第二節 第二節 選樣準則與資料來源 選樣準則與資料來源 選樣準則與資料來源 選樣準則與資料來源
本研究以國內上市公司為研究對象，研究期間為 2003 年 1 月 1 日至 2008 年 12 月 31 日，合計共六個年度資料。關於上市公司之財務資料與公司治 理變數等資料，擷取於台灣經濟新報資料庫之財務資料庫與公司治理資料 庫。至於資訊透明度方面，本研究採用證基會「資訊揭露評鑑系統」所提 供之台灣上市櫃公司資訊揭露透明度評比。
由於金融、證券產業的股權結構較為特殊，為避免實證分析上的偏誤，
故本研究將金融相關產業的樣本排除在外。另外，本研究亦扣除資料欠缺、
或揭露不足之公司樣本，共獲得 634 家樣本公司的完整資料，合計 3,804 筆 樣本觀測值。
第三節 第三節
回顧過去探討管理階層與負債相關文獻，發現對於經理人持股與負債 Damanpour, 1991；Bathala et al., 1994)，而 Ang et al. (2000)亦認為金融機構
對公司具有監督效力，僅少數研究認為二者間呈正向關係(Firth, 1995)。故 直接持股比率加上間接持股比率，而間接持股比率採 LaPorta(1999)作法，
以控制鏈最末端持股比率為間接持股(不含友好集團持股)；盈餘分配權又稱
時，越能夠發揮其監督管理機制，故與負債比率呈現負向關係。本研究董
三、公司特性變數
Meckling, 1976)，而 Titman (1984)亦認為公司成長率愈高，愈會進行負債融
資。故本研究以研究發展費用作為公司成長力的代理變數，成長力愈高的
4. 股利發放率
Smith and Warner (1979)認為，股東可透過發放現金股利的方式，剝削
債權人的財富，而債權人為防止被剝削，通常會在負債契約中加入限制條 款，因此股利發放率較高的公司，會採較低的負債比率。但 Baskin (1989) 則認為，過去發放較多股利的公司，會增加公司未來的現金需求，形成較 大的負債比率。本研究所採用的股利發放率變數，其定義為每股現金股利 除以每股盈餘。計算公式如下：
=每股現金股利×100%
股利發放率
每股盈餘 (3-11) 5. 產業分類變數
台灣證券交易所將台灣上市公司分成29類產業之多，因過去許多研究 只將產業劃分高科技與傳統產業兩類，然而在高科技與傳統產業裡應該還 存有資本結構差異相當大的產業。故本研究扣除金融相關產業後，嘗試透 過常見的分類法，將樣本公司大致歸類成機械及電子產業、塑膠及化學產 業、營建及材料產業、交通運輸及觀光產業、民生產業與其他產業等六大 類產業，設置五個Dummy變數。當 X1=1時，表示其為機械及電子產業，
否則為0；當X2=1時，表示其為塑膠及化學產業，否則為0；當 X3=1 時，
表示其為營建及材料產業，否則為0；當 X4=1時，表示其為交通運輸及觀 光產業，否則為 0；當 X5=1 時，表示其為民生產業，否則為0。本研究根 據雅虎奇摩股市類別進行縮減，大致歸類之類型如表3-1所示。
表3-1 本研究的產業分類
產業分類 產業範圍
機械及電子產業
電機、電器電纜、半導體、電腦週 邊、光電、通信網路、電子零組件、
電子通路、資訊服務與其他電子產 業。
塑膠及化學產業 塑膠、化學、生技醫療與橡膠產業 營建及材料產業 水泥、玻璃、鋼鐵及營建產業 交通運輸及觀光
產業 汽車、航運、觀光與貿易百貨產業 民生產業 食品、紡織及造紙產業
其他產業 油電燃氣等其他產業
資料來源：本研究整理。
第四節 第四節
第四節 第四節 實證 實證 實證分析方法 實證 分析方法 分析方法 分析方法
本研究實證分析所運用的統計方法，首先採用逐步迴歸法(Stepwise Regression Method)與前進選擇法(Forward Selection Method)進行變數篩選 的參考準則。由於此兩種方法所篩選之變數方式不全然相同，故斟酌變數 存留性後，以逐步迴歸法所篩選之變數為參考基準，另考量某些變數之重 要性後，將其加入複迴歸模型(Multiple Regression Model)之中。
其次，再採用 Pearson 相關分析、變異數膨脹因子(Variance Inflation
Factors,VIF)與容忍值(Tolerance,TOL)，進行變數間關聯性與線性重合之檢
驗。本研究排除相關係數高於0.5 且於VIF檢定中膨脹係數高於5 的變數，
並排除TOL 值低於0.2的公司治理變數，以避免造成模式結果偏誤之情形。
在排除共線性的問題後，本研究以複迴歸分析法進行公司治理變數與 負債比率關係之驗證，所採用的迴歸模型包括Logistic模型與 OLS(Ordinary
Least Square)估計的模型。茲將分析方法分述如下：
一、變數選取方式
再一次檢定此一複迴歸個別係數之顯著性，若係數皆具有顯著性則皆
於10時，顯示不存在線性重合問題。而容忍值(Tolerance)低於0.1，則顯示
Logit 模式係假定事件所發生的機率值服從於 Logistic 累積機率分配函
數，模式如下：
MR MR2 DSSR DSSDR FINR SEPERATION DISSZE IND CONTROLL INFO
ROA R & D SIZE DIVID
IND IND IND IND IND
α β β β β β β
其中，反應變數方面，DR 為總負債比率，LDR 為長期負債比率，SDR 為短期負債比率；自變數─股權結構變數方面，α 為截距項，MR 為經理人 持股比率，MR2 為經理人持股比率平方項，DSSR 為董監事持股比率，
DSSDR 為董監事質押比率，FINR 為金融機構持股比率，SEPERATION 為 股份盈餘偏離差；自變數─董事會特性變數方面，DISSIZE 為董事會規模，
IND 為獨立董監事設置與否，CONTROLL 為席次控制比率，INFO 為資訊 透明度；控制變數─公司特性變數方面，ROA 為總資產報酬率，R&D 為研 究發展費用比率，SIZE 為公司規模，DIVID 為股利發放率，IND1 至 IND5 為產業虛擬變數，分別表示機械及電子產業、塑膠及化學產業、營建及材 料產業、交通運輸及觀光產、民生產業及其他產業。
此外，為瞭解整體公司治理變數對負債比率的影響，本研究將前述迴 歸模型中係數顯著的公司治理變數進行主成份分析，以建立公司治理的綜 合指標，該指標以第一主成份的線性組合作為基礎。在求算出各樣本公司 的治理指標數後，再將其視為自變數而放入迴歸模型中，進行整體公司治 理機制與負債比率關係之探討，以驗證公司治理是否與負債比率呈現負向 關係，即二者在降低代理問題上是否具有替代性。
第肆章 第肆章 第肆章
第肆章 實證結果與分析 實證結果與分析 實證結果與分析 實證結果與分析
本研究以國內上市公司為研究樣本，研究期間為 2003 年 1 月 1 日至 2008 年 12 月 31 日，扣除金融相關產業及具有資料缺漏不足之樣本外，共選取 634 家國內上市公司。本章第一節首先說明敘述統計分析之結果；第二節則 為相關分析，包括 Pearson 相關係數、變異數膨脹因子及容忍度等；第三節 進行驗證公司治理與負債比率替代性的迴歸分析。此外，為了解整體公司 治理機制能否替代舉債融資以降低代理問題，本研究透過主成份分析擷取 第一主成份作為公司治理變數之綜合指標，再次將其與負債比率進行迴歸 分析。
第 第 第
第一 一 一 一節 節 節 節 基本敘述統計分析 基本敘述統計分析 基本敘述統計分析 基本敘述統計分析
扣除金融相關產業之公司後，在本研究 2003 至 2008 年的研究樣本中，
年度資料齊全之上市公司共 634 家，總計 3,804 筆觀察值。表 4-1 陳述研究 變數之基本統計量，在應變數方面，總負債比率平均為 39.11%，長期負債 比率平均為 11.71%，短期負債比率平均為 27.40%，標準差分別為 17.10%、
10.65%與 15.86%，可見國內上市公司傾向使用短期負債的特性。
在股權結構變數方面，經理人持股比率、董監事持股比率、董監事質 押比率、金融機構持股比率與股份盈餘偏離差平均分別為 1.66%、23.32%、
11.91%、1.92%與 5.95%，其標準差分別為 2.86%、14.03%、20.59%、3.32%
與 10.17%。在董監事持股與質押比率方面，竟有樣本公司的比率高達 99%
以上，可知國內某些上市公司之董監事持股與質押比率偏高；而股份盈餘 偏離差最高也有 75.55%的偏離程度。
在董事會特性而言，董事會規模平均是 9.7106 席，標準差為 2.8546，
獨立董監事的設立與否平均為 36.67%，這樣的設立程度相對性是偏低的。
在席次控制比率方面，平均為 63.71%，標準差為 21.60%，可見國內上市公 司的席次控制權是偏高的。在資訊透明度方面，平均為 57.70%，標準差為 49.41%，表示資訊透明度高與低的樣本公司大致相等。而公司特性變數方 面，ROA、研究發展費用比率、公司規模與現金股利率平均分別為 5.90%、
2.78%、15.67 與 45.12%。
表 4-1 研究變數的樣本統計量
變數名稱 N 平均數 標準差 最小值 最大值 總負債比率 3804 0.3911 0.1710 0.0146 0.9859 長期負債比率 3804 0.1171 0.1065 0.0000 0.7063 短期負債比率 3804 0.2740 0.1586 0.0015 0.9607 經理人持股比率 3804 0.0166 0.0286 0.0000 0.3355 經理人持股比率
平方項 3804 0.0011 0.0053 0.0000 0.1126
董監持股比率 3804 0.2332 0.1403 0.0013 1.0000 董監質押比率 3804 0.1191 0.2059 0.0000 0.9958 金融機構持股比率 3804 0.0192 0.0332 0.0000 0.2840 股份盈餘偏離差 3804 0.0595 0.1017 0.0000 0.7555 董事會規模 3804 9.7106 2.8546 1.0000 29.0000 獨立董監席次
(虛擬變數) 3804 0.3667 0.4820 0.0000 1.0000 席次控制比率 3804 0.6371 0.2160 0.1000 1.0000 資訊透明度
(虛擬變數) 3804 0.5770 0.4941 0.0000 1.0000 ROA 3804 0.0590 0.0992 -1.0577 0.5234 研究發展費用比率 3804 0.0278 0.1358 0.0000 5.4774 公司規模(Ln 仟元) 3804 15.6700 1.2512 12.5849 20.2904 股利發放率 3804 0.4512 1.9916 -2.0833 110.0000
資料來源：本研究整理。
第二節 第二節
第二節 第二節 相關分析 相關分析 相關分析 相關分析
在變數篩選方面，本研究參考國內外文獻所探討之變數，再透過逐步 迴歸法進行變數之選擇。為檢測變數之間的共線性問題，本研究首先採用 Pearson 積差相關分析，其後在進行迴歸分析時，再採用變異數膨脹因子 (Variance Inflation Factor; VIF)與容忍度(Tolerance, TOL)進行檢測。
表 4-2 為 Pearson 相關分析結果，經理人持股與經理人持股平方項相關 程度屬於高度相關(0.8262)，本研究保留此二變數的理由，係根據過去文獻 認為經理人持股與負債比率間並非線性的關係，故為瞭解經理人在不同持 股比率下與負債比率的關聯性，乃加入經理人持股比率的平方項進行探 討。除經理人持股與其平方項的相關係數外，各相關係數的絕對值皆介於 0~0.50 間。
表 4-3 為研究變數的變異數膨脹因子檢定(Variance Inflation Factor; VIF) 與容忍度(Tolerance, TOL)的分析結果，如表中所示，所有變數之 VIF 值皆 低於 5 且 TOL 值皆高於 0.2，顯示變數間沒有共線性的問題。
表 4-2 Pearson 相關係數分析
表 4-3 研究變數的變異數膨脹因子(VIF)及容忍度(TOL)
第三節
結果(McConnell and Servaes, 1995;Short and Keasey, 1999)，意味著經理人持表 4-4 Logistic 迴歸與 OLS 迴歸分析結果
表 4-4 (續)Logistic 迴歸與 OLS 迴歸分析結果
股比率尚未至某一水準時，會有管理侵佔假說的情形產生；當高於某一定 之比率，轉而形成利益收斂假說之狀況(Jensen and Meckling, 1976;Jensen, 1986; Berger et al., 1997)。就公司的總負債而言，本研究的假說 1 及假說 2 可獲得驗證，即「經理人持股比率愈高，負債比率愈高」及「經理人持股 比率的平方項愈大，負債比率愈低」。
股比率尚未至某一水準時，會有管理侵佔假說的情形產生；當高於某一定 之比率，轉而形成利益收斂假說之狀況(Jensen and Meckling, 1976;Jensen, 1986; Berger et al., 1997)。就公司的總負債而言，本研究的假說 1 及假說 2 可獲得驗證，即「經理人持股比率愈高，負債比率愈高」及「經理人持股 比率的平方項愈大，負債比率愈低」。