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第二節 敘述性統計
表4-3 為迴歸變數之敘述性統計量，辭職宣告在窗期(-1,+1)之平均累積異常報酬率 (CAR)為-0.1246%。辭職之獨立董事中，具有財務背景(Finance)佔 17.17%、法律背景 (Law)佔 7.91%、產業專家背景(Industry)佔 39.56%、學術背景(Academic)佔 35.18%，大 部分辭職的獨立董事以具備產業專家背景或學術背景者居多。總資產取自然對數(TA)平 均為15.4164，上一年度資產報酬率(ROA)平均為 5.445%，最小值為-67.54%，最大值為 43.98%，上一年度負債比率(Debt)平均為 45.12%，最小值為 1.83%，最大值為 98.56%。
樣本公司多數屬於電子產業(Electronics)佔 59.93%，辭職發生時間在樂陞案發生以後 (XPEC)佔 18.85%，大多數樣本屬強制設立獨立董事公司(Force)佔 91.07%。
第三節 相關係數分析
表4-4 為迴歸變數之相關係數分析，由表中可發現各變數間的相關係數不高，共線 性不嚴重。累計異常報酬(CAR)與財務(Finance)、法律(Law)、產業專家(Industry)、學術 (Academic)等四個專業背景均呈現負相關，與預期之方向相同，且財務背景與法律背景 達統計上之顯著水準。
表4 - 3 樣本之敘述性統計表
變數名稱 平均數 標準差 最小值 中位數 最大值
CARi(−1,+1) -0.1246 5.0265 -22.3445 -0.2622 21.2042
Finance 0.1717 0.3774 0 0 1 Law 0.0791 0.2701 0 0 1 Industry 0.3956 0.4894 0 0 1 Academic 0.3518 0.4779 0 0 1 TA 15.4164 2.0935 10.6557 14.9174 22.8194 ROA 5.4450 11.6161 -67.5400 5.6500 43.9800 Debt 45.1271 21.7963 1.8300 44.4450 98.5600 Electronics 0.5993 0.4904 0 1 1 XPEC 0.1885 0.3914 0 0 1 Force 0.9107 0.2853 0 1 1 註：變數定義詳見表3-3。
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表4 - 4 樣本之相關係數表
變數名稱 CARi(−1,+1) Finance Law Industry Academic TA ROA Debt Electronics XPEC Force
CARi(−1,+1) 1 -0.0685* -0.0581 -0.0503 -0.0208 0.0754* -0.0552 0.0205 -0.0713* 0.0675 -0.0346
Finance -0.0910** 1 -0.0838** -0.3501*** -0.0830** -0.0521 0.0333 -0.0395 -0.0012 0.0544 0.0485
Law -0.0691* -0.0838** 1 -0.0968** -0.0592 -0.0218 -0.0700* 0.1315*** -0.0403 0.0978** 0.0261
Industry -0.0418 -0.3501*** -0.0968** 1 0.0959** 0.1262*** 0.1087*** -0.0895** 0.2540*** -0.0467 -0.0124
Academic -0.0356 -0.0830** -0.0592 0.0959** 1 0.1482*** 0.0601 -0.0173 -0.0234 -0.0577 -0.0785*
TA 0.0381 -0.0456 -0.0106 0.0941** 0.1543*** 1 0.2264*** 0.3544*** -0.0889** 0.0205 -0.1207***
ROA -0.1113*** 0.0191 -0.0567 0.1250*** 0.0705* 0.2308*** 1 -0.2571*** 0.1628*** 0.0614 -0.0495
Debt 0.0439 -0.0483 0.1475*** -0.0925** -0.0143 0.4249*** -0.1899*** 1 -0.2069*** -0.0575 -0.0237 Electronics -0.0841** -0.0012 -0.0403 0.2540*** -0.0234 -0.1560*** 0.1536*** -0.2308*** 1 0.1508***
XPEC 0.0238 0.0544 0.0978** -0.0467 -0.0577 -0.0104 0.0541 0.0165 -0.0537 1 0.0574
Force -0.0694* 0.0485 0.0261 -0.0124 -0.0785* -0.1131*** -0.0554 0.0534 0.0574 0.1508*** 1
註1：對角線左下方為 Pearson 相關係數；右上方為 Spearman 相關係數。
註2：***,**和*分別表示雙尾檢定達 1%, 5%和 10%的顯著水準。
註3：變數定義詳見表 3-3。
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第四節 回歸分析
本研究假說二探討獨立董事具專業背景辭職時對累計異常報酬(CAR)之影 響，此處以CAR(-1,+1)為被解釋變數，其結果如表 4-5 所示。實證結果發現，具 財務背景(Finance)或是具法律背景(Law)之獨立董事辭職時，與累積異常報酬之 關聯性各達5%及 10%之統計上顯著，顯示市場投資人會因為具有某些專業背景 之獨立董事辭職而給予更強烈的反應，支持假說 2-1 及 2-2；然而，產業專家背 景(Industry)與學術背景(Academic)則未達到統計上之顯著，並未支持假說 2-3 及 2-4。
關於控制變數方面，資產報酬率(ROA)呈現顯著負相關，達到 1%的顯著水 準，符合Friedman and Singh(1989)的研究結果，當公司績效不好時，若執行長辭 職，則市場會給予正向的反應；相反的，若公司績效好時，若執行長辭職，則市 場會給予負向的反應。強制設立獨立董事(Force)達到 10%的顯著水準，符合預期 方向，當屬於強制性樣本時，由於是受到外部規範而設置，正常情況下比較不會 隨意辭職，因此辭職時的市場負向反應較自願性樣本大。其他項目則未達顯著水 準。
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Intercept -0.2068 (-0.11)
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第五節 進一步分析
本節針對獨立董事辭職原因以及公司之股權特性是否會對具專業背景獨立 董事辭職的市場反應造成影響進行進一步測試，以下分為兩個部分進行說明：
一、獨立董事辭職原因
當獨立董事辭職之訊息發布時，除了關注辭職的人是誰以及其專業背景外，
另一個關注的重點就是辭職的原因。然而，Bar-Hava et.al(2015)研究發現獨立董 事為了保護自己現有的商業關係及未來擔任董事的機會，通常不會揭露離職的真 正原因。林霈菱(2012)發現有隱含負面訊息(個人因素、無詳細說明原因之辭職) 的獨立董事辭職宣告會使股價呈現較顯著的負向反應。本研究將辭職原因分類成 四個類別：忙碌、個人因素、法規規定12以及其他13，探討辭職原因是否會影響具 專業背景獨立董事辭職的市場反應。迴歸結果如表4-6 所示，在辭職原因為法規 規定類別中，具產業專家背景與學術背景者反應較顯著，均達到5%之顯著水準，
可能市場認為獨立董事藉此機會離開公司，潛藏某些負面訊息，因此給予較負向 的反應。在其他原因類別中，具財務背景之反應達到5%的顯著水準，顯示市場 對於財務專家未說明原因之辭職，可能暗示公司財務上出現問題，因此給予顯著 負向的反應。至於在忙碌與個人原因兩個類別中則都未達到顯著水準。
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Intercept -5.8429 (-2.18)
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二、股權結構
許崇源等(2003)指出國內公司股權結構具有特殊性，例如人頭文化、近九成 的投資散戶、高比重家族企業經營色彩的大公司等特性，將會影響到獨立董事的 監督效果，本研究將從核心代理問題的嚴重程度及機構投資人的持股比例兩個方 面進行分析，探討是否會對於具專業背景之獨立董事辭職的市場反應產生影響。
1. 核心代理問題的嚴重程度
由於前述國內公司股權結構之特殊性，使得國內公司普遍存在控制股東身兼 管理者的情況，控制股東常藉由金字塔型的股權結構或交叉持股的方式來強化股 權的控制力，在此情形下，控制股東所持有之控制權常常超越其擁有之盈餘分配 權(又稱現金流量權)，使得控制股東只需負擔相對較少的成本，便可享受控制權 背後的全部私有利益，當公司內部缺乏監督機制時，控制股東在追求私利的誘因 下，便可能犧牲其他小股東的權益，產生控制股東與小股東間的核心代理問題。
張瑞當、方俊儒與曾玉琦(2007)發現國內企業發生之重大弊案，普遍具有公司的 控制股東身兼高階管理階層的情形，且當控制權超越盈餘權時，公司的盈餘管理 行為會增加。本研究將公司的控制權與盈餘權之差額，依照各年度的中位數區分 成為控制權與盈餘權偏離程度大與偏離程度小兩組。當公司控制權與盈餘權偏離 程度大時，可能代表核心代理問題較嚴重，當維護小股東權益的獨立董事辭職時，
產生之反應應該會較偏離程度小的公司更為強烈。
迴歸結果如表4-7 所示。控制權與盈餘權偏離程度大，通常代表著核心代理 問題較為嚴重，控制股東可能會為了自身利益而犧牲小股東的權益，獨立董事的 功能發揮受限。在控制權與盈餘權偏離程度大的組別，迴歸結果顯示在財務背景 達到1%之顯著水準、產業專家背景達到 10%顯著水準。顯示當獨立董事辭職時，
市場較關注此類公司的這財務及產業專家的層面。控制權與盈餘權偏離程度小的 組別，迴歸結果顯示在法律背景達到1%之顯著水準、學術背景達到 5%之顯著水 準，顯示當獨立董事辭職時，市場較關注此類公司的法律及學術層面。
2. 機構投資人的持股比例
國內有許多研究指出我國資本市場以散戶投資人為主，機構投資人的投資比 例偏低(柯承恩，2000、許崇源等，2003)，直到近期所發布之新版公司治理藍圖 2018~2020 中仍提及此點，由於機構投資人較散戶投資人更具專業能力及能取得 充足資訊，能夠有效監督公司的運作。本研究以外國法人持股作為機構投資人持 股的衡量變數，將樣本依照各年度的中位數區分成為法人持股較多及較少的兩
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組。若處在機構投資人持股較多的公司，由於監督效果較好，會將獨立董事辭職 視為一個警訊，反應應該較機構投資人持股較少的公司更為強烈。
迴歸結果如表 4-8 所示。外國法人持股高的組別，明顯在財務背景(1%顯著 水準)、法律背景(1%顯著水準)、產業專家背景(5%顯著水準)以及學術背景(10%
顯著水準)均呈現顯著負向關聯，外國法人持股低的組別則未達到統計上之顯著 水準。因此，本研究認為機構投資人持股多時，由於機構投資人通常具備相關專 業知識，能夠監督公司的運作，對於具有專業背景之獨立董事辭職，認為可能是 公司出現問題的警訊，因此選擇出售股票，讓公司股價下跌。
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Intercept -0.8896 (-0.30)
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Intercept 0.4553
(0.18)
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第六節 敏感性分析
為了增加本研究的穩健性，增加了(-2,+2)、(-1,0)及(0,+1)三個事件區間進行 專業背景之迴歸分析，結果如表4-9 所示，大致上財務背景(Finance)及法律背景 (Law)達到顯著水準，且專業背景與累積異常報酬(CAR)均呈現負相關，維持假說 二之結論。
表 4-10 將原先估計異常報酬(AR)及累積異常報酬(CAR)的最小平方法估計 改為使用Scholes-Williams 法估計，Scholes and Williams(1977)指出一般最小平方 法估計的𝛽̂ 估計值會產生偏誤，使得交易相對不頻繁的股票，風險係數被低估；𝑖 而交易次數過於頻繁者，風險係數被高估。因此針對這種非經常交易或非同步交 易，建議使用其他的風險調整係數。Scholes-Williams 法將風險調整係數改為：
𝛽̂𝑖 =𝛽̂ + 𝛽𝑖− ̂ + 𝛽𝑖 ̂𝑖+
1 + 2𝜌̂𝑚 (7)
其中，𝛽̂ 為同期間報酬率的 OLS 估計值； 𝑖
𝛽̂ 為個股報酬率與前期市場報酬率的 OLS 估計值； 𝑖− 𝛽̂ 為個股報酬率與後期市場報酬率的 OLS 估計值； 𝑖+ 𝜌̂𝑚為市場報酬率的一階自我相關係數。
本研究使用Scholes-Williams 法之迴歸結果與表 4-9 類似，因此證明迴歸結果具 有穩健性。
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Intercept 0.2945(0.12)
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Intercept 0.0027(0.00)
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第伍章 結論與建議 第一節 研究結論
在近年來政府透過各種法規之修訂逐步強制公開發行公司設立獨立董事及 審計委員會，然而獨立董事是否能發揮效果一直都是大家討論的重點，自從樂陞 案發生以後，政府機關及社會大眾將矛頭指向樂陞公司的獨立董事沒有發揮功 能，進而引發後續的獨立董事的離職潮。這種異常的獨立董事異動現象，可以被 解讀為獨立董事認為其所面臨的訴訟風險或聲譽風險增加所致。對於市場投資人 來說，獨立董事辭職應該可視為一項警訊，用於判斷公司可能具有某些層面的問 題。因此，本研究以獨立董事辭職宣告發布時，市場之異常報酬率為依據，判斷 投資人是否會將這類訊息的發布視為一項警訊。本研究發現，獨立董事辭職宣告 發布所產生之累積異常報酬，在(-1,+1)、(-2,+2)、(-1,0)及(0,+1)四個事件區間皆為 負向反應居多，證明市場投資人會對此消息之發布產生負向反應，與先前研究結 果相符，惟未能達到統計上之顯著水準。
此外，擔任獨立董事應該要具備「專業性」，透過其專業能力發揮監督效果，
或是提供公司未來發展所需的專業建議。反之，當具有專業能力之獨立董事離職 時，可能暗示公司在某些層面上出現問題，因而導致具備該專業背景之獨立董事 選擇離開，對於此種具專業背景獨立董事之離職，市場投資人的反應為何，是本
或是提供公司未來發展所需的專業建議。反之，當具有專業能力之獨立董事離職 時，可能暗示公司在某些層面上出現問題，因而導致具備該專業背景之獨立董事 選擇離開，對於此種具專業背景獨立董事之離職，市場投資人的反應為何，是本