第四章 實證結果與分析
第二節 總資產報酬率（ROA）統計分析
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第二節 總資產報酬率（ROA）統計分析
一、敘述統計
本研究選取之應變數為總資產報酬率增額（△ ROA），自變數包括營業費用 率、現金流量比率、總資產週轉率、營收成長率、主併公司規模、年度、是否 為跨國併購、是否為相關產業併購及股權集中度。表 7 為針對上列變數進行敘 述統計分析的結果。
149 個樣本的ROA post(i)最大值為 33.2333，最小值為-14.6667，平均數為 8.6267；ROA prep(i)最大值為48.9767，最小值為-10.5967，平均數為
10.3864；△ ROA最大值為 14.5300，最小值為-16.2233，平均數為-1.7597。
自變數方面，COST 最大值為 55.9900，最小值為-31.8233，平均數為 0.8233；CF 最大值為 95.6967，最小值為-183.0400，平均數為-8.0114；
TA_RATE 最大值為 23.1900，最小值為-44.7633，平均數為-0.3206；P_GROWTH 最大值為 92.2667，最小值為-149.3667，平均數為-7.9594；SIZE 最大值為 13.5972，最小值為 20.5939，平均數為 17.3390；EQUITY 最大值為 100.0000，
最小值為 50.0000，平均數為 89.8913。NATION 為虛擬變數，故最大值為 1，最 小值為 0，平均數為 0.3154；INDUSTRY 亦為虛擬變數，最大值為 1，最小值為 0，平均數為 0.7987。
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二、相關分析 1. 常態分配檢定
以 Kolmogorov-Smirnov 檢定分析衡量變數是否為常態分配，若為常態分配 則使用 t 檢定做差異檢定，若不為常態分配則以無母數檢定 Wilcoxon 符號等級 檢定法（Wilcoxon Signed Ranks Test）進行差異檢定。
結果如表 8 所示，若以α = 0.05為顯著水準，則衡量指標非為常態分配。
因此，本研究採用 Wilcoxon 符號等級檢定法做差異檢定。
表 8 Kolmogorov-Smirnov 檢定分析結果
△ ROA
N 149
Normal Parametersa,,b Mean -1.7597 Std. Deviation 4.8084 Most Extreme Differences Absolute 0.1123 Positive 0.0902 Negative -0.1123 Kolmogorov-Smirnov Z 1.3707
P 值 0.0467
註：△ ROA：總資產報酬率增額。
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2. 差異檢定
根據上列 Kolmogorov-Smirnov 檢定分析的結果，本研究採用 Wilcoxon 符 號等級檢定法對併購前後之總資產報酬率做差異檢定，結果如表 9 所示。
表 9 併購前後總資產報酬率（ROA）差異檢定結果
N Z P 值
△ ROA 149 -4.671 0.0000***
註 1：*代表 P<0.1
**代表 P<0.05
***代表 P<0.01
註 2：△ ROA：總資產報酬率增額。
由表 9 可知併購後的總資產報酬率平均值小於併購前的總資產報酬率平均 值，Z 值為-4.671，P 值為 0.0000，差異達統計 1%的顯著水準。此實證結果顯 示，企業於併購活動後，經營績效（總資產報酬率增額）有顯著下降的趨勢，
因此假說一成立。
此結果亦與孫梅瑞、陳隆麒（2002）之研究結果一致，他們認為併購後主 併公司必須整合兩個不同的企業文化及妥善運用整合資源，方可藉由併購活動 產生營運綜效，否則主併公司非但無法由併購活動獲得綜效，績效表現甚至會 比併購之前來得更加低落。此看法亦與 Kitching（1976）相同。
此一結果也符合 Jenson and Meckling（1976）所提出的代理理論，由於主 併公司經理人僅持有公司一部分的股票，基於自身利益的考量，可能會進行一 些對自己較為有利但無法具體提升公司價值的投資方案。
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3. Pearson 相關係數分析
表 10 ROA 各項變數之 Pearson 相關係數表（括號內為 P 值）
△ ROA COST CF TA_RATE P_GROWTH SIZE NATION INDUSTRY EQUITY
△ ROA
1.000 -0.339*** 0.347*** -0.137* 0.268*** 0.035 -0.071 -0.008 0.179**
(0.000) (0.000) (0.095) (0.001) (0.675) (0.387) (0.927) (0.029)
COST
1.000 -0.143* -0.006 -0.142* -0.207** 0.016 0.016 0.003
(0.082) (0.945) (0.084) (0.011) (0.848) (0.844) (0.972)
CF
1.000 -0.118 -0.011 0.047 -0.079 -0.041 0.101
(0.150) (0.896) (0.571) (0.337) (0.616) (0.221)
TA_RATE
1.000 0.054 0.104 -0.047 -0.029 -0.037
(0.514) (0.207) (0.573) (0.729) (0.655)
P_GROWTH
1.000 -0.023 -0.156* -0.063 0.111
(0.782) (0.057) (0.447) (0.177)
SIZE
1.000 0.145* 0.098 0.061
(0.078) (0.236) (0.457)
NATION
1.000 0.089 -0.040
(0.282) (0.630)
INDUSTRY
1.000 0.130
(0.113)
EQUITY
1.000
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37 註 1：*代表 P<0.1
**代表 P<0.05
***代表 P<0.01
註 2：△ ROA：總資產報酬率增額。
COST：營業費用率增額 CF：現金流量比率增額 TA_RATE：總資產週轉率增額 P_GROWTH：營收成長率增額 SIZE：主併公司規模
NATION：是否為跨國併購 INDUSTRY：是否為相關產業併購 EQUITY：股權集中度
表 10 列示變數的 Pearson 相關係數。控制變數方面，COST 與 ROA 增額
（經營績效改善程度）呈現統計水準顯著的負相關，並與預期方向相符；CF 與 ROA 增額呈現統計水準顯著的正相關，並與預期方向相符；TR_RATE 與 ROA 增額呈現統計水準顯著的負相關，但與預期方向不符，可能是未加入其它控制 變數所導致，待加入其它控制變數後結果可能會有所不同；P_GROWTH 與 ROA 增額呈現統計水準顯著的正相關，並且與預期方向相符。
主要變數方面，NATION 與 ROA 增額呈現負相關，未達統計水準顯著但與 預期方向相符；INDUSTRY 與 ROA 增額為負相關，與預期方向不符，但未達 統計水準顯著；EQUITY 與 ROA 增額呈現統計水準顯著的正相關，且與預期方 向相符。
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4. 變數 VIF 分析
進行多元迴歸分析前，本研究以變異數膨脹因素（Variance Inflation Factor, VIF）檢驗各項變數是否有共線性的問題。結果如表 11 所示。
本研究所有變數之 VIF 值皆小於最大容忍值 10，故無共線性的問題存在。
表 11 ROA 各項變數 VIF 分析表 變數項 VIF 值
COST 1.186 CF 1.207 TA_RATE 1.100 P_GROWTH 1.193 SIZE 1.246 NATION 1.099 INDUSTRY 1.117 EQUITY 1.189
註：COST：營業費用率增額 CF：現金流量比率增額 TA_RATE：總資產週轉率增額 P_GROWTH：營收成長率增額 SIZE：主併公司規模
NATION：是否為跨國併購 INDUSTRY：是否為相關產業併購 EQUITY：股權集中度
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40 COST：營業費用率增額
CF：現金流量比率增額 TA_RATE：總資產週轉率增額 P_GROWTH：營收成長率增額 SIZE：主併公司規模
NATION：是否為跨國併購 INDUSTRY：是否為相關產業併購 EQUITY：股權集中度
實證結果顯示，NATION 與 ROA 增額呈正相關，與預期方向不符，但未達 統計顯著水準，INDUSTRY 與 ROA 增額呈現正相關，雖然未達統計顯著水 準，但與預期方向相符。此結果無法驗證假說 3（進行跨國併購之主併公司於 併購後之總資產報酬率增額較非跨國併購低）以及假說 5（相同產業併購之主 併公司於併購後之總資產報酬率增額較非重產業併購高），也就是說，是否為跨 國併購或者是否為相同產業併購對經營績效的改善程度（ROA 增額）並沒有重 大影響。
EQUITY 與 ROA 增額呈現正相關，與預期方向相同，且達統計上 5%的顯 著水準。此結果支持假說 7（股權集中度高之主併公司於併購後之總資產報酬 率增額較非跨國併購高）的成立，也就是主併公司持有的股份比例越高，併購 後經營績效改善程度（ROA 增額）就會越好。此結果亦符合 Markides and Oyon（1998）之理論，若併購後股權集中度高，則主併企業對目標企業的控制 度高，有助於績效提升。
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