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2009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.DCOM&AUDACC” 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，2006)，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，2006)。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，COMME—N：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—N=2;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—N=3;2.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：