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企业碳风险如何影响审计定价——基于异常审计费用的研究
1
作者
王中超
于瑶
王帆
《北京工商大学学报(社会科学版)》
北大核心
2025年第3期52-66,共15页
随着“双碳”战略目标的实施,企业碳风险已成为利益相关者的关注重点,并影响到审计市场。利用2009—2020年中国A股上市公司数据,探究了企业碳风险对审计定价的影响及其机制。研究发现,企业碳风险提升,审计师收取的异常审计费用提高。机...
随着“双碳”战略目标的实施,企业碳风险已成为利益相关者的关注重点,并影响到审计市场。利用2009—2020年中国A股上市公司数据,探究了企业碳风险对审计定价的影响及其机制。研究发现,企业碳风险提升,审计师收取的异常审计费用提高。机制分析发现,企业碳风险提升会导致其经营风险、舞弊风险和诉讼风险的增加,从而提高了异常审计费用。异质性分析发现,企业所在地区政府环境治理压力大、公众环境关注度高、纳入碳交易试点、数字化程度高,以及企业高管绿色认知高,企业碳风险对异常审计费用的正向影响更弱。因此,政府应加快建立碳排放信息披露和碳审计制度,并构建多方参与的企业碳风险治理监督网络,推动企业主动降低碳风险,助力绿色转型。
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关键词
企业碳风险
异常审计费用
审计定价
审计师
风险
感知
经营
风险
舞弊
风险
诉讼
风险
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职称材料
基于支持向量机的重污染工业企业碳风险预警研究
被引量：
10
2
作者
周志方
肖恬
《环境污染与防治》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期82-89,共8页
针对碳效率较低、排放量大为特点的中国重污染工业企业在未来实行节能环保与低碳发展可能存在着导致经济利益流出的碳风险,结合国内外对碳风险研究较少的现状,提出建立重污染工业企业碳风险评价指标体系与预警模型。以机器学习的最新成...
针对碳效率较低、排放量大为特点的中国重污染工业企业在未来实行节能环保与低碳发展可能存在着导致经济利益流出的碳风险,结合国内外对碳风险研究较少的现状,提出建立重污染工业企业碳风险评价指标体系与预警模型。以机器学习的最新成果——支持向量机(SVM)模型为基础、选取高斯核函数并借鉴风险预警理论成果,对实验企业进行风险预警。使得企业能正确识别和把握碳风险,以事前控制的理想状态降低碳风险对企业的影响。结果表明,运用SVM模型进行碳风险预警具有较高的准确性、可操作性与推广价值。同时,总结了SVM模型评估得出碳风险较低的企业所具有的共性,对于重污染工业企业管控碳风险的实践具有重要指导意义。
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关键词
低
碳
经济
重污染工业
企业碳风险
风险
预警
支持向量机模型
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职称材料
题名
企业碳风险如何影响审计定价——基于异常审计费用的研究
1
作者
王中超
于瑶
王帆
机构
北京林业大学经济管理学院
中国财政科学研究院财务与会计研究中心
浙江工商大学会计学院
出处
《北京工商大学学报(社会科学版)》
北大核心
2025年第3期52-66,共15页
基金
国家社会科学基金重点项目“区域碳排放转移的政策治理效应与跟踪审计协同研究”(23AGL015)
北京市社会科学基金青年项目“市管企业‘双碳’考核对供应链低碳发展的影响效果与作用机制研究”(24GLC063)。
文摘
随着“双碳”战略目标的实施,企业碳风险已成为利益相关者的关注重点,并影响到审计市场。利用2009—2020年中国A股上市公司数据,探究了企业碳风险对审计定价的影响及其机制。研究发现,企业碳风险提升,审计师收取的异常审计费用提高。机制分析发现,企业碳风险提升会导致其经营风险、舞弊风险和诉讼风险的增加,从而提高了异常审计费用。异质性分析发现,企业所在地区政府环境治理压力大、公众环境关注度高、纳入碳交易试点、数字化程度高,以及企业高管绿色认知高,企业碳风险对异常审计费用的正向影响更弱。因此,政府应加快建立碳排放信息披露和碳审计制度,并构建多方参与的企业碳风险治理监督网络,推动企业主动降低碳风险,助力绿色转型。
关键词
企业碳风险
异常审计费用
审计定价
审计师
风险
感知
经营
风险
舞弊
风险
诉讼
风险
Keywords
corporate carbon risk
abnormal audit fees
audit pricing
auditor risk perception
operational risk
fraud risk
litigation risk
分类号
F239 [经济管理—会计学]
F272.3 [经济管理—企业管理]
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职称材料
题名
基于支持向量机的重污染工业企业碳风险预警研究
被引量：
10
2
作者
周志方
肖恬
机构
中南大学商学院
两型社会与生态文明协同创新中心
出处
《环境污染与防治》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期82-89,共8页
基金
国家社会科学重大招标项目(No.11&ZD166)
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(No.71303263
+6 种基金
No.71202055)
教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(No.11YJC790312)
教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(No.20130162120045)
财政部
国家发展和改革委员会节能减排综合示范项目(No.CSCG-HNSZ-DY20131002)
湖南省社会科学基金资助项目(No.13YBA353)
湖南省科技计划项目(No.2014ZK3124)
文摘
针对碳效率较低、排放量大为特点的中国重污染工业企业在未来实行节能环保与低碳发展可能存在着导致经济利益流出的碳风险,结合国内外对碳风险研究较少的现状,提出建立重污染工业企业碳风险评价指标体系与预警模型。以机器学习的最新成果——支持向量机(SVM)模型为基础、选取高斯核函数并借鉴风险预警理论成果,对实验企业进行风险预警。使得企业能正确识别和把握碳风险,以事前控制的理想状态降低碳风险对企业的影响。结果表明,运用SVM模型进行碳风险预警具有较高的准确性、可操作性与推广价值。同时,总结了SVM模型评估得出碳风险较低的企业所具有的共性,对于重污染工业企业管控碳风险的实践具有重要指导意义。
关键词
低
碳
经济
重污染工业
企业碳风险
风险
预警
支持向量机模型
Keywords
low-carbon economy
heavily-polluted industrial enterprises
carbon risk
risk early warning
SVMmodel
分类号
X322 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
企业碳风险如何影响审计定价——基于异常审计费用的研究
王中超
于瑶
王帆
《北京工商大学学报(社会科学版)》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于支持向量机的重污染工业企业碳风险预警研究
周志方
肖恬
《环境污染与防治》
CAS
CSCD
北大核心
2016
10
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职称材料
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