第四章 實證結果及分析
第二節 樣本敘述統計
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第二節 樣本敘述統計
一、基本分析
針對 2007 至 2014 年公司各季度於前三年間有宣告策略聯盟之樣本數進行分 析，以標準產業分類碼(SIC code)前兩碼作為分類對象，並參考美國政府的分類 定義，表 4-2 為各產業策略聯盟樣本數分佈狀況表，可以發現 2007 至 2014 年間，
共有 5,028 筆季度樣本公司進行策略聯盟決策(SA)，若依有無涉及股權交易來分 類，契約型策略聯盟(CA)共有 4,257 筆，而合資型策略聯盟(JV)則有 1,305 筆，
以產業別觀察，表 4-2 顯示在商業服務業(Business Services)中，策略聯盟是企業 尋求營運成長的重要管道，共有 923 筆樣本數，其次則為製造業中的化學產業 (Chemicals and Allied Products)(678 筆)及電子業(Electronic and Other Electrical Equipment and Components, Except Computer Equipment)(575 筆)；細看結盟類型 的分佈，除了採礦業(Mining Division)有較高比例從事合資決策，從各產業樣本 數來看，契約型策略聯盟較合資型策略聯盟來得普及。
另外，圖 4-1 為 2007 年至 2014 年樣本公司於前三年間執行策略聯盟決策之 趨勢圖，由於本研究樣本期間歷經金融海嘯及歐債危機，2008~2011 年全球經濟 呈現低迷狀態，進而影響企業從事策略聯盟之意願，從圖 4-1 之趨勢來看，2012 年樣本公司於前三年間有宣告策略聯盟的比例較低。
圖 4-1 各年度策略聯盟樣本數之趨勢圖
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SIC代碼及產業敘述1 SA-samples CA-samples JV-samples
Division: Agriculture, Forestry, And Fishing
01-Agricultural Production Crops 2 2 0
Division: Mining
10-Metal Mining 36 21 16
12-Coal Mining 34 13 31
13-Oil And Gas Extraction 449 229 259
14-Mining And Quarrying Of Nonmetallic Minerals, Except Fuels 4 0 4
Division: Construction
15-Building Construction General Contractors And Operative Builders 4 1 3
16-Heavy Construction Other Than Building Construction Contractors 8 7 1
Division: Manufacturing
20-Food And Kindred Products 118 62 87
22-Textile Mill Products 2 2 0
23-Apparel And Other Finished Products Made From Fabrics And Similar Materials 40 32 8
24-Lumber And Wood Products, Except Furniture 4 3 1
25-Furniture And Fixtures 20 4 20
26-Paper And Allied Products 23 12 11
27-Printing, Publishing, And Allied Industries 51 51 0
28-Chemicals And Allied Products 678 596 163
29-Petroleum Refining And Related Industries 34 24 13
30-Rubber And Miscellaneous Plastics Products 21 17 12
31-Leather And Leather Products 8 8 0
32-Stone, Clay, Glass, And Concrete Products 6 3 3
33-Primary Metal Industries 106 36 75
34-Fabricated Metal Products, Except Machinery And Transportation Equipment 18 18 0
35-Industrial And Commercial Machinery And Computer Equipment 408 376 77
36-Electronic And Other Electrical Equipment And Components, Except Computer Equipment 575 543 92
37-Transportation Equipment 123 110 49
38-Measuring, Analyzing, And Controlling Instruments; Photographic, Medical And Optical Goods; Watches And Clocks 456 456 18
39-Miscellaneous Manufacturing Industries 71 71 12
Division: Transportation, Communications, Electric, Gas, And Sanitary Services
42-Motor Freight Transportation And Warehousing 11 11 0
44-Water Transportation 3 0 3
45-Transportation By Air 29 29 3
47-Transportation Services 7 7 0
48-Communications 167 153 40
Division: Wholesale Trade
50-Wholesale Trade-durable Goods 61 56 5
51-Wholesale Trade-non-durable Goods 61 38 23
Division: Retail Trade
53-General Merchandise Stores 15 15 0
54-Food Stores 8 8 0
55-Automotive Dealers And Gasoline Service Stations 14 14 3
56-Apparel And Accessory Stores 33 22 11
57-Home Furniture, Furnishings, And Equipment Stores 9 7 3
58-Eating And Drinking Places 32 32 0
59-Miscellaneous Retail 81 78 3
Division: Services
73-Business Services 923 866 104
78-Motion Pictures 27 27 5
79-Amusement And Recreation Services 118 99 39
80-Health Services 91 33 68
82-Educational Services 6 6 0
87-Engineering, Accounting, Research, Management, And Related Services 81 53 39
99-Nonclassifiable Establishments 6 6 1
Total number of observations 5,082 4,257 1,305
表 4-2 各產業策略聯盟樣本數分佈狀況表
註.1. 研究樣本刪除金融保險業(SIC 前兩碼為 60-67)以及公共事業(SIC 前兩碼為 49)。
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1. 合併 Conpustat 與 I/B/E/S 之 2007~2014 年各季度觀察值，並連結經 SDC Platinum 及 Compustat 所檢索出 2004~2013 會計年間宣告策略聯盟之北美企業，形成總樣本數 25,739 筆，其中 2007 年 至 2014 年公司各季度於前三年間有宣告策略聯盟之樣本數共有 5,028 筆。2. 變數定義詳見表 3-1。
3.WLKDN 係以百分比形式呈現公司引導分析師預測之程度，參考 Brown and Pinello (2007)文獻，
計算公式為第 t 季分析師對第 i 家公司第一次預測減除最後一次預測，再以公司上一季總資產平 減之，最後將前述計算結果乘以 100，而正向 WLKDN 代表公司從事向下引導之預期管理。
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Discretionary accruals 4 -0.001 0.058 -0.020 -0.002 0.017
Actual EPS 1.040 1.323 0.230 0.630 1.380
5. 第一次的每股盈餘預測(the initial analyst forecast)為上一期實際盈餘公告後至少一個交易日，
分析師對第 i 家企業第 t 期之預測每股盈餘。
6. 最後一次的每股盈餘預測(the last analyst forecast)為當期實際盈餘公告前至少三個交易日，分 析師對第 i 家企業第 t 期之預測每股盈餘。
11. 從總樣本數 25,739 筆中，篩選出達成或擊敗分析師預測之樣本公司(MEETANALYST=1)，共 有 18,045 筆，其中，2007~2014 年公司各季度於前三年間有宣告策略聯盟之樣本數共 3,695 筆。
表 4-3 Panel A 樣本用於檢測策略聯盟與否(SA)、策略聯盟多寡(NUMSA)以 及策略聯盟型態(CA、JV)對於達成分析師預測門檻之關聯性，其中因變數
MEETANALYST 之平均數為 0.701，表示近七成樣本公司有迎合或擊敗分析師預
測的現象；而在 25,739 觀察樣本中，有兩成之策略聯盟樣本公司(SA 平均值為‧
0.197)，當中又以契約型態的策略聯盟占大多數(CA 平均值為 0.165，JV 平均值 為 0.051)；控制變數部分，公司成長機會(MTB)平均為 3.32(標準差為 3.664)，
表示樣本企業的股東權益市值大約是股東權益帳面價值的三倍；樣本公司市值 (MV)平均為 6,806.07 百萬美元(標準差為 17,289.56)；樣本負債比率(LEVERAGE) 的平均數為 0.48(標準差為 0.207)，中位數與平均數相近，顯示樣本分佈均勻；
分 析 師 對 樣 本 公 司 每 股 盈 餘 預 測 不 確 定 性 (FUNCERTAINTY) 之 平 均 數 為 0.038(標準差為 0.343)；此外，樣本公司當季虧損狀況平均為 0.179，表示 17.9%
的樣本企業有虧損現象。
而裁決性應計數(discretionary accruals)的平均值為-0.001；因變數 EXM 的平均值 為 0.144，表示有 14.4%的樣本公司從事向下引導分析師預測之預期管理，若觀 預測的樣本公司之相關係數表(Panel B)，表右上方為 Pearson 積差相關係數，表 左下方則為 Spearman 等級相關係數，若自變數相關係數過高，迴歸模型將出現 得 WLKDN 平均數(0.011)顯著為正(t=13.66, p<0.001)；而未從事向下預期管理之樣本公司 (EXM=0)，其 WLKDN 平均數(0.006)顯著異於零(t=7.48, p<0.001)；從事向下引導預期管理之樣 本公司(EXM=1)，其 WLKDN 平均數(0.042)顯著為正(t=13.19, p<0.001)。
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型變數間的共線性情形並不嚴重。另外，針對本文欲探討之議題，發現策略聯盟 與 否 (SA) 及 策 略 聯 盟 多 寡 (NUMSA) 與 迎 合 或 擊 敗 分 析 師 預 測 門 檻 (MEETANALYST)有顯著正相關。若依參與聯盟之成員有無涉及股權交易，區分 為契約型與合資類型的策略聯盟，從表 4-4 顯示契約型策略聯盟與否(CA)與迎 合或擊敗分析師預測門檻(MEETANALYST)有顯著正相關，然而，合資與否(JV) 與達成分析師預測門檻心理(MEETANALYST)的相關性未達統計顯著水準。
進一步觀察符合分析師預測的樣本公司(表 4-4 Panel B)，有無策略聯盟(SA)、
結 盟 次 數 (NUMSA) 、 有 無 契 約型 策略 聯 盟 (CA) 與 向 上 應計 項 目 盈 餘 管理 (POSDA)及向下引導預期管理(EXM)有顯著負相關，而，合資與否(JV)與向上 應計項目盈餘管理(POSDA)及向下引導預期管理(EXM)的相關性未達統計顯著 水準。
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表 4-4 相關係數表1 Panel A：所有樣本資料(N=25,739) 2
變數3 MEETANALYST SA NUMSA CA JV FUNCERTAINTY LEVERAGE LOGMV LOGMTB EPSLOSS MEETANALYST 1 0.02817 0.02637 0.03804 -0.00538 -0.00383 -0.02612 0.1548 0.04391 -0.34467
<.0001 <.0001 <.0001 0.3882 0.5387 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001
SA 0.02817 1 0.57224 0.89749 0.46593 -0.01382 0.01598 0.22955 0.07375 -0.0056
<.0001 <.0001 <.0001 <.0001 0.0267 0.0103 <.0001 <.0001 0.3691
NUMSA 0.03192 0.99358 1 0.55819 0.30262 -0.0103 0.01038 0.24976 0.05846 -0.02657
<.0001 <.0001 <.0001 <.0001 0.0985 0.0958 <.0001 <.0001 <.0001
CA 0.03804 0.89749 0.89978 1 0.12591 -0.01012 -0.0132 0.19344 0.0863 -0.00303
<.0001 <.0001 <.0001 <.0001 0.1045 0.0342 <.0001 <.0001 0.6269
JV -0.00538 0.46593 0.47598 0.12591 1 -0.01045 0.07582 0.2021 -0.00409 -0.02075
0.3882 <.0001 <.0001 <.0001 0.0936 <.0001 <.0001 0.5113 0.0009
FUNCERTAINTY -0.02941 -0.0389 -0.04134 -0.02974 -0.04139 1 0.02461 -0.12665 -0.05671 0.1368
<.0001 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001
LEVERAGE -0.02359 0.01738 0.01902 -0.01294 0.07867 0.06401 1 0.15335 0.16833 -0.0115 0.0002 0.0053 0.0023 0.0379 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 0.065
LOGMV 0.15335 0.20774 0.22041 0.16839 0.18472 -0.28641 0.17704 1 0.30949 -0.36603
<.0001 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001
LOGMTB 0.05522 0.08284 0.08563 0.0951 0.00123 -0.21103 0.10627 0.33055 1 -0.0452
<.0001 <.0001 <.0001 <.0001 0.8437 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001
EPSLOSS -0.34467 -0.0056 -0.00895 -0.00303 -0.02075 0.24152 -0.0166 -0.36754 -0.06525 1
<.0001 0.3691 0.151 0.6269 0.0009 <.0001 0.0078 <.0001 <.0001
註. (下頁) 1. 相關係數表右上方為 Pearson 積差相關係數，表左下方則為 Spearman 等級相關係數，並檢測變項間有無線性關係，亦即作相關係數是否為零之檢定。
2. 合併 Conpustat 與 I/B/E/S 之 2007~2014 年各季度觀察值，並連結經 SDC Platinum 及 Compustat 所檢索出 2004~2013 會計年間宣告策略聯盟之北美企業，形成總樣本數 25,739 筆，其中 2007 年至 2014 年公司各季度於前三年間有宣告策略聯盟之樣本數共有 5,028 筆。
3. 變數定義參見表 3-1。
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表 4-4 相關係數表1(續)
Panel B：達成或擊敗分析師預測之樣本資料(N=18,045)4
變數3 POSDA EXM WLKDN SA NUMSA CA JV FUNCERTAINTY LEVERAGE LOGMV LOGMTB EPSLOSS POSDA 1 0.00186 -0.00691 -0.02227 -0.02958 -0.03138 0.01014 -0.00461 0.00396 -0.00175 -0.01234 -0.02638
0.8027 0.3536 0.0028 <.0001 <.0001 0.1731 0.5357 0.5946 0.8142 0.0974 0.0004 EXM 0.00186 1 0.12037 -0.02763 -0.01853 -0.02599 -0.00245 -0.02747 0.00812 -0.09089 -0.08937 0.16939
0.8027 <.0001 0.0002 0.0128 0.0005 0.7425 0.0002 0.2757 <.0001 <.0001 <.0001 WLKDN -0.01392 0.35122 1 -0.01316 -0.01627 -0.00845 -0.01594 0.10431 -0.03588 -0.12892 0.02833 0.1823 0.0616 <.0001 0.0771 0.0289 0.2565 0.0323 <.0001 <.0001 <.0001 0.0001 <.0001 SA -0.02227 -0.02763 -0.04495 1 0.60078 0.90644 0.45178 -0.01425 0.01425 0.2495 0.07987 -0.0016
0.0028 0.0002 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 0.0555 0.0556 <.0001 <.0001 0.8294 NUMSA -0.02409 -0.02932 -0.04768 0.99286 1 0.5875 0.31285 -0.01035 0.00456 0.27602 0.06923 -0.01597
0.0012 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 0.1644 0.54 <.0001 <.0001 0.0319 CA -0.03138 -0.02599 -0.0431 0.90644 0.90835 1 0.13382 -0.01124 -0.01625 0.21522 0.08562 0.00712
<.0001 0.0005 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 0.131 0.029 <.0001 <.0001 0.3388 JV 0.01014 -0.00245 -0.02358 0.45178 0.46245 0.13382 1 -0.00816 0.08118 0.21391 0.01257 -0.02693
0.1731 0.7425 0.0015 <.0001 <.0001 <.0001 0.2729 <.0001 <.0001 0.0913 0.0003 FUNCERTAINTY -0.00216 -0.21984 -0.01365 -0.04386 -0.04633 -0.0373 -0.03605 1 0.01564 -0.11746 -0.03613 0.17601
0.7719 <.0001 0.0667 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 0.0357 <.0001 <.0001 <.0001 LEVERAGE 0.00259 0.00719 -0.03454 0.0169 0.01805 -0.01468 0.08439 0.0528 1 0.16371 0.16563 -0.02779
0.7278 0.3343 <.0001 0.0232 0.0153 0.0486 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 0.0002 LOGMV -0.00236 -0.09305 -0.20162 0.22668 0.24099 0.19062 0.19318 -0.22022 0.18939 1 0.32732 -0.298 0.7515 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 LOGMTB -0.01169 -0.0956 -0.07962 0.09104 0.09528 0.09708 0.01665 -0.19906 0.10344 0.34935 1 -0.03493
0.1163 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 0.0253 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 EPSLOSS -0.02638 0.16939 0.15773 -0.0016 -0.00368 0.00712 -0.02693 0.10026 -0.03026 -0.29199 -0.0473 1
0.0004 <.0001 <.0001 0.8294 0.621 0.3388 0.0003 <.0001 <.0001 <.0001 <.0001 註.(續)
4. 篩選出達成或擊敗分析師預測之樣本公司(MEETANALYST=1)，共 18,045 筆，其中，2007 年至 2014 年公司各季度於前三年間有宣告策略聯盟之樣本數共有 3,695 筆。
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accruals)16與向下引導預期管理程度(WLKDN)17是否比貣未達標公司有顯著不同；再者，本文關注於策略聯盟與否對於盈餘管理及預期管理現象有無顯著差異，因
‧
Accruals
WLKDN
兩群體 N 平均值 標準差 平均值 標準差
MEETANALYST=0
7,694 -0.00882 0.0756 -0.0134 0.1702MEETANALYST =1
18,045 -0.00106 0.0582 0.0108 0.106 Difference (0-1) -0.00776*** 0.0639*** -0.0241*** 0.1286***F 值判斷兩群變異齊一性 1.69 2.58
Accruals
WLKDN
兩群體 N 平均值 標準差 平均值 標準差
1. 合併 Conpustat 與 I/B/E/S 之 2007~2014 年各季度觀察值，並連結經 SDC Platinum 及 Compustat 所檢索出 2004~2013 會計年間宣告策略聯盟之北美企業，形成總樣本數 25,739 筆，其中 2007 年 至 2014 年公司各季度於前三年間有宣告策略聯盟之樣本數共有 5,028 筆。
2. 進行兩群體平均數檢定前，頇檢視兩群體變異是否相等(齊一性)(F 統計量)，若顯著相同，則 採用 Satterthwaite 方法計算 t 值，若兩群體變異數不相等，則使用 Pooled 方式計算 t 值。***表 示 p-value 小於 1%。
3. 從總樣本數 25,739 筆中，篩選出符合分析師預測之樣本公司(MEETANALYST=1)，共有 18,045 筆，其中，2007 年至 2014 年公司各季度於前三年間有宣告策略聯盟之樣本數共有 3,695 筆。
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列聯係數3 (contingency coefficient) 0.0282
勝算比4 (odds ratio) 1.1709
註.
1. 變數定義參見表 3-1。
2. 卡方統計值用以檢定單一母體中兩變數間是否相互獨立，亦即判定兩變數是否有關聯，稱之 為獨立性檢定(test of independent)或是關聯性檢定(test of association)，此外，判斷兩個或兩個以 上不同的母體是否具有相同的分配或相同的比例(齊一性檢定(test of homogeneity))，亦採用卡方