过高的异常审计费用：成本还是租金？

章琳一

一、引言

对于过高的异常审计费用，存在 “成本论”、“租金论”等观点。成本论观点认为，由于审计师要花费更多的资源和精力来证实公司财务报告的可靠性，因而超过预期的审计费用，表明了审计师获得的在审计活动中投入的更多成本的补偿。Ettredge和Greenberg（1990）［1］认为， 如果将同行的审计费用看作审计成本的标杆，那么将审计师的审计费用对同行的审计费用回归后，回归残差可以表明审计师的审计效率，正的残差表明审计师的效率不高，负的残差表示审计师效率较高。更多的文献支持 “租金论”观点， 其中最早的是 DeAngelo （1981a）［2］， 该文最早提出租金观点，认为过高的异常审计费用是审计师获得的租金，会降低审计师的独立性。

对于中国审计市场而言，陈杰平等 （2005）［3］、方军雄和洪剑峭 （2008）［4］、 蔡春等 （2015）［5］认为过高的异常审计费用反映了审计师对公司的经济依赖，会损害审计师的独立性。然而，“租金论”无法解释我国审计师变更时初始审计费用折扣并不存在（韩洪灵和陈汉文，2007［6］）， “成本论” 也无法解释“大所会调低对公司的审计收费，小所则反之”（陈冬华和周春泉， 2006［7］）。 因此， 正如 Francis （2011）［8］所言，“对于异常审计费用，我们无法判断它是租金而损害审计师独立性，还是它仅仅反映出审计师付出的更高努力成本。”因此，对于中国审计市场而言，确定过高的异常审计费用到底是反映了审计师更高的成本，还是审计师收取的租金，成为学界需要解决的一个问题。

我们建立起异常审计费用的分析模型，将过高的异常审计费用分解为共同成本、异质性成本、共同租金、异质性租金、噪音等几个部分。借鉴Doogar等（2013）［9］思路，我们认为异常审计费用中，共同成本、共同租金对所有的审计师都会产生影响，这种影响是持续存在的；异质性的成本和租金只能影响某个审计师，这种影响是暂时的。因此，在决定下期的审计费用时，共同成本、共同租金的影响会存在，而异质性的成本和租金只有当审计师没有发生变更时，其影响才会存在。利用这种差异，我们就可以考虑连续审计、审计师变更两种情形下，过高的异常审计费用对下期审计费用的影响的差异，从而判断过高的异常审计费用中，租金、成本所占的大致比重，从而解决“成本论”、“租金论”的观点冲突问题。

利用中国审计市场的经验数据，研究发现Big10获得过高的异常审计费用中，超过6成是由成本导致，非Big10获得过高的异常审计费用中，超过7成是由成本构成。说明过高的异常审计费用，主要反映了审计师投入的额外成本的补偿。当然，过高的异常审计费用中，也存在一些租金，其中Big10获得的租金比非Big10要多。本文的研究结论表明，过高的异常审计费用中，既包含成本，也包含租金，但成本占主体地位。此外，我们也发现，中国审计市场存在初始审计折扣现象，但折扣幅度不大。

二、文献回顾

关于过高的异常审计费用，一般采用Simunic（1980）［10］模型估计预期审计费用，其回归残差就是异常审计费用，即实际审计费用和预期审计费用的差异，其中残差大于零的部分就是过高的异常审计费用。对于这一异常审计费用，一些文献认为它反映出审计师在执行审计活动时付出的额外成本。Hribar等（2010）［11］认为，过高的异常审计费用是审计师在实施审计时，鉴于公司会计信息质量不高，审计师需要付出额外努力，确保会计信息质量的可靠性而收取的费用。Ball等 （2012）［12］也认为，过高的异常审计费用代表着审计师更高的审计努力程度，因而异常审计费用越多，表示审计师付出的审计努力也就越多，公司财务报告的准确性也就越高。以上文献表明，过高的异常审计费用代表了审计师付出的成本补偿，审计师的不可观察成本越高，审计师收取的审计费用也就越多。然而， Chaney等 （2004）［13］认为， 大所的劳动生产率要比小所高，意味着大所的成本更低。因而，按照 “成本论”的观点，大所收取的审计费用更低。陈冬华和周春泉 （2006）［7］也发现，在控制自选择问题后，大所会降低对自己客户的收费，小所则提高了对自己客户的收费。

更多的文献则将过高的异常审计费用认定为审计师的租金，这种租金代表了审计师对公司的经济依赖，不利于审计师的独立性，从而损害审计质量（Kinney 和 Libby， 2002［14］）， 而且 “租金论” 的文献更多。如Krishnan等 （2005）［15］发现，过高的异常审计费用和盈余反应系数之间存在显著的负相关关系，这说明异常审计费用会导致审计质量下降。Hribar等 （2010）［11］发现， 在2002—2007 年间， 过高的异常审计费用和财务重述、会计舞弊、SEC评议函之间存在明显正相关的关系。Blankley等 （2012）［16］则考虑了过低的异常审计费用的影响，发现过低的审计费用导致审计师降低审计投入，更容易导致财务重述。国内一些研究，也认为过高的异常审计费用会降低审计师独立性，支持 “租金论”。陈杰平等 （2005）［3］认为，异常审计收费的提高会导致不利审计结果的改善，也会提高审计后的会计盈余。方军雄和洪剑峭（2008）［4］也发现，异常审计费用和不利审计结果的改善正相关，公司的审计意见会从上年的否定或无法表示意见改变为本年的其他类型审计意见。段特奇等（2013）［17］发现，异常审计费用会对审计质量产生损害，无论该异常审计费用为正为负。然而，韩洪灵和陈汉文 （2007）［6］基于 “租金论” 观点，研究了初始审计费用折扣问题，却并没有发现存在显著性的初始审计费用折扣行为，这又没有支持 “租金论”。

以上分析表明，过高的异常审计费用一方面可能代表着审计师更高的成本，需要投入更多的资源证实公司财务报告的真实性；另一方面它又可能意味着审计师获得的租金，导致审计师独立性受到削弱，降低审计质量。 正如 Higgs和 Skantz（2006）［18］提出的，过高的异常审计费用中，既可能包含了租金，又可能包含了成本。对于中国审计市场而言，异常审计费用是成本，还是租金，还是兼而有之，迄今为止，不得而知。因此，我们需要研究中国审计市场的异常审计费用构成，为后续研究提供证据支持。

三、理论分析

根据 Simunic （1980）［10］的理论， 审计费用影响因素公式如下：

其中：yit为审计费用；xit为影响因素；为残差，即异常审计费用；a、b为系数。残差大于0时，就认定为过高的异常审计费用。本文认为过高的异常审计费用，反映出不可观察的成本、租金和噪音。进一步来说，这些成本、租金中，有的部分可能对所有的审计师来说都是一样，有的部分可能只在某些审计师中存在，因此可以将异常审计费用划分为共同成本、异质性成本、共同租金、异质性租金，以及纯噪音部分。用公式表示如下：

这里为审计师i在t期过高的异常审计费用，ac为共同成本，pci为审计师i的异质性成本，ar为共同租金，pri为审计师i的异质性租金，为纯噪音部分。

在连续审计的情形下，式 （2）的前4个部分对审计师、异常审计费用的影响是一直存在的，上期这4个因素对异常审计费用影响和下期4个因素对异常审计费用的影响应该相同，而式 （2）的纯噪音部分的影响应该转瞬即逝，不会影响下期异常审计费用的决定。因此，上期的异常审计费用对下期异常审计费用的影响，依赖于纯噪音部分所占比重大小，如果接近于0，上期的异常审计费用对下期异常审计费用的影响接近于1。

在审计师变更的情况下，与连续审计的情形不同，式 （2）中，异质性成本pci和异质性租金pri不会对下期的异常审计费用产生影响，因此影响下期继任审计师的异常审计费用因素为共同成本ac、共同租金ar。如前面一样，纯噪音部分也不会影响继任者的异常审计费用。但是对于继任者而言，第一年的共同租金ar和连续审计不同，因为新的审计师在首次审计服务时会低价揽客 （low balling），通过降低审计服务收费获得审计契约并通过以后过高的租金来弥补首次审计收费的损失 （DeAngelo， 1981a［2］）。 因此， 根据 DeAngelo （1981a）［2］关于审计租金和首次审计服务低价揽客的关系，在这里继任者不但没有租金，还会降低审计收费，其降低的幅度为未来审计租金现值的一部分m×n（ar＋pri），式中m为现值因子系数，n为现值的一部分系数。

根据前面的逻辑分析，我们有以下审计费用方程：

连续审计的方程为

审计师变更的方程为

公式 （3a）表明，上期异常审计费用的四个影响因素——共同成本、异质性成本、共同租金、异质性租金——在本期异常中的比重相同。

对于公式 （3b）而言，m为现值因子系数，n为现值的一部分系数，同时（ar＋pri）表示的是新审计师未来全部租金，我们这里用tr表示。因此公式（3b） 可以改写为

考虑根据公式 （3a）、（3c）进行回归时，就需要有回归系数，为了表述方便，分别将公式 （3a）、（3c）改写如下：

这里公式 （4a）、（4b）告诉我们，在对审计费用yit回归时，回归系数θ1大小应该等于 （act－1＋由于纯噪音不能对下期审计费用产生影响，连续审计情况下的上期异常审计费用的回归系数θ1将小于1，θ1的大小依赖于共同成本ac、异质性成本pci、共同租金ar、异质性租金pri所占比重大小。同样，审计师变更情况下的上期异常审计费用的回归系数θ2也小于1，同时也要比θ1小。由于act－1－m×n×tr中，共同成本ac为正，－m×n×tr为负，因此在发生审计师变更时，θ2主要反映了共同成本ac在扣减一部分租金m×n×tr在异常审计费用中所占的比重。

四、实证模型构建

（一）测量异常审计费用

首先，我们要估计异常审计费用模型，借鉴Asthana和Boone （2012）［19］的思路， 我们的异常审计费用估计模型如下：

其中：Lnfee为审计费用，用自然对数表示；Cr为流动比率，用流动资产除以流动负债表示；Op为审计意见，非标准审计意见为1，否则为0；Inv为存货水平，用存货除以总资产表示；Rec为应收账款水平，用应收账款除以总资产表示；Loss为亏损虚拟变量，当发生了亏损时，为1，否则为0；Sqsub为审计业务复杂性，用分部个数的平方根表示；Roa为公司总资产收益率；Lev为公司资产负债率；Sale为公司销售收入的自然对数。模型（5）的回归残差的部分，就是异常审计费用，用Resfee表示。

在估计技术上，可以采用的混合数据方法（pooled data） （如 Asthana 和 Boone， 2012［19］） 来估计异常审计费用，也可以采用面板数据方法 （panel data）来估计。对于采用混合数据方法回归估计来说，遗漏不可观察变量就会导致估计结果的偏倚，因而不可避免出现估计结果的偏倚，而面板数据的解释变量中包括了不可观察变量，能够控制不可观察变量对估计结果的影响，从而确保面板估计更加准确。Francis（2011）［8］也指出，在考虑审计相关问题时，需要控制公司层面遗漏变量的影响，面板数据方法是一个解决办法。本文需要研究影响审计费用的因素，然而影响公司审计费用的因素很多，我们无法穷举出所有因素，这就存在不可观察变量，采用面板数据方法能够保证估计结果的准确性，便于我们确定异常审计费用。

（二）检验异常审计费用的持续性

在异常审计费用Resfee中，既存在大于0的部分，也存在小于0的部分。大于0的部分，就是过高的异常审计费用，是我们的测试变量；小于0的部分，Blankley等 （2012）［16］将其归因于审计客户的较强讨价还价能力，我们也将其放入回归方程，作为控制变量。式 （6）中，Lrfeepos为上年过高的异常审计费用，是我们的测试变量，当上年异常审计费用Lresfee大于0时，Lrfeepos等于上年过高的异常审计费用，否则为0。Lrfeeneg的定义与Lrfeepos类似，当Lresfee小于0时，Lrfeeneg等于Lresfee，否则为0。其他变量解释与前面类似。变量的定义详见表1。

表1 变量的定义

续前表

（三）数据收集

为了实证分析，从国泰安数据库下载了2002—2013年上市公司财务和审计相关数据，对于不能得到的数据，如分部数、10大 （Big10）等，我们主要是通过手工收集得到。在得到数据后，对其执行以下处理程序：（1）剔除2002—2013年某一年度财务数据资料不全的上市公司。（2）对于行业代码不明的公司，我们手工收集信息确定其行业代码，如果还不能确定，就剔除该观测值。（3）剔除指标异常的公司。我们还对连续变量在1%水平行进行winsorize处理。

五、实证检验

（一）审计费用的描述性统计

表2是审计费用相关变量的描述性统计。可以看到，审计费用Lnfee最大值为18.369 4，属于Big10样本，最小值为9.210 3，属于非Big10样本。审计意见Op均值分别为0.051 0、0.033 9，说明非标准审计意见的数目较低。流动比率最大值为13.404 8，说明有的观测值资产流动性较强。我们也比较Big10样本、非Big10样本二者之间的差异，表2的最后两列为两样本差异的T检验和Wilcoxon符号秩检验。大多数的变量的T检验和Wilcoxon符号秩检验均是显著的，只有存货Inv相关检验不显著，这说明Big10审计的样本公司和非Big10审计的样本公司存在显著的差异。这暗示我们，在测量异常审计费用时，按照Big10分类测量可能更准确。

表2 审计费用相关变量的描述性统计

（二）测量异常审计费用

根据公式 （5），我们采用面板数据方法中的固定效应模型测量异常审计费用时，根据前面的描述性统计结果，对样本进行了分类，将样本分为Big10样本、非Big10样本，分样本回归计算异常审计费用。关于审计费用，Big10、非Big10的市场地位、声誉等差异可能影响公式 （5）的变量的系数大小和显著性水平，从而对异常审计费用产生影响。表3是测量异常审计费用的回归结果，可以看到，Big10、非Big10两个子样本回归结果存在比较明显的差异。非Big10样本中，所有的变量均是显著的，而Big10样本中变量Cr、Loss、Inv的回归系数不显著。回归 （4）中，我们加入了变量Big10，它是虚拟变量，当审计师为Big10时，为1，否则为0。该变量的回归系数为0.166 3，并高度显著，这说明Big10审计师的市场地位能够影响审计费用，这一结果表明分样本估计异常审计费用具有必要性。

表3 测量异常审计费用回归结果

续前表

表4是异常审计费用Resfee的统计性描述，可以看到异常审计费用最大值为2.843 5，属于Big10样本，最小值为－4.508 4，属于非Big10样本。上期的异常审计费用Lresfee最大值也为2.843 5，属于Big10样本，最小值为－4.508 4，属于Big10样本。由于滞后一期，Lresfee的观测值只有10 466，比Resfee的要少。和前面表2一样，表4最后2列也是Big10样本和非Big10样本之间的差异检验。可以看到所有的变量的T检验和Wilcoxon符号秩检验均是显著的，说明Big10样本和非Big10样本之间存在显著的差异。

表4 异常审计费用的统计性描述

（三）回归分析

回归Ⅰ为Big10的连续审计回归结果，Lrfeepos的回归系数为0.892 2且高度显著，说明上期过高的异常审计费用对本期审计费用影响具有持续性，上期过高的异常审计费用中，有89%的费用具有持续性，其中共同成本、异质性成本、共同租金、异质性租金组成了89%的影响。回归Ⅲ是Big10之间审计师变更样本的回归结果，过高的异常审计费用Lrfeepos回归系数为0.613 9且显著，说明对于Big10之间变更审计师的样本而言，上期过高的异常审计费用有61%的部分可以持续。根据理论分析可知，发生审计师变更时，上期异常费用中，发挥持续性影响的主要是共同成本ac在扣减一部分租金m×n×tr后的余额。因此，61%的部分发挥持续影响中，共同成本的影响至少是61%，相应地租金不超过28%。我们比较了回归Ⅰ、回归Ⅲ中变量Lrfeepos回归系数的差异，发现回归Ⅰ、回归Ⅲ中的回归系数差异是显著的。

回归Ⅱ是非Big10的回归结果，过高的异常审计费用Lrfeepos回归系数为0.820 6，且显著，说明上期异常审计费用中有82%可以持续。回归Ⅳ是非Big10之间变更的回归结果，过高的异常审计费用Lrfeepos回归系数为0.747 3，且显著，说明上期异常审计费用中有75%可以持续。也就是说，75%的影响是由act－1－m×n×tr组成的，共同成本的影响至少是75%。比较回归Ⅱ、回归Ⅳ的结果，我们可以看到Lrfeepos回归系数的差异在7%，回归系数的差异不大，这说明对于非Big10而言，过高的异常审计费用主要是由共同成本ac决定的，共同成本至少占了异常审计费用75%以上，租金不超过7%。我们也比较了回归Ⅱ、回归Ⅳ中变量Lrfeepos回归系数的差异，发现回归Ⅱ、回归Ⅳ中的回归系数差异是显著的。

表5 不同情况下的异常审计费用回归结果

对于过低的异常审计费用，Lrfeeneg的回归系数在回归Ⅰ、回归Ⅱ、回归Ⅲ和回归Ⅳ均是显著的，这说明审计师获得过低的审计费用也具有持续性，反映了客户 （公司）具有较强的讨价还价能力。但回归Ⅰ和回归Ⅲ比较，Lrfeeneg的回归系数下降，说明审计师的变更能够降低过低异常审计费用对下期审计费用的影响，减弱异常费用的持续性。其他控制变量中，除了公司规模Sale的回归系数均是显著的外，其他变量的显著性水平在连续审计样本、变更审计样本之间存在明显的差异。基本上控制变量在连续审计样本中均是显著的，而变更审计样本中，很多变量不显著。

六、稳健性分析

（一）初始审计折扣分析

在前面的回归分析中我们发现，对于Big10而言，过高的异常审计费用中大约有61%是成本，不超过28%是租金；对于非Big10而言，过高的异常审计费用中大约有75%是成本，不超过7%是租金。这说明异常审计费用中，占多数的还是审计师的成本，因此我们可以分析初始审计折扣行为，如果初始审计折扣不多，那么根据 DeAngelo（1981a）［2］有关理论，说明过高的异常审计费用中，租金并不多。

表6 初始审计折扣行为的回归结果

续前表

表6是初始审计折扣的回归结果。变量New是表示初始审计的0—1变量，当审计师第一次审计时，变量New＝1，否则＝0。可以看到，New的回归系数是显著的，回归Ⅰ的系数为－0.045 8，回归Ⅱ中为－0.044 6，说明在初始审计中，存在一定的折扣现象。但该折扣比率不大，这从侧面印证了前面的结论，即异常审计费用中，租金并不多。变量New的回归系数结果的差异性检验不显著，在审计师首次提供审计服务时，审计费用 “打折”行为在Big10、非Big10中均存在，没有显著差异。这一结果说明，无论是Big10，还是非Big10，在首次审计时会低于正常价格收取审计费用，支持了DeAngelo（1981a）［2］观点。上期异常审计费用Lresfee，其回归系数分别为0.828 6、0.763 4，均显著，说明上期的异常审计费用对本期审计费用具有显著性影响。回归系数的差异性检验获得通过，说明Big10、非Big10的上期异常审计费用对审计费用影响具有差异性。回归Ⅰ中，Lresfee的回归系数为0.828 6，说明上期异常审计费用每增加1%，会导致下期审计费用增加83%，从审计费用的持续性来看，就是上期异常审计费用中，有83%的部分能够对下期审计费用产生影响。非Big10部分Lresfee的回归系数为0.763 4，意味着上期异常审计费用中，有76%的部分能够对下期审计费用产生影响。

（二）Big10与非Big10间变更分析

我们也可以分析Big10变更到非Big10、非Big10变更到Big10时，变量Lrfeepos的回归系数差异，佐证我们的回归结论。在前面的分析中，我们可以看到Big10的租金明显要比非Big10多。当从Big10变更到非Big10时，非Big10并不能像Big10一样，获得较多的租金，所以变量Lrfeepos的回归系数就应该要小；当从非Big10变更到Big10时，Big10会收取更多的费用，弥补成本或获得租金，因此Big10会把非Big10过高的异常审计费用考虑到审计收费决策中，这时变量Lrfeepos的回归系数比前面从Big10变更到非Big10要大。

表7的回归结果支持了我们的分析，说明Big10获得过高的异常审计费用中，租金比例比非Big10的要多，印证了我们前面的回归结果。我们也检验了Lrfeepos的回归系数在回归Ⅰ和回归Ⅱ间的差异性，P值为0.053 4，说明该回归系数在不同样本间存在显著的差异。其他控制变量中，Lrfeeneg的回归系数显著，说明过低的异常审计费用也存在着一定的持续性，但Lrfeeneg的回归系数差异性检验没有通过。其他变量中，公司规模Sale的回归系数是显著为正，说明规模越大，审计费用越多，与一般研究结论一致；财务杠杆水平越高，审计费用越多等等，这里不展开叙述。

表7 Big10与非Big10间变更的回归结果

续前表

（三）其他分析

本文采用回归方法，得到残差来表示异常审计费用，并将大于0的异常审计费用认定为过高的异常审计费用。这种做法没有考虑适度的异常审计费用问题，因而我们将大于0的异常审计费用中上90%的分位认定为过高的异常审计费用，同样的做法认定过低的异常审计费用。再次执行回归，发现仍然支持我们的结论。在测量异常审计费用时，我们采用面板数据模型进行测量，同时也采用混合数据方法进行测量，然后再验证本文观点，结果仍然支持我们的结论。我们也分析了多重共线性问题对文章结论的影响，发现回归后的方差膨胀因子并不大。我们也执行稳健回归，剔除异方差问题对文章结论的影响，发现稳健回归结果和前面结果没有显著性差异。通过以上分析，我们认为本文结论具有稳健性。

七、结论与启示

对于过高的异常审计费用，存在着两种相矛盾的观点：“成本论”和 “租金论”。本文通过理论和实证分析，讨论了对于中国审计市场而言，过高的异常审计费用究竟是代表着审计师获得的租金还是审计师的审计成本。本文研究结果显示，过高的审计费用，主要是由于审计师在审计过程中需要投入更多的成本导致，无论是Big10，还是非Big10，均是这样。但是，过高的异常审计费用中，也存在着一些租金，Big10获得的租金要比非Big10的租金多。相应地，本文的启示是，过高的异常审计费用具有一定的合理性，说明了审计师在审计活动中投入的额外成本，并不一定是坏事。对于监管层而言，加强对异常审计费用监控，没有必要，它反而会导致审计师减少额外投入，降低审计质量。

当然，本文也有不足，本文考虑的是Big10、非Big10之间的异常审计费用中的差异，考虑异常审计费用的持续性时，将Big10作为一个整体研究，没有深入Big10中不同的审计师之间的差异。而且，本文没有考虑审计师声誉对过高的异常审计费用的影响，这是后续研究需要解决的问题。

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