Ⅴ. 실증분석결과
5.3 고유정보위험이 감사보수에 미치는 효과: 회귀분석
(1) 실제감사보수 (2) 비정상감사보수 (1) LNAFEE_1(2) LNAFEE_2(3) AbAFEE_1 (4) AbAFEE_2
Disc AQ 1 4.218 4.305 0.020 0.025
Disc AQ 2 4.290 4.372 -0.002 -0.009
Disc AQ 3 4.310 4.403 -0.011 -0.009
Disc AQ 4 4.350 4.438 -0.012 -0.017
Disc AQ 5 4.326 4.423 0.000 0.002
Disc AQ 6 4.367 4.457 0.004 -0.002
Disc AQ 7 4.314 4.404 0.005 0.007
Disc AQ 8 4.280 4.378 0.010 0.017
Disc AQ 9 4.199 4.284 -0.007 -0.010
Disc AQ 10 4.083 4.168 -0.005 -0.006
[집단별 차이 비교]
Disc AQ1 - Disc AQ10 0.135*** 0.137*** 0.010** 0.012**
(t-value) (6.655) (6.101) (2.356) (2.483)
<Table 8> 단일변량분석3 : 재량적 발생액의 질 수준과 감사보수
<Table 7>과 <Table 8>의 단일변량분석에서는 비정상감사보수의 집단별 평균 차 이가 Innate AQ와 Disc AQ 간에 차이가 존재함을 확인하였다. Innate AQ의 경우는 빈약한 본질적 발생액의 질을 가지는 기업에 대해 감사인의 비정상감사보수가 더 컸지 만, Disc AQ의 경우는 빈약한 발생액의 질을 가지는 기업에 대해 감사인의 비정상감 사보수가 더 작았다. 이러한 차이가 감사인이 발생액의 질의 각 구성요소에 대한 위험 을 상이하게 인식한 결과인지 아니면 다른 요인들의 효과가 덜 통제된 결과인지를 이 후에 분석하는 회귀분석에서 더 정교하게 분석한다.
의한 양의 값을 보였고, 모형(2)에서 AQ_Decile의 회귀계수 값은 0.322(t=6.572)로 1%
수준에서 통계적으로 유의한 양의 값을 나타냈다. 이러한 결과는 발생액이 높은 기업 은 다음연도에 감사보수가 증가함을 시사한다.
<Table 10>은 t년도 발생액의 질을 10분위수로 조정한 값(AQ_Decile)이 t+1년도 비정상감사보수(AbAFEE_1)와 비정상총감사보수(AbAFEE_1)에 미치는 효과를 OLS 회귀분석한 결과이다. 이 경우에 종속변수에 비정상 감사보수가 감사보수 결정요인을 고려한 측정치임으로 추가적으로 해당 변수들을 통제변수로 삽입하지 않고, 산업과 연 도 통제 더미변수를 삽입하고 분석한 결과이다. 분석결과, 모형(1)에서 AQ_Decile의 회귀계수 값은 0.027(t=3.234)였고, 모형(2)에서 AQ_Decile의 회귀계수 값은 0.036(t=3.568)이다. 따라서 이 결과는 발생액의 품질이 낮은 기업(비정상발생액의 변동 성이 높은 기업)은 비정상감사보수가 증가함을 의미한다.
전체적으로 <Table 9>와 <Table 10>의 결과는 기업고유정보위험이 높은 기업은 위험에 대한 보상으로 감사인이 더 높은 감사보수를 요구한다는 본 연구의 가설1을 지 지하고 있다.
<Table 9> 발생액의 질이 실제 감사보수에 미치는 효과
Variables (1) LNAFEE_1 (2) LNAFEE_2 Coefficient t-value Coefficient t-value Intercept -0.149 (-2.110) ** -0.349 (-4.160) ***
AQ_Decile 0.264 (6.384) *** 0.322 (6.572) ***
LnASSET 0.259 (66.963) *** 0.274 (59.798) ***
LnEmploy 0.091 (26.100) *** 0.101 (24.426) ***
ARINV -0.020 (-0.864) -0.072 (-2.545) **
CATA 0.130 (6.322) *** 0.192 (7.855) ***
CR -0.001 (-5.679) *** -0.001 (-4.959) ***
ROA -0.241 (-7.213) *** -0.258 (-6.503) ***
LEV 0.039 (1.323) 0.035 (0.995)
LOSS 0.101 (13.559) *** 0.090 (10.186) ***
QUAL -0.166 (-3.988) *** -0.144 (-2.918) ***
LNBUSSEG 0.117 (32.832) *** 0.131 (30.834) ***
FOREIGN -0.012 (-1.432) -0.018 (-1.764) * ISSUE 0.099 (14.004) *** 0.100 (11.986) ***
BIG4 0.049 (4.246) *** 0.083 (6.146) ***
LEADER 0.298 (35.444) *** 0.306 (30.588) ***
Short_Ten 0.004 (0.509) -0.001 (-0.124) OFFICESIZE 0.058 (13.733) *** 0.053 (10.575) ***
POWER -0.084 (-3.276) *** -0.138 (-4.518) ***
IND Included Included
YEAR Included Included
N 17,792 17,792
F-stat 1,234.6 1,010.7
Adj.R2 0.740 0.699
<Table 10> 발생액의 질이 비정상 감사보수에 미치는 효과 (1) AbAFEE_1 (2) AbAFEE_2 Coefficient t-value Coefficient t-value Intercept -0.019 (-1.120) *** -0.031 (-1.564) ***
AQ_Decile 0.027 (3.234) *** 0.036 (3.568) ***
IND Included Included
YEAR Included Included
N 17,792 17,792
F-stat 0.487 0.596
Adj.R2 -0.001 -0.001
<Table 11>은 발생액의 질(AQ)를 본질적 발생액의 질과 재량적 발생액의 질로 분 해하고 분해한 값을 다시 10분위수로 조정한 후 실제감사보수(LNAFEE_1)와 실제총 감사보수(LNAFEE_2)에 어떠한 영향을 미치는지를 다양한 통제변수를 삽입한 후 OLS회귀모형으로 분석한 결과이다. 분석결과 모형(1)에서 Innate AQ_Decile의 회귀계 수 값은 0.779(t=11.037)로 1% 수준에서 통계적으로 유의한 양의 값을 보였고, Disc AQ_Decile의 회귀계수 값은 0.080(t=1.743)으로 10% 수준에서 통계적으로 유의한 양 의 값을 보였다. 모형(2)에서 Innate AQ_Decile의 회귀계수 값은 0.932(t=11.109)로 1% 수준에서 통계적으로 유의한 양의 값을 보였고, Disc AQ_Decile의 회귀계수 값은 0.106(t=1.932)으로 10% 수준에서 통계적으로 유의한 양의 값을 보였다.
<Table 12>은 본질적 발생액의 질과 재량적 발생액의 질의 10분위수가 비정상감사 보수(AbAFEE_1)와 비정상총감사보수(AbAFEE_2)에 어떠한 영향을 미치는지를 분석 한 결과이다. 분석결과 모형(1)에서 Innate AQ_Decile의 회귀계수 값은 0.400(t=7.530) 로 1% 수준에서 통계적으로 유의한 양의 값을 보였고, Disc AQ_Decile의 회귀계수 값은 -0.028(t=-0.708)으로 통계적으로 유의한 값을 보이지 않았다. 모형(2)에서 Innate AQ_Decile의 회귀계수 값은 0.494(t=7.763)로 1% 수준에서 통계적으로 유의한 양의 값을 보였고, Disc AQ_Decile의 회귀계수 값은 -0.021(t=-0.438)으로 통계적으로 유의 하지 않았다.
전체적으로 <Table 11>과 <Table 12>의 결과는 본질적 발생액의 질은 미래 비정 상감사보수에 영향을 미치지만 재량적 발생액의 질은 그 효과가 미미함을 의미한다.
이러한 결과는 투자자들이 재량적 발생액의 질 보다 본질적 발생액의 질을 더 크게 인 식한다는 선행연구들의 결과와 유사한 결과이다.
<Table 9> ～ <Table 12>의 분석결과는 한국에서 감사인은 기업고유정보위험을 위험요인으로 인식하여 추가적인 위험 보상으로 더 많은 감사보수를 수취하지만, 감사 인은 영업활동에서의 고유위험은 크게 인식하지만 경영자의 대리인 위험은 잘 포착하 고 있지 못하고 있음을 의미한다. 이러한 결과는 감사인이 본질적 위험과 재량적 위험 을 차별적으로 인식할 가능성이 있다는 본 연구의 가설 2를 지지하는 결과이다.
<Table 11>
재량적 발생액의 질과 본질적 발생액의 질이 실제 감사보수에 미치는 효과 Variables (1) LNAFEE_1 (2) LNAFEE_2
Coefficient t-value Coefficient t-value Intercept -0.227 (-3.204) *** -0.442 (-5.237) ***
Innate AQ_Decile 0.779 (11.037) *** 0.932 (11.109) ***
Disc AQ_Decile 0.080 (1.743) * 0.106 (1.932) * LnASSET 0.261 (67.594) *** 0.277 (60.428) ***
LnEmploy 0.093 (26.563) *** 0.103 (24.884) ***
ARINV -0.022 (-0.919) -0.073 (-2.603) ***
CATA 0.111 (5.379) *** 0.169 (6.912) ***
CR -0.001 (-5.476) *** -0.001 (-4.756) ***
ROA -0.226 (-6.789) *** -0.241 (-6.081) ***
LEV 0.019 (0.657) 0.012 (0.332)
LOSS 0.089 (11.826) *** 0.076 (8.505) ***
QUAL -0.161 (-3.877) *** -0.139 (-2.806) ***
LNBUSSEG 0.117 (32.985) *** 0.131 (30.982) ***
FOREIGN -0.011 (-1.346) -0.017 (-1.679) * ISSUE 0.090 (12.614) *** 0.090 (10.619) ***
BIG4 0.048 (4.240) *** 0.083 (6.144) ***
LEADER 0.296 (35.223) *** 0.303 (30.360) ***
Short_Ten 0.005 (0.632) 0.000 (-0.003) OFFICESIZE 0.057 (13.524) *** 0.051 (10.361) ***
POWER -0.088 (-3.436) *** -0.142 (-4.680) ***
IND Included Included
YEAR Included Included
N 17,792 17,792
F-stat 1,212.5 992.9
Adj.R2 0.741 0.701
<Table 12>
재량적 발생액의 질과 본질적 발생액의 질이 비정상 감사보수에 미치는 효과 (1) AbAFEE_1 (2) AbAFEE_2
Coefficient t-value Coefficient t-value Intercept -0.049 (-2.854) *** -0.067 (-3.283) ***
Innate AQ_Decile 0.400 (7.530) *** 0.494 (7.763) ***
Disc AQ_Decile -0.028 (-0.708) -0.021 (-0.438)
IND Included Included
YEAR Included Included
N 17,792 17,792
F-stat 2.386 2.517
Adj.R2 0.002 0.002