整合审计,审计费用与审计质量

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审计广角FRIENDSOFACCOUNTING*整合审计、审计费用与审计质量1，21胡本源徐丞1.新疆财经大学会计学院2.新疆财经大学新疆企业发展研究中心【摘要】中注协在《企业内部控制审计指引实施意见》中指出：内部控制审计与财务报表审计的整合可以提高审计效率。文章以2012年财务报表审计费用发生变化并同时实施内部控制审计的268家A股上市公司为样本，检验了财务报告内部控制审计与财务报表审计的整合对审计费用及审计质量的影响。研究发现：1.只有在审计市场竞争程度较高时，整合审计产生的知识溢出效应才能导致财务报表审计费用的降低；没有发现整合审计导致内部控制审计费用降低的证据；2.整合审计的实施没有引起审计质量的降低。因此，研究结果表明：在审计市场竞争程度较高时，整合审计的实施提高了财务报表审计的效率；在内部控制质量较高的公司实施整合审计，会引起财务报表审计费用更大程度的降低。【关键词】内部控制审计；财务报表审计；整合审计；审计费用；审计质量中图分类号：F239文献标识码：A文章编号：1004-5937（2015）02-0119-08一、引言计监督委员会（PCAOB）于2004年3月发布了第2号审2002年7月，美国颁布了《萨班斯—奥克斯利法案》，计准则《与财务报表审计协同进行的财务报告内部控制审其中的404条款要求对上市公司的内部控制进行审计。为计》（AS2）。AS2原则上要求审计师应将财务报告内部控了配合SOX法案404条款，美国公众公司会计监督委员制审计与财务报表审计结合进行审计。AS2颁布之初，由会（PCAOB）于2004年3月和2007年5月先后颁布了于其执行成本远超预期而饱受争议（PCAOB，2006）。第2号审计准则（以下简称AS2）和第5号审计准则（以下Raghunandan和Rama（2006）、Hogan和Wilkins（2008）简称AS5）。AS5首次提出“财务报告内部控制审计应当与以及Hoitashetal.（2008）的研究都发现：AS2实施的第财务报表审计相结合”，即“整合审计”的概念。我国的《企一年会引起审计费用的增加。业内部控制审计指引》第五条也提出了“整合审计”的理PCAOB在2007年5月颁布了第5号审计准则《与念，但该条规定“注册会计师可以单独进行内部控制审计，财务报表审计相结合的财务报告内部控制审计》（AS5），也可以将内部控制审计与财务报表审计整合进行”，与以取代AS2。AS5首次提出整合审计的模式。AS5强制要求进行整合审计的做法不同。Doogar（2010）研究发现，相对于AS2，AS5的实施降中注协在《企业内部控制审计指引实施意见》中指出：低了审计费用，并且高风险的客户支付了较高的审计费“内部控制审计和财务报表审计这两项工作完全可以整合用，低风险的客户支付了较低的审计费用。Krishnanet进行，而由同一家事务所进行整合审计，不仅有利于提高al.（2011）也研究了AS5的实施对审计费用的影响。他的审计效果和效率，降低审计成本，减少重复劳动，而且可以研究发现，相对于AS2实施的最后一年，AS5实施的前两避免审计判断出现不一致的情形，降低企业聘请不同事务年审计费用下降了4.11%；在AS5实施期间，那些纠正了所实施审计的负担。”因此，我国整合审计的非强制实施为内部控制重大缺陷的公司，审计费用下降最多。Wang和检验整合审计是否提高了审计效率提供了机会。如果整合Zhou（2012）发现，AS5的实施引起了审计费用的下降，但审计的实施提高了审计效率，笔者预期整合审计会在不降并没有引起审计质量的下降。低审计质量的前提下，降低审计成本和审计收费。目前，国上述国外相关研究均考虑的是AS5在代替AS2之内外尚未有关于整合审计对审计费用以及审计质量影响后是否会引起审计费用降低这一问题，均未涉及“与非的实证研究。因此，本文对整合审计的实施是否会降低审整合审计相比，将财务报告内部控制审计和财务报表审计费用，审计费用的降低是否会影响审计质量这一问题进计进行整合审计是否会降低审计费用”这一问题，也未行研究。涉及与非整合审计相比，整合审计是否改善了审计质量的问题。二、文献综述（二）国内相关文献（一）国外相关文献王研（2013）研究了内部控制审计、整合审计与财务信作为对萨班斯法案404条款的回应，美国公众公司会息质量之间的关系，发现内部控制审计实施后，上市公司*本文是国家自然科学基金项目（项目批准号：71262027）、教育部人文社会科学研究项目（项目批准号：12XJJC850004）和新疆自治区普通高校人文社科重点研究基地重点项目（项目批准号：050212B03）的阶段性成果。119 审计广角FRIENDSOFACCOUNTING的财务信息质量得到明显提高，但整合审计未能显著改善审计的公司的财务报表审计费用比实施非整合审计的公上市公司财务信息质量。司的财务报表审计费用下降幅度大。国内至今尚未有整合审计实施如何影响审计效率的Hogan和Wilkins（2008）的研究发现，当内部控制实证研究。风险较高时审计师执行审计工作时的投入会明显增加，审计师会以提高审计费用作为补偿。这说明，当企三、理论分析与研究假设业内部控制存在重大缺陷时，审计师的审计投入和审当被审计单位的财务报表审计和内部控制审计由同计风险会加大，会收取较高的审计费用。因此，内部控一家事务所整合实施时，财务报表审计可以利用内部控制制质量的高低对实施整合审计时审计效率的提高有重审计的结果。有效的内部控制可以合理保证财务报表不存大影响。在重大错报。注册会计师可以利用内部控制有效性的结论DeFond和Jiambalvo（1991）研究发现：规模较大的来提高实施实质性程序的效率和效果。Simunic（1984）指公司内部控制质量较高。张颖、郑洪涛（2010）研究发现：出：当由同一事务所为客户提供非审计服务和审计服务时企业的发展阶段、资产规模是影响内部控制合规目标、报会产生知识溢出效应，并且知识溢出效应会导致审计成本告目标、经营目标有效性水平的重要因素。Ge和McVay降低。笔者认为，当财务报表审计和内部控制审计两种审（2005）研究发现：内部控制重大缺陷的披露与公司的业务计结论相互利用时也可以产生知识溢出效应。可见，财务复杂程度正相关，即业务程度越复杂，越容易披露内部控报表审计和内部控制审计的整合实施，有利于审计效率的制重大缺陷。这些研究结果表明：规模较大和业务复杂程提高。度较低的企业，其内部控制质量越高。DeAngelo（1981a）认为，事务所与客户之间一旦签订在实施整合审计时，当企业规模较大或者业务复杂程合同便形成双边垄断关系，都有维持合同的需要。Simunic度较小时，即企业的内部控制质量较高时，审计师的审计（1984）指出，知识溢出效应引起的审计成本降低是针对特投入以及承担的审计业务风险都较低，从而收取的审计费定客户的准租，而审计成本的降低是由会计师事务所独占用也较低。基于此，本文提出假设2和假设3。还是由事务所与其客户共享从而引起审计收费的降低，则H2：当公司财务报表审计费用发生变化时，在实施整取决于会计师事务所之间的竞争程度。合审计的公司中，公司规模越大，财务报表审计费用下降那么，整合审计引起的知识溢出效应是否会传导到审的幅度越大。计客户，从而引起客户审计费用的降低？H3：当公司财务报表审计费用发生变化时，在实施整第一，现有文献的研究结果表明：目前我国审计市场合审计的公司中，公司业务复杂程度越低，财务报表审计仍然是竞争性的市场（如：赵保卿和张月琴，2011；罗春华费用下降的幅度越大。和王宇生，2013）。笔者认为，为了维持审计合同，外部审整合审计实施过程中知识溢出效应会导致财务报表计市场的竞争会迫使实施整合审计的审计师将一部分由审计费用降低，而Francisetal.（2005）认为审计费用可于知识共享所形成的准租转移给客户。因此，可以预计：财以作为审计质量的替代变量。那么，审计费用降低的同务报表审计和内部控制审计的整合审计产生的知识溢出时会不会降低审计质量？由于整合审计的知识溢出效效应在外部竞争程度较高的审计市场上，可以传导到客户应，审计师执行整合审计可以对财务报表审计结果和内中，从而导致审计费用的降低。当企业实施非整合审计时，部控制审计的结果进行整合利用，这使得审计师的职业这种知识溢出效应并不存在。判断更加准确。因此，执行整合审计引起的财务报表审第二，在实施整合审计时，虽然注册会计师可以根计费用的降低并不以降低审计质量为代价。基于此，本据财务报表审计时发现的重大错报，为内部控制审计文提出假设4。结论提供证据，但从审计流程上看，内部控制审计要先H4：整合审计的实施并不会引起审计质量的降低。于财务报表审计完成，因而财务报表审计的结果对于内部控制审计效率的提高并没有实质性的帮助。笔者四、研究设计认为，从审计效率的角度来看，整合审计形成的知识溢（一）样本选取与数据来源出是一种从内部控制审计流向财务报表审计的单向的本文以2012年我国沪深两市上市公司中实施内部控知识溢出效应。制审计的984家公司为初选样本，并按照下列标准进行样第三，整合审计的这种单向知识溢出效应在实施了内本筛选：（1）剔除金融业上市公司；（2）剔除B股上市公部控制审计且公司财务报表审计费用发生变化时，是可以司；（3）由于只有在财务报表审计费用发生变化时，才可以观察的。基于此，本文提出假设1。观察到审计效率的变化，本文剔除与2011年相比2012H1：当公司财务报表审计费用发生变化时，实施整合年财务报表审计费用未发生变化的公司；（4）剔除未公布120会计之友2015年第2期 审计广角FRIENDSOFACCOUNTING表1研究样本的选取SUBSDUM的交乘项，以检验在规模较大样本筛选过程样本量或者经营业务复杂程度较小的企业中实1.2012年实施内部控制审计的企业984施整合审计对财务报表审计费用的影响。（1）剔除金融业上市公司37ASSETDUM是一个虚拟变量，当样本公司（2）剔除B股上市公司14的资产规模大于第25分位数时取1，否则取0；SUBSDUM是一个虚拟变量，当度量（3）剔除2011年或2012年未公布财务报表审计费用的上市公司109被审计单位业务复杂程度的变量SUBS的（4）剔除2012年财务报表审计费用未发生变化的上市公司293取值小于中位数时取值为1，否则为0。（5）剔除2011年或2012年财务报表审计费用中包含内部控制审计费用263为了检验本文的研究假设4，本文选择的上市公司可操控性应计利润绝对值作为审计质量的2.本文研究使用的样本数268代理变量，建立如下检验模型2：表2模型1中各变量的定义DACC=β0+β1IA+β2ROA+β3L_TA变量名称定义预期符号+β4LNASSET+β5BIGAUD+β6OPINION因变量Lnfee上市公司财务报表审计费用的对数+β7DAR+β8MB+ε实验变量IA上市公司实施整合审计时为1，否则为0-模型中的可操控性应计利润（DACC）SUBS客户子公司数的平方根+使用截面修正的Jones模型估计，具体计算CURRATIO流动比率-过程如下：客户处于经济发达区域（北京、上海、广州、深AREA+第一步：采用如下截面修正的琼斯模型圳）时为1，否则为0分别对2012年上市公司数据分行业进行BIGAUD如果为四大审计，其值为1，否则为0+回归：模型中的DACC为公司i的营业利润REC应收账款/总资产+与经营活动现金流量之差。INV存货/总资产+控制变量TACCi，t＝β0i（1/Ai，t-1）+β1i（ΔREVi，t/DAR资产负债率+GEN审计任期？Ai，t-1）+β2i（PPEi，t/Ai，t-1）+ξi，t审计意见类型。为非标准审计意见时，其值为其中：OPINION+1，否则为0TACCi，t为公司i第t年的营业利润与LOSS客户2012年净利润<0时为1，否则为0+经营活动现金流量之差。ROA总资产收益率-第二步：运用第一步估计出的回归系数LNASSET总资产的自然对数+β0i，β1i，β2i，代入截面修正的琼斯模型计算公司i的非操控性应计利润NDACCi，t财务报表审计费用的公司；（5）剔除披露的年度财务报表NDACCi，t＝β0i1/Ai，t-1+β（1iΔREVi，t－ΔRECi，t）/Ai，t-1+审计费用中含内部控制审计费用或中期审计费用的公司，β2iPPEi，t/Ai，t-1因为这些公司的财务报表审计费用无法确定。最终本文的第三步：计算i公司第t年的操控性应计利润DACCi，t研究样本为268家公司，具体筛选过程见表1。DACCi，t＝TACCi，t－NDACCi，t本文所使用的财务数据主要来自于CSMAR国泰安其他变量定义见表3。数据库和巨潮资讯网，部分数据通过上海证券交易所和深圳证券交易所官方网站经过手工收集整理。数据的统计和五、实证分析结果处理是采用Stata11.0完成的。（一）描述性统计（二）变量定义与研究模型1.模型1描述性统计分析为了检验假设1，本文以Simunic（1980）的审计定价表4是模型1中各变量的描述性统计结果。从表4中模型作为检验模型１：可以看出，样本中实施了内部控制审计的上市公司97%Lnfee=α+β1IA+β2SUBS+β3CURRATIO+β4AREA是整合审计。上市公司子公司数的平方根（SUBS）均值为+β5BIGAUD+β6REC+β7INV+β8DAR+β9GEN3.86，标准差为2.05。是否处于经济发达区域（AREA）的均+β10OPINION+β11LOSS+β12ROA+β13LNASSET+ε值为0.41，说明有大约41%的企业处于北京、上海、广州、模型１中各变量的具体定义和预期符号见表2。深圳等经济发达区域。是否选择“四大”会计师事务所进行为了检验假设2和假设3，本文在模型1中分别引入审计（BIGAUD）的均值为0.11，说明样本公司中有11%的变量IA和变量ASSETDUM的交乘项以及变量IA和变量公司选择“四大”事务所对本公司财务报告进行审计。样本121 审计广角FRIENDSOFACCOUNTING表3模型2变量定义公司中是否亏损（LOSS）的均值为0.10，变量名称定义预期符号平均资产总额为66.86亿元，平均ROA因变量DACCi，ti公司第t年操控性应计利润的绝对值-约为0.04。2.模型2描述性统计分析实验变量IA上市公司实施整合审计时为1，否则为0-表5是模型2中各变量的描述性统ROA总资产收益率+计结果。从表5中可以看出，操控性应计上市公司滞后一期总应计利润/滞后一期的总L_TA-利润的绝对值（DACCi，t）的均值为资产0.0679，上一年总应计利润（L_TA）均值为LNASSET总资产的自然对数？0.0196，样本公司成长性（MB）的均值为BIGAUD如果为四大审计，其值为1，否则为0-控制变量1.44。其他变量的结果同表4。审计意见类型。为非标准审计意见时，其值为OPINION+（二）相关性分析1，否则为0表6是模型1各变量的相关系数。DAR资产负债率？表6右上角是Pearson相关系数，左下角上市公司的成长机会（年末公司市场价值/账MB+是Spearman相关系数。从表6的面价值）Pearson相关系数可以看出，实验变量IA表4模型1描述性统计结果（N＝268）与控制变量之间相关性最大的为LOSS，变量最小值最大值均值中位数标准差相关系数为-0.219，并在1%的水平上显Lnfee11.9817.2313.7213.590.77著。Spearman相关系数的结果类似。IA0.001.000.970.18表7是模型2各变量的相关系数。SUBS0.0012.693.863.612.05表7右上角是Pearson相关系数，左下CURRATIO0.236.391.471.270.95角是Spearman相关系数。从表7的AREA0.001.000.410.49Pearson相关系数可以看出，实验变量BIGAUD0.001.000.110.32IA与控制变量之间相关性最大的为REC0.000.460.090.060.09LOSS，相关系数为-0.219，并在1%的INV0.000.890.190.150.18水平上显著。Spearman相关系数的结DAR0.091.110.550.570.19果类似。GEN1.0022.007.205.005.77（三）多元回归分析结果OPINION0.001.000.030.16LOSS0.001.000.100.301.研究假设1的回归结果分析ROA-0.280.310.040.030.05表8是研究假设1的回归结果。从LNASSET19.3727.2022.6222.511.28表8第三列的全样本分析结果来看，模型2调整后的R为76.3%，F值在1%水平上表5模型2描述性统计结果（N＝268）显著。实验变量IA的系数为-0.068，与最小值最大值均值中位数标准差预期符号相同，但统计上不显著。DACCi，t0.00030.62330.06790.04150.0818在假设1的理论分析中，笔者认为审IA0.00001.00000.97011.00000.1805计市场的竞争情况会影响整合审计的知ROA-0.27690.31130.03600.02940.0501识溢出效应能否传导到客户中，从而引L_TA-0.32310.36110.01960.01350.0810起审计费用的下降。表9是本文研究样本所涉及的各行业审计市场的赫芬达尔LNASSET19.370727.202822.623322.50831.2810①指数。从表9可以看出，制造业赫芬达BIGAUD0.00001.00000.11190.00000.3159尔指数为0.0578，审计市场竞争程度最OPINION0.00001.00000.02610.00000.1598高。笔者又在制造业中重新对模型1进行DAR0.09311.11220.54590.57350.1924②回归分析，结果见表8第四列。MB0.48767.06221.44191.18340.8692从表8第四列可以看出，模型调整后①各行业赫芬达尔指数计算方法是：（1）收集2012年所有上市公司的审计收费数据，计算每一家事务所在每一行业中的市场份额Hi；（2）把每一行业中所有事务所的市场份额Hi平方之后，相加，就得到该行业的赫芬达尔指数H。②其他行业的样本量较小，因而无法进行分行业的回归分析。122会计之友2015年第2期 审计广角FRIENDSOFACCOUNTING表6模型1各变量相关系数表（N＝268）LnfeeIASUBSCURRATIOAREABIGAUDRECINVDARGENOPINIONLOSSROALNASSETLnfee1-0.0570.515***-0.146**0.263***0.517***0.0210.0500.265***0.021-0.046-0.057-0.00030.797***IA-0.0891-0.006-0.022-0.013-0.131**0.019-0.0860.0060.003-0.099-0.219***0.130**-0.011SUBS0.610***-0.03010.0140.288***0.095-0.0110.159***0.1100.050-0.167***-0.150**0.146**0.411***CURRATIO-0.1520.0040.04410.106*-0.0210.0580.150**-0.624***-0.122**-0.097-0.129**0.327***-0.211***AREA0.249***-0.0130.293***0.177***10.257***0.0550.132-0.1000.104-0.089-0.0940.0990.116BIGAUD0.408***-0.1310.160***-0.0250.257***10.054-0.030-0.005-0.0640.0160.0040.0460.373***REC0.031-0.0040.0490.161***0.0520.0401-0.0870.032-0.0680.0020.092-0.029-0.098INV0.026-0.0890.179***0.314***0.057-0.0190.08210.289***-0.0530.060-0.065-0.0420.138DAR0.263***-0.0070.175***-0.551***-0.1060.002-0.0330.268***1-0.0250.208***0.152-0.473***0.396***GEN0.084-0.0200.096-0.0580.070-0.0100.002-0.038-0.01910.0110.028-0.025-0.081OPINION-0.054-0.099-0.186***-0.114-0.0890.0160.0060.0280.195***0.03410.342***-0.342***-0.106LOSS-0.052-0.219***-0.174***-0.168***-0.0940.0040.1160.0040.1490.0430.342***1-0.534***-0.089ROA0.0510.0880.1330.312***0.218***0.082-0.056-0.136-0.501***-0.027-0.229***-0.513***1-0.005LNASSET0.764***-0.0360.455***-0.200***0.0890.332***-0.1520.0720.416***-0.025-0.065-0.069-0.0061注：***表示在1%的水平上显著。表7模型2各变量相关系数表（N＝268）DACCi，tIAROAL_TALNASSETBIGAUDOPINIONDARMBDACCi，t1-0.0260.140**0.002-0.091-0.0530.026-0.0520.171***IA-0.00310.0340.115-0.001-0.077-0.1090.043-0.023ROA0.1220.02010.222***-0.0050.046-0.342***-0.472***0.317***L_TA0.0690.1250.195***10.088-0.059-0.288***-0.107-0.003LNASSET-0.096-0.037-0.0060.03510.373***-0.1060.396***-0.420***BIGAUD-0.006-0.0770.082-0.0410.332***10.016-0.005-0.140OPINION-0.021-0.109-0.229***-0.217***-0.0650.01610.208***0.130DAR-0.0460.031-0.501***-0.1270.416***0.0020.195***1-0.236***MB0.162***-0.0120.183***-0.017-0.563***-0.186***0.081-0.293***1注：***表示在1%的水平上显著，**表示在5%的水平上显著。表8研究假设1的回归结果变量预期符号全样本（n=268）制造业（n=137）系数t值P值系数t值P值Intercept4.621***6.6300.0007.015***8.4700.000IA--0.068-0.4300.667-0.475*-1.8000.074SUBS+0.089***6.5800.0000.107***4.9800.000CURRATIO-0.0110.3200.750-0.0845**-2.0800.039AREA+0.101**1.9500.0530.147**2.0100.046BIGAUD+0.584***5.2000.0000.670***3.6400.000REC+0.574**2.1100.036-0.072-0.2300.816INV+-0.336**-2.3000.022-0.139-0.5700.570DAR+-0.014-0.0700.945-0.337-1.1600.249GEN？0.009**2.5200.0120.0040.8400.402OPINION+0.2801.6200.1070.1981.1800.241LOSS+-0.042-0.3900.694-0.100-0.8800.383ROA--0.627-0.9200.361-0.801-1.1700.243LNASSET+0.383***12.1700.0000.309***8.0100.000AdjustedR20.7630.773F值43.68***28.93***注：***表示在1%的水平上显著，**表示在5%的水平上显著，*表示在10%的水平上显著；各变量系数的标准误是异方差稳健标准误。123 审计广角FRIENDSOFACCOUNTING表92012年各行业审计市场赫芬达尔指数③大”进行审计（BIGAUD）以及公司规模本文样本在各行业中（LNASSET）等控制变量与财务报表审计费行业类别行业名称赫芬达尔指数的分布情况用之间具有显著相关的关系，并且与预期A农林牧渔0.10465符号一致。B采矿业0.10667在全样本和制造业中所有变量的方差C制造业0.0578137膨胀因子VIF值均小于10，两个模型中均D电、热、燃气及水生产和供应业0.144218不存在严重的多重共线性。E建筑业土木工程建筑业0.16897在研究假设1的理论分析中，笔者F批发零售业0.067922认为，整合审计形成的知识溢出是一种G仓储、运输业0.126827从内部控制审计流向财务报表审计的单H餐饮住宿业0.15662向的知识溢出效应。为了检验知识溢出I软件和信息技术服务业0.09317效应是否影响内部控制审计费用，收集K房地产业0.059922L商务服务业0.12103与2011年相比2012年内部控制审计费N公共设施管理及生态环境保护业0.12683用发生变化的636家公司作为样本，以R新闻出版和文化艺术业0.14915内部控制审计费用的自然对数作为模型1S综合0.13523的因变量进行回归分析，结果见表10。从④合计268表10可以看出，在全样本和制造业中，实验变量IA的系数在全样本中为负，在2的R为77.3%，F值在1%水平上显著。实验变量IA的系制造业中为正，且均不显著。控制变量在全样本及制造数为-0.4749，P值为0.074，这为研究假设1提供了微弱业中的回归结果均与将财务报表审计费用作为因变量的证据。控制变量子公司数（SUBS）、流动比率（CURRA-时的结果相似。这说明，整合审计产生的知识溢出效应TIO）、公司是否处于经济发达区域（AREA）、是否选择“四传递到客户中的路径是单向的，即实施整合审计会引表10以内部控制审计费用自然对数为因变量的回归结果（N＝636）全样本制造业变量系数t值P值系数t值P值Intercept7.003***16.5300.0007.512***12.0300.000IA-0.131-1.1300.2580.0940.6900.490OPINION0.1081.1200.263-0.003-0.0300.977BIGAUD0.488***5.8100.0000.510***4.1100.000AREA0.0170.4200.6770.108*1.8100.071LNASSET0.240***13.0400.0000.207***7.6500.000INV-0.083-0.9000.3670.380*1.9100.057REC0.389*1.9300.0540.2270.8400.402DAR0.0341.2700.2050.0200.6300.529CURRATIO0.0040.2000.839-0.013-0.4500.653LOSS0.0390.6800.4960.0020.0300.973ROA-0.288***-2.8400.005-0.352-0.8800.379GEN0.0031.0000.3190.0010.2500.806SUBS0.074***6.9200.0000.071***4.9300.000AdjustedR20.5490.514注：***表示在1%的水平上显著，**表示在5%的水平上显著，*表示在10%的水平上显著；各变量系数的标准误是异方差稳健标准误。③行业分类依据上市公司行业分类指引（2012年证监会修订）。④笔者还在其他行业中进行了回归分析，但IA在其他行业的统计结果均不显著，此处限于篇幅未报告。124会计之友2015年第2期 审计广角FRIENDSOFACCOUNTING表11假设2和3的回归结果（N＝268）研究假设2的检验模型研究假设3的检验模型预期符号系数t值P值系数t值P值Intercet3.430***3.9400.0004.853***6.9200.000IA-0.1030.5900.5580.0020.0100.989SUBS+0.091***6.8400.0000.066***3.6700.000CURRATIO-0.0100.3100.7540.0040.1100.912AREA+0.091*1.7500.0820.094*1.8200.070BIGAUD+0.557***5.2800.0000.581***5.2400.000REC+0.558*2.0800.0380.582**2.1400.034INV+-0.353**-2.4900.013-0.339**-2.3200.021DAR+-0.004-0.0200.985-0.036-0.1800.859GEN？0.010**2.6500.0090.009**2.3000.022OPINION+0.316**1.9900.0480.296*1.7800.076LOSS+-0.032-0.2900.769-0.032-0.3100.760ROA--0.492-0.7300.468-0.530-0.7900.428LNASSET+0.438***11.3600.0000.378***12.1300.000IA*ASSETDUM--0.231***-3.1700.002IA*SUBSDUM--0.147**-2.2000.029AdjustedR20.7670.772F值45.77***40.28***注：***表示在1%的水平上显著，**表示在5%的水平上显著，*表示在10%的水平上显著；各变量系数的标准误是异方差稳健标准误。表12模型2回归结果（N＝268）著差异。变量预期符号系数t值P值从表11第四列可以看出，研究假设Intercept0.1231.1800.2373模型调整后的R2为0.772，F值在1%IA?-0.013-0.3900.695水平上显著。实验变量IA*SUBSDUM的ROA+0.2481.2900.197回归系数为-0.147，并且在5%的水平上L_TA--0.007-0.0800.935显著。这说明业务复杂程度越低的公司实LNASSET？-0.003-0.7800.438施整合审计时，财务报表审计费用下降的幅度越大，支持了研究假设3。IA的系数BIGAUD--0.007-0.6200.534为正，但不显著。其他变量的结果与表8OPINION+0.0210.5300.597模型1的回归结果没有显著差异。DAR?0.0250.6100.543研究假设2和3的模型中所有变量的MB+0.0101.4300.155方差膨胀因子VIF值均小于10，两个模型AdjustedR20.044中均不存在严重的多重共线性。注：各变量系数的标准误是异方差稳健标准误。3.研究假设4的回归结果分析起财务报表审计费用的降低，但不会引起内部控制审表12报告了模型2的回归结果。从表12可以看计费用的降低。2出，模型2调整后的R为0.044，F值在1%的水平上2.研究假设2和3的回归分析显著。在样本回归结果中，整合审计（IA）的回归系数表11的第三列和第四列分别是研究假设2和3为负，表明实施整合审计（IA）会使操控性应计利润的的回归结果。从表11第三列可以看出，研究假设2模绝对值（DACCi，t）降低，但统计上不显著，即实施整2型调整后的R为0.767，F值在1%水平上显著。实验合审计不会引起审计质量的降低，该结果支持了研究变量IA*ASSETDUM的系数为-0.231，并且在1%的水假设4。ROA的估计系数显著为正，与雷光勇和刘慧平上显著，这说明资产规模越大的公司实施整合审计龙（2006）的结论一致；资产负债率（DAR）的估计系数时，控制变量的结果与表8模型1的回归结果没有显为正但不显著；公司成长性（MB）的估计系数为正但125 审计广角FRIENDSOFACCOUNTING不显著；公司规模（LNASSET）、审计师事务所类型［4］张颖，郑洪涛.我国企业内部控制有效性及其影响因（BIGAUD）以及审计意见的类型（OPINION）的估计系素的调查与分析［J］.审计研究，2010（1）:75-81.数均不显著。［5］DeAngeloL.E.AuditorIndependence，lowballinganddisclosureregulation［J］.JournalofAccountingand六、稳健性检验Economics，1981a，3（2）:113-127.为了检验研究假设2和研究假设3的结果是否稳定，［6］DechowP.，R.Sloan，andA.Sweeney.Detectingearn-本文又将虚拟变量ASSETDUM分别定义为：当样本公司ingsmanagement［J］.TheAccountingReview，1995，70的资产规模大于第30分位数或第40分位数时取1，否则（1）:193－225.取0；将虚拟变量SUBSDUM定义为：当度量被审计单位［7］DeFondM.，andJ.Jiambalvo.IncidenceandCircum-业务复杂程度的变量SUBS的取值小于40分位数时取值stancesofAccountingErrors［J］.TheAccountingRe-为1，否则为0。将重新定义的虚拟变量与IA的交乘项纳view1991，66（7）:643-655.入模型1中重新进行回归分析。结果表明，研究结论基本［8］DoogarR.，P.M.Sivadasan，andP.I.Solomon.Theregu-一致。lationofpubliccompanyauditing:Evidencefromthe为了检验研究假设4的结果是否稳定，本文分别使用transitiontoAS5［J］.JournalofAccountingResearchJones模型和收益匹配Jones模型（Kotharietal.，2005）2010，48:795－814.重新估计了可操控性应计利润，并纳入模型2重新进行回［9］FrancisJ.R.，K.Reichelt，andD.Wang.Thepricingof归分析。结果表明，研究结论基本一致。nationalandcity-specificreputationsforindustryex-上述稳健检验的结果表明，本文的研究结果是稳健pertiseintheU.S.auditmarket［J］.TheAccounting的。限于篇幅，结果未报告。Review2005，80（1）:113－136.［10］GeW.andS.McVay.TheDisclosureofMaterial七、结语WeaknessesinInternalControlaftertheSar-本文以我国2012年财务报表审计费用发生变化的banes-OxleyAct［J］.AccountingHorizons，2005（9）:沪深两市A股上市公司为研究样本，实证检验了企业137-158.实施整合审计是否影响财务报表审计效率。研究结果表［11］HoganC.，andM.Wilkins.Evidenceontheauditrisk明：只有在审计市场竞争程度较高时，整合审计产生的model:Doauditorsincreaseauditfeesinthepres-知识溢出效应才能导致财务报表审计费用的降低，没有enceofinternalcontroldeficiencies?［J］.Contempo-发现整合审计导致内部控制审计费用降低的证据，也没raryAccountingResearch，2008，25（1）:219-242.有发现实施整合审计时引起审计质量降低的证据。因［12］HoitashR.，U.Hoitash，andJ.Bedard.Internalcon-此，本文的研究结果表明：在审计市场竞争程度较高trolsqualityandauditpricingundertheSar-时，整合审计的实施提高了财务报表审计的效率。此banes-OxleyAct［J］.Auditing:AJournalofPractice外，当以企业资产总额和经营复杂程度作为代理变量&Theory，2008，27（1）:105－126.时，在内部控制质量较高的公司实施整合审计，会引起［13］KrishnanJ.，J.Krishnan，andH.Song.Theeffectof财务报表审计费用更大程度的降低。AuditingStandardNo.5onauditfees［J］.Auditing:由于本文研究样本的限制，仅检验并发现了在市场竞AJournalofPractice&Theory，2011，30（4）:1－27.争程度较强的制造业存在整合审计引起的审计费用降低［14］RaghunandanK.，andD.Rama.SOXSection404ma-的现象，在市场竞争程度较强的其他行业是否也存在这种terialweaknessdisclosuresandauditfees［J］.Auditing:现象需要进一步研究。●AJournalofPractice&Theory，2006，25:99－124.［15］SimunicD.ThePricingofAuditServices:Theory【主要参考文献】andEvidence［J］.JournalofAccountingResearch，［1］罗春华，王宇生.中、美、英三国审计市场集中度比较1980，Spring:161-190.及启示［J］.生产力研究，2013（9）：100－102.［16］SimunicD.Auditing，Consulting，andAuditorInde-［2］王研.内部控制审计、整合审计与财务信息质量关系pendence［J］.JournalofAccountingResearch，1984研究［J］.新会计，2013（12）：49－51.（22）:679-702.［3］赵保卿，张月琴.基于会计师事务所合并视角的审计［17］WangD.andJ.Zhou.TheImpactofPCAOBAudit-市场结构优化［J］.北京工商大学学报，2011（6）:ingStandardNO.5onAuditQuality［J］.Account-97-103.ingHorizons，2012（3）:493-511.126会计之友2015年第2期