摘要：行业专长是审计专业技能的重要构成要素之一。国外的研究大多表明会计师事务所行业专长与审计质量正相关。文章针对中国市场进行研究，发现在中国上市公司审计市场中，就总体而言，会计师事务所行业专长与审计质量也成正相关并就此提出政策建议。
关键词：行业专长；审计质量；操控性应计利润

一、引言
审计质量的高低取决于审计师的独立性和专业胜任能力两个方面，而审计师的行业专长作为专业胜任能力的重要组成部分，也是影响审计质量的一个重要因素。在审计师独立性既定的条件下，审计师对客户所在行业的经营流程、行业特征、所需遵循的特殊会计政策的深入了解，有助于提高其专业判断能力和审计质量。
近年来，中国审计市场集中度逐年上升，事务所的品牌声誉与行业专长成为客户选择事务所的重要参考指标。国外已有大量的文献研究了审计师行业专长对审计市场的影响，总体上来说，国外的研究文献基本上认为审计师行业专长有利于提高审计质量。而目前国内对于审计师行业专长如何影响审计质量因素的研究文献相对来说较少，且结论不太一致。为加强对这一问题的理解，本文以2007与2008年上市公司审计市场的数据为依据，对事务所行业专长与审计质量之间的关系进行了实证检验。
二、研究假设
事务所行业专长对审计质量的影响可以从以下三方面来分析。首先，行业专长事务所具有更专门的审计技能与经验；具有因经济规模而产生的低成本或因知识规模而产生的专精知识。其次，事务所发展行业专长是审计市场激烈竞争的必然结果。LoCAlhOsT如果事务所对某些特殊行业的相关知识缺乏必要了解，则可能无法正确的评价其会计报表对利润的估计是否存在水分。反之，如果事务所能通过行业专长将自己的审计服务与竞争对手相区别并以此吸引客户且得到认同，那么这个事务所将取得极大的竞争优势。再次，由于行业专长事务所在特定行业中持续地进行专门审计技术、人力、财力、物力和组织控制等方面的专用性投资，当其提供了低质量的审计报告时必然会造成相对于非行业专长事务所而言更负面的影响，承担了更大的风险，因此行业专长事务所更有激励提供高质量的审计报告。
尽管行业专长对审计质量的提高有明显的帮助，但也可能因事务所过度依赖该行业而伤害其独立性和降低审计质量。两者的综合效应如何对审计质量产生影响需通过经验证据加以检验。我们首先设定假设条件：
假设：事务所行业专长与审计质量正相关
三、研究方法
（一）事务所行业专长的度量
采用事务所的行业市场份额作为行业专长的替代变量，变量又分连续变量和哑变量两种。
行业市场份额是以特定行业为出发点，考察特定行业中某家事务所所占市场份额的指标。
1、连续变量（ms）
2、哑变量（ms_d）
若msik大于或者等于10%，则定义i事务所为k行业的专长事务所，并令哑变量ms_dik=1，否则ms_dik=0。之所以采用10%作为划分行业专长的阈值，原因有二：一是国外的相关研究通常将划分行业专长的阈值设在10%-20%之间。二中国会计师事务所的行业市场份额的平均值仅为4%，如果我们将阈值定得过低，就会导致每个行业有较多数量的行业专长事务所，这与中国事务所行业专长的发展尚处于起步阶段不相称。因此，我们借鉴国际标准的下限——10%作为划分行业专长的阈值。
（二）审计质量的度量
我们采用异常应计（abnormalaccruals）指标来度量审计质量。异常应计指标反映了会计师运用会计选择和判断对会计应计项目的操控性程度，包括操控性应计利润（dac）和异常性营运资本（awca）等。一般而言，高质量的审计应当容忍更低程度的操控性应计利润水平。
操控性应计利润依据调整的jones模型和分年度分行业样本进行估计，计算公式为：
其中dac是操控性应计利润，tac是应计利润总额（等于净利润减去经营活动现金流量净额），δrev是主营业务收入的变动量，δrec为应收账款的变动量，ppe是固定资产原值，上述变量均除以上年末总资产ta。待估系数a1、a2和a3由下列回归方程估计：
tacjt/tajt-1=a1（1/tajt-1）+a2*δrevjt+a3（ppejt/tajt-1）

（三）建立模型
分别以操控性应计利润的绝对值为因变量，以事务所行业专长为测试变量，建立多变量回归模型：
dac=β0+β1sp+β2tac+β3cfo+β4size+β5hlev+β6age+β7neg+β8big4+β9big7+β10y2007
其中dac是操控性应计利润，sp为事务所行业专长变量，分别采用ms，ms_d表示。其他变量为控制变量：tac为应计利润总额除以上年末总资产；cfo为营业活动现金流量净额除以上年末总资产；size为公司资产总额的自然对数；hlev为高负债公司哑变量，当公司资产负债率高于3/4分位数时为1，否则为0；age为公司已上市年份数，等于年报会计年度减去上市年度；neg为亏损公司哑变量；big4为国际“四大”事务所哑变量；big7为国内“七大”事务所哑变量。y2007为控制2007年度的哑变量。
四、样本选择
本文所采用的相关数据来源于ccer数据库初选样本包括2007年至2008年在上海和深圳股票交易所上市的非金融行业公司样本。上市公司行业分类标准依据中国证监会2001年颁布的《上市公司行业分类指引》，其中制造业由于公司数较多，我们采用二级行业分类，其他行业采用一级行业分类。以初选样本为基础，我们删去了当年新上市公司样本、股东权益为负的样本、；在计算操控性应计利润时我们还剔除了分年分行业中公司数小于20的样本以降低模型估计误差；最后得到的有效样本数为2178个。本文数据处理和统计分析使用eview3.1计量分析软

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