1. 引言
ESG评级成为衡量企业可持续发展的重要标准之一(Grewal & Serafeim, 2020) [1]，然而不同的评级机构对同一家公司的ESG评级结果往往存在很大分歧。现有研究已经为ESG评级分歧的成因进行了详细的探讨与阐述(Chatterji et al., 2015 [2]；Widyawati, 2020 [3])，提供了较为丰富的经验证据。也有学者开始研究ESG评级分歧的经济后果，例如刘岩(2024) [4]研究发现，ESG评级分歧提高了企业的投资效率，张云齐等(2023) [5]发现，企业ESG评级分歧会加剧企业融资难的问题。
企业的ESG表现情况会作为审计师判断企业经营情况以及财务报告层面的重大错报风险水平的依据之一。Burke等(2019) [6]发现，审计师注意到企业ESG表现相关负面新闻后，会提高审计收费。并且有另外一部分学者对ESG表现好的企业收取较低的审计费用(任萍等，2023 [7]；晓芳等，2021 [8])。目前研究大多关注ESG评级情况对审计费用的影响，较少关注ESG评级分歧是否以及如何影响审计费用。基于此，本文深入探究企业ESG评级分歧对审计费用的影响效应以及作用机制。
相较于以往文献，本文可能的边际贡献如下：第一，以往研究大多立足于企业的ESG评级情况，探讨ESG的影响因素及经济后果。较少学者关注到ESG评级分歧，因此本文立足于ESG评级分歧，对ESG评级分歧的经济后果展开研究。第二，以往研究大多基于会计师事务所自身的特点、企业的财务状况等角度对审计收费进行研究。本文以ESG评级分歧这个角度，研究其对审计费用的影响，丰富了审计费用的影响因素的研究。
2. 文献综述
(一) ESG评级分歧的成因以及经济后果
目前全球范围内活跃着600多家评级机构，各家机构的评级结果一致性较差。ESG评级分歧主要来源于三个方面：一是社会原因(Berg et al., 2022) [9]，二是技术原因(张凡等，2023) [10]，三是企业自身披露的ESG信息质量(Christensen et al., 2021) [11]。
现有文献普遍认为ESG评级分歧会给企业带来诸多负面影响。首先，ESG评级分歧会削弱ESG评级的预测作用(周泽将等，2023 [12]；Serafeim & Yoon, 2022 [13])，增加分析师预测偏误(肖翔等，2024) [14]，从而导致投资者决策失误，并且当ESG评级的预测作用减弱时，会大大增加信息搜集整理的难度与成本(Avramov et al., 2022) [15]，导致资本市场的效率低下。ESG评级分歧还会对企业其他方面产生影响。债权人利用企业的ESG评级情况对企业进行风险判断，而ESG评级分歧的存在给债权人带来了一定的决策困扰，ESG评级分歧表明企业ESG信息披露不规范，因而债权人要求更高的风险溢价，即ESG评级分歧较大的企业存在更高的债务融资成本(张云齐等，2023) [5]，并且ESG评级分歧会导致更高的权益资本成本(吴坤朋等，2024) [16]。
(二) 审计费用的影响因素
Simunic (1980) [17]提出了审计风险模型，认为审计收费包括审计投入成本和审计风险溢价。审计费用的影响因素受到了广泛学者的关注，现有文献主要关注企业自身特点、审计机构、外部环境三个影响因素。
第一，企业自身特点是影响审计机构收费的重要因素。一般来说，企业的规模越大，审计费用越高(刘仕琦，2017 [18])，审计费用还受到企业盈余管理质量等的影响(张永珅等，2021) [19]。第二，会计师事务所对审计费用也有重要影响。有学者认为，会计师事务所的规模与审计费用呈正向关系(王鑫辉等，2023) [20]，审计师行业专长也会正向影响审计收费(罗尧，2022) [21]，在审计过程中审计师的变更以及审计师的任期也会在一定程度上影响审计收费(夏宁等，2020) [22]。第三，企业的外部环境等一些非财务信息也会影响到审计收费。首先，对于一些外部准则，林朝南等(2024) [23]认为，新收入准则会提高审计收费，环境规制也会影响审计费用(郑雪玲等，2023) [24]；其次，企业社会责任的披露会影响审计费用(薛徐杰，2021) [25]，企业社会责任报告的语调也会对审计费用产生影响(刘建秋等，2022) [26]；最后，企业的营商环境是影响企业发展的关键外部因素，对审计费用也会产生显著的正向影响(王湘君等，2024) [27]，构建公平有序的市场对企业的发展起到重要影响，市场结构对审计费用也会产生一定的影响(沈烈等，2024) [28]。
(三) 企业ESG评级分歧与审计费用
由审计风险模型可知，审计投入与审计风险均会影响审计收费。已有文献表明，企业ESG评级分歧会增大企业的经营风险，导致审计风险增大、审计师增加投入，从而提高审计费用(于鹏等，2024) [29]，但目前相关的研究较少。鉴于此，本文将深入探讨企业ESG评级分歧与审计费用之间的影响效应与作用机制。
3. 理论分析与研究假设
(一) ESG评级分歧与审计费用
ESG评级向外部利益相关者提供了企业信息，但ESG评级分歧的存在大大降低了企业ESG信息的可信度(李晓艳等，2023) [30]。
首先，根据信号传递理论，外部利益相关者根据企业的ESG表现对企业的经营状况进行判断(范亚东等，2023) [31]，当企业ESG表现好时，利益相关者对企业产生积极的认知。但ESG评级分歧的存在向外部传递了消极的信号，损害了ESG评级的信息传递功能，因此审计师难以根据评级分歧作出科学的判断，并且难以获取可靠的信息，因此审计师将会实施更多的审计程序，以此降低因ESG评级分歧而产生的决策失误。
其次，ESG评级分歧增大了企业的委托代理风险，使得企业的审计风险增加，为了风险补偿，审计师提高了审计收费。不同机构间ESG评级分歧使得企业融资更加困难(范云朋等，2023) [32]，增加企业的经营风险，最终导致企业的审计风险增加。基于此，提出以下假设：
H1：企业ESG评级分歧会提高审计费用。
(二) ESG评级分歧对审计费用的影响机制
1) ESG评级分歧会加大审计师的投入，从而增加审计费用。
ESG评级的作用之一是为外界提供企业信息，但由于ESG评级存在分歧，企业所提供的信息有效性大大减弱，一方面，审计师无法完全依靠ESG评级获取有效信息，导致审计师需要从更多的渠道获取信息，增加了审计师投入的时间与精力。另一方面，当企业ESG评级存在分歧时，说明企业的经营状态不稳定，审计师需要实施更多的审计程序应对相应的风险。审计师所投入的成本与时间最终反映在审计费用上，因此，本文提出以下假设：
H2：ESG评级分歧通过增大审计师的投入增加审计费用。
2) ESG评级分歧会提升企业代理成本，从而增加审计费用。
第三方机构披露ESG评级这一行为，可以对企业的高管起到一定的监督作用。但在实际中，由于ESG评级分歧的存在为管理层提供了“钻空子”的机会，使得管理层机会主义行为更加严重，激化了企业的委托代理矛盾，使得代理成本增加。特别是对于ESG评级分歧大的企业而言，管理层出于个人利益考虑，更有动机对存在的负面问题进行掩饰藏匿，进一步加剧企业的委托代理矛盾。因此，本文提出以下假设：
H3：ESG评级分歧通过委托代理风险的增加进而提高审计收费。
3) ESG评级分歧会提高媒体关注度，进而增加审计费用。
新闻媒体在资本市场中扮演着监督者的角色，当各机构披露的企业ESG评级信息比较一致时，新闻媒体所报道的信息比较单一，因而所报道的信息不具有太大价值。若ESG评级存在较大分歧时，将会提高媒体的关注度。当媒体对企业的关注度提高时，外部利益相关者对企业的关注度随之增加，从而增加投资者对企业审计报告的关注，增加了潜在错报或漏报被识别出的可能性，并且一旦发生审计失败，审计师将会面临更大的声誉与诉讼风险，因此审计师会收取更高的费用对这一部分风险进行补偿。基于此，本文提出以下假设：
H4：ESG评级分歧通过提高媒体关注度进而增加审计费用。
4. 研究设计
(一) 样本选择与数据来源
本文选择2019~2023年全部A股上市公司数据作为初始研究样本，并对样本进行以下筛选：第一，剔除金融行业上市公司；第二，剔除(*) ST上市公司，这类上市公司在财务指标、信息披露方面与其他公司存在较大的差异；第三，剔除主要变量缺失的样本。万得、华证、商道融绿评级数据来源于万得数据库，彭博评级数据来自彭博终端数据平台，媒体关注度数据来自Cnrds数据库，其他变量数据来源于国泰安数据库，采用Stata 16.0软件进行回归分析。
(二) 变量选取及定义
1) 被解释变量
被解释变量为审计费用(AFEE)，选取当年企业审计费用合计的自然对数衡量(晓芳等，2021 [8]；于连超等，2023 [33])。
2) 解释变量
解释变量为企业ESG评级分歧(ESG_Dis)，借鉴何太明等(2023) [34]的研究方法，选取华证、万得、商道融绿、彭博四家ESG评级结果，对结果进行统一赋值后计算标准差。
3) 中介变量
① 审计投入(Effort)。使用审计师签署审计报告日与资产负债表日之间相隔天数，为了更准确地观测到审计投入的变化情况，本文在此基础上计算该企业前后两年的审计投入差值，并取自然对数，即使用=Ln(Delayi,t+1 − Delayi,t)对审计投入进行度量。② 代理成本(MC)。本文借鉴王爱国等(2021) [35]的做法，使用管理费用率，即管理费用与营业收入的比值衡量企业的代理成本。③ 媒体关注度(Media)。本文选取网络财经新闻内容中出现企业相关信息的次数，并加1取自然对数度量媒体关注度。此变量数据来源于Cnrds数据库。
4) 控制变量
根据已有研究文献，本文拟控制企业年龄(AGE)、公司规模(SIZE)、资产负债率(Lev)、所有权性质(SOE)、资产回报率(ROA)、托宾Q (TOBINQ)、董事会规模(BSIZE)、企业流动性(LIQ)、股权集中度(TOP1)和营收增长率(GROWTH)等变量，此外，本文控制了年度(Year)和行业(Industry)的固定效应，所有变量定义和取值方法见表1。
Table 1. Variable definition table
表1. 变量定义表
变量类型 |
变量代码 |
变量名称 |
变量说明 |
被解释变量 |
AFEE |
审计费用 |
上市公司支付的审计费用取自然对数 |
解释变量 |
ESG_Dis |
ESG评级分歧 |
对万得、华证、商道融绿、彭博四家ESG评级数据结果进行统一赋值后计算标准差 |
中介变量 |
Effort |
审计投入 |
前后两期审计延迟天数差值加1取自然对数 |
MC |
代理成本 |
管理费用/营业收入 × 100% |
Media |
媒体关注度 |
网络财经新闻中出现企业信息次数加1取自然对数 |
控制变量 |
AGE |
企业年龄 |
观测期企业成立时长(年)加一取对数 |
Lev |
资产负债率 |
总负债/总资产 |
SIZE |
企业规模 |
总资产自然对数 |
SOE |
所有权性质 |
国有企业定义为1，其他企业定义为0 |
ROA |
资产回报率 |
净利润/总资产 |
TOBINQ |
托宾Q |
市值/总资产 |
BSIZE |
董事会规模 |
董事会总人数自然对数 |
LIQ |
企业流动性 |
流动资产合计/资产总计 |
TOP1 |
股权集中度 |
第一大股东持股比例 |
GROWTH |
营收增长率 |
营业收入增长额/上一期营业收入 |
Year |
公司虚拟变量 |
|
Industry |
行业虚拟变量 |
|
(三) 模型设定
为验证企业ESG评级分歧对审计费用的影响，基准回归模型采用OLS回归，模型构建(1)如下：
AFEEi,t = α0 + α1ESG_Disi,t + α2Controlsi,t + ΣFirm + ΣYear + ε1 (1)
5. 实证研究结果与分析
(一) 描述性统计
文章对主要变量进行描述性统计，回归结果如表2所示。AFEE的最大值为18.24，最小值为12.61，标准差为0.778，说明不同的企业之间审计费用存在较大差异。ESG_Dis的最大值为0.44，最小值为0.0088，标准差为0.099，说明不同机构对于同一家企业的ESG评级结果存在显著差异，ESG评级结果分歧较大。其余控制变量均在合理范围内。
Table 2. Descriptive statistics
表2. 描述性统计
变量 |
Obs |
Mean |
SD |
Min |
Median |
Max |
AFEE |
2705 |
14.7172 |
0.778 |
12.6115 |
14.6040 |
18.24 |
ESG_Dis |
2705 |
0.2305 |
0.099 |
0.0088 |
0.2506 |
0.45 |
Lev |
2705 |
0.4705 |
0.189 |
0.0143 |
0.4871 |
1.14 |
AGE |
2705 |
2.6388 |
0.625 |
0.0000 |
2.7726 |
3.50 |
SIZE |
2663 |
3.2229 |
0.048 |
3.1001 |
3.2173 |
3.39 |
ROE |
2705 |
5.1888 |
7.139 |
−62.4334 |
4.3600 |
60.19 |
TOBINQ |
2705 |
2.1351 |
2.004 |
0.6338 |
1.4564 |
22.57 |
BSIZE |
2705 |
2.1659 |
0.215 |
1.6094 |
2.1972 |
2.83 |
LIQ |
2705 |
0.5174 |
0.213 |
0.0228 |
0.5299 |
0.99 |
TOP1 |
2705 |
0.3679 |
0.163 |
0.0337 |
0.3548 |
0.88 |
GROWTH |
2705 |
0.1458 |
0.509 |
−0.8428 |
0.0960 |
18.55 |
(二) 基准回归结果
将数据带入模型(1)进行回归，结果如表3所示。结果表明，无论是否加入控制变量和固定效应，AFEE与ESG_Dis的回归结果均为正向显著。在加入资产负债率、企业规模、股权集中度等一系列控制变量以及年份和行业固定效应后，AFEE与ESG_Dis的回归系数为0.674，并且回归结果在1%的水平上正向显著，验证了假设1，即当企业的ESG评级分歧越大时，所支付的审计费用会越高。
Table 3. Benchmark regression results
表3. 基准回归结果
|
(1) |
(2) |
(3) |
(4) |
AFEE |
AFEE |
AFEE |
AFEE |
ESG_Dis |
1.706*** |
0.758*** |
1.429*** |
0.674*** |
|
(11.59) |
(7.02) |
(10.12) |
(6.36) |
Controls |
NO |
YES |
NO |
YES |
year |
NO |
NO |
YES |
YES |
industry |
NO |
NO |
YES |
YES |
_cons |
14.324*** |
−23.141*** |
14.571*** |
−24.040*** |
|
(387.76) |
(−24.99) |
−106.53 |
(−25.49) |
N |
2705 |
2663 |
2705 |
2663 |
R2 |
0.047 |
0.542 |
0.174 |
0.58 |
注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著。
(三) 稳健性检验
1) 工具变量法
本文采用工具变量法缓解内生性问题。将解释变量滞后一期作为工具变量进行检验。回归结果如表4第(1)、(2)列所示，AFEE与ESG_Dis的回归系数为0.633，且结果在1%的水平上显著，再次验证了企业ESG评级分歧与审计费用之间为正向促进作用，该结论与前文一致。
2) 替换解释变量衡量方式
本文采用替换解释变量的衡量方法进行稳健性检验，用变异系数(ESG_Dis1)来衡量ESG评级分歧，即四家评级机构的ESG评级结果的标准差除以平均值。将新的解释变量ESG_Dis1带入模型(1)重新进行回归，回归结果如表4中的第(3)列所示，AFEE与ESG_Dis1的回归系数为0.196，且在1%的水平上显著。在更换了解释变量的衡量方法后，结论依然与前文一致。
3) 替换被解释变量衡量方式
对审计费用进行标准化的处理，将其作为替代被解释变量进行重新回归。回归结果如表4中第(4)列所示，AFEE_1与ESG_Dis的回归系数为0.706，在1%的水平上显著，表明前文的结论是稳健的。
Table 4. Robustness test
表4. 稳健性检验
|
(1) |
(2) |
(3) |
(4) |
ESG_Dis |
AFEE |
AFEE |
AFEE_1 |
ESG_Dis |
|
0.633*** |
|
0.706*** |
|
|
(4.52) |
|
(4.89) |
L.ESG_Dis |
0.985*** |
|
|
|
|
(99.62) |
|
|
|
ESG_Dis1 |
|
|
0.196*** |
|
|
|
|
(4.35) |
|
Controls |
YES |
YES |
YES |
YES |
_cons |
−0.196** |
−23.975*** |
−24.938*** |
39.327*** |
|
(−2.31) |
(−20.11) |
(−26.71) |
(30.58) |
N |
1684 |
1684 |
2663 |
2663 |
R2 |
0.876 |
0.572 |
0.577 |
0.499 |
注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著。
6. 进一步分析
(一) 机制检验分析
基于以上回归结果，本文继续深入探讨企业ESG评级分歧对审计费用的影响机制，为检验审计投入、委托代理成本和媒体关注度的中介效应，参考温忠麟(2004) [36]的做法构建以下中介效应检验模型：
AFEEi,t = β0 + β1ESG_Disi,t + β2Controlsi,t + ΣIndustry + ΣYear + ε2 (2)
AFEEi,t = δ0 + δ1ESG_Disi,t + δ2MV + δ3Controlsi,t + ΣIndustry + ΣYear + ε3 (3)
MV = χ0 + χ1ESG_Disi,t + χ2Controlsi,t + ΣIndustry + ΣYear + ε4 (4)
其中，MV为中介变量，分别为审计投入(Effort)、代理成本(MC)和媒体关注度(Media)。
1) 基于审计投入的机制检验
回归结果如表5中第(1)列、(2)列所示，ESG_Dis与Effort的回归系数并不显著，ESG评级分歧与审计投入之间没有明显的正向关系，说明审计投入不是ESG评级分歧与审计费用之间的作用机制，假设2不成立。
2) 基于代理成本的机制检验
回归结果如表5中第(3)、(4)列所示，ESG_Dis与MC的回归系数为0.0010，在1%的水平上显著，说明企业ESG评级分歧会导致代理成本的增加；MC与AFEE的回归系数为0.001，且在1%的水平上显著，说明代理成本的增加会导致审计费用的提高；路径“ESG评级分歧–代理成本–审计费用”成立，即ESG评级分歧增大会导致企业代理成本增加，从而导致审计费用增加，假设3成立。
3) 基于媒体关注度的机制检验
回归结果如表5中第(5)、(6)列所示，Media与AFEE的回归系数为0.014，且在1%的水平上显著，表明媒体关注度的增加会使审计费用增加；ESG_Dis与Media的回归系数为0.004，在1%的水平上显著，表明ESG评级分歧的增大会导致媒体关注度的提升，路径“ESG评级分歧–媒体关注度–审计费用”成立，说明ESG评级分歧增大会提高媒体关注度，从而使审计费用增加，假设4成立。
Table 5. Mechanism test results
表5. 机制检验结果
|
MV = Effort |
MV = MC |
MV = Media |
(1) |
(2) |
(3) |
(4) |
(5) |
(6) |
|
AFEE |
ESG_Dis |
AFEE |
ESG_Dis |
AFEE |
ESG_Dis |
ESG_Dis |
0.668*** |
|
0.662*** |
|
0.766*** |
|
|
(6.31) |
|
(6.26) |
|
(7.09) |
|
MV |
−0.019** |
−0.002 |
0.010*** |
0.001 |
0.014* |
−0.004*** |
|
(−2.22) |
(−1.29) |
(3.88) |
(1.5) |
(1.74) |
(−2.73) |
Controls |
YES |
YES |
YES |
YES |
YES |
YES |
year |
YES |
YES |
YES |
YES |
YES |
YES |
induatry |
YES |
YES |
YES |
YES |
YES |
YES |
_cons |
−23.774*** |
−1.497*** |
−24.686*** |
−1.571*** |
−22.674*** |
−1.629*** |
|
(−25.02) |
(−8.68) |
(−25.84) |
(−9.05) |
(−23.45) |
(−9.52) |
N |
2663 |
2663 |
2663 |
2663 |
2655 |
2655 |
R2 |
0.581 |
0.129 |
0.582 |
0.129 |
0.542 |
0.093 |
注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著。
(二) 异质性检验
1) 会计师事务所规模异质性检验
本文将样本划分为聘用大规模事务所进行审计的企业和聘用非大规模事务所进行审计的企业，其中大规模事务所定义为“四大”，小规模事务所定义为除“四大”之外的其他事务所。将两组样本分组进行回归，以此探讨会计师事务所规模对ESG评级分歧和审计费用之间关系的影响，回归结果如表6中第(1)、(2)列所示。结果表明，当企业聘用大规模会计师事务所进行审计时，AFEE与ESG_Dis的回归系数为0.209，结果不显著；当企业聘用非大规模会计师事务所进行审计时，AFEE与ESG_Dis的回归系数为0.649，且在1%的水平上显著。该结果表明，企业聘用非大规模事务所进行审计时，ESG评级分歧对审计费用的正向提高作用更加显著。与非大规模事务所相比，大规模事务所审计团队更加专业，审计流程更加规范，审计收费标准更加透明清晰，因此当企业ESG评级出现分歧时，大规模事务所审计收费所受的影响小于非大规模事务所。
2) 公司治理水平异质性检验
当公司内部的治理较高时，一方面，公司的信息披露更加透明和准确，ESG报告水平较高，ESG评级分歧越小；另一方面，管理层的机会主义行为减少，降低了委托代理风险，审计师所感知的风险较小，因此审计费相应减少。本文将样本分为公司治理水平高的企业和公司治理水平低的企业分组进行回归，结果如表6中第(3)、(4)列所示。当公司治理水平高时，AFEE与ESG_Dis的回归结果不显著；当公司治理水平低时，AFEE与ESG_Dis的回归系数为0.860，在1%的水平上显著。结果表明，与公司治理水平高的企业相比，公司治理水平低的企业对ESG评级分歧与审计费用之间的正向影响效应更加显著。
Table 6. Heterogeneity test
表6. 异质性检验
|
(1) |
(2) |
(3) |
(4) |
大规模事务所 |
非大规模事务所 |
公司治理水平高 |
公司治理水平低 |
AFEE |
AFEE |
AFEE |
AFEE |
ESG_Dis |
0.209 |
0.649*** |
0.162 |
0.860*** |
|
(0.83) |
(5.76) |
(0.76) |
(6.58) |
Controls |
YES |
YES |
YES |
YES |
_cons |
−23.020*** |
−15.572*** |
−19.316*** |
−22.965*** |
|
(−12.95) |
(−14.29) |
(−8.82) |
(−20.23) |
N |
494 |
2169 |
594 |
1839 |
R2 |
0.598 |
0.445 |
0.499 |
0.525 |
注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著。
7. 研究结论与政策建议
企业ESG评级可以反映企业的可持续发展能力，也能缓解企业与外部的信息不对称问题，但由于各家机构的评级标准不一致等原因，不同机构对于同一家企业的评级结果会出现分歧，基于此，本文从审计费用视角出发，以2019~2023年间沪深A股上市公司作为样本，探讨ESG评级分歧与审计费用之间的影响效应及作用机制。研究结果发现，第一，ESG评级分歧的增大会使审计费用增加，该结论经过一系列内生性检验和稳健性检验后依然成立；第二，机制检验表明，ESG评级分歧通过代理成本的增加以及媒体关注度的提高来增加审计收费，而审计投入的增加并不会导致审计费用的增加；第三，异质性检验表明，对于采用非大规模会计师事务所进行审计的企业、公司治理水平较差的企业以及内部控制质量较差的企业而言，ESG评级分歧的增加更会导致审计费用的增加，即这种影响会更大。
根据以上结论，可以得到以下启示：第一，对于评级机构而言，评级机构应公开透明评级标准，各家评级机构的评级标准尽量统一化；第二，对于监管部门而言，应该制定企业ESG的信息披露标准，提高ESG评级结果的可比性；第三，对于审计师而言，应该将ESG评级结果纳入风险评估体系，更积极主动地关注企业的非财务信息。