崔宇航 胡文偉

摘? 要：在大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)飛速發(fā)展的環(huán)境下，物流業(yè)面臨激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，部分物流業(yè)上市公司面臨較高的審計(jì)費(fèi)用，不利于物流業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展，文章以2015～2019年我國(guó)深證A股物流業(yè)上市公司數(shù)據(jù)作為樣本，參照其他學(xué)者的研究，構(gòu)建多元線性回歸模型，進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。實(shí)證結(jié)果表明：披露內(nèi)部控制缺陷會(huì)顯著影響物流業(yè)上市公司的審計(jì)費(fèi)用，并且內(nèi)部控制缺陷程度越高，審計(jì)費(fèi)用越高?；谏鲜鼋Y(jié)論，本文最后提出幾點(diǎn)建議來降低審計(jì)費(fèi)用。

關(guān)鍵詞：物流業(yè);內(nèi)部控制;內(nèi)部控制缺陷;審計(jì)費(fèi)用

中圖分類號(hào)：F239.45??? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Abstract： With the rapid development of information technology such as big data， the logistics industry is facing fierce market competition， and some listed companies in the logistics industry are facing high audit fees， which is not benefit to the long-term development of the logistics industry， based on the data from 2015 to 2019 of listed companies in logistics industry of Shenzhen Stock Exchange in China， this paper constructs a multiple linear regression model to test empirically. The empirical results show that the disclosure of internal control defects will significantly affect the audit fees of listed companies in the logistics industry， and the higher the degree of internal control defects， the higher the audit fees. Based on the above conclusions， this paper finally puts forward some suggestions to reduce the audit costs.

Key words： logistics; internal control; internal control defects; audit fees

0? 引? 言

在我國(guó)，物流行業(yè)近幾年已經(jīng)得到了快速的發(fā)展，成為我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)中不可缺少的一部分，但許多物流企業(yè)在進(jìn)行內(nèi)部控制體系的構(gòu)建過程中，存在著一些缺陷。與此同時(shí)，在審計(jì)市場(chǎng)中，研究熱點(diǎn)一直都包括審計(jì)費(fèi)用。探究?jī)?nèi)部控制缺陷與審計(jì)收費(fèi)的相互作用，能夠提出一些完善內(nèi)部控制缺陷的措施、提高企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量，降低企業(yè)的審計(jì)費(fèi)用。本文將探討物流業(yè)內(nèi)部控制缺陷的披露及缺陷程度是否以及如何影響審計(jì)費(fèi)用。

1? 文獻(xiàn)綜述

近些年來，已有許多關(guān)于審計(jì)費(fèi)用和內(nèi)部控制缺陷的研究成果，國(guó)外學(xué)者Simunic[1]提出審計(jì)定價(jià)模型——“Simunic模型”。李越冬等人研究發(fā)現(xiàn)審計(jì)費(fèi)用與內(nèi)控重大缺陷顯著正相關(guān)，張敏、朱小平[2]研究發(fā)現(xiàn)，不存在內(nèi)控缺陷的公司比存在內(nèi)控缺陷的公司支付更低的審計(jì)費(fèi)用。張紅英、高晟星[3]研究發(fā)現(xiàn)內(nèi)控缺陷與審計(jì)費(fèi)用正相關(guān)。然而，朱明秀等[4]研究結(jié)果顯示，內(nèi)控質(zhì)量與審計(jì)定價(jià)之間不顯著相關(guān)。也有學(xué)者認(rèn)為內(nèi)控缺陷程度與審計(jì)費(fèi)用呈負(fù)相關(guān)，闞京華和謝娟[5]發(fā)現(xiàn)上市公司內(nèi)控質(zhì)量與審計(jì)定價(jià)負(fù)相關(guān)。整理文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)學(xué)者認(rèn)同二者呈正相關(guān)，多數(shù)文獻(xiàn)以我國(guó)A股制造業(yè)[6]、A股主板上市公司[7]、A股上市公司[8]為研究對(duì)象，以物流業(yè)為研究對(duì)象的學(xué)者很少，鑒于此本文以我國(guó)49家深證A股物流業(yè)上市公司2015～2019年數(shù)據(jù)為樣本，對(duì)物流業(yè)上市公司內(nèi)部控制缺陷與審計(jì)費(fèi)用之間關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析。

2? 理論研究與假設(shè)

風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向?qū)徲?jì)是指注冊(cè)會(huì)計(jì)師以審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)模型為基礎(chǔ)進(jìn)行的審計(jì)，基于審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)模型并由審計(jì)人員實(shí)施。由風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向?qū)徲?jì)理論可知，被審計(jì)的上市公司內(nèi)部控制存在缺陷，表明控制風(fēng)險(xiǎn)較高，重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)較大，會(huì)計(jì)師需要降低檢查風(fēng)險(xiǎn)來將審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)控制在可接受水平。為了控制檢查風(fēng)險(xiǎn)，事務(wù)所將投入更多人力和物力，實(shí)施更多復(fù)雜的實(shí)質(zhì)性程序，從而提高審計(jì)成本，增加審計(jì)的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)。而收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)取決于會(huì)計(jì)師的工作強(qiáng)度及審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。內(nèi)部控制缺陷程度越高，公司就會(huì)面臨更大經(jīng)營(yíng)失敗的風(fēng)險(xiǎn)，更多的審計(jì)程序被執(zhí)行來應(yīng)對(duì)可能存在的內(nèi)部控制缺陷，隨之增加時(shí)間、成本和風(fēng)險(xiǎn)。公司內(nèi)部控制缺陷程度越高，對(duì)審計(jì)收費(fèi)的影響越嚴(yán)重?；谝陨戏治?，提出以下假設(shè)：

H1：與沒有披露內(nèi)部控制缺陷的物流業(yè)上市公司相比，披露內(nèi)部控制缺陷的公司審計(jì)費(fèi)用較低。

H2：在其他條件不變的情況下，物流業(yè)上市公司內(nèi)部控制缺陷程度越高，相應(yīng)的審計(jì)費(fèi)用越高。

3? 研究設(shè)計(jì)

3.1? 數(shù)據(jù)來源及樣本建立。本文以我國(guó)深證A股物流業(yè)上市公司2015～2019年數(shù)據(jù)為研究樣本，剔除ST以及數(shù)據(jù)缺失的公司，共得到49家公司的觀測(cè)值。對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行了1%和99%的縮尾處理，最終得到195個(gè)樣本數(shù)據(jù)。內(nèi)部控制指數(shù)來自迪博數(shù)據(jù)庫(kù)，其他數(shù)據(jù)均來自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。通過Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)加工，使用Stata15.1進(jìn)行了相關(guān)處理和分析。

3.2? 變量選取。借鑒以往的研究文獻(xiàn)[6-7]，主要選取以下控制變量：審計(jì)業(yè)務(wù)復(fù)雜程度COMPLEX，應(yīng)收賬款和存貨的金額越大，審計(jì)難度越高，費(fèi)用往往越高。盈利能力ROE，凈資產(chǎn)收益率是衡量公司盈利能力的財(cái)務(wù)指標(biāo)，預(yù)計(jì)與審計(jì)費(fèi)用顯著相關(guān)。會(huì)計(jì)師事務(wù)所是否屬于“四大”以及“八大”BIG48、盈虧狀況LOSS，衡量會(huì)計(jì)師面臨的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，與公司的審計(jì)費(fèi)用相關(guān)。研究過程中各變量選取詳見表1。

3.3? 模型構(gòu)建。為進(jìn)一步驗(yàn)證本文假設(shè)，借鑒趙寶卿、慕雪飛[6]的研究，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建如下模型：

LNFEE=α+βIC+βControls+ε????????????????????????????????????? （1）

LNFEE=α+βICW+βControls+ε???????????????????????????????????? （2）

模型（1）和模型（2）分別檢驗(yàn)假設(shè)1和假設(shè)2，其中Controls表示控制變量。

4? 實(shí)證檢驗(yàn)

4.1? 描述性統(tǒng)計(jì)。表2報(bào)告了各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，全樣本量為195，其中LNFEE的最小值為12.85，最大值為16.52，說明審計(jì)費(fèi)用之間存在明顯差異。IC的均值為0.0256，較多公司未披露內(nèi)控缺陷。ICW的平均值為1.876，大部分公司內(nèi)部控制有效。ROE的標(biāo)準(zhǔn)差為0.0365， LOSS均值為0.0256，初步判斷樣本公司經(jīng)營(yíng)狀況差異穩(wěn)定。BIG48的均值為0.723，說明近年來公司更愿意選取大型事務(wù)所進(jìn)行審計(jì)。

4.2? 多元線性回歸分析。表3是對(duì)全部樣本進(jìn)行多元線性回歸的分析結(jié)果。由表3可知，披露內(nèi)控缺陷對(duì)公司的審計(jì)費(fèi)用在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，內(nèi)控缺陷程度對(duì)審計(jì)費(fèi)用在1%的水平上顯著正相關(guān)，該模型調(diào)整后的r分別為0.109和0.163，說明該模型擬合程度較好。驗(yàn)證了假設(shè)1和2。

4.3? 穩(wěn)健性檢驗(yàn)。借鑒徐瑩[9]對(duì)于穩(wěn)健性檢驗(yàn)的做法，本文采用替代變量法對(duì)研究結(jié)論進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，將原模型中的控制變量ROE替換為總資產(chǎn)報(bào)酬率ROA，回歸分析如表4所示，替換后兩個(gè)模型的回歸結(jié)果分別為0.147和0.172，擬合結(jié)果較顯著，結(jié)果依然符合假設(shè)1和假設(shè)2的預(yù)期。故本文實(shí)證結(jié)果通過了穩(wěn)健性檢驗(yàn)，文章的研究結(jié)論可靠。

5? 研究結(jié)論

本文選取2015～2019年深證A股物流業(yè)上市公司的195個(gè)樣本數(shù)據(jù)，得到實(shí)證結(jié)論，在其他條件不變的情況下，物流業(yè)上市公司內(nèi)部控制缺陷程度越高，審計(jì)費(fèi)用越高。對(duì)此提出以下相關(guān)建議，以降低物流業(yè)上市公司內(nèi)部缺陷過高對(duì)審計(jì)費(fèi)用的影響。

5.1? 充分披露企業(yè)的內(nèi)部控制缺陷。根據(jù)本文結(jié)論，內(nèi)部控制缺陷程度在1%水平與審計(jì)費(fèi)用顯著正相關(guān)，故物流業(yè)上市公司可以通過披露內(nèi)部控制缺陷來降低原有的審計(jì)費(fèi)用，節(jié)約企業(yè)支出。

5.2? 增強(qiáng)內(nèi)控理念教育。在激烈的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中，領(lǐng)導(dǎo)及員工可以增強(qiáng)內(nèi)部控制相關(guān)理念的教育，營(yíng)造比較良好的內(nèi)控環(huán)境。正確認(rèn)識(shí)到部門的監(jiān)管作用，定期更新內(nèi)部控制理念，從而改善物流業(yè)上市公司的內(nèi)部控制缺陷，進(jìn)一步降低企業(yè)的審計(jì)費(fèi)用。

5.3? 打造高水平的員工隊(duì)伍。公司要重視人員的培訓(xùn)，落實(shí)內(nèi)部控制具體措施，充分發(fā)揮員工的積極性，及時(shí)解決工作中的問題。充分利用現(xiàn)有資源打造高水平員工隊(duì)伍，達(dá)到改善內(nèi)部控制缺陷的目的，有利于降低企業(yè)的審計(jì)費(fèi)用。

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