信息披露违规对审计费用的影响

黄灿 王妙媛

(广东工业大学管理学院，广东 广州 510520)

一、引言

信息披露是股票发行注册制的核心，是外部投资者了解上市公司的重要渠道。近年来，尽管证监会对各类违法违规行为的打击力度逐渐加大，但依然有较多的上市公司存在信息披露违规行为。根据国泰安数据库的统计，2008―2019年发生的违规事件共计6788起，其中信息披露违规占61%。不仅如此，在此期间，有近一半的上市公司因存在信息披露违规行为而受到查处。为什么证监会的处罚不能很好地抑制信息披露违规行为呢？其中一个原因是原《证券法》对信息披露违规的惩罚力度较低(陈运森等，2020)。需要说明的是，尽管新《证券法》于2020年3月1日起正式实施，但由于法不溯及既往的基本原则，2020年3月1日之前发生的信息披露违规依然按照原《证券法》执行。换言之，信息披露违规的惩罚力度低的现状还将持续一段时间。

那么，尽管在原《证券法》下监管部门对信息披露违规的惩罚力度较低，对于违规企业而言，信息披露违规还会有其他惩罚吗？这是值得关注的话题。现有研究已经从股价下跌、声誉损失等角度讨论了信息披露违规对企业的其他负面影响。然而，短期的股价下跌抑或声誉损失所造成的惩罚作用难以准确量化。从可量化的角度看，企业因信息披露违规而额外支付给审计师的审计费用则有可量化的特点，因此，本文选取审计费用作为研究切入点，试图进一步讨论信息披露违规的负面后果。

为此，本文以2008―2019年A股上市公司为研究对象，考察了信息披露违规对上市公司审计费用的影响。研究发现：(1)被监管层发现存在信息披露违规行为后，违规公司的审计费用显著提升。该结果经过PSM方法、固定效应模型、残差法、差分模型等一系列稳健性检验后依然保持稳健。(2)信息披露违规之所以会提升审计费用，主要是通过使得违规公司的声誉受损、更可能被监管机构纳入日后监管的“重点名单”两个渠道实现的。(3)对于审计师而言，当企业被监管层发现存在信息披露违规行为后，审计师更可能出具非标准无保留审计意见；进一步发现，信息披露违规提升审计费用的路径，一部分是源自更多的审计投入，另一部分则是源自风险溢价。(4)对于企业而言，当企业的捐赠水平更高或经营效率更高时，信息披露违规对审计费用的正向影响会被弱化。本文丰富了信息披露违规的经济后果的相关研究。

本文可能的贡献如下：第一，丰富了信息披露违规经济后果的研究。在最近的研究中，已有学者开始关注信息披露违规的负面影响，但存在刻画负面影响不直接和难以量化的不足。对此，本文利用审计费用可量化的特点，尝试从审计师的角度研究信息披露违规的经济后果。第二，丰富了审计费用的影响因素研究。信息披露是股票发行注册制改革的核心，且审计师是资本市场的重要参与者，然而，现有研究并没有过多关注信息披露违规对审计师行为的影响。因此，本文还拓展了审计费用影响因素的文献。第三，为监管部门制定相关监管政策提供了启示，具有较强的现实意义。本文发现信息披露违规会让企业在日后承担更多的审计费用，相当于变相受到惩罚。对此，监管部门可继续加大对会计师事务所及审计师的处罚力度，倒逼审计师诚实守信，勤勉尽责，发挥好资本市场“看门人”作用，从而提高上市公司的信息披露质量。

二、文献回顾

现阶段，中国上市公司信息披露违规主要表现为未按照规定披露信息(如关联交易、定期报告)、披露的信息有虚假记载、披露的信息有误导性陈述、披露的信息有重大遗漏(如担保、诉讼、仲裁)、披露不实等。信息披露违规主要有两个特点：第一，信息披露违规主要是上市公司以前年度发生的、直到现在才被监管机构发现的违规行为。例如天津磁卡在2014年才被发现2006年半年报至2013年半年报期间均未披露天津环球化学科技有限公司是其子公司。第二，信息披露违规很多不涉及财务造假，并且从事后的处罚看，信息披露违规也一般不涉及审计师的相关责任。据国泰安数据库的统计，在2008―2019年发生的信息披露违规事件共计4156起，其中虚假陈述仅占35%。需要说明的是，虚假陈述是指信息披露义务人在披露信息时，将不存在的事实在信息披露文件中予以记载的行为。从处罚结果看，虚假陈述一般不涉及审计师的相关责任。例如，上市公司中毅达因虚构利润违反了《证券法》第六十三条“发行人、上市公司依法披露的信息，必须真实、准确、完整，不得有虚假记载、误导性陈述或者重大遗漏”、第六十八条“上市公司董事、监事、高级管理人员应当保证上市公司所披露的信息真实、准确、完整”等规定。在该案件中，被处罚人员包括该上市公司的董事长、副董事长、总经理、副总经理、董事会秘书、财务总监等直接责任人员，不涉及审计人员的法律责任。

那么，信息披露违规，除了会受到监管部门的惩罚外，还会对企业有什么其他影响呢？尽管现有文献主要强调信息披露违规的负面影响，但依然有文献发现了信息披露违规的正面影响。例如，Farber(2005)发现，因财务报告信息舞弊被美国证券交易委员会(SEC)处罚的87家公司，在监管处罚后会采取积极行动改善公司治理，使得股价表现变好。黎文靖(2007)发现会计信息披露的政府监管有利于改善上市公司的会计信息质量。褚剑和方军雄(2021)发现，监管处罚发生后，违规公司财务错报明显减少。

整体而言，更多的研究强调了信息披露违规的负面影响。早期的研究主要从股价下跌角度衡量信息披露违规的负面影响。陈工孟和高宁(2005)发现，夸大利润、虚构资产和未按规定进行信息披露这三类违规行为的处罚对股票价格有显著的负面影响。杨玉凤等(2008)也发现了上市公司信息披露违规的市场反应显著为负，进一步发现市场反应呈逐年增强的趋势。Armour et al.(2017)发现，因虚假陈述被处罚的公司的股票价格经历了统计上显著的异常损失，大约是支付的罚款和赔偿的九倍。他们还认为，股票市场价值下跌所造成的损失超过法定处罚的部分可以解释为公司的声誉损失。

近年来，有研究也开始从声誉损失的角度考察信息披露违规的其他负面影响。Johnson et al.(2014)研究了在产品市场背景下虚假陈述公司声誉受损的后果，发现大客户通过减少对虚假陈述公司的产品需求来实施声誉制裁。与之类似的是，辛清泉等(2019)考察了虚假陈述的监管处罚对上市公司的影响，发现因虚假陈述而遭受监管处罚的公司在受罚后三年内销售收入会下滑，并且来自前五大客户的销售收入的下滑幅度更为明显。刘星和陈西婵(2018)发现，证监会处罚后，信息披露违规公司的银行贷款签约概率、银行贷款签约率和新增银行贷款规模均下降，并且处罚等级越高，下降越显著。上述文献将信息披露违规会造成损失的一个重要原因归为声誉损失。

总体而言，更多的研究强调了信息披露违规后的负面影响，并从股价下跌、声誉损失等多个角度探讨了信息披露违规的负面影响，但尚未有文献从审计师的角度研究信息披露违规对企业的影响。作为资本市场的“看门人”，审计师可以更直接地量化信息披露违规的经济后果。原因主要有两个：一是上市公司因信息披露违规而额外支付给审计师的审计费用，具有可量化的特点；二是信息披露违规是企业以前年度发生的、直到现在才被监管机构发现的违规行为，且多不涉及财务造假，因而可更直接地识别审计师的应对措施。因此，本文以审计费用作为研究切入点，丰富了信息披露违规经济后果的相关研究。

三、理论分析与研究假设

什么决定了审计费用？一般认为，审计费用既包括了审计师预期的审计投入，又包括了审计师要求的风险补偿(Simunic，1980；Abbott et al.，2017；Hsieh et al.，2020)。其中，审计投入是指为了将整体审计风险控制在一个可接受的水平上，审计师会在审计程序和审计测试方面投入更多的精力(Judd et al.，2017；Wu and Ye，2020)。风险补偿是指审计师对审计风险承担的价格补偿(Leventis et al.，2018；Li et al.，2020)。那么，企业被监管层发现存在信息披露违规行为后，未来的审计收费会受到影响吗？本文主要从声誉损失、监管关注这两个途径进行分析。

第一，信息披露违规使得违规公司的声誉受损进而提升审计费用。当企业被监管层发现存在信息披露违规行为后，尽管监管部门的惩罚力度不大，但违规企业的声誉不可避免地遭到了损失。基于“有限关注”理论，投资者面临注意力约束时，会倾向于把注意力集中在重大事件和信息更多的上市公司上，如证监会的立案公告、违规处罚公告等都会引起投资者反应(Chen et al.，2005；吴溪和张俊生，2014)。因此，当企业被监管层发现存在信息披露违规行为后，投资者的关注度会提高。同时，网络或媒体的负面报道还会加剧投资者对信息披露违规公司的关注度(Miller，2006；杨德明和令媛媛，2011)，从而形成“聚光灯”效应。一方面，较高的外部关注会向审计师传递违规公司在经营或财务方面的不利消息，提高审计师的风险感知(刘笑霞等，2017；Wu and Ye，2020)；另一方面，媒体对违规公司高风险事项的报道也可能会引起证券交易所对违规公司的关注，严格监管风险。对此，现有研究提供了类似的证据。例如，刘金洋和沈彦杰(2021)发现，上市公司被证监会随机检查抽中后，收到问询函的频率显著上升。因为被抽中的上市公司会成为公众关注的焦点，而媒体为了提高新闻的阅读量，就会挖掘被抽中公司一些不为人知的高风险事项以满足公众的信息需求。此时，媒体的报道会给证券交易所的监管问询提供方向，进而提高被抽中公司收到问询函的频率。投资者的高度关注会使得外界越容易发现违规企业日后的错报或漏报行为(陈运森等，2018)。此时，一旦审计师在执业过程中未能发现企业财务报告中的重大错报或漏报而导致审计失败，则难逃中国证监会等监管部门的严厉处罚(毛志宏等，2021)。不仅如此，审计失败也还会对审计师声誉产生重大影响，如造成客户的流失、接受新客户的能力下降等(Guan et al.，2016；李晓慧等，2016)。基于此，对于审计师而言，在面对信息披露违规的客户时，为了避免审计失败而引发的监管处罚和声誉损失，审计师会表现出策略性的保护行为。一方面，审计师会主动提高其努力程度，实施更多审计程序和审计测试，以获取更充分的审计证据，从而将整体审计风险控制在可接受的水平以内(Wu and Ye，2020)。而审计努力程度的提高，意味着审计师工作量的增加，进而导致审计费用的增加。另一方面，审计师也会向客户收取更高的审计费用，以弥补将来因为审计失败而遭受的直接或间接的损失(刘启亮等，2014；Hope et al.，2017)。

第二，信息披露违规使得违规公司更可能被监管机构纳入日后监管的“重点名单”进而提升审计费用。Gunny and Hermis(2020)发现美国SEC对公司文件的审查活动会受到季节性压缩，并且在忙季时，SEC会将其有限的资源集中在违规问题较为严重的公司上。然而，对于监管机构而言，由于人力、物力等检查资源是有限的，无法对每一家公司进行监管问询，因而在选择监管对象的时候需要有一定的倾向性，否则会造成检查效率低下。换言之，在精力有限的情况下，监管机构可能会关注存在更大违规嫌疑的企业。因此，曾经被发现存在信息披露违规行为的公司，则更可能会被监管机构纳入日后监管的“重点名单”，如该类公司日后会受到更多的监管问询。证券交易所作为一线监管机构，主要通过问询函监管以促进资本市场健康发展，具体是指证券交易所对上市公司披露的不充分、不完整信息，或者有疑点的地方提出问询。一旦企业收到证券交易所的问询函，则意味着该企业可能没有达到信息披露的要求或者存在问题(陈运森等，2019)。对密切关注风险的审计师而言，证券交易所的监管问询是潜在的风险信号(陈运森等，2018；米莉等，2019)。因此，为了规避风险，审计师在执业过程中会投入更多的时间和精力，实施更彻底的审计工作。而为了弥补审计成本的上升和审计风险的提高，审计师会收取更高的费用(Simunic，1980)。基于以上分析，本文提出假设：

H1：当企业被监管层发现其存在信息披露违规行为后，审计费用更高。

前文认为，当监管层发现企业存在信息披露违规行为后，违规企业的声誉会受到严重损害，并且还可能会引起监管层日后的重点关注。已有研究表明，慈善捐赠具有声誉保险效应，当受到负面事件影响时，企业可以利用更多的慈善捐赠来掩盖负面事件或转移公众对公司不当行为的注意力，然后帮助修复受损的声誉，从而降低企业负面事件的社会制裁风险和监管风险(傅超和吉利，2017；Xia et al.，2019)。基于以上分析，企业的慈善捐赠能够弱化信息披露违规对审计费用的正向影响。因此，本文提出假设：

H2：当企业的捐赠水平更高时，信息披露违规对审计费用的正向影响会被弱化。

信息披露违规会引来媒体报道和投资者关注。在较高的市场关注下，违规企业一旦发生任何微小的不合规行为，都有可能被市场过度关注(Miller，2006)。已有研究发现，受到监管处罚后，违规企业可以通过采取积极行动改善公司治理机制，提高经营效率来修复公司声誉，从而使得股价表现变好(Farber，2005)。因此，本文预期在高关注和高风险的情况下，企业经营效率更高可以缓解市场对企业负面事件的“制裁”，从而弱化信息披露违规对审计费用的正向影响。基于此，本文提出假设：

H3：当企业经营效率更高时，信息披露违规对审计费用的正向影响会被弱化。

四、研究设计

(一)样本选择和数据来源

本文以2008－2019年A股上市公司为研究对象。在初始样本的基础上，本文对数据进行了如下处理：(1)剔除ST类上市公司；(2)剔除金融类上市公司；(3)为了排除非正常经营的企业对检验结果的影响，剔除资产负债率大于1的上市公司；(4)剔除数据缺失的样本。最后，本文得到25701个观测值。本文数据来源于国泰安(CSMAR)、万得(Wind)以及CNRDS数据库。此外，本文还对主要的连续变量进行了上下1%的缩尾处理，以降低极端值对回归结果的影响。

(二)模型设定与变量定义

为检验信息披露违规对审计费用的影响，本文构建了模型(1)：

其中，表示上市公司审计费用，参考现有文献(胡国强等，2020；Wu and Ye，2020)，以上市公司当期审计费用的自然对数衡量。表示信息披露违规，参考陈西婵和刘星(2021)，以地方证监局、证交所或证监会“发布公告日期”为标准确定时间，若上市公司过去3年内任意一年被地方证监局、证交所或证监会发现其存在信息披露违规行为，取值为1，否则为0。表示全部的控制变量。其中，控制变量的选取主要参考了Hope et al.(2017)和翟胜宝等(2017)。此外，本文还控制了行业固定效应和年份固定效应。变量的定义如表1所示。

表1 变量定义

根据理论分析部分提出的假设，本文预期的回归系数显著为正，即当企业被监管层发现其存在信息披露违规行为后，审计费用更高。

五、实证结果与分析

(一)描述性统计

表2列示了主要变量的描述性统计结果。其中，因变量为上市公司的审计费用()，其均值为13.714，标准差为0.703。自变量为信息披露违规()，其均值为0.08，标准差为0.271。其余变量均未见异常。

表2 变量的描述性统计结果

在对模型(1)进行回归分析之前，本文先将整体样本按照是否被发现存在信息披露违规行为()进行分组，并对关键变量进行单变量检验。结果见表3。在按照是否为0进行分组后，对于为0的样本，审计费用()的均值为13.704；而对于为1的样本，审计费用()的均值则更高，为13.831；两组的差异在1%水平下显著。上述结果表明，被发现存在信息披露违规行为的样本会有更高的审计费用，即符合H1的预期。

表3 关键变量的单变量检验结果

(二)基本回归分析

首先，本文检验了信息披露违规对审计费用的影响，回归结果见表4列(1)。因变量为审计费用()，自变量为信息披露违规()。实证结果表明，信息披露违规()的回归系数在1%水平下显著为正，说明信息披露违规与审计费用呈现正相关关系，即对于被监管层发现存在信息披露违规行为的公司，被审计师收取的审计费用更高。实证结果符合H1的预期。

其次，本文考察了信息披露违规的具体类型对审计费用的影响。信息披露违规包括信息披露虚假陈述、信息披露遗漏、信息披露延迟等。其中，虚假陈述违规与其他信息披露违规在程度上不同。因此，本文按照信息披露违规的具体类型，将信息披露违规进一步分为虚假陈述违规()和非虚假陈述违规()进行回归，并检验和的系数是否相等。回归结果见表4列(2)，和系数相等的检验的值为0.0095，拒绝系数相等的原假设，说明相比被发现存在非虚假陈述违规的公司，存在虚假陈述违规的公司被审计师收取的审计费用更高。

表4 信息披露违规与审计费用的回归结果

最后，本文将进一步考察信息披露违规的处分类型是否涉及罚款对审计费用的影响。信息披露违规包括处分类型涉及罚款的信息披露违规和不涉及罚款的信息披露违规。因此，本文按照信息披露违规的处分类型是否涉及罚款，将信息披露违规进一步分为涉及罚款的信息披露违规()和不涉及罚款的信息披露违规()进行回归，并检验和的系数是否相等。回归结果见表4列(3)，和系数相等的检验的值为0.004，拒绝系数相等的原假设，说明相比处分类型不涉及罚款的信息披露违规的公司，涉及罚款的信息披露违规的公司被审计师收取的审计费用更高。

(三)内生性问题和稳健性检验

前文发现，当企业被监管层发现存在信息披露违规行为后，其审计费用更高。然而，本文的研究结果可能受到内生性问题的影响。一是遗漏变量问题。例如，公司治理较差的上市公司可能更容易被监管层发现存在信息披露违规行为，同时这类公司也可能有更高的审计费用。二是反向因果问题。然而，反向因果的可能性比较低，原因在于监管层可能主要关注会计师事务所变更等情况，而不会过多关注审计费用的变化情况。换言之，较高的审计费用并不会引起监管层的关注进而发现其可能存在信息披露违规行为。对此，本文进行了PSM方法、固定效应模型、残差法、差分模型等一系列稳健性检验，具体如下：

第一，为排除公司特征差异的遗漏变量问题，采用倾向匹配法(PSM)匹配样本，然后重新进行回归分析。具体而言：首先，将样本期间信息披露违规的公司作为PSM的初始样本；其次，以模型(1)中的全部控制变量作为影响公司特征的变量，进行一对一最邻近无放回匹配；再次，对匹配结果进行共同支撑假设和平衡性假设检验，检验结果证明了匹配结果能够满足共同支撑假设和平衡性假设；最后，将匹配所得的样本重新进行回归分析，实证结果见表5的Panel A列(1)，信息披露违规()的回归系数依然显著为正，研究结论不变。

第二，为排除公司不可观测的不随时间变化的遗漏变量的影响，采用固定效应模型重新进行检验。实证结果见表5的Panel A列(2)，研究结论不变。

第三，为排除遗漏变量的影响，采用残差法重新进行检验。具体操作如下：首先，将自变量信息披露违规()对全部控制变量进行回归，所得残差()即为全部控制变量无法解释信息披露违规的部分；其次，将上述残差作为新的自变量重新进行回归分析，实证结果见表5的Panel A列(3)。实证结果表明，的回归系数依然显著为正，研究结论不变。

表5 稳健性检验：多种检验方法

第四，为消除那些不随时间变化的不可观测因素所引起的遗漏变量问题，采用差分模型，重新进行回归分析。具体操作如下：首先，对于每一个变量，改为差分的形式，即用当期的数据减去上一期的数据作为新的变量；其次，将上述的新变量重新进行回归分析。实证结果见表5的Panel A列(4)，研究结论不变。

第五，为排除反向因果的影响，将因变量推后一期重新进行检验。实证结果见表5的Panel A列(5)，研究结论不变。

第六，为排除反向因果的影响，将自变量信息披露违规重新定义为2：上市公司过去3年内(不含本年)任意一年被地方证监局、证交所或证监会发现存在信息披露违规行为时取1，否则取0。回归结果见表5的Panel B列(1)，2的回归系数显著为正，研究结论不变。此外，还将自变量信息披露违规再重新定义为3：上市公司过去1年被地方证监局、证交所或证监会发现存在信息披露违规行为时取1，否则取0。重新回归的结果见表5的Panel B列(2)，3的回归系数显著为正，研究结论不变。

第七，为排除审计价格管制政策对研究结论的干扰，仅保留审计定价管制放开后(即2015年及以后)的样本重新进行回归。结果见表5的Panel B列(3)，研究结论不变。

第八，为了控制每年行业层面的不可观测因素的影响，采用行业×年份固定效应重新进行检验。结果见表5的Panel B列(4)，研究结论不变。

第九，为排除样本选择偏差的影响，选择不剔除资产负债率大于1的样本重新进行回归，研究结论不变。

第十，为进一步排除遗漏变量的干扰，采用安慰剂检验。具体操作如下：首先，为每个样本随机分配信息披露违规()，重新进行回归分析；其次，将上述过程重复500次。图1为因变量对虚构自变量回归500次的值分布，可以发现值分布在0附近，这说明虚构的处理效应并不存在，验证了本文结论的稳健性。

图1 安慰剂检验：500 次随机处理后的t 值分布

六、影响机制分析

(一)信息披露违规影响审计费用的作用机理

本文在理论分析部分论述了信息披露违规提升审计费用的两个路径：(1)声誉损失机制：信息披露违规使得违规公司的声誉受损进而提升审计费用；(2)监管关注机制：信息披露违规使得违规公司更可能被监管机构纳入日后监管的“重点名单”进而提升审计费用。对此，本文将采用中介效应检验的方法检验上述两个影响机制。

本文主要从以下两个角度来衡量声誉损失()：(1)负面网络舆论关注()：参考江轩宇等(2021)，本文采用东方财富网股吧论坛中上市公司负面帖子的相关数据来衡量负面网络舆论关注。负面网络舆论关注()为(1+公司年度股吧负面帖子总数)的自然对数。越大，代表负面网络舆论关注越多，声誉损失越大；(2)负面媒体关注()：取值为(1+年度媒体标题负面报道数)的自然对数。越大，代表新闻媒体标题负面报道越多，声誉损失越大。该数据源自CNRDS数据库。

对此，本文以声誉损失()作为中介变量，利用温忠麟等(2004)提出的中介效应检验方法，对该路径进行检验。构建模型如下：

参考温忠麟等(2004)的方法，按照以下步骤进行检验：首先，估计模型(2a)，以信息披露违规(v)的回归系数显著为正为基本前提；其次，估计模型(2b)和模型(2c)，如果模型(2b)的的回归系数和模型(2c)的的回归系数均显著为正，则表明存在中介效应；在此基础上，如果模型(2c)的的回归系数显著为正(不显著)，则表明声誉损失()发挥了部分(完全)中介作用。

表6列示了中介效应检验结果。从中可见，无论是以负面网络舆论关注()还是以负面媒体关注()衡量的声誉损失()，都发现了中介变量声誉损失()起到了部分中介的作用。本文还进行了Sobel检验，值分别为6.703、7.218，均在1%水平下显著为正。实证结果符合预期，检验了声誉损失机制。

表6 声誉损失机制的中介效应检验

该检验的难点是如何衡量企业是否被监管机构纳入日后监管的“重点名单”。尽管较难找到精确的指标，但本文还是做了一定的尝试。一个合理的推测是，对于事后受到更多问询函的公司，更可能在事前被审计师认定其被监管机构纳入日后监管的“重点名单”。对此，本文采用未来多期的监管关注()的事后指标作为事前审计师认定该企业被监管机构纳入日后监管“重点名单”的衡量指标，继续采用中介效应法进行检验。具体而言，(+1)、(+2)和(+3)分别表示信息披露违规公司在未来1、2和3年收到监管问询函数量。需要说明的是，监管问询函数据始于2014年，因此样本量存在一定的缺失。

中介效应检验结果见表7。从中可见，中介变量监管关注起到了部分中介的作用。与此同时，该结果也说明信息披露违规的企业在日后的确会得到监管部门更多关注。实证结果符合预期，检验了监管关注的影响机制。

表7 监管关注机制的中介效应检验

(1)排除其他替代性解释

本文发现，上市公司在被监管层发现存在信息披露违规行为后，审计师会收取更高的审计费用。然而，存在一种替代性解释：被监管层发现存在信息披露违规行为后，上市公司为了挽回声誉主动要求审计师加强审计。换言之，上市公司在被监管层发现存在信息披露违规行为后所造成的审计费用的增加，可能是上市公司主动要求的结果。

对此，本文将考察信息披露违规对审计意见的影响。检验思想是，如果上市公司在被监管层发现存在信息披露违规行为后主动要求加强审计以挽回声誉，那么，上市公司必然会对审计师未来出具的审计意见很有信心。而与之对应的是，基于前文所验证的声誉损失机制和监管关注机制，审计师在面对被监管层发现存在信息披露违规行为的客户公司时，更有可能为了保护自己而出具非标准无保留的审计意见(Chen et al.，2005；杨玉龙等，2014)。

本文采用Logit回归模型进行回归分析。因变量(为虚拟变量：当审计师出具非标准无保留意见时取值为1，否则为0。自变量为信息披露违规()。参考翟胜宝等(2017)选取了控制变量，主要包括公司规模、资产收益率、资产负债率、亏损状态、成长性、存货占比、应收账款占比、流动比率、管理层持股比例、产权性质、独董比例、两职兼任、是否国际四大、上一期的审计意见等。同时，还控制了行业和年份的固定效应。

回归结果见表8列(1)，自变量信息披露违规()的回归系数在1%水平下显著为正，说明面对被监管层发现存在信息披露违规行为的客户公司，审计师更可能出具非标准无保留审计意见。该结果也排除了上市公司在被监管层发现存在信息披露违规行为后主动要求加强审计的替代性解释。

(2)审计收费高的来源：风险溢价抑或审计投入？

前文验证了信息披露违规使得违规公司的声誉受损或被监管机构纳入日后监管的“重点名单”进而提升审计费用。而对于审计费用的上升，可能同时包含审计投入的价格补偿和风险溢价两部分。对此，本文借鉴褚剑等(2018)的做法，进一步分析以区分这两者。参考Callen and Fang(2020)，本文构建了审计投入()，具体衡量方式如下：年末(12月31日)到审计结束日间隔天数的自然对数。越大，代表审计投入越多。

实证结果见表8列(2)，信息披露违规()的回归系数在1%水平下显著为正，说明被发现存在信息披露违规行为后，审计投入明显增加，即信息披露违规导致的审计费用上升包含了审计投入。接着，将审计投入加入到模型(1)中进行回归，结果见表8列(3)。可以发现，在控制审计投入后，信息披露违规与审计费用依然呈现正相关关系，这说明信息披露违规导致的审计费用上升也包含了风险溢价。

表8 信息披露违规对审计意见、审计投入的影响

(二)进一步分析

根据前文的理论分析，当企业的捐赠水平更高时，信息披露违规对审计费用的正向影响会被弱化。对此，本文进一步考察企业捐赠的调节效应。参考李四海等(2016)、Xia et al.(2019)，本文构建了如下指标：(1)捐赠意愿(1)：当公司参与捐赠时取值为1，否则为0；(2)捐献水平(2)：(捐赠金额+1)的自然对数。该数据源自CNRDS数据库。

本文在基准回归的基础上，引入了交互项，以考察企业捐赠的调节效应。回归结果见表9列(1)(2)，交互项×1和×2的回归系数均显著为负。该结果说明，当企业参与捐赠或者捐赠水平更高时，信息披露违规对审计费用的正向作用会被弱化，H2得到验证。

表9 进一步分析

前文认为，当企业经营效率更高时，信息披露违规对审计费用的正向影响会被弱化。对此，本文考察了经营效率的影响。参考陈运森(2012)，本文构建经营效率()的衡量指标：资产周转率，即主营业务收入除以总资产。经营效率()更高时，说明企业的运作更为良好。

本文在基准回归的基础上，引入了交互项，以考察经营效率的调节效应。回归结果见表9列(3)，交互项×的回归系数显著为负。该结果整体上说明，当企业的经营效率更高时，信息披露违规对审计费用的正向影响会被弱化。上述实证结果符合预期，H3得到验证。

七、结论与启示

本文研究了信息披露违规对审计费用的影响。研究发现，信息披露违规与审计费用显著正相关；而信息披露违规之所以会提升审计费用，原因在于信息披露违规使得违规公司的声誉受损、更可能被监管机构纳入日后监管的“重点名单”，进而提高审计失败的风险；对此，审计师为了控制总体风险，一方面会进行更多的审计投入，另一方面也会要求风险补偿，因而提升了审计费用。结合影响机制，本文发现，当客户被监管层发现存在信息披露违规行为后，审计师更可能为了保护自己而出具非标准无保留审计意见，并且信息披露违规导致的审计费用的上升同时包含了审计投入的价格补偿和风险溢价两部分。进一步分析发现，当企业捐赠更多或经营效率更高时，信息披露违规对审计费用的正向影响会被削弱。本文丰富了信息披露违规的经济后果的相关研究。

基于前文结论，本文得到如下政策启示：信息披露违规会促使审计师主动加强审计，提高审计费用，从而使企业在日后承担更多的审计费用，相当于变相受到惩罚。未来，监管部门可以通过加大对会计师事务所及审计师的处罚力度，倒逼审计师诚实守信，勤勉尽责，发挥好资本市场“看门人”作用，从而提高上市公司信息披露质量。 ■