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Divestiture from China by Taiwanese Listed Electronic Information Firms: Effects of Host Country
               Performance and Selection Bias



               助於提升其組織效能(張碧惠、林婷鈴、鍾君宇與蔡顯童,2023)。海外撤離就是
               一個具有挑戰性的管理問題,決策者須重新進行跨國間的資源配置調整其國際投資
               組合,以提高廠商的業績和壽命 (Chow and Hamilton, 1993)。撤離決策涉及母國與
               地主國間的動態關係及資源(莊文彬、羅美蘭、李玨銘與林惠玲,2018)、風險能
               否順利移轉 (Soule, Swaminathan, and Tihanyi, 2014),母國環境的制度特徵,例如接

               受母國政府財務上支援的企業 (da Fonseca, da Rocha, and Ferreira, 2023),母國與地
               主國經濟差距 (Nguyen, Larimo, and Ghauri, 2022),以及地主國政治風險 (Grellmann,

               Amal, and Vasconcellos, 2022) 等因素都會影響企業海外撤離決策,讓海外撤離決策
               具備高度不確定性 (Belderbos et al., 2020),因而,Hoskisson, Chirico, and Gambeta
               (2017) 將撤離、研發、併購、多角化及競爭行動同列為重要的風險承擔決策。前景
               理論 (Prospect Theory) 與廠商行為理論 (A Behavioral Theory of The Firm) 皆以不確
               定性情境下之風險承擔決策為理論的核心,二個理論均提出參考點的概念,主張決

               策者會以參考點協助其論定實際成果的成功與失敗,或預期得與失,做為風險承
               擔決策的依據 (Audia and Greve, 2006; Cyert and March, 1963; Schumacher, Keck, and

               Tang, 2020),即決策者的風險態度取決於參考點。在探討風險承擔決策時,廠商的
               前期績效是一個被廣泛採用的參考點,決策者依前期績效的好壞修正後續決策及行
               為 (Greve, 2008; Lim and McCann, 2014; Kim, Finkelstein, and Haleblian, 2015; Joseph
               and Gaba, 2015; Ref and Shapira, 2017; Schumacher et al., 2020)。因此,本研究援用廠
               商行為理論及前景理論所提之參考點的觀念,將地主國績效區分為利得與損失二種
               情境,分別檢視其對撤離策略的影響。
                    另外,在檢視任一決策之績效時,實證研究偏好以迴歸模型進行策略與績效之

               因果關係的檢驗。然而,在選樣程序中,經常忽略了應同時觀察而未執行決策的樣
               本,導致無法滿足迴歸模型所要求之隨機分配的條件,而存在樣本選擇偏誤 (Sample

               Selection Bias) 的問題 (Heckman, 1979)。如以撤離決策為例,若廠商依決策條件應
               撤離大陸,卻因故尚未撤離,此樣本將被排除。此外,以廠商採行策略作為解釋變
               數,亦存在解釋變數不是隨機的內生性問題,蓋因任一策略皆為決策者評估環境與
               廠商特性後,演化出適應於地緣政治、地主國制度和經濟的變化 (Zahra, Petricevic,
               and Luo, 2022)。此種不具隨機性的自我選擇現象,隱含採行相同策略的廠商,就
               特性而言仍具異質性,即為自我選擇偏誤 (Self-selection Bias) (Jacobs, Hartog, and

               Vijverberg, 2009)。據此,實證模型未處理樣本選擇偏誤與自我選擇偏誤的問題,將
               使參數估計與實證結果產生偏差。
                    為了改善選擇偏誤對實證結果的影響,Shaver (1998)  建議可採用 Heckman
               (1979) 二階段最小平方法修正樣本選擇偏誤,即第一階段以 Probit 迴歸建立決策
               模型,並透過該模型求出 Inverse Mill’s Ratio。第二階段在績效模型中納入 Inverse


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