公司治理中銀行對公司發生危機影響之研究 - 政大學術集成

全文

(1)國立政治大學財務管理研究所碩士論文. 公司治理中銀行對公司發生危機影響之研究治. 立. 政. 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. 研究生：李宗諺. 撰. al iv n Ch 指導教授： e n屠美亞 g c h i U 博士. 中華民國一百零三年八月. 1.

(2) 致謝時光荏苒，兩年的春夏秋冬如細水輕輕地滑過指縫，想努力抓住卻只能任其流失掌中。兩年前懷抱夢想種子而來，在這雨城淋濕，如今或者開花亦或凋謝，我都將其採下裝進行囊，雨中徐行，有你們與我相左，已是足夠。這份論文能夠完成，首先要感謝我的指導老師屠美亞博士，老師這一年來不辭辛苦地給予協助與指導，讓我在正確的軌道上前進，在討論論文之餘與老師閒談也獲得許多，學生心存萬分感激，也要感謝口試委員林基煌教授與盧敬植副教授，有你們的建議及分析這份論文才得以盡善盡美。. 政治大你們的舉手之勞成就了我論文的一大步。立. 同時也要感謝奐廷、英傑、誠文在蒐集資料與程式寫作上給予我極大的幫助，. ‧ 國. 學. 另外也要感謝同門的胤馨、子淇、敏堯，能夠與如此優秀的同學同在師門下學習實在是我畢生的榮幸，大概燒了八輩子的好香。. ‧. 很高興在政大能夠認識彥廷、晉委、君澤、宇軒、毓明、玲儀、胤馨等好友，. sit. y. Nat. 與你們一同玩耍排解了很多研究所的苦悶，謝謝上天在茫茫人海中讓我們相遇，. n. al. er. io. 喜歡一樣的事情，討厭同樣的人，跟你們相處的回憶，那麼清晰，卻又如此模糊，. i Un. v. 這兩年恍似做了一場大夢，醒來之餘，想要細數片段，卻已是雲煙。. Ch. engchi. 感謝我的家人，謝謝你們永遠是我最強的後盾，永遠的避風港，謝謝你們一直以來包容我的任性，謝謝你們的體諒，好多好多個謝謝，好多好多無法用言語表達的，就讓我放在心底。最後，寫上我喜歡何韻詩一曲青蔥中的幾句歌詞以茲紀念，但願我多年後回來翻閱，能記得現在的感受。 {人生從來沒答案理想從來有偏差完美本來就包含瑕疵呀鏡子中驕傲的臉龐帶著些許憂傷成熟外表下純真的心沒變化童年的幻想長大後的尷尬看清自己的模樣}. 2.

(3) 摘要影響公司發生危機的原因一直是學術界探討的課題，過去文獻多從財務變數及股東公司治理的角度切入，但債權人亦是公司治理中重要的一環，卻鮮少被納入討論，故本研究除了包含過往文獻既有的財務變數及股東公司治理的變數外，亦將從債權人的觀點來探討公司危機，但基於國內債券市場發展尚未成熟，企業多從銀行作為籌資管道，因此銀行相關變數為本論文之研究核心。本研究選取 2006-2012 間發生危機的 124 間危機公司作為研究對象，並以產業、發生危機年. 政治大吉斯回歸分析來檢測本研究所提出之假說，實證結果顯示在控制負債比、公司市立度及營收規模選取 97 間營運正常的配對公司，運用均數檢定、中位數檢定及羅. ‧ 國. 學. 值、獲利表現、成長性等變數後，在股東公司治理的部分，最終控制者的個人持股越高能降低公司發生危機之機率，而銀行相關變數部分，公司往來銀行家數越. ‧. 多則會提高公司發生危機的機率，顯示銀行家數越高並不能提高銀行對公司的監. sit. y. Nat. 督功能，可能產生銀行間 Free-Rider 的問題，且當企業發生危機時，銀行家數越. n. al. er. io. 多可能造成銀行間溝通協調不易，故無法挽回企業發生危機之事實。. Ch. engchi. 3. i Un. v.

(4) The academy has been working hard exploring the causes of corporate crisis. Early studies considered the corporation crisis from the perspective of financial ratios, and as time moved on, the importance of shareholder corporate governance was emphasized. As a result, related factors were used to measure the impact on the corporate crisis. Nevertheless, creditor also plays a vital role by monitoring the corporation, but was rarely discussed its influence on corporate crisis. Therefore this study investigates corporate crisis not only from the shareholder-related factors, but also creditor-related ones. The sample period contains from 2006 to 2012, with 124 companies having operation issues, and there’re other 97 companies selected by the. 治政 industry, annual revenue and year as paired samples. The 大methodologies including 立 mean-test, median-test and logistic regression analysis are used to test hypothesis of ‧ 國. 學. this research. The empirical results show that, after controlling the impact of variables. ‧. like debt ratio, market capitalization, earnings performance, growth, and etc, the. sit. y. Nat. higher the shares holding of final controller is, the lower the probability of corporate. io. er. crisis is, which indicates that companies can reduced probability of crisis by raising. al. up the final controller’s share holdings. On the creditor’s front, the more banks the. n. iv n C company has business with, the higher probability of corporate crisis is. This h ethe ngchi U. evidence points that the monitoring role of banks can’t be enhanced by increasing the number of dealing banks , also, if corporation has operation issues, too many banks can lead to the difficulties of negotiation, making the crisis irreparable.. 4.

(5) 目錄第一章緒論.................................................................................................................. 1 第一節研究背景與動機...................................................................................... 1 第二節研究目的.................................................................................................. 2 第三節研究架構.................................................................................................. 2 第二章文獻回顧.......................................................................................................... 3 第一節財務危機預警文獻探討.......................................................................... 3 第二節股權結構相關文獻探討.......................................................................... 5 第三節銀行相關文獻探討.................................................................................. 8 第三章研究方法........................................................................................................ 11 第一節研究假說................................................................................................ 11 第二節研究樣本與變數定義............................................................................ 12. 政治大第三節資料分析與研究方法............................................................................ 17 立第四章實證結果與分析............................................................................................ 19. ‧ 國. 學. ‧. 各變數敘述性統計資料分析................................................................ 19 各變數均數/中位數檢定 ...................................................................... 27 羅吉斯回歸分析.................................................................................... 35 銀行家數變化對破產機率的影響........................................................ 44 預警模型與預測分析............................................................................ 45. sit. y. Nat. 第一節第二節第三節第四節第五節. al. er. io. 第五章結論與建議.................................................................................................... 48. v. n. 第一節結論........................................................................................................ 48 第二節研究限制................................................................................................ 50 第三節後續建議................................................................................................ 50. Ch. engchi. i Un. 參考文獻...................................................................................................................... 51 英文部分.............................................................................................................. 51 中文部分.............................................................................................................. 53 附錄.............................................................................................................................. 55. 5.

(6) 圖目錄圖 4.1.1 經理人持股比率 ........................................................................... 24 圖 4.1.2 大股東持股比率 ........................................................................... 25 圖 4.1.3 最終控制者個人持股比率 ........................................................... 25 圖 4.1.4 往來銀行家數 ............................................................................... 26 圖 4.1.5 有無主要往來銀行 ....................................................................... 26. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 6. i Un. v.

(7) 表目錄表 3.2.1 樣本產業分布情形 ....................................................................... 13 表 3.2.2 本研究所使用的解釋變數 ........................................................... 15 表 3.2.3 本研究所使用之控制變數 ........................................................... 16 表 4.1.1 危機前一年各變數統計資料 ....................................................... 19 表 4.1.2 危機前二年各變數統計資料 ....................................................... 21 表 4.1.3 危機前三年各變數統計資料 ....................................................... 23 表 4.2.1 危機前一年各變數均數/中位數檢定 .......................................... 28 表 4.2.2 危機前二年各變數均數/中位數檢定 .......................................... 30 表 4.2.3 危機前三年各變數均數/中位數檢定 .......................................... 32 表 4.3.1 危機前一年羅吉斯回歸檢定結果 ............................................... 36 表 4.3.2 危機前二年羅吉斯回歸檢定結果 ............................................... 38 表 4.3.3 危機前三年羅吉斯回歸檢定結果 ............................................... 40 表 4.3.4 加入銀行往來家數殘差之各年度羅吉斯檢定結果 ................... 43. 政治大表 4.4.1 各年度銀行往來家數變化對破產機率影響 ............................... 44 立表 4.5.1 各年度模型預測正確率 ............................................................... 45 ‧. ‧ 國. 學. 表 4.5.2 各年度模型預測前三年至前一年資料正確率 ........................... 46 表 4.5.3 各年度模型預測前三年至前一年資料正確率(去除銀行變數) . 47 表 7.1.1 危機公司與配對公司一覽表 ....................................................... 55. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 7. i Un. v.

(8) 第一章緒論第一節研究背景與動機在公司危機層出不窮下，從 2001 年美國爆發的安隆案，到 2003 年台灣的有名的博達案，除了造成投資人的損失，也造成市場的惶恐，因此影響公司發生危機的原因一直是學術界探討的課題，而早期的學者認為會計資訊能包含公司營運的內涵，因此多利用流動性、獲利性、償債能力等財務變數來做公司危機的探討及預測，直到近代學者開始重視公司治理的重要性，因此開始討論公司的所有權結構等，但在大家試圖找出影響公司危機發生的最佳模型下，以致於大家的模型. 政治大. 包含了愈來愈多的變數，但大多數的模型都有一個共通點，即是指單純考慮到股. 立. 東公司治理的部分，而忽略了債權人治理部分，但其實公司是由債權人與股東所. ‧ 國. 學. 組成，而大多數研究多未將債權人納入討論，本論文的研究動機也因此而生，因此本研究欲回歸到公司治理有關的兩大主體股東及債權人來做探討。股東部分，. ‧. Jensen and Meckling (1976)所提出的代理理論，其認為管理者非持有百分之百股. y. Nat. io. sit. 權時，無法完全享受辛苦工作的結果，亦不用完全承擔公司營運不佳的損失，因. n. al. er. 此造成代理問題，但代理問題可以透過提高持股比率來降低，由此可知，內部人. Ch. i Un. v. 的持股比率與公司營運表現息息相關，故本研究欲直接運用持股比率做為研究變. engchi. 數，本研究將內部人組成分為管理者、監督者及對公司決策有最終掌握權者，並用其持股比率來研究其與公司危機的關係，而債權人公司治理部分，由於國內上市櫃公司在債權融資方面發行債券的比例不高，大多都是與銀行借款以取得資金，根據台灣的中央銀行統計月報所統計，截至民國 102 年 12 月底全體銀行的放款餘額約達 20.97875 兆元，對比於同期國內公司債發行餘額約 2.89512 兆元，可看出銀行借款在企業的融資管道中佔了舉足輕重的角色，但近年來銀行林立，根據中央銀行金融統計月報指出，截至 102 年 12 月止，在台的本國銀行家數就已達 40 家，國外及大陸在台銀行也達 30 家之多，因此企業可同時與多家銀行往來，或是只使用單一銀行，或者是選擇與主要銀行往來，並搭配其他銀行做融資，以 1.

(9) 及沒有主要借款銀行等，其中各有利弊，但過往文獻大多探討銀行的授信行為，鮮少文獻探討探討銀行與公司危機間的關係，因此本研究亦探討銀行往來家數的多寡以及有無主要借款銀行與企業發生危機的關係。. 第二節研究目的本論文的研究目的如下所示: (1)所有權結構如何影響公司發生危機的機率 (2)債權人治理如何影響公司發生危機的機率. 政治大. (3)去除所有權結構影響後，債權人治理如何影響公司發生危機機率. 立. ‧ 國. 學. 第三節研究架構. 本論文共包含文章，且將研究流程如下所示:. ‧. 第一章:緒論，分別說明本論文的研究動機與背景、研究目的以及整體論文架構。. y. Nat. io. sit. 第二章:文獻探討，文獻探討依主題分為財務預警、所有權結構以及銀行相關文. n. al. er. 獻，其中所有權結構又分為公司管理者(經理人)、公司監督者(大股東)以及對公. Ch. i Un. v. 司決策有最終控制權(最終控制者)來作探討，銀行相關文獻則包含的銀行往來家. engchi. 數與是否有主要銀行制度來做探討。. 第三章:研究方法，分別說明本研究的假說，樣本來源與選擇及操作性定義，最後說明資料分析及本論文使用的研究方法。第四章:實證結果與分析，本章以敘述性統計作為開頭，接著說明兩群體研究變數間是否有顯著性差異，接著為羅吉斯回歸檢定結果，探討各變數與公司危機間的關係。第五章:結論與建議，本章說明本研究得到的實證結果，以及本框架下的研究限制，最後對後續研究者提出建議。. 2.

(10) 第二章文獻回顧企業在日常營運中常需針對不同課題而做出不同的決策，諸如投資、融資、盈餘分配方式等等，而一旦決策的方向或方式錯誤，短期內反映在財務報表上可能是績效轉差，長期來看則可能讓公司發生危機，在我國公司傳出跳票或倒閉的事件也屢見不鮮，因此企業危機常是在公司治理中探討的重要課題之一，早期有許多模型使用財務變數試圖預測公司危機，但由於公司發生危機的原因甚多，有許多公司治理上的原因無法經由財務變數捕捉，且財務報表上的數字是來自營運的間接呈現，常有人為操縱的可能，也因此我們常常看到有些公司在發生危機前. 政治大獻探討了股東或是董事會結構來探討其與公司經營績效的關係，但其實公司的組立有很好的流動性，但隔年可能就因為發生跳票而無法繼續經營，近年來也有些文. ‧ 國. 學. 成來源不僅僅只包含股東，債權人也扮演了相當重要的角色之一，故本章除了做所有權結構相關探討外，亦將債權人治理納入討論。. ‧. 第一節財務危機預警文獻探討. y. Nat. io. sit. 財務危機相關研究為公司治理中常被探討的課題，而早期財務預警模型多以. n. al. er. 財務變數做建構模型的基準，Beaver (1966)選取了流動性、償債能力及獲利性等. Ch. i Un. v. 財務變數來預測公司發生危機的可能性，其以 1954-1964 間發生危機的 79 間公. engchi. 司作為研究樣本，並採取配對樣本的方式另外選取其他 79 間營運正常公司，其研究結果發現現金流量/總負債在所有選取變數中提供最高的危機預測能力。 Altman (1968)利用多變量分析法來預測公司是否會發生危機，其樣本為 1946-1965 間發生危機的 33 家公司，也利用配對樣本方式選取另外 33 家正常公司，最後經過篩選得到 5 個具解釋力的變數，分別為營運資金/總資產，保留盈餘/ 總資產、稅前息前盈餘/總資產、權益市價/負債帳面價值、總銷貨/總資產，並經由區別分析建構區別方程式，稱為 Z 值模型，經由實證發現，當 Z 小於 2.675 時，該公司越容易發生危機，反之則為正常公司。但使用區別分析法時須考慮自變數是否具有常態分配及是否有相同共變異數矩陣等，在大多財務變數不適合適 3.

(11) 用上述情況下，Logit 等其他方法漸漸被後來學者所採用。Ohlson (1980)採用最大概似估計法的 Logit 來預測公司是否為發生危機，樣本為 1970-1976 的製造業公司，發生危機公司共 105 間，但其不採取配對樣本方式，而是隨機選取其他 2058 間營運正常公司納入樣本，並利用下列 9 個變數資產大小、負債比率、營運資金/總資產、流動比率、總資產報酬率、營業現金流量/ 總資產、兩個虛擬變數、淨收入變動來建構模型，發現模型對預測未來一年發生破產危機公司的解釋力高達 84%。在考慮過公司財務的變數後，後續學者接著將總體因素也納入考慮，Mensah (1984)將物價、利率、及景氣循環納入模型考慮，發現因產業特性的差異，不同公司適用的模型可能不盡相同。此外，也有學者利用其他模型來探討. 治政企業發生危機的機率，Merton (1974)利用選擇權的評價模型來探討企業危機，公大立司的總資產為選擇權的標的，企業的舉債則為履約價，而當公司的總資產價值低 ‧ 國. 學. 於舉債金額就會發生違約，並經由此推算來預測企業發生危機的機率。近年來普. ‧. 遍認為公司治理對公司是否會發生危機具有顯著地影響性，因此學者也將公司治. sit. y. Nat. 理的觀念引入模型中，Darrat, Gray et al. (2010)將董事會的結構應用在企業財務. io. er. 危機的預測上，其研究結果發現當 CEO 有較大權力時或管理階層能力不佳時，企業較有可能發生危機。在國內文獻部分，陳肇榮 (1983)利用 1978-1982 年間. al. n. iv n C 國內發生危機的 48 間公司作為研究樣本、公司規模篩選配對樣本， h e n g，另外以產業 chi U 並選取 32 個財務相關變數，經過因素分析法做篩選後，在多變量的模型中，以淨現金流量、營運資金/總資產、應收帳款流通在外天數、速動比率及固定資產/ 資本所建構的模型最具預測力。許家豪、李岱育和蘇逸瑋 (1999)以 1996-1999 做為樣本期間，並利用產業及資產規模去配對發生危機公司與正常公司，在羅吉斯方法的實證研究下發現財務結構對公司是否發生危機最具解釋力。黃文隆 (1993)也將總體經濟變數如物價、利率及景氣循環階段納入考慮，選取 48 間台灣股票上市公司做為樣本，其中 24 間為正常公司，另 24 間則為發生危機公司，研究期間為 1981-1991，根據其實證結果顯示，在危機發生前 2-5 年加入總體經 4.

(12) 濟變數對模型的解釋力有顯著的提升。而過去的財務預警模型多建構於財務變數及總體變數上。林郁翎和董建華 (2009)將公司治理因素考慮於危機預警模型中，其認為亞洲的家族企業多有窗飾報表的行為，因此傳統只考慮財務資料的模型並不適用，故其利用 2 元羅吉斯分析法先篩選變數，並建構出 3 種不同模型，分別為僅考慮財務變數模型、僅考慮公司治理變數模型及將財務變數與公司治理變數皆納入考慮之模型，研究結果顯示單純考慮財務變數的模型有一定解釋力，但加入公司治理變數的模型有更佳的危機預測效果。. 第二節股權結構相關文獻探討. 政治大於所有權配置的不同致使公司內部或外部對公司運行的掌控程度，也因此進而影立股權結構是公司的所有權結構，也直接反映了對公司內外部權力的配置，由. ‧ 國. 學. 響到公司治理機制是否完善。而所有權結構受到關注起因於 Jensen and Meckling (1976)所提出的代理理論，其認為當管理者並非擁有公司所有股權時，因經營結. ‧. 果無法百分之百享有，同時產生的費用也要由其他股東一同分擔，因此管理者會. sit. y. Nat. 傾向減少其工作並增加額外的費用，在自利的動機減少的情況下，所做的經營決. n. al. er. io. 策可能就非效用極大化，因此所有權結構會影響到公司追求獲利的行為，在企業. i Un. v. 所有權與經營權分離的情況下，公司經營者做出的決策所造成的獲利或損失都由. Ch. engchi. 股東來承擔，在資訊不對稱的情況下即產生了代理問題。而在公司股東結構中，我們認為以下三種身分持股對公司是否發生危機尤有影響力，其分別為公司管理階層、公司大股東以及公司最終控制者，原因分別解釋如下，公司管理階層擁有公司的經營權及所有權，故其行為除了會影響公司發展外，亦與自身財富相連結，大股東部分，一般認為大股東擔任公司監督角色，因此大股東持股亦會影響其監督誘因及表現，而最終控制者則擁有對公司政策的最後決策權，故對公司經營亦有一定程度影響力，因此本節分別就相關變數並探討如下: (1)公司管理階層(經理人) 過去文獻關於管理階層持股對於公司表現有著不一樣的看法，Jensen and 5.

(13) Meckling (1976)提出的利益收斂假說(Convergence of Interest Hypothesis)認為股權越集中於公司內部管理者手上，故其也必須承擔自己減少工作並增加支出產生的財富耗損部分，換句話說管理者財富與公司的經營績效關聯性會提高，在自利動機因持股提高而增加下，管理者會做出較適當且合理的決策，因此欲減低代理問題，若以經理人為例，公司可透過增加經理人的持股，將管理者自身財富與公司未來表現作連結，也預期在經理人持股提高下，在經營與執行公司的決策上會較合理。Brealey, Leland et al. (1977)提出的訊號傳遞理論也支持這樣的結果，其研究結果顯示管理者增加持股會對外部投資人發射出正向的訊號，外部投資人也因而會提高公司的評價。但也有學者提出不同的看法，Demsetz (1983)與 Jensen. 治政 and Ruback (1983)提出了 Entrenchment Hypothesis，即是所謂的職位據守假說，大立其認為當內部管理者持股達相當比例後，基於保障自己工作權的考量，在決策上 ‧ 國. 學. 就會出現一些反接管的行為發生，因此可能會拒絕對公司有利的併購案以保障自. ‧. 己的工作權，故管理者有一定的表決權後，做出的決策反而會不利公司的價值。. y. Nat. Morck, Shleifer et al. (1988)發現內部管理者影響公司表現會因為持股比率的區間. er. io. sit. 不同而有所變化，其用 Tobin’s Q 來做為衡量公司價值的指標，並以 1980 年 Fortune 500 的 371 家公司作為研究樣本，發現高階主管持股比率落在 0~5%的區. al. n. iv n C 間時，由於為了鞏固目前管理者地位會採取最佳決策，以獲得其他股東的信任， hengchi U. 因此公司的 Tobin’s Q 在此階段提高，而高階主管持股比率落在 5-25%的範圍時，由於管理者與投資人產生利益上的衝突，因此有可能做出對公司不利的決策， Tobin’s Q 會有下降的情況發生，而高過 25%時由於自身財富與公司績效有高度的連動性，因此在此階段會緩慢的上升。在國內文獻方面，俞海琴和周本鄂(1994) 發現經理人持股比率則與公司經營績效無顯著的關聯性，而陳麗娟 (2004)針對國內紡織業及電子業做研究，結果發現管理者持股方面支持職位據守假說。 (2)公司決策監督者(大股東) 大股東一般被認為擔任監督者的角色，但對於大股東持股如何影響到公司表 6.

(14) 現學術界亦有不同的看法，Brickley, Lease et al. (1988)研究發現當大股東持股比例越高，其越有誘因去監督公司管理階層的表現，Agrawal and Mandelker (1990) 所提出的積極監督假說亦支持該說法，Shleifer and Vishny (1986)也認為大股東在公司治理中扮演重要角色，即使大股東無法自行監督管理者時，可以利用接收市場運作來監督公司，並與接收方(出價者)共享利益，這種潛在的接收公司威脅能促進發展出有效率的監督管理機制，在此種情形下，大股東的持股增加會增加公司的價值。Claessens, Djankov et al. (2002)則提出不同看法，其認為大股東持股效果可分為正面及負面誘因，而影響正面及負面的主要因子是大股東的現金流量權，如果大股東所分配的現金流量權越高，公司的價值亦提高，反之則降低。Xiang. 治政 and Zhang (1996)則認為大股東提高持股雖增加監督誘因，但也可能是因為想控大立制公司而成為大股東，因此反而提升其掠奪公司資產誘因。 ‧ 國. 學. McConnell and Servaes (1990)將內部持股人劃分三類，其中分別為公司職員(董. ‧. 事)、大股東以及機構投資者等，其研究結果另外顯示 Tobin’s Q 與所有大股東的. sit. y. Nat. 持股比例不具統計上的顯著性。在國內文獻部分，俞海琴和周本鄂(1994)研究關. io. er. 係人持股與公司績效表現的關聯性，其研究發現大股東的持股比率與公司的 Tobon’s Q 呈現顯著地正向關係，且對公司經營績效影響最為顯著，陳麗娟. al. n. iv n C (2004)針對國內紡織業及電子業做研究，結果發現大股東是否能成為良好的監督 hengchi U 者則與本身的道德操守有關。 (3)最終控制者最終控制者這個概念最早由，La Porta, Lopez-de-Silanes et al. (2000)所提出，亦即對公司決策具有最大及最後的影響力者，通常為公司之大股東，董事長，總經理或其家族成員及經營團隊。La Porta, Lopez-de-Silanes et al. (2000)針對全球 27 國做調查，發現大多數的國家皆有最終控制者的現象，且以家族控股為多數， Claessens, Djankov et al. (2000)分析東亞的 9 個國家，其實證結果顯示超過三分之二的國家存在最終控制者的情況，且大多數使用金字塔結構或交叉持股的方式來 7.

(15) 控制公司，造成控制權與現金流量分配權分歧的現象產生，一般認為最終控制者的控制權與現金流量分配權或席次控制權偏離程度越大時，最終控制者就有越高的誘因去侵占小股東的權益，進而傷害公司的價值。但亦有文獻針對台灣企業做研究而提出不同的看法，彭筱倩 (2004)針對台灣 1998 年-2002 年發生危機的公司做研究，研究者發現樣本中的危機公司之最終控制者的實際持股率不高，但其在董事會的席次卻較配對公司來的高，因此可享受的盈餘分配率也較低，但危機公司與正常公司的股份控制權、盈餘分配權及其偏離程度並無顯著的差異，同時亦沒有發現危機公司有利用金字塔結構或交叉持股方式來控制被投資公司的傾向。綜合上述的文獻討論可以發現所有權結構與公司表現的研究結果相當分歧，. 治政至今並沒有確切的定論，而公司的表現也進一步影響到公司是否會發生危機，故大立本研究主要以上述關係人持股的比率做為探討公司績效以及是否會發生危機的 ‧ 國. 學. 變數。. ‧. 第三節銀行相關文獻探討. sit. y. Nat. 企業可同時與多家銀行往來，或是只使用單一銀行，或者是選擇與主要銀行. n. al. er. io. 往來，並搭配其他銀行做融資，以及沒有主要借款銀行等，其中各有利弊，但過. i Un. v. 往文獻大多探討銀行的授信行為，鮮少文獻探討探討銀行與公司危機間的關係，. Ch. engchi. 因此本研究亦探討銀行往來家數的多寡以及有無主要借款銀行與企業發生危機的關係。 (一) 銀行往來家數文獻探討單一銀行:企業只與單一銀行往來具有下列幾項原因: (1) 降低監督成本:Diamond (1984)提及單一銀行能夠最小化監督成本，因為使用多家銀行可能產生兩種效果，其一為多家銀行重複進行監督的工作而增加監督成本，另一可能則是銀行間互相認為對方已確實執行監督程序，故在進行放款時並不會仔細查核，反而造成監督不周的問題產生，Carletti, Cerasi et al. (2007)也提及企業與單一銀行的關係可以避免 Free-rider 問題的發生。 8.

(16) (2) 避免營運重要資訊外洩:在企業與銀行往來的過程中，為降低資訊不對稱的問題，因往來銀行往往可獲得企業內部的機密資訊，但競爭同業若同樣也和該銀行有往來關係時，企業的內部資訊就有外洩至競爭對手的可能，進一步造成企業本身的傷害，在 Padilla and Pagano (1997)提及銀行對借款企業保有資訊的壟斷性，因此和多家銀行往來可能提高遇到銀行聲譽不佳的情況，造成內部資訊轉移的現象，再者與多家銀行往來也提高與同業使用相同往來銀行的機率，因此為了防止資訊外洩的可能，企業會選擇傾向與單一銀行往來。多家銀行:企業與多家銀行往來的原因如下: (1) 分散企業融資風險: Detragiache, Garella et al. (2000)提到若只與單一銀行往. 治政來，企業若持續有投資計劃，往來銀行可能因為內部問題等因素無法持續供與資大立金，因此企業就必須向平常沒有往來關係的銀行做融資，但平常沒有往來關係的 ‧ 國. 學. 銀行基於對公司資訊的不瞭解，可能造成逆選擇的問題，因此銀行可能會拒絕企. ‧. 業的融資計畫，故企業為降低該融資風險，便會同時與多家銀行借款。. sit. y. Nat. (2)降低資訊不對稱問題: Sharpe (1990)提到由於借款銀行比其他銀行取得更多. io. er. 公司的內部資訊，在這樣資訊不對稱的情況下，單一借款銀行會享有其他銀行無法取得的優勢，因此 Von Thadden (1992)之後提及在這樣的情況下，銀行可能會. al. n. iv n C 利用資訊上的優勢來剝削借款企業，這是所謂的 Lock-in Problem。例 U h e n g c h i Information 如銀行可能透過制定更嚴苛的借款契約來剝削企業，常見的包括要求提高企業的融資利率，提高擔保品的價值等。因此企業為了降低被銀行剝削的可能，故會與一家以上的銀行往來。 (二) 主要往來銀行文獻探討日本企業多採取主要往來銀行往來制度，所謂的主要銀行往來制度是指銀行不只單是主要提供資金的金融機構，其與企業幾乎成為一體關係，其常有以下幾點特徵，首先主要往來銀行與企業具有長期且固定往來關係，雙方不僅只是融資面的關係，而是綜合性交易的關係，且銀行對該企業的經營狀況負起責任，若企業出 9.

(17) 現經營上的危機會給予融資以幫助企業度過難關，若有必要也會幫助企業重組整併，因此銀行常會派遣職員了解企業經營狀況，並加強企業經營管理。因此 Hoshi, Kashyap et al. (1991)也發現當企業有主要銀行往來時，若公司有投資計劃，銀行也較有意願向該公司融資，給與投資上的協助，使公司較不會出現資金短缺的情況。Weinstein and Yafeh (1998)以日本的企業做為樣本，發現當市場的融資管道有限，有主要銀行能使企業提高資金可取得性，但並不會因此使企業提高獲利或成長性，且有主要銀行的企業通常帶來較高的資金成本，這也指出銀行取得多數利益上的分配，作者也認為這些企業低成長性來自於銀行限制企業投資在高風險的計畫上，但如果資本市場漸趨自由化，將會降低銀行的市場力量。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 10. i Un. v.

(18) 第三章研究方法第一節研究假說假說一經理人持股比率與公司發生危機機率呈負向關係 Jensen and Meckling (1976)提出的利益收斂假說(Convergence of Interest Hypothesis)認為當管理者持股占愈大比例，管理當局承擔公司經營結果的份額也隨之提高，因此會做出對公司利益極大化的決策，Brealey, Leland et al. (1977)提出的訊號傳遞理論也認為當管理者持股與公司價值呈現正向關係，另外支持該項假說的學者還包括 Agrawal and Knoeber (1996) 及 Rosenstein and Wyatt (1997)，. 政治大. 根據其研究結果顯示管理者持股與公司表現呈正相關關係，故在管理者持股能顯. 立. 著影響到公司表現下，本研究認為管理者持股提高會降低公司發生危機的機率，. ‧ 國. 學. 反之則會增加企業發生危機機率，亦即兩者呈現負向關係。. ‧. 假說二大股東持股比率與公司發生危機機率呈負向關係. sit. y. Nat. Brickley, Lease et al. (1988)研究發現當大股東持股比例越高，其越有誘因去. io. er. 監督公司管理階層的表現，Agrawal and Mandelker (1990)所提出的積極監督假說亦支持該說法，Shleifer and Vishny (1986)也認為大股東在公司治理中扮演重要角. al. n. iv n C 色，故當股權愈集中於大股東時，大股東的監督力量也隨之提高，也能使公司的 hengchi U 價值增加，故在大股東持股增加能顯著提高監督的誘因下，本研究認為大股東持股提高會降低公司發生危機的機率，反之則會增加企業發生危機機率，亦即兩者呈現負向關係。假說三最終控制者持股比率與公司發生危機機率呈負向關係彭筱倩 (2004)針對台灣 1998 年-2002 年發生危機的公司做研究，研究者發. 現樣本中的危機公司之最終控制者的實際持股率不高，但其在董事會的席次卻較配對公司來的高，因此可享受的盈餘分配率也較低，但危機公司與正常公司的股份控制權、盈餘分配權及其偏離程度並無顯著的差異，同時亦沒有發現危機公司 11.

(19) 有利用金字塔結構或交叉持股方式來控制被投資公司的傾向。加上 Jensen and Meckling (1976)提出的利益收斂假說(Convergence of Interest Hypothesis)認為當管理者持股占愈大比例，管理當局承擔公司經營結果的份額也隨之提高，因此會做出對公司利益極大化的決策，最終控制者為公司內部對公司決策有最終控制權的人，故本研究認為最終控制者持股提高會降低公司發生危機的機率，反之則會增加企業發生危機機率，亦即兩者呈現負向關係。假說四往來銀行家數與公司發生危機機率呈現正向關係根據上述文獻探討，Diamond (1984)認為往來銀行家數越多，重複性的工作. 政治大為已執行過監督程序，故在放款時審核程序可能造成不嚴謹的狀況，而形成立. 反而會增加監督成本，而另一可能是產生監督不周的問題，因銀行間可能互相認. ‧ 國. 學. Free-Rider 的問題，Carletti, Cerasi et al. (2007)也提及銀行家數減少可以避免 Free-rider 問題的發生，故本研究認為銀行家數愈多會造成監督不周的情況發生，. Nat. y. ‧. 因此銀行家數會與公司發生危機的機率呈現正向的關係。. io. sit. 假說五公司有主要借款銀行與公司發生危機機率呈現負向關係. n. al. er. Hoshi, Kashyap et al. (1991)也發現當企業有主要銀行往來時，若公司有投資. Ch. i Un. v. 計劃，銀行也較有意願向該公司融資，給與投資上的協助，使公司較不會出現資. engchi. 金短缺的情況。且根據日本的主要往來銀行制度來看，銀行對該企業的經營狀況負起責任，若企業出現經營上的危機會給予融資以幫助企業度過難關，因此本研究認為公司若有主要往來銀行，會降低公司發生危機機率，反之則會增加公司發生危機機率，亦即兩者呈現負向關係。. 第二節研究樣本與變數定義 (1)樣本來源本研究取樣來源來自台灣經濟新報資料庫(TEJ)，其所定義的財務危機公司係依 12.

(20) 照台灣證券交易所股份有限公司營業細則所制定，若發生以下下列 8 種情事則被列為危機公司。一危機公司: (1)跳票擠兌 (2)破產倒閉 (3)繼續經營疑慮 (4)重整 (5)紓困求援 (6)遭受接管. 政治大. (7)列全額交割股或全額下市. 立. (8)財務吃緊停工. ‧ 國. 學. 樣本選取及研究期間. ‧. 本研究選取 2006-2012 間發生危機的 124 間危機公司作為研究對象，並以產業、. sit. y. Nat. 發生危機年度及營收規模選取 97 間營運正常的配對公司，並利用發生危機前 3 年的變數資料來做實證研究，以下為樣本公司產業類別的分布。. er. io. n. a表l 3.2.1 樣本產業分布情形 i v n 電器 C 電子航運U 生技 h e n建材 i h gc. 產業紡織電機. 半導電腦. 機械電纜. 工業. 營造. 14. 21. 17. 產業光電通訊電子. 電子. 資訊其他貿易塑膠其他. 網路零組. 通路. 服務電子百貨. 4. 8. 11. 4. 4. 醫療體. 周邊. 8. 12. 30. 鋼鐵. 4 總和. 件 33. 6. 22. 13. 13. 4. 2. 4. 221.

(21) (2)變數定義被解釋變數定義本研究採用二分法，若樣本屬於發生財務危機公司，則以 Y=1 表示，反之若樣本屬於配對的正常營運公司，則以 Y=0 表示。解釋變數定義解釋變數裡包含了本研究主要研究變數以及其他控制變數，定義分別說明如下: (1)經理人持股比率: 指任總經理、副總經理、部門總經理、執行長、副執行長、副總裁、經理、協理、總裁、副理、其他職務及協理者之持股數(不含董監事及大股東)。. 治政 (2)大股東持股比率: 公開說明書上定義之大股東為持股前大 10 名或持股率>5%以立上者，TSE 公佈之大股東持股數+年報/公開說明書揭露之主要股東持股數+ ‧ 國. 學. 該年月排名前 10 名之主要股東持股數(若為董監事本人及經理人本人持股不. ‧. 納入計算)。. sit. y. Nat. (3)最終控制者個人持股比率: 股份控制權，又稱投票權，係最終控制者所控制. io. 端持股率為間接持股. er. 之持股率，公式＝（直接持股＋間接持股），採 LaPorta 作法，以控制鏈最末. al. n. iv n C (4)往來銀行家數:銀行家數為當年度年底公司與往來銀行的總家數 hengchi U (5)是否有主要往來銀行:本研究主要往來銀行定義為當年度所有銀行借款中，是否有單一銀行占比達 50%以上，若有則令 Main Bank=1，反之則令 Main Bank=0。. 14.

(22) 表 3.2.2 本研究所使用的解釋變數研究變數變數面向. 股權結構. 債權人. 變數名稱. 操作定義. 經理人持股率. 經理人持股數/流通在外股數. 大股東持股率. 大股東持股數/流通在外股數. 最終控制者持股率. 最終控制者個人持股/流通在外股數. 銀行家數. 年底公司往來銀行家數. 是否有主要往來銀行. 立. ‧. ‧ 國. (1)流動負債比. 學. 控制變數定義. 年底是否有單一銀行借款大於 50% 政治大. 流動負債為資金成本較低的資金來源，但流動負債比率過高往往也提高短期. Nat. sit. n. al. er. io. (2)非流動負債比. y. 周轉不靈的機會，進而使企業產生危機。. i Un. v. 非流動負債比則較高同樣也會帶來財務風險，增加公司破產機率。 (3)公司市值. Ch. engchi. 市值愈大的公司一般為較具規模的公司，而規模較大的公司通常有能力取得較多的資源，且有較好的公司治理制度，因此能降低企業發生危機的可能。 (4)公司是否為家族企業翁淑育 (2000)、林明謙 (2001)研究發現台灣的公司明顯存在家族企業控制的情況，且通常用金字塔結構或交叉持股來家自身的控制權，而當控制權與現金流量分配權分歧時，可能造成最終控制者產生傷害公司的誘因，因此發生危機的可能性會提高。 (5)公司成長性 15.

(23) 企業是否會發生危機一般也與成長性有密切的關係，當企業在草創期，有較高的成長機會，因此有較多的資本投入，也因此需要較多的外部融資，失敗的機率也相對較高，若創造的盈餘無法支付負債，及可能造成危機，反觀成熟期的公司，雖然成長性不高，但盈餘相當穩定，發生的危機的機會也相對降低。 (6)固定資產比率固定資產較高的公司有較高的營運風險，因此使用較高的固定資產亦增加公司的營運槓桿，因此也提升公司發生危機機率。 (7)營業利潤率. 治政營業利潤率可看出公司本業的經營狀況，若公司在本業上經營不善，發生危大立機的機率也會提高。 ‧ 國. 學. (8)營業利潤率標準差. sit. y. Nat. 波動性，若波動性太高也會增加公司發生危機機率。. ‧. 營業利潤率可看出公司當年的營業狀況，而計算其標準差則可看出營業潤的. io. n. al. 控制變數. er. 表 3.2.3 本研究所使用之控制變數. ni C h操作定義 U engchi. v. 變數面向. 變數名稱. 財務變數. 流動負債比. 流動負債/總資產. 財務變數. 非流動負債比. 非流動負債/總資產. 財務變數. 固定資產比率. 固定資產/總資產. 財務變數. 營業利潤率. 營業利潤/淨營收. 財務變數. 營業利潤率標準差當年度標準差以前 3 年營業利潤率計算. 公司特性. 公司市值. 年底流通在外股票*年底股價. 公司特性. 是否為家族企業. 家族企業=1,非家族企業=0. 公司特性. 公司成長性. 總資產市值/總資產帳面價值 16.

(24) 第三節資料分析與研究方法本研究運用的研究方法主要包括敘述性統計資料分析、平均數檢定、中位數及羅吉斯模型(Logit Model)。並以危機公司發生危機年度為基準點，利用產業以及營收歸選取配對公司，將兩樣本分別以危機前三年至前一年做上述的敘述性統計資料分析、平均數檢定、中位數及羅吉斯模型(Logit Model)，茲並將研究方法詳述如下: 一.敘述性統計分析(Descriptive Statistics). 政治大料分別做敘述性統計分析以對樣本分部有初步瞭解，其中包含了平均數、中立. (1)將研究變數及控制變數以公司是否發生危機分類，並以危機年度前三年資. ‧ 國. 學. 位數、標準差、最大值及最小值。. (2)本研究利用 t 檢定來判斷兩者的變數結構平均數是否有顯著的差異，而平. ‧. 均數往往會受到極端值的差異影響，因此也另外加入無母數 Wilcoxon. sit. y. Nat. Signed-Ranked test 檢定來判斷兩群體的中位數是否有顯著地差異。. n. al. er. io. 二.羅吉斯模型(Logit Model). i Un. v. 在觀察變數是否會影響公司發生危機的課題，本研究使用羅吉斯模型來分析。. Ch. engchi. 羅吉斯模型的使用時機為當被解釋變數為二元值，而解釋變數為連續型變數時，若以本研究為例，發生危機的公司令其被解釋變數為 1，正常公司則為 0，發生財務危機的機率如下模型所示: P(Y = 1|X) = F(L) =. 1 1 + e−L. F(L)為一累積機率，代表公司發生危機的機率，又F(L)= F(L) =. exp⁡(𝐿𝑖 ) 1 − exp⁡(𝐿𝑖 ). 上列公式亦可改寫為: 𝑃(𝑌 = 1|𝑋) ] = 𝐿𝑖 1 − 𝑃(𝑌 = 1|𝑋). ln⁡[. 17.

(25) 其中 L 為下列線性方程式: 𝐿𝑖 =∝ +𝛽1 ∗ 𝑋1 + 𝛽2 ∗ 𝑋2 + ⋯ 𝛽𝑖 ∗ 𝑋𝑖 + 𝜀𝑖 故本研究的羅吉斯模型如下所示: 𝐿𝑖 = a + 𝑏1 ∗ 𝑚𝑎𝑛𝑎𝑔𝑒𝑟𝑠 + 𝑏2 ∗ 𝑏𝑖𝑔𝑔𝑒𝑠𝑡 + 𝑏3 ∗ 𝑓𝑛𝑙𝑝𝑠𝑛𝑙 + 𝑏4 ∗ 𝑏𝑎𝑛𝑘𝑠 + 𝑏5 ∗ 𝑚𝑎𝑖𝑛𝑏𝑛𝑘 + 𝑏6 ∗ 𝑐𝑙𝑡𝑎 + 𝑏7 ∗ 𝑛𝑐𝑙𝑡𝑎 + 𝑏8 ∗ 𝑚𝑣𝑠𝑡𝑘 + 𝑏9 ∗ 𝑜𝑤𝑛𝑒𝑟𝑠ℎ𝑖𝑝 + 𝑏10 ∗ 𝑚𝑣𝑏𝑣 + 𝑏11 ∗ 𝑓𝑖𝑥𝑒𝑑𝑎𝑠𝑡 + 𝑏12 ∗ 𝑒𝑏𝑖𝑡𝑚𝑔𝑛 + 𝑏13 𝑒𝑏𝑖𝑡𝑠𝑡𝑑 其中 𝑚𝑎𝑛𝑎𝑔𝑒𝑟𝑠=經理人持股比率 𝑏𝑖𝑔𝑔𝑒𝑠𝑡=大股東持股比率. 立. 政治大. 𝑓𝑛𝑙𝑝𝑠𝑛𝑙=最終控制者個人持股比率. ‧ 國. 學. 𝑏𝑎𝑛𝑘𝑠=往來銀行家數. ‧. 𝑚𝑎𝑖𝑛𝑏𝑛𝑘=是否有主要往來銀行. sit. y. Nat. 𝑐𝑙𝑡𝑎=流動負債佔總資產比. io. er. 𝑛𝑐𝑙𝑡𝑎=非流動負債佔總資產比 𝑚𝑣𝑠𝑡𝑘=公司流通在外股票市值. n. al. ni Ch 𝑜𝑤𝑛𝑒𝑟𝑠ℎ𝑖𝑝=公司是否為家族企業 U engchi 𝑚𝑣𝑏𝑣=總資產市值/總資產帳面價值 𝑓𝑖𝑥𝑒𝑑𝑎𝑠𝑡=固定資產佔總資產比 𝑒𝑏𝑖𝑡𝑚𝑔𝑛=營業利潤率 𝑒𝑏𝑖𝑡𝑠𝑡𝑑=營業利潤率 3 年標準差. 18. v.

(26) 第四章實證結果與分析第一節各變數敘述性統計資料分析. 表 4.1.1 危機前一年各變數統計資料危機前一年各變數統計資料公司分類. 平均數. 中位數. 標準差. 最大值. 最小值. 正常公司. 0.0178. 0.0055. 0.0264. 0.1738. 0. 危機公司. 0.0203. 0.1968. 0. 正常公司. 0.1798. 0.1476. 0.1084. 0.6228. 0. 危機公司. 0.2124. 0.1852. 0.1380. 0.6440. 0. 正常公司. 0.1227. 0.1071. 0.0990. 0.6094. 0. 危機公司. 0.0839. 0.0681. 0.0819. 0.4171. 0. 正常公司. 5.2500. 5. 3.2880. 21. 1. 9.5684. 7. 6.9536. 53. 1. 0.5017. 1. 0. io. al. n. 危機公司正常公司是否有主要往來銀行. Ch. e n g c0 h i U. 0.4021. y. Nat. 往來銀行家數. ‧. 最終控制者持股. 學. 大股東持股率. ‧ 國. 立. 治 0.0326 政 0.0054 大. sit. 經理人持股率. er. 變數名稱. v ni. 危機公司. 0.3596. 0. 0.462. 1. 0. 正常公司. 0.2756. 0.1869. 0.2090. 0.8350. 0.0057. 危機公司. 0.4963. 0.4898. 0.2338. 2.5726. 0.0490. 正常公司. 0.0726. 0.0521. 0.0596. 0.3512. 0. 危機公司. 0.1509. 0.0852. 0.1816. 0.9588. 0. 正常公司. 14.4072. 14.3051. 1.1823. 18.5583. 12.2533. 危機公司. 13.6170. 13.2589. 1.3722. 18.3066. 10.3746. 流動負債比. 非流動負債比. 公司市值. 19.

(27) 正常公司. 0.8151. 1. 0.3818. 1. 0. 危機公司. 0.5565. 1. 0.4988. 1. 0. 正常公司. 1.2566. 1.1201. 0.5463. 4.2769. 0.2680. 危機公司. 1.2059. 1.0119. 0.7725. 6.5854. 0.2445. 正常公司. 0.3533. 0.3188. 0.2239. 0.8114. 0.0007. 危機公司. 0.3583. 0.3385. 0.2324. 0.9679. 0. 正常公司. -0.1321. 0.0325. 1.2650. 0.6073. -13.2600. 危機公司. -0.8331. -0.1113. 5.4919. 0.0931. -60.5975. 正常公司. 19.5860. 465.0342. 0.1115. 26414.77. 0.3800. 公司控制型態. 公司成長性. 固定資產比. 營業利潤率. 營業利潤率標準差. 立. 治 51.4403 政 6.3840 大. 危機公司 294.0474 14.3379. 2398.5680. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 20. i Un. v.

(28) 表 4.1.2 危機前二年各變數統計資料危機前二年各變數統計資料變數名稱. 公司分類. 平均數. 中位數. 標準差. 最大值. 最小值. 正常公司. 0.0177. 0.0052. 0.02722. 0.2180. 0. 危機公司. 0.0212. 0.0095. 0.0311. 0.1532. 0. 正常公司. 0.1909. 0.1885. 0.0969. 0.6460. 0. 危機公司. 0.1856. 0.1823. 0.1083. 0.6108. 0.0021. 正常公司. 0.1511. 0.1256. 0.1367. 0.6765. 0. 0.0904. 0.4428. 0. 3.4625. 20. 1. 6.8418. 48. 1. 經理人持股率. 大股東持股率. 最終控制者持股. 政0.0961治 0.0781 大. 危機公司. ‧ 國. 6.2771. 6. 危機公司. 9.2300. 7. 正常公司. 0.3802. 0. 0.8150. 1. 0. 危機公司. 0.3333. 0. 0.4478. 1. 0. 正常公司. 0.3049. 0.2827. 0.1594. 0.8355. 0.0482. 0.4009. 0.3982. 0.1580. 0.9402. 0.0715. 0.0601. 0.0242. 0.0835. 0.3893. 0. 0.1325. 0.1015. 0.1429. 0.8039. 0. 正常公司. 14.5739. 14.6359. 1.2644. 19.4045. 12.0674. 危機公司. 13.9442. 13.6577. 1.4548. 19.5015. 11.5148. 正常公司. 0.6860. 1. 0.4603. 1. 0. 危機公司. 0.5856. 1. 0.4679. 1. 0. 正常公司. 1.4199. 1.2568. 0.7106. 4.1266. 0.1726. 危機公司. 1.1109. 1.0263. 0.4771. 3.8561. 0.3979. 正常公司. 0.3550. 0.3285. 0.2249. 0.8631. 0.0011. 學. 正常公司. ‧. 立. 往來銀行家數. n. al. Ch. 正常公司非流動負債比. 危機公司. engchi. sit. io. 危機公司. er. Nat. 流動負債比. y. 是否有主要往來銀行. i Un. v. 公司市值. 公司控制型態. 公司成長性. 固定資產比. 21.

(29) 危機公司. 0.3471. 0.3500. 0.2328. 0.9704. 0.0001. 正常公司. -0.0656. 0.0803. 0.8769. 0.6004. -9.2585. 危機公司. -0.4691. -0.0161. 2.5179. 0.2965. -23.5183. 正常公司. 56.7292. 3.2198. 355.8624 3742.466. 0.3099. 危機公司 245.0288. 8.5607. 2379.645 26490.69. 0.3420. 營業利潤率. 營業利潤率標準差. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 22. i Un. v.

(30) 表 4.1.3 危機前三年各變數統計資料危機前三年各變數統計資料變數名稱. 公司分類平均數. 中位數. 標準差. 最大值. 最小值. 正常公司. 0.0177. 0.0052. 0.0272. 0.2180. 0. 危機公司. 0.0237. 0.0115. 0.0353. 0.1897. 0. 正常公司. 0.1909. 0.1885. 0.0969. 0.6460. 0. 危機公司. 0.1934. 0.1892. 0.1164. 0.6314. 0. 正常公司. 0.1511. 0.1256. 0.1367. 0.6765. 0. 0.0991. 0.4846. 0. 3.4625. 20. 1. 5.9932. 42. 1. 經理人持股率. 大股東持股率. 最終控制者持股. 政0.1041治0.0854 大. 危機公司. ‧ 國. 6.2771. 6. 危機公司. 9.1474. 7. 正常公司. 0.3802. 0. 0.8150. 1. 0. 危機公司. 0.3486. 0. 0.4486. 1. 0. 正常公司. 0.3146. 0.2886. 0.1752. 0.9062. 0.0392. 0.3853. 0.3829. 0.1759. 1.0958. 0.0287. 0.0629. 0.0202. 0.0826. 0.3635. 0. 0.1179. 0.0732. 0.1310. 0.7074. 0. 正常公司. 14.5739 14.6359. 1.2644. 19.4045. 12.0674. 危機公司. 14.1317 13.8706. 1.3070. 18.8553. 11.5647. 正常公司. 0.6860. 1. 0.4603. 1. 0. 危機公司. 0.5688. 1. 0.4662. 1. 0. 正常公司. 1.4199. 1.2568. 0.7106. 4.1266. 0.1726. 危機公司. 1.1423. 1.0453. 0.4529. 3.1285. 0.3529. 正常公司. 0.3550. 0.3285. 0.2249. 0.8631. 0.0011. 學. 正常公司. ‧. 立. 往來銀行家數. n. al. Ch. 正常公司非流動負債比. 危機公司. engchi. sit. io. 危機公司. er. Nat. 流動負債比. y. 是否有主要往來銀行. i Un. v. 公司市值. 公司控制型態. 公司成長性. 固定資產比. 23.

(31) 危機公司. 0.3336. 0.3059. 0.2412. 0.9859. 0.0001. 正常公司. -0.0656. 0.0803. 0.8769. 0.6004. -9.2585. 危機公司. -3.8290. 0. 41.8373. 0.3527. -465.92. 正常公司. 56.7292. 3.2198. 355.8624. 3742.466. 0.3099. 危機公司. 285.971. 6.2410. 2477.125. 26872.16. 0. 營業利潤率. 營業利潤率標準差. 由下圖 4.1.1 可看出危機公司的經理人平均持股比率在發生危機的前三年皆比正常公司高，但隨著離發生危機的時間點越近，危機公司的經理人持股比率. 政治大比例降低可能帶來經理人降低經營公司的誘因，致使公司經營不善而發生危機。立卻是逐年下降，而正常公司的經理人持股比則是維持相對穩定的比率，可見持股. ‧ 國. 學. 相對地，正常公司經理人持股比率雖較危機公司低，但持股比率變動不高，顯示持股比率的變動隱含著公司經營的資訊內涵。. n. al. sit. y. 經理人持股比率. er. io 前一年. ‧. Nat. 0.014 0.012 0.01 0.008 0.006 0.004 0.002 0. 圖 4.1.1 經理人持股比率. Ch. engchi. 前二年. i Un. v. 正常公司危機公司. 前三年. 圖 4.1.2 指出危機公司與正常公司在發生危機的前二及前三年大股東持股比率約莫相當，即使發生危機前一年危機公司大股東持股比率並沒有顯著變化，但公司依然發生了危機，顯示大股東是否能夠有效監督公司經營狀況是令人存疑的。. 24.

(32) 圖 4.1.2 大股東持股比率. 大股東持股比率 0.2 0.16 0.12. 正常公司. 0.08. 危機公司. 0.04 0 前一年. 前二年. 前三年. 政治大危機的公司來的高，顯示最終控制者的持股比率若較高，最終控制者個人財富與立. 由下圖 4.1.3 可發現正常公司最終控制者持股在發生危機的前 3 年皆比發生. 圖 4.1.3 最終控制者個人持股比率. ‧. ‧ 國. 學. 公司的關聯性較高下，經營的誘因也會提升，因此也能降低經營上的代理問題。. 最終控制者個人持股比率. y. sit. io. 0.1. n. al. er. 0.12. Nat. 0.14. 0.08 0.06 0.04. Ch. engchi. i Un. v. 正常公司危機公司. 0.02 0 前一年. 前二年. 前三年. 由下圖 4.1.4 及 4.1.5 可看出發生危機的公司相對正常公司平均來講有較多的往來銀行，而正常公司的往來銀行則較少，且相對發生危機的公司，正常公司有主要往來銀行的比率也較高，故銀行家數增加並無法讓銀行對企業的監督功能也隨之提高，而企業與越多的銀行往來亦可能暗示無法從原先的銀行借款，必須尋求其他的銀行再融資，這樣的情況也可能顯示企業內部已有經營不善的情事，而原有銀行拒絕提高企業的信用額度，加上危機公司使用主要往來銀行的比例較 25.

(33) 低，因此在發生危機時，各家銀行也可能較不願意提供更多的資金給予危機公司。圖 4.1.4 往來銀行家數. 往來銀行家數 12 10 8 6. 正常公司. 4. 危機公司. 2 前二年治前三年政大. 0 前一年. 立4.1.5 有無主要往來銀行. y. sit. io. al. n. 0.1 0. 前一年. er. 0.2. Nat. 0.3. 有無主要往來銀行. ‧. 0.4. 學. 0.5. ‧ 國. 圖. iv n C h前二年 e n g c h i U 前三年. 26. 正常公司危機公司.

(34) 第二節各變數均數/中位數檢定本研究使用的均數檢定為 Paired-Sample Mean Test,中位數檢定則是無母數 Wilcoxon Signed-Ranked test。 (一)危機前一年各變數均數/中位數檢定結果下表 4.2.1 為危機前一年各變數均數/中位數檢定結果，就經理人持股比而言，不論是均數檢定或中位數檢定來看，在發生危機的前一年正常公司與危機公司的經理人持股比率統計上並沒有顯著地差異，該結果也拒絕假說一，大股東持股比部分，實證發現為危機公司大股東持股高於正常公司，因此與假說二的預期. 政治大持股部分，均數檢定與中位數檢定皆顯示正常公司最終控制者持股高於危機公司，立相反，這也使得大股東能否有效扮演監督公司的角色受到質疑。最終控制者個人. ‧ 國. 學. 這部份結果則支持本研究假說三的預期，銀行往來家數部分，正常公司的往來銀行家數在發生危機前一年顯著地少於危機公司，因此支持本研究的假說四，主要. ‧. 往來銀行的比例部分，根據實證結果也發現正常公司有往來銀行的比例顯著高於. sit. y. Nat. 危機公司，支持本研究假說五。. n. al. er. io. 控制變數的部分，兩者的流動負債比、非流動負債比、公司市值及公司控制. i Un. v. 型態在發生危機前一年的均數檢定及中位數檢定皆達顯著差異，危機公司相較正. Ch. engchi. 常公司有較高的流動/非流動負債比、較低的公司市值及較少的家族控制型態。. 27.

(35) 表 4.2.1 危機前一年各變數均數/中位數檢定危機前一年各變數均數/中位數檢定變數名稱. 公司分類. 平均數. 正常公司. 0.0178. 危機公司. 0.0203. 0.0054. 正常公司. 0.1798. 0.1476. 危機公司. 0.2124. 經理人持股率. 中位數. t-Statistic. 0.0055 0.6739. 大股東持股率. 0.1910. 2.2486. 1.9010 0.1852. 政0.1227治 -3.2695 大危機公司 0.0839 立正常公司. 最終控制者持股. ‧ 國. 5.2500. -3.1390 0.0681 5. 6.3927***. 正常公司. 0.4021. 危機公司. 0.3596. 7. 0.2756. n. al. Ch. 危機公司正常公司. sit. io. 正常公司. 0. er. Nat. -2.1805**. 0. y. 9.5684. 6.8730***. ‧. 危機公司. 是否有主要往來銀行. 流動負債比. 0.1071. 學. 正常公司. 往來銀行家數. v ni. -1.8820**. 0.1869. 8.9995*** 0.4963. engchi U 0.0726. 非流動負債比. 7.5510*** 0.4898 0.0521. 4.4440*** 危機公司. 0.1509. 正常公司. 14.4072. 公司市值. 3.0500*** 0.0852 14.3051. -8.0883***. -6.7160***. 危機公司. 13.6170. 13.2589. 正常公司. 0.8151. 1. 危機公司. 0.5565. 1. 正常公司. 1.2566. 1.1201. 危機公司. 1.2059. 公司控制型態. -4.3933***. 公司成長性. -3.7460***. -0.6183. 28. z-Statistic. -2.0370** 1.0119.

(36) 正常公司. 0.3533. 危機公司. 0.3583. 0.3385. 正常公司. -0.1321. 0.0325. 危機公司. -0.8331. -0.1113. 正常公司. 19.5860. 6.3840. 固定資產比. 0.3188 0.1926. 營業利潤率. 0.3070. -1.4001. 營業利潤率標準差. -7.1310***. 1.2787. 4.1200***. 危機公司 294.0474. 14.3379. 說明:*表統計結果達 10%的顯著水準 **表統計結果達 5%的顯著水準. 政治大. ***表統計結果達 1%的顯著水準. 立. ‧ 國. 學. (二) 危機前二年各變數均數/中位數檢定結果. 下表 4.2.2 為危機前二年各變數均數/中位數檢定結果，經理人持股比率部. ‧. 分，在發生機前二年時，正常公司與危機公司的持股比並沒有顯著的差異，同樣. sit. y. Nat. 拒絕假說一，而大股東持股比部分亦沒有顯著的差別，故拒絕本研究假說二，最. n. al. er. io. 終控制者持股部分，正常公司最終控制者持股依舊顯著高於危機公司的最終控制. i Un. v. 者個人持股，也支持本研究認為正常公司最終控制者的持股會高於危機公司。銀. Ch. engchi. 行往來家數部分，危機公司在發生危機前二年依舊與較多的銀行往來，故支持本研究假說四，而主要往來銀行部分，在發生危機前二年兩者有主要往來銀行的比例差異並無達統計上的顯著性。控制變數部分，兩群體的流動負債比、非流動負債比、公司市值、控制型態、公司成長性及營業利潤率表現達統計上的差異，正常公司相較危機公司有較低的流動負債比/非流動負債比，較高的公司市值、家族控制比例、公司成長性及營業利潤率。. 29.

(37) 表 4.2.2 危機前二年各變數均數/中位數檢定危機前二年各變數均數/中位數檢定變數名稱. 公司分類. 平均數. 正常公司. 0.0177. 危機公司. 0.0212. 0.0095. 正常公司. 0.1909. 0.1885. 危機公司. 0.1856. 經理人持股率. 中位數. t-Statistic. 0.0052 0.9518. 大股東持股率. 0.4380. -0.4118. -0.7320 0.1823. 政0.1511治 -3.8834 大危機公司 0.0961 立正常公司. 最終控制者持股. ‧ 國. 6.2771. -3.1020 0.0781 6. 4.4520***. 正常公司. 0.3802. 危機公司. 0.3333. 7. 0.2663. n. al. Ch. 危機公司正常公司. sit. io. 正常公司. 0. er. Nat. -0.8318*. 0. y. 9.2300. 4.6400***. ‧. 危機公司. 是否有主要往來銀行. 流動負債比. 0.1256. 學. 正常公司. 往來銀行家數. v ni. -0.7630. 0.1940. 6.3454*** 0.4212. engchi U 0.0601. 非流動負債比. 6.0750*** 0.3982 0.0427. 4.6793*** 危機公司. 0.1325. 4.4190*** 0.1015. 正常公司 14.5739 公司市值. 14.6359 -5.9456***. 危機公司 13.9442. -5.5160*** 13.6577. 正常公司. 0.6860. 危機公司. 0.5856. 1. 正常公司. 1.4199. 1.2568. 危機公司. 1.1109. 公司控制型態. 1 -1.7819*. 公司成長性. -1.6660*. -4.2994***. 30. z-Statistic. -4.341*** 1.0263.

(38) 正常公司. 0.3550. 危機公司. 0.3471. 0.3500. 正常公司. -0.0656. 0.0803. 危機公司. -0.4691. -0.0161. 正常公司 56.7292. 3.2198. 固定資產比. 0.3285 -0.3080. 營業利潤率. -0.1000. -1.9172*. 營業利潤率標準差. -5.2570***. 0.9158. 3.7500***. 危機公司 245.0288. 8.5607. 說明:*表統計結果達 10%的顯著水準 **表統計結果達 5%的顯著水準. 政治大. ***表統計結果達 1%的顯著水準. 立. ‧ 國. 學. (三) 危機前三年各變數均數/中位數檢定結果. 下表 4.2.3 為危機前三年各變數均數/中位數檢定結果，經理人持股比率部. ‧. 分，危機公司與正常公司並沒有顯著地差異，再度拒絕本研究假說一，大股東持. sit. y. Nat. 股比率部分兩者亦沒有顯著地差別，最終控制者個人持股部分，正常公司最終控. n. al. er. io. 制者個人持股比顯著高於危機公司，前三年至前一年的檢定結果皆支持本研究提. i Un. v. 出的假說三，往來銀行家數部分，危機公司在危機發生前三年已有與較多往來銀. Ch. engchi. 行的現象，故支持本研究假說四，主要往來銀行的部分兩者則無統計上顯著的差異，因此不支持本研究的假說五。其他控制變數部分，在發生危機前三年只有兩者的公司市值大統計上的差異，正常公司相對危機公司明顯有較高的市值。. 31.

(39) 表 4.2.3 危機前三年各變數均數/中位數檢定危機前三年各變數均數/中位數檢定變數名稱. 公司分類平均數. 中位數. t-Statistic. 正常公司. 0.0177. 危機公司. 0.0237. 0.0115. 正常公司. 0.1909. 0.1885. 危機公司. 0.1934. 經理人持股率. 0.0052 1.2026. 大股東持股率. 0.7090. 0.5308. -0.0350 0.1892. 政0.1511治 -3.9616 大危機公司 0.1041 立正常公司. 最終控制者持股. ‧ 國. 6.2771. -3.2590 0.0854 6. 5.4586***. 正常公司. 0.3802. 危機公司. 0.3486. 7. 0.3768. n. al. Ch. 危機公司正常公司. sit. io. 正常公司. 0. er. Nat. 0.5134. 0. y. 9.1474. 6.1000***. ‧. 危機公司. 是否有主要往來銀行. 流動負債比. 0.1256. 學. 正常公司. 往來銀行家數. v ni. 0.8720. 0.3351. 0.9989 0.4031. engchi U 0.0993. 非流動負債比. 1.3240 0.3829 0.0490. 1.5955 危機公司. 0.1256. 1.5200 0.0958. 正常公司 14.5739 公司市值. 14.6359 -2.8393***. 危機公司 14.1317. -2.5310** 13.8706. 正常公司. 0.6860. 危機公司. 0.5688. 1. 正常公司. 1.4199. 1.2568. 危機公司. 1.1423. 公司控制型態. 1 -1.6426. 公司成長性. -1.6360. -0.7766. 32. z-Statistic. 0.2920 1.0453.

(40) 正常公司. 0.3550. 危機公司. 0.3336. 0.3059. 正常公司 -0.0656. 0.0803. 固定資產比. 0.3285 -1.2001. 營業利潤率. -1.2240. -1.0162. -4.1590***. 危機公司 -3.8290. 0. 正常公司 56.7292. 3.2198. 營業利潤率標準差. 1.0793. 2.1450**. 危機公司 285.9710. 6.2410. 說明:*表統計結果達 10%的顯著水準 **表統計結果達 5%的顯著水準. 政治大. ***表統計結果達 1%的顯著水準. 立. ‧ 國. 學. (四)小結. 經由危機前三年各變數的平均數及中位數結果顯示，正常公司與危機公司的. ‧. 經理人持股比率皆無統計上顯著的差別，因此也無法支持原先預期正常公司經理. sit. y. Nat. 人持股比會較高的假說。在大股東持股比率的部分，危機發生前二及前三年兩群. n. al. er. io. 體的大股東持股比率並沒有顯著的差異，而發生危機前一年大股東持股比率會有. i Un. v. 顯著的差別，但原先假說預期正常公司大股東持股比較高不同的是，在發生危機. Ch. engchi. 前一年危機公司的大股東持股比率會較高，因此大股東是否可以有效發揮監督公司營運的角色受到質疑，而最終控制者個人持股部分，原先預期正常公司會有較高的最終控制者個人持股，實證結果亦顯示正常公司的個人持股比在發生危機的前三年皆較危機公司來的高，因此支持本研究提出的假說三。在銀行往來家數的部分，在發生危機的前三年至前一年，危機公司與銀行往來的家數皆較正常公司來的高，這樣的結果也符合本研究假說四的預期，在使用主要往來銀行的部分，本研究假說五預期正常公司有主要往來銀行的比率較高，但這樣的結果只有在危機發生前一年出現，在前二及前三年兩群體有主要往來銀行的比例並沒有顯著的差異性。其他控制變數部分，研究結果顯示兩群體的公司市值三年來都有顯著的 33.

(41) 差異，而危機公司的流動負債比/非流動負債比在危機發生的前二及前一年時會開始顯著地比正常公司來的高。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 34. i Un. v.

(42) 第三節羅吉斯回歸分析 (一)危機前一年羅吉斯回歸檢定結果下表 4.3.1 為危機前一年羅吉斯回歸檢定結果之呈現，研究結果發現最終控制者持股比率、銀行往來家數、流動負債比、非流動負債比、公司市值及營業利潤率皆對公司是否發生危機有顯著的解釋力，最終控制者持股部分，根據研究結果顯示，危機發生前一年，最終控制者持股愈高能降低公司發生危機機率，而本研究所提出的假說三為最終控制者持股比率與公司危機呈負向關係，因此檢定結果也支持本研究所提出的假說。而銀行往來家數則支持假說四，代表危機發生前. 政治大理人持股比率的係數顯示經理人持股比與公司危機為負向關係，而大股東持股比立一年若公司與越多銀行往來會提高公司發生危機的機率，其他研究變數部分，經. ‧ 國. 學. 的正係數則顯示大股東持股越高，反而會增加公司發生危機，故與原先預期大股東持股增加能提高監督誘因而降低公司發生危機機率的假設不符，但兩者的係數. ‧. 在統計上對公司是否發生危機皆沒有顯著的解釋力，因此本研究的假說一及二並. sit. y. Nat. 沒有得到支持，主要往來銀行部分，經由係數來看，有主要往來銀行制度也提高. al. n. 研究的假說五。. er. io. 了公司發生危機機率，但係數在統計上對模型亦沒有顯著的解釋力，故不支持本. Ch. engchi. i Un. v. 其他控制變數部分，流動負債比、非流動負債比愈高，公司發生危機的機率亦顯著的提高，公司市值及營業利潤率愈高會顯著的降低公司發生危機機率。. 35.

(43) 表 4.3.1 危機前一年羅吉斯回歸檢定結果. Coef.. Std. Err.. z. P>z. Odds. _cons. 2.0290. 3.5740. 0.57. 0.5700. 6.6053. managers. -0.9670. 12.4420. -0.08. 0.9380. -0.6197. biggest. 1.0540. 2.3640. 0.45. 0.6560. 1.8703. fnlpsnl. -7.3230. 3.0890. -2.37**. 0.0180. -0.9993. banks. 0.2200. 0.0760. 2.92***. 0.0040. 0.2466. mainbnk. 0.6330. 0.6590. 0.3370. 0.8834. clta. 8.4860. 政治0.96 大 2.3070 3.68***. 0.0000. 4846.0150. nclta. 10.0850. 3.7790. 2.67***. 0.0080. 23988.1800. -0.6050. 0.2450. -2.47**. 0.0140. -0.4539. ownership. -0.1730. 0.6030. -0.29. 0.7750. -0.1585. mvbv. 0.5690. 0.6490. 0.88. 0.3810. y. 0.7664. -0.0740. 1.7210. -0.04. 0.9660. -0.0711. al. 2.0210. -2.13**. n. -4.3130. ebitstd. 0.0050. Ch. i U e n g c h0.58. 0.0080. 說明:*表統計結果達 10%的顯著水準 **表統計結果達 5%的顯著水準 ***表統計結果達 1%的顯著水準. 36. er. io. ebitmgn. ‧. Nat. fixedast. ‧ 國. mvstk. 立. 學. Variable. sit. 危機前一年羅吉斯回歸檢定結果. v0.0330 i n 0.5600. -0.9866 0.0048.

(44) (二)危機前二年羅吉斯回歸檢定結果下表 4.3.2 為危機前二年羅吉斯回歸檢定結果之呈現，研究結果發現對公司是否發生危機有顯著解釋力的變數為最終控制者個人持股比率、銀行往來家數、流動負債比、非流動負債比及公司市值，與發生危機前一年的結果相較，除了營業利潤率無法在危機發生前二年對模型有顯著解釋力以及流動負債比解釋力水準些微下降外，最終控制者個人持股比率、銀行往來家數、非流動負債比及公司市值仍維持相當顯著的解釋力，顯示從發生危機的前二年來看，最終控制者持股的增加能降低公司發生危機的機率，而銀行往來家數越多會提高公司發生危機的機率，經理人、大股東持股部分，兩者的負係. 治政數顯示持股愈多能降低公司發生危機的機率，但兩者係數在統計上依然不具大立顯著性，主要往來銀行部分，在危機發生前二年，經由係數來看，有主要往 ‧ 國. 學. 來銀行制度也提高了公司發生危機機率，但係數在統計上對模型亦沒有顯著. ‧. 的解釋力，因此危機發生前二年的檢定結果支持假說三與假說四，但假說一、. sit. y. Nat. 二、五並沒有得到支持。. io. er. 其他控制變數部分，流動負債比、非流動負債比愈高，公司發生危機的機率亦顯著的提高，但在危機發生前二年，流動負債比的解釋力些微的下降，. al. n. iv n C 另外，公司市值愈高會顯著的降低公司發生危機機率。 hengchi U. 37.

(45) 表 4.3.2 危機前二年羅吉斯回歸檢定結果危機前二年羅吉斯回歸檢定結果 Std. Err.. z. P>z. Odds. _cons. 5.1890. 2.6980. 1.92. 0.0540. 178.2180. managers. -9.0510. 8.3910. -1.08. 0.2810. -0.9998. biggest. -1.0570. 2.1270. -0.50. 0.6190. -0.6526. fnlpsnl. -5.6900. 1.9790. -2.87***. 0.0040. -0.9966. banks. 0.2030. 0.0730. 2.78***. 0.0050. 0.2246. mainbnk. 0.5330. 0.5540. 0.3370. 0.7032. clta. 3.0140. 0.96 政治大 1.7430 1.73*. 0.0840. 19.3720. nclta. 7.5550. 2.7650. 2.73***. 0.0060. 1908.4840. mvstk. -0.5370. 0.1900. -2.84***. ownership. 0.0050. 0.4460. mvbv. 0.5130. -0.5230. -0.0010. -0.4156. 0.01. 0.9910. 0.0050. 0.4800. 1.07. 0.2850. 0.6695. 1.2500. -0.42. 0.6750. -0.4073. 0.9500. -1.05. C h0.0010 i U e n g c h-1.41. 說明:*表統計結果達 10%的顯著水準 **表統計結果達 5%的顯著水準 ***表統計結果達 1%的顯著水準. 38. y. er. al. -1.0000. n. ebitstd. io. ebitmgn. Nat. fixedast. 0.0050. ‧. ‧ 國. 立. sit. Coef.. 學. Variable. v ni. 0.2920. -0.6322. 0.1590. -0.0010.

(46) (三)危機前三年羅吉斯回歸檢定結果下表 4.3.3 為危機前三年羅吉斯回歸檢定結果之呈現，研究結果顯示在發生危機前三年對模型有顯著影響力的變數為最終控制者個人持股比率、銀行往來家數、非流動負債比及公司市值，與危機發生前二年及前一年的結果相較，營業利潤率與流動負債比在危機發生前三年對模型已不具顯著地解釋力，除了非流動負債比解釋力水準降至 5%外，最終控制者個人持股比率、銀行往來家數及公司市值解釋力仍達 1%的顯著水準，顯示在危機發生前三年至前一年最終控制者持股的增加皆能降低公司發生危機的機率，而銀行往來家數越多會提高公司發生危機的機率，而經理人、大股東持股比率及是否有主要往來銀行等變數在危機發生前. 治政三年對模型依然沒有達統計上顯著的解釋能力。大立其他控制變數部分，在危機發生前三年，流動負債比變數無法對模型有顯著 ‧ 國. 學. 的解釋力，而非流動負債比的提高依舊顯著的提高公司發生危機機率，但解釋力. ‧. 些微下降至 5%的水準，另外公司市值越高會顯著降低公司發生危機的機率。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 39. i Un. v.

(47) 表 4.3.3 危機前三年羅吉斯回歸檢定結果. Coef.. Std. Err.. z. P>z. Odds. _cons. 4.7520. 2.5640. 1.85. 0.0640. 114.7583. managers. -4.1530. 6.1750. -0.67. 0.5010. -0.9842. biggest. 1.6530. 1.8760. 0.88. 0.3780. 4.2214. fnlpsnl. -4.9210. 1.8690. -2.63***. 0.0080. -0.9927. banks. 0.2380. 0.0690. 3.45***. 0.0010. 0.2681. mainbnk. 0.7090. 0.1560. 1.0312. clta. 1.4460. 0.5000 治1.42 政大 1.6040 0.90. 0.3670. 3.2469. nclta. 6.5550. 2.7030. 2.43**. 0.0150. 702.0175. mvstk. -0.5500. 0.1890. -2.91***. 0.0040. -0.4232. ownership. 0.4700. 0.4310. 1.09. 0.2760. 0.6004. 0.7780. 0.4790. 1.63. 0.1040. y. 1.1773. -1.5470. 1.2260. -1.26. 0.2070. -0.7870. 0.7940. 0.34. v0.7330 i n. 0.3115. 0.8070. 0.0001. n. al. ebitmgn. 0.2710. ebitstd. 0.0000. Ch. i U e n g c h0.24. 0.0010. 說明:*表統計結果達 10%的顯著水準 **表統計結果達 5%的顯著水準 ***表統計結果達 1%的顯著水準. 40. er. io. fixedast. Nat. mvbv. ‧. ‧ 國. 立. 學. Variable. sit. 危機前三年羅吉斯回歸檢定結果.

(48) (四)小結經由危機前三年至前一年的羅吉斯檢定結果顯示，在所有的研究變數中(不包含控制變數部分)，最終控制者個人持股與銀行往來家數皆對模型有顯著的解釋力，前三年的檢定結果皆顯示最終控制者的個人持股比率越高能顯著降低公司發生危機的機率，因此在危機前三年至前一年的檢定結果皆顯示支持本研究的假說三，在銀行往來家數的部分，實證結果指出在危機發生前三年至前一年若企業與愈多的銀行往來會提高企業發生危機的機率，這樣的結果也支持本研究原先預期銀行往來家數愈多並不能加強銀行對公司的監督功能，反而可能造成銀行間認為彼此已進行過監督工作，因此在放款時並不會在仔細審核及落實監督工作，造. 治政成 Free-Rider 的問題，而另一可能原因為銀行家過多在發生危機時可能會有銀行大立間溝通不易的狀況發生，因此無法挽回企業發生危機的事實。而在比較最終控制 ‧ 國. 學. 者或往來銀行增加一單位時，何者對公司發生危機的影響較大時，本研究也計算. ‧. 了勝算的部分，根據上述三個表顯示，最終控制者個人持股的前三年勝算皆約落. sit. y. Nat. 在-0.99，而往來銀行家數的勝算約落在 0.22 至 0.26 間，代表最終控制者持股每. io. er. 增加一單位，公司發生危機的勝算便減少 0.99 倍，而往來銀行每增加一家，公司發生危機的勝算便增加 0.22 至 0.26 倍，這樣的結果也顯示最終控制者的持股. al. n. iv n C 相對於銀行往來家數對公司發生危機的機率影響較鉅，在經理人與大股東持股的 hengchi U 部分，儘管係數顯示經理人的持股增加能降低公司發生危機的機率，但前三年至前一年的檢定結果皆顯示該變數對模型不具顯著的解釋力，而大股東的部分，係數並沒有維持明顯的正負方向，前三年及前一年為正係數，顯示大股東持股增加會增加公司危機機率，而前二年的係數為負，代表大股東持股增加會降低公司發生危機機率，因此無法得到一致性的結論，但前三年至前一年的檢定結果亦顯示該變數對模型不具顯著解釋力，在主要銀行部分，前三年至前一年的檢定結果顯示有主要往來銀行並無法降低公司發生危機的機率(正係數)，不過檢定結果也顯示該變數對公司是否發生危機並沒有顯著的解釋力，在控制變數部分，研究結果 41.