客户与审计师匹配关系、监督治理与股价崩盘风险

傅 超，王文姣，何 娜

1 杭州电子科技大学 会计学院，杭州 310018 2 四川农业大学 管理学院，成都 611130 3 西南财经大学 会计学院，成都 611130

引言

投资者信心是促使资本市场健康发展的基石，拥有经济鉴证功能的审计师有助于增强投资者对财务报表等会计信息的信任程度。但近年来频频曝光的审计师与公司高管合谋造假事件沉重打击了投资者对资本市场的信心。从“绿大地”“银广厦”“万福生科”等公司的业绩变脸，到“康美药业”“康得新”等公司巨额的货币资金不翼而飞，都一次次将会计师事务所推到社会舆论的风口浪尖。这些事件不仅扰乱了资本市场的秩序，也让学界和实务界不得不重新审视公司与会计师事务所之间的聘用关系。

关于客户与审计师之间聘用关系的研究，主要从私人关系[1]、事务所聘期期限[2]、共享审计师[3]、地缘邻近性[4]、客户与审计师匹配关系[5]等视角展开，客户与审计师匹配关系研究主要关注审计收费[6]、审计质量[5]和会计师事务所变更[6]等的影响，尚未有研究考察其对公司乃至资本市场的影响。探索股价崩盘风险的成因及治理是当前公司财务和资产定价领域研究的热点话题，对促进公司和资本市场健康有序发展具有重要的作用。有研究探讨审计师作为保障资本市场健康发展的重要力量对股价崩盘风险的治理效应，但尚未得到统一的研究结论[7-8]，且鲜有研究基于审计服务供求双方博弈的视角探讨其对公司股价崩盘风险的影响。基于此，本研究从客户与审计师匹配关系出发，理论分析并实证检验其与公司股价崩盘风险之间的关系，进一步结合内部治理机制和外部监督力量探讨其对这一影响的治理效应，在丰富和完善已有研究的同时，对客户与审计师聘用关系的良性发展提供一些有益的实践启示。

1 相关研究评述

1.1 客户与审计师匹配关系

独立审计被视为公司内部与外部投资者之间的桥梁，它一方面可以作为“信号灯”对外传递公司财务状况的重要信息，另一方面也可以作为“守门人”对内把控公司的资金安全。审计理论和实证研究一直是学者及实务工作者讨论的热点。其中，大量审计实证研究基于会计师事务所视角、审计师个人层面和客户的自身特征，探讨影响审计师提供高质量审计服务的动机和能力的因素。随着研究的深入，有学者意识到仅从审计师或者公司等独立个体层面考察审计监督作用具有一定的局限性。发挥审计的监督作用不仅仅取决于审计师，还受到客户的影响。从客户的角度，其审计诉求主要源于代理问题和监管要求；从审计师的角度，其提供高质量审计服务的动机是基于行业声誉和地位、诉讼风险以及监管压力。而审计监督的最终效果是由客户和审计师作为供需双方经过相互博弈权衡决定的[9]。因此，学者们开始转而研究审计服务供求双方，即客户与审计师之间关系对审计领域[1]、企业层面[4]乃至于资本市场[3]的影响。中国审计市场属于买方市场，国际“四大”和中国本土会计师事务所都没有占据绝对的市场优势，行业竞争非常激烈[10]，在寻求自身竞争优势的过程中，会计师事务所往往基于审计服务专业性、客户审计需求和审计市场竞争者的变化而不断进行主动或者被动的调整[11]，导致客户与审计师不匹配现象凸显。有学者从审计师和客户管理层个体背景特征的维度检验客户与审计师匹配关系，BENNETT et al.[12]研究发现审计师和客户管理层社会资源层面的不匹配通过审计师认知和决策影响审计质量。也有学者以会计师事务所与客户之间会计信息可比性测量客户与审计师匹配度，发现其对审计师变更和审计费用均有显著影响[6]。更多研究从客户与会计师事务所业务规模匹配的角度展开[11]，BILLS[13]认为，大型会计师事务所与小型会计师事务所的客户群体特征有显著差异，客户与审计师不匹配的现象常见于双方关系调整之后；董沛武等[5]基于双方业务规模匹配的思路，借鉴SHU[11]的测量方法，为客户与审计师不匹配关系影响审计收费和审计质量的观点提供了经验证据。这些研究均基于经济意义上的动态匹配视角进行分析，研究表明客户与审计师之间匹配关系通过影响审计师的专业胜任能力和独立性强化或者弱化审计监督效应。客户与审计师匹配关系通过审计监督是否影响公司股价崩盘风险，已有研究对此尚未涉及。此外，中国审计市场属于买方市场，这一审计市场的特殊性导致客户在选聘会计师事务所的过程中占据主导地位，会计师事务所的选聘往往受到公司业务特征[14]和公司治理水平[15]等因素的影响，意味着客户与审计师之间匹配关系在一定程度上向投资者或其他利益相关者传递出公司经营状况和业务风险等特质的信息，可以作为一项评估公司未来股价崩盘风险的信号来源。因此，探讨客户与审计师匹配关系对股价崩盘风险的影响，为深入理解审计服务供求双方的博弈关系及其经济后果提供新的认识和经验证据。

1.2 股价崩盘风险

股价崩盘风险是指负面信息在公司内部不断聚集，在临界点集中爆发，造成股价大幅下跌的现象[16]。已有研究对股价崩盘风险的探讨大致归结为股价崩盘风险的成因[17]、后果[18]和治理[19]3个方面，且以成因和治理研究为主。关于股价崩盘风险治理机制的研究，已有研究主要集中于企业内外部监督治理方面。王化成等[20]基于第一大股东这一内部治理视角，发现随着第一大股东持股比例的提高，大股东监督管理层的动机越强，企业未来股价崩盘风险越显著下降；蒋德权等[21]发现企业财务总监地位越高，越能通过发挥牵制和监督作用降低股价崩盘风险。还有学者从独立董事[22]和内部控制信息披露[23]等视角为有效的内部治理机制有助于降低股价崩盘风险提供了证据。

股价崩盘风险的外部监督机制研究也较为丰富。张俊生等[19]和林乐等[24]基于证券交易所监管的视角，发现严格的金融监管体系能有效维护金融市场稳定，降低股价崩盘风险；罗进辉等[25]发现媒体通过积极的信息中介作用和公共监督治理，对股价崩盘风险具有抑制作用。还有学者从机构投资者和分析师关注等视角进行研究，发现机构投资者[26]和分析师关注[27]对股价崩盘风险具有积极的治理作用；也有学者基于机构投资者[28]和分析师乐观偏差[29]发现其加剧股价崩盘风险的证据。作为外部监督力量，审计师对股价崩盘风险的治理作用受到学者广泛关注。褚剑等[30]发现政府审计能够促使被审计公司及时披露负面信息，缓解公司股价崩盘风险；ROBIN et al.[31]发现具备行业专长的审计师能够发挥信息中介和公司治理的作用，有效降低股价崩盘风险；耀友福等[8]基于契约与产权结构理论，发现变更审计师为公司管理层隐瞒或推迟坏消息的披露提供了契机，是高管机会主义行为的信号，加剧公司的股价崩盘风险。此外，已有学者基于客户与审计师聘用关系展开研究。张瑞君等[32]发现母子公司统一审计有助于提高审计师的专业判断能力和审计效率，对股价崩盘风险具有积极的治理作用；CALLEN et al.[7]认为，客户聘任同一家会计师事务所(国际“四大”)时间越长，其未来股价崩盘风险越低。

通过梳理发现，已有研究从审计服务供求双方的视角探讨企业乃至资本市场的审计监督效应还较为缺乏，且没有研究基于客户与审计师匹配关系的视角考察对股价崩盘风险的影响。因此，从这一新的视角考察客户与审计师匹配关系对企业股价崩盘风险的影响和作用机理，不仅可以进一步丰富客户与审计师聘用关系的研究，还能对股价崩盘风险治理机制研究进行补充和完善，有效防范金融市场风险。

2 制度背景和研究假设

2.1 制度背景

与发达国家审计市场上呈现出寡头竞争形态[11]有所不同，由于起步较晚、基础薄弱等多种原因，中国审计市场还处于会计师事务所数量多、竞争力不强、行业市场碎片化的发展阶段，国际四大会计师事务所(以下简称国际“四大”)和中国本土会计师事务所都没有占据绝对的市场优势[10]。面对生存压力和发展困境，中国本土会计师事务所开始寻求改革转型。基于中华人民共和国财政部和中国注册会计师协会出台的相关政策的指导意见，中国会计师事务所正在扩大发展规模，做大做强的目标明确。随着中国注册会计师行业体系的制度不断规范和革新，中国本土会计师事务所做强做大工作取得了突破性进展，审计质量不断提高。

表1给出国际“四大”和本土六大会计师事务所(以下简称本土“六大”)审计质量的差异检验结果，表明随着中国大型会计师事务所在业界的口碑和声望不断提升，国际“四大”与本土“六大”的审计质量没有明显差异，这与刘峰等[33]的研究结论一致。考虑到品牌声誉溢价会使国际“四大”的审计收费明显高于中国本土会计师事务所[34]，企业出于审计成本收益等原因考虑，越来越倾向于选择服务费用相对低廉但审计质量较高的本土大型会计师事务所承担审计咨询业务[35]。

表1 国际“四大”和本土“六大”审计质量差异检验结果Table 1 Difference Test Results for Audit Quality between International Big4 and Local Big6

图1和图2分别给出会计师事务所近年来的客户数量和业务收入情况。据中国注册会计师协会统计，2007年至2018年本土“六大”客户数量占比有明显提升，会计师事务所业务收入格局发生了较大变化，国际“四大”在中国市场的业务收入出现明显下滑，而本土“六大”的业务收入则呈现出不断增长的趋势，企业盲目青睐于国际“四大”的现象有所改善。2012年至2018年已有本土大型会计师事务所跻于《会计师事务所综合评价前百家信息》的前4位，在经历高速发展后逐渐呈现出与国际“四大”齐头并进的趋势。

2.2 研究假设

客户与审计师匹配关系是指审计服务供需双方达到平衡状态，审计师提供的审计服务恰好满足客户特定的审计偏好和效用[36]。但在实务中，会计师事务所自身发展的调整以及客户审计需求的改变导致客户与审计师之间的不匹配。会计师事务所提升自身行业竞争力的主动调整以及因其市场地位、审计行业和客户审计需求改变而发生的被动调整[11]，都可能使会计师事务所不再恰好满足客户审计偏好和效用，这时客户与审计师之间呈现出不匹配关系。基于客户与会计师事务所规模匹配的视角，已有学者将客户与审计师不匹配关系进一步区分为向上不匹配和向下不匹配[11,13]。当大型会计师事务所承接了原本应由小型会计师事务所服务的客户的审计业务，客户与审计师呈现向上不匹配关系；当小型会计师事务所承接了原本应由大型会计师事务所服务的客户的审计业务，客户与审计师呈现向下不匹配关系。

本研究认为客户与审计师不匹配关系对公司股价崩盘风险的影响可能基于两种渠道。

(1)监督治理渠道。客户与审计师不匹配关系通过审计监督路径影响公司股价崩盘风险。一方面，客户与审计师不匹配关系影响审计师专业胜任能力。会计师事务所积累的审计经验、拥有的审计资源和信息沟通等方面均影响审计师能否准确了解并评估客户经营业务和审计风险点，审计服务供需双方不匹配将影响能否恰当地制定和实施审计计划，以及应对审计风险采取的审计策略是否有效，这将直接对审计监督效果产生影响，这在一定程度上反映了审计师揭示问题的能力。另一方面，客户与审计师不匹配关系对审计师独立性产生影响。公司在选聘会计师事务所的过程中占据主导地位，当客户与会计师事务所之间出现不匹配时，客户与会计师事务所的谈判地位和话语权不对等，导致会计师事务所出于维护其行业声誉或维系客户的目的，对客户盈余操控等行为的容忍程度不同，也会影响审计师揭示问题的意愿。作为监督治理机制的重要部分，外部审计的主要功能是对上市公司的违法行为以及财务报告中的错报漏报予以披露和纠正，客户与审计师不匹配关系对审计师揭示问题的能力和意愿的影响会提高或者降低其发现并报告客户财务报告错误的联合概率[37]，决定审计师能否及时、准确地对客户盈余操控等行为进行辨别和披露[38]。

图1 2007年至2018年会计师事务所客户数量占比情况Figure 1 Clients Proportion of Accounting Firms between 2007 to 2018

当客户与审计师存在向上不匹配关系时，一方面，大型会计师事务所在审计经验、业务水平、审计资源和信息沟通等方面展现出相对优势，因而其审计师的专业能力更强，能够更准确地对客户的财务状况、经营风险和机会主义行为进行捕捉和评估，这将有利于发现和纠正上市公司财务报告中的错报漏报，提升财务报告披露质量。信息披露是连接上市公司与投资者的桥梁，而作为缓解外部投资者与上市公司之间信息不对称最直接的披露途径，财务报告可以通过提供高质量的信息，准确地反映公司真实的财务状况和运营情况，纠正公司不实信息，及时向资本市场传递负面消息，帮助投资者准确判断股票的投资价值，减少误判，降低公司股价崩盘的可能性。另一方面，出于维护自身已拥有的行业声誉和地位的考虑，大型会计师事务所往往比其他会计师事务所更加难以容忍客户公司管理层的机会主义行为，审计师的独立性更强，其外部监督更有效[39]。公司管理层存在的自利行为，使其往往有强烈的意愿向外界隐瞒其代理动机和利益侵占行为等负面消息，而延迟披露负面消息是股价崩盘风险的决定因素[40]。存在向上不匹配关系的审计师，对公司管理层操控盈余的容忍程度更低，他们往往将公司会计稳健性视作一种风险管理策略[41]，要求公司遵循稳健性原则以降低操控盈余的空间。因此，客户与审计师向上不匹配关系有助于约束管理层可操控空间，削弱公司隐藏或延迟披露其负面消息的动机，进而降低股价崩盘风险。综上，客户与审计师向上不匹配会通过提升市场信息透明度以及约束管理层机会主义动机，从源头抑制股价崩盘。

当客户与审计师存在向下不匹配关系时，一方面，小型会计师事务所有限的审计资源使其面对大型公司大规模资产和复杂的业务活动时，难以投入充足的审计力量准确地了解和评估客户的财务状况和经营风险，因此不能及时披露和纠正客户财务报告中潜在的重大错报信息，专业胜任能力不足。在此情况下，披露的财务报告不能及时将公司的不实信息和负面消息传递给市场投资者，导致公司股价中含有大量的噪音信息，使股价不同程度地偏离真实的投资价值，投资者对公司未来发展和价值形成误判，一旦市场出现负面冲击，极易引起投资者恐慌进而加剧公司股价崩盘风险。另一方面，审计市场的激烈竞争让会计师事务所(尤其是小型会计师事务所)面临巨大的生存压力，为了维系客户，他们对客户的机会主义行为包容程度更高，甚至在一定程度上愿意与客户合谋，审计监督被弱化。因此，当客户管理层违反稳健性原则以达到操控盈余的目的时，存在向下不匹配关系的审计师对自利经理人隐藏或推迟披露负面消息的行为容忍度较高，一旦负面消息在公司内部聚集到临界点，便会集中爆发并造成股价大幅下跌，形成崩盘。综上，由于审计监督的失效或低效，客户与审计师向下不匹配无法提升市场信息透明度，对管理层机会主义动机约束有限，不能及时释放公司的风险和不确定性信息，从而加剧股价崩盘风险。

(2)信号传递渠道。BALVERS et al.[42]认为审计师选择是客户向市场投资者传递信号的有效机制。在客户主导的审计市场上，会计师事务所选聘决策往往受到公司经营状况、业务风险和治理水平等因素的影响。一方面，当客户存在寻求高质量审计的动机时，通常选择大型会计师事务所提供审计服务。陈关亭等[39]研究发现，为了减少投资者对公司财务报告和盈余质量的怀疑而卖空公司股票，经营状况较好的标的公司倾向于选择高质量审计师以向投资者传递积极的信号；邢秋航等[43]基于董事网络视角，发现独立董事网络位置越趋于中心，公司治理越有效，越倾向于选择高质量审计师。因此，当客户与审计师存在向上不匹配关系时，在一定程度上表明客户的经营状况、财务风险和治理机制等能够接受高质量审计师更为严格的审计策略，其披露的财务报告等信息经得起审计师的严格检验，公司向市场传递积极信号的动机更强。由于自身良好的经营状况和有效的内部治理，公司股价存在不实消息或者噪音信息的概率更小，其股价崩盘风险相对更低。从这一角度出发，向上不匹配的客户与审计师关系是公司向市场传递的积极信号，存在向上不匹配关系的客户股价崩盘风险更低。

另一方面，低质量会计师事务所更容易成为客户掩盖业务风险和财务风险的工具。颜恩点等[14]发现，当上市公司参与影子银行业务越多时，越可能退而求其次选择审计质量较低的小型会计师事务所，以掩盖公司因参与影子业务而不断积累的财务风险以及由此可能带来的法律诉讼风险等；徐会超等[44]研究发现，大股东股权质押后更可能选择低质量的审计师，从而规避高质量的外部监督，缓解控制权转移风险；刘启亮等[45]认为，政治关联和密切私人关系的合谋主要借助小型会计师事务所来实现。因此，当客户与审计师存在向下不匹配关系时，意味着客户通过聘请小型会计师事务所掩盖其业务风险和财务风险的可能性更高，市场信息的不透明再加上公司本身较高的经营风险，一旦负面消息集聚到临界点后被市场识别，引起投资者过度反应，短期内大量抛售股票，最终导致股价崩盘。

因此，无论是基于监督治理路径还是信号传递渠道，存在向上不匹配关系的客户股价崩盘风险更低，存在向下不匹配关系的客户股价崩盘风险更高。综上所述，本研究提出假设。

H1a客户与审计师向上不匹配关系抑制公司股价崩盘风险；

H1b客户与审计师向下不匹配关系加剧公司股价崩盘风险。

作为会计政策选择的重要原则之一，会计稳健性是衡量公司会计信息质量的标准之一[46]，其实质是对好消息的确认比对坏消息的确认有更严格的标准[47]。公司会计稳健性较高时，其风险和不确定性得以及时释放，股票定价中的噪音和不确定因素也因其会计盈余的信息含量提升而减少，坏消息也能够及时有效地被投资者捕捉获取，投资者能更准确地判断公司投资价值，减少股票价值在一定时期内持续被高估的可能性，从而降低公司的股价崩盘风险[40]。基于此分析视角，与会计稳健性较低的公司相比，会计稳健性较高的公司其自身股价崩盘的可能性更低，客户与审计师不匹配关系加剧或抑制股价崩盘风险的效应均有所减弱。此外，会计稳健性不仅是会计信息质量的重要表征，也具有公司内部治理作用[48]。会计稳健性较高的公司组织文化较为谨慎，使管理层更多地从公司长远利益出发，减少短期自利行为[49]，管理层利用激进的会计政策掩饰不良业绩和风险的动机更弱。因此，会计稳健性越高，客户与审计师向下不匹配关系导致的审计监督失效或低效在公司较完善的内部治理环境中得以弥补，其加剧公司股价崩盘风险的效应得到缓解。而在向上不匹配的客户中，公司较高的会计稳健性能在一定程度上替代有效的审计监督。其原因在于审计师采取的审计策略在一定程度上取决于公司内部治理水平，审计师往往将公司稳健的会计政策视作一种风险管理策略[41]，审计师确定实质性测试程序、范围、重点时往往基于对公司风险的了解和评估。在会计稳健性较高的公司中，公司会计信息质量较高，管理层机会主义行为受到限制，在其他条件相同的情况下，该公司的风险更可能被评估为低风险水平。在保证审计质量的前提下，审计师可能在一定程度上减少审计投入，以节约审计成本，提高审计效率。因此，公司会计稳健性的内部治理作用在一定程度上会替代有效的外部审计监督，削弱向上不匹配的客户与审计师关系抑制公司股价崩盘风险的效应。因此，当向上不匹配的客户其会计稳健性较高时，由于其自身较低的股价崩盘风险以及内部治理对外部审计监督的替代，会降低客户与审计师向上不匹配对股价崩盘风险的影响。而当向下不匹配的客户其会计稳健性较高时，会计稳健性积极的内部治理作用在一定程度上弥补外部审计监督低效，缓解客户与审计师向下不匹配加剧股价崩盘风险的效应。综上所述，本研究提出假设。

H2a向上不匹配关系抑制公司股价崩盘风险的效应在会计稳健性较高的公司中有所减弱；

H2b向下不匹配关系加剧公司股价崩盘风险的效应在会计稳健性较高的公司中有所缓解。

证券分析师作为重要的外部治理力量，有助于降低信息不对称、改善公司治理水平[50]。审计师和分析师充当信息中介的角色，审计师主要向投资者提供信息，而分析师则是全方位介入信息生产、传递和吸收各环节，同时扮演信息发现者和信息解读者的双重角色[51]。当分析师充当信息解读者时，基于其信息收集优势和专业能力，他们将大量的信息进行整合，并借助其丰富的信息传播渠道，以投资者更容易理解的方式将挖掘的信息迅速而广泛地进行传播，为广大投资者提供专业剖析和投资指导，有助于降低公司管理层盈余操控行为造成的信息不对称，帮助投资者及时有效地获知公司真实的经营情况和风险，使其更准确地判断公司投资价值，降低公司股价崩盘的可能性[27]。因此，受到分析师关注较多的公司释放股价崩盘信号的概率更低，客户与审计师不匹配关系加剧或抑制股价崩盘风险的效应均有所减弱。当分析师充当信息发现者时，其与审计师之间的关系因审计监督的有效而呈现替代作用，因审计监督的低效而呈现互补作用。在向下不匹配关系的客户中，由于审计师话语权较弱，审计监督失效或者低效，审计师不能完全胜任信息提供者的角色，不能向投资者提供充分的决策信息。此时证券分析师作为信息发现者的角色能通过私人渠道搜索上市公司公开或者非公开信息，以对财务报告进行深刻透彻地挖掘，并形成高质量的信息，在一定程度上弥补其审计监督弱化导致的不足。审计师与分析师的外部治理作用呈互补关系，因此在分析师关注较多的公司中，客户与审计师向下不匹配关系加剧股价崩盘风险的效应得以缓解。当客户与审计师存在向上不匹配关系时，审计师向投资者传递客户高质量的财务信息，此时分析师作为信息发现者的角色在一定程度上替代了审计师有效的监督效应，故客户与审计师向上不匹配关系抑制股价崩盘风险的效应得以弱化。综上所述，本研究提出假设。

H3a向上不匹配关系抑制公司股价崩盘风险的效应在分析师关注较多的公司有所减弱；

H3b向下不匹配关系加剧公司股价崩盘风险的效应在分析师关注较多的公司有所缓解。

3 研究设计

3.1 样本选择和数据来源

2007年中国新企业会计准则开始实施，为了保持数据的一致性，本研究选取2007年至2018年沪、深两市A股上市公司为研究对象。考虑到本研究被解释变量股价崩盘风险反应的时滞性，其数据选取期间为2008年至2018年，解释变量和控制变量数据选取期间为2007年至2017年。本研究剔除以下样本：①银行和保险行业的公司，②同时发行B股的公司，③年度周收益率少于30个观测值的公司-年度数据，④变量存在缺失值的公司。最终获得2 990家上市公司的21 612个观测值。本研究数据主要来自于万得数据库和国泰安数据库，考虑到极端值可能带来的影响，对所有连续变量均按照上下1%的标准进行Winsorize缩尾处理。

3.2 变量定义和模型设定

3.2.1主要变量定义

(1)客户与审计师不匹配关系测算模型

公司的经营状况和财务活动是其审计需求考虑的主要因素[11]，本研究借鉴SHU[11]和董沛武等[5]的方法，选取与公司经营状况和财务活动相关的变量，构建Logistic回归模型，对客户与审计师不匹配关系进行测算。

Big10i,t=α0+α1Sizi,t+α2Levi,t+α3Atui,t+α4Cri,t+

α5Roai,t+∑Indi,t+∑Yeai,t+εi,t

(1)

其中，i为公司，t为年；Big10为十大会计师事务所(以下简称“十大”)，虚拟变量，当客户选聘《会计师事务所综合评价前百家信息》排名前10的会计师事务所时取值为1，否则取值为0；Siz为上市公司总资产的自然对数；Lev为杠杆比率，即总负债与总资产之比；Atu为总资产周转率，即营业收入与总资产之比；Cr为流动比率，即流动资产与流动负债之比；Roa为总资产收益率，即净利润与总资产之比；Ind为行业效应；Yea为年度效应；α0为常数项，α1～α5为相应控制变量的回归系数，εi,t为残差。

本研究利用研究期间内的公司-年度观测值对(1)式进行估计，通过变量的估计系数和各变量公司-年度观测值得到Big10的拟合值，即客户选聘“十大”的估计概率Prb10。然后，本研究计算最佳临界概率，以确定客户聘请会计师事务所的预期选择。参考SHU[11]的做法确定最佳临界概率，将每年度计算得到的Prb10按照“十大”和非“十大”分为两组各20个区间，最佳临界概率值为两组估计概率曲线的交汇点。在2007年至2018年区间内，计算出最佳临界概率分布在0.320～0.624之间。若当年客户选择“十大”的估计概率大于最佳临界概率，该客户为“十大”潜在的客户；若当年客户选择“十大”的估计概率小于或等于最佳临界概率，该客户为非“十大”潜在的客户。

表2给出客户与审计师不匹配变量的赋值规则，Misu为客户与审计师向上不匹配，Misd为客户与审计师向下不匹配。当Prb10小于或等于最佳临界概率，即公司为非“十大”潜在的客户，其实际选择“十大”，则表示客户与审计师存在向上不匹配关系，Misu取值为1，Misd取值为0。当Prb10大于最佳临界概率，即公司为“十大”潜在的客户，其实际选择非“十大”，则表示客户与审计师存在向下不匹配关系，Misd取值为1，Misu取值为0。当客户预期选择与实际选择相符时，Misu和Misd取值均为0。

表2 客户与审计师不匹配关系赋值规则Table 2 Assignment Rules ofClient-auditor Mismatches

(2)股价崩盘风险

本研究借鉴JIN et al.[52]和XU et al.[53]的做法，采用负收益偏态系数和股票收益上下波动率测量股价崩盘风险，具体计算过程如下。

①为了计算特有收益率，建立模型为

ri,w=β0+β1rm,w-2+β2rm,w-1+β3rm,w+β4rm,w+1+

β5rm,w+2+φi,w

(2)

其中，w为周，m为公司所处市场，ri,w为i公司股票在第w周考虑现金红利再投资的收益率，rm,w为在m市场第w周经流通市值加权平均的市场收益率，β0为常数项，β1～β5为相应控制变量的回归系数，φi,w为残差。为了剔除市场因素对个股收益率的影响，(2)式控制了市场收益率；考虑到股票非同步性交易产生的影响，(2)式进一步对市场收益率的两个滞后项和两个超前项进行控制；在个股收益率中，市场收益率波动所不能解释的部分用残差表示。假设i公司第w周的特有收益率为Wi,w，Wi,w=ln(1+φi,w)。

②本研究基于公司特有收益率计算负收益偏态系数和股票收益上下波动率。

(3)

其中，Nsk为负收益偏态系数，n为年交易周数。Nsk的值越大，股价崩盘可能性越高。

(4)

其中，Dvl为股票收益上下波动率，nup为周特有收益率高于当年收益率均值的周数，ndown为周特有收益率低于当年收益率均值的周数。Dvl的值越大，股价崩盘风险越高。

(3)调节变量

①会计稳健性

本研究参考KHAN et al.[54]的做法，选择坏消息确认及时性作为公司会计稳健性的测量指标。当公司会计稳健性高于同年度、同行业的中位数时，会计稳健性取值为1，否则取值为0。

②分析师关注

本研究借鉴王文姣等[55]的研究，利用分析师跟踪人数作为分析师关注的测量指标。当公司当年度分析师跟踪人数高于行业中位数时取值为1，否则取值为0。分析师跟踪人数越多，表明分析师关注越高。

(4)控制变量

借鉴XU et al.[53]和KIM et al.[56]的研究，本研究选取的控制变量包括t年的负收益偏态系数和股票收益上下波动率、周收益的波动、平均周收益率、月均超额换手率、财务杠杆、总资产收益率、公司规模、市账比、信息不对称程度、会计师事务所规模。此外，还控制了行业固定效应和年度固定效应。表3给出具体的变量定义。

3.2.2多元回归模型

本研究基于客户与审计师向上不匹配关系和向下不匹配关系，实证检验客户与审计师不匹配对股价崩盘风险的影响。为了检验H1a和H1b，构建多元回归模型为

Rski,t+1=δ0+δ1Misui,t+δ2Misdi,t+δ3Rski,t+δ4Sigi,t+

δ5Reti,t+δ6Dtui,t+δ7Levi,t+δ8Roai,t+

δ9Sizi,t+δ10MBi,t+δ11Acci,t+δ12Big10i,t+

∑Indi,t+∑Yeai,t+ηi,t

(5)

其中，Rski,t+1为股价崩盘风险，分别用负收益偏态系数和股票收益上下波动率测量，δ0为常数项；δ1和δ2为解释变量的回归系数；δ3～δ12为控制变量的回归系数；ηi,t为残差。根据H1a和H1b，δ1应显著为负，δ2应显著为正。

3.2.3固定效应模型

本研究样本为包含2007年至2018年沪、深两市A股上市公司的非平衡面板数据，按照影响因素分类常用的回归模型有固定效应模型、随机效应模型和混合效应模型。考虑存在个体效应，为增加研究结论的稳健性，本研究对(5)式中面板数据进行豪斯曼检验以确定回归类型，结果表明豪斯曼检验值均显著，p<0.050，应选择固定效应模型。

表3 变量定义Table 3 Definition of Variables

4 实证结果和分析

4.1 描述性统计

表4给出主要变量的描述性统计结果，Nskt+1的均值为-0.196，Dvlt+1的均值为-0.148，Misu的均值为0.280，Misd的均值为0.149。这一结果表明，在客户与审计师不匹配现象中，客户寻求高质量审计的意愿相对更强烈。这也与事实情况相符，中国大型会计师事务所客户数量的逐年增加是其业务收入稳步提高的主要原因。与国际“四大”主要客户为大型公司相比，中国大型会计师事务所承接的审计业务不乏来自小型公司，因此样本区间内呈现出客户与审计师向上不匹配关系相对更多。

按照客户与审计师不匹配的具体类型，本研究将观测值划分为两个对照组，对不同组内相关变量均值差异进行t检验。表5给出分组描述性统计和差异性检验结果，可以看出，股价崩盘风险在两个组别中的均值有显著差异。Misu组的结果表明，当客户与审计师存在向上不匹配关系时，公司的股价崩盘风险显著低于其他公司，这为H1a提供了一定的证据支持，即客户与审计师向上不匹配关系有助于降低公司股价崩盘风险。Misd组的结果表明，当审计师与客户存在向下不匹配关系时，公司的股价崩盘风险显著高于其他公司，符合H1b的预期。

表4 变量描述性统计结果Table 4 Results for Descriptive Statistics of Variables

表5 分组描述性统计和差异性检验结果Table 5 Results for Group Descriptive Statistics and Difference Test

4.2 回归分析

4.2.1客户与审计师不匹配关系与股价崩盘风险

表6给出客户与审计师不匹配关系与公司股价崩盘风险的实证检验结果，第2列和第3列为不考虑其他因素的情况下客户与审计师不匹配关系影响股价崩盘风险的回归结果，第4列和第5列为控制相关变量后客户与审计师不匹配关系对股价崩盘风险的影响的回归结果。由表6的单变量回归结果可知，Misu的回归系数分别为0.008和0.011，在统计水平上不显著；Misd的回归系数分别为0.048和0.033，在1%水平上显著。结果表明，在未控制相关变量的情况下，对于客户与审计师的匹配关系，存在向下不匹配的客户股价崩盘风险显著更高。由表6的多元回归结果可知，Misu的回归系数分别为-0.010和-0.004，表明在其他条件不变的情况下，与匹配的客户相比，存在向上不匹配的客户其股价崩盘风险相对于其中位数分别降低5.464%和2.632%，但在统计意义上不显著，H1a未得到验证。可能的原因在于，客户与审计师出现向上不匹配时，虽然审计质量有所提高，但出于谋求高审计质量而聘请大型会计师事务所的客户，本身经营状况良好的可能性较高，其管理层隐藏或者推迟披露公司负面消息的动机较弱，造成股价大幅下跌并形成崩盘的可能性较低。Misd的回归系数分别为0.064和0.047，在1%水平上显著。从经济意义上看，在其他变量不变的情况下，与匹配的客户相比，存在向下不匹配的客户其股价崩盘风险相对于其中位数分别上升了34.973%和30.921%。客户与审计师向下不匹配加剧股价崩盘风险，无论是统计显著性还是经济显著性都是显著为正，H1b得到验证。

4.2.2客户与审计师不匹配关系、会计稳健性与股价崩盘风险

主回归检验发现，客户与审计师向下不匹配加剧了公司未来的股价崩盘风险，支持H1b。进一步，本研究基于会计稳健性的视角检验客户与审计师不匹配关系对股价崩盘风险的影响是否有差异。表7给出分组检验结果，按照公司会计稳健性是否高于行业年度中位数进行分组，第2列和第3列为客户与审计师不匹配关系对Nskt+1的回归结果，第4列和第5列为客户与审计师不匹配关系对Dvlt+1的回归结果。由于计算会计稳健性指标的相关数据缺失，有21个观测值未能纳入基于会计稳健性的分组回归中，因此表7中的观测值为21 591个。由表7可知，Misu对股价崩盘风险的影响在区分会计稳健性水平后不存在显著差异，H2a未得到验证。Misd的回归系数在不同的会计稳健性水平上有明显的差异，被解释变量为Nskt+1时，在会计稳健性低组，Misd的回归系数为0.070，在5%水平上显著；在会计稳健性高组，Misd的回归系数不显著。被解释变量为Dvlt+1时，在会计稳健性低组，Misd的回归系数为0.044，在5%水平上显著；在会计稳健性高组，Misd的回归系数为0.032，在10%水平上显著。两组回归系数差异为0.012，本研究进一步采用自抽样法检验两组之间差异的显著性，结果表明，p<0.010。上述结果表明，在会计稳健性低的公司中，对于客户与审计师匹配关系，存在向下不匹配的客户其股价崩盘风险相对于其中位数增加了38.251%和28.947%；在会计稳健性高的公司中，向下不匹配的客户其股价崩盘风险相对于其中位数增加了21.311%和21.053%，且在统计意义上不显著或显著性较弱。综上，向下不匹配关系加剧股价崩盘风险在会计稳健性高的公司中有所缓解，为H2b提供了一定的证据支持。

表6 客户与审计师不匹配关系与股价崩盘风险的检验结果Table 6 Test Results for Client-auditor Mismatches and Stock Price Crash Risk

表7 客户与审计师不匹配关系、会计稳健性与股价崩盘风险的检验结果Table 7 Test Results for Client-auditor Mismatches, Accounting Conservatism and Stock Price Crash Risk

4.2.3客户与审计师不匹配关系、分析师关注与股价崩盘风险

表8给出按照公司分析师跟踪人数是否高于行业年度中位数进行分组检验的结果，第2列和第3列为客户与审计师不匹配关系对Nskt+1的回归结果，第4列和第5列为客户与审计师不匹配关系对Dvlt+1的回归结果。由表8可知，Misu的回归系数在分析师关注不同的组对股价崩盘风险的差异影响不显著，H3a未得到验证。Misd的回归系数在分析师关注不同的组中存在显著差异。第2列和第4列的回归结果表明，在分析师关注少的组，Misd的回归系数分别为0.071和0.050，在5%及以上水平上显著，表明在分析师关注少的公司中，对于匹配关系而言，客户与审计师向下不匹配导致股价崩盘风险相对于其中位数增加了38.798%和32.895%。而在分析师关注多组，Misd的回归系数分别为0.031和0.029，表明客户与审计师向下不匹配导致股价崩盘风险相对于其中位数分别增加了16.940%和19.079%，但在统计意义上不显著。综上，向下不匹配关系加剧股价崩盘风险在分析师关注较多的公司中有所缓解，H3b得到验证。

表8 客户与审计师不匹配关系、分析师关注与股价崩盘风险的检验结果Table 8 Test Results for Client-auditor Mismatches, Analyst Following and Stock Price Crash Risk

5 进一步检验

前文理论分析表明，客户与审计师不匹配关系可能通过监督治理和信号传递两种路径对公司股价崩盘风险产生影响。实证检验结果为客户与审计师向下不匹配加剧公司股价崩盘风险提供了经验证据，但上述实证结果尚不能确定客户与审计师向下不匹配对股价崩盘风险的影响机理更倾向于是哪一种或者两者兼具，本研究对此进行进一步验证。

考虑到本研究样本中存在因审计师变更形成的向下不匹配关系，一方面，审计师变更符合信号传递机制[8]，即代理问题严重和信息相对不透明的公司通过更换高质量审计师，聘请低质量审计师，可以达到管理层盈余操控以及隐瞒并推迟披露坏消息的目的；另一方面，也存在监督机制效应，即变更后的小型会计师事务所因其专业胜任能力不足、独立性受到损害，导致审计监督弱化。因此，本研究剔除客户更换会计师事务所的样本，以未变更样本进行检验，若发现客户与审计师向下不匹配关系对股价崩盘风险仍存在显著影响，则验证了监督治理路径。

对信号传递渠道的验证，本研究通过审计师变更事件进一步检验。考虑到审计师变更具有方向性，降级变更(即将承接审计业务的大型会计事务所变更为小型会计师事务所)形成的客户与审计师向下不匹配关系更能体现客户隐瞒业务风险或财务风险、隐藏或者延迟披露坏消息的目的，是一种强烈的负面信号。在此情况下，客户与审计师向下不匹配对股价崩盘风险的影响存在信号传递与监督治理叠加效应，加剧股价崩盘风险的效应会更为显著。基于此，本研究利用降级变更这一事件构建双重差分模型，对信号传递机制进行检验，检验模型为

Rski,t+1=λ0+λ1Misui,t+λ2Misdi,t+

λ3Misui,t·Psti,t·Trti,t+λ4Misdi,t·Psti,t·Trti,t+

λ5Psti,t·Trti,t+∑λjCtri,j,t+∑Indi,t+

∑Yeai,t+μi,t

(6)

其中，Pst为降级变更前后的虚拟变量，公司降级变更之前年份取值为1，否则取值为0；Trt为降级变更虚拟变量，当公司在样本期间内发生过降级变更取值为1，否则取值为0；Ctr为控制变量；λ0为常数项；λ1～λ5为变量的回归系数；λj为控制变量的回归系数，j为控制变量回归系数序号；μi,t为残差。若信号传递机制得到验证，降级变更会加剧客户与审计师向下不匹配对股价崩盘风险的正向影响，λ4应显著为正。

表9给出监督治理和信号传递的检验结果，第2列和第3列为未变更样本对监督治理的检验结果，第4列和第5列为降级变更双重差分模型对信号传递的检验结果。由表9可知，在未变更样本中，客户与审计师向下不匹配关系加剧股价崩盘风险的效应仍然存在，说明低质量审计师对公司信息不透明以及管理层机会主义行为无法实施有效监督，导致公司股价崩盘风险增加。在降级变更双重差分模型对信号传递效应的检验中，Misdi,t·Psti,t·Trti,t的回归系数为0.003，但不显著，说明降级变更后客户与审计师向下不匹配关系对股价崩盘风险的影响没有显著增加，信号传递渠道没有得到验证。上述结果表明，客户与审计师向下不匹配关系加剧股价崩盘风险主要是源自于审计师监督弱化，未找到充分的证据支持信号传递路径。

表9 监督治理和信号传递的检验结果Table 9 Test Results for Monitoring Governance and Signal Transmission

6 稳健性检验

为得到更加可靠的研究结果，本研究进行稳健性检验。①进一步控制公司治理层面和宏观经济层面的影响；②借鉴CALLEN et al.[7]和吴晓晖等[28]的方法，采用公司股票收益发生下行和上行的频率之差作为股价崩盘风险的替代指标；③由于国际“四大”与本土大型会计师事务所在行业声誉和地位、客户群特征等方面差异显著，本研究进一步将前“十大”区分为国际“四大”和本土“六大”，重新测量客户与审计师不匹配关系；④考虑到瑞华会计师事务所近3年多次受到监管处罚，更因康得新百亿造假案使其审计质量受到严重质疑，为避免瑞华会计师事务所这一特殊样本可能对本研究结果造成的影响，从“十大”排名中剔除瑞华会计师事务所，重新计算客户与审计师不匹配指标；⑤考虑到不同的产权性质会影响公司选聘会计师事务所的决策自主性，其中国有公司选聘会计师事务所往往受到国务院国有资产监督管理委员会或者当地政府乃至于党组织的影响[57]，进一步剔除国有公司样本，选择事务所选聘决策相对自主的非国有公司作为子样本进行回归检验；⑥进一步手工收集和整理会计师事务所破产、合并和改制等外生事件引起的审计师变更，利用更为干净的样本进行稳健性检验；⑦选聘会计师事务所在一定程度上受到公司内部某些特征的影响，为了排除自选择偏差的干扰，采用倾向得分匹配法进行样本配对处理，并在此基础上进行回归分析。以上稳健性检验结果与前文结论基本一致，确保了本研究结论的可靠性。

7 结论

本研究以2007年至2018年沪、深两市A股上市公司作为研究对象，考察客户与审计师匹配关系对公司股价崩盘风险的影响。研究结果表明，客户与审计师向下不匹配将导致公司股价崩盘风险提高。本研究对作用机理的检验发现，这种影响主要是基于客户与审计师向下不匹配关系使外部审计的监督治理作用被削弱，随之被削弱的客户会计信息质量导致股价崩盘风险提高这一理论逻辑；而不是基于另一种可能的解释，即客户与审计师向下不匹配的公司本身存在业务风险高或者经营状况不佳等潜在特质，可以将向下不匹配关系视作这些潜在特质的一个表征，这些特质导致公司面临更高的股价崩盘风险。进一步研究发现，健全的内部治理机制和外部监督力量能够缓解客户与审计师向下不匹配对股价崩盘风险造成的影响。具体而言，在会计稳健性较高和外部分析师关注较多的情况下，由于会计稳健性和分析师积极的监督治理作用在一定程度上弥补了向下不匹配客户因审计监督弱化导致的后果，因此加剧股价崩盘风险的效应有所缓解。在稳健性检验中，本研究通过进一步控制其他因素以及替代股价崩盘风险和客户与审计师不匹配的测量指标、剔除干扰样本，并且采取倾向得分匹配法控制自选择偏差等问题，研究结论稳健。

审计服务供求双方博弈为本研究提供了一个新视角，基于此视角本研究深入分析客户与审计师匹配关系对于公司股价崩盘风险的作用、路径和机理，得到一些启示。首先，上市公司的风险管理需要自身强有力的内部约束，也需要外部审计和资本市场其他中介机构高质量的外部监督，对于有意选择与其不匹配的外部审计师的行为可能仅是自欺欺人，反而会招致来自资本市场的崩盘风险。其次，会计师事务所需要对自身专业胜任能力和独立性有准确的评估，尤其是小型会计师事务所在面临大型客户审计业务机会时，需要将充分发挥其审计监督治理作用作为首要任务，拒绝承接能力范围以外与之不匹配的业务。长期看，只有不断积累专业经验，提升并保证审计质量，形成较好的行业口碑和专业声誉，才是发展之道。从资本市场和行业监管的角度，在重视机构投资者和证券分析师等外部治理力量的同时，应积极引导并规范会计师事务所的行业竞争格局，为中小型会计师事务所营造良好的生存发展环境，持续有效地帮助中小型会计师事务所做大做强，共建一个全面、健康、有序发展的外部审计市场。

当然，本研究还存在一些客观局限待后续研究予以拓展。本研究对客户与审计师不匹配关系的测量主要是基于双方规模匹配的角度，而客户选聘会计师事务所可能还存在其他维度不匹配的现象，如地域不匹配和行业特长不匹配等，后续研究可以进一步尝试从更多维度进行测量，或许能更全面地识别和理解客户与会计师事务所之间的匹配关系及其背后的博弈关系。