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NTU Management Review Vol. 35 No. 1 Apr. 2025
伍、額外測試
一、政策不確定性對認列和排除暫時性項目之影響
暫時性項目中，損失項目遠較利得為多，故本研究分別測試政策不確定性對認
列暫時性淨損失和淨利得項目可能性之影響。未列示結果顯示，當應變數分別為認
列暫時性淨損失和暫時性淨利得項目，政策不確定性愈大，公司認列暫時性淨損失
（利得）項目可能性顯著愈高（低）。表示公司為因應政策不確定性所採取的經營
決策多會產生暫時性淨損失，而非淨利得。例如政策不確定性造成滯銷導致存貨跌
價等。此證據能為假說推論的前提要件提供實證基礎。
本研究另額外發現，若以表 6 中暫時性排除項目 (Exclu_Spi) 作為應變數，政策
不確定性 (EPU) 係數顯著為正。此未列示結果再度支持，政策不確定性愈大，公司
所認列並排除暫時性項目愈多。綜合以上全部實證結果可知，政策不確定性會導致
認列較多的暫時性項目，逐步促使非公認盈餘之揭露，最後排除較多暫時性項目並
提升排除品質。
二、政策不確定性對揭露非公認盈餘降低資訊不對稱之增額影響
Nagar et al. (2019) 指出政策不確定性愈大，公司愈傾向自願性揭露重大內部資
訊與投資人，並能降低部份資訊不對稱。本研究參考 Amihud (2002) 與 Nagar et al.
(2019)，使用股票交易量流動性，以及參考 Corwin and Schultz (2012)，使用股票買
賣報價差距作為資訊不對稱代理變數，此兩者值愈高表示公司內外部資訊不對稱程
度愈大。主要解釋變數則包括政策不確定性 (EPU)、揭露非公認盈餘 (Ngp_Dis) 及
兩者之交乘項。未列示結果顯示，不論應變數為何，政策不確定性與揭露非公認盈
餘之交乘項 (EPU × Ngp_Dis) 係數皆顯著為負，與 Nagar et al. (2019) 發現一致。此
結果說明政策不確定性愈大，公司自願性揭露愈能增額降低資訊不對稱，故支持資
訊性動機。
三、檢視分析師跟蹤之增額影響
公司所處外部環境，特別是分析師跟蹤此因素，對公司資訊揭露與品質具有
重大影響。過去研究指出分析師跟蹤能傳遞攸關公司價值的資訊，故與非公認盈餘
揭露為替代關係；但由於分析師亦能扮演外部監督角色，故能提升非公認盈餘品質
(Christensen, Gomez, Ma, and Pan, 2021)。故本研究以 Af_1 和 Af_2 作為分析師跟蹤
數量較多之代理變數並進行增額測試。Af_1 (Af_2) 為一指示變數，若本季報導公司
資訊之分析師數量大於同季同產業中位數（平均數）者為 1，否則為 0。由表 7 可知，
當應變數為揭露非公認盈餘 (Ngp_Dis) 時，政策不確定性 (EPU) 係數仍皆顯著為正，
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