第四章 审计师变更

第四章 审计师变更

 

本章对审计师变更的相关研究做一简要概述,包括四部分内容,一是审计师变更的原因,二是审计师变更的效果,三是审计师变更的披露,四是审计师变更与审计意见购买。审计师变更的原因可以区分为客户原因、审计师原因和共同原因,我们将共同原因归入客户原因或审计师原因中介绍,所以,具体来说,本章分为以下四节:

★审计师变更的客户原因;

★审计师变更的审计师原因;

★审计师变更的效果和披露;

★审计师变更与审计意见购买。

 

第一节 审计师变更的客户原因

石油勘探成本(exploratory drilling costs)有完全成本法full cost accounting和成功法successful efforts accounting两种方法。Statement of Accounting Standards No. 19 (SFAS-19)颁布之前,企业可以在这两种方法中选择,大多数企业选择完全成本法。SFAS-19限制了企业的选择,偏好成功法。对于SFAS-19的影响有不同的看法,有的认为,由于这种方法的改变并不能企业的现金流量,所以,没有经济后果,有的则认为会带来石油行业竞争力的下降。DeAngelo (1982) 从另外一个角度来研究SFAS-19是否有经济后果,具体来说,是研究SFAS-19对审计师变更的影响。DeAngelo的预期是,由于SFAS-19对于石油行业有负面影响,从而可能会导致客户与审计师的矛盾程度增加,从而出现SFAS-19前后不同的审计师变更情况。同时,SFAS-19对石油行业不同企业的影响程度不同,从而可能会导致客户与审计师的矛盾程度不同,不同企业的审计师变更也会不同。为此,DeAngelo设计了两种检验,一是时间序列检验,即受SFAS-19影响较为严重的企业,在SFAS-19之前的一个时期和SFAS-19之后的一个时期的审计师变更进行比较;二是行业内部横截面检验,将石油行业企业分为受SFAS-19影响严重的企业和影响不严重的企业,比较在SFAS-19之后这两类企业的审计师变更。根据246个石油行业上市公司的数据,DeAngelo进行统计分析的结果是,受到SFAS-19影响较为严重的企业,在SFAS-19争议期间,审计师变更显著增加,而受到SFAS-19影响不严重的企业则没有发生这种增加。

 

研究审计师变更原因的文献提到的原因主要包括公司管理者变更、对额外审计服务的需求(例如从私营变为公众公司)、对于报告事项的争执和审计费用的矛盾,但是,关于这些原因的实证检验结果却没有一致性的结论(DeAngelo, 1982)。Schwartz & Menon1985)认为,以前的研究都是企业的正常情况下的审计师变更,他研究失败企业的审计师变更原因。

Schwartz & Menon对失败企业审计师变更原因的分析如下:(1)报告争议和非标准审计意见(reporting disputes and qualified opinions):在破产之前,企业的财务状况很差,在这种背景下,管理者可能进行盈余管理甚至弄虚作假,所以,审计师与管理者在会计政策方面的可能争议更大。另外,当企业财务状况很差时,审计师更可能签发非标准审计意见(持续经营问题),从而也与管理者的偏好现出矛盾。(2)管理者变更(management change):失败企业更可能更换现在的管理者,而新的管理者到任后,对现任审计师可能不满意或者是由于对其他的审计师更了解,从而会更换审计师。(3)保险需求(insurance demand):处于困境中的企业更需求外部利益相关者对其有信心,从而可能会选择具有品牌效应的会计公司来提供审计服务,并且,从外部利益相关者来说,选择大型会计公司还可能有“深口袋”效应。(4)审计费用:处于财务困境中的企业可能会要求降低审计费用,而审计师会认为自己的风险增加而要求增加审计费用,从而二者之间出现矛盾。Schwartz & Menon指出,上述这些因素在企业财务健康时也可能存在,从而形成审计师变更,但是,在企业财务处于困境时,这些因素更突出。

Schwartz & Menon的样本是NASEAMSYAmerican Stock Exchange)上市公司19741982期间的132家破产企业,这些行业涉及70个行业,同时,Schwartz & Menon还按行业、规模和年度为标准,在NASEAMSY上市企业中为每个破产企业配对一个控制企业,所以,全部样本由264NASEAMSY上市企业组成。根据这个样本,Schwartz & Menon进行了以下检验:(1)破产企业与配对控制审计师更换的差别:Schwartz & Menon检验了破产企业和配对企业审计师更换比率的差异显著性,结果如表1所示,破产企业显著高于配对企业。(2)破产企业更换审计师与审计意见:Schwartz & Menon检验破产企业的审计师变更是否是由于审计师签发了非标准审计意见之后才发生的,132家破产企业中,4家企业的审计师变更发生的破产之前的4年,所以,Schwartz & Menon认为这种审计师变更与研究的主题无关,所以,剔除这4家企业,剩下的128家企业破产前三年不同审计意见下的审计师变更情况如表2所示。从表2中可以看出,在非标准审计意见下,审计师变更的比率还少于标准审计意见下的比率。所以,Schwartz & Menon的结论是,破产企业的审计师变更不是由于非标准审计意见所致。(3)管理者变更与审计师变更:128家破产企业破产前管理者变更与审计师变更的组合情况如表3所示,Schwartz & Menon检验组合A和组合B的差异显著性,结果是没有显著性。所以,Schwartz & Menon的结论是,管理者变更与审计师变更无系统关系。(4)审计师变更方向:132家破产企业中,35家企业有审计师变更,变更方向如表4所示,Schwartz & Menon检验组合C和组合B的差异显著性,二者并无显著差异。但是,从表4可以看出,不同等级之间的审计师之间的变更较为显著。

根据上述结果,Schwartz & Menon的结论是,破产企业审计师变更较为显著,并且倾向于不同等级之间的审计师之间的变更。

 

1 破产企业与配对企业的审计师变更情况

是否变更

破产企业

配对企业

合计

变更审计师

35(组合A

13(组合B

48

不变更审计师

97(组合C

119(组合D

216

合计

132

132

264

  

2 破产企业不同审计意见下的审计师变更

是否变更

非标准意见

标准意见

合计

变更审计师

14(组合A

17(组合B

31

不变更审计师

63(组合C

34(组合D

97

合计

77

51

128

 

3 破产企业管理者变更与审计师变更

是否变更

管理者变更

没有管理者变更

合计

变更审计师

13(组合A

18(组合B

31

不变更审计师

34(组合C

63(组合D

97

合计

47

81

128

 

4 破产审计师变更方向

项目

新审计师

Big Eight

Big Eight

合计

原审

计师

Big Eight

11(组合A

10(组合B

21

Big Eight

12(组合C

2(组合D

14

合计

23

12

35

 

在会计公司并购过程中,一些Non-Big EightBig Eight并购,从而成为Big Eight的组成部分。Healy & Lys (1986)研究这些Non-Big Eight的客户会在什么样的反应,是继续作为Big Eight的客户,还是选择其他Non-Big Eight

Healy & Lys预期是,如果客户能从Big Eight的专业化服务或品牌中获益,则可能继续作为Big Eight的客户,否则,将发生审计师变更,选择其他Non-Big Eight。关于Big Eight的专业化服务,Healy & Lys指出,Big Eight具有广泛的分支机构,如果客户的经营机构也是分布于各地,则可能从Big Eight中获益,所以,Healy & Lys预期,具有较多异地经营机构的原来的Non-Big Eight客户,在这个会计公司并入Big Eight之后,可以也伴随该会计公司成为Big Eight的客户,即继续作为原来会计公司的客户,从而也就成为Big Eight的客户,而没有分支机构分布于异地的客户则可能选择其他的Non-Big Eight。关于Big Eight的品牌,Healy & Lys指出,Big Eight相对于Non-Big Eight具有品牌优势,如果客户需要从资本市场筹资,则能从这种品牌中获得,从而可能成为Big Eight的客户,如果客户不需要从资本市场筹资或没有客打算,则可能选择其他的Non-Big Eight。总之,Healy & Lys认为,客户是否选择作为Big Eight的客户是客户筹资计划、规模和成长性的函数。

Healy & Lys的样本是两例Big Eight并购Non-Big Eight的案例,一是Touche Ross & Co.并购J. K.Lasser & Co.,另一例是Ernst & Whinney并购Leidesdorf & Co. 上述并购中,Touche Ross & Co.Ernst & WhinneyBig Eight,并购会计公司,J. K.Lasser & Co.Leidesdorf & Co.Non-Big Eight,目标会计公司。在合并之前,两个Non-Big Eight会计公司的客户中,上市公司共为249家,剔除数据不全和破产及并购企业,最后样本是110家企业,这110企业中,选择作为并购Big Eight客户的89家,选择作为其他Big Eight客户的5家,选择作为Non-Big Eight客户的16家。根据这个样本,Healy & Lys要检验这110家客户的规模、成长性及筹资计划与其选择的会计公司类型之间的关系。

Healy & Lys的变量设计如下:(1)依存变量:客户选择的审计师类型,如果选择Big Eight则取值为1,其他为0。(2)解释变量:客户规模,用会计公司合并前一年客户总资产账面价值的自然对数表示;客户成长性,会计公司合并前三年,用客户总资产平均增长速度表示;债券筹资计划,用会计公司合并之后三年间,客户长期负债的增加比例表示;资本筹资计划,用会计公司合并之后三年间,客户股东投入资本的增加比例表示。

根据上述设计和样本,Healy & Lys进行统计分析的结果是,客户规模和客户成长性与客户选择Big Eight显著相关,债券筹资计划和资本筹资计划与客户选择Big Eight没有系统关系。

 

一般认为,独立审计是控制代理成本的一个外部机制。所以,不同的代理成本及其变化状况可能影响审计质量选择,代理成本越高,对审计质量的需求越高。而审计质量又是与审计师不可分离的,所以,代理成本及其变化会影响审计师选择及审计师变更。Frencis & Wilson1988)研究客户代理成本及其变化对审计师变更的影响。Frencis & Wilson的预期是,代理成本越高或代理成本升高的客户,可能发生的审计师变更是从非Big Eight变为Big Eight,而代理成本较低或降低的客户,可能发生的审计师变更是从Big Eight变为非Big Eight

Frencis & Wilson界定的代理成本包括两个方面,一是股东与管理者之间的矛盾,二是股东与债权人之间的矛盾。对于股东与管理者之间的矛盾,Frencis & Wilson从三个方面来考虑,一是内部人士持股比例,持股比例越低,矛盾越是严重,但是,当内部人士持股比例过高时,其他控制机制会失效,从而也会增加代理成本,Morck, ShleiferVishny1986)的研究表明,当内部人士持股比例低于5%或高于20%时,对企业业绩都不利,所以,有利于降低股东与管理者之间的矛盾的内部人士持股比例应该在5-20%之间;二是股权分散状况,股权越是分散,代理成本越高;三是管理者激励方案,越是采用会计基础奖励方案,代理成本越高。对于股东与债权人之间的矛盾,Frencis & Wilson认为,管理者倾向于将财富从债权人转移股东,所以,企业负债比例越高,对高质量审计需求的程度越低。此外,企业规模和成本性还影响代理成本,规模越大,增长越快,代理成本越高。根据以上分析,Frencis & Wilson的变量设计如表5所示。

Frencis & Wilson的样本是1979-1985期间的196例审计师变更,其中由非Big Eight变为Big Eight57例,相反变化又21例,Big Eight内部和非Big Eight内部变换的118例。Frencis & Wilson用部Big Eight和非Big Eight之间的变化(共78例)检验代理成本与审计师品牌之间的关系,即代理成本是否会影响对审计师品牌的选择,由于变化的数值性质,Frencis & Wilson采用的方法是概率单位(probit)回归。Frencis & Wilson用全部样本(196例)检验审计师规模与代理成本之间的关系,即代理成本是否会影响对审计师规模的选择。检验的结果是,代理成本与审计师品牌之间的关系与Frencis & Wilson的预期相一致,审计师规模与代理成本之间的关系没有发现系统关系。根据这个结果,Frencis & Wilson的结论是,代理成本对审计师变更具有解释力。

 

5 变量设计

类型

变量名称

预期方向

定义及计量方法

依存变量(两个变量分别检验)

审计师品牌

 

是表示审计质量的二个指标之一,从Big Eight变为Big Eight取值为1,相反情况为0

审计师规模

 

是表示审计质量的二个指标之一,将新任审计师全部客户的营业收入与前任审计师全部客户的营业收入相除,然后将这个比率取自然对数。

解释

变量

MGRSK

审计师变更前一年度内部人士持股比例,5-20%之间取值为1,小于5%或大于20%都取值为0

MGRSKHG

表示内部人士持股变化情况,如果审计师变更前一年持股比例在5-20%之间,但是,前三年不在这个范围,则取值为1,如果与上述情况恰好相反,则取值为-1,如果没有变化则取值为0

BONUS

表示审计师变更前一年对CEO是否有会计基础的奖励方案,如果有则取值为1,其他为0

BONUSCHG

表示BONUS的变化情况,审计师变更前三年中引入的取值为1,前三年中一直实行的取值为0,前三年取消这个方案的取值为-1

LGOWN

-

表示股权分散状况,审计师变更前最大股东持股比例大于10%的取值为1,其他为0

LGOWNCHG

-

表示股权分散变化情况,如果审计师变更前四年最大股东持股比例小于10%,但是变量前一年大于10%,则取值为1,相反情况取值为-1,没有变化取值为0

LTDBT

-

审计师变更前一年长期负债与全部资产之比。

LTDBT

-

审计师变更前一年长期负债与全部资产之比减去前三年的同一指标。

NEWISSUE

审计师变更后两年内发行的股票和债券与审计师变更前一年的总资产之比。

控制

变量

SIZE

审计师变更前客户总资产的自然对数。

GROWTH

表示客户增长情况,用审计师变更当年与前在年相比的客户总资产变化率表示。

 

Johnson & Lys (1990)研究客户经营及财务特点的变化是否会带来审计师变更。Johnson & Lys认为,一方面,审计师具有不同的行业专长,另一方面,客户会购买审计成本最低的审计服务,而不同审计师由于其行业专长不同,所以,对于不同的客户可能会有不同的审计成本,当客户的经营及财务特点发生变化时,可能会使得原来具有成本优势的审计师不再具有这种优势,所以,审计师变更可能会因此而发生。所以,Johnson & Lys的具体预期是,影响审计成本的客户因素的变化对审计师变更有显著影响。

很显然,依存变量是审计师是否变更。解释变量是影响审计成本的因素,由于审计成本受到审计师和客户特点的同时影响,所以,需要分别设计这两方面的解释变量。由于审计师成本无法观察到,Johnson & Lys用审计师规模代表审计师成本结构(事实上,由于Johnson & Lys研究的客户特点对审计师变更的影响,所以,审计师成本结构也可以看作控制变量)。对于影响审计成本的客户经营及财务特点,Johnson & Lys在文献综述的基础上,分为扩张、筹资、盈利性及审计风险四个方面,分别为这四个方面设计解释变量。(1)客户扩张。有两个变量,一是资产平均增长率,二是并购支出与总资产之比,分别按审计师变更前和变更后计算,以二两个时期的指标值之差作为解释变量。(2)客户筹资。有两个指标,一是发行的债券与总资产账面价值之比,二是发行的权益证券与总与总资产账面价值之比,分别按审计师变更前和变更后计算,以二两个时期的指标值之差作为解释变量。(3)客户盈利性。有两个指标,一是资产报酬率,二是经营净现金流量与总资产之比,分别按审计师变更前和变更后计算,以二两个时期的指标值之差作为解释变量。(4)审计风险。一是客户规模,用审计师变更前客户总资产的自然对数表示;二是财务杠杆和已获利息倍数,分别按审计师变更前和变更后计算,以二两个时期的指标值之差作为解释变量;变更前审计意见类型,按哑变量处理;审计师变更前,客户与审计师是否有会计政策的不同意见,按哑变量处理。

Johnson & Lys的样本数据来自于Disclosure Journal (January 1973 through April 1975 ) who Audits America(January 1976 through December 1982)Form 8-K资料,19731982期间共有3,751审计师变更,剔除金融企业、被并购的企业及数据不全的企业,最后样本是603家企业。根据上述样本和变量设计,Johnson & Lys进行统计分析的结果是支持Johnson & Lys的预期。

                                               

Roberts, GlezenJones1990研究学区(school district)审计师变更问题。学区是公立中小学管理机构,也是公共部门,在文献综述的基础上,他们在将影响学区审计师变更的原因分为三类,一是客户和审计师关系(MODOPIN, IAC, BRDCOMP,ADMCOMP),二是经济原因(FEECHAN, BOND,SIZE),二是政治原因(BRDCHAN, SUPTCH)。Roberts, GlezenJones提出的检验模型如公式(1)所示。

 

(1)

 

公式(1)中,AUDCHAN是依存变量,表示学区是否发生审计师变更,变更的取值为1,其他为0MODOPIN表示前一的年的审计意见类型,非标准审计意见取值为1,其他为0IAC表示审计报告中对内部控制的意见,如果报告中认为内部控制不符合要求,则取值为1,其他为0BRDCOMP表示审计报告对学区董事会的意见,如果认为董事会不符合要求,则取值为1,其他为0ADMCOMP表示审计报告对学区管理的意见,如果认为管理不符合要求,则取值为1,其他为0FEECHAN表示审计费用相对水平,用原来审计师最后一年的审计费用与新任审计师第一年的审计费用之比表示;BOND表示变更之后一年学区是否改造债券,发行的取值为1,其他为0SIZE表示学区规模,人口大于10,000的学区取值为1,其他为0BRDCHAN变更前两年学区董事会人员变动比例;SUPTCH表示变更前一年,学区最高长官是否变动,变动的取值为1,其他为0

Roberts, GlezenJones的样本是Texas地区19801985年期间发生审计师变更的87个学区和没有发生审计师变更的271个学区。根据这个样本和上述模型,Roberts, GlezenJones进行统计分析的结果是,FEECHANIACBRDCOMPADMCOMP与审计师变更显著正相关。根据这个结果,Roberts, GlezenJones的结论是,审计费用和审计师意见类型是影响学区审计师变更的主要原因。

 

Anderson, StokesZimmer1993)认为企业并购发生时,如果并购企业和目标之间的经营相似性(business similarity)越强,则并购后目标企业审计师留任的可能性越少。他们用并购类型(分为横向并购、纵向并购和多元并购)和财务杠杆差异表示经营相似性。根据60个并购案例,他们的检验结果是与预期相反。Firth1996认为,Anderson, StokesZimmer的研究存在的问题是没有设置控制变量,因为并购之后原目标企业的审计师是否留任会受到多种因素的影响,而Anderson, StokesZimmer的研究并没有设置控制变量。所以,Firth引入一些并购类型之外的变量来研究企业并购对审计师变更的影响。具体来说,Firth研究企业并购后,目标企业(被并购的企业)原来的审计师是否会被其他审计师取代的影响因素有哪些。在文献综述的基础上,Firth提出如下假设:假设1:越是横向并购,并购企业越是较少可能保持目标企业原来的审计师作为新子公司(即目标企业)的审计师。越是多元并购,越是较大可能保持目标企业原来的审计师作为新子公司的审计师。假设2:如果并购企业和目标企业在同一行业,则较少可能保持目标企业原来的审计师作为新子公司的审计师。假设3:目标企业盈利性越好,则较大可能保持目标企业原来的审计师作为新子公司的审计师。假设4:并购前目标企业得到非标准审计的,则较少可能保持目标企业原来的审计师作为新子公司的审计师。假设5:如果目标企业的审计师是Big Eight,则较大可能保持目标企业原来的审计师作为新子公司的审计师。假设6:如果企业并购不是用竞争方式确定的(在竞争方式下,目标企业不合作),则较大可能保持目标企业原来的审计师作为新子公司的审计师。假设7:目标企业高管层的留任情况与目标企业原来审计师的留任正相关。假设8:如果目标企业没有重大的组织重组,则较大可能保持目标企业原来的审计师作为新子公司的审计师。假设9:目标企业负债与总资产的比例越高,则越是较大可能保持目标企业原来的审计师作为新子公司的审计师。假设10:目标企业原来审计师的收费越低,越是较大可能保持目标企业原来的审计师作为新子公司的审计师。

Firth提出的检验模型如公式(1)所示和公式(2)所示,这两个公式的区别是TYPEINDUSTRY,公式(1)中使用TYPE是为了与Anderson, StokesZimmer的研究结果相比,因为他们的研究用TYPE作为解释变量。

 

(1)

 

 

 

(2)

 

两个公式中变量的含义如下:RETAIN是依存变量,如果目标企业原审计师留任,则取值为1,其他为0;每个假设都有相应的解释变量,TYPE表示并购类型,分为横向并购、纵向并购和多元并购,采用Anderson, StokesZimmer物方法,由投资分析师按分级量度方法对每个并购进行赋值,横向并购为1,纵向并购为4,多元并购为7,不同分析师对每个项目的评分的平均数就是该并购项目的类型得分;INDUSTRY表示并购企业和目标企业是否在同一行业,根据Financial Times Actuaries (FTA) industry classifications体系,如果不在同一行业,则取值为1,其他为0PROFIT表示并购前目标企业盈利性,用权益盈利率表示;OPIN表示并购前目标企业审计意见类型,标准审计意见取值为1,其他为0B8NB8表示审计师类型,目标企业原来审计师如果是Big EightB8取值为1,其他为0,如果并购企业由Big Eight审计而目标企业由非Big Eight审计,则NB8取值为-1,其他情况下NB80CONTEST表示并购企业并购目标企业的方式,如果是非竞争并购则取值为1,其他为0IR表示目标企业高管层是否留任,留任时取值为1,其他为0INT表示目标企业在并购之后是否有重大重组,如果没有则取值为1,其他为0DEBT是目标企业负债水平,用全部负债与全部资产之比表示;AF表示目标企业并购前审计费用相对水平,根据 Chan, EzzamelGwilliam1993)的方法进行估算。以上都是解释变量,此外,Firth还设置了两个控制变量,一是市场对并购的反应(AR),用并购企业并购公告后3天内股票非正常变动与并购总值之比表示,二是并购相对规模RELSIZE,用目标企业规模与并购企业规模之比表示,企业规模用并购前全部资本表示。

Firth的样本是1976-1992期间英国Financial Times数据库中并购案例,并且要求能找到并购后审计师留任与否的数据,共175个数据齐全的并购案例,其中141个变更了审计师,34个没有变更审计师。根据这个样本和上述模型,Firth进行统计分析的结果是,假设9没有得到支持,假设3方向与预期一致但不具有统计显著性,其他8个假设均得到支持。

 

Beattie & Fearnley (1998)认为,以经济理论为基础对审计师变更的解释存在许多不能解释的问题。所以,需要引入一些行为因素behavioural factors来解释审计师变更。以问卷调查的方式了解审计师变更的原因及审计师竞争投标机制audit tendering的运用情况。Beattie & Fearnley的调查对象是英国508家上市公司的财务经理,收回有效问卷328份。根据这些问卷的数据,Beattie & Fearnley分析审计师变更及审计师竞争投标机制的运用。1)审计师变更情况。328家公司中,在过去五年中,进行过审计师变更的109家,考虑变更审计师但是还没有变更的126家,93家未考虑变更审计师。可见,审计师变更的频度是很高的。(2)审计师变更的原因。Beattie & Fearnley根据已经实行过审计师变更和考虑进行审计师变更的企业对审计师变更的原因的回答,编制原因分布表如表6。(3)选择新审计师考虑的因素。对于已经实行审计师变更的109个企业,选择担后任审计师时考虑的因素如表7所示。(4)审计师竞争投标。328公司中,在过去5年中,共有73家使用过审计师竞争投标,基本情况如表8所示,这些公司在邀请参与投标的审计师时考虑的因素如表9所示,审计师竞争投标对时审计费用报价情况如表10所示。

 

6 审计师变原因

原因排序1

原因类型2

原因

选择该原因的公司数量

及比例

已经变更的

公司(109

考虑变更的

公司(126

数量

比例

数量

比例

1

经济

审计费用

53

49

83

74

2

经济

对审计质量不满意

45

41

32

25

3

混合

公司最高领导变化

38

35

30

24

4

经济

Need of group auditor

rationalization

31

28

14

11

5

经济

需要Big 6

28

26

6

5

6

经济

与其他公司并购

27

25

10

8

7

经济

公司成长,需要审计师的技术能力

24

22

17

13

8

行为

与责任审计师关系不好

19

17

11

9

9

经济

国外经营需要国际会计公司

18

16

8

6

10

行为

不能与合伙人接触

17

16

5

4

11

经济

需要额外的服务

15

14

11

9

11

行为

与审计师人员有冲突

15

14

17

13

13

经济

银行或主承销商的影响

14

13

6

5

14

经济

投资者或债权人的影响

13

12

5

4

15

行为

审计师合并

11

10

19

15

16

行为

审计师合伙人变化

10

9

16

13

17

混合

审计人员流动性高

8

7

19

15

18

混合

审计人员没有经验

7

6

22

17

18

经济

对会计政策有分歧

7

6

11

9

20

经济

不需要地方性审计师

6

5

4

3

20

经济

需要在当地有分支机构的审计师

6

5

3

2

22

经济

需要行业专业化的审计师

5

5

3

2

23

经济

监管者的影响

4

4

2

2

23

经济

公司日常业务银行的影响

4

4

3

2

25

经济

对审计意见有不同的看法

3

3

2

2

25

经济

需要当地审计师

3

3

-

-

1 :按已经进行过审计师变更的企业的选择排序,2变更原因分为经济原因、行为原因和经济与行为混合原因三类

 

7 选择新任审计师考虑的因素

排序

因素

数量

比例

1

改善审计质量

61

56

2

降低审计费用

60

55

2

提高审计服务的价值(value for money

60

55

4

改善管理建议的质量

46

42

5

提供额外服务的条款

26

24

6

管理者时间的损失

11

10

7

会计政策改变

5

5

8

其他

12

11

 

8 审计师竞争投标

参与竞争投标的审计师数量

公司数量

2

6

3

31

4

25

5

5

6

2

7

1

8

1

无响应

2

合计

73

 

9 邀请审计师投标时考虑的因素

因素排序

考虑的因素

公司数量

公司比例

1

审计师名声

52

71

2

以前对审计师的了解

37

51

3

对降低审计费用的期望

30

41

4

其他

9

12

 

10 审计师竞争投标情况下的审计费用报价

审计费用差异

现任审计师

其他审计师

数量

比例

数量

比例

提高幅度超过5%

3

5

8

5

提高幅度在5%以内

23

36

40

26

降低幅度在5-20%

15

24

53

34

降低幅度在20%以上

22

35

55

35

合计

63

100

156

100

 

安然(Enron)事件之后,有一种呼声,要求对上市公司的外部审计师实行强制轮换(mandatory rotation)。在美国的公司中,Du Pont对外部审计师的选择政策较为特殊,从1910年开始,实行外部审计师每年更换政策,后来改为几年更换一次,这个政策一直实行到1954年。在这之后,Du Pont最终确定了Price, Waterhouse & Co.作为长久的审计师,不再实行经常更换政策。Zeff (2003) 分析这其中的原因,即Du Pont1954年之前为什么实行审计师经常更换政策,而这之后又为什么改变更换政策,确定了长久的审计师。通过Du Pont的分析,对审计师实行轮换的利弊及原因得出一些启示。Zeff分析Du Pont相关资料后得出的结论是,1954年之前对审计师实行经常更换是由于Du Pont公司核心人物对外部审计师的一些观点所造成的,这些观点主要包括:要让会计公司对Du Pont没有兴趣(disinterestedness),外部审计师不应该为公司财务部门提供审计之外的专业服务,应该由与公司没有任务关联的会计公司来审计公司的财务报告,应该避免外部审计师与内部人士的勾结。后来,让Price, Waterhouse & Co.成为长久的审计师的主要原因是Du Pont规模增大,经营越来越复杂,并且伴随着跨国经营业务的发展。

 

比利时是一个开放经济的小规模国家(small open economies),企业结构的显著特点是少数几个大企业控制众多的中小企业,所以,许多中小企业都是大企业的子公司。Branson & Breesch (2004) 认为,这种企业结构可能会对审计师变更产生影响。同时,以前关于审计师变更的研究主要是对大企业为样本来进行的,而中小企业的审计师变更可能有一些不同于大企业的原因。所以,他们研究比利时中小企业/子公司审计师变更,特别是母公司推举(referral)审计师对中小企业审计师变更的影响。Branson & Breesch对推举的界定是:子公司在母公司的鼓励下,聘任与母公司相同的审计师。具体来说,Branson & Breesch要研究两个问题,第一,子公司是否与母公司聘用同一审计师?第二,子公司审计师变更与母公司是否相关?

Branson & Breesch首先对审计师变更的原因进行了综述,将解释变量及检验结果归纳如表11所示。Branson & Breesch认为,上述这些研究中都没有考虑母公司对子公司选择审计师的影响,所以,需要增加这方面的变量。在此基础上,Branson & Breesch分别检验上述两个问题。

1)子公司是否与母公司聘用同一审计师。Branson & Breesch的样本来自于Belgian National Bank (November 1997 edition),这个数据库中,能确认1995/1996年度审计师的子公司1922家,其中931家的母公司在比利时,另外991家的母公司在国外。1922家公司中,能够确认母公司1995/1996年度审计师的1434家,其中比利时809母公司809家,国外母公司625家。所以,Branson & Breesch的最后样本是1434家企业子公司及相应的母公司。这些公司的审计师聘任情况如表12所示。从表中可以看出,76%的子公司与母公司聘任同一审计师,母公司在比利时注册的,比例更高,为84%

2)子公司审计师变更是否与母公司相关。1994年至1995年期间,比利时审计市场共有1688例审计师变更,Branson & Breesch对这些企业的CFO进行问卷调查,调查问卷是根据文献综述的基础上提出了审计师变更的14种原因(这些原因中包括母公司的影响),由CFO在这14种原因中选择。发出问卷1688份,收回有效问卷36%,调查结果显示,79%的子公司审计师变更是由母公司提议实行的。

根据上述结果,Branson & Breesch的结论是,在比利时这个特殊的环境中,几个大企业控制众多的中小企业,许多中小企业都是大企业的子公司,所以,中小企业的审计师变更受到母公司的显著影响。

 

11 影响审计师变更的原因及检验结果

研究者

样本选择

样本

规模

变量及检验结果

具有显著性的变量

不具有显著性的变量

Burton& Roberts (1967)

 

USA Fortune 500 企业

137

审计师合并

管理者变更

额外审计服务

会计政策争议

审计费用

公司合并

轮换政策

新的筹资计划

Bedingfield& Loeb (1974)

 

USA,全部上市企业

246

审计费用

对审计师服务不满意

公司合并

会计政策争议

轮换政策

审计师合伙人变化

Eichenseher & Shields (1983)

USA,全部上市企业

331

审计费用

较差的工作关系

行业专长

Addams & Davis (1994)

 

USA-INC.500,全部非上市企业

 

对审计师服务不满意

审计费用

会计政策争议

轮换政策

人事矛盾

AddamsDavis& Mano (1996)

USA,全部上市企业

 

审计费用

 

Marten (1995)

 

德国,4850 Untemehmen

237

股东或管理者变化

审计费用

会计政策争议

Beattie& Fearnley (1995)

 

英国,全部上市企业

300

审计费用

对审计质量不满意

管理者变化

审计师合并

公司合并

审计师合伙人变化

会计政策争议

Williams (1988)

 

USA,全部上市企业(Big 8内部变化)

212

行业专长

审计意见购买

客户规模

Haskins& Williams (1990)

 

USA,全部上市企业(Big 8内部变化)

209

客户财务困境

客户规模

客户成长性

审计费用

行业专长

审计意见

IPO

 

12 子公司及母公司审计师聘用

母公司

所在国

子公司审计师

(是否与母公司聘用同一审计师)

母公司审计师

Big 6/ Non-Big 6

同一审计师

未聘用

同一审计师

数量

比例

数量

比例

B6

%

NB6

%

比利时809

677

84%

132

16

365

45

444

55

国外625

413

66

212

34

454

87

81

13

合计1434

1090

76

344

24

909

64

525

36

 

Hudaib & Cooke2005以英国上市公司为背景,研究管理董事(managing director, MD)变动及财务困境对审计意见和审计师变更的影响,具体包括三个问题:第一,管理董事变动及财务困境对审计意见的影响,第二,非标准审计意见、管理董事变动及财务困境对审计师变更的影响,第三,不同的非标准审计意见之间对审计师变更的影响。

Hudaib & Cooke首先在文献综述的基础上,提出概念模型,在此基础上进行变量设计和模型设计,然后根据样本数据进行统计分析。

1)概念模型。Hudaib & Cooke首先从总体上提出一个包括上述三个问题的概念模型如图1所示。从图1可以看出,管理董事变动、财务困境及其他控制变量共同影响审计意见类型,而这三个因素再结合审计意见又影响审计师变更。

1 管理董事变动、财务困境及控制变量

  对审计意见和审计师变更的影响

 

 

 

 

 

  在总体分析的基础上,Hudaib & Cooke分别分析需要研究的三个具体问题。第一,管理董事变动及财务困境对审计意见的影响。在文献综述的基础上,Hudaib & Cooke提出的关系如图2所示。从图中可以看出,管理董事的变动与财务困境相结合能加剧审计师提出非标准审计意见的可能性。第二,非标准审计意见、管理董事变动及财务困境对审计师变更的影响。在文献综述的基础上,Hudaib & Cooke提出的关系如图3所示。从图中可以看出,管理董事变动、财务困境与非标准审计意见的结合能加剧审计师变更的可能性。第三,不同的非标准审计意见之间对审计师变更的影响。在文献综述的基础上,Hudaib & Cooke提出的关系如图4所示。从图中可以看出,非标准审计意见的程度越是严重,审计师变更的可能性越大。

2 管理董事变动及财务困境对审计意见的影响

 

 

 

 

3 管理董事变动、财务困境及非标准审计意见对审计师变更的影响

 

 

 

 

4 不同非标准审计意见对审计师变更的影响

 

 

  

2)变量设计和模型设计。Hudaib & Cooke分别为所研究的三个问题设计检验模型和相应的变量。第一,管理董事变动及财务困境对审计意见的影响。检验模型如公式(1)所示。公式(1)中,Qt是依存变量,表示审计意见类型,非标准审计意见取值为1,其他为0Z-chMDxt表示管理董事变动与财务困境组合的四种情况,所以,分解为四个指标,Z-chMD1表示财务困境与管理董事变动同时存在,是这种情况的取值为1,其他为0Z-chMD2表示财务困境但是没有管理董事变动,是这种情况的取值为1,其他为0Z-chMD3表示没有财务困境但是有管理董事变动,是这种情况的取值为1,其他为0Z-chMD4表示上述三种情况之外的其他情况,是这种情况的取值为1,其他为0Audfeest是审计费用,用客户支付的审计费用与客户总资产之比表示;At是审计师类型,大型审计师取值为1,其他为0 Ct是客户规模,用总资产的自然对数表示;Grt是客户负债情况,用长期负债与权益之比表示;Zt表示客户是否处于财务困境,处于财务困境的取值为1,其他为0,客户财务困境与Z-score来区分;chMDt表示客户管理董事是否变动,变动的取值为1,其他为0Tt是数据年度变量,从1987年至2001年按顺序取值从014εt为误差项目。

(1)

 

   第二,管理董事变动、财务困境及非标准审计意见对审计师变更的影响。检验模型如公式(2)所示。公式(2)中,St是依存变量,表示审计师是否变更,变更的取值为1,其他为0。其他变量与公式(1)相同。

(2)

 

  第三,不同非标准审计意见对审计师变更的影响。检验模型如公式(3)所示。公式(3)中,St是依存变量,表示审计师是否变更,变更的取值为1,其他为0Oxt表示不同的审计意见类型,Hudaib & Cooke将审计意见分为9种,所以,共有9个变量,即O1O9,分别按哑变量处理,属于这种审计意见类型时,该变量就取值为1,其他为0;其他变量与公式(1)相同。

(3)

 

3)样本和结果。Hudaib & Cooke的样本是London Stock Exchange297个企业15年的数据(1987-2001)。根据这个样本和上述模型,Hudaib & Cooke进行统计分析的结果是,财务困境和管理董事变动与非标准审计意见显著相关,非标准审计意见的严重程度与审计师变更显著相关。

 

第二节 审计师变更的审计师原因

Chow & Rice1982)研究非标准审计意见与审计师变更之间的关系,具体来说,他们要研究的问题包括:非标准审计意见是否会伴随审计师变更?不同审计师对非标准审计意见是否有不同的倾向?非标准审计意见引致的审计师变更方向如何?审计师更换之后,客户是否能得到标准审计意见?

1)非标准审计意见与审计师变更。一般认为,管理者为了获得自己所需要的审计意见,有激励更换发表非标准审计意见的审计师。为了检验这个预期,Chow & Rice将企业分为四类,第一类是得到非标准审计意见,并且更换了审计师,第二类是得到非标准审计意见但是没有更换审计师,第三类是得到标准审计意见但更换了审计师,第四类是得到标准审计意见没有更换审计师。通过这对四类企业的审计师更换进行比较,就能检验非标准审计意见对审计师更换是否有显著影响。检验这个预期的数据来自于Leasco Disclosure Journal数据库1973974年的数据,1973年所有发表非标准审计意见的企业共1,132家,1973年和1974年所有变更审计师的企业共418家,这些企业组成了Chow & Rice分类体系中的前三类企业,对于第四类企业,也就是得到标准审计意见没有更换审计师,是Leasco Disclosure Journal数据库19731974年数据中,没有进入前三类的其他企业,共8,051家。样本的构成情况如表13所示。

13 样本组成(分成四类企业)

项目

非标准意见

标准意见

合计

变更审计师

141(组合A

277(组合C

418

未变更审计师

991(组合B

8051(组合D

9042

合计

1132

8328

9460

 

根据这个样本,Chow & Rice进行了两类检验,第一种检验是比较不同组合下(即不同企业类型)审计师变更的差异显著性,特别是组合A和组合C之间的差异显著性,得出的结论是,组合A的审计师变更显著高于其他各组。由于审计师变更还受到其他一些因素的影响,这种相互比较的方法无法排除这些因素的影响。所以,Chow & Rice设计了多元回归检验。第二种检验(多元回归检验)的模型如公式(1)所示。公式(1)中,S是依存变量,发生审计师变更取值为1,其他为0Q是解释变量,非标准审计意见取值为1,其他为0;其他变量都是控制变量,Mg表示是否有管理者更换,有管理者变更的取值为1,其他为0Mr表示企业是否被其他企业并购,被并购的取值为1,其他为0N表示是否有新的筹资计划安排,有的取值为1,其他为0X表示在审计师变更公告中是否提到上述原因之外的其他原因,提到的取值为1,其他为0

(1)

 

根据这个模型,Chow & Rice采用逻辑回归分析的结果是,非标准审计意见与审计师变更显著正相关。

2)不是审计师的非标准审计意见倾向。比较不同审计师非标准审计意见倾向的最简单方法直接比较各个审计师的非标准审计意见在其全部审计意见中的比例。但是,这种方法的弊端是,非标准审计意见除了受到审计师的倾向影响外,还受到其他一些因素的影响,所以,直接比较是无法控制这些因素的影响。为了控制这些因素的影响,Chow & Rice设计了多元回归检验。Chow & Rice的变量设计如下:依存变量是非标准意见,如果是非标准审计意见则取值为1,其他为0;解释变量是审计师类型,Chow & Rice将审计师分为Big Eight和其他审计师,Big Eight每个都单独作为一个变量,全部其他审计师都取值为0,所以,共有8个解释变量;控制变量包括二类,一是客户行业,共有六个行业,每个行业一个变量,二是客户规模,用客户1973年的收入表示。Chow & Rice的样本选择方法是:表1中组合A141个企业全部作为样本企业,其他三个组合中,每个组合中随机抽取141个,所以,全部样本共141×4=564个企业。根据样本,Chow & Rice采用逻辑回归分析的结果是,在解释变量中(审计师),Arthur Young & Co., Coopers & Lybrand, Touche Ross& Co. 与非标准审计意见显著正相关,控制变量中,客户规模与非标准审计显著显著负相关,一些行业变量也与非标准审计意见相关。

3)非标准审计意见引致的审计师变更方向。Chow & Rice的预期是,由于不同的审计师具有不同的非标准审计意见倾向,客户在得到非标准审计意见之后可能会选择非标准审计意见倾向较低的审计师。所以,Chow & Rice将审计师分为两类,Arthur Young & Co., Coopers & Lybrand, Touche Ross& Co.作为高倾向审计师,这些审计师签发非标准审计意见的倾向较高,另外5Big Eight及其他所有会计公司都作为低倾向审计师。根据这个想法,Chow & Rice141个发生审计师变更的企业按审计师倾向进行分类,结果如表14所示。从表2可以看出,结果与Chow & Rice的预期不同。

14 审计师变更方向

项目

新审计师

低倾向审计师

高倾向审计师

合计

原审计师

低倾向审计师

96(组合1

20(组合3

116

高倾向审计师

19(组合2

6(组合4

25

合计

115

26

141

 

4)审计师变更后的审计意见。Chow & Rice检验客户得到非标准审计意见后,更换审计师的目的是否是为了获得标准审计意见,或者说,如果客户确实是这个目的,那么这个目的能否实现。Chow & Rice的检验方法是比较表1中组合A(非标准审计后更换审计师)和组合B(非标准审计意见后未更换审计师)之间在非标准审计意见之后的年度(即1974年)的审计意见类型的区别,组合B共有991企业,由于组合A只有141个企业,Chow & Rice使用检验审计师的非标准审计意见倾向时从组合B中随机抽取的141个作为样本,找到这个企业在1974年的审计意见类型。组合A141个企业也需要1974年的审计意见类型,Chow & Rice只找到其中132个企业的审计意见类型。所以,全部样本共273个企业,这些企业的审计师变更及变更之后的年度审计意见如表15所示。从表中可以看出,非标准审计意见后变更审计师的客户在随后的年度里得到非标准审计意见的比例还高于非标准审计意见后不变更审计师的客户,这个结果与Chow & Rice的预期完全相反,也就是说,客户更换审计师并不是为了获得标准审计意见或是这个目的没有达到。

15 审计师变更之后的审计意见

项目

后续年度审计意见(1974

非标准意见

标准意见

合计

非标准意见后是否变更审计师

变更审计师

103(组合X

29(组合Z

132

不变更审计师

100(组合Y

41(组合W

141

合计

203

70

273

 

Balvers, StokesZimmer1988)建立了一个包括投资银行和审计师关系的模型来检验审计师选择对证券发生价格的影响。根据这个模型,他们得出三点主要预期(结论),第一,名望大的投资银行选择名望大的审计师;第二,投资银行的名望和审计师名望都能抑制证券发行的低定价;第三,投资银行的名望和审计师名望对抑制证券发行的低定价的作用,当方面的影响增大时,另一方的影响会降低。Balvers, StokesZimmer还用19811985年期间OTC1182IPO的数据对这个模型进行了检验,结果是支持模型的预期。

 

Chow & Rice1982)发现非标准审计意见与审计师更换显著正相关,但是,客户并不能通过审计师更换来“改善”标准审计意见,或者说客户更换审计师并不是要“改善”标准审计意见。Krishnan1994)指出,审计师变更并不一定是由于非标准审计意见所致,可能是由于审计师稳健主义的结果。所以,Krishnan研究审计师稳健倾向与审计师意见类型之间的关系。

一般是将审计意见分为标准审计意见和非标准审计意见,Krishnan认为,这种 无法区分非标准审计意见的严重程度,所以,Krishnan将审计意见分为三种类型,一是标准审计意见(unqualified),二是资产实现问题(asset realization),三是持续经营问题(going concern),后两类共同组成非标准审计意见,持续经营问题是最严重的非标准审计意见,资产实现问题中包括法律诉讼事项。

Krishnan认为,审计师决定不同的审计意见时存在一个临界值(threshold values),超过这临界值时,就会给出非标准审计意见。由于Krishnan将审计意见分为三种类型,所以,有两个临界值,Krishnan称为u1u2,当小于u1时,是标准审计意见,当处于u1u2之间时是资产实现问题,当大于u2时是持续经营问题,正是由于临界值的不同决定了审计意见类型的不同。但是,不同的审计师的稳健程度是不同的,从而具有不同的临界值,Krishnan的预期是,发生审计师变更的审计师的临界值低于非变更的审计师的临界值。

Krishnan的变量设计如下:(1)依存变量:审计意见类型,标准审计意见取值为1,资产问题取值为2,持续经营问题取值为3。(2)解释变量:解释变量是审计师临界值,Krishnan将审计师分为变更审计师和非变更审计师,变更审计师的u1u2u1SWu2SW表示,非变更审计师的u1u2u1NSWu2NSW表示,并且将u1NSW0,用u2NSW和两类审计师之间的变量之差为解释变量,即u1SWu1NSWu2SWu2NSWu2NSW作为解释变量。(3)控制变量:客户复杂性,用客户应收账款及存货总资产之比之比及存货与总资产之比表示;客户规模,用客户总资产的自然对数表示;客户是否有经营亏损,按哑变量处理;客户财务杠杆,用负债与总资产之比表示;企业系统风险,用企业股票的Beta风险系数表示;企业业绩,用客户投标的报酬率与市场报酬率之差表示;审计师类型,区分为Big Six与非Big Six,按哑变量处理。此外,还设计行业哑变量和企业上市年度变量。

Krishnan的样本来自于Disclosure Inc数据库19861988年的审计数据,其中19861987各是2898个企业,这2898个企业中,808个企业继续收集1988年的数据,作为时间序列数据。2898个企业在19861987年中更换审计师的197家,没有更换审计师的2792家,从审计意见类型来说,标准审计意见2608家,资产经营问题172家,持续经营问题209家。

根据上述样本和变量设计,Krishnan采用扩展有序概率单位(ordered probit)模型估算出不同审计师的临界值(即变量中的解释变量),结果是,变更审计师的临界值显著低于非变更审计师。根据这个结果,Krishnan的结论是,审计师的稳健程度对审计师变更具有解释力。

 

Krishnan & Krishnan1997)指出,以前关于审计师变更的研究没有区分审计师辞职和解聘审计师,使用的标准方法是将变更审计师的企业与没有变更审计师的企业进行比较,得出的结论是主要有两点,一是变更审计师的企业与不变更审计师的企业相比,具有不同的特点,二是审计师变更具有多种原因。Krishnan & Krishnan区分审计师辞职和解聘审计师,前者是审计师主动退出,而后者是客户不意再聘用现任审计师,所以,二者的原因应该是有区别的。在对二者做出区分的基础上,Krishnan & Krishnan研究的具体问题是,审计师辞职是否与诉讼风险相关?是否是由于审计师认为客户风险过大而辞职?

根据标准的审计师变更研究方法,应该将审计师辞职的企业与一个对比样本进行比较,这里的对比样本选择的问题是,对比企业是由没有审计师变更的企业组成,还是由解聘审计师的企业组成,Krishnan & Krishnan认为,由于研究的中心问题是确认诉讼风险对审计师辞职的影响,而不是确认审计师变更的因素,所以,Krishnan & Krishnan选择的对比样本是由解聘审计师的企业组成。Krishnan & Krishnan的初始样本来自于Disclosure Inc.数据库19891995年审计师辞职企业,共141家,在此基础上,Krishnan & Krishnan为这141个企业配对两组解聘审计师企业,一是按行业和规模配对,指行业相同,规模相当,配对141家解聘审计师的企业,二是按年度和规模配对,指解聘审计师的与审计师辞职在同一个年度,并且规模相当,配对141家解聘审计师的企业。所以,共有两个亚样本,一是由审计师辞职企业和行业配对企业组成,共242家,二是由审计师辞职企业和年度配对企业组成,共242家。

Krishnan & Krishnan的变量设计如下:(1)依存变量:审计师辞职,按哑变量处理,辞职的取值为1,其他为0。(2)解释变量:解释变量就是诉讼风险因素相关变量,Krishnan & Krishnan首先对审计诉讼风险相关因素做了一个文献综述,归纳出影响诉讼风险的客户因素和审计师因素如表16所示,在此基础上,提出了13个解释变量如表17所示。Krishnan & Krishnan认为,由于选择的配对企业也是审计师变更企业,所以,无须再设计其他控制变量。

根据上述样本的变量设计,Krishnan & Krishnan进行统计分析的结果是(两个亚样本分别分析):财务困境(PRBANK)、客户风险(VARVAR-SW)和审计独立性(INDEP)与审计师辞职显著正相关,审计师任期(TENURE)和非标准审计意见(MODOPGC)与审计师辞职显著负相关。由于Krishnan & Krishnan将这些因素都界定为审计诉讼风险因素,所以,Krishnan & Krishnan的结论是,审计诉讼风险与审计师辞职显著正相关。

 

16 诉讼风险相关因素

因素

预期方向

Financial distress

+

Financial irregularity

+

Potential for accruals based errors/ irregularity

+

Growth

+

Probability of acquisition

+

Tenure

-

Independence

-

Modified opinion

?

Size

+

Stock variability

+

 

17 解释变量(审计诉讼风险相关指标)

指标名称

预期方向

计量方法

PRBANK

破产可能性,根据破产预测模型计算

REPEVENT

审计师变更的披露包括相关事件的取值为1,其他为0

DISAGREE

审计师变更的披露提高客户与审计师不同意见的取值为1,其他为0

ACCRUALS

客户全部应计与总资产之比,应计等于净收益减去经营现金流量

GROWTH

审计师变更前一年销售增长率

PRACQ

被并购的可能性,根据并购模型预测计算

TENURE

审计师任期,审计师变更前已经任期在3年及其以上的取值为1,其他为0

INDEP

审计独立性,用1减去审计师对这个客户的依赖程度表示,依赖程度按客户销售收入占审计师全部客户销售收入的比例计算

MODOP

如果审计意见是非标准意见则取值为1,其他为0

GC

如果审计意见是持续经营问题则取值为1,其他为0

SIZE

客户规模,用总资产的自然对数表示

VAR

年度结束前260天内客户股票非正常的变异

VAR-SW

审计师变更前260天内客户股票非正常的变异

 

Bockus & Gigler1998)分析前任审计师辞职和后任审计师继任的经济理性,具体来说,他们要从利润最大化的角度来分析两个问题,第一,前任审计师辞职的经济原因是什么?第二,在后任审计师对这个新客户具有信息劣势并且还要发生初始成本的情况下为什么能选择继任?关于前任审计师辞职,Bockus & Gigler认为,审计师是权衡继续保留这个客户的得失之后才会做出这样的决策,继续保留这个客户可以获得审计费用收入,但是,如果客户的风险给审计师带来的预期损失大于预期审计费用收入,并且通过风险调整之后的审计收费还无法弥补这个预期损失,则审计师会辞职。关于后任审计师继任,Bockus & Gigler提出的问题是,既然前任审计师认为客户潜在风险过大,难道后任审计师就不考虑风险?后任审计师当然会考虑风险,但是,由于不同的审计师的财富不同,所以,在发生审计失败时所承担的责任也不同,相同的客户风险,对于不同的审计师来说,预期损失不同。所以,Bockus & Gigler的认为,如果潜在的继任审计师的财富少于前任审计师,则潜在的继任审计师所估计的预期损失也就少些,从而使得继任具有经济理性。由于审计师规模与审计师质量相关,一般可以认为规模较大的会计公司独立性较高,所以,由财富较少的审计师来继任财富较多的审计师,可以认为是审计质量的下降。

根据以上分析,Bockus & Gigler得出如下结论:审计师责任的较大程度增加会加剧财富较多的审计师辞职,从而降低审计质量,而审计质量的降低可能减少客户财务报告中错弊被发现的可能性,这与增加审计师责任的初衷背道而驰。

 

Pittman & Fortin (2004)分析审计师名望对企业筹资成本的影响。Pittman & Fortin指出,企业具有生命周期,对于年轻企业young firm来说,由于外界对其不了解,投资者与企业之间的信息不对称较为严重。Lang,1991)研究表明,股票价格对盈利公布的反应随着企业年龄的增加而降低,这说明随着企业年龄的增长,企业与投资者之间的信息不对称程度在降低,从而的盈余的信息含量降低。年轻企业如果要在资本市场很筹措资金可能会较为困难,投资者对企业没有信心,可能认为风险较高,投资者要求的报酬率可能较高。在这种背景下,如果年轻企业聘用具有名望的审计师对企业的财务报告审计,可能会增加投资者的信心,从而降低投资者对企业拟发行证券的风险估计,从而降低要求的报酬率。

在文献综述的基础上,Pittman & Fortin提出如下具体假设:假设1:有名望的审计师对降低利息的作用会随着企业年龄的增加而衰减。假设2A:对于具有私营历史的企业来说,有名望的审计师对利息的降低作用较强。假设2B:对于具有私营历史的企业来说,有名望的审计师对利息的降低作用的衰减速度较快。

Pittman & Fortin检验上述假设的思路是用企业在IPO成为公众公司后9年期间的利息情况来检验利息与审计师选择之间的关系。Pittman & Fortin的变量设计如下:(1)依存变量:利息费用(INTEREST RATE),用年度内利息费用与同一个年度内全部负债之比表示。(2)解释变量:有两类解释变量,一是企业年龄,二是审计师,对于企业年龄(AGE),Pittman & Fortin用企业IPO之后的年数表示,对于审计师(BIG SIX),由于样本数据涉及19771997,这期间国际会计公司之间的合并,所以,19771988年期间是区分为Big Eight与非Big Eight19891997年期间是区分为Big Six与非Big Six。(3)控制变量:除了解释变量对企业利息形成影响外,还有其他因素会影响企业利息,Pittman & Fortin为这些因素设计控制变量,分为两类,一是资本原始成本Underlying cost of capital,二是企业特点,资本原始成本有两个变量,一是基本利率(PRIMW),用该年度基本利率的平均数表示;二是可能违约溢价(DEFAULT),用BAA级债券利率与10年期政府债券利率之差表示;对于企业特点,Pittman & Fortin设计了六个变量,一是财务杠杆度(LEVERAGE),用全部短期负债和长期负债的账面价值与企业市值之比表示,二是现金流量(CASH-FLOW),用经营现金流量与企业总资产之比表示,三是企业规模(SIZE),用总资产的自然对数表示,四是企业权益价值是否是负数(NEG.EQUITY),如果是则取值为1,其他为0,五是企业资产结构(ASSETS),用有形固定资产占全部资产的比例表示,六是行业哑变量(INDUSTRY)。此外,还设计变量(YEAR)表明企业IPO的年份。根据上述变量设计,Pittman & Fortin提出的检验模型如公式(1)所示。

(1)

 

Pittman & Fortin的样本选择方法如下:1977年至1988年期间,在SEC注册的IPO共有3548家,剔除特殊行业和被并购的企业,由于Pittman & Fortin要研究IPO之后9年期间的利息情况,所以,有些企业没有这随后9年的数据,这些企业也从样本中剔除,最后样本是371家,Pittman & Fortin使用这371家企业的IPO及随后9年的数据进行假设检验,样本数据涉及的时间是19771997。根据上述样本和检验设计,Pittman & Fortin进行统计分析的结果是三个假设均得到支持。

 

第三节 审计师变更的效果和披露

 

一、审计师变更的效果

由于审计市场中Big Eight的高集中度,人们担心审计市场是否是竞争市场,Big Eight是否利用高集中度谋取垄断利益。Dopuch & Simunic1980, 1982)的研究表明,审计市场并不缺乏竞争,一些表面看起来具有垄断特点的现象,其实是审计师之间产品差异化的结果,并不是垄断的结果。Nichols & Smith1983预期,如果Big Eight具有产品差异化,也就是说能提供高质量的审计,那么,市场将对Big Eight与非Big Eight之间的审计师变换做出不同的反应,当从非Big Eight变换为Big Eight时,市场将作为“好消息”,相反,如果企业的审计师从Big Eight变为非Big Eight,则市场将作为“坏消息”。Nichols & Smith用事件法李代检验上述预期。Nichols & Smith的样本是19731979年期间New York or American Stock Exchange上市企业中发生不同类型审计师之间变更的51家企业,其中由Big Eight变为非Big Eight22家,由非Big Eight变为Big Eight29家。根据这个样本,Nichols & Smith进行统计分析的结果是,股票价格的反应方向与Nichols & Smith的预期一致,但是不具有统计显著性。

 

Kluger & Shields1989)研究破产企业审计师变更与信息质量的关系。处于困境中企业的管理者有激励进行盈余管理甚至弄虚作假,以减少财务报告中的负面信息含量,DeAngelo1982)将这种行为称为信息抑制(information suppression)。如果审计师坚持自己的意见,则客户的这种信息抑制行为得逞的可能性就降低甚至不能成为现实。但是,伴随而来的是,客户可能解聘现任审计师,通过新审计师来获得自己的需求。相反,如果审计师与客户合作,则客户没有激励解聘现任审计师。根据上述分析,Kluger & Shields预期,对于财务困境(破产)企业来说,如果出现审计师变更,则说明现任审计师不与客户合作进行信息抑制,从而披露的信息质量较高;相反,如果破产企业没有审计师变更,则说明现任审计师可能已经与客户合作进行信息抑制,从而披露的信息质量较高。也就是说,Kluger & Shields预期,破产企业的破产前变更审计师可以作为该企业会计信息质量较高的信号。

检验这个预期的关键是如何判定会计信息的质量。由于会计信息的质量本身是无法检验的,Kluger & Shields采用的方法是将破产企业破产前2年的会计信息用于破产预测,预测的准确性就代表用于预测的会计信息的质量。由于这个企业都已经破产,所以,如果预测结果与现实的相符程度较高,则说明用于预测的数据是真实的,如果相符程度较低,则说明用于预测的数据具有虚假成份(当然,假定预测模型是可靠的)。根据这种检验思路,Kluger & Shields预期,破产前2年发生过审计师变更的破产企业的预测准确性要高于没有发生过审计师变更的破产企业。

Kluger & Shields的样本来自于OTC公司,19811985年期间,OTC企业中,按Chapter 11 破产并有破产前2年更换审计师的企业共有36家,称为第一组,Kluger & Shields为第一组内的每家企业配对一个没有审计师变更的破产企业,配对标准是行业和规模,称为第二组。同时,Kluger & Shields还为第一组内的每家企业配对一个发生过审计师变更,但是没有破产的企业,配对标准是行业和规模。所以,Kluger & Shields样本由三组108OTC企业组成。根据这个样本,Kluger & Shields使用的Jones1987)的破产预测模型进行预测,并比较预测的准确性,得出的结论符合Kluger & Shields的预期,破产前发生审计师变更的企业,会计信息用于预测模型时,预测的准确性显著高于没有发生审计师变更的破产企业。

 

Deis & Giroux1996研究审计师变更对审计费用、审计努力和审计质量的影响。具体来说,就是研究在审计师变更后,新任审计师初始年度审计的审计费用、审计努力和审计质量。Deis & Giroux的研究样本是独立审计机构对德克萨斯州的独立学区(independent school districts)的审计,研究方法是档案资料法,即从独立审计师对这些学区的审计工作底稿中收集数据(Deis & Giroux是通过同业复核的渠道完成的)。

1)审计师变更后的审计费用和审计努力(用审计花费的时间表示)。在文献综述的基础上,Deis & Giroux提出的检验模型如公式(1)所示。公式(1)中,ln(FEE) ln(HOURS)都是依存变量(分别检验),ln(FEE)是审计费用的自然对数,ln(HOURS)是审计所花费时间的自然对数;YEAR1YEAR2是解释变量,YEAR1表示是否是初始审计,如果是这种情况则取值为1,其他为0YEAR2表示是否是第二年审计,如果是这种情况则取值为1,其他为0;其他变量都是控制变量,ln(SIZE)是学区规模的自然对数,学区规模用学生人数表示;ln(PCI)是学区人均收入的自然对数;OFFICES是审计师分支机构数量;CLIENTS是审计师专业化情况,用审计师审计的学区数量的自然对数表示;CAFR表示客户的财务报告是否是综合年度财务报告(comprehensive annual financial report, CAFR),如果是则取值为1,其他为0IAC表示审计报告中是否表明客户内部控制存在缺陷,如果是这种情况则取值为1,其他为0OPIN表示审计意见是否是非标审计意见,如果是这种情况则取值为1,其他为0 ln(QUALSCORE)表示审计质量,根据19个项目的得分确定。

 

(1)

 

2审计师变更后的审计质量。在文献综述的基础上,Deis & Giroux提出的检验模型如公式(2)所示。公式(2)中,ln(QUALSCORE)是依存变量,YEAR1YEAR2是解释变量,含义与公式(1)相同;WEALTH表示学区的财务健康情况,用学区财产税与学区学生人数表示;PEER表示审计师是否自愿参加同业复核,自愿参加的取值为1,其他为0TIME表示审计的及时性,学区审计必须在年度结束后120天内完成,这个指标是年度结束后至审计完成日所经历的天数与120天之比;其他各个指标的含义与公式(1)相同。

 

(2)

 

Deis & Giroux的样本是1984/1984Big Eight完成的德克萨斯州232独立学区审计项目,其中初始审计学区的22个。根据这个样本和上述模型,Deis & Giroux进行统计分析后得出的结论是,初始审计的费用显著降低,审计努力和审计质量显著提高。

 

西班牙法律规定大中型公司的财务报告必须接受外部审计,但是,法律并没有对公司更换审计师做出限制性规定,所以,公司的管理者可以按自己的意愿更换审计师。Gomez-Aguliar & Ruiz-Barbadillo2003)预期,在这种审计背景下,可能出现管理者为了获得自己需要的审计意见而更换审计师的情况。一般来说,管理者总是希望标准审计意见(clean opinion),而不希望非标准审计意见(qualified opinion),所以,如果预期正确,则审计师更换会出现在非标准审计意见之后,并且新任审计师的审计意见可能是标准审计意见。在相同的审计发现下,审计意见的类型可以代表审计质量,所以,在非标准审计意见之后,客户事实上是由低质量的审计师取代高质量的审计师,从而获得自己的需要的审计意见。

根据上述分析,Gomez-Aguliar & Ruiz-Barbadillo提出的检验模型如公式(1)所示。Logit(p)是依存变量,表示新任审计师的审计意见,也就是更换审计师后得到的审计意见类型,如果是标准审计意见由取值为1,其他为0;其他四个变量都代表审计质量,是解释变量,TECN是审计技术,审计技术分为三种类型,结构化、非结构化和中间型,有实证研究表明(Schwartz & Soo, 1996),结构化方法的效率更高,所以,Gomez-Aguliar & Ruiz-Barbadillo认为,由结构化会计公司向其他两种类型更换是由低质量取代高质量,Kinney1986)对Big Eight的类型进行了划分,但是,对于非Big Eight并没划分,Gomez-Aguliar & Ruiz-Barbadillo将全部非Big Eight都作为非结构化会计公司,根据以上界定,Gomez-Aguliar & Ruiz-Barbadillo规定的取值方法是,结构化会计公司取值为2,中间型取值为1,非结构化取值为0SPEC是审计师行业专业化变量,根据审计费用或该行业客户营业收入的平方根计算;NAME是审计师品牌变量,Big Six 取值为1,其他为0SIZE是审计师规模,用审计师年度收入表示,在没有审计师年度收入的情况下,用审计师所审计的客户的年度收入表示;CONSERVATISM是审计师稳健,用审计师所签发的非标准审计意见报告占其全部审计报告的比例表示。上述指标中,Gomez-Aguliar & Ruiz-Barbadillo都使用Δ,表示用前任审计师和后任审计师的相应指标之差作为解释变量进行模型检验。

Logit(p)= α+β1ΔTECN+β2ΔSPEC+β3ΔNAME+β4ΔSIZE+β5ΔCONSERVATISM (1)

  Gomez-Aguliar & Ruiz-Barbadillo的样本来自于19911996年西班牙上市公司的审计意见,共735例,基本情况如表18所示。从表中可以看出,在480例非标准审计意见中,只有92例发生的审计师变更,占19%,所以,从总体上来说,没有证据表明非标准审计意见之后会伴随审计师变更,这个结果不支持Gomez-Aguliar & Ruiz-Barbadillo的预期。对于发生审计师变更的135例(使用这个亚样本),Gomez-Aguliar & Ruiz-Barbadillo用模型(1)分析其变量的原因,即检验在非标准审计意见之后是否为由低质量的审计师取代高质量的审计师。检验的结果是,在审计师变更中,变更前得到非标准审计意见的公司选择低质量审计师的可能性显著大于变更前得到标准审计意见的公司。所以,Gomez-Aguliar & Ruiz-Barbadillo的结论是,西班牙上市公司在审计师变更中,具有由低质量审计师取代高质量审计师以避免非标准审计意见的倾向。

18 审计意见及审计师变更

审计意见

类型

随后是否有审计师变更

没有变更

有变更

合计

标准意见

212

43

255

非标准意见

388

92

480

合计

600

135

735

 

Beneish et al 2005研究审计师辞职能否向投资者传递信息。一般认为,市场会将审计师辞职作为“坏消息”。Beneish et al认为,在有效市场前提下,审计师辞职并不一定具有信息含量。Beneish et al将审计师辞职分为两类,一是归因辞职Attributed resignations),即在审计师辞职公告中说明审计师辞职的原因是审计师与客户对会计政策选择或内部控制恰当性有不同意见。Beneish et al认为,这类辞职可能预示着客户财务报告的可靠性会降低,则这类信息是市场所不知道的。所以,这类辞职公告具有信息含量,可能被市场作为“坏消息”。另一类辞职是未解释辞职(Unexplained resignations),没有说明辞职的具体原因。Beneish et al在这类辞职中已经剔除了由于企业并购而引致的审计师辞职,所以,Beneish et al认为,这类辞职的真正原因是审计师对客户风险的重新评估所致,审计师认为客户的风险过大,继续留任已经没有意义。Beneish et al认为,由于客户的风险相关数据已经为市场所知道,所以,这类审计师辞职公告没有信息含量,市场(投资者)既不会作为“坏消息”也不会作为“好消息”。

Beneish et al的样本来自于CRSP1994年至1998年期间NASEASEOTC企业的109例审计师辞职,其中归因辞职占1/4未解释辞职占3/4。根据这个样本,Beneish et al采用事件法进行统计分析的结果是支持他们的预期。

 

 

二、审计师变更的披露

197511日之前,美国上市公司审计师变更的披露时间要求是新任审计师聘任时,也就是说,即使现任审计师已经辞职,但是,在新任审计师没有聘任之前,可以不披露。SEC发现,那种现任审计师已经辞职之后,推迟披露这种信息的企业(也就是新任审计师有较长时间才能确定的企业),一般在审计报告会披露“坏消息”,包括审计师与客户不同意见,非标准审计意见或二者同时存在。所以,SEC改变了审计师变更的披露时间规定,规定从197511日开始,披露时间要聘任新审计师的时间改为辞退原审计师的时间,也就是说,只有现任审计师离任,即使新审计师还没有确定,也要披露现任审计师的解聘信息。Smith1988)预期,在这种披露规定下,具有“坏消息”的企业可能是在披露现任审计师离任的同时不能披露新任审计师,因为这些企业一时难以找到新任审计师。

Smith的样本来自于Center for Research in Security Prices(CRSP)19731982年期间的511例审计师变更,分成三个亚样本,一是ASR No.165颁布之前,即197511之前有变更,共116例;二是ASR No.165颁布之后,并且在披露前任审计师离任的同时披露新任审计师,共358例;三是ASR No.165颁布之后,在披露前任审计师离任的同时没有披露新任审计师,共37例。

根据这个样本,Smith的检验思路是,将第三组中披露“坏消息”的比例与前两组两比较,看这个比例的差异是否具有显著性。检验的结果是,第三组三种“坏消息”(审计师与客户不同意见,非标准审计意见,二者同时存在)的比例都显著高于前二组。Smith结论是,ASR No.165的颁布对审计师变更信息披露的及时性要求是正确的。

 

根据美国1934证券法的要求,上市公司应该披露审计师辞职、对参与轮选择的谢绝及辞退,上述三种情况统称为审计师终止(auditor termination)。1989年之前,审计师终止信息要求在15个日历日内披露,1989年之后,由于公司舞弊事件的影响,SEC颁布Financial Reporting ReleaseFRR34,将披露时间改为5个工作日,信息披露在Form 8-K中,这是公司披露重要信息的地方。但是,一些企业不能按时披露审计师终止信息,Schwartz & Soo1996)分析其中的原因。在文献综述的基础上,Schwartz & Soo提出的检验模型如公式(1)和公式(2)所示。公式(1)用来检验企业是否能按时披露,即企业是否有违规(Noncompliance),公式(2)检验企业披露审计师终止所花费的天数,即违规的程度。

(1)

 

公式(1)中,NONCOMPLIANCE是依存变量,如果企业不能按时提交Form 8-K(即不能按时披露)则取值为1,其他为0POSTFRR34表示审计师终止是否在FRR 34之后,之后的取值为1,其他为0YEAR89YEAR90YEAR91YEAR92YEAR93都是审计师终止年度变量,在这个年度终止的取值为1,其他为0SIZE表示客户规模,用总资产的自然对数表示;N6-N6表示从non-Big 6更换为non-Big 6,是这种情况时取值为1,其他为0B6-N6表示从Big 6更换为non-Big 6,是这种情况时取值为1,其他为0N6-B6表示从non-Big 6更换为Big 6,是这种情况时取值为1,其他为0NEGNEWS表示在Form 8-K是否同时披露一些负面信息,是这种情况时取值为1,其他为0DISTRESS表示审计师终止年度客户是否得到持续经营问题的审计意见,是这种情况时取值为1,其他为0REPLACE表示新任审计师是否同时披露,是这种情况时取值为1,其他为0TIMING表示变量审计师所需要的时间,根据Form 8-K披露审计师变更至后任审计师确定这个时期的天数计算;ISSUE表示审计师终止后三年内客户是否发行新证券,是这种情况时取值为1,其他为0

(2)

 

公式(2)中的FILELAG为依存变量,表示审计师终止至客户提交Form 8-K之间的天数,解释变量与公式(1)相同。

Schwartz & Soo的样本来自于LEXIS数据库中1989年至1993年的Form 8-K数据,共有3530家企业的Form 8-K,其中1753家企业数据不全,最后样本是1325家企业。根据这个样本和上述模型,Schwartz & Soo进行统计分析的结果是:提交Form 8-K所需时间和违规频率与non-Big 6显著正相关,1989FRR 34之后,提交Form 8-K所需时间和违规频率降低,小企业和财务困境中企业违规频率较高,并且违规企业在审计师变更之后发行新证券的可能性小。

 

第四节 审计师变更与审计意见购买

 

一、审计师稳健与审计师意见购买

Krishnan1994)研究表明,审计师变更与审计师的稳健程度相关,被变更的审计师的稳健程度高于没有变更的审计师。Krishnan & Stephens1995认为,由于不同审计师的稳健程度不同,所以,客户可能利用审计师变更来进行审计意见购买,即从稳健程度较高的审计师变变为稳健程度较低的审计师,从而获得“友好”的审计意见。

根据Krishnan的方法,Krishnan & Stephens将审计意见分为三种类型,一是标准审计意见(unqualified),二是资产实现问题(asset realization),三是持续经营问题(going concern),后两类共同组成非标准审计意见,持续经营问题是最严重的非标准审计意见。审计师决定不同的审计意见时存在一个临界值(threshold values),超过这临界值时,就会给出非标准审计意见。由于审计意见分为三种类型,所以,有两个临界值u1u2,当小于u1时,是标准审计意见,当处于u1u2之间时是资产实现问题,当大于u2时是持续经营问题。正是由于临界值的不同决定了审计意见类型的不同。不同的审计师的稳健程度是不同的,从而具有不同的临界值。根据上述分析,Krishnan & Stephens提出的检验思路是,选择两个亚样本,一个是变量审计师,一个是不变更审计师,分别估算变更前一年和变更当年(即由后任审计师完成的审计)不同的审计师的临界值,这样一来,共有三个审计师四个年度的临界值,审计师企业原任审计师和后任审计师各自一个年度的临界值,未变更企业审计师2个年度的临界值。然后,比较这些审计师的临界值。Krishnan & Stephens的预期是,未变更企业审计师2个年度的临界值应该不变,变量企业的后任审计师的临界值应该高于前任审计师的临界值。

为了估算审计师临界值,Krishnan & Stephens的变量设计如下:(1)依存变量:审计意见类型,标准审计意见取值为1,资产问题取值为2,持续经营问题取值为3。(2)解释变量:解释变量是审计师临界值,Krishnan & Stephens将审计师分为变更审计师和非变更审计师,变更审计师的u1u2u1SWu2SW表示,非变更审计师的u1u2u1NSWu2NSW表示,并且将u1NSW0,用u2NSW和两类审计师之间的变量之差为解释变量,即u1SWu1NSWu2SWu2NSWu2NSW作为解释变量。(3)控制变量:由于审计师意见还受到其他因素的影响,所以,Krishnan & Stephens如下控制变量:客户复杂性,用客户应收账款及存货总资产之比之比及存货与总资产之比表示;客户规模,用客户总资产的自然对数表示;客户是否有经营亏损,按哑变量处理;客户财务杠杆,用负债与总资产之比表示;企业系统风险,用企业股票的Beta风险系数表示;企业业绩,用客户投标的报酬率与市场报酬率之差表示;审计师类型,区分为Big Six与非Big Six,按哑变量处理。此外,还设计行业哑变量和企业上市年度变量。

Krishnan & Stephens的样本是2104家上市公司两个财务年度的数据(1986/19871987/1988),其中审计师变更企业为136家,由于每个企业都是2年的数据,所以,共有4208组数据和136例审计师变更。根据这个样本,Krishnan & Stephens根据上述变量设计,用扩展顺序概率单位模型extended ordered probit model)估算出审计师的临界值,然后检验这些临界值之间差异的显著性,检验结果是:非标准审计意见与审计师变更显著正相关;对于变更企业来说,前任审计师和后任审计师的临界值并无显著差异;与没有变更审计师的企业相比,变更审计师的企业,审计师的临界值更低些。根据这个结果,Krishnan & Stephens的结论是,客户不能通过审计师变更来实现审计意见购买。

 

  二、审计意见购买变量及其检验

有些研究发现,审计师变更之后,客户得到的审计意见并没有更“友好”些,所以,得出的结论是,客户不能通过审计师变更来实现审计意见购买Chow & Rice, 1982; Smith, 1986;  Krishnan, 1994;  Krishnan Stephens, 1995Lennox2000认为,这种比较方法是有问题的,得出的结论是不可靠的,因为审计师变更前后的审计师意见本身就不具有可比性,如果客户不变更审计师,也许得到的审计意见更不“友好”。Lennox的方法是构建一个审计意见预计模型,通过这个模型来构建一个审计意见购买变量,检验这个变量与审计师变更之间的关系。

1)审计意见购买变量的建立。客户(用下标i表示企业)本期(用下标t表示时间)得到非标准审计意见可以看成一个条件概率,这个概率的取值由前期审计意见、审计师变更及客户特点所决定,审计意见用Q表示,前期审计意见就是Qt-1,非标准审计意见取值为1,其他为0;审计师变更用S表示,分为变更和不变更两种情况,分别取值为10,客户特点用X表示,作为控制变量,客户本期得到非标准审计意见的条件概率 (上标中的q表示前期审计意见,s表示基本审计师是否变量,下标i表示企业,下标t表示时间)如图5和图6所示。图1中,前期审计意见是非标准审计意见,图6中,前期审计意见是标准审计意见,以此为出发点,客户决定是否变量审计师,在控制客户特点变量之后,在基本得到标准或非标准审计意见。根据图5和图6,因为前期审计意见是既成事实,客户无法改变,假定控制客户特点变量既定的情况下,如果客户要获得较好的审计意见,则只有取决于审计师变更。客户在什么条件下会变更审计师呢?只有变量审计师后得到标准审计意见的条件概率大于不变更的情况下才会发生。所以,

是图5中审计师变更的条件,是图2中审计师变更的条件。综合上述两种情况,小于零,是审计师变更的条件,所以,Lennox将这个变量称为审计意见购买变量,由于这个变量越少,客户得到非标准审计意见的可能性越少,并且这个变量取值小于0,所以,可以预期,这个变量与审计师变更负相关。

5 前期为非标准审计下的审计意见

 

 

 

 

6 前期为标准审计下的审计意见

 

 

 

 

2)审计意见预计模型和审计意见购买变量的估算。Lennox在前面已经指出,本期审计意见是上期审计意见、本期审计师变更和客户特点和条件概率,所以,Lennox提出的审计意见预期模型如公式(1)所示。公式(1)中,是本期非标准审计意见的概率;S是否审计师变更哑变量;Q是审计意见类型哑变量(不包括本期);X是客户特点,Lennox界定审计意见类型的客户特点变量包括:财务杠杆度,资本报酬率,随后是否破产(按变量处理),内部人士持股比例,现金流量;ν是误差项目。

(1)

 

3)审计意见购买变量与审计师变更的相关性检验。根据公式(1)得到的估算结果,将它作为解释变量,检验这个变量与审计师变更之间的关系,检验模型如公式(2)所示。模型中的是本期审计师变更哑变量,如果检验的结果是审计意见购买变量与审计师变更负相关,则说明审计意见购买成功。

(2)

 

  (4)样本和结果。Lennox的样本是英国949个上市公司1988-1994年的审计数据,共5441组(企业-年)。194次审计师变更,126个非标准审计意见,5315个标准审计意见。根据这个样本数据,Lennox用概率单位法估算审计意见购买变量,并检验审计意见购买变量与审计师变更的关系,结果是二者显著负相关。Lennox的结论是,客户通过变更审计师成功地实现了审计意见购买。

 

  三、不考虑审计师变更情况下的审计意见购买

Ruiz-Barbadillo, G´omez-AguilarBiedma-L´opez (2006)认为,以前关于审计师购买的研究主要集中有审计师变更角度,将审计意见购买与审计师变更相联系。他们认为,在没有审计师变更的情况下,也可以发生审计师意见购买。他对审计意见购买的界定是,如果将审计意见分为两种情况,一是客户实际得到的审计意见,二是根据客户的实际情况所能得到的审计意见,如果实际得到的审计意见好于能得到的审计意见,则就是审计意见购买。在上述界定的基础上,他们研究审计师任期与审计意见购买之间的关系。

关于审计师任期与审计意见购买之间的关系有两种不同的观点,一种观点认为,由于审计师对特定客户有准租金,随着任期的增加,审计师相对成本越来越低,所以,这种租金随着任期的增长而增加,在这种背景下,审计师有激励保留现有客户,所以,审计师任期越长,审计意见购买越是可能发生。另外一种观点认为,客户对于特定客户有初始投资(即初始审计成本),在初始成本没有收回之前,审计师有激励收回初始成本,所以,可能与客户的妥协,当初始成本收回之后,审计师的这种激励不再存在,所以,审计师与客户妥协的可能性降低,在这种背景下,审计意见购买的可能性降低,所以,审计师任期越长,审计意见购买越是困难。

Ruiz-Barbadillo, G´omez-AguilarBiedma-L´opez要对这两种观点进行检验。他们的检验思路是,首先识别出审计意见购买的企业,将企业区分为审计意见购买企业和没有审计意见购买的企业,然后将审计意见购买作为依存变量,审计师任期作为解释变量,在控制其他变量的情况下,检验审计意见购买与审计师任期之间的关系。

1)审计意见购买企业的识别。他们认为,实际得到的审计意见好于能得到的审计意见,就是审计意见购买。根据这个界定,如果客户实际得到的审计意见是非标准审计意见,则不存在审计意见购买,只有在客户得到标准审计意见的情况下,才有可能发生审计意见购买,即通过审计意见购买,使本来应该是非标准的审计意见变为标准审计意见了。所以,只有找出本来应该得到非标准审计意见而实际得到标准审计意见的企业,就识别出了审计意见购买。由于实际得到的标准审计意见是可观察变量,所以,关键是如何识别应该得到非标准审计意见的企业,也就是说,如何预测企业应该得到的审计意见类型。他们的方法如下:第一,建立预测非标准审计意见概率的模型。估算模型如公式(1)所示,公式(1)中,P表示企业获得的审计意见类型,非标准取值为1,其他为0IND是行业变量;ROF是非正常项目前收益;TIME是上市年度;WCAP是营运资本;EXTRA表示非正常项目的方向,如果是负数,则取值为1,其他为0

P=α+β1×IND+β2×PROF +β3×TIME +β4×WCAP +β5×EXTRA+ε  1

根据这个模型,Ruiz-Barbadillo, G´omez-AguilarBiedma-L´opezBig 5审计的全部西班牙上市公司19912000年的数据(共1997组)来估算这个模型中系数,估算结果如公式(2)所示,公式(2)中,Probability表示客户得到非标准审计意见的可能性(也就是原来模型中取值为1的可能性),是连续变量,不再按哑变量取值。将这个模型的预测结果与企业实际得到的审计意见类型相比较,准确度达到70%,所以,模型具有相当的解释力。

(2)

 

第二,审计师非标准审计意见偏好和客户非标准审计意见概率。将样本中的企业按审计师分组,再将每个审计师的客户分成两类,一是标准审计意见客户,二是非标准审计意见客户,然后,根据公式(2)计算非标准审计意见客户得到非标准审计意见的概率,在此基础上,计算每个审计师非标准审计意见客户组得到非标准审计意见的平均概率,这个概率就代表审计师的非标准审计意见偏好。在此基础上,根据公式(2)计算每个审计师的每个标准审计意见客户得到非标准审计意见的概率,将这个概率与审计师非标准审计意见偏好相比,如果这个概率高于审计师非标准审计意见偏好,则说明就该客户来说,按平均偏好,审计师本来应该签发非标准审计意见,而实际签发了标准审计意见,所以,这就是审计意见购买。

2审计意见购买与审计师任期之间的关系检验。检验模型如公式(3)所示。公式(3)中,OS是依存变量,表示是否是审计意见购买,如果是这种情况则取值为1,其他为0TUNURE是审计师任期,按年数表示;AUDITEESIZE是客户在审计师总收入中的份额,按客户总资产占审计师全部客户总资产之比计算;AUDITORSIZE是审计师规模,用审计师客户数量表示;INVENTORY是客户存货与客户总资产之比;RECEIVABLES是客户应收账款与客户总资产之比表示;PROBFAIL是客户破产可能性,根据Zmijewski 1984)的方法计算。

(3)

 

3)样本和结果。Ruiz-Barbadillo, G´omez-AguilarBiedma-L´opez的样本是Big 5审计的全部西班牙上市公司19912000年的数据(共1997组),根据上述方法,识别出148例审计意见购买企业。根据全部样本,他们用公式(3)进行统计分析的结果是,审计师任期与审计意见购买显著负相关,这说明,审计师任期越长,审计意见购买越是困难。其它变量的检验结果是,AUDITEESIZE与审计意见购买正相关,AUDITORSIZEINVENTORYRECEIVABLESPROBFAIL都是负相关。

 

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