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  随着人工智能（AI）在我国各行各业的普及，国家“十五五”规划建议和国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指出为AI技术应用划定安全与合规底线，要求审计中使用的AI系统本身必须可审计、可追溯、安全可控，进一步推动了审计工作全流程数字化、智能化，利用AI技术提升审计的深度、精准度和覆盖面。因此如何判断日新月异的资本市场对审计需求的影响以及AI如何重塑审计行业的竞争显得尤为重要，西南财经大学朱爱勇教授长期致力于资本市场审计需求的拓展研究，在审计竞争与政策监管方面取得重要进展。

一、审计行业专长的一阶效应与市场价值

  国际四大会计事务所因为领先的市场地位逐步标准化某些审计流程，同时又不断加入巨量的AI投资，使得其在某些行业形成了不可撼动的专业地位。这些具有行业专长的审计服务会让资本市场更加信服其财务表现，从而获得更高的市场认可。但要获得市场认可的代价就是支付高额的审计费用。那么整个资本市场是否会因为高昂的审计费用而不去选择具有行业专长的审计服务呢？虽然已经有不少文章研究证实非上市公司自愿选择审计服务会给公司带来正向收益，而在强制购买审计服务中的上市公司里选择具有行业专长的事务所是否会带来正向收益并不清楚。如果有，该正向收益对公司而言是多大的价值从未有人研究过。我们采取离散选择模型的结构估计来回答上述问题，此研究范式在经济学实证产业组织学和量化市场营销学的文献里得到了广泛大量的应用，但在会计领域属于创新，它能克服传统方法下的某些不足，还能为新的政策评估提供可靠的微观基础。基于此范式我们在2022年在会计学国际顶刊The Accounting Review发表了一篇关于审计行业专长的论文《The value of auditor industry specialization: Evidence from a structural model》，研究发现无论在整个公司层面还是当地办事处层面，这种审计行业专长的需求偏好是来自全市场的，而非特定类型的企业，比如文献里发现的代理成本较高的企业。此外，选择行业专长的审计服务可以为上市公司带来的总价值约为520万美元（占审计费用的0.36%），但是这远低于而国际四大审计品牌的价值合计高达3.54亿美元（占审计费用的25%）。而且行业专长与审计办事处规模、国际四大品牌等存在替代效应，也就是上市公司在选择审计服务时会权衡不同属性之间的可替代性。

二、审计市场的分层与垄断来源

  另一方面，巨额AI投资会让强者更强，大型会计事务所更加巩固市场领先地位。国家审计署以及财政部监管者一直出台各种政策减轻审计市场垄断现象，鼓励审计市场能够自发形成有序竞争，我们2024年在会计学国际顶刊The Accounting Review发表了另一篇关于审计市场分层与市场垄断来源的论文《Switching Costs and Market Power in Auditing: Evidence from a Structural Approach》。研究表明审计市场因为存在高额的置换成本而不能进行充分竞争，而且这种转换成本是非对称的。从非四大向四大转换审计服务的成本要远远高于四大向非四大转换的成本。这就意味着审计市场之所以分层为四大与非四大两个不同的部门，是因为四大会计事务所靠审计质量和服务匹配留住客户，而非四大会计事务所则靠转换成本留住客户从而形成市场垄断份额。该研究还首次量化了这些转换成本的规模，每年约为6.82亿至11.85亿美元，占审计费用的14.2%至24.0%。这些高额转换成本的主要来源是“升级成本”，而非监管者认为的学习成本。如果监管政策目标是提升市场流动性，尤其非四大会计事务所的市场份额，仅降低非四大的进入门槛（如补贴），对四大客户无效，只会加剧非四大的内部竞争。合理的政策建议则是会计事务所的审计技术和企业ERP系统需要统一标准这样才能减少上市公司更换审计服务时需要付出的置换成本，也就是说增加AI投资的同时需要规范行业标准，这样才能达到有序健康的市场竞争。

原文阅读

1.Guo, Q., Koch, C., & Zhu, A. (2022). The value of auditor industry specialization: Evidence from a structural model. The Accounting Review, 97(7), 193-222.https://doi.org/10.2308/TAR-2020-0525

2. Guo, Q., Koch, C., & Zhu, A. (2024). Switching Costs and Market Power in Auditing: Evidence from a Structural Approach. The Accounting Review, 99(6), 219-245.https://doi.org/10.2308/TAR-2022-0416