結構方程模型簡介

結構方程模型的優點可以簡單歸類為以下六點 ： 1. 結構方程模型具有理論先驗性：

結構方程模型分析最重要的一個特性，是它必須建立在一定的理論基礎之 上，也就是說，結構方程模型是一個用以檢證某一先期提出的理論模型的適切 性的一種統計技術。這也是結構方程模型被視為是一種驗證性而非探索性統計 方法的主要原因。

2. 結構方程模型同時處理測量與分析問題：

結構方程模型是一套可以將「測量」與「分析」整合為一的計量研究技術。

主要的關鍵在於結構方程模型將不可直接觀察的構念或概念，以潛在變項的形 式，利用觀察變項的模型化分析來加以估計，不僅可以估計測量過程當中的誤

差，也可以用以評估測量的信度與效度。測量過程所產生的誤差並沒有被排除 在外，而是同時包含在分析的過程當中，使得測量信度的概念可以整合到路徑 分析等統計推論的決策過程中。

3. 結構方程模型以共變數的運用為核心，亦可處理平均數估計：

結構方程模型分析的核心概念是變項的共變數（covariance）。共變數是描 述統計中的一種離散量數，利用變異數的離均差和的數學原理，計算出兩個連 續變項配對分數（paired scores）的變異量，用以反應兩個變項的共同變異或相 互關聯程度。 共變數具有兩種功能，第一是描述性的功能，利用變項之間的 共變數矩陣可以觀察出多個連續變數之間的關聯情形；第二是驗證性的功能，

用以反應出理論模型所導出的共變數與實際觀測得到的共變數的差異。

4. 結構方程模型可計算小樣本模型：

本研究所使用的SEM 軟體「Analysis of Moment Structure」(簡稱 AMOS 軟體)具備運算小樣本數模型之功能，即貝氏結構方程模型(Bayesian SEM)，能 使用「拔靴法」(Bootstraping)方式在模型樣本中反覆抽取樣本進行計算，因此 使用AMOS 軟體即可避免因樣本數過小導致的錯誤運算結果。

5. 結構方程模型包含了許多不同的統計技術：

在結構方程模型當中，雖然是以變項的共變關係為主要內容，但由於結構 方程模型模型往往牽涉到大量變項的分析，因此常借用一般線性模式分析技術 來整合變項，故結構方程模型分析可以說是多種不同統計分析程序的集合體。

6. 結構方程模型重視多重統計指標的運用：

結構方程模型對於統計顯著性的依賴性卻遠不及一般統計分析，結構方程 模型所處理的是整體模型的比較，因此所參考的指標不是以單一的參數為主要

考量，而是整合性的係數。結構方程模型發展出多種不同的統計評估指標，使 得使用者可以從不同的角度來進行分析。在結構方程模型分析當中，較少討論 到與統計顯著性決策有關的第一與第二類型錯誤議題，顯示了結構方程模型技 術的優勢是在於整體分析層次而非個體分析層次。

四、 實證研究之結果分析

4.1 實證研究模型架構

依照本研究的命題，先以命題一：「臺灣的金融發展、制度改進以及資訊 科技作為模型中互相獨立的變數，其與產業垂直整合具顯著正面影響力。」來 建立研究模型一M、模型一 I、與模型一 T。利用 AMOS 軟體裡的 Graphics 畫 出路徑圖，圖中單向箭頭代表因果關係意義，箭頭指向之變數為果，箭頭來源 變數為因。三種模型一架構不考慮金融發展與制度問題之間的交互關係。將資 料帶入運算後可得以下路徑係數圖：

FD1

FD2

Y .20

W

FD3 .05

e3 .00

e1

.12

e2 ¹

1 1

1

2.42 -1.40 3.35

圖十一、研究模型一 M 架構

IC1

3.45, 5.88

IC2

13.91, 1.00

IC3

.12

.00 -12.32

.01

依照命題三：「金融發展、制度改進與資訊科技變數之間的關連性對於產

4.2 實證研究模型之結果與說明

信度(reliability)是指測量工具(變數)本身的可靠程度。信度可以透過以下兩個角度來 了解： (一)從測量工具的穩定性(重複測量得到的結果會很接近)及一致性(測量某一概念 的一組題目分數變動方向是否會一致)的程度來評估；(二)從測量的誤差情形來評估，誤 差愈少則表示信度愈高。效度(validity)是指測驗分數的正確性。換言之，就是指一個測 驗能夠測量到它所想要測量的特質(如工作滿意度、績效等)與實際情況接近的程度。比 較模型一至三的信度與效度測驗結果，模型一與二的個別變數信度與模型組合信度皆未 達良好的範圍，而模型三則在兩個信度測驗取得良好的數值。在效度測驗方面，模型一 與二的平均變異數萃取量未達良好，但模型一的M 架構之複相關係數為 0.73，可視為 對於產業垂直整合具有高度解釋力。模型二的M-I 與 M-T 架構的複相關係數都有達百 分之九十，代表此兩種架構對於產業垂直整合亦有高度解釋力。模型三的兩項效度測驗 皆取得了最良好的數值，而模型一與模型二雖有部分達良好範圍，但因結構方程模型的 信度與效度並非以單項測驗結果判斷，而須以全部測驗結果進行評量，故在考量各模型 之信度與效度測驗結果後，認定模型三是三種模型中最適用於解釋產業垂直整合的架 構。

表三、各模型之整體模型配適度指標與訊息指標

模型三M-I-T 0.997 良好

除以整體模型適配度指標來判斷模型優劣，還須搭配模型訊息指數來做一綜合性的

合呈顯著相關性，其中金融發展變數為顯著負相關、制度改進為顯著負相關、而資訊科 技則為顯著正相關。

1. 金融發展之邏輯變數因素路徑係數說明：

1-1. 國內信用（FD1）：

FD1 之路徑係數為顯著負值，代表當臺灣全體金融機構對國內三大部門的 放款與投資金額，與臺灣產業垂直整合呈負相關。此結果與Hauswald(2003)的 模型推導結論第一點相符合。若將金融機構依照其資訊優勢高低分為兩類：資 訊優勢金融機構因為使用發達的資訊科技，使其在處理貸款對象的信用記錄和 授信金額時的交易成本降低，因此資訊優勢金融機構將可更簡便而正確地判斷 融資需求者（企業）的營運狀況，對於信用良好的企業給予較低的放貸利率，

信用較差的企業則較高。資訊劣勢的金融機構因為無法判斷企業信用狀況，擔 心產生逆選擇問題，故無論放款企業信用高低，皆要求較高的放貸利率。可是 營運良好體質健全的企業其自有資金充足，通常這些企業毋須與資訊劣勢金融 機構交易，有時甚至毋須與金融機構進行大筆融資即有足夠的資金來執行營運 策略。而營運較差、體質不良的企業無論與資訊優勢或劣勢金融機構交易，都 只能以較高的貸款利率融資，而貸款利率過高會造成這些企業的融資障礙，使 其融資困難度上升。當體質不良的企業無法獲取融資時，營運良好的企業進行 垂直整合的成功機率將提高，因此FD1 與產業垂直整合案件金額呈負相關的結 果。

另一可能的解釋理由為，由於資訊科技使金融機構的資訊成本降低，藉由 發展電子商務交易平台，金融機構如今使存款戶之存款能更快速地轉換為投資 資金來源，企業獲得所需資金的時間縮短，降低金融機構過去所扮演之金融中 介角色的重要性。換言之，當以存款戶名義所投資的金額越高、金融機構之名 義放款的金額越小，則企業越能快速獲得融資資金，故使得FD1 之值在考慮了

資訊科技的應用後，對產業垂直整合呈現顯著負相關。

1-2. 國內全體金融機構流動性負債（FD2）：

本研究所使用的FD2 為『臺灣全體金融機構的流動性負債除以國內生產毛 額』，所得到的實證結果模型三為與臺灣產業垂直整合案件總金額有顯著負相 關。對於此結果本研究認為可作以下二種解釋：流動性負債是由國內的貨幣供 給總計數M2 加上信託投資公司之代確定用途新台幣信託資金、人壽保險準 備、指定用途新台幣信託資金、指定用途外匯信託資金、企業及個人持有之金 融債券與央行發行之儲蓄券及國庫券所組成，這些項目可視為臺灣全體銀行的 存款數量。當銀行的存款數量越高，代表人民傾向把手中資金投入相對安全的 標的（金融機構的活存或定存），此時國內的經濟情況可能是處於較不穩定的 狀態，例如金融海嘯時。本研究所使用的資料期間為西元二零零二至二零零九 年(共八年資料)，其中自二零零七年至零九年(三年)爆發全球金融海嘯，因此 金融海嘯對於臺灣國內造成的系統性影響在本研究所選取的資料期間中佔了 近二分之一的比率。在總體環境的系統性風險較大時，產業除了在與銀行進行 企業金融交易時變得相對困難之外，也會傾向實行保守營運的策略，使得垂直 整合的發生減少。

2. 制度問題之邏輯變數因素路徑係數說明：

2-1. 臺灣全體銀行第一級資本佔風險資本之比（IC1）：

模型三中的制度問題變數皆與產業垂直整合呈顯著負相關。IC1 為臺灣全 體銀行的第一級資本佔風險資本之比，使用此比值反映出實行新巴賽爾協定對 於臺灣銀行業在資本適足方面的影響。第一類資本是由銀行的普通股、永續非 累積特別股、無到期日非累積次順位債券、預收資本、資本公積（固定資產增 值公積除外）、法定盈餘公積、特別盈餘公積、累積盈餘（應扣除營業準備及

所組成，這些資產便是當銀行面臨非系統性風險時可直接承擔銀行損失與風險 的項目，當此值越高，表示銀行的制度問題越輕。由於第一級資本主要是由銀 行的股東權益價值加總而得，當第一級資本價值越高，表示銀行股東權益價值 越高、公司股價較高，同時隱含著銀行營運良好的意義。

所組成，這些資產便是當銀行面臨非系統性風險時可直接承擔銀行損失與風險 的項目，當此值越高，表示銀行的制度問題越輕。由於第一級資本主要是由銀 行的股東權益價值加總而得，當第一級資本價值越高，表示銀行股東權益價值 越高、公司股價較高，同時隱含著銀行營運良好的意義。