表 4-2 迴歸式變數間之相關係數矩陣（Pearson 右上，Spearman 左下）
X R SIZE MTB LEV
X 0.323 0.126 -0.083 -0.128
R 0.379 0.008 0.014 -0.047
SIZE 0.130 0.029 0.277 -0.196
MTB 0.026 0.021 0.427 -0.245
LEV -0.069 -0.054 -0.230 -0.447
本表為 2002 年至 2009 年 8 個會計年度，每年 687 家公司，共 5,496 個公司年樣本，其每年迴歸式 中，變數間相關係數之平均值。右上方三角形區塊為 Pearson 相關係數，左下方的則為 Spearman 相 關係數。X 乃非常項目前損益，以前一年的股東權益市值平減。R 以自報表發布日起至次年報表發 布日止的股票月報酬換算成年報酬率計算之，即每年 5 月至次年 4 月的報酬率。SIZE 以股東權益市 值百萬為單位，並考量與美國之匯差後（因 SIZE 此值若以新台幣千元為單位衡量權益市值再取自 然對數，仍達 20 多，與迴歸式中其他變數數值差距過大，不具一致性；故採與 Khan and Watts(2009) 同等的衡量尺度，把股東權益市值從新台幣改以美金衡量，取近期匯率 30 換算），取自然對數。 年間，迴歸式的平均係數，其中 t 值採用 Fama-Macbeth 迴歸式的作法(Fama and Macbeth 1973)，根據 8 條迴歸式的標準誤計算得出。由(3.5)式產生之係 數，結合(3.3)式帶入公司規模、市價淨值比與財務槓桿比例此三項象徵公 司個別特性之參數，即可估計出 C_Score；同理，帶此三數入(3.2)式，則可 算出 G_Score（見表 4-4）。
表 4-3 顯示盈餘與股票報酬率間（以 R 及D×R的係數來衡量）如預期 般為正向關係，然而 R 係數的部分，程度並不明顯；D×R係數與盈餘顯著 的正相關，表示公司平均而言，有財報可靠的情形（壞消息比好消息即時 反應於盈餘上的增額值）。R×SIZE與盈餘關係達 1%顯著水準的正相關，
和「較大規模公司，好消息認列時點較為即時」的論述相符。D×R×SIZE之 係數，是顯著的負相關，則和過去「較大規模公司，好壞消息認列時點不
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對稱的問題較低」的實證結果相符。不過 LaFond and Watts (2008)指出，較 不穩健之公司對好消息認列會有較快的速度，並有較低的資訊認列時點差 異。R×MTB的係數，呈顯著負相關，和「成長公司好消息認列時點較晚」
（或者說較穩健）之論述不謀而合。D×R×MTB之係數則十分不顯著，大概 導因於先前 Khan and Watts(2009)談及之短期（一年）期末 MTB 會受期初 MTB 影響，進而抵銷了期末 MTB 對盈餘之正項解釋能力的關係。R×LEV的 係數為顯著正相關，D×R×LEV之係數則為不顯著的正相關，前者之正負方 向與預期相反；顯示財務槓桿愈高的公司，好壞消息不對稱認列之情況較 為和緩，此與過去的研究結果不一致(Khan and Watts 2009)。迴歸式平均的 調整後 R2，與 Khan and Watts(2009)之結果相當。
表 4-4A 部 分 ， 為 整 體 C_Score 與 G_Score 的 敘 述 統 計 量 。 C_Score(G_Score) 的平均數為 0.221(0.125)，中位數為 0.166(0.09)，兩變數 之峰度皆十分高，G_Score 尤甚12，表示多數公司在財務報表的可靠性上，
表現程度相當；偏度方面，C_Score 偏度不大，G_Score 則為極端左偏13， 顯示少數公司在好消息的認列上，十分延遲。 C_Score 在第一四分位數(Q1) 上為正值，表示在樣本觀察期的公司中，普遍存有財報可靠的情形。表 4-4B 部分，為 C_Score 與 G_Score 之相關係數，右上方為 Pearson 相關係數，左 下方為 Spearman 相關係數；兩者皆顯示 C_Score 與 G_Score 間為顯著負相 關。此結果和過去「有較大的好壞消息不對稱認列情形，部分源自於對好 消息的延遲認列」之論述一致(Roychowdhury and Watts 2007; LaFond and Watts 2008)。
12 常態分配之峰度為 3，而全體 C_score 之峰度為 8.758，G_score 之峰度為 73.318。
13 常態分配之偏度為 0，愈近此值愈相似於常態分配。全體 C_score 之偏度為 1.745，G_score 之偏度為-5.19。
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D -0.025 -0.725
R + 0.029 0.459
R×SIZE + 0.037 3.504
R×MTB - -0.085 -2.262
R×LEV - 0.024 2.556
D×R + 0.460 3.829
D×R×SIZE ? -0.068 -5.118
D×R×MTB + 0.046 0.998
D×R×LEV + 0.054 1.319
SIZE 0.000 -0.027
MTB 0.000 -0.013
LEV -0.021 -1.822
D×SIZE 0.008 1.458
D×MTB -0.009 -0.744
D×LEV 0.007 0.502
Adj. R-squared 0.226
本表為 2002 年至 2009 年 8 個會計年度，每年 687 家公司，共 5,496 個公司年樣本，其每年迴歸式 中（Fama-Macbeth 迴歸式），各自變數係數的平均值。以「×」連結的變數為變數間的交乘項。D 是虛擬變數，若 R 為負，D 等於 1；反之，若 R 為正，D 等於 0。R 以自報表發布日起至次年報表 發布日止的股票月報酬換算成年報酬率計算之，即每年 5 月至次年 4 月的報酬率。SIZE 以股東權益 市值百萬為單位，並考量與美國之匯差後（因 SIZE 此值若以新台幣千元為單位衡量權益市值再取 自然對數，仍達 20 多，與迴歸式中其他變數數值差距過大，不具一致性；故採與 Khan and Watts(2009) 同等的衡量尺度，把股東權益市值從新台幣改以美金衡量，取近期匯率 30 換算），取自然對數。
MTB 即股東權益市值除以淨值。LEV 表示公司財務槓桿的程度，以長短期負債總合加上股東權益 市值平減來衡量。Adj. R-squared 是 8 條年迴歸式，平均的調整後 R2。
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本研究以財務報表的穩健程度作為衡量其可靠性之代理變數，並採 Khan and Watts(2009) 改良 Basu(1997)盈餘不對稱時效性模型所形成之 C_Score 作為衡量方式。分年按(3.5)式跑迴歸並算出各公司各年之 C_Score 後，以 C_Score 檢測採用金融商品公平價值會計準則前後，整體財報的可 靠性是否受到影響。
表 4-5 為 2002 年與 2006 年以及 2005 年與 2006 年，整體公司 C_Score 的檢定結果。2002 年與 2006 年兩段期間平均數差異 t 檢定，p 值為 0.000
（t 值為-13.934），表示兩段期間存在顯著差異；2005 年與 2006 年兩段期 間平均數差異 t 檢定，p 值為 0.000（t 值為-6.655），同樣顯示兩段期間存在 顯著差異。尤其從後者的結果可以驗證，即便於財會公報第三十五號影響 下，金融商品公平價值會計準則對財務報表仍具增額影響力。實證結果支 持本研究假說一，我國上市櫃公司在實施金融商品公平價值會計準則後，
財務報表之可靠性並未較實施前減弱，反而更加穩健。
表 4-4 整體樣本 C_Score 與 G_Score 之敘述性統計量與相關係數
平均數 標準差 Q1 中位數 Q3
A. C_Score 與 G_Score 之敘述性統計量
C_Score 0.221 0.288 0.063 0.166 0.286
G_Score 0.125 0.183 0.045 0.090 0.212
B. C_Score 與 G_Score 之相關係數（Pearson 右上，Spearman 左下）
C_Score G_Score
C_Score -0.553***
G_Score -0.600***
本表為 2002 年至 2009 年 8 個會計年度，每年 687 家公司，共 5,496 個公司年樣本所得出之 C_Score 與 G_Score 的敘述統計量以及兩者之相關係數，包含兩變數之平均數、標準差、中位數、第一四分 位數(Q1)、第三四分位數(Q3)、Pearson 相關係數和 Spearman 相關係數。C_Score 與 G_Score 乃利用 (3.5)式算出之係數分別配合(3.3)式以及(3.2)式得出。***表示達雙尾 1%的統計顯著性。
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皆達 1%顯著水準，依序分別為 18.09、3.72、23.59、14.13、10.53、12.25、15.17 以及 11.24，顯示此迴歸模式具有解釋能力。雖然各年係數由於共線 異達統計上 1%之顯著水準；2003-2005 年與 2006-2007 年兩段期間的平均 數差異 t 檢定，p 值為 0.021（t 值為 2.311），兩段期間存在差異達統計上 5%之顯著水準；2006-2007 年與 2008 年兩段期間的平均數差異 t 檢定，p 值為 0.000（t 值為 21.464），兩段期間存在差異達統計上 1%之顯著水準；
2008 年與 2009 年兩段期間的平均數差異 t 檢定，p 值為 0.000（t 值為-60.570），