第三章 研究設計
第三節 變數說明
國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
15
第三節變數說明
(一) 產業需求變數
公司投入研究發展費用的多寡，以及產業購併活動的活躍與否，皆可 能受到該產業需求面的影響。公司投入較多的研究發展，可能是因為將來 有機會將研究發展結果出售，但也可能是反應基本面的需求；產業內的購 併活動活躍，也可能是因為反應基本面需求的結果。為了研究預期的購併 活動對公司研發費用投入的影響，必須找出產業需求的控制變數。
本研究同Phillips and Zhdanov （2012）所使用的衡量方法，以下游產 業生產總額來衡量產業需求的變化，而台灣各產業每年度的生產總額，可 從行政院主計處所編製的統計表取得。下游產業的辨認方式，以產業關聯 程度表中關聯程度係數 7大於 0.01 者為下游產業。因為一個產業可能包含 多個下游產業，故將各下游產業以關聯程度大小加權平均，使下游產業加 權關聯係數總合為 1，再將下游產業前一年度生產總額的變動率乘以加權關 聯係數後，得該產業需求的變動。
最後再將每年度的需求變動去除時間趨勢，得到各產業每年度之需求 變化（Vdshock）。Vexpand 為產業需求變化之間斷性變數，當該年度 Vdshock 為正時等於 1，Vdshock 為負時等於 0。
𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉ℎ𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 = detrend（ � 𝑤𝑤𝑜𝑜𝑜𝑜𝑆𝑆𝑓𝑓𝑓𝑓𝑖𝑖∙ 𝑝𝑝𝑆𝑆𝑓𝑓𝑜𝑜𝑆𝑆𝑖𝑖𝑖𝑖𝑝𝑝𝐴𝐴𝑆𝑆 𝑜𝑜ℎ𝑝𝑝𝑖𝑖𝐴𝐴𝑆𝑆 𝑜𝑜𝑓𝑓 𝑝𝑝𝑓𝑓𝑜𝑜𝑉𝑉𝑖𝑖𝑜𝑜𝑖𝑖𝑖𝑖𝑜𝑜𝑖𝑖𝑖𝑖）
產業加權關聯係數（wcoeff） =該下游產業與上游產業關聯係數 所有下游產業關聯係數總合
7
本篇所使用的為行政院主計處編製之民國 95 年產業關聯程度表(民國 99 年 1 月編印)。
關聯程度表內的關聯程度係數，或稱逆矩陣係數，又稱相互依存係數或波及效果係數，其
意義為某一部門產品之最終需要增加 1 單位時，所需向各部門直、間接購買單位 數。
‧
產業過去的購併活動可反映該產業的資產流動性，Schlingemann, Stulz, and Walkling. （2002）驗證當公司所屬產業的併購交易越盛行，則公司賣 出資產的可能性越高。Phillips and Zhdanov （2012）以過去三年產業內的 購併交易金額作為衡量值，本研究使用過去五年之購併活動交易金額之總 額作為衡量指標 8
圖 2
。
由 Securities Data Corporation （SDC）取得各產業在資料期間內的併 購、資產收購活動之交易金額，公司合併者以主併方付給被併方股東之成
Phillips and Zhdanov (2012)之研究同時使用五年之資料，其結果不變。而考量到市場 環境不同，台灣的購併交易數不如美國市場多，故使用過去五年之資料。
9
台灣之企業併購法，於中華民國九十一年二月六日總統（91）華總一義字第
09100025090 號令制定公布全文 50 條；並自公布日起施行。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
17
圖 2 購併樣本分佈年度由於使用樣本資料來源分別來自 SDC 及 TEJ 兩個不同的資料庫，在產 業的分類方式也有所不同，SDC 的分類方式採用標準產業分類碼（Standard Industrial Classification, SIC），TEJ 採用台灣上市及上櫃公司之統一的產業 分類碼（TSE 產業別），而本研究以 TSE 產業別為主，逐一比對 SIC 碼將 其分類至相對應的 TSE 產業別。
表 2 為所使用的購併資料之分類整理，其中共有 402 筆為同產業內購 併，而另外 402 筆則為產業外購併，其主併方與被併方所屬產業不同。而 在這些購併交易中，被併公司皆為台灣企業，其中 530 筆之主併方同為台 灣企業。而在交易形式方面，共包含資產收購 111 筆、股權收購 526 筆以 及公司合併 167 筆。
因為產業特性的不同，資產及購併活動金額大小也隨之不同，在研究 發展費用的部分以營業收入淨額標準化，而產業的購併活動則將產業購併 交易總金額除以該年度產業的資產帳面價值 10
10
即該產業內當年度所有公司之帳面資產價值總和。
，得到產業購併活動率，此 研究中將產業過去五年的購併活動率之和做為衡量產業購併活動的指標。
‧
(1) IndustryM&A activity 為該產業過去五年，以所有購併活動所計算出 之變數，即產業整體購併活動率；
(2)Inside industry M&A activity 為該產業過去五年，主併方與被併方為 相同產業之購併活動率，即同業購併活動率；
(3)Outside industry M&A activity 則為該產業過去五年，主併方與被併方 為不同產業之購併活動率，即異業購併活動率。
‧
業之其他產業。因此，在計算購併活動變數時，IndustryM&A activity 由 32 筆交易金額之總和來計算出購併活動率；Inside industry M&A activity 則只 計算 18 筆之同業購併金額；Outside industry M&A activity 只計算 14 筆之購 併交易金額。(三) 產業競爭程度
本研究使用 Herfindahl Hirschman Index（HHI）作為衡量產業競爭程度 的指標。HHI 原為衡量產業集中度的指標，當該指數越高，表示產業營業
Rhodes–Kropf, Robinson, and Viswanathan （2005）（RKRV）認為市場 對公司價值錯誤評估（misevaluation），對公司的購併活動會有顯著的影響，
當市場對公司的評價錯誤時，會造成購併潮的發生。本研究根據 RKRV 之 衡量方式，將公司價值的錯誤評價分為公司個別部份以及市場整體部分，
納入此兩個控制變數之目的為使結果能夠排除購併潮所造成的影響，能更 清楚的分析市場購併活動對公司研發投入的影響。詳細的計算方式同 Hoberg and Phillips （2010）及 Phillips and Zhdanov （2012），為 RKRV 模 型三之更新，在計算過程中所使用過去十年的資料作滾動迴歸（rolling
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
20
regression），以避免前視偏誤（look-ahead bias），最後可得每一期的迴歸估 計式。計算模型如下：
𝑓𝑓𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛼𝛼0𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝛼𝛼1𝑖𝑖𝑖𝑖𝑏𝑏𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝛼𝛼2𝑖𝑖𝑖𝑖ln(𝑁𝑁𝐻𝐻)𝑖𝑖𝑖𝑖++ 𝛼𝛼3𝑖𝑖𝑖𝑖𝐻𝐻<0ln(𝑁𝑁𝐻𝐻)𝑖𝑖𝑖𝑖++ 𝛼𝛼4𝑖𝑖𝑖𝑖𝐿𝐿𝐿𝐿𝑉𝑉𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖 其中，𝑓𝑓𝑖𝑖𝑖𝑖 =公司 i 在 t 期之權益市值取自然對數；
𝑏𝑏𝑖𝑖𝑖𝑖 =公司 i 在 t 期之權益帳面價值取自然對數；
(𝑁𝑁𝐻𝐻)𝑖𝑖𝑖𝑖+ =公司 i 在 t 期之稅後淨利取絕對值；
𝐻𝐻<0 =指標變數（indicator variable），NI 小於零時為-1，否則為 0；
𝐿𝐿𝐿𝐿𝑉𝑉𝑖𝑖𝑖𝑖 =公司 i 在 t 期之負債對淨值比；
𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖 =迴歸誤差項；
當欲求得 1990 年的迴歸估計式，需要利用公司 i 過去十年，即 1980 年至 1989 年各年度之𝑓𝑓𝑖𝑖對𝑏𝑏𝑖𝑖、ln(𝑁𝑁𝐻𝐻)𝑖𝑖+、𝐻𝐻<0ln(𝑁𝑁𝐻𝐻)𝑖𝑖+及𝐿𝐿𝐿𝐿𝑉𝑉𝑖𝑖迴歸，最後再將 公司 i 於 1990 年度之𝑏𝑏𝑖𝑖、ln(𝑁𝑁𝐻𝐻)𝑖𝑖+、𝐻𝐻<0ln(𝑁𝑁𝐻𝐻)𝑖𝑖+及𝐿𝐿𝐿𝐿𝑉𝑉𝑖𝑖數值放入求得的迴歸 式中，可得估計市值𝑓𝑓�𝑖𝑖(𝛼𝛼𝑖𝑖𝑖𝑖)，而錯誤評價之公司個別部分即為 1990 年度實 際市值𝑓𝑓𝑖𝑖𝑖𝑖與估計市值𝑓𝑓�𝑖𝑖(𝛼𝛼𝑖𝑖𝑖𝑖)之差：
firm error = 𝑓𝑓𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝑓𝑓�𝑖𝑖(𝛼𝛼𝑖𝑖𝑖𝑖)
而錯誤評價之市場整體部分之計算方式，則使用該產業內所有公司過 去十年的資料，可求得一迴歸估計式，再放入公司 i 於 1990 年度之數值，
可得估計市值𝑓𝑓�𝑖𝑖�𝛼𝛼𝑗𝑗𝑖𝑖�，錯誤評價之市場整體部分則為：
sector error = 𝑓𝑓�𝑖𝑖(𝛼𝛼𝑖𝑖𝑖𝑖) − 𝑓𝑓�𝑖𝑖�𝛼𝛼𝑗𝑗𝑖𝑖�
其他各年度以此類推。本文後續結果分析，公司個別部分之錯誤評價
（firm error），以 UV_firm 代稱；市場整體部分之錯誤評價（sector error）
則以 UV_industry 作為代稱。