政府支持、信息披露質量與審計風險

侯佳君 劉云強

一、引言

我國農業上市公司受制于其行業特性，具有明顯的弱質性，成長能力落后于其他行業平均水平（李長健等，2007；張天亮，2016）。與此同時，農業類上市公司還是財務造假和舞弊的高風險區域，近年來審計失敗的相關案例層出不窮（彭熠等，2008）。根據同花順數據庫的統計，A 股市場共有3499 家上市公司，農林牧漁和農副產品加工業板塊僅有 89家，占比2.54%。然而自2010年1 月1 日到2018 年3月 21日，A 股市場共有283家上市公司因信息披露虛假或嚴重誤導性陳述被證監會、交易所和財政部公開處罰。其中，農林牧漁和農副產品加工業板塊有17家，占比高達6%。而“萬福生科”、“綠大地”、“獐子島扇貝劫”、“藍田股份”及“新大地”等農業上市公司的財務舞弊事件更是轟動了整個資本市場，這也說明農業板塊在審計風險方面要高于其他板塊。

審計風險是指財務報表存在重大錯報，而審計報告發表了不恰當審計意見的可能性。M.S.Beasley et al.（2010）研究發現，在美國所有財務舞弊行為中，由證券交易委員會（SEC）發現的只占6%，審計人員所能發現的也不過14%。Album.L. Nagy（2012）指出審計人員應該加深對農業行業和被審計單位認知程度，否則規模較大的農業類上市公司很容易進行財務舞弊，躲避注冊會計師的審計。由于舞弊往往具有隱蔽性、復雜及串通等特點，加上審計本身存在固有限制，使得舞弊導致的重大錯報的審計風險遠大于非故意錯誤導致重大錯報風險的審計風險（劉芳芳，2010）。因此，如果被審計單位存在財務舞弊問題，審計工作難度會增大，審計風險的潛在性也就越大（邱奕青，2014）。

國內學者基于舞弊三角理論, 從動機（壓力）、機會和借口三個因素入手，研究分析我國農業上市公司的財務舞弊。從舞弊的動機或壓力因素來看，目前我國農業公司陷入低利潤和績效不穩定的困局，巨大利益驅使和投資者的期望，使得財務造假成為其粉飾公司業績的手段（彭玲，2014）。從舞弊的機會因素來說，首先，普通企業在虛構一筆銷售收入時，為了使報表的勾稽關系平衡，需要上繳6%-17%增值稅，這讓造假者無法蒙混過關，因此造假者不得不掂量一下自己的實力。而農業類企業稅率很低甚至個別領域完全免稅，這使得農業企業在虛增收入和利潤時，只需要承擔很少的稅務成本，舞弊一旦成功收益巨大（張陽，2015）。其次，生物資產作為農業公司重要又特殊的資產，其價值計量及折舊處理等要難于其他類別的資產，盤點和核查也很困難，是多家農業類上市公司出現造假的導火索（陳慧，2016； 孫中蕊，2017；田冠軍等，2016等）。再者，農業類公司交易終端分散且對象規模較小，頻繁而零散的現金交易行為普遍，因此隱蔽性和監管難度較大，造成審計上存在根本的困難（胡海川等，2013；于化瀛，2014；朱俐，2016等）。還有學者認為 “信息不對稱”（秦雯，2015）、“利益相關者缺乏專業知識”（李歌，2016）、“高新技術企業頭銜”及“內部控制機制不完善”（彭玲，2014）、“事務所規模小”（伍中信，2015）都是舞弊滋生的重要契機。而“嚴重的自然災害”（秦雯，2015；朱俐，2016）、“廣大股東利益”和“中介機構不盡職”（董堯，2014） 則是財務造假的主要借口。

財務舞弊與審計風險相伴而生，財務舞弊必然會導致審計風險。本文結合農業行業固有特性，以財務舞弊為主要切入點，分析農業上市公司財務造假的主要影響因素：政府支持和信息披露質量，探索它們和審計風險的關系，對影響農業上市公司審計風險的驅動力因子進行科學分析，在此基礎上提出科學、合理的可行性建議，為農業類公司審計工作提供理論與實證依據。

二、理論分析與研究假設

本文的邏輯線索是：以農業上市公司的財務舞弊影響因素為邏輯主線，探索審計風險的生成路徑，即審計風險產生于農業類企業的內部運作過程（重大錯報風險），與注冊會計師的檢查行為（檢查風險）緊密有關。本文認為，政府支持成為了農業類公司舞弊的保護傘，較低的稅務成本和享受優惠政策會直接影響舞弊動機。而提高信息披露質量，增加信息的透明度、真實性和充分性會提高審計人員信息獲取能力，減少檢查風險，但更主要的影響路徑是通過加強各方的監督，壓縮舞弊機會，減少重大錯報風險，也會緩解其他因素對審計風險的影響。

（一）政府支持與審計風險

農業行業的弱勢、特殊性地位及較高的風險使得政府支持成為必要，因此我國為了鼓勵農業生產和農產品加工行業的發展，實施了許多政府補貼政策和稅收優惠政策，但一些農業公司濫用這些優惠條件，把它們作為舞弊的機會，實施零成本舞弊（張鵬，2010；呂珊淑，2012）。黃海波等（2012）以萬福生科造假為例，指出農業公司的造假動機和不合理的組織機構與國家的過度扶持相關。一方面，免稅大大降低了造假成本，農業類上市公司多在整體收入、利潤規模及業務結構上造假。岳殿民（2008）、Firth（2010）和武曉文等（2012）研究發現，上市公司粉飾財務報表的主要手段包括：利用地方政府政策補貼或者稅收優惠操縱利潤、虛構經濟業務、利用關聯交易虛構利潤總額。另一方面，地方保護主義盛行，政府的過度扶持和干預掩蓋了農業上市公司的經營困境。政府補貼雖然提高了企業的利潤和還債能力，但對企業的生產能力和發展能力沒有顯著促進作用，反而導致企業增長速度變慢，造成企業規模報酬遞減（Beason et al. ,1996；Bergstrom，2000； Tzelepis et al.,2004；胡星輝，2011；鄧敏等，2013；Zuniga—Vicente，2014）。董堯（2014）指出，地方政府對農業上市公司過多庇護，為其提供了舞弊造假的機會。田宇祥等（2009）指出，因為各地方對龍頭企業扶植過度，使龍頭企業形成對政府的極強依賴，導致風險控制制度的缺失。秦志鵬（2011）發現，農業上市公司集中于經濟欠發達地區，在地方政府的過度干預下，為了拉動地方經濟水平，公司不得不編制虛假財務報表以求上市。故提出假設1：

圖1 影響審計風險的邏輯分析圖

表1 變量定義

表2 農業上市公司業務分布

表3 實際所得稅稅率分布

H1：在其他條件相同的情況下，政府支持與農業上市公司的審計風險正相關。

（二）信息披露質量與審計風險

對于審計和審計風險的產生,信息不對稱是一個關鍵因素(秦榮生，2005)。信息不對稱貫穿了審計的全過程,既是審計產生的原因,也是審計風險產生的原因（干勝道等，2006）。審計人員與被審計方信息不對稱，被審計方擁有信息上的天然優勢，對所在行業概況、特點和自身經營活動及財務狀況有更全面、及時的掌握，并擁有相當大的空間決定實際披露何種信息（Lang M. et al.，1993）。審計人員主要以會計信息為媒介間接了解真實情況，受時間和成本的限制，只能成為信息不對稱中的劣勢一方，職業判斷難免發生偏差。

張純等（2009）、Patel et al.（2002）和Biddle（2006）認為信息披露使得企業的經營決策置于大眾的有效監督之下，管理層決策行為的效果能夠被及時跟蹤和調查，無效投資和融資行為將大大降低，雷敏等（2006）發現上市公司財務信息披露存在不規范和隨意性的特征,部分上市公司采用財務補充更正公告的方式來粉飾財務信息,無疑會加大注冊會計師的審計風險。朱俐（2016）指出信息不對稱程度越大，注冊會計師掌握的信息的真實性和充分性越值得保持懷疑態度，發現財務報表錯報的難度越大。秦榮生（2005）對企業管理層造成的信息不對稱與審計人員的審計風險進行了博弈分析,發現審計風險與信息不對稱程度成正比。

與其他行業相比，農業類上市公司信息披露質量并不理想，披露信息普遍存在違規現象，而生物資產和交易活動信息能否充分披露在很大程度上決定了農業公司信息披露的可靠性和透明度（胡海川，2014）。農業上市公司信息披露質量的提高有助于降低信息不對稱，強化了外部市場對經營者行為的約束，減少了注冊會計師審計失敗的幾率。故提出假設2、3：

表4 描述性統計分析

表5 主要回歸結果

H2：在其他條件相同的情況下，信息披露質量與農業上市公司的審計風險負相關。

H3：信息披露質量對政府支持帶來的審計風險具有顯著抑制作用，即信息披露質量越高，政府支持對審計風險造成的影響越低。

三、研究設計

（一）樣本選取與數據來源

以《上市公司行業分類指引（CSCI）》對農業上市公司的定義和分類結果為依據，本文篩選24家農業上市公司2010-2016年的面板數據為樣本。為了保證樣本數據和研究結果的有效性，已剔除數據殘缺、退市、轉向非農經營和期間發生重大并購等相關變化的企業。研究數據來源于CSMAR數據庫以及深交所網站中各公司經審計后的2010-2016年的年度報告，部分手工摘取。本文運用Excel 2016和SPSS 22.0對數據進行基礎整理及統計處理，對政府支持、信息披露與農業上市公司審計風險進行實證研究。

（二）變量的定義

（1）被解釋變量：借鑒劉翠英等（2016）研究文獻，用財務報表重述與審計意見的類型來度量審計風險（AR）。有財務重述或審計意見為非標準審計意見時取1，沒有重述或審計意見為標準審計意見時為0。

（2）解釋變量：農業上市公司所享受的政府支持政策主要分為兩個方面: 一是稅收優惠,二是政府直接補助。 借鑒彭熠( 2008)和劉云芬（2015）關于政府補貼的研究，選取所得稅優惠（TP）和補助水平（Sub）來衡量政府支持水平。

對于信息披露質量（DQ）的度量，學術研究中多采用權威機構公布的信息披露質量評級（Smith et al.,2010；曾穎等，2006；Devalle A et al., 2016）,少數學者則自己建立評價指標體系（Bhttacharya，2003；崔學剛，2004；Su W et al.，2017），自制的評價指標需要證明其評分表設計的信度和效度,打分的客觀公正性易受到質疑。因此,本文采用深圳證券交易所對上市公司信息披露質量的評級來衡量農業上市公司的信息披露質量，質量評級由高到低分別為優秀、良好、及格、不及格。本文的研究用虛擬變量測度信息披露的質量，“優秀”和“良好”取 1，“及格”和“不及格”取 0。

（3）控制變量：借鑒以前研究成果,本文選取了6個控制變量,以控制其他因素對審計風險的影響。其中，Size度量了公司規模,值為公司資產的自然對數, Big10是指會計師事務所是否為“前十大”，以中注協網站公布的會計師事務所排名為準。樣本公司所聘用的審計會計師事務所位列前十名的，變量值取 1，反之為 0；Lev為資產負債率,是公司的財務杠桿,用來控制財務風險；GRONA和ROA分別為凈資產增長率和資產報酬率，為公司經營業績的控制變量。

（三）模型構建

結合三個研究假說檢驗的需要，本文采用以下三個回歸模型：

以上模型 中為截距， 為模型回歸系數， 為隨機變量，下標表示第家農業上市公司，下標 表示時間。模型（1）檢驗政府支持對農業上市公司審計風險影響的顯著性，模型（2）檢驗信息披露質量對于農業上市公司審計風險影響的顯著性，模型（3）檢驗政府支持和信息披露質量的交互項與審計風險的顯著關系。

四、實證結果及其解釋

（一）描述性統計

本文選取的26家農業上市公司的主營業務主要分布在農、林、牧、漁業以及與其相關的加工業和服務業，貫穿整個產業鏈。從事育種業的有4家，占總數的14.55%，處于農業產業鏈的上游；農業產業鏈的中游包括2家水產養殖、6家畜牧養殖和1家動物保健，分別占7.27%、23.64%、5.45%；農產品加工為農業產業鏈的下游產業：6家飼料加工、3家其他農產品加工和3家糧油加工分別占比為21.82%、12.73%、10.91%。

由表3可知，每年都有農業上市公司享受所得稅優惠，實際稅率低于25%，或是減半減免。再結合表4，所得稅優惠政策對農業上市公司稅后凈利潤的影響程度平均水平達到29.1%，在較大程度上影響力農業上市公司的盈利能力。

以表4中所列情況，可以發現以下基本特征：農業上市公司的審計風險偏低（平均值為0.43,標準差0.5），普遍受到政府支持，且以所得稅優惠為主，直接補助為輔（平均值分別為0.291和0.094，標準差分別為0.3和0.16）。整體來看，農業上市公司信息披露質量較好（平均值0.63，標準差0.48）。在控制變量方面,公司規模取值為18.38到25.13，平均值為21.54，標準差為1.47，這說明目前農業上市公司規模差異較大。負責農業類上市公司審計業務的主要是較小的會計事務所（平均值0.45，標準差0.5）。資產負債率的值域為0.028到0.87, 平均值為0.38，標準差為0.2,這表明農業上市公司財務風險較低，來源于所有者的資金較多。 各農業上市公司之間經營績效普遍較低，差異顯著：凈資產增長率差異較大（平均值0.7，標準差1.12），資產報酬率差異較小（平均值0.06，標準差0.086）。

（二）回歸分析

利用SPSS22.0統計軟件，本文采用Logistic回歸模型對樣本統計數據分別進行回歸分析。從表5建立的模型可以得出各個變量之間的顯著相關關系，三個模型的卡方值都在1%的水平下顯著，建立的回歸模型具有較好的擬合度，由此可以說明所擬合的方程具有統計學意義，模型整體效果良好。

表5是本文的主要回歸結果，其中被解釋變量為審計風險（AR）。第一列檢驗了政府支持與審計風險直接的相關關系，結果表明所得稅優惠水平（TP）、補助水平（Sub）對審計風險（AR）存在顯著的正向影響（分別處于10%和5%的置信水平），驗證了本文的假說1，即政府支持越高，農業上市公司的審計風險越高。第二列檢驗了公司信息披露質量（DQ）與審計風險（AR）直接的相關關系，實證結果顯示，信息披露質量（DQ）對審計風險（AR）有1%的置信水平下的負面影響，即信息披露質量的提高能夠降低農業上市公司的審計風險，這一模型統計結果與本文假設2相符。進一步加入政府支持和信息披露質量這一交互項后可知，所得稅優惠水平（TP）的系數估計值依然為正，但統計結果不顯著。補助水平（Sub）與審計風險（AR）仍在5%的置信水平下顯著正相關，信息披露質量（DQ）與審計風險（AR）也仍在10%的置信水平下顯著負相關。更重要的是，政府支持和信息披露質量的交互項（TP＊Sub＊DQ）與審計風險（AR）為正向關系，且統計結果不顯著，這說明信息披露質量對政府支持帶來的審計風險沒有顯著的抑制作用。

假設3未通過檢驗，主要原因在于信息披露存在主觀、偏頗等局限性。在信息披露領域，選擇性信息披露是一種印象管理，管理當局更傾向于通過選擇信息披露間接地控制投資者的預期和決策（Leary et al.，1990；Bekey，1999），一般而言，公司只會選擇性披露對自己有利的信息，而盡量隱瞞對自己不利的信息（Dye，2001），或者延遲披露壞消息（陳向民，2002)。在財務信息披露方面，蔣義宏（2001）指出管理者會有意識通過信息披露掩飾其特定會計程序選擇的真正動機。Gregory（2002）研究發現，盈利下降并不會影響公司的信息披露水平，披露會轉向積極的短期結果而不討論即將發生的盈利下降。

控制變量中，公司規模（Size）和資產負債率（Lev）都與審計風險存在顯著的正向關系（分別處于10%、5%和10%的置信水平）。事務所的排名（Big10）對審計風險存在顯著的負向關系，但只在模型（2）中處于5%的置信水平。凈資產增長率（GRONA）和資產報酬率（GOA）對審計風險有顯著的負向影響。

（三）穩健性檢驗

為了檢驗研究結論的穩健性，本文進行了兩項附加測試：（1）將因變量進行替換,將原被解釋變量替換為上市公司因財務信息不能公允反映其財務狀況而受到監管機構處罰,回歸結果基本一致（TP和DQ均處于5%的置信水平），支持本文的相關假設。（2）不同市場狀況會影響公司審計風險，因此剔除2010-2013年市場較低迷、農業上市公司造假風波影響較大時的研究樣本，發現基本結論不變（TP、Sub和DQ分別處于10%、10%和5%的置信水平），從而得出可靠結論。

五、結論與建議

研究農業上市公司的審計風險，不僅應該關注政府支持對財務舞弊的庇護作用，還應該關注以信息披露為代表的公司內部控制在穩定審計風險上的作用。本文選取2010-2016年深交所上市的26家農業類上市公司的經驗數據為樣本，研究發現：政府支持越高，審計風險越高；農業上市公司的信息披露質量越高，審計風險越低；但單一地提高信息披露質量，不能降低政府支持對審計風險的正向效用。

針對以上結論，本文提出以下建議：

1. 農業上市公司是財務造假或財務舞弊的重災區，套用優惠政策、騙取國家補貼和較高的盈利壓力是其造假的主要動因，特殊的稅收優惠和補助政策等為造假設立了天然屏障。本文提出的對策如下：（1）審計人員應實時跟蹤和了解稅收優惠政策和補貼條件，核對發行部門要求及時披露的相關信息，判斷農業上市公司是否過度依賴相關政策扶持，高度關注政府扶持資金在會計處理上的合規合理性。（2）提升審計機構專業能力，保證審計獨立性。審計人員要充分了解和認識農業行業特點，定期前往項目現場，聘請項目專家，確保對農業上市公司經營狀況判斷的準確性，減少審計風險。

2.加強對農業上市公司信息披露的監督和監管：（1）提高監督人員的執業水平和自身素養，確保證券市場對農業上市公司的重要監督作用，以加強信息披露的真實有效性，提高信息披露的透明度和及時性。（2）相關部門積極調研，加快建立一套權威科學、切實可行，適用于農業上市公司的信息披露準則和評價體系，使得信息披露有理可依、有法可循。（3）增加農業上市公司信息披露的法律責任，加大違規行為的處罰力度，提高相關違法成本。