Exploring the audit quality and audit fee impacts of joining different types of non-Big Four accounting networks and associations: evidence from China
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to explore the audit quality and fee implications of joining a global accounting firm network and association (“AF N&A”). Design/methodology/approach A hand-collected sample focusing upon the pre- and post-periods around the time when an independent audit firm joins an AF N&A is developed. A propensity score-matched sample is created to address the endogeneity and self-selection bias. OLS regression is used on a sample of around 2,000 firm-year observations from 2003 to 2014. Findings Membership with an AF N&A is associated with higher levels of audit quality and audit fees. Furthermore, audit quality and fee increases are more pronounced for audit firms that become members of a larger, more formal AF N&A. Originality/value This paper provides additional insights into the conflicting results regarding the audit quality implications of membership with AF N&As in China. This paper also extends the discussion by exploring the audit quality and fee differentials among the non-Big Four AF N&As. These findings have significant implications for independent audit firms pursuing membership with an AF N&A and regulators seeking to reduce market concentration around the Big Four.
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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 | 0,009 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».