第五章 實證結果分析
第四節 敏感性檢定
一、 極端值處理：Hampel Identifier法
根據 P-R 模型所進行的長期市場均衡檢定結果(表 5- 2)，2005、2008、2009 及 2010 年市場皆處於不均衡的狀態，這些年度的共通點即其資金價格 WF 對資 產報酬率 ROA 的係數絕對值皆至少大於 0.1 甚至高達 0.2415，並且均顯著異於 0。因此推論對 ROA 影響最大的變數即可能就是資金價格。考量資金價格的樣 本可能存在極端值影響均衡檢定結果，本文採用 Wilcox (2003)推薦使用的 Hampel identifier 判別法來辨別極端值。
Hampel identifier 的極端值判別法是對於任一變數 X 而言，先求出該變數的 中位數，再計算各筆數據與中位數的差，然後取其絕對值。換句話說，要求所 有數據與中位數的絕對距離，若以符號表示，即求出| Xi –中位數|。接著還要找 出所有絕對距離之中位數，也就是所有數據距離中位數的絕對距離之中位數 (median absolute deviation, MAD)，它是反映資料分散程度的統計量。然後可以 定義 Z 分數如下式所示：
Z i = |X
i−Median|
MAD 0.6745(14)
Median是指變數X的中位數，MAD是指前述所有數據距離中位數的絕對距離的 中位數(median absolute deviation, MAD)。Hampel identifier判斷極端值的原則是，
如果有任何一個數據的Z分數大於 2.2422
根據 Hampel identifier 的極端值判別法將樣本中資金價格 WF 屬於極端值的 觀察值剔除於樣本之外，進行市場均衡檢定，檢定結果列於
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數分別由-0.1058、-0.2415 和-0.1826 轉變為-0.1800、-0.2405 和-0.1969，且仍然 顯著異於 0，而這三年 H 統計量的均衡檢定結果並未改變，依然拒絕 H = 0，表 示長期市場仍然不均衡。
除此之外，本文亦分別以資產標準化的利息收入 IRTA 和總收入 TRTA 為被 解釋變數，估計原始樣本在排除極端值之後的競爭程度檢定是否有所改變，並 將結果呈現於附表四及附表五。排除資金價格極端值的樣本競爭程度檢定結果 與原始樣本的 H 值檢定結果無異，並且 H 統計量之值也極為相近。被解釋變數 為 IRTA 時，2003 年至 2010 年的檢定結果皆無法拒絕 H = 0 和 H = 1，該期間 與原始樣本相同皆為獨占性競爭。被解釋變數為 TRTA 時的檢定結果也與原始 樣本的結果相同，2003 年至 2010 年市場為獨占性競爭，到 2010 年時轉變為具 有獨占力或具勾結寡占的市場。
由以上的結果得知，使用 Hampel identifier 判斷極端值的方法排除資金價格 的極端值後，使長期市場均衡的結果得到改善，推翻了 2005 年由原始樣本所得 的長期市場不均衡的結果，但 2008 年至 2010 年市場仍然處於不均衡的狀態。
另外，此方法對競爭程度的檢定結果並無影響，表示即使將極端值刪去之後原 始樣本的檢定結果依然成立。
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二、 極端值處理：排除最大儲蓄銀行SberBank於樣本外
由於俄羅斯境內資產最大、存款市占率最高且分行遍布最廣泛的國家儲蓄 銀行─Sberbank 相對於其他銀行較可能具有獨占力，為避免 Sberbank 的存在會 低估 H 值，降低市場競爭程度，本文嘗試將 Sberbank 排除於樣本之外，比較排 除 Sberbank 之後的樣本檢定結果其競爭程度示否會與原始樣本的競爭結果有所 不同。本文分別以資產標準化的利息收入 IRTA 和總收入 TRTA 為被解釋變數，
檢定排除 Sberbank 之後估計樣本期間的 H 值與其競爭程度結果，實證結果列於 表 5- 6 和表 5- 7。
表 5- 6 以資產標準化利息收入而言，排除 Sberbank 的樣本檢定結果中資金 價格的係數分別為 0.7378、0.7038、0.6949、0.6997、0.6204、0.5965、0.5299 和 0.5761，皆顯著異於 0。表 5- 7 以資產標準化總收入來看，資金價格的係數 僅 2010 年不顯著異於 0。可知除去 Sberbank 後，資金價格對於銀行收入仍然有 正向影響。勞動價格和資本價格的係數則依舊幾乎與零接近。不論以資產標準 化的利息收入或是總收入而言，排除 Sberbank 之後的樣本其 H 值均與原始樣本 相近，以 2003 年為例，原始樣本之資產標準化利息收入 H 值為 0.7471，排除 Sberbank 的樣本之資產標準化利息收入 H 值為 0.7472，其他年度及被解釋變數 為資產標準化總收入的結果的亦是如此。
刪去 Sberbank 後的假設檢定結果與原始樣本之檢定結果相同，包括 2003 至 2010 年 IRTA 的檢定結果仍舊皆為獨占性競爭，另外在被解釋變數為 TRTA 時，2010 年的檢定結果仍為市場存在獨占力或具勾結的寡占市場(M)，其他年 度的檢定結果皆為獨占性競爭(MC)。可見市場上有無 Sberbank 對模型的解釋能 力並無差異，對競爭程度的檢定結果亦無影響。
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三、 競爭程度隨地區分佈有所不同
於前述第三章曾經提及俄羅斯銀行機構地域分佈高度集中，銀行分支網路 發展水準不高。據俄羅斯資料統計，以莫斯科為中心的中央聯邦區域(Central Federal District)23
本文首先探討，當 P-R 模型檢定的被解釋變數為 IRTA，總部位置設在中央 聯邦區域內的銀行，結果如表 5-10。在 2003 至 2006 年時，其資金價格 WF 的 係數為 0.8600、0.7092、0.8215 和 0.8831。2007 年至 2010 年的係數則相對較低，
分別為 0.6377、0.5329、0.5760 和 0.6079，其係數的變動幅度與原始樣本之資 金價格係數逐年下降的趨勢頗為相似。勞動價格 WL 和資本價格 WK 的係數值 亦趨近於 0，而勞動價格在樣本期間均顯著異於 0，表示在中央聯邦區域，銀行 所支付的薪資愈高，利息收入也愈高。
擁有全俄羅斯 48%的銀行，並集中了俄羅斯整體銀行業一半以 上的資金，而中央聯邦區域僅占整個俄羅斯聯邦二十分之一不到的面積，圖 5-5 中的淺黃色區域即是中央聯邦區。可想而知，銀行資本和生產經營業務額在中 央聯邦區域和地方之間分配產生大量的不均衡。本段便是將樣本內的俄羅斯銀 行依銀行總部所在地來區分，將銀行分成兩個類別分別進行P-R檢定。劃分標準 以中央聯邦區域為分界，總部設在中央聯邦區內的銀行為一樣本，為俄羅斯主 要的經濟活動中心，另一樣本則是總部位在中央聯邦區外的其他七個區域，大 多屬於俄羅斯發展較落後及偏遠的地區。該地區的銀行除了Sberbank，多為地 區性銀行，幾乎不可能在中央聯邦區設有分行。
當 P-R 模型的被解釋變數為 TRTA 時，將總部設在中央聯邦區的銀行，如 表 5-11，資金價格 WF 在 2003 至 2009 年均顯著異於 0，係數分別為 0.5597、
0.6652、1.0229、0.7996、0.8206、0.7448 和 0.8673，其變動趨勢與原始樣本之
23 中央聯邦區內包括別爾哥羅德州、布良斯克州、伊萬諾沃州、卡盧加州、科斯特羅馬州、庫爾斯克 州、利佩茨克洲、莫斯科自治市、莫斯科州、奧廖爾州、梁贊州、斯莫棱斯克州、坦波夫州、特維爾州、
圖拉州、弗拉基米爾州、沃羅涅日州及雅羅斯拉夫爾州。
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圖 5-5 俄羅斯聯邦區域劃分圖
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結果大致相似，只是中央聯邦區資金價格的係數值波動幅度都較原始樣本來得 大，顯示對中央聯邦區域的銀行而言，資金價格愈高對總收入的影響也愈大。
勞動價格對於總部位在中央聯邦區的銀行僅 2004、2006 和 2007 年顯著異於 0，
係數分別是 0.0152、0.0136 和 0.0125。總部設在中央聯邦區的銀行，樣本期間 內其 TRTA 的資本價格均顯著異於 0，表示銀行投入的資本價格愈高會提高總收 入。此 IRTA 與 TRTA 的結果差異與原始樣本的資本價格在 IRTA 與 TRTA 所得 到的顯著結果相似，代表銀行間因為業務上的差異，投入的資本價格反映在利 息收入與總收入的結果便不同。
接著探討 H 統計量並檢定 H 值在顯著水準 5%下是否異於 0 和 1。當被解 釋變數為 IRTA 時，總部設在中央聯邦區的銀行的 H 值分別是 0.8691、0.7201、
0.8292、0.8956、0.6477、0.5441、0.5885 和 0.6189，除 2003 年無法拒絕 H = 0 的假設，其他年度皆同時拒絕 H = 0 及 H = 1 的虛無假設。因此推論其競爭程度 僅 2003 年為完全競爭，2004 年至 2010 年其競爭程度與原始樣本檢定結果一致 皆為獨占性競爭。
當被解釋變數為 TRTA 時，銀行總部位於中央聯邦區的 H 值分別是 0.5778、
0.6897、1.038、0.8196、0.8436、0.7859、0.8935 和-0.0495。雖然其 H 值與原始 樣本的 H 值不盡相同，但 H 值的變化趨勢卻是一致。兩者 H 值皆自 2003 年逐 漸增加至 2005 年，2006 年降低之後 2007 即又開始增加，最後在 2010 年大幅 下降。推論市場競爭程度，中央聯邦區的銀行 2003 和 2004 年為獨占性競爭(MC)，
2005 年至 2009 年為完全競爭(PC)，2010 年則轉為具有獨占力或具勾結的寡占 的市場(M)。由此可知，由於中央聯邦區的銀行位在經濟活動較為密集的地區，
市場競爭程度較高，該樣本的競爭程度自然高於原始樣本之競爭程度。
另外，表 5-12、5-13 為總部位於非中央聯邦區的銀行之檢定結果，當被解 釋變數為資產標準化的利息收入 IRTA 及總收入 TRTA 時，各項變數之係數變化 亦與原始樣本無異。H 值在被解釋變數為 IRTA 時依序為、0.4402、0.7648、0.6999、
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0.4923、0.6207、0.6964、0.4804 和 0.5660，而在被解釋變數為 TRTA 時的 H 值 分別為 0.3428、0.8342、0.8332、0.4648、0.6357、0.6770、0.7607 和 0.3854，
以上兩者的變化在 2003 至 2009 年有類似的趨勢，尤其是 2004 年的 H 值皆為樣 本期間內的最大值，表示在 2004 年存款保險法實施之後確實提高了非中央聯邦 區域的市場競爭程度。再者，2009 年被解釋變數為 IRTA 與 TRTA 在 H 值的變 化也大為不同，前者的 H 值在 2009 年下降，後者的 H 值卻是略為增加。並且，
被解釋變數為 IRTA 與 TRTA 在樣本期間內的檢定結果多為獨占性競爭(MC)，
只有 2009 年被解釋變數為 TRTA 時其檢定結果市場為完全競爭(PC)。此一現象 應與 2009 年時金融危機對俄羅斯的影響愈演愈烈，使得俄羅斯銀行面臨資金借 貸困難、商業銀行間惜貸的情況有關。
歸納本敏感性分析結果，將俄羅斯整體銀行業分成中央聯邦區與非中央聯 邦區來探討，可以發現 2010 年僅中央聯邦區的銀行業存在獨占力，非中央聯邦 區的銀行業仍為獨占性競爭，表示能夠將原始樣本的檢定結果縮小範圍為 2010 年俄羅斯銀行業在中央聯邦區域存在獨占力。
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四、 對數關係與模型結果
本研究之 P-R 模型如公式(9)與公式(10)，針對俄羅斯銀行業所選擇的解釋 變數如表 4- 2 所定義。而目前所使用的被解釋變數分別為 IRTA 及 TRTA，即 將俄羅斯個別銀行的總利息收入與總收入分別除以總資產 TA 以標準化。但考
本研究之 P-R 模型如公式(9)與公式(10)，針對俄羅斯銀行業所選擇的解釋 變數如表 4- 2 所定義。而目前所使用的被解釋變數分別為 IRTA 及 TRTA，即 將俄羅斯個別銀行的總利息收入與總收入分別除以總資產 TA 以標準化。但考