【作　　者】
黄俊晨

【作者单位】
（南京审计学院国际审计学院 南京 211815）

【摘　　要】

      【摘要】本文通过问卷调查数据进行描述性统计发现，审计人员在运用风险期望模型进行舞弊风险评估时，其行为模式与展望理论相符；但被审计单位在实际舞弊决策中的行为模式却不符合展望理论，这种差异导致审计人员对舞弊风险存在总体高估的倾向。同时，在面对具有不同影响水平的舞弊风险时，审计人员对风险几率的高估程度不同，进一步高估了影响较低的舞弊风险期望值，并将过多审计资源投入实际风险较低的项目中。
【关键词】舞弊审计   风险评估   风险期望模型   审计资源配置

一、引言
舞弊审计是现代审计实务中的重要组成部分。在审计实务中，舞弊风险被包含于审计风险模型中的“重大错报风险”中。在对重大错报风险进行评估过程中，中国注册会计师协会要求审计人员使用风险期望模型对重大错报风险进行评估。风险期望模型的假设中并未对其两个变量“几率”与“影响”之间的关系做出明确表述，一般不考虑这两个因素之间的关系。但Daniel Kahneman与Amos Tversky于1979年提出展望理论，认为大多数人在进行风险选择时对风险的喜好程度与风险收益（在舞弊审计中，被审计单位的舞弊风险收益对应审计人员评估的舞弊风险影响）成反比，这与风险期望模型的假设存在明显差异。
上述两种行为之间的差异会导致审计人员对被审计单位舞弊风险的评估结果不符合被审计单位的舞弊实际，从而产生审计过度或审计不足的倾向。基于此，本文试图通过实验方式获取数据，并对审计人员的风险评估模式和被审计单位的风险决策模式进行分析，以确认上述两种行为模式的差异在实务中是否存在。
二、理论分析和研究假设
目前，审计模式已经由传统的账项基础审计和制度基础审计发展为风险导向型审计，舞弊审计已被包括在审计风险模型中的“重大错报风险”中，而对被审计单位重大错报风险进行评估则是风险导向审计模式中的重要组成部分。大部分实践者认为风险是损失发生的可能性和损失程度大小两个因素的结合（邹文宇，2010），即所谓的“风险期望模型”（Mark Hurst，2011）。该模型将风险的大小定义为风险发生的概率与风险发生后的影响之乘积，即：风险（R）=几率（P）×影响（I）（李凤鸣，2000）。
而对于上述模型中的P与I两个因素之间是否独立，存在着不同的观点。风险期望模型的假设未对P、I两因素之间的关系做出明确表述，认为两者间相互独立。但Daniel Kahneman与Amos Tversky于1979年提出展望理论，认为大多数人在面临相对参照点可以获利时是风险规避的；而在面临相对参照点会遭受损失时是风险喜好的。如果这一假设成立，那么被审计单位在面对其能够主观调节发生几率的风险事项时，会在I较高时偏向风险规避，做出降低P的决策；而在I较低时偏向风险喜好，做出提高P的决策。Tapen Sinha（1994）、Chou和Pin-huang（2009）、Doron Kliger（2011）以及Chris Guthrie（2003）等学者已通过实证研究证实展望理论能够在会计、财务以及公共政策等领域良好地描述风险决策者的行为。
由此可见，在按照风险期望模型的假设和展望理论进行舞弊风险评估和风险决策时，审计人员和被审计单位的行为模式之间有可能存在差异。这种差异可能导致审计人员的舞弊风险评估结果与被审计单位的舞弊决策之间存在偏差，最终影响审计工作的效率性和效果性。
根据以上分析，本文提出如下假设：
H1：审计人员按照风险期望模型的假设进行舞弊风险评估，认为I不影响P。
H2：被审计单位决策者按照展望理论进行舞弊决策，其对P的决策与I成反向变动关系。
H3：在同样面对较低的I时，审计人员对P的判断与被审计单位决策者的决策一致，审计资源得到适当分配。
H4：在同样面对较高的I时，审计人员对P的判断高于被审计单位决策者的决策，存在审计过度倾向。三、研究设计
1. 实验设计。本研究的实验任务是根据材料对案例企业的舞弊几率打分。提供给被测试人员的问卷有两种，分别对应两个具有不同舞弊风险影响水平的企业：
第一类问卷中的案例企业生产玻璃饰品，并通过自己的门市部对外销售。在公开且诚信的市场中，每个饰品成本20元，售价30元，每年可以卖出1000万个饰品。该企业的单笔业务额在该行业所有企业中只能排在后10%。
第二类问卷中的案例企业生产高级玉佩，并通过自己的门市部对外销售。在公开且诚信的市场中，每个玉佩成本100万元，售价150万元，每年可以卖出200块玉佩，该企业的单笔业务额在该行业所有企业中排在前10%。
由上文描述可知，两个案例企业的年销售额以及毛利率均保持一致，两份问卷的其他条件也均被严格控制在一致的水平上。这些条件包括：①案例企业所在行业中的所有企业都可以通过偷工减料来获取不正当的利润，可以将成本缩减一半但售价不变。这种行为不会对顾客造成人身伤害，但企业确实通过不道德的手段获取了额外利益；②如果偷工减料的行为被查处，那么被审计单位会面临非法所得两倍的罚款，本行业中所有企业的所有舞弊业务中被查出的概率是5%；③本行业中所有企业的综合舞弊概率是30%；④上述“本行业中所有企业”包括饰品行业中的所有企业。
在实验过程控制方面，被测试本身未得到关于实验目的的任何提示，相互之间也不知道问卷的差异。要求被测试人员根据材料，对案例企业的舞弊几率按五级利科特量度予以评估（或对主观舞弊几率按五级利科特量度打分），1分表示最不可能有舞弊，5分表示最可能有舞弊。
被测试的审计人员来自全国不同地区政府审计机关和大中型国有企业的内部审计部门，被审计单位决策者是东南沿海发达地区的金融机构、政府机关，以及企、事业单位中的非内部审计从业人员。
根据实验设计，审计人员与被审计单位决策者均被平均分为两组，分别被要求做完上述两份问卷答案，所有被测试人员共分为下列四组：
A1：审计人员面对较低的I时，进行舞弊评估的几率。
A2：审计人员面对较高的I时，进行舞弊评估的几率。
B1：被审计单位决策者面对较低的I时，进行舞弊决策的几率。
B2：被审计单位决策者面对较高的I时，进行舞弊决策的几率。
2. 变量设计。进行实验测试的目的是验证舞弊风险，搞清楚I是否会对P产生影响。因此，依存变量是对各组被测试案例企业舞弊几率的打分，共有四个指标：①审计人员对低I企业舞弊几率的判断；②审计人员对高I企业舞弊几率的判断；③被审计单位决策者对低I企业舞弊决策的几率；④被审计单位决策者对高I企业舞弊决策的几率。上述依存变量均采用五级利科特度量。
解释变量是对被测试人员的不同分组，即上文中A1、A2、B1、B2四个分组。
四、统计分析
1. 收回问卷的描述性统计。本实验对发出的两类问卷进行了回收统计，有效问卷921份。其中：A1组293份，A2组311份，B1组180份；B2组137份。各组被测试人员对案例企业舞弊几率的打分情况如表1所示：

2. 独立性检验。本实验采集的原始数据属于非连续性数据，不适用方差分析法。因此本文采用分类数据分析法中的列联表法进行独立性检验，列联表参见表1。
根据前述的四个假设，本文运用SPSS 18.0软件，根据表1的数据分别对A1—A2、B1—B2、A1—B1、A2—B2四个组之间的独立性进行了检验。检验结果如表2所示：

上述四个组之间比较的皮尔森卡方检验结果意义表示如下：①A1—A2组间比较的卡方检验Sig值小于0.01，即可在99%的显著性水平上拒绝H0，接受H1，认为依存变量（审计人员对P的判断）与解释变量（I）之间不相互独立（存在依赖关系），假设1需要进一步分析。②B1—B2组间比较的卡方检验Sig值大于0.05，即可在95%的显著性水平上接受H0，认为依存变量（被审计单位决策者的P决策）与解释变量（I）之间相互独立（不存在依赖关系）。这一结果表明I对被审计单位决策者的P决策没有显著影响，假设2不成立，不需要进一步分析。③A1—B1组间比较的卡方检验Sig值小于0.01，即可在99%的显著性水平上拒绝H0，接受H1，认为在同样面对低I的情况下，依存变量（对P的打分）与解释变量（不同被测试来源）之间不相互独立（存在依赖关系），假设3需要进一步分析。④A2—B2组间比较的卡方检验Sig值小于0.01，即可在99%的显著性水平上拒绝H0，接受H1，认为在同样面对高I的情况下，依存变量（对P的打分）与解释变量（不同人员）之间不相互独立（存在依赖关系），假设4需要进一步分析。
3. 比率列联表。由于列联表法下的独立性检验无法直接得出类似于方差分析中用于反映组与组之间差异程度的结果，因而本文采用比率列联表方法对表2中的组间比较结果再进一步进行分析。比率列联表的结构与普通列联表类似，但表中单元格被替换为普通列联表中该单元格的数字占所在列合计数的比率，适用于列与列之间的对比。将表1转换为比率列联表，结果如表3所示：

上述比率列联表后组与组之间的比较结果如下：
（1）A1—A2组之间比较行列变量不相互独立（来自皮尔森卡方检验），A2组选择1 ~ 3分的比例高于A1组，而选择4 ~ 5分的比例低于A1组，说明A2组对P的判断更低。由此得出结论：审计人员在面对低I情况时对P的判断高于其面对高I情况时的判断，假设1不成立。
（2）B1—B2组之间比较的行列变量之间相互独立（来自皮尔森卡方检验），假设2不成立，因此没有必要再以比率列联表的方法进行比较。
（3）A1—B1组之间比较行列变量不相互独立（来自皮尔森卡方检验），B1组选择1分的比例高于A1组，而选择2 ~ 4分的比例低于A1组，说明B1组对P的判断更低。结由此得出结论：在同样面对低I情况时，审计人员对P的判断高于被审计单位决策者的决策，假设3不成立。
（4）A2—B2组之间比较行列变量不相互独立（来自皮尔森卡方检验），B2组选择1分的比例高于A2组，而选择2 ~ 4分的比例低于A2组，说明B2组对P的判断更低。由此得出结论：在同样面对高I情况时，审计人员对P的判断高于被审计单位决策者的决策，假设4成立。
五、实验结果
本文的实验结果如下：
1. 审计人员对低I舞弊P值的判断高于其对高I舞弊P值的判断，这种判断模式可能来自于审计人员认为被审计单位决策者会按照展望理论进行舞弊风险的决策。但这与上述展望理论的假设不符。
2. 被审计单位决策者未按照展望理论对P进行决策，在面对不同的I水平时，其对P的决策没有显著差异。
3. 在面对低I舞弊时，审计人员对P的评估高于被审计单位决策者P的决策，存在审计过度的倾向。
4. 在面对高I舞弊时，审计人员对P的评估高于被审计单位决策者P的决策，存在审计过度的倾向。
根据上文所述实验结果，审计人员对所有I水平上的P均存在高估倾向，因此舞弊风险在整体上被高估。而考虑到舞弊审计的高风险性以及谨慎性原则的要求，这种整体上的高估倾向在一定程度上有一定的道理，是可以接受的。但审计人员对低I舞弊P值的高估程度高于其对高I舞弊P值的高估程度（两者之差记为△P）。根据风险期望模型R=P×I，△P的存在使审计人员有可能会错误地认为低I舞弊风险具有更高的风险期望值，最终导致舞弊审计资源配置与实际的舞弊风险分布不成比例，使事实上并不重要的低I舞弊事项挤占了本应被分配给高I舞弊事项的审计资源。
六、结论
根据上述分析，本文得出如下结论：
1. 审计人员存在这样一种可能性，即按照展望理论进行舞弊风险评估，认为P随I反向变动。
2. 被审计单位决策者的对P的决策与舞弊风险收益无关，这符合风险期望模型的假设。
3. 审计人员对舞弊风险存在总体上的高估这并非一定会造成不利影响。但由于上述两条结论，其对低I舞弊风险的高估程度高于其对高I舞弊风险的高估程度。
审计人员在单个审计任务中仍可能面对具有不同I水平的多个舞弊事项，这种高估程度上的差异将导致R较低舞弊事项获得高于应有水平的风险期望值，并侵占本应分配给R较高舞弊事项的审计资源。这种舞弊审计资源配置问题将对舞弊审计的效率性产生不利影响，并有可能影响到舞弊审计的效果。在高估程度差异足够严重时，可能会导致舞弊审计资源配置与实际的风险分布刚好相反。
【注】本文系南京审计学院研究生科研创新计划项目（项目编号：YC2013002）的研究成果。
主要参考文献
1. D. Kahneman， A. Tversky. Prospect Theory： An Analysis of  Decision under Risk.Econometrica，1979；47
2. Mark Hurst. Professional Judgement in the Assessment of Risk： Is There A Role for Systemic Practice？.Journal of Family Therapy，2011；33
3. Tapen Sinha. Prospect Theory and the Risk Return Association： Another Look.Journal of Economic Behavior and Organization，1994；24