第三章、 研究方法
第三節、 模型設計與變數衡量
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司好，據此設立假說五。
假說五：在其他條件不變的情況下，承續假說三所得出的結果，加入財務報導品 質因素以後，成長機會較大的公司和成長機會較小的公司相比，能夠更有效地降 低其股利對投資政策間存在之負向關係。
第三節、 模型設計與變數衡量
（一）、 模型設計與主要變數
本文建立模型 (1) 以檢驗假說一，觀察股利與投資變數兩者間之關係是否 存在競用資金的現象。
Investmentjt＝β0＋β1Dividendjt＋Σβi Controls jt-1＋εjt (1)
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Investmentjt3
公司 j 於 t 期間之投資金額，除以 t-1 期期末之總資產金額。
本文採用Modified Dechow and Dichev 模型來衡量財務報導之品質 (RQ) (McNichols 2002)：
ΔWCAjt＝β0＋β1Cfojt-1＋β2 Cfojt＋β3 Cfojt＋1＋β4 ΔRevenues jt＋β5PPEjt＋εjt
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表 3 模型 (3) 主要變數表
變數 說明
ΔWCAjt
公司j 於 t 期間之：應收帳款之增加數＋存貨增加數＋應付帳款 及應計負債之減少數＋應付所得稅之減少數＋其他資產之增加 數或其他負債之減少數，除以平均資產金額。
CFO 自營運產生之現金流量，除以平均資產金額。
ΔRevenues 銷貨收入的變化數，除以平均資產金額。
PPE 為不動產、廠房、設備之金額，除以平均資產金額。
本文對於模型 (3)採每一年度、不同產業間之橫斷面分析。
RQ 指的是會計應計項目與實際產生之現金流量的差異性，當一間公司的 RQ 值越大，表示管理階層在應計基礎下所作之會計估計較不正確，造成財務報導品 質較低。反之，當一間公司的RQ 值越小，表示管理階層在應計基礎下所作之會 計估計較合乎交易的本質，可以產生較高的財務報導品質 (Dechow and Dichev 2002；Biddle et al. 2009)。
由於本文欲了解財務報導品質之變數RQ 是否能有效地消除公司間股利與 投資支出競用資金的現象，因此將RQjt-1取公司j，t-5 年至 t-1 年迴歸式殘差之 標準差的負值，越高的RQ 值代表越高的財務報導品質 (Dechow and Dichev 2002；
Biddle et al. 2009；Ramalingegowda et al. 2013)
為了取得假說假說二的結果，本文將模型 (1)的應變數分別設為研發支出以 及資本支出：
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R&D Investmentjt
公司j 在 t 年的研究發展支出金額，除 以t-1 期期末之總資產金額。
Capital Investmentjt
公司j 在 t 年購置固定資產的淨額，除 生的股利與投資競用資金情況，因此同Ramalingegowda et al. (2013)之作法，採所有樣本 Tobin’s Q 之中位數作分組標準。
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一、為控制對投資之影響而納入的變數
1. 為避免受到投資本身波動之影響，造成估計結果偏誤，本文以 Sdinvestment 作為控制總投資支出、研究發展支出以及資本支出波動 性之變數。(Liu and Wysocki 2007；Biddle et al. 2009；Ramalingegowda et al. 2013)
表 6 控制變數 (Sdinvestment)說明及計算方式
變數 說明
Sdinvestment jt-1
取公司j 投資金額 (Total Investmentjt, R&D Investmentjt, Capital Investmentjt)除以總資產平均值 t-5 至 t-1 期之標準差
2. 由於資本市場存在融資順位 (pecking order)的情況，公司偏好使用成 本較低的內部資金支應其投資需求，因此公司內部現金流量的多寡會 與投資金額產生高度相關性。此外，投資支出的資金來源不外乎內部 資金、對外舉債或向外發行股票籌措資金，為避免上述項目對投資的 影響干擾估計結果，本文納入Cfop, Cash, Leverage 以及 ShareIssue 等 控制變數。 (楊朝成 19925；Fazzari et al. 1988；Biddle et al. 2006, 2009；
Ramalingegowda et al. 2013)
5楊朝成 (1992)之研究結果指出：現金增資亦為融資方式之一，同會影響投資支出以及股利 金額，因此本文加入現金增資 (ShareIssue)之控制變數並預期現金增資與投資呈現正向之關係。
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Leverage jt-1
公司j，t-1 期期末，長期負債除以淨資產；淨資產＝長期負 債 +（股票年收盤價×流通在外股數）
ShareIssue jt-1 公司j，t-1 期現金增資金額除以總資產帳面金額
3. 其他影響投資的因素還有公司規模 (Size)、破產風險 (Bankruptrisk)、
有形資產佔總資產比率 (Tangibility)、公司上市期間 (Age)以及托賓 Q (Tobinq)。 (Liu and Wysocki 2007；Biddle et al. 2009；Ramalingegowda et al. 2013)
表 8 控制變數 (Size, Bankruptrisk, Tangibility, Tobinq)說明及計算方式
變數 說明
Size jt-1 取公司j，t-1 期期末，總資產帳面金額之自然對數
Bankruptrisk jt-1
取公司j，t-1 期期末，Altman＇s Z-score；Z-score＝ [1.2×（流 動資產 – 流動負債） + 1.4×未分配盈餘 + 3.3×稅前息前淨利 + 營業收入毛額] ÷ 期末總資產帳面金額
Tangibility jt-1 公司 j，t-1 期期末，固定資產金額除以期末總資產帳面金額
Age jt-1 公司j 首次上市年度與 t-1 年之差額
Tobinq jt-1
取公司j，t-1 期期末公司資產總市價 ÷ 公司資產總帳面值；
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經營環境波動性。(McNichols 2002；Liu and Wysocki 2007；Biddle et al.2009；Ramalingegowda et al. 2013)
表 9 控制變數 (Sdcfo, Sdsale)說明及計算方式 結果，藉控制營業週期的長度 (Cycle)以及損失發生率 (Loss)避免前 述影響。 (Biddle et al. 2009；Ramalingegowda et al. 2013)
表 10 控制變數 (Cycle, Loss)說明及計算方式
四、產業虛擬變數 (industrial dummy)
產業虛擬變數旨在去除不同產業特性所造成的干擾。
6因為本文所使用之變數較多，避免篇幅過於冗長，年度及產業之虛擬變數將於後續的實證 分析結果表中省略不顯示。
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