我國員工分紅之會計處理，依據修訂前商業會計法第64條規定：「商業盈餘之分配，如股息、紅利等不得作為費用或損失。」此一異於國際主流會計原則，讓國內企業以往慣於使用員工分紅作為激勵優秀人才向心力的籌碼，也常選擇以員工分紅時不須支付對價之無償配股增資，藉以發揮吸引及安定員工一舉數得之效用。民國95年5月24日立法院三讀通過商業會計法第64條修正案，將原條文修正為「商業對業主分配之盈餘，不得作為費用或損失。但具負債性質之特別股，其股利應認列為費用。」經濟部嗣於民國96年1月24日以經商字第09600500940號令進一步函釋：「商業會計法第64條規定：『商業對業主分配之盈餘，不得作為費用或損失。』係將盈餘分配不得作為費用或損失之規定限縮在業主部分；有關員工分紅之會計處理，參考國際財務會計準則之規定，應列為費用，並自民國97年1月1日起生效。」 員工分紅費用化新制將會增加企業營運費用，減少企業盈餘，企業也將重新思考吸引、留任及激勵優秀人才的因應措施。本研究探討各項有關員工分紅費用化新制對上市櫃公司損益報導影響相關議題，發現下列情況： (一)因員工股票紅利計算有不同之依據，「以股東會前一日之收盤價」為計算基礎之員工分紅費用化調整金額大於「以上一會計年度最後交易日之收盤價」為計算基礎之員工分紅費用化調整金額。此一結果可能與證券主管機關近幾年對上市櫃公司員工紅利發放之「限制」與「揭露」規定有關。 (二)比較IC設計業公司、通信網路業公司及製造業公司發放員工股票紅利或現金紅利之喜好，由於受到企業規模較大之影響，製造業公司發放員工現金及股票紅利之絕對金額最高；若以發放員工股票紅利占淨利比例而言，以IC設計業公司最高、通信網路業公司居次、製造業公司殿後。(三)以員工分紅費用化調整金額占當期淨利比例而言，無論是模擬追溯計算民國93年度、94年度及95年度三年度員工分紅費用化調整金額，或是員工分紅費用化新制後97年上半年度估列之員工分紅費用金額，都可以顯示員工分紅費用化新制對IC設計業公司、通信網路業公司之損益報導衝擊，比製造業公司相對嚴重；IC設計業公司及通信網路業公司適用員工分紅費用化新制後，調整降低員工分紅比例之幅度也大於製造業公司。 根據以上探討發現，本研究建議，政府主管機關應儘速修法，提供員工分紅費用化新制實施配套法律環境，例如：修法引進限制型股票；修改公司法第235條，將員工分紅入股調整為非盈餘分配項目等。此外，公司管理階層於員工分紅費用化新制實施後，應正面思考相關因應措施，例如：修改公司章程，放寬員工分紅比例彈性；適度搭配發放現金及股票紅利；適時買回庫藏股，以備轉讓激勵員工；適時發行員工認股權憑證等。讓員工獎酬制度更透明，並於合理回饋員工貢獻時，兼顧企業營運績效與股東權益。

金融控股公司乃金融整併風潮下的新型態公司，設立之初我國政府即配套引進連結稅制，以維持金融機構轉型之租稅中立。惟連結稅制施行十餘年來，法令規章仍未臻圓熟，許多立法時的美意未能落實， 其中爭議最大者，係稅捐稽徵機關將金控公司多數營業費用及利息支出劃歸於免稅收益項下，將金控公司之費用幾近全數剔除，造成金控集團稅負遽增。本研究先彙整爭議發展歷程及相關行政法院判決，以及納稅義務人主張，並參考國外立法例，提出解決方案；建議內部交易損益應予調整或消除、修正免稅所得相關成本費用損失分攤辦法等，以回歸連結稅制之基本精神，解決現行之課稅爭議。

壽險商品在訂價時使用的假設因子很多，在不同的情況下，會有不同的變化。想要簡單的衡量商品的價格是貴或者便宜，是相當不容易的。本文僅以保戶最直覺的「費用收取」高低的觀點，利用壽險商品「費用率」對保戶「保單價值」權益影響的變化，進行分析、觀察與比較。以三個主題分別探討現在壽險市場上有關費用收取的三個實務狀況。 首先選取8家壽險公司，分析同一壽險公司銷售的平準終身壽險與投資型終身壽險之附加費用率，再觀察保戶保單價值與身故保障給付的差異。從分析報表中發現，現行壽險市場銷售的商品，投資型終身壽險的附加費用率是較低於平準終身壽險的。 第二個探討的主題，是指出有些投資型壽險商品，讓保戶自訂「目標保險費」，卻又收取高額的附加費用率，是不合理的現象。建議保戶購買此類型商品時，可以選擇訂定最低目標保費。 最後探討的是附加費用率與解約費用率的相關性，利用香港實際的保單說明，壽險公司在「相同的費用收取」前提下，降低附加費用率而升高解約費用率，對預備長期持有保單的客戶是比較有利的，並建議主管機關適度放寬解約費用率的限制。

目前健保局所能查核到的違規案件來源有五項，即民眾檢舉、投保單位經辦人檢舉、審查費用時發現異常而移辦、專案稽查、繳回之健保卡發現異常。但只有審查費用流程應用電腦檔案分析可透過大量的資料分析方法篩選出異常院所。然而，電腦檔案分析只能偵測醫師的服務量是否「偏離常態分配」，亦即只能偵查出某些醫師或院所可能做了過多不必要的服務，而無法偵測出虛報或詐欺等行為。 因而，本研究透過大量詐欺文獻回顧，發現其中Bolton & Hand (2002)指出一個最佳的例子為應用Benford定律的數字分析。Benford定律即是凡符合此法則的資料中，其第一位數的值越小者則出現的頻率就越大，而數值越大者出現的機率就越小。近幾年，Benford定律被應用在不同領域的舞弊或詐欺的審查流程中。 由於目前尚未有專文探討運用Benford定律於臺灣健保醫療費用異常之相關研究。本研究以Benford定律為基礎，利用健保研究資料庫的1999至2003年住院全部及門診抽樣的申報資料進行實證，步驟上有三：一、進行全體住院及門診機構的整體實證，二、檢視單獨以數字分析法是否可以找出異常機構，三、提出一個智慧型費用異常偵測模型並實證其效果。 本研究結論有三： 一、健保特約機構中，住院機構的健保費申請數字符合第一位數的Benford定律，第二、第三及第四位位數不符合。而其中的一般費用部分符合第一、二、三、四位數的Benford定律，論病計酬案件則只有第一位數符合。至於健保費的申請數字之第二、第三及第四位數不符全之原因為論病計酬案件不符合Benford定律，此乃因為論病計酬案件之特殊計價方式所造成。 二、本研究指出單獨應用Benford定律的數字分析方法檢驗的確能找出異常院所，但同時也容易將正常院所誤判為異常，在利用卡方檢定、Cramer’s V統計值判斷法，無論是住院或門診機構，由於鑑別度不高造成整體正確率不佳，由此可推論單純利用數字分析法不足以檢驗出異常院所，因此需要再進一步結合其他工具。 三、本研究所建構的智慧型費用異常偵測模型，是以GHSOM類神經網路進行變數選取工作，找出數個變數群組後，分別利用RBFNN(徑向基類神經網路)、GRNN（通用迴歸類神經網路）及ERNN（Elman反饋式類神經網路）等進行異常院所預判，並以逐步邏輯斯迴歸模型作為Benchmark，結果是以逐步邏輯斯迴歸模型所構建的線性模型得到比較好的效果，本研究推論原因可能為應用Benford定律的衍生指標和異常/正常院所之間就存在線性關係，因此可以利用邏輯斯迴歸模型來預判，並利用類神經網路模型加以佐證之。 因此，本研究希望利用Benford定律的計算智慧技術能運用於健保資料庫，進行大規模電腦初步審查，找出更多不良醫療院所之異常申報之來源，以提供實地查核進而查到真正違規之醫療院所，如此可遏止醫療院所之犯意，進而節省健保支出，健全其財務收支平衡，為健保永續經營貢獻一份心力。 / There are five sources of illegal medical cases checked by BNHI (Bureau of National Health Insurance): reported by public, reported by the operator of insured unit, unusual findings while auditing expenses, special case audit, and unusual findings for returned health insurance cards. The abnormal medical institutions can only be found out by analyzing digital data in the source of auditing expenses. However, the digital data can only detect whether the physicians’ service deviates from the normal distribution (excessive unnecessary service offered by some physicians or hospitals), instead of the false claim of medical expenses and fraud behavior. Thus, by reviewing a lot of fraud literature, this study finds the best example in Bolton & Hand (2002) is digit analysis of Benford's Law. Benford's Law points that the smaller the first digit is, the more frequent the digit shows, vice versa. In recent years, Benford's law has been applied in fraud review process in different fields. So far no specific article has applied Benford's Law in the research related to the BNHI medical expenses, so we did a study using inpatient (total) and outpatient (sampling) data from 1999 to 2003. There are three steps in this study: 1. Overall empirical study of all inpatient and outpatient medical institutions. 2. Try to find out the unusual medical institutions only using digit analysis. 3. Find out a smart anomaly detection model and verify its effectiveness. There are three conclusions of the study: 1. For the health insurance expenses applied by the BNHI-contracted inpatient institutions, the frequency of the first digit accords with Benford's Law, while the second, third, and fourth digits does not accord with Benford's Law. For the general health insurance expense, the frequencies of the first, second, third, and fourth digit accord with Benford's Law. While only the first digit meets Benford's Law for cases paid by disease, as its special pricing method causes the different frequencies of the second, third, and fourth digits of health insurance expenses. 2. This study shows that the digit analysis of Benford's Law does contribute to find out the abnormal institutions, but also pay the price of misidentify the normal institutions. By using chi-square test and Cramer's V statistics method, the low discrimination rates of both inpatient and outpatient hospitals leads to poor overall accuracy. It suggests that the simple method of digit analysis is insufficient to test the abnormal institutes, and further investigation with other tools is requested. 3. This study establishes a smart anomaly detection model of health insurance expense, which is based on variable selection with GHSOM neural networks to identify the optimal model, and then uses RBFNN (radial basis function neural network), GRNN (general regression neural network), and ERNN (Elman recurrent neural network) to predict the abnormal institutions. Comparing RBFNN, GRNN and ERNN with the stepwise logistic regression model as the Benchmark, the study concludes that the linear relationship between derived indicator of Benford's Law and abnormal/normal institutions exits. Therefore, we can predict by logistic regression model and verify by neural network model. The study intends to apply the smart technology of Benford's Law to the large-scale preliminary review of the National Health Insurance database, which can help to identify the sources of the anomaly expenses of medical institutions and find out the fraud ones. Therefore, the decreasing fraud of medical institutions will cut down the health insurance expense for financial break-even. We hope we can contribute to the sustainable development of health insurance.。

自2008年實施員工分紅費用化政策以來，分紅政策仍在不同產業中持續對組織績效有重要之影響，本研究以2000年至2015年期間台灣上市上櫃公司資料為樣本，以實證研究方法探討分析各產業之分紅制度與組織績效間的相關性，以及在分紅費用化政策實施前後，其分紅制度與組織績效間的關係是否有所改變，並檢視是否存在最適員工分紅率。 研究結果顯示：較多產業之員工分紅率與組織績效指標都呈現顯著的正相關，顯示企業確實利用員工分紅制度創造組織高績效表現，或當組織績效表現良好時，企業亦願意以利潤分享方式激勵員工；較多產業之員工分紅費用化前後與績效之正向相關性並未改變，顯示員工分紅制度依然被這些企業持續採用作為爭取優秀員工，提升競爭力之有效工具。較多產業之員工分紅與公司績效表現有非線性關係存在，可推論存在有最適分紅率，顯示這些企業會採取適當之分紅比例，建立兼具企業獲利及員工激勵效果適度的分紅制度。尤其是電子工業顯著存在有最適分紅率，顯示高技術人力密集度產業，為吸引優秀員工，同時提升產業競爭力，可能已熟知如何運用員工分紅制度，以創造雙贏。

在過去，我們認為有形資產是公司最重要的資產，然而到了現今知識密集產業當道的時代，取而代之的是無形資產：專利，品牌，商業秘密等成為決定公司存亡與進步與否的關鍵，因此研究無形資產的價值成為主流之一。本研究第一部份使用因素分析法捕捉專利四大指標：前引證數、後引證數、專利家族數與請求項個數共同影響專利的因素，我們稱之為「專利品質」，並用此方法來建構台灣上市上櫃電子業公司於2003年至2012年各公司各年度的創新力指標。 本研究第二部分探討員工薪酬對於公司創新力的影響，並且以2008年員工分紅費用化政策作為一工具變數，試看該政策對於公司研發創新的影響。本研究結果顯示，分紅費用化政策對於公司研發創新並無顯著影響。整體來看，費用化後高、低股價公司間的薪酬差距縮小，然而創新研發能力差距卻擴大；若分產業來看，台灣電子業發展有往技術密集產業之高股價公司集中的現象，例如：半導體業、電腦及週邊設備業、通信網路業、其他電子業在費用化後研發產出增加最多，即使該產業亦為費用化後總薪酬下降最多之產業。

具有競爭力的薪酬策略制定是企業留住優秀人才之手段，在2008年以前，我國電子產業之股票分紅對於招攬國內外菁英與留用人才效果驚人，帶動我國科技業經濟奇蹟，同時創造大批科技新貴。但，2008年我國實施員工分紅費用化，企業必須將員工分紅之發放從盈餘項下轉為企業費用，並規定股票分紅配發股數之計算基礎改以公平價值計算，不能再以面額（10元）認列。此舉將造成企業淨利及每股盈餘下降，於是企業不再使用股票分紅作為激勵員工之手段，使員工薪酬減少，電子產業相繼提出費用化制度造成留才之困難。本研究利用差異中之差異模型及兩階段迴歸模型，針對我國電子產業2003年至2012年之所有上市上櫃企業資料，探討薪酬對於員工流動率之影響。 本研究結果顯示員工薪酬多寡對於流動率有負向地影響，但是高階經理人之薪酬多寡對於流動率則沒有影響。在高研發費用率之企業，其投入之創新成本比例較高，人力資本相對重要，薪酬與流動率間是顯著且負向的關係。薪酬針對高大專以上員工比例及低大專以上員工比例兩者的影響程度沒有太大差異。低股價公司之員工總薪酬對於流動率之影響效果是顯著且負向的影響，但在高股價公司薪酬不是影響流動率之主因。

京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(経済学) / 甲第21989号 / 経博第601号 / 新制||経||290(附属図書館) / 京都大学大学院経済学研究科経済学専攻 / (主査)教授 依田 高典, 教授 諸富 徹, 講師 五十川 大也 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Economics / Kyoto University / DGAM

Yoshie Onishi, Shiro Hinotsu, Yoko M. Nakao, Hisashi Urushihara, Koji Kawakami, Economic Evaluation of Pravastatin for Primary Prevention of Coronary Artery Disease Based on Risk Prediction from JALS-ECC in Japan, Value in Health Regional Issues, Volume 2, Issue 1, May 2013, Pages 5-12, ISSN 2212-1099, http://dx.doi.org/10.1016/j.vhri.2013.02.003.(http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212109913000162) / 京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(社会健康医学) / 甲第18192号 / 社医博第53号 / 新制||社医||8(附属図書館) / 31050 / 京都大学大学院医学研究科社会健康医学系専攻 / (主査)教授 今中 雄一, 教授 木村 剛, 教授 横出 正之 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Public Health / Kyoto University / DFAM

博士（経済学） / 131 p. / 一橋大学