创业板公司审计收费影响因素实证研究

创业板公司审计收费影响因素实证研究 摘 要 本文旨在探讨影响我国创业板上市公司审计收费的各因素。在研究中，本 文从 2010 年公布年报的创业板上市公司中选取 113 家符合要求的公司，建立多 元线性回归模型，对审计收费的影响因素进行了实证研究。结果发现创业板上 市公司的资产规模和经营规模、主营业务的比重、公司实际控制人持股比率、 固定资产比率、净利润率为影响审计收费的主要因素，而存货和应收账款之和 占公司总资产的比重、总资产报酬率、应收账款周转率、无形资产比率以及会 计师事务所是否为前十大这 5 个因素对审计收费不具有重要影响。 关键词：创业板 审计收费 影响因素 实证研究 2 目 录 一、引言 4 二、文献综述 4 三、变量选取 5 （一）审计工作量 6 （二）审计风险 7 （三）公司盈利能力 8 （四）会计事务所规模 8 四、实证研究设计 8 （一）样本选择8 （二）模型选择 8 五、实证研究分析与结果 9 （一）描述性统计结果 9 （二）回归分析结果 9 六、研究结论与主要局限 13 （一）研究结论 13 （二）建议 13 （三）主要局限 14 3 参考文献 1 创业板公司审计收费影响因素实证研究 一 引 言 我国注会行业一直缺乏全国统一的收费标准，各地会计师事务所根据服务 成本和当地社会经济发展状况，自主制定不同服务的收费标准范围，可以采用 计时收费、计件收费和两者相结合的方法。因此各个地区审计收费标准各异， 甚至计费依据也不同，如计件收费可以以实收资本、资产总额或营业收入等反 映审计对象规模的指标为计费依据。但不同地区的注册会计师都能在全国范围 内执业，不受地域限制，因此各地的收费标准只是影响审计收费的一个因素。 那么，究竟是哪些因素对会计师事务所审计收费决策产生显著影响？ 我国从 2001 年开始要求上市公司在年报中披露支付给会计师事务所的报酬， 并对支付报酬的内容和格式做出了详细具体的规定。在 2002 年的修订中，又要 求披露审计机构已为公司提供审计服务的连续年限。这为进行审计收费影响因 素的实证研究提供了现实依据。有研究表明在我国强制披露审计收费之前，不 少会计师事务所在执业过程中存在着低价揽客的恶性竞争行为，导致事务所与 客户之间产生不正当的利益关系，有损于注册会计师的独立性，使审计质量难 以保证。 创业板上市公司，本身具有特殊性，且由于刚刚起步，在信息披露等方面 尚存在一定的不规范因素，创业板公司在企业类型、企业规模、上市条件、退 市制度等方面与主板以及中小板公司有着很大的不同。因此，对创业板上市公 司审计收费影响因素的研究具有理论和现实上的双重意义。 本文的结构如下：第二部分对国内外有关审计收费实证研究的文献进行了 简要回顾；第三部分阐述了建立审计收费影响因素模型所选择的自变量；第四 部分是样本和模型，列示了本文建立的多元线性回归模型，阐述了样本的选择 标准，并按该标准选择出符合条件的 113 家创业板上市公司作为样本进行统计 分析；第五部分是实证研究过程，并在第六部分得出结论，给出建议，并阐释 本文研究的局限。 二 文献综述 4 Simunic 于 1980 年建立了多元线性回归模型，用最小二乘法对美国会计师 事务所审计收费的决定因素进行了研究。他发现审计收费取决于审计工作量、 审计复杂程度、会计师事务所承担的审计风险和会计师事务所的生产特征等因 素。在模型中，分别用公司规模（总资产） 、复杂性水平（客户经营所涉及的行 业和国外子公司资产所占的比例） 、风险资产的比例（应收账款和存货占总资产 的比例）和被审计单位所处的行业这些指标对风险进行衡量；用净资产收益率、 客户在过去三年是否发生过亏损、是否收到过保留意见的审计报告、对损失的 分担机制进行衡量；事务所的生产函数则用事务所为客户提供审计服务的连续 年限加以衡量。 他的研究发现，公司规模是审计收费最主要的决定因素，在其余的控制变 量中，仅有收益率和审计服务的连续年限两个变量不显著，其模型的解释能力 达到了 46%。后来许多学者用该模型对美国及其他西方国家会计师事务所审计 收费的影响因素进行了研究，也得出相似结论。 但国外的审计收费影响因素与我国不尽相同。在 2001 年证监会强制披露公 司审计收费之前，对我国审计收费影响因素的研究几乎是一个盲区，只有少量 的定性规范性研究。而我国最早的实证研究者为王振林（2002） ，该文使用数据 为中国证监会内部调查资料。要求公开披露审计费用后，罗栋梁（2002）用 2001 年报披露的数据对审计收费的决定因素进行了研究，伍丽娜（2003）选取 同时在 2000 和 2001 年披露审计费用的公司作为样本进行研究。后期，还有不 少学者按行业划分对影响审计收费决策的因素进行研究。国内类似的研究还有 很多，研究结果表明我国的审计市场已逐步规范、成熟。从已有的文献看，国 内对审计收费影响因素的研究已相当深入。 长期以来，我过注册会计师行业一直缺乏全国统一的收费标准，而各个地 区的计时收费率和计件收费标准各异，但不同地区的注册会计师都能在全国范 围内执业，不受地域的限制，因此各地的收费标准是审计收费的必要条件而非 充分条件。那么，究竟是哪些因素对会计事务所审计收费决策产生显著影响？ 另一方面，我国从 2001 年开始要求上市公司在年报中披露支付给会计事务所的 报酬，并对支付报酬耳朵内容和形式做出了详细具体的规定；2002 年起要求上 市公司披露审计机构已为公司提供审计服务的连续年限。 但是，在对创业板上市公司的研究上，迄今没有公开发表的学术成果。 三 变量选取 本文在选取变量之前，首先整理了国内部分研究审计收费影响因素的公开 文献，常从以下几个角度定义变量名称并选取替代变量： 变量名称 替代变量 假设符号 审计收费 审计收费的对数 公司规模 总资产（总收入）对数 + 审计复杂程 度 经济业务复杂程 度 合并子公司数、子公司数平方根、投资比 例超过 20%的公司数量的平方根、公司 + 5 涉及的行业数 财务报表复杂性 应收账款和存货之和占总资产的比例、长 期负债占总资产的比例、股本占总资产的 比重 审计风险 扣除非正常损益后的资产报酬率、 速动比率、 净资产收益 率和流动比率；应收账款占总资产的比例、 存货占总资产的 比例、 应收账款与存货之和占总资产的比例；是否为 ST 公 司；前一年或两年是否亏损；出具非标准意见 + 会计师事务 所特征 会计师事务所的排名、是否为“四大” 、 “十大” 、 “二十大” 、 会计师事务所地区差异 +，+ ，？ 公司的其他 特性 公司的盈利能力、公司股权 Z 值（公司最大股东与第二大股 东持股份数之比） 、公司是否发行外资股、公司是否对外担保、 公司资产负债率 ？ 盈余管理程度 净资产收益率是否在包赔区间和保资 格区间 +，-公司治理情 况 所有制结构 公司流通股比例、国有股比例、独立 董事人数 ？ 审计意见类 型 非标准审计意见、带解释说明段的无保留意见和负面意见 + 审计市场的 竞争强度 经济水平排名 + 审计质量 上市公司年末审计意见类型、事务所是否变更、报告年度或 上年度是否发生亏损 +，-，+ 由于本文选取的样本为创业板上市公司，具有以下特殊性： （1）创业板公司多为处在成长期的初创企业，旗下子公司数量很少，因此， 本文不选取创业板公司的子公司数或其平方根作为解释变量； （2）由于自身资源有限及创业板上市的相关规定，创业板公司主营业务突 出，涉及行业少，降低了审计的复杂程度，因此，本文不选取创业板公司涉及 的行业作为解释变量； （3）公司债券融资渠道较窄，长期负债的账面价值低，资产负债率普遍低 于 20%，远远低于国际警戒线，因此，本文不选取公司的长期负债比率或资产 负债率作为解释变量； （4）创业板公司一年净资产为负，在中期报告发布之前如果没有扭亏为盈， 就将被强制退市，因此，不存在 ST 之说； （5）在 2010 年度披露的创业板公司报告中，184 家公司全部获得了标准意 见，没有出现意见分化的状况。究其原因，可能由于创业板上市公司本身的成 长性、科技含量等方面资质较好，很多企业都是细分行业里的隐形冠军，对于 承接审计业务的会计师事务所而言，也愿意出具标准意见以帮助资质较好的公 司，从而维持客户关系，为今后获得更高额的回报打下基础。因此，本文不选 用出具审计意见的类型为解释变量。 （6）由于创业板公司多选取本土的会计师事务所进行审计。因此，本文不 选取会计师事务所的与公司是否处在同一地域作为解释变量。 基于以上的考虑，再加上创业板公司本身的特点，本文最终从审计工作量、 6 公司的审计风险、公司盈利能力以及会计师事务所规模四方面来选取变量。 （一）审计工作量 对审计工作量重要的一个影响因素就是被审计公司的规模。国外的研究发 现公司规模是对审计收费最强有力的一个解释变量，对审计收费影响因素的研 究中都选择了公司规模这一变量作为审计收费的解释变量。在我国尽管缺乏全 国范围内的明确统一的收费标准，但会计师事务所在具体确定审计收费时，往 往都会首先考虑到上市公司的规模大小。在选取代替公司规模的变量时，国外 研究中主选取总资产、营业收入或利润总额这三类指标；而国内研究中则多为 总资产。 考虑到资产总额是一个时点数，而且，会计政策的选择不同可能会使资产 总额在不同的公司之间变得不可比。因此，本文选用营业收入代替经营规模， 资产总额代替资产规模，并假设 H1：营业收入和资产总额与审计费用正相关。 在资本密集型企业，如果公司资产以机器设备等固定资产为主，并且单位 资产价值较大，审计过程中进行真实性验证花费的时间较少，就会减少审计工 作量，并导致审计收费的降低。 因此，本文以公司固定资产占总资产的比率作为另一个影响审计工作量的 指标，并假设 H2：审计收费与公司固定资产比率负相关。 （二）审计风险 审计风险是指会计报表存在重大的错报或漏报，审计人员审计后发表不恰 当审计意见的可能性。高审计风险将会直接导致会计师事务所支付高额诉讼费 用和巨额赔偿，并会使其商誉遭受严重损失。因此，审计风险是注册会计师进 行审计收费决策时的重要考虑因素。一旦注册会计师认为上市公司的审计风险 比较高时，必然要收取风险溢价收入以弥补在将来可能会遭受的损失。因此较 高的审计风险，将会导致较高的审计收费。影响客户审计风险的因素很多， 尽管注册会计师对这些因素无法加以准确衡量，可能也无法准确判断导致 审计风险存在的具体事项，但是许多变量会有助于注册会计师对上市公司审计 风险的大小进行较为准确判断，如经营风险和财务风险，再加上影响公司审计 风险的因素很难用具体、明确的指标进行衡量，因此，本文选用公司的经营风 险指标代替审计风险。 常见衡量经营风险的指标为公司的资产负债率，速动比率，流动比率，杠 杆比率，公司是否为 ST 公司，以及应收账款、存货、无形资产等风险资产占公 司资产总额的比率，结合创业板公司的特殊性，本文选取以下变量: 应收账款和存货占总资产的比率，能基本反映公司的资产状况和质量。应 收账款比率越高，企业未来发生坏账损失的可能性越大；存货在总资产中所占 的比率越大，存货积压不能变现的可能性越大，导致资产的流动性和变现能力 越差。另外，在审计实务中，需要对应收账款科目的余额进行函证，需要对存 货进行监盘，这些审计程序与其他审计程序相比，需要投入更多的人力和物力， 耗费更多的审计资源。 综上，从审计风险和审计工作量两方面考虑，我们假设 H3：存货和应收账 款之和占总资产的比例与审计收费正相关；假设 H4：应收账款周转率与审计收 费负相关。 现代审计是建立在评价和研究企业内部控制基础上的，一套有效的内部控 制制度能够保证其资产的安全、确保财务信息真实可靠，从而降低审计风险。 由于创业板公司上市主体多为高科技的民营企业，其在创业初期由少数几个人 7 发起设立，这些创始人又常常是通过亲属裙带关系相联结，家族色彩比较浓厚， 股权较为集中，且多层次的委托代理关系较少，公司的管理层、决策层往往就 是公司的实际控制人，公司治理存在先天不足，难以形成有效的内部控制机制， 管理层凌驾于内部控制之上的几率比较大。因此，实际控制者可能会为实现自 身利益通过一系列行为侵蚀公司和其他股东利益，操纵信息，并干涉财务报表 编制，导致会计信息失真，由此提高审计风险。另一方面，创业板市场以机构 投资者为主，他们自我保护意识较强，如遭损失，可能会选择诉讼，审计风险 进一步上升。 因此，我们假设 H5：公司实际控制人持股比率与审计收费正相关。 由于创业板针对的主要是处于创业阶段的高科技企业，创业板要求发行人 应当主要经营一种业务，不得多元化经营，而且公开募股筹资的资金只能用于 发展主营业务。而且创业板公司各项资源有限，多元化发展并不能进行风险对 冲，分散经营风险。企业主营业务的比重高，说明公司着力打造核心竞争力， 经营风险较低，审计风险也就较低。 因此，我们假设 H6：主营业务收入占营业收入的比重与审计收费负相关。 无形资产是指企业拥有或控制的没有实物形态的可辨认非货币性资产，通 常包括专利权、非专利技术、商标权、著作权、土地使用权、特许权等。由于 没有发达的交易市场，一般很难变现，在持有过程中为企业带来经济利益的情 况不确定。在无形资产中，技术常常是一个重要的组成部分，由于新技术的开 发和研究具有很大的不确定性，并且当前技术更新的速度越来越快，更新周期 越来越短。考虑到国内对知识产权的保护尚不健全，企业拥有的无形资产可能 面临泄密甚至被盗用的风险。同时，掌握企业核心技术的人员同样是同行竞争 的对象，一旦人员流失，可能会导致企业技术优势不复存在，给企业经营造成 不利后果，那么会计事务所也会面临更大的风险。 因此，本文假设 H7：无形资产比率与审计收费正相关。 （3）公司盈利能力 公司的盈利能力越强，公司的支付能力相对就越强，审计收费对于上市公 司而言负担就越轻，因此事务所对上市公司收取的审计收费可能会越高。 因此，我们采用总资产报酬率和净利润率代替公司盈利能力，并假设 H8： 总资产报酬率和净利润率与审计收费正相关。 （四）会计师事务所规模 大规模的会计师事务所与小规模的会计师事务所相比更倾向于提供较高质 量的审计服务, 要提供高质量的审计服务必然会获取一定的“溢价”收入，因 此事务所规模越大，其提供审计服务的审计收费越高。本文采用会计师事务所 排名替代会计师事务所规模，并按照中注协 2009 年度的会计师事务所的排名将 会计师事务所分为“十大”和“非十大” 。本文假设 H9：前十大会计师事务所 的审计收费高于非十大。 四 实证研究设计 （一）样本选择 本文选取深交所创业板上市公司作为研究样本，共 184 家，剔除了没有按 8 要求披露审计费用以及相关变量指标不全的公司，所剩样本为 113 个。 （二）模型选择 Lnfee=b0+b1Lnearning+b2Lnasset+b3receivable+b4share+b5net+b6roa+b7main+b8 fix +b9he+b10intangible+b11big10+ 模型中各个变量的含义： 被解释变量：Lnfee ：审计收费（万）取自然对数 解释变量：Lnearning：营业收入（千万）取自然对数 Lnasset：总资产（千万）取自然对数 He：应收账款和存货的比率之和 Receivable：应收账款周转率 Share：公司控制人持股比率 Net：净利润率 Roa：总资产报酬率 Main：主营业务收入比率 Fix：固定资产比率 Intangible：无形资产比率 Big10：会计师事务所排名前十取 1，非前十取 0。. 五 实证研究分析与结果 （一）描述性统计结果 描述统计量 N 极小值 极大值 均值 标准差 lnfee 113 2.3026 5.7203 3.547997 .4882752 lnearning 113 1.8378 5.4701 3.432262 .6949146 lnasset 113 3.0943 5.7709 4.510626 .5737041 fix 113 .0015 .5070 .098605 .0767683 roa 113 .0205 .5589 .100207 .0612247 share 113 .1691 .9743 .441187 .1440932 main 113 .8463 1.0000 .989220 .0206851 net 113 .0226 .5491 .217411 .1151509 receivable 113 .93 269.60 9.3117 25.98831 9 he 113 .0008 .5215 .182585 .1150267 big10 113 .00 1.00 .4071 .49348 intangible 113 .0000 .2078 .025727 .0284494 有效的 N （列表状态） 113 注：fee 以万元为单位，asset 和 earning 以千万为单位。 由描述统计的结果可以看出，各个变量的值相差很大，审计收费的最大值 305 万元，而最小值仅为 10 万元，营业收入的最大值超过了 237 千万，而最小 值仅为 6 千多万，公司总资产也处于 22 千万到 320 多千万的区间。公司实际控 制人持股比率的最大值高达 97.43%，无形资产的比重最大为 20.78%，而有 40.71%的公司聘请前十大会计师事务所进行审计。 （二）相关系数矩阵 相关性 lnfe e lnearn ing lnas set fix roa shar e main net receiva ble he big1 0 intangi ble lnfee 1 .229* .325* - 0.18 4 - 0.01 8 .205 * - .250 * 0.08 2 0.04 -0.11 0.11 4 -0.047 lnear ning .229 * 1 .567 * 0.14 4 0.05 0.09 9 - 0.04 4 - .393 * 0.059 .219* 0 0.005 lnas set .325 * .567* 1 - 0.14 8 - .189 * - 0.09 2 - 0.07 5 0.14 5 .187* - .276 * 0.03 4 -0.125 fix - 0.18 4 0.144 - 0.14 8 1 - 0.00 7 .210 * 0.02 7 - .260 * 0.049 .195* - 0.12 6 .283* roa - 0.01 8 0.05 - .189 * - 0.00 7 1 .240* 0.063 .426* -0.008 0.146 - 0.06 2 -0.028 shar e .205 * 0.099 - 0.09 2 .210 * .240 * 1 - 0.04 9 - 0.08 3 0.105 0.168 0.017 .202* main - .250 * -0.044 - 0.07 5 0.02 7 0.06 3 - 0.04 9 1 0.085 -.211* - 0.09 8 - 0.13 9 -0.013 net 0.082 -.393* 0.145 - .260 * .426 * - 0.08 3 0.08 5 1 0.12 - .399 * 0.04 7 -0.128 recei vabl 0.04 0.059 .187 * 0.04 9 - 0.00 0.10 5 - .211 0.12 1 - .257 0.09 7 0.178 10 e 8 * * he -0.11 .219* - .276 * .195 * 0.14 6 0.16 8 - 0.09 8 - .399 * -.257* 1 0.02 0.149 big1 0 0.11 4 0 0.03 4 - 0.12 6 - 0.06 2 0.01 7 - 0.13 9 0.04 7 0.097 0.02 1 -0.103 intan gible - 0.04 7 0.005 - 0.12 5 .283 * - 0.02 8 .202 * - 0.01 3 - 0.12 8 0.178 0.149 - 0.10 3 1 *. 在 0.05 水平（双侧）上显著相关。 *. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。 为了检验各个变量与审计收费之间以及各个变量之间的相关关系，给出了 上图的变量相关系数矩阵，可看出各变量两两之间简单的相关关系。 从单变量检验的结果来看，公司总资产、主营业务收入比重与审计收费在 0.01 水平上显著相关，营业收入、公司实际控制人持股比率与审计收费在 0.05 水平上显著相关，但相关系数不是很理想，其余变量则与审计收费没有显著相 关性。 而总资产和营业收入，净利润率和总资产报酬率、营业收入等组变量的相 关性比较显著，一方面说明公司的资产规模对其经营规模的影响很大，而营业 收入的多少又在一定程度上决定了国内公司的盈利能力。另一方面，较大的相 关性也说明了这些自变量所提供的信息是可能重叠的，可能对多元线性回归的 结果有一定的负面影响。 因此，我们打算首先采用逐步回归法，以消除多重共线性、选取“最优” 回归方程。其做法是将逐个引入自变量，引入的条件是该自变量经 F 检验是显 著的，每引入一个自变量后，对已选入的变量进行逐个检验，如果原来引入的 变量由于后面变量的引入而变得不再显著，那么就将其剔除。引入一个变量或 从回归方程中剔除一个变量，为逐步回归的一步，每一步都要进行 F 检验，以 确保每次引入新变量之前回归方程中只包含显著的变量。这个过程反复进行， 直到既没有不显著的自变量选入回归方程，也没有显著自变量从回归方程中剔 除为止。 （三）回归分析 选择步进（准则: F-to-enter 的概率 = .100） 。 模型汇总 模型 R R 方 调整 R 方 标准 估计的误差 4 .490d 0.24 0.212 0.4333946 d. 预测变量: (常量), lnasset, share, main, fix。 Anova(e) 模型 平方和 df 均方 F Sig. 4 回归 6.416 4 1.604 8.54 .000d 残差 20.286 108 0.188 11 总计 26.702 112 d. 预测变量: (常量), lnasset, share, main, fix。 e. 因变量: lnfee 系数(a) 非标准 化系数 标准系数 模型 B 标准 误差 t Sig. 4 (常量) 6.994 2.032 3.442 0.001 Lnasset* 0.26 0.073 0.306 3.589 0.001 Share* 0.887 0.291 0.263 3.049 0.003 Main* -4.946 1.989 -0.21 -2.487 0.014 Fix* -1.204 0.551 -0.189 -2.185 0.031 a. 因变量: lnfee 调整后的 R 方为 0.212，说明回归模型的解释力较弱，F 值 8.54，说明回归 的总体效果不够显著。 被选入变量中，资产和实际控制人持股比率在 0.01 水平上显著相关，主营 业务收入比重和固定资产比重在 0.05 水平上显著相关。 多元线性回归方程为： lnfee=6.994+0.26lnasset+0.887share-4.946main-1.204fix 由于资产总额和营业收入的相关性很高，当删除资产总额这一变量后，再 按照进入法进行多元线性回归，调整后的 R 方为 0.213，F 值为 4.024。此时， 营业收入、主营业收入比重、实际控制人持股比率在 0.01 水平上显著相关，固 定资产比率和净利润率在 0.05 水平上显著相关。 模型汇总 模型 R R 方 调整 R 方 标准 估计的误 差 1 .532a .283 .213 .4332733 a. 预测变量: (常量), intangible, lnearning, main, roa, big10, receivable, fix, share, he, net。 Anovab 模型 平方和 df 均方 F Sig. 1 回归 7.554 10 .755 4.024 .000a 12 残差 19.148 102 .188 总计 26.702 112 a. 预测变量: (常量 ), intangible, lnearning, main, roa, big10, receivable, fix, share, he, net。 b. 因变量: lnfee 系数 a 非标准化系数 标准系数 模型 B 标准 误差 t Sig. (常量) 8.438 2.087 4.042 .000 lnearning .257 .067 .366 3.818 .000 fix -1.223 .586 -.192 -2.087 .039 roa -1.461 .868 -.183 -1.682 .096 share .994 .310 .293 3.203 .002 main -6.153 2.081 -.261 -2.957 .004 net 1.120 .523 .264 2.142 .035 receivable -.003 .002 -.134 -1.412 .161 he -.567 .445 -.134 -1.273 .206 big10 .042 .086 .042 .485 .628 1 intangible .337 1.575 .020 .214 .831 a. 因变量: lnfee lnfee=8.438+0.257lnearning-1.223fix-1.461roa+0.994share- 6.153main+net1.120-.003receivable-0.567he+0.42big10+0.337intangible 六 研究结论及主要局限 （一）结论： 实证研究的结果基本验证了我们提出的假设，公司的资产规模和经营规模 与审计收费正相关。公司规模越大，会计师事务所在审计过程中为出具审计意 见所需收集的证据也更多，审计工作量大，反映了审计要花更多的成本。固定 资产的比重大，所需实施的账面余额的实质性程序较