資訊透明度與企業價值之關聯性－台灣市場之實證 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學商學院企業管理學系碩士論文. 資訊透明度與企業價值之關聯性－台灣市場之實證政治. 大. 立. ‧ 國. 學. The effects of Information Transparency on Corporate Value. ‧. －An Empirical Evidence in Taiwan. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 指導教授：吳啟銘博士研究生：詹涵宇撰. 中華民國一零三年六月.

(2) 致謝本論文能夠順利完成，首先要感謝恩師吳啟銘老師的指導。過程中不斷給予我不同面向的思考，讓我逐步確定自己的研究方向，當我遇到困難時，老師也適時給予我指導，讓我在研究的路上順利突破各種困境。在老師身上，我除了學到如何在研究上鑽研學問外，也學到很多老師寶貴的實務經驗以及人生的哲理，學生受益良多。另外，感謝口試委員李宗培老師與馬嘉應老師在百忙之中撥冗口試，悉心審閱並提供寶貴的意見與建議，使論文更臻完善，在此由衷感謝。. 政治大學，互相學習及一起成長，不只是課內的知識激盪，課外的活動也是豐富多元，立在研究所求學過程中，幸運地能在政大企研所求學，在這裡認識了一群好同. ‧. ‧ 國. 學. 謝謝你們讓我有個與眾不同的 MBA 生活。. 最後要感謝我的家人，因為有你們的強力支持與無私的付出，我才能夠專心. sit. y. Nat. 完成兩年的學業，有足夠動力完成論文順利畢業，並找到理想的工作，要將這份. n. al. er. io. 喜悅獻給我最愛的家人們。. Ch. engchi. i n U. v. 詹涵宇謹誌於政治大學企業管理研究所中華民國一零三年六月. i.

(3) 摘要歷經國內外多起知名企業的財務弊案後，各國政府及投資人開始關注公司的資訊透明度，企業也意識到資訊透明度對於企業永續經營的重要性，因此，本研究主要探討資訊透明度對於企業價值之影響。研究貢獻在於以具有專業和分析能力之分析師預測行為作為判斷企業資訊透明度之依據，進而探究其與企業價值之關聯性。本研究以2008年到2013年台灣上市(櫃)公司為樣本，以企業價值(Tobin’s Q)為應變數，資訊透明度相關之變數(分析師追蹤意願、分析師盈餘預測偏誤與分析師盈餘預測離散性)為主要解釋變數，在控制公司成長面、獲利面、風險面. 政治大. 與公司規模因素，並固定產業和年份，利用追蹤資料迴歸模型(panel regression). 立. 來進行分析。. ‧ 國. 學. 實證結果分為兩部分，（1）代表資訊透明度之變數－分析師預測意願、分析師預測精準度及分析師預測離散性與企業價值具有顯著正向關係。另利用前述之. ‧. 結果，本研究自行建立一個衡量企業透明度的模型，以整合性資訊探討資訊透明. sit. y. Nat. 度對於企業價值的影響，實證結果顯示（2）資訊透明度與企業價值間確實具有. al. er. io. 顯著正向關係，結果支持良好的資訊透明度，有助於公司治理，長期間更能夠提. v. n. 升企業價值與永續經營。此外，本研究以整合資訊衡量企業資訊透明度，相較於. Ch. engchi. i n U. 單一資訊更為完善，也提供企業利害關係人及一般大眾不同面相去了解企業的資訊透明度，進而保護其權益。. 關鍵字：資訊透明度、分析師盈餘預測、企業價值. ii.

(4) Abstract Since the occurrences of financial scandal, issues surrounding corporate governance and information disclosure have been widely discussed in these few years. Not only have government and investors started paying more attention on information transparency, but more and more firms have noticed that well corporate governance could help its sustainable development. The main purpose of this study is to examine the influences of information transparency on corporate value. Based on the samples of Taiwan listed firms for the period from 2009 to 2013, this study employs panel. 政治大 various combinations of explanatory 立 variables (analysts following, analysts’ earnings. regression model with Corporate value (Tobin’s Q) as the dependent variable against. ‧ 國. 學. forecast bias and analysts’ earnings forecast derivation).. The results of this research reveal that (1) the firms with high corporate value. ‧. significantly have more analysts following, less analyst's earning forecast error and. sit. y. Nat. the greater forecast derivation. And by using an integrated model to do further. n. al. er. io. analysis, the evidence shows that (2) higher information transparency could improve. i n U. v. the corporate governance, gain more corporate value and benefit sustainable. Ch. engchi. development in the long term. What’s more, instead of unitary source, this research measures corporate information transparency via integrated sources to ensure credibility, and provides various angles for corporate stakeholders and the general public to learn further more about corporate information transparency and be able to protect their rights.. Key words: Information Transparency, Analysts’ earnings forecasts, Corporate value.. iii.

(5) 目錄圖目錄 ........................................................................................................................... v 表目錄 ........................................................................................................................... v 第一章緒論 ............................................................................................................... 1 第一節. 研究背景與動機.................................................................................... 1. 第二節研究目的................................................................................................ 4 第三節研究架構與流程.................................................................................... 4 第二章文獻探討 ....................................................................................................... 6 第一節第二節. 政治大資訊透明度與企業經營績效之關聯性................................................ 8 立資訊透明度與企業資金成本之關聯性................................................ 6. ‧ 國. 學. 第三節分析師財務預測行為與資訊透明度.................................................... 9 第四節小結...................................................................................................... 13. ‧. 第三章研究假說 ..................................................................................................... 14. y. sit. al. er. 樣本選擇與資料來源.......................................................................... 17. io. 第一節. Nat. 第四章研究設計 ..................................................................................................... 17. v. n. 第二節研究變數選取及衡量方式.................................................................. 20. Ch. engchi. i n U. 第三節研究模型.............................................................................................. 28 第五章實證結果與分析 ......................................................................................... 31 第一節. 敘述統計分析...................................................................................... 31. 第二節相關性分析.......................................................................................... 32 第三節迴歸分析.............................................................................................. 34 第六章結論與建議 ................................................................................................. 48 第一節. 研究結論.............................................................................................. 48. 第二節研究限制與建議.................................................................................. 49 參考文獻 ..................................................................................................................... 50 iv.

(6) 圖目錄圖表 1-1 研究流程 ....................................................................................................... 5. 表目錄表格 4-1 分析師每股盈餘預測數分布表 ................................................................ 18 表格 4-2 樣本公司產業分布統計表 ........................................................................ 19. 政治大. 表格 4-3 變數衡量方法與預期方向 ........................................................................ 27. 立. 表格 5-1 樣本分佈主要變數之敘述統計量 ............................................................ 31. ‧ 國. 學. 表格 5-2 企業價值與各變數之相關係數 ................................................................ 33 表格 5-3 分析師預測意願與企業價值之實證結果(分年度).................................. 35. ‧. 表格 5-4 分析師預測意願與企業價值之實證結果(整合式資料).......................... 36. y. Nat. sit. 表格 5-5 分析師預測意願與企業價值之實證結果(分年度).................................. 38. n. al. er. io. 表格 5-6 分析師盈餘預測偏誤與企業價值之實證結果(整合式資料).................. 39. i n U. v. 表格 5-7 分析師盈餘預測離散性與企業價值之實證結果(分年度)...................... 40. Ch. engchi. 表格 5-8 分析師盈餘預測離散性與企業價值之實證結果(整合式資料).............. 42 表格 5-9 資訊透明度相關變數之權重 .................................................................... 43 表格 5-10 資訊透明度與企業價值之實證結果(分年度)........................................ 45 表格 5-11 資訊透明度與企業價值之實證結果(整合式資料) ................................ 47. v.

(7) 第一章緒論本研究主要探討資訊透明度與企業價值之關聯性，下列先介紹研究背景與動機、研究目的，再陳述本研究之研究架構流程。. 第一節研究背景與動機從 2001 年美國安隆公司爆發財務危機，世界各地接續爆發財務弊案，嚴重. 政治大. 影響社會經濟秩序。綜觀這些企業弊案後發現，資訊透明度不足是造成事件發生. 立. 的主要原因之一，因此，在爆發一連串重大企業弊案後，我國主管機關更加重視. ‧ 國. 學. 公司治理運作以及資訊透明度。近年來，我國證券市場逐漸蓬勃，投資者與日俱增，因此促進證券市場交易之公平性、公正性與公開化，妥善保障投資者之權益. ‧. 已經逐漸成為投資大眾所關切的問題。大體上來說，一般投資大眾並未具備專業. y. Nat. sit. 知識與分析能力，不易藉由公司相關資訊，察覺其未來可能發生危機之警訊，甚. n. al. er. io. 至造成虧損的情況，而具備專業知識的分析師為資訊中介者，除了公司的公開資. i n U. v. 訊外，亦能獲取公司之私有資訊，其對資本市場的影響力不可小覷，有鑒於此，. Ch. engchi. 投資大眾逐漸將具備專業知識之財務分析師的預測行為視為投資指標（方軍雄， 2007）。過去許多相關研究（許秀賓，1993；Waymire, 1986; Mahoney, 1991; Lang and Lundholm, 1996）指出，一般投資大眾欠缺專業背景與分析能力，無法完善解讀公司之公開資訊，導致無法制定適當之投資決策，故投資者視財務分析師的各項預測為另一項重要的資訊來源。財務分析師之身分為資訊中介者，其任務在於蒐集公司公開資訊以進行整理與分析，進而將其轉換為投資大眾所能瞭解之資訊，以利投資者制定決策。換言之，即使投資人與財務分析師取得同樣的公開資訊，前者不見得能正確運用資訊而獲利，但如借助財務分析師的專業解讀，則較有機 1.

(8) 會作出正確的投資決策。在資訊蒐集之利益誘因下，當財務分析師取得公司之公開資訊愈多，則蒐集私有資訊的成本會隨之降低，如此便能提升財務分析師的預測意願、預測精確性及財務分析師間預測的一致性。再者，Lang and Lundholm (1996)的研究也曾發現不同型態之資訊透明度對分析師預測行為確實有顯著的影響性。此外，企業在面臨快速變化的競爭環境中，要創造更高的企業價值，除了領導者及優秀的經營團隊外，更重要的是讓公司外部的投資者更能瞭解公司的資訊，以減少公司與投資大眾間資訊不對稱的情況。企業資訊透明度與企業價值息息相. 政治大資訊透明度愈高愈有利於資金的募集，能夠降低企業的資金成本(Botosan，1997；立. 關，較高之企業資訊透明度為公司治理良好下必然產生之結果 (曾炳霖，2002)；. 沈宜慶，2002；林欣怡，2003)，資金來源也較為穩定，對企業的競爭力及長期. ‧ 國. 學. 穩定發展也較有助益。企業資訊的透明化能讓投資大眾更加瞭解公司的狀況，增. ‧. 加投資大眾、機構法人對公司的信心，進而使企業獲得更多來自資本市場的利益. y. Nat. (Healy, Hutton, and Paleau，1999；Byard and Shaw，2002)。公司治理較佳的公司，. er. io. sit. 的確可以取得較低的債務資金成本，盈餘品質較佳的企業，財務資訊可信度高，亦可取得較低的債務資金成本（Sengupta，1998；Yu，2002）。. al. n. v i n 過去研究方向多著重於探討企業資訊透明度與資金成本之關聯性（王韶濱與 Ch engchi U. 胡雅惠，2010）、其對資本市場影響、其與公司治理機制提升之關聯性（陳樹，. 2002；馬淑華，2004；陳冠宙、陳育成與陳雪如，2005；顏信輝與吳晉誠，2005），以及其與企業盈餘管理行為之關聯性（張文瀞、周玲臺與林修葳，2003；張瑞當與方俊儒，2006），鮮少探討資訊透明度是否可作為創造企業價值的動因，及企業能否能因提高資訊透明度以創造更高的企業價值，因此，本研究欲以此為研究方向，主要探討資訊透明度與企業價值之關聯性。此外，資訊揭露品質的衡量方式多以專業評等機構提供之評鑑結果為指標，較少考量市場投資人之看法，國內僅以證基會之資訊揭露評鑑系統為主要評鑑的. 2.

(9) 機制，且該機構的評鑑機制與國外機構相比尚處於起步階段，使得企業之利害關係人能夠參考的資訊相對較少。因此，本研究欲從另一個角度，以一個具專業和分析能力的資訊中介者－分析師作為研究切入點，利用分析師盈餘預測的行為量化資訊透明度的指標，分別探討三大面相對於企業價值的重要性，最後再去評估企業資訊透明度與其企業價值之關聯性。作者期望研究結果有助於國內資訊透明度評鑑機構的評比作業，也期望實證結果可作為提供大眾投資人在選取投資標的的參考依據；最後，希望促進企業對於提升資訊透明度的重視，並積極改善和落實資訊透明度，對企業永續經營帶來正向影響。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 3. i n U. v.

(10) 第二節研究目的如前節所述，分析師為資本市場中的資訊中介者，具有專業分析能力，其盈餘預測之行為與企業資訊透明度息息相關，資訊透明度對於企業永續經營影響甚大，因此，本研究欲以分析師預測行為作為衡量企業資訊透明度之指標，並以此作為探究資訊透明度與企業價值之關聯性。本研究設立研究目的如下：一、以分析師盈餘預測行為的單一行為資訊（分析師預測意願、分析師盈餘預測. 政治大二、整合分析師盈餘預測行為的資訊，自行推導出衡量資訊透明度模型，並進一立偏誤及分析師盈餘預測離散性），分別探討其對於企業價值之影響。. 步探究資訊透明度與企業價值之影響。. Nat. y. ‧. ‧ 國. 學第三節研究架構與流程. er. io. sit. 本論文一共分為六章，各章說明如下：. 第一章緒論：主要分為研究背景與動機、研究目的及研究架構. al. n. v i n 文獻探討：藉由探討過去研究之論點和實證結果之發現，作為推導資訊 Ch engchi U. 第二章. 透明度與企業價值關聯性的依據。. 第三章研究假說：在主要觀念架構下，提出與研究相關之假說。第四章研究設計：根據研究假說，敘述資料來源、研究年分及變數衡量方式，提出研究模型。第五章實證結果與分析：針對蒐集的實證資料進行統計分析與檢定，檢視與原先的假說是否相符合。第六章結論與建議：彙整出本研究的結果作出結論，探討本研究之限制，最後對未來研究方向提供建議。. 4.

(11) 研究動機與目的. 文獻回顧與探討. 分析師盈餘預測行為. 企業價值. 資訊透明度. 立. 研究假說與設計治政大. ‧. ‧ 國. 學. 蒐集樣本資料. 進行統計分析. n. Ch. engchi 結論與建議. 圖表 1-1 研究流程. 5. er. io. sit. y. Nat. al. 實證結果分析. i n U. v.

(12) 第二章. 文獻探討. 本章針對資訊透明度、企業價值及分析師盈餘預測行為等相關文獻作一回顧，作為本研究之參考依據。. 第一節資訊透明度與企業資金成本在資本市場上，企業為資金的需求方，亦同為資訊的提供方，公司資訊揭露程度對資金成本有深遠的影響，過去探討資訊透明度與企業資金成本之間關係的. 政治大（一）資訊透明度與權益資金成本立. 研究，主要分為權益資金成本與負債資金成本兩大部分。. ‧ 國. 1.. 學. 資訊透明度與權益資金成本的關聯性，過去研究主要有三個論點：提高資訊揭露水準將可以降低管理當局與投資人之間的資訊不對稱，進而降. ‧. 低交易成本和增加投資人對於公司股票的需求，最後改善股票的流動性，而. sit. y. Nat. 這也使得公司的權益資金成本下降（Diamond 及 Verrecchia，1991）。此外，. al. er. io. 劉倩妏(2004)探討企業資訊揭露對於投資人關係之影響發現，企業充分揭露. v. n. 資訊能夠影響「投資人對公司的信心」，而「投資人對公司的信心」則與其. Ch. engchi. i n U. 「持有公司股票的意願」呈現正相關；Healy、Hutton 及 Palepu (1999)的研究即發現，提高資訊透明度的公司，股價也會有相對會上漲的結果。 2.. 提高公司資訊透明度有助於降低投資人在估計資產報酬時所面臨的估計風險(estimation risk)或資訊風險(information risk)。假如資訊風險無法藉由投資組合的方式分散時，投資人便會要求提高必要報酬率以作為承擔資訊風險的補償。因此，增加資訊透明度有助於降低投資人所面臨的資訊風險，投資人也會降低其要求報酬率，導致公司的權益資金成本下降（Barry 及 Brown， 1985；Handa 及 Linn，1993）。投資人獲取資訊的來源通常來自公司的年報資訊，Botosan (1997)、Hail (2002)、Richardson 及 Welker (2001) 過去的研 6.

(13) 究結果顯示，提高年報的自願性揭露水準能降低權益的資金成本；Botosan 及 Plumlee (2002)也發現分析師對於年報揭露評等較高的公司，權益資金成本會較低，國內邱碧珠 (2000)以公司年報之揭露水準作為資訊透明度衡量變數，也發現其水準與權益資金成本呈負相關。 3.. 資訊揭露具有治理的功能，資訊透明度增加可以降低管理當局與外部股東的資訊不對稱，並降低管理當局（或控制股東）潛在移轉企業資產的風險（代理風險），以致於增加了其他股東未來可獲得的預期現金流量。因此，其他股東也會降低其所要求的必要報酬率，使得企業能夠獲得較低的權益資金成. 政治大探討財務會計資訊與企業績效的關係時，即提出財務會計資訊扮演著治理的立本(Lang、Lins 及 Miller，2003；Stulz，1999)。Bushman 及 Smith(2001)在. 角色，不僅可以使得管理當局能夠更有效率的管理公司的資產與資訊揭露水. ‧ 國. 學. 準對於權益資金成本之影響選擇有利的投資方案，也可以降低因管理當局機. er. io. sit. y. Nat. 因此，企業可以獲得較低的資金成本。. ‧. 會主義行為而造成外部股東損失的風險，使得投資人願意降低必要的報酬率，. （二）資訊透明度與負債資金成本. al. n. v i n 資訊透明度與負債資金成本的關聯性，國內文獻如沈宜慶(2002)，以 Ch engchi U. 1996. 年到 2001 年間發行公司債的上市公司探討企業資訊透明度與債券資金成本間的關係發展，企業發行公司債舉債成本與其年報自願性揭露水準間顯著負相關，顯示資訊的充分揭露的確能獲得較低的債務成本。另外，國外文獻如 Sengupta (1998)、Yu (2002)等研究利用年報揭露水準或專業機構對公司揭露實務所做的評等資料，探討公司揭露水準對負債資金成本的影響。研究結果發現，提高資訊揭露有助於降低債權人與公司間之資訊不對稱程度，使得債權人所面臨之不確定風險降低，進而要求較低的風險貼水。資訊揭露的工作之於企業而言是絕對馬虎不得的，不論是法令所要求，亦或是自願性揭露的部份，皆不容忽視其所帶來的訊. 7.

(14) 息發射效應，將對於公司的融資決策帶來莫大的影響，甚而危及公司營運。. 綜合以上所述，充分揭露資訊，可降低未來不確定性，使公司權益資金成本下降、股價上升，也讓投資人提升進場買賣的意願，活絡市場，並使資本市場受惠。另一方面，良好的資訊透明度也能夠降低債權人與公司間的不確定風險，對於公司融資有正面影響。. 政治大. 第二節資訊透明度與企業經營績效. 立. 企業要永續經營，需提升其競爭力，而資訊透明度的提升，應可創造公司價. ‧ 國. 學. 值與提高經營績效，何里仁(2003) 探討包含資訊透明度之公司治理機制與企業. ‧. 經營績效間的關係，其研究結果發現：相較於所有權透明度與投資者關係透明度. y. Nat. 和董事會與管理架構及過程之揭露程度，財務透明度與資訊揭露程度是較佳之衡. er. io. sit. 量指標。林宗得(2003) 探討資訊透明度與企業價值之間的關聯性，以台灣上市電子資訊產業為研究對象，共計 44 家，實證結果顯示台灣上市電子產業之資訊. al. n. v i n 透明度與企業價值存在顯著的正向關係。若將資訊透明度分為年報自願性揭露與 Ch engchi U 網站資訊，則以年報的解釋能力較網站資訊為佳；在加入資訊透明度自變數後，. 對企業價值的解釋能力提升，更加顯著。蔡幸珊（2005）以 2002 至 2004 年底台灣所有上市公司為研究對象，探討公司治理綜合指標與公司績效間之關係，實證結果顯示，資訊揭露與財務透明度與公司績效呈現正相關。郭淑苑（2009）研究的結果也發現公司經營績效越高，資訊透明度越高。鄧宏旭（2007）以台灣上市電子業公司為研究對象，實證結果顯示，經營績效與資訊揭露程度呈現正相關。國外研究如 Beak et al. (2004) 以 1997 年韓國的財務危機為例，探討公司治. 8.

(15) 理在金融危機之中對公司價值的影響之重要性，實證結果顯示由外資佔較多股權的公司在這波危機中股價損失較低，而有較高的資訊揭露品質與有其他外部融資來源的公司，受到財務危機的迫害亦較輕。Healy and Palepu (1993) 認為當企業價值被市場低估時，公司可透過自願性揭露之方式，揭露本身之私有資訊 (例如：公司長期經營策略、非財務性指標等)，可使得資本市場對該公司所發行證券有較為正確之評價，以提高財務報導的可信度，並矯正企業價值被低估的情形，增加企業本身的實質利益。. 政治大. 立. 第三節分析師財務預測行為與資訊透明度. ‧ 國. 學. 資本市場中，相較於市場上一般的投資人（散戶），機構投資人擁有專業的. ‧. 研究團隊與多樣的分析工具，因此對上市櫃公司有較佳之資訊分析優勢。根據. y. Nat. Pound (1988)所提出的「效率監督假說」認為，機構投資人擁有專業人才與知識，. er. io. sit. 對於投資標的企業會要求揭露最攸關的資訊，以利於其評估公司的營運績效和價值。Beaver (1998) 的研究也指出財務分析師是證劵市場最重要的資訊中介者，. n. al. 其任務大致可以分為： 1.. Ch. engchi. i n U. v. 私有資訊的蒐集：分析師能夠以低廉的成本取得公司之公開資訊，並且利用財務分析師本身的專業知識與經驗將其擁有的資訊轉換為投資者所需的資訊。. 2.. 預測未來：分析師在分析、處理及解釋公開和私有資訊之主要目的乃在於預測公司未來的營運結果。. 3.. 回饋分析：分析師據預測結果與實際結果間的差異，進行更新該公司、該公司所屬的產業及該公司所處的總體環境資訊，以進一步對未來的資料蒐集、分析及解釋。. 9.

(16) 根據 Beaver (1998) 對分析師角色的說明，本文乃根據研究目的從文獻中整理出三項影響財務分析師預測行為之要素：分析師預測意願、分析師盈餘預測精確性與分析師盈餘預測離散性，以下分別說明之。. 一、分析師預測意願與資訊透明度 Lang and Lundholm (1996) 的研究提及，分析師在資本市場是不可或缺的角色，他們提供盈餘預測、買賣的建議及其他資訊給股票（或證券）經紀人和機構投資者。其評價公司所使用的大部分資訊皆來自公司所發布的公開訊息。美國證. 政治大評估公司未來的價值，許多公司仍願意提供更多重要的訊息給資本市場。立. 券交易委員會雖已制定公司資訊揭露的最低標準，然而，為了使市場能夠正確地. Mahoney (1991)及 Lang and Lundholm (1996) 主張，藉由制定更多容易取得. ‧ 國. 學. 的資訊政策，公司也許能吸引更多分析師對公司進行分析，並且改善市場對公司. ‧. 盈餘預測的精確性，減少資訊不對稱及降低市場發生突發狀況時對投資人產生的. y. Nat. 不利影響；另外，學者也表示，若財務分析師為資訊中間者，則當公司資訊揭露. er. io. sit. 愈充分時，財務分析師的總供給量也將會增加。后祥雯（2004）提出，公司所提供的公開資訊愈多，將愈能夠提升財務分析師對其進行預測的意願；過去學者. al. n. v i n （Lang and Lundholm, 1996）研究結果也發現，不論資訊型態為何，若公司所揭 Ch engchi U. 露的資訊透明度愈高，則對該公司進行預測的財務分析師便會相對增加。. 二、分析師預測的精確度與資訊透明度后祥雯（2004）指出，無論是發行市場或交易市場，一般投資大眾皆希望藉由財務資訊以充分瞭解投資標未來財務發展方向。其中，投資人希望在發行市場中獲悉何者是風險最小、利益最大的投資標的。在交易市場中投資者希望藉由公開的財務資訊系統，以期待找到最適當的投資組合，在最低預期風險、最高預期報酬的條件下，進行股票投資。由於財務預測資訊（不論是管理當局或財務分析. 10.

(17) 師的財務預測資訊）係投資者在發行市場或交易市場中最即時的資訊，因此，財務預測對投資人而言係屬最重要的決策基礎資訊。目前文獻普遍認為分析師之盈餘預測優於統計模式下的結果（吳安妮，1993；Brown and Hagerman, 1987），其主要原因係來自於：分析師較以往擁有更多與公司相關資訊，此將有助於分析師對公司進行預測工作（包含公開資訊與僅該分析師所擁有的私有資訊）；公司所發布的公開資訊對於提升證券商分析師預測精確度上確實有很大的幫助。過去許多相關實證結果也發現，資訊的揭露對分析師預測精確性上有正面的效果。吳安妮（1991）、Waymire (1986) 與 Jennings (1987) 等研究指出，管理當. 政治大預測，而分析師獲得資訊後也會隨之調整先前對公司所發布之盈餘預測，以回應立. 局發布盈餘預測主要目的之一，便是希望分析師能夠修正其先前所發布的不適當. 管理當局所提供的預測資訊；因此，當管理當局的盈餘預測資訊公告後，分析師. ‧ 國. 學. 對公司盈餘預測的正確性將會小幅增加。另外，Lang and Lundholm (1996) 的實. ‧. 證結果發現，公司具有充分資訊性的揭露政策時，財務分析師預測的正確性會較. y. Nat. 高，並且財務分析師預測變動調整的情況也將會較少發生。另外，他們也主張資. er. io. sit. 訊的揭露具有潛在利益，資訊揭露能吸引更多投資者進行投資，並且減少估計風險及降低資訊不對稱的情況，當公司提供關於未來盈餘的揭露愈具資訊性，則分. n. al. Ch. 析師的預測精確性也會愈高。. engchi. i n U. v. 安隆弊案爆發後，投資大眾對財務分析師之預測報告的可靠性多所質疑。許多資訊透明度與財務分析師預測行為學者表示，安隆爆發弊案前已有許多充分的警訊，但是，財務分析師對於安隆公司未來的營運仍是充滿樂觀，故給予樂觀預測。然而財務分析師表示，安隆所揭露的資訊不充分，且所提供的資訊有誤導之嫌，故導致財務分析師所發布的預測資訊不正確。根據 Francis and Phibrick (1993) 所提出的「管理階層關係假說（the management relations hypothesis）」指出，當公司所提供的公開資訊不足時，財務分析師會傾向發布「樂觀預測」，企圖與管理當局建立良好關係，以便於獲取管理當局所知的私有資訊，進而提升預測的精. 11.

(18) 確性。在預測誤差方面，分析師傾向具樂觀偏誤(Hansen and Sarin 1998; Richadson et al. 2004)，在缺乏資訊數量與可靠性的情況下，基於策略考量，分析師會傾向發布樂觀預測企圖與管理當局建立良好關係，以取得私有資訊提升預測準確度 (Francis and Phibrick 1993; Herrmann et al. 2008)。公司規模愈大的企業公開的資訊較為充足，故分析師藉由樂觀預測以與管理當局建立良好關係的動機將會降低；故公司規模愈小，分析師將會傾向樂觀偏誤。另外，當公司擁有愈多的無形資產，投資人之間愈具有資訊不對稱情形，分析師將假設無形資產有助於未來公司價值的提升，傾向發布樂觀預測。. 立. 政治大. 三、分析師預測離散性與資訊透明度. ‧ 國. 學. 國內研究如陳瑞斌（2005）在分析師盈餘預測方面則發現，公司治理結構與. ‧. 資訊透明度品質會影響企業環境品質，並進而影響分析師預測誤差與離散性。正. y. Nat. 常來說，企業提供之資訊越充分，分析師預測之意願及精確度皆會大幅提升，資. er. io. sit. 訊的品質也能反映在分析師間預測離散程度上，可靠性較低的資訊可能造成各分析師預測有較大的差異，而離散程度也可藉分析師對公開及私有資訊的掌握程度. n. al. 得到解釋。. Ch. engchi. i n U. v. Lang and Lundholm (1996)發現在美國企業中，企業資訊揭露越完整，會吸引較多分析師來預測公司盈餘，造成預測準確度之提升，也就是分析師對企業整體揭露之評等越高，盈餘預測之準確度越高。其次，充分的資訊揭露會降低各分析師間預測之離散程度，減少預測修正幅度。. 12.

(19) 第四節小結. 綜合以上研究結果可發現，分析師盈餘預測之行為與資訊透明度相關，又資訊透明度在企業的永續發展過程中扮演極為關鍵的角色，因此，本研究欲從另一個角度，以一個具專業和分析能力的資訊中介者－分析師作為研究切入點，以分析師盈餘預測行為攸關之三大面相（分析師預測意願、分析師盈餘預測偏誤及分析師盈餘預測離散性）作為資訊透明度之指標，先分別探討三大面相對於企業價值的關聯性，最後再依照其各別的重要性建立一評估資訊透明度的模型，以整合. 政治大. 性的資訊進一步探討其與其企業價值之關聯性。. 立. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 13. i n U. v.

(20) 第三章研究假說本章根據研究動機與目的，以及前一章之相關文獻探討，推導出研究假說。. 一、證券商分析師預測意願與企業價值之相關性過去文獻（后祥雯，2004；Lang and Lundholm,1996）主張，財務分析師為資訊中介者，當公司資訊揭露愈充分，則資本市場中分析師預測該公司未來營運狀況的意願也會增加；Mahoney (1991)並主張，藉由制定更多容易取得的資訊政. 政治大資訊的揭露的程度有莫大的關係，本研究推論分析師的預測意願可作為判別公司立策，公司能吸引更多分析師對公司進行分析，由此可知，分析師預測意願與公司. ‧. ‧ 國. (H1)如下：. 學. 資訊透明度的指標，且兩者具有正向關係，進而影響企業價值，發展研究假說一. al. n 資訊透明度. 分析師預測意願. Ch. engchi. er. io. sit. y. Nat. H1：分析師預測意願與資訊透明度正相關，進而與企業價值呈正相關. i n U. v. 企業價值. 二、證券商分析師預測偏誤與企業價值相關性根據 Waymire(1986）的研究發現，公司之資訊透明度愈高，不論資訊型態為何，皆有助於提升財務分析師之預測優越性，進而增進財務分析師之預測精確性。Lang and Lundholm (1996) 的實證結果也發現，公司具有充分資訊性的揭露政策時，財務分析師預測的偏誤會較低，並且財務分析師預測變動調整的情況也將會較少發生。因此，本研究認為券商分析師盈餘預測的偏誤可以做為資訊透明 14.

(21) 度的指標，且兩者為負相關，並進而影響企業價值，發展研究假說二(H2)：. H2：分析師預測偏誤與資訊透明度負相關，進而與企業價值成呈負相關. 分析師預測偏誤. 資訊透明度. 企業價值. 政治大陳瑞斌（2005）的研究發現，公司治理結構與資訊透明度品質會影響企業環立. 三、證券商分析師預測離散性與資訊透明度之相關性. 境品質，並進而影響分析師預測誤差與離散性；Lang and Lundholm (1996)也發. ‧ 國. 學. 現，充分的資訊揭露會降低各分析師間預測之離散程度，減少預測修正幅度。因. ‧. 此根據過去文獻，本文推論證券商分析師盈餘預測之離散性可做為判斷資訊透明. y. sit. io. er. 如下:. Nat. 度的指標，且兩者為負相關，進而影響企業價值，本研究發展研究假說三(H3). al. n. v i n H3：分析師預測離散性與資訊透明度為負相關，進而與企業價值呈負相關 Ch engchi U 資訊透明度. 分析師預測離散性. 企業價值. 四、資訊透明度與企業價值之關聯性林宗得 (2003) 探討資訊透明度與企業價值之間的關聯性，發現台灣上市電子產業之資訊透明度與企業價值存在顯著的正向關係。因此，本研究根據前述之. 15.

(22) 假說提出判別資訊透明度之三大指標－分析師預測意願、分析師盈餘預測偏誤及分析師盈餘預測離散性，進一步依其對於企業價值的重要性決定權重，自行建立模型來探討資訊透明度與企業價值之關聯性，並推論資訊透明度與企業價值間為正相關，發展假說四(H4):. H4：資訊透明度與企業價值呈正相關。. 分析師預測意願. 立. 分析師預測精確度. 政治大. ‧ 國. 學. 資訊透明度. ‧. 分析師預測離散性. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 16. i n U. v. 企業價值.

(23) 第四章研究設計本章共分為三節。首先，介紹本研究之樣本選擇與資料來源，並附上樣本及樣本產業分佈表。其次，根據本研究提出之研究假說，在第二節說明變數定義及衡量方式；最後為本研究之研究模型。. 第一節樣本選擇與資料來源. 政治大願、精準度及離散性，故採用國際法人券商預估系統(Institutional Brokers' Estimate 立. 本研究主要探討台灣上市(櫃)公司為研究對象，先探討分析師盈餘預測的意. ‧ 國. 學. System, I/B/E/S)的盈餘預測值，其他市場及財務資訊則採用台灣經濟新報資料庫 (TEJ)的資料作為來源，以 2009 年至 2013 年一共五年作為研究年份。本研究選. ‧. 樣標準如下:. 樣本公司會計年度須採用曆年制（以 12 月 31 日為會計年度終了日）。. 2.. 分析師年度盈餘預測結果須與發佈日期屬於同一年度。. 3.. 樣本公司須有分析師每股盈餘(EPS)預測資料。. 4.. 扣除有資料遺漏情況之樣本。. 5.. 變數扣除 1%的極端值。. n. al. er. io. sit. y. Nat. 1.. Ch. engchi. i n U. v. 依照上述的選樣標準，本研究共選取了 2009 年至 2013 年的樣本，共 1425 筆公司資料，作為研究樣本。. 如表 4-1 所示，分析師追蹤數逐年增加，分布情況集中於 1 至 5 位分析師追蹤，顯示大多數的樣本公司僅有少數分析師追蹤。表 4-2 為樣本公司所屬之產業分布情況，各年度分布情況都能夠看出在任何年度中，資訊電子業在全部樣本中都佔有最大的比率，且每年資訊電子業皆約佔該年所有樣本的一半，大幅超過其 17.

(24) 他產業之比例，可得知我國產業多集中於資訊電子產業。. 表格 4-1 分析師每股盈餘預測數分布表 2009. 2010. 2011. 2012. 2013. 總計. 1 2 3 4 5 6. 26 34 21 17 10 7. 50 42 38 21 12 13. 48 52 43 28 21 9. 23 44 25 30 27 18. 100 95 61 55 37 26. 247 267 188 151 107 73. 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17. 6 3 4 1 3 5 2 1 3 2 4. 6 2 3 3 11 9 0 3 4 2 3. 9 3 4 6 7 2 3 4 0 3 4. 18 11 9 2 3 6 5 4 3 5 5. 26 11 12 4 11 4 7 7 6 6 3. 65 30 32 16 35 26 17 19 16 18 19. 1 2 2 1 2 2 2 0 0 0. 2 0 5 1 0 2 4 3 1 1. 3 3 0 1 0 2 0 3 4 1. 6 7 4 2 5 0 2 5 4 0. 12 13 12 9 8 7 9 11 9 2. y. ‧. Nat. 28. 0. 0. 1. 3. 3. 7. 總計. 158. 234. 266. 258. 509. 1425. al. n. 0 1 1 4 1 1 1 0 0 0. Ch. engchi. 18. er. 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27. io. sit. 立. 政治大. 學. ‧ 國. 分析師預測數. i n U. v.

(25) 表格 4-2 樣本公司產業分布統計表 2009 產業. 樣本數. 2010 比重樣本數. 2011. 比重. 樣本數. 2012. 比重. 樣本數. 2013. 比重. 樣本數. 比重. 水泥工業食品工業塑膠工業紡織纖維電機機械電器電纜化學工業生技醫療. 2 0 2 2 2 0 1 1. 1.27% 0.00% 1.27% 1.27% 1.27% 0.00% 0.63% 0.63%. 2 1 5 6 3 0 2 7. 0.85% 0.43% 2.14% 2.56% 1.28% 0.00% 0.85% 2.99%. 2 3 6 7 8 0 5 8. 0.75% 1.13% 2.26% 2.63% 3.01% 0.00% 1.88% 3.01%. 2 2 6 3 12 0 4 8. 0.78% 0.78% 2.33% 1.16% 4.65% 0.00% 1.55% 3.10%. 4 6 14 12 28 4 9 29. 0.79% 1.18% 2.75% 2.36% 5.50% 0.79% 1.77% 5.70%. 玻璃陶瓷造紙工業鋼鐵工業橡膠工業汽車工業半導體電腦及週邊光電業通信網路業電子零組件電子通路業. 1 1 1 3 1 22 24 20 13 20 2. 0.63% 0.63% 0.63% 1.90% 0.63% 13.92% 15.19% 12.66% 8.23% 12.66% 1.27%. 1 1 1 3 2 38 26 30 16 34 6. 0.43% 0.43% 0.43% 1.28% 0.85% 16.24% 11.11% 12.82% 6.84% 14.53% 2.56%. 2 1 2 4 2 34 32 28 16 44 5. 0.75% 0.38% 0.75% 1.50% 0.75% 12.78% 12.03% 10.53% 6.02% 16.54% 1.88%. 0 2 3 4 3 30 26 29 18 42 7. 0.00% 0.78% 1.16% 1.55% 1.16% 11.63% 10.08% 11.24% 6.98% 16.28% 2.71%. 2 2 16 6 6 64 41 46 28 56 7. 0.39% 0.39% 3.14% 1.18% 1.18% 12.57% 8.06% 9.04% 5.50% 11.00% 1.38%. 資訊服務業其他電子業建材營造航運業觀光事業金融業貿易百貨文化創意業油電燃氣業其他. 1 7 4 7 0 12 1 1 1 6. 0.63% 4.43% 2.53% 4.43% 0.00% 7.59% 0.63% 0.63% 0.63% 3.80%. 0.85% 2.99% 2.14% 4.27% 0.85% 5.13% 0.85% 0.43% 0.43% 3.42%. 2 9 7 7 2 11 4 4 1 10. 0.75% 3.38% 2.63% 2.63% 0.75% 4.14% 1.50% 1.50% 0.38% 3.76%. 3 13 4 7 5 9 3 1 1 11. 1.16% 5.04% 1.55% 2.71% 1.94% 3.49% 1.16% 0.39% 0.39% 4.26%. 5 25 16 15 7 19 11 3 2 26. 0.98% 4.91% 3.14% 2.95% 1.38% 3.73% 2.16% 0.59% 0.39% 5.11%. 總計. 158. 100%. 100%. 266. 258. 100%. 509. 100%. n. 234. Ch. engchi. 19. y. sit. er. io. al. ‧. Nat. 2 7 5 10 2 12 2 1 1 8. 學. ‧ 國. 立. 政治大. i n U. v. 100%.

(26) 第二節研究變數選取及衡量方式一、應變數（RANK_TOBINSQ） Tobin's Q 為一種事前衡量的方式，可用來預期公司未來績效與未來價值 (陳靜香，2005)。本研究參考 Mock et al.（1988）、Fan and Wong（2002）與 Lemmon and Lins（2003）等研究，以市場績效指標 Tobin's Q 衡量企業價值。Tobin's Q 為該公司的市場價值除資產重置成本，其數值越高代表企業有較優的投機資會與競爭優勢。 Tobin′s Q =. 治政資產總額帳面價值大. 股東權益市場價值 + 負債帳面價值. 立. ‧ 國. 學. 為避免數值上的個別差異造成研究結果之偏誤，本研究將各年度樣本公司之. ‧. Tobin's Q，依照數值大小排序，以 20 百分位分組，並給予等級分數，以此作為. 樣本比例. Tobin's Q. n. a >80%l. C 60%～80% h 40%～60%. er. io. sit. y. Nat. 研究企業價值之應變數。等級分數如下：. n U 20% engchi 20%. RANK_TOBINSQ. iv. 5 4. 20%. 3. 20%～40%. 20%. 2. ＜20%. 20%. 1. 二、自變數為避免數值上的個別差異造成研究結果之偏誤，本研究將自變數－分析師預測意願、分析師盈餘預測偏誤及分析師盈餘預測離散性，各年度依照數值大小排序，並給予等級分數，以此作為研究進行之變數。 20.

(27) 1.. 分析師預測意願（SCORE_NOANYST）過去文獻顯示出對於擁有較少不確定性與大量資訊可用的公司，分析師追蹤. 人數較多。Lang 與 Lundholm（1996）指出分析師追隨意願與公開訊息程度成正比。本研究將樣本分級之後，以分析師追隨數之分數(SCORE_NOANYST)作為評估樣本公司資訊透明度的代理變數。. NOANYST = 分析師追隨數. 政治大透明度越好，則等級分數則越高；反之，則等級分數越低。立樣本比例. SCORE_NOANYST. >80% 60%～80%. 20%. 5. 40%～60%. 20%. 20%～40%. 20%. ＜20%. 20%. 20%. 4. y. 3. sit. 2 1. n. er. io. al. ‧. NOANYST. Nat. 2.. 學. ‧ 國. 分析師追隨數的等級分數如下，當分析師追蹤數越多，代表樣本公司之資訊. Ch. engchi. i n U. v. 分析師盈餘預測偏誤（SCORE_FB）本研究以分析師盈餘預測偏誤(Forecast Bias；FB)來作為預測精確度的的衡量方式，參考 Affleck-Graves、Davis 與 Mendenhall (1990) 的作法，以每股盈餘預測值減去實際每股盈餘後，再採用實際每股盈餘為平減因子，並將結果取絕對值，作為證券商分析師預測準確度的代理變數。 FB 的定義如下式表示之：. ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ EPS－Actual EPS）/ Actual EPS ∣ FB =∣ （Forecast 21.

(28) 其中，FB 為分析師盈餘預測偏誤，Actual EPS 為實際每股盈餘，而 Forecast EPS 為每股盈餘預測值，由於市場上可能同時有多位分析師對於一家公司提出盈餘預測的結果，且同年度分析師會持續修改預測的結果，因此，本研究參考過去研究所提出的方式，僅選取券商當年度首次發布的盈餘預測，並將市場上多位分析師首次發布的盈餘預測結果，採平均值的方式，計算該 ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ 樣本公司市場上的每股盈餘預測值(Forecast EPS)。分析師盈餘預測偏誤的等級分數如下，當盈餘預測偏誤越大，代表樣本公司之資訊透明度越差，則等級分數則越低；反之，當偏誤越小，則等級分. 政治大. 數越高。. >80% 60%～80%. 20% 20%. 2. 40%～60%. 20%. 3. 20%～40%. 20%. ＜20%. 20%. y. 5. 1. 4. n. al. er. io. sit. Nat. 3.. SCORE_FB. 學. ‧ 國. 樣本比例. ‧. 立. FB. Ch. engchi. 分析師盈餘預測離散性（SCORE_FD）. i n U. v. 本研究採用 Barron et al. (2002)研究中所使用之分析模型，以個別分析師的預測所含相同資訊的程度，計算預測誤差中的橫向分析相關性，以同年度分析師盈餘預測的標準差，來衡量盈餘預測離散性。. 𝑁. 1 FD = ∑(Forecast EPS𝑎 − Forecast EPS )2 𝑁−1 𝑎=1. 其中Forecast EPS𝑎 為市場上一分析師對於樣本公司的盈餘預測值，由於 22.

(29) 分析師針對樣本公司的盈餘預測可能會有調整，為了完整考量盈餘預測的離散性，本研究納入所有盈餘預測值(含調整過的數值)，Forecast EPS為分析師對樣本公司盈餘預測結果的平均數，而 FD 則是分析師盈餘預測的標準差。分析師盈餘預測離散性的等級分數如下，當盈餘預測離散性越大，代表樣本公司之資訊透明度越差，則等級分數則越低；反之，當偏誤越小，則等級分數越高。. 樣本比例. FD >80% 60%～80%. 立. 政治 20% 大 20%. 2. 20%. 3. 20%～40%. 20%. ＜20%. 20%. 4 5. ‧ sit. y. Nat. al. er. 資訊透明度（SCORE_TOTAL）. io. 4.. 1. 學. ‧ 國. 40%～60%. SCORE_FD. v. n. 本研究依據過去實證的結果，採用分析師盈餘預測行為－分析師預測意願、. Ch. engchi. i n U. 分析師盈餘預測偏誤以及分析師盈餘預測離散性，作為資訊透明度的指標。依照其個別對於企業價值的影響程度，分別給予權重並計算加總。. SCORE_TOTAL=W1 (SCORE_NOANYST )+W2 (SCORE_FB)+W3 (SCORE_FD). 其中 SCORE_NOANYST 為分析師預測意願，SCORE_FB 為分析師盈餘預測偏誤， SCORE_FD 則是分析師盈餘預測離散性。 W1 ，W2 及W3 分別為 SCORE_NOANYST、SCORE_FB 及 SCORE_FD 的權重，且𝑊1 + 𝑊2 + 𝑊3 = 1 。權重決定之方式可參照後面實證分析之表格 5-11，本研究依照各別變數對於企業價值的 23.

(30) 重要性判定，利用其標準化迴歸係數（Beta）判定，發現三個變數對於企業價值都具有同等重要性(皆達到 1%顯著水準)，再依照變數之間彼此的解釋能力調整成倍數關係，以此決定個別變數之權重。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 24. i n U. v.

(31) 三、控制變數本文引用過去的研究（Modigliani and Merton ,1963；Hall, 1993; Bosworth and Rogers, 2001）所發現與企業價值相關之因素－成長機會、獲利能力以及風險，以控制不同因素對企業價值之影響。. 1.. 營收成長率（RG）本研究以營收成長率作為評估企業「成長機會」的代表變數。營收成長. 率愈高，表示投資人認為該企業獲利能力增加，而買進該企業股票，使股價. 政治大影響企業價值的重要變數，並預期其與企業價值間為正相關。立 RG =. (本年度營收 − 上一年度營收). × 100%. ‧. 上一年度營收. sit. y. Nat. al. er. 資產報酬率（ROA）. io. 2.. 學. ‧ 國. 上漲，因此創造股東權益，提昇企業價值。因此本研究將營收成長率納入為. v. n. 本研究以資產報酬率作為衡量企業「獲利能力」的代表變數。資產報酬. Ch. engchi. i n U. 率可測試公司獲利的能力，亦為影響市場流動性的績效指標。因此，本研究將 ROA 作為控制變數，預期獲利能力高的公司，企業價值也會提升，兩者為正相關。 ROA =. 3.. 稅後息前淨利平均總資產. × 100%. 負債比率（LEV）本研究以負債比率作為代表企業「風險」面的變數，其用以評估公司的. 長期償債能力，負債比率愈高的公司，長期償債能力愈低、公司的財務風險 25.

(32) 愈高，破產風險也愈高。另外，在過去研究中，Modigliani and Merton (1963) 指出，公司舉債愈多，節稅所產生的利益愈大，公司價值愈高；而陳世昌(1995) 認為，負債比率的提高會導致獲利能力衰退。綜合上述，本研究認為負債比率對於企業價值是一重要的影響變數，長期來看對於企業價值是負向因素，兩者為負相關。. LEV =. 4.. 負債總額資產總額. × 100%. 政治大. 公司規模（SIZE）. 立. 規模不同之公司，企業價值可能也會不同。在過去許多公司評價的研究. ‧ 國. 學. 中，公司規模為一重要控制變數(Hall, 1993; Bosworth and Rogers, 2001)，規. ‧. 模愈大之公司。本研究以公司總資產的自然對數為代表公司規模，探討公司. SIZE = ln 資產總額. n. al. 5.. Ch. engchi. er. io. sit. y. Nat. 規模是否會影響企業價值。. i n U. v. 固定效果─產業類別與年度的影響. 不同的產業，其公司治理情況皆有不同。本研究為控制產業的影響，本研究依據 TEJ 之產業分類，以虛擬變數產業類別作為固定變數。另外，公司治理表現亦會因各年度經濟狀況不同，而有所差異，故本研究亦以虛擬變數，將年度的影響作為固定效果之調整。. 26.

(33) 茲將上述應變數、自變數及控制變數名稱、衡量方式與預期符號彙總於表 4-3：表格 4-3 變數衡量方法與預期方向變數代號. 變數衡量. 預期方向. 根據 Tobin’s Q 的大小排列並給予等級分數。. N/A. 分析師追蹤人數，排列並給予等級分數。. +. SCORE_FB. 分析師 EPS 預測分析師 EPS 預測誤差取絕對偏誤值，排列並給予等級分數。. +. SCORE_FD. 分析師 EPS 預測分析師 EPS 預測的標準差，排離散性列並給予等級分數。. +. 資訊透明度. +. 被解釋變數企業價值. RANK_TOBINSQ 解釋變數. SCORE_NOANYST 分析師預測意願. ‧. 權重加總資訊透明度三大指標變數，即 SCORE_NOANYST， SCORE_FB 及 SCORE_FD。. 控制變數. y. Nat. RG. 學. ‧ 國. 立. SCORE_TOTAL. 三、. 政治大. 營收成長率. io. (今年度營收－去年營收）／去年營收) *100%. n. al. sit. 二、. er. 一、. 變數名稱. v. ROA. 總資產報酬率. LEV. 負債比率. e n g負債總額／資產總額 chi. －. SIZE. 公司規模. 資產總額取自然對數. －. Ch. （稅前息前折舊前淨利／平均資產總額）*100%. +. i n U. 27. +.

(34) 第三節研究模型為驗證本研究所建立之研究假說，並了解資訊透明度與企業價值之關聯性，本研究採用追蹤資料迴歸模型(Panel regression)，以企業價值(RANK_TOBINSQ) 為應變數，而資訊透明度為自變數（SCORE_NOANYST, SCORE_FB, SCORE_FD 及 SCORE_TOTAL），並加入一些重要的控制變數，作為驗證本研究假說之模型，其中，本研究已考慮產業及時間固定效果及殘差異質變異之調整。各研究模型如下，先驗證前三個假說，探討其與企業價值之關聯性，最後再依前述之結果，對. 政治大. 本研究自行建立之第四個模型進行驗證。. 立. 一、證券商分析師預測意願與企業價值之相關性. ‧ 國. 學. 根據過去研究之結果，分析師預測意願與資訊透明度之間有正向關係，本研. sit er. io. 模型一（Model 1）. y. Nat. 如下：. ‧. 究以此作為資訊透明度之代理變數，進而探討其與企業價值之關聯性。研究模型. al. n. v i n Ch RANK_TOBINSQi =β0 +β1 SCORE_NOANYST +β RG +β ROA +β LEV +β SIZE +ε e n git c 2h iit U2 it 3 it 4 it i 變數代號 RANK_TOBINSQ i SCORE_NOANYSTit. 變數定義樣本公司企業價值的等級分數. 預期方向 N/A. i 公司在 t 年的分析師預測意願分數. +. i 公司在 t 年的營收成長率. +. ROAit. i 公司在 t 年的總資產報酬率. LEVit. i 公司在 t 年的負債比率. + －. SIZEit. i 公司在 t 年的公司規模. －. RGit. εit. 殘差項. N/A. 28.

(35) 二、證券商分析師預測精確度與企業價值相關性根據文獻研究結果，分析師預測精準度與資訊透明度之間有正向關係，因此，本研究以此作為資訊透明度之代理變數，進而探討其與企業價值之關聯性。研究模型如下：. 模型二（Model 2） RANK_TOBINSQ i =β0 +β1 SCORE_FBit +β2 RGit +β2 ROAit +β3 LEVit +β4SIZEit + 𝜀𝑖. 變數代號. 變數定義. 政治大樣本公司企業價值的等級分數 i 公司在立 t 年的分析師盈餘預測偏誤分數. RANK_TOBINSQ i SCORE_FBit. ‧ 國. i 公司在 t 年的營收成長率. N/A + +. 學. RGit. 預期方向. i 公司在 t 年的總資產報酬率. LEVit. i 公司在 t 年的負債比率. + －. SIZEit. i 公司在 t 年的公司規模. －. εit. ‧. ROAit. 殘差項. Nat. n. al. er. io. sit. y. N/A. i n U. 三、證券商分析師預測離散性與資訊透明度之相關性. Ch. engchi. v. 根據文獻研究結果，分析師預測離散性與資訊透明度之間有負向關係，因此，本研究以此作為資訊透明度之代理變數，進而探討其與企業價值之關聯性。研究模型如下：. 模型三（Model 3） RANK_TOBINSQ i =β0+β1SCORE_FDit +β2 RGit +β2ROAit +β3LEVit +β4 SIZEit + 𝜀𝑖. 29.

(36) 變數代號. 變數定義. RANK_TOBINSQ i. 預期方向. 樣本公司企業價值的等級分數. SCORE_FDit. N/A. i 公司在 t 年的分析師盈餘預測離散性分數. +. i 公司在 t 年的營收成長率. +. ROAit. i 公司在 t 年的總資產報酬率. LEVit. i 公司在 t 年的負債比率. + －. SIZEit. i 公司在 t 年的公司規模. －. RGit. εit. 殘差項. N/A. 四、資訊透明度與企業價值之關聯性. 政治大. 根據前述之實證結果，本研究根據各變數對於企業價值之重要性，自行建立. 立. 衡量資訊透明度之代理變數，進而探討其與企業價值之關聯性。研究模型如下：. ‧ 國. 學. 模型四（Model 4）. 樣本公司企業價值的等級分數. SCORE_TOTALit. i 公司在 t 年的資訊透明度分數. io. RANK_TOBINSQ i. ROAit LEVit SIZEit. εit. n. RGit. al. i 公司在 t 年的營收成長率. Ch. engchi U i 公司在 t 年的總資產報酬率. sit. 變數定義. er. Nat. 變數代號. y. ‧. RANK_TOBINSQi =β0 +β1 SCORE_TOTALit +β2 RGit +β2 ROAit +β3 LEVit +β4SIZEit + 𝜀𝑖. v ni. 預期方向 N/A + +. i 公司在 t 年的負債比率. + －. i 公司在 t 年的公司規模. －. 殘差項. N/A. 30.

(37) 第五章. 實證結果分析. 本章沿續第四章的研究方法，主要將所獲得之樣本資料以適當的統計方法加以分析，以驗證本研究之各項假說。主要分為三部分，先進行樣本的敘述統計分析，再者為樣本的相關性分析，最後則是以迴歸分析來驗證本研究之假說。. 第一節敘述統計分析表 5-1 為主要變數之敘述統計量，本研究將各項變數的原始樣本分級並給予. 政治大總分之變數（SCORE_TOTAL）差異較大（最小值為-1.89，最大值為 7.35）。樣立等級分數後，應變數和自變數的最大值與最小值差異不大，僅有代表資訊透明度. ‧ 國. 學. 本標準差除了分析師預測偏誤（SCORE_FB）離散程度較大，其他變數之離散程度則較為平均。控制變數部分，除了規模（SIZE）的樣本標準差較大，其餘離. ‧. 散程度差異不大。此外，藉由觀察不同性質資訊透明度的相關變數及控制變數的. al. er. io. sit. y. Nat. 平均值及中位數可發現，大部分平均值皆大於中位數，呈現略微右偏分配。. n. 表格 5-1 樣本分佈主要變數之敘述統計量 Variable. Mean. 應變數. Ch. StDev. engchi. Minimum. i Q1n U. v. Median. Q3. Maximum. RANK_TOBINSQ 自變數－資訊透明度. 3.499. 2.042. 1.000. 2.000. 3.000. 4.000. 5.000. SCORE_NOANYST SCORE_FB SCORE_FD SCORE_TOTAL 控制變數. 3.335 3.015 2.585 3.237. 1.315 3.015 2.585 1.867. 1.000 1.000 1.000 -1.890. 2.000 2.000 2.000 2.030. 3.000 3.000 3.000 3.310. 4.000 4.000 4.000 4.630. 5.000 5.000 5.000 7.350. RG ROA LEV SIZE. 0.085 0.127 0.448 16.777. 0.225 0.074 0.184 1.622. -0.474 -0.082 0.087 13.856. -0.047 0.074 0.311 15.612. 0.059 0.122 0.440 16.495. 0.169 0.174 0.562 17.644. 1.444 0.364 0.951 21.627. 31.

(38) 第二節相關性分析此部分就自變數（分析師預測意願、分析師盈餘預測偏誤、分析師盈餘預測離散性及資訊透明度）與應變數（企業價值）之相關係數分析來探討各變數與企業價值的相關程度。表 5-2 為本研究相關性檢定之結果，由結果可知自變數與應變數間不具有高度顯著相關，即資訊透明度的相關變數（分析師預測意願、分析師盈餘預測偏誤、分析師盈餘預測離散性）與企業價值並未有高度顯著相關的現象，其中除了分析. 政治大與企業價值間亦具有顯著正相關的現象，即企業資訊透明度越高時，能夠提升其立. 師預測離散性與企業價值呈現負相關外，其餘二者皆為正相關；資訊透明度總分. 企業價值。. ‧ 國. 學. 此外，以相關性檢定的結果來探討自變數之間的相關性，資訊透明度的相關. ‧. 變數（分析師預測意願、分析師盈餘預測偏誤、分析師盈餘預測離散性）與資訊. y. Nat. 透明度總分之相關性。除了分析師盈餘預測離散性與資訊透明度總分不具有高度. er. io. sit. 相關性，且為負相關外，另外二者（分析師預測意願、分析師盈餘預測偏誤）皆與資訊透明度總分具有高度正相關性，且達顯著水準。但藉由後續迴歸結果之變. al. n. v i n 異數膨脹因子（簡稱 VIF）可知，二者與資訊透明度總分並未有共線性問題(VIF Ch engchi U. 值皆小於 10)。其他變數之間的相關性檢定結果亦可發現，彼此都未具有高度相關的現象，結果顯示，當公司的規模越大時，可能會正向影響其成長（營收成長率）和獲利面（總資產報酬率）的表現，也會提高其風險（負債比率），但變數之間都不具有高度相關的現象。. 32.

(39) 表格 5-2 企業價值與各變數之相關係數 RANK_. SCORE_. TOBINSQ. NOANYST. SCORE_FB SCORE_FD. SCORE_. RG. TOTAL. ROA. LEV. RANK_ TOBINSQ SCORE_ NOANYST SCORE_ FB SCORE_ FD SCORE_ TOTAL. 0.120* 0.237*. 0.144*. -0.1476*. -0.345. 0.263*. 0.297*. 0.686*. 0.704*. -0.392*. 政治 0.144* 大. 0.148*. 0.057. 0.141*. -0.029. ROA. 0.531*. 0.167*. 0.348*. -0.154*. 0.404*. 0.305*. LEV. -0.305*. 0.137*. -0.052. 0.018. 0.011. 0.032. -0.461*. SIZE. -0.300*. 0.342*. -0.030. -0.005. 0.124*. -0.050. -0.336*. ‧ 國. 2. * p 值達 1 % 顯著水準。. 0.589*. ‧. 1. 樣本數為 1425。. 立. 學. RG. Nat. sit. y. 3. 變數定義：應變數：RANK_TOBINSQ 為企業價值；自變數：SCORE_NOANYST 為分析師預測意願，SCORE_FB 為分析師盈餘預測偏誤，SCORE_FD 為分析師盈餘預測離散性，SCORE_TOTAL 為資訊透明度總分；控制變數：. io. n. al. er. RG 為樣本公司之營收成長率，ROA 為資產報酬率，LEV 為負債比率，SIZE 為公司規模。. Ch. engchi. 33. i n U. v. SIZE.

(40) 第三節迴歸分析本研究利用追蹤資料迴歸模型(Panel regression)來探討資訊透明度與企業價值之關連性。本節分為四大部分，首先將「資訊透明度」區分為三個指標：分析師預測意願、分析師盈餘預測偏誤及分析師盈餘預測離散性，分別探討三者與企業價值之關聯性；最後，根據前述之迴歸結果，本研究以各變數對於企業價值之解釋能力（重要性）自行建立衡量「資訊透明度」的模型，並進一步探討其與企業價值之相關性。. 一、. 政治大. 分析師預測意願與企業價值之實證結果分析. 立. ‧ 國. 學. 為了解分析師預測意願與企業價值之關聯性，本研究先依不同研究年分（2009 年到 2013 年）各別進行迴歸分析，結果顯示於表 5-3。由表 5-3 可知，. ‧. 雖只有 2011 年及 2013 年的實證結果達到顯著水準，但各年度分析師預測意願與. sit. y. Nat. 企業價值間皆呈現正相關，模型解釋能力均高於 55%，即分析師預測意願高時，. io. er. 代表樣本公司的資訊透明度高，對於企業價值也具有正向影響。控制變數方面，公司成長性的代表變數－營收成長率與企業價值間，雖未達顯著水準但兩者呈正. al. n. v i n Ch 相關；營收成長率高則代表公司未來成長性高，進而提升其企業價值。公司獲利 engchi U. 面變數－總資產報酬率愈高，則獲利能力愈佳，與企業價值具有顯著正向關係。風險面因素－負債比率與企業價值間呈現負相關，顯示風險越高，對於企業價值有負面影響。另外，公司規模與企業價值亦具有顯著負向關係，公司規模愈大，相對於規模小的公司需要投入更多的資源，相對地帶來更多的風險，增加許多不確定性，因而導致企業價值的減少。. 34.

(41) 表格 5-3 分析師預測意願與企業價值之實證結果(分年度) 模型一（Model 1） RANK_TOBINSQi =β0 +β1 SCORE_NOANYSTit +β2 RGit +β2 ROAit +β3 LEVit +β4 SIZEit +εi Intercept. SCORE_NOANYST. Pred.. 2009. 2010. 2011. 2012. 2013. ?. 6.551. 8.375. 11.232. 5.498. 7.732. (6.00)***. (7.55)***. (4.80)***. (6.01)***. (4.25)***. 0.112. 0.106. 0.309. 0.099. 0.222. (1.28). (1.36). (2.20)**. (1.56). (5.08)***. 0.338. 0.269. -0.185. 0.501. 0.586. (0.80). (1.20). (-0.23). (1.09). (2.09)**. 10.803. 7.655. 21.384. 11.016. 8.158. (6.06)***. (5.54)***. (9.12)***. (8.29)***. (10.07)***. -0.755. -0.280. 0.041. 立 -0.221. (-0.45). (0.11). ＋. ＋. RG. ＋. ROA. 治 -0.313 政 -1.955 (-0.87) (-3.31)*** 大(-0.24). －. LEV. －. Fixed effects. F-statistic. -0.142. -0.326. (-2.59)**. (-4.08)***. (-1.81)*. (-2.03)**. (-6.60)***. Yes. Yes. Yes. Yes. Yes. 158. 234. 266. 258. 509. -. -. -. -. -. 63.02%. 59.19%. 55.19%. 56.03%. 57.70%. sit. Nat. Adj. R2. -0.253. ‧. Number. -0.308. 學. ‧ 國. SIZE. y. Year. 2.. *** p 值達 1 % 顯著水準，** p 值達 5 % 顯著水準，* p 值達 10 % 顯著水準。. 3.. 括號內為迴歸係數的 t 值，最下方列中是 F 值與調整後 R 平方. v i n 變數定義：應變數：RANK_TOBINSQC 為企業價值；自變數：SCORE_NOANYST 為分析師預測意 h e n g 為資產報酬率，LEV chi U 願；控制變數：RG 為樣本公司之營收成長率，ROA 為負債比率，SIZE 為公 n. 4.. al. er. 樣本數 2009 年為 158，2010 年為 234，2011 年為 266，2012 年為 258，2013 年為 509。。. io. 1.. 司規模。. 除進行各年度分別探討外，本研究以整合性資料進行追蹤資料迴歸分析，結果顯示於表 5-4。其中表 5-4 的(1)式為不含控制變數的迴歸結果，結果顯示分析師追蹤意願與企業價值呈現正相關(係數為 0.194，t 值為 4.29)，且達到 1%顯著水準，Adjusted 𝑅 2 為 25.99%。為加強可信度，本研究分別加入四種文獻上提及影響企業價值的控制變數進行探討，如表中的(2)到(5)式，結果都能證明分析師追蹤意願對於企業價值具有解釋力，兩者為顯著正相關，即分析師追蹤意願高時， 35.

(42) 代表公司資訊透明度高，公司治理績效較佳，能夠提升其企業價值。控制變數方面，營收成長率與企業價值間為正相關，雖未必能達到顯著水準，但與本研究預估的方向一致；總資產報酬率與企業價值呈現正相關，且都具有 1%顯著水準。而負債比率及公司規模則與企業價值間為負相關，與本研究預估方向一致。此外， Adjusted 𝑅 2 隨著加入更多控制變數持續提高，(5)式的 Adjusted 𝑅 2 可達 54.42%，亦即實證結果支持分析師預測意願對於企業價值具有一定的解釋能力。. 表格 5-4 分析師預測意願與企業價值之實證結果(整合式資料) 模型一（Model 1）. 政治大 (2) (3). RANK_TOBINSQi =β0 +β1 SCORE_NOANYSTit +β2 RGit +β2 ROAit +β3 LEVit +β4 SIZEit +εi. (3.83)***. (3.28)***. (3.26)***. 0.194. 0.179. 0.052. 0.084. 0.193. (4.29)***. (3.87)***. (1.22). (2.16)**. (4.15)***. 1.478. 0.277. 0.491. 0.426. (4.44)***. (1.09). (1.89)*. (1.72)*. 13.213. 11.896. 11.179. (7.94)***. (6.00)***. (5.64)***. v ni. -1.457. -0.605. (-2.25)**. (-1.43). ‧. Nat. sit. n. al. er. io. －. SIZE. 5.657. (14.67)***. ＋. －. LEV. 1.863. (14.79)***. ＋. ROA. (5). 1.146. ＋. RG. (4). 2.491. 學. SCORE_NOANYST. ?. y. Intercept. (1) 立2.408. Pred.. ‧ 國. Equation. Ch. engchi U. -0.259 (-2.98)***. Fixed effects. Yes. Yes. Yes. Yes. Yes. Number. 1425. 1425. 1425. 1425. 1425. F-statistic. 65.38. 71.47. 191.72. 290.97. 437.78. 25.99%. 28.63%. 52.38%. 53.21%. 54.42%. Adj. R2 1.. 樣本數為 1425。. 2.. *** p 值達 1 % 顯著水準，** p 值達 5 % 顯著水準，* p 值達 10 % 顯著水準。. 3.. 括號內為迴歸係數的 t 值，最下方列中是 F 值與調整後 R 平方. 4.. 變數定義：應變數：RANK_TOBINSQ 為企業價值；自變數：SCORE_NOANYST 為分析師預測意願；控制變數：RG 為樣本公司之營收成長率，ROA 為資產報酬率，LEV 為負債比率，SIZE 為公司規模。. 36.

(43) 二、. 分析師盈餘預測偏誤與企業價值之實證結果分析. 本研究第二個假說為驗證代表資訊透明度之變數－分析師盈餘預測偏誤與企業價值之關聯性。先依各研究年度分別進行迴歸分析，結果呈現於表 5-5。由迴歸分析之結果可知，分析師盈餘預測偏誤與企業價值為正相關，其中 2011 年兩者間更達到 5%顯著水準，且每一研究年度之 Adjusted 𝑅 2 都高於 55%，模型具有一定的解釋能力。因此，分析師盈餘預測偏誤越低，代表企業資訊透明度佳，有益於公司治理的表現，進而提升其企業價值。控制變數如營收成長率與總資產報酬率大致與企業價值呈現正相關，其中總資產報酬率達到 1%顯著水準；負債. 政治大公司之獲利與成長面因素可以提升企業價值，而風險面因素則會降低企業價值。立比率和公司規模則是與企業價值負相關，與本研究預測方向相同。由上述可知，. 為更全面性探討資訊透明度變數－分析師盈餘預測偏誤與企業價值之關聯. ‧ 國. 學. 性，本研究利用追蹤資料迴歸模型(Panel regression)，並固定產業及年份後，進. ‧. 一步以整合性資料探討二者之關係，根據表 5-6 中(1)式之迴歸分析的結果可發現，. y. Nat. 未納入控制變數前，分析師盈餘預測偏誤愈小，代表公司資訊透明度愈佳，與企. io. sit. 業價值間呈現正相關(係數為 0.324，t 值為 9.80)，且達到 1%的顯著水準，模型. er. 的 Adjusted 𝑅 2 為 30.07%，顯示具有一定的解釋能力。(2)到(5)式微依序加入其. al. n. v i n 他類別(成長、獲利、風險及規模)的控制變數之迴歸結果，顯示資訊透明度的變 Ch engchi U 2 數－分析師盈餘預測偏誤確實能解釋企業價值，兩者為顯著正相關，Adjusted 𝑅. 也隨著加入的控制變數愈多，逐步提升模型之解釋能力，完整模型下可達到 54.14%的解釋能力。控制變數則如同本研究的預期，營收成長率和總資產報酬率與企業價值呈現正相關，負債比率與公司規模則與企業價值具有負向關係。由上述的迴歸結果，大致可歸納出，分析師盈餘預測偏誤愈高時，可說明公司的資訊透明度愈差，影響其公司治理之績效，對於企業價值有負面影響。反之，當分析師盈餘預測愈準確，可說明企業的資訊揭露水準佳，資訊充分地揭露於市場中，利於分析師進行盈餘預測，使其預測的精準度提升，也顯示企業具有良好. 37.

(44) 之公司治理，進而提升其企業價值。. 表格 5-5 分析師盈餘預測偏誤與企業價值之實證結果(分年度) 模型二（Model 2） RANK_TOBINSQi =β0 +β1 SCORE_FBit +β2 RGit +β2 ROAit +β3 LEVit +β4 SIZEit + 𝜀𝑖. Year Intercept. SCORE_FB. Pred.. 2009. 2010. 2011. 2012. 2013. ?. 4.583. 9.426. 9.233. 4.987. 6.370. (3.99)***. (7.28)***. (4.29)***. (5.97)***. (3.71)***. 0.072. 0.035. 0.267. 0.077. 0.054. (1.02). (0.62). (2.44)**. (1.45). (1.42). 0.332. 0.249. -0.427. 0.483. 0.626. (1.07). (2.11)*. 10.739. 9.240. (7.63)***. (10.97)***. ＋＋. RG. (1.13) 治 (-0.51) 政 10.988 8.051 大21.444 立(6.34)*** (6.29)*** (9.30)*** (0.79). io. R2. -0.255. 0.071. (-0.83). (-3.43)***. (-0.38). (-0.41). (0.19). -0.147. -0.257. -0.099. -0.093. -0.228. (-1.95)*. (-3.98)***. (-0.82). (-1.59). (-5.07)***. Yes. Yes. Yes. Yes. Yes. 158. 234. 266. 258. 509. -. -. -. -. 63.85. 62.85%. 58.76%. 55.28%. 55.98%. 55.03%. n. al. -0.485. y. sit. F-statistic. Nat. Number. -2.006. ‧. Fixed effects. Adj.. ‧ 國－. SIZE. -0.728. 學. －. LEV. er. ＋. ROA. i n U. v. 1.. 樣本數 2009 年為 158，2010 年為 234，2011 年為 266，2012 年為 258，2013 年為 509。. 2.. *** p 值達 1 % 顯著水準，** p 值達 5 % 顯著水準，* p 值達 10 % 顯著水準。. 3.. 括號內為迴歸係數的 t 值，最下方列中是 F 值與調整後 R 平方. 4.. 變數定義：應變數：RANK_TOBINSQ 為企業價值；自變數： SCORE_FB 為分析師盈餘預測偏誤；. Ch. engchi. 控制變數：RG 為樣本公司之營收成長率，ROA 為資產報酬率，LEV 為負債比率，SIZE 為公司規模。. 38.

(45) 表格 5-6 分析師盈餘預測偏誤與企業價值之實證結果(整合式資料) 模型二（Model 2） RANK_TOBINSQi =β0 +β1 SCORE_FBit +β2 RGit +β2 ROAit +β3 LEVit +β4 SIZEit + 𝜀𝑖. Intercept. Pred.. (1). (2). (3). (4). (5). ?. 2.106. 2.219. 1.140. 1.859. 4.472. (20.07)***. (19.72)***. (4.88)***. (3.47)***. (2.87)***. 0.324. 0.295. 0.080. 0.080. 0.088. (9.80)***. (9.25)***. (2.08)**. (2.15)**. (2.38)**. 1.234. 0.252. 0.443. 0.378. (3.69)***. (0.96). (1.67). (1.48). 12.788. 11.729. 11.586. (7.35)***. (5.80)***. (6.09)***. -1.293. -0.591. (-2.00)*. (-1.24). ＋. SCORE_FB. ＋. RG. ＋. ROA. －. LEV. 立. －. F-statistic. Nat. Adj. R2. Yes. Yes. Yes. Yes. Yes. 1425. 1425. 1425. 1425. 1425. 97.75. 94.82. 161.71. 211.30. 302.21. 30.07%. 31.88%. 52.53%. 53.32%. 54.14%. ‧. Number. (-2.27)**. sit. Fixed effects. -0.170. 學. ‧ 國. SIZE. 政治大. y. Equation. 2.. *** p 值達 1 % 顯著水準，** p 值達 5 % 顯著水準，* p 值達 10 % 顯著水準。. 3.. 括號內為迴歸係數的 t 值，最下方列中是 F 值與調整後 R 平方. er. 樣本數為 1425。. io. 1.. al. n. v i n Ch U 變數定義：應變數：RANK_TOBINSQ 為企業價值；自變數：為分析師盈餘預測偏誤； e n g c h i SCORE_FB 控制變數：RG 為樣本公司之營收成長率，ROA 為資產報酬率，LEV 為負債比率，SIZE 為公司規. 4.. 模。. 三、. 分析師盈餘預測離散性與企業價值之實證結果分析. 分析師盈餘預測離散性亦是代表企業資訊透明度的變數之一，本研究便以此來探討其與企業價值之關聯性。根據表 5-7 分年度的迴歸結果顯示，分析師盈餘預測離散性與企業價值呈現負相關，2009 年、2010 年及 2013 年更達 1%顯著水準，此結果與本研究原先預測之方向相反，顯示當分析師盈餘預測離散性愈小， 39.

(46) 資訊透明度愈高，對於企業價值具有負向影響，可能原因為當資訊透明度高時，管理階層進行盈餘管理的可能性較低，但盈餘管理也是一種令企業獲利波動性較穩定的方式，因此，當資訊透明度高降低企業盈餘管理的動機，可能對企業價值有負向影響。表格 5-8 分析師盈餘預測離散性與企業價值之實證結果(分年度) 模型三（Model 3） RANK_TOBINSQi =β0 +β1 SCORE_FDit +β2 RGit +β2 ROAit +β3 LEVit +β4 SIZEit + 𝜀𝑖. Equation Intercept. Pred.. 2009. 2010. 2011. 2012. 2013. ?. 7.018. 8.782. 10.531. 5.033. 6.801. (6.05)***. (4.63)***. -0.027. -0.105. (-0.49). (-2.79)***. (8.02)*** 治 (4.73)*** 政大 -0.293 -0.230 -0.339 立 (-3.67)*** (-3.30)*** (-2.43)** (4.73)***. ＋. 0.291. -0.384. 0.556. 0.648. (0.77). (1.38). (-0.48). (1.21). (2.27)**. 9.787. 7.571. 22.634. 11.383. 9.378. (5.77)***. (6.13)***. (10.36)***. -0.819. -2.168. -0.579. (-0.99). (-3.90)***. (-0.44). -0.222. -0.286. -0.139. (2.94)***. (-4.29)***. (-1.16). －. LEV. Nat. －. SIZE. io. n. a l Yes C 158 h. Fixed effects Number F-statistic Adj. R2. 66.02%. Yes. e n g234c h i. Yes iv n U 266. (8.87)***. (11.83)***. -0.272. -0.194. (-0.44). (-0.52). -0.091. -0.213. (-1.55). (-4.70)***. Yes. Yes. 258. 509. y. ＋. ROA. ‧. ‧ 國. 0.350. 學. RG. sit. ＋. er. SCORE_FD. -. -. -. 50.50. 61.17%. 55.36%. 55.60%. 55.52%. 1.. 樣本數 2009 年為 158，2010 年為 234，2011 年為 266，2012 年為 258，2013 年為 509。. 2.. *** p 值達 1 % 顯著水準，** p 值達 5 % 顯著水準，* p 值達 10 % 顯著水準。. 3.. 括號內為迴歸係數的 t 值，最下方列中是 F 值與調整後 R 平方. 4.. 變數定義：應變數：RANK_TOBINSQ 為企業價值；自變數： SCORE_FD 為分析師盈餘預測離散性；控制變數：RG 為樣本公司之營收成長率，ROA 為資產報酬率，LEV 為負債比率，SIZE 為公司規模。. 40.

(47) 表 5-9 之控制變數方面，代表企業成長面因素之營收成長率與企業價值除了 2010 年的迴歸結果呈現負相關外，大致上具有正相關，與本研究預期方向一致，但結果並未具有顯著解釋能力。代表企業獲利能力之總資產報酬率與企業價值之間有顯著正相關性，與預期方向一致。代表風險之負債比率以及公司規模兩控制變數，雖未必都具有顯著性結果，但依舊與企業價值呈現負相關，此外，各年度迴歸模型的 Adjusted 𝑅 2 也都有 55%，具有一定的解釋能力。為增加研究可信度，本研究以整合性資料進一步進行橫斷面分析，並呈現於表 5-8，發現未加入控制變數時，代表分析師盈餘預測離散性與企業價值呈現顯著負相關(t 值為-0.176，p 值為-3.52)，達 1%顯著水準且 Adjusted 𝑅 2 為 26.32%，。. 政治大依序加入控制變數後，兩者關係亦呈現顯著負相關，Adjusted 𝑅 最終提升到立 2. 53.99%，模型具有相當的解釋能力，結果與本研究預期方向相反，顯示當分析師. ‧ 國. 學. 盈餘預測離散性愈小，資訊透明度愈高，但卻可能使企業降低其盈餘管理之意願，. ‧. 影響其獲利表現的穩定性，進而對於企業價值具有負向影響。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 41. i n U. v.

資訊透明度與企業價值之關聯性 －台灣市場之實證 - 政大學術集成

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