并购过程中审计师聘用的价值——来自中国上市公司的经验数据

并购过程中审计师聘用的价值

———来自中国上市公司的经验数据

湖南大学工商管理学院

李晚金

江贤莹

龚光明

【摘要】基于信息不对称理论，从并购方的角度出发，以我国上市公司的并购事件为样本，研究了审计师在并购中的作用。研审计师具备目标企业所在行业的行业专长有助于并购绩效的提升；究发现，并购过程中审计师的参与能够显著提升并购绩效；相较审计师的行业专长对提升并购绩效的作用更加显著；参与并购的审计师如果于关联并购，在信息不对称程度较大的非关联并购中，在并购前与并购双方同时存在业务关联关系，并购绩效会更好。

【关键词】信息不对称；审计师特征；并购绩效【中图分类号】F239

【文献标识码】A

【文章编号】1004-5937（2017）12-0108-06

引言一、

重要资源获取和核心并购是企业实现经营规模扩张、

竞争力提升的重要发展战略，但并购在给企业带来发展机虽然遇的同时，也带来了挑战。Pabloetal.[1]的研究认为，企业可以通过并购来实现其战略愿景，但其中所蕴藏的在并高风险不可忽视。Balakrishmanetal.[2]的研究发现，购完成之前，不确定性主要体现在相关信息的获取和目并购方在标企业价值的评估等方面；而在并购完成之后，资源整合和运营管理等方面面临不确定性。多数学者认为，并购中的信息不对称是存在的，并且会对并购方所做的决策以及并购后的企业绩效产生较大的影响。Mil-grometal.[3]的研究指出，并购双方之间的信息不对称可能会导致并购的失败，或者双方的整合无法达到预期的并效果。Hansen[4]的研究表明，由于信息不对称的存在，购方在谈判中处于被动地位，并购方可能需要支付较高信息不对称是导的成本才能完成并购。从以上文献可知，

致并购绩效难以达到预期效果的原因之一，这也正是并购中需要聘请高质量审计师等专业咨询机构的重要原因所在。

目标企业大多数是非在国内上市公司的并购事件中，

上市公司，由于缺乏相关法律法规的约束和监管部门的监督，可能会导致目标企业披露信息的可靠性和完整性较差、信息对外公开程度低，这就为目标企业隐藏内部重要信息、粉饰财务报表和夸大发展前景创造了条件。Chap-manetal.[5]的研究认为，在中国的并购事件中，目标企业的会计信息完整性较差、信息透明度低等问题亟待解决。根据信息不对称理论，目标企业比并购方更加了解自身实际情况，因而并购方相对地处于劣势地位。由于对目标企

业缺乏充分的认识和了解，并购方在对目标企业的价值评可能对估和前景预测方面会与真实情况存在较大的偏差，并购后的企业绩效造成不利影响。为进一步规范企业并购和《上市公行为，出台的《上市公司收购管理办法》作为并购方的上市公司司重大资产重组管理办法》规定，应当聘请相应的专业咨询机构参与并购活动。依据自身的专业特长，目前审计师的主要职能是对目标企业开展并购专项审计。

以本文基于信息不对称理论，从并购方的角度出发，我国上市公司2010—2013年的并购事件为研究样本，研同时探究审计师的专业究审计师在并购中所发挥的作用，

技能和与并购双方的关系对并购绩效的影响。

对就研究内容来讲，已有的关于并购的研究文献中，于专业咨询机构的研究较少，且多数关注投资银行在并购现有的文献多为理论分析。本中的作用。就研究方法来讲，文将并购过程中的审计师及其特征纳入到并购绩效的影拓展了现有的关于企业并购响因素中，并进行实证检验，的研究。

二、文献回顾和研究假设（一）审计师与并购绩效

更好地实为了降低并购双方之间的信息不对称程度，现并购的预期效果，并购方可以借助作为第三方的专业咨询机构的力量来改善现状。参与企业并购的专业咨询机构主要有资产评估机构、投资银行、会计师事务所和律师事务所。孙轶等[6]的研究发现，并购方会通过聘用咨询机构来控制并购中的风险。韩倩倩等[7]从理论上分析了审计师的李彬[8]的研究认为，并购风险过滤职能。专业咨询机构的参

【作者简介】李晚金（1963—），女，湖南平江人，湖南大学工商管理学院副教授，研究方向：企业财务理论与实务研究；江贤莹湖南大学工商管理学院硕士研究生，研究方向：（1962—）湖南（1992—），女，湖北鄂州人，企业财务理论与实务研究；龚光明，男，湖南大学工商管理学院教授、博士生导师，企业财务理论与实务研究澧县人，博士（后），研究方向：

108会计之友2017年第12期

与可以提升并购绩效，并且聘请机构的数量和类型对并购绩效的影响存在着差异。专业咨询机构凭借其丰富的信息资源和执业经验，能够有效缓解并购风险给并购方带来的负面影响，协助并购方做出恰当的决策，因此专业咨询机构在并购中的重要作用是不言而喻的。

关于目标企业的会计信息质量在并购中的影响，Hollisetal.

[9]

的研究发现，目标企业低质量的会计信息不

仅会导致较高的并购溢价，而且还会导致并购交易中止的概率上升。Maureenetal.[10]的研究发现，目标企业高质量的会计信息可以降低并购中的不确定性，

使并购方更加准确地评估目标企业的价值。相较于其他专业咨询机构，审计师的独特作用体现在通过对目标企业的财务报表审计，有效地防范目标企业隐藏内部信息、

夸大经营业绩、提供虚假信息等行为，提高目标企业的会计信息质量，缩小双方的信息不对称程度，有助于并购方对目标企业进行准确的价值评估和前景预测，协助并购方制定合理的并购决策，进而提升并购绩效。因此，提出第一个假设。

假设1：在其他条件相同的情况下，企业并购过程中审计师的参与可以显著提升并购绩效。

（二）审计师行业专长与并购绩效

Owhosoetal.[11]的研究发现，具有行业专长的审计师能够及时发现该行业的企业财务报告中的错报。范经华等[12]的研究发现，审计师的行业专长在一定程度上可以抑制企业盈余管理的行为。谢盛纹等[13]的研究表明，审计师的行业专长能够减少错报发生的可能性，

降低财务重述发生的概率。从以上文献可以发现，审计师行业专长是体现审计师专业技能的重要方面，具有行业专长的审计师拥有关于被审计单位所在行业的会计和企业运营管理等方面的知识以及丰富的执业经验，

能更准确地鉴证被审计单位财务报告的公允性和合法性，

从而提高审计质量。本文所研究的审计师行业专长指的是审计师所具备的目标企业所在行业的行业专长。

当审计师具备目标企业所在行业的行业专长水平更高时，审计师就能更有效地对目标企业开展报表审计活动，发现目标企业财务报告中的更多错报，向并购方提供更加公允和规范的财务报表，

在原有的基础上进一步缩小双方之间的信息差距，改善并购方在并购谈判中的地位，协助其做出更加恰当的并购决策，从而提升并购绩效。因此，提出第二个假设。

假设2：在其他条件相同的情况下，审计师的行业专长可以显著提升并购绩效。

并购按照并购双方是否存在关联方关系，

可以分为关联并购和非关联并购。关联并购是发生在企业关联方之间的并购行为。潘瑾等[14]的研究发现，关联并购的风险小于非关联并购，关联并购的绩效高于非关联并购的绩效。巫岑

审计广角

等[15]分析了关联并购的信息传递效应，

认为关联并购主要通过创造先验消息和信息交流两种机制实现信息传递。根据以上文献可以得知，在关联并购中，双方之间的信息传递更为直接，相关信息被隐瞒和扭曲的程度较低，双方之间的信息不对称程度较低。而在非关联并购中，并购双方之间缺乏直接的沟通渠道，且目标企业基于维护自身的利益和对并购方的不信任，可能会隐瞒自身企业的真实情况，这样会给并购方对目标企业的价值评估和前景预测造成阻碍。这就意味着，非关联并购中的信息不对称程度会更高，这更加需要有较高专业技能的审计师来识别目标企业粉饰报表的动机，进一步提高目标企业的会计信息质量，协助并购方做出更加有效的并购决策，审计师行业专长在非关联并购中发挥的作用应该会更强。因而，提出第三个假设。

假设3：在其他条件相同的情况下，相对于关联并购，在非关联并购中，审计师行业专长对提高并购绩效的作用更加显著。

（三）审计师的业务关联与并购绩效Danetal.

[16]

的研究发现，在并购之前，

并购双方的报表经由同一审计师审计，并购交易的成功率会得到提升，并购溢价率会下降。Yeetal.

[17]

的研究认为，

如果并购前双方的报表经由同一审计师审计，

可以提升双方报表的可比性，提高并购的质量。从以上文献可以发现，在并购之前，并购双方的报表审计若聘请了同一审计师，有助于降低并购中的信息不对称，对并购产生积极影响。本文中所提到的审计师的业务关联指的是审计师在并购前曾参与并购企业或者目标企业的报表审计。

与并购双方同时存在业务关联的审计师，

对双方的会计、运营模式、盈利状况等方面有一定程度的了解，在并购中可以起到有效的信息沟通作用，

且凭借其对双方的业务熟悉程度，在并购中可以提高并购审计效率，帮助企业对资源进行有效分配，减少不必要成本的支出，协助并购方制定更具有针对性的并购决策，从而提升并购绩效。因此，提出第四个假设。

假设4：在其他条件相同的情况下，相较于不存在业务关联的审计师，与并购双方同时存在业务关联的审计师参与并购可以显著提升并购绩效。

三、研究设计

（一）样本选择和数据来源

本文选取了2010—2013年间中国上市公司的并购事件为初始样本，按照以下标准进行筛选：（1）剔除并购失败的样本；（2）剔除并购方为金融行业的样本；（3）剔除并购方为ST类公司的样本；（4）同一家企业在一年内多次发生并购的，选取交易金额最大的并购事件为样本；（5）剔除相

109审计广角

得到审计师参关数据缺失的样本。经过上述条件的筛选，

并购企业与并购的样本量有858个。根据并购发生年度、最的规模和所在的行业等方面选取相似的样本进行匹配，企业财务数终得到未聘任的样本量有865个。并购事件、

并通过新浪财经据和审计师相关数据来自国泰安数据库，网和巨潮资讯网对相关数据进行补充。

（二）变量定义

并购绩效（MAP）1.被解释变量：。并购绩效的衡量主要有两种方法：事件研究法和财务指标法。相较于国外成熟的资本市场，国内市场的发展时间较短，当下仍存在着股票价格容易受到干扰，无法真正地反映企业价值等问题，用股票价值变动来衡量绩效会存在较大的系统本文性偏差。因此，本文选择财务指标法衡量并购绩效。选用并购方在并购完成后两年的“总资产收益率”的平（（均变动值ΔROA）和“托宾Q”的平均变动值ΔTobin'sQ）来衡量企业并购后的会计绩效和市场绩效。

2.解释变量：审计师（Audit）、行业专长（IMS）和审计师（Com-Audit）的业务关联。

（Audit）如果聘请了审计师参与到企业并购的过程中，则取值为1；否则取值为0。

关于审计师行业专长（IMS），采用国内学者较常用的“行业市场份额法”来衡量审计师行业专长。

IMSi，k=移姨Assetikj

Jj=1Jj=1

（6）（Consultant）易规模；投资银行：投资银行参与了并购，如果为非取值为1，否则取值为0；（7）关联与非关联并购：（Unrelated）关联并购，取值为1，否则取值为0。为消除年度和行业的影响，加入年度虚拟变量（Year）和行业虚拟变量（Industry）。

（三）回归模型

为了验证假设1，构建模型1，对总样本进行回归检构建模型2进行回验。为检验假设2，选用聘任组的样本，归检验。为检验假设3，将聘任组样本再细分为关联和非关分别对模型2进行回归，联并购两个子样本，比较审计师为了验证假设4，行业专长对并购绩效影响是否存在差异。

选用聘任组样本①，构建模型3进行回归检验。各模型的具体表达式如下：

MAP=α0+α1Audit+α2Indep+α3Share+α4Size+α5Scale+α6Lev+α7Growth+α8Consultant+α9Unrelat-ed+移Year+移Industry+ε1

（1）

MAP=β0+β1IMS+β2Indep+β3Share+β4Size+β5Scale+β6Lev+β7Growth+β8Consultant+β9Unrelat-ed+移Year+移Industry+ε2

（2）

MAP=γ0+γ1Com-Audit+γ2Indep+γ3Share+γ4Size+γ5Scale+γ6Lev+γ7Growth+γ8Consultant+γ9Unrelated+移Year+移Industry+ε3

四、实证结果（一）描述性统计

表1报告了描述性统计和均值比较的结果。为了便于比较，分成了三个样本，分别是全样本、聘任组样本和未聘任组样本。

从表1可以看出，聘任组的会计绩效（ΔROA）和市场（ΔTobin'sQ）并且在均值绩效的均值明显高于未聘任组，初步支持本检验中，两组的均值差异在1%的水平上显著，文的假设1。

（二）相关性检验

对变量之间的关系进行了Spearman相关系数检验，模型1的检验结果如表2所示。

从表2可以得知，Audit与ΔROA之间的相关系数为0.0，在5%的水平上显著正相关；Audit与ΔTobin'sQ之间的相关系数为0.056，在5%的水平上显著正相关，初步支持本文的假设1。由于篇幅，本文未列示模型2和模型3的检验结果。在模型2中，IMS与ΔROA之间的相关系数为0.117，在1%的水平上显著正相关，IMS

（3）

单位资产总额的平方根之和。移移姨Assetikj为所有审计

J

I

j=1

i=1

其中，移姨Assetikj为审计师i在行业K中的被审计

移移姨AssetJ

I

j=1

i=1

ikj

师在行业K中审计的全部企业的资产总额的平方根之和。采用行业分类标准，制造业按二级代码进行分类，其他行业则按一级代码进行分类。

（Com-Audit）关于审计师的业务关联，如果审计师在并购前与并购双方同时存在业务关联关系，则取值为1；否则取值为0。

（1）3.控制变量。公司治理：采用并购前一年末并购方（Indep）（Share）来董事比例和第一大股东持股比例（2）衡量治理水平；资本结构：采用并购前一年末并购方的（Lev）（3）采用并资产负债率来衡量资本结构；成长能力：购前一年末并购方的营业收入增长率（Growth）来衡量成（4）长能力；企业规模：采用并购前一年末并购方总资产的（Size）（5）采用自然对数来衡量企业规模；并购交易规模：（Scale）并购方支付的并购价值的自然对数来衡量并购交

①在858个样本中，其中168由于相关信息披露的有限性，有456个样本可以确定审计师与并购双方是否存在业务关联关系，

个并购事件显示存在审计师业务关联关系。Com-Audit的均值为0.368，标准差为0.482。

110会计之友2017年第12期

审计广角

表1描述性统计与均值比较

变量ΔROAΔTobin'sQAuditIMSIndepShareSizeScaleLevGrowthConsultantUnrelated

全样本（N=1723）均值8.74310.0160.500—36.79716.90212.59.51841.09323.0290.2500.570

标准差62.09141.5370.500—5.48617.5481.3561.50231.19243.1330.4320.495

聘任组（N=858）均值9.42510.763—7.50337.04517.12112.5639.52243.96522.9900.2800.565

标准差78.52146.22—6.5195.84618.1671.4291.57137.54947.9520.4500.499

未聘任组（N=865）均值8.0669.276——36.55016.68412.5659.51438.24523.0680.2200.575

标准差59.59837.77——5.09416.9131.2431.41222.78635.2250.4120.493

T检验（双尾）2.801***2.523***——1.876*0.516-0.0241.1733.820***-0.0303.034***0.628

注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著。

表2相关系数检验

变量ΔROAΔTobin'sQAuditIndepShareSizeScaleLevGrowthConsultantUnrelated

ΔROAΔTobin'sQ1.000—0.0*0.0110.052*

1.0000.056*0.0320.279**

1.0000.0320.0160.008

1.0000.0090.0180.047*

1.0000.325**0.147**0.448**-0.0100.040-0.015

1.0000.2**

1.000

1.000-0.114**

1.0000.002-0.011

1.000-0.020

1.000

Audit

Indep

Share

Size

Scale

Lev

GrowthConsultantUnrelated

0.080**-0.180**0.162**0.059*0.0030.130**

0.160**0.071**

0.159**0.086**-0.0200.077**-0.0120.123**0.073**

-0.022

0.0460.032-0.036

0.493**0.177**-0.186**-0.014

-0.148**0.188**-0.0390.060*

-0.060*-0.021

-0.069**-0.055*

注：*、**表示5%和1%的显著性水平。

与ΔTobin'sQ之间的相关系数为0.097，在1%的水平上显著正相关，初步支持本文的假设2。在模型3中，Com-Audit与ΔROA之间的相关系数为0.071，在1%的水平上显著正相关，Com-Audit与ΔTobinQ之间的相关系数为0.061，在5%的水平上显著正相关，初步支持本文的假设4。

（三）多元回归分析

本文首先针对每个模型测试了变量的VIF值，结果显示每个变量的VIF值均小于4.329，说明模型不存在多重共线性，具体回归结果见表3和表4。

如表3所示，在模型1中，Audit的回归系数为与ΔROA在5%的水平上显著正相关，验证了假0.054，

设1。在模型2中，IMS的回归系数为0.060，与ΔROA验证了假设2。在10%的水平上显著正相关，在聘任样本的进一步分组回归中，关联并购组的IMS的回归系数为

0.005，与ΔROA的关系没有通过显著性检验；在非关联与ΔROA在5%的水并购中，IMS的回归系数为0.108，平上显著正相关，表明相对于关联并购，在非关联并购中审计师行业专长对于提高会计绩效的作用更加显著，验证了假设3。在模型3中，Com-Audit的回归系数为0.073，且与ΔROA在5%的水平上显著正相关，验证了假设4。

如表4所示，在模型1中，Audit的回归系数为0.049，与ΔTobin'sQ在5%的水平上显著正相关，验证了假设1。在模型2中，IMS的回归系数为0.058，与ΔTobin'sQ验证了假设2。在聘任样本在10%的水平上显著正相关，

的进一步分组回归中，关联并购组的IMS的回归系数为在非0.023，与ΔTobin'sQ的关系没有通过显著性检验；关联并购中，IMS的回归系数为0.082，与ΔTobin'sQ在在非关10%的水平上显著正相关，表明相对于关联并购，

111审计广角

表3审计师及其特征与会计绩效的回归检验

变量AuditIMSCom-AuditIndepShareSizeScaleLevGrowthConsultantUnrelatedConstantYearIndustryRFPN

2新进行分组，检验在信息不对称程度较高的并购中，审计师行业专长提高并购绩效

模型3——0.073**（2.241）0.029（0.874）0.022（0.684）-0.170***（-3.276）0.222***（3.838）0.156***（3.509）0.027（0.840）0.055*（1.654）-0.024（-0.6）11.475**（1.948）控制控制0.1553.2560.000456

会计绩效（ΔROA）

模型10.054**（2.286）

——0.019（0.820）0.028（1.086）-0.092***（-3.287）0.110***（4.314）0.123***（4.826）0.053**（2.222）0.057**（2.311）-0.046*（-1.910）10.862**（2.513）控制控制0.1076.9770.0001723

模型2—0.060*（1.790）

—0.015（0.472）0.024（0.742）-0.177***（-4.543）0.220***（5.701）0.160***（4.626）0.030（0.924）0.050（1.477）-0.031（-0.855）12.235**（2.529）控制控制0.1545.1850.000858

关联组—0.005（0.092）

—0.030（0.615）0.026（0.533）-0.188***（-3.306）0.197***（3.3）0.150***（2.945）0.029（0.582）0.060（1.060）

—13.140*（1.701）控制控制0.1772.8500.000400

非关联组—0.108**（2.259）—0.009（0.191）0.021（0.469）-0.169***（-3.0）0.249***（4.683）0.162***（3.299）0.035（0.762）0.041（0.818）—12.045*（1.825）控制控制0.1793.3440.000458

由于篇幅，本文的作用是否更加显著。

未列示相关结果，通过回归检验，系数的符号和显著性基本没有变化，稳健性检验的结果基本支持原假设。

五、结论和建议

本文基于信息不对称的理论，从并购方的角度出发，实证研究了审计师及其特征与并购绩效之间的关系。研究结（1）果表明：审计师的参与有助于降低双方的信息不对称程度，提升并购绩效；（2）审计师行业专长与并购绩效显著正在信息不对称相关，且相较于关联并购，程度较大的非关联并购中，审计师行业专长对于提升并购绩效的作用更加显著；（3）参与并购的审计师在并购前若与双方同时存在业务关联，有助于提升并购绩效。

作为买方的根据信息不对称的理论，

为争取在谈判并购方处于信息劣势地位，

中的主动权，并购方需要借助各种力量来协助其对目标企业进行价值评估和前景预测，而审计师参与其中的意义在于提高目标企业的会计信息质量，降低并购中的不确定性，缩小双方之间的信息差距。本研究的结果支持审计师在并购中所发挥的积极作用，同时也发现审计师的专业技能及其与并购双方的关系在并购中的重要性。本文的研究结论对中国企业的并购实践具有重要启示。

本文从一个新的视角研究了审计师及其特征在并购中所发挥的作用，但也存

注：括号内表示t值。*、**、***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著。

联并购中审计师行业专长对于提高市场绩效的作用更加显著，验证了假设3。在模型3中，Com-Audit的回归系数为0.068，且与ΔTobin'sQ在5%的水平上显著正相关，验证了假设4。

（四）稳健性检验

为验证上述结果的可靠性，本文进行了如下的稳健（1）“净资产收性检验：选用并购方在并购完成后两年的（2）选用被审计单位的营业收入的平方根对审计师行业专（3）剔除以前年长重新进行衡量；为消除过去并购的影响，重新进行检验；（4）度发生过并购的样本，通过同地和异地并购、同行业和跨行业并购两个方面分别对信息不对称重

112会计之友2017年第12期

仅考虑了在一些局限，值得未来进一步探讨。局限之一，审计师对并购绩效的影响，今后可以考虑其他机构，如资局限之二，仅研究了审计产评估机构等在并购中的作用；

今师行业专长和与并购双方的关系对并购绩效的影响，后可以考虑审计师的并购经验在并购中的作用。●

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审计广角

附：

变量

表4审计师及其特征与市场绩效的回归检验

（ΔTobin'sQ）市场绩效

模型10.049**（2.117）

—

模型2—0.058*（1.754）

—0.061*（1.872）0.019（0.547）-0.376***0.071*（1.870）0.103***（2.1）0.018（0.550）0.080**（2.168）-0.057*（-1.762）15.199***（7.598）控制控制0.1735.7800.000858

关联组—0.023（0.675）

—0.040（0.938）0.047（1.036）-0.474***（-9.715）0.099**（1.978）0.128***（3.128）0.019（0.445）0.027（0.559）

—9.403***（6.721）控制控制0.1873.2500.000400

非关联组—0.082*（1.706）—0.070（1.545）0.002（0.034）-0.412***（-7.460）0.068（1.273）0.095**（2.110）0.0150.095*（1.6）—21.593***（7.928）控制控制0.1913.3580.000458

模型3—

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Audit

IMS—0.068**（1.763）0.056*（1.729）0.025（0.526）-0.302***（-7.614）0.075**（1.970）0.073**（2.119）0.0390.072**（2.075）-0.055*（-1.696）18.055**（7.498）控制控制0.1715.6770.000456

Com-Audit—0.058**（2.572）0.022（0.857）-0.334***

Indep

Share

Size

（-12.197）（-9.746）

0.040（1.604）0.050**（2.010）0.078**（1.934）0.057**（2.311）-0.042*（-1.840）10.580***（9.921）控制控制0.1547.3710.0001723

Scale

Lev

Growth

（0.319）（0781）

Consultant

Unrelated

ConstantYearIndustryR2FPN

注：括号内表示t值。*、**、***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著。

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