3.5 国内外审计服务定价经验研究模型与变量的设定
3.5.1 国外审计服务定价经验研究模型与变量的设定
（1）Simunic（1980）认为审计服务定价的决定因素有：被审计单位的规模、被审计单位经营活动的复杂性、被审计单位的应收款项和存货总额、被审计单位所属的行业以及被审计单位的财务状况。为了验证他的假说，他的最小线形回归方程如下：
其中：
FEE——外部审计费用；
ASSETS——被审计单位的总资产；
SUBS——列入合并报表的子公司个数；
DIVERS——客户的行业（two-digit SIC）；
FORGN——国外资产占总资产的比例；
RECV——应收款项占总资产的比例；
INV——存货占总资产的比例；
PROFIT——资产净收益率；
LOSS——虚拟变量，被审计单位亏损为1，否则为0；
SUBJ——虚拟变量，被审计单位受到非标准审计意见为1，否则为0；
TIME——审计师任期年数；
AUDITOR——虚拟变量，审计师是一家“八大”所为1，否则为0。
之所以对审计费用FEE用资产总额ASSETS的e次方来除，是为了得到审计费用与资产总额的线性关系：FEE＝g（ASSETS），由于缺乏明确的审计费用与资产总额函数关系，所以估计一个函数关系：FEE＝ωASSETSeμ，那么，LNAF＝lnω＋e（LNTAS）＋lnμ，所以可以对LNAF与LNTAS进行线形回归。
在这个模型中，总资产ASSETS表示被审计单位的规模；列入合并报表的子公司个数SUBS、客户的行业（two-digit SIC）DIVERS、国外资产占总资产的比例FORGN这三个指标衡量被审计单位经营活动的复杂性；资产净收益率PROFIT、被审计单位亏损情况LOSS、审计意见SUBJ三个变量衡量被审计单位的财务状况和审计风险；应收款项与总资产的比例RECV、存货与总资产的比例INV这两个指标既衡量被审计单位经营活动的复杂性，又衡量被审计单位的审计风险。
（2）Simunic（1980）年的多元线形回归模型为以后的研究者所效仿，Francis（1984）、Francis and Stockes（1986）所设计的回归模型如下：
Log10 External audit fees＝log10 Total assets＋Square root of subsidiaries＋Quick ratio＋Eqity-Debt Ratio＋ROI＋Inventory ＆ Receivable%＋Loss in last Three Years＋Audit Opinion＋Month Year-End＋Accounting Firm＋μ
其中：
External audit fees——外部审计费用；
Total assets——总资产；
Square root of subsidiaries——子公司个数的平方根；
Quick ratio——速动比率；
Eqity-Debt Ratio——所有者权益与总负债之比；
ROI——息税前利润与总资产之比；
Inventory ＆ Receivable%——存货与应收账款合计数与总资产之比；
Loss in last Three Years——虚拟变量，如果最近三年中任何一年亏损，则为1；
Audit Opinion——如果是非标准审计意见，则为1；
Month Year-End——如果6月30日为会计年度结束日，则为1；
Accounting Firm——如果审计师是“八大”，则为1。
（3）Francis and Simon（1987）、Simon and Francis（1988）的审计费用模型如下：
LOGFEE＝b0＋b1 LOGASSETS＋b2 SQSUBS＋b3 FOREIGN＋b4 INVREC＋b5 OPINION＋b6 AUDITOR＋e［Francis and Simon（1987）］
LOGFEE＝b0＋b1 LOGASSETS＋b2 SQSUBS＋b3 FOREIGN＋b4 INVREC＋b5 OPINION＋b6 AUDITOR＋b7 CNGAUD＋e［Simon and Francis（1988）］
其中：
LOGFEE——审计费用的对数；
LOGASSETS——总资产的对数；
SQSUBS——子公司个数的平方根；
FOREIGN——国外经营子公司的比例；
INVREC——存货和应收账款合计数占总资产的比例；
OPINION——哑变量，非标准无保留意见为1；
AUDITOR——事务所类型，“八大”为1；
CNGAUD——审计任期。
（4）Craswell，Francis and Taylor（1995）的事务所声誉溢价研究模型如下：
LAF＝b0＋b1LTA＋b2SUB＋b3Current＋b4Quick＋b5DE＋b6ROI＋b7Foreign＋b8Opin＋b9YE＋b10Loss＋b11Auditor＋e
其中：
LAF——审计费用的自然对数；
LTA——总资产（＄1000）的自然对数；
Sub——子公司个数的平方根；
Current——流动比率；
Quick——速动比率；
DE——长期负债与总资产之比；
ROI——息税前利润与总资产之比；
Foreign——国外经营子公司的比例；
Opin——非标准审计意见，则为1；
YE——不是6月30日结束的会计年度，则为1；
Loss——最近三年中有亏损，则为1；
Auditor——“八大”为1，或者有专业特长为1。
（5）Gul（1999）的审计费用研究模型如下：
Audit Fee＝α＋b1Size＋b2Debt＋b3Current Ratio＋b4Quick Ratio＋b5Year-End＋b6ROI＋b7Audit Report Lag＋b8Subsidiaries＋b9Foreign＋b10Auditor＋e
其中：
Audit Fee——外部审计费用的自然对数；
Size——总资产的自然对数；
Debt——长期负债与总资产之比；
Current Ratio——流动比率；
Quick Ratio——速动比率；
Year-End——虚拟变量，12月31日为会计年度结束日为1；
ROI——息税前利润与总资产之比；
Audit Report Lag——审计报告拖延天数；
Subsidiaries——子公司个数的平方根；
Foreign——国外经营子公司的比例；
Auditor——虚拟变量，“六大”为1。
3.5.2 我国审计服务定价经验研究模型与变量设定
（1）王振林（2002）的审计收费经验研究模型如下：
LNAF＝α＋β1LNTA＋β2sqursub＋β3reinra＋β4roe＋β5currat＋β6maininc＋β7bigten＋β8sevyear＋β9audswitch＋β10locate＋β11current＋β12state＋β13forstock＋β14rigiss＋β15interim＋β16yr97＋β17yr99＋δ
其中：
LNAF——审计费用的自然对数；
LNTA——客户资产规模的自然对数；
sqursub——客户投资比例超过20%公司数量的平方根；
reinra——客户存货和应收账款占总资产的比重；
roe——客户净资产收益率；
currat——客户的流动比率；
maininc——客户主营业务利润占利润总额的比重；
bigten——哑变量，如果会计师事务所是“十大”，则为1；
sevyear——会计师事务所为客户的已服务年限；
audswitch——哑变量，如果客户在当年变更了会计师事务所，则为1；
locate——会计师事务所的所在地，事务所所在地按照人均国民生产总值从高到低排序；
current——客户流通股比例；
state——客户国有股比例；
forstock——哑变量，如果客户发行外资股则为1；
rigiss——哑变量，如果客户在上半年配股则为1；
interim——哑变量，如果客户实施中期审计则为1；
yr97——哑变量，如果观察值属于1997年则为1；
yr99——哑变量，如果观察值属于1999年则为1。
（2）刘斌等（2003）的审计费用经验研究模型如下：
In（fee）＝α＋β1In（Assets）＋β2Inratio＋β3Reratio＋β4Leverage＋β5Loss＋β6SqSubs＋β7Big20＋β8Tenu＋β9D1＋β10D2＋β11D3＋β12D4＋ε
其中：
In（Assets）——上市公司资产总额的自然对数；
Inratio——上市公司存货与资产总额之比；
Reratio——上市公司应收账款与资产总额之比；
Leverage——上市公司长期负债总额与资产总额之比；
Loss——虚拟变量，若上市公司审计年度或前一年度为亏损，则Loss＝1；
SqSubs——上市公司纳入合并报表范围的子公司家数的平方根；
Big20——代表事务所规模大小的虚拟变量，若上市公司的主审事务所为前20大，则Big20＝1。按事务所审计客户数来区别20大与非20大。
Tenu——代表审计任期的虚拟变量，若事务所是续聘的，则Tenu＝1；
D1、D2、D3、D4——反映区域因素的虚拟变量，D1是指上市公司位于上海、北京、天津、广东、浙江等地；D2是指位于福建、江苏、山东、辽宁等地；D3是指位于黑龙江、吉林、新疆、湖南、湖北、河北等地；D4是指位于贵州、甘肃、宁夏、陕西等地。
（3）韩厚军等（2003）的审计费用研究模型如下：
LAudfee＝b0＋b1LAssets＋b2SSub＋b3DRecinv＋b4Opinion＋b5Leverage＋b6ROE
其中：
LAudfee——审计费用的常用对数；
LAssets——合并总资产的常用对数；
SSub——子公司个数的平方根；
DRecinv——应收账款和存货之和与总资产的比率；
Opinion——审计意见，标准审计意见为1；
Leverage——资产负债率；
ROE——净资产收益率。
3.5.3 中外审计服务定价经验研究模型的Adj-R2值与F值
对于多元线形回归模型来说，判定系数R2是回归方程的拟合优度，用来判定回归模型对样本数据的拟合程度，或者说用来表示回归方程解释因变量变异的程度，如果是1，则所拟合的回归线100%解释了因变量Y的变异；如果是0，则模型不能解释Y的任何变异。典型的情形是R2位于这两个极端值之间。R2越靠近1，我们说模型的“拟合”程度越好。但是R2的大小还取决于包含在模型中的自变量数目，当在模型中增加新的自变量，结果R2就会提高，假如只是想使R2最大，只需将更多的自变量加到模型中去。为消除拟合优度对模型中自变量数目的依赖，采用修正的Adj-R2，Adj-R2≤R2且可能为负值。
F值用来检验回归方程的显著性，它是利用方差分析所提供的F统计量，检验回归模型的总体线性关系的显著性。回归方程若通过F检验，说明回归模型总体上是适用的，否则，模型不能被采用。
在表3-8我们列出了中外审计费用经验研究模型的Adj-R2和F值（只列出总样本数据所得出的相应值）。
表3-8 中外审计服务定价经验研究模型的Adj-R2和F值
从表3-8可以看出，国外审计费用经验研究模型的Adj-R2的值普遍高于国内的。说明基于Simunic（1980）审计服务定价模型对于国内审计服务定价的解释力较差，说明还有其他一些重要的因素没有被考虑到模型中来，需要结合中国国情，值得进一步研究。
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