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user: 3. 数据分析和实证研究 本文主要选择2015~2017年上市公司的数据进行实证分析，数据来自万德、国泰安等数据库，研究软件为Eviews、SPSS。 3.1. 会计政策稳健性指标选取 根据现有的文献研究，本文从债务契约、代理契约、薪酬契约、税收等角度出发，选择短期债务比率、薪酬比率、财务费用比率、折旧率、纳税比率、预计负债比率来衡量企业的会计政策稳健性，具体算法如表1。 按照表1进行数据收集，剔除掉错误数据之后对数据进行描述性统计，具体结果如表2。 从表2可以得知我国上市公司的短期债务比率的平均值为9.0564%，中位数为7%，而大部分企业的短期债务比率为4%，最大比率为62%，但是标准差为0.0745，说明在我国上市公司当中短期债务比率的离散程度并不是很大，不同企业之间的短期债务比率之间的差异并不大。我国上市公司的薪酬比率的平均值为2.93%，中位数和众数都是1%，说明我国企业的薪酬比率都比较小，但是标准差为0.1799，相比于其它比率较大，说明我国上市公司当中薪酬比率的离散程度较大，另外有10家左右的企业薪酬比率超过了1，说明应付职工薪酬的数额超过了企业的净资产，产生了异常。财务费用比率的平均数为1.38%，中位数和众数分别为1%和2%，说明财务费用比率相对比较集中，而且标准差为0.0283，也说明了其离散程度并不大，但是最大值为33%。折旧率的平均数为13.5866%，中位数和众数分别为1%和0.8%，说明我国上市公司的固定资产折旧率差别并不大，但是标准差为0.3878，查询原因是有个别公司存在大量固定资产处理，导致折旧数额大于固定资产账面价值。纳税比率的平均数为3.4923%，中位数和众数分别为3%和2%，说明纳税比率相对比较集中，同时标准差为0.027928，也说明了其离散程度并不大。预计负债比率的平均数为0.2254%，中位数和众数都是0，说明我国上市公司的预计负债的计提并不多，大部分公司的预计负债都为0，而且标准差为0.019998，也说明了其离散程度并不大，这种情况是大量存在的。 下一步对上述数据进行因子分子，形成一个统一的数值来代表我国上市公司的会计政策稳健性。 Table 1 Indicators of robustness of accounting policie 影响因素 短期债务比率 薪酬比率 财务费用比率 折旧率 纳税比率 预计负债 符号 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 计算方法 应付账款/资产 应付职工薪酬/ 净资产 财务费用/负债 累计折旧/ 固定资产 纳税总额/资产 预计负债/资产 表1. 会计政策稳健性指标 Table 2 Descriptive statistic X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 平均数 0.090564 0.029327 0.013821 0.135866 0.034923 0.002254 中位数 0.07 0.01 0.01 0.1 0.03 0 众数 0.04 0.01 0.02 0.08 0.02 0 标准差 0.074592 0.179934 0.028315 0.387828 0.027928 0.019998 最小值 0．02 0.0038 0.0036 0.001 0.01 0 最大值 0.62 8.44 0.33 14.13 0.42 0.6 观测数 3549 3549 3549 3549 3549 3549 表2. 描述性统计 3.2. 因子分析 表3中可以看出财务关系的KMO值为0.570 > 0.5，说明各变量之间存在相关的公共部分，Bartlett检验的显著性小于0.05，说明能够进行主成分分析。 由表4可知，前三个成分的特征值大于1，方差贡献率大于70%，为主要成分。主成分载荷矩阵中特征值大于1的成分即可认为能够代表大部分的数据信息，因此本文选择用三个主成分来衡量会计稳健性。 从表5的主成分分析结果可以看出，第一主成分的主要影响因素为短期债务比率；第二主成分的主要影响因素为薪酬比例；第三主成分的主要影响因素为折旧率。 Table 3 Financial Relationship KMO and Bartlett Tes KMO取样适切性量数 0.570 Bartlett 的球形度检验 上次读取的卡方 744.838 自由度 10 显著性 0.000 表3. 财务关系KMO和巴特利特检验 Table 4 Characteristic values and contribution rate 成分 初始特征值 提取平方和载入 特征值 方差贡献率/% 累计方差贡献率/% 特征值 方差贡献率/% 累计方差贡献率/% 1 4.254 30.383 30.383 4.254 30.383 30.383 2 2.073 25.805 56.188 2.073 25.805 56.188 3 1.913 17.689 73.877 1.913 17.689 73.877 4 0.332 9.513 83.39 5 0.197 8.55 91.94 6 0.128 8.06 100 表4. 特征值与贡献率 Table 5 Principal component loading matri 指标 主成分载荷矩阵 主成分1 主成分2 主成分3 短期债务比率 0.833 0.303 0.112 薪酬比率 −0.252 0.780 −0.102 财务费用比率 0.103 −0.308 −0.229 折旧率 −0.095 −0.255 0.809 纳税比率 0.539 −0.244 0.051 预计负债 −0.705 0.061 0.245 表5. 主成分的载荷矩阵 然后根据上述主成分载荷矩阵，构建3个主成分的表达式： F 1 = 0.833 X 1 − 0.252 X 2 + 0.103 X 3 − 0.095 X 4 + 0.539 X 5 − 0.705 X 6 F 2 = 0.303 X 1 + 0.780 X 2 − 0.308 X 3 − 0.255 X 4 − 0.244 X 5 + 0.061 X 6 F 3 = 0.112 X 1 − 0.102 X 2 − 0.229 X 3 + 0.809 X 4 + 0.051 X 5 + 0.245 X 6 最后根据方差贡献率以及主成分函数表达式求出综合评价指标： F = ( 30.388 F 1 + 25.805 F 2 + 17.689 F 3 ) / 73.877 得到综合评价指标F之后，用它来代表会计稳健性，将其带入到下文的回归方程中，进行回归分析。 3.3. 审计质量数据分析 关于审计质量的度量，本文采用Gul (2013) [ 18 ]、吴伟荣和刘亚伟 [ 1 ] (2015)等在提出的用审计报告的激进程度来衡量审计质量。这种方法分为两部，第一步为预测会计师事务所发表非标准意见(否定意见、无法表示意见和带有强调事项段的无保留意见)的概率： MAOS = α 0 + α 1   Quickratio + α 2   AR + α 3   Other +   α 4   INV + α 5   Roa + α 6   Loss + α 7   Lev + α 8   Size + α 9   Listae 上式中，Quick ratio代表企业的速动比率；AR代表期末应收帐款与总资产之比；Other代表其他应收款与总资产之比；INV代表存货与总资产之比；Roa代表企业的盈利水平；Loss是虚拟变量，当企业亏损时为1，当企业赢利时为0；Lev代表企业资产负债率；Size代表企业规模；Listage代表上市年限。其相应变量的系数分别为−0.162、−0.028、0.202、5.205、−2.139、−5.895、0.835、3.049、−0.259以及0.071。对应的财务数据为2015~2017的上市公司数据，数据来源为国泰安数据库。 根据上式得到F以后，根据下式计算审计报告的激进程度： Ag = MAOS − Actualopinion 上式中，Actual opinion代表会计师事务所发表的实际审计意见，当发表非标准审计意见时取值1，反之取值0。当Ag为正时，代表审计报告的激进程度较高，审计质量较低；当Ag为负时，代表升级报告激进程度较低，审计质量较高。 3.4. 会计稳健性和审计质量模型构建 借鉴现有的文献，构建会计稳健性和审计质量的回归模型如下： Ag = α 0 + α 1 F + α 3   Controls + ε 其中Controls包括：资产负债率(Lev)，盈利水平(Roa)，公司规模(Size)，资产周转率(Turn)。上式中的F值为上文中运用因子分析，进行主成分提取出的数据，用来衡量会计稳健性。 根据回归结果，如果F的系数 α 1 为负数并且显著，那么就可以认为会计政策的稳健性对审计质量的提高有显著的影响。