Page 74 - 33-2

Tax Avoidance and Financial Statement Readability: The Role of Industry Specialization Auditor

研究中之主測變數 (TA) 的估計；雖本研究已於實證模型中控制了年度固定效果，但
為使研究結果更具說服力，本研究以刪除稅法變動當年度（2018 年）的樣本（僅含
2013 年 ~ 2017 年）重新執行迴歸分析，以排除研究結果受到稅法變動之影響。另
一方面，當年度發生虧損的公司，因稅法上允許進行虧損扣抵，因此其避稅的邏輯
應與有獲利的公司不同，故，本研究亦以刪除當年發生虧損之樣本，重新建立一新

樣本進行迴歸分析，藉此可更清楚理解公司因避稅行為而對財報可讀性的影響。此
部分額外測試之實證結果顯示（未列表），大部分欄位之主測變數 TA 之迴歸係數
於模型中皆顯著為正，與表 5 結果相似；另外，交乘項 (TA×SPEC) 係數的結果也
是與表 5 一致，大部分皆顯著為負。故，在控制了稅法變動當年度以及發生虧損之
公司後，本研究假說一與假說二依然獲得支持。
第六，過去文獻中，關於判定公司是否有避稅行為以及避稅的程度為何時，若
遇到公司當年度的稅前淨利為負值，則所計算出的有效稅率 (ETR) 也可能為負值，

此一現象將使 ETR 難以合理解釋。然而，過去文獻針對此一狀況的處理方式並無定
論，多僅是以下列兩種做法來處理 ETR 為負的狀況 : 第一，將此些 ETR 為負的觀察
值判定為沒有避稅行為，故，ETR 設為 0；第二則是將 ETR 為負的樣本直接排除於
觀察樣本中 (Dyreng et al., 2008; Nguyen, 2021)。而本研究樣本中包含 344 筆 ETR 為
負的觀察值，在主要測試中，針對此些觀察值是採取第一種作法（設 ETR 為 0），
因此，於此進階測試中進一步檢視若將此些觀察值排除後，是否影響實證結果。本
研究排除了有效稅率小於 0 的樣本後，以 7,483 筆觀察值重新進行實證分析。由實
證結果（未列表）可觀察到大部分欄位之主測變數 TA 之迴歸係數於模型中皆顯著
為正，與表 5 主分析結果一致；另外，交乘項 (TA×SPEC) 係數的結果也是與表 5

一致，皆與財報可讀性分數呈顯著負相關。故，在控制了有效稅率小於 0 的樣本後，
本研究假說一與假說二依然獲得支持。
的一環，可有效調節避稅行為與財報可讀性間的負向關係，而此一論述也於主要
第七，本研究於假說二的論述中主張產業專精會計師應可作為公司治理機制的
測試中得到驗證與支持。然而，過去尚無文獻探討公司治理對財報可讀性的影響，
一環，可有效調節避稅行為與財報可讀性間的負向關係，而此一論述也於主要測試
以及產業專精會計師與其他常見的公司治理機制對於抑制管理當局透過提供可
中得到驗證與支持。然而，過去尚無文獻探討公司治理對財報可讀性的影響，以及
讀性較差的財報來掩蓋避稅行為的增額效果為何，亦無法透過本研究的實證模型
產業專精會計師與其他常見的公司治理機制對於抑制管理當局透過提供可讀性較差
來得知，故，本研究於此段進一步測試此議題。首先，在模型 (1) 中加入了公司
的財報來掩蓋避稅行為的增額效果為何，亦無法透過本研究的實證模型來得知，故，
治理機制 ( ) 以及公司治理與避稅程度的交互作用 ( 變數，模型如
本研究於此段進一步測試此議題。首先，在模型 (1) 中加入了公司治理機制 (CG) 以
下:
及公司治理與避稅程度的交互作用 (TA×CG) 變數，模型如下：

� �
= + � � + + � � + � �
� �
�
� �
�
�
�
�
+ + + ， (3
(3)
�
��
� �
� �
其中，CG 為公司治理變數，本研究以公司獨立董事是否具有會計或財務專長作
66
12
為公司治理之替代變數 ，並設為虛擬變數，若當年度公司董事會中具備有會計
專長或財務專長的獨立董事，則 CG 設為 1，否則為 0；其他控制變數則與模型
(1) 一致。主要觀察變數為模型 (3) 中的 與 ，透過觀察 了解公司治
�
�
�
理對避稅行為與財報可讀性關係的調節效果，並進一步觀察在控制了其他公司治
理變數後，產業專精會計師 ( ) 是否具有增額的調節效果。模式 (3) 之實證結
�
果顯示（未列表），公司治理與避稅程度交乘項 ( ) 與財報可讀性分數間
呈現顯著負相關，說明公司治理確實可起到減緩避稅程度與可讀性間負向關聯的
作用；而在控制了公司治理變數後，可觀察到會計師產業專精與避稅程度交乘項
之係數 ( ) 依然呈現顯著負相關，此結果說明產業專精會計師相較其
他公司治理表現，確實有減緩避稅程度與可讀性間負向關聯的增額效果。由上述
結果可知，本研究假說依然得到支持，亦支持本研究所主張公司治理可調節避稅
行為與財報可讀性間負向關係之論點。

第八，產業專精會計師變數 ( ) 可能存在內生性問題。為避免可能存在
的內生性問題而造成研究結果之偏誤，本研究採二階段迴歸 (Two-stage Least
Square Regression) 方式重新檢測假說二，並以公司於同產業中的市占率（市占

率為公司銷貨收入除以該產業銷貨收入總額）作為工具變數。本研究認為，公司
的市占率可反映公司所處之產業環境的競爭程度。根據劉政淮、翁慈青與賴玉鳳
等 (2013) 的研究結果指出，當企業的產業環境競爭程度愈強時，為了避免公司
內部資訊透過相同的會計師事務所洩漏至其他競爭對手當中，公司會傾向選擇聘
13
任其他不具產業專精度的事務所，因此聘任產業專精會計師的機會顯著下降 。

12 本研究感謝匿名審查者之建議。
13 本研究亦進行工具變數不足認定檢測 (Under-identification Test)，用以驗證工具變數的有效性。
未列表結果顯示，迴歸式中 χ -statistic 皆達 1% 顯著水準，即拒絕工具變數未具相關性之虛無
�
假設。此外，本研究亦進行弱工具變數檢測 (Weak Instrument Test)， 值 (Cragg–Donald Wald -
statistic) 皆大於 Stock and Yogo (2002) 所提的 10% 偏誤臨界值（即 16.38），表示並未存在弱工
具變數問題。
32