非標準審計意見、商業(yè)信用融資與企業(yè)投資效率

李剛

【摘 要】 文章基于2010—2019年A股上市公司的數(shù)據(jù)，考察了非標準審計意見對企業(yè)投資效率的影響及其作用機理和情境依賴機制。實證研究表明，非標準審計意見顯著降低了企業(yè)投資效率，具體表現(xiàn)為非標準審計意見加劇了企業(yè)的投資不足行為;商業(yè)信用融資發(fā)揮了部分中介效應(yīng)，即非標準審計意見通過降低商業(yè)信用融資水平，進而導(dǎo)致企業(yè)投資不足加劇，投資效率降低;進一步分析表明，兩類代理成本均具有調(diào)節(jié)效應(yīng)，顯著加劇了非標準審計意見對投資效率的負向影響。本研究有助于理解非標準審計意見對企業(yè)投資效率的影響機制，為我國審計報告有用性提供了證據(jù)支持，上市公司應(yīng)進一步加強公司治理，緩解代理沖突，降低代理成本。

【關(guān)鍵詞】 審計意見; 商業(yè)信用融資; 投資效率; 代理成本; 合伙文化

【中圖分類號】 F239.43;F275? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2022）12-0032-08

一、引言

企業(yè)所有權(quán)與經(jīng)營權(quán)的分離，受托責任關(guān)系的產(chǎn)生是審計產(chǎn)生的主要動因，審計工作對于社會經(jīng)濟發(fā)展的重要性不言而喻。審計意見作為審計工作的最終成果，具有信號傳遞作用，是財務(wù)報告使用者進行決策的重要依據(jù)，自然成為了財務(wù)報告使用者關(guān)注的重點。不同類型的審計意見向外傳遞不同的信號，給企業(yè)帶來不同的經(jīng)濟后果。總體而言，審計意見的嚴厲程度越高，給企業(yè)帶來的負向影響越大，這也是審計意見購買行為產(chǎn)生的主要原因。已有文獻基于不同的研究視角，考察了審計意見對企業(yè)價值[1]、股價崩盤風險[2]、融資約束[3]、盈余管理[4]、商業(yè)信用融資等方面帶來的影響[5]，成果豐富。投資是構(gòu)成企業(yè)財務(wù)活動的重要組成部分，投資效率的高低對于企業(yè)可持續(xù)發(fā)展非常重要。那么，審計意見會如何影響企業(yè)投資效率？

目前，只有少數(shù)學(xué)者考察了審計意見與企業(yè)投資之間的關(guān)系，本文將相關(guān)研究結(jié)論歸納為以下兩個方面。（1）在投資規(guī)模方面，非標準審計意見對企業(yè)投資規(guī)模具有顯著的負向影響[6-8]。（2）在投資效率方面，企業(yè)被出具標準審計意見后，更容易導(dǎo)致其在隨后期間發(fā)生投資過度行為，降低投資效率[9]。企業(yè)被出具非標準審計意見后，張俊民等[7]認為對投資不足無顯著影響，會通過抑制投資過度提高投資效率;劉笑霞等[8]則認為，不僅會通過抑制投資過度提高投資效率，還會通過加劇投資不足降低投資效率。對研究審計意見與企業(yè)投資的相關(guān)文獻進行梳理可知，現(xiàn)有文獻關(guān)于非標準審計意見與企業(yè)投資規(guī)模之間關(guān)系的研究達成了一致意見，而關(guān)于非標準審計意見與企業(yè)投資效率之間關(guān)系的研究結(jié)論尚存在分歧。為進一步驗證非標準審計意見與投資效率之間的關(guān)系，不同于上述研究，本文不僅考察了非標準審計意見對投資效率的影響，還對兩者之間的關(guān)系進行了作用機理和情境依賴機制分析。

本文可能的貢獻在于：（1）現(xiàn)有文獻對于審計意見與投資效率之間關(guān)系的研究尚未達成一致意見，本文通過實證研究發(fā)現(xiàn)，非標準審計意見對投資過度無顯著影響，但加劇了投資不足，降低了投資效率，不僅為審計意見與投資效率之間關(guān)系的驗證提供了更多的經(jīng)驗證據(jù)，同時也驗證了上市公司存在的投資不足現(xiàn)象。（2）本文研究發(fā)現(xiàn)，商業(yè)信用融資在非標準審計意見影響企業(yè)投資效率過程中起到了中介效應(yīng)，這對于理解審計意見影響投資效率的作用機理具有重要意義。（3）本文還進一步探究了代理成本對非標準審計意見與企業(yè)投資效率之間關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）非標準審計意見對企業(yè)投資效率的影響

審計意見是審計工作的最終體現(xiàn)，具有信號傳遞作用，能夠緩解企業(yè)的信息不對稱問題，是企業(yè)投資者、債權(quán)人等利息相關(guān)者進行決策的重要依據(jù)。審計意見會影響企業(yè)面臨的融資約束程度，進而影響其投資效率[9-10]。

以往研究表明，審計意見的類型不同，對企業(yè)融資帶來的影響也不相同?！扒鍧崱睂徲嬕庖娤蛲鈧鬟f企業(yè)會計信息質(zhì)量較高、發(fā)展較好等信息，能夠顯著緩解企業(yè)面臨的融資約束[11];非標準審計意見向外傳遞企業(yè)會計信息質(zhì)量較低、經(jīng)營狀況不佳等信息，會顯著加劇企業(yè)面臨的融資約束[3]。融資約束的加劇，會抑制企業(yè)投資[12]，對投資效率產(chǎn)生兩個方面的影響：既有可能通過抑制投資過度行為提高投資效率，也有可能通過加劇投資不足行為導(dǎo)致非效率投資[13]。然而，相較于投資過度現(xiàn)象，上市公司投資不足現(xiàn)象更為普遍[14]。因此，本文更傾向于認為，整體上非標準審計意見可能通過加劇投資不足而對投資效率產(chǎn)生負向影響。據(jù)此，本文提出假設(shè)1。

H1：其他條件不變，相較于標準無保留審計意見，非標準審計意見會降低企業(yè)投資效率。

（二）商業(yè)信用融資在非標準審計意見影響企業(yè)投資效率過程中的作用

在眾多融資方式中，商業(yè)信用融資的重要性不言而喻。近年來，我國A股上市公司通過商業(yè)信用融資獲取的資金總量已超過銀行信貸融資[15]。商業(yè)信用融資水平受到各種因素的影響，審計意見就是重要影響因素之一。標準審計意見向外傳遞企業(yè)財務(wù)報告可信度較高、經(jīng)營風險較小等公司發(fā)展良好的信號，會增強供應(yīng)商對企業(yè)的信心，讓企業(yè)獲取更多的商業(yè)信用融資[5];非標準審計意見向外傳遞企業(yè)經(jīng)營風險增大等不良信號，會減弱供應(yīng)商對企業(yè)的信心，導(dǎo)致供應(yīng)商減少甚至拒絕為其提供商業(yè)信用，顯著降低企業(yè)商業(yè)信用融資水平[15-16]。

融資不僅是構(gòu)成企業(yè)財務(wù)活動的重要組成部分，也是影響企業(yè)投資的重要因素。商業(yè)信用融資與企業(yè)投資效率呈正相關(guān)關(guān)系。商業(yè)信用融資的增加會緩解企業(yè)面臨的融資約束，增強公司治理作用，對投資效率產(chǎn)生顯著的正向影響;商業(yè)信用融資的減少會加劇企業(yè)面臨的融資約束，對投資效率產(chǎn)生負向影響[17-18]。因此，本文認為，商業(yè)信用融資在非標準審計意見影響企業(yè)投資效率的過程中具有中介效應(yīng)。對此，本文提出假設(shè)2。

H2：其他條件不變，非標準審計意見通過減少企業(yè)商業(yè)信用融資，進而降低其投資效率。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以A股上市公司為研究對象，以2010—2019年為研究期間，在依次剔除金融行業(yè)、ST類及數(shù)據(jù)缺失的觀測值后，最終得到18 173個樣本觀測值。此外，為降低異常值的影響，本文對連續(xù)變量進行了上下1%的縮尾處理。本文所有數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫。

（二）回歸模型與變量定義

本文參照Richardson[19]的方法衡量企業(yè)投資效率。首先，構(gòu)建模型1用于計算企業(yè)的預(yù)期新增投資支出;然后，用模型1的回歸殘差絕對值衡量企業(yè)的投資效率。

為了檢驗H1，本文構(gòu)建模型2：

模型2中，變量Invest1為被解釋變量，表示企業(yè)投資效率，為模型1回歸后殘差的絕對值，值越大，表明投資效率越低。模型1的回歸殘差值大于0時，表示企業(yè)存在投資過度，用變量Ovinvest1表示，殘差值小于0時，表示企業(yè)存在投資不足，為了便于理解，本文對小于0的殘差值取絕對值，用變量Uninvest1表示，其值越大表示企業(yè)投資不足越嚴重。

為了檢驗H2，根據(jù)溫忠麟等[20]的中介效應(yīng)分析思路，本文構(gòu)建模型3和模型4：

模型3和模型4中，變量Crdit為商業(yè)信用融資，借鑒劉歡[17]的做法，計算公式為：（應(yīng)付票據(jù)+應(yīng)付賬款+預(yù)收賬款）/期末資產(chǎn)總額。相關(guān)變量定義如表1所示。

四、實證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計、單變量檢驗及相關(guān)分析

表2為變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。由表2可知，Lopinion1的均值為0.020，表明樣本中有2%的上市公司被出具了非標準審計意見。Big4的均值為0.058，表明樣本中有5.8%的上市公司聘請國際“四大”為審計事務(wù)所。其他變量的數(shù)據(jù)分布也較為合理。

本文根據(jù)Lopinion1對Invest1進行均值和中位數(shù)檢驗，結(jié)果如表3所示。由表3可知，Lopinion1=0時，Invest1的均值和中位數(shù)分別為0.036、0.026;Lopinion1=1時，Invest1的均值和中位數(shù)分別為0.044、0.031，Lopinion1=1樣本組的均值和中位數(shù)均顯著高于Lopinion1=0樣本組，表明被出具非標準審計意見的上市公司樣本投資效率顯著更低，初步驗證了H1。

本文對變量之間的相關(guān)系數(shù)進行了分析（表略），發(fā)現(xiàn)Lopinion1與Invest1顯著正相關(guān)，表明上年度被出具非標準審計意見的上市公司在本年度的投資效率更低，與H1相符。其他變量之間Spearman和Pearson相關(guān)系數(shù)最大值為-0.543，并且，變量的方差膨脹因子較小，均低于1.76，因此，變量的多重共線性問題不會對本文的回歸結(jié)果產(chǎn)生影響。

（二）回歸結(jié)果與討論

表4為非標準審計意見與企業(yè)投資效率之間的回歸結(jié)果。由表4中的列（1）可知，非標準審計意見（Lopinion1）與企業(yè)非效率投資（Invest1）的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明企業(yè)被出具非標準審計意見后，會顯著降低其投資效率。由表4中的列（2）可知，非標準審計意見（Lopinion1）與企業(yè)投資過度（Ovinvest1）的回歸系數(shù)為正，但不顯著，表明企業(yè)被出具非標準審計意見后，對其過度投資行為無顯著影響。由表4中的列（3）可知，非標準審計意見（Lopinion1）與企業(yè)投資不足（Uninvest1）的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明企業(yè)被出具非標準審計意見后，會顯著加劇其投資不足行為。表4的回歸結(jié)果表明，非標準審計意見對企業(yè)投資效率的影響具體表現(xiàn)為加劇了投資不足，支持了H1。

表5為商業(yè)信用融資在非標準審計意見對企業(yè)投資效率影響過程中的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果。由表5中的列（1）可知，非標準審計意見（Lopinion1）與商業(yè)信用融資（Crdit）的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為負，表明企業(yè)被出具非標準審計意見后，會顯著降低其商業(yè)信用融資。由表5中的列（2）可知，商業(yè)信用融資（Crdit）與企業(yè)投資效率（Invest1）的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為負，非標準審計意見（Lopinion1）與企業(yè)投資效率（Invest1）的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明非標準審計意見的確可以通過降低企業(yè)的商業(yè)信用融資進而導(dǎo)致企業(yè)投資效率降低。同理，由表5中列（3）和列（4）的回歸結(jié)果可知，非標準審計意見通過降低企業(yè)的商業(yè)信用融資進而導(dǎo)致其投資不足問題。表5的回歸結(jié)果表明，商業(yè)信用融資在非標準審計意見影響企業(yè)投資效率的過程中具有中介效應(yīng)，支持了H2。

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.內(nèi)生性檢驗

本文運用傾向得分匹配法（PSM）降低樣本選擇偏差帶來的內(nèi)生性問題。本文以所有控制變量作為協(xié)變量，按照鄰近匹配的原則分年度、分行業(yè)進行一對一有放回匹配。匹配結(jié)果顯示，全樣本的平均處理效應(yīng)（ATT）的估計值為0.07，對應(yīng)的t值為2.13，大于1.96的臨界值，說明非標準審計意見的處理效應(yīng)顯著。匹配后所有變量的標準化偏差均小于7%，并且所有t檢驗結(jié)果均不拒絕處理組與實驗組無系統(tǒng)差異的原假設(shè)，所有變量的標準化偏差與匹配前相比均大幅縮小，這說明匹配結(jié)果較好地平衡了數(shù)據(jù)。限于篇幅，平衡性檢驗結(jié)果未在文中列示，留存?zhèn)渌鳌?/p>

表6為匹配樣本下非標準審計意見對企業(yè)投資效率的OLS回歸結(jié)果。匹配后的回歸結(jié)果顯示，非標準審計意見與企業(yè)投資效率的回歸系數(shù)在10%水平上顯著為正，與企業(yè)投資過度的回歸系數(shù)不顯著，與企業(yè)投資不足的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，回歸結(jié)果與前文研究結(jié)論保持一致，說明本文的研究結(jié)論具有一定的可靠性。

2.替換解釋變量和被解釋變量

借鑒以往研究文獻[21]，本文根據(jù)企業(yè)被出具審計意見的嚴格程度，將審計意見設(shè)置為連續(xù)變量，用Lopinion2表示，具體為：標準無保留意見賦值為0，無保留意見加事項段賦值為1，保留意見或保留意見加事項段賦值為2，否定意見或無法發(fā)表意見賦值為3。將變量Lopinion2帶入模型1重新進行回歸，結(jié)果如表7中的列（1）—列（3）所示，變量Lopinion2與企業(yè)投資效率和企業(yè)投資不足的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，與企業(yè)投資過度的回歸系數(shù)為正，但不顯著。這表明，隨著審計意見嚴厲程度的提高，非標準審計意見對企業(yè)投資效率和投資不足的負向影響越大。

借鑒王艷林等[22]的研究，本文以企業(yè)期末購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金與年初總資產(chǎn)的比值來衡量其當年的新增資本投資，重新衡量企業(yè)投資效率，用變量Invest2表示。變量Ovinvest2和變量Uninvest2分別表示投資過度和投資不足。將變量Invest2、Ovinvest2和Uninvest2帶入模型1重新進行回歸，結(jié)果如表7中的列（4）—列（6）所示，非標準審計意見（Lopinion1）與變量Invest2和變量Uninvest2的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，與變量Ovinvest2的回歸系數(shù)為正，但不顯著，與前文研究結(jié)論保持一致。

3.公司層面聚類回歸

表8為對模型1進行公司層面聚類回歸的結(jié)果。由表8可知，對模型1進行公司層面的聚類回歸后，回歸結(jié)果與前文一致。

（四）代理成本對非標準審計意見與投資效率之間關(guān)系的影響

以往研究表明，代理成本會降低企業(yè)投資效率[23]。一方面，管理層出于利己考慮，享受在職消費，可能存在投資過度行為;另一方面，管理層出于私人成本與收益的考慮，可能放棄一些對企業(yè)有利的凈現(xiàn)值為正的項目，存在投資不足行為[24]。那么，代理成本會對非標準審計意見與企業(yè)投資效率之間的關(guān)系產(chǎn)生什么影響呢？為此，本文在模型2的基礎(chǔ)上加入代理成本與企業(yè)投資效率的交互項Agent×Lopinion1構(gòu)建模型5進行回歸以檢驗代理成本產(chǎn)生的影響。

在模型5中，變量Agent表示代理成本，包含第一類代理成本和第二類代理成本。借鑒學(xué)者們的研究，本文用經(jīng)行業(yè)和年度調(diào)整的管理費用和銷售費用之和與主營業(yè)務(wù)收入的比值衡量第一類代理成本，用變量Agent1表示;用經(jīng)行業(yè)和年度調(diào)整的其他應(yīng)收款與資產(chǎn)總額的比值衡量第二類代理成本[25]，用變量Agent2表示。

表9為模型5的回歸結(jié)果。由表9可知，交互項Agent1×Lopinion1和Agent2×Lopinion1的回歸系數(shù)均在10%水平上顯著為正，表明兩類代理成本對非標準審計意見與投資效率之間的關(guān)系均具有顯著影響，即兩類代理成本均加劇了非標準審計意見對企業(yè)投資效率的負向影響。

五、結(jié)論

基于2010—2019年A股上市公司的數(shù)據(jù)，本文考察了非標準審計意見對企業(yè)投資效率的影響及其作用機理。實證研究表明，非標準審計意見顯著降低了企業(yè)投資效率，具體表現(xiàn)為非標準審計意見加劇了企業(yè)的投資不足行為，運用傾向得分匹配法（PSM）后結(jié)論依然存在。商業(yè)信用融資起了部分中介效應(yīng)，即非標準審計意見通過降低商業(yè)信用融資水平，進而加劇企業(yè)投資不足，降低企業(yè)的投資效率;進一步分析表明，代理成本對非標準審計意見與投資效率之間的關(guān)系具有調(diào)節(jié)效應(yīng)，即代理成本顯著增強了非標準審計意見對投資效率的負向影響。

本文的研究啟示：（1）非標準審計意見會通過減少商業(yè)信用融資，進而加劇企業(yè)投資不足，對投資效率產(chǎn)生顯著的負向影響，這表明，在我國審計意見特別是非標準審計意見具有信息含量，并會對企業(yè)商業(yè)信用融資和投資效率產(chǎn)生影響，相較于投資過度，上市公司投資不足現(xiàn)象也應(yīng)引起重視，為審計報告有用性評價提供證據(jù)支撐。（2）本文發(fā)現(xiàn)，兩類代理成本均會顯著加劇非標準審計意見對投資效率的負向影響。因此，非標準審計意見對投資效率負向影響的大小還受到企業(yè)代理問題嚴重程度的影響。

【參考文獻】

[1] 張立民，李琰.持續(xù)經(jīng)營審計意見、公司治理和企業(yè)價值——基于財務(wù)困境公司的經(jīng)驗證據(jù)[J].審計與經(jīng)濟研究，2017，32（2）：13-23.

[2] 潘秀麗，王娟.政府層級、審計意見與股價崩盤風險[J].中央財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2016（11）：57-65.

[3] 宮義飛，夏艷春.持續(xù)經(jīng)營審計意見、分析師跟蹤與融資約束[J].財經(jīng)理論與實踐，2019，40（3）：94-100.

[4] 劉紅梅，劉琛，王克強.內(nèi)部控制缺陷、外部審計意見與真實盈余管理——基于新三板公司的實證研究[J].財經(jīng)論叢，2018（7）：80-87.

[5] 張勇.信任、審計意見與商業(yè)信用融資[J].審計研究，2013（5）：72-79.

[6] 章琳一，張洪輝.審計意見、公司融資與公司投資——來自中國上市公司的經(jīng)驗證據(jù)[J].山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2013，35（9）：116-124.

[7] 張俊民，劉晟勇.審計意見、企業(yè)投資與實物期權(quán)價值——基于我國證券市場的經(jīng)驗證據(jù)[J].審計與經(jīng)濟研究，2019，34（3）：32-41.

[8] 劉笑霞，李明輝，楊鑫.非標準審計意見對上市公司投資行為的影響[J].管理工程學(xué)報，2021，35（1）：79-91.

[9] 張圣利，賀伊琦.審計意見與公司自由現(xiàn)金流的過度投資——來自中國A股市場的經(jīng)驗證據(jù)[J].經(jīng)濟與管理，2012，26（12）：47-51.

[10] 王少飛，孫錚，張旭.審計意見、制度環(huán)境與融資約束——來自我國上市公司的實證分析[J].審計研究，2009（2）：63-72.

[11] 彭桃英，譚雪.信息披露、審計意見與上市公司融資約束——來自深圳A股市場的經(jīng)驗證據(jù)[J].系統(tǒng)工程，2013，31（3）：34-40.

[12] 王宜峰，王淑慧，劉雨婷.股價崩盤風險、融資約束與企業(yè)投資[J].投資研究，2018，37（10）：103-121.

[13] 于曉紅，王玉潔，王世璇.融資約束與非效率投資的關(guān)系——基于股權(quán)結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)效應(yīng)[J].當代經(jīng)濟研究，2020（5）：1-7.

[14] 周偉賢.投資過度還是投資不足——基于A股上市公司的經(jīng)驗證據(jù)[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2010（9）：151-160.

[15] 朱文莉，白俊雅.供應(yīng)商集中度、非標準審計意見與商業(yè)信用融資[J].商業(yè)研究，2018（6）：61-70.

[16] 劉翠英，解媛，孔維偉.企業(yè)特征、非標準審計意見與商業(yè)信用融資[J].財會通訊，2017（18）：19-23.

[17] 劉歡.市場地位、商業(yè)信用與企業(yè)投資效率[J].中央財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2019（1）：51-66.

[18] 李竹薇，王曉姍，黃賽梅，等.產(chǎn)融結(jié)合、債務(wù)融資類型與投資效率[J].投資研究，2020，39（9）：19-33.

[19] RICHARDSON S.Over-investment of free cash flow[J].Review of Accounting Studies，2006，11（2）：159-189.

[20] 溫忠麟，葉寶娟.中介效應(yīng)分析：方法和模型發(fā)展[J].心理科學(xué)進展，2014，22（5）：731-745.

[21] 孔亞平.審計意見對審計質(zhì)量的衡量：非黑即白？[J].中國注冊會計師，2020（8）：35-42.

[22] 王艷林，薛魯.董事會治理、管理者過度自信與投資效率[J].投資研究，2014，33（3）：93-106.

[23] 羅明琦.企業(yè)產(chǎn)權(quán)、代理成本與企業(yè)投資效率——基于中國上市公司的經(jīng)驗證據(jù)[J].中國軟科學(xué)，2014（7）：172-184.

[24] 彭若弘，于文超.環(huán)境不確定性、代理成本與投資效率[J].投資研究，2018，37（10）：41-52.

[25] 鄺雄，陳霞，王前.不同媒體監(jiān)督渠道對公司治理代理成本的影響[J].投資研究，2019，38（10）：16-27.