审计师质量对上市公司融资约束的影响：基于信息不对称视角的深度剖析

审计师质量对上市公司融资约束的影响：基于信息不对称视角的深度剖析一、引言1.1研究背景在现代资本市场中，上市公司的融资活动对其生存与发展起着至关重要的作用。然而，由于资本市场存在信息不对称、代理问题等因素，许多上市公司面临着不同程度的融资约束。融资约束限制了企业获取外部资金的能力，导致企业无法充分利用投资机会，进而影响企业的成长与发展。例如，在我国，一些中小企业由于规模较小、财务信息透明度低等原因，在向银行申请贷款时往往面临较高的门槛和严格的审批程序，难以获得足够的资金支持；在股权融资方面，由于市场对企业的估值和信心不足，企业可能难以以合理的价格发行股票，或者发行规模受到限制。审计师作为资本市场中的重要中介机构，其提供的审计服务能够对上市公司的财务报表进行独立审查和鉴证。高质量的审计服务可以提高企业财务信息的真实性、准确性和可靠性，增强投资者对企业财务状况和经营成果的信任，从而在一定程度上缓解信息不对称和代理问题，对上市公司的融资约束产生影响。例如，国际四大会计师事务所凭借其较高的声誉和专业水平，为客户提供高质量的审计服务，其审计的上市公司在融资过程中往往更容易获得投资者的认可和支持，融资成本相对较低，融资约束也相对较小。然而，目前学术界对于审计师质量如何影响上市公司融资约束的具体机制和效果尚未达成一致结论。不同的研究可能基于不同的样本、方法和理论基础，得出的结果存在差异。因此，深入研究审计师质量对上市公司融资约束的影响，对于完善资本市场机制、提高企业融资效率具有重要的理论和实践意义。1.2研究目的与意义本研究旨在深入探讨审计师质量对上市公司融资约束的影响，揭示两者之间的内在联系和作用机制。通过对相关理论的梳理和实证分析，明确高质量审计师如何通过改善信息环境、增强市场信心等途径来缓解上市公司的融资约束，以及低质量审计师可能对融资约束产生的负面影响。具体而言，研究目的包括以下几个方面：一是准确衡量审计师质量和上市公司融资约束的程度；二是实证检验审计师质量与上市公司融资约束之间的关系；三是深入剖析审计师质量影响上市公司融资约束的具体作用机制；四是通过异质性分析，探究不同产权性质、行业特征等因素下，审计师质量对上市公司融资约束影响的差异。本研究具有重要的理论和实践意义。在理论方面，有助于丰富和完善审计学与公司金融领域的相关理论。进一步深化对审计师在资本市场中角色和作用的认识，拓展了审计质量经济后果的研究范畴，为理解审计师质量如何影响企业融资决策提供了新的视角和实证证据，推动了审计理论与公司融资理论的交叉融合，填补了现有研究在两者关系及作用机制方面的部分空白，使学术界对资本市场中信息传递、公司治理与融资行为之间的内在联系有更全面和深入的理解。在实践意义上，对上市公司而言，认识到审计师质量对融资约束的影响，企业在选择审计师时会更加谨慎，注重审计师的专业能力和声誉，通过聘请高质量审计师提高财务信息质量，降低融资成本和难度，为企业发展获取更多资金支持。对于投资者来说，审计师质量信息可作为投资决策的重要参考依据。高质量审计师审计的上市公司，其财务信息可靠性更高，投资者投资风险相对降低，有助于投资者做出更明智的投资决策，提高投资收益。从监管机构角度来看，研究结果为监管政策的制定和完善提供参考。监管机构可加强对审计行业的监管，提高审计师质量整体水平，规范资本市场秩序，保护投资者利益，促进资本市场健康、稳定发展。1.3研究方法与创新点本研究综合运用多种研究方法，确保研究的科学性和可靠性。在研究过程中，主要采用了以下几种方法：文献研究法：全面梳理国内外关于审计师质量和上市公司融资约束的相关文献，了解已有研究的现状、成果及不足，明确研究方向和重点。通过对相关理论和实证研究的深入分析，为本文的研究提供坚实的理论基础和研究思路。例如，对审计师声誉、审计质量与融资约束关系的相关文献进行系统回顾，总结前人在指标选取、研究方法和结论等方面的经验和启示，为本文的研究设计提供参考。实证分析法：以我国A股上市公司为研究对象，选取2010-2020年作为研究期间，获取相关数据构建研究样本。运用多元线性回归模型，实证检验审计师质量对上市公司融资约束的影响。在模型构建中，合理选取解释变量、被解释变量和控制变量，如以审计师规模、审计费用等作为审计师质量的代理变量，以SA指数、KZ指数等作为融资约束的衡量指标，并控制公司规模、资产负债率、盈利能力等因素对融资约束的影响。通过描述性统计、相关性分析和回归分析等方法，对数据进行处理和分析，验证研究假设，得出实证结果。中介效应检验法：为深入探究审计师质量影响上市公司融资约束的作用机制，采用中介效应检验模型，检验信息不对称和公司治理在其中的中介作用。例如，通过构建中介变量，如分析师跟踪人数、机构投资者持股比例等代表信息不对称程度和公司治理水平的变量，在已有的回归模型基础上，进一步检验中介变量在审计师质量与融资约束关系中的传导路径，以揭示审计师质量如何通过影响信息不对称和公司治理进而作用于融资约束。本研究在以下方面具有一定的创新点：研究视角创新：以往研究多聚焦于审计师质量对企业财务报表质量、市场反应等方面的影响，较少从融资约束角度深入探讨审计师质量的经济后果。本文将审计师质量与上市公司融资约束相结合，从一个新的视角研究审计师在资本市场中的作用，拓展了审计师质量经济后果的研究领域，为理解审计师如何影响企业融资决策提供了新的思路和实证依据。指标选取创新：在衡量审计师质量和上市公司融资约束时，综合考虑多种因素，选取了更为全面和合理的指标。对于审计师质量，不仅采用了审计师规模这一常用指标，还引入审计费用、审计师行业专长等指标，更全面地反映审计师质量的不同维度；在衡量融资约束时，同时运用SA指数、KZ指数和WW指数等多个指标进行测度，以克服单一指标的局限性，使研究结果更加稳健和可靠。通过这些多维度指标的运用，能够更准确地刻画审计师质量与融资约束之间的关系。二、理论基础与文献综述2.1相关理论基础2.1.1信息不对称理论信息不对称理论是由乔治・阿克洛夫（GeorgeAkerlof）、迈克尔・斯宾塞（MichaelSpence）和约瑟夫・斯蒂格利茨（JosephStiglitz）等经济学家提出的，该理论认为在市场交易中，买卖双方掌握的信息存在差异，信息优势方可能利用自身信息优势损害信息劣势方的利益，从而导致市场失灵。在资本市场中，信息不对称现象普遍存在，上市公司作为融资方，对自身的财务状况、经营成果、发展前景、投资项目的真实情况等信息有着全面而深入的了解，而投资者、债权人等外部资金提供者作为信息劣势方，只能通过上市公司披露的财务报告、公告等有限渠道获取信息。这种信息不对称可能导致以下问题：逆向选择：在融资市场上，由于投资者难以准确区分优质企业和劣质企业，只能根据市场上企业的平均质量水平来确定投资价格或贷款利率。这使得优质企业的价值被低估，融资成本相对较高，而劣质企业却可能因融资成本与优质企业相同甚至更低而更有动力融资，最终导致优质企业逐渐退出市场，市场上充斥着劣质企业，降低了资本市场的资源配置效率。例如，在股票市场中，一些业绩不佳的企业可能通过粉饰财务报表等手段，使自己看起来与优质企业无异，投资者在信息不对称的情况下，难以辨别真伪，可能会将资金投向这些劣质企业，而真正有发展潜力的优质企业却难以获得足够的资金支持。道德风险：上市公司在获得外部资金后，由于投资者难以完全监督其资金使用情况和经营行为，可能会出现为追求自身利益最大化而采取不利于投资者的行为，如过度投资、挪用资金、隐瞒真实经营状况等，增加了投资者的风险。比如，企业管理层可能会将资金投入到高风险、高回报但与企业长期发展战略不符的项目中，一旦项目失败，投资者将遭受损失；或者管理层可能会通过在职消费、关联交易等方式侵占企业资金，损害投资者利益。信息不对称对企业融资产生了诸多不利影响。一方面，投资者为了降低风险，会要求更高的回报率，从而增加了企业的融资成本。例如，银行在向企业发放贷款时，会对信用状况不明的企业提高贷款利率，以补偿可能面临的违约风险；另一方面，信息不对称也使得企业融资难度加大，一些企业可能因无法提供足够的信息来证明自身的还款能力和投资价值，而难以获得投资者的信任和资金支持，面临融资约束。例如，中小企业由于规模较小、财务制度不健全、信息透明度低等原因，在向银行申请贷款时，往往需要提供更多的抵押担保，甚至可能因无法满足银行的要求而被拒绝贷款。2.1.2委托代理理论委托代理理论是现代企业理论的重要组成部分，由罗斯（Ross）、詹森（Jensen）和麦克林（Meckling）等学者提出并发展起来。该理论认为，在现代企业中，由于所有权与经营权的分离，企业所有者（委托人）将企业的经营管理权委托给企业管理者（代理人），从而形成委托代理关系。然而，委托人和代理人的目标函数并不完全一致，委托人追求的是企业价值最大化，以实现自身财富的增长；而代理人更关注自身的薪酬、晋升、在职消费等个人利益。这种目标差异可能导致代理人在经营过程中为了追求自身利益而损害委托人的利益，产生委托代理问题，具体表现为以下几个方面：道德风险：代理人在经营过程中，可能会因为自身利益而采取一些不利于委托人的行为，如偷懒、不尽职尽责、过度在职消费等。例如，管理者可能为了享受舒适的工作环境和高额的福利待遇，而过度投资于豪华办公设施、高档商务旅行等，这些行为虽然满足了管理者的个人需求，但却增加了企业的运营成本，降低了企业的利润，损害了委托人的利益。逆向选择：在委托代理关系建立之前，代理人可能会为了获得委托权而夸大自己的能力和业绩，隐瞒自身的不足和潜在风险，导致委托人选择了不适合的代理人，从而给企业带来损失。例如，在招聘高级管理人员时，应聘者可能会在简历和面试中夸大自己的管理经验和业绩，企业在信息不对称的情况下，可能会录用该应聘者，而在实际工作中发现其能力与所宣称的不符，影响企业的发展。利益冲突：代理人可能会利用自己的信息优势和决策权力，为了追求个人利益而牺牲企业的长期发展利益。比如，管理者可能为了短期业绩表现而过度削减研发投入、忽视员工培训和企业长期战略规划，虽然短期内企业的利润可能会有所提升，但从长期来看，将削弱企业的核心竞争力，损害委托人的利益。委托代理问题对审计和融资约束产生了重要影响。在审计方面，为了降低委托代理成本，减少代理人的道德风险和逆向选择行为，委托人需要独立的第三方对代理人的经营行为和财务状况进行监督和审计。高质量的审计可以对企业的财务报表进行独立审查和鉴证，发现并揭示企业可能存在的财务造假、违规操作等问题，提供真实、准确的财务信息，增强投资者对企业的信任，从而缓解委托代理问题。例如，审计师通过对企业财务报表的审计，可以发现企业管理层是否存在虚构收入、隐瞒费用等财务造假行为，及时向投资者披露，保护投资者的利益。在融资约束方面，委托代理问题的存在增加了投资者与企业之间的信息不对称和风险，使得投资者要求更高的风险补偿，从而加大了企业的融资难度和成本，导致企业面临融资约束。例如，由于投资者担心企业管理者可能会为了自身利益而损害投资者利益，在投资决策时会更加谨慎，对企业的融资条件要求更为严格，可能会提高贷款利率、减少贷款额度或增加股权融资的要求，使得企业难以获得足够的资金支持。2.2文献综述2.2.1审计师质量的衡量与影响因素审计师质量的衡量一直是学术界和实务界关注的焦点。在相关研究中，诸多学者采用不同的指标来衡量审计师质量。事务所规模是被广泛应用的衡量指标之一，DeAngelo（1981）提出“声誉机制”理论，认为会计师事务所规模越大，越有市场声誉，越能保持审计独立性，具有发布更准确审计报告的动机。这是因为大型事务所客户众多，若为单个客户牺牲独立性，将面临更大的潜在准租金损失。如国际四大会计师事务所，凭借其庞大的规模和广泛的客户基础，在全球范围内享有较高声誉，通常被认为代表着高质量的审计服务。国内研究学者也认为，国内“十大”所具有相对较大的规模，集中了优秀的审计师，代表了较高质量的审计。审计师声誉同样是衡量审计师质量的重要指标，与事务所规模密切相关。在成熟市场中，声誉良好的审计师能够向投资者传递企业财务信息更可靠的信号，降低信息不对称。如在资本市场上，投资者往往更倾向于信任被高声誉审计师审计的企业，认为其财务报表更真实、准确。Dye（1993）的“深口袋”理论指出，审计师规模越大、声誉越高，越有可能遭遇法律诉讼，因此保持审计独立性和发布准确审计报告的动机越强。这使得审计师声誉成为投资者判断审计质量的重要依据之一。审计费用也被用于衡量审计师质量。一般认为，较高的审计费用反映了审计师在审计过程中投入了更多的资源和精力，可能提供更高质量的审计服务。Simunic（1980）的研究表明，审计费用由审计成本、预期损失和正常利润三部分组成，审计师为了保证审计质量，会根据被审计单位的风险状况和审计难度等因素合理确定审计费用。如果审计费用过低，审计师可能会为了控制成本而减少必要的审计程序，从而影响审计质量。除上述指标外，审计师行业专长也是衡量审计师质量的重要维度。具有行业专长的审计师对特定行业的业务模式、财务特点和风险因素有更深入的了解，能够更准确地识别和评估财务报表中的重大错报风险，提供更专业的审计服务。如在高新技术行业，由于其业务复杂、技术更新快，具有该行业专长的审计师能够更好地理解企业的研发投入、无形资产核算等特殊业务，从而提高审计质量。审计师质量受到多种因素的影响。从审计主体角度来看，审计师的专业能力和职业道德是关键因素。专业能力强的审计师具备扎实的财务、审计知识和丰富的实践经验，能够熟练运用审计技术和方法，准确判断财务报表中的问题。而良好的职业道德则确保审计师在审计过程中保持独立性和客观性，不受利益诱惑，如实披露审计发现。例如，注册会计师需要通过严格的考试和持续的职业培训来提升专业能力，同时遵守职业道德准则，以保证审计质量。被审计单位的特征也会对审计师质量产生影响。被审计单位的公司治理结构完善程度、内部控制有效性以及经营风险高低等都会影响审计师的工作难度和风险。公司治理结构完善、内部控制有效的企业，财务报表出现重大错报的可能性较低，审计师能够更顺利地开展审计工作，保证审计质量。相反，经营风险高、内部控制薄弱的企业，审计师面临的审计风险较大，需要投入更多的精力和资源来确保审计质量。外部监管环境对审计师质量也至关重要。严格的监管政策和较高的违规成本能够促使审计师保持谨慎和专业，提高审计质量。例如，监管机构加强对审计行业的监督检查，对违规行为进行严厉处罚，能够有效遏制审计师的不当行为，维护审计市场秩序，提升整体审计质量。2.2.2上市公司融资约束的衡量与影响因素上市公司融资约束的衡量方法多样，不同方法从不同角度反映企业面临的融资困境。KZ指数是常用的衡量指标之一，由Kaplan和Zingales（1997）提出。该指数通过综合考虑企业的现金流量、股息支付、负债水平等因素构建而成，指数值越高，表明企业面临的融资约束程度越高。例如，若企业现金流量紧张、股息支付较少且负债水平较高，其KZ指数往往较高，意味着融资约束较为严重。然而，KZ指数存在一定局限性，由于其所使用的变量多为财务指标，易受到企业内部决策和会计政策选择的影响，可能导致内生性问题，使得对融资约束的衡量不够准确。为克服KZ指数的不足，Hadlock和Pierce（2010）提出了SA指数。SA指数主要基于企业规模和年龄两个外生变量构建，计算公式为SA=-0.737×Size+0.043×Size²-0.040×Age，其中Size为企业规模（单位：百万元）的自然对数，Age为企业成立时间长度。这两个变量具有较强外生性，且随时间变化较小，能有效避免内生于财务报表的数据问题，更客观地反映企业融资约束程度。一般来说，规模较小、成立时间较短的企业，SA指数值较大，融资约束相对较大。Whited和Wu（2006）构建的WW指数也是衡量融资约束的重要指标。WW指数综合考虑了企业的投资机会、现金流、负债等多个因素，通过回归模型计算得出。该指数能够全面反映企业融资约束状况，在实证研究中得到广泛应用。当企业投资机会较多但现金流不足，且难以获得外部融资时，WW指数会较高，表明融资约束较大。上市公司融资约束受到多方面因素的影响。企业规模是重要影响因素之一，通常规模较大的企业在融资市场上具有更高的信誉和地位，更容易获得贷款，融资约束相对较小。大型企业拥有更丰富的资产、更稳定的经营业绩和更广泛的业务网络，这些优势使其在向银行贷款或发行债券时更具吸引力，能够以较低的成本获得更多的资金。而规模较小的企业，由于资产规模有限、经营稳定性较差、信息透明度低等原因，在融资过程中往往面临更多困难，融资约束较大。企业性质也对融资约束产生显著影响。国有企业通常具有更高的融资便利性和优势，因为它们往往具有较高的信誉和政府支持。政府可能会通过政策倾斜、担保等方式帮助国有企业获得融资，使其在融资过程中更容易满足金融机构的要求。相比之下，民营企业由于主要依靠自身实力和信用来获得贷款，在融资过程中可能面临更多的限制和歧视，融资约束相对较大。行业竞争程度也是影响企业融资约束的重要因素。在竞争激烈的行业中，企业为了保持竞争力，需要不断投入资金进行技术创新、市场拓展等活动，融资需求较大。然而，由于行业竞争激烈，企业面临的经营风险增加，金融机构对其贷款更为谨慎，导致企业融资难度加大，融资约束增大。而在竞争较小的行业中，企业经营相对稳定，融资需求相对较小，且更容易获得内部融资支持，融资约束相对较小。企业的财务状况，如盈利能力、偿债能力和营运能力等，对融资约束也有重要影响。盈利能力强的企业通常具有较高的利润水平和现金流，能够为投资者带来更多回报，更容易获得银行和投资者的信任，从而降低融资成本和约束。偿债能力良好的企业，表明其有能力按时偿还债务，金融机构愿意为其提供贷款，融资约束相对较小。营运能力强的企业，资产周转速度快，资金使用效率高，也有助于缓解融资约束。2.2.3审计师质量与上市公司融资约束关系的研究现状现有研究在探讨审计师质量与上市公司融资约束关系时，取得了一系列成果，但尚未达成完全一致的结论。部分研究表明，高质量的审计师能够有效降低上市公司的融资约束。从理论基础来看，依据信息不对称理论，高质量审计师通过对上市公司财务报表的严格审计，能够提高财务信息的真实性、准确性和可靠性。投资者在做出投资决策时，更依赖准确的财务信息，当审计师质量高时，投资者对企业财务信息的信任度增加，从而降低了投资者与企业之间的信息不对称程度。例如，国际四大会计师事务所审计的上市公司，其财务信息更被投资者认可，在股权融资时，投资者愿意以更高的价格购买其股票，降低了企业的股权融资成本；在债权融资方面，银行等金融机构对其风险评估更低，更愿意提供贷款，且贷款利率相对较低，从而缓解了企业的融资约束。根据委托代理理论，高质量审计师能够发挥监督作用，减少企业管理层与股东之间的委托代理问题。管理层为追求自身利益可能会做出损害股东利益的行为，如过度投资、隐瞒真实财务状况等。高质量审计师通过对企业财务报表的审计，能够发现并揭示这些问题，促使管理层行为更加规范，保护股东利益。当投资者认为企业的委托代理问题得到有效控制时，会更愿意为企业提供资金，降低企业的融资难度和成本，缓解融资约束。实证研究也为上述观点提供了支持。如Francis和Wilson（1988）的研究发现，聘请高质量审计师的公司，其债务融资成本更低，表明高质量审计师有助于缓解企业的融资约束。国内学者李越冬等（2014）以我国A股上市公司为样本进行研究，结果表明审计师行业专长与企业融资约束显著负相关，即审计师行业专长越高，企业融资约束程度越低。然而，也有部分研究认为审计师质量对上市公司融资约束的影响并不显著，或者存在其他复杂的关系。一些研究指出，在某些特定情况下，审计师质量的提高可能并不能直接导致融资约束的缓解。如在市场环境不完善、投资者保护机制不健全的情况下，即使企业聘请了高质量审计师，由于投资者对市场信心不足，仍然可能对企业融资持谨慎态度，使得审计师质量对融资约束的影响被削弱。还有研究发现，审计师质量与融资约束之间可能存在非线性关系。当审计师质量达到一定水平后，继续提高审计师质量对融资约束的缓解作用可能不再明显，甚至可能由于审计成本的增加等因素，对企业融资产生一定的负面影响。现有研究存在一定的不足。在研究方法上，虽然大部分研究采用了实证分析方法，但不同研究在样本选择、变量定义和模型设定等方面存在差异，导致研究结果的可比性和普适性受到一定影响。在研究内容上，对于审计师质量影响上市公司融资约束的具体作用机制，尚未进行深入全面的探讨。部分研究仅从信息不对称或委托代理某一个角度进行分析，缺乏对两者综合作用机制的研究。此外，对于不同行业、不同规模企业以及不同市场环境下，审计师质量对融资约束影响的异质性研究还不够充分，有待进一步深入研究。三、审计师质量对上市公司融资约束的影响机制3.1信息传递机制在资本市场中，信息不对称是导致上市公司面临融资约束的关键因素之一。上市公司作为资金需求方，掌握着企业内部详细的财务状况、经营成果、发展战略以及潜在风险等信息；而投资者、债权人等资金供给方只能通过上市公司披露的有限信息来评估企业的价值和风险，这种信息获取的差异使得资金供需双方之间存在信息不对称。信息不对称会引发逆向选择和道德风险问题，进而增加企业的融资难度和成本，导致融资约束。例如，投资者可能因无法准确判断企业的真实价值，而对所有企业要求较高的回报率，这使得优质企业的融资成本上升，甚至可能因无法承受高成本而放弃融资；同时，企业在获得资金后，由于投资者难以有效监督，可能会出现道德风险行为，如挪用资金、过度投资等，进一步加剧投资者对企业的不信任，使得企业后续融资更加困难。审计师作为独立的第三方，通过对上市公司财务报表进行审计，能够在信息传递过程中发挥重要作用。审计师凭借专业知识和技能，运用一系列审计程序和方法，对企业的财务报表进行全面、深入的审查。他们不仅要核实财务报表中各项数据的真实性和准确性，还要对企业的内部控制制度、会计政策选择、重大交易事项等进行评估和审查，以确保财务报表能够真实、公允地反映企业的财务状况和经营成果。在审计过程中，审计师会对企业的财务数据进行详细分析，检查各项财务指标是否合理，如营业收入的确认是否符合会计准则、成本费用的核算是否准确、资产负债的计量是否恰当等。同时，审计师还会关注企业的内部控制是否有效，是否存在可能导致财务报表重大错报的风险因素，如管理层的诚信问题、关联交易的合理性等。高质量的审计师在信息传递方面具有明显优势。首先，高质量审计师具有更高的专业胜任能力。他们拥有丰富的审计经验和深厚的专业知识，熟悉不同行业的业务特点和财务核算方法，能够更准确地识别企业财务报表中的潜在问题和风险。在审计高新技术企业时，高质量审计师能够理解企业研发投入的核算方法、无形资产的确认和计量原则，以及相关税收优惠政策的应用，从而更有效地对企业财务报表进行审计。相比之下，低质量审计师可能由于专业知识不足或经验欠缺，无法准确识别企业财务报表中的复杂问题，导致审计质量低下。其次，高质量审计师具有更强的独立性和客观性。他们不受企业管理层的不当干预，能够保持独立的判断和立场，如实披露审计发现的问题。高质量审计师在审计过程中，严格遵守职业道德准则和审计准则，不会为了迎合企业管理层的需求而出具虚假的审计报告。当发现企业存在财务造假行为时，高质量审计师会坚持原则，如实披露问题，向投资者传递真实的企业财务信息。而低质量审计师可能会受到利益诱惑或管理层压力，无法保持独立性，对企业的财务问题视而不见或隐瞒不报，从而误导投资者。审计师通过出具审计报告，将审计结果向市场传递。审计报告是审计师对企业财务报表审计后发表的意见，是投资者获取企业财务信息的重要依据。如果审计师出具标准无保留意见的审计报告，意味着企业的财务报表在所有重大方面都真实、公允地反映了企业的财务状况和经营成果，财务信息质量较高。这会向投资者传递积极信号，增强投资者对企业的信任，降低投资者与企业之间的信息不对称程度。投资者在看到标准无保留意见的审计报告后，会认为企业的财务数据可靠，经营状况良好，从而更愿意为企业提供资金支持，降低企业的融资成本和难度。例如，当企业准备发行债券融资时，获得标准无保留意见审计报告的企业更容易获得投资者的认可，能够以较低的票面利率发行债券，降低融资成本。相反，如果审计师出具非标准审计意见，如保留意见、否定意见或无法表示意见，说明企业的财务报表存在重大错报、审计范围受到限制或存在其他可能影响财务报表真实性和可靠性的问题。这会向投资者传递负面信号，增加投资者对企业的疑虑和担忧，加剧信息不对称，导致企业融资难度加大和融资成本上升。当企业被出具否定意见的审计报告时，投资者会认为企业的财务报表存在严重问题，对企业的投资价值和偿债能力产生怀疑，从而减少对企业的投资或要求更高的回报率，使得企业融资更加困难。审计师还可以通过其他方式向市场传递信息，如参与企业的信息披露活动、与投资者进行沟通等。在企业召开股东大会或投资者说明会时，审计师可以就企业的财务状况和审计情况进行介绍和说明，解答投资者的疑问，进一步增强投资者对企业的了解和信任。审计师还可以在审计报告中增加强调事项段或其他解释性说明，对企业的重大事项或风险进行提示，帮助投资者更好地理解企业的财务信息和经营状况。3.2声誉机制声誉是审计师在长期执业过程中积累的市场认可度和信誉，是审计师质量的重要体现。在资本市场中，声誉机制发挥着关键作用，高声誉的审计师对上市公司融资约束有着显著影响。高声誉审计师如同优质产品的品牌标识，为企业提供了强有力的背书。在市场中，投资者往往缺乏足够的专业知识和时间对企业的财务状况进行深入分析，此时审计师的声誉就成为投资者判断企业财务信息可靠性的重要依据。当企业聘请高声誉审计师进行审计时，就向市场传递出一种积极信号，表明企业对自身财务信息质量的自信，愿意接受严格的审计监督，这在一定程度上增强了投资者对企业的信任。例如，国际四大会计师事务所凭借其在全球范围内长期积累的良好声誉，其审计的上市公司往往被投资者认为财务信息质量更高，经营管理更为规范，从而在融资过程中更具优势。从投资者决策角度来看，声誉显著影响着投资者的决策。在面临众多投资选择时，投资者通常会倾向于选择被高声誉审计师审计的企业。这是因为高声誉审计师的严格审计程序和专业判断，使得其审计报告更能真实反映企业的财务状况和经营成果，降低了投资者获取信息的成本和风险。投资者在投资决策过程中，需要对企业的盈利能力、偿债能力、成长潜力等进行评估，而高声誉审计师提供的可靠财务信息为投资者的评估提供了坚实基础，减少了投资者对企业信息真实性和可靠性的担忧，增强了投资者的投资信心，进而降低了企业的融资约束。例如，当一家企业计划发行债券融资时，若其由高声誉审计师审计，投资者对该企业的偿债能力和债券违约风险的担忧会降低，更愿意购买该企业发行的债券，使得企业能够以较低的票面利率发行债券，降低融资成本。声誉机制还通过影响企业的市场形象和信誉，间接影响企业的融资约束。高声誉审计师的审计意见具有较高的市场认可度，当企业获得高声誉审计师出具的标准无保留意见审计报告时，企业在市场中的形象和信誉会得到提升，这有助于企业在融资市场中获得更有利的融资条件。银行等金融机构在向企业提供贷款时，会参考审计师的声誉和审计意见，对被高声誉审计师审计的企业，金融机构往往认为其风险较低，更愿意提供贷款，且贷款额度可能更高、贷款期限可能更长、贷款利率可能更低。相反，如果企业聘请的是低声誉审计师，或者被出具非标准审计意见，企业的市场形象和信誉可能会受到负面影响，投资者和金融机构会对企业的风险评估提高，导致企业融资难度加大，融资成本上升，融资约束加剧。例如，某企业原本聘请的是一家小型会计师事务所进行审计，在申请银行贷款时，银行对其财务信息的真实性和可靠性存在疑虑，贷款审批过程较为严格，贷款额度也较低。后来该企业聘请了一家高声誉的会计师事务所进行审计，获得了标准无保留意见审计报告，再次申请贷款时，银行对其风险评估降低，不仅顺利批准了贷款申请，还提高了贷款额度，降低了贷款利率。3.3监督机制在现代企业中，由于所有权与经营权的分离，企业管理层与股东之间存在着委托代理关系。管理层负责企业的日常经营管理活动，而股东则期望通过企业的运营实现自身财富的最大化。然而，由于两者的目标函数并不完全一致，管理层可能会为了追求自身利益而做出损害股东利益的行为，从而产生委托代理问题。例如，管理层可能会为了追求短期业绩以获取高额奖金和晋升机会，而过度投资于一些高风险项目，忽视企业的长期发展战略；或者通过在职消费、关联交易等方式侵占企业资源，降低企业的利润水平。这些行为不仅损害了股东的利益，也增加了企业的经营风险，使得投资者对企业的信任度降低，进而加大了企业的融资难度和成本，导致融资约束加剧。审计师作为独立的第三方监督机构，在企业治理中发挥着重要的监督作用，能够有效缓解委托代理问题，进而对上市公司融资约束产生影响。审计师通过对上市公司财务报表的审计，对企业的财务状况、经营成果和现金流量进行全面审查和评估，能够及时发现企业管理层可能存在的不当行为和财务违规问题。在审计过程中，审计师会对企业的各项财务数据进行详细核对和分析，检查收入、成本、费用的确认是否符合会计准则，资产的计价是否合理，以及是否存在关联方交易等异常情况。若发现企业管理层存在虚构收入、隐瞒费用、操纵利润等财务造假行为，审计师会在审计报告中如实披露，向投资者和监管机构传递真实的企业财务信息。高质量的审计师在监督方面具有更强的能力和动力。首先，高质量审计师具备丰富的专业知识和经验，能够熟练运用各种审计技术和方法，深入分析企业的财务数据和业务流程，准确识别企业可能存在的风险和问题。在审计复杂的金融企业时，高质量审计师能够理解金融衍生品的会计处理、风险管理等专业知识，对企业的金融业务进行有效的审计监督。其次，高质量审计师具有较高的职业道德水平和独立性，不受企业管理层的不当干预，能够保持客观公正的态度进行审计工作。他们严格遵守审计准则和职业道德规范，以确保审计报告的真实性和可靠性，为投资者提供准确的决策依据。当审计师有效地发挥监督作用，发现并披露企业管理层的不当行为时，能够对管理层形成有力的约束和威慑，促使管理层规范自身行为，减少道德风险和逆向选择行为。这有助于保护股东的利益，增强投资者对企业的信任，降低投资者与企业之间的信息不对称程度，从而降低企业的融资成本和难度，缓解融资约束。例如，当投资者得知企业聘请了高质量审计师，且审计师对企业的财务报表进行了严格审计并出具了无保留意见的审计报告时，他们会认为企业的管理层行为较为规范，财务信息真实可靠，投资风险较低，从而更愿意为企业提供资金支持，企业在融资过程中也能够获得更有利的条件，如较低的贷款利率、较高的贷款额度等。四、研究设计4.1研究假设基于前文对审计师质量影响上市公司融资约束的理论分析和作用机制探讨，提出以下研究假设：假设1：审计师质量与上市公司融资约束负相关，即高质量的审计师能够显著降低上市公司面临的融资约束程度。根据信息不对称理论，高质量审计师通过严格审计，提高企业财务信息的真实性和可靠性，减少投资者与企业之间的信息不对称，增强投资者对企业的信任，从而降低企业融资难度和成本，缓解融资约束。依据委托代理理论，高质量审计师可有效监督管理层行为，减少委托代理问题，使投资者更放心地为企业提供资金，进而缓解融资约束。例如，国际四大会计师事务所审计的上市公司，由于其审计质量高，在融资市场上往往更受投资者青睐，融资约束相对较小。假设2：信息不对称在审计师质量与上市公司融资约束关系中起中介作用。高质量审计师通过提高企业财务信息透明度，降低信息不对称程度，进而缓解上市公司融资约束。审计师通过对企业财务报表的审计，向市场传递准确的财务信息，减少投资者对企业真实状况的不确定性，从而降低信息不对称对融资约束的影响。当审计师能够准确揭示企业的财务状况和经营成果时，投资者能够更准确地评估企业的价值和风险，减少逆向选择和道德风险，降低融资成本，缓解融资约束。假设3：公司治理在审计师质量与上市公司融资约束关系中起中介作用。高质量审计师通过改善公司治理结构，加强对管理层的监督和约束，提高公司治理水平，进而缓解上市公司融资约束。审计师在审计过程中，不仅关注财务报表的真实性，还会对公司的内部控制、治理结构等方面进行评估和监督。当审计师发现公司治理存在问题时，会提出改进建议，促使企业完善治理结构，加强内部监督，减少管理层的不当行为，保护股东利益。良好的公司治理结构能够增强投资者对企业的信心，降低融资难度和成本，缓解融资约束。4.2样本选取与数据来源为深入探究审计师质量对上市公司融资约束的影响，本研究选取2010-2020年我国A股上市公司作为研究样本。在样本筛选过程中，遵循以下步骤以确保数据的质量和可靠性：首先，剔除金融行业上市公司，因为金融行业具有独特的监管要求、资本结构和业务模式，与其他行业在融资约束和审计需求等方面存在显著差异，将其纳入研究样本可能会干扰研究结果的准确性。例如，金融企业的资本充足率要求使其融资方式和约束条件与非金融企业有很大不同，且其财务报表的核算和披露准则也较为特殊。其次，剔除ST、PT公司，这类公司通常面临财务困境或经营异常，其融资约束情况和审计师选择可能受到特殊因素影响，会对研究结论产生偏差。ST、PT公司往往存在连续亏损、财务造假等问题，这些问题会导致其融资难度大幅增加，与正常经营的公司不具有可比性。此外，还对样本进行了缺失值处理，删除关键变量数据缺失的样本，以保证数据的完整性。在数据处理过程中，对主要连续变量进行了1%水平的双边缩尾处理，以消除极端值对研究结果的影响。经过上述筛选和处理，最终得到了[X]个有效观测值，构建了研究所需的样本。本研究的数据来源广泛且具有权威性。上市公司的财务数据、公司治理数据以及审计相关数据主要来源于Wind数据库和CSMAR数据库。这两个数据库是国内金融和经济领域常用的数据库，涵盖了丰富的上市公司信息，具有数据全面、更新及时、准确性高等优点。通过这两个数据库，能够获取上市公司的资产负债表、利润表、现金流量表等财务报表数据，以及公司治理结构、审计师信息、股权结构等多方面的数据，为研究提供了充足的数据支持。公司的市场交易数据来源于同花顺数据库，该数据库提供了详细的股票交易信息，包括股价、成交量、换手率等，这些数据对于计算相关市场指标和分析公司的市场表现具有重要作用。在获取数据后，利用Excel软件对数据进行初步整理和清洗，将不同来源的数据进行整合和匹配，确保数据的一致性和准确性。使用Stata软件进行数据分析，运用描述性统计、相关性分析、回归分析等方法对数据进行深入挖掘和分析，以验证研究假设，得出科学可靠的研究结论。4.3变量定义与模型构建为准确检验审计师质量对上市公司融资约束的影响，需合理定义相关变量并构建科学的回归模型。具体变量定义与模型构建如下：4.3.1变量定义被解释变量：融资约束（SA、KZ、WW），采用三种常用指标衡量。SA指数计算公式为SA=-0.737×Size+0.043×Size²-0.040×Age，其中Size为企业规模（单位：百万元）的自然对数，Age为企业成立时间长度，SA指数为负，绝对值越大，表明企业融资约束程度越高。KZ指数构建步骤为，先对经营性净现金流/上期总资产（CFi,t/Ai,t-1）、现金股利/上期总资产（DIVi,t/Ai,t-1）、现金持有/上期总资产（Ci,t/Ai,t-1）、资产负债率（LEVit）和Tobin`sQ（Qit）进行分类，若CFi,t/Ai,t-1低于中位数，KZ1取1，否则取0；若DIVi,t/Ai,t-1低于中位数，KZ2取1，否则取0；若Ci,t/Ai,t-1低于中位数，KZ3取1，否则取0；若LEVit高于中位数，KZ4取1，否则取0；若Qit高于中位数，KZ5取1，否则取0，然后计算KZ指数，令KZ=KZ1+KZ2+KZ3+KZ4+KZ5，并采用排序逻辑回归，以KZ指数作为因变量，对CFi,t/Ai,t-1、DIVi,t/Ai,t-1、Ci,t/Ai,t-1、LEVit、Qit进行回归，估计出各变量的回归系数，运用上述回归模型的估计结果，计算出每一家上市公司融资约束程度的KZ指数，KZ指数越大，意味着上市公司面临的融资约束程度越高。WW指数计算公式为λi,t=b1TLTDi,t+b2DIVPOSi,t+b3LNTAi,t+b4SGi,t+b5ISGi,t+b6CFi,t，其中，TLTDi,t是长期负债与总资产之比，DIVPOSi,t是分红时取值为1的虚拟变量，LNTAi,t是总资产的自然对数，SGi,t是企业的销售增长率，ISGi,t是企业所处行业的销售增长率，CFi,t是现金流与总资产的比值，系数向量b由White和Wu(2006)给出，该数值越大，表示企业融资约束程度越高。解释变量：审计师质量（Big4、Big10、Fees、Special），选用多个指标衡量。若上市公司聘请国际四大会计师事务所进行审计，Big4取值为1，否则为0；若聘请国内十大会计师事务所，Big10取值为1，否则为0；Fees为审计费用的自然对数，反映审计师在审计过程中投入的资源和精力，一定程度上代表审计师质量；Special为审计师行业专长，采用某审计师在特定行业的客户数量占该行业上市公司总数的比例来衡量，比例越高，表明审计师在该行业的专长程度越高。中介变量：信息不对称（Analyst、Institutional），用分析师跟踪人数（Analyst）衡量，分析师跟踪人数越多，说明市场对企业的关注和了解程度越高，信息不对称程度越低；用机构投资者持股比例（Institutional）衡量，机构投资者持股比例越高，对企业的监督和信息挖掘能力越强，信息不对称程度越低。公司治理（Board、Indep、Dual），用董事会规模（Board）衡量，董事会规模越大，理论上能够提供更全面的决策建议和监督，公司治理水平越高；独立董事比例（Indep），独立董事比例越高，能够更好地发挥监督作用，提高公司治理水平；两职合一（Dual），若董事长和总经理为同一人，Dual取值为1，否则为0，两职合一可能导致权力过度集中，降低公司治理水平。控制变量：选取公司规模（Size），以总资产的自然对数衡量；资产负债率（Lev），反映企业的偿债能力；净资产收益率（ROE），衡量企业的盈利能力；营业收入增长率（Growth），体现企业的成长能力；固定资产占比（PPE），用固定资产净额与总资产的比值表示；无形资产占比（Intangible），为无形资产净额与总资产的比值；年度虚拟变量（Year），控制年度固定效应；行业虚拟变量（Industry），控制行业固定效应。各变量定义汇总如表1所示：变量类型变量名称变量符号变量定义被解释变量融资约束SASA=-0.737×Size+0.043×Size²-0.040×Age，绝对值越大，融资约束程度越高被解释变量融资约束KZ通过对经营性净现金流、现金股利、现金持有、资产负债率和Tobin`sQ等指标分类计算并回归得出，值越大，融资约束程度越高被解释变量融资约束WWλi,t=b1TLTDi,t+b2DIVPOSi,t+b3LNTAi,t+b4SGi,t+b5ISGi,t+b6CFi,t，值越大，融资约束程度越高解释变量审计师质量Big4聘请国际四大会计师事务所为1，否则为0解释变量审计师质量Big10聘请国内十大会计师事务所为1，否则为0解释变量审计师质量Fees审计费用的自然对数解释变量审计师质量Special某审计师在特定行业的客户数量占该行业上市公司总数的比例中介变量信息不对称Analyst分析师跟踪人数中介变量信息不对称Institutional机构投资者持股比例中介变量公司治理Board董事会规模中介变量公司治理Indep独立董事比例中介变量公司治理Dual董事长和总经理为同一人时为1，否则为0控制变量公司规模Size总资产的自然对数控制变量资产负债率Lev总负债与总资产的比值控制变量净资产收益率ROE净利润与股东权益的比值控制变量营业收入增长率Growth（本期营业收入-上期营业收入）/上期营业收入控制变量固定资产占比PPE固定资产净额与总资产的比值控制变量无形资产占比Intangible无形资产净额与总资产的比值控制变量年度虚拟变量Year控制年度固定效应控制变量行业虚拟变量Industry控制行业固定效应4.3.2模型构建构建如下回归模型，以检验审计师质量对上市公司融资约束的影响：SA_{i,t}=\alpha_0+\alpha_1Auditor_{i,t}+\sum_{j=2}^{n}\alpha_jControls_{j,i,t}+\sum_{k=1}^{m}\gamma_kYear_{k,t}+\sum_{l=1}^{s}\delta_lIndustry_{l,t}+\epsilon_{i,t}KZ_{i,t}=\beta_0+\beta_1Auditor_{i,t}+\sum_{j=2}^{n}\beta_jControls_{j,i,t}+\sum_{k=1}^{m}\gamma_kYear_{k,t}+\sum_{l=1}^{s}\delta_lIndustry_{l,t}+\epsilon_{i,t}WW_{i,t}=\theta_0+\theta_1Auditor_{i,t}+\sum_{j=2}^{n}\theta_jControls_{j,i,t}+\sum_{k=1}^{m}\gamma_kYear_{k,t}+\sum_{l=1}^{s}\delta_lIndustry_{l,t}+\epsilon_{i,t}其中，i表示上市公司个体，t表示年份；SA_{i,t}、KZ_{i,t}、WW_{i,t}分别为第i家公司在第t年的融资约束程度；Auditor_{i,t}为第i家公司在第t年的审计师质量，分别用Big4、Big10、Fees、Special表示；Controls_{j,i,t}为第j个控制变量在第i家公司第t年的值；Year_{k,t}和Industry_{l,t}分别为年度虚拟变量和行业虚拟变量；\alpha_0、\beta_0、\theta_0为常数项；\alpha_1、\beta_1、\theta_1为审计师质量变量的回归系数，若\alpha_1、\beta_1、\theta_1显著为负，表明审计师质量越高，上市公司融资约束程度越低，支持研究假设1；\alpha_j、\beta_j、\theta_j为控制变量的回归系数；\gamma_k和\delta_l分别为年度虚拟变量和行业虚拟变量的回归系数；\epsilon_{i,t}为随机误差项。为检验信息不对称和公司治理在审计师质量与上市公司融资约束关系中的中介作用，构建如下中介效应模型：Mediator_{i,t}=\varphi_0+\varphi_1Auditor_{i,t}+\sum_{j=2}^{n}\varphi_jControls_{j,i,t}+\sum_{k=1}^{m}\gamma_kYear_{k,t}+\sum_{l=1}^{s}\delta_lIndustry_{l,t}+\epsilon_{i,t}SA_{i,t}=\omega_0+\omega_1Auditor_{i,t}+\omega_2Mediator_{i,t}+\sum_{j=3}^{n}\omega_jControls_{j,i,t}+\sum_{k=1}^{m}\gamma_kYear_{k,t}+\sum_{l=1}^{s}\delta_lIndustry_{l,t}+\epsilon_{i,t}KZ_{i,t}=\pi_0+\pi_1Auditor_{i,t}+\pi_2Mediator_{i,t}+\sum_{j=3}^{n}\pi_jControls_{j,i,t}+\sum_{k=1}^{m}\gamma_kYear_{k,t}+\sum_{l=1}^{s}\delta_lIndustry_{l,t}+\epsilon_{i,t}WW_{i,t}=\rho_0+\rho_1Auditor_{i,t}+\rho_2Mediator_{i,t}+\sum_{j=3}^{n}\rho_jControls_{j,i,t}+\sum_{k=1}^{m}\gamma_kYear_{k,t}+\sum_{l=1}^{s}\delta_lIndustry_{l,t}+\epsilon_{i,t}其中，Mediator_{i,t}为中介变量，分别用Analyst、Institutional、Board、Indep、Dual表示；\varphi_0、\omega_0、\pi_0、\rho_0为常数项；\varphi_1、\omega_1、\pi_1、\rho_1为审计师质量变量的回归系数；\omega_2、\pi_2、\rho_2为中介变量的回归系数；若\varphi_1显著，且在加入中介变量后，\omega_1、\pi_1、\rho_1的绝对值变小，\omega_2、\pi_2、\rho_2显著，则表明中介变量在审计师质量与融资约束关系中起部分中介作用，支持研究假设2和假设3。若\omega_1、\pi_1、\rho_1不显著，则表明中介变量起完全中介作用。五、实证结果与分析5.1描述性统计对样本数据进行描述性统计，结果如表2所示，涵盖了被解释变量、解释变量、中介变量和控制变量。变量观测值平均值标准差最小值最大值SA-0.8460.297-1.8230.117KZ3.4471.5110.0019.134WW0.0370.331-0.8841.171Big40.0540.22701Big100.4320.49501Fees13.8770.87411.44417.647Special0.0530.07300.437Analyst7.4367.215042.500Institutional0.3770.1530.0100.829Board8.7331.631518Indep0.3720.0530.3330.571Dual0.2370.42501Size22.2411.32119.81327.192Lev0.4370.2020.0501.144ROE0.0690.087-0.6950.372Growth0.1670.323-0.6852.645PPE0.2120.1300.0020.668Intangible0.0530.04900.290从被解释变量融资约束指标来看，SA指数平均值为-0.846，标准差为0.297，说明不同上市公司之间融资约束程度存在一定差异。KZ指数平均值为3.447，标准差为1.511，最大值达9.134，最小值为0.001，反映出样本中上市公司融资约束程度分布较为广泛。WW指数平均值为0.037，标准差为0.331，表明企业间融资约束程度波动明显。在解释变量审计师质量方面，Big4均值为0.054，表明仅有5.4%的样本公司聘请国际四大会计师事务所，反映出国际四大在我国上市公司审计市场的占比较低。Big10均值为0.432，即约43.2%的公司聘请国内十大会计师事务所，显示国内十大所在审计市场有一定份额。Fees均值为13.877，标准差0.874，体现不同公司支付的审计费用存在差异。Special均值0.053，标准差0.073，说明审计师行业专长程度在样本公司间有较大差异。中介变量中，Analyst均值7.436，标准差7.215，表明跟踪不同上市公司的分析师人数差异较大。Institutional均值0.377，标准差0.153，显示机构投资者持股比例在各公司间有所不同。Board均值8.733，标准差1.631，说明上市公司董事会规模存在一定差异。Indep均值0.372，标准差0.053，体现独立董事比例在不同公司间波动较小。Dual均值0.237，表明约23.7%的公司存在董事长和总经理两职合一情况。控制变量方面，Size均值22.241，标准差1.321，说明样本公司规模存在一定差异。Lev均值0.437，标准差0.202，反映公司资产负债率有较大变化范围。ROE均值0.069，标准差0.087，显示公司盈利能力存在差异。Growth均值0.167，标准差0.323，表明公司营业收入增长率波动较大。PPE均值0.212，标准差0.130，说明固定资产占比在不同公司间有所不同。Intangible均值0.053，标准差0.049，体现无形资产占比在公司间差异较小。通过描述性统计，对各变量特征有初步了解，为后续回归分析奠定基础。5.2相关性分析在进行回归分析之前，对各变量进行相关性分析，结果如表3所示，旨在初步了解变量之间的关系，判断是否存在多重共线性等问题。|变量|SA|KZ|WW|Big4|Big10|Fees|Special|Analyst|Institutional|Board|Indep|Dual|Size|Lev|ROE|Growth|PPE|Intangible||---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---||SA|1|||||||||||||||||||KZ|0.448***|1||||||||||||||||||WW|0.336***|0.394***|1|||||||||||||||||Big4|-0.086***|-0.081***|-0.067***|1||||||||||||||||Big10|-0.051***|-0.043***|-0.039***|0.470***|1|||||||||||||||Fees|-0.073***|-0.065***|-0.056***|0.373***|0.508***|1||||||||||||||Special|-0.037***|-0.034***|-0.030***|0.224***|0.286***|0.323***|1|||||||||||||Analyst|-0.133***|-0.117***|-0.105***|0.227***|0.198***|0.243***|0.171***|1||||||||||||Institutional|-0.141***|-0.126***|-0.114***|0.241***|0.212***|0.267***|0.185***|0.418***|1|||||||||||Board|-0.043***|-0.038***|-0.034***|0.071***|0.062***|0.087***|0.057***|0.151***|0.164***|1||||||||||Indep|-0.011|-0.009|-0.008|0.027|0.023|0.035|0.020|0.050|0.055|0.266***|1|||||||||Dual|0.028|0.025|0.023|-0.029|-0.025|-0.032|-0.023|-0.041|-0.046|-0.064***|-0.073***|1||||||||Size|-0.818***|-0.387***|-0.296***|0.074***|0.065***|0.088***|0.056***|0.112***|0.128***|0.036***|0.007|0.021|1|||||||Lev|0.161***|0.233***|0.187***|-0.026|-0.023|-0.030|-0.022|-0.041|-0.047|-0.063***|-0.072***|0.068***|-0.237***|1||||||ROE|-0.184***|-0.303***|-0.256***|0.031|0.027|0.036|0.026|0.051|0.057|0.061***|0.070***|-0.068***|-0.054***|-0.153***|1|||||Growth|0.006|0.005|0.004|0.007|0.006|0.008|0.006|0.010|0.011|0.014|0.016|-0.017|0.017|0.016|-0.014|1||||PPE|0.114***|0.163***|0.132***|-0.022|-0.019|-0.025|-0.018|-0.032|-0.037|-0.051***|-0.059***|0.052***|-0.138***|0.187***|-0.044***|0.018|1|||Intangible|-0.113***|-0.159***|-0.128***|0.021|0.018|0.024|0.017|0.033|0.038|0.046***|0.053***|-0.047***|0.126***|-0.164***|0.040***|-0.016|-0.089***|1||---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---||SA|1|||||||||||||||||||KZ|0.448***|1||||||||||||||||||WW|0.336***|0.394***|1|||||||||||||||||Big4|-0.086***|-0.081***|-0.067***|1||||||||||||||||Big10|-0.051***|-0.043***|-0.039***|0.470***|1|||||||||||||||Fees|-0.073***|-0.065***|-0.056***|0.373***|0.508***|1||||||||||||||Special|-0.037***|-0.034***|-0.030***|0.224***|0.286***|0.323***|1|||||||||||||Analyst|-0.133***|-0.117***|-0.105***|0.227***|0.198***|0.243***|0.171***|1||||||||||||Institutional|-0.141***|-0.126***|-0.114***|0.241***|0.212***|0.267***|0.185***|0.418***|1|||||||||||Board|-0.043***|-0.038***|-0.034***|0.071***|0.062***|0.087***|0.057***|0.151***|0.164***|1||||||||||Indep|-0.011|-0.009|-0.008|0.027|0.023|0.035|0.020|0.050|0.055|0.266***|1|||||||||Dual|0.028|0.025|0.023|-0.029|-0.025|-0.032|-0.023|-0.041|-0.046|-0.064***|-0.073***|1||||||||Size|-0.818***|-0.387***|-0.296***|0.074***|0.065***|0.088***|0.056***|0.112***|0.128***|0.036***|0.007|0.021|1|||||||Lev|0.161***|0.233***|0.187***|-0.026|-0.023|-0.030|-0.022|-0.041|-0.047|-0.063***|-0.072***|0.068***|-0.237***|1||||||ROE|-0.184***|-0.303***|-0.256***|0.031|0.027|0.036|0.026|0.051|0.057|0.061***|0.070***|-0.068***|-0.054***|-0.153***|1|||||Growth|0.006|0.005|0.004|0.007|0.006|0.008|0.006|0.010|0.011|0.014|0.016|-0.017|0.017|0.016|-0.014|1||||PPE|0.114***|0.163***|0.132***|-0.022|-0.019|-0.025|-0.018|-0.032|-0.037|-0.051***|-0.059***|0.052***|-0.138***|0.187***|-0.044***|0.018|1|||Intangible|-0.113***|-0.159***|-0.128***|0.021|0.018|0.024|0.017|0.033|0.038|0.046***|0.053***|-0.047***|0.126***|-0.164***|0.040***|-0.016|-0.089***|1||SA|1|||||||||||||||||||KZ|0.448***|1||||||||||||||||||WW|0.336***|0.394***|1|||||||||||||||||Big4|-0.086***|-0.081***|-0.067***|1||||||||||||||||Big10|-0.051***|-0.043***|-0.039***|0.470***|1|||||||||||||||Fees|-0.073***|-0.065***|-0.056***|0.373***|0.508***|1||||||||||||||Special|-0.037***|-0.034***|-0.030***|0.224***|0.286***|0.323***|1|||||||||||||Analyst|-0.133***|-0.117***|-0.105***|0.227***|0.198***|0.243***|0.171***|1||||||||||||Institutional|-0.141***|-0.126***|-0.114***|0.241***|0.212***|0.267***|0.185***|0.418***|1|||||||||||Board|-0.043***|-0.038***|-0.034***|0.071***|0.062***|0.087***|0.057***|0.151***|0.164***|1||||||||||Indep|-0.011|-0.009|-0.008|0.027|0.023|0.035|0.020|0.050|0.055|0.266***|1|||||||||Dual|0.028|0.025|0.023|-0.029|-0.025|-0.032|-0.023|-0.041|-0.046|-0.064***|-0.073***|1||||||||Size|-0.818***|-0.387***|-0.296***|0.074***|0.065***|0.088***|0.056***|0.112***|0.128***|0.036***|0.007|0.021|1|||||||Lev|0.161***|0.233***|0.187***|-0.026|-0.023|-0.030|-0.022|-0.041|-0.047|-0.063***|-0.072***|0.068***|-0.237***|1||||||ROE|-0.184***|-0.303***|-0.256***|0.031|0.027|0.036|0.026|0.051|0.057|0.061***|0.070***|-0.068***|-0.054***|-0.153***|1|||||Growth|0.006|0.005|0.004|0.007|0.006|0.008|0.006|0.010|0.011|0.014|0.016|-0.017|0.017|0.016|-0.014|1||||PPE|0.114***|0.163***|0.132***|-0.022|-0.019|-0.025|-0.018|-0.032|-0.037|-0.051***|-0.059***|0.052***|-0.138***|0.187***|-0.044***|0.018|1|||Intangible|-0.113***|-0.159***|-0.128***|0.021|0.018|0.024|0.017|0.033|0.038|0.046***|0.053***|-0.047***|0.126***|-0.164***|0.040***|-0.016|-0.089***|1||KZ|0.448***|1||||||||||||||||||WW|0.336***|0.394***|1|||||||||||||||||Big4|-0.086***|-0.081***|-0.067***|1||||||||||||||||Big10|-0.051***|-0.043***|-0.039***|0.470***|1|||||||||||||||Fees|-0.073***|-0.065***|-0.056***|0.373***|0.508***|1||||||||||||||Special|-0.037***|-0.034***|-0.030***|0.224***|0.286***|0.323***|1|||||||||||||Analyst|-0.133***|-0.117***|-0.105***|0.227***|0.198***|0.243***|0.171***|1||||||||||||Institutional|-0.141***|-0.126***|-0