浅谈基于审计费用视角的盈余管理实证研究

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1、浅谈基于审计费用视角的盈余管理实证研究【摘要】文章通过截面修正的Jones模型和Simunic审计收费模型，选取XX年在上交所上市的房地产行业为研究样本，利用多元回归方法对盈余管理和审计费用相关关系进行了实证检验。研究结果表明，审计费用与盈余管理不显著相关，且相关关系为负。　　【关键词】盈余管理；可操控应计利润；Simunic审计收费模型　　　　在我国资本市场不断发展的趋势下，盈余管理问题引起了广泛的重视。许多学者研究表明我国普遍存在不同程度的盈余管理现象，在上市公司中表现尤为明显。与此同时，上市公司的盈

2、余管理有可能会影响审计收费，从而影响审计质量，如有些公司可能为了避免由于盈余管理过高而被出具非标准的审计报告，从而提供给较高的审计费用。因为在利益动机的驱使下，有的注册会计师会因为客户支付较高的审计费用而作出不适当的让步。本文重点对盈余管理和审计费用的相关关系进行深入分析，利用上市公司年度财务报告数据，通过截面修正的Jones模型和Simunic审计收费因素模型，建立了多元回归方程，检验了二者之间的关系，最后得出研究结论和相应的政策建议。　　　　一、理论综述　　　　Simunic是最早运用多元线性回归模型

3、考察了可能影响审计收费的十大因素，发现上市公司的资产规模是决定审计收费的最重要因素，其次的影响因素为控股子公司个数、行业类型、资产负债率、前两年的盈亏状况、审计意见的类型以及上市公司的内部审计成本等，而净资产收益率、审计任期和事务所规模等因素在回归方程中并不显著。　　从国内来看，伍利娜发现公司盈余管理的表现之一，即净资产收益率处于“保牌”区间，与年度财务审计费用存在显著负相关关系，同时公司规模、是否由国际4大审计机构审计显著正向影响年度财务审计费用。刘运国、麦剑青、魏哲妍发现在一定程度上，审计收费与盈余管

4、理正相关，注册会计师为了降低盈余管理所带来的风险，增加了审计成本；为了弥补审计成本和防范审计风险，注册会计师提高了审计收费。　　从国内外的文献中可以发现，由于盈余管理比财务报表中的其他要素更具有不确定性，并且较难审计和容易被操纵，所以注册会计师在审计的过程中需要投入更多的时间和精力，搜集更多的审计证据来识别盈余管理行为，由此为补偿注册会计师的审计成本将导致产生较高的审计费用。　　　　二、研究设计　　　　理论分析与研究假设　　通常而言，上市公司在制定会计师事务所报酬时都会将公司期末资产总额、合并会计报表数等

5、指标一起与审计费用纳入考虑范围，并且要参考同类公司的收费标准；然后由事务所报价；最后由上市公司和事务所双方协商确定审计费用。可见，上市公司的公司规模是影响审计收费的重要因素。因此提出第一个假设：　　H1：公司规模与年度财务审计费用正相关。　　由于我国上市公司的治理结构中普遍存在着“一股独大”和内部人控制现象，盈余管理在我国成为固有高风险表现。相应地注册会计师在审计的过程中对固有风险和控制风险评估为高水平，在特定审计风险水平下，注册会计师会增加审计的实质性程序，通过降低检查风险来把审计风险降低到可以接受的水

6、平，因此就会增加注册会计师所投入的资源。理性的注册会计师在确定审计收费时会综合考虑上市公司的固有风险，对操控应计项目的盈余管理也给予应有的关注，具体包含在审计收费中。据此分析，提出以下假设：　　H：盈余管理与审计费用之间具有正相关关系。　　样本选取　　为了排除不同上市地点的监管对公司行为的影响，本文拟仅选择XX年在上海证券交易所中A股上市公司作为研究样本。因此，在选取样本中，遵循以下原则：1.为了避免不同行业特点的影响，研究范围局限在房地产行业；2.由于某些上市公司经营现金流量为负值，不具备经济意义和可比

7、性，剔除此类公司；3.剔除诸如未披露审计收费、未披露连续年限、未披露会计师事务所是否发生变更等不规范、不完整的上市公司。经过筛选，最终有26家上市公司入选，本文以这些公司作为样本。　　　　模型构建　　本文首先采用由Jones模型衍生出来的截面修正的Jones模型来计量上市公司的盈余管理。根据截面修正Jones模型将相应的变量进行替代，获得如下的模型：　　TAt/At-1=α1+α2［/At-1］+α3+εt　　式中，TAt是第t期的总应计利润；ΔREVt是第t期收入和第t-1期收入的差额，ΔRECt是第t

8、期的净应收款项和第t-1期的净应收款项的差额，PPEt是第t期期末固定资产账面价值，At-1是第t-1期期末总资产，εt为残差项，代表各公司总应计利润中的可操纵应计利润部分DA。需要说明的是，本文在分析中用

9、DA

10、取代DA可以克服有关盈余管理计算正负相抵消的影响，从而更准确反映盈余管理的真实程度和问题的实质。　　然后根据Simunic模型，选取资产规模、应收账款和存货规模作为模型的控制变量，确定最终模型如下：　　LnFEE=β