Note on Self‐Selection of Auditors in the Municipal Sector*
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this article is to revisit the literature on Big‐N audit fee premiums in the municipal setting using a methodology that controls for self‐selection bias. Because auditor choices can be predicted based on certain client characteristics, using standard one‐stage ordinary least squares regressions to draw inferences about the presence or absence of such a premium in the extant public‐sector audit fee studies may not be appropriate. Results indicate that, after controlling for a self‐selection bias, Big‐6 (non‐Big‐6) municipal clients on average pay a fee premium, compared to the case if they were to retain a non‐Big‐6 (Big‐6) auditor. Results continue to hold when we conduct further analyses on a subset of municipalities with access to both Big‐6 and non‐Big‐6 auditors in a local market defined by a 60‐km radius, rather than over a province‐wide audit market. The existence of non‐Big‐6 audit fee premiums has not been documented previously in the private‐ or public‐sector audit fee literature. We surmise that it may be caused by the dominance (79.4 percent) of non‐Big‐6 auditors in the Ontario municipal market, compared to most private‐sector audit markets where their market share generally does not exceed 20 percent. The strong market position of non‐Big‐6 firms in turn may have allowed these auditors to command a fee premium for the subset of municipalities that self‐selects to be audited by them. An implication from our study is that Ontario municipalities often choose to be audited by more costly auditors, even though they could have paid lower audit fees by switching to an alternative auditor type. These results do not support those reported by Chaney et al. (2004) , who find that U.K. private firms are audited by the least costly auditor type. The conflicting findings may be attributable to the fact that the Ontario municipal audit market is subject to regulation by not just the audit profession but also the Ontario government and that, unlike business corporations, municipalities receive funding from provincial governments to fulfil much of their financial requirements. Thus, municipal clients may be relatively more willing to accept higher audit fees provided their chosen auditor (or auditor type) matches their needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».