第三章 研究方法 研究方法 研究方法 研究方法
第二節 研究方法 研究方法 研究方法 研究方法
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立 政 治 大 學
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三 三 三
三、、、資料來源、資料來源資料來源資料來源
各公司申報發行情形由金管會網站、公開資訊觀測站及台灣經濟新報 TEJ (Taiwan Economic Journal)資料庫取得。個別公司財務資料及董監經理人 持股情形由 TEJ 資料庫取得。股價資訊由台灣證券交易所及財團法人中華民 國證券櫃檯買賣中心網站取得。
第二節 第二節 第二節
第二節 研究方法 研究方法 研究方法 研究方法
研究方法採用敘述性統計分析、獨立樣本 t 檢定與多項 Logit 迴歸模型差異 分析，各說明如下：
一一
一一、、、敘述性統計分析、敘述性統計分析敘述性統計分析敘述性統計分析
依研究期間內樣本公司，以【無發行】、【分配員工股票分紅】、【實施員 工認股權憑證】及【實施限制員工權利新股】等四組，針對公司特性觀察值 進行敘述性統計分析。
二二
二二、、、獨立樣本、獨立樣本獨立樣本獨立樣本 t 檢定檢定檢定檢定
對分組後樣本公司，進行獨立樣本 t 檢定。分析【無發行】、【分配員工 股票分紅】、【實施員工認股權憑證】及【實施限制員工權利新股】等四組樣 本公司，各兩組之間其公司特性變數是否有顯著的差異。
三 三 三
三、、、多項、多項多項多項 Logit 迴歸模型差異分析迴歸模型差異分析迴歸模型差異分析迴歸模型差異分析
當分類反應變數之類別是三類以上，且類別之間無次序關係，即可使用 多項 Logit 迴歸模型(Multinomial Logit Model)。多項 Logit 迴歸模型是由線性 機率模型(Linear Probability Model)所衍生出來。統計結果更易解釋，且不須 假設自變數為多元常態分配。但多項 Logit 需假設：在對反應變數中的任兩 類別作選擇時，該類別的選擇與其他類別無關。對於有 i = 1,2,...I 類的非次 序反應變數。多項 Logit 迴歸模型以下列形式描述：
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在多項 Logit 迴歸模型中，logit 是由反應變數中的不重複的類別對的對 比(contrasts of nonredundant category pairs)所形成的。若反應變數有 I 個類別，
則多項 Logit 迴歸模型中有【I - 1】個 logit。對於有 I 類反應變數的多項 Logit 迴歸模型，納入因變數中第 i 類的機率可由下列公式進行估計：
本研究檢驗當公司有【無發行】、【分配員工股票分紅】、【實施員工認股 權憑證】及【實施限制員工權利新股】等四種不同方式時，其公司特性與各 方式的關係。研究模型如下：
!
＝ 四種方式。
"# ＝ 0 ：無發行。
"# ＝ 1 ：分配員工股票分紅。
"# ＝ 2：實施員工認股權憑證。
"# ＝ 3 ：實施限制員工權利新股。
【
【
【【1111】】】】
【
【【
【3333】】】】
【
【
【【2222】】】 】
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βj = 迴歸係數
RD = 研發支出密集度 HR = 薪資比率
MSH = 經理人持股率 SR = 股票分紅比率 LR = 負債比率 FCF = 自由現金流量 LIQ = 流動比率 SIZE = 公司規模
Logit 迴歸主要目的，是為了要找出類別型態的反應變數和一連串的解 釋變數之間的關係。為避免共線性問題使假說檢定導出沒有意義的推論，故 在進行多項 Logit 迴歸分析前，須先測試自變數之間是否存在共線性問題。
本研究採用皮爾森相關係數（Pearson Product-moment Correlation）及變異數 膨脹因子（the variance inflation factor），來檢定各變數之間的相關程度。若 兩變數之間有高度相關，可能有共線性存在。