增量与绝对值区别

增量与绝对值区别（精选4篇）

篇1：增量与绝对值区别

一、旋转编码器的原理和特点：

旋转编码器是集光机电技术于一体的速度位移传感器。当旋转编码器轴带动光栅盘旋转时，经发光元件发出的光被光栅盘狭缝切割成断续光线，并被接收元件接收产生初始信号。该信号经后继电路处理后，输出脉冲或代码信号。其特点是体积小，重量轻，品种多，功能全，频响高，分辨能力高，力矩小，耗能低，性能稳定，可靠使用寿命长等特点。

1、增量编码器：

由一个中心有轴的光电码盘，其上有环形通、暗的刻线，有光电发射和接收器件读取,获得四组正弦波信号组合成A、B、C、D,每个正弦波相差90度相位差（相对于一个周波为360度），将C、D信号反向，叠加在A、B两相上，可增强稳定信号；另每转输出一个Z相脉冲以代表零位参考位。由于A、B两相相差90度，可通过比较A相在前还是B相在前，以判别编码器的正转与反转，通过零位脉冲，可获得编码器的零位参考位。

2、绝对型编码器：

绝对编码器光码盘上有许多道光通道刻线，每道刻线依次以2线、4线、8线、16 线……编排，这样，在编码器的每一个位置，通过读取每道刻线的通、暗，获得一组从2的零次方到2的n-1次方的唯一的2进制编码（格雷码），这就称为n位绝对编码器。这样的编码器是由光电码盘的机械位置决定的，它不受停电、干扰的影响。绝对编码器由机械位置决定的每个位置是唯一的，它无需记忆，无需找参考点，而且不用一直计数，什么时候需要知道位置，什么时候就去读取它的位置。这样，编码器的抗干扰特性、数据的可靠性大大提高了。

从上面的描述可以看出：两者各有优缺点，增量型编码器比较通用，大多场合都用这种。从价格看，一般来说绝对型编码器要贵得多，而且绝对型编码器有量程范围，所以一般在特殊需要的机床上应用较多而已。

二、输出信号

1、信号序列

一般编码器输出信号除A、B两相（A、B两通道的信号序列相位差为90度）外，每转一圈还输出一个零位脉冲Z。

当主轴以顺时针方向旋转时，按下图输出脉冲，A通道信号位于B通道之前；当主轴逆时针旋转时，A通道信号则位于B通道之后。从而由此判断主轴是正转还是反转。

2、零位信号

编码器每旋转一周发一个脉冲，称之为零位脉冲或标识脉冲，零位脉冲用于决定零位置或标识位置。要准确测量零位脉冲，不论旋转方向，零位脉冲均被作为两个通道的高位组合输出。由于通道之间的相位差的存在，零位脉冲仅为脉冲长度的一半。

3、预警信号

有的编码器还有报警信号输出，可以对电源故障，发光二极管故障进行报警，以便用户及时更换编码器。

三、输出电路

1、NPN电压输出和NPN集电极开路输出线路

此线路仅有一个NPN型晶体管和一个上拉电阻组成，因此当晶体管处于静态时，输出电压是电源电压，它在电路上类似于TTL逻辑，因而可以与之兼容。在有输出时，晶体管饱和，输出转为0VDC的低电平，反之由零跳向正电压。

随着电缆长度、传递的脉冲频率、及负载的增加，这种线路形式所受的影响随之增加。因此要达到理想的使用效果，应该对这些影响加以考虑。集电极开路的线路取消了上拉电阻。这种方式晶体管的集电极与编码器电源的反馈线是互不相干的，因而可以获得与编码器电压不同的电流输出信号。

2、PNP和PNP集电极开路线路

该线路与NPN线路是相同，主要的差别是晶体管，它是PNP型，其发射极强制接到正电压，如果有电阻的话，电阻是下拉型的，连接到输出与零伏之间。

3、推挽式线路

这种线路用于提高线路的性能，使之高于前述各种线路。事实上，NPN电压输出线路的主要局限性是因为它们使用了电阻，在晶体管关闭时表现出比晶体管高得多的阻抗，为克服些这缺点，在推挽式线路中额外接入了另一个晶体管，这样无论是正方向还是零方向变换，输出都是低阻抗。推挽式线路提高了频率与特性，有利于更长的线路数据传输，即使是高速率时也是如此。信号饱和的电平仍然保持较低，但与上述的逻辑相比，有时较高。任何情况下推挽式线路也都可应用于NPN或PNP线路的接收器。

4、长线驱动器线路

当运行环境需要随电气干扰或编码器与接收系统之间存在很长 的距离时，可采用长线驱动器线路。数据的发送和接收在两个互补 的通道中进行，所以干扰受到抑制（干扰是由电缆或相邻设备引起的）。这种干扰可看成“共模干扰”。此外，总线驱动器的发送和接收都是以差动方式进行的，或者说互补的发送通道上是电压的差。因此对共模干扰它不是第三者，这种传送方式在采用DC5V系统时可认为与RS422兼容；在特殊芯片时，电源可达DC24V，可以在恶劣的条件（电缆长，干扰强烈等）下使用。

5、差动线路 差动线路用在具有正弦长线驱动器的模拟编码器中，这时，要求信号的传送不受干扰。像长线驱动器线路那样，对于数字信号产生两个相位相差180度的信号。这种线路特意设置了120欧姆的特有线路阻抗，它与接收器的输入电阻相平衡，而接收器必须有相等的负载阻抗。通常，在互补信号之间并联连,120欧姆的终端电阻就达到了这种目的。

四、常用术语 ■输出脉冲数/转

旋转编码器转一圈所输出的脉冲数发，对于光学式旋转编码器，通常与旋转编码器内部的光栅的槽数相同（也可在电路上使输出脉冲数增加到槽数的2倍4倍）。■分辨率

分辨率表示旋转编码器的主轴旋转一周，读出位置数据的最大等分数。绝对值型不以脉冲形式输出，而以代码形式表示当前主轴位置（角度）。与增量型不同，相当于增量型的“输出脉冲/转”。■光栅

光学式旋转编码器，其光栅有金属和玻璃两种。如是金属制的，开有通光孔槽；如是玻璃制的，是在玻璃表面涂了一层遮光膜，在此上面没有透明线条（槽）。槽数少的场合，可在金属圆盘上用冲床加工或腐蚀法开槽。在耐冲击型编码器上使用了金属的光栅，它与金属制的光栅相比不耐冲击，因此在使用上请注意，不要将冲击直接施加于编码器上。■最大响应频率

是在1秒内能响应的最大脉冲数

（例：最大响应频率为2KHz，即1秒内可响应2000个脉冲）公式如下

最大响应转速（rpm）/60X（脉冲数/转）=输出频率Hz ■最大响应转速

是可响应的最高转速，在此转速下发生的脉冲可响应公式如下： 最大响应频率（Hz）/（脉冲数/转）X60=轴的转速rpm ■输出波形

输出脉冲（信号）的波形。■输出信号相位差

二相输出时，二个输出脉冲波形的相对的的时间差。■输出电压

指输出脉冲的电压。输出电压会因输出电流的变化而有所变化。各系列的输出电压请参照输出电流特性图 ■起动转矩

使处于静止状态的编码器轴旋转必要的力矩。一般情况下运转中的力矩要比起动力矩小。

■轴允许负荷

表示可加在轴上的最大负荷，有径向和轴向负荷两种。径向负荷对于轴来说，是垂直方向的，受力与偏心偏角等有关；轴向负荷对轴来说，是水平方向的，受力与推拉轴的力有关。这两个力的大小影响轴的机械寿命 ■轴惯性力矩

该值表示旋转轴的惯量和对转速变化的阻力 ■转速

该速度指示编码器的机械载荷限制。如果超出该限制，将对轴承使用寿命产生负面影响，另外信号也可能中断。■格雷码

格雷码是高级数据，因为是单元距离和循环码，所以很安全。每步只有一位变化。数据处理时，格雷码须转化成二进制码。■工作电流

指通道允许的负载电流。■工作温度

参数表中提到的数据和公差，在此温度范围内是保证的。如果稍高或稍低，编码器不会损坏。当恢复工作温度又能达到技术规范 ■工作电压

编码器的供电电压。

两者各有优缺点，增量型编码器比较通用，大多场合都用这种。从价格看，一般来说绝对型编码器要贵得多，而且绝对型编码器有量程范围，所以一般在特殊需要的机床上应用较多而已

篇2：关联规则增量挖掘的研究与设计

关联规则的发现是数据挖掘中最成功和最重要的一项任务, 它被广泛应用于购物篮分析、市场决策支持、金融证券分析、预测等领域。这些应用中的数据库都是庞大且常更新变化的, 因此迫切需要高效的挖掘算法来更新和维护已挖掘出的规则。目前大多数增量式更新算法都是是以Apriori算法为核心进行的改进优化, 如:FUP、FUP2、IFUP、PFUP和EUAR算法等。这些算法在一定程度上解决了传统Apriori算法带来的性能瓶颈和效率问题, 但算法过程中依然存在以下几个问题: (1) 多次扫描数据库带来的I/O负载和计算负载依然很大; (2) 产生大量的候选集, 导致对需修剪的候选项目集的计算量大。

本文将首先介绍关联规则挖掘的基本知识, 然后针对上述问题, 在第二部分提出了一个高效的搜索频繁项集算法以解决问题 (1) , 第三部分为了解决问题 (2) 设计了一个改进的增量式挖掘算法, 实例说明以及实验分析见第四部分, 最后作总结。

1 基本知识

1.1 关联规则的基本概念

设I={i1, i2, …, im}是m个不同项目的数据项集, D是事务T的集合, T是项的集合, 且T?I, 每条事务由一个TID标识。对数据项集X, 当且仅当X哿T, 称事务T包含X。 (1) 项集:上述的I即是项集, 一个项集所包含项的个数称为此项集的维数, 如:包含K个项的项集称为K-项集; (2) 支持度:若项目集X哿I, 非空事务数据库D的总事务数为N, D中包含X的事务数为S, 则项目集X的支持度为S/N, 记为sup (X) ; (3) 关联规则:形如X=>Y的蕴含式, 其中X奂I, Y奂I, 且X∩Y=Ф; (4) 关联规则X=>Y的支持度:X∪Y在D中包含的概率, 即sup (X=>Y) =p (X∪Y) ; (5) 关联规则X=>Y的置信度:在某事务中包含X的前提下同时也包含Y的概率, 记conf (X=>Y) =p (X|Y) ; (6) 频繁项集:对一个项集X, 如果X的支持度不小于用户给定的最小支持度, 即sup (X) ≥minsup, 称X为频繁项集, 反之为非频繁项集。

1.2 关联规则挖掘的过程描述

关联规则的挖掘过程主要分为两步: (1) 寻找所有频繁项集; (2) 利用频繁项集生成关联规则。Agrawal等已较好解决了过程二, 且整个挖掘的性能由第一步来决定, 因此本文的研究集中在第一步。

2 高效的搜索频繁项集算法

2.1 Apriori算法思想

在1993年Agrawal等人提出了关联规则的经典算法Apriori算法, 它是一种最有影响的挖掘关联规则频繁项集的算法。其基本思想是:使用一种逐层搜索的迭代方法, 首先找出频繁1-项集的集合L1, L1用于找频繁2-项集的集合L2, 而L2用于找L3, 如此下去, 直到不能找到频繁K-项集。算法主要分为连接和剪枝两步: (1) 连接:为找Lk, 通过Lk-1与自己连接产生候选K-项集的集合; (2) 剪枝:扫描数据库, 确定候选集Ck中每个候选的计数, 计数值不小于minsup的都属于Lk, 然而Ck可能很大, 为了压缩Ck, 引出两个规则 ( (1) 频繁超集的子集一定是频繁的; (2) 非频繁集的超集一定不频繁) 进行剪枝。

2.2 高效的搜索频繁项集算法

从上述的Apriori算法可见, 确定每个Lk均需要扫描一次数据库, 如果生成的频繁项目集中含有30-项集, 则需要扫描30遍庞大的数据库, 增大了I/O负载。为了解决这一问题, 提出了一个高效的搜索频繁项集的算法如下:

由于每条事务由一个唯一的TID标识, 则对于I={i1, i2, …, im}m个不同项目的数据项集, 建立一个二维数组A[m][n+1]用来存放在事务数据库D中所有包含对应项目的索引集合 (其中的n为事务的总条数) , 因此该算法只需扫描一次数据库即可完成所有频繁项集的搜索。支持数计算如下: (1) 所有1-项集 (i1) 的支持数即是该1-项集 (i1) 对应的索引集合中得元素个数, 记为sup (i1) =A[1][n].count, 存放在A[1][n+1]中; (2) 对于K-项集 (i1, i2, …, ik) 的支持数求法:sup (i1, i2, …, ik) = (A[1][n]∩A[2][n]∩…∩A[k][n]) .count。

3 增量式关联规则挖掘算法

3.1 关联规则增量更新算法FUP

解决增量更新问题最具代表性的算法即是FUP, 其算法结构与Apriori相同。基本思想为:对任意一个K (K≥1) 项集, 若在DB和db中都是频繁项集, 则其一定是频繁项集;若其在DB和db中都是非频繁项集, 则其一定是非频繁项集;若其仅在DB (db) 中是频繁项集, 则其支持数应加上其在db (DB) 中的支持数以确定它是否是频繁项集。

缺点: (1) 扫描DB和db的次数增多 (本文第二部分已经解决了这个问题) ; (2) 由于是用Lk-1DB+db来生成Ckdb, 因此生成的db的候选项集很大, 而且其中很多是非频繁的, 甚至有些在d中根本不可能出现, 这影响了算法的效率。

3.2 改进的增量式挖掘算法

本文结合第2部分提出的搜索频繁项集算法, 并针对上述的不足, 设计一个高效的关联规则增量挖掘算法, 算法思想和描述如下:

3.2.1 算法思想

由于存在此性质:若X在DB和db中均为非频繁项集, 则X一定是非频繁项集, 因此该算法只用考虑原事务数据库DB以及新增数据库db中的频繁项集, 而不用考虑非频繁项集, 不用迭代生成下一次的频繁候选集。 (1) 采用搜索频繁集算法生成新增数据集db的频繁项集的集合Ldb, 只需要扫描事务数据库db一次; (2) 将频繁项集的集合LDB和Ldb划分为3类:第1在DB和db中都是频繁项集的L1;其次在DB中是频繁项集, 但在db中是非频繁项集的L2;最后在db中是频繁项集, 但在DB中是非频繁项集的L3; (3) 利用上一轮从L2, L3中得到的非频繁项集L'生成其超集C'对下一轮的候选集进行剪枝。

3.2.2 算法描述

输入:原事务数据库DB, 新增数据库db, 数据库DB中的频繁项集LDB, 数据库db中的频繁项集Ldb, DB中的事务条数|DB|, db中的事务条数|db|, 最小支持度minsup;

4 实例说明和实验分析

4.1 实例说明

(1) 原事务数据库DB如表1所示:I={i1, i2, …, im}, m=6, n=10, minsup=0.4;

建立对应的A[6][11]如表2所示:

由2.2所述方法可得DB的频繁项集如下:

(2) 新事务数据库db如表3, 4所示:

同上可得db的频繁项集如下:

(3) 增量挖掘过程

因此得到的C3DB+db为空集, 则挖掘过程结束。

最终DB+db中的强频繁集L={i1, i2, i3, i4, i6, (i1i4) , (i1i6) , (i4i6) }。

4.2 实验分析

为了测试本文所设计算法的性能, 用VC++6.0在512M内存, Windows XP的操作系统上实现了该算法。实验结果如图1所示, 在最小支持度为0.4的基础上, 通过测试数据库观察FUP与本文算法的执行时间情况。当测试数据库变大时, FUP算法执行时间的增长速度远大于我们所提出的算法。

5 结束语

本文分析了关联规则增量挖掘过程中存在的问题, 针对这些问题提出了一种高效的搜索频繁项集算法和改进的增量式挖掘算法。与原有的经典算法相比, 只用扫描一次数据库DB和db, 从而减少了时间复杂度, 且在增量挖掘过程中, 不必采用复杂的逐层搜索方法生成候选项集, 而只用考虑已经找到的频繁项集即可, 大大地提高了算法的计算效率。理论和实验都表明, 本文所提出的优化算法是有效和实用的。

参考文献

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[2]CHEUNG D W, LEE S D, KAO B.A General Incremental Tech-nique for Maintaining Discovered Association Rules[C].Proc.of the5th Int.Conf.on Database Systems for Advanced Applications, Mel-bourne, 1997.

[3]朱红蕾, 李明.一种高效维护关联规则的增量算法[J].计算机应用研究, 2004 (9) .

[4]黄德才, 张良燕, 恭卫华, 等.一种改进的关联规则增量式更新算法[J].计算机工程, 2008 (10) .

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[7]HAN JIAWEI, MICHELINE KAMBER.数据挖掘概念与技术[M].范明, 孟小峰, 译.北京:机械工业出版社, 2007.

篇3：谈森林资源增量与造林的直接相关

关键词：森林；资源；增量；造林；关系

森林的生态功能表现在诸多方面，生态状况的评价极其复杂，目前还缺乏专门的或可以涵盖所有生态效益的评价指标。由于森林生态效益及其增长与森林资源的存量和增量密切相关，学术界和实践部门在反映一个国家或地区的森林生态状况时，通常用森林面积、森林覆盖率（即森林面积占国土面积的百分比）和森林蓄积量等指标来反映森林资源状况。因此，营林投资生态供给效应的总体评价可以从营林投资与森林资源发展的趋势分析中得出结论。

一、基于森林资源存量的分析

分析所用的指标既有反映森林资源数量的指标（森林面积），又有反映森林资源质量的指标（森林蓄积量〉。选择森林面积这个常用来评价一个国家或地区森林生态状况的数量指标，而不用森林覆盖率，原因是森林覆盖率是个相对指标，在国土面积较小的情况下，即便森林面积增加不多，森林覆盖率的增加也会较多，单纯用森林覆盖率这一指标就会传递偏离实际情况的信号。

1、全国营林投资与森林资源增长的趋势分析

由于森林资源状况由每五年一次的全国性“森林资源清查”公布，其统计数据五年才有一次调整。因此，我们以五年为一个时间单元来进行分析，将年度营林投资进行汇总。

我国的森林资源清查从1973年开始，迄今已开展了七次。第一次： 1973-1976年；第二次：1977-1981年；第三次：1984-1988年；第四次：1989-1993年；第五次：1994-1998年；第六次：1999-2003 年；第七次：2004-2008年。根据前七次森林资源清查公布的结果，我国森林资源的面积从第一次的1. 22亿公顷增加到第七次的1. 95亿公顷，森林蓄积量众87亿立方米增长到137亿立方米。

显然，营林投资总量以及增长速度的持续上升对我国森林资源数量和质量的提高都产生了积极影响。从20世纪80年代开始，我国林业投资总量的变化趋势与森林面积和蓄积量的变化趋势基本保持一致，森林资源数量下滑的局面得到完全扭转。

从1994-2008年的情况看，我国营林固定资产投资大幅度增长，森林面积也有一定的增长。但是，与同期营林投资增长幅度相比，我国森林资源面积的增幅明显偏低，森林质量的提高幅度也很小。

2、主要省区营林投资与森林资源增长趋势的比较分析

鉴于主要林产区的森林资源数据在统计年鉴中迄今只有第五次和第六次森林资源清查的数据，即1994-1998年和1999-2003年数据，本节只能仅就这两个时间段的营林投资与森林资源增长趋势进行分析，营林投资仍然为5年累计数。1999-2003年与1994-1998年相比，各主要林区的营林投资除广东、浙江和福建三省以外，其他省区的增长幅度都超过100%，尤以内蒙古和四川两省区为甚，分别达1244.18%和1053.66%，其次为陕西、黑龙江和河北三省，分别为924.36%、 891. 94%和853.37% 。

在营林投资快速增长的带动下，各地区森林面积和森林蓄积量的增长幅度大不相同，森林面积增长幅度最大的内蒙古自治区达39.04%，最小的河北省为-2.17%；森林蓄积量增幅最大的山东省达116. 18%，最小的黑龙江省竟为-2.53%。这种差异性可从各地区森林面积和森林蓄积量的投资弹性中得到反映。

由此可见，从森林资源存量的角度看，主要林产区多数省区的营林投资没有带来相应程度的森林资源的增长。

当然，除了营林投资的总量，森林资源的存量还受营林投资结构（如森林抚育管理投资占比是否增加）、森林采伐方式和强度、自然力等影响。但是，据此可以说明1994一2003年间，多数省区森林资源的存量没有随着营林投资的增长而相应提高。

二、基于森林资源增量的分析

造林是增加森林面积、形成森林资源增量的直接途径，是营林生产的核心内容。营林生产活动包含了 18项以上的内容，相应地，营林投资也分布到18个以上的领域气在1998-2007年间，在18种以上的营林生产中，全国造林投资占营林总投资的比重平均达44.50%。造林规模通常用造林面积来衡量，造林面积也是林业部门反映林业生态建设常用的指标。

造林的结果是人工林面积的增加。截至目前，我国人工林已占到世界人工林面积的近1/3，年均增量占世界的53.2%，人工林保存面积0.62亿公顷，居世界第一位。如此大规模的植树造林，投入了多少资金，其投资效率如何？为了剔除价格的影响，各年度的造林投资均以1993年的不变价进行了调整。

1993年以来，我国造林投资和造林面积的增长呈现以下特征：造林投资的名义值和不变价绝大多数年份都保持了不断增长的态势。造林总投资增幅较大的发生在1997-2003年，投资下降的发生在1994年、1995年和2004年。国家投资（即政府投资）的增长大于非国家投资（即非政府投资）的增长。说明此间造林投资主要由国家投资拉动。1999年以来，国家投资已成为造林投资的主体。从1999年开始，国家投资占造林总投资的比重超过60%；从2001年开始，国家投资占造林总投资的比重超过了 70%。造林投资与造林面积的增长并不同步，造林投资的快速增长并没有带来相应年份的造林面积的增长。差异较大的年份出现在1997-2005年之间，造林投资增长快于造林面积增长的结果是，单位投资形成的造林面积呈现大幅下降的趋势。1993年以来， 全国每单位造林投资（每万元）形成的造林面积（公顷）仅1994年比上年增长，自1995年开始持续下降。而且，多数年份的下降幅度都较大。

篇4：增量与绝对值区别

审计风险是影响审计收费决策的重要因素。被审计单位的控制风险, 即被审单位内部控制未能发现舞弊、错报和遗漏的可能性, 是审计风险的重要组成部分。在安然、世通等一系列财务丑闻后, 事务所越来越关注控制风险。这引起了学术界对控制风险与审计收费之间的关系的研究, 这包括Raghunandan和Rama (2006) 、HOGAN和WILKINS (2008) 、戴捷敏和方红星 (2010) 以及张旺峰等 (2011) 等。从获取的文献来看, 它们均认为当期控制风险影响了当期审计收费。根据审计风险模型“可接受的审计风险=固有风险×控制风险×检查风险”, 在既定的可接受审计风险和固有风险水平下, 控制风险的增加则意味着审计师需要更多的审计努力, 即扩大测试范围和实施更多的实质性程序, 来降低检查风险。但是, 是否有可能存在这种情况, 即当控制风险增加时, 审计师会相应提高可接受的审计风险, 增加的审计收费主要不是用于增加审计努力, 而是作为提高可接受的审计风险的“投保费”。换而言之, 增加审计收费并非出于考虑未来会扩大测试范围和实施更多的实质性程序, 而是提前收取的风险承担费。正如Hogan和Wilkins (2008) 指出, 审计收费的增加可能反映了风险溢价而不是增加的审计努力 (audit effort) 。这是我们关注的核心问题, 是对研究控制风险与审计收费议题的进一步深入。

二、文献回顾及假设的提出

Hoitash.R和Hoitash.U (2008) 发现内部控制缺陷的存在会导致更高的审计收费。Raghun andan和Rama (2006) 证明, 对于实施SOX404的公司而言, 更多的内部控制缺陷与更高的审计收费相关, 因为需要花费更多的审计投入 (例如增加测试的范围、花费更多时间与客户管理层进行沟通等) 。Hogan和Wilkins (2008) 也在SOX302下发现了内部控制缺陷数量与审计收费正相关。与国外学者普遍使用内部控制缺陷衡量控制风险不同, 戴捷敏, 方红星 (2010) 、张旺峰等 (2011) 使用了评估的内部控制质量, 均得出低内部控制质量会增加审计收费。由此可见, 在其他条件相同的情况下, 事务所会对控制风险高的审计客户收取更高的审计收费, 高出的部分在后文中简称增量审计收费。

这些文献验证了高控制风险会导致更高的审计收费, 但是没有进一步探讨更高的审计收费是否确实用于扩大测试范围和实施更多的实质性程序。对于增量审计收费, 注册会计师可能有三种做法:第一种, 将增量审计收费全部用于增加审计努力, 从而降低财务报表中的操纵性应计利润或错报、漏报;第二种, 根本不用于增加审计努力, 将增加的审计收费作为提高可接受审计风险的“投保费”;第三种, 将增量审计收费部分用于增加审计努力, 部分作为“投保费”。注册会计师会权衡增加审计努力与承担诉讼风险的利弊, 最后做出如何处置增量审计收费的决策。Mock和Wright (1999) 研究应收账款项目后发现, 对于风险因素的变动, 存在审计测试性质的调整, 但是没有发现审计范围的调整, 总的来说就是审计计划并未很大程度上调整, 与早期研究 (例如Bedard, 1989;Mock和Wright, 1993) 结论一致。同样, O’Keefe等 (1994) 使用了一个事务所的数据, 并未发现审计时间或者劳力投入与对内部控制的依赖的关系;Felix等 (2001) 也未发现在SOX法案以前存在这种联系。这些研究以个案的形式初步讨论审计收费与审计努力之间的关系, 且研究背景为SOX404条款实施前。尽管在脱钩改制后我国注册会计师行业得到了较快的发展, 但由于存在注册会计师行业的有效监管机制尚未能形成、激烈的行业竞争以及高度集中的股权下所产生的大股东与事务所之间的利益链条等问题, 我国事务所重业务量轻业务质量的情况还比较普遍。这种情况下, 事务所倾向于将对高控制风险公司多收取的审计费用作为承担更高风险的保险费, 而不将这部分费用用于扩大测试范围和增加更多的实质性程序。因此, 我们假设:

H1:增量审计收费并非主要用于增加审计努力, 而是作为提高可接受的审计风险的“投保费”。

三、研究设计

(一) 研究思路

首先检验所选取的样本是否存在控制风险与审计收费的显著正相关关系, 即控制风险高的公司相比控制风险低的公司是否存在增量审计收费。接下来, 检验增量审计收费是否用于增加审计努力。内部控制质量与操纵性应计利润负相关 (如Doyle等 (2007a) ;方红星和金玉娜 (2011) ) 。如果事务所将增量审计收费充分用于增加审计努力, 则控制风险高的公司与控制风险低的公司在操纵性应计利润上至少应当处于类似水平。如果控制风险高的公司的盈余管理水平甚至比控制风险低的公司更低, 即审计收费与操纵性应计利润显著负相关时, 则意味着增加的审计收费被充分地用于增加审计努力。

(二) 样本来源

我们从CSMAR数据库中选取2010年2215家上市公司。我们剔除了2010年在巨潮资讯网公布内部控制鉴证报告的公司, 以便获取更加准确的财务报表审计收费;剔除金融类样本、当年首次公开发行上市的公司;剔除变更事务所的样本;数据缺失的公司。最终, 获得样本数据839个。我们对所用到的连续变量的极端观测值进行Winsorize处理。数据来至CSMAR数据库或从巨潮资讯网年报中手工收集。

(三) 模型与变量设计

为检验选取的样本是否存在控制风险与审计收费正相关的关系, 建立如下模型:

在模型 (1) 中遵循国内的做法, 采用评估的内部控制质量作为控制风险的替代变量, 特别地我们采用了上期内部控制质量;对于审计收费的其他影响因素, 我们对那些在确定审计费用时 (当期起初) 可预见性较好的直接影响当期审计工作量的因素采用当期的数据, 其他的影响因素则采用以前年度数据, 详见表1。公司的平均增长速度和资产报酬率的波动性反映了公司经营的稳定性, 经营越稳定则注册会计师的审计风险相应越低;总资产、存货、应收账款和长期股权投资占比则直接反映了注册会计师的工作量;外币业务、分部数量则反映了审计的复杂度;事务所的声誉直接影响到审计要价能力;而事务所的服务年限则反映了事务所与审计客户的密切关系, 也会影响审计收费。

为了检验假设H1, 参照以往文献 (LU等, 2011;方红星金玉娜, 2011) 建立如下模型:

对于操纵性应计利润的衡量, 我们参照Kothari等 (2005) 的做法, 采用修正的琼斯模型, 如下:

其中TA为总应计利润/上年末总资产, 等于 (经营利润-经营活动现金流量) /上期末总资产;Assets为上年末总资产额;ΔREV为当期与上期的营业收入变动额;ΔAR为当期与上期的应收账款变动额;PPE为当期期末固定资产原值;ROA为上年资产收益率;ε为残差, 亦即操纵性应计利润。在计算操纵性应计利润时, 我们进行了分行业回归。

四、描述性分析

为了初步检验控制风险是否与审计收费正相关, 以及增量审计收费被有效地用于增加审计努力, 我们分别按照控制风险高低情况、审计收费高低情况进行分组, 进行了T检验和Z检验 (鉴于篇幅限制, 表格略) 。比较控制风险高组与低组, 表明:控制风险高组相比控制风险低组审计收费显著更低, 与以前的研究结论相反。这可能源于单变量检验未能控制其他重要的影响因素, 例如控制风险高的组的资产总额、是否存在外币业务以及是否为国际“四大”审计等方面就显著低于控制风险低组。比较审计收费高组与低组, 表明:操纵性应计利润的差异性检验结果不一致, 需要在多元回归中进一步检验;公司规模越大审计收费显著越高, 印证了前文对控制风险高组相比控制风险低组审计收费显著更低的解释;营业周期越长, 股权集中度越低则审计收费显著越低;当期控制风险越高, 当期审计收费越低, 与以往研究结论不一致, 也佐证我们在模型 (1) 中采用上期内部控制质量而不是当期控制质量的合理性;国际“四大”审计收费更高。

五、实证检验与结果分析

模型 (1) 和 (2) 的多元回归结果分别为表2中 (1) 和 (2) 。

根据 (1) 可知, 上期内部控制质量与审计收费在5%的水平上显著负相关, 表明控制风险越高, 审计收费越大, 与以前的大部分文献结论一致。另外, 资产规模、长期股权投资占比、外币业务以及业务分部数量直接影响到审计师的工作量与复杂性, 与审计收费均显著正相关;具有更高声誉的国际“四大”要求的审计收费更高;事务所任期越长收费显著越高, 能源于公司更能从任期长的事务所购买审计意见, 从而需要付出更高的审计费用。

如 (2) 所示, 在控制本期内部控制质量, 即控制审计前操作性应计利润情况下, 审计收费与操纵性应计利润正相关。这表明, 对于高控制风险公司增加的审计收费并未有效地降低它们的高操纵性应计利润, 即增量审计收费并未有效地用于审计努力。另外, 内部控制质量与操纵性应计利润显著负相关, 与Ashbaugh-Skaife等 (2008) 、Doyle等 (2007a) 以及方红星和金玉娜 (2011) 等结论基本一致。国际“四大”与操作性应计利润显著正相关, 表明整体上国际“四大”事务所并未有效地降低操作性应计利润, 其所要求的更高的审计收费可能仅仅是源于声誉, 而非更多的审计努力。前五位大股东持股比例与操纵性应计利润显著正相关, 表明较差的股权制衡结构可能会导致致大股东更频繁地操纵公司的盈余。

六、结论

在验证高控制风险会导致高审计收费情况下, 我们进一步探讨了增加的审计收费的最终流向问题, 结果发现:因控制风险高而增加的审计收费主要作为提高可接受审计风险的“投保费”, 即事务所消极应对高控制风险下的高盈余管理行为, 而非充分用于增加审计努力。

摘要：研究结果表明:上期控制风险会显著增加当期审计收费;国内事务所主要将增量审计收费作为提高可接受审计风险的“投保费”, 而非充分用于增加审计努力。

关键词：控制风险,增量审计收费,审计努力

参考文献

[1]戴捷敏, 方红星.控制风险、风险溢价与审计收费[J]——来自深市上市公司2007年年报的经验证据.审计与经济研究, 2010 (, 3) :46-53.

[2]刘运国, 麦剑青, 魏哲妍.审计费用与盈余管理实证分析——来自中国证券市场的证据.审计研究, 2006, (2) :74-80.