第四章 實證結果與分析
第二節 模型檢定
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第二節 模型檢定
一、 相關係數
表 4-2 為各變數之間的 Pearson 相關係數以及 Spearman 相關係數表，該表
之右上半部為Pearson 相關係數；左下半部為 Spearman 相關係數，相關係數用 於檢測變數間之相關程度，當係數越高，表示相關程度越大，如獨立變數間之相 關係數越高，在迴歸分析上將可能有共線性問題，而可能導致估計結果之偏誤。
一般實證研究大多以相關係數絕對值0.8 作為判定標準，盡可能避免獨立變數間 之相關係數絕對值高於0.8。由表 4-2 顯示，本研究獨立變數間之相關係數絕對 值皆小於0.8，故本研究迴歸模型各自變數間應較無共線性的疑慮。
此外，該表亦可作對實證迴歸模型進行初步檢視，在解釋變數與應變數之關
係上，除了少數幾項變數外(無形資產比及租稅天堂)，多數方向皆與本文預期相 符合，詳細論述則留待下一節回歸結果進行分析。
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表 4-2 相關係數
A B C D E F G H I J K L M N O P
A 1 -0.1436 0.0241 -0.0461 0.0968 -0.0475 -0.0052 -0.0503 -0.0294 -0.0190 0.0050 0.0413 -0.0083 0.1455 -0.0165 0.0559 B -0.1632* 1 0.0059 -0.0032 -0.1694 -0.1086 0.0879 -0.1355 0.1115 -0.0104 0.0483 -0.1012 -0.0282 -0.1296 0.0458 -0.0694 C 0.0514* -0.0339* 1 0.0663 -0.0728 0.1905 -0.1548 -0.2503 0.0698 0.6664 -0.0360 -0.0529 -0.0480 0.1084 0.0041 0.0013 D -0.0514* 0.0108 0.0322* 1 0.0109 0.1332 0.0854 0.0619 0.0289 0.1026 -0.0180 -0.0521 0.0400 0.0099 0.0428 -0.0060 E 0.1047* -0.1654* -0.0494* 0.0094 1 -0.1123 0.0847 0.3411 -0.4727 -0.0155 -0.0209 0.0181 0.0816 0.7079 -0.0265 -0.0306 F -0.0654* -0.1104* 0.1521* 0.1363* -0.1264* 1 -0.1364 -0.1647 0.3044 0.1612 -0.0253 0.2058 0.1125 -0.0310 0.0841 -0.0036 G -0.0102 0.1094* -0.1611* 0.0619* 0.0723* -0.1323* 1 0.0348 0.0418 -0.0487 -0.0102 0.0011 0.0633 0.0585 0.0156 -0.0105 H -0.0258* -0.1577* -0.2448* 0.0792* 0.3473* -0.1729* 0.0362* 1 -0.3126 -0.1139 0.0562 -0.1082 0.1053 0.1938 0.0984 0.0238 I -0.0350* 0.1313* 0.0376* 0.0263* -0.4911* 0.2490* 0.0715* -0.2935* 1 -0.0565 -0.0313 -0.0770 0.0595 -0.2857 0.0043 -0.0083 J -0.0098 -0.0521* 0.6287* 0.0585* -0.0010 0.1257* -0.0614* -0.1180* -0.0689* 1 -0.0074 -0.0672 0.0656 0.2222 0.0845 -0.0088 K -0.0059 0.0532* -0.0465* -0.0102 -0.0090 -0.0401* 0.0063 0.0620* -0.0429* -0.0120 1 -0.0531 0.0036 -0.0686 0.0293 0.0351 L 0.0807* -0.0969* -0.0560* -0.0404* 0.0178 0.1785* -0.0152 -0.0875* -0.0640* -0.0812* -0.0460* 1 0.0065 -0.0261 0.0423 0.0488 M 0.0001 -0.0400* -0.0288* 0.0381* 0.0815* 0.0978* 0.0554* 0.1020* 0.0201* 0.0598* -0.0198* 0.0093 1 0.0949 0.1375 -0.0059 N 0.2094* -0.1050* 0.1020* -0.0125 0.7039* -0.0939* 0.0526* 0.1908* -0.2773* 0.2042* -0.0363* 0.0043 0.0968* 1 0.0043 -0.0617 O -0.0170 0.0299* 0.0024 0.0599* 0.0080 0.0901* -0.0081 0.0939* -0.0051 0.0856* 0.0196 0.0381* 0.1358* 0.0311* 1 -0.0392 P 0.0856* -0.0949* 0.0174 -0.0156 -0.0298* -0.0707* -0.0113 0.0598* -0.0309* 0.0276* 0.0287* 0.0180 -0.0029 -0.0221* -0.0353* 1 註：1. 右上半部為 Pearson 相關係數；左下半部為 Spearman 相關係數。
2. A：調整後財稅差異；B：現金有效稅率；C：固定資產比；D：無形資產比；E：規模-市值；F：規模-資產總額；G：推銷費用比；H：研發費用比；
I：負債資產比；J：折舊費用比；K：投資損失比；L：投資利益比；M：四大會計師事務所；N：資產報酬率；O：租稅天堂；P：前期淨營業損失。
3. *表顯著 p 值<10%。
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因子(Variance Inflation Factor,VIF)檢定各自變數間是否有共線性之存在，VIF 定義 為：‧ 國
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三、 產業之平均值差異數
t 檢定
誠如前述所言，我國上市櫃公司之平均現金有效稅率實際上低於名目上之法
定稅率，顯示企業或多或少都可能從事避稅行為。在此處，我們將更進一步進行 個別產業間之比較，哪些產業長期以來從事避稅行為之可能性較高？哪些產業則 從事避稅行為之可能性較低？
表 4-4 進行個別產業間之比較，將單一產業之現金有效稅率與其他產業作平
均值差異數t 檢定分析，結果顯示：半導體業、建材營造業、水泥業、航運業、
通訊網路業與其他非該產業之平均現金有效稅率相比，皆呈顯著較低，顯示該五 類產業較其他行業具有從事避稅行為之傾向。其中又以半導體業之平均現金有效 稅率為最低，僅9.45，半導體產業與非半導體產業之現金有效稅率平均值差異數 t 檢定統計值高達近 14。近年來，為扶植高科技產業，政府提供了許多優渥之租
稅獎勵措施，先有促進產業升級條例的投資抵減與獎勵措施，而後有接續之產業 創新條例之研發投資抵減，這些租稅優惠措施都使得許多高科技產業受益良多，
有利於企業利用這些工具，從事避稅行為，使其負擔之稅負較輕。
另一方面，電機機械、油電燃氣、觀光、食品工業、電子通路業、貿易百貨
業與其他非該產業之平均現金有效稅率相比，皆呈顯著較高，顯示該六類產業較 其他產業稅負較重，其從事避稅行為之可能性亦較低。探究原因，這些產業多半 與民生消費息息相關，或是為傳統產業，並非政府近年欲扶植之高科技產業，沒
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28.tse 電子零組件業 17.5284 (13.7866) 5568 18.5484 (13.1552) 1007 -2.176**4.tse 紡織工業 17.6603 (13.6616) 6415 18.6604 (15.0149) 160 -0.912
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四、郝斯曼檢定(Hausman Test)
為檢測本研究短期避稅分析之實證模型(模型一與模型三)常數項屬於固定效
果或隨機效果，將以Hausman test 進行檢定。Hausman test 是由 Hausman(1978) 提出檢定常數項固定效果或隨機效果何者較適切之方法，其檢定假設固定效果模 型和隨機效果模型之估計值符合一致性，所以在此兩種估計效果模型之估計值並 不會有顯著性差異。其假設如下：
H0：隨機效果模型較為適合 H1：固定效果模型較為適合
檢定方法如下：
W = Var(β�(β�FE−β�RE)2
FE)−Var(β�RE) (4.2) β�FE為固定效果下之估計參數；β�RE為隨機效果下之估計參數。若β�FE= β�RE，
則統計量W=0；若β�FE ≠ β�RE，則統計量W>0。W 之分配趨近於自由度為 K 之 卡方分配，K 為被解釋變數在兩個模型中之數量。檢定結果如表 4-5，不管是模 型一或模型三，皆為顯著拒絕H0，故本研究在短期分析上皆採固定效果為最佳 實證模型。
表4-5 Hausman test
模型一 模型三
應變數 現金有效稅率 調整後財稅差異
統計值 44.36*** 297.3***
選取模型 固定效果模型 固定效果模型
註：***表達 1% 顯著水準。
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第三節 迴歸結果
本研究之避稅指標有二種，包含現金有效稅率及調整後財稅差異，故迴歸結 果亦有兩類，以下分述：
一、 現金有效稅率作為避稅指標 (一) 短期避稅行為分析
表 4-6 為現金有效稅率作為避稅指標之迴歸結果，由固定效果模型之欄 4 及 5 來看短期避稅行為分析，負債資產比、投資損失比皆與避稅指標─現金有效稅
率呈現正相關，顯示該二項變數越高時，企業積極從事避稅行為的可能性較低，
故現金有效稅率將較高，與預期相符合。另一方面，規模─資產總額、規模─市 值、投資利益比、資產報酬率與避稅指標─現金有效稅率呈現負相關，顯示該四 項變數越高時，企業積極從事避稅行為的可能性較高，故現金有效稅率將較低，
與預期相符合。
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2004.year 2004 1.59057* (0.93110)
2005.year 2005 3.20886*** (0.94693)
2006.year 2006 5.33207*** (0.99389)
2007.year 2007 4.84615*** (1.02607)
2008.year 2008 4.75079*** (1.08674)
2009.year 2009 5.70881*** (1.09284)
2010.year 2010 4.68987*** (1.11074)
2011.year 2011 4.16587*** (1.13503)
2012.year 2012 -5.93027*** (1.16874)
cons 截距項 60.07815*** (11.68448)
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r2 R2 0.09981
r2_a Adj. R2 -0.02105
N 樣本數 4960
p P 值 0
F F 值 20.19824
F_f F 值(固定效果) 1.81995
ll log likelihood -19000
註1：括號內為標準差。
註2：***表達 1%顯著水準；**表達 5%顯著水準；*表達 10%顯著水準。
(二) 長期避稅行為分析
由表 4-7 欄 4 之模型二來看長期避稅行為分析，推銷費用比、負債資產比，
投資損失比與避稅指標─現金有效稅率呈現正相關，顯示該三項變數越高時，企 業積極從事避稅行為的可能性較低，故現金有效稅率將較高，與預期相符合。另 一方面，固定資產比、規模-市值、規模-資產總額、研發費用比、投資利益比與 避稅指標─現金有效稅率呈現負相關，顯示該五項變數越高時，企業從事積極避 稅行為的可能性較高，故現金有效稅率將較低，與預期相符合。
(三) 產業避稅效果分析
本研究為分析產業別之差異，進行長期回歸之時，也進行產業間之 F 檢定，
判定產業是否具有獨特之效果，並將結果列於附表一。
由附表一結果可發現：建材營造業、觀光業、油電燃氣業及半導體業等四種
產業與其他產業有顯著不相同之效果，表示該四類產業具有獨特之產業效果。
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同時，由表 4-7 欄 7 以觀察上述四類產業與避稅指標之係數方向，可發現建
材營造業即半導體業與現金有效稅率為負向關係，綜合附表一之 F 檢定結果來看，
顯示建材營造業及半導體業長期具有從事避稅行為之傾向。另一方面，觀光業、
油電燃氣業與現金有效稅率為正向關係，綜合附表一之 F 檢定結果來看，顯示這 些產業長期較不具有從事避稅行為之傾向，負擔之稅負較重。
根據財政部國稅局營造業所得稅申報實務，建材營造業存在許多逃漏稅之行 為，常見的例如：短漏開發票、漏報追加工程之工程收入、包工包料之案件以包 工不包料申報收入等等，由於工程期長、稽核不易，種種可能原因造成該行業之 現金有效稅率偏低，而有較積極從事避稅行為之可能性；
近年來，為扶植高科技產業，政府提供了許多優渥之租稅獎勵措施，先有促
進產業升級條例的投資抵減與獎勵措施，而後有接續之產業創新條例之研發投資 抵減，這些租稅優惠措施都使得許多半導體業受益良多，有利於企業利用這些工 具，從事避稅行為，使其負擔之稅負較輕。
觀光業、油電燃氣業較不具有從事避稅行為之傾向，可能原因是這些產業多 半與民生消費息息相關，並非政府近年欲扶植之高科技產業，亦沒有大量之研發 費用可以做為投資抵減。
總的來看，上述結果與前一節將各產業作平均值差異數 T 檢定分析之結果不
謀而合。
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而台灣營利事業所得稅雖採屬人兼屬地主義，然而，由於稽查公司國外所得困難，
實際上偏向屬地主義。由於本國企業已利用租稅天堂將盈餘留在國外避稅，國內 稅負已相當低不需再積極從事其他避稅行為，故實證結果來看，現金有效稅率平 均值偏低(稅負少)，但調整後財稅差異與租稅天堂負相關，顯示當公司有關係企 業設立在租稅天堂時，從事避稅行為之可能降低，故調整後財稅差異將較低。
‧
2003.year 2003 0.00714* (0.00410)
2004.year 2004 0.00794* (0.00410)
2005.year 2005 0.01012** (0.00417)
2006.year 2006 0.00913** (0.00438)
2007.year 2007 0.01378*** (0.00452)
2008.year 2008 0.00158 (0.00479)
2009.year 2009 0.01803*** (0.00481)
2010.year 2010 -0.02247*** (0.00489)
2011.year 2011 -0.01975*** (0.00500)
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2012.year 2012 -0.01966*** (0.00515)
_cons 截距項 0.15037*** (0.05146) 盈虧互抵條款，長期所繳之稅負亦較輕。另一方面，Spooner (1986)、Gupta and Newberry(1997)亦認為當企業的獲利上升時，若是其他費用之稅盾效果並未同比
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例增加，企業的獲利能力越強，則需要繳納的稅負相對加重。由述上述兩點原因，
長期來看，調整後財稅差異與資產報酬率負相關，顯示當公司資產報酬率較高時，
調整後財稅差異亦將較低。
(三) 產業避稅效果分析
以調整後財稅差異作避稅指標之產業效果不顯著。
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NOL 前期淨營業損失 + . 其他電子業 0.09099 (2.86171)
.
_cons 截距項 11.77864***
(4.36813)
r2 R2 0.14953
r2_a Adj. R2 0.07715
N 樣本數 511
p P 值 0.00022
F F 值 2.06593
ll log likelihood -1540
註1：括號內為標準差。
註2：***表達 1%顯著水準；**表達 5%顯著水準；*表達 10%顯著水準。
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第五章 結論與建議
本章共分為三節。第一節結論，呈現本研究之主要結果。第二節為政策建議，
呈現本研究之貢獻與相關政策建議。第三節為研究限制與未來展望，說明本研究 之限制以及未來可能研究之方向。
第一節 結論
本文以2002 年至 2012 年之本國上市櫃公司財報資料，透過實證研究模型
來觀察我國從事避稅活動上市櫃公司之特徵，並進一步瞭解期長短期效果及產業 效果。在企業避稅活動的衡量上，本文參考Dyreng, Hanlon and Maydew(2005)、
Lisowsky (2010)及 Desai, Dharmapala(2006)之方法，以企業之現金有效稅率及調整
後財稅差異來衡量。當企業之現金有效稅率較高、調整後財稅差異較低時，表示 該企業從事較少的避稅活動；反之，當企業長期的現金有效稅率較低、調整後財
後財稅差異來衡量。當企業之現金有效稅率較高、調整後財稅差異較低時，表示 該企業從事較少的避稅活動；反之，當企業長期的現金有效稅率較低、調整後財