第四章 實證結果與分析
4.2 實證結果
本研究依前述建立的實證模型進行多元迴歸分析，模型一研究企業採取不同 的專利管理策略對於企業績效的影響；模型二研究技術多角化程度對企業績效的 影響；模型三考慮技術存量與技術多角化的互動關係，並觀察其對企業績效的影 響；模型四則考慮公司規模與技術多角化的互動關係，並觀察其對企業績效的影 響；模型五將所有的調節變數全放入模型中，建構完整的模型出來。
接著再分別以內部績效(ROA)及市場績效(Tobin’s Q)做為績效的代理變數，
檢視依不同方式區分出的專利策略其績效的差異，先從按 Ernst(1998)所歸類的四 種專利策略開始，再接著討論按 Lin(2006)所區隔的兩種專利策略。
4.2.1 專利組合策略與內部績效(ROA)之影響
從表 4-20 可看出，除了模型一外，每個模型的 Adjusted R2皆高於左列之控 制模型，這表示對內部績效而言，專利管理的分類並無法增加模型的解釋能力；
相反的，加入技術多角化的變數能替內部績效提升解釋能力。
以專利管理矩陣的分類無法說明專利策略會影響到企業績效，其原因可能與 ROA 的意涵有關，ROA 主要由稅前息前淨利計算而得，代表的是資產報酬率，
當企業採取不同的專利策略時，並沒有辦法馬上將其取得的專利應用並商品化，
進而增加消費者的購買意願，最後獲得收入，這需要一段時間，也就表示著，此 效益存在有遞延的效果，未能即時反應在 ROA 上，同理可套用在專利申請數與 技術存量上。
在技術多角化的策略分類上，模型二和模型三的結果顯示當企業採取非相關 技術多角化策略時，會降低企業內部績效；若企業採取相關技術多角化的策略 時，則會提高企業內部績效。這是從成本效益觀點所切入的結果，由於非相關技 術多角化必頇花費大筆資金在企業本身不熟悉的技術領域，在技術的熟悉度、溝 通的流暢度與思考的新穎度上，都不如其他了解該技術領域之企業，造成開發技 術的困難性，此問題會從研發成本顯露出來，形成成本大於效益的情形；換句話 說，企業能從相關技術多角化的知識關連性降低開發技術的不確定性及提高成功 的機率，而產生效益大於成本的情形。
另外〃在探討技術存量與多角化的相互影響上，從模型三發現採取相關技術 多角化策略的企業會隨著擁有的專利數愈多，導致原本採該策略的優勢被削減 掉，這意味著相關技術多角化必頇要重視專利的品質，不應盲目地申請專利，而 是選擇持有主要且關鍵性的專利，使其他企業要跨足此領域必頇要先經過認可，
創造出核心競爭力。
再來是公司規模與多角化程度的相互影響，從模型四和模型五可發現，在相 同程度的相關技術多角化的企業裡，規模愈大的企業，會有比較佳的內部績效；
而在規模一樣的企業裡，採相關技術多角化策略的企業有較佳的內部績效。
觀察控制變數方面，營收成長率對內部績效(ROA)有顯著的正相關，當營收
成長率增加時，會擴大市佔率，使淨利增加，進而提升內部績效，成立年數的效 果對於績效指標為負相關卻不顯著，代表企業成立的越久，會被固有的營運模式 所侷限住，反而無法順應時代的潮流與激烈的競爭，為績效產生負面的影響。企 業規模對於其績效影響不確定。負債比率對績效有顯著的正相關，意謂著負債比 率越低，公司的績效指標越好，公司的資本結構較健全，給債權人和股東更多的 保障，提升公司的價值，與 Jensen and Meckling(1976)等人的結論一致。研發投 資對績效為顯著的負影響，意謂著研發成本無法在短期間獲利，產生遞延效果。
最後 2008 的整體環境績效比 2006 年與 2007 年低。
4.2.2 專利組合策略與市場績效(Tobin’s Q)之影響
先觀察專利活動對績效是否有增額的解釋能力，從表 4-21 可看出每個模型 的 Adjusted R2皆高於左列之控制模型，這表示對市場績效而言，不論是以那一 種方式做專利策略的分類對市場績效都有增額的解釋能力。這表示對市場績效而 言，從事專利活動這個行為確實會影響到企業績效。而在投資者評價一間企業發 展性的過程中，有將近一成的比例取決於其專利活動的結果。
再來解釋採取不同專利策略的影響，在模型一中，D 型的績效優於 C 型 0.24 單位，舉實際數字為例，同樣擁有 1 億元的資產，D 型所創造出來的價值可以使 其資產價值增加至 1.24 億元。這表示確實專利管理策略會影響到企業績效。
接下來是技術多角化的部分，本研究發現非相關技術多角化對企業績效為正 向的影響，而在相關技術多角化為負向的影響，與 ROA 的方向相反，這表示資 本市場偏好跨領域的技術發展策略，認為以知識相關性連結的相關技術多角化不 具有競爭優勢。
再來是技術存量與技術多角化的相互影響，不論是哪一種策略，當企業所擁 有的專利存量愈多時，會提升企業的績效，此現象在採相關技術多角化之企業更 為明顯，此意謂著當企業擁有相關領域的技術愈多，企業可組合成各式各樣的商 品組合，且不受技術整合的限制，換句話說，技術存量愈多，反而會抵消掉相關 技術多角化對績效的壞處。
另外是公司規模與技術多角化的相互影響，在相同程度的非相關技術多角化 的企業裡，規模愈大的企業，會有比較差的市場績效；而在規模一樣的企業裡，
採非相關技術多角化策略的企業有較差的市場績效。
接著是專利申請數的影響，市場績效會隨著專利申請數的增加而增加，表示 專利申請數的多寡，在判斷該企業是否值得投資的決策上，仍佔有一席之地。在 技術存量上，對市場績效是顯著的負相關，這隱含企業目前的專利存量並無法創 造獲利，龐大的專利維護費還造成企業的負擔，使其對市場績效有不利的影響。
在觀察控制變數的部分，營收成長率對市場績效的影響無法確定。成立年數
對績效為顯著的正相關，表示成立愈久的企業能憑藉著穩固的根基，為企業創造 獲利。公司規模與負債比率對對企業績效的影響不確定。研發投資對市場績效有 正面的影響，代表市場對研發活動帶有正面的評價。資產報酬率對市場績效則為 顯著正相關。最後 2008 的整體環境績效比 2006 年與 2007 年低。
表 4-20 多元迴歸分析- 被解釋變數為 ROA
Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 解釋變數 係數 P 值 係數 P 值 係數 P 值 係數 P 值 係數 P 值 係數 P 值
D1 -1.411 0.57
D2 -0.446 0.85
D3 0.579 0.69
BTD -0.081 0.00*** -0.063 0.02** -0.382 0.21 -0.494 0.21 CFD 0.060 0.01*** 0.107 0.00*** -0.688 0.01*** -0.569 0.13
Size*BTD 0.013 0.29 0.017 0.28
Size*CFD 0.031 0.01*** 0.027 0.07*
Ln(TS)*BTD -0.011 0.30 0.006 0.67
Ln(TS)*CFD -0.020 0.05** -0.006 0.63
PA 0.000 0.90 -0.001 0.63 -0.001 0.62 -0.001 0.61 -0.001 0.57 Ln(TS) 0.558 0.25 0.665 0.13 2.414 0.01*** 0.456 0.30 0.411 0.67
GS 0.096 0.00*** 0.096 0.00*** 0.091 0.00*** 0.088 0.00*** 0.088 0.00*** 0.087 0.00***
AGE -0.111 0.04** -0.102 0.09* -0.138 0.03** -0.146 0.01*** -0.171 0.00*** -0.170 0.00***
Size 0.220 0.53 0.529 0.26 0.780 0.11 0.908 0.07* -1.860 0.03** -1.862 0.06*
D/E -0.133 0.00*** -0.132 0.00*** -0.138 0.00*** -0.140 0.00*** -0.147 0.00*** -0.147 0.00***
RD -0.476 0.00*** -0.504 0.00*** -0.558 0.00*** -0.524 0.00*** -0.514 0.00*** -0.511 0.00***
Y1 0.859 0.50 0.847 0.51 0.807 0.52 0.766 0.54 0.782 0.53 0.772 0.54 Y2 -2.387 0.07* -2.369 0.07* -2.342 0.07* -2.419 0.06* -2.313 0.07* -2.339 0.07*
C 17.686 0.04** 8.786 0.44 5.827 0.61 -0.499 0.97 69.531 0.00*** 69.621 0.00***
R2 0.512 0.518 0.539 0.550 0.562 0.562
Adjusted R2 0.495 0.488 0.513 0.520 0.533 0.528
N 207 207 207 207 207 207
***符合 1%顯著水準，**符合 5%顯著水準，*符合 10%顯著水準
資產報酬率%(ROA)=稅前息前淨利/資產總額，營收成長率%(GS)=(本季營收-上季營收)x100%/上季營收，成立年數(AGE)=公司成立至當年之年數，公司規模(Size)=ln(營收額)，
表 4-21 多元迴歸分析- 被解釋變數為 Tobin’s Q
Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 解釋變數 係數 P 值 係數 P 值 係數 P 值 係數 P 值 係數 P 值 係數 P 值
D1 0.133 0.52
D2 -0.134 0.32
D3 0.246 0.02**
BTD -0.004 0.23 -0.009 0.17 0.097 0.01*** 0.102 0.01***
CFD -0.002 0.45 -0.006 0.03** 0.022 0.38 -0.007 0.86
Size*BTD -0.004 0.01*** -0.004 0.01***
Size*CFD -0.001 0.33 0.000 0.97
Ln(TS)*BTD 0.003 0.22 0.000 0.98
Ln(TS)*CFD 0.002 0.06* 0.001 0.26
PA 0.001 0.00*** 0.001 0.00*** 0.001 0.00*** 0.001 0.00*** 0.001 0.00***
Ln(TS) -0.133 0.02** -0.110 0.00*** -0.383 0.05** -0.109 0.00*** -0.194 0.38 GS -0.001 0.77 0.000 0.76 -0.001 0.56 -0.001 0.48 -0.001 0.46 -0.001 0.51 AGE 0.008 0.10* 0.008 0.10* 0.009 0.10* 0.010 0.07* 0.013 0.02** 0.012 0.03**
Size 0.052 0.08* 0.003 0.03** -0.054 0.20 -0.071 0.06* 0.277 0.02** 0.218 0.01***
D/E 0.002 0.08* -0.003 0.95 0.003 0.01*** 0.004 0.00*** 0.005 0.00*** 0.005 0.00***
RD 0.054 0.00*** 0.065 0.00*** 0.057 0.00*** 0.056 0.00*** 0.058 0.00*** 0.057 0.00***
ROA 0.049 0.00*** 0.049 0.00*** 0.049 0.00*** 0.052 0.00*** 0.054 0.00*** 0.054 0.00***
Y1 -0.121 0.34 -0.118 0.33 -0.114 0.36 -0.113 0.34 -0.117 0.33 -0.114 0.33 Y2 -0.644 0.00*** -0.657 0.00*** -0.657 0.00*** -0.646 0.00*** -0.653 0.00*** -0.646 0.00***
C -0.957 0.19 0.441 0.66 1.993 0.04** 2.844 0.01*** -6.012 0.02** -4.459 0.05**
R2 0.448 0.501 0.513 0.537 0.551 0.555
Adjusted R2 0.425 0.468 0.483 0.504 0.519 0.518
N 207 207 207 207 207 207
***符合 1%顯著水準，**符合 5%顯著水準，*符合 10%顯著水準
Tobin’s Q=(普通股市價+特別股市價+流動負債-流動資產+長期負債)/資產總額，營收成長率%(GS)=(本季營收-上季營收)x100%/上季營收，成立年數(AGE)=公司成立至當年之年