□(常州工學院江蘇常州213002)
我國特殊的公司治理結構使得股票市場中的中小投資者處于弱勢地位,其所做出的決策通常僅依據上市公司的財務報告,所以財務報告信息的質量與投資人的經濟收益緊密相連。審計師作為獨立于上市公司與投資者的第三方,對被審計上市公司的會計報表及相關資料進行獨立審查,并對其公允性和合法性發表審計意見。因此獨立審計質量關系到資本市場對上市公司財務報告信息可靠性和相關性的評估。
上市公司需要變更審計師的直接動因是收到了“不清潔”的審計意見,但這并不是決定上市公司變更審計師的因素。上市公司只有預計審計意見能得到改善時才會變更審計師。因此,本文提出如下假設:
假設1:上市公司變更審計師決策的概率與預計的審計意見改善正相關。
變更后的審計師是否會如上市公司所預期那樣改善審計意見呢?Chow(1982)研究發現,當公司收到“不清潔”意見后變更審計師,變更后的審計師往往比變更前的審計師更加謹慎。當上市公司面臨更大經營不確定性和財務不穩定性時,審計師往往會更加保守,通過出具“不清潔”審計意見來降低審計風險。因此,變更后的審計師并不一定如上市公司所預期的那樣改善審計意見,審計意見類型仍然主要取決于公司的財務狀況。因此,本文提出如下假設:
假設2:上市公司變更審計師后得到“清潔”意見的概率與其財務狀況健康程度正相關。
Lennox(2000)認為,即使做出不變更審計師的決策,公司可能收到的審計意見也可能不同于上期審計意見,所以比較審計師變更前后的審計意見,從而判斷審計意見是否因為審計師變更而改善并不準確。在此基礎上,構建審計意見估計模型,估計公司如果做出相反決策時所無法直接觀察到的審計意見,從而來為變更審計師行為對審計意見改善的研究提供具有可觀察性的基礎。上市公司估計審計師變更之后的審計意見,是依據以往的審計市場和公司預計本期的財務狀況做出的。而前一期的審計市場對決策最有參照性,上市公司估計的本期財務狀況可以用本期實際的財務狀況代替。因而,上市公司在作出決策時對第t-1期審計市場的估計可采用如下Logistic模型:

其中:Qt為第t期的公司審計意見,審計意見“不清潔”(清潔審計意見指標準無保留審計意見,不清潔審計意見指其他審計意見),則Qt=1,否則Qt=0;St為第t期的公司變更審計師行為,發生審計師變更行為時St=1,否則St=0;ROAt為第 t期期末營業利潤/期末總資產;CASHt為第t期經營現金流量/期末總資產;LEVt為第t期的期末負債總額/期末總資產。
根據公司第t期的實際財務狀況與審計師變更行為,運用(1)式估計第t-1期的審計市場,可以估計得出第t期的審計意見,即:

式(2)中,Qt-1(上期審計意見)與Qt(本期審計意見)所具有的顯著持續性已被多項研究證實,因此將Qt-1作為Qt的一個解釋變量。模型中加入St,Qt-1,Xt與 St的結合項的目的在于對 P(Q=1|S=1)和 P(Q=1|S=0)進行估計,并檢驗St對模型中各個解釋變量的影響。
在第t期公司財務狀況一定的情況下,根據式(2),公司可以得到變更審計師(St=1)時估計的審計意見與不變更審計師 (St=0)時估計的審計意見,運用(3)和(4)式得出公司變更和不變更審計師時分別被出具不清潔的審計意見的概率。具體如下:

上市公司決策變更審計師的重要目的是否是改善審計意見,可以運用(5)式進行Logistic回歸得到。如果△P為負且符號顯著,則可以看出上市公司變更審計師是為了能得以改善審計意見。具體如下:

本文選取2009-2011年的滬市A股上市公司作為樣本。考慮到研究中審計師變更決策時參照上一年度的審計意見以及相應的財務數據,因此應選取至少兩年對外公開年度財務報告的公司。在實際選取過程中,為方便數據選取,選取的樣本應為在上一個會計年度已經上市的公司。由于金融行業差異較大予以剔除,本年新上市的公司予以剔除。此外年報等公開報告不全的公司和財務數據缺失的公司也予以剔除。所有數據由筆者從國泰安數據庫與中國注冊會計師協會網站各上市公司年報資料手工比對獲得。
表1顯示上市公司所收到的審計意見與上年審計意見在置信度為0.01時兩年均為顯著正相關,即上年收到“不清潔”審計意見的公司,下年度收到“不清潔”審計意見的概率更高;反之上年收到“清潔”審計意見的公司,下年度收到“清潔”意見的概率更高。財務狀況與本年度的審計意見相關性也較強,總資產營業利潤率和總資產經營現金流量與本期審計意見顯著負相關,即ROA、CASH越高的上市公司,被出具“不清潔”審計意見的概率越低,反之亦然;財務杠桿越高的上市公司,其被出具“不清潔”審計意見的概率也越高。說明上市公司財務狀況越好,獲得“清潔”審計意見的概率越高。

表1 2010年和2011年的Spearman相關系數

表2 logistic回歸結果及2010年審計意見估計
表2中右側是模型(1)樣本公司2011年收到審計意見后對2010年審計市場的估計。不考慮變更審計師對審計意見的影響時,上市公司2010年被出具不清潔的審計意見的概率與2009年被出具不清潔的審計意見顯著正相關,與ROA和CASH顯著負相關,與LEV顯著正相關。卡方檢驗對應概率為0,模型通過卡方檢驗,解釋變量與LogitP之間的線性關系顯著。Nagelkerke R2為0.362,顯示了模型的擬合效果較好。
表 2 中左側模型(2)是模型(1)考慮變更審計師對審計意見的影響下得到的,表2顯示審計師變更可以在一定程度上降低上市公司收到“不清潔”審計意見的概率。變量St系數為-0.618,但在 0.1的水平上仍不顯著,而變量StQt-1的系數為-1.503,在0.1水平上顯著,這表明對于在2009年被出具“不清潔”審計意見的上市公司,其變更審計師的行為在一定程度上有助于改善2010年收到的審計意見。由于顯著性水平為0.1,因此并不能認為這種行為顯著地改善了審計意見,表明這種行為與t期的審計意見存在弱負相關關系。
根據2010年審計意見估計模型(2)的回歸結果得出2011年審計報告的 Probit模型:LogitQte=-10.877-0.618St-40.765ROAt-13.441CASHt+2.85LEVt+30.214ROAtSt-19.138CASHtSt+2.751LEVtSt+6.288Qt-1-1.503Qt-1St
根據以上計算的結果和 (3)、(4)式,利用2011年的財務狀況和變更審計師情況,可以分別得到上市公司2011年變更和不變更的情況下預計收到“不清潔”審計意見的概率,并計算出變更審計師對收到“不清潔”審計意見的概率的影響△P。
下頁表3為2011年被出具非標準無保留意見審計報告的估計概率均值。該表顯示當公司在t-1期收到的審計報告意見類型為“不清潔”意見時,如果變更審計師,在t期收到“不清潔”意見的概率更低;當公司在t-1期收到“清潔”審計意見時,如果不變更審計師,t期收到 “不清潔”意見的概率略低。結果與審計意見估計模型因變量Qt與自變量StQt的負相關性相吻合。可以發現,對于我國上市公司,如果在t-1期被出具了“不清潔”意見的審計報告并從而產生了意見購買動機,那么在時期t變更審計師能在一定程度上降低被出具“不清潔”意見的概率。
表4為2011年審計師變更決策的情況,表明審計師變更的概率同預計的變更和不變更審計師被出具 “不清潔”審計意見的概率之差△P之間顯著負相關,即公司預測變更審計師后得到 “不清潔”審計意見的概率越低,發生審計師變更的可能性越高,如果上市公司做出相反的決策,可能得到的“不清潔”意見的概率大大增加,即成功實現了審計意見的改善。變更審計師概率和上一期被出具“不清潔”審計意見的概率顯著正相關,上期得到“不清潔”意見也是上市公司變更審計師的一個動機。可見,上市公司變更審計師決策依據的不僅是前期收到的“不清潔”審計意見,還有預計變更審計師后會降低收到“不清潔”意見的概率。
表5為2011年審計意見的估計結果。模型(1)報告了2011年審計市場下審計意見的影響因素。結果顯示不考慮變更審計師行為對審計意見影響的情況下,上市公司2011年收到“不清潔”審計意見的概率與2010年的概率顯著正相關,與總資產營業利潤率顯著負相關,與財務杠桿顯著正相關。模型(2)為加入審計師變更變量和相應的交叉變量后得到的邏輯回歸結果,結果表明2010年變更審計師行為在一定程度上有助于改善2011年審計意見。變量St的系數為-3.393,但在0.1的水平上仍不顯著,而變量StQt-1的系數為-5.895,在0.05的水平上顯著小于零,表明2010年收到“不清潔”審計意見的上市公司,在2011年變更審計師可以改善其收到的審計意見。也即2010年獲得“不清潔”審計意見的上市公司存在變更審計師的動機。另外,加入審計師變更變量后,得到“不清潔”審計意見的概率與變量StROA顯著負相關,說明在審計師變更情況下,ROA值越大,得到“不清潔”審計意見的概率越低。即上市公司變更審計師后得到“清潔”審計意見的概率與其財務健康狀況正相關。

表3 2011年被出具非標準無保留意見審計報告的估計概率均值

表4 2011年審計師變更決策

表5 2011年審計意見估計
通過研究,本文得出以下三點結論:(1)公司財務狀況越健康,其被出具“不清潔”審計意見的概率越小。(2)在一定程度上,t-1期被出具“不清潔”審計意見的公司通過在t期變更審計師可以改善審計意見,即被出具“不清潔”審計意見的概率會有所降低。(3)上市公司變更審計師后得到“清潔”審計意見的概率與其財務狀況健康程度正相關。上述結論說明,審計師變更對審計意見在一定程度上有改善作用,應加強對審計師變更行為的關注,加強行業監督。需要注意的是,只有財務狀況良好,才能從根本上得到“清潔”審計意見。