盈余管理与审计收费相关性的实证检验

　　（四）检验模型和变量说明
　　本文借鉴Simunic的审计收费模型，用多元回归的方法，对模型进行实证检验，结合中国审计市场的特点，建立如下模型：
　　LNFEE＝β0 + β1LNASSET + β2CH + β3YSZK + β4ZCFZ + β5ASIZE + β6DA+ε
　　模型中各变量的含义：（1）因变量。LNFEE 审计收费的自然对数。（2）测试变量。本文选取可操控性应计利润作为盈余管理的替代变量。DA 可操控性应计利润。（3）控制变量。LNASSET 上市公司年末资产总额的对数；CH 年末存货在总资产中所占比重；YSZK 年末应收账款在总资产中所占比重；ZCFZ 资产负债率；ASIZE 事务所特征，国际“四大”＝1，其他＝0。
　　四、实证结果
　　（一） 样本变量描述性统计
　　就总体而言，2007年603个综合样本中，最低350元，最高为11 860 000元，最高审计收费是最低审计收费的33 885.71倍。盈余管理度量指标可操纵性应计利润（DA）的均值0.5623，标准差0.8236，说明分布大致对称，但不同公司的盈余管理程度差别较大。下页表1给出了样本公司中的各变量的描述性统计数据。
　　（二）审计收费的回归分析
　　将2007年数据代入审计收费的回归方程，运用SPSS13.0软件进行多元线性回归分析，得到回归结果（见表2）：
　　表2是对检验模型进行多元回归分析的结果，Adjusted R2为0.299，模型的显著水平为0.000，说明模型拟合较好，所有变量的方差膨胀因子（VIF）均小于2，说明各变量之间不存在显著的多重共线性问题。从表2可以看出，在控制资产规模、存货与资产之比、应收账款与资产之比、资产负债率、事务所规模变量的影响后，盈余管理与审计收费负相关，且不显著，说明假设检验没有通过检验。
　　五、研究结论与启示
　　通过对上述模型的多元回归分析，盈余管理与审计收费之间负相关，但不具有统计意义上的显著性，这与前面的理论分析及提出的假设检验是不符的。对这一回归结果，可能的合理解释是：一方面，在中国上司公司对高质量审计需求普遍匮乏的情况下，审计定价的主导权更多掌握在上市公司的手中，客户财务状况与盈余管理迹象所蕴藏的审计风险主要表现在审计意见中，而对盈余管理迹象所表现出来的审计风险反应不足；另一方面，中国事务所的审计风险常与政府的监管政策紧密联系在一起，审计收费的多少一定程度上与政府的监管有关；再者，在样本的选取中加入了ST、PT类公司，事实上，对于像ST、TP类财务状况不佳或恶化的公司，审计师会根据此类公司的财务状况和支付能力，降低审计收费。
　　从多元回归结果可知，中国审计收费的影响因素主要是资产规模、事务所自身特征及财务风险等，本次回归结果盈余管理与审计收费之间虽不显著相关，但并不能说明我们不必重视高管层的盈余管理行为，因为本文样本基本来自CCER财务数据库，而且也仅仅筛选了2007年的603个样本，这些样本也未必能说明中国整个上市公司的全貌；因此可对盈余管理与审计收费之间关系的研究做进一步探讨。
　　
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