Clawback條款是否影響公司之權益資金成本及信用評等? - 政大學術集成

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(1)國立政治大學會計學系碩士班學位論文. Clawback 條款是否影響公司之權益資金成本及信用評等? 政治. 大. Do Clawback 立 Provisions Affect Firm’s Cost of. ‧ 國. 學. Equity Capital and Credit Rating?. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 指導教授：俞洪昭博士研究生：謝. 天. 撰. 中華民國一 ○ 三年七月.

(2) 謝辭有道是，得之於人者太多，出之於己者太少。若非來自各方的協助與支持，本論文勢必無法順利付梓，感激之情，不在話下。學生在此要感謝周庭楷老師與詹凌菁老師在百忙之中撥冗審閱學生的論文，並於口試時給予寶貴的建議，使本論文更臻完善。學生還要特別感謝詹老師在論文撰寫過程中，給予學生的莫大協助，這份恩情學生將銘記在心。學生在此要向. 俞洪昭老師致上最深的謝意。學生自大學時期便一直仰慕俞. 老師淵博的學識與對教學的要求，會研所能夠承蒙老師您在學位論文的指導，可說是學生最大的榮幸與福氣。俞老師在學生撰寫論文的過程中，總是無私地解囊相授，當學生陷入瓶頸時，也會費盡心思協助學生度過難關。在學問之外，俞老師也是一位人生導師，不論是對學生的細心叮囑、或是對於自身的要求，皆成為學生受用無窮的言教與身教。就讀會研所的這兩年，能夠跟在老師您的身邊學習與成長，是學生最大的收穫。. 立. 政治大. ‧ 國. 學. ‧. 我很慶幸能夠擁有國豪與唯真這兩位優秀的同門，國豪在統計軟體的操作上給予我莫大的協助，唯真與我在論文撰寫過程中的多次討論，也給予我許多的靈. al. er. io. sit. y. Nat. 感與建議。更重要的是，你們總是與我一起分享過程中的喜悅與苦澀，並在我遭受挫折時給予最適時的鼓勵。沒有你們，我的論文撰寫想必不會如此順利。在來日回首，我想必會懷念與你們一起奮鬥的這段時光。. n. 我還要感謝會研所一○一級的祐瑄、珮欣、洋毅、可灝、敏雄、典陞、予劭、如慎、渝芳，感謝你們曾經協助我解決困難、排遣煩悶、消除焦慮，那怕只是一句噓寒問暖，都給了我繼續前進的動力。在此期許我們都有一片美好的未來。. Ch. engchi. i n U. v. 最後，我由衷感激一路上在背後支持我的家人。感謝父母不辭辛勞的工作，讓我能夠沒有後顧之憂的完成學業，也感謝您們尊重並無條件支持我就讀會研所的決定。每每我備感壓力而覺得難以承受時，擅於傾聽的您們，便是我最佳的避風港。沒有您們無條件的付出與包容，不會有現在的我，在往後的日子裡，我將時時提勉自己不要辜負您們的期待，並好好報答您們的養育之恩。謹將本論文獻給我的家人與恩師. 俞洪昭博士. 謹識於國立政治大學民國一○三年七月.

(3) 摘要本研究旨在探討不同的市場參與者是否會視公司自願性採用 Clawback 條款與否，而給予不同的回應。以 2007 至 2011 年間納入 Russel 3000 指數之公司(排除金融服務與保險業)為樣本，本研究發現，與未採用 Clawback 條款之公司相比，自願性採用 Clawback 條款之公司，其權益資金成本較低，且信用評等較佳，顯示投資人及信用評等機構皆認為 Clawback 條款有助於提升公司之財務報導品質，進而降低其所承受之資訊風險。本研究進一步以 F-score (Dechow et al. 2011)來衡量公司的事前舞弊風險，並將樣本區分為高舞弊風險組與低舞弊風險組。本研究發現，Clawback 條款僅在低舞弊風險組與權益資金成本呈顯著負相關，顯示財務品質較佳之公司確實會透過自願性採用 Clawback 條款來向資本市場彰顯其信心，而投資人亦會以較低之要求報酬做出回應。然而，本研究亦發現，Clawback 條款僅在高舞弊風險組與信用評等呈顯著正相關，這意味著信用評等機構能夠區別 Clawback 條款對於高舞弊風險公司及低舞弊風險公司的效益，並針對尋求實. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. 質改善的公司做出正面回應。最後，本研究使用機構投資人持股比例，將樣本區分為高外部監督與低外部監督(亦即低代理問題與高代理問題)兩組。迴歸結果顯示，僅有在公司所受到的外部監督程度較低時，Clawback 條款方會與權益資金成本及信用評等呈顯著相關。. n. al. er. io. sit. y. Nat. 關鍵字：Clawback 條款、權益資金成本、信用評等. Ch. engchi. i n U. v.

(4) Abstract This study examines whether different market participants react differently to voluntary adopters and non-adopters of clawback provisions. Based on the sample of non-financial firms included in the Russel 3000 index from year 2007 to 2011, the empirical results show that, comparing to non-adopters, firms who voluntarily adopt the clawback provisons have lower cost of equity capital and higher credit rating, suggesting that both investors and credit rating agency regard clawback provisions as a means to reduce information risk and, therefore, enhance firms’ financial reporting quality. This study further uses the F-score (Dechow et al. 2011) to separate the sample into high versus low risk of occuring fraudulent financial reporting groups. The regression results from both groups indicate that the adoption of clawback provisions is negatively related to cost of equity capital only when firms have lower fraud risk. This finding implies that firms with good financial reporting quality tend to. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. adopt clawback provisions to signal their confidence on financial reporting, and investors respond by requiring lower returns. In contrast, the results report that the adoption of clawback provisions is positively related to credit rating only when firms are more likely to incur fraudulent financial reporting, implying that credit rating. n. al. er. io. sit. y. Nat. agency appears to consider the effect of clawback provisions and responds to firms who seek real improvement in their financial reporting quality. Finally, this study adopts institutional investors’ ownership to seperate the sample into high versus low external monitoring (i.e., low versus high agency problem) groups. The regression results from both groups show that the effects of clawback provisions on cost of equity capital and credit rating remain only for firms that are subjected to low external monitoring.. Ch. engchi. i n U. v. Keywords: Clawback provisions, Cost of equity capital, Credit rating.

(5) 目錄第一章緒論 ................................................................................................................. 1 第二章研究背景、文獻探討與假說建立 ................................................................. 4 第一節 Clawback 條款之沿革....................................................................... 4 第二節 Clawback 條款之意義與性質........................................................... 6 一、 Clawback 條款之意義................................................................... 6 二、 Clawbcak 條款之構成要件........................................................... 6 文獻探討............................................................................................ 7 第三節一、公司自願性採用 Clawback 條款之決定因素.............................. 8 二、公司採用 Clawback 條款後之影響.............................................. 9 三、市場對於公司採用 Clawback 條款之反應................................ 10 四、採用 Clawback 條款對經理人行為之影響................................ 11 五、強制採用 Clawback 條款之效果與利弊得失............................ 12 第四節假說建立.......................................................................................... 13 一、採用 Clawback 條款對權益資金成本之影響............................ 13 二、採用 Clawback 條款對信用評等之影響.................................... 14. 立. 政治大. ‧ 國. 學. ‧. 第三章研究設計 ....................................................................................................... 15 第一節樣本篩選.......................................................................................... 15 第二節研究方法.......................................................................................... 17 一、控制內生性問題(Endogenity problem) ...................................... 17 二、自願性採用 Clawback 條款模型................................................ 18 三、迴歸模型...................................................................................... 21 第四章實證結果 ....................................................................................................... 30 第一節敘述性統計與單變量檢定.............................................................. 30 一、敘述統計量.................................................................................. 30 二、平均數與中位數檢定.................................................................. 30. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 三、相關係數矩陣.............................................................................. 39 第二節迴歸結果.......................................................................................... 43 一、 Heckman 第一階段自願性採用 Clawback 條款模型 ............... 43 二、 Heckman 第二階段權益資金成本模型 ..................................... 46 三、 Heckman 第二階段信用評等模型 ............................................. 49 四、額外測試...................................................................................... 51 第五章結論與建議 ................................................................................................... 63 參考文獻...................................................................................................................... 65 附錄.............................................................................................................................. 70. I.

(6) 表目錄表 1. Clawback 條款之採用情形 .................................................................................. 16. 表 2 樣本篩選過程 ....................................................................................................... 17 表 3 自願性採用 Clawback 條款模型之變數定義表 ................................................. 18 表 4 Clawback 條款與權益資金成本模型之變數定義表 .......................................... 21 表 5 Clawback 條款與信用評等模型之變數定義表 .................................................. 26 表 6 信用評等分類表 ................................................................................................... 27 表 7 Heckman 第一階段自願性採用 Clawback 條款模型變數之敘述統計量 ......... 32 表 8 Heckman 第二階段權益資金成本模型變數之敘述統計量 ............................... 33. 治政表 9 Heckman 第二階段信用評等模型變數之敘述統計量大 ....................................... 34 立表 10 Heckman 第二階段權益資金成本模型之平均數與中位數檢定結果 ............. 35 ‧ 國. 學. 表 11. Heckman 第二階段信用評等模型之平均數與中位數檢定結果 ..................... 37. 表 12 Heckman 第二階段權益資金成本模型之相關係數矩陣─PEG 法................. 40. ‧. 表 13 Heckman 第二階段權益資金成本模型之相關係數矩陣─OJ 法 .................... 41. Nat. sit. y. 表 14 Heckman 第二階段信用評等模型之相關係數矩陣 ......................................... 42. er. io. 表 15 Heckman 第一階段自願性採用 Clawback 條款模型之迴歸結果 ................... 45. al. v i n Ch Heckman 第二階段信用評等模型之迴歸結果 e n g c h i U................................................. 50 n. 表 16 Heckman 第二階段權益資金成本模型之迴歸結果 ......................................... 48 表 17. 表 18 F-score 財務報表變數模型之變數定義表 ........................................................ 51 表 19 Heckman 第二階段權益資金成本模型之迴歸結果─以事前舞弊風險分組 . 54 表 20 Heckman 第二階段信用評等模型之迴歸結果─以事前舞弊風險分組 ......... 56 表 21 Heckman 第二階段權益資金成本模型之迴歸結果─以外部監督程度分組 . 59 表 22 Heckman 第二階段信用評等模型之迴歸結果─以外部監督程度分組 ......... 61. II.

(7) 第一章緒論在經營權與所有權分離的企業環境中，透過支付經理人權益基礎之績效獎酬，使其利益與股東一致，長久以來被視為係解決代理問題(Agency problem)的權宜之計。然而，上述做法亦產生其自身之代理問題。經理人為了個人私利，如謀取額外之獎酬、維持其所持有公司權益之價值，可能從事盈餘操弄等不當行為，而有損股東的利益(Beneish and Vargus 2002; Burns and Kedia 2006; Cheng and Warfield 2005)。. 政治大 Clawback 條款)之催生。其規定為，當公司之財務報表發生重編時，公司得向其立. 為了消弭權益基礎報酬所產生的副作用，遂有經理人薪酬追回條款(以下稱. 經理人追回先前依據不實財報所額外獲得之報酬。於經理人之薪酬合約中加入. ‧ 國. 學. Clawback 條款，在實務上具有若干意涵。首先，Clawback 條款能夠強化經理人. ‧. 與公司間之契約關係，並給予股東合法的基礎追回其所蒙受之損害。其次，. y. Nat. Clawback 條款不僅是一個有效的事後解決方案，其亦能夠事前嚇阻經理人從事. er. io. sit. 盈餘操弄的動機。最後，Clawback 條款將使經理人所獲得的薪酬，與公司績效表現更為相稱。經理人若透過操弄財務報表來獲取不當利益，將弱化其薪酬與公. al. n. v i n 司績效間之連結，而採用 Clawback C h 條款則有助於將經理人的薪酬還原至其應得 engchi U 之水準。. 由於 Clawback 條款之主要目的之一，係消弭經理人操弄盈餘之誘因，故公司於採用 Clawback 條款後，其財務報導品質是否獲得改善，遂成為各界所關注之議題。近期研究發現，公司於自願性採用 Clawback 條款後，其財務報表發生重編的可能性降低、重大內部控制缺失情形減少且異常應計較低(如：Chan et al. 2012a; Chen et al. 2014; DeHaan et al. 2011) 。這說明了在採用 Clawback 條款後，公司不論在財務報導環境或是盈餘品質，皆獲得顯著的改善。基於上述結果，本研究首先探討一般投資人對於公司自願性採用 Clawback 條款之反應。由於過去研究顯示，品質較佳的財務報導資訊將有助於消弭公司與 1.

(8) 投資人間之資訊不對稱，公司因此可取得較低之資金成本(如：Diamond and Verrecchia 1991; Botosan 1997)；而當公司發生重編時，將使投資人對於公司經理人之誠信與能力產生疑慮，再加上未來盈餘的不確定性增加，公司之資金成本將因此提高(如：Hribar and Jenkins 2004)。基於以上文獻之發現，本研究預期，若投資人認為採用 Clawback 條款有助於提升公司之財務報導品質，進而降低其所承受之資訊風險，則此一認知應當反映在其所要求之報酬上。因此，自願性採用 Clawback 條款之公司，其權益資金成本應低於未採用公司之權益資金成本。本研究亦探討專業之信用評等機構，是否會將公司有無採用 Clawback 條款. 政治大皆係基於公司所提供之財務資訊，故其可靠與否將大幅影響評等之結果。此外，立. 納入其評等之考量中。由於信用評等機構評估公司未來償債能力之重要財務比率，. 過去研究顯示，除了基本公司特性及重要財務比率，非財務因素(如：公司治理. ‧ 國. 學. 結構)亦會影響信用評等之優劣(如：Ashugh-Skaife et al.2006)。本研究於是預期，. ‧. 若信用評等機構認為 Clawback 條款有助於提升財務報導之可信度，並強化公司. io. er. 條款之公司，其信用評等應較未採用之公司為佳。. sit. y. Nat. 治理之監督效果，則此一認知應當被納入其評等過程中；故自願性採用 Clawback. 以 2007 至 2011 年間納入 Russel 3000 指數之公司(排除金融服務與保險業). al. n. v i n 為樣本，本研究之實證結果顯示，與未採用 Clawback 條款之公司相比，自願性 Ch engchi U. 採用 Clawback 條款之公司，其權益資金成本較低，且信用評等較佳。上述結果. 說明，自願性採用 Clawback 條款之公司，將能夠降低其與市場間之資訊不對稱，故投資人將因所承受之資訊風險較低，而願意降低其要求報酬。此外，專業之信用評等機構，亦會將 Clawback 條款對於財務報導品質及公司治理結構之正面影響納入考量，而給予自願性採用 Clawback 條款之公司較佳的信用評等。本研究進一步以 Dechow et al. (2011)所建立之 F-score 衡量公司的事前舞弊風險，並將樣本區分為高舞弊風險組與低舞弊風險組。實證結果發現，Clawback 條款僅在低舞弊風險組與權益資金成本呈顯著負相關，顯示財務品質較佳之公司確實會透過自願性採用 Clawback 條款來向資本市場彰顯其信心，而投資人亦會 2.

(9) 以較低之資金成本做出回應。另一方面，事前舞弊風險較高之公司，則仍需透過外部監督機制如四大會計師事務所查核，方能有效降低資本市場對於其財務報導品質之疑慮。然而，本研究亦發現，Clawback 條款僅在高舞弊風險組與信用評等呈顯著正相關。上述結果說明，專業的信用評等機構能夠區別 Clawback 條款對於高舞弊風險公司及低舞弊風險公司的效益，並針對尋求實質改善之公司做出正面回應。綜合上述結論，本研究認為，不論公司之財務報導品質優劣與否，自願性採用 Clawback 條款皆能使其受惠。此外，本研究使用機構投資人持股比例，將樣本區分為高外部監督與低外部. 政治大外部監督組與權益資金成本呈顯著負相關，並與信用評等呈顯著正相關。上述結立. 監督(亦即低代理問題與高代理問題)兩組。實證結果顯示，Clawback 條款僅在低. 果說明，當公司之外部監督程度較低，採用 Clawback 條款做為強化內部監督的. ‧ 國. 學. 機制，將能彌補外部監督之不足，進而降低資本市場所承受之資訊風險。. ‧. 本研究之主要貢獻有二。首先，本研究選擇以權益資金成本，而非過去研究. y. Nat. 所採用之盈餘反應係數、股價報酬、買賣價差(如：Chan et al. 2012a; Dehaan et al.. er. io. sit. 2011; Iskandar-Datta and Jia 2013)，來衡量資本市場對於公司盈餘資訊之信賴程度。由於權益資金成本反映的是投資人按照其所承擔之風險程度，所要求之相對報酬，. al. n. v i n 故若投資人認為公司採用 Clawback C h 條款能夠降低其資訊風險，則此一事實應直 engchi U 接反映在其要求報酬上。基於上述原因，本研究之結果應能提供在邏輯上較為直觀之證據，而使相關研究更趨完善。其二，除了一般投資人，本研究亦試圖探討專業之信用評等機構，是否會考量公司是否採用 Clawback 條款，而給予不同的信用評等。由於信用評等將大幅影響公司於資本市場籌資之難易度及其成本，本研究之結果應可供實務界作為相關決策之參考。本研究之架構如下。第二章將先行介紹 Clawback 條款之沿革及性質，並回顧與 Clawback 條款相關之近期研究結果，進而發展出本研究之假說；第三章說明樣本篩選過程及研究方法；第四章闡述本研究之實證結果；第五章則為結論與建議。 3.

(10) 第二章研究背景、文獻探討與假說建立第一節 Clawback 條款之沿革經理人薪酬追回條款，或是俗稱的「Clawback」條款，最早可追溯至 2002 年沙賓法案(The Sarbanes-Oxley Act，以下簡稱 SOX) 的 Section 304。其規定公司若因為重大違反證券法規之財務報導規範，而被要求重編以前年度報表，且該違反情事可歸責於經理人蓄意從事不當行為，則重編公司之 CEO 及 CFO 必須向公司繳回 (1) 自財務報告公開之日起 12 個月內從公司獲取之紅利、獎酬或權益. 政治大然而，由於 SOX Section 304 僅授權美國證券交易委員會(Securities and 立. 報酬；(2) 自財務報告公開之日起 12 個月內透過出售公司股票所獲得之報酬。. exchange commission，以下簡稱 SEC)向高階經理人追回其薪酬，受限於有限的. ‧ 國. 學. 資源與人力，SOX Section 304 被 SEC 成功執行的次數可說是寥寥可數(Fried and. ‧. Shilon 2011)。此外，Section 304 中模糊不清的用語，也是另一個導致 SEC 執行. y. Nat. 成效不彰的原因。舉例來說，何種情況才構成「重大違反」及「不當行為」，以. er. io. sit. 及 CEO 及 CFO 是否須涉入不當行為才需負責，這些問題都存在難以釐清的灰色地帶(Salehi and Marino 2008)。. al. n. v i n 由於 SOX 施行後重編的情形不減反增，卻未見 SEC 能有效執行 Section 304 Ch engchi U. 來追回高階經理人薪酬，部分憂心的投資人決定訴諸其他解決之道。在 2006 年，. 機構投資人委員會(The Council of Institutional Investor)向 SEC 提議，公司應於股東會年報所揭露的經理人薪酬資訊中，說明是否有相關政策，使其在特定情況下 (如財務報表重編)，得以收回先前支付給經理人的獎酬；若公司無此項政策，應敘明此事實及原因。SEC 同意此項建議，並修改規範報導內容的 Regulation S-K，其修改後之 Section 402(b)(2) (viii)敘明 Clawback 條款乃公司高階經理人薪酬合約中的重大部分，因此應加以揭露。自此，得以執行 Clawback 條款的單位從 SEC 擴張至公司內部，Clawback 條款之啟動要件也不再侷限於導因於舞弊或不當行為之重編。 4.

(11) 2007 至 2008 年間的金融海嘯重創美國的金融體系，並引發嚴重的經濟衰退，美國政府隨即祭出 7,000 億美元的紓困方案，試圖力挽狂瀾。然而，此舉在美國民間引發一陣不滿的聲音，認為這些金融機構在景氣良好時放任其擴張，從中牟取暴利；如今泡沫破滅，卻要政府搬出人民的納稅錢來救濟，尤其是那些高階經理人，如今仍然能夠獲得高額的薪酬，難免令人義憤。因此，2008 年的經濟穩定緊急法案(Emergency Economic Stabilization Act)及 2009 年的美國復甦與再投資法案(American Recovery and Reinvestment Act)皆明訂，所有透過問題資產救助方案(Troubled Asset Relief Program)接受政府紓困的金融機構，必須強制採用. 政治大年度被發現明顯有誤時，公司必須向該高階經理人追回先前支付的獎酬。值得注立 Clawback 條款。當公司據以支付獎酬給高階經理人的財務或績效資訊，在以後. 意的是，與 SOX Section 304 不同，紓困方案下強制採用的 Clawback 條款，並不. ‧ 國. 學. 以導因於舞弊或不當行為的重編為要件；換言之，只要公司發生重編，不論係導. ‧. 因於舞弊或錯誤，公司皆得以追回支付給高階經理人的獎酬。此外，其適用對象. y. Nat. 除 CEO 及 CFO 外，亦可包含其他高階經理人及高薪人員。因此，相較於 SOX. er. io. 行機會也較高。. sit. Section 304，紓困方案下強制採用之 Clawback 條款，其適用範圍較廣，成功執. al. n. v i n 最後，美國國會於 2010 C 年 7 月 21 日通過的華爾街改革與消費者保護法案 hengchi U. (Dodd-Frank Wall Street Reform and Consumer Protection Act ，以下簡稱. Dodd-Frank Act)，其 Section 954 要求美國所有公開發行公司須強制採用以重編為啟動要件的 Clawback 條款，且該重編不以導因於舞弊或不當行為為限。一旦發生重編，公司必須追回重編宣告日以前三個年度，其按照不實的財務資訊額外支付給經理人之獎酬。然由於執行成本過高，引起實務界的強烈反彈，該強制規定迄今仍未正式施行。單就條文內容來看，Dodd-Frank Act Section 954 因係強制採用，故適用範圍較廣，懲罰性質也較濃厚；然而，由於自願採用 Clawback 條款之公司，其訂定之啟動機制並不以重編為限，是故強制採用規定在某種程度上將限縮公司對於政策制定之裁量權，其影響為何尚待釐清。 5.

(12) 第二節 Clawback 條款之意義與性質一、Clawback 條款之意義在經營權與所有權分離的企業環境下，代理問題一直是個備受關注的議題。為了消弭經理人與股東間之利益衝突，部分股東及經濟學者建議公司給予經理人權益報酬，使其利益能趨於一致。此法雖不完美，長久下來也已被視為是解決代理問題之權宜之計。然而，給予經理人權益報酬的做法，也產生了其自身的代理問題。過去許多研究指出，給予經理人權益報酬，將可能促使其為了個人利益，從事有損公司及股東利益的不當行為，如將選擇權之給予日往前追溯(backdating)、. 政治大 Beneish and Vargus 2002; 立 Burns and Kedia 2006; Cheng and Warfield 2005)。. 私自重新訂定選擇權之價格、從事激進的盈餘管理，甚至竄改財務報表(如：. ‧ 國. 學. Clawback 條款的採用，至少隱含了三個意義。首先，Clawback 條款使經理人薪酬合約更趨完善。雖然要設計出一份能夠納入所有可能情況的合約，既不可. ‧. 能也不切實際，不可否認的是，目前的經理人薪酬合約離理想顯然還有一大段距. sit. y. Nat. 離。在經理人薪酬合約中加入 Clawback 條款，將給予公司合法的基礎，向經理. al. er. io. 人追回其不當獲得之獎酬。其次，Clawback 條款不僅是一個有效的事後解決方. v. n. 案，其亦能夠事前嚇阻經理人從事盈餘操弄的動機。最後，Clawback 條款使得. Ch. engchi. i n U. 經理人所獲得的薪酬，與公司績效表現更為相稱。經理人若透過操弄財務報表來獲取不當利益(Guidry et al. 1999; Cheng and Warfield 2005)，將弱化其薪酬與公司績效間之連結。是故，公司一旦採用 Clawback 條款，便得以追回其依據不實財務資訊支付給經理人之獎酬，而將經理人的薪酬還原至其應得之水準。. 二、Clawbcak 條款之構成要件一份典型的 Clawback 條款，必須包含以下部分： 1. 啟動 Clawback 條款之特定要件(Trigger)：雖然在 Dodd-Frank Act Section 954 的要求下，美國所有公開發行公司皆須強 6.

(13) 制採用以重編為啟動機制的 Clawback 條款。然而在過去，公司自願採用之 Clawback 條款，其啟動機制並不以重編為限。根據 Corporate Library 的調查，自願採用 Clawback 條款之公司，其啟動機制大致可分為以下四種： (1) Fraud-based：僅限於導因於舞弊或不當行為之重編； (2) Performance-based：重編，不論係導因於舞弊或錯誤皆然； (3) Non-compete：違反競業禁止條款； (4) General catch-all：情況依不同公司而異，例如經理人無預警離職。 2. Clawback 條款之適用對象；. 政治大一旦 Clawback 條款被啟動，公司得以追回多久以前的薪酬；立. 3. 適用對象之薪酬中，得以透過 Clawback 條款追回的部分； 4.. 5. 公司是否得以將支付給經理人之紅利、獎酬放在專戶中託管一段期間。. ‧ 國. 學 ‧. 第三節文獻探討. sit. y. Nat. 雖然證券主管機關已明訂所有美國公開發行公司須強制採用 Clawback 條款，. al. er. io. 許多公司早在強制採用規定實施前即已自願性採用 Clawback 條款。舉例來說，. v. n. 在 2005 年之前，在財星 100 大公司(Fortune 100)中，僅有 3%採用 clawback 條款；. Ch. engchi. i n U. 到了 2010 年度，該比例暴增至 82%(Equilar 2009 2011b)。此外，根據 Corporate Library 的調查，在 2010 年度，S&P 500 中採用 Clawback 條款之比例達到 39.8%； Russell 1000 中該比例則為 28.4%。這說明儘管主管機關並未強制，採用 Clawback 條款在公司間儼然已成為一種趨勢。為了瞭解採用 Clawback 條款對於公司內部及資本市場的影響，近年來許多研究將重點放在自願性採用 Clawback 條款的公司，並希望藉此一窺強制採用後之效果及利弊得失。根據研究主題的不同，大致可以將 Clawback 條款相關研究分為以下幾個面向：. 7.

(14) 一、公司自願性採用 Clawback 條款之決定因素藉由探討哪些因素將促使公司自願性採用 Clawback 條款，吾人便能了解 Clawback 條款對於具備何種特性的公司最為迫切，日後主管機關在為企業建立遵循指引時，亦可以此作為參考。研究顯示，當公司規模較大(如：Brown et al. 2011) 或是過去曾發生重編時(如：Addy et al. 2011; Gao et al. 2011)時，公司自願採用 Clawback 條款之可能性較高。然而，Brown et al. (2011)發現相較於重編，當公司的併購商譽不斷減損時，公司將更為傾向採用 Clawback 條款，因為商譽持續減損可能代表先前從事的併購交易非但沒有為公司帶來綜效，反而侵蝕公司價值，. 政治大發生。此外，Brown et al. (2011)亦發現，只有導因於舞弊或不當行為之重編，會立這將給予公司動機去追回先前支付給經理人之獎酬，或至少遏止同樣的情形再次. 顯著影響公司採用以舞弊為啟動機制的 Clawback 條款。這個結果與 Babenko et al.. ‧ 國. 學. (2012)的結論類似。. ‧. 由於 CEO 係 Clawback 條款最主要的適用對象之一，其將如何影響公司採用. y. Nat. Clawback 條款的決策，自然是一個重要的議題。研究發現，當 CEO 的影響力愈. er. io. sit. 大(如任期愈長、流動率愈低，或是收到的併購紅利愈高)，則公司自願性採用 Clawback 的可能性愈低(如：Addy et al. 2011; Gao et al. 2011; Brown et al. 2011)。. al. n. v i n 然而，Addy et al. (2011)發現，若 C hCEO 同時擔任董事會主席，則公司更有可能採 engchi U 用 Clawback 條款。針對這個與直覺相牴觸的結論，Addy 等人推測可能是因為身兼董事會主席的 CEO，可能較有自信，能夠憑藉其影響力阻止 Clawback 條款的啟動，因此願意採用 Clawback 條款。除了經理人以外，研究發現治理單位同樣會影響公司自願性採用 Clawback 的可能性。當公司的董事會較為獨立(如：Babenko et al. 2012; Gao et al. 2011)或. 是有較多董事同時在其他有採用 Clawback 條款的公司任職(如：Addy et al. 2011) 時，公司較有可能採用 Clawback 條款。. 8.

(15) 二、公司採用 Clawback 條款後之影響 Clawback 條款的主要目的之一，便是消弭經理人操弄盈餘的誘因，以提升盈餘品質。因此，公司採用 Clawback 條款之效果，遂為各界所關注的焦點。過去研究顯示，公司在採用 Clawback 條款之後，其重編的可能性降低(如：Chan et al. 2012a; Chen et al. 2014; DeHaan et al. 2011)、重大內部控制缺失情形減少(如： Chan et al. 2012a)且異常應計較低(如：Chen et al. 2014)。這說明了在採用 Clawback 條款後，公司不論在財務報導環境或是盈餘品質，皆獲得顯著的改善。然而，DeHaan et al. (2011)與 Denis (2012)指出，採用 Clawback 條款後的重編情. 政治大除了探討 Clawback 條款對於公司盈餘品質的影響，Chan et al. (2012a)與立. 形減少，也有可能是經理人不願意更正錯誤的財務報表所致。. DeHaan et al. (2011)亦試圖了解市場參與者對於公司盈餘品質的看法。這些研究. ‧ 國. 學. 發現公司在採用 Clawback 條款後，其盈餘反應係數上升，且分析師預測之離散. ‧. 程度下降，顯示資本市場認為公司之財務資訊可信度與透明度皆獲得改善。此外，. y. Nat. 公司在採用 Clawback 條款後，審計公費下降且查核期間縮短，說明公司的財務. er. io. sit. 報導品質獲得改善，因此大幅降低外部會計師的查核成本與時間。然而，針對此一結論，Denis (2012)做出了另一種推論，認為公司在採用 Clawback 條款後的重. al. n. v i n 編情形之所以會減少，也可能係因為外部會計師減少查核時間與成本，導致其無 Ch engchi U 法查出財報不實表達。換言之，公司的盈餘品質實際上並未獲得改善。. 為了回應 Denis (2012)的疑慮，Chan et al. (2012b)進一步探討公司在採用 Clawback 條款後，其盈餘品質是否確實獲得提升。實證結果發現，公司在採用 Clawback 條款後，雖然應計項目盈餘管理(accrual management)的情形減少，實質盈餘管理(real earnings management)的情形卻反而增加，導致盈餘管理的總額不但沒有下降，反而微幅上升。此外，該研究亦指出，上述替代效果，最主要發生在有採用 Clawback 條款且具有高度成長潛力的公司。最後，透過實質盈餘管理來代替應計項目盈餘管理的公司，其後續的表現較差。上述結果顯示，儘管採用 Clawback 條款能有效嚇阻經理人從事財報不實表達，其最終仍然無法完全消 9.

(16) 弭盈餘管理的現象。由於 Clawback 條款將大幅改變經理人薪酬合約的結構，其影響為何，在公司決定是否採用 Clawback 條款時，勢必成為一個不可或缺的考量因素。研究顯示，公司在採用 Clawback 條款後，其支付給 CEO 之總薪酬增加(如：Babenko et al. 2012; Chen et al. 2014; DeHaan et al. 2011)，且增加的部分主要是不適用 Clawback 條款之基本薪資(如：DeHaan et al. 2011)。上述結果顯示，由於 Clawback 條款增加經理人薪酬之不確定性，為了補償其所額外承擔的風險，公司可能必須支付更高的薪酬。. 政治大三、市場對於公司採用 Clawback 條款之反應立. 當公司採用 Clawback 條款，形同向資本市場發出信號，宣告其改善財務報. ‧ 國. 學. 導品質之決心，而投資人將如何解讀其意涵並做出回應，遂成為一值得探討的議. ‧. 題。Gao et al. (2011)與 Iskandar-Datta and Jia (2013)發現，公司在採用 Clawback. y. Nat. 條款後，其股價報酬明顯增加，其中又以過去曾發生重編之公司更為顯著。此外，. er. io. sit. 過去曾發生重編之公司，在採用 Clawback 條款後，其股票之買賣價差將縮小。上述結果說明，過去財務報導品質不佳的公司，透過採用 Clawback 條款，將能. n. al. Ch. 增加其在市場之資訊透明度，並挽回市場信心。. engchi. i n U. v. 此外，過去研究顯示，公司的會計資訊品質將影響其與銀行間之貸款合約(如： Bharath et al. 2008)。若公司之會計資訊品質不佳，則銀行傾向給予較嚴苛之融資條件，如較高的利息、較短的到期日或要求擔保品，以彌補其所承受之資訊風險。 Chan et al. (2013)發現，公司在採用 Clawback 條款後，銀行較傾向在貸款合約中加入以財務或會計資訊為基礎之條款，顯示其認為公司之財務報導品質在採用 Clawback 條款後獲得改善。此外，公司在採用 Clawback 條款後，銀行所提供之貸款利率較低、到期日較長，且較不需要擔保品，代表銀行認為公司的違約風險下降。最後，Chan et al. (2013)指出，在採用 Clawback 條款後，融資條件獲得明顯改善的公司，其事前舞弊風險(以 F-score 來衡量)普遍較高。這個結果再次證 10.

(17) 實，過去財務報導品質較差的公司，採用 Clawback 條款將有助於重建其在資本市場的可信度。. 四、採用 Clawback 條款對經理人行為之影響儘管吾人得以透過眾多實證研究的結果，一窺促使公司採用 Clawback 條款之因素，以及採用 Clawback 條款後對於公司內外的影響，對於 Clawback 條款將如何影響經理人的決策過程，吾人所知尚嫌不足。為了解釋在採用 Clawback 條款後，重編情形減少之原因，Pyzoha (2013)發. 政治大其同意重編的意願較低。這個結果呼應了 DeHaan et al. (2011)與 Denis (2012)的立現，當公司採用 Clawback 條款，而經理人的績效獎酬佔總薪酬的比重較高時，. 疑慮，亦即採用 Clawback 條款後重編的情形減少，並不代表財務報導品質提升，. ‧ 國. 學. 而是經理人較不願意重編所致。此外，Pyzoha (2013)亦指出，當經理人的績效獎. ‧. 酬佔總薪酬的比重較高，若外部會計師發起重編，則經理人是否同意重編，將取. y. Nat. 決於該外部會計師是否為產業專家。若係產業專家，則經理人同意重編之可能性. er. io. sit. 較高，反之則較低。. 此外，亦有研究試圖探討經理人之風險趨避程度，是否將受到採用 Clawback. al. n. v i n 條款的影響。Hirsch et al. (2013)發現，在採用 Clawback 條款的公司，經理人的 Ch engchi U 風險趨避程度，將取決於公司當時的營運狀況。若公司為獲利狀態，且風險性投資的結果不確定，則經理人傾向規避風險；然而，若公司為虧損狀態，則經理人反而較為願意從事風險性投資。此外，該研究亦指出，相較於同樣處於虧損狀態，但未採用 Clawback 條款之公司，薪酬合約中包含 Clawback 條款的經理人，其對於風險性投資的成功機會較為樂觀。簡言之，當公司處於虧損狀態時，採用 Clawback 條款可能反而促使經理人承擔過多的風險，而有損害股東利益之虞。. 11.

(18) 五、強制採用 Clawback 條款之效果與利弊得失在 Dodd-Frank Act Section 954 的要求下，美國所有公開發行公司皆必須強制採用 Clawback 條款。然而，此項措施的效果為何，及其所帶來的成本、效益，都是值得探討的議題。Ang et al. (2013)藉由分析 2000 至 2009 年間的重編樣本，來比較 SOX Section 304 與 Dodd-Frank Act Section 954 追回經理人薪酬之效力。實證結果發現，儘管 Dodd-Frank Act Section 954 的適用範圍較 SOX Section 304 廣，其所能追回之薪酬卻相當有限。這是因為經理人所增加的財富，絕大部分係來自於出售持股或履行認股權，而這些利得並不包含在 Dodd-Frank Act Section. 政治大應比照 SOX Section 304 的規定，將出售持股或履行認股權之利得囊括進其適用立 954 之適用範圍內。因此，Ang et al. (2013)建議，強制採用的 Clawback 條款，亦. 範圍內，方能收得其效。. ‧ 國. 學. Chen et al. (2014)則將焦點放在採用 Clawback 條款之成本與效益。該研究發. ‧. 現，採用 Clawback 條款會產生增額成本─公司支付給 CEO 之總薪酬增加。此外，. y. Nat. 當經理人之風險規避程度愈高，或是盈餘的不確定性愈大時，公司採用 Clawback. er. io. sit. 條款的可能性較低。若是強制具備此種特性的公司採用 Clawback 條款，其所能獲得的效益或許不及增加的成本。因此，Chen et al. (2014)建議，Clawback 條款. al. n. v i n 採用與否，應由公司自行權衡利弊來決定，強制採用未必能讓每家公司皆因此受 Ch engchi U. 惠。最後，Denis (2012)指出，儘管近期研究顯示，公司自願性採用 Clawback 條款，將有助於改善其財務報導品質，但這並不代表主管機關強制採用必然會達到相同的結果。Clawback 條款與其他公司治理機制之交互作用為何，尚需更多的相關研究來進行釐清。與 Clawback 條款相關之近期研究結果，已匯總於本論文之附錄一。. 12.

(19) 第四節假說建立一、採用 Clawback 條款對權益資金成本之影響過去研究顯示，品質較佳的財務報導資訊將有助於消弭公司與投資人間之資訊不對稱，公司因此可取得較低之資金成本(如：Diamond and Verrecchia 1991; Botosan 1997)。在眾多影響財務報導品質之盈餘特性中，Francis et al. (2005)發現應計項目的品質(accrual quality)、盈餘之持續性(earnings persistence)與平穩性 (smoothness)，對於權益資金成本之影響最大，且呈顯著負相關。此外，當公司發生重編時，將使投資人對於公司經理人之誠信與能力產生疑慮，再加上未來盈. 政治大 Clawback 條款的採用，除了使公司得以在事後向經理人追回其因不實財報立. 餘的不確定性增加，公司之資金成本將因此提高(Hribar and Jenkins 2004)。. ‧ 國. 學. 所獲得之獎酬，其最終目的無非是希望藉此消弭經理人操弄盈餘的誘因。研究顯示，公司在採用 Clawback 條款後，重編的情形減少、裁量性應計降低且盈餘反. ‧. 應係數上升(如：Chan et al. 2012a, 2012b; Chen et al. 2014; DeHaan et al. 2011)。上. sit. al. er. io. 亦抱持此一看法。. y. Nat. 述結果說明公司之財務報導品質，在採用 Clawback 條款後確實獲得改善，市場. v. n. 根據上述結論，本研究推測，既然資本市場將 Clawback 條款視為提升財務. Ch. engchi. i n U. 報導品質之有效機制，則此一認知應當反映在其要求之報酬上。是故，本研究的第一項假說如下：. 假說一：與未採用 Clawback 條款之公司相比，自願性採用 Clawback 條款之公司，其權益資金成本較低。. 13.

(20) 二、採用 Clawback 條款對信用評等之影響信用評等，係信用評等機構針對一經濟個體之整體信用程度及其未來清償債務之能力，進行評估後所出具之意見(Standard & Poor’s, 2002)。信用評等在實務面上極為重要，因其將重大影響公司向市場籌資之難易度，以及債務資金成本之高低。Ziebart and Reiter (1992)指出，公司之信用評等將直接影響其發行債券之殖利率；Ashbaugh-Skaife et al.(2006)亦由其樣本發現，公司所發行之十年期債券若為投資等級(Investment-grade)，其平均殖利率為 6%；然而，若該債券為非投資等級(Speculative-grade)，其平均殖利率則高達 14%。. 政治大亦可能係來自被評等個體之內部資訊。是故，過去許多研究試圖探討信用評等機立信用評等機構據以決定信用評等之資訊非常廣泛，其來源可能係公開資訊，. 構據以決定公司信用評等之資訊。Kaplan and Urwitz (1979)及 Ziebart and Reiter. ‧ 國. 學. (1992)發現，用以衡量公司經營狀況及償債能力之重要財務比率，將直接影響公. ‧. 司之信用評等。此外，Ashugh-Skaife et al.(2006)指出，除了諸如財務比率之量化. y. Nat. 資訊，信用評等機構亦會將非財務面之因素納入考量。當公司之財務資訊透明度. er. io. sit. 較高，其信用評等較佳；而較佳之公司治理結構(董事會較為獨立、董事具備相關專業知識，或 CEO 在董事會之影響力較低)，其有助於提升其信用評等。. al. n. v i n 根據上述結論，本研究推測，若採用 Clawback 條款有助於改善公司之財務 Ch engchi U. 報導品質，並使公司治理機制更趨於完善，則信用評等機構在評估公司之信用評等時，應將其影響納入考量，並給予正面回應。是故，本研究之第二項假說如下：. 假說二：與未採用 Clawback 條款之公司相比，自願性採用 Clawback 條款之公司，其信用評等較佳。. 14.

(21) 第三章研究設計第一節樣本篩選本研究自 GMI Clawback 資料庫取得公司自願性採用 Clawback 條款之資料，其範圍涵蓋 2007 至 2011 年間納入 Russel 3000 指數之公司。選擇 2007 年為起始點，係因 SEC 於 2006 年修改 Regulation S-K 之後，公司得自願性採用 Clawback 條款；而由於 SEC 在 2011 年 7 月 29 日決定將強制採用 Clawback 條款之生效日延後至 2012 年，故截至 2011 年為止仍應屬自願性採用 Clawback 條款。本研究. 政治大期間接受政府紓困，並被要求強制採用 Clawback 條款，而本研究旨在探討公司立. 排除金融服務與保險業(SIC code 6000-6999)，因其於 2008 至 2009 年之金融海嘯. 自願性採用 Clawback 條款，對於權益資金成本與信用評等之影響。經由上述篩. ‧ 國. 學. 選步驟所得出之資料包含 2003 家公司，共 10,015 筆觀測值。. ‧. 表 1 之第一部分為 Clawback 條款在 2007 至 2011 年間的採用情形。由該表. y. Nat. 可看出，Clawback 條款於 2007 年尚不普遍，採用比例僅有 10.43%。然而，隨著. er. io. sit. 2008 至 2010 年間經濟穩定緊急法案、美國復甦與再投資法案及華爾街改革與消費者保護法案之接連催生，採用 Clawback 條款之公司比例持續增加，至 2011. n. al. 年為止已達 36.55%。. Ch. engchi. i n U. v. 表 1 之第二部分則係截至 2011 年止各產業採用 Clawback 條款之情形。由該表可看出，各產業皆有相當比例的公司採用 Clawback 條款，因此，本研究之結論應可一般適用於各產業。. 15.

(22) 表 1. Clawback 條款之採用情形. 第一部分：2007 至 2011 年 Clawback 條款之採用情形(排除金融服務與保險業) 年度. 未採用 Clawback 條款之公司家數. 採用 Clawback 條款之公司家數. 採用 Clawback 條款之公司增加數. 採用 Clawback 條款之公司比例(%). 2007. 1,794. 209. 2008. 1,681. 322. 113. 16.08. 2009. 1,531. 472. 150. 23.56. 2010. 1,370. 633. 161. 31.60. 2011. 1,271. 732. 99. 36.55. 合計. 7,647. 2,368. 10.43. 23.64. 政治大未採用立Clawback 條款採用 Clawback 條款. 第二部分：截至 2011 年度採用 Clawback 條款公司之產業分布情形(排除金融服務與保險業) 產業(SIC code 前兩碼). 採用 Clawback 條款之公司比例(%). 3. 4. 98. 36. 18. 15. 627. 365. 運輸、通訊、水電業(40-49). 143. 104. 批發業(50-51). 38. 28. 98. iv n106. 42.35. 2. 66.67. 732. 36.55. Nat. 其他行業(99) 合計. al. n. 服務業(70-89). io. 零售買賣業(52-59). 245 C h 1. 45.45. y. 製造業(20-39). ‧. 建築業(15-17). 72. engchi U. 1,271. 57.14 26.87. 42.11. sit. 礦產業(10-14). er. 農林漁牧業(01-09). ‧ 國. 之公司家數. 學. 之公司家數. 36.79 42.42 30.20. 本研究所需之其他資訊，其取得來源如下：公司之各項財務資訊、部門別資訊、信用評等、查核之會計師事務所，以及內控查核意見取自 COMPUSTAT； BETA 值資訊取自 CRSP；分析師預測資訊取自 I/B/E/S；董事會與 CEO 資訊取自 GMI。詳細之樣本篩選過程如表 2。. 16.

(23) 表 2 樣本篩選過程資金成本. 信用評等. PEG 法. OJ 法. 取自 GMI 的 Clawback 樣本. 10,015. Compustat 無完整財務資訊. (172). GMI 無完整董事會及 CEO 資訊. (1,780). 第一階段樣本數. 8,063. 8,063. 8,063. CRSP 無 BETA 值資訊. (105). (105). (105). Compustat 無完整資訊. (1,049). (1,049). (4,444). I/B/E/S 無分析師預測資訊或無法計算資金成本. (1,060). (1,173). 連續變數剔除頭尾 1%之極端值第二階段樣本數. 立. (730)治政 5,119 大. (698). (480). 5,038. 3,034. ‧. ‧ 國. 學. 第二節研究方法. 一、控制內生性問題(Endogenity problem). sit. y. Nat. 由於公司是否自願性採用 Clawback 條款，係由其內生之決定；因此，本研. io. er. 究之實證結果可能受到潛在的自我選擇偏誤(self-selection bias)影響。為了控制此. al. v i n Ch U Mills 比率；而此一比率將透過自願性採用 Clawback 條款模型，估計出 e n g c h i inverse n. 一內生性問題，本研究採用 Heckman (1979)之兩階段模型。在第一階段，本研究. 將作為額外之解釋變數，被納入第二階段之迴歸模型中。然而，欲透過 Heckman 兩階段模型來有效控制內生性問題，尚須滿足若干要件。Lennox et al. (2012)指出，在會計領域的實證研究，若欲採用 Heckman 兩階段模型，須滿足以下三項要求：兩階段所使用之變數必須不重複、無共線性問題，且 inverse Mills 比率必須顯著。本研究之兩階段模型，並無重複之變數，是故滿足第一項要求；而後兩項要求將於實證結果進行檢驗。. 17.

(24) 二、自願性採用 Clawback 條款模型有部分研究試圖探討公司自願性採用 Clawback 條款之決定因素(如：Addy et al. 2011; Brown et al. 2011; Gao et al. 2011; Babenko et al. 2012)，這些決定因素大致可分為三類：公司特性、CEO 之影響力，以及公司治理結構。參考上述研究結果，本研究之自願性採用 Clawback 條款模型如下： P(CLAWBACK) t = 𝛽 0 + 𝛽 1 LnMKTV t-1 + 𝛽 2 PROFIT t-1 + 𝛽 3 MB t-1 + 𝛽 4 RESTAT t-1 + 𝛽5 NEW_DEBT t-1 + 𝛽 6 CEO_TENURE. t-1. + 𝛽 7 CEO_CHAIR t-1. + 𝛽8 BSIZE t-1 + 𝛽 9 INSIDE_% t-1 + 𝛾. 政治大. 其中各變數之定義、預期符號及參考文獻彙總如下表：. 立. 預期符號. 應變數. 變數定義. 學. 參考文獻. ‧. 為一虛擬變數。若公司於第 t 年採用 Clawback 條款，則為 1；若未採用則為 0。. CLAWBACK. PROFIT. ＋. MB. －. sit. 公司第 t-1 年底之總市值取自然對數。. al. v i n Ch 公司第 t-1 年之淨利除以同年底之總市值。 engchi U 公司第 t-1 年底總市值與股東權益之比值。 n. ＋. io. LnMKTV. y. Nat. 自變數. er. 變數名稱. ‧ 國. 表 3 自願性採用 Clawback 條款模型之變數定義表. Brown et al. (2011) Gao et al. (2011) Babenko et al. (2012) Brown et al. (2011) Gao et al. (2011). 為一虛擬變數。若公司於截至第 t-1 年底為止，＋. Addy et al. (2011) 過去 5 年內曾發生重編，則為 1；若無發生重編 Gao et al. (2011) 則為 0。. NEW_DEBT. ＋. 為一虛擬變數。若公司於截至第 t-1 年底為止，過去 5 年內曾對外舉債，則為 1；若無對外舉債 Brown et al. (2011) 則為 0。. CEO_TENURE. －. 截至第 t-1 年為止，CEO 之在任年數。. CEO_CHAIR. ?. 為一虛擬變數。若 CEO 於第 t-1 年同時兼任董 Addy et al. (2011) 事會主席，則為 1；若無兼任董事會主席則為 0。. BSIZE. ＋. 公司第 t-1 年之董事會人數。. RESTAT. 18. Brown et al. (2011) Gao et al. (2011). Brown et al. (2011).

(25) INSIDE_%. －. 公司第 t-1 年內部董事人數占董事會人數之比 Gao et al. (2011) 例。 Babenko et al. (2012). 由於公司是否於本年度採用 Clawback 條款，理論上將受到前一年度之狀況所影響，是故上述所有自變數皆係採用樣本期間前一年度(亦即 2006 至 2010 年) 之資料，以捕捉其對於公司決策之影響。本研究包含了數個與公司特性相關之變數。首先，本研究將公司規模(以 LnMKTV 表示)納入考量，並預期其係數為正，因為規模較大的公司將引起資本市場較多的關注(Aboody et al.2004; Barton 2005)，是故其較有可能採用 Clawback. 政治大此外，由於獲利的公司較有可能採用 Clawback 條款(Brown et al. 2011)，本研究立. 條款，以維持或提高其聲譽(Brown et al. 2011; Gao et al. 2011; Babenko et al. 2012)。. ‧ 國. 學. 以公司之淨利(以 PROFIT 表示)來衡量其獲利，並預期其係數為正。最後，Gao et al. (2011)發現成長機會高的公司(以 M/B ratio 衡量)，其採用 Clawback 條款之可. ‧. 能性反而較低；針對此一結論，Hirsch et al. (2013)的研究結果或許可提供合理的. sit. y. Nat. 解釋。其指出，若採用 Clawback 條款之公司為獲利狀態，且風險性投資的結果. n. al. er. io. 不確定，則經理人將傾向規避風險。因此，當公司處於持續獲利狀態，其反而可. v. 能選擇不採用 Clawback 條款，以避免經理人因此放棄投資成長的機會。基於上. Ch. engchi. i n U. 述結論，本研究同樣以 M/B ratio 來衡量公司的成長機會(以 MB 表示)，並預期其係數為負。部分研究顯示，公司過去若曾發生重編，則其採用 Clawback 條款之可能性較高(如：Addy et al. 2011; Gao et al. 2011)。因此，本研究追蹤公司過去五年之重編情形(以 RESTAT 表示)，並預期其係數為正。此外，Brown et al. (2011)發現，若公司在資本市場透過發行股份或舉債的方式籌資，其較有可能採用 Clawback 條款，顯示公司將 Clawback 條款視為一項有助於其建立市場信心，並降低籌資困難度之工具。因此，本研究追蹤公司過去五年透過舉債籌資的情形(以 NEW_DEBT 表示)，並預期其係數為正。 19.

(26) 除了上述公司特性， CEO 的影響力亦可能左右公司採用 Clawback 條款之決策。舉例來說，經理人之任期愈長，其對於公司重大營運決策的影響力愈大 (Bushman et al. 2004)。部分研究結果也顯示，CEO 的任期愈長，公司採用 Clawback 條款之可能性較低(如：Brown et al. 2011; Gao et al. 2011)。因此，本研究將 CEO 在任年數(以 CEO_TENURE 表示)納入考量，並預期其係數為負。此外，當 CEO 同時兼任董事會主席時，將加強其影響力(Jensen 1993; Core et al.1999; Bebchuck et al. 2002; Adams et al. 2005)，故公司採用 Clawback 條款之可能性應較低。然而，Addy et al. (2011)發現，當 CEO 同時兼任董事會主席時，公司採用. 政治大充分的自信，能夠憑藉其影響力阻止 Clawback 條款於日後啟動，故願意採用之。立. Clawback 條款之可能性反而較高。針對此一結論，其認為可能係因為該 CEO 有. 基於上述結論，本研究進一步追蹤公司之 CEO 是否兼任董事會主席 ( 以. ‧ 國. 學. CEO_CHAIR 表示)，然由於其影響為何尚不確定，故不預期其係數方向。. ‧. 最後，本研究亦控制公司治理結構對其採用 Clawback 條款之影響。Brown et. y. Nat. al. (2011)發現，當公司之董事會人數愈多，CEO 之相對影響力便下降，故公司. er. io. sit. 較有可能採用 Clawback 條款。因此，本研究包含公司董事會人數(以 BSIZE 表示)，並預期其係數為正。此外，部分研究顯示，當公司董事會較獨立時，其採用. al. n. v i n Clawback 條款之可能性較高(如：Gao et al. 2012)。是故，本 C h et al. 2011; Babenko engchi U. 研究以內部董事人數占董事會人數之比例(以 INSIDE_%表示)來衡量董事會之獨立性，並預期其係數為負。. 20.

(27) 三、迴歸模型 (一) Clawback 條款與權益資金成本過去許多研究試圖探討影響公司權益資金成本的因素(如：Fama and French 1992; Gebhardt et al. 2001; Botosan and Plumlee 2002; Khurana and Raman 2004; Ogneva et al. 2007; Ashbaugh- Skaife et al. 2009; Dhaliwal et al. 2011)。參考其研究結果，本研究之 Clawback 條款與權益資金成本模型如下： COEC = 𝛼 0 + 𝛼 1 CLAWBACK + 𝛼2 BETA + 𝛼 3 LEVERAGE + 𝛼 4 SIZE + 𝛼5 SEGMENT + 𝛼 6 ICW + 𝛼 7 BIG4 + 𝛼 8 DISP + 𝛼 9 LAMBDA + Year and Industry effects + 𝜀，. 政治大其中各變數之定義、預期符號及參考文獻彙總如下表：立. ‧ 國. 預期符號. 應變數. ＋. ＋. sit. al. v. 為一虛擬變數。若公司於第 t 年採用 Clawback 條款，則為 1；若未採用則為 0。. n. －. er. io. LEVERAGE. 參考文獻. y. Nat. 自變數. BETA. 變數定義. 公司第 t 年底之權益資金成本，其計算方法後述。. COEC. CLAWBACK. Clawback 條款與權益資金成本模型之變數定義表. ‧. 變數名稱. 學. 表 4. Ch. engchi. i n U. 公司第 t 年底之股票 BETA 值。. Fama and French (1992) Botosan and Plumlee (2002) Khurana and Raman (2004). 公司第 t 年底總負債與總資產之比值。. Gebhardt et al. (2001) Khurana and Raman (2004) Kothari et al. (2009). SIZE. －. 公司第 t 年底之總資產取自然對數。. Fama and French (1992) Botosan and Plumlee (2002) Khurana and Raman (2004). SEGMENT. ＋. 公司第 t 年之地理別部門個數。. Ogneva et al. (2007) Ashbaugh- Skaife et al. (2009). ICW. ?. 為一虛擬變數。公司若於第 t 年發生重大 Ogneva et al. (2007) 內部控制缺失，則為 1；若無重大內部控 Ashbaugh- Skaife et al. (2009) 21.

(28) 制缺失則為 0。. ＋. LAMBDA. 公司第 t 年底之分析師預測每股盈餘 Gebhardt et al. (2001) (forecast earnings per share)，其標準差除 Khurana and Raman (2004) 以平均數之絕對值。 Dhaliwal et al. (2011) 由自願性採用 Clawback 條款模型所估計出的 inverse Mills 比率。. 1. 應變數. 政治大其結果往往不甚精確(如：Fama and French 1997)，這是因為實際報酬與預期報酬立. 過去研究顯示，以事後(ex post)的實際報酬(realized return)來估計資金成本，. ‧ 國. 學. (expected return)間之連結性過於薄弱所致(Elton 1999)。因此，本研究所採用的方法，皆係以預期報酬為基礎，來估計公司之事前資金成本(ex ante cost of capital)。. ‧. 首先，本研究採用 Easton (2004)的 PEG 法。Botosan and Plumlee (2002)在檢. y. Nat. 驗五種不同的權益資金成本估計方法後，認為 PEG 法是較佳之估計方法，因為. sit. DISP. －. 其不僅與其他風險衡量指標(如 BETA 值)呈現一致且與預期相符之關聯性，計算. io. er. BIG4. 為一虛擬變數。公司若於第 t 年係由四大會計師事務所查核，則為 1；若非由四大 Khurana and Raman (2004) 會計師事務所查核則為 0。. 也較為簡便。其計算方式如下：. n. al. Ch. engchi. i n U. v. －. √ 其中 re = 事前權益資金成本；. feps1 = 分析師對於第 t+1 年每股盈餘預測之平均值； feps2 = 分析師對於第 t+2 年每股盈餘預測之平均值； P0 = 第 t 年底之每股收盤價。. 22.

(29) 為了避免本研究之實證結果，受到所選用之權益資金成本估計方法影響，而有失偏頗，本研究亦採用 Ohlson and Juettner-Nauroth (2000)所發展出之估計方法 (以下稱 OJ 法)。Gode and Mohanan (2003)指出，相較於剩餘淨利模型(residual income valuation)，OJ 法更適宜做為事前權益資金成本的估計方法。OJ 法假設公司短期之盈餘成長率最終將衰退至一永續成長率，其計算方式如下：. [𝑔 − (𝛾 − 1)]. 𝐴 + √𝐴 + 且 𝐴. [𝛾 − 1 +. 𝑑𝑝𝑠1 𝑃0. ]，𝑔. 立. 其中 re =事前權益資金成本；. 𝑓 𝑝𝑠2 − 𝑓 𝑝𝑠1. 政治，大 𝑓 𝑝𝑠1. ‧ 國. 學. feps1 =分析師對於第 t+1 年每股盈餘預測之平均值； feps2 =分析師對於第 t+2 年每股盈餘預測之平均值；. ‧. P0 =第 t 年底之每股收盤價；. sit. y. Nat. dps1 = 第 t+1 年之預期發放股利，其計算方式為 feps1 乘以第 t+1 年之預期. al. n. 作為第 t+1 年預期股利發放率之估計值。. Ch. engchi. er. io. 股利發放率。本研究以截至第 t 年止過去三年股利發放率之平均值，. i n U. v. γ = 永續成長率。本研究以美國十年期政府公債之殖利率作為永續成長率之估計值。. 23.

(30) 2. 控制變數 (1) 系統性風險(以 BETA 表示) 根據資本資產訂價模式(Capital Asset Pricing Model)，系統性風險(亦即 BETA 值)反映的是公司股價報酬相對於市場投資組合報酬之變動程度。因此，當系統性風險愈大，公司股價報酬之不確定性提高，投資人便會提高其要求報酬以彌補相對應之風險。過去研究亦證實，系統性風險與權益資金成本呈顯著正相關(如： Fama and French 1992; Botosan and Plumlee 2002; Khurana and Raman 2004)。是故，本研究包含公司股票之 BETA 值之變數，並預期係數為正。. 政治大 (2) 公司槓桿程度(以 LEVERAGE 表示) 立. 槓桿程度即公司之舉債比例。過去研究顯示，當公司的槓桿程度愈高，則投. ‧ 國. 學. 資人所認定之公司風險較高，故公司之權益資金成本將上升(Khurana and Raman. er. io. sit. y. Nat. 係數為正。. ‧. 2004; Kothari et al. 2009)。因此，本研究將公司之槓桿程度納入考量，並預期其. (3) 公司規模(以 SIZE 表示). al. n. v i n 公司規模愈大，通常代表其已於資本市場建立相當之聲譽，故其資金成本應 Ch engchi U. 較低。此外，過去研究顯示，當公司規模愈大，投資人所認定之公司風險較低，故願意降低其要求報酬(Berk 1995; Botosan and Plumlee 2002; Khurana and Raman 2004)。基於上述結果，本研究包含公司規模之變數，並預期其係數為負。. (4) 公司之地理別部門個數(以 SEGMENT 表示) Ogneva et al. (2007)與 Ashbaugh- Skaife et al. (2009)皆試圖以公司之事業別部門個數來衡量其營運複雜度，並預期其與權益資金成本呈正相關。本研究選擇以公司之地理別部門個數(以國家為區別)，而非事業別部門個數，來衡量其營運複雜度，係因相較於跨事業別，資本市場對於跨國營運風險之認知應更為一致。 24.

(31) 本研究並預期其係數為正。. (5) 重大內部控制缺失(以 ICW 表示) 美國證券主管機關與審計實務從業人員皆表示，落實良好的內部控制制度固然有其成本，其將有助於改善公司之財務報導品質、重建市場信心，公司將可因此獲得較低之資金成本。然而，內部控制制度之好壞是否確實會影響公司之資金成本，相關研究並未獲得一致之結論。Ashbaugh- Skaife et al. (2009)發現，有內部控制缺失之公司，其權益資金成本較高；此外，若內部控制缺失獲得改善並經. 政治大指出，其並未發現重大內部控制缺失與公司之權益資金成本間存在顯著關聯。基立. 外部會計師確認，則公司之權益資金成本將明顯下降。然而，Ogneva et al. (2007). 於上述結論，本研究將公司之重大內部控制缺失情形納入考量，然由於其影響為. ‧ 國. 學. 何尚不確定，故不預測其係數方向。. ‧ sit. y. Nat. (6) 會計師之審計品質(以 BIG4 表示). io. er. Khurana and Raman (2004)在其美國公司樣本中，發現由四大會計師事務所查核之公司，其權益資金成本較低，顯示資本市場認為四大會計師事務所之審計. al. n. v i n 品質較非四大會計師事務所來的佳， C h。因此，本研究包含會計師事務所規模之變數 engchi U. 並預期其係數為負。. (7) 分析師預測之離散程度(以 DISP 表示) 分析師預測之離散程度反映了公司在資本市場之資訊透明度。若離散程度愈大，則代表公司與投資人間之資訊不對稱愈嚴重；為了彌補所承受之資訊風險，投資人將提高其要求報酬，公司之權益資金成本遂因此上升(Gebhardt et al. 2001; Khurana and Raman 2004)。因此，本研究將分析師預測之離散程度納入考量，並預期其係數為正。. 25.

(32) (二) Clawback 條款與信用評等信用評等不僅反映公司在未來清償其負債之能力，並將重大影響公司後續籌資之難易度與成本。因此，信用評等機構於評估公司之信用評等時，究竟會考慮那些因素，一直是過去研究所關注之議題(Kaplan and Urwitz 1979; Ziebart and Reiter 1992; Blume et al. 1998; Mansi et al. 2004; Ashbaugh- Skaife et al. 2006) 。參考其研究結果，本研究之 Clawback 條款與信用評等模型如下： RATING = 𝛽 0 + 𝛽 1 CLAWBACK + 𝛽 2 BETA + 𝛽 3 LEVERAGE + 𝛽 4 SIZE + 𝛽 5 BIG4 + 𝛽6 COVERAGE + 𝛽 7 CAPINT + 𝛽 8 ROA + 𝛽 9 LOSS + 𝛽 10 LAMBDA. 政治大其中各變數之定義、預期符號及參考文獻彙總如下表：立 + Year and Industry effects + 𝜔，. ‧ 國. Clawback 條款與信用評等模型之變數定義表. io. 自變數. al. er. Nat. 公司第 t 年底之標準普爾(S&P)信用評等，其換算方式後述。. RATING. BETA. ＋. －. v. 為一虛擬變數。若公司於第 t 年採用 Clawback 條款，則為 1；若未採用則為 0。. n. CLAWBACK. 參考文獻. y. 應變數. 變數定義. sit. 預期符號. ‧. 變數名稱. 學. 表 5. Ch. engchi. i n U. 公司第 t 年底之股票 BETA 值。. Schwendiman and Pinches (1975) Kaplan and Urwitz (1979) Ziebart and Reiter (1992). LEVERAGE. SIZE. BIG4. －. Kaplan and Urwitz (1979) 公司第 t 年底總負債與總資產之比值。 Blume et al. (1998) Mansi et al. (2004) Kaplan and Urwitz (1979) Ziebart and Reiter (1992) Ashbaugh- Skaife et al. (2006). ＋. 公司第 t 年底之總資產取自然對數。. ＋. 為一虛擬變數。公司若於第 t 年係由四大會計師事務所查核，則為 1；若 Mansi et al.(2004) 非由四大會計師事務所查核則為 0。 26.

(33) COVERAGE. ＋. CAPINT. ＋. ROA. ＋. LOSS. －. 公司第 t 年之利息保障倍數，其計算 Kaplan and Urwitz (1979) 方式為息稅前盈餘 (Earnings before Ziebart and Reiter (1992) interests and taxes)除以利息費用。 Mansi et al. (2004) 公司第 t 年底固定資產淨額與總資產 Ashbaugh- Skaife et al. (2006) 之比值。 Kaplan and Urwitz (1979) 公司第 t 年之總資產報酬率，其計算 Ziebart and Reiter (1992) 方式為稅後淨利除以總資產。 Ashbaugh- Skaife et al. (2006) 為一虛擬變數。若公司於第 t 年及 t-1 年皆為稅後淨損，則為 1；若非兩年 Ashbaugh- Skaife et al. (2006) 皆為稅後淨損，則為 0。由自願採用 Clawback 條款模型所估計出的 inverse Mills 比率。. LAMBDA. 立. 1. 應變數. 政治大. ‧ 國. 學. 本研究採用標準普爾(Standard & Poor)給予舉借長期負債公司之信用評等，. ‧. 其評等介於最佳的 AAA 與最差的 D (違約債務)之間。為了便於分析，本研究參考 Ashbaugh- Skaife et al. (2006)之作法，將該評等區分為七大類，並給予相對應. y. Nat. n. er. io. al. sit. 的分數，其分類方式如下表所示：. Ch. i n U. 表 6 信用評等分類表. 標準普爾信用評等. engchi. v. 指定信用評等分數. AAA. 7. AA＋, AA , AA－. 6. A＋, A , A－. 5. BBB＋, BBB , BBB－. 4. BB＋, BB , BB－. 3. B＋, B , B－. 2. CCC＋, CCC , CC , C , D , SD. 1. 27.

(34) 2. 控制變數 (1) 系統性風險(以 BETA 表示) 公司股票的 BETA 值隱含了公司的營運及財務風險。因此，當公司股票的 BETA 值愈大，將使其盈餘之不確定性增加，違約風險因而提高，故信用評等應下降。過去研究亦證實，公司股票的 BETA 值與信用評等呈顯著負相關(如： Schwendiman and Pinches 1975; Kaplan and Urwitz 1979; Ziebart and Reiter 1992)。基於上述結論，本研究將公司股票的 BETA 值納入考量，並預期其係數為負。. 政治大槓桿程度即公司之舉債比例。當公司以向外舉債來籌資的比例愈高，其按期立. (2) 公司槓桿程度(以 LEVERAGE 表示). 還本付息之負擔加重，違約風險因此提高，故信用評等將下降(Kaplan and Urwitz. ‧ 國. 學. 1979; Blume et al. 1998; Mansi et al. 2004)。因此，本研究包含公司槓桿程度之變. ‧. 數，並預期其係數為負。. y. Nat. er. io. sit. (3) 公司規模(以 SIZE 表示). 過去研究發現，公司規模與其信用評等呈顯著正相關(如：Kaplan and Urwitz. al. n. v i n 1979; Ziebart and Reiter 1992; AshbaughC h Skaife et al.U2006)。其可能係因為規模較 engchi. 大的公司，其歷史較為悠久、營運較為穩定成熟，或是已在市場建立良好的聲譽，故市場認為其違約風險較低。因此，本研究將公司規模納入考量，並預期其係數為正。. (4) 會計師之審計品質(以 BIG4 表示) Mansi et al.(2004)發現，若公司委任規模較大之會計師事務所查核財務報表，其信用評等將較佳。由於規模較大之會計師事務所擁有較充裕之人力與資源，其審計服務之品質應較佳，故能提升財務報表之可信度。因此，本研究包含會計師事務所規模之變數，並預期其係數為正。 28.

(35) (5) 利息保障倍數(以 COVERAGE 表示) 利息保障倍數衡量的是公司按期付息的能力，故與公司之違約風險直接相關。當公司之利息保障倍數愈大，顯示其有較為充裕的資金支應定期的利息支付，而不至於因為突發的支出而導致違約，故其信用評等應較佳(Kaplan and Urwitz 1979; Ziebart and Reiter 1992; Mansi et al. 2004)。基於上述結論，本研究將公司之利息保障倍數納入考量，並預期其係數為正。. 政治大 Ashbaugh- Skaife et al. (2006)發現不同的資產結構，亦會影響公司之信用評立. (6) 資本密集度(以 CAPINT 表示). 等。其指出，當公司之資本密集程度愈高(亦即總資產中固定資產之比重愈大)，. ‧ 國. 學. 債權人所面臨的違約風險將較低，故公司之信用評等較高。因此，本研究包含資. Nat. y. ‧. 本密集程度之變數，並預期其係數為正。. er. io. sit. (7) 獲利能力(以 ROA 表示). 總資產報酬率衡量的是公司整體之獲利能力。過去研究顯示，公司之總資產. al. n. v i n 報酬率愈高，其違約風險將下降，故其信用評等較佳(Kaplan Ch engchi U. and Urwitz 1979;. Ziebart and Reiter 1992; Ashbaugh- Skaife et al. 2006)。根據上述結論，本研究亦將公司之總資產報酬率納入考量，並預期其係數為正。. (8) 營業虧損狀態(以 LOSS 表示) Ashbaugh- Skaife et al. (2006)以公司近兩年度之營業結果，來判定其是否處於營業虧損狀態。其發現，處於營業虧損狀態之公司，由於其無法按時付息之可能性提高，故信用評等較低。因此，本研究亦採用相同之衡量方式，並預期其係數為負。. 29.

(36) 第四章實證結果第一節敘述性統計與單變量檢定一、敘述統計量表 7 至表 9 分別為 Heckman 第一階段自願性採用 Clawback 條款模型以及第二階段權益資金成本模型與信用評等模型，所使用之變數的敘述統計量。由該表可看出，各模型中採用 Clawback 條款之樣本比例約在 26.3%至 38.4%之間，與初始樣本之分配情形相比較，除信用評等模型之比例稍高外，基本上無重大差異。. 政治大研究按照 PEG 法及 OJ 法所計算之權益資金成本，其敘述統計量亦無重大差異，立. 是故，本研究之實證結果，並不至於受到樣本組成的影響而有所偏頗。此外，本. 說明權益資金成本計算方式之選用，應不影響本研究之實證結果。. ‧ 國. 學 ‧. 二、平均數與中位數檢定. y. Nat. 表 10 及表 11 分別為權益資金成本模型與信用評等模型之平均數及中位數檢. er. io. sit. 定結果。本研究發現，與未採用 Clawback 條款之公司相比，採用 Clawback 條款之公司，其權益資金成本較低(COEC_PEG / OJ)、信用評等較高(RATING)、分析. al. n. v i n 師預測離散程度較低(DISP)，顯示其資訊較為透明，故獲得較高之市場信心及較 Ch engchi U. 低之籌資成本。此外，採用 Clawback 條款之公司，其規模相對較大(SIZE 、. LnMKTV)、營運複雜度較高(SEGMENT)、舉債程度較高(LEVERAGE)且舉借較為頻繁(NEW_DEBT)、獲利表現較佳(ROA、PROFIT)、處於營業虧損狀況的可能性較低(LOSS)，且債務違約風險較低(COVERAGE)。上述結果說明，當公司獲得較多之市場關注(可能係因其規模較大或獲利表現較佳)，或其對外籌資之需求較為迫切，皆可能促使其採用 Clawback 條款。除了上述公司特性，採用 Clawback 條款之公司，其發生重大內部控制缺失 (ICW)的可能性，較未採用 Clawback 條款之公司來的低，且其係由四大會計師事務所查核之比例較高(BIG4)。然而，與預期不一致的是，採用 Clawback 條款之 30.

(37) 公司，其過去發生重編的情形反而較少(RESTAT)。最後，本研究發現，與未採用 Clawback 條款之公司相比，採用 Clawback 條款之公司，其 CEO 任期較短(CEO_TENURE)、CEO 兼任董事會主席的比例較高(CEO_CHAIR)、董事會人數較多(BSIZE)，且內部董事之比例較低(INSIDE_%)。上述結果顯示，當 CEO 的影響力愈小，或是董事會愈獨立，則公司採用 Clawback 條款之可能性較高。惟 CEO 兼任董事會主席對於公司自願性採用 Clawback 條款之影響，尚需進一步考量與其他決定因素之交互作用後方能釐清。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 31. i n U. v.

(38) 表 7. 平均數. 標準差. 最小值. 最大值. Q1. 中位數. Q3. CLAWBACK. 0.263. 0.440. 0.000. 1.000. 0.000. 0.000. 1.000. LnMKTV. 7.206. 1.502. 3.748. 11.475. 6.091. 7.057. 8.193. PROFIT. -0.004. 0.206. -2.315. 0.251. 0.007. 0.046. 0.068. MB. 2.780. 2.885. 1.364. 2.067. 3.330. RESTAT. 0.279. 0.448. 0.000. 0.000. 1.000. NEW_DEBT. 0.803. 0.398. 1.000. 1.000. 1.000. CEO_TENURE. 8.985. 3.000. 7.000. 12.000. CEO_CHAIR. 0.530. 0.000. 1.000. 1.000. BSIZE. 8.787. 7.000. 9.000. 10.000. INSIDE_%. 0.176. 0.111. 0.143. 0.222. 樣本數. 7629. 立. -13.053 治 24.416 政大 0.000 1.000. 8.011. 0.000. 59.000. 0.499. 0.000. 1.000. 2.142. 4.000. 19.000. 0.091. 0.000. 1.000. Nat. sit. y. ‧. 1.000. 學. 0.000. ‧ 國. 變數. Heckman 第一階段自願性採用 Clawback 條款模型變數之敘述統計量. n. al. er. io. 註：各變數之定義如下所示。CLAWBACK：為一虛擬變數。若公司於第 t 年採用 Clawback 條款，則為 1；若未採用則為 0；LnMKTV：公司第 t-1 年底之總市值取自然對數；PROFIT：公司第 t-1 年之淨利除以同年底之總市值；MB：公司第 t-1 年底總市值與股東權益之比值；RESTAT：為一虛擬變數。若公司於截至第 t-1 年底為止，過去 5 年內曾發生重編，則為 1；若無發生重編則為 0；NEW_DEBT：為一虛擬變數。若公司於截至第 t-1 年底為止，過去 5 年內曾對外舉債，則為 1；若無對外舉債則為 0；CEO_TENURE：截至第 t-1 年為止，CEO 之在任年數；CEO_CHAIR：為一虛擬變數。若 CEO 於第 t-1 年同時兼任董事會主席，則為 1；若無兼任董事會主席則為 0；BSIZE：公司第 t-1 年之董事會人數；INSIDE_%：公司第 t-1 年內部董事人數占董事會人數之比例。上述各連續變數皆剔除頭尾 1%之極端值。. Ch. engchi. 32. i n U. v.

(39) 表 8 平均數. 標準差. 最小值. 最大值. Q1. 中位數. Q3. COEC_PEG. 0.130. 0.084. 0.007. 0.887. 0.082. 0.106. 0.146. COEC_OJ. 0.146. 0.089. 0.043. 0.834. 0.095. 0.122. 0.164. CLAWBACK. 0.277. 0.448. 0.000. 1.000. 0.000. 0.000. 1.000. BETA. 1.209. 0.479. 0.861. 1.157. 1.508. LEVERAGE. 0.493. 0.214. 0.328. 0.497. 0.647. SIZE. 7.294. 1.493. 6.160. 7.186. 8.355. SEGMENT. 3.335. 1.000. 3.000. 4.000. ICW. 0.022. 0.000. 0.000. 0.000. BIG4. 0.904. 1.000. 1.000. 1.000. DISP. 0.342. 0.050. 0.106. 0.255. 樣本數. 5023. 立. 0.213 治 2.735 政大 0.074 1.310. 2.820. 1.000. 29.000. 0.145. 0.000. 1.000. 0.295. 0.000. 1.000. 0.826. 0.011. 8.368. Nat. sit. y. ‧. 10.797. 學. 3.741. ‧ 國. 變數. Heckman 第二階段權益資金成本模型變數之敘述統計量. n. al. er. io. 註：各變數之定義如下所示。COEC_PEG / OJ：公司第 t 年底之權益資金成本；CLAWBACK：為一虛擬變數。若公司於第 t 年採用 Clawback 條款，則為 1；若未採用則為 0；BETA：公司第 t 年底之股票 BETA 值；LEVERAGE：公司第 t 年底總負債與總資產之比值；SIZE：公司第 t 年底之總資產取自然對數；SEGMENT：公司第 t 年之地理別部門個數；ICW：為一虛擬變數。公司若於第 t 年發生重大內部控制缺失，則為 1；若無重大內部控制缺失則為 0；BIG4：為一虛擬變數。公司若於第 t 年係由四大會計師事務所查核，則為 1；若非由四大會計師事務所查核則為 0；DISP：公司第 t 年底之分析師預測每股盈餘(Forecast earnings per share)，其標準差除以平均數之絕對值。上述各連續變數皆剔除頭尾 1%之極端值。. Ch. engchi. 33. i n U. v.