第三章 研究方法
第二節 變數設定
國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
第二節 變數設定 一、 應變數
(一) 公司財務績效 (Corporate Financial Performance, CFP)
許多研究以資產報酬率 (ROA)，作為衡量公司財務績效之指標 (Galant and Cadez, 2017)。本研究於初期時，將 ROA、權益報酬率 (ROE) 與 Tobin’s Q 分別 作為公司財務績效指標 (應變數)，並分析其與 ESG 表現 (自變數) 之相關性。
分析結果顯示ROA 相較 ROE 與 Tobin’s 明顯具備較高之相關性，與文獻所提及 之情形相符。Tops (2017) 指出 ROA 相較於 ROE 或銷售淨利率 (ROS) 與公司 CSR 表現間存在更高之相關性，因此本研究應變數最終以 ROA 代表公司財務績 效指標。計算方式為稅前息前淨利 (EBIT) 除以平均總資產，EBIT 與總資產數 據皆直接取自Datastream，資料代碼分別為 WC18191 與 WC02999。為了準確反 映公司於會計上之營運績效與獲益能力，分子採用 EBIT 而非淨收入 (Net Income)，分母則以年初年末總資產之平均，以避免過多雜訊干擾。
二、 自變數
(一) ESG 表現
本研究以ESG 分數評估公司於 ESG 參與投入、資訊揭露與執行成效等面向 之綜合表現。ESG 分數取自 Datastream，資料期間為 2002 – 2017。根據 Thomson Reuters 發布之 ESG 評分說明書，其評分依據之資料蒐集主要來自公司會計年度
之公開資訊、新聞報導或第三方資訊，如NGO 等諸多管道，再經由自身設計的
方法進行運算與分析。式3-1 為分數計算公式，詳細分數計算邏輯與過程如下：
分數 = 較目標公司分數低之公司數 + 與目標公司同分之公司數 (含目標公司) 2
具該評分指標資料之總公司數
(式 3-1)
‧
Pillar Category Indicators in Rating Weights
Environmental
Product Responsibility 12 7%
Governance
Management 34 19%
Shareholders 12 7%
CSR Strategy 8 4.5%
Total 178 100%
Datastream 中包含三種 ESG 評分，分別為原始分數 (ESG Score, ESGS)、爭 議分數 (ESG Controversies Score, ESGCCS) 與綜合分數 (ESG Combined Score, ESGCS)，分數範圍皆為 0 至 100。ESGS 是分別透過環境 (Environmental)、社會 (Social) 與公司治理 (Governance) 三個面向，共 10 項類別 (Category)、178 項
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
評分指標 (Indicator)，對各目標公司進行評估分析後所得之初步分數。再透過同 樣10 項類別中所定義出之 23 項爭議項目指標，對各目標公司進行分析，所得之 分數即為ESGCCS。最後藉由一套比較機制，決定最終 ESGCS 數值。
Thomson Reuters 透過自行設計之評分流程，分別計算出 ESGS、ESGCCS 與 ESGCS，以下本研究將其評分機制與方法，簡化為數個步驟進行介紹。
1. ESGS (原始分數)
(1) 各項評分指標各別依照原始數值進行排序，優劣順序取決於該評分指標 之特性。若為正向指標，如綠色能源使用比例，數值愈高之公司排序愈 高。相反地，若為反向指標，如碳排放量，數值愈高則排序愈低。
(2) 排序依上述式 3-1 轉換為百分比分數，即為該公司該指標分數。
(3) 各項類別下所有評分指標依照等比例加權換算，即為類別分數。2 (4) 各類別分數依照其於該面向下之相對權重進行加權，而權重高低取決於
指標數量多寡，例如：Resource Use 於環境面向下之權重為 11/(11+12+11)
= 32.35%，即換算出面向分數。
(5) ESG 原始分數 (ESGS) 則依照原權重將所有類別分數進行加權。
2. ESGCCS (爭議分數)
Thomson Reuters 於相同 10 項類別中，定義出 23 項爭議指標，3並將此23 項 指標整合為單一 (爭議) 類別，且爭議指標資料同樣以產業進行分類比較。根據 各項爭議指標，蒐集公司於期間內之爭議事件數，並透過以下流程計算分數。
(1) 加總各目標公司所有爭議指標事件數作為原始數值，並由低至高排序。
(因爭議類別屬於反向指標，故數值愈低愈好。)
(2) 將原始數值以表 3-2 之準則進行調整，原因係認為大公司若發生負面事 件，曝光度較高，因此須以表3-2 之比率進行轉換，以消除市值偏誤。
2 ESG 各項類別分數定義可參照附錄表 B-1。
3 各項爭議分數類別定義可參照附錄表 B-2。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
表3-2 ESGCCS (爭議分數) 市值調整準則表 Global Benchmark Cap Class Severity Rate
≥ 10 billion Large 0.33
≥ 2 billion Mid 0.67
< 2 billion Small 1
(3) 同上述式 3-1 轉換為百分比分數，該百分比分數即為爭議分數。
3. ESGCS (綜合分數)
ESGCS 係透過以下準則，比較 ESGS 與 ESGCCS 後得出。4
圖3-3 ESGCS (綜合分數) 計算準則
由於 ESGCS 同時考量原始分數與爭議分數，能更全面地反映公司 ESG 表 現，相較ESGS 與 ESGCCS 更具代表性，因此本研究最終將 ESGCS 列為 ESG 表 現之評估指標。若假說1 成立，可預期 ESGCS 愈高，愈有助於提升 ROA。
(二) 總體經濟
現今國際間經濟活動環環相扣，區域性乃至全球性之經濟變化對企業營運表 現存在一定程度影響。Issah and Antwi (2017) 研究英國企業財務績效與總體經濟 間之關係，發現Real GDP、Unemployment Rate 與 Exchange Rate (to USD) 皆對 公司ROA 有顯著影響，且影響綜合交錯並非個別單一。另一方面，Egbunike and Okerekeoti (2018) 則聚焦於開發中國家 – 奈及利亞。針對消費品產業，探討總
ESGCCS
< 50
ESGCCS < ESGS ESGCS =ESGS + ESGCCS 2
ESGCCS > ESGS ESGCS = ESGS
≥ 50 ESGCS = ESGS
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
體經濟變數Interest Rate、Inflation Rate、Exchange Rate 與 GDP Growth Rate 是否 會對公司ROA 產生影響。實證結果發現 Inflation Rate、GDP Growth Rate 與 ROA 分別存在顯著負向與正向關係，而Interest Rate 與 Exchange Rate 影響皆為負向，
但效果並不顯著。參考部分文獻後，本研究最終設定三項總體經濟變數，分別為 Inflation、Exchange 與 Unemployment，數據皆取自 Datastream。
Inflation 為美國通貨膨脹率，資料代碼 USCPANNL。透過計算每月由美國勞 動部勞動統計局 (Bureau of Labor Statistics, U.S. Department of Labor) 所發布之 消費者物價指數 (Consumer Price Index, CPI) 變動而得，而 CPI 官方定義為一籃 子的大眾日常消費商品或服務項目之平均價格變動。由於CPI 為月資料，因此本 研究以每年12 個月 CPI 變動率之平均值，作為該年度 Inflation 變數資料。
Exchange 為歐元兌美元匯率，資料代碼 USXRUSD。原始資料源自美國紐約 聯邦儲備銀行 (Federal Reserve Bank of New York) 每月月底更新之匯率數據，本 研究透過擷取每年度12 月最後一日之歐元兌美元匯率，作為該年度 Exchange 變 數資料。
Unemployment 為美國失業率，資料代碼 USUN%TOTQ，原始資料來自美國 勞動部勞動統計局每月發布之失業率數據。美國勞動統計局定期每月進行人口 (家戶) 抽樣調查，並蒐集 16 歲以上人口勞動參與情形相關數據。根據該單位定 義，凡是年滿16 歲且在參考期間 (Reference Week) 內為受薪階級，不論正職或 臨時工；於自有公司、店面、農場等地工作；或於家族企業、農場等地無薪工作
超過15 小時者，皆屬於就業者。相反地，若於參考期間內並無工作，但於參考
期間後4 周內仍有能力且致力於尋找工作者，則屬於失業者。若為自行辭職或遭
受資遣，但仍在找尋工作者，亦屬於失業者。整體勞動力 (Labor Force) 或勞動 人口為就業者與失業者之總和，其餘則為非勞動人口。失業率為失業人數 (Unemployed) 除以勞動力之百分比，本研究以每年 12 個月失業率之平均值，作 為該年度Unemployment 變數資料。最後，本研究將此三項總體經濟變數定義為 負向指標，亦即數值愈高，ROA 理應愈低，兩者呈現負向關係。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
(三) 機構投資人
機構投資人藉由持股參與標的公司之經營與管理，而大型機構投資人更具備 影響公司重大決策的能力。許多文獻指出機構投資人持股情形對公司價值或經營 績效存在顯著影響，如De Miguel, Pindado and De La Torre (2004) 發現機構投資 人持股比率與集中度與公司價值呈現非線性關係。機構投資人的參與確實能有效 提升公司價值。然而過高的持股比率或集中度，反而會因與少數股東或管理階層 間之利益衝突而降低公司價值。Tops (2017) 實證研究發現公司部分 CSR 投資會
侵蝕公司價值，而機構投資人隨著持股比率增加，能更有效對公司 CSR 政策進
行監督並控管相關成本支出，因此公司CSR 排名愈高。Neubaum and Zahra (2006) 更提到積極參與且長期持股的機構投資人，與公司CSR 表現存在顯著正向關係。
本研究參考 Prior, Surroca and Tribó (2008) 所用變數，分別設定 Ownership 與Concentration 作為相關變數。Ownership 為機構投資人持股比率，即為機構投 資 人 持 股 總 數 除 以 公 司 流 通 在 外 股 數 。 此 變 數 資 料 取 自 13F ， 資 料 代 碼 InstOwn_Perc 即為持股比率。資料頻率為季，因此本研究以各年度第四季數據，
作為該年度Ownership 變數資料。
Concentration 為機構投資人持股集中度，計算方式為前五大機構投資人持股 數除以機構投資人持股總數。資料來源同為13F，資料代碼 Top5InstOwn 為前五 大機構投資人持股數，InstOwn 則為機構投資人持股總數。資料頻率為季，因此 本研究同樣以各年度第四季數據，作為該年度 Concentration 變數資料。最後，
綜合上述文獻所得結論，本研究預期 Ownership (Concentration) 愈高，將會對 ROA 產生正向 (負向) 影響。
(四) 公司特性
過往文獻研究發現許多能有效解釋或影響公司財務績效表現之因子，本研究
採用以下常見因子作為控制變數，以測試主要自變數對應變數ROA 之影響是否
仍顯著有效。首先，諸多研究指出公司規模愈大，財務績效表現往往較佳，因此
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
本研究對公司規模 (Size) 進行控制，Size 為公司總資產之自然對數。再者，高財 務槓桿容易對公司財務績效表現帶來負面影響，因此本研究亦對公司財務槓桿 (Leverage) 進行控制，Leverage 為公司總負債除以總股東權益之比率。最後，本 研究將公司流動性 (Liquidity) 設為控制變數，因流動性較佳之公司，往往經營管 理能力較強，容易有較佳的財務績效表現。文獻常以流動比率 (Current Ratio) 作 為代表，本研究有別以往，以速動比率 (Quick Ratio) 作為流動性指標。本研究 認為速動比率相較於流動比率，分子認列之流動資產變現性更佳，更能有效反映 公司短期償債能力。所有用於本研究之變數定義與介紹，已彙整呈現於表 A-1。