第四章 實證結果與分析
第一節 敘述統計量
由表 4-1、4-2、4-3 及 4-4 可發現裁決性收入（DREV）於 t+2 期到 t-1 期，無 效率投資（XINV）及財務寬鬆（Slack）其標準差較大，然吾檢測去除前後 1%的 離群值後，發現其樣本分佈依然差距很大，且對實證效果並無影響，故不再解釋。
表 4-2 與表 4-3 分別列示在家族定義一與定義二之下，家族企業與非家族企業 各變數敘述性的統計量，以及兩組樣本間的差異檢定。其次，在家族企業與非家 族企業之下，營業週期（OpCL）有差異性的影響，並且各達 1%及 5%的顯著水準。
再者，從固定資產占總資產比率（Tangibility）亦可看出不同的股權結構對此變數 有差異性的影響，並且達 1%的顯著水準，由此可看出在面對融資限制時，家族企 業較非家族企業對內部現金流量較為敏感（Heitor Almeid 2007）。在不同控股型 態下，淨值市價比（MktBV）、支付股利（Dividend）、營業活動的現金流量（OCF）
與外部融資性（EXFin）皆有 1%顯著性的差異，且由於家族企業較風險規避，不 穩定因素較低，故淨值市價比（MktBV）較非家族企業為低。而在家族定義一之下，
t-1 期的裁決性收入（DREV）亦達到 10%的顯著水準（0.08），顯示家族企業相對
於非家族企業盈餘管理的可能性較不顯著，此亦可從非常損益前淨利（Loss）的平 均數看出，家族企業 1%顯著的比非家族企業來的高，表示家族企業相對於非家族 企業較不可能操縱盈餘。就無效率投資（XINV）的平均數而言，不論是在家族企 業一或二的情況下，家族企業（-5.24 和-2.91）與非家族企業（-0.69 和-0.88）均有 投資不足的現象，但從差異檢定中可得知，家族企業比起非家族企業無效率投資 的情況更嚴重（-3.80、-3.48），如前述所言，家族企業較非家族企業為風險規避，39 性收入的 t-1 期（0.73、2.48、0.84、2.27），意即在發生無效率投資前期，已發生 盈餘管理，故由此數據亦可證實盈餘管理造成投資無效率。
2. 無效率投資（XINV）：模型（一）所得知，裁決性收入（DREV）：模型（二）所得知，財 務寬鬆（Slack）: 現金加上短期投資／固定資產總額，營業週期（OpCL）: 應收帳款週轉率 利（Dividend）：若有支付現金股利的情形則設為 1；反之，則設為零，營業收入波動性（σSales）：
將營業收入分成本期和前四期，並分別除以其期初總資產後，再將此五個數額求標準差，營 業活動現金流量波動性（σCFO）：將營業活動的現金流量分成本期和前四期，並分別除以其 期初總資產後，再將此五個數額求標準差，營業活動的現金流量（OCF）：財務報表中的營
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業活動現金流量，外部融資性（EXFin）：將發行公司債與現金增資相加後，若超過固定資產
（購置）的 25%，則有高度外部融資性；相反地，若小於固定資產（購置）的 25%，則為低 度外部融資性，法人持股（Int）、董事持股（OWN）、大股東持股（Stock）、席次控制（UtiOWN）：
擷取自 TEJ 公司治理資料庫。
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3. 無效率投資（XINV）：模型（一）所得知，裁決性收入（DREV）：模型（二）所得知，財 務寬鬆（Slack）: 現金加上短期投資／固定資產總額，營業週期（OpCL）: 應收帳款週轉率 利（Dividend）：若有支付現金股利的情形則設為 1；反之，則設為零，營業收入波動性（σSales）：
將營業收入分成本期和前四期，並分別除以其期初總資產後，再將此五個數額求標準差，營 業活動現金流量波動性（σCFO）：將營業活動的現金流量分成本期和前四期，並分別除以其 期初總資產後，再將此五個數額求標準差，營業活動的現金流量（OCF）：財務報表中的營 業活動現金流量，外部融資性（EXFin）：將發行公司債與現金增資相加後，若超過固定資產
（購置）的 25%，則有高度外部融資性；相反地，若小於固定資產（購置）的 25%，則為低 度外部融資性，法人持股（Int）、董事持股（OWN）、大股東持股（Stock）、席次控制（UtiOWN）：
擷取自 TEJ 公司治理資料庫。
4. t 檢定用來檢測家族企業與非家族企業間各變數的平均數是否會有顯著差異。
5. 此差異檢定為平均數的 t 檢定，括號內為雙尾顯著性，括號上數字為 t 值。
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3. 無效率投資（XINV）：模型（一）所得知，裁決性收入（DREV）：模型（二）所得知，財 務寬鬆（Slack）: 現金加上短期投資／固定資產總額，營業週期（OpCL）: 應收帳款週轉率 利（Dividend）：若有支付現金股利的情形則設為 1；反之，則設為零，營業收入波動性（σSales）：
將營業收入分成本期和前四期，並分別除以其期初總資產後，再將此五個數額求標準差，營 業活動現金流量波動性（σCFO）：將營業活動的現金流量分成本期和前四期，並分別除以其 期初總資產後，再將此五個數額求標準差，營業活動的現金流量（OCF）：財務報表中的營 業活動現金流量，外部融資性（EXFin）：將發行公司債與現金增資相加後，若超過固定資產
（購置）的 25%，則有高度外部融資性；相反地，若小於固定資產（購置）的 25%，則為低 度外部融資性，法人持股（Int）、董事持股（OWN）、大股東持股（Stock）、席次控制（UtiOWN）：
擷取自 TEJ 公司治理資料庫。
4. t 檢定用來檢測家族企業與非家族企業間各變數的平均數是否會有顯著差異。
5. 此差異檢定為平均數的 t 檢定，括號內為雙尾顯著性，括號上數字為 t 值。
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表 4-4 則說明了在不同產業特性下，高科技產業與傳統產業間變數之敘述性統 計，以及兩組樣本間的差異檢定。從財務寬鬆（Slack）的平均數來看，傳統產業
（3.14）的平均數較高科技產業（3.20）為低，此亦證明了高科技產業現金流量較 傳統產業為高。其次，從固定資產占總資產比率（Tangibility）可看出不同的產業 特性對此變數有差異性的影響，並且達 1%的顯著水準。淨值市價比（MktBV）代 表著不確定因素，故從平均數即可看出高科技產業（1.52）較傳統產業（1.15）為 高，此亦符合了本研究的前提假設，且從差異檢定亦可看出不同產業特性下，此 變數有 1%顯著的差異。在不同產業特性下，支付股利（Dividend）、營業活動現 金流量波動性（
σ CFO
）與營業活動的現金流量（OCF）皆有 1%顯著性的差異。從 t-1 期的裁決性收入（DREV）達到 5%的顯著水準（0.02）中可得知，高科技產 業相對於傳統產業盈餘管理的可能性較顯著，此亦可從非常損益前淨利（Loss）的 平均數看出，高科技產業（0.26）比傳統產業（0.30）低且達 1%顯著，表示高科 技產業相對於傳統產業較有可能操縱盈餘。就無效率投資（XINV）的平均數而言，
高科技產業傾向於過度投資（2.98），而傳統產業（-5.24）則有投資不足的現象，
且從差異檢定中可得知，高科技產業比起傳統產業投資無效率的情況更嚴重（11.55）
與前述文獻回顧與假說中一致，高科技產業相對於傳統產業對內部現金流量較為 敏感，其無效率投資亦較為明顯，故不同的產業特性對無效率投資有差異性的影 響，並且達 1%的顯著水準。從公司治理的控制變數（Int、Stock、OWN、UtiOWN）
來看，可發現不同產業特性對這四個變數皆有差異性的影響，並且對 Int、Stock、
UtiOWN 三個變數達 1%的顯著水準，對董事持股（OWN）則達 10%的顯著水準，
且從平均數均可看出傳統產業的法人持股比率、大股東持股比率、董事持股比率 及席次控制率皆較高科技產業為高。
且從表 4-4 的敘述統計亦可看出，不論高科技或是傳統產業，盈餘管理的平均 數都呈現遞減的趨勢，而最大平均數則出現在裁決性收入的 t-1 期與 t-2 期（3.24、
9.61），意即在發生無效率投資前期，已發生盈餘管理，故由此數據亦可證實盈餘 管理造成投資無效率。
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3. 無效率投資（XINV）：模型（一）所得知，裁決性收入（DREV）：模型（二）所得知，財 務寬鬆（Slack）: 現金加上短期投資／固定資產總額，營業週期（OpCL）: 應收帳款週轉率 利（Dividend）：若有支付現金股利的情形則設為 1；反之，則設為零，營業收入波動性（σSales）：
將營業收入分成本期和前四期，並分別除以其期初總資產後，再將此五個數額求標準差，營 業活動現金流量波動性（σCFO）：將營業活動的現金流量分成本期和前四期，並分別除以其 期初總資產後，再將此五個數額求標準差，營業活動的現金流量（OCF）：財務報表中的營 業活動現金流量，外部融資性（EXFin）：將發行公司債與現金增資相加後，若超過固定資產
（購置）的 25%，則有高度外部融資性；相反地，若小於固定資產（購置）的 25%，則為低 度外部融資性，法人持股（Int）、董事持股（OWN）、大股東持股（Stock）、席次控制（UtiOWN）：
擷取自 TEJ 公司治理資料庫。
4. t 檢定用來檢測家族企業與非家族企業間各變數的平均數是否會有顯著差異。
5. 產業特性將全部樣本分成三等分。
6. 此差異檢定為平均數的 t 檢定，括號內為雙尾顯著性，括號上數字為 t 值。
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