企業高管聯結與審計收費參照
——基于2003-2017年上市公司的實證分析

汪要文/鄭州航空工業管理學院

審計收費是審計服務的價格。價格是商品或服務最有效的營銷方式，這是一把雙刃劍，通過價格的競爭既可能擴大市場業務，也可能由于后續商品或服務跟不上而降低質量。審計收費涉及審計服務市場競爭是否有效有序，是否存在招攬業務的低價惡性競爭，損害審計執業的獨立性，從而影響審計質量，因此審計收費是審計理論界和實務界普遍關注的重要問題之一。Simunic關于審計收費定價的開創性研究中認為審計收費取決于審計人員的努力程度和訴訟的預期損失［1］，隨后有大量文獻開始研究審計收費的影響因素，如林晚發和敖小波［2］等。Causholli et al從審計實施的生產成本要素（如審計人員努力程度、審計技術、審計效率、客戶企業業務風險和復雜性）、會計師事務所的營銷市場策略（如低價競爭、非審計服務、業務專業化）和審計市場的結構狀況（如審計市場集中度、審計準則復雜性、政府管制）等方面做過很好的審計收費影響因素綜述［3］。前期研究主要集中在審計成本、審計需求供給和審計定價能力等方面，很少關注客戶企業的社會環境可能對審計收費產生的影響，本文嘗試研究企業高管的外部社會網絡聯結對審計收費的影響。

在當前市場經濟社會，經濟行為深深嵌入社會網絡之中，特征和背景類似的個人相互交往合作是社會組織關系的基礎。與本文研究類似的是近期Jha和Yu Chen利用地區信任指標研究企業社會資本對審計收費的影響，發現信任不足會增加審計人員的努力和訴訟的預期成本，審計收費隨著對客戶企業信任度的降低相應增加［4］。國內與本文類似的有，李培功等發現社會規范對審計收費有顯著影響［5］，何威風和劉巍認為高管能力對審計收費也有顯著影響［6］。與Jha和Yu Chen［4］、李培功等［5］從根植于相對客觀抽象、不易改變的地區社會資本、社會規范視角研究不同，也與何威風和劉巍［6］沒有明確指出的高管能力研究不同，本文是通過高管所建立的企業與企業之間外部社會網絡聯結研究其對審計收費的影響，更貼近企業審計收費定價或調整變動的真實環境，不僅研究企業高管聯結對審計收費的影響，還會具體量化其如何影響審計收費定價的決策。

一、理論分析與研究假設

個人或組織之間由于存在信息不對稱，通過社會網絡聯結傳遞信息，可能會影響企業決策。企業之間重要的社會網絡聯結是董事會成員、監事會成員、高級管理人員（以下簡稱：董監高、高管）之間所形成的網絡聯結（即高管聯結），國外大量論文研究高管聯結影響企業決策，主要視角集中于聯結企業之間的關系和聯結企業在社會網絡中的結構位置兩個方面。

從聯結企業之間的關系出發，企業與銀行之間的高管聯結會影響銀行貸款價格和結構，企業高管聯結會影響管理層薪酬的金額和結構［7］。同理，本文認為，高管聯結有利于共享聯結企業雙方所掌握的特殊信息，提供的信息更加及時、生動，有效降低信息不對稱，使得高管聯結的不同企業之間與會計師事務所簽訂的審計收費服務合同條款更加合理，因此高管聯結可能會影響審計收費。另一方面，網絡關系對聯結企業是有成本的，當一家企業出現問題時，網絡聯結的另一企業也可能受到政府監管、法律訴訟或聲譽上的波及，會計師事務所的審計執業、審計收費可能會予以考慮參照調整。因此，本文提出企業高管聯結與審計收費參照的水平分析基本假設1。

假設1：其他條件不變，審計收費定價具有企業高管聯結參照效應，本企業審計收費水平會根據高管聯結的企業審計收費水平進行調整，換言之，高管聯結的企業審計收費水平會顯著影響本企業審計收費水平。

梁上坤等在研究董事聯結與高管薪酬契約參照時使用增量變動分析［8］，本文提出企業高管聯結與審計收費參照的變動分析基本假設2。

假設2：其他條件不變，審計收費調整變動具有企業高管聯結參照效應，本企業審計收費變動會根據高管聯結的企業審計收費變動進行調整，換言之，高管聯結的企業審計收費變動會顯著影響本企業審計收費變動。

進一步從聯結企業在社會網絡中的結構位置出發延伸分析，高管聯結的結構位置也影響企業決策，高管之間的社會網絡聯結越強，這些企業的投資決策越趨同，社會網絡聯結中心度越高的企業業績就越高［9］。同理，本文認為，高管聯結的企業數量不同，企業高管所處的信息交流圈子不同，高管可獲取的聯結企業審計收費信息進行對比也不同，審計收費定價的企業高管聯結參照效應也不一樣。不同的企業高管聯結結構位置對審計收費的影響可能不同。根據高管在企業的任職位置情況，企業高管聯結的結構類型可以分為內部高管聯結和外部獨立董事聯結，兩類高管聯結傳遞審計收費信息的效果應該不一樣。

二、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

我國上市公司高管制度尤其是獨立董事制度自2003年才開始趨于穩定，因此本文從2003年開始收集深滬A股上市公司的高管聯結數據，具體選擇過程如下：首先從國泰安人物特征數據庫中選取2003-2017年的董監高個人特征文件，刪除以2、3、9開頭的證券代碼數據；接著識別聯結高管，分別按年度和PersonID作為主要和次要關鍵詞依次排序，數據庫中每位董監高個人具有唯一的PersonID，可有效區分重名的董監高是不是同一人，從而按年度確定在多家公司任職的聯結董事，剔除掉僅在一家公司任職的高管個人信息；最后識別每家企業通過所有高管聯結的企業，利用Excel將同年同PersonID的單個高管任職的多家公司匹配，合并每家企業所有高管的聯結匹配企業信息，進而生成企業之間的聯結數據，根據企業之間的聯結數據查詢計算出聯結企業所支付的審計收費等參照信息。樣本篩選過程類似林晚發和敖小波（2018）的處理，以2003-2017年的所有滬深A股上市公司為初始研究樣本，首先剔除金融行業公司樣本、信息缺失樣本，最后共獲得24300個公司年樣本。其他數據主要來自國泰安數據庫，統計計量使用Stata軟件分析。

（二）模型構建與變量定義

其中，主要變量定義如下：

1.被解釋變量。審計收費（lnaf），為企業披露的當期境內會計師事務所審計費金額的自然對數。在變動分析中，審計收費變動（daf）為企業披露的當期與上期境內會計師事務所審計費金額之比-1。

2.解釋變量。鑒于企業可能同時與不止一家企業存在高管聯結關系，聯結企業審計收費（lncaf）為當期多家聯結企業審計收費中位數的自然對數。在變動分析中，聯結企業的審計收費變動（afgap）為當期多家聯結企業審計收費中位數的自然對數與企業披露的本期境內會計師事務所審計費金額的自然對數之差。

3.控制變量Control。第一，參考林晚發和敖小波［2］、Jha和Yu Chen［4］、何威風和劉巍［6］的研究，選取以下企業特征變量作為控制變量（Control）：企業規模（size）為企業期末總資產的自然對數，資產負債率（lev）為企業期末總負債與總資產之比，業績（roa）為企業當期凈利潤與期末總資產之比，收入增長率（rg）為企業當期收入與上期收入之比，存貨占比（inv）為企業期末存貨與總資產之比，應收賬款占比（ar）為企業期末應收賬款與總資產之比，流動比率（cr）為企業期末流動負債與總資產之比，是否虧損（loss）為企業當期虧損則為1、否則為0。第二，接著控制不同公司治理特征對審計收費的影響，包括高管年齡（age）、是否國有企業（soe）、第一大股東持股比例（lshare）、兩職兼任（dua）、董事會人數規模（bsize）、獨立董事比例（ind）。第三，還考慮審計特征控制變量：是否國際四大會計師事務所（big4）、是否非標準無保留審計意見（opinion）、會計師事務所是否改聘（switch）。最后，本文還加入行業（Industry）和年度（Year）虛擬變量。

三、研究分析與結果

（一）描述性統計與雙變量分析

表1列出主要變量的描述性統計，審計收費（lnaf）均值13.4943與聯結企業的審計收費（lncaf）均值13.4407相差不大，審計收費略低于聯結企業的審計收費均值；公司規模變化（size）均值為22.0241；資產負債率（lev）均值為0.5874；大股東持股（lshare）均值為36.9481。

表2列出主要變量的Pearson相關系數矩陣，審計收費（lnaf）與聯結企業的審計收費（lncaf）顯著正相關，初步支持假設1，相關系數0.413說明影響較大。審計收費（lnaf）與企業規模（size）、是否國有企業（soe）、第一大股東持股比例（lshare）、是否國際四大會計師事務所（big4）顯著正相關，與會計師事務所是否改聘（switch）顯著負相關，說明企業規模越大，聘任國際四大會計師事務所的審計收費就越高，會計師事務所的改聘導致審計收費降低。此外，變量之間相關系數的絕對值均在0.8以下，所有變量的平均膨脹因子VIF為1.61，除行業年度虛擬變量之外的變量膨脹因子最大值為1.79，遠小于10，回歸結果受多重共線性的影響不大。

表1 主要變量的描述性統計

（二）研究假設檢驗

表3是假設1多元混合回歸模型的水平檢驗結果。模型1只納入控制變量，審計收費（lnaf）與企業規模（size）、負債率（lev）、業績（roa）、應收賬款占比（ar）、流動比率（cr）、是否虧損（loss）、是否國有企業（soe）、第一大股東持股比例（lshare）、獨立董事比例（ind）、是否國際四大會計師事務所（big4）、是否非標準無保留審計意見（opinion）顯著正相關，且在10%的水平下顯著，與會計師事務所是否改聘（switch）顯著負相關，企業改聘會計師事務所可以節約審計收費。模型2只納入解釋變量，審計收費（lnaf）與聯結企業的審計收費（lncaf）顯著正相關，且在1%的水平下顯著，進一步支持假設1，相關系數0.4089說明影響較大，即企業審計收費（lnaf）會參照聯結企業的審計收費（lncaf）。模型3一起加入解釋變量和控制變量，審計收費（lnaf）與聯結企業的審計收費（lncaf）仍然顯著正相關，且在1%的水平下顯著，相關系數為0.0991。

表2 主要變量的相關系數矩陣

表3 企業高管聯結與審計收費參照

續表

表4報告是假設2多元混合回歸模型的變動檢驗結果。模型4只納入控制變量，審計收費變動（daf）與企業規模（size）、業績（roa）、是否國際四大會計師事務所（big4）、會計師事務所是否改聘（switch）顯著正相關，且在5%的水平下顯著，與是否虧損（loss）、是否國有企業（soe）顯著負相關，企業虧損、國有企業對審計收費的變動具有反向抑制作用。模型5只納入解釋變量，審計收費變動（daf）與聯結企業的審計收費變動（afgap）顯著正相關，且在1%的水平下顯著，支持假設2，相關系數0.1716，即企業審計收費變動（daf）會參照聯結企業的審計收費變動（afgap）。模型6一起加入解釋變量和控制變量，審計收費變動（daf）與聯結企業的審計收費變動（afgap）仍然顯著正相關，且在1%的水平下顯著，進一步支持假設2，相關系數0.3084說明影響較大。

表4 企業高管聯結與審計收費變動參照

續表

綜合上述水平分析和變動分析結果，審計收費定價或調整在實務中具有顯著的企業高管聯結參照效應，本企業審計收費水平或調整變動會根據高管聯結的企業審計收費水平或變動進行調整，換言之，高管聯結的企業審計收費水平或變動會顯著影響本企業審計收費水平或變動。

（三）進一步分析檢驗

1.聯結企業數量與審計收費參照

根據企業通過高管聯結的企業數量（num）是否高于中位數進行分組檢驗，表5第1列為低聯結數量樣本組的回歸結果，表5第2列為高聯結數量樣本組的回歸結果，審計收費（lnaf）與聯結企業的審計收費（lncaf）的系數均在1%的水平下顯著為正，說明審計收費在低聯結數量組和高聯結數量組中均具有顯著的參照效應，高聯結數量組的回歸系數大于低聯結數量組的，說明隨著高管聯結企業數量的增加，企業獲取更多的審計收費信息，審計收費的參照效應進一步增強。表5第3列為全樣本，加入交乘項在全樣本中進行檢驗，審計收費（lnaf）與聯結企業的審計收費（lncaf）的系數在5%的水平下顯著為正，聯結企業的審計收費與聯結企業數量的交乘項（lncaf×num）的系數在1%的水平下顯著為正，進一步支持審計收費的參照效應隨著高管聯結企業數量的增加而增強。

表5 進一步分析：聯結企業數量與審計收費參照

2.高管聯結類型與審計收費參照

表6 進一步分析：高管聯結類型與審計收費參照

表7 穩健性檢驗：高管聯結與審計收費參照的固定效應面板分析

根據高管在企業的任職位置不同，區分高管為外部獨立董事和內部高管聯結兩種類型后再分別進行分組檢驗，表6第1列是外部獨立董事聯結樣本組，表6第2列是內部高管聯結樣本組，審計收費（lnaf）與聯結企業的審計收費（lncaf）的系數在1%水平下顯著為正，說明審計收費在外部獨立董事聯結樣本組和內部高管聯結樣本組中均具有顯著的參照效應，外部獨立董事聯結數量組的回歸系數大于內部高管聯結數量組的，說明審計收費通過外部獨立董事聯結的參照效應更強，企業獲取的審計收費信息更多。表6第3列是全樣本，加入交乘項在全樣本中進行檢驗，審計收費（lnaf）與聯結企業的審計收費（lncaf）的回歸系數在1%水平下顯著為正，雖然聯結企業的審計收費與外部獨立董事聯結企業的交乘項（lncaf×indc）的系數為正，進一步支持審計收費的參照效應隨著外部獨立董事的高管聯結增加而增強，但結果并不顯著。

（四）穩健性檢驗

上面的檢驗分析主要引入行業虛擬變量和年度虛擬變量，為緩解遺漏變量的內生性問題，控制企業固定效應重新進行面板回歸分析，表7模型8和模型9中審計收費（lnaf）與聯結企業的審計收費（lncaf）的回歸系數仍然在1%水平下顯著為正，穩健性檢驗結果進一步支持假設1。

四、研究結論

審計收費可能影響審計獨立性和審計質量，因此審計收費一直是審計理論研究和實務中被持續關注的重要問題之一。本文基于企業高管聯結的社會環境出發，研究審計收費的參照效應，發現審計收費定價過程中存在顯著的企業高管聯結參照效應，審計收費會根據高管聯結的企業審計收費水平或變動進行相應調整，換言之，高管聯結的企業審計收費水平或變動會顯著影響本企業審計收費水平或變動。進一步從聯結企業在社會網絡中的結構位置延伸分析發現，高管聯結的結構位置也影響企業審計收費支付決策，聯結企業的數量增加使得企業獲取更多的審計收費信息，對審計收費的參照效應具有顯著的強化作用，外部獨立董事聯結和內部高管聯結的不同高管聯結類型也均會對審計收費參照效應產生相應影響。本文的研究既豐富基于企業聯結的社會經濟理論，又為進一步深入理解審計收費的相關影響因素提供一定的依據。