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上述假设有：盈余错报程度（Reraito）、核心重述（Corere）、Motive（盈余错报动机）、审计师变更（Switch）、审计师任期（Tenure）、事务所规模（BigAud）.考虑到公司规模（Asset）也会影响到审计师选择,在此将其作为控制变量.因此,构建Logistic回归模型如下：

西方已有的研究将审计质量分为专业胜任能力和独立性两个方面,前者是指注册会计师在执业过程中发现客户不当行为的概率；后者是注册会计师发现客户不当行为后进行报告的概率.大多数研究文献将审计意见类型与审计质量直接挂钩,如ElitzurandFalk（1996）［16］、原红旗（2003）［18］、刘明辉（2003）［19］等.以审计意见类型来作为审计质量的替代变量需要在一定的前提之下,本文选取的样本均是发生财务报表重述的样本,在年报存在重大质量问题的情况下,以审计意见的类型来作为审计质量的替代变量才有一定的解释力度.因此,本文以审计意见作为审计质量的替代变量,能在一定程度上反映这两个不同时间区间的审计质量.在初始差错年、报表重述年,样本公司被出具的审计意见区分为标准无保留意见和非标准无保留意见,非标准无保留意见取值为1,否则为0.

自变量：

盈余错报程度（Reraito）

从财务报表重述的内容来看,财务报表重述与盈余管理的关系十分密切,且在初始差错年大多数重述公司主要是通过会计核算错误（含税收）、政策误用等手段高报盈余（留存收益）,尤其是相当一部分手段涉及虚构收入、成本及费用.如DeFond和Jiambalvo（1991）［9］研究表明相对于没有发生差错的公司,发生会计差错的公司有着明显的动机把会计差错作为一种盈余管理的手段.本文以Reraito代表盈余差错的程度,计算方法与Palmroseetal.(2004)［15］相同,即用财务报表重述对留存收益的累计影响额除以重述前的总资产.Reraito取值为财务报表重述对留存收益的累计影响额除以重述前的总资产.Reraito取值大于零表示盈余错报高报,Reraito取值小于零表示盈余错报低报；在错误发生年度,代表盈余差错的程度,在报表重述年代表重述的幅度.

怎样写好财务报表论文
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核心重述（Corere）代表财务报表重述的性质.核心重述定义为涉及收入、主营业务成本及营业费用的重述,其余的均为非核心重述.依照Corere的定义,盈余错报内容属于核心重述取值为1,否则为0.

盈余错报动机（Motive）,本文将财务报表重述公司是否存在盈余错报动机作为解释变量,以检验注册会计师在审计中是否关注和识别到上市公司的盈余错报动机.Motive代表盈余错报动机,若样本公司在初始差错年、报表重述年当年和前一年被冠以“ST”或“PT”,以及这两个时间区间的前后年（含后2年内）,有准备上市、发行新股或配股（包括未批准）等上述情形之一,可认为样本公司可能存在盈余错报动机,将Motive取值为1,否则为0.

除以上因素外,影响审计意见的还有审计师变更、审计任期以及会计师事务所规模等通常用于反映影响审计质量的主要指标.

审计师变更（Switch）主要考察某两个期间内对年度会计报表进行审计的会计师事务所是否更换.对于会计师事务所名称变更、合并及更换会计师事务所而主审CPA未变等情况视为审计师未发生变更.审计师发生变更,Switch取值为1,否则为0.

审计任期(Tenure)表示当期主审会计师事务所连续担任样本公司主审会计师的年数.Tenure为报告期内主审会计师事务所连续担任样本公司主审会计师的年数.

事务所规模(BigAud),事务所规模的衡量通常用事务所的营业收入,也可以用被审计客户的资产规模等作为替代变量.以报告期的主审会计师事务所是否为大型会计师事务所为替代指标,按其位列于前十名,将BigAud取值为1,否则为0.

控制变量选取了上市公司规模（Asset）.不同规模的上市公司可能对盈余错报动机的强烈程度不一样.本文参照大多数研究通常采用的方法,以上市公司的总资产金额大小作为上市公司规模大小的替代指标.为了避免总资产与其它变量间的非线性关系,对其取自然对数.Ln（Asset）取值为上市公司期末总资产金额的自然对数值.

(三)样本选取

本文根据对我国2002～2006年A股（包含既发行A股又发行B股的上市公司）上市公司财务报告的查阅,筛选出年报附注中披露了会计差错（含重大会计差错）事项的上市公司,累计991家,其中354家重复.本文从637家会计差错（含重大会计差错）公司（不含重复）中选取样本.剔除以下三类样本：（1）对重述财务成果不造成影响的公司；（2）初始差错年、报表重述年不属于［1999,2006］年份区间的会计差错公司；（3）金融保险行业的重大会计差错公司.最终实际研究样本为424家.

(四)研究方法和数据来源

本文运用统计软件SPSS11.5对上述模型中设定的变量数据采取多项统计方法对统计结果进行比较、分析,并验证了上述提出的研究假设.主要进行了单变量检验、以及Logistic回归统计分析.研究数据主要来源于中国证券监督委员会、中国证券网、巨潮资讯、上海证券交易所、新浪财经等网站以及CSMAR数据库.

四、实证研究结果及分析

样本描述性统计分析

在表2和表3的样本描述性统计分析中,选取424家样本公司,根据审计意见类型,做了标准无保留意见组和非标准无保留意见组的对比统计.PanelA为连续变量的T检验,PanelB为虚拟变量的曼-惠特尼U检验,都是检验标准无保留意见组与非标准无保留意见组下各自变量均值之间是否存在显著差异,前者为SPSS的参数检验；后者为SPSS的非参数检验.

表2检验结果显示,初始差错年标准无保留意见组Reraito、Tenure、Ln(Asset)、Motive、Switch等解释变量的均值显著大于非标准无保留意见组.Corere、BigAud等变量均值则在两类公司样本间无显著性差异.这说明初始差错年非标审计意见的出具可能受到盈余错报程度（Reraito）、审计师任期（Tenure）、公司规模（Ln(Asset))、盈余错报动机（Motive）以及审计师变更（Switch）的影响,而是否核心重述（Corere）,是否由“十大”会计师事务所审计基本上并不影响审计意见的类型.

表3检验结果显示,报表重述年标准无保留意见组Reraito、Tenure、Ln(Asset)、Motive、Switch、Corere等解释变量的均值显著大于非标准无保留意见组.只有BigAud的均值在两类公司样本间无显著性差异.这说明报表重述年非标意见的出具可能受到盈余错报程度（Reraito）、审计师任期（Tenure）、公司规模（Ln(Asset)）、盈余错报动机（Motive）、审计师变更（Switch）以及核心重述（Corere）的影响,而是否由“十大”会计师事务所审计基本上并不影响审计意见的类型.

被出具非标准审计意见的公司,在初始差错年盈余错报的金额和财务报表重述的幅度显著高于被出具标准审计意见的公司.从控制变量来看,被出具非标准审计意见的公司规模小于被出具标准审计意见的公司；被出具非标准审计意见的公司的审计师任期长于被出具标准审计意见的公司；被出具非标准审计意见的公司其盈余错报动机显然高于被出具标准审计意见的公司；被出具非标准审计意见的公司审计师发生变更的情况多于被出具标准审计意见的公司.就事务所规模而言,无论是在报表重述年还是在初始差错年,非标准审计意见组和标准审计意见组都没有显著的差异.（二）Logistic回归分析

表4是初始差错年、报表重述年两个特殊期间中发生财务报表重述的上市公司的Logistic回归结果.由其回归结果可知,回归模型系数的综合检验中,其Chi-square统计量初始差错年在5%水平上显著,报表重述年在1%水平上显著；NagelkerkeR2：初始差错年为0.110；报表重述年为0.287,报表重述年的解释效果相对更好.Reraito、Motive、Switch、Tenure以及BigAud五个变量的符号与预期符号相符,且在初始差错年、报表重述年,Reraito、Motive、Switch的估计参数统计显著.Ln(Asset)的估计参数仅在重述年显著,与非标审计意见的出具负相关.