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第四章 實證結果與分析
從表一為台灣上市櫃公司自 2003 年至 2012 年之現金持有率敘述統計表。
我們可以看出近十年來台灣上市櫃公司之現金持有率逐漸增加，也可由圖二看出 近十年來，台灣產業之平均現金持有率趨勢。此外，圖三為近十年來現金持有率 標準差之趨勢，我們亦可看出之現金持有波動度，有逐漸增加之趨勢。我們並發 現自金融海嘯之後，現金持有率及其標準差都有明顯上升的現象，可見在經過景 氣蕭條之後，這些公司憂心現金持有不足將帶來流動性危機。
表二為解釋預期報酬與現金持有關聯性模型之變數資料敘述統計值。現金 持有率變動量前後期兩者數據差異不大；而風險溢酬之估計預期報酬 ICC，為隱 含資金成本，即投資人要求之最小報酬，故最小值已調整為 0；帳面價值比值標 準差很大，也可由其最大值最小值看出此數值之差異甚大；而營業現金流入標準 差亦大，可看出上市櫃公司間營業績效有明顯差別；公司規模大小以總資產取自 然對數後，資料分配接近常態分配；而公司淨投資標準差甚大；權益淨增加為公 司庫藏股買賣及現金股利發放之情況；而債務淨增加，最小值為負，表示當年公 司未再增加長期負債持有，而是增加長期負債還款。
而表三期預期報酬與現金持有政策迴歸模型中各變數間之相關係數表。由 此表中可以看出預期報酬估計 ICC 與帳面價值比 BM 有高度相關的現象，可能 原因為在估計 ICC 時，已使用帳面價值比資料。我們也可以看出，現金持有率變 動與上期之現金持有率變動為負向關係，與我們設想及實證結果一致。
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表一、現金持有率之敘述統計表
此表為現金持有率之敘述統計表，現金持有比率定義為現金除以總資產，
資料來源皆取自 TEJ，自 2003 年到 2012 年。在此資料已扣除金融業與 公共事業，因其現金持有率可能受法規所限制。
現金持有率
平均數 中位數 標準差 最大值 最小值 2012 0.11216 0.06620 0.12212 0.77334 0.00057 2011 0.11181 0.06878 0.11994 0.77055 0.00023 2010 0.11778 0.07738 0.12499 0.76916 0.00003 2009 0.11543 0.07193 0.12046 0.66022 0.00014 2008 0.10566 0.06870 0.11453 0.86621 0.00003 2007 0.09757 0.05686 0.11365 0.75248 0.00002 2006 0.08954 0.05403 0.10457 0.89560 0.00002 2005 0.09242 0.05829 0.10694 0.99850 0.00000 2004 0.08429 0.05384 0.09251 0.68083 0.00000 2003 0.07438 0.03994 0.08857 0.65468 0.00045
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圖二、台灣公司之現金持有率平均數
圖三、台灣公司之現金持有率標準差
0.00000 0.02000 0.04000 0.06000 0.08000 0.10000 0.12000 0.14000
2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
值
年份
平均數
0.00000 0.02000 0.04000 0.06000 0.08000 0.10000 0.12000 0.14000
2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
值
年份
標準差
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表二、預期報酬與現金持有政策關聯性之敘述統計值
此表為預期報酬與現金持有政策關聯性之敘述統計值，現金持有變動率 ∆CH𝑡定義為 (CH𝑡-CH𝑡−1)/ CH𝑡−1， CH 為現金/總資產；前期現金持有變動率∆𝐶𝐻𝑡−1；預期報酬之估計 𝑟𝑒 以 Cross-Sectional 方式求算 ROE 資 料，代入 RIV Model 中得出 ICC，以作為預期報酬之估計；帳面市值比 𝐵𝑀𝑡定義為淨值除以市值；公司規 模 Size𝑡定義對總資產取自然對數；現金流 CF𝑡 定義為該年扣除非常項目前營業所得除以總資產；權益淨 增加 𝑁𝑒𝑡𝐸𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦𝑡 定義為庫藏股賣出減去現金股利發放及庫藏股買回再除以總資產。債務淨增加 𝑁𝑒𝑡𝐷𝑒𝑏𝑡𝑡
定義為公司長期淨負債除以總資產。淨投資 𝑁𝑒𝑡𝐼𝑛𝑉𝑡 定義為資本支出減去除以總資產。資本支出定義為固
定資產購置減去處分資產利得加上處分資產損失。
∆CH ∆CH−1 ICC BM CF SIZE NETINV NETEQ NETDEBT 平均數 0.0084 0.0097 0.0654 0.9063 0.0301 14.6890 0.0201 0.0109 0.0769 中位數 0.0057 0.0064 0.0712 0.8661 0.0423 14.4851 0.0129 0.0054 0.0328 標準差 0.0681 0.0724 0.0413 0.6209 0.1137 1.3290 0.5733 0.0747 0.1041 最大值 0.3170 0.3210 0.1752 4.1680 0.3217 19.8255 0.0163 0.0847 0.4094 最小值 -0.3032 -03011 0.0000 0.1020 -0.7001 10.8973 -0.3653 -0.1032 -0.0631
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表三、預期報酬與現金持有政策關聯性之相關係數表
此表為預期報酬與現金持有政策關聯性之相關係數表，現金持有變動率 ∆CH𝑡定義為 (CH𝑡-CH𝑡−1)/ CH𝑡−1， CH 為現金/總資產；前期現金持有變動率∆𝐶𝐻𝑡−1；預期報酬之估計 𝑟𝑒 以 Cross-Sectional 方式求算 ROE 資料，代入 RIV Model 中得出 ICC，以作為預期報酬之估計；帳面市值比 𝐵𝑀𝑡定義為淨值除以市值；公 司規模 Size𝑡定義對總資產取自然對數；現金流 CF𝑡 定義為該年扣除非常項目前營業所得除以總資產；權
益淨增加 𝑁𝑒𝑡𝐸𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦𝑡 定義為庫藏股賣出減去現金股利發放及庫藏股買回再除以總資產。債務淨增加
𝑁𝑒𝑡𝐷𝑒𝑏𝑡𝑡 定義為公司長期淨負債除以總資產。淨投資 𝑁𝑒𝑡𝐼𝑛𝑉𝑡 定義為資本支出減去除以總資產。資本支 出定義為固定資產購置減去處分資產利得加上處分資產損失。
∆CH ∆CH−1 ICC BM CF SIZE NETINV NETEQ NETDEBT
∆CH 1
∆CH−1 -0.1968 1
ICC 0.2781 0.0231 1
BM -0.0199 -0.0354 0.2261 1
CF 0.0429 0.0771 0.0989 -0.3221 1
SIZE -0.0318 -0.0395 0.1771 0.0198 0.1967 1
NETINV 0.1299 0.0201 -0.0696 0.0481 -0.0961 -0.2371 1
NETEQ 0.1701 -0.0651 -0.0531 0.0489 -0.4284 -0.1306 -0.1062 1
NETDEBT -0.0112 -0.0602 0.0121 0.0811 -0.1720 0.2653 -0.3501 0.1431 1
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由表四可看出採取 Pooled OLS 來跑迴歸資料時，前期現金持有變動率與此 期皆為負向關係，如同我們所預測。而預期報酬之估計，迴歸式中表現皆顯著，
p 值分別在 5%、1%及 1%內，且皆存在正向關係。帳面價值比可能因與 ICC 有 顯著相關性，故其值並不顯著。而現金流項目可看出若公司營業績效佳，公司將 現金保留增加現金持有率之變動。公司規模項其值為負，且在第三式中其值並不 顯著，公司規模大小已在現金持有率中被控制住。權益淨增加與債務淨增加時，
也能正向地解釋公司現金持有變動。而淨投資增加時與現金持有變動亦為正向關 係，公司可能因增加資本支出，而傾向持有更多現金做準備。
由於我們的資料為 panel data，故我們檢視固定效果 (Fixed Effects) 是否顯 著。由表五可看出，如同預期前期現金持有變動率與此期仍呈負向關係。而預期 報酬之估計，在固定效果中表現更佳，p 值皆在 1%內，且皆存在正向關係。帳 面價值比結果如同表四，可能因與 ICC 有顯著相關性，不如我們之預期。而現金 流項目亦與前述相同，可看出公司營業績效佳時，將現金保留增加現金持有率之 變動。公司規模項在第二、三式迴歸模型中其值皆為微小負值，公司並不會因為 規模增加而增加現金持有率變動，公司規模大小已在現金持有率中被控制。權益 淨增加、債務淨增加與淨投資，如同表四之結果皆能正向地解釋公司現金持有變 動。
最後我們將資料採取 Fama-MacBeth 迴歸分析，於橫斷面先逐年跑迴歸模 型，再取縱斷面各項係數之平均值，以檢定各項因子之顯著性，結果如表六所示，
可見下討論。前期現金持有變動率與此期呈現負向關係，符合預期。而預期報酬 之估計，皆呈正向顯著關係，p 值皆在 1%內。帳面價值比如同前面兩種方式之 結果，其值皆不顯著。現金流項目結果也與前述相同。公司規模項係數亦為微小 負值，公司規模大小已在現金持有率中被控制住。權益淨增加與債務淨增加時，
也能正向地解釋公司現金持有變動。權益淨增加、債務淨增加與淨投資，
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如同表四及表五之結果皆能正向地解釋公司現金持有變動。
當我們採用 ICC 作為風險溢酬的代理變數時，能夠正向且顯著地解釋現金持 有政策，在此我們比較若採取已實現報酬 CAPM 時，是否能仍捕捉風險？結果 如表七所示，我們可以看到，不論是採用 Pooled OLS、Fixed Effects 亦或 Fama and Macbeth 迴歸模型在三個迴歸式子中，皆無法正向解釋現金持有政策，並且 無一結果具有統計顯著性。
表八為我們採用現金持有波動度作為風險之代理變數，現金持有波動度為前 十年之現金持有比率之標準差，資料若不達十年則減少觀察值，但最少要求三年 觀察值。當我們採用現金持有波動度作為風險之代理變數時，我們發現現金持有 波動度其統計值雖然顯著，但卻不如我們預期，並無法正向地解釋現金持有變動 的現象；且雖然統計數值顯著，但其調整後判定係數很低，可能因樣本數多之原 因才造成統計值顯著。
我們進一步檢視未來投資機會是否影響預期報酬與現金持有政策兩者之關 係，衡量未來投資機會之代理變數有三項：分別為股東權益總額、帳面價值比及 股東權益報酬率，結果所示。我們由表九結果可看出在使用股東權益總額作為未 來投資機會之測度時，未來投資機會較多的公司有五項之係數大於未來投資機會 較少的公司，但是未來投資機會較少之公司其 Fama and Macbeth 迴歸式三之係 數為負，且其值並不顯著，故只有九項中只有四項符合我們的預期。而使用帳面 價值比作為未來投資機會之測度時，未來投資機會較多的公司僅有兩項之係數大 於未來投資機會較少的公司，可能原因為帳面價值比容易受會計處理方式不同而 有明顯差異，並無法真正顯示公司實質價值增加的情況，故以帳面價值比去區分 並非公司好的未來投資機會之估計；最後東權益報酬率作為未來投資機會之測度 時，在九項中有六項符合我們的預期，可以看出未來投資機會較多的公司其預期 報酬更能正向地解釋現金持有政策。最後，因台灣上市櫃公司大多為電子產業，
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Rooled OLS Fixed effects Fama and MacBeth
1 2 3 1 2 3 1 2 3
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Rooled OLS Fixed effects Fama and MacBeth
1 2 3 1 2 3 1 2 3
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我們知道研發費用 R&D 對於公司未來成長維持競爭之重要性，我們從實證結果 也可以發現九項中有六項符合我們的預期，未來投資機會較多的公司能驗證 Palazzo 的模型假設推論，風險影響現金持有率變動程度愈大；更可以驗證研發 費用是衡量公司未來投資機會多寡的重要因素。
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High R&D
0.0476
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