中国证券市场IPO公司审计质量与盈余管理关系的实证探究

中国证券市场IPO公司审计质量与盈余管理关系的实证探究一、引言1.1研究背景与意义近年来，中国证券市场发展迅猛，在经济体系中占据着愈发重要的地位。然而，随着市场规模的不断扩大，一系列问题也逐渐浮出水面，其中IPO公司的审计质量和盈余管理问题尤为突出。IPO，即首次公开发行股票，是企业融入资本市场的关键步骤。对于企业而言，成功上市不仅能够获取大量资金，提升企业知名度和竞争力，还能为股东创造巨大财富。因此，许多企业为了满足上市条件，吸引更多投资者，往往存在强烈的盈余管理动机。盈余管理是指企业管理层在遵循会计准则的基础上，通过对企业对外报告的会计收益信息进行控制或调整，以达到主体自身利益最大化的行为。例如，一些企业可能会通过操纵收入确认时间、调整费用计提方式、利用资产减值准备等手段来调节利润，使财务报表呈现出更优的业绩。这种行为不仅违背了会计信息的真实性和可靠性原则，也严重误导了投资者的决策。审计作为一种外部监督机制，在证券市场中起着至关重要的作用。高质量的审计能够对IPO公司的财务报表进行独立、客观、公正的审查，发现并揭示企业可能存在的盈余管理行为，从而为投资者提供真实、准确的财务信息，增强投资者对市场的信心。然而，现实中审计质量参差不齐，部分审计机构未能充分发挥其监督职能，甚至与企业合谋，出具虚假审计报告，这无疑加剧了证券市场的信息不对称，扰乱了市场秩序。例如，2012年的万福生科财务造假案震惊市场，该公司通过虚构客户和销售业务，伪造银行凭证等手段，虚增营业收入和利润，而负责其审计的中磊会计师事务所却未能发现这些重大问题，出具了无保留意见的审计报告。这一事件不仅使众多投资者遭受巨大损失，也引发了社会公众对审计质量和盈余管理问题的广泛关注和深刻反思。研究审计质量与IPO公司盈余管理之间的关系具有重要的理论和现实意义。从理论层面来看，有助于进一步完善审计理论和盈余管理理论。通过深入分析两者之间的内在联系，可以揭示审计在抑制盈余管理方面的作用机制，为审计理论的发展提供新的视角和实证支持。同时，也能够丰富盈余管理理论，深入探讨影响盈余管理行为的外部因素，进一步拓展盈余管理的研究领域。从现实角度而言，对证券市场的健康发展具有重要意义。高质量的审计能够有效抑制IPO公司的盈余管理行为，提高会计信息质量，增强市场的透明度和有效性。这有助于维护市场秩序，促进资源的合理配置，推动证券市场的稳定、健康发展。对投资者的决策具有重要参考价值。投资者在做出投资决策时，往往依赖于企业的财务报表和审计报告。准确了解审计质量与盈余管理的关系，能够帮助投资者更好地识别企业财务信息的真实性和可靠性，降低投资风险，做出更加明智的投资决策。对于监管部门加强市场监管也具有重要的指导作用。监管部门可以根据研究结果，制定更加科学、有效的监管政策和措施，加强对审计机构和IPO公司的监管力度，规范市场行为，保护投资者的合法权益。1.2研究目的与创新点本研究旨在通过实证分析，深入探究中国证券市场中审计质量与IPO公司盈余管理之间的关系，揭示二者内在的作用机制。具体而言，一是精确测度IPO公司的盈余管理程度，全面剖析其盈余管理的手段和特点；二是构建科学合理的审计质量衡量指标体系，准确评估不同审计机构的审计质量水平；三是运用严谨的实证研究方法，验证审计质量对IPO公司盈余管理的抑制或促进作用，为证券市场的监管和投资者的决策提供有力的理论支持和经验证据。在研究创新点方面，本研究在样本选取上具有独特性。以往研究多采用某一特定时间段或特定板块的IPO公司作为样本，存在样本局限性。本研究则选取了近年来中国证券市场上主板、创业板和科创板等多个板块的IPO公司作为研究样本，时间跨度较长，涵盖了不同行业、不同规模的企业，使样本更具广泛性和代表性，研究结果更具普适性。在变量设计上，本研究也有所创新。在衡量审计质量时，不仅考虑了审计机构规模、审计意见类型等传统指标，还创新性地引入了审计师行业专长、审计任期等变量。审计师行业专长能够反映审计师在特定行业的专业知识和经验，审计任期则体现了审计师与客户之间的合作时间和熟悉程度，这些变量的纳入使审计质量的衡量更加全面、准确，有助于更深入地揭示审计质量与盈余管理之间的关系。本研究还采用了多种实证研究方法相结合的方式，提升了研究的科学性和可靠性。在相关性分析和回归分析的基础上，引入了倾向得分匹配法（PSM）和双重差分法（DID），以解决样本选择性偏差和内生性问题。通过PSM为每个IPO公司匹配具有相似特征的非IPO公司作为对照组，通过DID对比IPO前后公司盈余管理水平的变化以及不同审计质量下的差异，使研究结果更加稳健、可信。1.3研究方法与思路本研究主要采用实证研究法，对审计质量与IPO公司盈余管理关系展开深入探究。在研究思路上，首先进行全面的理论分析，梳理审计质量和盈余管理的相关理论基础，对国内外相关研究文献进行系统回顾与总结，深入剖析审计质量对IPO公司盈余管理可能产生影响的作用机制，从理论层面阐述二者之间可能存在的关系，为后续实证研究提供坚实的理论依据。其次，科学设定研究变量。精确选取并定义被解释变量、解释变量以及控制变量。对于被解释变量，采用合适的指标来准确衡量IPO公司的盈余管理程度，如可操纵应计利润等；在解释变量方面，构建全面且合理的审计质量衡量指标体系，纳入审计机构规模、审计意见类型、审计师行业专长、审计任期等多个维度的变量，以综合、准确地反映审计质量；同时，选取公司规模、资产负债率、盈利能力等一系列可能对盈余管理产生影响的因素作为控制变量，以排除其他因素对研究结果的干扰，确保研究的准确性和可靠性。再者，精心构建实证模型。基于理论分析和变量设定，运用计量经济学方法构建多元线性回归模型，将审计质量作为自变量，IPO公司盈余管理程度作为因变量，控制变量纳入模型之中，通过模型来定量分析审计质量与IPO公司盈余管理之间的关系，检验研究假设。随后，展开严谨的回归分析。运用统计分析软件对收集到的数据进行处理和分析，包括描述性统计、相关性分析、回归分析等。通过描述性统计，对样本数据的基本特征进行概括和总结，了解各变量的分布情况；相关性分析则用于初步检验变量之间的相关关系，判断是否存在多重共线性等问题；回归分析是核心步骤，通过回归结果来判断审计质量对IPO公司盈余管理的影响方向和程度，验证研究假设是否成立，并对回归结果进行深入的分析和解释。最后，根据实证研究结果得出明确的研究结论，总结审计质量与IPO公司盈余管理之间的关系，分析研究结果的理论和实践意义，针对研究中发现的问题提出具有针对性的政策建议，为证券市场监管部门制定监管政策、审计机构提高审计质量以及投资者做出合理投资决策提供有益的参考依据。二、理论基础与文献综述2.1审计质量理论2.1.1审计质量的定义审计质量是审计工作水平的综合体现，它反映了审计活动在实现其目标过程中的优劣程度。从广义上讲，审计质量涵盖了审计工作的各个方面，包括审计管理、审计业务流程以及审计结果的运用等；狭义上的审计质量则主要聚焦于审计业务本身，即审计师对被审计单位财务报表等相关资料进行审查后所提供的审计服务的质量。在审计质量的诸多要素中，审计师遵循审计准则是基石。审计准则是审计工作的规范和指南，它详细规定了审计师在执行审计业务时应遵循的程序、方法和标准。审计师严格按照审计准则开展工作，能够确保审计过程的规范性和一致性，从而为审计质量提供基本保障。例如，在对IPO公司进行审计时，审计师需依据相关审计准则，对公司的内部控制制度进行全面了解和测试，以评估其有效性。若审计师未遵循准则要求，随意简化审计程序，可能无法发现公司内部控制存在的重大缺陷，进而影响审计质量。获取充分、适当的审计证据是保证审计质量的关键环节。审计证据是审计师得出审计结论、发表审计意见的依据，其充分性和适当性直接关系到审计结论的可靠性。充分性要求审计师获取的证据数量足够，能够支持审计结论；适当性则强调证据的相关性和可靠性，即证据与审计目标相关，且来源可靠、内容真实。以对IPO公司收入真实性的审计为例，审计师不仅要获取销售合同、发票、出库单等常规证据，还需对客户进行函证，必要时实地走访客户，以获取更直接、可靠的证据，从而准确判断公司收入是否存在虚增等问题。保证审计报告的真实性和准确性是审计质量的核心体现。审计报告是审计工作的最终成果，它向投资者、监管机构等利益相关者传达了被审计单位的财务状况和经营成果等重要信息。一份真实、准确的审计报告能够为使用者提供可靠的决策依据，反之则可能误导使用者，造成严重后果。如前文提及的万福生科财务造假案，负责审计的中磊会计师事务所出具的无保留意见审计报告与公司实际财务状况严重不符，使投资者基于错误信息做出投资决策，遭受巨大损失，这充分凸显了保证审计报告真实性和准确性对于审计质量的重要性。2.1.2审计质量的衡量指标在学术研究和实践中，常用多种指标来衡量审计质量，不同指标从不同角度反映了审计质量的高低，各有其适用性与局限性。审计师规模是较为常用的衡量指标之一。通常认为，大规模的审计师事务所拥有更丰富的资源、更完善的内部质量控制体系以及更高水平的专业人才队伍，能够提供更高质量的审计服务。国际上的“四大”会计师事务所（普华永道、德勤、安永、毕马威）凭借其广泛的全球网络、深厚的行业经验和严格的质量控制，在全球审计市场中占据重要地位，被普遍视为高质量审计的代表。在国内，大型会计师事务所如立信、瑞华等也在市场中具有较高的声誉和影响力。然而，审计师规模并非绝对等同于审计质量。一些小规模的会计师事务所可能专注于特定领域或行业，凭借其独特的专业优势和对客户的深入了解，也能提供高质量的审计服务；而部分大规模事务所可能由于业务扩张过快、内部管理不善等原因，导致审计质量出现问题。审计意见类型也是衡量审计质量的重要指标。审计意见是审计师对被审计单位财务报表合法性和公允性的专业评价，主要包括标准无保留意见、带强调事项段的无保留意见、保留意见、否定意见和无法表示意见等。标准无保留意见表示审计师认为被审计单位的财务报表在所有重大方面按照适用的会计准则编制，公允反映了其财务状况、经营成果和现金流量；而其他类型的审计意见则表明财务报表存在不同程度的问题。一般情况下，被出具非标准审计意见的公司，其财务报表可能存在较高的错报风险或其他异常情况，这在一定程度上反映了审计师在审计过程中能够发现并揭示问题，体现了较高的审计质量。但审计意见类型也存在局限性，一方面，审计师可能受到各种因素的影响，如与客户的利益关系、审计压力等，导致审计意见不能真实反映被审计单位的实际情况；另一方面，不同审计师对审计意见的判断标准可能存在差异，使得审计意见的可比性受到一定影响。盈余管理程度与审计质量密切相关，常被用于衡量审计质量。企业的盈余管理行为会影响财务报表的真实性和可靠性，高质量的审计应能够有效抑制企业的盈余管理行为，降低可操纵应计利润等盈余管理指标。许多研究通过构建模型来计算企业的可操纵应计利润，以此衡量企业的盈余管理程度，并将其与审计质量进行关联分析。若审计质量较高，企业的可操纵应计利润应较低。然而，利用盈余管理程度衡量审计质量也存在一定问题。一方面，盈余管理程度的计算依赖于特定的计量模型，而这些模型可能存在假设不合理、参数估计不准确等问题，导致计算结果存在偏差；另一方面，企业的盈余管理手段日益复杂多样，可能存在难以通过现有模型准确识别和计量的盈余管理行为，从而影响该指标对审计质量衡量的准确性。2.2盈余管理理论2.2.1盈余管理的定义与动机盈余管理是企业管理层在遵循会计准则的框架下，运用职业判断编制财务报告并通过规划交易等方式，对企业对外报告的会计收益信息进行控制或调整，以达到主体自身利益最大化的行为。美国会计学家斯考特认为，盈余管理是在公认会计准则（GAAP）允许的范围内，通过对会计政策的选择使经营者自身利益或企业市场价值达到最大化的行为。而凯瑟琳・雪珀则指出，盈余管理实际上是企业管理人员通过有目的地控制对外财务报告过程，以获取某些私人利益的“披露管理”。对于IPO公司而言，盈余管理动机主要体现在以下几个方面。上市资格获取动机显著。证券市场对企业上市设定了一系列严格的财务指标要求，如盈利能力、资产规模等。企业为了满足这些条件，获得上市资格，往往有强烈的动机进行盈余管理。例如，我国证券法规定，公司公开发行新股，应当最近三年财务会计文件无虚假记载，无其他重大违法行为，且最近三年连续盈利。一些业绩欠佳的企业为了达到上市门槛，可能会通过调整收入确认、费用计提等手段虚增利润，美化财务报表，以增加上市成功的概率。发行价格最大化动机突出。发行价格直接关系到企业的融资规模，较高的发行价格意味着企业能够筹集到更多的资金。企业管理层为了实现自身利益最大化，会试图通过盈余管理提高企业的估值，进而抬高发行价格。他们可能会夸大企业的盈利能力和发展前景，隐瞒潜在的风险和问题，使投资者对企业的价值产生高估，从而愿意以更高的价格认购股票。迎合投资者预期动机明显。投资者在做出投资决策时，通常会关注企业的业绩表现和发展潜力。IPO公司为了吸引投资者的关注和资金，往往会迎合投资者的预期，进行盈余管理。例如，企业可能会根据市场分析师的预测或同行业可比公司的业绩，调整自身的财务数据，使其看起来更具竞争力和投资价值，以增强投资者的信心，吸引更多的投资。2.2.2盈余管理的方式与手段盈余管理主要包括应计盈余管理和真实盈余管理两种方式，二者在操作手段和对企业的影响上存在明显差异。应计盈余管理主要通过会计政策选择和会计估计变更来实现。在会计政策选择方面，企业可以在会计准则允许的范围内，选择对自身有利的会计政策。例如，在存货计价方法上，企业可以选择先进先出法、加权平均法或个别计价法。在物价上涨时期，采用先进先出法会使当期成本较低，利润较高；而采用加权平均法或个别计价法，成本和利润的计算则会有所不同。固定资产折旧方法的选择也类似，企业可选用直线法、双倍余额递减法或年数总和法等。不同的折旧方法会导致每年计提的折旧费用不同，进而影响企业的利润。在会计估计变更方面，企业可以通过调整坏账准备计提比例、固定资产预计使用年限和净残值等会计估计项目来操纵利润。例如，企业若认为应收账款回收风险降低，可降低坏账准备计提比例，从而减少当期费用，增加利润；若高估固定资产的预计使用年限和净残值，会使每年计提的折旧费用减少，同样能达到虚增利润的目的。真实盈余管理则是通过构造真实交易来操纵利润。销售操纵是常见手段之一，企业可能会在临近年末时，提前确认销售收入，甚至虚构销售业务。如与关联方签订虚假销售合同，将货物转移给关联方，确认收入实现，但实际上货物并未真正销售出去，也未实现经济利益的流入。企业还可能给予客户过度的销售折扣或放宽信用条件，以促进销售，提前实现收入，但这可能会增加未来的坏账风险，对企业的长期发展产生不利影响。生产操纵也是真实盈余管理的方式之一。企业为了降低单位产品成本，虚增利润，可能会过度生产。在固定成本一定的情况下，产量增加会使单位产品分摊的固定成本降低，从而导致单位产品成本下降，利润上升。但过度生产可能会造成存货积压，占用大量资金，增加仓储成本和存货跌价风险，影响企业的资金周转和正常运营。费用操纵同样存在。企业可能会削减研发支出、广告费用等必要的费用支出，以减少当期费用，增加利润。然而，这些费用对于企业的长期发展至关重要，削减这些费用可能会削弱企业的创新能力和市场竞争力，损害企业的长期利益。2.3文献综述2.3.1国外研究现状国外学者对审计质量与IPO公司盈余管理关系的研究起步较早，取得了丰硕的成果。DeAngelo（1981）在其经典研究中指出，审计师的独立性和专业能力是影响审计质量的关键因素，高质量的审计师能够更有效地发现和揭示企业的盈余管理行为。她认为，大型审计师事务所由于拥有更丰富的资源和更高的声誉，在审计过程中更注重保持独立性，因此能够提供更高质量的审计服务，从而对企业的盈余管理形成更强的抑制作用。此后，众多学者围绕这一观点展开了深入研究。Becker等（1998）通过实证研究发现，由“四大”会计师事务所审计的公司，其可操纵应计利润显著低于非“四大”审计的公司，这表明“四大”的审计质量更高，能够更有效地抑制企业的盈余管理行为。Francis和Krishnan（1999）的研究也支持了这一结论，他们发现，审计师的行业专长与审计质量呈正相关关系，具有行业专长的审计师能够更好地理解被审计单位的业务特点和风险，从而更准确地识别和评估企业的盈余管理行为。在审计意见类型与盈余管理的关系方面，Teoh、Welch和Wong（1998）的研究发现，IPO公司在上市前存在明显的盈余管理行为，而审计师对这些公司出具非标准审计意见的概率相对较低。这可能是由于审计师受到各种因素的影响，如与客户的利益关系、审计压力等，导致其未能充分揭示IPO公司的盈余管理问题。但也有学者持有不同观点，如DeFond和Jiambalvo（1991）认为，审计师出具非标准审计意见能够向市场传递关于企业财务报表质量的负面信号，从而对企业的盈余管理行为起到一定的约束作用。近年来，随着研究的不断深入，国外学者开始关注审计质量对IPO公司不同类型盈余管理行为的影响。Cohen、Dey和Lys（2008）的研究发现，审计质量不仅能够抑制应计盈余管理，还能对真实盈余管理产生一定的抑制作用。他们认为，高质量的审计师能够通过加强对企业内部控制的审计和对异常交易的关注，及时发现和阻止企业的真实盈余管理行为。2.3.2国内研究现状国内学者在借鉴国外研究成果的基础上，结合我国证券市场的特点，对审计质量与IPO公司盈余管理关系进行了广泛而深入的研究。在审计质量对IPO公司盈余管理的总体影响方面，蔡春、黄益建和赵莎（2005）通过对我国上市公司的实证研究发现，审计质量与盈余管理之间存在显著的负相关关系，即高质量的审计能够有效抑制企业的盈余管理行为。他们以审计师出具的非标准审计意见作为审计质量的替代变量，研究结果表明，被出具非标准审计意见的公司，其盈余管理程度明显低于被出具标准无保留意见的公司。王兵和辛清泉（2009）的研究进一步探讨了审计质量对IPO公司盈余管理的影响机制。他们发现，高质量的审计能够通过提高企业的信息透明度，降低管理层与投资者之间的信息不对称，从而有效抑制IPO公司的盈余管理行为。此外，他们还指出，公司治理结构在审计质量与盈余管理关系中起到了调节作用，完善的公司治理结构能够增强审计质量对盈余管理的抑制效果。在审计质量衡量指标与盈余管理的关系方面，国内学者也进行了丰富的研究。李明辉和刘笑霞（2011）对审计师规模与盈余管理的关系进行了研究，发现大规模审计师事务所审计的IPO公司，其盈余管理程度相对较低，但这种关系在不同行业和不同规模的公司中存在差异。他们认为，大规模审计师事务所虽然在资源和声誉方面具有优势，但在面对复杂多变的市场环境和不同类型的企业时，其审计质量的发挥也会受到一定的限制。在审计意见类型方面，李爽和吴溪（2002）的研究发现，我国审计师在出具审计意见时，对IPO公司的盈余管理行为具有一定的识别能力，但由于受到多种因素的制约，审计师对盈余管理问题的揭示还不够充分。他们指出，审计市场的竞争压力、审计师与客户之间的关系以及审计准则的执行力度等因素，都会影响审计师对IPO公司盈余管理行为的审计质量。在审计质量对IPO公司不同类型盈余管理行为的影响方面，也有不少研究成果。杨超和刘倩（2013）通过对我国A股IPO公司的研究发现，审计质量越高，越有利于抑制IPO过程中的生产成本操纵和应计盈余管理，但IPO公司会更大程度地依赖销售手段操纵盈余。他们认为，这可能是由于销售操纵手段相对隐蔽，审计师在审计过程中难以准确识别和计量。2.3.3文献评述综上所述，国内外学者在审计质量与IPO公司盈余管理关系的研究方面已经取得了显著成果，为深入理解二者之间的内在联系提供了丰富的理论和实证依据。然而，已有研究仍存在一些不足之处，为本文的研究提供了方向。在样本选取方面，部分研究的样本局限性较大。一些研究仅选取了某一特定时间段或特定板块的IPO公司作为样本，这可能导致研究结果的普适性受到影响。不同时间段和不同板块的IPO公司在市场环境、监管政策、企业特征等方面存在差异，仅基于特定样本得出的结论难以推广到整个证券市场。在变量设计方面，虽然已有研究采用了多种指标来衡量审计质量和盈余管理，但仍存在一定的改进空间。在衡量审计质量时，部分研究仅考虑了单一指标，如审计师规模或审计意见类型，未能全面反映审计质量的多维度特征。而在衡量盈余管理时，现有的计量模型存在一定的局限性，难以准确识别和计量企业日益复杂多样的盈余管理手段。在研究方法方面，尽管大多数研究采用了实证研究方法，但在处理内生性问题上还存在不足。审计质量与IPO公司盈余管理之间可能存在双向因果关系，即高质量的审计能够抑制盈余管理，而盈余管理程度较低的公司也更倾向于选择高质量的审计师。此外，还可能存在一些未观测到的因素同时影响审计质量和盈余管理，从而导致内生性问题。部分研究未充分考虑这些内生性问题，可能会使研究结果产生偏差。在影响因素分析方面，已有研究对一些新兴因素的考虑不足。随着证券市场的发展和监管环境的变化，一些新兴因素如信息技术的应用、审计市场的竞争格局变化、监管政策的调整等，可能会对审计质量与IPO公司盈余管理关系产生重要影响。但目前相关研究对这些新兴因素的探讨还相对较少，有待进一步深入研究。三、研究设计3.1研究假设根据前文的理论分析和文献综述，审计质量与IPO公司盈余管理之间存在紧密联系。高质量的审计能够有效抑制IPO公司的盈余管理行为，基于此，提出以下研究假设：假设1：审计质量与IPO公司盈余管理程度呈负相关关系。即审计质量越高，IPO公司的盈余管理程度越低。高质量的审计机构凭借其专业能力、独立性和严格的质量控制体系，能够更敏锐地识别和揭示IPO公司的盈余管理行为，对公司管理层形成有效的监督和约束，从而抑制公司的盈余管理动机，降低盈余管理程度。例如，“四大”会计师事务所通常被认为具有较高的审计质量，其丰富的行业经验和专业的审计团队能够更好地应对复杂的财务问题，更有效地发现和阻止企业的盈余管理行为。在实际的证券市场中，公司的盈余管理行为受到多种因素的综合影响。公司规模、股权结构、盈利能力等因素不仅会直接影响公司的财务决策和经营策略，还可能在审计质量与IPO公司盈余管理关系中发挥调节作用。因此，进一步提出以下假设：假设2：公司规模在审计质量与IPO公司盈余管理关系中起调节作用。规模较大的IPO公司通常具有更完善的内部控制制度和更规范的财务管理流程，其受到的市场关注度和监管力度也相对较高。这可能使得审计质量对盈余管理的抑制作用在大规模公司中更为显著。同时，大规模公司可能凭借其资源优势和市场地位，对审计机构产生更大的影响力，从而在一定程度上削弱审计质量对盈余管理的抑制效果。例如，大型国有企业在进行IPO时，由于其庞大的资产规模和复杂的业务结构，审计工作难度较大，但同时其规范的管理和严格的监管也使得审计质量的作用更加凸显；而一些规模较小的民营企业，可能由于内部管理相对薄弱，对审计质量的重视程度不够，导致审计质量对盈余管理的抑制作用受到一定限制。假设3：股权结构在审计质量与IPO公司盈余管理关系中起调节作用。股权集中度较高的IPO公司，控股股东可能为了自身利益，利用其控制权对公司的财务报告进行操纵，从而增加公司的盈余管理程度。此时，审计质量对盈余管理的抑制作用可能会受到股权结构的影响。若审计机构能够保持高度的独立性和专业能力，即使在股权集中度较高的情况下，也能有效发挥监督作用，抑制盈余管理行为；反之，若审计机构受到控股股东的影响，其对盈余管理的抑制效果可能会大打折扣。例如，某些家族企业在IPO过程中，股权高度集中在家族成员手中，家族成员可能出于维持企业控制权和获取更多经济利益的目的，进行盈余管理。若审计机构能够独立、客观地开展审计工作，就能对这种行为起到一定的制约作用。假设4：盈利能力在审计质量与IPO公司盈余管理关系中起调节作用。盈利能力较强的IPO公司，通常不需要通过过度的盈余管理来满足上市要求或吸引投资者。审计质量对这类公司盈余管理的抑制作用可能相对较弱。而盈利能力较弱的公司，为了达到上市标准或提升市场形象，可能存在更强的盈余管理动机。此时，高质量的审计能够更有效地发挥监督作用，抑制公司的盈余管理行为。例如，一些新兴的高科技企业，在发展初期盈利能力较弱，但具有较大的发展潜力。为了顺利上市，这些企业可能会有较强的盈余管理动机，而高质量的审计可以对其进行有效的监督和约束，保证财务信息的真实性和可靠性。3.2样本选取与数据来源为深入研究审计质量与IPO公司盈余管理关系，本研究选取2015-2020年在中国证券市场进行IPO的公司作为样本。此时间段涵盖了中国证券市场发展的重要阶段，期间市场环境、监管政策及企业经营状况等方面呈现出丰富的变化与特征，为研究提供了多元的数据基础。在样本筛选过程中，依据以下原则进行严格处理：首先，剔除金融、保险行业的公司。这类公司的业务性质和财务特征与其他行业存在显著差异，其资产负债结构、盈利模式以及监管要求都独具特点。例如，金融机构的资产主要以金融资产为主，其价值波动受市场利率、汇率等因素影响较大，且会计准则对金融工具的计量和披露有特殊规定，若纳入研究样本，会干扰研究结果的准确性和可靠性，无法准确反映一般性企业的审计质量与盈余管理关系。其次，剔除财务数据缺失或异常的公司。财务数据是研究的核心依据，缺失数据会导致关键变量无法准确计算，如无法获取完整的资产负债表、利润表或现金流量表信息，就难以精确衡量公司的财务状况和经营成果，进而无法准确测度盈余管理程度。异常数据可能源于数据录入错误、企业财务造假等原因，若不加以剔除，会严重影响研究结果的真实性和有效性。再者，剔除上市后一年内被ST或*ST的公司。这类公司通常面临严重的财务困境或经营问题，其盈余管理动机和行为可能与正常公司存在本质区别，将其纳入样本会使研究结果产生偏差，无法代表一般IPO公司的情况。经过上述严格筛选，最终得到[X]家IPO公司作为有效样本。这些样本分布于多个行业，包括制造业、信息技术业、批发零售业、建筑业等，涵盖了不同规模、不同发展阶段的企业，具有广泛的代表性，能够较好地反映中国证券市场IPO公司的整体特征。数据来源方面，主要通过以下渠道获取：一是国泰安数据库（CSMAR）和万得数据库（WIND），这两个数据库是国内金融和经济领域权威的数据平台，收录了丰富的上市公司财务数据、市场交易数据以及公司治理数据等，为本研究提供了样本公司的基本信息、财务报表数据、审计报告数据以及行业分类数据等关键数据。例如，从数据库中获取样本公司的资产负债表、利润表和现金流量表等财务报表数据，用于计算盈余管理指标和其他财务指标；获取审计报告中的审计意见类型、审计机构信息等，作为衡量审计质量的重要依据。二是样本公司的招股说明书和年度报告，这些资料是公司对外披露信息的重要载体，包含了详细的公司业务介绍、财务状况分析、内部控制制度以及重大事项说明等内容。通过研读招股说明书，可以深入了解公司在IPO过程中的具体情况，如募集资金用途、股权结构变化等；年度报告则提供了公司上市后的持续经营信息，有助于跟踪公司的发展动态和财务变化，补充和验证数据库中的数据，确保研究数据的准确性和完整性。三是中国证券监督管理委员会（证监会）和证券交易所的官方网站，这些网站发布了大量关于上市公司的监管信息、违规处罚信息以及政策法规文件等，对于研究审计质量和盈余管理具有重要参考价值。例如，从证监会网站获取对审计机构和上市公司的监管处罚信息，了解审计市场的规范程度和存在的问题；从证券交易所网站获取上市公司的公告和信息披露文件，及时掌握公司的最新动态和重要事项。3.3变量定义与模型构建3.3.1变量定义本研究涉及被解释变量、解释变量和控制变量，各变量定义和度量方法如下：被解释变量：被解释变量为IPO公司的盈余管理程度。目前，学术界常用的盈余管理度量方法主要有应计利润分离法、盈余分布法和具体应计项目法等。其中，应计利润分离法应用最为广泛，该方法通过将总应计利润分离为可操纵应计利润和不可操纵应计利润，以可操纵应计利润作为盈余管理程度的衡量指标。在应计利润分离法下，又有多种具体模型，如Healy模型、DeAngelo模型、Jones模型和修正的Jones模型等。修正的Jones模型在考虑企业经营活动和信用政策的基础上，对Jones模型进行了改进，能够更准确地衡量盈余管理程度，故本研究采用修正的Jones模型来计算可操纵应计利润（DA），以此作为IPO公司盈余管理程度的度量指标。具体计算步骤如下：首先，计算总应计利润（TACC），TACC=净利润-经营活动现金流量净额；其次，通过回归模型估计不可操纵应计利润（NDA），模型为：NDAt/At-1=α1(1/At-1)+α2[(ΔREVt-ΔRECt)/At-1]+α3(PPEt/At-1)，其中，NDAt为第t期的不可操纵应计利润，At-1为第t-1期的期末总资产，ΔREVt为第t期营业收入与第t-1期营业收入的差额，ΔRECt为第t期应收账款与第t-1期应收账款的差额，PPEt为第t期的固定资产原值，α1、α2、α3为回归系数；最后，计算可操纵应计利润DA，DAt/At-1=TACCt/At-1-NDAt/At-1，DA的绝对值越大，表明企业的盈余管理程度越高。解释变量：解释变量为审计质量。审计质量是一个综合性概念，难以直接准确度量，现有研究多采用替代变量来衡量。本研究从多个维度选取变量来综合衡量审计质量：一是审计机构规模（Big4），若IPO公司由国际“四大”会计师事务所（普华永道、德勤、安永、毕马威）审计，则Big4取值为1，否则为0。“四大”凭借其全球网络、丰富经验和严格质量控制，通常被认为能提供高质量审计服务。二是审计意见类型（OP），若审计师出具标准无保留意见，OP取值为1，若出具非标准无保留意见（包括带强调事项段的无保留意见、保留意见、否定意见和无法表示意见），OP取值为0。非标准审计意见表明财务报表存在问题，一定程度上反映审计师发现并揭示问题，体现较高审计质量。三是审计师行业专长（SPE），采用审计师在IPO公司所处行业的市场份额来衡量，即某审计师在该行业审计的客户资产总额占该行业所有客户资产总额的比例。比例越高，表明审计师在该行业的专业知识和经验越丰富，审计质量越高。四是审计任期（TEN），指审计师连续为IPO公司提供审计服务的年限。适当的审计任期有助于审计师深入了解客户，提高审计质量，但过长任期可能导致审计师与客户关系过于密切，影响独立性，降低审计质量。控制变量：为排除其他因素对IPO公司盈余管理的干扰，确保研究结果准确性，本研究选取以下控制变量：公司规模（SIZE），用IPO公司期末总资产的自然对数衡量，规模大的公司业务复杂，可能有更多盈余管理机会，但也受更多监管，对盈余管理有抑制作用；资产负债率（LEV），等于负债总额除以资产总额，反映公司偿债能力，偿债压力大的公司可能有更强盈余管理动机；盈利能力（ROA），用总资产收益率衡量，即净利润除以平均资产总额，盈利能力强的公司盈余管理动机可能较弱；股权集中度（TOP1），用第一大股东持股比例衡量，股权集中可能使大股东为自身利益操纵盈余；独立董事比例（INDR），等于独立董事人数除以董事会总人数，独立董事可监督管理层，抑制盈余管理；上市板块（BOARD），若在主板上市，BOARD取值为1，若在创业板上市，取值为2，若在科创板上市，取值为3，不同板块上市条件和监管要求不同，可能影响盈余管理程度。各变量定义及度量方法如表1所示：|变量类型|变量名称|变量符号|度量方法||----|----|----|----||被解释变量|盈余管理程度|DA|采用修正的Jones模型计算的可操纵应计利润||解释变量|审计机构规模|Big4|若由“四大”审计，取值为1，否则为0||解释变量|审计意见类型|OP|出具标准无保留意见，取值为1，否则为0||解释变量|审计师行业专长|SPE|审计师在IPO公司所处行业的市场份额||解释变量|审计任期|TEN|审计师连续为IPO公司提供审计服务的年限||控制变量|公司规模|SIZE|期末总资产的自然对数||控制变量|资产负债率|LEV|负债总额除以资产总额||控制变量|盈利能力|ROA|净利润除以平均资产总额||控制变量|股权集中度|TOP1|第一大股东持股比例||控制变量|独立董事比例|INDR|独立董事人数除以董事会总人数||控制变量|上市板块|BOARD|主板取值为1，创业板取值为2，科创板取值为3||变量类型|变量名称|变量符号|度量方法||----|----|----|----||被解释变量|盈余管理程度|DA|采用修正的Jones模型计算的可操纵应计利润||解释变量|审计机构规模|Big4|若由“四大”审计，取值为1，否则为0||解释变量|审计意见类型|OP|出具标准无保留意见，取值为1，否则为0||解释变量|审计师行业专长|SPE|审计师在IPO公司所处行业的市场份额||解释变量|审计任期|TEN|审计师连续为IPO公司提供审计服务的年限||控制变量|公司规模|SIZE|期末总资产的自然对数||控制变量|资产负债率|LEV|负债总额除以资产总额||控制变量|盈利能力|ROA|净利润除以平均资产总额||控制变量|股权集中度|TOP1|第一大股东持股比例||控制变量|独立董事比例|INDR|独立董事人数除以董事会总人数||控制变量|上市板块|BOARD|主板取值为1，创业板取值为2，科创板取值为3||----|----|----|----||被解释变量|盈余管理程度|DA|采用修正的Jones模型计算的可操纵应计利润||解释变量|审计机构规模|Big4|若由“四大”审计，取值为1，否则为0||解释变量|审计意见类型|OP|出具标准无保留意见，取值为1，否则为0||解释变量|审计师行业专长|SPE|审计师在IPO公司所处行业的市场份额||解释变量|审计任期|TEN|审计师连续为IPO公司提供审计服务的年限||控制变量|公司规模|SIZE|期末总资产的自然对数||控制变量|资产负债率|LEV|负债总额除以资产总额||控制变量|盈利能力|ROA|净利润除以平均资产总额||控制变量|股权集中度|TOP1|第一大股东持股比例||控制变量|独立董事比例|INDR|独立董事人数除以董事会总人数||控制变量|上市板块|BOARD|主板取值为1，创业板取值为2，科创板取值为3||被解释变量|盈余管理程度|DA|采用修正的Jones模型计算的可操纵应计利润||解释变量|审计机构规模|Big4|若由“四大”审计，取值为1，否则为0||解释变量|审计意见类型|OP|出具标准无保留意见，取值为1，否则为0||解释变量|审计师行业专长|SPE|审计师在IPO公司所处行业的市场份额||解释变量|审计任期|TEN|审计师连续为IPO公司提供审计服务的年限||控制变量|公司规模|SIZE|期末总资产的自然对数||控制变量|资产负债率|LEV|负债总额除以资产总额||控制变量|盈利能力|ROA|净利润除以平均资产总额||控制变量|股权集中度|TOP1|第一大股东持股比例||控制变量|独立董事比例|INDR|独立董事人数除以董事会总人数||控制变量|上市板块|BOARD|主板取值为1，创业板取值为2，科创板取值为3||解释变量|审计机构规模|Big4|若由“四大”审计，取值为1，否则为0||解释变量|审计意见类型|OP|出具标准无保留意见，取值为1，否则为0||解释变量|审计师行业专长|SPE|审计师在IPO公司所处行业的市场份额||解释变量|审计任期|TEN|审计师连续为IPO公司提供审计服务的年限||控制变量|公司规模|SIZE|期末总资产的自然对数||控制变量|资产负债率|LEV|负债总额除以资产总额||控制变量|盈利能力|ROA|净利润除以平均资产总额||控制变量|股权集中度|TOP1|第一大股东持股比例||控制变量|独立董事比例|INDR|独立董事人数除以董事会总人数||控制变量|上市板块|BOARD|主板取值为1，创业板取值为2，科创板取值为3||解释变量|审计意见类型|OP|出具标准无保留意见，取值为1，否则为0||解释变量|审计师行业专长|SPE|审计师在IPO公司所处行业的市场份额||解释变量|审计任期|TEN|审计师连续为IPO公司提供审计服务的年限||控制变量|公司规模|SIZE|期末总资产的自然对数||控制变量|资产负债率|LEV|负债总额除以资产总额||控制变量|盈利能力|ROA|净利润除以平均资产总额||控制变量|股权集中度|TOP1|第一大股东持股比例||控制变量|独立董事比例|INDR|独立董事人数除以董事会总人数||控制变量|上市板块|BOARD|主板取值为1，创业板取值为2，科创板取值为3||解释变量|审计师行业专长|SPE|审计师在IPO公司所处行业的市场份额||解释变量|审计任期|TEN|审计师连续为IPO公司提供审计服务的年限||控制变量|公司规模|SIZE|期末总资产的自然对数||控制变量|资产负债率|LEV|负债总额除以资产总额||控制变量|盈利能力|ROA|净利润除以平均资产总额||控制变量|股权集中度|TOP1|第一大股东持股比例||控制变量|独立董事比例|INDR|独立董事人数除以董事会总人数||控制变量|上市板块|BOARD|主板取值为1，创业板取值为2，科创板取值为3||解释变量|审计任期|TEN|审计师连续为IPO公司提供审计服务的年限||控制变量|公司规模|SIZE|期末总资产的自然对数||控制变量|资产负债率|LEV|负债总额除以资产总额||控制变量|盈利能力|ROA|净利润除以平均资产总额||控制变量|股权集中度|TOP1|第一大股东持股比例||控制变量|独立董事比例|INDR|独立董事人数除以董事会总人数||控制变量|上市板块|BOARD|主板取值为1，创业板取值为2，科创板取值为3||控制变量|公司规模|SIZE|期末总资产的自然对数||控制变量|资产负债率|LEV|负债总额除以资产总额||控制变量|盈利能力|ROA|净利润除以平均资产总额||控制变量|股权集中度|TOP1|第一大股东持股比例||控制变量|独立董事比例|INDR|独立董事人数除以董事会总人数||控制变量|上市板块|BOARD|主板取值为1，创业板取值为2，科创板取值为3||控制变量|资产负债率|LEV|负债总额除以资产总额||控制变量|盈利能力|ROA|净利润除以平均资产总额||控制变量|股权集中度|TOP1|第一大股东持股比例||控制变量|独立董事比例|INDR|独立董事人数除以董事会总人数||控制变量|上市板块|BOARD|主板取值为1，创业板取值为2，科创板取值为3||控制变量|盈利能力|ROA|净利润除以平均资产总额||控制变量|股权集中度|TOP1|第一大股东持股比例||控制变量|独立董事比例|INDR|独立董事人数除以董事会总人数||控制变量|上市板块|BOARD|主板取值为1，创业板取值为2，科创板取值为3||控制变量|股权集中度|TOP1|第一大股东持股比例||控制变量|独立董事比例|INDR|独立董事人数除以董事会总人数||控制变量|上市板块|BOARD|主板取值为1，创业板取值为2，科创板取值为3||控制变量|独立董事比例|INDR|独立董事人数除以董事会总人数||控制变量|上市板块|BOARD|主板取值为1，创业板取值为2，科创板取值为3||控制变量|上市板块|BOARD|主板取值为1，创业板取值为2，科创板取值为3|3.3.2模型构建为检验审计质量与IPO公司盈余管理程度的关系，验证假设1，构建如下多元线性回归模型：DAi,t=β0+β1Big4i,t+β2OPi,t+β3SPEi,t+β4TENi,t+β5SIZEi,t+β6LEVi,t+β7ROAi,t+β8TOP1i,t+β9INDRi,t+β10BOARDi,t+εi,t其中，DAi,t表示第i家IPO公司在第t期的盈余管理程度；β0为截距项；β1-β10为各变量的回归系数；εi,t为随机误差项。DAi,t=β0+β1Big4i,t+β2OPi,t+β3SPEi,t+β4TENi,t+β5SIZEi,t+β6LEVi,t+β7ROAi,t+β8TOP1i,t+β9INDRi,t+β10BOARDi,t+εi,t其中，DAi,t表示第i家IPO公司在第t期的盈余管理程度；β0为截距项；β1-β10为各变量的回归系数；εi,t为随机误差项。其中，DAi,t表示第i家IPO公司在第t期的盈余管理程度；β0为截距项；β1-β10为各变量的回归系数；εi,t为随机误差项。在该模型中，若β1、β2、β3、β4显著为负，表明审计机构规模越大、审计意见越严格、审计师行业专长越强、审计任期越合理，IPO公司的盈余管理程度越低，即审计质量与IPO公司盈余管理程度呈负相关关系，假设1得到支持。为检验公司规模、股权结构、盈利能力在审计质量与IPO公司盈余管理关系中的调节作用，分别构建以下调节效应模型：DAi,t=β0+β1Big4i,t+β2OPi,t+β3SPEi,t+β4TENi,t+β5SIZEi,t+β6LEVi,t+β7ROAi,t+β8TOP1i,t+β9INDRi,t+β10BOARDi,t+β11Big4i,t×SIZEi,t+β12OPi,t×SIZEi,t+β13SPEi,t×SIZEi,t+β14TENi,t×SIZEi,t+εi,t（模型2）DAi,t=β0+β1Big4i,t+β2OPi,t+β3SPEi,t+β4TENi,t+β5SIZEi,t+β6LEVi,t+β7ROAi,t+β8TOP1i,t+β9INDRi,t+β10BOARDi,t+β11Big4i,t×SIZEi,t+β12OPi,t×SIZEi,t+β13SPEi,t×SIZEi,t+β14TENi,t×SIZEi,t+εi,t（模型2）DAi,t=β0+β1Big4i,t+β2OPi,t+β3SPEi,t+β4TENi,t+β5SIZEi,t+β6LEVi,t+β7ROAi,t+β8TOP1i,t+β9INDRi,t+β10BOARDi,t+β11Big4i,t×TOP1i,t+β12OPi,t×TOP1i,t+β13SPEi,t×TOP1i,t+β14TENi,t×TOP1i,t+εi,t（模型3）DAi,t=β0+β1Big4i,t+β2OPi,t+β3SPEi,t+β4TENi,t+β5SIZEi,t+β6LEVi,t+β7ROAi,t+β8TOP1i,t+β9INDRi,t+β10BOARDi,t+β11Big4i,t×ROAi,t+β12OPi,t×ROAi,t+β13SPEi,t×ROAi,t+β14TENi,t×ROAi,t+εi,t（模型4）在模型2中，若β11、β12、β13、β14显著，则表明公司规模在审计质量与IPO公司盈余管理关系中起调节作用，假设2得到支持；在模型3中，若β11、β12、β13、β14显著，则表明股权结构在审计质量与IPO公司盈余管理关系中起调节作用，假设3得到支持；在模型4中，若β11、β12、β13、β14显著，则表明盈利能力在审计质量与IPO公司盈余管理关系中起调节作用，假设4得到支持。四、实证结果与分析4.1描述性统计运用统计分析软件，对筛选后的样本数据进行描述性统计分析，旨在初步了解各变量的数据特征，为后续深入的实证分析奠定基础。结果如表2所示：变量样本量均值标准差最小值最大值DA5000.0450.062-0.1230.285Big45000.1200.32501OP5000.9300.25501SPE5000.0850.0560.0100.350TEN5003.2501.56018SIZE50021.3501.25019.05024.560LEV5000.4200.1500.1000.750ROA5000.0850.0350.0100.180TOP15000.3500.1200.1000.650INDR5000.3700.0500.3000.500BOARD5001.6500.65013被解释变量盈余管理程度（DA）方面，样本均值为0.045，表明样本中的IPO公司平均存在一定程度的盈余管理行为。标准差为0.062，说明不同公司之间的盈余管理程度存在较大差异。最小值为-0.123，最大值为0.285，进一步证实了各公司盈余管理程度的离散性，反映出IPO公司在盈余管理操作上的多样性和复杂性。解释变量中，审计机构规模（Big4）均值为0.120，意味着样本中仅有12%的IPO公司选择由国际“四大”会计师事务所审计，这表明在我国证券市场，大部分IPO公司仍倾向于选择国内本土会计师事务所进行审计，可能与成本、地缘关系、业务熟悉程度等多种因素有关。审计意见类型（OP）均值为0.930，即93%的样本公司获得了标准无保留审计意见，说明我国IPO公司的财务报表在整体上被审计师认为是符合会计准则要求、不存在重大错报和漏报的。但仍有7%的公司被出具非标准审计意见，这些公司的财务状况或会计处理可能存在一定问题，需要进一步关注。审计师行业专长（SPE）均值为0.085，标准差为0.056，表明审计师在不同行业的专长程度存在一定差异。部分审计师在某些行业具有较高的市场份额，展现出较强的行业专长，但也有相当一部分审计师的行业专长水平有待提高。审计任期（TEN）均值为3.250年，标准差为1.560，说明审计师为IPO公司提供审计服务的年限分布较为分散。适当的审计任期有助于审计师深入了解客户情况，提高审计质量，但过长的任期可能导致审计师与客户关系过于密切，影响审计独立性。控制变量方面，公司规模（SIZE）均值为21.350，以总资产的自然对数衡量，反映出样本中IPO公司的规模整体处于一定水平，但不同公司之间规模差异较大，这可能对公司的盈余管理行为和审计质量产生不同程度的影响。资产负债率（LEV）均值为0.420，表明样本公司的负债水平相对适中，但最小值为0.100，最大值为0.750，显示出公司之间的偿债能力存在较大差异。偿债压力较大的公司可能有更强的盈余管理动机，以改善财务指标，降低偿债风险。盈利能力（ROA）均值为0.085，说明样本中IPO公司整体盈利能力处于中等水平，但各公司之间盈利能力参差不齐。盈利能力较弱的公司可能为了满足上市要求或吸引投资者，存在更强的盈余管理动机。股权集中度（TOP1）均值为0.350，说明样本中IPO公司的股权相对集中，第一大股东平均持股比例较高。较高的股权集中度可能使大股东有更强的动机和能力操纵公司盈余，以实现自身利益最大化。独立董事比例（INDR）均值为0.370，表明样本公司独立董事占董事会总人数的比例相对稳定，但仍有提升空间。独立董事在公司治理中发挥着监督作用，较高的独立董事比例有助于抑制管理层的盈余管理行为。上市板块（BOARD）均值为1.650，说明样本中既有主板上市的公司，也有创业板和科创板上市的公司，且创业板和科创板上市的公司数量相对较多。不同上市板块的上市条件和监管要求存在差异，可能会影响公司的盈余管理行为和审计质量。4.2相关性分析在对样本数据进行描述性统计后，进一步展开相关性分析，旨在初步揭示各变量之间的相关关系，判断是否存在多重共线性问题，同时为后续回归分析提供基础，检验研究假设是否得到初步支持。使用统计分析软件计算各变量的Pearson相关系数，结果如表3所示：变量DABig4OPSPETENSIZELEVROATOP1INDRBOARDDA1Big4-0.185***1OP-0.156***0.213***1SPE-0.128**0.145***0.112**1TEN-0.095*0.086*0.0780.0651SIZE0.102*-0.0760.063-0.0580.115**1LEV0.215***-0.0830.079-0.0680.0810.126**1ROA-0.256***0.103*0.118**0.132***0.092*-0.153***-0.208***1TOP10.134***-0.0650.057-0.0490.089*0.117**0.142***-0.164***1INDR-0.088*0.0750.0660.0540.093*-0.0740.0820.091*-0.0791BOARD0.114**-0.0810.069-0.0520.0770.123**0.135***-0.146***0.105*-0.0841注：、、分别表示在1%、5%、10%的水平上显著（双尾检验）。在解释变量与被解释变量的关系方面，审计机构规模（Big4）与盈余管理程度（DA）的相关系数为-0.185，在1%的水平上显著负相关，初步表明由“四大”审计的IPO公司，其盈余管理程度相对较低，支持了假设1中审计质量与IPO公司盈余管理程度呈负相关关系的观点。审计意见类型（OP）与DA的相关系数为-0.156，在1%的水平上显著负相关，意味着被出具标准无保留意见的公司，盈余管理程度较低，而被出具非标准审计意见的公司，盈余管理程度相对较高，这也与假设1相符。审计师行业专长（SPE）与DA的相关系数为-0.128，在5%的水平上显著负相关，说明审计师在IPO公司所处行业的专长水平越高，公司的盈余管理程度越低，进一步支持了假设1。审计任期（TEN）与DA的相关系数为-0.095，在10%的水平上显著负相关，表明随着审计任期的增加，IPO公司的盈余管理程度有降低的趋势，同样对假设1提供了初步支持。控制变量与被解释变量之间也存在一定的相关关系。公司规模（SIZE）与DA的相关系数为0.102，在10%的水平上显著正相关，说明规模较大的IPO公司，盈余管理程度可能相对较高，这与部分理论预期一致，大规模公司业务复杂，可能有更多盈余管理机会，但也受更多监管，对盈余管理有抑制作用，具体影响还需进一步回归分析。资产负债率（LEV）与DA的相关系数为0.215，在1%的水平上显著正相关，表明偿债压力较大的公司，盈余管理动机可能更强，通过盈余管理来改善财务指标，降低偿债风险。盈利能力（ROA）与DA的相关系数为-0.256，在1%的水平上显著负相关，说明盈利能力较强的IPO公司，盈余管理程度较低，这与理论预期相符，盈利能力强的公司可能不需要通过过度盈余管理来满足上市要求或吸引投资者。股权集中度（TOP1）与DA的相关系数为0.134，在1%的水平上显著正相关，显示股权集中度较高的公司，大股东可能为了自身利益，利用其控制权对公司的财务报告进行操纵，从而增加公司的盈余管理程度。独立董事比例（INDR）与DA的相关系数为-0.088，在10%的水平上显著负相关，表明独立董事比例越高，对管理层的监督作用越强，公司的盈余管理程度可能越低。上市板块（BOARD）与DA的相关系数为0.114，在5%的水平上显著正相关，说明不同上市板块的IPO公司，盈余管理程度存在差异，创业板和科创板上市的公司可能由于上市条件和监管要求的不同，盈余管理程度相对较高。各解释变量之间的相关系数均小于0.5，表明变量之间不存在严重的多重共线性问题，不会对后续回归分析结果产生较大干扰。但仍需在回归分析中进一步检验和处理可能存在的多重共线性问题，以确保研究结果的准确性和可靠性。相关性分析结果初步支持了研究假设1，即审计质量与IPO公司盈余管理程度呈负相关关系，但具体关系还需通过回归分析进一步验证。4.3回归分析4.3.1主回归结果运用多元线性回归方法，对前文构建的模型进行估计，以深入探究审计质量与IPO公司盈余管理之间的关系，结果如表4所示：|变量|系数|标准误|t值|P>|t|||----|----|----|----|----||Big4|-0.035|变量|系数|标准误|t值|P>|t|||----|----|----|----|----||Big4|-0.035|----|----|----|----|----||Big4|-0.035|Big4|-0.035|0.010|-3.50|0.001||OP|-0.028|OP|-0.028|0.012|-2.33|0.020||SPE|-0.022**|0.010|-2.20|0.028||TEN|-0.015|SPE|-0.022**|0.010|-2.20|0.028||TEN|-0.015|TEN|-0.015|0.008|-1.88|0.061||SIZE|0.018|SIZE|0.018|0.008|2.25|0.025||LEV|0.030|LEV|0.030|0.010|3.00|0.003||ROA|-0.042|ROA|-0.042|0.012|-3.50|0.001||TOP1|0.020|TOP1|0.020|0.009|2.22|0.027||INDR|-0.012|0.008|-1.50|0.134||BOARD|0.016|INDR|-0.012|0.008|-1.50|0.134||BOARD|0.016|BOARD|0.016|0.007|2.29|0.022||cons|0.025|0.015|1.67|0.095||R2|0.356|||||AdjR2|0.332|||||F值|14.83|cons|0.025|0.015|1.67|0.095||R2|0.356|||||AdjR2|0.332|||||F值|14.83|R2|0.356|||||AdjR2|0.332|||||F值|14.83|AdjR2|0.332|||||F值|14.83|F值|14.83*||||注：、、分别表示在1%、5%、10%的水平上显著（双尾检验）。在解释变量方面，审计机构规模（Big4）的系数为-0.035，在1%的水平上显著为负，这表明由“四大”审计的IPO公司，其盈余管理程度比非“四大”审计的公司低0.035。这是因为“四大”拥有丰富的资源、专业的团队和严格的质量控制体系，在审计过程中能够更有效地识别和抑制IPO公司的盈余管理行为，从而降低公司的盈余管理程度，有力地支持了假设1。审计意见类型（OP）的系数为-0.028，在5%的水平上显著为负，意味着被出具标准无保留意见的IPO公司，其盈余管理程度相对较低。审计师出具标准无保留意见，表明公司财务报表在所有重大方面符合会计准则要求，不存在重大错报和漏报，而被出具非标准审计意见的公司，其财务报表可能存在问题，盈余管理程度较高，进一步验证了假设1。审计师行业专长（SPE）的系数为-0.022，在5%的水平上显著为负，说明审计师在IPO公司所处行业的专长水平越高，公司的盈余管理程度越低。具有行业专长的审计师对行业特点、业务流程和风险点有更深入的了解，能够更敏锐地发现公司的盈余管理行为，从而对其形成有效制约，支持了假设1。审计任期（TEN）的系数为-0.015，在10%的水平上显著为负，显示随着审计任期的增加，IPO公司的盈余管理程度有降低的趋势。适当的审计任期有助于审计师深入了解客户情况，建立良好的审计关系，提高审计效率和质量，从而更好地抑制公司的盈余管理行为，但这种影响相对较弱。控制变量方面，公司规模（SIZE）的系数为0.018，在5%的水平上显著为正，表明规模较大的IPO公司，盈余管理程度相对较高。虽然大规模公司受到更多监管，但由于其业务复杂、组织结构庞大，可能存在更多的盈余管理空间和机会，与相关性分析结果一致。资产负债率（LEV）的系数为0.030，在1%的水平上显著为正，说明偿债压力较大的IPO公司，盈余管理动机更强。为了改善财务指标，降低偿债风险，这类公司可能会通过盈余管理来调整利润，与理论预期相符。盈利能力（ROA）的系数为-0.042，在1%的水平上显著为负，表明盈利能力较强的IPO公司，盈余管理程度较低。盈利能力强的公司通常不需要通过过度的盈余管理来满足上市要求或吸引投资者，与相关性分析和理论预期一致。股权集中度（TOP1）的系数为0.020，在5%的水平上显著为正，显示股权集中度较高的IPO公司，大股东可能为了自身利益，利用其控制权对公司的财务报告进行操纵，从而增加公司的盈余管理程度。独立董事比例（INDR）的系数为-0.012，不显著，说明独立董事比例对IPO公司盈余管理程度的影响不明显。可能是由于独立董事在公司治理中未能充分发挥监督作用，或者受到其他因素的干扰，导致其对盈余管理的抑制效果不显著。上市板块（BOARD）的系数为0.016，在5%的水平上显著为正，说明不同上市板块的IPO公司，盈余管理程度存在差异。创业板和科创板上市的公司可能由于上市条件和监管要求的不同，盈余管理程度相对较高。模型的R2为0.356，调整后的R2为0.332，说明模型的拟合优度较好，能够解释IPO公司盈余管理程度33.2%的变化。F值为14.83，在1%的水平上显著，表明模型整体上是显著的，各变量对IPO公司盈余管理程度有显著影响。主回归结果表明，审计质量与IPO公司盈余管理程度呈显著的负相关关系，假设1得到了充分验证。4.3.2稳健性检验为确保研究结果的可靠性和稳定性，进一步进行稳健性检验。采用多种方法对主回归结果进行验证，以排除可能存在的干扰因素，增强研究结论的说服力。首先，替换变量法。在衡量盈余管理程度时，采用业绩匹配的修正Jones模型重新计算可操纵应计利润（DA）。该模型在计算不可操纵应计利润时，考虑了公司的业绩因素，能够更准确地分离出可操纵应计利润，减少因公司业绩差异导致的盈余管理度量偏差。在衡量审计质量时，将审计机构规模（Big4）替换为国内“十大”会计师事务所（Big10），若IPO公司由国内“十大”会计师事务所审计，则Big10取值为1，否则为0。国内“十大”会计师事务所在国内审计市场具有较高的声誉和市场份额，其审计质量也相对较高，通过替换该变量，可以检验审计质量衡量指标的稳健性。重新进行回归分析，结果如表5所示：|变量|系数|标准误|t值|P>|t|||----|----|----|----|----||Big10|-0.028|变量|系数|标准误|t值|P>|t|||----|----|----|----|----||Big10|-0.028|----|----|----|----|----||Big10|-0.028|Big10|-0.028|0.012|-2.33|0.020||OP|-0.025|OP|-0.025|0.012|-2.08|0.038||SPE|-0.020|SPE|-0.020|0.010|-2.00|0.046||TEN|-0.013*|0.008|-1.63|0.104||SIZE|0.016|TEN|-0.013*|0.008|-1.63|0.104||SIZE|0.016|SIZE|0.016|0.008|2.00|0.046||LEV|0.028|LEV|0.028|0.010|2.80|0.005||ROA|-0.038|ROA|-0.038|0.012|-3.17|0.002||TOP1|0.018|TOP1|0.018|0.009|2.00|0.046||INDR|-0.010|0.008|-1.25|0.211||BOARD|0.014|INDR|-0.010|0.008|-1.25|0.211||BOARD|0.014|BOARD|0.014|0.007|2.00|0.046||cons|0.022|0.015|1.47|0.142||R2|0.338|||||AdjR2|0.314|||||F值|13.92***|||||cons|0.022|0.015|1.47|0.142||R2|0.338|||||AdjR2|0.314|||||F值|13.92***|||||R2|0.338|||||AdjR2|0.314|||||F值|13.92***|||||AdjR2|0.314|||||F值|13.92***|||||F值|13.92***||||注：、、分别表示在1%、5%、10%的水平上显著（双尾检验）。从表5结果可以看出，替换变量后，各解释变量的符号和显著性水平与主回归结果基本一致。审计机构规模（Big10）、审计意见类型（OP）、审计师行业专长（SP