彭梅

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上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)影響審計(jì)意見(jiàn)的實(shí)證研究

彭梅

摘要：注冊(cè)會(huì)計(jì)師發(fā)表的審計(jì)報(bào)告被廣泛運(yùn)用到各個(gè)方面，審計(jì)報(bào)告中的審計(jì)意見(jiàn)類型是廣大利益群體包括投資者、債權(quán)人等進(jìn)行經(jīng)濟(jì)決策的重要影響因素。長(zhǎng)期以來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞這一主題的研究成果頗為豐富，但至今仍未能得出一致的結(jié)論，而從財(cái)務(wù)角度利用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)審計(jì)意見(jiàn)進(jìn)行研究的成果差異尤其重大，值得深入研究。

從財(cái)務(wù)指標(biāo)角度出發(fā)，利用2004-2013年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及審計(jì)意見(jiàn)類型數(shù)據(jù)，針對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)與審計(jì)意見(jiàn)類型之間的關(guān)系提出了多個(gè)假設(shè)，圍繞審計(jì)意見(jiàn)類型集中分析其受財(cái)務(wù)指標(biāo)的影響狀況，運(yùn)用SPSS軟件對(duì)其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，最終建立了二分類Logistic回歸模型，分析得出多個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)與審計(jì)意見(jiàn)類型確實(shí)存在著顯著相關(guān)關(guān)系。

關(guān)鍵詞：審計(jì)意見(jiàn)；財(cái)務(wù)指標(biāo)；資產(chǎn)負(fù)債率；Logistic回歸模型

眾所周知，內(nèi)部利益相關(guān)者如股東等與外部利益相關(guān)者如債權(quán)人等在進(jìn)行經(jīng)濟(jì)決策時(shí)大多依賴于證券市場(chǎng)上的公開(kāi)信息，主要是上市公司對(duì)外提供的的財(cái)務(wù)報(bào)表，而注冊(cè)會(huì)計(jì)師則對(duì)該財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行質(zhì)量把關(guān)——合理保證其不存在重大錯(cuò)報(bào)。然而，近些年，財(cái)務(wù)舞弊事件在會(huì)計(jì)和審計(jì)的舞臺(tái)上風(fēng)起云涌，屢禁不止。究其原因，主要是審計(jì)人員無(wú)法保持高度的獨(dú)立性，這主要表現(xiàn)在上市公司與注冊(cè)會(huì)計(jì)師之間的報(bào)酬利益關(guān)系容易變質(zhì)，誘發(fā)犯罪；同時(shí)，對(duì)于注冊(cè)會(huì)計(jì)師發(fā)表審計(jì)意見(jiàn)并出具審計(jì)報(bào)告的過(guò)程缺少完備、健全的體制去監(jiān)督，這個(gè)漏洞帶來(lái)了高度的風(fēng)險(xiǎn)，即并沒(méi)有權(quán)威的機(jī)構(gòu)或完善的制度對(duì)審計(jì)報(bào)告的可靠性提供質(zhì)量保證。因此，這就產(chǎn)生了對(duì)注冊(cè)會(huì)計(jì)師發(fā)表審計(jì)意見(jiàn)進(jìn)行預(yù)測(cè)的需求。若能通過(guò)計(jì)量方法對(duì)上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)與審計(jì)意見(jiàn)兩者的關(guān)系進(jìn)行定量分析，那么在一定程度上可以為審計(jì)報(bào)告的可靠性提供佐證，提高審計(jì)質(zhì)量；然而，現(xiàn)階段有關(guān)上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)與審計(jì)意見(jiàn)相關(guān)性的研究，至今仍沒(méi)有得出一致的結(jié)論。因此，研究上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)與審計(jì)意見(jiàn)之間的關(guān)系仍具有理論及現(xiàn)實(shí)意義。

一、注冊(cè)會(huì)計(jì)師發(fā)表財(cái)務(wù)報(bào)表審計(jì)意見(jiàn)類型的基本走勢(shì)

長(zhǎng)期以來(lái)，注冊(cè)會(huì)計(jì)師對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表發(fā)表審計(jì)意見(jiàn)時(shí)，大多為標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見(jiàn)，極少發(fā)表非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見(jiàn)，包括帶強(qiáng)調(diào)事項(xiàng)段的無(wú)保留意見(jiàn)、保留意見(jiàn)、否定意見(jiàn)及無(wú)法表示意見(jiàn)，如圖1所示。

圖1是根據(jù)中注協(xié)2005-2014年公布的年報(bào)審計(jì)情況快報(bào)數(shù)據(jù)整理后利用Excel繪制的走勢(shì)圖。從圖1中可以看出，自2005年以來(lái)，近十年中注冊(cè)會(huì)計(jì)師對(duì)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表發(fā)表非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見(jiàn)的數(shù)量逐年下降，而且其占審計(jì)意見(jiàn)總數(shù)的比例也是逐年遞減。然而現(xiàn)實(shí)中的各類財(cái)務(wù)舞弊事件頻發(fā)，注冊(cè)會(huì)計(jì)師的法律責(zé)任也隨之加重，這對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表審計(jì)報(bào)告的可靠性敲響了警鐘，公眾對(duì)審計(jì)報(bào)告的信賴度大打折扣。

盡管已有相關(guān)制度如《會(huì)計(jì)師事務(wù)所質(zhì)量控制準(zhǔn)則》等的規(guī)范以及中注協(xié)的監(jiān)督管理，但審計(jì)質(zhì)量的現(xiàn)狀依然不盡如人意。因此，鑒于嚴(yán)峻的審計(jì)現(xiàn)狀，有必要從公司本身尋找其與審計(jì)意見(jiàn)之間的相關(guān)性，以此佐證注冊(cè)會(huì)計(jì)師發(fā)表的審計(jì)意見(jiàn)的可靠程度與可信賴度，提高審計(jì)質(zhì)量。

圖1 2005-2014年非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見(jiàn)占比走勢(shì)圖

二、上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)與審計(jì)意見(jiàn)相關(guān)性的研究方法

（一）自變量的定義

根據(jù)財(cái)務(wù)指標(biāo)分析理論，從償債能力角度分析，本文選取了資產(chǎn)負(fù)債率（X1）和現(xiàn)金流量比率（X2）；從發(fā)展能力角度分析選取了總資產(chǎn)增長(zhǎng)率（X3）和凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率（X4）；從營(yíng)運(yùn)能力角度分析，選取了應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（X5）和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（X6）；最后從盈利能力角度分析，選取了總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率（ROA）（X7）、凈資產(chǎn)收益率（X8）和資產(chǎn)報(bào)酬率（X9）。同時(shí)，對(duì)這9項(xiàng)指標(biāo)作出如下預(yù)測(cè)：除資產(chǎn)負(fù)債率與公司收到非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見(jiàn)呈正相關(guān)關(guān)系以外，其余8項(xiàng)指標(biāo)均為反相關(guān)關(guān)系。

（二）因變量的設(shè)置

根據(jù)審計(jì)意見(jiàn)的分類，將因變量設(shè)置為虛擬變量，如公式1所示。

根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究方法，結(jié)合學(xué)者的統(tǒng)計(jì)分析，本文參考了朱小平、于謙（2003）的樣本選取依據(jù)，具體而言，本文將樣本數(shù)據(jù)分為兩類，即滿意組（即為收到標(biāo)準(zhǔn)無(wú)保留意見(jiàn)的上市公司）和非滿意組（即為收到非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見(jiàn)的上市公司），首先選取2004-2013年中第一次收到非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見(jiàn)的上市公司，得到非滿意組的樣本，然后選取2004-2013年中一直收到標(biāo)準(zhǔn)無(wú)保留審計(jì)意見(jiàn)的上市公司，按照非滿意組樣本上市公司所在的行業(yè)類型，選取與非滿意組對(duì)等的滿意組樣本，剔除行業(yè)結(jié)構(gòu)差異可能對(duì)結(jié)果造成影響的因素，在最大程度保證兩組樣本的可比性。本文運(yùn)用SPSS 19.0對(duì)542家上市公司進(jìn)行回歸分析，建立二分類Logistic回歸模型，模型的具體方程，見(jiàn)公式2。

三、上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)與審計(jì)意見(jiàn)相關(guān)性的實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

利用SPSS軟件對(duì)滿意組和非滿意組共542個(gè)樣本分別進(jìn)行了描述性分析，結(jié)果見(jiàn)表1。

根據(jù)表1數(shù)據(jù)分析可知，除了應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率外，其他8項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)的均值都出現(xiàn)了一定的規(guī)律性，收到標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見(jiàn)的上市公司，其財(cái)務(wù)指標(biāo)均值都要明顯優(yōu)于收到非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見(jiàn)的上市公司。這一點(diǎn)也與本文的假設(shè)相呼應(yīng)，基本一致。

（二）相關(guān)性檢驗(yàn)

考慮到本文的因變量是虛擬變量，又稱啞變量，即因變量的取值只有0、1，為二分類變量，因此本文采用了二分類Logistic回歸模型（張文彤，2004）來(lái)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。而Logistic模型要求自變量相互獨(dú)立，所以本文下面將利用Pearson相關(guān)系數(shù)對(duì)自變量進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表2。

從Pearson相關(guān)系數(shù)表中，我們可以清晰地看到，除了自變量?jī)衾麧?rùn)增長(zhǎng)率與應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率外，其余7個(gè)變量均與因變量（即審計(jì)意見(jiàn)類型）在0.05水平上有顯著的相關(guān)性，不過(guò)除此之外，各自變量之間也存在著相關(guān)關(guān)系，如總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率、資產(chǎn)報(bào)酬率與其他自變量之間也有顯著相關(guān)關(guān)系，而如果在自變量中存在共線性，那么會(huì)對(duì)模型結(jié)果的準(zhǔn)確度產(chǎn)生重要影響，因此下文將繼續(xù)對(duì)自變量進(jìn)行共線性診斷。

a.因變量：審計(jì)意見(jiàn)類型

參考統(tǒng)計(jì)分析教程（張文彤，2004）后，本文選擇運(yùn)用容忍度（Tolerance）和方差膨脹因子（VIF）來(lái)進(jìn)行共線性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

根據(jù)容忍度分析，從表3可以看到，對(duì)于本文中的自變量，其容忍度（容差）均大于0.1，多重共線性并不嚴(yán)重。顯然，方差膨脹因子VIF越大，多重共線性問(wèn)題越大。從上表中可以看出，自變量的方差膨脹因子都小于5，因此認(rèn)為本文中自變量的共線性并不存在嚴(yán)重的問(wèn)題，可以認(rèn)為自變量相互獨(dú)立。

（三）建立模型

本文利用SPSS軟件采用“向后”的方法進(jìn)行二項(xiàng)Logistic回歸分析，按照P值由大到小的順序依次剔除不符合標(biāo)準(zhǔn)的變量（凈資產(chǎn)收益率）、（凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率）、（總資產(chǎn)增長(zhǎng)率）、（資產(chǎn)報(bào)酬率），二次回歸最終得到結(jié)果如表4所示。

表4 方程中的變量

根據(jù)表4的數(shù)據(jù)，可建出如下回歸模型，見(jiàn)公式3：

（四）模型結(jié)果分析

對(duì)于二次回歸結(jié)果，可以得出自變量與因變量（即公司收到非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見(jiàn)）之間的相關(guān)關(guān)系，因此本文作如下分析：

資產(chǎn)負(fù)債率與上市公司收到非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見(jiàn)是正相關(guān)關(guān)系，即資產(chǎn)負(fù)債率越高，上市公司收到非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見(jiàn)的可能性越高。

現(xiàn)金流量比率與上市公司收到非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見(jiàn)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，即現(xiàn)金流量比率越高，上市公司收到非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見(jiàn)的可能性越低。

應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率與上市公司收到非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見(jiàn)呈正相關(guān)關(guān)系，即應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率越高，上市公司收到非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見(jiàn)的可能性越高，這與預(yù)測(cè)符號(hào)不一致。考慮到應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率反映的是企業(yè)對(duì)應(yīng)收賬款的管理能力，但這也不排除可能有些企業(yè)的銷售政策過(guò)于嚴(yán)苛，基本上采取現(xiàn)收現(xiàn)付，這樣其應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率也會(huì)很高，但這并不利于企業(yè)與同行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，也會(huì)阻礙企業(yè)的自身發(fā)展，因此盡管應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率較高，但公司仍有可能收到非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見(jiàn)。

總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率與上市公司收到非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見(jiàn)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，即總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率越高，上市公司收到非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見(jiàn)的可能性越低。

總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率與上市公司收到非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見(jiàn)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，即總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率越高，上市公司收到非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見(jiàn)的可能性越低。

（五）模型檢驗(yàn)

由于二分類Logistic模型是通過(guò)極大似然估計(jì)方法進(jìn)行求解的，極大似然值實(shí)際上也是一個(gè)概率，取值在0～1之間。取值為1，代表模型達(dá)到完美，此時(shí)其對(duì)數(shù)值為0，因此-2倍的對(duì)數(shù)似然值就可以用來(lái)表示模型的擬合效果，其值越小，越接近于0，說(shuō)明模型擬合效果越好。而本文中的回歸模型擬合結(jié)果如表5所示。

表5 模型擬合結(jié)果表

根據(jù)魯豫（2007）的回歸分析，本文認(rèn)為-2對(duì)數(shù)似然值462.995處于一個(gè)較為合理的區(qū)間，擬合度較好，并且Nagelkerke R方是回歸模型的偽決定系數(shù)，該值越大，模型的擬合度越好，結(jié)合安峰（2008）的結(jié)論。Nagelkerke R方0.550也較為合理，擬合度較好，因此整個(gè)模型的擬合度較為理想。

結(jié)語(yǔ)

上市公司應(yīng)盡可能減少負(fù)債規(guī)模，充分利用公司的留存收益來(lái)進(jìn)行經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，降低資產(chǎn)負(fù)債率；改進(jìn)經(jīng)營(yíng)策略，提高對(duì)流動(dòng)負(fù)債的利用效率，更多的創(chuàng)造現(xiàn)金流量，從而提高現(xiàn)金流量比率；充分利用企業(yè)閑置的資產(chǎn)，增加營(yíng)業(yè)收入，降低營(yíng)業(yè)成本，提高凈利潤(rùn)，進(jìn)而提高總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率與總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率，這樣上市公司就能提高其經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)，減少經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，消除舞弊的動(dòng)機(jī)，從而增大其收到標(biāo)準(zhǔn)無(wú)保留審計(jì)意見(jiàn)的可能。

參考文獻(xiàn)

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（作者單位：中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院）