依托上市公司经验数据的审计质量影响因素研究

李 贺

(大连财经学院 高职学院，辽宁 大连 116622)

引 言

审计人员提供的审计意见是目前上市公司是否能获得金融投资的重要凭证，因此审计质量成为社会各界广泛关注的热点。证监会公示的数据显示，近十年行政处罚40余起[1-2]。审计质量的好坏取决于所有参与审计工作人员的最终判断，同时，审计报告的意见类型也能在一定程度上影响职业判断。因此审计质量最终由事务所、被审单位、审计人员共同决定[3]。国内外目前研究有关审计质量的影响因素分析主要集中在审计收费、审计事务所规模、公司的治理结构、上市公司的财务风险和经营风险、是否为四大会计师事务所五个方面，也取得了一定成果，但都不够全面。笔者以社会审计为研究对象，依托上市公司经验数据分析审计质量的影响因素，从更多维度进行探讨，希望能够提高上市公司的审计质量并切实保障财务信息使用者的利益。

一、审计质量影响因素分析模型

(一)研究假设

本研究分别从主、客体和外部环境等不同因素对审计质量的影响提出假设，同时进行验证分析。假设1，审计质量与审计收费呈正相关关系。大多数情况下，事务所对审计的收费越高，对该项目的经费、人力和资源等投入也会越高，最终该项目的审计质量水平也会较高。事务所对审计费用较高的项目增加审计的流程和选用更专业的审计人员，主要是为了避免事务所在审计过程中出现失误而造成经济损失，这样更加有利于事务所提高审计质量，提高规避审计风险的能力[4-5]。假设2，审计质量与审计事务所的规模呈正相关关系。审计事务所的规模越大，审计的质量也会更高。首先，审计事务所的规模越大，审计方面的专业人才越多，经验越丰富，而且规模较大的审计事务所也会不断加强对内部的审计人员相关知识和技能的培训。其次，审计事务所规模越大，也会更加注重自身的行业品牌和名气，如果出现审计失误，可能会导致客户流失等不可挽回的经济损失。最后，审计事务所规模越大，客户资源越多，事务所的收入就越稳定，不会因为经济利益而降低对客户的审计质量。假设3，上市公司董事会人数中独立董事占比越高审计质量越好。审计质量与公司的治理结构有一定的关系。在公司的治理过程中，公司一般会设立审计部门对公司的财务质量和风险进行监督，同时公司的独立董事会会起到有效约束公司的管理层干预审计的作用，两者相互约束更加有利于保持公司审计部门的审计独立性。公司的内部管理体制越完善，公司的财务风险就越小；公司的董事会成员中独立董事占比越高，该公司的审计水平也会越高[6-7]。假设4，公司的财务风险及经营风险越大，审计质量水平越高。在公司的经营过程中会面临资金、经营管理和市场竞争等多方面的压力，有些公司可能会通过财务的规避和过度的盈余管理面对公司的财务风险和经营风险。因此公司的财务风险和经营风险越大，审计工作的难度越大，同时这也让审计人员随时保持警惕性，有效提高审计质量。假设5，国内的会计师事务所的审计质量无法与国际四大会计师事务所相比。世界上著名的四大会计师事务所是安永、毕马威、普华永道、德勤。四大会计师事务所在中国有较大的市场规模和良好的口碑，其专业的服务备受我国企业的信赖，这样具有雄厚实力的事务所的审计质量肯定和其他一般事务所不同[8-10]。

(二)审计质量影响因素分析模型

本研究选取2017—2019年上海市和深圳市A股上市公司公布的财务数据作为研究样本，数据源于中注协官方网站和国泰安数据库。首先选取2017—2019年财务指标数据完整的上市公司，再从中逐步剔除金融类、ST、PT类的上市公司，同时也删除数据指标异常和不能获取审计事务所资料的样本。本研究中:解释变量为事务所的规模、是否是四大会计师事务所、公司的资产总额、事务所对公司审计收费的情况、公司的净利润、公司的资产负债率、公司经营结构中独立董事的占比、公司的经营和财务风险状况，被解释变量为上市公司的审计质量。

依据上述数据选取原则和删除标准， 2017—2019年三年A股上市公司年度样本的数量分别为2 217个、2 397个、2 281个，其中出具标准审计建议的数量分别为2 149份、2 291份、2 187份，出具非标准审计建议的数量分别为68份、106份、94份，具体如表1所示。

表1 2017—2019年A股上市公司样本数据基本情况

研究选择Logistic回归模型进行审计质量影响因素分析，该模型是一种非线性概率模型，它不仅在一定程度上避免线性判别模型的缺陷，同时能防止线性概率的问题。Logistic回归模型对虚拟、连续、离散三种变量限制极小，具备良好的兼容性，且自变量不需要满足联合正态分布规律。同时，该模型的线性方式决定了概率值始终在有效范围内，自变量为二分类变量。通过赋值某件事情发生的概率为1，可以非常直观描述事情最终的结果，并为后续的分析研究提供准备。本研究构建的回归模型中，虚拟变量设置成审计人员最终给出的非标准审计意见的概率，分别设置审计人员给出标准意见和非标准意见的值为0和1。审计质量S影响因素的Logistic回归模型表达式如下。

S=β0+β1×A+β2×B+β3×C+β4×D+β5×E+β6×F+β7×G+β8×H+β9×I+ε

(1)

公式中：S表示审计质量的影响回归数值；β0表示模型的常数项；β1至β9表示模型对应的变量系数；ε表示模型的标准误差；变量A表示会计师事务所规模对审计质量的影响；变量B表示会计师事务所审计收费对审计质量的影响；变量C表示四大会计师事务所和审计质量是否具备相关性，该变量也是一种虚拟变量，分别设置是否是由四大会计师事务所审计的数据分别为0和1； 变量D表示资产总额；变量E表示财务杠杆系数；变量F表示经营杠杆系数；变量G表示净利润；变量H表示企业的资产负债率；变量I表示A股上市公司治理结构对审计质量的影响。

独立样本检验具体过程如下：先进行莱文方差等同性检验，假如“假定等方差”情况下显著性低于0.05，则否决该假设，两组数据差异性需要参照“不假定等方差”条件下双尾显著性值。假如“假定等方差”情况下显著性值超出0.05，则两组数据差异性参照“假定等方差”条件下双尾显著性值。因此，需要首先确定“假定等方差”还是“不假定等方差”条件下双尾显著性值，当显著性值低于0.05时，表明两组数据具有显著性。

二、审计质量影响因素模型实证分析

(一)变量统计分析结果

具体数据利用SPSS23.0软件进行描述性统计分析。全部样本数量为6 844，有效样本率为100%。因此研究所选取的样本数据能够很好地描述模型。公司资产总额的最大值和最小值分别约为240.53亿元和1.32亿元,公司净利润的最大值和最小值分别约为1 422亿元和4.5亿元，资产总额和净利润的标准差分别约为651亿元和31亿元，深圳市和上海市A股上市公司的经营情况和财务状况存在较大差异。上市公司年报审计项目收费标准差为2.4亿元，因此A股上市公司的审计收费存在巨大差异。资产负债率的最小值和最大值分别为0.79%和861.17%，平均值为44.52%。独立董事比例的最小值和最大值分别为18.18%和71.43%，平均值为37.46%，这项指标略高于国家有关独立董事要求的标准。分析结果如图1所示。

具体数据进行单变量统计分析，再给出标准和非标准审计意见类型下的统计结果。事务所规模在两种审计意见类型下的平均值、标准差、标准差平均值三者均没有明显的差距。在给出的标准和非标准审计意见类型中，审计收费的平均值分别约为0.047 0亿元和0.009 8亿元。在给出标准和非标准审计意见类型中，上市公司的资产总额标准差分别约为660亿元和48亿元，净利润标准差分别约为32亿元和7.4亿元。在给出的标准和非标准审计意见类型中，财务杠杆系数的平均值分别为1.482 6和1.839 9，经营杠杆系数的平均值分别为1.472 3和1.694 0。在给出标准和非标准审计意见类型中，资产负债率平均值分别为43.84%和66.90%，独立董事比例分别为37.45%和37.71%。统计结果分别如图2(a)和图2(b)所示。

实验后进行独立样本的T检验，假定方差和不假定方差情况下，平均值等同性T检验结果分别如图3(a)和图3(b)所示。事务所规模在两种审计意见类型中具有显著的差异，显著性值低于0.05。虽然审计收费在两种审计意见类型中平均值、标准差、标准差平均值三者的差距较大，但显著性大于0.05。在两种审计意见类型下资产总额和净利润的显著性值低于0.05，财务杠杆系数和经营杠杆系数的显著性值低于0.05。上市公司在两种审计意见类型中资产负债率的显著性值低于0.05，独立董事比例显著性值高于0.05。审计收费、独立董事比例对审计事务所给出的审计意见的影响较小，资产负债率、净资产、资产总额、事务所规模、财务杠杆系数、经营杠杆系数影响较大。

(二)回归分析结果

八大变量Spearman相关性分析结果显示，所有变量之间的相关性均低于0.8。事务所规模与净利润和资产总额的相关性为0；资产总额与事务所规模、净利润、资产负债率、独立董事比例的相关性为0；财务杠杆系数和资产负债率的相关性为0；净利润和事务所规模、资产总额的相关性为0；资产负债率与资产总额和财务杠杆系数的相关性为0；独立董事比例和资产总额的相关性为0。事务所规模和审计收费的相关性为最高，相关性数值为0.510。资产总额和经营杠杆系数的相关性最高，相关性数值为0.425。财务杠杆系数和经营杠杆系数均与审计收费的相关性最高，相关性数值分别为0.405和0.493。净利润和经营杠杆系数的相关性最高，相关性数值为0.561。资产负债率和独立董事比例均与事务所规模的相关性最高，相关性数值分别为0.489和0.243。具体如图4所示。

1.研究变量共线性统计

容忍度从高至低的排列方式依次为经营杠杆系数、审计收费、独立董事比例、财务杠杆系数、事务所规模、资产负债率、净利润、是否是会计师事务所，数值分别为0.998、0.990、0.990、0.979、0.976、0.924、0.990、0.871、0.831、0.815，相应的方差膨胀因子依次分别为1.002、1.010、0.010、1.021、1.025、1.082、1.203、1.227。方差膨胀因子均小于10 且容忍度大于0.1，所有变量间存在复共性的可能性非常小。结合相关性分析和线性分析结果可知，多重共线性对样本数据的影响较小，模型最终的回归结果拥有较强的实际价值，具体结果如图5所示。

2.研究变量的Logistic回归分析结果

事务所规模变量通过显著性检验，回归系数为0.195，因此上市公司年报审计质量随着事务所规模的增加而变高，这和假设1一致。审计收费的显著性值高于0.05，回归系数为0.906，因此审计收费对审计质量的影响较小，这和假设2不一致，这主要是因为国内目前还没有完善的审计收费定价标准。是否为四大会计师事务所通过显著性检验，回归系数为0.607，四大会计师事务所资格的审计质量远远高于其他事务所，这和假设3结论一致。财务杠杆系数、经营杠杆系数、资产负债率的显著性值分别为0.039、0.047、0.012，回归系数分别为0.015、0.007、4.087,审计人员给出非标准审计意见的概率随着企业经营风险和财务风险的增加而增加，资产总额和净利润的显著性值均为0，回归系数分别为-1.106和-2.067，这和假设4结论一致。独立董事比例未通过显著性检验，回归系数为-5.619，上市公司独立董事比例对审计意见类型的影响程度较低，这和假设5的结论具有一致性。经营杠杆系数、资产负债率、财务杠杆系数、是否为四大会计师事务所、事务所规模的显著性值均低于0.05，卡方值均较大，且回归系数均为正数，这些变量与审计质量呈现正向相关性。而资产总额和净利润的显著性值均高于0.05，卡方值均较小，且回归系数均为负数，表明资产总额和净利润这两个变量和审计质量呈现负相关性，这两个变量对审计质量的影响比较小。变量的Logistic回归分析结果如图6所示。

三、结论

我国上市公司审计质量的影响因素是社会非常关注的话题。本研究以深圳市和上海市的A股上市公司审计质量相关数据为基础，探究影响因素和审计质量的关系。结果显示，在给出标准和非标准审计意见类型中，上市公司的资产总额标准差分别约为660亿元和48亿元，净利润标准差分别约为32亿元和7.4亿元，财务杠杆系数的平均值分别为1.482 6和1.839 9，经营杠杆系数的平均值分别为1.472 3和1.694 0。八大研究变量之间的相关性均低于0.8，方差膨胀因子均小于10 且容忍度大于0.1。经营杠杆系数、资产负债率、财务杠杆系数、是否为四大会计师事务所、事务所规模的显著性值均低于0.05，卡方值均较大，且回归系数均为正数，这些变量同审计质量呈现正向相关性。资产总额和净利润的显著性值均高于0.05,卡方值均较小，且回归系数均为负数，这两个变量和审计质量呈负相关性。独立董事比例未通过显著性检验，对审计质量影响较小。由于本研究所选取的样本数据和变量受到一定的限制，后续需要扩展样本数据选取范围，并找出更全面的解释变量进行审计质量的影响因素分析。