不同生命週期下之動態資本結構表現特性

由於Fischer, et al. (1989)的研究結果認為，在槓桿利益與公司價值最大的考量下，

長期而言公司會設定一最適的資本結構政策，並據以調整其槓桿比率。因此公司在資本 結構的調整上，會使負債比率在短期呈現波動變化的狀態，但在某一範圍內的變動與調 整，仍可視為符合其最適資本結構。在此基礎下，學者提出許多影響最適負債比率調整 的因素，如Baker and Wurgler (2002)認為資本結構會受到過去市場擇時募集資金的累積 成果所影響，Roberts (2002)則提出資本結構調整的速度，會因財務成本、產業及時間差 異而有所不同。其中有關時間差異的影響上，近來已有部分研究，從公司處於發展階段 的層面進行衡量，並強調資本結構確實會因時間的改變而有所變動(Frank and Goyal, 2009; Huang and Ritter, 2009)。此一結果與動態資本結構理論中，有關時間差異所造成的 槓桿比率改變，除可相互呼應彼此的見解外，亦可為不同理論之間的論述衝突，提供一 個更為有效的解釋。

因此本研究在動態資本結構的分析上，除加入現有資本結構理論中各項影響因素外，

亦將產業差異及不同時點的生命週期觀點納入衡量。在模型建構的部分，本研究參考 Fama and French (2002)、Lööf (2004)，以及 Flannery and Rangan (2006)的動態調整設定 方式，同時並加入前述經資料分類後所歸納而得之生命週期階段虛擬變數，以及相關文 獻所建議之資本結構調整速度及產業變數，進行以下的模型設定。

在進行相關迴歸模型的建構之前，本研究先就資本結構的代理變數 – 負債比率做 一基本設定。傳統的負債比率大多是以總負債除以總資產的方式處理。然而以此方法所 計算出的負債比率，在表達資本結構上的變化可能不夠精確，原因在於負債的組成中可 能包含了部分與融資借款無關的科目，如退休金或遞延所得稅科目等(Drobetz and Wanzenried, 2006)。因此為了能夠更精確的捕捉公司在資本結構組成策略行為上的變化，

本研究參考Fama and French (2002)及 Flannery and Rangan (2006)在負債比率上的設定，

將計算方式改為：

 Int_L

DR TA ……… (1)

其中 Int_L 代表附息負債(interest-bearing debt)，為流動負債加上長期借款之和；

TA 為總資產。

值的一提的是，在文獻回顧的過程中，過去研究對於資本結構代理變數的看法亦相 當分歧，有採用帳面價值為基礎進行計算負債比率、也有研究採用市值基礎的負債比率、

或是以負債⁄股東權益比¹⁵進行分析。雖然學者們認為市值基礎負債比率容易反應公司真 值變化與現況與未來成長機會(Fama and French, 2002; Flannery and Rangan, 2006)，但可 能容易受到市場價值的扭曲。反之，以帳面價值處計算的負債比率，雖然能藉由歷史資 料顯現出過去公司的績效表現，但也可能受到公司本身在財報上的操弄而失真(Lööf, 2004)。因此學者在使用上，多半會擇一為主要探討對象，或是以對照方式進行分析(Fama and French, 2002; Flannery and Rangan, 2006)。為了反應過去公司所累積發展的成果，以 階段變動間的資本結構選擇，因此本研究在負債比率的選擇上，則以帳面價值為基礎的 負債比率為主。

完成資本結構代理變數的設定後，本研究以下假設公司具有一長期目標資本結構，

且此一結構之組成，為下列方程式中各項變數之集合，則：

*  (X , )

it it i t

DR f x x ……… (2) 其中DR_it^*為目標負債比率；

X 為個別公司與時點下之目標負債比率變動影響因素向量； it

x 為跨部門影響變數； i

x 為跨時間影響變數。 t

式(2)的一般方程式，可說明個別公司年度的目標負債比率，會隨時間與個別公司特 性不同而產生變動。在理想的狀況下，個別公司在特定時點的樣本觀察值，可能會與其 目標負債比率一致，意即DR_it DR_it^*。然而在一般情況下，公司實際負債比率可能會受 到其他市場或經營特性等因素，以及前期比率的影響，而使負債比率與其原始設定目標 產生差距。為了使實際負債比率與原有設定之目標負債比率差異縮小，公司將會採取行 動，將現有資本結構比率逐漸進行調整。然而公司在此一調整行為上，會因資本結構調 整成本的多寡，使調整速度上有不同程度的差異，因此公司在其實際與目標負債比率上 的調整差異，可進一步以部分調整模型(partial adjustment model)進行表達，即：

15 由於台灣上市公司的年度資料中，有部分因累積虧損致股東權益產生為零或為負的情況。位避免分析 上的困難，因此補研究位採用此一變數進行分析





此外，本研究亦參考蔡垂居與李存修(2004)，以及 Huang and Ritter (2009)等學者在 調整速度上的相關研究，利用調整速度數值進一步計算負債比率變動半衰期(Half-life, HL)。半衰期主要原是觀察放射性物質，在其放射性減半衰變所需的時間，近來有部分 速度，本研究參考Fama and French (2002)及 Flannery and Rangan (2006)的研究模式，並 根據(2)式及(3.1)式的概念為基礎，建立(5)式之迴歸模型進行各項係數之估計，在獲得各

數後之總資產金額(LN_SIZE)、固定資產成長率(FAGR)、市值與帳面價值比(MVBV)、

董監事及經理人持股比率(OWNER)，以及產業虛擬變數(IND)。

為了避免以前後年度所進行的迴歸模型中，產生自我迴歸(autoregressive)與共線性 (colinearity)的而造成估計值產生偏誤的問題，本研究採用工具變數(instrument variable) 的方式，並配合二階段迴歸模型(two-stage least squares model)及自我相關落持迴歸模型 (autoregressive distributed lag model)的概念進行迴歸模型的建構。又為了降低殘差自我相 關的偏誤，本研究亦參考White (1980)及 MacDonald and MacKinnon (1985)修正方式，對 工具變數估計進行異質變異數(heteroskedasticity)及 MA(1)的調整。相關工具變數的估計 如下：

•it  0 j (Xit)k





DR f ……… (5.1) 其中DR 的原始應變數估計資料，係採用市值為基礎之負債比率。 ^•it

將(5)中DR ，以(5.1)的估計式代入後，即可針對負債比率進行模型的估計。在現有_it 的模型估計上，本研究亦參考Fischer, et al. (1989)的概念，以及 Fama and French (2002)、

Lööf (2004)及 Flannery and Rangan (2006)對動態調整模型的操作，重新建立下式(6)：

1 0 (1 )•  ( )  1

    it   X  

it it it

DR DR f ……… (6)

其中，X 為個別公司與時點下之目標負債比率變動影響因素向量，變數組成與前述工_it 具變數的估計上一致，但為了降低跨時間的影響，本研究在進行迴歸估計時，亦會加入 各年度虛擬變數進行控制。

為了進一步探討公司在不同生命週期階段的負債比率組成變化，因此本研究又以式 (6)為基礎進行模型的調整建構。但由於在以生命週期階段為分類的部分，不同生命週期 階段的公司年度資料並非為一連續時間序列資料，因此在迴歸模型的設計上，本研究採 虛擬變數交互影響的模式進行分析。相關模型如式(7)所示：





, ,

1 0   (1 )  ( )



  





it m it n it it it

DR LD LD DR f ………… (7)

其中LD_it^a及LD_it^b分別代表公司生命週期中的成長期及停滯/衰退期虛擬變數。

藉由以上(5.1)式至(7)式的迴歸模型設定，可用於檢定本研究命題三中各項假說，其 中在跨產業的比較上，則需視產業分類項目後，再加以區分。若進行個別產業的迴歸估 計，則僅需剔除負債比率變動影響因素向量X 中的產業虛擬變數即可。而相關模型_it X_it 中各項變數內容、操作定義與計算方式，如下表3.3 所示：

表3.3 各項變數定義及操作說明

變數名稱 定義與操作說明

負債比率 (DR)

本研究以負債比率，做為資本結構變化之代理變數，在負債比率的計算 上，本研究參考Flannery and Rangan (2006)的定義進行計算，即：

DR = 附息負債金額 ÷ 總資產帳面價值 非負債稅盾利益

(NDTS)

在非負債稅盾利益的計算上，本研究參考DeAngelo & Masulis (1980)與 Lööf (2004)的計算方式，將非負債稅盾利益以比率形式表達為：

NDTS = 折舊費用 ÷ 總資產 研發密度

(RD)

在獨特性的計算上，本研究參考Frank and Goyal (2009)對此一變數的定 義，即：

RD = 研發費用 ÷ 淨銷貨收入 總資產報酬率

(ROA)

在獲利能力的計算上，本研究以總資產報酬率為主要代理變數。參考Fama

& French (2002)對此一比率的計算方式，因此：

ROA = 息前稅前淨利(EBIT) ÷ 總資產 公司規模

(LN_SIZE)

以對總資產取自然對數為主要控制變數進行計算，即： 算上，則參考Fama and French (2002)及 Flannery and Rangan (2006)有關市 值與帳面價值比的計算方式：