Columns (1) and (2) of Table 3 prov

Columns (1) and (2) of Table 3 provide the regression results for our basic model (i.e. Model 1), which examines the effects
of the independent variables on audit fees in the US and Japan. In brief, the results indicate an adjusted R2 of 0.7668 with
an F-statistic of 4662.97 for the US data, and an adjusted R2 of 0.6433 with an F-statistic of 1063.04 for the Japanese data.
The high adjusted R2 values and F-statistics suggest that the dependent variable (i.e. AUDITFEES) is well explained by the
independent variables and control variables in the basic model.
The US results reported in Column (1) of Table 3 (Panel A) indicate a statistically significant negative β1 of −0.253 (t = −2.24,
p < 0.05) and a statistically significant positive β2 of 0.496 (t = 137.32, p < 0.001). Moreover, the Japanese data results reported
in Column (2) of Table 3 (Panel A) show a statistically significant negative β1 of −0.513 (t = −2.52, p < 0.05) and a statistically
significant positive β2 of 0.337 (t = 36.36, p < 0.001). The negative coefficient between XBRL and audit fees thus supports
H1a. In relation to this particular finding, Rezaee (2009) argues that financial statements in XBRL format facilitate and enhance
internal control effectiveness and efficiency and thus reduce relevant costs, including those for verification, substantive tests
and audit engagement. The positive coefficient between firm size and audit fees is also consistent with the extant literature

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

คอลัมน์ (1) และ (2) ของตารางที่ 3 ให้ผลการถดถอยสำหรับรูปแบบขั้นพื้นฐานของเรา (เช่นรุ่นที่ 1)
ซึ่งจะตรวจสอบผลกระทบของตัวแปรอิสระเกี่ยวกับค่าธรรมเนียมการตรวจสอบในสหรัฐอเมริกาและญี่ปุ่น ในช่วงสั้น ๆ ผลลัพธ์ที่บ่งบอกถึงการปรับ R2 ของ 0.7668 กับ
F-สถิติ 4,662.97 สำหรับข้อมูลในสหรัฐอเมริกาและปรับ R2 ของ 0.6433 กับ F-สถิติ 1,063.04 สำหรับข้อมูลญี่ปุ่น.
ค่า R2 สูงปรับ F-สถิติ ชี้ให้เห็นว่าตัวแปรตาม (เช่น AUDITFEES)
จะมีการอธิบายอย่างดีจากตัวแปรอิสระและตัวแปรควบคุมในรูปแบบพื้นฐาน.
ผลของสหรัฐรายงานในคอลัมน์ (1) ของตารางที่ 3 (Panel A) บ่งบอกถึงβ1เชิงลบอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ -0.253 ( t = -2.24,
p <0.05) และβ2บวกอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ 0.496 (t = 137.32, p <0.001) นอกจากนี้ผลข้อมูลญี่ปุ่นรายงานในคอลัมน์ (2) ของตารางที่ 3 (Panel A) แสดงβ1เชิงลบอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ -0.513 (t = -2.52, p <0.05) และสถิติβ2บวกอย่างมีนัยสำคัญของ0.337 (t = 36.36 , p <0.001) ค่าสัมประสิทธิ์เชิงลบระหว่างค่า XBRL และการตรวจสอบจึงสนับสนุนH1A ในความสัมพันธ์กับการค้นพบนี้โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Rezaee (2009) ระบุว่างบการเงินในรูปแบบ XBRL อำนวยความสะดวกและเพิ่มประสิทธิภาพการควบคุมภายในและมีประสิทธิภาพและทำให้ลดค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องรวมทั้งผู้ที่สำหรับการตรวจสอบการทดสอบที่สำคัญและการสู้รบการตรวจสอบ ค่าสัมประสิทธิ์เชิงบวกระหว่างขนาดของ บริษัท และค่าธรรมเนียมการตรวจสอบนอกจากนี้ยังมีความสอดคล้องกับวรรณกรรมที่ยังหลงเหลืออยู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

คอลัมน์ ( 1 ) และ ( 2 ) ของตารางที่ 3 มีการถดถอยแบบพื้นฐานของเรา ( เช่น โมเดล 1 ) ศึกษาผลของตัวแปรอิสระ
ค่าตรวจสอบบัญชีในสหรัฐอเมริกาและญี่ปุ่น สรุป พบการปรับ R2 ของ 0.7668 กับ
เป็น f-statistic ของ 4662.97 สำหรับข้อมูลเรา และการปรับ R2 ของ 0.6433 กับ f-statistic ของ 1063.04 สำหรับข้อมูล
ญี่ปุ่น .สูงปรับ R2 ค่าและ f-statistics ชี้ให้เห็นว่าตัวแปรตาม ( เช่น auditfees ) อธิบายได้ดีโดย
ตัวแปรอิสระ และควบคุมตัวแปรในโมเดลพื้นฐาน
เราผลรายงานในคอลัมน์ ( 1 ) ตารางที่ 3 ( แผง ) ระบุความสัมพันธ์ของบีตาลบ 1 − 0.253 ( t = − 2.24
, P < 0.05 ) และบีตาบวกอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ( t = 137.32 2 0.496 ,p < 0.001 ) นอกจากนี้ ญี่ปุ่นรายงานผลข้อมูล
ในคอลัมน์ ( 2 ) ตารางที่ 3 ( แผง ) แสดงความสัมพันธ์เชิงลบของบีตา 1 − 0.513 ( t = − 2.52 , p < 0.05 ) และพบความสัมพันธ์เชิงบวกของ 0.337 บีตา 2
( t = 36.36 , p < 0.001 ) ลบค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่าง XBRL และตรวจสอบค่าธรรมเนียมจึงสนับสนุน
h1a ในความสัมพันธ์กับการค้นหานี้โดยเฉพาะrezaee ( 2009 ) ระบุว่างบการเงินในรูปแบบ XBRL อํานวยความสะดวกและเพิ่ม
ประสิทธิผลการควบคุมภายในและประสิทธิภาพและจึงลดต้นทุนที่เกี่ยวข้อง รวมทั้งการตรวจสอบการทดสอบและการตรวจสอบ , ญัติ
หมั้น . สัมประสิทธิ์เป็นบวกระหว่างขนาดของสำนักงานและค่าธรรมเนียมการตรวจสอบยังเป็นวรรณกรรมที่ยังสอดคล้องกับ