會計估計對審計收費的影響研究

王澤霞，崔曉元

（杭州電子科技大學會計學院，浙江杭州310000）

會計估計對審計收費的影響研究

王澤霞，崔曉元

（杭州電子科技大學會計學院，浙江杭州310000）

審計收費是審計市場中一個重要因素，其水平高低對審計活動的獨立性以及審計質量起著至關重要的作用。審計收費又及其復雜，影響因素眾多。由于其重要性和復雜性，審計收費一直是審計理論界和實務界關注的焦點問題之一。審計收費主要由審計成本和預期損失補償兩部分構成。文章通過對我國A股上市公司2013—2015年最新數據的研究，以實證經驗數據為樣本探究了財務信息中會計估計信息對審計收費的影響，并進一步將會計估計信息分為兩類會計估計信息研究其對審計收費的具體影響情況。研究結果顯示，上市公司財務信息中會計估計信息與審計收費顯著正相關；進一步研究發現導致利潤增加的會計估計信息比導致利潤減少的會計估計信息對審計收費的影響更顯著。

審計收費；會計估計；資產減值準備

眾所周知，外部獨立審計即會計師事務所審計產生于兩權分離，即所有權與經營權的分離。在外部獨立審計中，足額充分的審計收費能夠保障審計工作保質保量的完成，因而審計收費備受關注，究其原因，主要是兩方面。一方面，如果審計收費過低不能為審計師提供充分的資源執行足夠的審計程序，導致審計質量的地下。另一方面，如果審計收費過高，則容易導致審計師為了自身的利益與被審計單位勾結，從而造成購買審計意見等非法行為，也會導致審計質量的地下。而質量是外部獨立審計的靈魂，沒有質量的獨立審計將沒有任何價值。審計收費的合理性同樣也會影響到我國審計市場的長遠發展，對所有從業人員均造成深遠的影響。因此，審計收費受到理論界和實務界的強烈關注。而目前我國的審計收費依然存在各種亂象，既有立法亂象，也有實際操作亂象。

本文以我國A股非金融類上市公司2013—2015年的審計收費數據為樣本，借鑒Simunic（1980）的經典審計收費模型，試圖從確認資產減值準備的角度來研究會計估計對審計收費的影響，以期得到有益于理論和實踐的發現。

一、文獻回顧

自1980年Simunic（1980）對審計收費的相關影響因素進行了系統全面的實證研究以來，審計收費的影響因素研究就成為了國內外眾多學者研究的熱點，國內外學者對審計收費進行了深入而廣泛的研究[1]。目前國內外學者主要從被審計單位的規模、上市公司業務復雜性、事務所規模、審計意見類型以及公司風險等角度對審計收費影響因素進行了深入且廣泛的研究。但各位學者的研究所使用的變量并不一致，得出的結論也有所不同。

國外學者最早為Simunic（1980）對審計收費進行了全面系統性的分析，選取了年末資產總額來衡量被審計客戶的規模，在研究審計收費的各種影響因素后得出后來學者一致同意的結論，被審計單位規模是審計收費最主要的影響因素[1]。而Eliott和Korpi（1978）以銷售收入作為被審計單位規模的衡量變量[2]。對于業務復雜性的衡量，Firth（1985）開始采用存貨占總資產的比例、子公司的家數等變量，研究得出的結論是子公司數、存貨占總資產的比例與審計收費關系并不顯著[3]。此后Low等（1990）進一步增加了應收賬款占總資產的比例來衡量被審計單位復雜性[4]。國外對于公司風險與審計收費關系的研究較晚，相關研究始于1999年，Houston、Peters、Ptatt（1999）以審計風險和非審計風險作為公司風險的衡量變量，并檢驗了不同風險因素對審計收費的影響。研究發現，審計師無法通過一直增加審計資源來減少全部企業風險，另一種選擇就是通過收取更高的審計收費來作為預期風險損失的補償[5]。Bell等（2001）利用問卷調查的方法研究發現，上市公司經營風險與審計收費呈現顯著正相關關系[6]。關于事務所規模方面的研究最早從Deangelo（1981）開始，對事務所規模的衡量采用審計師數量這一指標，研究發現事務所規模與審計收費呈正相關，大所收取的審計費用更高[7]。對于審計意見類型與審計收費關系的研究最早始于Simunic（1980），其以上市公司年報是否為標準無保留意見來衡量審計意見的類型，研究結果表明被出具非標準審計意見的公司年報審計費用明顯高于被出具標準審計意見的公司[1]。

然而，對于審計收費的影響因素研究國內學者則開始的相對較晚。盡管所選取的變量稍有變化，但研究所得出的結論基本與國外一致。最早伍麗娜（2003）對審計收費進行了實證研究，選取被設計單位年末資產總額的自然對數來描述被審計單位資產規模，研究表明被審計單位規模越大，其固有風險和控制風險的水平也會隨著公司規模的擴大而相應變高，審計師需要增加審計時間，從而導致審計收費的增加[8]。劉斌、葉建中、廖瑩毅（2003）以存貨與資產總額的占比代表上市公司經營業務的復雜性對此進行了研究，研究表明被審計單位經營業務越復雜，就需要越多的審計證據以支持審計師的意見，也就需要更多的時間和費用[9]。漆江娜等（2004）對事務所規模的衡量，其在模型中采用了“四大”和“非四大”這一虛擬變量，研究表明國際四大的審計收費顯著地高于其他事務所，而且經國際四大審計的財務報表具有更低的操控性應計項目[10]。國內最新關于審計意見類型對審計收費的關系的研究則顯示出了與國外完全不同的結論，如王雄元、王鵬、張金萍（2014）利用手工搜集的2007—2011年制造業類上市公司財務指標研究發現，審計意見類型會對審計收費產生顯著影響，出具非標準審計意見的上市公司，收取的審計收費反而更高[11]。國內關于公司風險對審計收費的影響研究相對更晚，在前期研究中方紅星、戴捷敏（2010）以內控風險和訴訟風險來描述公司風險，對公司風險與審計收費的關系進行分析發現內控風險和訴訟風險會帶來審計風險，從而也會增加審計收費[12]。與此同時，曹瓊、卜華等（2013）以資產負債率作為上市公司的財務風險因素也得出一致的結論[13]。在進一步研究中張宜霞（2011）選取中國赴美國上市的公司財務數據為樣本，研究發現公司內部控制缺陷導致的公司風險與審計收費之間并不像常識中的正相關，而是負相關，對于上一年披露內控缺陷的公司，當年審計師將重點關注并提高審計效率，導致當年的年報審計收費反而更低，發生了極反效應[14]。

通過對眾多相關文獻的梳理，我們發現，關于個別會計估計項目對審計收費的影響，現有文獻也有了一些零散的研究。但基本都是從未決訴訟及會計估計是否變更的角度研究了會計估計對審計收費的影響，但對于從會計估計信息資產減值準備確認、折舊攤銷計提的角度研究會計估計與審計收費關系的研究，目前還沒有文獻涉及，本文希望從這些角度探索會計估計對審計收費的影響。

二、理論分析與研究假設

會計估計信息的增加更會導致管理依靠會計估計的信息進行舞弊的風險加大。會計估計信息由于其其自身特點：（1）與利潤表項目有一定關聯，存在管理層利用會計估計進行舞弊的嫌疑；（2）會計估計一般都涉及復雜的會計處理；（3）會計估計的不確定性會導致審計師審計失敗的風險增加。被審計單位則會根據會計估計的性質和金額作出自身的判斷，而這些可能帶有傾向性的判斷對注冊會計師而言，是審計工作的重點與難點。

具體而言，會計估計與利潤表項目有一定關聯，存在管理層利用會計估計進行舞弊的嫌疑。審計師需要花費更多的時間和精力來驗證或推翻管理層舞弊的嫌疑，增加了審計成本，導致審計收費的增加。會計估計一般都涉及復雜的會計處理，對于復雜的會計估計，會計師事務所需要增派更有經驗的高級別審計師，而高級別審計師的人力成本也會相應增加，這將導致審計收費的增加。會計估計的不確定性會導致審計師審計失敗的風險增加，為了彌補審計失敗到來的預期損失，會計師事務所也會相應要求更高的審計收費。由于企業重要的會計估計通?；径紩婕敖Y果不確定性，在企業經營期間還經常會發生變更。被審計單位通過會計估計進行利潤調整是可行并且不違法的。如果被審計單位存在著不合理的會計估計以及管理層偏向，審計師只能實施更多審計程序、擴大審計范圍以搜集證據來降低審計風險，而這些必然會增加審計成本。

總結而言，會計估計與利潤表項目有一定關聯，存在管理層利用會計估計進行舞弊的嫌疑。審計師需要花費更多的時間和精力來驗證或推翻管理層舞弊的嫌疑，增加了審計成本，導致審計收費的增加。會計估計一般都涉及復雜的會計處理，對于復雜的會計估計，會計師事務所需要增派更有經驗的高級別審計師，而高級別審計師的人力成本也會相應增加，這將導致審計收費的增加。此外，會計估計的不確定性會導致審計師審計失敗的風險增加，為了彌補審計失敗到來的預期損失，會計師事務所也會相應要求更高的審計收費。會計估計的性質使得會計信息的確認具有巨大的可操縱空間，為經營者利用會計估計的內容和性質調節利潤、編制虛假財務信息提供了各種方便（袁琳等，2004）[15]，也使得審計師在審計上市公司財務報表時帶來更多困難，增加審計成本，也增加了事務所審計失敗的風險，導致審計收費的上升。會計估計的特點導致上市公司財務信息中會計估計信息占比的上升會導致審計收費的增加。因此，會計估計信息的性質使得會計信息的確認具有巨大的可操縱空間，為管理者利用會計估計的內容和性質調節利潤、編制虛假財務報表進行盈余管理提供了各類方便（王生年，2008）[16]。而對于通過會計估計進行盈余管理的上市公司，審計師在審計上市公司財務報表時需要搜集更多的審計證據來驗證財務報表的公允性，將產生更多困難，增加審計成本，也增加了事務所審計失敗的風險，導致審計收費的上升（伍利娜，2003）[8]。

因此，根據上述分析，我們提出以下假設一：

H1：上市公司財務報表中確認的會計估計信息與審計收費正相關。

在我國證券市場中，當我國證券市場中的上市公司出現連續虧損時，就會受到證券監管部門的特別處理、暫停上市或終止上市。我國政府監管部門主要參考公司的會計盈利情況來確定上市公司的財務狀況是否正常、是否給予特別處理。因此，上市公司為了防止被監管部門處理，或者公司為了達到證監會所要求的其他指標要求，除了更加努力的經營企業之外，就很可能通過會通過對會計估計項目進行操縱利潤，使得利潤增加以達到證券監管部門的要求，從而達到規避監管和被特別處理的目的。孟焰（2003）研究發現，上市公司有多調節會計估計使得當年利潤上升，以便爭取盈利的傾向[17]。調增會計估計（如資產減值準備）與應計利潤顯著負相關，調減會計估計（如資產減值準備）與應計利潤正相關。即調減會計估計會使上市公司應計利潤增加，調增會計估計會使得上市公司應計利潤減少（王生年，2008）[16]。對于當年計提的數值為負數的資產減值準備，一般表示當年轉回的資產減值準備，這部分資產減值準備會導致當年的利潤增加。而會計估計中資產減值準備的計提與利潤息息相關，對于當年計提的數值為正向的資產減值準備，一般會使得利潤減少。而劉運國等（2006）[18]研究發現，審計師在審計時對于不同方向的操縱性應計利潤關注度并不一致，導致利潤發生不同方向變化的會計估計則對審計收費的影響情況不一致。為了防止企業發生操縱會計估計調增企業利潤以達到監管部門業績要求的現象，對于導致利潤上升的會計估計信息審計師將予以更多的關注，從而導致審計收費的增加；而對于導致利潤減少的會計估計信息審計師關注程度較少。

因此，根據上述分析，我們提出以下假設二：

H2：導致利潤增加的會計估計信息和導致利潤減少的會計估計信息對審計收費的影響程度不同，導致利潤增加的會計估計信息比導致利潤減少的會計估計信息對審計收費的影響更加顯著。

三、變量設計與構建模型

本文借鑒Simunic（1980）審計收費的經典模型，并參考了諶嘉席、伍利娜、王立彥（2016）的審計收費模型，構建了兩個數據模型來研究會計估計項目對于審計收費的影響。

模型一：

其中，α為截距，β為回歸系數，μ為隨機項。

四、研究方法

本文選取我國A股上市公司2013—2015年度的最新數據，研究了我國會計估計信息對審計收費的影響。并按照以下原則對數據進行了數據整理篩選：（1）因為金融類上市公司與其他類型的上市公司財務信息的披露差異很大，因此本文剔除了金融類上市公司；（2）剔除了某些異常值數據的上市公司（如當年審計收費為39元的公司）；（3）剔除了未披露當年審計收費或未按照要求在年報中披露當年審計收費的A股上市公司；（4）剔除了無法獲得相關財務數據的上市公司。

表1 各個變量定義及指標計算過程

最后，我們獲得了2 264家A股上市公司2013—2015年三年的財務數據共6 792樣本數據，為本文研究獲得了數據基礎。

五、統計結果

（一）描述性分析

對樣本進行描述性統計分析，有利于了解樣本的基本情況。審計收費以及其他重要變量的描述性統計結果如表2所示：

表2 樣本的描述性統計表

2013—2015年我國A股非金融類上市公司年報平均審計收費為1 343 409元。從表中可以看出，這三年中最低審計收費為200 000元，而最高審計收費為53 000 000元，最高審計收費是最低審計收費的265倍，審計收費的標準差是2 859 732元。經過標準化后的審計收費LNFEE最大值為17.785 8，最小值為12.206 1，均值為13.718 1，最大值是最小值的1.45倍?？梢钥闯?，不同上市公司的審計收費有很大的差異，可以說明研究影響審計收費的影響因素也有很大的現實意義。在會計估計信息方面，上市公司計提的各類資產減值準備與年末總資產的比例，最小值為0%，最大值為77.59%，平均占比為1.05%，標準差為0.029 5。由此可見，不同的上市公司確認的會計估計信息差異很大，與該公司特定的公司狀況也有一定的關系。

（二）相關性分析

本文對本文實證研究中出現的所有變量進行了Pearson相關性檢驗（因篇幅有限未列出），以檢驗不同變量的相關關系。上市公司財務信息中會計估計信息（AI）與審計收費（LNFEE）在1%的水平上顯著相關，這與我們的理論預期一致，表明上市公司確認的會計估計信息比重越高，其年報的審計收費也越高。其它控制變量之間的相關關系與已有研究基本一致，不存在嚴重的多重共線性。

（三）多元回歸分析

本文首先對會計估計信息AI與審計收費的關系做回歸分析，以確定會計估計信息AI與審計收費之間是否存在相關關系，為下文綜合分析各類會計估計指標對審計收費得到影響打好基礎。隨后對分類會計估計指標進行回歸分析，以確定各類會計估計指標對審計收費的具體影響。本文運用多元回歸分析軟件STATA13.1對樣本數據進行了回歸分析。

1.會計估計信息AI與審計收費的多元回歸結果如表3所示。如表3回歸結果所見，本文模型調整后的判定系數R2=0.6467，可見解釋變量、控制變量對被解釋變量的解釋能夠達到64.67以上，可見本文模型的擬合度較好。此外，本文的回歸模型中方差因子（VIF）最高值僅為1.40，低于允許的上限10?？梢姳疚倪x取的自變量與各控制變量之間并不存在嚴重的多重共線性。另外，從表3的回歸結果中還可以得知，模型中解釋變量會計估計信息（AI）通過顯著性檢驗。

表3 審計收費與會計估計信息比重回歸結果-未分組

由表3的多元回歸結果來看，上市公司中會計估計信息比重（AI）與年報審計收費（LNFEE）在1%的水平上顯著相關，即上市公司財務信息中作出會計估計的成分越大，其年報審計收費也越高。會計估計成分較高的財務信息意味著公司資產較為復雜，也更容易受到上市公司的操縱，這使得審計師的審計過程增加了難度，需要耗用更多的時間、更多的成本搜集更多的審計證據才能得出恰當的審計結論，使得收費顯著增加。同時由于涉及會計估計資產的復雜性，會計師事務所需要增派更多有豐富經驗的高成本審計師參加審計工作，這也會增加年報審計收費的金額。由于會計估計存在的不確定性，企業和審計師都難以確定其準確的金額和信息，導致審計風險上升，加大預期損失成本，增加審計收費。這也與本文的理論分析預期是一致的。

因此，假設一得到驗證。

2.分類會計估計信息與審計收費的多元回歸結果。資產減值準備的計提與利潤息息相關，對于當年計提的數值為負數的資產減值準備，一般表示當年轉回的資產減值準備，這部分資產減值準備會導致當年的利潤增加。而對于當年計提的數值為正的資產減值準備，一般會使得利潤減少。為了驗證審計師對企業發生操縱會計估計調增企業利潤以達到監管部門業績要求的現象給予更多的關注，本文按照會計估計對利潤影響方向的不同將會計估計分為兩組，并分組后取絕對值。以（AI+）示導致利潤增加的會計估計信息，（AI-）表示導致利潤減少的會計估計信息，分別與審計收費進行多元回歸，回歸結果中第一組回歸結果表示審計收費與調增應計利潤的會計估計（AI+）多元回歸結果，表4中第二組回歸結果表示審計收費與調減應計利潤的會計估計（AI-）多元回歸結果。

表4 審計收費與分組會計估計回歸結果

從表4第一組可以看出，審計收費與調增應計利潤的會計估計回歸結果模型調整后的判定系數R2=0.5470，可見模型的擬合程度較好。回歸模型中的方差因子（VIF）最高值為1.33，同樣遠遠低于允許的上限10。由此我們可以看出本文所選取的所有解釋變量之間并不存在嚴重的多重共線性問題。此外，從表4第一組中我們還可以看出，模型中解釋變量調增應計利潤的會計估計（AI+）通過顯著性檢驗且回歸系數值為11.539 7。

從表4第二組可以看出，審計收費與調減應計利潤的會計估計回歸結果模型調整后的判定系數R2=0.6566，說明模型的擬合程度比較好?；貧w模型中各個變量的方差因子（VIF）最高值為1.42，低于允許的上限10。由此我們可以看出本文所選取的自變量之間不存在嚴重的多重共線性問題。另一方面從表4第二組中我們還可以看出，模型中解釋變量調減應計利潤的會計估計（AI-）通過顯著性檢驗且回歸系數為0.712 9。

由分組多元回歸結果可以看出，導致利潤增加的會計估計信息（AI+）與審計收費在1%的水平上顯著相關，回歸系數值為11.539 7。調減應計利潤的會計估計（AI-）于審計收費在1%的水平上顯著相關，而回歸系數值值為0.712 9。

由此可見，導致利潤增加的會計估計信息（AI+）和導致利潤減少的會計估計信息（AI-）對審計收費的影響程度不同，導致利潤增加的會計估計信息比導致利潤減少的會計估計信息對審計收費的影響更顯著。驗證了假設二。

審計師對于導致應計利潤發生不同方向變化的會計估計信息所出現的關注度并不一致，審計師對導致利潤增加的會計估計信息的關注度更高，對導致利潤減少的會計估計信息則關注較少。并因此出現導致利潤增加的會計估計對審計收費的影響程度大于導致利潤減少的會計估計對審計收費的影響程度。

究其原因，調增會計估計與操縱性應計利潤顯著正相關，調減會計估計與操縱性應計利潤負相關。即調增會計估計會使上市公司操縱性應計利潤增加，調減會計估計會使得上市公司司操縱性應計利潤減少（王生年，2008）[16]。因此，上市公司為了避免被政府監管部門特別處理，或者公司為了能夠達到證監會所要求的各種配股等指標要求，除了更加努力的經營企業之外，就很可能通過會通過對會計估計項目進行操縱利潤，使得利潤增加以達到證券監管部門的要求，從而達到規避監管和被特別處理的目的。孟焰（2003）研究發現，上市公司虧損年度有多調節會計估計以使得當年利潤上升，以便爭取盈利的的現象[17]。調增會計估計（如資產減值準備）與應計利潤顯著負相關，調減會計估計（如資產減值準備）與應計利潤正相關；即調增會計估計會使上市公司應計利潤增加，調減會計估計會使得上市公司應計利潤減少（王生年，2008）[16]。而劉運國等（2006）研究發現，審計師在審計時對于不同方向的操縱性應計利潤關注度并不一致，因而導致利潤發生不同方向變化的會計估計也對審計收費的影響情況不一致[18]。為了防止企業發生操縱會計估計調增企業利潤以達到監管部門業績要求的現象，對于導致利潤上升的會計估計信息審計師將予以更多的關注，這些都需要更多的審計資源，將產生更多困難，也增加了事務所審計失敗的風險，導致審計收費的上升（伍利娜，2003）[8]。

（四）穩健性檢驗

本文通過使用替代解釋變量的方式對假設一的回歸結果穩健性進行檢驗。對假設二使用面板數據模型回歸進行穩健性檢驗（因篇幅有限未列出）。

（1）以上市公司計提的折舊攤銷占年末總資產的比例（ZB）作為會計估計的替代變量

ZB=（公司當年計提的固定資產折舊+油氣資產折耗+生產性生物資產的折舊+無形資產攤銷）/資產總額

檢驗模型為：

其中，α為截距，β為回歸系數，μ為隨機誤差項。

根據回歸結果，會計估計信息與審計收費在1%的水平上正相關，上市公司財務信息中會計估計信息比重（ZB）與審計收費在1%的水平上顯著正相關。與理論預期一致。

另外，控制變量上市公司資產規模LNASSET、業務復雜性（INVREC）、審計意見類型（OPINION）、會計師事務所規模（BIG）、控股股東性質（SOE）、第一大股東持股比例（FSP）與審計收費的相關性及回歸系數均沒有發生太大的變化。穩健性檢驗的結論與前述表顯示的多遠回歸結果一致，說明本文的實證結果基本是穩健的。

（2）對假設二的數據使用面板數據進行穩健性檢驗

回歸結果說明，AI+的估計系數為8.8636，AI-的估計系數為0.503 3，與假設二結論一致，說明實證結果是穩健的。

六、研究結論與政策建議

經過研究本文得出兩個主要結論：（1）上市公司中會計估計信息會對審計收費產生了顯著影響，上市公司中財務信息的會計估計成分越多，其年報審計的收費也會越高；（2）審計師對于導致應計利潤發生不同方向變化的會計估計信息所出現的關注度也并不一致，審計師對導致利潤增加的會計估計信息的關注度更高，對導致利潤減少的會計估計信息則關注較少。并因此出現導致利潤增加的會計估計對審計收費的影響程度大于導致利潤減少的會計估計對審計收費的影響程度。

有鑒于此，我們提出以下建議：（1）審計師在確定審計收費時應適當關注會計估計信息，且以同等態度對待導致利潤產生增減不同方向改變的會計估計信息；（2）審計收費監管部門在審計收費定價標準中應該加入會計估計信息以改變目前僅以被審計單位資產規模為標準的定價模式。

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（責任編輯：D校對：R）

F275.2；F239.2

A

1004-2768（2017）03-0140-05

2017-01-11

王澤霞（1965-），女，浙江淳安人，杭州電子科技大學會計學院教授，研究方向：會計與審計；崔曉云（1990-），男，江蘇淮安人，杭州電子科技大學會計學院碩士研究生，研究方向：會計與審計。