H1b:非会计专业的学生担任签字注册会计师的项目,审计质量更高

(二)样本选取和数据来源 本文选取2011年“四大”会计师事务所审计的上市公司为样本,初始样本为106家,剔除2011年上市的公司6假,最终样本数为100。(“四大”会计师事务所是指普华永道中天会计师事务所、德勤华永会计师事务所、安永华明会计师事务所和毕马威华振会计师事务所)。会计师事务所信息和注册会计师学科背景信息为手工收集,数据来源为中国注册会计师协会网站,审计意见、财务信息等数据来自色诺芬数据库(CCER)。

(三)变量定义 本文DA为经业绩调整的操控性应计利润。Accountancy为学科背景虚拟变量,如果注册会计师在大学阶段所学专业为会计学相关专业,则Accountancy取1,否则取0。ROA为净利润除以平均总资产;LEV为财务杠杆;SIZE为总资产的自然对数;NOPR是非主业比;OP是审计意见变量,如果审计意见为非标准审计意见时取1,否则取0;STPT起虚拟变量,公司被ST或PT处理,变量取1,否则为0;LOSS为虚拟变量,公司当年亏损,变量取1,否则取0。同时,模型还控制了行业对结果的影响,行业的分来标砖参见CSRC的分类,其中制造业细分为了9个子行业。具体的变量定义如表(1)所示。

(四)模型建立 本文度量审计质量采用的指标是操控性应计利润,采用Jones模型的计算方法,参考Kothari et al(2005)的做法,模型中考虑了公司业绩的影响。在计算时使用了操控性应计利润(DA)和操控性应计利润的绝对值(ABSDA),以消除变量偏差所带来的影响。为计算操控性应计利润,我们首先计算各公司各年总应计利润,然后对如下模型进行回归,分年度和行业进行:

模型中各变量定义如下: TAi,t是经营利润减去经营活动的现金流,表示i公司t年的总应计利润;Ai,t-1是t-1年末的总资产;ΔREVi,t是t年的主营业务收入减去t-1年的主营业务收入;ΔRECi,t是t年的应收账款减去t-1年的应收账款;PPEi,t是固定资产;εi,t是误差项。用(1)式中回归的系数α0、α1和α2代入公式(2)计算非操控性应计利润。

NDAi,t是非操控性应计利润,经过t-1年末的总资产表转化处理。DA是总应计利润减去非操控性应计利润。较大的DA表示较高程度的盈余管理,亦即较低的审计质量。

三、实证检验分析

(一)描述性统计 表(2)为描述性统计结果,在审计100家上市公司的178名注册会计师中(部分注册会计师审计上市公司数量不只一家),大学所学专业为会计学相关专业的有74人。审计报告的意见类型中,非标准审计报告的意见类型有2家,其比例为2%(这和本人在另一篇文章中统计的2010年沪深A、B股2012家上市公司中,非标准审计报告的意见类型占5.5%相比,略微偏低,这可能也与“四大”会计师事务所选择的客户特点有关)。

(二)相关性分析 表(3)报告了模型(4)的因变量与自变量以及自变量之间的相关系数。从Pearson系数来看,操控性应计利润(DA)与Accountancy的关系并不显着,由于是单变量分析的结果,其他变量的影响暂未考虑,因此其结论只是初步的,还需要进一步的检验。变量的VIF值均小于4,说明多重共线性问题不严重。