企業(yè)信用評(píng)級(jí)是否影響審計(jì)費(fèi)用

梅春 方桂花

摘要：本文利用2008-2018年中國(guó)上市公司的發(fā)債數(shù)據(jù)，考察了企業(yè)信用評(píng)級(jí)對(duì)審計(jì)費(fèi)用的影響。研究結(jié)果表明發(fā)債主體信用評(píng)級(jí)與審計(jì)費(fèi)用負(fù)相關(guān)，且相比國(guó)有企業(yè)，信用評(píng)級(jí)對(duì)非國(guó)有企業(yè)審計(jì)費(fèi)用的負(fù)向影響更大。本文拓展了審計(jì)費(fèi)用影響因素的研究.也為信用評(píng)級(jí)有效性的爭(zhēng)論提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

關(guān)鍵詞：信用評(píng)級(jí);審計(jì)費(fèi)用;國(guó)有企業(yè)

一、引言

信用評(píng)級(jí)在資本市場(chǎng)中發(fā)揮著越來越重要的作用。隨著我國(guó)債券市場(chǎng)交易主體的不斷增加、交易品種日益豐富以及交易規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，我國(guó)債券市場(chǎng)普遍存在信息不透明和信息傳遞失真的現(xiàn)象（馬昕婭，2018）。信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)在減輕信息不對(duì)稱方面發(fā)揮了積極作用，通過信息收集與分析為市場(chǎng)參與主體提供等級(jí)信息，充當(dāng)信息中介以揭示債券市場(chǎng)中存在的風(fēng)險(xiǎn)。李明明（2016）指出債券評(píng)級(jí)包含公開信息和內(nèi)部信息，能夠向投資者提供其他渠道無法獲取的額外信息。

然而，美國(guó)次貸危機(jī)的爆發(fā)使得市場(chǎng)參與者對(duì)信用評(píng)級(jí)的作用產(chǎn)生了質(zhì)疑。比如，在雷曼兄弟破產(chǎn)前四天，評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)并沒有對(duì)雷曼兄弟的主體評(píng)級(jí)及時(shí)做出調(diào)整。中國(guó)債券市場(chǎng)也有類似的情況發(fā)生，比如，保定天威債券在2015年4月首次發(fā)生公開市場(chǎng)債券違約，該債券發(fā)行時(shí)評(píng)級(jí)為AA+，評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)并未對(duì)該債券及時(shí)做出評(píng)級(jí)調(diào)整。所以，很多投資者對(duì)信用評(píng)級(jí)減輕市場(chǎng)信息不對(duì)稱的功能提出了質(zhì)疑。

鑒于此，本文從審計(jì)收費(fèi)的角度研究信用評(píng)級(jí)是否具有減輕信息不對(duì)稱的功能。具體地，本文利用2008-2019年中國(guó)上市公司發(fā)債數(shù)據(jù)，研究企業(yè)信用評(píng)級(jí)對(duì)審計(jì)費(fèi)用的影響。研究發(fā)現(xiàn)：第一，發(fā)債主體信用評(píng)級(jí)與審計(jì)費(fèi)用負(fù)相關(guān)，表明發(fā)債主體的信用評(píng)級(jí)越高，審計(jì)收費(fèi)越低。第二，信用評(píng)級(jí)對(duì)審計(jì)費(fèi)用的影響程度還受到企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的影響，即相比國(guó)有企業(yè)，信用評(píng)級(jí)對(duì)非國(guó)有企業(yè)審計(jì)收費(fèi)的負(fù)向影響更為顯著。這表明信用評(píng)級(jí)可以反映了發(fā)債主體違約的風(fēng)險(xiǎn)程度，影響了審計(jì)費(fèi)用，意味著信用評(píng)級(jí)具有減輕市場(chǎng)信息不對(duì)稱的作用。

本文主要的研究貢獻(xiàn)表現(xiàn)為：既有研究多關(guān)注信用評(píng)級(jí)在債券市場(chǎng)發(fā)揮的作用以及信用評(píng)級(jí)的功能，鮮有文獻(xiàn)從審計(jì)角度研究信用評(píng)級(jí)對(duì)審計(jì)費(fèi)用的影響，因而本研究在一定程度上拓展了審計(jì)費(fèi)用影響因素的研究。

二、理論分析與研究假設(shè)

既有研究發(fā)現(xiàn)審計(jì)費(fèi)用會(huì)受多種因素的影響。Xu等（2018）發(fā)現(xiàn)公司內(nèi)部控制風(fēng)險(xiǎn)越大，審計(jì)費(fèi)用越高。Santanu等（2019）和王殉等（2018）發(fā)現(xiàn)高管過度自信與審計(jì)費(fèi)用正相關(guān)，高管過度自信會(huì)導(dǎo)致更高的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，審計(jì)師需要使用高質(zhì)量的審計(jì)資源來減輕審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，因而會(huì)收取更高的審計(jì)費(fèi)用。李百興等（2018）發(fā)現(xiàn)內(nèi)部控制質(zhì)量越高，審計(jì)收費(fèi)越低。另外，有學(xué)者發(fā)現(xiàn)盈余管理（陳峻等，2016）、高管學(xué)術(shù)經(jīng)歷（沈華玉等，2018）等也會(huì)影響審計(jì)費(fèi)用。

企業(yè)信用評(píng)級(jí)反映了發(fā)債主體未來違約可能性的大小，信用評(píng)級(jí)越低，表明企業(yè)未來無法償還債務(wù)的可能性越大。而債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)的高低影響審計(jì)費(fèi)用，比如陳婧等（2018）從審計(jì)定價(jià)的角度研究了公司債券違約對(duì)審計(jì)費(fèi)用的影響，發(fā)現(xiàn)在公司債務(wù)違約前，審計(jì)師已經(jīng)提前通過提高審計(jì)費(fèi)用的方式來補(bǔ)償可能增加的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。周小婷等（2017）發(fā)現(xiàn)，審計(jì)質(zhì)量與債券主體信用評(píng)級(jí)和債券信用評(píng)級(jí)均正相關(guān)，即較高的審計(jì)質(zhì)量有利于提高企業(yè)的主體信用評(píng)級(jí)和債券信用評(píng)級(jí)。

所以，企業(yè)信用評(píng)級(jí)低意味著未來債務(wù)違約的可能性大，企業(yè)面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和訴訟風(fēng)險(xiǎn)也較大，審計(jì)師面臨的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)較高（陳婧等，2018），因而需要投入的工作量和承受風(fēng)險(xiǎn)更大，審計(jì)費(fèi)用也會(huì)隨之增加。基于以上分析，本文提出假設(shè)1：

假設(shè)1：企業(yè)信用評(píng)級(jí)越高，審計(jì)費(fèi)用越低

企業(yè)信用評(píng)級(jí)對(duì)審計(jì)費(fèi)用的影響在產(chǎn)權(quán)性質(zhì)不同的企業(yè)中可能會(huì)存在差異。審計(jì)師對(duì)企業(yè)進(jìn)行評(píng)級(jí)時(shí)，主要是關(guān)注企業(yè)未來債務(wù)的違約可能性。然而，國(guó)有企業(yè)會(huì)存在預(yù)算軟約束，表現(xiàn)為國(guó)有企業(yè)會(huì)獲得更多的貸款額度、更長(zhǎng)的期限和更低的成本（潘紅波等，2008），這種預(yù)算軟約束可以看作是一種債務(wù)的隱性擔(dān)保。所以，當(dāng)審計(jì)師對(duì)國(guó)有企業(yè)進(jìn)行評(píng)級(jí)時(shí)，通常會(huì)給予其較高的信用評(píng)級(jí)，這也意味著信用評(píng)級(jí)對(duì)國(guó)有企業(yè)審計(jì)費(fèi)用的負(fù)向影響應(yīng)較小。

基于以上分析，本文提出假設(shè)2：

假設(shè)2：相比國(guó)有企業(yè)，信用評(píng)級(jí)對(duì)非國(guó)有企業(yè)審計(jì)費(fèi)用的負(fù)向影響更大

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文使用2008-2018年我國(guó)發(fā)債的上市公司作為研究樣本，其中公司債券特征的數(shù)據(jù)來源于萬(wàn)德（Wind）數(shù)據(jù)庫(kù)，公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和治理數(shù)據(jù)來源于國(guó)泰安（cSMAR）數(shù)據(jù)庫(kù)。本文還對(duì)樣本進(jìn)行篩選：剔除了可轉(zhuǎn)債、金融公司發(fā)債以及城投債等樣本;剔除了相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的上市公司樣本。最終得到835個(gè)公司年度觀測(cè)值。為避免變量極端值對(duì)研究結(jié)果的影響，本文對(duì)所有的連續(xù)變量均進(jìn)行1%的縮尾處理。

（二）變量定義與說明

1.被解釋變量

借鑒林晚發(fā)等（2018），使用國(guó)內(nèi)審計(jì)費(fèi)用的自然對(duì)數(shù)來衡量公司審計(jì)費(fèi)用AUDITFEE。

2.解釋變量

本文感興趣的解釋變量為公司信用評(píng)級(jí)CREDIT，當(dāng)主體評(píng)級(jí)為A-、A、A+、AA-、AA、AA+、AAA時(shí)，CREDIT分別取1、2、3、4、5、6、7。

3.控制變量

借鑒陳婧等（2018），本文控制了一些影響審計(jì)收費(fèi)的變量。具體包括：杠桿率（LEV），取公司負(fù)債與總資產(chǎn)的比率;績(jī)效（ROA），取公司總資產(chǎn)收益率;規(guī)模（SIZE），使用總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)衡量;產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（SOE），公司為國(guó)有企業(yè)，該值取1，否則取0;股票年回報(bào)率（RETURN），使用考慮現(xiàn)金分紅再投資的年股票回報(bào)率衡量;董事會(huì)獨(dú)立性（INDIR），取獨(dú)立董事占董事總?cè)藬?shù)的比例;兩職合一（DUAL），CEO兼任董事長(zhǎng)時(shí)，取1，否則取0;四大事務(wù)所（Big4），四大事務(wù)所取1，否則取0;審計(jì)意見（MAO），非標(biāo)意見為1，否則為0。另外，本文還控制了年份和行業(yè)虛擬變量，以控制年份和行業(yè)的固定效應(yīng)。

（三）描述性統(tǒng)計(jì)

表1報(bào)告了變量的描述性統(tǒng)計(jì)。審計(jì)費(fèi)用AUDITFEE的均值和中位數(shù)分別為14.673和13.954，而標(biāo)準(zhǔn)差為0.923，表明審計(jì)費(fèi)用的差異性較小。信用評(píng)級(jí)CREIDT的均值和中位數(shù)分別為5.135和5，表明總體的信用評(píng)級(jí)較高。

四、實(shí)證結(jié)果

（一）假設(shè)1的檢驗(yàn)結(jié)果

為了檢驗(yàn)假設(shè)1，本文對(duì)模型（1）進(jìn)行最小二乘估計(jì)。

為了減輕內(nèi)生性問題，解釋變量均取滯后一年的數(shù)值。表2的第1列是模型（1）的最小二乘回歸結(jié)果，可以看出CREDIT的估計(jì)系數(shù)為負(fù)，且在1%的水平下顯著，表明企業(yè)信用評(píng)級(jí)與審計(jì)費(fèi)用顯著負(fù)相關(guān)，即發(fā)債主體的信用評(píng)級(jí)越高，審計(jì)費(fèi)用越低，支持了本文的假設(shè)1。這也表明企業(yè)信用評(píng)級(jí)越高，審計(jì)師面臨的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)越低，審計(jì)師需要投入的工作量和承受風(fēng)險(xiǎn)越小，審計(jì)費(fèi)用也越低，這也意味著信用評(píng)級(jí)具有減輕市場(chǎng)信息不對(duì)稱的作用。

（二）假設(shè)2的檢驗(yàn)結(jié)果

為了檢驗(yàn)假設(shè)2，本文對(duì)模型（2）進(jìn)行最小二乘估計(jì)。

其中，CREDIT*SOE是企業(yè)信用評(píng)級(jí)與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的交互項(xiàng)。表2的第2列是模型（2）的最小二乘回歸結(jié)果，CRED-IT*SOE的估計(jì)系數(shù)顯著為正，表明相比國(guó)有企業(yè)，信用評(píng)級(jí)與非國(guó)有企業(yè)審計(jì)收費(fèi)的負(fù)相關(guān)關(guān)系更加顯著，支持了假設(shè)2。

五、研究結(jié)論

本文考察了中國(guó)上市公司信用評(píng)級(jí)對(duì)審計(jì)費(fèi)用的影響，研究發(fā)現(xiàn)信用評(píng)級(jí)越高，審計(jì)收費(fèi)越低，且相比國(guó)有企業(yè)，信用評(píng)級(jí)對(duì)非國(guó)有企業(yè)審計(jì)收費(fèi)的負(fù)向影響更大。本研究豐富了企業(yè)信用評(píng)級(jí)經(jīng)濟(jì)后果的研究，也拓展了審計(jì)費(fèi)用影響因素的研究。本研究的意義表現(xiàn)：信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)具有市場(chǎng)信息發(fā)現(xiàn)的功能，能夠減輕市場(chǎng)的信息不對(duì)稱，能夠更好地揭示企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)，因而國(guó)家應(yīng)該創(chuàng)造外部的有利條件，大力支持信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的健康快速發(fā)展。

作者簡(jiǎn)介：

梅春（1981.2-），男，漢族，安徽蚌埠人，博士，廣東金融學(xué)院信用管理學(xué)院，講師，研究方向：信用管理、公司治理。