2004、2005、2007四个年度，国内五大与重大错报风险的交乘项显著为正，2003年度显著为负，2002年度显著为负，2006年度不显著，2001年度因为数据处理原因检验缺失。
安永大华的分年度检验中，2003显著为正，2004、2006两个年度显著为负，2001、2002由于数据处理原因没有能够进行检验，2005、2007年度不显著。
总体上看来，国内五大的声誉与重大错报风险定价显著正相关，国际四大（不含安永大华）一定程度上与重大错报风险定价正相关，安永大华的检验结果没有表明其声誉与重大错报风险定价正相关。
鉴于不少研究中对审计师声誉分为9大和其他所的分类方法，本文尝试将样本分为9大与非9大进行回归，检验9大的审计师声誉是否对重大错报风险的定价有显著影响。但是，检验结果表明，以是否属于9大（即属于国际四大合作所或者国内5大）作为虚拟变量衡量的声誉指标与重大错报风险的交乘项的系数不显著，与审计定价没有显著的相关性。
为了克服内生性的影响，采用两阶段最小二乘法对9大进行检验，9大对重大错报风险定价仍然不显著。
假设4没有得到完全证实。只能说相对于整个审计市场来说，国内五大对重大错报风险收取了较高的审计定价；国际四大声誉对重大错报风险定价的影响随着监管环境变化而变化，整体影响并不显著。
此处的结论是对整体样本来说的，没有控制自选择，没有进行分组检验，所以得出的结论具有一定的局限性。由于不同的样本组可能具有不同的回归模型（包括不同的截距或者斜率，或者截距和斜率均不相同），所以假设4在分组并控制自选择后再进一步检验。
（5）对假设5的检验
仍然使用前面其他假设检验中使用的基本模型，控制公司规模、年度、行业、法律环境完善程度、重大错报风险等变量，将法律环境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进行检验。
可以看到，混合年度的法律环境指数与重大错报风险的交乘项与审计定价显著正相关；分年度检验中，2001、2002、2004三个年度显著正相关，其他年度不显著。
从检验可以得出结论，法律环境越完善，审计师对重大错报风险收取的定价越高，假设5得到支持。
（6）稳健性检验：
假设3、4、5的检验均采用加权最小二乘法，这样的方法能够有效地克服异方差和自相关。如果存在异方差和自相关，则加以控制，如过不存在异方差和自相关，结果与普通最小二乘法完全一样。但是假设1、2的检验采用了普通最小二乘法（由于国内多数的审计定价研究中使用普通最小二乘法进行检验，假设1、2也用普通最小二乘法得出的拟合优度便于跟其他研究中的拟合优度进行对照，检验基本假设相关的模型的解释力度。），没有控制自相关和异方差。假设1中RMMF与审计费用之间的相关性在假设3、4、5中的检验中已经反复得到证实，在控制异方差和自相关的情况下，RMMF与LNFEE显著正相关，假设1是非常充分的得到了证实。但是假设1中的分项指标检验和假设2的检验尚待进一步在克服有可能出现的自相关和异方差的情况下进行。为此，对混合模型采用加权最小二乘法进行检验，以加强验证的稳健性。为了克服代理成本可能与重大错报分项指标之间的相互影响，将OMR指标的检验，也就是假设2的检验与重大错报险的分项指标分开不同的模型进行检验，并采用加权最小二乘法克服可能的自相关和异方差，检验的结果与前文检验结果一致，进一步验证了假设1、假设2。
对投资者监督能力使用了虚拟变量进行检验，超过行业中位数的股权制衡度作为较高的投资者监督力度，没有从连续变量的角度进行检验。为了增强说服力，使用连续变量，即2—5大股东的持股比例之和与第一大股东的持股比例的比值作为投资者监督力度（股权制衡）指标进行检验，并采用加权最小二乘法控制可能存在的异方差和自相关，结果表明，股权制衡指标与重大错报风险的交乘项显著正相关，进一步验证了假设3。
（二）控制自选择的分组检验
由于前面的假设检验并没有证实国际四大对重大错报报风险收取较高定价，反而证实了国内五大对重大错报报风险收取较高定价。但是国际四大的声誉特点又不能忽视，那么是样本分组问题导致国际四大对重大错报风险的定价不显著（国际四大样本与总体样本相比较少），还是国际四大真的没有国内五大对重大错报风险的定价较高？为了便于对国际四大与国内五大进行对比，自选择控制的分组分为两个步骤，首先将国际四大与国内五大作为一类，即“九大”，将总体样本分为“九大”与“非九大”，对样本选择“九大”的选择偏差进行控制，并对九大样本组进行分组（即九大与非九大两个组）检验本文的几大假设。然后，对九大样本组按照国际四大与非四大进行再分组，并控制对国际四大的样本选择偏差，再次对相关假设对两个组（国际四大与国内五大）进行检验。
（1）IMR（Inverse MILLS Ratio）的计算
在前面的单变量检验中，可以看到不同审计师的客户有着不同的特征。每个审计师的客户并不是随机选取的，有可能不同的客户选择审计师的类型不同。所以如果不控制自选择问题，回归的结果表明的审计师的审计风险定价特点不是审计师的行为特征，而是客户选择的结果。也就是说，一个财务状况良好的客户选择了高质量审计师，这样表明了审计师的审计质量高；但是如果这样的客户选择了另一类审计师，那么另一类审计师就会表现出审计质量较高。如果让同样风险的客户选择不同的审计师，就可以比较出来不同审计师面对同样客户时候的定价特点。在大样本回归中，假定样本是随机的，这样，审计师的客户没有大的区别，审计师表现出的定价特点是对所有客户成立的。但是事实上，不同的审计师的客户有着不同的特征，这就说明，上市公司对审计师存在着普遍的选择行为。这样，就出现样本的自选择偏差，审计师对同样审计风险的收费，不是审计师决定的，而是更多的取决于客户的选择。为了控制这种影响，本文采用采用Heckman（1979）和Lee（1979）的方法估计自选择模型，对自选择的影响进行控制。Chaney，et al（2004），陈冬华，周春泉（2006），Chaney，et al（2004）等的研究证实了自选择问题确实存在，而且对检验结果影响很大。所以本文对自选择进行控制是必要的。自选择模型如下面两式所示：Probit回归模型（M6—1）：以BIG9（或者BIG4N）为自变量，将相关的变量进行筛选，剔除不显著的变量后，得到预测模型。
（2）BIG9与非BIG9样本组回归结果及对比
在费用对自变量的回归模型中，主要参考前文检验中使用的基本模型（），仿照前文相似的的检验方法进行检验。
可以看到，控制自选择的LAMBDA1或者LAMBDA0多数情况下是显著的（包括未报出的对假设检验的分别检验结果9），说明自选择确实影响了审计定价。
9大与非9大两个样本组，重大错报风险与审计定价均为正相关，验证了假设1.但是，两个组的RMMF系数又存在着明显的不同，声誉不同（9大审计师规模较高，从规模来看，具有较高的声誉），对重大错报风险的定价是不同的。这里的结论显然不同于未控制自选择时得出的结论，未控制自选择时候的检验认为9大与非9大的声誉对重大错报风险的定价没有显著不同，但是控制自选择检验结果表明了相对于非9大，9大对重大错报风险收取了显著较高的审计定价。结果支持假设4。
重大错报风险的分项检验，LEV、LOSS3、REC在两个样本组均显著为正，符合预期，而且BIG9组比非BIG9组的系数显著较大。与假设1、假设4相符。ST指标两组均正相关，符合预期，与假设1相符，但是差异不显著，没有证实假设4。QUICK两个组均为负相关，符合假设1，但是差异与假设4不符；ROA在非BIG9组显著为负，符合假设1，ROA在BIG9组显著为正，与预期不符，按照预期，ROA越大，重大错报风险越小，审计定价越低，声誉越高，重大错报风险对审计定价的影响应该更为明显，即ROA应该与审计定价负相关程度更为明显，但是检验结果没有表明BIG9比非BIG9组更为重视ROA与审计定价的反向作用，反而证明了非BIG9比BIG9更为重视ROA的反向作用。SQSUB的情况与假设1相符，但是不符合假设4.INV的情况比较特殊，因为该指标第五章就表现为与重大错报风险负相关，只能说是源于中国特定的监管环境下的特殊情况，无法用该指标验证相应假设。
从重大错报风险分项指标的检验结果来看，资产结构、是否亏损、应收账款等主要风险指标与预期相符，验证假设1、假设4；ST指标验证假设1，没有证明假设4；SQRSUB验证了假设1.ROA与假设1、假设4不符，SQRSUB与假设4不符。总体上看来，分项指标多数情况下与假设是一致的。
两个样本组的OMR的系数显著为正，说明代理成本与审计定价正相关，验证了假设2.同时，9大组样本的系数显著大于非9大组，9大审计师对于代理成本收取了更高的审计定价。
BALRMMF的系数在9大组为负值，与假设3不符。非9大组BALRMMF的系数为正，符合假设3.对于9大样本组检验出现不符合假设3的情况，将在9大组分为国际四大和国内五大中继续进行讨论，此不赘述。
LAWRMMF的系数在两个样本组均显著为正，进一步验证了假设5。9大组比非9大组系数显著更高，说明9大审计师对法律环境更为重视，法律环境越完善，执行力度越强，对重大错报风险收取更高的审计定价。
需要说明的是，RMMF的非9大组系数为负并不说明非9大组的审计定价与重大错报风险负相关。由于f（RMMF）=-0.0773RMMF+0.1438BALDRMMF+0.0658LAWRMMF=RMMF（-0.0773+0.1438BALD+0.0658LAW），所以RMMF对审计定价的效应总体上应该是-0.0773+0.1438BAL+0.0658LAW，此处BAL是虚拟变量，很多样本都等于1，LAW也均大于1，所以，RMMF整体与因变量LNFEE是正相关的。
（3）BIG4N与DOM5样本组回归结果及对比
仍然使用与本节（2）相似的方法进行检验，检验在控制自选择情况下BIG4N样本组和DOM5（9大中非BIG4N）样本组关于五大假设的回归情况。
可以看到，两个样本组的RMMF的系数均显著为正，检验了假设1。同时，BIG4N组比DOM5组对重大错报收取更高的审计定价，验证了假设4。
重大错报风险的分项检验，LEV、REC在两个样本组均显著为正，符合预期，而且BIG4N组比DOM5组的系数显著较大。与假设1、假设4相符。QUICK两个组均为负相关，符合假设1，差异与假设4相符；LOSS3指标BIG4N与预期不符，由于BIG4N中LOSS3为1的样本较少，只有13家，所以结果不很可靠。ROA在DOM5组显著为负，符合假设1，ROA在BIG4N组显著为正，与预期不符，按照预期，ROA越大，重大错报风险越小，审计定价越低，声誉越高，重大错报风险对审计定价的影响应该更为明显，即ROA应该与审计定价负相关程度更为明显，但是检验结果表明DOM5组比BIG4N更为重视ROA的反向作用。SQSUB的情况与假设1相符，但是不符合假设4.INV在两个样本组均负相关，但是差异性表明，相对于国际四大，国内5大收取的审计定价更低。
从重大错报风险分项指标的检验结果来看，资产结构、应收账款、资产流动性等主要风险指标与预期相符，验证假设1、假设4；SQRSUB验证了假设1.ROA与假设1、假设4不符，SQRSUB与假设4不符。总体上看来，分项指标多数情况下与假设1，假设4是一致的。
两个样本组的OMR的系数显著为正，说明代理成本与审计定价正相关，验证了假设2.同时，BIG4N组样本的系数显著大于DOM5组，BIG4N审计师对于代理成本收取了更高的审计定价。
从C的情况来看，BALRMMF的系数在BIN4N组显著为正，在DOM5组显著小于0。9大样本组的检验结果BALRMMF的系数为负可能代表了DOM5的效应。说明DOM5组与BIG4样本组还是有着不同的特点，放在一个组进行检验会导致偏差。
LAWRMMF的系数在DOM5组显著为正，BIG4N组不显著。假设5在国内五大样本组得到支持，在国际四大样本组没有得到支持。说明各地区的法律环境（执行力度）并没有影响到国际四大的重大错报风险的审计定价。
