2.2.1 .Các khoản dồn tích trong lợi nhuận và thước đo chất lượng kiểm toán
2.2.3. Mơ hình định lượng chất lượng kiểm toán
Dựa trên nguyên tắc cơ sở dồn tích trong kế tốn, lợi nhuận trong kỳ của doanh nghiệp có thể chia ra làm hai loại là “lợi nhuận bằng tiền” (cash earnings) và “lợi nhuận dồn tích” (accrual earnings). Lợi nhuận bằng tiền hình thành từ các khoản doanh thu và chi phí bằng tiền mặt mà doanh nghiệp đã thực thu thực chi trong kỳ. Cịn lợi nhuận dồn tích là lợi nhuận hình thành từ các khoản doanh thu chưa thu tiền và các chi phí khơng phải chi bằng tiền của doanh nghiệp được tính trong kỳ được ghi nhận theo ngun tắc cơ sở dồn tích, cụ thể đó bằng các khoản doanh thu bán chịu cho khách hàng trong kỳ trừ các khoản chi phí khơng phải chi trả bằng tiền như chi phí phải trả, chi phí trích trước, các khoản dự phòng giảm giá tài sản cũng như các khoản khấu hao tài sản cố định trong kỳ... Giả định đầu tiên trong mơ hình định lượng là các kiểm tốn viên có thể kiểm tra tính có thực và độ tin cậy của các khoản lợi nhuận bằng tiền một cách dễ dàng thông qua việc kiểm tra chọn mẫu các hóa đơn bán hàng, hóa
đơn giá trị gia tăng của các khoản chi phí, các loại chứng từ thanh toán cũng như chi
trả cho các khoản chi phí phát sinh trong kỳ. Vấn đề cần được làm rõ ở đây là lợi
nhuận dồn tích. Đây chính là các khoản lợi nhuận mà các nhà quản trị có thể thay đổi khi sử dụng nguyên tắc cơ sở dồn tích trong kế tốn. Trên lý thuyết, ngun tắc cơ sở dồn tích nhằm đảm bảo doanh nghiệp ghi nhận đầy đủ các khoản doanh thu cũng như
chi phí phát sinh cho dù đã thực sự chi trả bằng tiền hay chưa nhằm bảo đảm lợi nhuận được phản ánh một cách trung thực và hợp lý. Tuy nhiên, như đã nói ở trên nguyên tắc
này có thể bị lợi dụng để thay đổi lợi nhuận thực của doanh nghiệp khi nhà quản trị ghi nhận doanh thu khi nghiệp vụ bán hàng chưa được thực hiện đầy đủ và doanh thu chưa
đủ điều kiện ghi nhận theo chuẩn mực kế toán VAS 14 quy định. Các khoản dự phịng và chi phí trích trước cũng vậy nhà quản trị có thể vận dụng những sơ hở trong các quy định liên quan về lập dự phịng và trích trước chi phí nhằm gia tăng hay giảm bớt chi
Vì vậy, trong nghiên cứu này tôi đo lường chất lượng kiểm toán bằng chất
lượng thông tin lợi nhuận, mà cụ thể ở đây là các khoản dồn tích.
Tổng các khoản dồn tích trong lợi nhuận (total accrual earnings - TA) có thể
tính được bằng hai phương pháp
Theo phương pháp tiếp cận dựa trên bảng cân đối kế tốn, TA được tính bằng thay đổi trong vốn lưu động thuần giữa hai kỳ kế toán loại trừ thay đổi trong khoản
mục tiền và tương đương tiền (net noncash working capital) trừ cho chi phí khấu hao trong kỳ. Theo đó:
TA = (∆∑Tài sản ngắn hạn - ∆Tiền) - (∆∑Nợ ngắn hạn - ∆Vay và Nợ ngắn hạn ) -
trong kỳ (1)
Theo phương pháp tiếp cận theo báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh và báo cáo lưu chuyển tiền tệ, TA được tính bằng cách lấy lợi nhuận thuần từ hoạt động kinh
doanh trừ lưu chuyển tiền thuần từ hoạt động kinh doanh.
TA = Lợi nhuận thuần từ hoạt động kinh doanh – Lưu chuyển tiền thuần từ hoạt động kinh doanh. (2)
Phương pháp tính thứ nhất xuất phát từ cơng thức tính trong mơ hình nghiên
cứu nguyên gốc của giáo sư Jennifer Jones (1991) về việc liệu các nhà quản lý có làm giảm bớt lợi nhuận thực tế để nhận được các khoản trợ cấp của chính phủ nhằm bảo hộ ngành sản xuất trong nước, theo đó trong nghiên cứu của mình, bà quan tâm chủ yếu
đến các khoản dồn tích liên quan đến vốn lưu động (phải thu khách hàng, chi phí phải
trả)[29]. Đó là các khoản nhà quản lý dễ dàng sử dụng để điều chỉnh thông tin lợi
nhuận. Tuy nhiên, bà đã khơng tính chi phí dự phịng giảm giá tài sản dài hạn vào các khoản dồn tích. Vì vậy, khi nghiên cứu về chất lượng kiểm toán, hầu hết các nhà nghiên cứu đều sử dụng cơng thức tính thứ hai do nó tính ln tất cả các khoản dự
phịng vào TA, do đó cơng thức (2) sẽ được sử dụng để tính TA vì sự phù hợp của nó với mục tiêu nghiên cứu.
Vấn đề kế tiếp là ta không thể sử dụng TA làm thước đo chất lượng kiểm toán một cách trực tiếp do trong đó có các khoản dồn tích phù hợp với tình hình kinh doanh thực tế của công ty như các khoản bán chịu chưa thu tiền trong kỳ, các khoản dự phòng giảm giá hàng tồn kho, chi phí lãi vay phải trích trước….Do đó, ta cần phải có một mơ hình để tách TA ra làm hai phần là: Non-discretionary accruals_NDA (các
khoản dồn tích khơng tự định) và Discretionay accruals_DA (các khoản dồn tích tự định) hay cịn gọi là các khoản dồn tích bất thường (abnormal accruals). Và DA mới chính là thước đo phù hợp để đánh giá các nhà quản trị có điều chỉnh thông tin lợi
nhuận hay khơng và từ đó đánh giá chất lượng kiểm toán. Theo nguyên tắc chung là khi DA mang giá trị dương quá cao (nguy cơ nhà quản trị thổi phồng lợi nhuận) hay âm quá thấp (nguy cơ nhà quản trị che giấu lợi nhuận) đều cho thấy có sự điều chỉnh chủ quan từ nhà quản lý và khi các kiểm toán viên để điều này xảy ra có nghĩa là chất
lượng kiểm tốn giảm xuống.
Để ước tính giá trị của DA trong TA, các nhà nghiên cứu trên thế giới đã đưa ra
nhiều mơ hình khác nhau, trong đó sáu mơ hình nổi tiếng nhất là De Angelo model (1985), Healy model (1986), Jones model (1991), Modified Jones model (1995), Industry model (1995) và Cross-sectional Jones model (1994). Và cũng từ đó nhiều
nghiên cứu đã được thực hiện nhằm đo lường tính hữu hiệu và độ tin cậy trong việc ước lượng của từng mơ hình cũng như độ tin cậy của chúng như: Bartov và cộng sự
(2000) [9], Dechow và cộng sự (2009) [18]. Các kết luận của những nghiên cứu này cho thấy mơ hình Modified Jones (1995) mà Dechow, Sloan và Sweeney đưa ra sau
khi điều chỉnh những hạn chế của mơ hình Jones (1991) có độ tin cậy cao nhất trong
hình này để ước lượng DA. Theo đó, DA được tính bằng cách lấy TA trừ cho NDA
trong kỳ.
DA = TA – NDA
Trong đó:
TA : Tổng các khoản dồn tích (total accrual)
NDA: Các khoản dồn tích khơng tự định (non-discretionary accrual)
Kế đến là ước tính NDA, Jennifer Jones (1991) đã đưa ra một mơ hình để ước
tính NDA dựa trên TA [29]. Theo đó, NDA được ước tính qua phương trình như sau:
NDAit/ At-1 = α(1/At-1 ) + β1(ΔREVit -ΔARit)/ At-1 + β2PPEit/ At-1 (2.1)
Với:
NDAit: Tổng các khoản dồn tích khơng tự định của cơng ty i năm t At-1: Tổng tài sản của công ty i tại năm t-1
REVit : Chênh lệch trong doanh thu công ty i năm t so với năm t-1
ARit:Chênh lệch trong khoản mục phải thu khách hàng công ty i năm t so với năm t-1 PPEit: Tổng giá trị còn lại của tài sản cố định của công ty i tại năm t
Các hệ số α , β1, β2 được ước lượng bằng phương pháp bình phương bé nhất
(OLS) từ phương trình hồi quy sau:
Trong đó:
TAit : Tổng các khoản dồn tích trong lợi nhuận của cơng ty i tại năm t
*ε : Sai số trong phương trình hồi quy (2.2) thể hiện phần dồn tích trong TA mà các
biến độc lập là REVit/ At-1 và PPEit/ At-1 không giải thích được (đó chính là tỉ lệ DAit/At-1 mà ta cần tìm để đánh giá chất lượng kiểm tốn)
Trong mơ hình ngun gốc, Jones (1991) đưa vào phương trình hồi quy (2.2)
hai biến là REV và PPE. Theo diễn giải của bà, giá trị REV thể hiện sự biến động doanh thu thuần của doanh nghiệp trong kỳ kế tốn, nó phản ánh tình hình và mơi
trường hoạt động kinh doanh và là khoản mục mang tính khách quan khơng bị nhà
quản trị lợi dụng để điều chỉnh lợi nhuận trong kỳ. Còn giá trị tài sản cố định thể hiện nguồn lực nội tại của đơn vị trong việc tạo ra doanh thu, đồng thời khoản mục chi phí khấu hao là một khoản chi phí dồn tích khơng tự định lớn ảnh hưởng đến tổng lợi
nhuận trong kỳ. Tuy nhiên, ở mục chú giải số 31 tại trang 212 trong nghiên cứu của
mình, tác giả cũng có đề cập tới những hạn chế trong diễn giải của mình khi chọn
ΔREV làm biến nghiên cứu. Bà cho rằng, doanh thu thuần cũng có thể bị tác động
thông qua các khoản doanh thu bị ghi nhận không đúng niên độ và các khoản này có thể là doanh thu khống của doanh nghiệp. Xuất phát từ hạn chế kể trên của mơ hình gốc, các nhà nghiên cứu sau này đưa thêm biến ΔAR vào phương trình (2.1) nhằm
loại bỏ ảnh hưởng của các khoản doanh thu dồn tích do sự tăng lên của khoản mục
phải thu khách hàng trong kỳ, qua đó giá trị doanh thu thuần tăng thêm phản ánh chính
xác hơn môi trường kinh doanh của doanh nghiệp trong năm đó. Các biến số trong phương trình hồi quy sở dĩ đều được chia cho At-1 là do các biến trong mơ hình bao
gồm: TAit , ΔREVit và PPEit đều là các con số tuyệt đối do đó khơng phù hợp để chạy
phương trình hồi quy nhằm ước tính DA vì mỗi cơng ty có quy mơ vốn và doanh thu
chính cơng ty đó để có được các số liệu dạng tỉ lệ loại bỏ ảnh hưởng của sự khác nhau
về quy mô tài sản cũng như doanh thu làm mơ hình khơng đáng tin cậy nữa. Các con số tỉ lệ phản ánh rằng trong một năm tài chính, khi cơng ty có tỉ lệ tăng doanh thu trên tổng tài sản (ΔREVit/ TAit) và tỉ lệ giá trị còn lại của tài sản cố định trên tổng tài sản (PPEit/ TAit) như thế này thì sẽ có mức NDA/ TAit tương ứng cũng là một con số tỉ lệ.
Một vấn đề khác biệt nữa giữa mơ hình gốc của Jones (1991) và mơ hình Modified Jones (1995) mà các nhà nghiên cứu đã và đang tiếp tục phát triển để nghiên cứu việc điều chỉnh lợi nhuận là nghiên cứu ban đầu của bà, tác giả thực hiện chạy
phương trình hồi quy cho từng cơng ty để có được các hệ số α, β1, β2 (data-series analysis). Phương pháp này được các nhà nghiên cứu sau này cho là có hạn chế trong
việc tính tốn các khoản dồn tích bất thường mà từ đó nghiên cứu hành vi điều chỉnh lợi nhuận của nhà quản lý. Và các nghiên cứu của Bartov và cộng sự (2000), Dechow và cộng sự (2009) đã kết luận mơ hình Modified Cross-sectional Jones có độ tin cậy
cao nhất trong việc ước lượng DA, theo đó để ước tính các hệ số trên dữ liệu của các doanh nghiệp sẽ được chạy hồi quy theo từng năm theo dạng nghiên cứu cắt ngang
(cross-sectional analysis). Qua đó, ta có thể thấy được tác động của tình hình thị trường lên doanh thu cũng như lợi nhuận của đơn vị, đồng thời có thể so sánh chất lượng thông tin lợi nhuận của các cơng ty cùng ngành trong năm đó.
Phương trình (2.2) sẽ được hồi quy theo từng năm để có được các hệ số α, β1, β2 cho mỗi năm. Từ các hệ số này, ta sẽ tính được tỉ số NDAit/At-1 bằng phương trình (2.1) thể hiện các khoản dồn tích bình thường trong kỳ của doanh nghiệp.
Sau đó ta tính: DAit/At-1 = TAit/At-1 - NDAit/At-1
Khi tỉ số DAit/At-1 này dương quá cao (thổi phồng lợi nhuận) hay âm quá cao
(che giấu lợi nhuận) đều thể hiện rằng các khoản DA trong lợi nhuận lớn và chất lượng kiểm toán giảm xuống.
Tuy nhiên, trên thực tế giá trị của DA của từng cơng ty có thể mang giá trị âm hoặc dương tùy thuộc vào động cơ của nhà quản trị trong kỳ muốn thổi phồng (DA>0) hay che giấu bớt lợi nhuận (DA<0) đã thực hiện thực tế trong kỳ. Do đó, giá trị
DAit/At-1 cũng có thể mang giá trị âm hoặc dương. Vì vậy, ta sẽ phải sử dụng giá trị tuyệt đối của giá trị DAit/At-1 làm biến phụ thuộc trong phương trình hồi quy để đại
diện cho chất lượng kiểm tốn báo cáo tài chính của cơng ty tại năm nghiên cứu với kỳ vọng rằng khi chất lượng kiểm tốn báo cáo tài chính của cơng ty càng tăng thì giá trị này sẽ tiệm cận về giá trị 0 (tức là càng giảm xuống).