通過財務指標預測上市公司審計意見類型的研究

□ 郭子程

(浙江財經大學會計學院 浙江 杭州 310015)

隨著經濟快速發展以及市場機制的逐漸完善，資本市場監督機制的重要性愈發凸顯，上市公司的財務報告以及審計報告越來越被監管者和投資者所關注，審計報告理所應當地成為監管公司的有利工具，審計意見的公正性客觀性將對資本市場造成巨大的影響。

審計意見由獨立于投資者和管理層的第三方——會計師事務所出具，但是審計過程中的控制風險、檢查風險和固有風險等審計風險以及面臨的市場風險，可能導致事務所出具有失公允的審計意見。不恰當的審計意見不僅使得投資者不能對公司的經營狀況產生正確的認知，也會對會計師事務所的聲譽產生影響，更不利于注冊會計師的個人職業發展。建立科學有效的審計意見預測模型，能夠為注冊會計師提供重要的風險管理輔助工具，輔助判斷其所出具審計意見的恰當性。同時，外界投資者或者監管者也可以借助審計意見預測模型的預測結果，提前衡量尚未完成審計過程的企業財務報告質量。因此，通過科學合理的方法建立有效的審計意見預測模型具有重要的理論意義和實踐應用價值。

因此本文將回顧影響審計報告類型的相關財務指標，結合目前我國資本市場被出具審計意見的現狀，進行相應的模型設計，通過實證的研究方法，并結合預測檢驗，以得出適用的模型。

一、財務指標與審計意見

上市公司的財務指標與審計意見類型存在著一定的關聯關系。Chen和Church的研究認為，上市公司的凈利潤為負、債務到期和未決訴訟等問題將會提高注冊會計師出具非標準無保留審計意見的機率。也有研究認為，注冊會計師更有可能因為上市公司高負債比例而出具非標準無保留意見。而對于資產規模，不同學者有著不同的看法。Charles和Stanley認為注冊會計師發表非標準審計意見與客戶資產負債規模有關，而且是負相關。但是如Marcell等人的研究則得出不同的結果：他們認為注冊會計師出具審計意見的類型與客戶的資產負債規模相關性不大。

國內學者也對注冊會計師出具審計意見類型的財務影響因素進行了實證研究。夏立軍等研究認為注冊會計師出具非標準審計意見與上市公司的資產負債率是否虧損有關。原紅旗等研究認為，注冊會計師出具非標準審計意見與上市公司規模有關。蔡春等研究認為注冊會計師出具審計意見與上市公司是否特殊處理有關。朱小平等認為注冊會計師出具審計意見與上市公司速動比率、財務狀況有關。

由此可以看出，無論是國內文獻還是國外文獻，都肯定了注冊會計師出具審計意見的類型與財務指標確實存在某種關系，但是國內外對審計意見與某些財務指標，如資產規模之間的關系，還存在一定的爭議。

由此本文選用大樣本，進行實證分析，對相關結論進行補充和印證。而且注冊會計師出具審計意見的因素多種多樣，很少有文獻專門研究審計意見與財務指標的關系，本文選取了大量財務指標進行研究，對相關研究進行補充。

二、我國審計意見類型現狀

長期以來，我國注冊會計師對財務報表發表審計意見時，大多是標準無保留審計意見，極少發表非標準審計意見，包括帶強調事項段的無保留意見、保留意見、否定意見及無法表示意見。

由于在我國，上市公司聘請會計師事務所并披露經會計師事務所審計的年報，上市公司既是審計業務的發起人，又是審計業務的需求者之一，這就導致了會計師事務所很難出具非標意見，甚至為了保證與上市公司之間長期的業務約定關系，即使遇到出具非標意見的情況，會計師事務所也會選擇解除業務約定而非出具非標意見。事實上，我國除了非標意見比例較低這一情況之外，我國資本市場已經有十多年沒有否定意見的產生，一定程度上也印證了前文的邏輯。

根據CSMAR數據庫中2014年到2018年的審計報告數據整理得出，標準無保留意見的數量遠遠大于非標準審計意見的數量。而且2014-2017年會計師事務所發表非標意見的概率幾乎沒有變化，到了2018年，發表非標意見的概率突然激增。

但是財務舞弊很難一蹴而就，一般來說都是一個持續的過程，這種突然激增的現象背后并不一定意味著是當年發生的舞弊事件更多，反而有可能是當年監管變嚴格，導致了更多舞弊事件被曝光。尤其是隨著康美康得新之類的重磅財務造假案件被曝光，注冊會計師面臨的法律責任也隨之加重，社會公眾對財務報表審計報告的可靠性也產生了懷疑，對審計的信賴程度大打折扣。

盡管已有相關制度如《會計師事務所質量控制準則》等的規范以及中注協、交易所的監督管理，但目前我國審計質量的現狀依然不盡如人意。因此，鑒于嚴峻的審計現狀，有必要從公司本身尋找其與審計意見之間的相關性，利用公司本身的財務數據對審計意見進行初步預測，以此佐證注冊會計師發表的審計意見的可靠程度與可信賴度，提高審計質量。

三、研究設計

(一)自變量的定義

根據財務指標分析的相關理論，企業的財務指標可以從發展能力、比率結構、償債能力、盈利能力幾個方面進行衡量，因此本文具體根據這四個方面選取以下指標作為衡量標準：

從償債能力分析的角度，本文選取了經營活動凈現金比率(OCFR)、資產負債率(DAR)、長期資本負債率(LDCR)；從發展能力分析的角度，本文選取了基本每股收益增長率(GBEP)和凈利潤增長率(NPGR)；從比率結構分析的角度，本文選取了現金資產比率、營運資金比率、所有者權益比率；從盈利能力分析的角度，考慮到財務舞弊的最終目的往往都是虛構利潤，粉飾公司的盈利能力，因此本文選取了多個指標綜合考量，包括資產報酬率、總資產凈利率(ROA)、流動資產凈利率、凈資產收益率、長期資本收益率、營運毛利率、營業凈利率。

在實證分析之前，本文對指標進行預測，在這15個指標之中，除了資產負債率和上市公司收到非標審計意見呈正相關之外，其余的14項指標應均為反相關。

(二)因變量的設置

根據審計意見類型的分類，本文將審計意見類型變量(y)設置為虛擬變量，若上市公司當年收到的審計意見為標準無保留審計意見，則y=0；若上市公司當年收到的審計意見為非標準審計意見，則y=1.

同時根據統計學的研究方法，為剔除不同行業對審計意見類型的影響，本文選取了我國滬深A股中制造業2014年-2018年的面板數據，從共2577個公司中選取了12019組數據，再剔除缺失值和進行縮尾處理后，本文運用STATA 14對剩余的2577家上市公司共9952組數據進行回歸分析，建立二值判斷Logistic回歸模型，模型的具體方程如下：

營業凈利率

四、實證分析

(一)描述性統計

本文利用STATA 14對數據進行描述性分析，可以看出在制造業中，收到非標意見的比率為2.9%，略低于A股整體5%的水平。在對數據進行了縮尾處理后，各項財務指標的最大值和最小值之間的跨度比仍然較大，說明實驗的樣本數據基本可以覆蓋各類財務指標情況。

(二)相關性檢驗

運用Logit模型對相關變量進行回歸分析，得出該模型的P=0，顯著說明了該模型的有效性。利用mfx命令計算模型回歸之后，解釋變量在樣本均值處的邊際效應，可以看到除了預測的資產負債率以外，還有其他的變量和非標意見概率成正相關。再通過estat clas命令計算預測準確度，可得到總的正確分類為97.55%。

最后本文利用lroc命令得到ROC曲線(受試者操控曲線)得出，ROC曲線完全在45度直線上面，所以預測的準確率高于錯誤率，即準確率大于0.5。此曲線下方面積=0.8463，說明預測的準確度即為0.8463。

五、模型構建與預測

根據相關變量P值的大小，本文在剔除不顯著的變量之后可以發現，在選取的15個變量之中，最終有6個變量和非標意見的概率顯著相關，分別是，分別是經營活動凈現金比率(OCFR)、資產負債率(DAR)、總資產凈利率(ROA)、凈資產收益率、長期資本收益率和營業凈利率。其中與企業盈利能力相關的財務指標和非標意見的概率具有最高的相關性，這也符合本文在選擇變量時的預測。同時資產負債率和長期資本收益率是唯二與非標意見概率正相關的變量。

可能的解釋或許是：資產負債率越高，上市公司收到非標意見的可能性越高。一方面較高的資產負債率往往伴隨著巨大的有息負債，沉重的負債壓力導致企業經營困難，不得不選擇舞弊的道路；另一方面，企業為了獲取更多的負債投資，通過財務舞弊粉飾報表以吸引債權人。所以企業需要合理的控制自身的負債規模，充分利用公司的留存收益進行經營活動，適當的降低資產負債率。長期資本收益率越高，上市公司收到非標意見的可能性也越高?？赡艿慕忉屖?，企業虛構當年的利潤往往會因為會計的勾稽關系而產生各種漏洞，但是將長期資本適當的減調，并不會在當期造成顯著的影響，就導致了長期資本的低估，從而帶來了長期資本收益率偏高更有可能收到非標意見的情況。

在剩下的變量中，經營活動凈現金比率、營業凈利率和非標意見概率在0.01的水平上顯著相關，且是負相關的關系，說明這兩個比率越高，上市公司越不可能收到非標審計意見?？赡艿慕忉屖?，這兩者都是反應企業當期的盈利能力，經營活動凈現金流量更是直接涉及現金流量，造假難度太大。同時因為會計的勾稽關系，財務舞弊若直接虛構當期的利潤會導致其他指標的失常，而且利潤是投資者和監管機構重點關注的對象，選擇利潤進行舞弊并不是明智之舉，上市公司的直接選擇利潤進行舞弊的動機不足。而且，具有良好盈利能力的企業，一般不會陷入財務危機，即使遇到財務困境，也只要如實在報表中反映，因為良好的盈利能力作為基礎，投資者和債權人對公司未來的經營充滿信心，并不會影響公司的正常經營，也沒有舞弊的必要。

得到最終模型如下：

logit=(p,y=1)=-8.895-1.171OCFR+6.8DAR-17.66R總資產凈利率-2.78R凈資產收益率+6.245R長期資本收益率-1.67R營業凈利率

在得到最終模型后，本文運用predict命令對2019年上市公司收到審計意見的類型進行了預測，預測出2019年非標意見概率2.86%。最后利用EXCEL對預測情況進行分析，對所有預測值p1小于平均值2.86%的上市公司發表非標審計意見，并和2019年上市公司實際收到的審計意見類型進行對比,兩者一致則說明預測成功，不一致則說明預測失敗。

在預測運算之后，對比得知該模型的預測成功率為82.82%，處于一個比較高的水平，投資者和監管者可以借助此模型的預測結果來輔助預測審計意見，注冊會計師也可以運用模型的預測結果來檢測出具的審計意見是否恰當，從而降低審計風險。

六、結論與展望

本文以2577家上市公司共9952組信息為樣本，通過Logit模型的構建，利用財務指標預測審計意見類型。這一模型在一定程度上可以幫助會計師事務所進行風險評估，大體的了解被審計單位的風險情況；幫助投資者識別公司經營風險；幫助監管部門實時監管。

但是本文的模型仍存在很多的不足，可能遺漏了某些變量，而且選取的樣本公司僅為制造業的企業，樣本量也相對較少。

最后，Logit模型不一定是最合適的模型算法，或許未來可以結合決策樹、機器學習等算法、技術對模型進行升級重塑，得到更精準的預測模型。