基于地理位置的上市公司审计师选择

　　一、引言

　　近年来的一些文献发现，审计师的地理位置影响审计质量，即临近公司的审计师拥有更好的信息优势，具有更高的专业胜任能力，而距离公司偏远的审计师虽然与公司管理层可能不在同一个交际网络中，在形式上更加独立，但由于信息劣势而降低了审计质量[1][2].但Choi等以及刘文军只是将审计师的地理位置作为外生变量来处理[1][2],很少有人研究为什么公司会选聘不同地理位置的审计师。

　　Jensen等是第一个研究影响公司选择不同地理位置审计师因素的学者，但其研究对审计师地理位置的衡量是基于公司与已聘审计师的距离[3].这种衡量方法没有考虑不同区域审计师的分布密度，让我们无法获知公司与已聘审计师的距离在公司到可供选择的所有审计师距离中的位置，即没有考察相对地理位置。虽然现实中大部分公司就近选聘审计师，但仍然有一些公司选聘相对地理位置偏远的审计师。这种审计师选聘舍近求远的动机是什么，以及会带来什么样的经济后果，现有文献鲜有涉及。因此，本文的研究拟对此提供初步的证据。

　　本文计算了公司到所有审计师的距离，用公司到实际选聘审计师的距离在所有距离中的顺序作为公司选聘的审计师相对地理位置变量。我们发现，公司越不复杂、风险越大、代理成本越高、有股权融资需要以及国有企业倾向于选聘相对地理位置偏远的审计师。我们进一步研究了公司选聘不同相对地理位置审计师的经济后果，发现选聘更偏远的审计师会降低盈余质量、公司透明度以及公司价值。这些研究发现说明，中国审计市场上上市公司对审计师选择舍近求远的动机是公司机会主义。

　　本文的主要研究贡献在于：本文是较早从相对地理位置视角研究审计师选择的文献，提出了新的度量审计师地理位置的方法，即用公司到已聘审计师的距离在到所有审计师距离中的排序来度量审计师的地理位置，这有助于我们理解上市公司为什么会选择远近不同的审计师，也让我们更好地了解这种针对不同地理位置审计师选择的经济后果。本文发现不同相对地理位置审计师的选择内生于公司动机，本文丰富了从经济地理视角研究审计问题的研究。

　　二、理论分析与研究假设

　　DeAngelo认为审计质量是审计师发现并报告公司错报、漏报的联合概率，即审计质量取决于审计师的专业胜任能力和独立性[4].一般来说，临近公司的审计师具有更好的专业胜任能力，这是因为这些审计师能够更有效地收集信息，比如更熟悉公司的生产运营和内部控制，更了解公司的客户和供应商，甚至能从当地媒体获知公司的一些信息。而距离公司偏远的审计师则不具备上述优势，与公司之间存在着更多的信息不对称。既然如此，为什么有的公司会选聘偏远的审计师？

　　Jensen等认为有两种动机驱动公司选聘偏远的审计师：信号动机和公司机会主义动机[3].信号动机的解释源于本地缺乏高质量的审计师，比如本地没有具有品牌声誉的审计师或者具有行业专长的审计师，因此选聘拥有此类特征的偏远审计师。机会主义动机的解释是，公司治理和业绩较差的公司，管理层为了隐藏坏消息，有动机选聘偏远的审计师，因为信息劣势，这些审计师审计质量较低。但Jensen等对远近审计师的划分以公司与已聘审计师的距离为准[3],这种划分并没有考虑公司与已聘审计师的距离在可供选择的所有审计师距离中的位置。因为，在审计师分布密集的地区，距离公司较近的审计师往往在可供选择的审计师中相对位置较远，而在审计师分布稀疏的地区，距离公司较远的审计师也可能在可供选择的审计师中相对位置较近。因此，本文用公司与已聘审计师的距离在到所有审计师距离中的排序来衡量地理位置的远近，即相对地理位置。

　　为什么不同的公司会选择不同相对地理位置的审计师，已有的文献没有给出答案，但公司对审计师的选择无非是出于成本收益考虑。审计作为一种重要的监督机制，对其的选择，大部分文献认为代理问题是驱动因素，但Knechel等认为公司选择审计师的原因复杂，不仅仅是减少代理成本的需要[5].借鉴之前关于审计师选择的文献[6][7][8][9],我们分别从公司复杂性、公司风险、股权融资需要、代理问题以及公司属性来提出可能影响公司对不同相对地理位置审计师选择的因素。

　　审计的重要功能是能够增加公司的效率和效益，顺应法律法规要求并减少内外部信息不对称[5].

　　公司越复杂，经营效率较低，更难以进行监控，容易产生道德风险。而且，公司越复杂，往往公司隐藏坏消息的手段就越为多样和隐秘，越不容易被审计师发现。比如，Choi等发现邻近公司的审计师提高审计质量的作用要受制于公司的多元化程度[1],即公司复杂会使临近公司的审计师的优势减弱。换言之，公司越不复杂，临近公司的审计师对其越有审计质量上的优势。因此，如果公司对审计师的选聘出于监督动机，那么公司业务越不复杂，就越倾向于选聘在审计质量上更有优势的临近审计师。相反，如果公司业务越不复杂而管理层有机会主义动机进行盈余管理，则公司越倾向于选聘偏远的审计师，因为越不复杂的公司进行盈余管理更容易被本地审计师识别。基于上述分析，我们提出以下研究假设：

　　H1:公司复杂性对选聘不同相对地理位置的审计师具有影响，但方向不确定。

　　公司风险越大，特别是那些陷入财务困境的公司，会给审计师带来更大的审计风险。会计师事务所为了规避审计风险，必然要增加审计投入，比如选派更有经验的审计师，进行更多的审计抽样和实质性测试，同时也会要求对承担的风险进行补偿，从而增加审计收费。因此，公司风险影响审计需求。

　　如果公司选聘审计师是出于监督动机，那么公司风险越大，公司越偏向于选聘临近公司的审计师，因为这些审计师更了解公司，在信息上更有优势，具有更好的专业胜任能力。而如果公司是出于机会主义动机，风险越大的公司越会规避高质量审计，这样更有动机选聘地理位置相对偏远的审计师，因为这些审计师存在信息劣势。基于此，我们提出以下研究假设：

　　H2:公司风险对选聘不同相对地理位置的审计师具有影响，但方向不确定。

　　有股权融资需要的公司有动机减少内外部信息不对称，提高公司透明度，增加公司财务报告的可信度，以期降低公司的融资成本。因此，如果公司是出于监督动机考虑，那么就应该选聘在信息上具有相对优势的临近审计师。另一方面，为了保证成功地进行股权再融资，管理层在股权再融资时有机会主义动机，比如Teoh等发现公司在增发前有盈余管理行为[10],王克敏和刘博发现中国上市公司也存在这种现象[11].因为高质量的审计能够约束股权再融资过程中的盈余管理行为[12],如果公司增发前有盈余管理动机，这样公司更会规避高质量审计，更有动机选聘位置偏远的审计师，利用这类审计师在公司信息方面的相对劣势。基于此，我们提出以下研究假设：

　　H3:公司的股权融资需求对选聘不同相对地理位置的审计师具有影响，但方向不确定。

　　中国资本市场主要存在第二类代理问题，即大股东和中小股东之间有着利益冲突，大股东掠夺中小股东的动机强烈。因此，大股东有约束自身行为的动机而去选聘高质量的审计师。王鹏和周黎安发现第二类代理问题越严重的公司，越会选聘“四大”会计师事务所[13].因此，如果公司出于监督动机，那么代理成本越严重就越会选聘专业胜任能力更强的审计师，即更加临近公司的审计师。但公司也存在机会主义动机，比如高燕发现终极控制人控制权与现金流权分离程度越大，公司盈余质量越低[14].因此，代理成本越严重的公司出于机会主义动机，会选聘相对地理位置偏远的审计师，目的是利用这些审计师在公司信息方面的劣势来隐藏掏空行为。基于此，我们提出以下研究假设：

　　H4:代理成本对选聘不同相对地理位置的审计师具有影响，但方向不确定。

　　中国资本市场存在着众多的国有企业，国有企业的一个显著特征是政府对企业有着过多的行政干预。同时，政府也控制着审计市场，对审计师选择进行干预。龚启辉等认为政府控制增强了审计师的本地优势，提高了财务报表质量[15].因此，如果国有企业是出于监督动机，那么就应该选聘专业胜任能力更强的临近审计师；如果是出于机会主义动机就会选聘存在信息劣势的相对地理位置偏远的审计师。基于此，我们提出以下研究假设：

　　H5:公司属性对选聘不同相对地理位置的审计师具有影响，但方向不确定。

　　三、研究设计

　　（一）样本选择与数据来源

　　我们按照上市公司年报披露的签字审计师姓名，在中国注册会计师协会网站行业信息查询系统中获取该审计师所属会计师事务所或分支机构的详细地址。上市公司注册地详细地址来源于RES-SET数据库，财务数据和公司治理数据来自于CSMAR数据库，纳入合并范围的子公司数据从上市公司年报中手工收集。本文以2008~2011年上市公司为初选样本，并按以下标准进行了筛选：（1）剔除金融类上市公司；（2）剔除没有披露签字审计师的上市公司；（3）剔除无法通过中注协查询系统获知签字审计师所属会计师事务所详细地址的上市公司；（4）剔除财务数据不全的上市公司。本文对所有连续变量在5%和95%百分位上做了Winsorize处理，对回归系数的标准误做White异方差调整。本文最终用于检验的样本为5323个公司观测值，使用的数据处理软件为STATA12.0.

　　（二）审计师相对地理位置的衡量

　　我们用谷歌地图查询所有审计师所属会计师事务所所在地经纬度（loni,lati）以及上市公司注册地经纬度（lonj,latj），然后使用下列公式计算审计师与上市公司的距离（Dis）。其中R为赤道半径，取值为6371.004公里。

　　我们根据上述公式计算出上市公司到市场上提供审计服务的所有审计师（包括总所和分支机构）的距离，然 后 再 对 这 些 距 离 从 小 到 大 进 行 排 序。上 市 公 司 选 聘 的 审 计 师 相 对 地 理 位 置 变 量（Location）为公司到实际选聘的审计师的距离顺序除以所有可供选择的审计师的数量。

　　Location介于0和1之间，Location越大，表明相对地理位置越远。

　　（三）研究模型

　　为了检验本文的研究假设，我们设计了如下计量模型：

　　按照设定，因变量Location介于0和1之间，因此我们采用Tobit模型进行回归分析。本文用公司规模、纳入合并范围的子公司数、应收账款以及存货之和除以总资产这三个变量来衡量公司复杂性。公司规模越大，经营往往越复杂；纳入合并范围的子公司数越多，总公司和子公司之间的信息不对称程度越大，经营越复杂；应收账款和存货是产生短期应计项目的主要来源，容易被公司管理层操纵，因此，公司的应收账款和存货之和占总资产的比例越大，公司越复杂。

　　Size为公司规模，用公司年末总资产的自然对数来表示；SqSubs为子公司数，用纳入合并范围子公司数的平方根来表示；Arinv为公司应收账款和存货情况，用年末的应收账款和存货之和除以总资产表示。我们采用公司成长性、公司业绩、是否亏损以及资产负债率这四个变量来衡量公司风险。公司成长性越大，往往会有较大的经营风险；公司业绩越好，则风险越小，而公司业绩越差或发生亏损，公司的破产风险越大；公司资产负债率越高，财务风险越大。

　　Growth为公司成长性，用公司总资产增长率表示；ROA为公司业绩，用公司净利润除以总资产表示；Loss为公司是否亏损虚拟变量，若公司当年净利润小于0则取1,否则取0;Lev为公司资产负债率，用年末的总负债除以总资产表示。

　　Issue为公司是否有股权融资需要虚拟变量，若公司当年有增发或配股则取1,否则取0.Dev为代理成本变量，用终极控制人的控制权比例减去现金流权比例来表示。

　　State为公司属性虚拟变量，若公司为国有企业则取1,否则取0.此外，我们还控制了行业（Ind）和年度（Year）固定效应，ε为误差项。

　　四、实证结果

　　（一）描述性统计分析

　　表1为主要变量的描述性统计结果，从中可以看出，Location的中位数为0.057,均值为0.193,表明一半的公司与已聘审计师的距离在到所有审计师距离的位置在前6%以上，均值约为20%,说明大部分公司选择临近的审计师。公司规模（Size）的均值为21.703,中位数为21.560;纳入合并范围子公司数量的平方根（SqSubs）均值为2.963,中位数为2.646;应收账款和存货之和占总资产的比例（Arinv）平均为0.259,中位数为0.237;公司总资产增长率（Growth）均值为0.186,中位数为0.152,说明总体上上市公司增长较快；总资产净利率（ROA）均值为0.041,中位数为0.039,亏损公司（Loss）所占比例为16.5%,说明上市公司总体业绩较差；资产负债率（Lev）均值为0.487,中位数为0.494,表明上市公司总体负债水平适中。增发或配股公司比例（Issue）为9.5%.终极控制人控制权比例和现金流权比例的差额（Dev）平均为5.9%,有一半的公司没有发生两权分离，说明总体来看，上市公司两权分离程度并不严重。样本中国有企业所占比例（State）为57.6%.

　　（二）多元回归分析

　　我们计算了模型（3）的方差膨胀因子，发现最大值并没有超过10,平均值约为3,表明不存在严重的多重共线性问题。表2为模型（3）的多元回归结果，从栏（1）可以看出，反映公司复杂性的三个变量（Size、SqSubs和Arinv）中SqSubs的系数在1%的水平上显著为负，且在栏（3）中也显著，这表明纳入合并范围的子公司数越少，公司越有动机选聘位置相对偏远的审计师，这与推导假设1时提出的管理。层机会主义动机假说相吻合，即越不复杂的公司因存在机会主义动机，会选聘有信息劣势的偏远审计师。从栏（2）可以看出，反映公司风险的四个变量（Growth、ROA、Loss和Lev）中ROA的系数显著为负，但在栏（3）中并不显著，即有微弱的证据表明公司风险越大，越倾向于选聘位置相对偏远的审计师，这与推导假设2时提出的公司机会主义动机假说相吻合，即风险越大的公司出于机会主义需要，会利用偏远审计师与公司之间的信息不对称。从栏（3）可知，Issue的系数显著为正，表明有股权融资需要的公司倾向于选聘偏远审计师，这与推导假设3时提出的公司机会主义动机假说相吻合，即有股权融资需要的公司存在盈余管理的动机，会利用偏远审计师在公司信息方面的劣势，从而掩盖其机会主义行为。Dev的系数显著为正，表明代理问题越严重的公司倾向于选聘偏远的审计师，这与推导假设4时提出的公司机会主义动机假说一致，即代理问题越严重的公司越会从事损害中小股东利益的行为，需要利用偏远审计师在信息方面的劣势来掩盖。State的系数显著为正，表明国有企业倾向于选聘偏远的审计师，这也与推导假设5时所提出的机会主义动机假说相吻合，即国有企业出于机会主义动机，刻意去规避有更高审计质量的本地审计师，而选聘有信息劣势的偏远审计师。

　　（三）稳健性检验

　　为了增强研究结论的可靠性，我们进行了以下稳健性检验：（1）可能并不是所有的审计师都被公司在做审计师选聘决策时所考虑，行业内其他公司选聘审计师可能会影响到公司的选聘决策。因此，我们计算公司到给其所在行业提供审计服务的所有审计师的距离，再对这些距离从小到大进行排序，用公司到实际选聘审计师的距离的排序除以行业内提供审计服务的审计师数量作为审计师相对地理位置的度量指标；（2）只有当终极控制人拥有的控制权超过一定比例时，才能对公司进行实质上的控制。因此，我们分别选取终极控制人拥有的控制权超过20%以及超过30%的样本；（3）为了检验研究结果是否因遗漏了审计委员会特征变量，我们在模型中依次加入公司是否设立审计委员会（若公司设立审计委员会取1,否则取0）、审计师委员会的独立性（审计委员会中独立董事人数除以审计委员会规模）以及审计委员会中具有会计背景委员的比例（具有会计背景的委员数量除以审计委员会规模）。

　　以上重新检验的结果表明，我们的研究结论没有发生实质性变化。

　　五、选择不同相对地理位置审计师的经济后果

　　从上一部分的实证结果可知，公司业务越不复杂、风险越大、代理问题越严重、有股权融资需要以及国有企业更倾向于聘请相对地理位置偏远的审计师。上述发现都与公司机会主义动机假说相一致，即公司利用偏远审计师与公司间的信息不对称来隐藏其机会主义行为。但也有可能是信号动机，即Jensen等所认为的由于本地缺乏高质量的审计师，而去偏远地区选聘此类审计师[3].因此，在这一部分我们拟研究不同相对地理位置审计师选择的经济后果，以期对这两种假说进行区分。借鉴之前关于审计师选择经济后果的文献[16][17],我们从盈余管理、公司透明度以及公司价值展开经济后果的分析。如果选择位置相对偏远的审计师的公司盈余管理程度更低，透明度和公司价值更高，则表明是信号动机，反之则是机会主义动机。为了控制内生性，我们在经济后果检验时采用两阶段回归。在第一阶段，我们采用Tobit回归利用模型（3）估计出每个公司选择的审计师相对地理位置变量Pre_Location,在第二阶段采用OLS回归，将Pre_Location作为第二阶段的检测变量。我们检验了所有模型的方差膨胀因子，发现不存在严重的多重共线性问题。

　　（一）盈余管理

　　为了检验相对地理位置审计师选择对公司盈余管理的影响，我们用Pre_Location对盈余管理进行回归。本文采用业绩配对的Jones模型估计出操纵性应计利润（DA）后取其绝对值来衡量盈余管理，因为它能更好地捕捉公司盈余管理行为[18].同时，借鉴以前的文献[19],我们在模型中控制了公司规模（Size）、经营活动现 金流 （CFO,用 经 营活动净 现 金流量除 以总资产衡量）、公司成长 性（Growth）、公司业绩（ROA）、是否亏损（Loss）、资产负债率（Lev）、是否选择“十大”审计师（Big10,如果公司的审计师为“十大”会计师事务所取1,否则取0）①，以及公司属性是否为国有（State）。此外，我们还控制了公司的注册地是否在北京、上海和广东（BSG,如果公司注册地在北京、上海或广东，BSG取1,否则取0）。大公司通常业绩较好，盈利稳定，内部控制和治理水平较高，从事盈余管理的动机较小，Size的符号预期为负。由于现金流与应计利润负相关，CFO的符号预期为负。高成长的公司为了显示自身的高盈利能力，越有可能从事盈余管理活动，Growth的符号预期为正。业绩越好的公司从事盈余管理的动机越低，ROA的符号预期为负。发生亏损的公司越有可能出现更大的负向操纵性应计利润，Loss的符号预期为正。高财务杠杆的公司财务风险越大，越有可能进行盈余管理，Lev的符号预期为正。国内“十大”会计师事务所审计质量更高，Big10的符号预期为负。国有企业从事盈余管理的动机较低，State的符号预期为负。北京、上海和广东这三个区域有更高的法制化程度，更临近证券监管部门以及更严格的媒体和金融中介的监督，注册地在这三个区域的公司从事盈余管理的动机较低，BSG的符号预期为负。此外，我们还控制了行业和年度固定效应。

　　表3为相对地理位置审计师选择与盈余管理的回归结果，从表3全样本的回归结果来看，Pre_Location的系数显著为正，即选择相对地理位置偏远的审计师的公司盈余管理程度更大，表明偏远的审计师与公司存在更多的信息不对称，导致了更低的审计质量。因此，从盈余管理的角度来看，公司选聘相对地理位置偏远的审计师的动机符合机会主义假说。从控制变量的回归结果来看，Size、Big10、State和BSG的系数显著为负，Growth、Loss和Lev的系数显著为正，这些都与预期一致；ROA的系数显著为正，与预期并不一致，这是因为有公司通过盈余管理来提高业绩；CFO则并不显著，我们对DA取绝对值，正负相抵，因此CFO并没有表现出显著性。

　　我们把研究样本按照DA的正负方向分组回归，结果发现，在DA>0组，Pre_Location的系数依然显著为正，但在DA<0组，Pre_Location的系数并不显著。这是因为相对于利润高估，利润低估对审计师的审计风险影响较小[20].因此，对于公司低估利润，临近公司的审计师并不关注，没有表现出审计质量上的优势。

　　（二）公司透明度

　　我们还检验了不同相对地理位置审计师选择对公司透明度的影响，借鉴之前的文献[21],公司透明度采用分析师跟踪的数量（AF）和分析师盈余预测精确度（Accu）来表示。分析师跟踪数量（AF）用分析师跟踪人数加1后取自然对数来衡量。借鉴刑立全和陈汉文的研究[22],在用Pre_Location对分析师跟踪数量进行回归时我们控制了公司规模（Size）、资产负债率（Lev）、公司成长性（Growth），盈余变化量（Surprise,用公司每股收益的变化除以年初开盘价表示）、行业规模（Indsize,用行业内公司年末总市值之和取自然对数表示）以及公司是否注册在北上广（BSG）。分析师倾向于跟踪规模大、财务风险低、成长性高、盈余变化量低的公司，以及规模大的行业和透明度高的北上广公司。因此，我们预期Size的符号为正，Lev的符号为负，Growth的符号为正，Surprise的符号为负，Indsize的符号为正，BSG的符号为正。回归结果见表4栏（1），从中可以看出，Pre_Location的系数显著为负，表明选聘相对地理位置偏远的审计师的公司，分析师跟踪人数较少。从控制变量的回归结果来看，Size、Lev、Growth、Surprise的系数显著，并且符号与预期一致；Indsize和BSG的系数也显著，但符号与预期相反，这可能是因为规模大的行业和北上广的公司透明度较高，分析师关注此类公司获益较低，因而跟踪的人数较少。

　　分析师盈余预测精确度（Accu）用跟踪该公司的所有分析师盈余预测的中位数与实际盈余之差取绝对值后除以年初开盘价来表示，该值越大表示越不精确②。在用Pre_Location对分析师预测精确度的回归中，除了控制分析师跟踪数量模型中的控制变量以外，还控制了分析师跟踪数量（AF）。

　　刑立全和陈汉文发现规模大的、财务杠杆高的公司分析师预测误差越大[22],因此，预期Size和Lev的符号为正。高成长性的、盈余变化量大的公司预测难度更大，因此，预期Growth和Surprise的符号为正。行业规模大的、注册地在北上广的以及更多 分析师 跟踪的公 司透明度越高，因此，预期Indsize、BSG和AF的符号为负。回归结果见表4栏（2），从中可以看出，Pre_Location的系数显著为正，表明选聘相对地理位置偏远的审计师的公司，分析师预测精确度较低。从控制变量的回归结果来看，Size、Lev、BSG和AF的系数显著，并且符号与预期一致；Growth和Surprise的系数也显著，但符号与预期并不一致，这可能是因为高成长性和盈余变化量大的公司虽然预测难度更大，但分析师投入更多，因此提高了盈余预测精确性；Indsize的系数不显著。

　　从上面两部分的回归结果来看，公司选聘相对地理位置偏远的审计师会降低分析师跟踪数量以及分析师盈余预测的精确度，这表明选聘偏远的审计师导致公司的透明度降低。因此，从公司透明度角度来看，公司选聘相对地理位置偏远的审计师其动机也符合机会主义假说。

　　（三）公司价值

　　为了检验不同相对地理位置审计师选择对公司价值的影响，我们用Pre_Location对公司价值进行回归，公司价值采用托宾Q（公司市值加上负债除以总资产）来表示。借鉴之前的文献[23],我们在模型中控制了公司规模（Size）、资产负债率（Lev）、公司业绩（ROA）、流动比率（Liquidity,用流动资产除以流动负债表示）、公司成长性（Growth）、资本性支出（Capital,用固定资产和无形资产的增量除以总资产表示）以及审计师是否为国际“四大”（Big4,如果审计师为国际“四大”取1,否则取0）等。

　　He等发现公司规模与公司价值负相关，而财务杠杆、公司业绩、流动性、资本性支出以及审计师是否为国际“四大”均与公司价值正相关[23].因此，我们预期Size的符号为负，Lev、ROA、Liquidity、Capital以及Big4的符号均为正。高成长性的公司，公司价值越大，预期Growth的符号为正。我们也控制了公司注册地是否在北上广（BSG），北上广的公司透明度更高，公司价值更大，预期BSG的符号为正。

　　表4栏（3）为回归结果，从中可以看出，Pre_Location的系数显著为负，表明选聘相对地理位置偏远的审计师降低了公司价值。高质量审计的一个作用是能够增加公司价值，从公司价值角度来看，公司选聘相对地理位置偏远的审计师其动机也是符合机会主义假说。从控制变量的回归结果来看，除了Growth和Capital不显著以外，其余变量均显著，且回归系数的符号与预期一致。

　　六、研究结论与启示

　　已有的研究发现公司选聘不同位置的审计师会影响审计质量[1][2],但没有文献研究公司为什么会选择相对地理位置不同的审计师，以及这种决策的经济后果。因此，本文的研究拟在这方面提供初步的证据。本文以公司到已聘审计师的距离在到所有审计师距离中的排序作为相对地理位置的替代变量，研究发现：公司越不复杂、风险越高、有股权融资需要、终极控制人控制权与现金流权分离程度越大以及国有企业倾向于选聘相对地理位置偏远的审计师。

　　Jensen等认为公司选聘偏远审计师有信号和机会主义两种动机[3],因此，我们从公司盈余管理、透明度和公司价值三个层面来研究公司选聘不同相对地理位置的审计师的经济后果，以便考察其背后的动机。研究发现，选聘相对地理位置偏远的审计师的公司盈余管理程度更高，公司透明度以及公司价值更低，这表明，公司选聘此类审计师主要是因为机会主义动机。

　　本文的研究具有以下方面的重要启示：首先，本文分析了公司选聘相对地理位置不同的审计师的影响因素和经济后果，提供了公司审计师选聘舍近求远的动机是机会主义的证据。因此，相关监管部门要加强对选聘相对地理位置偏远的审计师的公司的监督力度，抑制这些公司可能存在的机会主义行为，从而保护广大中小股东的利益。其次，根据本文的研究发现，审计师与偏远客户之间存在着严重的信息不对称，影响了审计师的专业胜任能力，从而降低了审计质量。因此，本文的研究发现也为会计师事务所进行质量控制以及制定发展战略提供了有益的启示。从短期来看，会计师事务所要对偏远客户投入更多的审计资源，比如选派更有经验的审计师或扩大审计测试和抽样范围；从长远来看，要在偏远客户集中的区域设立分支机构，这样能够更好地了解当地客户，降低审计风险，提高审计质量。

　　参考文献：

　　[1]Choi,J.H.,Kim,J.B.,Qiu,A.A.,Zang,Y.Geographic Proximity between Auditor and Client:How Does ItImpact Audit Quality[J].Auditing:A Journal of Practice & Theory,2012,31（2）：43-72.

　　[2]刘文军。审计师的地理位置是否影响审计质量？[J].审计研究，2014,（1）：78-87.

　　[3]Jensen,K.,Kim,J.M.,Yi,H.The Geography of US Auditors:Information Quality and Monitoring Costs byLocal versus Non-Local Auditors[J].Review of Quantitative Finance and Accounting,2014,forthcoming.

　　[4]DeAngelo,L.Auditor Size and Audit Quality[J].Journal of Accounting and Economics,1981,3（3）：183-199.

　　[5]Knechel,W.R.,Niemi,L.,Sundgren,S.Determinants of Auditor Choice:Evidence from a Small ClientMarket[J].International Journal of Auditing,2008,12（1）：65-88.

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