企业风险承担会导致审计溢价吗？——基于产权性质和费用粘性视角的拓展性分析

朱鹏飞 张丹妮 周泽将, 2

(1.南京大学 商学院，江苏 南京 210093；2.安徽大学 商学院，安徽 合肥 230601)

一、引言

自Simunic(1980)的开创性研究工作以来[1]，审计收费一直是审计领域学术研究的重点和热点问题之一。作为审计机构向被审计单位收取的服务报酬，审计费用一方面体现了审计师对自身投入资源的预期利润，另一方面也反映出审计师对审计过程中潜在风险的补偿要求[2]。财政部颁布的《中国注册会计师审计准则》中明确要求审计师关注审计过程中的风险，并对其发表的审计意见承担责任。在审计师执业过程中，被审计单位风险承担水平的高低，作为审计风险的主要来源，已然成为影响审计收费的重要外部因素之一，但二者之间的关系缺乏经验证据的支持。已有关于审计收费的研究，切入点通常是与企业风险承担密切相关的公司财务特征[3]、公司治理水平[4]、管理者特征[2]等，即使经验证据显示上述因素能够影响审计收费，也未必能够解释审计收费与企业风险承担之间的真正关系。而且，基于中国背景的企业风险承担与审计收费之间关系的文献相对匮乏，这也不利于深入理解中国资本市场审计收费的影响因素。鉴于此，本文尝试分析被审计单位风险承担水平的提高是否会导致审计收费增加，换言之，因企业风险承担造成的审计溢价是否存在，如果存在，其会表现出何种特征和形式，这也是本文研究的出发点。

企业风险承担具有“双刃剑”特征，其在作为度量企业发展前景指标的同时，也反映了企业面临的不确定性程度[5]。美国注册会计师协会(AICPA)认为企业风险承担主要涉及两大利益主体：一是企业自身的经营发展，二是审计师潜在的诉讼成本及其他开支[6]。按照这一逻辑，企业风险承担水平的高低理应在审计收费中得以体现，国外文献在一定程度上也支持这一观点。Stice(1991)以企业库存和应收账款测度企业风险承担水平，研究发现企业风险承担水平上升会加剧审计师的诉讼风险，进而导致更高的审计费用[7]。Yang等(2017)通过构建风险识别指标，进一步检验了企业风险承担与审计收费之间的正相关关系[8]。以上文献都是基于欧美发达资本市场环境的研究，国内外监管环境和经济发展水平等的差异使得该研究结论未必适合中国的现实情境，且风险度量方式未采用学术界通用的盈利能力波动率，这些都限制了研究结论在中国的可推广性，亦为本文的研究提供了机会。

本文采用中国资本市场2009～2014年A股上市公司数据，主要检验以下三大问题：(1)企业风险承担水平对审计收费有何影响，是否表现为审计溢价？(2)作为中国资本市场的典型特征，国有产权如何发挥调节作用？(3)审计收费与企业风险承担水平之间是否呈现出粘性特征？之所以考虑产权性质和粘性特征，主要是基于两方面考虑：首先，国有企业仍然是中国上市公司的主体，产权性质导致国有企业和政府之间存在着天然关系，这直接影响了审计行为抉择[9]。其次，已有关于粘性特征的研究主要集中在费用和薪酬两个维度，审计收费和企业风险承担之间是否存在粘性直接影响到审计定价效率等根本问题，选择费用粘性视角进行研究具有一定的现实意义和理论价值。

相较于已有文献，本文的贡献可能主要体现在以下三个方面：(1)已有关于审计收费影响因素的研究多从被审计单位诉讼风险、财务风险或内部控制风险等角度展开，较少有研究直接检验企业整体风险承担和审计收费之间的关系，因此本文拓展了审计收费的相关文献，同时也从审计视角丰富了企业风险承担经济后果的研究。(2)产权性质作为企业决策的重要情境因素，对企业行为产生了广泛影响，而其如何影响企业风险承担的经济后果却鲜有文献探究，因此本文有助于理解产权性质和企业风险承担的交互作用。(3)之前偶有文献关注审计收费的粘性，分析视角包括审计单位规模等[10]，本文从企业风险承担视角为审计费用粘性乃至粘性特征的相关研究提供了增量的经验证据。

二、文献综述、理论分析与研究假设

(一)文献综述

国外有关审计收费影响因素的研究起步较早，中国资本市场审计收费的研究始于证监会2001年发布的《公开发行证券的公司信息披露规范问答第6号——支付会计师事务所报酬及其披露》。截至目前，对审计费用的研究已成为审计学研究的重要分支。审计费用实际上体现了特定制度背景下的事务所与公司之间的博弈，因此研究主要围绕事务所特征、公司特征和制度环境等三个维度展开。

审计收费的相关文献可以粗略按照上述三个维度划分，现逐一进行阐述。(1)基于事务所特征的研究主要集中在事务所规模如何影响审计收费，多数研究支持市场声誉好的大型事务所会收取较高的审计费用这一结论[11][12]。而后逐渐向纵深发展，如初始审计的定价折扣问题[13][14]、女性审计师的溢价效应[15]、事务所变更[16][17]以及会计师事务所组织形式的影响[18]等。(2)围绕公司特征的研究表明，伴随着审计投入或客户风险的提升，审计收费会相应地增加，以补偿审计成本上涨或可能面临的审计诉讼。审计投入方面主要包括客户规模与审计收费[1]、内部控制审计与审计收费[19]等维度，涉及客户风险的集中在董事会特征与审计收费[20]、盈余管理与审计收费[21]、交叉上市与审计溢价[22]、互联网商业模式与审计收费[23]等方面。通常情况下审计投入和客户风险之间是相伴而生的，更高的审计风险往往需要更多的审计投入。(3)制度环境的变化会对审计风险和审计服务产生一定的外部冲击，进而影响到审计收费，已有研究对地区制度环境差异[9]、萨班斯法案[24]、全球金融危机[25]、强制性内部控制审计[26]、会计准则改革[27]等外部制度环境的变化进行了分析。

纵观上述文献，其理论基础是审计费用会随着不同的内外部风险水平有所调整，然而大多数经验证据都是间接的，直接检验企业风险承担水平与审计收费之间关系的文献几近空白，部分有所涉及的文献也仅分析了某一个方面的风险，如诉讼风险[28]、财务造假风险[29]等，缺乏对企业总体风险承担水平的细致刻画和深入研究。因此，实证分析企业风险承担水平如何影响审计收费及其影响的特征形式显得尤为必要。

(二)理论分析与研究假设

在审计主体责任不断强化的背景下，企业风险承担水平已成为审计收费的重要决定因素。从某种意义上而言，企业风险承担水平意味着企业净收益的不确定性，反映出企业为获利而愿意付出代价的倾向[5]。一方面，随着企业风险承担水平的提高，企业面临的财务(如营业利润、现金供给等)不确定性上升，进而企业出于压力、机会或借口等原因进行欺诈和舞弊行为的概率增加[30]。基于“深口袋”理论，当股东因投资失败而遭受损失时，可能会因此归咎于审计师而获取补偿，在上述动机的作用下，审计师面临的诉讼风险明显增加。另一方面，财务不确定性通常意味着企业面临的财务状况更为复杂，此时需要审计师加大审计工作投入量，检验财务状况的可靠性，以降低审计失败的风险。综上，企业风险承担水平的提高会加大审计风险和审计投入，最终会导致审计收费增加，从而表现为审计溢价。基于以上分析，本文提出以下假设：

H1：限定其他条件，企业风险承担水平越高，审计费用越高。

国有企业在中国资本市场较为普遍，其与政府关系密切，它可以在一定程度上获得更多的政府支持以减少审计师面临的审计风险，进而降低审计收费[31]。具体到国有产权性质如何影响企业风险承担水平与审计收费之间的关系，则主要体现为国有产权的隐性担保作用。当国有企业面临财务危机时，政府出于社会稳定和就业的需要，会提供资金支持和援助[32]，导致国有企业预算软约束现象严重，从而弱化了国有企业的固有风险。同时，政府会给予国有企业更多的政策优惠，如银行为国有企业提供更为便利的贷款[33]、更多的政府补助[34]等，上述行为会进一步降低国有企业的固有风险。审计风险包括固有风险、控制风险和检查风险三部分，综上，国有产权性质会降低企业面临的固有风险，相应地减轻审计风险，最终导致国有企业的风险承担水平与审计收费之间的正相关关系弱化，即企业风险承担导致审计溢价降低。基于以上分析，本文提出以下假设：

H2：限定其他条件，相较非国有企业，国有企业因风险承担造成的审计溢价相对较弱。

当企业成本随业务量上升的增幅高于随业务量下降的降幅时，可以认为存在成本粘性[35]。近年来学者们逐渐将这一概念扩展至薪酬粘性、费用粘性、价格粘性等。依据契约观，审计收费属于长期契约，因此难以简单地依据企业风险承担水平对审计收费加以调整，表现出审计溢价具有粘性特征。进一步地，依据杨明增和张继勋(2007)的观点，企业风险承担初始信息为审计收费提供了决策所需的“锚”，当企业风险承担水平下降时，一方面会加剧审计师风险识别的不确定性，另一方面审计师出于提升决策效率角度考虑，会依据初始锚定的审计收费进行选择[36]。同时，从利益最大化角度考虑，不因企业风险承担水平下降而调低审计收费符合审计机构自身的利益。基于以上分析，本文提出以下假设：

H3：限定其他条件，企业风险承担导致的审计溢价行为具有一定的粘性特征。

三、研究模型和样本选择

(一)研究模型

为了检验企业风险承担是否会导致审计溢价(对应研究假设1)，本文将企业风险承担水平Risk融入审计收费影响因素模型，构建如下的模型(1)：

Audit=α0+α1Risk+α2Roe+α3Grow+α4Lev+α5Dol+α6Size+α7Age+α8Top10+

α9D_Board+α10Seperation+Year+Indus+ε

(1)

详细的变量定义如下：(1)被解释变量审计收费Audit，等于会计师事务所审计服务收费金额与期末总资产之比再乘以10000，之所以除以总资产主要是基于资产规模是审计收费的重要依据之一[10]，乘以10000是为了数量级解释上的便利，对多元回归分析结果无实质性影响。(2)解释变量企业风险承担Risk，借鉴Boubakri等(2013)的方法[37]，本文采用企业盈利能力的波动性加以度量。具体地，本文分别滚动计算第t-2年至第t+2年间经行业平均值调整后的(营业利润/期末资产总额)和(净利润/期末资产总额)的标准差，分别记为Risk1和Risk2。进一步地，本文对企业风险承担水平Risk1和Risk2分别进行行业年度中位数调整，得到Risk1_adj和Risk2_adj以进行补充检验。(3)控制变量主要包括：净资产收益率Roe，等于年度利润/期末股东权益；企业成长性Grow，等于企业营业收入的年度同比增长率；资产负债率Lev，等于期末负债/期末总资产；企业综合杠杆Dol，等于财务杠杆乘以经营杠杆；公司规模Size，等于期末总资产的自然对数；公司年龄Age，等于公司成立年度到样本年度之间的年数；前十大股东持股比例Top10，等于前十大股东持股数/总股数；独立董事比例D_Board，等于独立董事占董事会总人数的比重；两权分离度Seperation，等于公司控制权和所有权的差值。此外，本文参照中国证监会行业分类标准(2012)对行业Indus加以控制。同时，样本区间涵括6个年度，故设置5个年度虚拟变量Year。

在模型(1)的基础上，为了检验不同产权性质企业风险承担导致的审计溢价差异(对应研究假设2)，本文进一步引入产权性质SOE和企业风险承担Risk的交乘项，构建模型(2)。其中，若企业最终控制人属性为国有产权，赋值为1，否则为0。按照研究假设2的理论预期，交乘项Risk×SOE的回归系数应显著小于为0。

Audit=α0+α1Risk+β0SOE+β1Risk×SOE+α2Roe+α3Grow+α4Lev+α5Dol+α6Size+

α7Age+α8Top10+α9D_Board+α10Seperation+Year+Indus+ε

(2)

为检验研究假设3，本文在模型(1)中引入企业风险承担水平下降虚拟变量Risk_dummy及其与企业风险承担水平的交乘项Risk_dummy×Risk。其中Risk_dummy的赋值规则如下：若企业风险承担水平较上一年降低幅度达到10%时①，Risk_dummy赋值为1，否则为0。若Risk_dummy×Risk的回归系数β1显著小于0，则证实审计收费粘性存在。

Audit=α0+α1Risk+β0Risk_dummy+β1Risk_dummy×Risk+α2Roe+α3Grow+α4Lev+

α5Dol+α6Size+α7Age+α8Top10+α9D_Board+α10Seperation+Year+Indus+ε

(3)

(二)样本选择

本文以沪深两市2009～2014年全部A股上市公司作为初始样本，参考研究惯例剔除了以下样本观测值：(1)ST、ST*等交易状态异常的观测值；(2)处于金融保险行业的观测值；(3)数据缺失的观测值。经过以上筛选，最终剩余7184个观测值。为了尽可能地减弱极端值给回归结果稳定性造成的负面影响，本文对连续变量在1%分位和99%分位分别进行Winsorize缩尾处理。相关数据来源于CSMAR数据库和Wind数据库，本文的计量分析软件为Stata13.0。

四、实证研究结果与分析

(一)描述性统计与相关性分析

表1报告了本文主要研究变量的描述性统计结果。其中Audit均值为2.656，最大值和最小值分别为10.911和0.205，表明不同上市公司的审计收费存在较大差异。Risk1(Risk2)均值为0.030(0.027)，相应的最大值和最小值分别达到0.408(0.459)和0.001(0.001)，表明总体上企业风险承担水平波动较为明显。SOE的均值为0.486，说明样本中国有企业占据了接近半壁江山。Lev的均值为0.451，表明负债融资占比平均已达到45.1%。Top10的均值为0.561，表明前十大股东持股比例之和已超过50%，这也是中国资本市场股权高度集中的典型事实。D_Board的均值为0.370，说明独立董事比例已略超过中国证监会规定的不得低于1/3的标准。Seperation的均值为0.055，表明部分企业经营权与所有权之间分离严重，这可能是委托代理链条较长所致。

表1主要研究变量的描述性统计

变量N均值标准差最小值1/4分位中位数3/4分位最大值Audit71842.6562.0760.2051.1442.1083.53710.911Risk171840.0300.0290.0010.0140.0220.0360.408Risk271840.0270.0280.0010.0120.0190.0320.459Risk1_adj71840.0080.029-0.037-0.0080.0000.0140.386Risk2_adj71840.0070.028-0.041-0.0070.0000.0120.441SOE71840.4860.5000.0000.0000.0001.0001.000Roe71840.0830.090-0.2400.0320.0750.1260.373Grow71840.1420.270-0.467-0.0140.1110.2531.232Lev71840.4510.2020.0510.3000.4570.6090.861Dol71842.5943.541-3.0151.2051.5752.48623.620Size718421.9981.20819.86321.11221.82222.67125.796Age718416.4524.4927.00013.00016.00019.00030.000Top1071840.5610.1570.2010.4500.5700.6750.899D_Board71840.3700.0530.3080.3330.3330.4000.571Seperation71840.0550.082-0.0740.0000.0000.1050.299

本文主要变量之间的Pearson相关性分析结果显示(限于篇幅未列示具体表格)，Audit与Risk1、Risk2、Risk1_adj以及Risk2_adj的相关系数分别达到0.165、0.173、0.156和0.163，且均在1%的水平上显著，初步支持了研究假设1，即企业风险承担导致了审计溢价。Audit与SOE的相关系数为-0.334，且在1%的水平上显著，表明国有企业存在相对较低的审计收费，这与研究假设2中所陈述的国有企业的固有风险相对较低的逻辑一致。各控制变量之间的相关系数低于0.500，表明模型不存在严重的多重共线性问题。

(二)企业风险承担与审计溢价

表2列示了企业风险承担水平与审计收费的多元回归分析结果(研究假设1)。结果显示，Risk1、Risk2、Risk1_adj以及Risk2_adj的回归系数都在1%的水平上显著大于0，支持了研究假设1，即企业风险承担会导致审计溢价。基于控制审计风险角度考虑，较高的企业风险承担水平需要审计师投入更多的时间和精力对盈利能力加以判断，以降低发生财务舞弊或欺诈而未被发现的审计风险，这最终会体现为审计收费的上升，即存在审计溢价。

表2企业风险承担与审计溢价

变量(1)Risk1(2)Risk2(3)Risk1_adj(4)Risk2_adjRisk3.706***(4.09)4.054***(4.31)3.717***(4.08)4.065***(4.31)Roe-0.007*(-1.83)-0.007*(-1.76)-0.008*(-1.83)-0.007*(-1.76)Grow-0.002***(-2.80)-0.002***(-2.82)-0.002***(-2.81)-0.002***(-2.82)Lev-0.005***(-3.25)-0.005***(-3.26)-0.005***(-3.25)-0.005***(-3.26)Dol0.000(-0.04)-0.000(-0.02)0.000(-0.04)-0.000(-0.02)Size-1.216***(-27.36)-1.215***(-27.33)-1.216***(-27.36)-1.215***(-27.33)Age0.013*(1.94)0.013*(1.96)0.013*(1.94)0.013**(1.97)Top100.012***(6.53)0.012***(6.61)0.012***(6.53)0.012***(6.61)D_Board1.925***(3.53)1.915***(3.51)1.925***(3.53)1.914***(3.51)Seperation-0.003(-1.22)-0.003(-1.25)-0.003(-1.22)-0.003(-1.24)Indus/Year控制控制控制控制Constant27.831***(32.40)27.806***(32.44)27.957***(32.34)27.947***(32.46)N7184718471847184R-squared0.5810.5810.5810.581F值183.67***183.72***183.65***183.73***

注：*、**、***分别代表在10%、5%、1%的水平上显著(双尾)，括号内t值已经过个体和年度层面的cluster调整，下表同。

控制变量方面，第(1)～(4)列的结果基本保持一致。Roe的系数都在10%的水平上显著为负，Grow、Lev和Size的系数都在1%的水平上显著为负，以上结果揭示出当企业盈利能力和成长性增强时，审计溢价有所下降，这可能是因经营状况改善导致企业固有风险降低所致。同时，企业负债水平提高时，单位资产的审计收费(审计溢价Audit)有所下降也符合常识，基于同样的逻辑，企业规模亦与审计溢价负相关。进一步分析可知，本文中审计收费与企业规模表现出高度的敏感性，故测度审计溢价时采用审计收费与期末总资产的比值，而在回归模型中，企业规模采用期末总资产的自然对数加以度量，因此Size与Audit之间的负相关关系可以进一步解释为单位资产审计收费的边际递减规律。Age与Audit在10%的水平上显著正相关，说明随着上市年限的延长，审计溢价现象愈加明显，这符合上市年限较长的企业财务问题更突出的特征。Top10和D_Board都在1%的水平上显著大于0，说明股权集中度和独立董事比例与审计溢价显著正相关。

(三)产权性质的调节效应分析

表3列示的是产权性质对企业风险承担与审计收费之间调节效应的回归分析结果(限于篇幅未列示控制变量的回归结果，下同)。表3第(1)列中Risk1×SOE的系数为 -7.224，在1%的水平上显著。第(2)列中Risk2×SOE的系数为 -7.630，在1%的水平上显著。第(3)列中Risk1×SOE_adj的系数为 -6.745，在1%的水平上显著。第(4)列中Risk2×SOE_adj的系数为 -7.125，在1%的水平上显著。以上结果表明相较于非国有企业，国有企业风险承担导致的审计溢价相对较弱，研究假设2得以验证。国有企业与政府之间的天然联系为其提供了某种程度的隐性担保，如更多的政府补助、更为便利和低成本的债务融资等，当企业陷入困境时，其承担的风险水平相对较低。Risk的回归系数都显著为正，这与研究假设1保持一致。此外，控制变量的结果未有实质性改变，不再赘述。

表3企业风险承担与审计溢价：产权性质的调节效应

变量(1)Risk1(2)Risk2(3)Risk1_adj(4)Risk2_adjRisk6.191***(4.98)6.374***(5.06)6.022***(4.71)6.211***(4.91)Risk×SOE-7.224***(-3.74)-7.630***(-4.13)-6.745***(-3.29)-7.125***(-3.71)SOE-0.073(-0.85)-0.085(-1.10)-0.238***(-3.62)-0.238***(-3.72)Indus/Year控制控制控制控制Constant27.254***(31.01)27.240***(30.90)27.419***(31.12)27.405***(31.17)N7184718471847184R-squared0.5870.5870.5860.586F值179.57***179.86***179.32***179.70***

(四)审计溢价粘性存在性检验

表4给出了企业风险承担与审计溢价之间粘性存在性的检验结果。由表4可知Risk_dummy×Risk的系数均显著小于0，这验证了企业风险承担和审计溢价之间存在粘性特征的假设，换言之，企业风险承担上升导致的审计溢价增幅高于企业风险承担下降导致的审计溢价降幅，支持了研究假设3。实际上，当本文选择降幅5%作为节点进行测试时，Risk_dummy×Risk的系数基本上都不显著为负，这在一定程度上表明只有当企业风险承担水平降幅达到一定程度时，才会出现审计溢价，从而进一步支持了粘性特征的存在性。从定价效率和契约稳定性角度考虑，存在审计溢价粘性符合常理。

表4企业风险承担与审计溢价：粘性存在性

变量(1)Risk1(2)Risk2(3)Risk1_adj(4)Risk2_adjRisk3.583***(4.11)3.946***(4.17)3.905***(4.11)4.284***(4.28)Risk_dummy×Risk-2.458***(-2.81)-3.793***(-3.41)-3.244*(-1.69)-3.863**(-2.51)Indus/Year控制控制控制控制Constant26.661***(32.09)26.650***(32.41)26.787***(32.12)26.789***(32.46)N7184718471847184R-squared0.5810.5810.5810.581F值148.83***148.90***148.65***148.61***

(五)内生性问题的敏感性测试

高额审计收费可能会促使企业承担更高水平的风险，原因就在于审计投入的增加使得企业风险控制能力增强。换言之，本文的模型可能存在内生性的噪音干扰，为了减弱其可能导致的模型估计偏误，本文在这一部分将依次采用Change模型、滞后自变量和工具变量法进行敏感性测试。

表5基于Change模型的敏感性测试

变量(1)△Risk1_rate(2)△Risk2_rate△Risk_rate0.013***(4.66)0.011***(2.97)Indus/Year控制控制Constant0.204(1.61)0.207(1.63)N57725772R-squared0.0980.098F值15.9415.88

1.参考孙铮和刘浩(2004)对变化率的处理方法[38]，本文采用Change模型进一步测试。具体地，分别使用△Risk_rate(=ln(Auditt/Auditt-1))和△Audit_rate(=ln(Riskt/Riskt-1))对模型(1)中的企业风险承担Risk和审计收费Audit进行替代测试②，取自然对数的目的在于缓解方差过大的影响，同时将结果转换为增长率的表达方式。表5中的实证结果显示△Risk1_rate和△Risk2_rate的系数都在1%的水平上显著为正，研究假设1再次得以验证。

2.自变量滞后项属于前定变量，其与当期自变量密切相关，但不会受到当期因变量的逆向影响，因此本文对所有自变量进行滞后一期处理，理论上而言，这可以缓解内生性的影响。表6的回归结果显示，第(1)～(4)列中Riskt-1的系数都在1%的水平上显著大于0，这符合研究假设1的理论预期。

表6基于滞后一期自变量的敏感性测试

变量(1)Risk1t-1(2)Risk2 t-1(3)Risk1_adj t-1(4)Risk2_adj t-1Riskt-15.016***(4.13)5.703***(4.52)5.058***(4.16)5.730***(4.52)Indus/Yeart-1控制控制控制控制Constant25.685***(33.20)25.636***(33.12)25.842***(33.62)25.824***(33.68)N7051705170517051R-squared0.5470.5480.5470.548F值162.94***163.14***162.94***163.15***

3.借鉴冯丽艳等(2016)的工具变量选择思路[39]，本文以同年度同行业企业风险承担水平的均值Risk_ind、同年度同注册地(地级市)企业风险承担水平的均值Risk_city和滞后一期的企业风险承担水平Riskt-1作为工具变量，应用两阶段工具变量IV法控制内生性问题。经检验(限于篇幅略去详细结果，备索)，上述工具变量均为外生变量且不存在弱工具变量问题。回归分析分别采用两阶段最小二乘法2SLS和广义矩估计法GMM进行估计，详细结果如表7所示，Risk的系数都在1%的水平上显著大于0，这与研究假设1的预期相一致。

经过以上内生性问题的敏感性测试和分析，研究结论总体上未发生实质性改变，表明本文的研究结论是稳健的，未受到内生性问题的影响。

表7基于工具变量法的敏感性测试(第二阶段)

变量(1)2SLSRisk1Risk2(2)2SLSRisk1_adjRisk2_adj(3)GMMRisk1Risk2(4)GMMRisk1_adjRisk2_adjRisk4.073***(4.64)4.785***(5.02)4.040***(4.61)4.726***(4.96)4.211***(4.80)4.913***(5.14)4.215***(4.80)4.911***(5.14)Indus/Year控制控制控制控制控制控制控制控制Constant26.788***(57.87)26.730***(57.68)26.789***(57.93)26.737***(57.75)26.914***(58.43)26.886***(58.36)26.918***(58.44)26.892***(58.40)N61636163616361636163616361636163R-squared0.5770.5770.5770.5770.5770.5770.5770.577F值4633.734630.564635.804629.564633.964631.874633.464630.48

五、研究结论与政策启示

作为审计定价的重要依据，企业风险承担水平如何作用于审计收费以及其表现形式较少受到学术界的关注，以往的经验证据大多是间接的，而非直接的实证检验。基于此，本文选择2009～2014年中国资本市场A股上市公司作为分析样本，研究发现企业风险承担与审计收费显著正相关，表现为企业风险承担导致了显著的审计溢价。进一步地，源于国有企业的固有风险较低，与其风险承担密切相关的审计溢价弱化，且风险承担造成的审计溢价存在典型的粘性特征。本文从企业风险承担角度拓展了审计收费的相关研究，丰富了中国情境下企业风险承担经济后果的文献。

依据上述研究结论，本文认为企业在制定审计定价策略时需要注意以下问题：(1)审计收费不仅需要关注传统的客户规模、盈利能力、成长能力等因素，更需要将企业风险承担水平纳入考虑范畴，增强激烈竞争环境中审计师的风险意识，进而有效地降低审计风险。(2)产权性质会导致不同性质企业的风险承担水平存在较大差异，未来在控制风险和审计定价过程中，应更加关注非国有企业可能面临的经营风险。同时，政府在政策制定时不应对非国有企业采取歧视政策，而应一视同仁地为不同性质企业营造公平的竞争环境。(3)审计溢价呈现出的粘性特征会在一定程度上导致客户额外成本增加、利益受损，因此在审计师与客户的定价博弈过程中，客户可适度基于企业风险承担角度降低审计定价。进一步地，审计溢价粘性也可为其他成本粘性的控制提供借鉴和参考。限于研究主题，本文未对审计溢价粘性的详细特征进行深入探讨，且盈余波动性能否全面反映企业风险承担水平也值得深入探究，以上构成了本文进一步研究的方向。

注释：

①当选择15%和20%作为节点时，研究结论未有实质性改变。

②未采用经年度行业中位数调整的企业风险承担水平进行测试的原因在于对数化处理对部分负数值无意义。