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The Effect of SEC’s Comment Letters on the Comparability of Non-GAAP Earnings

公認盈餘可比較性的平均變化。本研究以四年做為觀察的範圍，因證管會每 3 年會
抽查一次，且以每家公司首次開始收到監管信函的年度作為基準點可觀察公司在收
到監管信函後非公認盈餘資訊品質的改善與否；因為當公司收到監管信函時，經
理人會評估是否依監管信函內所要求進行改善，而若經理人認為揭露的成本大於效
益時，公司很有可能會選擇不揭露此一資訊或是維持低度的資訊品質 (Verrecchia,

2001; Robinson et al., 2011)。
在控制變數之選擇上，本研究參考 Francis, Pinnuck, and Watanabe (2014) 及
Cascino and Gassen (2015) 控制其他可比較性決定因素之相關變數，如銷貨收入標準
差 (STD_SALE)、營業活動現金流量之標準差 (STD_OCF)、銷貨收入成長率 (SALE_
GROWTH)、營業活動現金流量 (OCF)、市價對帳面價值比率 (MTB)、資產報酬率
(ROA)、負債比率 (LEV)、公司規模 (SIZE) 及發生淨損之機率 (LOSSPROB) 等，因
這類變數反映了公司的經濟活動變化因子。Francis et al. (2014) 亦發現四大事務所

所查核公司的可比較性較佳，因此本研究亦控制公司是否為四大會計師事務所所查
核 (BIG4)。另外，在研究期間，非公認盈餘資訊已逐漸普遍，遵循揭露解釋指引

(C&DIs) 也經歷幾次的修正，因此本研究也控制了公司層級的固定效果與年度固定
效果、並搭配同一公司跨時間依賴的假設計算群聚穩健標準誤。不過，因為多數文
獻中並未對控制變數之方向有預期與討論，因此本文對於控制變數的方向亦不進行
預測；完整之變數定義則請參考附錄一。

伍、實證結果分析

一、敘述性統計及相關係數表
表 1 為收到與非公認盈餘相關之監管信函的公司之產業分佈情形（Fama-French

的 12 項分類），可發現有 43.5% 的公司集中在商業設備的產業中，醫療產業有
11.3%，製造業有 11.1%。表 2 Panel A 為樣本的敘述性統計，可比較性以前四大之
平均數 (NG_COMP4) 衡量其平均值為 -1.116，若採用中位數衡量 (NG_COMPMID-
DLE) 則為 -1.534，這意謂公司之間的平均盈餘差異為市值的 1.1% 及至 1.5%。Pan-
el B 為計算可比較性時所使用的股票與盈餘估計式的敘述性統計，樣本計有 2,128

筆。從 Panel B 可得知 β 係數為 0.04，此一係數估計與 De Franco et al. (2011) 的係
數接近，此外就盈餘與報酬間的解釋力而言，則與 De Franco et al. (2011) 的 12% 及
Basu (1997) 的 10% 接近，顯示本研究使用 De Franco et al. (2011) 模型估計可比較性
的解釋力與以往研究相近。
表 3 為相關係數表，可以看到收到監管信函 (POST) 後的虛擬變數與非公認盈
餘的可比較性 (NG_COMP4/NG_COMPMIDDLE) 的關係，不論是 Spearman 或是

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