会计师事务所效率浅析基于DEA方法的会计师事务所运营效率.docx
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会计师事务所效率浅析基于DEA方法的会计师事务所运营效率
浅析基于DEA方法的会计师事务所运营效率
一、引言
随着我国新审计准则、会计准则的出台以及市场的不断开放，越来越多的国际会计公司进入我国，并试图垄断我国的审计市场，这使国内会计师事务所的发展受到很大的挑战。
从注册会计师行业来看，目前仍存在很多问题，如高端人才匮乏、缺乏国际化发展视野、业务架构单一化、新型业务领域开拓处在探索阶段、行业信息化进程缓慢等，无法满足高质量的审计市场需求。
此外，国内会计师事务所规模普遍较小，缺乏高效的内部治理机制，质量控制标准执行不严，风险意识也极为淡薄，注册会计师执业水准较低。
因此，要想提升我国注册会计师行业的整体发展水平，与国际大型会计师事务所相抗衡，必须做到知己知彼，从战略发展的角度来看就是要从事务所的运营效率上找出差距，赶超国际水平。
鉴于此，评价国内会计师事务所的运营效率，明确自身的经营效率，寻找行业的标杆企业，找出会计师事务所运营效率的关键影响要素并加以完善，其现实意义非常重大。
会计师事务所只有提升运营绩效，才能将资源优势转化为竞争优势，提高自身的核心竞争力，推动注册会计师行业的健康发展。
本文在事务所运营效率评价方面选择了非参数的数据包络分析方法，简称为DEA。
本文挑选出的44家决策单元都是拥有证券行业资质的会计师事务所，分析依据源于2012年的数据。
我们利用CCR和BCC模型对会计师事务所的相对效率及投入产出情况进行评价和分析，并基于交叉效率模型的优化评价结果，将所有会计师事务所的交叉效率值及Maverick指数与其技术效率进行对比分析。
本文的贡献主要体现在以下几个方面：
一是在选取产出指标时，引入了由事务所统一经营的其他执业部门的收入、年报审计收入增长率及客户增长率三项指标，完善了事务所业绩考核的综合性，突破了已有文献中仅以事务所自身收入为指标的制约;二是通过使用交叉效率模型，实现了评价结果的优化。
CCR和BCC模型的作用仅体现在效率有效与否的区分上，无法对效率高低进行辨别，而交叉效率模型可以使每个决策单元都有唯一的效率值，进而可以对所有决策单元的效率进行排序。
此外，自评模式下的决策单元为了将自身的效率优势凸显出来，在指标赋权上存在利己倾向，而交叉效率模型采用的是自评与他评相结合的方式，这可以使自评模式下权重划分的极端性得以降低，进而得出与实际情况更吻合的结果。
本文的主要内容安排如下：
第二部分是文献述评，第三部分是会计师事务所运营效率评价方法的选择，第四部分是研究设计，第五部分是会计师事务所运营效率实证分析，第六部分是研究结论与建议。
二、会计师事务所运营效率研究综述
（一）国外学者的研究成果综述
国外关于企业业绩及效率的研究非常多，但对会计师事务所绩效的研究并不多，相关文献在2000年前后才开始出现。
根据已有的研究结果，地域、计算机技术、规模、业务范围等是影响事务所运营绩效的主要因素。
地域要素一直被视为企业绩效的核心影响因素（Chanetal.，1989）[1]。
Sen和MacPherson（1998）利用分层调查的方式对纽约州180家中小型会计师事务所进行了地域性研究，并得出地域要素对其经营和发展影响不显著的结论[2]。
RobertElliott（1992）对IT技术进行评价时指出，IT技术可以使审计及咨询业务效率得到很大的提升，同时也给注册会计师行业带来机遇和挑战[3]。
Banker等（2002）以某国际会计师事务所五个分所为样本，对审计软件等IT投入给事务所绩效带来的影响进行了回归分析，证实了信息技术对会计师事务所运营绩效提升具有重要影响[4]。
如果某一行业的企业可以在扩大营业规模的基础上实现平均成本的降低或者平均收益的提升，就说明这一行业存在规模经济（ChristensenandGreene，1976）[5]。
Banker等（2003）通过对1995~1999年美国排名前64的会计师事务所进行研究，验证了会计师事务所规模经济的显著性，证实了规模扩大确实能够带来运营效率的有效提升[6]。
大部分学者都认同会计师事务所的业务范围与运营绩效之间存在一定的相关性。
Jerris和Pearson（1996）以合伙人和注册会计师的人均收入作为绩效高低的判断标准，发现绩效较高的事务所在管理咨询服务上的业务占比较高，而相应的税收服务占比较低[7]。
Banker等（2005）以业务收入及人力资源方面的数据为依据，对会计师事务所生产函数及横截面的生产率分布变化进行了分析，认为会计师事务所绩效的提升主要依赖于管理咨询业务，而不是取决于审计与税收等传统类型的业务[8]。
这与Rankin和Sharp（2000）的结论不谋而合，他们发现，早在20世纪末期，会计师事务所就从整体上降低了对会计、审计及税收等传统业务的依赖性，同时将关注点转向保险及咨询服务领域[9]。
（二）我国学者的研究成果综述
我国台湾地区的研究主要集中在人力资源对事务所运营绩效的影响上，注册会计师行业属于非常典型的知识型产业，会计师事务所属于专家与劳动力密集型企业，人力资源是其中最关键的生产要素（Janik，1986）[10]。
Cheng等（2000）运用DEA加Tobit回归模型对1994年台湾会计师事务所的技术效率进行了研究，发现事务所规模、历史、员工中注册会计师比例、每位员工的培训支出这四项指标与技术效率成正比，而设立了分支机构的会计师事务所技术效率显著低于不设立分支机构的事务所[11]。
Chang等（2003）研究了大中型会计师事务所中的人力资源要素，并得出以下结论：
职工接受的职业培训时间越长，其薪酬就越高，事务所的绩效也越高，但职工的学历不会对事务所的创收水平造成太大的影响[12]。
郭弘卿等（2011）对人力资本、人员薪酬与事务所经营绩效之间的关联进行了研究，发现人员薪资在人力资本与经营业绩上扮演着中介角色，人力资本与薪酬成正比，而薪酬的高低又直接影响着事务所的经营绩效[13]，所以，职工的学历越高，事务所的经营绩效就越好。
这一结论与Chang等（2003）的研究是相悖的。
对于国内事务所的运营效率，很多学者是站在宏观立场上进行研究的。
单全、臧慧萍（2012）针对会计师事务所数据获取难度较大以及数据分布不具典型规律这两个特点，结合其外延明确，而内涵模糊的特性，运用灰色关联分析法，比较了我国会计师事务所与国际四大之间的绩效差别[14]。
王琰（2011）对比分析了六家事务所合并前后两年不同的业绩指标情况，认为从总体上看合并推进了我国审计市场的快速发展，但合并并没有带来充分的规模经济效应[15]。
邱吉福等（2012）利用DEA数据包络分析及Malmquist生产力指数，实证检验了国内会计师事务所行业2007~2009年间的效率变动情况，并得出事务所投入要素的使用率具有波动性的结论，即技术效率的变动属于正增长，但在经营与管理上依然存在投入浪费等问题，总体生产力水平呈现出下降的趋势，无法使规模经济效益得以充分发挥[16]。
此外，国内关于人力资源影响因素的研究也取得了一定的成果。
许汉有、丁长青（2007）将影响大型会计师事务所运营效率的核心要素确定为年轻、高学历CPA人数及CPA总人数[17]。
朱婷（2013）对会计师事务所人力资本与运营效率等问题进行了分析，发现CPA年轻化、CPA数量及CPA中本科以上学历人数与事务所运营效率成正比[18]。
还有学者将各方面的影响要素综合起来研究事务所运营效率。
曹强等（2008）使用DEA对国内会计师事务所的审计生产效率进行了测度，发现国内事务所的整体审计生产效率不高，存在很大的上升空间;异地所的审计生产效率要明显高于本地所，行业专门化水平显著影响了审计生产效率，而事务所的任期对审计生产效率的影响不显著[19]。
（三）文献评述
通过文献梳理可知，人力资源是影响事务所运营效率最核心的生产要素，其中的关键指标是CPA人数、CPA受教育程度及年龄构成等人力资本要素。
事务所的业务架构及经营规模、行业专长也是运营效率的影响因素。
总的来说，事务所的CPA数量越多、受教育程度越高以及总所设立分所数越多，越有利于事务所的经营发展，而行业专长则为事务所的发展增添了更大的优势。
由于注册会计师行业发展较缓，我国的事务所运营效率研究也存在一定的差距。
例如，国外对IT技术投入的影响非常关注，但国内学者对此不置可否。
国内对事务所技术效率的研究依然集中在专业人才数量、职工培训、职工学历等基础性人力资本指标方面，这也从一定程度上说明国内事务所在信息化的道路上刚刚起步，信息技术的利用还不够充分，信息化水平亟待提升。
国外的研究显示，会计师事务所在非审计业务上要比传统审计业务的运营效率更高，但国内对这项指标的研究很少，这或许是因为国内传统的审计业务还处于不成熟的状态，事务所还未发展到开拓其他业务的阶段。
已有文献对产出指标的选取多局限于会计师事务所的自身收入，且仅是对效率的有效性进行判定，而未对各样本的效率进行排序。
因此，本文在产出指标方面引入与事务所统一经营的其他执业机构收入、年报审计收入增长率、客户增长率这三项指标，以完善事务所业绩考核的综合性，并在CCR、BCC模型的基础上运用交叉效率模型对评价结果进行优化，从而得出所有决策单元的效率排名情况。
三、效率评价的方法分析
效率一词在萨缪尔森的《经济学》中是这样解释的：
效率是指经济资源没有被浪费，经济资源的利用给人们带来了最大程度的满足。
具体到运营效率，其又被称为技术效率，是指在投入固定不变的情况下，生产的实际产出与最大产出的比率。
计量经济学和运筹学测度效率的主要方法是：
首先得到生产前沿面，即基于不同水平的投入得到可以获得的最大产出水平，然后计算出样本中每个实体与该生产前沿面的距离，这就是该实体的技术效率。
因此，评价效率的关键是如何获得生产前沿面的性状。
生产前沿面在通常情况下是未知的，但可以通过一定的方法运用样本估计得出。
Farrell（1957）认为，可以运用参数统计方法对数据进行拟合估计，也可以构建一个非参数的线段凸面进行估计。
（一）参数方法与非参数方法的对比分析
参数方法是假设样本数据服从某种概率分布，并从中推断出参数的分布。
参数分析法主要包括随机前沿方法、自由分布法和厚前沿分析方法。
以往的统计推断大多是运用参数分析法，而在无法推断参数的情况下，非参数方法可用来进行统计推断。
参数和非参数方法有其各自的优缺点和适用范围。
（二）会计师事务所运营效率评价的DEA方法选择
非参数DEA方法是对具有多投入、多产出指标DMU的相对效率进行评价的一种方法。
该方法不需要确定前沿生产函数，对于DEA无效的DMU，它可以指明与DEA有效的DMU在投入产出项目上的差距，提供改进运营效率的直接途径。
DEA使用数学规划运算得到DMU的最优解，能够求出更符合实际的评价值。
DEA模型以DMU的各项投入、产出指标的权重为依据进行评价运算，不需预先对各项指标进行主观赋权，从而避免了主观性，保持了评价结果的合理性。
此外，DEA方法操作方便，易于理解，而传统的统计模型需要事先界定指标体系的含义或对指标进行相关性研究。
基于以上分析，考虑到会计师事务所自身数据的特性，即几乎无法找到符合事务所投入产出过程特性的生产函数，本文选择非参数的DEA方法评价会计师事务所的运营效率是比较符合现实的。
（三）DEA评价模型简介
1.CCR模型和BCC模型。
在DEA分析中，最常用的是CCR模型和BCC模型。
CCR模型是Charnes、Cooper和Rhodes（1978）提出的第一个DEA模型。
CCR模型是多输入多产出的效率评价模型，一个决策单元的效率可定义如下：
E=miuiOinivjIj其中，ui和vj分别是投入指标Oi和产出指标Ij的权重值。
从公式中可以看出，一个DMU的相对效率可以用其所有产出的加权与其所有投入的加权和的比值来计算，这一比值小于或等于1。
另外，模型要求每个指标不能为负值，且指标要有普适性，即同一组指标可以用于所有的DMU。
CCR模型的一个基本假设是规模报酬不变，在此前提下，决策单元可以通过增加投入等比例地提高产出，因此，CCR模型计算得出的是技术效率。
然而，由于规模报酬不变的假设在严格意义上并不成立，Banker、Charnes和Cooper（1984）又对CCR模型进行了扩展，剔除了规模报酬的影响，这个模型便是BCC模型，由此计算出的相对效率是纯技术效率。
2.交叉效率模型。
在CCR模型和BCC模型中，各个DMU在为其各指标赋权时具有很大的自由度，这一过程被称为自评。
每个DMU在选择权重时总是以其自身的效率最大化为目的，故单纯依赖这种自评的结果是存在弊端的。
另外，这种自评结果给出的效率值对不同的DMU来说也是缺乏可比性的，它仅能说明各DMU是否有效，但不能对DMU的相对效率进行排名。
Sexton（1986）在CCR的基础上提出了交叉效率模型，该模型可以很好地解决CCR模型和BCC模型不能对DMU进行效率排序的问题，而且能够克服指标赋权的主观性和极端性。
本文首先运用CCR模型、BCC模型对会计师事务所的运营效率进行评价，在此基础上进一步利用交叉效率模型对评价结果进行优化，得到交叉效率值，并将其与各事务所的技术效率进行对比分析，通过科学的评价客观反映我国会计师事务所投入、产出的现实情况，找出影响会计师事务所运营效率的关键要素，从而为提升我国会计师事务所的运营效率指明方向。
四、研究设计
（一）确定决策单元（DMU）集合
在确定DMU集合时，本文选取了2012年47家具有证券期货从业资格的会计师事务所，因为此类事务所通常成立时间较早、业务量较大，且具备较强的盈利能力，拥有证券从业资格也往往意味着事务所业务量和业务收入有基本保障，在未来注册会计师行业的发展中，这将会成为与其他事务所合作或合并的优势，具有很高的壳资源价值。
这一标准也使得本文所选取的各事务所没有明显的差异及强弱之分。
需要指出的是，本文的某些指标数据摘自中注协公布的2013年会计师事务所综合评价前百家信息，而百家信息报告的是事务所2012年的数据。
鉴于中瑞岳华与国富浩华于2013年合并，中注协公布的信息是以合并后的瑞华会计师事务所代替了两家事务所的单独指标数据，因此，本文中瑞华会计师事务所的数据实际上包含了中瑞岳华和国富浩华的数据汇总。
此外，中磊在2013年因万福生科舞弊案被证监会和财政部取消了证券、期货等审计从业资格，而江苏天华大彭被信永中和合并，它们的数据处理与瑞华会计师事务所相同。
本文最终挑选了剩余的44家拥有证券期货从业资格的会计师事务所作为DMU集合，以2~4倍的标准和选取10项输入输出指标来设计，该DMU集合数量的选取也较为合理。
（二）构建评价指标体系
本文在投入指标方面选择了人力资本投入、执业质量和业务网络，在产出指标方面选取了营业收入、收入增长率、客户数目和客户增长率。
指标的选取尽量反映会计师事务所的投入与产出过程
（三）界定评价指标的含义
1.设立分所数量。
分所的设立是事务所实现规模扩大的直接方式，也是对其业务网络的进一步延伸，通常分所在所在地拥有重要的客户资源。
张蓉（2002）认为，分所的设立可以在很大程度上节约事务所的运营成本，对事务所拓展新客户资源非常有利，进而可以使其市场份额得以有效提升[20]。
Greenwood等（2005）分析了1991~2000年美国百强会计师事务所的数据，发现事务所设立分所的数量与其业绩表现成正比[21]。
郭慧（2008）利用回归分析发现，分所数量是影响事务所做大做强的关键要素之一，但分所的设立不能过于盲目与激进。
2.CPA数量、合伙人数量。
合伙人和CPA都是会计师事务所的专业人才，虽然合伙人不直接从事实务性工作，但其在复核审计工作底稿以实现审计质量控制和提供有价值的业务指导方面至关重要，合伙人可以运用其专业技能为事务所做出贡献。
除此之外，合伙人是事务所招揽大宗业务、扩大市场份额的中坚力量，其社会地位、社会关系、专业技能及良好的声誉是不可多得的人力资本。
Chang等（2011）以台湾地区事务所为样本的研究证明了合伙人的重要性，并得出执业经验丰富、学历高的合伙人数量与事务所运营效率成正比的结论[23]。
因此，会计师事务所合伙人和CPA数量的增加有利于其整体专业水准的提高。
3.非财务重述比率。
财务报告重述是指企业在对前期财务报告中的不实信息进行补充或更正后，重新表述财务报告的行为。
Richardson等（2003）研究发现，进行财务报告重述的企业通常在意外盈余的保持与盈余增长方面有较强的动机[24]。
Coffee（2003）对安然事件进行了分析，认为财务报告重述的产生应归咎于审计机构独立性的缺失[25]。
佘晓燕（2008）认为，财务报表重述可以真实反映错报年度独立审计质量的不足，其根源仍在于注册会计师的独立性[26]。
本文以Coffee（2003）和佘晓燕（2008）的研究结论为依据，将财务重述概率作为审计独立性较差、审计质量较低的替代变量。
在评价绩效时，DEA模型要求输入指标与输出指标的规模相适应，相对应的非财务重述比率将被视作会计师事务所为保持高质量审计的投入。
该比率的计算公式如下：
非财务重述比率=1-发生财务报告重述的客户数/总客户数
这里的客户数不但包含主板市场与二板市场的上市公司，而且包含三板市场的上市公司及未上市公司。
4.年报审计收入增长率及年报客户增长率。
年报审计收入增长率=（基期年报审计费用-上期年报审计费用）/上期年报审计费用，客户增长率=（基期年报审计客户数-上期年报审计客户数）/上期年报审计客户数。
这两项指标分别反映会计师事务所成长性的质量和数量，增长率越高，说明事务所的成长性越好。
5.业务收入。
事务所本身的业务收入是指事务所通过自身经营取得的一切业务收入，而与事务所统一经营的其他执业机构业务收入则是指与事务所具有统一的经营战略、品牌、专业资源、人员管理的专业服务机构通过经营取得的业务收入。
6.2012年年报审计收入。
该收入是指沪深两市、中小板及创业板的公司支付的2012年度审计费用，该年在2471家上市公司中有2470家公布了年报审计费用。
（四）样本数据来源
本文的数据来源于中国注册会计师协会2013年会计师事务所综合评价前百家信息、锐思（Resset）金融研究数据库（RESSET/DB3.0版本）以及2012年年报审计快报。
五、会计师事务所运营效率的实证分析
（一）基于CCR和BCC模型的相对效率评价本文选用的是基于投入导向的DEA模型，即首先运用CCR模型计算出会计师事务所的技术效率，然后运用BCC模型分别计算出纯技术效率和规模效率，并对规模报酬进行分析。
分析软件为DEAP2.1，CCR、BCC模型计算的效率值。
（二）评价结果分析
1.效率评价结果分析。
从纯技术效率有效的会计师事务所来看，44家会计师事务所中有33家的纯技术效率为1，说明有3/4的事务所可以充分利用其所拥有的各项资源。
在这33家事务所中，只有处于生产前沿面上的27家事务所才能达到规模效率有效。
反观规模效率未达到1的6家会计师事务所，其规模与投入、产出不匹配。
这6家事务所是众环海华、中天运、中准、北京中证天通、北京天圆全和上海上会，其中，除北京天圆全事务所处于DRS的规模状态，应通过缩减规模提高运营绩效外，其他5家都需要扩大经营规模。
这些事务所都有一个相同点，就是年报审计收费相比去年都有所增加，但年报客户数量的增长幅度却与审计收费的增长幅度不相匹配，中准和上海上会的客户数甚至还有所降低，说明这5家事务所在审计议价方面虽有所进步，但经营规模及承接能力限制了其业务的扩张。
从纯技术性效率无效的事务所来看，这类事务所共有11家，其中只有中审国际和山东正源和信的纯技术效率比平均水平高，尤其是山东正源和信达到0.999，几乎可以说是有效的。
在资源的使用效率方面，这些事务所的效率都比较低，规模也与自身的发展需求不相符，除了天衡与江苏苏亚金诚需要对经营规模进行缩减外，其他事务所都需要进行扩张。
总的来说，我国会计师事务所技术效率的均值为0.967，整体效率较高，从纯技术效率及规模效率来看都令人满意。
规模效率值要比纯技术效率略低，说明事务所更需要对规模进行调整。
国际四大全部为有效DMU，但在本土十大中，①天职国际和信永中和的技术效率未达到有效，从纯技术效率和规模效率来看也未达到均值，说明尽管本土大所的总体运营质量较高，但仍有个别所与其大所地位不相匹配。
2.投入和产出指标的松弛变量分析。
DAE中对投入和产出指标的松弛变量分析，可以帮助决策者了解在产出不变的情形下投入指标多投入了多少，从而为达到DEA有效，在保证产出的情况下降低投入;同时还能了解在投入不变的情况下产出指标少了多少，为决策者制定产出目标提供依据。
因此，在DEA分析中，松弛变量具有较好的参考价值。
松弛变量中的指标即为DEA效率分析中的投入产出指标。
首先，所有技术效率评为有效的DMU，各项输入、输出指标的松弛变量均是0，说明27家技术效率为1的会计师事务所已达到最优效率，无法再通过减少投入保持不变的产出或保持不变的投入来获得更多的产出，这些事务所应按照当前的投入产出比率持续经营。
其次，在技术效率无效的会计师事务所中，上海上会各指标的松弛变量都为0，也就是说，该事务所很难通过资源投入提高技术效率，但其规模效率依然处于递增状态，因此，它可以以扩大规模的方式获取更多收益。
最后，松弛变量可以清晰地描述各项指标的投入、产出状况，帮助决策者找到无效率的根源和改进的方向。
例如，信永中和在分所数量、合伙人、CPA的数量三项投入指标上均存在冗余，因此，提升运营效率就是要在保持现有产出不变的情况下降低这几项指标的资源投入或提高资源使用效率。
此外，其在2012年年报审计收入、与事务所统一经营的其他执业机构业务收入、审计收费增长率三项产出指标上存在不足的迹象，说明其在现有投入水平下未能达到应有的产出量，这可能是因为信永中和各项业务的收费定价水平偏低。
（三）评价结果优化
1.基于交叉效率模型的评价。
本文使用MATLAB软件，用交叉效率模型再次运算投入导向下CCR模型的评价结果，得到各DMU的交叉效率值和Maverick指数。
依据交叉效率模型，我们得到交叉效率矩阵。
是根据自评和他评的44个效率值计算出的算术平均值，代表DMU的交叉效率值。
可以看出，每家事务所都对应着唯一的交叉效率值，这就解决了DEA方法无法对有效DMU排序的问题。
此外，利用交叉效率模型得到的最高效率值为0.8564，说明没有任何一家会计师事务所能被评为效率有效。
2.效率评价结果的对比分析。
通过比较自评模式与交叉效率评价模式的效率值，可以得到这两种模式在DMU效率评价上的联系与差别。
从国际四大的情况来看，四大的自评效率为有效，且交叉效率值也很高，除了毕马威华振排名落后于前十外，其他三家依然排名前四，普华永道更是行业标杆。
仔细分析可知，毕马威华振的Maverick指数在四家中的水平也是最高。
结合原始指标数据分析可知，毕马威华振仅有45家客户，是这几家事务所中客户数量最少的，并且这一产出指标在自评中的权重为0。
从本土十大来看，在十大中，立信、瑞华、大信和中审亚太四家事务所的自评技术效率有效，能够保持在前十名（排除国际四大）的水平。
在交叉效率的排名中，立信首次超越了国际四大中的两家，进入前三，瑞华则紧随其后。
信永中和与天
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