第二章、 相關文獻回顧
第二節、 總體景氣波動影響銀行業放款品質之相關文獻
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第二節、總體景氣波動影響銀行業放款品質之相關文獻
銀行業之信用風險通常是造成金融市場不穩定的主要原因，而不良債權通常 為他們主要的風險來源。故存在許多文獻都將銀行業放款風險做為主要的討論目 標，且大多以衡量不良債權佔其總放款比率或借款人的違約機率做為被解釋變數，
並代入總體景氣波動之指標變數以探討景氣循環對銀行業放款品質的影響。國內 之相關研究通常使用台灣銀行業逾放比率做為衡量銀行業不良債權比率之指標，
其中包括有吳怡芬 (2007) 利用共整合檢定、因果關係、向量自我迴歸模型及向 量誤差修正模型，探討 1989 年至 2006 年第三季，各項總體經濟變數對我國銀 行業逾放比率之影響。其實證結果發現，本國銀行業逾放比率與總體經濟因素間 並無共整合關係，且與經濟成長率、失業率與 M1B 都領先一期成負向相關，其 中以經濟成長率領先一期最為顯著。而本國銀行逾放比率與經濟成長率、M1B 有單向因果關係，與失業率有雙向回饋的因果關係，且由其實證結果推論我國逾 放比率與總體經濟有著反循環關係。林左裕與賴郁媛 (2005) 利用總體經濟變數 包括有 GDP 年增率、失業率、房價指數報酬率、股價指數報酬率、存放款利差 及房地產景氣對策訊號等變數，並採用複迴歸模型及最小平方法 (OLS) 對我國 銀行業之逾放比率進行迴歸估計分析，研究於 1987 年至 2002 年總體景氣循環 對我國逾放比率之影響效果。其研究發現自 1995 年開始我國銀行逾放比率有攀 升的趨勢，故以 Chow test 驗證其於 1995 年是否存在總體經濟結構的改變。其 實證結果顯示，我國銀行業平均逾放比率與總體景氣循環成負向相關，且由 Chow test 之檢測結果發現，1995 年起，銀行業逾放比率的攀升原因確實是總體 經濟結構的改變，並根據 1995 年為分界的前後兩模型變數顯著性之差異可推論 出，於 1987 年至 1994 年間，影響逾放比率的為房地產市場不景氣所導致不動 產方面之壞帳；而於 1995 年至 2002 年間，則是因為總體經濟衰退，使得總體 市場發生綜合性的壞帳。研究方向更多元之文獻有 Wu, Chang and Zekiye (2003)
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利用本國 1996 年一月至 2002 年四月共 88 筆時間序列資料，對本國銀行部門、
不動產市場、不良債權比率之間的相互影響關係做分析。其研究結果發現不良債 權的數量會影響銀行的獲利率及不動產市場的價格，且企業貸款相對於對私人放 款比例越高，不良債權之比率會越低；而不動產貸款相對於一般性貸款比率越低，
不良債權比率就會越高。其研究結論，為不良債權的比率會因為銀行放款策略不 同而有所不同且與總體景氣波動成反循環關係。
國外也有許多文獻對各國甚至跨國之不良債權比率做相關的研究。Hippolyte Fofack (2005) 針對撒哈拉沙漠以南之非洲國家，利用銀行個體變數與總體經濟 變數對其個別國家之不良債權比率的影響做研究。研究期間為 2003 年至 2010 年，以模擬非均衡追蹤資料預測模型
(unbalanced panel models)
對其做實證分析。研究結果發現，不良債權比率於景氣衰退期間相對較高，顯示出不良債權比率與 總體景氣成反循環關係，且發現於總體經濟較活躍期間，不良債權比率變動也較 為劇烈，其較易受外部衝擊的影響而有大幅的變動，此結果顯示出這些非洲國家 經濟體的脆弱程度與金融體系的不穩定性。Pesola (2001) 研究 1980 年代與 1990 年代總體經濟衝擊對幾個北歐國家包括有丹麥、挪威、瑞典及芬蘭等國之 金融部門的影響。此篇文章利用總體銀行業不良債權比率及金融機構破產比率做 為總體銀行業體質健全程度之指標，對金融危機及總體經濟衝擊影響銀行業不良 債權比率及其破產比率做相關的實證研究。其研究結果顯示，北歐國家高額的負 債很可能為負向經濟衝擊和北歐三國 (瑞典、芬蘭、挪威) 突然性的金融危機所 引起。其負債雖非直接性的受外在金融衝擊影響，但突然性的景氣變動會間接影 響其負債數額。接著，Salas and Saurina (2002) 利用 1985 年至 1997 年西班牙 597 家商業銀行及 784 家儲蓄銀行之追蹤資料，對銀行個體經營變數及總體經 濟變數影響其問題放款比率做研究。其研究結果顯示，西班牙之商業銀行與儲蓄 銀行因其對風險管理策略不同，在變數係數顯示出之影響效果及解釋變數顯著性 上皆有所差異。在商業銀行方面，總體經濟變數有較大的解釋力，顯示其受景氣
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循環的影響較大；而在儲蓄銀行方面，則為銀行個體經營策略及體質健全程度對 其問題放款比率有較顯著的影響。Salas and Saurina (2002) 對造成其間差異之研 究結果的解釋為，由於兩類金融機構之客戶組成結構的不同，儲蓄銀行之客戶通 常為一般家庭或私人貸款；而商業銀行的客戶通常是大型企業或公司行號，因而 讓市場景氣對其放款風險有較大影響力。Gerlach、Peng and Shu (2003) 利用 1994 年到 2002 年香港 29 家銀行之追蹤資料，以總體經濟變數、金融市場變數、各 別銀行規模及其經營效率變數對個別銀行之不良債權比率的影響做實證分析。其 實證結果與前述文獻一致，皆顯示出不良債權比率與總體景氣波動成反向循環關 係。Gerlach、Peng and Shu (2003) 更針對各銀行規模之差異，探討不良債權因總 體景氣變動而受影響的程度是否有所不同。實證估計結果顯示，規模較小的銀行 對於總體景氣衝擊較規模大型銀行為敏感。Gerlach、Peng and Shu (2003) 推估其 可能原因為小型銀行開發的客戶較多為風險性較高的中小企業，以至於對景氣循 環的反應較大。Marcucci and Quagliariello (2008) 利用向量自我迴歸模型 (VAR) ， 及 1990 年第一季至 2004 年第一季義大利銀行業之追蹤資料做實證分析，驗證 總體景氣循環及銀行部門違約率間的交互影響效果。其實證結果顯示，違約率與 總體景氣循環成負向相關，且當資本剩餘很低時，銀行通常會減少他的放款，進 而使得總體產出下降，此舉更加重了景氣循環的效果。
不同於前述文獻皆由銀行角度出發， Virolainen (2004) 及 Rinaldi and Sanchis-Arellano (2006) 是從借款人角度出發，分別研究總體景氣循環對已結束 營運的產業部門及家計單位違約率的影響。Virolainen (2004) 利用的是 1986 年 第一季至 2003 年第二季芬蘭之追蹤資料。此篇文章較其他文獻不同的地方在於 其研究期間長至跨越多個衰退期及銀行業危機。且其將總體產業依其生產性質之 不同，分做四大產業做各別違約率之比較分析，更利用總體變數對芬蘭國內總體 產業做總體壓力檢驗。其研究所得之實證結果顯示出經濟成長率、利率及企業負 債都對產業部門違約率有顯著的影響，且發現產業部門之違約率與總體景氣成反
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循環關係，而總體景氣變數對產業間個別違約率的影響程度之差異不大。在總體 壓力檢驗結果發現，芬蘭企業的信用風險狀況還算穩定，不會因外在總體經濟衝 擊而有太劇烈的改變，其顯示出芬蘭產業界的財務狀況都還算健全。而 Rinaldi and Sanchis-Arellano (2006) 則利用 1989 年第三季至 2004 年第二季，七個歐洲 國家包括有比利時、法國、愛爾蘭、芬蘭、義大利、西班牙及葡萄牙等國之非平 衡追蹤資料 (unbalance panel data) 做實證分析，探討為何改變借貸市場的結構會 衝擊家計單位借款的數量。此文延伸自 Lawrance (1995) 的生命週期模型 (life-cycle model) ，研究家計單位違約率影響總體消費程度的可能性，其不僅僅 針對消費的借貸、還針對投資在實質財貨及金融商品方面借貸做延伸。其研究結 果顯示，家計單位之可支配所得增加會導致其負債佔所得比例的增加，進而使得 其不良債權比率隨之增加。於長期，負債佔所得的比例與家計單位不良債權比率 成高度相關。於短期，金融體質與房屋市場體質都受預期外衝擊的影響。
綜合以上研究總體景氣波動對影響銀行部門、產業部門及家計單位之不良債 權比率的相關文獻，我們發現，不論地區或國家，總體景氣波動與不良債權比率 或違約率皆呈現反向循環關係。而上述研究總體景氣循環影響銀行業放款品質之 相關文獻將整理於表 2。
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causality test.經濟成長率、失業率與 M1B 都 Zekiye (2003)
1996-2002；台灣 88 家銀行。
VAR、VEC、
Granger- causality test.
不良債權的比率會因為銀行放 款策略不同而有所影響且與總 體景氣成反循環關係。
Hippolyte Fofack (2005)
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Pesola (2001) 1980-2000；挪威、
芬蘭、丹麥與瑞
Salas and Saurina (2002)
Gerlach、Peng and Shu (2003)
Marcucci and Quagliariello
Virolainen (2004) 1986Q1-2003Q2；
芬蘭 4 個產業部
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Laura Rinaldi and Alicia
Sanchis-Arellano (2006) 的資產負債表是否會產生嚴重的衝擊。Quagliariello (2004) 更利用虛擬變數將研 究期間景氣之繁榮與衰退期間分開成兩個解釋變數，討論各別係數的顯著程度是