MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2972588079 · doi:10.1111/1911-3846.12565

The Role of Auditor Narcissism in Auditor‐Client Negotiations: Evidence from China

2019· article· en· W2972588079 sur OpenAlexvenueno aff
Bryan K. Church, Narisa Tianjing Dai, Xi Kuang, Xuejiao Liu

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegotiationNarcissismAuditBusinessAccountingPsychologyAccrualQuality auditYield (engineering)Social psychologyPolitical sciencePublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This paper reports the results of three studies (archival, experimental, and qualitative) designed to examine the effects of auditor narcissism on auditor‐client negotiations in China. We contend that narcissistic characteristics fuel auditors' competitiveness and embolden them to stand firm in negotiations, potentially lengthening the negotiation process but leading to more conservative negotiation outcomes. As predicted, our archival results suggest that auditor narcissism is positively associated with audit delay and negatively associated with clients' absolute and positive discretionary accruals. Our experimental results document that narcissistic auditors are more likely to be involved in negotiations that reach an impasse or take longer to resolve and that narcissistic auditors negotiate reported asset values that reflect less aggressive reporting choices. Our qualitative results from field interviews with practicing audit partners corroborate our archival and experimental findings. Overall, the data collected using three different research methods yield consistent results in support of our theory. Our findings shed light on factors that influence audit efficiency and quality in China. We discuss the key cultural and contextual differences between China and the West as well as the implications of these differences for future research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations85
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueContemporary Accounting ResearchMême sujetAuditing, Earnings Management, GovernanceTravaux en français237 207