銀行業審計品質與經濟效益的聯系范文

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與大部分非金融公司不同，商業銀行的資本構成中大部分是負債(存款)，資本的比例非常低，甚至一部分繼續運轉的銀行的股東權益為負值，這就決定了銀行的資本結構明顯異于非金融公司。目前，計量可操控性應計的JONES模型并不適用于銀行業。對于銀行而言，貸款損失撥備計提具有的天然主觀性特征，賦予了銀行管理層較大的自由量裁權，使貸款損失撥備成為銀行中最大的并且最重要的應計項目。雖然各國政府主管部門制定了一系列規則規范貸款損失撥備計提相關的要素(如資本計算、資本充足率標準等)，但貸款損失撥備估計過程中要求的大量職業判斷，為銀行管理層運用貸款損失撥備進行盈余管理提供了基本條件。不少研究成果亦證明貸款損失撥備是銀行開展盈余管理的工具之一(Collins，etal，1995;Kanagaretnam，etal，2005;郭杰等，2011)。根據現有研究，本文運用異常貸款損失撥備衡量銀行的盈余管理。

經濟利益與審計質量

現有關于經濟利益對審計質量影響的研究文獻，多側重于審計客戶占會計師事務所收入比重引致的經濟依賴度、異常審計收費和是否提供非審計業務角度。一種觀點是，審計收費使客戶和審計師之間建立的經濟關系，有可能影響審計師的獨立性程度，而非審計業務收費將會使事務所與客戶的經濟關系更為緊密，甚至形成對客戶的經濟依賴(DeAngelo，1981)。由此，審計師在面對客戶壓力的情形下難以保持應有的獨立性;審計師在執行他們(或事務所)之前提供過咨詢業務項目的審計業務時，可能會喪失應有的客觀性(Plumlee，1985)。毫無疑問，這種觀點認為經濟利益會損害審計質量，陳杰平等(2005)、唐躍軍(2008)、Sharma等(2011)提供了審計費用或非審計費用的經濟依賴會損害審計質量的證據。另一種觀點認為，資本市場中的各項制度安排，使審計師具有以市場為依托保持高審計質量的內在經濟動機。聲譽制度構建了聲譽損失成本約束，審計師如果提供低質量的審計服務，則可能導致其失去聲譽進而失去市場份額(Watts，etal，1983)。法律制度構建了訴訟損失成本約束，審計失敗引致的訴訟賠償成本，督促著審計師關注審計質量(Shu，2000)。另外，審計師為審計客戶提供非審計業務，由此產生的“知識溢出效應”有助于提高審計質量(Simunic，1984)。就此而言，經濟利益并不必然會導致審計質量降低。廖洪等(2007)、Nam等(2012)發現經濟依賴沒有損害甚至有益于審計質量。總之，大量文獻探討了非金融行業中審計收費和非審計費用的經濟依賴與審計質量的關系，但并未取得一致的意見，且都有實證證據支持。而如文獻回顧所見，經濟利益不會損害審計質量，需要以完善的市場制度和健全的法律制度安排為前提。

制度背景

與非金融企業相比，銀行體系的脆弱性和金融風險控制的內在要求，決定了銀行治理的目標不僅在于保護投資者的利益，而且在于減少市場系統風險和保持金融體系的穩定，這對銀行治理提出了更高的要求。對存款保險制度消極后果、脆弱的法律和破產體系及系統性風險的憂慮，促使政府對銀行業執行比其他行業更加嚴格的管制(李維安等，2005)。而銀行治理和外部監管著重依賴的工具和重要的“產品”之一是高質量和高透明度的(會計)信息②。這意味著完善的銀行治理和外部監管將有助于減少銀行的盈余管理行為，反之亦反。

就中國目前的銀行治理結構而言，上市銀行的大股東可以區分為自然人、企業法人(可細分為國有實業公司和私有產權企業)和政府部門(文中又稱政府)。從公司內部治理的角度分析，一方面，與自然人和私有產權企業出資主體相比較，根本區別在于作為國有資本人，政府部門不享有企業資產的剩余索取權，導致政府股東產權的不完整，進而引致控制權缺乏收益激勵機制;另一方面，國有實業公司作為出資者，其管理層經營決策的績效與上市銀行的經營績效息息相關，與之相反，政府作為出資者，無法參與分享盈余分配模式的凈利潤，導致上市銀行的經營績效與政府股東的利益關聯度不高，使得政府部門缺乏監督銀行經營的激勵。這種缺乏激勵的制度安排，可能導致政府控制的上市銀行中政府股東監督缺位，造成內部人控制和銀行治理結構殘缺。而且，國有商業銀行存在內部控制體系不健全及內部控制牽制乏力等一系列問題。許友傳等(2010)認為，中國銀行業的政府監管和治理機制不完善。張正平等(2005)、許友傳等(2008)的發現亦不支持存在顯著的市場約束效應。由此可見，商業銀行的外部治理機制尚不健全。綜上，相對于非政府控制的上市銀行，政府控制的上市銀行的內部治理比較薄弱;同時，商業銀行的外部治理機制比較薄弱，這為銀行尤其是政府控制的上市銀行開展盈余管理提供了機會。

此外，與Berle等(1932)所描述美國上市公司股權高度分散的特征相對比，中國的上市銀行存在著股權高度集中、政府控制的典型特征。因此，相比于非政府控制的上市銀行高管，政府控制的上市銀行的高管不僅具有“經濟人”特征，亦具有顯著的“政治人”特征，這注定其需要通過追求政治和經濟雙重目標的最大化，實現自身利益的最大化。政治目標和經濟目標的實現往往并非并行不悖，有時甚至是此消彼長的關系。而銀行高管的政績顯示很大程度上取決于其主政期間的經營業績，這種情形下，政府控制的上市銀行高管在完成政治目標的前提下，更有動機通過盈余管理等方式實現財務報告的最優化。因此，銀行有動機、有機會通過貸款損失撥備進行盈余管理，并且，相比于非政府控制上市銀行，政府控制的上市銀行可能進行更多的盈余管理活動，并運用經濟利益誘使審計師認同其盈余管理行為。另外，中國的審計市場尚不完善，高質量的審計產品缺乏剛性需求，使得聲譽機制難以有效運作。會計師事務所大多采用責任弱化的組織形式———有限責任制①，由于民事賠償責任操作性極差等原因，注冊會計師民事責任也未能發揮應有的約束作用(袁園等，2005)。由此推理，在中國現行的審計市場中，審計師如果對銀行具有高費用依賴度，則極可能會迎合銀行的異常貸款損失撥備偏好，導致審計質量受損。根據上述分析，我們提出:假設:與非政府控制的上市銀行相比較，政府控制的上市銀行支付給審計師的費用越高，盈余管理程度越高。

研究設計

(一)樣本選取與數據來源

由于上市公司披露審計費用的時間始于2001年，所以本文以2001—2010年A股上市商業銀行為研究樣本。審計費用、非審計費用、不良貸款和貸款類型等數據手工摘自各年度財務報告，財務報告通過巨潮資訊網下載，其他變量對應的數據來自國泰安數據庫。

(二)變量設定

1．被解釋變量

結合中國銀行開展業務的特點，借鑒Collins等(1995)、Kanagaretnam等(2005)和郭杰等(2011)的模型，構建異常貸款損失撥備模型為:本文進一步運用六個貸款類型變量LOACATit控制不同類型貸款可能引致的不同風險，包括農業貸款(AGRit)、金融貸款(FINit)、消費貸款(COSit)、制造業貸款(MANit)、房地產貸款(HOUit)、商業貸款(COMit)。我們分析了各變量之間的Person相關系數(見表1)，模型(1)中部分自變量之間的相關系數較高，通過模型的多重共線性診斷，各個自變量的方差膨脹因子VIF值都不超過4。因此，多重共線性問題并不嚴重。我們對模型(1)進行最小二乘法估計，運用得到的模型的εit，衡量異常貸款損失撥備(ALLP)。

2．解釋變量

(1)產權性質。根據前文分析，中國上銀行大股東包括自然人、企業法人和政府部門三類。本文將產權性質設定為二分虛擬變量，若上市銀行第一大股東為政府部門，則SHARit為1，其他為0。

(2)經濟利益的衡量。關于經濟利益(FEDit)的衡量，根據現有研究，從審計收費和非審計費用兩個角度進行計量。陳杰平等(2005)、唐躍軍(2008)和方軍雄等(2008)運用異常審計收費衡量經濟利益。我們運用唐躍軍(2008)和方軍雄等(2008)的方法，以審計收費實際觀測值的變動計量異常審計收費(UFEit)，具體模型為:其中，lnFEit為t期審計費用的自然對數，lnFEit－1為t－1期審計費用的自然對數。同時，以非審計費用的自然對數(lnNAit)和非審計費用率(RATIit)衡量經濟利益，衡量非審計費用率的具體模型為:其中，NAit為t期非審計費用，FEit為t期審計費用。

(三)盈余管理—產權性質、經濟利益關系模型

我們的主要目標是檢驗相對于非政府控制的上市銀行，政府控制的上市銀行的異常貸款損失撥備與經濟利益之間的關系，故構建產權性質和經濟利益的交互項SHARit×FEDit。根據既有研究成果，資產規模、經營業績、企業成長性、審計師是否為四大、簽字審計師任期、事務所任期、企業上市年限、審計師變更都與異常應計有關(劉啟亮等，2009)，故在模型中納入這些控制變量。為了控制應計項目隨著時間發生反轉，我們加入貸款損失撥備的滯后項。此外，為了控制銀行運用資本充足率進行資本管理的動機，我們加入期初核心資本充足率和期初資本充足率變量。盈余管理—產權性質、經濟利益關系模型如下:其中:ALLPit為t期的異常貸款損失撥備(來自于模型(1));FEDit為t期的經濟利益(具體為UFEit、lnNAit和RATIit);LMVit為t期的普通股市場價值的自然對數;EBPit為t期的貸款損失撥備前利潤率(t期扣除貸款損失撥備前的凈損益/年初總資產);MBit為t期末的市值資產比(t期末市值價值/年末賬面價值);AUDIit為t期的審計師類型虛擬變量(國際四大為1，其他為0);CCRit－1為t－1期的核心資本充足率;TCRit－1為t－1期的總資本充足率;SHARit×FEDit為SHARit與FEDit的交互項;TENit為簽字審計師任期(銀行第t期的任期年數最長的簽字審計師任期數);ENGit為截至t期的事務所任期;AGEit為截至t期的銀行上市年限;SWITit為審計師變更虛擬變量(期審計師發生變更為1，其他為0);LLPit－1為t－1期貸款損失撥備/t－1期總資產;YEAR=年度虛擬變量。

本文以ALLP計量盈余管理的空間幅度，并把ALLP切割為負向(收益增加型)ALLP子樣本和正向(收益減少型)ALLP子樣本，以便分析管理層的盈余管理動機。基于獨立性的背景，不同的盈余管理方向與審計師面臨的訴訟壓力是不一樣的，審計師不太可能由于收益減少型應計遭受訴訟(徐浩萍，2004)。負向的ALLP能夠增加報告期的收益，因此，負向的ALLP更加重要，我們將給予重點關注。模型(4)中有些自變量之間的相關系數較高(見表1)，通過對模型進行多重共線性檢驗，發現模型中部分自變量的方差膨脹因子VIF值大于10，這表明變量之間存在較為嚴重的多重共線性。另外，就異常審計收費變量而言，正向和負向ALLP對應的上市銀行樣本分別僅有35個和31個;非審計費用和非審計費用率對應的上市銀行樣本僅有35個。采用傳統多元線性回歸模型進行研究，難以處理嚴重共線性和樣本量較小而變量較多的問題。與傳統多元線性回歸模型相比，偏最小二乘法(PartialLeastSquares，PLS)允許在下列條件下回歸建模:自變量存在嚴重的多重相關性;樣本點個數少于變量個數。并且，在偏最小二乘回歸模型中，每一個自變量的回歸系數將更容易解釋。偏最小二乘法的上述特點有助于克服本文回歸建模過程中出現的問題，使回歸結果更加有效和穩健。因此，我們采用偏最小二乘法對模型(4)進行檢驗。

實證檢驗結果及分析

(一)描述性統計

表2列示了主要變量的描述性統計結果。從中可見，RATI的均值為0．241，中位數為0．155①，說明銀行向審計師購買了較高金額的非審計服務。ALLP的最小值和最大值分別為－0．003和0．004，說明有些銀行進行了收益增加型盈余管理，而有些銀行進行了收益減少型盈余管理。AUDI的均值為0．581，說明近3/5的上市銀行的審計師為國際四大。NPL、LCO和LLP的均值分別為0．030、0．002和0．004。SHAR的均值為0．488，表明政府直接控制近49%的上市銀行。SWIT的均值為0．058，說明上市銀行極少變更審計師。TEN的均值和最大值分別為2．115和5，說明簽字審計師的任期平均為2年，最長為5年。ENG的均值和最大值分別為6．069和14，說明事務所的平均任期為6年，有事務所連續14年為同一客戶提供審計業務。

(二)模型回歸結果

1．異常貸款損失撥備模型表3報告了模型(1)的回歸結果。NPL、△NPL和LCO的系數顯著為正，表明隨著上期不良貸款、本期不良貸款的增量和本期核銷的貸款損失的加，本期要求計提的貸款損失撥備也增加。反映貸款類型的變量中，AGR、FIN、HOU、COS的系數符號不同且顯著，表明不同類型的貸款對貸款損失撥備計提具有不同性質的影響。

2．盈余管理—產權性質、經濟利益關系模型

我們對模型(4)進行了偏最小二乘法回歸。表4PanelA列出了因變量為ALLP，自變量分別為UFE、lnNA和RATI的PLS成分解釋的變差百分比。由于我們關注經濟利益與負向和正向的ALLP的關系，PanelB列出了因變量分別為負向的ALLP和正向的ALLP，自變量為UFEE的PLS成分解釋的變差百分比。由表4中的PanelA可以看出，當自變量分別為UFE、lnNA和RATI時，前4個成分對自變量和因變量的解釋力分別達到了34．41、49．43，46．22、50．90和49．22、45．06;從第五個成分開始，對自變量和因變量的解釋變弱，對變量的解釋能力不明顯;從第六個成分開始，繼續增加的成分無法明顯提高成分對變量的解釋能力。所以，用前4個成分來擬合模型(4)。由表4中的PanelB可以看出，當因變量分別為負向的ALLP和正向的ALLP時，前4個成分對自變量和因變量的解釋力分別達到了38．56、72．67、40．84和67．71，基于同樣的邏輯，選用前4個成分來擬合模型(4)。模型(4)的不同情形下的偏最小二乘回歸結果見表5。表5的PanelA報告了異常審計收費UFE對ALLP的偏最小二乘回歸結果。

全樣本情形下，UFE的B值為負，和預期相反，且VIP值較大，表明非政府控制的上市銀行，支付給審計師的異常審計收費越高，異常貸款損失撥備水平越低。這可能是因為非政府控制上市銀行的大股東完善了銀行治理機制，較好地抑制了管理層的機會主義行為。SHAR×UFE的B值為正，和預期一致，且VIP值較大，表明異常審計收費越高，相對于非政府控制的上市銀行，政府控制的上市銀行進行盈余管理的水平越高。根據銀行第一大股東的性質，進一步將樣本區分為非政府控制上市銀行(SHAR=0)和政府控制上市銀行(SHAR=1)。非政府控制上市銀行樣本情形下，UFE的B值為負，且VIP值較大，進一步驗證了全樣本情形下的結論;政府控制上市銀行樣本情形下，UFE的B值為正，且VIP值較大，說明政府控制的上市銀行，支付給審計師的異常審計收費越高，盈余管理水平越高，審計質量由于經濟利益受到了損害。表5中的PanelB報告了非審計費用lnNA和非審計費用率RATI在ALLP樣本下的回歸結果，lnNA和RATI的B值皆為正，但VIP值較小，表明非審計費用(率)對異常貸款損失撥備沒有顯著的影響;SHAR×lnNA和SHAR×RATI的B值皆為正，VIP值較大，表明對ALLP具有顯著的正影響，說明非審計費用(率)越高，與非政府控制的上市銀行相比，政府控制的上市銀行運用貸款損失撥備，進行盈余管理的水平越高。

表6分別報告了異常審計收費UFE對負向ALLP和正向ALLP的偏最小二乘回歸結果。在負向ALLP樣本下，UFE的B值為正，表明對負向異常貸款損失撥備具有正向影響，但VIP值不大，說明對負向異常貸款損失撥備的影響不特別明顯。與預期一致，SHAR×UFE的B值為負，且VIP值較大，說明相對于非政府控制的上市銀行，政府控制的上市銀行支付給審計師的異常收費越高，負向更大，即通過異常貸款損失撥備更多地增加了收益。在正向ALLP樣本下，UFE的B值為負，但VIP值不大，未發現其對正向異常貸款損失撥備具有明顯影響。SHAR×UFE的B值為正，且VIP值較大，說明相對于非政府控制的上市銀行，政府控制的上市銀行支付給審計師的異常收費越高，正向ALLP更大，即通過異常貸款損失撥備更多地平滑了收益。

綜上所述，回歸結果表明，異常審計收費UFE越高，非政府控制的上市銀行的盈余管理水平反而越低;相對于非政府控制的上市銀行，政府控制的上市銀行支付給審計師的UFE、lnNA和RATI越高，ALLP和(負向與正向)ALLP更大。即相對于非政府控制的上市銀行，政府控制的上市銀行運用異常貸款損失撥備進行了更大程度的盈余管理。政府控制的上市銀行通過經濟利益損害了審計質量，而這種情形并未在非政府控制的上市銀行中出現。

研究結論

本文以2001—2010年中國A股上市商業銀行為研究樣本，運用異常貸款損失撥備刻畫銀行審計質量，以異常審計收費、非審計費用和非審計費用率作為經濟利益的變量，運用偏最小二乘法，檢驗了不同產權性質的上市銀行支付的經濟利益與審計質量的關系。研究發現，與非政府控制的上市銀行相比，政府控制的上市銀行支付給審計師的經濟利益越高，銀行開展的盈余管理幅度越大;并非在任何情形下，審計質量都會因經濟利益而受損，政府控制的上市銀行的審計師，在其從銀行獲取過高的經濟利益之后，獨立性受到削弱，未能有效地抑制銀行的盈余管理行為，導致審計質量遭受損害。而非政府控制的上市銀行的審計師，其審計產品質量并未隨著經濟利益的增加而降低。我們的研究表明，主管部門應當關注審計師為銀行提供非審計業務等方式獲取巨額收益對其審計質量的影響，出臺“風險警示”，引導審計師關注銀行審計的重點，以穩步提高銀行業的審計質量。

作者：武恒光張龍平單位：中南財經政法大學會計學院山東財經大學會計學院