第三章 研究設計
第二節 研究變數
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第二節 研究變數
3.2.1 應變數:公司價值變數
最常被引用的公司價值變數是為 1981 年諾貝爾經濟學獎得主James Tobin 所提出之Tobin’s Q。Tobin’s Q 原定義為公司的市值除以資產重置成本 (replacement cost of asset)。當公司無形資產價值愈高，Tobin’s Q 的值愈 高，即當公司之獨佔力愈強、商譽與專利權價值愈高或能力強的經理人愈多，公 司所創造的無形資產或未來成長機會愈大，使得市場給予公司的評價(公司市值) 高於資產的重置成本，亦即可定義為公司價值愈高。
在計算 Tobin’s Q 時，由於目前台灣並無具公信力之上市公司資產重置 的估算，所以無法取得其資料，故以資產帳面價值取代。也就是採用權益市價加 負債帳面價值，除以資產帳面價值來衡量Tobin’s 。公式呈現如下:
𝐿𝑁(𝑇𝑂𝐵𝐼𝑁𝑆 Q) = Ln(權益市場價值+ 負債帳面價值
資產帳面價值 )
Tobin’s Q 是對於公司未來價值之衡量。所以本文以Tobin’s Q 之對數 作為衡量公司價值之主要指標。
3.2.2 自變數
(一) 董事會規模(BSIZE)
本研究以公司當年度董事總人數衡量公司董事會規模。根據文獻探討，
Bacon(1973)認為董事會人數與公司績效成正比，因為較多的董事人數會有不同 的專業背景，可以提供公司不同的意見，在公司管理階層進行決策時給予適當的
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諫言，對於公司有正面積極的作用。故本研究以董事會規模作為公司內部治理變 數之一，研究董事會組成與企業價值之關聯性。
(二) CEO 雙元性(CHAIR)
本研究以虛擬變數衡量總經理與董事長職務是否由同一人擔任，如樣本公司 總經理和董事長為同一人，則虛擬變數為 1；如非同一人，則虛擬變數為 0 (Boyd, 1995; Kor, 2006; Zahra et al., 2000)。樣本資料 CEO 雙元性的情況呈現如 下：
CEO 雙元性 樣本數目 比率%
有 CEO 雙元性(CHAIR=1) 594 29.91%
無 CEO 雙元性(CHAIR=0) 1392 70.09%
(三) 外部董事席次比率(OUTDIR)
代理理論認為外部獨立董事可有效監控管理者的投資決策，且外部獨立董事 的比率越高，董事會的獨立性越高，其監控經理人投資決策的功能越強(Fama, 1980;Fama and Jensen, 1983)。故本研究亦將外部董事比率納入自變數中，定 義變數為：
外部董事席次比率(OUTDIR) = 外部董事席次
董事會規模 × 100%
(四) 資訊揭露透明度(IT)
本研究以證基會「資訊揭露評鑑系統」之評鑑結果為變數衡量之指標。該系 統在第一、二屆(2003 年與 2004 年)時，屬於初步推行階段，採用鼓勵之方式，
故只公布評鑑結果較為透明之公司名單。從第三屆起(2005 年)，即將評鑑結果
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分為等第制度，並將等第分級從原本五級，細分為七級，各組依評鑑成績高低﹝最 後評鑑得分＝原始總分(亦即得分指標之總數)÷適用標數(即 114－不適用指標 數)×100﹞，即 A++、A+、A、 A-、 B、 C、 C-。本研究根據等第之高低，由高 至低給予分數 7、6、5、4、3、2、1，相關評分結果如下表：
(五) 分析師預測頻率(IC)
根據文獻探討，分析師報導頻率可充分反映公司所鑲嵌的資訊環境，並發揮 影響力(陳瑞斌等，2006)。分析師在與企業的互動過程中，有能力分辨企業是否 有誘因隱匿或操縱資訊，進而導致其發布該公司預測評價資訊的意願(陳瑞斌等，
2006；Hope, 2003 與 Lang et al., 2004)。本文基於分析師在網絡之資訊媒介 角色，企業鑲嵌較高程度的「分析師預測頻率」，會促進資訊傳遞之廣度與效率 (Burt,1992/1997；Marcus et al., 1991；Lang, et al., 2004；Koka & Prescott, 2002)，且若預測次數較高，則表示分析師對於此公司關注度較高，分析師較頻 繁深入蒐集公司資訊，連續而嚴密監控，可降低代理成本，提升公司價值。因此 本研究以券商對各公司 EPS 預測次數為「分析師預測頻率」之代理變數，透過了 解券商針對公司個年度之 EPS 表現之預測次數，研究分析師對於公司治理表現之 影響力。
評鑑等級 樣本數量 百分比 本研究分數
A++ 11 0.01 7
A+ 61 0.03 6
A 497 0.25 5
A－ 217 0.11 4
B 933 0.47 3
C 252 0.13 2
C－ 15 0.01 1
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(六) 機構投資人持股(STK_INST)
根據文獻探討，機構投資人相較於散戶更能利用當期資訊來預測未來盈餘，
甚至影響散戶之投資動向，特別是機構投資人持股比例愈高，更能發揮監督之功 效，直接或間接影響企業之經營與策略方向。故本研究加入機構投資人持股為自 變數，期望從機構投資人持股與企業價值與公司治理之關係，瞭解台灣機構投資 人所扮演之角色。本研究認為除三大機構投資人外，其他機構投資人的投資指標 亦不容忽視，故本研究將國內與國外法人機構皆列入變數考量，共分為政府機關 (GOV)、本國金融機構(DFI)與本國證券投信基金(DTF)、公司機構投資人(DC)、
外資(QFII)與國內其他機構投資人(OJP)五大類。將機構投資人持股比率定義為：
本國及僑外金融機構、公司法人與基金持股的股份佔流通在外普通股股數之比例。
3.2.3 控制變數
本文引 用過 去的 研究 （ Modigliani and Merton ,1963 ；Hall, 1993;
Bosworth and Rogers, 2001）認為企業價值相關之因素尚有公司成長機會、獲 利能力以及風險層面，故根據上述面向，將之列為對公司價值影響之控制變數；
(一) 公司規模（SIZE）
公司規模不同，其企業價值可能也會不同。在過去許多公司評價的研究中，
公司規模為一重要控制變數(Hall, 1993; Bosworth and Rogers, 2001)，規模 愈大之公司，對於公司治理與市場之表現皆不同。本研究以公司總資產的自然對 數為代表公司規模，探討公司規模是否會影響企業價值。
SIZE =
LN(當年度資產總額)
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(二) 營收成長率（RG）
本研究將營收成長率作為評估企業「成長機會」的代表變數。營收成長率愈 高，表示投資人公司未來之成長性高，將使投資人信心提升，股價上漲，因此創 造股東權益，提昇企業價值。因此本研究將營收成長率納入為影響企業價值的重 要變數。
RG =(本年度營收 − 上一年度營收)
上一年度營收 × 100%
(三) 負債比率（LEV）
本研究以負債比率作為代表企業「風險」面的變數，其用以評估公司的長期 償債能力。當公司負債比率愈高，其公司的財務風險愈高， 破產風險也愈高。
另外，在過去研究中，Modigliani and Merton (1963)指出，公司舉債愈多，節 稅所產生的利益愈大，公司價值愈高；本研究認為負債比率對於企業價值具有相 當影響力，且長期對於企業價值是負向影響因子，故將之列入控制變數中。
LEV =負債總額
資產總額× 100%
(四) 資產報酬率（ROA）
本研究以資產報酬率作為衡量企業「獲利能力」的代表變數。透過資產報酬 率可了解企業之獲利能力與市場流動性績效之表現。故本研究將 ROA 作為控制 變數，預期獲利能力高的公司，企業價值也會提升。
ROA =稅後息前淨利
平均總資產 × 100%
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(五) 固定效果─產業類別與年度的影響
不同的產業，其公司治理情況皆有不同。本研究為控制產業的影響，本研究 依據 TEJ 之產業分類，以虛擬變數產業類別作為固定變數。另外，公司治理表現 亦會因各年度經濟狀況不同，而有所差異，故本研究亦以虛擬變數，將年度的影 響作為固定效果之調整。
將上述應變數、自變數及控制變數名稱、衡量方式與預期符號彙總於表 4-3：
表 3-2 變數衡量方式與預測方向
變數名稱與代號 定義
應變數
企業價值(TOBINSQ) Ln((權益市場價值 + 負債帳面價值)/資產帳面價值) 自變數
董事會規模(BSIZE) 當年度該公司之董事總人數
CEO 雙元性(CHAIR) 將董事長是否兼任總經理 (CHAIR) 設立虛擬變數，當 董事長兼任總經理時 CHAIR 為 1，否則 CHAIR 為 0。
外部董事席次比(OUTDIR) 外部董事席次/董事會規模 × 100%
資訊揭露透明程度(IT) 依證基會資訊揭露透明度評比，資訊揭露透明度評等 為 A++,A+，A，A-，B，C 級，C- 級，依序分別給予分 數 7 至 1，評等愈高分數愈高。
分析師預測頻率(IC) 該年度被券商預測之稅後 EPS 次數。
機構投資人持股比率 (STK_INST)
(本國與僑外金融機構、公司法人與基金持股之股份 /公司在外流通股股數) × 100%
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控制變數
公司規模(SIZE) LN(當年度資產總額)
營收成長率(RG) (本年度營收 − 上年度營收)/上年度營收 × 100%
負債比率(LEV) 年度負債帳面價值/資產總額 × 100%
資產報酬率(ROA) 年度稅後淨利/年底總資產 × 100%