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user: 5. 实证检验分析 5.1. 描述性统计 表3为整体样本变量描述性统计，从中可以得出：1) 与我国相关领域研究相比， | D A | 数字整体偏大，主要原因可能受极值影响，未对连续变量分别在第1%和第99%百分位上Winsorize缩尾处理。均值为0.0848且存在数字波动幅度大、分布不均态势，说明不同上市公司盈余管理程度相差悬殊。2) 行业专长采用连续变量指标， W M S 、 W M S 均值在0.7%左右。从中可以看出，我国一部分会计师事务所以合并为主要途径提高市场份额，并不具备真正意义的行业专长，审计市场整体行业专长度较低，会计师事务所内部行业专长度差异较大。3) 控制变量方面，除个别极端值以外统计值与以往文献基本一致。就连续变量而言其中客户规模(LnA)平均值约21.97，规模适中且较符合正态分布。会计师事务所规模(TOP)这一指标意味着“国际四大”与“国内十大”的客户高达67.59%，行业集中在“大所”现象较为明显。表明客户在选择会计师事务所时出于声誉以及专业胜任角度考虑，选用大所为其提供高质量审计服务。 5.2. 变量相关性分析 表4为采用加权市场份额法下，会计师事务所行业专长及其他各个变量与操纵性应计利润绝对值 | D A | 相关关系矩阵。在不考虑其他因素的情况下， 和 W M S 与 | D A | 在1%的水平上呈显著负相关关系，系数均为−0.066。表明行业专长抑制了客户的盈余管理，明显提高了审计质量。从控制变量显著性角度看，整体独立性良好，彼此共线性可忽略不计。表明各变量程度对审计质量产生不同程度影响。 5.3. 多变量回归分析 经过相关性检验，本文将操纵性应计利润绝对值 | D A | 与会计师事务所行业专长进行总体最小二乘法(OLS)多元线性回归分析，接着依客户规模LnA中位数(21.8000)及以上为大客户，以下为小客户。会计师事务所各年度排名中国际“四大”与内资所排名前十定义为大所，其余为小所。分样本继续论证假设。同时为避免模型变量之间出现多重共线性，以下模型均通方差膨胀因子(VIF)检测，所有值均介于1~5之间，排除多重共线性问题。如表5所列。 表5列出了总样本、分样本之大小客户、大小所在两种不同加权市场份额法下，行业专长与审计质量的多元回归结果。从(1)、(2)列看出就模型一整体拟合优度指标值来看，F统计值与 A d j _ R 2 较高，模型设计合理；从解释变量与被解释变量的显著性程度尚可。即控制其他因素后， W M S 、 W M S 分别与 | D A | 在10%，5%的水平下呈显著负相关，系数分别为−0.001、−0.594这与预期完全相符，该方法更为合理可行地量化行业专长，会计师事务所基于自身发展需要，主动实施战略部署，通过有所侧重的专用性投资，落脚于某一个或多个特定行业，借以专门化程度，提高审计信息质量，从而支持了假设1。客户规模(LnA)系数为负，表明审计规模越大，审计质量也越高。资产负债率(LEV)、资产报酬率(ROA)、主营业务收入增长率(GROW)、流动资产比率(CATA)、基本每股收益(EPS)、上市年限(AGE)、客户亏损(LOSS)、审计意见类型(OPI)系数与 显著正相关，且均对|DA|产生重要影响。意味着高举债、高收益、成长性且易亏损客户倾向于利润操纵，导致审计质量低下。资产周转率(TURNOVER)、系数为负反映营运能力越高的客户审计质量越高。会计师事务所规模(TOP)与 | D A | 负相关，间接表明大规模事务所具备更高质量的审计水平。 Table 2 Variable explanatio 变量属性 变量符号 预期符号 变量公式 变量解释 被解释变量 | D A | 操纵性应计利润绝对值 修正Jones模型 解释变量 EXPERT 连续变量 W M S − 基于主营业务收入 加权市场份额法 W M S − 基于主营业务收入平方根 加权市场份额法 控制变量 分为连续变量和哑变量 连续变量 LnA − 期末资产自然对数 代表客户规模 LEV + 资产负债率 = 期末负债总额/资产总额 代表长期偿债能力 ROA + 资产报酬率 = (利润总额 + 财务费用)/平均资产总额 代表盈利能力 GROW + 主营业务收入增长率 代表发展能力 CATA + 流动资产比率 = 流动资产/总资产 代表短期期偿债能力 EPS + 基本每股收益 = 净利润/普通股股数 代表股东盈利能力 AGE − 年报会计年度减去上市年度 代表上市年限 LOSS + 净利润为负赋值为1，反之为0 代表客户当年是否亏损 OPI + “非标”意见赋值为1，反之为0 代表出具审计意见类型 哑变量 TOP − 年度百强排名前14赋值为1，反之为0 代表会计师事务所规模 IND 若属于该行业赋值为1，反之为0 代表客户所处行业 YR 若属于该年度赋值为1，反之为0 代表客户所处年份 表2. 变量解释 Table 3 Descriptive statistic 样本量 均值 最小值 最大值 中位数 标准差 | D A | 11760 0.0848 0.0000 10.6496 0.0545 0.2013 W M S 11760 0.0070 0.0000 0.3774 0.0021 0.0170 W M S 11760 0.0069 0.0000 0.0972 0.0042 0.0076 LnA 11760 21.9675 15.5773 28.5087 21.8000 1.3282 LEV 11760 0.4620 −0.1947 63.9712 0.4381 0.7092 ROA 11760 0.0505 −48.3066 108.3518 0.0422 1.1259 GROW 11760 13.5149 −1.0000 134.6071 0.0937 12.2489 CATA 11760 0.5684 0.0087 1.0000 0.5842 0.2147 EPS 11760 0.3130 −14.5400 14.5800 0.2400 0.6079 AGE 11760 9.7190 0.0000 25.0000 9.0000 6.5196 LOSS 11760 0.1066 0.0000 1.0000 0.0000 0.3087 OPI 11760 0.0399 0.0000 1.0000 0.0000 0.1957 TOP 11760 0.6759 0.0000 1.0000 1.0000 0.4680 表3. 变量描述性统计 Table 4 Correlation coefficien | D A | W M S W M S LnA LEV ROA GROW CATA EPS AGE LOSS OPI TOP | D A | 1.000 W M S −0.066 ** 1.000 W M S −0.066 ** 0.915 ** 1.000 LnA −0.052 ** 0.207 ** 0.121 ** 1.000 LEV 0.041 ** 0.108 ** 0.030 ** 0.489 ** 1.000 ROA 0.088 ** 0.003 0.009 0.049 ** −0.242 ** 1.000 GROW 0.101 ** −0.007 0.010 0.025 ** −0.040 ** 0.334 ** 1.000 CATA 0.098 ** 0.033 ** 0.067 ** −0.133 ** −0.083 ** 0.047 ** 0.118 ** 1.000 EPS 0.080 ** 0.066 ** 0.064 ** 0.217 ** −0.204 ** 0.795 ** 0.361 ** 0.195 ** 1.000 AGE −0.009 −0.011 −0.094 ** 0.305 ** 0.431 ** −0.148 ** −0.181 ** −0.197 ** −0.219 ** 1.000 LOSS 0.029 ** −0.025 ** −0.035 ** −0.071 ** 0.209 ** −0.514 ** −0.266 ** −0.137 ** 0−.527 ** 0.135 ** 1.000 OPI 0.061 ** −0.046 ** −0.050 ** −0.130 ** 0.159 ** −0.165 ** −0.110 ** −0.057 ** −0.225 ** 0.115 ** 0.273 ** 1.000 TOP −0.061 ** 0.383 ** 0.431 ** 0.102 ** 0.011 0.012 0.002 −0.030 ** 0.031 ** −0.015 −0.007 −0.012 1.000 表4. 变量相关性系数 注：表格左下方为Spearman系数。 ** 为在1%的水平上显著(双尾检验)。 Table 5 Pooled Multivariate Test 模型一 模型二 变量 总体(样本量：11760) 大客户(样本量：5880) 小客户(样本量：5880) 大所(样本量：7949) 小所(样本量：3811) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) 常数 0.225 *** (6.703) 0.216 *** (6.553) 0.269 *** (3.927) 0.243 *** (3.642) 0.337 *** (4.180) 0.334 *** (4.144) 0.360 *** (9.202) 0.352 *** (9.184) 0.091 (1.427) 0.079 (1.217) W M S −0.001 * (−0.008) −0.068 *** (−0.530) −0.236 (−0.769) −0.071 ** (−0.546) −0.015 (−0.071) W M S −0.594 ** (2.289) −0.576 *** (−1.643) −0.289 * (−0.766) −0.555 * (−1.954) −0.512 (−0.843) LnA −0.009 *** (−6.113) −0.009 *** (−5.896) −0.011 *** (−3.635) −0.010 *** (−3.306) −0.016 *** (−4.144) −0.015 *** (−4.091) −0.017 *** (−9.431) −0.016 *** (−9.282) −0.003 (−1.073) −0.003 (−0.857) LEV 0.037 *** (12.956) 0.037 *** (12.979) 0.081 *** (4.762) 0.079 *** (4.661) 0.034 *** (13.125) 0.035 *** (13.157) 0.116 *** (19.576) 0.116 *** (19.598) 0.034 *** (4.701) 0.034 *** (4.706) ROA 0.003 * (1.689) 0.003 * (1.691) −0.077 (−1.089) −0.078 (−1.101) −0.006 *** (−3.591) −0.006 *** (−3.576) 0.127 *** (15.468) 0.127 *** (15.482) −0.001 (−0.413) −0.001 (−0.441) GROW 0.000 *** (4.651) 0.000 *** (4.649) 0.000 *** (14.813) 0.000 *** (14.798) 0.000 *** (3.013) 0.000 *** (3.011) 0.000 *** (15.670) 0.000 *** (15.654) 0.000 *** (3.190) 0.000 *** (3.188) CATA 0.032 *** (3.623) 0.033 *** (3.743) 0.050 *** (4.037) 0.051 *** (4.148) −0.018 (−1.431) −0.018 (−1.413) 0.013 (1.221) 0.014 (1.316) 0.058 *** (3.950) 0.059 *** (4.007) 表5. 多元线性回归结果 Continued 注1：括号内为T统计量。注2： ***、**、* 分别表示在1%、5%、10%水平上显著(双尾)。注3：各回归方程均进行了年度和行业哑变量控制，但省略了其结果。 在模型一中，从(3)、(5)列以及(4)、(6)列对比系数看出，大小客户市场中，会计师事务所行业专长都有利于审计质量的提高，在大客户中正向相关性更为明显， W M S 、 W M S 均与 | D A | 在1%水平下显著，小客户显著性并不很明显。究其原因是大客户对审计质量具有更高需求，会计师事务所行业专长的差异化优势约束客户利润操纵行为，对于排斥或者拒绝高质量审计的小客户而言，并没有表现出较为强烈追求高审计质量动力，表明行业专长在大小客户的区别对待是审计市场的优化选择的结果。假设2成立。 在模型二中，从(7)、(9)列以及(8)、(10)列对比得出，会计师事务所规模不同，发挥行业专长对审计质量提高的程度不同，大所系数值高于小所对应的系数，大所 W M S 、 W M S 均与 | D A | 在5%，1%置信区间内显著相关，即大所更易于发挥行业专长对审计质量的正向作用，小所并未表现出一定的显著性。表明大所遏制盈余管理力度更高，审计质量也越高。结果支持假设3。 5.4. 稳健型检验 为使结果更具说服力，本文借鉴蔡春和鲜文铎(2007)以及李霁友和李宝毅(2016)经验，采用异常性营运资本绝对值的自然对数( ln | A W C A | )作为审计质量替代变量，先后进行总体样本、分类样本稳健型分析。异常性营运资本计算方法如下： A W C A i = W C i − W C i − 1 ∗ ( S T i / S T i − 1 ) (12) A W C A i 是异常性营运资本， S T i 和 S T i − 1 分别为本期以及上期主营业务收入； W C = (流动资产 − 现金和短期投资) − (流动负债 − 短期借款)。 最终结果依旧支持假设1、假设2和假设3，提高了结果的准确性：1) 会计师事务所行业专长可以提高审计质量；2) 大客户样本中，加强了两者之间正相关关系；3) 大所具备的行业专长对审计质量的提高作用更为明显。