第五章 實證結果分析
第二節 相關及迴歸分析
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第二節相關及迴歸分析
本節使用Logistic 迴歸模型進行實證，檢驗各個解釋變數係數及顯著性，以期有進一 步證據了解影響興櫃公司成功上市櫃的因素。
一、 基本模型-僅加入公司財報資料為自變數
分別於1 到 5 年內成功上市(櫃)之五組作為應變數模型之迴歸結果如表 5-9，
由迴歸結果可以觀察到，固定資產成長率(capex)與是否成功上市(櫃)呈現正向相關，
但並不顯著，可能是因為本研究考量是否成功上市櫃的年限最長僅到五年，而固定 資本支出所帶給公司的成長利益需要較長時間才能反映出來。另外也可能大多公司 並非以高固定資本支出帶給公司成長，尤其在興櫃市場公司規模普遍較上市(櫃)公司 小，以大量資本資出使公司得到競爭優勢的模式較難以適用。
營收成長率(sgr)與是否成功上市(櫃)呈現負向相關，但並不顯著，本研究的營 收成長率是（當年營業收入淨額-基期營業收入淨額）/（基期營業收入淨額），因使 新設立之公司、營收不穩定之公司與在基期年度營收受景氣波動較大的公司將有高 額的營收成長率，而這樣的營收成長率並不能恰當的反映公司的營運成長，反而顯 現了公司營運上的風險性。
研究發展費用率(rd)與是否成功上市(櫃)呈現負向相關，但並不顯著，可能是 由於研究發展對於上市(櫃)後財報揭露的效果與成長性效果互享抵銷。另外樣本中有 六成到七成的公司是電子業，而台灣的電子業許多是以代工為主，在研究發展費用 的投入可能較不重視。
所屬產業股價淨值比(mb)與是否成功上市(櫃)呈現負向相關，但並不顯著，顯 示並沒有出現預期的搭便車效果，可能是因為各個產業的股價淨值比各有不同，而 股價淨值比並不能顯現出該產業是否有高估或低估的相對性。
公司資產規模(asset)與在 2 年內、3 年內、4 年內及 5 年內是否成功上市(櫃) 呈現顯著正向相關，符合設定之假說。與林盈志(1998)、林滄朗(2001)得到相同之研 究結果，根據Chemmanur and Fulghieri(1995)的研究，認為公司資產規模越大，則上
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市成本佔初次上市所募集資金的比例較低較低。而根據Leland and Pyle(1977)、
Ritter(1987)的研究，規模越大也使公司上市(櫃)的股價低估情況越緩和。另外以法規 面而言，興櫃公司申請上市(櫃)也有規模的條件要求2。
負債比率(dratio)與在 2 年內、3 年內、4 年內及 5 年內是否成功上市(櫃)呈現 顯著負向相關，符合設定之假說。與林盈志(1998)、林滄朗(2001)、鄭如君(2010)得 到相同之研究結果。以投資的角度而言，越高的負債比率通常意味較高的風險，如 此一來可能帶給該公司興櫃市場股票在評價及流動性的負面影響。
公司設立經歷時間(age) 與在 1 年內、2 年內、3 年內、4 年內及 5 年內是否成 功上市(櫃)呈現顯著負向相關，意味著公司越年輕越可能成功上市(櫃)。興櫃股票市 場的特色相較於上市(櫃)股票市場而言，具有較高的風險，同時可能伴隨較高的獲利，
因此投資人所在意的是公司的成長及獲利性，而設立時間較短的公司興櫃公司對於 投資人來說可能相對較具有高成長的期待，進而推升該類公司股票的評價及流動性，
增加其上市之可能。
資產報酬率(roa) 與在 1 年內、2 年內、3 年內、4 年內及 5 年內是否成功上市(櫃)呈 現顯著正向相關，符合設定之假說。與林盈志(1998)、林滄朗(2001)、 Pagano, Panetta and Zingales (1998)得到相同之研究結果。在此資產報酬率代表的是公司的獲利能力，
同前段所述，獲利性為興櫃市場投資人注重的指標之一，而roa 可能能夠較好的詮釋 公司的獲利能力。以法規面而言，上市(櫃)也對於獲利能力設有一定的門檻3。
2 參照表2-1 上市櫃條件整理
3 參照表 2-1 上市櫃條件整理
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Intercept -0.4157 (0.1114) dratio -0.00715
(2.0327)
*p<0.05, **p<0.01, ***p<001
()括號內表示 wald 統計值
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二、 加入產業虛擬變數
分別於1 到 5 年內成功上市(櫃)之五組作為應變數模型之迴歸結果如下表 5-10，
其迴歸結果與本節第一項之模型對照可發現加入產業虛擬變數後，原本的解釋變數 方向及顯著水準並無明顯差異。
觀察產業虛擬變數，三個虛擬變數的迴歸結果皆顯示其與興櫃公司是否成功上 市(櫃)沒有顯著相關。意味產業並不是影響公司是否能成功上市(櫃)的關鍵因素。
三、 加入登錄興櫃年份虛擬變數
分別於1 到 5 年內成功上市(櫃)之五組作為應變數模型之迴歸結果如表 5-11，
迴歸結果與本節第一項之模型對照可發現加入登錄興櫃年份虛擬變數後，原本的解 釋變數方向及顯著水準並無明顯差異，僅asset 在 1 年內是否上市(櫃)的模型中即呈 現正向顯著。
綜觀而言可以發現2002 年登錄興櫃之虛擬變數，在五個情境下都呈現顯著正 相關，但是若參照表5-7 可以觀察到 2002 年登錄興櫃之公司在登錄興櫃後 1 年內成 功上市(櫃)到登錄興櫃後 5 年內成功上市(櫃)的公司數量分別為 84、113、120、124 及127，主要其實都是集中在登錄興櫃後 1-2 年內成功上市櫃。興櫃股票市場設置的 一個主要目的是為了取代以往以盤商仲介為主而未受規範的未上市上櫃股票交易，
此類股票發行公司資訊不明，相關財務、業務情況及交易資訊沒有強制公開的規範，
導致假股票充斥，盤商操縱股價，造成投資人利益的損害而使投資人失去信心；而 設置興櫃股票市場之後此種情況得到改善，活絡未上市上櫃股票的市場，因此推論 在剛開始的幾年原本因為資訊不對稱問題而不受信賴的股票得以用登錄興櫃股票市 場交易的方式取得投資人的關注，最終能展現出好表現的股票得以成功上市(櫃)。
另外在1 年內成功上市(櫃)的部分可以發現除 2002 年外，2003 年及 2012 年之 虛擬變數呈現顯著正相關，參照表5-7 也可以看出在 2003 年登錄興櫃的公司 1 年內 成功上市(櫃)的比率較高。
2 年內成功上市(櫃)的部分可以發現除 2002 年外，2006 年虛擬變數也呈現顯
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著正相關，可能的原因為2006 年興櫃市場在修正議價點選系統進行多次修正；並修 正興櫃股票交易相關法規，加強要求推薦證券商及實履行到價成交義務提升興櫃股 票交易流動性；另外也提供外資資訊廠商市場報價及交易即時資訊，以增進外資投 資人對興櫃市場之瞭解與參與。在3 年內、4 年內及 5 年內成功上市(櫃)的部分除 2002 年外，2010 年的係數也呈現顯著正相關。
四、 加入登錄興櫃年份及產業虛擬變數
同時加入登錄興櫃年分以及產業虛擬變數後迴歸結果如表5-12，財務指標變 數的顯著水準及方向與前面三組模型相比沒有太大改變，然而在產業虛擬變數方面，
屬於生技產業的興櫃公司相比於電子業，在3 年內、4 年內及 5 年內是否成功上市(櫃) 呈現顯著正相關，本研究推測可能是因為生技類股通常具有高風險且高報酬的特性，
這樣的特性其實與興櫃市場的特性很相似，投資興櫃市場股票的投資人可能也會偏 好生技類股，使該類股票流動率跟話題性也較高，進而推升股價以及上市(櫃)的可能 性；電機機械產業的興櫃公司相比於電子業，在2 年內是否成功上市(櫃)呈現顯著正 相關；其他產業的興櫃公司相比於電子業，在2 年內、3 年內、4 年內及 5 年內是否 成功上市(櫃)呈現顯著正相關。
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Intercept -0.6558 (0.27) machine -0.2009
(0.78)
*p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001
()括號內表示 wald 統計值
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(1.08) (0) (0.8) (0.78) (0.73) 2010 0.2168 -0.495 -0.6222* -0.5696* -0.6638*
(0.14) (2.12) (3.26) (2.73) (3.65) 2012 1.1943** -0.2148 -0.219 -0.3516
(4.46) (0.36) (0.36) (0.93) 2013 0.552 -0.1881 -0.0048
(0.68) (0.2) (0) 2014 0.5909 0.0094
(1) (0) 2015 -0.2703
(0.15) 模型預測
正確率 84.90% 67.50% 69.99% 71.65% 73.24%
*p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001
()括號內表示 wald 統計值
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(1.57) (3.39) (0.92) (0.26) (0.06) 2007 -0.3241 -0.2397 -0.1191 0.0024 0.0546
(0.22) (0.47) (0.11) (0) (0.02) 2008 0.2854 -0.1335 0.5047 0.4115 0.4033
(0.14) (0.09) (1.24) (0.81) (0.75) 2009 -0.9089 -0.0009 0.4029 0.4035 0.3942
(1.11) (0.00) (0.91) (0.88) (0.81) 2010 0.2179 -0.4662 -0.5906* -0.5483 -0.6474*
(0.14) (1.86) (2.86) (2.48) (3.38) 2012 1.1491** -0.2456 -0.2761 -0.4075
(4.11) (0.46) (0.57) (1.23) 2013 0.5256 -0.2235 -0.0524
(0.61) (0.28) (0.01) 2014 0.5461 -0.0487
(0.85) (0.02) 2015 -0.358
(0.25) 模型預測
正確率 84.47% 68.76% 70.58% 72.68% 74.47%
*p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001
()括號內表示 wald 統計值
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