第四章 實證結果
第三節 後設分析的效應量分析
及Tobin’s Q的七篇。而所有的平均效應量是由表4-6計算其d值平均數而來，全部 共29篇樣本所計算出的效應量為0.08，在90%的信心水準下顯著為正，其為正數 代表家族企業的績效大於非家族企業的績效，符合假說一：家族企業的績效比非 家族企業的績效好。另外，個別以ROA、ROE、Tobin’s Q為績效所計算的效應 量皆大於零，皆符合假說一的假設。然而，只有Tobin’s Q在95%信心水準下為顯 著正，ROA、ROE結果為統計上不顯著。
因此從表4-5中可得知，整體而言家族企業的績效是優於非家族企業的，但 其效應量0.08，根據Cohen (1977)的準則，效應量0.2以下只能算是小效應量，0.5 為中效應量、0.8為大效應量，這說明即使家族企業績效顯著大於非家族企業，
Dependent
Variable
Number of Effects
Range of Effects
Mean Effect
(Standard Deviation) P 值
ROA 13 -0.33~0.655 0.06(0.28) 0.46
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表4-6、效應量原始數據 績效指標 樣本數 d值原始數據
ROA 13 -0.21, 0.37, 0.07, 0.26, -0.33, 0.06, -0.2, 0.65, -0.07, -0.27, 0.06, 0.18, 0.21 ROE 9 0.37, -0.5, 0.07, 0.19, -0.3, -0.06, 0.65, -0.09, 0.11
Tobin’s Q 7 0.16, 0.19, 0.22, 0.39, 0.01, 0.15, 0.22
二、以ROA為績效的效應量分析
接下來要觀察表4-7中之研究時間幅度、研究期間、樣本數等樣本特性是否 會對家族與非家族企業績效間關係產生影響，也就是觀察這些樣本特性是否為家 族與非家族企業績效關係中的干擾變數。從表4-7中可得知在以ROA作為績效的 效應量下，只有樣本數這項樣本特性為顯著，其餘樣本特性在90%及95%的信賴 區間，皆大於0.1而不顯著，造成不顯著的原因可能為蒐集之文獻樣本仍不夠多 所致，共13篇，此部分有待往後更多研究投入家族企業績效的研究出現。
在樣本數中我們將之分為700以下及超過700，而其效應量分別為0.180與 -0.140，意味著樣本700以下呈現出家族企業績效大於非家族企業績效的結果，其 效應量0.180接近0.2小效應量的準則；然而樣本數超過700的效應量為-0.140，代 表家族企業績效小於非家族企業。另其型一錯誤機率0.04在95%信賴水準下為顯 著，說明樣本數在以ROA作為績效的效應量計算上確為家族企業與非家族企業 績效關係間的干擾變數，當樣本數越少，家族企業績效大於非家族企業績效越 高，反之亦然，符合假說四之推論。其乃因為樣本數越多需要研究的期間越長，
然而研究期間越長，家族企業卻可能因為隨著經營時間增長而使家族成員變多且 複雜，連帶造成組織腫大、開始產生利益衝突等負面影響，導致家族企業經營績 效下降。
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三、以ROE為績效的效應量分析
如表4-8所示，樣本數及文獻類別等樣本特性在90%的信賴水準下為顯著，
為家族與非家族企業績效間關係的干擾變數，其餘樣本特性則因整體樣本較少而 呈現不顯著。
首先，在樣本數方面一樣在樣本700以下為正的效應量，家族企業績效大於 非家族企業；超過七百為負的效應量，家族企業績效與非家族企業相比較差。這 說明研究的樣本越多，家族企業的績效與非家族企業相較下越差，符合假說四。
原因如同上一段所述，不再贅述。
另外，文獻類別也為顯著的干擾變數，期刊類別為負效應量-0.5，碩士論文 為正效應量0.116，結果顯現碩士論文的研究傾向家族企業績效優於非家族企 業，但期刊文獻則得出非家族企業績效勝於家族企業的結果。正符合假說五之假 設，期刊文獻審核標準較嚴，導致其結果皆為統計上顯著，如此需要較多樣本作 為研究基礎，也傾向蒐集較長期間的樣本，但期間一長家族企業就容易受到長期 發展衍生出的弊病影響，導致績效下滑。所以文獻類別作為干擾變數，當嚴格如 期刊，較易得出非家族企業績效優於家族企業之結果；如為較不嚴格之學位論 文，較傾向發現家族企業績效好過於非家族企業。
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四、以Tobin’s Q為績效的效應量分析
從表4-9看來，只有家族企業定義類別在90%信心水準下為顯著，其他樣本 特性受限於小樣本數皆不顯著。其中以家族成員持股率的效應量為正，代表以家 族成員持股率作為家族企業定義的依據時，家族企業的績效優於非家族企業，假 說六之推論可被證明。施俊儀（1997）研究發現當家族持股率越高時，其經營績 效越好，此乃因降低傳統代理問題之成本，符合利益收斂假說之假設。因此，以 家族成員持股率作為家族企業定義的準據時，家族企業績效與非家族企業相比較 佳。
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五、交叉分析ROA、ROE與Tobin’s Q之效應量
首先，文獻類別、家族企業定義類別及家族企業定義嚴鬆等三項干擾變數對 ROA、ROE與Tobin’s Q的效應量有相同方向的影響，也就是碩士論文的樣本、
家族成員持股率為家族定義的樣本、家族定義較寬鬆的樣本，其顯現家族企業的 績效皆優於非家族企業，分別符合假說五、假說六、假說七。另外觀察研究期間 此項干擾變數也發現，70年代的效應量普遍在績效ROA、ROE與Tobin’s Q為最 高，也就是家族企業在70年代的經營績效優於80與90年代，此趨勢可能是因為家 族企業在70年代發展初期規模尚小，家族的經營模式反而能有效下降代理成本，
增進企業效率與向心力，但隨著時間一久，家族擴大容易導致利益衝突並難以向 外募資，漸導致績效下降（楊蕉霙 1990）。但最終因為研究期間在90%信賴水準 下並非顯著，仍無法作一確定的結論，只能就其趨勢推論。
整體而言，受限於過去研究文獻的數量，ROA、ROE與Tobin’s Q皆無法蒐 集大量的樣本，以致於顯著性的結果有限，例如文獻類別的干擾變數只在ROE 顯著，家族企業定義類別的干擾變數只在Tobin’s Q顯著，家族企業定義嚴鬆的干 擾變數則在ROA、ROE與Tobin’s Q皆不顯著。不過如單就共同的趨勢來說，文 獻類別、家族企業定義類別及家族企業定義嚴鬆等三項干擾變數不論對ROA、
ROE或Tobin’s Q，皆有相同方向的影響，顯示採用碩士論文的樣本、以家族成員 持股率為家族企業定義的樣本、家族企業定義較寬的樣本，結果傾向家族企業績 效優於非家族企業。
另一方面，在研究期間未滿五年或五年以上、樣本數700以下或超過700、樣 本來源是上櫃公司或上市櫃公司、樣本產業是鎖定機電業或是全部產業等四項干 擾變數，對ROA、ROE及Tobin’s Q並沒有方向一致的影響，例如樣本數七700以 下在ROA與ROE的效應量90%信心水準下，皆顯著呈現家族企業績效大於非家族
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企業，但在Tobin’s Q卻顯現樣本在七百以下家族企業績效低於非家族企業的相反 結果，然而樣本數此項干擾變數在Tobin’s Q是不顯著的，所以也無法有一致的結 論。因此在假說二、假說四、假說八與假說九在ROA、ROE及Tobin’s Q無法得 到一致的結論，也因為不顯著的結果，無法對假說二、四、八、九作驗證。
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