複迴歸結果分析

本研究以傳統最小平方法、公司(firm)固定效果模型及公司隨機效果模型為對象作 檢定，以選取適合的迴歸方法。首先，對模型各個解釋變數進行共線性診斷，變異數膨 脹係數(Variance inflation factor, VIF)結果如表 11 所示。所有係數值皆小於 2，未大於 10，

因此，表示各變數間無共線性之虞。

表 11 迴歸模型變數之變異數膨脹係數表

模型一 模型二 模型三 模型四 模型五 模型六 模型七 模型八 模型九 D_INV 1.0188 1.0228 1.0237 1.0188 1.0228 1.0237 1.0188 1.0228 1.0237 GOV 1.2820 1.2937 1.2820 1.2937 1.2820 1.2937

RD 1.0842 1.0842 1.0842

SIZE 1.0210 1.2879 1.2889 1.0210 1.2879 1.2889 1.0210 1.2879 1.2889 LEV 1.0365 1.0760 1.1513 1.0365 1.0760 1.1513 1.0365 1.0760 1.1513 G-ASSET 1.0068 1.0092 1.0180 1.0068 1.0092 1.0180 1.0068 1.0092 1.0180 R_INDEX 1.0133 1.0135 1.0138 1.0133 1.0135 1.0138 1.0133 1.0135 1.0138

其次，進行模型選取分析，檢定結果如表12所示：（1）傳統最小平方法模型(OLS) 或固定效果模型(Fixed Effect Model)之選取：在99％的信賴水準下，依F test檢定值及

p-value顯示，模型一至模型六因各公司之截距項不完全相同，以選取固定效果模型為 佳；模型七至模型九因無法拒絕各公司之截距項完全相同，以選取傳統最小平方法模型 為佳。（2）傳統最小平方法模型(OLS)或隨機效果模型(Random Effect Model)之選取：

在99％的信賴水準下，依LM test 檢定值及p-value顯示，模型一至模型九因各公司之截 距項具有隨機變數性質，以選取隨機效果模型為佳。（3）以上經由F test 與LM test 顯 示固定效果模型與隨機效果模型皆較最小平方法模型為佳，頇進行隨機效果模型或固定 效果模型之選取：在99％的信賴水準下，依Hausman test檢定值及p-value顯示，模型一 至模型六因隨機效果模型的截距項與解釋變數間具相關性，故採用公司固定效果（Firm fixed effect）模型進行分析；模型七至模型九因隨機效果模型的截距項與解釋變數間不 具有相關性，故選取公司隨機效果（Firm random effect）模型進行分析。

表 12 迴歸模型選取之檢定結果表

H0： OLS OLS One way random

H1： one way fixed one way random One way fixed 檢定 F p-value ^適合模型 LM p-value ^適合模型 hausman p-value ^適合模型

模型一 6.15 <.0001 ^固定效果 1013.3 <.0001 ^隨機效果 45.95 <.0001 ^固定效果

模型二 5.97 <.0001 固定效果 961.44 <.0001 ^隨機效果 46.26 <.0001 ^固定效果

模型三 6.81 <.0001 ^固定效果 876.89 <.0001 ^隨機效果 80.53 <.0001 ^固定效果

模型四 16.92 <.0001 ^固定效果 3252.59 <.0001 ^隨機效果 48.94 <.0001 固定效果 模型五 17.81 <.0001 ^固定效果 3376.16 <.0001 ^隨機效果 48.99 <.0001 ^固定效果

模型六 14.44 <.0001 ^固定效果 2391.84 <.0001 ^隨機效果 85.02 <.0001 固定效果 模型七 0.53 1 ^OLS 28.14 <.0001 ^隨機效果 10.88 0.0538 ^隨機效果

模型八 0.55 1 ^OLS 27.5 <.0001 ^隨機效果 14.35 0.026 ^隨機效果

模型九 0.53 1 ^OLS 28.86 <.0001 ^隨機效果 12.94 0.0735 ^隨機效果

複迴歸模型實證結果整理如表13。各模型之F值皆達1％的顯著水準，因此以本研究 設計之各項解釋變數衡量公司經營績效應為有效。依調整後之

R ，其中對Tobin’s q之解

² 釋能力最佳達70.38％(模型六)，其次對資產報酬率之61.57％(模型三)及股價報酬率之 34.78％ (模型九)。茲就迴歸的結果分析如下：

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Firm random

effect No No No No No No

Yes Yes Yes

F-value 14.59*** 15.18*** 16.58*** 22.47*** 24.00*** 24.11*** 229.47*** 191.31*** 164.70***

Prob>F <0.0001 <0.0001 <0.0001 <0.0001 <0.0001 <0.0001 <0.0001 <0.0001 <0.0001

R

2 0.6234 0.6339 0.6552 0.7183 0.7324 0.7343 0.3486 0.3488 0.3499

Adj

R

² 0.5807 0.5921

0.6157

0.6863 0.7019

0.7038

0.3471 0.3470

0.3478

註：1.***, **,*分別代表在顯著水準為 1％,5％及 10％時 (雙尾)顯著。

2.( )內為 t 值，其上為係數。

（1）模型一至模型三以資產報酬率為應變數。迴歸結果顯示，投資型子公司之係數在 模型一至模型三皆呈無顯著相關，與鄭凱文(2010)實證發現財務性投資對公司內部績效 無顯著影響相符，但與本研究假說不符，主要原因可能為投資型子公司不論是被賦予協 助策略投資的功能，或為分散經營風險或為節稅目的而設立之中介，母公司個別優勢不 同，有無投資型子公司是營運方式之選擇，非顯著影響資產報酬率的主要因素；模型二 加入機構投資人持股比例作為公司治理之代理變數，其係數在模型二及模型三皆呈顯著 正相關，與 Pond(1988d)效率監督假說、策略合理假說及本研究假說相符，推論可能機 構投資人對公司經營、監督積極參與，或縱未參與但對公司的評價也對管理階層產生壓 力，故直接或間接有效降低權益代理成本而提高公司淨利，然亦有可能機構投資人依據 資產報酬率作為選股策略；模型三加入研究發展支出比率作為公司成長機會之代理變 數，其係數呈顯著負相關，與本研究假說及詹淑清(2001)實證研究發展支出投入比例與 廠商純益率呈顯著負相關的當期效果相符，推論可能因研發活動對不同產業之重要性不 同，亦為行業特性之一，雖可代表公司未來潛在成長機會，但高研發支出亦伴隨高風險，

其效益通常難以立即在當期顯現，又研究發展支出在財務會計係列為當期費用而使當期 營業淨利減少，資產報酬率反而下降。

在控制變數方面，公司規模係數呈正相關，與預期方向相符，但加入機構投資人持 股比率變數後未達顯著性；負債比率係數呈顯著負相關，顯示高負債比率會增加公司的 發行成本、破產成本與股東及債權人的利益衝突，可能造成公司經營績效下降；資產成 長率係數呈顯著正相關，顯示公司有較多投資成長機會，會提高資產報酬率；集中市場 股價指數報酬率係數呈負相關，與預期方向相符，顯示資本市場不同時期的多空氛圍對 資產報酬率有負面干擾效果，但不具顯著性。

（2）模型四至模型六以 Tobin’s q 為應變數。迴歸結果顯示，投資型子公司之係數在模 型四至模型六皆呈顯著正相關，與本研究假說相符，而在模型一至模型三，雖然投資型 子公司之公司並無顯著較佳的資產報酬率，推論市場對於公司之評價，可能綜合全部資 產潛在價值為主要考量，有投資型子公司者較具企圖心，策略能力可能較佳，較能積極 探尋投資機會或進行風險的分散，有助於平穩整體獲利、提升公司價值，故市場投資人

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對有投資型子公司者持正面肯定；模型五加入機構投資人持股比例作為公司治理之代理 變數，其係數在模型五及模型六皆呈顯著正相關，與 Pond(1988d)效率監督假說、策略 合理假說及本研究假說相符，推論可能機構投資人對公司經營、監督積極參與，亦可能 機構投資人依據Tobin’s q 進行選股，或市場投資人對於機構投資人高持股比例的公司持 正面肯定，故機構投資人持股比例愈高，Tobin’s q 也高；模型六加入研究發展支出比率 作為公司成長機會之代理變數，其係數呈顯著負相關，與 Clinch（1991）及 Chan, Lakonishok & Sougiannis （2001）發現研發計畫通常存在高度資訊不對稱，未來盈餘之 不確定性亦高，市場對研發投資不信任，研發支出之投入對短期股價表現有嚴重的負面 效果及本研究假說相符，推論可能因研發活動對不同產業之重要性不同，同產業競爭者 間亦可能有研究發展經費競賽之情形，又研發活動具長期性、累積性及遞延性的特性，

通常難以立即在當期獲得商業化效益，而研發支出在財務會計列為當期費用，反而低研 發密度或無研發支出而長期獲利穩定之公司，相對上較受市場投資人正面肯定。

在控制變數方面，公司規模係數呈顯著正相關，顯示總資產愈大，其市值也愈高；

負債比率係數呈顯著負相關，推論可能因高負債比率會增加公司的發行成本、破產成本 與股東及債權人的利益衝突，降低公司市值；資產成長率係數呈顯著正相關，顯示當公 司因獲利使資產增加，或因應未來高成長性而增加資產，獲市場正面肯定；集中市場股 價指數報酬率係數呈顯著正相關，顯示資本市場不同時期的多空氛圍對個股股價有同方 向顯著影響。

（3）模型七至模型九以股價報酬率為應變數。迴歸結果顯示，投資型子公司之係數在 模型七至模型九皆呈無顯著相關，與鄭凱文(2010)實證發現財務性投資對公司外部績效 皆無顯著影響相符，但與本研究假說不符，主要原因可能由於資本市場主要從獲利性、

成長性及穩定性來看公司整體經營績效，投資型子公司僅是長期投資內容之一部分，縱 然有其策略投資功能存在，若母公司無非預期的獲利表現，有無投資型子公司及其重要 性不為市場特別關切，非顯著影響股價報酬率的主要因素；模型八加入機構投資人持股 比例作為公司治理之代理變數，其係數在模型八及模型九皆呈無顯著相關，但與本研究 假說不符，推論可能機構投資人基於選股策略而持股，當公司經營績效欠佳，自可隨時

出售持股，不是以監督及參與營運為主要目的，且其選股策略似無顯著較佳，或機構投 資人可能為公司之內部經營階層，以掌控營運主導權為主要目的，故持股比例不顯著影 響股價報酬率；模型九加入研究發展支出比率作為公司成長機會之代理變數，其係數呈 顯著負相關，與 Clinch（1991）及 Chan, Lakonishok & Sougiannis （2001）發現研發計 畫通常存在高度資訊不對稱，未來盈餘之不確定性亦高，市場對研發投資不信任，研發 支出之投入對短期股價表現有嚴重的負面效果及本研究假說相符，推論可能因市場上既 有眾多股票可供選擇，倘無相對的獲利成長性或預期足以支持，與低研發密度或無研發 支出者相比，高研發密度公司其股價可能在多頭時漲幅相對低於在空頭時跌幅，故研究 發展支出比率與股價報酬率呈負向關係。

在控制變數方面，公司規模係數呈顯著負相關，顯示當公司規模愈大，可能多屬於 產業成熟期，未來的成長性較低，與股價報酬率呈負向關係；負債比率係數呈無顯著相 關，推論雖然高負債比率可能增加公司的發行成本、破產成本與股東及債權人的利益衝 突，但市場具效率性，已反應於股價，在期末與期初股價都受影響下，故不顯著影響股 價報酬率；資產成長率係數呈顯著正相關，顯示當公司因獲利使資產增加，或因應未來

在控制變數方面，公司規模係數呈顯著負相關，顯示當公司規模愈大，可能多屬於 產業成熟期，未來的成長性較低，與股價報酬率呈負向關係；負債比率係數呈無顯著相 關，推論雖然高負債比率可能增加公司的發行成本、破產成本與股東及債權人的利益衝 突，但市場具效率性，已反應於股價，在期末與期初股價都受影響下，故不顯著影響股 價報酬率；資產成長率係數呈顯著正相關，顯示當公司因獲利使資產增加，或因應未來

在文檔中 投資型子公司、公司治理及成長機會與公司績效關係之研究 (頁 35-41)