第四章 實證結果與分析
第二節 相關係數分析
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第二節 相關係數分析
本研究藉由 Pearson 與 Spearman 的相關係數矩陣分析，以瞭解各實證變數 之間相關性與共線性的程度，相關係數矩陣分析的結果列於表 8，矩陣對角線的 左下方為 Pearson 相關，右上方則為 Spearman 相關。
本研究主要探討外資投資決策對中國公司創新效率的影響，從表 8 可以發現 無論是 Pearson 或 Spearman 的相關係數，自變數是否有外資投資(Fdum)和外資 持股比例(Fown)皆與應變數創新效率(IE)呈現正相關，且達 5%或 1%的顯著水準。
在 Pearson 的相關係數分析下，自變數是否有外資投資的係數(P 值)為 0.027(0.007)，
外資股持股比例的係數(P 值)則為 0.024(0.015)；而在 Spearman 的相關係數分析，
是否有外資投資與外資股持股比例兩自變數的係數(P 值)皆為 0.066(0.000)。因此 符合本研究之預期，外資投資對中國公司的創新效率有顯著的正向影響。
而本研究在股權結構的因素中除了外資股，也另外納入了國有股與法人股作 為假說中的自變數進行研究，是否有國有股(Sdum)和國有股持股比例(Sown)無論 在 Pearson 或 Spearman 的相關係數分析下皆與創新效率呈現顯著的負相關，且 有 1%的顯著水準，而國有股私有化程度(SIP)則與創新效率間有顯著的正相關，
達到 1%的顯著水準，另外是否有法人股(Ldum)則在 Spearman 的相關係數分析 下為顯著負相關，Pearson 的分析則沒有顯著的關係，基本上顯示了國有股與法 人股對於中國公司的創新效率有負向的影響。
至於其它控制變數的部分，成長機會(Growth)、公司規模(Size)、公司槓桿(Lev) 以及公司成立年數(Age)與創新效率之間多有顯著的相關性，除了在 Pearson 的相 關性分析下成長機會與創新效率並沒有顯著的關係。相關性分析的結果大致上呈 現成長機會與公司規模與創新效率有顯著正相關，而公司槓桿和公司成立年數則 是與創新效率有顯著的負相關，可以瞭解到公司有愈高的成長機會和規模，或為
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創立年數較短的新創企業，皆有助於其對創新效率的意願與能力的增加，符合本 研究的預期，但高槓桿的企業並沒有產生更高的願意進行不確定性較高的創新效 率策略，此部分並不符合本研究的預期。
而其它控制變數與主要自變數或是其它控制變數彼此之間，在 Pearson 與 Spearman 的相關係數矩陣分析之下也多有顯著的相關性，像是公司規模、公司 槓桿和公司成立年數，其與自變數是否有外資投資和外資股持股比例之間大部分 都呈現 1%顯著水準的正相關性，這方面可於多元迴歸分析之中再進一步的瞭解 此一相關性對於分析的影響。
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變數 IE Fdum Fown Sdum Sown SIP Ldum Growth Size Lev Age Age -0.071
(0.000)***
0.170 (0.000)***
0.166 (0.000)***
0.005 (0.582)
-0.165 (0.000)***
0.137 (0.000)***
-0.045 (0.000)***
-0.036 (0.000)***
0.098 (0.000)***
-0.021
(0.033)** 1.000 註 1：右上方為 Spearman 關係矩陣，左下方為 Pearson 關係矩陣；***為達到 1%的顯著水準，**為達到 5%的顯著水準，*為達到 10%
的顯著水準。
註 2：各變數定義分別為，IE=創新效率，log(1+專利權數量/前一年度管理費用支出)；Fdum=是否有外資股，有為 1，否則為 0；Fown=
外資股持股比例，外資股股數/總股數；Sdum=是否有國有股，有為 1，否則為 0；Sown=國有股持股比例，國有股股數/總股數；SIP=
國有股私有化程度，A 股股數/(A 股股數+國有股股數)；Ldum=是否有法人股，有為 1，否則為 0；Growth=成長機會，營業總收入成 長率；Size=公司規模，總資產取自然對數；Lev=公司槓桿，長期負債/總資產；Age=公司成立年數。