论文标题：Regulator Continuity and Decision-Making Quality: Evidence from SEC Comment Letters

中文标题：监管连续性与决策质量：来自SEC意见信的证据

原文来源：Kubic, Matthew. Toynbee, Sara. 2023. “Regulator Continuity and Decision-Making Quality: Evidence from SEC Comment Letters.” Accounting Review 98(1): 365-398.

供稿：白蝶

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编者按：尽管对资本市场进行经常性监督很重要，但通常很难检验个别监管者的连续性如何影响监管结果。文章利用SEC意见信的独特机制确认审查团队成员构成检验了这一问题。证据表明，具有更大连续性的审查团队提供的引用权威指导、针对缺陷领域、导致公司回应同意披露变更的意见更少。研究结果与连续性导致较低质量的意见信的观点相一致。进一步研究检验连续性和意见质量之间负相关关系的一个潜在原因，结果支持了“连续性增加了工作人员对公司及先前审查的熟悉程度，从而使他们把注意力集中在类似的问题上，而忽视了其他领域的缺陷”的观点。

一、引言

财务报告法规的监督和执行在资本市场中发挥着重要作用。监管的有效性不仅取决于法律条文，还取决于评估遵守情况并执行这些法律的个人所组成的监管团队。监管团队通常会对公司进行经常性监督，这可能导致同一个人先前参与过当前目标公司的监督活动（即监管连续性）。

理解监管连续性与监管结果之间的关系很重要，至少有以下三方面的原因：首先，连续性在许多财务报告和监管环境中具有重要意义。其次，人们期望高质量的监管，但监管机构预算有限，限制了总人员水平，因而了解人员分配与监管质量的关系具有重要的实际意义。最后，研究连续性有助于理解个体监管者在监督活动中的作用。

二、研究背景

1. SEC文件审查

美国证券交易委员会（Securities and Exchange Commission，简称SEC）的公司财务部门（Division of Corporation Finance，简称DCF）对上市公司定期提交的文件进行审查，以确保其遵守相关披露和报告标准，特别关注那些“与委员会规则或适用的会计准则不一致，或在合理性或清晰度方面似乎存在重大缺陷”的披露（SEC 2020）。根据2002年《萨班斯法案》SEC必须至少每三年审查一次公司文件，实际的审查频率通常会更加频繁。

SEC审查团队会进行全面审查和有限范围审查，分别重点关注财务报表和某一针对性问题。在一般的审查过程中，首先由初级审查员审查公司文件是否符合适用的会计和披露要求，并提出一系列意见（SEC 2021）。然后，高级工作人员会对提出的意见进行审查，并可能修改、删除或添加意见。最终会采纳高级审查员批准的所有意见。意见信上列出了所有参与审查的工作人员的姓名和联系方式，以便公司寻求解释。通常，高级审查员会在信上签名。当SEC工作人员对公司的答复感到满意并告知公司他们没有进一步意见时，审查就结束了。

自2004年意见信公开以来，已经有一些文献研究了意见信的决定因素和影响后果。在决定因素方面，收到意见信的可能性与SOX 408（b）中列出的可观察标准（Cassell等, 2013）以及其他公司特征相关，例如公司是否有十二月财政年度结束（Gunny和Hermis, 2020）或是否为国外公司（Naughton等, 2018）。就影响后果而言，意见信可以提高财务报告质量（Bozanic等, 2017; Brown, Tian 和Tucker, 2018; Cunningham等, 2020）。DCF工作量（Ege等, 2020; Gunny和Hermis, 2020）、预算（blackburn, 2014）和政治关系（Heese等, 2017）也会影响意见信的特征。

2. SEC意见信审查的连续性

Mahoney（2009）提出执行法律的监管往往比“书本上的法律”更重要。已有研究表明，监管执法在各监管机构之间存在差异（Agarwal等, 2014; deHaan等, 2015）。与这一观点一致的是，Baugh等（2021）、Do和Zhang（2022）发现，在意见信上签名的人（通常是高级审查员）解释了意见信属性（如长度和主题）的变化。Kubic（2021）发现会计师而非律师作为审查员增加了发现财务报表错误的可能性，这表明会计专业知识对于发现错误很重要。

SEC审查团队由可能影响审查质量的几个方面（例如，连续性、专业知识、任期）不同的个人组成。文章选择研究连续性的影响，主要有以下三方面的原因：首先，连续性在许多财务报告和监管环境中具有重要意义。其次，SEC希望进行高质量的审查，但在预算有限的情况下很难达成。因此，了解审查团队的人员分配与审查质量的关系，对SEC具有重要的实际意义。最后，研究连续性有助于理解个体监管者在财务报告监督中的作用。

连续性可能会增加工作人员对公司运营、财务报告和之前意见信的熟悉程度。尽管工作人员经过培训，可以在当前审查开始时阅读来自先前审查的意见，但是这个过程可能无法提供与实际参与先前审查相同的熟悉程度（Tan, 1995）。美国监察长办公室的一份审计报告还显示，SEC工作人员与公司之间的电话交谈记录存在缺陷，因此，之前参与过的员工可能知道没有在意见中提到的潜在的问题领域。

工作人员在如何进行文件审查方面拥有自主权（例如，花多少时间，关注什么）。因为工作人员对公司的熟悉程度以及之前的审查意见信可能会影响他们搜索和处理信息的方式，所以由于工作人员的连续性差异，审查结果可能有所不同。文章就连续性对审查质量的影响提出了两种不同的观点：

一方面，连续性可能使工作人员在评估法规遵守情况时更有效地整合历史信息和新信息。Alba和Hutchinson（1987）提出“分析信息的能力（分离出最重要的以及与任务相关的信息）随着熟悉程度的增加而提高。”例如，员工对公司的现有了解可以让他们评估最近的事件是否在公司的文件中得到了适当的反映；熟悉先前的审查也可能使工作人员跟进重要问题。总之，如果工作人员对被审查公司的熟悉程度使得他们更容易和有效地分析信息，则连续性可以促进更高质量的审查。

另一方面，连续性可能对审查质量产生负面影响。连续性可能导致工作人员对财务报告的哪些领域更可能有重大缺陷形成强烈的期望，这可能导致工作人员寻找确证证据，并可能干扰员工识别新问题的能力。因此，连续性可能导致监管机构专注于与先前审查类似的问题，而忽视其他领域的缺陷。例如，以前对该公司的收入确认发表过意见的工作人员在当前审查中可能侧重于收入确认，而忽略了可能存在缺陷的其他领域。总而言之，由于参与先前审查导致的熟悉程度可能会影响工作人员搜索和处理信息的方式，从而导致较低质量的审查。

总之，连续性对审查质量的影响尚未明确，因此，文章做出以下零假设：

H1：连续性与审查质量无关。

三、研究设计

1. 样本概述与连续性度量

文章的主要研究对象是SEC意见信，包括被审查公司和SEC之间的公开通信。文章使用审计分析获取2004年至2016年间定期财务报告的意见信相关的所有数据，并重点关注SEC审查时发给公司的第一封信以及公司对这封信的回应（即第一轮沟通）。文章使用审计分析线程数据库构建审查质量的度量，其中包含SEC意见信和公司对所有会计和法律问题的回应。此外，文章从Audit Analytics，Compustat，SEC WRDS analytics，I/B/E/S，Thomson Reuters，FOIA requests以及federalpay.org获取数据，计算分析中所需要的其他变量。

从Intelligize数据库中获得审查第一封信中列出的所有工作人员的姓名，以确定审查团队的组成。人工调整不同时期名称的拼写差异，并与相邻期间意见信中记录的审计团队成员进行比较。使用同时出现在当期和之前最近一期意见信中的人员数量占当期审查团队规模的比值衡量连续性（%Continuity）。研究设计需要之前一期意见信来衡量连续性，因此需要排除各公司第一封意见信。剔除特殊样本和数据缺失的样本后最终样本包括2006年至2016年间4344家独特公司的11,117封意见信，具体样本筛选过程如表1（Penal A）所示。

SEC根据公司所在行业为其分配审查办公室，SEC审查办公室的统计信息如表1（Penal B）所示。各办公室平均每年有28.8到34.6名员工。虽然大多数办公室平均拥有10到12名律师和少数从事其他职业的工作人员，但大多数工作人员是会计师。

表 1 - 样本概述

图1（Penal A）展示了SEC意见信样本量随时间的变化情况；图1（Penal B）展示了SEC审查各年度的连续性。

图 1 - 2006年至2016年意见信数量及连续性

2. 意见信质量度量

基于可观察到的意见信特征构建意见信质量的度量。已有研究检验了基于长度的特征，例如如意见类型的数量、沟通轮数或意见信的长度。然而，基于此类变量的度量存在一个隐含假设，即各意见同等重要，然而意见的重要性往往并不相同，例如，数据表明，一些意见信强调了对投资者来说不那么重要的语法或格式问题。因此，文章构建度量的目标是捕捉意见信在多大程度上实现了SEC的目标，即识别“与委员会规则或适用的会计准则不一致，或在合理性或清晰度方面似乎存在重大缺陷”的披露（SEC 2020）。

首先，计算至少引用了一次SEC指南或权威会计准则的意见数量（RefGuidance）。文章认为这些意见的质量更高，它们可能确定了“与委员会规则或适用的会计准则不一致”的问题。

其次，分析公司的回复创建两种衡量意见信质量的指标，以捕捉涉及“合理性或清晰度方面存在重大缺陷”的意见。文章假设，当公司提供更多信息来补充或解释原始披露时，SEC工作人员就确实识别了该公司财务披露的缺陷。因此，构建第一个指标：公司回复的文本长度（以单词数计量）在样本前四分之一的意见数量（DeficientAreas）。文章假设更高质量的意见信能促使公司同意对其文件进行更多修改，依据类似于Ege等（2020）的方法构建第二个指标：公司回复表示将立即或将来更改其文件的意见数量（DiscChanges）。通过分析公司回复的文本来衡量意见信的质量有三个好处。首先，即使在没有商定变更的情况下，较长的回复也可以提供信息。其次，可以用一个大样本的单一测量来衡量企业对多个问题的反应。最后，捕捉了针对特定SEC意见的变化，同时避免了使用修订后的文件作为意见信质量衡量时出现的两种测量误差来源，即许多修订后的文件与SEC意见无关（第一类错误）；并非所有缺陷都会导致修订（第二类错误）。

最后，使用探索性因子分析构建意见信质量的综合衡量指标（Quality）。

3. 模型设计

假设H1是为了解决连续性是否与审查质量相关的问题。为了检验这一假设，文章使用OLS估计如下模型：

（1）

其中，Review Quality即前文所述的审查质量代理变量之一：引用权威指南/准则的意见数量（RefGuidance），涉及缺陷领域的意见数量（DeficientAreas），导致商定披露变更的意见数量（DiscChanges）， 基于因素分析的综合性度量（Quality）。

为确保连续性的影响效果与审查团队的可观测属性正相关，模型（1）还控制了当期审查的范围、最近一期意见信特征以及可能反映公司财务报告质量并因此与意见信结果相关的公司特征。模型（1）包括了SEC办公室-年度固定效应，以控制办公室预算、人员配备水平和文件量的影响以及审查团队分配理念的差异；还包括了意见信中引用的主要表单类型的固定效果，控制审查文件的数量和性质的影响。

四、实证分析

1. 描述性统计和相关性分析

主要变量的描述性统计如表2（Penal A）所示。

表 2（Penal A）- 描述性统计

表2（Penal B）比较了连续性高于和低于中位数的观测值的因变量和控制变量的平均值。具有连续性较高的审查团队意见涉及较少的缺陷领域（DeficientAreas），较少引用权威指南（RefGuidance），较少导致披露变更（DiscChanges），并且质量综合评分（Quality）也较低。

表 2（Penal B）- 分组统计

表2（Penal C）显示了相关性分析结果。 DeficientAreas，RefGuidance和DiscChanges 三者之间存在正相关关系，相关系数在0.392至0.425之间，说明它们对应不同的质量维度。所有意见信质量指标与连续性（%Continuity）呈负相关。

表 2（Penal C）- 相关性分析

综上所述，Penal B和Penal C的证据表明连续性与较低质量的意见信相关。

2. 主回归结果

主要回归结果如表3所示。结果表明连续性（%Continuity）较高的审查团队所提意见引用权威准则（第1列）、涉及缺陷领域（第2列）、导致公司同意更改文件（第3列）均较少。此外，因变量为质量综合评分（Quality）时，连续性（%Continuity）的系数也为负（第4列）。综上所述，证据表明连续性与审查质量负相关，拒绝了零假设H1。

表 3 - 连续性与意见信质量

3. 稳健性检验

（1）非随机团队分配

如果连续性并非随机变化，主要结果就会受到其他影响。SEC领导层进行团队分配时，可以选择追求完全连续性、不连续性或某种程度的连续性。即使领导层倾向于完全连续性，某些条件限制（例如：人员流动、文件量、时间冲突）也可能导致实践中的非完全连续性。连续性变化其实不太可能影响系数估计，但如果团队分配决策是基于某些与模型中的意见信质量指标相关的不可观测变量，那么就会导致系数估计有偏。文章使用工具变量（IV）分析来减轻这一非随机审查团队分配担忧。选择最晚一期意见信中列出的仍在审查团队的人员数量（OngoingStaff）作为合理的外生工具。回归结果如表4（Panel A）所示，%Continuity的系数对所有意见信质量指标为显著为负。

（2）不可观测的文件审查和连续性度量

接着，检验不可观测的文件审查导致的%Continuity测量误差是否影响主要结果。使用在过去两年内的可观测意见信重新估计模型（1）以减轻这种担忧，结果如表4（Panel B）所示，得到了与主回归相同的结果。

（3）连续性的替代变量

文章更换连续性的衡量指标检验主要结果的稳健性。将%Continuity_NumYears定义为当前审查团队在前Num年期间的任意时点审查公司的百分比（其中Num等于3、4、5或6）。发现了与主回归类似的结果，结果如表4（Panel C）所示。

（4）意见信质量的替代变量

文章选择了三个意见信质量替代指标：Comments为总意见数；AmendRelated为虚拟变量，如果文件修订与主题相关则取值为1，否则为0（与主题相关的修订指除代理声明、XBRL、无意遗漏和印刷错误以外的所有修订）；AmendDirect为虚拟变量，如果修订后文件参考了意见信或公司对评论信的回应中明确表示同意更改则取值为1，否则为0。结果如4（Panel D）所示，得到与主回归的类似结果。

表 4 - 稳健性检验

4. 连续性分解

文章研究了连续性与意见信质量之间的关系是否是非线性或随连续工作人员数而变化。

首先，将%Continuity分解为分子（CountContinuity）和分母（TeamSize）。如表5（Panel A）所示，大多数团队的连续性是由一个或两个工作人员驱动的，与团队规模无关。而使用未经缩放的连续性度量（CountContinuity）重新估计模型（1），发现CountContinuity的系数显著为负，具体结果如表5（Panel B）所示。

然后，基于不同的连续工作人员人数分别检验连续性和意见信质量之间的关系，结果如表5（Panel C）所示。结果表明二者在各连续人员数下都显著负相关，并且该效应随着连续工作人员人数的增加而增强，但系数大小之间的差异表明几乎没有非线性的迹象。

最后，依据员工在审查团对中的角色分别度量连续性，回归结果如5（Panel D）所示。。将连续工作人员划分为在两封连续可观测意见信中均为签名者（ContinuitySigner）、均为审查员（即非签名者，ContinuityExaminer）以及发生角色变更（ContinuityNewRole）三种情况。结果表明连续性的负面影响主要集中在初级审查员身上。

表 5 - 连续性分解

5. 员工层面分析

文章还进行了员工层面的分析。首先，将SEC办公室-年度固定效应替换为员工-年度固定效应，结果如表6（Panel A）所示。结果与主回归（团队层面）一致。接着，还检验了个体特征是否能够减轻连续性的影响，结果如表6（Panel B）所示。对任期较长工作人员（第1列）和会计工作人员（第2列），连续性的负面影响较弱。

表 6 - 员工层面分析

五、进一步研究

证据表明，具有更大连续性的审查团队会产生较低质量意见信。一种可能的解释是，之前的参与增加了员工对被审查公司的熟悉程度，这影响了他们在当前审查中搜索和处理信息的方式。文章通过几个附加检验探讨了这种可能性。

（1）意见信审查相似度

检验先前参与是否会导致工作人员在当期审查中关注与最近一次审查相似的领域。工作人员可能专注于与先前审查类似的问题，而忽视其他领域的缺陷，并产生质量较低的意见信（Church 1991；Frederick 1991）。文章使用了两种度量相似度的指标：重叠的主题数量（SameTopics）；意见信文本的余弦相似度（TextSimilarity）。团队层面（Panel A）和员工层面的回归结果（Panel B）如表7所示。结果显示%Continuity与两种相似性指标呈正相关。

表 7 - 相似度

（2）减轻熟悉程度的因素

Liberman等（2007）认为公司运营的变化、连续审查的时间间隔将减少熟悉程度。因此，文章考察了这些因素是否减轻了连续性与意见信质量之间的负相关关系。

首先，检验了对于最近进行了重大收购（LargeM&A）或资产处置（LargeDiscOps）的公司，连续性的负面影响是否减弱，结果如表8（Panel A）。文章认为这些事件会降低审查人员对被审查公司的熟悉程度，并可能提高存在影响审查结果的新缺陷的风险。与这一观点一致，回归结果显示交互项的系数显著为正。

然后，文章检验了连续性的负面影响是否随着距离最近意见信的时间（YearsLastReview）增加而减弱，结果如表8（Panel B）所示。第一列交互项的正系数表明，连续性和意见信质量之间的负相关关系随着时间的推移而减弱。第二列显示了%Continuity与YearsLastReview的四分位数变量交互的结果，交互项的负系数递增支持了熟悉程度会随着时间的推移而减弱的观点。

表 8 - 减轻熟悉程度的因素与连续性

（3）问责制的缓解效应

检验责任感能否减轻连续性与意见信质量之间的负相关关系，结果如表9所示。选取了四种可能增加审查人员责任感的公司和审查团对特征。结果发现连续性的负面影响在规模较大（第1列）和外部监督程度较高的企业（第2列）得到了缓解；还发现当审查团队规模较小（第3列）或由更高级的人员组成（第4列）时，连续性的负面影响也会得到缓解。

表 9 - 员工责任感与连续性

六、研究结论

尽管对资本市场进行经常性监督很重要，但通常很难检验个别监管者的连续性如何影响监管结果。文章通过确定所有在SEC意见信中列出名字的工作人员来检验这个问题。证据表明，具有更大连续性的审查团队提供的引用权威指导、针对缺陷领域、导致公司回应同意披露变更的意见更少。结果与“连续性导致较低质量的意见信”的观点相一致。

进一步研究提供了对连续性和意见质量之间负相关关系的一个潜在原因的探讨。研究发现，先前的参与会引导工作人员关注与最近审查涉及的类似问题。横截面分析表明，降低影响工作人员对被审查公司熟悉程度的因素和提高工作人员责任感的因素可以减轻这种负面影响。总之，结果支持了“连续性增加了工作人员对公司及先前审查的熟悉程度，从而使他们把注意力集中在类似的问题上，而忽视了其他领域的缺陷”的观点。

ABSTRACT: Staff at the U.S. Securities and Exchange Commission (SEC) conduct recurring reviews of firms' filings to deter misconduct and facilitate investor access to high-quality information. We identify the names of SEC staff who work on a comment letter and examine whether their prior involvement (i.e., continuity) is associated with comment letter quality. Our results are consistent with continuity leading to lower-quality comment letters. Continuity is associated with fewer substantive comments, agreed-upon disclosure changes, and greater similarity between consecutive comment letter reviews. These results are consistent with continuity increasing staffs' tendency to focus on familiar issues and overlook other areas of potential deficiencies. Time, changes in firms' operations, and increasing staffs' feelings of accountability can mitigate the negative effect of continuity on comment letter quality. Our study suggests benefits to a fresh perspective in regulatory monitoring.

原文地址：https://doi.org/10.2308/TAR-2021-0432