审客户的平均值,则该指标取1,否则为0。(9)是否为行业领军人才(Net9),若签字审计师为行业领军人才则取值为1,否则为0。(10)是否现任发审委委员(Net10),若签字审计师现任发审委委员则取值为1,否则为0。

其次,由于衡量审计师社会网络关系的10个社会网络指标具有一定相关性,故本文采用主成分分析法进行降维处理,提取解释力较强的主成分,以方差贡献率为权重加权计算指标的综合得分,算得t年j事务所n签字审计师的个体社会网络关系指数(Audit_Neta)。该值越大,表明n签字审计师拥有的社会网络关系越强,其利用社会网络能够获取的资源越丰富。

最后,运用会计师事务所签字审计师个体社会网络关系指数计算事务所层面的审计师社会网络关系(AuditFirm-Neta),具体是将t年j事务所全部签字审计师的社会网络关系指数进行加总,再除以t年j事务所全部签字审计师人数。

3.控制变量

为了控制影响企业风险承担水平的其他因素,借鉴张敏等(2015)、周泽将等(2018)以及何瑛等(2019)的研究,选取如下控制变量:资产规模、财务杠杆率、净资产收益率、营业收入增长率、股权集中度、现金比率、公司年龄、经营活动现金净流量、资本支出水平、固定资产比率、董事会规模、独立董事比例、两职合一、产权性质、事务所规模。此外,还加入了年度固定效应、行业固定效应和公司固定效应。

具体变量定义如表1所示。

表1 变量定义

(三)模型设定

借鉴张敏等(2015)、周泽将等(2018)以及何瑛等(2019)的研究,建立回归模型(1)对研究假设进行检验:

Risktakingi,t=α+β1AuditFirmj,t+βi∑Controli,t+∑Yeari,t+∑Industryi,t+∑Firmi,t+εi.t

(1)

模型(1)中被解释变量Risktakingi,t表示t年i公司的企业风险承担水平,借鉴朱晓琳等(2018)的研究,使用每5年(t-2年至t+2年)作为一个观测时段,滚动计算经行业调整后的Roa的标准差进行测度;解释变量AuditFirmj,t表示t年j公司的审计师的社会网络关系,本研究使用事务所层面的社会网络关系作为该指标的测度口径;∑Controli,t表示控制变量组;∑Yeari,t、∑Industryi,t、∑Firmi,t分别表示年度固定效应、行业固定效应和公司固定效应。

四、模型结果分析与讨论

(一)描述性统计

表2为主要变量的描述性统计。由表2可知,企业风险承担水平(Risktaking)的均值为0.58;最大值为7.89,最小值为0.01,标准差为1.95,说明企业的风险承担水平存在较大差异。审计师社会网络关系(AuditFirm_Neta)均值为-0.02,通过主成分分析法计算得出的指数存在负值,正负号只代表丰富程度大小,不具有实际含义,不影响后续的回归分析。

表2 变量描述性统计

(二)多元回归分析

表3列示了审计师社会网络关系与企业风险承担水平的回归结果。回归结果显示,审计师社会网络关系(AuditFirm_Neta)与企业风险承担水平(Risktaking)的回归系数为正且在1%水平上显著,表明审计师社会网络关系能够提高企业风险承担水平,这意味着研究假设得到了支持。

表3 审计师社会网络关系与企业风险承担水平

(三)机制检验

为检验前文理论分析中所提及的作用机制,参考温忠麟等(2014)的中介机制检验方法,首先,构建模型(2)检验审计师社会网络与中介变量Z的关系,然后在模型(1)的基础上,加入中介变量Z构建模型(3)。

Zi,t=α+β1AuditFirmj,t+βi∑Controli,t+∑Yeari,t+∑Industryi,t+∑Firmi,t+εi.t

(2)

Risktakingi,t=α+β1Zi,t+β2AuditFirmj,t+βi∑Controli,t+∑Yeari,t+∑Industryi,t+∑Firmi,t+εi.t

(3)

1.融资约束机制

参考鞠晓生等(2013)的做法,选择SA指数衡量企业融资约束程度,SA指数越大,融资约束程度越高。回归结果如表4所示。表4第(1)列显示审计师社会网络与融资约束的回归系数为负且在5%的水平上显著,表明审计师社会网络有助于缓解企业融资约束。第(2)列显示融资约束的回归系数显著为负,审计师社会网络的回归系数显著为正,表明融资约束具有部分中介效应,即审计师社会网络关系与审计定价的正相关关系一定程度上是缘于拥有较强社会网络关系的审计师能够缓解客户的融资约束。

表4 中介效应检验

2.信息不对称机制

参考树成琳(2016)的研究,本文使用中国股票市场公司股票年换手率作为信息不对称程度(IA)的测度指标,其取值越高,表明公司信息不对称程度越低。回归结果如表4所示。表4第(3)列显示审计师社会网络与信息不对称的回归系数为正且在1%的水平上显著,表明审计师社会网络有助于降低信息不对称。第(4)列显示信息不对称的回归系数显著为正,审计师社会网络的回归系数显著为正,信息不对称具有部分中介效应,即审计师社会网络关系与企业风险承担的正相关关系一定程度上是缘于拥有较强社会网络关系的审计师能够缓解企业的信息不对称。

3.代理成本机制

参考王明琳等(2014)的研究,本文使用总资产周转率作为代理成本(Agency)的测度指标,反映管理层低效率使用公司资产而引致的代理成本,其取值越高,表明公司代理成本越低,回归结果如表4所示。表4第(5)列显示审计师社会网络与代理成本的回归系数为正且在1%的水平上显著,表明审计师社会网络有助于降低代理成本。第(6)列显示代理成本的回归系数显著为正,审计师社会网络的回归系数也显著为正,表明代理成本具有部分中介效应,即审计师社会网络关系与企业风险承担的正相关关系一定程度上是缘于拥有较强社会网络关系的审计师缓解了委托-代理冲突,进而有助于提升企业风险承担水平。

(四)稳健性检验

本文进行了如下稳健测试:(1)替换被解释变量。借鉴张敏等(2015)的研究用股票回报波动性衡量企业风险承担水平,具体为经行业中位数调整后的股票回报率在5年(t-2年至t+2年)内的标准差。(2)替换解释变量。将采用主成分分析法计算的审计师社会网络关系指数替换为各项社会网络关系指标累加计算的审计师社会网络关系。(3)使用PSM方法缓解样本自选择问题。考虑到风险承担更高的企业可能会更加倾向于聘请社会网络关系较强的审计师,这可能导致样本存在自选择问题。因此,本文首先将审计师社会网络按照均值大小分为实验组和对照组,以模型(1)中所有控制变量为匹配标准,进行Logit回归得到概率预测值;然后采用最近邻匹配原则为实验组公司寻找相应的对照组公司;最后使用匹配后的样本重新回归。(4)剔除非标审计意见样本。为排除有重大错报风险公司对结果的干扰,本文使用剔除非标意见的样本重新回归。经过上述一系列稳健性测试,本文的研究结论基本保持不变(限于篇幅,回归结果未列示,备索)。

(五)进一步的分析与检验

1.审计任期的影响

社会网络的强弱联结理论认为相较于强联结,弱联结有助于无冗余的新知识和新信息交流互换,帮助行动者从社会网络获得个体所需要的有价值的各种信息和资源(Granovetter,1973)。当审计任期较短时,审计双方联系频率低、关系疏远,双方的联系是弱联结,两者之间拥有较多无冗余的新知识和新信息,客户可以借助审计师社会网络的溢出效应获得稀缺资源和私有信息,进而提高自身的风险承担水平。而当审计任期较长时,双方沟通交流的冗余信息增多,客户借助审计师社会网络所获得的有效资源和信息将逐渐减少,审计师社会网络对客户公司企业风险承担水平的提升作用将会被削弱。因此,本文依据审计任期中位数将全样本划分为审计任期长和审计任期短两组进行检验。结果如表5所示,当审计任期较短时,审计师社会网络与企业风险承担显著正相关,即审计师社会网络关系存在显著的溢出效应,能够帮助企业提升风险承担水平;而当审计任期较长时,审计师社会网络对企业风险承担的影响不具有显著性,表明随着审计任期的延长,审计师社会网络关系的溢出效应逐渐消失,对客户公司风险承担水平的提升作用将会被削弱。

表5 分组检验

2.投资机会的影响

企业的风险承担水平会受到企业所拥有的投资机会的影响。当企业拥有较多的投资机会时,企业通常会倾向于把握投资机会,提升投资效率,并且企业为满足投资项目需要,对相关的知识、资源以及信息的需求也会增加,此时企业更有动机从社会网络关系中获取资源。为此,本文使用TobinQ值作为投资机会的代理变量,按照中位数将全样本划分为投资机会高与投资机会低两组子样本进行检验。表5显示,相较于投资机会低的样本组,投资机会高的样本组中审计师社会网络关系的系数较大且在1%水平上显著,证实了当企业拥有较多的投资机会时,审计师社会网络对企业风险承担水平的正向作用更为显著。

3.外部融资需求的影响

企业的投资、研发等诸多风险承担行为都需要大量的资金支持。在企业外部融资需求较高时,企业更会倾向于利用审计师社会网络以获取外部融资。故借鉴黄溶冰等(2019)的研究,使用企业资产规模增长率与可实现的内生增长之差衡量外部融资需求,然后按照中位数将全样本划分为外部融资需求高和外部融资需求低两组子样本进行回归分析。表5显示,在外部融资需求高的样本组中,审计师社会网络关系的系数均为正且在1%水平上显著,证实了当企业外部融资需求较高时,审计师社会网络对企业风险承担水平的正向作用更为显著。

4.客户所在地区营商环境的影响

营商环境的好与差也会影响企业对于其他非正式制度的需求。当客户所在地营商环境较好时,企业更容易获取资金、市场信息和技术知识等资源,即企业无须借助社会网络关系便可获取相关资源和信息;相反,当客户所在地营商环境较差时,市场中资源的配置不合理且信息流动相对无序,此时企业更需要借助社会网络关系的作用。为验证这一问题,本文根据中国各省份营商环境指数将全样本划分为营商环境好和营商环境差两组子样本进行检验。表5显示,相较于营商环境好的样本组,营商环境差的样本组中审计师社会网络关系的系数显著为正,证实了上市公司所在地营商环境较差时,审计师社会网络对企业风险承担水平的正向作用更为显著。

5.区分商业型社会网络和政治型社会网络

在中国企业普遍采用关系型交易的模式下,社会网络的获取渠道是多样化的。商业型社会网络能够提供与生产经营环境有关的资源和信息,政治型社会网络主要提供政策方面的信息以助于缓解政策不确定性。审计师的商业型社会网络和政治型社会网络可能为客户公司带来不同的资源与信息,因此其对企业风险承担的影响也可能存在差异。为此,本文借鉴李文颖等(2020)的研究,将审计师商业型社会网络(AuditFirm_Neta_S)界定为包括企业关系、市场关系、EMBA/MBA、校友关系、网络声誉、已有客户关系、是否行业领军人才等;将审计师政治社会网络(AuditFirm_Neta_Z)界定为包括政府关系、政治身份、是否现任发审委委员等。区分审计师社会网络类型的回归结果如表6所示,审计师商业型社会网络与企业风险承担水平显著正相关,这表明审计师商业社会网络关系所包含的社会资本具有溢出效应,能够帮助企业提升风险承担水平;审计师政治型社会网络与企业风险承担水平呈现负相关但未通过显著性检验,这意味着政治型社会网络关系对企业风险承担不存在促进作用,甚至存在降低企业风险承担水平的可能。

表6 区分审计师商业社会网络与政治社会网络

(六)经济后果

基于风险与收益相匹配的原理,较高的风险承担水平有助于企业获得更高的投资回报。对于公司而言,在能够通过外界获得稀缺资源和私有信息的情况下,企业可能有动机投资高风险高收益的项目,以实现企业价值最大化的目标。因此,需要进一步检验的是,审计师社会网络关系所导致的企业风险承担水平提高能否进一步提升企业价值。为此本文借鉴何瑛等(2019)的研究,构建模型(4):

TobinQi,t=α+β1ExcessRisktakingi,t+βi∑Controli,t+∑Yeari,t+∑Industryi,t+∑Firmi,t+εi.t

(4)

在模型(4)中,被解释变量TobinQ代表公司价值,考虑到审计师社会网络关系带来的超额风险承担对企业价值会产生滞后作用,故本文采用t+1至t+3期的TobinQ值进行衡量。解释变量ExcessRisktaking代表由审计师社会网络关系带来的企业风险承担水平的增加值,具体计算过程为:以主回归模型为基础分别运行加入和不加入审计师社会网络关系变量的两个回归,得到企业风险承担水平预测值P1_Risktaking和P2_Risktaking,二者之差即表示企业超额风险承担水平。由表7可知企业价值均与审计师社会网络关系带来的企业超额风险承担呈正相关,并且估计系数随时间推移依次下降直至不显著,即审计师社会网络关系带来的超额风险承担有利于提升企业价值,但该效应会随时间的推移而逐渐减弱。

表7 企业超额风险承担与企业价值

五、研究结论与启示

本文以2010—2018年A股上市公司为研究样本,发现较强的审计师社会网络关系可以显著提高企业风险承担水平,这证实了审计师社会关系网络存在资源信息的溢出效应。机制检验表明,审计师社会网络可以通过缓解企业的融资约束、降低信息不对称以及缓和代理问题进而提高企业风险承担水平。同时,结合社会网络强弱联结理论,揭示了只有当审计任期相对较短时,审计师社会网络的溢出效应才能够提升企业风险承担水平,这意味着随着审计客户关系的持续,审计师社会网络所提供的资源和信息难以为客户带来持续的价值增值。进一步检验发现,当客户的投资机会较多、外部融资需求越高、所在地区营商环境越差时,审计师社会网络对企业风险承担的正向影响越显著;在区分社会网络关系类型的基础上,还发现相较于政治型社会网络,审计师的商业型社会网络更有助于提高企业风险承担水平。此外,经济后果研究表明,审计师社会网络引起的企业风险承担水平的提高,有利于企业价值的实现。

本研究的启示在于:首先,就审计师事务所层面而言,作为人才和知识密集型组织,事务所要注重人力资本和社会资本的积累,充分发挥社会网络的资源、信息效应,提高资本市场运行效率;其次,独立审计作为企业外部治理机制,应当充分发挥审计师社会网络的监督效应参与公司治理,缓解委托-代理问题, 约束管理层的风险规避行为;最后,对于企业来说,可以充分运用直接或间接的社会网络拓宽资源获取渠道,如选择社会网络关系强的审计师,从审计师社会网络中获取稀缺资源和信息,突破企业在风险投资过程中的资源瓶颈,进而提升企业的风险承担水平并获得风险溢价,以便应对激烈的市场竞争。