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审计质量对于具有高投资机会的公司来说更重要吗？
Kam-Wah Lai 香港理工大学会计学院
关键词：投资机会；审计质量；可操纵应计利润项目；保证机制 摘要：
本文探讨了具有高投资机会的公司与高质量审计（以5大会计师事务所为代表）之间的关系，以及该种关系是否导致较低可能的盈余操纵。具有高投资机会的公司可能会要求高质量的审计来控制盈余操纵。这是因为具有高投资机会的公司在操纵操纵性应计利润项目方面有更多的灵活性，这种灵活性产生于经营的不确定性，而这种不确定性导致了特别的监控问题。5大会计师事务所将提供高质量的审计，这种高质量的审计将限制具有高投资机会的公司进行盈余操纵，因为这种情况下会计师事务所丧失审计独立性的风险较高。结论如下。首先，相对于具有低投资机会的公司来说，具有高投资机会的公司更容易聘请5大会计师事务所。其次，具有高投资机会的公司更可能有较多的可操纵的应计利润，但是当他们由5大会计师师事务所审计时，这种关系薄弱。对于各种敏感性检验，这个结论都很有说服力。
1、概论：
相对于具有低投资机会的企业来说，审计质量对于具有高投资机会的企业更重要吗？换句话说，审计质量与投资机会的关系具有重要性吗？本文提出了两个原因来证明这种关系可能是重要的。首先，具有较高投资机会的企业有更高的控制和审计风险（(Tsui等人，2001）。因此，相对于具有低投资机会的企业，他们更可能会需求高质量的审计（以五大会计师事务所为代表，现在为四大会计师事务所）。第二，对于会计师事务所来说，具有高投资机会的企业对进行审计的会计师事务所的独立性威胁较高，这是因为这类企业具有高审计风险，如果是这样的话，五大会计师事务所将会倾向于提供比有较低投资机会的公司审计质量要高的审计，其高质量审计在该论文中的表现是较低的可操纵会计利润。
本文的调查在两个方面有重要意义。首先，在财务研究领域投资机会仍然是一个很重要的研究领域（McConnell和Servaes，1995年，哈维等人，2004年）。然而，对于解决由高投资机会引起的监控问题的研究仅仅出现在财务资料中非会计手段的文献中。这些手段，或者不能够随手可用（例如，债务），或者成本过高（如收购）。在本文中，我试图探索审计是否可以为具有高投资机会的企业提供一些监控手段，这种审计方式是随手可用的，成本也比较低廉。因此，我将该领域中的会计文献与审计文献联系在一起，在以前的会计文献中是没有这些审计文献的。第二，事前审计的研究表明，5大会计师事务所约束其审计客户提供可操纵的应计利润。我对如下问题进行了研究：相对于具有低投资机会的企业来说，对于具有高投资机会的企业，5大会计师事务所是否会更多的约束其可操纵的应计利润。换句话说，我的调查是想说明对于那些具有不同高质量审计服务要求的企业，五大会计师事务所对他们所实施的高质量审计是否会表现出差异。在先前的文献中没有研究过此类差异。
本文的结果表明，相对于具有低投资机会的企业来说，具有高投资机会的公司更容易聘请5大会计师事务所。此外，据研究具有高投资机会的企业更可能有较多的可操纵应计利润。然而，当他们雇佣5大会计师事务所审计时，上述关系不明显。这些结果表明，具有高投资机会的企业更可能进行盈余操纵，但是高质量的审计是能够遏制盈余操纵。因此对于利用被审计公司财务报表的人员来说，高质量的审计是有帮助的，对于这类被审计单位，这些会计师事务所更可能提供较高质量的审计。
本文在以下方面丰富了文献。首先，它通过提供证据扩展了会计文献，它解释了对于具有高投资机会的企业来说，高质量的审计能够作为一种监控手段。其次，它通过提供证据来说明那些提供高质量审计的会计师事务所更可能在以下情况维护他们的声誉资本，即对会计师事务所的审计独立性有较高的威胁时。第三，具有高投资机会的企业被提供高质量审计的会计师事务所审计后存在较低操纵利润的水平，这表明这些企业一旦被提供较低质量的会计师事务所审计，他们将会降低财务报表的可靠性。这个发现对于对于投资者的资本分配决策具有启发意义，应引起决策者的注意。
本文下一节提出了假设。然后讨论了研究方法，说明了样本选择。最后两节探讨了结果，包括敏感性分析，和该论文的结论。
2、假设
投资机会是一种成长选择权，采取或放弃由管理人员自由决定（迈尔斯，1977年）。迈尔斯等人提出未来投资的价值具有不确定性，因为这取决于管理者作出的决策。因此，对于股东来说，管理者更容易获取投资机会以及投资机会价值的信息（Bizjak等，1993）。此外，投资机会需要在不确定环境中作出决策，因此管理行动更具有不可观察性（史密斯和瓦特，1992年）。因此，具有高投资机会的公司的股东更需要监控他们的管理层。
此外，具有较高的投资机会的企业不太可能获得债务或资本市场的监控好处。虽然偿还债务减少经理控制的资源和促使经理合理的使用企业的资源（詹森，1986），然而，具有较高的投资机会的企业，由于资产替代问题或投资不足的问题（Gaver和Gaver，1993），不太可能有较高的债务。资本市场参与者可以监控企业寻求外部资金（伊斯特布鲁克，1984年），然而，具有较高的投资机会，有内部资金的公司将利用这些资金投资这些机会，他们不太可能将资金作为红利分配，然后再从市场获得新的融资，因为存在交易成本和其他因素。因此，具有很高的投资机会的企业如果有内部资金可能不经常接受资本市场的监管。鉴于此，具有很高的投资机会的企业可能不得不依靠其他的监测手段。
在众多可用的监控方式中（例如，大股东，独立或首席执行官主导的董事会，公司收购的监督），本文探讨了高质量的审计监督模式（以5大会计师事务所为代表），原因有以下几点。首先，Jensen和Meckling（1976）认为，审计是经理的保证机制，以向所有者确保他们不会进行投机行为，这种说法很容易扩展到高质量会计师事务所的选择。由于随之而来的高投资机会的不确定性，管理人员所作出的投资决策可能不会总被证明是最好的，管理人员事后总是很容易为他们的决策辩护。第二，瓦茨和齐默尔曼（1983）检查公司的记录表明，在审计由法律规定施行之前，审计已经被用作检查管理性的活动。然而，通过高质量的审计能否可以纠正高投资机会的公司所作出的投资决策，这一点是不明确的。尽管有上述论述，具有较高的投资机会的企业可能需要高质量的审计，因为他们薄弱的内部控制系统可能无法跟上增长的步伐，导致较高的控制风险和审计风险（Tsuiet，2001年）。然而，由于被审计单位的“深口袋”原理，高质量的5大会计师事务所可能会拒绝接受具有高审计风险的客户。所以，探讨具有较高的投资机会的企业是否或多或少的与5大会计师事务所有关就很有意义。第一个假说如下：
假设1：相对于具有低投资机会的企业来说，具有高投资机会的公司并未或多或少聘请5大会计师事务所。
此外，投资机会可能会影响到可操纵应计利润的提供。收益是财务报表的重要组成部分，它反映了管理层对财务影响的简单评价，这种财务影响是由公司交易的不确定事项引起的。具有较高的投资机会的公司比具有低投资机会（迈尔斯，1977年）的公司更容易在一个不确定的环境中运营。这种更高的不确定性赋予具有高投资机会企业的经理在会计估计中更大的灵活性。此外，具有较高投资机会的企业有更大的信息不对称性，较低的管理活动的可观测性（Bizjak等人，1993年，史密斯和瓦特，1992年）。因此，他们的经理所作出的会计估计不太容易查证，可能更容易被操纵，从而导致更多的可操纵应计利润。
该文献指出可操纵应计利润能增加审计风险，因为他们本质上更难以审计（古尔等。，2003）。此外，它提出相对于非5大会计师事务所来说，具有高审计质量的会计师事务所更能够使他们的审计客户减少盈余操纵（贝克尔等人，1998年）。
不过，对于具有高投资机会的公司雇用5大会计师事务所的有用性目前尚不清楚。首先，如果具有高投资机会的企业有更多的可操纵应计利润，那么5大会计师事务所遏制可操纵应计利润的能力对这些公司更有针对性。此外，如果高投资机会的公司有所具有的更高的审计风险意味着对会计师事务所的独立性有更大的威胁，那么5大会计师事务所对于具有高投资机会的公司将会实施更高质量的审计以保护他们的声誉资本。因此，雇用了5大会计师事务所的具有高投资机会的公司可能有较少的可操纵应计利润，因为这些会计师事务所提供更高质量的审计。另一方面，chung及Kallapur（2003）提出更可能进行盈余管理的公司的会计师事务所在失去独立性方面有更高的风险，因为发现独立性损害的可能性很低。如果随之而来的投资机会的不确定性也使得查出审计独立性比较困难，那么高投资机会的公司比低投资机会的公司有更低的可能性观测到损害审计独立性。因此，相对于非5大会计师事务所，对低投资机会的公司进行审计的5大会计师事务所可能保持较高的审计质量，因为观测到失去审计独立性的可能性比较高。相反的，相对于非5大会计师事务所来说，对具有高投资机会的公司进行审计的5大会计师事务所可能并不总是有较高的审计质量，因为具有高投资机会的公司具有较低的可能性观测到独立性的损害，这将很可能导致失去审计独立性。因此，以下研究具有意义，那就是相对于非5大会计师事务所来说，5大会计师事务所对具有高投资机会公司的审计是否比对低投资机会公司的审计提供更高质量的审计。上述论点导致下面的第二个假设。假设2：无论雇佣5大或非5大，具有高投资机会的公司很可能有相同的可操纵应计利润的水平。
3、研究方法和样本
因素分析，首先设计三个投资机会的评估标准，所取得的因素用于假设检验。因素分析是一种数据缩减技术，它通过产生新得变量，来简化存在于一组变量之间的复杂多样的关系，这些因素，是从原有变量中提取的变量的主要信息（迪伦和戈尔茨坦，1984）。通过这种方式，在不改变原始变量丰富信息的条件下，获得了简约的变量。此外，它可以减轻原始变量之间的多重共线性问题，因为这些因素相互之间没有关联（史蒂文斯，1996）。
许多研究使用因素分析，得出从各种各样的变量中综合衡量投资机会的方法（Gaver和Gaver，1993;巴伯等，1996;古尔和翠，1998年）。借鉴古尔和崔（1998），在因素分析中我所使用的对投资机会衡量的方法有以下三种：（1）资产的市值/账面资产（FIRMASS），（2）权益的市值/账面价值（MKTBKEQ）（3）总资产，厂房及设备的比率（PPEGT）。这三个绝不是唯一的变量，他们更频繁地使用在以前的研究中，对数据限制少。FIRMASS是权益的市场价值与长期负债账面价值的总和与企业总资产的之比，lang和Litzenberger（1989）使用了这个比率。MKTBKEQ是权益的市场价值与权益的账面价值之比。Gaver和Gaver（1993）和古尔和崔（1998年）在研究中使用了这项措施。PPEGT总资产厂房及设备与公司的股权和长期债务的市场价值的总和的比率。斯金纳（1993）、古尔和崔（1998）使用了这种方法。
据迈尔斯研究（1977年），一个公司的价值包括持有资产和投资机会。较高的公司价值比例由投资机会（持有资产）体现，并反映着公司较高（低）的投资机会。许多研究（斯金纳，1993;Gaver和Gaver，1993年，居尔和崔，1998年）使用该公司的市场价值获取公司价值总额信息，公司价值总额包括投资机会和持有资产。因此，FIRMASS和MKTBKEQ预期与投资机会正相关，因为这些测量方法更高的价值意味着与持有资产相关的更高的企业价值。相反，PPEGT预期与投资机会负相关，因为其价值越高意味着有更多的持有资产，因此就有较低比例的公司价值，公司价值由投资机会体现。
然后，我通过下列公式进行回归分析研究了具有高投资机会的公司是否或多或少的雇佣5大会计师事务所。
AUDITQ = B 0+ B 1CYCLE+ B 2 CAPINT + B 3 SIZESALE + B 4 LDEBTAT + B 5 PISSUE + B 6 PLOSS + B 7 LARGENI + B 8 STEX + BFACTOR AUDITQ = 1，如果该公司的会计师事务所是5大所之一，否则为0。CYCLE=运营周期长度（存货和应收账款按月计算）CAPINT=总置产厂房及设备与销售额的比率 SIZESALE =销售额的自然对数
LDEBTAT=长期负债账面价值与总资产比率
PISSUE = 1，如果该公司的权益在今年的变化T-1> 10％，否则为0，权益变化等于t-1年的权益减去t-2年的权益再减去t-2权益的分配。PLOSS = 1，如果T-1年的净收益
LARGENI = 1，如果净收益的绝对变化> 10％，否则为0，净收益变化额 等于t年的净收益减去T-1的净收益再减去T-1年纯收益的分配额。STEX = 1，在NASDAQ中列示的公司，否则为0。FACTOR=投资机会替代
收益的变量因素是FACTOR，这是从投资机会的三项措施的因素分析得出的。如果具有较高的投资机会的公司聘请5大会计师事务所来提高监控能力，B9预计是正的。其他变量作为控制变量。我预计B1和B是正的，因为产生收益倾向较高的公司更容易聘请5大会计师事务所（Francis等，1999）。我预计B3是正的，B4是负的，因为大公司更可能雇佣5大会计师事务所，高杠杆公司不太可能与之相同（弗朗西斯和威尔逊，1988年，约翰逊和赖斯，1990年）。此外，B 5预计是正的，因为发行新股票的公司很可能与5大会计师事务所有关联（贝蒂，1989年）。财务报告显示亏损的企业可能需要5大会计师事务所的非审计服务（例如，法律或技术咨询）或利用他们较高的信誉，来传达财务报告收益质量更好的信息（Schwartz和农，1985年）。因此，B 6预期是正的。最后，B7的符号没有做出预计，因为具有高收益变动的公司等可能的雇佣5大会计师事务所或非5大会计师事务所。此外，B8的符号也没有做出预计，在NASDAQ上市的小公司，可能由非大5审计，而具有较高的投资机会的公司可能需要5大会计师事务所提供监督，该公司也更可能在NASDAQ上市。
为研究投资机会，审计质量和盈余操作之间的关系，我通过以下公式运行普通最小二乘回归：
ABSDA = C 0 + C 1FACTOR+C2AUDITQ + C3FACTOR*AUDITQ+ C4LEVERAGE+ C5MHOLD + C6SIZE+ C7STEX+C8CFLOW+ C9ROA 其中
ABSDA=可操纵应计利润的绝对值由代表性方法来评估，这种方法是琼斯模型或由Dechow修订的琼斯模型（1995）。该行业（由每个两位数字的标准行业代码（SIC）来定义）至少有8家公司。FACTOR同等式1中的定义。AUDITQ同等式1中的定义。
LEVERAGE=用百分比计量的长期债务的账面价值与股权价值的比率。
MHOLD=公司内部人员持有的普通股与公司外部人员持有的普通股的百分比。SIZE=总资产的自然对数。STEX同等式1中的定义。
CFLOW=经营现金流量与总资产的比率
ROA=扣除非经常性项目和已终止经营业务的净收入与总资产总额的比率
首先，我预期C 1是正的，因为具有高投资机会的公司的经理更容易操纵可操纵应计利润。此前的研究（例如，贝克尔等，1998）表明，5大会计师事务所约束其审计客户可操纵应计利润的供应，因此，C 2预计为负。此外，如果5大会计师事务所也能够限制具有高投资机会的企业提供可操纵应计利润，C 3也可能是负的。请注意，C 2如果显著，表明在以前的研究中，5大会计师事务所的高审计质量同样适用所有企业，因为它们具有同等的重要性。然而，C 3如果显著，表明相对于具有低投资机会的企业，5大会计师事务所的高质量审计对于高投资机会的企业更具有重要性。
在等式2中增加其他变量作为控制变量。由于企业可能操纵可操纵的应计利润来减轻债务契约约束（德丰和Jiambalvo，1994年），C 4是预计是正的。此外，C 7预计是正的，因为NASDAQ中的企业与成长性更相关，有更多的机会作出会计估计和操纵会计估计。居尔和赖（2002）发现，由于管理层自我治理效应，具有高内部人员持股的公司更容易操作可操纵的应计利润。因此，C 5预计是正的。公司规模作为一个可能的未知遗漏变量的替代变量，因此并没有为C 6的符号作出预期。最后，贝克尔等（1998年），引入经营性现金流量以控制与可操纵应计利润有关的可能的关联。正因为如此，没有预计C 8的符号。引入ROA作为公司业绩的控制变量，因为科塔等（2005）提出，可操纵应计利润可能无法准确衡量那些经营业绩较差的公司的盈余管理。正因为如此，没有预计C 9的符号。因为只包含一个最基本的控制变量，所以Eq(2)是低质量的。在敏感性检验中，更多的变量要被添加到Eq（2）中以更好的检验结果的显著性。之前的研究运用的可操纵的应计等式也包含了其他的变量，但是他们有其他的问题要研究。比如，F（2002）的研究中包含了非审计费用来研究审计的独立性，K（2002）运用了包括审计委员会，董事会等多种方式来研究审计委员会和董事会的有效性。由于这些问题在之前的研究中被检验过，所以这篇文章没有包含这些在可操纵的应计模型中重要的变量。
这个样本来自于纽约股票交易市场，美国股票交易市场和纳斯达克上不受监管的工业企业。这个样本是从1997年到2000年的。3年这个虚拟变量加入到了EQ(1)、Eq（2）中来控制时间的影响，为了缩小空间样本，虚拟变量的结果最终没有被报告。内部持有股票的数据来自**数据库其他的来自**数据库。4.结果和讨论 4.1因素分析
我首先从**中搜集了必要的数据，为了检验有关投资机会的三个变量：
一、资产的市值/资产的账面价值；
二、权益的市值/权益的账面价值；
三、总资产，机器设备，设备的比率、在剔除了缺失的数据，净价值为负的企业之后，我进一步剔除了那些超过在4个指标之外的数据，这四个指标分别是1997年变量的平均数，在1998，1999,2000年中最好和最差的百分位。这是因为在这期间的变量价值有较大的波动。样本中包括了1997年的4286个公司，1998年的4585个，1999年的4424个，2000年的4297个。因素分析被运用在3个变量中，剩下的因素被用于之后的分析。
表1是描述性统计以及各变量和投资机会的关系。在A中，公司的资产市值/账面价值的平均数是1.555到2.208,权益的市值/账面价值的平均数在3.507到4.087，剩下的第三的变量1997年的平均数是0.491.，2000年的是0.696.面板B显示除了1997年MKTBKEQ和PPEGT之间的，FIEMASS,MKTBKEQ和PPEGT在预期的方向上显著部分相关。
表1：投资机会的三种测量方法的部分相关性描述性统计
FIRMASS=股票的市场价值和长期债务的账面价值：总资产 MKTBKEQ=股票的市场价值：股票的账面价值
PPEGT=总资产，厂房及设备：股票市场价值和公司长期债务 *和***表明在分别在0.10和0.01上显著
表2展示了因素分析的结果。面板A给了三个衡量投资机会变量的主要的估计公比。所有的估计公比为0.7827,1.064,1.3923和1.1807。面板B表明了第一个因素的特征值。1997年为1.0517,1998年为1.3175,1999年为1.5812,2000年为1.4025。这些特征值比每年三个共同的总数更大。根据Gaver（1993），第一个因素解释了个别措施的相互联系。面板C给出了带有三种措施的第一个因素的相关性。正如所预期的，第一个因素和FIRMASS,MKTBKEQ正相关，和PPEGT负相关。4.2五大会计师事务所的需要
为了证明有更好投资机会的公司是否更愿意或者更不愿意聘请高质量的审计，从COMPUSTAT中为EQ（1）中收集了必要的数据，并与高质量投资机会的样本混合，在剔除了缺少价值的数据和观测的数据，超过来自样本中包括13591观察值均数的四个标准差。
表二：投资机会的三个评估方法的分析因子所选择的统计资料 FIRMASS为股东权益市值加长期负债账面价值所得的和除以总资产所得的商 MKTBKEQ为股东权益市值除以股东权益账面价值所得的商
PPEGT为总资产除以股东权益市值与长期负债长期负债账面价值之和所得的商
#即减少的相关矩阵，指被评估变量的共同点代替相关矩阵的对角元素所得到的相关矩阵。
为了控制过于极端的营业周期和资金集中度，我截取了营业周期在36以及资金集中度在12的试验样本。表三提供了非五大会计师事务所所不能提供的被选定的描述性统计数据，这些数据是由五大会计师事务所的样本所提供的。在panel A中，对持续变量的研究方法以及其标准差被列出。雇佣五大会计师事务所进行审计的公司较未雇佣五大会计师事务所的公司有较短的经营周期(CYCLE)、较高的资本集中度(CAPINT)、较大的公司规模(SIZESALE)以及更高的债务水平(LDEBTAT)。此外，雇佣五大会计师事务所进行审计的公司较未雇佣五大会计师事务所进行审计的公司有更高的投资机会，这表明具有高投资机会的公司更可能雇佣五大会计师事务所。这一结果推翻了H01这一结论。Panel B显示了虚拟变量的相关信息，雇佣五大会计师事务所进行审计的公司较未雇佣五大会计师事务所的披露遗漏(PLOSS)比例较小，更大的权益变化(PISSUE）。此外，雇佣五大会计师事务所进行审计的公司的业务客户，较少在纳斯达克上市，并且净利润(LARGENI)变化较大。
表四显示了样本变量的相关矩阵。相关系数相对较小。正如预期那样，投资机会的代替变量（FACTOR）与杠杆（LDEBTAT）呈负相关关系，公司规模（SIZESALE）与股东权益（PISSUE）呈正相关关系。此外五大会计师事务所更愿意与销售额（SIZESALE）较大的公司以及具有高投资机会（FACTOR）的公司合作。
表五显示了对Eq（1）进行罗吉斯回归分析所得到的结果。影响利息以及FACTOR的变量在回归分析中呈现明显的正数。这一结果表明，具有高投资机会的公司较可能雇佣五大会计师事务所进行审计。这一结果证实了表三里的数据并且推翻了假设一。其他的分析变量在罗吉斯回归分析中同样显著。具有较长经营
表三：笔者提供样本中的变量的描述性统计数据（样本容量为13591）
Cycle为经营周期的时间长短（存货及应收账款周转月数）Capint为固定资产除以销售额
Sizesale为销售额的自然对数（自然对数即以e为底数的对数）LDEBTAT等于长期资产账面价值除以总资产
FACTOR为对投资机会进行评估的三种评估手段中的一种（见表二）
PISSUE 在t-1年公司股权变动率大于10%的情况下等于1，在其他情况下等于0；其中，股权变动率等于t-1年股权减去t-2年股权所得的差除以t-2年的股权 PLOSS在t-1年公司净利润为正的情况下等于1，在其他情况下等于0 LARGENI在公司净利润的绝对变动大于10%的情况下等于1，在其他情况下等于0；其中，净利润的变动等于t年的净利润减去t-1年的净利润所得的差除以t-1年的净利润 STEX在被研究公司是一家纳斯达克上市公司的情况下等于1,在其他情况下等于0 **和***分别用0.05和0.01标明了统计数据的显著性
周期（CYCLE）的公司、运营资本密集的公司以及规模较大的公司（SIZESALE）较可能雇佣五大会计师事务所进行审计。杠杆较高的公司雇佣五大会计师事务所进行审计的可能性不大。最后，存在披露遗漏(PLOSS)以及股权问题(PISSUE)的公司，较可能雇佣五大会计师事务所进行审计。在纳斯达克上市的公司也较有可能雇佣五大会计师事务所进行审计。
为了弄清楚投资机会(FACTOR)在公司选择审计者上的作用，我计算了当FACTOR变化一个单位的价值时，一个普通公司雇佣五大会计师事务所进行审计的可能性的变化。假设一个普通的公司的变量取值都是样本中变量的均值。使用表五中的回归分析结果，一个普通公司雇佣五大会计师事务所进行审计的概率为0.905，如果FACTOR增加一个单位的价值，该普通公司雇佣五大会计师事务所进行审计的概率上升到0.938。因此，如果FACTOR增加一个单位的价值，该普通公司雇佣五大会计师事务所进行审计的概率增长了0.033。这一变化代表了从0.905的概率基础上概率增加了3.64%。4.2.1其余的检验
为了调查表五结果的稳健性，我做了四个其他的检验。首先我引入了Eq(1)公司内部人持股数（在Eq中的MHOLD变量）以及从紧凑的披露数据库获得数据，来控制对审计者选择有影响作用的代理成本。由于数据有遗漏，因此样本容量为11289.表四：皮尔森相关矩阵的审计选择的样品（样本容量为13591）
Cycle为经营周期的时间长短（存货及应收账款周转月数）Capint为固定资产除以销售额
Sizesale为销售额的自然对数（自然对数即以e为底数的对数）LDEBTAT等于长期资产账面价值除以总资产
PISSUE 在t-1年公司股权变动率大于10%的情况下等于1，在其他情况下等于0；其中，股权变动率等于t-1年股权减去t-2年股权所得的差除以t-2年的股权 PLOSS在t-1年公司净利润为正的情况下等于1，在其他情况下等于0 LARGENI在公司净利润的绝对变动大于10%的情况下等于1，在其他情况下等于0；其中，净利润的变动等于t年的净利润减去t-1年的净利润所得的差除以t-1年的净利润 STEX在被研究公司是一家纳斯达克上市公司的情况下等于1,在其他情况下等于0 FACTOR为对投资机会进行评估的三种评估手段中的一种（见表二）
AUDITQ在审计被研究公司的审计者为五大审计事务所的情况下等于1，在其他情况下等于0 *、**和***分别用0.10、0.05和0.01标明了统计数据的显著性
表五：对高质量审计者选择的罗吉斯回归分析结果（样本容量为13591）
以上回归分析包括三年的虚拟变量，这些虚拟变量的数值未被公布过
AUDITQ在审计被研究公司的审计者为五大审计事务所的情况下等于1，在其他情况下等于0 Cycle为经营周期的时间长短（存货及应收账款周转月数）Capint为固定资产除以销售额
Sizesale为销售额的自然对数（自然对数即以e为底数的对数）LDEBTAT等于长期资产账面价值除以总资产
PISSUE 在t-1年公司股权变动率大于10%的情况下等于1，在其他情况下等于0；其中，股权变动率等于t-1年股权减去t-2年股权所得的差除以t-2年的股权 PLOSS在t-1年公司净利润为正的情况下等于1，在其他情况下等于0 LARGENI在公司净利润的绝对变动大于10%的情况下等于1，在其他情况下等于0；其中，净利润的变动等于t年的净利润减去t-1年的净利润所得的差除以t-1年的净利润 STEX在被研究公司是一家纳斯达克上市公司的情况下等于1,在其他情况下等于0 FACTOR为对投资机会进行评估的三种评估手段中的一种（见表二）*和***分别用0.10和0.01标明了统计数据的显著性
我首先将公司内部人持股数及其平方加入了回归分析模型中。我发现内部人持股数及其平方并不显著，但是FACTOR和其他变量的结果基本上与表五保持一致。
然后，我用PPEGT代替FACTOR（为对投资机会进行评估的三种评估手段中的一种（见表二））。是用PPEGT代替之后，由于PPEGT与投资机会存在负相关关系，对这两者的回归分析应该呈现负相关系数。由于CPINT（营运资金集中度的一个测量指标）也在测量中使用固定资产，并且CPINT也可以代表投资机会，这一代替是合理并被完成了。结果（由作者提供）显示PPEGT与预期的一样，呈现负数，而CPINT与先前一样，明显的呈现为正数。这些结果表明PPEGT和CPINT都正确地测量了他们的基本概念。
接下来，我将每个非五大会计师事务所与五大会计师事务所随即地组合起来（在同一年和同一行业内进行组合）。这一组合控制了有可能在Eq（1）中忽略的因素。组合的样本由调查的2144对组合构成。除了PISSUE和STEX在回归中不明显，我得到了与表五基本一致的结论。因此，表五的结果是稳健的。
最后，我在回归分析中使用递延投资机会来代替当年的投资机会。这样做的目的是为了支持这一隐含理念：投资机会驱使了公司对高质量审计的需要。我使用了一年递延数据来计算了投资机会的三个评价指标，在心得评估手段上重新进行了因素分析，并将投资机会的新因素与原始的数据融合起来。新的样本由13742个调查结果组成，结果（由作者提供）显示投资机会的新变量呈现明显的正值(p = 0.000)，并且所有变量都如预期一样呈现明显关系，除了PISSUE不显著。
为检测五大会计师事务所控制有高投资机会公司的操纵性应计利润的可能性大小，我从计算机会计数据系统的数据通过部分交叉的方法来评估至少含有八个公司的行业的每年的酌情收益模型。1997年有41个这样的行业，1998年、1999年以及2000年有42个这样的行业。评估结果（在这里未报道）显示，用琼斯模型研究的收入的变动系数是正数。除了1998年，用Dechow et al.(1995)模型研究的收入的变动系数和应收账款的变动系数也为正数。用以上两种模型研究的固定资产变动系数为负数，这些系数的特征与先前的研究结果（例如，Subramanyam的研究，1996）是一致的。
表六：操纵性应计利润绝对值的回归分析
回归分析包括三年来未被披露过的虚拟变量
P值是基于异方差性调整过的t统计量所计算出来的ABSDA为根据琼斯模型所计算出来的操纵性应计利润的绝对值
FACTOR为对投资机会进行评估的三种评估手段中的一种（见表二）
AUDITQ在审计被研究公司的审计者为五大审计事务所的情况下等于1，在其他情况下等于0 LEVERAGE为长期债务账面价值除以所有权账面价值所得到得百分数
MHOLD为公司内部人持普通股数超过公司外部人持普通股数的百分比 Size为总资产的自然对数
STEX在被研究公司是一家纳斯达克上市公司的情况下等于1,在其他情况下等于0 CFLOW为经营现金流流量除以总资产
ROA为非常规项目及停止经营发生之前的净利润除以递延总资产 ***表示数据的双侧显著性在0.01水平上
我然后从披露紧凑的数据库里引用了公司内部人持股数，并且从计算机会计数据库内收集能用于计算Eq（2）其他变量的数据。从变量工具中，去除存在漏测值或者标准差大于四大标准差的试验样本之后，我得到了12683个样本。在这一样本中，1997年、1998年、1999年以及2000年分别提供了2986,、3132、3200 和 3365个调查实验。
在这一样本中，雇佣五大会计师事务所的公司公司规模（SIZE）上较大并有较高的现金流量（CFLOW），但其公司内部人持股数的水平要比未雇佣五大会计师事务所的公司的要低。（笔者提供了描述性统计数据。）更重要的是，雇佣五大会计师事务所的公司比未雇佣五大会计师事务所的公司拥有较高的投资机会（FACTOR）和较低的操纵性应计利润(ABSDA)。这表明，拥有高投资机会的公司更可能会雇佣五大会计师事务所来约束公司对操纵性应计利润的操纵。
表六显示了Eq(2)回归分析的结果。由于对操纵性应计利润的两种模型所得到得结果是一致的，所以在这里只列出琼斯（1991）模型的结果。正如预期的那样，投资机会的因素（FACTOR）呈现明显正值。这一结果表明，拥有高投资机会的公司更可能会有较高操纵性应计利润。另外，在Becker et al.(1998)模型中,代表高质量审计的因子(AUDITQ)明显呈负数，更为重要的是，FACTOR和 AUDIQ的相互作用系数正如预期的那样呈现明显的负数。这一结果表明，五大会计师事务所更可能限制具有高投资机会公司的操纵性应计利润，因为回报率高的投资机会最需要需要高质量的审计。因此，这一证据推翻了第二个假说。此外，负债水平（LEVERAGE）较高的公司以及公司内部人持股数(MHOLD)较高的公司更容易有较高的操纵性应计利润。在纳斯达克(STEX)上市的公司也更有可能会有较多的操纵性应计利润。最后，具有较高现金流量(CFLOW)的公司一般不会有较高的操纵性应计利润。通过使用操纵性应计利润的评估公式的第一偏导数，我们可以检验投资机会（FACTOR）在操纵性应计利润的产生中的作用，这一操纵性应计利润的评估公式是使用的FACTORA内的某些方面作为变量。从表六可以看出，第一偏导数介于0.041到0.057的审计质量之间，如果该公司雇佣的是非五大会计师事务所，第一偏导数应该为0.057.这意味着FACTOR价值的一个单位变化，将引起操纵性应计利润绝对价值变化5.7%。如果公司雇用五大会计师事务所，那么第一偏导数是0.016。这一数据意味着，FACTOR价值增加一单位，操纵性应计利润绝对价值将增加1.6%。因此，在一个公司的投资机会价值发生增值时，该公司的操纵性应计利润会增加，而雇佣五大会计师事务所缩减操纵性应计利润增加额的能力将比雇佣非五大会计师事务所缩减操纵性应计利润的能力高出三分之二。总而言之，这一结果表明具有高投资机会的公司在雇佣五大会计师事务所进行审计时会有较少的操纵性应计利润。4.3.1。敏感性分析
为了检验表六内结果的稳健性，我进行了一些其他的测试，这些测试包括加入了更多的控制变量，将总利润视为因变量，引入对公司运行、审计覆盖其以及自我选择的控制情况。
4.3.1.1.更多的控制变量
由于一些行业比其他的行业更容易引起争论（见Francis以及其他人.1994）。我统计了23个行业的虚拟数据，并把它们用于重新进行的回归分析中。这一结果（由笔者提供的）表明有争议的行业的虚拟数据在回归中呈现不明显的正数。其他所有变量的结果与表六基本一致。因此，这一结果对于风险行业的控制是稳健的。
一些研究(例如,Hriba和Collins,2002)认为琼斯(1991)模型不能准确测量操纵性应计利润,因为它不需要考虑一些账目,如特价货品和不能任意提取的销售额。为了调查这一问题，我为一下项目建立的虚拟变量：（1）停止经营，（2）特价货品，（3）收购（它会影响销售额）（4）外汇转换的调整。将这些虚拟变量加表六中的分析，并重新进行分析。结果（由笔者提供）表明收购、停止经营以及外汇转换的调整的虚拟变量在回归中作用明显。其他变量的结果与表六基本保持一致。因此，表六所得的结果是稳健的。
接下来，我将收益变动性(STD)、收益持续性(PERS)以及贝塔系数(BETA)加入操纵性应计利润的公式中昨晚控制变量。在调查开始时，经营停止期未达到五年（二十个季度），并且未出现非常规项目的情况下，STD是季度收入的标准差，PERS是季度收入的四阶自相关系数。贝塔是从计算机会计数据库里提取的市场贝塔值。拥有较少持续性收入以及不稳定收入或者面对高市场风险的公司更容易获得高额收益或者收益上的巨大变动，因此，它受政府监督较多。（见Warfield等人，1995）。因此，他们更愿意缩减操纵性应计利润来减少政府征税。由于有些调查结果数据遗失，这一样本容量被缩减为856。结果（由笔者提供）表明在回归分析中，这三个额外变量的作用是显著的。除了MHOLD是不显著的，以及SIZE是显著的，其他变量的结果与表六保持基本一致。4.3.1.2。总应计利润。
具有高投资机会的公司更可能较高的总应计利润，因为他们更有可能实现增长。如果琼斯(1991)或Dechow模型(1995)不能恰当的将总应计利润分解成操纵性应计利润以及不可操纵性应计利润这两部分，那么操纵性应计利润有可能仅仅是总应计利润的代替。如果是这样，那么将总应计利润作为因变量，我们将能得到同表六一致的结果。因此，我引用了总应计利润（它的原始值）作为因变量并重新进行了回归分析。结果（由笔者提供）显示LEVERAGE、STEX、SIZE以及CFLOW是显著的，但是LEVERAGE和STEX在回归分析中呈现负相关关系，而不是正相关关系。这样，使用总应计利润作为因变量进行回归分析我未得到如同表六的结果。因此，这一结果表明酌情收益模型更适合具有高投资及机会的公司。4.3.1.3公司绩效。
先前的研究（例如kothari et al 2005）表明操作性应计利润模型可能不会精确地发现极端的财务业绩下的盈余管理。为了研究这个问题，进行了两个更进一步的测试。首先，将每年的观察数据通过ROA以百分位数进行排列，并且删除最高和最低值。删除之后，得到与表6几乎同样的结果。其次，按照投资机会（FACTOR）将每年的样本分为两组。将观察值在FACTOR的中指和行业（定义为每两个SIC）及ROA的中指之间进行匹配。此过程产生了6327对观察值。在这些样本中，在FACTOR中值与每年中值之间，观察值的ROA没有显著的不同。重新进行Eq.(2)回归，结果（由作者可得）显示FACTOR*AUDITQ如所预期的一样显著为负。变量LEVERAGE和MHOLD不显著，但其他变量的结果几乎没变。因此，极端的财务业绩并不会影响结果。
4.3.1.4审计任期。
文章表明审计任期可能正面或负面地影响审计质量。如果审计师的能力在长任期下有所提高，审计质量也会提高。如果审计师因为长任期变得自满或者放松，审计质量将会变差。为了控制任期对结果所产生的可能的影响。提出了Eq.(2)中的任期的变量（TENURE)。由于COMPUSTAT从1988年提供了非五大会计师事务所的个人身份（除了编码作其他），TENURE是从1988年到当前年度开始计算。在构建TENURE的过程中，将审计师的变化归因于审计公司持续管理的整合，从EDGAR中寻找10-K和8-K的锉屑，通过COMPUSTAT揭露紧密的数据库来确认编码为其他的审计师。回归结果（从作者可得）表明TENURE显著为负，SIZE显著为正。
正如表6所示，其他变量基本上保持不变。此外，当TENURE被其自然对数所取代，可得到同样的结果。虚拟长期任期被武断地定义为任期，此任期大于或等于五年。因此，结果表明审计任期的控制是显著的。4.3.1.5自我选择。
如果五大会计师事务所操控操作性应计利润，没有五大会计师事务所，反之亦然，审计师的选择影响了操作性应计利润的提供。含义就是操作性应计利润的观察水平可能是审计师选择的结果，而不是所选择的审计师的审计质量的结果。为了提出审计师自我选择的问题，这篇文章使用了李（1978）所采用的优先会计研究的方法。（例如，Shehata,1991;Khurana and Raman,2004;Chaney et al,2004）。
此方法需要估计Eq.(1)和（2）的普通样本，包括两个步骤。第一步，Eq.(1)进行概率回归来估计自我选择变量，逆米尔斯比率。然后，和Khurana 以及Raman（2004）一样，在Eq.(2)中加入逆米尔斯比率来控制自我选择可能的影响。这一步将会在多变量设置的情况下直接提供结果。样本容量是10596。第一步的回归结果（从作者可得）表明除了LARGENI所有的变量在所预期的方向上是显著的。逆米尔斯比率从Eq.(1)中的概率回归的结果中估计而来，并且被加入到Eq.(2)中。表7描述了Eq.(2)的回归结果。正如所显示的，变量FACTOR,AUDITQ,LEVERAGE,MHOLD和STEX在所预期的方向上显著。变量ROA和CFLOW也是显著的，然而IMR并不显著。结果表明，在数据中不包含自我选择偏见的问题，更重要的是，变量FACTOR*AUDITQ也是显著的。结果表明，高投资机会公司在雇佣五大会计师事务所时，有更少的操作性应计利润。因此，表6的结果得到确证。
表7：自我选择控制下操作性应计利润完全价值的回归结果（n=10596）
回归包括三年的没有显示结果的虚拟变量
P的是根据t统计调整之后的异方差（White，1980）
ABSDA=根据Jones（1991）模型操作性应计利润的完全价值 FACTOR=投资机会三种量度的因素（见表2）
AUDITQ=五大会计师事务所为1，非五大会计师事务所为0 LEVERAGE=长期债务账面价值：权益账面价值
MHOLD=内部人员持有普通股数量：公司未偿付的普通股数量 SIZE=总资产的自然对数
STEX=NASDAQ公司为1，否则为0 CFLOW=经营现金流：总资产
ROA=特别项目或停止营业前净收入：滞后总资产 IMR=逆米尔斯比率（详细估计见注释27）
*, **和 ***指定分别在0.10,0.05和0.01的水平上显著
一个相关的问题是，五大会计师事务所和非五大会计师事务所的Eq.（2）可能有所不同。如果是这种情形，Eq.（2）中的独立变量在五大会计师事务所和非五大会计师事务所中可能有不同的系数。为了研究这个问题，除了Eq.（2）中的FACTOR,AUDITQ和其它独立变量相互作用。结果表明，正如表7，FACTOR*AUDITQ显著为负，其它控制变量的结果并没有很大改变。在增加的交互变量中，MHOLD*AUDITQ，LEVERAGE*AUDITQ和ROA*AUDITQ是显著的，但是最后两个交互变量的结果并不显著（分别是p=0.093，p=0.091）。因此，证据并没有表明在五大会计师事务所和非五大会计师事务所中，Eq.（2）中的独立变量和FACTOR有很大不同。结论
这篇文章研究了高投资公司审计师选择，以及这种选择是如何与减少操作性应计利润相联系的。结果发现，高投资机会的公司更倾向于雇佣五大会计师事务所，更易获取更多的操作性应计利润。当公司雇佣五大会计师事务所时，这种关系会被弱化。结果表明，尽管高投资机会的公司管理者更倾向于操作任意盈余，但是当公司有好的审计监控时，这种行为会弱化。五大会计师事务所的高质量的审计更适合最需要高质量审计的公司，这与文章中的粘合、匹配理论相一致。
需要注意的一点是，高投资机会公司可以用其他方法进行监控。这些其他的方法预计在特点和成本效益上有所不同。文章结果并没有表明，在监控中最好的方法是高质量审计，未来的研究应该检测高投资机会的公司怎样运用其他的监控方法，以及这些方法的交互作用，因为公司很少运用单一的监控策略。感谢 谢谢来自两个匿名评论者的评论，这对我很有帮助。此文部分来自于我的论文，谢谢Charles Chen，Ferdinand Gul 和Judy Tsui（监管人）的指导和鼓励。参考文献
