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探假說二至假說四：
假說二：公司治理愈差的公司，流動性對企業價值的正面影響效果愈大。
假說三：公司資訊揭露程度越高的公司，流動性對企業價值正面影響效果愈大。
假說四：公司特有風險越高的公司，流動性對企業價值的正面影響效果愈大。
第二節 樣本選取與資料來源
一、研究對象與樣本期間
本研究將以「台灣」為研究對象之標的國家，深入探討台灣股市裡，
流動性與企業價值之關係。研究樣本為台灣上市櫃公司，為避免生存者偏 誤，樣本將包含目前已下市櫃之公司。另外，由於金融業產業特性特殊而 予以排除。最後排除變數缺漏之觀測值之後，最終研究樣本共計 48679 個 觀測值，樣本之產業分佈請參照表 3‐1。
另一方面，未避免因 2003 年初實施揭露未成交的最佳五檔買賣委託價 量新措施而造成交易制度改變後，可能對股票流動性產生系統性影響，且 考量由台灣證券交易所與證券櫃檯買賣中心委託證券暨期貨發展基金會負 責並發佈代表企業資訊透明與否之企業資訊揭露評鑑系統之建構完整與結 果發佈時間，本研究之樣本期間選定從西元 2005 年 1 月至 2008 年 12 月，
共 48 個月。
二、資料來源
本研究主要參考台灣經濟新報資料庫(TEJ)所提供之數據，包含：周轉 率、股價、各項財務數字(如：稅前息前營業利益、公司帳面價值等)，以及 董監持股比例、董監質押比例、獨立董事比例、法人持股比重等。另外，
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2005 2006 2007 2008 總計
個數 比例 個數 比例 個數 比例 個數 比例 個數 比例
13.電子業 6105 53.7% 6752 55.1% 6974 56.0% 7120 56.5% 26951 55.4%
14.建材營造 540 4.8% 587 4.8% 557 4.5% 504 4.0% 2188 4.5%
總計 11366 100% 12254 100% 12463 100% 12596 100% 48679 100%
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三、研究變數之選取 1) 應變數：企業價值
本研究將採 Tobin’s Q ratio 為企業價值之替代變數。過去有相當多研究皆以 Tobin’s Q ratio 代表企業價值，如 Morck, Shleifer and Vishny[1988]、Kaplan and Zingales[1997]、Gompers, Ishii and Metrick[2003]、Vivan, Thomas and Sheri[2009]
等，國內研究則有陳瓊芬[1994]、林秀鳳[2007]等。
Tobin’s Q 為 Lindenberg and Ross[1997]提出，是以市場價值作為分子，而以 公司有形資產之重置成本為分母所構成之比率。當公司財務報表所無法列示的 無形資產價值越大時，Tobin’s Q 值越大；另一方面，由於市場價值反應投資人 對未來的預期，也反應出對公司管理團隊決策與計畫之執行能力之評估，當管 理團隊能力越好、公司管理品質越佳時，預期公司好的投資計畫能有效執行，
可創造較高之企業價值，Tobin’s Q 值也就越大。由於 Tobin’s Q 能將外部投資人 對企業未來績效期待之市場評價包含在內，因此本研究使用 Tobin’s Q 為企業價 值之替代變數。
Tobin s Q 普通股市值 特別股市值＋負債帳面價值
總資產帳面價值 , 以 Q 表示之。
(公式 3‐1) 為求深入流動性對企業價值產生影響之成因，驗證假說背後可能因素，本 研究參考 Vivian、Thomas and Sheri[2009]研究方法，再將 Tobin’s Q 拆成三部分，
如公式 3‐2 所示，分別為營業利益對股價比(OIP)、權益佔資產比(LEVERAGE)及資 產報酬率(OIOA)，將各別作為應變數，對因變數作橫斷面迴歸分析。
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LEVERAGE OIOA
(公式 3‐2) 2) 因變數：
由於台灣股票市場屬於委託單驅動 (order‐driven)市場，而非報價驅動 (quote‐driven)市場，因此以周轉率作為股票流動性之代理變數，以 TURN 代表之。
周轉率=成交量/流通在外股數
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可藉由動能策略獲得更高的超額報酬，而且動能效應的持續期間約 1 至 6 個 月，期間拉長之後則有報酬反轉的情形發生。而在有關證券市場操作策略方 面之文獻中，有以股市中個股資料如股價、成交量或周轉率等因素來探討股 市操作策略之研究，如 Lee and Swaminathan[1999]認為在採取追漲殺跌之投 資策略時，除了考量個股前期報酬率之外，還可將前期周轉率之因素納入，
結果發現投資前期交易量大的公司獲利較低。蔡劼麟[1999]探討台灣股市價 格動能與周轉率之關係時發現，除了以前期報酬率為基礎之追漲殺跌策略在 加入周轉率之後，其績效更好。Gutierrez and Pirinsky[2007]以實證研究發現，
投資人會追求相對高報酬之贏家組合，同時也發現贏家組合是以高市場價值 除以帳面價值(high M/B ratio)的股票組成，因此以股票前六個月累積報酬作 為控制變數之一，以 MOMEN 代表之。
v. 公司治理水準：
Gompers, Ishii, and Metrick[2003]認為公司治理水準較高者，股票異常報 酬較高，企業價值亦較高。他們根據 1990 年、1993 年、1995 年及 1998 年 美國投資人責任保護中心(Investor Responsibility Research Center, IRRC)出版 的企業惡意併購防禦研究(Corporate Takeover Defenses, CTD)所列出的 22 項 企業抵禦惡意購併時使用的條款，列出五種類別、共 28 項檢核條件，每個 條件檢核標準簡化為「存在」及「不存在」兩類，逐一對該年度 CTD 涵蓋在 內的美國企業作檢核，採取每項檢核條件權數相等的方式，每符合一項給予 一點，最後將各企業的總點數作為公司治理指標，稱為 The Governance Index，以 G 值表示，用以衡量該企業的股東與管理者之間是否權力平衡，
若 G 值較大，表示該企業管理者權力大於股東控制權。管理者會利用公司營 運條款合法抵禦外來的惡意併購者，隱含該企業公司治理水準較低；若 G 值 較小，表示該企業管理者控制權較小，表示該企業股東控制權較強，公司治
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理水準較高。之後，他們利用迴歸模型檢驗公司 G 值與股票異常報酬率及企 業價值的關係，發現當公司 G 值越高，股票異常報酬率越低，企業價值亦較 低。而藍顯德[2005]以「上市上櫃公司治理實務首則」作為台灣公司治理制 度之基準，採用評等項目權數相等的模式，建構一公司治理系統。從過去眾 多與公司治理相關之論文中可以發現，國際評等機構或是國內學者所提出之 公司治理評等方法中，除了財務透明度外，股權結構與組織結構兩項構面最 為重視。由於研究時間有限，本研究採以過去研究常用之四項公司治理指標 代表，分別是：董監持股比率、董監質押比率、法人持股比率、獨立董監事 比率，各以 G_SHARE、G_PLEDGE、G_INSTIT、G_INDEN 代表之。
y 董監持股比率(G_SHARE)：Morck, Shleifer and Vishny[1988]發現董監事 持股比率與 Tobin’ Q 並非直線關係，而國內楊蕉霙[1990]研究發現董監 事持股比率與 Tobin’s Q 是呈現顯著負相關。
y 董監質押比率(G_PLEDGE)：楊麗弘[1990]、林君玲[1990]、熊大中[1990]
研究發現董監事質押比率與企業經營績效呈現顯著負相關，主要原因 為董監事喜好買賣股票而不注重本業，而股價重挫時，容易挪用公司 資金護盤。
y 法人持股比率(G_INSTIT)：Pound[1988]效率監督假說主張，機構投資人 比小股東擁有更多的專業知識與技術，可以較低的監督成本更有效的 監控管理階層，Bushee[1998]並表示此一監控行為可以導正管理階層短 視近利之行為。Chaganti & Damanpour[1991]、Gorton & Schmid[2000]
認為機構法人持股越多，公司財務結構越佳、公司績效越好，但由於 機構法人監督是需要成本的，當其監督之效益大於成本時，才有誘因。
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法人持股比率=政府機構持股+本國/僑外金融機構持股+本國/僑外信 託基金持股+本國/僑外公司法人持股 (公式 3‐4)
y 獨立董監事比率(G_INDEN)：葉銀華[2004]指出獨立董事代表的是外部 股東，要發揮獨立董事功能就必須授權，特別是獨立董事之席次比率 應佔一定重要性，Davidson et al. [1998]指出內部董事較會支持管理者 而犧牲股東財富，但外部董事則較會追求股東財富的提升，當獨立董 監席次比例越高，越能夠防止董事會與高階管理者聯手侵害股東權益。
獨立董監事比率 獨立董事人數 獨立監察人數 董事會總人數
(公式 3‐5) vi. 資訊揭露程度：
以每年證基會發佈之企業資訊揭露程度結果為此控制變數，該企業資 訊揭露系統之評鑑工作主要是由證基會邀集學者專家組成之委員會及證基 會內部人員組成之資訊評鑑工作小組共同規劃與執行，評鑑指標有：資訊 揭露相關法規遵循情形、資訊揭露時效性、預測性財務資訊之揭露、年報 之揭露（包含：財務及營運資訊透明度、董事會及股權結構）以及企業網 站之資訊揭露等。潘麗卿[2007]以該資訊揭露系統之結果作為資訊透明度指 標，將 A+及 A 級公司資訊透明度之虛擬變數設為 1，而 B 級以下公司之虛 擬變數設為 0。本研究為求更加精確，A+級與 A 級公司是為資訊透明程度最 高組，B 級公司是為中間組，而 C 級與 C‐級公司則是最低組。此控制變數以 INFORM 代表之。
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vii. 公司特有風險(idiosyncratic risk)：
以往探討投資組合效益之文獻，認同公司特有風險可以藉由完美投資 組合分散掉，但處於非理想狀態的現實社會中，由於受到財富的限制、投 資標的的選擇，或資訊未能充分有效傳遞等因素之影響，大部分投資者無 法持有完美的投資組合。當公司特有風險增加，投資者無法取得其他分散 風險的管道，則此一風險將增加潛在交易成本。過去許多文獻進而探討股 票市場報酬與公司特有風險之間的關係，Malkiel and Xu[1997.2000]研究公 司特有風險與證券報酬之關係發現，公司特有風險比β值或公司規模在股 票報酬之橫斷面分析上更有解釋能力。本研究採用 Spiegel and Wang[2005]
研究方法，由 Fama‐French 三因子模型計算出殘差，如公式 3‐6。再以前 60 期殘差( )之標準差作為當期公司特有風險代理變數，以 IR 表示之。
(公式 3‐6)
其中， : 單一上市櫃公司股票月報酬率；
: 無風險利率，採用第一銀行一個月之定存牌告利率；
: 每月市場報酬；
: 採用前 60 個月，每月前 30%小規模股票之平均報酬扣除後 30%大 規模股票之平均報酬，作為規模影響因子，規模大小之排序依據公司前一 年底市值為基準，分為大‐30%、中‐40%、小‐30%三個規模群組；
: 採用前 60 個月，每月前 30%高淨值市價比股票之平均報酬扣除後 30%低淨值市價比股票之平均報酬，作為淨值市價比之影響因子，淨值市 價比大小之排序依據前一年底公司「帳上股東權益總值扣除特別股總值」
除以「權益市值」為基準，分為大‐30%、中‐40%、小‐30%三個淨值市價比
除以「權益市值」為基準，分為大‐30%、中‐40%、小‐30%三個淨值市價比