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臺大管理論叢
第
28
卷第
2
期
其中
τ
為企業規模分量，
τ
值越高表示企業規模越大；而各變數之係數 為
τ
之函數，表示它們會隨著企業規模不同而改變，亦即在不同企業規模下，各解釋變
數對企業績效影響程度會有差異。實證模型中之變數的敘述統計參見表
1
。
表
1
變數之敘述統計
變數
平均數 標準差 最小值 最大值
應變數
Q
（
ln
銷售總額
（單位：新台幣元）
)
20.3001
2.0470
13.2708
27.4225
解釋變數
INTD
（
ln
國際化深度）
4.3205
1.0987
-0.2863
5.7041
INTS
（
ln
國際化廣度）
8.7389
0.3910
7.8240
9.2103
INTEXP
（國際化經驗）
7.9818
4.3277
1
39.0000
控制變數
DIV0
（非相關多角化）
0.0547
0.2275
0
1
lnRD
（
ln
研發支出
（單位：新台幣元））
12.2804
7.4017
0
23.3182
IND1
（基礎製造業）
0.2389
0.4266
0
1
IND2
（技術密集產業）
0.5743
0.4947
0
1
LCA0
（中國地區）
0.8271
0.3783
0
1
LCA1
（北美地區）
0.0434
0.2039
0
1
LCA2
（東南亞地區）
0.0912
0.2881
0
1
二、實證結果
表
2
為分量迴歸與最小平方法
(OLS)
之實證結果，其中包括
0.01
、
0.05
、
0.1
、
0.25
、
0.5
、
0.75
、
0.9
、
0.95
、及
0.99
分量之估計結果，我們估計變異數之自體重複
抽樣次數為
1,000
。為了更清楚觀察分量迴歸與
OLS
的差異，本文亦將各分量迴歸
及
OLS
估計係數之
95%
信賴區間描繪於圖
1
，橫軸為分量
τ
，縱軸為估計係數；其中，
三條水平線為
OLS
估計值及相對應之
95%
信賴區間，而三條曲線為各分量迴歸估
計值及相對應之
95%
信賴區間。此外，我們也於表
3
進行跨分量
(Inter-quantile)
F
檢定，分析變數在分量
τ
與分量
(1–
τ
)
的邊際效果是否存在顯著的差異。