第二章 文獻探討
第三節 產業別與股利政策之關係
Lintner(1956)指出，公司的產業別與其他因素﹝如：銷售量、資金需 求、進入資本市場的難易程度⋯等﹞都可能對股利發放產生影響。產業別之所 以會對股利政策有所影響，主要是因為各個產業有其結構上的特質，例如：
同產業的公司之投資機會較為類似。
Michael(1979)以1967年到1976年為研究期間，並選擇美國的 13種產業 為研究對象，檢定從不同的產業所獲得之現金股利支付率的資料是否出自同 一母體，如果是的話，代表著產業別不會影響到股利的發放。運用無母數檢定 的方法下，其研究結果顯示出產業別確實會影響到公司現金股利發放水準。
Baker，Farrelly和delman(1985)的調查報告更進一步地支持了產業效果的 存在。
Smith和 Watts(1982)及 Gaver(1993)均指出一般而言，成熟產業中高 獲利能力的公司比起在年輕又迅速成長的產業之公司，股利發放率較高，而 且幾乎在每個國家中公用事業的股利發放率非常的高。而且影響股利發放 率的重要因素有產業成長率、實質投資的資金需求、獲利能力、盈餘變異 性、公司持有的資產多為有形的資產還是無形資產等。Barclay，Smith和 Watts(1995)還指出在美國，產業的平均股利發放率與該產業投資機會的多 寡以及該產業受管制程度成正相關。
第參章 研究設計
本章共分為五節。第一節為本研究之研究流程；第二節為研究假說；
第三節為變數操作性定義；第四節為研究方法；第五節為資料來源與樣本 選擇。
第一節 研究流程
本研究之研究流程，列示如下圖3-1，本研究流程主要分為二部份。
第一部份(4.1)首先探討現金股利之趨勢並做解釋與分析探究究竟有哪 些可能因素對此趨勢有較大的影響。
第二部份(4.2)探討支付股利者、從未支付股利者以及先前支付股利者 (但當年未支付)在獲利能力、投資機會以及公司規模等特徵的討論。一開始 討論支付股利者的特徵焦點集中於來自敘述性統計(summarystatistics) 在支付股利者與未支付股利者關於獲利性、投資機會與規模上的差別的 證據。而產生敘述性統計的結果後由羅吉斯迴歸來確認。
第 三 部 份主要是以質化的觀點討論公司支付股利傾向改變的效 果。由表4-6(a)(b)顯示的結果表示公司支付股利比例的先下降後上升並不全來 自於公司特徵的改變，有一部份的改變是由於支付傾向的改變，而因為公 司特徵改變為支付股利趨勢的焦點，因此支付傾向的改變容易被忽略，
因此必須特別留意。
文使用了羅吉斯迴歸。最後得到的結論是股利的支付傾向改變至少與公司 特徵改變一樣重要。
其餘部分則是除了公開發行公司外，本文章同時探討台灣電子業公開 發行公司關於支付股利的趨勢，並比較電子業與所有公開發行公司的異同 點。
圖3-1本研究之 研究流程圖
未支付股 利者特徵
所有公開發行公司與電子業公司支 付現金股利的趨勢
先前支付股 利者特徵 支付股利者
特徵
以獲利能力、投資機會以 及規模三方面來區分不 同股利的群體的特徵
股利支付傾向改變 公司特徵的改變
公司支付股利比例改變
第二節 研究假說
一 、公司特徵與股利政策之關係
一個公司經營的好壞與否往往跟它的經營績效有很大的關係。獲利能力佳 的公司才有能力使公司永績的經營下去，也才有能力提高股東的價值。此外，
有良好獲利記錄的公司，信用評等較佳，可以以較低的資金成本向外融資。公 司不需保留太多的盈餘以備營運之需，且獲利能力強的公司，可以在短時間內 創造出更多的盈餘。因此，公司若想發放較多的股利，並不是困難的事。
Deangelo(1990)以1980年至1985年間，在紐約交易所上市且面臨財務危機的公 司的 28家公司為研究對象，探討營運虧損與股利發放間的關係，實證結果顯 示，當公司盈餘不佳時，公司即會減少股利的發放。Fama和French(2001)的研 究指出獲利率愈高的公司，比較喜歡發放現金股利。因此，公司獲利能力愈 佳，愈傾向發放股利。
此外，當公司處於快速成長的階段，投資機會很多，如果有良好的投資機 會可使公司創造未來更多的盈餘，則公司管理當局會保留較多的盈餘，以因應 投資之需；同樣地，如果投資人認為公司的投資機會較其個人的投資機會更有 利時，也將樂意公司保留較多的盈餘作為投資之需，以追求更高的資本利得。
因此，此類型的公司在股利政策上會減少現金股利的發放。Jensen和
Meckling(1976)指出，當公司未來有好的投資及成長機會時，因投資資金需 求，導致可支配現金減少。公司因而發放較低的現金股利，以保留全部或 部份現金，或將保留盈餘轉增資，以供將來投資資金所需。Copeland(1987)實 證結果指出，公司成長愈快，為擴充資產所需之資金便愈多，未來投資需求愈 大，則該公司保留盈餘而不支付現金股息的可性也愈高。 Chang和Rhee(1990) 實證結果亦指出，公司成長愈快，則未來營運資金需求愈多，因此公司會將盈
投資機會愈多，愈不傾向發放 股利。
最後，公司規模愈大，在市場上通常會有較佳的商譽，在採用外部融資時 較容易，成本也較低且承擔風險的能力比小規模的公司強，因此規模較大的 公司比較會發放現金股利。相反的，小公司在融資時，會採用內部資金，以 避免外部融資所產生的高成本。Fama和French(2001)的研究指出實證指出 規模大的公司，比規模小的公司較喜歡支付現金股利。因此，公司規模愈 大，愈傾向發放股利。
二 、公司特徵及公司支付股利傾向改變
由第二章公司特徵與股利政策間關係之文獻探討中，我們可以看出公司 特徵與股利政策間是有某種程度上之關係，亦即公司特徵如果產生變化，會影響 公司的股利政策。
從以上的分析可以知道各種不同股利政策的公司有其既有的公司特 徵，若其特徵改變將會使得公司股利政策產生改變。因此，從圖1-1(a)(b) 及圖4-1(a)(b)，我們發現從民國 83年之後到86年台灣公開發行公司發放現金 股利的比例開始下降但到了87年後隨即回升。
再根據Fama和 French(2001)的研究指出，美國的上市公司從1978年 後，支付現金股利的公司比例開始逐年減少，其原因為(1).從1978年以後美 國的公開發行公司大多是不具有支付現金股利公司特徵的公司。2.從 1978年 以後美國公司支付現金股利有降低的傾向。故可能的情形為民國76年以後，
因公司特徵改變， 台灣公開公司支付股利比例下降。民國76年以後，台 灣 公 開 發 行 公 司不 傾向 發放 現金 股 利。
另外，在民國87年後，我們發現公司支付股利比例有回升的情形，
仍然是因為公司特徵的改變。民國86年以後，台灣 公 開 發 行 公 司傾 向 發 放現 金 股 利。
三 、產業別與股利政策 之關係
不同產業的投資機會或其他產業因素將會影響到股利的發放，如電子業 因為其產業特性的原因使其需要較多的資金，故在股利政策的選擇上會較傾向 只發放股票股利。故本研究欲探討不同的產業是否會基於行業特性、資本結 構和財務特徵等因素的考量而制訂不同之股利 政策。Allen和 Israel(1986) 的實證研究證實，產業別會影響股利政策。據此，產業別可能會影響 股利 政策。電子業可能傾向不發放現金股利。
第三節 變數之操作性定義
本節根據所欲檢定之研究假說，分別說明各變數之操作性定義。
一、應變數
使用羅吉斯迴歸(LogitRegression)估計因(應)變數在t年為1，如果公司 支付股利，反之則為0。
二、自變數
(一)獲利能力
一般用來衡量獲利能力的指標有很多，如總資產報酬率(ROA)、 股東權 益報酬率(ROE)、銷貨毛利率等，Fama和French(2001)的研宄中，所使用的獲利 率為總資產報酬率。故本研究定義獲利能力為息前稅後淨利除以帳面總資產。
獲利率(ROA)=息前稅後淨利/總資產 (即Et/At)
(二)成長機會
本研究使用公司使用股利宣告前一年底公司公司帳面價值的變動與 公司 帳面價值比值來衡量此一變數(在TEJ資料庫裡為資產成長率)。
成長機會(GROW)=資產帳面價值變動/資產帳面價值 (即dAt/At；dAt=At-At1)
由於衡量公司規模的標準不一，一般都以公司的總資產或總銷售額這兩種方 式來衡量，本研究擬以股利發放日之前一年底總資產淨值來衡量公司規模，但 由於公司資產大小的定義會一直改變，因此取與公司相同或較低的市場資本 化率(thesameorlowermarketcapitalization)衡量之。
公司規模(SIZE)=Tejtile (即the percent of TEJ firms with thesame or lower market capitalization)
三、其他變數
1.特別股=特別股清算價值[或特別股贖回價值或特別股面額]；
2.帳面權益(Bookequity；BEt)=普通股股東權益[或普通股權益+特別股面 額或資產-負債]-特別股
3.息前稅後盈餘(Et)=息前稅前盈餘-所得稅
4.給普通股股東盈餘(Yt)=息前稅前盈餘-所得稅費用-利息支出-特別股股 利
5.支付股利者為 TEJ樣本裡的公司在 t年會計年度年底有正的每股現金股 利。
6.新公司為 TEJ樣本的公司在第 t年的 1月到 12月被加入 TEJ資料庫(TEJ 資料庫找的到其資料)。
第四節 研究方法
本研究的研究方法分為下列三部份。
一、敘述 性統計分析
首先對民國76年到 95年間台灣公開發行公司關於現金股利發放做一完整之 時間趨勢分析。接下來針對本研究樣本之公司特徵做一敘述性統計分析，而 產生之結果使用羅吉斯迴歸來驗證。
二 、羅吉斯迴歸
羅吉斯迴歸(LogitRegression)係用來預測一組二分類的或次序變項 的樣本，二分類的分析例如成功和失敗，次序變項的反應如溫和、正常和 嚴格等屬質的變數。羅吉斯迴歸分析(LogitRegressionAnalysis)是為了 找出間斷的應變數與一組連續型自變數之間的線性關係，並以最大概似法 估計參數，本文所使用的邊際反應函數為Logistic Distribution。若在一 個二分類的反應模型裡，一個實驗所產生可能的應變數－Ｙ，為使用上方 便常設Y為0或1，X為解釋變數矩陣且π=Pr（Y=1|X），π 表示模型裡反 應變數的可能性(probability)。以下為羅吉斯迴歸之直線形式：
羅吉斯迴歸(LogitRegression)係用來預測一組二分類的或次序變項 的樣本，二分類的分析例如成功和失敗，次序變項的反應如溫和、正常和 嚴格等屬質的變數。羅吉斯迴歸分析(LogitRegressionAnalysis)是為了 找出間斷的應變數與一組連續型自變數之間的線性關係，並以最大概似法 估計參數，本文所使用的邊際反應函數為Logistic Distribution。若在一 個二分類的反應模型裡，一個實驗所產生可能的應變數－Ｙ，為使用上方 便常設Y為0或1，X為解釋變數矩陣且π=Pr（Y=1|X），π 表示模型裡反 應變數的可能性(probability)。以下為羅吉斯迴歸之直線形式：