【摘要】利用A股上市公司2010 ～ 2022年的数据， 实证考察客户企业审计师行业专长对供应商牛鞭效应的影响及作用机制。研究发现， 客户企业的审计师行业专长能够显著缓解供应商牛鞭效应， 并且该结论在进行了一系列稳健性检验后均成立。作用机制检验发现， 客户企业的审计师行业专长通过提高其会计信息透明度和管理层决策准确性缓解供应商牛鞭效应。进一步研究发现， 当供应商数字化转型程度低、 供应商与客户企业不同省且没有建立纵向一体化战略时， 客户企业审计师行业专长对供应商牛鞭效应的治理作用更加显著， 而签字会计师的信息技术专业背景对此没有显著影响。本研究将审计师行业专长的作用拓展到供应链层面， 丰富了审计师行业专长的正外部性研究， 同时也为鼓励审计师发挥行业专长、 实现价值创造转型提供了理论支持。
【关键词】审计师行业专长；牛鞭效应；信息不对称；供应链
【中图分类号】F239" " " 【文献标识码】A" " " 【文章编号】1004-0994（2025）05-0073-7
一、 引言
当今世界百年未有之大变局加速演变， 外部环境不确定、 不稳定、 难预料， 我国经济又面临周期性问题和结构性矛盾交织叠加所带来的困难和挑战， 存在有效需求不足、 部分行业产能过剩、 供需结构性失衡等问题， 这些问题与牛鞭效应密切相关。牛鞭效应是指， 上下游企业间需求信息的不完全共享和层级式传递， 使得需求信息在供应链上出现逐级扭曲和放大， 导致供应商供给与客户需求出现偏离的现象（Lee等，1997）。研究如何缓解牛鞭效应， 对于提升供给端与需求端的适配性、 打通循环堵点、 带动供需在更高的水平上实现良性循环具有重要意义。前人的研究指出， 相比非行业专长审计师， 行业专长审计师具备更强的专业胜任能力， 以及更丰富的行业经验和知识储备， 对行业发展前景和市场变化的判断更加客观准确， 能够提升被审计单位的会计信息质量， 优化管理层决策从而提升其有效性（梅丹和高强，2016；杨刚和喻彪，2023）。那么， 客户企业聘任具有行业专长的审计师是否有助于缓解供应商的牛鞭效应呢？如果能够缓解， 其中又有怎样的作用机制？
为探讨以上问题， 本文选择2010 ～ 2022年A股上市公司作为研究样本， 实证考察客户企业审计师行业专长对供应商牛鞭效应的影响， 研究发现客户企业审计师行业专长能够缓解供应商牛鞭效应。具体的作用机制体现为审计师行业专长使得客户企业得到更高质量的审计服务和增值服务， 提高了客户企业的会计信息透明度和管理层决策准确性， 从而缓解了供应商的牛鞭效应。此外， 进一步研究发现， 审计师行业专长对供应商牛鞭效应的治理作用在供应商数字化转型、 供应链地理距离和纵向一体化战略这三个方面表现出异质性， 当供应商数字化转型程度低、 供应商与客户企业不同省且没有建立纵向一体化战略时， 客户企业审计师行业专长更有助于缓解供应商牛鞭效应， 但是本文尚未发现签字会计师的信息技术专业背景对于审计师行业专长对供应商牛鞭效应的治理作用的显著影响。
本文可能的贡献在于： 其一， 以往对审计师行业专长的研究大多关注审计师行业专长对客户企业内部的影响， 而本文将这一影响拓展到供应链层面， 有助于补充有关审计师行业专长正外部性的研究。其二， 以往研究供应链的文献主要对技术创新、 知识扩散等问题进行探讨， 而本文研究的是客户企业聘任行业专长审计师如何影响上游供应商， 进一步丰富了供应链扩散的研究， 补充了客户行为的纵向传染机制。其三， 本文的实证结果说明审计师行业专长在改善供应链信息环境、 优化管理层决策从而提升其有效性等方面发挥着重要作用， 为审计师发展行业专长， 从传统的“查错纠弊”角色向“价值创造”角色转型提供了一定的参考， 同时也为解决供需偏离问题以及建立高效稳定的供应链关系提供了新的理论视角。
二、 理论构建
（一） 文献综述
审计师行业专长是指， 审计师在某一特定行业的专业知识、 经验和技能（刘文军等，2010）， 如今对审计师行业专长的研究主要关注其对审计质量或会计信息质量的影响。学术界普遍认为， 审计师行业专长能够提高审计服务质量， 抑制客户企业的财务舞弊和盈余管理行为， 增强会计信息稳健性和可比性， 提升财务报告信息质量（范经华等，2013；梅丹和高强，2016；周静怡等，2022；王永妍和牛煜皓，2023）。但随着相关研究的深入， 部分学者也关注到审计师行业专长在审计质量和会计信息质量之外的影响， 发现在长期、 频繁的审计活动和审计沟通过程中， 行业专长审计师对被审计单位形成了更深入的看法和更具针对性的评价， 这些看法和评价除了服务于审计师自身的鉴证工作， 还被反哺给被审计单位， 对被审计单位的管理层决策产生正面影响。Bae等（2017）、 赵艺和倪古强（2020）发现， 行业专长审计师所拥有的知识和信息能够满足管理层在进行投资决策时的增量信息需求， 降低管理者的信息搜寻成本， 提高企业的投资效率。杨刚和喻彪（2023）发现， 审计师行业专长能够帮助企业管理层更好地进行劳动投资决策， 从而提高企业的劳动投资效率。
关于牛鞭效应的成因和解决途径， 国内外学者早已借助访谈、 仿真实验、 数学建模等方式进行了多方面的探讨。从成因来看， 牛鞭效应主要由需求信号处理、 短缺博弈、 订单批量、 价格波动（Lee等，1997）、 决策者认知（Croson和Donohue，2006）、 客户需求不确定性（Tseng等，2022）以及供应商需求预测准确性（Khiavi和Skandari，2021）等多种因素引起。基于此， 已有研究认为： 一方面可以通过调整客户订货策略（Dejonckheere等，2003）、 改变库存管理模式（黄远新和田红英，2008）和进行客户群管理（Hu等，2022）等方式来减小需求变化幅度； 另一方面可以通过促进信息共享（Hussain和Saber，2012）、 提高需求预测精度（Cui等，2015）和供应链信息质量（杨志强等，2020）等方式来增强供应商的运营能力和响应能力， 从而缓解牛鞭效应。近几年， 随着我国新证券法的实施和数字技术的兴起， 部分学者开始探讨数字化转型带来的流程再造和信息共享对于牛鞭效应的影响。孙兰兰等（2022）发现， 客户企业数字化转型能够强化供应链信息共享、 推进供给侧柔性生产和管理水平提升、 提高需求侧差异化水平， 进而缓解供需长鞭效应。李青原等（2023）指出， 客户企业数字化转型能够通过降低供应商企业的信息搜寻成本和验证成本来改善供应链信息环境、 缓解供应商牛鞭效应。
综上所述， 如今大部分审计师行业专长的相关研究都聚焦于审计业务本身， 只有少部分研究探索了审计师在传统审计职能之外的价值创造能力， 且后者仍偏向于探讨审计师行业专长与管理层投资决策的关系， 而尚未关注其对管理层其他类型决策的影响， 且未考虑被审计单位聘用行业专长审计师对于供应链上其他企业的溢出效应， 这为本文的研究提供了契机。
（二） 理论分析与研究假设
1. 审计师行业专长与牛鞭效应。供应链上的信息是自下而上传递的， 即从最初客户需求出发， 逐级向终端供应商传递（杨志强等，2020）。因此， 供应商作为供应链信息的最后一环， 往往依赖于对客户需求的预测和客户直接发出的需求信号（如采购订单）来规划其生产活动（Dejonckheere等，2003）。但由于市场需求固有的不确定性以及供应链内部各节点企业间普遍存在的信息不对称问题， 需求信息在传递过程中往往会被放大或扭曲， 导致上游企业过量生产和库存堆积， 从而加剧牛鞭效应（黄远新和田红英，2008）。尤其是在宏观经济环境不佳、 有效需求不足时， 供应链中的牛鞭效应表现得更为明显， 上下游企业的需求与供应不匹配， 整体运营效率与成本效益下降。此时， 行业专长审计师不仅可以通过高质量的审计服务保障客户企业会计信息的真实性和透明度， 提高供应商依据其进行的需求预测的准确性， 从而缓解牛鞭效应（李青原等，2023）； 还会将在审计过程中积累的知识和信息传递给客户企业的管理层（赵艺和倪古强，2020；杨刚和喻彪，2023）， 修正管理层的采购决策， 从源头上抑制需求信号的偏差， 缓解供应商牛鞭效应。基于以上分析， 本文提出如下假设：
H1： 客户企业审计师行业专长有助于缓解供应商牛鞭效应。
2. 会计信息透明度的中介效应。为了应对复杂多变的市场环境， 供应商会通过各种渠道的信息对客户需求进行预测， 以制订生产计划、 安排生产活动（杨志强等，2020；李青原等，2023）。而在众多公开和非公开的信息渠道中， 财务报告的获取成本低、 信息含量高， 其中不仅展示了企业的发展战略和风险状况等定性信息， 还反映了企业的财务状况和经营成果等定量信息， 对供应商来说是“性价比”较高的选择。但目前我国资本市场还有待完善， 上市公司信息披露问题频发， 各类相关新闻报道屡见不鲜， 财务报告的真实性和可靠性存疑， 使得供应商的需求预测结果面临较大的不确定性。作为独立第三方企业， 审计师能够在客户企业的信息披露中发挥鉴证和监督功能， 为财报的真实性、 准确性和完整性保驾护航（周静怡等，2022）。相比于非行业专长审计师， 行业专长审计师具备更强的专业胜任能力， 在声誉激励与竞争需求引导下， 更有能力和意愿提供高质量的审计服务， 抑制管理层的盈余管理行为（范经华等，2013）， 提升客户企业的信息透明度（王永妍和牛煜皓，2023）， 进而降低供应商的信息不对称程度， 使其能够更精准地规划生产， 缓解牛鞭效应。由此， 本文提出如下假设：
H2： 客户企业审计师行业专长有助于提高其会计信息透明度， 从而缓解供应商牛鞭效应。
3. 管理层决策准确性的中介效应。审计服务归根究底是一种商业服务， 随着客户企业对审计师的需求层级不断提高， 为了与客户企业保持长期的业务合作， 审计师会越来越倾向于为客户企业提供除审计服务之外的增值服务， 利用自身的从业经验和专业能力， 帮助企业查漏补缺， 优化管理层决策从而提升其有效性（杨刚和喻彪，2023）。当客户企业发出采购订单时， 供应商会将其作为需求信号进行处理， 根据这一信号调整需求预测， 并判断是否向更上游的供应商发出订购申请， 使其也做出相应调整（杨志强等，2020）。如果终端客户企业的采购决策不准确， 释放出的需求信号不能反映真实需求， 不仅其自身会面临超额库存或库存短缺的风险， 还会引起供应链上游的连锁反应， 导致需求在供应链中逐层放大和扭曲， 加剧牛鞭效应。相较于非行业专长审计师， 行业专长审计师在特定行业内拥有深厚的专业知识和丰富的执业经验， 对客户企业所在行业的运作模式、 风险点及最佳实践有更加深入的了解， 能够在与管理层频繁的沟通接触中将相关信息传递给管理者， 使其能够获取更为全面、 深入的行业洞见（王永妍和牛煜皓，2023）， 进而在采购决策中融入更多前瞻性考量， 增强采购决策的准确性， 减少客户企业的需求信号偏差， 从而缓解供应商牛鞭效应。由此， 提出如下假说：
H3： 客户企业审计师行业专长有助于提高其管理层决策准确性， 从而缓解供应商牛鞭效应。
三、 研究设计
（一） 样本选择与数据来源
本文选取了2010 ～ 2022年我国A股上市公司作为研究样本。本文所有原始数据来自于CSMAR数据库、 CNRDS数据库和中国注册会计师协会网站。借鉴李云鹤等（2022）的研究， 本文检索了上市公司的前五大客户采购信息和前五大供应商销售信息， 将其匹配形成二级或三级供应链条， 并对数据进行如下筛选： 剔除样本中客户或供应商为非上市公司的数据； 剔除样本中客户或供应商属于金融行业的数据； 剔除样本中被ST、 ∗ST的公司数据； 剔除数据异常或严重缺失的样本。经过处理后， 最终得到2479个供应链—年份观测值。为避免极端值的影响， 本文对连续变量在1%和99%分位上进行了缩尾处理。
（二） 变量定义
1. 被解释变量： 供应商牛鞭效应（AR）。借鉴Shan等（2014）的做法， 通过计算供应商的生产波动（月度标准差）与需求波动（月度标准差）的比值来度量供应商牛鞭效应， 计算公式为：
AR=VAR（Production）/VAR（Demand）
其中： VAR（Production）表示企业生产量的方差， VAR（Demand）表示企业需求量的方差， 并采用企业的主营业务成本加上年末和年初存货净值的差额作为企业生产量（Production）的代理变量， 采用企业的销售额作为企业需求量（Demand）的代理变量。为了消除时间效应的影响， 本文对企业生产量（Production）和需求量（Demand）的代理变量进行了对数一阶差分。AR反映了供应商的供给波动对需求波动的偏离程度， 该值越大， 说明供应商牛鞭效应越严重。
2. 解释变量： 审计师行业专长（MSA）。借鉴刘文军等（2010）、 范经华等（2013）、 王永妍和牛煜皓（2023）的研究， 本文使用更适合我国国情的市场份额法计算审计师行业专长， 计算公式如下：
MSAjk=" " " "ASSETikj/" " " " " "ASSETikj
其中：" " " " ASSETikj为审计师i在行业k中的客户资产总额之和；" " " " " " ASSETikj为行业k中所有公司资产总额之和。MSA测量的是审计师对特定行业的从业经验， MSA的值越大， 表明审计师的行业专长能力越强。
3. 控制变量。借鉴Shan等（2014）和李青原等（2023）的研究， 控制如下可能影响审计师行业专长和供应商牛鞭效应的因素： 季节性趋势因子（SeasonR）、 需求冲击的持续性（Rho）、 应收账款周转天数（ArDays）、 应付账款周转天数（ApDays）、 存货周转天数（InvDays）、 企业规模（Size）、 上市年限（ListAge）、 固定资产占比（Fixed）、 前五大股东持股比例（Top5）、 两职合一（Dual）、 审计质量（Big4）、 市场化程度（Market）。除以上控制变量外， 模型中还控制了年度固定效应（Year）和行业固定效应（Industry）， 变量的具体定义如表1所示。
（三） 实证模型
为检验客户企业审计师行业专长是否能够缓解供应商牛鞭效应， 本文设定如下计量模型：
ARj，t=β0+β1MSAi，t+Controlsj，t+Year+Industry+
εi，t" "（1）
在模型（1）中： i、 j和t分别表示客户企业、 供应商和年份； ARj，t表示供应商j在t年的供需偏离程度， 即供应商牛鞭效应； MSAi，t表示客户企业i在t年的审计师行业专长； Controlsj，t是关于供应商j在t年的一系列控制变量； Year和Industry分别表示年度固定效应和行业固定效应； εi，t是残差项。回归系数β1反映了客户企业审计师行业专长对于供应商牛鞭效应的影响， 如果β1显著为负， 则表明客户企业审计师行业专长能够缓解供应商牛鞭效应。
四、 实证分析
（一） 描述性统计
表2列示了本文的描述性统计结果， 供应商牛鞭效应（AR）的均值为1.518， 标准差为1.902， 最小值为0.061， 中位数为1.064， 最大值为22.978， 说明样本期间内A股上市公司组成的供应链中普遍存在牛鞭效应， 且在不同的供应链中牛鞭效应差异较大； 审计师行业专长（MSA）的均值为0.072， 最小值为0， 最大值为0.48， 中位数为0.052， 说明审计师的平均行业市场份额为7.2%， 且不同审计师之间的行业专长存在较大差距； 控制变量的描述性统计未发现异常， 与其他研究中的数据特征基本保持一致。
（二） 基准回归
表3列示了本文的基准回归结果， 列（1）中未控制固定效应且未加入控制变量， 其中MSA的系数在1%的显著性水平上为负， 说明客户企业审计师行业专长与供应商牛鞭效应负相关。列（2）在列（1）的基础上加入了控制变量， 在排除了季节性趋势等因素的影响后， MSA的系数依旧显著为负， 进一步验证了二者之间的负相关关系。列（3）在列（2）的基础上进一步控制了年度固定效应和行业固定效应， 可以看出， MSA的系数仍然在1%的水平上显著为负， 初步说明客户企业聘任行业专长审计师能够缓解供应商牛鞭效应， 验证了本文的H1。此外， 考虑到宏观经济环境给供应链带来的影响， 本文还根据宏观经济景气指数的中位数（D_Policy）进行了分组回归， 表3的列（4）和列（5）分别为宏观经济不景气和宏观经济景气时审计师行业专长对供应商牛鞭效应的回归结果， 从中可以看出， 在经济不景气时审计师行业专长的作用更显著， 这与前文的分析一致， 反映出审计师行业专长在经济发展不景气、 有效需求不足的情况下对供应链的维稳作用。
（三） 稳健性检验
1. 内生性检验。客户企业审计师行业专长与供应商牛鞭效应的关系可能会受到选择偏差和混杂因素的影响， 并且当供应链上下游企业受到牛鞭效应的影响较大时， 客户企业可能会主动聘请行业专长审计师来提高会计信息质量和获得专业性的增量信息， 此时本文的研究也会受到反向因果问题的干扰。因此， 本文选择PSM法和工具变量法来对内生性问题进行检验。
（1） PSM法。首先， 根据审计师行业专长的虚拟变量（MSA_D）来区分处理组和对照组。借鉴周静怡等（2022）的研究， 将行业市场份额大于等于10%的审计师视为行业专长审计师， 即当MSA≥10%时， MSA_D为1， 否则为0。接着， 通过1∶4最近邻匹配法进行匹配， 匹配所选择的协变量除模型（1）中的控制变量外， 还加入了会计师事务所是否变更、 审计任期、 审计费用和审计意见四个变量， 协变量的平衡性检验结果显示， 匹配后各变量在处理组和对照组之间不存在显著差异。最终匹配得到1457个观测值进行回归， 回归结果如表4列（1）所示， 在控制了选择偏差和混杂因素的影响后， 本文的研究结论仍然成立。
（2） 工具变量法。借鉴王永妍和牛煜皓（2023）的研究， 选取滞后一期的审计师行业专长（L1_MSA）作为当期行业专长的工具变量。首先进行Hausman检验， 发现p值=0.000lt;0.01， 可在1%的水平上拒绝“所有解释变量均为外生”的原假设， 认为MSA内生。在此基础上将滞后一期的审计师行业专长作为工具变量进行回归， 第一阶段和第二阶段的回归结果分别如表4中的列（2）和列（3）所示， 发现L1_MSA的系数显著为正， 且F统计量为292.74， 说明不存在弱工具变量问题， 而MSA的系数在10%的水平上显著为负， 说明在控制反向因果问题后， 本文的研究结论仍然成立。
2. 其他稳健性检验。排除了内生性问题的干扰后， 本文还进行了以下几种稳健性检验来进一步确保研究结论的可信度： ①替换解释变量。借鉴杨刚和喻彪（2023）的研究， 采用会计师事务所在某一行业的客户企业营业收入总额与该行业全部会计师事务所营业收入总额之比来衡量审计师行业专长（MSR）。②替换被解释变量。参考杨志强等（2020）的做法， 用供应商供需偏离程度与客户企业供需偏离程度之比来衡量供应商牛鞭效应（AR2）。③在基准回归模型的基础上进一步控制地区固定效应（Province）和会计师事务所固定效应（Firm）。如表4所示， 以上稳健性检验的回归结果均支持本文的研究结论。
（四） 作用机制检验
本文H2和H3认为， 会计信息透明度和管理层决策准确性在客户企业审计师行业专长与供应商牛鞭效应的关系中起到中介作用。基于此， 下文将分别从会计信息透明度和管理层决策准确性的角度探究客户企业审计师行业专长对供应商牛鞭效应的作用机制， 以验证H2和H3的理论逻辑是否成立。
1. 会计信息透明度。参考范经华等（2013）的做法， 本文选择基于DD模型计算的应计盈余管理水平（DA）和基于Roychowdhury模型计算的真实盈余管理水平（REM）来衡量客户企业的会计信息透明度， DA或REM的值越大， 说明企业盈余管理的空间越大， 会计信息越不透明。回归结果如表5列（1）和列（2）所示， 从中可以看出， 审计师行业专长（MSA）对应计盈余管理水平（DA）和真实盈余管理水平（REM）的回归系数均显著为负， 表明客户企业审计师行业专长能够提升客户企业的会计信息透明度， 降低供应商的信息不对称程度， 从而缓解供应商牛鞭效应， 本文的H2成立。
2.管理层决策准确性。上文提到， 审计师行业专长提高了采购决策的准确性， 有助于客户企业依据准确的采购计划管理库存， 减小存货的调整幅度（陶锋等，2023）。因此， 本文选择了客户企业的存货调整幅度（Match）作为管理层采购决策准确性的代理变量， 客户企业的存货调整幅度越小， 采购决策的准确性越高。同时， 精准的采购计划能够帮助企业优化库存管理策略， 有助于企业降本增效， 因此本文还选择了客户企业的营业成本率（OCR）作为采购决策准确性的另一个代理变量， 客户企业的营业成本率越低， 表明采购决策的准确性越高。其中， Match=ln企业当期存货净额-上期存货净额， OCR=营业成本/营业收入。回归结果如表5中列（3）和列（4）所示。MSA对Match和OCR的系数均显著为负， 表明客户企业审计师行业专长能够通过提高客户企业的采购决策准确性来减小需求信号扭曲和偏差， 从而缓解供应商牛鞭效应， 即H3也成立。
五、 进一步研究
（一） 基于信息技术的进一步分析
1. 企业数字化转型。随着数字经济时代的到来， 传统供应链企业面临着严峻的挑战。这些企业往往受制于有限的数据源和低效率的数据采集处理方式， 对市场的洞察力不足， 无法灵活应对市场的多元化需求和动态变化。而数字化转型不仅能够赋予供应商更加强大的信息采集与加工能力， 减少供应链中信息传递的扭曲和失真， 还能够通过对企业业务流程、 组织架构、 商业模式的全面变革（袁淳等，2021）， 帮助供应商灵活迅速地调整生产流程， 加快对客户需求的响应。因此本文预期， 数字化转型对审计师行业专长具有替代作用， 对于数字化转型程度高的供应商来说， 审计师行业专长对供应商牛鞭效应的治理作用更不显著。本文参考袁淳等（2021）的研究， 采用文本分析的方式来衡量供应商数字化转型程度， 并根据供应商数字化转型程度的中位数将样本分为两组分别进行回归。回归结果如表6列（1）和列（2）所示， 从中可以看出， 数字化转型能够提高供应商的信息搜寻和处理效率， 使得客户企业审计师行业专长对供应商牛鞭效应的治理作用变得不显著。
2. 签字会计师信息技术专业背景。随着大数据、 云计算等信息技术的不断发展和普及， 企业的财务数据和业务流程日益依赖于信息系统。如果签字会计师具备信息技术背景， 一方面能更好地评估被审计单位的信息系统， 保证审计工作顺利开展， 另一方面能够对财务数据和非财务数据进行深度分析和挖掘， 发现传统审计方法难以发现的隐藏问题和风险。因此本文预期， 具有信息技术专业背景的签字会计师更有助于提高客户企业的会计信息质量， 优化管理层采购决策， 在供应商牛鞭效应的治理中发挥更积极的作用。信息技术专业背景（Major）的定义如下： 如果签字会计师中至少有一位的最高学历专业是会计电算化、 软件工程、 计算机应用等专业， 则认为其具有信息技术专业背景， 即Major取值为1， 否则为0。回归结果见表6列（3）和列（4）， 当签字会计师具有信息技术专业背景时， 审计师行业专长（MSA）的系数不显著， 与前文的预期不符， 说明具有信息技术专业背景的审计师未能充分发挥专业优势， 将信息技术与审计工作相结合， 探索出更为高效准确的审计方式。
（二） 基于供应链关系的进一步研究
1. 供应链地理距离。经济地理学常被运用在企业区域和战略的研究当中， 但随着供应链管理等研究的兴起， 相关学者对地理距离在供应链中发挥的作用进行了研究。对供应商来说， 地理位置邻近使得供应商与客户企业之间能够更方便地通过实地考察、 面对面沟通等方式保持良好关系， 建立正式或非正式的关系网络， 降低沟通成本和私有信息的获取成本（鲍群等，2023）， 促使供应商更多依赖私有信息进行需求预测、 制定生产计划， 审计师行业专长的作用随之减弱。因此本文预期， 当供应商与客户企业的地理距离更远时， 审计师行业专长对供应商牛鞭效应的治理作用更为显著。本文根据供应商与客户企业的办公地是否在同一省份（Distance）来区分二者之间地理距离的远近， 若供应商与客户企业的办公地在同一省份则Distance取值为1， 否则为0。从表7列（1）和列（2）中可以看出， 当供应商与客户企业的办公地不在同一省份时， 供应商所能获取的私有信息较少， 更依赖于行业专长审计师所提供的公开信息进行需求预测， 因此客户企业审计师行业专长对供应商牛鞭效应的治理作用更加显著。
2. 供应链纵向一体化战略。前人研究发现， 企业知识和信息还能够沿着董事的关系网络扩散。供应商通过共享高管/董事等方式能够与客户企业达成纵向一体化战略， 增强双方联系的紧密程度， 促进合作互信， 实现信息共享和资源互补（李云鹤等，2022）。借助纵向一体化战略， 供应商能够更直接地参与到客户企业的日常运营和重大决策中， 使得客户企业信息能够在供应链内部进行传递， 进而弱化审计师行业专长的影响。因此， 本文预期， 当供应商与客户企业之间不存在纵向一体化战略时， 更有助于行业专长审计师发挥作用， 缓解供应商牛鞭效应。纵向一体化（Vertical）的定义为： 当供应商企业的高管/董事在客户企业兼任董事或客户企业的高管/董事在供应商企业兼任董事时， Vertical取值为1， 否则取0。根据Vertical对样本进行分组后发现， 共有109条供应链采取了纵向一体化战略， 回归结果如表7列（3）和列（4）所示， 审计师行业专长（MSA）的系数在列（1）中不显著， 在列（2）中显著为负， 这说明当供应商和客户企业不存在纵向一体化战略时， 客户企业的审计师行业专长对供应商牛鞭效应的治理作用更显著， 符合前文的预期。
六、 研究结论与启示
本文从供应链的视角切入， 实证考察了客户企业审计师行业专长对供应商牛鞭效应的影响及作用机制。研究发现， 客户企业审计师行业专长对供应商牛鞭效应发挥了治理作用， 且该作用在宏观经济不景气、 有效需求不足时更加显著， 而会计信息透明度和管理层决策准确性是二者间的中介机制。此外， 进一步研究发现， 从信息技术方面来看， 当供应商企业数字化转型程度较低时， 客户企业审计师行业专长更能够缓解供应商牛鞭效应， 而签字会计师的信息技术专业背景没有显著影响； 从供应链关系方面来看， 当供应商与客户企业的地理距离更远、 二者之间没有构建纵向一体化战略时， 客户企业审计师行业专长的治理作用更为显著。
本文提出如下启示： 第一， 重视审计师行业专长的培养。未来发展行业专长， 走差异化战略路线是必然趋势， 会计师事务所、 注册会计师行业协会等应进一步提升对审计师行业专长的培养和重视程度， 通过加强审计师的专业培训和行业知识更新， 提升其在特定行业的审计能力。第二， 深入开展企业数字化转型。在数字经济时代， 数字化转型对于企业的长远发展至关重要。企业应积极探索和应用大数据、 云计算、 人工智能等新技术， 加快数字化转型步伐， 在供应链上下游企业之间构建信息共享平台， 促进信息在供应链上的流通。第三， 推动大数据与审计服务相融合。随着大数据时代的到来， 审计师在提供传统审计服务的同时， 也需不断拓宽视野， 增强对大数据领域的理解和关注， 实现审计服务与大数据的深度融合。第四， 鼓励供应链上下游企业实行纵向一体化战略。供应链的稳定性和效率不仅取决于单个企业的运营水平， 更依赖于供应链中各个企业之间的紧密合作与协调， 通过纵向一体化， 上下游企业可以更加深入地了解彼此的需求和期望， 减少信息不对称带来的产能错配和供需失衡等问题， 加强供应链稳定性和韧性。
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