4. 參貸銀行選擇上的互補誘因
4.1. 自身相關特性(Self-related)與參貸選擇
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4.1.
自身相關特性(Self-related)與參貸選擇這個章節，我們將呈現在選擇模型(2.1)之結果。我們主要的選擇變數為參貸
銀行的商譽條件(Big 3Global)。在表 2.6 中，我們的解釋因子包括主貸銀行自身的 商 譽 條 件(SelfBig3 ， AuditorBig4) 和 銀 行 營 運 與 投 資 績 效 (AssetDiversity,
EarningDiversity, LoanConcentration)。研究結果中支持我們先前章節所論述的商
譽互補的論點。欄位(1)與欄位(2)，銀行本身與審計公司的商譽程度結果中，其
係數皆為顯著負相關，表示當銀行本身的商譽程度高時，不需要額外高商譽的銀
行加入參貸銀行的行列裡，避免主貸銀行主導權被稀釋的可能14。此結果與
Fernando, Gatchev, and Spindt (2005)一致。欄位(3)至(5)主要呈現銀行營運與投 資多角化程度對選擇參貸銀行商譽的偏好研究。我們可以發現的是，當營運多角 化程度高時，主貸銀行選擇高商譽的參貸銀行機率顯著增加。此結果同樣也呈現 在多角化投資的分析上。這些結果說明了，當銀行進行多角化的經營與投資時，
確實存在銀行多角化的折損，增加外部投資人對銀行評價的不確定性，因此促使 主貸銀行選擇高商譽之參貸銀行來弭補專業程度的分散，降低外界的資訊不對稱。
此結果同樣呼應了Laeven and Levine (2007)的多角化折損的結果。
在控制變數方面，結果呈現的是，小規模的銀行、高資本適足率、高績效的 銀行會偏好選擇高商譽的參貸銀行。其中，在銀行規範中，資本適足率是極為重 要之因子，此結果間接證明了，當銀行資本適足率高時，增加銀行的放款壓力，
使得銀行需要高商譽之參貸銀行進行資金分擔的角色。這些結果都控制了所有可 能的控制變數。因此在這裡，我們的結果證明了，主貸銀行選擇參貸銀行的商譽 特性確實與銀行自身需求有關，且呈現商譽互補的情況。
在自身因素裡，銀行內部監理機制的探討中，我們的結果呈現在表 2.7。整
體而言，這些結果與我們先前第二節的預期結果一致，認為當銀行內部所有權人 為 外 資 持 有 者 (Foreign) 、 大 股 東 (Blockholder) ， 以 及 股 權 較 為 集 中 (OwnershipConcentration)時，內部監理情況較佳15，外界給予銀行的評價不確定
性較低，因此對於高商譽的參貸者的需求就會降低。在所有權結構中，表2.7 是
用指標變數來分類所有權者之特性，本研究利用實際的持股百分比來再驗證，其 結果仍維持不變，同樣也得到相同的預期符號及顯著性。
綜合表2.6 與表 2.7 之結果，我們發現銀行本身的特性確實會影響主貸銀行
選擇參貸銀行的商譽，且低商譽、低投資營運績效，以及內部監控制機制較差的 主貸銀行是會有誘因選擇高商譽銀行為參貸銀行，利用參貸銀行的商譽特性來降 低市場對其本身的資訊不對稱，進一步藉由合作往來關係建來商譽，呈現商譽互 補的誘因。
14 Corwin and Schultz (2005) 認為主要承銷的會限制聯合承銷商的個數，防止利益分散，獨佔 競爭優勢的剝奪。
15 銀行所有權結構與治理機制的推論來自於 Berle and Means (1991)、Shleifer and Vishny (1986)、Buch (1997)、Drakos (2003)、Claessens and Laeven (2004)、Bonin, Hasan, and Wachtel (2005)、 Ianotta, Nocera, and Sironi (2007)、Shehzad, Haan, and Scholtens (2010) 的研究結果。
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表
2.6 概率模型結果：主貸銀行商譽、營運及投資多角化與參貸銀行的選擇
樣本期間為2001 年至 2014 年，使用下述的概率選擇模型(Probit model)進行檢定。
P(Big 3Global)=α+β′Self-Related Measures+γ'Lead Arranger Characteristics +δ'Deal Characteristics+BankSpecification
+Lead Country+Year Fixed Effect+ε
(2.1) 主要的選擇變數為，Big3Global為銀行的商譽指標變數，其值為1 時即選擇的參貸銀行為全球 排名前三大之銀行或其銀行的分行或子銀行，0 為其他。其中 Self-Related Measures 為主貸銀行 自身特性因子，包括，主貸銀行本身之商譽特性(SelfBig3)，審計者的商譽(AuditorBig4)，以及營運 及投資多角化程度(AssetDiversity, EarningDiversity, LoanConcentration)。
接下來的控制變數有，Lead Arranger Characteristics 為主貸銀行其他會計資訊。我們控制了 銀行的規模大小(SIZE)、資本適足率(EA)，資產品質(PLL)，管理績效(CI)，盈餘及獲力能力(ROE)，
以及流動比率(LA, LD)。在契約條件的控制Deal Characteristics，我們控制了借款公司的上市狀態 (Public)、契約額度(Ln(Amount))、契約期限(Ln(Maturity))、契約價差(Ln(Spread))、是否擔保 (Secured)，借款目的(Corp.Purp, WorkCap, Takeover)，以及借款的類別(TermLoan, CreditLine, BridgeLoan)。最後，我們也加入一些額外可能會影響主貸銀行選擇的因素，像是銀行的規範類別 (BankSpecification)，和地域(Lead arranger's Country)上的考量和時間年(Year Fixed Effect)的因素，
來分別控制總體環境的影響變數。資料來源以及詳細的變數定義請參考附件2.B。係數後有的英
文字母a，b，和 c 分別代表其值已達顯著水準 1%，5%，以及 10%。標準誤有接受異質性之調
整，並控制契約的群聚效果。
Independent variables
Dependent variable: Big3Global
Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5
Coeff p-val. Coeff p-val. Coeff p-val. Coeff p-val. Coeff p-val.
SelfBig3 -0.202a (0.000)
AuditorBig4 -0.114a (0.000)
AssetDiversity 0.542b (0.042)
EarningDiversity 0.212a (0.000)
LoanConcentration -0.451a (0.000)
SIZE 0.017b (0.047) 0.022b (0.015) 0.129a (0.000) 0.011 (0.198) 0.017b (0.043) EA -0.083 (0.792) -0.200 (0.534) 3.694a (0.001) -0.577* (0.088) -0.188 (0.557) PLL 0.007 (0.140) 0.008* (0.093) 3.958 (0.329) 0.011b (0.023) 0.008* (0.062) CI -0.003a (0.000) -0.003a (0.000) -0.001b (0.028) -0.003a (0.000) -0.003a (0.000) ROE -0.005a (0.000) -0.004a (0.000) -0.002* (0.052) -0.005a (0.000) -0.005a (0.000) LA 0.108 (0.217) 0.200b (0.032) -0.264 (0.261) 0.037 (0.683) 0.141 (0.112) LD -0.003 (0.831) 0.030 (0.153) -0.401a (0.000) 0.012 (0.440) 0.007 (0.628) Public 0.169a (0.000) 0.169a (0.000) 0.213a (0.000) 0.172a (0.000) 0.165a (0.000) Ln(Amount) 0.215a (0.000) 0.214a (0.000) 0.205a (0.000) 0.215a (0.000) 0.215a (0.000) Ln(Maturity) -0.026 (0.125) -0.020 (0.242) -0.065b (0.015) -0.018 (0.279) -0.016 (0.338) Ln(Spread) -0.118a (0.000) -0.113a (0.000) -0.101a (0.000) -0.121a (0.000) -0.120a (0.000) Secured 0.135a (0.000) 0.134a (0.000) 0.030 (0.344) 0.135a (0.000) 0.136a (0.000) Corp.Purp 0.122a (0.000) 0.112a (0.000) 0.145a (0.000) 0.118a (0.000) 0.116a (0.000) WorkCap 0.241a (0.000) 0.230a (0.000) 0.105* (0.097) 0.233a (0.000) 0.229a (0.000) Takeover 0.205a (0.000) 0.203a (0.000) 0.217a (0.001) 0.204a (0.000) 0.202a (0.000) TermLoan -0.060* (0.087) -0.059* (0.091) -0.109b (0.043) -0.060* (0.089) -0.064* (0.071) CreditLine 0.180a (0.000) 0.178a (0.000) 0.107b (0.049) 0.178a (0.000) 0.171a (0.000) BridgeLoan -0.205b (0.046) -0.204b (0.048) -0.313* (0.071) -0.199* (0.055) -0.206b (0.046)
Bank specification. Yes Yes Yes Yes Yes
Lead country Yes Yes Yes Yes Yes
Year Effect Yes Yes Yes Yes Yes
Observations 26,279 26,279 11,351 26,089 26,279
Pseudo R2 0.162 0.162 0.147 0.161 0.163
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表
2.7 概率模型結果：主貸銀行內部監控機制與參貸銀行的選擇
樣本期間為2001 年至 2014 年，使用下述的概率選擇模型(Probit model)進行檢定。
P(Big 3Global)=α+β′Self-Related Measures+γ'Lead Arranger Characteristics +δ'Deal Characteristics+BankSpecification
+Lead Country+Year Fixed Effect+ε
(2.1) 主要的選擇變數為，Big3Global為銀行的商譽指標變數，其值為 1 時即選擇的參貸銀行為全球排 名前三大之銀行或其銀行的分行或子銀行，0 為其他。其中 Self-Related Measures 為主貸銀行自身 特 性 因 子 中 的 銀 行 內 部 監 理 機 制 ， 所 有 權 結 構(Foreign, Government, Blockholder, OwnershipConcentration)。
接下來的控制變數有，Lead Arranger Characteristics 為主貸銀行其他會計資訊。我們控制了 銀行的規模大小(SIZE)、資本適足率(EA)，資產品質(PLL)，管理績效(CI)，盈餘及獲力能力(ROE)，
以及流動比率(LA, LD)。在契約條件的控制Deal Characteristics，我們控制了借款公司的上市狀態 (Public)、契約額度(Ln(Amount))、契約期限(Ln(Maturity))、契約價差(Ln(Spread))、是否擔保 (Secured)，借款目的(Corp.Purp, WorkCap, Takeover)，以及借款的類別(TermLoan, CreditLine, BridgeLoan)。最後，我們也加入一些額外可能會影響主貸銀行選擇的因素，像是銀行的規範類別 (BankSpecification)，和地域(Lead arranger's Country)上的考量和時間年(Year Fixed Effect)的因素，
來分別控制總體環境的影響變數。 資料來源以及詳細的變數定義請參考附件 2.B。係數後有的
英文字母a，b，和 c 分別代表其值已達顯著水準 1%，5%，以及 10%。標準誤有接受異質性之
調整，並控制契約的群聚效果。
Independent variables
Dependent variable: Big3Global
Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5
Coeff p-val. Coeff p-val. Coeff p-val. Coeff p-val. Coeff p-val.
Foreign -0.119a (0.000) -0.121a (0.000)
Government -0.122 (0.329) -0.142 (0.253)
Blockholder -0.097a (0.001)
OwnConcentration -0.211a (0.000)
SIZE 0.013 (0.122) 0.010 (0.228) 0.014 (0.104) 0.008 (0.361) 0.005 (0.525) EA -0.302 (0.342) -0.337 (0.290) -0.300 (0.346) -0.211 (0.507) -0.181 (0.569) PLL 0.007 (0.107) 0.008c (0.074) 0.007 (0.105) 0.008c (0.079) 0.008c (0.078) CI -0.003a (0.000) -0.003a (0.000) -0.003a (0.000) -0.003a (0.000) -0.003a (0.000) ROE -0.004a (0.000) -0.005a (0.000) -0.004a (0.000) -0.005a (0.000) -0.005a (0.000) LA 0.160c (0.068) 0.117 (0.184) 0.159c (0.071) 0.095 (0.295) 0.091 (0.317)
LD 0.005 (0.706) 0.009 (0.521) 0.005 (0.699) 0.027 (0.184) 0.029 (0.147)
Public 0.170a (0.000) 0.168a (0.000) 0.170a (0.000) 0.168a (0.000) 0.170a (0.000) Ln(Amount) 0.214a (0.000) 0.214a (0.000) 0.214a (0.000) 0.214a (0.000) 0.214a (0.000) Ln(Maturity) -0.020 (0.228) -0.020 (0.238) -0.021 (0.222) -0.021 (0.218) -0.022 (0.192) Ln(Spread) -0.116a (0.000) -0.118a (0.000) -0.116a (0.000) -0.111a (0.000) -0.110a (0.000) Secured 0.135a (0.000) 0.133a (0.000) 0.136a (0.000) 0.132a (0.000) 0.130a (0.000) Corp.Purp 0.120a (0.000) 0.118a (0.000) 0.120a (0.000) 0.117a (0.000) 0.116a (0.000) WorkCap 0.237a (0.000) 0.236a (0.000) 0.237a (0.000) 0.233a (0.000) 0.231a (0.000) Takeover 0.209a (0.000) 0.204a (0.000) 0.209a (0.000) 0.199a (0.000) 0.195a (0.000) TermLoan -0.062c (0.078) -0.062c (0.080) -0.061c (0.082) -0.058c (0.099) -0.060c (0.089) CreditLine 0.174a (0.000) 0.177a (0.000) 0.175a (0.000) 0.180a (0.000) 0.180a (0.000) BridgeLoan -0.211b (0.041) -0.207b (0.045) -0.211b (0.041) -0.207b (0.045) -0.206b (0.046)
Bank specification. Yes Yes Yes Yes Yes
Lead country Yes Yes Yes Yes Yes
Year Effect Yes Yes Yes Yes Yes
Observations 26,279 26,279 26,279 26,279 26,279
Pseudo R2 0.162 0.161 0.162 0.161 0.162
‧ 國
立 政 治 大 學
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