分析师实地调研影响审计收费的机理分析：信息有用观还是乐观引导观？

许汝俊 黄维娜

分析师通过对盈余公告及不易被一般投资者察觉的信息解读为投资者提供了重要的投资决策参考，其信息获取和传播是发布盈余预测报告或评级的重要依据。国外分析师信息获取行为的相关披露及投资者关系信息披露的限制导致国外有关调研活动的研究较少，即使存在也只对个别公司予以分析。但在国内，由于相关法规的不断完善，分析师调研行为实践得到支持，不断促进上市公司及外部信息使用者之间的信息交流与沟通。2015年《深圳证券交易所主板上市公司规范运作指引（2015年修订）》规定中明确了在互动易上披露投资者关系调研问题的相关规范，使得不少上市公司被要求提供投资者关系信息，该指引规定上市公司在业绩说明会、分析师会议、路演等投资者关系活动结束后二个交易日内，应当编制投资者关系活动记录表，并将该表及活动过程中所使用的演示文稿、提供的文档等附件（如有）及时在深交所互动易刊载，同时在公司网站（如有）刊载。广义上来看，与上市公司直接交流的调研者包含了投资者、证券分析师等对公司信息具有明显需求的几类群体，调研人员性质差异一定程度上也决定了其挖掘信息的能力，而鉴于公司信息披露要求及未来发展需要，作为公司内部的相关管理者等群体理论上会对不同调研者产生不同的关注及态度，与此同时，各外部利益相关者也会因调研活动而互相关联，基于公司及自身职业生涯发展做出更为理性的行为。目前有关分析师预测偏差与审计费用的研究相对较少，且结合分析师预测过程之一的调研行为的分析尚为鲜见。作为分析师预测过程之一的调研行为是否对分析师预测及其与外部审计工作之间关系产生一定的影响尚未有所涉及。因此，本文通过分析师相关调研数据探索预测偏差与审计收费之间的关系，以期为分析师预测行为过程的进一步深入研究、分析师与审计师互动研究及新兴资本市场主体行为特点的探索提供更多信息。

一、文献综述与研究假设

在资本市场中，分析师既是上市公司公开信息的解读者，又是外部监管者，他们通过对上市公司信息的搜集及分析，进而对投资者提供投资决策参考，并对上市公司形成一定的外部监督压力。而会计师事务所审计工作作为上市公司外部监督形式之一，有关其研究也层出不穷，审计工作量和审计风险作为影响审计费用最直接的因素，通常与企业会计信息、财务信息质量密切相关。诸多学者认为较高的内部控制质量和会计信息质量能够减少注册会计师的审计工作量和审计风险，从而降低审计费用。与此同时，低财务报告信息质量也被证实可能引起的声誉风险与诉讼成本，会增加溢价与审计范围进而提高审计费用，但也有学者发现高财务报告质量与高审计费用的关联性。

作为与分析师同为外部治理机制的会计师事务所，两者的互动研究近年来受到一定关注，两者关联路径主要集中于信息披露、声誉压力、业绩压力等方面，因此，学者们开始探索分析师预测偏差与审计费用之间的相关性。基于声誉压力与业绩压力，相关研究表明分析师跟进人数一定程度上提升了审计投入，而从审计失误视角的相关研究也表明投资者对上市公司的高度关注来自于更多的分析师跟进，若出现审计失误，事务所审计师会在审计工作上投入更多精力来应对审计失误带来的声誉受损，进而提高审计费用。但也有学者得出了相反的结论，他们发现高分析师跟进反而会降低审计费用，且分析师跟进人数每上升一人，审计费用将下降近10%。现在很多企业会选择购买审计意见，而审计意见的购买行为来源于分析师的高预测偏差，且企业购买审计意见的倾向会随着明星分析师数量的增加而变强，基于信息互补，分析师跟进行为所带来的高信息披露量反而使得审计投入成本的降低，此外，有学者也尝试从预测指标类型与审计投入关系进行分析。从盈余管理预测的角度来看，高质量的审计能够为分析师提供决策有用的会计信息，抑制上市公司管理层的盈余操纵行为，提升证券分析师盈余预测的有效性，因此审计质量越高，越能降低分析师预测偏差，但是高质量的审计往往带来的是高审计费用。国外学者研究发现盈余管理预测的准确性与审计费用正相关，其他学者也证明Ball等（2012）的主要结论，并且发现审计费用与年度预测的准确性呈负相关或不相关。

而实地调研作为分析师获取信息最重要、最直接的渠道，是形成其对公司价值预期的重要保障。《新财富》在2003年面向 “最佳分析师” 进行了一次问卷调查，结果显示：有70%的 “最佳分析师” 实地调研其跟踪的上市公司比例高达80%以上，其中调研其跟踪的所有上市公司的分析师占比为30%，但是由于该方法获取信息的难度大，数据较为缺乏，所以分析师实地调研的相关文献不足。当前涉及分析师调研行为的相关研究尚为鲜见，已有文献集中于调研及其类型差异对分析师预测精度的影响、调研行为及其特征对资本市场信息效率的影响等方面，但相关研究却呈现不同的结论，国内学者发现我国证券分析师预测精度随着调研行为产生而提高，且这种调研行为与会计信息可比性密切相关。另外，一些实地调研的相关活动，如投资者见面会也开始受到广泛关注，研究表明投资者见面会确实能提高分析师盈余预测精度，降低预测偏差，证明了调研信息对盈余预测行为的重要影响。但与此同时，也有学者指出预测精度并非一定会随着调研行为产生而提高，他们发现分析师对上市公司进行调研活动会导致其对公司未来盈利能力的预测精度下降，且预测乐观度较高，而如果存在关联分析师的实地调研行为，则这种调研活动会进一步导致其预测精度下降且乐观性提升。此外，调研行为也被证实能够提高资本市场信息效率，且在低质量信息环境公司中表现更为明显。

表1 变量释义

表2 描述性统计

表3 分年度分析师调研统计

从会计师事务所视角来看，事务所在分析师选择是否进行调研及后续对调研内容进行分析的过程中，虽然调研引起的高关注会提高审计失败的成本进而引发审计费用的提升，但是引发关注也会通过提高公司财务报告质量进而引起审计费用的下降，所以从引发关注方面两者关系并不清晰。结合预测偏差方面来看，由于分析师调研行为对其预测精度的影响并非单向，且对审计收费的影响后果也具有不确定性，因此分析师调研行为在分析师预测偏差与审计收费二者关系中所起的作用也非定向：首先，基于调研信息绝对有用假说，如果调研行为获取的信息对盈余预测具有较大的边际贡献，且相较于年报及其他报告而言，调研信息的获取成本更小且具有更强的针对性，那么分析师进行调研会进一步降低其预测偏差；其次，基于调研活动中管理层乐观情绪引导假说，很多包括分析师在内的投资者调研行为都将被管理层对公司未来盈余的乐观情绪所引导，即很多时候分析师调研行为所获取的相关信息并非中立信息，尽管与管理层的沟通是分析师最为重要的信息来源，但管理层在信息的释放及披露上显现出了较高的乐观情绪，致使分析师后期盈余预测偏差相较未调研分析师预测更大，即分析师实地调研并不能带来预测偏差的降低，反而进一步提高了预测偏差。基于以上分析，本文提出如下对立假设：

表4 基于预测偏差的分析师调研对审计收费的中介效应检验

假设H1a：分析师实地调研行为会降低分析师预测偏差，支持信息有用假说；

假设H1b：分析师实地调研行为会提高分析师预测偏差，支持管理层乐观情绪引导假说。

与此同时，基于事务所视角，由于分析师对相关上市公司的预测偏差越大，则越有可能表明对同一公司发布预测报告的分析师在公司战略上存在不同意见。进一步地，相关公司的战略风险较高，而高战略风险也引致了高审计风险，因此，事务所进行外部审计时需要关注的信息也会越多，相关高审计风险所带来的工作成本也越大，进而导致审计费用的提升，一定程度上相关审计费用的提高便是对上市公司高战略风险引致的高审计风险的一种价值补偿。所以，事务所审计收费会随着分析师预测偏差的增加而有所上升。据此，本文提出如下假设：

假设H2：分析师预测偏差会提高（或降低）战略风险及审计风险程度，进而致使事务所提高（或降低）审计收费。

此外，分析师预测精度来源于其对上市公司的了解程度，该程度是通过其定期跟踪及调研等相关活动来实现的。相较于低经验分析师和非明星分析师，高经验分析师和明星分析师对相关公司的了解更为详尽，且这类分析师在信息的搜集、挖掘及处理上水平更高，主要表现在信息处理效率及调研信息的辨别及利用效率上。一方面，高经验分析师和明星分析师根据自身多年积累的经验及行业专长，能够相较其他分析师对特定公司的信息具有更高的处理效率，对相关信息的理解更为深刻，对预测精度的提升具有重要作用；另一方面，高经验分析师和明星分析师虽然在实地调研过程中也会遇到管理层基于乐观情绪引导所提供的非中立信息，但他们能够更为准确地把握相关信息的有用性，并适时适量地利用到对上市公司的盈余预测行为上，能够一定程度上提升其预测精度，降低预测偏差，进而公司战略及审计风险下降，降低事务所应对审计风险的收费水平。据此，本文提出如下假设：

假设H3：高经验分析师、明星分析师调研行为会进一步降低分析师预测偏差，进而导致审计收费下降。

二、研究设计

（一）样本选择与数据处理

本文搜集了2012-2016年分析师盈余预测的数据及分析师独立调研、参与调研数据，且通过相关资料收集对应标准及指标信息，其中分析师调研数据通过公司调研报告手工搜集与整理，分析师预测数据、审计费用及所有财务指标数据均来自WIND、CSMAR数据库。

为了使研究更加准确，本文对样本进行如下处理：（1）剔除了预测机构或分析师及调研机构不明确的样本；（2）剔除了金融类、ST等特殊处理的公司；（3）没有考虑同名分析师跳槽的特殊情况，即不同券商的同名分析师视为多名分析师进行研究；（4）分析师如果存在同一年度内的多次预测，则取最后一次预测为准；（5）剔除了国外券商机构、香港及台湾券商数据（占比较少）；（6）所有连续变量均经过上下1%的异常值处理。

表5 基于预测偏差的分析师调研对审计收费的中介分析（明星分析师异质效应）

（二）变量定义

1.被解释变量：借鉴前期文献，本文将审计费用取对数，用Auditfee表示。

2.解释变量：（1）借鉴谭松涛等（2015）对分析师预测偏差的相关度量方法，以分析师预测上市公司每股盈余为指标，用预测每股盈余与实际每股盈余差额的绝对值除以实际每股盈余绝对值作为最终的盈余预测偏差值，即每单位实际盈余所承担的预测偏差。具体算法如下：

EPSDevi，j，t=|FEPSi，j，t-EPSi，j，t|/|EPSi，j，t|

其中i，j，t分别表示上市公司i、分析师j与预测、调研当年t。其余变量计算如表1所示。

（2）分析师调研变量根据分析师调研报告记录中的署名为准，当年度参与对某公司的调研行为的分析师称为调研分析师，相关调研变量取值为1。

（三）模型设计

为了验证前述假设，本文拟设计如下模型进行验证：

模型（1）-（2）用于检验分析师参与实地调研对分析师预测偏差的影响及引致的审计收费程度变化。进一步地，本文也对明星分析师差异、不同经验分析师差异下实地调研的影响结果进行了深入分析，予以验证分析师预测偏差作为实地调研影响审计收费的中介效应。

三、实证结果分析

（一）描述性统计

本文对相关样本从整体、分年度分析师调研及事务所声誉差异下的调研情况进行了描述性统计。首先，从整体样本来看（表2），审计费用对数均值及中位数分别为13.69、13.59，而最小值与最大值分别为12.54、16.07，可以看出审计收费差异并不十分巨大，且样本中的审计费用分布较为均匀。而每股盈余的预测偏差均值与中位数分别为0.595、0.146，而最小值与最大值分别为0和10.00，表明了样本公司中分析师预测偏差的差异还是较大的，预测偏差的不同对分析师本身及跟进的相关公司都将产生不同的影响。分析师样本中独立或参与调研过的样本占到总样本的5.29%，绝大多数跟进公司并发布盈余预测的分析师并未进行更多的调研行为，而调研与否可能与分析师特征及公司特征有密不可分的关系，需要进一步观测来进行深入分析。与此同时，公司成长性、公司规模、股权集中度、资产负债率及总资产收益率均值和中位数差距也较小，说明样本的各类指标分布较为均匀。此外，发布非标审计意见的公司仅占到样本总数的1%，说明大部分上市公司获得了标准无保留审计意见。其次，从分年度分析师独立或参与调研情况来看（表3），2012-2016年中分析师独立或参与调研的占比不高，均在年度样本4%-7%左右，其中2013年及2014年分析师调研频次达到近1100次左右，在5年的分析师调研数据中绝对值最高。

表6 基于预测偏差的分析师调研对审计收费的中介分析（经验分析师异质效应）

表7 匹配效果检验

（二）回归结果分析

实证结果表明（表4），通过引入分析师预测偏差，发现分析师实地调研与预测偏差回归系数为-0.204，且通过了1%的显著性水平，一定程度上表明分析师实地调研行为显著降低了分析师预测偏差，支持了调研信息有用性假说，基本验证了假设H1a。进一步地，从预测偏差与审计费用的关系来看，预测偏差与审计收费的回归系数为0.004，通过了1%的显著性水平，表明了事务所审计收费确实会随着预测偏差的增大而提高，结合分析师实地调研行为与其预测偏差的关系来看，分析师实地调研行为通过降低其预测偏差进而对审计收费产生了显著的负向作用，解释了预测偏差作为分析师实地调研与审计收费关系的中介作用，且支持调研信息有用性假说，验证了假设H2。与此同时，从控制变量结果来看，前十大事务所收费较非十大更高，高公司规模、低资产报酬率、非标审计意见类型等都会显著增加审计费用，这与前期文献相一致。

（三）进一步分析

本文进一步区分明星分析师及分析师经验类型来深入研究高低经验分析师实地调研行为对预测偏差的影响进而对审计收费影响的变化，实证结果表明（表5、表6），明星分析师较非明星分析师组别在中介效应回归下具有更大的系数，而高经验分析师较低经验分析师样本中调研行为均显著降低了分析师预测偏差，高经验分析师下回归系数略大，一定程度上表明高经验分析师调研所带来的信息利用更为充分。与此同时，低经验分析师样本下并未表现出预测偏差与审计收费之间明显的因果关系，高经验分析师样本中随着预测偏差的增加，审计收费确实会有明显的提高，且回归系数通过了1%的显著性水平，与低经验分析师组别差距明显。总体来看，明星分析师、高经验分析师调研行为引致的低预测偏差一定程度上显著降低了审计收费，基本验证了假设H3。

（四）内生性检验

分析师调研并不是随机发生的，本身就是一个具有选择性的行为，存在一种替代性假说，即分析师更倾向于调研风险更高的公司，这类公司本身的审计费用就较高，所以本文设计PSM检验和回归来解决此类内生性问题。为了进行PSM匹配回归，通过引入影响分析师调研的因素：分析师特定经验（Anaexp）、是否为明星分析师（Star）及是否隶属于大券商（Bigbroker），进行PSM平衡性检验。实证结果表明（表7），高经验分析师、明星分析师及大券商所属分析师更小概率进行公司调研行为，而平衡性检验匹配后样本标准化偏差小于5%，表明匹配效果较好，适合进一步回归检验。通过匹配样本回归（表8），发现分析师调研行为与与预测偏差依然呈现负向显著关系，预测偏差与审计费用间也依然呈现正向显著关系，而在分组检验中也存在与上述主回归相似的结果，再次验证了前述相关假设及结论。

表8 内生性检验及结果

（五）稳健性检验

1.鉴于审计收费是基于公司层面的指标，所以本文尝试以分析师对特定公司的预测分歧度（DIS）为基础（预测分歧度：采用不同分析师在同一年度对同一公司的预测值标准差表示）探索分析师调研比例（存在调研的分析师占对特定公司跟进的总分析师人数比例（Surveyratio））对预测分歧度的影响，进而对审计收费的影响，进行相关稳健性检验。实证结果表明（限于篇幅，表略，下同），随着调研分析师人数比例的增加，对特定公司的预测分歧确实会显著降低，进而也会进一步降低审计收费，再次证明分析师预测偏差和分歧度作为分析师实地调研影响审计收费的中介机制，进一步验证了相关假设。

2.通过对同一年同一家公司发布盈余预测的所有分析师预测偏差取均值（AFDev），进而形成公司-年样本预测数据，相关调研数据改变为存在调研的分析师占对特定公司跟进的总分析师人数比例（Surveyratio）作为解释变量。实证结果表明，参与公司跟踪的分析师调研比例的提升会显著降低分析师预测偏差均值，而再次引入调研和预测偏差均值变量后发现回归中预测均值的降低也会进一步降低审计收费，一定程度上再次支持了信息有用假说，进一步证明了相关假设。

四、结论与建议

本文基于行为金融理论，通过引入分析师实地调研数据探索了分析师实地调研影响审计收费的内在机理，证实了分析师实地调研行为会通过降低预测偏差进而降低审计收费。相关实证结果表明：（1）分析师实地调研行为降低了分析师预测偏差，一定程度上支持了分析师调研行为信息有用性假说，而并非管理层乐观引导假说，即调研信息有助于分析师进行盈余预测，提高预测精度，进一步降低分析师对企业战略的分歧；（2）分析师预测偏差与审计收费间呈现正向关系，表明分析师预测偏差确实带来了上市公司更高的战略风险与经营风险，进而提高了审计风险，此时，事务所会通过进一步提高审计收费来予以应对；（3）明星分析师、高经验分析师实地调研行为确实能够强化分析师实地调研通过其预测偏差影响审计收费的关系，进一步降低企业战略风险分歧，相较于低经验分析师，对相关公司的了解更为详尽，且在调研信息的搜集、挖掘、辨别及处理上水平更高，对调研信息的利用也更为充分，一定程度上会提升预测精度，降低相关审计风险，进而事务所收费水平也会更低。

鉴于以上实证研究结论，本文提出如下建议：（1）事务所在面对不同分析师的预测行为时，应该充分考虑相关分析师特征及其预测综合能力，清晰准确地辨别其预测偏差行为的内因，根据实际情况适当提升审计收费，以应对分析师预测偏差所引致的高审计风险；（2）分析师在进行相关盈余预测及调研行为时，应加强与上市公司管理层及相关事务所的交流与沟通，充分了解上市公司具体且实际的情况，避免最大限度减少由于管理层乐观情绪引导而提供的非中立信息，发挥调研信息对分析师自身盈余预测的边际贡献，进一步降低其对公司战略差异所引致的高审计风险，与事务所形成良好的协同外部治理机制；（3）上市公司及相关事务所应足够关注与高经验分析师的交流与沟通，在为其提供更多具体及有用信息的基础上，从分析师方面获取更多与公司决策及发展密切相关的信息，进一步降低公司与外界的信息不对称，通过相关分析师实地调研行为提高外部投资者对公司价值的正确判断。