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NTU Management Review Vol. 34 No. 3 Dec. 2024

以大陸投資資產總額取自然對數。其次，降低生產成本是跨國公司進行投資及撤
離決策的重要因素 (Belderbos et al., 2020)，故本研究參照文獻將薪資費用納入控制
（沈中華、呂青樺與李卿企，2008），以用人費用率作為替代變數；另外，資本密
集程度愈高的廠商愈可能挾其雄厚資本進行海外投資，本研究亦予納入控制，並參
考 Stowe and Xing (2006) 對資本支出密集度之定義，取固定資產除以資產總額；廠

商擁有自由現金時，將面臨發放現金股利的壓力，但支付股利將減少決策者可以控
制的資源，因此自由現金流量假說主張廠商自由現金愈多常有過度投資之嫌 (Jensen,

1986)，故本研究亦控制自由現金比率的影響。最後，年度別及產業別則以虛擬變數
處理。
第二階段以市場績效為準則變數所建立的績效模型，則納入規模、業齡、產業
別及年度別作為控制變數外，特別納入負債比率、研發密度、營業費用率的影響，
其中，規模為員工人數取自然對數。由於剩餘資源可提高廠商經營的彈性，負債比

率乃廠商潛在的剩餘資源 (Potential Slack) 代表廠商未來可以從外部取得的資源，可
用以檢視廠商的財務資源 (Daniel, Lohrke, Fornaciari, and Turner, 2004)。另外，可回
復的剩餘資源 (Recoverable Slack) 乃廠商已投入於專屬資源的支出，經累積後將成
為廠商專屬之知識或能力 (Mishina, Pollock, and Porac, 2004; Voss, Sirdeshmukh, and
Voss, 2008)。其中，提高活動中知識或能力的專屬性，有助於保護創新價值，尤其
是在開發中國家執行境外創新任務時（洪東敏與羅憶如，2023）。可回復的剩餘資
源常用指標有研發密度、廣告密度、銷售費用比及營業費用比等，本研究以電子資
訊產業為研究對象，由於電子資訊產業以代工為主，故排除廣告密度及銷售費用比，
而取研發密度及營業費用比做為替代指標。

肆、實證結果暨討論

一、敘述性統計
表 3 為第一階段使用變數之平均數、標準差及相關矩陣分析，結果顯示解釋
變數之相關係數最高為 0.611。表 4 及 5 係撤離及未撤離二組樣本在第二階段採用
變數之敘述性統計及相關係數，Tobin’s Q 變數與股價淨值比變數之間相關係數為

0.910 及 0.872，探究其原因，Tobin’s Q 與股價淨值比都為廠商價值的代理變數。為
避免共線性問題，本研究進行變異膨脹因素 (Variance Inflation Factor; VIF) 檢定，所
有自變數之變異數膨脹因子 (VIF) 均低於 9。此外，也在估計參數的過程中，採用
Wooldridge (2000) 所提之 Robust 的變異數估計方式建模，以解決參數估計時，變異
數未能符合統計一致性的問題。

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