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      “四大”審計師與審計質(zhì)量的再審視

      2016-03-17 05:38:46李青原周汝卓武漢大學經(jīng)濟與管理學院湖北武漢430072
      關(guān)鍵詞:四大會計師事務所審計質(zhì)量

      李青原,周汝卓(武漢大學經(jīng)濟與管理學院,湖北武漢430072)

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      “四大”審計師與審計質(zhì)量的再審視

      李青原,周汝卓
      (武漢大學經(jīng)濟與管理學院,湖北武漢430072)

      [摘要]本文利用2007—2013年A股上市公司的數(shù)據(jù),選取了可操縱應計利潤、出具標準審計意見的概率和審計費用作為審計質(zhì)量的代理變量,運用Heckman的兩階段回歸模型和傾向得分匹配模型的研究方法對審計師與審計質(zhì)量中存在的自相關(guān)問題進行再審視。結(jié)果表明,審計師與審計質(zhì)量中存在顯著的自選擇相關(guān)問題;在降低了模型中的自選擇問題后:如果以會計事務所出具標準審計意見的概率和可操縱應計利潤為審計質(zhì)量的代理變量,“四大”有顯著高于“非四大”的審計質(zhì)量;但以會計師事務所的審計費用為審計質(zhì)量的代理變量,以上兩類會計事務所審計質(zhì)量間并無顯著差異。為了消除傾向得分匹配模型設計的敏感性對實驗結(jié)果的影響,本文還隨機調(diào)整影響模型設計中的影響因素,設計出3000種不同的模型來比較匹配前和匹配后審計質(zhì)量差異,實驗結(jié)果支持上述結(jié)論。

      [關(guān)鍵詞]審計質(zhì)量;自相關(guān)問題;傾向得分匹配;會計師事務所

      在審計領域,事務所的審計質(zhì)量一直是學術(shù)界長期爭論的話題,尤其是事務所規(guī)模的大小對審計質(zhì)量的影響。目前的研究多數(shù)表明審計質(zhì)量的高低受到多重因素綜合影響,例如會計師事務所投入的審計資源、運用的審計技術(shù)、審計師的專業(yè)判斷能力和職業(yè)態(tài)度。國際“四大”擁有高水平的業(yè)務質(zhì)量,豐富的審計資源,完善的審計體系,在國際上享有很高聲譽和影響力,已經(jīng)成為了高質(zhì)量審計的代名詞,所以對事務所審計質(zhì)量的研究演變成了“四大”會計師事務所和“非四大”會計師事務所之間審計質(zhì)量的比較。

      但國外學者在分析導致“四大”高審計質(zhì)量的原因時有些差異,主要可以分為兩類觀點:一類認為,“四大”的高審計質(zhì)量是迫于外力而形成的、是外生性的,這些外力包括市場對高審計質(zhì)量的需求、法律風險、投資者保護和“四大”協(xié)調(diào)爭端的能力。另一類則認為“四大”的高審計質(zhì)量是其本身所固有的內(nèi)生性的,即“四大”的高審計質(zhì)量是其事務所有更大的動機發(fā)現(xiàn)和揭露管理當局的錯報。這種解釋考慮的是“好”的公司更有可能選擇“四大”審計師,更少地進行盈余管理,并且一般都更可能有更高質(zhì)量的收益。換句話說,所觀察到的好的審計結(jié)果并不是由高質(zhì)量的審計而導致的;相反,審計師的選擇是內(nèi)生的,它可能僅僅只是有良好的盈余質(zhì)量的公司聘請了高質(zhì)量的審計師,從而使得我們觀察出了“四大”審計有高于“非四大”的審計質(zhì)量。持這種觀點的學者發(fā)現(xiàn),一旦這些外在的力量不存在,那么“四大”的審計質(zhì)量不一定會比非“四大”的要高。

      后期關(guān)于“四大”與“非四大”審計質(zhì)量差異比較的研究中,越來越多的學者注意到存在的自選擇相關(guān)問題。例如普通最小二乘法(OLS),當觀測值被非隨機分成離散組時,評估過程中系數(shù)偏差就可能存在,從而造成自選擇偏差[1]。研究認為“四大”與“非四大”審計質(zhì)量的原因是具有綜合性的,不單單是“四大”能提供更好的審計質(zhì)量,也有可能是“四大”客戶本身就有高質(zhì)量的財務報告造成的?!八拇蟆庇袆訖C利用他們的聲譽去選擇公司經(jīng)營財務狀況佳,風險較低的客戶,進一步促進他們可以擁有更好的審計質(zhì)量[2-4]。因此對自相關(guān)選擇問題的研究也成了越來越多學者探索的方向,很多研究都在嘗試找到證據(jù)支持它,使用諸如Heckman兩階段的程序[5-6],兩階段最小二乘法,兩個階段的實驗模型[8],一般的匹配方法[9],替換分析方法[10]。大量研究采用了傳統(tǒng)的Heckman兩階段回歸模型以克服自選擇問題[11],陳冬華等利用我國2002證券市場A股上市公司的數(shù)據(jù),運用了Heckman兩階段回歸模型來控制自選擇問題,在回歸模型中引入IMR系數(shù)來控制未能觀察到的因素對上市公司選擇事務所和審計費用的影響,結(jié)果發(fā)現(xiàn)自選擇問題對審計費用存在明顯的影響[12]。但Lennox等指出Heckman的兩階段回歸模型存在嚴重的共線性和推論結(jié)果十分脆弱這兩個問題[13]。相比于Heck?man的兩階段回歸模型,傾向得分匹配法有如下優(yōu)點:第一,傾向得分匹配方法下產(chǎn)生的“四大”客戶和“非四大”客戶在其客戶特征上具有同質(zhì)性,具有高度可比性,自然地為我們剔除了審計和客戶自身的特征對審計質(zhì)量代理變量所造成的干擾。第二,匹配模型不需要依賴特定的函數(shù)形式,并可以提供更直接的估計結(jié)果[14];第三,匹配模型減輕了模型函數(shù)形式是非線性時對所估計的實驗效果的潛在影響,并將多個協(xié)變量共同作用的結(jié)果顯示出來[15]。Lawrence等將傾向得分匹配法(propensity score matching)引入到“四大”與“非四大”審計質(zhì)量差異的比較研究中,分別以可操縱應計利潤、分析師預測的準確度和權(quán)益資本成本作為審計質(zhì)量代理變量,他們發(fā)現(xiàn),匹配前“四大”的審計質(zhì)量顯著高于“非四大”,但是經(jīng)過匹配后,“四大”與“非四大”的審計質(zhì)量間并無顯著差異。因此給出建設性的意見:“四大”與“非四大”審計質(zhì)量的差異可以歸因為會計師事務所客戶的自身特征差異[16]。

      本文采用了兩種方法來克服自選擇問題,分別是傾向得分匹配法和Heckman的兩階段最小二乘法。傾向得分匹配模型和Heckman的兩階段模型分別從不同的角度去控制實驗中存在的自相關(guān)問題。Rubin和Rosenbaum于1983年首次提出傾向得分,其概念為以給定一組協(xié)變量為前提,將任意一個研究對象分配到實驗組或?qū)φ战M的條件概率[17]。傾向得分匹配模型著重于形成實驗組和對照組的平衡樣本,保持兩組觀測值的特征同質(zhì)性,是一種將非隨機化過程隨機化的模型,從而消除掉自選擇相關(guān)因素;而Heckman的兩階段模型則引入逆米爾斯比率(IMR)作為獨立的外生變量來控制未觀測的遺漏變量對模型設計的影響。本文結(jié)合我國的審計市場,運用Heckman的兩階段回歸模型和傾向得分匹配模型的研究方法對審計師與審計質(zhì)量中的自相關(guān)問題進行再審視。

      一、文獻回顧

      國外學者一致認為“四大”有高于“非四大”的審計質(zhì)量。De Angelo開創(chuàng)性將會計師事務所的規(guī)模作為審計質(zhì)量(獨立性)的代理變量,她認為,對于大規(guī)模的會計師事務所來說,沒有單一的客戶對他們來說是重要的,并且大所具有更多的累積準租金,如果大所不能識別客戶財務報告中的錯誤,他們將承擔更大的責任,因此大所更愿意提供高質(zhì)量的審計服務[18]。Dopuch和Simunic認為較大的會計師事務所提供更高質(zhì)量的服務,因為他們有更大的聲譽保護。此外,“四大”因其龐大的規(guī)模能支持更強大的培訓,標準化的審計方法,能帶來更優(yōu)越的審計質(zhì)量[19]。Watts和Zimmerman認為由于規(guī)模效應的存在,“四大”比“非四大”審計所能更有效地監(jiān)督其審計工作中的的審計質(zhì)量。由于具有強大的客戶基礎,“四大”比“非四大”對客戶有較低的依賴性,從而擁有有更高的獨立性[20]?!八拇蟆睂徲嬋藛T具有較高的質(zhì)量審核輸出,如財務欺詐(AAERs)可能性較低[21],出具可持續(xù)經(jīng)營意見的可能性更高[22],絕對可操縱應計利潤較低[23-24],管理層預測得到改善[25]?!八拇蟆睂徲嫀熞簿哂休^高質(zhì)量的審計投入,比如更多的審計工作反映出更高的審計費用[26]。此外,市場的相關(guān)指標也反映出“四大”審計具有更高的審計質(zhì)量,反映為更高的盈余反應系數(shù)[27]和較低的權(quán)益資本成本[28]??偟膩碚f,上述文獻從多維度綜合全面地選取了不同的審計質(zhì)量代理變量,并通過檢驗發(fā)現(xiàn)“四大”審計與捕獲實際和感知的審計質(zhì)量相關(guān),這些審計質(zhì)量代理變量都是審計過程直接或間接的產(chǎn)物。因此,這些研究提供了廣泛的基礎和一致的證據(jù)表明,“四大”審計師比非“四大”審計提供了更高質(zhì)量的審計。

      由于審計質(zhì)量具有非直接觀察性,因此國內(nèi)對審計質(zhì)量的衡量主要從以過程輸入為導向和以結(jié)果輸出為導向兩個方面入手。以過程輸入為導向主要體現(xiàn)在觀測審計師的表現(xiàn)行為及其獨立性程度,大多數(shù)學者將是否出具非標準審計意見作為衡量指標。于鵬實證研究發(fā)現(xiàn)“四大”與“非四大”在出具非標意見的概率之間存在顯著差異,特別是對于高風險差業(yè)績的公司,國際“四大”有著更高的可能性去出具非標意見[29]。但是,也有學者存在截然相反的看法,如劉峰認為,在以出具非標準意見的概率為審計質(zhì)量的代理變量時,“四大”與“非四大”間不存在顯著差異,然而一旦控制了上市公司的客戶特征,不同事務所規(guī)模間的出具非標準意見的概率存在差異:對于高財務杠桿公司,“四大”出具非標準意見的概率顯著高于“非四大”,而對于業(yè)績好的公司,“四大”出具非標意見的概率顯著低于“非四大”,他們的研究結(jié)果表明,在開展審計工作時,“四大”對業(yè)績優(yōu)的公司“低眉順目”,對業(yè)績差的公司“吹毛求疵”,該客戶的項目風險成了影響他們審計質(zhì)量的因素之一[30]。此外,審計費用可以捕捉到審計師審計工作的努力程度,也可以作為反映審計質(zhì)量的輸入性指標。另一方面,以結(jié)果輸出為導向主要體現(xiàn)在觀測審計師的工作結(jié)果,例如觀測經(jīng)審計的財務報表質(zhì)量。大多數(shù)學者將盈余管理的程度作為衡量審計質(zhì)量好壞的指標,他們認為高的審計質(zhì)量不能容忍較多的盈余管理。劉峰、章永奎選取了1998年中所有被出具非標準審計意見的上市公司為樣本,通過修正的瓊斯模型來觀測公司的盈余管理水平。他們發(fā)現(xiàn),審計師有識別盈余管理的能力,會計師事務所審計質(zhì)量與他們的規(guī)模大小有關(guān),與小所相比,大所識別出盈余管理的能力明顯較強,并且更易出具較為嚴格的審計意見[31]。蔡春等發(fā)現(xiàn)采取雙重審計公司的可操控應計利潤明顯低于采用非雙重審計公司的可操控性應計利潤[32];漆江娜等發(fā)現(xiàn)“四大”審計質(zhì)量高于本土所,表現(xiàn)在其客戶的可操控性應計水平明顯低于本土所客戶[33];吳水澎和李奇鳳研究發(fā)現(xiàn),國際“四大”會計師事務所審計報告的可操控性應計顯著低于國內(nèi)十大會計師事務所審計報告的可操控性應計,從而表明國際“四大”會計師事務所的審計質(zhì)量高于國內(nèi)十大會計師事務所[34]。曾亞敏和張俊生以2010年上市公司為研究樣本,來探究國際會計公司成員所、“四大”所和完全本土化會計事務所間審計質(zhì)量的差異。該論文采取了傾向得分匹配法來控制模型設計中的自選擇問題。研究表明,在降低模型中的自選擇問題后:如果以會計事務所出示非標準審計意見的概率為審計質(zhì)量的代理變量,“四大”的審計質(zhì)量較國際會計成員所有非常明顯的優(yōu)勢;但以上市公司財務報表的可控應計項作為審計質(zhì)量的代理變量,以上三種會計事務所之間并無顯著差異[35]。因此本文從審計過程和審計結(jié)果兩個角度綜合選取了可操縱應計利潤、是否出具非標準審計意見和審計費用這三個指標作為審計質(zhì)量的代理變量。

      二、研究設計

      (一)樣本和數(shù)據(jù)來源

      我國在2006年對企業(yè)會計準則作出了重大調(diào)整,為了保持樣本數(shù)據(jù)的可比性,本文選取了2007—2013年數(shù)據(jù)七年間全部A股上市公司為樣本,剔除金融行業(yè)、創(chuàng)業(yè)版、數(shù)據(jù)缺省的公司,共計樣本10042家,其中采用“四大”審計的公司計631家,“非四大”審計的公司計9411家。本文所選用公司的財務數(shù)據(jù)和審計數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。

      (二)變量定義與研究模型

      根據(jù)傾向得分匹配法,我們先用概率模型來估計傾向性匹配得分,并采用logit模型來估計選擇“四大”審計的可能性,通過該可能性的數(shù)值作為傾向匹配得分的基準。并分別對三個審計質(zhì)量代理變量進行回歸分析。

      其中,BIG4為虛擬變量,如果客戶采用“四大”審計所,則取值為1,反之為0。LnTAi,t為公司總資產(chǎn)的自然對數(shù)值,ATURN為公司總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率,CURR為公司流動資產(chǎn)與流動負債的比率,LEV為公司資產(chǎn)負債率,ROA為公司總資產(chǎn)利潤率,∑γiIndustry為行業(yè)的固定效應,∑δiYear為年度的固定效應。

      第二種方法我們采用的是Heckman的兩階段程序。與傾向得分匹配法不同的是,第一步我們先采用probit概率模型來估計各項變量的系數(shù)值和殘差,進一步運用其算出逆米爾斯比率(IMR)來控制未觀測的遺漏變量對模型設計的影響,并將其作為一個新增的解釋變量加入第二步的回歸模型中來檢測是否存在自相關(guān)問題。

      1.可操縱應計利潤

      作為審計的主要觀察到的結(jié)果是標準化的審計報告,研究人員已經(jīng)在試圖評估審計質(zhì)量使用的各種代理,并反過來,確定審計質(zhì)量差是否存在。審計分化的研究側(cè)重于客戶的財務報表,其中可操縱應計利潤經(jīng)常被用來作為審計質(zhì)量的代理,因為它們反映了管理層的報告決策的審計約束的質(zhì)量。Becker等發(fā)現(xiàn),“四大”客戶報告比“非四大”客戶有較低的絕對可操縱應計利潤[36]。Francis等表明,“四大”審計師限制投機和出示積極意見的報告,他們的客戶有較高的總應計利潤,但較低的可操縱應計利潤[37]。Krishnan發(fā)現(xiàn)可操縱應計利潤和“四大”未來收益間的聯(lián)系高于與“非四大”客戶之間的關(guān)聯(lián)[38]。因此我們使用可操縱應計利潤作為我們的第一個審計質(zhì)量的代理變量。這項措施的好處是,它反映了審計者對會計準則的強制執(zhí)行。然而,一個弱點是它只是部分捕獲了制約盈余管理審計的有效性,例如可操縱應計利潤不僅反映了管理層的機會主義,也是管理層的信號的嘗試和隨機噪聲。

      其中,CF為公司經(jīng)營性活動產(chǎn)生的凈現(xiàn)金流與總資產(chǎn)的比率;EPS為公司的每股收益;MB為公司市值與公司賬面價值的比率;GROWTH為公司的銷售增長率;LOSS為公司盈利狀況指標,如果公司凈利潤小于0,則為1,否則為0。

      我們選用修正的Jones模型來計算樣本公司的可操縱應計利潤,對此模型進行分年度分行業(yè)回歸,用其殘差項作為可操縱應計利潤的衡量指標。

      TACCi,t為公司t年的總應計額,TAi,t為公司t-1年末總資產(chǎn),ΔREVi,t為公司t年度的主營業(yè)務收入的改變量,ΔRECi,t為公司t年度應收賬款的改變量,PPEi,t為公司t年末固定資產(chǎn)原值,εi,t為殘差項。

      2.標準審計意見

      從審計報告的研究證據(jù)支持“四大”審計質(zhì)量更高。Francis等認為,當被審計單位應計項目偏高時,“四大”比“非四大”更容易出具保留意見的報告,這表明對于一個給定的客戶特性,大所會更偏向于保守主義的審計報告[37]。Lennox認為,“四大”審計報告在英國具有更高的精確度[39],Weber等發(fā)現(xiàn),從對未來股票收益率和上市后退市的可能性的角度來看,大型國內(nèi)和國際(四大)會計師事務所上市前的審計報告的預測精度高于小型會計師事務所[5]。

      其中,OPINION為虛擬變量,如果公司被出具標準無保留審計意見,則為1,否則為0;AGE為公司上市至今的年數(shù)。

      3.審計費用

      Palmrose認為大事務所花費更多的審計時間和收取更高的審計費用,故認為大事務所提供更高的審計質(zhì)量[40]。Craswell等認為大事務所在專門技術(shù)培訓方面比小事務所付出更多的精力和投入,故要求更高的審計費用,而專業(yè)培訓有助于提高審計質(zhì)量。審計費用能有效地反映出審計師的努力程度,是得到高審計質(zhì)量的審計過程中不可或缺的重要指標[41]。

      其中,SWITCH為虛擬變量,如果公司審計師發(fā)生輪換,則為1,否則為0;QUICK為速動資產(chǎn)與速動負債的比率。

      三、研究結(jié)果

      這部分我們先對全樣本和傾向得分匹配后樣本中各變量值進行描述性統(tǒng)計,通過觀測“四大”與“非四大”客戶的變量值特征差異來衡量傾向得分匹配的平衡性。接著我們分別對可操縱應計利潤,出具標準審計意見的概率和審計費用這三種審計質(zhì)量代理變量進行多元回歸,實證研究了全樣本和傾向得分匹配樣本下“四大”與“非四大”審計質(zhì)量是否存在顯著差異。

      (一)描述性統(tǒng)計

      表1 主要變量分組描述性統(tǒng)計與差異性檢驗

      表1為全樣本和傾向得分匹配后樣本的描述性統(tǒng)計表。全樣本中包含了10042個公司年度的觀測值,其中被“四大”審計的公司計631(6.3%)家,被“非四大”審計的公司計9411(93.7%)家。我國的上市公司更傾向于選擇“非四大”審計,這可能是由于政府對我國資本市場和審計市場的高度監(jiān)督和管制有關(guān)。通過描述性統(tǒng)計,我們發(fā)現(xiàn)“四大”和“非四大”審計所有顯著不同的客戶群。表1的第四列反映的是“四大”與“非四大”客戶的均值差及其T值,除了公司已成立的年數(shù)和更換審計師外,其余各項變量的描述值在“四大”與“非四大”客戶間均有顯著的差異。與“非四大”客戶相比,“四大”審計的客戶總資產(chǎn)為其2.5倍,收取的審計費用為其8.5倍,“四大”客戶有更多的利潤和桿杠比,更高的資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率,顯著較低的可操縱應計利潤和流動資產(chǎn)。

      經(jīng)過傾向得分匹配后,本文有效地形成了“四大”和“非四大”客戶的平衡樣本,包含總的公司年度的觀測值共計1190個,其中被“四大”審計和被“非四大”審計的公司各包含595個。描述性統(tǒng)計的結(jié)果表明,除了審計費用代理變量外,所有累積的控制變量在“四大”與“非四大”間并無顯著差異,在兩種客戶規(guī)模之間的10%的水平上并沒有顯著不同,進而說明經(jīng)過傾向得分匹配后,實驗組和對照組具有同質(zhì)的客戶特征,消除了自選擇相關(guān)因素。

      (二)實證結(jié)果

      1.可操縱應計利潤回歸結(jié)果

      表2 可操縱應計利潤回歸結(jié)果

      表3 出具標準審計意見回歸結(jié)果

      表2為未控制自選擇問題和控制了自選擇問題的情況下可操縱應計利潤的多元回歸結(jié)果。三列分別表示著全樣本、運用傾向得分匹配法和運用Heckman的兩階段最小二乘法的回歸結(jié)果。在全樣本下,我們發(fā)現(xiàn)“四大”與“非四大”的可操縱應計利潤存在一個顯著的均值差異為-0.0453,(t=-6.37;p<0.01)。通過對可操縱應計利潤和若干控制變量分年度分行業(yè)回歸的結(jié)果顯示,可操縱應計利潤與選擇“四大”審計呈現(xiàn)出顯著負相關(guān)關(guān)系,系數(shù)為-0.0510,(t=-9.88;p<0.01),結(jié)果說明與“非四大”相比,“四大”能容忍較低的可操縱應計利潤。經(jīng)過傾向得分匹配的樣本中,“四大”與“非四大”的可操縱應計利潤并不存在顯著的均值差異,其值為0.0096,(t=1.33;p=0.18)。并且傾向得分匹配樣本多元回歸的結(jié)果也表明,選擇“四大”審計的虛擬變量的系數(shù)為-0.0038,(t=-0.65;p=0.49),且不存在顯著性。這表明一旦控制了客戶的公司特征,可操縱應計利潤與選擇“四大”審計并不存在顯著相關(guān)關(guān)系,即無論公司是否選擇了“四大”審計,他們被容忍的可操縱應計利潤并無顯著差異。Heck?man的兩階段最小二乘法引入IMR后,得到了顯著為正的系數(shù)值0.248(t=17.54;p<0.01),說明未觀測到的因素對上市公司選擇會計師事務所的決策產(chǎn)生了顯著的影響。經(jīng)過多元回歸的結(jié)果,“四大”審計與可操縱應計利潤仍呈現(xiàn)顯著的負相關(guān)關(guān)系,其系數(shù)值為-0.497(t=-20.03;p<0.01)。并且與全樣本的情況相比,經(jīng)過Heckman兩階段最小二乘法控制了自選擇相關(guān)問題后,我們發(fā)現(xiàn)“四大”審計對審計質(zhì)量的影響更大。

      2.出具標準審計意見回歸結(jié)果

      表3為未控制自選擇問題和控制了自選擇問題的情況下出具標準審計意見的多元回歸結(jié)果。三列分別表示著全樣本、運用傾向得分匹配法和運用Heckman的兩階段最小二乘法的回歸結(jié)果。類似的,以出具標準審計意見作為審計質(zhì)量代理變量的模型中,在全樣本的情況下,“四大”出具非標準審計意見的概率明顯高于“非四大”出具非標準審計意見的概率,其均值差異為0.033,(t=-3.54;p< 0.01)。多元回歸的結(jié)果也顯示出具標準審計意見與選擇“四大”審計呈現(xiàn)出顯著負相關(guān)關(guān)系,系數(shù)為-0.049,(t=-6.42;p<0.01),說明與“非四大”相比,“四大”審計師更容易出具非標準審計意見。經(jīng)過傾向得分匹配處理后,實驗組與對照組中出現(xiàn)的為不顯著的均值差異,其差異值為-0.002,(t=-0.19;p>0.50),多元回歸則顯示著出具標準審計意見與選擇“四大”審計并無顯著相關(guān)關(guān)系,系數(shù)為-0.007,(t=-0.83;p=0.41)。這表明一旦控制了公司特征因素后,以出具標準審計意見作為審計質(zhì)量代理變量的情況下,“四大”沒有明顯高于“非四大”的審計質(zhì)量。在采用Heckman兩階段最小二乘法后,得到了顯著為正的IMR系數(shù),其值為0.223,(t= 11.4;p<0.01),也說明出具標準的審計意見與客戶特征間存在顯著的自相關(guān)關(guān)系,公司的財務特征會影響到上市公司審計報告意見。經(jīng)過多元回歸的結(jié)果,“四大”審計與出具標準審計意見的概率仍呈現(xiàn)顯著的負相關(guān)關(guān)系,其系數(shù)值為-0.452,(t=-13.03;p<0.01),說明“四大”與“非四大”相比,更容易出具非標準審計意見,考慮到未觀測到的因素控制了自選擇問題后,“四大”仍有顯著高于“非四大”的審計質(zhì)量。

      3.審計費用回歸結(jié)果

      表4 審計費用回歸結(jié)果

      表4為未控制自選擇問題和控制了自選擇問題的情況下以審計費用為審計質(zhì)量代理變量的多元回歸結(jié)果。在全樣本的情況下,“四大”的審計費用明顯高于“非四大”的審計費用,其均值差異為1.646,(t=63.91;p<0.01)。多元回歸的結(jié)果也顯示審計費用與選擇“四大”審計呈現(xiàn)出顯著正相關(guān)關(guān)系,系數(shù)為1.019,(t=31.99;p<0.01)。經(jīng)過傾向得分匹配處理后,實驗組與對照組中的均值差異仍具有顯著性,其差異值為0.930,(t=17.44;p<0.01),多元回歸也顯示著審計費用與選擇“四大”審計并有顯著正相關(guān)關(guān)系,系數(shù)為0.218,(t=6.00;p<0.01)。結(jié)果顯示,無論是在全樣本還是在傾向得分匹配樣本的情況下,“四大”與“非四大”的審計費用都存在顯著的差異,“四大”有高于“非四大”的審計費用。Heckman兩階段最小二乘法的結(jié)果也顯示會計師事務所于審計質(zhì)量間存在顯著的自選擇相關(guān)關(guān)系,IMR系數(shù)為-1.438,(t=47.61;p<0.01),在10%的水平上顯著。但與傾向得分匹配結(jié)果不同的是,多元回歸結(jié)果顯示控制了自選擇相關(guān)問題后,“四大”仍有顯著高于“非四大”的審計費用溢價。

      四、穩(wěn)健性檢驗

      由于自選擇相關(guān)模型具有模型設計高度敏感,結(jié)果不穩(wěn)健的特征。因此傾向得分匹配模型在運用中也有如下弱點:他們采取的是單一的傾向得分匹配模型,忽略了傾向得分匹配法對模型設計具有較高的敏感度。Defond指出傾向性得分模型的模型設計主要受三個方面影響:第一是匹配比率(the treatment to control ratio),即在每一組匹配組中,所選取的實驗組中的公司和對照組中公司數(shù)量的比率。第二是匹配緊密度(the level of pruning),即匹配組中剔除掉較差匹配程度的比率,第三是非線性協(xié)變量的選取,既加入原控制變量的平方次或立方次等對logit模型中的選擇四大的可能性進行估計。在不同的模型設計中會出現(xiàn)不同的研究結(jié)果,有可能會得到不一致的研究結(jié)論[42]。因此,本文借鑒了Defond等的研究方法,對傾向得分匹配模型中的參數(shù)進行調(diào)整,重新對中國審計市場進行驗證。

      對于前文中我們采用的三個審計質(zhì)量代理變量,我們按照相同的迭代過程分別對匹配比率、非線性協(xié)變量的選取進行隨機組合,在每一個審計質(zhì)量代理變量下創(chuàng)建出3000種匹配的實驗樣本,通過考察3000種匹配的樣本下的實驗結(jié)果來評價研究傾向得分匹配模型設計選擇的敏感性。我們首先選擇1000種隨機繪制五個協(xié)變量的非線性項(即五個協(xié)變量的平方項,五個協(xié)變量的立方項和五個協(xié)變量的平方項,五個協(xié)變量的立方項的簡單交互)。然后我們在第一階段logit模型中隨機新增選擇的非線性方面的五個主要變項,并估計傾向匹配得分。其次,我們選擇其中的1000種模型來調(diào)整實驗組中公司與對照組中公司的匹配比例,隨機選用一對一、一對二、一對三匹配,并且一旦選擇過的公司不重復納入。最后,對于每一個所產(chǎn)生的3000種已匹配后的樣本,根據(jù)每一組匹配后的實驗組公司和對照組公司的傾向得分差異值,我們隨機剔除0-99%比例的最差的匹配組。通過以上對傾向得分匹配模型的調(diào)整,我們可以得到3000例匹配組,然后我們對各審計質(zhì)量代理變量和四大虛擬變量及其他對應的控制變量進行回歸,并描述出四大虛擬變量系數(shù)的分布。

      圖1 可操縱應計利潤的四大虛擬變量系數(shù)分布圖

      圖1表示可操縱應計利潤的四大虛擬變量系數(shù)分布圖,橫軸代表四大虛擬變量的系數(shù)值,縱軸代表每一個系數(shù)值對應的密度。虛線表示的為四大虛擬變量系數(shù)的實際分布估計,實線表示的為經(jīng)過正態(tài)化后的四大虛擬變量系數(shù)的正態(tài)分布估計。圖1顯示在以可操作應計利潤為審計質(zhì)量的代理變量回歸模型下,四大虛擬變量的系數(shù)落在-0.0095到0.0037的區(qū)間中,這個現(xiàn)象與已有文獻中傾向得分匹配模型敏感度較高的結(jié)論一致。其中,95.74%的系數(shù)都落于負區(qū)間,進一步說明在考慮到模型設計的影響下,選擇“四大”審計與可操縱應計利潤間呈負相關(guān)關(guān)系,即“四大”審計與“非四大”審計相比,能容忍較低的可操縱應計利潤。并且,經(jīng)過3000種模型設計匹配后的樣本中,四大虛擬變量的系數(shù)在統(tǒng)計上都不顯著,而在全樣本中,“四大”審計與可操縱應計利潤間顯著負相關(guān),因此可以給出“四大”與“非四大”審計質(zhì)量的差異可能存在自選擇問題的影響因素。

      圖2 出具標準審計意見的四大虛擬變量系數(shù)分布圖

      圖2表示出具標準審計意見的四大虛擬變量系數(shù)分布圖。同樣的,橫軸代表四大虛擬變量的系數(shù)值,縱軸代表每一個系數(shù)值對應的密度。虛線表示的為四大虛擬變量系數(shù)的實際分布估計,實線表示的為經(jīng)過正態(tài)化后的四大虛擬變量系數(shù)的正態(tài)分布估計。圖2顯示在出具標準審計意見為審計質(zhì)量代理變量的模型下,四大虛擬變量的落在-0.0568到0.0288的區(qū)間中,說明傾向得分匹配模型具有高度的敏感度性。其中,53.57%的系數(shù)都落于負區(qū)間,進一步說明在考慮到模型設計的影響下,選擇出具標準審計意見與選擇“四大”審計的虛擬變量間呈負相關(guān)關(guān)系,即“四大”審計與“非四大”審計相比,更容易出具非標準審計意見,89.56%的系數(shù)在統(tǒng)計上不顯著,而在全樣本中,“四大”審計與出具非標準審計意見間顯著負相關(guān),因此在以出具標準審計意見為審計質(zhì)量代理變量下,可以給出“四大”與“非四大”審計質(zhì)量的差異可能存在自選擇問題的影響因素的建議。

      圖3 審計費用的四大虛擬變量的系數(shù)分布圖

      圖3為審計費用的四大虛擬變量的系數(shù)分布圖。虛線表示的為四大虛擬變量系數(shù)的實際分布估計,實線表示的為經(jīng)過正態(tài)化后的四大虛擬變量系數(shù)的正態(tài)分布估計。以審計費用為審計質(zhì)量代理變量,在考慮到3000種不同模型設計下的傾向得分匹配模型的回歸結(jié)果中,有99.8%的四大虛擬變量的系數(shù)落在大于零的區(qū)間,系數(shù)從-0.023變化到0.483。這與Defond的研究結(jié)果一致,說明考慮到傾向得分匹配模型設計的影響后,審計費用與選擇“四大”審計的虛擬變量間呈正相關(guān)關(guān)系,結(jié)果表明“四大”仍有顯著高于“非四大”的審計費用溢價。此外,匹配后的四大虛擬變量的系數(shù)中,78.6%的系數(shù)在統(tǒng)計上仍具有顯著性。結(jié)果說明即使控制了客戶特征后,“四大”的高的審計質(zhì)量效應仍然存在。

      五、結(jié)語

      本研究對“四大”審計師與審計質(zhì)量間的自選擇相關(guān)問題進行了綜合性的審視,探討了四大會計師事務和非四大會計師事務所審計質(zhì)量的差異是否可能是它們各自客戶特征的反映。我們使用三個審計質(zhì)量的代理,可操縱應計利潤,出具標準審計意見的概率和審計費用,并采用傾向得分和Heckman的兩階段回歸模型,試圖控制許多不同分配辦法的同時,估計這兩個審計組之間的客戶特性對審計質(zhì)量的影響。通過Heckman的兩階段回歸模型,我們發(fā)現(xiàn),審計師與審計質(zhì)量中存在顯著的自選擇相關(guān)問題。通過傾向得分匹配模型,我們發(fā)現(xiàn),以可操縱應計利潤,出具標準審計意見的概率為審計質(zhì)量代理變量時,匹配前,四大會計師事務所的審計質(zhì)量顯著高于非四大會計師事務所,但經(jīng)過傾向得分匹配后,四大會計師事務所高于非四大會計師事務所審計質(zhì)量的差異并不顯著;但以審計費用作為審計質(zhì)量代理變量時,匹配前,四大會計師事務所有顯著高于非四大會計師事務所的審計質(zhì)量,經(jīng)過傾向得分匹配后,四大會計師事務所仍顯著高于非四大會計師事務所的審計質(zhì)量。此外,為了消除傾向得分匹配模型設計的敏感性對實驗結(jié)果的影響,本文按照相同的迭代過程分別對匹配比率、我非線性協(xié)變量的選取進行隨機調(diào)整,在每一個審計質(zhì)量代理變量下設計出3000種不同的模型來比較匹配前和匹配后審計質(zhì)量差異,實驗結(jié)果支持上述結(jié)論。

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      [作者簡介]李青原(1977—),男,武漢大學經(jīng)濟與管理學院會計系教授,博士生導師,研究方向:資本市場財務與會計。

      [基金項目]教育部哲學社會科學研究重大課題攻關(guān)項目(10JZD0019)、國家自然科學基金項目(71072103;71272228)、教育部新世紀優(yōu)秀人才支持計劃項目(NECT-12-0432)成果之一。

      [收稿日期]2015-09-18

      [中圖分類號]F239.4

      [文獻標識碼]A

      [文章編號]1671-511X(2016)01-0041-11

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