基于代理理论剖析中国IPO市场审计师选择行为的实证探究

基于代理理论剖析中国IPO市场审计师选择行为的实证探究一、引言1.1研究背景与意义近年来，中国IPO市场发展迅猛，已成为全球最为活跃的资本市场之一。作为企业进入资本市场的关键环节，IPO不仅为企业提供了融资渠道，还对企业的长期发展和市场资源配置产生深远影响。据相关数据显示，2025年第一季度，A股市场共有[X]家企业成功完成IPO，募集资金总额达到[X]亿元，这些企业广泛分布于新兴产业和传统制造业，体现了市场的多元化需求。随着市场规模的不断扩大，IPO市场的审计质量和审计师选择问题也日益受到关注。审计师作为资本市场的重要中介机构，在保证上市公司财务信息真实性、维护市场秩序方面发挥着不可替代的作用。不同规模和声誉的审计师在专业能力、独立性和风险承受能力上存在显著差异，这些差异直接影响着审计质量，进而对投资者决策、市场信心以及资源配置效率产生深远影响。在IPO过程中，企业对审计师的选择是一个复杂的决策过程，受到多种因素的综合影响，其中代理理论为解释这一决策行为提供了重要的理论框架。代理理论认为，企业是一系列契约的集合，由于委托人和代理人之间存在信息不对称和利益冲突，代理人可能会为了自身利益而损害委托人的利益。在IPO市场中，这种代理冲突尤为明显，企业管理层为了实现上市目标，可能会有动机操纵财务信息，而审计师作为独立的第三方，其职责就是通过审计工作揭示企业财务信息中的问题，降低代理成本，保护投资者利益。因此，基于代理理论研究IPO市场的审计师选择行为，对于理解企业在IPO过程中的决策机制、提高审计质量、维护市场公平和效率具有重要的理论和现实意义。从理论层面来看，虽然国内外学者已对审计师选择行为进行了大量研究，但基于代理理论视角，结合中国IPO市场特殊制度背景和市场环境的研究仍相对不足。中国资本市场具有独特的制度特征，如股权结构相对集中、政府监管力度较大等，这些因素可能会对企业在IPO过程中的审计师选择行为产生独特影响。通过本研究，有望进一步丰富和完善审计师选择理论，拓展代理理论在资本市场研究中的应用，为后续相关研究提供新的视角和实证依据。从实践层面来看，深入了解IPO市场审计师选择行为的影响因素，有助于监管部门制定更加科学合理的监管政策，引导企业选择高质量的审计师，提高资本市场的信息披露质量和透明度，保护投资者的合法权益。对于企业而言，明确审计师选择的关键因素，有助于其在IPO过程中做出更加理性的决策，选择最适合自身需求的审计师，降低审计风险和代理成本，提升企业上市后的市场形象和竞争力。对于投资者来说，了解审计师选择与审计质量之间的关系，有助于其更加准确地评估企业的投资价值，做出更加明智的投资决策，促进资本市场的健康稳定发展。1.2研究目的与创新点本研究旨在基于代理理论，深入剖析中国IPO市场中企业审计师选择的影响因素，揭示企业在IPO过程中审计师决策行为背后的逻辑，为提高IPO市场审计质量和优化市场资源配置提供理论支持和实践指导。具体而言，通过构建理论模型和实证研究框架，分析企业内部代理冲突、外部市场环境以及制度因素如何综合影响审计师选择决策，探究不同规模、声誉审计师的选择偏好与企业特征之间的内在联系，为企业、监管机构和投资者提供有价值的决策参考。在研究创新点方面，本研究从多维度分析审计师选择行为，不仅考虑企业内部代理冲突因素，如股权结构、管理层持股等，还将外部市场环境因素，如行业竞争程度、市场监管强度等纳入研究框架，全面系统地揭示审计师选择的影响机制，弥补了以往研究仅关注单一或少数因素的不足。此外，本研究紧密结合中国IPO市场的动态发展和政策变化，实时捕捉市场最新信息，使研究结论更具时效性和现实指导意义。在数据运用上，采用最新的市场数据，涵盖了近年来IPO市场的丰富案例，确保研究结果能够真实反映当前市场状况，为市场参与者提供及时准确的决策依据。二、理论基础与文献综述2.1代理理论概述代理理论起源于20世纪70年代，由简森（Jensen）和梅克林（Meckling）于1976年在其经典论文《公司理论：管理行为、代理成本和所有权结构》中正式提出。该理论的产生源于对企业内部委托代理关系的深入思考，随着企业规模的不断扩大和所有权与经营权的日益分离，企业所有者（委托人）与管理者（代理人）之间的利益冲突和信息不对称问题逐渐凸显，代理理论正是为解决这些问题而发展起来的。代理理论的核心内容是将企业视为一系列契约的集合，其中最主要的是委托人与代理人之间的契约关系。在这种关系中，委托人将企业的经营权委托给代理人，期望代理人能够以委托人的利益最大化为目标进行经营管理。然而，由于委托人和代理人的目标函数并不完全一致，代理人往往具有自身利益最大化的动机，这就导致了代理问题的产生。例如，代理人可能会追求在职消费、过度投资或逃避风险等行为，这些行为可能会损害委托人的利益，从而产生代理成本。代理成本主要包括三个方面：监督成本、守约成本和剩余损失。监督成本是指委托人为了监督代理人的行为而付出的成本，如建立监督机制、聘请外部审计师等；守约成本是指代理人为了取得委托人的信任而发生的自我约束支出，如定期向委托人报告经营情况、遵守契约规定等；剩余损失则是由于委托人和代理人的利益不一致导致的其他损失，即代理人的行为偏离委托人利益最大化目标所造成的价值损失。在审计领域，代理理论有着广泛而深刻的应用。从根本上讲，审计的产生正是源于降低代理成本的需求。由于委托人与代理人之间存在信息不对称，委托人难以直接了解代理人的经营管理行为和企业的真实财务状况，因此需要独立的第三方——审计师来对代理人提供的财务信息进行鉴证，以确保其真实性和可靠性。通过审计，委托人可以更好地监督代理人的行为，减少代理人的机会主义行为，从而降低代理成本。例如，审计师对企业财务报表的审计，可以发现可能存在的财务造假、虚报业绩等问题，保护委托人的利益。具体而言，代理理论对审计师选择的作用机制体现在多个方面。一方面，企业的代理冲突程度会影响其对审计质量的需求，进而影响审计师的选择。当企业的代理冲突较高时，如股权高度分散，股东对管理层的监督难度较大，或者管理层持股比例较低，管理层与股东的利益一致性较差，此时企业为了降低代理成本，会更有动力选择高质量的审计师。高质量的审计师通常具有更强的专业能力、更高的独立性和更好的声誉，能够更有效地发现和揭示企业财务信息中的问题，为委托人提供更可靠的监督服务，从而降低代理成本。例如，国际四大会计师事务所凭借其全球网络、丰富经验和严格的质量控制体系，在审计质量上往往被认为高于国内小型事务所，当企业面临较高的代理冲突时，可能更倾向于选择国际四大进行审计。另一方面，代理理论还通过影响企业管理层的决策行为来间接影响审计师选择。管理层作为代理人，在选择审计师时，不仅会考虑降低代理成本的需求，还会考虑自身的利益和声誉。如果管理层希望向市场传递企业良好的经营状况和财务信息，以提升企业的市场价值和自身的声誉，他们可能会选择高声誉的审计师，因为高声誉审计师的审计报告更能得到市场的认可。相反，如果管理层存在操纵财务信息的动机，他们可能会试图选择更易受其影响的低质量审计师，以获取对自己有利的审计意见，这也从反面说明了代理理论在审计师选择中的作用。2.2审计师选择相关理论2.2.1信号传递理论信号传递理论最早由迈克尔・斯宾塞（MichaelSpence）于1973年在其博士论文《劳动力市场的信号传递》中提出，后经不断发展完善，广泛应用于经济学、管理学等多个领域。该理论认为，在信息不对称的市场环境中，拥有信息优势的一方（如企业）有动机通过向信息劣势的一方（如投资者）传递某种信号，来表明自身的真实质量或状况，以减少信息不对称带来的不利影响，从而在市场交易中获得更有利的地位。在资本市场中，信号传递理论有着重要的应用。对于上市公司而言，财务信息是投资者了解公司经营状况和价值的重要依据，但由于企业管理层与投资者之间存在信息不对称，投资者难以直接判断企业财务信息的真实性和可靠性。此时，企业通过选择高质量的审计师对财务报表进行审计并出具审计报告，就可以向市场传递一种积极的信号。高质量的审计师通常具有更强的专业能力、更高的独立性和更严格的质量控制体系，能够更有效地发现和纠正财务报表中的错误和舞弊，其出具的审计报告被市场认为更具可信度。因此，当企业选择高质量审计师时，市场会认为该企业的财务信息质量较高，经营状况良好，未来发展前景较为乐观，从而提升对企业的评价，增强投资者的信心，进而提高企业的市场价值。例如，国际四大会计师事务所凭借其全球声誉和严格的审计标准，被市场普遍认为能够提供高质量的审计服务。如果一家企业聘请国际四大进行审计，往往会被市场解读为该企业对自身财务信息质量有足够的信心，愿意接受更严格的审计监督，这可能会吸引更多投资者的关注和投资，推动企业股价上升，提升企业在资本市场的融资能力和市场竞争力。在IPO市场中，信号传递理论对审计师选择的作用机制更为显著。IPO企业首次进入资本市场，投资者对其了解相对较少，信息不对称问题更为突出。此时，企业选择的审计师成为投资者判断企业质量的重要信号之一。高质量的审计师能够为企业的财务报表提供更可靠的鉴证，向投资者传递企业财务状况真实、经营管理规范的信号，帮助企业在IPO过程中获得更高的发行价格和更广泛的市场认可。相反，如果企业选择低质量的审计师，可能会引发投资者对企业财务信息真实性和经营稳定性的质疑，导致投资者对企业的信心下降，进而影响企业的IPO进程和上市后的市场表现。例如，某企业在IPO过程中选择了一家声誉不佳的小型会计师事务所进行审计，尽管该企业的财务报表表面上符合上市要求，但投资者可能会因为审计师的低质量而对企业的财务信息持谨慎态度，在申购股票时出价较低，甚至放弃申购，这将直接影响企业的融资效果和上市后的市场价值。信号传递理论在解释审计师选择行为时，也存在一定的局限性。一方面，信号传递的有效性依赖于市场的有效性和投资者的理性程度。在一个弱有效或无效的市场中，投资者可能无法准确理解和解读企业传递的信号，导致信号传递的效果大打折扣。另一方面，企业可能会出于各种动机进行信号操纵，如通过与审计师合谋出具虚假的审计报告，以误导投资者。这种情况下，信号传递不仅无法减少信息不对称，反而会加剧市场的混乱和投资者的损失。2.2.2保险角色理论保险角色理论认为，审计师在资本市场中扮演着一种类似保险的角色。在现代企业制度下，企业的所有权与经营权分离，投资者作为企业的所有者，将资金投入企业后，由于信息不对称和管理层的机会主义行为，面临着企业财务报表存在重大错报的风险，这种风险可能导致投资者遭受经济损失。审计师通过对企业财务报表进行审计，对报表是否不存在重大错报发表审计意见，在一定程度上为投资者提供了一种保障。如果审计师未能发现财务报表中的重大错报，导致投资者因信赖审计报告而做出错误决策并遭受损失，审计师可能需要承担相应的法律责任，对投资者进行赔偿。从这个角度看，审计师的审计行为类似于一种保险机制，投资者支付审计费用，获得审计师对财务报表的鉴证服务，当出现因财务报表重大错报导致的损失时，审计师可能会给予一定的经济补偿，从而降低投资者的损失风险。在IPO市场中，保险角色理论对审计师选择有着重要影响。对于IPO企业来说，其在上市过程中需要向投资者展示自身的财务状况和经营成果，以吸引投资者的投资。选择声誉良好、实力雄厚的审计师进行审计，可以向投资者传递企业愿意承担更高审计成本，以确保财务信息真实性和可靠性的信号，表明企业对投资者利益的重视。同时，由于声誉良好的审计师通常具有更强的风险承受能力和更高的赔偿能力，当出现审计失败时，更有能力对投资者进行赔偿，这在一定程度上降低了投资者的投资风险，增强了投资者对企业的信心。例如，国际四大会计师事务所凭借其庞大的资产规模和全球网络，具有较强的风险承担能力，能够为投资者提供更高的保险价值。如果一家IPO企业选择国际四大进行审计，投资者可能会认为即使出现审计问题，也更有可能获得相应的赔偿，从而更愿意投资该企业。从投资者的角度来看，在评估IPO企业的投资价值时，会考虑审计师的保险角色。投资者往往更倾向于投资那些由高声誉审计师审计的企业，因为他们相信高声誉审计师能够更有效地发现财务报表中的问题，提供更可靠的审计报告，并且在出现问题时有更强的赔偿能力。这种投资者的偏好会促使IPO企业在选择审计师时，更加注重审计师的声誉和实力，以满足投资者的需求，提高企业在IPO市场的竞争力。然而，保险角色理论在解释审计师选择时也存在一些问题。一方面，审计师的保险作用在实际中可能受到多种因素的限制，如审计师的赔偿能力受到其资产规模和责任保险额度的限制，当损失超过审计师的赔偿能力时，投资者仍可能遭受部分损失。另一方面，由于法律诉讼的复杂性和成本较高，投资者在遭受损失后，可能面临索赔困难的问题，这在一定程度上削弱了审计师的保险角色。此外，审计师为了降低自身的风险，可能会采取过于保守的审计策略，这可能会影响审计效率和企业的正常经营。2.3国内外研究现状2.3.1国外研究综述国外学者在基于代理理论对审计师选择的研究方面取得了丰硕成果。在公司规模与审计师选择关系的研究中，许多学者发现公司规模是影响审计师选择的重要因素。Francis和Wilson（1988）通过实证研究表明，大型公司更倾向于选择“八大”会计师事务所（当时国际上最具规模和声誉的八家会计师事务所）进行审计。这是因为大型公司业务复杂、涉及利益相关者众多，需要高质量的审计服务来保障财务信息的可靠性，降低代理成本。大型公司选择高声誉审计师，也有助于向市场传递积极信号，增强投资者信心，提升公司市场价值。关于成长性与审计师选择，国外研究呈现出不同观点。一些学者认为，具有高成长性的公司面临更多不确定性，股东与管理层之间的代理冲突可能更为严重，为了向市场证明自身的财务状况和发展前景，这类公司更有动力选择高质量审计师。如Teoh和Wong（1993）研究发现，高成长性公司倾向于聘请国际知名审计师，以降低信息不对称，吸引投资者。然而，也有研究指出，高成长性公司可能出于成本考虑，或者为了避免高声誉审计师更严格的审计监督，而选择相对低质量的审计师。如Defond等（2000）的研究表明，部分高成长性公司可能更注重短期成本控制，在审计师选择上更倾向于成本较低的小型事务所。在股权结构对审计师选择的影响方面，Jensen和Meckling（1976）提出，股权分散时，股东对管理层的监督难度增加，代理成本上升，此时公司可能更需要高质量审计师来监督管理层行为。Forker（1999）通过对英国上市公司的研究发现，股权集中度与选择高质量审计师的概率呈负相关，即股权越分散，公司越倾向于选择高声誉审计师。但也有研究指出，在某些情况下，股权集中的大股东可能与管理层合谋，为了自身利益而选择容易受其控制的低质量审计师，以掩盖其不当行为，降低监督成本。尽管国外在基于代理理论的审计师选择研究方面取得了重要进展，但仍存在一定局限性。一方面，多数研究基于成熟资本市场背景，对于新兴市场和发展中经济体的适用性有待进一步验证。不同国家和地区的资本市场制度、法律环境、文化背景等存在差异，这些因素可能会对审计师选择行为产生不同影响。另一方面，现有研究在某些因素对审计师选择的影响方向和程度上尚未达成完全一致的结论，需要进一步深入研究，以更全面准确地揭示审计师选择的内在机制。2.3.2国内研究综述国内学者针对基于代理理论的审计师选择问题也进行了大量研究，并且结合中国特殊的制度背景和市场环境，取得了一系列有价值的成果。在股权结构与审计师选择的关系上，国内研究发现，中国上市公司股权结构相对集中，国有股占比较高。这种特殊的股权结构对审计师选择产生了独特影响。如李树华（1999）的研究表明，国有控股企业由于所有者缺位，内部人控制现象较为严重，管理层可能缺乏选择高质量审计师的动力，更倾向于选择能够满足其自身利益需求的审计师，导致对高质量审计服务的需求相对不足。而田利军（2006）通过对中国IPO公司的研究发现，股权集中度与选择高质量审计师的可能性呈负相关，这与国外部分研究结论一致，即股权越分散，公司越有动机选择高质量审计师来降低代理成本，加强对管理层的监督。关于公司规模对审计师选择的影响，国内研究结果与国外基本一致。多数研究表明，公司规模越大，越倾向于选择大型、声誉好的会计师事务所。如吴水澎和李奇凤（2006）通过对中国上市公司的实证研究发现，公司规模与审计师选择显著正相关，大型公司为了满足监管要求、提升市场形象以及降低融资成本，更愿意聘请高质量审计师进行审计。在市场化进程与审计师选择方面，国内学者普遍认为，市场化程度较高的地区，市场机制更加完善，企业面临的竞争压力更大，对高质量审计服务的需求也更强烈。夏立军和方轶强（2005）的研究表明，市场化进程越快的地区，上市公司越倾向于选择高质量审计师，因为高质量审计可以提供更可靠的财务信息，帮助企业在市场竞争中获得优势，吸引投资者和合作伙伴。然而，国内研究也面临一些挑战和未来研究方向。首先，随着中国资本市场的快速发展和改革不断推进，市场环境和制度背景不断变化，需要持续跟踪研究这些变化对审计师选择行为的影响。例如，近年来注册制改革在科创板、创业板等板块逐步推行，这可能会改变企业的上市条件和市场竞争格局，进而影响企业的审计师选择决策，相关研究还需要进一步深入。其次，国内研究在研究方法和数据来源上仍有改进空间。部分研究可能受到数据样本局限性的影响，研究结果的普适性和可靠性有待提高。未来研究可以尝试采用更丰富的数据来源和更先进的研究方法，如大数据分析、机器学习等，以更全面深入地分析审计师选择行为。此外，在跨学科研究方面还有待加强，结合经济学、管理学、法学等多学科理论，从更综合的视角研究审计师选择问题，有望为该领域的研究带来新的突破。三、研究设计3.1研究假设3.1.1公司规模与审计师选择公司规模是影响审计师选择的重要因素之一。从代理理论的角度来看，规模较大的公司通常涉及更为复杂的业务和庞大的组织结构，股东与管理层之间的代理冲突也更为严重。在大型企业中，管理层的决策权力相对较大，信息不对称问题更为突出，股东难以全面监督管理层的行为，这就增加了管理层为追求自身利益而损害股东利益的风险。例如，管理层可能会为了追求短期业绩而进行过度投资，或者通过操纵财务报表来掩盖经营不善的问题。为了降低这种代理成本，大型公司需要高质量的审计服务来增强财务信息的可靠性和透明度，从而有效监督管理层的行为，保护股东的利益。此外，大型公司往往受到更多的市场关注和监管压力，其财务信息的准确性和透明度对于维护公司的市场声誉和形象至关重要。选择高质量的审计师进行审计，能够向市场传递公司对财务信息质量高度重视的信号，增强投资者、债权人以及其他利益相关者对公司的信心，提升公司的市场价值。以中国石油天然气股份有限公司为例，作为一家在全球具有广泛影响力的大型能源企业，其业务遍布全球多个国家和地区，涉及勘探、开发、炼制、销售等多个领域，业务结构极为复杂。在IPO过程中，中国石油选择了国际知名的审计师事务所进行审计，这不仅有助于确保其财务信息的准确性和可靠性，满足监管要求，还向市场展示了公司规范的治理结构和良好的经营状况，吸引了大量投资者的关注和投资。基于以上分析，提出假设1：公司规模越大，越倾向于选择高质量的审计师。3.1.2股权结构与审计师选择股权结构在公司治理中起着关键作用，对审计师选择也有着重要影响。当股权集中度较高时，大股东在公司决策中拥有较大的话语权，能够对管理层的行为进行有效的监督和控制。然而，这种情况下也可能出现大股东与管理层合谋的现象，为了实现自身利益最大化，大股东可能会干预审计师的选择，选择那些容易受其控制的低质量审计师，以掩盖其不当行为，如通过关联交易转移公司资产、操纵利润等，从而降低对自身行为的监督和约束。例如，在某些家族企业中，家族成员作为大股东，可能会为了家族利益而选择与自己关系密切的审计师，这些审计师可能会在审计过程中放松标准，对公司存在的问题视而不见。相反，当股权相对分散时，股东对管理层的监督难度增加，单个股东难以对管理层形成有效的制约，管理层可能会利用这种信息不对称和权力优势，为追求自身利益而损害股东利益，导致代理问题更加严重。此时，为了加强对管理层的监督，降低代理成本，公司更需要高质量的审计师来提供独立、客观的审计服务，揭示公司财务信息中的问题，保护股东的利益。基于上述理论分析，提出假设2：股权集中度与对高质量审计师的需求负相关，即股权越分散，公司越倾向于选择高质量审计师。3.1.3公司成长性与审计师选择具有高成长性的公司通常处于快速发展阶段，业务扩张迅速，投资机会众多。然而，这种快速发展也伴随着较高的不确定性，如市场需求的变化、技术创新的风险、竞争环境的动态变化等，这些不确定性因素使得公司未来的盈利能力和财务状况存在较大的波动性。在这种情况下，股东与管理层之间的信息不对称问题更加突出，股东难以准确评估公司的真实价值和未来发展前景，管理层可能会利用这种信息优势，为追求自身利益而采取一些不利于股东的行为，如过度投资、隐瞒不利信息等，从而导致代理成本增加。为了降低信息不对称，增强投资者对公司的信心，高成长性公司有更强的动机选择高质量的审计师。高质量的审计师具有更丰富的经验、更专业的技能和更高的独立性，能够对公司复杂的业务和财务状况进行深入审计，提供更准确、可靠的审计报告，向市场传递公司真实的财务信息和发展潜力，帮助投资者做出更合理的决策。例如，一些新兴的科技企业，如字节跳动旗下的抖音，在业务快速扩张阶段，通过选择国际知名的审计师事务所进行审计，向市场展示了公司规范的财务管理和良好的发展前景，吸引了大量的投资者和合作伙伴。基于此，提出假设3：公司成长性越高，越可能选择高质量的审计师。3.1.4财务杠杆与审计师选择财务杠杆反映了公司的负债水平，财务杠杆较高的公司通常面临较大的偿债压力和违约风险。当公司的负债比例较高时，债权人的利益与公司的经营状况密切相关，债权人需要确保公司能够按时足额偿还债务。然而，由于信息不对称，债权人难以直接了解公司的财务状况和经营情况，存在公司管理层为了获取更多债务融资而隐瞒真实财务状况、高估盈利能力的风险，这可能导致债权人的利益受损。为了保护债权人的利益，降低债务代理成本，公司在财务杠杆较高时，更倾向于选择高质量的审计师。高质量的审计师能够对公司的财务报表进行严格审计，揭示公司潜在的财务风险，为债权人提供更可靠的财务信息，增强债权人对公司的信任，从而降低公司的融资成本和违约风险。例如，一些房地产企业，由于项目开发需要大量资金，通常具有较高的财务杠杆。在这种情况下，为了获取银行等金融机构的贷款支持，这些企业往往会选择声誉良好的审计师事务所进行审计，以证明公司财务状况的真实性和偿债能力。基于以上分析，提出假设4：财务杠杆越高，公司越倾向于选择高质量的审计师。3.2样本选择与数据来源本研究选取2020-2024年期间在沪深两市进行IPO的公司作为研究样本。这一时间段涵盖了中国资本市场的重要发展阶段，期间经历了注册制改革的逐步推进和市场环境的动态变化，能够更全面地反映当前IPO市场的特征和审计师选择的实际情况。在样本选取过程中，首先从万得（Wind）数据库中获取了该时间段内所有申报IPO的公司名单，初步筛选出符合条件的公司[X]家。数据来源方面，本研究综合运用多个权威数据库，以确保数据的全面性和准确性。公司财务数据主要来源于万得（Wind）数据库和锐思（RESSET）数据库，这两个数据库涵盖了丰富的企业财务信息，包括资产负债表、利润表、现金流量表等关键数据，能够为研究公司规模、成长性、财务杠杆等变量提供坚实的数据支持。股权结构数据则主要取自国泰安（CSMAR）数据库，该数据库提供了详细的股东信息，包括股东持股比例、股东性质等，有助于深入分析股权结构对审计师选择的影响。关于审计师相关信息，如审计师事务所名称、审计费用等，通过中国注册会计师协会官方网站、巨潮资讯网以及各上市公司的招股说明书等渠道进行收集和整理，以保证数据的可靠性和及时性。在数据筛选与整理过程中，首先对初始样本进行了严格的筛选，剔除了数据缺失严重、财务数据异常以及存在重大违规行为的公司样本，以确保研究样本的质量和代表性。经过仔细筛选，最终确定有效样本公司[X]家。对于收集到的数据，进行了标准化处理和一致性校验，确保数据的格式和口径一致，便于后续的统计分析和实证研究。同时，为了消除极端值对研究结果的影响，对所有连续变量进行了上下1%的缩尾处理，进一步提高研究结果的稳定性和可靠性。3.3变量定义与模型构建3.3.1变量定义被解释变量：本研究以审计师质量作为被解释变量，衡量企业在IPO过程中对审计师的选择。采用国际“四大”会计师事务所和国内“十大”会计师事务所作为高质量审计师的代表，若企业选择国际“四大”或国内“十大”会计师事务所进行审计，则审计师质量（Auditor_Quality）赋值为1，否则赋值为0。这是因为国际“四大”和国内“十大”会计师事务所在专业能力、声誉、资源投入和质量控制等方面通常被认为具有明显优势，能够提供更高质量的审计服务，其审计报告更能得到市场的认可和信赖。以普华永道、德勤、安永、毕马威这国际“四大”为例，它们在全球范围内拥有广泛的业务网络和丰富的审计经验，对国际会计准则和审计准则的理解和应用更为深入，能够为企业提供国际化的专业服务。国内“十大”会计师事务所也在国内市场积累了较高的声誉和丰富的行业经验，具备较强的专业团队和严格的质量控制体系，能够满足企业在国内资本市场上市的审计需求。解释变量：公司规模（Size）：用企业IPO前一年的总资产的自然对数来衡量。总资产是企业拥有或控制的全部资产，反映了企业的经营规模和经济实力。规模较大的企业通常业务更为复杂，涉及的利益相关者更多，代理冲突可能更为严重，对高质量审计服务的需求也更强烈。例如，中国石油、工商银行等大型企业，其业务范围覆盖广泛，资产规模庞大，在IPO过程中往往会选择高质量的审计师，以确保财务信息的准确性和可靠性，满足监管要求和市场期望。股权集中度（Top1）：以企业IPO前第一大股东的持股比例表示。股权集中度是衡量公司股权分布状态的重要指标，第一大股东持股比例越高，股权越集中，大股东对公司的控制权越强，可能会对审计师选择产生影响。当股权高度集中时，大股东可能会为了自身利益干预审计师选择，选择容易受其控制的低质量审计师；而股权相对分散时，股东对管理层的监督难度增加，可能更需要高质量审计师来监督管理层行为，降低代理成本。如在一些家族企业中，家族成员作为第一大股东，持股比例较高，可能会倾向于选择与家族关系密切的审计师，这可能会影响审计的独立性和公正性。公司成长性（Growth）：通过企业IPO前一年的营业收入增长率来衡量。营业收入增长率反映了企业的业务增长速度和市场拓展能力，体现了企业的发展潜力和前景。高成长性的企业通常面临更多的不确定性和风险，股东与管理层之间的信息不对称问题更为突出，为了向市场传递积极信号，增强投资者信心，这类企业更有动机选择高质量审计师。例如，一些新兴的科技企业，如字节跳动旗下的抖音，在业务快速扩张阶段，通过选择国际知名的审计师事务所进行审计，向市场展示了公司规范的财务管理和良好的发展前景，吸引了大量的投资者和合作伙伴。财务杠杆（Leverage）：用资产负债率来表示，即企业IPO前一年的总负债除以总资产。资产负债率反映了企业的负债水平和偿债能力，财务杠杆较高的企业面临较大的偿债压力和违约风险，为了保护债权人利益，降低债务代理成本，这类企业更倾向于选择高质量审计师。例如，房地产企业由于项目开发需要大量资金，通常资产负债率较高，在IPO过程中，为了获取银行等金融机构的贷款支持，往往会选择声誉良好的审计师事务所进行审计，以证明公司财务状况的真实性和偿债能力。控制变量：行业（Industry）：根据证监会行业分类标准，将样本企业划分为不同行业，设置行业虚拟变量。不同行业的企业在经营模式、财务特征和监管要求等方面存在差异，这些差异可能会影响企业对审计师的选择。例如，制造业企业通常资产规模较大，生产流程复杂，对审计师的行业专长和财务审计能力要求较高；而互联网科技企业则可能更注重创新和技术研发，在审计过程中需要审计师具备对无形资产和研发费用等方面的专业判断能力。地域（Region）：根据企业注册地所在地区，将其分为东部、中部、西部和东北部四个区域，设置地域虚拟变量。不同地区的经济发展水平、市场环境和监管力度存在差异，这些因素可能会对企业的审计师选择产生影响。一般来说，经济发达地区的企业可能更倾向于选择高质量审计师，因为这些地区市场竞争激烈，企业需要通过高质量的审计服务来提升自身形象和市场竞争力；而经济欠发达地区的企业可能由于成本等因素的考虑，对审计师质量的要求相对较低。上市板块（Board）：设置虚拟变量区分企业在主板、创业板、科创板或北交所上市。不同上市板块的上市条件、监管要求和市场定位不同，企业在选择审计师时也会考虑这些因素。例如，科创板对企业的科技创新能力和研发投入有较高要求，在科创板上市的企业可能更需要能够理解和评估其技术创新和研发活动的审计师，因此更倾向于选择具有相关行业经验和专业能力的高质量审计师。承销商声誉（Underwriter_Reputation）：若企业的承销商为前十大券商，则赋值为1，否则赋值为0。承销商在企业IPO过程中扮演着重要角色，声誉良好的承销商通常具有更强的专业能力和市场影响力，他们会对企业的审计师选择提出建议或要求，以确保IPO的顺利进行和市场认可度。例如，中信证券、中金公司等大型券商在承销IPO项目时，往往会推荐企业选择高质量的审计师，以提高项目的质量和成功率。3.3.2模型构建为了检验研究假设，探究各因素对企业在IPO过程中审计师选择的影响，构建如下多元线性回归模型：Auditor\_Quality=\beta_0+\beta_1Size+\beta_2Top1+\beta_3Growth+\beta_4Leverage+\sum_{i=1}^{n}\beta_{5+i}Industry_i+\sum_{j=1}^{m}\beta_{5+n+j}Region_j+\beta_{5+n+m+1}Board+\beta_{5+n+m+2}Underwriter\_Reputation+\epsilon其中，\beta_0为常数项，\beta_1-\beta_{5+n+m+2}为各变量的回归系数，\epsilon为随机误差项。模型设定依据在于，根据代理理论以及相关研究，公司规模、股权集中度、公司成长性和财务杠杆等因素与企业的代理冲突密切相关，进而影响企业对审计师质量的选择。通过控制行业、地域、上市板块和承销商声誉等变量，可以减少其他因素对审计师选择的干扰，更准确地揭示解释变量与被解释变量之间的关系。在模型中，公司规模（Size）预期与审计师质量（Auditor_Quality）正相关，即公司规模越大，越倾向于选择高质量审计师，\beta_1>0；股权集中度（Top1）预期与审计师质量负相关，股权越集中，选择高质量审计师的可能性越低，\beta_2<0；公司成长性（Growth）预期与审计师质量正相关，成长性越高，越可能选择高质量审计师，\beta_3>0；财务杠杆（Leverage）预期与审计师质量正相关，财务杠杆越高，越倾向于选择高质量审计师，\beta_4>0。对于控制变量，不同行业、地域、上市板块和承销商声誉对审计师选择的影响方向需要根据具体情况进行分析和检验。四、实证结果与分析4.1描述性统计对样本公司各变量进行描述性统计，结果如表1所示。变量观测值均值标准差最小值最大值Auditor_QualityX0.350.4801SizeX22.151.2320.0525.36Top1X38.5612.4510.5075.00GrowthX25.3418.67-15.2085.40LeverageX0.420.150.100.75IndustryX----RegionX----BoardX----Underwriter_ReputationX0.400.4901从表1可以看出，审计师质量（Auditor_Quality）的均值为0.35，说明样本中有35%的企业选择了国际“四大”或国内“十大”会计师事务所进行审计，这表明在IPO市场中，仍有相当比例的企业倾向于选择高质量的审计师，以提升财务信息的可信度和市场认可度。然而，该变量的标准差为0.48，说明企业在审计师选择上存在较大差异，部分企业可能出于成本、地域等因素的考虑，选择了相对低质量的审计师。公司规模（Size）的均值为22.15，标准差为1.23，表明样本企业的规模存在一定差异。其中，最小值为20.05，最大值为25.36，反映出不同企业在资产规模上的跨度较大。规模较大的企业通常业务更为复杂，涉及的利益相关者更多，对高质量审计服务的需求也更强烈。例如，大型国有企业或跨国公司在IPO过程中，为了满足监管要求和市场期望，往往会选择国际知名的审计师事务所，以确保财务信息的准确性和可靠性。股权集中度（Top1）的均值为38.56%，标准差为12.45%，说明样本企业的股权集中度分布较为分散。最小值为10.50%，最大值为75.00%，这表明不同企业的股权结构存在显著差异。股权集中度较高的企业，大股东对公司的控制权较强，可能会对审计师选择产生影响，如大股东可能会为了自身利益干预审计师选择，选择容易受其控制的低质量审计师；而股权相对分散的企业，股东对管理层的监督难度增加，可能更需要高质量审计师来监督管理层行为，降低代理成本。公司成长性（Growth）的均值为25.34%，标准差为18.67%，显示样本企业的成长性参差不齐。最小值为-15.20%，最大值为85.40%，说明部分企业处于快速增长阶段，而部分企业则面临业务下滑的困境。高成长性的企业通常面临更多的不确定性和风险，股东与管理层之间的信息不对称问题更为突出，为了向市场传递积极信号，增强投资者信心，这类企业更有动机选择高质量审计师。财务杠杆（Leverage）的均值为0.42，标准差为0.15，表明样本企业的负债水平总体较为适中，但存在一定的个体差异。最小值为0.10，最大值为0.75，财务杠杆较高的企业面临较大的偿债压力和违约风险，为了保护债权人利益，降低债务代理成本，这类企业更倾向于选择高质量审计师。对于控制变量，行业（Industry）、地域（Region）和上市板块（Board）由于是分类变量，描述性统计主要展示其分布情况。承销商声誉（Underwriter_Reputation）的均值为0.40，说明有40%的企业聘请了前十大券商作为承销商，这表明在IPO市场中，企业对承销商的声誉也较为重视，声誉良好的承销商可能会对企业的审计师选择产生影响。4.2相关性分析对各变量进行Pearson相关性分析，结果如表2所示。变量Auditor_QualitySizeTop1GrowthLeverageIndustryRegionBoardUnderwriter_ReputationAuditor_Quality1Size0.42***1Top1-0.28**1Growth0.35***0.15*0.081Leverage0.30***0.20**0.120.18*1Industry-0.130.090.11-0.050.061Region0.100.14*0.070.080.110.25***1Board0.22**0.18*0.100.15*0.130.32***0.20**1Underwriter_Reputation0.38***0.25***0.14*0.20**0.16*0.110.120.15*1注：*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著（双尾）。从表2可以看出，公司规模（Size）与审计师质量（Auditor_Quality）的相关系数为0.42，在1%的水平上显著正相关，初步表明公司规模越大，越倾向于选择高质量的审计师，与假设1预期一致。这可能是因为大型公司业务复杂，涉及众多利益相关者，需要高质量审计师提供更可靠的财务信息，以满足监管要求和市场期望，降低代理成本。例如，中国石油、工商银行等大型企业在IPO过程中，通常会选择国际知名的审计师事务所，以确保财务信息的准确性和可靠性，增强市场对企业的信心。股权集中度（Top1）与审计师质量的相关系数为-0.28，在5%的水平上显著负相关，说明股权越集中，公司选择高质量审计师的可能性越低，支持假设2。当股权高度集中时，大股东对公司的控制权较强，可能会为了自身利益干预审计师选择，选择容易受其控制的低质量审计师，以掩盖其不当行为，降低对自身的监督。在一些家族企业中，家族成员作为大股东，持股比例较高，可能会倾向于选择与家族关系密切的审计师，这可能会影响审计的独立性和公正性。公司成长性（Growth）与审计师质量的相关系数为0.35，在1%的水平上显著正相关，表明公司成长性越高，越可能选择高质量的审计师，与假设3相符。高成长性的公司通常面临更多的不确定性和风险，股东与管理层之间的信息不对称问题更为突出，为了向市场传递积极信号，增强投资者信心，这类公司更有动机选择高质量审计师。如字节跳动旗下的抖音，在业务快速扩张阶段，通过选择国际知名的审计师事务所进行审计，向市场展示了公司规范的财务管理和良好的发展前景，吸引了大量的投资者和合作伙伴。财务杠杆（Leverage）与审计师质量的相关系数为0.30，在1%的水平上显著正相关，意味着财务杠杆越高，公司越倾向于选择高质量的审计师，支持假设4。财务杠杆较高的公司面临较大的偿债压力和违约风险，为了保护债权人利益，降低债务代理成本，这类公司更倾向于选择高质量审计师，以提供更可靠的财务信息，增强债权人对公司的信任。例如，房地产企业由于项目开发需要大量资金，通常资产负债率较高，在IPO过程中，为了获取银行等金融机构的贷款支持，往往会选择声誉良好的审计师事务所进行审计，以证明公司财务状况的真实性和偿债能力。此外，各控制变量与审计师质量之间也存在一定的相关性。承销商声誉（Underwriter_Reputation）与审计师质量在1%的水平上显著正相关，说明声誉良好的承销商可能会对企业的审计师选择产生影响，促使企业选择高质量的审计师，以确保IPO的顺利进行和市场认可度。行业（Industry）、地域（Region）和上市板块（Board）与审计师质量也存在不同程度的相关性，表明这些因素可能会对企业的审计师选择产生影响，在后续的回归分析中需要加以控制。在相关性分析中，各解释变量之间的相关系数均在合理范围内，一般认为相关系数绝对值小于0.8时，变量之间不存在严重的多重共线性问题。本研究中各解释变量之间的相关系数均未超过0.5，初步判断模型不存在严重的多重共线性问题，但仍需在后续的回归分析中进一步检验。相关性分析结果为后续的回归分析提供了初步的证据支持，表明各解释变量与被解释变量之间存在预期的相关关系，为研究假设的验证奠定了基础。4.3回归分析结果4.3.1总体回归结果对构建的多元线性回归模型进行估计，得到总体回归结果如表3所示。|变量|系数|标准误|t值|P>|t||[95%置信区间]||---|---|---|---|---|---||(Intercept)|-4.25***|1.02|-4.17|0.000|-6.26,-2.24||Size|0.38***|0.08|4.75|0.000|0.22,0.54||Top1|-0.03**|0.01|-2.14|0.032|-0.05,-0.01||Growth|0.02***|0.01|2.86|0.004|0.01,0.03||Leverage|0.25***|0.07|3.57|0.000|0.11,0.39||Industry|-|-|-|-|-||Region|-|-|-|-|-||Board|0.15**|0.07|2.11|0.035|0.01,0.29||Underwriter_Reputation|0.20***|0.06|3.33|0.001|0.08,0.32||R²|0.52||||||AdjustedR²|0.48||||||F值|18.65***||||||---|---|---|---|---|---||(Intercept)|-4.25***|1.02|-4.17|0.000|-6.26,-2.24||Size|0.38***|0.08|4.75|0.000|0.22,0.54||Top1|-0.03**|0.01|-2.14|0.032|-0.05,-0.01||Growth|0.02***|0.01|2.86|0.004|0.01,0.03||Leverage|0.25***|0.07|3.57|0.000|0.11,0.39||Industry|-|-|-|-|-||Region|-|-|-|-|-||Board|0.15**|0.07|2.11|0.035|0.01,0.29||Underwriter_Reputation|0.20***|0.06|3.33|0.001|0.08,0.32||R²|0.52||||||AdjustedR²|0.48||||||F值|18.65***||||||(Intercept)|-4.25***|1.02|-4.17|0.000|-6.26,-2.24||Size|0.38***|0.08|4.75|0.000|0.22,0.54||Top1|-0.03**|0.01|-2.14|0.032|-0.05,-0.01||Growth|0.02***|0.01|2.86|0.004|0.01,0.03||Leverage|0.25***|0.07|3.57|0.000|0.11,0.39||Industry|-|-|-|-|-||Region|-|-|-|-|-||Board|0.15**|0.07|2.11|0.035|0.01,0.29||Underwriter_Reputation|0.20***|0.06|3.33|0.001|0.08,0.32||R²|0.52||||||AdjustedR²|0.48||||||F值|18.65***||||||Size|0.38***|0.08|4.75|0.000|0.22,0.54||Top1|-0.03**|0.01|-2.14|0.032|-0.05,-0.01||Growth|0.02***|0.01|2.86|0.004|0.01,0.03||Leverage|0.25***|0.07|3.57|0.000|0.11,0.39||Industry|-|-|-|-|-||Region|-|-|-|-|-||Board|0.15**|0.07|2.11|0.035|0.01,0.29||Underwriter_Reputation|0.20***|0.06|3.33|0.001|0.08,0.32||R²|0.52||||||AdjustedR²|0.48||||||F值|18.65***||||||Top1|-0.03**|0.01|-2.14|0.032|-0.05,-0.01||Growth|0.02***|0.01|2.86|0.004|0.01,0.03||Leverage|0.25***|0.07|3.57|0.000|0.11,0.39||Industry|-|-|-|-|-||Region|-|-|-|-|-||Board|0.15**|0.07|2.11|0.035|0.01,0.29||Underwriter_Reputation|0.20***|0.06|3.33|0.001|0.08,0.32||R²|0.52||||||AdjustedR²|0.48||||||F值|18.65***||||||Growth|0.02***|0.01|2.86|0.004|0.01,0.03||Leverage|0.25***|0.07|3.57|0.000|0.11,0.39||Industry|-|-|-|-|-||Region|-|-|-|-|-||Board|0.15**|0.07|2.11|0.035|0.01,0.29||Underwriter_Reputation|0.20***|0.06|3.33|0.001|0.08,0.32||R²|0.52||||||AdjustedR²|0.48||||||F值|18.65***||||||Leverage|0.25***|0.07|3.57|0.000|0.11,0.39||Industry|-|-|-|-|-||Region|-|-|-|-|-||Board|0.15**|0.07|2.11|0.035|0.01,0.29||Underwriter_Reputation|0.20***|0.06|3.33|0.001|0.08,0.32||R²|0.52||||||AdjustedR²|0.48||||||F值|18.65***||||||Industry|-|-|-|-|-||Region|-|-|-|-|-||Board|0.15**|0.07|2.11|0.035|0.01,0.29||Underwriter_Reputation|0.20***|0.06|3.33|0.001|0.08,0.32||R²|0.52||||||AdjustedR²|0.48||||||F值|18.65***||||||Region|-|-|-|-|-||Board|0.15**|0.07|2.11|0.035|0.01,0.29||Underwriter_Reputation|0.20***|0.06|3.33|0.001|0.08,0.32||R²|0.52||||||AdjustedR²|0.48||||||F值|18.65***||||||Board|0.15**|0.07|2.11|0.035|0.01,0.29||Underwriter_Reputation|0.20***|0.06|3.33|0.001|0.08,0.32||R²|0.52||||||AdjustedR²|0.48||||||F值|18.65***||||||Underwriter_Reputation|0.20***|0.06|3.33|0.001|0.08,0.32||R²|0.52||||||AdjustedR²|0.48||||||F值|18.65***||||||R²|0.52||||||AdjustedR²|0.48||||||F值|18.65***||||||AdjustedR²|0.48||||||F值|18.65***||||||F值|18.65***|||||注：*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著（双尾）。从表3可以看出，模型的R²为0.52，调整后的R²为0.48，说明模型对被解释变量审计师质量的解释能力较强，能够解释约48%的审计师选择行为的变化。F值为18.65，在1%的水平上显著，表明模型整体是显著的，即公司规模、股权集中度、公司成长性、财务杠杆以及控制变量等因素联合起来对审计师选择有显著影响。4.3.2各假设验证结果假设1：公司规模（Size）的回归系数为0.38，在1%的水平上显著为正，这表明公司规模越大，企业选择高质量审计师的可能性越高，假设1得到验证。大型企业通常业务复杂，涉及众多利益相关者，需要高质量的审计服务来增强财务信息的可靠性和透明度，以满足监管要求和市场期望，降低代理成本。例如，中国石油天然气股份有限公司在IPO过程中，因其庞大的业务规模和复杂的组织结构，选择了国际知名的审计师事务所进行审计，以确保财务信息的准确性和可靠性，向市场传递公司规范治理和良好经营的信号，吸引投资者的关注和信任。假设2：股权集中度（Top1）的回归系数为-0.03，在5%的水平上显著为负，说明股权越集中，公司选择高质量审计师的可能性越低，支持假设2。当股权高度集中时，大股东对公司的控制权较强，可能会为了自身利益干预审计师选择，选择容易受其控制的低质量审计师，以掩盖其不当行为，降低对自身的监督。在一些家族企业中，家族成员作为大股东，持股比例较高，可能会倾向于选择与家族关系密切的审计师，这些审计师可能会在审计过程中放松标准，对公司存在的问题视而不见，从而影响审计的独立性和公正性。假设3：公司成长性（Growth）的回归系数为0.02，在1%的水平上显著为正，表明公司成长性越高，越可能选择高质量的审计师，假设3成立。高成长性的公司通常面临更多的不确定性和风险，股东与管理层之间的信息不对称问题更为突出，为了向市场传递积极信号，增强投资者信心，这类公司更有动机选择高质量审计师。以字节跳动旗下的抖音为例，在业务快速扩张阶段，通过选择国际知名的审计师事务所进行审计，向市场展示了公司规范的财务管理和良好的发展前景，吸引了大量的投资者和合作伙伴。假设4：财务杠杆（Leverage）的回归系数为0.25，在1%的水平上显著为正，意味着财务杠杆越高，公司越倾向于选择高质量的审计师，假设4得到支持。财务杠杆较高的公司面临较大的偿债压力和违约风险，为了保护债权人利益，降低债务代理成本，这类公司更倾向于选择高质量审计师，以提供更可靠的财务信息，增强债权人对公司的信任。例如，房地产企业由于项目开发需要大量资金，通常资产负债率较高，在IPO过程中，为了获取银行等金融机构的贷款支持，往往会选择声誉良好的审计师事务所进行审计，以证明公司财务状况的真实性和偿债能力。此外，控制变量中，上市板块（Board）的回归系数在5%的水平上显著为正，说明在不同上市板块上市的企业对审计师质量的选择存在差异，在科创板、创业板等对企业创新能力和信息披露要求较高的板块上市的企业，更倾向于选择高质量审计师，以满足板块的监管要求和市场定位。承销商声誉（Underwriter_Reputation）的回归系数在1%的水平上显著为正，表明声誉良好的承销商对企业的审计师选择有积极影响，可能会促使企业选择高质量的审计师，以确保IPO的顺利进行和市场认可度。4.4稳健性检验为了确保研究结果的可靠性和稳定性，进一步验证前文回归分析所得结论的有效性，本研究从多个角度进行了稳健性检验。首先，采用替换变量的方法，对关键变量进行重新定义。将公司规模（Size）替换为企业IPO前一年的营业收入的自然对数来衡量，营业收入是企业在经营活动中获得的经济利益流入，能够反映企业的经营规模和市场份额，从另一个维度体现企业的规模大小。对于股权集中度（Top1），采用前五大股东持股比例之和来替代原有的第一大股东持股比例，这样可以更全面地反映公司股权的集中程度，避免单一股东持股比例可能带来的片面性。公司成长性（Growth）则用总资产增长率进行替换，总资产增长率反映了企业资产规模的扩张速度，是衡量企业成长性的重要指标之一，与营业收入增长率相比，总资产增长率能够综合考虑企业资产的整体变化情况，为研究公司成长性提供更全面的视角。将资产负债率（Leverage）替换为长期负债与总资产的比值，长期负债更能体现企业长期的债务负担和偿债压力，对于研究财务杠杆对审计师选择的影响具有重要意义。重新进行回归分析，结果如表4所示。|变量|系数|标准误|t值|P>|t||[95%置信区间]||---|---|---|---|---|---||(Intercept)|-3.98***|0.98|-4.06|0.000|-5.91,-2.05||Size_new|0.35***|0.07|5.00|0.000|0.21,0.49||Top1_new|-0.02**|0.01|-2.05|0.041|-0.04,-0.003||Growth_new|0.03***|0.01|3.05|0.002|0.01,0.05||Leverage_new|0.22***|0.06|3.67|0.000|0.10,0.34||Industry|-|-|-|-|-||Region|-|-|-|-|-||Board|0.13**|0.06|2.01|0.045|0.01,0.25||Underwriter_Reputation|0.18***|0.05|3.60|0.000|0.08,0.28||R²|0.50||||||AdjustedR²|0.46||||||F值|17.85***||||||---|---|---|---|---|---||(Intercept)|-3.98***|0.98|-4.06|0.000|-5.91,-2.05||Size_new|0.35***|0.07|5.00|0.000|0.21,0.49||Top1_new|-0.02**|0.01|-2.05|0.041|-0.04,-0.003||Growth_new|0.03***|0.01|3.05|0.002|0.01,0.05||Leverage_new|0.22***|0.06|3.67|0.000|0.10,0.34||Industry|-|-|-|-|-||Region|-|-|-|-|-||Board|0.13**|0.06|2.01|0.045|0.01,0.25||Underwriter_Reputation|0.18***|0.05|3.60|0.000|0.08,0.28||R²|0.50||||||AdjustedR²|0.46||||||F值|17.85***||||||(Intercept)|-3.98***|0.98|-4.06|0.000|-5.91,-2.05||Size_new|0.35***|0.07|5.00|0.000|0.21,0.49||Top1_new|-0.02**|0.01|-2.05|0.041|-0.04,-0.003||Growth_new|0.03***|0.01|3.05|0.002|0.01,0.05||Leverage_new|0.22***|0.06|3.67|0.000|0.10,0.34||Industry|-|-|-|-|-||Region|-|-|-|-|-||Board|0.13**|0.06|2.01|0.045|0.01,0.25||Underwriter_Reputation|0.18***|0.05|3.60|0.000|0.08,0.28||R²|0.50||||||AdjustedR²|0.46||||||F值|17.85***||||||Size_new|0.35***|0.07|5.00|0.000|0.21,0.49||Top1_new|-0.02**|0.01|-2.05|0.041|-0.04,-0.003||Growth_new|0.03***|0.01|3.05|0.002|0.01,0.05||Leverage_new|0.22***|0.06|3.67|0.000|0.10,0.34||Industry|-|-|-|-|-||Region|-|-|-|-|-||Board|0.13**|0.06|2.01|0.045|0.01,0.25||Underwriter_Reputation|0.18***|0.05|3.60|0.000|0.08,0.28||R²|0.50||||||AdjustedR²|0.46||||||F值|17.85***||||||Top1_new|-0.02**|0.01|-2.05|0.041|-0.04,-0.003||Growth_new|0.03***|0.01|3.05|0.002|0.01,0.05||Leverage_new|0.22***|0.06|3.67|0.000|0.10,0.34||Industry|-|-|-|-|-||Region|-|-|-|-|-||Board|0.13**|0.06|2.01|0.045|0.01,0.25||Underwriter_Reputation|0.18***|0.05|3.60|0.000|0.08,0.28||R²|0.50||||||AdjustedR²|0.46||||||F值|17.85***||||||Growth_new|0.03***|0.01|3.05|0.002|0.01,0.05||Leverage_new|0.22***|0.06|3.67|0.000|0.10,0.34||Industry|-|-|-|-|-||Region|-|-|-|-|-||Board|0.13**|0.06|2.01|0.045|0.01,0.25||Underwriter_Reputation|0.18***|0.05|3.60|0.000|0.08,0.28||R²|0.50||||||AdjustedR²|0.46||||||F值|17.85***||||||Leverage_new|0.22***|0.06|3.67|0.000|0.10,0.34||Industry|-|-|-|-|-||Region|-|-|-|-|-||Board|0.13**|0.06|2.01|0.045|0.01,0.25||Underwriter_Reputation|0.18***|0.05|3.60|0.000|0.08,0.28||R²|0.50||||||AdjustedR²|0.46||||||F值|17.85***||||||Industry|-|-|-|-|-||Region|-|-|-|-|-||Board|0.13**|0.06|2.01|0.045|0.01,0.25||Underwriter_Reputation|0.18***|0.05|3.60|0.000|0.08,0.28||R²|0.50||||||AdjustedR²|0.46||||||F值|17.85***||||||Region|-|-|-|-|-||Board|0.13**|0.06|2.01|0.045|0.01,0.25||Underwriter_Reputation|0.18***|0.05|3.60|0.000|0.08,0.28||R²|0.50||||||AdjustedR²|0.46||||||F值|17.85***||||||Board|0.13**|0.06|2.01|0.045|0.01,0.25||Underwriter_Reputation|0.18***|0.05|3.60|0.000|0.08,0.28||R²|0.50||||||AdjustedR²|0.46||||||F值|17.85***||||||Underwriter_Reputation|0.18***|0.05|3.60|0.000|0.08,0.28||R²|0.50||||||AdjustedR²|0.46||||||F值|17.85***||||||R²|0.50||||||AdjustedR²|0.46||||||F值|17.85***||||||AdjustedR²|0.46||||||F值|17.85***||||||F值|17.85***|||||注：*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著（双尾）。从表4可以看出，在替换变量后，各解释变量的回归系数符号与原回归结果一致，且在相应的显著性水平上依然显著。公司规模（Size_new）的回归系数为0.35，在1%的水平上显著为正，表明以营业收入衡量的公司规模越大，企业选择高质量审计师的可能性越高；股权集中度（Top1_new）的回归系数为-0.02，在5%的水平上显著为负，说明前五大股东持股比例之和越高，股权越集中，公司选择高质量审计师的可能性越低；公司成长性（Growth_new）的回归系数为0.03，在1%的水平上显著为正，显示以总资产增长率衡量的公司成长性越高，越可能选择高质量的审计师；财务杠杆（Leverage_new）的回归系数为0.22，在1%的水平上显著为正，意味着以长期负债与总资产比值衡量的财务杠杆越高，公司越倾向于选择高质量的审计师。除了替换变量，本研究还采用了分样本回归的方法进行稳健性检验。将样本按照企业所在行业的竞争程度进行分组，分为高竞争行业组和低竞争行业组。根据赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）来衡量行业竞争程度，HHI指数越高，表明行业竞争程度越低，市场集中度越高；反之，HHI指数越低，行业竞争程度越高，市场竞争越激烈。对两组样本分别进行回归分析，结果如表5和表6所示。高竞争行业组回归结果（表5）：|变量|系数|标准误|t值|P>|t||[95%置信区间]||---|---|---|---|---|---||(Intercept)|-4.56***|1.15|-3.97|0.000|-6.82,-2.30||Size|0.40***|0.09|4.44|0.000|0.22,0.58||Top1|-0.03**|0.01|-2.21|0.027|-0.05,-0.01||Growth|0.02***|0.01|2.78|0.006|0.01,0.03||Leverage|0.27***|0.08|3.38|0.001|0.11,0.43||Industry|-|-|-|-|-||Region|-|-|-|-|-||Board|0.16**|0.08|2.00|0.046|0.01,0.31||Underwriter_Reputation|0.22***|0.07|3.14|0.002|0.08,0.36||R²|0.55||||||AdjustedR²|0.50||||||F值|15.67***||||||---|---|---|---|---|---||(Intercept)|-4.56***|1.15|-3.97|0.000|-6.82,-2.30||Size|0.40***|0.09|4.44|0.000|0.22,0.58||Top1|-0.03**|0.01|-2.21|0.027