審計(jì)市場價(jià)格噪聲對(duì)客戶選擇事務(wù)所的影響

嚴(yán)文龍，陳宋生，曹圓圓

(1.北京理工大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 100081；2.北京石油化工學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 102617)

一、引 言

現(xiàn)有研究常用回歸模型殘差表示異常審計(jì)收費(fèi)[1]。對(duì)異常審計(jì)收費(fèi)有兩種不同觀點(diǎn)，租金中心觀認(rèn)為其包含定價(jià)租金與價(jià)格噪聲[2]，成本中心觀認(rèn)為其包含不可觀察的成本與價(jià)格噪聲[2]。這里的價(jià)格噪聲是指不完全有效市場中，信息不對(duì)稱引起的審計(jì)價(jià)格與其內(nèi)在價(jià)值之間的偏差[3]。參考金融市場中噪聲會(huì)影響證券交易[4]，審計(jì)市場價(jià)格噪聲(以下簡稱“價(jià)格噪聲”)也可能影響審計(jì)市場交易。然而，由于缺乏合適的定價(jià)模型，已有異常審計(jì)收費(fèi)研究隱含價(jià)格噪聲均值為零的假定，且與其他影響交易的因素相互獨(dú)立，忽視了價(jià)格噪聲與租金或成本性討價(jià)還價(jià)之間的區(qū)別[2]。

噪聲是Black(1986)從物理學(xué)中引入金融領(lǐng)域的概念，旨在刻畫與有效信息無關(guān)的價(jià)格波動(dòng)[5]。Shleifer等(1990)通過構(gòu)建兩期世代交疊模型(DSSW)討論了噪聲的交易影響[6]。與標(biāo)準(zhǔn)金融研究將價(jià)格噪聲認(rèn)為是均值為0的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)不同，DSSW模型下，噪聲會(huì)對(duì)市場交易決策產(chǎn)生影響，市場并不能消化所有噪聲。這一觀點(diǎn)在后續(xù)的國內(nèi)外實(shí)證研究中得到驗(yàn)證[4]。

DSSW模型的基礎(chǔ)假設(shè)在于，交易人存在套利動(dòng)機(jī)、市場存在信息不對(duì)稱、噪聲交易人會(huì)持續(xù)存在[6]。在金融與審計(jì)市場均存在前兩種情況。至于第三種情況，金融市場是基于投資人風(fēng)險(xiǎn)中性假定，價(jià)格震蕩導(dǎo)致的信息優(yōu)勢方不完全套利，吸引新進(jìn)入的噪聲交易者，來保證在金融市場始終存在噪聲交易人。在審計(jì)市場中，鑒于上市公司年報(bào)必須經(jīng)過審計(jì)，這導(dǎo)致即使在上市公司中存在弱勢信息方，其也必須參與交易。與審計(jì)客戶相對(duì)應(yīng)，即使存在弱勢信息的事務(wù)所，其也未必退出交易。相反，當(dāng)所有弱勢事務(wù)所都退出交易時(shí)，則必然又出現(xiàn)弱勢的審計(jì)客戶。因此，在審計(jì)市場上，由于制度約束，始終存在噪聲交易情況。噪聲交易理論同樣適用于審計(jì)市場，市場價(jià)格噪聲可能影響審計(jì)市場的交易決策。此外，相比于證券交易市場，審計(jì)市場缺乏公開的報(bào)價(jià)機(jī)制，交易退出轉(zhuǎn)換成本更大，交易主體之間信息不對(duì)稱嚴(yán)重，更不應(yīng)忽略市場價(jià)格噪聲帶來的影響。支付高異常審計(jì)費(fèi)用的客戶會(huì)選擇更可能實(shí)現(xiàn)審計(jì)合謀的事務(wù)所，如本地所[7]，通過變更事務(wù)所改善審計(jì)意見[8]。這一現(xiàn)象在證監(jiān)會(huì)披露的合謀樣本中也得到了證明[9]。那么，審計(jì)市場的噪聲會(huì)影響客戶對(duì)事務(wù)所的選擇嗎？

本文利用2012～2020年滬深A(yù)股上市公司樣本，發(fā)現(xiàn)價(jià)格噪聲越大，客戶越不愿意變更事務(wù)所，即使變更也更愿意聘請(qǐng)有過長期合作的事務(wù)所；媒體關(guān)注能夠減輕價(jià)格噪聲對(duì)客戶選擇事務(wù)所的影響，起到外部信息治理作用。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，與客戶相比，事務(wù)所更容易從市場價(jià)格噪聲中獲益。2014年審計(jì)定價(jià)管制政策放開后，價(jià)格噪聲增強(qiáng)，客戶在更換事務(wù)所方面更加謹(jǐn)慎。文章可能的貢獻(xiàn)在于：一是利用雙邊隨機(jī)邊界模型，將異常審計(jì)收費(fèi)區(qū)分為價(jià)格噪聲與議價(jià)因素，度量Doogar等(2015)提出的價(jià)格噪聲，彌補(bǔ)了現(xiàn)有回歸模型無法區(qū)分異常審計(jì)收費(fèi)中價(jià)格噪聲的不足[2]。二是將噪聲交易理論引入審計(jì)定價(jià)模型，拓展了Simunic(1980)有關(guān)審計(jì)定價(jià)影響因素的研究[10]。三是從省級(jí)層面，探究價(jià)格噪聲對(duì)事務(wù)所變更的影響，豐富事務(wù)所選擇影響因素相關(guān)研究。四是驗(yàn)證了媒體關(guān)注對(duì)價(jià)格噪聲影響的信息治理機(jī)制。研究有助于綜合分析審計(jì)價(jià)格機(jī)制，為有關(guān)部門監(jiān)管提供參考。

二、文獻(xiàn)回顧與假設(shè)

現(xiàn)有研究常用審計(jì)收費(fèi)回歸模型殘差度量異常審計(jì)收費(fèi)，忽視了殘差中還可能存在價(jià)格噪聲和不可觀察的事務(wù)所租金的不同，未進(jìn)行相應(yīng)的區(qū)分。這里隱含遵循標(biāo)準(zhǔn)金融學(xué)中的假設(shè)，即基于投資組合理論，價(jià)格噪聲是均值為零的隨機(jī)數(shù)，并最終將歸于0[11]，可以忽略價(jià)格噪聲的影響。噪聲交易理論揭示，價(jià)格噪聲能夠通過價(jià)格波動(dòng)被市場交易者識(shí)別，進(jìn)而影響交易締約[6]。價(jià)格噪聲影響締約的關(guān)鍵在于交易者之間的私有信息是否具有關(guān)聯(lián)性[12]。如果部分交易主體(知情交易者)都了解A私有信息，那么他們之間就通過A信息產(chǎn)生關(guān)聯(lián)性[5]。知情交易者之間共享的信息越多，關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)，他們之間的競爭會(huì)更激烈，套利空間越低。此時(shí)，噪聲交易者盡管處于信息弱勢，也不容易被套利[4]。因而，私有信息關(guān)聯(lián)性的加強(qiáng)會(huì)吸引更多噪聲交易者參與交易[13]。更多噪聲交易者的加入會(huì)增加交易頻率，價(jià)格波動(dòng)會(huì)傳遞更多私有信息，從而提升交易效率[4]。相反，交易人之間的私有信息關(guān)聯(lián)性較少時(shí)，知情交易者之間的競爭則會(huì)減少，處于信息劣勢的噪聲交易者將承擔(dān)更多交易風(fēng)險(xiǎn)，不愿意參與市場交易。此時(shí)，交易市場將收縮，價(jià)格難以即時(shí)揭示私有信息[14]，市場有效性和交易締約效率降低。因而，私有信息關(guān)聯(lián)性決定了價(jià)格噪聲對(duì)交易締約效率的影響。

就審計(jì)市場而言，不考慮審計(jì)一方存在占優(yōu)的噪聲套利影響，客戶與在審事務(wù)所相互掌握對(duì)方更多的私有信息，私有信息關(guān)聯(lián)性更強(qiáng)，為避免淪為噪聲交易者，雙方將不愿意更換交易對(duì)手。綜上，價(jià)格噪聲越大，客戶與在審事務(wù)所信息關(guān)聯(lián)性優(yōu)勢越大。為應(yīng)對(duì)價(jià)格噪聲風(fēng)險(xiǎn)和規(guī)避潛在短期損失[15]，客戶將不愿意更換事務(wù)所，以保持雙方的私有信息關(guān)聯(lián)性優(yōu)勢。

由于ni,t=ni,t-1+Δni,t，通過遞推公式可得ni,t=ni,1+(t-1)Δni,t，上式即可被改寫為：

就客戶而言，假定當(dāng)期高溢價(jià)事務(wù)所總量為kt，由于客戶可以選擇退出高溢價(jià)事務(wù)所，事務(wù)所變動(dòng)是Δkt，且Δkt<0。則，kt=kt-1+Δkt，Mt=Mt-1+Δkt。

通過不同類型事務(wù)所權(quán)重，客戶變更事務(wù)所所支付的預(yù)期成本(COST)為：

上期遭受高溢價(jià)的客戶的預(yù)期審計(jì)成本仍然大于市場均衡。此時(shí)，享受噪聲收益的事務(wù)所可以適當(dāng)降低其溢價(jià)水平維持客戶，并獲得一個(gè)逐年降低的溢價(jià)。因而，即使事務(wù)所從噪聲中套利，市場噪聲越大，高溢價(jià)的事務(wù)所會(huì)選擇降低溢價(jià)維持客戶。此時(shí)，受噪聲損失降低的客戶，為避免重新交易的不確定損失，也不傾向于變更事務(wù)所。

當(dāng)審計(jì)市場出現(xiàn)多數(shù)客戶利用噪聲套利時(shí)，大多數(shù)客戶支付較低的審計(jì)費(fèi)用，從而享受噪聲收益。享受收益的客戶沒有動(dòng)機(jī)更換事務(wù)所，少數(shù)享有溢價(jià)收益的事務(wù)所不愿意放棄現(xiàn)有高收益客戶。在噪聲中承擔(dān)套利損失的事務(wù)所難以通過清退已有低收益客戶，吸納新進(jìn)市場的高收益客戶以扭轉(zhuǎn)損失。事實(shí)上，事務(wù)所出讓已有低收益客戶，可能不僅無法通過置換高收益客戶來降低噪聲損失，而且還需要承受客戶流失帶來的損失。因而，在客戶噪聲套利的市場中，市場噪聲對(duì)客戶選擇事務(wù)所的影響與上文一致。由此，提出本文假設(shè)一。

H1：審計(jì)市場價(jià)格噪聲越大，客戶越不可能變更事務(wù)所。

事務(wù)所與客戶的私有信息關(guān)聯(lián)性強(qiáng)度受到以往私有信息積累的影響。事務(wù)所任期越長，越有利于雙方積累對(duì)方的私有信息[17]，抵消市場價(jià)格噪聲帶來的負(fù)面影響。在噪聲交易中變更事務(wù)所時(shí)，客戶會(huì)權(quán)衡其與現(xiàn)任或潛在后任事務(wù)所信息關(guān)聯(lián)度，避免因變更交易對(duì)象，降低信息關(guān)聯(lián)性，使自身淪為噪聲交易者。因而，客戶都有動(dòng)機(jī)聘請(qǐng)有過長期合作的事務(wù)所，以降低噪聲帶來的不確定性。

當(dāng)考慮噪聲獲益方角色差異時(shí)，噪聲獲益方如果想要拓展新的客戶就需要一方面降低自身溢價(jià)，另一方面也需要與其他同業(yè)競爭。由于噪聲交易受損方總有動(dòng)機(jī)與長期合作過的交易對(duì)手交易，獲益方同業(yè)競爭的主要對(duì)象就是與噪聲交易受損方長期合作過的交易對(duì)手。此時(shí)，獲益方在搶占市場時(shí)，一是要放棄自身高溢價(jià)，二是要彌補(bǔ)潛在交易對(duì)象放棄回歸其長期合作過的交易對(duì)手的潛在風(fēng)險(xiǎn)損失。由于成本收益制約，現(xiàn)有噪聲收益方難以改變其潛在新的交易對(duì)手聘請(qǐng)長期合作過的交易對(duì)手的交易策略。因而在噪聲市場中，如果變更事務(wù)所，客戶更可能與長期合作過的事務(wù)所簽約。由此，提出本文假設(shè)二。

H2：審計(jì)市場價(jià)格噪聲越大，客戶更換事務(wù)所時(shí)，更可能聘請(qǐng)長期合作過的事務(wù)所。

媒體關(guān)注會(huì)通過信息機(jī)制與聲譽(yù)機(jī)制降低交易雙方風(fēng)險(xiǎn)。信息機(jī)制而言，媒體關(guān)注會(huì)增加信息傳播渠道、提升傳播速度[18]，降低交易雙方的信息搜尋成本[19]，進(jìn)而降低市場信息不對(duì)稱[20]。媒體關(guān)注度越高，通過信息機(jī)制，客戶與事務(wù)所的信息更容易被搜索，進(jìn)而降低市場噪聲的影響。聲譽(yù)機(jī)制而言，媒體關(guān)注會(huì)放大事務(wù)所、客戶行為的聲譽(yù)損失壓力[21]。為降低聲譽(yù)損失，事務(wù)所與客戶的行為會(huì)更加規(guī)范。因而，媒體關(guān)注會(huì)通過信息與聲譽(yù)機(jī)制降低審計(jì)交易的不確定性[22]，發(fā)揮信息治理作用。

在信息與聲譽(yù)機(jī)制下，媒體關(guān)注越高，整個(gè)市場的信息透明度更高，交易不確定性越低，交易風(fēng)險(xiǎn)越低，少數(shù)知情交易者私有信息套利的空間越小，噪聲交易的收益越小。此外，通過媒體關(guān)注，非在審事務(wù)所(潛在交易雙方)與客戶間共享的公共信息越多，信息關(guān)聯(lián)性更高，在審事務(wù)所與客戶的信息關(guān)聯(lián)性優(yōu)勢相對(duì)降低，因而，客戶變更事務(wù)所時(shí)更不容易受到價(jià)格噪聲的影響。綜上，媒體關(guān)注度高時(shí)，市場價(jià)格噪聲對(duì)客戶變更事務(wù)所的影響降低，客戶變更事務(wù)所的意愿增強(qiáng)，變更事務(wù)所時(shí)，重新聘請(qǐng)長期合作過的事務(wù)所的必要性降低。由此，提出本文假設(shè)三。

H3：事務(wù)所或客戶的媒體關(guān)注越高，審計(jì)市場價(jià)格噪聲對(duì)客戶選擇事務(wù)所的影響越弱。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)變量定義

1.因變量：客戶變更事務(wù)所(Turnover)為1，否則為0。客戶當(dāng)期變更事務(wù)所且聘請(qǐng)長期合作過的事務(wù)所(Turn_oldl)為1，否則為0。

2.自變量：價(jià)格噪聲(Mv_ha)。參考Kumbhakar和Parmeter(2009)、盧洪友等(2011)、嚴(yán)文龍等(2020)的雙邊隨機(jī)邊界模型，將審計(jì)收費(fèi)分為正常審計(jì)收費(fèi)(基于審計(jì)師努力與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的業(yè)務(wù)相關(guān)價(jià)格f(x))、異常審計(jì)收費(fèi)中的租金和價(jià)格噪聲[23][24][25]。依據(jù)模型定義，價(jià)格噪聲反映了與交易業(yè)務(wù)因素?zé)o關(guān)、與雙方討價(jià)還價(jià)無關(guān)部分因素對(duì)交易價(jià)格波動(dòng)的影響。基于價(jià)格噪聲的不知情交易定義，用不受交易雙方私人信息影響的價(jià)格波動(dòng)的絕對(duì)值作為價(jià)格噪聲，用年度分省的價(jià)格噪聲的均值度量市場價(jià)格噪聲[26]。在計(jì)算價(jià)格噪聲時(shí)，排除該筆交易本身影響，以避免交易自身對(duì)價(jià)格噪聲影響。計(jì)算公式為：

其中，T為分年度省份的審計(jì)交易總數(shù)，j為本筆交易。SurplNi為依據(jù)雙邊隨機(jī)邊界模型分解的單筆交易的價(jià)格噪聲。其具體計(jì)量見進(jìn)一步檢驗(yàn)(一)。

3.調(diào)節(jié)變量：客戶與事務(wù)所媒體關(guān)注(Cli_sc、Acc_sc)。媒體關(guān)注研究已經(jīng)從傳統(tǒng)媒體向網(wǎng)絡(luò)媒體延伸，并驗(yàn)證了網(wǎng)絡(luò)媒體的重要作用[26]。網(wǎng)絡(luò)媒體中，維基百科與百度百科等知識(shí)共享類媒體能夠提升知識(shí)共享的質(zhì)量、吸引全社會(huì)參與，改善資本市場信息不對(duì)稱[28]。相比于證監(jiān)會(huì)EDGAR系統(tǒng)的10-K資料庫，美國投資者、分析師更愿意查閱維基百科數(shù)據(jù)[29]。陳靈珠(2017)對(duì)比中文維基百科與百度百科發(fā)現(xiàn)，后者更適用于中國大陸，題材覆蓋面更廣，信息修改權(quán)限分配更有利于保證信息質(zhì)量[30]。其已成為社會(huì)獲取知識(shí)的重要工具[31]。百度百科中某一關(guān)鍵詞信息越多，表明市場更需要該信息，社會(huì)對(duì)其認(rèn)知也更充分。因而，本文采用百度百科的公開信息容量(網(wǎng)頁字?jǐn)?shù))的自然對(duì)數(shù)來分別衡量審計(jì)客戶媒體關(guān)注(Cli_sc)與事務(wù)所媒體關(guān)注(Acc_sc)。

其他主要控制變量見表1。

表1 主要控制變量定義

(二)實(shí)證模型

為驗(yàn)證本文研究假設(shè)H1、H2、H3，分別構(gòu)建如下模型：

(1)

(2)

模型(1)、(2)中的Turn變量包含事務(wù)所變更(Turnover)與聘請(qǐng)長期合作過的事務(wù)所(Turn_oldl)。模型(1)中用以分析H1、H2中市場價(jià)格噪聲對(duì)客戶選擇事務(wù)所的影響。模型(2)中交乘項(xiàng)回歸系數(shù)用以分析H3中媒體關(guān)注的調(diào)節(jié)影響。

四、實(shí)證結(jié)果

(一)數(shù)據(jù)來源

本文以2012～2019年我國滬深兩市A股上市公司為研究對(duì)象。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，市場化指數(shù)來自樊綱指數(shù)。客戶與事務(wù)所媒體關(guān)注數(shù)據(jù)來自截至2020年3月20日針對(duì)百度百科的Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲。在剔除金融行業(yè)企業(yè)與缺失值后，最終樣本量為22743。為控制異常值影響，所有連續(xù)變量在上下1%分位點(diǎn)采取Winsorize處理。

(二)描述性統(tǒng)計(jì)

表2中，Mv_ha的均值較高，表明目前審計(jì)市場存在較大程度的市場噪聲干擾，審計(jì)定價(jià)不確定性較高。Cli_sc的均值較高，標(biāo)準(zhǔn)差較小，表明社會(huì)對(duì)上市公司關(guān)注的同時(shí)，大多數(shù)上市公司信息披露也較充分。Acc_sc的均值為1.100，第三個(gè)四分位為0，標(biāo)準(zhǔn)差為3.019，表明大多數(shù)事務(wù)所并不為社會(huì)熟知，事務(wù)所的信息披露更少。同時(shí)，Acc_sc比Cli_sc更高的標(biāo)準(zhǔn)差也表明少數(shù)頭部事務(wù)所更受到媒體關(guān)注。未變更事務(wù)所樣本組的市場價(jià)格噪聲(Mv_ha)、審計(jì)客戶媒體關(guān)注(Cli_sc)、事務(wù)所媒體關(guān)注(Acc_sc)均值均顯著高于變更組。這與假設(shè)H1中市場價(jià)格噪聲越大，越不可能發(fā)生事務(wù)所變更一致。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)(N=22743)

(三)主檢驗(yàn)實(shí)證結(jié)果

1.假設(shè)H1和H2的檢驗(yàn)。表3數(shù)據(jù)顯示，Mv_ha變量的系數(shù)分別為負(fù)、正，表明價(jià)格噪聲與事務(wù)所變更負(fù)相關(guān)、與聘請(qǐng)長期合作過的事務(wù)所正相關(guān)。這表明，面對(duì)較高的市場風(fēng)險(xiǎn)，客戶不愿意更換交易對(duì)手以規(guī)避潛在的風(fēng)險(xiǎn)損失；而在發(fā)生事務(wù)所變更的樣本中，客戶更傾向于聘請(qǐng)長期合作過的事務(wù)所，減少交易的不確定性。

2.假設(shè)H3的檢驗(yàn)。表3數(shù)據(jù)顯示，Cli_sc_Mv_ha、Acc_sc_Mv_ha的回歸系數(shù)顯著且方向與Mv_ha系數(shù)相反，表明客戶與事務(wù)所的媒體關(guān)注均能調(diào)減價(jià)格噪聲對(duì)客戶變更事務(wù)所、聘請(qǐng)長期合作過的事務(wù)所的影響。

表3 價(jià)格噪聲對(duì)事務(wù)所選擇的影響

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了保證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文分別采用了：(1)客戶變更審計(jì)師與聘請(qǐng)長期合作過的審計(jì)師替代主回歸中客戶事務(wù)所選擇的被解釋變量；(2)剔除2019年可能受到新冠疫情干擾樣本；(3)固定效應(yīng)邏輯回歸三種方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果均支持本文研究結(jié)論(限于篇幅，未報(bào)告穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果)。

(五)內(nèi)生性討論

(1)針對(duì)反向因果問題，添加滯后一期的被解釋變量，形成動(dòng)態(tài)回歸模型，以控制由于變量前后年度粘性導(dǎo)致的反向因果關(guān)系。此外，還利用樊綱指數(shù)中的中介環(huán)境指標(biāo)(Leg_env)與價(jià)格噪聲相關(guān)但與單筆交易的噪聲收益的關(guān)系較小，將其構(gòu)建為價(jià)格噪聲的工具變量進(jìn)行兩階段回歸，避免其他可能的反向因果問題。(2)針對(duì)樣本自選擇問題，選取總資產(chǎn)規(guī)模、國企屬性、審計(jì)收費(fèi)、是否是國內(nèi)“四大”、當(dāng)年是否發(fā)生事務(wù)所變更及行業(yè)變量作為配對(duì)變量，按照價(jià)格噪聲是否大于市場價(jià)格噪聲進(jìn)行近鄰(1∶1)匹配，將配對(duì)后的樣本重新進(jìn)行主回歸檢驗(yàn)。(3)針對(duì)遺漏變量的問題，根據(jù)周茂等(2018)的安慰劑檢驗(yàn)方法[32]對(duì)市場價(jià)格噪聲變量進(jìn)行200次隨機(jī)賦值并回歸，以間接檢驗(yàn)遺漏變量的問題。內(nèi)生性討論結(jié)果均支持本文研究結(jié)論(限于篇幅，未報(bào)告內(nèi)生性討論結(jié)果)。

五、進(jìn)一步檢驗(yàn)

(一)雙邊隨機(jī)邊界模型的議價(jià)剩余指標(biāo)分解

雙邊隨機(jī)邊界模型是Kumbhakar和Parmeter(2009)針對(duì)不對(duì)稱信息博弈的勞動(dòng)力市場提出的定價(jià)博弈模型[23]。本文參考盧洪友等(2011)、嚴(yán)文龍等(2020)將審計(jì)收費(fèi)自然對(duì)數(shù)(Feei)分解為正常審計(jì)收費(fèi)和異常審計(jì)收費(fèi)兩部分[24][25]。后者又分解為審計(jì)師議價(jià)收益(SurplAi)、客戶議價(jià)收益(SurplCi)與價(jià)格噪聲(SurplNi)三個(gè)部分。具體模型如下：

(3)

解釋變量包括總資產(chǎn)規(guī)模對(duì)數(shù)、多元化行業(yè)個(gè)數(shù)、存貨占總資產(chǎn)比重、應(yīng)收及預(yù)付賬款占總資產(chǎn)比重、資產(chǎn)負(fù)債率、營業(yè)收入對(duì)數(shù)、總資產(chǎn)收益率、員工人數(shù)對(duì)數(shù)、當(dāng)年是否增發(fā)股票或債券、當(dāng)年是否虧損、托賓Q、所有權(quán)性質(zhì)、當(dāng)年是否實(shí)施股票期權(quán)激勵(lì)、樊綱中介市場發(fā)育和法治環(huán)境指數(shù)、基于業(yè)績修正瓊斯模型計(jì)算的殘差絕對(duì)值、會(huì)計(jì)師事務(wù)所是否為國內(nèi)“四大”、當(dāng)期是否同時(shí)變更會(huì)計(jì)師事務(wù)所與兩個(gè)簽字注冊(cè)會(huì)計(jì)師、分省年度市場競爭赫芬達(dá)指數(shù)、事務(wù)所行業(yè)專長、事務(wù)所客戶依賴、東中西部地區(qū)控制變量、行業(yè)控制變量、年度控制變量(限于篇幅，未報(bào)告雙邊隨機(jī)邊界模型的回歸結(jié)果)。

(二)價(jià)格噪聲影響審計(jì)議價(jià)的非對(duì)稱性

金融市場中，噪聲套利來源于相對(duì)于噪聲交易者的私有信息優(yōu)勢[6]。由于審計(jì)師與客戶之間存在信息不對(duì)稱，在審計(jì)定價(jià)談判過程中，審計(jì)師與客戶的私有信息優(yōu)勢未必均衡，市場價(jià)格噪聲對(duì)審計(jì)雙方議價(jià)收益的影響可能不同。本文通過上述雙邊隨機(jī)邊界模型分解出的異常審計(jì)收費(fèi)內(nèi)部結(jié)構(gòu)指標(biāo)，以及參考蔡春等(2015)構(gòu)建的異常審計(jì)收費(fèi)殘差(Abfee)來驗(yàn)證事務(wù)所或客戶一方是否更容易從價(jià)格噪聲中獲利[1]。

將上述變量代入被解釋變量，應(yīng)用如下固定效應(yīng)回歸模型驗(yàn)證：

(4)

其中，Surpli為雙邊隨機(jī)邊界模型分解出的樣本i的議價(jià)收益與價(jià)格噪聲收益指標(biāo)，具體包括SurplAi,SurplCi,SurplACi,SurplNi和Abfeei五個(gè)議價(jià)收益指標(biāo)變量。模型(4)的γ1用以分析價(jià)格噪聲影響對(duì)審計(jì)師與客戶議價(jià)收益的不對(duì)稱性。

從表4可見，價(jià)格噪聲(Mv_ha)與審計(jì)師議價(jià)收益、審計(jì)師凈收益(SurplAC)與價(jià)格噪聲收益(SurplN)、異常審計(jì)收費(fèi)(Abfee)正相關(guān)，與客戶的議價(jià)收益(SurplC)顯著負(fù)相關(guān)。這表明價(jià)格噪聲一方面能夠直接讓審計(jì)師獲得更多的交易噪聲收益，另一方面也能讓審計(jì)師在議價(jià)過程中利用私有信息優(yōu)勢獲得更多的討價(jià)還價(jià)凈收益。審計(jì)師能夠在噪聲中套利獲益，而客戶承擔(dān)了更多的價(jià)格噪聲風(fēng)險(xiǎn)。

表4 噪聲影響的獲益不對(duì)稱性

(三)披露具體變更動(dòng)因與高審計(jì)收費(fèi)樣本的驗(yàn)證分析

為了進(jìn)一步驗(yàn)證價(jià)格噪聲影響在實(shí)務(wù)領(lǐng)域的表現(xiàn)，依據(jù)CSMAR數(shù)據(jù)庫提供的2015～2019年上市公司事務(wù)所變更情況表，將事務(wù)所變更中的“合同到期”“事務(wù)所辭職”“前任服務(wù)期限過長”“董事會(huì)決定”“其他原因”歸并為客戶的主觀事務(wù)所變更(Subj)，以進(jìn)一步驗(yàn)證價(jià)格噪聲對(duì)主觀事務(wù)所選擇的影響。同時(shí)，價(jià)格噪聲制約審計(jì)客戶主觀事務(wù)所選擇的靈活性，還可能表現(xiàn)為抑制審計(jì)客戶對(duì)高審計(jì)定價(jià)風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)避。本文以異常審計(jì)收費(fèi)(Abfee)為切入點(diǎn)，討論價(jià)格噪聲在高于行業(yè)年度均值的異常審計(jì)收費(fèi)組的結(jié)果與主回歸的差異。

表5回歸結(jié)果中，前兩列價(jià)格噪聲(Mv_ha)與主觀事務(wù)所變更(Subj)顯著負(fù)相關(guān)，表明價(jià)格噪聲越差審計(jì)客戶主觀事務(wù)所變更越受限。審計(jì)雙方媒體關(guān)注與價(jià)格噪聲交乘項(xiàng)(Cli_sc_Mv_ha、Acc_sc_Mv_ha)均與主觀事務(wù)所變更(Subj)顯著正相關(guān)。后四列展示了客戶負(fù)擔(dān)高異常審計(jì)收費(fèi)情況下價(jià)格噪聲的影響。其中，價(jià)格噪聲變量(Mv_ha)與事務(wù)所變更(Turnover)顯著負(fù)相關(guān)，與重新聘請(qǐng)長期合作過事務(wù)所(Turn_oldl)顯著正相關(guān)。此外，Cli_sc_Mv_ha、Acc_sc_Mv_ha均與事務(wù)所變更顯著正相關(guān)、與重新聘請(qǐng)長期合作過的事務(wù)所顯著負(fù)相關(guān)。在主觀原因事務(wù)所變更與高異常審計(jì)收費(fèi)樣本中，驗(yàn)證了價(jià)格噪聲的影響。

表5 披露具體變更動(dòng)因與高審計(jì)收費(fèi)樣本驗(yàn)證回歸結(jié)果

(四)基于2014年審計(jì)定價(jià)管制政策取消的DID驗(yàn)證

2014年，國家發(fā)改委下發(fā)《國家發(fā)展改革委關(guān)于放開部分服務(wù)價(jià)格意見的通知》(發(fā)改價(jià)格〔2014〕2755號(hào))，放開審計(jì)交易定價(jià)管制。短期來看，其可能放大了價(jià)格噪聲。本文檢索了2000年以后至2010年各省份審計(jì)定價(jià)管制文件，發(fā)現(xiàn)部分管制文件附有明確的懲戒措施，剩余部分則沒有懲戒規(guī)定(1)安徽、重慶、河南、湖北、江蘇、新疆六省審計(jì)定價(jià)管制文件中有明確的懲戒規(guī)定。。利用2012～2016年間的數(shù)據(jù)，構(gòu)建了政策頒布年度虛擬變量(DY14，2014年及以后取值為1，否則為0)與嚴(yán)格執(zhí)行虛擬變量(Rigid，管制文件附有明確懲戒規(guī)定該省份為1，否則為0)，通過DY14與Rigid的交乘項(xiàng)系數(shù)方向判斷放開市場定價(jià)政策過程中市場價(jià)格噪聲對(duì)事務(wù)所變更的影響。在分析媒體關(guān)注調(diào)節(jié)效應(yīng)時(shí)，存在事務(wù)所與審計(jì)客戶兩類媒體關(guān)注且上文中影響方向基本一致的情況。本文對(duì)兩類媒體關(guān)注提取主成分作為綜合的媒體關(guān)注變量(SSoc)，通過構(gòu)建DY14、Rigid與SSoc的三連乘變量分析媒體關(guān)注的調(diào)節(jié)效應(yīng)。

表6為所構(gòu)造的DID模型回歸結(jié)果。放開管制與嚴(yán)格管制交乘項(xiàng)(DY14_Rigid)在變更事務(wù)所(Turnover)列回歸系數(shù)顯著為負(fù)，在重新聘請(qǐng)長期合作過的事務(wù)所(Turn_oldl)列回歸系數(shù)顯著為正。后兩列的媒體關(guān)注調(diào)節(jié)效應(yīng)中，放開管制、嚴(yán)格管制與媒體關(guān)注三連乘項(xiàng)(DY14_Rigid_SSoc)的回歸系數(shù)依次顯著為正、負(fù)，均與對(duì)應(yīng)DY14_Rigid的回歸系數(shù)方向相反。回歸結(jié)果與主回歸一致。

表6 價(jià)格管制放開后的市場影響

六、結(jié) 論

本文以2012～2019年A股滬深兩市上市公司數(shù)據(jù)為樣本，結(jié)合噪聲交易理論，分析價(jià)格噪聲的影響及交易雙方的應(yīng)對(duì)策略。研究發(fā)現(xiàn)：價(jià)格噪聲越大，為規(guī)避短期市場風(fēng)險(xiǎn)，客戶當(dāng)期變更事務(wù)所的概率降低，而在發(fā)生事務(wù)所變更的樣本中，聘請(qǐng)長期合作過的事務(wù)所的概率增加。媒體關(guān)注能減輕市場價(jià)格噪聲對(duì)客戶選擇事務(wù)所的影響。價(jià)格噪聲對(duì)定價(jià)收益影響不對(duì)稱，審計(jì)師能夠從價(jià)格噪聲中獲得更高的議價(jià)收益。利用價(jià)格噪聲套利，可能是審計(jì)師獲取超額收益的渠道之一。實(shí)務(wù)應(yīng)用方面，價(jià)格噪聲影響及媒體關(guān)注的調(diào)節(jié)作用在客戶主觀變更事務(wù)所、高異常審計(jì)收費(fèi)以及2014年放開定價(jià)管制事件中均得到驗(yàn)證。

本文啟示如下：第一，將金融市場噪聲交易理論引入審計(jì)交易分析，發(fā)現(xiàn)噪聲交易理論在審計(jì)市場同樣適用，未來研究可進(jìn)一步關(guān)注噪聲交易對(duì)審計(jì)市場的影響。第二，價(jià)格噪聲能夠影響客戶對(duì)事務(wù)所的選擇，客戶能夠不更換事務(wù)所或聘請(qǐng)長期合作過的事務(wù)所以部分抵消噪聲交易帶來的不確定風(fēng)險(xiǎn)。這為事務(wù)所、客戶應(yīng)對(duì)噪聲風(fēng)險(xiǎn)提供交易策略指引。另一方面，價(jià)格噪聲制約了市場基于價(jià)格或?qū)徲?jì)質(zhì)量的競爭。為建設(shè)良性審計(jì)市場，監(jiān)管機(jī)構(gòu)在當(dāng)前加強(qiáng)個(gè)案審計(jì)質(zhì)量監(jiān)管的同時(shí)，還需要關(guān)注宏觀的審計(jì)市場價(jià)格秩序。第三，充分的信息披露與公共信息平臺(tái)建設(shè)是減弱私有信息優(yōu)勢，降低市場價(jià)格噪聲影響的重要手段。針對(duì)長期被忽略的事務(wù)所信息披露，監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以考慮加強(qiáng)事務(wù)所自身業(yè)務(wù)披露的充分性與規(guī)范性，特別是執(zhí)行證券業(yè)務(wù)審計(jì)的事務(wù)所。