半年报自愿审计与银行贷款

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1、半年报自愿审计与银行贷款三、研究设计一模型设定1.半年报自愿审计与银行贷款为了检验假设1，本文构建新增贷款与中期报告自愿审计的模型如下：模型1和模型2均为OLS模型。模型1的被解释变量为“下半年度公司新增贷款占年初总资产的比例LOAN，模型2的被解释变量为“公司全年贷款的平均利率RATE。模型1和模型2中主要解释变量均为半年报自愿审计的虚拟变量VIA。模型1和2中其他控制变量包括：公司业绩ROA、资产规模SIZE、财务杠杆LEV、可抵押资产比例TANGIBLE、公司成长性GROWTH、最终控制人性质虚拟变量STATE、制度环境变量MKT、按照证监会分类公司所在行业的虚拟变量INDUSTRY以及

2、年度虚拟变量YEAR。其中公司业绩ROA、资产规模SIZE、财务杠杆LEV、可抵押资产比例TANGIBLE均选取当年期初值，其他控制变量那么选取期末值。2.半年报自愿审计与盈余质量为了检验假设3，本文构建如下模型：模型3为OLS模型。模型3的被解释变量是“基于公司中期财务报告计算的可操纵性应计的绝对值DAC，代表盈余质量2-3，主要解释变量为“公司中期报告是否经过自愿审计的虚拟变量VIA。其他控制变量包括：第一大股东持股比例FIRST、董事长和总经理是否两职合一的虚拟变量PLU、董事会中独立董事的比例INDR、资产规模SIZE、财务杠杆LEV、公司成长性GROWTH、公司上市年限LISTAGE

3、、最终控制人性质虚拟变量STATE、制度环境变量MKT、按照证监会分类公司所在行业的虚拟变量INDUSTRY以及年度虚拟变量YEAR。其中资产规模SIZE、财务杠杆LEV均选取当年期初值，其他控制变量那么均选取期末值。3.半年报自愿审计与过度投资为了检验假设4，本文构建如下模型：模型4为LOGIT模型。模型4的被解释变量为“公司过度投资程度的变量OINV，主要解释变量为“公司中期财务报告是否经过自愿审计的虚拟变量VIA。模型中其他控制变量包括：下半年度公司新增贷款占年初总资产的比例LOAN、公司全年贷款的平均利率RATE、第一大股东持股比例FIRST、董事长和总经理是否两职合一的虚拟变量PLU

4、、董事会中独立董事的比例INDR、资产规模SIZE、财务杠杆LEV、公司现金流量OCF、公司成长性GROWTH、公司上市年限LISTAGE、最终控制人性质虚拟变量STATE、制度环境变量MKT、按照证监会分类公司所在行业的虚拟变量INDUSTRY以及年度虚拟变量YEAR。其中资产规模SIZE、财务杠杆LEV以及公司现金流量OCF均选取当年期初值，其他控制变量那么均选取期末值。各模型中涉及变量的具体定义见表1。二主要变量的计量1.可操控性应计的计算本文计算“基于半年报计算的可操纵性应计步骤如下：首先，利用模型5计算得到应计工程总额TAC。其次，利用模型6按照行业和年度分组回归，估算系数？茁0、？

5、茁1、？茁2，行业分类参照了中国证监会行业分类标准制造业按照二级代码分类，其他行业按照一级代码分类。模型5、6中，TAC表示公司i第t年中期报告中的应计工程总额，NI代表中期报告的净利润，OCF代表中期报告的经营活动现金流量，TAt-1代表第t-1年末的资产总额，REV代表中期报告营业收入的变化额，PPE代表中期报告末固定资产总额。NDAC是非操纵性应计工程总额，REC代表第t年中期报告的应收账款变化数。在此根底上计算可操纵性应计工程总额如下：2.过度投资的计算计算获得“公司是否存在过度投资的虚拟变量OINV步骤如下：参考Bushmanetal.2021、Hungetal.2021、Chene

6、tal.2021以及杜兴强等2021的研究，设定计算投资效率模型：模型9中INVEFF表示公司固定资产、无形资产和其他长期资产的投资效率等于购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金除以年初资产总额，FIRST表示第一大股东持股比例，PLU表示董事长和总经理是否两职合一的虚拟变量，INDR表示董事会中独立董事的比例，SIZE代表资产规模，LEV代表财务杠杆，OCF代表公司现金流量，ROA代表公司经营业绩，GROWTH代表公司成长性。模型中变量的下标t表示各变量取值为第t年的期末值，下标t-1表示各变量取值为第t-1年期末值。变量具体定义详细参看表1。第二步，计算投资效率的实际值与期望值IN

7、VEFF之间的残差OINV，用此残差度量公司是否存在过度投资。如果OINV大于0，表示公司存在过度投资现象;否那么表示公司不存在过度投资现象。三样本选择与数据来源本文选取20212021年中国A股资本市场的上市公司作为研究对象，按照如下步骤对样本进行筛选：1删除金融、保险类上市公司的观测值149个;2删除交叉上市即在不同国家或地區资本市场均公开发行股票公司的观测值1114个;3删除ST、*ST或PT类等非正常交易状态的观测值995个;4删除首次发行不满一年的上市公司观测值671个;5删除依据证监会、深交所或上交所规定必须对中期财务报告进行强制审计的上市公司观测值660个;6删除相关数据缺失或存

8、在奇异值的观测值3609个。样本最终经筛选获得5386个观测值，详细筛选过程在表2中PanelA列示。表2的PanelB提供了样本按照年度和“中期报告是否进行自愿审计分组统计样本观测值的分布。PanelB的统计结果说明，总体看，中期报告实施了自愿审计的观测点个数为281个，而中期报告未实施审计的观测点个数为5105，中期报告实施了自愿审计的观测约占样本总数的5.22%，说明实施中期报告自愿审计的公司并不普遍，只有少数上市公司的中期财务报告选择了自愿审计。逐年来看，20212021年，每年实施中期报告自愿审计的公司较为稳定，大约40家，但从2021年开始，每年实施中期报告自愿审计的公司数量变化较

9、大，到了2021年只有15家公司自愿对中期报告实施审计。从每年实施中期报告自愿审计的公司数量占样本数量的比例来看，中期报告自愿审计的占比呈现出“先上升后下降的周期性，从2021年占比约为6.46%开始逐年下降，在2021年占比到达较低比例大约为3.30%，而后在2021年占比上升到大约5.02%，到了2021年当年实施中期报告自愿审计的公司数量占样本数量的比例上升到最高值大约为7.22%，到2021年下降到3.17%。这样的趋势与我国信贷市场的周期较为吻合，也预示着实施中期报告自愿审计行为可能与企业融资动机存在一定的联系。本文研究中涉及的中期报告自愿审计数据来源于手工收集，具体思路如下：1从万

10、得数据库WIND中获得中期财务报告实施审计的公司信息。2依据?上海证券交易所股票上市规那么?深圳证券交易所股票上市规那么?以及?公开发行证券的公司信息披露内容与格式准那么第3号半年度报告的内容与格式2021年修订?的要求，逐一查找公告信息。2021年到2021年我国A股资本市场上市公司符合以下其中一项条件，那么中期财务报告需要实施强制审计;2021年到2021年我国A股资本市场上市公司符合条件1、2中任意一项，那么中期财务报告需要实施强制审计：1拟在下半年进行利润分配、以公积金转增股本或者弥补亏损的;2申请发行新股或者可转换公司债券等再融资事宜，且最近3年财务会计报告被注册会计师出具非标准无保

11、存意见审计报告的、上市未满3年或重大重组后距本次发行不满1个会计年度的上市公司;3股票被暂停上市后申请恢复上市按要求需要进行审计的。3在中期财务报告实施审计的公司中，剔除中期财务报告实施强制审计的公司。本文研究涉及第一大股东持股比例、董事长和总经理是否兼任、独立董事比例、财务数据均来源于CSMAR数据库，地域市场化进程总指数源于樊纲等，最终控制人性质、行业控制变量信息来源于CCER数据库和CSMAR数据库。为了降低极端值的影响，本文对连续变量例如SIZE、LEV、ROA、OCF等实施了1%和99%分位的Winsorize缩尾处理，借以减少极端值对研究结果的影响，增强研究结论的可靠性。为了控制“

12、中期报告是否实施自愿审计的虚拟变量VIA与新增贷款LOAN、贷款利率RATE、审计质量|DAC|以及过度投资程度OINV之间存在的内生性问题，本文选取配对的方法，借以减少内生性问题对最终结果的影响。本文依次按照年度、行业制造业按照证监会二级行业代码，其他行业按照证监会一级行业代码、最终控制人性质STATE、第一大股东持股比例FIRST、资产规模SIZE、财务杠杆LEV、公司业绩ROA进行排序，为半年报自愿审计的公司逐一寻找配对观测值。选取配对公司的具体思路如下：1选取相同年度、相同行业、相同最终控制人性质的上市公司;2在第一步的根底上，按照FIRST排序，选取与半年报自愿审计公司FIRST&#

13、177;10%的公司;3在第二步的根底上，按照资产规模排序，选取与半年报自愿审计公司的资产规模±10%的公司;4在第三步的根底上，按照财务杠杆排序，选取与半年报自愿审计公司的财务杠杆±10%的公司;5在第四步的根底上，按照公司业绩排序，选取与半年报自愿审计公司的公司业绩±10%的公司;6要求选取的配对公司观测值不重复出现。最终本文获得了281个配对观测值。四、描述性统计与相关性分析一描述性统计表3报告了变量缩尾后的描述性统计结果。下半年新增贷款变量LOAN的均值约为0.0168，说明在样本中下半年新增贷款平均约为年初资产总额的1.68%;此外，中国上市公司下半年新

14、增贷款差异较大最大值约为0.5286，最小值约为-0.2049。年贷款的平均利率变量RATE的均值约为5.88%，说明我国上市公司的年贷款平均利率大约为5.88%，这与我国2021年至2021年银行贷款基准利率的平均值5.90%根本吻合;公司间获得贷款的利率存在较大差异最大值约为0.2862，最小值约为0.0001。审计质量DACt/2的均值约为0.0413，说明可操纵性应计工程总额平均约占年初资产总额的4.13%，最小值约占年初资产总额的0.03%，最大值约为年初资产总额的26.61%。过度投资程度变量OINV的均值约为0.0001，最大值为0.3540，最小值为-0.2092，说明公司针对

15、固定资产、无形资产以及其他长期资产的超额投资约占年初总资产的0.01%。VIA的均值约为5.22%，说明大约有5.22%的公司选择进行半年报的自愿审计。控制变量的描述性统计结果揭示：我国上市公司的第一大股东持股比例相对较高且差异较大，均值为0.3949，最大值为0.7973，最小值为0.0909。PLU的统计结果说明，大约11.44%的观测值存在董事长、总经理职位由一人兼任的情况。INDR的结果显示，董事会中独立董事的比例大约为33.40%，这可能是各公司为迎合证监会规定的结果。SIZE的结果揭示了中国上市公司的规模平均约为17.5161亿元e21.2838，公司间规模差异巨大，最大值约为94

16、6.8297亿元e25.2738，最小值约为2.1177亿元e19.1710，相差大约447倍，这与我国A股资本市场设置主板、中小板、创业板的情况根本吻合。LEV的统计结果显示，中国A股上市公司的资产负债情况普遍偏高均值大约为48.24%，公司间的负债情况存在巨大差异最大值为0.9359，最小值为0.0696。OCF的统计结果说明，A股上市公司的经营活动净现金流大约为年初总资产的5.42%，且公司间获取现金的能力差异较大最大值为0.4157，最小值为-0.3505。从企业盈利能力来看，样本的ROA均值为0.0549中位数约为0.0532，说明平均A股上市公司的盈利能力并不强，上市公司间企业盈利

17、能力差异较大最大值为0.3212，最小值为-0.3539，最大亏损总额约为总资产的35.39%。GROWTH的统计结果说明，营业收入平均增长率约为19.09%，各公司之间营业收入增长率差异巨大，增长率最大值约为429.72%，最小值约为-82.52%。TANGIBLE的统计结果说明，固定资产占总资产的比例约为34.62%，各公司之间固定资产比例差异加大最大值为0.8401，最小值为0.0042，这与A股上市公司类型构成差异较大的情况根本一致。LISTAGE的统计结果显示，公司上市年限平均约为8.3251，最大值为19年，最小值为2年，这与我国资本市场起步较晚的根本特征吻合。STATE的统计结果

18、说明，样本中大约有70.39%的上市公司是国有控股公司，这与我国资本市场主体以国有企业为主根本一致。MKT的统计结果说明，A股上市公司所在地域差异较大最大值为11.71，最小值为0.63，这与中国各地区开展不平衡的现状一致。需要注意的是，市场化进程总指数越大，说明市场越透明、政府对市场的干预越低;反之，说明市场越闭塞、政府干预能力越强。二Pearson相关性分析表4报告了各变量之间的Pearson相关系数。统计结果显示：1新增贷款LOAN与半年报自愿审计的虚拟变量VIA在1%的水平上显著正相关p此外，本文还发现新增贷款LOAN与FIRST、ROA、OCF、GROWTH、TANGIBLE等显著正

19、相关，与LEV、LISTAGE、MKT显著负相关;贷款平均利率RATE与OCF、LISTAGE显著正相关，与FIRST、SIZE、TANGIBLE、STATE显著负相关;盈余管理程度|DAC|与PLU、INDR、ROA、LEV、GROWTH、MKT显著正相关，但与OCF、TANGIBLE、STATE显著负相关。此外，其他控制变量彼此之间的相关系数均较小，说明不存在严重的共线性问题限于篇幅和表格的寬幅，从略。五、实证研究结果及分析一半年报自愿审计与银行贷款表5针对半年报自愿审计与银行贷款提供了全样本和配对样本的多元回归结果。第1列报告了全样本的回归结果。结果显示，LOAN与VIA在10%的水平上

20、显著正相关系数=0.0133，t=1.94，说明半年报自愿审计显著增加了公司下半年度内获取的贷款额，平均新增的贷款数额占资产总额的1.33%。该结果说明，假设1得到了经验证据的支持。控制变量的回归结果显示，公司业绩ROA的系数在1%的水平上显著正相关系数=0.0960，t=4.23，说明公司上一年度的业绩越好，下半年新增贷款越显著;公司财务风险LEV的系数在1%的水平上显著为负系数=-0.0317，t=-3.57，说明公司期初财务风险越高，获取新增贷款的能力越低，财务杠杆每增加1%，新增贷款额占资产总额的比例减少3.17%;公司成长性GROWTH的系数在1%的水平上显著为正系数=0.0267，

21、t=5.38，说明公司营业收入的增长率每增加1%，下半年的新增贷款占资产总额的比例提高2.67%;制度环境变量MKT的系数在1%的水平上显著为负系数=-0.0017，t=-2.59，说明与市场透明度低的地区相比，在市场透明度高、政府干预少的地区，上市公司获得贷款更少，这与我国政府对信贷市场管制的政策根本一致。此外，SIZE、TANGIBLE与STATE的系数不显著，说明规模、固定资产占比、最终控制人性质对下半年新增贷款的影响不显著。表5的第2列报告了配对样本的多元回归结果。结果说明，LOAN与VIA在1%的水平上显著正相关系数=0.0440，t=5.76，说明半年报自愿审计显著增加了公司下半年

22、度内获取的贷款数额，平均新增的贷款数额占期初资产总额的4.40%，该结果进一步支持了本文的假设1。此外，该结果与第1列的结果相似，但VIA系数和显著性以及模型的解释力均有所提高，这是因为配对样本较好地解决了全样本情况下半年报自愿审计与未审计的样本不平衡导致的计量问题12。控制变量方面，TANGIBLE的系数在10%的水平上显著为负，说明固定资产占比越少，下半年新增贷款越高;GROWTH的系数在1%的水平上显著为正，说明公司的增长前景越好，下半年的新增贷款越多。二半年报自愿审计与银行贷款利率表6针对半年报自愿审计与银行贷款利率，分别提供了全样本和配对样本的多元回归结果。第1列报告的全样本回归结果

23、显示，RATE与VIA在5%的水平上显著负相关系数=-0.0039，t=-2.40，说明半年报自愿审计显著地降低了上市公司获得贷款的平均利率，且贷款平均利率下降了大约0.39%。该结果支持了本文的假设2。第1列各控制变量的结果显示，公司规模SIZE的系数在5%的水平上显著为负系数=-0.0017，t=-2.22，说明公司资产规模每增加2.72倍，公司获得贷款的利率将降低0.17%;固定资产占比TANGIBLE的系数在10%的水平上显著为负系数=-0.0058，t=-1.80，说明固定资产占比越高，上市公司可抵押的资产越多，上市公司获取贷款的平均利率越低，且公司固定资产占总资产的比重每提高1%，

24、公司贷款的平均利率下降0.58%;制度环境变量MKT的系数在10%的水平上显著为负系数=-0.0006，t=-1.70，说明与市场化进程低的地区相比，在市场化进程高、政府干预少的地区，由于信贷市场的竞争更加剧烈，上市公司获得贷款的平均利率更低。此外，RATE与ROA、STATE、LEV、GROWTH均不存在显著的相关性。表6中第2列报告了配对样本的多元回归结果。结果说明，RATE与VIA在1%的水平上显著负相关系数=-0.0114，t=-4.97，说明半年报自愿审计确实显著地降低了公司获取银行贷款的平均利率，平均贷款利率下降了1.14%，该结果进一步支持了假设2。表6第2列结果与第1列中VIA

25、的结果类似，但VIA系数和显著性以及模型的解释力均有所提高。三半年报自愿审计与盈余质量表7针对半年报自愿审计与盈余质量、按照全样本和配对样本分别提供了多元回归结果。第1列报告的全样本回归结果显示，DAC与VIA在5%的水平上显著正相关系数=0.0078，t=2.08，说明与半年报未审计的公司相比，半年报自愿审计的公司盈余管理程度显著更高，盈余质量显著更低，且增加的可操纵性应计大约占年初资产总额的0.78%。该结果支持了本文的假设3。第1列中控制变量的回归结果显示，公司资产规模SIZE的系数在1%水平上显著为负系数=-0.0030，t=-2.80，说明公司资产每增长2.72倍e1，可操纵性应计占

26、资产总额的比例减少0.30%;财务杠杆LEV的系数在10%显著水平上显著为正系数=0.0094，t=1.93，说明公司财务杠杆越高，盈余管理程度越高;公司成长性GROWTH的系数在5%水平上显著为正系数=0.0046，t=2.42，说明公司成长越快，盈余中可操纵性应计越高;公司上市年限LISTAGE的系数在1%水平上显著为负，说明公司上市年限越长，上市公司的盈余管理程度越低，这可能是因为上市公司作为公众公司受到多方关注，资本市场进一步标准了上市公司的财务行为。此外，DAC与FRIST、PLU、STATE、MKT均不存在显著的相关性。表7中第2列报告了配对样本的多元回归结果。结果说明，DAC与V

27、IA在1%的水平上显著正相关系数=0.0187，t=4.72，说明半年报自愿审计的公司显著地增加了公司的盈余管理程度，可操纵性应计占资产总额的比例增加了1.87%，该结果进一步支持了本文的假设3。表7第2列结果与第1列中VIA的结果类似，但VIA系数和显著性以及模型的解释力均有所提高。此外，配对样本下，DAC与LEV在5%的水平上显著正相关，说明资产负债率越高，上市公司的盈余管理程度显著越高;DAC与MKT在10%的水平上显著正相关，说明在市场化进程高、政府干预少的地区上市公司盈余管理程度更高。四半年报自愿审计與过度投资表8针对半年报自愿审计与过度投资报告了全样本与配对样本的多元回归结果。表中

28、第1列报告的全样本回归结果显示，在控制了下半年新增贷款与贷款平均利率的情况下，OINV与VIA在1%的水平上显著正相关系数=0.0106，t=2.63，说明与半年报未审计的公司相比，半年报自愿审计的公司针对固定资产、无形资产以及其他长期资产的超额投资占资产总额的比重大约增长了1.06%，过度投资程度显著更高。新增贷款LOAN的系数在1%的水平上显著为正系数=0.1523，t=10.17，说明与半年报未审计的公司相比，新增贷款数额越高，公司的过度投资程度显著更高，新增贷款占期初资产总额的比重每增加1%，公司过度投资额占期初资产总额的比重增长了大约0.15%;贷款平均利率RATE的系数在1%的水平

29、上显著为负系数=-0.0835，t=-3.20，说明贷款平均利率每下降1%，公司过度投资额占期初资产总额的比重大约增长了0.08%，获得贷款平均利率越低，公司的过度投资程度显著更高。其他控制变量的回归结果显示，第一大股东持股比例FIRST的系数在10%显著水平上显著为负系数=-0.0091，t=-1.76，说明股权越集中，控股股东对公司的投资行为监督越严格，过度投资程度越低;公司成长性GROWTH的系数在1%水平上显著为正系数=0.0123，t=4.44，说明公司成长性营业收入增长率越快，过度投资程度越严重;上市年限LISTAGE的系数在5%水平上显著为负系数=-0.0006，t=-2.40，

30、说明公司上市后受到公众的监管，随着上市年限的增长，公司治理逐渐得到加强，过度投资程度越低;其他控制变量与过度投资均不存在显著的相关性。为控制潜在的内生性问题，表8中第2列报告了配对样本回归的结果。结果说明，在控制新增贷款和贷款平均利率的条件下，半年报自愿审计的虚拟变量VIA的系数在1%的水平上显著为正系数=0.0288，t=5.95，说明半年报自愿审计公司的过度投资行为显著更高。此外，表8第2列结果与第1列中VIA的结果类似，但VIA系数和显著性以及模型的解释力均有所提高。六、结论与进一步的研究方向本文研究了半年报自愿审计与银行贷款之间的经验关系，分析了上市公司为取得银行贷款相伴随的盈余管理行

31、为以及取得银行贷款之后的过度投资行为。本文的研究结果显示，与半年报未审计的公司相比，选择半年报自愿审计的上市公司下半年新增贷款显著更高，平均利率显著更低;但是，半年报自愿审计公司的盈余管理程度显著更高信息质量显著更低，且取得银行贷款后的过度投资行为显著更严重。上述结果揭示了如下的现象：自愿的审计行为作为一项鉴证活动，确实增强了借款人财务报告的可信度，使得公司获得下半年新增贷款的能力显著更高，企业获得贷款的本钱普遍更低。但是，自愿审计行为并不仅仅是一项企业自主选择的鉴证活动，其身后很可能暗藏着潜在的“利益输送，借款人利用审计师形式上的独立性，私下“购置审计意见，在审计师们的“掩护下实施盈余管理行

32、为骗取出借方的资金。借款人轻易地通过“不正当手段获得更多贷款和更低的贷款本钱，使得融资应该起到的“硬约束作用逐渐转化为一种“软约束，助长了借款方管理层肆意滥用贷款、满足建立“公司帝国的欲望，进而演化为公司过度投资的行为。本文研究存在的缺乏和进一步研究方向如下：1本文的研究设计受到公司层面信贷数据的限制，无法获得新增贷款以及贷款利率，假设获得相关的数据将有助于增强本文结论的可靠性;2审计质量、过度投资的度量存在多种方法，但受到数据的限制本文选取了其中的一种方法，选用其他方法将使得本文的实证结果更加稳健;3半年报自愿审计存在内生性问题，需要进一步关注和研究;4本文未考虑资本市场投资者对自愿半年报审

33、计与公司融资行为的反应，需要进一步关注和研究。【主要参考文献】【1】DEFONDML，RAGHUNANDANK，SUBRAMANYAMKR.Donon-auditservicefeesimpairauditorindependence？EvidencefromgoingconcernauditopinionsJ.JournalofAccountingResearch，2021，404：1247-1274.【2】FRANKELRM，JOHNSONMF，NELSONKK.Therelationbetweenauditors'feesfornon-auditservicesandearnin

34、gsmanagementJ.TheAccountingReview，2021，77S-1：71-105.【3】LARCKERDF，RICHARDSONSA.Feespaidtoauditfirms，accrualchoices，andcorporategovernanceJ.JournalofAccountingResearch，2021，423：625-658.【4】杨鹤，徐鹏.审计师更换对审计独立性影响的实证研究J.审计研究，20211：83-88.【5】魏朱宝.注册会计师审计独立性弱化：市场缺陷与政府失灵J.审计研究，20215：68-71.【6】龚启辉，刘桂良.审计合谋的治理：2021

35、4：68-71.【7】周冬华，周红，赵玉洁.审计任期、审计质量与投资者反应：20216：67-73.8WATTSR，ZIMMERMANJ.Agencyproblems，auditing，andthetheoryofthefirm：someevidenceJ.JournalofLawandEconomics，1983，263：613-633.9WALLACEWA.Theeconomicroleoftheauditinfreeandregulatedmarkets：areviewJ.ResearchinAccountingRegulation，19871：7-34.10ETTREDGEM，SIMO

36、ND，SMITHD，etal.Whydocompaniespurchasetimelyquarterlyreviews？J.JournalofAccountingandEconomics，1994，182：131-155.11MANRYD，TIRASSL，WHEATLEYCM.TheinfluenceofinterimauditorreviewsontheassociationofreturnswithearningsJ.TheAccountingReview，2021，781：251-274.12KIMJB，SIMUNICD，STEINMT，etal.Voluntaryauditsandth

37、ecostofdebtcapitalforprivatelyheldfirms：koreanevidenceJ.ContemporaryAccountingResearch，2021，282：585-615.13CHUAGH，DUX，JIANGG.Buy，lie，ordie：aninvestigationofchineseSTfirms'voluntaryinterimauditmotiveandauditorindependenceJ.JournalofBusinessEthics，2021，1021：135-153.14KRISHNASWAMIS，SPINDTPA，SUBRAMANIAMV.Informationasymmetry，monitoring，andtheplacementstructureofcorporatedebtJ.JournalofFinancialEconomics，1999，513：407-434.限于篇幅，其他參考文献从略、备索/