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NTU Management Review Vol. 34 No. 2 Aug. 2024




               美國公開發行公司為樣本,並以未揭露非 GAAP 盈餘之公司為控制組,採用差異
               中之差異法 (Difference-in-differences) 進行分析。研究發現,相較於未揭露非 GAAP
               盈餘之公司,揭露非 GAAP 盈餘之公司在 2010 年 C&DIs 發布後,顯著減少投機
               性特別損益的認列。此外亦發現,相較於 2010 年之前,揭露非 GAAP 盈餘之公
               司使用投機性特別損益項目以達到分析師盈餘預測的比率,在 2010 年之後顯著較

               低。此研究結果與 Guggenmos et al. (2022) 的實驗證據一致,支持「在較為寬鬆的
               非 GAAP 盈餘監管制度下,公司比較不會利用投機性特別損益的認列來進行盈餘管
               理」之看法。
                   本研究進一步將樣本區分為 GAAP 虧損公司與 GAAP 獲利公司進行分析,發
               現投機性特別損益認列的減少,主要來自 GAAP 盈餘為負之公司,反映這群子樣本
               屬於在 C&DIs 施行之前,具有較高誘因認列投機性特別損益者,而在 C&DIs 施行
               後,顯著降低其盈餘管理誘因。本研究亦進行多項穩健性測試,包括:平行趨勢假

               設檢定、延長樣本期間、更改樣本組成、使用不同方式辨認揭露非 GAAP 盈餘的公
               司,以及使用不同估計方式對迴歸模型進行測試等,實證結果皆支持主要發現。
                   本文主要探討 SEC 針對非 GAAP 盈餘的規範如何影響公司 GAAP 盈餘的投機
               認列行為,對文獻之貢獻可分四方面說明:第一,過去有關非 GAAP 盈餘的文獻
               主要側重於探討管理者報導非 GAAP 盈餘的動機 (Bradshaw and Sloan, 2002; Doyle
               et al., 2003; Lougee and Marquardt, 2004),以及非 GAAP 盈餘中排除項目的品質 (Gu
               and Chen, 2004; Frankel, McVay, and Soliman, 2011),而本研究乃探討非 GAAP 盈
               餘的規範是否影響 GAAP 的盈餘管理行為,因此研究結果對非 GAAP 盈餘文獻以
               及盈餘管理文獻皆有貢獻。第二,有關 SEC 對非 GAAP 盈餘相關規範的影響,多

               數既有文獻都著重在探討 Reg. G 如何影響公司非 GAAP 盈餘的揭露行為以及所排
               除項目的品質,主要發現包括 Reg. G 發布後,揭露非 GAAP 盈餘的企業數量減少

               (Marques, 2006; Heflin and Hsu, 2008)、非 GAAP 盈餘中排除項目的品質提升 (Kolev
               et al., 2008),也提高了非 GAAP 盈餘的資訊含量 (Yi, 2007)。然而,鮮少文獻探討
               放寬限制的 C&DIs 對企業盈餘管理之影響,僅 Bond, Czernkowski, Lee, and Loyeung
               (2017) 同時探討 Reg. G 與 C&DIs 對非 GAAP 盈餘揭露之影響,因此本研究成果不
               但可補充盈餘管理既有文獻之不足,也能增進對 C&DIs 如何影響企業盈餘管理之了

               解。此外,Bond et al. (2017) 主要仍著重在探討非 GAAP 盈餘中排除項目的品質(亦
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               即對未來盈餘的預測性),以及企業是否利用排除項目來達到分析師盈餘預測 ;而




                 3   Bond et al. (2017) 的主要發現包括:Reg. G 可提升非 GAAP 盈餘排除項目的品質,減少為了達
                    到分析師預測所排除項目的金額,並且使盈餘反應係數 (Earnings Response Coefficients; ERCs)
                    增加,而 C&DIs 雖然也使排除項目的品質提升,但並未減少為了達到分析師預測所排除項目

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