上市公司财务指标影响审计意见的实证研究

彭梅



上市公司财务指标影响审计意见的实证研究

彭梅

摘要：注册会计师发表的审计报告被广泛运用到各个方面，审计报告中的审计意见类型是广大利益群体包括投资者、债权人等进行经济决策的重要影响因素。长期以来，国内外学者围绕这一主题的研究成果颇为丰富，但至今仍未能得出一致的结论，而从财务角度利用统计方法对审计意见进行研究的成果差异尤其重大，值得深入研究。

从财务指标角度出发，利用2004-2013年的财务数据及审计意见类型数据，针对财务指标与审计意见类型之间的关系提出了多个假设，围绕审计意见类型集中分析其受财务指标的影响状况，运用SPSS软件对其进行统计分析，最终建立了二分类Logistic回归模型，分析得出多个财务指标与审计意见类型确实存在着显著相关关系。

关键词：审计意见；财务指标；资产负债率；Logistic回归模型

众所周知，内部利益相关者如股东等与外部利益相关者如债权人等在进行经济决策时大多依赖于证券市场上的公开信息，主要是上市公司对外提供的的财务报表，而注册会计师则对该财务报表进行质量把关——合理保证其不存在重大错报。然而，近些年，财务舞弊事件在会计和审计的舞台上风起云涌，屡禁不止。究其原因，主要是审计人员无法保持高度的独立性，这主要表现在上市公司与注册会计师之间的报酬利益关系容易变质，诱发犯罪；同时，对于注册会计师发表审计意见并出具审计报告的过程缺少完备、健全的体制去监督，这个漏洞带来了高度的风险，即并没有权威的机构或完善的制度对审计报告的可靠性提供质量保证。因此，这就产生了对注册会计师发表审计意见进行预测的需求。若能通过计量方法对上市公司财务指标与审计意见两者的关系进行定量分析，那么在一定程度上可以为审计报告的可靠性提供佐证，提高审计质量；然而，现阶段有关上市公司财务指标与审计意见相关性的研究，至今仍没有得出一致的结论。因此，研究上市公司财务指标与审计意见之间的关系仍具有理论及现实意义。

一、注册会计师发表财务报表审计意见类型的基本走势

长期以来，注册会计师对财务报表发表审计意见时，大多为标准审计意见，极少发表非标准审计意见，包括带强调事项段的无保留意见、保留意见、否定意见及无法表示意见，如图1所示。

图1是根据中注协2005-2014年公布的年报审计情况快报数据整理后利用Excel绘制的走势图。从图1中可以看出，自2005年以来，近十年中注册会计师对上市公司财务报表发表非标准审计意见的数量逐年下降，而且其占审计意见总数的比例也是逐年递减。然而现实中的各类财务舞弊事件频发，注册会计师的法律责任也随之加重，这对财务报表审计报告的可靠性敲响了警钟，公众对审计报告的信赖度大打折扣。

尽管已有相关制度如《会计师事务所质量控制准则》等的规范以及中注协的监督管理，但审计质量的现状依然不尽如人意。因此，鉴于严峻的审计现状，有必要从公司本身寻找其与审计意见之间的相关性，以此佐证注册会计师发表的审计意见的可靠程度与可信赖度，提高审计质量。

图1 2005-2014年非标准审计意见占比走势图

二、上市公司财务指标与审计意见相关性的研究方法

（一）自变量的定义

根据财务指标分析理论，从偿债能力角度分析，本文选取了资产负债率（X1）和现金流量比率（X2）；从发展能力角度分析选取了总资产增长率（X3）和净利润增长率（X4）；从营运能力角度分析，选取了应收账款周转率（X5）和总资产周转率（X6）；最后从盈利能力角度分析，选取了总资产净利润率（ROA）（X7）、净资产收益率（X8）和资产报酬率（X9）。同时，对这9项指标作出如下预测：除资产负债率与公司收到非标准审计意见呈正相关关系以外，其余8项指标均为反相关关系。

（二）因变量的设置

根据审计意见的分类，将因变量设置为虚拟变量，如公式1所示。

根据统计学的研究方法，结合学者的统计分析，本文参考了朱小平、于谦（2003）的样本选取依据，具体而言，本文将样本数据分为两类，即满意组（即为收到标准无保留意见的上市公司）和非满意组（即为收到非标准审计意见的上市公司），首先选取2004-2013年中第一次收到非标准审计意见的上市公司，得到非满意组的样本，然后选取2004-2013年中一直收到标准无保留审计意见的上市公司，按照非满意组样本上市公司所在的行业类型，选取与非满意组对等的满意组样本，剔除行业结构差异可能对结果造成影响的因素，在最大程度保证两组样本的可比性。本文运用SPSS 19.0对542家上市公司进行回归分析，建立二分类Logistic回归模型，模型的具体方程，见公式2。

三、上市公司财务指标与审计意见相关性的实证分析

（一）描述性统计

利用SPSS软件对满意组和非满意组共542个样本分别进行了描述性分析，结果见表1。

根据表1数据分析可知，除了应收账款周转率外，其他8项财务指标的均值都出现了一定的规律性，收到标准审计意见的上市公司，其财务指标均值都要明显优于收到非标准审计意见的上市公司。这一点也与本文的假设相呼应，基本一致。

（二）相关性检验

考虑到本文的因变量是虚拟变量，又称哑变量，即因变量的取值只有0、1，为二分类变量，因此本文采用了二分类Logistic回归模型（张文彤，2004）来进行统计分析。而Logistic模型要求自变量相互独立，所以本文下面将利用Pearson相关系数对自变量进行相关性检验，检验结果如表2。

从Pearson相关系数表中，我们可以清晰地看到，除了自变量净利润增长率与应收账款周转率外，其余7个变量均与因变量（即审计意见类型）在0.05水平上有显著的相关性，不过除此之外，各自变量之间也存在着相关关系，如总资产净利润率、资产报酬率与其他自变量之间也有显著相关关系，而如果在自变量中存在共线性，那么会对模型结果的准确度产生重要影响，因此下文将继续对自变量进行共线性诊断。

a.因变量：审计意见类型

参考统计分析教程（张文彤，2004）后，本文选择运用容忍度（Tolerance）和方差膨胀因子（VIF）来进行共线性检验，检验结果如表3所示。

根据容忍度分析，从表3可以看到，对于本文中的自变量，其容忍度（容差）均大于0.1，多重共线性并不严重。显然，方差膨胀因子VIF越大，多重共线性问题越大。从上表中可以看出，自变量的方差膨胀因子都小于5，因此认为本文中自变量的共线性并不存在严重的问题，可以认为自变量相互独立。

（三）建立模型

本文利用SPSS软件采用“向后”的方法进行二项Logistic回归分析，按照P值由大到小的顺序依次剔除不符合标准的变量（净资产收益率）、（净利润增长率）、（总资产增长率）、（资产报酬率），二次回归最终得到结果如表4所示。

表4 方程中的变量

根据表4的数据，可建出如下回归模型，见公式3：

（四）模型结果分析

对于二次回归结果，可以得出自变量与因变量（即公司收到非标准审计意见）之间的相关关系，因此本文作如下分析：

资产负债率与上市公司收到非标准审计意见是正相关关系，即资产负债率越高，上市公司收到非标准审计意见的可能性越高。

现金流量比率与上市公司收到非标准审计意见呈负相关关系，即现金流量比率越高，上市公司收到非标准审计意见的可能性越低。

应收账款周转率与上市公司收到非标准审计意见呈正相关关系，即应收账款周转率越高，上市公司收到非标准审计意见的可能性越高，这与预测符号不一致。考虑到应收账款周转率反映的是企业对应收账款的管理能力，但这也不排除可能有些企业的销售政策过于严苛，基本上采取现收现付，这样其应收账款周转率也会很高，但这并不利于企业与同行业内其他企业竞争，也会阻碍企业的自身发展，因此尽管应收账款周转率较高，但公司仍有可能收到非标准审计意见。

总资产周转率与上市公司收到非标准审计意见呈负相关关系，即总资产周转率越高，上市公司收到非标准审计意见的可能性越低。

总资产净利润率与上市公司收到非标准审计意见呈负相关关系，即总资产净利润率越高，上市公司收到非标准审计意见的可能性越低。

（五）模型检验

由于二分类Logistic模型是通过极大似然估计方法进行求解的，极大似然值实际上也是一个概率，取值在0～1之间。取值为1，代表模型达到完美，此时其对数值为0，因此-2倍的对数似然值就可以用来表示模型的拟合效果，其值越小，越接近于0，说明模型拟合效果越好。而本文中的回归模型拟合结果如表5所示。

表5 模型拟合结果表

根据鲁豫（2007）的回归分析，本文认为-2对数似然值462.995处于一个较为合理的区间，拟合度较好，并且Nagelkerke R方是回归模型的伪决定系数，该值越大，模型的拟合度越好，结合安峰（2008）的结论。Nagelkerke R方0.550也较为合理，拟合度较好，因此整个模型的拟合度较为理想。

结语

上市公司应尽可能减少负债规模，充分利用公司的留存收益来进行经营活动，降低资产负债率；改进经营策略，提高对流动负债的利用效率，更多的创造现金流量，从而提高现金流量比率；充分利用企业闲置的资产，增加营业收入，降低营业成本，提高净利润，进而提高总资产周转率与总资产净利润率，这样上市公司就能提高其经营业绩，减少经营风险，消除舞弊的动机，从而增大其收到标准无保留审计意见的可能。

参考文献

［1］白宪生.2012.审计意见及其影响的实证研究.北京：经济科学出版社，1：24-28.

［2］张文彤.SPSS统计分析高级教程，北京：高等教育出版社，2004：163-171。

［3］朱小平，余谦.2003.上市公司的财务指标与审计意见类型相关性的实证检验.中国会计评论，1（1）：30-48.

（作者单位：中南财经政法大学会计学院）