本文也在表 4 欄(A)之迴歸模型中加入相同的公司治理虛擬變數。重跑此二迴歸 後，所得之實證結果則陳列於表 7。
表 7 欄(A)顯示，新加入之公司治理虛擬變數中，只有 analyst(分析師關注 程度)和 credit(信用評等)之係數如預期地顯著為正；而其他自變數之結果則和表 4 欄(A)相同。由此發現可知，除公司投資可提升公司價值外，分析師關注和信 用評等之外部公司治理機制亦可增加公司價值。
另一方面，從表 7 欄(B)則可看出，analyst、competition 和 credit 之結果和表 7 欄(A)相同，只有 analyst 和 credit 之係數顯著為正；而 R&D 也維持顯著正值。
但對比於表 4 欄(B)，此時 R&D 的交乘項中，R&D*analyst 變得不顯著，而
R&D*credit 甚至變成顯著負值。因此，在控制公司治理本身對公司價值之影響
後，分析師關注和信用評等對研發支出而言不是有效之公司治理機制，並不支 持假說四和假說七。這個現象顯示，對我國上市公司而言，公司治理並無法進一 步增加研發支出的價值創造能力，但即使公司治理較差、各項公司治理指標都低於
表 7 公司治理、投資與公司價值之關聯性(控制公司治理後) (A)未加入公司治理與
公司投資交乘項前 (B)加入公司治理與 公司投資交乘項後
變數 係數 t 值 預期
方向 係數 t 值 預期
方向
INTERCEPT
-0.3325 -4.10** -0.3422 -4.22**R&D
0.0311 7.90** + 0.0399 7.61** XCAP
0.0002 2.20* + -0.0011 -2.16* Xanalyst
0.2245 11.24** + 0.2146 9.38** +competition
0.0232 1.10 + 0.0155 0.73 +credit
0.3768 15.30** + 0.3830 13.83** +R&D*analyst
-0.0072 -0.94 +R&D*credit
-0.0184 -2.47* +CAP*analyst
0.0024 3.40** +CAP*competition
0.0013 2.45* +CAP*credit
0.0025 2.40* +ROA
0.0389 24.96** + 0.0395 25.24** +RISK
-0.1208 -5.66** － -0.1191 -5.60** －INDUSTRY
0.2881 10.64** + 0.2879 10.65** +Adj-R2 0.4804 0.4841
F 值 310.30** 194.19**
樣本數 2,677 2,677
註 1：*、**分別表示達 0.05、0.01 之統計顯著水準。
註 2：表中各變數之定義為：INTERCEPT=迴歸截距項；R&D=研發支出費用率；CAP=資本支 出費用率；analyst=證券分析師關注程度之虛擬變數；competition=產業競爭程度之虛擬變 數；credit=TCRI 信用評等之虛擬變數；ROA=資產報酬率；RISK=公司風險；
INDUSTRY：產業虛擬變數，若為電子業，其值為 1，否則為 0。analyst、competition、credit 等公司治理變數在此為虛擬變數，與表 3 之連續變數不同。
註 3：因考量誤差項可能存在異質變異之情形，t 值已以 White(1980)之方法修正之。
平均水準，研發支出本身仍可創造公司價值。
此 外 相 對 於 表 4 欄 (B) ， 表 7 欄 (B) 亦 指 出 ， CAP 的 三 個 交 乘 項
CAP*analyst、CAP*competition 和 CAP*credit 仍維持如預期之顯著正值，因此支
持假說四、假說五和假說七。但令人意外地，此時 CAP 本身卻變成顯著負值。此 發現代表公司治理較差之我國企業，在缺乏有效之監督下，代理問題變得十分 嚴重，造成資本支出反而降低了公司價值。不過，分析師關注、產業競爭和信用 評等卻可提升資本支出之價值創造能力。由上述討論中可知，研發支出和資本支出之實證結果存在強烈之對比。亦即 研發支出本身就可產生公司價值，公司治理無法進一步提升研發支出的價值創 造能力。反之，公司治理不佳時，資本支出會破壞公司價值，但良好之公司治理 卻可發揮資本支出的價值創造能力。
針對這個有趣之結果，本文嘗試提出下列解釋。一般而言，研發攸關企業未 來成長之機會，對高科技公司來說更可能是生存之關鍵。因此，即使在缺乏有效 之監督機制下，管理者仍能做出有利於股東之研發支出決策，進而增加公司價 值。另一方面，由於研發支出多用來產生無形之智慧資產，需要高深之專業知識 才能正確評估其價值並據以判斷公司管理者之研發支出決策是否適當。而目前我 國之分析師和信用評等市場並不像歐美國家般成熟，因此無法有效監督及正確 評價管理者之研發支出決策，使得分析師關注和信用評等不能增進研發支出之 價值創造能力。
相對而言，資本支出多用於購買機器設備、廠房和土地等有形之固定資產，
評估其所創造之價值較容易。因此，分析師關注、產業競爭和信用評等之公司治 理機制可有效監督公司管理者之資本支出決策，而使資本支出發揮應有的價值 創造能力。但是，若公司治理不佳時，管理者可能會為了擴展個人事業版圖 (Empire Building)之自利動機而過度增加資本支出以求擴大所管理之有形資產規 模。在此缺乏有效監督之情形下，會使代理問題變得嚴重，而造成資本支出越多 公司價值卻越低之現象。
值得注意的是，若以上解釋為真的話，我們應可預期，在公司治理不佳之 前提下，屬高科技之電子產業，其研發支出之價值創造能力將高過傳統之非電 子產業。因此，本文接著仿效前一小節之做法，將表 7 之全樣本分成電子產業和 非電子產業兩次樣本，並個別進行迴歸分析，實證結果則分別陳列於表 8 和表 9。
相對於表 5 欄(A)，由表 8 欄(A)可看出，新加入之 analyst 和 credit 公司治理 虛擬變數其係數皆如預期地顯著為正，其他自變數之結果也和表 5 欄(A)相同。
因此對電子產業而言，除公司投資可創造公司價值外，分析師關注和信用評等 之外部公司治理機制也都可提升公司價值。表 8 欄(B)則顯示，CAP 之係數從不 顯著之負值轉為顯著正向。此說明了即使公司治理機制不彰，電子產業之資本支
出仍具價值創造能力。因此，這項發現似乎隱含電子產業之代理問題不若其他產 業
表 8 公司治理、投資與公司價值之關聯性—電子產業(控制公司治理後) (A)未加入公司治理與
公司投資交乘項前 (B)加入公司治理與 公司投資交乘項後
變數 係數 t 值 預期
方向 係數 t 值 預期
方向
INTERCEPT
0.0352 0.22 0.0900 0.55R&D
0.0303 8.20** + 0.0280 5.60** XCAP
0.0002 3.12** + 0.0002 3.08** Xanalyst
0.1047 2.95** + 0.0459 1.02 +credit
0.3099 7.61** + 0.3147 6.37** +R&D*analyst
0.0158 1.87 +R&D*credit
-0.0080 -1.02 +CAP*credit
0.0025 2.03* +ROA
0.0361 16.09** + 0.0355 15.67** +RISK
-0.1144 -2.87** － -0.1250 -3.13** －Adj-R2 0.5502 0.5536
F 值 127.41** 86.44**
樣本數 621 621
註 1：*、**分別表示達 0.05、0.01 之統計顯著水準。
註 2：表中各變數之定義為：INTERCEPT=迴歸截距項；R&D=研發支出費用率；CAP=資本支 出費用率；analyst=證券分析師關注程度之虛擬變數；credit=TCRI 信用評等之虛擬變數；
ROA=資產報酬率；RISK=公司風險。analyst、credit 等公司治理變數在此為虛擬變數，與表 3 之連續變數不同。
註 3：因考量誤差項可能存在異質變異之情形，t 值已以 White(1980)之方法修正之。
表 9 公司治理、投資與公司價值之關聯性—非電子產業(控制公司治理後) (A)未加入公司治理與
公司投資交乘項前 (B)加入公司治理與 公司投資交乘項後
變數 係數 t 值 預期
方向 係數 t 值 預期
方向
INTERCEPT
-0.3644 -3.85** -0.3781 -3.96**R&D
0.0266 2.87** + 0.0256 1.19 XCAP
-0.0003 -0.60 + -0.0022 -3.89** Xboard
0.0476 1.95 + 0.0288 1.03 +analyst
0.2583 10.90** + 0.2420 8.77** +credit
0.4014 13.27** + 0.3930 11.26** +R&D*board
0.0306 1.58 +R&D*analyst
-0.0132 -0.70 +R&D*credit
-0.0232 -1.22 +CAP*analyst
0.0040 4.57** +CAP*credit
0.0041 2.96** +ROA
0.0414 20.55** + 0.0421 20.96** +RISK
-0.1248 -4.99** － -0.1192 -4.79** －Adj-R2 0.4184 0.4261
F 值 212.19** 128.17**
樣本數 2,056 2,056
註 1：*、**分別表示達 0.05、0.01 之統計顯著水準。
註 2：表中各變數之定義為：INTERCEPT=迴歸截距項；R&D=研發支出費用率；CAP=資本支 出費用率；board=董事會規模之虛擬變數；analyst=證券分析師關注程度之虛擬變數；
credit=TCRI 信用評等之虛擬變數；ROA=資產報酬率；RISK=公司風險 。
board、analyst 、credit 等公司治理變數在此為虛擬變數，與表 3 之連續變數不同。
註 3：因考量誤差項可能存在異質變異之情形，t 值已以 White(1980)之方法修正之。
嚴重。
此外，表 8 欄(B)中 R&D 和 credit 之結果和左方之欄(A)相同，仍為顯著正 值 ， 但 analyst 則 變 成 不 顯 著 。 但 對 比 於 表 5 欄 (B) ， 此 時 R&D 的 交 乘 項 ，
R&D*analyst 和 R&D*credit 都變得不顯著。因此，在控制公司治理本身對公司價
值之影響後，即使公司治理較差，電子產業之研發支出本身仍可創造公司價值 但分析師關注和信用評等對研發支出來說，並不是有效之公司治理機制，此發 現 和 表 7 全 樣 本 之 結 果 完 全 相 同 。 而 和 表 5 和 表 7 一 樣 ， CAP 的 交 乘 項 ，CAP*credit，仍維持顯著正值，代表信用評等確實可進一步提升資本支出之價
值創造能力。接著檢視呈現非電子產業之迴歸結果的表 9 可知，欄(A)中新加入之三個公 司治理虛擬變數中除 board 外，其係數皆如預期地顯著為正。R&D 之係數顯著 為正而 CAP 之係數不顯著的發現，也和表 6 欄(A)相同，故不在此贅述。雖然表 9 欄(B)中之 CAP 呈顯著負值之結果和表 7 之全樣本相同，但 R&D 之係數不顯 著的發現則和本文前面之所有結果完全不同。這個現象顯示，若無較佳之公司治 理，非電子產業之公司投資是不具價值創造能力的，其中之資本支出更是會降 低公司價值。因此，本文前述「電子產業之代理問題不若其他產業嚴重」之觀點 和「屬高科技之電子產業，其研發支出之價值創造能力高過傳統之非電子產業」
之推論，皆獲得了初步支持。此外，R&D 的交乘項都不顯著、但 CAP 的交乘項 都顯著為正之結果也都和表 7 和表 8 非常類似，故支持「對非電子產業而言，公 司治理可提升資本支出之價值創造能力，但卻無益於研發支出產生更高公司價 值」的觀點。
六、穩健度測試
為 進 一 步 檢 測 上 一 小 節 之 實 證 結 果 是 否 會 因 迴 歸 存 在 共 線 性 (Multicollinearity)問題或因所放入之自變數不同而影響結論，本文之此小節將討 論穩健度測試之主要發現。
(一)迴歸分析之共線性檢測
由於上一小節之迴歸模型所包含之自變數仍為數不少，故本文以變異數膨 脹因子(Variance Inflation Factor；VIF)來測試表 7、表 8 和表 9 中自變數間是否有 共線性的問題。結果(在此省略不予陳列)顯示，除了表 7 欄(B)中之 CAP 和
CAP*competition 以外，其餘自變數之 VIF 值皆遠小於判定共線性問題嚴重的門
檻值 10。如同上一小節曾提及，CAP 之係數呈現非預期之顯著負值，顯示公司 治理較差之企業，在缺乏有效之監督下，資本支出反而降低了公司價值。但因CAP 之 VIF 值大於 10，因此這項發現有可能是共線性問題所導致之錯誤結論。
不過觀察到表 9 欄(B)中 CAP 之係數也呈現顯著負值但其 VIF 只有 1.81，且表 7 欄(B)和表 9 欄(B)迴歸的樣本數又相近，因此 CAP 之係數顯著為負之結果應和
共線性問題無關。而 CAP*competition 之 VIF 值雖也大於 10，但其係數仍呈預期 之顯著正值，因此其結果受共線性影響之實際程度應該不大。而即使我們捨棄
CAP*competition 之 結 果 ， 由 於 另 兩 個 CAP 之 交 乘 項 ， 即 CAP*analyst 和 CAP*credit，仍維持如預期之顯著正值，故並不會改變本文之結論。
(二)迴歸分析保留所有具解釋能力之交乘項並加入其公司治理虛擬變數
表 7 至表 9 分別刪除了表 4 至表 6 迴歸中係數不顯著和雖顯著但正負號不符 預期的交乘項，同時加入剩下來之交乘項的公司治理虛擬變數。即使無法進一步 確定造成與預期完全相反之結果的原因，但係數顯著而正負號不符預期的交乘 項(包括 R&D*peers、CAP*peers 和 CAP*board)仍對公司價值具有解釋能力。若在 迴歸中刪除這些交乘項，還是有發生忽略變數偏誤(Omitting-the-Variable Bias) 之可能。因此本文亦嘗試不排除這些交乘項，同時並加入其公司治理虛擬變數，
重新修正表 7 至表 9 之迴歸分析。結果(在此省略不予陳列)顯示，這些交乘項中 除了非電子產業迴歸的 CAP*board 仍維持顯著負值外，其他所有顯著但正負號
重新修正表 7 至表 9 之迴歸分析。結果(在此省略不予陳列)顯示，這些交乘項中 除了非電子產業迴歸的 CAP*board 仍維持顯著負值外，其他所有顯著但正負號