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第二節、實證結果與分析:
關於假說一，表 3 整理了未使用工具變數法及使用工具變數法的迴歸模型 結果。表 3 欄(1)為 ETF 所有權對企業資本支出迴歸結果，本模型未採用工具變 數法。由於樣本資料為 2003 年 6 月 30 日至 2018 年 9 月 30 日的追蹤資料，因 此本採用追蹤資料處理方式中的混合估計模型（Pooled Regression Model），從 欄（1）可得知，在未使用工具變數之下，雖然前期 ETF 所有權與企業投資政 策之間呈正相關，但是估計結果統計上並不顯著。從前一節內容可知原因或許 源自於 ETF 所有權與企業投資政策有內生性問題，詳細內生性問題檢定結果請 參考附錄 A1。
表 3 欄(2)為使用工具變數下，兩階段最小平方法 ETF 所有權對企業資支出 迴歸結果。實證結果顯示托賓 Q 的係數為 0.01，且顯著異於零。ETF 所有權與 托賓 Q 交乘項之迴歸係數為-0.373。由於模型包含交乘項，公司資本支出對股 價敏感度可以透過平均邊際效果𝛽̂ + 𝛽1 ̂ETF3̅̅̅̅̅衡量。因此，如果我們愈了解托賓 Q 的 平均邊際效果，我們可以透過敘述統計表中 ETF 的數值得知托賓 Q 的平均邊際效果為 0.009627。另外，由於 ETF 與托賓 Q 交乘項係數為負，當企業股票 ETF 所有權的比例
上升會導致企業投資對股價變化的敏感度下降。此結果也可以由圖 2 獲得驗證。在
圖 2 中，我們將企業依照 ETF 所有權中位數區分為 ETF 所有權含量高與 ETF 所有權含量低兩類樣本，圖 2 顯示托賓 Q 係數在 ETF 所有權較小的樣本下較
‧
Dependent variable:
CAPEX RDCAPEX Change of TA
CAPEX Pooled OLS
CAPEX via IV model
RDCAPEX Pooled OLS
RDCAPEX via IV model
Change of Assets Pooled OLS
Change of Assets lagETFFree Cash -0.000 0.00000*** 0.0003 0.00000 0.00000 0.00000
(0.00000) (0.00000) (0.001) (0.00000) (0.00000) (0.00000) lagRetained 0.003** -0.039*** -157.543** -0.313*** 0.039*** 0.007
(0.002) (0.004) (67.275) (0.057) (0.004) (0.008)
29
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adjFutureReturn -0.0002 -0.0001 -19.680*** -0.0004 -0.0005* 0.00005(0.0001) (0.0002) (4.807) (0.002) (0.0003) (0.0003) lagInverseAssets 2,824.432 -29,888.880*** -227,916,058.000 101,800.000 11,505.460 65,935.560***
(3,709.910) (10,954.410) (152,703,156.000) (159,287.300) (8,370.232) (23,346.050) lagCashDividents 0.681*** 0.701*** 568.437 3.350*** -0.819*** -0.922***
(0.021) (0.030) (885.851) (0.441) (0.048) (0.063)
‧
Coefficient on Q
Panel A: 資本支出
Low ETF High ETF
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Coefficient on Q
Panel B:資本支出與研究發展費用交乘項
Low ETF High ETF
‧
Coefficient on Q
Panel C: 總資產變動
Low ETF High ETF
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表 4. 大規模樣本敘述統計結果
表 4 為本研究中大規模企業樣本的敘述統計資料。表中可以見到台灣地區大規模企業平均市值為 886 億元、平均托賓 Q 為 1.88，台灣大型企業的 平均營運年數為 34 年，台灣地區 ETF 所有權比率為 0.2% (主因 TEJ 資料庫僅收錄前 10 大基金持股)。
Mean Min Median Max Range STD Deviation Change of TA 0.100043796 -4.084688529 -0.005134209 1 5.084688529 0.348436 Cash Flow 2973584.338 -241269335 731183 606452023 847721358 12859357 R&D Ratio 370.8246468 -7.27 1.58 2257190 2257197.27 25116.68 Years of Age 34.79211038 0 31 72 72 15.32351 marketVal 88615008.23 642000 30473000 6417769000 6417127000 2.49E+08 adjFutureReturn 0.681192911 -89.59669512 0.128648333 251.7260221 341.3227172 6.470661 KZ4 1.879561412 -2.023137758 1.485016854 976.6348463 978.6579841 11.70299 CAPEX 0.009434507 -0.976734195 0.008064542 1.213914254 2.190648449 0.075236 lagETF 0.001967063 4.98E-06 0.000536118 0.122576271 0.122571291 0.003509 lagQ 1.844337139 0.378511382 1.19817707 528.930569 528.5520576 6.83929 lagQETF 0.003091874 5.53E-06 0.000712536 0.574064598 0.574059068 0.008247 lagFreeCashFlow 1473466.295 -423531442 291533 441445706 864977148 16576922 lagInverseAssets 4.62E-08 1.84E-10 2.21E-08 6.03E-06 6.03E-06 1.11E-07 lagRetained 0.00032417 -463.5904831 0.0786654 0.701965724 464.2924488 5.385032 lagInstOwn 54.16470605 0 56.41 100 100 20.67031 lagDFL 0.605766432 -4.047031785 0.506980211 310.0703094 314.1173412 3.754037 lagCashDividents -0.009083259 -0.293616905 0 0.101845237 0.395462142 0.025958 lagSalesVol 5163967.204 0 1130269.755 408106935.5 408106935.5 20902805
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表 5. 小規模樣本敘述統計結果
表 5 為本研究小規模企業樣本的敘述統計資料。表中可以見到台灣地區大規模企業平均市值為 766 億元，平均營運年數為 32 年。
Mean Min Median Max Range STD Deviation Change of TA 0.099586 -4.81325 -0.00202 1 5.813251 0.339995 Cash Flow 233739.7 -1.2E+07 125453.5 41543763 53485438 1359716 R&D Ratio 4.382707 -5.07 2.24 375.36 380.43 9.866189
Years of Age 32.16646 2 30 71 69 13.23904
marketVal 7660099 171000 6481500 56169000 55998000 5432900 adjFutureReturn 0.091619 -34.4277 0.025209 37.81493 72.24259 1.084263 KZ4 1.461982 -1.19103 1.312687 25.32661 26.51764 1.114619 CAPEX 0.007099 -0.98986 0.005546 1.075733 2.065588 0.074249 lagETF 0.000605 6.97E-06 0.000168 0.042104 0.042097 0.001611 lagQ 1.429521 0.309311 1.177877 13.18179 12.87248 0.868593 lagQETF 0.000767 7.04E-06 0.000223 0.040357 0.04035 0.001877 lagFreeCashFlow 109068.1 -5E+07 50483 57892612 1.08E+08 1458216 lagInverseAssets 1.78E-07 8.75E-10 1.34E-07 2.01E-06 2.01E-06 1.66E-07 lagRetained 0.082767 -5.22174 0.083324 0.657365 5.879105 0.163724 lagInstOwn 36.72761 0 35.38 100 100 20.37483 lagDFL 0.484371 -4.16388 0.449873 3.967056 8.13094 0.252382 lagCashDividents -0.00921 -0.64045 0 0.040664 0.681112 0.026197 lagSalesVol 560590.6 217.7889 266412.6 24691600 24691382 1107242
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表 6. 成立時間長樣本敘述統計結果
表 6 為本研究成立時間較長企業樣本的敘述統計資料。表中可以見到台灣地區長壽型企業平均成立年數為 48 年，平均市值為 431 億元。
Mean Min Median Max Range STD Deviation Change of TA 0.125037 -4.81325 -0.00242 1 5.813251 0.361233 Cash Flow 1348180 -9.6E+07 282330 1.31E+08 2.28E+08 5656486 R&D Ratio 1.847852 -2.06 0.79 66 68.06 2.849439
Years of Age 48.3506 36 45 72 36 9.682301
marketVal 43119976 171000 13318000 2.03E+09 2.03E+09 1.18E+08 adjFutureReturn 0.278505 -65.2846 0.049676 69.88384 135.1684 3.045588 KZ4 1.610679 -2.02314 1.44351 12.11823 14.14137 0.945124 CAPEX 0.005784 -0.60059 0.004397 1.075733 1.67632 0.064526 lagETF 0.001187 6.68E-06 0.00027 0.056421 0.056414 0.002723 lagQ 1.310431 0.469617 1.114998 13.86916 13.39954 0.700273 lagQETF 0.001525 5.53E-06 0.000301 0.042289 0.042284 0.003234 lagFreeCashFlow 783327.5 -4.2E+08 134025.5 3.1E+08 7.33E+08 9018247 lagInverseAssets 8.74E-08 2.93E-10 4.51E-08 1.48E-06 1.48E-06 1.06E-07 lagRetained 0.082988 -5.22174 0.073702 0.534295 5.756034 0.126585 lagInstOwn 43.75391 0 44.13 100 100 21.55795 lagDFL 0.534319 -4.16388 0.489172 3.967056 8.13094 0.251976 lagCashDividents -0.00786 -0.21655 0 0.101845 0.3184 0.021016 lagSalesVol 2824724 1347.746 590532.6 3.02E+08 3.02E+08 14744974
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表 7. 成立時間短樣本敘述統計結果
表 7 為本研究成立時間較短企業樣本的敘述統計資料。表中可以見到台灣地區成立年數較短企業壽命為 24 年，為長壽型企業的一半。
Mean Min Median Max Range STD Deviation Change of TA 0.084108 -4.08469 -0.00416 1 5.084689 0.332029 Cash Flow 1688157 -2.4E+08 230121 6.06E+08 8.48E+08 10689922 R&D Ratio 272.6508 -7.27 2.72 2257190 2257197 21428.89
Years of Age 24.15428 0 26 35 35 7.133362
marketVal 49064590 334000 12244500 6.42E+09 6.42E+09 2.07E+08 adjFutureReturn 0.438364 -89.5967 0.038496 251.726 341.3227 5.31588 KZ4 1.696815 -1.19103 1.346623 976.6348 977.8259 10.38872 CAPEX 0.009748 -0.98986 0.00861 1.213914 2.20377 0.080401 lagETF 0.00131 4.98E-06 0.000296 0.122576 0.122571 0.00282 lagQ 1.829264 0.309311 1.245919 528.9306 528.6213 6.081523 lagQETF 0.002117 5.92E-06 0.000435 0.574065 0.574059 0.0072 lagFreeCashFlow 758352.6 -2.8E+08 78629.5 4.41E+08 7.17E+08 12935018 lagInverseAssets 1.31E-07 1.84E-10 7.47E-08 6.03E-06 6.03E-06 1.79E-07 lagRetained 0.01796 -463.59 0.086674 0.701966 464.2924 4.770761 lagInstOwn 46.03051 0 46.15 100 100 22.69716 lagDFL 0.548411 -4.04703 0.465151 310.0703 314.1173 3.327787 lagCashDividents -0.00995 -0.64045 0 0.046651 0.6871 0.028767 lagSalesVol 2750767 0 468735.5 4.08E+08 4.08E+08 14694861
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表 8 銷售波動大樣本敘述統計結果
表 8 為本研究銷售波動較大的企業樣本的敘述統計資料。表中可以見到台灣地區銷售波動大的企業平均營收為 825 億元，銷售波動為 52 億元。
Mean Min Median Max Range STD Deviation Change of TA 0.109402 -3.03082 -0.00261 1 4.030816 0.348455 Cash Flow 2889349 -2.4E+08 669796.5 6.06E+08 8.48E+08 12551688 R&D Ratio 2.690671 -7.27 1.27 153.6 160.87 5.281863
Years of Age 35.45981 0 31 72 72 14.84475
marketVal 82462309 355000 24063500 6.42E+09 6.42E+09 2.46E+08 adjFutureReturn 0.614706 -89.5967 0.091025 251.726 341.3227 6.187912 KZ4 1.92544 -2.02314 1.610542 976.6348 978.658 11.47862 CAPEX 0.008126 -0.98986 0.006529 1.213914 2.20377 0.07085 lagETF 0.001777 4.98E-06 0.000475 0.042104 0.042099 0.002763 lagQ 1.426117 0.476966 1.092982 528.9306 528.4536 6.291774 lagQETF 0.00257 5.53E-06 0.000545 0.150656 0.150651 0.004879 lagFreeCashFlow 1376770 -4.2E+08 246920.5 4.41E+08 8.65E+08 16177806 lagInverseAssets 3.89E-08 1.84E-10 2.43E-08 6.03E-06 6.03E-06 8.71E-08 lagRetained -0.01141 -463.59 0.062161 0.701966 464.2924 5.286917
lagInstOwn 50.6341 0 52.22 100 100 21.1998
lagDFL 0.642668 -0.57559 0.54907 310.0703 310.6459 3.683398 lagCashDividents -0.00709 -0.28125 0 0.101845 0.383098 0.020431 lagSalesVol 5243292 2460.024 1370309 4.08E+08 4.08E+08 20488622
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表 9 銷售波動小樣本敘述統計結果
表 9 為本研究銷售波動較小的企業樣本的敘述統計資料。表中可以見到台灣地區銷售波動小的企業平均營收為 111 億元，銷售波動為 30 億元。
Mean Min Median Max Range STD Deviation Change of TA 0.090213 -4.81325 -0.0043 1 5.813251 0.339419 Cash Flow 226008.3 -1.4E+08 150365 87141149 2.28E+08 2093011 R&D Ratio 334.358 -3.78 2.61 2257190 2257194 23774.41
Years of Age 31.41117 2 29 70 68 13.52677
marketVal 11109645 171000 7344577 1.43E+08 1.43E+08 12435940 adjFutureReturn 0.136741 -48.0079 0.02643 39.43064 87.43859 1.825362 KZ4 1.402082 -1.19103 1.14122 44.32082 45.51185 1.355689 CAPEX 0.008329 -0.96252 0.007136 1.075733 2.03825 0.07843 lagETF 0.000748 6.84E-06 0.000189 0.122576 0.122569 0.002708 lagQ 1.833714 0.309311 1.324271 80.50019 80.19088 2.522226 lagQETF 0.001209 8.13E-06 0.000297 0.574065 0.574056 0.006879 lagFreeCashFlow 158688.3 -4.6E+07 52571 96854874 1.43E+08 2444140 lagInverseAssets 1.90E-07 7.75E-10 1.47E-07 2.57E-06 2.57E-06 1.73E-07 lagRetained 0.097364 -19.7195 0.102771 0.657365 20.37687 0.266283
lagInstOwn 39.63565 0 38.68 100 100 22.00086
lagDFL 0.443248 -4.16388 0.397942 14.9922 19.15608 0.303479 lagCashDividents -0.01121 -0.64045 0 0.034306 0.674754 0.030576 lagSalesVol 304318.6 0 199986.5 5823687 5823687 332510.7
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Dependent variable: CAPEX
Small Size Large Size Young Age Old Age Low Sales Volatility
High Sales Volatility
(0.00000) (0.00000) (0.00000) (0.00000) (0.00000) (0.00000) undistRetained
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有權上升時受到的負面衝擊更有明顯的效果，我們可以發現 ETF 所有權與托賓 Q 交乘項的迴歸係數由-0.423 擴大至-0.567。
因為大型、壽命長、銷售波動度大的企業經理人本身在應對產業及市場不 確定性時會較小規模、成立年數短且銷售波動度小的企業經理人更加審慎，再 者，因對市場資訊掌握更具經驗，因此企業內部經理人掌握的資訊更加充分，
當股價因 ETF 所有權上升而無法提供經理人未知的額外訊息時，大規模、壽命 長、銷售波動度大的企業經理人將更傾向減少對股價資訊的依賴，而造成 ETF 所有權變動為大規模、成立年數長、銷售波動度大的公司之「投資對股價敏感 度」帶來更明顯的影響。本研究實證結果反映出 ETF 所有權變化確實會為企業 投資對股價敏感度帶來負面影響。
關於假說二，本文也試圖透過實證結果檢驗 ETF 所有權是否為企業投資效 率帶來負面衝擊。表 11 欄(1)為 ETF 所有權對企業投資效率變數(|邊際托賓 Q-1|)的迴歸結果。由於樣本資料為 2003 年 6 月 30 日至 2018 年 9 月 30 日的追蹤 資料，因此本採用追蹤資料處理方式中的混合估計模型（Pooled Regression Model）。當 ETF 所有權對企業投資效率不會帶來顯著影響時，代表邊際托賓 Q 已在其最適水準，但從表 11 中可得知，ETF 所有權與企業投資品質(|邊際托 賓 Q-1|)之間存在顯著正相關。此意味著當企業為 ETF 持有較高股份時，邊際托 賓 Q 與最適水準相距越遠，因此代表資本支出項目越無法為股東帶來利潤極大 化的目標。由表 11 亦可以發現，當 ETF 所有權越高時，小型企業、壽命短、
低銷售波動的企業受到 ETF 的影響更大。由於小規模、成立年數短、低銷售波 動的企業在企業特定資訊含量下降時，企業內部經理人本身蒐集資訊的能力與 經驗較大規模、壽命長、高銷售波動的企業經理人不足，因此當 ETF 所有權比 率上升時，企業特定資訊含量減少對企業投資效率的影響更加顯著。此迴歸結 果印證 Durnev et al. (2003)、褚愛平 (2018)等人提出的看法，認為 ETF 所有權
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增加確實造成股票報酬同步性及定價效率低落等市場品質下降問題，進而導致 企業投資效率下降。
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Dependent variable:|q̇𝑖,𝑡 − 1|
Small Size Large Size Young Age Old Age LowSales etfFreecash 0.00000 0.00000*** 0.00000*** 0.00000 -0.00002*** 0.00000***
(0.00002) (0.00000) (0.00000) (0.00000) (0.00001) (0.00000) undistRetained inverseAssets 5,424,039*** 12,203,447*** 6,475,720*** 8,400,512*** 7,610,972*** 9,740,034***
(197,775) (200,511) (158,431) (274,282) (218,496) (268,392) cashDividents -19.623*** -14.493*** -26.406*** -5.128*** -20.628*** -16.172***
(4.644) (1.204) (1.686) (1.880) (3.213) (1.163)
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伍、研究結論、限制與檢討
為探討 ETF 所有權對企業投資造成的負面影響，本研究透過兩個模型分別 驗證兩大假說: (1). ETF 所有權上升為企業投資對股價敏感度帶來負面影響、(2).
ETF 所有權上升將使企業投資水平無法達到最適水準。本研究結果發現 ETF 所 有權除了未對企業總資產變動帶來顯著影響外，ETF 所有權的上升確實會為企業 資本支出及研究發展費用與資本支出交乘項帶來顯著負面影響，其影響尤其體現 在企業投資對股價敏感度的負面衝擊。ETF 所有權在投資對股價敏感度的影響 上，特別是對大型、壽命長、銷售波動大的企業帶來更明顯的影響。
本研究結果承續著學界先進對台灣 ETF 的研究，發現隨著 ETF 投資規模的 上升，資本市場企業特定資訊含量著實會受到負面影響。在對企業投資效率的影 響上，本研究發現 ETF 所有權會使企業投資不足，尤其對規模小、壽命短、銷售 波動小的企業更容易造成其資本支出無法達成最適水準。股價無法忠實反映企業 特定資訊，也間接造成企業內部經理人減少對股價的參考，進而影響企業投資效 率與投資對股價敏感度。雖然受惠於 ETF 的問世，投資人及基金投信公司得以 自資本市場獲取龐大報酬與收益，但本研究期望能重新喚起金融監理單位對資本 市場運作效率的重視。
本研究旨不在批判 ETF 對企業投資帶來的負面衝擊，而是透過 ETF 所有權 對企業投資影響之研究結果，帶領讀者回顧企業投資和資本市場資訊傳遞效率之 間的關聯。如同 Antoniou et al. (2019)認為股價資訊含量下降、股價波動度上升造 成企業內部經理人減少對股價參考程度、Durnev et al. (2003)指出股價反映的企 業特定資訊含量越高對企業投資效率越能帶來正向影響，本研究也期望金融監理 機關能持續掌握台灣 ETF 市場及 ETF 所有權之變化，以更積極的方式提升股價 定價效率，並強化資本市場反映企業特定資訊效率，使公司資訊得以透明化，才 能真正的使公司有機會再度成長與發展，並達到極大市場價值之目標。
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由於企業進行投資決策時考量因素眾多，如:是否存在投資機會、投資時機、
融資能力、現金流量、法人持有股權比率、稅法制度、清算價值、股利政策、市 場競爭等，特別是資本市場仍有其他主動型基金或指數型基金(如:MSCI 基金)持 有企業股票，本文研究僅就 ETF 所有權的比例探討企業投資決策，必然有其侷 限。另外，本研究仍有待完善之處。根據圖 1，由於台灣在 2014 年底陸續推出槓 桿型及反向型 ETF 商品，因此 ETF 所有權比率在 2015 年有大幅度躍升，本文並 未深究結構性變化議題，此部分有賴後續研究透過差異中差異分析法(Difference-in-Difference, DiD)進一步檢驗 ETF 所有權的結構性變動對企業投資的影響。此 外，本研究在 ETF 所有權資料的蒐集上亦面臨挑戰，如:TEJ 資料庫並未完整收 錄指數股票型基金持有的成分股比例，因此在樣本的數目上不免損失部分有效樣 本，因此本研究有待更多有興趣探討 ETF 所有權議題的學界先進取得業界更加 完整、正確的基金持股比例數據，以更進一步完整測度 ETF 所有權為企業投資 帶來的實質影響。
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附錄
A1、內生性檢定:
根據 Hausman (1978)提出的檢定方法，以下為檢定的過程:
步驟一:首先建立一個有內生性可能之變數的迴歸模型 𝑦1 = 𝛽0+ 𝛽1𝑦2+ 𝛽2𝑍1+ 𝛽3𝑍2+ 𝑢1
其中，𝑦2是可能有內生性的變數，𝑍1及𝑍2為模型內的外生變數。
步驟二:建立以𝑦2為被解釋變數之縮減模型
步驟二:建立以𝑦2為被解釋變數之縮減模型