趙敬文
摘 要：我國引進融資融券制度是完善證券市場的重要舉措。本文採用DID雙重差分模型以及配對樣本，考察了賣空機制對審計收費的影響。研究發現，賣空機制的引入使得融券標的企業的審計收費有所提高；分析師跟蹤人數越多，融券標的企業的審計收費提高程度會越弱；當股權結構適度集中時，這種「提價效應」會消失。此外，本文還考察了賣空機制對異常審計收費的影響。
關鍵詞：賣空機制；審計收費；融資融券；分析師跟蹤；股權集中度
中圖分類號：F832.5 文獻標識碼：A 文章編號：1674-2265（2018）11-0077-07
DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2018.11.011
一、制度背景與文獻回顧
（一）融資融券制度背景
融資融券制度是歐美已開發國家成熟證券市場的基礎制度。股市中，賣空限制的存在會阻礙投資者向市場傳遞其所掌握的企業負面信息、對相關企業未來股價走勢的悲觀態度，使得股票價格只能涵蓋「好」的交易者觀點，高於了其應有的內在價值（Miller，1977）。融券制度作為一種賣空機制，打破了以上限制，發揮其價格發現功能，提高了股票市場的定價效率和市場流動性。
我國2005年通過新修訂的證券法之前，出於證券市場發展不完善的考慮，為了防止證券價格劇烈波動、投機行為泛濫，禁止賣空行為。直至2010年3月31日，推出融資融券制度的前期準備、試水、正式開啟三個過程全部完成，我國才結束了此前股票市場「單邊市」的時代。融券業務的推出，標誌著賣空機制在我國A股市場正式引入，是我國資本市場發展完善的重要里程碑事件。試點啟動後，融資融券標的股票開始了分步擴容的過程，越來越多的上市公司股票進入了標的名單。2010年10月31日，融資融券標的股票數只有90隻，標的股票占A股全部公司數量的5.53%。到了2016年12月12日第五次擴容調整，標的股票總數已經達到950隻，標的股票占A股全部公司數比例也已上漲到30%左右。從標的股票占A股全部公司數比例來看，我國融資融券制度已步入正軌，但考慮到融券業務仍受限很多，融券餘額遠遠低於融資餘額，並且兩者差值仍在不斷拉大的情況，該制度的不成熟也顯而易見。
（二）文獻回顧
關於融資融券交易，歐美等已開發國家學者的研究起步早、成果多，研究多集中於對資本市場的影響和對公司治理的影響兩個領域。Miller（1977）首次提出賣空限制的存在會阻礙投資者向市場傳遞其所掌握的企業負面信息、對相關企業未來股價走勢的悲觀態度後，Diamond和Verrecchia（1987）建立模型模擬了賣空限制對證券價格調整速度的影響，認為賣空限制的存在降低了證券價格對壞消息的吸收速度。此後，很多學者對賣空機制如何影響資產定價效率進行了實證檢驗，但結論並不統一。早期的一些實證結論認為賣空管制的存在會降低市場效率（Aitken，1998；Morris和Shin，1998）；但近年的研究結論都更傾向於放鬆賣空管制會提高資產定價效率（Diether，2009；Hong，2006；Curtis，2014）。除資產定價效率外，國外學者也對賣空機制如何影響證券市場的流動性、波動性進行了研究（Conrad，1994；Aitken，1996；Henry和McKenzie，2006）。賣空機制對公司治理的影響方面，Karpoff和Lou（2010）發現放鬆賣空管制可以降低企業的盈餘管理程度，提升其盈餘質量；Massa（2013）發現賣空機制存在帶來的壓力會促使企業提高其內部治理水平。
在我國，賣空機制引入較晚。對於引入融券制度的經濟後果，我國學者進行了一些實證檢驗，研究熱點與趨勢同國外相似，從賣空機制對資本市場的影響拓展到了公司治理、企業行為等方面。資產定價效率方面，許紅偉和陳欣（2012）認為賣空機制對股票定價效率的改善並不明顯；李科等（2014）、李志生等（2015）、孟慶斌等（2018）則認為賣空機制改善了壞消息融入股價的程度和速度，提高了我國股票市場的資產定價效率，去除了部分資產泡沫。股票市場的波動性方面，眾多學者對解除賣空限制到底會加劇還是抑制股票市場波動展開了討論，沒有得到一致結論（肖浩和孔愛國，2014；王朝陽和王振霞，2017；王雨和粟勤，2017）。褚劍和方軍雄（2016）、李琛等（2017）、俞紅海等（2018）則對融券制度對股價崩盤風險的影響進行了研究。公司治理和企業行為方面，融券制度引入後，賣空者對標的企業的關注和負面信息挖掘使得這些公司的信息透明度有所提高，管理者面臨著賣空壓力。賣空標的上市公司盈餘質量的改善效果得到了實證檢驗（陳暉麗等，2014；張璇等，2016）。管理層信息披露質量加強、企業併購績效提高、大股東掏空行為受到抑制均體現了融券制度引入為公司治理帶來的好處（李志生等，2017；陳勝藍等，2017；侯青川等，2017）。此外，放鬆賣空限制對企業投融資行為、創新行為的影響作為新興熱點也受到了學者關注（靳慶魯等，2015；褚劍等，2017；顧乃康等，2017；權小鋒等，2017）。
對於賣空機制與公司審計之間的關係，有個別學者進行了研究。張洪輝和章琳一（2018）發現融券制度的存在提高了審計師承擔的潛在法律風險，使他們降低了對標的公司盈餘管理的接受度，從而提高了審計質量。黃超和黃俊（2016）則發現潛在訴訟風險的存在使他們提高了審計定價，但他們在進行實證檢驗的過程中，並未建立雙重差分模型，僅把企業是否為融券標的企業作為簡單的虛擬變量。本文對模型設計和實證過程進行了改進，注意了樣本篩選配對等問題，重新檢驗了賣空機制對審計收費的影響，並考察了分析師跟蹤、股權集中度對這種影響的調節。
二、理論分析與假設提出
對賣空限制的放鬆結束了我國股票市場投資者只能「買漲不買跌」的局面，融券交易使得投資者可以向市場傳達消極情緒，讓他們掌握的負面消息可以快速地融入股價當中。在潛在的股價下行壓力之下，管理者會約束自己的機會主義行為，使公司的治理水平得到提高（Massa，2013），降低企業盈餘成果中的「水分」（陳暉麗和劉峰，2014），更及時、高質地披露企業相關信息（李春濤和劉貝貝等，2017）。但同時，股價下行的風險使管理者的職位、薪酬、聲譽等受到了巨大威脅，他們有動機對已發生不可挽回的有損企業價值的事件進行遮掩，或在外界無法發現的情況下隱蔽地繼續自己的機會主義行為，對消極消息進行隱瞞。但進行賣空交易的投資者一般具備專業知識、分析能力和信息渠道，有能力和動力發現企業的隱蔽不當行為。賣空機制會導致企業的財務舞弊更容易被曝光（Karpoff和Lou，2010）。在外界投資者高度關注賣空標的企業並挖掘、擴散其負面消息的情況下，一旦「東窗事發」，審計事務所將承擔連帶責任，受到經濟上和聲譽上的損失。由此可以看出，為賣空標的企業進行審計的事務所面臨著更大的潛在訴訟風險。
審計的保險假說認為審計作為一種風險轉移機制，向財務報表使用者保證經其審計的財務信息真實可靠是審計的重要價值之一（Dye，1993）。如果因審計失敗致使財務報表使用者遭受損失，事務所自身也難逃其責，需要對投資者進行經濟補償，其自身聲譽也有了「污點」。因此，事務所在面臨高訴訟風險的情況下，可能會要求更高的審計收費作為補償。另一方面，潛在的法律風險使得審計師在執業過程中更加謹慎合規，對企業盈餘管理等行為的容忍度降低（張洪輝和章琳一，2018）。審計師要提高其審計質量，需要執行更多的審計程序，獲得更多高質量的審計證據，這些增加的成本需要更高的審計收費支撐。基於上述分析，提出假設1：
H1：賣空機制的引入使得融券標的企業的審計收費有所提高。
分析師跟蹤作為一種外部監督，同樣使企業管理者的行為受到高度關注。這種高關注度會促使企業提高其內部治理水平，減少不當行為，降低財務報表披露中隱藏的風險。如果有更多的分析師去追蹤一個公司，那麼這個企業的盈餘管理行為會受到抑制，公司的違規行為會減少（葉陳剛和劉猛，2018；肖奇和沈華玉，2017）。分析師跟蹤人數多的融券標的企業與分析師跟蹤人數少的融券標的企業相比，前者財務行為更為合規，事務所面臨的潛在訴訟風險更小，支出的審計成本更低，對前面二者要求的定價上的補償也就越低。
股東的監督是企業內部監督機制的重要組成部分。股東和管理者之間存在代理問題，由於信息不對稱和利益衝突的存在，管理者往往在企業日常經營決策中謀求個人利益最大化而偏離股東初衷。為解決代理問題股東需在企業的日常經營中加強對管理當局的監督，以使自身利益不受侵害。股權分散有可能造成股東互相推脫監管責任的局面，但當股權過於集中、大股東一股獨大時，大股東與經營者共謀以共同侵害中小股東利益的現象很可能發生。只有當股權適度集中時，才會形成利益協同效應，使掌握大部分股權的股東能夠積極地代表全體股東行使監督權維護自身的利益（Morck和Shleifer等，1988；Shleifer和Vishny，1997）。股權較為分散和股權高度集中無法制約企業的不當行為，只有股權的適度集中會使大股東對企業管理當局行為的監督更加到位，使其採取機會主義行為的可能性偏低，事務所日後因企業不當行為面臨連帶賠償責任的可能性較小，不需要從審計定價上獲取補償。基於上述分析，提出假設2和假設3：
H2：分析師跟蹤人數越多，融券標的企業的審計收費提高程度會越弱。
H3：當股權結構較為分散或高度集中時，賣空機制的引入使得融券標的企業的審計收費有所提高，但當股權結構適度集中時，這種影響會消失。
異常審計收費會對審計質量產生影響。將異常審計收費的符號納入考慮，正向異常審計收費的背後往往是上市公司向審計師支付的「准租」，以達到使審計師放鬆標準、獲取更有利的審計意見的目的，嚴重影響了審計工作的獨立性和審計質量（Choi，2010）。但負向異常審計收費並不一定會降低審計質量，一是因為相關監管部門的高度關注使得事務所不敢大量減少必要審計程序或降低審計程序執行質量，二是因為這種情形下審計師不願意對客戶的不當財務處理包容（李明輝和沈真真，2016）。賣空機制的引入會使事務所為應對潛在的訴訟風險去追求更高的審計質量，審計師在衡量風險與收益後可能不再願意接受「准租」，負向異常審計收費則不受影響。為進一步考察賣空機制對異常審計收費的影響，提出假設4：
H4：賣空機制的引入使得融券標的企業的正向異常審計收費提高，對負向異常審計收費沒有影響。
三、研究設計
（一）樣本選擇與數據來源
本文以深滬兩市A股上市公司為研究對象，以2008—2016年為樣本期間，並按以下標準篩選樣本：（1）剔除金融類公司；（2）剔除ST、PT公司；（3）剔除相關數據缺失的公司；（4）剔除曾退出融券名單的公司。鑒於DID模型適用於對政策實施效果進行定量評估，本文建立DID模型檢驗融券制度引入的政策影響。DID模型在政策影響上將樣本劃分為處理組和控制組，在時間上將樣本劃分為政策前與政策後，這樣的設計剔除了單一前後對比忽略時間作用以及單一橫向對比忽略組間原有差異帶來的影響，將真正的政策影響有效剝離出來。在使用DID雙重差分模型進行分析時，為了控制處理組與控制組之間的政策選擇偏差和企業特徵差異，以企業總資產收益率Roa為標準對兩組數據進行了配對，在非融券標的企業中挑選了與處理組對應樣本屬於同一行業、同一年度且業績最為接近的企業作為控制組樣本。配對篩選後，最終得到9587個樣本觀測值。本文所用數據來自國泰安資料庫、銳思資料庫以及萬得資料庫並經手工整理。為控制極端值的影響，本文把所有連續變量按照1%的標準進行了Winsorize縮尾處理。
（二）模型設定與變量測度
借鑑現有文獻，本文採取如下雙重差分模型檢驗賣空機制對企業審計收費的影響：
[Lnfeei，t=β0+β1Listi+β2Listi×Postt+β3CVi，t+Industry+Year+εi，t] （1）
在檢驗賣空機制對審計收費影響的基礎上，構建假設2的檢驗模型如下所示：
[Lnfeei，t=β0+β1Listi+β2Listi×Postt+β3Listi×Postt×Analyst_numi，t+β4CVi，t+Industry+Year+εi，t] （2）
對於假設3，本文將所有樣本按照第一大股東持股比例分為了股權結構較為分散（Big1<30%）、股權結構適度集中（30%<=Big1<50%）、股權結構高度集中（Big1>=50%）三組，使用模型（1）進行分組回歸檢驗。
對於假設4，參考已有研究，將異常審計收費劃分為兩類，定義變量H_abfee和L_abfee分別代表正向異常審計收費和負向異常審計收費。正向異常收費的取值為模型（1）的正向回歸殘差，負向異常審計收費的取值為模型（1）的負向回歸殘差取絕對值。構建假設4的檢驗模型如下所示：
[H_abfeei，t=β0+β1Listi+β2Listi×Postt+β3CVi，t+Industry+Year+εi，t] （3）
[L_abfeei，t=β0+β1Listi+β2Listi×Postt+β3CVi，t+Industry+Year+εi，t] （4）
模型中各變量定義如表1所示。
四、實證結果分析
（一）描述性統計
對配對後樣本總體進行主要變量的描述性統計分析，結果見表2。在保留的9587個樣本中，審計收費的均值為135萬元，最小值與最大值差距極大、標準差很高均說明了不同樣本個體審計收費存在巨大差異；List均值為0.63，說明大部分樣本企業為賣空標的企業；Post均值為0.32，說明32%的企業處於可進行賣空交易的狀態。
進一步分別對處理組（List=1）和控制組（List=0）進行變量的描述性統計分析。處理組的審計收費均值為174萬元，高於控制組的審計收費均值67萬元，但組內差異巨大。此外，List=1的樣本企業規模普遍大於List=0組，兩組樣本的Roa較為接近，List=1組樣本企業更傾向於聘請國際四大會計師事務所進行審計且獲得非標審計意見的機率更低。
（二）回歸結果分析
1.對假設1的檢驗。從回歸結果表3可以看出，List的回歸係數為-0.0486，在1%的水平上顯著，說明在其他條件相同的情況下，進入融券名單的企業相較於未進入融券名單的企業審計收費相對更低，這可能是因為被允許進入融券名單的企業基本都是優質企業，審計師在面對優質企業時願意在審計定價上讓步；交乘項List×Post的回歸係數為0.0366，在5%的水平上顯著，說明標的企業相對於自身來說，成為融券標的後相較於成為融券標的前審計收費提高了，這是因為事務所在面臨更高的訴訟風險時，為追求更高的審計質量而付出了更高的成本，並在進行審計定價時要求了對成本和潛在風險的補償。本文的假設1得到驗證。
從其他控制變量的回歸係數看，企業規模、應收賬款規模、企業為虧損企業、企業收到非標審計意見、事務所為國際四大、董事會獨董占比等因素都會產生提高審計收費的作用，這些變量的回歸係數為正，且都在1%的水平上顯著。而槓桿率、流動性、企業產權性質為國有企業等因素則會對審計收費產生顯著的負向影響。
2. 對假設2、3的檢驗。為檢驗假設2，本文參考顧乃康和周艷利（2017）的做法，在模型中引入了三項交乘。從回歸結果表4可以看出，List×Post×Analyst_num的回歸係數為-0.0017，在1%的水平上顯著，說明分析師跟蹤人數的增多對賣空機制的「提價效應」產生了負向作用。本文的假設2得到驗證。
為檢驗假設3，本文將所有樣本按照第一大股東持股比例分為了三組並進行分組回歸。從回歸結果表5可以看出，當股權較為分散和股權高度集中時，List×Post的回歸係數分別為0.0541和0.0713，並且都在5%的水平上顯著，說明在這兩種情形下賣空機制的「提價效應」是存在的。當股權適度集中時，List×Post的回歸係數是-0.0114但不顯著，說明此時賣空機制的「提價效應」消失了。本文的假設3得到驗證。
3. 對假設4的檢驗。從回歸結果表6可以看出，因變量為H_abfee時，交乘項List×Post的回歸係數為0.0404，在1%的水平上顯著，說明賣空機制的引入使得融券標的企業的正向異常審計收費提高了；因變量為L_abfee時，交乘項List×Post的回歸係數為-0.0075，但並不顯著，說明賣空機制的引入沒有使融券標的企業的負向異常審計收費降低。假設4得到驗證。
（三）穩健性檢驗
本文進行了如下穩健性檢驗，使本文的幾個結論進一步得到了證實：
1.進行樣本篩選時不再剔除曾退出融券名單的公司。將曾被移出融券標的名單的公司重新列入處理組樣本後，不改變模型設定與變量測度，本文對模型（1）至模型（4）重新進行了回歸分析。實證結果顯示，模型（1）至模型（4）的回歸結果中，無論是各重要變量的回歸係數特徵還是其顯著性水平，都基本沒有變化。
2.使用多指標對樣本進行「多維」配對。本文此前在使用DID雙重差分模型進行分析時，為了控制處理組與控制組之間的政策選擇偏差和企業特徵差異，使用單一指標對兩組樣本進行了「一維」配對。為在樣本配對過程中涵蓋「多維」指標，在閱讀了相關政策文件和公告後，本文選擇了多個變量採用傾向性匹配得分（PSM）方法重新進行了樣本配對，對本文提出的各個假設實現了基於PSM配對方法的重新檢驗，結論不變。穩健性檢驗中選擇的PSM配對變量有：年日均流通市值、年均換手率、年日均漲跌幅、年振幅、行業、年度等。
五、結論與啟示
本文研究發現，賣空機制的引入使得融券標的企業的審計收費有所提高；分析師跟蹤人數越多，融券標的企業的審計收費提高程度越弱；當股權結構適度集中時，這種「提價效應」會消失。研究結果表明，放鬆賣空管制後事務所為應對審計融券標的企業時提升的潛在訴訟風險，會耗費更多審計成本以提高審計質量並在審計定價上要求風險補償，導致了對賣空標的企業審計收費的提高；分析師的關注會減弱放鬆賣空管制帶來的「提價效應」；當股權適度集中時，這種「提價效應」會消失。此外，本文還考察了賣空機制對異常審計收費的影響。在研究過程中，本文注意了模型選擇和樣本篩選配對等問題，並關注了分析師追蹤、股權集中度等內外部監督因素對賣空機制與審計收費二者關係的調節，為我國今後完善賣空機制和規範審計市場定價提供了一些依據。
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DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2018.11.011
一、制度背景與文獻回顧
（一）融資融券制度背景
融資融券制度是歐美已開發國家成熟證券市場的基礎制度。股市中，賣空限制的存在會阻礙投資者向市場傳遞其所掌握的企業負面信息、對相關企業未來股價走勢的悲觀態度，使得股票價格只能涵蓋「好」的交易者觀點，高於了其應有的內在價值（Miller，1977）。融券制度作為一種賣空機制，打破了以上限制，發揮其價格發現功能，提高了股票市場的定價效率和市場流動性。
我國2005年通過新修訂的證券法之前，出於證券市場發展不完善的考慮，為了防止證券價格劇烈波動、投機行為泛濫，禁止賣空行為。直至2010年3月31日，推出融資融券制度的前期準備、試水、正式開啟三個過程全部完成，我國才結束了此前股票市場「單邊市」的時代。融券業務的推出，標誌著賣空機制在我國A股市場正式引入，是我國資本市場發展完善的重要里程碑事件。試點啟動後，融資融券標的股票開始了分步擴容的過程，越來越多的上市公司股票進入了標的名單。2010年10月31日，融資融券標的股票數只有90隻，標的股票占A股全部公司數量的5.53%。到了2016年12月12日第五次擴容調整，標的股票總數已經達到950隻，標的股票占A股全部公司數比例也已上漲到30%左右。從標的股票占A股全部公司數比例來看，我國融資融券制度已步入正軌，但考慮到融券業務仍受限很多，融券餘額遠遠低於融資餘額，並且兩者差值仍在不斷拉大的情況，該制度的不成熟也顯而易見。
（二）文獻回顧
關於融資融券交易，歐美等已開發國家學者的研究起步早、成果多，研究多集中於對資本市場的影響和對公司治理的影響兩個領域。Miller（1977）首次提出賣空限制的存在會阻礙投資者向市場傳遞其所掌握的企業負面信息、對相關企業未來股價走勢的悲觀態度後，Diamond和Verrecchia（1987）建立模型模擬了賣空限制對證券價格調整速度的影響，認為賣空限制的存在降低了證券價格對壞消息的吸收速度。此後，很多學者對賣空機制如何影響資產定價效率進行了實證檢驗，但結論並不統一。早期的一些實證結論認為賣空管制的存在會降低市場效率（Aitken，1998；Morris和Shin，1998）；但近年的研究結論都更傾向於放鬆賣空管制會提高資產定價效率（Diether，2009；Hong，2006；Curtis，2014）。除資產定價效率外，國外學者也對賣空機制如何影響證券市場的流動性、波動性進行了研究（Conrad，1994；Aitken，1996；Henry和McKenzie，2006）。賣空機制對公司治理的影響方面，Karpoff和Lou（2010）發現放鬆賣空管制可以降低企業的盈餘管理程度，提升其盈餘質量；Massa（2013）發現賣空機制存在帶來的壓力會促使企業提高其內部治理水平。
在我國，賣空機制引入較晚。對於引入融券制度的經濟後果，我國學者進行了一些實證檢驗，研究熱點與趨勢同國外相似，從賣空機制對資本市場的影響拓展到了公司治理、企業行為等方面。資產定價效率方面，許紅偉和陳欣（2012）認為賣空機制對股票定價效率的改善並不明顯；李科等（2014）、李志生等（2015）、孟慶斌等（2018）則認為賣空機制改善了壞消息融入股價的程度和速度，提高了我國股票市場的資產定價效率，去除了部分資產泡沫。股票市場的波動性方面，眾多學者對解除賣空限制到底會加劇還是抑制股票市場波動展開了討論，沒有得到一致結論（肖浩和孔愛國，2014；王朝陽和王振霞，2017；王雨和粟勤，2017）。褚劍和方軍雄（2016）、李琛等（2017）、俞紅海等（2018）則對融券制度對股價崩盤風險的影響進行了研究。公司治理和企業行為方面，融券制度引入後，賣空者對標的企業的關注和負面信息挖掘使得這些公司的信息透明度有所提高，管理者面臨著賣空壓力。賣空標的上市公司盈餘質量的改善效果得到了實證檢驗（陳暉麗等，2014；張璇等，2016）。管理層信息披露質量加強、企業併購績效提高、大股東掏空行為受到抑制均體現了融券制度引入為公司治理帶來的好處（李志生等，2017；陳勝藍等，2017；侯青川等，2017）。此外，放鬆賣空限制對企業投融資行為、創新行為的影響作為新興熱點也受到了學者關注（靳慶魯等，2015；褚劍等，2017；顧乃康等，2017；權小鋒等，2017）。
對於賣空機制與公司審計之間的關係，有個別學者進行了研究。張洪輝和章琳一（2018）發現融券制度的存在提高了審計師承擔的潛在法律風險，使他們降低了對標的公司盈餘管理的接受度，從而提高了審計質量。黃超和黃俊（2016）則發現潛在訴訟風險的存在使他們提高了審計定價，但他們在進行實證檢驗的過程中，並未建立雙重差分模型，僅把企業是否為融券標的企業作為簡單的虛擬變量。本文對模型設計和實證過程進行了改進，注意了樣本篩選配對等問題，重新檢驗了賣空機制對審計收費的影響，並考察了分析師跟蹤、股權集中度對這種影響的調節。
二、理論分析與假設提出
對賣空限制的放鬆結束了我國股票市場投資者只能「買漲不買跌」的局面，融券交易使得投資者可以向市場傳達消極情緒，讓他們掌握的負面消息可以快速地融入股價當中。在潛在的股價下行壓力之下，管理者會約束自己的機會主義行為，使公司的治理水平得到提高（Massa，2013），降低企業盈餘成果中的「水分」（陳暉麗和劉峰，2014），更及時、高質地披露企業相關信息（李春濤和劉貝貝等，2017）。但同時，股價下行的風險使管理者的職位、薪酬、聲譽等受到了巨大威脅，他們有動機對已發生不可挽回的有損企業價值的事件進行遮掩，或在外界無法發現的情況下隱蔽地繼續自己的機會主義行為，對消極消息進行隱瞞。但進行賣空交易的投資者一般具備專業知識、分析能力和信息渠道，有能力和動力發現企業的隱蔽不當行為。賣空機制會導致企業的財務舞弊更容易被曝光（Karpoff和Lou，2010）。在外界投資者高度關注賣空標的企業並挖掘、擴散其負面消息的情況下，一旦「東窗事發」，審計事務所將承擔連帶責任，受到經濟上和聲譽上的損失。由此可以看出，為賣空標的企業進行審計的事務所面臨著更大的潛在訴訟風險。
審計的保險假說認為審計作為一種風險轉移機制，向財務報表使用者保證經其審計的財務信息真實可靠是審計的重要價值之一（Dye，1993）。如果因審計失敗致使財務報表使用者遭受損失，事務所自身也難逃其責，需要對投資者進行經濟補償，其自身聲譽也有了「污點」。因此，事務所在面臨高訴訟風險的情況下，可能會要求更高的審計收費作為補償。另一方面，潛在的法律風險使得審計師在執業過程中更加謹慎合規，對企業盈餘管理等行為的容忍度降低（張洪輝和章琳一，2018）。審計師要提高其審計質量，需要執行更多的審計程序，獲得更多高質量的審計證據，這些增加的成本需要更高的審計收費支撐。基於上述分析，提出假設1：
H1：賣空機制的引入使得融券標的企業的審計收費有所提高。
分析師跟蹤作為一種外部監督，同樣使企業管理者的行為受到高度關注。這種高關注度會促使企業提高其內部治理水平，減少不當行為，降低財務報表披露中隱藏的風險。如果有更多的分析師去追蹤一個公司，那麼這個企業的盈餘管理行為會受到抑制，公司的違規行為會減少（葉陳剛和劉猛，2018；肖奇和沈華玉，2017）。分析師跟蹤人數多的融券標的企業與分析師跟蹤人數少的融券標的企業相比，前者財務行為更為合規，事務所面臨的潛在訴訟風險更小，支出的審計成本更低，對前面二者要求的定價上的補償也就越低。
股東的監督是企業內部監督機制的重要組成部分。股東和管理者之間存在代理問題，由於信息不對稱和利益衝突的存在，管理者往往在企業日常經營決策中謀求個人利益最大化而偏離股東初衷。為解決代理問題股東需在企業的日常經營中加強對管理當局的監督，以使自身利益不受侵害。股權分散有可能造成股東互相推脫監管責任的局面，但當股權過於集中、大股東一股獨大時，大股東與經營者共謀以共同侵害中小股東利益的現象很可能發生。只有當股權適度集中時，才會形成利益協同效應，使掌握大部分股權的股東能夠積極地代表全體股東行使監督權維護自身的利益（Morck和Shleifer等，1988；Shleifer和Vishny，1997）。股權較為分散和股權高度集中無法制約企業的不當行為，只有股權的適度集中會使大股東對企業管理當局行為的監督更加到位，使其採取機會主義行為的可能性偏低，事務所日後因企業不當行為面臨連帶賠償責任的可能性較小，不需要從審計定價上獲取補償。基於上述分析，提出假設2和假設3：
H2：分析師跟蹤人數越多，融券標的企業的審計收費提高程度會越弱。
H3：當股權結構較為分散或高度集中時，賣空機制的引入使得融券標的企業的審計收費有所提高，但當股權結構適度集中時，這種影響會消失。
異常審計收費會對審計質量產生影響。將異常審計收費的符號納入考慮，正向異常審計收費的背後往往是上市公司向審計師支付的「准租」，以達到使審計師放鬆標準、獲取更有利的審計意見的目的，嚴重影響了審計工作的獨立性和審計質量（Choi，2010）。但負向異常審計收費並不一定會降低審計質量，一是因為相關監管部門的高度關注使得事務所不敢大量減少必要審計程序或降低審計程序執行質量，二是因為這種情形下審計師不願意對客戶的不當財務處理包容（李明輝和沈真真，2016）。賣空機制的引入會使事務所為應對潛在的訴訟風險去追求更高的審計質量，審計師在衡量風險與收益後可能不再願意接受「准租」，負向異常審計收費則不受影響。為進一步考察賣空機制對異常審計收費的影響，提出假設4：
H4：賣空機制的引入使得融券標的企業的正向異常審計收費提高，對負向異常審計收費沒有影響。
三、研究設計
（一）樣本選擇與數據來源
本文以深滬兩市A股上市公司為研究對象，以2008—2016年為樣本期間，並按以下標準篩選樣本：（1）剔除金融類公司；（2）剔除ST、PT公司；（3）剔除相關數據缺失的公司；（4）剔除曾退出融券名單的公司。鑒於DID模型適用於對政策實施效果進行定量評估，本文建立DID模型檢驗融券制度引入的政策影響。DID模型在政策影響上將樣本劃分為處理組和控制組，在時間上將樣本劃分為政策前與政策後，這樣的設計剔除了單一前後對比忽略時間作用以及單一橫向對比忽略組間原有差異帶來的影響，將真正的政策影響有效剝離出來。在使用DID雙重差分模型進行分析時，為了控制處理組與控制組之間的政策選擇偏差和企業特徵差異，以企業總資產收益率Roa為標準對兩組數據進行了配對，在非融券標的企業中挑選了與處理組對應樣本屬於同一行業、同一年度且業績最為接近的企業作為控制組樣本。配對篩選後，最終得到9587個樣本觀測值。本文所用數據來自國泰安資料庫、銳思資料庫以及萬得資料庫並經手工整理。為控制極端值的影響，本文把所有連續變量按照1%的標準進行了Winsorize縮尾處理。
（二）模型設定與變量測度
借鑑現有文獻，本文採取如下雙重差分模型檢驗賣空機制對企業審計收費的影響：
[Lnfeei，t=β0+β1Listi+β2Listi×Postt+β3CVi，t+Industry+Year+εi，t] （1）
在檢驗賣空機制對審計收費影響的基礎上，構建假設2的檢驗模型如下所示：
[Lnfeei，t=β0+β1Listi+β2Listi×Postt+β3Listi×Postt×Analyst_numi，t+β4CVi，t+Industry+Year+εi，t] （2）
對於假設3，本文將所有樣本按照第一大股東持股比例分為了股權結構較為分散（Big1<30%）、股權結構適度集中（30%<=Big1<50%）、股權結構高度集中（Big1>=50%）三組，使用模型（1）進行分組回歸檢驗。
對於假設4，參考已有研究，將異常審計收費劃分為兩類，定義變量H_abfee和L_abfee分別代表正向異常審計收費和負向異常審計收費。正向異常收費的取值為模型（1）的正向回歸殘差，負向異常審計收費的取值為模型（1）的負向回歸殘差取絕對值。構建假設4的檢驗模型如下所示：
[H_abfeei，t=β0+β1Listi+β2Listi×Postt+β3CVi，t+Industry+Year+εi，t] （3）
[L_abfeei，t=β0+β1Listi+β2Listi×Postt+β3CVi，t+Industry+Year+εi，t] （4）
模型中各變量定義如表1所示。
四、實證結果分析
（一）描述性統計
對配對後樣本總體進行主要變量的描述性統計分析，結果見表2。在保留的9587個樣本中，審計收費的均值為135萬元，最小值與最大值差距極大、標準差很高均說明了不同樣本個體審計收費存在巨大差異；List均值為0.63，說明大部分樣本企業為賣空標的企業；Post均值為0.32，說明32%的企業處於可進行賣空交易的狀態。
進一步分別對處理組（List=1）和控制組（List=0）進行變量的描述性統計分析。處理組的審計收費均值為174萬元，高於控制組的審計收費均值67萬元，但組內差異巨大。此外，List=1的樣本企業規模普遍大於List=0組，兩組樣本的Roa較為接近，List=1組樣本企業更傾向於聘請國際四大會計師事務所進行審計且獲得非標審計意見的機率更低。
（二）回歸結果分析
1.對假設1的檢驗。從回歸結果表3可以看出，List的回歸係數為-0.0486，在1%的水平上顯著，說明在其他條件相同的情況下，進入融券名單的企業相較於未進入融券名單的企業審計收費相對更低，這可能是因為被允許進入融券名單的企業基本都是優質企業，審計師在面對優質企業時願意在審計定價上讓步；交乘項List×Post的回歸係數為0.0366，在5%的水平上顯著，說明標的企業相對於自身來說，成為融券標的後相較於成為融券標的前審計收費提高了，這是因為事務所在面臨更高的訴訟風險時，為追求更高的審計質量而付出了更高的成本，並在進行審計定價時要求了對成本和潛在風險的補償。本文的假設1得到驗證。
從其他控制變量的回歸係數看，企業規模、應收賬款規模、企業為虧損企業、企業收到非標審計意見、事務所為國際四大、董事會獨董占比等因素都會產生提高審計收費的作用，這些變量的回歸係數為正，且都在1%的水平上顯著。而槓桿率、流動性、企業產權性質為國有企業等因素則會對審計收費產生顯著的負向影響。
2. 對假設2、3的檢驗。為檢驗假設2，本文參考顧乃康和周艷利（2017）的做法，在模型中引入了三項交乘。從回歸結果表4可以看出，List×Post×Analyst_num的回歸係數為-0.0017，在1%的水平上顯著，說明分析師跟蹤人數的增多對賣空機制的「提價效應」產生了負向作用。本文的假設2得到驗證。
為檢驗假設3，本文將所有樣本按照第一大股東持股比例分為了三組並進行分組回歸。從回歸結果表5可以看出，當股權較為分散和股權高度集中時，List×Post的回歸係數分別為0.0541和0.0713，並且都在5%的水平上顯著，說明在這兩種情形下賣空機制的「提價效應」是存在的。當股權適度集中時，List×Post的回歸係數是-0.0114但不顯著，說明此時賣空機制的「提價效應」消失了。本文的假設3得到驗證。
3. 對假設4的檢驗。從回歸結果表6可以看出，因變量為H_abfee時，交乘項List×Post的回歸係數為0.0404，在1%的水平上顯著，說明賣空機制的引入使得融券標的企業的正向異常審計收費提高了；因變量為L_abfee時，交乘項List×Post的回歸係數為-0.0075，但並不顯著，說明賣空機制的引入沒有使融券標的企業的負向異常審計收費降低。假設4得到驗證。
（三）穩健性檢驗
本文進行了如下穩健性檢驗，使本文的幾個結論進一步得到了證實：
1.進行樣本篩選時不再剔除曾退出融券名單的公司。將曾被移出融券標的名單的公司重新列入處理組樣本後，不改變模型設定與變量測度，本文對模型（1）至模型（4）重新進行了回歸分析。實證結果顯示，模型（1）至模型（4）的回歸結果中，無論是各重要變量的回歸係數特徵還是其顯著性水平，都基本沒有變化。
2.使用多指標對樣本進行「多維」配對。本文此前在使用DID雙重差分模型進行分析時，為了控制處理組與控制組之間的政策選擇偏差和企業特徵差異，使用單一指標對兩組樣本進行了「一維」配對。為在樣本配對過程中涵蓋「多維」指標，在閱讀了相關政策文件和公告後，本文選擇了多個變量採用傾向性匹配得分（PSM）方法重新進行了樣本配對，對本文提出的各個假設實現了基於PSM配對方法的重新檢驗，結論不變。穩健性檢驗中選擇的PSM配對變量有：年日均流通市值、年均換手率、年日均漲跌幅、年振幅、行業、年度等。
五、結論與啟示
本文研究發現，賣空機制的引入使得融券標的企業的審計收費有所提高；分析師跟蹤人數越多，融券標的企業的審計收費提高程度越弱；當股權結構適度集中時，這種「提價效應」會消失。研究結果表明，放鬆賣空管制後事務所為應對審計融券標的企業時提升的潛在訴訟風險，會耗費更多審計成本以提高審計質量並在審計定價上要求風險補償，導致了對賣空標的企業審計收費的提高；分析師的關注會減弱放鬆賣空管制帶來的「提價效應」；當股權適度集中時，這種「提價效應」會消失。此外，本文還考察了賣空機制對異常審計收費的影響。在研究過程中，本文注意了模型選擇和樣本篩選配對等問題，並關注了分析師追蹤、股權集中度等內外部監督因素對賣空機制與審計收費二者關係的調節，為我國今後完善賣空機制和規範審計市場定價提供了一些依據。
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