Does the use of honorific appellations in audit reports connote higher financial misstatement risk? Evidence from China
Notice bibliographique
Résumé
Purpose From the sociolinguistic perspective, the purpose of this paper is to examine whether the honorific and actual-name appellations that Chinese auditors use to address clients in audit reports connote differential financial misstatement risk. Specifically, the authors hypothesize that auditors’ use of honorifics signals their inferior social status relative to their clients, thereby leading to compromised auditor independence, lower audit quality, and higher financial misstatement risk. Design/methodology/approach The authors use a sample of manually coded appellation data from audit reports of Chinese public firms between 2003 and 2012 to conduct the research. Findings The authors find significantly greater financial misstatements, both in terms of likelihoods and magnitudes, for companies addressed by honorifics than for those addressed by actual names. Moreover, compared to auditors’ consistent honorific usage, discretionary honorific usage has a stronger positive association with misstatements. The authors further show that the positive association between honorific usage and client misstatement risk weakens when the audit firm is a Top 10 accounting firms in China, is an industry specialist, is formed as a partnership, or resides in a more concentrated audit market. Originality/value This study contributes to the sociolinguistics literature in accounting and provides evidence supporting the reform proposed by the International Auditing and Assurance Standards Board to enhance the usefulness of audit reporting.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».