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DETERMINACIÓN CONJUNTA DE LOS HONORARIOS DEL AUDITOR EN MÉXICO:
EVIDENCIA EMPÍRICA
Dra. Marcela Jaramillo Jaramillo
Profesora Investigadora de Tiempo Completo de la Universidad Autónoma del Estado de
México
Dra. María Antonia García Benau
Catedrática de la Universidad de Valencia, España
Mtro. Manuel Antonio Pérez Chávez
Profesor Investigador de Tiempo Completo de la Universidad Autónoma del Estado de
México
ÁREA TEMÁTICA:
D) Contabilidad y Control de Gestión
PALABRAS CLAVE:
Honorarios del auditor, BMV, Economías de alcance.
DETERMINACIÓN CONJUNTA DE LOS HONORARIOS DEL AUDITOR EN MÉXICO:
EVIDENCIA EMPÍRICA.
RESUMEN
Este trabajo tiene por objeto analizar empíricamente sí en el mercado mexicano
existe una sinergia de conocimientos entre los trabajos de auditoría y los de consultoría,
utilizando para este objeto información financiera y no financiera de las empresas que
cotizan en la Bolsa Mexicana de Valores y el empleo de regresiones lineales y a dos
199a
2
etapas. Los resultados demuestran que los factores que explican los honorarios de
consultoría son similares a los que explican los honorarios de auditoría, y que el
conocimiento adquirido en los trabajos de auditoría es aprovechado en los de consultoría
y el conocimiento adquirido en los trabajos de consultoría es aprovechado en los de
auditoría, sin que sea posible distinguir como se reparten los ahorros de costo entre
auditor y su cliente.
Palabras Clave: Honorarios del auditor, BMV, Economías de alcance.
DETERMINACIÓN CONJUNTA DE LOS HONORARIOS DEL AUDITOR EN MÉXICO:
EVIDENCIA EMPÍRICA.
1. INTRODUCCIÓN
En las investigaciones previas se ha revelado asociación significativa entre los
honorarios de auditoría y los honorarios de consultoría estimando un solo modelo de
honorarios, en este contexto podemos mencionar los trabajos hechos por Simunic
(1984), Fhirt (1985), Palmrose (1986a), Simón y Francis (1988), Mennon y William
(2001), entre otros y sugieren que el conocimiento adquirido en un servicios es
3
aprovechado en el otro. A fechas recientes algunos investigadores como Whisenant et
al. (2003), Antle et al. (2004) y Monterrey y Sánchez (2007) se han preocupado por
estudiar las economías de alcance que se pueden generar en la prestación de servicios
de auditoría y consultoría utilizando un sistema de ecuaciones, corriendo regresiones
lineales y regresiones a dos etapas para constatar está hipótesis. Sus resultados son, sin
embargo, divergentes en este sentido, mientras para algunos existen economías de
alcance para otros no.
Así, tras el estudio previo referente a los factores determinantes de los honorarios de
auditoría en el mercado mexicano mediante el empleo de un solo modelo, resultó ser
explicativa de los honorarios de auditoría la variable honorarios de consultoría mostrando
una relación positiva (Jaramillo y García Benau, 2010). Tras la posibilidad de abordar en
dicho mercado la información hecha pública sobre los honorarios de auditoría y
consultoría derivado de las exigencias normativas1 que surgieron a partir del escándalo
Enron, origen de la desaparición de la firma auditora Arthur Andersen y que han
acarreado muchos cuestionamientos a la profesión de auditoría en general, en este
estudio investigamos si los honorarios de auditoría y los honorarios de consultoría son
conjuntamente determinados, es decir, si los conocimientos adquiridos en los trabajos de
auditoría son aprovechados en los de consultoría y viceversa. Con este trabajo
pretendemos aportar evidencia adicional a los estudios relacionados con este tema y
por tanto ir cubriendo la laguna existente en este tipo de estudios en México.
1
La Nueva Ley del Mercado de Valores en el mercado mexicano entro en vigor en 2006, en dicha se obliga a las empresas que cotizan
en la Bolsa Mexicana de Valores a publicar información sobre los honorarios satisfechos al auditor únicamente a las empresas que
reciban servicios adicionales. Sin embargo, algunas de las empresas han publicado dicha información a partir de 2002, cabe
mencionar que las empresas mexicanas que cotizan en el mercado estadounidense han de cumplir desde ese año con la Ley SOX, por
lo cual se ven a publicar los honorarios del auditor.
Tras esta breve introducción, el artículo se estructura del modo siguiente. En el segundo
apartado ofrecemos el fundamento teórico que abordan la determinación conjunta de
precios en el tercer punto establecemos los modelos de predicción de honorarios y se
formulan las hipótesis a contrastar. En el apartado cuarto describiremos el modo de
obtención de la muestra utilizada en nuestro estudio empírico y desarrollamos la
metodología empleada y la descripción de las variables de nuestro estudio. En el
apartado quinto presentamos los resultados de la estimación de los modelos. Y por
último, en el aparatado sexto ofrecemos las conclusiones finales.
2. FUNDAMENTO TEÓRICO SOBRE DETERMINACIÓN CONJUNTA DE LOS
HONORARIOS DEL AUDITOR
4
La investigación de Simunic (1980), ha sido el marco de partida de un gran
número de estudios que han extendido y examinado el mercado de servicios de
auditoría. Por tanto, la literatura sobre la determinación de los honorarios cuando se
prestan a sus clientes servicios adicionales de consultoría, se destaca en el estudio
pionero de Simunic (1984) que analiza la relación entre honorarios de auditoría y
consultoría en compañías norteamericanas y el de Firth (2002) para compañías
británicas, (así como los de Palmrose, 1986, Abdel-khalik, 1990; Davis et al. 1993; Firth
1997b).
Trabajos recientes documentan además la determinación conjunta de los
honorarios de auditoría y consultoría mediante un sistema de ecuaciones, así podemos
mencionar el de Whisenant et al. (2003) en empresas norteamericanas, los cuales con
sus resultados rompen con lo evidenciado en estudios previos al no encontrar asociación
entre los honorarios de auditoría y consultoría usando una especificación simultanea del
sistema de honorarios, utilizando datos de los honorarios pagados a los auditores de
2666 empresas norteamericanas para el año 2001.
Por su parte, Antle et al. (2004), en Reino Unido y Estados Unidos, utiliza tres
modelos de relación entre honorarios de auditoría, honorarios de consultoría y ajustes
por devengo anormales mediante un sistema de ecuaciones simultaneas utilizando
información de 2443 empresa en Reino Unido y 1430 en Estados Unidos para el año
2000, sus resultados muestran evidencia consistente con estudios previos al revelar la
existencia de economías de alcance obtenidas en los trabajos de auditoría y aplicados
en los de consultoría, tal y como concluyó Simunic (1984) en su investigación aplicado a
este mercado; además Antle documenta que de igual manera las economías de alcance
obtenidas de los trabajos de consultoría son aprovechadas en los trabajos de auditoría.
Asimismo, Monterrey y Sánchez (2007) en empresas cotizadas en España, revelan
que los conocimientos adquiridos en los trabajos de auditoría son aprovechados en los
de consultoría y viceversa. Utilizando información de honorarios del auditor y datos
relacionados con la empresa auditada de 136 compañías no financieras por un período
de 2003 a 2005.
Partiendo pues de la revisión de la literatura sobre la determinación de los
honorarios de los auditores, procederemos ahora al desarrollo de nuestro trabajo
empírico. Analizaremos si en la determinación de honorarios se aprovecha la sinergia de
conocimientos adquiridos cuando se prestan además servicios adicionales de
consultoría.
3. MODELOS DE PREDICCIÓN DE HONORARIOS Y FORMULACIÓN DE HIPÓTESIS
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Nuestro trabajo tiene como objetivo identificar si la prestación de servicios
adicionales genera un flujo de conocimiento que se aprovecha en la realización de la
auditoría y viceversa.
La literatura previa sobre los determinantes de los honorarios utiliza modelos con la
siguiente forma general:
AUDITi = a0 + a1CONSULTi + ?n a(n) Determinantes + ? i (1)
CONSULTi = ß0 + ß1AUDITi + ?n ß(n) Determinantes + ? i (2)
En las ecuaciones (1) y (2), las variables dependientes son AUDIT, representada
por los honorarios facturados por trabajos de auditoría, y CONSULT, por los devengados
por servicios de consultoría, tomados en forma logarítmica, para cumplir las hipótesis de
normalidad del modelo. Los determinantes tratan de capturar los otros factores
explicativos de los honorarios por servicios de auditoría y honorarios por servicios de
adicionales de consultoría.
Hipótesis a contrastar
Las hipótesis nulas que someteremos a contraste pretenden comprobar si los
trabajos de consultoría generan un flujo de conocimientos que son aplicados en los de
auditoría y los conocimientos adquiridos en el trabajo de auditoría son aprovechados en
los de consultoría. Nuestras siguientes hipótesis nulas serán contrastadas a través del
empleo de las regresiones lineales y de regresiones a dos etapas en las cuales nuestras
variables de interés serán LnConsult y LnAudit, para las que se utilizarán variables
instrumentales como describimos más abajo.
H1: La prestación de servicios adicionales no produce un derrame de conocimientos que
es aprovechado en el trabajo de auditoría, por lo cual no llegan a determinarse los
honorarios de manera conjunta.
6
H2: La prestación de servicios de auditoría no produce un derrame de conocimientos que
es aprovechado en los servicios adicionales de consultoría que se prestan, por lo
cual no llegan a determinarse los honorarios de manera conjunta.
De esta manera, para el contraste de la hipótesis nulas H1 y H2, estimaremos los
parámetros de los modelos propuestos, con los cuales identificaremos los determinantes
de los honorarios de auditoría y consultoría y la sinergia de conocimientos que se dan
entre ambas actividades. Las variables de control, como es habitual en la literatura,
serán comunes a los modelos propuestos, ya que los resultados de las investigaciones
previas justifican que las variables explicativas de los honorarios sean prácticamente las
mismas para los servicios de auditoría y consultoría (véase Whisenant et al. 2003; Antle
et al. 2004; Monterrey y Sánchez, 2007).
4. MUESTRA, METODOLOGÍA Y DEFINICIÓN DE VARIABLES
a) Muestra utilizada en el estudio empírico
Nuestra muestra de empresas procede de la población de empresas mexicanas
sometidas a regulación de la Ley de Mercado de Valores, que cotizan en la Bolsa
Mexicana de Valores. Hemos de señalar que ha sido necesario eliminar aquellas
empresas de las que no se disponía de algún dato necesario o información suficiente
para testar el modelo, por tanto hemos podido contar con información de 59 empresas
para un período que abarca de 2002-2008.2
Por tanto, contamos con 402 observaciones empresas-año para correr nuestros
modelos.
La información financiera, la hemos obtenido de la base de datos Thomson y
Osiris, así como en algunos casos de los reportes anuales de la base de datos de la
Bolsa Mexicana de Valores. 2
El período temporal comienza en el 2002 al considerar que es a partir de este año cuando las empresas, que cotizan en mercados
extranjeros fundamentalmente en Estados Unidos estarán sometidas a esta obligación derivado de la Ley Sarbanes Oxley. Esto es,
respecto al ámbito temporal, la muestra está formada por compañías cuyos reportes anuales corresponden del año 2002 al 2008, y
que incluyen los honorarios satisfechos tanto por la prestación de servicios de auditoría, como por los denominados servicios
adicionales de consultoría. Como ya se ha expuesto en la introducción de este capítulo, hasta 2006 en México la Ley del Mercado de
Valores no contenía como obligación para las empresas divulgar en las cuentas anuales los honorarios pagados al auditor. Con la
emisión de la Nueva Ley del Mercado de Valores, sólo tienen la obligación de publicar la información de honorarios las empresas que
contraten además, servicios adicionales, a partir de 2006.
b) Metodología empleada
Regresiones lineales
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Para observar la relación entre las variables dependientes, el nivel de los
honorarios de los auditores, y las características de la empresa auditada y el resto de
variables que esperamos influyan directamente en los honorarios de auditoría y en los
honorarios de consultoría, se han realizado en primer lugar regresiones lineales
múltiples. Los modelos utilizados han sido los siguientes:
LnAuditit = a0 + a1LnConsultit + a2LnAtit + a3InvDeuAit + a4OpCorpit + a5RaizSubit + a6RdoEjerit
+ a7Endeit + a8Rentit + a9Opinionit +a10Comiteit + a11Repuit + a12Fechait + a13LnDurit
+ a14PreIBit +
+
+ ? it (3)
LnConsultit = ß0 + ß1LnAuditit + ß2LnAtit + ß3InvDeAit + ß4OpCorpit + ß5RaizSubit + ß6RdoEjerit +
?7Endeit + ß8Rentit + ß9Opinionit +ß10Comiteit + ß11Repuit + ß12Fechait + ß13LnDurit +
ß14PreIBit + +
+ ? it (4)
c) Definición de variables
La literatura previa sobre honorarios de auditoría y consultoría utiliza datos
observables como subrogados de los factores de la oferta y demanda que generan
ingresos a los auditores. Siguiendo estudios previos como los de Simunic 1980, Firth
1985, Simón y Francis 1988, Taylor y Simón 1999, Menon y Williams 2001, entre otros,
identificamos las variables que explican los honorarios por servicios de auditoría. De
acuerdo con los trabajos de Craswell et al. 1999, Abbott et al. 2003, Whisenant et al.
2003, Antle et al. 2004, y Monterrey y Sánchez, 2007 identificamos las variables que
explican los honorarios por servicios adicionales de consultoría. De este modo las
variables que utilizamos en nuestros modelos de predicción las definimos a continuación:
Consistente con Whisenant et al. 2003, Monterrey y Sánchez 2007 y otros
estudios, definimos las variables dependientes (LnAudit y LnConsult) de los modelos
de precios de
auditoría y consultoría como el logaritmo natural de honorarios de auditoría y consultoría
respectivamente (expresados en pesos actuales) para mantener una relación lineal con
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el tamaño del cliente. Por lo tanto las variables dependientes en nuestros modelos 3 y 4
son:
LnAudit = logaritmo natural de los honorarios de auditoría pagados para los años 2002-
2008
LnConsult = logaritmo natural de la suma de honorarios de consultoría pagados al
auditor en los años 2002-2008.
Las variables independientes se definen como sigue:
LnAt = logaritmo natural de los activos totales.
RdoEjer = se le han asignado valores dicotómicos, 1 si la empresa presentaba beneficio
y 0 en caso contrario.
Rent = definida como el cociente entre el resultado del ejercicio y las ventas.
Ende = medido como el cociente entre el pasivo total y los activos totales es decir, la
proporción de fondos ajenos que la empresa ha utilizado para realizar sus
inversiones.
Opinion = la definimos como dicotómica dando los siguientes valores 1 = informe con
opinión favorable o no modificada; 0 = informe con opinión modificada
(salvedades, denegada)
InvDeuA = el cociente entre las existencias más los deudores a corto plazo respecto al
activo total.
OpCorp = utilizamos la presencia de operaciones corporativas especiales, como
fusiones, adquisiciones, salidas de bolsa y ampliaciones de capital.
RaizSub = la variable que consideraremos es la raíz cuadrada del número de
subsidiarias.
Comité = la variable que identifica la presencia del comité de auditoría. Esta variable
adopta el valor 1, cuando las empresas disponen de comité de auditoría
formado por miembros independientes y 0 en caso contrario.
Repu = la reputación del auditor que firma los informes y se le han asignado valores
dicotómicos, esto es, 1, para el caso de que el auditor sea socio de una de
las cuatro grandes, o el valor 0 en el caso contrario.
LnDur = que captura el número de años del auditor en el encargo transformada a su
forma logarítmica.
PreIB = precios introductorios a la baja que tomará valor 1 si se trata del primer
ejercicio en el que el auditor de la compañía asume esa tarea y 0 en caso
contrario.
Sector = (Com), comunicaciones y transportes (CyT), construcción (Const), industría
extractiva (IndExt), servicios (Serv), transformación (Transf) y varios (Var).
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En todos los casos tomará el valor 1, si la empresa pertenece al sector
seleccionado y 0 en caso contrario.
Año = Los años son de 2002 a 2008 y en todos los casos tomará valor 1, si la
información pertenece a determinado año y 0 en caso contrario
Regresiones a dos etapas
De acuerdo a lo argumentado por Whisenant et al. (2003), la posibilidad de
existencia de economías de escala y la similitud de los factores que explican los precios
de los servicios de auditoría y consultoría apoyan la percepción de que los honorarios de
ambos están conjuntamente determinados, y por ello los coeficientes asociados, a1 y ß1 ,
serían estadísticamente significativos con independencia de su signo. Sin embargo, es
posible que de sucederse está situación surjan problemas de simultaneidad o
circularidad inobservable. Es decir, los honorarios de auditoría dependen de los de
consultoría, pero del mismo modo los servicios adicionales de consultoría se determinan
en función de los servicios de auditoría, lo que ocasiona econométricamente hablando,
que los coeficientes estimados para las variables independientes podrían tener algún
sesgo y, por tanto, los resultados obtenidos pudieran ser inconsistentes al violarse la
suposición básica de independencia entre el término de error (? i, ? i) y las variables
explicativas (LnAudit y LnConsult).
Por tanto un coeficiente a1 positivo y significativo en la ecuación (3) implica la
existencia de flujos de conocimiento generados en los servicios de consultoría y
aplicados en los de auditoría (véase Firth, 1997a; Simunic, 1984; Antle et al. 2004;
Monterrey y Sánchez, 2007). Si por otro lado, el coeficiente a1 es significativo pero
negativo, cabe interpretar que los precios de ambos servicios (auditoría, consultoría) han
sido determinados en forma conjunta y además sería un indicio de estrategias de
reducción de precios en los servicios de auditoría (véase O´Keefe, Simunic y Stein,
1994; Antle et al. 2004). Pero si a1 resultar no ser estadísticamente significativo puede
deberse a que los conocimientos generados en el trabajo de auditoría no son aplicados
en el de consultoría, o bien a que los generados en uno u otros son iguales, según lo
establecido por Whisenant et al. (2003).
Asimismo, los coeficientes de la ecuación (4) se interpretan en los mismos
términos. De este modo, el coeficiente ß1 positivo y significativo indica que el
conocimiento adquirido en el trabajo de auditoría es aprovechado en el de consultoría.
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En caso de que sea negativo, sería representativo de precios de choque en los servicios
de consultoría y por último, si no es estadísticamente significativo, simboliza que los
honorarios de auditoría y consultoría no se determinan de manera conjunta. Esto puede
explicarse considerando que el conocimiento adquirido en el trabajo de auditoría no es
aprovechado en el de consultoría, y el mercado no es competitivo.
La estimación a dos etapas, se realiza debido a que como comentan Antle et al.
(2004), Whisenant et al. (2003) y Monterrey y Sánchez (2007), en la medida en que las
dos variables dependientes (LnConsult LnAudit), se determinan simultáneamente, los
modelos (3) y (4) capturan esta relación imperfectamente. Así la porción no explicada
(términos de error) de la estimación de los modelos de honorarios de auditoría y
consultoría que en nuestro modelo están representados por ? it y ? it pueden estar
correlacionados. Por tanto la correlación entre los términos de error de los dos modelos
implica que la estimación del modelo de honorarios de auditoría en la ecuación (3)
puede exhibir correlación entre la variable explicativa representada por los servicios
adicionales de consultoría y el término de error, ? it. Esto implicaría una violación a la
suposición de los mínimos cuadrados ordinarios. Por tanto, tal correlación es probable
que cause coeficientes estimados de la variable explicativa LnConsult [modelo (3)] que
pueden ser inconsistentes. Igualmente, la estimación en primera etapa del modelo (4) de
honorarios por servicios adicionales, puede presentar una correlación entre la variable
explicativa representada por los honorarios de auditoría, LnAudit, y el término de error,
? it. Por ello podríamos tener resultados influenciados o inconsistentes derivados de la
estimación del coeficiente de honorarios de auditoría (LnAudit) en el modelo de
honorarios por servicios adicionales, LnConsult.
Para superar esta posible limitación del trabajo, estimaremos en primer lugar, las
regresiones múltiples en primera etapa de los modelos (3) y (4), de honorarios y servicios
adicionales de consultoría, respectivamente. A continuación, estimaremos de nuevo los
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modelos (3) y (4), usando variables instrumentales para las variables explicativas
LnConsult y LnAudit, de los modelos (3) y (4) respectivamente, estimados en la primera
etapa. A este procedimiento se le llama regresiones a dos etapas.
La regresión con variables instrumentales divide la variable a instrumentar (LNAudit
y LnConsult) en dos partes: una que puede estar correlacionada con el término de error
(? it y ? it), y la otra que no. Aislando esta última, podremos estimar el coeficiente (a1 y ß1).
Para ello se utiliza una variable instrumental, (LNAuditit y LnConsultit), no correlacionadas
con ? it y ? it.3
Por lo tanto, y con el objeto de evitar que nuestros resultados sean inconsistentes
estimaremos los coeficientes en dos etapas (mínimos cuadrados a 2 etapas), empleando
las oportunas variables instrumentales. Al igual que Whisenant et al. (2003) y Monterrey
y Sánchez (2007) vamos a utilizar como instrumentos los valores pronosticados de las
3
Según Wooldridge (2005) y Leighy y Schembri (2004) el instrumento debe satisfacer dos condiciones para que sea válido, esto es: El
instrumento se debe correlacionar con la variable explicativa, es decir debe ser relevante: corr (Zi, Xi) ?0. El instrumento no se puede
correlacionar con el término del error en la ecuación explicativa (es decir, el instrumento no puede sufrir del mismo problema que la
variable que predice la original), debe ser exógena: corr (Zi, ? i) = 0.
variables dependientes (LNAuditit y LnConsultit) que se obtienen de la regresión en una
etapa de nuestros modelos (3) y (4) respectivamente.
5. RESULTADOS DE LA ESTIMACIÓN DE LOS MODELOS PARA EL CASO
MEXICANO
a) Análisis descriptivo de los honorarios de auditoría y consultoría de la
muestra de empresas que cotizan en la BMV.
Antes de proceder a realizar las regresiones de los modelos, para comprobar la
capacidad explicativa de las variables indicadas, vamos a presentar algunos estadísticos
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descriptivos de la información de honorarios del auditor. Los descriptivos de la
información de honorarios se resumen en la tabla 1.
Tabla 1: Estadísticos descriptivos de los honorarios de los auditores.
Honorarios de
Auditoría* Honorarios de consultoría*
Honorarios totales*
Fee ratio
Media
Mediana
Desviación estándar
15342,36
6234,30
25969,70
5001,96
1361,40
10694,34
20363,49
9400,00
34270,87
21%
17,79%
19,28% *Datos en miles de pesos
Como podemos observar, la tabla 1 muestra los estadísticos básicos de los honorarios
facturados por los auditores a sus clientes. En promedio los honorarios de auditoría que
satisfacen las empresas de la muestra anualmente son superiores a 15 (millones de
pesos). Los honorarios por servicios adicionales, son sustancialmente bajos como refleja
el cociente entre los honorarios de consultoría y el total de honorarios, conocido en la
literatura como fee ratio, cuyo valor medio es de sólo el 21%. Este valor es similar a la
proporción obtenida por Monterrey y Sánchez (2007) para el mercado bursátil español
para el período 2003 - 2005, pero inferior a los obtenidos por Antle et al. (2004) (que fija
el fee ratio medio en 52,52% para la empresas cotizadas en el Reino Unido para el
período 1994 – 2000) o por Whisenant et al. (2003) (que obtienen que el fee ratio medio
del 72,28% para las empresas cotizadas en Estados Unidos en el año 2001). Todo ello
pone de manifiesto que en el mercado mexicano y el mercado español los honorarios por
servicios adicionales respecto al total de honorarios es mucho más bajo que en los
países indicados, del ámbito anglosajón.
b) Análisis del comportamiento de los honorarios por sector de actividad
A continuación veremos cuál es el comportamiento medio de los honorarios del
auditor, clasificándolos por sector de actividad. Sirva la tabla 2 para ver esta clasificación
sectorial.
Tabla 2: Distribución sectorial de los honorarios
Sectores
No. de
empre
sas
%
Activos
totales
medios
(1)
Honorarios por
servicios de
auditoría
(1)
Honorarios
por servicios
de
consultoría
Honorarios
totales
(1)
Fee
ratio
(2)
13
(1)
Comercio 8 13.56 27468759.6 8541.56 2845.91 11387.47 20.8
Transformación 17 28.81 31630181.7 16675.04 5208.95 22113.95 21.64
Industria
extractiva 2 3.38 68588126.1 24385.74 12019.77 36405.51 21.09
Construcción 5 8.50 77583789.5 32939.81 12906.83 45846.64 21.45
Comunicaciones
y transportes 10 16.94 91394013.2 22805.07 5846.24 28651.31 19.61
Servicios 11 18.64 133836968 6789.07 1983.52 7986.48 20.75
Varios 6 10.17 21750431.5 5541.33 2039.95 7567.53 21.05
(1) Importes medios de cada sector expresados en miles de pesos.
(2) Media de los ratios de cada empresa, expresado como cociente entre los honorarios facturados por servicios
adicionales y honorarios totales.
De la tabla 2, podemos inferir, que de la muestra de empresas utilizadas en
nuestro estudio, el grupo de estas, que pertenece al sector servicios son las que tienen
un valor medio de sus activos totales superior a los otros sectores, seguidos del sector
comunicaciones y transportes, construcción e industria extractiva. Sin embargo, los
honorarios de auditoría medios de mayor magnitud son para grupo de empresas del
sector de la construcción, seguido del sector industria extractiva y comunicaciones y
transportes, y los sectores con los menores honorarios medios son el sector varios y el
de servicios. Del mismo modo los honorarios medios mayores corresponden a los
sectores de construcción e industria extractiva. Por tanto, el total de honorarios medios
facturados por los auditores a sus clientes corresponde a los sectores antes
mencionados. Sin embargo el fee ratio calculado como el cociente entre los honorarios
por servicios adicionales y los honorarios totales refleja porcentajes muy semejantes
entre los diversos sectores.
c) Resultados de las regresiones lineales múltiples
Los resultados de la regresión por mínimos cuadrados ordinarios para nuestro
modelo (3) aparecen recogidos en la tabla 3.
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LnAuditit = a0 + a1LnConsultit + a2LnAtit + a7InvDeuAit + a8OpCorpit + a9RaizSubit + a3RdoEjerit
+ a4Endeit + a5Rentit + a6Opinionit +a10Comiteit + a11Repuit + a12Fechait + a13LnDurit
+ a14PreIBit +
+
+? it (3)
LnConsultit = ß0 + ß1LnAuditit + ß2LnAtit + ß7InvDeAit + ß8OpCorpit + ß9RaizSubit + ß3RdoEjerit +
ß4Endeit + ß5Rentit + ß6Opinionit +ß10Comiteit + ß11Repuit + ß12Fechait + ß13LnDurit +
ß14PreIBit + +
+ ? it (4)
Honorarios de auditoría Honorarios de consultoría
Variables
Signo esperado Coeficientes del modelo t Coeficientes del
modelo t
Constante 0.096 0.096 -6.465 -3.060
LnConsult +/- 6.598 6.598*** 1.200 6.598***
LnAT + 16.957 16.957*** -0.200 -1.275
InvDeuA + -1.430 -1.430 0.200 0.961
OperCorp + -1.028 -1.028 0.130 0.283
15
RaizSub + -5.817 -5.817*** 0.114 3.585***
RdoEjer - -2.228 -2.228** 1.113 2.167***
Ende + 2.008 2.008** -0.060 -0.522
Rent - -0.435 -0.435 -1.097 -0.947
Opinion - 1.441 1.441 1.137 1.130
Comite + -0.575 -0.575 1.867 2.357***
Repu + 1.806 1.806* 0.821 1.521
LnDur + -2.889 -2.889*** 0.519 1.858*
PreIB + 0.010 0.010 -0.587 -0.831
Com +/- -0.843 -0.843 -0.887 -1.790*
Serv +/- -3.895 -3.895*** -1.135 -2.325***
CyT +/- 0.926 0.926 -0.162 -0.327
IndExt +/- -0.314 -0.314 0.312 0.367
Const +/- 1.765 1.765* -1.126 -1.948**
Var +/- -2.714 -2.714*** -0.366 -0.643
2002 +/- -4.798 -4.798*** 0.381 0.601
2003 +/- -3.701 -3.701*** 0.419 0.696
2004 +/- -2.682 -2.682*** -0.094 -0.166
2005 +/- -2.034 -2.034** -0.194 -0.349
2006 +/- -0.647 -0.647 -0.104 -0.191
2008 +/- -0.613 -0.613 -0.468 -0.852
Observaciones: 402 R2=0.654 R2 ajustado = 0.631 F regresión = 28.432***
Observaciones: 402 R2 = 0.296 R2 ajustado = 0.250 F regresión = 6.333***
Significación estadística al 1%***, al 5% ** y al 10% *
Tabla 3: Resultados de la regresión lineal del modelo de honorarios por servicios de
auditoría y consultoría4.
Con relación a la bondad del ajuste y en especial cuando el modelo contiene un amplio
número de variables explicativas, el valor de la R2 corregida es el estadístico más
potente a estos efectos (Hair et al. 1999) y en este caso es del 63.1%. Es decir, el 4
La variable Fecha de nuestro modelo, no aparece en los resultados de la regresión, dado que todas las observaciones
cierran el ejercicio al 31 de diciembre por tanto no tiene ningún poder explicativo.
La variable Transf y el año 2007 fueron eliminadas por el programa al hacer la regresión, ya que se identifican respecto a
la constante del modelo.
modelo es capaz de explicar aproximadamente casi el 63% de las variaciones de la
variable dependiente, para un nivel de confianza del 95%. Presenta pues una capacidad
explicativa similar a la obtenida en otros países, dentro del rango de estudios previos de
55 a 89% (véase por ejemplo Francis, 1984; Palmrose, 1986; Joshi et al. 2000;
Casterella et al., 2004; Monterrey et al., 2007).
Además, el estadístico F presenta valores con un grado de significatividad inferior
al 1%. Por lo tanto se rechaza fuertemente la hipótesis nula de no relación entre la
16
variable dependiente y las independientes. Es decir, podemos afirmar que la variación en
el logaritmo natural de los honorarios de los auditores se explica, al menos, por una de
las variables independientes que recoge el modelo.
De esta forma, podemos concluir que el modelo 3 ofrece resultados robustos para
explicar las variaciones en la variable dependiente.
Con todo, podemos concluir que los honorarios de auditoría en el mercado
mexicano están explicados por los servicios adicionales que le presta el auditor a la
empresa cliente, revelando la existencia de una sinergia de conocimientos entre estas,
por el tamaño de ésta, por su endeudamiento y el resultado del ejercicio, así como por la
duración del auditor en el encargo, el tipo de auditor que preste el servicio y la
pertenencia a determinados sectores de negocio si la auditoría se realiza antes o
después de la entrada en vigor de la Ley de la BMV de 2006.
Los resultados de la regresión del modelo (4), en el que nuestra variable a explicar
es el logaritmo natural de los servicios de consultoría. Pretendemos observar qué
factores los explican y si estos determinantes son similares a los factores de honorarios
por servicios de auditoría. La tabla 6 muestra los resultados obtenidos.
Con relación a la bondad del ajuste, en este caso es del 25%, es decir, el modelo
es capaz de explicar aproximadamente el 25% de las variaciones en la variable
dependiente, para un nivel de confianza del 95%. Por tanto presenta una capacidad
explicativa muy baja, en comparación con estudios previos, como el de Whisenant et al.
(2003), cuyo R2 asciende al 71%, Antle (2004) con un R2 del 68% y Monterrey y Sánchez
(2007) con un R2 del 49%, si bien superior a otros modelos testados en otros mercados
como el de Abbott et al (2003) cuyo R2 ajustado asciende a tan sólo el 17 %.
El estadístico F presenta valores con un grado de significatividad inferior al 1%. Por
lo tanto, se rechaza la hipótesis nula de no relación entre la variable dependiente y las
independientes. Es decir, podemos afirmar que la variación en el logaritmo natural de los
honorarios de los auditores por servicios de consultoría, se explica, al menos, por una de
las variables independientes que recoge el modelo.
Nótese que para el modelo de honorarios por servicios de consultoría (modelo 4),
observamos que el coeficiente es significativo, al igual que lo era la variable LnConsult
en nuestro modelo (3). Esto quiere decir que existe una relación positiva entre los
servicios adicionales y los de auditoría. Por otro lado, en el modelo de honorarios de
auditoría (3) resultó significativa la variable utilizada para medir el tamaño del cliente
(LnAT), que sin embargo no es factor explicativo en el modelo de servicios de consultoría
(3). De igual manera la variable raíz cuadrada de las subsidiarias (RaizSub), utilizada
con otras variables para medir la complejidad del cliente, resultó ser significativa al 1% y
con el signo esperado con la determinación de honorarios de consultoría. A diferencia de
17
ello, en la función de honorarios de auditoría, esta variable resultó ser significativa pero
con signo contrario al esperado. En cuanto a las variables proxy sobre riesgo financiero,
en nuestro modelo (4) de servicios de consultoría, sólo el resultado del ejercicio
(RdoEjer) fue significativa. Asimismo, nos damos cuenta que la relación entre los
honorarios por servicios adicionales y la duración del auditor en el encargo resultó ser
más significativa en el modelo de (3) LnConsult (al 1%) que en el modelo (4) LnConsult
(al 10% de significatividad) curiosamente con signos diferentes en uno y otro modelo.
Por otro lado, podemos observar que a diferencia de los honorarios por servicios de
auditoría, los honorarios por servicios de consultoría, guardan una relación positiva con
la existencia de comité de auditoría en la empresa, al ser significativa esta variable al
5%. De igual manera, vemos que la prestación de servicios adicionales no tiene relación
con la reputación del auditor mientras que en el modelo de honorarios de auditoría
resultó ser significativa. Por otro lado, los sectores que resultaron ser significativos para
la función de honorarios por servicios adicionales fueron comercio, construcción y
servicios, con una variante respecto al modelo de honorarios de auditoría, ya que en éste
fueron significativos también, los sectores construcción, servicios, y el de varios. En
cuanto a los años del estudio, ninguno fue estadísticamente significativo en el modelo de
consultoría, a diferencia de los 4 años (2002-2005) que sí han resultado significativos en
el modelo de honorarios de auditoría.
En resumen, en el mercado mexicano, los honorarios de consultoría se encuentran
explicados por los servicios de auditoría que se prestan al cliente, la complejidad del
cliente medida por el número de subsidiarias, por el riesgo de la empresa considerado el
resultado del ejercicio, por la duración del auditor en su encargo, así como por la
presencia de comité en la empresa y la pertenencia a los sectores comercio,
construcción y servicios.
d) Resultados de las regresiones a dos etapas.
Una vez contrastados los factores que determinan los honorarios de auditoría y
consultoría, en este apartado procederemos a desarrollar nuestro análisis a dos etapas,
que como ya mencionamos en párrafos precedentes, parte de la suposición de estudios
previos que mencionan que el conocimiento adquirido en los trabajos de auditoría son
aprovechados en los de consultoría y viceversa, con lo cual los honorarios de auditoría y
consultoría se determinan conjuntamente (véase Craswell et al. 1999; Whisenant et al.
2003; Antle et al. 2004 y Monterrey y Sánchez, 2007). Este fenómeno puede ocasionar
que nuestro modelo tenga un problema de endogeneidad inobservable entre la variable
independiente (LnConsult) modelo (3) y (LnAudit) modelo (4) y el término de error. Es por
esto que para tratar de corregir este problema se utilizan variables instrumentales. Para
18
este análisis, nuestras variables explicativas de interés son como ya se ha indicado, el
logaritmo natural de honorarios por servicios adicionales (LnConsult) y el logaritmo
natural de honorarios de auditoría (LnAudit), en el modelo (3) y (4) respectivamente.
Éstas serán pues las variables para la cuales buscaremos un instrumento. En este
análisis realizaremos además de las regresiones lineales, regresiones lineales a dos
etapas, estas últimas mediante el empleo de las enunciadas variables instrumentales.
Para este estudio emplearemos las regresiones realizadas en nuestro primer
análisis (también llamadas regresiones en primera fase) y correremos las regresiones en
segunda fase para observar el comportamiento de nuestra variable independiente en
cada uno de nuestros modelos (3) y (4), respectivamente. Por tanto, las variables que
utilizaremos como instrumento en nuestra regresión a dos etapas, al igual que
Whisenant et al. (2003) y Monterrey y Sánchez (2007), serán los valores pronosticados
de LnConsultit y LnAuditit que se obtienen de las regresiones en primera fase de
nuestros modelos (3) y (4), respectivamente.
A continuación en la tabla 4 presentamos los resultados de las regresiones a dos
etapas.
Honorarios de auditoría Honorarios de consultoría
Variables Coeficientes t Coeficientes t
Constante -1,009 -1.777 1.942 -0.543 LnConsult 0.068 4.711*** 5.867 8.868*** LnAT 0.566 17.631*** -3.086 -6.852*** InvDeuA -0.072 -1.260 0.,467 1.327 OperCorp -0.017 -0.135 0.209 0.274
19
RaizSub -0.048 -5.641*** 0.340 5.561*** RdoEjer -0.352 -2.553** 1.929 2.266** Ende 0.064 2.031** -0.357 -1.815* Rent 0.099 0.314 -0.849 0.440 Opinion 0.345 1,250 -0.763 -0.448 Comite 0.208 0.974 0.265 0.203 Repu 0.202 1.437 0.004 0.004 LnDur -0.090 -1.254 0.724 -1.629 PreIB -0.114 -0.584 0.200 0.167 Com -0.110 -0.843 0.281 0.357 Serv -0.559 -4.663*** 2,029 2.405** CyT 0.121 0.924 -0.160 -0.323 IndExt -0.071 -0.312 0.310 0.365 Const 0.242 1.607 -2,037 -2.170** Var -0.412 -2.788** -0.360 -0.642 Observaciones: 402 R2 = 0.619 R2 ajustado = 0.599 F regresión = 37.843***
Observaciones: 402 R2 = 0.231 R2 ajustado = 0.199 F regresión = 6.333***
Significación estadística al 1%***, 5% ** y 10% * Tabla 4: Resultados de la regresión a dos etapas del modelo de honorarios por
servicios de auditoría y consultoría 5
En cuanto al coeficiente de determinación R2 en nuestro modelo de honorarios de
auditoría es del 62% y el R2 ajustado del 60%, ligeramente menor al determinado en la
regresión en primera fase. Sin embargo, es menor al obtenido por Whisenant et al (2003)
en el mercado norteamericano con un coeficiente R2 de 79%, Antle et al (2004), en Reino
5
La variable Fecha de nuestro modelo, no aparece en los resultados de la regresión, dado que todas las observaciones cierran el
ejercicio al 31 de diciembre, por tanto no tiene ningún poder explicativo.
La variable Transf y el año 2007 fueron eliminadas por el programa al hacer la regresión, ya que se identifican respecto a la constante
del modelo.
No se incluyeron los resultados de la variable Año (2002-2008), dado que en este análisis, nuestra variable explicativa de interés es el
LnConsult. Sin embargo, cabe aclarar que igual que en la regresión en primera fase, resultaron significativos los años 2002-2005.
Las variables instrumentales utilizadas en la regresión a dos etapas, fueron los valores pronosticados de LnConsultit de la regresión en
la primera etapa.
Unido y Estados Unidos, con un R2 de 77%; y Monterrey et al (2007), en el mercado
español, con un R2 igual a 69%.
El estadístico F presenta valores con un grado de significatividad inferior al 1%, y
podemos decir que la variación en el logaritmo natural de los honorarios de los auditores
por servicios de auditoría, se explica, al menos, por una de las variables independientes
que recoge el modelo.
20
En consecuencia, según los resultados obtenidos en la estimación de ambas
regresiones, lineal simple (primera etapa) y a dos etapas, del modelo de honorarios,
vemos que la variable que centra nuestro interés LnConsultit, mantiene su significación
estadística de modo contrario a Whisenant et al. (2003) para el caso norteamericano. Sin
embargo, es consistente con los resultados obtenidos por Antle et al. (2004), en el Reino
Unido y Monterrey y Sánchez (2007), en el mercado español. Todo ello nos lleva a
precisar que nuestra evidencia empírica rechaza la hipótesis nula H1 y confirma la
hipótesis alternativa, de obtención de conocimientos en la prestación de servicios de
consultoría, y de su aplicación en los trabajos de auditoría, determinándose los
honorarios de modo conjunto, y dejando en evidencia la existencia de competencia en el
mercado de servicios de auditoría en México, y de las economías de escala entre auditor
y cliente.
En lo que respecta a la capacidad explicativa del modelo de honorarios de
consultoría, observamos que es muy baja, ya que el coeficiente de determinación R2 es
del 23% y el R2 ajustado del 20%, menor al determinado en la regresión en primera
fase. Además, es con mucho, menor al obtenido por Whisenant et al. (2003) en el
mercado norteamericano con un coeficiente R2 de 67%, Antle et al. (2004), en Reino
Unido y Estados Unidos, con un R2 igual a 68%; y Monterrey y Sánchez (2007), en el
mercado español, con un R2 igual a 55%.
El estadístico F presenta valores con un grado de significatividad inferior al 1%, y
podemos decir que la variación en el logaritmo natural de los honorarios de los auditores
por servicios de consultoría, se explica, al menos, por una de las variables
independientes que recoge el modelo.
Ahora bien, el hecho de que la variable LnAuditit sea estadísticamente significativa
sugiere un incremento en el conocimiento que se adquiere en el trabajo de auditoría y
que es utilizado en el de consultoría. Nuestros resultados son consistentes con los
obtenidos por Antle et al. (2004) en el Reino Unido, y contrarios a los obtenidos por
Whisenant et al. (2003) en Norteamérica y Monterrey y Sánchez (2007) en España. Sin
embargo, cabe indicar que el poder explicativo de nuestro modelo es muy bajo, como se
específica en los párrafos precedentes. Aun así, nuestra hipótesis nula H2 se rechaza, y
por tanto se acepta la hipótesis alternativa, pues como comprobamos con los resultados
de nuestra regresión a dos etapas al ser la variable LnAudit significativa y con signo
positivo, la prestación de servicios de auditoría en México, produce un derrame de
conocimientos, que es aprovechado en los servicios adicionales, que presta el auditor a
su cliente, determinándose por tanto los honorarios en forma conjunta.
6. CONCLUSIONES
21
En este estudio nuestro interés se ha centrado, en conocer en qué medida la
prestación conjunta de ambos servicios genera flujos de conocimientos que pueden ser
aprovechados entre sí, aprovechando las economías de escala obtenidas, que pueden
ser compartidas entre auditor y cliente, en función del grado de competencia en el
mercado de servicios de auditoría y consultoría.
Los resultados que hemos obtenido, tanto de las regresiones lineales simples
como de las regresiones a dos etapas, nos han permitido rechazar nuestras hipótesis
nulas planteadas, y por tanto aceptar las alternativas, siendo nuestros resultados
consistentes con los de investigaciones previas.
En relación a los factores determinantes de los honorarios de los auditores a tenor
de los resultados obtenidos en los modelos (3) y (4) en las regresiones a dos etapas,
podemos afirmar que en el mercado analizado influyen de forma significativa el tamaño
de la empresa cliente, el riesgo financiero de la empresa cliente, la complejidad del grupo
empresarial que posee el cliente, medido a través del número de subsidiarias, el
volumen de servicios adicionales prestados y la pertenencia o no al grupo denominado
GFA internacionales.
También resulta interesante destacar el hecho de que el coeficiente positivo de los
servicios adicionales, no refrenda que la sinergia de conocimientos que se produce al
realizarse conjuntamente los servicios de consultoría y auditoría se manifieste en un
menor importe de lo facturado por los auditores. Así, hemos de descartar la suposición
de que la prestación de servicios adicionales de consultoría pudiera traducirse en la
necesidad de un menor esfuerzo por parte del auditor. Este signo positivo que recoge
nuestro modelo es consistente con el de Simunic (1984), Palmrose (1986), Davis et al.
(1993), Stein et al. (1994) o Bell et al. (2001), Joshi (2000); Whisenant et al. 2003;
Carson et al. (2004); Liu (2007); Monterrey y Sánchez (2007); Shammari (2008).
Nuestros resultados indican que, de hecho, a mayor importe de servicios adicionales
mayores son los honorarios de auditoría. Y según argumenta Simunic (1984), esta
situación se debe a que la internacionalización de conocimientos obtenida por las
economías de alcance da lugar a una reducción del número de horas necesarias de
auditoría externa y por tanto en una disminución de los honorarios de auditoría.
En conclusión, en la determinación conjunta de los honorarios de auditoría y
consultoría, en línea con los resultados tanto de las regresiones lineales simples como a
dos etapas (mediante la utilización de variables instrumentales), de los modelos (3) y (4),
se infiere que el conocimiento adquirido en unas actividades es aprovechado en otras,
de modo que el flujo de conocimientos generados en los trabajos de auditoría son
aplicados en los trabajos de consultoría y viceversa, sin que sea posible distinguir cómo
22
se reparten los ahorros de costos entre el auditor y su cliente. Así, podemos afirmar por
los resultados obtenidos que, en el mercado mexicano los honorarios de auditoría y
consultoría se determinan conjuntamente, al igual que en el mercado norteamericano,
(Whisenant et al. 2003), o en el Reino Unido (Antle et al. 2004) y en el mercado Español
(Monterrey y Sánchez, 2007).
Finalmente, hemos de reseñar que los resultados de nuestro trabajo deben ser
interpretados con cautela. Ello se debe a dos posibles limitaciones comunes a la mayoría
de estudios de esta naturaleza. En primer lugar, hemos de mencionar el número
relativamente reducido de empresas de las cuales se obtuvo la información de
honorarios. En segundo lugar, porque la evidencia que documentamos puede ser
sensible a la elección de las variables instrumentales empleadas, que queda al arbitrio
de cada investigador. A este respecto, no obstante, hemos de señalar que si bien las
elegidas por nosotros están fundamentadas por la literatura científica utilizada en nuestro
objeto de estudio.
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