我国审计服务定价的决定因素与回归模型

5.1　我国审计服务定价的决定因素与回归模型

从供给方（即会计师事务所）的角度看我国审计服务定价，就是看哪些因素影响了审计服务定价的高低。研究供给方审计服务定价的Simunic（1980）模型在许多国家和地区，利用不同时期、不同特征的数据都得到了证实。但是，我国的审计市场结构和竞争状况等许多方面不同于西方主要市场经济国家。因此，我们的研究采用了Simunic（1980）模型及后来对该模型应用中所体现的基本思想，并在变量选取上充分考虑了我国审计市场和上市公司的实际情况。

5.1.1　会计师事务所审计服务定价的影响因素^[1]

从供给方角度考虑，Simunic（1980）审计服务定价模型的基本思想是客户规模、客户经济业务的复杂程度、客户的审计风险、会计师事务所的特征等会影响审计服务定价的高低。我们的研究也基本遵循了该思路，下面将结合中国的制度背景详细说明这些因素对审计服务定价所产生的可能影响及其相应变量的选取。

5.1.1.1　客户规模

所有有关审计服务定价的经验研究都表明客户规模是决定审计服务定价的最主要因素。这是因为财务审计包括审核客户的会计系统、内部控制系统和所有业务，大公司交易量大且频繁，资产额与负债额都高且结构复杂，需要更多的审计时间和更多的审计投入，因而也会导致较高的审计费用。在以往的研究中，衡量客户规模的指标通常采用客户的总资产规模（Francis，1984；Crasewell et al.，1995，等），也有学者用客户的总销售收入来衡量客户的规模（Haskins ＆ Williams，1988；Chan et al.，1993，等）。

由于评价内部控制系统的成本相对稳定，而且样本理论也表明交易检验成本的增加与交易量的增加不是线性关系，因此以往的审计服务定价的经验研究大都采用了客户规模的对数转换形式以反映这种非线性关系。本书中，对客户规模的衡量采用了客户总资产规模指标，并采用了对数转换形式。根据以上的分析，本书预计客户的总资产规模与审计服务定价呈正相关关系。

5.1.1.2　客户经济业务的复杂程度

客户经济业务的复杂程度指客户会计业务、组织结构等的复杂性，如分厂众多、产品品种丰富或者跨越多个行业等。随着客户经济业务复杂程度的增加，审计工作量就会增加，审计疏忽带来的审计风险也会增大，因而审计费用也就会更高。如客户为一拥有很多分、子公司的集团公司时，需要花费很大的成本去审查分、子公司的财务报表和评价合并报表的精确性。在以往的研究中，衡量客户经济业务复杂程度的变量包括客户分支机构的数量（Francis，1984，等）、客户境外资产所占的比重（Simunic，1980，等）以及与资产构成相关的变量，比如应收款项和存货占总资产的比例等。大部分的经验研究发现这些变量与审计收费是显著相关的。

为了衡量客户经济业务的复杂程度，本书采用了两个变量：纳入合并报表的子公司个数、应收账款与存货的合计数占总资产的比例。对纳入合并报表的子公司数量，为了避免审计费用与子公司数量的非线性，本书采取了子公司个数平方根的转换形式。根据以上的分析，本书预计客户经济业务的复杂程度与审计服务收费为正相关关系。

5.1.1.3　客户审计风险

面对日益增加的注册会计师诉讼和巨额的赔偿，风险导向审计已经成为审计行业发展的潮流，审计风险成为注册会计师审计服务定价的一个重要考虑因素。所谓审计风险是指当客户的财务报告存在实质性误报时，审计师签发标准审计报告的概率（AICPA，1983）。但是，要客观精确地衡量审计风险非常困难，所幸的是，有证据表明审计风险与客户商业风险相关（Kaplan，1987；Simunic ＆ Stein，1996）。高风险客户的股东和债权人更有可能蒙受损失而向审计师提起诉讼，因而审计师也越有可能收取更高的审计费用。以往的经验研究中衡量客户审计风险的变量主要有：过去三年是否发生亏损、是否收到保留意见的审计报告（Simunic，1980）、总资产收益率（Chung ＆ Lindasy，1988）、流动比率、速动比率、长期负债比率（Crasewell et al.，1995；Gul，1999，等）。

与国外会计师事务所面临的风险不同，我国会计师事务所发生审计失败后的风险主要来自监管部门的处罚，而不是诉讼风险。但来自监管部门处罚的风险与来自市场的风险对审计收费决定的影响是一致的，即对高风险客户的收费水平要高于低风险客户。

由于商业风险包括经营风险和财务风险，本书选取的变量兼顾了这两种类型的风险。第一个变量是衡量公司获利能力的资产收益率（ROA），该指标越高，客户风险越低，审计费用也越低，即资产收益率与审计服务收费负相关；但另一方面，盈利高的公司可能更愿意为同样的审计服务多付费。因此，两者的相关关系可能为负也可能为正。

第二个变量是客户的资产负债率，用来衡量客户的财务风险，我们预计企业的资产负债率越高，意味着客户的财务风险越大，因此审计费用就越高，即资产负债率与审计费用正相关。

第三个变量是审计意见，由风险导向审计理论的基本原理，当客户存在较高的商业风险时，审计师更可能出具非标准无保留审计报告，反过来说，当审计师出具非标准审计意见时，往往也意味着客户存在较高的商业风险。另一方面，当审计师要出具非标准审计意见时，往往也要投入更多的精力来确定核实，同时要花费更多的时间与客户进行沟通，这都意味着要花费更高的审计成本。但是也可能存在“审计意见购买”的情况，比如，本来应出具非标准无保留审计意见，但是审计师妥协于客户的压力或者受惑于客户的经济利诱，出具了标准无保留审计报告。另外，当客户经营业绩很糟糕时，无论哪一家会计师事务所都有可能出具非标准无保留审计报告，这时客户就会主动压低审计服务的价格。所以，由于以上几种情况，我们无法确定审计师在出具非标准审计意见的同时，将收取较高还是较低的审计费用。

第四个变量是年报附注页数。年报附注页数越多，一方面说明客户的业务越复杂，另一方面也说明，审计师为了规避风险，将一些提醒投资者注意的事项放在附注里面加以说明，这样，万一发生诉讼或者证监会等监管部门核查时，审计师会辩解说，他们已经充分披露了应该披露的信息。所以说，年报附注页数既是衡量客户经济业务复杂程度的指标，也是衡量客户审计风险的指标。为了避免审计费用与年报附注页数的非线性，本书采取了年报附注页数平方根的转换形式。因此，我们预计，年报附注页数越多，审计收费越高，也就是年报附注页数与审计费用正相关。

5.1.1.4　客户特征

（1）客户所在的行业。不同的行业，平均资产规模、经济业务复杂程度、行业所面临的风险等等是不同的。因此，行业之间的审计收费是有差异的。但是，在我国沪深两市，没有二板和三板市场，高科技、高风险的行业很难上市，而能被批准上市的公司，相对其所在的行业而言，大都是经营良好的公司。因此，证券市场在我国发展十几年来，很少有公司退市，退市的公司也没有集中在某一个行业。从本书第四部分对审计费用的方差分析和非参数检验，可以看出，在我国行业之间的审计费用差别主要是由客户规模造成。比如，2001年最高的建筑业三年平均审计费用为54.21万元，比同期最低的造纸印刷业的30.58万元高出77.27%。同时两行业之间每家公司的资产有巨大差别，建筑业每家公司的平均资产为280411.77万元，而造纸印刷业每家公司的平均资产为161627.9万元，前者比后者高出73.50%。

由于我们已经用了客户规模、客户经济业务的复杂程度等指标来衡量其对审计费用的影响，而且方差分析和非参数检验也说明行业间的审计费用除了几个行业间外，不存在显著差别，而且存在显著差别的行业也可用客户规模、业务复杂程度来解释。另外，有实证研究表明：客户所在的行业与审计费用没有显著相关关系（李眺，2004）。所以，我们认为，在我国沪深两市，不同行业除了其规模、经济业务复杂程度外，基本不存在其他因素影响审计费用。所以，本书随后的审计费用多元回归模型中，没有考虑行业这一因素。

（2）客户所在地区。在我国，由于各地经济发展水平的不平衡，地域因素对审计收费有明显的影响，我们在第四部分的非参数检验中，可以看出我国东部地区、中部地区和西部地区间的审计收费存在明显差别。因此，我们按照客户所在地区将上市公司分为三类，分别位于东部、中部和西部地区。我们预计，对位于东部地区的客户审计收费高于中部地区，同样，位于中部地区的客户审计收费高于西部地区。

5.1.1.5　会计师事务所的特征

（1）会计师事务所的品牌声誉。已有的研究表明，品牌声誉高的会计师事务所有动机提供高质量的审计服务（DeAngelo，1981）。由于直接观察会计师事务所的审计质量非常困难，会计师事务所的品牌声誉可以作为衡量审计质量高低的替代指标。高质量的会计师事务所为了维持其业已建立起来的良好品牌声誉和向市场传递其较高的审计质量，就有可能向客户收取高于一般水平的审计费用。同时，由于品牌声誉高的会计师事务所其规模也往往大于其他会计师事务所，存在规模效应所取得的成本节约，因此有可能把成本节约部分通过较低的收费转嫁到客户身上，或者在某一特定时期，为了争夺客户，扩大其市场占有率，有能力承受较低的审计服务价格来提高高质量的审计服务。因此，会计师事务所的品牌声誉对审计费用的影响应是上述两种可能的混合。但是，生活常识告诉我们，品牌声誉好的厂商其提高产品或服务的价格往往高于市场平均价格。因此，本书仍然假设品牌声誉高的会计师事务所会收取较高的审计服务费用。

如何来衡量会计师事务所的品牌声誉，国外的研究通常采用“八大”和“非八大”（或后来的“六大”和“非六大”、“五大”和“非五大”）的分类标准，假定国际“八大”的品牌声誉高于“非八大”，相应地，国际“八大”的审计服务质量高于“非八大”。本书的研究与国外这类研究的分类不同，本书将国内的会计师事务所分成三类：国际“五大”合作所、国内“五大所”和国内其他所。这是由我国审计行业的特点决定的，从第四部分可以看出，如果抛开国际“五大”合作所，国内事务所每家的市场份额不论以审计家数还是客户资产额来衡量，其市场份额是很小的，很小的市场份额很难存在规模效应。但是，是否市场份额大的事务所其品牌声誉就高，就收取较高的审计费用？这还需要检验。我们以市场份额来衡量事务所的品牌声誉，我们假设，市场份额越大的事务所，其品牌声誉越高，收取的审计费用也越高。

对于国内事务所而言，虽然每家国内事务所的市场份额不大，但是，有些事务所相对于其他事务所来说，在市场上有较高的品牌声誉度。如第四部分表4-6所示，在1999年到2002年的四年间，无论是依据会计师事务所的家数市场份额、资产市场份额还是依据家数和资产份额的加权平均数，大华、上海立信长江、北京京都、浙江天健、上海上会五家会计师事务所都同时进入了国内“十大”，说明它们在证券市场中，相对于其他会计师事务所来说，有更高的品牌声誉度。这样，我们将事务所分成三类，一类是国际“五大”合作所；一类是国内“五大”所（即大华、上海立信长江、北京京都、浙江天健、上海上会五家）；最后一类是国内其他所。我们预计，国际“五大”合作所的审计收费要显著高于国内“五大”所，而国内“五大”所的审计收费要显著高于国内其他所。

（2）会计师事务所的行业专长。有研究发现，有行业专长的会计师事务所审计收费要高于没有行业专长的会计师事务所。Crasewell et al.（1995）研究认为，“八大所”之间，有行业专长的“八大”事务所比没有行业专长的“八大”所可赚取34%的溢价。国外对会计师事务所行业专长的衡量通常使用会计师事务所在某行业内的市场份额和集中度指标（Palmrose，1986）。但是，在我国，由于每家事务所的市场份额很低，更不用说在某一行业内某家事务所会占据很高的市场份额，所以，我国的会计师事务所还远未达到行业专长的程度，本书在分析中也就未考虑会计师事务所行业专长的因素。

（3）会计师事务所对客户的已服务年限。会计师事务所为客户已服务年限对审计费用的影响是多方面的。一方面，由于学习曲线和昂贵的初始契约成本的影响，随着时间的推移，会计师事务所在审计某一客户时的效率会提高，因此可以预见该变量和审计费用可能呈负相关关系（Simunic，1980；Simon ＆ Francis，1988）；另一方面，由于竞争的原因，会计师事务所在初始审计时会以低于成本的价格获取客户，在以后年度又会收取较高的费用以弥补初始审计时的折扣，因此又可以预期该变量和审计费用可能呈正相关关系（DeAngelo，1980；Simon ＆ Francis，1988）。刘斌等（2003）利用我国披露的年报审计费用数据研究了会计师事务所已服务年限对审计收费的影响，结果却发现两者不存在显著的相关关系。在2002年年报中，997家上市公司披露了事务所的已服务年限，平均服务年限为4.65年，中位数为4年。本书认为，由于我国证券市场发展时间不长，我国审计市场竞争激烈，事务所为客户服务的时间平均都比较短。所以，本书没有考虑事务所的已服务年限对审计收费的影响。

表5-1　2002年年报披露的事务所已服务年限描述性统计

（4）会计师事务所变更。会计师事务所变更对审计费用的影响是多方面的。一方面，由于存在初始审计成本，该变量和审计费用可能存在正相关关系；另一方面，因事务所可能存在“低价揽客行为”（Low-balling），该变量和审计费用又可能存在负相关关系。本书认为，在我国，由于审计市场竞争异常激烈，我们预计事务所存在“低价揽客行为”，该变量和审计费用存在负相关关系。

5.1.2　会计师事务所“品牌声誉溢价”现象经验研究的回归模型

我们以Simunic（1980）多元线性回归模型为基础，结合Craswell等人（1995）对澳大利亚审计师“品牌声誉溢价”的研究模型，以及国内王振林（2002）、韩厚军等（2003）、刘斌等（2003）对我国审计服务定价的研究模型来创建本书的多元线性回归模型，模型（一）与模型（二）的区别在于解释变量的不同。

LnAF＝β₀＋β₁LnTA＋β₂Ssub＋β₃Reinra＋β₄ROA＋β₅Leverage＋β₆Opinion＋β₇Sfuzhu＋β₈Location₁＋β₉Location₂＋β₁₀Switch＋β₁₁Auditor₁＋β₁₂Auditor₂＋ε　　　　　（一）

LnAF＝β₀＋β₁LnTA＋β₂Ssub＋β₃Reinra＋β₄ROA＋β₅Leverage＋β₆Opinion＋β₇Sfuzhu＋β₈Location₁＋β₉Location₂＋β₁₀Switch＋β₁₁Mshare＋ε　　　　　（二）

（1）LnAF：年报审计费用（Audit Fees）的自然对数；

（2）LnTA：客户总资产的自然对数；

（3）Ssub：客户子公司家数的平方根；

（4）Reinratio：客户应收账款与存货的合计数占资产总额的比例；

（5）ROA：客户的总资产利润率；

（6）Leverage：客户的资产负债率；

（7）Opinion：虚拟变量，非标准审计意见Opinion＝1，否则，Opinion＝0；

（8）Sfuzhu：客户年报附注页数的平方根；

（9）Location：虚拟变量，客户所在地为东部地区，Location₁＝1，否则，Location₁＝0；客户所在地为中部地区，Location₂＝1，否则，Location₂＝0；

（10）Switch：虚拟变量，若事务所变更，Switch＝1，否则，Switch＝0；

（11）Auditor：虚拟变量，若事务所为国际“五（四）大”合作所之一，则Auditor₁＝1，否则Auditor₁＝0；若事务所为国内“五（四）大”所之一，Auditor₂＝1，否则Auditor₂＝0；

（12）Mshare：每家事务所的市场份额，为资产份额和家数份额的等加权平均数。

其中，LnTA反映上市公司规模的大小；Ssub、Reinra、Sfuzhu反映上市公司经济业务复杂程度；ROA、Leverage、Opinion反映上市公司的审计风险；Location₁、Location₂反映上市公司的地域特征；Switch、Auditor₁、Auditor₂反映事务所的特征；Mshare反映事务所的市场份额。本书预计，Auditor₁的回归参数是显著的，说明国际“五（四）大”合作所的审计服务定价中相对于国内所来说，存在“品牌声誉溢价”现象；Auditor₂的回归参数也是显著的，说明国内“五（四）大所”相对于国内其他所来说，也存在“品牌声誉溢价”现象。