审计委员会行为与基本特征相关性

一、研究设计

(一)样本选择本文数据取自公司年报与CSMAR数据库。截至2022年度12月31日深市、沪市上市A股公司共计1919家，没有设立审计委员的公司737家1，设立审计委员会的公司为1171家。如表1所示，1171家公司中明确披露审计委员会与沟通方式、会议次数、财务专家比例、审计委员会主席来源、规模和独立董事比例的分别为777家、521家、374家、348家、1171家和624家2。表1中Au.DCOMAUDACC 代表同时披露审计委员会与沟通方式、财务专家在审计委员会中所占比例两项内容，观测数为175家。五项内容全部披露的共计68家。

收由表1可见，关于公司审计委员会规模信息披露的较为充分，但关于审计委员会主席和审计委员会会计专家的信息披露的不够清楚。上市公司在披露信息时各有侧重，最终五项内容披露齐全的公司只有68家。关于上市公司审计委员会信息披露有必要通过法规进一步完善。本文处理数据所用软件为SAS 8.2。

(二)变量定义本文采用参数检验与多元回归法考察审计委员会基本特征对审计委员会行为的影响。在检验过程中，变量定义如下：

1.被解释变量AUDCOM：审计委员会与注册会计师沟通方式;审计委员会与注册会计师沟通有五种类型：

函件、见面会、电话、审计现场、电子邮件。见面会与审计现场沟通最具实际意义，凡提及这二种沟通方式之一的，加1分，二者都提及的加2分;函件、电话和电子邮件之三种沟通方式不够直接，凡提及这三种沟通方式之一的，不加分;AUDCOM的最后赋值为所提及沟通方式赋值累加之和。如公司提及见面会、电话、审计现场三种沟通方式，则AUDCOM值为2(1+0+1)。

COMME N：审计委员会会议次数。一般认为，审计委员会会议次数可以作为审计委员会勤勉的代理变量(谢永珍，2022)，但也有研究认为频繁的开会只是为了事后解决频繁发生的问题而非前瞻性地去履行职责(王雄元、管考磊，2022)。为了明确区分公司审计委员会次数过多可能对研究的影响，本文对审计委员会会议次数做了处理：

审计委员会会议次数=样本公司审计委员会会议次数的中位数，COMMEN：1;样本公司审计委员会会议次数的中位数审计委员会会议次数样本公司审计委员会会议次数95分位数，COMME审计委员会会议次数=样本公司审计委员会会议次数95分位数，COMME2.解释变量AUDACC：财务专家比例。财务专家在审计委员会中所占比例。财务专家的判断标准包拓：有财务背景的学历、取得CPA证书、从事过财务总监等与财务相关的工作。符合其中一条即可判断为财务专家。

AUDCHA：审计委员会主席来源;审计委员会主席来源于企业赋值为0.6;来源于基金管理公司赋值为0.8;来源于高校赋值为1。N CM：审计委员会规模;审计委员会成员人数。COMNP：独立性。审计委员会中独立董事所占比例。

3.控制变量控制变量分为三大类：董事会相关变量、股东大会相关变量、企业基本情况变量。本文所涉及的相关变量及定义如表2所示：

二、描述性统计本文手工收集整理了2022年年报中明确提及审计委员会与注册会计师的沟通方式的信息，如表1所示。在1182家公司中，共有777家公司提及了审计委员会与注册会计师的沟通方式。表3组A显示，共有179家公司提及采用了函件方式沟通;449家公司提及采用了见面会的形式;145家公司提及采用了电话沟通的方式;184家公司提及在审计现场进行了沟通;还有43家公司提及采用了电子邮件的沟通方式。三、多元回归分析多元回归分析的目的是检验前文提出的理论假设。审计委员会的基本特征并非是决定审计委员会的行为的唯一要素。例如， 当审计委员会财务专家比例较低时，审计委员会代偿性的增加行为有效性，这种代偿可能是自愿的，但更有可能是被外部股东大会及董事会所强制的。所以有必要控制其他影响审计委员会行为的要素。AUDCOM 、COMME N 、AUDACC、AUDCHA 、N.CM、COMNP六要素全部披露的样本共计68家，减去其中金融行业的样本(因为控制变量有LEV，与普通行业计算不同)和数据不全(机构持股比例)样本，最后得到样本53家。多元回归结果分析如表4所示。

审计委员会财务专家比例(AUDACC)、审计委员会规模(NCM)与现场沟通方式(审计现场、见面会)呈正向关系，与前面参数检验结论一致，支持了假设11与31，但未通过显着性检验。

审计委员会主席来源(AUDCHA)与现场沟通方式呈现正向关系，与前面参数检验结论不一致，但未通过显着性检验。这可能是因为二者检验所用样本不同。

机构投资者持股比例(SHAINP)与审计委员的现场沟通方式呈现正向关系，并在5% 的水平通过显着性检验，这意味着机构投资者的监督对审计委员会的行为有正向促进作用。但是股权制衡度(SHABAL)与审计委员的现场沟通方式呈现反向关系，并在5% 的水平通过显着性检验。这可能是因为当股权制衡度较高时，公司整体治理水平较高，反而弱化了对审计委员会监督功能的需求，从而导致审计委员会沟通行为有效性的下降。

审计委员会会议次数回归分析在以COMMEN为因变量对式(2)所示各项自变量进行多元回归时，审计委员会主席来源(AUDCHA)与现场沟通方式呈现反向关系，并在5% 的水平通过显着性检验。这意味着当审计委员主席来源于高校时，会议次数越少，假设22没有得到支持。审计委员会财务专家比例(AUDACC)、审计委员会规模(NCM)与审计委员会会议次数(COMMEN)呈正向关系(支持了假设12，3 2)，审计委员会的独立性(COMNP)与审计委员会会议次数(COMMEN)呈反向关系(假设42没有得到支持)，与前面参数检验结论一致，但未通过显着性检验。这意味着审计委员会规模越大，财务专家比例越高，审计委员会独立董事所占比例越低，越有助于审计委员会内部的沟通。

这可能是因为独立董事时间、精力的局限性，妨碍了审计委员会会议的召开。当然，也有可能是因为审计委员会独立董事比例越高，平时的行为效率较高，从而不必要通过开会解决问题。

进一步看出，相比于其他基本特征，审计委员会的独立性(COMNP)系数为一0.8018，对于审计委员会的沟通行为(AUDCOM)影响最大：审计委员会主席的来源(AUDCHA)系数为一0.9464，对于审计委员会的会议次数(COMMEN)影响最大。

四、主要结论与局限

(一)主要结论本文通过参数检验与多元回归分析，对审计委员会基本特征与审计委员会的行为相关性进行了研究，主要发现包括：

首先，相比于2022年，2022年审计委员会沟通方式中的审计现场、见面会无论是绝对值还是相对比率都有大幅增加。相比于其他沟通方式，审计现场沟通和见面会沟通更具效果，也意味着审计委员会的行为更为积极。虽然，公司披露的审计委员会与注册会计师的沟通方式越多，并不意味着审计委员会对年报的参与和沟通质量越高(吴溪等，2022)。但是，如果上市公司整体沟通方式增多时，就不能将其归因于处理异常问题，而更多可能是沟通质量的提高。这在一定程度上表明，审计委员会的行为效率有所提高。

第二，以审计委员会的基本特征作为审计委员会行为的替代变量去分析审计委员会的治理功效是值得推敲的。审计委员会基本特征及行为具有一定相关性，并且在参数检数时都比较显着。

但是，在多元回归分析时，除公式(1)中的独立董事比例(COMNP)和公式(2)中的审计委员会主席的来源(AUDCHA)外，审计委员会基本特征都未通过显着检验。这说明审计委员会基本特征固然可以在一定程度上解释其行为，但其解释力度是值得怀疑的。所以，应慎重使用审计委员会的基本特征去评价审计委员会的功效。

第三，审计委员会的独立性一直被认为是审计委员会质量较高的代理变量。但本文却发现独立董事比例较高反而不利于与注册会计师的沟通(沟通方式更多采用非现场沟通)与审计委员会内部的沟通(审计委员会会议)。虽然本文尚不足以判断审计委员会独立董事比例过高一定会降低审计委员会的治理功效，但至少能够说明独立董事的存在也许是一把双刃剑，在提高独立性的同时，却降低了沟通效率。

研究局限首先，由于审计委员会的基本特征及行为信息披露不够充分，导致多元回归分析时样本只有53家，从而其结论的说服力有所下降。今后，随审计委员会信息披露信息的不断丰富，研究样本的大幅增加，在此基础上的研究会更具可靠性。第二，审计委员会的沟通行为及会议次数仅是的两个最易从公开数据获取的审计委员会行为代理变量。沟通行为及会议次数本身是否能够反映审计委员会的行为效率，也还需要进一步验证。

总结：审计委员会行为与基本特征相关性到这里就全部结束了。