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审计风险方面有关论文范文文献,与异地审计与审计定价相关论文范文
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],但是也会在没有发生法律赔偿责任时成为事务所的现实利润,因而部分事务所为了吸引异地客户,在审计定价时忽略掉审计风险,放弃这部分利润.基于上述分析,本文提出以下研究假设：
假设：上市公司与会计师事务所是否为同一行政地域对审计定价产生显著影响,但影响方向不确定.
三、研究设计
(一)变量定义
1．被解释变量.选择上市公司年报公布的会计师事务所年度审计报酬（AudFee）衡量审计定价变量,并对其取自然对数（）.
2．解释变量.该变量根据上市公司办公或注册所在地与会计师事务所所在地是否相同定义,若上市公司办公或注册所在地与会计师事务所在地不相同时,变量UL等于1,若相同时,UL等于0.同时,由于很多会计师事务所在异地设立分所,因此一些与事务所注册地不同的客户,会因为与事务所分支机构在同一地区而并非异地客户,所以若上市公司所在地与会计师事务所分支机构所在地相同时,UL等于0.
3．控制变量.Simunic（1980）等研究美国上市公司审计定价时,认为资产规模是决定审计定价的最重要因素[2].刘斌等（2003）研究中国上市公司审计定价时,发现公司规模、应收款项与资产总额之比以及反映区域因素的虚拟变量与审计定价显著相关[4].张晨宇等（2007）则得出了事务所规模和审计任期会显著影响审计定价的结论[15].由于本文利用异地审计的变量研究区域因素对审计定价的影响,使得异地审计变量可以替代已有研究中的区域因素的虚拟变量,因此借鉴已有文献并根据研究目的,本文加入公司规模（Size）、应收账款占总资产之比（Reratio）、盈亏状况（Loss）、审计任期（Tenu）及会计师事务所规模（Big）的变量,具体变量解释列为表1.
注：事务所规模变量中,国内十大会计师事务所选择的是根据中国注册会计师协会各年度发布的《会计师事务所综合评价前百家信息》中排名最前的十家国内会计师事务所.
(二)检验模型与研究方法
结合研究假设,本文提出的经验模型为：
（1）式中,Industry为行业的控制变量,C为常数项,为残差项,为静态面板数据模型,暗含着认为上市公司和会计师事务所可以毫无迟滞的调整审计定价,采用的计量方法为面板数据的OLS估计,固定效应及随机效应估计技术,采用固定效应估计可以在一定程度上克服内生性问题带来的影响,采用随机效应估计可以矫正混合OLS由于忽视正的时间序列相关而可能高估的t值.
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但是在异地审计的情况下,会计师事务所却存在调整审计定价的调整成本.若异地审计的事务所当期审计定价高于其他同地审计的事务所时,上市公司会因承担过多审计成本而促使会计师事务所降低审计定价,事务所便可能在下一期降低审计定价.若异地审计的事务所当期审计定价低于其他同地审计的事务所时,事务所会因为低价揽客而损失应有的审计利润,于是事务所可能会在下一期提高审计定价.因此这种调整成本同样也是影响审计定价的因素,会使得目标审计定价（AudFee*）与实际审计定价（AudFee）出现偏差.然而（1）式在静态识别下未考虑调整成本因素,未能真实的检验存在异地审计因素时审计定价是否表现出对目标最优审计定价的反转和反转发生的速度,因此应构建动态模型检验异地审计对审计定价的影响.在异地审计情况下,调整成本的存在使得最优审计定价与实际观察到的审计定价存在差异,使得当前审计定价不能立即调整为目标审计定价,所以可以假定调整成本是在实际审计定价向目标审计定价调整中的滞后原因.因此本文以作为系数调整当前审计定价以获得目标审计定价,即：
其中,AudFee与AudFee*由（1）式分别所得,将（1）式代入（2）式并展开得到：
同时,本文在（3）式基础上加入公司特征效应（）以控制不可观察的公司异质性的影响,然后构建动态调整模型为：
为了消除不可观察的公司特征效应,可以对（4）式进行一阶差分.而在加入公司特征效应下的OLS估计是有偏的,由于与相关,会使得面板数据OLS的估计系数参数不一致.因此,本文采用广义矩估计（GMM）技术,使用被解释变量和控制变量的滞后一期和滞后两期变量分别作为工具变量,采用Eviews6.0进行分析.
(三)数据说明
为了运行动态计量模型,需要至少连续6年均可获得相关数据的公司样本,而且由于涉及公司前一年度相关数据,因此本文选取2003年以前已经上市且并未退市的上市公司,将研究窗口确定为2004-2009年,样本选取的其他原则为：①剔除年报中不含有审计报酬的上市公司；②剔除所公布审计报酬含上年度审计费用、含半年度审计费用、含验资等特殊服务费用和差旅费补助另算的上市公司；③剔除所有需要进行双重审计或补充审计的上市公司,即含有B股或H股的上市公司；④剔除金融行业上市公司样本；⑤剔除处于特殊处理（ST或*ST）的上市公司；⑥剔除样本期间缺失数据较多且无法补充的上市公司.最终本文构建一个2004-2009年由339家非金融行业上市公司组成的平衡面板样本.本文上市公司财务数据来源为清华金融数据库（THFD）,会计师事务所所在地信息根据各事务所网站及中国会计视野网站（.省略/）手工整理获得.
四、实证分析
描述性统计表2为变量的描述性统计结果.从表中可以看到,均值为13.137,中位数为13.071,说明样本内上市公司给予会计师事务所的年度审计报酬平均在50万元左右.UL均值为0.186,说明样本内仅有不到两成上市公司所在地与会计师事务所所在地不同,而八成多上市公司依旧选择本地会计师事务所,异地会计师事务所并不是上市公司首选.
其他控制变量中,均值为21.651,中位数为21.534；AR均值为0.082,样本内上市公司应收账款占总资产比例仅为8.2%；Loss均值为0.095,样本内仅有不到一成公司在审计年度或上年度出现亏损状况；Tenu均值为0.886,有近九成公司的事务所属于续聘的,更多公司选择继续相信已有事务所；Big均值为0.314,有三成左右上市公司的事务所是国际四大或当年度国内十大事务所,该变量值并不高说明国内审计市场集中度不高.同时,从标准差的值来看,各变量标准差均小于1,说明各变量值较集中,差距并不大.
相关性检验注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%置信水平下通过显著性检验
表3给出本文主要变量间的相关系数及相关系数的显著性.就相关性检验的结果来看,审计定价与异地审计之间存在显著的负相关关系,说明异地审计的上市公司的审计定价更低,事务所存在“低价揽客”的现象.而从解释变量与控制变量及控制变量间的相关系数来看,相关系数均较小,基本都在0.20以下,说明解释变量及控制变量间的共线性问题较弱,变量间不存在多重共线性,使得实证结果可信.
（三）实证结果与分析
注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%置信水平下通过显著性检验,括号内为各系数的标准误差值.
表4分别列出异地审计对审计定价影响的静态和动态估计结果.在静态识别状态下,F统计量表明所有的回归模型均在1%的水平上显著,表明各模型拟合的整体效果较好,回归结果可信.R2在OLS、固定效应和随机效应的不同估计方法下分别为0.462、0.971和0.327,提供了不同回归估计方法下审计定价的变异程度,说明静态识别下,各种估计方法的解释能力均可以接受,尤其是固定效应下的回归模型解释能力最强.而在动态识别状态下,J统计量表现出的Sargan检验表明在GMM估计中选择方程右边变量的滞后一期和滞后二期变量作为工具变量均是正确的.同时,当选择滞后一期变量为工具变量时,样本公司的调整系数为0.833,估计系数在常规置信水平上显著表明当实际审计定价向目标审计定价转移时需要承担调整成本,而且该系数值较大,说明在异地审计情况下,对审计定价调整的敏感度较强,向目标审计定价的转移速度较快.而在选择滞后两期变量作为工具变量时,样本公司&#
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