國立政治大學財務管理學系
碩士論文
指導教授：屠美亞博士
資本市場發展對股利資訊意涵之影響
－以台灣資本市場為例
研究生：周威佑
中華民國一○一年六月
I
摘要
我以台灣資本市場在 1991 至 2010 年之上市公司作為樣本，研究資
本市場發展程度對於企業現金股利之資訊內涵的影響。我們首先觀察支
付公司數占整體上市公司數比重以及加權平均股利發放率，發現台灣資
本市場並不存在消失股利的現象。接著透過羅吉斯模型、Life Regression
Tobit Model 以及多變量迴歸分析，分別對台灣上市公司發放股利傾向、
股利發放率，以及現金股利宣告效果進行分析。我發現儘管我國不存在
股利消失現象，資本市場發展程度的確負向影響公司發放股利傾向、股
利支付率，以及宣告增發股利時的宣告效果，代表現金股利的資訊意涵
卻隨資本市場發展而弱化。另外機構投資人持股比率上升，顯著降低了
現金股利的宣告效果。唯本土機構投資人持股比例越高，公司發放股利
的傾向隨之增加，呼應了我國資本市場對於股利仍有一定的重視程度及
偏好。
關鍵字：現金股利、股利消失、資本市場發展。II
Abstract
The main contribution of this article is that I use the variable of development of capital market as the main reason resulting in the decrease of the likelihood of companies to pay cash dividends and cash dividends payout ratio, and it also weakens the announce effect of cash dividends.
There are some results we can see in this investigation. First, through observing the trend of the percentage of cash-dividend–payer firms to all TWSE firms and the trend of market value weighted payout ratio, we can see there is no “disappearing dividends”phenomenon in Taiwan capital market from 1991 to 2010.
Second, the development of capital market not only decreases the likelihood of companies to pay cash dividends and cash dividends payout ratio, but also weakens the announce effect of cash dividends.
Third, the more shares held by institutional investors, the weaker announce effect caused by cash dividends announcement. However, firms with higher percentage of shares held by local institutional investors are much likely to pay dividends. It somehow means that cash dividends are preferred and respected.
Keywords : Cash dividends, disappearing dividends, the development of Capital Market.
III
誌謝
首先非常感謝我的指導教授屠美亞老師，即便老師課務繁忙，但對於我 們的論文指導事必躬親，每週一次的討論更是讓我們感受到老師的用心及付 出，真的非常感謝老師。也十分感謝口試委員徐燕山老師以及黃慶堂老師給 了我許多寶貴的意見，讓這份研究更加完整。 感謝我的同窗，至冠以及飴芬，無論是生活、論文或是求職的路，我們 都一起走過，同甘共苦。還有我們的好室友可容及旅揚也陪伴著我們度過許 多漫漫長夜。 也很感謝一路從大學相互扶持、親如家人的冠羽、小翌、傑夫、阿華、 小老闆、阿財、Amy、Darren、范范，這群可愛的人們在生活中給我許多力 量。感謝我從小到大的好朋友胡哲議和我一起奮鬥打拼，熬夜寫論文、跑資 料。 更感謝我的母親與姊姊對我的栽培，他們是我的驕傲。 周威佑謹誌於 政治大學財管所 民國一 O 一年六月‧
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IV目 錄
摘要 ... Ⅰ 英文摘要 ... Ⅱ 目錄 ... Ⅳ 表次 ... Ⅵ 圖次 ... Ⅶ 第一章 緒論 ... 1 第一節 研究背景與動機 ... 1 第二節 研究目的與貢獻 ... 3 第三節 研究架構與流程 ... 4 第二章 文獻探討與研究假說 ... 5 第一節 股利政策相關文獻 ... 5 第二節 探討股利消失之相關文獻 ... 7 第三章 研究方法 ... 9 第一節 研究假說 ... 9 第二節 變數定義與預測 ... 10 第三節 實證模型 ... 21 第四節 樣本選取與資料來源 ... 25‧
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V 第四章 實證結果與分析 ... 26 第一節 敘述統計量 ... 26 第二節 相關係數與貢獻性分析 ... 32 第三節 實證結果分析 ... 36 第五章 結論與建議 ... 48 第一節 結論 ... 48 第二節 研究限制 ... 49 第三節 建議 ... 50 參考文獻 ... 51 附錄 ... 54‧
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VI表 次
表 3-1 自變數定義表 ... 18 表 3-2 影響企業宣告現金股利發放時累積異常報酬之解釋變數影響 方向預測 ... 19 表 3-3 羅吉斯模型之解釋變數影響方向預測 ... 20 表 4-1 敘述統計量 – 全體樣本 ... 31 表 4-2 Pearson 績差相關係數矩陣 – 整體樣本 ... 34 表 4-3 羅吉斯模型分析結果 ... 36 表 4-4 Life regression 模型分析結果 – 全體樣本 ... 41 表 4-5 多變量迴歸模型分析結果 – 依事件別 ... 44‧
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VII圖 次
圖 1-1 研究內容流程圖 ... 4 圖 4-1 支付股利公司家數占比趨勢 ... 28 圖 4-2 市值加權平均股利發放率趨勢 ... 29‧
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1第一章 緒論
第一節 研究背景與動機
Fama and French (2001) 提出美國發放股利的公司家數，佔所有公司家數之比 重，在 1948 年至 1999 年間下降了逾 45%，即便控制了如公司規模、市值帳面比、 資產成長性、獲利性等公司特性變數後，仍無法完全解釋這股利發放家數下降的 問題，故 Fama and French (2001) 將此現象稱之為「消失的股利」。
我們知道投資決策、融資決策及股利政策為財務管理的三大決策，無論哪一 個部分都身居要角，但美國資本市場存在「消失的股利」的現象，難道是間接說 明現金股利「不再重要」了嗎？ 投資股票的獲利來源可以分為資本利得，以及股利收益兩個來源，儘管投資 人對於兩種獲利來源的偏好性不盡相同，但其重要性卻是不可忽視。一直以來， 便有許多學者針對公司的股利政策各種層面進行許多研究，包含為何發放現金股 利(動機)，何時發放現金股利(時機)，或是應該發放多少現金股利(最適現金股利 水準)，現金股利宣告效果的討論等。 「訊號發射假說」替公司發放現金股利的原因提出了一個有趣的解釋。其認 為公司與股東之間存在資訊不對稱的關係，而藉由調整現金股利水準，能將公司 的營運以及獲利狀況有效地傳達給投資人，降低了公司與股東間的資訊不對稱程 度。 如果現金股利真的具有資訊意涵，又的確能解決公司與股東之間的資訊不對 稱程度，那麼 Fama and French (2001) 提出所發現的美國資本市場所存在的「消 失的股利」的現象，是否間接地說明了現金股利在扮演資訊傳遞角色的功能性逐
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2 漸被其他工具所取代了呢？ 直觀而言，隨著資本市場的發展程度增加，投資人應有更多的資源去獲取其 所投資的公司之財務與營運等相關資訊，故兩者間所存在的資訊不對稱程度亦應 隨著資本市場的發展而下降。而在這前提之下，企業減少股利的發放或許並不讓 人意外。 但相較於美國或是其他資本市場發展歷史較為悠久的國家，台灣資本市場的 發展程度成熟度較低，且特有的「散戶文化」更使台灣的資本市場十分具有獨特 性，持份極低的小股東在股東會上強烈質疑公司為何調降股息的新聞也時有所聞。 與機構投資人相比，散戶所擁有的資訊優勢(取得資訊的時間點及管道)，以及處 理資訊的能力都處於相對弱勢。故就平均而言，在台灣資本市場當中，企業與股 東之間應存在更高度的資訊不對稱。 這也令人好奇，如果資本市場的發展程度增加的確隱含了投資人可以更容易 地取得企業資訊，那麼台灣的資本市場是否也存在著如 Fama and French (2001) 所提出的「股利消失」的現象呢？本研究試圖探討資本市場發展程度是否會降低了台灣上市公司發放現金股 利的資訊效果，使得企業宣告發放現金股利時其累積異常報酬水準下降；以及隨 資本市場發展程度，台灣的上市公司是否也會因為股利的資訊效果弱化，而向低 了發放股利的意願。
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3第二節 研究目的與貢獻
本研究透過台灣資本市場自 1991 年至 2010 年間共 20 年上市公司的資料，來 討論台灣市場是否也存在股利消失的現象。並試圖以訊號發射假說為基礎，探討 現金股利的訊號效果是否隨著資本市場的發展而弱化。 本文有以下幾個目的： 一、 觀察台灣資本市場中，是否存在「消失股利」之現象。 二、 探討資本市場發展程度對企業發放現金股利傾向之影響。 三、 探討資本市場發展程度對企業宣告現金股利發放之累積異常報酬水準之影 響。 本文主要貢獻在於以資本市場發展程度做為我國企業現金股利內含資訊弱化 之主要原因。雖然我國資本市場在研究期間內並不存在股利消失的現象，且支付 股利公司占比以及加權平均股利發放率逐漸上升的趨勢，但資本市場發展程度仍 顯著弱化我國企業現金股利宣告效果以及降低企業發放股利之意願，表示其有效 弱化現金股利之資訊內涵。‧
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4第三節 研究架構與流程
本研究就理論的探討與實證的研究做成綜合性的結論與建議，並提出未來的 研究方向。本研究的流程如下： 圖 1-1 研究內容流程圖 研究動機與目的 文獻探討 1.股利政策文獻探討 2.股利消失文獻探討 確立研究假說 蒐集樣本資料 實證結果 結論與建議‧
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5第二章 文獻探討
第一節 股利政策相關文獻
股利政策為企業財務管理三大決策之一，無論國內外的學者都進行了許多相 關的研究，並發展出了許多理論與假說，茲列述如下 一、 股利無關理論Miller and Modigliani (1961) 提出股利無關論，其主張在完美的市場中， 公司主要價值來自實質投資活動，不受股利政策影響。並認為投資人可以 透過「自製股利」的形式來達成滿足自己對於股利的需求，故公司的股利 政策無法影響股東的現金流量型態及其對於公司的評價。
二、 一鳥在手論
由 Gorden and Lintner (1963) 提出，主張資本市場中之權益投資人為風 險趨避者，相較於將資金以保留盈餘的型式留在企業以滿足再投資需求， 投資人更喜歡以現金股利的型式提早實現利益。 三、 剩餘股利政策 由 Easterbrook (1984) 提出，其主張公司應率先檢視其自身投資機會， 並將其資金優先支應投資需求，當有所剩餘時，再發放予股東。 四、 代理理論
由 Jensen & Meckling (1976) 最先提出。他們認為當代理人(如公司經理 人)與主理人(股東)之間存在利益衝突，代理人有可能為了實現自我利益而 違背主理人財富最大化的目標，因此產生代理問題。
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6Frank H. Easter brook (1984) 則近一步提出，股利發放有助於降低對於 公司經理人與股東間的代理問題並主張股利發放可以降低經營者為規避風 險所產生之代理成本。
五、 訊號發射假說
其主要主張投資人會依照企業發放股利之程度，解讀其背後的資訊， 並藉以預測公司的遠景，進而進行股票操作。支持的學者如 Bhattacharya (1979)、以及 Asquith & Mullins (1983) 發現當股利始發( 股利發放率 d 由 -d=0 至 d >0 ) 時，股價有上漲的趨勢，顯示投資人對於現金股利有一定的 偏好。
Miller and Modigliani 則認為當公司預期未來盈餘降低，則有降低股利 發放的動機；反之當公司預期盈餘提高，則才有可能提高股利水準。故投 資人觀察到公司提升了股利發放水準，則可藉此預期企業未來盈餘走高， 是一種正面的訊號，反之亦然。
本研究將以此為主要觀點，探討企業是否因資本市場發展程度提升， 而導致現金股利的內含資訊減弱，並進一步降低公司發放股利的意願。
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7第二節 探討股利消失之相關文獻
Fama and French (2001) 提出美國發放股利的公司佔比，在 1948 年至 1999 年 間下降了逾 45%，即便控制了如公司規模、市值帳面比、資產成長性、獲利性等 公司特性變數後，仍無法完全解釋這股利發放家數下降的問題，故 Fama and French (2001) 將此現象稱之為「消失的股利」。
Denis and Osobov (2008) 也在研究中發現此股利消失的現象發生在全球市場， 並且認為其主要的原在於在於許多的初上市公司並不配發股利，進而導致發放家 數的占比遭到稀釋。
另外亦有學者提出不一樣的解釋，Yakov and Kefei (2006) 認為股利發放家數 占比下降以及現金股利增加之宣告效果下降，主要原因為公司由機構投資人持股 的比例增加。他們提出，機構投資人擁有資訊優勢，能夠比一般投資人更快獲知 公司即將要提升股利水準的訊息，並在訊息發布之前買進公司股票，造成現金股 利宣告效果遭到稀釋（提前實現）。再者他們也發現，機構投資人持股比例越高 的公司，有較低的傾向去提升現金股利水準。
Baker and Wurgler (2004) 則是以行為財務學的角度出發，認為公司發放股利 與否，取決於投資人當時對於股利的偏好，亦即公司試圖「迎合」投資人的偏好。 他們以投資人對股利的偏好、代理成本、資訊不對稱、管理者的股票選擇權、迎 合動機、租稅環境敏感程度以及其他公司個別因素來解釋股利消失的現象。他們 發現投資人在不同的時間點其所對於股利的偏好的確不同，而且這個偏好的改變 與公司配發現金股利的傾向改變情形相符。但 Hoberg and Prabhala (2009) 則挑戰 了這個論點。
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8Hoberg and Prabhala (2009) 提出以風險程度作為股利消失現象的解釋。他們 發現風險（包含系統性以及非系統性風險）能夠解釋約 40%股利消失的現象，並 且在統計及經濟上達到顯著。再者，他們亦發現當控制了公司的風險程度後，Baker and Wurgler (2002) 所提出的投資人股利偏好，幾乎無法解釋股利的消失現象。
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9第三章 研究方法
第一節 研究假說
本研究將參考前章文獻觀點，以訊號發射理論為研究基礎，假設公司是現金 股利為向投資人傳遞公司營運以及財務資訊的工具；並且主張當資本市場發展程 度增加，資訊透明度亦隨之提升。投資人應有更多的資源以獲取所投資企業之財 務及營運資訊，導致現金股利之內含資訊弱化。 而當股利內含資訊弱化，我們做出以下推論： 一、 現金股利宣告效果弱化 當資本市場資訊透明度提升，投資人應能藉由其他媒介獲取較即時且正 確的公司營運及財務資訊，故當公司宣告現金股利增發時，不應有太明顯的 正向累積異常報酬；反之當公司宣告減發或停發現金股利時，其負向累積異 常報酬之絕對值亦應降低。 二、 企業發放股利意願降低 若現金股利的內含資訊弱化，現金股利作為資訊傳遞工具之必要性亦隨 之下降，故企業應降低其發放現金股利的意願。 三、 企業股利發放率降低 理由同本節第二點。‧
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10第二節 變數定義與預測
一、
資本市場發展變數
(一)、 Index我參考 Demirgüç, A. and R. Levine (2001)所提出的方法，並加以修改後建構此 指數1 。此 Index 主要的意涵為資本市場相對於銀行體系的重要性，當此 Index 越 高，則代表我們對於資本市場作為融資來源的依賴度度越高，故依此作為資本市 場發展程度的代理變數之一。 當企業向銀行進行融資時，須提供自身營運、財務等相關資訊予銀行，並由 銀行端進行徵信、審核等步驟，始能放款。而當企業轉向資本市場融資時，則必 須依金融主管機關要求，將營運及財務資訊公開與社會大眾。銀行並不會主動公 布其貸款對象（企業）的營運及財務資訊，故當企業仰賴資本市場融資的程度增 加，整體市場的資訊透明度也得到相對的提升了。 故我預期其應該會降低現金股利宣告的訊息效果。亦即當現金股利增加時， 其應對於累積異常報酬有著負面的影響，而當現金股利減發或是停發時，則有正 面的影響（或者說減緩了累積異常報酬下降的效果）。而既然該變數降低了現金 股利的宣告效果，亦表示其降低了公司採用股利作為訊號發射工具的必要性，故 其應會降低公司發放股利的傾向，並且增加公司停發或減發股利的傾向。
1. Demirgüç, A. and R. Levine (2001)所建構的指數原型為
(資本市場總資本額 銀行總資產 + 資本市場總交易額 銀行總貸放數 + 資本市場總交易額 𝐺𝐷𝑃 × 銀行總管銷成本 銀行總資產 ) ÷ 3
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11 其為以下兩個比率的平均值： 1. 資本市場總資本額/銀行總資產 該比率代表了資本市場相對於銀行體系的規模大小。 2. 資本市場年交易額/銀行總貸放數 該比率則代表了資本市場相對於銀行體系的活絡性程度。 (二)、 lntraded 為資本市場年交易額之對數。相較於前一個變數 Index，為相對的概念，此變 數代表了資本市場絕對的重要性。採用變數 lntraded 做為控制變數，有助於我們 確定我國資本市場是在交易量及規模正向成長的情況下，去了解其相對於銀行體 系重要性的趨勢，也就是變數 index 的趨勢。 故我預期其會降低現金股利宣告的訊息效果。亦即當現金股利增加時，其應 對於累積異常報酬有著負面的影響，而當現金股利減發或是停發時，則有正面的 影響。另其亦與變數 Index 相同，應降低公司發放股利的傾向，並且增加公司停 發或減發股利的傾向。二、
機構投資人及內部人持股比例變數
Yakov and Kefei (2006) 提出機構投資人較散戶頭資人擁有更多的資訊優勢， 故能夠因應公司的股利政策提前做出反應，例如機構投資人可以利用自己的資訊 優勢，在知道企業可能會宣告增發股利之前，率先買進該公司股票，提前實現了 此宣告效果，進一步降低了現金股利宣告時的資訊效果。故我納入以下兩個變數 作為機構投資人持股比例之變數：
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12 (一)、 TLII 為公司股權結構中之本國機構投資人的持股比例。 (二)、 TFII 為公司股權結構中之外國機構投資人的持股比例。 我預期以上兩變數都應該會降低現金股利宣告的訊息效果。亦即當現金股利 增加時，其應對於累積異常報酬有著負面的影響，而當現金股利減發或是停發時， 則有正面的影響。並且降低公司發放股利的傾向，並且增加公司停發或減發股利 的傾向。 (三)、 Ins 為公司股權結構中之內部人的持股比例。其中內部人定義為台灣經濟新報資 料庫--股權結構資料中之董監事、大股東以及經理人。就如同機構投資人一般， 內部人也被認為是較具有資訊優勢者，其變數方向應與機構投資人持股比例變數 一致；但另一方面，當公司的內部投資人持股越高，股權相對集中，其資訊透明 度較低，現金股利較具資訊意涵，宣告效果應該更為明顯。再者，內部人和機構 投資人在股票的交易行為有所差異，內部人對於企業股票的買賣行為可能受到另 外的限制，如經理人配股可能同時附有閉鎖期間的限制，故無法像機構投資人一 般充分利用自己的資訊優勢進行交易。故綜合以上三點，我們無法確定內部人持 股比率此變數的方向。‧
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13三、
風險變數
(一)、 Oprisk 此為公司營運風險程度，其計算方式為公司總資產報酬率之變異數，意即 VAR(ROA)。Hoberg and Prabhala (2009) 提出以風險程度作為股利消失現象的解 釋。而就經濟直覺來說，當公司承受較大的風險，應會傾向持有較多的現金，保 留較高的財務彈性，來支應高度的不確定性，故會降低公司發放股利的傾向，投 資人亦應較不樂見風險程度較高的公司發放股利。故我預期當宣告現金股利增加 時，變數 Oprisk 應呈現負向；反之則在股利減發或停發時呈現正向。 (二)、 liq 此變數定義為公司持有現金佔總資產之比重，表示了公司目前的流動性程度。 如前所述，當公司承受較大風險時，應會傾向持有較多資金。故其可視為變數 Oprisk 的反向變數，方向應與變數 Oprisk 相反。四、
公司特性變數
除了先前所提及的變數，我們亦將其他影響公司股利政策的特性變數納入考 量，包括： (一)、 Age 為公司的設立年限。一般認為成立較久的公司通常有著較大的規模以及較高 的資訊透明度，故成立越久的公司其現金股利宣告的訊息效果應該越低。故我預 期當宣告現金股利增加時，變數 Age 應呈現負向；反之則在股利減發或停發時 呈現正向。‧
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14 (二)、 V 定義為公司（權益市值＋債務帳面價值）/ 總資產。此比率意近公司資產之 市值帳面比，表示了投資人對於公司前景的看法。當變數 V 越大，代表投資人給 予公司的評價結果越高，近一步隱含了公司擁有較高的成長性。故我預期當宣告 現金股利增加時，變數 V 應有負向影響；反之則在股利減發或停發時則有正向 影響。另外，當變數 V 值越大，應降低公司發股利的傾向，並使停發或減發股利 的傾向增加。 (三)、 DA 為總資產成長率，其定義為（總資產i,t – 總資產 i, t-1）/ 總資產 i, t-1，其為了 公司成長性的代理變數。成長性越高的公司，其投資支出需求亦越大， 故發放股利的傾向應該較低，投資人亦應較不樂見成長性較高、有較多投資機會 的公司發放股利。故我預期當宣告現金股利增加時，變數 Oprisk 應呈現負向； 反之則在股利減發或停發時呈現正向。另外，總資產成長率越高，應使公司發股 利的傾向降低，停發或減發股利的傾向增加。 (四)、 Size其定義為公司總資產之對數，代表了公司的規模。Fama and French (2001) 提 出公司獲利能力較高、規模較大、盈餘較多以及成長機會較低的公司越傾向發股 利。而公司規模大其實亦隱含了公司在企業生命週期中處於相對成熟的位置，風 險較小、現金也較豐沛等，都是符合傾向發放股利的特性。故我預測變數 Size 在 宣告現金股利增加時，對於該累積異常報酬有正向之影響；反之在減發或停發時 則有負面的影響。另外，公司規模越大，應使公司發股利的傾向提高，亦降低了 停發或減發股利的傾向。
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15 (五)、 lnRD 其定義為公司研發費用支出之對數。代表了公司的成長機會。如前所述，成 長機會越低的公司應有越高的傾向發放股利。故我預測變數 lnRD 在宣告現金股 利增加時，對於累積異常報酬有負向之影響；反之在減發或停發時則有正向的影 響。另外，變數 lnRD 越大，應使公司發放股利的傾向降低，亦增加了停發或減 發股利的傾向。 (六)、 RE 其定義為保留盈餘佔公司總資產之比重。如前所述，保留盈餘越高的公司， 其發放股利傾向應該越高。故我預測變數 RE 在宣告現金股利增加時，對於累積 異常報酬有正向之影響；反之在減發或停發時則有負向的影響。另外，變數 RE 越大，應使公司發放股利的傾向增加，亦降低了停發或減發股利的傾向。 (七)、 LVG 其定義為公司總負債佔總資產之比重，即負債比率。負債比率越高的公司， 其所擁有的財務彈性越小、隱含的財務風險也越高。而 Jensen, Solberg and Zorn (1992)的研究中也認為負債程度與股利發放水準呈負向變動關係，其主要原因為： 在既定的財務成本考量之下故我預測變數 LVG 在宣告現金股利增加時，對於累 積異常報酬有負向之影響；反之在減發或停發時則有正向的影響。另外，變數 LVG 越大，應使公司發放股利的傾向下降，亦提升了停發或減發股利的傾向。 (八)、 E 其定義為公司稅前息前淨利佔總資產之比重，用以表示公司的獲利能力。如 前所述，獲利能力較高的公司，越傾向於發放股利。故我預測變數 E 在宣告現金 股利增加時，對於累積異常報酬有正向之影響；反之在減發或停發時則有負向的‧
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16 影響。另外，變數 E 越大，應使公司發放股利的傾向增加，亦降低了停發或減發 股利的傾向。五、
總體變數
(一)、 Ldiff 其定義為，遞延一期之 ln [ 支付股利之公司 V 之平均數– 無支付股利之公 司 V 之平均數 ]。其所表示的意涵為市場上的投資人對於股利的偏好。Baker and Wurgler (2002)提出公司會試圖迎合投資人對於股利的偏好，因而影響股利決策的 制定。若此為真，我們可以預期公司今年發放股利的傾向會受到前一年投資人對 股利偏好的影響。故我預測變數 Ldiff 在宣告現金股利增加時，對於累積異常報 酬有正向之影響；反之在減發或停發時則有負向的影響。另外，變數 Ldiff 越大， 應使公司發放股利的傾向增加，亦降低了停發或減發股利的傾向。 (二)、 Tax 為虛擬變數，其定義為「兩稅合一」制度的實施與否。 Tax = { 1,0, 𝑦𝑒𝑎𝑟 ≥ 1998year < 1998 引述我國所得稅法第 3-1 條，條文內容如下： 「營利事業繳納屬八十七年度或以後年度之營利事業所得稅，除本法另有規 定外，得於盈餘分配時，由其股東或社員將獲配股利總額或盈餘總額所含之稅額， 自當年度綜合所得稅結算申報應納稅額中扣抵。」 該條文即是一般認知的「兩稅合一」制度。此法施行後，股東的現金股利所 得無須重複課稅，故應會增加公司發放股利的傾向。故我預測變數 Tax 在宣告現‧
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17 金股利增加時，對於累積異常報酬有正向之影響；反之在減發或停發時則有負向 的影響。另外，變數 Tax 應使公司發放股利的傾向增加，亦降低了停發或減發股 利的傾向。 我將各變數之定義整理於表 3-1，而表 3-2 與表 3-3 則是列示了多變量迴歸模 型以及羅吉斯模型中所採用的各解釋變數的預測方向。‧
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18 表 3-1 自變數定義表 變數名稱 變數定義 Index {資本市場總資本額 銀行總資產 + 資本市場總交易額 銀行總貸放數 } ÷ lntraded 資本市場總交易額之對數 TLII 國內機構投資人持股比例 TFII 國外機構投資人持股比例 Ins 內部人持股比例 oprisk 總資產報酬率之變異數 liq 現金 總資產 Age 成立年限 V 債務帳面價值+ 權益市值 總資產帳面價值 DA 總資產 總資產 總資產 size 總資產之對數 lnRD 研究發展費用之對數 RE 保留盈餘 總資產 LVG 總負債 總資產 E 稅前息前盈餘 總資產 Ldiff 前一年度之(支付股利之公司 V 之 平均數-無支付股利之公司 V 之平均數)‧
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19 tax 虛擬變數，為兩稅合一實施與否： Tax = { 1,0, 𝑦𝑒𝑎𝑟 ≥ 1998year < 1998 表 3-2 影響企業宣告現金股利發放時累積異常報酬之解釋變數影響方向預測 1. 本表為多變數迴歸模型(以現金股利宣告三日累積異常報酬為被解釋變數)中，各解釋變數 的方向預測。 2. 其中各解釋變數之定義請參照表 3-1(p 18.)，被解釋變數定義請參照 3-2-3(p 23.)。 變數名稱 宣告現金股利增發 宣告現金股利減發 宣告現金股利停發 Index - + + lntraded - + + TLII - + + TFII - + + Ins +/- +/- +/- oprisk - + + liq + - - Age - + + V + - - DA + - - size + - - lnRD - + + RE + - - LVG - + + E + - - Ldiff + - - tax + - -‧
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20 表 3-3 羅吉斯模型之解釋變數影響方向預測 1. 本表為羅吉斯模型(以發放、減發及停發現金股利傾向為被解釋變數)中，各解釋變數的方向 預測。 2. 其中各解釋變數之定義請參照表 3-1(p 18.)，被解釋變數定義請參照 3-2-1 (p 21.)。 變數名稱 發放現金股利傾向 減發現金股利傾向 停發現金股利傾向 Index - + + lntraded - + + TLII - + + TFII - + + Ins +/- +/- +/- oprisk - + + liq + - - Age - + + V - + + DA + - - size + - - lnRD - + + RE + - - LVG - + + E + - - Ldiff + - - tax + - -‧
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21第三節 實證模型
一、 羅吉斯模型
由於我們認為現金股利的發放，其重要目的之一便是向投資人傳遞訊息，那 麼隨著資本市場的發展程度增加，此功能性之被取代性應漸漸提升，進而使的企 業降低方法現金股利的傾向。 由於公司發放現金股利的傾向為屬質變數，故我們採用羅吉斯模型來進行分 析： Logit(Pi) = ln( 𝑷𝒊 𝟏 𝑷𝒊)= α + β1 indexit + β2 lntraded it+ β3 TLIIit + β4TFII it+ β5 insit +
β6 opriskit+ β7 liqit + β8 ageit + β9 Vit + β10 DAit + β11 sizite + β12 LNRDit +
β13 REit + β14 lvgit + β15 Eit + β16 Ldiffit + β17 taxit + εit
Pi = E(dividendit=1| indexit, lntradedit, TLIIit, TFIIit, insit, opriskit, liqit, ageit, Vit,DAit,
sizeit,LNRDit, REit,lvgit, Eit,Ldiffit,taxit)
其中 dividendit為一虛擬變數，代表：
dividend𝑖𝑡 = {
1, i 公司於 t 年發放現金股利 0, i 公司於 t 年未發放現金股利
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22 在羅吉斯模型當中，透過解釋變數的方向，我們可以判斷出其對於企業發放 現金股利的傾向之影響。由於我們預期資本市場的發展程度增加，將使企業降低 方法現金股利的傾向，故我們預期變數 index 以及變數 lntraded 應呈現負向趨勢。 而我們也進一步去探討各變數對於公司減發或停發現金股利傾向之影響。將 模型中的事件設定分別改為：Pi = E(decreaseit=1| indexit, lntradedit, TLIIit, TFIIit, insit, opriskit, liqit, ageit, Vit,DAit,
sizeit,LNRDit, REit,lvgit, Eit,Ldiffit,taxit)
decrease𝑖𝑡 = { 1, i 公司之DPS𝑡 < DPS𝑡 0, i 公司之DPS𝑡 ≥ DPS𝑡
其中 DPSi,t 代表 I 公司於 t 年所發放的每股現金股利
以及
Pi = E(omissionit=1| indexit, lntradedit, TLIIit, TFIIit, insit, opriskit, liqit, ageit, Vit,DAit,
sizeit,LNRDit, REit,lvgit, Eit,Ldiffit,taxit)
decrease𝑖𝑡 = { 1, i 公司之DPS𝑡 = 0 且 DPS𝑡 ≠ 0
0, O. W
如前所述，既然我們認為現金股利傳遞訊息功能之被取代性應漸漸提升，故 我們預期資本市場的發展程度增加應使企業增加減發或是停發股利的傾向。進而 使變數 index 以及變數 lntraded 應呈現正向趨勢。
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23二、 Life regression Tobit model
本研究欲藉由迴歸分析評估資本市場發展程度對於上市公司股利發放率的影 響。由於股利發放率介於 0 與 1 之間，又我們並不討論股利發放率為 0 之樣本， 不同於一般迴歸模型中被解釋變數無範圍限制的情形，若透過傳統最小平方法估 計，會導致迴歸係數值產生偏誤與不一致的運算結果，進而影響檢定的顯著性， 因此本研究選用 Life regression Tobit model 來討論資本市場發展程度對於上市公 司股利發放率的影響。
Payoutit= β1 indexit + β2 lntraded it+ β3 TLIIit + β4TFII it+ β5 insit +
β6 opriskit+ β7 liqit + β8 ageit + β9 Vit + β10 DAit + β11 sizite + β12 LNRDit +
β13 REit + β14 lvgit + β15 Eit + β16 Ldiffit + β17 taxit + εit 𝑃𝑎𝑦𝑜𝑢𝑡𝑖𝑡 = { 0, 𝑃𝑎𝑦𝑜𝑢𝑡 ∗𝑃𝑎𝑦𝑜𝑢𝑡𝑖𝑡, 𝑃𝑎𝑦𝑜𝑢𝑡 ∗𝑖𝑡> 0 𝑖𝑡≤ 0
三、 多變量迴歸模型
本研究以多變量迴歸模型探討資本市場發展程度、機構投資人持股程度、企 業風險程度、公司特性以及總體變數對於公司宣告現金股利時，其累積異常報酬 的影響：CAR = α + β1 index + β2 lntraded + β3 TLII + β4TFII + β5 ins + β6 oprisk + β7 liq + β8 age + β9 V + β10 DA + β11 size + β12 LNRD + β13 RE + β14 lvg + β15 E + β16 Ldiff + β17 tax + ε
CAR 為現金股利宣告事件加權指數平減後之累積異常報酬，資料取自台灣經 濟新報資料庫事件研究系統。事件日的設定為當年度股東會與董事會日期孰早者， 事件窗口設定為(-1，1)，共三日；最後經加權指數調整後之三日累積異常報酬。
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24 為探討企業宣告現金股利時的訊號效果，我將事件別設定為現金股利宣告增 發、減發及停發三種事件。在這個多變量迴歸模型中，我們用五個類別的變數來 探討其對累積異常報酬的變動，分別為：資本市場發展變數、機構投資人及內部 人持股比例變數、企業風險變數、公司特性以及總體經濟變數。 由於我預期隨資本市場發展程度增加，投資人應能擁有較多資源以獲取其所 投資之企業財務及營運相關資訊，故應能減弱現金股利所帶來的資訊效果。亦即， 投過此模型，我們預期看見變數 index 在現金股利宣告增發時呈現負向的變動， 代表它降低了宣告增發的正累積異常報酬；而在宣告減發或停發時，係數預期為 正，代表它減緩了宣告帶來的負面訊號效果。‧
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25第四節 樣本選取與資料來源
一、 研究期間與對象
(一) 研究期間 本文研究期間為 1991 年至 2010 年，共計 20 年。 (二) 研究對象 以研究期間內於台灣證券交易所公開上市發行的公司為研究對象。 1. 排除金融保險產業 金融保險業為受到主管機關特別監管之特殊產業，又其財務結構與會計 處理亦有別於其他產業，故排除之。 2. 經整理後，有效樣本共含括 1,306 家公司，20 個會計年度，7,559 筆樣本， 並依每股現金股利(元)與前年之異動，區分為以下四種事件別：宣告現金股利增 發 3,167 筆、宣告現金股利減發(不含停發) 1,549 筆、 宣告現金股利停發 545 筆 以及宣告現金股利持平 2,298 筆。本研究所採用之事件為宣告現金股利增發、減 發及停發三個事件別，共計 5,261 筆樣本。 二、 資料來源 本研究所採用彙整樣本資料之來源為台灣經濟新報資料庫(TEJ)，所採用資料包含 公司財報資訊、董監事持股情形、現金股利宣告之累積異常報酬，總體經濟變數 (資本市場及金融體系貸放資料)。‧
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26第四章 實證結果與分析
第一節 敘述統計量
本研究主要研究目的有三：1.) 觀察台灣資本市場中，是否存在「消失股利」 之現象。2.) 探討資本市場發展程度對企業宣告現金股利發放之累積異常報酬水 準之影響。3. )探討資本市場發展程度對企業發放現金股利傾向之影響。 欲探討台灣資本市場中是否存在股利消失的現象，我們可以從兩個方面著 手，其一為發放股利之公司佔整體上市公司比重，再者則是公司股利發放率。 我們可以透過圖 4-1 以及圖 4-2 觀察兩者在我們樣本期間內的趨勢變化。由於 我國於 1998 年起實施了兩稅合一制度，可能對公司的股利政策帶來結構性的影 響，故我以此作為分界點將期間一分為二，使各樣本能在相同的稅務環境下進行 比較。 圖 4-1 呈現了我國資本市場在 1991 年至 2010 年期間，發放股利的公司家數 占總上市公司數之比重變化趨勢。可以看見在實施兩稅合一制度以前，願意發放 現金股利的公司占整體上市公司的數量有下降的趨勢；但在實施兩稅合一制度之 後，則呈現明顯上升的趨勢。由此可以清楚的看出，我國發放股利的公司家數 占總上市公司數之比重在樣本期間內，並無顯著的下降。 圖 4-2 則呈現了我國資本市場在 1991 年至 2010 年期間的市值加權股利發放 率之變化趨勢。在剔除了股利發放率為 0 的樣本，意即當年沒有發放股利的公司 樣本後，我採用各公司當年度的權益市值作為權重，計算出每一年度資本市場所 有上市公司的加權平均股利發放率。‧
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27 由圖 4-2 可以看見在實施兩稅合一制度以前，企業的平均股利發放率呈現下 降的趨勢，而在實施兩稅合一制度之後，則呈現明顯上升的趨勢。由此可以清楚 的看出，我國上市公司的平均股利發放率在樣本期間內，並無顯著的下降。 綜觀以上，我們可以發現在我們的樣本期間內，無法證實台灣的資本市場存 在著「股利消失」的現象。‧
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28 圖 4-1 支付股利公司數占比趨勢 註：圖中虛線表示兩稅合一制度的施行時點。‧
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29 圖 4-2 市值加權平均股利發放率趨勢 註：圖中虛線表示兩稅合一制度的施行時點。‧
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30 接下來我們要針對第二以及第三個研究目的進行探討。為探討資本市場發展 程度對企業發放現金股利傾向之影響，以及資本市場發展程度對企業宣告現金股 利發放之累積異常報酬水準之影響。我們採用羅吉斯迴歸模型以及多變量迴歸模 型來進行分析。 表 4-1 為本研究之全體樣本資料敘述統計結果，(三種不同事件別的子樣本資 料則參考附錄表 1-1、附錄表 1-2 及附錄表 1-3)當公司宣告現金股利增發、減發及 停發時的樣本。其中作為被解釋變數的三日累積異常報酬在整體樣本中之平均數 為 0.20%，中位數為-0.1%；在宣告股利增發時為 0.58%、中位數為 0.17%；減發 時為平均數為 0.19%、中位數為-0.18%；停發時平均數為-0.76%，-0.87%。由此 可以看出，現金股利的宣告仍有一定程度的資訊效果，當企業所宣告的現金股利 增加時，其累積異常報酬的集中趨勢較減發及停發時來的更高。 而就本研究最重視的資本市場發展變數而言：解釋變數 Index 在全體樣本中 之之平均數為 0.87、中位數為 0.82；股利增發時之平均數為 0.87、中位數為 0.85； 減發時平均數為 0.84、中位數為 0.82；停發時之平均數為 0.84、中位數為 0.82。 無論是整體樣本或是三種事件別下，皆無顯著差異。‧
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31 表 4-1 敘述統計量 – 全體樣本 總樣本數：7,559 應變數 三日累積異常報酬(%) 平均數 中位數 標準差 最小值 最大值 Car3 0.2048 -0.0999 4.8317 -25.0468 24.1153 自變數 資本市場發展變數 平均數 中位數 標準差 最小值 最大值 Index 0.8728 0.8173 0.1908 0.4569 1.5655 lntraded 30.8135 30.8935 0.2760 29.4119 31.2484 機構投資人及內部人持股比例變數 平均數 中位數 標準差 最小值 最大值 TLII 26.6065 22.1600 18.9783 0.0000 98.0200 TFII 6.0684 1.1800 11.0667 0.0000 81.0400 Ins 41.9224 40.6500 16.7881 2.4900 100.0000 風險變數 平均數 中位數 標準差 最小值 最大值 oprisk 0.0687 0.0550 0.0571 0.0055 1.2809 liq 0.0967 0.0585 0.1085 0.0001 0.8211 公司特性變數 平均數 中位數 標準差 最小值 最大值 Age 17.3807 15.0000 11.0082 -2.0000 60.0000 V 1.2593 0.9560 1.8879 0.0693 82.2949 DA 0.1175 0.0621 0.3189 -0.8681 11.7886 size 15.2298 15.0808 1.2888 11.6972 20.8904 lnRD 10.3787 10.4329 1.5691 0.0000 16.3567 RE 0.0464 0.0665 0.2361 -7.5511 0.6596 LVG 0.3787 0.3733 0.1646 0.0127 1.1696 E 0.0591 0.0613 0.1075 -1.7731 0.5990 總體變數 平均數 中位數 標準差 最小值 最大值 Ldiff -0.3911 -0.4160 0.1871 -0.7174 -0.0638 tax(虛擬變數) 0.9036 1.0000 0.2952 0.0000 1.0000‧
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32第二節 相關係數及共線性分析
在進行多變量迴歸模型分析以及羅吉斯模型分析之前，我們必須先檢視各變 數間彼此的相關性，以避免各變數間存在共線性，而導致判斷變數解釋力時，出 現嚴重的誤差。本研究以皮爾森相關係數(Pearson Correlation Coefficient)分析檢視 各變數間是否具線性相關，並透過皮爾森相關係數檢視實證變數間之相關程度， 表 4-5 為全體樣本，而當企業宣告現金股利增發、減發或停發三個事件別下之樣 本變數相關係數矩陣則列示於附錄表 2-1、附錄表 2-2 以及附錄表 2-3。 一般其意義為：相關係數之絕對值在 0.8 以上表示相關程度極高，絕對值在 0.6 至 0.8 間表示相關程度為高，絕對值在 0.4 至 0.6 間表示相關程度普通，絕對 值在 0.2 至 0.4 間表示相關程度低，而絕對值在 0.2 以下表示相關程度極低。 在表 4-5 中，變數 index 以及 lntraded 有著高度正相關性。同樣的情形亦發生 在附錄表 2-1、附錄表 2-2 以及附錄表 2-3 當中。變數 index 主要的意涵為資本市 場相對於銀行體系的重要性，當 index 越高，則代表我們對於資本市場作為融資 來源的依賴度度越高，作為資本市場發展的相對程度；而變數 lntraded 為資本市 場當年度總交易額，則代表了資本市場發展的絕對程度。 資本市場的重要性必須同時結合絕對與相對兩個面向來看。透過以變數 lntraded 做為控制變數，我們可以確立我國資本市場交易量及規模的確逐年提升， 並且其相對於銀行體系的重要性亦越來越高。我們認為這樣的趨勢才能符合「投 資人將擁有越來越多的資源以獲取其所投資之企業財務及營運相關資訊」這樣的 投資環境。故即便這兩者在相關係數分析的結果呈現高度正相關，但考量經濟意 涵及變數 lntraded 作為控制變數的必要性，仍同時保留此二變數。 而我們亦發現變數 E 與變數 RE 之間呈現高度正相關的情形。變數 E 為企業 當年度稅前息前盈餘佔總資產之比重(EBIT / Total Assets)，而變數 RE 則是企業當 年度保留盈餘佔總資產之比重(Retained Earning /Total Assets)。‧
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33 由於保留盈餘係指公司歷年來累積之純益，未以現金或其他資產方式分配給 股東，轉為資本或資本公積者，或歷年虧損未經以資本公積彌補者，為一存量變 數；而稅前息前盈餘則來自當年度企業營運活動，為流量變數；況兩者之間尚存 在利息費用、稅額以及股利的差異。故雖然稅前息前盈餘的確有很大的機會能夠 使得保留盈餘與其同向變動，但就經濟意涵上來看，應不存在絕對的共線性，故 並不針對此二解釋變數進行調整。‧
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34 表 4-2 Pearson 績差相關係數矩陣 – 整體樣本Index lntraded TLII TFII Ins oprisk liq Age V DA size lnRD RE LVG E Ldiff tax
Index 1.0000 (P-Value) lntraded 0.7195 1.0000 (<.0001) *** TLII 0.0260 0.0318 1.0000 (0.0238) (0.0058) ** *** TFII -0.0402 0.0304 -0.0638 1.0000 (0.0005) (0.0082) (<.0001) *** *** *** Ins -0.0256 0.0834 0.4387 0.0512 1.0000 (0.0259) (<.0001) (<.0001) (<.0001) ** *** *** *** oprisk -0.0667 0.0442 0.0021 -0.0001 0.0097 1.0000 (<.0001) (0.0001) (0.8535) (0.991) (0.3994) *** *** liq -0.0488 0.0850 -0.0515 0.0931 0.0107 0.2308 1.0000 (<.0001) (<.0001) (<.0001) (<.0001) (0.3533) (<.0001) *** *** *** *** *** Age 0.0261 -0.2284 -0.0108 -0.0166 -0.1071 -0.0546 -0.0405 1.0000 (0.0232) (<.0001) (0.3488) (0.1488) (<.0001) (<.0001) (0.0004) ** *** *** *** *** V 0.0282 0.0470 -0.0141 0.0214 0.0082 0.1648 0.0787 0.0177 1.0000 (0.0142) (<.0001) (0.2219) (0.0625) (0.4762) (<.0001) (<.0001) (0.125) ** *** * *** ***
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35 表 4-2(續) Pearson 績差相關係數矩陣 – 全體樣本Index lntraded TLII TFII Ins oprisk liq Age V DA size lnRD RE LVG E Ldiff tax
DA 0.1133 -0.0127 0.0838 0.0069 0.0074 0.0365 0.0946 0.0503 0.0373 1.0000 (P-Value) (<.0001) (0.2711) (<.0001) (0.5464) (0.5191) (0.0015) (<.0001) (<.0001) (0.0012) *** *** *** *** *** *** size 0.0885 0.0049 0.1692 0.3945 -0.2359 -0.2024 -0.1664 0.0792 -0.0679 0.0782 1.0000 (<.0001) (0.6724) (<.0001) (<.0001) (<.0001) (<.0001) (<.0001) (<.0001) (<.0001) (<.0001) *** *** *** *** *** *** *** *** *** lnRD 0.1215 0.0878 0.0087 -0.0213 -0.0098 -0.0339 -0.0347 -0.0726 -0.0097 0.0059 0.0069 1.0000 (<.0001) (<.0001) (0.4486) (0.064) (0.393) (0.0032) (0.0026) (<.0001) (0.3969) (0.6096) (0.5495) *** *** * *** *** *** RE 0.0117 -0.0205 0.0683 0.1424 0.0385 -0.3137 0.1284 0.0125 -0.1247 0.2020 0.1816 -0.0114 1.0000 (0.3089) (0.0745) (<.0001) (<.0001) (0.0008) (<.0001) (<.0001) (0.2762) (<.0001) (<.0001) (<.0001) (0.3207) * *** *** *** *** *** *** *** *** LVG -0.0035 -0.0469 0.0506 -0.0759 0.0115 -0.0401 -0.3310 0.0044 -0.0069 0.0484 0.1523 0.0033 -0.2370 1.0000 (0.7604) (<.0001) (<.0001) (<.0001) (0.319) (0.0005) (<.0001) (0.7015) (0.5497) (<.0001) (<.0001) (0.7719) (<.0001) *** *** *** *** *** *** *** *** E 0.0127 -0.0216 0.1103 0.1517 0.0776 -0.1972 0.2232 0.0090 -0.0538 0.3279 0.1189 -0.0183 0.6713 -0.2756 1.0000 (0.2696) (0.0602) (<.0001) (<.0001) (<.0001) (<.0001) (<.0001) (0.4347) (<.0001) (<.0001) (<.0001) (0.1119) (<.0001) (<.0001) * *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** Ldiff 0.1632 0.2410 -0.0005 -0.0139 -0.0108 0.0065 0.0807 -0.0315 0.0437 0.0016 0.0235 0.0982 -0.0152 -0.0805 -0.0342 1.0000 (<.0001) (<.0001) (0.9658) (0.2285) (0.3499) (0.5719) (<.0001) (0.0062) (0.0001) (0.8916) (0.0407) (<.0001) (0.1854) (<.0001) (0.003) *** *** *** *** *** ** *** *** *** tax -0.0049 0.5190 0.0579 0.0216 0.1590 0.0869 0.0601 -0.3804 -0.0039 -0.1228 -0.0861 0.0553 -0.0440 0.0171 -0.0495 -0.0194 1.0000 (0.673) (<.0001) (<.0001) (0.0602) (<.0001) (<.0001) (<.0001) (<.0001) (0.7351) (<.0001) (<.0001) (<.0001) (0.0001) (0.138) (<.0001) (0.0923) *** *** * *** *** *** *** *** *** *** *** *** *
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36第三節 實證結果分析
表 4-3 羅吉斯模型分析結果-全體樣本 1. 本模型以全體樣本進行分析，被解釋變數為虛擬變數 dividend、decrease 以及 omission：分別代表企業 發放、減發或停發現金股利的事件。定義請參照 3-2-1 (p 21.)。2. AIC 為 AIC( Intercept and Covariate)，為模型適性檢定統計量，其值越小，模型解釋力越強。
3. *表示在顯著水準 10%下，呈現顯著；**表示在顯著水準 5%下，呈現顯著；***表示在顯著水準 1%下， 呈現顯著。 發放現金股利傾向分析 減發現金股利傾向分析 停發現金股利傾向分析 變數名稱 係數 標準差 係數 標準差 係數 標準差 Index -5.9676*** (0.3773) -3.0797*** (0.33) -1.4277*** (0.5416) lntraded 2.9404*** (0.315) 1.9174*** (0.2802) 0.5859 (0.4275) TLII 0.0065*** (0.0025) 0.0017 (0.0018) 0.0003 (0.0031) TFII 0.0031 (0.0054) 0.0027 (0.003) -0.0079 (0.0057) Ins -0.0042 (0.0028) -0.0041* (0.0021) -0.0056 (0.0036) oprisk -9.3393*** (1.3247) -1.7046** (0.7297) -3.6093** (1.5074) liq 0.9438** (0.4564) 1.3347*** (0.2971) 0.8048 (0.5519) Age -0.0198*** (0.0034) -0.0021 (0.0027) 0.0025 (0.0045) V -0.0523** (0.0217) -0.1272*** (0.0448) -0.1229* (0.0726) DA -0.4177 (0.2612) -1.3658*** (0.3496) -0.8261** (0.3256) size 0.1631*** (0.0402) -0.0233 (0.0288) -0.1294** (0.0557) lnRD 0.0096 (0.0218) 0.0021 (0.0185) 0.0274 (0.0346) RE 17.137*** (1.1919) 8.0678*** (0.4876) 7.6727*** (0.6225) LVG -0.1966 (0.2651) 0.3442 (0.219) 0.6534* (0.3476) E 12.6752*** (1.3424) -8.0152*** (0.6787) -14.8496*** (1.1048) Ldiff -0.015 (0.1916) -1.4825*** (0.1663) -0.644** (0.2689) tax 1.5135*** (0.2283) -0.4378** (0.1728) -0.8884*** (0.2737) 樣本數 7,559 7,559 7,559 AIC 5172.18 8082.62 3504.17
