薛大维　张宁　王甲山　朱志红

摘要：以2012-2016年沪深两市能源行业上市公司为样本，建立个体固定效应模型，以环境信息披露指数与是否披露独立报告作为环境信息披露水平的替代变量，研究环境信息披露水平对注册会计师审计费用及审计意见的影响。研究结果表明，能源行业上市公司环境信息披露水平与注册会计师审计费用呈正相关关系，与发表非标准审计意见呈负相关关系，但是否披露独立报告对审计费用影响不显著。

关键词：环境信息披露；审计意见；审计费用

中图分类号：F239.4 文献标识码：A 文章编号：1673-5595（2018）03-0001-07

经济的迅猛发展给环境带来了巨大的压力。近年来环境问题频频发生，国际上有墨西哥湾原油泄漏事故，国内有大唐国际排污事件、中海油漏油事故等。中国环境保护部于2010年颁布了《上市公司环境信息披露指南》（以下简称《指南》），明确要求火电、煤炭、石化等16个行业定期披露环境信息。石油、天然气、煤炭、电力等能源行业是中国支柱产业，同时也是容易产生环境污染的重污染行业，现阶段越来越多的利益相关者对能源行业的环境问题投入了极大的关注。21世纪是倡导低碳节能、绿色环保的新世纪，企业的目标也不单单只局限于经济效益最大化，保护环境、履行社会责任被纳入企业的长期发展计划，在发展经济的同时维持生态平衡、走可持续发展之路、实现企业价值最大化成为了企业发展的新目标。

一、文献综述

在环境信息披露的动因研究方面，Brown等提出了“利益相关者责任与批判理论”，解释了社会责任与社会环境会计之间的必然联系，他们认为企业对社会肩负着受托责任，社会利益相关者要求企业披露环境信息以保证其合法权益。在环境信息披露方式方面，Friedman等认为环境信息披露主要以定性披露为主，企业之间披露信息不具可比性。在环境信息披露影响因素方面，Richardson等发现社会披露与权益资本成本之间存在显著的正相关关系，环境信息披露会带来一些经济后果，可能通过影响股票投资者以外的利益相关者使公司受益。Tuwaijri等选取TRI数据库中废物回收率作为环境绩效指标，研究环境信息披露与环境绩效、经济绩效之间的关系，证明了环境信息披露与两者之间是正相关的关系。Blacconiere等研究发现，环境信息披露行为有助于提升企业价值。

21世纪环境披露审计引人中国，中国才对环境信息披露有了认识和了解，最早刘达朱研究了政府环境审计在中国产生的动因，对环境审计的概念做了界定，并基于中国国情探讨了政府环境审计的发展之路。在环境信息披露的动因方面，李霞等提出“循环经济”理论，该理论解释了企业环境信息披露的动因，认为循环经济有助于提高企业环境信息披露的积极性。在环境信息披露的方式方面，许家林等认为企业应该独立披露环境报告，主要通过环境污染报告、环境绩效报告、环境利润表、环境资产负债表等披露环境信息。在环境信息披露影响因素方面，汤亚莉等通过实证分析研究环境信息披露的影响因素，结果表明，上市公司资产规模、公司绩效与环境信息披露指数正相关。

通过对已有文献的梳理与分析发现，国外对环境信息披露的研究较国内早，国内的研究主要集中在环境审计的理论研究上，少量实证研究集中在环境信息披露的影响因素分析上，即使少量的研究涉及环境信息审计的方法，但总体来说可操作性不强且研究不够深入，对注册会计师审计方面的研究更少。相比较而言，国外对于环境审计的研究无论是理论研究还是实证研究均较中国成熟，因此，进行环境信息披露对注册会计师审计影响的研究具有理论及实际意义，其将会为环境的社会审计开辟新天地，也会对注册会计师审计提供参考。

二、实证分析

（一）研究假设

根据Simunic经典范式的研究，影响注册会计师审计费用的因素主要有：审计成本、审计风险、会计师事务所获得的正常利润。2006年，财政部发布了相关审计准则，以此规范注册会计师在财务报表审计中对被审计单位环境事项范围。在对环境信息披露事项进行审计的过程中，注册会计师会投入大量资源来验证所披露的环境信息，这势必增加审计成本、提高审计风险，导致审计费用的增加。因此提出假设：

假设1，能源行业上市公司环境信息披露指数与注册会计师审计费用显著正相关：

假设2，能源行业上市公司披露独立报告与注册会计师审计费用显著正相关。

影响注册会计师审计意见的因素主要为：注册会计师是否具有足够的胜任能力来判断财务报表整体是否存在由于错误或舞弊导致的重大错报；注册会计师是否在审计过程中保持独立，并发表客观公正的审计意见。环境审计涉及多学科、多领域甚至多学科多领域的交叉融合，因此注册会计师对环境信息的确认与计量面临诸多挑战。目前中国虽然出台了一些相关准则，但对环境信息财务报表的审计没有具体标准，主要依靠职业判断，所以要更加谨慎地发表审计意见。因此提出假设：

假设3，能源行业上市公司环境信息披露指数与注册会计师发表非标准审计意见显著负相关；

假设4，能源行业上市公司披露独立报告与注册会计师发表非标准审计意见显著负相关。

（二）数据来源

本文以2012-2016年滬深两市能源行业上市公司为研究样本，能源行业主要指石油、煤炭、电力等传统能源行业。剔除数据缺失样本，最后样本数合计460家。本文选取的样本数据来源于沪深两市A股上市公司。样本所需年度财务报告来源于巨潮资讯网，所需基本财务数据来源于国泰安数据库、CCER数据库，环境信息披露指数、是否披露独立报告通过查阅年度报告、社会责任报告、环境报告、可持续发展报告等并经手工整理得到；数据处理工具主要为Eviews8.0、Stata12.0以及Excel。

（三）研究变量

1.被解释变量

本文主要研究能源行业上市公司环境信息披露对注册会计师审计的影响，因此研究的被解释变量为财务报告审计费用及审计意见。其中，审计费用用AF表示，审计意见用OP表示，审计意见分为标准审计意见及非标准审计意见两类。

2.解释变量

国家环境保护部2010年颁布的《指南》中要求重污染行业定期披露环境信息及独立环境报告，但从上市公司统计数据来看结果不尽如人意，因此研究独立报告、注册会计师审计意见、审计费用之间的关系十分必要，本文将环境信息披露指数与是否披露独立报告作为环境信息披露水平的替代变量。

环境信息披露指数主要是依据《指南》要求必须披露的8项环境信息：重大环境问题的发生情况、环境影响评价和“三同时”制度执行情况、污染物达标排放情况、一般工业固体废物和危险废物依法处理处置情况、总量减排任务完成情况、依法缴纳排污费的情况、清洁生产实施情况、环境风险管理体系建立和运行情况。若定量披露记2分，定性披露记1分，未披露记0分，因此样本公司中环境信息披露指数最高得分16分。是否披露独立报告，每披露独立的环境报告、社会责任报告、可持续发展报告中的一类报告，记1分，否则为0分。

3.控制变量

在控制变量的选取上，本文采用内容分析法，从研究总结学者们对审计意见与审计费用影响因素的现有成果来确定。对审计费用的研究是从Simunic（1980）开始的，他以397家在美上市公司为样本做回归分析，认为影响注册会计师审计费用的因素有审计成本、审计风险、会计师事务所正常利润，最终确定的控制变量为环境信息披露指数、是否独立披露、内部控制、资产负债率、权益净利率、资产规模、应收/总资产、上市公司所在地、审计意见。国内外学者关于审计意见影响因素的研究较多，主要集中在财务特征、公司特征两个方面，最终确定的控制变量为环境信息披露指数、是否独立披露、资产负债率、权益净利率、流动资产周转率、资产规模。

综上，解释变量与被解释变量汇总见表1。

（四）模型建立

在以上对变量定义及计量的基础上建立环境信息披露对审计意见与审计费用的影响模型：

模型一：环境信息披露对审计费用多元回归模型

模型二：环境信息披露对审计意见多元回归模型

（五）样本描述

本文对模型一、模型二的变量进行描述性统计，结果见表2。审计费用的最大值是17.93，最小值是11.92，均值是14.238 3，由此可以得出：样本企业多数审计费用较低。审计意见最大值是1，最小值是0，均值是0.025 6：均值接近于最小值，因此样本企业中多数获得了标准审计意见。环境信息披露指数的最大值是16，最小值是0，均值是4.9829，说明样本企业整体披露水平中等偏下；标准差为4.1342，说明能源行业上市公司环境信息披露水平差异较大。

（六）面板单位根检验

由于面板数据反映时间和截面的二维信息，有可能存在单位根，为了防止虚假回归或伪回归，需要对数据的平稳性进行检验。与时间序列不同的是，面板数据的单位根检验是将所有面板变量的截面作为一个整体进行单位根检验。当原始序列不平稳时，可以选择单位根的一阶滞后或二阶滞后，即继续检验数据的一阶差分或二阶差分，直至数据平稳。为了保证检验结果的准确性，本文对于面板数据的单位根检验采用莱文一林一楚检验（Levin，Lin&Chu;，LLC检验）、增广的迪基一福勒检验（ADF检验）以及菲利普斯一配荣检验（PP检验），如果它们在5%的重要性水平上大多数拒绝存在单位根的假设，则可以认为此序列属于平稳序列，反之则属于不平稳序列。结果如表3所示。

（七）回归模型的选择及回归分析

1.面板数据的估计

面板数据模型根据常数项和系数向量是否为常数分为三种类型：混合回归模型、个体固定效应模型和随机效应模型。在面板数据多元回归分析中，选择适合的模型以及检验模型才能达到与实际相符的最佳结论。混合回归模型假设截距项和解释变量的系数对于所有的截面个体成员都是相同的，即假设截面体成员既无个体影响也无结构变化：个体固定效应模型与随机效应模型属于变截距模型，假设不同的界面成员有不同的截距项，只是后者与随机变量和每个解释变量都无关。判断一个面板数据属于哪种模型，首先用协方差分析法进行Fisher检验，确定是选择混合回归模型还是个体固定效应模型。F统计量表达式：

式中：SSE_σ为约束模型，即混合回归模型的残差平方和；SSE_ω为非约束模型，即个体固定效应模型的残差平方和。非约束模型比约束模型多N-1个被估计参数。如果计算的F统计量的值大于设定的显著性水平临界值，则拒绝原假设，选择个体固定效应模型更合适：如果小于临界值，则接受原假设，选择混合数据模型更合适。根据面板数据的估计结果，模型一、模型二的F统计量均大于临界值，拒绝原假设，个体固定效应模型更合适。

2.豪斯曼检验

通过PP检验选择个体固定效应模型，其次，建立随机效应模型，通过豪斯曼检验选择建立个体固定效应模型还是随机效应模型，豪斯曼检验的原假设为个体固定效应与回归变量无关，检验结果如果接受原假设，则应采用随机效应模型，反之，采用个体固定效应模型。模型一、模型二的随机效应结果见表4～5。

豪斯曼检验结果显示，检验统计量均小于5%，證明在5%的重要性水平上，模型一、模型二均拒绝原假设，即审计费用、审计意见的影响模型中应建立个体固定效应模型。

3.回归分析

通过F检验及豪斯曼检验，最终确定回归模型，建立个体固定效应模型，对模型一、模型二进行回归分析，结果见表6～7。

从表6回归分析结果可以看出：环境信息披露指数和是否披露独立报告的回归系数为正，在5%的水平上，环境信息披露指数对注册会计师审计费用的影响显著（P值小于0.05），是否披露独立报告对审计费用影响不显著，环境信息披露指数每增加1.488 3%，审计费用增加l%；控制变量中，资产负债率、资产规模对审计费用影响显著。R²=0.8577，说明模型的拟合度良好；DW=1.631 7，说明模型不存在自相关关系；F值的显著性概率等于0，说明方程的总体回归效果显著。