江曉珍，何樂融，梅椗桉

(福州大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福州 350108)

一、引 言

2007年，中國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)發(fā)布《關(guān)于推動(dòng)會(huì)計(jì)師事務(wù)所做大做強(qiáng)的意見》(以下簡(jiǎn)稱“《意見》”)，探索中國(guó)會(huì)計(jì)師事務(wù)所(以下簡(jiǎn)稱“本土所”)的規(guī)?；⒏哔|(zhì)量發(fā)展道路。十九大報(bào)告指出要堅(jiān)持引進(jìn)來和走出去并重，構(gòu)建全面開放新格局。不僅鼓勵(lì)本土所“走出去”，也支持國(guó)際會(huì)計(jì)師事務(wù)所“引進(jìn)來”。隨著“做大做強(qiáng)”戰(zhàn)略的不斷推進(jìn)，本土所以及國(guó)際四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所在中國(guó)的合作所“普華永道中天、德勤華永、畢馬威華振、安永華明”(以下簡(jiǎn)稱國(guó)際“四大”)紛紛通過合并事務(wù)所或成立分所進(jìn)一步擴(kuò)大規(guī)模，提高市場(chǎng)占有率[1]。隨著分所數(shù)量不斷增加，其在審計(jì)市場(chǎng)中發(fā)揮著越來越重要的作用。由此，會(huì)計(jì)師事務(wù)所分所(以下簡(jiǎn)稱“分所”)成為值得關(guān)注的研究對(duì)象。現(xiàn)有針對(duì)會(huì)計(jì)師事務(wù)所的研究主要聚焦于總所層面，鮮有文獻(xiàn)從分所層面開展實(shí)證分析。當(dāng)前圍繞分所層面的研究主要關(guān)注分所規(guī)模、客戶重要性和行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)于審計(jì)質(zhì)量的影響[2]。截止到2017年底，中國(guó)具有證券資格的會(huì)計(jì)師事務(wù)所(以下簡(jiǎn)稱證券資格所)在31個(gè)省級(jí)地區(qū)平均設(shè)立分所22家，其中西藏自治區(qū)分所最少只有1家，而位列榜首的江蘇省分所數(shù)量則高達(dá)76家。分所絕大部分設(shè)立在東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，體現(xiàn)出極度不均衡的區(qū)位分布[3]。

近年來，新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的發(fā)展使得區(qū)位理論逐漸成為學(xué)者們關(guān)注的焦點(diǎn)。繼德國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家勒施提出的產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)區(qū)位論后[4]，韋伯的工業(yè)區(qū)位論揭開了區(qū)位理論研究的序幕[5]。目前相關(guān)文獻(xiàn)多數(shù)聚焦于產(chǎn)業(yè)宏觀層面[6-7]，其中服務(wù)業(yè)[8-9]的區(qū)位選擇成為近年來研究的熱點(diǎn)話題。作為知識(shí)密集型服務(wù)業(yè)，會(huì)計(jì)師事務(wù)所的區(qū)位布局引起了學(xué)者們的關(guān)注。在做大做強(qiáng)戰(zhàn)略實(shí)施過程中，分所區(qū)位分布不均衡背后的驅(qū)動(dòng)因素是什么？在地區(qū)設(shè)立分所是否能促進(jìn)會(huì)計(jì)師事務(wù)所業(yè)務(wù)在當(dāng)?shù)氐陌l(fā)展？目前鮮有研究從分所地理區(qū)位選擇角度出發(fā)研究上述問題。

有別于當(dāng)前聚焦服務(wù)業(yè)宏觀層面區(qū)位選擇機(jī)制的文獻(xiàn)，本文從微觀層面出發(fā)，聚焦隸屬于事務(wù)所職能性質(zhì)服務(wù)業(yè)①的會(huì)計(jì)師事務(wù)所。李碧花曾嘗試從會(huì)計(jì)師事務(wù)所層面分析服務(wù)業(yè)布局的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和區(qū)位條件[9]，但研究以事務(wù)所總所為對(duì)象且缺乏對(duì)布局效果的進(jìn)一步探索。本文立足于事務(wù)所分所，采用2007-2017年339個(gè)省級(jí)地區(qū)分所觀測(cè)值，探索國(guó)際“四大”設(shè)立分所時(shí)進(jìn)行地區(qū)選址背后的驅(qū)動(dòng)因素，以及國(guó)際“四大”通過區(qū)位選址設(shè)立分所實(shí)現(xiàn)的市場(chǎng)效果。研究發(fā)現(xiàn)，相較于本土所，國(guó)際“四大”更傾向于在市場(chǎng)化程度高、服務(wù)業(yè)聚集、行業(yè)規(guī)模大、對(duì)外開放水平高且人力資本豐富的地區(qū)建立分所；這說明地區(qū)總體經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度是促使分所在當(dāng)?shù)剡x址的關(guān)鍵因素。同時(shí)，相較于本土所國(guó)際“四大”在地區(qū)設(shè)立分所能有效吸引客戶進(jìn)而擴(kuò)大市場(chǎng)占有率，這表明在地區(qū)設(shè)立分所可享有區(qū)位優(yōu)勢(shì)并促進(jìn)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益。

二、制度背景

隨著中國(guó)會(huì)計(jì)師行業(yè)的高速發(fā)展，大型國(guó)際會(huì)計(jì)師事務(wù)所通過成立辦事處或與當(dāng)?shù)厥聞?wù)所合作不斷擴(kuò)張中國(guó)的市場(chǎng)份額。1979年，隨著中國(guó)實(shí)行改革開放政策和引進(jìn)外資，會(huì)計(jì)師事務(wù)所行業(yè)得以恢復(fù)和發(fā)展。如今隸屬國(guó)際四大會(huì)計(jì)事務(wù)所之一的普華國(guó)際會(huì)計(jì)師事務(wù)所于1979年11月在北京設(shè)立了第一家辦事處。此后，國(guó)際四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所的其他三家：安永、德勤及畢馬威相繼進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)。國(guó)際“四大”在中國(guó)的中外合作所“普華永道中天、德勤華永、畢馬威華振、安永華明”自成立以來一直處于領(lǐng)先地位，其收入與規(guī)模遠(yuǎn)超中國(guó)本土所。

2007年《意見》頒布以來，中國(guó)財(cái)政部不斷推動(dòng)“做大做強(qiáng)”戰(zhàn)略，放寬會(huì)計(jì)師事務(wù)所開設(shè)分所的要求，國(guó)際“四大”也迅速在各地設(shè)立分所進(jìn)一步推進(jìn)地區(qū)擴(kuò)張。根據(jù)筆者統(tǒng)計(jì)的2007-2017年會(huì)計(jì)師事務(wù)所分所數(shù)變化趨勢(shì)(如圖1所示)可知，自《意見》發(fā)布以來，中國(guó)的會(huì)計(jì)師事務(wù)所分所數(shù)總體不斷攀升。由于國(guó)際“四大”與非“四大”會(huì)計(jì)師事務(wù)所在聲譽(yù)、執(zhí)業(yè)質(zhì)量和業(yè)務(wù)拓展戰(zhàn)略等方面不盡相同，其分所擴(kuò)張趨勢(shì)也呈現(xiàn)不同特點(diǎn)。具體來看，國(guó)際“四大”的分所擴(kuò)張步伐穩(wěn)健，循序漸進(jìn)，分所總數(shù)從2007年的15家上升至2014年的42家，并且在2014-2017年間穩(wěn)定在42家。相較而言，非“四大”的分所擴(kuò)張步伐則顯得更為激進(jìn)，分所總數(shù)從2007年的41家躍升至2017年的421家，11年間分所總數(shù)達(dá)到《意見》頒布時(shí)的近10倍；其中，2010-2014年更是呈現(xiàn)出一路攀升的井噴態(tài)勢(shì)，5年間分所數(shù)從89家猛增至413家；2014年以后趨于穩(wěn)定。

圖1 2007-2017年會(huì)計(jì)師事務(wù)所分所數(shù)變化趨勢(shì)圖

不僅如此，中國(guó)國(guó)內(nèi)四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所(按年收入排名前四位的事務(wù)所，以下簡(jiǎn)稱國(guó)內(nèi)“四大”)在《意見》之后市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力也發(fā)生了新變化。進(jìn)一步，國(guó)際“四大”和國(guó)內(nèi)“四大”在“做大做強(qiáng)”浪潮中的分所區(qū)域布局中也有不同表現(xiàn)。截止到2017年，國(guó)際“四大”主要將分所設(shè)立在經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的省份，如廣東、江蘇、浙江、福建等東南沿海地區(qū)，以及政治和經(jīng)濟(jì)中心北京和上海等地；在經(jīng)濟(jì)較為落后的東北省份，如黑龍江、吉林，以及西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)，如甘肅、青海、西藏等地區(qū)則沒有設(shè)立分所。相較而言，國(guó)內(nèi)“四大”的分所則遍布中國(guó)30個(gè)省、直轄市和自治區(qū)。由此可以看出，國(guó)際“四大”在分所設(shè)立過程中具備一定區(qū)位規(guī)劃和布局策略；而本土所則在相關(guān)政策的支持下直接合并當(dāng)?shù)厥聞?wù)所設(shè)立分所[2]，有待進(jìn)一步科學(xué)合理規(guī)劃。

同時(shí)，筆者對(duì)截止到2017年底中國(guó)會(huì)計(jì)師事務(wù)所分所地理區(qū)位分布情況進(jìn)行了匯總，如圖2所示。從圖2來看，分所主要集中在東南沿海和中部發(fā)達(dá)地區(qū)，其中廣東省以58家分所居首位；經(jīng)濟(jì)較為落后的西部地區(qū)分所屈指可數(shù)，西藏自治區(qū)分所數(shù)為0，即沒有任何會(huì)計(jì)師事務(wù)所在當(dāng)?shù)卦O(shè)立分所。由此可初步判斷，會(huì)計(jì)師事務(wù)所的分所布局和地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)水平密切相關(guān)，經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的地區(qū)在設(shè)立分所時(shí)更受青睞。

圖2 2017年會(huì)計(jì)師事務(wù)所分所地理區(qū)位分布圖

進(jìn)一步地，為了解會(huì)計(jì)師事務(wù)所服務(wù)的客戶，筆者匯總了截止到2017年底中國(guó)上市公司地理區(qū)位分布情況，具體如圖3所示。從圖3來看，上市公司主要分布在東南沿海和中部發(fā)達(dá)地區(qū)，其中廣東省以494家上市公司位列榜首，浙江、江蘇、北京、上海緊隨其后，上市公司數(shù)量均達(dá)到約300家的規(guī)模。此外，西部地區(qū)上市公司寥寥無(wú)幾，西藏、寧夏和青海僅有十來家上市公司。

圖3 2017年上市公司地理區(qū)位分布圖

綜上可知，圖2和圖3在地理分布上呈現(xiàn)出一定的趨同性。即，會(huì)計(jì)師事務(wù)所分所匯聚在上市公司集聚的地區(qū)，而上市公司屈指可數(shù)的區(qū)域會(huì)計(jì)師事務(wù)所分所也鳳毛麟角。這表明上市公司的發(fā)展帶來的審計(jì)業(yè)務(wù)需求，是會(huì)計(jì)師事務(wù)所設(shè)立分所的重要考量因素。同時(shí)，上市公司的分布也體現(xiàn)出與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)水平的密切相關(guān)性。這進(jìn)一步說明，會(huì)計(jì)師事務(wù)所在選擇區(qū)域設(shè)立分所時(shí)，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是參考的重要因素。

三、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

區(qū)位理論已成為經(jīng)濟(jì)地理學(xué)領(lǐng)域重要的原理之一[10]，并在歐美國(guó)家經(jīng)濟(jì)實(shí)踐中得到廣泛運(yùn)用。隨著中國(guó)情境下新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的不斷發(fā)展，越來越多的學(xué)者也開始關(guān)注區(qū)位理論在中國(guó)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中發(fā)揮的作用。我國(guó)地域遼闊、歷史悠久，在復(fù)雜的自然條件下形成了發(fā)展極不平衡的地區(qū)經(jīng)濟(jì)[11]。經(jīng)濟(jì)活動(dòng)所屬部門不同形成了農(nóng)業(yè)區(qū)位[12]、工業(yè)區(qū)位[5]和市場(chǎng)區(qū)位[4]等，不同行業(yè)區(qū)位的地理影響因素也存在差異。

Krugman認(rèn)為產(chǎn)業(yè)的地理分布并非隨機(jī)形成，其受地區(qū)生產(chǎn)要素、資源分布和制度環(huán)境的影響[13]。國(guó)內(nèi)外學(xué)者們研究表明，良好的區(qū)位條件是影響企業(yè)選址的關(guān)鍵因素，如公共基礎(chǔ)設(shè)施、區(qū)位通達(dá)性、是否接近客戶等一系列因素將影響企業(yè)地理布局[5，14-17]。Jacbos 發(fā)現(xiàn)上下游企業(yè)在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)更容易實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)更愿意在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)開展業(yè)務(wù)[18]。陳紅霞和李國(guó)平研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)呈現(xiàn)空間集聚極化發(fā)展趨勢(shì)，其中經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的沿海地區(qū)成為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)最為集中的地區(qū)[19]。覃成林和楊晴晴發(fā)現(xiàn)全國(guó)性和地方性生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)分別呈現(xiàn)在“北上廣”核心城市以及在省會(huì)及副中心城市聚集的趨勢(shì)[20]，說明企業(yè)傾向于在經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好的地區(qū)選址[18-19]。中國(guó)幅員遼闊，各地區(qū)資源、政策和環(huán)境異質(zhì)性高，導(dǎo)致區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡。相較而言，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)或經(jīng)濟(jì)活動(dòng)活躍地區(qū)更有利于企業(yè)集聚和開展業(yè)務(wù)。會(huì)計(jì)師事務(wù)所行業(yè)作為高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，同樣也會(huì)受到中國(guó)不同的地區(qū)經(jīng)濟(jì)以及相關(guān)政策的影響。自《意見》頒布以來，中國(guó)本土所和國(guó)際“四大”在“做大做強(qiáng)”戰(zhàn)略下紛紛在各地設(shè)立分所進(jìn)行規(guī)模擴(kuò)張，其對(duì)分所的選址就是一次區(qū)位選擇活動(dòng)。兩者區(qū)別在于，中國(guó)本土所的分所主要來自對(duì)地方小所的合并，而國(guó)際“四大”的分所則是自行建立；相較而言，后者的分所選址策略更為穩(wěn)健[2]。

基于以上分析，本文提出假設(shè)1。

假設(shè)1：在其他條件不變情況下，國(guó)際“四大”更傾向于在經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)地區(qū)建立分所。

國(guó)際“四大”因高審計(jì)質(zhì)量在業(yè)界享有聲譽(yù)。DeAngelo指出高質(zhì)量審計(jì)師能夠通過外部治理提高企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，提升上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告可靠性[21]。從委托代理理論來看，外部獨(dú)立審計(jì)可以有效緩解兩權(quán)分離下所有者和經(jīng)營(yíng)者之間的矛盾，從而降低代理成本。因此，代理成本越高的企業(yè)越傾向于選擇高質(zhì)量的審計(jì)師[22-24]。當(dāng)企業(yè)需要向市場(chǎng)傳遞“公司治理水平高，經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)良好，代理成本較低”等信號(hào)來達(dá)到降低融資成本等目的時(shí)，就會(huì)傾向于選擇代表高審計(jì)質(zhì)量的國(guó)際“四大”來強(qiáng)化信號(hào)傳遞效果[25-26]。然而，根據(jù)審計(jì)市場(chǎng)供需理論，審計(jì)師供給水平將影響上市公司對(duì)審計(jì)所的選擇[27]。地理距離導(dǎo)致異地審計(jì)師需花費(fèi)大量交通和時(shí)間成本以開展審計(jì)業(yè)務(wù)，選聘外地審計(jì)師的企業(yè)將承擔(dān)更高的審計(jì)費(fèi)以彌補(bǔ)相應(yīng)審計(jì)成本[28]。因此，企業(yè)將基于成本效益原則對(duì)審計(jì)所進(jìn)行選擇[29]。基于此，如果國(guó)際“四大”在當(dāng)?shù)毓┙o水平低，那么客戶很可能就近選擇當(dāng)?shù)貙徲?jì)所以節(jié)省成本。此外，地理鄰近有利于審計(jì)師與客戶的深入溝通，促進(jìn)信息收集和企業(yè)監(jiān)督。這將使本地事務(wù)所對(duì)當(dāng)?shù)仄髽I(yè)更具吸引力，從而占據(jù)當(dāng)?shù)貙徲?jì)市場(chǎng)份額，進(jìn)而表現(xiàn)出一定地區(qū)壟斷態(tài)勢(shì)[30]。如果會(huì)計(jì)師事務(wù)所在某地區(qū)有分所，成本優(yōu)勢(shì)將使企業(yè)更愿意選擇當(dāng)?shù)胤炙M(jìn)行審計(jì)。國(guó)際“四大”在地區(qū)建立分所，一方面將獲得“本土知識(shí)”享有信息、溝通和交通便利；另一方面可打破本地事務(wù)所的地區(qū)壟斷局面，從而獲得當(dāng)?shù)乜蛻鬧27]。

基于上述分析，本文提出假設(shè)2。

假設(shè)2：在其他條件不變情況下，國(guó)際“四大”在某地區(qū)有分所時(shí)，上市公司更傾向于選擇國(guó)際“四大”作為審計(jì)所。

四、研究設(shè)計(jì)

(一)模型設(shè)計(jì)和變量定義

本文借鑒生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)區(qū)位選擇影響因素，利用手工收集的國(guó)際“四大”分所信息，根據(jù)2007-2017年31個(gè)省級(jí)地區(qū)宏觀指標(biāo)變量建立面板數(shù)據(jù)，以實(shí)證檢驗(yàn)國(guó)際“四大”在中國(guó)建立分所的區(qū)位選擇傾向。本文中會(huì)計(jì)師事務(wù)所分布地區(qū)指的是省、自治區(qū)和直轄市等一級(jí)行政管理區(qū)域。目前，中國(guó)包括22個(gè)省、4個(gè)直轄市和5個(gè)自治區(qū)等31個(gè)省級(jí)行政區(qū)(不包括香港、澳門和臺(tái)灣)。本文選取省級(jí)區(qū)域作為基本研究單位，一方面由于現(xiàn)有相關(guān)領(lǐng)域的研究均以省級(jí)地區(qū)為單位，采用該方法可保持結(jié)論可比性；另一方面中國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師行業(yè)在省級(jí)地區(qū)均設(shè)立了地方注冊(cè)會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)，相關(guān)數(shù)據(jù)在省級(jí)層面進(jìn)行統(tǒng)計(jì)；最后，企業(yè)在進(jìn)行區(qū)位選擇時(shí)，先確定省份然后具體到相應(yīng)縣市。

參考陳建軍[31]、何永達(dá)[32]、劉穎[33]等學(xué)者的研究，本文采用Logit模型和Heckprobit模型分別實(shí)證檢驗(yàn)假設(shè)1和假設(shè)2。

1.假設(shè)1檢驗(yàn)：Logit模型。

BigSub=β0+β1Mki+β2Firms+β3Porop3+β4Numbs+β5Tmx+β6High+β7Grads+∑βYear+ε

(1)

上述變量中，被解釋變量BigSub為國(guó)際“四大”分所二分變量，定義如果國(guó)際“四大”中任意一家在樣本年度在中國(guó)現(xiàn)行31個(gè)省級(jí)地區(qū)有分所則取值為1，否則為0[1]。

解釋變量為影響國(guó)際“四大”在各地區(qū)建立分所的主要地區(qū)經(jīng)濟(jì)宏觀指標(biāo)。其中市場(chǎng)化指數(shù)來源于中國(guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告[34]，其他指標(biāo)參照已有學(xué)者的研究成果進(jìn)行選取。這些指標(biāo)包括：(1)市場(chǎng)化程度(Mki)。地區(qū)的市場(chǎng)化指數(shù)越高，表明市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)，市場(chǎng)化程度越高。(2)市場(chǎng)潛能(Firms)。地區(qū)上市公司數(shù)量越多，審計(jì)服務(wù)需求量越大，市場(chǎng)潛能越大[31，33]。(3)服務(wù)業(yè)聚集程度(Prop3)。第三產(chǎn)業(yè)比重越高，服務(wù)業(yè)聚集程度越高，越容易形成聚集經(jīng)濟(jì)，地區(qū)經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)[18-19]。(4)行業(yè)規(guī)模(Numbs)。中國(guó)是發(fā)展中國(guó)家，大部分地區(qū)以工業(yè)為主，因此，工業(yè)企業(yè)數(shù)量越多，地區(qū)行業(yè)規(guī)模越大，形成地方化經(jīng)濟(jì)[8，35]。(5)對(duì)外開放水平(Tmx)。地區(qū)進(jìn)口貿(mào)易總額越大，表明其對(duì)外開放水平越高，通常對(duì)外貿(mào)易的增加有利于服務(wù)企業(yè)集聚[8，36]。(6)地區(qū)通達(dá)性(High)。地區(qū)公路里程越長(zhǎng)，表明該地區(qū)的交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)程度越完善，地區(qū)通達(dá)性越好；經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)地區(qū)通達(dá)性越好[20，37]。(7)人力資本(Grads)。以地區(qū)高校畢業(yè)生人數(shù)衡量其人力資本情況；一般而言，地區(qū)的服務(wù)業(yè)人力資本競(jìng)爭(zhēng)力越強(qiáng)，越容易獲得高素質(zhì)人才，更能吸引服務(wù)企業(yè)進(jìn)入；通常經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)地區(qū)，高校一般也越多[32，38]。

本文對(duì)上述模型(1)控制了年度影響，模型中相關(guān)變量具體定義如表1所示。

表1 主要研究變量及其衡量指標(biāo)(Logit模型)

2.假設(shè)2檢驗(yàn): Heckprobit模型。

為了驗(yàn)證假設(shè)2，本文設(shè)立國(guó)際“四大”分所二分變量(BIG4)，并參照Wallace[39]、陳關(guān)亭[25]、程璐和陳宋生[27]等學(xué)者的研究方法，加入資產(chǎn)規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、盈利能力(Roa)、上市年限(Age)、公司業(yè)績(jī)(Loss)、獨(dú)立董事比率(Inde)、第一大股東持股比例(First1)、企業(yè)性質(zhì)(Soe)等控制變量來考察國(guó)際“四大”在地區(qū)(上市公司注冊(cè)地所屬省份)有分所(BigSub)對(duì)吸引客戶的作用。此外，加入審計(jì)所在地區(qū)有無(wú)分所二分變量(Prov)來控制本地審計(jì)師對(duì)上市公司選擇國(guó)際“四大”審計(jì)的影響。

然而，根據(jù)假設(shè)1的理論分析可知，國(guó)際“四大”可能傾向于在經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)地區(qū)建立分所。因此，國(guó)際“四大”分所設(shè)立可能存在樣本自選擇問題[40]。由于國(guó)際“四大”在地區(qū)是否有分所(Bigsub)和上市公司審計(jì)所是否為國(guó)際“四大”(BIG4)均為二分變量，而傳統(tǒng)的Heckman兩階段模型第二階段為OLS估計(jì)。因此，本文采用Heckprobit模型[41]來解決內(nèi)生性問題，進(jìn)而論證假設(shè)2。

本文Heckprobit二階段自選擇模型設(shè)定為:

第一階段: 是否在地區(qū)建立分所選擇模型(2-1)

Probit(BigSub)=β0+β1Mki+β2Firms+β3Prop3+β4Numbs+β5Tmx+β6High+β7Grads+∑βYear+ε

(2-1)

第二階段:客戶是否選擇國(guó)際“四大”回歸模型(2-2)

Logit(BIG4)=β0+β1BigSub+β2Prov+β3Cross+β4Size+β5Lev+β6Roa+β7Loss+β8Age+β9Inde+β10First1+β11Soe+β12IMR+∑βInd+∑βYear+ε

(2-2)

根據(jù)Heckprobit模型方法，在第一階段的選擇模型(2-1)中，采用最大似然法估計(jì)獨(dú)立Probit模型來計(jì)算逆米爾斯比率(IMR)，即國(guó)際“四大”在地區(qū)設(shè)立分所的概率。在第二階段，將第一階段選擇模型中得到的逆米爾斯比率(IMR)作為新變量，加入模型(2-2)進(jìn)行Logit回歸。這樣，自選擇問題通過第一階段的選擇模型得以修正，并在第二階段由逆米爾斯比率(IMR)來反映。

綜上，模型(2-1)和模型(2-2)共同驗(yàn)證國(guó)際“四大”在地區(qū)有分所是否有助于招攬客戶。即通過模型(2-2)中國(guó)際“四大”在地區(qū)有分所(BigSub)的回歸系數(shù)β1，來最終驗(yàn)證假設(shè)2是否成立。

該模型中，被解釋變量BIG4為國(guó)際“四大”二分變量。根據(jù)2007-2017年樣本上市公司當(dāng)年度的審計(jì)所信息定義，如果上市公司當(dāng)年度審計(jì)所是國(guó)際“四大”中任意一家，則取值為1，否則為0。以上模型中主要解釋變量包括：(1)國(guó)際“四大”分所二分變量BigSub，定義同模型1。(2)審計(jì)所在地區(qū)有分所Prov，本文利用收集的會(huì)計(jì)師事務(wù)所分所信息，與其審計(jì)的上市公司注冊(cè)地所屬地區(qū)(省、直轄市、自治區(qū))進(jìn)行年度地區(qū)匹配，設(shè)立審計(jì)所在地區(qū)有分所二分變量，定義如果會(huì)計(jì)師事務(wù)所在其審計(jì)的上市公司所在地區(qū)(上市公司注冊(cè)地)有設(shè)立分所則該變量取值為1，否則為0。參考現(xiàn)有學(xué)者研究成果，控制變量包括：是否交叉上市Cross；公司規(guī)模Size；資產(chǎn)負(fù)債率Lev；總資產(chǎn)收益率Roa；虧損情況Loss；上市年限Age；董事會(huì)獨(dú)立性Inde；第一大股東持股比例First1；是否國(guó)有企業(yè)Soe。此外， 模型中還控制了年度和行業(yè)變量。

Heckprobit模型中相關(guān)變量具體定義如表 2所示。

表2 主要研究變量及其衡量指標(biāo)(Heckprobit模型)

(二)數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

1.假設(shè)1的檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)來源及選擇。模型(1)中國(guó)際“四大”2007-2017年在各省級(jí)地區(qū)分所信息來自中國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)網(wǎng)站以及天眼查網(wǎng)站，經(jīng)手工收集獲得。反映地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度的宏觀指標(biāo)中，市場(chǎng)化程度(Mki)來自中國(guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告[34]，其他宏觀省級(jí)指標(biāo)來源于《國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒》。由于國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒統(tǒng)計(jì)的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)公布的是上年數(shù)據(jù)，因此本文使用的相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)均滯后一期。本文將國(guó)際“四大”2007-2017年分所分布信息與中國(guó)31個(gè)省級(jí)行政地區(qū)(不包括港澳臺(tái)地區(qū))的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行面板數(shù)據(jù)匹配，最終得到341個(gè)省級(jí)地區(qū)觀測(cè)樣本。

2.假設(shè)2的檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)來源及選擇。2007年，中國(guó)對(duì)企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則進(jìn)行了重大調(diào)整。為確?？杀刃裕疚倪x取2007-2017年滬深A(yù)股上市公司數(shù)據(jù)為樣本。上市公司各年度財(cái)務(wù)指標(biāo)來源于國(guó)泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫(kù);上市公司基本信息及審計(jì)意見信息來自銳思數(shù)據(jù)庫(kù)(RESSET) ，其中詳細(xì)披露了上市公司各年度的審計(jì)所信息、出具的審計(jì)意見類型、簽字注冊(cè)會(huì)計(jì)師姓名以及上市公司注冊(cè)地、上市日期等公司特征數(shù)據(jù)。同時(shí)按如下要求進(jìn)行樣本篩選：(1)剔除ST和PT企業(yè)；(2)剔除金融業(yè)、采礦業(yè)和文化體育娛樂業(yè)，由于這三類行業(yè)的公司業(yè)務(wù)有其自身的特殊性，尤其金融行業(yè)的盈余管理衡量標(biāo)準(zhǔn)不同于其他行業(yè)，納入樣本數(shù)據(jù)將缺乏可比性，除制造業(yè)按中國(guó)證監(jiān)會(huì)的二級(jí)分類外，其他行業(yè)按一級(jí)分類；(3)剔除財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不完整以及主要變量數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)；最終得到21866個(gè)公司年度觀測(cè)值。為排除異常值對(duì)實(shí)證結(jié)果的影響，本文對(duì)所有模型的連續(xù)變量在1%水平上進(jìn)行Winsorize縮尾處理。

五、實(shí)證分析

(一)假設(shè)1的檢驗(yàn)

1.描述性統(tǒng)計(jì) 。模型(1)的因變量是二分變量，因此將主要變量分組進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)與差異檢驗(yàn)，具體結(jié)果如下表3所示。其中國(guó)際“四大”有分所的樣本有136個(gè)，無(wú)分所的樣本有203個(gè)。國(guó)際“四大”有分所的地區(qū)與無(wú)分所的地區(qū)相比，除了地區(qū)通達(dá)性(High)指標(biāo)無(wú)顯著差異外，代表經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度的其他指標(biāo)：市場(chǎng)化程度(Mki)、市場(chǎng)潛能(Firms)、服務(wù)業(yè)聚集程度(Prop3)、行業(yè)規(guī)模(Numbs)、對(duì)外開放水平(Tmx)以及人力資本(Grads)，前者均顯著高于后者。這表明，相較國(guó)際“四大”沒有設(shè)立分所的地區(qū)，國(guó)際“四大”有設(shè)立分所的地區(qū)經(jīng)濟(jì)更為發(fā)達(dá)。

表3 主要變量分組描述性統(tǒng)計(jì)與差異檢驗(yàn)

(1)本文對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行1%水平上Winsorize縮尾處理；(2)***，p<0.01；**，p<0.05；*，p<0.1；下同。

2.相關(guān)性分析。

模型 (1) 主要變量的相關(guān)系數(shù)，如下表4所示。從表中可以看出，所有變量均與被解釋變量(Bigsub)顯著相關(guān)。此外，市場(chǎng)潛能(Firms)、服務(wù)業(yè)聚集程度(Prop3)、行業(yè)規(guī)模(Numbs)、對(duì)外開放水平(Tmx)、人力資本(Grads)與地區(qū)的市場(chǎng)化程度(Mki)顯著正相關(guān)，這說明地區(qū)的市場(chǎng)化程度越高，其上市公司數(shù)量、第三產(chǎn)業(yè)企業(yè)占比、工業(yè)企業(yè)數(shù)量、進(jìn)出口總額、高校畢業(yè)生人數(shù)等也相應(yīng)越多，這與客觀情況相一致。

表4 主要變量的相關(guān)系數(shù)

由于各變量間相關(guān)系數(shù)多數(shù)大于0.5，其中對(duì)外開放水平(Tmx)與市場(chǎng)潛能(Firms)相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.907 9，因此有必要進(jìn)一步考察變量間是否存在多重共線性。經(jīng)檢驗(yàn)，各變量的方差膨脹因子(VIF)均小于10，且均值為6.68(如表5所示)。這表明各變量間不存在多重共線性問題。

表5 主要變量的多重共線性檢驗(yàn)

3.多元線性回歸分析。

本文對(duì)模型(1)采用Logit回歸，同時(shí)對(duì)年度效應(yīng)進(jìn)行了控制，以驗(yàn)證國(guó)際“四大”設(shè)立分所的區(qū)位選擇傾向，表6為國(guó)際“四大”設(shè)立分所的區(qū)位選擇回歸結(jié)果。由表6可知，市場(chǎng)化程度(Mki)、服務(wù)業(yè)聚集程度(Prop3)以及人力資本(Grads)均與國(guó)際“四大”分所(BigSub)呈顯著正相關(guān)關(guān)系。這表明地區(qū)市場(chǎng)化程度越高，第三產(chǎn)業(yè)比重越高，則地區(qū)發(fā)展水平越高，服務(wù)業(yè)的集聚使得地區(qū)的審計(jì)服務(wù)需求就越高。由此，國(guó)際“四大”在這些地區(qū)設(shè)立分所更符合業(yè)務(wù)發(fā)展需求。同時(shí)，根據(jù)供需理論可知，人力資本越充足則勞動(dòng)力市場(chǎng)的人力需求越容易得到滿足，用工成本的隨之降低將使企業(yè)進(jìn)一步在地區(qū)集聚[32]；此外，人才的匯聚對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用，有助于企業(yè)在地區(qū)聚集[33]。由此衍生的審計(jì)服務(wù)需求將導(dǎo)致國(guó)際“四大”更傾向于在相應(yīng)地區(qū)設(shè)立分所。行業(yè)規(guī)模(Numbs)、地區(qū)通達(dá)性(High)則與國(guó)際“四大”分所(BigSub)負(fù)相關(guān)，且分別在1%和5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。一方面，中國(guó)的重工業(yè)主要分布在東北三省，而會(huì)計(jì)師事務(wù)所等生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)并不必然集中在制造業(yè)周圍[9，42]；同時(shí)，東南沿海城市及北上廣等一線省會(huì)城市則匯聚了服務(wù)業(yè)、現(xiàn)代工業(yè)以及高技術(shù)產(chǎn)業(yè)等上市公司。從審計(jì)業(yè)務(wù)需求角度來看，國(guó)際“四大”更傾向于在后者建立分所，因此行業(yè)規(guī)模(Numbs)的系數(shù)顯著為負(fù)符合客觀情況。另一方面，盡管北上廣等一線城市和東南沿海城市交通四通八達(dá)，但由于中國(guó)地域遼闊、各地區(qū)占地面積不均衡，新疆、青海、西藏等地區(qū)的地域面積是上述發(fā)達(dá)城市的數(shù)倍；隨著近年來基建工程的完善，其公路里程遠(yuǎn)超發(fā)達(dá)地區(qū)。因此，盡管這些偏遠(yuǎn)地區(qū)公路里程較長(zhǎng)，但由于整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍處于欠發(fā)達(dá)水平，上市公司審計(jì)業(yè)務(wù)量較少，國(guó)際“四大”暫不考慮在相關(guān)地區(qū)建立分所也合乎情理。最后，市場(chǎng)潛能(Firms)、對(duì)外開放水平(Tmx)與國(guó)際“四大”分所(BigSub)相關(guān)系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上不顯著。由此，說明較高的市場(chǎng)化程度(Mki)、服務(wù)業(yè)聚集度(Prop3)以及豐富的人力資本(Grads)是國(guó)際“四大”在確定分所選址時(shí)的主要驅(qū)動(dòng)因素。

表6 國(guó)際“四大”設(shè)立分所的區(qū)位選擇回歸結(jié)果(Logit模型)

綜上，在其他條件不變情況下，國(guó)際“四大”更傾向于在經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)或者經(jīng)濟(jì)活動(dòng)活躍地區(qū)建立分所，本文的假設(shè)1得到了驗(yàn)證。

(二)假設(shè)2的檢驗(yàn)

1.描述性統(tǒng)計(jì) 。本文對(duì)Heckprobit二階段模型的主要變量根據(jù)是否由國(guó)際“四大”(BIG4)審計(jì)進(jìn)行分組描述性統(tǒng)計(jì)。由表7統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知，分組下樣本公司特征和財(cái)務(wù)指標(biāo)呈現(xiàn)明顯差異。具體來看，國(guó)際“四大”審計(jì)的樣本公司中，國(guó)際“四大”在所審企業(yè)注冊(cè)地有分所(BigSub)的均值顯著高于非國(guó)際“四大”審計(jì)的樣本公司，這說明國(guó)際“四大”有分所的地區(qū)，由國(guó)際“四大”接攬的審計(jì)業(yè)務(wù)更多。然而，國(guó)際“四大”審計(jì)的樣本公司中審計(jì)所在地區(qū)有分所(Prov)這個(gè)變量的均值則顯著小于非國(guó)際“四大”審計(jì)的樣本公司。這說明在非國(guó)際“四大”審計(jì)的樣本公司注冊(cè)地，本地所的分所較多并且對(duì)國(guó)際“四大”的業(yè)務(wù)形成競(jìng)爭(zhēng)，使得國(guó)際“四大”的審計(jì)企業(yè)減少。此外，分組樣本在有關(guān)企業(yè)特征與財(cái)務(wù)指標(biāo)的變量中也呈現(xiàn)明顯不同。其中，國(guó)際“四大”審計(jì)的公司交叉上市(Cross)的比率，規(guī)模(Size)，資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)，總資產(chǎn)收益率(Roa)，大股東持股比例(First1)均高于非國(guó)際“四大”審計(jì)的公司；同時(shí)，國(guó)際“四大”審計(jì)的公司上市年限(Age)更長(zhǎng)，公司董事獨(dú)立性(Inde)更強(qiáng)，國(guó)企(Soe)占比相對(duì)更高，并且虧損(Loss)更少?？傮w來看，國(guó)際“四大”審計(jì)的樣本公司基本面更好。

表7 主要變量分組描述性統(tǒng)計(jì)

進(jìn)一步地，我們對(duì)樣本進(jìn)行單變量統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果如表8所示。首先，國(guó)際“四大”在地區(qū)有分所和無(wú)分所的樣本數(shù)分別為13398和8468，分別占全樣本的61.27%和38.73%。這表明國(guó)際“四大”在由其審計(jì)的樣本公司所在地區(qū)分所覆蓋率達(dá)到近三分之二。同時(shí)，本土所在地區(qū)有分所和無(wú)分所的樣本數(shù)分別為12 064和9 802，分別占全樣本的55.17%和44.83%。

表8 單變量分析結(jié)果

這表明本土所在上市公司所在地區(qū)分所覆蓋率不及國(guó)際“四大”。其次，國(guó)際“四大”在地區(qū)有分所相較無(wú)分所時(shí)，上市公司選擇國(guó)際“四大”作為審計(jì)所的概率在1%水平上顯著更高。這表明當(dāng)國(guó)際“四大”在地區(qū)有分所時(shí)，客戶選擇其作為審計(jì)所的概率更高。而本土所在地區(qū)有分所相較無(wú)分所時(shí)，上市公司選擇國(guó)際“四大”作為審計(jì)所的概率在1%的水平上顯著更低。這表明本土所在地區(qū)有分所時(shí)，會(huì)對(duì)國(guó)際“四大”的審計(jì)業(yè)務(wù)形成競(jìng)爭(zhēng)，部分企業(yè)將選擇本土所作為審計(jì)所。

2.相關(guān)性分析。

Heckprobit二階段模型各變量間相關(guān)系數(shù)如下表9所示。其中，國(guó)際“四大”在地區(qū)有分所(BigSub)與被解釋變量國(guó)際“四大”(BIG4)在1%水平上顯著正相關(guān)，這表明國(guó)際“四大”在地區(qū)有分所有助于吸引客戶選擇其作為審計(jì)所。本土所在地區(qū)有分所(Prov)與被解釋變量國(guó)際“四大”(BIG4)則在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)，這表明當(dāng)本土所在地區(qū)有分所時(shí)，將擠壓國(guó)際“四大”審計(jì)業(yè)務(wù)，一部分企業(yè)將更傾向于選擇本土所作為審計(jì)所。這與上述單變量分析結(jié)論一致。此外，控制變量與被解釋變量均顯著相關(guān)，側(cè)面證明了控制變量選擇的合理性。從其他變量來看，除了上市公司獲利能力(Roa)與虧損情況(Loss)相關(guān)系數(shù)大于0.5，其他變量間的相關(guān)系數(shù)均介于0.1至0.5之間。進(jìn)一步檢驗(yàn)可知，各變量間方差膨脹因子(VIF)(如表10所示)均值為1.37遠(yuǎn)小于10，說明不存在多重共線性問題。

表9 主要變量的相關(guān)系數(shù)表

表10 主要變量的多重共線性檢驗(yàn)

(三)Heckprobit回歸分析。

前述假設(shè)1理論分析表明，國(guó)際“四大”在地區(qū)設(shè)立分所的決策可能存在自選擇，為解決潛在內(nèi)生性問題，本文運(yùn)用Heckprobit二階段模型進(jìn)行檢驗(yàn)并論證假設(shè)2。具體檢驗(yàn)結(jié)果如表11表示。

1. Heckprobit第一階段：是否在地區(qū)建立分所選擇模型。

表11中模型(2-1)回歸結(jié)果表明市場(chǎng)化程度(Mki)、服務(wù)業(yè)聚集程度(Prop3)、對(duì)外開放水平(Tmx)以及人力資本(Grads)均與國(guó)際“四大”分所(BigSub)在1%統(tǒng)計(jì)水平上正相關(guān)。 這表明國(guó)際“四大”更愿意在市場(chǎng)化程度和服務(wù)業(yè)聚集度以及對(duì)外開放水平更高的地區(qū)和人力資本豐富的地區(qū)設(shè)立分所。行業(yè)規(guī)模(Numbs)、地區(qū)通達(dá)性(High)與國(guó)際“四大”分所(BigSub)在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)。說明由于會(huì)計(jì)師事務(wù)所并不一定集聚在制造業(yè)周圍[9，42]，譬如以具有相當(dāng)規(guī)模重工業(yè)的東北地區(qū)并非國(guó)際“四大”分所選址首選。

表11 Heckprobit二階段回歸結(jié)果

此外，盡管幅員遼闊的西北地區(qū)公路里程較長(zhǎng)，但由于整體經(jīng)濟(jì)仍處于欠發(fā)達(dá)狀態(tài)，審計(jì)業(yè)務(wù)需求稀少，國(guó)際“四大”也不愿在相關(guān)地區(qū)設(shè)立分所，市場(chǎng)潛力(Firms)與國(guó)際“四大”是否有分所(BigSub)關(guān)系不顯著。Heckprobit第一階段的回歸結(jié)果與Logit模型對(duì)假設(shè)1的回歸結(jié)果趨近一致，這不僅說明對(duì)假設(shè)1的實(shí)證結(jié)論是穩(wěn)健的，也說明國(guó)際“四大”在地區(qū)是否有分所的確存在內(nèi)生的自選擇問題。因此，本文采用Heckprobit二階段模型檢驗(yàn)假設(shè)2是合理的。

2.Heckprobit第二階段：客戶是否選擇國(guó)際“四大”模型。

表11中模型(2-2)Heckprobit第二階段回歸結(jié)果顯示，IMR系數(shù)在1%水平上統(tǒng)計(jì)顯著，說明自選擇問題確實(shí)存在將導(dǎo)致模型的回歸結(jié)果有偏。此外，國(guó)際“四大”在地區(qū)有分所(BigSub)與國(guó)大”(BIG4)在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著正相關(guān)。這說明在控制了國(guó)際“四大”是否在地區(qū)設(shè)立分所的自選擇問題后，國(guó)際“四大”在地區(qū)有分所時(shí)上市公司仍然更傾向于選擇國(guó)際“四大”作為審計(jì)所，這驗(yàn)證了本文的假設(shè)2。具體來看，本土所在地區(qū)有分所(Prov)與國(guó)際“四大”審計(jì)(BIG4)在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著負(fù)相關(guān)，表明在控制自選擇問題條件下，如果本土所在地區(qū)有分所則上市公司將選擇本土所為審計(jì)所。這說明本土所在地區(qū)有分所將擠壓國(guó)際“四大”在當(dāng)?shù)氐膶徲?jì)市場(chǎng)份額，即本土所將與國(guó)際“四大”在分所區(qū)位布局上形成競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)，進(jìn)一步說明國(guó)際“四大”通過在地區(qū)設(shè)立分所成功與本土所抗衡并吸引當(dāng)?shù)乜蛻簟?/p>

從各上市公司特征與財(cái)務(wù)指標(biāo)變量來看，股票是否交叉上市(Cross)、公司規(guī)模(Size)、第一大股東持股比例(First1)與國(guó)際“四大”審計(jì)(BIG4)均在1%水平上呈顯著正相關(guān)關(guān)系，這表明交叉上市的公司更傾向于選擇國(guó)際“四大”提供的審計(jì)服務(wù)；同時(shí)，上市公司規(guī)模越大、第一大股東持股比率越高，則越傾向于選擇國(guó)際“四大”作為審計(jì)所。此外，企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、總資產(chǎn)收益率(Roa)、企業(yè)上市年限(Age)、上市公司是否為國(guó)企(Soe)與國(guó)際“四大”審計(jì)(BIG4)均呈顯著負(fù)相關(guān)。這說明資產(chǎn)負(fù)債率高的企業(yè)傾向于選擇本土所作為審計(jì)所，可能因其財(cái)務(wù)指標(biāo)不佳規(guī)避高審計(jì)質(zhì)量的國(guó)際“四大”；收益率高的上市公司更愿意選擇本土所，可能是其希望通過本土所更容易出具標(biāo)準(zhǔn)無(wú)保留意見以肯定其業(yè)績(jī)；上市越久的企業(yè)越傾向于選擇本土所，說明其可能希望與本土所建立長(zhǎng)期合作關(guān)系以獲得較好的審計(jì)意見；國(guó)有企業(yè)可能出于信息保密以及中國(guó)地方政府對(duì)本土事務(wù)所的扶持，使得國(guó)有企業(yè)更傾向于選擇本土所進(jìn)行審計(jì)。企業(yè)是否虧損(Loss)和董事會(huì)獨(dú)立性(Inde)的回歸系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上不顯著，說明企業(yè)虧損情況與董事會(huì)獨(dú)立性對(duì)審計(jì)所的選擇影響不大。

3.穩(wěn)健性分析。

為深入實(shí)施會(huì)計(jì)師事務(wù)所做大做強(qiáng)戰(zhàn)略，鼓勵(lì)和扶持事務(wù)所加快實(shí)現(xiàn)規(guī)?；?guó)際化、品牌化、網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展，中注協(xié)繼2007年頒布《意見》以后于2012年6月8日發(fā)布《關(guān)于支持會(huì)計(jì)師事務(wù)所進(jìn)一步做強(qiáng)做大的若干政策措施》(以下簡(jiǎn)稱《支持措施》)，進(jìn)一步引導(dǎo)和支持鼓勵(lì)事務(wù)所做強(qiáng)做大的行動(dòng)。由此，本文以2012年為臨界點(diǎn)，劃分2007-2012年和2013-2017年兩個(gè)分樣本，進(jìn)一步檢驗(yàn)國(guó)際“四大”建立分所的區(qū)位選擇，實(shí)證結(jié)果表明，兩個(gè)分樣本區(qū)位選擇的回歸結(jié)果基本一致，說明模型(1)的結(jié)論是穩(wěn)健的。同時(shí)，參照模型(1)的穩(wěn)健性分析，同樣采用2007-2012年和2013-2017年兩個(gè)分樣本，來進(jìn)一步檢驗(yàn)國(guó)際“四大”在地區(qū)有分所是否有助于吸引客戶，從具體回歸結(jié)果來看，兩個(gè)分樣本的Heckprobit二階段分析結(jié)果也與主檢驗(yàn)基本一致，從而表明假設(shè)2是成立的②。

六、結(jié) 語(yǔ)

推動(dòng)會(huì)計(jì)師事務(wù)所“做大做強(qiáng)”并鼓勵(lì)本土?xí)?jì)師事務(wù)所“走出去”實(shí)現(xiàn)國(guó)際化，是中國(guó)財(cái)政部和注冊(cè)會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)的重要戰(zhàn)略舉措。本文從國(guó)際“四大”分所的地理區(qū)位布局出發(fā)，研究國(guó)際“四大”在中國(guó)設(shè)立分所的經(jīng)濟(jì)動(dòng)因和經(jīng)濟(jì)效果，研究發(fā)現(xiàn)：從經(jīng)濟(jì)動(dòng)因來看，經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)地區(qū)是國(guó)際“四大”設(shè)立分所的首選區(qū)位，這為中國(guó)本土所在“做大做強(qiáng)”過程中的分所選址策略提供了寶貴經(jīng)驗(yàn)，有助于改善中國(guó)會(huì)計(jì)師事務(wù)所主要依靠大所吸收小所實(shí)現(xiàn)擴(kuò)大的局面；從經(jīng)濟(jì)效果來看，國(guó)際“四大”在地區(qū)設(shè)立分所有利于吸引客戶，從而擴(kuò)大審計(jì)業(yè)務(wù)提高市場(chǎng)占有率，這為中國(guó)本土所精準(zhǔn)定位市場(chǎng)以進(jìn)一步擴(kuò)大市場(chǎng)份額實(shí)現(xiàn)“做精做?！碧峁┝艘罁?jù)。

本文研究結(jié)論尚存在一定局限性。首先，本文僅利用省級(jí)面板數(shù)據(jù)考察國(guó)際“四大”的地理分布傾向顯得不夠全面。由于當(dāng)前會(huì)計(jì)師事務(wù)所主要分布在省會(huì)和經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的一線城市，利用城市面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)將造成大量沒有設(shè)立分所的城市無(wú)數(shù)據(jù)匹配，樣本量偏小將導(dǎo)致回歸結(jié)果出現(xiàn)偏差。因此，本文的結(jié)論局限于省級(jí)層面的分所布局。第二，在研究國(guó)際“四大”分所選址地區(qū)傾向時(shí)，本文只采取Logit二維回歸顯得方法單一。當(dāng)前隨著新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的進(jìn)一步發(fā)展，空間溢出效應(yīng)也引起越來越多學(xué)者的關(guān)注。在未來會(huì)計(jì)師事務(wù)所分所區(qū)位選擇的研究中，應(yīng)考慮加入空間模型拓展空間溢出效應(yīng)對(duì)地理區(qū)位分布的影響。第三，本文在探索國(guó)際“四大”分所區(qū)位布局影響因素時(shí)，主要考慮經(jīng)濟(jì)方面的要素，未來研究對(duì)可能影響空間決策的文化、政策和政治因素應(yīng)展開進(jìn)一步探討。

注釋：

① 張文忠將服務(wù)業(yè)類型劃分為日?；顒?dòng)服務(wù)業(yè)、以企業(yè)或機(jī)關(guān)為對(duì)象的服務(wù)業(yè)、具有事務(wù)所性質(zhì)職能服務(wù)業(yè)以及公共服務(wù)設(shè)施等四大類。

② 囿于篇幅，筆者在此未列出穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果。