年报预约披露、年报披露迟滞、未预期盈利与非标准审计意见基于上市公司数据的实证研究

PAGEPAGE1研究领域：工商管理与管理经济学年报预约披露、年报披露迟滞、未预期盈利与非标准审计意见**本文受李维安教授主持的国家自然科学基金项目（70272026和70141011）以及国家社科基金项目（02BJY127）等资助。——基于2002-2003年上市公司数据的实证研究AnnualReportsPrecontractDisclosure,AnnualReportsDisclosureDelay,UnexpectedEarningsandModifiedAuditOpinions:EmpiricalResearchesbasedonListedCompanies’Datafrom2002to2003南开大学国际商学院（天津，300071）唐跃军(TangYuejun)摘要：深圳证券交易所和上海证券交易所从2002年开始，对前一年度的上市公司年报披露实行预约制度。本文将主要基于国外的相关研究和中国股市及上市公司的特征，提出六个研究假设，然后构建Logistic回归模型，依据2002-2003年中国上市公司数据进行假设检验，主要考察上市公司年报预约披露、年报披露迟滞、未预期盈利与审计报告意见类型之间的关系，探寻年报预约披露日期所隐藏的信息内涵。综合回归分析的结果，基本上可以认为，本年度年报披露晚、上年度年报披露晚、年报预约披露晚、本年度年报披露比上年度或预约披露晚(年报披露迟滞久)、未预期盈利低的上市公司年报被出具非标准审计意见的可能性大。关键词：年报预约披露年报披露迟滞未预期盈利非标准审计意见盈余管理Abstract:ShenzhenSecurityExchangeandShanghaiSecurityExchangeadoptannualreportsprecontractdisclosureinstitutionin2002.InthispaperwedevelopsixhypothesesbasedonoverseasrelevantresearchesandcharacteristicsofChinesestockmarketandlistedcompanies,anddohypothesestesteswithLogisticregressionmodelstoexaminetherelationshipbetweenannualreportsprecontractdisclosure,annualreportsdisclosuredelay,unexpectedearningsandauditopinions,andtoexploreunderlyingandvaluableinformationexistedinannualreportsprecontractdisclosureonthebaseofChineselistedcompanies’datafrom2002to2003.TosumupLogisticregressionresults,wecanconcludethatceterisparibus,thefrequencyofreceivingmodifiedauditopinionsispositivelyassociatedwithannualreportsdisclosuredateofthisyearandlastyear,annualreportsprecontractdisclosuredate,annualreportsdisclosuredelay,andnegativelyassociatedwithunexpectedearnings.Keywords:AnnualReportsPrecontractDisclosure,AnnualReportsDisclosureDelay,UnexpectedEarnings,ModifiedAuditOpinions,EarningsManagement中图分类号：F8,C83,F2JEL分类号：G34,G14,M41,M42年报预约披露、年报披露迟滞、未预期盈利与非标准审计意见——基于2002-2003年上市公司数据的实证研究AnnualReportsPrecontractDisclosure,AnnualReportsDisclosureDelay,UnexpectedEarningsandModifiedAuditOpinions:EmpiricalResearchesbasedonListedCompanies’Datafrom2002to2003为了增强年报披露的均衡性和年报披露时间安排的透明度，防止利用年报信息操纵股价的情况发生，深圳证券交易所和上海证券交易所从2002年开始，对前一年度的上市公司年报披露实行预约制度，将全部上市公司的年报披露时间公布于众。每年的年报预约披露时间表是在各上市公司提出申请的基础上形成的。上市公司原则上应按照这份时间表进行年报披露，但是仍可以依据有关规定进行调整，具体的年报披露日期以披露时间为准。年报预约披露制度是我国证券市场不断走向规范进程中，在信息公开化方面的有益尝试。本文拟基于国外的相关研究和中国股市及上市公司的特征，提出六个研究假设，然后构建Logistic回归模型，依据2002-2003年中国上市公司数据进行假设检验，主要考察上市公司年报预约披露、年报披露迟滞、未预期盈利与审计报告意见类型之间的关系，探寻年报预约披露日期所隐藏的信息内涵。本文主要包括相关理论回顾与研究假设，研究数据与描述性统计，研究方法、模型设计与研究变量，实证研究结果以及研究结论等五个部分。一、相关理论回顾与研究假设信号传递模型(Spence,1974)和信息甄别模型(RothschildandStiglitz,1976)认为，在信息不对称情况下，质量较好的公司有较高标准的公司经营业绩和治理信息，而管理当局为降低利益相关者的疑虑，更乐于主动发出信号，以传递其并未产生支出偏好或偷懒行为而降低公司价值的信息，进而解除代理责任或获得市场资源。一些基于美国和澳大利亚股市的研究认为审计意见和未预期盈利（UnexpectedEarnings）都对年度收益报告的披露时间有着显著的影响。比如，Whittred(1980),Keller(1986)和Bamberetal.(1993)指出非标准审计意见会迟滞初步收益公告和审计报告的披露。PastenaandRonen(1979),GivolyandPalmon(1982),KrossandSchroeder(1984)和ChambersandPenman(1984)都发现和预期的相比较，经理们总是倾向于早些公布好消息，迟些披露坏消息。这一时间规律是信息披露中最为一致的决定因素之一。Hawetal.(2000)在研究中国股市后指出随着股票市场的发展，更多的上市公司倾向于在4月的最后一周披露年报，特别是当上市公司经营业绩不佳时。Chenetal.(2001)研究中国股市也发现，审计迟滞和被出具非标准审计意见的频率正相关，这表明审计双方的谈判协商久拖不决是被出具非标准审计意见可能性增加的信号。Hawetal.(2003)另一个基于中国股票市场的研究也证实了上述观点，而且Hawetal.(2003)还发现审计意见和未预期盈利之间存在显著的相互作用：未预期盈利为正而被出具非标准审计意见的上市公司年报披露明显晚于未预期盈利为负而被出具标准审计意见的公司。此外，BegleyandFischer(1998)还重新验证了先前的研究发现在法律环境发生显著变化的1983-1992年期间是否依然成立，结论是相当一致和肯定的。另外有证据显示，审计意见和未预期的每股收益不是独立的，这意味着先于财务报告发出的收益公告提高了市场对审计意见类型的预测能力(ChowandRice,1982b)。此外有多项研究(Ashtonetal.,1987,1989;NewtonandAshton,1989;Bamberetal.,1993;KinneyandMcdaniel,1993)进一步考察了导致审计报告延迟的原因，诸如审计者结构、审计者规模、未预期盈利的方向、存在的损失、财务困境和行业因素等，结果一般都认为出具非标准审计意见的过程迟滞了审计报告的披露。Keller(1986)利用取自美国股市的样本研究发现当公司可能被出具非标准审计意见时会推迟初步收益公告的披露，但他没有找到非标准审计意见影响年报披露时间的证据。基于上述研究，我们提出如下六个研究假设：假设1：同等条件下，上市公司年报披露时间和年报被出具非标准审计意见的可能性正相关。即年报披露时间越晚，越有可能被出具非标准审计意见。假设2：同等条件下，上市公司上年度年报披露时间和本年度年报被出具非标准审计意见的可能性正相关。即上年度年报披露时间越晚，越有可能被出具非标准审计意见。假设3：同等条件下，上市公司年报预约披露时间和年报被出具非标准审计意见的可能性正相关。即年报预约披露时间越晚，越有可能被出具非标准审计意见。假设4：同等条件下，上市公司年报披露迟滞时间（本年度年报披露时间和上年度披露时间之差）和年报被出具非标准审计意见的可能性正相关。即年报披露迟滞时间越长，越有可能被出具非标准审计意见。假设5：同等条件下，上市公司年报披露迟滞时间（本年度年报实际披露时间和年报预约披露时间之差）和年报被出具非标准审计意见的可能性正相关。即年报披露迟滞时间越长，越有可能被出具非标准审计意见。假设6：同等条件下，上市公司未预期盈利和其年报被出具非标准审计意见的可能性负相关，即未预期盈利越高，上市公司年报被出具非标准审计意见的可能性越小。二、研究数据与描述性统计（一）研究样本选择与数据来源本文在进行相关的描述性统计时为了说明问题用到了2000-2003年上市公司年报的数据而在进行模型研究时，由于2001年年报的一些重要数据缺失，同时考虑到2002年是实行年报预约披露制度的第一年，因此所选用的研究样本只包括2002和2003年之间在深交所和上交所上市的可以找到数据的所有上市公司。其中2002年的样本数为1115个，2003年的样本数为1158个，总体样本为2273个。此外，在构建Logistic回归模型进行实证检验时，研究样本由于某些公司数据的缺省和数据的进一步整理有所缩小，其中2002年的样本数为1081个，2003年的样本数为1122个，总体样本为2203个。本文的研究数据来源于：（1）深圳市国泰安信息技术有限公司的财务数据库；（2）中国证监会指定的信息披露网站——巨潮资讯网（/sjzx/ssgs.html）；（3）各上市公司2000-2003年度的年报。同时我们对数据进行了抽样核对，以保证数据的可靠性。（二）描述性统计我们对样本数据所作的其他方面的描述性统计限于篇幅的原因，在此不再一一详细列出，必要处文章将给出简要的说明。我们对样本数据所作的其他方面的描述性统计限于篇幅的原因，在此不再一一详细列出，必要处文章将给出简要的说明。表1为自2002年实行预约披露制度以来上市公司的年报预约披露执行情况。可见，上市公司年报预约披露的执行情况并不理想，有超过两成的上市公司2001年和2003年的年报不能按照预约承诺的时间披露，出现不同程度的延期；而2002年年报的预约披露情况最为糟糕，近四成的上市公司延期披露年报，当然，在这一年提前披露年报的情况也比较多。另外从统计上看，在深交所上市的公司对预约披露承诺的遵守不如在上交所上市的公司，不过差异并不是很明显。表1上市公司的年报预约披露执行情况提前披露按期披露延期披露合计数目比例数目比例数目比例上海证券交易所190.02934990.76891310.2018649深圳证券交易所60.01173950.76701140.22135152001年度250.02158940.76802450.21051164上海证券交易所530.08443430.54622320.3694628深圳证券交易所930.19102010.41271930.39634872002年度1460.13095440.48794250.38121115上海证券交易所530.07744890.71391430.2088685深圳证券交易所810.17122930.6195990.20934732003年度1340.11577820.67532420.20901158合计3050.088722200.64599120.26533437资料来源：作者整理设计。应当指出，年报预约披露制度并没有很好的发挥其应有的作用。如表2所示，在这一制度执行前后的4年间，三四月份均是年报披露的高峰期，每年在三四月份披露的年报占当年年报总数的比例都在80%以上，变化很小。可见，在年报预约披露制度执行前后，我国上市公司年报披露进程均显得前松后紧，存在严重的年报披露“末班车”拥堵现象。大量业绩差公司、亏损公司抱着“迟些披露坏消息”的心理定势挤在4月甚至4月底披露年报，使得风险集中释放，一方面这人为地增加了投资者的心理压力，另一方面由于所有上市公司须在4月份披露季报，使得众多上市公司的年报、季报将同时出现，导致投资者对信息的“消化不良”。表22000-2003年上市公司年报披露时间年报披露时间一月二月三月四月四月之后数目比例数目比例数目比例数目比例数目比例2000280.03041690.18333890.42193350.363310.00112001190.01821150.11044430.42514640.445310.00102002590.05291100.09863990.35755430.486650.00452003260.02251600.13824650.40165070.43780样本总体1320.03115540.130716960.400218490.436370.0017资料来源：作者整理设计。虽然年报预约披露制度执行得不尽如人意，但是年报的预约披露却向市场和投资者显示了内涵丰富的有价值的信息，是一个很好的信号显示机制。如表3对上市公司的年报预约披露执行情况与非标准审计意见所作的统计所示，上市公司延期披露年报是年报可能被出具非标准审计意见的强烈信号，即延期披露意味着公司年报被出具非标准审计意见的可能性大，在我们所作的初步统计分析中可以看到，延期披露年报的上市公司被出具非标准审计意见的比例在20%以上，是提前披露或按期披露公司的4-5倍，是平均值的两倍以上。表3上市公司的年报预约披露执行情况与非标准审计意见披露类型标准无保留意见无保留有解释段说明有保留无解释段说明有保留有解释段说明拒绝表示意见/否定意见/无法表示意见非标准审计意见比例数目比例数目比例数目比例数目比例数目比例提前披露1370.938490.06160.0616按期披露5110.9393250.046010.001840.007430.00550.0607延期披露3210.7553580.1365160.0376160.0376140.03290.24472002合计9690.8691920.0825170.0152200.0179170.01520.1309提前披露1270.947840.029910.007520.01490.0522按期披露7450.9527250.032020.002630.003870.00900.0473延期披露1900.7851240.099270.0289100.0413110.04550.21492003合计10620.9171530.045890.0078140.0121200.01730.0829提前披露2640.9429130.046410.003620.00710.0571按期披露12560.9472500.037730.002370.0053100.00750.0528延期披露5110.7661820.1229230.0345260.0390250.03750.2339样本总体合计20310.89351450.0638260.0114340.0150370.01630.1065资料来源：作者整理设计。三、研究方法、模型设计与研究变量（一）研究模型在审计意见模型中，Logistic回归经常被用到，借以估计审计者出具某一类型审计意见的可能性(比如Hopwoodetal.,1989;BellandTabor,1991;MonroeandTeh,1993;DeFondetal.,1999;Chenetal.,2001)。在此，为了检验在前面所提出的六个研究假设，我们建立如下Logistic回归模型由于D1和D2利用ARD,LARD,PARD计算由于D1和D2利用ARD,LARD,PARD计算得到，因此将D1,D2和ARD,LARD,PARD分开使用。P(MAO)=ez/(1+ez)其中：z=B0+B1ARD+B2LARD+B3PARD+B6RUE1+B7RUE2+B8LAGAO+B9RDTA+B10RCTE+B11RROE+B12ROPE+B13AS+B14TOP10+B15MKT+B16ST+B17LNTA或者z=B0+B4D1+B5D2+B6RUE1+B7RUE2+B8LAGAO+B9RDTA+B10RCTE+B11RROE+B12ROPE+B13AS+B14TOP10+B15MKT+B16ST+B17LNTA（二）研究变量正如在上述回归模型中所列示的，包括被解释变量在内，共计18个研究变量，其中解释变量的前7个为实验变量，为验证本文的研究假设而设；后10个解释变量为控制变量。1.实验变量变量ARD、LARD、PARD分别用以检验假设1、假设2、假设3，我们采用上市公司年度财务报的披露时间距离上一会计年度结束（公历每年的12月31日）的天数来度量年报的披露时间（PastenaandRonen,1979;Whittred,1980;KrossandSchroeder,1984;WhittredandZimmer,1984;Keller,1986;Ashtonetal.,1987,1989;NewtonandAshton,1989;Bamberetal.,1993;KinneyandMcdaniel,1993;SchwartzandSoo,1996;Chenetal.,2001），同时我们对年报预约披露时间的度量也采取类似的方法。变量D1和D2(年报披露迟滞)分别用以检验假设4和假设5，计算方法参考了GivolyandPalmon(1982),ChambersandPenman(1984),BegleyandFischer(1998)等所作的研究。变量RUE1和RUE2(相对未预期盈利)用以检验假设6。在LataneandJones(1974,1977,1979)的模型中，未预期盈利是实际盈利和预期盈利之差，预期盈利由一个时间序列预测模型得出，不过该预测模型需要用20个季度的盈利数据。而中国上市公司并不公告季度盈利，而且整个股市只有13年的发展历史，因此要求较长时间序列的盈利数据在实际操作中不可行。有鉴于此，我们首先参考Hawetal.(2003)的做法计算未预期盈利UE1，计算公式为：UE1it=(NPit-NPit-1)/TAit-1，其中NPit(NPit-1)代表公司第t年（第t-1年）的净利润，TAit-1代表公司第i-1年的总资产。未预期盈利UE2则参考张华、张俊喜(2004)的计算方法，计算公式为：UE2it=EPSit-EPSit-1，其中EPSit(EPSit-1)代表公司第t年（第t-1年）的每股收益。同时，为了控制行业差异，我们将以上述两种方法计算出来的未预期盈利再减去行业平均之差，得到相对未预期盈利RUE1和RUE2，以期更为合理准确地对假设6进行检验。表4研究变量一览表变量类型变量代码变量含义及说明解释变量实验变量ARD年报披露时间，以上市公司年报的披露时间距离上一会计年度结束（公历每年的12月31日）的天数来度量LARD上年度年报披露时间，以上市公司上年度年报的披露时间距离上一会计年度结束的天数来度量PARD年报预约披露时间，以上市公司年报的预约披露时间距离上一会计年度结束的天数来度量D1年报披露迟滞，本年度年报披露时间与上年度年报披露时间之差D2年报披露迟滞，本年度年报披露时间与年报预约披露时间之差RUE1相对未预期盈利，实际未预期盈利与行业平均之差，未预期盈利的计算参考Hawetal.(2003)的方法RUE2相对未预期盈利，实际未预期盈利与行业平均之差，未预期盈利的计算参考张华、张俊喜(2004)的方法控制变量LAGAO哑变量，上年审计意见，1表示前一年度被出具非标准审计意见，0表示前一年度被出具标准审计意见RDTA相对财务杠杆，实际财务杠杆与行业平均之差，财务杠杆即资产负债率（负债/总资产），借以衡量企业的资本结构和偿债能力RCTE相对现金比率，实际现金比率与行业平均之差，现金比率等于每股经营现金流量/每股收益，用以衡量企业现金流状况和财务弹性RROE相对净资产收益率，实际净资产收益率与行业平均之差ROPE相对主营业务利润率，实际主营业务利润率与行业平均之差AS哑变量，审计者更迭，1表示变更会计师事务所，0表示不变更TOP10哑变量，审计者规模，1表示前10位的会计师事务所，0表示其他会计师事务所（排名是依据会计师事务所客户的数量）MKT哑变量，证券交易所，1表示在沪市上市，0表示在深市上市ST哑变量，ST制度，1表示一般上市公司，0表示ST上市公司LNTA公司规模，总资产的自然对数被解释变量AO哑变量，年报审计意见类型，1表示非标准审计意见，0表示标准无保留审计意见资料来源：作者整理设计。2.控制变量我们对控制变量的选择主要是根据现存有关上市公司年度财务报告审计意见模型的研究文献(PastenaandRonen,1979;Whittred,1980;GivolyandPalmon,1982;KrossandSchroeder,1984;WhittredandZimmer,1984;ChambersandPenman,1984;Levitanandknoblett,1985;Mutchler,1985;Keller,1986;Ashtonetal.,1987,1989;Dopuchetal.,1987;NewtonandAshton,1989;BellandTabor,1991;MonroeandTeh,1993;Bamberetal.,1993;KinneyandMcdaniel,1993;SchwartzandSoo,1996;ChanandWalter,1996;BegleyandFischer,1998;DeFondetal.,1999;Chenetal.,2001;Hawetal.,2003)。虽然这些对审计意见进行模型化研究的目的不同。但是它们都包括一些相似的被认为对具体审计意见出现的可能性有影响的财务或市场变量。当然，我们对模型控制变量的设置还考虑了中国股市及上市公司的特征。Chenetal.（2001）研究表明在中国股市上市公司的上市年限和它被出具非标准审计意见的频率正相关，这和先前基于美国股市数据的研究结果(Dopuchetal.,1987)相反。这可能是中国特殊的制度环境所致，因为一个公司上市时间越久，可能越难以达到规定所要求的盈利目标，所以更易于卷入盈余管理甚至利润操作，从而导致被出具非标准审计意见。并且，如果上市公司前一年度被出具非标准审计意见，很可能在本年度引起注册会计师的高度重视，认为该公司风险较高，从而在审计过程中更为谨慎、细致，发现问题的可能性增加。因此，前一年度被出具非标准审计意见的上市公司本年度再次被出具非标准审计意见的可能性大。基于此，我们设置控制变量LAGAO来考察上一年度审计意见类型的影响。有研究证明，财务杠杆高的企业更可能被出具非标准审计意见，而现金流状况好的企业被出具非标准审计意见可能性小(Levitanandknoblett,1985;Mutchler,1985;MonroeandTeh,1993;DeFondetal.,1999)。我们设置变量RDTA和RCTE用以控制上市公司财务杠杆和现金流状况对年报审计意见类型的影响。变量RDTA和RCTE在此也控制了行业差异的影响，因为描述性统计显示，各行业之间在资本结构和现金流方面是存在显著差异的。假设6对企业业绩已经有一定程度的关注。在此为了进一步控制企业业绩对上市公司年报被出具审计意见类型的影响，我们选择在国内外研究中常被用到的两个业绩指标，净资产收益率和主营业务利润率作为企业业绩控制变量。我们对代表企业业绩的变量RROE、ROPE都作了控制行业差异的处理，具体的处理方式如表3所列。不过注意到，ChanandWalter(1996)指出中国上市公司的经理认为采用有争议的会计处理的预期收益大于被出具非标准审计意见的成本，原因在于中国当前股票市场的政策环境，即中国证监会（CSRC）有两条规定明确要求上市公司必须达到一定的盈利水平。第一，若要取得融资权，上市公司的净资产收益率至少连续三年在10%以上；第二，连续三年净资产收益率为负的上市公司将被要求退市。Hawetal.（1998）发现上市公司的经理利用投机性的操纵会计利润来迎合这些规定所要求的净资产收益率目标在描述性统计中，我们发现和以前年度相比，上市公司ROE分布的“在描述性统计中，我们发现和以前年度相比，上市公司ROE分布的“10%现象”不再存在，却形成“6%现象”，这和配股政策的变化是分不开的。在1999年之前，上市公司配股政策要求ROE每年不低于10%，而1999年后上市公司配股政策改为要求ROE每年不低于6%，由此可见，上市公司的ROE分布受到配股政策的很大影响。上市公司更换会计师事务所本文所称变更不包括上市公司的会计师事务所变更名称、和其他会计师事务所合并或成立新公司或被兼并等对上市公司而言实质上并未变更会计师事务所的情况。对年报审计意见类型可能也是有影响的。ChowandRice(1982a)ChowandRice所作的研究是初步的而且基于的时间跨度有限。主要关注非标准审计意见对上市公司审计者更换的影响，结果发现被出具非标准审计意见的公司倾向于更换审计师，但和被出具非标准审计意见而未更换审计师的公司相比，更换的公司在此后的年度被出具标准审计意见的可能性并没有增加JensenandMeckling(1976),Watts(1977),SmithandWarner(1979)等探讨了外部审计对企业的作用。他们假定经理可从让股东和债券持有者监督自己对企业资源的配置中得到好处，那么对外部审计者的选择是这一监督合约的一部分，而且选择一个业已建立诚信声誉的审计者符合经理自身的利益。这意味着企业经理选择或更换审计师受到来自股东和债券持有者预期反应的支配。因此，更换审计师不管是否与非标准审计意见相关，是不可能和投资者利益相悖的。。不过注意到，当前本文所称变更不包括上市公司的会计师事务所变更名称、和其他会计师事务所合并或成立新公司或被兼并等对上市公司而言实质上并未变更会计师事务所的情况。ChowandRice所作的研究是初步的而且基于的时间跨度有限。JensenandMeckling(1976),Watts(1977),SmithandWarner(1979)等探讨了外部审计对企业的作用。他们假定经理可从让股东和债券持有者监督自己对企业资源的配置中得到好处，那么对外部审计者的选择是这一监督合约的一部分，而且选择一个业已建立诚信声誉的审计者符合经理自身的利益。这意味着企业经理选择或更换审计师受到来自股东和债券持有者预期反应的支配。因此，更换审计师不管是否与非标准审计意见相关，是不可能和投资者利益相悖的。DeAngelo（1981）指出，规模大的会计师事务所担保能力更强，更能抵制客户财务报告欺诈行为的压力；同时规模大的会计师事务所拥有更多的客户，由于某个客户更换审计师而引起的“准租金”（quasi-rents）损失很可能小于未能报告欺诈行为对事务所声誉和审计收入造成的影响。因此一般而言，规模大的会计师事务所的独立性相对较强，审计质量也比较高。CushingandLoebbecke(1986)也发现审计事务所的结构因素在对多样化的审计判断的考察中是很重要的变量。Wheeleretal.(1993)所作的研究指出大审计师事务所遭受相关诉讼的频率和出具非标准审计意见的可能性正相关，因为相关的诉讼经历在逻辑上可能导致审计师事务所之间保守程度上的差异。Ashtonetal.(1987,1989);NewtonandAshton(1989);Bamberetal.(1993);KinneyandMcdaniel(1993)等在考察导致审计报告延迟的原因时包括了对审计者规模的关注。在此，为了控制审计者规模可能存在的影响，我们以哑变量TOP10作为审计者规模控制变量，会计师事务所的排名是依据其客户的数量。此外，我们以MKT为证券交易所的控制变量，1表示公司在上海证券交易所上市，0表示公司在深圳证券交易所上市。作为中国大陆两大证券交易所，深圳证券交易所和上海证券交易所深圳证券交易所成立于1990年12月1日，截止2003年底，深圳证券交易所投资者开户数达3381万户，上市公司505家，上市股票548只，股票总市值为12653亿元人民币，流通市值4977亿元人民币深圳证券交易所成立于1990年12月1日，截止2003年底，深圳证券交易所投资者开户数达3381万户，上市公司505家，上市股票548只，股票总市值为12653亿元人民币，流通市值4977亿元人民币(/main/Catalog_1136.aspx;/main/Catalog_1127.aspx,2004年5月30日)。上海证券交易所成立于1990年11月26日，至2002年12月底，上证所拥有3500多万投资者和715家上市公司，上市证券品种828个，上市股票市价总值25364亿元(/sseportal/ps/zhs/sjs/jysjs.shtml,2004年5月30日)。所谓“财务状况异常”包括六种情况（参见深圳证券交易所网站/main/Catalog_1443.aspx,2004年5月30日）。“其他状况异常”是指自然灾害、重大事故等导致生产经营活动基本中止，公司涉及可能赔偿金额超过公司净资产的诉讼等情况（/main/Catalog_1443.aspx,2004年5月30日）。最后，研究表明，在控制其它影响因素之后，审计者向规模大的公司出具持续关注的非标准审计意见的可能性相比而言更小(Mckeownetal.,1991;Mutchleretal.,1997)。此外有关审计费用的研究(Simunic,1980,1984;Francis,1984)认为客户的规模使审计费用一个重要的决定因素。Abbottetal.(2002)则指出客户规模越大，非审计服务费用的相对数越大。这些研究结果意味着向客户收取的非审计和审计费用可能影响审计师出具的审计意见类型。基于此，我们以上市公司总资产的自然对数（LNTA）作为公司规模的控制变量。四、实证研究结果（一）Logistic回归分析结果在实际的Logistic回归分析，我们首先建立了三个Logistic回归模型，其中Model02-03基于样本总体，Model2002、Model2003则分别基于2002、2003年的单年度数据，这样主要是为了明确年度差异，同时对总体模型Model02-03进行验证。回归分析结果显示（参见表5），在基于样本总体的Model02-03中，假设1、假设4、假设5在1%的显著水平上均得到了支持，但是模型出乎意料的否定了假设3（在Model2003中也出现了相同的异常情况），据此可以认为，在同等条件下，本年度年报披露晚、年报预约披露早、本年度年报披露比上年度或预约披露晚(年报披露迟滞久)的上市公司年报被出具非标准审计意见的可能性大。同时，上年度被出具非标准审计意见、相对净资产收益率和相对主营业务利润率低、被ST的上市公司更有可能被出具非标准审计意见，而公司的相对财务杠杆、相对现金比率、是否更换会计师事务所、是否由前10位的会计师事务所审计、公司上市的证交所以及公司规模对审计意见的类型没有显著影响。在15%的显著水平上，Model2002的回归结果支持假设1、假设4、假设5、假设6，据此可以认为，在同等条件下，本年度年报披露晚、本年度年报披露比上年度或预约披露晚(年报披露迟滞久)、相对未预期盈利低的上市公司年报被出具非标准审计意见的可能性大。同时，上年度被出具非标准审计意见、在深交所上市、被ST的上市公司更有可能被出具非标准审计意见，而公司的相对财务杠杆、相对现金比率、相对净资产收益率、相对主营业务利润率、是否更换会计师事务所、是否由前10位的会计师事务所审计以及公司规模对审计意见的类型没有显著影响。在15%的显著水平上，Model2003的回归结果支持假设1、假设2、假设5，但是和Model02-03一样否定了假设3，据此我们可以认为，在同等条件下，本年度年报披露晚、上年度年报披露晚、年报预约披露早、本年度年报披露比预约披露晚的上市公司年报被出具非标准审计意见的可能性大。同时，上年度被出具非标准审计意见、相对现金比率、相对净资产收益率和相对主营业务利润率低、被ST的上市公司更有可能被出具非标准审计意见，而公司的相对财务杠杆、是否更换会计师事务所、是否由前10位的会计师事务所审计、上市的证交所以及公司规模对审计意见的类型没有显著影响。对三个模型整体而言，各模型的拟合程度和解释变量对被解释变量的解释能力大致相当，而且处在较为理想的状态。其中Model02-03的-2Loglikelihood最高，Model2003的-2Loglikelihood最低；Model02-03、Model2002的Cox&SnellR2和NagelkerkeR2差异不大，Model2003的Cox&SnellR2较低，而NagelkerkeR2较高。这可能与样本容量以及年度数据的差异有关我们在描述性统计中发现2003年出现了大幅的业绩反弹，各项业绩指标优于2002年。同时，Scott(1995)指出样本容量的增加会降低模型的解释能力和拟合程度。。同时，在0.50的临界概率下，我们构建的三个Logistic回归模型的预测力差异总的看来并不明显，只有Model2003的预测力略高一些。经过测算发现，就总体预测力而言，比较合适的临界概率是0.50，但是为了提高模型对非标准审计意见的预测力并且从谨慎的角度出发，预测的临界概率有必要适当提高。我们在描述性统计中发现2003年出现了大幅的业绩反弹，各项业绩指标优于2002年。同时，Scott(1995)指出样本容量的增加会降低模型的解释能力和拟合程度。表5Logistic回归分析结果VariableExpectedSignModel02-03Model2002Model2003=1\*ROMANI=2\*ROMANII=1\*ROMANI=2\*ROMANII=1\*ROMANI=2\*ROMANIIBWaldSig.BWaldSig.BWaldSig.BWaldSig.BWaldSig.BWaldSig.ARD+.06553.338.000.06329.753.000.06115.969.000LARD+.002.184.668-.003.129.719.0142.363.124PARD+-.0238.055.005-.0151.866.172-.0274.063.044D1+.01616.465.000.02014.445.000.0071.241.265D2+.03419.713.000.0267.196.007.0388.564.003RUE1--.264.198.657-.082.016.9001.6751.503.220.768.330.566-.806.622.430-.352.167.683RUE2--.240.647.421-.4221.887.170-.6411.791.181-.790.032.857.002.000.996LAGAO+2.534125.31.0002.828162.35.0002.71476.822.0003.031101.13.0002.45941.933.0002.75254.090.000RDTA+.003.310.578.005.901.343.0081.190.275.0091.478.224-.001.019.891.000.002.963RCTE--.008.814.367-.0091.085.298.002.021.884.002.010.920-.0172.250.134-.0192.614.106RROE--.0022.749.097-.0033.967.046-.001.467.494-.001.629.428-.0093.368.066-.0125.502.019ROPE--.0135.769.016-.0134.881.027.000.001.972-.003.128.721-.0182.891.089-.0245.035.025AS?.198.551.458.192.537.464.3521.129.288.3791.324.250-.517.928.335-.437.713.399TOP10?.042.043.836-.059.090.764.050.036.849-.010.002.968.033.009.924-.128.146.703MKT?-.1981.033.309-.2031.133.287-.5284.403.036-.5605.193.023.4431.629.202.3991.375.241ST--1.07716.487.000-1.43730.873.000-1.1398.930.003-1.59218.843.000-1.3089.325.002-1.52312.704.000LNTA--.1421.507.220-.029.072.789-.151.952.329-.055.136.712-.102.274.601.053.093.761Constant?-3.5492.213.137-1.409.393.531-2.940.830.362-.272.008.929-5.2891.792.181-3.8661.115.291-2Loglikelihood801.396847.973466.184492.238290.341308.839Cox&SnellR70NagelkerkeR2.462.424.485.449.497.461N220322031081108111221122PercentCorrect(P=0.50)Clean98.498.497.597.698.998.8Modified40.736.146.443.244.943.5Total93.392.991.691.395.595.4资料来源：作者整理设计。PAGEPAGE17注意到，在Model02-03和Model2003中，假设3被出乎意料的否定，和预期完全相反并且是难以理解的，同时这还和前文所作的描述性统计相矛盾。另外在三个模型中，虽然并不显著，但是诸如和企业业绩相关的多个变量不仅不像预期那样发生显著影响，而且其系数符号和预期相反，这是不正常的。我们初步认为这可能是上市公司卷入盈余管理甚至利润操纵而使各业绩指标不能反映真实的企业业绩所致，同时根据对各解释变量所作的Pearson相关检验，也可能是解释变量之间的多重共线性问题所致。对此，我们将作进一步的调整。（二）Logistic回归模型调整后的分析结果表6调整后的Logistic回归模型分析结果VariableExpectedSignModel02-03=1\*ROMANI=2\*ROMANII=3\*ROMANIII=4\*ROMANIVBWaldSig.BWaldSig.BWaldSig.BWaldSig.ARD+.05375.307.000LARD+.02016.349.000PARD+.03136.470.000D1+.01414.141.000D2+.03928.577.000RUE1--.7881.990.158-.4741.129.288-1.6745.989.014-.488.700.403RUE2-LAGAO+2.753198.47.0002.761184.50.0002.551158.659.0003.099218.93.000RDTA+RCTE--.004.220.639-.005.386.535-.007.759.384-.008.959.327RROE--.0068.296.004-.0046.619.010-.0067.906.005-.00712.041.001ROPE--.01710.789.001-.01712.189.000-.01811.042.001-.02010.770.001AS?.3121.558.354.2991.433.392TOP10?-.022.013.908.044.051.821-.028.022.881-.068.129.720MKT?-.141.583.445-.1911.013.314-.2301.607.205-.3022.642.104ST-LNTA--.2676.437.011-.2907.103.008-.2284.927.026-.1632.441.118Constant?-.335.023.881-2.151.867.352-.028.000.990.174.006.937-2Loglikelihood892.731830.873918.186884.666Cox&SnellR64.177NagelkerkeR2.387.438.366.394N2203220322032203PercentCorrect(P=0.50)Clean98.498.398.498.3Modified36.641.231.433.0Total92.993.392.592.6资料来源：作者整理设计。和我们的猜测相符，在基本上消除了各模型解释变量之间的多重共线性问题之后考虑到解释变量之间的多重共线性问题对模型可能产生的不良影响，我们依据如下原则对上述回归模型的解释变量作适当调整：（1）如果两个实验变量之间Pearson相关系数大于0.4（在1%的水平上显著（双尾t检验）），则分别建立模型，避免同时使用。不过这一点对用来检验同一假设的实验变量不适用。（2）如果控制变量和实验变量之间Pearson相关系数大于或非常接近0.35（在1%的水平上显著（双尾t检验）），则保留实验变量，剔除控制变量。（3）如果两个控制变量之间Pearson相关系数大于或非常接近0.35（在1%的水平上显著（双尾t检验）），则舍去和被解释变量相关系数（Pearson相关系数）小的控制变量。，模型得到了相当大的改善。表6显示，在基于样本总体的Model02-03中，假设1、假设2、假设3、假设4、假设5、假设6在5%的显著水平上均得到了支持。据此可以认为，在同等条件下，本年度年报披露晚、上年度年报披露晚、年报预约披露晚、本年度年报披露比上年度或预约披露晚(年报披露迟滞久)、未预期盈利低的上市公司年报被出具非标准审计意见的可能性大。同时，上年度被出具非标准审计意见、相对净资产收益率和相对主营业务利润率低、在深交所上市、规模小的上市公司更有可能被出具非标准审计意见，而公司的相对现金比率、是否更换会计师事务所、是否由前10位的会计师事务所审计对审计意见的类型没有显著影响。考虑到解释变量之间的多重共线性问题对模型可能产生的不良影响，我们依据如下原则对上述回归模型的解释变量作适当调整：（1）如果两个实验变量之间Pearson相关系数大于0.4（在1%的水平上显著（双尾t检验）），则分别建立模型，避免同时使用。不过这一点对用来检验同一假设的实验变量不适用。（2）如果控制变量和实验变量之间Pearson相关系数大于或非常接近0.35（在1%的水平上显著（双尾t检验）），则保留实验变量，剔除控制变量。（3）如果两个控制变量之间Pearson相关系数大于或非常接近0.35（在1%的水平上显著（双尾t检验）），则舍去和被解释变量相关系数（Pearson相关系数）小的控制变量。表7调整后的Logistic回归模型分析结果VariableExpectedSignModel2002=1\*ROMANI=2\*ROMANII=3\*ROMANIII=4\*ROMANIVBWaldSig.BWaldSig.BWaldSig.BWaldSig.ARD+.05544.964.000LARD+.0198.040.005PARD+.03424.428.000D1+.01710.813.001D2+.03110.900.001RUE1-RUE2--.8366.226.013-.3981.345.246-1.06210.411.001-.7434.572.033LAGAO+2.994120.40.0002.955109.06.0002.816100.103.0003.346134.41.000RDTA+RCTE-.002.030.862.000.000.995.002.015.901-.002.015.903RROE--.0022.067.150-.0022.169.141-.0022.128.145-.0033.879.049ROPE--.0113.862.049-.0136.004.014-.0081.426.232-.0113.130.077AS?.4271.828.176.3671.293.256.4842.409.121.4101.658.198TOP10?-.082.108.743.059.053.818-.159.413.521-.038.023.881MKT?-.4964.337.037-.5134.377.036-.6026.599.010-.6236.790.009ST-LNTA--.2793.799.051-.2763.600.058-.2433.029.082-.1891.775.183Constant?.136.002.964-2.139.469.494.911.094.76004-2Loglikelihood517.632481.818538.210516.442Cox&SnellR96.212NagelkerkeR2.413.463.384.415N1081108110811081PercentCorrect(P=0.50)Clean97.497.597.097.4Modified43.246.443.244.0Total91.191.690.791.2资料来源：作者整理设计。如表7所示，在5%的显著水平上，Model2002的回归结果支持假设1、假设2、假设3、假设4、假设5、假设6。据此可以认为，在同等条件下，本年度年报披露晚、上年度年报披露晚、年报预约披露晚、本年度年报披露比上年度或预约披露晚(年报披露迟滞久)、未预期盈利低的上市公司年报被出具非标准审计意见的可能性大。同时，上年度被出具非标准审计意见、相对净资产收益率和相对主营业务利润率低、更换会计师事务所、在深交所上市、规模小的上市公司更有可能被出具非标准审计意见，而公司的相对现金比率、是否由前10位的会计师事务所审计对审计意见的类型没有显著影响。如表8所示，在5%的显著水平上，Model2003的回归结果支持假设1、假设2、假设3、假设5在5%的显著水平上均得到了支持。据此可以认为，在同等条件下，本年度年报披露晚、上年度年报披露晚、年报预约披露晚、本年度年报披露比预约披露晚的上市公司年报被出具非标准审计意见的可能性大。同时，相对现金比率、相对净资产收益率和相对主营业务利润率低、被ST的上市公司更有可能被出具非标准审计意见，而公司的是否更换会计师事务所、是否由前10位的会计师事务所审计以及公司上市的证交所对审计意见的类型没有显著影响。表8调整后的Logistic回归模型分析结果VariableExpectedSignModel2003=1\*ROMANI=2\*ROMANII=3\*ROMANIII=4\*ROMANIVBWaldSig.BWaldSig.BWaldSig.BWaldSig.ARD+.04118.053.000LARD+.03314.007.000PARD+.0269.982.002D1+-.002.102.749D2+.0326.044.014RUE1--.277.245.621-.262.236.627-.697.545.460-.142.056.812RUE2-LAGAO+RDTA+RCTE--.0182.505.113-.0172.125.145-.0203.210.073-.0223.732.053RROE--.0125.570.018-.0093.516.061-.0146.407.011-.0157.128.008ROPE--.0204.595.032-.0194.407.036-.0142.196.138-.0204.897.027AS?.210.207.649.112.057.811.145.091.731TOP10?.132.181.621.206.440.507.060.038.846MKT?.223.524.469.189.367.545.172.313.576.077.062.803ST--2.54853.747.000-2.44948.122.000-2.19237.153.000-2.44446.519.000LNTA-Constant?-3.42115.735.000-5.02222.892.000-4.43119.845.000-1.10810.045.002-2Loglikelihood357.657345.285350.925363.456Cox&SnellR39.129NagelkerkeR2.361.387.375.349N1122112211221122PercentCorrect(P=0.50)Clean99.2Modified31.933.327.526.1Total94.7资料来源：作者整理设计。另外，对调整后的三个模型整体而言，各模型的拟合程度有所增加，所有模型的-2Loglikelihood均出现提高。但是由于我们所作的调整减少了模型的解释变量，因此解释变量对被解释变量的解释能力有所降低，所有模型的Cox&SnellR2和NagelkerkeR2都略有下降，不过依然处在相当良好的水平。附带的，在0.50的相同临界概率下，调整后的Logistic回归模型的预测力和原先的模型差异不明显。五、研究结论本文主要基于国外的相关研究和中国股市及上市公司的特征，提出六个研究假设，然后构建Logistic回归模型，依据2002-2003年中国上市公司数据进行假设检验，主要考察上市公司年报预约披露、年报披露迟滞、未预期盈利与审计报告意见类型之间的关系，探寻年报预约披露日期所隐藏的信息内涵。我们所作的研究结论将主要依据调整后的Logistic回归模型的分析结果（如表6、表7和表8所列）。在基于样本总体的Model02-03中，可以认为，在同等条件下，本年度年报披露晚、上年度年报披露晚、年报预约披露晚、本年度年报披露比上年度或预约披露晚(年报披露迟滞久)、未预期盈利低的上市公司年报被出具非标准审计意见的可能性大。同时，上年度被出具非标准审计意见、相对净资产收益率和相对主营业务利润率低、在深交所上市、规模小的上市公司更有可能被出具非标准审计意见，而公司的相对现金比率、是否更换会计师事务所、是否由前10位的会计师事务所审计对审计意见的类型没有显著影响。在5%的显著水平上，根据Model2002的回归结果可以认为，在同等条件下，本年度年报披露晚、上年度年报披露晚、年报预约披露晚、本年度年报披露比上年度或预约披露晚(年报披露迟滞久)、未预期盈利低的上市公司年报被出具非标准审计意见的可能性大。同时，上年度被出具非标准审计意见、相对净资产收益率和相对主营业务利润率低、更换会计师事务所、在深交所上市、规模小的上市公司更有可能被出具非标准审计意见，而公司的相对现金比率、是否由前10位的会计师事务所审计对审计意见的类型没有显著影响。在5%的显著水平上，根据Model2003的回归结果可以认为，在同等条件下，本年度年报披露晚、上年度年报披露晚、年报预约披露晚、本年度年报披露比预约披露晚的上市公司年报被出具非标准审计意见的可能性大。同时，相对现金比率、相对净资产收益率和相对主营业务利润率低、被ST的上市公司更有可能被出具非标准审计意见，而公司的是否更换会计师事务所、是否由前10位的会计师事务所审计以及公司上市的证交所对审计意见的类型没有显著影响。综合上述回归分析的结果，基本上可以认为，本年度年报披露晚、上年度年报披露晚、年报预约披露晚、本年度年报披露比上年度或预约披露晚(年报披露迟滞久)、未预期盈利低的上市公司年报被出具非标准审计意见的可能性大。这和我们的假设预期以及在文中提到的大多数国外的研究一致。特别是我们的研究可靠地证明，年报预约披露晚、本年度年报披露比预约披露晚(年报披露迟滞久)的上市公司年报被出具非标准审计意见的可能性大。这正是年报预约披露所蕴含的重要信息之一，同时表明年报预约披露制度对市场和投资者而言是一个很好的信号显示机制，在结合其它影响因素的情况下，可以根据上市公司年报的预约披露时间以及执行情况对年报的审计意见类型作出有效的判断。年报预约披露之所以能够成为相当有效信号显示机制，原因可能在于对年报披露日期的预期也在某种程度上代表了上市公司管理层对年报审计进程与最终审计意见的预期。如果公司管理层基于往年经验以及当前实际情况预期本公司年报审计进程因为审计程序复杂、审计工作繁重而进展缓慢，或者管理层预期会计师事务所很可能出具非标准审计意见出具非标准审计意见过程本身因为各种复杂的原因往往会造成年报审计报告的迟滞(Ashtonetal.,1987,1989;NewtonandAshton,1989;Bamberetal.,1993;KinneyandMcdaniel,1993)。时，上市公司将倾向于选择比较晚的时间披露年报。而如果本年度年报披露比上年度或预约披露晚(年报披露迟滞久)，则可能更为清晰的表明年报审计工作量巨大、过程复杂、问题重重，从而导致年报审计工作进展缓慢。也许审计双方在年报审计过程中已经或者正在花费大量的时间和精力进行艰难而且微妙的讨价还价，以便可以达成妥协如果无法达成妥协，那么可能会出现会计师事务所更迭，从而进一步延长审计过程，迟滞年报的披露。。无疑，年报披露迟滞时间越长，被出具非标准审计意见的可能性越大。另外回归分析表明被ST的上市公司年报被出具非标准审计意见的可能性大，可以说我国股市实行的ST制度同样起到了信号显示的作用，不仅向投资者提示出现财务状况或其他状况异常的上市公司市场风险，也向上市公司的审计者表明，ST上市公司和一般上市公司比较，业绩和财务状况较差、投资风险高，从而引起注册会计师的注意，影响他们所出具的审计意见类型。可推论，ST制度对于规范市场运作、揭示上市公司投资风险、降低信息的不对称性、促进理性投资有一定的作用，应当认真地加以执行。出具非标准审计意见过程本身因为各种复杂的原因往往会造成年报审计报告的迟滞(Ashtonetal.,1987,1989;NewtonandAshton,1989;Bamberetal.,1993;KinneyandMcdaniel,1993)。如果无法达成妥协，那么可能会出现会计师事务所更迭，从而进一步延长审计过程，迟滞年报的披露。不过，注意到在Model2003中不能认为相对未预期盈利高的上市公司年报被出具非标准审计意见的可能性小，这可能与两方面的原因有关，其一是我们因为客观条件的限制，对未预期盈利的计算方法并不是很恰当，其二是我国上市公司年度财务报告中存在较为严重的盈余管理，使得注册会计师并不认同公司财务报表上所显示的原可以影响公司价值的未预期盈利LataneandJones(1974,1977,1979)认为只有超出预期的那部分盈利才会影响公司的价值。。除Model2003外，根据其他两个Logistic回归模型的分析结果，现金流状况好的企业被出具非标准审计意见可能性小(Levitanandknoblett,1985;Mutchler,1985;MonroeandTeh,1993;DeFondetal.,1999)的结论对中国上市公司而言并不可靠，这表明注册会计师不认同公司财务报表上所显示的现金流状况。其中潜在的原因除了我们的计算方法可能存在问题之外，还可能是因为我国上市公司年度财务报告中可能存在较为严重的盈余管理，甚至有财务操纵的可能。LataneandJones(1974,1977,1979)认为只有超出预期的那部分盈利才会影响公司的价值。在Model2002中，更换会计师事务所增大了上市公司年报被出具非标准审计意见的可能性（在其他两个模型中不显著）。根据我们所作的描述性统计，更换会计师事务所的多数上市公司的情况已经到了不容乐观的地步，因此虽然新受聘的会计师事务所可能做出某种程度上的妥协，但是却不大可能冒着巨大的审计风险出具标准无保留审计意见。所以，对这一回归结果需要深入考察，这是因为模型的局限我们只能将审计意见类型分成标准和非标准两类所带来的后果。实际上，描述性统计显示，更换会计师事务所的相当部分上市公司年报的审计意见和上年度比较均出现了不同程度上的改善。另外，所有模型均显示是否由前10位的会计师事务所审计对审计意见的类型没有显著影响。其中的原因可能是中国的会计师事务所规模差异较小，并不存在像国际上“四大”那样的大型会计师事务所。因此在当前以买方为主导的审计市场环境中，多数会计师事务所没有实力和意愿对其审计对象较差的公司业绩众所周知，我国上市公司业绩在2001年经历了剧烈的下降，至2003年众所周知，我国上市公司业绩在2001年经历了剧烈的下降，至2003年才出现大幅度回升，2003年深市公司实现平均净利润6241.15万元，加权平均每股收益为0.167元，加权平均净资产收益率为6.34%，加权每股净资产为2.629元，与去年同期相比，分别增长65.08%、55.09%、49.63%、3.65%；沪市上市公司2003年加权平均的每股收益、净资产收益率、每股净资产分别为0.2072元、7.8%、2.658元，与2002年相关指标相比，分别上升31%、21.5%、8%。在中国上市公司的经理和审计者都有动机避免非标准审计意见(DeFondetal.,1999)。主要参考文献：Abbott,L.J.,S.Parker,G.Peters,andK.Raghunandan(2002),"Anempiricalinvestigationofauditfees,nonauditfees,andauditcommittees",Workingpaper,UniversityofMemphis,Tennessee.Ashton,R.H.,J.J.Willingham,andR.K.Elliot(1987),"Anempiricalanalysisofauditdelay",JournalofAccountingResearch25:275-292.Ashton,R.H.,P.R.Graul,andJ.D.Newton(1989),"Auditdelayandthetimelinessofcorporatereporting",ContemporaryAccountingResearch5:657-673.Bamber,E.M.,L.S.Bamber,andM.P.Schoderbek(1993),"Auditstructureandotherdeterminantsofauditreportlag:Anempiricalanalysis",Auditing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