鄭國(guó)洪+張瑜

摘要：由于現(xiàn)代企業(yè)中所有權(quán)與經(jīng)營(yíng)權(quán)的相互分離，使得信息不對(duì)稱(chēng)致使所有者和經(jīng)營(yíng)者之間的沖突愈加嚴(yán)重，從而引發(fā)了眾多財(cái)務(wù)舞弊事件的發(fā)生以及會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的下降。而外部審計(jì)作為一種有效地外部監(jiān)督機(jī)制，被認(rèn)為是解決信息不對(duì)稱(chēng)與委托代理沖突的一種有效方法。但由于不同企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況、投資機(jī)會(huì)等方面各不相同，導(dǎo)致外部審計(jì)的監(jiān)督作用也不盡一致，并且審計(jì)監(jiān)督作用在各個(gè)企業(yè)發(fā)揮的效用，目前學(xué)術(shù)界尚未得出一致結(jié)論。因此，本文從投資機(jī)會(huì)的角度出發(fā)，探討其與審計(jì)師選擇之間的關(guān)系，同時(shí)，引入盈余管理，通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)研究三者的關(guān)系。

關(guān)鍵詞：投資機(jī)會(huì);事務(wù)所選擇;盈余管理

中圖分類(lèi)號(hào)：F27文獻(xiàn)標(biāo)志碼：ADOI：10.3969/j.issn.1008-4355.2015.06.04

一、引言隨著現(xiàn)代企業(yè)的不斷發(fā)展，企業(yè)所有權(quán)與經(jīng)營(yíng)權(quán)的分離使得公司治理中的信息不對(duì)稱(chēng)以及委托代理沖突問(wèn)題越來(lái)越嚴(yán)重。此時(shí)，外部審計(jì)師作為獨(dú)立的第三方，是公司治理中的一種有效地監(jiān)督機(jī)制，在資本市場(chǎng)中得到越來(lái)越多的重視。以往的研究表明外部有效地外部審計(jì)能夠抑制會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的降低[1]，但是這種作用的有效性到底如何，學(xué)術(shù)界目前并未得出統(tǒng)一的結(jié)論。同時(shí)理論界和實(shí)務(wù)界也越來(lái)越關(guān)注企業(yè)的投資機(jī)會(huì)。因此本文從投資機(jī)會(huì)的角度出發(fā)，研究具有高投資機(jī)會(huì)的企業(yè)對(duì)外部審計(jì)的需求，以及引入盈余管理后這種關(guān)系的變化情況。

文章的研究思路主要是以投資機(jī)會(huì)為出發(fā)點(diǎn)，按照投資機(jī)會(huì)——外部獨(dú)立審計(jì)需求——盈余管理抑制這一研究路徑，首先將外部審計(jì)與投資機(jī)會(huì)相聯(lián)系，建立模型，對(duì)二者關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，并得到初步的結(jié)論，然后再構(gòu)建包含投資機(jī)會(huì)、審計(jì)師選擇和盈余管理三者的模型，檢驗(yàn)投資機(jī)會(huì)的與企業(yè)盈余管理之間的關(guān)系以及高投資機(jī)會(huì)企業(yè)選擇的審計(jì)師對(duì)盈余管理的抑制作用。并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析投資機(jī)會(huì)與外部審計(jì)的內(nèi)在聯(lián)系。

二、理論分析與假設(shè)Myers提出投資機(jī)會(huì)是一種成長(zhǎng)選擇權(quán)，無(wú)論是采取還是放棄都由管理者自由決定，并認(rèn)為由于未來(lái)投資取決于管理者作出的決策，所以投資機(jī)會(huì)能否實(shí)現(xiàn)預(yù)期的收益存在很大的不確定性。相對(duì)于所有者來(lái)說(shuō)，管理者更容易獲取企業(yè)投資機(jī)會(huì)以及其價(jià)值的內(nèi)部信息。但是，由于管理者很多時(shí)候是在不確定的環(huán)境中對(duì)投資機(jī)會(huì)做出的選擇，管理者的行為更具有不可觀察性，這就容易造成嚴(yán)重的代理沖突?；诖砝碚?，高投資機(jī)會(huì)的公司的股東更需要對(duì)管理層進(jìn)行監(jiān)督和約束。獨(dú)立審計(jì)相比較債務(wù)契約治理、市場(chǎng)監(jiān)管以及股權(quán)性質(zhì)的管理者報(bào)酬契約治理等方式來(lái)說(shuō)具有成本低廉、容易實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)。外部審計(jì)是職業(yè)經(jīng)理人的保證機(jī)制，向企業(yè)所有者確保他們不會(huì)進(jìn)行投機(jī)行為，但是由于公司的投資機(jī)會(huì)受多種內(nèi)外部因素的影響，其價(jià)值往往處在不確定的環(huán)境中，管理層也無(wú)法確保其對(duì)投資機(jī)會(huì)的每次選擇都恰當(dāng)無(wú)誤并且取得收益，而且投資機(jī)會(huì)越高，公司的內(nèi)部控制系統(tǒng)越不完善，會(huì)計(jì)信息越容易出現(xiàn)漏洞。因此，高投資機(jī)會(huì)的企業(yè)會(huì)選擇具有高質(zhì)量的事務(wù)所進(jìn)行審計(jì)，以保證其內(nèi)部控制系統(tǒng)的完善和會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的提升。基于聲譽(yù)理論和風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避效應(yīng)，規(guī)模大、聲譽(yù)好的事務(wù)所更有動(dòng)機(jī)提供高質(zhì)量的審計(jì)，由此，本文提出以下假設(shè)：

H1：企業(yè)投資機(jī)會(huì)越高，越傾向于選擇規(guī)模較大事務(wù)所進(jìn)行審計(jì)服務(wù)。

另外，企業(yè)的投資機(jī)會(huì)可能會(huì)影響盈余管理行為。與低投資機(jī)會(huì)企業(yè)相比，高投資機(jī)會(huì)企業(yè)所處的環(huán)境更具有不確定性，存在更嚴(yán)重的信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題，管理者的行為更具有不可觀測(cè)性，這些情況給了管理層更多操縱應(yīng)計(jì)項(xiàng)目的空間。樊行健發(fā)現(xiàn)投資機(jī)會(huì)越高的企業(yè)，成長(zhǎng)性越好，會(huì)計(jì)信息失真越嚴(yán)重，與盈余管理存在相關(guān)性[2]。Gul發(fā)現(xiàn)由于可操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)不容易被查出，因此存在著更大的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)[3][4]。如果高投資機(jī)會(huì)的企業(yè)擁有更多的可操縱應(yīng)計(jì)利潤(rùn)，那么國(guó)內(nèi)前“十大”事務(wù)所遏制可操縱應(yīng)計(jì)利潤(rùn)方面的能力就更有針對(duì)性，如果高投資企業(yè)具有的高審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)事務(wù)所的獨(dú)立性有更大的威脅，那么事務(wù)所將會(huì)對(duì)高投資機(jī)會(huì)的企業(yè)實(shí)施更高質(zhì)量的審計(jì)來(lái)維護(hù)其聲譽(yù)資本。也就是說(shuō)聘請(qǐng)國(guó)內(nèi)前“十大”事務(wù)所的高投資企業(yè)具有更少的可操縱應(yīng)計(jì)。近幾年來(lái)，我國(guó)的法律環(huán)境不斷發(fā)生變化，修訂的《證券法》和《證券法》加大了對(duì)投資者的保護(hù)，《關(guān)于審理證券市場(chǎng)因虛假陳述引發(fā)的民事賠償案件的若干規(guī)定》等也加大了對(duì)注冊(cè)會(huì)計(jì)師的懲罰力度，因此，基于聲譽(yù)理論和“深口袋”理論，高投資機(jī)會(huì)聘請(qǐng)的事務(wù)所為了降低由于客戶(hù)盈余管理行為可能導(dǎo)致的訴訟風(fēng)險(xiǎn)并維護(hù)聲譽(yù)資產(chǎn)，更會(huì)不斷提高審計(jì)質(zhì)量，遏制企業(yè)的盈余管理程度。綜述提出假設(shè)2和假設(shè)3：

H2：投資機(jī)會(huì)越高，盈余管理程度越高。

H3：在高投資機(jī)會(huì)企業(yè)，選擇國(guó)內(nèi)前“十大”事務(wù)所進(jìn)行審計(jì)能有效地遏制被審計(jì)單位盈余管理的程度。

西南政法大學(xué)學(xué)報(bào)鄭國(guó)洪，張瑜：投資機(jī)會(huì)、事務(wù)所選擇與盈余管理三、研究設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)選?。ㄒ唬┭芯磕Ｐ驮O(shè)計(jì)

為了檢驗(yàn)企業(yè)投資機(jī)會(huì)與事務(wù)所選擇之間的相關(guān)關(guān)系，我們構(gòu)建了以下模型：

CS=α0+α1DS+α2CAPINT+α3SALE+α4LDEBTAT+α5ISSUE+α6LOSS+α7LARGEN+ α8YEAR +ε（1）

其中，a0為常數(shù)項(xiàng)，a1為解釋變量的相關(guān)系數(shù)，a2-a7為控制變量的相關(guān)系數(shù)，ε為回歸方程的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。CS為虛擬變量，為不同投資機(jī)會(huì)所選擇的事務(wù)所，我們按照 2013 年注冊(cè)會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)發(fā)布的事務(wù)所綜合排名，將事務(wù)所分為國(guó)內(nèi)前“十大”會(huì)計(jì)師事務(wù)所和國(guó)內(nèi)非“十大”會(huì)計(jì)師事務(wù)所，若為國(guó)內(nèi)“十大”，取值為1，否則取值為0;DS為投資機(jī)會(huì)，通過(guò)因子分析進(jìn)行計(jì)算得出，計(jì)算過(guò)程如下文;CAPINT為企業(yè)固定資產(chǎn)與銷(xiāo)售收入之比;SALE 為銷(xiāo)售收入的規(guī)模，營(yíng)銷(xiāo) 售收入的對(duì)數(shù)表示;LDEBTAT 為企業(yè)長(zhǎng)期負(fù)債和長(zhǎng)期總資產(chǎn)之比;ISSUE 為企業(yè)權(quán)益增長(zhǎng)的可能， 若前一期的權(quán)益增長(zhǎng)率大 于0，取值1，否則取值0;LOSS為企業(yè)損失發(fā)生的可能，若前一期凈利潤(rùn)小于 0，賦值為1，否則賦值為0;LARGENI 為企業(yè)凈利潤(rùn)改變的可能，若凈利潤(rùn)改變大于10%，賦值為1，否則賦值為0;

為檢驗(yàn)高投資機(jī)會(huì)企業(yè)中事務(wù)所選擇和盈余管理的相關(guān)關(guān)系，我們構(gòu)造如下模型：

|DA|=β0+β1DS+β2CS+β3DS×CS+β4LEV+β5SIZE+β6CFLOW+β7ROA+β8YEAR+ε（2）

其中，β0為常數(shù)項(xiàng)，β1-β3為解釋變量的相關(guān)系數(shù)，β4-β7為控制變量的相關(guān)系數(shù)，ε為回歸方程的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。|DA| 為被解釋變量盈余管理，用可操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)（DA）的絕對(duì)值表示，計(jì)算過(guò)程如下文。解釋變量 DS 和 CS 的定義和計(jì)算方式同式（1）中的方法。 DS* CS為 投資機(jī)會(huì)（DS）和事務(wù)所選擇（CS）的交互項(xiàng)，用于檢驗(yàn)高投資機(jī)會(huì)企業(yè)所選擇的會(huì)計(jì)師事務(wù)所對(duì)企業(yè)盈余管理行為的抑制作用;除此之外我們還選用了以下控制變量：LEV 表示長(zhǎng)期債務(wù)權(quán)益比，長(zhǎng)期負(fù)債和所有者權(quán)益的比值;SIZE為公司規(guī)模，用總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)表示;CFLOW為經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量與總資產(chǎn)的比值;ROA 為資產(chǎn)收益率，凈利潤(rùn)和平均資產(chǎn)總額的比值;YEAR為年度控制變量。

（二）變量的度量

1.投資機(jī)會(huì)替代變量的設(shè)計(jì)

投資機(jī)會(huì)反映的是一個(gè)公司未來(lái)發(fā)展的綜合能力，很難用一個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量，國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者都選用綜合因子分析法對(duì)投資機(jī)會(huì)進(jìn)行衡量，本文借鑒 Smith、 廖洪的研究[5]，選取 4 個(gè)替代變量進(jìn)行衡量，如下：MAS=企業(yè)總資產(chǎn)市值/資產(chǎn)賬面價(jià)值;MEQ= 所有者權(quán)益的市場(chǎng)價(jià)值/所有者權(quán)益賬面價(jià)值;EP=每股收益/年末企業(yè)股票收盤(pán)價(jià);PPVR=固定資產(chǎn)總值/企業(yè)總資產(chǎn)市值。

2.盈余管理的設(shè)計(jì)

對(duì)已有文獻(xiàn)研究，發(fā)現(xiàn) JONES 模型是國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛用來(lái)衡量盈余管理的方法，本文借鑒前人對(duì)盈余管理的衡量方法的運(yùn)用，選擇截面的原始 Jones 模型來(lái)計(jì)算可操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)，并以此衡量樣本公司的盈余管理程度。

3.事務(wù)所選擇的設(shè)計(jì)

本文根據(jù)中國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)關(guān)于發(fā)布2013 年會(huì)計(jì)師事務(wù)所綜合評(píng)價(jià)前百家信息評(píng)出的在國(guó)內(nèi)排名前 10 名的會(huì)計(jì)師事務(wù)所定義為大規(guī)模會(huì)計(jì)師事務(wù)所賦值 1，其他的事務(wù)所賦值為0。

（三）樣本選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取了滬深兩市 2011-2013 年 A 股制造企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為研究的樣本，相關(guān)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)主要來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)和銳思數(shù)據(jù)庫(kù)，為了保證數(shù)據(jù)的完整性和可靠性，按照下面的原則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除：

（1）剔除數(shù)據(jù)庫(kù)或年報(bào)中缺失的、未披露的以及數(shù)值異常的公司。（2）剔除各年面臨著退市風(fēng)險(xiǎn)的 ST 、ST*樣本， 減少財(cái)務(wù)報(bào)表被粉飾的可能性，確保財(cái)務(wù)報(bào)表的真實(shí)可靠。 最終得到3528個(gè)數(shù)據(jù)，其中 2011 年 1030 個(gè)，2012 年 1217 個(gè)，2013 年 1281個(gè)。

本文選取機(jī)械制造業(yè)作為研究樣本，一方面，機(jī)械制造業(yè)是國(guó)內(nèi)的傳統(tǒng)行業(yè)，比較成熟，數(shù)據(jù)比較完善，其存在的問(wèn)題具有普遍性;另一方面，同一行業(yè)樣本之間的差異比較小，異常值少，利于進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。除此之外，會(huì)計(jì)事務(wù)所的排名順序是中國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)發(fā)布的關(guān)于 2013 年會(huì)計(jì)師事務(wù)所綜合評(píng)價(jià)前百家信息排名表，研究樣本企業(yè)的行業(yè)分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)是按照中國(guó)證監(jiān)會(huì)頒布的《中國(guó)上市公司行業(yè)分類(lèi)指引》中的行業(yè)分類(lèi)辦法。本文使用 EXCEL 和 SPSS.19 作為實(shí)證研究的統(tǒng)計(jì)工具。

四、實(shí)證分析（一）模型1的分析

1.因子分析

本文運(yùn)用主成分分析法對(duì) MAS、MEQ、EP 和 PPVR四個(gè)替代變量進(jìn)行因子分析求出綜合得分來(lái)衡量公司投資機(jī)會(huì)。表4-1是投資機(jī)會(huì)替代變量的描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)分析，包括4個(gè)變量的最小值、最大值、平均值和中值。其中從表4-1中我們可以看到，相關(guān)性最大的是MAS與MEQ（0.765）以及變量MAS與PPVR（-0.527），同時(shí)，相關(guān)性最弱的是EP與PPVR（-0.032），文章通過(guò)因子分析法從4個(gè)替代變量中分離出一個(gè)或幾個(gè)彼此不相關(guān)且能夠反映4個(gè)替代變量大部分信息的公共因子，來(lái)簡(jiǎn)化存在于一組變量之間復(fù)雜多樣的關(guān)系，在不改變?cè)甲兞控S富信息的條件下，獲得了簡(jiǎn)約的變量。最后用計(jì)算得到的因子綜合得分來(lái)表示投資機(jī)會(huì)。表1： 替代變量的描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)矩陣A：統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)MASMEQEPPPVR均值1.29942142.0643436 .0293655.2541604最小值0.20631820.4971485-.11595.02016最大值25.523374675.72722 .171801.94840B：相關(guān)矩陣MASMEQEPPPVRMAS 1.000.765** -.106**-.527**MEQ.765** 1.000 -.177**-.378**EP -.106** -.177** 1.000-.032PPVR -.527** -.378**-.032 1.000表2：KMO 和 Bartlett 的檢驗(yàn)取樣足夠度的Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.661Bartlet的球形度檢驗(yàn)近似卡方4413.576df6Sig..000表2是有關(guān)KMO測(cè)度和巴特利特球型檢驗(yàn)結(jié)果，KMO值大于0.6，適合做因子分析，表2中的Bartlett的球型檢驗(yàn)的χ2統(tǒng)計(jì)值的顯著性概率是0.000，小于1%，表明數(shù)據(jù)之間具有相關(guān)性，適合做因子分析。

通過(guò)SPSS19.0軟件運(yùn)用主成分分析法提出初等因子載荷矩陣并進(jìn)行方差最大化正交旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后因子方差貢獻(xiàn)率如表3。由表3可知，前兩個(gè)主成分的特征值大于1，總貢獻(xiàn)率大于75%，所以我們提取出2個(gè)公因子。表3：解釋的總方差初始特征值提取平方和載入旋轉(zhuǎn)平方和載入合計(jì)方差的 %累積 %合計(jì)方差的 %累積 %合計(jì)方差的 %累積 %12.15153.78653.7862.15153.78653.7862.12253.05253.05221.02825.70079.4861.02825.70079.4861.05726.43479.4863.60815.19994.6844.2135.316100.000表4為各個(gè)因子的得分系數(shù)，由此我們可以得到各個(gè)因子得分函數(shù)。

表4： 因子得分系數(shù)12MAS.917-.109MEQ.846-.250EP-.045.964PPVR-.752-.233

Z1=0.917MAS+0.846MEQ-0.045EP-0.752PPVR

Z2=-0.109MAS-0.250MEQ+0.964EP-0.233PPVR

然后，我們利用因子得分計(jì)算

Z=（53.786Z1+25.700Z2）/79.486算出綜合因子得分，最后，我們用綜合因子得分來(lái)表示投資機(jī)會(huì)（ DS） 。

2.描述性統(tǒng)計(jì)分析

本文分別研究了當(dāng)由國(guó)內(nèi)前“十大”會(huì)計(jì)師事務(wù)所（BIG10=1）審計(jì)時(shí)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果以及由非國(guó)內(nèi)前“十大”會(huì)計(jì)師事務(wù)所（BIG10=0）審計(jì)時(shí)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，具體結(jié)果如以下兩個(gè)表所示：

（1）國(guó)內(nèi)“十大”審計(jì)時(shí)（BIG10=1）的描述性統(tǒng)計(jì)表5：BIG10的描述統(tǒng)計(jì)量N極小值極大值均值標(biāo)準(zhǔn)差DS1999-3.7742.570.017.753CAPINT1999.0116.259.475.394SALE199918.15426.12821.3191.350LDEBTAT1999.00000.754.068.086LOSS1999-2368341161-179820.745647400.304ISSUEB199901.00.039LARGENI199901.03.166（2）國(guó)內(nèi)非“十大”審計(jì)時(shí)（BIG10=0）的描述性統(tǒng)計(jì)

表6： 非BIG10的描述統(tǒng)計(jì)量N極小值極大值均值標(biāo)準(zhǔn)差DS1529-3.428 2.416-.022.746CAPINT1529.0145.838.478.389SALE152917.33225.61621.1131.266LDEBTAT1529.000.460.0613.078LOSS1529-3861-567349.2712682853.1ISSUEB152901.00.051LARGENI152901.03.167表5是由國(guó)內(nèi)“十大”審計(jì)時(shí)各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，表6是由國(guó)內(nèi)非“十大”審計(jì)時(shí)各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，由兩個(gè)表中可以看出，樣本總量為3528個(gè)，其中選擇國(guó)內(nèi)前“十大”會(huì)計(jì)師事務(wù)所即BIG10=1時(shí)的樣本有1999家公司;選擇國(guó)內(nèi)非“十大”會(huì)計(jì)師事務(wù)所即BIG10=0時(shí)樣本的有1529家公司。選擇國(guó)內(nèi)前“十大”會(huì)計(jì)師事務(wù)所的樣本中投資機(jī)會(huì)的均值（0.017）比選擇國(guó)內(nèi)非“十大”會(huì)計(jì)師事務(wù)所的投資機(jī)會(huì)均值（-0.022）明顯要高，表明高投資企業(yè)傾向于選擇國(guó)內(nèi)前“十大”會(huì)計(jì)師事務(wù)所進(jìn)行審計(jì);在固定資產(chǎn)比重方面，選擇國(guó)內(nèi)“十大”事務(wù)所的公司與選擇國(guó)內(nèi)非“十大”的公司基本相同;此外，選擇國(guó)內(nèi)“十大”事務(wù)所的企業(yè)在銷(xiāo)售收入比重、長(zhǎng)期負(fù)債比重、損失發(fā)生可能性方面都比選擇國(guó)內(nèi)非“十大”事務(wù)所的企業(yè)要高。

3.相關(guān)性分析

本文利用SPSS19.0對(duì)投資機(jī)會(huì)（DS）、事務(wù)所選擇（CS）以及相關(guān)控制變量做了相關(guān)性檢驗(yàn)，目的是檢驗(yàn)各變量之間的共線性問(wèn)題，同時(shí)驗(yàn)證解釋變量、被解釋變量以及相關(guān)控制變量之間的相關(guān)關(guān)系，具體如表7：表7： 相關(guān)系數(shù)CSDSCAPINTSALELDEBTATLOSSISSUELARGENICS1DS.038** 1CAPINT.041***-.367**1SALE.064**-.199***-.257**1LDEBTAT.036**-.266***.261***.398***1LOSS-.015*-.139***.094***.030.097***1ISSUE-.012-.047**.013.049**.033*-.010 1LARGENI-.001-.042*.024.010.051**.021-.0081（***在0.01的水平上顯著相關(guān)，**在0.05的水平上顯著相關(guān)，*在0.1的水平上顯著相關(guān)） 由表7可以得知，解釋變量投資機(jī)會(huì)（DS）和被解釋變量事務(wù)所規(guī)模（CS）之間在0.05的水平上顯著正相關(guān)，這一結(jié)論初步驗(yàn)證了H1。即高投資機(jī)會(huì)的公司，更傾向于選擇國(guó)內(nèi)前“十大”會(huì)計(jì)師事務(wù)所即規(guī)模大的事務(wù)所。除此此外，控制變量銷(xiāo)售收入比重（SALE）、長(zhǎng)期負(fù)債的比重（LDEBTAT）與事務(wù)所規(guī)模呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系。此外，通過(guò)Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)投資機(jī)會(huì)和會(huì)計(jì)師事務(wù)所選擇相關(guān)關(guān)系模型中各個(gè)變量之間共線性問(wèn)題不嚴(yán)重，也就是說(shuō)此模型的回歸結(jié)果受多重共線性影響的可能性比較小。

4.多元回歸分析表8：回歸模型結(jié)果

B標(biāo)準(zhǔn)誤差Tsig.（常量）-.065.163-.398.691DS .033.0122.667.008***CAPINT-.006.026-.230.818SALE .029.0083.890.000***LDEBTAT .161.1221.317.188LOSS1.074.0001.204.029**ISSUEB-.163.187-.872.383LARGENI .009.050 .172.863YEAR控制控制控制控制樣本量 ?3528R方 0.112***F值4.498***表8是針對(duì)投資機(jī)會(huì)和事務(wù)所選擇模型的回歸結(jié)果，從表中可以看出，檢驗(yàn)2011-2013年3528個(gè)樣本量，發(fā)現(xiàn)解釋變量投資機(jī)會(huì)（DS）和被解釋變量事務(wù)所規(guī)模（CS）之間在0.01的水平上顯著正相關(guān)，對(duì)假設(shè)一進(jìn)行了驗(yàn)證，即擁有高投資機(jī)會(huì)的公司更愿意選擇規(guī)模大的事務(wù)所，來(lái)解決公司的代理沖突問(wèn)題，抑制管理層的“機(jī)會(huì)主義”。從委托代理視角來(lái)看，公司的所有者和管理者存在利益沖突，尤其是高投資公司，由于其發(fā)展速度快，具有更多的不確定性，許多情況要依賴(lài)管理層的主觀判斷，這就為管理者謀取私利提供了更多的機(jī)會(huì)，所有者為了監(jiān)督管理者的行為，保證其自身利益，往往傾向于選擇規(guī)模大、聲譽(yù)好的事務(wù)所進(jìn)行審計(jì)，基于聲譽(yù)效應(yīng)和風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避考慮，大規(guī)模的事務(wù)所更愿意提供高質(zhì)量審計(jì)以降低風(fēng)險(xiǎn)，從而企業(yè)可以利用審計(jì)的監(jiān)督職能降低企業(yè)的代理成本和道德風(fēng)險(xiǎn)，提高公司價(jià)值。

從表8中我們還可以看到銷(xiāo)售收入比重（SALE）與事務(wù)所規(guī)模在0.01水平上有著顯著的正相關(guān)關(guān)系。這表明，企業(yè)銷(xiāo)售收入越高，越傾向于選擇規(guī)模大的會(huì)計(jì)師事務(wù)所從公司治理的層面看，公司的銷(xiāo)售收入越多，公司的控制風(fēng)險(xiǎn)和審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)就越高，這就需要規(guī)模大、聲譽(yù)好的提供更高質(zhì)量的審計(jì)。上一年凈利潤(rùn)虧損（LOSS）與事務(wù)所規(guī)模在0.05的水平上顯著正相關(guān)，說(shuō)明公司上一年的利潤(rùn)虧損程度如何嚴(yán)重影響下一年會(huì)計(jì)師事務(wù)所的選擇。若損失嚴(yán)重，那么下一年會(huì)更主動(dòng)的選擇規(guī)模大的會(huì)計(jì)師事務(wù)所進(jìn)行審計(jì)，來(lái)提高會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。除此之外，并未發(fā)現(xiàn)固定資產(chǎn)比重（CAPINT）、長(zhǎng)期負(fù)債比重（LDEBTAT）、權(quán)益增長(zhǎng)可能性（ISSUEB）、利潤(rùn)增長(zhǎng)可能性（LARGENI）與事務(wù)所選擇上有顯著的關(guān)系。

（二）模型2的分析

1.盈余管理的計(jì)算

本文借鑒已有文獻(xiàn)對(duì)盈余管理的衡量方法，選擇截面的Jones模型來(lái)計(jì)算可操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)，并以此衡量樣本公司盈余管理程度。

原始JONES模型如下：

TAit/Ai（t-1）=α1（1/Ai（t-1）+α2（REVit）/Ai（t-1）+α3（PPEit/Ai（t-1）+ε

其中TAit代表本期的總應(yīng)計(jì)利潤(rùn)，REVit代表本期的營(yíng)業(yè)收入與上期的差額，PPEit代表本期的固定資產(chǎn)原值，Ai（t-1）代表T-1期的資產(chǎn)總額，其中總應(yīng)計(jì)利潤(rùn)等于當(dāng)年凈利潤(rùn)減去當(dāng)年的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量，PPEit為固定資產(chǎn)原值，ε為殘差，即以總資產(chǎn)衡量的t期可控應(yīng)計(jì)利潤(rùn)，按照該步驟先算出α1、α2、α3。

非操控性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)（NDA）采用以下模型進(jìn)行計(jì)算：

NDAit=β1（1/Ai（t-1））+β2（REVit/Ai（t-1））+β3（PPEit/Ai（t-1））

其中NDAit表示第T期的非操控性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)，β1、β2、β3是調(diào)整后系數(shù)，最后算出可操控性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)。

DAit=TAit/Ai（t-1）-NDAit

2.相關(guān)性分析表9：變量相關(guān)系數(shù) |DA|DSCSDS*CSLEVLNSEETCFLOWROA|DA|1DS .035*** 1CS-.015* .0051DS*CS-.071*** .078*** .710**1LEV .128*** .031-.191***-.156***1LNSEETT .331*** .067***-.226***-.192*** .341***1CFLOW-.141***-.050*** .140*** .132***-.024*.91*** 1ROA .003 .027-.421*** .328***-.215***.053***.330*** 1（***在0.01的水平上顯著相關(guān)，**在0.05的水平上顯著相關(guān)，*在0.1的水平上顯著相關(guān)）由表9可以得知，被解釋變量盈余管理（|DA|）和解釋變量投資機(jī)會(huì)（DS）之間在0.01的水平上顯著為正，這也初步驗(yàn)證了H2。即公司投資機(jī)會(huì)和盈余管理程度有顯著的正相關(guān)關(guān)系。盈余管理（|DA|）與CS以及DS和CS的交互項(xiàng)（DS*CS）都呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，這也初步驗(yàn)證了事務(wù)所規(guī)模對(duì)盈余管理有抑制作用，尤其是在高投資企業(yè)，這種抑制作用更強(qiáng)。除此此外，控制變量長(zhǎng)期負(fù)債比率（LEV）、企業(yè)規(guī)模（LNSEET）與盈余管理呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系，經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量與總資產(chǎn)的比值和盈余管理呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。此外，通過(guò)Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)投資機(jī)會(huì)、事務(wù)所選擇和盈余管理相關(guān)關(guān)系模型中各個(gè)變量之間共線性問(wèn)題不嚴(yán)重，也就是說(shuō)此模型的回歸結(jié)果受多重共線性影響的可能性比較小。

3.多元回歸分析表10：回歸模型結(jié)果B標(biāo)準(zhǔn)誤差Tsig.（常量）-1.031.062-16.695.000DS.034.0065.618.000CS-.014.006-2.388.017DS*CS-.029.008-3.717.000LEV.016.0091.784.074LNSEET.064.00322.040.000CFLOW-.571.044-12.890.000ROA.227.0534.297.000樣本量3528R方0.156***F值101.468***表10是模型二的多元回歸結(jié)果，從總體樣本回歸結(jié)果來(lái)，企業(yè)投資機(jī)會(huì)和盈余管理程度在0.01的水平上顯著正相關(guān)，也就是說(shuō)投資機(jī)會(huì)越高的企業(yè)，可操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)越高，這就驗(yàn)證了假設(shè)二：投資機(jī)會(huì)越高，盈余管理程度越高。注冊(cè)會(huì)計(jì)師事務(wù)所在審計(jì)高投資企業(yè)時(shí)會(huì)面臨著更高的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。但是，從表中我們可以看到事務(wù)所規(guī)模（CS）和盈余管理（|DA|）在0.05的水平上呈顯著負(fù)相關(guān)的作用，也就是說(shuō)規(guī)模大的事務(wù)所對(duì)被審計(jì)單位的盈余管理有抑制作用，大規(guī)模事務(wù)所能有效的減少企業(yè)的可操縱應(yīng)計(jì)利潤(rùn)，這也就解釋了為什么擁有高投資機(jī)會(huì)的企業(yè)更傾向于選擇國(guó)內(nèi)“十大”的事務(wù)所進(jìn)行審計(jì)。從表中還可一看到DS和CS的交互項(xiàng)DS*CS與|DA|在0.01的水平上呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，這進(jìn)一步說(shuō)明，較之低投資機(jī)會(huì)的企業(yè)，在高投資機(jī)會(huì)企業(yè)中，其所選擇的大規(guī)模事務(wù)所能夠更有效的抑制盈余管理層度，也就是說(shuō)高投資機(jī)會(huì)選擇的大規(guī)模事務(wù)所基于聲譽(yù)效應(yīng)和“深口袋”理論，有足夠的動(dòng)機(jī)去減少被審計(jì)單位的可操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)，抑制盈余管理程度，這也就驗(yàn)證了假設(shè)三：在高投資企業(yè)中，國(guó)內(nèi)前“十大”會(huì)計(jì)師事務(wù)所能有效遏制被審計(jì)單位的盈余管理程度。

除此之外，我們還可以發(fā)現(xiàn)，企業(yè)規(guī)模（LNSEET）、資產(chǎn)收益率（ROA）都與企業(yè)的盈余管理程度在0.01的水平上呈顯著正相關(guān)的關(guān)系，也就是說(shuō)企業(yè)規(guī)模越大，可操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)越高，盈余程度越高;資產(chǎn)收益率越高，企業(yè)盈余程度越高;還發(fā)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量與總資產(chǎn)的比值與企業(yè)的盈余管理程度在0.01的水平上呈顯著的負(fù)相關(guān)，這一發(fā)現(xiàn)與Dechow）等前人的研究一致。

五、研究結(jié)論和啟示本文從投資機(jī)會(huì)的角度出發(fā)，以滬深A(yù)股制造業(yè)2011-2013年的數(shù)據(jù)為研究樣本，發(fā)現(xiàn)，我國(guó)滬深A(yù)股制造業(yè)投資機(jī)會(huì)的大小對(duì)事務(wù)所選擇有很大的影響，高投資企業(yè)傾向于選擇國(guó)內(nèi)“十大”會(huì)計(jì)師事務(wù)所進(jìn)行審計(jì)。同時(shí)，高投資機(jī)會(huì)企業(yè)更可能處在不確定的環(huán)境中經(jīng)營(yíng)，存在更嚴(yán)重的信息不對(duì)稱(chēng)，管理者的行為更具有不可觀測(cè)性，這些情況給了管理層更多操縱應(yīng)計(jì)項(xiàng)目的空間，盈余管理程度就越高。較之低投資機(jī)會(huì)的企業(yè)，在高投資機(jī)會(huì)企業(yè)中，其所選擇的大規(guī)模事務(wù)所基于聲譽(yù)效應(yīng)和“深口袋”理論，更有足夠的動(dòng)機(jī)去減少被審計(jì)單位的可操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)，抑制盈余管理程度。同時(shí)，也給予我們一定的啟示：要加強(qiáng)高投資機(jī)會(huì)企業(yè)的審計(jì)監(jiān)督，不斷擴(kuò)大事務(wù)所規(guī)模，提升審計(jì)質(zhì)量，抑制盈余管理水平。JS

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Investment Opportunities， Public Accounting

Firm Choice and Earnings Management

ZHENG Guohong， ZHANG Yu

（Southwest University of Political Science and Law， Chongqing 401120， China）

Abstract：Because of the separation of ownership and management in modern enterprises， the information asymmetry between owners and managers is more serious， which leads to the occurrence of financial fraud and the decline of the quality of accounting information. As an effective external supervision mechanism， external audit is considered as an effective method to solve the problem of asymmetric information and agency conflicts. However， due to the different operating conditions， investment opportunities and other aspects， resulting in the supervision of external audit is not consistent， and the academic community has not yet reached a consensus about the role of audit supervision in various enterprises. Therefore， this article tries to explore the relationship between investment opportunities and the public accounting firm choice， at the same time， earnings management is considered， and this paper tests the relationship between the three through empirical.

Key Words： investment opportunities; public accounting firm choice; earnings management