實證模型 實證模型 實證模型廻歸 實證模型 廻歸 廻歸 廻歸分析結果 分析結果 分析結果 分析結果

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第三節 第三節 第三節

第三節 實證模型 實證模型 實證模型廻歸 實證模型 廻歸 廻歸 廻歸分析結果 分析結果 分析結果 分析結果

一、 敘述性統計量

表 4 -5 報導各研究變數敘述統計量。表 4 -5 顯示，風險揭露評分（RDS）之 平均值（中位數）為 34.3539（35.0000），最高分數（最低）為 57（12）分。樣 本公司中 65.49％為電子產業。樣本公司中約有 17.36％係由董事長兼任總經理。

事務所產業市佔率排名（CPA）之平均值（中位數）為 2.1165（2.0000）；公司 規模（SIZE）之平均值（中位數）為 20.5010（20.3761）；營業毛利率（GPM）

之平均值（中位數）為 31.6501（28.4300）；承銷商排名（UNR）之平均值（中 位數）為 6.1780（6.0000）；負債比率（LEV）之平均值（中位數）為 39.3812％

（39.4700％）；獨立董監事席次比率（IDR）之平均值（中位數）為 0.2644（0.3000）； 董事會規模（BSIZE）之平均值（中位數）為 9.6198（10.0000）人。

表 4-8 研究變數敘述統計量

變數名稱

平均值 標準差 最小值 25 分位 中位數 75 分位 最大值

RDS 34.3539 6.7628 12.0000 31.0000 35.0000 39.0000 57.0000

ELEC 0.6549 0.4759 0.0000 0.0000 1.0000 1.0000 1.0000

CPA 2.1165 1.5039 1.0000 1.0000 2.0000 3.0000 11.0000

SIZE 20.5010 0.8559 18.6792 19.9480 20.3761 20.8552 25.2348

GPM 31.6501 17.9622

-

78.9900 19.9700 28.4300 41.0100 100.0000

UNR 6.1780 4.1393 1.0000 3.0000 6.0000 9.0000 18.0000

LEV 39.3812 16.0541 1.6800 28.1700 39.4700 51.3800 90.4900

IDR 0.2644 0.1293 0.0000 0.2000 0.3000 0.3333 0.6250

BSIZE 9.6198 1.8389 4.0000 8.0000 10.0000 10.0000 19.0000

DUAL 0.1736 0.3792 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000

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二、 相關係數矩陣分析

表 4-9 為針對迴歸模型進行之 VIF 檢定，變數間 VIF 值均未超過 10，共線 性問題應不嚴重。

表 4-9 VIF 檢定

表 4-10 報導研究變數間的 Pearson 及 Spearman 相關性可協助了解被解釋變 數與解釋變數之間是否存有相關性，及各自變數間是否存在共線性問題。表 4-10 左下角區域為 Pearson 相關係數矩陣，右上角區域則為 Spearman 相關係數矩陣。

表 4-10 左下角區域 Pearson 相關係數矩陣顯示，非電子產業風險因素揭露水準較 高；風險因素揭露評分（RDS）與事務所產業市佔率排名（CPA）、公司規模（SIZE）

呈顯著負相關，達 5％顯著水準；風險因素揭露評分（RDS）與營業毛利率（GPM）

呈顯著正相關，達 1％顯著水準。表 4-10 右上角區域 Spearman 相關係數矩陣亦 顯示，非電子產業風險因素揭露水準較高；風險因素揭露評分（RDS）與公司規 模（SIZE）呈顯著負相關；與營業毛利率（GPM）呈顯著正相關。

Variable VIF

ELEC

1.04

CPA

1.03

SIZE

1.22

GPM

1.44

LEV

1.42

UNR

1.10

BSIZE

1.13

IDR

1.08

DUAL

1.01

Mean VIF

1.16

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-0.07968 (0.0899)

左下半部分為 Pearson 相關係數，而右上半部分為 Spearman 相關係數。***,**,*分別達到<1%, <5%以及<10%之統計顯著水準。變數定義：RDS：公開說明書風

險因素揭露評分；ELEC：產業別之虛擬變數；CPA：事務所產業市佔率排名；SIZE：公司規模；GPM：以上市櫃前一年度營業毛利率營衡量公司之績效；UNR：

承銷商當年度承銷金額排名；LEV：負債比率；IDR：獨立董監事席次比率；BSIZE：董事會規模；DUAL：董事長是否兼任總經理。

‧ (GPM)作為解釋變數，透過

Ordered Probit Regression 進行實證分析。表 4-11 探 討控制變數、解釋變數與初次上市櫃公司公開說明書風險因素揭露水準之關聯性。

*,**, ***分別代表<10%、<5%及<1%顯著水準。RDS：公開說明書風險因素揭露評分，其中

 = ∑^'($%_$+∑^_*($%_ )+ ∑_,($%_++ ∑_-($%_ !；ELEC：產業別之虛擬變數，電子產業為 1，

非電子產業為 0；CPA：查核會計師事務所，以事務所產業市佔率排名衡量；SIZE：公司規模，

其計算為 ln(上市櫃前一年度之實收資本額)；GPM：以上市櫃前一年度營業毛利率營衡量公司之 績效。其計算方式為營業毛利除以營業收入淨額；LEV：上市櫃前一年負債比率。負債比率：負 債總額除以總資產；UNR：首次上市櫃公司之承銷商，以承銷商當年度承銷金額排名衡量； IDR：

上市櫃前一年度獨立董監事席次比率，其計算為獨立董監事人數占全體董監事人數之比率；

BSIZE：上市櫃前一年度董事會規模，其計算為董事與監察人總人數；DUAL：上市櫃前一年度董

事長兼任總經理則 DUAL=1，否則為 0。

廻歸模型為：

 = _+ _  +   + _  + _ + _  + _
+ _
+ 

+  ! + "

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表 4-11 顯示，產業別（ELEC）在 Model 2、Model 3 之係數分別為-0.1812、

-0.1799，且均達 5％的顯著水準。此項結果表示，非屬電子產業者在其公開說明 書對風險因素有較多的揭露，支持研究假說 H1。

會計師事務所產業專精程度（CPA）在 Model 2、Model 3 之係數分別為 -0.0564、-0.0482，且分別達 5％、10％的顯著水準。此說明初次上市櫃公司之查 核會計師事務所產業專精程度（排名愈前面，值愈小）與揭露水準呈現反向關係，

產業專精程度有助於提升首次上市（櫃）公司之公開說明書風險因素的揭露程度，

支持研究假說 H2。

公司規模（SIZE）風險因素揭露總分呈顯著負相關，在 Model 2、Model 3 之 係數分別為-0.1067、-0.1083，且均達 5％的顯著水準。亦即，公司規模愈大之公 司在其初次上市（櫃）提供之公開說明書對風險因素有較少的揭露，支持研究假 說 H3。

營業毛利率（GPM）與風險因素揭露總分呈顯著正相關，在 Model 2、Model 3 之係數分別為 0.0066、0.0053，分別達 1％、5％的顯著水準。此分析表示，營 業毛利率較佳的公司，在公開說明書中會對風險因素有較多的揭露，支持研究假 說 H4。

針對控制變數方面，負債比率（LEV）在 Model 1、Model 3 之係數分別為-0.0059、-0.0018，在 Model 1 達 5％的顯著水準，然而於 Model 3 之結果卻不顯 著。承銷商（UNR）在 Model 1、Model 3 之係數分別為-0.0079、-0.0126，在 Model 1 與 Model 3 之結果皆不顯著。獨立董監事席次比率（IDR）在 Model 1、Model 3 之係數分別為-0.5992、-0.4301，在 Model 1 達 10％的顯著水準，然而於 Model 3 之結果卻不顯著。董事會規模（BSIZE）在 Model 1、Model 3 之係數分別為-0.0437、-0.0227，在 Model 1 達 5％的顯著水準，然而於 Model 3 之結果卻不顯 著。雙重性（DUAL）在 Model 1、Model 3 之係數分別為 0.1239、0.1109，在 Model 1 與 Model 3 之結果皆不顯著。

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在文檔中 首次上市櫃公司風險因素揭露行為與影響因素之探討 - 政大學術集成 (頁 92-97)