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数字时代,数据安全风险已构成企业经营风险的新形态。审计作为独立的外部监督机构,通过识别企业的数据安全风险并将其反映于审计定价,在市场化治理中发挥关键作用。在此背景下,如何准确评估审计在数据安全治理中的效能与作用边界,亟须研究。本文基于工业和信息化部“APP侵害用户权益专项整治行动”的独特证据,采用PSM-DID方法系统评估企业数据安全违规对审计定价的影响。研究发现,企业数据安全违规显著推高审计费用,表明审计师会因数据安全风险而提高审计定价,进而形成治理约束。经过一系列稳健性检验后,结果保持一致,该效应在审计师专业能力低、外部数字化环境差、行业竞争地位低、融资约束高和客户集中度高的样本中更为显著。机制方面,企业数据安全违规通过增加审计师工作量和面临的潜在风险两条路径,增加了审计费用。本文揭示了数据安全违规的审计市场惩罚机制,拓展了审计监督在数字治理中的研究边界,并为完善数据安全审计制度、推动企业强化数据合规管理提供了理论支持与政策启示。
Abstract：In the digital age, data security risks have become a new form of operational risk for enterprises. As an independent external supervisory body, auditing plays a critical role in market-based governance by identifying corporate data security risks and reflecting them in audit pricing. Against this backdrop, there is an urgent need to accurately assess the efficacy and boundaries of auditing in data security governance. Based on unique evidence from the'MIIT “Special Campaign for Rectifying APPs Violations of User Rights”, this study employs a PSM-DID approach to systematically evaluate the impact of corporate data security violations on audit pricing. The findings reveal that corporate data security violations significantly increase audit fees, indicating that auditors raise audit pricing in response to data security risks,thereby creating governance constraints. The results remain consistent after a series of robustness tests. This effect is more pronounced in samples with low auditor expertise, poor external digital environments, low industry competitiveness, high financing constraints, and high customer concentration. In terms of mechanisms, corporate data security violations' increase audit fees through two pathways: raising auditors workload and amplifying potential'risks faced by auditors. This study uncovers the audit markets punitive mechanism for data security violations, expands the research boundaries of audit supervision in digital governance,and provides theoretical support and policy insights for improving the data security audit system and encouraging enterprises to strengthen data compliance management.
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(1)控制组公司数量要远大于处理组公司,初始样本提前删除样本区间有数据缺失的控制组公司,可以在PSM匹配后保留尽可能多的有效样本。
(1)PSM的平行假设检验结果表明,所有变量在两组公司中均不存在显著差异,从而通过了平行假设检验。
基本信息:
中图分类号:F239.4;F270.7
引用信息:
[1]李从刚,宋梓齐,陈猛,等.企业数据安全违规与审计定价[J].当代会计评论,2025,2(04):120-136.
基金信息:
国家自然科学基金青年项目“企业数据安全违规处罚的监管效果评估研究——基于工信部APP侵害用户权益专项整治的证据”(72304203);国家自然科学基金青年项目“基于数字化技术能力的制造企业智能服务转型机制研究”(72001155);国家自然科学基金重点项目“数字化供应链数据流通与风险管理理论研究”(72332007);国家自然科学基金青年项目“重大安全事件与投资者风险厌恶——基于基金资金流向”(72403054)的资助
2025-12-31
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