第三章 研究假說與方法
第四節 實證模型
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第四節 實證模型
一、假說一之實證模型
為了驗證假說一內提到的陽好的企業社會責任公司，其盈餘平穩化之程度較 高，所以本研究參考了 Kim et al.（2012）的研究，使用下列迴歸模型：
𝐸𝑆1𝜄𝜏 = 𝛼0+ 𝛼1𝐶𝑆𝑅𝜄𝜏+ 𝛼3𝑆𝐼𝑍𝐸𝜄𝜏+ 𝛼4𝐿𝐸𝑉𝜄𝜏+ 𝛼5𝑅𝑂𝐴𝜄𝜏+ 𝛼6𝑀𝐵𝜄𝜏+ 𝛼7𝐺𝑂𝑉𝜄𝜏+ 𝛼8𝐵𝐼𝐺4𝜄𝜏+ 𝛼9𝐿𝑂𝑆𝑆𝜄𝜏+ 𝛼10𝑆_𝐺𝜄𝜏+ 𝑌𝑒𝑎𝑟 𝐹𝑖𝑥𝑒𝑑 𝐸𝑓𝑓𝑒𝑐𝑡 +
𝐼𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑦 𝐹𝑖𝑥𝑒𝑑 𝐸𝑓𝑓𝑒𝑐𝑡 + 𝜀𝜄𝜏 （1）
𝐸𝑆2𝜄𝜏 = 𝛼0+ 𝛼1𝐶𝑆𝑅𝜄𝜏+ 𝛼3𝑆𝐼𝑍𝐸𝜄𝜏+ 𝛼4𝐿𝐸𝑉𝜄𝜏+ 𝛼5𝑅𝑂𝐴𝜄𝜏+ 𝛼6𝑀𝐵𝜄𝜏+ 𝛼7𝐺𝑂𝑉𝜄𝜏+ 𝛼8𝐵𝐼𝐺4𝜄𝜏+ 𝛼9𝐿𝑂𝑆𝑆𝜄𝜏+ 𝛼10𝑆_𝐺𝜄𝜏+ 𝑌𝑒𝑎𝑟 𝐹𝑖𝑥𝑒𝑑 𝐸𝑓𝑓𝑒𝑐𝑡 +
𝐼𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑦 𝐹𝑖𝑥𝑒𝑑 𝐸𝑓𝑓𝑒𝑐𝑡 + 𝜀𝜄𝜏 （2）
因盈餘平穩化採用 Leuz, Nanda and Wysocki（2003）的衡量方法，故有兩種 方法，根據上述迴歸式（1）以及迴歸式（2）之應變數分別以 ES1 與 ES2 表示。
經由營業利益之標準差與營業活動現金流量之標準差的比值計算得出 STD，
其值越小代表盈餘平穩化的程度越高，而本研究為了要方便解釋而取其負數，並 將各年數值分為十組 (第0 ~ 9組)除以9，經過轉換後，ES1 越大即表示盈餘平穩 化的程度越高；同樣的，經由 Spearman 相關係數得出的 CORR，其值越小代表 盈餘平穩化的程度越高，為了方便解釋，也依照計算 ES1 的方式進行轉換，經 轉換後 ES2 值越大表示盈餘平穩化程度越高。
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二、假說二之實證模型
根據以往的研究指出當公司資訊不對稱情形越嚴重時，管理當局會認為盈餘 操弄的行為不易被查覺，且較不會損其誠實報導盈餘的聲譽，故當公司透明度低 時，進行盈餘管理的動機及意願皆會增加（Hunton et al.,2004; Jo and Kim,2007）。
為了驗證上述假說二所推論資訊不對稱的情形越嚴重，企業越有更多的機會 藉由盈餘管理使盈餘平穩化，因 Aboody and Lev（2000）認為利害關係人無法藉 由財報上的研發費用資訊得知研發真實價值、效益，因此會出現資訊不對稱的情 形，故本研究參考其資訊不對稱的衡量方式，將研發密度（Research and
Development intensity）之中位數作為基準，將樣本分成高度發展密度及低度發展 密度兩組樣本，並使用假說一 ES1 與 ES2 之迴歸模型重新驗證，以探討企業社 會責任和盈餘平穩化之正向關聯性是否受研發密度的影響。
除此之外，本研究也參考 Kile and Phillips（2009）透過產業類別來分析來衡 量資訊不對稱的情形，因此將樣本按產業性質區分為高科技類產業與非高科技類 產業作為第二種資訊不對稱的衡量方式，接著，同樣使用假說一 ES1 與 ES2 之 迴歸模型重新驗證，以探討企業社會責任和盈餘平穩化之關聯性是否受產業性質 之影響。
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l C h engchi U ni ve rs it y 第四章 實證結果與分析
第一節 敘述性統計與相關係數分析
一、敘述性統計
表 4-1 呈現全體樣本中各變數的統計量，而且為了縮減極端值的影響，本研 究的變數皆經過上下 1%極端值的溫賽化處理（Winsorized），經處理過後，各變 數擁有 8,711 個樣本觀察值。
由表 4-1 得知，盈餘平穩化（STD 與 CORR）其平均值各為 0.752 及-0.765；
中位數則各為 0.651 及-0.908，取其負值後盈餘平穩化（ES1 與 ES2）則平均值 則為-0.752 及 0.765，中位數則各為-0.651 及 0.908。而企業社會責任評分（CSR）
透過 KLD 資料庫六個面向之優勢與劣勢的加總所得出的平均數為-0.17，能從此 觀察到企業所得到的綜合評分普遍偏低，且最大值為 15，最小值為-9，顯示各公 司在企業社會責任表現績效差異很大。
企業規模（SIZE）平均值為 7.253，最大值與最小值分別為 11.32 以及 4.138，
表示本研究樣本公司其規模大小不一，此明顯差距間接說明了企業社會責任不再 只是大公司的範圍，而是所有企業所必要的責任；負債比率（LEV）平均值為 0.173 中位數為 0.142，其結果皆未超過一般標準（50％），顯示樣本企業普遍經 營狀況穩健；資產報酬率（ROA）平均數為 0.031，標準差為 0.136 顯示樣本企
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業離散程度大，獲利表現落差慎大；股權淨值比（MB）平均值為 3.181，顯示樣 本企業營運成效良好。
公司治理（GOV）平均值為-0.359，樣本最大值只至 22，顯示其在企業社會 責任環節中較為被忽視；四大會計事務所（BIG4）平均值 0.92，表示有高達 92
％的樣本企業為四大會計事務所簽證；損失（LOSS）平均值為 0.223，表示樣本 企業較少出現損失的情形，僅百分之 22 之企業有出現損失情形；銷售成長率（S_G）
平均值為 0.119，顯示樣本企業中，銷售成長率普遍處於微幅正成長的情形。
2 KLD 資料庫中公司治理（corporate governance）之優勢（strength）減去弱勢（concern）之評
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與營運現金流量變動數之 Spearman 係數；ES2：CORR 取其負值；CSR：企業社 會責任，KLD 之社區（community）、環境（environment）、多樣性（diversity）、人權（Human Rights）、勞工關係（employee relations）、產品（product）之優勢
（strength）減去弱勢（concern）並加總所得之企業社會責任評分；SIZE：企業
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二、相關性分析
為了解應變數、自變數與各控制變數之間的相關性，本研究使用 Pearson 相 關係數矩陣（表 4-2 中之上三角）以及 Spearman 相關係數矩陣（表 4-2 中之下 三角）來檢測應變數、自變數與各控制變數間的關聯，由於兩者相關係數結果相 同，故以下只針對 Pearson 相關係數矩陣進行說明，來了解各變數間的關係。
如表 4-2 所示，在上三角的 Pearson 相關係數矩陣中，盈餘平穩化（ES1、
ES2）與企業社會責任（CSR）呈現 1%顯著正相關，符合預期，代表著企業社 會責任公司是會進行盈餘平穩化的。而盈餘平穩化一（ES1）與企業規模（SIZE）、
負債比率（LEV）以及公司治理（GOV）呈現至少 5%顯著負向關係，盈餘平穩 化一（ES1）則與股權淨值比（MB）則呈現 5%正向關係；盈餘平穩化二（ES2）
同樣的也與企業規模（SIZE）、負債比率（LEV）以及公司治理（GOV）呈現 1%
負向顯著關係，然而，盈餘平穩化二（ES2）則與資產報酬率（ROA）以及股權 淨值比（MB）則呈現 10%與 5％正向關係。
而企業社會責任評分（CSR）則與企業規模（SIZE）、負債比率（LEV）、資 產報酬率（ROA）、股權淨值比（MB）、公司治理（GOV）、四大會計事務所（BIG4）
以及損失（LOSS）呈現至少 10%顯著正向關係，但與銷售成長率（S_G）呈現 5%顯著負向關係。
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變動數與營運現金流量變動數之 Spearman 係數之負值；CSR：企業社會責任，KLD 之社區（community）、環境（environment）、多樣 性（diversity）、人權（Human Rights）、勞工關係（employee relations）、產品（product）之優勢（strength）減去弱勢（concern）並加總 所得之企業社會責任評分；SIZE：企業規模，年底總資產帳面價值取自然對數；LEV：負債比率，期末總負債/期末總資產；ROA：資‧ 國
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產報酬率，稅後息前淨利/總資產帳面價值；MB：股權淨值比，公司年底每股市價/公司年底每股帳面價值；GOV：公司治理，KLD 之 優勢（strength）減去弱勢（concern）所得之公司治理評分；BIG4：四大會計師事務所，是否為四大會計師事務所簽證，是為 1，否則 為 0；LOSS：企業報導之損失，過去一年有發生損失的話為 1，否則為 0；S_G：企業之銷售成長率，（當期銷售額−前期銷售額−當期應 收增長變動）/前期銷售額。
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第二節 迴歸分析
一、企業社會責任與盈餘平穩化
由表 4-3 迴歸分析可以得知模型一的應變數盈餘平穩化一（ES1）與盈餘平 穩化二（ES2）皆與自變數企業社會責任（CSR）呈現正相關，符合原先預期，
且其 P 值分別達到小於 0.0001 及 0.0002 之高度顯著，符合本研究假說一之預期：
良好的企業社會責任公司，盈餘平穩化之程度較高。而其目的可能為提升盈餘的 持續性及可預期性、減少企業風險進而降低資金成本或者是企業內部人員為了私 人利益的保障等原因。
除此之外，就控制變數來說企業規模（SIZE）與盈餘平穩化（ES1、ES2）
為顯著的負相關，表示於本研究樣本中，公司規模越大之企業，越不會進行盈餘 平穩化；就負債比率（LEV）而言，其與盈餘平穩化（ES1、ES2）皆呈顯著負 相關，符合債權人監督假說，代表負債比率越高的公司，為了要爭取債務重新協 商的可能，而降低盈餘平穩化的進行。而是否由四大會計事務所查核（BIG4）
與盈餘平穩化（ES1、ES2）呈現顯著正相關，並未支持 Becker et al.（1998）及 Francis et al.（1999）等文獻所提出之觀點，四大會計師事務所的審計品質較佳 於其他會計師事務所。
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Intercept 0.550 <.0001 0.0278 <.0001CSR 0.007 <.0001 0.006 0.0002
IND Included Included
YEAR Included Included
Adj. R2 0.032 0.034
表 4-3 企業社會責任與盈餘平穩化之迴歸分析表說明：
各項研究變數之定義為 Intercept：截距項；ES1：盈餘平穩化一，營運收益 之標準差/營運現金流量的標準差之負值；ES2：盈餘平穩化二，應計項目變動數 與營運現金流量變動數之 Spearman 係數之負值；CSR：企業社會責任，KLD 之 社區（community）、環境（environment）、多樣性（diversity）、人權（Human Rights）、
勞工關係（employee relations）、產品（product）之優勢（strength）減去弱勢（concern）
並加總所得之企業社會責任評分；SIZE：企業規模，年底總資產帳面價值取自
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到小於 0.0001 及 0.0011 高度顯著，並未符合原先預期，故其實證結果也不支持 假說二。
綜合上述，兩種方法之實證結果皆不支持假說二，不論是高、低研發密度或 者是否為高科技產業，企業社會責任（CSR）皆與盈餘平穩化（ES1、ES2）呈 正向顯著關係，顯示良好的企業社會責任公司進行盈餘平穩化皆不受研發密度的 高低以及產業類別的影響，本研究推論進行盈餘平穩化行為之誘因或目的可能早 存在於樣本區分前，故不因研發密度之高低以及產業類別之影響而產生進行盈餘 平穩化之明顯差異。
此外，在表 4-4 迴歸分析表中，高研發密度部分之企業規模（SIZE）負債比 率（LEV）與盈餘平穩化（ES1、ES2）皆呈現顯著負相關，顯示當企業規模越 大負債比率越高時，企業越不會進行盈餘平穩化，四大會計事務所查核（BIG4）
以及損失（LOSS）則與盈餘平穩化（ES1、ES2）呈現顯著正相關，顯示當企業 為四大事務所簽證且有損失的情形發生時，越會進行盈餘平穩化；低研發密度部 分之負債比率（LEV）以及損失（LOSS）則和盈餘平穩化（ES1、ES2）皆呈現 顯著負相關。表 4-5 迴歸分析表中，高科技產業類別之企業規模（SIZE）以及負 債比率（LEV）與盈餘平穩化（ES1、ES2）為顯著的負相關，表示企業規模越 大以及負債比率越高，越不會進行盈餘平穩化；而在非高科技產業類別部分負債 比率（LEV）及損失（LOSS）則與盈餘平穩化（ES1、ES2）呈現顯著負相關，
四大會計事務所查核（BIG4）則與盈餘平穩化（ES1、ES2）呈現顯著正相關。
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表 4-4 研發密度對企業社會責任與盈餘平穩化影響之迴歸分析表
高研發密度（N=4357） 低研發密度（ N=4354）
ES1 ES2 ES1 ES2
變數 係數值 P 值 係數值 P 值 係數值 P 值 係數值 P 值
Intercept 0.572 <.0001 0.040 <.0001 0.513 <.0001 0.529 <.0001
CSR 0.009 <.0001 0.006 0.0078 0.009 0.0001 0.008 0.0006
SIZE -0.02 <.0001 -0.017 <.0001 0.008 0.032 0.005 0.2067
LEV -0.075 0.0149 -0.103 0.0012 -0.193 <.0001 -0.205 <.0001
ROA 0.081 0.0147 0.042 0.233 -0.226 <.0001 -0.065 0.2712
MB -0.000 0.7852 -0.000 0.5912 -0.000 0.5449 -0.000 0.7807
GOV -0.005 0.5038 -0.016 0.0307 -0.003 0.6403 -0.01 0.1754
BIG4 0.041 0.0349 0.032 0.0959 0.021 0.2704 0.023 0.2334
BIG4 0.041 0.0349 0.032 0.0959 0.021 0.2704 0.023 0.2334