地理近邻性、盈余质量与审计意见

常莹莹，裴红梅

(1.集美大学 工商管理学院,福建 厦门 361021;2.集美大学 闽台审计研究中心，福建 厦门 361021；3.天津商业大学 会计学院，天津 300134)

一、引 言

外部审计作为一种公司治理机制，一直都是理论界和实务界关注的焦点之一。上市公司的审计意见类型对于资本市场的投资者、政府监管者、公司的债权人和其他利益相关者的决策具有极其重要的作用[1]。基于代理假说和保险假说等，学者们研究发现了一系列影响审计师最终发表审计意见的因素，如公司规模、内部控制、经营风险、公司治理状况、盈余质量、监管风险和会计师事务所规模等。但这些研究仅关注到审计活动中某一方的单一因素或外部监督机制对审计意见的影响。事实上，审计是一个在政府监管机构、社会公众、媒体等的持续关注下，审计师与公司管理当局交流信息和互动的过程。双方之间的信息沟通是否通畅、交流是否高效、信息的对称程度对审计意见有着至关重要的影响。遗憾的是，几乎鲜有学者直接对影响审计师和管理层信息交流、沟通的因素进行研究探索。

与之相对应，地理近邻性(Geographical Proximity)由于显著地改善了经济主体之间的信息不对称问题，其对经济主体的行为和决策的影响，逐渐受到金融学和财务学领域学者的关注[2-7]。受这类研究的启发，会计师事务所和被审计公司的地理近邻性，能否直接影响审计师和管理层的信息交流，缓解事务所和上市公司之间的信息不对称，进而影响审计师出具的审计意见类型呢？笔者对该问题进行了深入的研究和探讨，从审计师和上市公司管理层之间信息不对称的角度出发，研究发现会计师事务所与上市公司之间的地理近邻性显著地影响了审计师出具审计意见的类型，二者距离越近，上市公司获“非标”审计意见的概率更低，反之亦然。

本研究可能的理论贡献有以下几点：(1)基于目前所掌握的文献研究成果，首次研究了我国上市公司与会计师事务所之间的地理近邻性对审计意见的影响，结果表明距离越近，上市公司获“非标”审计意见概率越低；拓展了审计意见的影响因素、地理近邻性在外部审计领域的微观影响等相关领域的研究。(2)借助地理信息系统技术定义了上市公司与会计师事务所之间的地理近邻性变量，并基于该度量从地理因素的角度充分讨论了审计师与上市公司互动博弈的过程及对审计意见的影响，丰富了同时关注事务所和上市公司对审计行为的影响的研究，对进一步认识审计的本质、提高审计约束力度、优化外部审计监督职能提供了理论基础。(3)研究发现在“非十大”样本中，地理近邻性对审计意见的影响更加显著，且对于既定的应计盈余，会计师事务所出具“非标”审计意见的概率更低；为地理近邻性、盈余管理、审计师规模之间的交互对审计意见的影响提供了经验证据。

二、文献回顾、理论分析与研究假设

(一)文献回顾

审计意见是审计师根据被审计公司的财务报告和整体经营状况给出的一个综合的评价结果。现有文献大体上从审计师方面、被审计公司方面以及外部监管与法律风险等几个维度研究了审计意见的影响因素。

在审计师方面，国外部分研究基于“声誉理论”和“深口袋理论”，研究发现会计师事务所规模越大，审计师在审计过程中越稳健，所容忍的盈余应计也越少，而且其出具“非标”审计意见的概率更高[8-11]。但国内学者并未形成一致性的结论。例如，原红旗和李海建、李爽和吴溪等并没有发现会计师事务所规模与审计意见之间的相关关系；吕先锫和王伟、于鹏等发现会计师事务所规模越大(国际“四大”)，出具“非标”意见的概率越高[12-15]。此外，学者们关注较多的还有审计师的行业专长。例如，Balsam等的研究结果显示，审计师行业专长显著约束了上市公司的盈余管理行为[16]。刘文军等以被处罚的财务舞弊公司为样本，研究发现具有行业专长的审计师出具“非标”审计意见的概率更高[17]。

在被审计公司方面，在对盈余管理和审计意见关系的研究中，国内外学者得出基本一致的结论，即上市公司盈余管理程度越高，被出具“非标”审计意见的概率越大[18-23]。审计意见类型还受到上市公司财务、经营和管理等基本面因素的影响，先前学者分别从被审计公司的规模、基本的财务状况、偿债能力和盈利水平、信息风险、内部控制、企业性质等角度展开了大量的研究[1，12，24-26]。

社会经济环境中，法律法规、监管压力和新闻媒体甚至文化宗教因素等也对审计意见的形成产生重大影响。DeFond等、尚兆燕的研究结果显示当审计师面临的监管压力较大时，其审计行为会更加稳健保守，出具持续经营不确定审计意见的概率更大[2,27]。张敏等认为机构投资者具有一定的公司治理效应，使得企业获取“非标”审计意见的概率更低[28]。余玉苗等研究发现，对于负面报道越多的上市公司，审计师出具“非标”审计意见的概率显著越高[29]。Omer等研究发现宗教文化影响了审计师出具审计意见[30]。

总之，基于现有的文献，目前大多数文献主要关注审计活动中某一方的单一因素及外部监督机制因素对审计意见的影响，但较少研究那些可以直接影响审计师与公司管理当局之间信息不对称的因素，特别是地理因素导致的信息不对称。

(二)理论分析与假设提出

在公司治理中，外部审计是一种有效制约公司管理层违规行为的监督机制；因此，在很多情况下，审计师与客户公司管理层相互对立[31]。客观公正的审计意见的发表，关键在于解决二者之间的信息不对称问题。信息不对称可能引发逆向选择和道德风险等问题：一方面，掌握着信息优势的管理层，可能为了获取清洁的审计意见而掩饰事实，甚至提供虚假信息；另一方面，受限于审计技术与审计成本，承担一定审计风险的审计师可能过于保守而产生误拒风险、进而出具不恰当的审计意见[32-33]。已有诸多文献表明，经济主体间的地理近邻性能够降低信息不对称，从而减少决策的盲目性[3,4,6]。我们认为，地理近邻性能够降低审计师和客户公司之间的信息不对称程度，促进二者的相互熟悉。可能的原因如下：

1.地理近邻性为审计师深入调查取证提供了更直接的、地理上的便利。相比与公司距离较远的事务所，在相同的审计成本条件下，本地审计师可以更频繁地与公司管理层、员工等进行接触，进而获得公司在经营风险、欺诈风险等方面更多的审计证据，有效地缓解信息不对称。已有心理学研究表明，“面对面”的交谈方式比通过电话、视频会议和电子邮件等方式进行沟通更有效[34]。这是因为，“面对面”时既可以通过语言表达自己的想法和观点，还可以辅以肢体语言和面部表情等传递信息。例如，审计师在与公司管理层“面对面”讨论时，可以通过其语气和表情等判断其对公司未来的预期(比如，对未来是否充满信心？是否忧虑于重大经营危机)。Carcello等的研究表明，审计师与公司管理层之间交流沟通的频率次数，会对审计质量产生重要影响[35]。即使管理层通过一定的技巧和事先的布置进行掩盖，审计师也可以通过与公司员工(如生产员工、仓库保管职员、一般基层的会计财务职员等)的交流和访谈而了解真实的情况。

2.地理近邻性可以加深审计师与公司及其管理层的熟悉和了解。相距较近时，审计师对被审公司外部的环境如产品市场竞争、原材料供给、当地的资金借贷、法律法规的管制以及税收等更加熟悉；同时，当地新闻媒体对上市公司的公司治理、运营生产、投融资、内部控制、外部监管等方面的关注和监督，也为审计师进一步了解上市公司、降低信息不对称提供可靠的途径。此外，地理近邻的审计师和客户公司更可能在风俗习惯、思维行为方式和语言表达方式等方面达成一致[23]，甚至可能存在共同的“熟人”，或者可以进行非正式的、私人沟通的机会，这可能使得审计师与客户公司之间相互熟悉，甚至是建立紧密的地缘关系。

综上所述，地理近邻性有助于缓解审计师和客户公司及其管理层之间的信息不对称，促进二者之间的相互熟悉。但地理近邻性的这种效应，会对审计意见具有什么样的影响呢？一方面，具有职业操守的审计师，在审计过程中一旦发现错报或漏报，将会要求管理层对其进行更正或补充。相对于距离较远的审计师，本地审计师具有天然的信息优势，可以更好地把握财务报告信息质量、监督和制约管理层的机会主义行为，并迫使其修改和更正不恰当的信息披露。从而，最终增强了上市公司财务报告的合法性和公允性，也降低了审计师出具“非标”审计意见的概率。另一方面，地理近邻性导致的审计师与公司及其管理层的相互熟悉、甚至是地缘关系，可能造成故意或非故意的审计偏差。这种偏差可能是审计师自身也难以察觉的，也可能是因为熟悉和地缘关系而故意“关照”产生的，而且后者这种偏差将随着与客户公司关系的加深而越来越大。换言之，地理近邻性不仅可能影响审计师与上市公司之间的熟识程度，而且可能引发二者之间的合谋，再考虑到激烈的审计市场竞争环境，与客户公司地理近邻的审计师的独立性更容易遭受侵蚀，客户公司获得“非标”的审计意见的概率更低。基于此，提出假设1：限定其他条件，上市公司与会计师事务所之间地理距离越近，其获取“非标”审计意见的概率越低。

上市公司的盈余质量是影响审计意见的一个关键因素，大多文献研究表明，盈余质量越差的上市公司获取“非标”审计意见的概率越大[20-22]。当事务所与客户公司相距较远时，由于信息不对称等原因，审计师出于执业谨慎原则，更倾向于对公司的盈余质量保持怀疑态度，进而出具“非标”的审计意见[24,26,36]。李奇凤和宋琰纹发现，审计师对外省公司出具“非标”审计意见的比例比本省公司高1.39%[37]。延续假设1的逻辑，当事务所与客户公司相距较近时：一方面，审计师更了解客户公司的真实业务情况和错报风险，二者之间的信息不对称程度更低，在遏制了可能的管理层违规或盈余操纵情况下，审计师对其盈余质量更认可，更可能出具“清洁”的审计意见；另一方面，地理近邻性导致的审计师与客户公司之间的相互熟悉、地缘关系(甚至是合谋)，也将提升审计师对公司盈余质量的容忍程度。因此，可以合理推断，对于客户公司相同的盈余管理程度，与客户公司距离更近的审计师对其认可或容忍的程度更高，出具“非标”意见的概率更低。

基于此，提出假设2：限定其他条件，在既定的盈余质量下，上市公司与会计师事务所距离越近，其获取“非标”审计意见的概率越低。

三、研究设计与样本选择

(一)模型设计与变量定义

为检验假设1，参考Omer等、申慧慧等、杜兴强等、Choi等等[30，26，23，6]，建立了Logit模型1：

LOGIT(OPINION)=LN[P/(1-P)]=α0+α1AUDLIST+α2FIRST+α3LNBOARD+α4INDR+α5DUAL+α6MANSHR+α7SIZE+α8LEV+α9CFO+α10ACCR+α11BTM+α12MZ+α13LOSS+α14SDRET+α15LRET+α16BIG10 +α17LOPINION+α18SWITCH+α19MKRSH+α20INFL+α21INSPECT+α22CONCENT+α23DELAY+α24LISTAGE+α25STATE+α26MKT+λIND+ωYEAR+ε

工程造价是根据本身来展开的一项活动，因此工程本身对其的影响是最本质的。而一个工程作为一个整体是由多个部分构成的。例如不同建造单位共同完成一个项目，而一个项目也会分层发包出去。这样的一个个、一层层就构成了一个整体，因此工程的多层次复杂性也使得工程造价也表现出这样的特征。

(1)

模型(1)中被解释变量为审计意见类型虚拟变量OPINION，参考夏立军和杨海斌、杜兴强等将上市公司审计意见区分为标准无保留意见和非标准无保留意见(包括标准无保留意见带说明段、保留意见、否定意见、拒绝表示意见或无法表示意见)[33，23]。其中，P代表上市公司被出具“非标”审计意见的概率。主要解释变量为会计师事务所与上市公司的距离AUDLIST，参考Du和Choi等，有D100和D200两种虚拟变量[7，6]。若AUDLIST的系数α1的符号显著为负，说明假设1为经验证据所支持。主要变量的定义详见表1所示。

表1 主要变量及定义

为了检验对于既定的盈余质量，审计意见对上市公司与会计师事务所距离的敏感性(假设2)，构建了模型2：

LOGIT(OPINION)=LN[P/(1-P)]=β0+β1AUDLIST+β2AUDLIST*EM+β3EM+β4FIRST+β5LNBOARD+β6INDR+β7DUAL+β8MANSHR+β9SIZE+β10LEV+β11CFO+β12ACCR+β13BTM+β14MZ+β15LOSS+β16SDRET+β17LRET+β18BIG10+β19LOPINION+β20SWITCH+β21MKRSH+β22INFL+β23INSPECT+β24CONCENT+β25DELAY+β26LISTAGE+β27STATE+β28MKT+ΦIND+γYEAR+ξ

(2)

模型(2)也是审计意见类型OPINION的Logit多元回归模型。其中，变量EM是盈余管理程度变量，参考Francis等和Choi等采用了两种计量方法[38，6]：DA1和AQ10，具体定义和计算方法见表1所示。该模型加入交乘项AUDLIST×EM，以检验假设2，若β2的系数的符号显著为负，则说明假设2被经验证据所支持。

对于控制变量，参考以往文献[6,23,30,37,39]，控制了：(1)会计师事务所层面因素。事务所规模BIG10、上期审计意见LOPINION、事务所更换SWITCH、审计师行业专长INSPECT、事务所市场份额MKRSH、客户重要性INFL、审计师集中度CONCENT等变量；(2)公司治理因素。第一大股东持股FIRST、董事会规模LNBOARD、独立董事比例INDR、总经理和董事长是否两职合一DUAL、管理层持股比例MANSHR等；(3)公司财务业绩变量。总资产规模SIZE、资产负债率LEV、经营现金流CFO、财务困境指数MZ、亏损虚拟变量LOSS、上一期总应计项目ACCR等；(4)公司市场表现变量。账市比BTM、股票月度回报率的波动SDRET、上期考虑现金红利再投资的股票年度回报率LRET等；(5)最后还控制了最终控制人的性质STATE、上市年限LISTAGE、年报延迟披露虚拟变量DELAY、所在地区市场化程度MKT以及行业、年度等变量。

(二)样本选择和数据来源

选取2001至2011年我国A股上市公司作为研究对象。参考Du[7]，地理近邻性变量D100和D200系作者依据年度财务报告等手工搜集上市公司和会计师事务所总所地理位置，利用谷歌在线地图、百度在线地图获得这些地理位置的经纬度，然后计算二者之间的具体距离，最后通过判断距离是否小于100 km或200 km获得。除最终控制人变量STATE从色诺芬数据库整理获得，市场化指数MKT从樊纲等[40]获得，其余变量直接从CSMAR数据库获得或依据CSMAR基础数据计算获得。另外，对初始的19 541个样本进行了筛选和剔除，剔除了金融保险行业的、交叉上市的、净资产为负的、当年上市以及相关信息与资料缺失的上市公司观测值，最终获得10 942个样本观测值。为避免极端值对实证研究结果的影响，对所有连续变量进行了1%和99%分位缩尾处理。

四、描述性统计与相关性分析

(一)描述性统计

研究模型中主要变量的描述性统计结果如下：被解释变量OPINION的均值为0.066 3，说明2001—2011年期间我国上市公司年报约有6.63%被审计师出具了“非标”审计意见。主要解释变量D100和D200的均值分别为0.352 3和0.438 4，说明在样本中有35.23%的上市公司(年)与其聘请的会计师事务总所的距离小于100 km，有43.84%的距离小于200 km。衡量盈余质量的变量DA1的均值为0.058 1，最小值为0.007，最大值为0.343 6，说明上市公司的盈余管理程度存在显著差异，DA2和DA3统计结果类似。盈余质量波动变量AQ10的均值和中位数分别为0.080 2、0.067 5，最小值为0.014 5，最大值为0.265 3，说明我国资本市场中有的上市公司盈余质量比较稳定，有的公司的盈余质量波动较大，不同公司的信息风险存在显著差异，变量AQ15和AQ20也同样说明该现象的存在。控制变量的描述性统计结果与先前文献的结果基本一致，亦符合我国资本市场上市公司的基本情况，在此不赘述。

(二)Pearson相关系数

主要变量的Pearson相关系数统计结果(1)限于篇幅限制，详细结果未列示，可向作者索取。如下：距离虚拟变量D100、D200以及距离倒数DIS与审计意见OPINION的相关系数均在1%的水平上显著负相关，说明上市公司与其所聘会计师事务所距离越近，获“非标”审计意见的概率越小，初步支持了假设1。两类盈余质量变量DA1、DA2、DA3和AQ10、AQ15、AQ20与审计意见OPINION的相关系数均在1%的水平上显著为正，说明盈余管理程度越大，上市公司获“非标”审计意见的概率越大，这与之前的研究结论一致，盈余质量显著影响了审计师出具审计意见的类型。

五、多元回归的实证检验结果及分析

(一)上市公司与会计师事务所的地理近邻性与审计意见

表2列示了模型(1)被解释变量OPINION与主要解释变量AUDLIST(D100和D200)LOGIT多元回归结果。其中，D100在1%的水平上对OPINION有显著的负向影响，表明若上市公司与会计师事务所距离小于100 km，则被出具“非标”审计意见的概率较低，即两者距离越近，公司获“非标”审计意见概率显著越低。D200在1%的水平上对OPINION有显著的负向影响，表明以200km为基准计算的上市公司与会计师事务所距离越近，公司获“非标”审计意见概率越低。上述结果共同表明，与上市公司距离较近的会计师事务所，更可能因为更多的信息优势而更好地督促公司提升财务报告信息质量，或者由于相互熟悉或地缘关系而妥协容忍更低的财务报告信息质量，进而最终出具更清洁的审计意见。假设1得到经验证据的支持。

表2 上市公司与事务所的地理近邻性与审计意见回归结果(假设1)

续表2

控制变量的结果与预期基本保持一致。其中，FIRST、INDR、MANSHR、CFO、BTM和CONCENT对OPINION具有显著的负向影响，而LEV、LOSS、LOPINION和DELAY对OPINION具有显著的正向影响。其具体影响，在此不赘述。

(二)盈余质量对地理近邻性与审计意见关系的影响

表3列示了假设2的实证回归结果：其中，第(1)、第(2)列显示D100×DA1、D200×DA1的系数均在1%的水平上显著为负，说明在既定盈余管理程度下，上市公司与会计师事务所的地理近邻性显著降低了其被出具“非标”审计意见的概率；第(3)、第(4)列显示D100×AQ10、D200×AQ10均在10%的水平上对OPINION有显著的负向影响，说明在相同的盈余质量波动(连续滚动5年计算)情况下，上市公司与会计师事务所距离越近，被出具“非标”审计意见的概率越低。上述结果联合支持了假设2，也说明本地审计师容忍的上市公司盈余管理程度更大。此外，地理近邻性、盈余管理及控制变量的系数与模型(1)的结果基本保持一致，在此不赘述。

表3 上市公司与事务所的地理近邻性、盈余管理与审计意见回归结果(假设2)

续表3

(三)稳健性测试

1.为检验假设1和假设2对距离划定范围的敏感性，用D120、D140、D150、D160和D180(定义与D100、D200类似，若上市公司与会计师事务所距离小于相应的标准，则赋值为1，否则为0)替代D100和D200，进行了LOGIT多元回归分析。结果显示，对假设1的检验中，审计意见变量OPINION与D120、D140、D150、D160和D180的回归系数均在1%的显著性水平上为负，表明距离越近，上市公司被出具“非标”审计意见的概率越低，支持了假设1。为再次检验假设2，用D120、D140、D150、D160和D180分别与DA1、AQ10的交乘项加入模型(2)，研究结果表明：交乘项D120×DA1、D140×DA1、D150×DA1、D160×DA1和D180×DA1均在1%的水平上对OPINION有显著负向影响，D120×AQ10、D140×AQ10、D150×AQ10和D160×AQ10均在10%的水平上对OPINION有显著负向影响，D180×AQ10的系数为边际显著(t值为-1.64)，表明在既定的盈余质量下，距离越近，审计师出具“非标”审计意见的概率越低，即与上市公司距离近的审计师可以容忍的盈余管理程度更大，支持了假设2。

2.不同盈余质量变量检验假设2。笔者分别用DA2、DA3、AQ15、AQ20替代度量盈余管理，结果显示，D100×DA2、D100×DA3均在1%的水平上显著地负向影响了OPINION；D100×AQ15、D100×AQ20均在10%的水平上显著地负向影响了OPINION；D200×DA2的回归系数在5%的水平上显著为负，D200×DA3的回归系数为负，边际显著(t值=-1.64)；交乘项D200×AQ15、D200×AQ20的回归系数均边际显著为负，上述结论再次支持了假设2，即在既定的盈余质量下，上市公司与会计师事务所的近距离显著降低了“非标”审计意见的概率。

3.用连续变量距离倒数DIS做主要解释变量检验假设1和假设2。研究结果(2)限于篇幅限制，详细结果未列示，可向作者索取。再次支持了假设1和2。

4.按照会计师事务所规模是否“前十大”进行分组检验。分组结果显示，在“非十大”会计师事务所审计的上市公司样本组内，D100、D200的回归系数均在1%的水平上显著为负，支持了假设1；而在国内“前十大”事务所审计的样本中，D100、D200的回归系数不显著；在“非十大”组，D100×DA1、D200×DA1对OPINION的影响均在5%的水平上显著为负，D100×AQ10、D200×AQ10对OPINION的影响均在10%的水平上显著为负，该结论支持了假设2。这可能是因为规模较大的会计师事务所在国内的分所比较多，上市公司有可能选择距离其较近的全国“前十大”的分所对其进行审计，而受上市公司披露信息的限制，本研究衡量的是上市公司与事务所总所之间的距离，所以在“前十大”组的检验中，没有检验到相应的结论。

上述稳健性检验结果均表明本研究的研究结论可靠、稳健。

六、结论及未来研究方向

既有文献在探讨审计意见的影响因素时，大多关注审计师或上市公司等单一层面的因素以及外部监督机制的影响，较少从审计师和上市公司之间互动过程的视角研究。我们研究了上市公司与会计师事务所之间的地理近邻性，这一直接影响审计师和上市公司之间交流沟通的因素，对审计师出具审计意见的影响。研究发现，二者之间的地理距离越近，审计师出具“非标”审计意见的概率越低；在既定的盈余质量下，上市公司与会计师事务所距离越近，获“非标”审计意见的概率显著越低。

本研究对外部审计的监管具有一定的借鉴作用：(1)与事务所的地理近邻性显著降低了上市公司获得“非标”审计意见的概率，这表明：一方面，距离较近的审计师具有天然的信息优势以识别和防范审计风险、进而促使上市公司提升财务报告信息质量，并最终降低出具非标审计意见的可能；另一方面，也无法排除因地缘而导致二者相互熟悉、建立关系，甚至是诱发审计意见购买等非典型合谋行为，并最终损害审计独立性的可能性。对于后者，有关监管部门如中国注册会计师协会、证监会等应当特别关注，并就事务所选择、审计轮换等做出相应的规定，借以规范审计市场秩序、促进审计监督效能的发挥和资本市场财务信息披露质量的提高。(2)对于既定的盈余质量，地理近邻性显著降低了上市公司获得“非标”审计意见的概率。这表明，地理近邻因素对信息不对称的缓解和导致的相互熟悉(甚至是合谋关系)，可能弱化甚至扭曲了审计意见的“信息传递”和“信息含量”作用。对此，政府监管部门、行业自律和企业内部监督机构应当保持警惕，制定相应治理措施以规范审计非伦理行为、提高审计约束力度。

受上市公司披露的限制，目前尚无法确定会计师事务所具体分所以及分所地理位置的信息，未来的研究可进一步关注。