自我及其时间
详细信息The Self and Its Time
-
摘要: 自我是人们精神生活的核心特征。神经科学对于自我神经关联物(neural correlates of self)的研究发现，在空间上，皮层中线结构(cortical midline structure, CMS)对自我信息加工具有重要意义，特别是皮层中线结构的自发活动。这引出了“静息-自我重叠”(rest-self overlap)和“静息-自我包含”(rest-self containment)的概念。那么，自我是如何通过自发活动编码的呢？其时间特性如何呢？最近的实证研究表明，较慢与较快频率之间的能量平衡与自我直接相关。较慢频率中的较强能量(相对于较快频率中的能量而言)直接与较强的自我相关(例如，自我意识)，而较慢频率中的能量较弱则相反。在更概念化的层面上，这使我们提出一种自我的内在时间属性，以与哲学和心理学/神经科学中不受时间影响的和非时间性的定义相区别。因此我们得出结论，我们的自我本质上是时间性的——自我可以追溯到大脑的内在时间，随着时间变化和连续性的共同发生可作为大脑时间和自我时间的“通用货币”(common currency)。Abstract: The self is a feature central to our mental life. Neuroscience investigates the neural correlates of self, which spatially show the cortical midline structure of central importance and especially its spontaneous activity. That leads to the concepts of rest-self overlap and rest-self containment, raising the question how and in what ways the self is encoded in the spontaneous activity and its inner time. Recent empirical studies show that the balance in power between slower and faster frequencies is directly related to the self. Relatively stronger power in the slower frequencies (compared to power in faster frequencies) indexes a stronger self, e.g., self-consciousness, than the opposite with relatively less power in the slower frequencies. On a more conceptual level, this leads us to suggest an intrinsically temporal determination of self which must be distinguished from a-temporal and non-temporal definitions alike as in philosophy and psychology/neuroscience. I thus conclude that our self is intrinsically temporal——the self can be traced to the brain's inner time with its co-occurrence of temporal change and continuity serving as "common currency" between brain time and self time.
-
Keywords:
- rest-self overlap /
- self-consciousness /
- slow frequency /
- cortical midline structure
-
一. 问题的提出
作为企业重要的外部监督与治理机制，外部审计对于企业经营决策具有显著的影响。外部审计旨在提高企业财务报告的真实性和信息披露质量，降低资本市场信息不对称的程度，对于保护外部投资者和利益相关者权益具有重要作用[1]。审计师的入驻还具有治理效应，能够缓解企业经理人与利益相关者之间的委托代理冲突，减少组织错误和欺诈，从而降低企业经营风险[2]。此外，外部审计是一项法定的审计活动，具有较强的社会监督性质，对企业大股东与高管会产生一定的威慑作用[3]。现有文献也基于现代计量分析方法证实了企业外部审计的治理效应与威慑效应。例如，朱丹和李琰研究发现，外部审计能够缓解企业与投资者等利益相关者间的信息不对称，进而降低投资者风险和权益资本成本[4]。Beyer等、Lin等和Pravdiuk等的研究均认为，外部审计形成的财务报告通过向董事和股东提供准确可靠的信息，使得他们可以更好地建议和监督企业管理者作出最优决策，提高企业治理效能[5-7]。蔡春等发现，外部审计具有的监督功能抑制了企业盈余管理行为[8]。
需要指出的是，前述外部审计功能有效发挥的一个重要前提是较高的审计质量[9-10]。在实践中，审计意见购买、审计师的有限理性或保守主义行为以及会计师事务所相机收费与客户依赖等均对审计报告的质量和客观性产生了负面影响[11-13]。为了促进外部审计机构正确履行审计职责，提高审计质量，国家出台了《中华人民共和国审计法》《中华人民共和国审计法实施条例》《中华人民共和国审计准则》等一系列法律规制。现有文献也越来越多地关注外部审计质量对企业经营发展的影响。例如，有研究认为，聘请了高审计质量的会计师事务所的企业往往面临较低的经营风险，较少存在财务违规行为，具有较高的治理效能[14-15]。
与上述研究不同的是，本文关注外部审计质量对企业创新绩效的影响。传统观点认为，高质量的外部审计提高了财务报告质量，缓解了信息不对称和委托代理问题，外部投资者与利益相关者能够更加有效地监督企业经营，抑制管理者机会主义行为，并进一步促进企业创新绩效提升[16-17]。例如，Suman和Singh将代理问题分解为“安于现状”(Quiet life)和“帝国建设”(Empire-building)两类倾向，企业研发投资容易受到“安于现状”的代理问题影响而面临投资不足的问题，而提高审计质量会弱化企业代理问题，提高企业研发支出[18]。Jiang等研究发现，提高外部审计质量能够有效提高政府创新补贴的利用效率，提升企业整体创新水平[19]。然而，也有研究认为，高质量的外部审计会增加企业高管的绩效考核压力，导致投资者的短视行为，增加创新投资的道德风险成本[20]。也就是说，高质量的外部审计在提高审计意见的客观性的同时，也加大了高管的短期业绩压力；为了使“不那么好看”的财务报告变得“好看”，企业高管往往更看重提升企业绩效和股价等短期目标，并倾向于放弃风险高、投资回报周期长的创新项目[21-22]。此外，由于产出价值难以评估、审计失败风险性高、研发活动具有容错原则以及审计人员缺乏技术研发专业知识等[23]，研发费用审计面临诸多风险，包括研发费用审计在内的外部审计难以有效促进企业创新[24]。可见，现有文献对外部审计质量创新效应的研究尚未形成一致观点。
对于外部审计质量创新效应的研究还存在一个重要的争论，即外部审计活动的事后特征。有文献指出，外部审计大多是一种事后行为[25]，因此外部审计质量对当期企业创新绩效的影响可能并不显著。虽然从理论上讲，审计师进入企业后就可以通过监督机制发挥出外部审计的治理效能，提升企业创新绩效[26]，但由于审计报告是审计活动作用于企业治理的重要载体，这种治理效能也多发生在审计报告形成以后，即外部审计的创新效应具有滞后性[27-29]。例如，王梦迪等研究发现，高质量的外部审计并未能有效提升企业当期治理效能，其对企业治理的影响多基于事后信息披露产生的信息威慑作用[3]。概言之，外部审计对企业治理的促进作用可能会在审计活动发生以后产生。此外，外部审计很难发挥预防作用，更无法弥补企业高管的失范行为所导致的价值损失[3]。因此，对审计质量的经济效应或创新效应考察应当基于动态视角，考察审计质量对后期企业治理绩效的影响。
以往文献多从创新投入或产出规模角度考察审计质量的创新效应。本文进一步从企业创新产出的规模与质量两个角度考察外部审计质量的创新效应及其作用机制。之所以关注创新质量，是由于当前我国科技创新产出规模居世界第一位，正处于由创新大国向创新强国转变的关键时期，平衡好创新规模和创新质量的关系对于我国创新型强国建设目标的实现具有重要意义。在追求高水平科技自立自强的目标下，企业需要在技术领域具备强大的实力和竞争力，而创新产出质量的提高能够直接体现企业的技术水平和创新能力。因此，企业应当根据自身情况和市场需求制定创新战略，平衡好创新规模和创新质量的关系，为企业高质量发展提供高水平科技成果支撑。
本文从以下方面拓展了现有研究。第一，丰富了审计质量的创新质量效应研究。以往研究探讨了外部审计质量对企业创新投入或产出规模的影响，并得出了审计质量抑制或促进企业创新的不同结论[30-31]。本文从创新产出角度出发，不仅讨论了审计质量对企业创新产出规模的影响，还基于专利年均被引数构建企业创新质量指标，探讨了审计质量的创新质量效应。与Nguyen等[20]基于美国企业样本的研究结论不同，本文发现审计质量不仅促进了企业创新产出规模的扩大，而且提升了企业创新产出质量。因此，从股东角度来看，聘请高质量会计师事务所是增强企业创新能力、维护企业长期收益和保护股东权益的有效方式。第二，拓展了审计质量影响企业创新的机制研究。以往文献多基于调节效应模型，从政府补贴等角度探讨了审计质量的创新效应[17, 32]，本文则从信用商品的信号效应出发[10]，提出缓解信息不对称是审计质量作用于企业创新的重要机制，并构建中介效应模型，探讨了审计质量影响信息披露质量和媒体正面报道进而影响企业创新的作用机制。第三，从所有权性质和企业融资约束的角度分析了审计质量对企业创新绩效的异质性影响，细化了审计质量的创新效应研究。所有权性质和融资约束是影响企业创新绩效的重要因素，而外部审计可能会调节企业所有权性质和融资约束的创新效应，本文将从这两个角度探讨审计质量对企业创新绩效的异质性影响。
二. 理论分析与研究假说
一 外部审计质量与企业创新绩效
研发是一项风险性高、投资回报周期长的活动，具有较高的专业性要求和技能门槛。因此，与其他类型的投资相比，企业与研发创新相关的投资面临着更高的信息不对称和更严重的道德风险问题。与企业高管和研发人员可以不断观察创新项目的投资效率变动不同，企业外部利益相关者或投资者仅能通过离散时间点上企业披露的相关信息获得高度集中且有限的项目信息[33]。基于道德风险理论和安于现状的理论模型(Quiet life model)，当企业高管和研发人员缺乏有效的外部监督时，他们往往会因研发活动的风险性高和回报周期长等原因降低对研发活动的关注[34-35]。基于职业关注模型(Career concern model)和高管短视模型(Managerial myopia model)，风险厌恶的企业高管在制定创新决策时往往存在短视行为，重视企业经济短期绩效而忽视长期创新项目投资[36-37]。上述理论均表明，企业创新活动对外部监督具有更高的敏感性，作为企业内部治理与监督机制的重要补充，外部审计及其质量的提升对企业创新会产生显著影响。
外部审计所具有的信息识别与鉴定功能可有效缓解信息不对称和代理冲突问题，约束大股东、企业高管的自利行为，提高企业治理效能[38]。就企业创新活动而言，较高的审计质量与信息披露质量通过降低信息不对称和道德风险来降低企业创新冗余成本，提高企业创新融资效率，进而促进企业创新[39]。
一方面，提高审计质量会强化外部审计对企业内部治理机制和研发创新活动的监督，抑制委托代理冲突，提高企业创新产出的效率和质量。虽然外部审计是一种事后行为，但在中国的实践中，上市公司一般不会轻易改变所雇佣的会计师事务所；即便有所改变，我国规定上市公司半年报需要外部审计，且需要在当年8月30日之前披露。这就导致在绝大多数情况下，审计师入驻发生在当年8月30日之前。在过往文献中，审计投入质量对企业经营的监督作用是从审计师入驻开始的，即审计师—入驻便会对企业经营与创新行为产生威慑与监督作用，而非最终审计报告披露时[3]。通过向董事和股东提供更加及时、可靠的信息，较高的审计和财务报告质量降低了投资创新的道德风险成本，提升了企业创新绩效[20]。
另一方面，基于信用商品的信号效应理论，较高的审计费用和质量具有信号效应，能够缓解企业外部融资压力和拓展企业创新网络，提升企业创新产出能力[10]。高质量的审计可以为企业树立良好的信用和声誉，审计机构的认证和审计报告的发布可以向外界证明企业的财务健康状况和经营能力，增加企业的信用。高质量的审计和财务报告能够更好地向外部投资者、利益相关者传递企业经营相关状况，缓解信息不对称，相当于为企业提供了一种“隐性担保”，缓解了企业的融资约束，降低了创新活动的融资成本[40]。这种信用和声誉可以为企业争取更多的融资渠道和合作机会，从而提供了创新所需的资源和支持。此外，外部投资者更容易识别高质量的创新项目，在提升企业创新活动的融资效率的同时，也降低了外部投资者对创新活动的监督成本[41]。高质量的审计和财务报告也有助于企业构建外部关系网络，包括企业创新网络，而外部创新网络的构建有助于企业获得更多的创新资源[42]，降低创新活动风险，提升企业创新绩效[43]。
审计质量对企业创新的促进作用既体现在创新产出规模上，又体现在创新质量上。例如，较高的审计质量帮助企业更好地管理创新过程中的风险，既能提高创新项目的成功率，降低创新失败的风险，增加创新产出，又能通过外部监督机制和管理创新促进企业关注高水平创新活动，提升企业创新质量。再如，高质量的外部审计能够缓解企业融资约束，帮助企业获得更多的融资渠道和投资机会，为企业的创新活动提供更多的外部资源支持，扩大企业创新产出规模；同时，在外部审计的监督约束机制下，通过优化创新资源配置，企业可以更好地满足高质量的科技创新所需要的资金等要素支持，开展高水平创新活动，提升创新质量。在上述分析的基础上，本文提出假说1：
H1 提高外部审计质量会促进企业创新绩效提升。
二 外部审计质量促进企业创新绩效提升的机制
现有研究普遍认为，缓解信息不对称是外部审计质量促进企业创新的重要作用机制[44-45]。从信息经济学的角度考虑，提高信息披露质量和增加新闻媒体报道能够降低企业与外部投资者之间的信息摩擦，在强化企业外部监督机制效果方面发挥重要作用。就企业创新活动而言，现有文献普遍证实，信息披露质量和新闻媒体的正面报道对企业创新具有促进作用[46]。Luo等研究发现，企业环境信息披露会强化企业环保责任，倒逼企业开展技术创新[47]。Li等指出，企业社会责任信息披露能够帮助企业积累“声誉”资本，获得更多的外部创新资源，促进企业创新与生产率提升[48]。Chen等基于中国数据研究媒体报道的创新效应发现，媒体报道拓宽了外部利益相关者的信息获取渠道，能够强化企业创新活动的外部监督机制，并且媒体的正面宣传会促进企业绿色技术创新，尤其是在数字化转型和环境制度较为严格的地区[49]。就其作用机制而言，信息披露质量和媒体正面报道不仅会通过缓解信息不对称而强化利益相关者对企业经营和研发活动的监督，还有助于企业获得广泛的社会认同和信任、提升企业“声誉”资本，拓展企业外部创新网络，降低交易成本，从而优化企业创新资源配置、降低企业创新风险、提升企业创新效率[40]。
外部审计质量具有鉴定和监督功能，能够有效提高企业信息披露质量，并增加新闻媒体对企业的正面报道频率，以此促进企业创新[50]。过往研究认为，审计质量是信息披露质量的一个重要维度，也是企业信息披露质量的重要保证[20]。出于高管自身或企业自利性目的，企业在信息披露时经常存在有效信息隐藏和虚假信息传递的行为[51]。高质量的外部审计能够有效纠正企业财务报表中存在的主观性和随意性错误，减少甚至杜绝财务信息披露中存在的数据造假或关键信息漏报、缺失等问题，从而提高企业信息披露质量[50]。高质量的外部审计报告还是媒体报道信息的重要来源。朱丹和李琰研究发现，外部审计与媒体报道具有较强的协同性特征，高质量的外部审计能够约束企业高管的机会主义行为，提高企业社会形象，从而获得更多的媒体正面报道[4]。综上分析，本文提出假说2：
H2 高质量的外部审计会提高企业信息披露质量和增加新闻媒体正面报道，以此促进企业创新规模和质量提升。
三. 数据选择与模型构建
一 样本选择
本文基于上市公司财务报表内容以及公开发布的信息，收集了2008—2021年沪深A股上市公司相关财务数据、各个年度申请的发明专利数量和专利被引用数据。其中，企业的财务数据、审计质量相关数据来自国泰安数据库和Wind数据库；申请的发明专利数据和专利被引用数据来源于Google Patent数据库。由于2007年我国会计准则发生部分变更，本文选择2008年为相关数据收集的起点。
为了得到更可靠的实证结果，本文对实证分析样本进行如下处理：剔除金融类、保险类企业样本；剔除财务状况异常的样本，比如总资产小于总负债、流动负债大于总资产；剔除经历过ST、*ST和退市的企业样本；剔除主要变量缺失的企业样本。此外，为了避免异常值对实证结果造成偏差，借鉴以往研究[30]，本文还对主要连续变量进行了上下1%的缩尾处理。
二 变量选择
1 创新绩效：发明专利申请量、发明专利质量(Patent、Quality)
相比于外观设计和实用新型专利，发明专利研发过程更为复杂、更能体现企业的技术创新能力[51-52]。由于研发过程中存在较多的不确定性因素，创新投入未必会以固定比例转化为创新产出。因此，与研发投入相比，以发明专利申请量衡量的创新产出能力更能体现企业的创新绩效[53]。此外，由于专利审批过程存在诸多不确定性，并且专利从申请到授权所需要的时间也存在不确定性，因此企业年度专利授权数无法准确衡量企业当期创新产出的真实水平。综上，本文以企业当年发明专利申请量衡量其技术创新规模(Patent)。
现有文献大多将专利被引用的次数作为衡量企业创新质量的重要方式[54-55]。然而，企业专利被引次数与企业专利申请总量有关，企业专利申请量越多，其在后续可能获得的引用量越多，且专利年龄越大，其被引次数可能也会越多。由此可见，以往文献对创新质量的测度与创新产出规模密切相关，而且还受到专利年龄的影响。为了消除创新产出规模和专利年龄对创新质量的影响，本文采用企业平均每个申请的发明专利在单位时间内被引用的次数测度发明专利质量(Quality)。具体来讲，首先整理企业在第t个年度申请的发明专利数(Patent_numt)，以及该年度申请的发明专利在2008—2021年总被引用次数(Numt)。由于专利被引用的年份不会早于第t年，所以被引用时间(Timet)为2021－t+1。此外，由于大多数学者采用专利5年内的被引用数量衡量专利质量[56]，因此若2021－t+1小于或者等于5，Qualityt的计算方式为：Qualityt=Numt/(Patent_numt×Timet)；若2021－t+1大于5，先计算公司该年的发明专利在往后5年内的被引数量(Re_numt)，则Qualityt的计算方式为：Qualityt=Re_numt/(Patent_numt×5)。发明专利质量的衡量方式测度了单个企业各个年度所有发明专利在单位时间内的平均被引用数量，从而能够更加客观地比较不同企业以及企业不同年度的创新质量变化特征。
2 审计质量(Audit)
以往多基于企业聘请的会计师事务所排名或基于审计费用测度其审计质量[3, 20]，但审计费用更容易受到审计任务量的影响。因此，借鉴高瑜彬等[57]的做法，本文构建企业审计质量虚拟变量(Audit)，如果上市公司聘请的会计师事务所综合排名为前十名，则本文认定该公司的审计质量较高，Audit定义为1，否则为0。
3 其他控制变量
本文主要的控制变量为：研发强度(Strength)、企业规模(Asset)、企业绩效(Roa)、资产负债率(Lev)、公司年龄(Age)、市场竞争程度(Market)、固定资产密集度(Capint)、股权集中度(Top10)、董事会规模(Board)、独立董事比例(Indep)、董事长和总经理二职兼任虚拟变量(Dual)和行业虚拟变量(Ind)。控制变量的定义方式以及英文符号详见表 1。
表 1 主要变量定义变量名称 变量符号 变量定义 发明专利数量 Patent 当年申请的发明专利数量加1然后取自然对数。 发明专利质量 Quality 当年申请的发明专利在单位时间的平均被引用量 审计质量 Audit 是否为前十大会计师事务所审计，是为1，否为0 研发强度 Strength 研发费用除以营业收入 企业规模 Asset 期末总资产取自然对数 企业绩效 Roa 净利润除以平均资产总额 资产负债率 Lev 总负债除以总资产 公司年龄 Age 当年年份减去公司成立年度，然后取自然对数 市场竞争程度 Market 销售费用除以营业收入 固定资产密集度 Capint 固定资产净额除以总资产 股权集中度 Top10 前十大股东持股的股份比例总和 董事会规模 Board 董事会总人数取自然对数 独立董事比例 Indep 独立董事人数除以董事会总人数 二职兼任 Dual 董事长和总经理是否二职兼任，是为1，否为0 行业虚拟变量 Ind 根据2012版的行业代码进行划分，制造业二级分类，其他行业一级分类 三 描述性统计
本文主要变量的描述性统计特征如表 2所示。Patent的均值为1.808，最大值为6.118，标准差为1.568，表明不同企业之间的创新产出规模存在较大的差异。Quality的均值为0.320，中位数仅为0.167，标准差为0.438。可见，不同企业的创新产出质量也存在较大的差距。Audit的均值为0.560，说明样本中56%的企业在不同年份聘请了排名前十的会计师事务所。此外，各控制变量的均值与中位数大多相差不大，表明控制变量大多呈现近似正态分布，整体来看，本文的数据具有较好的样本性质。
表 2 描述性统计结果变量 N mean sd min p50 max Patent 31 515 1.808 1.568 0.000 1.792 6.118 Quality 31 515 0.320 0.438 0.000 0.167 2.200 Audit 31 515 0.560 0.496 0.000 1.000 1.000 Strength 31 515 0.035 0.044 0.000 0.028 0.255 Asset 31 515 22.080 1.299 19.750 21.890 26.160 Roa 31 515 0.043 0.056 -0.230 0.040 0.200 Lev 31 515 0.418 0.206 0.050 0.411 0.887 Age 31 515 2.817 0.364 1.609 2.890 3.497 Market 31 515 0.072 0.086 0.000 0.042 0.474 Capint 31 515 0.421 0.209 0.038 0.404 0.905 Top10 31 515 0.597 0.155 0.234 0.609 0.926 Board 31 515 2.250 0.177 1.792 2.303 2.773 Indep 31 515 0.374 0.053 0.308 0.333 0.571 Dual 31 515 0.274 0.446 0.000 0.000 1.000 四 模型设计
为了检验审计质量是否对企业创新产出的规模和质量产生影响，本文构建如下模型：
Patent ( Quality )i.t+1=ρ0+ρ1 Audit i,t+ρnXi,t+ut+γj+gk+εi,t (1) 其中，被解释变量Patent和Quality分别表示企业创新产出的规模和质量，解释变量Audit表示企业审计质量，即是否聘请了前十大会计师事务所。X为控制变量的集合，比如公司年龄(Age)、企业规模(Asset)、资产负债率(Lev)等，u表示年度固定效应，γ表示行业固定效应，g表示省份固定效应，ε表示残差。如前所述，外部审计大多是一种事后行为，即企业提升审计质量后其引致的创新行为特征发生改变具有一定的滞后性特征[3]。鉴于此，本文将被解释变量前置1期。此外，由于Patent和Quality分别存在部分样本为0的情况，为了避免实证结果有偏，本文采用Tobit模型进行估计。
四. 实证结果与分析
一 审计质量的创新效应：基准回归结果
表 3报告了审计质量对企业发明专利申请量和发明专利质量的估计结果。列(1)和(2)中，在没有添加企业层面控制变量的情况下，Audit的系数分别为0.264(P < 0.01)和0.030(P < 0.01)，表明审计质量促进了企业创新产出规模和质量的提升。在前述估计结果的基础上，列(3)和(4)进一步添加了企业层面的控制变量，结果得出了更加纯粹的边际效应，审计质量对企业创新绩效的边际促进效应均有所下降，即Audit的系数分别为0.063(P < 0.01)和0.015(P < 0.01)。上述结果表明，企业聘请综合实力靠前的会计师事务所不仅能够提升创新产出规模，而且促进了企业创新质量的提升，假说1得到证实。
表 3 基准估计结果变量 (1) (2) (3) (4) Patent Quality Patent Quality Audit 0.264***
(16.36)0.030***
(6.82)0.063***
(4.54)0.015***
(3.51)Strength 8.168***
(41.18)0.682***
(10.95)Asset 0.604***
(88.10)0.045***
(21.00)Roa 2.287***
(17.28)0.142***
(3.42)Lev 0.136***
(3.07)-0.072***
(-5.22)Age -0.073***
(-3.30)-0.031***
(-4.53)Market -0.174**
(-2.04)-0.094***
(-3.53)Capint -0.471***
(-12.12)-0.105***
(-8.59)Top10 -0.450***
(-9.77)-0.052***
(-3.57)Board 0.218***
(4.72)0.031**
(2.13)Indep 0.372**
(2.57)-0.052
(-1.13)Dual -0.003
(-0.22)0.010**
(2.20)Constant 0.314***
(3.89)0.426***
(19.65)-12.466***
(-66.11)-0.385***
(-6.50)省份固定效应 yes yes yes yes 行业固定效应 yes yes yes yes 年度固定效应 yes yes yes yes N 31 515 31 515 31 515 31 515 Pseudo R2 0.084 0.229 0.173 0.251 注：* * *、* *、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著，括号内为t值。下表同。 现有文献大多肯定了审计质量对企业创新绩效的影响[30-31, 46]，本文则进一步区分创新产出规模与创新质量，不仅肯定了审计质量对企业创新产出规模的促进作用，而且证实了企业外部审计质量提升对创新质量的积极影响。此外，Nguyen等基于美国企业层面数据考察了审计质量对企业创新质量的影响，发现审计质量形成的绩效压力会导致企业高管的短视行为，进而抑制企业创新质量提升[20]，这与本文的结论相反。可能的原因是，我国资本市场发展不完善，上市公司普遍存在着创新不足、通过研发投入进行盈余管理的问题和策略性创新行为[52]。鉴于研发活动的风险性及其对企业绩效的重大影响，会计师事务所为了避免审计失败与诉讼风险，往往更加重视对企业研发活动的审计，以抑制企业盈余管理动机，提高企业研发投入和产出绩效[58]。因此，我国上市公司创新活动对外部审计质量具有更高的敏感性，外部审计带来的监督压力能够有效约束企业高管和研发人员的不当行为，提高企业创新投入和产出质量[59]。
二 内生性检验
研发活动的复杂性和风险性加大了企业外部审计难度和审计失败风险。以系统论和战略管理理论为基础的现代风险导向型审计模式下，会计师事务所高度重视对企业创新活动的审计，并依据企业研发与经营状况制定更加合理的审计计划，提高审计质量[58]。在选择会计师事务所时，企业往往也会依据自身经营发展现状，例如企业研发创新等包含重大经营风险领域的投资规模，选择合适的审计公司[16]。因为具有较高创新水平的企业为了控制经营风险，可能更加倾向于聘请排名靠前的会计师事务所进行审计，从而导致了反向因果问题。Sun和Li从企业专利质量的角度肯定了较高的创新质量对审计活动开展的积极影响[60]。由此可见，审计质量与企业创新活动之间可能存在反向因果关系所导致的内生性。此外，企业层面关键控制变量的遗漏也可能造成内生性问题。鉴于此，本文分别采用倾向得分匹配方法(Propensity Score Matching，PSM)和工具变量法(Instrument Variable，IV)来缓解内生性问题对实证结果造成的影响，检验结果见表 4。
表 4 内生性检验结果变量 PSM IV估计 (1) (2) (3) (4) (5) Patent Quality Audit Patent Quality Audit 0.046**
(2.47)0.013**
(2.19)1.263***
(7.38)0.191***
(3.85)Audit_mean 0.545***
(15.42)控制变量和常数项 yes yes yes yes yes 省份固定效应 yes yes yes yes yes 行业固定效应 yes yes yes yes yes 年度固定效应 yes yes yes yes yes Kleibergen-Paap rk LM statistic 253.728*** 253.728*** Cragg-Donald Wald F statistic 255.178 255.178 Stock-Yogo weak ID test critical values: 10% maximal IV 16.38 16.38 N 16 591 16 591 31 515 31 515 31 515 Pseudo R2/R2_a 0.168 0.248 0.106 0.349 0.187 1 PSM模型
研发活动较为密集的企业可能更倾向于选择高质量的会计师事务所开展业务审计。为了缓解这种自选择问题所导致的内生性问题对实证结果的影响，本文以聘请前十大会计师事务所的企业为实验组，其他企业为对照组，然后对样本进行倾向得分匹配。本文先基于最近邻匹配(1 ∶ 1)的PSM方法筛选出与实验组匹配的对照组，然后基于匹配后的样本对模型(1)进行估计，结果如表 4列(1)和(2)所示。Audit的系数分别为0.046(P < 0.05)和0.013(P < 0.05)，说明控制了样本的自选择问题后，审计质量依旧促进了企业创新，包括扩大了企业创新产出规模和提升了企业创新质量，与前述结论一致。
2 工具变量法
本文进一步采用工具变量法来弱化可能存在的内生性问题。参考张璇等[61]的研究，本文采用除去本企业后同一城市内其他上市公司的审计质量均值(Audit_mean)作为工具变量。一方面，企业对于会计师事务所的选择可能受到周围其他企业的影响，因此，该工具变量满足相关性要求; 另一方面，由于企业经营活动的独立性，其他企业审计质量很难直接影响本企业的创新绩效，这使得该工具变量满足排他性的要求，因此本文运用两阶段最小二乘法考察审计质量的创新效应，结果如表 4中列(3)至(5)所示。列(3)中，Audit_mean的系数为0.545(P < 0.01)，表明选取的工具变量具有相关性。列(4)和(5)Kleibergen-Paap rk LM statistic均为253.728 (P < 0.01)，拒绝了工具变量识别不足的原假设；Cragg-Donald Wald F statistic(255.178)大于Stock-Yogo weak ID test critical values在10%显著性水平上的临界值(16.38)，表明弱工具变量的原假设不成立。综上，本文选取的工具变量是合理的。列(4)和(5)中，Audit的系数分别为1.263(P < 0.01)和0.191(P < 0.01)，说明基于工具变量法缓解模型的内生性问题后，较高的审计质量依旧显著促进了企业创新绩效提升。
三 稳健性检验
为了进一步检验上述结果的可靠性，本文还采用替换被解释变量、解释变量和更换计量方法等途径进行稳健性检验，结果见表 5。
表 5 稳健性检验结果变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) Grant Other_quality Patent Quality Patent Quality Audit 0.055***
(4.81)0.025***
(3.42)0.063***
(4.52)0.015***
(3.52)ARA -0.247***
(-2.87)-0.079***
(-3.98)控制变量和常数项 yes yes yes yes yes yes 省份固定效应 yes yes yes yes yes yes 行业固定效应 yes yes yes yes yes yes 年度固定效应 yes yes yes yes yes yes N 31 515 31 515 27 957 27 957 31 515 31 515 Pseudo R2/R2_a 0.170 0.163 0.351 0.294 0.475 0.227 1 使用替代指标衡量企业发明专利数量和质量
由于申请的发明专利并不一定都能获得授权，本文将企业获得授权的发明专利数量取自然对数作为创新产出规模的替代变量(Grant)。由于专利被引用量往往用来衡量公司的专利质量，为了较为客观地评价专利质量，本文剔除了企业引用自身专利的情况，然后采用相同的方法测度企业创新质量(Other_quality)，实证结果如表 5中列(1)和(2)所示。Audit的系数分别为0.055(P < 0.01)和0.025(P < 0.01)，再次肯定了审计质量对企业创新产出规模和创新质量的积极作用。
2 使用替代指标衡量审计质量
本文进一步基于审计报告激进程度(ARA)测度审计质量。审计报告激进程度多指审计员在执行审计程序时，是否足够坚持审慎性原则，能否充分保证审计报告的准确性和可靠性。如果审计员在执行审计程序时表现出激进的倾向，可能会忽视一些重要的审计证据，导致审计结论不准确和不可靠。因此，审计报告越激进，审计质量越差。借鉴现有研究做法构建审计报告激进度指标[9]，并带入式(1)进行估计，结果如表 5中列(3)和(4)所示。ARA的系数分别为-0.247(P < 0.01)和-0.079(P < 0.01)，再次证实了前述结论。
3 替换估计方法
不同于前述基于Tobit模型进行的估计，此处本文采用普通最小二乘法再次对式(1)所示回归模型进行估计，实证结果如表 5中列(5)和(6)所示。Audit的系数分别为0.063(P < 0.01)和0.015(P < 0.01)，依旧与前述结论一致。
综上，基于PSM方法和工具变量法克服回归模型的内生性问题，以及通过替换被解释变量与解释变量、改变估计方法进行的稳健性检验，实证结果均证实了审计质量对企业创新绩效的促进作用。可见，本文的结论是有效的。
四 机制分析
本文将进一步考察审计质量影响企业创新绩效的机制，即检验假说2是否成立。由前述的理论分析可知，聘请综合排名靠前的会计师事务所的公司往往具有较高的信息披露质量和能获得更多的媒体正面报道，从而对企业技术创新绩效产生积极影响。因此，本文将构建中介效应模型对上述机制进行检验。
本文构建信息披露质量指标(Disclosure)和媒体正面报道次数指标(Media)这两个中介变量。具体来讲，本文采用沪深交易所对上市公司的信息披露质量评分来测度信息披露质量指标，相关数值区间为1—4分；分值越高，上市公司信息披露质量越高。为了消除异方差问题对实证结果的影响，本文还对该评分进行对数化处理。对于媒体正面报道的频次，本文采用上市公司当年在网络媒体和报纸刊物中获得正面报道的总次数的自然对数值加以测度，相关数据来自中国上市公司财经新闻数据库(Financial News Database of Chinese Listed Companies，CFND)。
本文构造中介效应模型(2)和(3)来验证较高的审计质量是否通过提升企业信息披露质量和帮助企业获得更多的媒体正面报道，对企业创新产出的规模和质量产生积极影响。具体模型设定如下：
Disclosure ( Media )i,t+1=ψ0+ψ1 Audit i,t+ψ2Xi,t+ut+γj+gk+εi,t (2) Patent ( Quality )i.t+1=α0+α1 Audit i,t+α2 Disclosure ( Media )i,t+α3Xi,t+ut+γj+gk+εi,t (3) 其中，Disclosure和Media分别表示信息披露质量和媒体正面报道次数，其余变量设定与式(1)一致。
模型(2)和(3)的估计结果如表 6中列(1)至(6)所示。列(1)至(3)为以企业信息披露质量作为中介机制的估计结果。列(1)中，Audit的系数为0.012(P < 0.01)，表明较高的审计质量能够有效提升信息披露质量。这与杜兴强等[50]的研究结论一致，即高质量的外部审计会有效识别企业高管的机会主义行为，是企业提高信息质量的重要保障。列(2)和(3)中，Disclosure的系数分别为0.590(P < 0.01)和0.027(P < 0.05)，说明信息披露质量能够有效促进企业创新，包括扩大企业创新产出规模和提升创新质量。结合列(1)的结果可以判断，高质量的外部审计能够提升企业信息披露质量，进而促进企业创新产出规模扩大和创新质量提升。两组中介效应估计中，Sobel检验结果均至少在5%水平上显著为正，证实了企业信息披露质量的中介效应。此外，控制了信息披露质量的中介效应后，列(2)和(3)中Audit的系数分别为0.039(P < 0.05)和0.009(P < 0.01)，说明信息披露质量是部分中介变量，除了提高企业信息质量这一机制外，高质量的外部审计还会直接或通过其他作用机制间接促进企业创新绩效提升。
表 6 信息披露质量和媒体正面报道的中介机制检验结果变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) Disclosure Patent Quality Media Patent Quality Audit 0.012***
(6.11)0.039**
(2.56)0.009***
(2.69)0.037***
(2.99)0.046***
(3.30)0.014***
(3.06)Disclosure 0.590***
(11.83)0.027**
(2.40)Media 0.098***
(15.26)0.005**
(2.57)控制变量和常数项 yes yes yes yes yes yes 省份固定效应 yes yes yes yes yes yes 行业固定效应 yes yes yes yes yes yes 年度固定效应 yes yes yes yes yes yes Sobel test 5.426*** 2.234** 2.934*** 1.946** N 24 662 24 662 24 662 30 627 30 627 30 627 Pseudo R2/R2_a 0.165 0.172 0.740 0.357 0.177 0.250 列(4)至(6)检验了审计质量通过影响企业媒体正面报道影响创新绩效的作用机制。列(4)中，Audit的系数为0.037(P < 0.01)，表明较高的审计质量能够增加媒体的正面报道次数。这与朱丹和李琰[4]的结论类似，即作为企业正式与非正式的外部监督机制，外部审计与新闻媒体报道相互协同，共同促进企业治理绩效提升。列(5)和(6)中，Media的系数分别为0.098(P < 0.01)和0.005(P < 0.05)，说明新闻媒体的正面报道能够有效促进企业创新，包括扩大企业创新产出规模和提升创新质量。这与Chen等[49]的结论一致，即媒体正面报道提高了企业的“声誉资本”，有助于缓解企业创新活动的融资约束和拓展企业创新网络，进而提升企业创新绩效。结合列(1)的结果，高质量的外部审计使得企业获得了更多的新闻媒体正面报道，并进一步促进了企业创新产出规模扩大和创新质量提升。Sobel检验结果也均至少通过了5%显著性水平检验，表明中介效应成立。最后，Audit的系数分别为0.046(P < 0.01)和0.014(P < 0.01)，同样表明新闻媒体的正面报道是部分中介变量。
综上分析，较高的审计质量能够提升企业信息披露质量和增加新闻媒体正面报道频次，进而促进企业创新产出规模扩大和创新质量提升，假说2得到证实。
五 异质性分析
1 根据企业所有权性质分样本研究
相比于非国有企业，国有企业存在所有者缺位、多重委托代理问题以及内部激励约束机制不完善等问题，这也导致国有企业创新绩效的提升更加依赖于有效的外部监督与约束机制[62]，因此审计质量对企业创新产出规模和质量的影响可能在国有企业更加显著。为了验证上述猜想，本文根据企业所有权性质的不同，将上市公司样本分为国有企业和非国有企业两个子样本，并分别基于模型(1)进行估计，以研究审计质量的创新效应是否会受到企业所有权性质的影响，估计结果如表 7所示。
表 7 根据企业所有权性质分样本研究的回归结果变量 国有企业 非国有企业 全样本 (1) (2) (3) (4) (5) (6) Patent Quality Patent Quality Patent Quality Audit 0.155***
(6.80)0.026***
(3.68)-0.006
(-0.37)0.028***
(5.65)-0.013
(-0.76)0.028***
(5.57)Soe 0.062***
(2.84)-0.006
(-0.96)Audit×Soe 0.189***
(7.02)-0.001
(-0.07)控制变量和常数项 yes yes yes yes yes yes 省份固定效应 yes yes yes yes yes yes 行业固定效应 yes yes yes yes yes yes 年度固定效应 yes yes yes yes yes yes N 11 992 11 992 19 523 19 523 31 515 31 515 Pseudo R2 0.220 0.264 0.149 0.331 0.174 0.291 列(1)和(3)显示了审计质量对企业创新产出规模的影响, Audit的系数分别为0.155(P < 0.01)和-0.006(P>0.1), 而在列(5)中，Audit和企业所有权性质(Soe，如果企业为国有企业，Soe=1，否则为0)的交互项在1%水平上显著为正。上述结果表明，较高的审计质量仅扩大了国有企业的创新产出规模，而对于非国有企业，外部审计质量对其创新产出规模的影响并不显著。换言之，国有企业创新产出规模对审计质量具有更强的敏感性。这并不难理解，作为行政体制内的国有企业管理者，当面临高质量的外部审计带来的更加严格的外部监督机制时，更加倾向于做大创新规模，即增加创新产出以应对绩效考核[63]。此外，国有企业通常具有庞大的组织架构和复杂的决策层级，在内部控制和风险管理方面面临更大的挑战。高质量的外部审计能够帮助国有企业建立和完善内部控制制度，提升风险管理能力，从而降低创新过程中的潜在风险和扩大创新规模。相比之下，非国有企业的组织管理通常较为灵活和简单，审计质量对其创新规模的促进作用可能相对较小，并且非国有企业创新活动的市场价值是考核经理人创新治理绩效的重要指标[62]。因此，较高的审计质量更能够扩大国有企业的创新产出规模，而对非国有企业创新产出规模的影响并不显著。
列(2)和(4)考察了审计质量对企业创新质量的影响。其中，Audit的系数分别为0.026(P < 0.01)和0.028(P < 0.01)，表明无论是国有企业还是非国有企业，较高的审计质量均提升了企业创新质量。此外，列(6)中Audit和Soe的交互项不显著，也表明审计质量对企业创新质量的促进效应不受企业所有权性质的影响。
综上分析可知，审计质量对企业创新产出规模的影响存在着基于所有权性质的异质性特征。由于所有者缺位、高管政治人属性、多重委托代理关系等原因，国有企业创新规模对审计质量具有更高的敏感性，即较高的审计质量扩大了国有企业创新产出规模，但对非国有企业创新产出规模的影响不显著。此外，审计质量对企业创新质量的积极作用在国有企业与非国有企业均显著，并不存在显著差异。
2 根据企业融资约束程度分样本研究
审计质量对企业创新产出规模和质量的促进作用可能受到企业融资约束程度的影响。一般来说，低融资约束的企业通常相对容易获得外部融资，拥有更多的资金来源，因此其创新活动更加灵活和自由。在这种情况下，高审计质量能够进一步提升企业的外部声誉，提高外部融资的可得性和成本效益，进而对企业创新产生更强的促进作用。为了验证上述猜想，本文根据企业融资约束程度的中位数，区分低融资约束企业和高融资约束企业进行分组估计。其中，借鉴现有研究的做法[64-65]，本文用SA指数测度企业面临的融资约束程度(Constraint)，分组估计结果如表 8所示。列(1)和(3)中，Audit的系数分别为0.078(P < 0.01)和0.030(P>0.1)，而列(5)中，Audit和Constraint的交互项在5%水平上显著为负。上述结果表明，审计质量的提高显著促进了低融资约束的企业创新产出规模的扩大。这可能是由于相对于低融资约束的企业，高融资约束的企业通常面临着难以获得外部融资和成本较高的问题，资金来源相对有限。在这种情况下，高审计质量虽然能够提高企业的财务透明度和可信度，但并不能直接解决融资问题。高审计质量通常无法改变企业所面临的市场环境和融资条件，对提升企业融资能力和获取更多创新资金的能力作用有限，因此对企业创新产出规模的影响也较为有限。而对于低融资约束的企业，审计质量的提升可以增加投资者和债权人对企业财务信息的信任度，降低融资成本，扩大融资渠道的多样性，为企业创新提供更多的融资支持，促进企业创新规模扩张。
表 8 根据企业融资约束程度分样本研究的回归结果变量 低融资约束 高融资约束 全样本 (1) (2) (3) (4) (5) (6) Patent Quality Patent Quality Patent Quality Audit 0.078***
(4.09)0.015***
(3.13)0.030
(1.53)0.018**
(2.45)0.084***
(4.54)0.017***
(2.96)Constraint 0.079***
(3.32)0.005
(0.72)Audit×Constraint -0.065**
(-2.51)-0.005
(-0.57)控制变量和常数项 yes yes yes yes yes yes 省份固定效应 yes yes yes yes yes yes 行业固定效应 yes yes yes yes yes yes 年度固定效应 yes yes yes yes yes yes N 15 758 15 758 15 757 15 757 31 515 31 515 Pseudo R2 0.177 0.397 0.173 0.188 0.172 0.251 列(2)和(4)中，Audit的系数分别为0.015(P < 0.01)和0.018(P < 0.05)，说明无论是对于低融资约束的企业还是高融资约束的企业，审计质量的提高均促进了创新质量的提升。此外，列(6)中，Audit和Constraint的交互项不显著，表明审计质量对企业创新质量的促进程度不受企业融资约束程度的影响。
上述分析表明，对于面临不同融资约束的企业，审计质量对创新产出规模的影响存在显著差异。审计质量的提高更能够促进低融资约束的企业创新产出规模扩张，而对于高融资约束的企业，审计质量对创新产出规模的影响并不显著。此外，无论是对低融资约束的企业，还是对高融资约束的企业，审计质量的提升均有效促进了创新质量提升，即审计质量的创新质量效应不存在基于企业融资约束程度的异质性。
五. 研究结论与启示
现有对外部审计质量创新效应的研究仍存在诸多分歧。本文基于中国沪深A股上市公司面板数据，运用Tobit模型等方法实证检验了审计质量对创新产出规模和创新质量的影响以及作用机制。研究结果表明，较高的审计质量不仅扩大了企业创新产出规模，而且促进了企业创新质量提高。这一结论从创新质量的角度扩展了审计质量的创新效应研究。本文基于PSM方法和工具变量法克服模型的内生性问题，并通过替换变量、变换估计方法等进行了一系列稳健性检验，结果均支持了上述结论。中介机制分析发现，审计质量的提高能够提升企业信息披露质量和增加媒体正面报道次数，以此促进了企业创新产出规模扩大和创新质量提升。由此可见，缓解信息不对称是审计质量作用于企业创新的重要机制。异质性分析表明，对于低融资约束的企业和国有企业，审计质量的提高对企业创新产出规模具有显著的促进作用，而对于高融资约束的企业和非国有企业，审计质量的创新产出规模效应并不显著。此外，审计质量的创新质量效应不存在基于企业所有权性质和融资约束程度的异质性，即无论是对于国有企业还是非国有企业，无论是高融资约束的企业还是低融资约束的企业，审计质量的提升均有效促进了创新质量提高。
本文结论具有三点启示。第一，我国资本市场建设起步较晚，存在诸如信息不对称、委托代理冲突等问题，因此企业应该尽可能聘请更高质量的会计师事务所以提高审计质量，强化企业经营的外部监督机制，以此促进企业创新产出规模扩大和创新质量提升。第二，要依托外部审计制度缓解资本市场信息摩擦。具体来讲，要以高质量审计促进高质量信息披露，增强投资者和外部利益相关者的投资信心，促进企业创新发展。要重视新闻媒体对促进资本市场健康发展的重要作用，通过媒体报道拓宽信息渠道，强化新闻媒体对企业经营和创新活动的监督功能。第三，考虑到企业融资约束程度和所有权性质等客观状况的差异，企业应当采取差异化的措施强化审计质量的创新效应。我国企业技术创新存在“重规模、轻质量”问题，新时期推动我国企业创新发展，应当更加重视企业关键核心技术创新。在低融资约束的企业和国有企业，审计质量的提高能够促进企业创新产出规模扩大，但也应当更加重视审计质量的创新质量效应，进一步强化外部审计对企业创新质量的关注，以此强化外部监督机制在企业高水平科技创新中的重要作用。
本文的研究仍存在一些不足之处。第一，在对企业创新绩效的测度方面，本文基于专利申请量测度企业创新产出规模，基于专利被引次数测度企业创新质量。这种方法具有一定的合理性，也是现有文献最为普遍的做法。但需要指出的是，这两种测度方式均难以衡量企业创新活动的市场价值。如何科学评估企业创新的经济价值，并在此基础上分析审计质量的创新价值效应，是未来研究需要努力的方向。第二，本文仅基于上市公司数据考察审计质量的创新效应，而对于绝大多数非上市公司而言，是否应当开展外部审计，或者企业内部审计外部化对创新绩效是否存在积极影响，并未涉及，需要未来进一步研究。
-
![]()
图 2 幂律指数PLE(y轴)与自我意识量表(x轴)之间的相关性
注：该图显示了测量无尺度活动的幂律指数(PLE)与自我意识水平之间的相关性，自我意识水平由三个维度的自我意识量表测量，即私人、公开和社交。每个点是一个被试(蓝点=低意识的被试，红点=高意识的被试)。
-
[1] HU C, DI X, EICKHOFF S B, et al. Distinct and common aspects of physical and psychological self-representation in the brain: a meta-analysis of self-bias in facial and self-referential judgements[J]. Neurosci Biobehav Rev, 2016, 61:197-207. doi: 10.1016/j.neubiorev.2015.12.003
[2] JOHNSON M K, NOLEN-HOEKSEMA S, MITCHELL K J, et al. Medial cortex activity, self-reflection and depression[J]. Soc Cogn Affect Neurosci, 2009, 4(4):313-327. doi: 10.1093/scan/nsp022
[3] MURRAY R J, SCHAER M, DEBBANE M. Degrees of separation: a quantitative neuroimaging meta-analysis investigating self-specificity and shared neural activation between self- and other-reflection[J]. Neurosci Biobehav Rev, 2012, 36(3):1043-1059. doi: 10.1016/j.neubiorev.2011.12.013
[4] NORTHOFF G, BERMPOHL F. Cortical midline structures and the self[J]. Trends in cognitive science, 2004, 8(3):102-107. doi: 10.1016/j.tics.2004.01.004
[5] NORTHOFF G, HEINZEL A, DE GRECK M, et al. Self-referential processing in our brain—a meta-analysis of imaging studies on the self[J]. Neuroimage, 2006, 31(1):440-457. doi: 10.1016/j.neuroimage.2005.12.002
[6] ARAUJO H F, KAPLAN J, DAMASIO A. Cortical midline structures and autobiographical-self processes: an activation-likelihood estimation meta-analysis[J]. Front Hum Neurosci, 2013, 7:548. http://cn.bing.com/academic/profile?id=bb86cae966336e5297155668c85ecb46&encoded=0&v=paper_preview&mkt=zh-cn
[7] ARAUJO H F, KAPLAN J, DAMASIO H, et al. Neural correlates of different self domains[J/OL]. Brain Behav, 2015, 5(12): e00409[2019-10-16]. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/brb3.409.
[8] MURRAY R J, DEBBANE M, FOX P T, et al. Functional connectivity mapping of regions associated with self- and other-processing[J]. Hum Brain Mapp, 2015, 36(4):1304-1324. doi: 10.1002/hbm.22703
[9] VAN DER MEER L, COSTAFREDA S, ALEMAN A, et al. Self-reflection and the brain: a theoretical review and meta-analysis of neuroimaging studies with implications for schizophrenia[J]. Neurosci Biobehav Rev, 2010, 34(6):935-946. doi: 10.1016/j.neubiorev.2009.12.004
[10] D'ARGEMBEAU A, COLLETTE F, VAN DER LINDEN M, et al. Self-referential reflective activity and its relationship with rest: a PET study[J]. Neuroimage, 2005, 25(2):616-624. doi: 10.1016/j.neuroimage.2004.11.048
[11] SCHNEIDER F, BERMPOHL F, HEINZEL A, et al. The resting brain and our self: self-relatedness modulates resting state neural activity in cortical midline structures[J]. Neuroscience, 2008, 157(1):120-131. doi: 10.1016/j.neuroscience.2008.08.014
[12] WHITFIELD-GABRIELI S, MORAN J M, NIETO-CASTANON A, et al. Associations and dissociations between default and self-reference networks in the human brain[J]. Neuroimage, 2011, 55(1):225-232. doi: 10.1016/j.neuroimage.2010.11.048
[13] QIN P, NORTHOFF G. How is our self related to midline regions and the default-mode network?[J]. Neuroimage, 2011, 57(3):1221-1233. doi: 10.1016/j.neuroimage.2011.05.028
[14] HUANG Z, OBARA N, DAVIS H H, et al. The temporal structure of resting-state brain activity in the medial prefrontal cortex predicts self-consciousness[J]. Neuropsychologia, 2016, 82:161-170. doi: 10.1016/j.neuropsychologia.2016.01.025
[15] WOLFF A, DI GIOVANNI D A, GOMEZ-PILAR J, et al. The temporal signature of self: temporal measures of resting-state EEG predict self-consciousness[J]. Hum Brain Mapp, 2019, 40(3):789-803. doi: 10.1002/hbm.24412
[16] BAI Y, NAKAO T, XU J, et al. Resting state glutamate predicts elevated pre-stimulus alpha during self-relatedness: a combined EEG-MRS study on "rest-self overlap"[J]. Soc Neurosci, 2016, 11(3):249-263. doi: 10.1080/17470919.2015.1072582
[17] QIN P, GRIMM S, DUNCAN N W, et al. Spontaneous activity in default-mode network predicts ascription of self-relatedness to stimuli[J]. Soc Cogn Affect Neurosci, 2016, 11(4):693-702. doi: 10.1093/scan/nsw008
[18] NORTHOFF G. Is the self a higher-order or fundamental function of the brain? The "basis model of self-specificity" and its encoding by the brain's spontaneous activity[J]. Cogn Neurosci, 2016, 7(1-4):203-222. doi: 10.1080/17588928.2015.1111868
[19] SUI J, HUMPHREYS G W. The ubiquitous self: what the properties of self-bias tell us about the self[J]. Ann N Y Acad Sci, 2017, 1396(1):222-235. doi: 10.1111/nyas.13197
[20] LOU H C, CHANGEUX J P, ROSENSTAND A. Towards a cognitive neuroscience of self-awareness[J]. Neurosci Biobehav Rev, 2017, 83:765-773. doi: 10.1016/j.neubiorev.2016.04.004
[21] ENZI B, DE GRECK M, PROSCH U, et al.Is our self nothing but reward? Neuronal overlap and distinction between reward and personal relevance and its relation to human personality[J/OL]. PLoS One, 2009, 4(12): e8429[2019-10-17].https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0008429.
[22] RODRIGUEZ MORENO D, SCHIFF N D, GIACINO J, et al. A network approach to assessing cognition in disorders of consciousness[J]. Neurology, 2010, 75(21):1871-1878. doi: 10.1212/WNL.0b013e3181feb259
[23] QIN P, LIU Y, SHI J, et al. Dissociation between anterior and posterior cortical regions during self-specificity and familiarity: a combined fMRI-meta-analytic study[J]. Hum Brain Mapp, 2012, 33(1):154-164. doi: 10.1002/hbm.21201
[24] NORTHOFF G. Slow cortical potentials and "inner time consciousness"—a neuro-phenomenal hypothesis about the "width of present"[J]. Int J Psychophysiol, 2016, 103:174-184. doi: 10.1016/j.ijpsycho.2015.02.012
[25] NORTHOFF G, DUNCAN N W. How do abnormalities in the brain's spontaneous activity translate into symptoms in schizophrenia? From an overview of resting state activity findings to a proposed spatiotemporal psychopathology[J]. Prog Neurobiol, 2016, 145-146:26-45. doi: 10.1016/j.pneurobio.2016.08.003
[26] NORTHOFF G, WAINIO-THEBERGE S, EVERS K. Is temporo-spatial dynamics the "common currency" of brain and mind? In Quest of "Spatiotemporal Neuroscience"[J/OL]. Phys Life Rev, 2019, in press[2019-10-18]. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S157106451930073-9?via%3Dihub.
[27] METZINGER T, GALLESE V. The emergence of a shared action ontology: building blocks for a theory[J]. Conscious Cogn, 2003, 12(4):549-571. doi: 10.1016/S1053-8100(03)00072-2
[28] CHURCHLAND P S. Self-representation in nervous systems[J]. Science, 2002, 296(5566):308-310. doi: 10.1126/science.1070564
下载:
计量
- 文章访问数: 4004
- HTML全文浏览量: 1173
- PDF下载量: 224
