80 Research of Organization Capital and Bank Loan Contracts: The Role of Managerial Ability Z-score =（1.2流動資本+ 1.4 保留盈餘+ 3.3 息稅前利潤+ 0.99 銷售額）/ 總資產 + 優先股和普通股市值/ 總負債 Mod. Z-score =（1.2流動資本+ 1.4保留盈餘+ 3.3息稅前利潤+ 0.999銷售額）/ 總 資產 表5 之模型(2) 為將Z-score 改為Mod. Z-score 後之結果，可以觀察到在顯著水 準為1%之下，組織資本與銀行放款利差仍為顯著負相關，此結果仍然支持本研究 假說一：組織資本投入愈多的公司，會降低銀行放款的成本。此外Mod. Z-score 與 銀行放款利差為顯著負相關，Mod. Z-score 愈高表示公司財務健康狀況愈好，違約 風險愈小，銀行願意提供較低的放款利差。 （三）排除異常值 為確保樣本中之異常值不影響迴歸結果，首先排除2008 年至2009 年金融海嘯 期間之數據。表5 之模型(3) 為排除異常值之年度，可以觀察到在顯著水準為1% 之下，組織資本與銀行放款利差仍為顯著負相關。此結果仍然支持本研究假說一： 組織資本投入愈多的公司，會降低銀行放款的成本。其次對於控制變數Market-tobook、Leverage、ROA 與 Mod. Z-score 等，在排除極端高與極端低1%觀測值後， 表5 之模型(4) 為排除控制變數極端值之結果，可以觀察到組織資本與銀行放款利 差仍為顯著負相關。 （四）產業分類 將虛擬變數中的產業分類進行替換，分別使用SIC前二碼以及Fama and French (1997) 之產業分類代替原先之SIC第一碼。 表5 之模型(5) 為使用SIC前二碼進行產業分類之結果，可以觀察到在顯著水 準為1%之下，組織資本與銀行放款利差仍為顯著負相關。表5 之模型(6)，為使用 SIC前一碼，進行設定產業分類的虛擬變數之結果，可以觀察到在顯著水準為1% 之下，組織資本與銀行放款利差仍為顯著負相關，以上結果皆支持假說一：組織資 本投入愈多的公司，會降低銀行放款的成本。 四、組織資本及非利差合約之放款成本 過去的實證分析著重於公司之組織資本如何影響銀行放款利差，然而由於銀行 放款合約涉及多方層面，銀行除了可以透過調整放款利差，也可以透過其他非利差 的方式針對借方背景作調整。本研究將針對非利差合約之放款成本進行迴歸分析， 參考Graham et al. (2008)，將放款到期日取自然對數（變數代號：Log (Maturity)）、 擔保品（變數代號：Security）、一般合約數（變數代號：#General Covenants）、 財務合約數（變數代號：#Financial Covenants）作為非利差合約之放款成本之代理
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