公司治理、現金股利與公司價值

(臺灣大學管理學院，臺灣 臺北 999079)

引言

近年來，公司治理成為各界關注的焦點議題，許多國家都訂定嚴格的公司上市和信息披露規則、推動獨立董事制度，并實施相關法令，以提高公司治理水平。一些重要的國際組織也高度重視公司治理問題，例如經濟合作暨發展組織(OECD)于1999年及2004年發布公司治理準則，協助各國確立公司治理標準，世界銀行也推動計劃協助會員國評估并強化其公司治理水平。

隨著公司治理議題日益受到重視，許多學者開始關注公司治理對公司營運績效與公司價值的影響，例如Gompers等(2003)[12]、Bhagat和Bolton(2008)[4]、Ammanna等(2011)[2]及Lecomte和Ooi(2013)[21]。除了周建和袁德利(2013)[35]及陳文強和賈生華(2015)[30]等少數例外，現有文獻大多著重研究特定公司治理機制或公司治理整體水平的影響，對公司治理是透過何種管道發揮作用的，則極少關注。另一方面，現金股利是公司派用盈余的重要途徑，其對公司價值的影響向來受到實務界與學術界關注，然而現金股利在公司治理的價值效應中是否扮演有意義的角色，現有文獻罕有著墨。為了擴展對這兩個重要議題的了解，本文建立“公司治理-現金股利-公司價值”的中介效應模型，以2009～2013年臺灣證券交易所742家上市公司的平衡型面板數據為樣本，使用主成份分析法(Principal Component Analysis, PCA)編制反映公司治理水平的治理指數，檢驗公司治理水平對公司價值與現金股利的影響，并分析現金股利在公司治理與公司價值關系中所發揮的作用。

本文發現，在控制負債比、公司規模與凈資產報酬率等變量之后，良善的公司治理可以提升公司價值與現金股利，而且現金股利在公司治理與公司價值之間發揮了中介作用，亦即良善的公司治理可以透過影響現金股利進而提升公司價值。本文也發現，融資限制高的公司，公司治理提升公司價值的效應更為明顯，說明了對融資限制高的公司而言，良善的公司治理更能向市場傳遞正面的信息；此外，融資限制高的公司，良善的公司治理對現金股利的提升程度小于融資限制低的公司。融資限制高的公司，比較不容易取得融資，良善的公司治理能審慎評估分配較高的現金股利可能對公司的融資狀況與融資成本產生不利影響，因而使融資限制高的公司，公司治理對現金股利的提升程度小于融資限制低的公司。

本文實證結果有助于厘清公司治理效應的影響途徑，對這個議題的后續研究可望產生一定的觸媒作用，對公司治理的有效實施，也有參考價值。公司治理效應的作用途徑可能是多元的，除了股利政策之外，公司治理效應是否還有其它作用途徑將是值得進一步研究的議題。

文獻綜述與研究假說

一、公司治理與公司價值

所有權與控制權分離是現代企業的一大特色，作為委托人的公司股東與作為代理人的公司經理人之間不可避免會發生利益沖突，產生代理問題。此外，掌握控制權的大股東和一般股東之間也可能發生代理問題，La Porta等(1999)[20]、Claessens等(2000)[9]及Faccio和Lang(2002)[11]發現，控制股東與少數股東之間也存在利益沖突與代理問題，掌握控制權的大股東往往為了謀取私利而竊取公司資源并犧牲小股東的利益，許多著名的丑聞，例如美國安然公司(Enron Corporation)破產案與世界通信公司(WorldCom)破產案，顯示這種代理問題可能更為嚴重。

公司治理是一套機制，用以對代理人進行適當的監督與激勵，讓代理人的利益盡可能和委托人一致，以保障委托人的權益。良善的公司治理可以透過公司內部機制和外部市場機制發揮作用，為公司帶來正面影響。就公司內部機制而言，良善的公司治理能夠降低公司經理人與股東之間及控制股東與少數股東之間的利益沖突，并透過激勵機制，提升公司的營運績效。就外部市場機制而言，良善的公司治理能夠向外界傳達正面訊息，讓公司可以從外界獲得更多資源，并獲得市場更高的評價。

某些研究公司治理對公司營運績效及公司價值影響的文獻，比較偏重考察特定治理機制的影響，例如董事會制度(陳偉民，2009)[29]、股權制度(徐曉東和陳小悅，2003)[34]與管理層制度(周仁俊等，2010)[36]等。然而，只考慮特定治理機制，比較不能準確反應公司治理的整體水平。

針對以上問題，學術界開始對公司治理的整體水平進行綜合評價，研究其對公司價值、盈余質量與投資效率等方面的影響。在公司價值方面，Gompers等(2003)[12]、白重恩等(2005)[28]、Ammanna等(2011)[2]及Lecomte和Ooi(2013)[21]發現治理良善的公司，公司價值比較高;在盈余質量方面，杜興強和溫日光(2007)[31]發現治理良善的公司，盈余質量比較高;在投資效率方面，方紅星和金玉娜(2013)[32]發現良善的公司治理能夠提升投資效率。

基于以上的研究發現，本文提出假設1：

假設1：公司治理整體水平越好，公司價值越高。

二、現金股利與公司價值

Miller和Modigliani(1961)[22]指出，如果資本市場是完美的且稅負不存在，則股利政策與公司價值無關。但是在現實世界中，資本市場存在著稅負不對稱、信息不對稱和交易成本等缺陷，因此，股利政策將對公司價值產生影響。

Gordon(1963)[14]提出一鳥在手理論(bird-in-the-hand theory)，認為公司將盈余用于投資計劃的風險比較高，因此，投資人偏好公司以現金股利方式配置盈余，公司發放現金股利有利于公司價值的極大化。Jensen(1986)[16]發現，當公司提高股利時，其股價將會上升。Brickley(1983)[5]及Ambarish等(1987)[1]認為發放現金股利可以傳遞公司未來將持續獲利的正面消息，因此，發放現金股利可以提高公司的股價。

Rozeff(1982)[24]則認為發放現金股利有兩個相反的效應，發放現金股利雖然可以減少代理問題，但是也會提高公司的融資成本，兩相權衡，公司應當采取一個最適當的股利政策。

綜合而言，發放現金股利將對公司價值產生影響。發放現金股利作為減少代理問題的一個重要手段，公司治理的良善與否應該會體現在股利分配政策上，因此，公司治理的良善程度應該會影響股利政策進而影響公司價值。

基于以上討論，本文提出假設2：

假設2：公司治理可以透過現金股利的分配影響公司價值，亦即現金股利是公司治理與公司價值之間的中介變量(mediator)。

三、中介效應的檢驗

中介變量是一個重要的社會科學概念，如果解釋變量X可以透過變量M影響被解釋變量Y，則M稱為X對Y的中介變量，而X透過M再對Y產生的影響，稱為中介效應(mediating effect)。

以現金股利是否在公司治理與公司價值之間發揮中介效應為例，中介效應的統計檢驗程序如下∶

1. 首先檢驗解釋變量(公司治理)與被解釋變量(公司價值)的關系是否顯著，亦即檢驗以下模型1的系數c是否顯著。

2. 其次檢驗解釋變量與中介變量(現金股利)的關系是否顯著，亦即檢驗以下模型2的系數a是否顯著。

3. 最后把解釋變量和中介變量放進同一個模型，檢驗其對被解釋變量的影響，如果中介變量對被解釋變量的影響顯著(即以下之模型3的系數b顯著)，而且解釋變量對被解釋變量影響的顯著性存在但數值降低(即模型3的系數c'顯著但數值小于模型1的系數c，代表有部分中介效應存在；如果中介變量對被解釋變量的影響顯著，而且解釋變量對被解釋變量的顯著性消失(即模型3的系數c'不顯著)，代表有完全中介效應。

圖1“公司治理-現金股利-公司價值”中介效應模型

將模型(2)的M代入模型3可以更清楚了解中介效應的意義：

在以上模型中，模型(1)的系數c是公司治理對公司價值的影響(總影響)，模型(2)的系數a是公司治理對現金股利的影響，模型(3)的c'是納入現金股利對公司價值的影響之后，公司治理對公司價值的影響，亦即c'是公司治理對公司價值的直接影響。由模型4可知，公司治理透過影響現金股利而對公司價值產生的影響為ab，亦即ab是現金股利產生的中介效應，也是公司治理對公司價值的間接影響。換言之，公司治理對公司價值的總影響c，可以以拆解為兩項，第一項是公司治理對公司價值的直接影響，即模型3的公司治理系數c'，第二項是透過影響現金股利再影響公司價值的間接影響，即模型2的公司治理系數a與模型3的現金股利系數b的乘積ab。如果間接影響ab不顯著，代表總影響完全來自直接影響，現金股利并沒有扮演中介角色；如果間接影響ab顯著，而直接影響c'不顯著，代表總影響完全來自間接影響，亦即現金股利扮演完全中介的角色；如果間接影響ab顯著，而直接影響c'也顯著，但是直接影響c'小于總影響c，代表總影響有一部分是來自間接影響，亦即現金股利扮演部分中介的角色。

Goodman(1960)[13]證明模型2的系數a與模型3的系數b，其乘積ab的標準偏差Sab可以使用下式逼近：

如果檢定的結果拒絕ab=0的虛無假設，代表解釋變量(公司治理)透過中介變量(現金股利)對被解釋變量(公司價值)的間接影響顯著異于零，亦即現金股利的中介效應存在。

值得一提的是，現有文獻普遍只根據直接影響c'的估計值是否小于總影響c的估計值，作為判定是否有中介效應的依據，例如周建和袁德利(2013)[35]及陳文強和賈生華(2015)[30]。本文進一步使用Goodman統計量檢定間接影響ab的估計值是否顯著，這樣更能準確判定中介效應是否存在，也是本文有別于現有文獻的創新。

研究設計

一、樣本與數據來源

本文以2009～2013年臺灣證券交易所上市公司的年度數據為樣本，刪除產業性質比較特殊的金融產業及數據不齊全的公司，并排除以臺灣存托憑證(Taiwan Depositary Receipts, TDR)方式上市的公司及外國公司(F股公司)，總計獲得742家公司5年共3710個觀察值的平衡型面板數據。數據來源為臺灣經濟新報(Taiwan Economic Journal,TEJ)。為了消除極端值的影響，本文對所有變量在1%以下和99%以上的分位數進行縮尾處理(winsorize)。

二、變量定義

1. 被解釋變量

被解釋變量為公司價值，本文以文獻上慣用的q比率衡量公司價值，q比率的計算式為：

q=(股票市值+負債賬面價值)/資產賬面價值

2. 解釋變量

解釋變量為公司治理指數，本文參考白重恩等(2005)[28]、李維安和程新生(2005)[33]及相關文獻選取15項指標，將其分為董事會治理(含5項指標)、股權結構(含3項指標)、管理層與職工治理(含5項指標)、關系人交易(含2項指標)，衡量公司治理的良善程度，并以主成份分析法編制公司治理指數，公司治理指數越高，公司治理越良善。

(1)董事會規模。關于董事會規模與公司治理良善程度的關系，現有文獻還沒有定論，Jensen(1993)[17]、Yermack(1996)[26]及Andres等(2005)[3]指出，董事會規模過大將使董事會的職能不彰。但是，Zahra和Pearce(1989)[27]及Coles等(2008)[10]發現，規模比較大的董事會可以容納比較多專業人士，對公司決策有利。本文先假設董事會規模對公司治理良善程度有正向影響，使用主成份分析法編制公司治理指數，如果董事會規模此一指標所得出的權重為正數，代表董事會規模確實對公司治理良善程度有正向影響，反之，如果得出的權重為負數，代表董事會規模對公司治理良善程度有負向影響，這時候需要進一步對此一指標做正向化處理。本文分析結果顯示，董事會規模對公司治理良善程度有正向影響。

(2)獨立董事比例。獨立董事能有效監督經理人，并為公司決策者提供管理、財經、法律、稅務與會計等專業的建議，提升決策質量。因此，預期該變量與公司治理的良善程度有正向關系。獨立董事比例的計算式為：

獨立董事人數/董事總人數

(3)董事會開會次數。董事會代表股東決策并監督公司經理人，開會議事是董事會行使職權的重要管道也是最常見的方式，預期該變量與公司治理的良善程度有正向關系。董事會開會次數的計算式為：

董事會一年開會的實際次數

(4)董事會平均出席率。董事會的出席率可以反應董事會的開會議事品質，并反應董事是否認真執行決策與監督經理人的職責。因此，預期該變量與公司治理的良善程度有正向關系。董事會平均出席率的計算式為：

董事會一年實際出席率的平均值

(5)董監事質押比率。當公司股價下跌時，董監事持股質押比率越高，董監事補提擔保品的壓力越大，董監事越可能利用職權美化公司盈余或侵占公司資產。因此，預期該變量與公司治理的良善程度有負向關系。董監事質押比率的計算式為：

董監事質押比率=董監事質押股數/董監事持股數

(6)控制股東持股比例。Claessens等(2000)[9]及Faccio和Lang(2002)[11]發現，掌握控制權的大股東往往為了謀取私利而竊取公司資源并犧牲小股東的利益，由于臺灣上市公司多為家族控制，股權比較集中，控制股東藉由本身的控制權而侵害小股東及利害關系人的情況比較可能發生。因此，預期控制股東持股比例與公司治理的良善程度有負向關系。控制股東持股比例的計算式為：

控制股東持股比例=控制股東持有股數/公司流通在外股數

(7)外部大股東持股比例。外部大股東可以制衡控制股東為謀求私利而犧牲一般股東權益的不當行為，因此，預期該變量與公司治理的良善程度有正向關系。外部大股東持股比例的計算式為：

外部大股東持股比例=外部前十大股東持有股數/公司流通在外股數

(8)機構投資人持股比例。相對于一般投資人，機構投資人監督公司經營的能力及誘因比較高，Chung等(2002)[8]及Hartzell和Starks(2003)[15]發現機構投資人能抑制經理人的自利行為，減緩經理人與全體股東之間的代理問題。因此，預期該變量與公司治理的良善程度有正向關系。機構投資人持股比例的計算式為：

機構投資人持股比例=機構投資人持有股數/公司流通在外股數

(9)董事長兼任總經理。董事會代表股東監督公司經理人，當董事長兼任總經理時，董事會將很難扮演好監督者的角色。因此，預期該變量與公司治理的良善程度有負向關系。董事長兼任總經理此一變量的衡量方式為：當董事長兼任總經理時，變量的值為1，否則為0。

(10)董總內部化。董總內部化是指公司控制股東及其家族成員擔任公司董事長或總經理，董總內部化的程度越高對管理董事會監督機制的運行及管理越不利。因此，預期該變量與公司治理的良善程度有負向關系。董總內部化此一變數的衡量方式為：當董事長與總經理兩者都內部化時，變量的值為2；當兩者之一內部化時，變量的值為1；當兩者都沒有內部化時，變量的值為0。

(11)經理人內部化比例。經理人內部化比例是指公司控制股東及其家族成員擔任公司總經理、副總經理與執行長等職務的比例。經理人內部化比例越高，對董事會與股東會監督機制的運行越不利，越可能引發控制股東聯合經理人侵占少數股東權益的行為。因此，預期該變量與公司治理的良善程度有負向關系。經理人內部化比例的計算式為：

經理人內部化比例=控制股東及其家族成員擔任經理人人數/經理人人數

(12)經理人持股比例。Jensen(1993)[17]、Kole和Lehn(1997)[19]及Rennie(2006)[23]指出，經理人持股比例越高，經理人與股東的利益越一致，經理人越有誘因提升公司價值。因此，預期該變量與公司治理的良善程度有正向關系。經理人持股比例的計算式為：

經理人持股比例=內部經理人或集團經理人持有股數/公司流通在外股數

(13)員工分紅占稅前凈利比例。員工分紅可以做為激勵員工努力追求公司營運績效的措施，預期員工分紅占稅前凈利比例與公司治理的良善程度有正向關系。該變量的計算式為：

員工分紅占稅前凈利比例=員工分紅金額/公司稅前凈利

(14)關系人進貨及銷貨比例。關系人交易可能導致一般投資人無法正確了解公司的財務狀況，增加信息不對稱的程度，也讓經理人與控制股東有更多機會可以侵占公司資源。因此，預期關系人交易的緊密程度與公司治理的良善程度有負向關系。關系人交易主要反應在兩方面：對關系人的進貨及銷貨、對關系人的融資及保證，關系人進貨及銷貨比例的計算式為：

關系人進貨及銷貨比例=(關系人進貨金額+關系人銷貨金額)/凈值

(15)關系人融資及保證比例。如上所述，預期關系人融資及保證比例與公司治理的良善程度有負向關系，該變量的計算式為：

關系人融資及保證比例=(應收關系人融資金額+關系人背書保證金額)/凈值

表1 變量定義與對公司價值的預期影響方向

3. 中介變量

中介變量為現金股利，以每一股普通股所分配的現金股利衡量。

4. 控制變量

本文依照文獻慣例，使用負債比(以負債對資產的比例衡量)、公司規模(以公司的資產規模取自然對數衡量)與凈資產報酬率(以稅后凈利對凈資產的比例衡量)，作為控制變量。

表1歸納以上各變量的定義及各變量對公司價值的預期影響方向。

三、編制公司治理指數

在使用主成份分析法編制公司治理指數之前，先對原始的公司治理指標進行正向化與標準化處理。

1. 正向化處理

本文使用的公司治理指標有正向指標和負向指標，正向指標是指數值越大，公司治理良善程度越好的指標，如獨立董事比例與經理人持股比例等；負向指標是指數值越大，公司治理良善程度越差的指標，如董監事質押比例與經理人內部化比例。本文使用變號方式對負向指標進行正向化處理，經過正向化處理之后，負向指標X將成為-X1。根據前文之討論，負向指標共有7個，本文對其做正向化處理。

2. 標準化處理

在正向化處理之后，本文采用Z-score標準化方法對所有公司治理指標進行標準化處理，標準化的公式為S=(X-μ)/δ，其中，X為標準化之前的指標，S為標準化之后的指標，μ與σ分別為X的均值與標準偏差。

在經過正向化處理與標準化處理之后，對這15項公司治理指標進行主成份分析，可以得15個主成份(principal component)及其特征值(eigenvalue)2，每個主成份都是這15項公司治理指標的線性組合：

其中，PCi為第i個主成份，Sj第j項經過正向化與標準化處理的公司治理指標，fij是在求出第i個主成份時，第j項公司治理指標Sj所得到的載荷系數(factor loading)。

本文使用特征值將15個主成份加權平均，得出公司治理綜合得分CG：

其中，PCi為i個主成份，ei為i個主成份的特征值。

依照指數的表達習慣，將計算出來的公司治理綜合得分CG轉換為介于[0，100]區間的公司治理指數CGI(corporate governance index)，轉換公式為：

其中，CGMax和CGMin分別為公司治理綜合得分CG的最大值與最小值。

由式(3)與式(4)可得∶

利用式(6)，可以求出公司治理指標Sj在公司治理綜合得分CG的權重wj∶

以上方法也是聯合國編制貿易與發展指數(trade and development index, TCI)所使用的方法，具有一定的代表性與實用性(United Nations, 2005; Chen和Woo, 2010)[25][7]。這個方法的特色是使用所有主成份編制指數，而一般文獻，例如白重恩等(2005)[28]，通常只使用特征值比較大的幾個主成份編制指數，相較之下，這個方法的編制成本比較高，但是，可以涵蓋所有資訊，而且可以避免只選擇特征值比較大的幾個主成份所涉及的主觀判斷。

如果一項指標所得到的權重為負數，代表這項指標為負向指標，必須對其做正向化處理。本文根據式(7)算出的各項公司治理指標的權重都是正數(見表2)，因此，所有指標都不需要再做正向化處理，這也應證董監事質押比例、控制股東持股比例、董事長兼任總經理、董總內部化、經理人內部化比例、關系人進貨及銷貨比例、關系人融資及保證比例這7項指標確實為負向指標，而其它8項指標都是正向指標，前文只對這7項指標進行正向化處理應屬恰當。3

表2 各項公司治理指標的權重

四、模型設定

本文使用的數據為742家公司5年共3710個觀察值的平衡型面板數據，依據數據的特性，我們使用面板模型進行實證分析。相對于單純使用橫斷面或縱斷面回歸模型，使用面板模型可以增加樣本數與估計效率，也可以捕捉公司特定效應與時間特定效應，分析結果比較可靠，模型設定如下：

其中，i代表第i家公司；t代表第t年度；β0為截距項；βk(k≥1)為各變量的系數；αi與γt分別為公司特定效應與時間特定效應；qit、CGIit及Divit分別為第i家公司在第t年度的公司價值、公司治理指數與現金股利。控制變量為負債比(Levit)、公司規模(Sizeit)和凈資產報酬率(ROEit)；εit代表第i個公司在第t年度的隨機誤差。

公司特定效應αi(時間特定效應γt)的型態可以分為三種：一為不存在，即αi等于0(γt等于0)；二為固定效應，即αi為不等于0的常數(γt為不等于0的常數)；三為隨機效應，即αi為均值等于0而變異數固定的隨機變量(γt為均值等于0而變異數固定的隨機變量)。公司特定效應αi與時間特定效應γt都各有三種型態，因此，模型可能的型態有九種(3×3)。

為了解融資限制是否影響分析結果，我們使用Kaplan和Zingales(1997)[18]的方法，計算KZ Index以衡量公司的融資限制，并以KZ Index的中位數為基準，將研究對象區分為高度融資限制的公司與低度融資限制的公司，分別進行實證分析。KZ Index的值越大代表公司的融資限制越高，其計算公式如下：

其中，Cash Flow=融資活動現金流量/總資產，q=(公司市值+負債賬面價值)/總資產，Leverage=負債/總資產，Dividend=現金股利/總資產，CashHoldings=現金與約當現金/總資產。

之所以將研究對象另外區分為高融資限制公司與低融資限制公司，是為了澄清兩個猜想，其一，高融資限制的公司比較不容易取得融資，處境相對比較困難，直觀上，良善的公司治理對這些公司應該有雪中送炭的效果，相對于低融資限制的公司而言，更能向外界傳遞正面的信息，亦即高融資限制公司，公司治理對公司價值的提升作用應該大于低融資限制公司。其二，融資限制高的公司，外部融資成本比較高，這些公司如果分配較高的現金股利可能對公司的融資狀況與融資成本產生較為不利的影響，良善的公司治理應該能審慎評估并防止此一不利影響，亦即高融資限制公司，公司治理對現金股利的提升作用應該小于低融資限制公司。

實證結果與分析

一、描述性統計

表3為各變量的描述性統計量。被解釋變量公司價值的均值為1.333，最大值8.334，最小值為0.207，標準偏差為0.706，顯示樣本公司的公司價值存在比較大的差異。解釋變量公司治理指數CGI的均值為39.383，最大值為100.00，最小值為0.000，標準偏差為4.395，說明樣本公司的公司治理良善程度也存在比較大的差異，后文將分析公司治理良善程度的差異對公司價值有何種影響。中介變量方面，每股現金股利的均值為1.352，最大值40.000，最小值為0.000，標準偏差為2.169，控制變量方面，負債比、公司規模和凈資產報酬率的均值和中位數都比較接近，也有一定的標準偏差，顯示這些變量并沒有明顯的偏態。

表3 各變量的描述性統計量

表4 主要變量之間的相關系數

二、主要變量之間的相關性分析

表4為主要變量之間的相關系數。被解釋變量與解釋變量之間的相關性分析顯示：公司價值和公司治理指數、每股現金股利、負債比、公司規模、凈資產報酬率的相關系數都在1%的水平下顯著；公司價值和公司治理指數呈現顯著正相關，初步顯示良善的公司治理可以提升公司價值；公司價值和每股現金股利呈現顯著正相關，而每股現金股利和公司治理指數也呈現顯著正相關，初步顯示良善的公司治理可以透過提高每股現金股利而提升公司價值，亦即公司治理可以透過現金股利的中介提高公司價值；公司價值和負債比及公司規模都呈現顯著負相關，說明公司價值會隨著負債比及公司規模的增加而下降；公司價值和凈資產報酬率呈現顯著正相關，說明凈資產報酬率越高，公司價值越高。

解釋變量之間的相關性分析顯示：各個解釋變量之間的相關系數都在1%的水平下顯著，各相關系數大多比較小，但是每股現金股利與凈資產報酬率的相關系數及負債比與公司規模的相關系數比較大，兩者分別為0.502及0.341，考慮以上因素，本文從事回歸分析時將進行共線性檢驗，關注可能存在的共線性問題。

綜合而言，相關性分析顯示各主要變量之間的關系基本上與預期一致，以下將利用回歸模型進行假說檢驗。

三、回歸結果分析

直觀上，公司及歷年的特定異質性所產生的效應應該是固定的，因此，本文先以二元固定效應模型(two-way fixed effect model) 估計相關之回歸式，亦即先設定回歸模型同時具有公司(橫斷面)的固定效應及歷年(縱斷面)的固定效應。為驗證此一設定是否正確，本文以多余固定效應檢定(redundant fixed effect test)檢驗回歸式是否真的具有二元固定效應。這個檢定的虛無假說是二元固定效應不存在(即二元固定效應是多余的)，如果檢定結果拒絕虛無假說，代表二元固定效應確實存在。根據多余固定效應檢定，在0.1%的顯著水平下，各回歸式都可以拒絕二元固定效應不存在的虛無假說，亦即各回歸式都有二元固定效應。為糾正可能存在的變異數不齊一與自我相關問題，本文使用GLS方法進行回歸分析。

我們計算各個解釋變量的方差膨脹因子(variance inflation factor, VIF)以判斷模型是否有共線性問題，不論是全樣本、高融資限制樣本或是低融資限制樣本，所有解釋變量的方差膨脹因子都比較小，方差膨脹因子最大者為1.562，說明本文模型并沒有共線性問題(見表5)。

表5 各解釋變量之方差膨脹因子(VIF)

表6與表7分別是全樣本與分樣本的回歸結果。在全樣本與高融資限制樣本的模型1與模型3中(被解釋變量為公司價值)，公司治理指數的系數都在1%的水平下顯著為正，而在低融資限制樣本的模型1與模型3中(被解釋變量為公司價值)，公司治理指數的系數也在5%的水平下顯著為正，顯示不論是否考慮融資限制，良善的公司治理都可以提升公司價值，支持假說1。

另外，在全樣本與兩個子樣本的模型2中(被解釋變量為現金股利)，公司治理指數的系數都在1%的水平下顯著為正，顯示不論是否考慮融資限制，公司治理比較良善的公司，其現金股利都比較高。

最后，在全樣本與兩個子樣本的模型3中(被解釋變量為公司價值)，現金股利的系數都在1%的水平下顯著為正，顯示不論是否考慮融資限制，現金股利都可以提升公司價值，而公司治理指數的系數也都顯著為正，但是系數值小于模型1的公司治理指數系數值。

模型1～模型3的回歸結果顯示：其一，良善的公司治理可以提高公司價值；其二，良善的公司治理可以提高現金股利；其三，現金股利可以提升公司價值；其四，納入現金股利對公司價值的正面影響之后，公司治理對公司價值的影響下降了。這些結果說明在模型1中，公司治理對公司價值的總體影響可以拆解為兩項：第一項是對公司價值的直接影響，這反應在模型3的公司治理系數上；第二項是透過影響現金股利再影響公司價值的間接影響，這反應在模型2(被解釋變量為現金股利)的公司治理系數與模型3的現金股利系數上(間接影響

的值等于模型2的公司治理系數與模型3的現金股利系數兩者相乘)。

表6 回歸結果(全樣本)

表7 回歸結果(高融資限制樣本與低融資限制本)

這些回歸結果支持假說2，亦即現金股利是公司治理與公司價值之間的中介變量，良善的公司治理可以透過提高現金股利進而提升公司價值。

我們使用Goodman統計量檢定現金股利的中介效應是否顯著，在全樣本，現金股利的中介效應為0.386，Goodman統計量(Z統計量)為4.794，亦即現金股利的中介效應在1%的水平下顯著為正；在高融資限制樣本與低融資限制樣本，現金股利的中介效應分別為0.270與0.572，Goodman統計量分別為3.712與3.372，亦即現金股利的中介效應都在1%的水平下顯著為正。在低融資限制樣本，中介效應的值(0.572)雖然大于高融資限制樣本(0.270)，但t檢定結果顯示，兩者的差異并不顯著。

Goodman檢定結果顯示，不論是否考慮融資限制，現金股利都在公司治理與公司價值之間發揮中介效應。

值得一提的是，在高融資限制樣本的模型3中，公司治理指數的回歸系數為2.863，在1%水準下顯著大于低融資限制樣本的回歸系數(為0.906)，顯示對融資限制高的公司而言，公司治理對公司價值的直接影響比較大，隱含融資限制高的公司，良善的公司治理更能向外界傳遞正面的信息。另外，在高融資限制樣本的模型2中，公司治理指數的回歸系數為2.198，在10%水準下顯著小于低融資限制樣本的回歸系數(為5.152)，說明融資限制高的公司，公司治理對現金股利的提升程度小于融資限制低的公司。這個結果與Chae等(2009)[6]的發現一致。融資限制高的公司，比較不容易取得融資，良善的公司治理能審慎評估分配較高的現金股利可能對公司的融資狀況與融資成本產生較為不利的影響，因而使融資限制高的公司，公司治理對現金股利的提升程度小于融資限制低的公司。

四、穩健性測試

為了確保研究結論的可靠性，本文改用以下方式衡量被解釋變量、中介變量與控制變量并重新進行回歸分析，重新分析的結果顯示原先的實證發現仍然成立，因此，本文的實證發現堪稱穩固。

1. 被解釋變量：改以市價凈值率衡量公司價值。

2. 中介變量：以現金股利對總資產比例及現金股利對凈資產比例代替每股現金股利。

3. 控制變量：以總資產報酬率(ROA)代替凈資產報酬率(ROE)。

結論

本文建立了“公司治理-現金股利-公司價值”的中介效應模型，以2009～2013年臺灣證券交易所742家上市公司的平衡型面板數據為樣本，使用主成份分析法編制反映公司治理整體水平的治理指數，檢驗公司治理水平對公司價值與現金股利的影響，并分析現金股利在公司治理與公司價值關系中所發揮的作用。

本文發現，在控制負債比、公司規模與凈資產報酬率等變量之后，良善的公司治理可以提升公司價值與現金股利，而且現金股利在公司治理與公司價值之間發揮了中介作用，亦即良善的公司治理可以透過影響現金股利進而提升公司價值。本文也發現，融資限制高的公司，公司治理提升公司價值的效應更為明顯，說明了對融資限制高的公司而言，良善的公司治理更能向市場傳遞正面的信息。

為了確認本文的發現是否穩健，我們作了一系列穩健性測試，其中包括改以市價凈值率衡量公司價值，以現金股利對總資產比例及現金股利對凈資產比例代替每股現金股利，以總資產報酬率代替凈資產報酬率，重新進行分析，結果顯示本文原先的發現仍然成立，因此，本文的實證發現與結論堪稱穩固。本文實證結果顯示，如果與適當的現金股利政策搭配，良善的公司治理更能發揮提升公司價值的效應。

隨著公司治理議題日益受到重視，許多學者開始關注公司治理對公司營運與公司價值的影響，然而，除了周建和袁德利(2013)[34]及陳文強和賈生華(2015)[30]等少數例外，現有文獻大多著重研究特定公司治理機制或公司治理整體水平的影響，對公司治理是透過何種管道發揮作用的，則極少關注。本文的實證發現有助于厘清公司治理效應的影響途徑，對這個議題的后續研究可望產生一定的觸媒作用，對投資人與公司管理階層，也有參考價值。公司治理效應的作用途徑可能是多元的，除了股利政策之外，公司治理效應是否還有其它作用途徑將是值得進一步研究的議題。

注釋

1. 將負向指標變號是進行正向化處理的一種簡便方式，另外一種常見的處理方式是將負向指標X取倒數成為1/X，使用不同的正向化處理方式并不會影響主成份分析的結果。

2. 主成份的特征值為其變異數。

3. 本文以不分年方式編制公司治理指數,如果使用主成份分析法并以分年方式編制公司治理指數,可能發生一項公司治理指標在某一年為正向指標但在其它年份卻為負向指標的不一致情況。