ST类公司占7.26%，Z指数分值低于1.81的公司比例占到33.69%。
按照修正模型计算的可操控应计平均值为-0.01，非正常收益占期末总资产的比例的平均值为20.77%，营业外收支占总资产的比例的平均值为-19.73%。
股权集中度指标中，第一大极股东平均持股比例为41.50%，第一大流通股股东平均持股比例为1.83%，流通股比例平均为41.07%。第一大股东为国有股的比例65.94%。
资本结构中，资产负债比率平均为67.63%，长期负债比率为8.19%。
销售收入增长率平均为43.22%，说明样本公司普遍增长较高，资金需求较大。
业务复杂程度指标中，子公司的平方根平均为1.87，即平均样本公司拥有子公司3.5家。
样本公司中审计师的审计属于首次审计的比例为10.78%。
样本中，流动比率比例平均为52.76%；在总资产中，应收账款平均8.98%，其他应收款平均5.93%。
第四节实证检验
6.4.1单变量检验
可以看到，变量之间Pearson相关系数较大并且显著的有LNFEE和LNASSET（0.61）；ROA和LEV（0.68）；ST和LOSS3（0.51）之间；RMMFPRE和LOSS3（0.44）；OMR与ROA（0.49）；OMR与RMMF（0.43）。
这些显著较大的相关系数中，LNFEE与LNASSET显著正相关，说明模型中将规模作为控制变量的合理性。
RMMFPRE和LOSS3，OMR与RMMF；OTHERREC与RMMF，OTHERREC与RMMF之间较强的相关性，说明重大错报风险代表了亏损、代理成本、其他应收款等包含的亏损因素。同时，在RMMFPRE或者RMMF与其他变量的相关性中，与股权制衡变量正相关，说明股权制衡并没有降低公司的重大错报风险，这与第五章中V1与重大错报负相关一致；与BIG4N以及DOM5负相关。与LAW负相关，说明LAW确实提高了被审计单位的会计信息质量，但是LAW与审计费用正相关，说明即使LAW降低了重大错报风险，但是仍然提高了审计费用，可见，LAW对审计师提高定价的影响超过了降低重大错报风险对审计费用的降低作用。重大错报风险与LEV正相关，说明债务压力使得重大错报增加。
重大错报风险虽然与费用负相关，但是系数小于与资产规模的性关系数，而资产规模对审计费用有着显著的增加作用，因此，重大错报最终有可能对审计定价起着增加作用，这个预期需要多变量检验进行证实。
重大错报与INV负相关，虽然与国外研究结果不符，但是与第五章一致。与PREPAY、QUICK、REC、ROA、ST的关系符合预期。可见，RMMF或者RMMFPRE代表了大多数常见的重大错报的变量的风险含义。但是，RMMF或者RMMFPRE并没有很好的代表ROE，SQSUB的风险含义，所以需要在模型中需要另外对ROE，SQSUB，的风险含义进行适当的关注。
ST是因为连续亏损导致的结果，所以与LOSS3之间的相关性符合预期。
在上述显著较大的相关系数中，OMR与ROA、RMMF较大的相关性，说明代理成本与重大错报风险有着较大的相关性，并且与公司业绩有关系。同时代理成本与审计费用负相关，但是由于OMR与资产规模也是负相关，与规模的相关系数据对值要大于OMR与审计费用的绝对值，而规模对审计费用的影响很大，所以，OMR最终是否影响审计费用，还需要在多变量检验中，控制规模等变量的情况下进行检验。
审计费用与重大错报风险的相关性并不符合预期，但是由于这些变量与LNASSET也同时存在着显著的相关性，并不能根据单变量检验得出结论，需要在控制规模等变量的情况下得出结论。例如，重大错报综合指标与上市公司规模显著负相关，也就是说这些公司规模的角度来说，较小的审计工作量，减少了审计资源投入，从而降低了定价；但是较高的风险又增加了费用。所以需要控制资产规模的情况下进行检验。
6.4.2多变量检验
本节首先不控制自选择问题进行检验，审计定价研究中这种方法使用较多。然而，由于自选择问题以及不同样本组可能存在的模型差异（如截距项，抑或斜率存在不同），本文后面将控制自选择问题，并按照审计师声誉类别进行分类检验。通过上述检验，比较全面的的对本文的假设进行实证检验。
（一）不控制自选择的检验
（1）对假设1的检验
由于重大错报风险的综合指标与分项指标之间存在着较强的相关性，所以模型中尽量分别使用综合指标或者分项指标。
即自变量包括规模变量，需要检验的实验变量，控制变量。假设1的检验中，实验变量分别使用综合指标和分项指标进行。
使用上述模型分年度进行检验，结果与混合年度结果基本相同。
从检验结果可以看到，上一年度重大错报风险的预测指标对审计师的审计定价有着显著地影响，也验证了前面的推断，即审计师在进行审计业务约定的时候，更多的考虑了上一年度的会计报表信息的影响。从模型5—2—2可以看到，本章使用的RMMF变量的预测依据了上市公司的财务报表的信息和公司治理信息，由于公司治理信息年度之间发生变化的可能性并不大，所以，可以说审计定价对重大错报风险的考虑主要参考了上一年度的相关信息。
另外，由于采用STEPWISE方法剔除了不显著的变量，当RMMF和RMMFPRE同时出现在一个模型中的时候，两个变量有着很大的可替代性，相互之间的相关性很强（相关系数0.75），所以，模型中采用上一年度的重大错报风险变量RMMFPRE，并不是说本年度的预测值RMMF与审计费用不显著，而是两个变量在统一模型中相互影响的结果。在模型汇中，将RMMF和RMMFPRE互换，该变量同样与审计费用显著正相关，但是拟合程度RMMF稍差一些。正因为RMMF和RMMFPRE相互之间有着很强的相关性，RMMFPRE的解释力度比RMMF要强，所以下文一般使用RMMFPRE作为重大错报风险的替代变量。
通过上述综合重大错报风险指标检验，无论是混合年度，还是分年度，都支持了假设1，即重大错报风险与审计定价正相关。
上述对于重大错报风险综合指标与审计定价的相关性得到了后面几个假设检验中不同模型、不同检验方法（如加权最小二乘法）的检验，结果是稳健的；由于后面几个假设对模型的自相关和异方差的控制都是可靠的，所以此处不再做过多的稳健性检验。
上述检验说明审计定价与重大错报综合指标正相关，没有说明与分项的重大错报指标的相关性的具体情况。为了具体明确审计定价与具体的重大错报风险衡量指标之间的关系，采用2—4式模型，将实验变量由综合指标更换为分项指标进行检验。
可以看到，资产负债率显著正相关，说明负债较大的公司由于债务带来的重大风险较大，审计定价较高。盈利能力方面，ROA负相关，但是不显著；ST与审计定价正相关，说明当上市公司由于面临退市风险的情况下，重大错风险很高，审计师对于这样的显性风险较为重视，收取了较高的审计定价；LOSS显著为正，说明亏损增加的风险因素，使得审计师增加了收费。
速动比率与审计费用负相关，速动比率越大，公司的资产流动性，变现速度越快，偿付短期借款的能力越强，重大错报险越小。说明重大错报风险越小，审计费用越低。
REC符合预期，该指标越大，重大错报风险越大，审计定价越高。
子公司数目指标越大，重大错报风险越大，该指标与审计费用正相关，符合假设1的预期。
INV虽然与审计定价负相关，不符合理论上的分析，但是从第五章可以看到，该指标事实上与重大错报风险负相关，所以该指标与审计费用负相关并不与假设相违背。
（2）对假设2的检验
首先证实代理成本与重大错报风险之间的关系。
以RMM为因变量，OMR为自变量，加上年度、行业作为控制变量，结果表明，OMR对RMM显著正相关，解释力度较高。
可以看到OMR与重大错报风险RMM显著正相关，说明代理成本越高，重大错报越大，证实了假设2的前半部分。
可以看到，OMR指标显著为正，说明代理成本对审计定价影响是显著的，代理成本越高，审计定价也越高。
由于OMR对重大错报风险制表之间有着一定的相关性，所以，为了稳健起见，将混合年度的风险指标LEV、LOSS3、QUICK、REC、ROA、SQSUB、ST、INV去掉，OMR对审计定价仍然显著正相关。
代理成本一方面本身就是重大错报风险的指标，另一方面，代理成本较大的上市公司由于代理冲突较大，导致重大错报风险增加，所以在同一模型中会影响到其他重大错报风险指标。在模型中表现为代理成本不仅自身影响审计定价，还通过重大错报风险的传导影响审计定价。在基本定价模型（2—4式）中，以RMMFPRE和OMR作为实验变量，行业、年度作为控制变量，然后去掉实验变量OMR进行回归，两个模型的RMMFPRE的系数发生明显的变化（t检验10%水平上显著），加上OMR作为实验变量之后，RMMFPRE的系数明显变小。说明代理成本增加审计定价的途径，就模型中的指标来说，一是直接影响审计定价，二是通过其他重大错报风险指标影响审计定价。
综上所述，代理成本越大，则重大错报风险越大，审计定价越高，假设2得到证实。
（3）对假设3的检验
模型仍然使用基本模型，控制变量，使用资产规模，上市公司所处区域，行业、年度变量等，并将重大错报险综合指标、股权制衡指标作为控制变量，实验变量为重大错报险综合指标与股权制衡指标的交乘项。
混合年度的数据说明了，在控制了公司规模等控制变量之后，投资者监督力度（股权制衡度）越高，审计师对重大错报风险的定价越高，验证了假设3。
分年度的数据，BALRMMF的系数在2006年显著为正，说明2005年下半年开始并于2006年底基本进行完毕的股权分置改革可能对交乘项BALDRMMF的系数起着重要作用。股权分置改革的进行，涉及到除第一大股东之外的其他股东的利益，在争夺利益的过程中，除了第一大股东之外的“外部股东”有动机监督上市公司的会计信息质量，审计师对重大错报风险的定价在2006年也受到了显著的影响。
（4）对假设4的检验
沿用本章基本模型，将资产规模、行业、年度、审计师声誉指标（BIG4N，DOM5，AYDH）和重大错报风险综合指标作为控制变量，将声誉指标与重大错报风险的交乘项作为实验变量，通过混合年度和分年度的数据进行检验。
混合模型可以看到，国际四大合作所，包括安永大华在内，与重大错风险的交乘项并不显著，说明国际四大合作所并没有对审计重大错报风险收取更高的审计定价。国内五大所的声誉与重大错报风险的交乘项则显著正相关，说明了国内五大对重大错报风险收取了较高的审计定价。
分年度检验中，2001、2006年BIG4N与重大错报风险的交乘项与审计定价显著正相关；其他年份不显著，不显著的年份中，方向正负不一。从显著的年份来看，国际四大（不含安永大华）与重大错报风险的交乘项还是有着一定程度上的正相关。有意思的是，2001年发生的重大事件，比如安然、中天勤对审计市场的影响，以及2006年会计审计准则颁布前的监管部门对会计信息监管的加强（比如防止利润突击转回等文件的规定）、很多上市公司股权分置改革的进行，这些事件对国际四大（不含安永大华）的影响很大，这两个年份成为国际四大（不含安永大华）声誉唯一影响重大错报风险的年份。可以推测，国际四大声誉随着监管环境的变化，对重大错报风险影响也会发生很大变化。说明了国际四大所对于国内监管的一种博弈，对利益和风险进行权衡，监管风险较大时候，就对重大错报收取较高定价，监管风险较小的时候，则没有重视重大错报风险定价，说明监管风险小的时候，放宽了重大错报风险的控制。国际四大随着监管环境变化，审计质量也发生变化，这与前面文献综述中国际四大的审计质量与各国法律环境严厉程度不同而变化的观点相吻合。这似乎说明国际四大更善于“见风使舵”，即相机而动的定价策略。由于我国法律约束不强，审计师面临的经济后果方面的风险追要是监管风险，监管环境风险大时国际四大就提高重大错报风险的定价。反之，监管风险较小时候，为了谋求利润最大化，增加竞争能力，就降低审计成本，对重大错报风险较高的被审计单位并没有投入相应的审计资源（虽然收取的价格仍然较高，但是与声誉相关，与重大错报风险定价关系不大，多收的审计收费没有反应在审计重大错报风险的投入上，而是变成了更多的利润或者更多的市场集中度。
