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        事務(wù)所規(guī)模、審計(jì)行業(yè)專長與事務(wù)所審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)

        2015-02-02 17:50:31喬貴濤高平趙洪寶
        關(guān)鍵詞:審計(jì)質(zhì)量

        喬貴濤+高平+趙洪寶

        摘 要:發(fā)生審計(jì)失敗事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量系統(tǒng)性低于未發(fā)生審計(jì)失敗事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量,即會(huì)計(jì)師事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量存在傳染效應(yīng),但該傳染效應(yīng)受到事務(wù)所自選擇問題的影響;大規(guī)模事務(wù)所在審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)中占據(jù)主導(dǎo)地位;事務(wù)所行業(yè)專長未能抑制審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)。

        關(guān)鍵詞: 事務(wù)所規(guī)模;行業(yè)專長;審計(jì)質(zhì)量;傳染效應(yīng)

        中圖分類號(hào): F239.22 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A 文章編號(hào):1003-7217(2014)06-0070-08

        一、引言

        安然事件導(dǎo)致安達(dá)信破產(chǎn)以后,理論界開始反思,因?yàn)橐淮螌徲?jì)失敗案件讓一個(gè)歷來被認(rèn)為能夠提供高質(zhì)量審計(jì)服務(wù)的審計(jì)巨頭破產(chǎn)是監(jiān)管方的矯枉過正,還是安然事件只是安達(dá)信普遍低質(zhì)量審計(jì)的冰山一角?既有研究初步表明,安達(dá)信事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量系統(tǒng)性低于其他事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量[1,2]。借鑒Francis對(duì)審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)的定義,如果會(huì)計(jì)師事務(wù)所發(fā)生一次審計(jì)失敗意味著該事務(wù)所其他審計(jì)項(xiàng)目的審計(jì)質(zhì)量系統(tǒng)性低于未發(fā)生審計(jì)失敗事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量,則該事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量存在傳染效應(yīng),即發(fā)生審計(jì)失敗業(yè)務(wù)的低審計(jì)質(zhì)量傳染給了其他審計(jì)業(yè)務(wù)。顯然,安達(dá)信事務(wù)所內(nèi)部存在著審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)[3]。那么,事務(wù)所審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)是普遍存在還是只在安達(dá)信事務(wù)所內(nèi)部發(fā)生?

        2007年5月26日,中注協(xié)下發(fā)《中國注冊(cè)會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)關(guān)于推動(dòng)會(huì)計(jì)師事務(wù)所做大做強(qiáng)的意見》的通知,由政府推動(dòng)的事務(wù)所做大做強(qiáng)戰(zhàn)略開始正式實(shí)施;2012年6月8日,中注協(xié)又發(fā)布了《關(guān)于支持會(huì)計(jì)師事務(wù)所進(jìn)一步做強(qiáng)做大的若干政策措施》的通知,將事務(wù)所做大做強(qiáng)戰(zhàn)略進(jìn)一步推向深入。通過擴(kuò)大事務(wù)所規(guī)模提升我國會(huì)計(jì)師事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力成為我國注冊(cè)會(huì)計(jì)師行業(yè)發(fā)展的重要目標(biāo)。然而安達(dá)信事務(wù)所的破產(chǎn)使得我們反思,大規(guī)模事務(wù)所具有更強(qiáng)的審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)還是能夠抑制審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)?

        發(fā)展行業(yè)專長是事務(wù)所實(shí)施市場(chǎng)差異化競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略的重要策略[4]。理論界普遍認(rèn)為,行業(yè)專長能夠提升會(huì)計(jì)師事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量[5-7]。我國會(huì)計(jì)師事務(wù)所也開始注重發(fā)展行業(yè)專長,提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力。事務(wù)所發(fā)展行業(yè)專長是否能夠有效抑制審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)?既往對(duì)審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)的研究,尚未有學(xué)者從會(huì)計(jì)師事務(wù)所視角予以考察,更未考察規(guī)模和行業(yè)專長對(duì)事務(wù)所審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)的影響。本文試圖對(duì)這些問題進(jìn)行回答。

        二、文獻(xiàn)回顧

        上市公司披露的會(huì)計(jì)信息是在管理層、董事會(huì)、審計(jì)委員會(huì)、股東大會(huì)、會(huì)計(jì)師事務(wù)所等多個(gè)主體的共同參與下生產(chǎn)加工出來的,每一個(gè)參與生產(chǎn)加工主體的特征均會(huì)對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量產(chǎn)生影響。而且這些主體一般會(huì)同時(shí)參與多家上市公司會(huì)計(jì)信息的生產(chǎn)加工過程,比如,我國《關(guān)于在上市公司建立獨(dú)立董事制度的指導(dǎo)意見》規(guī)定,獨(dú)立董事原則上最多在5家上市公司兼任獨(dú)立董事;一家會(huì)計(jì)師事務(wù)所每年可以同時(shí)審計(jì)多家上市公司年報(bào)。參與信息生產(chǎn)加工主體的行為模式和特征會(huì)對(duì)這些上市公司的信息質(zhì)量產(chǎn)生系統(tǒng)影響,或者信息質(zhì)量會(huì)以參與生產(chǎn)加工的主體為媒介相互傳染。

        Krishnan[1]以安達(dá)信會(huì)計(jì)師事務(wù)所休斯頓分所的客戶為樣本,研究發(fā)現(xiàn),休斯頓分所的客戶在報(bào)告負(fù)的盈余方面的比率大大低于其他六大會(huì)計(jì)師事務(wù)所的客戶,說明休斯頓分所在約束客戶的機(jī)會(huì)主義行為方面沒有發(fā)揮應(yīng)有的作用。這初步表明在休斯頓分所內(nèi)部,審計(jì)質(zhì)量呈現(xiàn)出系統(tǒng)性偏低的現(xiàn)象,安然公司的低審計(jì)質(zhì)量傳染給了休斯頓分所的其他審計(jì)項(xiàng)目。Fuerman[2]以法律訴訟為審計(jì)質(zhì)量的衡量標(biāo)準(zhǔn),對(duì)安達(dá)信事務(wù)所和其他四大事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量進(jìn)行了比較,發(fā)現(xiàn)其他四大事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量顯著高于安達(dá)信事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量,這充分表明,安然事件反應(yīng)的是安達(dá)信內(nèi)部審計(jì)質(zhì)量的系統(tǒng)性問題,安然公司的低審計(jì)質(zhì)量傳染到了安達(dá)信所有的審計(jì)項(xiàng)目。而Eisenberg和Macey[8]以財(cái)務(wù)報(bào)表重述作為衡量事務(wù)所審計(jì)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn),對(duì)安達(dá)信的所有客戶進(jìn)行研究,并未發(fā)現(xiàn)安達(dá)信所審計(jì)客戶的財(cái)務(wù)報(bào)表重述次數(shù)與其他大規(guī)模事務(wù)所有明顯差異。上述研究初步表明安然事件可能并非是偶發(fā)事件,安達(dá)信事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量均受到安然公司低審計(jì)質(zhì)量的傳染。進(jìn)一步,F(xiàn)rancis[3]將研究視角從已經(jīng)破產(chǎn)的安達(dá)信休斯頓分所轉(zhuǎn)向所有會(huì)計(jì)師事務(wù)所的業(yè)務(wù)分所,發(fā)現(xiàn)會(huì)計(jì)師事務(wù)所業(yè)務(wù)分所的審計(jì)質(zhì)量存在傳染效應(yīng),并且認(rèn)為業(yè)務(wù)分所的行業(yè)專長或者是業(yè)務(wù)分所層面質(zhì)量控制制度的缺失可能是導(dǎo)致審計(jì)質(zhì)量存在傳染效應(yīng)的原因,同時(shí)還進(jìn)一步發(fā)現(xiàn),大規(guī)模業(yè)務(wù)分所和行業(yè)專長能夠有效抑制審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)的發(fā)生。

        財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐(雙月刊)2014年第6期2014年第6期(總第192期)喬貴濤,高 平:事務(wù)所規(guī)模、審計(jì)行業(yè)專長與事務(wù)所審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)

        綜上可以看出,目前尚未有學(xué)者從會(huì)計(jì)師事務(wù)所視角對(duì)審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)進(jìn)行研究。本文試圖從會(huì)計(jì)師事務(wù)所視角出發(fā),考察會(huì)計(jì)師事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量是否存在傳染效應(yīng),大規(guī)模事務(wù)所和行業(yè)專長事務(wù)所具有更強(qiáng)的傳染效應(yīng)還是能夠抑制傳染效應(yīng)。

        三、理論分析與研究假設(shè)

        社會(huì)學(xué)研究表明,人類行為模式會(huì)通過社會(huì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳播[9]。在一個(gè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中,理性人基于直接的觀察或語言交流來判斷哪些行為是可取的,進(jìn)而以這些行為作為自己的行動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)[10]。同一個(gè)會(huì)計(jì)師事務(wù)所內(nèi)部形成了一個(gè)傳播行為模式的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。資歷較淺的成員通過觀察資歷較深的成員的行為或者是通過與資歷較深的成員的交流來判斷哪些行為是可取的,進(jìn)而形成自己的行為標(biāo)準(zhǔn);相同資歷的成員之間也會(huì)通過相互的交流形成最終被大家認(rèn)可的行為標(biāo)準(zhǔn),符合事務(wù)所成員共同標(biāo)準(zhǔn)的行為模式就會(huì)在事務(wù)所內(nèi)部傳播開來。這種行為模式有兩種情形可能會(huì)對(duì)審計(jì)質(zhì)量產(chǎn)生負(fù)面影響。首先,該行為模式中未能形成以審計(jì)質(zhì)量為導(dǎo)向的行動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)整個(gè)審計(jì)行業(yè)而言,審計(jì)質(zhì)量是審計(jì)行業(yè)存在的基礎(chǔ),如果沒有公眾的信任,審計(jì)沒有存在的價(jià)值[11]。但事務(wù)所作為自主經(jīng)營、自負(fù)盈虧的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)主體,利潤最大化的經(jīng)營目標(biāo)和審計(jì)質(zhì)量為導(dǎo)向的社會(huì)責(zé)任目標(biāo)之間必然存在沖突和權(quán)衡。在事務(wù)所行為模式的形成過程中,如果事務(wù)所過度追求利潤最大化的經(jīng)營目標(biāo),事務(wù)所員工的行為模式必然是重商業(yè)利益,輕審計(jì)質(zhì)量。這種行為模式會(huì)在審計(jì)客戶的接受與保持、審計(jì)業(yè)務(wù)的實(shí)施以及審計(jì)報(bào)告的出具等各個(gè)方面對(duì)審計(jì)質(zhì)量產(chǎn)生負(fù)面影響。其次,在具體的審計(jì)行為,比如控制測(cè)試和實(shí)質(zhì)性測(cè)試程序的執(zhí)行過程中,通過相互觀察和交流形成的行為模式可能存在有缺陷的程序?qū)嵤┓绞?,一旦這種行為模式傳播開來,必然系統(tǒng)性的對(duì)審計(jì)質(zhì)量產(chǎn)生負(fù)面影響。當(dāng)事務(wù)所出現(xiàn)一次審計(jì)失敗的時(shí)候,很可能意味著事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量已經(jīng)受到這種行為模式的系統(tǒng)影響,即事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量存在傳染效應(yīng)?;谏鲜龇治觯岢鲆韵录僭O(shè):

        H1:發(fā)生審計(jì)失敗的事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量系統(tǒng)性低于未發(fā)生審計(jì)失敗事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量,即事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量存在傳染效應(yīng)。

        相對(duì)于小規(guī)模事務(wù)所而言,大規(guī)模事務(wù)所在人力培訓(xùn)方面投入更多的資源,具有更強(qiáng)的發(fā)現(xiàn)錯(cuò)報(bào)的能力,能夠提供高質(zhì)量的審計(jì)服務(wù),有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)審計(jì)業(yè)務(wù)流程中的缺陷并予以糾正,因而,大規(guī)模事務(wù)所能夠抑制審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)的發(fā)生[12]。然而大規(guī)模事務(wù)所為了實(shí)現(xiàn)更高的生產(chǎn)效率,往往根據(jù)技能水平對(duì)員工進(jìn)行更為精細(xì)的劃分,實(shí)現(xiàn)更高層次的勞動(dòng)分工[13]。這必然使得在大型組織中存在的組織分工精細(xì)、部門和崗位眾多、管理層次多、組織高聳、命令鏈長、規(guī)章制度多、規(guī)范化強(qiáng)、復(fù)雜性高等典型特征出現(xiàn)在大規(guī)模事務(wù)所內(nèi)部[14]。這些特征的存在降低了大規(guī)模事務(wù)所及時(shí)發(fā)現(xiàn)審計(jì)業(yè)務(wù)流程中存在的缺陷并予以糾正的能力。同時(shí),大規(guī)模事務(wù)所在監(jiān)督審計(jì)師個(gè)人行為方面相對(duì)小規(guī)模事務(wù)所具有比較優(yōu)勢(shì),這導(dǎo)致大規(guī)模事務(wù)所中的員工更容易機(jī)械地執(zhí)行審計(jì)業(yè)務(wù)流程,降低了發(fā)現(xiàn)審計(jì)業(yè)務(wù)流程缺陷的主動(dòng)性[15]。大規(guī)模事務(wù)所能否抑制審計(jì)質(zhì)量的傳染效應(yīng)或者是存在更強(qiáng)的審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)是一個(gè)經(jīng)驗(yàn)性命題。基于上述分析,提出以下假設(shè):

        H2:在其他條件相同的情況下,大規(guī)模事務(wù)所比小規(guī)模事務(wù)所具有更強(qiáng)的審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)。

        行業(yè)專長是會(huì)計(jì)師事務(wù)所采取的差異化競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略的一種方式。發(fā)展行業(yè)專長給事務(wù)所帶來兩方面的影響。一方面,行業(yè)專長事務(wù)所的客戶多集中于少數(shù)行業(yè),因而客戶會(huì)擔(dān)心其專有知識(shí)可能會(huì)通過事務(wù)所傳遞給同一行業(yè)內(nèi)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,為了防止這種情形的發(fā)生,同一行業(yè)內(nèi)的客戶會(huì)避免雇傭與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手相同的審計(jì)師。從事務(wù)所視角來看,這會(huì)導(dǎo)致其客戶的流失[7]。為了保持客戶的需要,行業(yè)專長事務(wù)所會(huì)采取措施盡可能降低項(xiàng)目組之間的信息傳播,降低客戶對(duì)自身商業(yè)機(jī)密信息被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手獲取的擔(dān)心。這種措施同時(shí)會(huì)避免項(xiàng)目組之間行為模式的傳播,將對(duì)審計(jì)質(zhì)量產(chǎn)生負(fù)面影響的行為模式阻擋在項(xiàng)目組內(nèi)部,即降低了審計(jì)質(zhì)量的傳染效應(yīng)。另一方面,行業(yè)專長事務(wù)所擁有大量具有行業(yè)特定知識(shí)的員工。具有行業(yè)專門知識(shí)的員工在解決與該行業(yè)有關(guān)的審計(jì)問題時(shí)變得非常熟練[4]。Owhoso等的研究表明行業(yè)經(jīng)驗(yàn)豐富的審計(jì)師能夠更好地在其行業(yè)專長領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤 [16]。OKeefe等則發(fā)現(xiàn)行業(yè)專長審計(jì)師能夠更加有效地遵守審計(jì)準(zhǔn)則 [17]。這使得行業(yè)專長事務(wù)所的員工能夠更加及時(shí)地發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程中存在的缺陷并予以及時(shí)修正,進(jìn)而降低審計(jì)質(zhì)量的傳染效應(yīng)?;谏鲜龇治?,提出以下假設(shè):

        H3:在其他條件相同的情況下,相對(duì)于非行業(yè)專長事務(wù)所,行業(yè)專長事務(wù)所能夠有效抑制審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)的發(fā)生。

        四、研究設(shè)計(jì)

        (一)樣本選取與數(shù)據(jù)來源

        選取2002~2012年所有A股主板上市公司為初始樣本,剔除金融保險(xiǎn)業(yè)和數(shù)據(jù)缺失的公司,同時(shí)為了避免已審計(jì)財(cái)務(wù)報(bào)告存在重大錯(cuò)報(bào)公司對(duì)傳染效應(yīng)的影響,在根據(jù)其對(duì)樣本進(jìn)行分組后,還剔除了初始樣本中財(cái)務(wù)報(bào)告存在重大錯(cuò)報(bào)的公司,最終得到12023個(gè)年度觀察值。研究數(shù)據(jù)中,上市公司重大錯(cuò)報(bào)數(shù)據(jù)和審計(jì)收費(fèi)數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫,其他數(shù)據(jù)均來自WIND數(shù)據(jù)庫。

        (二)模型設(shè)定與變量定義

        借鑒Francis等[3]的研究,構(gòu)建如下模型:

        DA=β0+β1MS+β2Big10+β3SPE+β4MS×

        Big10+β5MS×SPE+β6SOE+β7Size+

        β8VOLCFO+β9VOLREV+β10BETA+

        β11LEV+β12BM+β13Loss+

        β14Opinion+∑β×IND+ε(1)

        1.被解釋變量。被解釋變量為審計(jì)質(zhì)量以操控性應(yīng)計(jì)利潤DA作為審計(jì)質(zhì)量的代理變量。黃梅和夏新平[18]、劉峰和王兵[19]認(rèn)為,修正瓊斯模型盈余管理的檢驗(yàn)?zāi)芰Ρ憩F(xiàn)更佳。因此,本文利用修正瓊斯模型得到的操控性應(yīng)計(jì)對(duì)研究假設(shè)予以驗(yàn)證。

        2.解釋變量。以國泰安上市公司違規(guī)信息數(shù)據(jù)中存在虛構(gòu)利潤、虛列資產(chǎn)或者虛假記載(誤導(dǎo)性陳述)等重大錯(cuò)報(bào)情形之一,作為該上市公司主審會(huì)計(jì)師事務(wù)所出現(xiàn)審計(jì)失敗的代理變量,以MS表示該變量。如果某會(huì)計(jì)師事務(wù)所被發(fā)現(xiàn)其已審計(jì)財(cái)務(wù)報(bào)告存在重大錯(cuò)報(bào),則該年度由該事務(wù)所審計(jì)的所有上市公司被標(biāo)記為一組,MS取1,其他上市公司為對(duì)照組,MS取0。

        BIG10為會(huì)計(jì)師事務(wù)所規(guī)模變量,事務(wù)所為十大時(shí)取1,非十大時(shí)取0。SPE為行業(yè)專長。借鑒Zeff and Fossum的計(jì)算方法[20],采用特定審計(jì)師在某一行業(yè)中的客戶數(shù)值占全部審計(jì)師在該行業(yè)的客戶數(shù)值來衡量審計(jì)師行業(yè)專長,具體計(jì)算公式如下:

        SPEik=∑Jikj=1ASSETSijk/∑Iki=1∑Jikj=1ASSETSijk(2)

        公式(2)中,SPEik為i審計(jì)師在k行業(yè)中的市場(chǎng)份額;∑Jiki=1ASSETSijk代表i審計(jì)師所在k行業(yè)以某一指標(biāo)計(jì)算的客戶數(shù)值之和,本文中該客戶數(shù)值分別為總資產(chǎn)平方根之和;∑Iki=1∑Jiki=1ASSETSijk代表k行業(yè)全部客戶數(shù)值之和。借鑒蔡春和鮮文鐸[21]的做法,當(dāng)該值大于10%時(shí),SPE取1,否則取0。

        3.控制變量。

        SOE表示最終控制人性質(zhì),最終控制人性質(zhì)為國有時(shí)取1,否則取0;Size為客戶規(guī)模,以客戶總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)表示;CFO為經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量?jī)纛~除以上年末總資產(chǎn);VOLCFO為最近三年經(jīng)濟(jì)活動(dòng)產(chǎn)生現(xiàn)金流量的標(biāo)準(zhǔn)差;VOLREV為最近三年?duì)I業(yè)收入的標(biāo)準(zhǔn)差;BEITA為貝塔系數(shù),采用普通周收益率、以滬深300為標(biāo)的指數(shù)、剔除財(cái)務(wù)杠桿的方式直接從WIND數(shù)據(jù)庫取得;LEV為資產(chǎn)負(fù)債率;BM為賬市比;Loss為損失變量,當(dāng)該年度凈利潤小于零時(shí)取1,凈利潤大于0時(shí)取0;Opinion為審計(jì)意見,當(dāng)審計(jì)意見類型為標(biāo)準(zhǔn)無保留審計(jì)意見時(shí)取1,否則取0。

        五、實(shí)證結(jié)果與分析

        (一)描述性統(tǒng)計(jì)分析

        首先對(duì)變量進(jìn)行相關(guān)性分析(限于篇幅,結(jié)果未列示)。結(jié)果表明,被解釋變量DA與解釋變量MS在1%的顯著性水平上正相關(guān),說明存在重大錯(cuò)報(bào)情形的會(huì)計(jì)師事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量顯著低于不存在重大錯(cuò)報(bào)情形的會(huì)計(jì)師事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量,即會(huì)計(jì)師事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量存在傳染效應(yīng),這與假設(shè)1的預(yù)期相一致。

        其次,分別根據(jù)重大錯(cuò)報(bào)變量MS與事務(wù)所規(guī)模和行業(yè)專長的交乘項(xiàng)進(jìn)行了單變量分析,結(jié)果如表1所示。結(jié)果表明,存在重大錯(cuò)報(bào)情形的大規(guī)模事務(wù)所審計(jì)的上市公司的可操控性應(yīng)計(jì)均值為0.0692,其他事務(wù)所審計(jì)的上市公司均值為0.0705,結(jié)果表明大規(guī)模事務(wù)所能夠抑制低質(zhì)量審計(jì)傳染效應(yīng)的發(fā)生,這與Francis等[3]的結(jié)論一致,與假設(shè)2相反,但二者的差異沒有通過顯著性檢驗(yàn)。存在重大錯(cuò)報(bào)情形的行業(yè)專長事務(wù)所審計(jì)的上市公司的可操控性應(yīng)計(jì)均值為0.0522,其他事務(wù)所審計(jì)的上市公司均值為0.0707,結(jié)果表明行業(yè)專長事務(wù)所能夠抑制審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng),而且二者的差異在1%的水平上顯著,這與假設(shè)3一致。但其他因素也可能會(huì)對(duì)審計(jì)質(zhì)量產(chǎn)生影響,因此,更可靠的結(jié)論還需要在控制其他因素的前提下進(jìn)行多元回歸分析。

        表1 單變量分析結(jié)果

        Penal A

        MS×Big10=0

        均值

        MS×Big10=1

        均值

        均值差異

        DA

        13079

        0.0705

        4830

        0.0692

        0.0013

        MS

        14752

        0.573

        5156

        1

        -0.4275***

        SPE

        14752

        0.0209

        5156

        0.0834

        -0.0625***

        SOE

        11150

        0.414

        4264

        0.393

        0.0213**

        Size

        14734

        21.16

        5149

        21.41

        -0.2515***

        VOLCFO

        12480

        2.800e+08

        4638

        3.400e+08

        -5.4e+07***

        VOLREV

        12466

        9.900e+08

        4645

        1.100e+09

        -1.5e+08***

        BETA

        11687

        0.500

        4209

        0.552

        -0.0512***

        LEV

        14733

        0.490

        5149

        0.453

        0.0373***

        BM

        10196

        0.596

        3634

        0.556

        0.0400***

        Loss

        14752

        0.0813

        5156

        0.0605

        0.0208***

        Opinion

        14752

        0.770

        5156

        0.807

        -0.0372***

        Penal B

        MS×SPE=0

        均值

        MS×SPE=1

        均值

        均值差異

        DA

        17431

        0.0707

        478

        0.0522

        0.0185***

        MS

        19344

        0.674

        564

        1

        -0.3260***

        Big10

        19344

        0.325

        564

        0.762

        -0.4378***

        SOE

        14931

        0.410

        483

        0.360

        0.0496**

        Size

        19321

        21.21

        562

        21.68

        -0.4678***

        VOLCFO

        16614

        2.900e+08

        504

        4.400e+08

        -1.5e+08***

        VOLREV

        16607

        1.000e+09

        504

        1.200e+09

        -2.1e+08*

        BETA

        15405

        0.515

        491

        0.481

        0.0335***

        LEV

        19320

        0.480

        562

        0.482

        -0.00160

        BM

        13427

        0.585

        403

        0.607

        -0.0215

        Loss

        19344

        0.0765

        564

        0.0550

        0.0215*

        Opinion

        19344

        0.777

        564

        0.860

        -0.0824*** 注:*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平上顯著。

        (二)基本多元回歸分析

        表2為基本多元回歸分析的結(jié)果。在第一組回歸結(jié)果中,無論是否控制行業(yè)效應(yīng),MS的系數(shù)均為0.004,且在1%的水平上顯著,表明由存在重大錯(cuò)報(bào)情形的會(huì)計(jì)師事務(wù)所審計(jì)上市公司的審計(jì)質(zhì)量顯著低于其他會(huì)計(jì)師事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量,即會(huì)計(jì)師事務(wù)所審計(jì)質(zhì)量存在傳染效應(yīng)。

        在第二組回歸結(jié)果中,加入MS與Big10的交乘項(xiàng)后,MS的系數(shù)雖然仍然與預(yù)期方向一致,但是變得不再顯著,而MS×Big10的系數(shù)在不控制和控制行業(yè)效應(yīng)的情形下分別為0.008和0.006,且分別在1%和5%的水平上顯著,表明會(huì)計(jì)師事務(wù)所審計(jì)質(zhì)量的傳染效應(yīng)主要是大規(guī)模事務(wù)所導(dǎo)致的。但該結(jié)論與Francis[3]大規(guī)模事務(wù)所的業(yè)務(wù)分所能夠抑制審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)的結(jié)論不一致,表明在事務(wù)所層面和業(yè)務(wù)分所層面規(guī)模對(duì)于審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)的影響存在不同的作用機(jī)理,還需要進(jìn)一步對(duì)其進(jìn)行研究。

        在第三組回歸結(jié)果中,加入MS與SPE的交乘項(xiàng)后,無論是否控制行業(yè)效應(yīng),MS的系數(shù)均為0.004,且均在1%的水平上顯著,而MS×SPE的系數(shù)盡管其符號(hào)在不控制行業(yè)效應(yīng)的情形下與預(yù)期一致,但均未通過顯著性檢驗(yàn),表明行業(yè)專長事務(wù)所未能抑制審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)。

        在第四組回歸結(jié)果中,同時(shí)加入MS與Big10和SPE的交乘項(xiàng),MS的系數(shù)不再顯著,MS×Big10系數(shù)及其顯著性水平與第二組回歸結(jié)果基本相同,仍然表明,大規(guī)模事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量存在傳染效應(yīng),且在事務(wù)所審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)中占主導(dǎo)地位,MS×SPE的系數(shù)符號(hào)與預(yù)期相符,但顯著性未通過檢驗(yàn),表明行業(yè)專長事務(wù)所未能抑制審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)。

        表2 基本多元回歸分析結(jié)果

        被解釋變量(1)(2)(3)(4)Big10=0

        Big10=1

        Big10=0

        Big10=1

        Sp=0

        Sp=1

        Sp=0

        Sp=1

        DA

        DA

        DA

        DA

        DA

        DA

        DA

        DA

        MS

        0.004***

        0.004***

        0.002

        0.002

        0.004***

        0.004***

        0.002

        0.002

        (3.14)

        (3.01)

        (1.31)

        (1.49)

        (3.13)

        (2.96)

        (1.32)

        (1.50)

        Big10

        -0.006***

        -0.006***

        -0.012***

        -0.011***

        -0.006***

        -0.006***

        -0.012***

        -0.011***

        (-4.62)

        (-4.83)

        (-4.92)

        (-4.48)

        (-4.63)

        (-4.83)

        (-4.98)

        (-4.46)

        SPE

        -0.017***

        -0.009***

        -0.017***

        -0.009***

        -0.015***

        -0.010*

        -0.011*

        -0.006

        (-6.53)

        (-3.42)

        (-6.50)

        (-3.41)

        (-2.59)

        (-1.67)

        (-1.77)

        (-1.08)

        MS×Big10

        0.008***

        0.006**

        0.008***

        0.006**

        (2.77)

        (2.15)

        (2.88)

        (2.18)

        MS×SPE

        -0.002

        0

        -0.007

        -0.003

        (-0.33)

        (0.07)

        (-1.11)

        (-0.53)

        SOE

        -0.008***

        -0.006***

        -0.007***

        -0.006***

        -0.008***

        -0.006***

        -0.007***

        -0.006***

        (-6.44)

        (-5.30)

        (-6.39)

        (-5.27)

        (-6.44)

        (-5.30)

        (-6.40)

        (-5.27)

        Size

        -0.006***

        -0.005***

        -0.006***

        -0.005***

        -0.006***

        -0.005***

        -0.006***

        -0.005***

        (-8.00)

        (-6.53)

        (-7.94)

        (-6.51)

        (-8.00)

        (-6.53)

        (-7.95)

        (-6.51)

        VOLCFO

        0.000***

        0.000***

        0.000***

        0.000***

        0.000***

        0.000***

        0.000***

        0.000***

        (16.69)

        (14.49)

        (16.76)

        (14.54)

        (16.67)

        (14.47)

        (16.75)

        (14.53)

        VOLREV

        -0.000***

        -0.000***

        -0.000***

        -0.000***

        -0.000***

        -0.000***

        -0.000***

        -0.000***

        (-5.70)

        (-4.42)

        (-5.61)

        (-4.33)

        (-5.71)

        (-4.40)

        (-5.65)

        (-4.34)

        BETA

        -0.003

        -0.006*

        -0.004

        -0.006**

        -0.003

        -0.006*

        -0.004

        -0.006**

        (-1.05)

        (-1.92)

        (-1.15)

        (-1.99)

        (-1.05)

        (-1.92)

        (-1.15)

        (-1.98)

        LEV

        0.028***

        0.013***

        0.027***

        0.013***

        0.028***

        0.013***

        0.028***

        0.013***

        (5.71)

        (2.66)

        (5.62)

        (2.61)

        (5.72)

        (2.65)

        (5.64)

        (2.62)

        BM

        -0.042***

        -0.044***

        -0.042***

        -0.044***

        -0.042***

        -0.044***

        -0.042***

        -0.044***

        (-16.76)

        (-17.45)

        (-16.60)

        (-17.32)

        (-16.76)

        (-17.45)

        (-16.57)

        (-17.31)

        Loss

        0.016***

        0.018***

        0.016***

        0.018***

        0.016***

        0.018***

        0.016***

        0.018***

        (7.07)

        (8.01)

        (7.07)

        (8.00)

        (7.07)

        (8.01)

        (7.07)

        (8.00)

        Opinion

        -0.011***

        -0.010***

        -0.012***

        -0.011***

        -0.011***

        -0.010***

        -0.012***

        -0.011***

        (-3.31)

        (-3.00)

        (-3.37)

        (-3.04)

        (-3.31)

        (-3.00)

        (-3.37)

        (-3.04)

        截距

        0.224***

        0.209***

        0.225***

        0.210***

        0.224***

        0.209***

        0.225***

        0.210***

        (13.68)

        (12.19)

        (13.71)

        (12.22)

        (13.69)

        (12.17)

        (13.72)

        (12.20)

        行業(yè)

        控制

        控制

        控制

        控制

        樣本規(guī)模

        12023

        12023

        12023

        12023

        12023

        12023

        12023

        12023

        調(diào)整R2

        0.088

        0.110

        0.088

        0.110

        0.088

        0.110

        0.088

        0.110 注:*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平上顯著;括弧中的數(shù)字為t值。

        (三)分組回歸分析

        為了進(jìn)一步了解事務(wù)所規(guī)模和行業(yè)專長對(duì)審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)的影響,對(duì)樣本進(jìn)行了分組檢驗(yàn),分組檢驗(yàn)的結(jié)果如表3所示。

        第一組和第二組分別未控制和控制行業(yè)效應(yīng)的情形下,對(duì)非十大和十大事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果顯示,非十大事務(wù)所組MS的系數(shù)為0.002且未通過顯著性檢驗(yàn),結(jié)果再次表明,小規(guī)模事務(wù)所不存在審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng),而十大事務(wù)所組MS的系數(shù)分別為0.006和0.005,分別在1%和5%的水平上顯著,表明大規(guī)模事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量存在較強(qiáng)的傳染效應(yīng)。

        第三組和第四組分別未控制和控制行業(yè)效應(yīng)的情形下,對(duì)非行業(yè)專長和行業(yè)專長事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果顯示,非行業(yè)專長事務(wù)所組MS的系數(shù)為0.004,且在1%的水平上顯著,說明非行業(yè)專長事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量存在傳染效應(yīng),而行業(yè)專長事務(wù)所組MS的系數(shù)為-0.009,且不顯著,說明行業(yè)專長事務(wù)所未能抑制審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)。

        表3 分組回歸分析結(jié)果

        被解釋變量(1)(2)(3)(4)Big10=0

        Big10=1

        Big10=0

        Big10=1

        Sp=0

        Sp=1

        Sp=0

        Sp=1

        DA

        DA

        DA

        DA

        DA

        DA

        DA

        DA

        MS

        0.002

        0.006***

        0.002

        0.005**

        0.004***

        -0.009

        0.004***

        -0.001

        (1.10)

        (2.64)

        (1.32)

        (2.14)

        (3.16)

        (-1.33)

        (2.97)

        (-0.12)

        SPE

        -0.015**

        -0.015***

        -0.002

        -0.009***

        (-2.49)

        (-5.22)

        (-0.30)

        (-2.85)

        Big10

        -0.006***

        0.001

        -0.006***

        -0.003

        (-4.72)

        (0.09)

        (-4.81)

        (-0.36)

        SOE

        -0.008***

        -0.006***

        -0.006***

        -0.005***

        -0.008***

        -0.001

        -0.007***

        0.001

        (-5.41)

        (-3.20)

        (-4.42)

        (-2.77)

        (-6.60)

        (-0.15)

        (-5.50)

        (0.27)

        Size

        -0.007***

        -0.008***

        -0.006***

        -0.007***

        -0.006***

        -0.013***

        -0.005***

        -0.011***

        (-6.47)

        (-6.16)

        (-5.25)

        (-5.35)

        (-7.44)

        (-4.40)

        (-6.18)

        (-3.13)

        VOLCFO

        0.000***

        0.000***

        0.000***

        0.000***

        0.000***

        0.000***

        0.000***

        0.000***

        (12.73)

        (11.00)

        (10.88)

        (9.89)

        (16.08)

        (5.45)

        (13.87)

        (4.77)

        VOLREV

        -0.000***

        -0.000***

        -0.000**

        -0.000***

        -0.000***

        0

        -0.000***

        -0.000*

        (-3.65)

        (-3.81)

        (-2.41)

        (-3.30)

        (-5.60)

        (-0.52)

        (-4.17)

        (-1.87)

        BETA

        -0.005

        -0.005

        -0.007*

        -0.007

        -0.004

        0.021

        -0.007**

        0.022

        (-1.09)

        (-1.03)

        (-1.71)

        (-1.39)

        (-1.28)

        (1.36)

        (-2.12)

        (1.57)

        LEV

        0.025***

        0.025***

        0.011*

        0.0130

        0.027***

        0.042**

        0.012**

        0.044**

        (4.04)

        (3.10)

        (1.79)

        (1.51)

        (5.42)

        (2.43)

        (2.41)

        (2.02)

        BM

        -0.042***

        -0.039***

        -0.045***

        -0.039***

        -0.043***

        -0.005

        -0.045***

        -0.011

        (-13.49)

        (-9.00)

        (-14.43)

        (-8.82)

        (-16.73)

        (-0.49)

        (-17.39)

        (-0.91)

        Loss

        0.017***

        0.016***

        0.018***

        0.018***

        0.015***

        0.024**

        0.017***

        0.029**

        (6.22)

        (4.13)

        (6.64)

        (4.82)

        (6.88)

        (1.99)

        (7.74)

        (2.36)

        Opinion

        -0.010**

        -0.017**

        -0.008**

        -0.019***

        -0.011***

        -0.015

        -0.011***

        -0.014

        (-2.50)

        (-2.39)

        (-1.97)

        (-2.73)

        (-3.31)

        (-0.61)

        (-3.01)

        (-0.55)

        截距

        0.237***

        0.249***

        0.218***

        0.244***

        0.221***

        0.331***

        0.208***

        0.295***

        (10.55)

        (9.86)

        (9.34)

        (8.95)

        (12.98)

        (4.82)

        (11.72)

        (4.06)

        行業(yè)

        控制

        控制

        控制

        控制

        樣本規(guī)模

        7771

        4252

        7771

        4252

        11609

        414

        11609

        414

        調(diào)整R2

        0.100

        0.086

        0.124

        0.102

        0.087

        0.087

        0.109

        0.125 注:*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平上顯著;括弧中的數(shù)字為t值。

        (四)Heckman兩階段回歸分析

        上市公司選擇事務(wù)所進(jìn)行審計(jì)和事務(wù)所選擇客戶是一個(gè)雙向的選擇過程,這種選擇過程會(huì)各自遵循一定的標(biāo)準(zhǔn),最終使得事務(wù)所選擇表現(xiàn)出一種傾向性,即低質(zhì)量會(huì)計(jì)師事務(wù)所選擇低信息質(zhì)量的企業(yè),反過來低信息質(zhì)量的企業(yè)選擇低質(zhì)量會(huì)計(jì)師事務(wù)所,進(jìn)而使事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量呈現(xiàn)出偽傳染效應(yīng)。為了控制事務(wù)所自選擇問題帶來的影響,本文進(jìn)行了Heckman兩階段回歸分析。

        第一階段,借鑒Chaney等[23]、陳小林等[24]的研究,構(gòu)建如下客戶重大錯(cuò)報(bào)概率模型:

        Probit(MS=1)=β0+β1DUAL+β2INDE+

        β3Big10+β4SPE+β5Size+β6ROA+

        β7CURR+β8QUIK+β9LEV+

        β10Loss+∑β×IND(3)

        其中,DUAL表示上市公司董事長和總經(jīng)理是否兩職合一,兩職合一時(shí)取1,否則取0;INDE表示上市公司董事會(huì)成員中獨(dú)立董事所占的比重;ROA為總資產(chǎn)報(bào)酬率;CURR為流動(dòng)資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重;QUIK為流動(dòng)比率。其他變量含義同前。

        根據(jù)模型(3)的預(yù)測(cè)結(jié)果計(jì)算逆米爾斯比Lambda;第二階段,將第一階段得到的逆米爾斯比Lambda放入到模型(1)中作為控制變量進(jìn)行重新回歸,控制事務(wù)所選擇帶來的內(nèi)生性問題,第二階段回歸結(jié)果如表4所示。

        結(jié)果顯示,在所有模型中,Lambda的系數(shù)均在1%的水平上顯著,說明Heckman兩階段回歸分析對(duì)事務(wù)所自選擇帶來的內(nèi)生性問題進(jìn)行了有效控制??刂谱∽赃x擇問題后,MS的系數(shù)均不再顯著,說明事務(wù)所審計(jì)質(zhì)量的傳染效應(yīng)可能是事務(wù)所自選擇問題導(dǎo)致的,但MS×Big10的系數(shù)在控制住自選擇問題后,無論是否考慮行業(yè)效應(yīng),均顯著大于零,表明大規(guī)模事務(wù)所確實(shí)存在審計(jì)質(zhì)量的傳染效應(yīng),與假設(shè)2一致。而MS×SPE的系數(shù)方向雖然為負(fù),與預(yù)期方向一致,但顯著性均未通過檢驗(yàn),表明行業(yè)專長事務(wù)所未能有效抑制審計(jì)質(zhì)量的傳染效應(yīng),假設(shè)3未能得到支持。

        表4 Heckman兩階段回歸分析結(jié)果

        被解釋變量(1)(2)(3)(4)Big10=0

        Big10=1

        Big10=0

        Big10=1

        Sp=0

        Sp=1

        Sp=0

        Sp=1

        DA

        DA

        DA

        DA

        DA

        DA

        DA

        DA

        MS

        0.002

        0.001

        0

        0

        0.002

        0.001

        0

        0

        (1.23)

        (1.09)

        (-0.19)

        (-0.15)

        (1.32)

        (1.06)

        (-0.18)

        (-0.14)

        Big10

        -0.025***

        -0.029***

        -0.031***

        -0.034***

        -0.025***

        -0.029***

        -0.032***

        -0.034***

        (-13.43)

        (-15.68)

        (-11.22)

        (-11.51)

        (-13.44)

        (-15.68)

        (-11.20)

        (-11.39)

        SPE

        -0.025***

        -0.024***

        -0.025***

        -0.024***

        -0.020***

        -0.025***

        -0.015***

        -0.022***

        (-9.47)

        (-7.27)

        (-9.40)

        (-7.26)

        (-3.51)

        (-3.23)

        (-2.64)

        (-2.72)

        MS×Big10

        0.007***

        0.006**

        0.008***

        0.006**

        (2.59)

        (2.14)

        (2.82)

        (2.16)

        MS×SPE

        -0.006

        0.001

        -0.011*

        -0.003

        (-0.99)

        (0.16)

        (-1.75)

        (-0.32)

        SOE

        -0.004***

        -0.003**

        -0.004***

        -0.003**

        -0.004***

        -0.003**

        -0.004***

        -0.003**

        (-3.70)

        (-2.52)

        (-3.65)

        (-2.48)

        (-3.72)

        (-2.52)

        (-3.67)

        (-2.49)

        VOLCFO

        0.000***

        0.000***

        0.000***

        0.000***

        0.000***

        0.000***

        0.000***

        0.000***

        (16.13)

        (17.96)

        (16.20)

        (18.07)

        (16.11)

        (17.95)

        (16.19)

        (18.05)

        VOLREV

        -0.000***

        -0.000***

        -0.000***

        -0.000***

        -0.000***

        -0.000***

        -0.000***

        -0.000***

        (-6.18)

        (-5.09)

        (-6.09)

        (-4.98)

        (-6.21)

        (-5.07)

        (-6.15)

        (-4.99)

        BETA

        -0.002

        -0.003

        -0.003

        -0.004

        -0.002

        -0.003

        -0.003

        -0.004

        (-0.74)

        (-1.22)

        (-0.83)

        (-1.31)

        (-0.72)

        (-1.23)

        (-0.82)

        (-1.31)

        LEV

        0.040***

        0.031***

        0.040***

        0.031***

        0.040***

        0.031***

        0.040***

        0.031***

        (8.38)

        (7.11)

        (8.29)

        (7.05)

        (8.40)

        (7.11)

        (8.32)

        (7.05)

        BM

        -0.037***

        -0.037***

        -0.037***

        -0.036***

        -0.037***

        -0.037***

        -0.037***

        -0.036***

        (-14.32)

        (-14.47)

        (-14.20)

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        (-14.31)

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        (-14.17)

        (-14.39)

        Loss

        0.019***

        0.022***

        0.019***

        0.022***

        0.019***

        0.022***

        0.019***

        0.022***

        (8.53)

        (9.73)

        (8.53)

        (9.73)

        (8.53)

        (9.73)

        (8.52)

        (9.73)

        Opinion

        -0.011***

        -0.008**

        -0.011***

        -0.009**

        -0.010***

        -0.008**

        -0.011***

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        (-3.09)

        (-2.53)

        (-3.14)

        (-2.58)

        (-3.08)

        (-2.53)

        (-3.14)

        (-2.58)

        Lambda

        -0.101***

        -0.123***

        -0.100***

        -0.123***

        -0.101***

        -0.123***

        -0.101***

        -0.123***

        (-15.13)

        (-17.20)

        (-15.08)

        (-17.18)

        (-15.13)

        (-17.19)

        (-15.09)

        (-17.16)

        截距

        0.131***

        0.111***

        0.132***

        0.112***

        0.131***

        0.111***

        0.132***

        0.112***

        (7.47)

        (6.11)

        (7.51)

        (6.16)

        (7.47)

        (6.11)

        (7.52)

        (6.15)

        行業(yè)

        控制

        控制

        控制

        控制

        樣本規(guī)模

        11692

        11692

        11692

        11692

        11692

        11692

        11692

        11692

        調(diào)整R2

        0.105

        0.130

        0.105

        0.130

        0.105

        0.130

        0.105

        0.130 注:*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平上顯著;Lambda為逆米爾斯比率 ;括弧中的數(shù)字為t值。

        (五)進(jìn)一步分析和穩(wěn)健性檢驗(yàn)

        大規(guī)模事務(wù)所也可能采取行業(yè)專長戰(zhàn)略以獲取市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),為了進(jìn)一步考察行業(yè)專長大規(guī)模事務(wù)所與其他事務(wù)所相比,是具有更強(qiáng)的審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)還是能夠抑制審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)的發(fā)生,本文進(jìn)一步在模型中加入重大錯(cuò)報(bào)、事務(wù)所規(guī)模和行業(yè)專長變量的交乘項(xiàng),對(duì)模型(1)重新進(jìn)行回歸(限于篇幅,結(jié)果未列示),結(jié)果表明,行業(yè)專長大規(guī)模事務(wù)所與其他類型事務(wù)所相比,既未表現(xiàn)出更強(qiáng)的審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng),也未能抑制審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)的發(fā)生。

        為了保證結(jié)果的可靠性,還進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)(限于篇幅,結(jié)果未列示)。首先,用基本瓊斯模型計(jì)算得到的可操控性應(yīng)計(jì)替代修正瓊斯模型計(jì)算得到的可操控性應(yīng)計(jì),對(duì)模型(1)進(jìn)行重新回歸。其次,利用基本瓊斯模型得到的可操控性應(yīng)計(jì)進(jìn)行了分組回歸檢驗(yàn),結(jié)果表明結(jié)論基本保持不變。

        六、結(jié)論與建議

        會(huì)計(jì)師事務(wù)所作為信息生產(chǎn)加工的一個(gè)環(huán)節(jié),其特征必然會(huì)對(duì)信息質(zhì)量產(chǎn)生影響。研究發(fā)現(xiàn),會(huì)計(jì)師事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量存在傳染效應(yīng),但該傳染效應(yīng)可能受到事務(wù)所選擇的影響;大規(guī)模事務(wù)所在審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)中占據(jù)主導(dǎo)地位;行業(yè)專長事務(wù)所未能對(duì)審計(jì)質(zhì)量的傳染效應(yīng)發(fā)揮明顯的抑制作用。

        事務(wù)所規(guī)模的擴(kuò)大,也會(huì)使得事務(wù)所內(nèi)部管理流程復(fù)雜化,從而使得其業(yè)務(wù)流程中的缺陷難以被及時(shí)發(fā)現(xiàn)并糾正,導(dǎo)致大規(guī)模事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量存在較強(qiáng)的傳染效應(yīng)。在對(duì)審計(jì)行業(yè)進(jìn)行監(jiān)管的過程中,應(yīng)當(dāng)特別關(guān)注出現(xiàn)審計(jì)失敗的大規(guī)模事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量,考察其審計(jì)業(yè)務(wù)流程是否存在影響審計(jì)質(zhì)量的重要缺陷。同時(shí),大規(guī)模事務(wù)所應(yīng)當(dāng)強(qiáng)化對(duì)業(yè)務(wù)質(zhì)量控制系統(tǒng)的監(jiān)督,以及時(shí)發(fā)現(xiàn)缺陷,避免審計(jì)質(zhì)量傳染效應(yīng)的發(fā)生。

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        (責(zé)任編輯:漆玲瓊)

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