上述等式左边都是0_千万位的左边是什么位

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上述等式左边都是0、1变量。等式（7）中，如果公司报告的每股利润不超过5分钱，且没有报告亏损，取1；反之，取值为0；等式（8）中，如果公司报告了正的、不超过2%的资产报酬率，且在扣除可操控应计后小于零的，取值为1；反之，取值为0。检验变量公司类型，首先分别按四大事务所的大陆在港上市公司客户规模构建一个影响力变量，即：某一事务所单个客户的资产占全部客户资产比值，然后，再分别四大对它的客户影响力从高到低排序，取前40%作为高影响力客户，Clinttype赋值为1，反之，赋值为0。控制变量包括 资产规模对数、负债水平、固定资产占总资产规模等。由于等式左边为0、1变量，因此，等式采用logistic回归，在stata 10.0中完成。

由于在构造影响力变量时，我们只是选择国际四大，因此，本部分回归所用到的各年度样本量共有870个。等式（7）的回归结果中，Clienttype系数为0.1063，但不显著；等式（8）的回归结果中，Clienttype系数为-1.8438，10%水平上显著。这表明，那些处于高影响力组的客户，更不可能得到四大的许可，通过调高可操控应计来“扭亏为盈”。这一证据并不支持“客大”“欺店”的推测。

客大是否欺店，除了客户资产规模角度的讨论外，还有一个分析角度就是审计收费。如果一个客户所支付的审计费用在该审计师的收入中比重较高，它也有可能会对审计师的行为产生影响。由于我们只有2007年的审计费用数据，因此，基于审计收费角度的分析将主要集中在2007年。我们同样按照审计费用构造了一个客户影响力指标，并区分高影响组和低影响组。再用这组数据重复进行等式（7）和等式（8）的回归。两个等式的回归结果中，Clienttype的系数都为负数，但都不显著。也就是说，那些报告微利、或借助可操控应计“扭亏为盈”的客户，与审计收费相对比较高之间，没有直接的关联性。当然，由于等式（7）和等式（8）左边为1的样本分别只有21家、11家，这会影响到回归的效力。

按照我们所能收集到的数据，除了通常的审计服务费用外，还有少量客户向事务所支付了非审计服务费。在总共334个样本中，共有159家上市公司向它的审计师平均支付了410万元人民币的非审计服务费。为此，我们将是否收取非审计服务费作为一个哑变量，加入到上述等式（7）和（8）中，有趣的是，等式（7）的非审计服务哑变量的系数为1.2153，在10%水平上显著；等式（8）的非审计服务哑变量系数0.6613，但不显著。仅从等式（7）的结果来看，客户有可能通过向审计师支付非审计服务费，来取得一个微利的审计报告。

换言之，从统计证据角度看，没有明显证据表明，“客大”会“欺店”。

五、讨论与局限性

本文研究的问题是规模与审计质量之间的关系。这里的规模，既有审计服务提供方的规模——审计师规模大小，也有审计服务需求方的规模——客户规模的大小。我们沿用主流学术文献关于审计质量的界定，用可操控应计来代表审计服务的质量，我们发现：大规模审计师在可操控应计的要求上，并没有表现出比非四大审计师更为严格的特征；并且，在风险性相对较高的民营公司组中，四大对正向可操控应计的容忍度，要高于非四大。上述经验证据倾向于支持这样一个猜测：至少对那些大陆在香港上市的公司来说，四大在竞争性业务——民营公司可以相对比较自由地聘请审计师——领域，表现得更加灵活。

在客户规模与审计质量关系的讨论部分，我们对审计质量的衡量，没有采用受规模影响较大的可操控应计，而是报告微利的比例。我们的研究发现，总体而言，大规模的客户并没有从审计师处得到“关照”，报告微利的比例没有明显地高于规模小的客户。我们用审计收费来代表客户的影响力，并进而区分高审计收费和低审计收费企业，这一现象没有改变；但当我们加入非审计收费哑变量后，发现非审计收费变量与报告微利之间存在正相关关系。当然，由于样本数量较少，我们留待未来的进一步检验。