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The Effect of Information Opacity on the Weighting of Performance Measures in the Compensation Contracts
               of CEOs: Evidence from U.S. Firms



                    AR 為公司應收帳款金額,
                    PPE 為公司固定資產毛額,
                    Assets 為公司總資產金額,
                    ROA 為公司資產報酬率。
               (三)控制變數
                    參考過去相關文獻 (Hall and Liebman, 1998; Core, Holthausen, and Larcker, 1999;
               Bertrand and Mullainathan, 2001; Core and Guay, 2001; Chava, Kumar, and Warga, 2010;

               Frydman and Saks, 2010; Welch, 2011; Hung et al., 2019; 黃麗津與林穎芬,2020),本
               研究於實證模型中放入下列五項控制變數,包含負債比率 (LEVERAGE)、公司資產
               規模 (SIZE)、股東權益市值與帳面價值比率 (MB)、現金及約當現金佔總資產比率
               (CASHRATIO) 及 CEO 任期 (CEOTENURE)。當負債比率愈大時,公司可能需要保
               留愈多資金以備償還債務,CEO 之薪酬可能愈低,因此預期負債比率之估計係數為

               負。公司資產規模若愈大,應有愈多資金可作為 CEO 之薪酬,故預期公司資產規
               模之估計係數為正。股東權益市值與帳面價值比率通常用來衡量公司未來的成長潛
               力,或投資人是否看好公司未來的發展。當此比率愈大時,代表投資人愈看好公司
               未來發展的潛力。而當投資人愈看好公司未來發展的潛力時,投資人應更願意進一
               步投資於公司,公司便擁有較多資金做為 CEO 之薪酬,故預期此變數之估計係數
               為正。當現金及約當現金佔總資產比率愈高時,代表公司擁有較多的資金作為 CEO
               之薪酬,故預期此變數之估計係數為正。最後,一般預期薪酬會隨著年資增加而增

                加,因此預期當 CEO 任期愈久,薪酬應隨之增加,故預期此變數之估計係數為正。
                    五項控制變數之定義分別為:負債比率為公司總負債除以公司總資產;公司資

               產規模為公司總資產(以百萬美元為單位)取自然對數;股東權益市值與帳面價值
             二、迴歸模型
               比率為公司股東權益市值(會計年度結束日之流通在外普通股股數 × 當日市場收
               盤價格)除以股東權益帳面價值;現金及約當現金佔總資產比率為公司之現金及約
                  本研究依據前述四項資訊透明度之衡量變數 (SPREAD、ANALYSTS、 DACCa 、
               當現金總和除以總資產;CEO 任期為自 CEO 擔任該職務起算之年數。
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              DACCb ),分別建立迴歸模型。
                    本研究依據前述四項資訊透明度之衡量變數 (SPREAD、ANALYSTS、
               |DACCa|、|DACCb|),分別建立迴歸模型。
                  Model A:買賣價差迴歸模型

               Model A:買賣價差迴歸模型
                  ln(TP i ,t ) = α 0  + α 1 SPREAD i ,t  + α 2 ROA i ,t  + α 3 RET  ,t i  + α 4 SPREAD i ,t  × ROA i ,t       (3)
                  + α 5 SPREAD i ,t  × RET i ,  α k  Control V ariables i ,t  + ε i ,t  ,   。
                                        +
                                       t
                  Model B:分析師個數迴歸模型


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                  ln(TP i ,t ) =  β +  β 1 ANALYSTS  i ,t  +  β 2 ROA +  β 3 RET +  β 4 ANALYSTS  i ,t  × ROA i ,t    (4)
                                                                 ,t
                                                       ,t i
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                                         ,t 
                  +  β 5 ANALYSTS  ,t i  ×  RET +  β k  Control V ariables  ,t i  +  ε  ,t i  ,
                                        i
                  Model C:裁決性應計數迴歸模型 (依 Modified Jones Model 計算裁決性應計數)
                  ln(TP ,t i  ) =  γ + γ 1  DACCa  ,t i  + γ 2 ROA + γ 3 RET +  γ 4  DACCa × ROA  ,t i            (5)
                                                            ,t i
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                             0
                  +  γ  5  DACCa × RET +  γ k  Control V ariables + ε  ,t i  ,
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                 Model D:裁決性應計數迴歸模型  (依 Performance Adjusted Model 計算裁決性應計數)
                  ln(TP ,t i  ) =  δ + δ 1  DACCb + δ 2 ROA + δ 3 RET +  δ 4  DACCb × ROA ,t i       (6)
                                                     ,t i
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                  + δ 5  DACCb × RET +      δ k  Control V ariables +  ε  ,t i  ,
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