實證結果分析

5.2.1研究發展與產出評估模型之實證結果分析

表5-5 為研發（知識）投入對公司產出之迴歸實證結果，就整個半導體產業 而言，F test在1%的顯著水準下，皆顯著異於零，表示各產業的技術水準的確因 產業特質的差異而不同，以Pooling data估計模型並不適合。Hausman test在1%的顯 著水準下，顯著異於零，顯示就整個半導體產業，固定效果模型(Fixed effect model) 比隨機效果模型(Random effect model)更加適合解釋模型。勞動的投入對於產出的 產出彈性為0.6537，在1%的顯著水準下，顯著異於零，代表著勞力的投入對產出 有正向貢獻，但固定資產的投入，對於產出的貢獻並不顯著，可能的原因是高科 技產業競爭激烈，且景氣變化快速，在景氣不好時產能利用率可能相當低。而研 究發展存量對於產出的產出彈性為0.3091在1%的顯著水準下，顯著為正，代表研 發資本確實對於廠商的產出有顯著影響，亦驗證了投入越多的研發的廠商其產出 相對較高，故支持假說H1研究發展對於IC產業之產出存在正向貢獻。

表 5-5 研究發展與產出評估模型之實證結果(半導體產業) 模型:

y

_it =

a

+

λ t

+

α l

_it +

β k

_it +

γ r

_it +

ε

_it

Pooling data Fixed effect Random effect 係數 t 值 係數 t 值 係數 t 值 lnL 0.6993*** 10.1701 0.6573*** 4.7523 0.9262*** 13.0383 lnK -0.0382 -0.9659 -0.0166 -0.2081 -0.1311*** -3.2915 lnR 0.3085*** 14.0166 0.3091*** 7.3376 0.3307*** 9.7063 截距 7.2587*** 23.3521 6.8437*** 16.2266

R² 0.7895 0.8047 0.7877

Adj. R² 0.7881 0.7994 0.7862 F test F(113,339) = 22.621, P-value = [.0000]

Hausman test

2 ) 3

χ

( = 21.952, P-value = [.0001]

a 為常數項

y

_it、

l

_it、

k

_it、

r

_it分別為取對數之廠商的產出、勞動、實質資本與研究發展資本存量

*表示在 0.1 的水準下顯著，**表示在 0.05 的水準下顯著，***表示在 0.01 的水準下顯著

表5-6為依產業價值鏈分別對不同的產業階段所估計的迴歸結果，只有IC製 造業的Hausman test在1%的顯著水準下，顯著異於零，適合固定效果模型，其餘 的產業階段皆不顯著異於零，表示適合隨機效果模型。比較就研發存量的產出彈 性，IC封裝及測試業的產出彈性為0.0463，但不論在1%、5%、10%的顯著水準下，

皆不顯著，顯示IC封裝測試階段的廠商，研究發展的投入，不一定能增加其產出，

研究發展費用對於IC封裝測試業較不重要。其他產業階段，在1%的顯著水準下，

研發存量的產出彈性，均出現極顯著正值，其中以台灣IC設計業的產出彈性0.64 為最高，其次是全球前五十大IC設計業0.29，再其次是IC製造業0.24。以T test檢 定，台灣IC設計業研發存量的產出彈性是否大於全球前五十大IC設計業，結果顯 示台灣的IC設計業顯著高於全球前五十大廠商，顯示台灣的廠商為了增加產出，

應該增加研究發展的支出。雖然全球前五十大IC設計業的研發密度為最高，但研 發產出彈性最高的是台灣IC設計業，可能的原因是全球前五十大IC設計業，投入 的研發相當大，已經出現邊際效用遞減的現象，加上IC設計大廠，為了維持領導 地位，邊際產出相當小的研發，仍然大力投入，投資的目的在於一旦成功，將可 繼續保持領導地位，甚至阻止其它廠商投入該產品。台灣的廠商由於規模較小，

風險的承擔能力較低，研究發展的投資多屬成功率較高，邊際收益較高的研發計 畫進行投資。因此全球前五十大IC設計廠商研發之產出彈性才會小於台灣IC設計 業，因此假說H3研究發展的投入對公司產出的貢獻，台灣IC設計業高於全球前五 十大IC設計業成立。

以T test檢定半導體產業上下游，研究發展產出彈性是否上游大於下游，結 果顯示，不論是台灣或是全球前五十大IC設計業IC 設計業，都是半導體產業價 值鏈的上游，研發產出彈性都顯著大於製造階段和封裝測試階段。顯示上游的IC 設計業，其核心價值就是研發，研究發展的支出對於公司的產出影響非常大。製 造階段的研發存量產出彈性大於封裝測試階段，代表研究發展的投入，對於製造 階段的產出影響較大。因此由表5-6之實證結果而各產業階段之研發投入對公司 產出貢獻之總效益差異，亦符合各產業階段知識密集度之不同， IC 設計業高於 IC 製造業，IC 製造業高於IC 封裝及測試業，支持假說H2 IC產業各階段公司研 究發展投入對公司產出的貢獻，IC設計業高於IC製造業，IC製造業大於IC封裝測 試業。

表 5-6 研究發展與產出評估模型之實證結果(依價值鏈) 模型:

y

_it =

a

+

λ t

+

α l

_it +

β k

_it +

γ r

_it +

ε

_it

IC 設計產業 全球前五十大 IC 設計業

Pooling data Fixed effect Random effect Pooling data Fixed effect Random effect

係數 t 值 係數 t 值 係數 t 值 係數 t 值 係數 t 值 係數 t 值

lnL 0.5064*** 3.4052 0.4475 1.4257 0.6425*** 4.3414 0.5590*** 4.4486 0.5473** 2.0791 0.5932*** 4.8842 lnK -0.0587 -1.1023 -0.0655 -0.5981 -0.0546 -0.9625 0.0134 0.1949 0.0264 0.1821 -0.0286 -0.4403 lnR 0.7509*** 6.9529 0.8042*** 3.3952 0.6375*** 6.5944 0.2086*** 3.0660 0.1978 1.4471 0.2895*** 3.7051

截距 2.5872*** 3.4600 3.3107*** 4.0705 9.1486*** 11.3405 8.2885*** 8.9839

R² 0.8277 0.8471 0.8264 0.6815 0.7099 0.6793

Adj. R² 0.8243 0.8340 0.8230 0.6760 0.6882 0.6737

F test F(38,114) = 13.268*** F(43,129) = 14.122***

Hausman test

2 ) 3

χ

( = 0.68624

χ

₍²₃₎= 4.6067

a 為常數項 分別為取對數之廠商的產出、勞動、實質資本與研究發展資本存量

台灣 IC 製造業 台灣 IC 封測業

Pooling data Fixed effect Random effect Pooling data Fixed effect Random effect

係數 t 值 係數 t 值 係數 t 值 係數 t 值 係數 t 值 係數 t 值

lnL 0.9174*** 5.5952 0.7961** 2.3136 1.4682*** 9.9172 0.8003*** 5.0104 0.8366** 2.6120 0.7697*** 4.5148 lnK -0.2509*** -3.1261 -0.1947 -1.1638 -0.4664*** -5.7938 0.2413* 1.8952 0.2212 0.8838 0.2480* 1.7497 lnR 0.2387*** 3.6859 0.2486* 1.9051 0.2276*** 2.9678 0.0040 0.0617 -0.0190 -0.1672 0.0463 0.5365

截距 10.1682*** 18.6496 9.9277*** 13.1237 5.5965*** 4.8409 5.2086*** 3.9892

R² 0.7595 0.7533 0.7527 0.9379 0.9665 0.9374

Adj. R² 0.7528 0.7754 0.7458 0.9344 0.9564 0.9338

F test F(27,81) = 26.362*** F(13,39) = 3.6514***

Hausman test

2 ) 3

χ

( = 18.572***

χ

₍²₃₎ = 3.7100

*表示在 0.1 的水準下顯著，**表示在 0.05 的水準下顯著，***表示在 0.01 的水準下顯著

it it it

it

l k r

y

、 、 、

表 5-6 續

5.2.2 研究發展與市值評估模型之實證結果分析

表5-7為研發（知識）投入對公司價值影響之迴歸實證結果，就整個半導體 產業而言，F test皆顯著異於零，顯示以Pooling data估計模型並不適合。Hausman test 則顯著異於零，顯示就整個半導體產業，固定效果模型(Fixed effect model)比隨機 效果模型(Random effect model)更加適合解釋模型。有關異常盈餘變數之係數為 21.0951，在1%的顯著水準下，顯著為正，代表對於企業有超額獲利的能力是企 業評價中重要的考量因，只要有多一元的異常盈餘就能創造21元的市場價值。稅 盾變數之係數為負，這與一般文獻中的結論不符(如Sougiannis(1994))，可能的是 因為政府為了扶植策略性產業，自民國八十年一月一日施行促進產業升級條例，

根據該條例第九條，公司符合政府訂定之新興重要策略性產業範圍者，給予五年 的免稅。半導體產業是政府兩兆雙星計劃的重要產業，給予許多稅賦上的優惠，

當優惠期間結束，廠商開始繳稅時，反而是不利的影響，因此會出現負的係數，

關於產業升級條例的重要條文列於附錄二。而研究發展對於企業價值的創造為 1.7605，在1%的顯著水準下，顯著為正，代表投入研發創新較多的廠商較受投資 人的青睞，而給予較高的市值，每增加一元的研究發展，可以增加1.7605元的市 場價值。

因此由表 5-7 之實證結果，就整體 IC 產業公司，研發存量係數對公司價值 貢獻之總效益為正值，故支持假說(H4) 研究發展的投入，對於半導體產業廠商 之公司價值存在正向貢獻

表 5-7 研究發展與市值評估模型之實證結果(半導體產業)

Pooling data Fixed effect Random effect 係數 t 值 係數 t 值 係數 T 值

Hausman test 鏈，只有IC封裝測試業Hausman test在1%的顯著水準下，不顯著異於零，適合隨 機效果模型，其餘都適合固定效果模型。關異常盈餘變數之係數，最高為全球前 五十大IC設計業的12.6，在1%的顯著水準下，顯著大於零，是因為全球前五十大 廠商為了維持領導地位，大量的投入研發，目的在於一旦成功，將可繼續保持領 導地位，阻止其它廠商投入該產品。研發使得全球前五十大廠商保持競爭優勢，

處於市場的領導者。其次為台灣IC設計業為8.56，在1%的顯著水準下，顯著大於

零，而IC製造業為5.94元，在1%的顯著水準下，顯著大於零，由此可知異常盈餘 對於市值的影響，IC設計階段大於IC製造階段，代表市場評價IC 設計業異常盈 餘之持續性遠高於其他產業階段。關於研發存量對公司股價貢獻之總效益而言，

只有台灣IC設計業在1%的顯著水準下，顯著為正，係數為5.94元，IC 設計階段 知識密更居產業價值鏈之冠，此一實證結論更加凸顯高知識密集對公司價值之高 度貢獻，亦強調高創新研發才為價值之所在。以T test檢定，台灣IC設計業研發存 量對於市值的貢獻是否大於全球前五十大IC設計業，結果顯示台灣IC設計業顯著 大於全球前五十大IC設計業。造成全球前五十大IC設計廠商，研究發展的投入對 於公司市場價值的貢獻不顯著，是因為邊際產出遞減以及投入成功率、邊際收益 低的研究發展計畫，投資人雖然認為研究發展的投入對於IC設計業是維持競爭力 的重要因素，這樣的現象已透過異常盈餘反應，加上投入過多研究發展支出，帶 來的效益可能愈來愈少。因此投資人對於全球前五十大IC設計廠商，研究發展投 入的變數，不一定給予較高的評價，假說H6研究發展投入對公司價值的貢獻，

台灣IC設計業高於全球前五十大IC設計業。

台灣IC製造皆不顯著，可能的原因是研究發展的於市值的貢獻，已含在異常 盈餘的資訊中。至於封裝測試業則顯著為負，顯示投資人認為研究發展對於封測 業較不重要，反而會降低淨利，而給予較低的市場價值。以T test檢定半導體產 業上下游，研發存量對於市值的貢獻是否上游大於下游，結果顯示上游產業階段 顯著大於下游的產業階段。因此由表5-8之實證結果，而各產業階段之研發投入 對公司價值貢獻之總效益差異，亦符合各產業階段知識密集度之不同， IC 設計 業高於IC 製造業，IC 製造業高於IC 封裝及測試業。故支持假說(H5) IC產業各 階段公司研究發展投入對公司價值的貢獻，IC設計業高於IC製造業，IC製造業大 於IC封裝測試業。

表 5-8 研究發展與市值評估模型之實證結果(依價值鏈)

模型:

[

it t t

] [

it it

]

it

B it it

it bv X rbv V R

P =

β

₀ +

β

₁ (1−

τ

)− ₋₁ +

β

₂

τ

+

β

₃

IC 設計產業 全球前五十大 IC 設計業

Pooling data Fixed effect Random effect Pooling data Fixed effect Random effect

係數 t 值 係數 t 值 係數 t 值 係數 t 值 係數 t 值 係數 t 值

β

0 2.7944*** 4.8195 0.8307** 2.1769 2.8834*** 4.4821 5.0912*** 21.601

3 4.1436*** 9.8125 5.1795*** 20.0172

β

1 6.0523*** 7.7943 8.5633*** 20.0772 4.5748*** 4.7345 7.2038*** 8.6607 12.6443*** 6.5837 6.3049*** 7.9233

β

2 0.4618 1.3662 -1.5752*** -3.7992 0.4403* 1.7735 1.8744 1.3469 1.3795 0.4103 1.5449 1.1708

β

3 -3.6732* -1.6857 5.9418*** 3.7442 -7.7576*** -3.6497 -1.1415** -2.0237 -0.6210 -0.8713 -1.1318 -1.6330

截距 93,235 0.0592 5,084,860** 2.3951 -33,137,100*** -5.4607 -31,776,100*** -4.1140

R² 0.8603 0.9929 0.8425 0.9284 0.9756 0.9279

Adj. R² 0.8552 0.9921 0.8368 0.9267 0.9731 0.9262

F test F(37,72) = 4.2208*** F(43,127) = 2.1167***

Hausman test ²

) 4

χ

( = 93.128***

χ

₍²₄₎= 14.600***

台灣 IC 製造業 台灣 IC 封測業

Pooling data Fixed effect Random effect Pooling data Fixed effect Random effect

係數 t 值 係數 t 值 係數 t 值 係數 t 值 係數 t 值 係數 t 值

β

0 3.4033*** 8.8297 1.3380*** 7.5182 4.1600*** 10.2216 2.6304*** 9.5333 1.9079*** 3.7894 2.7568*** 8.9398

β

1 -0.4514 -0.3439 5.9390*** 3.1755 -6.4615*** -8.7582 0.2834 0.3430 3.0937 1.6386 0.2336 0.2811

β

2 0.1260 0.2668 5.2485*** 6.4210 -1.8658*** -7.6125 -4.8145 -0.3266 -3.8781 -0.2045 -5.8580 -0.3805

β

3 -4.7659 -1.2952 1.0301 0.8106 -3.2925 -0.8586 -13.6197* -2.0125 4.1609 0.3234 -17.2254** -2.3048

截距 -16,545,000 -1.2372 -20,104,300 -0.9643 -2,440,220 -1.2263 -1,940,410 -0.8495

截距 -16,545,000 -1.2372 -20,104,300 -0.9643 -2,440,220 -1.2263 -1,940,410 -0.8495

在文檔中 研究發展對產出與市值之影響-以半導體產業為例 (頁 58-70)