(一) 研究結果
2. 聯立迴歸式模型
下表 6 至表 8 彙整使用三條聯立迴歸模型估計得到的係數值與 p-value，
應變數依序為 NIM、NII 以及 Z score。
(1) 聯立迴歸模型─NIM
表 6 顯示市場競爭度、風險指標與經營成本的結果大致與單一迴歸模型 相同；Z score 在聯立迴歸模型多呈現統計顯著，且在聯立迴歸模型下可發 現解釋變數對應變數 NIM 的影響方向，在金控與非金控銀行中有所不同。
首先，在競爭度指標部分，雖然迴歸係數顯著個數較單一迴歸式略少，
仍可察覺在競爭程度越高的情況，銀行的 NIM 也相對較低，此現象顯示銀 行在其市場力量越強的情況下，其市場定價的能力相對較市場力量較弱的銀 行為高。
至於在風險指標部分，發現在非金控銀行的樣本中，信用風險所使用的 代理變數 (備抵呆帳占總放款比) 對於 NIM 呈現正相關，顯示過去文獻使用 的信用風險指標，未必是衡量信用風險的良好指標，尤其是非金控銀行的備 抵呆帳占比越高的銀行，可能代表其放款對象多是屬於違約風險較大的客 戶，因此需要提列較高的備抵呆帳，而此現象對於金控銀行並不是相當明 顯。故從聯立迴歸模型結果，我們可以發現非金控銀行的備抵呆帳占比越 高，反而可能顯示該銀行承擔之違約風險較大，因此需要較高的 NIM 以維 持放款活動。
在流動性風險與利率風險指標部分，發現金控銀行的流動性風險與利率 風險的係數估計值符合理論預期，兩種風險與 NIM 呈現顯著正相關。然而，
在所有樣本或非金控銀行的情況下，它們與 NIM 反而呈現負相關，有些符 號反而呈現顯著。此現象顯示過去文獻常使用的風險指標代理變數，雖然可 以在單一迴歸模型得到一致且符合理論預期的結果，但是在考量內生性的迴 歸模型中，此符合預期的結果僅能在金控銀行的樣本中察覺，可能反映這些 代理變數不適用非金控銀行或中小型的樣本銀行。
至於其他控制變數，可發現聯立迴歸模型得到的結果與單一迴歸模型所 得到的結果仍存在少許差異。例如效率變數，單一迴歸模型中它與 NIM 具 有顯著且穩健的負相關；但在聯立迴歸模型中，金控銀行效率與 NIM 仍呈 現負相關，但在非金控銀行效率則與 NIM 正相關。可能原因在於效率越高 的銀行成本較低，由於金控銀行比較有定價能力，可以降低放款利率，進而 降低 NIM，導致效率和 NIM 呈現負相關；然而，非金控銀行定價能力較弱，
只能依據市場利率放款，效率越高若導致資金成本降低而提升 NIM，則效 率和 NIM 呈現正相關。
聯立迴歸式的風險趨避變數對於 NIM 的影響雖有正有負，與單一迴歸 式得到者類似，但其係數估計值為正且顯著的個數較多，與理論模型較為相 符。隱含利率支付、資本適足率與機會成本指標部分，係數估計結果亦與單 一迴歸式相同，與理論預期相反或未達統計顯著。可能原因在於本研究的模 型設定使用過多的成本面指標，如經營成本指標、隱含利率支付指標、資本 適足率指標、機會成本指標以及經營率效率指標等，因此是否需要同時放入 如此多的成本面指標將在後續研究中納入考慮，例如僅考慮隱含利率支付與 機會成本兩個成本面變數。
更重要者，在聯立迴歸模型下，研究結果顯示 NII 與 Z score 兩個變數 對 NIM 的影響方向，與單一迴歸式有明顯的差異。使用 PCM 做為競爭力指 標的情況下，NII 與 NIM 呈現負相關，與單一迴歸模型相同；但若使用 Lerner 指數作為競爭力指標，NII 與 NIM 呈現正相關，顯示 NII 與 NIM 可能同時 存在正向與負向的關係。例如 Nguyen (2012) 發現早期 NII 與 NIM 可能呈 現負相關，但隨著非傳統銀行業務持續發展的情況下，NII 與 NIM 的負相關 性可能會隨之消失。本研究結果顯示，NII 與 NIM 的關係可能同時具有兩層 效果，其一符合傳統預期者，銀行可以藉由非傳統業務活動的增加達到經營 綜效，彌補傳統銀行業務 NIM 的下降；同時，銀行在從事非傳統業務活動 的時候，也可能造成獲利不穩定的現象，進而使得 NIM 要相對較高。
此外，單一迴歸模型中的 Z score 對於 NIM 的迴歸係數估計值不顯著。
但是在聯立迴歸模型下，Z score 不但對於 NIM 有顯著影響，且在金控與非 金控銀行的表現並不相同。在金控銀行，獲利穩定性對於 NIM 為負向影響，
代表獲利越穩定的銀行，對 NIM 的要求可以較低，可能原因為獲利穩定性 也反映一間銀行的破產風險狀況，獲利越穩定代表銀行遭到破產風險程度越 小，因此 NIM 可以較低；然而對於非金控銀行，獲利越穩定的銀行反而有 較高的 NIM，可能因為非金控銀行所承做的放款風險性較高，需有較高的 NIM 以提高獲利和其穩定性，以避免發生破產風險，因此非金控銀行的 NIM 與 Z score 呈現正相關。
28
29
所有樣本 金控銀行 非金控銀行
Z_score 獲利穩定性 0.0001
[.219]
0.0006***
[.000]
-0.0003***
[.000]
-0.0002 [.195]
0.0014***
[.000]
0.0006***
[.000]
時間虛擬變數 YES YES YES YES YES YES
R2 0.652 0.035 0.487 0.403 0.014 0.028
註：1. [ ] 內數字為 p-value，2.
***：代表 p-value < 0.01，
**：代表 p-value < 0.05，
*：代表 p-value < 0.1。
(2) 聯立迴歸模型─NII
整體而言，使用 Lerner 指數當作市場競爭度指標的迴歸結果，優於使 用 PCM 做為市場競爭度指標的結果。就 PCM 競爭度指標來說，可發現競 爭程度越大，僅金控銀行非利息收入占比降低，對非金控銀行非利息收入占 比無顯著影響；使用 Lerner 指標則相反，競爭程度越大，顯著正向影響兩 類以及全體銀行非利息收入占比，競爭程度的提高有助於提升銀行的非利息 收入占比。這兩個市場競爭度指標所得到的迴歸結果並不一致，唯 Lerner 指標的結果比較明確且強烈。
資產規模與 NII 呈現顯著正相關，反映資產規模較大的銀行，其非利息 收入占比較高，意味著大型銀行的非傳統銀行活動業務較為活絡。此外，用 來衡量流動性風險的速動資產占比係數估計值為正且顯著 (除第一行外)，
顯示非利息收入與流動性風險呈現負相關，可能原因在於非傳統業務活動可 增加銀行的現金流，導致流動性資產提高，降低流動性風險。
專業化程度與負債規模與 NII 呈現顯著的負相關，前者採用銀行放款占 資產比重衡量，因此專業化程度越高，代表該銀行所從事的業務活動越集中 在傳統業務，其非利息收入占比自然較低；另外，銀行的負債通常來自存戶 存款，因此在控制資產規模的情況下，負債規模越高也代表其經營活動越集 中在傳統的存款業務，故利息收入占比自然較低，此現象也符合預期。
NIM 越高的銀行其非利息收入占比也相對較高，此現象也充分顯示，
台灣銀行業傳統業務活動與非傳統業務活動不存在單純的抵換關係，存放款 利差定價能力較高的銀行，它們在非傳統業務活動的表現也相對較為活躍，
與 Nugyen (2012) 的結果類似。
獲利穩定性 (Z score) 對於銀行非利息收入占比雖有顯著影響，但金控 銀行與非金控銀行的獲利穩定性對 NII 影響方向並不相同。金控銀行獲利穩 定性與非利息收入呈現正相關，而非金控銀行的獲利穩定性則與非利息收入 呈現負相關，可能原因在於金控銀行較擅長非傳統業務活動，因此非利息收 入有助於金控銀行獲利穩定；非金控銀行可能較不擅於非傳統業務活動，因 此當非金控銀行從事非傳統業務活動反而使得獲利變得較不穩定。
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(3) 聯立迴歸模型─Z score
在獲利穩定性 (Z score) 部分，可發現競爭程度與獲利穩定性關係並不 明確；而效率則與獲利穩定性呈現負向關係。從 ROA 的角度來說，此現象 可能反映獲利穩定性與獲利間呈現抵換關係，在控制其他變數的情況下，一 間銀行要追求較高的獲利表現，可能要去承擔較高的風險，致降低獲利穩定 性。
值得注意的是，金控銀行多角化程度 (投資占比)、固定資產占比、非 利息收入對獲利穩定性的影響與非金控銀行均不相同。金控銀行投資活動較 小、固定資產占比或非利息收入占比較高的情況下，有助於金控銀行的獲利 穩定性；而非金控銀行的投資活動較高、固定資產占比或或非利息收入占比 較高的情況下，對於非金控的獲利穩定性較佳。若就非利息收入而言，由於 金控銀行擅長從事非傳統業務活動，因此非利息收入占比越大有助於其獲利 表現與獲利穩定性；而非金控銀行可能較不擅長非傳統業務活動操作，因此 轉去從事非傳統業務活動可能造成其獲利的不穩定。