國家總體銀行家數分析
以國家總體資料分析各國銀行業在三個城市直接投資的估計結果 列於表 4，57第一欄的結果是所有樣本的估計結果，第二欄至第四欄分 別為臺北、香港與上海個別城市的估計結果。本文蒐集的資料共 47 個 國家，應為 372 筆國家配對資料，但因百慕達(Bermuda)、海峽群島
(Channel Islands)、列支敦斯登(Liechtenstein)、約旦(Jordan)及盧森堡 Luxembourg)部分資料無法取得，且有些國家單一年度資料缺漏，因此
可用資料筆數為 341 筆。根據 Hausman 檢定的結果，無法拒絕非觀察 到的個別效果與其他解釋變數無關的虛無假設，隨機效果模型(RandomEffect)
模型可能較佳，因此我們僅列出隨機效果模型的估計結果。表 4 第一欄結果顯示，母國 GDP 愈高，該國銀行到三個城市投資 的銀行家數愈多，隱含母國經濟規模愈大，該國銀行愈有能力到三個 城市直接投資，此結果與畢文等人、布萊利與卡帕廉尼斯、福卡雷利 與普若羅，以及喬凡尼的實證結果相符；而地主國 GDP 的估計係數，
僅在 95%信賴水準下顯著為負，與引力模型預期不符，可能原因是研 究期間內，三個地主國在某些年度的經濟表現較差，但外國銀行基於 長遠策略考量，仍選擇進入當地直接投資，因此產生負向相關。
距離變數部分，地理距離如引力模型預期，對外國銀行的直接投 資有負面影響，這與畢文等人、費雪與莫利紐茲，以及喬凡尼的實證 結果相同，顯示母國與地主國的距離愈遠時，直接投資的多國籍銀行 愈少；文化距離與預期相反，估計係數顯著為負，和艾斯培藍卡與古 蘭豪森的實證結果相同，顯示文化差異愈大，到當地直接投資的多國 籍銀行反而增加，可能是為了克服文化上的差異，使得多國籍銀行進 行海外擴張時，必須以在當地設立分支機構的方式進行。
本文使用 Eviews 5.1 版本的計量軟體，進行相關的估計。
母國與地主國間的雙邊貿易為多國籍銀行顧客的代理變數，此變 數與多國籍銀行家數間的正向關係，顯示銀行會追隨顧客到這三個城 市進行海外擴張，此結果與葛羅斯與戈德堡、巴德列伊卡、費雪與莫 利紐茲、米勒與帕克賀、布赫及莫西仁的研究結果相符，支持「追隨 顧客」理論。
在當地多國籍銀行家數的估計係數顯著為正，隱含多國籍銀行在 三個城市的投資存在群聚效應，這個結果與崔相閏等人研究國際金融 中心得到的結果相符，因此當地主國已有許多外國銀行進入投資時，
其他銀行也會選擇到當地直接投資。
而在個別城市的估計結果中，外國銀行到臺北的直接投資與臺灣 的經濟前景負相關，與預期相反，分析可能原因是臺灣對外國銀行的 吸引力逐漸下降，因此即使 2000-2005 年，臺灣經濟持續成長，但外國 銀行家數卻逐漸減少，產生負向關連；至於母國與地主國雙邊貿易額 顯著為正，顯示外國銀行在臺灣的投資會追隨該國在臺灣的顧客；此 外，在臺灣的多國籍銀行家數對外國銀行的投資也有正面影響，顯示 銀行在臺北的投資存在群聚效應。
多國籍銀行在香港的直接投資，與銀行母國 GDP 大小顯著正相 關，符合引力模型預期；母國與地主國雙邊貿易額愈大，投資香港的 外國銀行家數也隨著增加，支持追隨顧客理論；而在香港的多國籍銀 行家數也會對其他銀行產生群聚效應，選擇到香港投資。
至於影響多國籍銀行到上海直接投資的因素，唯一顯著的因素是 在上海的多國籍銀行家數。當多國籍銀行家數愈多，進入上海投資的 其他銀行也會愈多。母國 GDP 在 90%信賴水準下顯著，隱含母國經濟 體愈大，該國到上海投資的銀行會愈多。其他因素估計不顯著，可能 與上海的獨特性有關，因為中國大陸市場的蓬勃發展及政策支持，許 多國際企業或金融機構競相進入中國大陸市場，因此在策略性考量高 於實質經濟面條件衡量下，即使發展條件在當時未必具備競爭優勢，
多國籍銀行仍然至上海設立分支機構。
表 4 國家總體銀行家數實證結果
判定係數 0.226 0.367 0.232 0.280
樣本數 341 80 139 122
註： 在個別城市樣本中，因為同一時點橫剖面的值會相同，所以無法衡量其影 響。
說 明：全部樣本的 Hausman 檢定結果，Chi-Squared (7)的值為 9.89，顯著水 準 0.195，無法拒絕虛無假設，因此隨機效果模型較適合。括弧內為絕 對 t 值；***，**，*分別表示顯著水準 1%、5%及 10%。
資料來源：請見表 3。
三個城市個別的估計結果，反應了臺北與香港的貿易轉運站地 位，因為貿易額愈大，追隨顧客到臺北與香港投資的多國籍銀行愈 多，而且當臺北、香港的多國籍銀行家數愈多，其他多國籍銀行愈會 跟著到臺北與香港投資；但多國籍銀行到上海直接投資，與貿易額沒 有顯著關係，而僅受到在上海的多國籍銀行家數影響，隱含多國籍銀 行在中國大陸金融市場設立據點所產生的群聚效應。
個別銀行分支機構數分析
分析個別銀行在地主國的直接投資時，模型的被解釋變數為個別 銀行在某一地主國設立的分支機構數。由於資料期間內，部分銀行有 所變動，例如購併、改名或清算消滅等，使得每家銀行的資料筆數不 同，而形成不對稱追蹤資料(Unbalanced Panel Data)，58全部樣本包含
442
家銀行，共計 1,471 個觀察值。表 5 第一欄是所有銀行的估計結果，第二至第四欄分別為在臺北、
香港與上海設立據點之銀行的估計結果，為免重複表達，仍只列出隨 機效果模型的估計結果。
依據全部樣本估計的結果，銀行總資產的係數顯著為正，顯示銀 行的總資產愈多，該銀行在三個城市設立的分支機構數愈多，此結果 和福卡雷利與普若羅的實證結果相符，符合資產較多的銀行會設立較 多分支機構的預期；59另外，文化距離係數顯著為正，顯示母國與地主 國的語言相同，使得多國籍銀行在當地的溝通愈容易，因此設立愈
加入銀行個體資料後，應變數變成 FBinjt，n 表第 n 家銀行，成為 4 構面的資 料，其中 in＝ 442 家銀行。對於購併或改名的存續銀行，我們追蹤其原 來的名稱，列入同一觀察樣本，而消滅的銀行，我們僅觀察到消滅為止；至 於在研究期間中解散的銀行，也僅觀察至解散為止，使得四個年度的資料分 別為 353、412、357 及 349 筆，總樣本數 injt＝ 1471 筆觀察值。
Dario Focarelli & Alberto Franco Pozzolo, “The Pattern of Cross-Border Bank Mergers and Shareholdings in OECD Countries,” p. 2326.
表 5 個別銀行分支機構數實證結果
判定係數 0.037 0.143 0.062 0.110
樣本數 1,315 234 754 327
說 明：全部樣本的 Hausman 檢定結果，Chi-Squared (12)的值為 20.561，顯著 水準 0.057，無法拒絕虛無假設，因此隨機效果模型較適合。括弧內為絕 對 t 值；***，**，*分別表示顯著水準 1%、5%及 10%。
資料來源：請見表 3。
多服務據點；在當地的多國籍銀行家數，與外國銀行設立分支機構有 負向關係，但此負向關係僅在 90%信賴水準下顯著，這個負向關係即 為布赫與李波納(Alexander Lipponer)所提到的競爭效果，隱含地主國 的多國籍銀行愈多，面對的競爭愈激烈，因此設立較少的分支機構；
至於地主國的金融開放程度，在信賴水準 95%時顯著，表示地主國對 銀行產業的限制愈少，銀行在當地的擴張程度愈大，因此設立較多的 分支機構，與預期相符。
以個別城市分析，對在臺北直接投資的外國銀行而言，設立多少 個分支機構除了受到銀行本身資產額的正面影響外，地理距離的影響 顯著為正，顯示距離增加，外國銀行設立的分支機構數目反而增加，
可能的解釋是距離愈遠所需要的通訊與交通成本增加，外國銀行因此 選擇將這些成本內化，而直接在當地設立較多經營據點；雙邊貿易額 愈大，臺灣與母國經貿往來程度愈高，外國銀行設立的分支機構愈 多，符合追隨顧客理論預期。
外國銀行在香港設立分支機構多寡，主要影響因素包括銀行的財 務特性，即本身擁有的資產及權益比率，當財務條件愈佳，設立分支 機構愈多。至於距離因素的影響，地理距離對設立分支機構有正面影 響，此與上述臺北的結果相同；而文化距離愈相近，有利多國籍銀行 在當地的營運，分支機構當然也愈多，顯示香港的語言優勢，讓外國 銀行在香港的投資增加；母國與地主國治理能力的差距，在 90%信賴 水準下，與外國銀行在香港設立的分支機構成正相關，此結果與預期 不符，可能原因是本研究的三個城市中，香港本身的治理能力最佳，
相對來說最具備地主國優勢，加上其國際金融中心的地位也是這三個 城市最高者，故所吸引的不只是來自治理能力良好的國家，也吸引許 多開發中國家。這些開發中國家的治理能力雖然落後香港，但在地主 國優勢和加入國際金融中心的因素驅使下，部分銀行仍然積極在香港 設立多個分支機構，因此產生了母國與香港治理能力差距大，銀行卻 設立更多分支機構的正向關係。
至於外國銀行在上海設立分支機構數，同樣與銀行的財務條件有 關，當銀行總資產愈多，設立的分支機構數較多；而銀行的母國與地 主國具備相同的語言，使文化距離愈相近，也會設立更多分支機構；
至於母國與中國大陸政府的治理能力愈相近，銀行進入當地的學習成 本愈低，因此會設立更多分支機構，此與格林多等人的研究結果相 符，必須一提的是，這裡的被解釋變數是個別銀行設立的分支機構，
與表 2 的國家總計不同，因此這個實證結果，並非指日本與美國等在上
與表 2 的國家總計不同，因此這個實證結果，並非指日本與美國等在上