企業社會績效與企業價值的關連性 - 政大學術集成
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(2) 謝辭 光陰似箭，兩年的研究所生涯也隨著本論文的完成而告一段落。首先非常感 謝恩師吳啟銘博士在這段時間內的指導與教誨，若非有您的細心指導，本論文難 以完成，而在您課堂上所學習到的專業知識和對事物的判斷更是學生我研究所兩 年中最大的收穫之ㄧ。再來謝謝口試委員黃秉德教授和邱慈觀教授在口試過程中 所給與的寶貴意見讓本論文能夠更加完整，讓學生我對於所研究的主題有更深一 層的了解，萬分感謝。 在撰寫論文的當中，感謝碩士班的好友孝宗在整個過程中的諸多幫忙與協. 政 治 大. 助，若非有你的協助我的論文可能無法及時完成，而這兩年的碩士生活當中與你. 立. 的深度對談也讓我成長了不少。另外也謝謝其他幾位碩士班的同學，必松、曉峰. ‧ 國. 學. 和雅文，和你們一起學習的日子相當充實。此外也要感謝研究所的周行一教授， 您的創業課程開啟學生我不一樣的思維，還有系主任周冠男教授對學生我的諸多. ‧. 幫忙，感激之情用文字實在無法表達，但還是萬分感謝。. Nat. sit. y. 最後要感謝我的家人，謝謝我的母親大人辛辛苦苦把我拉拔長大，我的兩位. n. al. er. io. 姐姐在我成長過程中對我的照顧，而我在天上的父親大人希望您也能看到我走完 這段辛苦卻充實的求學過程。. Ch. engchi. i Un. v. 王嘉宏 國立政治大學. 謹誌. 財務管理研究所. 中華民國一百零一年七月.
(3) 摘要 企業社會績效(Corporate Social Performance; CSP)和企業財務績效(Corporate Financial Performance; CFP)的關聯性是近年來在學術界最常被討論的一個議 題 ， 從 企 業 經 營 的 觀 點 ， 到 底 企 業 進 行 企 業 社 會 責 任 (Corporate Social Responsibility; CSR)所表現出來的企業社會績效能不能帶動企業財務績效的提升 最後創造企業價值(Firm Value; FV)，則是許多企業經營者所關心的。本文試圖研 究企業社會績效和企業價值的關聯，希望藉由全盤的分析，從企業社會績效對企 業財務績效的因果關係，和企業社會績效透過何種管道提升企業價值，以及企業. 政 治 大. 到底該如何看待企業社會責任這幾個面向，去探討企業社會績效和企業價值的關. 立. 係。希望能夠將學理上的理論和實務面的思考進行結合。. ‧ 國. 學. 本研究利用 Tobin’ q 拆解的方式分析可能的假說，接著採取迴歸模型進行實. ‧. 證分析，之後進一步利用兩階段迴歸模型排除可能的內生性問題，最後得到以下. sit. y. Nat. 的實證結果：企業社會績效能夠提升企業財務績效最後創造企業價值，而企業社. io. al. er. 會責任是一種策略性的思維，是一種價值維護甚至是創造的手段，財務績效好的. iv n C hengchi U 證結果支持企業社會責任對於企業經營與企業價值創造有正面的效益，換言之， n. 公司會更有能耐去利用企業社會責任做為差異化的策略。從以上發現，本研究實. 企業社會績效的提升對企業價值的創造是正面的。. 關鍵字：企業社會責任、企業社會績效、企業財務績效、企業價值、托賓 q 比率.
(4) Abstract The relationship between corporate social performance (CSP) and corporate financial performance (CFP) is the most popular issue for the past few years. From the perspective of business administration, there is always a question aroused. “As a company investment, is it really make sense to invest corporate social responsibility (CSR) in order to increase the CSP?” In other words, is higher CSP really means higher CFP and creating more firm value? This is the central question that all the business manager will like to know. This is the topic that this research paper wants to. 政 治 大. study. Besides, this research paper not only try to understand the linkage between CSP. 立. and CFP but also try to clarify how CSP affect CFP and create firm value.. ‧ 國. 學. The methodology be used in this study is the decomposition of Tobin’s q and two-stage regression in order to avoid potential endogenous problem. After several. ‧. empirical tests for the potential hypothesis, the empirical evidence shows that a higher. y. Nat. sit. CSP can increase CFP and create firm value in the end. Furthermore, the investment. n. al. er. io. of CSR is a strategic thinking for company to preserve their firm value and create new. i Un. v. value of the firm. The linkage between CSP and firm value is positive and should be. Ch. engchi. consider as a strategy for company who want value creation.. Keywords: CSR, CSP, CFP, Firm Value and Tobin’s q.
(5) 目錄 第一章. 緒論................................................................................................................1. 第一節. 研究背景、目的與動機............................................................................1. 第二節. 研究範圍....................................................................................................4. 第三節. 研究流程....................................................................................................5. 第二章. 文獻回顧........................................................................................................7. 第一節. 企業社會責任(CSR)..................................................................................7. 第二節. 企業社會績效與企業財務績效..............................................................10. 第三章. 政 治 大. 研究方法......................................................................................................14. 立. 研究假說..................................................................................................14. 第二節. 主要變數及實證架構..............................................................................18. 第三節. 控制變數及資料來源..............................................................................20. 第四節. 實證模型..................................................................................................23. ‧ 國. ‧. Nat. y. 實證結果......................................................................................................27. sit. 第四章. 學. 第一節. 第二節. 企業社會績效與企業價值之實證結果..................................................31. 第三節. 穩健性測試..............................................................................................41. n. 第五章. al. er. 敘述統計和單變量檢定..........................................................................27. io. 第一節. Ch. engchi. i Un. v. 結論與建議..................................................................................................43. 第一節. 研究結論..................................................................................................43. 第二節. 貢獻和限制..............................................................................................44. 第三節. 未來研究建議..........................................................................................46. 參考文獻......................................................................................................................47 附錄..............................................................................................................................51.
(6) 表目錄 表 3-1. 使用變數整理表---------------------------------------------------------------------22. 表 4-1. 敘述統計與單變量檢定表---------------------------------------------------------29. 表 4-2. 變數相關係數矩陣------------------------------------------------------------------30. 表 4-3. CSP、CFP 和 FV 關聯分析：跨期迴歸模型----------------------------------32. 表 4-4. CSP、CFP 和 FV 關聯分析：延遲一期迴歸模型----------------------------34. 表 4-5. CSP 和 FV 關聯分析：橫斷面迴歸分析結果----------------------------------35. 表 4-6. CFP 和 CSP 因果關係分析：羅吉斯迴歸分析結果---------------------------37. 政 治 大 穩健性測試---------------------------------------------------------------------------42 立. 表 4-7 CSP、CFP 和 FV 關聯分析：兩階段迴歸模型--------------------------------40 表 4-8. ‧. ‧ 國. 學. 表 A-1 延遲一期羅吉斯迴歸模型結果--------------------------------------------------51. n. er. io. al. sit. y. Nat. 圖 1-1. 圖目錄. i Un. v. 研究流程圖-----------------------------------------------------------------------------6. Ch. engchi. 圖 A-1 配適值殘差圖-------------------------------------------------------------------------52.
(7) 第一章 第一節. 緒論. 研究背景、目的與動機. 一、研究背景 隨著時代的變遷，企業社會責任(Corporate Social Responsibility; CSR)在過去 十幾年來成為全世界風行的話題，從 1999 年 1 月 31 日聯合國秘書長 Koffi Anan 在世界經濟論壇(World Economic Forum)發表全球盟約(UN Global Compact)後全 世界對於企業社會責任的重視程度越來越高，例如 2001 年開始經濟合作與發展. 政 治 大. 組織(Organization for Economic Co-operation and Development; OECD)就順應世. 立. 界潮流每年舉辦企業責任圓桌論壇並提出 OECD 國家對於跨國企業的企業責任. ‧ 國. 學. 的指導原則(OECD 多國企業指導綱領)，綜觀其內容就是針對企業社會責任的內 涵，像是工作人權、工作環境的安全以及企業生產過程中的環保議題等，種種內. ‧. 容都說明了企業社會責任絕對是世界的潮流(Lougee and Wallace, 2008)。. y. Nat. er. io. sit. 而在這樣的風潮之下社會責任投資(Social Responsibility Investment; SRI)自 然成為一個在資產管理公司及各大投資機構中熱門的話題，根據統計資產管理機. n. al. Ch. i Un. v. 構在社會責任投資的資產管理規模已經從 2006 年不到 5 兆美金快速成長到 2011 1. engchi. 年的 30 兆美金 ，這可以歸功於 2005 年聯合國邀請全世界大型的資產管理機構 聯合參與制定並簽署責任投資原則(The Principles for Responsible Investment; PRI)，明確的希望將這企業社會責任中的三大議題：環境、社會和公司治理 (Environment, Social and Corporate Governance; ESG)放入各個資產管理的投資原 則及評估流程中，例如加州公務人員退休基金(CalPERS)在 2011 年就開始著手研 究如何將 ESG 議題更佳有效的整合在投資評估流程中2。. 1 2. 資料來源：Annual Report of PRI Initiative 2011 資料來源：CalPERS 官方網站 http://www.calpers.ca.gov/index.jsp?bc=/about/press/pr-2011/aug/envrnmtl-wkshp.xml 1.
(8) 因此為了能夠滿足投資人的期待，越來越多的企業開始發展企業社會責任， 例如全世界最知名的高科技公司蘋果公司(Apple, Inc.)就在 2012 年首度公佈供應 商企業社會責任進展報告(Apple Supplier Responsibility 2012 Progress Report)，不 僅僅只是強調自身的企業社會責任，更是帶動整個供應鏈的廠商一起追求企業社 會責任的實現。 二、研究目的 研究目的一：分析企業社會績效和企業價值的關聯. 政 治 大 社會績效(Corporate Social Performance; CSP)和企業價值(Firm Value; FV)兩者之 立. 在這樣的時空環境背景下，研究企業投入企業社會責任的程度，也就是企業. ‧ 國. 學. 間的關聯性自然成為一個值得研究的議題。過去在學術界主要研究的方向是 CSP 和 CFP 的關聯性分析。但若回到企業經營的觀點，企業社會績效和企業價值的. ‧. 之關聯才是關鍵，而連接兩者間的橋梁之一就是企業財務績效。而過去的學術研. sit. y. Nat. 究對於 CSP 和 CFP 的關聯性分析所產生出來的實證結果都缺乏一致性的結果(張. er. io. 元、沈中華與王宗政，2010) ，有許多的研究結果支持好的 CSP 會帶來更佳的. al. n. iv n C h eetnal., Preston and O’Bannon, 1997; Cheung hi U g c2010)，但也有一部分的實證結果認為. CFP (Bragdon and Marlin, 1972; Bowman and Haire,1975; Cochran and Wood, 1984;. 較好的 CSP 會帶來較差的 CFP (Vance, 1975; Brammer, Brooks and Pavelin, 2005; Lopez, Garcia and Rodriguez, 2007)，甚至有實證研究的結論是認為兩者之間的關 係是模糊不確定的(Fogler and Nutt, 1975; Freedman and Jaggi, 1982; Aupperle, Carroll and Hatfield, 1985)。 研究目的二：進一步分析企業社會績效是透過怎樣的管道來影響企業價值 最後，過去的文獻中針對CSP和CFP的關聯性中，都未嘗試深入了解若CSR 活動讓企業的價值提升，那麼主要來自於哪種原因，是因為企業的形象變佳進而 差異化企業本身進而創造價值，還是企業的資金成本下降(Cost of Capital)，或甚 2.
(9) 至是代表降低利害關係人的衝突(Conflict of Interest between Stakeholders)而提升 企業價值。 研究目的三：同時分析企業社會績效、企業財務績效和企業價值三者關聯 在過去的研究中，會產生實證結果不一致的主要原因之一就是選用的CFP指 標不洽當(沈翔麟、林怡君， 2007)。文獻上所使用的CFP指標大致分為兩類(郭 方昇，2001)，第一種是會計基礎的財務績效衡量指標(Accounting-Based)，利用 歷史的財務報表去衡量公司的財務績效，例如資產報酬率(Return on Assets; ROA) 和每股盈餘(Earning Per Share; EPS)，但此種會計基礎的衡量指標僅能衡量過去. 政 治 大. 企業的財務績效且容易受到管理者操控(McGuire, Sundgren and Schneeweis,. 立. 1988)；而第二種衡量指標則是市場基礎(Market-Based)，也就是利用股票市場的. ‧ 國. 學. 價格資訊來衡量公司的財務績效，因為股票市場是反映公司未來的財務經營績. ‧. 效，但此種指標可能會受到其他因素的影響(Griffin and Mahon , 1997)。本研究則 同時使用兩種指標，並把市場基礎的CFP指標定義為企業價值(FV)的指標，因為. y. Nat. er. io. sit. 投資人在意的是未來的財務績效，然後轉變為投資人的財富創造，也就是企業價 值的增加，而市場基礎的指標就是從投資人財富創造的角度出發，衡量企業的價. n. al. 值。. Ch. engchi. 3. i Un. v.
(10) 第二節. 研究範圍. 針對本研究之目的，下列將簡單描述本研究之研究範圍 一、研究對象 由於本研究是針對具備較佳的企業社會績效的企業進行研究，因此就牽扯到 選擇哪種標準以及資料庫。大致上來說，目前企業社會責任的公認標準有 ISO 26000 和 Global Compact 等，而評估企業社會績效的機構則有 KLD Research & Analytics 以及 Dow Jones Sustainability Index 等…不同的機構之間所採用的標準 和評估架構都有所不同。. 立. 政 治 大. 最後本研究之研究對象是採用在美國地區上市且被道瓊永續性指數(Dow. ‧ 國. 學. Jones Sustainability Index; DJSI World)3選入之成分股公司，用來作為對照組的是. ‧. 沒被選入 DJSI 的美國上市之標準普爾 500 指數4成分股(Standard & Poor’s 500 Index; S&P 500)，為了避免存活者偏誤(Survivorship Bias)，被篩除且不在現在 S&P. y. Nat. n. al. er. io 二、研究期間. sit. 500 成分股的公司也會當為研究對象。. Ch. engchi. i Un. v. 本研究涉及 DJSI 成分股的樣本取得，因為 DJSI 在 2002 年才開始公佈成分 股，因此本研究主要之研究期間為 2002 年到 2010 年。. 3. 道瓊永續性指數(Dow Jones Sustainability Indexes; DJSI)是道瓊指數(Dow Jones Indexes)和永續. 資產管理集團(Sustainable Asset Management Group; SAM) 合作推出針對企業永續性的指數。該 指數是依據企業永續性評估準則(包括經濟、社會與環境三大層面; ESG)和個別的準則進行評估 追蹤在企業永續性領域上領先的企業，選取為指數成分股的方式是所謂的同業中最佳方式 (Best-in-Class Approach)，其中DJSI World指數選取的公司是遍及全世界 4. 標準普爾 500 指數(Standard & Poor’s 500 Index)是由標準普爾公司建立維護的指數 4.
(11) 第三節. 研究流程. 本研究共分為五章，依序討論研究之動機與目的，回顧過去相關之國內外文 獻，建構研究假說與方法，分析實證之結果，並最出最後結論。各章節之詳細內 容概述如下： 第一章為緒論，主要探討本研究之背景、目的與動機並簡述本研究之範圍及 架構流程。 第二章為文獻回顧，主要分兩節，第一節主要是針對企業社會責任之定義及. 政 治 大. 範圍的文獻回顧，經由回顧相關文獻來了解企業社會責任的歷史演進以及對企業. 立. 的意義及影響；第二節是回顧企業社會績效和企業財務績效的相關研究文獻，從. ‧ 國. 學. 多方面去回顧整理到現在為止主要的假說、理論和實證結果。. ‧. 第三章為研究設計，說明本研究主要的研究假說以及理論框架，並推導相關 模型作為研究方法的建立，並討論整個研究方法的實證模型，最後是相關研究變. er. io. sit. y. Nat. 數的決定。. al. iv n C hengchi U 統計特徵呈現出來，並利用統計軟體將變數間的相關性報表也呈現出來作為初步 n. 第四章為實證結果，分為三節，第一節是敘述統計，將所有相關變數的基本. 的結果預測及判讀依據。第二節開始是針對研究假說來進行實證結果的分析。 第五節為結論與建議，先說明本研究之結論，再來是主要貢獻以及研究限 制，最後則是對於未來相關研究方向的建議。. 5.
(12) 圖 1-1：研究流程圖. 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 6. i Un. v.
(13) 第二章 第一節. 文獻回顧. 企業社會責任(CSR). 企業社會責任(CSR)的概念，遠從上個世紀的 1935 就已經開始萌芽(郭方 昇，2001)，因此企業社會責任並不是一個近年來才發展的概念，而是一個有長 期歷史，隨著時代變化、環境變遷所演進的概念。 依據學者 Carroll(1999)的文獻，在 1930 年代和 1940 年代的企業社會責任文 獻大部分已經開始，而在 1950 年代開始，企業社會責任開始被廣泛研究，以下. 政 治 大. 依據 Carroll(1999)的文獻對於不同時期企業社會責任的劃分方式回顧最重要的. 立. 文獻以及內容，並回顧近十年最重要的文獻：. ‧ 國. 學. 1950 年代－企業社會責任的開始. ‧. Bowen(1953)的文獻中關注在企業應該承擔怎樣的社會責任，由於當時的商. sit. y. Nat. 業社會在二次世界大戰後快速成長，整體經濟開始蓬勃發展，形成許多大資本家. io. er. 壟斷市場因而可以剝削勞工和消費者權益，因此當時的企業社會責任僅能依靠政. al. iv n C hengchi U 因此，Bowen(1953)才會提出一個質問就是”企業應該被預期承擔怎樣的社會責 n. 府介入，制定法律來要求企業承擔最低限度的企業社會責任(葉淑娟，1988)。也. 任？”，因此此時代的企業社會責任的觀點還是比較從法律責任的角度來看。 1960 年代－企業社會責任的擴大 Davis(1960)認為社會責任在當時還是一個非常模糊不清的想法但是卻是一 個值得被企業管理階層探討的議題。而在此之後，企業社會責任的探討開始往到 底企業社會責任是企業的責任還是義務，如果是責任的話就是企業應該要去做， 而義務的話就是企業被要求去做，因為企業掌控社會非常大的資源，擁有非常大 的能力，責任和能力應該是相對稱的(The Iron Law of Responsibility, Davis and Blomstrom, 1966)，此時的企業社會責任觀點已經開始轉變成社會大眾責任觀 7.
(14) 點，企業必須將社會大眾的長期利益納入到決策考量之中(葉淑娟，1988)。 1970 年代－企業社會責任的擴散 Johnson(1971)提出企業社會責任應該被認為是企業長期利潤最大化的考量 之下納入決策的觀點。此時代的文獻開始大量針對企業社會責任和企業財務績效 進行探討，例如 Friedman(1970)認為企業經營者並不擁有足夠的專業能力去解決 社會問題，因此企業進行企業社會責任可能會造成企業的目標混淆，因而讓財務 績效變差。此時代對於企業社會責任的定義開始擴散，像是在 1971 年美國經濟 發展協會(Committee for Economic Development; CED)就提出三個層次的同心圓. 政 治 大. 劃分法，分別是內圈責任也就是最基本的企業責任，配合社會價值運行的中圈責. 立. 任以及積極改善社會的外圈責任。而學者 Carroll(1979)則提出四個構面，經濟性. ‧ 國. 學. (Economic)、法律性(Legal)、倫理性(Ethical)及自發性(Discretionary)四個構面，. ‧. 經濟性是指企業應該生產或提供社會所需求的產品或服務並因此產生獲利，也就 是創造經濟附加價值的概念；法律構面則是政府對企業的要求義務，例如環保法. y. Nat. er. io. sit. 規等；倫理性則是一般社會大眾期望企業應達成的社會責任；最後自發性則是企 業未被社會大眾或政府明確期望去盡到的社會責任。而在此之後針對企業社會責. n. al. Ch. i Un. 任的定義大體上就是在這四個構面中(郭方昇，2001)。. engchi. v. 1980 年代－更少的定義、更多的研究和其他相關主題 Epstein(1987)提出企業的社會政策流程(Corporate Social Policy Process)的架 構，將企業社會責任劃分為企業道德、企業社會責任和企業社會反應，但此三者 之間的涵蓋領域其實是有重複的，當中對於企業社會責任的對象主體更明確的定 義為企業利害關係人(Corporate Stakeholders)，至此企業社會責任和企業之間的關 聯開始更明確的被定義出來，企業社會責任之所以存在就是因為企業必須對所有 利害關係人(政府、消費者、員工以及因為企業相關活動而會受到影響的所有利 害關係人)負起責任。 8.
(15) 1990 年代－在其他相關主題上更多的研究成果 在 1990 年代企業社會責任的理論概念在經過過去數十年的學術研究後已經 大致成型，此時跟企業社會責任相關的最主要三個主題就是企業社會績效 (CSP)、企業道德(Business Ethics)和利害關係人理論(Stakeholder Theory)。這三個 主題是往往是相互關連的，例如學者 Wood(1991)就在 CSP 的模型中包含了利害 關係人的管理(Stakeholder Management)。而在此時期的研究主題開始大量跟企業 財務績效(CFP)或是社會責任投資績效(SRI)連結在一起(Griffin and Mahon, 1997; Preston and O’Bannon, 1997; Waddock and Graves, 1997)，因為在 1980 年代過後已. 政 治 大. 經有資產管理機構開始進行社會責任投資(郭方昇，2001)。. 立. 2000 年以後－新的思維與新的觀點. ‧ 國. 學. 近十年來對於 CSR 最重要的研究文獻大概就屬學者 Porter and Kramer(2006). ‧. 提出的策略觀點，當中提到 CSR 是企業維護價值的策略性手段，甚至可以是創. sit. y. Nat. 造價值的策略。例如美國知名連鎖咖啡業者星巴克(Starbucks Corp.)就在 2002 年. er. io. 和 Conservation International 結盟，不僅投入資金去支持咖啡原產地的保育，更. al. iv n C 5 h e n g c h i U CSR 。此個案被寫入哈佛商學院的個案中，作為企業將 n. 宣布願意用更高的價格去收購當地農夫採用自然保育方法種植的高品質咖啡豆 納入策略考量的教學. (Harvard Business Review: Starbucks and Conservation International, 2002)。建基於 利害關係人和策略選擇的觀點之上，Harjoto and Jo(2011)的實證研究則是認為 CSR 是公司進行公司治理(Corporate Governance)以解決利害關係人之間的利益 衝突的手段，至此整個 CSR 的定義範圍已經涵蓋到所謂的環境、社會和公司治 理(ESG)三大議題。. 5. 資料來源：StarBucks 香港官方網站 http://www.starbucks.com.hk/zh-hk/_Social+Responsibility/_Social+Responsibilities/Conservation+Co ffee.htm 9.
(16) 第二節. 企業社會績效與企業財務績效. 依照學者 Carroll (1979)所提出的四個構面來看，企業社會績效自然會和企業 財務績效有相當程度的關係，因為其中的經濟構面所強調的就是企業最重要的就 是提供社會所需的產品或服務進而產生獲利，若以利害關係人理論 (Jensen, 2001) 來看，企業的利害關係人一定就包含股東，因此在這樣的基礎假設之下，企業社 會績效和企業財務績效自然就成為一個值得探討的議題。但在過去數十年間的研 究文獻所產生的實證結果卻有相當大的分歧(沈翔麟、林怡君，2007)。. 政 治 大 和 CFP 的關聯性，他所採用的方式是線性迴歸，結果是認為兩者是負相關的 立. Vance (1975)使用股價變動資訊也就是市場基礎的 CFP 衡量指標來研究 CSP. ‧ 國. 學. (Social responsibility high, stock value low)，但此研究使用簡單的雜誌調查當成 CSP 的衡量指標，且沒有控制其他可能影響股價變動的因素，例如最常見影響股. ‧. 價變動的系統風險，最後實證結果出現負的相關性。. y. Nat. sit. Fogler and Nutt (1975)的實證結果認為企業社會責任和公司的財務績效無關. n. al. er. io. 聯，它所使用的 CSP 指標為污染面向的指標，而 CFP 的指標使用的是本益比(P/E. i Un. v. ratio)，但選樣的公司僅有九家公司，且採用橫斷面的研究方法。. Ch. engchi. Alexander and Buchholz (1978)的實證結果是 CSP 和 CFP 無相關，採用和 Vance (1975)一樣的 CSP 指標，並改良 CFP 指標，使用風險調整過後的股價報酬， 並解釋可能造成無相關的原因是因為市場的效率性，因為在效率市場下任何已知 的資訊都會被包含在股價中，因此即使被調查出來公司的 CSP 比較好，也不會 讓股價有任何顯著方向性的變動。 Freedman and Jaggi(1982)研究的實證結果是認為 CSP 和 CFP 是無關聯的， 但若依照不同所屬產業來實證研究的話，則是有支持正向關係。研究的 CSP 指 標是針對環境污染指標，利用會計基礎的財務績效指標例如資產報酬率和股東權. 10.
(17) 益報酬率來進行研究。 Aupperle, Carroll and Hatfield(1985)同時使用長期和短期的風險調整後資產 報酬率來檢測 CSP 和 CFP 之間的關聯，實證的結果支持的是兩者之間不存在顯 著的相關性。 Preston 和 O’Bannon (1997)的實證結果也是認為 CFP 和 CSP 之間的關係具 備顯著正方向性，利用會計基礎的財務績效指標，並同時檢測 CSP 和 CFP 兩者 間是否有領先落後的關係，而實證分析的結果是 CFP 和 CSP 之間的確存在領先 －落後的正向關係，並認為企業在有足夠的資金下將會願意去從事更多的 CSR. 政 治 大. 活動(可用資金假說，Available Funding Hypothesis)。. 立. ‧ 國. 學. Griffin and Mahon (1997)採用五種會計指標當成 CFP 的衡量指標，並使用不 同的 CSP 指標來進行分析，其中包含在後來的實證文獻經常使用的 KLD Index. ‧. (Kinder, Lydenberg and Domini Index)，並特別針對化學產業分析，最後發現選擇. sit. y. Nat. 不同的指標對於實證結果的影響非常的大。. n. al. er. io. 郭方昇(2001)則是使用問卷調查衡量國內企業 CFP，回收的樣本只有 62 家. i Un. v. 企業且分散在 17 種產業中，並同時使用會計基礎和市場基礎的指標衡量企業財. Ch. engchi. 務績效，並沒有控制任何公司的特徵，例如規模等因素，直接將屬於 CSR 的企 業群(30 家)和非 CSR 的企業群(32 家)的平均數作 t 檢定，結果是具備正的相關性。 Lopez, Garcia and Rodriguez (2007)的研究中，利用道瓊永續指數(Dow Jones Sustainability Index; DJSI)作為 CSP 的指標並且使用會計稅前盈餘(Profit Before Tax; PBT)每年的成長性當成 CFP 的指標，所得到的實證結果是兩者之間存在著 負相關，雖然會計基礎的 CFP 指標相對市場基礎的指標比較不會有雜訊(Less noisy)，但會計盈餘反應的是過去而且容易受到會計制度和管理者盈餘操控的影 響。. 11.
(18) 沈翔麟和林怡君(2007)則是使用歐洲道瓊永續指數(DJSI STOXX)驗證CSP 和CFP之間的關係，研究的對象是歐洲的銀行業，研究時間是2002到2005年，CFP 指標也是同時使用會計基礎和市場基礎的指標(資產報酬率和股票報酬率)，並且 使用聯立方程式的研究方法試圖找出CSP和CFP之間的因果關係，最後實證結果 是 認 為 兩 者 間 存 在 負 的 相 關 性 並 支 持 經 營 階 層 的 機 會 主 義 假 說 (Managerial Opportunism Hypothesis)，也就是經營階層為了私人利益進行企業社會責任的投 資。 Shen and Chang（2009）則是利用台灣著名的遠見雜誌(Global View Monthly;. 政 治 大 的研究方法先挑選拿來對照的公司來比較具備CSR的公司和不具備CSR公司的 立. GMV)的企業社會責任獎分析在台灣市場的CSP和CFP的關聯。他們使用了配對. ‧. ‧ 國. 更佳的CFP。. 學. 財務績效，使用的都是會計基礎的財務績效指標，實證結果是支持CSP可以帶來. Cheung et al. (2010)則是使用里昂證券(CLSA)發表的Corporate Governance. y. Nat. sit. Watch (CGW)研究在亞洲新興市場CSR是否有受到和歐美投資人一樣程度的重. n. al. er. io. 視，但因為整個樣本期間只有包含2001、2002和2004年三個非連續性的年度，所. i Un. v. 以在資料上完整性比較不足夠。採用市場基礎的Tobin’s q當作衡量CFP的指標，. Ch. engchi. 最後實證發現在亞洲新興市場企業的評價和CSP的程度呈現正相關。 Harjoto and Jo(2011)的實證研究則是支持CSR是公司進行公司治理解決利害 關係人之間的利益衝突(Conflict of Interest Hypothesis)的手段，使用的是經過產業 調整的ROA和Tobin’s q當作CFP的衡量指標，將不同產業的影響去除掉，並加入 公司治理的變數作為假說的驗證，而CSP的衡量指標則是KLD Index，此研究除 了支持CSP和CFP有正向關係外，更實證支持利害關係人理論的論點。 Pae and Choi (2011)則是更進一步的分析CSR到底是不是企業提升價值的手 段，他們使用韓國市場資料來研究CSR是否能夠經由降低投資人預期風險來提升. 12.
(19) 公司的價值，在公司的資金成本(Cost of Capital; COC)衡量上使用的反向拆解 (Reverse-Engineering)的方式，所使用的CSR衡量指標是2005年韓國有關企業道德 (Business Ethics)的調查，最後實證結果是支持CSR對於降低投資人資金成本，進 而提升企業價值有正向相關。 綜觀這些實證文獻的發展，可以知道早期的實證文獻受限於CSP的指標發展 的不完整以及CSR定義範圍的不同，因此產生許多不一致的結果，早期針對的主 要是環境方面的議題，且有許多實證結果都是支持CSP和CFP無顯著性或是負相 關性，而到後期的實證文獻則是有較多正向相關的支持，此時的CSP指標也開始. 政 治 大. 發展成熟，越來越多的學者開始針對企業進行CSP的動機進行假說驗證，不論是. 立. 從代理人問題(Agent Problem)出發的經理階層的機會主義假說或是針對利害關. ‧. ‧ 國. io. sit. y. Nat. n. al. er. 展。. 學. 係人理論的利益衝突(Conflict of Interest)，實證的文獻都開始往更細部的議題發. Ch. engchi. 13. i Un. v.
(20) 第三章 第一節. 研究方法 研究假說. 有鑒於目前實證文獻結果對於企業社會責任和企業財務績效兩者關係的不 一致，本研究擬驗證的假說如下： 首先，企業財務績效是否能由企業社會績效所帶動是企業社會責任研究的主 要議題，依據 Cornell and Shapiro(1987)所提出的社會衝擊假說(Social Impact Hypohesis)，企業社會責任將能滿足利害關係人的需求進一步提升企業的財務績. 政 治 大. 效，例如企業經由選擇具備企業社會責任的供應商，將能因此得到消費者的更多. 立. 認同，強化品牌形象而讓企業長期財務績效提升，最後轉變為企業的價值創造的. ‧ 國. 學. 來源。. ‧. H1A. 如果社會衝擊假說是對的，也就是企業社會績效能經由滿足利害關係人的 需求，提升企業財務績效，進而創造企業價值，則本研究預期企業價值和企業社. y. Nat. er. io. sit. 會績效將有正的相關性。. al. iv n C 益通常是具備外部性(Externality;h Friedman, e n g c1970)，且實際財務上的獲利難以衡量 hi U n. 相反的來說，由於企業社會責任的投入是一種有形的成本，但是所得到的效. 或是不足以彌補所投入的資源，如同寇斯定理(Coase Theorem; Coase, 1960)所描 述 的 情 況 下 ， 此 時 企 業 社 會 績 效 和 企 業 財 務 績 效 像 是 一 種 抵 換 (Trade-off Hypothesis)，因此企業價值將會被破壞。 H1B. 若抵換假說是對的，則企業社會責任的投資在無法確定得到的效益以及明 確的成本下，企業社會績效和企業財務績效兩者呈現的情況是無相關或甚至是負 相關的，也就是越好的 CSP 不會帶來更好的 CFP 在了解企業社會績效和企業價值的關聯性後，本研究將更進一步分析企業社 會績效是透過哪種管道來影響企業價值。 14.
(21) 首先根據自由現金流量折現模型，企業價值(股權價值加上債權價值)應等同 於未來自由現金流量的折現和，因此 EV =. FCF EVA = IC + = f ( g , m, k ) WACC − g WACC − g. (公式 1). 其中 EV 代表企業價值， FCF 代表現金流量而 WACC 代表企業的加權平均 資金成本，EVA(Economic Value Added)則是經濟附加價值，因此企業價值三因子 就是成長(growth; g)、利潤(margin; m)、風險(cost of capital; k)6。因此當企業提升 財務績效並進一步創造企業價值時，在沒有其他外部成長預期下，一定是透過兩. 政 治 大 的風險進而降低加權平均資金成本(WACC)，進而提升企業價值，且兩個管道並 立 種管道，第一種是提高未來的自由現金流量(FCF)，第二種管道則是降低投資人. ‧ 國. 學. 非互斥，若企業的自由現金流量提升一定會反應在會計基礎的財務指標上，若是 加權平均資金成本的降低，則會反應在市場基礎的財務指標上。. ‧. 而根據 Porter and Kramer(2006)所提出的策略性 CSR (Strategic CSR)觀點，企. Nat. sit. y. 業社會責任是一種策略，而 Harjoto and Jo(2011)實證結果發現，企業社會責任的. n. al. er. io. 投資是一種公司治理(Corporate Governance)的手段，能夠降低利害關係人之間的. i Un. v. 利益衝突(Conflict of Resolution Hypothesis)，因此企業社會責任是一種經理階層. Ch. engchi. 的策略性思維，可同時提升企業競爭力和降低利害關係人的利益衝突，因此本研 究進一步研究的假說如下： H2A. 若策略性 CSR 的觀點是對的，那麼經理階層將會採用 CSR 做為企業價值 的創造手段，也就是企業社會績效的提升是可以提升企業財務績效並提升企業價 值的策略，其來源是來自於企業對於投資人(股東及債權人)風險的降低。 再來根據 Fisman et al.(2005, 2006)所指出，企業社會責任是一種企業的差異 化方式(Product Signaling Hypothesis)，是在高度競爭產業的企業用來證明產品的. 6. 吳啟銘(2010)，”企業評價：個案實證分析第二版”，智勝文化出版 15.
(22) 高品質或突顯自身的品牌的方式。因此本研究提出以下假說： H2B. 若策略性 CSR 的觀點是對的，在差異化的策略前提下，企業社會績效的提 升能帶來企業價值的創造，來源來自於會計上的財務績效提升。 在 2006 年後，社會責任投資(SRI)的概念快速發展，許多社會投資基金都會 不投資和 SRI 相違背的公司，因此將會造成顧客效果(Clientele Effect)的顯現 (Cheah et al., 2011)，而會投資具備良好企業社會績效的投資人都是對於企業社會 責任特別重視的投資人，因此對於有良好社會績效的企業願意付出比較高的溢價 (也就是比較低的資金成本)來彌補企業因為流失潛在投資人的損失，此外因為企. 政 治 大. 業必須放棄進行一些和 SRI 背道而馳的投資方案，因此可能帶來會計財務績效的. 立. 下降，所以本研究提出以下假說：. ‧ 國. 學. H2C. 若顧客效果的情況存在，企業社會績效的提升不一定能帶來企業價值的創. ‧. 造，因為企業的財務績效將會得到提升，但投資人要求的報酬率(WACC)也會降. sit. y. Nat. 低，換言之，也就是風險的降低。. n. al. er. io. 最後，一些文獻提出企業社會責任的總成本都大於總效益，因為經理人可能. i Un. v. 只是利用企業資源去建立自身形象(Preston and O’Bannon , 1997)，或是為了爭取. Ch. engchi. 社會認同降低被革職的風險而進行的手段(Cespa and Cestone, 2007; Harjoto and Jo, 2011)，因此依據 Jenson and Meckling (1976)所提出的代理人問題，所以提出 以下的假說： H2D. 企業社會績效的提升會帶來企業價值的破壞，原因是同時經理人濫用企業 資源讓企業的財務績效降低並造成代理人問題使得投資人(股東及債權人)的風 險提高。 最 後 ， 根 據 Schuler and Cording (2006) ， 只 有 在 企 業 經 濟 上 可 行 時 (Affordability Theory)才能夠繼續進行更上層的企業社會責任，因此提出以下假. 16.
(23) 說： H3A. 企業社會責任類似於一種投資支出，當企業價值越高時，代表企業的財務 資源越豐富，企業越有可能投入越多資源進行企業社會責任，所以企業財務績效 的高低會決定企業是否會積極進行企業社會責任的投資，進而提升企業社會績 效。 於此觀點下，經理人若是在企業財務績效不佳的情況下仍進行過多的企業社 會責任投資，原因在於經理人想要移轉利害關係人的焦點，以彌補他們在企業營 運績效上的表現不佳，此時依據Preston and O’Bannon (1997)提出的經營階層機會. 政 治 大. 主義假說(Managerial Opportunism Hypothesis)經理人可能因為過度投資企業社會. 立. 責任而破壞公司價值(Harjoto and Jo, 2011)：. ‧ 國. 學. H3B. 企業社會責任類似於一種投資支出，但可以由經理人依據自身利益決定投. n. al. er. io. sit. y. Nat. 關。. ‧. 入的資源多寡，因此企業價值的高低和企業進行企業社會責任的投資呈現負相. Ch. engchi. 17. i Un. v.
(24) 第二節. 主要變數及實證架構. 由於本研究針對的研究主題是 CSP、CFP 和 FV 三者關聯性的分析，因此提 出下列的實證架構： 首先，針對主要變數 CSP，本研究的資料來源是 DJSI World Index，如果被 選入 DJSI World，就認定具備較佳的 CSP，變數的性質屬於虛擬變數(Dummy Variable)。針對 CFP 的指標變數，本研究使用的是依據 Compustat 所抓取的企業 財務資訊以及股價資訊計算而得的年度 Tobin’s q，由於 Tobin’s q 同時具備會計. 政 治 大 用的變數，並利用 Tobin’s q 拆解(Fane, Noel and Tice, 2009; Wu and Liu, 2011)研 立 基礎的和市場基礎的績效指標特性且又可反應企業價值，因此作為本研究主要使. EV EV EBIT = × = MEBIT × OROA Asset EBIT Asset. (公式 2). ‧. ‧ 國. Tobin's q =. 學. 究方法來進行，其推導如下所述：. sit. y. Nat. 其中 EV 等於企業總價值，也就是股權市場價值(Equity)加上帳面的負債價. er. io. 值(Total Liability)扣除遞延的所得稅負債，而 Asset 就是代表企業的帳面總資產，. al. iv n C h e n g c h i U EV/IC 7，也就是市場所有 來自於企業評價方法的類似公司比較法中的評價比率 n. EBIT 則是稅前息前營業淨利。MEBIT 則是企業總價值對 EBIT 的倍數，其概念. 投資人對於整體企業的價值預期，若細部分析，在企業沒有成長預期且不考量稅 負影響下，MEBIT 就相當於 WACC 的倒數，是市場基礎的財務績效指標 EV = EBIT × MEBIT =. EBIT WACC. (公式 3). 而 OROA(Operating Return of Assets)則是會計基礎的財務績效指標，是利用 稅前息前營業淨利除上總資產而得，類似於資產報酬率的概念，反應的是會計基 礎的財務績效。若繼續進一步讓拆解可得出公式 4。. 7. 吳啟銘(2010)，＂企業評價：個案實證分析第二版＂，智勝文化出版 18.
(25) EV EBIT Equity EV EBIT × = × × EBIT Asset EBIT Equity Asset P EV EBIT = × × = PEX × Leveage × OROA EBITPS Equity Asset. Tobin's q =. (公式 4). 首先先將 Equity 和 EBIT 上下同時除以流通在外股數，此時得到 EBITPS （Earning Before Interest and Tax per Share） ，然後可進一步得到 PEX(Price to EBITPS)其概念類似於市場的本益比(Price to EPS)概念，因此在沒有成長預期 下，PEX 相當於股東資金成本(Cost of Equity Capital, Ks)的倒數。 而 Leverage 則是市場基礎下的槓桿指數，代表一塊錢股權價值撐起幾倍的. 政 治 大. 企業價值，Leverage 越高，代表債權人目前的債務相對其他企業來說是比較高. 立. 的，此時債權投資人的財務風險會上升，在其他情況不變下，債權人的資金成本. ‧ 國. 學. 會比較高。. ‧. 因此本研究將利用 Tobin’s q 的拆解來實證前節所列述的假說，所有的拆解 都是使用 Tobin’s q (Q)，另外也會呈現用產業中間值(median)調整後的 Tobin’s q. y. Nat. n. al. er. io. sit. (AdjQ)的結果，但所有的細部拆解都是使用未經調整的 Tobin’s q。. Ch. engchi. 19. i Un. v.
(26) 第三節. 控制變數及資料來源. 在控制變數中必須控制其他可能會影響企業財務績效的公司特徵。首先由於 規模經濟是最常見影響財務績效的因子，例如正處於成長期的企業，因為資產規 模較小，所以其財務績效也尚未展現出來，因此本研究將對樣本內的公司總資產 取自然對數來控制資產規模的影響(Log Total Asset; LogTA)；而負債比率的高低 也會影響投資人的風險，因此使用會計帳面的負債比率(Debt Ratio; DBR)做為控 制因子；由於進行 Tobin’s q 是屬於市場基礎的指標，而公司的成長預期會影響 市場投資人的評價，因此本研究也會加入過去三年的年複合營收成長率(3 Year CAGR; Growth)做為控制變數。. 立. 政 治 大. ‧ 國. 學. 此外國內學者沈翔麟和林怡君(2007)提到過去相關的實證文獻都忽略了研 發這個變數本身就會對 CFP 造成影響，因此本研究也將控制取自然對數後的研. ‧. 發費用(Log R&D Expense; LogRD)。而依照學者 Fisman et al.(2005, 2006)所指. sit. y. Nat. 出，產業的競爭情況也會影響 CSP 對 CFP 的影響，在越競爭的產業中，行銷支. al. er. io. 出會越多，因此參考 Harjoto and Jo(2011)的實證模型後本研究也將控制取自然對. v. n. 數後的行銷費用(Log Advertising Expense; LogAD)，作為控制變數。. Ch. engchi. i Un. 本研究的研究期間橫跨九個年度(2002－2010)，因此將會控制在不同年的影 響(Year)。此外，本研究的樣本大部分皆為 S&P 500 成分股，但也有少部分並非 S&P 500 成分股，為了避免可能因此產生的影響，因此使用當年度是否屬於 S&P 500 成分股的虛擬變數(D_SP500)做為控制變數。 再來，由於主要變數使用的是 DJSI World 在美國上市的成分股，但 DJSI World 採取的篩選標準是產業內最佳(Best-in-class)，Statman(2008)提到若採取產 業 內 最 佳 此 種 方 法 下 所 選 出 來 的 企 業 會 包 含 一 般 SRI 會 避 開 投 資 的 企 業 (Shunned Stock)，像是酒類(Alcohol)、菸草(Tobacco)、博奕(Gambling)、武器 (Firearms)、軍事(Military)及核能(Nuclear)等產業，而且能夠讓投資組合產生超額 20.
(27) 報酬，而由於對照組當中有上述的產業，因此本研究將樣本中屬於這種產業的企 業用迴避產業(Shunned Industry; S_Industry)做為控制的變數，性質是虛擬變數， 用以檢驗 Statman(2008)的論述。 最後根據 Fane, Noel and Tice (2009)，企業價值和流動性有高度正相關，因 此本研究將計算樣本內各公司每年的週轉率(當年成交量除以當年年底流通在外 股數)作為流動性的控制變數。而 Spiegel and Wang (2005)則認為股價的非系統風 險(Idiosyncratic Risk)會和投資人的要求報酬率成反比，也就是越高的非系統風險 會造成投資人的要求報酬率越高，再加上市場系統風險的高低將會影響投資人的. 政 治 大. 要求報酬率，因此本研究先利用 CAPM 模型計算個別公司在樣本點前 24 個月股. 立. 價溢酬(股價報酬減掉市場無風險利率)和 S&P 500 指數的每月指數溢酬(指數報. ‧ 國. 學. 酬減掉市場無風險利率)所計算而得的系統風險(Beta)，做為控制系統風險的變 數，再來利用 Beta 找出當月的預期報酬率，先求得殘差(實際報酬率和預期報酬. ‧. 率的差距)，接著計算殘差的標準差做為非系統風險的控制變數，由於本研究有. Nat. sit. y. 包含資產規模的控制變數，再加上本研究的應變數是 Tobin’s q 類似於股價淨值. n. al. er. io. 比，因此使用 CAPM 的單因子模型，而不採用 Fama-French 三因子模型計算。. Ch. i Un. v. 所有的控制變數和相關的公司資料來源都是來自於 Compustat，而是否被認. engchi. 定為有較佳 CSP 公司的資料則是根據 DJSI 每年所選入 DJSI World Index 的成分 股，資料的來源有些來自於 DJSI 官方網站所公佈的年度資料，由於在近幾年 DJSI 並未在其官方網站上公佈年度資料，因此近幾年的資料來源取得則是使用網路上 所流通的第二手資訊取得，因此在這一部分的資料來源上可能是比較有品質上的 限制。若公司被選入 DJSI 則是代表有較佳 CSP，變數值為 1，而沒在 DJSI 的公 司則認為 CSP 較差，變數值為 0。除了 DJSI 的資料是從 2002 到 2010 年之外， 其於變數的樣本都是從 2000 年蒐集到 2010 年，此外由於本研究在實證模型上會 採用延遲一期的數值去處理可能存在的內生性，因此變數代號後面加上 lag1(_L1) 代表是延遲一期的數值，而所有變數相關代號和計算方式整理如下表 3-1。 21.
(28) 表 3-1. 使用變數整理表 變數意義. 取得/計算方式. 附註. Q. Tobin’s q 衡量企業價值的變數. (股權市值+帳面總負債-遞延所得稅負債)/帳面總資產. 原始財報數字的取得皆來自 Compustat. AdjQ. 衡量經產業中間值調整後的 Tobin’s q. Q 值除上產業中間值. 產業分類標準是用 SIC 的四碼數字. MEBIT. 從企業觀點衡量投資人願意在不同獲利能. (股權市值+帳面總負債-遞延所得稅負債)/稅前息前營. 控制成長預期下，加權平均資金成本. 力下給予的評價倍數，WACC 的倒數. 業淨利. (WACC 的倒數)就是企業評價倍數，因 此越高的倍數代表越低的 WACC. PEX. 從股權投資人願意在不同獲利能力下給予. 股權市值/稅前息前營業淨利. 控制成長預期下，股東資金成本(Ks)的. 的評價倍數，Ks 的倒數. 倒數)就是股價評價倍數，因此越高的倍 數代表越低的 Ks. Levg. 企業的財務槓桿倍數，衡量破產風險. (股權市值+帳面總負債-遞延所得稅負債)/股權市值. OROA. 會計基礎的獲利能力，衡量 CFP 的指標. 稅前息前營業淨利/帳面總資產. D_DJSI. 有 CSP 的企業，變數性質為虛擬變數. DJSI World 成分股，部分來自官方資料，部分來自網. 立. 政 治 大. 越高代表財務風險越高. 1 代表 DJSI，0 代表 Non-DJSI. 路上的第二手資料. LogAT. 取自然對數後的企業資產規模，當作公司. 成長預期對企業價值的影響，使用的是過. Nat. LogRD. 研發對企業價值的影響. Liquidity. 股票流動性對企業價值的影響. Idiorisk. 企業非系統風險(Idiosyncratic Risk). Compustat 取得然後手動取自然對數. 取得然後手動取自然對數 aCompustat iv l C n hengchi U 當年度交易量/流通在外股數. n. 行銷對企業價值的影響. io. LogAD. Compustat 取得然後取自然對數. y. Growth. 去三年的營收幾何成長率. Compustat 取得然後計算：公司總負債/公司帳面總資產. sit. 公司的帳面負債比. ‧. DBR. Compustat 取得然後取自然對數. 1 代表 S&P500，0 大表 Non-S&P500. er. 特徵控制變數. Compustat 提供. ‧ 國. 當年度 S&P 500 成分股，虛擬變數. 學. D_SP500. 樣本點前 24 個月股價溢酬(股價報酬減掉市場無風險 利率)和 S&P 500 指數的每月指數溢酬(指數報酬減掉 市場無風險利率)兩者在普通線性迴歸後的殘差 (residual)的標準差. Beta. 企業的系統風險(Systematic risk). 樣本點前 24 個月股價報酬和 S&P500 指數迴歸求得的 相關係數. S_Industry. 迴避產業，屬於虛擬變數性質. 總共有五個產業被列入，SIC code 為 2215(Casino. 1 代表屬於迴避產業，0 代表不屬於迴避. &Gaming)、6270(Areospace & Defense)、. 產業。. 3050(Tobacco)、3270(Brewers)、3280(Distillers & Vintners) Year. 年份，排除年份的影響. 2002 年定義為 1，2003 年定義為 2，以此類推. 22.
(29) 第四節. 實證模型. 一、跨期迴歸模型 (Pooled Ordinary Least Square; Pooled OLS) 針對本研究擬實證的假設 H1 以及 H2，也就是企業社會績效和企業財務績 效及企業價值三者之間的相關性，本研究將先使用下列的一般迴歸模型(Ordinary Least Square; OLS)： Qit ( MEBITit or PEX it or Leverageit or OROAit or AdjQit ) = β0 + β1 × D _ DJSIit + β 2 × D _ SP500it + β3 × LogATit + β 4 × DBRit +β5 × Growthit +β6 × LogADit +β7 × LogRDit +β8 × Liquidityit. (迴歸式 1). 政 治 大 _ SIndustryi + β11 × Yeart + errorit + β9 × Idioriskit + β10 × D立. ‧ 國. 學. 其中，Q 是在每年年底衡量的指標，MEBIT、PEX、Leverage、OROA 則是. ‧. 利用拆解的方式求得每年年底的值。D_DJSI 是當年度是否隸屬於 DJSI 成分股， 樣本期間從 2002 年到 2010 年為止。D_SP500 則是當年度是否隸屬於 S&P 500. y. Nat. er. io. sit. 成分股的虛擬變數。為了控制可能產生的存活者偏誤(Survivorship Bias)，在整個 研究期間內只要曾經是 DJSI 成分股的公司但後來被剃除的公司也都會被納入整. n. al. Ch. i Un. v. 個研究樣本中。其餘的控制變數也都是依照當年度個別公司的資料進行計算求. engchi. 得，相關計算方式請參考前表 3-1。 二、內生性問題(Endogeneity). 由於在過去的研究當中發現 CSP 和 CFP 兩者之間可能互為因果(池祥麟,林 怡君，2009)，因此兩者可能有內生性的問題。由於本研究的研究目的為 CSP 對 CFP 的影響，因此將採取下列延遲一期(lag 1 period)的迴歸模型作為初步處理內 生性問題的方法。迴歸式如下：. 23.
(30) Qit ( MEBITit or PEX it or Leverageit or OROAit or AdjQit ) = β0 + β1 × D _ DJSI _ L1i + β 2 × D _ SP500it + β3 × LogATit + β 4 × DBRit +β5 × Growthit +β6 × LogADit +β7 × LogRDit +β8 × Liquidityit. (迴歸式 2). + β9 × Idioriskit + β10 × D _ SIndustryi + β11 × Yeart + errorit. 此時的 D_DJSI 採用的是前期的數字，由於本研究的 DJSI 指標資料是從 2002 開始到 2010 年，因此樣本期間將會減少一年，從 2003 年開始到 2010 年。 三、單年橫斷面迴歸模型(Cross-Sectional Regression). 政 治 大 歸模型(Cross-Sectional Regression)分析，其原因在於可能是因為某幾年 CSP 和 立. 為了進一步驗證 CSP 是否能帶來 CFP 的提升，本研究也會進行橫斷面的迴. ‧ 國. 學. CFP 的相關性非常強烈才導致整體樣本在迴歸式 1 顯著，例如也許是 2005 年簽 署責任投資原則(The Principles for Responsible Investment; PRI)造成當年度的結. ‧. 果非常顯著，最後讓迴歸式 1 變得顯著。若是如此，則 CSP 和 EV 的關係只是. y. sit. io. n. al. er. 歸式如下：. Nat. 一種短期跳躍式的現象(Jump)，而非長期可不斷執行的企業價值創造策略，其迴. Ch. i Un. Qi ( MEBITi or PEX i or Leveragei or OROAi or AdjQi ) = β0 + β1 × D _ DJSI _ L1i + β 2 × D _ SP500i. engchi. + β3 × LogATi + β 4 × DBRi +β5 × Growthi. v. (迴歸式 3). +β6 × LogADi +β7 × LogRDi +β8 × Liquidityi + β9 × Idioriski + β10 × D _ Industryi + errori. 研究樣本是從 2003 年到 2010 年，每年進行一次橫斷面的迴歸分析，且由於 DJSI 皆為每年九月公佈成分股，為避免可能效果是來自於去年被選入指標的影 響，因此也同時採取延遲一期的做法。 四、CSP 和 CFP 的因果關係 在 H3 的假設檢定中，本研究則是研究企業進行企業社會責任的投資是否和 24.
(31) 前期的財務績效有關，國內學者沈翔麟和林怡君(2007)針對類似假說時使用的是 延遲一期的 CSP 指標跟當期 CFP 指標進行線性迴歸(Ordinary Least Square, OLS)，也就是本期較好的 CFP 是否能提升下期的 CSP，但由於本研究的 CSP 指 標是虛擬變數性質(Dummy Variable)，因此針對 H3 的假說本研究改採用羅吉斯 迴歸(Logistic Regression; Logit)以配合變數特性進行實證分析，也就是分析前期 的 CFP 是否對於本期被選入 DJSI World (代表較佳的 CSP)有顯著影響。此外由 於 DJSI 採用的是產業中最佳的篩選方式，因此我們在進行羅吉斯迴歸時將會省 略迴避產業這個控制變數，以避免可能產生的共線性(Collinearity)以及模型配置. 政 治 大 迴避產業控制變數加進去會產生機率估計模型不符合真實情況的問題，因此建立 立 風險(Model Misspecification Effect)，因為 DJSI 篩選的方式是產業內最佳，若把. ‧ 國. ‧. D _ DJSIit. 學. 的迴歸式如下：. n. er. io. al. Ch. sit. +β6 × LogADit +β7 × LogRDit +β8 × Liquidityit + β9 × Idioriskit + β10 × Yeart + errorit. (迴歸式 4). y. Nat. = β0 + β1 × Q _ L1it + β 2 × D _ SP500it + β3 × LogATit + β 4 × DBRit +β5 × Growthit. 五、兩階段迴歸模型(Two-Stage Regression). engchi. i Un. v. 由於兩者間可能存在反向因果關係(Reverse Causality)，因此僅利用延遲一期 的做法來處理內生性問題無法確切排除變數間因果關係帶來的可能影響，所以本 研究採用兩階段的迴歸方式作為進一步同時處理內生性以及反向因果關係的方 法(Fane, Noel and Tice, 2009; Wu and Liu, 2011)，首先在進行第一階段迴歸模型找 出配適值前(Fitted Value)，本研究先利用前一期的所有變數找出當期被選入 DJSI World 的機率(Logistic Regression)，迴歸式如下：. 25.
(32) P _ DJSIit = β0 + β1 × Q _ L1it + β 2 × D _ SP500 _ L1it + β3 × LogAT _ L1it + β 4 × DBR _ L1it +β5 × Growth _ L1it +β6 × LogAD _ L1it. (迴歸式五). +β7 × LogRD _ L1it +β8 × Liquidity _ L1it + β9 × Idiorisk _ L1it + β10 × Year _ L1t + errorit. 理論上，越高的機率(P_DJSI)代表 CSP 的績效越好，因此 P_DJSI 和 DJSI 兩個變數之間會存在非常強烈的相關性，依據統計檢定，P_DJSI 和 DJSI 的 t-value 達 3.7(可參考附錄一)，但此時依然可能存在反向因果關係，因此參考(Fane, Noel and Tice, 2009; Wu and Liu, 2011)本研究進一步利用這個變數去產生一個工具變. 政 治 大. 數(Instrument Variable)，也就是把 P_DJSI 作為當期的外生變數，放進當期的模. 立. 型中，找出一個最佳的配適值(Fitted Value)，此時第一階段迴歸式如下：. ‧ 國. 學. F _ DJSIit. sit er. io. al. (迴歸式 6). y. Nat. +β7 × LogRDit +β8 × Liquidityit + β9 × Idioriskit + β10 × D _ SIndustryi + β11 × Yeart + errorit. ‧. = β0 + β1 × P _ DJSIit + β 2 × D _ SP500it + β3 × LogATit + β 4 × DBRit +β5 × Growthit +β6 × LogADit. v. n. 在找出配適值後，就進入第二階段的迴歸式，如下：. Ch. engchi. i Un. Qit ( MEBITit or PEX it or Leverageit or OROAit or AdjQit ) = β0 + β1 × F _ DJSIit + β 2 × D _ SP500it + β3 × LogATit + β 4 × DBRit +β5 × Growthit +β6 × LogADit +β7 × LogRDit +β8 × Liquidityit + β9 × Idioriskit + β10 × D _ SIndustryi + β11 × Yeart + errorit. 26. (迴歸式 7).
(33) 第四章 第一節. 實證結果. 敘述統計和單變量檢定. 利用迴歸式一來進行的敘述統計部分(參見下表 4-1)可看出在橫跨 2002 年到 2010 年間各變數的平均值和標準差的情況，原始的樣本數有 4959 個，被納入研 究的企業為 551 家，除了 S&P 500 指數成分股外，包含其它屬於 DJSI World 的 美國上市非 S&P 500 成分股以及一些從 DJSI World 刪除後也不在 S&P 500 成分 股的公司。扣除資料不齊全或是因為合併、收購等特殊事件後，有效的樣本點為 3668 個。. 立. 政 治 大. 其中屬於 DJSI 成分股的樣本數共有 411 個，平均的 Tobin’s q 比率等於 2.07，. ‧ 國. 學. 而不屬於 DJSI 的樣本數總計有 3257 個，平均的 Tobin’s q 比率則是 1.99，相較 於屬於 DJSI 的樣本來說，非 DJSI 樣本平均的 Tobin’s q 是比較低，但不論用 t. ‧. 檢定或是 Z 檢定，都不俱備統計上的顯著性，因此初步的判讀是 CSP 較佳的公. Nat. sit. y. 司雖然平均 CFP 比較高，但不俱備統計顯著性。而使用產業中間值調整後的. n. al. er. io. Tobin’s Q 比率 (AdjQ)則是呈現相反的結果，CSP 比較佳的公司(CSR 企業)平均. i Un. v. CFP 在經過產業中間值調整後是顯著( α = 10% )低於 CSP 較差的公司(Non-CSR. Ch. engchi. 企業)，此時可以初步看出產業因素對於各家企業的 Tobin’s q 有影響性。 MEBIT, PEX, Levg 和 OROA 四個指標中只有 Levg 俱備統計顯著性，也就 是 CSR 企業平均槓桿倍數是顯著的低於 Non-CSR 企業，初步推估是 CSR 企業 舉債較保守或者是在市場上的評價較高，雖然 CSR 企業在 PEX 的平均值是比較 高的，但因為不俱備統計顯著性，因此初步的判斷無法推估 CSR 企業的加權平 均資金成本是否較低。 在其它控制變數中，除了負債比率外，其餘的控制變數都有顯著差異，其中 平均的研發支出(LogRD)和行銷支出(LogAD)都是 CSR 企業顯著高於 CSP 較差的. 27.
(34) 公司，初步解讀是代表被選進 DJSI 的公司對於公司的長期競爭力和品牌形象有 較多的資源投入。而從資產規模(LogAT)來看俱備 CSP 的企業也是顯著較高，總 合來說，從單變量結果看來是控制變數(公司特徵)都有顯著的差異，俱備良好 CSP 的企業規模顯著較大，對於公司的長期競爭力和品牌比較注重，但是相對因為規 模比較大所以成長性(Growth)較低，比較是屬於在產業生命周期成熟階段的企 業。 而企業股票的流動性(Liqudity)也是雙方都有顯著的差異，CSR 企業的交易 換手速度顯著較低，代表 CSR 企業的投資人比較傾向於長期持有，因此推估可. 政 治 大. 能會造成投資人會要求比較高的風險溢酬。而非系統風險(Idiorisk)的單變量檢定. 立. 結果則是 CSR 企業的非系統風險較低。. ‧ 國. 學. 最後細看拆解出來的四個主要變數 MEBIT, PEX, Levg 及 OROA 可以發現，. ‧. 前兩者的標準差非常大，但表樣本中這兩個變數的數值分佈範圍非常大，因為當 企業的 EBITPS 小於 1 的時候，此時整個 PEX 和 MEBIT 都會拉到非常高，因此. y. Nat. n. al. er. io. sit. 初步的敘述統計結果已經可以預見此兩個指標對於 CSP 的顯著性可能會非常低。. Ch. engchi. 28. i Un. v.
(35) 表 4-1 敘述統計與單變量檢定表 CSR 企業(DJSI World Index). Non-CSR (不屬於 DJSI World Index). 檢定統計量. 變數代號. 樣本點. 平均值. 標準差. 樣本點. 平均值. 標準差. Z-stat. t-stat. Q. 411. 2.0704. 1.1478. 3257. 1.9898. 1.2987. 1.3209. 1.2277. AdjQ. 411. 1.0452. 0.4000. 3257. 1.0834. 0.4651. -1.7894*. -1.3356. MEBIT. 411. 16.8941. 629.8556. 3257. 36.1832. 3554.61. -0.2771. -0.1165. PEX. 411. 20.7110. 24.6183. 3257. 15.3041. 411.2612. 0.7399. 0.2828. Levg. 411. 2.4750. 3.8808. 3257. 4.1501. 47.3853. -1.9659**. -0.7601. OROA. 411. 0.1069. 0.7404. 3257. 0.1055. 0.0902. 0.0383. 0.0643. D_SP500. 411. 0.8832. 0.3216. 3257. 0.7777. 0.4158. 6.0436***. 3.9627***. LogAT. 411. 4.2937. 0.6818. 3257. 3.9408. 0.5994. 10.0163***. 10.1455***. DBR. 411. 0.5990. 0.1929. 3257. 0.5798. 0.2148. 1.8764*. 0.9404. Growth. 411. 7.5854. 12.3044. 3257. 11.7254. 48.5935. -3.9593***. -1.8253*. LogAD. 411. 1.0949. 1.3858. 3257. 0.7483. 1.0974. 4.8810***. 5.9163***. LogRD. 411. 2.0271. 1.7659. 3257. 1.0706. 1.4447. 10.5447***. 12.7072***. Liquidity. 411. 2.1659. 1.4775. 3257. 2.7255. 2.1856. -6.7971***. -5.2821***. Idiorisk. 411. 0.0695. 0.0525. 3257. 0.0766. 0.0496. -2.5992***. -0.4013. Beta. 411. 1.1934. 0.8604. 3257. 1.1652. 0.8731. 0.6251. 0.6074. S_Industry. 411. 0.0024. 0.0493. 3257. 0.0513. 0.2206. -10.7079***. -2.4066**. Year. 411. 4.6934. 2.5121. 3257. 5.0439. 2.5777. -2.6576***. -2.7384***. 學. Nat. y. ‧. ‧ 國. 立. 政 治 大. n. er. io. al. sit. *代表 10%顯著性，**代表 5%顯著性，***代表 1%顯著性. i Un. v. 從表 4-2 的相關係數矩陣則可以初步判斷個變數間的彼此關聯性。CFP 指標. Ch. engchi. (Q, AdjQ)對於 CSP 指標的相關係數為 0.0138，但不具備統計顯著性。其他所有 的企業特徵控制變數都和 CFP 指標有顯著的相關性，代表這些控制變數的確和 企業的財務績效有所關聯，必須作為納入研究的控制變數。而透過拆解，可以看 到 Tobin’s q 並不是和拆解後的主要變數有顯著的相關性，只有 OROA 具備顯著 的正相關性，其他的主要變數都是不顯著，這樣的結果如同前面敘述統計所推測 的一樣。. 29.
(36) 表 4-2. 變數相關係數矩陣 . 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. *代表 10%顯著. 30. i Un. v.
(37) 第二節. 企業社會績效與企業價值之實證結果. 一、跨期迴歸模型 (Pooled Ordinary Least Square; Pooled OLS) 利用所有有效樣本點所做出來的一般線性迴歸模型結果如表 4-3 所呈現。 Model 1 中 CFP 指標 Tobin’s q 和 CSP 呈現顯著的相關性，也就是代表企業社會 績效和企業財務績效兩者之間有顯著的正向相關，換言之，企業進行社會責任的 投資，也就是提高自身的 CSP 能夠帶來財務績效的提升並且增加企業價值。此 結果符合 H1A 的假說，也就是企業社會績效能經由滿足利害關係人的需求，提 升企業財務績效，進而創造企業價值，所產生的結果和 Harjoto and Jo(2011)的實 證結果方向一致。. 政 治 大. 立. ‧ 國. 學. 而控制變數中也和前節相關係數矩陣所產生的結果大致一致，除了流動性不 具備解釋能力外，其餘控制變數都有顯著性。比較值得注意的是控制變數中的迴. ‧. 避產業(S_Industry)是和 Tobin’s q 有顯著的負相關性，代表當投資組合中排除迴. sit. y. Nat. 避產業，投資組合的企業總價值會下降，此點則是和 Statman (2008)的論述中，. n. al. er. io. 認為採用 Best-in-class 的篩選方法能夠創造投資人更高回報的觀點符合。. Ch. i Un. v. 而 Model 2 到 Model 6 的實證結果則是 CFP 和 CSP 兩者的關係全部都不顯. engchi. 著，因此使用迴歸式 1 所呈現出來的結果並無法提供一個一致性的解釋，代表可 能有存在文獻提及到的因果關係(池祥麟,林怡君，2007)也就是內生性問題，因此 才使得 Model 1 的結果是顯著。 總結來說，迴歸式 1 所跑出的結果支持 H1A 的假說，對於 H2 的相關假說 都不具備實證解釋能力。. 31.
(38) 表 4-3. CSP、CFP 和 FV 關聯分析：跨期迴歸模型 Model 1. Model 2. Model 3. Model 4. Model 5. Model 6. Q. MEBIT. PEX. Levg. OROA. AdjQ. 0.194***. -35.61. 7.473. -2.500. 0.00923**. 0.0251. (3.23). (-0.19). (0.35). (-1.05). (2.04). (1.03). 0.348***. -193.9. 13.79. -3.331. 0.0173***. 0.108***. (6.82). (-1.23). (0.76). (-1.64). (4.49). (5.21). -0.902***. 200.8*. -9.734. 1.126. -0.0360***. -0.229***. (-24.51). (1.77). (-0.75). (0.77). (-13.01). (-15.37). -0.817***. -123.4. 61.09*. 27.20***. -0.0312***. 0.0935**. (-8.48). (-0.42). (1.79). (7.12). (-4.30). (2.39). 0.00228***. -0.184. 0.0379. -0.00729. 0.0000461. 0.000431***. (1.53). (2.66). 0.0122***. 0.0179***. (9.99). (2.71). -0.000691. -0.00359. (-0.71). (-0.69). -0.000427. -0.00298. (-0.53). (-0.69). -0.246***. -0.472***. (-7.36). (-2.62). -0.0139***. -0.0233**. (-7.83). (-2.43). 0.00885. -0.0107. (1.32). (-0.30). D_DJSI. D_SP500. LogAT. DBR. (0.27)治 (-0.46) 政 大 -15.08 0.359 -0.384 立(-0.30) (0.06) (-0.60). Growth. (-0.15). (9.81). 0.974*. (8.93). (-0.86). (-0.40). (1.90). -0.000210. 38.40. 6.174. -1.834***. (-0.02). (1.17). (1.63). (-4.34). -1.927***. -3030.8**. -400.6**. 202.0***. (-4.34). (-2.22). (-2.54). (11.45). -0.0418*. 46.12. 0.178. -1.356. (0.02). (-1.45). io. (-1.77) -0.242*** S_Industry. a(0.64) l C 82.49 h. n. Beta. er. ‧ 國. -1.823. Nat. Idiorisk. -34.07. ‧. Liquidity. 0.115***. 學. LogRD. y. 0.159*** LogAD. sit. (5.70). v ni. -1.248 -4.295 U i e n(-0.04) h g c (-1.21). (-2.71). (0.30). -0.0102. -22.98. -3.215. 0.959***. 0.00275***. 0.00420. (-1.32). (-0.97). (-1.17). (3.13). (4.72). (1.34). 5.737***. -297.3. 38.70. -27.65***. 0.265***. 1.884***. (42.34). (-0.71). (0.80). (-5.14). (25.98). (34.30). Adj R-squared. 0.2761. -0.0005. -0.0002. 0.0601. 0.1372. 0.0679. Observations. 3668. 3668. 3668. 3668. 3668. 3668. Year. Intercept. *代表 10%顯著性，**代表 5%顯著性，***代表 1%顯著性. 32.
(39) 二、延遲一期迴歸模型 (Lag 1 Period Ordinary Least Square) 利用迴歸式 2 所呈現出來的實證結果(表 4-4)，則是發現從 Model1 到 Model6 所有的主要變數都變的不具備顯著性，也就是前一期的 CSP 對企業價值的創造 以及財務績效並沒有正面的顯著性，此時的實證結果和迴歸式一的結果呈現不一 致，不論是 H1 或是 H2 的假說都無法得到有效的支持。除了可能是真的存在內 生性問題外，也可能代表投資人對於 CSP 是否能帶來長期的價值創造是有所疑 慮的，因此在進一步處理內生性問題前，本研究將先進行橫斷面分析，以確保迴 歸式一和迴歸式二的結果不一致原因不是來自於 CSP 僅僅具備短暫的動能效果. 政 治 大. 而產生迴歸式一支持 H1A 而迴歸式二無法支持的結果不一致。. 立. 三、單年橫斷面迴歸模型 (Cross‐Sectional Regression) . ‧ 國. 學. 在迴歸式 3 中(見表 4‐5)，除了檢測當期 CSP 對於 FV 是否有短暫的跳躍效果. ‧. 外，本研究也同時放進延遲一期的 CSP 當作對照，研究的期間由於必須扣除 2002. sit. y. Nat. 年沒有前一期 CSP 指標的緣故，所以從 2003 年開始分年進行橫斷面的迴歸分析。. io. er. 所得出的結果並不顯示 CSP 是具有短期效果，因此迴歸式 1 和迴歸式 2 所產生的 結果不一致可能來自於內生性問題。 . n. al. Ch. engchi. 33. i Un. v.
(40) 表 4-4. CSP、CFP 和 FV 關聯分析：延遲一期迴歸模型. *代表 10%顯著性，**代表 5%顯著性，***代表 1%顯著性. Model 1. Model 2. Model 3. Model 4. Model 5. Model 6. Q. MEBIT. PEX. Levg. OROA. AdjQ. 0.114*. -10.81. 5.077. -2.360. 0.00441. 0.00759. (1.80). (-0.05). (0.22). (-0.89). (0.93). (0.30). 0.336***. -234.3. 11.86. -2.554. 0.0174***. 0.104***. (6.20). (-1.33). (0.60). (-1.13). (4.32). (4.80). -0.903***. 231.2*. -15.54. 0.933. -0.0351***. -0.217***. (-23.35). (1.84). (-1.10). (0.58). (-12.17). (-14.08). -0.836***. -302.0. 78.16**. 27.43***. -0.0326***. 0.0601. (-8.16). (-0.91). (2.09). (6.42). (-4.27). (1.47). 0.0000717**. 0.000394**. (2.40). (2.47). 0.0109***. 0.0177**. (8.68). (2.63). 0.00209. -0.00655. (1.71). (-1.01). D_DJSI_L1. D_SP500. LogAT. DBR. 0.0259 治 -0.00404 政 (-0.25) (0.18) (-0.24) 大 立-11.70 -0.0486 -0.510. 0.00221***. -0.323. Growth. (5.52) 0.146*** LogAD. 0.185***. -87.18. -4.668. 1.326*. (11.29). (-1.64). (-0.78). (1.94). 0.00245. 43.71. 4.058. -2.180***. (0.22). (1.19). (0.98). (-4.63). -0.994**. -3626.1**. -331.4*. 230.2***. (-2.08). (-2.33). (-1.89). (11.53). -0.00633. (-0.65). (-1.41). y. -0.000547. -0.219***. -0.335*. (-6.14). (-1.76). -0.0109***. -0.0223**. (-5.79). (-2.23). 0.00502. -0.000457. sit. io. er. ‧ 國. (-0.72). Nat. Idiorisk. (-0.01). ‧. Liquidity. (-0.21). 學. LogRD. (8.66). (-2.91). (0.49). (-0.08). (-1.16). (0.72). (-0.01). -0.0498***. -18.59. -4.499. 0.718*. 0.00193***. 0.00625*. (-5.52). (-0.63). (-1.37). (1.91). (2.87). (1.74). 5.918***. -243.5. 71.21. -27.37***. 0.261***. 1.848***. (41.12). (-0.52). (1.35). (-4.56). (24.30). (32.27). Adj R-squared. 0.2966. 0.0002. -0.0002. 0.0616. 0.1239. 0.0658. Observations. 3270. 3270. 3270. 3270. 3270. 3270. (-2.31). n. -0.272***. a 55.29 l C (0.67) h. -0.0582** S_Industry. 149.3. Beta. iv (-0.34) (-1.34) n e n-2.688 g c h i U-4.531 -3.087. -1.404. Year. Intercept. *代表 10%顯著性，**代表 5%顯著性，***代表 1%顯著性. 34.
(41) 表 4-5 CSP 和 FV 關聯分析：橫斷面迴歸分析結果(續下頁) 2003 OLS. 2004 Lag 1. OLS. 2005 Lag 1. OLS. 2006 Lag 1. OLS. -0.0542. 0.216. 0.101. 0.186. (-0.28). (1.20). (0.55). (1.02). Lag 1. D_DJSI. 0.100. 0.203. 0.296. 0.0918. (0.55). (1.14). (1.61). (0.48). D_DJSI_L1. 0.513***. 0.518***. 0.652***. 0.644***. 0.328**. 0.325**. 0.517***. 0.523***. (3.33). (3.36). (4.34). (4.30). (2.07). (2.06). (3.31). (3.34). -0.898***. -0.911***. -1.081***. -1.083***. -0.994***. -1.012***. -0.975***. -0.966***. (-7.37). (-7.46). (-8.67). (-8.65). (-7.68). (-7.85). (-8.21). (-8.10). -1.162***. -1.154***. -1.263***. -1.261***. -1.284***. -1.327***. -1.113***. -1.084***. (-3.47). (-3.45). (-3.64). 0.00972**. 0.00976**. (2.37). (2.38). 0.191***. D_SP500. LogAT. DBR. (-3.70). (-3.82). (-3.39). (-3.31). 0.0158***. 0.0158***. 0.00330**. 0.00329**. 0.00237**. 0.00237**. (4.25). (4.24). (2.05). (2.06). (2.03). (2.03). 0.186***. 0.193***. 0.197***. 0.132**. 0.127**. 0.107**. 0.109**. (3.30). (3.61). (3.68). (2.46). (2.36). (2.11). (2.16). 0.274***. 0.167***. 0.169***. 0.199***. 0.185***. 0.147***. 0.153***. (4.98). (3.17). (3.20). (3.71). (3.42). (2.95). (3.04). 0.0666*. 0.0686*. -0.0124. -0.0133. 0.0391. 0.0341. -0.0626. -0.0615. (1.68). (1.73). (-0.26). (-0.28). (0.74). (0.65). (-1.27). (-1.24). -0.525. -3.316. -3.386. -1.123. -1.010. 1.127. 1.157. (-0.51). (0.42). (0.43). -0.0515. 0.0902. 0.0934. (-0.72). (1.43). (1.48). (5.07). io. -0.559 Idiorisk. Nat. Liquidity. y. 0.283*** LogRD. sit. (3.37). er. LogAD. 立. ‧ 國. Growth. 學. (-3.64). ‧. 政 治 大. n. (-1.41) (-0.57) a l (-1.38) iv -0.176** n C h -0.172** -0.0508 U e n(-2.38) g c h i (-0.71) (-2.44). (-0.43). (-0.40). -0.117. -0.123. (-1.23). (-1.30). -0.706**. -0.679**. -0.323. -0.326. -0.545*. -0.497*. -0.244. -0.265. (-2.41). (-2.31). (-1.19). (-1.21). (-1.81). (-1.66). (-0.85). (-0.92). 5.531***. 5.566***. 6.637***. 6.645***. 6.320***. 6.412***. 5.979***. 5.921***. (13.22). (13.28). (14.31). (14.29). (13.21). (13.37). (12.84). (12.80). Adj R2. 0.3519. 0.3515. 0.3814. 0.3817. 0.3061. 0.3022. 0.2867. 0.2881. Obs. 407. 407. 407. 407. 414. 414. 410. 410. Beta. S_Industry. Intercept. *代表 10%顯著性，**代表 5%顯著性，***代表 1%顯著性. 35.
(42) 表 4-5 CSP 和 FV 關聯分析：橫斷面迴歸分析結果 2007 OLS. 2008 Lag 1. OLS. 2009 Lag 1. OLS. 2010 Lag 1. OLS. 0.0573. 0.0771. 0.191. 0.199. (0.30). (0.66). (1.14). (1.20). Lag 1. D_DJSI. 0.0844. 0.0830. 0.333*. 0.177. (0.44). (0.70). (2.04). (1.11). D_DJSI_L1. 0.286*. 0.287*. 0.229**. 0.227**. 0.268*. 0.272*. 0.221. 0.223. (1.74). (1.74). (2.25). (2.24). (1.81). (1.84). (1.20). (1.21). -0.862***. -0.865***. -0.602***. -0.600***. -0.768***. -0.777***. -0.961***. -0.959***. (-7.41). (-7.45). (-9.07). (-9.12). (-9.17). (-9.31). (-10.44). (-10.43). -0.722**. -0.723**. 0.417**. 0.413**. -0.102. -0.112. 0.0163. 0.0173. (-2.42). (-2.42). (2.49). (2.46). (-0.43). (-0.47). (0.07). (0.07). 0.000752. 0.000750. 0.0107***. 0.0107***. 0.0218***. 0.0219***. 0.0233***. 0.0234***. (1.44). (1.43). (4.35). (4.34). (5.75). (5.82). (5.55). (5.56). 0.0723. 0.123***. 0.123***. 0.136***. 0.131***. 0.173***. 0.174***. (1.49). (4.32). (4.33). (3.57). (3.45). (4.51). (4.55). 0.233***. 0.109***. 0.109***. 0.162***. 0.158***. ‧. 0.133***. 0.134***. (4.89). (3.98). (4.02). (4.58). (4.47). (3.55). (3.58). 0.00840. 0.00789. -0.0165. -0.0160. -0.00873. -0.00574. 0.0136. 0.0142. (0.21). (0.20). (-1.06). (-1.02). (-0.40). (-0.26). (0.59). (0.61). 0.221. -0.110. -0.231. (0.26). (-0.06). (-0.12). -0.110. -0.115. -0.112. D_SP500. LogAT. Liquidity. Nat. (4.85). y. 0.234*** LogRD. io. er. (1.49). 學. 0.0724 LogAD. 立. ‧ 國. Growth. 政 治 大. sit. DBR. 0.185 a l0.000306 -0.0272 iv (0.00) (0.21)n C h (-0.04) U e n-0.331*** g c h i -0.108 -0.331***. 6.238**. (2.34). (2.34). -0.0806. -0.0786. (-0.94). (-0.92). (-5.21). (-5.22). (-1.33). (-1.37). (-1.57). (-1.53). -0.158. -0.154. 0.0114. 0.0115. 0.0571. 0.0788. 0.137. 0.134. (-0.56). (-0.54). (0.07). (0.07). (0.26). (0.36). (0.64). (0.62). 5.189***. 5.198***. 3.642***. 3.640***. 4.518***. 4.539***. 5.311***. 5.300***. (10.82). (10.85). (13.34). (13.37). (12.72). (12.84). (13.22). (13.21). Adj R2. 0.2684. 0.2683. 0.2815. 0.2814. 0.3665. 0.3612. 0.3458. 0.3461. Observations. 417. 417. 435. 435. 349. 349. 431. 431. n. 6.249** Idiorisk. Beta. S_Industry. Intercept. *代表 10%顯著性，**代表 5%顯著性，***代表 1%顯著性. 36.
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