苏 孜,王佳宁

(兰州财经大学 会计学院，兰州 730030)

党的十九大报告强调创新是引领发展的第一动力。创新是企业存活和发展的基础，需要企业对研究与开发进行不断投入。但同时，企业的研发投入大、周期长、成果转化和未来收益不确定，管理者在面对研发失败的风险及业绩考核压力时，研发投入便容易成为管理者财务操纵的对象。2007年新修订的《企业会计准则》规定：研究阶段的支出予以费用化直接计入当期损益，开发阶段的支出若符合资本化条件就可确认为无形资产。但研发支出是否满足资本化条件，资本化的比率及数额是多少取决于管理者的职业判断。由此，资本化与费用化的会计政策选择便为管理者进行盈余管理、粉饰财务报表提供了方便。

2006年起我国步入风险导向审计时代，审计前要求审计师对被审单位的财务报表重大错报风险和审计师的检查风险进行识别和评估，财务报表重大错报风险源于企业整体的经营风险和财务舞弊风险。研发活动的特性及会计确认导致其存在较高的财务舞弊风险，进而增加了审计时的审计风险。同时，中国注册会计师协会发布的《上市公司年报审计风险提示》中屡次强调审计师审计时应重点关注企业研发投入是否合规，这也反映出研发投入可能存在较高的审计风险。研发活动的特殊性给注册会计师对研发投入的审计工作带来难度和压力，从而增加了审计风险。注册会计师是否会因为研发活动增加额外的审计时间、增加更多的人员投入或因为将面临更大的审计风险而增加审计收费，研发投入、资本化的研发投入越高审计收费是否越高，企业规模的不同在研发投入与审计收费之间会产生怎样的调节作用，这是本文将要解决的问题。

一、文献综述

(一)研发投入、资本化研发投入的经济后果

现有对于研发投入、资本化研发投入产生的经济后果的研究大多基于盈余管理这一视角。杜瑞等分析了研发投入增加盈余管理这一结论，即有些企业为了获得政府给予的研发税收优惠、政府补贴、高新技术企业认定等而进行迎合政策的逆向选择，诱发管理层操纵企业盈余的行为。[1]他们还发现新会计准则对符合资本化条件的研发支出可以进行资本化处理的规定促使管理者增强了利用研发支出进行操纵的动机，进而得出研发支出资本化易造成盈余管理的结论。张倩倩等研究发现，即使企业满足研发支出资本化条件，也不一定都会将其进行资本化处理，因为研发支出处理方式的最终决策者还是企业的管理者，这就导致研发支出资本化中可能存在管理者的“会计操纵”。[2]

(二)盈余管理与审计收费相关性研究

1980年Simunic建立审计收费模型[3]，指出审计收费的影响因素包括公司、事务所和契约特征等，由此拉开了学者对审计收费影响因素研究的序幕。当下，处于风险导向审计时代，关于风险因素对审计收费的影响也被学者所关注。大量研究表明，检查风险存在于企业的盈余管理行为中，这给审计工作带来了困难与挑战，审计师会在制定审计收费时考虑这方面因素，从而使审计收费发生变化。许罡等研究发现，企业中存在利用研发支出进行盈余管理的行为，因此，审计师应该重视对研发投入这一会计科目的审计，审计时审计程序增加、投入的人力物力增加，自然审计收费也随之提高。[4]宋英慧等从风险导向审计模型和诉讼风险的角度分析，认为公司的真实盈余管理使审计收费明显提高。[5]可以看出，大部分研究结论均认为企业进行盈余管理会提高审计收费，而研发投入、研发投入资本化是促使企业进行盈余管理的动机之一，因此，对于研发投入、研发投入资本化对审计收费的影响进行研究是很有必要的。

(三)研发投入与审计收费相关性研究

关于研发投入与审计收费，殷红等研究表明，企业研发投入影响审计收费，其还研究了审计延迟的中介作用，即研发投入通过影响审计延迟影响审计收费。[6]杜建菊等认为，资本化的研发费用越高，审计收费越高。[7]李英瑞研究发现，研发投入总额越大，审计收费越高，其还研究了内部控制质量的调节作用，但显著性未得到验证。[8]马广奇等认为，研发投资强度越大，财务舞弊风险越大，审计费用就越高，并且财务舞弊风险在其关系中充当中介变量。[9]姚祎歆研究发现，研发投入与审计收费之间存在显著正相关关系，会计师事务所规模在其关系中起负向调节作用。[10]

综合现有文献分析可以看出，已有研究多专注于研发投入所导致盈余管理这一经济后果，并且关于盈余管理引发审计风险进而提高审计收费的研究也较成熟。大多数学者是通过先将研发投入与其他变量建立联系，进而再影响到审计收费，例如利用企业内部控制质量、企业负债规模、企业财务舞弊风险、会计师事务所规模等作为中介变量或者调节变量来研究研发投入对审计收费的影响，这为本文提供了研究思路及方向，因此本文拟研究研发投入、资本化的研发投入以及企业规模的调节作用对审计收费的影响机制以及通过经验数据的实证检验，探究三者之间的关系。

二、理论分析与研究假设

审计收费是事务所在提供审计服务后，向上市公司收取用于弥补在审计过程中付出成本的费用，是审计成本和风险溢价的总和。研发活动由于本身固有的周期长、后效性等特性，带来的不确定性和风险性较大，所以在对其进行审计时，有必要加大审计资源投入以合理规避审计风险，从而使审计收费发生变化。

企业资源观和竞争优势理论认为企业在激烈的市场竞争中获得竞争优势的关键在于拥有无法模仿和替代的稀缺资源，研发活动中形成的新产品和创造力便是企业的稀缺资源，可为企业带来价值创造。然而，企业的研发活动往往投入大、周期长、成果转化不确定，这会影响商品销售额、市场占有率等指标，即企业财务绩效会受企业研发投入的影响。一方面，研发活动影响企业财务指标，使企业盈余发生波动。根据信号传递理论，企业盈余波动的消息会传递给财务报告信息使用者，且传递的消息往往是负面的，这种负面消息可能会在企业进行融资约束时给企业带来不利影响。因此，管理者为了把研发投入带来的收益不确定产生的负面影响降到最低，可能会对企业的盈余进行管理。管理者进行盈余管理时会采用各种手段，这使财务报表更加有可能发生重大错报，有的盈余管理手段甚至很隐蔽，导致相关会计科目的审计难度增大，因此，审计师为了降低自身对于财务报表的检查风险，给出合适的审计意见，保证财务报告真实可靠，就需要增加审计程序，委派更专业的审计师进行审计，此时审计成本已然增加，事务所为了补偿审计成本的增加便会抬高审计定价，审计收费变得高昂。另一方面，研发活动的成果转化具有不确定性，一旦研发失败，企业用于研发活动的投入就有所损失，甚至还可能面临丧失市场份额、资金链断裂的严重风险，使企业的财务危机加剧，甚至有的小企业由于抗风险能力弱，从而破产倒闭。审计师接收到客户经营失败的消息，根据审计“深口袋”理论，审计师会被财务报告使用者和利益相关者们当作企业经营失败的“替罪羊”，并要求审计师承担诉讼风险和赔偿责任，因此，当客户财报中研发投入数额较高时，事务所遭受诉讼风险、声誉风险的可能性将会增加，事务所为了对自身承担的额外风险进行补偿，审计师可能会向被审计单位提出提高审计收费的要求。基于此，本文提出以下假设：

H1：企业研发投入与审计收费显著正相关。

《企业会计准则第6号——无形资产》规定开发阶段的研发投入若符合资本化条件则可确认为无形资产。然而，研发投入什么时段属于研究阶段、什么时段属于开发阶段、达到什么程度可以资本化、资本化的数额是多少、资本化后如何进行摊销等一系列问题很大程度上取决于管理者的职业判断，管理者很可能利用该准则没有详细规定的地方来进行恶意操纵，例如增加资本化金额使费用降低从而虚增利润、虚增资产等。并且企业的研发活动往往属于企业自愿披露的部分，研发投入不透明度高并且又与管理者主观意愿相关，信息不对称的存在进一步增加了管理者进行盈余管理的可能性。企业研发支出越多，资本化研发支出也就越多，为了防止产生亏损或者出于扩大再融资的需求，上市公司倾向于通过研发支出资本化这一方式来实现盈余管理。[4]因此，企业将研发投入资本化背后可能蕴藏着较高的盈余管理风险，增加财务舞弊的可能性，财务报表重大错报风险增加，审计风险也随之增加，因此审计师为了降低自身风险，会向企业索取风险溢价，审计收费提高。基于此，本文提出以下假设：

H2：企业资本化的研发投入与审计收费显著正相关。

企业规模的大小对研发投入有一定影响，学者对此进行了不同程度的探究，众多研究表明，若企业规模较小，在进行研发项目的选择时会非常慎重，选择范围狭隘；对于规模较大的企业，因实力雄厚，能够承担起一次或多次研发活动失败所带来的风险，也有足够的实力对已经开展的研发活动进行持续投入，其研发投资范围比较广且投资类型分散。一般而言，企业规模扩大，其对于研究开发的投入也会加大，相应的盈余管理空间也会增大，审计过程中面临的风险也增大。为了使风险保持在合理范围之内，审计师就需要实行更多的审计程序，审计工作量加大，审计收费也就越高。基于此，本文提出以下假设：

H3:在规模较大的上市公司中，研发投入与审计收费间的正向关系比规模较小的企业更明显。

三、样本选取与研究设计

(一)样本选择与数据来源

由于2007年新会计准则才开始实施，政策执行第一年真正实施的企业较少，因此选取2008—2019年全部A股上市公司的数据作为样本，并剔除以下样本：(1)金融行业公司；(2)ST和*ST公司；(3)相关数据缺失公司。对连续变量进行缩尾处理，经过处理，得到4 576个有效观测值。数据来自CSMAR数据库，处理工具使用Stata15.0。

(二)变量定义和模型设计

为了验证假设H1和H2，构建模型(1)和(2)。其中，被解释变量是审计收费(Lnfee)，为消除异方差问题用当年审计费用总额取自然对数来衡量[11]。解释变量是企业研发投入(R&D1)和企业资本化的研发投入(R&D2)，参考张俊民等的做法，用企业研发投入总额取对数来衡量[11]；参考党力等的做法，用资本化研发投入总额取对数来衡量[12]。同样，为了验证假设H3，构建模型(3)，在现有研究的基础上，控制行业固定效应之后，参考杜建菊等的做法，用企业营业收入总额取自然对数来衡量[7]。在做调节效应分析时，温忠麟等提倡对自变量和调节变量中心化变换后再生成交乘项,这样可以使加入交乘项以后的回归结果和原回归结果具有可比性，因此我们在模型(3)中对自变量研发投入和企业规模两个指标进行了中心化变换(变量减去均值)，再将处理后的结果进行交乘，得到交乘项(R&D1_Size)作为调节变量。同时，控制其他变量，以Simunic模型为基础，参考马广奇等人的做法，从被审单位规模、被审单位风险、审计业务复杂度、审计意见类型、审计师特征等几个方面引入对审计收费有重要影响的几个因素作为控制变量[9]。变量定义表见表1。

表1 变量定义表

Lnfee=β0+β1R&D1+β2Size+β3Lev+β4Current+β5Roa+β6Opinion+β7Rec+β8Inv+β9Big4+β10Soe+β11ind+β12year+ε,

(1)

Lnfee=β0+β1R&D2+β2Size+β3Lev+β4Current+β5Roa+β6Opinion+β7Rec+β8Inv+β9Big4+β10Soe+β11ind+β12year+ε,

(2)

Lnfee=β0+β1R&D1+β2R&D1_Size+β3Size+β4Lev+β5Current+β6Roa+β7Opinion+β8Rec+β9Inv+β10Big4+β11Soe+β12ind+β13year+ε。

(3)

四、实证结果与分析

(一)描述性统计

表2为变量的描述性统计结果，可以看出，解释变量研发投入(R&D1)均值为18.30，各公司对于研发投入都比较重视，投入金额较大，但标准差为1.557，各公司之间差异较大，这是因为研发投入的金额受企业盈利能力、宏观经济状况等诸多要素的影响。资本化的研发投入(R&D2)最大值为20.78，最小值为10.73，标准差为1.909，各公司之间的资本化的研发支出存在很大差别，这也可能与部分公司只披露研发支出总额而未披露资本化研发金额有关。企业规模(Size)最大值为26.11，最小值为18.84，说明企业规模差异较大。

表2 描述性统计结果

(二)相关性分析

相关性分析结果显示，企业研发投入(R&D1)和资本化的研发投入(R&D2)均与审计收费(Lnfee)在1%水平上显著正相关，假设与预期一致，初步验证了假设H1和假设H2。控制变量中除审计意见类型(Opinion)和存货比例(Inv)之外，其余结果均符合预期，相关性也得到了验证。

(三)多元回归分析

1.研发投入对审计费用的影响

表3中模型(1)为研发投入(R&D1)与审计收费(Lnfee)关系的回归结果，研发投入(R&D1)与审计收费(Lnfee)在1%的水平上显著正相关，系数为0.054，假设H1得到验证。模型(2)为资本化的研发投入(R&D2)与审计收费(Lnfee)收费在1%的水平上显著正相关，系数为0.016，假设H2得到验证。这说明，对于研发投入和资本化研发投入较多的企业，审计师往往会投入更多的时间，进而索取更高的审计费用。模型调整后R2大于68%，拟合度较好。此外，表3还表明审计收费受到被审单位规模(Size)、被审单位风险(Lev、Roa)等因素的影响，均与以往的研究结论一致。

2.研发投入、企业规模与审计收费

表3中模型(3)为企业规模(Size)对研发投入(R&D1)与审计收费(Lnfee)关系的调节作用，可以看出在考虑交乘项(R&D1_Size)之后，研发投入与审计收费之间的显著性不变，仍在1%的水平上显著且系数为0.041，企业规模与审计收费之间显著性也不变，仍在1%的水平上显著且系数为0.299。交乘项(R&D1_Size)与审计收费(Lnfee)在1%的水平上显著正相关，系数为0.041，即在控制行业年度变量后，企业规模越大，研发投入与审计收费之间的正相关关系越强，假设H3得到验证。

表3 多元回归结果

(四)稳健性检验

首先，审计师在制定本期审计收费时可能会考虑企业上一期研发投入的金额；其次，审计收费增加审计质量可能更牢靠，无保留审计意见更易被出具，财报更加真实可信，信息不对称程度降低，缓解企业融资约束，企业有更多资金投入到研发当中去，研发投入、资本化的研发投入金额因此增加。换句话说，内生性可能存在于模型中，为了减弱内生性问题，本文依次采用了两种方法，即工具变量法、滞后一期审计费用法进行稳健性检验。

注：***表示1%的显著性水平。

1.工具变量法

选取的工具变量是企业收到的政府补助(Sub)。政府补助是企业进行研发投入的一个重要资金来源，政府补助可以使研发投入增加，这二者之间显著正相关，满足了使用工具变量法的第一个条件。另外，政府补助与残差项不相关，满足了使用工具变量法的第二个条件。

由表4可见，第一阶段的回归中，政府补助(Sub)与研发投入(R&D1)在1%的水平上显著正相关，说明政府补助不是一个弱工具变量。第二阶段的回归中，研发投入(R&D1)与审计收费(Lnfee)在1%的水平上显著正相关，系数为0.272，说明研发投入越多，审计收费越高这一结论是稳健的，假设H1得到验证。

表4 稳健性检验回归结果：研发投入与审计收费

由表5可见，已验证政府补助(Sub)不是弱工具变量，此处不再讨论第一阶段回归结果。第二阶段的回归中，资本化的研发投入(R&D2)与审计收费(Lnfee)在1%的水平上显著正相关，系数为0.260，说明资本化的研发投入越多，审计收费越高这一结论是稳健的，假设H2得到验证。

表5 稳健性检验回归结果：资本化研发投入与审计收费

2.滞后一期审计收费

用滞后一期审计收费替代当期审计收费进行多元回归后，研发投入、资本化的研发投入与审计收费仍在1%的水平上显著正相关，研发投入、资本化的研发投入越大审计收费越高这一结果仍是稳健的，假设H1和假设H2得到验证。交乘项与审计收费在1%的水平上显著正相关，系数为0.021，说明企业规模越大，研发投入对审计收费的正向影响越大这一结果也是稳健的，假设H3得到验证。

五、研究结论

本文以2008—2019年全部A股上市公司的数据为样本，实证检验研发投入、资本化的研发投入对审计收费的影响，以及企业规模对二者关系的调节作用，并在稳健性检验里，用政府补助作为工具变量、用滞后一期审计费用替代当期审计费用两种方法探究结论是否稳健。经过研究，得到以下结论：(1)研发投入与审计收费显著正相关，审计师在定价时，考虑到了由于研发投入导致的审计成本和审计风险，这都在审计收费上获得补偿；(2)资本化的研发投入与审计收费显著正相关，研发投入资本化数额及比率由管理者自主决策，审计师在定价时考虑了资本化研发投入带来的盈余管理风险；(3)企业规模在研发投入和审计收费的关系中有显著正向调节作用，随着企业规模的扩大，研发投入对审计收费的正向影响也越大。

本文的研究结论对于上市公司、事务所和监管部门有一定的参考价值：首先，对于上市公司而言，研发投入有很强的不确定性，公司在对其进行会计处理时可能包含管理者的主观意识，公司对此需要承担额外成本，因此为了使审计效率提高、审计延迟缩减、审计收费降低，上市公司应当就研发投入会计处理问题与审计师积极主动地进行沟通协调，尽可能告知审计师更多的隐藏信息，降低双方的信息不对称程度，最大程度地提高审计效率，降低审计收费。其次，对于会计师事务所而言，相较于规模较小的企业，规模较大的企业资金往往更加充足，也更加注重研发活动，研究与开发的力度越大，投入就越大，资本化的研发投入也越大，这时就需要专业技术过硬且有相关审计经验的审计师来开展审计工作，尤其是在对总资产较大、营业收入较大等大型企业进行审计时，可优先使用有行业经验的审计师，他们在实践中积累了丰富的审计经验，练就了过硬的专业技能，能更加容易识别出研发投入中蕴藏着的盈余管理风险与其他违规操作，审计服务水平提高，审计质量也提高。最后，对于监管部门而言，审计师可以充当监管部门和上市公司之间的媒介，监管部门通过参考事务所对于上市公司的审计收费的各项指标，间接评估上市公司研发投入的会计处理是否合理，是否存在违规操作等问题，从而有针对性地制定相应的监管措施，尤其是在对规模较大的上市公司进行监督与管理时，对其财务报表中披露的审计收费更应给予高度关注，从其披露的审计收费的高低来间接评估研发投入的风险高低以及判断其披露是否合理、是否符合准则规定。