融資契約的設計

Gompers(1995)實證研究結論：透過階段性融資(Staged Financing)可以降低道 德風險的產生。因為階段性融資，投資者可以掌握是否繼續投資的選擇權，進而 對創業家形成約束的效果。

此外，Schmidt(2003)也提出了利用可轉換證券(Convertible Securities)的特 性，可產生激勵機制，對於創投投資者與創業者之間都有誘因投入新創公司的經 營管理，作為 因應雙重道德危機問題的解決方案。然而其假設創投投資者使用

可轉換證券後將持有100%的公司股權，創投投資者則將成為公司的所有人，如 果公司經營績效良好，若依此假設，創業者會不願見到創投投資者將大量可轉換 證券轉換為股權，從而有低報盈餘的動機，以避免公司所有權被移轉。

三、假說

因為普遍存在資訊不對稱（Information Asymmetry）問題，創投家較難對新 創事業做即時性的監控，惟其或許能夠透過融資工具的設計來抑制策略性行為，

並監控潛藏逆選擇(Adverse Selection)和道德危機（Moral Hazard），本研究之假說 如下：

(1) 其他條件相同時，創投投資者提供資金角色越顯著，新創事業越有可能 搭配可轉換特別股或是可轉換公司債融資工具，因採用這些融資工具或 能夠減輕創投投資者（Venture Capitalist）道德危機問題。

(2) 其他條件相同時，若新創公司的盈餘較不穩定或無法預期，以及處於盈 餘可能受操弄支配狀態，新創公司較有可能採用可轉換證券或是以債搭 配可轉換證券做為融資工具。採用這些融資工具或能夠減輕創業家

（Entrepreneur）浮誇績效的問題。

(3) 其他條件相同時，若新創公司的盈餘較不穩定或無法預期，新創公司較 有可能採用可轉換證券或是債搭配可轉換證券，做為融資工具。採用這 些融資工具或能夠減輕創業家道德危機的問題。

(4) 其他條件相同時，若新創公司受雙邊道德危機（Double Moral Hazard）

加上處於盈餘可能受操弄支配（Earnings Manipulation）狀態的可能性越 大，新創公司越有可能採用可轉換證券融資工具。亦即對於這些公司來 說，可轉換證券比起債與股的結合，更普遍被使用為融資工具。

(5) 創投投資者的相對談判優勢越強，(2)、(3)、(4)部份所測得係數會更顯著。

(6) 可轉換證券可作為一個有效的誠實表述（Truth-Telling）的機制，特別是 在較小的融資投入個案上。

H11：會計盈餘變動大者，其傾向使用較多的債權融資。

H21：研發費用高者，其傾向使用較多的債權融資。

H31：無形資產比重高者，其傾向使用較多的債權融資。

H41：生技產業，其傾向使用較多的債權融資。

H12：會計盈餘變動大者，較傾向使用可轉換債券融資。

H22：研發費用高者，較傾向使用可轉換債券融資。

H32：無形資產比重高者，較傾向使用可轉換債券為融資。

H42：生技產業，較傾向使用可轉換債券融資。

H13：會計盈餘變動大者，較傾向使用可轉換債券＋可轉換特別股融資。

H23：研發費用高者，較傾向使用可轉換債券＋可轉換特別股融資。

H33：無形資產比重高者，較傾向使用可轉換債券＋可轉換特別股融資。

H43：生技產業，較傾向使用可轉換債券＋可轉換特別股融資。

H14：會計盈餘變動大者，較傾向使用可轉換特別股融資。

H24：研發費用高者，較傾向使用可轉換特別股融資。

H34：無形資產比重高者，較傾向使用可轉換特別股融資。

H44：生技產業，較傾向使用可轉換特別股融資。

四、樣本資料與研究方法 4.1 資料來源與樣本選取

本研究採用 Compustat 的 North America 資料庫，先選取 1996~2007 年之間 所有公司的財務資料，再以 Private Equity Fund 所持有之投資組合中新創事業的 Cusip Number 作為選取樣本的條件，經排除遺缺資料(Missing data)後，具完整觀 察值之資料計有 12,149 筆。

4.2 研究模式與變數定義

因 Compustat 資料庫中的新創公司，其財務比率大多不符合常態分配的假 設，故本研究採用 Logit 模型來建立模式。本法為先將樣本區分為兩群(例如：可 能發生資訊不對稱公司或正常公司)，估計結果則是以機率值的型態表示。估計 方法說明如下：首先，假設真正模式(true model)如下：

i

其中 G 為 的累積分配函數(Cumulative distribution function)，由於此一模 式，我們所觀察得到的 值不是 0 就是 1，因此，可視其為機率如(3.14)式描述 的二元分配(Binomial)，故其概似函數(Likelihood function, L)為：

ui

∏ ∑

其最大概似估計量(Maximum Likelihood Estimator, MLE)可以下式表達：

) 0

Y1：債佔總資產比例，(lt-dcvt)/at;

Y2：可轉債佔總資產比例，dcvt/at;

X2：研發費用佔營收的比重，R&D Expense/Total Revenue X3：無形資產佔總資產的比重，Intangible Assets/Total Assets

X4：產業標準分類碼（SIC Code），以虛擬變數做分類，生技產業（前 三碼為 283 者）設為 1，其他非生技產業則設為 0

— 控制變數變數定義如下：

X5：稅前盈餘/所得稅費用，(Net Income＋Income Tax) / Income Tax

X6 ： 管 銷 費 用 佔 營 收 的 比 重 ， Selling and general administration Expense/Total Revenue

X61：管銷費用，Selling and general administration Expense X7：利息保障倍數，EBIT / Interest Expense

X8：可轉換債券佔總資產的比重，Convertible Debt/Total Asset X9：可轉換債券佔總負債的比重，Convertible Debt/Total Liability X10：可轉換債券佔總資產之跨期變動量，(dcvt-lag(dcvt))/lag(at);

X11：可轉換特別股佔總資產之跨期變動量，(pstkc-lag(pstkc))/lag(at);

五、實證結果 5.1 基本統計量

基本統計量如表 5-1- 1 所示，本研究在被解釋變數上以平均數為截斷點，設 定為 logistic 模型，而由表 5-1-2 可知測試變數與控制變數間確定具有相關性，

因此，本研究選取控制變數與測試變數之交乘項，根據圖 5-1-3 可知私募基金業 者於被投資企業在發行 IPO 前後三年的融資工具選擇具有變遷的效應，因此本 研究採取逐步迴歸法以 logistic 做為基礎分析模型，以逐步迴歸法，選取合適之 變數，其中逐步迴歸法多半用於選擇變項（variable-selection），從許多的預測變 項中，選出少數幾個具有預測力的變項。Huberty（1989）認為逐步迴歸法的功 能有三：（1）選擇或刪除變項；（2）評估變項的重要性；(3)選擇變項且評估其 重要性，本研究依此原則將變數分類群組分為控制變數與測試變數，其中若控制 變數不具有顯著的預測力時，則被排出（Thompson, 1989），亦即每一步驟中，

被選入迴歸公式的預測變項，均再重新評估其重要性，依此本研究模型設定如下:

[ ]

[ ]

[ ] [ ]

α

α + + + +

= _{0 1} 測試變數 2控制變數 3測試變數 * 控制變數 Y

^

^

^

其中變數解釋如下:

— 被解釋變數定義如下：

Y1：債佔總資產比例，(lt-dcvt)/at;

資產負債比率

公式：資產負債率=（負債總額 / 資產總額）*100%

企業設置的標準值：0.7

意義：反映債權人提供的資本占全部資本的比例。該指標也被稱為 舉債經營比率。負債比率越大，企業面臨的財務風險越大。如果企 業資金不足，依靠負債維持，導致資產負債率特別高，償債風險亦 隨之提高。資產負債率在60％~70％，比較合理、穩健；達到85％

及以上時，應視為發出預警信號，企業應提起足夠的注意。

Y2：可轉債佔總資產比例，dcvt/at;

可轉換債券同時具有債券及普通股之性質，在普通股股價上揚時，

投資人可將可轉換債券轉換為普通股；一旦可轉換債券未有轉換之 價值，投資人仍保有債券價值；此外，投資人間接參與公司除權，

具有節稅效果。

Y3：可轉債及可轉換特別股佔總資產比例，dcpstk/at;

「特別股」的性質有一部分類似於債券，發行公司通常以一定比率 發放股利給特別股股東，所領取的股利很像債券持有人的利息收 入。公司在發行特別股時，約定在一段時間之後，特別股股東可以 選擇變為普通股股東。特別股轉為普通股時，轉換的股數得依發行 時所約定的比率計算。「可轉換特別股」得股東因具有選擇權，因 此，價格會比不可轉換的特別股的價格高，公司在募集時可募集到 較多的資金。

— 測試變數定義如下：

X1：被投資公司在上市前後三年期間會計盈餘的變動大小(ROE 的標準 差)

股東權益報酬率(ROE) = 稅後損益 / 平均股東權益淨額，股東權 益意味著股東所擁有的公司淨值，ROE愈高，代表該公司愈能替股 東賺錢。

X2：研發費用佔營收的比重，R&D Expense/Total Revenue 可表彰化企業投入研發的程度。

X3：無形資產佔總資產的比重，Intangible Assets/Total Assets

無形資產包括了專利權、商標權、商譽等，它的特色就是沒有實 體但是有實際上的經濟效益。

X4：產業標準分類碼（SIC Code）

生技產業(SIC Code前三碼為283者)設為1，其他非生技產業設為0。

生技產業為具研發特性的產業，由於目前全球總體經濟環境不 佳，大部分以研發為主的純生技公司增資都不容易，甚至連生技 創投基金募集資金的進度都落後。大部分的創投業者均要求生技 公司能夠提出實質獲利的經營模式以確切考慮該公司的關鍵技術 及切入生技市場的利基（Niche）。

同樣的情況也反映在證券業者在承銷輔導生技公司上市櫃的意願 上，畢竟有可創造高額利潤商品化產品的公司，較易獲得投資人 的信賴。業者在研發新產品過程中也有不斷溢注資金、研發時間 長、承擔高度投資風險的特性。以目前生技公司，自研發投入至 產品研發完成需要的時間相當長，無力自行負擔研發經費或自行 承擔高度投資風險，必須藉由對外募資以完成研發。在未有營收 階段之期間，資金募集將是生技業者業者面對之首要。

— 控制變數定義如下：

X5：稅前盈餘/所得稅費用，(Net Income＋Income Tax) / Income Tax 稅前盈餘除以所得稅費用，可控制企業可能因稅盾的考量而增加債

的使用量。當稅前盈餘除以所得稅費用越高，代表公司因租稅優惠 而不必繳稅。例如國內台積電、聯發科等公司所得稅費用佔稅前盈 餘比率趨近於零，這些公司是因租稅優惠賺最多錢、繳最少稅的代 表。

X6 ： 管 銷 費 用 佔 營 收 的 比 重 ， Selling and general administration Expense/Total Revenue

管銷費用佔營收的比重若越高，則需要更多的管理能耐。

X61：管銷費用，Selling and general administration Expense

管銷費用即是管理及銷售相關衍生之費用，如：薪資費用、文具 用品、差旅費、運費、郵電費、保險費、水電費、修繕費、伙食 費、加班費、折舊或攤提…等。

X7：利息保障倍數，EBIT / Interest Expense

利息保障倍數 = EBIT ( 稅前息前純益 ) /利息費用。

用以衡量企業由稅前息前純益支付利息費用的能力，倍數越高，

用以衡量企業由稅前息前純益支付利息費用的能力，倍數越高，