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NTU Management Review Vol. 32 No. 3 Dec. 2022

小於 10，故應可判斷本迴歸模型變數間無強烈共線情形。
表 11 為以 Performance Adjusted Model 計算裁決性應計數之迴歸模型變數之
Spearman 相關係數矩陣。表中最小值為 0.021，最大值為 0.690。若進行 VIF 共線
性檢定，最小值為 1.000，最大值為 1.907。根據經驗法則，當 VIF 值大於 10 時，
代表變數間有強烈共線情形，將導致迴歸模型估計係數不準確。本迴歸模型變數之

VIF 值皆遠小於 10，故應可判斷本迴歸模型變數間無強烈共線情形。

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表 12 呈現裁決性應計數之迴歸模型實證結果。迴歸模型已考量年度固定效果
及各公司之固定效果。為解決異質殘差變異數之問題，統計量已經過 White 異質性
矯正，進行迴歸分析時，採用穩健標準誤 (Robust Standard Error)，以確保估計係數
為最佳且不偏之估計值。此外，過去許多研究探討 CEO 之薪酬對於盈餘管理之影

響，故 CEO 薪酬 (ln(TP)) 與裁決性應計數 (DACC) 間有內生性之疑慮。因此，本節
迴歸分析採用二階段最小平方法 (Two-stage Least Squares)。經二階段最小平方法處
理後，在 5% 顯著水準下，內生性疑慮已獲得改善。
由表 12 之實證結果，可發現不論裁決性應計數之計算方式為何，均得到相似
的迴歸結果。本迴歸模型主要係為探討財務報表所報導之資訊品質，是否會對薪酬
合約中之不同績效指標權重產生影響。根據過去相關文獻，當財務報表資訊的品質
提升時，薪酬合約中放置於會計基礎績效指標的權重亦會顯著提升。
由表 12 可看出，不論採用何種裁決性應計數之計算方式，關鍵變數 ROA
×|DACC| 的係數顯著為負（p-value 分別為 0.021 及 0.000），與本研究之預期相符。

本迴歸模型以財務報表資訊品質作為財務資訊透明度之衡量方式，並以裁決性應計
數衡量財務報表資訊品質。當裁決性應計數之絕對數值愈大時，財務報表之資訊品
質愈差，財務相關資訊透明度愈低。實證結果支持研究假說 2，顯示當裁決性應計
數之絕對數值愈大時，放置於會計基礎績效指標之權重顯著較低。
不過，表 12 之實證結果顯示，變數 RET×|DACC| 的係數雖然為正，但是不顯
著（p-value 分別為 0.109 及 0.623）。本節裁決性應計數之實證結果說明，雖然當
裁決性應計數之絕對值愈大時，薪酬合約中放置於會計基礎績效指標之權重顯著下

降，但下降的部分並沒有顯著移轉至股份基礎績效指標。財務報表品質愈差，確實
使薪酬合約中，會計基礎績效指標之權重顯著下降，惟每家公司仍有出具財務報表，
可能造成股份基礎績效指標之權重上升情形不顯著。換言之，以財務報表「資訊品
質」衡量資訊透明度，其影響績效指標之情形，不如以股票買賣價差或分析師個數
等「資訊量」衡量資訊透明度顯著，導致 Model C 及 Model D 之實證結果中，未能
發現股份基礎績效指標之權重顯著上升。

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