張凱旋,雷倩華(副教授)
2013年6月,英國財務(wù)報告理事會(FRC)發(fā)布了修訂的審計準(zhǔn)則,率先進(jìn)行審計報告改革;2015年1月,國際審計與鑒證準(zhǔn)則理事會(IAASB)發(fā)布了新修訂的審計報告系列準(zhǔn)則,以期對審計報告模式進(jìn)行改革。我國為了提高注冊會計師審計報告的信息含量,并保持我國審計準(zhǔn)則與國際準(zhǔn)則的持續(xù)全面趨同,2016年12月23日,財政部正式發(fā)布了《中國注冊會計師審計準(zhǔn)則第1504號——在審計報告中溝通關(guān)鍵審計事項(xiàng)》等12項(xiàng)準(zhǔn)則(以下簡稱“新審計報告準(zhǔn)則”)。
各國(組織)為了提升審計報告對使用者的效用,提供更多決策有用信息,相繼出臺了政策對審計報告進(jìn)行改革,其核心變化均是增加了關(guān)鍵審計事項(xiàng)部分。那么,增加披露關(guān)鍵審計事項(xiàng)真的能夠提高審計報告的信息含量嗎?Lennox等[1]通過對英國488家采用新審計報告標(biāo)準(zhǔn)的公司進(jìn)行分析研究,發(fā)現(xiàn)英國新審計報告改革中重大錯報風(fēng)險的披露并沒有提高信息含量,市場對此反應(yīng)不顯著。那么,在我國披露關(guān)鍵審計事項(xiàng)又是否能夠達(dá)到改革的目的,進(jìn)而提高信息含量呢?此外,審計師作為審計報告的提供者和質(zhì)量控制者,根據(jù)高階梯隊(duì)理論,其個人特征會對審計質(zhì)量產(chǎn)生直接影響。關(guān)于審計質(zhì)量方面的研究,目前已逐漸從會計師事務(wù)所層面向?qū)徲嫀焸€人層面轉(zhuǎn)變,但研究結(jié)果并不一致。那么,審計師個人特征能提升新審計報告的信息含量嗎?目前尚無學(xué)者從實(shí)證研究的角度回答這一問題。
本文以2016年我國A+H股公司為原始樣本,采用傾向評分匹配法,考察我國審計師個人特征的作用以及新審計報告的實(shí)施效果,并進(jìn)一步探討審計師個人特征對新審計報告信息含量的影響。
理論上,審計師作為審計業(yè)務(wù)的執(zhí)行者,其個人特征會影響審計質(zhì)量[2][3]。有的學(xué)者從審計師的某一特征出發(fā),研究了審計師個人特征對審計質(zhì)量的影響。如王曉珂等[4]研究了審計師個人經(jīng)驗(yàn)與審計質(zhì)量的關(guān)系及投資者對審計師個人經(jīng)驗(yàn)的反應(yīng),發(fā)現(xiàn)審計師經(jīng)驗(yàn)越豐富,越能抑制管理層的機(jī)會主義行為,也越能獲得投資者的信任。張健、魏春燕[15]以2009~2014年我國A股上市公司為樣本,研究了事務(wù)所轉(zhuǎn)制對審計經(jīng)驗(yàn)與審計質(zhì)量之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用,從法律風(fēng)險的角度驗(yàn)證了事務(wù)所轉(zhuǎn)制能夠促進(jìn)審計師提高審計質(zhì)量。
有的學(xué)者則是從多個側(cè)面研究審計師個人特征與審計質(zhì)量之間的關(guān)系。如葉瓊燕、于忠泊[6]研究發(fā)現(xiàn),男性、會計與審計相關(guān)專業(yè)、年齡較大、經(jīng)驗(yàn)豐富以及職位較高的審計師,審計質(zhì)量較高。閆煥民[7]對審計師的角色進(jìn)行區(qū)分,研究了審計師個人專長和審計任期對審計質(zhì)量的聯(lián)合影響,發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的個人專長有助于審計質(zhì)量的提高,在符合輪換制度的情況下,個人專長與審計任期對審計質(zhì)量的聯(lián)合影響呈現(xiàn)互補(bǔ)型交互作用,且主要體現(xiàn)在項(xiàng)目負(fù)責(zé)人身上。陳小林等[8]研究了在事務(wù)所轉(zhuǎn)制的情境下,不同個人特征的審計師的行為差異,發(fā)現(xiàn)高學(xué)歷、執(zhí)業(yè)時間較短、較為年輕的審計師所審計的公司會計穩(wěn)健性提升較明顯。
由上述分析可知,關(guān)于審計質(zhì)量的研究,已經(jīng)從事務(wù)所或分所層面向?qū)徲嫀焸€人層面逐漸轉(zhuǎn)變,但對審計師個人層面的研究相對較少,且未達(dá)成一致的結(jié)論。
審計報告改革逐漸受到社會各界的關(guān)注,各國(組織)開始紛紛出臺旨在提高審計報告信息含量的政策。本文將新政策下審計師提供的審計報告稱為“新審計報告”。關(guān)于披露關(guān)鍵審計事項(xiàng)是否能提高審計報告的信息含量這一問題,學(xué)術(shù)界還存在爭議。
一部分學(xué)者認(rèn)為披露關(guān)鍵審計事項(xiàng)能增加決策有用信息。張繼勛、韓冬梅[9]通過研究發(fā)現(xiàn),含有關(guān)鍵審計事項(xiàng)的審計報告使投資者感知到信息的決策相關(guān)性和有用性增強(qiáng)。還有學(xué)者通過對國際新審計報告的模式變更、內(nèi)容擴(kuò)展、措辭表達(dá)等的分析,認(rèn)為披露關(guān)鍵審計事項(xiàng)能夠提供更多決策有用的信息[10][11]。冉明東、徐耀珍[12]以2017年首批試點(diǎn)的94份新審計報告為樣本,在與英國新審計報告進(jìn)行對比的基礎(chǔ)上,認(rèn)為我國新審計報告有助于增加信息含量與提高審計透明度。徐灝、趙青[13]則以中國聯(lián)通2016年審計報告為例,認(rèn)為新審計報告增加關(guān)鍵事項(xiàng)段,有助于提高審計程序透明度,促進(jìn)各方溝通,但會增加審計成本。
另外一部分學(xué)者則認(rèn)為披露關(guān)鍵審計事項(xiàng)并不能增加決策有用的信息。Annette等[14]研究發(fā)現(xiàn),非職業(yè)投資者對關(guān)鍵審計事項(xiàng)的信息解讀存在困難,導(dǎo)致改進(jìn)的審計報告缺乏溝通價值。Brian、Brad[15]指出非職業(yè)投資者較少關(guān)注審計報告,披露關(guān)鍵審計事項(xiàng)并未增加決策有用的信息。也有學(xué)者發(fā)現(xiàn),投資者對重大錯報風(fēng)險信息的市場反應(yīng)不顯著。雖然審計師披露的信息確實(shí)包含了企業(yè)財報中的重大風(fēng)險,但在新審計報告披露之前,投資者已經(jīng)從管理層盈余公告、電話會議、上一年年報等其他渠道獲得了大多數(shù)信息。
理論上,審計師作為審計工作的執(zhí)行者和審計報告的提供者,其個人特征會對審計報告的信息含量產(chǎn)生影響。本文分別選取性別、年齡、執(zhí)業(yè)時間和行業(yè)專長作為審計師個人背景特征的替代變量進(jìn)行分析。根據(jù)高階梯隊(duì)理論,不同性別、年齡和執(zhí)業(yè)時間的審計師在認(rèn)知水平、風(fēng)險傾向等方面可能存在差異[16],進(jìn)而影響審計質(zhì)量及審計報告的信息含量。具體而言,女性一般比男性更加謹(jǐn)慎[17],在審計工作中可能更加細(xì)致認(rèn)真,從而更有可能發(fā)現(xiàn)被審計單位財務(wù)報告中的重大錯報;年齡較大的審計師認(rèn)知能力更強(qiáng),經(jīng)驗(yàn)更豐富,道德修養(yǎng)和自我約束力更好[18],其所提供的審計報告信息含量可能更高;執(zhí)業(yè)時間越長的審計師,對審計行業(yè)越熟悉,審計經(jīng)驗(yàn)越豐富,知名度越高,越重視自身聲譽(yù)[19],審計質(zhì)量越高。此外,具有行業(yè)專長的審計師具備某一行業(yè)的專有知識和專業(yè)技能,能夠更好地評估與客戶相聯(lián)系的審計風(fēng)險[20],進(jìn)而提供更高質(zhì)量的審計報告。根據(jù)以上分析提出假設(shè):
H1:審計師個人特征能顯著影響審計報告的信息含量。
H1a:女性審計師所提供的審計報告信息含量更高。
H1b:年齡較大的審計師所提供的審計報告信息含量更高。
H1c:執(zhí)業(yè)時間較長的審計師所提供的審計報告信息含量更高。
H1d:具有行業(yè)專長的審計師所提供的審計報告信息含量更高。
傳統(tǒng)審計報告最大的缺點(diǎn)是信息含量不夠。近年來各國(組織)紛紛進(jìn)行審計報告改革,其根本目的就是提高審計報告的信息含量,滿足信息使用者的需求,從而提供更多決策有用的信息。
新審計報告的核心變化就是增加關(guān)鍵審計事項(xiàng)。關(guān)鍵審計事項(xiàng)是指注冊會計師根據(jù)職業(yè)判斷認(rèn)定的對本期財務(wù)報表審計最為重要的事項(xiàng)。關(guān)鍵審計事項(xiàng)的披露能夠強(qiáng)化信息使用者對審計過程的了解,提高審計工作的透明度,同時深化信息使用者對管理層的重大判斷和估計的理解。此外,新審計報告準(zhǔn)則要求審計師針對被審計單位的具體情況,根據(jù)自己的職業(yè)判斷確定哪些事項(xiàng)對本期財務(wù)報表審計最為重要,披露更多的個性化信息而非標(biāo)準(zhǔn)化信息[10]。因此,新審計報告能夠提供更多有助于決策的信息,更好地滿足信息使用者的需求。根據(jù)以上分析提出假設(shè):
H2:披露關(guān)鍵審計事項(xiàng)能夠提高審計報告的信息含量。
新審計報告要求審計師披露關(guān)鍵審計事項(xiàng)。而關(guān)鍵審計事項(xiàng)需要審計師根據(jù)自己的職業(yè)判斷針對被審計單位的具體情況進(jìn)行個性化的信息披露,打破了傳統(tǒng)審計報告千篇一律的特性。除了出具“非黑即白”的審計意見,在多處涉及審計師主觀判斷的領(lǐng)域,審計師可以做出不同等級的定性判斷[21]。由此可以看出審計師確定的關(guān)鍵審計事項(xiàng)及其應(yīng)對措施是否合理,從而反映了審計質(zhì)量的高低。
而更為謹(jǐn)慎、經(jīng)驗(yàn)更豐富、具備行業(yè)專長的審計師,則能夠更好地識別并披露被審計單位財務(wù)報表的重大風(fēng)險。也就是說,經(jīng)擁有更優(yōu)背景特征的審計師審計的財務(wù)報表,審計質(zhì)量更高,更能夠被市場所認(rèn)可,審計報告日市場反應(yīng)也會更顯著。根據(jù)以上分析提出假設(shè):
H3:審計師個人特征對新審計報告的信息含量存在影響。
H3a:經(jīng)女性審計師審計的新審計報告,其信息含量更高。
H3b:經(jīng)年齡較大審計師審計的新審計報告,其信息含量更高。
H3c:經(jīng)執(zhí)業(yè)時間較長的審計師審計的新審計報告,其信息含量更高。
H3d:經(jīng)具有行業(yè)專長的審計師審計的新審計報告,其信息含量更高。
新審計報告準(zhǔn)則規(guī)定,A+H股公司供內(nèi)地使用的審計報告,應(yīng)于2017年1月1日起采用新審計報告。本文選取2016年所有A+H股公司作為原始樣本(實(shí)驗(yàn)組),并利用傾向評分匹配法將其匹配至相應(yīng)的控制組(對照組)樣本。研究中剔除了相關(guān)變量缺失的公司,最終可用于研究的樣本數(shù)為160個。
傾向得分匹配方法可以減少數(shù)據(jù)偏差和混雜變量的影響,本文應(yīng)用該方法的具體步驟如下:①確定研究變量。選擇企業(yè)是否使用新審計報告作為研究變量,據(jù)此劃分實(shí)驗(yàn)組和控制組。其中,實(shí)驗(yàn)組為使用新審計報告的企業(yè)(A+H股上市公司),對照組為未使用新審計報告的全部A股上市公司。②確定結(jié)果變量。本文試圖考察實(shí)驗(yàn)組企業(yè)使用新審計報告之后的市場反應(yīng)是否大于對照組的市場反應(yīng),根據(jù)理論假設(shè),選取了累計超常收益率(CAR)作為結(jié)果變量。③選取控制變量。參考以往研究,本文選取公司規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負(fù)債率(LEV)、凈資產(chǎn)收益率(ROE)以及營業(yè)收入增長率(Growth)作為控制變量。④根據(jù)控制變量計算實(shí)驗(yàn)組和對照組中每個企業(yè)的傾向評分。采用Logistic二元回歸計算控制變量的回歸系數(shù):
其中,Yi為前述研究變量,即實(shí)驗(yàn)組的企業(yè)該值為1,對照組的企業(yè)為0。根據(jù)公式(1)得到的回歸系數(shù),使用公式(2)計算得到每家企業(yè)的傾向評分,在此基礎(chǔ)上為每個實(shí)驗(yàn)組樣本找到傾向評分最為接近的控制組樣本。
本文使用的數(shù)據(jù)主要來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫和中國注冊會計師行業(yè)管理信息系統(tǒng)。其中,個股收益率、市場收益率以及客戶主營業(yè)務(wù)收入的數(shù)據(jù)主要來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫;審計師的性別、年齡以及執(zhí)業(yè)時間等數(shù)據(jù)主要通過中國注冊會計師行業(yè)管理信息系統(tǒng)手工收集。為消除極端值的影響,本文對所有的連續(xù)變量進(jìn)行了(1%,99%)的Winsorize處理。
1.被解釋變量。本文采用事件研究法檢驗(yàn)資本市場對披露關(guān)鍵審計事項(xiàng)的反應(yīng)。規(guī)定上市公司2016年審計報告首次公告日為事件日,選擇事件日前后的交易日構(gòu)成事件窗口。本文選擇的窗口期分別為[0,0]、[-3,3]、[-5,5]、[-10,10]。
借鑒前人的研究成果,本文選擇累計超常收益率(CAR)作為審計報告信息含量的替代變量。根據(jù)我國證券市場的特征,相較于市場模型法,市場調(diào)整法也可以較為可靠地測試股價受事件影響的程度[22]。因此,本文采用市場調(diào)整法來計算累計超常收益率(CAR)。首先,計算出股票i在審計報告首次公告后第t日的日超常收益率(ARi,t):
其中,Ri,t為股票i在審計報告首次公告后第t日的日回報率,Rm,t為第t日的市場回報率。
然后,將窗口期內(nèi)的日超常收益率相加,如公式(4)所示,即可得到股票i在審計報告首次公告后至第t日的累計超常收益率。
2.解釋變量。審計師個人特征(Characteristic)分別以性別(Gender)、年齡(Age)、執(zhí)業(yè)時間(Time)以及行業(yè)專長(Special)作為替代變量。具體定義如表1所示。
表1 關(guān)于審計師個人特征的名稱的定義
以是否使用新審計報告(New)作為審計報告信息的替代變量。在進(jìn)一步分析中,本文將新審計報告披露的關(guān)鍵審計事項(xiàng)劃分為可能與長期資產(chǎn)(RMM-LA)、存貨和應(yīng)收款項(xiàng)(RMM-IR)、收入和成本(RMM-IC)、金融工具和公允價值計量(RMM-FF)、合并和披露(RMM-CD)以及其他(RMM-Oth.)重大風(fēng)險相關(guān)的六種類型關(guān)鍵審計事項(xiàng)。具體變量定義如表2所示。
表2 關(guān)于審計報告信息的名稱及定義
3.控制變量。審計報告的信息含量受到很多因素的影響,因此本文引入公司規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負(fù)債率(LEV)、凈資產(chǎn)收益率(ROE)以及營業(yè)收入增長率(Growth)作為控制變量。另外,鑒于金融企業(yè)的特殊性,本文還加入是否為金融企業(yè)(Finance)這一虛擬變量。各變量的具體測量方法如表3所示。
本文借鑒盈利反應(yīng)系數(shù)模型,針對每個假設(shè)構(gòu)建不同的模型進(jìn)行檢驗(yàn)。
1.審計師個人特征的作用。為了檢驗(yàn)審計師個人特征的作用,本文構(gòu)建了以下模型:
其中,Characteristic是指審計師的個體特征。為驗(yàn)證H1,本文將審計師個人特征的不同度量指標(biāo)分別代入模型中進(jìn)行回歸,如果β1顯著為正,則H1得以驗(yàn)證。
2.新審計報告的信息含量。為了檢驗(yàn)新審計報告的信息含量,本文構(gòu)建了以下模型:
表3 各變量的名稱及測量方法
在新審計報告中披露的關(guān)鍵審計事項(xiàng),絕大多數(shù)審計師都已通過實(shí)施一定的審計程序,認(rèn)可了被審計單位相關(guān)事項(xiàng)的準(zhǔn)確合規(guī),對相關(guān)風(fēng)險進(jìn)行控制。對信息使用者而言,相關(guān)項(xiàng)目的風(fēng)險已然得到控制,進(jìn)而可能導(dǎo)致投資者正向的反應(yīng)。因此,如果模型(6)中β1顯著為正,則H2得以驗(yàn)證。
3.審計師個人特征對新審計報告信息含量的影響。為了檢驗(yàn)審計師個人特征對新審計報告信息含量的影響,本文構(gòu)建了以下模型:
對信息使用者而言,若由擁有更優(yōu)背景特征的審計師出具新審計報告,則相關(guān)項(xiàng)目的風(fēng)險可能得到更好的控制,更值得信任。因此,如果模型(7)中β1顯著為正,則H3得以驗(yàn)證。
樣本的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表4所示。
表4 描述性統(tǒng)計分析
從審計師的個人特征可以看出,大多數(shù)A+H股公司及其配比公司中都有女性審計師,審計師的年齡總體上比較小,執(zhí)業(yè)時間也比較短,但將近一半的A+H股公司及其配比公司擁有具備行業(yè)專長的審計師。
從披露的關(guān)鍵事項(xiàng)段可以看出,60%(30%×160÷80)的A+H股公司可能存在與長期資產(chǎn)相關(guān)的重大錯報風(fēng)險;42.5%(21.25×160÷80)的A+H股公司可能存在與存貨和應(yīng)收款項(xiàng)相關(guān)的重大錯報風(fēng)險;26.26%(13.13%×160÷80)的A+H股公司可能存在與收入和成本相關(guān)的重大錯報風(fēng)險;25%的A+H股公司可能存在與金融工具和公允價值計量、合并和披露相關(guān)的重大錯報風(fēng)險;30%(15%×160÷80)的A+H股公司可能存在其他相關(guān)的重大錯報風(fēng)險。
(-0.008(0.426)0.072-0.101??(-2.310)-0.095??(-2.192)-0.045??(-2.347)-0.069??(-2.374)0.062??(2.014)0.044??(2.295)-0.018 1.277)0.013??(2.441)-0.013 0.138)(1.006)-0.004 0.256)0.152???(3.304)-0.102??(-2.346)0.116??(2.114)-0.067??(-2.326)0.024(0.826)0.006(0.457)-0.265??(-2.394)0.013???(2.919)R10(--0.015(-(0.751)0.005-0.277???(-2.784)7.226 0.099??(2.059)0.027(0.954)-0.043??(-2.266)0.009(0.761)1.485)(0.403)0.681)0.012??(2.496)CA 1.053)7.858 160 0.013???(2.912)(0.932)(0.394)-0.043??(-2.088)(0.408)0.257-0.102??(-2.356)0.111?(1.802)0.021(0.736)0.005(0.425)1.514)0.070 0.005-0.144??(-1.980)(--0.047??(-2.449)0.241 7.304 160-0.050(-0.009??(2.188)0.154??(2.091)0.000 0.008)-0.277???(-2.841)0.089??(2.484)0.030(1.335)0.016(1.649)0.143 4.328 160 0.066)0.117??(2.089)(0.278)0.007?(1.945)0.003 R 5 CA 0.109?(1.868)-0.002 0.022-0.033??(-2.052)-0.051(--0.003(-0.026(1.144)-0.025?(-1.677)0.017?(1.725)0.142 4.290 160-0.051 1.467)(-0.015 1.635)0.007?(1.773)(-0.181)-0.186??(-2.156)-0.144?(-1.850)(0.393)0.028(1.218)-0.025 0.019?(1.917)0.135 4.094 160 1.542)-0.026?(-1.721)(0.612)(1.218)0.007?(1.833)0.036 0.012-0.028(--0.053 0.034(0.695)0.027(1.176)0.015(1.526)-0.141?(-1.831)0.130 3.970 160 0.449)-0.017 1.378)-0.138?(-1.686)(-0.003 4.355 160(-(-(-0.009??(2.541)-0.241??(-2.337)-0.16??(-2.262)0.022-0.009-0.070??(-2.418)(1.183)0.006??(2.038)0.059(1.234)0.012(0.597)0.037?(1.928)0.002(0.263)0.145 4.378 160 0.611)CA 0.007(0.744)(--0.116?(-1.738)0.006 0.643)0.006??(2.026)R3 0.115??(2.337)(0.546)0.011 0.144(0.190)0.038??(2.011)-0.008 0.004(0.425)0.165 4.918 160-0.067??(-2.289)(-0.032(0.781)0.005?(1.772)(1.222)(0.217)-0.118?(-1.711)0.040??(2.060)-0.008(0.058)-0.099 1.507)4.215 160(-(0.787)1.061)0.001-0.002 0.373)0.239(-0.000-0.016(-0.006(0.360)0.015(1.526)0.004 0.028 0.007(0.599)0.001(0.158)-0.027 0.721)0.002(-(0.830)0.012??(2.494)0.234 0.139(-0.847 160(1.077)-0.018(-0.000(0.027)0.012(1.245)0.004(0.647)0.001(0.166)1.235)-0.035 0.043 1.886 160 1.096)0.001 1.075)(0.751)-0.016 0.326)0.001(-R00.020 0.032(1.300)(0.303)0.000 0.068)7.084-0.008(--0.005 0.014(1.467)0.005(0.795)0.001(0.211)-0.023 0.669)0.005 1.101 160 1.021)(-(-0.001(-(0.726)-0.015(-0.007(0.338)0.015(1.492)CA-0.002 0.060)(-Variable G ender×ROE A ge×ROE T im e×ROE Special×ROE Gender Age Time Special 160 160 0.005(0.759)0.000(0.111)-0.021 0.649)-0.009 0.830 160 th Size V RO LE E Grow Finance New Constant(-R 2 Adj.FN果回的結(jié)系間歸 關(guān) 之量同下)。尾信告著(與息 審 征上平水的特 個含計 人、5%報審在數(shù)系師1%示計回表別?、?分驗(yàn)5。雙顯、10%歸;???、?值t檢為號內(nèi):括注表
1.審計師個人特征的作用。表5為審計師個人特征與審計報告信息含量之間關(guān)系的回歸結(jié)果??梢钥闯觯珹ge×ROE與CAR3、CAR5、CAR10的系數(shù)分別在5%、10%、5%的水平上顯著為正,H1b得到了驗(yàn)證。Time×ROE與CAR5的系數(shù)在5%的水平上顯著正相關(guān),在一定程度上驗(yàn)證了H1c。而Special×ROE與CAR5的系數(shù)在5%的水平上顯著負(fù)相關(guān),且除CAR0外,其他的回歸系數(shù)均為負(fù),這可能是因?yàn)槲覈鴮徲嫲l(fā)展仍處于初級階段,審計師個人行業(yè)專長優(yōu)勢并不明顯,難以獲得投資者的信任;或者越具有行業(yè)專長的審計師越容易過度自信,反而不利于盈余信息含量的提高。Gender×ROE與CAR值存在正相關(guān)關(guān)系,但均不顯著,說明性別特征對盈余信息含量并無顯著影響。
2.新審計報告的信息含量。表6為新審計報告信息含量的回歸結(jié)果??梢钥闯?,New×ROE與CAR值的系數(shù)均不存在顯著相關(guān)性,說明新審計報告對投資者的決策影響甚微。這可能是因?yàn)樵趯徲媹蟾媾吨?,投資者已經(jīng)通過其他途徑(如上一年的年報)獲取了相關(guān)的信息。因此,關(guān)鍵審計事項(xiàng)的披露并沒有提高新審計報告的信息含量。
表6 新審計報告信息含量的回歸結(jié)果
3.審計師個人特征對新審計報告信息含量的影響。表7為審計師個人特征對新審計報告信息含量的影響的回歸結(jié)果??梢钥闯?,Gender×New×ROE與CAR3、CAR10的系數(shù)分別在5%、10%的水平上顯著為正,H3a基本上得到了驗(yàn)證。Age×New×ROE與CAR3、CAR5、CAR10的系數(shù)分別在1%、5%、1%的水平上顯著為正,驗(yàn)證了H3b。Special×New×ROE與CAR5在5%的水平上顯著為負(fù),這可能是因?yàn)槲覈鴮徲嫀焸€人行業(yè)專長優(yōu)勢并不明顯,難以獲得投資者的信任,或者是因?yàn)樵骄哂行袠I(yè)專長的審計師越容易過度自信。Time×New×ROE與CAR值的正相關(guān)關(guān)系均不顯著,這可能是因?yàn)殡S著執(zhí)業(yè)時間的增加,審計師容易形成路徑依賴,反而不能更好地適應(yīng)新審計報告準(zhǔn)則的變化,因而對新審計報告信息含量的影響是有限的。
對于H2和H3,本文嘗試進(jìn)一步分析在審計報告中披露的不同類型關(guān)鍵審計事項(xiàng)的信息含量以及審計師個人特征對披露的不同類型關(guān)鍵審計事項(xiàng)的信息含量的影響。
本文將代表不同類型關(guān)鍵審計事項(xiàng)的變量分別代入H2的模型,即公式(6)中進(jìn)行回歸,并將不同的審計師特征和關(guān)鍵審計事項(xiàng)類型分別代入H3的模型,即公式(7)中進(jìn)行回歸,回歸結(jié)果如表8所示。
可以看出,對于H2,除RMM-CD×ROE與CAR3、CAR5、CAR10的系數(shù)分別在1%、5%、5%的水平上顯著為負(fù),其他五種類型關(guān)鍵審計事項(xiàng)的披露與CAR值的系數(shù)均不存在顯著相關(guān)性,這進(jìn)一步驗(yàn)證了新審計報告的信息含量有限。RMM-CD×ROE系數(shù)的符號顯著為負(fù),說明投資者知悉了上市公司合并和披露風(fēng)險后會降低其對盈余的反應(yīng)程度。而對于H3,Age×RMM-LA×ROE與CAR3、CAR10的系數(shù)均在10%的水平上顯著為正,Age×RMM-Oth.×ROE與CAR3、CAR5的系數(shù)分別在10%、5%的水平上顯著為正,這進(jìn)一步驗(yàn)證了審計師的年齡能影響投資者對審計師降低盈余風(fēng)險的信心,進(jìn)而影響投資者對上市公司盈余的反應(yīng)程度;Time×RMM-Oth.×ROE與CAR5的系數(shù)在10%的水平上顯著為正,說明審計師的執(zhí)業(yè)時間增強(qiáng)了投資者對審計師降低盈余風(fēng)險的信心,從而提高了盈余反應(yīng)系數(shù);Special×RMM-IR×ROE與CAR5的系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù),Special×RMM-Oth.×ROE與CAR3、CAR5的系數(shù)分別在5%、10%的水平上顯著為負(fù),說明審計師的行業(yè)專長并不能增強(qiáng)投資者對審計師降低盈余風(fēng)險的信心。
0.012(0.860)0.016(-0.010 R10 0.098)-0.018(-0.229)0.012??(2.412)0.175???(2.869)0.023 1.209)-0.041??(-2.011)-0.149?(-1.772)1.626)-0.114 0.125-0.099??(-2.277)(0.778)0.237 0.012(0.616)(1.320)-0.001(--0.265??(-2.398)6.477(0.898)-0.100(-0.013???(2.811)0.186???(3.086)0.021(0.732)0.240 6.567 160-0.104??(-2.415)-0.012 0.834)-0.101??(-2.338)0.016 CA 0.208???(2.254)(--0.271???(-2.723)-0.044??(-2.308)(1.200)-0.234??(-2.262)0.011??(2.376)0.193???(3.237)0.025(0.865)-0.043??(-2.253)0.258 7.145 160 1.424)0.010 0.163?(1.756)0.006(0.466)0.516)-0.093??(-2.144)(0.782)-0.153(-0.012???(2.679)0.188???(3.159)0.026(0.909)-0.044??(-2.278)0.249 6.860 160 0.049(0.775)0.660)-0.193??(-2.181)(--0.255??(-2.600)0.009??(2.220)-0.049 0.024??(2.253)0.056(1.168)0.028(1.210)0.143 3.937 160 1.465)1.092)0.020?(1.865)1.007)-0.007 R5 0.107(1.431)0.007(0.650)(0.096)(--0.032??(-2.014)-0.043(--0.148?(-1.881)0.007?(1.908)-0.050 0.060(1.255)0.021(0.924)0.123 3.485 160 1.647)1.387)影CA 0.169??(2.295)0.001-0.027?(-1.767)0.022??(2.030)的-0.073(--0.135 0.006?(1.701)-0.048 0.058(1.216)0.023(1.022)0.139 3.853 160 0.686)1.545)0.347)響 量含息信0.084(1.134)0.013(1.332)160(-(-(1.516)-0.051(-0.006?(1.695)-0.053(-0.058(1.217)0.028(1.227)0.130 3.628 160 1.363)審計-0.112 0.005告1.481)(--0.015 1.350)(-R3-0.193??(-2.238)(-(0.511)0.070(1.310)0.009??(2.551)-0.065??(-2.238)0.029(0.708)0.041??(2.100)-0.019-0.169??(-2.298)0.154 4.205 160 0.057)0.002報 新對征特0.089 0.013人CA (1.410)(1.388)0.012(1.262)-0.025?(-1.664)-0.131?(-1.682)(0.209)0.009(0.157)-0.116?(-1.745)0.006??(2.016)0.028(0.707)0.032(1.615)-0.011 0.878)0.147 4.033 160 0.506)0.003師0.166???(2.693)(-(0.311)-0.019個 計-0.065??(-2.226)(-0.007??(2.059)0.020(0.497)0.031(1.631)-0.011 0.898)0.175 4.749 160 0.724)0.309)-0.001審-0.032 0.124??(1.999)0.010(1.216)-0.005-0.026?(-1.732)-0.122?(-1.774)-0.067??(-2.302)(-(-0.005(1.578)0.026(0.642)0.039??(2.007)-0.009-0.083 1.271)0.159 4.346 160 0.951)0.683)(-(--0.001 0.135)(--0.001 0.185)(-(-0.036(1.340)0.001(0.801)-0.014-0.014 0.013(1.325)0.003(0.445)-0.027 0.724)-0.002 0.971 160 0.168)1.125)(-1.130)(-0.464)R0 0.013???(2.667)(-(--0.001 0.025 CA (0.809)(-0.024(0.901)-0.037 0.002(1.119)-0.016-0.009 0.009(0.955)0.003(0.401)0.049 1.901 160 0.167)0.777)1.001)(-0.046(1.479)0.003(0.701)(--0.001(1.296)(-(-(-0.017(0.615)-0.027 0.001(0.852)-0.015-0.015 0.742)0.011(1.128)0.003(0.500)0.017 1.299 160 0.212)(-0.907)0.666)(--0.001 0.041-0.001 0.264)Variable(-(-(-0.010(0.301)0.001(0.611)-0.013(--0.013(-0.013(1.310)0.004(0.571)-0.016 0.489)(-0.009 1.161 160 E 7 Age表Gender×N ew×R O N ew×ROE Age×Time×N ew×ROE Special×N ew×ROE Gender Time Special-0.064??(-2.239)E New RO th New×Size V LE E RO Grow Finance Constant R2 Adj.F N
總體而言,關(guān)鍵審計事項(xiàng)的披露對投資者的決策影響甚微,但審計師的個人特征在提高新審計報告的盈余反應(yīng)系數(shù)方面能夠發(fā)揮一定的作用。
為保證研究結(jié)論的可靠性,本文進(jìn)行了如下穩(wěn)健性檢驗(yàn):
本文研究中采用新審計報告的企業(yè)樣本可能不是隨機(jī)發(fā)揮而是理性選擇的結(jié)果,因此可能存在樣本偏差和自選擇問題。對此本文采用Heckman的兩階段回歸方法再次檢驗(yàn)假設(shè)。本文選擇上市公司所在省當(dāng)年的GDP、行業(yè)壁壘(Barrier)、行業(yè)競爭程度(以赫芬達(dá)爾指數(shù)作為測量指標(biāo),HHI)作為影響使用新審計報告決策的主要因素。第一階段的Probit模型為:
若企業(yè)采用新審計報告,New取值1,反之取0。通過對上述模型進(jìn)行Probit回歸,計算得到IMR(Inverse Mill′s Ratio),并將其作為解釋變量分別代入H1、H2以及H3的模型,即分別代入公式(5)、公式(6)以及公式(7)中進(jìn)行回歸來驗(yàn)證先前的假設(shè)?;貧w結(jié)果如表9所示。
表8 進(jìn)一步分析——區(qū)分關(guān)鍵審計事項(xiàng)類型的回歸結(jié)果(僅報告主要解釋變量)
可以看出,對于H1a、H1b、H3a、H3b以及H3c,除CAR3之外,IMR與其他CAR值的系數(shù)均不存在顯著相關(guān)性;對于H1c、H1d、H2以及H3d,IMR的系數(shù)均不顯著,且在控制樣本自選擇后實(shí)證結(jié)果不變。
Heckman檢驗(yàn)結(jié)果表明在本文假設(shè)驗(yàn)證中的自選擇問題并不嚴(yán)重,前文的結(jié)論是穩(wěn)健的。
本文使用2015~2016年A+H股公司及其配比公司作為研究樣本,采用雙重差分模型對披露關(guān)鍵審計事項(xiàng)是否能夠提高審計報告的信息含量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),具體模型如下:
其中,Year表示年份是否為2016年的虛擬變量,若為2016年則賦值為1,否則為0。其他變量的定義詳見表3。如果披露關(guān)鍵審計事項(xiàng)能夠提高審計報告的信息含量,則β1顯著為正。
表10為采用雙重差分模型進(jìn)行回歸的結(jié)果??梢钥闯觯琋ew×Year與 CAR5、CAR10的系數(shù)在10%、5%的水平上顯著為正。這與預(yù)期結(jié)果一致。
表10 雙重差分模型——新審計報告信息含量的回歸結(jié)果(僅報告主要解釋變量)
為避免樣本量對檢驗(yàn)結(jié)果的影響,本文使用擴(kuò)大的樣本對先前的假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn),擴(kuò)大的樣本為2015~2016年的A+H股公司及其配比公司?;貧w結(jié)果如表11所示。
表11 擴(kuò)大樣本的回歸結(jié)果(僅報告主要解釋變量)
可以看出,對于 H1,Age×ROE 與 CAR3、CAR5的系數(shù)均在5%的水平上顯著為正。對于H2,New×ROE與CAR值的系數(shù)均不顯著。對于H3,Age×New×ROE與CAR3、CAR5、CAR10的系數(shù)分別在1%、5%、10%的水平上顯著為正;Time×New×ROE與CAR3、CAR5的系數(shù)均在10%的水平上顯著為正;Special×New×ROE與CAR5的系數(shù)在10%的水平上顯著為負(fù)。上述結(jié)果與前述實(shí)證結(jié)論基本一致。
為排除盈余指標(biāo)選擇對結(jié)果的影響,本文使用每股收益(EPS)替代凈資產(chǎn)收益率(ROE)對H1~H3進(jìn)行檢驗(yàn)?;貧w結(jié)果如表12所示。
可以看出,對于H1,Time×EPS與CAR5的系數(shù)在10%的水平上顯著為正;對于H2,New×EPS與CAR0的系數(shù)在5%的水平上顯著為正,與其他CAR值的系數(shù)均不顯著;對于H3,Age×New×EPS與CAR3的系數(shù)在10%的水平上顯著為正。上述結(jié)果與正文結(jié)論基本一致。
表12 以EPS代替ROE的回歸結(jié)果(僅報告主要解釋變量)
增加關(guān)鍵審計事項(xiàng)的新審計報告是否能夠提高審計報告的信息含量,是社會各界高度關(guān)注的主題。本文以2016年A+H股公司為原始樣本,采用傾向評分匹配法,通過研究得出以下幾個結(jié)論:①審計師的個人特征會對投資者的決策產(chǎn)生影響。年齡較大的審計師,所提供的審計報告信息含量更高;審計師的執(zhí)業(yè)時間與個人行業(yè)專長在一定程度上也會對審計報告的信息含量產(chǎn)生影響。②關(guān)鍵審計事項(xiàng)的披露對投資者的決策影響甚微。③審計師個人特征對新審計報告的信息含量存在影響。由年齡較大審計師出具的新審計報告,更能夠取得投資者的信任,其信息含量較高。
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