內部控制有效性對審計意見的影響

趙妍妍

（湖北經濟學院，武漢 430000）

1 引言

多數公司出現財務舞弊是由于內部控制出現了問題，進而導致管理層應對不暇，缺乏團隊和整體意識，無視公司規章制度。在此背景下，應促使企業相關人員加強對內部控制的重視，協同政府等有關部門做好內部控制制度的建立，并在實施過程中查漏補缺，同時審計意見作為企業外部利益相關者重要參考意見，與內部控制緊密相連。因此，本文選取了2017-2019年深市A股上市公司為樣本，對內部控制有效性與非標準無保留意見之間的關系進行分析，找出其中的關聯，并為企業內部控制建設提出相關建議，促進資本市場協調有序發展。

2 文獻綜述

財務報告在編輯以及發布這兩個階段，內部控制所存在的風險會對審計意見產生一定的影響，因而企業要提高對內部控制有效性的重視度[1]。內部控制有效性作為企業實行內部控制的衡量指標，企業希望其得到提高，就需要對內部控制有效性的影響因素進行分析，找到企業內部控制問題所在，進而增強企業內部控制的有效性[2]。在研究內部控制與非標準審計意見的關系時，進行相關分析發現，企業內部控制存在缺陷容易被出具非標準審計意見[3-5]。

3 研究設計與模型建立

3.1 研究假設

假設1：內部控制有效性與非標準無保留意見負相關。

假設2：上期審計意見類型（LOP）與非標準無保留審計意見負相關。

假設3：公司規模（SIZE）與非標準無保留審計意見負相關。

假設4：本年利潤（PROFIT）與非標準無保留審計意見負相關。

3.2 數據選取

本文選取了2017-2019年深市A股上市公司為樣本進行實證研究，選擇2020年之前的原因是新冠肺炎疫情以來企業經營狀況、財務成果均受到一定的打擊，對內部控制的研究存在一定影響。此外，為使研究結論更具代表性，本文通過CSMAR數據庫選取樣本公司，涉及深市所有A股上市的各行各業，并剔除了以下樣本公司：

①剔除金融保險類公司；②剔除無法獲得其內部控制相關信息的公司；③剔除交易狀態為ST的上市公司。經過最終的篩選，本文選取的樣本公司總數為4614家。

3.3 變量定義

3.3.1 因變量

審計意見（OPINION）。本文審計意見分為兩類：當公司財務報表被出具標準無保留意見時，審計意見（OP）取值為0；當公司財務報表被出具非標準無保留意見時，審計意見（OP）取值為 1。

3.3.2 自變量

內部控制質量（CON）。本文選取2017-2019年上市公司DIB內部控制指數來衡量企業內部控制質量。為使變量之間的差異降低，將除以100后的內部控制指數數據錄入軟件進行分析，數值越大，則企業內部控制質量越高，內部控制有效性就越好。

3.3.3 控制變量

影響審計人員對被審計單位出具審計意見的因素較多，因此本文擬采用上期審計意見類型（LOP）、公司規模（SIZE）和本年利潤（PROFIT）這3個指標作為控制變量。

本文假設上期審計意見類型與本期審計意見類型呈正相關，本文用LOP表示上期審計意見類型；用SIZE表示期末資產總額的自然對數；假設本年利潤與非標準無保留審計意見呈負相關，本文用PROFIT表示本年利潤。

3.4 模型建立

本文探究的是內部控制有效性對審計意見的影響，筆者規定審計意見的取值只有0與1兩種情況，基于上述分析及假設，采用Logistic回歸模型對假設進行驗證。本文Logistic回歸函數為：

式中，α為常數項，β為各變量的系數，p為OP（審計意見）取值為1的概率。

4 實證結果與分析

4.1 描述性分析

運用SPSS軟件對變量的總體樣本、標準無保留審計意見和非標準無保留審計意見進行描述性統計分析，計算各組數據的均值，結果如表1、表2和表3所示。根據這3個表格中的數據可知，其中4 513家公司被出具標準無保留意見，占97.8%；101家被出具非標準無保留意見，占2.2%。標準無保留審計意見組的自變量CON與控制變量SIZE、PROFIT的均值得分均大于非標準無保留意見組，而標準無保留意見組的控制變量LOP的均值小于非標準無保留意見組。從標準差與方差角度來看，標準無保留審計意見組所有變量的標準差與方差均小于非標準無保留審計意見組。由此可以證明，上市公司內部控制有效性與審計意見呈正相關，其內部控制有效性越差，被出具非標準無保留審計意見的可能性越高。

表1 樣本總體描述性統計分析

表2 標準無保留審計意見上市公司的統計量描述分析

表3 非標準無保留審計意見上市公司的描述性分析

4.2 相關性分析

表4列示了各變量之間的Pearson相關系數。由表4中的數據分析得出，非標準無保留意見與內部控制質量（CON）的相關系數最低，為-0.170；與上期審計意見（LOP）的相關系數最高，為0.391，并且各變量之間的相關系數均在0.01的水平上顯著相關。這說明，內部控制有效性越好，被出具非標準無保留意見的可能性越低，也印證了之前的假設，內部控制有效性與非標準無保留意見呈負相關。表中其他數據也證明了假設2、3、4是符合預期的，即上期審計意見類型（LOP）與本期審計意見（OP）呈正相關，與非標準無保留意見為負相關；資產規模（SIZE）和本年利潤（PROFIT）與本期意見類型（OP）呈正相關，則與非標準無保留意見呈負相關。

表4 內部控制有效性與審計意見的相關性檢驗

4.3 回歸分析

本文僅選取了上期審計意見類型（LOP）、公司規模（SIZE）、本年利潤（PROFIT）這3個指標作為控制變量，但影響審計意見的因素眾多，為使結果具有可信度，將所有選取的變量代入模型，進行Logistic回歸分析，結果如下。

4.3.1 模型的擬合優度檢驗

擬合優度檢驗可以對模型中的數據的顯著性是否和預期有差異進行檢驗。

觀察表5可知，卡方值為227.848，顯著性（Sig）為0.000＜0.05，表明假設的模型符合統計學標準，但要證明模型擬合的優劣需要進一步分析驗證。

表5 模型系數的綜合檢驗

Nagelkerke R方是修正的R方，其值越接近1說明模型的擬合度越好，由表6可知，模型中修正的R方值為0.253，說明模型的擬合度良好。

表6 模型匯總

表7是對模型進行的Hosmer-Lemeshow檢驗，顯著性P值越高，則代表模型的擬合度越好。其中χ2值為6.52，P=0.589＞0.05，均在可接受范圍內，說明模型擬合度較好。

表7 霍斯默-萊梅肖檢驗（Hosmer-Lemeshow）

4.3.2 模型的多變量分析結果

為進一步驗證模型的預測是否準確，運用SPSS軟件對涉及的變量進行回歸分析，結果如表8所示。由表8數據可知，內部控制有效性的系數β為-0.256，顯著性Sig=0.000＜0.05，通過了顯著性檢驗，說明上市公司內部控制總體有效性越好，被出具非標準無保留審計意見的可能性越小，證明內部控制有效性與非標準無保留意見呈負相關的假設是正確的；控制變量LOP的系數β為3.701，顯著性Sig=0.000＜0.05；控制變量SIZE的系數β為-0.215，Sig=0.004＜0.05；控制變量PROFIT 的系數 β為-0.716，Sig=0.014＜0.05，3 個控制變量均通過了顯著性檢驗。由此可知，本文對控制變量的預測都是正確的。

表8 模型的回歸分析

5 結論及建議

通過對所選取的數據進行實證分析，可以得出以下結論：

第一，上市公司內部控制有效性與審計意見呈正相關，且顯著相關，其內部控制有效性越好，被出具標準無保留審計意見的可能性越高；反之，被出具非標準無保留意見的可能性越高。

第二，上期審計意見類型與非標準無保留意見呈負相關。上期審計意見作為審計人員對被審計單位本期審計工作的佐證條件之一，起著至關重要的作用，考慮企業前期的狀況與現期狀況進行比較考察，才能作出慎重的審計意見。

第三，公司規模、本年利潤與非標準無保留意見呈負相關。本文將本年度資產總額作為企業規模的考察度量，資產反映的是一個企業總體經營狀況的好壞，企業經營狀況良好，收到非標準無保留意見的可能性就會降低；同樣，本年利潤越好，審計人員越愿意作出積極的審計意見。

根據上述結論，提出幾點建議：從上市公司來看，應提高對內部控制的重視度，如組織企業工作人員進行對內部控制環境的學習與培訓；根據企業自身特點與實際情況，建立內部控制制度監督機制；加強各層級人員之間的信息傳遞，明確規劃各部門之間的職能劃分。從政府角度來看，應出臺相應的法律法規，對內部控制披露的信息進行詳細規定并作出相應的處罰規定，并要注意防范企業與審計人員之間合謀披露虛假信息的行為。從監管角度來看，應要求上市公司對外披露的信息盡可能的完備和詳細，避免企業鉆程序上的漏洞。