异常审计费用、分析师关注与会计信息透明度

屈洪飞（高级会计师）

（中国特种设备检测研究院 北京 450015）

一、引言

上市公司的会计信息透明度是一项综合指标，可以对会计信息质量进行充分真实的反映，因此长时间以来受到了企业利益相关者的特别注意，影响着利益相关者获取信息的质量。会计信息透明度一旦能够得到提高，就可以显著降低融资成本并且对代理冲突也具有抑制效果，还能使企业的盈余价值相关性得到有效提升，最终提升企业本身的价值。审计作为一项外部监督力量，不仅仅能够抑制信息不对称现象，使企业的会计信息透明度得到增强，还能缓解由于上市公司两权分离问题而带来的委托代理成本问题，而问题能否解决以及问题解决的效果与独立审计质量不可分割（Datar等，1991）。

影响会计信息质量的因素较多，其中审计费用对于会计信息质量具有较显著的影响。公司提供合理的审计费用有助于促进审计人员职业责任的正常履行，最终使得外部审计制度发挥作用，对上市公司的会计信息质量进行有效监管，促进审计市场良性发展。相反，如果公司提供的审计费用不能补偿审计成本或审计费用未能达到有效的激励效果，注册会计师审计无法执行必要的审计程序，也就无法向资本市场传递正确的审计意见信息，最终损害投资者的利益。此外，注册会计师审计不只是市场行为，注册会计师审计的外部性使得审计职业界不应该以利润最大化作为其职业生存的有效激励，一旦以利润最大化作为审计职业的激励目标，就可能出现注册会计师审计与上市公司合谋歪曲会计信息以获取利润的后果，这将动摇社会审计制度赖以存在的基石。因此，研究异常审计费用尤其是向审计客户超额收取审计费用形成的正向异向审计费用对会计信息质量的影响极有必要。

分析师往往具备一定的专业能力，拥有专业的知识，通过各种手段获取信息，并进行深入解读及广泛传播，一定程度上有效缓解了代理问题，降低了信息不对称。分析师关注是一种典型的外部监督手段，会对会计信息的质量产生一定的影响；分析师关注还会影响注册会计师审计，分析师发布的关于上市公司的分析报告，可以帮助审计师识别上市公司可能存在的重大错报风险，有利于审计师计划和实施审计工作，以合理的成本实现审计目标。与此同时，审计信息在分析师提高对上市公司的关注度与分析信息准确度方面具有重要价值，审计师与分析师并非独立作业个体，双方在解读上市公司时会相互利用彼此优势。现有文献没有从整体上考虑和验证分析师关注和注册会计师审计对会计信息的影响，本文采用实证方法对两种机制间可能存在的关系和对会计信息的影响进行探讨。

二、理论分析与研究假设

（一）异常审计费用和会计信息透明度

参考Simunic（1980）的审计费用模型，审计费用除了考虑审计成本因素外，还应当考虑的因素有被审计单位自身的规模、被审计单位业务复杂度以及可能发生的审计风险等。过高或者过低的审计费用都称作异常，正常审计费用可以根据Simunic（1980）的经典审计定价理论模拟出来。审计报告具有公共性，向社会公众公开，而审计服务具有私人性，审计报告的公共性和审计服务的私人化使得审计契约关系存在悖论。段特奇等（2013）分析调查异常审计费用产生原因，认为由于被审计单位存在购买审计意见的需求以及会计师事务所认为审计该公司需要承担较大风险，导致被审计单位支付高于正常标准的审计费用，而负向异常审计费用是会计师事务所基于占有审计市场份额的竞争需求而下调审计费用。上市公司通过支付超额费用与审计师共同商议从而反映虚假的会计信息的行为动机，还可能因为会计师事务所的审计费用太低以至于不能补偿成本，那么审计师有动机减少审计程序以降低成本，导致审计质量下降。以上两种机会主义行为会产生异常审计费用。雷跃川（2019）研究发现异常审计费用和盈余反应系数正向相关；朱玥（2022）研究发现现金持有和正向的异常审计费用正向相关。

审计费用过高或者过低会不会影响审计师的独立性呢？声誉机制观认为，高审计费用表明会计师事务所对审计过程投入较多以及证明行业专家声誉价值，这二者能代表审计质量，所以审计费用和财务报告质量是正相关的。Kinney（2002）认为由于存在审计费用，会计师事务所与公司存在利益往来，过高的审计费用会降低审计独立性，增加对被审计单位盈余操纵的容忍度。异常审计费用影响审计质量可以从两个方面分析：一是经济联系。由于存在正向异常审计费用，会计师事务所为了获取报酬而庇护客户的盈余管理行为，但是会权衡预期风险损失与收益的关系。二是议价能力。被审计单位支付低于正常标准的审计费用往往表明客户在谈判中占据优势，这也会导致审计质量不高。实证结果证实了上述两种理论：异常审计费用的水平值越大，可操控应计的绝对值也越大（AsthanaandBoone，2012）。

陈杰平等（2005）认为，当不存在审计师变更的条件下，异常提高审计收费会损害审计质量，此时审计师往往出具好的审计意见。杨和雄（2009）认为在证监会处罚案例中，有以高额审计费用购买审计意见的现象。袁东任等（2015）发现异常审计费用的绝对值越大，盈余质量各指标越小，在进一步区分具体类型后，研究表明支付超过或低于正常区间的审计费用均导致公司盈余质量较差。

综上所述，支付异常的审计费用，会导致财务报表重述、进行更多的财务舞弊，审计师为了高额审计费用而与上市公司串通造假。其中，较高的异常审计费用导致审计师过分依赖客户，进一步降低了审计质量。较低的异常审计费用削弱了审计师的努力程度，也降低了会计信息质量。基于此，本文提出：

假设1：异常审计费用能够抑制会计信息透明度。

假设1a：正向异常审计费用能够抑制会计信息透明度。

假设1b：负向异常审计费用能够抑制会计信息透明度。

（二）分析师关注与会计信息透明度

证券分析师为一种外部监督机制，一方面，由于分析师的专业能力和对市场的深入了解，这使他们能够迅速将信息转化为一种有价值的形式，方便使用者在短时间内了解情况，使信息收集能力较低的股东能够了解上市公司的情况，提高上市公司传播信息的速度和范围，对上市公司的盈余管理行为进行及时监督。因此分析师人数越多，公司信息传播和覆盖率越快，对股票上市公司的盈余管理越容易进行监督，公司的盈余管理行为越少。潘越等（2011）认为考虑到不同的渠道和网络的交叉性，分析师将更加充分和全面地分析和解读上市公司，使得上市公司的盈余管理程度越低。

另一方面，分析师提供的信息缓解了由于所有权和经营权分离所带来的信息不对称问题，降低了代理成本（Jen⁃sen et al.，1976）。分析师关注可以对上市公司的盈余管理行为进行及时监督，降低代理成本（Chen et al.，2015）。此外，分析师关注越高的公司，其筹措资金成本会降低，筹集资金效率会更高。分析师关注度高的公司在增发配股时价格低，说明分析师关注使公司以较低的成本筹措资金。

综上所述，分析师能够获取相关信息，并可对信息进行深入的解读。对会计信息的深入研究可能会抑制管理层为自身谋利，并有可能对管理层进行外部监督。因此，我们可以合理地期望，分析师关注有利于缓解代理冲突，降低信息不对称以减轻盈余管理程度，提升了会计信息的透明度。基于此，本文提出：

假设2：分析师关注有利于提高会计信息透明度。

（三）分析师关注、异常审计费用和会计信息透明度

分析师作为资本市场的信息经纪人，通过对研究过程中获得的私人信息和公开市场披露的相关信息进行收集整理并凭借自身能力深度解读和分析信息，可以有效监督公司行为，提高会计信息质量。

对于支付异常审计费用的上市公司，其审计质量较低，对应的会计信息透明度也较低。分析师关注可以通过降低信息不对称程度以抑制盈余管理程度，以提高会计信息质量。一方面分析师对数据信息的强大分析和解读能力使得公司收敛利润操纵和购买审计意见的行为，从而有效减少财务舞弊；另一方面，审计费用存在异常的公司较大可能成为分析师关注的对象。当审计费用异常高时，对应的会计信息透明度较低，但分析师关注能够有效改善这一现象。基于此，本文提出：

假设3：分析师关注能够降低异常审计费用对会计信息透明度的抑制作用。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文以2016—2020年我国沪深两市A股上市公司的相关数据作为初始研究样本，并对样本数据进行如下筛选：（1）剔除了金融行业的上市公司；（2）计算异常审计收费、可操控应计利润需用前一年的数据，因此还剔除了当年IPO的公司；（3）剔除了含ST、PT的公司；（4）剔除缺漏值。最后，为了降低异常值对研究结果的影响，还对连续变量进行1%和99%的缩尾处理，得到4 045个样本数据。

（二）变量定义

1.解释变量：异常审计费用（e）。参照Sumunic（1980）的审计定价理论，本文构建如下模型：

其中，Lnfee由审计费用取自然对数得到，本文控制了影响审计费用的主要变量：资产规模LnAsset、财务杠杆LEV、流动比率CR、存货密集度Inv、应收账款占总资产比重Rec、流动资产占总资产的比率CATA、总资产报酬率Roa、是否亏损LOSS、是否由国际“四大”会计师事务所审计Big4、是否非标审计意见OPTION、公司人数Employ。对模型（1）按年度和行业进行多元线性回归，计算出模型残差记作ε，来作为异常审计费用的度量变量，记为e。

2.被解释变量：会计信息透明度（TRAN）。本文把TRAN定义为顺序变量，如果深交所对上市公司信息披露情况评价为“A”或“优秀”时，变量TRAN取值为4；当深交所对上市公司信息披露情况评价为“B”或“良好”时，变量TRAN取值为3；当深交所对上市公司信息披露情况评价为“C”或“合格”时，变量TRAN取值为2；当深交所对上市公司信息披露情况评价为“D”或“不合格”时，TRAN取值为1。

3.调节变量：分析师关注（Follow）。本文根据CSMAR数据库，根据分析师跟踪人数analynum，得到分析师关注数据，即：Follow=ln（1+analynum）。

4.控制变量。本文借鉴了Yu（2008）的做法，控制变量共11个，详见表1。

表1 变量定义表

（三）模型构建

为检验假设1、假设1a、假设1b分别构建模型（2）、（3）、（4）：

为检验假设2和假设3分别构建模型（5）、（6）、（7）：

四、实证分析

（一）描述性统计

如表2所示，总样本包含4 045个上市公司。会计信息透明度TRAN的平均值为3.129，说明我国上市公司的会计信息透明度整体较好；样本最大值是4，最小值是1，说明上市公司会计信息透明度差异较大。分析师关注度Follow的平均值是2.015，标准差是0.871，最小值是0.693，最大值是4.094，这也在一定程度上说明了不同上市公司的分析师关注程度差异较大。异常审计费用的样本平均值为-0.00270，样本的最小值为-1.338，最大值为1.676，说明大多数上市公司的审计费用属于正常区间，但依然存在一些公司的审计费用超出合理的区间。在样本期间，上市公司资产规模lnAsset最小值为19.97，最大值为25.20，平均值为21.97；被会计师事务所出具非标审计意见的企业有53家，约占全体样本的1.31%，盈余波动性EV的最小值为0.0368，最大值为18.92，均值为1.041，资产负债率LEV的最小值为3.95%，最大值为82.4%，均值为40.1%。此外，国有企业性质的上市公司占总样本的33.4%，机构投资者平均持有上市公司6.874%的股份，国际“四大”会计师事务所负责审计的公司仅占总样本的3.66%，第一大股东最少拥有公司3.62%的股份，最多拥有公司89.41%的股份，平均持股35.17%；董事长和总经理两职由一人担任的上市公司占总样本的29.1%。

表2 变量的描述性统计

（二）相关性分析

如表3所示，调节变量分析师关注度与被解释变量会计信息透明度的相关系数为0.28，在1%的水平上相关且符号为正，这说明了分析师关注度越高的公司，其会计信息越透明，初步验证了假设1。异常审计费用和会计信息透明度的相关系数为-0.070，并且显著相关，说明了支付较高异常审计费用的上市公司，其会计信息越不透明，初步验证了假设2。会计信息透明度与控制变量（lnAsset，Roa、SOE，Inst，Big4，First）显著正相关，这说明了对于资产规模越大、盈利能力越强的上市公司，其会计信息透明度越高；此外，如果上市公司被出具了非标审计意见，其会计信息透明度也较低。

表3 变量的person相关系数

（三）回归分析

表4报告了对模型（2）、（3）、（4）进行OLS回归的情况，控制了年度和行业效应。从表4的（1）列可以看出，异常审计费用的系数为-0.0946，在1%的水平上显著负相关，这说明了异常审计费用越高，其对应的会计信息质量越低，假设1成立；区分异常审计费用的方向，第（2）列中HIABFEE系数为-0.173，相关系数符号为负，在0.01水平上具备显著差异，这在一定程度上说明了支付的审计费用越异常的上市公司，其会计信息质量越低，验证了假设1a。第（3）列中LOABFEE系数为0.0976，在0.05的水平上显著为正，这说明了支付的审计费用过低且低于合理费用水平不会降低会计信息质量。假设1b不成立。审计费用低于正常标准可能是因为审计市场竞争激烈以及被审计单位议价能力和谈判能力较强导致的。分析师关注的系数分别为0.0993、0.0989、0.100，相关系数符号为正，在0.01水平上显著相关。分析师关注对监督上市公司起到一定作用，提升了公司会计信息透明度，假设2成立。再看模型（5）、（6）、（7）的回归结果。第（4）列显示，分析师关注度与被解释变量会计信息透明度在0.01的水平上相关并且显著，异常审计费用与会计信息透明度在0.01的水平上显著负向相关，交乘项e*Follow的系数为0.107，相关系数符号为正，在0.01水平上具备显著差异，说明在支付的审计费用高于或低于标准费用水平的企业，得到分析师关注同样会提高会计信息质量，使会计信息更透明，验证了假设3。

表4 分析师关注、正、负异常审计费用与会计信息透明度

在模型（1）、模型（2）、模型（3）中，控制变量 lnAsset、Roa、First与被解释变量TRAN显著正相关，这说明公司规模和盈利能力以及股权结构均会影响会计信息质量，规模越大，盈利能力越强、股权越集中的公司，会计信息越透明。Inst与TRAN不相关，说明持有上市公司股权的机构投资者未改善公司治理环境，政府及相关部门应制定完善的政策来规范机构投资者的行为。本文的多元线性回归结果和相关系数检验的结论基本上一致。此外，模型（2）、（3）的调整R为0.196，模型（4）调整R为0.194，这说明以上三个模型能够从分析师关注和异常审计费用的角度较好地解释外部审计对会计信息透明度的影响。

（四）进一步分析

De Angelo（1981）的研究表明，为获得高声誉会带来的高审计收费，与小规模会计师事务所相比，大规模会计师事务所会更加谨慎，从而实施更多的审计程序，以提供更高质量的审计报告。Francis（2004）、Lin（2010）等通过实证研究表明了国际“四大”提供的审计报告质量更高。而国内学者刘峰（2007）认为国际“四大”未提供高质量的审计报告，Big4与被解释变量TRAN不相关，即会计师事务所规模与会计信息透明度无相关关系，国际“四大”并未提供高质量的会计信息质量。为验证这一结果，我们在这一部分区分全样本与“四大”及非“四大”样本，考察会计师事务所规模与会计信息透明度的相关关系。普华永道中天、德勤华永、安永华明、毕马威华振是国际“四大”所，其余为非“四大”，变量定义与前文一致。从上页表4可以看出，“四大”、非“四大”的异常审计费用e均与会计信息透明度TRAN成负相关，说明非“四大”并没有提供高质量审计服务，这与刘峰（2007）的研究结果一致。

（五）稳健性检验

1.定义会计信息透明度的哑变量。如果上市公司考评结果是“优秀”或“良好”，TRANS取1，如果考评结果是“合格”或“不合格”，TRANS取0，本文采用Logistic模型重新检验假设1、2、3，回归结果显示，Follow的系数为0.0254，系数符号为正，在0.01水平上具备显著差异，支持假设1。e的系数为-0.0423，在1%的水平上显著为负，支持假设2。Follow交乘项Follow*e的系数为0.0824，在1%的水平上显著为正，支持假设3。

2.借鉴张荣静（2016）与唐跃军（2009）的做法，使用连续两期实际审计费用的自然对数之差来估计异常审计费用，模型如下：

回归结果显示Follow的系数为0.0994，在1%的水平上显著为正，支持假设1；ABFEE的系数为1.085，在1%的水平上显著为负，支持假设2。

五、结论

本文采用的样本是我国A股上市公司2016—2020年期间的数据，通过实证检验的手段，研究异常审计费用、分析师关注这两个变量是否会影响会计信息透明度。通过研究我们发现，上市公司的异常审计费越高，其会计信息透明度较低；而分析师关注可以提高会计信息质量和透明度；进一步对审计费用的异常进行划分后研究表明：正向异常审计费用能抑制会计信息透明度但是未发现负向审计费用与会计信息透明度存在显著关系，这一现象可能因为负向异常审计费用仅反映审计市场竞争激烈以及被审计单位议价能力强。此外，本文的研究结论表明有效结合审计师和分析师两种外部治理机制可以产生协同治理的效果。