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第三節 實證模型與變數定義
依據前一節所建立之研究假說，本研究進行實證模型之建立及各項變數之定 義，並分別從不同構面探討董監事連結變數與公司經營績效之間的關係。
一、 實證模型
模型 1-1 至 1-4 之迴歸分析，用以驗證假說一。
模型 1-1 及 1-2 驗證假說 1-1：公司網絡中之集中程度越高，則其經營績效愈差。
1-3 驗證假說 1-2：公司網絡中之密切程度越高，則其經營績效愈好。
1-4 驗證假說 1-3：公司網絡中之媒介程度越高，則其經營績效愈好。
模型 1-1：
EPS= 0+ 1 DEGREE+ 2 SHARE+ 3 B-SIZE+ 4 F-SIZE+ 5 D-R+ 6
HIS + ε 模型 1-2：
EPS= 0+ 1 POWER + 2 SHARE+ 3 B-SIZE+ 4 F-SIZE+ 5 D-R+ 6
HIS + ε 模型 1-3：
EPS= 0+ 1 REACH + 2 SHARE+ 3 B-SIZE+ 4 F-SIZE+ 5 D-R+ 6
HIS + ε 模型 1-4：
EPS= 0+ 1 BETWEEN + 2 SHARE+ 3 B-SIZE+ 4 F-SIZE+ 5
D-R+ 6 HIS + ε
模型 2，用以驗證假說二：公司在網絡中之多樣性愈高，則其經營績效愈好。
EPS= 0+ 1 DIVERSITY+ 2 SHARE+ 3 B-SIZE+ 4 F-SIZE+ 5
D-R+ 6 HIS + ε
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模型 3，用以驗證假說三：公司董監事對外兼任比例愈高，則其經營績效愈差。
EPS= 0+ 1 RATE+ 2 SHARE+ 3 B-SIZE+ 4 F-SIZE+ 5 D-R+ 6 HIS
+ ε
其中：
EPS=每股盈餘
DEGREE：Ucinet 軟體所計算之 Degree 值(標準化後) POWER：Ucinet 軟體所計算之 Power 值(標準化後) REACH：Ucinet 軟體所計算之 Reach 值(標準化後) BETWEEN：Ucinet 軟體所計算之 Between 值(標準化後) DIVERSITY=多樣性
RATE =兼任比例 SHARE=經理人持股 B-SIZE=董監事規模 F-SIZE=企業規模 D-R=負債比率 HIS=公司歷史
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二、 變數定義與衡量
本研究依據第參章第一節所建立之研究架構，將變數定義分為董監事連結、
經營績效與控制變數三部分。
（一） 董監事連結
劉韻僖（2002）以總連結董事、總連結公司來分析董監事連結。前者為公司 董監事兼任他公司董監事之總次數；後者為公司連結的其他公司總數，亦即兩公 司間即使有多位以上相同的董監事，連結數仍為 1。然而 Ong, Wan and Ong（2003）
認為董事總連結次數比公司總連結次數具更佳的解釋力。因此，本研究係以總連 結董事作為分析基礎。
本研究以 Ucinet 為分析工具，係參照 Hanneman and Riddle（2005）的說明，
據以理解衡量指標運算及其應用。Ucinet 以矩陣作為提供資料整理與轉換資料型 態的功能，可以採用許多衡量指標來量化每個節點在社會網絡的重要性，並以 Netdraw 作為網絡視覺化的工具，可依照個人需求轉換社會網絡的呈現方式。以 下針對欲研究董監事連結的各個構面，分別說明其變數定義與衡量。
1.
居中性（centrality）本研究依循社會理論的觀點，依企業所處網絡位置的中心性，來補捉外部董 監事連結為組織帶來的社會資本的多寡與品質。原始節點藉由彼此的依賴，以共 享資源，因此孤立的節點很難對外取得策略性知識與管理，亦無法透過連結影響 其他個體。計算每一節點距離社會網絡中心（center）的程度，可以單一節點的 居中性程度表示該節點的影響力。社會網絡中的居中程度愈高，愈是能夠牽制其 他節點。依過去文獻（Freeman 1979; Salman and Saives 2005）的作法，網絡位置 的居中性是依下列三大構面來衡量。
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（1） 集中程度（Degree Centrality）
直接集中度（Degree）係指某一節點為網絡中與其他節點「直接」連結 的數量，可代表社會網絡中存在的資源多寡。直接連結為某一人同時擔任兩 家公司之董監事，而間接連結則為兩間公司間並無直接連結，而是同時與第 三間公司進行連結。該構面可以捕捉公司與網絡中與其他公司間的互動程 度，連結度愈高，代表擁有較多的社會資本，不需要依賴特定節點即可達成 目標。
另外，直接集中度在計算上的最大限制，即並未考量到每個節點在網絡 中的重要性，而是將每個節點都視為同等重要。因此，在 Bonacich（1987）
進行直接集中度計算的修正，產生總合集中度（Power）指標，其不僅考量 某節點對外的關聯，也考量該節點之緊鄰節點對外連結的程度。
以圖三為例，節點甲與節點乙各有三個直接連結數量，因此直接集中度 指標相同。但節點甲的緊鄰節點丙另有兩條連結數，具有較高的居中性，所 以節點甲的總合集中度指標會大於節點乙。
甲 丙
乙
圖三 基本網絡圖例 1
（2） 媒介程度（Betweeness Centrality）
媒介（Betweeness）係指某節點在為網絡中擔任主要中間媒介的程度。
若一家公司為許多公司之間的「橋樑」（中間媒介），則愈是能夠掌握資訊的
‧
（3） 密切程度（Closeness Centrality）
密切（Closeness）係指某節點與整體網絡所有節點相連結所需最少路徑
‧
Ferris et al.（2003）所提出之忙碌假說，係以董監事平均兼職數作為衡量基 礎，用以測試兼任多家公司董監事職位之個人，是否會分身乏術而削弱公司經營 績效，但其實證結果並未支持該假說。Fich and Shivdasani（2006）則認為高兼 職的董事人數不多，以平均數為衡量基礎並不適當。故本研究係以兼任其他公司
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（二） 經營績效
以股東之觀點而言，每股盈餘為衡量公司營運績效最常用的指標。因本研究 係探討靜態之董監事連結情形，故以 2009 年每股盈餘衡量經營績效。
（三） 控制變數
1. 經理人持股（SHARE）
過去在探討經理人持股與公司經營績效之關係時，並未獲得一致的結 論。Agrawel and Mandelker（1987）認為經理人持股愈多，該公司投資報酬 率及財務槓桿比率愈高，因此經理人持股比例高低，與公司投資融資決策及 企業經營績效相關；周本鄂（1993）則發現，經理人持股比例與經營績效呈 現負相關。此外，Griffith et al.（2002）實證結果顯示，經理人持股與公司績 效間並非呈現線性關係，亦即當經理人持股增加時，對公司績效的影響會先 呈現遞增後再遞減的情形。故本研究在探討董監事連結與公司經營績效之關 聯時，納入該控制變數，然而不預期結果為正相關或負相關。
2. 董監事規模（B-SIZE）
過去在探討董監事規模與公司經營績效之關係時，並未獲得一致的結 論。Hermalin and Weisbach（2001）推論，董事會規模愈小及外部董事比例愈 高，所規劃的經理人獎酬較能帶動績效連動，且董事會決策能以較高的效率 來達成共識，但其實證結果顯示，董事會組成要素與公司績效間並無特定關 係。相反地，另有學者指出，董事會規模愈大時，較能集思廣益，做出對股 東有利的決策（Kassinis and Vafeas 2002）。故本研究在探討董監事連結與公 司經營績效之關聯時，納入該控制變數，然而不預期結果為正相關或負相關。
3. 企業規模（F-SIZE）
部份學者（Burt 1980; Pennings 1980; Mints and Schwarts 1985）指出，資 產為預測董監行為最有效的指標。另外，Ahuja（2000）及 Tsai（2001）在研
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究網絡居中性與公司績效關聯時，亦以組織規模作為控制變數。故本研究以 資產總額取自然對數為企業規模的衡量指標，並預期該控制變數與公司經營 績效呈現正相關。
4. 負債比率（D-R）
Jensen and Meckling（1976）指出，負債比愈低，企業的資本結構較為健 全，較能保障債權人及股東，因此會產生較高的公司價值。本研究以負債帳 面值除以資產帳面值為負債比率的衡量指標，並預期該控制變數與公司經營 績效呈現負相關。
5. 公司歷史（HIS）
Phan et al.（2003）及梁富梅（2007）均發現，公司歷史亦影響董監事連 結。另外，Burt（1980）認為，公司歷史愈久，愈傾向家族企業，致使對外 董監事連結程度較低。因此，本研究以至今成立年度為公司歷史的衡量指標，
並預期該控制變數與公司經營績效呈現負相關，亦即歷史愈悠久的公司，管 理經驗豐富，較不需要透過對外董監事連結來維持較佳的財務穩定度。
綜合上述，本研究將各模型之變數操作性定義彙整如下。
‧
2009 年 EPS Venkatraman and Ramanujam（1986）;
劉韻僖（2002）
Fich and Shivdasani（2006）； 林書平（2007）；
Griffith et al.（2002）
董監事規模
（B-SIZE）
董監事總人數 ？ Hermalin and Weisbach（2001）;
Kassinis and Vafeas（2002）
企業規模
Mints and Schwarts（1985）;
Ahuja（2000）;
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Tsai（2001）
負債比率（D-R） 負債帳面值/資產帳 面值
（-） Jensen and Meckling（1976）
公司歷史（HIS） 以該樣本公司成立 年為基準年，計算該 公司至今成立年度
（-） Burt（1980）;
Phan et al.（2003）;
梁富梅（2007）
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