人工智能应用对上市公司审计费用的影响
朱媛 李江仪 王小凤 乃古么俄歪 邱佳航
作者简介：朱媛（2005.9-），女，汉族，江西瑞金人，本科在读，四川农业大学，研究方向：审计学
【摘要】以2014—2024 年全国上市公司为样本，采用多种方法阐述AI 审计应用对审计费用的影响。研究发现：短期来看，企业AI 应用程度越高，审计费用越高；企业使用AI 时会面临困难，最终影响审计费用。本文结论可为智能审计标准建设发展提供理论基础，并从阶段性视角分析AI 对审计成本的影响。
【关键词】人工智能；审计费用；风险溢价
引言
《“十四五”国家审计工作发展规划》（2021）提出相关要求，鼓励企业在审计中运用现代信息技术。国内外多个会计师事务所使用智能审计工具有效提升审计效率与质量（李响，2024）。
本研究以全国上市企业2014-2024 年度年报为样本，探索通过运用AI 对审计费用的影响。首次从成本效益角度解释AI 影响审计收费的作用机理，分析企业AI 审计应用情况，助力企业数字化转型，为学者从经济学视角研究AI 的经济社会影响提供实例，对推广智能审计有重要指导意义，促进我国审计行业现代化发展。
一、理论分析与研究假设
（一）研究背景与研究意义
《“十四五”国家审计工作发展规划》（2021）强调科技强审；钱钢（2024）提出，数字化、智能化技术和工具是构建新型审计监督体系、助力国家治理现代化的重要一环。目前存在两种观点：一种认为AI 运用可以降低审计费用。另一种则认为AI 运用会提高审计费用。基于此，本文提出如下两个研究假设：
假设H1a：对于应用AI 的被审计单位，审计师的审计费用更低
假设H2a：对于应用AI 的被审计单位，审计师的审计费用更高
（二）文献回顾与研究现状
学术界对AI 如何影响审计费用存在显著争议，形成两种对立观点。
1.AI 降低审计费用（支持H1a）
叶陈刚等（2024）以案例说明，智能审计机器人能快速识别数据异常，实现低成本审计。此外，凌华等（2022）提到，AI 可优化企业内控与财务质量，减少审计程序复杂度，间接降低开支。
2.AI 提高审计费用（支持H2a）
王稳华（2024）指出，AI 会增大经营风险，迫使审计师增加投入。此外，AI 过度使用（卢任等）与审计师成本转嫁困难问题均会增加审计开支。
3. 已有研究的争议与空白
现有研究多聚焦单一维度，未充分关联技术复杂性与审计风险；对AI 影响方向无共识，实证结论甚至相反，或与企业特征、行业背景相关。据此，本文提出对立假设（H1a：AI 降低审计费用；H2a：AI 提高审计费用），拟进一步探索影响机制与路径。
二、研究设计
（一）变量选取与定义
1. 被解释变量：审计费用
从企业视角，审计费用是为获取会计师事务所审计服务、保障审查质量的成本；从会计师事务所视角，是完成审计业务后向企业收取的报酬。为有效测度各企业审计成本，选用审计费用的年度对数值作为测算指标。
2. 解释变量：AI 应用
具体指企业或事务所实施AI 审计时投入的资金、人力、时间、技术设备等各类资源。考虑多个AI 运用的研究，从数据可靠性与准确性考量，本文以企业年度报告中的AI 关键词作为AI 度量基础。
3. 控制变量
经过考量和研究，采用企业规模、资产负债率、资产回报率、现金流比率、企业成长性、公司成立年限、董事会规模、第一大股东持股比例、事务所变更、亏损情况、“四大”事务所，作为控制变量。
（二）模型构建
为检验被审计单位人工智能应用对审计费用的影响，构建如下基准回归模型：
上式中， 表示常数项；被解释变
表示被审计单位审计费用；解释变量
表示人工智能应用； 
为控制变量合集；
和
分别表示解释变量和控制变量的影响系数； 
和
分别表示个体固定效应和时间固定效应；
为随机误差项。
（三）研究样本和数据来源
本文选取全国沪深A 股5018 个上市公司2014—2024年的数据，剔除ST、*ST、PT 企业，剔除资产负债率大于1 的样本，对数据进行1% 和99% 双向缩尾处理，最终得到38786 个回归样本，数据来源于WIND 数据库。
三、实证结果与分析
（一）描述性统计结果
表1 呈现描述性统计结果。由表1 知，被解释变量审计费用（Y）样本均值为13.942，标准差是0.646，反映上市公司审计收费存在显著个体差异。而解释变量人工智能应用的样本均值为12.112，标准差是0.224，反映上市公司人工智能应用存在显著个体差异。
（二）多元回归分析
将结果进行回归分析，结果显示，无论是否添加控制变量，AI 应用与审计费用的回归系数均在1% 水平显著，验证假设H2a。
（三）内生性检验
研究显示，潜在内生性源于审计费用较高的企业更有能力推动审计机构采用AI 的双向因果。选取滞后一期的人工智能应用为工具变量与企业自身人工智能应用相关，但不直接影响单个企业的审计费用（杨玉晶），两阶段回归显示：第一阶段滞后一期的人工智能应用与企业人工智能应用显著正相关，系数0.868；第二阶段AI 对审计费用的系数仍为正是0.605。这说明排除反向因果后，“人工智能应用导致审计费用上升”的单向因果依然成立。
（四）稳健性检验
本文研究结论或受变量测量误差等影响，需通过多种方法进行稳健性检验。一是控制企业个体效应回归；二是将解释变量人工智能应用关键词替换为中文英文AI 词频的对数序列进行稳健性检验；三是剔除2020 年疫情冲击年份的样本，对剩余数据回归。更换方法后，结论仍稳健。
（五）异质性检验
为研究人工智能应用对被审计单位审计费用的影响是否因为样本的差异而存在差异性（岑捷丽），本文采用股权性质异质性和地区异质性，将企业分为是否国有企业以及东部、中部。西部地区企业进行分组回归。结果表示国企样本中解释变量对被解释变量的正向影响更强，在东部、西部、中部呈现依次递减的特征。
四、研究结论与建议
（一）主要结论
本文以2014—2024 年全国沪深A 股上市企业为样本，研究人工智能对审计费用的影响，结论如下：
公司引入人工替代技术后，审计成本大幅增加。多重因素回归显示，无论是否剔除其他影响因素，应用该技术的上市公司审计费用均上升1% 以上。无论人工智能应用的衡量方式，以及外生冲击的改变与否，人工智能应用仍然能够显著促进审计费用的提升。
综上，人工智能对审计费用的正向影响显著，且受企业类型、所处地区审计标准等因素影响，结论经多方检验稳定可靠。
（二）研究贡献和政策建议
1. 研究贡献
完善审计成本影响因素研究，较全面探讨AI 对审计成本的影响，揭示公司规模和审计准则变化的调节效应，为企业、事务所及监管机构提供参考，助力审计行业发展。
2. 政策建议
企业应加强AI 管理，建立标准降风险，同时向审计师说明技术情况；提升审计人员能力；监管方需完善AI审计监管政策。
（三）研究不足和展望
1. 研究不足
变量度量难精准反映技术对会计任务的影响，未推算相关风险比例及深入研究传导通路微观因素，忽视动态作用。
2. 研究展望
本研究是对审计技术应用领域AI 应用技术初步阶段发展现状的研究，因而下阶段的研究应不断把握相关技术更迭和审计实践工作之间相互促进的关系，从而为数字经济下的审计行业转型发展提供更多可实际参考的针对性理论指引和决策参考。
参考文献
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[4] 叶陈刚, 窦雨涵, 赵梦奇. 智能审计机器人在实践中运用——以獐子岛公司为例[J]. 国际商务财会,2024,(15):57-60.
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[8] 杨玉晶, 王健姝. 企业数字化转型与审计费用——一个有调节的倒U 型模型[J]. 中国注册会计师,2024,(03):66-73.
[9] 岑捷丽. 数字化转型对审计费用的影响[J]. 科技和产业,2025,25(01):231-236.
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