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学校代码10530学号201330020249分类号F230密级公开硕士学位论文审计质量对股价崩盘风险的影响效果及路径研究学位申请人吴权达指导教师王小波学院名称商学院学科专业会计学研究方向公司财务与公司治理二〇一八年六月九日 TheImpactofAuditQualityonStockPriceCrashRiskandthePathTestCandidateWuQuandaSupervisorWangXiaoboCollegeBusinessCollegeProgramAccountingSpecializationCorporatefinanceandgovernanceDegreeMasterDegreeUniversityXiangtanUniversityDate2018.6.9 摘要自20世纪90年代以来，在我国政府大力支持下，资本市场得到了迅猛发展。随着证券市场的建立与发展，其稳定与否对我国经济的健康稳定发展起着至关重要的作用。由于我国证券市场起步晚，经验不足，在发展的过程中产生了诸多问题。股价暴涨暴跌严重影响着金融市场的稳定，尤其股价暴跌所引发的股价崩盘危害更大。2007年与2015年两次股市暴跌给市场带来了巨大的冲击。随着我国资本市场的发展，独立于公司的外部第三方审计在缓解代理冲突方面发挥着越来越重要的作用。高质量的外部审计具有一定的专业性，能够通过审计工作发现并纠正公司会计信息中的错报漏报，降低代理成本，在一定程度上降低股价崩盘风险。反之则不能发挥上述作用。目前，关于股价崩盘风险的研究多从公司内部特征出发，对于作为重要外部监督方的会计师事务所审计研究相对较少。本文从第三方审计的角度出发来研究审计质量与股价崩盘风险之间的关系，并且探究上述关系的传导路径。基于委托代理理论、信息不对称理论和审计保险假说，本文分析了审计质量与股价崩盘风险的作用机制，审计质量对管理层捂盘行为影响的机理以及以管理层捂盘行为作为中介变量的审计质量影响股价崩盘风险的传导路径，并根据理论分析提出研究假设：高质量的审计能够降低企业未来股价崩盘风险；高质量的审计能够抑制上市公司管理层捂盘行为；管理层捂盘对审计质量与股价崩盘风险之间的关系产生显著的中介效应。为验证上述假设，本文以我国沪深两市A股主板上市公司2011—2015年的数据为初始样本，剔除部分样本后得到总计5529个观测值。在梳理国内外文献、搭建理论分析框架的基础上，采用描述性统计及回归分析等实证检验手段，考察了审计质量与股价崩盘风险之间的关系，进而在此基础上考察了上述关系的传导路径。本文主要结论为：（1）审计质量与股价崩盘风险呈现显著负相关关系，即高质量的审计能够显著降低公司未来股价崩盘风险，如果上市公司接受的审计质量低，则会面临更高的股价崩盘风险；（2）管理层捂盘行为在审计质量影响股价崩盘风险的关系中有显著的中介作用，即高质量的审计通过抑制管理层捂盘行为来降低公司未来股价崩盘风险。本文存在的创新包括：本文从公司外部分析股价崩盘风险的影响因素，揭示了审计质量对股价崩盘风险的影响及其传导路径，在一定程度上拓展了相关研究。关键词：审计质量；股价崩盘风险；管理层捂盘I AbstractSince1990s,thecapitalmarkethasdevelopedrapidlywithgovernmentsupport.ItsstabilityisofvitalimportancetothehealthyandstabledevelopmentofChina’seconomy.Butsinceitstartedlateandlackofexperiences,thecapitalmarketfacedalotoftroublesduringitsdevelopment.Sharepricecrash,especiallythecrashrisk,isoneofthetroubleswhichseverelydamagedthestabilityofcapitalmarket.Thecrashin2007and2015lefthugeimpacttobothinvestorsandregulators.Withthedevelopmentofthecapitalmarket,auditors,anexternalthirdpartyindependentofthecompany,playanimportantroleinalleviatingagencyconflict.High-qualityauditismoreprofessional,itcanfindandrectifymisreportinginaccountinginformation,reduceagencycostsandlowerthecrashrisk.Onthecontrary,poor-qualityauditcannotplayarolelikeabove.Researchonthecrashriskisfromtheperspectiveifthecompany’sinternalcharacteristicsinfluence.Oneinathousandfocusesontheaudit,whichisanimportantroleinalleviatingagencyconflict.Thispaperaimstodiscusstherelationshipandtransmissionroutebetweenauditandcrashriskinthepositionofexternalaudit.Basedontheprincipal-agenttheory,theasymmetricinformationtheoryandtheinsurancetheory,thispaperanalyzesthemechanismhowexternalauditinfluencescrashrisk.Italsoanalyzesthemediationeffectthatbad-newshoardinghasbetweenexternalauditandcrashriskandgivesthehypothesesofthispaper.(1)High-qualityauditcouldreducethecrashrisk;(2)High-qualityauditcouldmitigatebad-newshoarding;(3)Thebad-newshoardingplaysamediationrolebetweenexternalauditandcrashrisk.Totestthehypotheses,thispaperusesthesamplesofChineseA-sharelistedfirmsduring2011-2015.Aftereliminatingsomeinappropriatesamples,thepapergets5529observationsamples.Onthebasisofliteralreviewandbuildingtheoreticalanalyticalframework,thepaperstudiestherelationshipandtransmissionroutebetweenexternalauditandcrashrisk,byusingdescriptivestatisticalanalysisandregressionanalysis.Theconclusionsofthispaperare:(1)thequalityofexternalaudithasnegativecorrelationwithcrashrisk,inotherwords,high-qualityexternalauditcouldreducethecrashrisk;(2)thebad-newshoardingplaysamediationrolebetweenexternalauditandcrashrisk,thatis,high-qualityexternalauditreducesthecrashriskviamitigatingbad-newshoarding.Theinnovationofthepaperincludesfindingoutoneoftheinfluencefactorsofcrashriskfocusingontheexternalenvironmentofcorporationgovernanceandrevealingthetransmissionroutebetweenexternalauditandcrashrisk.Keywords:Auditquality;Crashrisk;Bad-newshoardingII 目录1导论.............................................................11.1研究背景及研究意义...........................................11.1.1研究背景...............................................11.1.2研究意义...............................................21.2国内外研究现状...............................................31.2.1审计质量影响因素和经济后果.............................31.2.2股价崩盘风险影响因素...................................61.2.3审计质量与股价崩盘风险.................................81.2.4国内外研究现状评述.....................................91.3主要内容与论文框架...........................................91.3.1主要内容...............................................91.3.2论文框架..............................................101.4研究方法....................................................121.5本文的创新之处..............................................122.理论基础........................................................122.1委托代理理论................................................122.1.1委托代理理论简介......................................122.1.2委托代理理论与股价崩盘风险............................132.2信息不对称理论..............................................142.2.1信息不对称理论简介....................................142.2.2信息不对称理论与股价崩盘风险..........................142.3审计保险假说................................................152.3.1审计保险假说简介......................................152.3.2审计保险假说与股价崩盘风险............................153.理论分析与研究假设..............................................163.1审计质量与股价崩盘风险......................................163.2管理层捂盘行为对审计质量影响股价崩盘风险的中介效应..........174.研究设计........................................................194.1样本选取与数据来源..........................................194.2变量定义....................................................20 4.2.1股价崩盘风险（Crash）.................................204.2.2审计质量（AQ）........................................204.2.3会计信息风险（AIR）...................................214.2.4代理成本（DL）........................................224.2.5相关控制变量..........................................224.3模型设定....................................................235.实证检验及结果分析..............................................245.1描述性统计..................................................245.2相关性分析..................................................255.3审计质量与股价崩盘风险的实证结果............................275.4审计质量影响股价崩盘风险传导路径的实证结果..................295.5稳健性检验.................................................346.研究结论及启示..................................................386.1研究结论....................................................386.2研究启示....................................................386.2.1会计师事务所应提升审计质量............................386.2.2上市公司应加强自身信息披露............................396.2.3上市公司应当加强治理建设..............................406.2.4监管机构应加强监督....................................406.3研究不足....................................................40参考文献...........................................................42致谢...............................................................46个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果.........................47 1导论1.1研究背景及研究意义1.1.1研究背景自20世纪90年代以来，在我国政府大力支持下，资本市场得到了迅猛发展。资本市场的稳定对国民经济的快速健康发展起到了举足轻重的作用。证券市场的建立有助于上市公司进行公开募集资金、扩大企业再生产，同时有助于促进社会资源合理配置。然而与发达国家相比，我国的证券市场起步晚，经验不足，在发展的过程中产生了许多问题。其中股价暴涨暴跌的现象吸引投资者、监管者、公司自身以及学术界投入大量精力进行分析研究。与股价暴涨相比，股价暴跌所引发的股价崩盘更加严重地冲击着我国的资本市场，不仅损害了投资者的利益，更破坏了金融市场的稳定。提到股价崩盘风险，首先需要合理探究股价崩盘风险的形成原因。一些学者从企业的角度出发，探讨了导致股价崩盘的原因。JinandMyers（2006）通过研究提出了管理层“捂盘”假说。该假说认为，出于自利考虑，公司管理层在披露的公司信息中通常只选择好消息进行反映，会有意地减少对公司负面信息的披露。而随着负面信息累积超过企业能够承受的阈值时，企业在信息披露中只能集中释放大量的负面信息，致使先前产生的股价泡沫破裂，从而引发股价崩盘。随着我国资本市场的发展，为了缓解公司所有者与经营者之间的冲突，作为外部第三方监督者的会计师事务所扮演着越来越重要的角色。由于企业中委托人与代理人之间无法签订完善的契约，导致企业所有者与经营者之间存在着由于委托代理关系而产生的利益不对称与信息不对称。上述不对称性使得掌管企业日常经营活动的经营者掌握着更多内部信息与资源，从而有能力进行“捂盘”。而外部审计作为降低信息不对称、缓解代理冲突的重要机制，通过运用自身掌握的专业知识，能够在实施审计的过程中发现被审计单位财务报表中可能存在的重大错报与漏报。通过对错报漏报的发现并纠正，外部审计能够在一定程度上抑制管理层操纵信息、隐藏坏消息的机会主义行为，进而降低未来发生崩盘的可能性。随着2016年12月23日新修订的审计报告准则发布，自2017年1月1日起，A+H股上市公司以及按照中国注册会计师审计准则审计的H股公司已开始执行新的审计准则，而从2018年1月1日起，新准则也在所有上市公司范围内全面实施。新制定的“在审计报告中沟通关键审计事项”准则及做出实质性修订的6项准则在原有审计准则的基础上，促进了审计报告信息含量和使用价值的提升，1 促进了审计质量的提高，促进了上市公司财务报告信息披露质量的提升，同时也促进了审计监督作用的发挥。随着新准则的发布，审计报告具有了更高的信息含量，更加决策相关，因而也能更好地降低资本市场中委托代理双方由于信息不对称所带来的风险，从而使得审计在缓解股价崩盘风险的方面发挥更加重要的作用。鉴于以上原因，本文从审计质量入手，实证研究了其对股价崩盘风险的影响，并且检验了上述关系以管理层捂盘行为为中介的传导路径，以期降低资本市场面临的风险，促进我国资本市场健康发展。1.1.2研究意义1.1.2.1理论意义第一，本文结合相关理论，对审计质量与股价崩盘风险进行实证分析，以股价崩盘为着眼点研究审计质量对资本市场产生的经济后果，在一定程度上拓展了审计方面相关研究。第二，目前关于股价崩盘风险的研究多是从上市公司内部微观层面分析研究股价崩盘风险的成因，本文将研究视角延伸至公司外部，也在一定程度上充实了股价崩盘风险影响因素的研究。第三，本文检验发现了高质量的审计作用在股价崩盘风险之上的显著的负向影响，在此基础上还探究了管理层捂盘行为在其中发挥的中介作用，为深入理解审计质量影响股价崩盘风险的内在机制及传导路径提供了可靠的解释。1.1.2.2现实意义与西方发达的资本主义国家相比，我国的证券市场起步较晚，发展相对落后。由于证券市场存在的不成熟性和不稳定性，其发生股价崩盘的可能性就相对更大。股价暴跌不仅阻碍了上市公司融资，影响其扩大再生产，也对我国国民经济及金融市场稳定造成了严峻的挑战。而2016年颁布的审计报告准则意在丰富审计报告信息含量，增强审计报告的决策有用性，促进审计质量的提升。那么审计质量的提升在现实环境下能否有助于缓解股价崩盘风险，并且管理层捂盘行为是否是上述二者之间的桥梁都有待验证。以上均说明了本文研究的重要性。此外，本文从外部审计视角，研究了审计质量与股价崩盘风险的关系及其传导路径，有理论依据，有数据支撑，所得出的结论有利于加强上市公司自身治理及外部审计监督，从而促进我国金融市场平稳发展。2 1.2国内外研究现状1.2.1审计质量影响因素和经济后果注册会计师审计是我国资本市场经济活动的重要组成部分，对我国资本市场的稳定与发展起着重要的作用。审计质量是审计师发现与报告实质性错报的联合概率（DeAngelo，1981），是对财务报告忠实反映企业基本经济状况的高质量的保证（DeFond，2014）。现有关于审计质量的研究主要从其影响因素和经济后果两方面展开。现有文献主要发现四方面的因素会对审计质量产生影响：一是会计师事务所规模及其特征；二是注册会计师个人特征；三是会计师事务所与其客户的经济关系；四是外界对审计活动施加的公共压力。刘启亮等（2015）从签字注册会计师个体层面研究了会计师事务所不同的组织形式对审计质量产生的不同影响。研究发现，特殊普通合伙制下出具非标准审计意见概率更高，被审计公司盈余管理水平更低，审计质量更高。而有关事务所规模对审计质量影响的研究数量较多，研究结果之间存在一定的争议。在支持事务所规模与审计质量正相关的一方，温国山（2009）发现在中国证券市场上存在的规模较大的事务所的审计质量的确较高，并且上市公司所感知到的审计质量与规模较大的事务所实质上的审计质量相吻合。曾亚敏、张俊生（2014）将我国审计市场中事务所细分类为国际“四大”合作所、国际会计公司成员所和纯本土会计师事务所进行研究后发现，以发表非标审计意见作为审计质量代理变量时，“四大”的审计质量明显优于国际会计公司成员所。吴昊旻等（2015）研究发现“规模—质量”正相关的结论得到支持，纵深考察后还发现法治环境的提升有助于高质量审计的供给。在并不支持事务所规模与审计质量正向相关的文献中，宋衍蘅、肖星（2012）从注册会计师职业环境出发对“规模—质量”关系进行研究，发现大所只对风险较高的客户提供高质量的审计服务，而当事务所面临的监管环境改善后，大事务所才对所有客户提供高质量的审计服务。因此事务所规模与审计质量之间的关系并非绝对的。刘明辉、乔贵涛（2014）通过对会计师事务所审计质量传染效应的研究指出，推动事务所规模扩张时要注重提升内部治理水平，才能保证做大的同时做强。刘斌、王雷（2014）使用2008—2011年沪、深A股上市公司的数据研究发现，在全样本中审计市场集中度的提高并未改善审计质量，且只有在外部制度环境较好的地区审计市场集中度对审计质量才会有正向的影响。李明辉、刘笑霞（2015）以中国2005—2009年间会计师事务所合并案为对象，同时从纵向和横向研究发现，尽管合并意味着相关事务所规模的快速扩张，但这并没有像想象的那样提高了事务所的审计质量。唐建新等（2015）以信永中和合并香港何锡麟会计师行案例以3 及立信系品牌联盟案例进行研究发现，事务所扩张并不必然带来审计质量的提高，事务所的实质性整合才是提高审计质量的关键。路军伟等（2017）结合我国行政主导的审计市场研究发现，国内大所审计质量的提高是其政策敏感性的表现，因此说明在我国审计市场中，单纯依据事务所规模来判断审计质量是不可行的。有关审计师个人特征对审计质量影响的研究认为，作为审计服务的结果，审计质量不可避免地会受到注册会计师个体特征的影响。叶琼燕、于忠泊（2011）研究发现，审计师的性别、专业、年龄、经验、学习能力以及岗位等个人特征都显著影响财务报表的可操控性应计利润，即审计质量。王晓珂等（2016）以审计师个人经验与审计质量已有的对立观点为出发点，利用计算出的审计师个人经验研究发现，在控制了事务所及被审计单位特征的情况下，审计师个人经验越丰富，审计质量越高，且外界投资者也认为审计师个人经验越丰富，经其审计的财务报告可信度越高。韩维芳（2017）利用审计报告签字注册会计师的个人经验研究发现，经验越丰富的审计师越可能对高风险客户出具非标准审计意见，但这一关系仅体现在项目负责人身上。有关事务所与客户经济关系的研究主要从审计收费的角度进行，基于“经济结合观”和“努力观”两种不同的分析背景，学者们的研究也得出了不同的结论。一些学者研究发现，异常审计费用会损害审计质量。Choietal.（2010）首次证明异常审计费用的影响是非对称的，区分了异常审计费用的符号，并研究了审计质量与异常审计费用之间的关系。研究发现，当异常审计费用为正时，其与审计质量负相关；当异常审计费用为负或接近0时，其与审计质量关系不显著。总体而言，异常高的审计费用确实损害了审计质量。段特奇等（2013）在中国背景下首次将异常审计费用区分正负方向，研究发现超额的异常审计费用会造成审计质量下降；而负向的异常审计费用增加也会导致审计质量随之下降。即异常审计费用损害了审计质量。贾楠、李丹（2015）以在美上市的中概股作为研究对象，发现了审计活动付费方与客户相分离的新模式，并且利用该模式和审计活动付费方与客户未分离的模式进行对比，研究了事务所对客户的经济依赖性对审计质量的影响。研究发现对客户没有经济依赖的事务所审计质量显著高于有经济依赖的事务所。李明辉、沈真真（2016）的研究也发现，过高和过低的审计费用对审计质量的影响是不同的，过高的审计收费可能损害审计质量，并且“过高的审计收费会损害审计质量”仅在法治水平较差的地区成立。齐鲁光、韩传模（2016）区分不同产权性质与异常收费方向对审计收费与审计质量之间的关系进行研究，发现民营企业被收取过高的审计费用和过低的审计费用两种情况下审计质量均会下降；但国有企业不存在审计收费过高或过低会影响审计质量的情形。另外一些学者研究则得出了不同的结论。Blankleyetal.（2012）基于美国萨班斯法案的颁4 布对公司内部控制及审计师评估风险均会产生影响这一背景，对异常审计费用与财务报表重述的关系进行了研究。其研究发现，当前异常审计费用与当前财务报表在未来期间发生重述的可能性呈负相关，即证明了异常审计费用能够提升审计质量。EshlemanandGuo（2014）在考虑了公司管理层动机之后发现，支付的异常审计费用与公司使用操控性应计来进行盈余管理的行为负相关，即异常审计费用是审计努力的表现，与审计质量正向相关。在外界压力对审计质量的影响的研究中，周兰、耀友福（2015）以2008—2012年中国A股上市公司为样本研究发现，媒体负面报道与审计质量呈正相关。进一步研究发现，审计师变更对审计质量的作用不显著，但媒体负面报道对于审计师变更的审计质量具有明显改善效果，且在审计师升级变更时更强。吴伟荣、刘亚伟（2015）更是从媒体监督、法律监管和政府监管三个方面来探究公共压力对审计质量的影响。其研究发现，媒体监督和政府监管与审计质量正相关，而事务所规模在其中可以起到正向调节作用，即事务所规模越大，媒体监督和政府监管对审计质量的促进效果越强。田高良等（2017）以2007—2014年我国A股上市公司为样本，研究A+H股交叉上市并接受双重审计对境内审计费用和审计质量的影响。A+H股交叉上市并接受双重审计的公司面临的监管环境更加严苛，其境内审计费用更高，审计质量也更高。对审计质量经济后果的研究重点从其对被审计单位的影响展开。蔡春等（2005）研究指出，未接受双重审计的公司相比于接受了双重审计的公司而言，其操纵性应计利润显著增大；接受“非十大”审计的公司相比于接受了“十大”审计的公司而言，其操纵性应计利润也显著增大。即高质量的审计能够抑制企业盈余管理。王艳艳、陈汉文（2006）研究发现审计质量与会计信息透明度正相关，由四大审计的上市公司相比于由非四大审计的公司而言，其会计信息透明度显著增加。陈运森、王玉涛（2010）以2002—2008年A股上市公司为样本，研究了独立审计在企业与供应商合约关系中节约交易成本的作用。其研究发现，审计质量越高时，企业与供应商越容易形成信任关系，从而倾向采用交易成本较低的商业信用模式。雷光勇等（2015）分析认为，审计可以降低信息不对称，也能缓解代理冲突，进而研究发现在我国的环境下，审计提升公司价值的主要路径是缓解代理冲突。冉明东等（2016）利用2004—2012年中国A股上市公司的数据研究发现，管理层会通过盈余管理的行为来达到或超过分析师预测，而高质量的外部审计则能够抑制上述行为，即审计能够对管理层的上述机会主义行为发挥监督作用。众多学者的研究结论都对高质量审计的正面作用进行了肯定，并且对审计质量发挥作用的不同途径进行了阐述。高质量的审计能够在公司治理中扮演重要的5 角色，对缓解信息不对称和代理冲突都能够发挥一定的作用。1.2.2股价崩盘风险影响因素国内外现有的对于股价崩盘风险的研究多从公司治理、信息披露、管理层及公司外部环境等方面对股价崩盘风险的影响因素进行研究，总体上对于信息不对称条件下的代理问题造成的管理层捂盘行为会导致未来股价崩盘达成了共识。Kimetal.（2011）研究发现，企业避税行为与股价崩盘风险之间显著正相关。进一步研究发现，当企业面临较强的外部监管机制，如机构所有权比例较高、分析师覆盖较广或面临较强兼并风险时，上述关系会被减弱。曹丰等（2015）研究发现，机构投资者持股比例的增加显著增大了公司未来所面临的股价崩盘的可能，且在信息不对称程度较高的公司中能观察到更加强烈的正相关。吴战篪、李晓龙（2015）以2005年股权分置改革为背景，以2007—2012年我国A股上市公司和内部人交易数据为样本进行分析研究发现，内部人中的大股东抛售公司股票使得内部人与外部市场投资者之间利益冲突加剧，从而导致外部投资者压低公司股价以寻求风险补偿，即引发了股价崩盘。因此其认为对于内部人交易行为进行监管是必要的。黄政、吴国萍（2017）研究发现随着上市公司内部控制质量不断提升，股价崩盘风险显著降低。其进一步研究还发现，信息披露质量和代理成本在上述关系中发挥了显著的中介作用，相应解释了内部控制影响股价崩盘风险的内在机制和路径。现有的文献主要从三个方面来研究信息披露对股价崩盘的影响：一是企业内部控制信息；二是企业会计信息；三是企业社会责任信息。叶康涛等（2015）以2011年沪深两市上市公司作为研究对象，利用迪博内控数据进行研究发现，公司内控信息披露和股价崩盘风险呈现负向相关关系，而当公司委托方代理方之间存在更严重的信息不对称时，或盈利能力更差时，上述关系更显著。杨棉之、张园园（2016）则检验了会计稳健性与股价崩盘风险之间的关系。研究发现会计稳健性高的公司，其股价崩盘风险显著降低。而在考虑了机构投资者异质性后发现，稳定型机构投资者会增强上述二者的负向关系，交易型机构投资者则会削弱上述二者的负向关系。Kimetal.（2016）运用事前预期的股价崩盘风险研究了财务报告可比性与股价崩盘风险之间的关系，运用事前预期的股价崩盘风险相对于以往运用事后已知的股价崩盘风险进行研究，能够减少“噪声”的影响且更加决策相关。其研究发现财务报告可比性的增加能够有效降低股价崩盘风险，并且当公司处在低质量的信息环境，面临较弱的外部监管，处在市场竞争较弱地区时，上述负向关系更加显现。潘秀丽、王娟（2016）研究发现，股价未来崩盘风险会在上市公司被出具非标审计意见后显著上升。进一步区分企业所有权性质研究表6 明，地方政府控制的上市公司显著削弱了上述正相关关系;中央政府控制的上市公司也削弱了上述正相关关系，但不显著;而非政府控制的上市公司则强化了上述正相关关系。对于企业社会责任信息披露对股价崩盘风险影响研究的文章数量不多，且并未得到一致结论。权小锋、肖红军（2016）研究发现，社会责任信息披露水平与条件性会计稳健性存在显著负向关系，而条件性会计稳健性会对未来期间的崩盘风险产生负面影响。进而研究发现，出于机会推动假说，企业社会责任信息披露水平与股价崩盘风险呈显著正向关系，而会计稳健性则在上述关系之间起到部分中介的作用。但是宋献中等（2017）从信息不对称和投资者情绪两个方面探讨了股价崩盘风险的形成机理。在对权小锋（2016）研究样本扩充的基础上发现，企业披露社会责任信息的同时通过信息效应和声誉保险效应来降低未来股价崩盘风险，且自愿披露的情况下上述关系更强。管理层被认为是隐藏坏消息的“元凶”，因此管理层的特征及行为自然会影响到公司股价崩盘风险。Kimetal.（2011）基于股权激励的负面作用出发研究发现，公司CFO的期权价值敏感性对公司未来股价崩盘风险有正向显著影响，且在非竞争行业或高负债行业中上述关系更加明显。李小荣、刘行（2012）则从企业CEO、CFO性别入手研究，发现女性CEO能显著降低股价崩盘风险，且当CEO权力更大或CEO更加年长时，女性CEO会对崩盘风险产生更加显著的降低作用；而女性CFO与股价崩盘风险关系不显著。Xuetal.（2014）研究中国国有上市企业高管超额在职消费与公司股价崩盘风险之间的关系发现，二者之间正相关。进一步研究还发现盈余管理、高管临近退休会增强上述关系，而条件稳健性和较强的外部监管环境则会减弱上述关系。Yuanetal.（2016）通过对中国沪深两市2002—2012年上市公司研究发现，为高管购买责任保险的行为与未来股价崩盘风险负相关，且公司内部控制质量及更多的社会责任披露是连接上述负向关系的桥梁。而在董事独立性低、非四大审计、机构投资者持股比例低或投资者保护弱的公司中，上述负相关关系更加明显。对公司外部环境的研究主要从分析师预测、媒体报道、宗教及社会公众信任等方面展开。许年行等（2012）研究发现，具有乐观偏差的分析师会增强公司崩盘的风险，且当证券市场处于“牛市”时上述关系更显著。进一步考虑机构投资者、公司再融资及分析师佣金收入后发现，受“利益冲突”的影响，当机构投资者个数及持股量越高，公司存在再融资行为及佣金收入占比高的券商分析师比例越高时，分析师乐观偏差与崩盘风险之间的正向关系就更为显著。罗进辉、杜兴强（2014）研究发现，媒体报道的频率与股价崩盘风险负向相关，即媒体报道上市公司举动作为信息媒介在资本市场中扮演着重要的角色。此外其研究还发现制度环境在上述负向关系中扮演着调节变量的角色。这也进一步证实了新闻媒体7 与制度环境两种外部治理机制对公司股价崩盘风险存在交互影响关系。CallenandFang（2015）研究发现，作为一种社会规范，宗教能够有效地控制管理层“坏消息隐藏”行为，从而降低未来股价崩盘风险。进一步研究发现，在面临更高风险、公司治理机制更弱的公司，宗教与股价崩盘风险之间的负向关系越明显。而LiandCai（2016）将上述研究放置在中国环境下，研究发现在宗教环境更加强烈的地区，股价崩盘风险越低，盈余管理和管理层在职问题是沟通上述关系的桥梁，即宗教在中国公司治理中同样扮演着重要的角色。与Callen的研究不同的是，Li的研究发现宗教对股价崩盘风险负向的影响在治理质量高的公司和严格的法律环境中更加明显，且在中国不同的宗教对于股价崩盘风险有不同的作用。Lietal.（2017）利用中国2001—2015年A股上市公司数据研究发现，总部所在地社会信任度高的公司会面临更低的股价崩盘风险。这一关系在国有企业、更弱的监管环境以及更加愿意冒风险的公司中更明显。综上，不论是国外学者还是国内学者的研究都较为认可是由于代理冲突及信息不对称这两个根本原因造成了股价崩盘风险。由此可见，要想对股价崩盘风险进行适当的控制，从而保证资本市场稳定有序发展，就需要从缓解代理冲突及解决信息不对称问题两方面入手。1.2.3审计质量与股价崩盘风险审计作为外部监督，在减少信息不对称、增强企业财务报表的可靠性和相关性、抑制企业盈余管理行为及保护投资者利益等方面发挥着重要的作用，能够增强企业与外部市场相关者之间的信任。高质量的审计对于造成股价崩盘的“坏消息隐藏”行为有着一定的制约作用，但是研究审计质量对股价崩盘风险影响的文章却相对较少，将二者之间关系的形成原因进行合理分析论证的文章更少。RobinandZhang（2015）研究发现，具备行业专长的审计师能够显著降低股价崩盘风险，也即高质量的审计可以使投资者减少投资风险。进一步研究还发现，审计师行业专长在信息不透明、会计稳健性和避税对股价崩盘风险的关系中起到了调节作用。熊家财（2015）则着眼于中国市场，利用2003—2012年A股非金融类上市公司的数据研究发现，审计师行业专长有助于降低上市公司未来的股价崩盘风险，并且在信息不对称更严重和投资者异质信念更大的公司上述关系更显著。马可哪呐等（2016）从社会审计信息甄别和鉴证作用出发研究发现，社会审计不仅能够抑制微观个体股价崩盘风险，且在市场系统性风险防范中也能起到抑制作用。KhajaviandZare（2016）以及Limetal.（2016）分别验证了伊朗和韩国市场中审计质量与股价崩盘风险的关系。不论是以是否“四大”审计还是以审计师行业专长作为审计质量的代理变量，均发现高质量的审计降低了公司未来股价崩盘8 风险。吴克平、黎来芳（2016）利用2002—2014年中国沪深两市上市公司的数据研究发现，声誉差的审计师与较高的股价崩盘风险之间存在着正相关的关系，且当公司所在地区市场化程度较低，在会计信息透明度较低、经营业绩较差、成长性较差的公司，审计师声誉与股价崩盘风险皆呈更显著的负相关关系。1.2.4国内外研究现状评述通过梳理相关文献可以看出，目前学术界对于审计质量和股价崩盘风险进行了广泛的讨论和研究。但是现有文献在研究过程中多是对上述二者分别进行研究，较少有探究审计质量影响股价崩盘风险机制路径的文献。此外，大量关于审计质量研究的文献均指出，由于真实的审计质量无法捕捉，因此使用的各种代理变量来衡量审计质量均会有一定的差异。张宏亮（2016）对审计质量代理变量进行了有效性筛选，得出是否国内“十大”和操控性应计利润两个指标的审计质量替代性最好。而DeFond（2014）分析指出，审计质量的代理变量可以分为审计过程的输入和输出两大部分。将同一部分中不同类别的代理变量比较使用才能够更好更完整地对审计质量有所把握。而在上述梳理的文献中对审计质量的衡量没能很好地借鉴DeFond的建议，对审计质量的衡量还存在一定的片面性。综上所述，本文期望通过努力能够较为完整合理地衡量审计质量，并为认清审计质量影响股价崩盘风险的内在机制做出一定的贡献。1.3主要内容与论文框架1.3.1主要内容本文以2011—2015年我国沪深两市A股主板上市公司为研究样本，采用多元回归的方法来研究审计质量与股价崩盘风险之间的关系，并且探究管理层捂盘行为在审计质量影响股价崩盘风险过程中的中介作用。本文首先对审计质量与股价崩盘风险之间的关系及管理层捂盘行为的中介作用进行了理论分析，然后通过描述性统计、相关性分析和实证分析检验了上述关系，最后对研究结果进行了稳健性检验。具体来说，借鉴已有的研究，本文选用负收益偏态系数和收益上下波动率两个指标来衡量股价崩盘风险，以其作为检验的因变量；选用操控性应计利润绝对值和事务所规模两个指标来衡量审计质量，以其作为检验的自变量；利用DD模型估计残差的标准差来衡量会计信息风险，利用经营费用率和大股东占款来衡量代理成本，以上述二者作为中介变量管理层捂盘的度量方式。首先通过多元回归检验了审计质量对股价崩盘风险的影响；其次通过实证分析考察了管理层9 捂盘行为的中介作用；再次进行稳健性检验，考察本文研究结果的可靠性；最后得出研究结论并提出相关建议及本文研究的不足。1.3.2论文框架本文共分为六章，图1是本文的框架结构图。第一章是本文的导论，首先对股价崩盘风险的形成机制进行了简要说明，并分析了审计质量与股价崩盘风险之间的关系及其传导路径，然后介绍了本文研究的理论意义和现实意义。其次梳理总结了国内外对于审计质量、股价崩盘风险及二者关系的研究文献。最后阐明了本文的主要内容和创新之处。第二章是本文的理论基础。在对本文所涉及的委托代理理论、信息不对称理论和审计需求保险假说进行基本论述的基础上，分析了上述理论与本文内容相结合的机理，为本文研究的开展做了理论铺垫。第三章是理论分析与研究假设。该部分结合理论基础分析了审计质量与股价崩盘风险的作用机制，审计质量对管理层捂盘行为影响的机理以及以管理层捂盘行为作为中介变量的审计质量影响股价崩盘风险的传导路径，并根据理论分析提出了本文的假设。第四章是本文的研究设计，主要确定了研究选取的样本与数据来源，定义了研究的相关变量，并且设定了研究所运用的模型。第五章是本文的实证检验及结果分析，主要包括描述性统计分析，相关性检验，多重共线性检验，审计质量对股价崩盘风险影响的实证研究，最后实证检验了管理层捂盘行为在审计质量与股价崩盘风险关系中的中介作用，并对结果进行了分析。此外，分别采用变换因变量度量方法和Heckman两阶段模型来进一步验证本文研究结论的可靠性。第六章是本文的研究结论及启示，得出了本文研究的结论、研究启示并提出了本文的研究不足。研究结论主要是归纳了审计质量对股价崩盘风险的影响及其传导路径，并根据研究结论对会计师事务所、上市公司及相关监管机构提出了相关建议。本章最后提出了本文的研究不足之处。10 1.研究背景及意义2.国内外研究现状3.主要内容与论文框架4.研究方法导5.文章的创新论委托代理理论信息不对称理论保险理论理论分析管理层捂盘行为抑制及研高质量外部审计究假设股价崩盘风险降低H1：高质量的审计能够降低企业未来的股价崩盘风险H2：高质量的审计能够抑制管理层捂盘行为H3：管理层捂盘行为对审计质量与股价崩盘风险之间的关系产生显著的中介效应以2011—2015年沪深两市A股上市公司为样本利用负收益偏态系数（NCSKEW）和收益上下波动率（DOVUL）作为指标衡量股价研崩盘风险究通过操控性应计利润的绝对值作为注册会计师审计质量的代理变量，并借鉴张设宏亮（2016）的研究，利用事务所规模作为审计质量的代理变量，以期对审计质量计有较为完整的把握利用会计信息风险和代理成本来间接衡量管理层捂盘行为实证分析研究结论、建议与不足图1文章框架结构11 1.4研究方法本文综合使用规范研究和实证研究。首先采用规范研究的方法梳理和总结了当前国内外学术界关于审计质量与股价崩盘风险方面的研究。其次对与本文立论相关的三个主要理论——委托代理理论、信息不对称理论和保险假说进行了介绍和分析，并根据对理论的分析提出本文的研究假设。再次采用实证研究的方法对本文提出的几个假设进行回归检验，主要包括样本分析、描述性统计、相关性分析、回归检验。而后通过运用Logit回归和Heckman两阶段模型对实证结论进行稳健性检验。最后根据回归结果得出本文的研究结论。1.5本文的创新之处本文存在的创新之处主要包括：（1）目前学术界对股价崩盘风险影响因素的研究主要从公司内部特征方面入手，公司外部影响因素主要从分析师预测、媒体报道等方面展开，对外部审计的影响效果考察较少。而外部审计作为缓解企业信息不对称和代理冲突的有效手段，对其监督作用的考察应当作为股价崩盘风险影响因素研究的一个重要方面。（2）目前学术界对于审计质量影响股价崩盘风险的传导路径鲜有研究。为了能够深入理解审计质量影响股价崩盘风险的内在机制，本文还通过理论分析和实证检验考察了管理层捂盘行为在审计质量影响股价崩盘风险关系中发挥的中介作用。2.理论基础2.1委托代理理论2.1.1委托代理理论简介委托代理理论兴起于20世纪60年代末。在此之前，新古典厂商理论将企业看作“黑箱”，对箱体之外吸收生产要素投入、产出追求利润最大化的行为进行研究，却忽略了被视作“黑箱”的企业内部的组织结构。随着现代社会及企业的发展，探寻“黑箱”内部成为了理论研究的重要关注点。因此，一批经济学家从“黑箱”外深入到“黑箱”的内部，研究了企业内部存在的信息不对称和激励问题，形成了现代企业理论。在现代企业理论中，委托代理理论在帮助人们打开企业“黑箱”方面做出了重要的贡献。最具有代表性的研究是1976年，JensenandMeckling以公司所有12 权与经营权二者相分离为着眼点，围绕上述关系中存在的道德风险对企业价值的影响展开研究，提出了委托代理理论。该理论以“经济人”假设为核心，建立在两个基本假设之上。一是委托人和代理人之间存在利益冲突。根据“经济人”假设，委托人与代理人出于自身利益最大化而做出一系列经济行为，二者均以对方付出的成本为自身收益，因此两者相互之间的利益是不一致甚至冲突的。二是两者之间存在信息不对称。委托人远离生产经营，因此无法直观地观察代理人在经营活动中的努力程度，而代理人出于自身利益最大化的目的，则会利用自己实际投身于生产经营之中这一优势。根据上述假设前提，委托代理问题的产生遵循着以下分析逻辑：委托人为实现自身利益最大化，将所拥有的资源的使用决策权赋予代理人，而代理人为实现自身利益最大化，在与委托人存在利益冲突和信息不对称的情况下，会将自身利益放在首位，从而损害委托人利益，产生代理问题。为了降低代理问题对委托人利益的损害，委托人与代理人之间需要设计一定的契约，从而降低代理成本，提升代理效率，在契约约束下尽可能维护双方利益。而要制定契约，前提条件是委托人与代理人建立了稳定的委托代理关系。根据委托代理理论，这又需要具备两个条件，即参与约束和激励相容约束。综上，委托代理理论的分析逻辑为：在参与约束和激励相容约束的条件下，委托人设计一套鲜明或隐含的契约，根据这个契约，雇佣代理人为其提供服务，并根据代理人付出成本的数量或质量支付报酬，在代理人付出与报酬相匹配的基础上，使代理人的付出符合委托人的利益。2.1.2委托代理理论与股价崩盘风险根据委托代理理论，企业中的股东与债权人作为委托人，和作为代理人的企业管理者之间符合委托代理关系，两者之间也必然存在着利益冲突和信息不对称两个方面的问题。尽管企业所有者制定了用以约束管理者行为的契约，但是企业管理者仍会通过一系列行为来使企业所有者无法了解到自身提供服务的质量，或使企业所有者了解到错误的信息，从而在契约约束下还能够追求自身利益的最大化。JinandMyers（2006）对于管理者行为的研究发现，基于委托代理关系，管理者在经营活动中对坏消息隐藏的行为，即管理层捂盘行为，是导致股价崩盘发生的最主要原因。自此，管理层捂盘假说作为一个由委托代理理论衍生出来的假说，成为了从公司层面研究股价崩盘风险影响因素的基础。13 2.2信息不对称理论2.2.1信息不对称理论简介与委托代理理论相似，信息不对称理论也是在否定古典主义经济学的前提下发展起来的。该理论认为信息不对称造成了参与市场交易的双方利益不均衡，从而影响了市场资源配置的公平与效率。信息不对称是指参与市场交易的双方掌握信息的水平不同，其中一方掌握着更多的信息，相较于另一方而言处于信息优势地位。从最初经济学的角度而言，信息不对称理论的核心是：当市场中卖方对产品信息掌握程度高于买方时，低质量的产品则会逐步驱逐高质量的产品，从而造成市场整体产品质量的下降。延伸来看，信息不对称理论的基本内容包括：交易的任何一个参与方都不能够掌握完全的信息；信息在参与交易的双方之间分布是不对称的；双方对于自身处于信息优势或劣势是清楚的。从信息不对称发生的时间来看，可以将信息不对称分为两类。一是事前不对称，也即在契约签订之前，代理人已经掌握了一些委托人所没有掌握的信息。而为了保证自身利益不受损，代理人可能隐瞒相关信息，从而导致委托人因为信息劣势而签订契约。二是事后不对称，也即在契约签订之后，委托人无法有效监控代理人做出的行为，此时代理人会采取一定的行动，在使自身利益最大化的同时也会在一定程度上使委托人利益受损。结合“经济人”假设可知，处于信息优势地位的一方有动机利用自己掌握的信息向另一方“行骗”以满足自身利益的最大化，从而导致由事前不对称引发的逆向选择和由事后不对称引发的道德风险。逆向选择是指在交易中，一方隐瞒自己掌握的相关信息，利用另一方信息的匮乏而获取额外利益的行为。这一行为在一定程度上会使得市场资源无法得到合理分配。道德风险是指双方在交易合同达成后，从事经济活动的一方拥有信息优势，且其利用该优势最大限度谋取自身利益的行为。这一行为客观上增加了交易成本及其风险性。2.2.2信息不对称理论与股价崩盘风险与产品市场相似，资本市场也存在由信息不对称导致的逆向选择和道德风险问题。一方面，由于社会劳动分工的细化与专业化，企业所有者手中掌握着资源，但是对企业管理者的专业水平等信息却无法充分掌握，而企业管理者则可以向企业所有者隐瞒部分信息，从而使自己能够顺利与所有者签订契约。另一方面，企业管理者直接参与上市公司的生产经营，从而占有更多关于企业未来现金流量、投资机会和盈利前景等方面的信息，而对于只能获取公开信息的外部股东及投资者来说，由于自身能力或资源的限制，相较于内部管理者而言处于信息劣势，无法充分了解到企业的机会和风险，因而不能很好地对企业做出定价决策，影响着14 资本市场的有效配置。在上述前提下，企业管理者会利用与企业所有者之间的信息不对称，选择暂时隐藏企业内部经营过程中的负面消息从而谋取自身利益最大化。但是随着时间推移，当负面消息不断累积超过一定阈值而无法再隐瞒下去时，积累的负面消息集中释放会对上市公司的股票价格造成较大的冲击，形成股价崩盘。2.3审计保险假说2.3.1审计保险假说简介随着16世纪审计师审计在欧洲起源，对于审计需求动因的理论研究就始终没有停止。传统的审计需求动因假说建立在委托代理理论基础上，主要包括了审计需求代理理论、审计需求信息假说和审计需求信号假说。三者共同的思想就是将审计视作完全的鉴证机制，是审计供需双方共同确定的一种具体产品。与上述三者不同的是，审计需求保险假说认为，在审计降低财务信息风险的过程中，不仅要强调审计的鉴证机制，而且要强调审计的风险转移机制（薛祖云等，2004），即认为审计同时拥有信息价值和保险价值。该假说以风险转移理论为立论基础，其保险价值的形成则是建立在注册会计师承担民事责任制度这一基础上，要求审计信息使用者有权利对审计师提起诉讼且审计师具有相应的赔偿能力。按照审计师承担风险责任的比例，可将该保险分为比例保险和全额保险。全额保险的情况下，审计报告信息使用者能够将自身面临的信息风险全部转嫁给审计师，因而会使得其并不关心审计是否起到了鉴证作用；在比例保险的情况下，由于审计报告使用者自身不得不承担部分的信息风险，因此其关注的审计应当同时具备鉴证和风险转移两大机制。因此审计保险假说认为，信息使用者直接需求的是审计的风险转移机制，但由于无法实现风险的完全转嫁，鉴证机制仍具有重要意义。2.3.2审计保险假说与股价崩盘风险由于信息距离、信息提供者偏见和动机、信息量过大及交易业务复杂等原因，企业所有者限于自身能力，在使用企业会计信息进行决策时可能由于无法判别信息的正确性从而做出错误的决策，即存在信息风险。依托于信息风险的存在，审计便成为一个把财务报表使用者的信息风险降低到社会可接受的风险水平之下的过程。财务报表使用者以相当于保费支出的审计费用获得审计师对财务报表信息错报导致的不确定性风险损失进行赔偿的承诺，甚至可以将其面临的会计信息15 风险转移给作为保险人的外部审计师。同样作为“经济人”的审计师在进行审计工作的过程中，为了降低自身所需分担的会计信息风险，会利用其拥有的专业知识努力发现并纠正会计信息中存在的错弊，从而降低会计信息中所包含的风险。此举也意味着企业管理者想要隐藏的负面财务信息在审计师的审计下将无法轻松隐藏和积累，从而降低了未来公司股价发生崩盘的可能。3.理论分析与研究假设3.1审计质量与股价崩盘风险外部审计作为一种缓解委托代理问题及信息不对称问题的手段，对于造成股价崩盘的管理层捂盘行为有着一定的制约作用，从而能够从一定程度上降低企业面临的股价崩盘风险。而外部审计能否有助于降低股价崩盘风险则取决于审计发现企业的信息操纵行为并采取相应措施的联合概率（熊家财，2015）。首先，高质量的审计代表着审计师的审计专业知识与审计经验积累达到一定的水平。上述优势有助于审计师在审计过程中更好地执行应有的审计程序，例如评价企业会计信息风险水平、收集审计证据、制定及修改审计计划等，从而更好地评估企业会计信息的合理性和准确性，更好地识别出企业会计信息中存在的错弊，发现企业的信息操纵行为。同时，高质量的审计需要在审计过程中严格按照会计准则、审计准则等规范开展审计工作，投入更多的资源，也需要审计师具有更强的专业判断能力和审计工作效率，从而能保证在合理的时间内更快更准地发现被企业管理者所隐藏的负面消息。其次，高质量的审计代表着审计师在发现企业财务报表存在的问题后也能更加积极地采取措施。因为高质量的审计为审计师及事务所带来的不仅有业务收入，更有其享有的声誉。当事务所及审计师在执行审计工作之后未能发现并纠正企业财务报告中的错弊而导致审计失败，事务所及审计师个人在报告使用者心中的声誉将受到打击，并且可能影响其在审计市场上对客户的吸引力，因此审计质量高的事务所及审计师在发现企业信息操纵行为后出于自身声誉的考虑也更有动力采取措施制止纠正这些操纵行为，而更不可能与被审计企业“合谋”。同时审计失败导致的诉讼风险也会在一定程度上鞭策事务所及审计师提供高质量的审计。根据以上分析，拥有较高审计质量的事务所及审计师能够更好地识别并纠正企业财务报告中的错弊，抑制管理层捂盘行为，从而使披露的财务信息能够更加及时准确地反映企业经营成果与财务状况，避免负面消息的积累，最终缓解股价16 崩盘的可能性。综上所述，本文提出假设1。H1：高质量的审计能够降低企业未来股价崩盘风险。3.2管理层捂盘行为对审计质量影响股价崩盘风险的中介效应本文基于委托代理理论、信息不对称理论及其衍生出的管理层捂盘假说构建理论体系及逻辑框架。但是由于管理层捂盘行为无法直接观测衡量，因此本文借鉴黄政、吴国萍（2017）的方法，从该行为带来的直接后果和造成该行为的原因两个方面，即从会计信息风险和代理成本角度解释管理层捂盘行为，并探究其在审计质量影响股价崩盘风险的关系中发挥的中介效应。中介效应是统计学中的重要概念。根据温忠麟等给出的定义，考虑自变量X对因变量Y的影响，如果自变量X通过影响变量M来影响因变量Y，则称变量M为中介变量，而变量M在自变量X影响因变量Y过程中的作用即称为中介效应（温忠麟等，2004）。由此可知，存在中介效应的前提是自变量X与因变量Y显著相关。如图2所示，其中c所示路径为自变量X对因变量Y的总效应，a*b所示路径是自变量X经过中介变量M而影响因变量Y的中介效应，cˊ是自变量X对因变量Y的直接效应。由图2中路径a*b可知，当自变量X与中介变量M显著相关且中介变量M与因变量Y显著相关时，路径a*b才成立，即中介效应成立。根据中介效应的分类，结合图2可知，若加入中介变量M后X对Y的直接效应cˊ不显著，则称中介变量M完全中介效应显著；否则称为中介效应显著。XcYaMbXC’Y图2中介路径根据本文研究的具体内容，审计质量为自变量X，股价崩盘风险为因变量Y，以会计信息风险和代理成本度量的管理层捂盘行为作为中介变量M。变量间关系如图3。17 股价崩盘审计质量c风险管理层ab捂盘股价崩盘审计质量C'风险图3审计质量影响股价崩盘风险的中介路径随着现代企业制度的变化，两权分离带来了委托代理关系的产生。而企业所有者与管理者之间由于利益冲突和信息不对称而存在着代理问题。监督与激励是在现代企业中缓解上述代理问题的两个主要途径。基于“经济人”假设，管理层会以自身利益最大化为经营活动的目的，也正是管理层的私利动机导致其做出捂盘行为，从而引发股价崩盘。此外，沈玉华等研究发现，在我国的上市公司中，控股股东存在着损害小股东利益的“掏空”行为，而该行为增强了股价崩盘的可能性。企业外部股东及投资者作为企业的所有者，远离企业日常生产经营活动。受限于能力及精力，他们仅能通过企业披露的财务信息对企业经营成果及财务状况进行了解并做出相应决策。当企业管理者出于自身利益而隐藏坏消息即进行“捂盘”时，外部股东及投资者在使用披露的财务信息时就会受到误导做出错误决策。而企业管理者想要隐藏坏消息，首先需要保证在一定期间内，他隐藏坏消息的行为不能被企业所有者及市场上潜在的投资者发现。因此降低企业信息披露质量、降低企业信息披露的透明性都是管理者实现隐藏行为的主要方式和途径。Kimetal.（2016）及杨棉之、张园园（2016）均发现财务报告可比性和稳健性是影响股价崩盘风险的重要因素。综上所述，以会计信息风险和代理成本度量的管理层捂盘行为能够导致股价崩盘的发生。以上分析表明图3中路径b成立。由于审计质量与会计信息透明度正相关（温国山，2009），说明拥有较高审计质量的事务所及审计师能够更好地发现并纠正错误信息，通过降低报表中会计信息风险来增强外部股东及投资者所使用的财务信息的可靠性。高质量的审计及审计行业专长也行也能在一定程度上降低管理层代理成本与控股股东代理成本18 （谢盛纹等，2015；谢盛纹，2011）。表明图3中路径a成立。当发现被审计单位财务信息存在重大错报而被审计单位不愿调整，或审计师审计范围受到重大限制时，拥有较高审计质量的事务所及审计师会更加倾向于出具非标准审计意见。而非标准审计意见对于外部财务报表信息使用者来说可以视作存在会计信息风险的信号，从而避免其由于使用了存在信息风险的会计信息而做出错误决策。由此可见，从委托代理的观点而言，高质量的外部审计能够缓解代理冲突，保护公司利益；从信息不对称的观点而言，高质量的外部审计在增加会计信息透明度、提高财务报告质量等方面发挥重要作用；从审计保险假说的观点而言，高质量的外部审计能够在一定程度上降低会计信息使用者面临的信息风险。此举恰恰使得企业管理层想要隐藏坏消息的捂盘行为难以得逞，从而降低企业面临的股价崩盘风险。综上所述，本文提出假设2和假设3。H2：高质量的审计能够抑制管理层的捂盘行为。H3：管理层的捂盘行为在审计质量影响股价崩盘风险的关系中产生显著的中介效应。4.研究设计4.1样本选取与数据来源本文选取2011—2015年沪深两市A股主板上市公司为初始研究样本。之所以选择以2011年作为样本起始年份是考虑到2008年全球金融危机对于股票市场造成的宏观冲击会影响本文研究结论的正确性，因此选择由2011年起始的数据以避免上述宏观影响。本文研究所需的相关数据均来自CSMAR国泰安数据库。借鉴已有研究的做法，对于初始样本进行筛选：剔除金融类上市公司；剔除ST、*ST和PT等交易状态异常的上市公司；剔除每年交易周数小于30周的样本；剔除数据缺失样本；为消除极端值的影响，对连续变量在1%和99%水平上进行缩尾处理。经上述处理后，最终得到5529个观测值。具体样本筛选过程见表4.1。表4.1样本筛选过程2011—2015年初始样本7612剔除：金融类上市公司274ST、*ST及PT等交易状态异常的公司610每年交易周小于30周的公司282数据缺失样本917最终样本合计552919 4.2变量定义4.2.1股价崩盘风险（Crash）崩盘是指出于某种原因，证券市场上不再像之前存在买入的情形，反而出现大量抛售的状况，而随着股票抛售其价格也发生无法预见的下跌。学者们结合公司股票在证券市场上的交易数据构建了较为合理的股价崩盘风险度量体系。因此本文借鉴已有研究（李小荣、刘行，2012；CallenandFang，2015；Kimetal.，2016），利用负收益偏态系数（NCSKEW）和收益上下波动率（DUVOL）作为股价崩盘风险的衡量指标，二者取值越大表明股价崩盘风险越高。指标具体计算方法如下。首先，利用股票i的周收益数据回归估计出公司特有周收益率（1）其中为个股i第t周考虑现金红利再投资收益率；为剔除个股影响且经流通市值加权的市场M第t周收益率。在方程（1）中加入市场收益率的超前项和滞后项是为了调整股票非同步性交易的影响。为残差项，表示个股收益未能被市场解释的部分。在此基础上，使用作为公司特有周收益率。其次，基于构造变量负收益偏态系数（）和收益上下波动率（）。二者均为正向指标，即取值越大说明个股i的股价崩盘风险越高。（2）其中，n代表个股i在第t年的交易周数。（3）其中，（）表示个股i特有周收益率高于（低于）当年特有周收益率均值的周数。4.2.2审计质量（AQ）审计质量指审计工作的过程及结果的优劣程度。高质量的审计是对财务报告忠实反映公司基本经济状况的更高的保证。一直以来，学者们都在努力寻找能够合理度量审计质量的方法。DeFond（2014）的研究指出，现有审计质量的代理变量均有各自的优缺点，可以分为审计过程的输入和审计过程的输出两大类。其20 建议今后研究中要将不同分类的变量进行比较测量，从而能更好更完整地了解审计质量。张宏亮（2016）对审计质量代理变量进行了有效性筛选，得出是否国内“十大”和操控性应计利润两个指标的审计质量替代性最好。经审计后财务报表中操控性应计的程度，可以反映审计师对客户激进型会计处理的容忍程度，因而可以在一定程度上反映审计质量（李明辉，2016）。在DeFond的研究中属于审计过程的输出类别。而事务所规模在其研究中属于审计过程的输入类别。因此本文选定操控性应计利润的绝对值和事务所规模来衡量审计质量，以期对审计质量有较为完整的把握。本文参照Choietal.（2010）的做法，利用操控性应计利润的绝对值（ABS）来衡量审计质量。其中操控性应计利用Ball（2006）提出的估计模型来度量。（4）根据上述方程（4）估计得到的残差的绝对值即为操控性应计的绝对值，取值越大说明审计质量越低。事务所规模（BIG10）以中国注册会计师协会排名为依据，上市公司年度财务报表由排名全国前十的事务所审计时取1，否则取0。4.2.3会计信息风险（AIR）根据Francisetal.（2005）的定义，信息风险是反映公司特定信息质量低下的可能性。而上述特定信息是指与投资者决策相关的信息。他们认为当应计利润波动性很大时，公司应计利润质量的不确定性就会增大，相应的公司信息风险会增大。对于直接利用盈余质量来衡量信息质量的做法，Francis等人认为，仅仅通过应计利润绝对值的大小不足以说明公司经营存在的不确定性，因而也不足以证实公司信息风险的大小。他们认为当应计利润的波动性大时，才能更准确地说明公司经营的可预测性低，相对应的信息风险才更高。因此本文借鉴Francisetal.（2005）的方法，利用DD模型残差的标准差衡量会计信息风险。（5）其中TCA表示营运资本变化，计算公式为TCA=ΔCA-ΔCL-ΔCASH+ΔSTDEBT，ΔCA为流动资产年度变动额，ΔCL为流动负债年度变动额，ΔCASH为现金的年度变动额，ΔSTDEBT为短期借款的年度变动额；CFO为经营活动现金流量；ΔREV为当期主营业务收入与上期主营业务收入的差额；PPE为当21 期期末厂场、设备等固定资产。所有变量都除以上期期末总资产。计算方程（5）的残差，并且计算t-4期至t期的标准差作为第t期公司i的会计信息风险。4.2.4代理成本（DL）由于利益不对称和信息不对称的存在，代理矛盾是现代企业不可回避的问题。代理问题给企业带来最直接的经济后果就是增加了企业的代理成本。代理成本可以分类为第一类代理成本，即股东与管理者之间的关系产生的代理成本；第二类代理成本，即大股东与中小股东之间由于大股东占用企业资金而产生的代理成本。现有研究衡量第一类代理成本通常使用经营费用率。该指标不仅反映了超额在职消费对企业利益的损害，还可以直接评价管理层超预算的其他代理成本（罗进辉，2012）。因此本文采用经营费用率来衡量第一类代理成本（DL1）。具体计算方法为：经营费用率=（管理费用+销售费用）/营业收入。对于第二类代理成本（DL2），本文借鉴甄红线等（2015）的做法，利用其他应收款占公司总资产的比重来衡量。当其他应收款占比越高时，公司需要面临的第二类代理成本就越大。4.2.5相关控制变量借鉴已有的研究（叶康涛，2015；杨棉之，2016；权小锋，2016），本文选取的控制变量包括股票年度平均周收益率（RET）、股票年度周收益率的标准差（SIGMA）、去趋势化月度换手率指标（DTURN）、本期股价的负收益偏态系数（NCSKEW）、企业规模（SIZE）、企业资产负债率（LEV）、企业总资产收益率（ROA）、企业资产账面市值比（MB）、年度（Year）以及行业（IND）因素。表4.2变量定义表变量定义计算方法因变量负收益偏态系数根据方程（2）计算所得（）收益上下波动率根据方程（3）计算所得操控性应计利润方程（4）残差的绝对值自变量绝对值（）虚拟变量，若为国内前十大事务所审事务所规模计，则BigN=1；否则BigN=0会计信息风险DD模型残差的标准差中介变量第一类代理成本（销售费用+管理费用）/营业收入（）第二类代理成本其他应收款/总资产22 续表4.2变量定义表变量定义计算方法企业规模股票i在t年总资产的自然对数资产负债率股票i在t年的资产负债率总资产收益率股票i在t年的总资产收益率账面市值比股票i在t年的账面市值比股票年度平均收股票i在t年的周收益率的年均值控制变量益率（）股价波动股票i在t年周收益率的标准差月平均超额换手股票i在t年与t-1年月平均换手率的率差额本期负收益偏态根据方程（2）计算所得系数4.3模型设定为检验审计质量对股价崩盘风险的影响，本文设计了多元回归模型方程（6）。借鉴Kimetal.（2011）、罗进辉（2014）、宋献中（2017）的研究，为在一定程度上缓解自变量与因变量“互为因果”导致的内生性问题，因变量取值为t+1期，自变量及控制变量取值为t期。（6）在方程（6）中，主要观察审计质量（AQi,t）的系数。当审计质量以操控性应计利润的绝对值衡量时，该系数预期为正；当审计质量以事务所规模衡量时，该系数预期为负。本文以DD模型残差的标准差衡量会计信息风险，以经管费用率和大股东占款分别衡量第一类代理成本和第二类代理成本。在考察审计质量对会计信息风险影响时借鉴Francisetal.（2005），向锐、章成蓉（2011）及谢盛纹等（2017）的研究经验，选择企业规模、资产负债率、企业总资产收益率、企业资产账面市值比、独立董事比例（OUTDIR）、企业是否亏损（LOSS）及企业成长性（GROWTH）进行控制。在考察审计质量对代理成本的影响时，选择企业规模、资产负债率、企业总资产收益率及企业成长性进行控制。（7）根据Baron和Kenny（1986）及温忠麟等（2004）提出的中介效应检验方法，对信息风险是否在审计质量影响股价崩盘风险中发挥中介作用进行检验。具体步骤为：第一步，检验审计质量对股价崩盘风险的影响，即检验方程（6）中23 系数的显著性，若显著则进行第二步；第二步，检验审计质量对信息风险的影响，即检验方程（7）中系数的显著性；第三步，同时分析审计质量与信息风险对股价崩盘风险的影响，即检验方程（8）中系数和系数的显著性。当系数与系数均显著时，若系数显著则中介效应显著，若系数不显著则完全中介效应显著；当系数与系数至少有一个不显著时进行Sobel检验，Sobel检验结果显著则中介效应显著，否则中介效应不显著。（8）5.实证检验及结果分析5.1描述性统计表5.1展示了描述性统计的结果。负收益偏态系数（）的平均值为-0.227，标准差为0.964，最小值和最大值分别为-2.455和1.838，而收益上下波动率（）的平均值为-0.49，标准差为0.835，最小值和最大值分别为-2.326和1.359，与许年行、杨棉之等的研究中所报告的趋势接近，说明不同公司之间的股价崩盘风险存在比较大的差异。自变量审计质量的两个衡量指标是操控性应计利润的绝对值和事务所规模，其中操控性应计利润绝对值（）的平均值为0.038，标准差为0.042，最小值和最大值分别为0.001和0.208，说明本文选定的样本企业操控性应计利润绝对值相对较小，但在不同企业间存在较大的差异；事务所规模（）的均值为0.519，说明在本文选定的样本企业中有51.9%的企业选择国内十大事务所进行财务报表审计。会计信息风险（）的平均值为0.155，标准差为0.113，最小值和最大值分别为0.031和0.588，说明本文样本企业之间财务信息风险存在着较大的差异。经营费用率（）的平均值为0.143，标准差为0.117，最小值和最大值分别为0.018和0.622；大股东占款（）的平均值为0.02，标准差为0.027，最小值和最大值分别为0.0003和0.116，表明本文样本企业之间的代理成本存在着较大的差异。24 表5.1主要变量的描述性统计变量观测数均值中位数标准差最小值最大值5529-0.22706-0.212230.96444-2.455411.837995529-0.49049-0.504050.83489-2.326041.3587555290.037970.024300.041600.000880.2075555290.5187210.499690155290.155200.125880.113250.030790.5880755290.143490.111940.116780.018010.6223255290.020100.010030.026610.000330.1155255290.004110.002830.00904-0.011260.0283955290.060930.053290.025590.029130.1344455290.054090.024920.24856-0.563780.709285529-0.20084-0.192330.93305-2.350601.80868552922.479622.36181.3448219.736525.768255290.529210.540800.200620.111520.9137055290.042450.039100.04446-0.089790.1607655291.267500.918391.070670.127264.926005.2相关性分析表5.2是本文主要变量之间的Spearman相关性矩阵。由表5.2可知，两个衡量股价崩盘风险的指标和之间的相关系数为0.885，且在1%统计水平上显著，说明二者在衡量股价崩盘风险时具有较好的一致性。以操控性应计利润绝对值（）衡量的审计质量与负收益偏态系数和收益上下波动率之间的相关系数分别为0.058和0.07，且均在1%统计水平上显著，说明不考虑其他因素影响时，操控性应计利润绝对值与股价崩盘风险之间呈现了正相关关系，也即审计质量降低会加剧股价崩盘风险；以事务所规模（）衡量的审计质量与负收益偏态系数和收益上下波动率之间的相关系数分别为-0.074和-0.097，且均在1%统计水平上显著，说明不考虑其他因素影响时，事务所规模与股价崩盘风险之间呈现了负相关关系，即审计质量提高会缓解股价崩盘风险。与本文假设H1一致。以操控性应计利润绝对值衡量的审计质量与会计信息风险和第一类代理成本之间的相关系数均在1%统计水平上显著为正；以事务所规模衡量的审计质量与会计信息风险、第一类代理成本和第二类代理成本之间的相关系数均在1%统计水平上显著为负，说明审计质量的提高可以降低企业会计信息风险及代理成本。这与本文假设H2基本一致。25 表5.2变量Spearman相关性矩阵1.0000.885***1.0000.058***0.070***1.000-0.074***-0.097***-0.025*1.0000.063***0.072***0.115***-0.101***1.0000.073***0.075***0.055***-0.036***0.0091.0000.084***0.079***-0.037***-0.045***0.072***0.129***1.0000.031**-0.067***-0.025*0.052***-0.034**0.048***0.0121.0000.039***0.0090.023*0.0020.064***0.079***0.056***0.452***1.0000.025*-0.090***-0.0020.068***-0.054***0.021**0.0010.561***0.538***1.0000.024*0.049***0.039***-0.029**0.032**0.049***-0.009-0.409***-0.309***-0.231***1.000-0.025*-0.071***-0.099***0.177***-0.175***-0.383***-0.081***-0.002-0.106***0.072***-0.024*1.000-0.019-0.023*-0.0210.0100.076***-0.286***0.163***-0.047***0.015-0.018-0.0180.363***1.0000.048***0.058***0.049***0.005-0.039***-0.035***-0.072***0.009-0.122***-0.081***-0.051***0.096***-0.254***1.000-0.101***-0.106***-0.171***0.077***-0.108***-0.430***-0.019-0.289***-0.290***-0.144***0.024*0.648***0.582***-0.178***1.000注：***表示检验在1%水平上显著，**表示检验在5%水平上显著，*表示检验在10%水平上显著。26 由于相关性分析并未控制其他因素的影响，且前人已有研究发现企业规模、负债程度、经营业绩等因素对股价崩盘风险均会有显著的影响，而这些因素与审计质量和信息风险之间往往存在高度的相关性。因此需要通过多元回归分析，进一步控制其他因素对股价崩盘风险的影响，从而得到更加可靠的研究结论。为排除多重共线性对回归结果的影响，本文计算了方程（6）中各变量的方差膨胀因子（VIF）及其均值，发现均小于5，说明不存在多重共线性问题。表5.3方程（6）的多重共线性检验：以操控性应计利润绝对值衡量审计质量变量VIF1/VIF1.110.89903.140.31854.120.24281.980.50441.570.63632.430.41071.780.56321.350.73973.130.3198Mean2.75表5.4方程（6）的多重共线性检验：以事务所规模衡量审计质量变量VIF1/VIF1.090.91353.140.31834.120.24271.980.50471.570.63732.480.40321.760.56951.350.74243.080.3249Mean2.755.3审计质量与股价崩盘风险的实证结果表5.5报告了审计质量与股价崩盘风险的回归结果，其中PanelA是以负收益偏态系数（）作为因变量的结果，PanelB是以收益上下波动率（）作为因变量的结果，第（1）、（2）列和第（5）、（6）列未加入控制变量，第（3）、（4）列和第（7）、（8）列则为加入控制变量后的结果。27 表5.5审计质量与股价崩盘风险的回归PanelA:PanelB:变量（1）（2）（3）（4）（5）（6）（7）（8）1.169***0.794**0.969***0.579**（3.74）（2.51）（3.66）（2.18）-0.156***-0.152***-0.132***-0.126***（-6.02）（-5.82）（-6.03）（-5.76）10.439***10.140***12.959***12.709***（4.27）（4.16）（6.30）（6.19）3.301***3.459***3.627***3.758***（3.34）（3.51）（4.36）（4.52）-0.055-0.047-0.059-0.052（-0.78）（-0.67）（-0.99）（-0.88）0.070***0.070***0.087***0.086***（4.17）（4.16）（6.14）（6.13）0.069***0.079***0.068***0.078***（4.74）（5.45）（5.62）（6.33）0.282***0.280***0.212***0.208***（3.40）（3.41）（3.03）（3.00）0.556*0.4690.2610.195（1.70）（1.45）（0.95）（0.71）-0.155***-0.160***-0.147***-0.151***（-7.54）（-7.87）（-8.48）（-8.79）0.0280.159-1.659***-1.782***0.0310.140-1.628***-1.737***Constant（0.19）（1.07）（-4.82）（-5.18）（0.24）（1.11）（-5.62）（-6.00）Year控制控制控制控制控制控制控制控制IND控制控制控制控制控制控制控制控制Obs55295529552955295529552955295529F5.125.436.356.718.488.8210.3610.75Adj-0.0540.0580.0760.0810.0940.0980.1260.131注：括号中为T值；***表示检验在1%水平上显著，**表示检验在5%水平上显著，*表示检验在10%水平上显著。由第（1）、（2）列和第（5）、（6）列可知，在未加入控制变量时，以操控性应计利润绝对值衡量的审计质量的系数均显著为正，而以事务所规模衡量的审计质量的系数均显著为负。第（3）列显示，以负收益偏态系数衡量股价崩盘风险，且控制相关变量后，以操控性应计利润绝对值衡量的审计质量的系数为0.794，t值为2.51，在5%统计水平上显著；将股价崩盘风险衡量指标换成收益上下波动率，同时控制相关变量可以看到，第（7）列中以操控性应计利润绝对值衡量的审计质量的系数为0.579，t值为2.18，在5%统计水平上显著。变换审计质量衡量指标为事务所规模时，以负收益偏态系数及收益上下波动率衡量股价崩盘风险28 对应的系数分别为-0.152及-0.126，且均在1%统计水平上显著。上述结论为假设H1提供了有力的支持，表明审计质量的提升能够显著降低股价崩盘风险。从控制变量的回归结果来看，股票年度平均收益率、股价波动、本期负收益偏态系数、企业规模及与股价崩盘风险的两个衡量指标均呈现显著正相关关系，且都在1%统计水平上显著；而账面市值比与股价崩盘风险的两个衡量指标均呈现显著负相关关系，且均在1%统计水平上显著。这些结果与相关学者的研究基本一致（Kimetal.,2011；CallenandFang，2013；叶康涛等，2015）。根据上述分析，本文假设H1成立。5.4审计质量影响股价崩盘风险传导路径的实证结果表5.6信息风险的中介效应检验：基于操控性应计利润衡量的审计质量PanelA:PanelB:变量变量（1）（2）（3）（4）（5）0.794**0.654**0.579**0.466*0.419***（2.51）（2.05）（2.18）（1.73）（10.29）0.354***0.286***-0.023***（2.87）（2.76）（-14.80）控制变量控制控制控制控制其他控制变量控制-1.659***-1.863***-1.628***-1.794***0.613***ConstantConstant（-4.82）（-5.31）（-5.62）（-6.07）（16.32）Year&IND控制控制控制控制Year&IND控制Obs5529552955295529Obs5529F6.356.3810.3610.34F16.26Adj-0.0760.0780.1260.127Adj-0.188注：括号中为T值；***表示检验在1%水平上显著，**表示检验在5%水平上显著，*表示检验在10%水平上显著。表5.6报告了以操控性应计利润绝对值衡量审计质量时会计信息风险的中介效应检验结果。第（1）列和第（3）列中系数均在5%统计水平上显著，支持研究假设H1。第（5）列中系数在1%统计水平上显著为正，表明操控性应计利润绝对值越大，会计信息风险越高，即低质量的审计对财报中的会计信息风险有正向影响，与研究假设H2预期相符。第（2）列和第（4）列中，会计信息风险的系数均在1%统计水平上显著为正，表明会计信息风险越大的公司未来将会面临更高的股价崩盘风险；操控性应计利润绝对值衡量的审计质量的系数均显著为正，但是系数值分别由0.794和0.579下降为0.654和0.466，且显著性较未加入信息风险时有所下降，结合Freedman（1992）提出的利用t统计量检验变化显著性的方法可知，上述变化分别达到1%及5%的显著性水平。根据BaronandKenny（1986）及温忠麟等（2004）提出的中介效应检验方法，上述结论说明29 在以操控性应计利润绝对值衡量审计质量时，会计信息风险中介效应显著，即低质量的审计会导致企业会计信息风险增加，从而增加企业未来面临的股价崩盘风险。表5.7信息风险的中介效应检验：基于事务所规模衡量的审计质量PanelA:PanelB:变量变量（1）（2）（3）（4）（5）-0.152***-0.145***-0.126***-0.121***-0.022***（-5.82）（-5.53）（-5.76）（-5.49）（-7.54）0.324***0.257**-0.022***（2.66）（2.50）（-13.79）控制变量控制控制控制控制其他控制变量控制-1.782***-1.969***-1.737***-1.885***0.599***ConstantConstant（-5.18）（-5.62）（-6.00）（-6.38）（15.82）Year&IND控制控制控制控制Year&IND控制Obs5529552955295529Obs5529F6.716.7210.7510.71F15.55Adj-0.0810.0820.1310.131Adj-0.181注：括号中为T值；***表示检验在1%水平上显著，**表示检验在5%水平上显著，*表示检验在10%水平上显著。表5.7报告了以事务所规模衡量审计质量时会计信息风险的中介效应检验结果。第（1）列和第（3）列中系数均在1%统计水平上显著，支持研究假设H1。第（5）列中系数为-0.022，且在1%统计水平上显著。第（2）列和第（4）列中，会计信息风险的系数分别在1%和5%统计水平上显著为正，表明会计信息风险越大的公司未来将会面临更高的股价崩盘风险；事务所规模衡量的审计质量的系数均显著为负，系数值的绝对值分别由0.152和0.126下降为0.145和0.121，结合Freedman（1992）提出的利用t统计量检验变化显著性的方法可知，上述变化均达到10%的显著性水平。根据BaronandKenny（1986）及温忠麟等（2004）提出的中介效应检验方法，该结论说明在以事务所规模衡量审计质量时，会计信息风险中介效应显著，即高质量的审计会降低企业会计信息风险，从而降低企业未来面临的股价崩盘风险。表5.8报告了以操控性应计利润绝对值衡量审计质量时第一类代理成本的中介效应检验结果。第（1）列和第（3）列中系数均在5%统计水平上显著，支持研究假设H1。第（5）列中系数在1%统计水平上显著为正，表明操控性应计利润绝对值越大，公司第一类代理成本越高，即低质量的审计会增加第一类代理成本，与研究假设H2预期相符。第（2）列和第（4）列中，第一类代理成本的系数均在1%统计水平上显著为正，表明第一类代理成本越高的公司未来将30 会面临更高的股价崩盘风险；操控性应计利润绝对值衡量的审计质量的系数均显著为正，系数值分别由0.794和0.579下降为0.612和0.443，且显著性较未加入代理成本时有所下降，结合Freedman（1992）提出的利用t统计量检验变化显著性的方法可知，上述变化均达到1%的显著性水平。根据BaronandKenny（1986）及温忠麟等（2004）提出的中介效应检验方法，上述结论说明在以操控性应计利润绝对值衡量审计质量时，第一类代理成本中介效应显著，即低质量的审计会导致企业第一类代理成本增加，从而增加企业未来面临的股价崩盘风险。表5.8第一类代理成本的中介效应检验：基于操控性应计利润衡量的审计质量PanelA：PanelB:变量变量（1）（2）（3）（4）（5）0.794**0.612*0.579**0.443*0.339***（2.51）（1.93）（2.18）（1.66）（10.70）0.666***0.494***-0.019***（4.90）（4.32）（-16.50）控制变量控制控制控制控制其他控制变量控制-1.659***-2.039***-1.628***-1.911***0.589***ConstantConstant（-4.82）（-5.80）（-5.62）（-6.45）（21.27）Year&IND控制控制控制控制Year&IND控制Obs5529552955295529Obs5529F6.356.5810.3610.49F43.30Adj-0.0760.080.1260.129Adj-0.383注：括号中为T值；***表示检验在1%水平上显著，**表示检验在5%水平上显著，*表示检验在10%水平上显著。表5.9报告了以事务所规模衡量审计质量时第一类代理成本的中介效应检验结果。第（1）列和第（3）列中系数均在1%统计水平上显著，支持研究假设H1。第（2）列和第（4）列中，第一类代理成本的系数均在1%统计水平上显著为正，表明第一类代理成本越高的公司未来将会面临更高的股价崩盘风险。由于系数不显著，根据BaronandKenny（1986）及温忠麟等（2004）提出的中介效应检验方法需要进行Sobel检验以判定中介效应的显著性。第（2）列和第（4）列中Sobel检验的Z统计值均在5%统计水平上显著。上述结论说明在以事务所规模衡量审计质量时，第一类代理成本中介效应显著，即低质量的审计会导致企业第一类代理成本增加，从而增加企业未来面临的股价崩盘风险。31 表5.9第一类代理成本的中介效应检验：基于事务所规模衡量的审计质量PanelA：PanelB:变量变量（1）（2）（3）（4）（5）-0.152***-0.153***-0.126***-0.127***0.002（-5.82）（-5.90）（-5.76）（-5.83）（0.61）0.705***0.524***-0.021***（5.24）（4.62）（-17.65）-0.034***控制变量控制控制控制控制（-4.39）-1.782***-2.199***-1.737***-2.046***Constant其他控制变量控制（-5.18）（-6.25）（-6.00）（-6.90）0.639***Year&IND控制控制控制控制Constant（22.98）Obs5529552955295529Year&IND控制F6.716.9810.7510.91Obs5529Adj-0.0810.0850.1310.134F41.04Sobel-Z2.144**-2.013**Adj-0.37（p>｜Z｜）（0.03）（0.04）注：括号中为T值；***表示检验在1%水平上显著，**表示检验在5%水平上显著，*表示检验在10%水平上显著。表5.10报告了以操控性应计利润绝对值衡量审计质量时第二类代理成本的中介效应检验结果。第（1）列和第（3）列中系数均在5%统计水平上显著，支持研究假设H1。第（5）列中系数在10%统计水平上显著为正，表明操控性应计利润绝对值越大，公司第二类代理成本越高，即低质量的审计会增加第二类代理成本，与研究假设H2预期相符。第（2）列和第（4）列中，第二类代理成本的系数均在1%统计水平上显著为正，表明第二类代理成本越高的公司未来将会面临更高的股价崩盘风险；操控性应计利润绝对值衡量的审计质量的系数均显著为正，但是系数值分别由0.794和0.579下降为0.706和0.517，且t值较未加入代理成本时有所下降，结合Freedman（1992）提出的利用t统计量检验变化显著性的方法可知，上述变化均达到1%的显著性水平。根据BaronandKenny（1986）及温忠麟等（2004）提出的中介效应检验方法，上述结论说明在以操控性应计利润绝对值衡量审计质量时，第二类代理成本中介效应显著，即低质量的审计会导致企业第二类代理成本增加，从而增加企业未来面临的股价崩盘风险。32 表5.10第二类代理成本的中介效应检验：基于操控性应计利润衡量的审计质量PanelA：PanelB:变量变量（1）（2）（3）（4）（5）0.794**0.706**0.579**0.517**0.015*（2.51）（2.26）（2.18）（1.96）（1.74）5.828***4.084***-0.003***（11.82）（9.80）（-9.07）控制变量控制控制控制控制其他控制变量控制-1.659***-2.118***-1.628***-1.951***0.087***ConstantConstant（-4.82）（-6.20）（-5.62）（-6.75）（11.45）Year&IND控制控制控制控制Year&IND控制Obs5529552955295529Obs5529F6.358.0610.3611.53F9.02Adj-0.0760.0900.1260.141Adj-0.105注：括号中为T值；***表示检验在1%水平上显著，**表示检验在5%水平上显著，*表示检验在10%水平上显著。表5.11第二类代理成本的中介效应检验：基于事务所规模衡量的审计质量PanelA：PanelB:变量变量（1）（2）（3）（4）（5）-0.152***-0.143***-0.126***-0.120***-0.002**（-5.82）（-5.55）（-5.76）（-5.69）（-2.51）5.774***4.036***-0.003***（11.74）（9.71）（-8.85）控制变量控制控制控制控制其他控制变量控制-1.782***-2.233***-1.737***-2.052***0.087***ConstantConstant（-5.18）（-6.54）（-6.00）（-7.10）（11.59）Year&IND控制控制控制控制Year&IND控制Obs5529552955295529Obs5529F6.718.4010.7511.90F9.04Adj-0.0810.1030.1310.145Adj-0.105注：括号中为T值；***表示检验在1%水平上显著，**表示检验在5%水平上显著，*表示检验在10%水平上显著。表5.11报告了以事务所规模衡量审计质量时第二类代理成本的中介效应检验结果。第（1）列和第（3）列中系数均在1%统计水平上显著，支持研究假设H1。第（5）列中系数在5%统计水平上显著为负，表明事务所规模越大，公司第二类代理成本越低，即高质量的审计会降低第二类代理成本，与研究假设H2预期相符。第（2）列和第（4）列中，第二类代理成本的系数均在1%统计水平上显著为正，表明第二类代理成本越高的公司未来将会面临更高的股价崩盘33 风险。事务所规模衡量的审计质量的系数均显著为负，但是系数绝对值分别由0.152和0.126下降为0.143和0.12，且t值的绝对值较未加入代理成本时也有所下降，结合Freedman（1992）提出的利用t统计量检验变化显著性的方法可知，上述变化均达到1%的显著性水平。根据BaronandKenny（1986）及温忠麟等（2004）提出的中介效应检验方法，上述结论说明在以事务所衡量审计质量时，第二类代理成本中介效应显著，即高质量的审计会导致企业第二类代理成本降低，从而降低企业未来面临的股价崩盘风险。根据以上实证结果可知，无论是用会计信息风险还是代理成本衡量，管理层捂盘行为在审计质量影响股价崩盘风险的关系中起到了显著的中介作用。本文假设H3得证。5.5稳健性检验本文通过以下两个稳健性检验方法来增强研究结论的可靠性。第一，鉴于崩盘风险是本文研究的因变量，属于核心变量，为了对正文结果进行重新验证，借鉴罗进辉、杜兴强（2014）和杨棉之、张园园（2016）的研究，本文拟利用股价暴跌概率（Pcrash）来对股价崩盘风险进行重新衡量，具体计算方法如下。首先，利用股票i的周收益数据回归估计出公司特有周收益率其次，基于构造变量股价暴跌概率（），即是否发生股价暴跌事件。股价暴跌事件的定义为股票i某一周的特有周收益率小于临界值，其中临界值等于所在年度股票i特有周收益率均值减去3.2倍的所在年度股票i特有周收益率标准差。如果股票i在第t年中发生了1次或以上的股票暴跌事件，则=1，否则为0。即：（）最后根据上述过程构造出新的股价崩盘风险，并与正文自变量及控制变量进行回归分析，得到表5.12所示的回归结果。表5.12第（1）列及第（3）列显示，未控制相关控制变量时，以操控性应计利润绝对值衡量的审计质量和以事务所规模衡量的审计质量均得到了显著的回归系数，且系数符号与预期相符。进一步加入控制变量后，以操控性应计利润绝对值衡量的审计质量和以事务所规模衡量的审计质量分别在1%统计水平和10%34 统计水平上显著。上述结果说明企业接受的审计质量越高，未来发生崩盘事件的可能性就越低，进一步验证了本文的假设，同时说明正文的研究结果具有稳健性。表5.12稳健性检验变量（1）（2）（3）（4）16.304***20.605***（18.19）（17.20）-0.355***-0.199*（-3.90）（-1.81）150.696***130.729***（12.62）（11.89）13.223***12.735***（2.97）（3.05）-0.2610.021（-0.79）（0.07）2.736***2.467***（23.47）（23.92）-0.044-0.032（-0.68）（-0.52）0.1051.155***（0.30）（3.56）1.537-0.761（1.22）（-0.60）0.163*-0.166*（1.69）（-1.76）-3.179***-4.264***-1.955***-3.361**Constant（-6.24）（-2.76）（-4.15）（-2.31）Year控制控制控制控制IND控制控制控制控制Obs5529552955295529Pseudo-0.17770.45130.09790.3684注：括号中为Z值；***表示检验在1%水平上显著，**表示检验在5%水平上显著，*表示检验在10%水平上显著。第二，为了克服具有特定特征的企业和其接受审计质量可能存在的自选择问题导致的内生性，本文采用Heckman两阶段模型对研究的主要关系进行检验。Heckman两阶段模型的第一阶段使用Probit模型估计审计质量的决定因素，并在此基础上计算逆米尔斯比（IMR）。第一阶段的被解释变量为虚拟变量ABS2及BIGN2，若企业操控性应计利润的绝对值大于等于样本年度行业中位数，则ABS2=1，否则为0。第一阶段的解释变量借鉴王晓珂等（2016）关于审计质量35 决定因素的研究，选择了公司特征变量SIZE、LEV、ROA、MB，并控制年度及行业因素。第一阶段模型设定如方程（9）和方程（10）。（9）（10）表5.13审计质量与股价崩盘风险：Heckman第一阶段回归变量-0.0160.207***（-0.80）（10.21）0.435***-0.439***（3.90）（-3.87）0.929**-0.730（2.07）（-1.62）-0.121***0.015（-4.37）（0.53）0.628-4.286***Constant（1.38）（-9.20）Year控制控制IND控制控制Obs55295529Pseudo0.0480.067注：括号中为Z值；***表示检验在1%水平上显著，**表示检验在5%水平上显著，*表示检验在10%水平上显著。表5.14审计质量与股价崩盘风险：Heckman第二阶段回归PanelA:PanelB:变量（1）（2）（3）（4）0.815**0.592**（2.58）（2.22）-0.152***-0.126***（-5.80）（-5.72）10.558***10.142***13.030***12.711***（4.32）（4.16）（6.33）（6.19）3.356***3.428***3.659***3.708***（3.39）（3.47）（4.39）（4.46）注：括号中为T值；***表示检验在1%水平上显著，**表示检验在5%水平上显著，*表示检验在10%水平上显著。36 续表5.14审计质量与股价崩盘风险：Heckman第二阶段回归PanelA:PanelB:变量（1）（2）（3）（4）-0.057-0.047-0.059-0.053（-0.80）（-0.67）（-1.00）（-0.90）0.070***0.069***0.087***0.086***（4.18）（4.15）（6.15）（6.10）0.080***0.0190.075***-0.019（4.95）（0.24）（5.52）（-0.28）-0.3610.419**-0.1730.427**（-0.87）（2.14）（-0.50）（2.59）-0.8210.685-0.5630.536（-0.89）（1.61）（-0.72）（1.49）0.031-0.476-0.036-0.158***（0.26）（-0.78）（-0.35）（-8.84）-2.33-1.395IMR（a）（-1.59）（-1.13）-0.476-0.753IMR（b）（-0.78）（-1.47）-0.432-0.142-0.8940.859Constant（-0.51）（-0.07）（-1.26）（0.48）Year控制控制控制控制IND控制控制控制控制Obs5529552955295529Adj-0.0760.0810.1260.131注：括号中为T值；***表示检验在1%水平上显著，**表示检验在5%水平上显著，*表示检验在10%水平上显著。对方程（9）和方程（10）分别回归后计算出逆米尔斯比（IMR(a)、IMR(b)），并在第二阶段将上述IMR分别放入方程（6）的回归模型中以修正自选择问题。第一阶段回归结果如表5.13所示，第二阶段回归结果如表5.14所示。由表5.14可知，在控制了审计质量的自选择偏差后，以操控性应计利润绝对值衡量的审计质量与股价崩盘风险之间的关系依然显著为正，以事务所规模衡量的审计质量与股价崩盘风险之间的关系依然显著为负，进一步验证了本文提出的假设，同时说明本文的研究结果具有稳健性。37 6.研究结论及启示6.1研究结论资本市场的波动总是会牵动多方面的注意力，而作为外部监督的重要手段，审计能否抑制由上市公司管理层“坏消息隐藏”行为引发的股价崩盘值得深入研究。本文选取2011—2015年沪深两市A股主板上市公司为研究对象，通过删除部分不符合研究要求的样本数据，最终得到5529个观测样本。以上述样本为基础，本文研究了我国资本市场中审计质量对股价崩盘风险的影响效果及其传导路径。本文从以下三个方面进行了实证分析：一是审计质量与股价崩盘风险之间的关系；二是审计质量与管理层捂盘行为之间的关系；三是管理层捂盘行为作为审计质量影响股价崩盘风险的路径。通过实证分析结果可知：第一，审计质量与股价崩盘风险存在显著的负相关关系，即上市公司接受的审计质量越高，则该上市公司未来面临的股价崩盘风险就越小；如果上市公司接受的审计质量越低，则该上市公司未来面临的股价崩盘风险就越大。在采用变更股价崩盘风险度量方法及考虑内生性问题后，该结论依然成立。说明外部审计对于缓解公司面临的股价崩盘风险有着积极的作用。第二，管理层捂盘行为在审计质量影响股价崩盘风险的关系中存在显著的中介效应，即高质量的外部审计可以通过抑制管理层捂盘来降低上市公司未来股价崩盘风险，而当审计质量较低时，则无法很好地抑制管理层捂盘行为，从而导致公司未来股价崩盘风险较高。6.2研究启示本文分析了审计质量与股价崩盘风险之间的关系及其影响路径。通过实证研究发现高质量的审计会缓解上市公司未来股价崩盘的可能性，且管理层捂盘行为在上述关系中存在显著的中介效应，即高质量的审计通过抑制上市公司管理层捂盘行为来缓解其未来股价崩盘风险。因此，加强外部审计质量的提升，增强上市公司制度建设对于规避非不可抗力导致的股价崩盘风险有着重要的意义。6.2.1会计师事务所应提升审计质量上市公司的财务报告是企业所有者及外部投资者了解企业信息的重要来源，更是其做出投资决策的重要依据。审计作为为上市公司财务报告信息质量提供一定程度保证的手段之一，其对公司财务报告做出的评价对财务信息使用者具有重要的意义。因此，事务所及审计师提升审计服务的质量，不仅能够为财务信息使38 用者提供更加有利的决策信息，在一定程度上也有助于缓解上市公司股价崩盘风险，为资本市场的稳定发展做出贡献。提升事务所审计质量，人才是根本。事务所可以通过开展专业知识技能培训，引导审计人员注重遵守职业道德等途径提升审计人员专业素质、职业能力和道德水平，使审计人员能够准确客观地发现上市公司财务信息中的错弊，从而降低信息风险。同时事务所还应以国际化人才为导向做好人才培养，健全使用机制，在提升本土人才水平的基础上积极吸引在国外取得相应专业学历、执业资格的学生和专业人员加入注册会计师执业队伍，为提升审计质量提供人才保证。提升事务所审计质量，制度是关键。制度是对事务所全体成员应当遵守的各种行为规则的总称，包括事务所制定的一系列章程、守则、程序、标准等。在遵从《中国注册会计师审计准则》等相关国家层面法律规范的基础上，事务所应当根据自身实际建立合适的管理制度、组织制度、质量控制制度等制度规范，使得事务所要素管理、运营管理及职能管理等方面有章可循，从而规范执业行为，提升执业质量水平。提升事务所审计质量，执行是保障。制定的规章制度只有得到充分执行才能发挥其规范作用。即制度能够按照设计运行，制度的执行者拥有有效执行制度所需的授权和专业胜任能力，才表明制度的运行是有效的。因此事务所想要提升审计质量，保证规章制度的执行必不可少。6.2.2上市公司应加强自身信息披露作为财务信息的制作者，上市公司对于财务信息的真实性等负有最直接及最主要的责任。由于股价崩盘风险产生的根源在于上市公司管理层对负面消息的隐藏，因此想要从源头上缓解公司面临的股价崩盘风险，上市公司自身在日常会计处理及编报财务报告时就应当秉持中立的态度，严格遵守企业会计准则的规定，客观地对公司的真实情况进行如实描述，不刻意隐瞒或延迟公布“坏消息”，防止负面消息的累积。加强信息披露，会计人员是基础。上市公司应注重财会工作，加强自身财务人员建设。从财务人员的选择聘用到技能培训都应当制定相应的制度办法，选择优秀的财务人员，提供良好的就业条件，鼓励参加专业教育培训。与此同时，财务人员在工作中应当严格遵守会计准则要求，恪守职业道德，对于不恰当的行为敢于说不，合规合理地编制能够客观公允反映企业经营状况的财务信息。加强信息披露，内部控制是约束。上市公司应当按照《企业内部控制基本规范》和相关规定的要求，设计内部控制制度，尤其是为保证财务报告及相关信息真实完整的内部控制。在保证制度合理设计的前提下，还要注重内部控制制度的39 有效运行，要保证控制制度能够按照设计运行，同时执行相关控制的人员要有足够的授权和专业胜任能力。在内部控制制度设计运行有效的情况下，才能够确保财务报告准确、公允地反映企业日常生产经营活动中的交易和事项。加强信息披露，管理人员是支撑。大到公司章程制度的制定，小到公司日常经营管理，上市公司管理人员应当从自身思想上及管理工作中对本公司财务工作提高重视。此外，应当树立客观公允披露企业财务信息的观念，自觉接受内部控制制度的约束，对企业生产经营过程中的相关信息正确、完善地做出披露，避免出现出于自身利益考虑而做出的隐藏坏消息的行为。6.2.3上市公司应当加强治理建设上市公司可以通过设立管理层责任标准，建立相关制度，科学合理地配置管理层的权利、义务和责任，规范大股东及关联方与企业资金往来等方式手段，限制公司内部各方的机会主义行为；通过实施管理层持股等激励机制，让管理层成为剩余利益索取权的拥有者，增强其与公司所有者利益上的一致性；强化监督手段，完善并落实独立董事监督职能，寻求高质量的外部审计对企业内部控制、经营成果及现金流进行鉴证，从而约束代理层行为。6.2.4监管机构应加强监督作为资本市场制度规范的制定者和监督者，各类各级监管机构应当从以下两个方面加强对资本市场的监管。首先，资本市场监管机构应当加强对上市公司信息披露情况的监督。在会计准则等规范的制定中要明确上市公司信息披露的内容、范围和意义，并且根据社会和市场的发展及时对规范内容进行修订。此外还要加大对上市公司信息披露问题的查处力度，以检查行为督促、以惩处行为鞭策，切实加强和提升我国资本市场信息披露的及时性与规范性。其次，注册会计师行业监管机构应当加强对事务所执业质量检查的力度，努力推动会计师事务所健全质量控制体系，提升职业道德水平和执业质量。在加大检查力度的同时，行业监管机构更要指导会计师事务所查找存在执业质量问题的根源，指导会计师事务所制度建设及业务工作的提升，从而优化审计流程，提升审计效率，提高审计质量。6.3研究不足本文关于股价崩盘风险的研究还存在以下不足之处。（1）在会计信息风险变量的选择问题上，本文以上市公司个体作为研究对40 象，并未考虑行业均值可能对其衡量产生的影响。（2）影响股价崩盘风险的因素很多，本文主要考虑了审计质量、会计信息风险及代理成本，也控制了与审计质量、会计信息风险、代理成本和股价崩盘风险相关的变量，但是依旧可能遗漏某些变量。41 参考文献KimJ.,LiL.,LuL.Y.,YuY.2016a.Financialstatementcomparabilityandexpectedcrashrisk[J].JournalofAccountingandEconomics.61:294-312.KimJ.,ZhangL.2016b.AccountingConservatismandStockPriceCrashRisk:Firm-levelEvidence[J].ContemporaryAccountingResearch.33(1):412-441.KhajaviS.,ZareA.2016.TheEffectofAuditQualityonStockCrashRiskinTehranStockExchange[J].InternationalJournalofEconomicsandFinancialIssues.6(1):20-25.LiW.,CaiG.2016.Religionandstockpricecrashrisk:EvidencefromChina[J]ChinaJournalofAccountingResearch.9:235-250.LiX.,WangS.S.,WangX.2017.Trustandstockpricecrashrisk:EvidencefromChina[J]JournalofBankingandFinance.76:74-91.LimH.,KangS.K.,KimH.2016.AuditorQuality,IFRSAdoptions,andStockPriceCrashRisk:KoreanEvidence[J].EmergingMarketsFinance&Trade.52:2100-2114.YuanR.,SunJ.,CaoF.2016.Directors'andofficers'liabilityinsuranceandstockpricecrashrisk[J].JournalofCorporateFinance.37:173-192.CallenJ.L.,FangX.2015.Religionandstockpricecrashrisk[J]JournalofFinancialandQuantitativeAnalysis.50(1):169-195.RobinA.J.,ZhangH.2015.DoIndustry-SpecialistAuditorsInfluenceStockPriceCrashRisk?[J].Auditing:AJournalofPractice&Theory.34(3):47-79.DeFondM.,ZhangJ.2014.Areviewofarchivalauditingresearch[J].JournalofAccountingandEconomics,58:275-326.EshlemanJ.D.,GuoP.2014.AbnormalAuditFeesandAuditQuality:TheImportanceofConsideringManagerialIncentivesinTestsofEarningsManagement[J].Auditing:AJournalofPractice&Theory,33(1):117-138.XuN.,LiX.,YuanQ.,ChanK.C.2014.Excessperksandstockpricecrashrisk:EvidencefromChina[J].JournalofCorporateFinance.25:419-434.BlankleyA.I.,HurttD.N.,MacGregorJ.E.2012.AbnormalAuditFeesandRestatements[J].Auditing:AJournalofPractice&Theory,31(1):79-96.KimJ.,LiY.,ZhangL.2011a.Corporatetaxavoidanceandstockpricecrashrisk:firm-levelanalysis[J].JournalofFinancialandEconomics.100:639–662.KimJ.,LiY.,ZhangL.2011b.CFOsversusCEOs:equityincentivesandcrashes[J].JournalofFinancialandEconomics.101:713–730.ChoiJ.H.,KimJ.B.,ZangY.2010.Doabnormallyhighauditfeesimpairauditquality[J].Auditing:AJournalofPractice&Theory,4:115-140.HuttonA.P.,MarcusA.J.,TehranianH.2009.Opaquefinancialreports,R²,andcrashrisk[J].JournalofFinancialEconomics.94:67-86.42 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