魏卉 刘亚梦

一、引言

在全球经济下行、中美贸易摩擦反复、企业利润承压、宏观调控着力去杠杆的背景下，缓解我国企业融资压力，降低融资成本成为当务之急。其中，权益融资是上市公司融资的重要渠道，作为经济发展主体的上市公司如何尽可能降低权益资本成本，获取融资优势，引领企业良性发展和确保宏观资本市场的稳定繁荣尤为重要。

权益资本成本是股权投资者要求获得的预期收益率，即上市公司为获得权益资本所付出的代价。投资者根据自己掌握的各种信息对企业进行评估，并在收益与风险之间权衡，收益的不确定性越大，投资者要求的报酬率越高，权益资本成本则随之提高。上市公司提供的财务报告所反映的会计信息是投资者投资决策的主要依据，但受限于自身有限的专业知识和高昂的信息鉴定成本，投资者往往难以对企业的财务信息做出准确判断，进而会对权益资本成本产生负面影响。而客观公允的外部审计报告则是对企业财务报告信息真实性的鉴定结果，高质量的审计能够增加上市公司财务报告的可信度，提高会计信息的披露质量，降低企业的代理成本和信息不对称，使投资者对公司股票价格及风险做出更精确的判断，降低其预测及评估风险，最终对权益资本成本产生重要影响。

虽然现有为数不多的文献已证实，高质量的审计作为企业的外部治理机制可有效降低权益资本成本（Khurana和Raman，2004；Li et al.，2009；朱丹和李琰，2017；曹书军等，2012），但是审计质量具体通过何种路径作用于权益资本成本，现有文献并未对其微观影响机理进行检验。本文基于审计所具有的公司治理效应、信息价值及保险功能，考察审计质量是否以及如何影响权益资本成本，以期验证审计质量影响权益资本成本的内在作用机理及路径。本文可能的贡献在于：（1）从我国独特的制度背景出发，系统分析审计质量影响权益资本成本的作用机理，并从“审计质量→第一类代理成本→权益资本成本”、“审计质量→第二类代理成本→权益资本成本”、“审计质量→信息不对称→权益资本成本”及“审计质量→经营风险（负向重大业绩波动）→权益资本成本”四条路径进行中介检验，以明确审计质量影响企业权益资本成本的具体作用路径，弥补现有研究路径检验的不足。（2）从权益资本成本的视角检验审计的监督功能、信息功能及保险功能，丰富了审计保险假说、审计质量经济后果及权益资本成本影响因素方面的研究文献，并提供新兴市场独特的经验证据。

二、审计质量影响权益资本成本的路径分析及研究假设

基于经济学视角，外部独立审计具有监督内部人、降低信息不对称和为投资者提供保险等功能，本部分依其功能分别从公司治理效应、信息效应及保险效应三个方面，具体阐述审计质量对权益资本成本的影响机理。

（一）公司治理效应：缓解两类代理成本

基于监管假说，审计需求源于委托代理关系。传统代理理论认为，审计是一项缓解股东与管理层之间代理冲突，降低第一类代理成本的重要担保 机 制（Jensen and Meckling，1976）。Fan 和 Wong（2005）的研究进一步证明，独立的外部审计亦可在缓解控股股东与中小股东之间的冲突中发挥公司治理功能。后续诸多研究表明，在法律保护较弱的市场环境下，审计可以作为法律的替代机制，较好地发挥公司治理功能，可约束内部人的短视行为，限制经理人和大股东对剩余控制权的滥用，保护投资者获取投资回报（Dyck and Zingales，2004）。受制于特定的制度背景和产权结构，我国上市公司的代理问题不仅存在于管理层与股东之间，还存在于大股东与中小股东之间（白重恩，2005），由此形成的双重代理成本对上市公司的权益资本成本具有更为显著的影响。理性的投资者一旦预期到内部人（控股股东和管理层）存在机会主义行为的可能性，自然会以降低出价水平的方式维护自身权益，将股票价格作为代理成本较高时的利益保护机制，而这势必提高公司的权益资本成本。公司的代理问题越严重，其内部人越有动机雇用独立的第三方监督和证明自己，即通过独立审计鉴证或担保其财务报告的客观性及公允性，使投资者相信他们的机会主义行为受到了严格的监督，财务报告所提供的信息可以作为双方缔结合约的有效基础。因此，高质量审计作为独立的外部监督机制可发挥公司治理效应，约束管理层及控股股东的自利行为，监督企业内部人提供高质量的会计信息，以缓解公司存在的双重代理冲突，降低两类代理成本，降低投资者要求的风险溢价，进而使公司的权益资本成本得以相应降低。

（二）信息效应：降低信息不对称

在信息假说下，独立审计的需求源于投资者与公司内部人之间的信息不对称以及信息的定价作用和信号显示功能。在资本市场上，信息尤其是会计信息是联系上市公司和投资者之间的重要纽带，是投资者进行投资决策的主要依据。投资者根据企业会计信息所传递的信号，以“当期盈余一未来盈余一未来股利及股价”的逻辑做出决策，故信息在资本市场会被定价并具有一定经济后果。国内外研究已证实，增加信息披露数量或质量可降低权益资本成本（Botosan et al.，1997、2002；Bhattacharya et al.，2003；Leuz and Verrecchia，2005；汪炜和蒋高峰，2004；曾颖和陆正飞，2006）。而实际上，会计信息在资本市场的各参与者主体间并不呈均匀对称分布，相对外部投资者而言，公司内部人则更具有信息优势。由于信息不对称的存在，加之投资者自身专业知识的匮乏和高额的信息鉴证成本，故其无法对公司提供的会计信息做出有效过滤和准确判断，便会要求更高的投资报酬率以补偿信息不对称所带来的信息风险，进而使公司权益资本成本趋高。

改善资金供需双方信息不对称的关键在于提高上市公司财务报告质量，高质量的审计作为一种信息鉴证机制，通过确认公司财务报告是否遵循会计准则以及是否公允来反映公司的基本经济活动，增强会计信息的可靠性和相关性，缩小企业财务报告与不可观测的经济实质之间的差异，增强投资者对企业所披露的财务信息乃至企业整体质量的信任，从而产生信息的增量效应。审计质量越高，财务报告的信息含量也越高，越有利于投资者确定合理的预期报酬率。绩优公司为获取更高的股票价格，避免自身价值被低估的可能，有动机选择更高质量的独立审计，以便与劣绩公司划清界限。因此，高质量的审计所具有的信息价值及信号功能，可有效缓解信息不对称，降低投资者逆向选择所带来的交易成本，投资者预期报酬率随之降低，即高质量的审计会对权益资本成本的降低产生正面效应。

（三）保险效应：投资风险转移

审计最初被认为只具备信息鉴证功能和监督功能，随着资本市场的发展以及我国审计制度和法律的不断完善，审计的保险功能日益凸显。审计保险假说认为审计的价值在于其风险转移机制（Dye，1993）。审计师通过出具审计意见，对企业财务报告披露的财务状况及经营成果是否真实公允做出承诺，投资者基于对审计师公信力的信赖，依据经审计之后的财务报告进行投资决策。由此，审计师就其审计的财务报告对投资者承担了“瑕疵担保责任”，于是审计报告成为了财务报告所附带的一份“保单”。因为如果管理层提供未经审计且可能存在虚假陈述的财务报告给投资者，投资者据之决策后若出现投资损失，只能向管理层追偿；而如果管理层提供已经审计、但仍存在虚假陈述的财务报告给投资者，投资者若出现投资损失，则可向管理层和审计师双方进行追偿，即审计为投资者的投资损失提供了双重保险。基于审计保险假说，投资者面临的部分风险会被转移给审计师。上市公司业绩的重大波动反映了经营业绩和盈利能力的变化，是企业系统风险的综合体现。业绩正向重大波动的企业具有较高的财务信息风险，业绩负向重大波动的企业体现为较高的经营风险（韩晓梅和周玮业，2013），在此主要验证审计的保险假设，因此只关注企业业绩负向重大波动。如果审计具有保险价值，那么高质量的审计可及时发现企业面临的经营风险（负向重大业绩波动），降低投资者所面临的投资风险，投资者便愿意为审计的保险功能支付溢价（伍丽娜等，2010），从而降低投资者的预期报酬率，权益资本成本随之降低。

图1 审计质量影响权益资本成本的作用路径

综上，独立审计的监督功能具有公司治理效应，通过约束管理层及控股股东的自利行为，缓解公司存在的双重代理冲突，从而降低投资者要求的风险溢价，降低权益资本成本；信息功能则是通过增强财务报表的可信度，缓解信息不对称，进而对权益资本成本产生影响；保险功能通过对财务报告承担的“瑕疵担保责任”，降低投资者面临的企业经营风险，权益资本成本随之降低。其具体影响路径如图1所示。据此提出如下假设：

假设1：审计质量与公司权益资本成本呈负相关关系，即外部独立审计质量越高，权益资本成本越低；

假设2：第一类代理成本可能是审计质量影响权益资本成本的中介变量之一；

假设3：第二类代理成本可能是审计质量影响权益资本成本的中介变量之一；

假设4：信息不对称可能是审计质量影响权益资本成本的中介变量之一；

表1 主要变量描述性统计

表2 相关性检验

表3 多重共线性分析

假设5：经营风险（负向重大业绩波动）可能是审计质量影响权益资本成本的中介变量之一。

三、研究设计

（一）研究样本与数据来源

本文选取2006—2018年中国沪深两市A股上市公司数据为初始样本，由于权益资本成本的估算限制，最终数据区间为2006—2016年。资本市场及相关财务数据均来自CSMAR数据库。本文还对样本进行以下数据处理：（1）剔除金融行业公司；（2）剔除样本期间被ST及数据缺失严重的公司；（3）剔除权益资本成本计算异常（处于0～1之外）的样本；（4）对模型中的所有连续变量进行上下1%分位数的缩尾(Winsorize)处理，以消除变量极端值对实证结果的影响。最终得到8210个观测值。本文使用stata14进行数据处理，权益资本成本的方程计算求解使用matlab软件。

（二）变量定义

1.被解释变量：权益资本成本。国际上计量权益资本成本比较通用的模 型 有：GLS模 型（Gebhardt et al.，2001）、OJ模型（Ohlson and Juettner-Nauroth，2005）、ES 模型（Easton，2004）和CT模型（Claus and Thomas，2001）。本文选用OJ模型衡量权益资本成本，该模型仅需预测企业未来盈利，而不需对账面价值和净资产收益率作出估计，亦不需假设股利支付，相较于其他模型，在模型测度效果、数据可得性及模型适用性方面均具备一定的优势。为了避免单一权益资本成本计量模型的计算误差对回归结果的影响，本文还分别采用ES模型度量的权益资本成本以及OJ模型和ES模型计算的权益资本成本的均值做稳健性检验。

2.解释变量：审计质量。操控性应计利润是公司管理者违规构造交易事项和利用会计政策选择所形成的利润部分，通常被视作盈余管理的核心内容。一般而言，外部审计质量越高，越容易发现公司内部可能存在的操控利润的行为，从而对可操控应计利润产生压缩效果。所以企业的可操控应计利润的大小在一定程度上体现了审计质量的大小。本文参考王兵等（2011）、吴昊旻等（2015）及张健和魏春燕（2016）的研究，采用经行业调整的修正Jones模型(JDA) 以及按Kothari等（2005）的业绩调整模型（KDA）两种方式估算的可操纵应计利润的绝对值作为审计质量的代理变量。其值越小，则审计质量越高。

（1）截面基本 Jones 模型：

其中，TAi,t是i公司第t年的总应计利润，等于企业当年的净利润减去经营活动现金流量；Ai,t-1是i公司第t-1年期末总资产，△REVi,t是i公司第t年主营业务收入与第t-1年主营业务收入的差额；PPEi,t是i公司第t年末厂房、设备等固定资产原值，εi,t为残差项（即i公司第t年经第t-1年期末总资产调整后的操控性应计利润DA），a1、a2、a3为行业特征参数。

（2）截面业绩调整 Jones 模型：

其中，ROAi,t为i公司第t年的总资产收益率，其他变量的定义同模型（1）。

通过模型（1）和模型（2）分年度、分行业回归估计出的残差项即为操控性应计项，本文分别取绝对值（JDA和KDA）作为审计质量的代理变量，KDA变量做稳健性检验。

3.中介变量

（1）第一类代理成本。借鉴Ang et.al（2000）、高凤莲和王志强（2016）的做法，本文使用管理费用率度量股东与管理层间的第一类代理成本。管理费用率越高，意味着管理者通过在职消费、索取超额薪酬以及不当开支等的自利行为越严重，即股东与管理层之间的第一类代理成本越高，反之则第一类代理成本越低。

（2）第二类代理成本。已有研究表明，大股东利用其绝对控股地位，往往通过盈余管理、关联交易及市场操纵等手段侵占中小股东利益（Jiang，2010），其中，大股东占用上市公司资金是其侵占中小股东利益的主要表现形式之一，而大股东占用上市公司资金多通过与关联方的销售形成应收款项或以“暂借款”形式形成其他应收款项。相对于前者，以“暂借款”形式形成的其他应收款项则更具隐蔽性，从而成为大股东侵占中小股东利益的主要形式和内容。鉴于此，本文遵循主流文献做法（李姝等，2018；甄红线等，2015），采用其他应收款占公司总资产的比率来衡量大股东与中小股东之间的第二类代理成本。其他应收款占比越大，表明大股东与中小股东之间的第二类代理成本越高。

（3）信息不对称。参照现有文献（苏冬蔚和熊家财，2013），本文选用Amihud（1986）提出的非流动比率计量信息不对称程度。即：

小城生活终究要现实。两年过去，他结婚生子，同时开始创业，而她仍然守着自己的光阴，等待独具慧眼的人来发现她。他有时猜测，这女人最后会去哪里？嫁一个真正的艺术家？她自己成为艺术家？无论如何，从她的起点望出去，似乎只有一条艺术人生可以走。尽管，这在小县城里，实现起来非常困难。

其中Dit表示当年交易天数，ritd表示i企业t年度第d个交易日的股票收益率，Vitd表示日个股交易金额（单位为亿元）。|ritd|/Vitd为每亿元成交额所引起的价格变化。ILL越高，单位成交金额对价格的冲击就越大，股票流动性也就越低，企业信息不对称程度越高；反之，股票流动性越高，信息不对称程度则越低。

（4）经营风险（负向重大业绩波动）。本文借鉴韩晓梅和周玮（2013）的研究，采用负向重大业绩波动验证审计的保险功能。当上市公司发生负向重大业绩波动时，表明企业经营状况和盈利能力出现了不利变化，这时候企业面临着较重的经营风险，审计质量如果能够发挥保险功能则可以缓解投资者面临的企业经营风险。本文采用净利润来反映重大业绩波动，当上年净利润大于0而且本年净利润小于0时，则认为存在负向重大业绩波动，即存在较为严重的经营风险，取值为1；当上年净利润与本年净利润乘积大于0且上年净利润大于本年净利润时认为不存在负向重大业绩波动，取值为0。

4.控制变量。根据Fama和French（1992）、La Porta等（1996）、叶康涛和陆正飞（2004）等文献，本文选取贝塔系数、企业规模、账面市值比、成长性、总资产周转率作为控制变量。

（三）模型构建

本文借鉴Baron 和Kenny(1986)及温忠麟等（2004）提出的中介效应检验程序，构建模型（4）～（6）对主变量关系以及两类代理成本、信息不对称以及经营风险（负向重大业绩波动）四个中介变量进行检验。具体检验步骤为：第一步，将所有变量进行中心化处理（使变量的均值为0）；第二步，对模型（4）进行回归，检验权益资本成本与审计质量的回归系数是否显著为正，如果系数β1显著为正，则进行下一步，如果不显著则停止检验；第三步，对模型（5）和模型（6）进行回归，依次检验模型（5）中的中介变量与审计质量的回归系数γ1、模型（6）中的中介变量与权益资本成本的回归系数λ2是否显著，如果系数γ1和λ2都显著，意味着审计质量对权益资本成本的影响至少有一部分是通过中介变量实现的，进一步检验系数λ1。如果系数γ1和λ2至少有一个不显著则需要进行检验；第四步，检验系数λ1，如果λ1显著为正且与β1相比有所下降，则说明存在部分中介效应；如果λ1不显著，则说明中介变量扮演了完全中介的作用。

表5 审计质量影响权益资本成本及其路径检验回归结果（二）

四、实证研究结果及分析

（一）描述性统计与单变量检验

主要变量的描述性统计由表1所示，权益资本成本（KOJ）的均值与中位数分别为14.27%和11.74%，最大值和最小值分别为49.72%和2.46%，说明不同上市公司的权益资本成本差异较大。审计质量指标JDA的均值和中位数分别为0.0807和0.0504，计量结果与现有文献基本一致（张健和魏春燕，2016）。第一类代理成本（AC1）即“管理费用率”均值为9.04%，中位数为7.24%，个别公司高达52.26%，说明个别公司管理层与股东之间的代理问题比较严重。第二类代理成本（AC2）的均值和中位数分别为2.02%和0.91%，最大值为19.65%，说明上市公司第二类代理问题亦不容忽视。企业信息不对称水平指标（ILL）的均值和中位数分别为0.0865和0.0454，最大值和最小值分别为0.7620和0.0032，标准差为0.1213，说明各上市公司之间信息不对称水平差异较大。

（二）相关性检验及多重共线性检验

为了检验回归方程的拟合程度，了解各变量间是否存在多重共线性问题及所选变量是否较好地衡量研究对象，文章对样本总体进行了相关性以及多重共线性检验。表2中列出了主要相关系数的统计结果，审计质量的反向指标（JDA）与权益资本成本（KOJ）的Person系数为0.0244，在5%的水平上显著，Spearman系数为0.0357，在1%的水平上显著，说明审计质量与权益资本成本呈显著的负相关关系，初步证实了假设1；Spearman检验的结果与Pearson检验结果一致。控制变量与权益资本成本的相关性系数均小于0.4且大多数与权益资本成本在1%水平上显著，说明变量之间不存在严重的共线性。进一步多重共线性检验如表3所示，各个变量的VIF值都远远小于5，因此模型中的变量之间不存在严重的多重共线性。

（三）多元回归分析

1.审计质量与权益资本成本的回归分析。表4的第（1）和第（2）列是主变量关系的回归结果，第（1）列单独考虑了审计质量对权益资本成本的影响，检验结果表明，审计质量（JDA，反指标）与权益资本成本（KOJ）在5%的水平显著正相关。第（2）列在控制了公司规模等变量后，二者依然在1%的水平显著正相关，表明审计质量越高，越有利于降低企业的权益资本成本，假设1得到验证。

（1）第一类代理成本的中介效应检验。表4第（3）列审计质量与第一类代理成本的回归系数在1%的水平上显著为正，说明了高质量的外部审计能够缓解第一类代理问题，从而降低第一类代理成本。第（4）列加入中介变量第一类代理成本后，权益资本成本与第一类代理成本的回归系数在1%的水平显著为正，权益资本成本与审计质量的回归系数也依然显著为正，且其系数由列（2）中的0.0553降低为0.0525，说明第一类代理成本是审计质量影响权益资本成本的部分中介因子。由此，假设2得到验证。

（2）第二类代理成本的中介效应检验。表4第（5）列审计质量与第二类代理成本的回归系数在1%的水平上显著为正，说明了高质量的审计可约束控股股东的自利行为，从而降低了第二类代理成本。第（6）列加入中介变量后，权益资本成本与第二类代理成本的回归系数在1%的水平显著为正，权益资本成本与审计质量的回归系数也依然显著为正，且其系数由列（2）中的0.0553降低为0.0516，说明第二类代理成本起了部分中介效应。由此，假设3得到验证。

（3）信息不对称的中介效应检验。表5第（2）列表明，信息不对称与审计质量的回归系数在1%的水平显著为正，说明了较高的审计质量能够缓解信息不对称。第（3）列表明权益资本成本与审计质量、信息不对称的回归系数均显著为正，且审计质量的系数由不加入中介变量的0.0553降低为0.0521，说明信息不对称是审计质量影响权益资本成本的中介变量之一。由此，假设4得到验证。

（4）经营风险（负向重大业绩波动）的中介效应检验。表5第（4）列表明，在存在负向业绩波动的样本中，权益资本成本与审计质量的回归系数在1%的水平上显著为正。第（5）列显示负向重大业绩波动与审计质量的回归系数在1%的水平显著为正，说明了高审计质量能够缓解负向业绩波动带来的经营风险。第（6）列权益资本成本与审计质量、负向重大业绩波动的回归系数均显著为正，且审计质量的系数由不加入中介变量的0.0864降低为0.0721，说明负向重大业绩波动带来的经营风险起了部分中介效应。由此，假设5得到验证。

（四）稳健性检验

1.变量替换。首先，本文遵循主流文献的做法，用ES模型估算的权益资本成本以及OJ模型和ES模型估算的权益资本成本的均值进行了上述回归测试；其次，使用Kothari等（2005）的业绩控制模型(KDA)估算的可操纵应计利润作为审计质量的代理变量，带入模型进行回归测试。回归结果均与前文结论保持一致。

2.分位数回归。相对于OLS模型，分位数回归能够估算样本的主要分位数，更为全面的描述变量之间的关系，而且分位数回归克服了OLS回归易受极端值影响的缺点。采用分位数回归模型检验，结果依然稳健。

3.中介检验方法替换。正文中采用的中介效应逐步检验程序受限于以主效应的存在为前提，因此本文还采用了Bootstrap法进行再次检验。其中，第一类代理成本中介效应γ1λ2的系数为0.00276，置信区间为[0.00085，0.00573]，其置信区间不包含0，说明第一类代理成本的中介效应显著。同理，第二类代理成本、信息不对称及重大负向业绩波动的中介效应均得到再次验证。检验结论与上文保持一致。

（五）内生性检验

为了克服遗漏变量带来的内生性问题，本文采用倾向得分匹配法（PSM）进行检验。本文自变量（JDA）为连续变量，为了实现PSM，根据审计质量（JDA）的大小进行排序，将JDA较大的四分之一定义为审计质量低组（处理组），其他样本归为审计质量高组（控制组），并设置虚拟变量（JDA_dum），审计质量较低时，JDA_dum取值为1，否则取值为0。本文采用控制变量作为配对变量。配对后，处理组包含2052个样本，控制组含有6158个样本。为了检验配对效果是否理想，本文对配对前后各配对变量在处理组与控制组的均值进行了差异性检验（Dhaliwal et al.，2016）。检验结果显示，配对前，配对变量的均值存在显著差异，而配对后，各配对变量的均值都不存在显著差异。说明本文的配对效果良好，具有较高的数据平衡性。因此，采用配对后的样本对审计质量与权益资本成本之间的关系进行多元回归检验，结果显示，JDA_dum的系数在1%的水平上显著为正，即排除了遗漏变量导致的内生性问题后，研究结论仍然成立。最后，本文进一步对配对后的处理组与控制组的权益资本成本进行差异性T检验，检验结果显示，处理组的权益资本成本在1%的水平上显著高于控制组，说明了外部审计质量显著降低了企业权益资本成本。与PSM前（第（1）行）结论一致，进一步证实，较高的审计质量能显著降低权益资本成本。

五、结论及启示

本文以2006—2016年沪深A股非金融上市公司为样本，基于审计所具有的公司治理效应、信息价值及保险功能，考察审计质量是否以及如何影响权益资本成本，以期验证审计质量影响权益资本成本的内在作用机理及路径。研究发现，高质量的独立审计可降低企业权益资本成本，且两类代理成本、信息不对称及负向业绩波动导致的经营风险是审计质量影响权益资本成本的中介变量。本文从权益资本成本的视角验证了审计所具有的监督功能、保险效应及信息价值，说明独立审计作为公司的外部治理机制，具有降低信息不对称、缓解两类代理冲突、转移投资者所承担的风险，最终降低企业权益资本成本的显著效用。

研究结论显示，高质量的外部独立审计具有正面的资本成本效应，企业应选择高质量的会计师事务所进行审计，可向外部投资者传递企业财务报告质量高、大股东及管理层勤勉尽责维护中小股东利益的信号，充分发挥审计的监督功能和信息效应，降低企业权益资本成本，提高资本市场定价效率、优化资源配置；政府应加强对外部审计的制度建设和改革，通过多种机制促进会计师事务所提高审计质量，进一步强化审计对投资者的有效保护，尤其应进一步建立健全的注册会计师民事赔偿机制，确保审计的保险功能得以有效发挥，进而促进现代资本市场的深层次发展。