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出 (expenditures) 等相關變數 (Rao, Agarwal, 與 Dahlhoff, 2004;

Zhang, and Toffanin, 2018)。

衡量 Tobin’s Q 的困難點在於分母重置成本難以確切取得，因此

一些學者嘗試在可獲得的會計數據上探究，期望盡可能貼近真實的
Tobin’s Q。Yermack (1995) 在研究中試著定義一個近似於 Tobin’s Q

的變量，其計算為資產的帳面價值與普通股的市場價值與帳面價值之

間的差額相加，再除以資產的帳面價值。Peters and Taylor (2017) 在

研究投資與 Tobin’s Q 之間的關係時將無形資產也納入考量，他們證

明以有形資產加上無形資產作為分母後的 Tobin’s Q 對無形投資的

解釋較原先好。Woeppel (2021) 則認為 Tobin’s Q 不易衡量，其研究

使用無形資產重置成本範圍較小、但價值可被觀察到的數值，例如資

產負債表內的無形資產和專利資產進行計算，結果顯示調整後分母包

含專利重置成本的 Tobin’s Q，可以解釋高達 62% 的投資變化。部

分 學者則 是反過來 試著簡 化 Tobin’s Q 以 便 於進 行預 測與 解

釋。McNichols, Rajan 與 Reichelstein (2014) 透過拆解 Tobin’s Q，證

明 Tobin’s Q 可由市價淨值比 (market to book ratio) 除以產業特定

的保守修正因子 (conservatism correction factor) 而獲得，呼應了過去

學者認為市價淨值比可代表企業的成長機會價值 (Smith and Watts,

1992; Rajan and Zingales, 1995; Roychowdhury and Watts, 2007)。

第四節 小結

產品市場競爭和財務理論都暗示股票市場是有效率的，擁有專利

的企業其市場價值可能反應了對專利風險因素的補償，筆者認為如果

專利的風險指標能成功地解釋不同企業 Tobin’s Q 之間的差異，那麼

就可以透過衡量特定相關指標解釋部分的企業價值，特別是在基因檢

測行業這樣的高科技產業，擁有較高的無形資產比例，評估該產業企

業價值時更需要將無形資產背後隱藏的風險因素納入考量。基於前述
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