第三章 研究設計
第二節 研究方法
三、 迴歸模型
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三、 迴歸模型
研究顯示，公司在採用Clawback條款後，盈餘品質的確獲得顯著提升。相關 研究包括公司在採用Clawback條款之後，其重編發生的機率降低(Chan et al.
2012a; Chen et al. 2014; DeHaan et al. 2011)並且對公司之盈餘管理行為產生影響 (Chan et al. 2012b) 。 本 研 究 旨 在探 討 何 種 Clawback 條 款之 Trigger 最 能發揮 Clawback條款之有效性，最能抑制公司盈餘管理之行為，進而提升公司之盈餘品 質並降低公司財務報表重編之情形。本研究除公司財務報表重編外，將使用下列 四種不同盈餘管理衡量方式來捕捉公司盈餘品質: 績效調整前裁決性應計數、績 效調整後裁決性應計數、應計項目品質、實際盈餘管理。將於後文分段詳述。
(一) Clawback 條款與公司財務報表重編
過去許多研究試圖探討影響公司財務報表重編的因素(e.g.Archambeault et al.2008; Efendi et al.2007 ; Palmrose et al.2004)。參考其研究結果，本研究之 Clawback條款與公司財務報表重編模型如下：
RESTATED = β0 + β1LnASSETS +β2BIG4 +β3GOING + β4ROA+ β5LOSS + β6RESTR + β7FOREIGN+ β8SEGMENTS + β9SALESGROW + β10OPCYCLE+ β11SALESVLT+ β12LEVERAGE+ β13△EQ
+ β14OUTSIDE% t+ β15ACSIZE +β16EQUITY%+ β17 ACC_EXPERT
+ β18Trigger1+ β19Trigger2+ β20Trigger3+ β21 Trigger4 + β22 LAMBDA + Year and Industry effects +
其中各變數之定義、預期符號及參考文獻彙總如下表4：
表 4 Heckman第二階段財務報表重編模型之變數定義表
變數名稱 預期
符號 變數定義 參考文獻
應變數
RESTATED 為一虛擬變數。若公司於第t年有發生財務
報表重編，則為1；若未發生則為0。
控制變數
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Richardson et al.(2002)
DeFond and Jiambalvo (1991) Kinney and McDaniel(1989) Sennetti and Turner(1999)
ROA － 公司第t年底稅後淨利(損)與總資產之比
值。
Abbott et al. (2004) Ettredge et al. (2010) Leobbecke et al.
(1989) Scholz(2008)
LOSS ＋ 為一虛擬變數。若公司於第t-1年為稅後淨
損，則為1；若非稅後淨損，則為0。
Kasznik (1999) Doyle et al.(2007a)
RESTR ＋ 為一虛擬變數。若公司第t年底有發生財務
重整，則為1。若無財務重整則為0。
Plumlee and Yohn (2010)
Doyle et al.(2007a)
FOREIGN ＋ 為一虛擬變數。若公司第t年有發生外幣兌
換損益，則為1。若無外幣兌換損益則為0。
Plumlee and Yohn (2008)
Doyle et al.(2007a)
SEGMENTS ＋ 公司第t年之地理別部門個數。
Plumlee and Yohn (2008)
Doyle et al.(2007a)
SALESGROW ＋ 公司第t年之銷貨成長率。
Plumlee and Yohn (2008)
Doyle et al.(2007a)
OPCYCLE ＋
公司第(t-4,t)年間平均營業循環取自然對 數。平均營業循環之計算方式為銷貨週轉 率(平均應收帳款/銷貨/360)+存貨週轉率 (平均存貨/銷貨成本/360)。
Dechow and Dichev(2002) Srinidhi and Gul(2007)
SALESVLT ＋ 公司第(t-4,t)年間銷貨變動之標準差。銷貨 Dechow and
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Srinidhi and Gul(2007)
LEVERAGE ＋ 公司第t年底總負債與總資產之比值。
DeFond and Jiambalvo (1994) Dichev and Skinner(2002)
△EQ ＋ 公司第t年股東權益之變動，並以第t-1年底
之總資產加以平減。
Smith and Watts(1992) Frank et al.(2003) Chi et al.(2011)
Chen and Zhou(2007) Kalbers and Fogarty (1993)
Goh(2009) Krishnan(2005)
EQUITY% ＋ 公司第t年審計委員會委員領取之權益基
礎報酬占總報酬比例。
Archambeault et al.
(2008)
ACC_EXPERT －
公司第t年會計專家人數(具有會計師執照 或會計相關經驗)占審計委員會人數之比 例。
Agrawal and Chadha(2005) Defond et al.(2005) McDaniel(2002)
LAMBDA ? 由Heckman之第一階段模型所估計出的
inverse Mills比率。
Clawback Trigger變數
Trigger1 － Fraudulent-導因於管理階層舞弊或其他不
當行為之財務報表重編。
Trigger2 － Non-Compete-當管理階層違反競業禁止條
款之規定。
Trigger4 － Performance Based-財務報表重編，無論是 否導因於錯誤或舞弊。
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應變數
本研究之應變數RESTATED為一虛擬變數。若公司於第t年有發生財務報表重 編，則為1；若未發生則為0。公司採用Clawback條款後，將有助於提升公司財務 報表之盈餘品質，並降低財務報表發生重編之機率(Chan et al. 2012a; Chen et al.
2014; DeHaan et al. 2011)。由於公司往往在錯誤的財務報表公開出版後幾年間才 發生財務報表重編，而在此期間內Clawback條款對財務報表重編發生率之效果將 可能產生更顯著之反應。然而，若是所有研究樣本中採用Clawback條款之公司與 未採用Clawback條款之公司均受到此顯著效果之影響，則此問題將不會對研究結 果產生過多疑慮。
控制變數
本研究首先包括數個描述公司特性之控制變數。根據早期研究(Dechow et al.
1996；Richardson et al. 2002；Desai et al. 2006)，本研究控制公司規模(以LnASSETS 表示) 並預期其係數為負。主要是因為公司規模能夠捕捉公司特有風險(Fama and French 1995)，且公司規模越大將越容易受到主管機關及投資人的關注(Balsam et al. 2003；Romanus et al.2008)，此外，控制公司規模亦能消除潛在性遺漏相關變 數之問題(Myers et al.2003；Ahmed and Goodwin 2007)。
Farber(2005)研究指出，委任商譽良好之會計師事務所進行查核之公司，其 可能發生舞弊之機率相對較低。因此，本研究以四大會計師事務所(以BIG4表示) 來控制會計師事務所之品質並預期其係數為負。此外，公司收到內含繼續經營假 設 疑 慮 之 查 核 意 見 將 較 為 容 易 在 事 後 發 生 財 務 報 表 之 重 編 (DeFond and Jiambalvo 1991；Kinney and McDaniel 1989；Sennetti and Turner 1999)。因此，本 研究以公司是否收到內含繼續經營假設疑慮之查核意見為一虛擬變數(以GOING 表示) 並預期其係數為正。
本研究亦包括公司稅後淨利(損)與總資產之比值(以ROA表示) 並預期其係
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數為負。主要是因為早期研究顯示，獲利能力越高之公司因其操縱盈餘之動機較 低故將越不容易發生財務報表重編(Abbott et al. 2004；Ettredge et al. 2010；
Leobbecke et al.1989；Scholz 2008)。根據Doyle et al.(2007a)研究顯示，當公司具 有一定程度的損失時，公司之盈餘品質將會因此而降低，並與重大缺失產生連結，
而提升財務報表重編之機率。此外，Kasznik (1999)亦指出公司之盈餘品質與將 隨著公司之經營績效而提升。因此，本研究控制公司之財務績效(以LOSS表示) 並 預期其係數為正。
當公司之營運複雜度及企業風險越高時，將越有可能增加公司財務報表重編 之情況(Plumlee and Yohn 2008)，本研究採用四個變數來控制此類公司特性。首 先，RESTR為一虛擬變數。若公司第t年底有發生結構重整，則為1。若無結構重 整則為0。第二，FOREIGN為一虛擬變數。若公司第t年底有發生外幣兌換，則為 1。若無外幣兌換則為0。第三，SEGMENTS為公司第t年之地理別部門個數。最 後，SALESGROW為公司第t年底之銷貨成長率。根據早期的研究(Plumlee and Yohn 2008；Doyle et al.2007a) 預期RESTR、FOREIGN、SEGMENTS、SALESGROW 其係數為正。
當公司之營業環境有較長之營業循環及較為劇烈之銷貨變動將可能導致比 較高的會計估計錯誤發生率(Dechow and Dichev 2002；Srinidhi and Gul 2007)。因 此本研究控制營業循環(以OPCYCLE表示)及銷貨變動(以SALESVLT表示)並預期 其係數為正。早期研究指出經理人為了避免公司違反債務合約之規定將可能進行 盈餘管理(DeFond and Jiambalvo 1994；Dichev and Skinner2002)，進而提升公司 發生財務報表重編之可能性。本研究因此控制公司之財務槓桿(以LEVERAGE表 示) 並預期其係數為正。未來成長性高之公司將有比較多裁決性應計數，亦即公 司較有可能從事盈餘管理(Smith and Watts 1992)。本研究根據Frank et al. (2002) 和Chi et al.(2011)之研究結果以公司股東權益之變動(以△EQ表示)來控制公司未 來成長性並預期其係數為正。
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本研究亦包括公司治理之相關控制變數。其中，Lee(2013)年之研究指出外 部獨立董事將有助於提升公司之盈餘品質，並進而降低公司發生財務報表重編。
本研究根據Chan et al. (2012b)來控制外部獨立董事之比例(以OUTSIDE%表示)並 預期其係數為負。
最後，本研究亦控制與審計委員會有關之變數。首先，本研究控制審計委員 會之人數(以ACSIZE表示) 並預期其係數為負。因為當公司審計委員會規模越大 將越有能力(Chen and Zhou 2007；Kalbers and Fogarty 1993)。其較有可能挑戰高 階經理人之權威並有足夠的人力來勝任內部控制制度之監督責任(Goh 2009；
Krishnan 2005)。根據Archambeault et al.(2008)之研究顯示當公司審計委員會成員 領取以權益為基礎之報酬時，將可能損及審計委員之獨立性並進而降低公司盈餘 品質。EQUITY%為以公司審計委員會委員領取以權益為基礎之報酬占總報酬之 比例，並預期其係數為正。最後，本研究依據Defond et al.(2005)之結果以公司會 計專家人數(具有會計師執照或會計相關經驗)占審計委員會人數之比例來衡量 ACC_EXPERT。因為擁有會計專業將有助於審計委員會成員之監督有效性故預期
其係數為負(Agrawal and Chadha 2005；Defond et al. 2005；McDaniel 2002)。
(二) Clawback 條款與公司盈餘品質
本研究除前述公司財務報表重編外，將根據Chan et al. (2012b)之研究結果及 前章文獻探討中之相關盈餘管理模型，從下列四種不同盈餘管理構面來捕捉公司 盈餘品質: 績效調整前裁決性應計數、績效調整後裁決性應計數、應計項目品質、
實際盈餘管理。期望能從不同視角檢視Clawback條款在何種Trigger下對公司盈餘 管理之行為最能達到嚇阻之作用。值得注意的是，由於研究顯示盈餘管理與重編 之間有一定程度之相關性，亦即當公司經理人從事盈餘管理行為時，將降低公司 財務報表之盈餘品質，進而提升公司財務報表發生重編之可能性(Richardson et al.2002；Doyle et al.2007a；Efendi et al.2007)。故本研究所有盈餘管理模型之控
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制變數均與RESTATED模型之控制變數相同，由於所有控制變數已於前文詳細 介紹過，將不再於後面多做贅述，只針對各盈餘管理應變數之相關公式做進一步 說明。
1. 應計項目( Accrual-Bsaed)
由於盈餘管理行為並不容易被直接觀測，所以過去相關實證研究大多藉由觀 察應計項目作為盈餘管理的代理變數。Dechow et al.(1995)曾探討五種偵測盈餘 管理之模型，針對各別模型的模型設定與檢定力作一彙總比較。模型包括Healy Model、DeAngelo Model、Jones Model、Modified Jones Model以及Industry Model。
結果顯示，就檢定力來說，以Modified Jones Model最佳，特別是當盈餘管理是以 收益為基礎時。此外，本迴歸式之計算每年均包含根據Fama and French (1997) 所 定 義之 48個 產業，並 擁有至少 15 個觀察值 。 因此本研 究採用 cross-sectional modified Jones model 估算裁決性應計數來衡量盈餘管理程度。然而，Dechow et al.(1995)與Guay et al.(1996)發現，當Jones Model與Modified Jones Model應用在財 務績效極端的公司時，其會有模型設定問題並產生較大裁決性應計數的衡量誤差 而造成錯誤推論。針對此問題， Kothari et al.(2005)認為調整績效後之模型，可 以降低裁決性應計數的衡量誤差，其研究發現經過調整績效後，其模型設定較佳 且 檢 定 力 亦 較 好 ， 故 本 研 究 參 考 Kothari et al.(2005) 之 研 究 ， 除 了 採 用 cross-sectional modified Jones model作為估計應計數應變數之方法外，亦使用績效 調整後之裁決性流動應計數(Performance-Adjusted Discretionary Current Accruals) 為衡量盈餘管理的代理變數。值得注意的是，根據Doyle et al.(2007b)研究顯示傳
結果顯示，就檢定力來說，以Modified Jones Model最佳，特別是當盈餘管理是以 收益為基礎時。此外，本迴歸式之計算每年均包含根據Fama and French (1997) 所 定 義之 48個 產業，並 擁有至少 15 個觀察值 。 因此本研 究採用 cross-sectional modified Jones model 估算裁決性應計數來衡量盈餘管理程度。然而，Dechow et al.(1995)與Guay et al.(1996)發現，當Jones Model與Modified Jones Model應用在財 務績效極端的公司時，其會有模型設定問題並產生較大裁決性應計數的衡量誤差 而造成錯誤推論。針對此問題， Kothari et al.(2005)認為調整績效後之模型，可 以降低裁決性應計數的衡量誤差，其研究發現經過調整績效後，其模型設定較佳 且 檢 定 力 亦 較 好 ， 故 本 研 究 參 考 Kothari et al.(2005) 之 研 究 ， 除 了 採 用 cross-sectional modified Jones model作為估計應計數應變數之方法外，亦使用績效 調整後之裁決性流動應計數(Performance-Adjusted Discretionary Current Accruals) 為衡量盈餘管理的代理變數。值得注意的是，根據Doyle et al.(2007b)研究顯示傳