分析師關(guān)注、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與審計質(zhì)量

閆華紅 王亞茹 高潔

【摘 要】 以我國2010—2019年滬深A(yù)股上市公司為研究樣本，實證檢驗分析師關(guān)注對審計質(zhì)量的影響。研究發(fā)現(xiàn)，對于分析師跟蹤數(shù)量較多的企業(yè)和分析師預(yù)測樂觀偏差較大的企業(yè)，審計師提供較高質(zhì)量審計服務(wù)，對于分析師預(yù)測分歧度較大的企業(yè)，審計師提供較低質(zhì)量審計服務(wù);進一步研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)具有調(diào)節(jié)效應(yīng)，在分析師追蹤數(shù)量較多和分析師預(yù)測樂觀偏差較大的非國有企業(yè)審計質(zhì)量更高，而在分析師預(yù)測分歧度較大的國有企業(yè)審計質(zhì)量更低。研究結(jié)果表明，審計師在對審計質(zhì)量進行決策時會根據(jù)客戶風(fēng)險大小提供不同質(zhì)量的審計服務(wù)，同時不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對分析師關(guān)注與審計質(zhì)量的影響不同，對推進國企改革具有重要的借鑒價值。

【關(guān)鍵詞】 分析師關(guān)注; 產(chǎn)權(quán)性質(zhì); 審計質(zhì)量; 分析師預(yù)測; 高質(zhì)量審計服務(wù)

【中圖分類號】 F239? 【文獻標(biāo)識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2021）12-0011-09

一、引言

近期瑞華會計師事務(wù)所上百億元造假舞弊案件的曝光讓人們對大型會計師事務(wù)所提供的審計服務(wù)產(chǎn)生質(zhì)疑，一時間被譽為“經(jīng)濟警察”和資本市場“看門人”的審計師成為舞弊的“幫兇”。審計師能否保持與客戶之間審計監(jiān)督的獨立性，始終如一地提供高質(zhì)量審計服務(wù)，引起學(xué)術(shù)界和實務(wù)界的廣泛關(guān)注。既往對事務(wù)所規(guī)模、行業(yè)專長等事務(wù)所特征如何影響審計質(zhì)量的文獻均假定同一家會計師事務(wù)所對外提供了統(tǒng)一質(zhì)量的審計服務(wù)，而Ke et al.[1]發(fā)現(xiàn)，四大會計師事務(wù)所針對不同客戶提供不同質(zhì)量的審計服務(wù)，即相比于香港交叉上市的客戶，四大會計師事務(wù)所傾向于向中國內(nèi)地上市客戶提供較低質(zhì)量審計服務(wù);謝雅璐[2]也發(fā)現(xiàn)，審計師存在對客戶區(qū)別對待的現(xiàn)象，即客戶規(guī)模不同導(dǎo)致審計師對客戶所投入的關(guān)注度不同，從而使得審計質(zhì)量存在差異。那么審計師根據(jù)客戶特征提供不同質(zhì)量的審計服務(wù)是否為普遍現(xiàn)象呢？

基于聲譽和審計風(fēng)險考量，審計師會在成本、收益和風(fēng)險的平衡中追求利潤最大化，如果權(quán)衡發(fā)現(xiàn)審計失敗后面臨的訴訟賠償風(fēng)險和聲譽受損風(fēng)險比較低，那么審計師可能不太愿意對其投入過多人力物力來換取較高的審計質(zhì)量;而如果審計師認(rèn)為，審計失敗后面臨較高的訴訟賠償風(fēng)險和聲譽受損風(fēng)險，可能將投入較多的審計成本以提供高質(zhì)量審計服務(wù)，進而將審計風(fēng)險降低到可接受的水平。分析師關(guān)注是審計師判斷客戶審計風(fēng)險大小的重要指標(biāo)，分析師關(guān)注較多的企業(yè)曝光度和市場關(guān)注度較高[3]，審計失敗被發(fā)現(xiàn)的概率比較高，從而會帶來較高的訴訟賠償風(fēng)險和聲譽受損風(fēng)險。因此，審計師對分析師關(guān)注較多的企業(yè)可能會提供較高質(zhì)量審計服務(wù)，而對分析師關(guān)注較少的企業(yè)則可能會提供較低質(zhì)量審計服務(wù)，即審計師可能會對不同分析師關(guān)注的企業(yè)相機決策，提供差異化的審計服務(wù)。鑒于此，本文以分析師關(guān)注為切入點，從分析師跟蹤、分析師樂觀偏差和分析師分歧度三方面來探討分析師關(guān)注對審計質(zhì)量的影響，并在此基礎(chǔ)上探究產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對分析師關(guān)注與審計質(zhì)量關(guān)系的影響。

本文可能的研究貢獻在于：（1）先前的研究更多地認(rèn)為會計師事務(wù)所對不同的客戶提供同等水平的審計服務(wù)，但本文研究則發(fā)現(xiàn)，會計師事務(wù)所會根據(jù)客戶特征進行相機決策，對不同特征的客戶提供不同質(zhì)量的審計服務(wù)，深化了人們對會計師事務(wù)所審計質(zhì)量決策的認(rèn)識。（2）本文發(fā)現(xiàn)，分析師關(guān)注會影響審計師的審計質(zhì)量決策行為，突破了以往只關(guān)注審計質(zhì)量如何影響分析師預(yù)測的研究局限，有助于提高實務(wù)界和理論界對分析師角色作用的理解和認(rèn)識。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）分析師關(guān)注與審計質(zhì)量

既往研究發(fā)現(xiàn)，事務(wù)所特征是影響審計質(zhì)量的重要因素。De Angelo[4]最早研究審計質(zhì)量，認(rèn)為事務(wù)所規(guī)模可以作為審計質(zhì)量的代理變量，其規(guī)模越大，審計師執(zhí)業(yè)水平和獨立性越高，審計質(zhì)量越高，并且得到了一些學(xué)者的論證[5-7]。然而，后來有學(xué)者發(fā)現(xiàn)，事務(wù)所規(guī)模對審計質(zhì)量的影響并不顯著[8-9]。事務(wù)所行業(yè)專長對審計質(zhì)量的提高具有積極作用，具有行業(yè)專長的審計師因為具備特定的專業(yè)知識和豐富的經(jīng)驗，能夠更好地評估審計師與客戶相關(guān)的風(fēng)險，所以具有行業(yè)專長的審計師往往提供的審計質(zhì)量更高[10-12]。此外，會計師事務(wù)所信息化建設(shè)有助于提升審計質(zhì)量，尤其是有助于提高審計師對高風(fēng)險客戶的風(fēng)險控制水平[13]。但是上述研究均將會計師事務(wù)所視為一個整體，均假定同一家會計師事務(wù)所對外提供的審計服務(wù)質(zhì)量是相同的，忽略了審計師作為理性經(jīng)濟人在權(quán)衡成本收益過程中會將審計風(fēng)險和聲譽作為重要的考慮因素納入其中，從而針對不同特征的客戶提供不同質(zhì)量的審計服務(wù)。

基于對審計風(fēng)險的考慮，審計師在審計質(zhì)量決策時會權(quán)衡提供低質(zhì)量審計服務(wù)節(jié)約的審計成本、審計失敗被發(fā)現(xiàn)并卷入訴訟的概率以及由此帶來的損失賠償數(shù)額。分析師跟蹤數(shù)量是審計師進行風(fēng)險判斷的重要指標(biāo)，較多的分析師跟蹤會增加上市公司的曝光度和市場關(guān)注度[3]，從而增加其低質(zhì)量審計服務(wù)導(dǎo)致的審計失敗被發(fā)現(xiàn)和起訴的概率，一旦敗訴，很可能面臨高額的民事賠償，此時審計師就不會一味為了節(jié)約成本、提高利潤而降低審計質(zhì)量;但如果客戶分析師跟蹤數(shù)量較少，其低質(zhì)量審計服務(wù)可能導(dǎo)致的審計失敗被外界察覺的概率較小，則審計風(fēng)險較小，審計師可能會投入較低的審計成本，提供低質(zhì)量審計服務(wù)以滿足其對利潤的追求。

此外，會計師事務(wù)所聲譽是一項重要的無形資產(chǎn)，也是審計質(zhì)量決策時需要考慮的重要因素[14-15]。如果單純?yōu)榱颂岣咦陨砺曌u，審計師應(yīng)該對每一個審計項目投入足夠的時間和精力，以提供高質(zhì)量審計服務(wù)，并且只有長期持續(xù)不斷提供高質(zhì)量審計服務(wù)才能建立起較高的市場聲譽。與市場聲譽的積累相反，一次社會關(guān)注度較高的審計失敗就可能使已有的聲譽蕩然無存[16]。然而，會計師事務(wù)所的資源是有限的，也需要將資源在不同客戶之間進行合理的分配。為了維護自身聲譽，會計師事務(wù)所很有可能在資源配置時進行權(quán)衡，如果該客戶審計失敗會給會計師事務(wù)所帶來較大的聲譽受損風(fēng)險，則會計師事務(wù)所會投入較多的審計資源，而如果該客戶審計失敗給會計師事務(wù)所帶來的聲譽受損風(fēng)險較低，則會計師事務(wù)所會投入較少的審計資源[2]。由于分析師的跟蹤會提高公司的整體信息透明度[17]，一旦審計失敗會計師事務(wù)所的聲譽將受到嚴(yán)重影響，因此對較多分析師跟蹤的客戶進行審計時，審計師會投入較多的精力，提供高質(zhì)量審計服務(wù)以降低聲譽受損風(fēng)險。綜上所述，審計師在審計質(zhì)量決策時，會基于客戶的分析師跟蹤數(shù)量對自身訴訟賠償風(fēng)險和聲譽受損風(fēng)險的影響進行相機決策?；谝陨戏治?，本文提出研究假設(shè)1。

H1：在其他條件相同的情況下，審計師對分析師跟蹤數(shù)量較多的客戶提供較高質(zhì)量審計服務(wù)。

相關(guān)文獻表明，受制于承銷關(guān)系、經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)、自營業(yè)務(wù)等利益沖突，分析師的預(yù)測存在普遍的樂觀性偏差[18]。從業(yè)績壓力機制來看，分析師的樂觀偏差會加大管理層達成市場預(yù)期的難度[19]，進而影響管理層的盈余決策。如果管理層業(yè)績成果未能達到或超過分析師的期望值，投資者則會認(rèn)為企業(yè)經(jīng)營不佳改變投資計劃，所以管理層為了縮小分析師的樂觀偏差，傳遞企業(yè)經(jīng)營良好的信號，通常會選擇盈余操縱行為以滿足市場預(yù)期的機會主義行為，從而使審計師面臨較高的審計風(fēng)險;從企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險來看，管理層根據(jù)分析師的樂觀偏差進行盈余管理，雖然可能在短期內(nèi)降低企業(yè)的資本成本，推高股票的價格，但是這種效應(yīng)難以長期維持，而一旦不利消息超過企業(yè)承受能力，則極易導(dǎo)致資產(chǎn)泡沫，加劇股價未來的崩盤風(fēng)險[20]，從而進一步增加了審計風(fēng)險。為了規(guī)避這種經(jīng)營風(fēng)險對審計的影響，審計師要投入更多的審計資源，執(zhí)行更多的審計程序以降低審計風(fēng)險，從而提供高質(zhì)量審計服務(wù)?；谝陨戏治觯岢黾僭O(shè)2。

H2：在其他條件相同的情況下，審計師對分析師預(yù)測樂觀偏差較大的企業(yè)提供較高質(zhì)量審計服務(wù)。

分析師預(yù)測分歧度反映了分析師對上市公司前景看法的差異，反映了上市公司信息環(huán)境和收益的不確定性[21]。一方面，對于分析師預(yù)測分歧度較大的企業(yè)，未來收益的不確定性較大，投資者投資欲望不高，這種企業(yè)受到外界關(guān)注較少，即使審計失敗也不會引起資本市場很大反應(yīng)，因此，面對分析師預(yù)測分歧度較大的客戶，審計師面臨的審計風(fēng)險較低，可能傾向于提供較低質(zhì)量審計服務(wù)。另一方面，經(jīng)營失敗是造成審計失敗的原因之一，分析師預(yù)測分歧度較大表明企業(yè)未來經(jīng)營的不確定性較大，同時也向資本市場傳遞其經(jīng)營失敗可能性較大的信號[22]。鑒于此，即便發(fā)生審計失敗，人們可能將失敗主要原因歸咎于企業(yè)經(jīng)營狀況不佳，而不是將審計失敗歸咎于審計師，這樣審計師受牽連的概率較低，審計風(fēng)險較低，所以面對這種情況，審計師更有可能節(jié)約審計資源，提供低質(zhì)量的審計服務(wù)。基于以上分析，提出假設(shè)3。

H3：在其他條件相同的情況下，審計師對分析師預(yù)測分歧度較高的企業(yè)提供較低質(zhì)量審計服務(wù)。

（二）產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的調(diào)節(jié)作用

分析師作為外部監(jiān)督者，一方面承擔(dān)著信息中介的作用，通過發(fā)布研究報告向市場傳遞上市公司基本面的有效信息，一定程度上可以緩解代理沖突問題，發(fā)揮公司治理效應(yīng)[23-25];另一方面分析師關(guān)注度增強也會讓事務(wù)所在提供審計服務(wù)時有所顧忌[26]，所以說分析師關(guān)注對會計師事務(wù)所這一外部利益相關(guān)方的決策也具有重要的影響。譚雪[27]認(rèn)為，分析師關(guān)注對非國有企業(yè)的市場監(jiān)督效用更大，雖然國有企業(yè)具有“所有者缺位”和“一股獨大”的特點，在一定程度上會弱化治理機制，誘發(fā)經(jīng)理層的機會主義行為，但是由于其具有政府隱性擔(dān)保特點，受到較多的政府扶持，面臨的財務(wù)困境和破產(chǎn)風(fēng)險都比較低[28]，并且其受到審計訴訟和審計處罰的概率比較低，而在非國有企業(yè)中，一旦被曝光，投資者就會喪失信心引起公司股價大幅波動，審計師面臨審計失敗被懲罰的概率比較高，所以即便在分析師追蹤數(shù)量較多和分析師預(yù)測樂觀偏差較大情形下，審計師會針對產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的不同提供差別化的審計服務(wù)，即相比國有企業(yè)，在審計師對待分析師跟蹤數(shù)量較多和分析師預(yù)測樂觀偏差較大的非國有企業(yè)更容易提供高質(zhì)量審計服務(wù);同樣，當(dāng)分析師預(yù)測分歧度較大時，本身未來經(jīng)營存在不確定性，投資者也不會太關(guān)注，其面臨審計風(fēng)險也比較低，在國有企業(yè)的“父愛式”監(jiān)管下，被懲罰的風(fēng)險更低，所以在分析師預(yù)測分歧度較大情形下，相比非國有企業(yè)，審計師對國有企業(yè)會提供更低質(zhì)量審計服務(wù)。

H4：相比國有企業(yè)，審計師更容易對分析師追蹤數(shù)量較多和分析師樂觀偏差較大的非國有企業(yè)提供高質(zhì)量審計服務(wù)。

H5：相比非國有企業(yè)，審計師更容易對分析師分歧度較大的國有企業(yè)提供低質(zhì)量審計服務(wù)。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

本文選取2010—2019年中國滬深兩市A股上市公司數(shù)據(jù)為研究樣本，數(shù)據(jù)來源于國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫。本文對初始樣本做如下剔除處理：（1）剔除金融行業(yè)上市公司和ST等特殊處理的樣本;（2）剔除數(shù)據(jù)有缺漏的觀測值;（3）剔除分析師跟蹤數(shù)量為0的樣本。最終得到的研究樣本包含2 271 家公司，9 237個樣本觀察值。為避免離群值的影響，對所有連續(xù)變量在上下1%位置進行了縮尾（Winsorize）處理。

（二）模型設(shè)定與變量定義

1.被解釋變量

操控性應(yīng)計是學(xué)術(shù)界最常用的審計質(zhì)量度量指標(biāo)，它能夠采用連續(xù)變量的方式反映出審計師降低財務(wù)報表中錯報的努力程度，因此，本文也選擇操控性應(yīng)計作為審計質(zhì)量的代理變量。本文借鑒以下三種方法估計操控性應(yīng)計：基本Jones模型（Jones，1991）、修正的Jones模型（Dechow et al.，1995）、業(yè)績匹配的Kothari模型（Kothari et al.，2005）。具體計算通過以下模型分行業(yè)分年度進行回歸：

其中，TAi，t是i公司第t年的總應(yīng)計利潤，等于營業(yè)利潤減去經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈額;ΔREV是主營業(yè)務(wù)收入與上期主營業(yè)務(wù)收入的差額;ΔREC是年末應(yīng)收賬款與上期應(yīng)收賬款的差額;PPE是廠房、設(shè)備等固定資產(chǎn);Ai，t-1是i公司上期期末總資產(chǎn);ROA是總資產(chǎn)收益率;ε是殘差項，代表各公司總應(yīng)計利潤中的可操控性應(yīng)計利潤部分，對其取絕對值即操控應(yīng)計。

2.解釋變量

（1）分析師跟蹤數(shù)量

本文主要檢驗審計師對待不同分析師跟蹤的客戶是否提供不同的服務(wù)，因此按照事務(wù)所和年度對客戶進行分組，計算出每組中客戶分析師跟蹤數(shù)量的中位數(shù)，位于中位數(shù)以上的取值為1，其他取值為0。本文將分析師跟蹤數(shù)量分別按照分析師跟蹤人數(shù)和跟蹤機構(gòu)數(shù)進行分析。

（2）分析師預(yù)測樂觀偏差

采用分析師盈余預(yù)測值與實際值的誤差表示，具體如下：

其中，F(xiàn)eps為分析師預(yù)測的每股收益，Meps為上市公司每股收益的實際值。預(yù)測值只采用預(yù)測當(dāng)年的數(shù)據(jù)，只保留分析師預(yù)測誤差大于0的樣本，其數(shù)值越大，表明分析師樂觀偏差越大。

（3）分析師預(yù)測分歧度

采用所有分析師對某家上市公司某年樣本預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差，具體如下：

其中，按照不同事務(wù)所和年度對客戶進行分組，計算出每組中客戶分析師預(yù)測分歧度的中位數(shù)，位于中位數(shù)以上的取值為1，其他取值為0。

3.控制變量

借鑒Chen et al.[29]審計質(zhì)量相關(guān)領(lǐng)域研究，本文選取以下控制變量：公司規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、總資產(chǎn)收益率（Roa）、是否發(fā)生虧損（Loss）、公司成長性（Growth）、是否為“四大”會計師事務(wù)所（Big4）、審計意見（Opinion）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（Turnover）、兩職合一（Dual）、前三位高管薪酬（Top3）、存貨資產(chǎn)比率（Inv）、第一大股東持股比例（First）、賬面市值比（BM）、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（Soe），除此之外，還控制了年度、行業(yè)虛擬變量。

變量具體定義見表1。

（三）模型建立

1.分析師跟蹤數(shù)量對審計質(zhì)量的影響模型。本文構(gòu)建模型1對前文提出的研究H1進行檢驗：

Absacc=α0+α1Broker+α2Size+α3Lev+α4Roa+

α5Loss+α6Growth+α7Big4+α8Opinion+α9Turnover+

α10Dual+α11Top3+α12Inv+α13First+α14BM+α15Soe+

∑Year+∑IND+ε? ? ? ?（1）

其中，被解釋變量為審計質(zhì)量（Absacc），具體可以用Absacc1、Absacc2、Absacc3表示，解釋變量為分析師跟蹤數(shù)量（Broker），具體包括分析師跟蹤人數(shù)（Borker1）和分析師跟蹤機構(gòu)數(shù)（Broker2）。根據(jù)H1，預(yù)期α1系數(shù)為負(fù)，表明在其他條件相同的情況下，審計師對分析師跟蹤數(shù)量較多的客戶提供較高質(zhì)量審計服務(wù)。

2.分析師預(yù)測樂觀偏差對審計質(zhì)量的影響模型。本文構(gòu)建模型2對前文提出的H2進行檢驗：

Absacc=α0+α1Optim+α2Size+α3Lev+α4Roa+

α5Loss+α6Growth+α7Big4+α8Opinion+α9Turnover+

α10Dual+α11Top3+α12Inv+α13First+α14BM+α15Soe+

∑Year+∑IND+ε? ? ? ?（2）

其中，解釋變量為分析師預(yù)測樂觀偏差（Optim），根據(jù)研究H2，預(yù)期α1系數(shù)為負(fù)，表明在其他條件相同的情況下，審計師對分析師預(yù)測分歧度樂觀偏差較大的客戶提供較高質(zhì)量審計服務(wù)。

3.分析師預(yù)測分歧度對審計質(zhì)量的影響模型。本文構(gòu)建模型3對前文提出的H3進行檢驗：

Absacc=α0+α1Dfdisp+α2Size+α3Lev+α4Roa+

α5Loss+α6Growth+α7Big4+α8Opinion+α9Turnover+

α10Dual+α11Top3+α12Inv+α13First+α14BM+α15Soe+

∑Year+∑IND+ε? ? ? （3）

其中，解釋變量為分析師預(yù)測分歧度（Dfdisp），根據(jù)研究H3，預(yù)期α1系數(shù)為正，表明在其他條件相同的情況下，審計師對分析師預(yù)測分歧度較大的客戶提供較低質(zhì)量審計服務(wù)。

4.產(chǎn)權(quán)性質(zhì)調(diào)節(jié)效應(yīng)模型。為了驗證產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對分析師關(guān)注影響審計質(zhì)量的調(diào)節(jié)效應(yīng)，本文構(gòu)建模型4—模型6分別對前文H4和H5進行檢驗：

Absacc=α0+α1Broker+α2Broker×Soe+α3Size+

α4Lev+α5Roa+α6Loss+α7Growth+α8Big4+α9Opinion+α10Turnover+α11Dual+α12Top3+α13Inv+α14First+

α15BM+α16Soe+∑Year+∑IND+ε （4）

Absacc=α0+α1Optim+α2Optim×Soe+α3Size+

α4Lev+α5Roa+α6Loss+α7Growth+α8Big4+α9Opini-

on+α10Turnover+α11Dual+α12Top3+α13Inv+α14First+

α15BM+α16Soe+∑Year+∑IND+ε （5）

Absacc=α0+α1Dfdisp+α2Dfdisp×Soe+α3Size+

α4Lev+α5Roa+α6Loss+α7Growth+α8Big4+α9Opini-

on+α10Turnover+α11Dual+α12Top3+α13Inv+α14First+

α15BM+α16Soe+∑Year+∑IND+ε （6）

其中，模型4—模型6主要驗證產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（Soe）的調(diào)節(jié)效應(yīng)，根據(jù)H4，預(yù)期模型4和模型5中的α2系數(shù)為正，根據(jù)H5，預(yù)期模型6中的α2系數(shù)為負(fù)，表明產(chǎn)權(quán)性質(zhì)在分析師關(guān)注對審計質(zhì)量的影響中具有調(diào)節(jié)效應(yīng)。

四、實證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計

表2列示了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。由于操控性應(yīng)計都是在Jones模型基礎(chǔ)上變形回歸殘差取絕對值的方式得到，所以描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)均大于0，Absacc1、Absacc2和Absacc3描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)基本一致;分析師跟蹤人數(shù)（Broker1）的均值和中位數(shù)分別為0.45和0.00，最大值和最小值分別為1.00和0.00;分析師跟蹤機構(gòu)數(shù)（Broker2）的均值和中位數(shù)分別為0.44和0.00，最大值和最小值分別為1.00和0.00，說明不同上市公司的分析師跟蹤數(shù)量存在較大的差異，側(cè)面反映上市公司所處的信息環(huán)境不同;分析師預(yù)測樂觀偏差（Optim）均值和中位數(shù)分別為1.61和0.32，說明從整體來看，分析師會高估上市公司的實際盈余能力;分析師預(yù)測分歧度（Dfdisp）均值和中位數(shù)分別為0.61和1.00，最大值和最小值分別為1.00和0.00，說明分析師對不同公司盈余預(yù)測準(zhǔn)確性會有所差異;審計意見（Opinion）的均值和中位數(shù)分別為0.01和0.00，表明得到非標(biāo)審計意見的樣本占樣本總量的比例較低;是否為“四大”（Big4）均值為0.07，表明國內(nèi)前四大會計師事務(wù)所的市場份額較小;總資產(chǎn)收益率（Roa）的均值和中位數(shù)分別為0.04和0.03，最小值和最大值分別為0.00和0.15，表明樣本公司的盈利能力雖然有較大差異，但總體水平較好;企業(yè)成長性（Growth）的均值和中位數(shù)分別為0.13和0.10，表明樣本公司的成長性較好;是否發(fā)生虧損（Loss）的均值和中位數(shù)分別為0.01和0.00，說明大部分公司在上一年度處于盈利狀態(tài)。企業(yè)性質(zhì)（Soe）的均值為0.42，即觀測樣本中國有企業(yè)比例接近半數(shù)，仍是國民經(jīng)濟增長的主力。

（二）回歸結(jié)果分析

1.分析師跟蹤數(shù)量與審計質(zhì)量之間的回歸結(jié)果分析

本文對模型1進行了OLS穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤回歸來驗證H1，回歸結(jié)果如表3所示。從表3可以看出，（1）列—（3）列分析師跟蹤人數(shù)與審計質(zhì)量之間的回歸系數(shù)都是-0.003，均在1%水平上顯著為負(fù)，表明審計師對分析師跟蹤人數(shù)較多的客戶提供了更高質(zhì)量審計服務(wù);（4）列—（6）列中分析師跟蹤機構(gòu)數(shù)與審計質(zhì)量之間的回歸系數(shù)都是-0.003，均在1%水平上顯著，表明審計師對分析師跟蹤機構(gòu)數(shù)較多的客戶提供了更高質(zhì)量審計服務(wù)。上述結(jié)論驗證了H1，表明審計師會根據(jù)客戶的分析師跟蹤數(shù)量對審計質(zhì)量相機決策。

2.分析師預(yù)測樂觀偏差與審計質(zhì)量之間的回歸結(jié)果分析

本文對模型2進行了OLS穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤回歸來驗證H2，回歸結(jié)果如表4所示。從表4可以看出，（1）列—（3）列中分析師預(yù)測樂觀偏差與審計質(zhì)量之間的回歸系數(shù)分別為-0.002、-0.003、-0.003，均在5%水平上顯著，表明審計師對存在分析師預(yù)測樂觀偏差傾向的客戶提供了更高質(zhì)量的審計服務(wù)，驗證了H2，表明審計師會根據(jù)客戶分析師預(yù)測的樂觀偏差程度相機決策。

3.分析師預(yù)測分歧度與審計質(zhì)量之間的回歸結(jié)果分析

本文對模型3進行穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤OLS回歸來驗證H3，回歸結(jié)果如表5所示。從表5可以看出，（1）列—（3）列中分析師預(yù)測分歧度虛擬變量與審計質(zhì)量之間的回歸系數(shù)均為0.006，均在1%水平上顯著為正，表明審計師對分析師預(yù)測分歧度較大的客戶提供了較低質(zhì)量審計服務(wù)，驗證了H3，表明審計師會根據(jù)客戶分析師分歧度的不同對審計質(zhì)量進行相機決策。

4.產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對分析師關(guān)注與審計質(zhì)量之間調(diào)節(jié)效應(yīng)的回歸結(jié)果分析。本文對模型4—模型6進行穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤OLS回歸來驗證H4和H5，回歸結(jié)果如表6所示。從表6可以看出，（1）列—（3）列中，交乘項Soe×Broker1的回歸系數(shù)分別為0.003、0.003和0.002，在5%、10%和10%的水平上顯著為正;（4）列—（6）列中，交乘項Soe×Broker2的回歸系數(shù)分別為0.003、0.003和0.002，分別在5%、1%和1%水平上顯著為正。從表7可以看出，（7）列—（9）列中，交乘項Soe×Optim的回歸系數(shù)分別為0.003、0.003和0.004，都在10%水平上顯著為正，驗證H4，說明與國有企業(yè)相比，分析師追蹤數(shù)量較多和分析師預(yù)測樂觀偏差較大的非國有企業(yè)中的審計質(zhì)量更高;（10）列—（12）列中，交乘項Soe×Dfdisp的回歸系數(shù)分別為-0.005、-0.002、-0.002，都在10%水平上顯著為負(fù)，驗證了H5，說明與非國有企業(yè)相比，分析師分歧度較大的國有企業(yè)中的審計質(zhì)量更低。

（四）穩(wěn)健性檢驗

1.采用固定效應(yīng)模型回歸。為了防止對分析師關(guān)注與審計質(zhì)量產(chǎn)生共同作用的遺漏變量而產(chǎn)生的內(nèi)生性問題。本文還采用固定效應(yīng)模型進行了檢驗，回歸結(jié)果（未列示）與原回歸結(jié)果一致，說明本文的研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

2.Cluster聚類標(biāo)準(zhǔn)誤回歸。為緩解截面相關(guān)、校正組內(nèi)異方差及時間序列相關(guān)問題，對模型中各變量回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差在公司層面與年度層面進行Cluster處理，回歸結(jié)果（未列示）與原回歸結(jié)果一致，說明本文的研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

五、研究結(jié)論與政策建議

本文以我國滬深兩市A股上市公司2010—2019年的樣本為研究對象，檢驗分析師關(guān)注對審計質(zhì)量的影響。通過研究發(fā)現(xiàn)：（1）審計師提供審計服務(wù)時會根據(jù)客戶風(fēng)險大小進行相機決策。具體而言，對于分析師跟蹤數(shù)量較多的企業(yè)和分析師預(yù)測樂觀偏差較大的企業(yè)，審計風(fēng)險較高，審計師會提供較高質(zhì)量審計服務(wù);對于分析師預(yù)測分歧度較大的企業(yè)，審計風(fēng)險較低，審計師會提供較低質(zhì)量審計服務(wù)。（2）在進一步區(qū)分產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的分析中，本文發(fā)現(xiàn)審計師對分析師追蹤數(shù)量較多和分析師預(yù)測樂觀偏差較大的非國有企業(yè)提供高質(zhì)量審計服務(wù)，對分析師預(yù)測分歧度較高的國有企業(yè)提供低質(zhì)量審計服務(wù)。

基于以上研究結(jié)論，本文提出以下政策建議：第一，審計行業(yè)監(jiān)管機構(gòu)在對會計師事務(wù)所進行執(zhí)業(yè)檢查時，要對分析師關(guān)注程度較低的上市公司進行重點檢查，并對審計師的低質(zhì)量審計服務(wù)行為采取更嚴(yán)厲的行政處罰，防止會計師事務(wù)所提供差異化審計服務(wù);第二，對會計師事務(wù)所來講，應(yīng)當(dāng)提高審計服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)化程度，強化審計業(yè)務(wù)質(zhì)量控制制度建設(shè)，避免對客戶提供差異化的審計服務(wù)，以長期的高質(zhì)量審計服務(wù)維持較高的市場聲譽;第三，通過研究產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對分析師關(guān)注與審計質(zhì)量的影響，應(yīng)該深刻認(rèn)識到國有企業(yè)存在的問題，為我國特殊制度背景下的審計質(zhì)量供給提供了更本土化的解釋，對完善國有企業(yè)公司治理機制提供了借鑒。

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