第四章 研究方法
第二節 研究變數定義及模型建立
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之重要因素，以及上市(櫃)條件之法規亦設有對於獲利能力之門檻。本研究以資產報 酬率作為獲利能力之代表指標，假設資產報酬率越高，則越容易成功上市(櫃)。
(五) 營收成長率：根據前段所述之成長性部分，有成長需求之公司同時會有資金需求因而 尋求募集資金之機會，而當中能夠將所募集資金轉換為實際成長之公司同時能夠得到 投資人之青睞，也能藉此達到上市(櫃)所需標準。本研究以營收成長率作為衡量公司 成長性之代表變數，假設營收成長率越高，則越容易成功上市(櫃)。
(六) 負債比率：根據前段所述之營業風險部分，對股東而言則風險越大，可以預期對於該 興櫃公司的投資意願及流動性會降低。本研究以負債比率做為衡量公司營業風險之代 表變數，假設負債比率越低，則越容易成功上市(櫃)。
(七) 研究發展費用率：以公司成長性而言，研究發展費用率常被作為檢視公司成長性資金 需求之指標，越高的研究發展費用率可能意味著越高的未來公司成長；然而過高的研 究發展費用率也可能提高對未來的不確定性。另外以資訊揭露而言，對研究發展相對 重視的公司可能不願上市(櫃)。
(八) 固定資產成長率：固定資產成長率與研究發展費用率同樣帶有檢視公司成長性資金之 性質，而研究發展費用偏向於無形資本的產生，固定資產偏向有形資產的利用效益，
故兩者皆納入衡量未來成長性之變數。本研究假設越高的固定資產成長率，則越容易 成功上市(櫃)。
第二節 研究變數定義及模型建立 一、 研究樣本與資料蒐集
研究對象為國內於2002/01/01 至 2015/12/31 登錄興櫃股票市場之公司，共計 1372 家，
剔除資料缺漏者及興櫃後第一份財報公布前已成功上市櫃之公司，共計1146 家樣本公司。
本研究所採用之樣本資料為公司登錄興櫃後第一份公開發布的財報資料。
本研究所需資料為興櫃掛牌公司、興櫃轉上櫃公司及興櫃轉上市公司在登錄興櫃股 票市場期間公司財報資訊及申請登錄時產業資訊。資料來源整理如下：
1. 台灣經濟新報資料庫-興櫃公司資料庫。
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2. 中華民國證券櫃檯買賣中心-興櫃統計報表資料。
3. 中華民國證券櫃檯買賣中心-上櫃統計報表資料。
4. 臺灣證券交易所股份有限公司-上市公司年報統計資料。
5. 公開資訊觀測站。
二、 模型變數定義
(一) 應變數定義
本研究使用的計量方法為Logistic 迴歸模型，此方法下，應變數為虛擬變數，
也就是0 與 1，當設定的時間之內成功上市(櫃)，Y=1，設定的時間內未成功上 市(櫃)，Y=0。
本研究所設定之應變數分別為以下五組：
1. 若興櫃公司在興櫃後1 年內成功上市(櫃)，Y=1，否則為 0。在此設定下樣 本剔除2016/01/01 之後登錄興櫃之公司。
2. 若興櫃公司在興櫃後2 年內成功上市(櫃)，Y=1，否則為 0。在此設定下樣 本剔除2015/01/01 之後登錄興櫃之公司。
3. 若興櫃公司在興櫃後3 年內成功上市(櫃)，Y=1，否則為 0。在此設定下樣 本剔除2014/01/01 之後登錄興櫃之公司。
4. 若興櫃公司在興櫃後4 年內成功上市(櫃)，Y=1，否則為 0。在此設定下樣 本剔除2013/01/01 之後登錄興櫃之公司。
5. 若興櫃公司在興櫃後5 年內成功上市(櫃)，Y=1，否則為 0。在此設定下樣 本剔除2012/01/01 之後登錄興櫃之公司。
(二) 公司基本及財務資訊之自變數定義
1. 公司創立經歷時間（age）：該公司自設立到登錄興櫃之年份取自然對數。
2. 公司資產規模（asset）：該公司登錄興櫃市場交易後第一份公開財報揭露之 資產總額(千元)取自然對數。
3. 固定資產成長率（capex）：該公司登錄興櫃市場交易後第一份公開財報揭露 之固定資產成長率。
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4. 公司資產報酬率（roa）：該公司登錄興櫃市場交易後第一份公開財報揭露之 稅前息前折舊前資產報酬率。
5. 營收成長率（sgr）：該公司登錄興櫃市場交易後第一份公開財報揭露之營收 淨額成長率。
6. 負債比率（dratio）：該公司登錄興櫃市場交易後第一份公開財報揭露之負債 比率。
7. 研究發展費用率（rd）：該公司登錄興櫃市場交易後第一份公開財報揭露之 研究發展費用占營業費用之比率。
8. 所屬產業股價淨值比（mb）：該公司登錄興櫃市場交易當年所屬產業平均股 價淨值比。
(三) 公司所屬產業之虛擬變數
由於本研究使用之樣本產業分布主要集中於電子業、生技醫療業及電機機 械業，其他產業之樣本遠少於前述三種產業(參照附錄)，本研究將產業僅分為四 類：電子業、生技醫療業、電機機械業及其他，所設定之虛擬變數如下：
1. 生技醫療業（bio）：若該公司登記產業為生技醫療業（TSE 登記產業別代碼 22），則虛擬變數設定為 1，否則為 0。
2. 電機機械業（machine）：若該公司登記產業為電機機械業（TSE 登記產業別 代碼5），則虛擬變數設定為 1，否則為 0。
3. 其他（other）：若該公司登記產業不屬於電子業、生技醫療業、電機機械業
（TSE 登記產業別代碼不為 5,13,22,24-31），則虛擬變數設定為1，否則為 0。
電子業為對照組，若該公司登記產業為電子業1（TSE 登記產業別代碼 13,24-31），則以上三者虛擬變數皆為 0。
(四) 公司登錄興櫃年份之虛擬變數：
1由於電子工業於2007 年 7 月由 1 類(TSE 產業別代碼 13)拆分為 8 大類(24-31)，但公司所屬之產業代碼仍有部分 未更改其登記而保持其TSE 產業代碼 13，為排除此產業分類有混淆之虞，本研究將原本之電子工業及 2007 年 7 月之後拆分之產業分類皆歸類於電子業。
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本研究樣本中，登錄興櫃之年份橫跨2002 至 2015 共 14 個年度，因此設定 13 個虛擬變數，分別為 2002-2010 以及 2012-2015。
若登錄興櫃之年份為2003 年，則虛擬變數設定為 1，否則為 0，以此類推。
設定2011 年為對照組(所有模型皆包含的年份中的最後一年)，若登錄興櫃 之年份為2011 年，則前述 13 個虛擬變數皆為 0。
三、 研究模型
本研究欲了解在所設定的自變數是否影響公司最終上市櫃的機率，應變數為二元 變項(成功上市櫃及未成功上市櫃)，故本研究將使用羅吉斯迴歸分析(Logistic
Regression)，以下分別設定四組模型：
(一) 基本模型-僅加入公司財報資料為自變數
Pr(𝐼𝑃𝑂𝑖𝑡 = 1) = 𝐹(𝛼1𝐴𝐺𝐸𝑖𝑡+ 𝛼2𝐴𝑆𝑆𝐸𝑇𝑖𝑡+ 𝛼3𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋𝑖𝑡+ 𝛼4𝑅𝑂𝐴𝑖𝑡+ 𝛼5𝐺𝑅𝑂𝑊𝑇𝐻𝑖𝑡+ 𝛼6𝐷𝑅𝐴𝑇𝐼𝑂𝑖𝑡+ 𝛼7𝑅𝐷𝑖𝑡 + 𝛼8𝑀𝐵𝑖𝑡) (1) (二) 加入產業虛擬變數
Pr(𝐼𝑃𝑂𝑖𝑡 = 1) = 𝐹(𝛼1𝐴𝐺𝐸𝑖𝑡+ 𝛼2𝐴𝑆𝑆𝐸𝑇𝑖𝑡+ 𝛼3𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋𝑖𝑡+ 𝛼4𝑅𝑂𝐴𝑖𝑡+
𝛼5𝐺𝑅𝑂𝑊𝑇𝐻𝑖𝑡+ 𝛼6𝐷𝑅𝐴𝑇𝐼𝑂𝑖𝑡+ 𝛼7𝑅𝐷𝑖𝑡+ 𝛼8𝑀𝐵𝑖𝑡+ 𝛽1𝐵𝐼𝑂𝑖 + 𝛽2𝑀𝐴𝐶𝐻𝐼𝑁𝐸𝑖+
𝛽3𝑂𝑇𝐻𝐸𝑅𝑖) (2)
(三) 加入登錄興櫃年份虛擬變數
Pr(𝐼𝑃𝑂𝑖𝑡 = 1) = 𝐹(𝛼1𝐴𝐺𝐸𝑖𝑡+ 𝛼2𝐴𝑆𝑆𝐸𝑇𝑖𝑡+ 𝛼3𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋𝑖𝑡+ 𝛼4𝑅𝑂𝐴𝑖𝑡+ 𝛼5𝐺𝑅𝑂𝑊𝑇𝐻𝑖𝑡+ 𝛼6𝐷𝑅𝐴𝑇𝐼𝑂𝑖𝑡+ 𝛼7𝑅𝐷𝑖𝑡+ 𝛼8𝑀𝐵𝑖𝑡+ 𝛾12002𝑖+ 𝛾22003𝑖 + 𝛾32004𝑖+ 𝛾42005𝑖 + 𝛾52006𝑖 + 𝛾62007𝑖 + 𝛾72008𝑖+ 𝛾82009𝑖 + 𝛾92010𝑖 + 𝛾102012𝑖+ 𝛾112013𝑖+ 𝛾122014𝑖 + 𝛾132015𝑖) (3) (四) 加入產業及登錄興櫃年份虛擬變數
Pr(𝐼𝑃𝑂𝑖𝑡 = 1) = 𝐹(𝛼1𝐴𝐺𝐸𝑖𝑡+ 𝛼2𝐴𝑆𝑆𝐸𝑇𝑖𝑡+ 𝛼3𝐶𝐴𝑃𝐸𝑋𝑖𝑡+ 𝛼4𝑅𝑂𝐴𝑖𝑡+
𝛼5𝐺𝑅𝑂𝑊𝑇𝐻𝑖𝑡+ 𝛼6𝐷𝑅𝐴𝑇𝐼𝑂𝑖𝑡+ 𝛼7𝑅𝐷𝑖𝑡+ 𝛼8𝑀𝐵𝑖𝑡+ 𝛽1𝐵𝐼𝑂𝑖 + 𝛽2𝑀𝐴𝐶𝐻𝐼𝑁𝐸𝑖+ 𝛽3𝑂𝑇𝐻𝐸𝑅𝑖 + 𝛾12002𝑖+ 𝛾22003𝑖+ 𝛾32004𝑖 + 𝛾42005𝑖+ 𝛾52006𝑖 + 𝛾62007𝑖+ 𝛾72008𝑖+ 𝛾82009𝑖+ 𝛾92010𝑖 + 𝛾102012𝑖 + 𝛾112013𝑖 + 𝛾122014𝑖 + 𝛾132015𝑖 (4)
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