第四章 研究結果
第一節 敘述性統計
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第四章 研究結果
第一節 敘述性統計
表4-1 變數敘述統計表
Variable N Mean Std Min 25% 50% 75% Max
ROA 13,516 0.0813 0.1574 -5.0512 0.0444 0.0862 0.1399 2.5580 ESGCS 13,516 36.0023 18.2531 0.0600 21.7400 32.8450 47.8700 92.6100 Inflation 13,516 0.0184 0.0109 -0.0034 0.0126 0.0164 0.0268 0.0385 Exchange 13,516 1.2443 0.1281 1.0485 1.0859 1.2101 1.3269 1.4603 Unemployment 13,516 0.0621 0.0179 0.0430 0.0490 0.0550 0.0810 0.0960 Ownership 13,516 0.7421 0.2635 0.0000 0.6505 0.8083 0.9122 1.9104 Concentration 13,516 0.4293 0.1743 0.1794 0.3266 0.3832 0.4564 1.0000 Size 13,516 15.3366 1.4717 6.5177 14.4247 15.2745 16.2916 20.4973 Leverage 13,516 2.2328 30.8747 -823.5833 0.6380 1.2087 2.0822 2557.1026 Liquidity 13,516 1.7780 5.0868 0.0000 0.7100 1.1100 1.7600 265.5200
本表列出本研究迴歸分析中，所有變數之敘述統計值。研究期間為 2003 – 2018，樣本為美國上市公司 (包含曾於研究期間內上市之下市公司)
2,446 家，年有效樣本數總計 13,516 筆。各類變數之詳細定義與介紹，請參照第三章第二節變數設定或附錄表 A-1。
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圖4-1 ESG Combined Score (ESGCS) 盒狀圖
表4-1 為迴歸分析中，所使用變數之敘述統計資料。研究樣本為 2003 – 2018 年美國上市公司，共2,446 家。年有效樣本總計 13,516 筆，其中亦包含於研究期
間曾上市之下市公司，以避免產生倖存者偏差。總樣本ROA 平均值與標準差分
別為0.0813 與 0.1574。ESGCS 平均為 36.0023，四分位數分別為 21.74、32.845 與47.87。明顯地，大部分樣本 ESG 分數低於 50，且超過一半樣本 ESG 表現低 於平均值。基於 Thomson Reuters ESG Score 計算原則 (圖 3-3)，綜合分數 (ESGCS) 評斷準則須同時考量原始分數 (ESGS) 與爭議分數 (ESGCCS)。當 ESGCCS < 50 時，若 ESGCCS < ESGS，ESGCS = (ESGCCS + ESGS) / 2。反之 ESGCCS > ESGS 時，ESGCS = ESGS。此三類 ESG 分數皆為正項指標，數值愈 高表示該公司ESG 表現愈佳。由此推測，大多樣本公司於 ESG 的參與投入與成 效仍有進步空間。
圖4-1 為歷年 ESG Combined Score (ESGCS) 資料盒狀圖，圖中折線為平均 線。由於ESGCS 為 (t – 1) 期之資料，因此圖中所列日期為 2002 – 2017。隨著 ESG 理念的發展與成熟，參與 ESG 事務並公告相關資訊之公司數逐漸增加。不 論基於法規要求、社會永續意識興起或其他利益誘因等考量，許多企業逐漸將 ESG 理念融入營運與企業文化。除此之外，許多 ESG 評分亦受惠於資訊透明度
的提升，得以取得更全面的資料並設計出更多元的評比指標來衡量企業於 ESG
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圖4-2 ROA、ESGCS 與總體經濟變數走勢圖 (Inflation / Unemployment)
圖4-3 ROA、ESGCS 與總體經濟變數走勢圖 (Exchange)
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 0
Mean ESGCS Inflation Unemployment Mean ROA
0
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 0
Mean ESGCS Exchange Mean ROA
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圖4-2 與圖 4-3 為 ROA、ESGCS 與總體經濟變數走勢圖，前後者所列之總 體經濟變數分別為Inflation、Unemployment 與 Exchange。圖 4-2 中，長條圖為歷 年樣本平均ESGCS，數值位於右側縱軸。折線圖分別實線為樣本平均 ROA、虛 線為總體經濟變數 Inflation 與 Unemployment，數值位於左側縱軸。同樣地，圖 4-3 長條圖為平均 ESGCS，數值位於右側縱軸。實線為平均 ROA，虛線為總體 經濟變數 Exchange，數值位於左側縱軸。觀察此二圖不難發現 2008 前，隨著 ESGCS 的提升，ROA 亦有明顯上升。2008 年後因 ESGCS 變化幅度不大，與 ROA 變動間之關係逐漸降低。然而整體而言，ESGCS 與 ROA 走勢仍存在正向關係。
另一方面，ROA 與 Inflation 於 2015 年前為同向變動，2015 年後則為反向變動。
ROA 與 Unemployment 於 2011 年前有著明顯的反向變動，2011 年後反向關係逐 漸轉為同向。Exchange 與 ROA 變動關係則較為不定，較難觀察出之間的關聯性。
綜合以上，若單獨觀察總體經濟變數與 ROA，長期而言兩者之間變化方向無明
顯一致性，因此推測兩者相關性不高且迴歸係數應不具備統計顯著性。
表4-2 為所有變數之相關係數矩陣，首列編號 (1) – (10) 分別對應左方變數 ROA – Liquidity。整體而言，自變數間並未存在高度相關性。表 4-2 中大多相關 係數絕對值介於0.01 – 0.1，可初步避免自變數之間共線性問題。ROA 與 ESGCS、
Inflation、Exchange 和 Unemployment 相關係數分別為 0.0938、0.0486、0.1143 與 0.1058。如觀察圖 4-2 與圖 4-3 所得結果，ROA 與 ESGCS 呈低度正相關。ROA 與總體經濟變數亦為低度正相關，且與Exchange 之相關係數更小於 0.05。另一 方面，ROA 與 Ownership 和 Concentration 之相關係數分別為 0.0544 與 -0.1731；
ESGCS 與兩者之相關係數則為 0.0123 與 -0.1527。係數之正負關係與相關程度 與文獻相符 (Prior et al., 2008 ; Tops, 2017 ; Neubaum and Zahra, 2006)，代表機構 投資人持股比增加與提升公司ROA 或 ESG 表現有著正向關係，但持股若過度集 中於少許機構投資人，反而會造成負向影響。最後，ROA 與控制變數 Size、
Leverage、Liquidity 之相關係數，分別為 0.1568、-0.0307 與 -0.1022。
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表4-2 變數相關性矩陣
Variable (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10)
(1) ROA 1
(2) ESGCS 0.0938 1
(3) Inflation 0.0486 -0.0699 1
(4) Exchange 0.1143 0.0211 0.3257 1
(5) Unemployment 0.1058 0.0774 -0.1585 0.5274 1
(6) Ownership 0.0544 0.0123 -0.0511 -0.0612 -0.0445 1
(7) Concentration -0.1731 -0.1527 -0.0290 -0.0807 -0.0683 -0.6458 1
(8) Size 0.1568 0.4535 0.0759 0.1801 0.1399 -0.0544 -0.2459 1
(9) Leverage -0.0307 0.0071 -0.0014 -0.0016 0.0056 0.0012 -0.0046 0.0311 1
(10) Liquidity -0.1022 -0.1015 -0.0270 -0.0387 -0.0156 -0.0332 0.0812 -0.1815 -0.0097 1
本表列出本研究之迴歸分析中，應變數、自變數與控制變數間之相關係數，編號 (1) – (10) 分別依序對應變數 ROA – Liquidity。研究期間為 2003
– 2018，樣本為美國上市公司 (包含曾於研究期間內上市之下市公司) 約 2,446 家，年有效樣本數總計 13,516 筆。
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Dependent Variable ROA
(1) (2)
Observations 16,739 13,524
R2 0.0081 0.0231