資訊不對稱對歐洲聯貸市場貸款條件之影響 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學財務管理研究所碩士論文. 政治大. 資訊不對稱對歐洲聯貸市場貸款條件之影響立. ‧ 國. 學 ‧. The effects of information asymmetry on syndicated loan. Nat. n. al. er. io. sit. y. contract terms in Eurozone countries. Ch. engchi. i Un. v. 指導教授：張元晨博士研究生：盧筱茜撰中華民國一百零二年六月.

(2) 中文摘要在聯合貸款中，銀行可以透過借款利率、借款期限等貸款條件的設定，降低「借款公司」與「貸款銀行」間的資訊不對稱問題，本文嘗試利用歐洲地區企業聯貸條件的變化，來探討資訊不對稱問題對銀行聯貸條件的影響。本研究發現自 1987 年至 2009 年，當公司與「本土銀行」及「其他歐元區銀行」借款時，其借款利率顯著較低，但借款期限則不一定較長。在將樣. 政治大本期間分成歐元區成立前和成立後，本文發現歐元區成立前，企業向不同立. ‧ 國. 學. 銀行借款之聯貸利率無顯著差異；但在歐元區成立之後，企業向「本土銀. ‧. 行」承做的聯貸其利率最低，與「其他歐元區銀行」及「其他非歐元區銀. sit. y. Nat. 行」之聯貸期限則出現顯著變短的現象。這樣的實證結果顯示歐元的引進. n. al. er. io. 確實使歐元區企業與本土銀行(海外銀行)間資訊不對稱問題有效地降低 (提高)，並反映在利率(聯貸期限)條件上。 C. hengchi. 1. i Un. v.

(3) 英文摘要. Banks can mitigate information asymmetry between lenders and borrowers through loan contract terms, such as loan price and loan maturity. This paper empirically explores this issue in the syndicate loan markets, with an emphasis on the variation of European industries. I investigate the effects of European syndicated loan markets using data from 1987 to 2009. The empirical results. 政治大 show that, European firms that borrowing from local lenders and other 立. ‧ 國. 學. non-Eurozone banks are charged with lower loan prices but the effects on loan. ‧. maturity are insignificant. Separating the sample period into before and after. sit. y. Nat. the establishment of the Eurozone, we find that the effects on loan price are. n. al. er. io. similar before the establishment of the Eurozone. However, after the. iv. establishment of the Eurozone, Cthe loan prices from U nlocal lenders are lower and. hengchi. the loan maturity from overseas lenders is shorter. These empirical results are consistent with the hypothesis that the introduction of euro mitigates information asymmetry between firms and local banks (overseas banks) which reflects in syndicate loan price (maturity).. 2.

(4) 目錄中文摘要........................................................................................................................ 1 英文摘要........................................................................................................................ 2 表目錄............................................................................................................................ 4 圖目錄............................................................................................................................ 5 第一章緒論............................................................................................................ 6 第一節研究背景及動機...................................................................................... 6 第二節研究問題與目的...................................................................................... 9 第二章文獻探討與回顧 ..................................................................................... 10 2.1 資訊不對稱對聯合貸款契約條件的影響.................................................... 10 2.2 跨國公司與銀行往來關係之價值探討........................................................ 13 2.3 個別國家聯貸條件的差異............................................................................ 13. 政治大. 第三章研究方法與設計 ..................................................................................... 14 第一節研究假說................................................................................................ 14 第二節研究資料................................................................................................ 20 第三節合併資料庫之方法................................................................................ 20. 立. ‧ 國. 學. ‧. 第四章實證模型與變數定義 ............................................................................. 22 第五章實證結果.................................................................................................. 25 第一節敘述統計結果........................................................................................ 25 第二節迴歸模型結果一 (五種銀行類型) ....................................................... 34 第三節迴歸模型結果二 (六種銀行類型) ....................................................... 48 第六章結論.......................................................................................................... 58 第一節結論........................................................................................................ 58 第二節研究限制與後續研究建議.................................................................... 59 參考文獻...................................................................................................................... 60. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 3. i Un. v.

(5) 表目錄表 1、【將貸款銀行根據分行及總行所在地國籍做五種分類】 ....................... 14 表 2-1【義大利兩間相異母公司之葡萄牙及德國子公司其聯貸情形】......17 表 2-2【美國兩間相異母公司之德國及比利時子公司其聯貸情形】 ............... 18 表 3、【「聯合貸款」特性與「借款公司」特性之變數介紹】 ......................... 24 表 4、【1999-2009 年借款公司來自德國，法國，義大利，荷蘭和西班牙的聯合貸款資料特性.............................................................................................. 26 表 5、【歐元區十一個國家聯合貸款之融資目的】 ........................................... 27 表 6、【貸款合約特性及借款公司特性 ............................................................... 29 表 7、【應變數為聯合貸款利率及聯合貸款期間；貸款銀行為本土/非本土銀行】. 政治大. .......................................................................................................................... 34 表 8、【應變數為聯合貸款利率及聯合貸款期間；貸款銀行為本土銀行/母國分行/第三國銀行/直接向母國銀行借款/其他海外銀行】 ............................. 35 表 9、【假說一 A：應變數為聯合貸款利率，貸款銀行有五種銀行分類】 .... 37 表 10、【假說一 B：應變數為聯合貸款期限，貸款銀行有五種銀行分類】 .. 39. 立. ‧ 國. 學. ‧. 表 11、【假說二 A：應變數為聯合貸款利率，貸款銀行有五種銀行分類】 .. 42 表 12、【假說二 B：應變數為聯合貸款期限，貸款銀行有五種銀行分類】 .. 45 表 13、【假說一 A：應變數為聯合貸款利率，假說一 B：應變數為聯合貸款期限，貸款銀行有六種銀行分類】.................................................................. 49 表 14、【假說二 A：應變數為聯合貸款利率，貸款銀行有六種銀行分類】 .. 52 表 15、【假說二 B：應變數為聯合貸款期限，貸款銀行有六種銀行分類】 .. 55. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 4. i Un. v.

(6) 圖目錄圖一、【歐洲聯合貸款金額比重圖】.................................................................... 8 圖二、【聯貸銀行團裡不同國籍銀行之市場占有率變動表】.......................... 30. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 5. i Un. v.

(7) 第一章. 緒論. 第一節研究背景及動機歐洲聯盟經濟暨貨幣聯盟委員會主席--Jacques Delors在1989年的 Delors Report中曾提到“一個市場，一種貨幣”的概念，開啟了歐洲設立單一貨幣的途徑。該報導特別強調歐洲可以藉由採用單一貨幣增進總體經濟的效率和穩定性，其立論根據基於下列原因。首先，單一貨幣降低了客戶和銀行間的交易成本，由於歐元區交易可以不須經過各國貨幣間的轉換，. 政治大單一貨幣可以消除匯率風險和國內匯率的波動性，進而帶來較高的資本流立. 銀行可將節省下來的資源用於刺激跨國投資、促進經濟和金融整合。第二，. ‧ 國. 學. 量和外國的直接投資；此外，單一貨幣也降低了對於非歐盟國的外部匯率波動性，並刺激國外直接投資。第三，市場透明度的上升會使資訊成本降. ‧. 低，幫助投資人更容易地比較價格的差異性，進而改善單一市場裡的資產. sit. y. Nat. 分配。. er. io. 然而，單一市場和單一貨幣間並非是只有單向的關係；當單一市場助. n. al 長了經濟和金融整合後，單一貨幣也能因此使廠商受益。因此，一個發展 iv Un. C. hengchi 良好的單一市場可以促進貨幣聯盟間的效率性。在貨幣聯盟裡，一個發展. 良好的單一市場提供投資人機會去分散他們的投資組合，如有大筆資金需求時，也可以向多個金融機構以聯合貸款方式進行借貸，因此公司將減少依賴單一國家的金融市場，可以同時在國際資本市場進行融資。然而在歐盟成立 13 年之後，歐元危機在希臘、西班牙、義大利等國在主權債務處理方面仍然面臨很嚴峻的考驗。因此學界及實務界開始探討歐元區實施對總體經濟利弊得失的檢討，本研究希望透過探討歐元實施後對企業以聯合貸款形式融資其貸款條件的變化，來檢視其如何影響銀行與借款者間資訊不對稱程度。 6.

(8) 本研究選擇探討「歐洲地區」的「聯合貸款」市場的議題主要的原因有以下二點：一、. 歐洲的「聯合貸款」在全球市場具有舉足輕重的地位：. 在過去幾年，西歐的聯貸市場成長十分地快速，聯合貸款成為公司進行外部融資的重要資金來源。主貸銀行經由邀請其他參貸銀行一同聯合貸款給借款公司的情形日益增加，聯合貸款一方面可以減緩銀行原本須獨自承受的信用風險，降低風險集中度，同時也能擴大往來借款公司與其他金融機構的關係，增加知名度，且有效率地籌措大量資金以滿足借款公司的需求。. 立. 政治大. 根據LPC的資料顯示，全球的聯貸市場自1990年代初期經歷了一段顯. ‧ 國. 學. 著的成長，往後幾年陸續呈現穩定的上升趨勢。歐洲的聯貸市場則是自 2000年以後，聯合貸款金額約占全球總聯貸金額超過四分之一，佔有相當. ‧. 大的比重；且歐洲的聯貸金額自2000年的450億上升至2007年的884億，有. y. Nat. a. n. 二、. l C 歐元區企業對聯貸需求仍然十分殷切. hen. hi. er. io. 爆發的金融海嘯而呈現減緩的狀態。如圖一所示。. sit. 將近一倍的成長幅度。而目前不管是全球或歐洲的聯貸市場則因為2008年. i Un. v. gc 歐元引入後，歐元區國家的融資結構雖然開始轉變成以資本市場為基礎的體系，但依賴銀行融資的比率仍然很高。2000 年底歐元區貸款餘額（根據 ECB 數據）占 GDP 的 105％，而在美國此項指標僅為 40％；直到 2012 年底統計，歐元區貸款餘額占 GDP 的 131％，美國雖成長至 62％，以絕對數字來看仍不及歐元區國家。一個重要原因是，歐元區中小企業比美國占有相當大的經濟比重，而且多數缺少資本市場融資能力，所以仍必須依賴銀行貸款。另外，本研究之所以特別選取加入歐元區之十一個國家的聯合貸款作為分析的樣本的原因在於，歐元區在未整合前經濟障礙高，語言、文化等 7.

(9) 差異大，透過歐元區的引進，可望對降低銀行資訊不對稱的效果較大，同時歐元區的引進也會提高銀行間之競爭程度，進而對聯貸市場的貸款條件產生影響。根據 Berger et al. (2003) 研究 1996 年 20 個歐洲國家，發現在歐洲的跨國子公司傾向與當地的本土銀行進行短期借貸，卻極少與自己母公司所處的國家借款，由於“跟隨客戶”的策略會影響到銀行到當地設立的母國分行進行交易的往來關係。可能的原因是相較於本土銀行，外商銀行缺乏當地市場及公司的個別資訊(也稱軟性資訊)。外商銀行進入歐洲聯貸市場對當地經濟的影響如同一把兩面刃，一方面外商銀行帶來的競爭力可以幫助增強國內本土銀行的效率性，改善技術性問題及服務品質；另一方. 治政面，相對不效率的本土銀行可能因為競爭壓力導致銀行內部出現危機。此大立外，競爭程度的提高或許也會壓低貸款利率水準，使銀行因而失去監督動 ‧ 國. 學. 機，最終導致金融市場動盪不安。. ‧. 圖一、【歐洲聯合貸款金額比重圖】. y. Nat. n. al. er. 3,500. io. 單位：十億美金. sit. 全球聯貸總金額VS歐洲聯貸總金額. 3,000. 2,500. Ch. engchi. i Un. v. 2,000. 1,500. 1,000. 500. 0. 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12. 全球 210 162 194 396 670 829 100 149 126 148 187 163 146 149 209 255 285 335 177 925 790 18 12 歐洲 52 21 12 28 85 138 138 190 185 356 454 339 347 417 553 782 795 884 563 260 181 16 12. 資料來源：LPC；本研究整理. 8.

(10) 第二節研究問題與目的綜合上述原因可知歐洲的金融環境在歐元的引進後可能會有改變，金融市場的競爭壓力可能使得銀行必須與借款公司建立長期的往來關係來穩定市場占有率。銀行是否可以透過與借款公司建立深遠的往來關係或是經由銀行間資源分享的方式，來取得借款公司的私有資訊，並以此減輕彼此間資訊不對稱的嚴重程度，進而提供較為優惠的聯合貸款條件(All in price, Maturity)應該是一項值得研究的議題。根據 Gadanecz (2004)指出，歐元的實施的確使得整個歐洲聯貸市場達到某種程度的整合，特別是主貸. 治政銀行國籍的變化程度。在他的研究樣本中主貸銀行與借款公司來自相同國大立籍的比例在 1999 年前後增加了 3%，另外主貸銀行與借款公司國籍都為歐 ‧ 國. 學. 元區國家的比例則從 59%上升至 72%，表示歐元區銀行相較於其他非歐元. ‧. 區體系的銀行主辦了大多數的聯貸合約。. sit. y. Nat. 本研究主要在探討歐元區的聯合貸款市場，是否存在本土偏好(home. io. er. bias)的情況，也就是借款公司偏好與同國籍之本土銀行建立往來關係，而本土銀行也因為資訊不對稱程度低而願意給予較為優惠之貸款條件。由於. al. n. iv n C 過去的研究僅針對分析歐洲國家的借款公司較易與那些性質的銀行往來， hengchi U 其忽略了貸款條件的特性與 1999 年歐元引進後帶來的影響。所以本文的. 主要貢獻在於探討歐元引進後，歐洲聯貸市場中主貸銀行和參貸銀行的國籍是否出現變化，同時本土銀行是否因為資訊收集成本較低進而願意提供比以往更為優惠的「聯合貸款」條件。本文其於內容分為五章，第二章為文獻探討與回顧，第三章為研究方法與設計，第四章為實證模型與變數定義，第五章為實證結果，第六章為結論及研究限制。. 9.

(11) 第二章. 文獻探討與回顧. 2.1 資訊不對稱對聯合貸款契約條件的影響資訊不對稱與代理問題往往會干擾一間公司取得外部融資的能力且導致許多財務上的限制。以往許多文獻集中在探討銀行往來關係對減輕資訊不對稱與代理問題的影響(Diamond ( 1984 ) , Ramakrishnan & Thakor ( 1984 ) 及 Boyd & Prescott ( 1986 ))；另一方面 Sharpe ( 1990 ) , Rajan ( 1992 ) 則指出透過向銀行借貸，往來銀行反而會因為掌握借款公司許多. 政治大當借款公司具有龐大的資金需求時，可以選擇向個別銀行籌措所需資立. 私有資訊而對其造成更多財務上的限制。. ‧ 國. 學. 金，不過如此一來，協商成本會比較高；同時個別銀行會向已經負債累累. ‧. 的公司要求較高的利率補償其風險，即使是銀行展延或是承作新的貸款都一樣(借新債，還舊債)。Bennardo et al. (2007) 指出這種負面的貸款合約. y. Nat. io. sit. 外部性會誘使銀行進行貸款限額，為的是防止借款公司的風險曝露程度過. er. 高。因此，「聯合貸款」的出現可以結合多家不同的銀行進行金額龐大的. n. a. iv. l C 放款，有效地將借款公司的違約風險，移轉至不同的銀行來共同承受。 n. hengchi U. 在「聯合貸款」市場中，至少會有兩家以上的銀行聯合同意提供借款公司融資來源。債權人可分成兩種類型，第一種類型由一個或多個較資深，通常是與借款公司較熟悉的銀行所組成，稱為「主貸銀行」。「主貸銀行」由借款公司指定任命後再負責找尋其他有意願的「參貸銀行」進行聯合貸款，第二種類型則為「參貸銀行」，這些銀行的身分特性和參貸數量會因為貸款合約內容的額度、複雜程度和擔保融資的利率而有所不同。聯貸市場組成結構也有許多相關的文獻加以探討，由於主貸銀行的參貸比例是可被觀察到的，因而能夠幫助我們了解「主貸銀行」、「參貸銀行」和「借款公司」之間資訊不對稱的程度。Sufi (2007) 指出，「參貸銀行」 10.

(12) 往往依靠「主貸銀行」幫忙蒐集借款公司的資訊，使聯貸形成初期容易存在逆選擇問題，也就是「主貸銀行」和「參貸銀行」間的資訊不對稱問題。因為「主貸銀行」擁有借款公司較多資訊，故可能產生不良動機邀請「參貸銀行」一同組織高風險聯合貸款，自身則傾向持有低參貸比例。聯貸成立之後也可能產生道德危機問題，也就是「主貸銀行」和借款公司間的資訊不對稱問題。當「主貸銀行」賣出部分貸款給「參貸銀行」時，由於監管借款公司的程度很難被衡量，故「主貸銀行」繼續監督的動機會因此降低。在傳統貸款中，一般銀行只單純地依據借款公司特性來決定貸款利率；而在聯貸的情況下，主、參貸銀行間存在的資訊不對稱問題，. 治政使得當「主貸銀行」擁有較多借款公司的秘密資訊時，大「參貸銀行」會要立求額外的溢酬。因此「主貸銀行」可以透過提高參貸比例，向「參貸銀行」 ‧ 國. 學. 證明邀請共同參與的聯貸品質沒有問題，自身監督的動機也會大大地提高。. ‧. 但是另一方面，由於參貸比例集中容易增加「主貸銀行」的信用風險，故. sit. y. Nat. 「主貸銀行」會要求增加溢酬。Ivashina (2009) 認為「主貸銀行」持有參. io. er. 貸比例的高低會影響資訊不對稱和風險分散的效果，經由此二種效果的消長來決定出貸款利率。Ivashina (2009)則指出當主貸銀行持有較高的參貸. al. n. iv n C 比例時，會願意提供較低的貸款成本，一方面也使其相對其他銀行的競爭 hengchi U 力提高。. Jappelli and Pagano (2002) 指出銀行間可以藉由資源共享的方式，增進彼此對於借款公司的了解程度(如公司特性，過去借款行為和現在的風險曝露程度)；更重要的是，如此一來也能夠幫助減輕逆選擇和道德危機的問題，並進一步增加借貸往來關係且使借款公司增加還款意願，因為借款公司明白一旦違約將會被列入黑名單，而這些不好的紀錄將會使公司在未來進行外部融資時受到阻礙。Vercammen (1995) , Padilla and Pagano (2000) 則指出銀行間會互相交換公司曾經違約的資訊，進而監督借款公司 11.

(13) 使其更積極地運用其借來的資金；公司曾經違約的紀錄對於資訊較缺乏的銀行來說無疑是一個較差品質的訊號效果，也因為這樣，借款公司會面臨貸款銀行更謹慎的監督。Strahan (1999) 發現價格及非價格貸款條件都能反映可觀察到的借款公司風險，通常高風險、小型、擁有較少現金流量的公司及較不易被外在投資人知悉其資訊價值的借款公司，需付較高的借款成本。此外非價格貸款條件也與利率相關，如小額貸款、擔保貸款，及較短貸款期限者，即使在控制須衡量之風險後，仍須負擔較高借款成本。這也表示貸款銀行會根據借款公司風險來訂立其價格及非價格條件。 Ortiz-Molina and Penas (2008) 則認為對於小型公司，設立較短貸款期限. 治政能幫助消除借款風險及資訊不對稱的問題；且發現期限長短與銀行往來關大立係的強度並無明確關係存在。 ‧ 國. 學. Berger and Udell(2002) 和 Peterson(2004) 指出，因為外商銀行較缺. ‧. 乏當地市場及公司的個別資訊，故較願意貸款給大型，透明度高的公司。. Nat. sit. y. 但 Haselmann and Wachtel (2011) 指出上述關係只成立於小型金融體系國. er. io. 家；在已開發的金融市場裡，外商銀行反而傾向會借款給高風險公司，反. n. al 而大型、信用程度高的公司則傾向與本土銀行借款。Haselmann and iv. n U i e h ngc Wachtel(2011)並提出外商銀行要求貸款利率往往高於本國銀行，原因在於. Ch. 外商銀行貸款的對象主要是風險程度較高的公司，在合約條件不利的情況下，會因為補償作用要求較高貸款利率。另外，因為銀行到海外設立分行會面臨許多障礙，而銀行技術優勢的價值並不足以彌補高成本所帶來的壓力，因而會要求較高的貸款利率。. 12.

(14) 2.2 跨國公司與銀行往來關係之價值探討 Berger et al. (2003) 選擇 20 個歐洲國家 2, 118 家跨國公司借款做為研究樣本，探討跨國公司借款的議題，其銀行往來關係設定為短期借款中現金管理的部分，並使用銀行國籍作為貸款銀行種類的分類標準，銀行樣本區分為成本土銀行，母國分行和當地非上述兩種型態的銀行。Berger et al (2003) 透過兩階段樹狀圖指出跨國公司中有 65%的比例會向本土銀行借款，其他則是向母國分行和第三國(當地非上述兩種型態)銀行進行借款，而這兩種型態的銀行往往偏向以較國際化的銀行為主；也就是說，如果跨. 政治大較高。Berger et al (2003)另外發現當子公司所在地距離母國較遠時，子公立. 國公司選擇和非本土銀行進行借款，那麼往來的銀行是國際性銀行的比率. ‧ 國. 學. 司越容易選擇母國分行和第三國銀行進行短期借款；尤其當子公司所在地跟母公司所在地使用不同語言且兩國的銀行體系規模差異很大時，子公司. ‧. 會選擇第三國銀行進行借貸的情形較高。最後，Berger et al (2003)也發現，. sit. y. Nat. 當在歐洲的跨國子公司規模擴增之後，會開始不與本土銀行借款，並轉而. er. io. 向與母國分行建立新的往來關係；也就是說“跟隨客戶”的策略其實一樣會. n. al 發生，只是母國銀行往往等到子公司在當地已經擴展後，才會到該公司所 iv C. hengchi 處的國家設立分行，並進而建立借貸關係。. Un. 2.3 個別國家聯貸條件的差異在探討單一國家企業和不同類型銀行進行聯貸的文獻中，Smith(2003) 採用「利率」及「貸款期限」來衡量在本國與外國銀行在日本的聯貸借款是否存在顯著差異。透過分析 1990 年至 2001 年的日本聯貸資料，他發現當控制貸款特性與日本借款公司的特性後，日本當地銀行相對其他外國銀行要求之借款成本存在顯著的差異，日本當地本土銀行要求之利率條件相對低廉，且其他外國銀行提供之貸款期限也較當地本土銀行來的短，尤其在 1998 年至 2001 年貸款期限差距約有六個月。 13.

(15) 第三章. 研究方法與設計. 第一節研究假說 Berger et al. (2003) 探討公司短期借款中現金的管理，他們將研究樣本中的貸款銀行利用銀行國籍分成本土銀行，母國分行和當地非上述兩種型態的銀行，本研究依據他們的作法，將研究樣本分成下列三種類型。分別是本土銀行、母國分行與第三國銀行的借款。舉例如下：跨國子公司國籍在德國，母公司所處國籍為義大利，故. 治德國政大義大利立貸款銀行(總行)原有國籍. 分類. 其他國家. 本土銀行母國分行第三國銀行. 學. 德國德國德國. ‧ 國. 貸款銀行(分行國籍). 本文考量到，1999 年後加入歐元區的十一個國家(奧地利，比利時，芬蘭，. ‧. 法國，德國，愛爾蘭，義大利，盧森堡，荷蘭，葡萄牙，西班牙)中的跨國. Nat. sit. y. 子公司，在聯合貸款中銀行團的國籍，可能不只是子公司國內的貸款銀行. a. er. io. (國際聯貸的情形很多)。故根據國際聯貸中貸款銀行參與的複雜程度，另. n. 外更精細地將主、參貸銀行分割成為以下五種類型：本土銀行，母國分行， iv l. n U i e h ngc 當地非上述兩種型態的國內銀行，借款子公司原來的母國銀行，海外國家. Ch. 中排除子公司所在地國家及母國之所有其他國家：舉例如表 1：跨國子公司國籍在德國，母公司所處國籍為義大利，故表 1、【將貸款銀行根據分行及總行所在地國籍做五種分類】貸款銀行(分行國籍). 貸款銀行(總行)原有國籍. 分類. 德國. 德國. 本土銀行. 德國. 義大利. 母國分行. 德國. 非德國亦非義大利. 第三國銀行. 義大利. 義大利. 直接向母國銀行借款. 非德國亦非義大利. 非德國亦非義大利. 其他海外銀行. 14.

(16) 為了看出 Gadanecz (2004) 研究中所指歐元的出現會使得整個歐洲聯貸市場達到某種程度的整合趨勢，特別是主貸銀行國籍為歐元區國家的比例有顯著的上升趨勢。本文先將研究樣本限定在樣本為跨國歐元區子公司必須有三個年度以上(不一定為連續年度)的聯合貸款，且加入歐元區前後皆有聯貸行為出現作為分析的樣本，進而探討貸款銀行(先不區分主貸銀行和參貸銀行)國籍變化的長期趨勢，其中發現一些有趣的現象如下表(2-1 和 2-2) 所示。本文接下來將用兩個例子作說明，首先是義大利母公司(歐元區國家)到不同歐元區國家(葡萄牙及德國)設立子公司，接著是美國母公司 (非歐元區國家) 到不同歐元區國家(德國及比利時)設立子公司其借款銀行的變化。. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 案例前提：由於同一母公司至不同歐元區國家設立子公司之聯貸樣本期間往往未滿三年(不符合本文的觀察限制)，故本案例為同一國家之相異母公. ‧. 司分別到不同歐元區國家設立子公司之聯合貸款變化情形。. y. Nat. er. io. sit. 表2-1 Panel A 是義大利母公司-Enel SpA 之葡萄牙子公司-Tejo Energia SA，加入歐元區前後年間其聯合貸款銀行的變化情況，由該項資. n. al. iv. C 料可以看出該子公司在1999年加入歐元區前，比較會與海外銀行借款，尤 Un hengchi. 其與非葡萄牙亦非義大利籍的銀行借款為多。但在歐元區成立後，隨時間經過與非葡萄牙亦非義大利的銀行之往來情形有逐漸下降的趨勢，如2008 年聯貸案之銀行中，非葡萄牙亦非義大利的銀行占所有貸款銀行比例已降至33%；相對地，借款銀行中本土銀行的比例由1997年的13%，在2008年則已增至為50%1，該公司並沒有和母國分行借款的案例。表2-1 Panel B 是義大利母公司-Fiat SpA 之德國子公司-Fiat Bank 1. 50%代表的是葡萄牙本土銀行占所有參貸銀行比例為 50%，計算方式為銀行團中共六家貸款銀. 行，其中有三家本土銀行：Caixa Geral de Depositos SA [CGD]，Banco Comercial Portugues SA [BCP] 及 Banco Espirito Santo SA [BES] 15.

(17) GmbH，加入歐元區前後年間其聯合貸款銀行的變化情況。比較表2-1 Panels A 及 B，可以看出兩家不同的義大利母公司在葡萄牙與德國之子公司，聯貸情形的差異。本文發現此德國子公司在1999年加入歐元區前，並無直接向海外銀行借款的情形，但銀行團中本土銀行的比例卻相當高，約為83%，母國分行雖有借款但比例並不高。加入歐元區後，本土銀行參與借款之比例逐漸下降至57%，非德國亦非義大利的銀行占所有參貸銀行比例則增至 38% 表2-2 Panel A 是美國母公司-Merck & Co Inc之德國子公司-Merck KGaA，樣本期間其聯合貸款往來銀行變化的情況。我們可以比較表2-1. 治政 Panel B 和表2-2 Panel A，不同國家的母公司(歐元區-義大利和非歐元區大立美國)，在德國之子公司，聯貸情形是否有所差異。表2-2 Panel A發現與本 ‧ 國. 學. 土銀行往來的情形與表2-1 Panel B相較，比例較低約為40%，且加入歐元. ‧. 區前後並無明顯增減趨勢。母國分行成為參貸銀行的情況則全無。. sit. y. Nat. 表2-2 Panel B 是美國母公司-Liberty Media Corp之比利時子公司. io. er. -Telenet Operaties NV，聯合貸款往來銀行變化的情況。比較表2-2 Panel A 及 Panel B，可以發現當子公司在比利時，向本土銀行往來的情形更不普. al. n. iv n C 遍，80%都是直接進行海外銀行進行聯貸。很大的原因可能是比利時的銀 hengchi U 2 行體系仍未發展成熟，使得當地公司較偏好向海外銀行成立往來關係。. 2. 11 BNP Paribus (France) ○ 14 Banco Santander (Spain) ○ 20 The Banker Database: Top 50 rank: ○ 21 26 Deutsche Bank (Germany) ○ UniCredit (Italy) ○ ING Bank 16.

(18) 表 2-1【義大利兩間相異母公司之葡萄牙及德國子公司其聯貸情形】 Panel A：義大利母公司-Enel SpA之葡萄牙子公司-Tejo Energia SA，聯合貸款往來銀行變化的情形. (分行國籍). (總行)原有國籍. 葡萄牙. 葡萄牙. 葡萄牙. 義大利. 葡萄牙. 非葡萄牙亦非義大利. 義大利. 義大利. 非葡萄牙亦非義大利. 非葡萄牙亦非義大利. 立. ‧ 國. 貸款銀行. 分類. 1993. 1997. 2006. 2008. 本土銀行. 0. 0.13. 0.5. 0.5. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.17. 直接向母國銀行借款. 0. 0.03. 0. 0. 其他海外銀行. 1.00. 0.84. 0.5. 0.33. 治政母國分行第三國銀行大學. 貸款銀行. (總行)原有國籍. 德國. 德國. 德國. 義大利. 德國. 非德國亦非義大利. 義大利. 義大利. 非德國亦非義大利. 非德國亦非義大利. io. 1996. 2000. 2004. 2007. 0.83. 0.77. 0.63. 0.57. 0.17. 0.08. 0.05. 0. 0. 0. 0.05. 0. 0. 0.04. 0. 0.05. 0. 0.11. 0.27. 0.38. y 本土銀行. n. al. 母國分行第三國銀行. C h 直接向母國銀行借款 engchi U 其他海外銀行. 17. sit. (分行國籍). 分類. er. 貸款銀行. Nat. 貸款銀行. ‧. Panel B：義大利母公司-Fiat SpA之德國子公司-Fiat Bank GmbH，聯合貸款往來銀行變化的情形. v ni.

(19) 表 2-2【美國兩間相異母公司之德國及比利時子公司其聯貸情形】 Panel A：美國母公司-Merck & Co Inc之德國子公司-Merck KGaA，聯合貸款往來銀行變化的情形貸款銀行. 貸款銀行. 分類. 1998. 2001. 2003. 2005. 2006. 2007. 2010. (分行國籍). (總行)原有國籍. 德國. 德國. 本土銀行. 0.39. 0.43. 0.38. 0.33. 0.31. 0.37. 0.40. 德國. 美國. 母國分行. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 德國. 非德國亦非美國. 第三國銀行. 0.14. 0.08. 0.05. 0.02. 0.05. 0. 美國非德國亦非美國. 政治 0大 0.04. 0.07. 0.08. 0.10. 0.14. 0.16. 0.13. 非德國亦非美國. 其他海外銀行. 0.57. 0.36. 0.46. 0.52. 0.39. 0.26. 0.47. 2001. 2005. 2006. 2008. 2009. 0.125. 0.10. 0.12. 0.18. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. ‧ 國. 0. 學. 美國. 立直接向母國銀行借款. 原有國籍. 比利時. 美國. 比利時. 非比利時亦非美國. 美國. 美國. 非比利時亦非美國. 非比利時亦非美國. 本土銀行. 0.19. a母國分行 v0 i l C 第三國銀行 h e n g c h i U n 0.06. n. 比利時. io. 比利時. y. (總行). 1998. sit. (分行國籍). 分類. er. 貸款銀行. Nat. 貸款銀行. ‧. Panel B：美國母公司-Liberty Media Corp之比利時子公司-Telenet Operaties NV，聯合貸款往來銀行變化的情形. 直接向母國銀行借款. 0. 0.25. 0.30. 0.24. 0.09. 0.33. 其他海外銀行. 0.75. 0.625. 0.60. 0.65. 0.73. 0.67. 18.

(20) 根據以上的案例分析，本研究提出以下二個假說：一、. 歐元區國家子公司如與當地本土銀行進行聯貸借款，聯貸條件會. 較為優惠。其原因在於所處國籍相同，使得本土銀行容易掌握其公司內部營運及財務結構，監督較為方便，資訊不對稱較其他銀行來的低。二、. 歐元實施後，單一貨幣使市場透明度上升，資訊成本降低。歐元. 區國家子公司如與當地本土銀行進行聯貸借款，相較和其他歐元區以外的銀行借款，其利率會更低，期間會更長（因為整合後銀行間資訊共享的優勢提高，更加方便取得借款公司的私有資訊）。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 19. i Un. v.

(21) 第二節研究資料本研究將針對於 1999 年加入歐元區國家的聯合貸款市場進行實證探討，聯合貸款資料來源為「Thomson Reuters LPC’s Dealscan」資料庫，借款公司特性的資料來源為「Amadeus」 (Bureau van Dijk) 資料庫。 LPC 資料庫在揭露貸款日期時，是以公司或銀行自行揭露所得到之資料為主，另外還揭露了每筆聯合貸款的主貸銀行和參貸銀行的數量、貸款成員的身分類別(本文分類為五種貸款銀行形式)和在聯貸案中扮演的角色，以及個別的參貸比例。在這裡由於本文研究地區限定在 1999 年加入歐元. 治政區的十一個國家，故本研究只使用聯合貸款發生地區為奧地利，比利時，大立芬蘭，法國，德國，愛爾蘭，義大利，盧森堡，荷蘭，葡萄牙，西班牙的 ‧ 國. 學. 聯合貸款資料。. ‧. 「Amadeus」(Bureau van Dijk) 是一個提供歐洲 45 個國家內共計 1000. sit. y. Nat. 萬多家公司關於企業財務、經營資訊以及各行業發展情況的大型企業分析庫，是很重要的歐洲企業貿易資料庫。. n. er. io. al 第三節合併資料庫之方法. Ch. engchi. i Un. v. 起初本研究欲探討 1999 年因為歐元的引進，歐元區國家歐元聯合貸款裡的銀行往來對象是否產生改變，不過礙於一旦設定聯貸案幣別為歐元時，會大幅刪減樣本數，忽略掉借款公司進行其他幣別的聯合貸款樣本，對於觀察借款公司與主貸銀行和參貸銀行的長期往來關係，可能產生偏誤情形，故最後仍選取 1999 年加入歐元區國家之所有幣別的聯合貸款案件為樣本；另外再將聯合貸款幣別為歐元之案件進行虛擬變數的設定，以觀察借款成本是否會受其影響。由於本文想觀察所有國家的母公司到歐元區設立子公司，是否會受到 20.

(22) 歐元引進的影響，使其主貸銀行和參貸銀行漸漸以歐元區國家為主，且資訊不對稱的問題是否會有效地影響借款條件，故樣本設定為跨國企業須至其中之十一個歐元區國家(奧地利，比利時，芬蘭，法國，德國，愛爾蘭，義大利，盧森堡，荷蘭，葡萄牙，西班牙)設立子公司。最後限於 Amadeus 資料庫僅提供 1999 年以後的公司財務資訊，故本研究只能將 LPC 資料庫中於 1999 年開始加入歐元區之 9,702 筆樣本數，與 Amadeus 資料庫以借款公司名稱進行配對，在刪除無法配對的聯合貸款樣本後，剩下的樣本數為 1,969 筆。. 立. 政治大. 樣本 A：樣本期間 1987 年至 2009 年，聯貸樣本數 10,945 筆. ‧. ‧ 國. 學樣本 C：樣本期間 1999 年至 2009 年 (加入歐元區後) 聯貸樣本數 9,702 筆. sit. n. er. io. al. y. Nat. 樣本 B：樣本期間 1987 年至 1998 年 (加入歐元區前) 聯貸樣本數 1,243 筆. Ch. engchi. i Un. v. 樣本 D：樣本期間 1999 年至 2009 年(加入歐元區後)，與 Amadeus 資料庫配對合併後之聯貸樣本數 1,969 筆. 21.

(23) 第四章. 實證模型與變數定義. 聯合貸款的條件對於借款公司來說，除了籌措所需要的金額之外，最主要的條件就是借款成本(All-in Price)的高低，借款成本通常包含借款利率以及手續費等其他費用，而其利率決定是由許多因素交互影響之下的結果，貸款銀行會因為考量自身面臨的資訊不對稱和風險分散效果，來調整借款利率。另外貸款的其他條件包含借款金額 ( Facility Amount )，到期期間 ( Maturity )及參貸比例(Bank Allocation)及借款公司的財務特性，例如公司規模(Total Assets)，槓桿程度(Leverage)，償債能力(CA/CL)及獲利表現. 政治大因素時會同時考量聯貸的其他條件及公司的財務特性的因素。立. (Profitability)均會影響借款成本。所以本研究在探討影響借款成本的決定. ‧ 國. 學. 本研究以下列模型針對假說一進行實證分析：模型設定一：. ‧. . io. sit. y. Nat. 聯貸利率 = a + b × 本土銀行. n. al. er. 借款期限 = a + b × 本土銀行 . 模型設定二：. Ch. engchi. i Un. v. 聯貸利率 = a + b × 本土銀行 + c × 母國分行 + d × 直接向母國銀行借款 + e × 其他海外銀行 + f × LoanCharacteristics + g × OtherControls . 模型設定三：. 借款期限 = a + b × 本土銀行 + c × 母國分行 + d × 直接向母國銀行借款 + e × 其他海外銀行 + f × LoanCharacteristics + g × OtherControls 22.

(24) 另外，本研究以下列模型針對假說二進行實證分析，其中又將分成歐元區成立前和成立後兩段樣本期間來進行實證分析，因為 Amadeus 資料庫僅於 1999 年後才提供公司特性資料，故後段樣本期間才會放入公司控制變數。 . 模型設定四：. 聯貸利率 = a + b × 本土銀行 + c × 母國分行 + d × 直接向母國銀行借款 + e × 其他海外銀行 + f × LoanCharacteristics + (g × BorrowerCharacteristic) + h × OtherControls . 模型設定五：. 政治大. 借款期限 = a + b × 本土銀行 + c × 母國分行 + d × 直接向母國銀行借款. 立. ‧ 國. 學. + e × 其他海外銀行 + f × LoanCharacteristics + (g × BorrowerCharacteristic) + h × OtherControls. ‧. 變數的定義如下：. sit. y. Nat. 聯貸利率：迴歸式應變數，為 LPC 中的 All In Price (in bps)，為 LIBOR. er. io. . n. al 加上風險貼水與聯合貸款的每年銀行所收取的費用 i v ，代表「聯合貸款」的總借款成本。 . Ch. n engchi U. 本土銀行，母國分行，直接向母國銀行借款，其他海外銀行：本文的主要解釋變數之一，設定如下貸款銀行 (分行國籍). 貸款銀行(總行) 原有國籍. 分類. 虛擬變數設定. 德國德國德國. 德國義大利非德國亦非義大利. 本土銀行母國分行第三國銀行. (1,0,0,0) (0,1,0,0) (0,0,0,0). 義大利. 義大利. 非德國亦非義大利. 非德國亦非義大利 23. 直接向母國銀行借款其他海外銀行. (0,0,1,0) (0,0,0,1).

(25) . 表 3 所列示的相關資料說明如下：. LoanCharacteristics：用以衡量「聯合貸款」特性之變數 BorrowerCharacteristics：用以衡量借款公司特性之變數表 3、【「聯合貸款」特性與「借款公司」特性之變數介紹】 LoanCharacteristics 主貸銀行. 為一虛擬變數，若該筆「聯合貸款」之貸款銀行為主貸銀行為 1；否則為 0. 借款金額. 「聯合貸款」之借款金額. 借款期限. 「聯合貸款」之借款期限. 政治大為一虛擬變數，若該筆「聯合貸款」之幣別計價為借款立. 借款公司之國家幣別. ‧ 國. 學. 子公司所處國家為 1；否則為 0。. 聯貸目的為融資買下. 為一虛擬變數，若該筆「聯合貸款」之貸款目的是為了. y. Nat. n. al. er. io. 借款公司的總資產. sit. BorrowerCharacteristics 總資產. ‧. 進行融資買下為 1；否則為 0。. i Un. v. 負債比率. 借款公司的負債比率. 償債能力. 借款公司的流動資產/流動負債，為衡量借款公司償債能力. Ch. engchi. 之變數獲利能力. 借款公司的現金流量/營業利益，為衡量借款公司獲利能力之變數. . OtherControls：時間虛擬變數. 24.

(26) 第五章. 實證結果. 第一節敘述統計結果表 4 主要說明隨時間改變，各國中本土銀行借款比率的變化。Panel A 以德國借款公司為主，分析德國聯貸案件中非本土銀行為主貸銀行的比例，也就是貸款銀行的參貸比例最高且此貸款銀行之母國國籍在德國外的其他國家。表 4 Panel B 呈現法國，義大利，荷蘭，西班牙和全部歐元區國家的聯貸資料。結果發現荷蘭聯合貸款的總件數最多，為全部貸款樣本數約. 政治大. 四分之一；德國聯合貸款的總件數則為全部貸款樣本數約五分之一。本文. 立. 發現 2000 年以前，法國、德國、西班牙、義大利和荷蘭借款公司都以和. ‧ 國. 學. 本土銀行借款為主；2000 年以後（但在次貸風暴以前）法國、德國、西班. ‧. 牙的非本土銀行的借款比率逐漸增加，但是大約維持在五成上下，次貸風暴以後因為樣本數較少，所以相關的比率較不具有代表性。尤其在義大利. y. Nat. io. sit. 和荷蘭則可以看出 2000 年以後（但在次貸風暴以前）非本土銀行的借款. n. al. er. 比率有逐漸上升的趨勢，其中荷蘭的比率情況又相對十分穩定。. Ch. engchi. 25. i Un. v.

(27) 表 4、【1999-2009 年借款公司來自德國，法國，義大利，荷蘭和西班牙的聯合貸款資料特性樣本 C(加入歐元區後)：聯貸樣本數 9,702 筆】 Panel A. Panel B 義大利借款公司. 非本土銀. 非本土銀. 行為主貸. 行為主貸貸款件數. 11. 0. 7. 2000. 15. 0. 7. 2001. 12. 0.83. 3. 2002. 5. 1.00. 14. 2003. 11. 0.36. 21. 2004. 31. 0.39. 11. 2005. 33. 0.58. 2006. 29. 2007. 立貸款件數. 行的比例. 貸款件數. 0.00. 15. 0.00. 9. 0.00. 16. 1.00. 8. 0.38. 7. 0.21. 13. 0.46. 15. 0.29. 4. 1.00. 11. 0.64. 10. 1.00. 7. 13. 0.69. 4. 0.75. 22. 0.45. 34. 0.47. 1. 0.00. 40. 2. 0.00. 19. 0.63. 0.20. 2008. 2. 1.00. 12. 0.67. C5 h. 2009. 0. -. Total. 151. 0.43. io. 0.45. n. 141. al. 6. e n g0.83 chi. 非本土銀. 行為主貸. 行為主貸. 行的比例. 貸款件數. 總貸款件數. 行的比例. 0.00. 5. 0.00. 49. 0.25. 3. 0.33. 56. 0.29. 3. 0.67. 62. 1.00. 6. 1.00. 61. 0.55. 14. 0.79. 67. 1.00. 5. 0.60. 80. 0.86. 10. 0.80. 105. 0.80. 6. 0.50. 120. 0.84. 11. 0.45. 93. 26. 0.92. 3. 1.00. 64. er. 3. ‧ 國. 0.00. 非本土銀. ‧. 1999. 行的比例. 西班牙借款公司. 學. 行的比例. 治政行為主貸大非本土銀. Nat. 貸款件數. 荷蘭借款公司. y. Year. 法國借款公司. sit. 德國借款公司. v 32i n U. 2. 0.00. 10. 0.60. 2. 1.00. 24. 65. 0.49. 201. 0.71. 68. 0.65. 781. 26.

(28) 本文的樣本中德國於 2000 年之借款成本中位數高達 203(bps)，觀察得到當德國借款公司的聯貸目的大部分是為了融資買下時，聯貸借款利率相較其他年度會高出許多，見表 5。融資買下是指公司或個體利用自己的資產作為債務抵押，收購另一家公司的策略。收購方為了進行收購，大規模融資借貸去支付大部分的交易費用，最後由被收購公司的資產和未來現金流量收益用來還本付息。若最終績效不如預期很容易造成 LBO 失敗，故銀行為確保風險過高，在貸款部份通常會有附帶限制條款。貸款銀行如評估此融資風險所帶來的破產成本有可能直接抵減公司因負債融資而享有的槓桿收益，銀行將會提高其借款成本或是要求保險，如抵押品。. 政治大表 5、【歐元區十一個國家聯合貸款之融資目的】立 Debt Repayment. LBO. 0.36. 0.18. -. 2000. 0.20. 0.13. 0.53. -. 2001. -. 0.08. -. 0.75. 2002. -. 0.60. -. 2003. -. 0.18. 0.73. 2004. -. C0.16h. 2005. -. 0.18. 2006. 0.14. 2007. -. -. io. sit. y. ‧. Nat. n. al. Recap. Corp. Purpose -. -. 0.40. er. 1999. ‧ 國. Takeover. 學. Year. -. 0.09. 0.10. 0.03. 0.03. 0.33. 0.03. 0.07. 0.21. 0.31. 0.03. 0.50. -. -. 0.50. e n g c h0.39i U. v ni. 本文以樣本 B，C，D「聯合貸款」資料進行爾後的迴歸分析，我們可以發現，加入歐元區前貸款銀行要求之聯貸利率 ( All-in price ；聯合貸款之總和放款利率 ) 平均為 84 bps ，標準差為 74；加入歐元區後之聯貸利率平均上升至 130 bps，標準差為 133。借款金額加入歐元區前平均為 631 百萬美元，加入後其平均亦上升至 801 百萬美元。借款期限加入歐元區前 27.

(29) 平均為 7 年，加入後其平均減少為 5 年。借款公司的規模取完對數值後平均為 16，負債比率平均為 0.25，償債能力平均為 1.79，獲利能力平均約為 4 百萬美元。見表 6。歐元區國家偏好往來的銀行國籍種類不同的情形可以由圖二看出。子公司可能希望與當地新銀行成立往來關係，或是借款公司本身體質不佳無法與多數銀行往來，另外當地銀行業競爭情況、對債權人保護法令的規定都是可能的影響因素。圖二為十一個歐元區國家，聯貸銀行團裡不同國籍銀行之市場占有率變動表。如果加入歐元區使得本土銀行成為主參貸銀行的比率提高，其他分類(尤其是其他海外銀行)銀行的比率降低，我們可以. 治政推估本土銀行的競爭力抑或是對於企業的資訊不對稱問題降低了。觀察所大立有國家加入歐元區前後與海外其他分行借款的比率都很高，其中大型銀行 ‧ 國. 學. 體系國家，例如德國、法國和西班牙與本土銀行的往來比率約 30%；義大. ‧. 利則從 15%顯著上升至 40%。而其他小型銀行體系國家加入歐元區後與本. y. sit. io. n. al. er. 代。. Nat. 土銀行之往來不會增加甚至是降低的情況，表示可能被其他國家的銀行取. Ch. engchi. 28. i Un. v.

(30) 表 6、【貸款合約特性及借款公司特性樣本 B(加入歐元區前) 為 1,243 筆，樣本 C(加入歐元區後) 為 9,702 筆，樣本 D(加入歐元區後並與 Amadeus 資料庫配對合併) 為 1,969 筆】. 平均數. 標準差. 最小值. 中位數. 最大值. 1243. 84. 74. 8. 65. 688. 9702. 130. 133. 5. 90. 1400. 1969. 111. 92. 75. 75. 475. 450. 3,638. 314. 15,888. 651. 3,888. 立借款金額 ( $ millions). 4. 801. 1,413. 0.1. 940. 912. 651. 7. 4. 0.25. 7. 17. iv n U 0.5. 5. 28. y. 1969. io. 690. 1243. n. 9702. ‧. ‧ 國. 9702. al. 631. 學. 1243. Nat 借款期限 (years). 政治大. Ch. e5 n g c h4i. sit. Loan Characteristics. er. 聯貸利率 (bps). Obs. 1969. 5. 5. 5. 5. 28. 總資產 (Log TA). 1969. 16. 2. 11. 16. 20. 負債比率 (D/A). 1969. 0.25. 0.25. 0. 0.23. 0.72. 償債能力 ( CA/ CL ). 1969. 1.79. 4.21. 0.02. 0.86. 9.04. 獲利能力 (Cashflow). 1969. 4. 10. (5). 0.1. 20. Borrower Characteristics. 29.

(31) 圖二、【聯貸銀行團裡不同國籍銀行之市場占有率變動表】. 奧地利 120 100 80 60 40 20. (%). 成為主參貸銀行之比率. 0. 直接向母國其他海外銀銀行借款行. 本土銀行. 母國分行. 第三國銀行. 加入歐元區前. 0. 0. 0. 0. 100. 加入歐元區後. 29.93. 1.46. 3.65. 6.57. 58.39. 母國分行. 第三國銀行. 立. ‧ 國 60. ‧. 40. io. 本土銀行. n. 加入歐元區後. al. 12.73 9.97. Ch. 直接向母國其他海外銀銀行借款行. er. 0. sit. y. Nat. 20. 加入歐元區前. (%). 成為主參貸銀行之比率. 學. 80. (%). 成為主參貸銀行之比率. 政治大比利時. i 0 1.21 U n engchi 0. 5.45. v7.27. 74.55. 15.41. 73.41. 芬蘭 100 80 60 40 20 0. 直接向母國其他海外銀銀行借款行. 本土銀行. 母國分行. 第三國銀行. 加入歐元區前. 2.86. 0. 11.43. 8.57. 77.14. 加入歐元區後. 3.18. 3.18. 1.59. 3.18. 88.89. 30.

(32) 圖二、【聯貸銀行團裡不同國籍銀行之市場占有率變動表(續)】. 法國 80 60 40 20 0. 本土銀行. 母國分行. 第三國銀行. 加入歐元區前. 33.33. 0. 1.06. 加入歐元區後. 34.29. 立. 2.28 治政大德國 0. 3.18. 62.43. 9.02. 54.41. ‧ 國. 學. 60. 40. y. sit. io. 0. ‧. 20. Nat. (%). 成為主參貸銀行之比率. 直接向母國其他海外銀銀行借款行. 本土銀行. n. al. 加入歐元區前. 39.29. 加入歐元區後. 30. 母國分行. 第三國銀行. 直接向母國其他海外銀銀行借款行. er. 成為主參貸銀行之比率. 6.25 ni C h 0.89 U i e n g c h5.34 0.58. v 8.04. 45.54. 14.92. 49.15. 愛爾蘭成為主參貸銀行之比率. 100 80 60 40 20 0. 直接向母國其他海外銀銀行借款行. 本土銀行. 母國分行. 第三國銀行. 加入歐元區前. 0. 0. 0. 22.22. 77.78. 加入歐元區後. 2.86. 0. 0.82. 17.96. 78.37. 31.

(33) 圖二、【聯貸銀行團裡不同國籍銀行之市場占有率變動表(續)】. 成為主參貸銀行之比率. 義大利 80 60 40 20 0. 直接向母國其他海外銀銀行借款行. 本土銀行. 母國分行. 第三國銀行. 加入歐元區前. 15.83. 0. 1.54. 9.65. 72.97. 加入歐元區後. 38.96. 2.11. 3.46. 11.61. 43.86. 立. 100. ‧ 國. 學. 80 60. ‧. 40. 20. io. 本土銀行. 加入歐元區後. a4 l. n. 加入歐元區前. 母國分行. 1.45. Ch. 第三國銀行. 直接向母國其他海外銀銀行借款行. er. 0. sit. y. Nat. 成為主參貸銀行之比率. 政治大盧森堡. i 0.6 2.17U n engchi 0. 8. v 10.67. 77.33. 20.48. 75.3. 荷蘭. (%). 成為主參貸銀行之比率. 100 80 60 40 20 0. 直接向母國其他海外銀銀行借款行. 本土銀行. 母國分行. 第三國銀行. 加入歐元區前. 6.2. 0. 1.69. 6.2. 85.92. 加入歐元區後. 5.99. 0.61. 4.53. 7.72. 81.14. 32.

(34) 圖二、【聯貸銀行團裡不同國籍銀行之市場占有率變動表(續)】. 葡萄牙. (%). 成為主參貸銀行之比率. 100 80 60 40 20 0. 直接向母國其他海外銀銀行借款行. 本土銀行. 母國分行. 第三國銀行. 加入歐元區前. 11.27. 0. 0. 2.82. 85.92. 加入歐元區後. 28.07. 0. 7.02. 1.75. 63.16. 立. 西班牙. ‧ 國. 學. 80 60. ‧. 40. y. sit. io. 0. al. n. 本土銀行. 加入歐元區前. 31.25. 加入歐元區後. 25.11. 母國分行. Ch. 0. 第三國銀行 2.5. i e0 n g c h0.77. 33. er. 20. Nat. (%). 成為主參貸銀行之比率. 政治大. 直接向母國其他海外銀銀行借款行. i Un. v. 0. 66.25. 5.59. 68.53.

(35) 第二節迴歸模型結果一 (五種銀行類型). 首先針對本研究提出的假說一，探討 1987 年至 2009 年歐元區借款子公司在聯合貸款的往來上，是否會因為與當地本土銀行資訊不對稱的程度較其他銀行來的低，而使得聯貸條件較為優惠。其結果如表 7：表 7、【應變數為聯合貸款利率及聯合貸款期間；貸款銀行為本土/非本土銀行】. 本土銀行. 聯貸利率. 借款期限. 3.812. 10.67***. 77.37***. 55.69***. (16.83). (34.62). 10945. 10945. ‧ 國. 學. N. (2). 政(1.27) 治大 (10.20). 立. 截距項. (1). 時間虛擬變數：已控制. ‧ sit. Nat. p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001. y. t statistics in parentheses *. er. io. 由表 8 發現歐元區借款公司自 1987 年至 2009 年，與本土銀行之聯合貸款. n. al 利率相對於非本土銀行反而高出 3.8(b.ps)，雖然在統計上並沒有顯著差異； iv n U i e h 而借款期限平均則長約一年，且有n0.1%的顯著水準。 gc. Ch. 34.

(36) 表 8、【應變數為聯合貸款利率及聯合貸款期間；貸款銀行為本土銀行/母國分行 /第三國銀行/直接向母國銀行借款/其他海外銀行】. 本土銀行. 母國分行. 直接向母國銀行借款. 其他海外銀行. 立. (1). (2). 聯貸利率. 借款期限. -14.30*. 4.386. (-2.05). (1.80). 2.122. -3.123. (0.12). (-0.52). -6.084. -1.863. (-0.82). (-0.72). 治 -7.389 政 -21.27 大 (-3.19) (-3.21). ‧ 國. 95.47***. 61.99***. (12.36). (22.92). 10945. 10945. ‧. N. **. 學. 截距項. **. 時間虛擬變數：已控制. y. p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001. er. io. sit. *. Nat. t statistics in parentheses. n. 聯貸利率 = 95.47 a −l14.30 本土銀行 + 2.12 母國分行 iv. Ch. n engchi U. − 6.08 直接向母國銀行借款 − 21.27 其他海外銀行 A. B. C. D. E.. 向本土銀行借款的平均成本：81.17. (95.47-14.30). 向母國分行借款的平均成本：97.59 向本土其他銀行(第三國銀行)借款的平均成本：95.47 直接向母國銀行借款的平均成本：89.39 向其他海外銀行借款的平均成本：74.2. 然而當本文將樣本細分為五個類別時，實證結果發現Spread 平均由低至高的排列分別為：E < 𝐴 < 𝐷 < 𝐶 < 𝐵 結果顯示向海外銀行借款的平均成本最低，本研究認為由於其他海外銀行要求的聯貸利率最低，使其借款公司對海外銀行借款的比率最高。但 35.

(37) 是海外銀行或許可以透過其他徵信方法降低對公司的資訊不對稱問題，但未能克服的部分則反映在聯貸期限上，如下分析。借款期限 = 61.99 + 4.39本土銀行 − 3.12母國分行 − 1.86直接向母國銀行借款 − 7.39其他海外銀行 F. G. H. I. J.. 向本土銀行借款的平均期限：5.53(年). (61.99+4.39). 向母國分行借款的平均期限：4.91(年) 向本土其他銀行(第三國銀行)借款的平均期限：5.17(年) 直接向母國銀行借款的平均期限：5.01(年) 向其他海外銀行借款的平均期限：4.55(年). 政治大發現借款期限平均由短至長：J < 𝐺 < 𝐼 < 𝐻 < 𝐹 立. ‧ 國. 學. 由表 8 發現向其他海外銀行借款利率雖顯著最低，但能夠借款之期限卻最短。向本土銀行借款利率顯著較低，且能夠借款之期限最長，最為優惠。. ‧. 加入貸款特性之控制變數後的結果整理在表 9，由該表中可以看出，. y. Nat. er. io. sit. 歐元區借款公司自 1987 年至 2009 年，與本土銀行之聯貸利率最低，相較第三國銀行約低於 24(b.ps)，且十分顯著。貸款金額與聯貸利率為負向關. n. al. iv. C 係，貸款期限則與其為正向關係。若該筆聯合貸款幣別計價為借款子公司 Un hengchi. 所處國家之幣別，利率則顯著較高，而聯合貸款目的如果是為了進行融資買下，相對其他用途來說，銀行也會對其要求較高利率以做為報酬。當應變數為聯合貸款期限的結果整理在表 10，由該表中可以看出，歐元區借款公司與本土銀行之借款期限雖非最長，但相較於第三國銀行，相差小於半個月但在統計上並不顯著。貸款金額與聯貸利率則皆與貸款期間呈現負向關係；且該筆聯合貸款幣別計價若為借款子公司所處國家之幣別，借款期限則顯著較長。而聯合貸款目的如果是為了進行融資買下，相對其他用途之借款期限也會顯著較長，約一年半左右。 36.

(38) 表 9、【假說一 A：應變數為聯合貸款利率，貸款銀行有五種銀行分類】迴歸式之應變數為聯合貸款利率。樣本包含 1987 年至 2009 年的十一個歐元區國家(奧地利，比利時，芬蘭，法國，德國，愛爾蘭，義大利，盧森堡，荷蘭，葡萄牙，西班牙)所有幣別的聯貸資料，主貸銀行及參貸銀行以虛擬變數分類為本土銀行，母國分行，第三國銀行，直接向母國銀行借款和其他海外銀行。主貸銀行為銀行在聯貸案扮演腳色之虛擬變數，若在該筆「聯合貸款」中為主貸銀行為 1；否則為 0。借款公司之國家幣別為貸款幣別之虛擬變數，若該筆「聯合貸款」幣別計價為借款子公司所處國家之幣別為 1；否則為 0。聯貸目的為融資買下為貸款目的之虛擬變數，若該筆「聯合貸款」之貸款目的是為了進行融資買下為 1；. 政治大. 否則為 0。模型(1)皆無放入借款期限及借款金額；模型(2) 放入借款期限且不放入借款金額；模型(3) 不放入借款期限且放入借款金額；模型(4)皆放入借款期限及借款金額。. 立. -24.31*** (-4.08). -15.26 (-1.04). -7.739. -5.502. (-1.20). (-0.87). (-3.84). (-4.01). (-3.94). -14.46. y. -24.03***. -24.06***. -22.90. (-0.98). sit. ‧ 國. 聯貸利率. -23.71***. (-1.53). io. n. al. er. -22.42. -7.422 (-1.14). 其他海外銀行. 聯貸利率. 聯貸利率. (-1.48). 直接向母國銀行借款. (4). 聯貸利率. Nat. 母國分行. (3). ‧. 本土銀行. (2). 學. (1). Ch. -5.077. e n g(-0.80) chi. i n U. v. -18.66**. -15.50**. -18.10**. -15.41**. (-3.19). (-2.72). (-3.13). (-2.73). 37.

(39) 表 9、【假說一 A：應變數為聯合貸款利率，貸款銀行有五種銀行分類(續)】主貸銀行. 借款公司之國家幣別. 6.501*. 4.003. 6.483*. 4.197. (2.46). (1.56). (2.48). (1.64). 39.36***. 19.37***. 36.57***. 18.84***. (15.12). (7.64). 148.6***. 157.6***. 143.3***. (45.19). (47.70). (43.61). (16.12). 聯貸目的為融資買下. 立. 166.0***. 治政 (7.80) 大. ‧ 國. 0.679***. y. sit. io. al. n 81.66*** (11.87) N. 10945. Ch. 48.18***. e n g(7.07) chi 10945. 時間虛擬變數：已控制 t statistics in parentheses *. ‧. (26.73). Nat. 借款金額. 截距項. 0.624***. er. 借款期限. 學. (50.10). p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001. 38. i n U. v. (24.46) −1.39 × 10. . ***. −1.07 × 10. (-17.48). (-13.79). 95.83***. 62.12***. (14.00). (9.08). 10945. 10945. . ***.

(40) 表 10、【假說一 B：應變數為聯合貸款期限，貸款銀行有五種銀行分類】迴歸式之應變數為聯合貸款期限。樣本包含 1987 年至 2009 年的十一個歐元區國家(奧地利，比利時，芬蘭，法國，德國，愛爾蘭，義大利，盧森堡，荷蘭，葡萄牙，西班牙)所有幣別的聯貸資料，主貸銀行及參貸銀行以虛擬變數分類為本土銀行，母國分行，第三國銀行，直接向母國銀行借款和其他海外銀行。借款公司之國家幣別為貸款幣別之虛擬變數，若該筆「聯合貸款」幣別計價為借款子公司所處國家之幣別為 1；否則為 0。聯貸目的為融資買下為貸款目的之虛擬變數，若該筆「聯合貸款」之貸款目的是為了進行融資買下為 1；否則為 0。模型(1)皆無放入聯貸利率及借款金額；模型(2) 放入聯貸利率且不放入借款金額；模型(3) 不放入聯貸利率且放入借款金額；模型(4)皆放入聯貸利率及借款金額。. 立. (4). 借款期限. 借款期限. 借款期限. 借款期限. -0.410. 1.838. -0.477. 1.618. (-0.18). (0.83). (-0.21). (0.74). -10.10. -8.141. -10.16. -8.338. (-1.83). (-1.54). -3.380. -2.738. (-1.42). (-1.18). -3.471. -5.072*. -3.474. (-1.66). (-2.37). (-1.67). (-1.36). 其他海外銀行. -5.248. *. (-2.43). al. -2.603. Ch. (-1.11). engchi. 39. y er. sit. (-1.50). n. -3.272. io. 直接向母國銀行借款. Nat. (-1.80). ‧. 母國分行. (3). 學. 本土銀行. (2). ‧ 國. (1). 政治大. i n U. v.

(41) 表 10、【假說一 B 應變數為聯合貸款期限，貸款銀行有五種銀行分類(續)】. 26.01***. 28.73***. 25.59***. (32.97). (29.49). (32.19). (29.15). ***. 18.39***. 5.218***. (14.92). (3.97). 21.27. ***. 立. ‧. (19.97) N. 10945. y. al. 43.23***. Ch. n U i e n10945 gch (17.42). 時間虛擬變數：已控制 t statistics in parentheses *. (24.51) −4.77 × 10. n. 50.87***. 0.0851***. (26.79). io. 截距項. 0.0922***. Nat. 借款金額. 學. 聯貸利率. (4.70). ‧ 國. (17.23). 政 6.212治大. sit. 聯貸目的為融資買下. 29.66***. er. `借款公司之國家幣別. p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001. 40. iv. . ***. −3.60 × 10. (-16.36). (-12.53). 55.80***. 47.54***. (21.98). (19.07). 10945. 10945. . ***.

(42) 假說一的樣本期間為 1987 年至 2009 年，其中歐元區成立前(1987~1999 年)樣本數只有 1243 筆，其餘 9702 筆都為歐元區成立後的樣本資料(1999 年後)，故假說一的實證結果無法看出歐元區成立前後銀行聯貸條件的真實型態與其差異。本研究在分析假說二時，將樣本分成歐元區成立前和成立後兩段期間，並以應變數為聯合貸款利率來作為迴歸分析的依據，其實證結果整理在表 11。實證結果發現歐元區成立前，不管何種型態銀行之借款利率均無顯著差異；1999 年成立歐元區後，以和本土銀行借貸的利率為最低，且十分顯著，因此可以看出在歐元區成立後，本土銀行是否為主貸銀行對利率有顯著影響。另外，若該筆聯合貸款幣別計價為借款子公司所處. 治政國家之幣別，如歐元區成立後，通用貨幣皆為歐元，利率雖有顯著差異，大立但其差異不如歐元區成立前為大。而聯合貸款目的如果是為了進行融資買 ‧ 國. 學. 下，相對歐元區成立前，銀行也會對其要求更高利率以做為報酬。. ‧. 表 12 則是分成歐元區成立前和成立後兩段樣本期間，並以應變數為. Nat. sit. y. 聯合貸款期限作為迴歸的依據。歐元區成立前，不管何種型態銀行之借款. er. io. 期限並無顯著差異；1999 年成立歐元區後，與海外其他銀行借款對聯貸期. n. al 限出現顯著影響。另外，若該筆聯合貸款幣別計價為借款子公司所處國家 iv n U i e h ngc 之幣別，對於借款期限皆有顯著影響(較低)，且成立後更為顯著。而聯合. Ch. 貸款目的如果是為了進行融資買下，相對歐元區成立前，借款期限也顯著較長。. 41.

(43) 表 11、【假說二 A：應變數為聯合貸款利率，貸款銀行有五種銀行分類】迴歸式之應變數為聯合貸款利率。模型(1)樣本期間為 1987 年至 1998 年；模型(2)樣本期間為 1999 年至 2009 年<未加入公司控制變數>；模型(3)樣本期間為 1999 年至 2009 年<加入公司控制變數>。各包含十一個歐元區國家(奧地利，比利時，芬蘭，法國，德國，愛爾蘭，義大利，盧森堡，荷蘭，葡萄牙，西班牙)所有幣別的聯貸資料，主貸銀行及參貸銀行以虛擬變數分類為本土銀行，母國分行，第三國銀行，直接向母國銀行借款和其他海外銀行。主貸銀行為銀行在聯貸案扮演. 政治大. 腳色之虛擬變數，若在該筆「聯合貸款」中為主貸銀行為 1；否則為 0。借款公司之國家幣別為貸款幣別之虛擬變數，若該筆「聯合貸款」幣別計價為借款子公司所處國家之幣別為 1；否則為 0。聯貸目的為融資買下為貸款目的之虛擬變數，若該筆「聯合貸款」之貸款目的是為了進行融資買下為 1；否則為 0。總資產為. 立. 借款公司總資產取對數值，為衡量借款公司規模大小之控制變數；負債比率為借款公司長期負債除以總資產，為衡量借款公司信用風險之控制變數；償債能力為借款公司流動資產除以流動負債，為衡量借款公司還款能力之控制變數；獲利能力為借款公司現金流量/營業利益，為衡量借款公司獲利能力之控制變數。. 聯貸利率. 聯貸利率. (-3.69). (-2.55). er. -21.46*. v ni. n. al. y. (-1.83). -15.52. -35.78*. e n g c h i U(-1.00). (-2.10). 4.729. -5.286. -3.377. (0.35). (-0.77). (-0.38). -23.86 (-0.38). 直接向母國銀行借款. (加入公司控制變數). -24.00***. io. 母國分行. (未加入公司控制變數). -21.83. Nat. 本土銀行. (3)歐元區成立後. sit. 聯貸利率. (2)歐元區成立後. ‧. ‧ 國. 學. (1)歐元區成立前. Ch. 42.

(44) 表11、【假說二A：應變數為聯合貸款利率，貸款銀行有五種銀行分類(續)】 -15.62*. -18.80*. (0.55). (-2.53). (-2.28). 3.462. 9.905***. 11.67***. (0.68). 立. −7.55 × 10. (-2.92). (-13.13). (-4.48). 0.379***. 0.650***. 0.346***. (7.49). (23.24). (10.59). (5.39). al. n 78.36*** (5.74). y. 14.24***. ‧. 72.84***. io. 聯貸目的為融資買下. . ***. −1.08 × 10. Nat. 借款公司之國家幣別. . **. (3.94). 學. 借款期限. −8.36 × 10. ‧ 國. 借款金額. (3.65) 政治大. sit. 主貸銀行. 6.221. er. 其他海外銀行. Ch. engchi. i n U. v. (12.60). 5.653 (1.56). 143.7***. 151.0***. (41.53). (22.46) -7.247***. 總資產. (-6.80). 43. . ***.

(45) 表11、【假說二A：應變數為聯合貸款利率，貸款銀行有五種銀行分類(續)】 -91.48***. 負債比率. (-11.80). 償債能力. 立. 獲利能力. ‧ 國. (10.68). 1243. 9702. y. Ch. engchi. 44. i n U. (13.66) 1969. sit. al. (-0.45) 328.5***. er. p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001. (3.64). n. *. 76.95***. io. t statistics in parentheses. 56.22***. ‧. 時間虛擬變數：已控制. (6.04). -0.000000107. Nat. N. 政治大. 學. 截距項. 2.090***. v.

(46) 表 12、【假說二 B：應變數為聯合貸款期限，貸款銀行有五種銀行分類】迴歸式之應變數為聯合貸款期限。模型(1)樣本期間為 1987 年至 1998 年；模型(2)樣本期間為 1999 年至 2009 年<未加入公司控制變數>；模型(3)樣本期間為 1999 年至 2009 年<加入公司控制變數>。各包含十一個歐元區國家(奧地利，比利時，芬蘭，法國，德國，愛爾蘭，義大利，盧森堡，荷蘭，葡萄牙，西班牙)所有幣別的聯貸資料，主貸銀行及參貸銀行以虛擬變數分類為本土銀行，母國分行，第三國銀行，直接向母國銀行借款和其他海外銀行。借款公司之國家幣別為貸款幣. 政治大. 別之虛擬變數，若該筆「聯合貸款」幣別計價為借款子公司所處國家之幣別為 1；否則為 0。聯貸目的為融資買下為貸款目的之虛擬變數，若該筆「聯合貸款」之貸款目的是為了進行融資買下為 1；否則為 0。總資產為借款公司總資產取對數值，為衡量借款公司規模大小之控制變數；負債比率為借款公司長期負債除以. 立. 總資產，為衡量借款公司信用風險之控制變數；償債能力為借款公司流動資產除以流動負債，為衡量借款公司還款能力之控制變數；獲利能力為借款公司現金流量/營業利益，為衡量借款公司獲利能力之控制變數。. (加入公司控制變數). 借款期限. 借款期限. 借款期限. 2.567. -0.559. y. -4.572. (0.36). (-0.23). (-0.64). er. -10.49 v i n. (-1.85). (0.32). -1.256. -3.653. -7.736. (-0.16). (-1.46). (-1.03). -30.69. (-0.82). 直接向母國銀行借款. al. n. 母國分行. ‧. (未加入公司控制變數). io. (3)歐元區成立後. sit. ‧ 國. 學. 本土銀行. (2)歐元區成立後. Nat. (1)歐元區成立前. Ch. engchi U. 45. 4.693.

(47) 表 12、【假說二 B：應變數為聯合貸款期限，貸款銀行有五種銀行分類(續)】 -6.070**. -8.517. (1.03). (-2.69). (-1.22). (-7.60). (-5.25). 29.45***. 28.86***. (2.89). (31.97). (9.65). 5.408. 18.91***. 3.654. (0.67). (15.11). (0.64). ‧ 國. io. y. al. n. 負債比率. −7.45 × 10. 11.69**. Nat. 總資產. . ***. ‧. 聯貸目的為融資買下. 立. × 10 政治 −4.55 大(-15.33). 學. 借款公司之國家幣別. . ***. −1.26 × 10. sit. 借款金額. 6.907. er. 其他海外銀行. Ch. engchi U. v ni. 1.077 (1.19) 51.99*** (8.05). 償債能力. -0.189 (-0.64). 46. . ***.

(48) 表 12、【假說二 B：應變數為聯合貸款期間，貸款銀行有五種銀行分類(續)】 0.00000111***. 獲利能力. (5.47). (1.87). ‧. p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001. Nat. y. *. 9702. io. sit. t statistics in parentheses. 立. 學. 時間虛擬變數：已控制. 1243. ‧ 國. N. 政治大55.95 (21.26). ***. 17.11. n. al. er. 截距項. Ch. engchi. 47. i n U. v. -18.56 (-0.92) 1969.

(49) 第三節迴歸模型結果二 (六種銀行類型) 根據 Gadanecz (2004)指出，歐元制度實施的確會使得整個歐洲聯貸市場達到某種程度的整合，特別是在主貸銀行國籍的變化上會有改變。他的研究樣本中主貸銀行與借款公司國籍都為歐元區國家的比例從 59%上升至 72%，表示歐元區銀行相較於其他非歐元區體系的銀行主辦了大多數的聯貸合約。另外本研究從圖二觀察到貸款銀行來自其他海外銀行的比例非常高，故本節進一步將「其他海外銀行」類別區分為「其他歐元區銀行」與「其他非歐元區銀行」，以便探討歐元的實施後，借款子公司是否較易. 治政與歐元區銀行借款，且能給予其較優惠的貸款條件。大立 ‧ 國. 學. 加入貸款特性之控制變數後的結果整理在表 14，由該表中可以看出，歐元區借款公司自 1987 年至 2009 年，與本土銀行之聯貸利率仍為最低，. ‧. 相較第三國銀行約低於 24(b.ps)且十分顯著；另外發現與該借款公司以外. Nat. sit. y. 的其他歐元區銀行之聯貸利率也非常顯著，相較第三國銀行約低於 21(b.ps)。. er. io. 貸款金額與聯貸利率為負向關係，貸款期限則與其為正向關係。當應變數. n. al 為聯合貸款期限時，歐元區借款公司與本土銀行之借款期限為最長，但相 iv n U i e h ngc 較於第三國銀行，相差不到兩個月且在統計上並不顯著；與其他非歐元區. Ch. 銀行則呈現顯著較短的情況。貸款期限與貸款金額呈現負向關係，與聯貸利率則為正向關係。若該筆聯合貸款幣別計價為借款子公司所處國家之幣別，利率則顯著較高，借款期限則顯著較長。另外聯合貸款目的如果是為了進行融資買下，相對其他用途來說，銀行也會對其要求較高利率以做為報酬。. 48.

(50) 表 13、【假說一 A：應變數為聯合貸款利率，假說一 B：應變數為聯合貸款期限，貸款銀行有六種銀行分類】迴歸式(1)之應變數為聯合貸款利率，迴歸式(2)之應變數為聯合貸款期限。樣本包含 1987 年至 2009 年的十一個歐元區國家(奧地利，比利時，芬蘭，法國，德國，愛爾蘭，義大利，盧森堡，荷蘭，葡萄牙，西班牙)所有幣別的聯貸資料，主貸銀行及參貸銀行以虛擬變數分類為本土銀行，母國分行，第三國銀行，直接向母國銀行借款，其他歐元區銀行和其他非歐元區銀行共六類。主貸銀行為銀行在聯貸案扮演腳色之虛擬變數，若在該筆「聯合貸款」中為主貸銀行為 1；否則為 0。借款公司之國家幣別為貸款幣別之虛擬變數，若該筆「聯合貸款」幣別計價為借款子公司所處國家之幣別為 1；否則為 0。聯貸目的為融資買下為貸款目的之虛. 治政大 (1). 擬變數，若該筆「聯合貸款」之貸款目的是為了進行融資買下為 1；否則為 0。. 立. ‧ 國. -24.37 (-4.09). n. 其他歐元區銀行. 其他非歐元區銀行. Ch. engchi. -21.28***. sit er. io. al. -5.405 (-0.86). y. -15.35 (-1.05). Nat. 直接向母國銀行借款. 借款期限. ***. ‧. 母國分行. 聯貸利率. 學. 本土銀行. (2). i n U. v. 1.654 (0.75) -8.269 (-1.53) -2.757 (-1.19) -1.448. (-3.69). (-0.68). -9.009 (-1.56). -5.675** (-2.66). 49.

(51) 主貸銀行. 3.270 (1.28). 借款公司之國家幣別. 聯貸目的為融資買下. ‧ 國. ***. 5.133*** (3.91). 治政大 143.2 (43.62) 0.628*** (24.65). n. al. 截距項. N. y. sit. -3.57e-09*** (-12.43). er. io. 聯貸利率. ‧. -1.08e-08*** (-13.86). Nat. 借款金額. 25.36*** (28.86). 學. 借款期限. 立. 19.35*** (7.85). Ch. engchi. i n U. v. 0.0857*** (24.70). 62.62*** (9.16). 47.23*** (18.96). 10945. 10945. 50.

(52) 將其他海外銀行進一步區分為其他歐元區銀行和其他非歐元區銀行兩種分類後，本研究為分析假說二，將樣本分成歐元區成立前和成立後兩段期間，並以應變數為聯合貸款利率來作為迴歸分析的依據，其實證結果整理在表 15。實證結果發現歐元區成立前，不管何種型態銀行之借款利率均無顯著差異；1999 年成立歐元區後，以和本土銀行借貸的利率為最低，且與本土銀行及其他歐元區銀行之聯貸利率變為顯著，因此可以看出在歐元區成立後，本土銀行及其他歐元區銀行是否為主貸銀行對利率將有顯著影響。另外，若該筆聯合貸款幣別計價為借款子公司所處國家之幣別，如歐元區成立後，通用貨幣皆為歐元，利率雖有顯著差異，但其差異不如歐. 治政元區成立前為大。而聯合貸款目的如果是為了進行融資買下，相對歐元區大立成立前，銀行也會對其要求更高利率以做為報酬。 ‧ 國. 學. 表 16 則是分成歐元區成立前和成立後兩段樣本期間，並以應變數為. ‧. 聯合貸款期限作為迴歸的依據。歐元區成立前，與其他歐元區銀行借款相. Nat. sit. y. 較於第三國銀行之借款期限有顯著較長的情況；1999 年成立歐元區後，與. er. io. 其他歐元區及非歐元區銀行借款則對聯貸期限出現顯著變短的影響。另外，. n. al 若該筆聯合貸款幣別計價為借款子公司所處國家之幣別，對於借款期限皆 iv n U i e h ngc 有顯著影響(較長)。而聯合貸款目的如果是為了進行融資買下，相對歐元. Ch. 區成立前，借款期限也顯著較長。. 51.