第三章、 研究方法
第三節、 變數界定與資料來源
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第三節、變數界定與資料來源
統整過去研究不良債權比率之相關文獻後，本研究選擇以我國中央銀行經濟 研究處所公佈之本國一般銀行逾放比率做為衡量我國銀行業不良債權比率的指 標變數，且選取相關文獻中幾個對不良債權有顯著影響且能代表各金融市場景氣 的總體經濟變數做為本研究之解釋變數。首先，本文將針對本國銀行逾放比率之 定義做詳細敘述。接著，我們對所選取之總體經濟變數代表的意義及其預期的影 響方向也有詳盡的說明。
一、逾放比之定義
我們以本國一般銀行逾放比率做為衡量本國銀行業不良債權比率之指標變 數，即為本研究之被解釋變數。逾放比率為評估銀行業放款品質及銀行體系內部 建全程度評估的重要參考指標，若比率越高表示銀行放款品質越差，存款戶的存 款安全性越低，容易引發民眾恐慌性擠兌。一 般 而 言 ， 逾 放 比 率 在 3% 以 下，表 示 金 融 機 構 授 信 品 質 較 佳。目 前 我 國 主 管 機 關 對 逾 放 比 率 有 明 確 之 規 定 ， 其 公 式 如 下 ：
逾 放 比 率 =逾 期 放 款 /總 放 款
依據財政部規定應列報之逾期放款範圍為：
1. 貸款本金超逾約定清償期限 3 個月以上，而未辦理轉期或清償者；
2. 中長期分期償還放款或貸放會金未按期攤還六個月以上者；
3. 放款清償期雖未屆滿 3 個月或 6 個月，但已向主、從債務人訴追或處分擔 保品者；
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4. 本金未到期而利息已延滯 6 個月以上之放款 (包括短期放款及中長期放 款)。
放款包括貼現、進出口押匯、透支、短期 (擔保) 放款、中長期 (擔保) 放款及 催收款項。
94 年 7 月 1 日起新修訂逾期放款定義改為積欠本金或利息超過清償期 3 個月，或雖未超過 3 個月，但已向主、從債務人訴追或處分擔保品者。
二、解釋變數
根據參考文獻，各國對影響銀行業逾放比率有顯著影響的總體經濟變數，本 研究蒐集並整理得出以下自變數：失業率 (un)、存放款利差 (spread)、股價指數 變動率 (spic)、狹義貨幣供給 M1B (m1b)、放款利率變化率 (loanrd) 及本研究為 討論一次金融改革對本國銀行逾放比率的實質效果所放入的虛擬變數 (fr1) 等，
以進行迴歸分析。變數解釋如下：
1. 失業率 (un)
Keynesian 理論主張，有效需求的降低會增加失業率，反之亦然。而早 期 Okun (1962) 進行實證研究後，提出關於產出和失業之間存在負向關係之 結論。換句話說，通常失業率的高低又代表著總體景氣的榮枯，所以本研究 以失業率作為衡量總體景氣循環的指標。一般而言，家計單位的收入多來自 於其工作所得，而需要支付的費用除了日常生活費用外，通常還包括定期繳 納購屋或融資性的貸款。如此一來，失業即失去了繳納這些貸款的金錢來源，
這種入不敷出的情況極有可能造成借款人的違約行為，進而提高銀行業的逾
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放比率。曾銘宗 (2000) 於其研究中發現，失業率與銀行業之逾放比率成正 向相關，且二者關係相當顯著，即失業率提高，逾放比也會增加，而經濟成 長率與逾放比率成負向相關，即經濟成長率上升時，逾放比下降，為二者關 係不是十分明顯。所以我們預期本國失業率會和銀行業逾放比率之間存在正 向相關，也就此證明我國總體景氣波動會與銀行業不良債權比率成反循環關 係。
2. 存放款利差 (spread)
我國銀行業之存放款利差是以銀行承做放款的實際應收利息 (即放款加權 平均利率) 及銀行吸收存款的實際應付利息 (即存款加權平均利率) 之差距來衡 量。賴秋卲 (1998) 及蔡進財 (2000) 等皆指出，因國內金融機構之競爭激烈，
存放款利差日益縮小，嚴重影響金融機構之基本業務營運，使其轉向從事高風險 之放款業務或投資，此舉將有導致逾放比率增加之慮。但存放款利差之縮小，卻 意味著存款人之利率上升或借款人之借款利率下降，而降低逾放比率增加之風險。
林左裕與賴郁媛 (2005) 研究總體景氣變數與本國銀行業逾放比間關係之實證 結果顯示，存放款利差對本國銀行逾放比率成顯著之負相關。此一結論符合賴秋 卲 (1998) 及蔡進財 (2000) 之研究成果。根據文獻之研究結果，我們預期存放 款利差和本國銀行逾放比率間成負向相關。
3. 股價指數變動率 ( spic )
股價指數包含多種股票，是反映市場上組成股票價值的一個數據。黃柏農 (1998) 透過利率變數的中介，研究發現工業生產指數的變動與股價變動間存在 正向關係。盧秋玲與游雅芳 (1999) 的實證研究中顯示，不論全體樣本銀行股
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票報酬或各類經營型態的樣本銀行股票報酬，與大盤加權股價報酬皆存在高度 的連動性，具有齊漲齊跌的現象，故以股價指數報酬率做為整體金融業股票報 酬的代理變數。其反映了金融業本身的經營狀況等資訊。故本研究用之做為衡 量金融市場穩定程度的指標，並預期它與本國銀行逾放比率成負向相關。
4. 狹義貨幣供給 M1B (m1b)
M1B=通貨淨額+存款貨幣。一般來說，貨幣供給的增加會帶動景氣回溫，
政府通常會使用增加貨幣供給的手段來影響市場活絡程度。彭慧琴 (2003) 由貨 幣供給對產出、物價水準和就業的實證結果指出，貨幣政策短期確有抑制經濟過 熱或刺激經濟復甦的效果。本研究以 M1B 來檢驗中央銀行的貨幣政策對本國銀 行業逾放比率的影響程度及方向。我們預期貨幣供給量或與本國銀行逾放比率成 反向關係。
5. 放款利率變動率 (loanrd)
放款利率的提高，一般而言，借款人的負擔同樣的會增加，接踵而來的就是 違約率的提高。而放款利率增加的速度同樣反映著借款人增加負重的速度，
Quagliariello (2004) 於研究中將義大利長期國庫券利率做為衡量借款人債務負 擔程度的指標，其實證結果顯示，義大利長期國庫券利率對銀行業放款損失壞帳 比率之影響效果非常顯著且成正相關。所以我們根據 Quagliariello (2004) 之研 究結果，預期放款利率變動率和逾放比率會成正向相關。此意味著借款人的負擔 越重，違約的可能性就越高，進而提高銀行業的逾放比率。
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6. 一次金融改革虛擬變數 (fr1)
我國政府推行一次金融改革的目標為降低金融機構壞帳比率及銀行業之逾 放比率。本文於研究模型中放入一次金融改革之虛擬變數，藉由其顯著程度與影 響方向探討一次金融改革對於本國銀行業逾放比率的實質效果。並根據 Chow test 之結構性檢測結果，將實施一次金融改革兩年以後 (即 2003 年第一季)之各 期變數值設為 1，之前則設為 0。我們假定實施一次金融改革對銀行業之壞帳比 率的確有實質的改善效果，因此預期此虛擬變數與逾放比率會呈現負向相關。
二、資料來源
本研究之目的於探討總體景氣波動對我國銀行業不良債權比率之影響，研究 期間自西元 1988 年第一季至 2009 年第三季共 87 筆季資料。根據文獻我們以 本國一般銀行逾放比率做為衡量不良債權比率的指標變數，並整合前述探討總體 景氣與不良債權比率相關文獻所歸納出的幾個主要影響不良債權之總體經濟變 數，代入本研究之實證模型加以估計。其所有變數之資料來源，將分述如下。
於被解釋變數方面，本研究使用中央銀行經濟研究處所公佈之本國銀行逾放 比率 (npl) 做為衡量本國銀行業不良債權比率的指標，其數據取自中央銀行出版 之本國銀行營運績效季報。
在解釋變數方面，衡量借款人債務負擔程度之放款利率變動率 (loanrd)、銀 行業辦理存放款業務收入之存放款利差 (spread) 及探討政府貨幣政策之狹義 貨幣供給 M1B (m1b)，資料皆取自於我國中央銀行出版之金融統計月報。失業 率 (un) 為本研究最重要的解釋變數，為衡量總體景氣波動的重要指標，其與 衡量金融市場景氣波動之股價指數變動率 (spic) 之資料皆取自於台灣經濟新 報 (TEJ) 總經資料庫。各變數、資料來源及統計值於表 4 中有詳細的說明。
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