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輔仁大學 商學研究所博士班 李天行所指導 徐正冠的 臺灣上市櫃公司揭露企業社會責任報告書 之決定因素 （2021），提出forecaster中文關鍵因素是什麼，來自於企業社會責任、上市櫃公司、資料探勘。

而第二篇論文國立臺北大學 企業管理學系 陳宥杉、林俊佑所指導 李虹欣的 探討研發支出、HHI(專利集中程度)與ESG成效排名 對公司績效之影響-以美國半導體產業為例 （2020），提出因為有 美國半導體產業、新冠病毒、研發支出、專利集中程度、ESG、經營績效、類神經網路的重點而找出了 forecaster中文的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了forecaster中文，大家也想知道這些：

臺灣上市櫃公司揭露企業社會責任報告書 之決定因素

為了解決forecaster中文的問題，作者徐正冠 這樣論述：

本研究以2020年1,730家臺灣上市櫃公司為研究對象，經排除掉資料不完全、以及某些因產業特性或會計科目不相符之171家上市櫃公司後，共計1,559家上市櫃公司進行資料分析。同時，本研究也找出影響企業揭露企業社會責任報告書的相關變數，並利用資料探勘技術據此找出有無揭露、自願或強制性編製企業社會責任報告書的決定因素。因此，本研究除了瞭解臺灣上市櫃公司所有相關變數的資料描述性分析外，也利用資料探勘技術(鑑別分析、羅吉斯迴歸、人工類神經網路及多元適應性雲形迴歸)來建立有無揭露、自願或強制性編製企業社會責任報告書的分類模式，除嘗試「探勘」出臺灣上市櫃公司有無揭露、自願或強制性編製企業社會責任報告書的

重要變數外，並進一步探討使用各種工具建構出不同模式的差異與良窳。最後，本研究也將針對所得到結果提出管理上的建議。

探討研發支出、HHI(專利集中程度)與ESG成效排名 對公司績效之影響-以美國半導體產業為例

為了解決forecaster中文的問題，作者李虹欣 這樣論述：

本研究以美國半導體產業46家司為研究對象，研究期間為2010年至2018年，結合美國專利商標局資料庫(United States Patent and Trademark Office, USPTO)、COMPUSTAT財務資料庫及KLD ESG資料庫的相關資訊，並以人工類神經網路(Artificial neural networks, ANN)的方法進行分析，探討研發支出、專利集中度以及ESG成效對公司經營績效之影響。研究結果發現，公司所投入的研發支出存有最適點，在最適點前，研發支出與公司績效呈現正向影響，而在最適點之後則呈現負向影響，投入過多的研發資源則容易形成研發無效或是資源浪費，危害

公司的績效表現。故公司在擬定研發資源時，應審慎評估要投入的資源能發揮最大的效用；而專利研發的集中程度對公司績效呈現負向的影響，代表在半導體產業中，在技術研發上應朝向多角化發展以提升公司市場價值，以維護該公司的市場優勢；最後，因應近年新冠病毒(COVID-19)疫情爆發，各國及各產業對企業環境、社會和治理績效(Environment, Social and Governance, 簡稱ESG)的關注成為趨勢，研究指出ESG成效對公司經營績效有正向影響，代表公司具有的ESG成效分數越高，公司經營績效表現越高，因此企業應投入對ESG領域的關注，能使該企業帶來長期而持續的競爭優勢。

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