第三章 研究設計
四、 實證模型與研究方法
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四、 實證模型與研究方法
(一) 實證模型
以下分別依據研究假說設定實證模型：
H1：中國新企業會計準則體系無法抑制中國上市公司的盈餘管理行 為。
本文選定 Performance Adjusted Modified Jones 模型，將各樣本公司各 年度之歷史財務資訊(含總應計數字、現銷變動數、固定資產總額及資產報 酬率)代入迴歸式，據此估計出裁決性應計數，並以 i 公司在 t 年之裁決性 應計數的絕對值作為盈餘管理行為之代理變數，自變數則有 POSTDUM、
Size、Lev、ROA、Salegro、Age 與 Inddum，相對應之定義如表 4-2 所述，
由 H1 假說衍生出來的實證模型如下，並預期模型(1)之迴歸係數𝜷𝟏為正，
即在新準則實施後，裁決性應計數之絕對值不減反增。
= + 𝜷𝟏 + 𝜷 + 𝜷 + 𝜷 + 𝜷 + 𝜷 + 𝜷
+ (𝟏)
在 研 究 問 題 二 中 ， 本 文 進 一 步 將 樣 本 公 司 區 分 為 財 務 狀 況 正 常 (GROUP1)、面臨退市風險警示特別處理風險(GROUP2)、暫停上市風險 (GROUP3)、終止上市風險之上市公司(GROUP4)四群，並根據研究假說 H2-1、H2-2、H2-3 及 H2-4 分別建立實證模型(2a)、(2b)、(2c)及(2d)，茲分 示如下：
H2-1：中國新企業會計準則體系無法抑制中國財務狀況正常之上市公 司的盈餘管理行為。
= + 𝜷𝟏 𝟏 + 𝜷 + 𝜷 𝟏
+𝜷 + 𝜷 + 𝜷 + 𝜷
+𝜷 + 𝜷 + (2a)
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H2-2：中國新企業會計準則體系無法抑制面臨退市風險警示特別處理 風險之上市公司的盈餘管理行為。
= + 𝜷𝟏 + 𝜷 + 𝜷
+𝜷 + 𝜷 + 𝜷 + 𝜷
+𝜷 + 𝜷 + (2b) H2-3：中國新企業會計準則體系無法抑制面臨暫停上市風險之上市公 司的盈餘管理行為。
= + 𝜷𝟏 + 𝜷 + 𝜷
+𝜷 + 𝜷 + 𝜷 + 𝜷
+𝜷 + 𝜷 + (2c) H2-4：中國新企業會計準則體系無法抑制面臨終止上市風險之上市公 司的盈餘管理行為。
= + 𝜷𝟏 + 𝜷 + 𝜷
+𝜷 + 𝜷 + 𝜷 + 𝜷
+𝜷 + 𝜷 + (2d) 考量新準則在設計上更倚賴管理階層之主觀判斷、中國政治及經濟之 特殊情勢、上市資源珍貴、下市緩衝制度懲處的經濟後果，以及財務狀況 異常公司既存的強烈盈餘管理誘因，本文認為無論是財務狀況正常之上市 公司，抑或是面臨退市風險警示特別處理、暫停上市或是終止上市風險之 各群虧損公司，新準則的實施皆無法抑止其盈餘管理行為，惟上述四個迴 歸模型(2a)、(2b)、(2c)及(2d)僅能呈現以單一群組為實驗組，其他三群樣本 公司為控制組時，該單一群組之裁決性應計數在實施新準則前後之變化；
因此，為進一步驗證假說 H2-1、H2-2、H2-3 與 H2-4，在列示各交乘項之 係數估計值後，將再以 2*2 矩陣作進一步分析，以檢視「單一群體」之盈
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餘管理是否會因實施新準則而有所不同，以驗證假說 H2-1、H2-2、H2-3 與 H2-4。
(二) 研究方法
1. 敘述性統計分析
本研究以取自 CSMAR 中國上市公司財務報表數據庫之財務資料為分 析依據，分別列示樣本公司之產業分布及樣本公司特性等敘述性統計表格，
俾對上市公司整體產業分布、財務體質及營運情況等特性有初步了解；另 外也一併列示實證模型變數之敘述統計量，包括平均數、標準差、最小值、
第一四分位數、中位數、第三四分位數和最大值，以了解各變數之基本差 異。
2. 相關係數分析
分析各變數之基礎統計量後，再針對實證模型中各項變數進行 Pearson 積差相關與 Spearman 等級相關檢定，以了解應變數、自變數與其他變數間 彼此之相關程度及方向，並據以偵查自變數間是否存在共線性問題；相關 係數矩陣之右上方為 Spearman 等級相關係數，左下方則為 Pearson 積差相 關係數。
3. 迴歸結果與分析
本研究採普通最小平方法(Ordinary Least Squares)就所有樣本公司觀測 值之橫斷面資料進行多元迴歸分析，並以 F 統計量檢定各模型之應變數與 所有自變數間在統計上是否具顯著關係，以驗證假說 H1;惟在交乘項 GROUP1×POSTDUM 、 GROUP2×POSTDUM 、 GROUP3×POSTDUM 、 GROUP4×POSTDUM 部分，由於本研究之目的為檢視「單一群體」之盈餘 管理是否會因實施新準則而有所不同，而非比較實施新準則前後「各群體 間」盈餘管理行為之差異，因此在列示各自變數及控制變數之係數估計值 後，將參考 Li(2010)的作法，以 2*2 矩陣分析相關統計結果，分別驗證假
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說 H2-1、H2-2、H2-3 與 H2-4。另外，各迴歸模型之整體解釋力係以調整 後的 R 平方值(adjusted R-square)呈現，且為避免共線性問題導致迴歸係數 缺乏邊際解釋力，本研究亦計算各迴歸模型中自變數之 VIF 值(Variance Inflation Factor)以作為共線性檢定。