Honorarios de servicios profesionales y objetividad del contador público(*)

Revista Nº 23 Jul.-Sep. 2005

J. Keneth Reynolds 

Profesor asistente de la Universidad de Louisiana 

Donald R. Deis, Jr. Jere R. Francis (Estados Unidos) 

Profesores de la Universidad de Missouri - Columbia 

Introducción

¿Qué es lo que termina afectando la independencia del auditor? Esta es una pregunta intrigante y su respuesta, elusiva. Las implicaciones de los servicios de auditoría y de otros distintos a ella, proporcionados conjuntamente por firmas de contadores públicos a sus clientes, han sido discutidas durante décadas. Generalmente, el suministrar conjuntamente los dos tipos de servicios puede ser visto como una forma de llevar a mayores eficiencias (Simunic, 1984) o como una forma de afectar la objetividad (Frankel et al., 2002). En el 2000, la profesión de auditoría escapó difícilmente a la propuesta de la Securities and Exchange Commission (SEC) que prohibía a las firmas de auditoría la prestación de servicios distintos a los de auditoría a sus clientes. Recientemente, la SEC también expresó su preocupación en relación con la calidad de las utilidades que se están reportando por parte de las empresas que transan sus acciones en el mercado público de valores. Correcta o incorrectamente, los repentinos y caóticos colapsos de corporaciones tales como Enron, WorldCom y Global Crossing han reunido estos dos temas con el fin de mostrar a dichas firmas como las colaboradoras de la decepción y propiciadoras de la aprobación de la Ley Sarbanes-Oxley del 2002 (H.R. 3763, Congreso de los Estados Unidos, 2002), que restringe severamente a las firmas de auditoría para prestar servicios de consultoría.

Un estudio académico, citado frecuentemente por Frankel et alter (2002) (en adelante FJN), fue el primero que reportó la tendencia perturbante de los auditores de aceptar las demandas del cliente, al prestar servicios distintos a los de auditoría (Kwak, 2002). En este, se encontró que, de la muestra de 3.074 compañías, la mitad pagaba a las firmas de auditoría más por servicios de consultoría que por los de auditoría y que las compañías que utilizaban a los auditores como consultores tenían una mayor tendencia al manejo de las utilidades. Con base en lo inoportuno de su estudio —era el momento en que se desataba la crisis de Enron—, el Wall Street Journal (Elstein, 2001), BusinessWeek (Haddad, 2002) y otras publicaciones económicas populares utilizaron el estudio de FJN, para relacionar el fraude financiero corporativo con la consultoría por parte del auditor. La historia narrada por los medios era la siguiente: con tarifas por servicios de consultoría en riesgo, las firmas de auditoría dejarán de cumplir sus deberes de una manera clara y de esta forma abrirán el camino al fraude financiero que pasará sin ser detectado (BusinessWeek, 2001).

Para muchos, la conexión reportada entre los servicios de consultoría y la afectación a la independencia del auditor resulta intuitivamente atractiva, ya que suministra una explicación conveniente para los recientes fracasos financieros. En su calidad de primer estudio, con una muestra grande de las tarifas por auditoría y por otros servicios distintos a esta que se pagaban a las firmas de auditoría de FJN, se dio un primer paso importante hacia el descubrimiento de la relación entre los niveles de honorarios y la independencia del auditor (Kinney y Libby, 2002, p. 113). La prueba de ello es débil, sin embargo, debido a los resultados inconsistentes en los estudios contemporáneos (p. ej., Antle et al., 2002; Ashbaugh et al., 2003; Chung y Kallapur, 2003; Francis y Ke, 2003). Dado el intenso debate sobre los efectos de los servicios distintos a la auditoría en la independencia del auditor y su implicación para el futuro de la profesión, creemos que es importante aclarar esta inconsistencia.

El aporte de este documento es el de ayudar a encontrar qué es lo que está detrás de los resultados de FJN. Al utilizar datos de 4.148 compañías que hicieron solicitudes a la SEC en el 2001, reexaminamos la asociación entre los servicios de consultoría y el manejo de las utilidades de la compañía. Al igual que FJN, nuestras pruebas iniciales apoyan una relación sistemática entre el manejo de las utilidades y la proporción de los honorarios de consultoría frente a la totalidad de los mismos. El análisis llevado a cabo sobre una muestra distribuida en cuartiles basados en el total de activos revela que esta relación es única en el segundo cuartil de las compañías más pequeñas. En pruebas adicionales, encontramos que la relación desaparece tanto en la muestra completa como en las muestras por cuartiles, al controlar las ofertas públicas iniciales, IPO(**), la industria y el reciente crecimiento de activos (Kothari et al., 2001). Específicamente, se observa que un porcentaje desproporcionado de firmas de IPO se encuentra en el segundo cuartil de un nivel pequeño de activos totales y, a su vez, hacen parte del sector del comercio electrónico, de la investigación biomédica, de la investigación farmacéutica o de las telecomunicaciones y, en un año, experimentaron tasas de crecimiento mayores al 100% y, en el peor de los casos, de un 3,515%.

En consecuencia, nuestro análisis tuvo en cuenta estas firmas y, después de hacerlo, no encontramos evidencia que apoyara el argumento de que la suma de los honorarios pagados a las firmas de auditoría afecta la independencia del auditor. Aunque existen casos especiales, como el de Enron, el suministro conjunto de servicios de auditoría y de servicios no relacionados con ella no parece ser sistemáticamente la causa de la pérdida de objetividad del auditor, como se percibe normalmente por los medios y por otros entes de regulación.

Mientras examinábamos las pruebas discrecionales de FJN, Francis y Ke (2003) investigaban sobre las utilidades de dicho estudio y encontraron que estos datos se debían a la inclusión de observaciones con grandes sorpresas negativas. Cuando se eliminan dichas observaciones los resultados desaparecen. Nuestras cifras sobre marcas discrecionales, junto con las de Francis y Ke (2003), evidencian una explicación intuitiva de los resultados inconsistentes en otros estudios recientes sobre honorarios e independencia.

En relación con el estudio FJN, Kinney y Libby (2002) señalan un número de preocupaciones que también se aplican a documentos como el nuestro. En primer lugar, la información pertenece a un solo año (p. ej., el 2000), lo que puede llevar a resultados idiosincrásicos. Teniendo en cuenta que el año en cuestión se caracterizó por una obsesión por el comercio electrónico, las fusiones y los IPO relacionados con “la nueva economía”, los datos parecieron idiosincrásicos. En segundo lugar, los errores de clasificación entre las tarifas por auditoría y otras tarifas, hechos por los estudiosos, añaden ruido potencial a los análisis. En tercer lugar, el análisis depende de la fuerza de la computación discrecional que sirvió de evidencia para la manipulación de las utilidades y, adicionalmente, en la pérdida de la independencia del auditor.

Una vez expuesto todo lo anterior, podrá encontrarse en la segunda sección de este estudio una discusión acerca de la objetividad de la auditoría y sus medidas potenciales y, en la tercera, una prueba discrecional básica que resume los resultados, discute las limitaciones de este estudio y recomienda áreas para una investigación más profunda.

En resumen, en este artículo inicialmente, replicamos los resultados de Frankel et alter (2002), ya que con ellos se evidenció una significativa asociación positiva, entre el nivel relativo de tarifas para servicios distintos a los de auditoría y los resultados discrecionales. Luego, evidenciamos cómo el dato inicial se debe atribuir principalmente a firmas pequeñas y medianas en crecimiento, especialmente aquellas con ofertas públicas iniciales y que atienden mercados tales como el del comercio electrónico, la biomédica, las telecomunicaciones y el farmacéutico. Una vez factorizadas estas características dentro del análisis, encontramos que no existe prueba que evidencie que el nivel relativo de honorarios por servicios distintos a los de auditoría afecte la objetividad del auditor.

1. La independencia del auditor y las medidas de objetividad

El tema examinado en este estudio está encaminado a entender cómo los honorarios por servicios de auditoría y los no relacionados con esta, impiden la objetividad del auditor. Este tópico resulta importante debido a que la objetividad se encuentra en el fondo del papel del auditor en la sociedad: servir de juez imparcial en la racionabilidad de los estados financieros de un cliente. Bajo la presunción de que los servicios ajenos a la auditoría pueden afectar negativamente la objetividad del auditor, la SEC recientemente incluyó dos restricciones en relación con los tipos de servicios ajenos a la auditoría que los auditores pueden prestar a favor de sus clientes de auditoría y exigió a los emisores revelar los honorarios pagados a sus auditores tanto por los servicios de auditoría como por los ajenos a ella (SEC, 2000). La revelación de tarifas se exigió para aquellas solicitudes presentadas a partir del 5 de febrero del 2001 y, después de ello, la prensa popular empezó a reportar las tarifas más altas y a cuestionar acerca de cómo los auditores que recibían honorarios por servicios ajenos a la auditoría podían mantener su objetividad (Weil y Tannenbaum, 2001)(1).

El furor sobre las tarifas y la objetividad del auditor en Estados Unidos no es nuevo. En 1978, la SEC adoptó el ASR250, que exigía a los emisores revelar los tipos de servicios ajenos a la auditoría prestados por los auditores y, en porcentajes, relacionar las tarifas de servicios tanto ajenos como propios a la auditoría. El ASR250 fue levantado posteriormente, en 1981. Un número de estudios, como el de la Comisión sobre las responsabilidades de los auditores (Comisión Cohen, 1978), no encontró ningún vínculo entre la prestación de servicios ajenos a la auditoría y un ataque a la objetividad del auditor. Los estudios académicos resultaban consistentes con los resultados de la Comisión Cohen. Scheiner y Kiger (1982), Scheiner (1984) y Glezen y Millar (1985) encontraron muy poca evidencia que apuntara a que el suministro de servicios ajenos a la auditoría afectaba la independencia del auditor. Al discutir su motivación para exigir revelaciones, la SEC argumentó que la naturaleza y magnitud de estos servicios suministrados por los auditores ha cambiado, a partir de los estudios de principios de los años 80, y que la objetividad afectada es el resultado más esperable de estos cambios.

Estudios académicos recientes, especialmente el de FJN, han examinado igualmente la relación entre las tarifas y la objetividad del auditor y han suministrado datos inconsistentes.

El análisis de FJN encontró que las firmas que utilizaban servicios ajenos a la auditoría reportaban resultados discrecionales absolutos mayores. Sin embargo, Chung y Kallapur (2003) no encontraron relevancia entre los resultados discrecionales (tales como manejo de resultados) y las tarifas por servicios ajenos a la auditoría. Ashbaugh et alter (2002) replicaron al FJN; pero, en una segunda prueba en la que se utilizaron especificaciones alternativas de resultados discrecionales basados en el comportamiento, encontraron que el vínculo desaparecía. Al utilizar datos ingleses y norteamericanos, Antle et alter (2002) tampoco lograron detectar una relación positiva sistemática entre servicios ajenos a la auditoría y la administración de resultado tanto en la regresión OLS como en las ecuaciones simultáneas. Nuestro estudio complementa esta literatura, al suministrar una explicación simple de los datos inconsistentes hallados dentro de estas investigaciones.

Los investigadores han visto normalmente la independencia del auditor en términos de dos incentivos que compiten basados en el modelo analítico de DeAngelo (1981). La sabiduría convencional ha argumentado por mucho tiempo que la independencia del auditor se ve amenazada por una pérdida potencial de honorarios otorgados por un cliente particular, al dejar de acceder a los deseos del mismo. La presión de las tarifas crea una dependencia económica hacia el cliente que puede reducir la objetividad del auditor (Mautz y Sharaf, 1961). Por otro lado, DeAngelo (1981) afirma que el auditor puede perder tarifas potencialmente de otros clientes, si afecta su reputación al acceder a los deseos de este último. Así, paradójicamente, las tarifas pagadas al auditor constituyen un incentivo tanto a favor como en contra de la objetividad. Los investigadores tienden a enfocarse en uno u otro de estos incentivos, dependiendo de la cuestión que soporte sus estudios. Las investigaciones sobre independencia tradicionalmente han utilizado algunas medidas sobre el nivel de las tarifas de auditoría del cliente (generalmente el tamaño del cliente) y han tratado de relacionar dichas medidas con una variable que mida la objetividad(2). Más recientemente, la proporción entre tarifas por auditoría y por servicios ajenos a ella (proporción de tarifas) ha sido propuesta como una me-dida alternativa de la independencia del auditor. La relación entre el nivel de honorarios profesionales y la independencia se entiende bien en teoría —aunque no necesariamente se encuentre bien soportada—, caso contrario a la relación entre la proporción de tarifas y la independencia del auditor.

El uso de una proporción de tarifas para medir la independencia del auditor ha sido apoyado por la SEC al igual que por recientes estudios académicos nombrados anteriormente. En su decisión final sobre la independencia del auditor (SEC, 2000), la SEC afirmó que cuando las tarifas por servicios ajenos a la auditoría “se vuelven altas en relación con tarifas de auditoría, la independencia del auditor puede estar en riesgo”. Desde el punto de vista de la racionalidad económica, el poder de la proporción de tarifas para capturar la dependencia económica es un poco confuso(3): las tarifas de auditoría son una fuente estable de ingresos anuales mas no lo son las tarifas por servicios ajenos a ella(4). Adicionalmente, una compañía que, en relación con las tarifas por auditoría, pague tarifas altas por estos servicios puede pagar en total tarifas muy bajas si se las compara con las de otras compañías(5). Parece claro que, un auditor económicamente racional percibirá mayor presión por honorarios de un cliente con honorarios altos que reciba una proporción baja de servicios ajenos a la auditoría, que de un cliente con honorarios bajos que reciba una alta proporción de servicios propios de aquella. A partir del hecho de que el vínculo teórico entre el total de honorarios y la independencia resulta claro y desarrollado, mientras que el vínculo entre la proporción de tarifas y la independencia es más tenue, compararemos los resultados contra un modelo basado en honorarios totales(6).

2. Medir la objetividad utilizando resultados contables

2.1. Desarrollo de hipótesis

Investigaciones previas han evidenciado cómo las compañías utilizan los resultados para manejar sistemáticamente los ingresos reportados hacia utilidades deseadas (DeFond y Park, 1997; Jones, 1991; Healy, 1985). El auditor limita el manejo de los ingresos dentro de los principios contables generalmente aceptados; sin embargo, aquel puede favorecer más a un cliente influyente y permitirle una mayor discreción en los resultados contables, es decir, que los clientes puedan manejar más eficientemente sus ingresos hacia objetivos de utilidades deseados. De manera consistente con estudios anteriores, utilizamos el valor absoluto de los resultados discrecionales como una medida del manejo de estos (Warfield et al., 1995; Francis y Krishnan, 1999; Francis et al., 1999; Reynolds y Francis, 2000). La magnitud de los resultados no certificados mide el éxito de la compañía en el manejo de los resultados para arriba o para abajo según se necesite dependiendo de la situación específica de un año dado (DeFond y Park, 1997; Healy, 1985).

Las hipótesis (H) 1a y 1b predicen que la dependencia económica, basada en dos esquemas de honorarios, llevará a la erosión de la independencia del auditor evidenciada al permitir a clientes influyentes (que pagan honorarios más altos) una mayor discreción en relación con el manejo de sus resultados contables:

H1a: La proporción de servicios ajenos a la auditoría en relación con los honorarios totales recibidos del cliente se relaciona positivamente con la magnitud de los resultados contables discrecionales.

H1b: El total de honorarios recibidos de un cliente de auditoría se relaciona positivamente con la magnitud de los resultados contables discrecionales.

2.2. Especificación del modelo

2.2.1.Dependencia económica

La variable de dependencia económica se denomina Influence y se mide de dos formas: la primera medida es la proporción de honorarios por servicios ajenos a la auditoría en relación con el total de honorarios (Feeratio)(7), y la segunda es la entrada natural de honorarios totales por ambos tipos de servicios (LTFEE).

2.2.2. Variables de control

Determinamos nuestras variables de control y expectativas principalmente de FJN, que reportó los resultados iniciales en la relación entre la proporción de tarifas y la independencia del auditor de las revelaciones de tarifas. La investigación anterior indica que las cinco grandes firmas tienen una reputación favorable sobre otras; que los incentivos de las compañías al no escoger las cinco grandes son diferentes que las de aquellas que si lo hacen y que las cinco grandes, en general, suministran una auditoría de mayor calidad (Craswell et al. 1995; Francis y Wilson, 1998). Incluimos una variable indicadora “BIG5” para controlar estas diferencias entre firmas de auditoría. La BIG5 toma el valor de 1, si el auditor es uno de los cinco grandes, y de 0, si no lo es. La duración del compromiso de auditoría es otro factor que afecta la calidad de la auditoría. Definimos entonces “Audten” como el número de años en que el auditor ha tenido relación con el cliente. Basado en FJN, una asociación negativa se espera entre Audten y los resultados discrecionales(8).

Las investigaciones anteriores también identifican otros factores adicionales que pueden influir en la magnitud de los resultados discrecionales, incluyendo los flujos de caja operacional, el tamaño de la compañía, el total de resultados, participación en adquisiciones y apalancamiento (Becker et al., 1998). Los flujos de caja operacionales (CFO) y los resultados totales (ACC) se relacionan con el total de activos y los primeros suelen variar inversamente con los resultados discrecionales, los cuales se asocian positivamente con el total de los resultados. También incluimos la magnitud (valor absoluto) de los flujos de caja (ABSCFO) y el total de los resultados (ABSACC) en el modelo para controlar las características de comportamiento que pueden también impactar el nivel de los resultados discrecionales (FJN, 2002)(9). Las oportunidades de crecimiento futuro de la compañía se miden por la proporción del valor del patrimonio en el mercado con su valor en libros (Growth). Las firmas con una alta oportunidad de crecimiento parecen tener incentivos para alcanzar objetivos de utilidades; de ahí que se espere una relación positiva entre Growth y los resultados discrecionales. El tamaño de una compañía se mide como una entrada de activos totales (Logasset) y puede correlacionarse con las características operacionales que llevan a las grandes compañías a tener, sistemáticamente, cifras pequeñas, aun si estos son escalados por activos dejados de lado (Reynolds y Francis, 2000). La variable “Acquis” se codifica 1, si la compañía estuvo involucrada en una adquisición dentro del año, y 0, si no lo estuvo. Las adquisiciones frecuentemente involucran componentes con un significado importante. Teniendo en cuenta que los servicios ajenos a la auditoría se asocian con la emisión de títulos, el cambio en el capital, en bonos a largo plazo y acciones preferenciales como un porcentaje de los activos totales iniciales (Issue), se incluye en nuestro modelo. Las compañías con un alto nivel de endeudamiento tienen un mayor incentivo para utilizar los resultados con el fin de aumentar sus ganancias, debido a la cercanía de los límites por la deuda (DeFond y Jiambalvo, 1994). El nivel de endeudamiento (Leverage) se define como la proporción de la deuda total frente al total de activos.

Finalmente, el riesgo litigioso y la protección a la reputación pueden llevar al auditor a limitar su discreción con respecto a los resultados contables para clientes con mayores riesgos (Stice, 1991). Una menor discreción significa un menor potencial para un manejo agresivo de resultados por parte de los clientes y, por consiguiente, una menor posibilidad de reclamos ex post, en relación con fallas en la auditoría con respecto a los datos reportados. De manera consistente con este incentivo alternativo, Lys y Watts (1994) reportan que los altos niveles de resultados se relacionan positivamente con demandas a los auditores y, acciones de la SEC contra las compañías son derivadas principalmente de resultados mal evidenciados (Feroz et al., 1991). Sin embargo, DeFond et alter (2002) no encontraron evidencia de que los honorarios por servicios ajenos a la auditoría afectan la decisión de emitir una opinión preocupante. No obstante, las compañías que experimentan crisis financieras tienen un incentivo para el uso de cifras que aumenten los ingresos Zscore (una medida de quiebra que mide crisis financieras se utiliza en el resultado Zscore de Altman, 1983). Esperamos que Zscore se asocie negativamente con los resultados discrecionales, ya que un Zscore bajo indica una gran crisis financiera. Las firmas que reportan una pérdida neta también se consideran como menos dadas al manejo de resultados (Brown, 2001; FJN, 2002). Una variable indicadora (Loss) se incluye y toma un valor de 1 para aquellas firmas que reportan una pérdida neta y un valor de 0 para todas las demás. Francis et alter (1994) identifican ciertas industrias que operan en un ambiente de mayor riesgo, esencialmente, compañías que se mueven en los campos de software, computadores, biomédica, farmacéutica o telecomunicaciones, puesto que tienen tendencia a operar en ambientes de alto riesgo. Con el boom de la nueva economía dado a finales de la década de los 90, estas industrias también representan a las de alta tecnología, compañías con gran tendencia al crecimiento. Nuestra variable Hitechind toma un valor de 1 para aquellas firmas en estas industrias y un valor de 0 en otras. Dado el riesgo o los prospectos de crecimiento, Hitechind se espera que sea asociado positivamente con los resultados discrecionales(10).

Después del análisis de las estadísticas descriptivas para la muestra, se desarrollaron dos variables adicionales. Una comparación de los activos totales de inicio con los de fin de año reveló que algunas compañías experimentaban cambios sustanciales de tamaño durante el año. Por ejemplo, Travelocity.com creció 3,303% después de su fusión con Preview Travel, e Invitrogen creció un 1,648% gracias a cuatro fusiones con otras compañías de investigación genética. Aunque nuestro modelo contiene una variable indicadora para fusiones (Acquis), este no captura los efectos profundos de las fusiones en compañías de bajo desarrollo como Invitrogen. Adicionalmente, otras investigaciones previas (p. ej., Kothari et al., 2001; McNichols, 2000; Hribar y Collins, 2002; Dechow et al., 1995) han demostrado que los modelos de resultados discrecionales generalmente no funcionan bien para firmas con comportamientos extremos. De ahí que la variable Assetgrow (la proporción entre el cambio en activos totales dividido por el número inicial de activos totales) fuera construida para capturar este fenómeno(11). Al examinar firmas con altos valores de Assetgrow (mayores a 1,000%), se reveló que la mayoría de ellas tenían una IPO en el 2000. Proton Energy Systems, por ejemplo, vio crecer sus activos totales de $ 5 millones a $ 181 millones (un aumento de 3,515% después de su IPO).

Una segunda variable, IPO toma el valor de 1 si un IPO ocurrió y de 0 si es lo contrario. Honorarios altos por servicios ajenos a la auditoría en el total de honorarios son esperados para aquellas firmas con un crecimiento de activos altos y esto lleva a mayores niveles de resultados discrecionales. También se proyecta que la estimación de resultados no discrecionales se desestime severamente y que ocurra lo contrario con los discrecionales. Sin embargo, Assetgrow y las IPO deberían asociarse positivamente con los resultados discrecionales. Estas variables se incluyen en el modelo expandido pero no en el modelo réplica para evidenciar que son variables de importancia que fueron omitidas, ya que las de influencia se volvieron insignificantes cuando se incluyeron en el modelo expandido.

Los siguientes modelos de regresión, expandidos y replicados OLS se utilizaron para probar las relaciones hipotéticas entre la influencia de los clientes, las tarifas pagadas a las firmas de auditoría y el manejo de los honorarios junto con los resultados discrecionales contabilizados. El modelo replicado se utiliza para ratificar los resultados de FJN(12). El modelo expandido añade las variables controladoras adicionales que en nuestra opinión son importantes variables que no fueron utilizadas por los modelos más pequeños o replicados.

Modelo replicado 

ABSDACC = a 0 + b 1 Influence + b 2 Big5 + b 3 Audten + b 4 Cfo + b 5 Acc + b 6 Abscfo + b 7 Absacc + b 8 Growth + b 9 Logasset + b 10 Acquis + b 11 Issue + b 12 Leverage + b 13 Zscore + b 14 Loss + b 15 Hitechind + e;

Modelo expandido 

ABSDACC = a 0 + b 1 Influence + b 2 Big5 + b 3 Audten + b 4 Cfo + b 5 Acc + b 6 Abscfo + b 7 Absacc + b 8 Growth + b 9 Logasset + b 10 Acquis + b 11 Issue + b 12 Leverage + b 13 Zscore + b 14 Loss + b 15 Hitechind + b 16 Assetgrow + b 17 Ipo + e;

Donde:

ABSDACC = valor absoluto de resultados discrecionales en relación con los activos.

Influence = la proporción entre tarifas por servicios ajenos a la auditoría y el total de honorarios (Feeratio) y el ingreso del total de honorarios (LTFEE).

Big5 = 1 si el auditor es una de las cinco grandes y 0 si no lo es.

Audten = número de años que se ha auditado a un cliente.

Cfo = flujos de caja operativos, en relación con los activos.

Acc = resultados totales en relación con los activos.

Abscfo = valor absoluto de los flujos de caja operativos en relación con los activos.

Absacc = valor absoluto de los resultados totales en relación con los activos.

Growth = valor del mercado del patrimonio/valor en libros del patrimonio.

Logasset = inclusión natural de activos totales como una medida del tamaño de una compañía.

Acquis = 1 si la compañía estuvo involucrada en alguna adquisición y 0 si no lo estuvo.

Issue = proporción de cambio en el capital, bonos, acciones preferenciales en relación con el resultado inicial.

Leverage = proporción del endeudamiento total frente al total de activos. 

Zscore = puntaje de quiebra que mide la crisis financiera medido por el Zscore de Altman (0,717* capital de trabajo neto/activos + 0,847* utilidades retenidas/activos + 3,107* utilidades antes de intereses e impuestos/activos + 0,42* valor del patrimonio/pasivos + 0,998* ventas/activos.

Loss = 1 si la compañía tuvo una pérdida neta en el año fiscal 2000 y 0 si no la tuvo.

Hitechind = 1 si el código SIC es 2834, 3661, 3674, 4813, 7372-3, 7375, 7379 y 0 si no lo es.

Assetgrow = cambio en el total de activos para el año fiscal 2000.

IPO = 1 si la firma tuvo IPO para el año fiscal 2000 y 0 si no la tuvo.

Nuestros controles sobre el tamaño de la compañía pueden no haber capturado los efectos de su tamaño sobre la relación de la proporción de las tarifas (cfr., nota de pie de página n.º 5), pero los demás factores se mantuvieron constantes: las compañías más grandes son más influyentes que las pequeñas. Sin embargo, deseamos remover los efectos del tamaño de la compañía y considerar únicamente el impacto de la proporción de las tarifas sobre la independencia. En consecuencia, construimos el control del tamaño adicional al correr el anterior modelo de regresión en los cuartiles de tamaño de los datos. Dada la relación entre las tarifas y la independencia, esperamos que la proporción de tarifas tendría el efecto de ser mayor en los cuartiles de la compañía grande en comparación con los cuartiles de las compañías pequeñas.

Medición de los resultados discrecionales 

Los resultados discrecionales computados utilizaron DAijt , para la firma i, en la industria j, en el año t, valiéndose de una variación general de la industria del modelo de Jones (1991) (DeFond y Jiambalvo, 1994; DeFond y Subramanyam, 1998)(13). La industria se define en un código SIC de dos dígitos. Los resultados discrecionales se miden como la diferencia entre los resultados totales y los no discrecionales.

Los resultados no discrecionales esperados se determinan utilizando un proceso de dos pasos: primero, siguiendo el modelo, se estima la muestra total, haciendo regresión del total de los resultados sobre el cambio de ingresos del año anterior y el nivel de propiedad, planta y equipo, para controlar los determinantes económicos de los resultados esperados:

 

En los que:

TA ijt = resultados totales (ingreso neto por operaciones continuas menos los flujos de caja operacionales) para la compañía i, en la industria j, para el año t.

A ijt-1 = total de activos para la compañía i, en la industria j, para el año t - 1.

REVijt = cambio en resultados del año anterior para la compañía i, en la industria j, para el año t.

PPE ijt = valor bruto de la propiedad planta y equipo para la compañía i, en la industria j, para el año t.

e ijt = error para la compañía i, en la industria j, para el año t.

En segundo lugar, los parámetros apropiados del modelo de la industria específica para esta estimación se utilizan con el propósito de calcular un valor para la compañía i, en la industria j, para el año t. Este cálculo es un estimado de la observación de los resultados no discrecionales (DAijt), los cuales se miden como el valor absoluto de los resultados totales (TAijt) menos el valor calculado para resultados no discrecionales, escalados por la totalidad de los activos.

2.3. Descripción de la muestra

La muestra inicial del presente estudio fue de 4.148 compañías americanas que informaron sus estados financieros y tarifas entre febrero 5 del 2001 y mayo 25 del mismo año. Las revelaciones de tarifas se tomaron de allí, mientras que las demás variables financieras se recolectaron de los datos del Standard & Poor’s Compustat del 2001. Excluimos 1.058 reportes de instituciones financieras, ya que esta es una industria con características específicas que no admiten análisis de resultados discrecionales.

Siguiendo al FJN, omitimos 75 compañías que cambiaron de auditor en el año fiscal 2000 y otras 508 que no tenían información sobre una o más variables, lo que terminó en una muestra final de 2.507 compañías. El tamaño de esta muestra se compara a la utilizada en el estudio de FJN, Chung y Kallapur (2003), Antle et alter (2002) y Ashbaugh et alter (2003); muestras grandes comparadas con otros estudios que se basaron en encuestas por correo (Simunic, 1980, 314 firmas; Palmrose, 1986, 361 firmas; Francis y Simon, 1987, 361 firmas; Francis y Simon, 1988, 440 firmas y Davis et al., 1993, 98 firmas).

2.4. Resultados

Las estadísticas descriptivas y las relaciones invariables se reportan en las tablas 1 y 2, respectivamente. La columna C de la tabla 1 muestra la distribución de las firmas en las diversas industrias para cada cuartil del crecimiento de activos. La distribución de las firmas en nuestra muestra es comparable a la de FJN, con excepción de dos industrias. FJN tiene una mayor proporción de firmas en el sector farmacéutico (7,94% comparado a nuestro 4,67%), nuestra muestra tiene una mayor proporción de firmas en el área de servicios (14,60% comparado con el 11,9% de FJN). Las pruebas de CHI rechazan la presunción de una distribución igual entre cuartiles, salvo en dos industrias: la agrícola y la minera. La tabla 2 muestra que la relación invariable entre varias de nuestras variables resulta estadísticamente significativa. Para asegurar que estas relaciones no afectan las cifras en nuestros modelos, examinamos la variación de los factores inflacionarios (VIF) para todas las variables independientes. Las VIF son bajas (todas por debajo de 3) a lo largo del modelo, lo que indica que las relaciones no influyen en los resultados.

Como se esperaba la mayoría de los resultados se relacionan significativamente con Absdacc. De nuestras dos medidas de Influence, Feeratio no parece relacionarse con Absdacc (3,6%), mientras que LTFEE se relaciona negativa (-13,2%) y significativamente en 0,01. En un sentido invariable, no encontramos una indicación de que la proporción de tarifas afecte la independencia del auditor. Las dos medidas Influence se relacionan bastante entre sí (65,3%, cfr. nota de pie de página 6), algo similar a lo que sucede con Feeratio y LTFEE, pues también son significativamente altas y relacionadas con Logasset (en su orden, 45,8% y 84,4%), lo que indica que el tamaño de la compañía es determinante tanto en la proporción de tarifas como en las tarifas totales. Además, nótese que Assetgrow también se relaciona altamente con Absdacc (43,2%) y significativamente en 0.01, como el IPO (29.9%). La relación entre Assetgrow y nuestras dos medidas Influence debe señalarse también, considerando nuestro análisis posterior que indica que Assetgrow es una variable importante omitida en el modelo Feeratio. Mientras que Assetgrow se relaciona altamente con Feeratio (17,3%), no le sucede lo mismo con LTFEE (-0,007%). Finalmente, anotamos que una IPO se relaciona altamente con Assetgrow (43,4%), lo que indica que muchas firmas que han experimentado grandes aumentos en activos lo han hecho a través de ofertas públicas iniciales.

Los valores promedio y de media de Feeratio son 0,49 y 0,51, respectivamente, lo que indica que las tarifas por servicios ajenos a la auditoría son, para la mayoría de la muestra, tan altas como las tarifas por auditoría. Las distribuciones de las variables de control son consistentes con otros recientes estudios (Reynolds y Francis, 2000; FJN, 2002); sin embargo, deben anotarse dos aspectos: en primer lugar, en nuestra muestra, el 90,5% de las compañías son auditadas por una de las cinco grandes firmas. La falta de separación entre los tipos de firmas de auditoría reducirá la posibilidad de encontrar diferencias significativas en la variable BIG5. En segundo lugar, se debe tener en cuenta que el promedio en el crecimiento de activos es del 59,9%, la mediana es solo 9,8%, el cuartil más alto comienza en 39,4% y el rango es de –82.7% a 3,515%. Las compañías en el extremo alto de la distribución de activos influirán fuertemente en los resultados de las pruebas discrecionales, tal como se discutirá más adelante.

El impacto del crecimiento de las compañías se refleja en la columna B de la tabla 1, que muestra estadísticas descriptivas para cuartiles de tamaño de activos. Las compañías en el segundo cuartil muestran un alto promedio de crecimiento de activos (93,5%) empujado por el casi 16% de proporción de IPO en el cuartil. Esto contrasta con el 5,1%, 5,1% y 1,9% de IPO en el primer, tercer y cuarto cuartil, en su orden. Las tasas de crecimiento de activos e IPO son muy importantes en el contexto de tarifas de auditoría, por las siguientes dos razones: en primer lugar, estas compañías tienen mayor posibilidad de tener una legítima necesidad de recibir servicios adicionales de sus auditores y, en segundo lugar, el esquema de clasificación de tarifas de la SEC ubica las tarifas para hacer reportes públicos en la categoría de “otros” y no en la categoría de tarifas de “auditoría”. El registro y otras presentaciones regulatorias son sustanciales para las IPO. Ambos factores implican que una relación estadísticamente significativa entre tarifas para servicios ajenos a la auditoría y los resultados discrecionales, probablemente, no sean indicadores de la aceptación de los auditores de las IPO ni indiquen la aceptación de este por parte de otras firmas.

 

 

 

 

 

 

* El tamaño de los cuartiles varía ligeramente, debido a la pérdida de datos en una o más variables de regresión.

Los miembros de la industria están definidos por el código SIC en Franker et alter (2002) así: Agricultura (100-999); Minas/Construcción (1000-1999, excluyendo 1300-1399); Alimentos(2000-2111); Textiles/Editorial (2200-2799); Químicos (2800-2824; 2840-2899); Farmacéutica (2830-2836); Industrias extractivas (1300-1399, 2900-2999); Manufactura bienes durables (3000-3999, excluyendo 3570-3579 y 3670-3679); Transporte (4000-4899); SErvicios públicos (4900-4999); Comercio al por menor (5000-5999); Servicios (7000-8999, excluyendo 7370-7379); Computadores (3570-3579, 3670-3679, 7370-7379)

 

*, ** Significante en 0.05 y 0.01, respectivamente.

Los productos de nuestros modelos de resultados discrecionales se muestran en la tabla 3 (modelos de réplica)(14). Todas nuestras variables, excepto dos, son significativas en las direcciones previamente mencionadas en el modelo de réplica para Feeratio (tabla 3, modelo 1). Las variables Logasset y Loss no son significativas, mas sí lo es la variable de interés Feeratio de la tabla 3, donde se muestra que esta es significativa en p < 0,0005 y, si se le indica como un porcentaje de aumento en las tarifas por servicios ajenos a la auditoría, el tamaño de los resultados discrecionales también aumenta. Este dato es consistente con los hallados por FJN. Si el tamaño del resultado discrecional es una indicación de la discreción al reportar, este dato le da credibilidad a la afirmación de la SEC, según la cual las tarifas altas por servicios ajenos a la auditoría afectan la objetividad del auditor. Un resultado similar se presenta en el modelo de replicación de las tarifas totales (tabla 3, modelo 2)(15). Como prueba de sensibilidad repetimos el anterior examen, utilizando resultados certificados: reemplazamos el valor absoluto de los resultados discrecionales con los discrecionales certificados distribuidos en muestras, de resultados positivos y negativos (Reynolds y Francis, 2000; FJN, 2002)(16), con lo cual se obtuvo datos consistentes con los reportados para el valor absoluto de los resultados discrecionales.

 

 

ª Todas las estadísticas t calculadas usando White‘s (1980) son consistentes con los estándares estimados de error para corregir la heteroscedasticidad. A menos que de otra forma se note, que las estadísticas t y los valores p son dos pruebas extremas.

Cuando, para examinar más la situación, distribuimos la muestra en cuartiles por tamaño basado en el total de activos al final del año fiscal 2000 resulta otra historia. Como se discutió anteriormente, esperamos que la proporción de tarifas tenga un efecto mayor en compañías grandes (cuartiles 3 y 4) que en compañías pequeñas (cuartiles 1 y 2). Las compañías pequeñas tienen una menor tendencia a ser lo suficientemente influyentes para hacer que un auditor afecte su objetividad, sin importar el nivel de sus tarifas para servicios ajenos a la auditoría. Las cifras de los cuartiles sobre las variables de control permanecen más o menos iguales que en el modelo de replicación. La tabla 4 reporta los resultados del análisis por cuartiles, utilizando la proporción de tarifas como la variable Influence (este análisis es similar cuando se utiliza el total de tarifas). Feeratio es significativo en el segundo cuartil de firmas (0,046, p = 0,0103) y marginalmente significativo en el primer cuartil (0,025, p = 0,0853), en el modelo de replicación mostrado en la tabla 4, pero no lo es en los dos cuartiles más grandes(17). Dado el alto número de observaciones (aproximadamente 626 por cuartil), la falta de significancia de Feeratio en los cuartiles más grandes no debería basarse en problemas de poder estadístico. Sin embargo, para asegurar que el poder no está causando dicha falta, hemos corrido regresiones en datos no partidos con variables adicionales, en las cuales hemos interactuado Feeratio con indicadores por cada cuartil. Los resultados son similares a los reportados arriba (únicamente el segundo cuartil es significante).

Así, Feeratio no es significante en los cuartiles más grandes en los que esperaríamos encontrar significancia, si los altos niveles de tarifas para servicios ajenos a la auditoría afectan la independencia del auditor(18). Nuestros modelos dejan de apoyar la H1, donde se menciona que la magnitud de los resultados discrecionales aumenta proporcionalmente a la dependencia. Si la significancia de Feeratio en el modelo de replicación no parece ser indicativa de una falta de independencia, entonces, ¿qué es lo que captura? Investigamos esto a continuación.

Proporción de tarifas como medida de la demanda de servicios ajenos a la auditoría

En la anterior sección, nuestros resultados por cuartiles de Feeratio no resultaron consistentes con lo que esperábamos encontrar, en el momento en que la proporción de tarifas indicara un decaimiento de la objetividad del auditor. Sin embargo, Feeratio resultó significante en el modelo de replicación. La explicación más simple, para este efecto, es que la proporción de tarifas resulta de una mayor demanda por servicios ajenos a la auditoría y que el factor detrás de dicha demanda también se relaciona con el tamaño de los resultados. Adicionalmente, como lo demuestran Kothari et alter (2001), McNichols (2000), Hribar y Collins (2002) y Dechow et alter (1995), las diferencias en los resultados discrecionales estimados podrían relacionarse con las diferencias extremas en crecimiento o en las características del comportamiento financiero, más que en incentivos en el manejo de utilidades. Para probar esta explicación alternativa, identificamos el crecimiento alto en activos (definido como el cambio porcentual en el total de activos del año anterior al de estudio) como un fenómeno que se relaciona tanto con resultados de alto nivel como con una demanda más alta para servicios ajenos a la auditoría.

Las compañías de alto crecimiento de activos se están expandiendo en una alta proporción, bien sea a través de un crecimiento interno, adquisiciones u otros factores, con lo que se obtienen cambios inusuales en los activos capitalizados, en los pasivos y en los niveles inconsistentes de cartera y cuentas por pagar relativas a cambios en ingresos. En consecuencia, las empresas que se hallan en esta fase de alto crecimiento también experimentarán fluctuaciones anormalmente altas en el nivel de resultados relativo a su propia industria, que no estará debidamente capturado en nuestros cómputos que utilizan los activos totales del año anterior como un agente deflacionario. Igualmente, las compañías en esta fase requieren con frecuencia altos niveles de participación por parte de contadores externos en la valoración de negocios, auditorías de adquisición y presentaciones oficiales (particularmente, para IPO y otras actividades no clasificadas como servicios de “auditoría” bajo las regulaciones de la SEC).

Para controlar el efecto de estas observaciones utilizamos dos acercamientos. En primer lugar, incluimos dos variables de control en el modelo: una por el cambio porcentual en el total de activos del año anterior (Assetgrow) y otra indicadora para controlar las IPO. Los modelos resultantes se presentan en la tabla 5 (muestra total) y la tabla 6 (por cuartil). En segundo lugar, dividimos las compañías en un crecimiento de activos mayores o inferiores al 100% durante el año. Esto produjo un modelo de 350 compañías de alto crecimiento (aproximadamente un 14%) y 2.157 compañías con bajo crecimiento. Resultados de estas pruebas se muestran en la tabla 7(19).

 

 

ª Todas las estadísticas t calculadas usando White‘s (1980) son consistentes con los estándares estimados de error para corregir la heteroscedasticidad. A menos que de otra forma se note, que las estadísticas t y los valores p son dos pruebas extremas.

Cuando el crecimiento en activos se incluye en el modelo (tablas 5 y 6) o en la partición de compañías, en un grupo que doble el tamaño en un año y otro que no lo dobla (tabla 7), Feeratio deja de ser significativamente asociado con los resultados discrecionales. Una prueba t de Feeratio que compara las compañías de alto crecimiento (n = 350) con el resto de la muestra (n = 2,157) reveló un número alto de Feeratios para compañías de alto crecimiento (p = 0,0001). El promedio Feeratio para compañías de alto crecimiento (como aquellas que aumentaron en más del doble el total de activos del año anterior) fue de 0,62. El promedio Feeratio para el resto de nuestra muestra fue de 0,46. No olvidemos que Feeratios mayores a 0,50 se presentan cuando las tarifas por servicios ajenos a la auditoría exceden las tarifas por auditoría, lo que ocurre en un subgrupo de compañías de alto crecimiento. Es importante saber que varios de los servicios suministrados por las firmas de auditoría están sujetos a juicio en la clasificación entre auditoría y otros.

De acuerdo con varios memorandos internos obtenidos de las cinco grandes firmas, muchas compañías están clasificando como ajenos a la auditoría los siguientes servicios: (1) auditorías para subsidiarias registradas; (2) auditorías para cumplir requisitos de presentación de información a la SEC; (3) auditorías para la consolidación de subsidiarias extranjeras y (4) tarifas para la modificación de sistemas de tecnología informática existentes. Especulamos afirmando que el cambio súbito en el tamaño de las compañías de alto crecimiento se puede deber a adquisiciones, expansiones hacia nuevos mercados internacionales y las IPO de subsidiarias. Así, el alto crecimiento combinado con la clasificación de tarifas produce un Feeratio más alto para estas compañías. En consecuencia, las compañías que han experimentado un alto crecimiento son estructuralmente diferentes a las demás, con lo que se deduce que el crecimiento en activos es una variable importante para las mismas.

 

 

ª Todas las estadísticas t calculadas usando White‘s (1980) son consistentes con los estándares estimados de error para corregir la heteroscedasticidad. A menos que de otra forma se note, que las estadísticas t y los valores p son dos pruebas extremas.

Además de esa importante distinción, los resultados de los modelos mostrados en las tablas 5 y 6 son similares a los del modelo de replicación en las tablas 3 y 4. Los resultados de nuestras variables de control se mantienen como en el modelo de resultados discrecionales replicado. El modelo R 2 también aumenta desde el 63% en los modelos de replicación (tabla 3) hasta el 75% en los modelos expandidos (tabla 5) para la muestra completa. Por cuartiles, el modelo R 2 aumenta en cada cuartil cuando se estima el modelo expandido (tablas 4 y 6). Los resultados se mantienen cuando buscamos altos niveles de crecimiento del 200%, al igual que cuando incluimos el crecimiento de activos como una variable de control en el modelo de replicación sin la búsqueda. Como prueba de sensibilidad, repetimos las pruebas de cuartiles excluyendo a las compañías de alto crecimiento. Ni la Feeratio ni LTFEE son significantes en ningún cuartil.

Como otra prueba de sensibilidad para la especificación de las variables Influence, construimos medidas de clasificación de tarifas similares a FJN. Calificamos los niveles tarifarios de cada cliente relativo a otros clientes del auditor del primer cliente en una escala de 1 (más bajo) a 100 (más alto) para tarifas de auditoría (Rankaud), tarifas para otros servicios (Ranknon) y total de tarifas (Ranktot). Los resultados (no evidenciados en una tabla) son consistentes con nuestra cifra sobre la proporción de tarifas. Al utilizar el modelo de FJN del 2002 de replicación, Rankaud no es significativo (-0,0002, p = 0,15), mientras que Ranknon es positivo y significativo (0,0003, p = 0,01) y Ranktot es positivo y marginalmente significativo (0,0019, p = 0,054)(20). Al utilizar nuestro modelo expandido con controles adicionales de crecimiento, Rankaud permanece insignificante (p = 0,18), y así mismo se vuelven Ranknon y Ranktot (p = 0,889 y p = 0,799, respectivamente).

 

 

ª Todas las estadísticas t calculadas usando White‘s (1980) son consistentes con los estándares estimados de error para corregir la heteroscedasticidad. A menos que de otra forma se note, que las estadísticas t y los valores p son dos pruebas extremas.

 

ª Todas las estadísticas t calculadas usando White‘s (1980) son consistentes con los estándares estimados de error para corregir la heteroscedasticidad. A menos que de otra forma se note, que las estadísticas t y los valores p son dos pruebas extremas.

3. Discusión

En este estudio hemos investigado el impacto de las tarifas de auditoría y otras en la objetividad del auditor influido por los resultados discrecionales. Nuestros resultados se ven en dos partes: en primer lugar, encontramos que la relación entre los resultados discrecionales y las tarifas por servicios ajenos a la auditoría, descubiertos en investigaciones anteriores, pueden explicarse por una falta de control para el crecimiento de las compañías. Investigamos esta relación utilizando un modelo base que replica a FJN y uno expandido que incluye controles de crecimiento adicionales. En nuestro modelo replicado, la magnitud (valor absoluto) de los resultados discrecionales está significativa y positivamente relacionada con la ratio de tarifas, lo que podría interpretarse como que los clientes con una mayor ratio de tarifas reciben tratamiento preferencial de sus auditores. Nuestros resultados en este estudio están idénticamente cercanos a los hallazgos de Frankel et alter (2002). Cuando incluimos controles adicionales para clientes con más alto crecimiento, sin embargo, la relación significante para el ratio de tarifas desaparece. Estos datos sugieren que los resultados de Frankel et alter (2002) pueden explicarse parcialmente al no controlar adecuadamente los factores no relacionados con la objetividad del auditor.

En segundo lugar, nuestros resultados en la proporción de tarifas relativas a la totalidad de estas, como una prueba de la independencia del auditor, son más débiles. Encontramos que, la proporción de tarifas es un poco inestable frente a las tarifas totales, cuyos resultados se mantienen estables, insignificantes o marginalmente significantes a través del modelo replicado y el modelo expandido, mientras que los datos para la proporción de tarifas cambian significativamente con la introducción de variables de control adicionales.

Nuestros resultados dan luz sobre el debate en relación con la prestación de servicios ajenos a la auditoría tales como la independencia del auditor, y no apoyan el argumento de la SEC, en cuanto a que con los servicios ajenos a la auditoría se afecta la independencia del auditor. Este hallazgo resulta consistente con los encontrados recientemente por Reynolds y Francis (2000) y por DeFond et alter (2002), los cuales sugieren que es erróneo hacer un énfasis en los servicios y tarifas ajenos a la auditoría. Un diálogo productivo sobre las necesidades de objetividad del auditor debe considerar la naturaleza más general de la relación entre auditores y sus clientes.

Este estudio está sujeto a un número de limitaciones: en primer lugar, solo suministra pruebas parciales, por lo que se piensa que podría resultar interesante una investigación diacrónica de empresas individuales, donde se estudien sus tarifas por servicios de auditoría y otros y las medidas relacionadas con la objetividad del auditor; datos que actualmente no se encuentran . En segundo lugar, nuestros resultados son una prueba que depende, por lo menos parcialmente, de la calidad de la muestra y del cómputo de resultados discrecionales (DeFond y Subramanyam, 1998) y, en tercer lugar, cualquier comparación entre las tarifas por auditoría y otras depende de las clasificaciones entre cada categoría. Dado que las definiciones actuales de la SEC incluyen un número de aspectos de auditoría dentro de categorías ajenas a esta, las medidas en cada categoría son ruidosas. Estas limitaciones proveen oportunidades para otros trabajos que deseen mejorar el conocimiento del impacto de estos factores sobre la objetividad del auditor.

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(*) Documento publicado en inglés como “Professional service fees and auditor objectivity”. En: Auditing: a journal of practice & theory, March, 2004, vol. 23, n.º 1, pp. 29-52. La Asociación Americana de Contabilidad (American Accounting Association), propietaria de los derechos, autorizó la publicación de este documento pero no revisó la traducción. Los datos utilizados en este estudio están disponibles en fuentes públicas identificadas en el texto.

Traducción: Claudia Caballero Leclercq.

(**) Los significados de las siglas que en adelante sean mencionadas podrán encontrarse en la sección 2.2.2. Variables de control.

(1) Puede resultar tentador citar el caso reciente de Enron como una muestra de que las tarifas por servicios distintos a los de auditoría compromete la objetividad del auditor. En efecto $27 millones de los $52 millones del total de honorarios pagados por Enron a su auditor se reportaron como servicios ajenos a la auditoría bajo las guías de la SEC (incluyendo actividades relacionadas con la auditoría como la circularización y los servicios tributarios). Un buen número de fuentes ha argumentado que esas tarifas costaron a Andersen su independencia. Las tarifas totales de Enron ocupan el lugar decimoquinto en nuestra muestra, pero es importante mencionar que la proporción de las tarifas de Enron es de solamente 1.850 en nuestra muestra.

(2) Hasta la reciente exigencia de la SEC de revelar las tarifas pagadas a los auditores del 2001, los investigadores frecuentemente utilizaban la raíz cuadrada de los activos del cliente (Simunic, 1980), para estimar las tarifas de auditoría. Recientemente, Chung y Kallapur (2003) utilizaron las revelaciones del 2001 para desarrollar un estudio sobre la importancia del cliente basado en la proporción de las tarifas específicas para aquel con la totalidad de las tarifas de la firma de auditoría para todos los clientes norteamericanos. No encontraron una relación significativa entre la importancia del cliente y los resultados discrecionales.

(3) Las recientes decisiones de la SEC sobre la independencia se basan parcialmente en argumentos ajenos a las tarifas y afirman que cualquier nivel de servicios ajenos a la auditoría afecta la independencia. Algunos ejemplos de estos servicios son la auditoría interna, el diseño e implementación de sistemas de información financiera y los servicios actuariales. La SEC argumenta que estos servicios afectan la independencia porque, en efecto, el auditor estaría opinando sobre su propio trabajo. Si este razonamiento es correcto, ni las tarifas ni la proporción de las mismas son medidas adecuadas de la objetividad para algunos servicios. La cuestión es la prestación o no de un servicio ajeno a la auditoría. Aunque estamos de acuerdo en que un auditor puede estar inclinado a reportar más favorablemente cuando su propio trabajo es el objeto de la opinión, creemos que la decisión de reportar es, en últimas, económica. Esto resulta aún más cierto cuando se considera que el personal ajeno a la auditoría normalmente suministra este tipo de servicios. Por ejemplo, un auditor que reporta desfavorablemente sobre una variable del sistema de información financiera instalado por su firma de contadores puede afectar la reputación de la división de consultoría de la firma, pero solo la afectará en la medida en que dicha reputación sea determinada conjuntamente, pues, de hecho, la reputación de esta puede mejorarse. Por otro lado, un auditor que deja de reportar acerca del bajo comportamiento de otras divisiones dentro de la firma puede dañar la reputación de la auditoría si tal actuación se hace pública.

(4) Las tarifas por servicios ajenos a la auditoría pueden clasificarse como recurrentes o no. La auditoría interna y los impuestos son ejemplos comunes de tarifas recurrentes. Tecnología de información, fusiones, reorganizaciones, apoyos a la eficiencia y otros servicios especiales son ejemplos de tarifas no recurrentes.

(5) Por ejemplo, Silicon Laboratories Inc., paga tarifas por servicios ajenos a la auditoría que resultan 20,08 veces mayores que sus tarifas por auditoría. Silicon Laboratories tiene unos activos por aproximadamente $1.000 millones y las tarifas totales para el auditor, por todos los servicios, fueron de $274 mil. En contraste, Citigroup tiene activos por más de $900 billones y pagó $41 millones por servicios de auditoría y por los ajenos a esta, pero estos últimos son solamente 0,94 veces tan grandes como las tarifas de auditoría. Coca-Cola Enterprises tiene activos por $15 billones y pagó $3,6 millones por honorarios totales.

(6) Sin embargo, existe una relación fuerte entre las tarifas de auditoría y las que se cobran por servicios ajenos a ella, lo que también significa que existe una fuerte relación entre la proporción de tarifas y la totalidad de las mismas. En nuestra muestra, la relación es del 65%, porcentaje significativo estadísticamente.

(7) Una proporción alternativa compara los honorarios por servicios de auditoría con los recibidos por los ajenos a ella. Ninguno de los estudios que se describen más adelante es sensible a esta alternativa.

(8) Hacemos la predicción general de un signo negativo consistente con FJN. Sin embargo, Johnson et alter (2002) encontraron que la posición del auditor solamente afecta negativamente los reportes financieros, en caso de compromisos cortos en los cuales el auditor ha servido al cliente por tres años o menos. Similarmente, Myers et alter (2003) encontraron que la calidad de los ingresos es mayor cuando el compromiso es más largo.

(9) Al excluir las variables de magnitud, el modelo R1 reportó más tarde disminuciones en las variables de cambios de interés.

(10) FJN utiliza la variable Litrisk para capturar los efectos del riesgo litigioso. Su variable Litrisk toma el valor de 1 si la compañía está en alto riesgo, como lo identifica Francis et alter (1994), y un valor de cero si no lo está. Así, la variable Litrisk es comparable con nuestra variable Hitechind.

(11) La variable Growth (proporción mercado-libros) es una medida para oportunidades de crecimiento futuras, mientras que Assetgrow (crecimiento en activos) es una medida del cambio real en el tamaño de una compañía, año tras año.

(12) Nuestro modelo base no replica idénticamente a FJN, pues, como se describe en la nota de pie de página 10, decidimos utilizar no solamente la medida de riesgo litigioso específico (Hitechind en nuestro modelo, Litrisk en el de FJN), para capturar los efectos del litigio y el riesgo de reputación, sino, adicionalmente, la variable Zscore. Así mismo, FJN incluye variables de control para el porcentaje de inversionistas institucionales (% INST) y resultados anuales (Annret); medidas que no utilizamos en nuestro modelo. Aun con estas diferencias, nuestros resultados son muy cercanos a los de FJN.

(13) Los datos reportados más adelante en el documento no difieren entre la estimación de los resultados en los que se utilizó el modelo de Jones y la versión modificada del mismo.

(14) No excluimos resultados estadísticos, ya que son menores y no cambiamos los resultados cuando fueron omitidos. También encontramos evidencia de una baja heterogeneidad, así que reportamos resultados utilizando estadísticas t, aunque las estadísticas t no ajustadas son muy similares.

(15) La relación invariable entre LTFEE y una de las variables de control Logasset es alta (84%) y estadísticamente significativa (p < 0,01). Nos preocupaba que esta relación podría estar causando el resultado insignificante sobre LTFEE y, para probar esta posibilidad, examinamos la variación de los factores inflacionarios (VIF) para todas las variables independientes. Las VIF son bajas (todas por debajo de 3), lo que indica que, en un modelo con multitud de variables, la relación entre LTFEE y Logasset no tiene impacto en los resultados de LTFEE.

(16) Al utilizar resultados certificados distribuidos en resultados discrecionales negativos y discrecionales positivos, computacionalmente, es muy similar a la utilización de valores absolutos de resultados discrecionales para toda la muestra.

(17) Chung y Kallapur (2003) reportan un resultado muy parecido. Estratiticaron su muestra en segmentos de clientes pequeños, medianos y grandes; basados en la totalidad de activos, y reportaron que la proporción entre tarifas por auditoría y otros servicios resultaba significativa solamente para el estrato de clientes pequeños. Su interpretación es que, si se limita la independencia por altos múltiplos de servicios ajenos a la auditoría y sus ingresos, el problema debe ser más agudo en los grandes clientes. Sin embargo, tanto nuestro estudio como el de ellos reportan lo opuesto. Una explicación lógica para estos resultados es que el modelo discrecional no es específico para este segmento de firmas (es decir, un problema de omitir variables). Chung y Kallapur (2003) creen que sus resultados no apoyan un problema de independencia, pero, dados los resultados confusos reportados por Frankel et alter (2002), es necesaria una explicación más clara de este fenómeno.

(18) También corrimos las regresiones distribuidas por deciles y no por cuartiles. LTFEE no es significativo en ningún decil y Feeratio es significativo únicamente en el quinto. También corrimos el modelo con interacciones por deciles y no por cuartiles y, una vez más, los resultados son los mismos que los reportados arriba para el análisis de deciles (únicamente el quinto es significativo). Finalmente, repetimos las anteriores pruebas con cuartiles y deciles construidos en el tamaño de las tarifas totales y no en el de la compañía y, con ello, se obtuvo resultados muy similares.

(19) Como una prueba de sensibilidad, utilizamos un crecimiento de activos del 50%, 150% y 200% como puntos para ser quitados para definir las compañías de alto crecimiento. También utilizamos el 39% como punto de corte, ya que este nivel marca el cuartil alto de compañías (cfr., tabla 1). Ninguna de estas alternativas significó resultados significativamente diferentes de los mostrados en la tabla 7 sobre nuestras variables de intereses. También repetimos la prueba, utilizando resultados discrecionales positiva y negativamente certificados, en lugar del valor absoluto de los resultados discrecionales y encontramos que los resultados de la tabla 7 permanecen constantes (Cfr., nota de pie de página 16 para discutir el uso de resultados discrecionales certificados comparados con el valor absoluto de los resultados discrecionales).

(20) Para Ranknon, nuestro resultado es consistente con FJN; sin embargo, nuestros resultados para las otras dos variables, de alguna manera, no lo son. FJN encuentra una relación negativa y significativa en Rankaud; y, mientras que nuestro coeficiente se consideraría negativo y significativo en 0,15 –lo consideramos insignificante en un nivel onvencional de 0,10- FJN encontró una relación poco significativa con Ranktot, considerando que nuestro resultado es marginalmente significativo.