上市公司审计质量与盈余管理关系实证研究_来自沪市2006年至2007年的证据
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上市公司审计质量与盈余管理关系实证研究
刘斌
(东北财经大学会计学院辽宁大连116025)
摘要:随着上市公司造假的曝光,资本市场遭受前所未有的冲击,投资人普遍认为会计盈余管理行为在
上市公司中大量存在,而审计师对上市公司盈余管理的监督存在缺失。本文选取沪市制造行业2006年、2007
年的财务数据,通过JONES模型和多元回归方法,对审计意见识别盈余管理水平的能力进行了实证研究。结
果表明:审计意见具有一定的信息含量,能在一定程度上揭示上市公司的盈余管理现象。
关键词:审计质量盈余管理可操纵应计利润
作者简介:
刘斌(1981-),男,辽宁沈阳人,
东北财经大学会计学院博士研究生———来自沪市2006年至2007年的证据
一、文献综述
何红渠、张志红(2003)选取2000年和2001年沪市所有被出具非标准无保留审计意见的制造业公司作为样本,以及随机抽取相同数目、
相同行业、相同期间被出具标准无保留审计意见的公司作为配对样本,对审计意见识别盈余管理水平的能力进行了实证研究。研究结果表
明,审计意见具有一定的信息含量,能在一定程度上揭示出上市公司的盈余管理现象,并找到了2001年独立审计质量得到提高的证据。陈关
亭、高晓明(2005)以2001年至2002年A股上市公司的财务报告为研究对象,实证分析了审计意见和盈余管理的关系及审计变通行为,研究结
果表明注册会计师在一定程度上揭示了上市公司的盈余管理行为。夏立军(2002)以2000年上市公司年度财务报告为研究对象,考察了其净
资产收益率是否在我国证监会规定的“保牌”和“保配”区间,即是否存在“监管诱导性盈余管理”与审计意见的关系,研究表明,整体上,注册
会计师并没有揭示出上市公司的这种盈余管理行为,注册会计师的审计质量令人担忧。刘霄仑、李青阳(2002)通过对内地证券市场A股、B股
会计报表对比和对20家被出具标准审计意见上市公司报表进行财务分析,得出了我国内地注册会计师独立审计质量较低的结论。李仙、聂
丽洁(2006)对我国上市公司首次公开发行股票中审计质量与盈余管理之间的关系进行研究,揭示大型会计师事务所审计是否可以约束IPO
过程中的盈余管理动机,以及高品质的专业审计是否可以作为IPO实施过程中较少出现盈余管理的有效证据。通过非预期应计利润指标直
接检验审计质量对盈余管理程度的影响,运用修正的琼斯模型和Logistic回归分析发现,我国IPO市场中经“十大”会计事务所审计的公司,其
盈余管理程度低于“非十大”审计的公司;专业审计师能够有效抑制IPO中盈余管理动机,降低盈余管理的程度。段宏(2007)以2004年至2005
年A股上市公司的财务报告为研究对象,实证分析审计意见变通行为及其盈余管理的影响因素,发现注册会计师很可能存在利用带说明段
无保留意见代替保留意见的审计变通行为,并进一步指出上期审计意见表现了很强的连续性,而前十大的会计师事务所出具保留意见的可
能性更大,从而在一定程度上更好的揭示了上市公司的盈余管理行为。
二、研究设计
(一)研究假设审计意见变通的主要表现为用带说明段的无保留意见代替保留意见或用保留意见代替否定意见。由于我国上市公司
否定意见的审计意见较少出现,不具有统计上的显著性,因此本文主要研究用带说明段的无保留意见代替保留意见而出现的盈余管理行
为。带说明段的无保留意见,说明段本身既不构成确定审计意见性质的因素,也不改变审计意见的性质,此类审计意见传递给信息使用者的
含义应是无保留意见。然而,信息使用者看到的很可能是潜在保留意见的变通形式。故此假设:
H1:带说明段的无保留意见与盈余管理之间具有正相关性
上市公司通常运用的盈余管理行为是税收和费用的时间性差异,也通过应收账款、非核心收益等进行盈余管理。基于盈余操纵手段与
审计意见的关系,提出如下假设:
H2:带说明段的无保留意见与上市公司反映盈余操纵的手段:非核心收益变化率NCRCR和税费变化率TECR正相关
带说明段的无保留意见,很可能是潜在保留意见的变通形式。审计师可能因为企业盈余管理行为运用说明段改变审计意见的性质规避
风险,因此提出:
H3:带说明段的无保留意见与上市公司反映审计师特征变量事务所的类型Big10正相关
(二)样本选择与数据来源为了排除不同上市地点的监管对公司行为的影响,本文仅选取了上证A股上市公司,并剔除个别数据不全或难
以查询的企业,共选择样本832家,能够代表上海证券市场上市公司的基本情况,进一步代表我国上市公司审计质量同盈余管理关系。本文上市公司财
务数据来自CSMAR数据库2006年至2007的公开数据,为保证数据的完整和真实,还通过《中证网》(http://www.cs.com.cn)和《巨潮资讯网》(http://www.
cninfo.com.cn)对数据进行了补充,并对CSMAR数据的真实性进行了抽样调查。数据处理采用Excel2007和EViews5.0统计软件进行分析。
(三)模型设计和变量设置本文利用逐步回归法,经过多次回归分析和变量筛选,进行了变量选取见(表1)。
(1)被解释变量。Audit为被解释变量,代表审计意见类型,公司被出具带说明段无保留意见时为1,出具其他意见时为0。采用如下模型进行计算:
模型1:Audit=b0+b1DA+b2NCRCR+b3TECR+b4Big10+b5Log(A)+ε。刘斌何云:上市公司审计质量与盈余管理关系的实证研究94·综合(下)2009年第12期财会通讯
表3异方差检验结果
F-statisticObs*R-squaredWhiteHeteroskedasticityTest:5.20771489.89551ProbabilityProbability0.0000000.000001表4高阶偏相关系数PAC检验结果
Autocorrelation.|.|.|.|.|.|.|.|.|.|.|.|.|.|Sample:1832;Includedobservations:832PartialCorrelation.|.|.|.|.|.|.|.|.|.|.|.|.|.|1234567AC0.0150.0600.0020.019-0.029-0.005-0.028PAC0.015-0.0500.0000.017-0.027-0.004-0.021Q-Stat0.09210.08911.47130.09111.60841.50840.3673Prob0.7730.9150.8400.7530.9490.9590.844
Log(A)0.3750000.0000001.0000000.0000000.4844200.5163981.266667138.41780.000000306.0000191.2500832Big100.5704050.03912499.17624-123.38377.4247921.207233176.26651020922.0.000000465.450244928.94832TECR1.701671-0.4137322582.103-894.685698.0476221.48989598.2328121090780.0000001388.5637834868.832表5JB检验法残差正态分布检验结果
MeanMedianMaximumMinimumStd.Dev.SkewnessKurtosisJarque-BeraProbabilitySumSumSq.Dev.ObservationsSample:1832;Includedobservations:832Audit0.0490200.0000001.0000000.0000000.2160414.17750518.4515510490.920.00000040.0000038.03922832DA0.3921570.0000001.0000000.0000000.4885310.4417711.195161137.29500.000000320.0000194.5098832NCRCR0.214201-0.00255673.34836-2.8630512.75427823.30677611.7777126746260.000000174.78766182.629832表6多重共线性检验结果
DANCRCRTECRBig10Log(A)DA1.000000-0.0173310.042190-0.0792120.028139NCRCR-0.0173311.0000000.0788390.0993920.029137TECR0.0421900.0788391.000000-0.0561790.035161Big10-0.0792120.099392-0.0561791.0000000.032222Log(A)0.0281390.0291370.0351610.0322221.000000
表2多元线性回归分析结果
VariableCDANCRCRTECRBig10Log(A)R-squaredAdjustedR-squaredS.E.ofregressionSumsquaredresidLoglikelihoodDurbin-WatsonstatDependentVariable:Audit;Method:LeastSquares;Sample:1832;Includedobservations:832Coefficient0.7665361.16E-110.001350-0.0519010.039002-0.0260060.1282090.1034120.29447671.71409-160.88041.987754Std.Error0.1747463.30E-117.16E-050.0200100.0221070.018461t-Statistic4.3865677.3573101.947643-1.0939941.3903374.893031MeandependentvarS.D.dependentvarAkaikeinfocriterionSchwarzcriterionF-statisticProb(F-statistic)Prob.0.00860.00000.05340.23660.17050.00000.9038460.2949790.3987510.04713937.711510.000854(2)解释变量DA。本文借鉴了国内学者蔡春、黄益建(2005)用于研
究盈余管理的模型DAt=TAt/At-1-NDAt,其中:DAt是第t期的操纵性应计
利润,TAt是第t期总应计利润,NDAt是经过第t-1期期末总资产调整后
的非操纵性应计利润,At-1是第t-1期期末总资产。TAt=EBXIt-OCFt,
EBXIt为第t年非经常性项目前利润,OCFt为第t年现金流量表中经营活
动现金流量净额。盈余管理采用由截面修正的Jones模型来计量。非操
纵性应计利润用事件期(即假设的盈余管理发生期)数据估计,其模型
设计如:模型2:NDAt=a1(1-At-1)+a2[(ΔREVt-ΔRECt)/At-1]+a3(PPEt/
At-1);模型3:TAt/At-1=d1(1/At-1)+d2(ΔREVt/At-1)+d3(PPEt/At-1)+ε。式