多變量分析期末報告

集團多角化對研發外溢調節效果之研究作者：楊朝旭

指導老師：林憶樺 老師

學 生： m99a0206 鄒輝帆 m99a0209 蕭豪中

報告大綱

一、摘要二、動機與目的三、研究方法四、研究設計五、實證結果六、結論

一、摘要•本研究旨在探討集團企業多角化對企業研發外溢效果之調節影響。

•以我國 2003 年集團企業之上市櫃公司為樣本進行實證分析，結果發現集團研發資產對集團分子公司之績效具有顯著的正向影響。

二、動機與目的•本研究旨在探討多角化程度對集團研發外溢效果的影響。

•本研究可提供管理者參考，使集團企業有效利用本身的結構優勢，採用妥善之多角化策略來發揮研發資產所具有的無形資產特性，提昇集團的競爭優勢。

外溢效果

•研發活動存有外部性 (externality)的特性，即為研發活動的外溢效果。

•研發活動的外溢效果，除了提昇公司本身績效外，亦有助於改善其他企業的績效。

集團研發投資對分子公司的外溢效果•研發為集團企業中一項重要的策略性無形資產。由於集團基本上就是一個有利於知識分享的互信結構，集團企業研發投入之外部性，進而創造集團分子企業之績效，亦即集團研發具有外溢效果。據此，提出假說一 (H1)如下：

•H1：集團內某分子公司的績效與集團內其他公司的研發投資成正相關。亦即，集團研發對其分子公司具有外溢效果。

三、研究方法集團研發活動的外溢效果 本研究以模式 1.1 探討集團研發資產對集團分子公司經營績效的影響。

資料來源•以我國 2003 年集團企業之上市櫃公司為樣本進行實證分析，相關財務及股價方面的資料皆取自台灣經濟新報社 (TEJ)之資料庫。而集團之區分係依據 TEJ 公司屬性資料庫中所揭露之集團歸屬。

四、研究方法 1.描述性統計2.雙變數相關分析3.線性迴歸分析4.判別分析5.二元 Logistic迴歸

五、實證結果 : 1.敘述性統計

個數 平均數 中位數 標準差 最小值 最大值有效的 遺漏值

Tobins.Q 223 0 1.3333 1.1660 .6351 .5689 5.0159

DT 223 0 1.2787 1.3297 .4284 .1296 2.1126

集團規模 _GSIZE 223 0 3.06 2.00 1.371 2 7集團研發資產_GRDA 223 0 .0921 .0278 .2127 .0000 1.3426

研發資產 _RDA 223 0 .0459 .0219 .0721 .0000 .5564

公司規模 _SIZE 223 0 .8122 .6050 .6290 .0000 3.3742

成立年數 _AGE 223 0 21.83 19.00 12.987 2 58

營業毛利率 _GPR 222 1 .1849 .1524 .1787 -.5447 1.0000

ELEC 223 0 .34 .00 .475 0 1

統計量

統計量表

樣本公司 Tobin’s Q平均值為 1.33，中位數為 1.16，皆大於 1 ，顯示集團企業之市場績效及成長前景頗佳。另外，集團分子公司本身的研發資產 (RDA)佔總資產 4.59%；就集團來看，集團的研發資產 (GRDA)佔集團資產總額的平均值更高，有 9.21%，由此來看我國研究發展經費有逐年增加的趨勢。

2.雙變數相關分析 Tobins.Q DT

集團規模_GSIZE

集團研發資產_GRDA 研發資產 _RDA 公司規模 _SIZE 成立年數 _AGE 營業毛利

率 _GPR ELEC

Tobins.Q

Pearson 相關 1 -.194(**) .123 .374(**) .428(**) .149(*) -.259(**) .237(**) .333(**)

顯著性 ( 雙尾 ) .004 .068 .000 .000 .026 .000 .000 .000

DT

Pearson 相關 -.194(**) 1 .492(**) .099 -.144(*) -.027 .163(*) -.027 -.257(**)

顯著性 ( 雙尾 ) .004 .000 .140 .032 .688 .015 .684 .000

集團規模 _GSIZE

Pearson 相關 .123 .492(**) 1 .522(**) .086 .046 -.041 .043 .050

顯著性 ( 雙尾 ) .068 .000 .000 .198 .497 .546 .519 .457

集團研發資產_GRDA

Pearson 相關 .374(**) .099 .522(**) 1 .379(**) .034 -.201(**) .126 .283(**)

顯著性 ( 雙尾 ) .000 .140 .000 .000 .609 .003 .060 .000

研發資產 _RDA

Pearson 相關 .428(**) -.144(*) .086 .379(**) 1 .108 -.386(**) .361(**) .205(**)

顯著性 ( 雙尾 ) .000 .032 .198 .000 .107 .000 .000 .002

公司規模 _SIZE

Pearson 相關 .149(*) -.027 .046 .034 .108 1 -.281(**) -.277(**) .218(**)

顯著性 ( 雙尾 ) .026 .688 .497 .609 .107 .000 .000 .001

成立年數 _AGE

Pearson 相關 -.259(**) .163(*) -.041 -.201(**) -.386(**) -.281(**) 1 -.084 -.414(**)

顯著性 ( 雙尾 ) .000 .015 .546 .003 .000 .000 .211 .000

營業毛利率 _GPR

Pearson 相關 .237(**) -.027 .043 .126 .361(**) -.277(**) -.084 1 .011

顯著性 ( 雙尾 ) .000 .684 .519 .060 .000 .000 .211 .869

ELEC

Pearson 相關 .333(**) -.257(**) .050 .283(**) .205(**) .218(**) -.414(**) .011 1

顯著性 ( 雙尾 ) .000 .000 .457 .000 .002 .001 .000 .869

相關分析表

3.線性迴歸分析

模式 R R 平方 調過後的 R 平方 估計的標準誤 Durbin-Watson

檢定1 .564(a) .318 .292 .53426498588 2.050

模式摘要 (b)

模式 平方和 自由度 平均平方和 F 檢定 顯著性1 迴歸 28.473 8 3.559 12.469 .000(a)

殘差 61.084 214 .285 總和 89.557 222

變異數分析 (b)

模式迴歸分析結果，由表可知，調整後的 R 平方只有 0.292，解釋力較不佳

F 值為 12.649，達 0.001顯著水準

未標準化係數 標準化係

數t 顯著性

共線性統計量

B 之估計值 標準誤 Beta 分

配 允差 VIF

( 常數 ) 1.130 .176 6.439 .000

DT -.241 .103 -.163 -2.333 .021 .656 1.524

集團規模 _GSIZE .024 .036 .053 .678 .498 .527 1.896

研發資產 _RDA 1.954 .623 .222 3.139 .002 .638 1.567

集團研發資產 _GRDA .633 .223 .212 2.834 .005 .570 1.756

公司規模 _SIZE .124 .064 .122 1.938 .054 .799 1.252

成立年數 _AGE .001 .003 .012 .176 .860 .701 1.426

營業毛利率 _GPR .556 .229 .157 2.426 .016 .766 1.306

ELEC .214 .089 .160 2.407 .017 .722 1.386

係數 (a)

4.判別分析

Wilks'

Lambda 值 F 檢定 分子自由度 分母自由度 顯著性

研發資產 _RDA .881 29.928 1 221 .000

集團研發資產 _GRDA .945 12.935 1 221 .000

DT .957 9.928 1 221 .002

各組平均數的相等性檢定

本分析將 Tobin’s Q 值以中位數法變作虛擬變數： Tobin’s Q 指標當 Tobin’s Q<1.16 ，為 1 ， Tobin’s Q>1.16 ，則為 2 。

此表顯示研發資產 (RDA)、集團研發資產 (GRDA) 和 DT 在 Tobin’s Q 指標高低值下有顯著的差異性。

函數檢定 Wilks' Lambda 值 卡方 自由度 顯著性

1 .835 39.492 3 .000

Wilks' Lambda 值

本報告中以 Tobin’s Q指標為判別數，上表為特徵值表分析，此判別函數的特徵值為 0.197，解釋了 100%的變異。下表為 Wilks' Lambda值分析，由卡方檢定可知，此判別函數達 .001的顯著水準

函數 特徵值 變異數的 % 累積 % 典型相關

1 .197(a) 100.0 100.0 .406

特徵值

5.二元 Logistic迴歸

卡方 自由度 顯著性。

步驟 1

步驟 45.718 3 .000

區塊 45.718 3 .000

模式 45.718 3 .000

模式係數的 Omnibus 檢定

卡方的 sig值為 .000，已達顯著，這表示加入模式的第一個變數對因變數有明顯的影響。

步驟 卡方 自由度 顯著性。

1 6.436 8 .599

Hosmer 和 Lemeshow 檢定

卡方值偏大， sig值為 .599，故模式的配合度不佳

觀察預測

Tobins.Q 指標 百分比修正1 2

步驟 1Tobins.Q指標

1 86 25 77.52 46 66 58.9

概要百分比 68.2

分類表 (a)

本報告中有 71個觀察值被錯誤分類，故正確率為 68.2%

六、結論•從研究設計第三個分析 - 線性迴歸分析表中可看出集團分子公司自身的研發資產 (RDA)與 Tobin’s Q 皆呈顯著正向關係，標準化迴歸係數T 值為 3.139達 5%之顯著水準，結果發現集團研發資產對集團分子公司之績效具有顯著的正向影響，故支持此假說。

The End

報告完畢