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戶強化其揭露品質，忠實報導被發現的不實表達 (Watts and Zimmerman, 1978;
Chin and Chi, 2009)。因此，產業專精會計師所查核的客戶有較高的揭露評等分數
(Dunn and Mayhew, 2004)、資訊揭露之透明度及可信度較好 (Lee et al., 2017)，
並且能有效提高受查公司的財務報表可靠性 (Craswell et al., 1995)。
彙總前述討論得知，當企業由產業專精之會計師查核時，因產業專精之會計
師具備較好的審計品質，因此較能辨認出企業正在進行的投機行為，也較有能力
去抑制管理當局導因於投機活動所做出的不實表達之行為。另一方面，產業專精
會計師對企業因執行避稅行為所帶來的影響也是高度關注的，若他們的受查客戶
有涉及到因激進的避稅行為而受到稅務單位的監管，或是因投機活動所做出的不
實表達之情況被投資人察覺等，都將會提高會計師的曝險程度，損害他們的聲譽
並使他們有較高的訴訟風險；故，有較高聲譽考量之產業專精會計師，將會積極
的抑制管理當局因激進的避稅活動而做出的投機行為，傾向讓客戶的財報更加透
明。因此，本研究預期，產業專精會計師的查核將有助於抑制企業透過提供可讀
性較差的財報來掩蓋避稅行為的情況。相關假說建立如下：
H2：當企業由產業專精會計師查核時，可減緩避稅程度與財務報表可讀性間的負
向關聯。
一、
實證模型與變數定義
（一）實證模型 參、 研究設計
NTU Management Review Vol. 33 No. 2 Aug. 2023
本研究以 Li (2008) 以及 Lo et al. (2017) 的實證模型為基礎，進一步加入避
稅程度變數 (ETR, LCETR) 及產業專精會計師變數 (ISC, ISC_D)，探討管理當局
的避稅行為與財報可讀性之關聯 (H1) 以及產業專精之會計師的調節效果 (H2)，
為與財報可讀性之關聯 (H1) 以及產業專精之會計師的調節效果 (H2)，設立模型 (1)
設立模型 (1) 如下：
如下：
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= + ��� + + ��� × +
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+ + + + 、 (1)
(1)
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其中，各變數之操作定義彙整於表 1，詳細之定義及預期方向於下節說明。
其中，各變數之操作定義彙整於表 1，詳細之定義及預期方向於下節說明。
（二）變數定義
（二）變數定義
1. 應變數：財務報表可讀性分數 (Readability)
假說一與假說二所使用之應變數皆為財務報表可讀性分數，本研究採用宋曜廷
等 (2013) 所建立之中文文本可讀性模型計算出一量化指標，用以代表文本的適讀程
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度為何，計算方式如式 (2) 。式 (2) 所得出的可讀性分數若越高，代表該文本需要具

備較高的教育程度才能輕易閱讀與理解，亦即該文本的可讀性較低。
可讀性分數 ＝ 4.53 ＋（0.01×難詞數）－（0.86×單句數比率）
－（1.45×實詞頻對數平均）＋（0.02×人稱代名詞）。 (2)
2. 自變數：避稅程度 (Tax Avoidance; TA)
本研究參照過去文獻 (Hanlon and Heitzman, 2010)，以有效稅率指標作為衡量避
稅程度之代理變數，並同時考量企業短期及長期的避稅行為所造成的影響，因此以
有效稅率 (ETR) 及長期現金有效稅率 (LCETR) 表示。下列為兩項衡量指標分別之定
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義及衡量方式 。
(1) 有效稅率 (ETR)
參照 Hanlon and Heitzman (2010) 之方法，以當年度財務報表上所得稅費用占稅
前淨利的百分比做為有效稅率之計算。有效稅率表達了企業租稅負擔之高低，若有
效稅率小於 0 者，表示企業當年無租稅負擔，本文將其視為 0，當有效稅率愈低，
可表示避稅程度愈大 (Chen et al., 2010; Armstrong et al., 2015)。為利於結果的解讀，
本研究將 ETR 乘以 (-1)，使其結果轉換為：當 ETR 愈高時，表示企業避稅程度愈大。
2 其中，難詞數為文章中所包含常用詞表以外的詞數之總和；單句數比率為文章中單句數之比率；
實詞頻對數平均為實詞在文章中出現之頻率取對數後之平均；人稱代名詞為文章中出現人稱代
名詞之總和。（宋曜廷等，2013）
3 本研究亦於進階測試中以財稅差異作為避稅程度的代理變數，檢測本研究之假說。
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