秦蓝薇
【摘要】在中国经济的发展中,房地产行业占有重要地位,已经逐渐成为国民经济的支柱产业,本文以2010年--2014年我国房地产企业上市公司的数据为样本进行实证研究,分析了企业投资效率与审计费用的关系,研究审计能否识别企业过度投资和投资不足。
【关键词】投资 审计费用 房地产上市公司
一、引言
近年来我国的房地产行业高速发展,对商品房投资的结果直接影响到公司经营业绩的好坏。审计作为一种外在监督机制,能合理的判断出企业投资结果的好坏所带来的经营状况的好坏,从而促使企业改进投资决策,提高投资效率。已有的文献主要是从资本结构、公司治理、事务所特征、财务状况这些角度进行研究分析,很少有学者从投资角度分析。过度投资可能会降低企业收益,甚至可能导致企业资金链断裂而引起严重的财务危机; 投资不足则使资金得不到充分利用,不利于企业利润的增长。黎来芳等( 2012)研究表明,融资规模与过度投资正相关,而投资者保护有利于抑制过度投资。也有少数研究从会计政策、审计对银行借款的监督角度研究了企业投资问题。
二、理论分析与研究假设
投资的结果直接影响到房地产企业经营的好坏。当Q<1时,房地产企业投资机会小,一般会缩小对外的投资规模,审计师在进行审计的时候工作量就相对的小,风险就相对的低,审计费用也会低。也就是说,托宾Q值越大,公司的审计费用越高,托宾Q值越小,公司的审计费用越低。因此,本文提出如下假设:
H1:投资机会与审计费用正相关。
一定期间内,如果房地产企业对外进行的投资越多,其所面临的财务风险越大,审计师进行控制程序和实质性程序就会较为复杂,发生的审计费用就越大。因此碑文提出如下假设。
H2:投资规模与审计费用正相关。
三、实证研究
(一)样本选择与数据来源
本文选取2010年-2014年在A 股上市的房地产公司为研究样本,剔除数据值可能异常的ST公司,然后进行了缺失值和不匹配值的提出,最终获得657个样本,数据来源CSMAR数据库。
(二)模型、变量与方法
本文主要研究的是企业的投资对审计费用的影响,结合前面所出的投资机会、投资规模与审计费用之间的假设,参照黄珺、黄妮(2012)以及之前学者在审计费用影响因素方面的分析,本文构建了如下的模型;
各变量的解释见表1。
本文使用了stata 12.0为计量工具进行分析。
(三)实证研究结果与解释
1.描述性统计
在进行回归之前,先对样本数据进行了描述性分析。
2.相关系数统计
各变量之间的相关系数见下表。
从上表的数据可以看出,审计费用与托宾Q值和净投资成正相关,审计费用与企业资产对数之间的相关性最高,而其他变量之间的相关性较小。
3.回归分析
通过stata12.0对各变量进行线性回归得出如下结果
上表的分析结果可以看出,回归的结果很显著。
1)投资机会方面:回归结果显示,在置信度为1%的置信区间内,投资机会与审计费用成正相关,即企业面临的投资机会越大,审计费用越高,企业面临的投资机会越小,审计费用越低,符合原假设。
2)投资规模方面:本模型中通过房地产企业当年的净投资来衡量投资规模。回归结果显示,在置信度为0.1%的置信区间内,投资规模与审计费用正相关,即企业投资规模越大,审计费用越高;投资规模越小,审计费用越低,符合原假设。
3)其他方面:从控制变量的角度进行公司资产越大审计费用越高;国有控股的公司审计费用较低;被出具标准无保留意见的审计报告的公司的审计费用低;第一大股东的持股比例与审计费用负相关;公司的每股收益与审计费用负相关。这些结论均和以前学者的研究结果相符。
参考文献:
[1]蔡吉甫.公司治理、审计风险与审计费用关系研究[J].审计研究,2007,08.
[2]黄珺、黄妮.过度投资、债务结构与治理效应——来自中国房地产上市公司的经验证据[J].会计研究,2012,09.
[3]陈健等.房地产价格的托宾Q效应检验——基于PVAR模型的分析[J].中国房地产,2011,09.