1. 引言
近年来，创新已经成为引领企业发展的第一动力以及保持可持续竞争力的核心来源，在国家推进创新驱动发展战略的背景下，企业创新强度逐步提升，由创新引致的经营风险、审计风险以及风险管理问题成为当前业界和学界关注的焦点。
企业要保持创新能力就要进行研发投入，现代企业竞争优势已经从对资源的拥有和配置转变为对知识和无形技术的拥有和发展。高质量的审计可以促进资本市场健康发展，而合理的审计收费是注册会计师充分利用资源实施审计程序的前提[1]。在技术创新与经济增长的双重驱动下，创新绩效已成为企业发展的重要动力，成为影响审计收费的重要因素。与之相对应，审计收费作为企业为提升创新绩效而支付的成本，也逐渐成为国内外学者关注的重要问题。现有研究多将审计收费与企业创新绩效进行匹配研究，但大多以传统经济活动为研究对象，且并未深入探究二者之间的关系。
本文将以2010~2017年我国A股上市公司为研究样本，围绕企业创新与审计费用之间的关系展开，并引入独立董事比例、企业偿债能力控制变量，深入研究企业创新对审计费用的影响路径。本研究的创新点在于从审计角度研究了企业创新绩效的影响，填补了审计等相关领域的研究空白。研究结果对企业管理者具有一定的启示意义，可以帮助他们更好地理解企业创新与审计之间的关系，引导企业合理分配资源，优化企业创新战略，提高企业的绩效水平。总之，本研究为深入理解企业创新绩效与审计费用之间的关系提供了重要依据，具有一定的理论和实践价值，可为相关学者和企业管理者提供借鉴和指导。
2. 文献综述及研究假设
2.1. 文献综述
目前，关于企业创新与审计定价的相关研究还比较匮乏且存在争议。Krishnan等[2]的研究发现，企业资本化的研发成本与审计费用负相关；徐经长和汪猛[3]以审计费用表征审计质量，研究结果表明企业的创新投入与审计质量正相关。除了研究样本的差异外，造成研究结论分歧的另一个重要原因在于上述文献分别关注了创新产出和创新投入两个不同的维度。
作为企业重要的战略投资决策，企业的创新行为必然会影响创新主体的风险水平，已有文献对此进行了研究，然而关于创新对企业风险的影响却是一个有争议的话题，现有研究中存在“风险抑制论”和“风险助推论”两类观点。“风险抑制论”认为创新能为企业带来竞争优势，争取更大的市场份额，获得有利的发展空间，提升未来的经营业绩，因此企业的创新行为能够获得更多的投资者关注，降低企业的经营风险。相关研究中，Chaney等发现企业推出新产品可以降低其系统风险；Suurmeijer等认为创新活动可以提升企业经营效率，从而降低其系统风险；周铭山等以创业板上市公司为研究对象，发现企业创新投入越多，股价崩盘风险越低，投资者获得的超额收益越高。“风险助推论”认为创新活动具有不确定性大、信息不对称程度高、周期长、投入大等特点，是一项高风险的投资活动，虽然创新成功能为企业带来超额收益，但是一旦创新失败则可能给企业带来毁灭性打击，大大提高企业的破产风险[4]。
2.2. 研究假设
第一，企业的创新投入增加了审计风险，企业创新不确定性大、周期较长、所需投入较大、风险较高,若创新成功，很可能获得超额收益，但一旦失败，很可能导致企业破产，因此对于审计师而言，为了避免出现审计失败，会显著改变审计投入，并为此收取更多审计费用。第二，企业的创新投入增加了审计师的工作量，企业创新的经济效益具有较大不确定性，因此与研发相关的支出的确认与计量难度较大，这导致研发支出、无形资产等报表项目的重大错报风险可能变为高风险，审计师为了这样的风险需要投入更多的时间、精力[5]，比如扩大审计范围、实施更多审计程序、与更多专家沟通等，这加大了审计的工作成本和工作量，作为对成本的补偿，审计师可能提高审计收费。第三，企业创新绩效的提高往往伴随着一定程度的研发投入，是企业技术创新活动的关键要素，会直接影响企业的产品竞争力与市场份额，从而影响其产品销售价格。因此，企业创新绩效的提升会增加其未来收入预期，并进而促使审计师提高其审计收费。
基于此，本文提出如下研究假设：
H1：企业创新绩效与审计费用呈显著正相关，即企业创新绩效越好，审计费用越高。
3. 研究设计
3.1. 样本选择和数据来源
本文选取2010~2017年我国A股上市公司作为研究样本，共计6128个观测值，并对数据进行如下处理：① 剔除了ST和*ST公司；② 剔除了金融行业的公司；③ 剔除了金融保险行业的公司；④ 剔除了数据缺失的公司。
本文运用了多元回归分析方法，对企业创新绩效与审计收费之间的关系进行了实证检验，主要采用回归分析法来检验变量间的相关性。本文主要通过Excel和Stata17.0软件对数据进行分析处理。
3.2. 变量定义和模型构建
本文主要采用以下几个变量：① 专利授权(Apply)；② 审计费用(Tcost)；③ 独立董事比例(IDR)；[6]④ 流动负债比率(LTR)；⑤ 企业规模(SIZE)；⑥ 成长性(Growth)。其中本文使用国泰安数据库中的我国A股上市公司审计意见报告中的审计费用数据作为被解释变量，结合审计市场信息披露规范中对审计收费的定义，将当年授权的专利总数作为衡量企业创新绩效的指标。关于审计收费的研究最早可以追溯到Bellolo，他在一项关于公司与审计师之间关系的研究中指出，审计收费主要取决于公司规模、负债水平、公司成长性和盈余管理水平等因素。所以文本选取了企业规模、企业成长性、流动负债比率以及独立董事比例可能对审计费用有影响的因素作为控制变量。各变量定义如表1所示。
为了检验H1，研究创新绩效对审计收费的影响，构建如下模型：
(1)
其中，Y表示审计费用，α0表示误差项，α1为创新绩效指标的系数，i,t表示第i (i = 1, 2, …, N)个上市企业第t (t = 1, 2, …, T)年的数据，εi,t为独立同分布的随机变量，并且具有期望为0，同方差的性质。
Table 1. Definitions and descriptions of the variables
表1. 变量的定义和说明
变量类型 |
变量名称 |
变量符号 |
变量定义及衡量 |
被解释变量 |
审计费用 |
Tcost |
所有审计相关的费用总计 |
解释变量 |
创新绩效 |
Apply |
当年授权的专利总数 |
创新绩效 |
IApply |
当年授权的发明专利个数 |
控制变量 |
企业规模 |
Size |
期末总资产 |
成长性 |
Growth |
企业营业收入增长额与上年营业收入总额的比率，反映企业营业收入的增减变动情况。 营业收入增长率 = (营业收入增长额/上年营业收入总额) × 100% |
独立董事 |
IDR |
董事会中独立董事人数占董事会总人数的比例 |
流动负债
比例 |
LTR |
流动负债比率是衡量企业短期偿债能力的常用指标。其计算公式为： 流动负债比率 = 流动资产合计 ÷ 流动负债合计 × 100% |
年份 |
Year |
年度虚拟变量 |
数据来源：国泰安数据库。
4. 实证结果与分析
本文使用描述性统计、回归分析等方法对中国A股上市公司创新绩效与审计收费的关系进行实证研究。
4.1. 描述性统计
表2是主要研究变量的描述性统计。从表2可以看出，审计费用均值为1,781,419，标准差为4.58，最小值为120,000；专利授权的均值为122.4，而最小值为1，表明我国上市公司的创新投入产出主要集中于部分行业企业，且标准差为429.5，说明我国A股大部分上市公司创新产出水平不高。
Table 2. Descriptive statistics of financial indicators
表2. 财务指标描述性统计
VARIABLES |
(1) N |
(2) mean |
(3) sd |
(4) min |
(5) max |
id |
6128 |
304,511 |
286,374 |
2 |
900,956 |
year |
6128 |
2014 |
2.291 |
2010 |
2017 |
Apply |
6128 |
122.4 |
429.5 |
1 |
8039 |
IApply |
6128 |
58.01 |
272.3 |
0 |
6295 |
Tcost |
6128 |
1.781e+06 |
4.580e+06 |
120,000 |
7.675e+07 |
SIZE |
6128 |
2.247e+10 |
1.144e+11 |
3.066e+08 |
2.405e+12 |
Growth |
6128 |
16.56 |
1,236 |
−1 |
96,729 |
LTR |
6128 |
0.832 |
0.167 |
0.143 |
1.161 |
IDR |
6128 |
0.378 |
0.0726 |
0.188 |
0.800 |
4.2. 回归分析
表3报告了企业创新和审计费用的分布回归结果。在模型(1)未控制其他变量下，企业创新投入的系数为4596.99，在1%水平下显著。表明企业创新绩效越高，审计费用越大。在控制了其他变量的情况下，审计费用系数在模型(2)中为575.505，两者关系仍在5%水平下显著。即企业的创新水平越高，事务所的审计费用也越高，符合H1预期。
Table 3. Multiple regression analysis
表3. 多元回归分析
VARIABLES |
(1) Y |
(2) Y |
Apply |
4596.990*** |
589.246*** |
|
(6.63) |
(2.63) |
SIZE |
|
0.000*** |
|
|
(14.28) |
Growth |
|
−13.350*** |
|
|
(−14.48) |
LTR |
|
−1,897,731.278*** |
|
|
(−5.91) |
IDR |
|
1,721,256.667** |
|
|
(2.33) |
Constant |
1,218,667.099*** |
1,943,774.472*** |
|
(18.28) |
(5.32) |
|
|
|
Observations |
6128 |
6128 |
R-squared |
0.186 |
0.662 |
Control |
NO |
YES |
F test |
0 |
0 |
r2_a |
0.186 |
0.662 |
F |
43.96 |
329.4 |
***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.1.
4.3. 稳健性检验
为了保证本文结论的可靠性，本文采用以下方式对主要结果进行稳健性检验：
第一，内生性问题。本文采用Husman和固定效应回归模型对主假设进行回归分析缓解可能存在的进行内生性问题，见表4，结果依然显著。
第二，改变解释变量度量方法。本文使用发明授权作为企业创新绩效的替代指标，对假设进行回归检验，回归结果未产生明显变化[7]。
5. 研究结论
本文以2010~2017年我国A股上市公司为研究样本，通过多元回归分析企业创新绩效与审计费用之间的关联，在控制其他可能影响因素的情况下，研究结果表明企业创新绩效与审计费用之间存在显著的正向关系。这表明企业创新绩效的提高将会导致审计费用的增加，这可能是由于创新活动增加了企业的
Table 4. Robustness test
表4. 稳健性检验
VARIABLES |
(1) Y |
(2) Y |
Apply |
263.084*** |
|
|
(3.02) |
|
SIZE |
−0.000 |
0.000*** |
|
(−0.62) |
(14.69) |
Growth |
−3.756 |
−12.644*** |
|
(−0.26) |
(−9.61) |
LTR |
−179,050.887 |
−1,858,446.669*** |
|
(−1.02) |
(−5.75) |
IDR |
518,090.410 |
1,827,129.214** |
|
(1.64) |
(2.41) |
IApply |
|
912.331** |
|
|
(2.47) |
Constant |
1,323,252.193*** |
1,820,762.804*** |
|
(6.80) |
(4.73) |
|
|
|
Observations |
6128 |
6128 |
R-squared |
0.054 |
0.663 |
Number of id |
766 |
|
Control |
YES |
YES |
F test |
0 |
0 |
r2_a |
−0.0833 |
0.662 |
F |
25.47 |
145.8 |
***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.1.
风险和不确定性，进而增加了审计工作的复杂性和难度，从而推动审计费用的上升。
本文的研究结论可以为我国深化金融体制改革提供借鉴，促进企业提高创新绩效，进而提高其审计收费水平。同时，也为政府制定有效的创新驱动战略和完善相关制度建设提供了经验证据。此外，本文对上述研究结论也有一些不足之处。由于本文为2010年之后研究样本，可能存在一定的偏差；另外，本文可能忽略了非财务信息对创新与审计收费关系的影响，有待于进一步研究。
因此，为了充分发挥审计职能，企业应将技术创新作为企业发展战略的重要组成部分，重视技术创新投入和人才培养；同时，上市公司应积极营造有利于技术创新的政策环境和制度环境。