第三章、 研究方法
第四節 多元線性迴歸模型
本研究利用研究窗期（-3, 1）的累積異常報酬當作應變數，並用以下表 3-4 解釋變數和控制變數，探討解釋自變數對因變數影響的程度：
表3- 4 迴歸變數定義
迴歸式 變數 說明 預期符號
(1)和(2) 𝐶𝐴𝑅𝑖 第i 個樣本事件期的累積異常報酬率 N/A
(1)和(2) 𝛼0 常數項 N/A
(1)和(2) 𝛼𝑖 迴歸係數 N/A
(1)和(2) 𝜀𝑖 誤差項 N/A
(1) 𝐸𝑇𝑅𝑖 長期有效稅率 ＋
(1) 𝑃𝑃𝐸𝑖 巴拿馬文件曝險 －
(1) 𝑇𝐴𝑋𝑖 曝稅比例 －
(2) CG2𝑖~CG7𝑖 105 年公司治理評鑑級距虛擬變數 ＋ (2) 𝐸𝑇𝑅𝑖 × CG7𝑖 長期有效稅率及公司治理好的交乘項 ＋
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本研究包含五個控制變數，研發費用率、資產、市價淨值比、獲利能力、
股價報酬率，說明如下：
1. 研發費用（𝑅&𝐷𝑖）
台灣技術不足的時候，常常會到海外子公司做研發，而且研發費用可用來 抵稅，更有學者探討美國國稅局是否有能力去監督具有研發費用及境外收入的 跨國企業避稅，以TEJ Financial DB 以合併為主單季全產業簡表的研發費用率
（研究發展營業費用 /營業收入淨額 *100）當作控制變數。
2. 獲利能力（𝑅𝑂𝐴𝑖）
陳明進（2002）表示財務所得較高的公司通常獲利能力較高，如果其他稅 盾沒有明顯增加，租稅負擔亦可能較高，是符合所得效果的預期，亦即可能代 表避稅傾向低。相反地，Wilson（2009）、Lisowsky（2010）及 Lim（2010）認 為獲利能力較高的公司，國際資源管道豐富，從事租稅管理的機會較高。以 TEJ Financial DB 以合併為主單季全產業簡表的 ROA（稅後息前%）來衡量。
3. 產業（𝐼𝑁𝐷𝑖）
台灣股市有產業輪漲輪跌的現象，莊豐銘（2006）亦提到電子與非電子投 資於租稅天堂有顯著差異，因此使用TEJ Company DB 基本資料中的 TSE 產業 別將電子產業的樣本定義為1，其餘的樣本定義為 0。
4. 資產規模（𝑆𝐼𝑍𝐸𝑖）
參考過去文獻以TEJ Financial DB 以合併為主單季全產業簡表的資產總資 產取自然對數衡量，魏妤珊、邱敬貿、黃淑惠（2015）根據以往文獻與相關假 說，發現公司規模對有效稅率有顯著的影響，但影響方向並不明確，但其研究 發現公司規模愈大，避稅激進程度較小。
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5. 是否委託前四大會計事務所簽證（稱為四大簽證，𝐵𝐼𝐺4𝑖）
大型事務所被稱為租稅庇護推薦者，計算方式為公開資觀測站105 年度第 一季的採IFRS 後會計師查核（核閱）報告，定義虛擬變數為前四大會計師事 務所為1，其餘為 0。
6. 股價報酬率（𝑆𝑅𝑖）
李存修、胡星陽與王瑪如（2007）以海外可轉債為例，市場對宣告日的反 應都傾向負面，但用事件研究法做迴歸的控制變數發現，前一個月的股價報酬 率高之公司相對有正面的反應，股價報酬為投資人對公司未來獲利前景的預 期，推測其勝過負面事件的影響。巴拿馬文件亦屬負面事件影響，使用TEJ 股 價資料庫的股價報酬率（三個月），觀察是否有類似的情形發生。
7. 市價對帳面價值比（𝑀𝐵𝑖）
使用TEJ Financial DB 以合併為主累計全產業，MV 市場價值（季底普通股 市值）除以BV 帳面價值（扣除特別股之股東權益）。此比率用來評估一家公司 市價與帳面價值的距離，比例高者為成長型股票，比例低者為價值型股票，可 以反映出股票投資人的信心程度。
（二）多元迴歸模型 迴歸式(1)
𝐶𝐴𝑅𝑖 = 𝛼0+ 𝛼1𝐸𝑇𝑅𝑖+ 𝛼2𝑃𝑃𝐸𝑖 + 𝛼3𝑇𝐴𝑋𝑖 + 𝛼4𝑅&𝐷𝑖 + 𝛼5𝑅𝑂𝐴𝑖 + 𝛼6𝐼𝑁𝐷𝑖+ 𝛼7𝑆𝐼𝑍𝐸𝑖 + 𝛼8𝐵𝐼𝐺4𝑖+𝛼9𝑆𝑅𝑖 + 𝛼10𝑀𝐵𝑖+ 𝜀𝑖 迴歸式(2)
𝐶𝐴𝑅𝑖 = 𝛼0+ 𝛼1𝐶𝐺1052𝑖 + 𝛼2𝐶𝐺1053𝑖 + 𝛼3𝐶𝐺1054𝑖 + 𝛼4𝐶𝐺1055𝑖 + 𝛼5𝐶𝐺1056𝑖 + 𝛼6𝐶𝐺1057𝑖 + 𝛼7𝑅&𝐷𝑖+ 𝛼8𝑅𝑂𝐴𝑖
+ 𝛼9𝐼𝑁𝐷𝑖 + 𝛼10𝑆𝐼𝑍𝐸𝑖+ 𝛼11𝐵𝐼𝐺4𝑖+𝛼12𝑆𝑅𝑖+ 𝛼13𝑀𝐵𝑖+ 𝜀𝑖
19 0.10、 0.05、0.01，樣本事件期內之樣本異常報酬、累積異常報酬及檢定統計 量如表4-1：