為有效控制時間效果以及廠商間的異質性，本研究採用隨機效果下之 panel data regression 估計，方程式如下所示：
∑
之panel data regression 分析可以發現，CCR、BCC 及 SE 所得結果大致相同，皆以時間 效果及產業價值鏈為主要影響因素，為簡化分析，因此在此附加價值panel data regression 分析中效率值僅以CCR 為代表。分析結果如表 8 所示。表8：影響企業附加價值之 panel data random-effects GLS regression 分析表 附加價值代理變數
M/B ratio Tobin’s Q EVA VAICTM CEEM Intercept 1.35(0.89) 0.54(0.67) -1.85e7(4242303)*** -8.82(13.01) 7.03e8(1.21e8)***
Time effect:
Year2001 0.67(0.28)** 0.45(0.21)* -1.49e7(2662116)*** -5.09(1.96)*** -2.98e7(7.69e7) Year2002 -0.90(0.27)*** -0.65(0.20)*** -7213728(2608149)*** -5.47(1.96)*** 2.32e7(0.42e7) Year2003 -0.81(0.27)*** -0.70(0.20)*** -1.51e7(2569578)*** -6.32(2.00)*** -6.81e7(0.36e7) Year2004 -1.52(0.25)*** -1.21(0.19)*** -8324717(2422354)*** -3.02(1.92) -2.67e8(6.97e7)***
Year2005 -0.75(0.25)*** -0.70(0.18)*** -9739696(2394917)*** -2.90(1.90) -1.09e8(6.85e7) Industry Value Chain:
Foundry -0.27(0.77) 0.28(0.58) 2.46e7(3356714)*** 10.69(11.77) -7.92e8(9.60e7)***
Assembly and Test -1.53(0.29)*** -0.81(0.22)*** -1385306(1523456) -5.91(3.95) -4.09e7(4.39e7) Operation efficiency:
CCR 0.03(0.00)*** 0.02(0.00)*** 63466.88(28835.82)** 0.18(0.04)*** 519967.7(854476.9)
σu 0.95 0.72 0 15.61 0
σe 1.12 0.82 12402672 12.13 3.649e8
Waldχ2 142.77*** 113.17*** 110.47*** 29.23*** 100.45***
R2 31.22% 25.62% 25.25% 10.10% 23.83%
Number of observations 364 364 337 563 331 Note: 1.The operation efficiency has time effects.
2. Dummy variable, D=0 for vertical integration, D=1 for vertical disintegration.
3. Standard errors are in parentheses;*p<0.1; **p<0.05; *** p<0.01.
1. 企業權益市價淨值比(Market-to-book ratio, M/B ratio)之 panel data regression 分析
由表8 可以看出，顯著影響附加價值代理變數權益市價淨值比(Market-to-book ratio, M/B ratio)者，有時間效果、產業價值鏈以及效率值。以時間效果而言，以 2000 年為基 準，僅2001 年的權益市價淨值比有些微正向成長，其餘年度皆明顯的下降，尤其以 2004 年的權益市價淨值比最低；以產業價值鏈而言，封測業之權益市價淨值比顯著低於設計 業；就生產效率值而言，與權益市價淨值比有正向影響，但影響係數偏小。
2. 企業 Tobin’s Q ratio 之 panel data regression 分析
由表8 可以看出，企業 Tobin’s Q ratio 之 panel data regression 分析結果與權益市價 淨值比之迴歸分析結果大致相同。影響附加價值代理變數Tobin’s Q ratio 者，有時間效 果、產業價值鏈以及效率值。以時間效果而言，僅2001 年的 Tobin’s Q ratio 有顯著成長，
其餘年度的Tobin’s Q ratio 皆低於 2000 年，尤以 2004 年的附加價值最低；以產業價值 鏈而言，封測業之Tobin’s Q ratio 顯著低於設計業；就生產效率而言，與 Tobin’s Q ratio 有正向影響，但影響係數偏小。
3. 企業經濟附加價值(Economic Value Added, EVA)之 panel data regression 分析 由表8 可以看出，自變數：時間效果、產業價值鏈以及生產效率值皆顯著影響附加 價值代理變數經濟附加價值。其中，時間效果中，每一年度皆呈現逐年下降的趨勢，更 以 2005 年的經濟附加價值最低；以產業價值鏈而言，製造業之經濟附加價值顯著高於 設計業；就生產效率而言，與經濟附加價值有顯著正相關。
4. 企業智慧資本附加價值係數(VAICTM)之 panel data regression 分析
由表8 可以看出，影響附加價值代理變數智慧資本附加價值係數(VAICTM)者，僅有 時間效果以及效率值。以時間效果而言，每一年度之VAICTM皆顯著低於2000 年，更以 2003 年的 VAICTM最低；而生產效率值而言，與VAICTM有顯著正相關，但影響係數偏 小。
5. 企業資本化超額盈餘法(CEEM-IAV)之 panel data regression 分析
由表 8 可以看出，影響附加價值代理變數資本化超額盈餘法(CEEM-IAV)者，僅產 業價值鏈有顯著影響，其中以製造業之CEEM-IAV 顯著低於設計業。而在時間效果的部 分，僅在2004 年有顯著負向影響。
5.3.1 企業附加價值之 panel data regression 分析結果整理
茲將以上迴歸分析結果整理如表9（Ⅴ表示顯著），並分別說明之。
在時間效果方面，從附加價值之代理變數的panel data 迴歸結果可以發現，在本研 究所使用的五種附加價值代理變數，時間效果為主要影響附加價值的因素，從迴歸結果 可以發現於 2000 年之後，企業附加價值出現逐年下降的趨勢。換言之，意涵台灣半導 體產業容易受到景氣波動的影響，並且半導體產業自 2000 年後，因附加價值的逐年下 降，使得優勢難以維持，競爭也相形激烈。
以產業價值鏈而言，除了AVICTM此代理變數外，產業價值鏈對於企業附加價值皆
有顯著影響，其中CEEM-IAV 的 panel data 迴歸結果指出半導體設計業的附加價值高於
Tobin’s Q ratio
Ⅴ
每年度皆低於2000 年 製造業＞設計業 顯著正相關 VAICTM
Ⅴ
2001 年至 2003 年顯著相 關，且皆低於2000 年
Ⅴ
正相關，但影響係數偏小
CEEM-IAV
Ⅴ
僅2004 年顯著，且低於 2000 年
Ⅴ 製造業＜設計業
資料來源：本研究整理