實證結果

第一節、銀行對預警指標之反應行為

本研究以 SAS 軟體檢查前一期的六個月累積打銷比率與當期的發卡行為是否 有關係。以當期的發卡數為應變數，前一期的六個月累積打銷比率為自變數，進 行簡單迴歸分析。當檢定結果為P >0.05 時，無法拒絕H₀，表示前一期的六個月 累積打銷比率對銀行之發卡行為沒有顯著的影響；反之，當檢定結果為P <0.05 時，拒絕H₀，則表示前一期的六個月累積打銷比率對銀行之發卡行為有顯著的影 響。

迴歸式：

當月發卡數

t = b₀+ b₁六個月累積打銷比率

t−1j

檢定： H₀：b₁ = 0 (六個月累積打銷比率

前期對銀行發卡行為沒有明顯影響) H₁：b₁ ≠ 0 (六個月累積打銷比率

前期對銀行發卡行為具有顯著影響) 二、實證結果

根據表 7.1 與表 7.2 實證結果，信用卡發行樣本銀行不管是取全體樣本，或 是依各種分類標準分成領先群組或落後群組，Beta 的檢定值皆為負值且達顯著水 準（在α= 0.05 的顯著水準下）。表示隨著前一期六個月累積打銷比率的攀升，

信用卡發行銀行的經理人會緊縮當期的發卡行為。相較之下，雖然現金卡發行銀 行全體樣本 Beta 的檢定值也為負值且達顯著水準，但其解釋程度 R-Square (0.2274) 卻明顯低於信用卡（0.4904）。會造成現金卡發行銀行與信用卡發行銀 行對於預警指標反應程度有所差異的情形，可以用幾個原因去解釋：

(一)發展歷史長短

信用卡在國內發展已有幾十年的時間，大多銀行皆累積了一些信用卡業務上

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經營的經驗。當察覺到壞帳程度攀升時，可以依據過去經驗去評估可能的損失與 傷害，因此在信用卡業務上較會對壞帳比率的變化做反應。與信用卡業務相較貣 來，引進國內不到十年的現金卡對國內的銀行業者來說，還是較為陌生。普遍來 看，銀行對於現金卡業務的風險控管模型與經驗技術還未成熟，因此較沒有適當 的反應行為。

(二)獲利率之差異

由於現金卡辦卡手續簡單迅速，而且發卡銀行不需提供額外的服務，所以其 發卡成本與服務成本較信用卡來的低，邊際獲利率也相對較高。因此，現金卡業 務對於違約損失的承受度也較信用卡高，對預警指標的反應程度也就較不明顯。

另外，由表 6.1 及表 6.2 觀察不同投入程度的銀行，對壞帳比率的提升是否 有不同程度的反應行為。結果顯示，信用卡不管投入程度高低，發卡數皆和六個 月累積打銷比率皆有明顯的負相關，反應程度沒有太大的差異。現金卡的發卡銀 行則會因為投入程度高低的不同，而有明顯不同的反應行為。由表 6.2 的實證結 果可以得知，現金卡投入程度較高的銀行發卡數和六個月累積打銷比率有明顯的 負相關，但投入程度較低的銀行之六個月累積打銷比率不會對其發卡行為造成影 響。本研究推論，投入現金卡業務的銀行動機都較為投機，承擔較高的風險以追 求交高的獲利。而投入程度較低的銀行，由於現金卡業務占全部經營業務的比重 不大，在可承受的情況下，現金卡投入程度較低的銀行不會輕易退出市場。

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表 6. 1 信用卡發卡銀行對預警指標的反應 信用卡

群組 投入率 R-Square t Value Probability 顯著程度 投入程度高組 11.81% 0.3923 -4.4 0.0001 **

投入程度低組 1.02% 0.6365 -7.25 <.0001 **

全部樣本 3.86% 0.4904 -5.37 <.0001 **

本研究整理

附註：當∝< 0.05 時，標記 *；當∝< 0.01時，標記 **。

表 6. 2 現金卡發卡銀行對預警指標的反應 現金卡

群組 投入率 R-Square t Value Probability 顯著程度 投入程度高組 15.62% 0.2838 -3.45 0.0017 **

投入程度低組 0.81% 0.0525 -1.29 0.2073

Total 3.67% 0.2274 -2.97 0.0058 **

本研究整理

附註：當∝< 0.05 時，標記 *；當∝< 0.01時，標記 **。

第二節、銀行從眾行為

在進行因果關係檢定前，為確保實證資料的恆定性質，本研究首先對實證資 料進行單根檢定。本研究採用 DF 單根檢定法來檢定時間序列的恆定性，其結果整 理於表 6.3、表 6.4。信用卡資料經檢定後，結果皆拒絕H₀，係數a₀明顯不等於 1。

現金卡資料有些群組則出現不穩定的情形，經過一階差分後為穩定序列，結果見 表 6.5。

本研究以 SAS 軟體檢定領先群組和落後群組的發卡行為是否具有因果關係，

分別以當月發卡數以及循環餘額當作檢定變數。最適落後期數的選取方式，則同 時考慮經濟意義與統計方法兩項層陎。首先，由於雙卡業務的進入障礙在於風險 模型的建立與行銷廣告，而非卡片的製作程序；加上雙卡市場競爭激烈，短短幾 年間市場就迅速飽和。因此，以經濟角度來看，最適落後期數不能超過 6 期(六個 月，半年)。也就是說，假若追隨群組想要仿效領先群組的發卡行為，從觀察對手

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Balance(L or H)_t−i

假說： H₀：β₂₁、β₂₂… β₂₆全為0 (H Granger Cause L or L Granger Cause H)

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二、實證結果

根據實證結果表 6.6，除了過去消金比重較高的銀行其發卡行為會受到過去 消金比重較低的銀行其發卡行為的影響外，信用卡發卡銀行群組之間普遍沒有從 眾行為的現象，此結果可以用之前的推論「信用卡發展歷史較為悠久」解釋。由 於信用卡在台發展已有幾十年的歷史，台灣發卡銀行已普遍累積了許多經驗，對 於信用卡放款的風險、可能造成的損失程度普遍皆有自我評估的能力，因此較沒 有模仿其他銀行的行為產生。除此之外，信用卡市場在樣本期間初期就已達到飽 和，因此銀行之間的競爭行為也不明顯。

從表 6.6 可觀察到，過去消金比重較高的銀行其發卡行為會受到過去消金比 重較低的銀行其發卡行為的影響。由於「模仿假說」以及「競爭假說」較不能用 來解釋信用卡業務銀行之行為，因此本研究以退出行為的先後作解釋。雙卡風暴 爆發之後，銀行皆察覺到放款品質快速惡化，壞帳比率不斷攀升。陎對損失不斷 擴大，銀行開始緊縮其發卡行為，將經營重心轉回原先著重的業務，避免信用卡 業務的損失傷害銀行整體經營能力。但過去消金業務比重較高的銀行，重點業務 本在消費金融上，因此無法快速將重心移轉，所以其緊縮發卡的行為會落後於過 去消金比重較低的銀行。儘管過去消金比重高或低的銀行其發卡行為皆受到本身 壞帳率的影響，只是有反應速度快慢的差別，但在 Granger 因果檢定下，它們之 間的發卡行為卻有了因果關係的結果。

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表 6. 6 信用卡因果檢定結果 信用卡

變數 分組類別 因果模型 F-

Statistic Probability 顯著 程度

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Statistic Probability 顯著 程度 比較，本研究首先使用 Kruskal-Wallis 檢定法對可以分成高、中、低三群組的 銀行特性作檢定，檢定不同群組的總累積損失率是否有明顯的差異。其次，則使 用 Mann-Whitney 檢定法檢定上市櫃與否以及專業程度高、低兩群組的銀行，在雙

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卡經營績效上是否有顯著的不同。

二、實證結果

表 6.8 數據顯示，發行信用卡的樣本銀行在資本適足方陎，淨值比率高、中、

低三群組之間的總累積損失率有明顯差異，且顯著程度極高 K-W 值大於χ²(0.05)。 顯示淨值比越高的銀行，過去經營行為本來就較為穩健保守，個人授信制度的建 立也就不會過於寬鬆，因此信用卡的放款品質業也就越好。而淨值比相對於自有 資產占風險性資產比重，為較佳的銀行資本適足程度指標，因此其檢定結果也會 較為明顯。另外，從表 7.9 也可得知，廣義逾放比高、中、低三群組之間的總累 積損失率也有明顯差異，K-W 值大於χ²(0.1)。顯示過去整體放款品質比較好的銀 行，陎對陌生的信用卡業務也能有較好的表現。另外，本研究也發現，雖然廣義 逾放比率較低以及淨值比率較高的銀行放款績效明顯優於其他兩個群組，但廣義 逾放比率高以及淨值比率低的群組帄均績效卻優於廣義逾放比率以及淨值比率中 的群組。本研究推論，由於在樣本期間內政府積極監督控管國內銀行之逾放比率 以及資本適足率，廣義逾放比率較高或是淨值比率較低的銀行更是政府密切觀察 的對象。因此在高壓管制下，廣義逾放比率較高或淨值比率較低的銀行較不能像 其他兩群組的銀行大肆擴張發卡、追求高風險下的獲利，因此信用卡的經營品質 會提升一些。逾放比的計算則可讓銀行經理人有操作空間，因此不是一個好的放 款品質指標，所以結果並不顯著。

現金卡方陎，從表 6.9 可得知，沒有任何一個檢定結果顯著，此結果符合先 前的推論「現金卡發展歷時較短」，就算是率先引進現金卡進入台灣的萬泰銀行，

其發展現金卡的歷史也不到十年光景。由於台灣現金卡發卡銀行普遍缺乏經營現 金卡的專業知識與風險控管能力，因此就連過去較為保守的銀行也低估現金卡的 違約損失程度，在風險控管業沒有較佳的表現。

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6樣本包含中興商業銀行值為-53.13%；高雄中小企銀值為-39.76%，使淨值比最低組為負值。

7樣本包含中興商業銀行值為-71.73%；高雄中小企銀值為-91.70%，使自有資本/風險資產比率最低組為負值。

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表 6. 11 現金卡公司治理因素、專業程度與放款品質之關係 現金卡

等級 帄均總累積

損失率 樣本家數 Z 顯著 程度 上市上櫃 有 60.11% 22

-0.9929 無 50.50% 11

過去 消金比重

高 52.74% 8

-0.3361 低 58.24% 25

初期 發卡存量

高 50.58% 5

-0.0502 低 58.03% 28

過去績效 高 60.13% 10

0.6659 低 55.50% 23

本研究整理

附註：當 Z 值<-Z(0.05) 時，標記 *；當 Z 值<-Z(0.025) 時，標記 **。

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