第四章 實證分析
第二節 實證結果
國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
第二節 實證結果
表4-6～表 4-8 探討設置薪酬委員會對企業績效之影響，分別以淨值報 酬率(ROE)、總資產報酬率(ROA)、每股盈餘(EPS)為企業績效應變數，而 VIF 值均小於 10，應無共線性之疑慮。本研究假說一，設置薪酬委員會之 公司會提升企業績效，由表4-6～表 4-8 可知，實證結果符合假說。
表4-6 迴歸模型：設置薪酬委員會對企業績效(ROE)之影響，分析結果 顯示設置薪酬委員會(CC)係數為 3.873，VIF 值 1.108，達 1%顯著水準並呈 現正向關係，表4-7 迴歸模型：設置薪酬委員會對企業績效(ROA)之影響，
分析結果顯示設置薪酬委員會(CC)係數為 1.909，VIF 值 1.108，達 1%顯著 水準並呈現正向關係，表4-8 迴歸模型：設置薪酬委員會對企業績效(EPS) 之影響，分析結果顯示設置薪酬委員會(CC)係數為 0.685，VIF 值 1.118，
達1%顯著水準並呈現正向關係，表示設置薪酬委員會之公司會提升企業績 效，實證結果符合假說。
其他控制變數方面，公司規模(Size)及公司成長率(Growth)均達 1%顯著 水準並呈正相關。負債比率(LEV) 則達 1%顯著水準並呈顯負相關。
‧
ROE =α0+α1 CC +α2Size+α3Growth+α4LEV +εIndependent variables Dependent variables：
ROE
VIF
Intercept -36.716***
（-10.84）
‧
ROA =α0+α1 CC +α2Size+α3Growth+α4LEV +εIndependent variables Dependent variables：
ROA
VIF
Intercept -18.283***
（-10.91）
‧
EPS =α0+α1 CC +α2Size+α3Growth+α4LEV +εIndependent variables Dependent variables：
EPS
VIF
Intercept -9.624***
（-12.25）
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
表 4-9～表 4-11 探討設置薪酬委員會對董事薪酬水準之影響，分別以 淨值報酬率(ROE)、總資產報酬率(ROA)、每股盈餘(EPS)為企業績效(Perf) 自變數，而VIF 值均小於 10，應無共線性之疑慮。本研究假說二，設置設 置薪酬委員會之公司會降低董事薪酬水準，由表 4-9～表 4-11 可知，實證 結果支持假說，在薪酬委員會監督下，會降低董事之薪酬水準。
表 4-9 迴歸模型：設置薪酬委員會對董事薪酬水準之影響，採用 ROE 為企業績效指標(Perf)，分析結果顯示設置薪酬委員會(CC)係數為-0,104，
VIF 值 1.123，達 5%顯著水準並呈現負向關係，表 4-10 迴歸模型：設置薪 酬委員會對董事薪酬水準之影響，採用 ROA 為企業績效指標(Perf)，分析 結果顯示設置薪酬委員會(CC)係數為-0.099，VIF 值 1.123，達 1%顯著水準 並呈現負向關係，表4-11 迴歸模型：設置薪酬委員會對董事薪酬水準之影 響，採用 EPS 為企業績效指標(Perf)，分析結果顯示設置薪酬委員會(CC) 係數為-0.090，VIF 值 1.117，達 5%顯著水準並呈現負向關係，表示設置設 置薪酬委員會之公司會降低董事薪酬水準，實證結果支持假說。
其他控制變數方面，公司規模(Size)均達 1%顯著水準並呈正相關。公 司成長率(Growth)則無明顯相關，負債比率(LEV) 則達 5%顯著水準並呈顯 負相關。
‧
Comp =α0+α1 CC+α2ROE +α3Size+α4Growth+α5LEV +ε
Independent variables Dependent variables VIF
Intercept 8.234***
（35.97）
‧
Comp =α0+α1 CC+α2ROA +α3Size+α4Growth+α5LEV +ε
Independent variables Dependent variables VIF
Intercept 8.185***
（35.59）
‧
Comp =α0+α1 CC+α2EPS +α3Size+α4Growth+α5LEV +ε
Independent variables Dependent variables VIF
Intercept 8.284***
（35.91）
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
表4-12～表 4-14 探討設置薪酬委員會對董事薪酬水準與企業績效(Perf) 連結性之影響，分別以淨值報酬率(ROE)、總資產報酬率(ROA)、每股盈餘 (EPS)為企業績效應(Perf)自變數，而 VIF 值均小於 10，應無共線性之疑慮。
本研究假說三，不同績效表現之企業，設置薪酬委員會後對董事薪酬與績 效連結性之影響，企業績效表現較佳之公司，設置薪酬委員會後，對降低 董事薪酬之影響高於企業績效表現較差之公司。由表4-12～表 4-14 可知，
實證結果支持假說，換言之，經營績效越高的企業，在設置薪酬委員會後，
對降低董事薪酬水準的影響也越大。
表 4-12 迴歸模型：設置薪酬委員會對董事薪酬與績效(ROE)連結性之 影響，分析結果顯示設置薪酬委員會與企業績效交乘項(CCXPerf)係數為 -0,004，VIF 值 2.153，未達顯著相關水準，表 4-13 迴歸模型：設置薪酬委 員會對董事薪酬與績效(ROA)連結性之影響，分析結果顯示設置薪酬委員 會與企業績效交乘項(CCXPerf)係數為-0.009，VIF 值 2.042，達 10%顯著水 準並呈現負向關係，表4-14 迴歸模型：設置薪酬委員會對董事薪酬與績效 (EPS)連結性之影響，分析結果顯示設置薪酬委員會與企業績效交乘項 (CCXPerf)係數為-0.023，VIF 值 2.347，達 5%顯著水準並呈現負向關係，
表示企業績效表現較佳之公司，設置薪酬委員會後，反而降低董事薪酬與 企業績效之連結性，實證結果支持假說。
其他控制變數方面，公司規模(Size)均達 1%顯著水準並呈正相關。公 司成長率(Growth)則無明顯相關，負債比率(LEV) 則達 5%顯著水準並呈顯 負相關。
‧
Comp =α0+α1 CC+α2 CCX ROE +α3 ROE +α4Size+α5Growth+α6LEV +ε Independent variables Dependent variables VIFIntercept 8.242***
（36.00）
‧
Comp =α0+α1 CC+α2 CCX ROA +α3 ROA +α4Size+α5Growth+α6LEV +ε Independent variables Dependent variables VIFIntercept 8.192***
（35.63）
‧
Comp =α0+α1 CC+α2 CCX EPS +α3 EPS +α4Size+α5Growth+α6LEV +ε Independent variables Dependent variables VIFIntercept 8.303***
（35.99）