创业板上市公司审计收费影响因素实证研究
0 引言
自2001年中国证监会要求上市公司公开披露支付给会计师事务所的报酬开始，审计收费问题引起了国内学者的广泛关注。审计收费问题它不单向公众传递了审计服务价格信息，影响我国公平、合理、有序的市场竞争环境的建立，还影响到注册会计师的独立性，进而影响到注册会计师提供的服务质量。国内很多学者已研究过公司规模、会计师事务所规模、出具非标准审计意见、公司财务状况、审计任期、净资产收益率、会计师变更、区域特征等诸如此类的影响因素，本文从创业板上市公司而非沪深A股入手，旨在探究创业板上市公司审计收费的影响因素，看是否依然满足先前国内研究。
1 理论分析和研究假设
假设一：公司规模与审计费用正相关。
公司规模作为一个影响审计收费的重要因素，公司规模越大，其经济业务和会计事项越多，审计工作越复杂、时间耗费越多、成本越大，故得出假设一。
假设二：会计师事务所的规模与审计收费正相关。
审计费用作为审计这个产品的价格，而会计师事务所的规模一定程度上决定了审计这个产品的品牌及审计的质量。品牌越好，价格越贵。故得出假设二。
假设三：审计变更会提高审计收费。
审计师面对新的审计项目，将花费更多的精力和时间认识和了解客户，以职业的态度和眼光去调查和评价其会计报表是否公允、会计信息系统是否具有高质量等。而一个熟悉的审计师会依据以前的经验有侧重、有方向的进行审计。故得出假设三。
假设四：区域经济发达程度与审计费用正相关。
审计费用作为审计这个产品的价格，在不同的地域可能有不一样的收费，比如在北上广这些发达城市，本身物价就会高出其他地方。故得出假设四。
2 模型建立与样本选择
2.1 模型建立
为了验证我们以上的假设，我们借鉴 Simunic（1980）的研究模型，参考国内审计费用相关研究，本文拟建立多元线性回归模型如下：
LNFEE=β0+β1LNASSET+β2BIG10+β3CHANGE+β4locate+ξ
因变量：LNFEE（公司年报中披露的2012年度审计费用的自然对数）
解释变量：LNASSET（2012年总资产的自然对数）
BIG10（中国前十大会计师事务所，本文选取的除国际四大外的立信、中瑞岳华、信永中和、天健、大信、大华、国富浩华），如为前十审计，为1，否则，为0。
CHANGE：会计师事务所变更，如果变更，为1，否则，为0。
locate：创业板上市公司注册地，如地处北京、上海、广东，为1，否则，为0。
2.2 样本选取及来源
本文以2012年创业板上市公司为研究样本，数据是根据巨潮资讯网站、中国注册会计师协会网站、招商证券网站所公布的信息逐家整理形成的。其中剔除由于数据缺失和披露信息不完整，不规范上市公司（例如未披露审计收费），剔除未按规定时间披露年报的上市公司。数据分析的软件为SPSS10.0。根据以上标准，最后整理出348个创业板上市公司作为本文研究样本。
3 实证结果
3.1 描述性统计
由下表1可以看出，在2012年的348个样本中，平均支付审计费用为48.81万元，审计费用最高的是润和软件（300339），为280万元，最低的是新天科技（300259），为15万元。资产最高的是通裕重工（300185），为631446万元，最低的是凯利泰（300326），为11681.3。在348个样本数据中，有58%的创业板上市公司选择前十大会计师事务所审计，且具有较强的倾向性。样本中只有13%的公司有审计变更的现象，且根据所查资料显示，这些变更大部分是由于前任并入后任、原审计团队加入后人的原因，故变更这个因素对审计费用可能无显著影响，后面回归分析会做进一步阐明。再看区域特征，348个样本公司中，45%的公司位于“北上广”经济发达地区，故此因素也可能对审计费用影响不大。
为了检验各个变量与审计收费之间以及各个变量之间的相关关系，本文给出了各变量的相关系数矩阵，如上表2所示。相关系数矩阵显示，2012年创业板上市公司审计收费与其资产规模在1%的水平上显著，与会计师事务所规模显著在10%的水平上显著。审计费用与审计变更显示一定的负相关性，但不显著。审计费用与区域特征呈现负相关性具有极大的不准确性。
3.2.2 多变量回归分析
2012年创业板上市公司审计收费的多元回归结果如下表3、4、5所示，本文通过运用SPSS10.0对其进行多元回归分析，表3列示的是模型摘要部分（Model Summary），表4列示的是方差分析（ANOVA）部分，表5列示的是相关系数（Coefficients）部分。
表3 Model Summary
[Model＼&R＼&R Square＼&Adjusted R Square＼&Std. Error of the Estimate＼&1＼&.419a＼&.175＼&.166＼&.33034＼&a.Predictors： （Constant），VAR00005，VAR00003，VAR00002，VAR00004＼&] 由上表3我们可以看出模型回归的R2为0.175，调整后的R2为0.166，说明该模型能够解释2012年创业板上市公司审计收费变化的17.5%，虽然看起来解释力度比较低，但R2是一个绝对数，它无法完全的衡量模型的质量，有待于我们下一步检验。
如上表4所示，模型的F值为18.223，查表得出，在显著性水平为0.01的情况下，分子为4的自由度，分母为343的自由度的F值为3.32，且其对应的检验概率为0.000，小于显著性水平0.01，整体通过了F检验，说明了回归方程变量之间线性显著，解释变量对被解释变量有较强的解释能力，实证结果有较强的可信性。
如上表5所示，具体来说，在解释变量中，公司规模（ln asset）t值为8.061，远远大于显著性水平为0.01情况下的t值，其对应的检验概率为0.000，故通过了t检验，表示该变量与审计收费呈现显著正相关，支持了假设一。同理我们看出，会计师事务所规模（big 10）t值为1.706，远大于显著性水平为0.1情况下的t值，其对应的检验概率为0.089，故通过了t检验，表示该变量与审计收费在显著水平为0.1的情况下显著正相关，支持了假设二。而针对区域特征（locate）、变更（change）这两个解释变量，均无法通过t检验，故这两个变量可能无法解释2012年创业板上市公司的审计收费的变化。这可能是因为半数以上的公司注册地都在北上广区域，才导致区域特征这个因素影响不显著，而只有13%的创业板上市公司变更，故此因素对分析结果的影响度可能也比较低，这种解释既与单变量分析结果吻合，也迎合了上述的描述性统计理论推导。同时我们也应该了解到，创业板上市公司具有整体性的特征，如主要是高新技术产业，家族企业，一股独大，那么在研究它们之间的差异时可能表现不是太突出。除此之外，我们了解到这些企业入市门槛相对于主板市场而言比较低，以及其治理结构不尽合理等，可能导致创业板上市公司信息披露质量偏低，因此可能本文在搜集信息资料时就已经存在偏差。
4 结论与启示
本文对可能影响我国创业板上市公司审计收费的主要因素进行实证分析后发现，公司规模、会计师事务所规模对审计收费有显著影响，呈现强的正相关性，而区域特征、审计变更审计收费的影响并不显著。从中我们可以得到以下启示：
4.1 加快会计师事务所做大做强。在发达国家的资本市场，一般审计市场集中度较高。而在我国，事务所的数量虽然多，但规模小，审计市场的竞争非常激烈，为了抢拉客户，事务所纷纷竞相压价。而这种恶性竞争所导致的直接后果则是事务所依赖客户以及审计收费普遍低下，在执行审计过程中事务所常处于被动地位。通过本文数据可以发现，审计收费集中在48.8万元，且各样本的方差并不大，收费低下，说明存在相互竞争压价的状态。同时，本文中也研究出事务所的规模与上市公司的审计收费有着显著的正相关关系，因而做大做强会计师事务所将有助于提高审计收费，并且能够提升事务所对审计收费讨价还价的能力。
4.2 审计费用的支出量从某种程度上体现了公司及事务所对审计质量的重视程度，因为国家对信息披露有了更高的要求，公司应该尽可能的提高这种公开披露意识，随着审计费用的逐渐提高，公司成本的逐渐提高，公司应该尽可能有效经营、诚信经营，促进公司创收，以在公众心中留下好的印象。
但本文的研究也有着很大的不足之处，一方面，本文选取的上述变量不能穷尽决定审计收费的所有影响因素，还存在诸如审计风险、非标准审计意见等因素对审计费用的影响，本文并没有加以检验，模型本身并不完善，这也可能是导致R2较低（模型拟合优度不太好）的原因。另一方面，在研究区域特征与审计收费关系时，本文只是选取了我国经济最不发达和最发达地区这两个极差作为研究变量，如果涵盖所有的区域，按照东部、中部、西部来划分，有可能会对分析结果产生一定影响，这些方面有待于以后改进和进一步研究。
