上市規範不若美國和倫敦嚴苛，較為寬鬆，因此吸引的家數較多。
下一節為使用 AMOS 統計軟體的實證結果，樣本為有發行海外存託憑證的公司，
分析政府與公司制度此潛在變數、產業技術此潛在變數，對公司在市場的行為此潛在變 數的影響。
4.2 AMOS 模型結果
本研究使用最大概式估計法估計參數，Joreskog and Sorborn (1989)若干指標被用來 判斷模式是否與資料契合狀況，其中最常被使用的指標是卡方統計量，但是卡方統計量 容易因大樣本而造成不顯著，在使用上需小心。結構方程模式的驗證上提供其他參考指 標，包括絕對配適度指標：卡方值(χ2)、RMSEA(root mean square residual error of approximation)，增量配適度指標:NFI(normed fit index)、NNFI(non-normed fit index) 、 CFI (comparative fit index)、RFI (relative fit index)、IFI (incremental fit index)，精簡配適 度指標：卡方自由度比(χ2/d.f.)、PCFI(parsimony-adjusted comparative fit index)、
AIC(Akaika information criteria)。
本研究執行模式驗證結果，其配適度指標如表 6 所示，整體模式配適度的統計量中，
卡方值為 31.055，p 值為 0.187(>0.05)，未達顯著水準，表示理論模式與實際資料應可契 合。再從其他配適指標來看，RMSEA=0.075(<0.08)，CFI=0.927 和 IFI=0.941 均大於判 斷門檻 0.9，卡方自由度比為 1.242 小於判斷門檻 3，這些指標均符合配適的門檻；且 AIC 的理論模式同時小於飽和模式和獨立模式。本模型主要測量的是政府與公司制度 (I)、產業技術(T)對公司在市場上的行為(M)的影響，整體模型的配適度尚可，因此顯示 所提議的 M-I-T 模型並非不適當的。
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的效果很大，表示市值、公司規模和發行海外存託憑證是有相輔相成、互為因果的關係。
雖然部分個別係數並不顯著，但 SEM 所處理的是整體模式契合度的程度，觀注整 體模式的比較，因而模式參考的指標是多元的，研究者必頇參考多種不同的指標，才能 對模式的配適度做一整體的判別，對於個別估計參數顯著性與否並不是 SEM 分析的重 點(吳明隆，民 99)。
表 7 統計分析結果
標準化迴歸係數 Estimate 判斷門檻
路徑係數
市場行為<-- 政府與公司制度 0.914 0.50~0.95 市場行為<-- 產業技術 0.051 0.50~0.95 因素負荷量
DIS <-- 政府與公司制度 0.236 0.50~0.95 BOARD <-- 政府與公司制度 0.397 0.50~0.95 CONTR <-- 政府與公司制度 -0.036 0.50~0.95 RD <-- 產業技術 0.16 0.50~0.95 FSALE <-- 產業技術 -0.123 0.50~0.95 LEVER <-- 產業技術 -3.121 0.50~0.95 MV <-- 市場行為 0.939 0.50~0.95 SIZE <-- 市場行為 0.867 0.50~0.95 FDR <-- 市場行為 0.641 0.50~0.95 說明：DIS 為資訊揭露評鑑；BOARD 為獨立董監比例；CONTR 為控制持股比例；LEVER 為負債比
例；RD 為研發支出；FSALE 為外銷比例；MV 為公司市值；SIZE 為公司總資產；FDR 為發 行海外存託憑證的地點。
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五、結論
本研究針對發行海外存託憑證最為積極的資訊電子業進行研究，探討公司治理與特 定財務特性之表現與公司發行海外存託憑證之關係。
本研究之特色不同於相關議題的文獻的分析方法不同之處在於:許多文獻在此議題 上多使用 Logistic regression 分析法，但本研究使用結構方程模式(SEM)和動差結構分析 (AMOS)，且變數資料只針對有發行海外存託憑證的公司進行分析。如此一來，可以看
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公司制度、產業特性對市值、發行海外存託憑證等市場行為的影響；尤其是控制股東、
董事會獨立性和資訊揭露對發行海外存託憑證的金額大小的決策。待國內對海外上市的 資訊較為完整公布的情況下，未來可朝此一研究方向進一步探討。
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[13] 蘇明信(2002)，「高科技產業研究發展支出對企業價值之攸關性」，未出版碩士論文，
國立中山大學財務管理研究所。
英文部分
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