第三章 研究設計 研究設計 研究設計 研究設計
本論文選取公司治理協會歷屆通過公司治理評量認證的 36 家上櫃公 司為研究樣本，研究資料來源來自中華公司治理協會網站以及台灣經濟新
CG6004 第三梯次 富邦金控、曜越科技、詮欣
CG6004 進階版 玉山金控、中鋼、信義房屋
CG6004 第二梯次 英濟、聚積、宏森、迎輝、熱映光電、訊聯生科、
加百裕、光菱、鴻翊、寶來曼氏、雷科、高力、新 麥、欣銓、鈊象、融程、鑫創、九豪
CG6004 台灣類比、漢科系統、凡甲科技、普萊德科技、瀚
荃、伍豐科技、蒙恬科技、驊訊電子、翔名科技、
世界先進、泰林科技
CG6003 中鋼、中國砂輪、玉山金控、元大金控、信義房屋
CG6002 中鋼 、國巨、 旺宏電子、台積電、中華電信、台
灣大哥大
CG6001 台積電、中華電信、台灣大哥大
第二節第二節
第二節第二節 研究期間研究期間研究期間研究期間及資料來源及資料來源及資料來源及資料來源
本論文選取公司治理協會歷屆通過公司治理評量認證的 36 家上櫃公 司為研究樣本，研究資料來源來自中華公司治理協會網站以及台灣經濟新 報（Taiwan Economic Journal），研究期間係自 2008 年 1 月 1 日起至 2009
年 12 月 31 日止，而事件日係以評量委員會的授證且對外公布日期為分界，
如表四所示：
表四 公司治理評量梯次與授證日期
接受評量通過梯次 授證日期 CG6004 第一梯次 2008 年 10 月 16 日 CG6004 第二梯次 2008 年 12 月 17 日 CG6004 第三梯次 2009 年 07 月 02 日 CG6005 第一梯次 2009 年 12 月 17 日
第三節 第三節 第三節
第三節 變數定義變數定義變數定義變數定義
變數的選取主要分成以下幾個構面：市場價值、營運效率與獲利力、長 期年報酬率、流動性、交易量、週轉率、市場情緒影響、持股狀況等。
一、 市場價值
Tobin’s Q＝普通股市價特別股市價營運資金長期負債帳面價值
總資產帳面價值 P/B Ratio＝權益市場價值
權益帳面價值
參考前述文獻的歸納，公司治理對公司價值有提升的作用，故預期 Tobin’s Q和P/B Ratio在本論文中有正向效果。
二、 營運效率與獲利力
ROA＝稅前息前折舊前之常續性淨利
平均資產總額
× 100%
ROE＝經常淨利
平均淨值
× 100%
EPS＝ 稅後淨利
流通在外的普通股股數
參考前述文獻的歸納，公司治理對公司價值有提升的作用，故 預期ROA、ROE和EPS在本論文中有正向效果。
三、 長期年報酬率
參考前述文獻的歸納，公司治理對公司價值有提升的作用，故預期報 酬率在本論文中有正向效果。
四、 流動性
買賣價差＝
自營商願意為某證券付出的賣價－自營商願意為某證券付出的買價
自營商願意為某證券付出的賣價自營商願意為某證券付出的買價
× 100%
買賣價差較高的樣本表示其交易成本較大，我們預期研究樣本的買賣 價差應與公司治理呈負向效果反應，代表公司治理越好的公司有較好的流 動性。
五、 交易量
成交值比重＝ 成交金額
加權指數有效成分股總成交值
× 100%
成交值比重較高的樣本表示資本市場對於其公司的未來預期發展抱
持較樂觀的看法，也代表公司治理評量認證所帶給資本市場的訊息效果是 正面的，所以我們預期研究樣本的成交值比重應與公司治理呈正向效果反 應。
六、 週轉率
週轉率＝ 成交量
流通在外股數
× 100%
參考前述文獻的歸納，公司治理較好的公司有較低的特性風險以及較少 的內部訊息，週轉率代表測度內部訊息的指標，故預期週轉率在本論文中有 負向效果。
七、 市場情緒影響
P/E Ratio＝股票價格 每股盈餘
參考前述文獻的歸納，公司治理對公司價值有提升的作用，故預期P/E Ratio在本論文中有正向效果。
八、 持股狀況
持股狀況分別觀察法人持股率、本國金融機構持股率、外國金融機構持 股率、本國政府機構持股率和大股東持股率等變數。
參考前述有關股權結構和持股比例的文獻歸納，公司治理越好 的公司，在以上的持股率會較高，故預期法人持股率、本國金 融機構持股率、外國金融機構持股率、本國政府持股率和大股
東持股率在本論文中有正向效果。
第四節第四節
第四節第四節 研究研究研究研究過程過程過程過程
本論文最主要的分析模式為探討公司接受治理評量的市場面分析，研究 設計針對兩大範疇進行探討：一是時間軸的縱斷面分析，探討上櫃公司接受 評量前後是否有顯著的差異；二是公司別的橫斷面分析，探討接受評量與否 的上櫃公司對營運績效、金融及資本市場的效應。
一、縱斷面分析
關於接受評量前後的差異分析，本論文採用事件研究法 （Event
Study）以及評量前後的獨立 t 檢定，探討公司接受治理評量並通過之後，
資本市場的相關變數和股價報酬率是否會因為通過評量事件之發生的訊 息，而產生正向的反應和較高的累積異常報酬 （Cumulative Abnormal Returns；以下簡稱 CAR）。
（一）收集研究樣本於 2008 年 01 月 01 日起至 2009 年 12 月 31 日止的 日報酬資料。
（二）利用此段時間內的日報酬資料求出其資本資產定價模型（CAPM）
迴歸方程式：Ｒ
＝Ｒ
＋β ［Ｒ
− Ｒ
］，其中Ｒf為無風險日報 酬率，本論文利用 2009 年公布之中央國庫局國庫機關專戶存款 牌告利率求出台灣市場無風險日報酬率；Ｒm 為市場日報酬率，
本論文利用台灣證券交易所每日集中市場大盤指數報酬率作為 台灣市場日報酬率；β 係數為系統性風險，用來衡量投資組合或 證券對於市場的波動性；而Ｒıt 為此模型下之理論報酬。
（三）事件日期間的每日異常報酬（Abnormal Return；以下簡稱 AR）
的計算，乃以實際報酬率Ｒt減去理論報酬率Ｒıt ，即為異常報酬
率；即 ARt＝Ｒt－Ｒıt 。
（四）根據公司治理協會公開授證日期當作事件日，並把通過兩次認證 的公司視為兩個不同事件。以事件日為中心（t=0），向之前選取 5 天（t=－5）以及向之後選取 5 天（t=＋5）作為觀察事件發生之 前以及之後累積異常報酬（CAR）的變化狀況。並求出所有研究 樣本同一事件發生日的 AR 平均（AAR），即所有研究樣本在事 件發生之前 5 天起至後 5 天止的每日 AR 平均。
（五）由以上步驟我們可以求得事件日前 5 天一直到事件日後 5 天每日 的 AR 平均，便可由此資訊求得累積異常報酬（CAR），即以事 件日之前 5 天為第一天，不斷累積先前的異常報酬（AR）直至事 件日之後 5 天，並畫出其 CAR 的圖形。即CAR = ∑AR，i=
－5，－4，－3，－2，－1，0，1，2，3，4，5
。
二、橫斷面分析
接下來為探討接受公司治理評量與否之上櫃公司之間的差異，本論文採 取橫斷面的分析，第一部分係以成對樣本比較為主，找出 45 家接受並通過公 司治理評量認證的配對樣本，以探討在相同產業且規模相似的公司中，有選 擇參加且通過公司治理評量認證的研究樣本公司與未參加公司治理評量認證 的配對樣本公司，資本市場對於這兩家公司的反應有何差異；因為研究樣本 中有 9 家公司分別在不同年度通過公司治理評量認證，故需在不同年份之下 分別找不同的對照樣本；並以成對樣本檢定兩群組（接受並通過公司治理認 證的 36 家上櫃公司實驗組以及配對樣本之 45 家相近上櫃公司的對照組）之
間是否在資本市場的表現上有所差異；第二部分係以迴歸分析為主，以所有 研究樣本以及配對樣本公司之年資料變數，探討接受並通過公司治理評量認 證之公司，相對於其他一般的上櫃公司，在資本市場是否會帶來顯著較佳的 表現。
（一）配對樣本選取
時間以年為單位，我們主要依據 Beaver（1966）所提出的樣 本配對方法來尋找我們的對照樣本公司，主要是符合位於「相同 產業」內並且擁有「相近規模」的條件才會成為我們研究的對照 樣本公司。Beaver（1966）在文中提到為何選擇「相同產業」和
「相近規模」做為選擇配對樣本的條件；首先，不同產業之間其 實存在著差異，因此若不同產業之間的公司即使擁有相同的財務 比率，其破產的機率其實是不相同的。再者，在實證結果中也指 出，報酬率的變動性會隨著資產的增加而下降，這隱含著在財務 比率相同之下公司規模較大的公司擁有較好的償付能力，簡單來 說，資產規模不相同的公司並不適合拿來直接比較。
Fosberg (1989) 的文章中也使用類似的樣本配對方法，同樣 強調必須符合在相同產業之中有相似的總資產規模以及資本結構 做為選擇對照樣本公司的條件。Lyon，Barber and Tsai （1999）
則利用公司規模以及淨值股價比 (Book to Market ratio) 來尋找 配對樣本，關於公司規模的定義 Lyon，Barber and Tsai （1999）
不同於 Beaver (1966) 和 Fosberg(1989) 使用公司的總資產，而是 利用權益市場價值的方法來決定公司規模大小，即權益市場價值 等於股價乘以在外流通股數。綜合以上文獻探討以及考量本研究 之研究目的，我們決定使用以下方法尋找符合位於「相同產業」
內並且擁有「相近規模」條件之配對樣本成為本研究中的對照樣
本公司；相近規模以「總資產」相近為其定義。圖三為配對流程 圖：
圖三 樣本配對流程圖
根據圖三的配對方法所挑選出來的配對樣本，必須符合同為 上櫃公司且不得為研究樣本亦不得被重複挑選為配對樣本、不得 為公開資訊觀測站之中列為觀察名單之公司的限制條件，以維持 配對樣本公司擁有良好的公司品質和體質。
（二）迴歸分析
迴歸分析係以所有研究樣本以及配對樣本公司之年資料為樣 本，以年為單位，探討接受並通過公司治理評量認證之公司，相 對於其他的配對樣本公司，在資本市場是否會帶來顯著較佳的表 現。首先我們將接受與通過公司治理認證與否的事件設定為虛擬 變數，亦即如果研究樣本通過公司治理認證，則 G＝1；如果研究
迴歸分析係以所有研究樣本以及配對樣本公司之年資料為樣 本，以年為單位，探討接受並通過公司治理評量認證之公司，相 對於其他的配對樣本公司，在資本市場是否會帶來顯著較佳的表 現。首先我們將接受與通過公司治理認證與否的事件設定為虛擬 變數，亦即如果研究樣本通過公司治理認證，則 G＝1；如果研究