A Reexamination of Behavior in Experimental Audit Markets: The Effects of Moral Reasoning and Economic Incentives on Auditor Reporting and Fees*
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study uses experimental markets to investigate how moral reasoning influences auditor reporting under different levels of economic incentives. In each multiperiod market, auditor subjects could either (1) misreport low observed outcomes as high and thereby reap economic advantages at the expense of third‐party investors, or (2) truthfully report low observed outcomes as low but thereby forgo the economic advantages of misreporting. We extend the Calegari, Schatzberg, and Sevcik 1998 experimental‐markets setting to incorporate moral reasoning, and test hypotheses based on the economic model of Magee and Tseng 1990 and the neo‐Kohlbergian moral reasoning framework of Rest, Narvaez, Bebeau, and Thoma 1999. We document a significant effect of moral reasoning on auditor behavior. Specifically, we find that misreporting and premium fees are more likely with higher than with lower moral reasoning subjects, and the moral reasoning effect diminishes as economic penalties increase in the market. These findings provide valuable insights for specifying the determinants of auditor misreporting, the observable behaviors that signal its existence, and the institutions that can prevent its occurrence in the market. We conclude that the relation between moral reasoning and behavior is more complex than commonly assumed in the accounting literature, and identify directions for future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».