创业板上市公司异常审计费用对审计质量的影响研究

商继鑫+陶元春

【摘 要】本文根据2010—2014年我国创业板上市公司的数据，实证研究了异常审计费用和审计质量之间的关系。实证结果表明异常审计费用的绝对值与审计质量之间具有显著的负相关关系，创业板上市公司的异常审计费用对审计质量产生了不利影响。审计质量会随着正向异常审计费用的增加而下降；而实际审计费用低于正常审计费用水平，审计质量也将随之下降。因此不管是正向还是负向的异常审计费用都将对审计质量产生不利影响，会计信息的使用者可以在一定程度上通过是否存在异常审计费用来判断审计质量。

【关键词】异常审计费用；审计质量；盈余管理

一、引言

经过多年的艰难探索，我国的创业板市场终于在2009年正式成立，广大的投资者多了一个新的投资平台。从2009年开启到2015年12月31日已經有501家企业在创业板成功上市。然而创业板市场在发展过程中也出现了一系列诸如业绩变脸快、发行市盈率过高等问题，在社会上产生了巨大的影响，证监会也被迫于2012年暂停了创业板新股的审批。显然，上述问题都和企业的财务状况息息相关。本文将以实证的方式基于创业板上市公司数据对异常审计费用与审计质量之间的关系进行研究，不仅可以展现我国审计质量的最新现状，为以后对我国创业板审计质量的研究提供更为直接的证据，还可以看到我国审计收费过程中存在的问题，为以后审计定价提供一定的参考。

二、理论分析及研究假设

DeAngelo（1981）把审计质量定义为两个事件的联合概率：（1）发现客户财务报表的舞弊和错误；（2）如实报告已发现之舞弊和错误。事件（1）衡量审计师的专业能力，事件（2）就是所谓的“审计独立性”。在完全竞争市场中，正常审计费用为会计师投入的成本与所面对的法律责任风险之总和（Simunic，1980），异常审计费用指实际审计费用与正常审计费用之差额。目前我国会计师事务所的审计收费主要采用政府指导定价，由物价管理部门授权注册会计师协会制定行业的审计收费标准并规范会计师事务所的收费行为。由于注册会计师的工作时间难以合理计量，大多数会计师事务所采用根据被审计单位的资产规模确定审计收费，再根据实际情况进行调整。方军雄（2008）对主板市场的相关数据进行了分析，发现在其他情况都相同的情况下，提高异常审计费用显著增加了上市公司改善审计意见的可能性，即提高异常审计费用对审计质量的提高产生负面影响。本文参照前人的研究（唐跃军，2007，段特奇等，2013），认为这个结论同样适用于创业板企业。因此提出第一个假设：

假设1：当其他情况都相同，正向的异常审计收费与审计质量负相关。

一般来讲，企业在生产经营过程中做决策时要遵循成本效益原则，即一项决策带来的收益应该大于决策带来的成本，否则就应该放弃这项决策。会计师事务所在经营过程中的成本主要就是人力成本和未来可能发生的诉讼成本，其在执业过程中的收费必须能弥补自身发生的成本，才能实现持续经营。我国审计市场长期处于买方市场，会计师事务所之间的竞争日趋激烈，一些事物所为了持续经营不得不低价揽客，其在执行审计工作的时候就很有可能压缩人力成本，甚至不惜减少审计程序，进而影响审计质量。因此提出第二个假设：

假设2：如果其他因素都相同，当审计收费低于正常水平时，负向异常审计费用与审计质量负相关。

三、实证研究模型设计

（一）样本选择和数据来源

本文选取了2010年-2014年创业板上市公司作为研究样本，剔除掉了ST公司和数据不全、信息披露不完整的公司，同时考虑到盈余管理可能对控制样本产生影响，在选择控制样本时剔除首次公开发行、配股以及连续两年亏损的上市公司，以便更好地对模型的参数进行估计。最终选择出了具有代表性的343家上市公司作为研究样本，利用SPSS19.0进行多元回归分析。本文所用数据来自于国泰安金融经济信息数据库和RESSET金融数据库。

（二）模型的设计

1.被解释变量的选择

本文主要研究创业板上市公司异常审计费用对盈余管理的影响，因此被解释变量是盈余管理的程度。由于盈余管理的程度是一个不可直接观测的数量指标，因此需要我们采用Jones模型计算这个指标。一般采用总体应计利润法来度量盈余管理的程度。估计非操控性应计利润的模型有几种，这里采用截面扩展的Jones模型来计算非操控性应计利润。最后用总计应计利润减去非操控性应计利润得出操控性应计利润。由于我们不考虑盈余管理的方向，因此用操控性应计利润的绝对值作为实证研究中的被解释变量。

为了验证假设，需衡量异常审计费用和审计质量。把异常审计收费（ABFEE）定义为实际审计收费与正常审计收费的差值。然后定义两个独立的变量，POS×ABFEE和NEG×ABFEE，分别表示偏高和偏低的异常审计费用。分别研究偏高和偏低的异常审计费用与因变量之间的关系。正常的审计费用会通过审计费用模型来预估。本文用|DAC|来表示本公司的盈余管理情况，它是审计质量的替代变量。本文构建了如下模型：

|DAC|=β0+β1POS×ABFEE+β2NEG×ABFEE+β3LNASSET+β4ROA+β5LEV+β6LOSS+β7OPINION

四、实证检验和结果分析

（一）描述性统计分析

本文用SPSS软件对各变量进行了描述性的分析，分别对审计质量|DAC|、异常审计费用ABFEE、总资产、总资产收益率、资产负债率、当年是否亏损等的均值，标准差，中位数，最大最小值等指标进行统计分析。结果如表4.1：

从表4.1可以看出，审计质量|DAC|的中位数是0.0273，均值为0.0362，均值与中位数差距较小，说明不同样本的审计质量存在一定波动，但是整体波动较小。另外最大值为0.32，最小值是0，极差较大，且标准差为0.03581，亦可以得出不同样本的审计质量存在一定波动，但是整体波动较小。

（二）相关性研究分析

使用SPSS19.0软件，对2010年-2014年的样本数据中的审计质量|DAC|、正向异常审计费用POS和负向异常审计费用NEG等指标进行了皮尔逊相关系数检验，整理的运行结果与分析如表4.2：

从表4.2可知晓，审计质量|DAC|、正向异常审计费用POS和负向异常审计费用NEG、总资产、总资产收益率、当年是否亏损之间存在显著的相关关系，因此，我们可以用回归分析进一步分析创业板上市公司异常审计收费对于审计质量的影响。

（三）线性回归分析

本文在前文的假设基础上，以审计质量|DAC|为因变量，以正向异常审计费用POS和负向异常审计费用NEG为自变量，以运用SPSS19.0软件对样本数据进行线性回归得出结果（以下相同）。并根据回归结果来作出分析。见表4.3：

从表4.3可以看出，自变量正向异常审计费用POS和负向异常审计费用NEG，均通过了显著性检验（p<0.05），且系数为正，表明正向异常审计费用POS和负向异常审计费用NEG与审计盈余成正向关系，即正向异常审计费用POS和负向异常审计费用NEG越高，审计质量越差。

从表4.4可以看出，在控制变量的影响下，自变量正向异常审计费用POS和负向异常审计费用NEG，均通过了显著性检验（p<0.05），且系数为正，表明正向异常审计费用POS和负向异常审计费用NEG与审计盈余成正向关系，即正向异常审计费用POS和负向异常审计费用NEG越高，审计质量越差。

五、结论

本文以2010-2014年我国创业板上市公司相关数据为研究对象，参考袁东任（2015）、段特奇（2013）等人的研究思路，经过实证分析，两个假设都得到了验证并取得了显著的效果。通过加入控制变量和不加入控制变量的影响，都证明正向异常审计费用POS和负向异常审计费用NEG与审计盈余存在显著的正向关系，由此可以得出审计费用会对审计质量产生直接的影响，无论是偏高或者偏低的异常审计费用，都会引起审计质量的下降。根据这一结论，在对审计质量的高低进行判断时，一定程度上，审计质量判断人员可以把审计费用是否出现异常作为进行判断的依据。

【参考文献】

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