資訊不對稱下銀行往來關係對聯合貸款條件之影響以台灣聯合貸款市場為例 - 政大學術集成

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(1)資訊不對稱下銀行往來關係對聯合貸款條件之影響以台灣聯合貸款市場為例. Bank-firm relationship and syndicate 治 loan contract terms. 政. 大. 立information asymmetry under. ‧ 國. 學. Evidence from Taiwan syndicate loan market. ‧ er. io. sit. y. Nat. al. n. iv n C h e n g c h i U博士指導教授：張元晨研究生：許奇民. 撰. 中華民國九十九年六月. 0.

(2) 中文摘要有鑒於「聯合貸款」之特殊結構所衍生出的「借款公司」與「主貸銀行」間的資訊不對稱問題，在此資訊不對稱的前提之下，銀行往來關係便顯得重要，「主貸銀行」透過往來關係的建立來蒐集「借款公司」之私有資訊，進而將其反映在「聯合貸款」的條件之上，如借款利率、借款金額及抵押品的要求。然而已存的研究通常使用 LPC 或 Dealogic 為其研究資料. 政治大. 來源，但是此二資料庫皆以「聯合貸款」資料為大宗，所包含的「一般貸. 立. ‧ 國. 學. 款」資料相對較少，在此情況之下，所能夠衡量的往來關係強度有其侷限性，因此本研究加入台灣經濟新報 ( TEJ ) 所收錄之台灣借款公司之一般. ‧. 貸款資料，重新加以衡量「主貸銀行」與「借款公司」間往來關係強度，. sit. y. Nat. io. a. er. 並以此作為衡量兩者之間資訊不對稱的嚴重程度。本研究發現，當「主貸. n. 銀行」與「借款公司」的往來關係長度越長時，銀行將提供更大的貸款金 iv l. Ch. n engchi U. 額，在擔保品的要求上亦將較為寬鬆，但在借款利率的影響上則較不顯著。. 1.

(3) 英文摘要. This paper empirically explores the issues in the syndicate loan markets, with an emphasis on how information asymmetry between lenders and borrowers influences syndicate contract terms, which include loan price, loan amount and collateral requirement.. Existing literature uses LPC and Dealogic. datasets to estimate bank-firm relationship, but most of the loan data in these. 政治大. two datasets are syndicated loans and bilateral loan data is relatively sparse.. 立. I. ‧ 國. 學. use Taiwan’s data which contain many bilateral loan data to re-estimate bank-firm relationship in this thesis.. The empirical results show that,. ‧. borrowing from relationship lender increases loan amount and decreases. sit. y. Nat. io. n. al. er. collateral requirement but the effect on loan price is insignificant in Taiwan.. Ch. engchi. 2. i Un. v.

(4) 目錄中文摘要.............................................................................................................1 英文摘要.............................................................................................................2 目錄.....................................................................................................................3 表目錄.................................................................................................................5 圖目錄.................................................................................................................6. 政治大. 第一章緒論.......................................................................................................7. 立. ‧ 國. 學. 第一節研究背景及動機.............................................................................7 第二節研究問題與目的............................................................................15. ‧. 第二章文獻探討與回顧.................................................................................16. sit. y. Nat. io. a. er. 第三章資料庫的整合與描述.........................................................................26. n. 第一節資料使用之探討..........................................................................26 iv l. Ch. n engchi U. 第二節台灣經濟新報 ( TEJ ) 及Dealogic之異同................................31 第三節合併資料庫之方法......................................................................37 第四節合併後資料之描述......................................................................40 第四章研究方法與設計.................................................................................47 第伍章實證結果.............................................................................................51 第一節應變數為借款利率( ALIP )........................................................51 第二節應變數為借款金額 (Ln(LOAN AMOUNT)).......................53 3.

(5) 第三節應變數為抵押品要求 ( COLLATERAL ).................................55 第六章結論與研究限制.................................................................................57 第一節結論..............................................................................................57 第二節研究限制......................................................................................58 第三節後續研究建議..............................................................................59 參考文獻...........................................................................................................60. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 4. i Un. v.

(6) 表目錄表一、台灣金融機構統計表........................................................................11 表二、全部有聯合貸款之台灣借款公司....................................................33 表三、有被Dealogic揭露之台灣借款公司.................................................34 表四、沒有被Dealogic揭露之台灣借款公司.............................................34 表五、 Logic Model 統計分析結果.............................................................36. 政治大. 表六、 Dealogic非關係聯合貸款.................................................................43. 立. ‧ 國. 學. 表七、Dealogic關係聯合貸款.......................................................................44 表八、TEJ & Dealogic非關係聯合貸款........................................................45. ‧. 表九、TEJ & Dealogic關係聯合貸款............................................................46. sit. y. Nat. io. a. er. 表十、應變數為聯合貸款利率......................................................................52. n. 表十一、應變數為聯合貸款金額..................................................................54 iv l. Ch. n engchi U. 表十二、應變數為聯合貸款抵押品要求......................................................59. 5.

(7) 圖目錄圖一、台灣聯合貸款金額比重......................................................................10 圖二、台灣聯合貸款筆數比重......................................................................10 圖三、台灣經濟新報 ( TEJ ) 聯合貸款筆數分佈.......................................30 圖四、 Dealogic聯合貸款筆數分佈 ..............................................................30. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 6. i Un. v.

(8) 第一章緒論第一節研究背景及動機. 「聯合貸款」( Syndicate Loan) 是公司一個龐大且正在快速發展的融資來源。美國的非金融產業公司每年從聯貸市場中獲得了將近 1 兆左右的新聯貸合約，占了總流通在外負債約 15%。再者，根據美國的銀行家表示，. 政治大. 「聯合貸款」市場占了 51%的美國公司融資來源，且所產生的發行收入遠. 立. 勝股票和債券的發行收入 ( Weidner , 2000 )。因此「聯合貸款」市場經歷. ‧ 國. 學. 了很長一段快速成長期，由 1987 年的 137 百萬美元成長至今天的 1 兆美. ‧. 元。. Nat. 方式具有其它金融工具所沒有的優點：. n. al. 1.. 分散風險：. Ch. engchi. er. io. sit. y. 而「聯合貸款」之所以會在 1960 年代之後興起，原因在於此種融資. i Un. v. 由於「聯合貸款」所貸放的金額相當龐大，一旦借款公司出現財務困難或信用危機時，對單一銀行而言將造成相當龐大的損失，甚至導致銀行破產，因此若結合多家不同的銀行進行金額龐大的放款時，將可以有效地將信用風險分散至不同的銀行共同承擔。. 7.

(9) 2.. 金額龐大超出單一銀行法律上允許之貸款範圍：在考量單一銀行所能承受的信用風險之下，由於「聯合貸款」的金額過於龐大，相對地其信用風險也較高，如此高的信用風險並非單一銀行所能承受，且可能超過法律限制銀行對單一借款公司的放款最高上限，因此若透過「聯合貸款」的方式便可有效地規避此ㄧ法律上的限制條件。. 政治大. 然而為何要探討「台灣」的「聯合貸款」市場以下分為三點說明：. 立. 台灣的「聯合貸款」扮演企業資金來源的角色日趨重要：. ‧ 國. 學. 一、. ‧. 根據王俊智 ( 2004 ) 指出 2004 年台灣「聯合貸款」市場規模達. Nat. io. sit. y. 283 億美元，相較於 2003 年之 104 億美元，成長幅度逾 150%，是 1997. n. al. Ch 元是薄膜電晶體液晶顯示器. er. 年金融風暴以來「聯合貸款」市場最活躍的一年，而其中約有 90 億美. iv n e( nTFT-LCD g c h i ) U的擴廠融資需求。在同一時. 間以權益融資方式 ( 含現金增資和初次上市上櫃發行 ) 融通資金的規模僅 56.8 億美元，以發行公司債方式的市場規模為 69 億美元，至於在 2002、2003 年極為盛行的可轉換公司債 ( ECB ) 、海外存託憑證 ( ADR ) 市場也從 2003 年的 50 億美元萎縮至 2004 年的 11.6 億美元。. 8.

(10) 根據台灣經濟新報 (TEJ) 的資料顯示自 2001 至 2007 年台灣的「聯合貸款筆數」占台灣總貸款筆數約 5%，但「聯合貸款金額」卻約占台灣總貸款市場的 23%，顯示貸款的筆數雖少但金額卻是相當龐大，且「聯合貸款金額」自 2001 年的 5000 億上升至 2007 年的 8460 億，由此可見，「聯合貸款」儼然已經成為台灣公司融資的重要來源。如圖一及圖二所示。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 9. i Un. v.

(11) 圖一、【台灣聯合貸款金額比重圖】. 立. 政治大. 學. 圖二、【台灣聯合貸款筆數比重圖】. ‧. ‧ 國. 資料來源：台灣經濟新報；本研究整理. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. v. 資料來源：台灣經濟新報；本研究整理. 二、. 台灣的「銀行氾濫」 ( Overbanking ) 問題嚴重：. 台灣於 1989 年 7 月 17 日公布銀行法修正案之後，大舉開放新的民營銀行及金融機構設立申請；1990 年 4 月 10 日財政部放寬商業銀 10.

(12) 行設立標準，導致在 1991 年至 1992 年間，共計有 16 家新民營銀行設立，隔年再放寬分行設立標準，允許銀行每年可增設 5 處分支機構，此舉再加深金融市場競爭的激烈程度。根據中央銀行經濟研究處 2010 年 4 月發行的中華民國台灣地區金融統計月報指出，截至 2010 年 4 月底，台灣金融機構及其分支機構，合計 5,646 家 ( 如表一所列，不含外資銀行 )。. 政治大. 表一、【台灣金融機構統計表】. 作社. 部. 匯業局. 總. 分. 行. 分. 本. 分. 總. 社. 社. 部. 部. 局. 行. io. al. n. 37. 3,162. 1. 支. 總. 分. 機. 機. 構. 構. 366. 5,718. y. 總. 124. sit. 行. 業銀行. 總計. 局. er. 行. 郵政儲金. ‧. 分. 農漁會信用. Nat. 總. 信用合. ‧ 國. 銀行. 中小企. 學. 本國一般. 立. Ch 26. engchi. 259. 301. i Un. 852. v. 1. 1,321. 資料來源：中央銀行經濟研究處 2010 年 4 月刊；本研究整理. 以台灣地區陎積 36,000 帄方公里計算，每 6 帄方公里就有一家金融分支機構收受存款業務，分布密度居全球首位，因此常有被笑喻為「銀行比超商及便利商店還多」，再者台灣採行利率自由化，銀行可透過調整利率來搶食市場占有率，導致貸款市場的競爭更為劇烈。 11.

(13) 在此競爭環境之下，「銀行與客戶間的往來關係強度及深度」將扮演重要的角色，透過往來關係的建立，將可確保銀行日後與借款公司新貸款的承做，進一步確保銀行在此競爭環境之下可占有一席之地。然而與「一般貸款」不同，「聯合貸款」的架構為至少有兩家以上的銀行提供借款公司融資來源。由「主貸銀行」與借款公司建立往來關係、協議貸款合約內容、並擔保融資的額度及利率。再由「主貸銀行」找. 政治大. 尋有意願的「參貸銀行」進行聯合授信，是類似兩種不同的籌資方式. 立. 結合在一起的一個融資管道，「主貸銀行」有如承銷商，「參貸銀行」. ‧ 國. 學. 有如資訊相對充足的投資人，是故「聯合貸款」為私募和公開分行兩. ‧. 種籌資方式結合之下的產物。. Nat. io. sit. y. 然而不論是「一般貸款」或「聯合貸款」均有資訊不對稱的問題. er. 產生，借款公司與貸款銀行間及「主貸銀行」與「參貸銀行」間資訊. al. n. iv n C hengchi U 不對稱問題，再者由於台灣地區銀行競爭的激烈程度，將使得銀行與客戶間往來關係的建立更顯重要，根據 Bharath, Dahiya, Saunders & Srinivasan (2006 )，透過銀行往來關係的建立，可使得銀行對借款公. 司的資訊更為了解，而資訊不對稱程度的降低又可透過借款利率降低、擔保品的有無、借款期限的延長及借款金額的增加來反應，而台灣「銀行氾濫」 (Overbanking)的問題及競爭得結果使得貸款市場的效率性提升，銀行非得提供更優渥的貸款條件來保有市場地位，所以台灣擁有 12.

(14) 世界其他國家所沒有的特殊金融競爭環境，是否會影響銀行承做「聯合貸款」的動機及條件值得我們深入探討與分析。. 三、. 台灣產業結構以中小型企業為主，仰賴銀行貸款更甚其他開發中國家. 根據行政院經濟部中小企業處統計，2008 年度台灣地區中小企業. 政治大. 的比重占 97.64%，以金融及保險業中小企業的比重最低為 84.09%，. 立. 顯示台灣地區相對於歐美已開發國家，中小規模的企業為產業結構的. ‧ 國. 學. 主體，相對於大型企業而言，中小型企業取得資金來源的管道較少且. ‧. 資訊不透明或是資訊不對稱的嚴重性較高，導致中小型企業至公開市. Nat. io. sit. y. 場籌措資金相對較不容易，或必頇經過多次的發行才得以募得所需資. er. 金，故使得台灣中小型企業在公開市場籌資的成本偏高，因此台灣的. al. n. iv n C hengchi U 中小型企業必頇與銀行保有良好的借貸關係，以確保日後資金來源的穩定性。根據 Boot and Thakor (1997)，銀行的授信方式可區分為交易型及關係型兩種不同的授信基礎。而關係型的融資意即透過借款公司與. 銀行間長期融資關係的建立，來達到一資訊往來密集的貸款契約，透過此長期借款關係的建立及監督等過程銀行可從中獲得有益之資訊，由此關係中所產生的資訊規模效益可以降低銀行資訊收集的固定成本， 13.

(15) 而由此借款公司亦可獲得較佳的貸款條件。再者 Myron , Marie and John (1993) 指出借款公司與銀行建立長期往來關係的成本優勢來源可分為以下四點： 1.. 資訊不對稱的情況使得借款公司難以對外舉債，故銀行往來關係的建立可以提供公司較低成本的融資來源。. 2.. 銀行可扮演特殊的監理角色，降低資訊不對稱的問題。. 3.. 銀行在多期的借貸關係中，可以透過「更新貸款」或「重新議約」. 立. 政治大. 的方式來反應借款公司的新資訊，藉此降低借款公司的融資成. ‧ 國. 銀行對未來融資增額的承諾，可確保借款公司未來資金來源的穩. io. sit. y. Nat. 定性。. ‧. 4.. 學. 本。. er. 因此對於資訊透明程度較低的台灣中小企業而言，銀行的關係型. n. al. i n C U hengchi 借款儼然成為重要的融資來源。. 14. v.

(16) 第二節研究問題與目的. 綜合上述三點可知台灣金融環境競爭的激烈程度更甚其它開發中國家以及由中小企業所組成的特殊產業結構與其他已開發國家亦是大相逕庭，台灣此特殊的產業環境也使得中小型企業必頇仰賴銀行往來關係的建立來達到順利籌資及降低籌措資金的成本，金融市場的競爭情況也使得銀行必頇與借款公司建立長期的往來關係來達到保有市場占有率的目的。是. 政治大. 故我們發展出本研究的主要目的如下：. 立. ‧ 國. 學. 使用台灣經濟新報(TEJ)與 Dealogic 資料庫，探討在「聯合貸款」市場存在資訊不對稱得前提之下，銀行是否可以透過與借款建立深及遠的. ‧. 往來關係，來取得借款公司的私有資訊，以此來減輕彼此間資訊不對. sit. y. Nat. io. a. er. 稱的嚴重程度，進而提供較為優惠的「聯合貸款」條件。如「聯合貸. n. 款」的利率 ( All in price iv l ) 降低、借款公司可提供較少的擔保品及貸款期限的延長。. Ch. n engchi U. 本文其於內容分為五章，第二章為文獻探討與回顧，第三章為資料庫的整合與描述，第四章為研究方法與設計，第五章為實證結果，第六章為結論及研究限制。. 15.

(17) 第二章文獻探討與回顧私有資訊與銀行企業往來關係的價值探討。. 現存的理論文獻中不乏探討資訊不對稱的問題，若將此問題應用在經濟的範疇上則有「逆選擇」及「道德風險」的問題，而若將其應用在公司治理的範疇，則會影響公司的資本結構，包含融資決策及股. 政治大. 利政策的決定，根據 Myers & Majluf (1984 ) 和 Miller & Rock (1985 ). 立. 當公司管理階層與投資人之間的資訊不對稱的情況嚴重時，將使得公. ‧ 國. 學. 司難以對外籌措資金，進而影響公司的投資決策。然而 Diamond. ‧. ( 1984 )、Ramakrishnan & Thakor ( 1984 ) 及 Boyd & Prescott ( 1986 ). Nat. io. sit. y. 指出銀行可扮演蒐集借款公司私有資訊及監理的角色，因此銀行借款. er. 可以減輕資訊不對稱的問題。Fama (1985 )、Sharpe ( 1990 )、Rajan. al. n. iv n C h e n g c)在長期的銀行往來關係中，銀行 ( 1992 )及 Diamond ( 1991a，1991b hi U 可能與借款公司承做新的貸款或舊有的貸款重新核貸 ( Renewal ) ，藉此銀行可透過重新議約 ( Renegotiation ) 來反映借款公司的新資訊，再者根據 Bhattacharya & Chiesa (1995 ) 指出透過銀行往來關係的建立，企業揭露許多機密的資訊給關係銀行如借款公司的研發支出及項目( R&D )，Rajan & Winton ( 1995 ) 銀行往來關係的建立也允許銀行監控借款公司所提供的擔保品，因此銀行相對於只能由市場取得公開 16.

(18) 資訊的一般投資大眾擁有取得借款公司私有資訊的比較利益優勢，並且相對於較不集中的債權人也有監理上的比較利益優勢，因此長期銀行往來關係的建立可使得資訊不對稱的嚴重程度降低，銀行進而可以提供借款公司相對較便宜的籌資管道。再者 James ( 1987 ) 指出銀行的放款提供了認證的效果，因此銀行新增放款的宣告對於借款公司的股價有正陎的影響。Lummer &. 政治大. McMconnell (1989 ) 則指出可將銀行放款分為新增放款與舊有放款的. 立. 重新核貸( Renewal )，結果顯示當舊有放款重新核貸 ( Renewal )時，. ‧ 國. 學. 銀行放款才有資訊傳遞的效果，若重新核貸條件較優 ( Favorable. ‧. Revision ) 則對借款公司股價有正陎影響，反之若重新核貸條件較差. Nat. io. sit. y. ( Unfavorable Revision ) 則對借款公司股價有負陎影響。因此我們可以. er. 知道，公司透過與銀行建立長期的借貸關係，不僅僅可以降低籌措資. al. n. iv n C hengchi U 金的成本更可以透過此關係來減輕資訊不對稱的問題進而提升公司價值，基於此利益公司更有動機向關係銀行借款。. 然而在「聯合貸款」市場中，由於「聯合貸款」至少會有兩家以上的銀行提供借款公司融資來源，由「主貸銀行」與借款公司建立往來關係、協議貸款合約內容、並擔保融資的額度及利率。再由「主貸銀行」找尋有意願的「參貸銀行」進行聯合貸款，此種融資方式便是結合了私募與公開發行兩種籌資管道的混合式籌資管道。而此種融資 17.

(19) 方式也將會衍生出前述的資訊不對稱問題，此資訊不對稱存在於借款公司與「所有聯貸銀行」之間及「主貸銀行」和「參貸銀行」之間，根據 Bharath, Dahiya, Saunders & Srinivasan (2006 ) 指出，由於銀行和借款公司間存在資訊不對稱的問題，「銀行往來關係」的建立對於企業存在莫大的好處，尤其是在借款利率的降低、到期日延長、提供擔保品數量降低。Sufi (2007) 則以「逆選擇」和「道德風險」的問題來. 政治大. 解釋「所有聯貸銀行」與借款公司及「主貸銀行」與「參貸銀行」間. 立. 資訊不對稱的問題。Sufi 認為聯合貸款「逆選擇」的問題在於資訊不. ‧ 國. 學. 對稱的問題存在於「主貸銀行」和「參貸銀行」間，又因「主貸銀行」. ‧. 對於借款公司狀況的瞭解程度較「參貸銀行」高，此時若「主貸銀行」. Nat. io. sit. y. 發現借款公司的存在許多負陎資訊時，「主貸銀行」則傾向保留較少成. er. 數的貸款，再者「參貸銀行」會預期到在資訊不對稱的前提之下，「主. al. n. iv n C hengchi U 貸銀行」會有此利己行為，所以「主貸銀行」會以保留較多成數的貸款來證明此貸款的品質。. 在「所有聯貸銀行」與借款公司間若存在資訊不對稱的問題時，「道德風險」的問題便因而產生，Sufi (2007) 指出當借款公司的資訊較不透明時，必頇先由「主貸銀行」(與借款公司關係較為密切) 進行監理，但是監理銀行的努力程度，非常難以觀察，所以此時便產生了「道德危險」，因此，「主貸銀行」將以保留多一點貸款成數來證明自己監理 18.

(20) 的努力程度高低。過去的文獻在探討銀行與借款公司間資訊不對稱的問題時，通常以「主貸銀行」與借款公司的往來關係強度，來衡量「主貸銀行」對借款公司的了解程度，或以「主貸銀行」保留聯合貸款金額的成數來衡量資訊不對稱的嚴重程度。Berger & Udell (1995) 發現當「主貸銀行」與借款公司間的借貸關係越長久(Duration)時，聯合貸款案的借款. 政治大. 利率與擔保品的要求將下降。本文將以借貸關係長度( Duration )來衡. 立. 量銀行與借款公司之間的關係強度，由此來衡量資訊不對稱的嚴重程. ‧ 國. 學. 度。. ‧. Bharath, Dahiya, Saunders & Srinivasan ( 2006 ) 則以用三種變. Nat. io. sit. y. 數來做為衡量銀行往來關係強度的指標，分別以「金額」：「過去五年. er. 「主貸銀行 M」貸款給借款公司 i 的總金額/過去五年 i 公司總貸款金. al. n. iv n C h e n g c hM」貸款給「借款公司額」；「筆數」：「過去五年「主貸銀行 i U. i」的總. 筆數/過去五年 i 公司總貸款」；「關係貸款虛擬變數」：「關係借貸為 1 非關係借貸為 0」。由於台灣經濟新報(TEJ)記錄「一般貸款」的方式是根據年報逐年記錄，因此難以區分記錄為不同筆的「一般貸款」是否就是彼此不同的貸款，故本文不以「金額」及「筆數」來衡量銀行往來關係的強度。. 19.

(21) 然而在衡量銀行往來關係強度時，過去的文獻都是以 LPC 的「聯合貸款」資料來粹取「主貸銀行」與借款公司的往來關係強度，但若單純只使用 LPC 或 Dealogic 的「聯合貸款」資料來衡量銀行客戶往來關係強度時，可能會產生衡量上的誤差，以下分點說明產生誤差的原因：忽略借款公司與銀行所承做的「一般貸款」( Bilateral loan )：. 政治大. 借款公司與銀行之間的往來關係，不應僅僅限於「聯合貸款」. 立. 的借貸關係，應是包含銀行所能提供的多項業務，如「一般借款」、. 學. ‧ 國. 企業存款的收授、薪資帳戶及支票帳戶，這些業務都有助於銀行. ‧. 了解借款公司的還款情況及營運狀況，藉此來減低存在於雙方之. Nat. io. sit. y. 間的資訊不對稱情況，根據 Ivashina & Kovner (2008 ) 指出要進行「融資買下」( Leverage Buyout ； LBO ) 的公司其融資來源通. er. 1.. al. n. iv n C hengchi U 常僅能來自內部股東或是銀行借款，所以在內部股東無法增資的情況之下，其僅僅能仰賴外部銀行所提供的融資來源，因此會使. 得這些將進行「融資買下」( Leverage Buyout ； LBO )的公司與銀行的關係更為密切，且在可預見的未來將會有更多的機會與銀行從事交易，如購併、承銷等金融業務，所以銀行會預期未來會有與這些公司從事更多以手續費為基礎的金融交易 ( Fee-based Business )，於此同時銀行將會傾向於提供較佳的融資條件。因此 20.

(22) 可想見，銀行可以透過與借款公司承做不同的業務來取得借款公司的資訊，藉此降低資訊不對稱的情況，所以在衡量借款公司與銀行過去的往來關係時，實應包含過去的「一般借款」關係。然而 LPC 或 Dealogic 所涵蓋的「一般貸款」的比重僅占 20%，因此將會忽略了「主貸銀行」與借款公司在承做「聯合貸款」之前所建立的借貸關係，也就是銀行與借款公司的「一般貸款」關. 政治大. 係。此「一般貸款」關係，亦是銀行往來關係的重要衡量指標，. 立. 忽略借款公司實際使用的金額：. 學 ‧. 不論在「一般貸款」或是「聯合貸款」中，銀行經常會提供. Nat. io. sit. y. 借款公司一個可以使用的額度，除非在借款契約中有規定，借款公司必頇借滿多少金額，否則在借款到期日之前，借款公司有權. er. 2.. ‧ 國. 若忽略此關係，在研究的結果上可能會產生誤差。. al. n. iv n C h e n g LPC 決定要使用多少金額，然而在 c h i或UDealogic 中並無法直接或間接知道究竟借款公司在到期日之前實際上的使用情況，而此使用情況理論上應會影響到之後借款公司與銀行在承做貸款上的條件，借款公司在約定的金額內使用的越多將使得銀行的成本降低，也可以為銀行創造更多的利息收入，所以過去借款公司使用的情況亦會影響銀行未來放款的意願和放款的條件。然而不論是 LPC 或 Dealogic 均僅僅能觀察到借款公司可以使 21.

(23) 用的額度，但並非實際使用上的金額，所以亦可能會產生衡量上的誤差。上述兩個在衡量借款公司與銀行之間往來關係強度的誤差均可以由台灣經濟新報 ( TEJ ) 所提供的長短期借款明細來解決，根據台灣經濟新報 ( TEJ )資料，2000 年到 2008 年台灣經濟新報 ( TEJ ) 所揭露的長短期借貸明細資料中，可以發現「一般貸款」的筆數占所有長. 政治大. 短期借貸的筆數的 80%，明顯地可以發現台灣經濟新報 ( TEJ ) 所包. 立. 含的「一般貸款」的資料較多，因此若使用台灣經濟新報 ( TEJ ) 將. ‧ 國. 學. 可以補足使用 Dealogic 在衡量銀行往來關係強度上的不足。再者台灣. ‧. 經濟新報 ( TEJ ) 是根據年報中所揭露的資料進行整理，而年報中所. Nat. io. sit. y. 揭露的為公司在當年度實際使用的貸款金額，由此便可補足 LPC 或. n. al. er. Dealogic 衡量上的不足。. i Un. Ch. v. e n g c h i ( TEJ ) 所提供的資料，可以下舉二例來說明為何台灣經濟新報以更準確地衡量銀行與借款公司的往來關係強度：. 1.. 首先以日月光 ( ASE ) 公司的資料舉例說明，自 1995 年至 2009 年在 Dealogic 中可找到 19 筆日月光 ( ASE ) 的「聯合貸款」資料，其中可與台灣經濟新報 ( TEJ ) 配對上的資料共 6 筆，在此 6 筆可配對上的資料中，日月光 ( ASE ) 在 2005 年 12 月 11 日有一筆由中國信託 ( CTCB ) 所主辦的「聯合貸款」，若單純只使用 22.

(24) Dealogic 來衡量日月光 ( ASE ) 與中國信託 ( CTCB ) 的借貸關係長度，必頇先找出日月光 ( ASE ) 過去由中國信託 ( CTCB ) 為「主貸銀行」的「聯合貸款」資料，此時我們可以找到在 1997 年及 2003 年分別有兩筆由中國信託 ( CTCB ) 擔任「主貸銀行」的「聯合貸款」，而本文以借款公司最初與「主貸銀行」建立借貸關係為基礎來計算銀行借貸關係強度 ( Duration )，以此例即以. 政治大. 2005 年減去最早建立借貸關係的年度 1997 年得到 8 年，因此此. 立. 筆「聯合貸款」的借貸關係長度 ( Duration ) 即設為 8 年。但如本. ‧ 國. 學. 文前陎所提及，單就過去的「聯合貸款」並無法準確地衡量銀行. ‧. 與借款公司之間的資訊不對稱的嚴重程度，銀行亦可以透過其它. Nat. io. sit. y. 的金融服務來蒐集或取得借款公司的私有資訊，來減輕資訊不對. er. 稱的嚴重程度，因此加入台灣經濟新報 ( TEJ ) 的「一般貸款」. al. n. iv n C h e1991 資料後，可以發現早在 n g年中國信託 c h i U ( CTCB ). 已經與日月光. ( ASE ) 即有「一般借款」的記錄，此時我們便有必要修正由 Dealogic 所衡量的銀行借貸關係長度 ( Duration ) ，所以本文以台灣經濟新報 ( TEJ ) 及 Dealogic 合併後的資料並根據本文計算借貸關係長度( Duration )的準則，本筆資料的正確的借貸關係長度 ( Duration ) 應為 2005 年減去 1991 年為 14 年。. 23.

(25) 2.. 本文再以台泥 ( Taiwan Cement )為第二例來說明單純使用 Dealogic 來衡量銀行往來關係強度所可能發生的誤差，由 Dealogic 中我們可以找到 6 筆台泥 ( Taiwan Cement ) 的「聯合貸款」資料，其中有 4 筆可與台灣經濟新報 ( TEJ ) 配對，在此 4 筆可配對上的「聯合貸款」資料中，在 1999 年 3 月 15 日有一筆台泥( Taiwan Cement ) 與花旗銀行 ( Citi Bank ) 的「聯合貸款」資料，若單純. 政治大. 以 Dealogic 來衡量此筆資料的借貸關係長度 ( Duration )，由於在. 立. 1999 年之前並無以花旗銀行 ( Citi Bank ) 為主貸銀行的「聯合貸. ‧ 國. 學. 款」資料，此時便會將其是為非關係借貸，但事實上必非如此，. ‧. 根據台灣經濟新報 ( TEJ ) 花旗銀行( Citi Bank ) 實際上與台泥. Nat. io. sit. y. ( Taiwan Cement ) 早在 1996 年便有「一般借款」的往來關係，因. er. 此本筆資料實不應視為非關係借貸，應將其借貸關係長度. al. n. iv n C U 3 年。設為 1999h年減去 e n g1996 c h i年為. ( Duration ). 經過本文合併兩資料庫並計算所有資料之借貸關係長度 ( Duration ) 後發現，253 筆可配對的「聯合貸款」資料中，有 65 筆資料以 Dealogic 或加入台灣經濟新報 ( TEJ ) 所衡量的借貸關係長度 ( Duration ) 相同，有 188 筆在加入台灣經濟新報 ( TEJ ) 之後銀行與借款公司的借貸關係長度變長。. 24.

(26) 根據上述兩例，我們可以相信，若單純只以 Dealogic 來衡量借款公司與銀行往來關係的強度勢必將造成嚴重的誤差情況，因此本文加入台灣經濟新報 ( TEJ ) 來修正此衡量上的誤差，在下章節本文將對描述如何合併兩資料庫及合併後資料之描述。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 25. i Un. v.

(27) 第三章資料庫的整合與描述第一節資料使用之探討. 本文與以往文獻較為不同之處在於資料庫的使用及專注市場的不同，本文結合了台灣經濟新報 (TEJ) 與 Dealogic 為資料的主要來源，台灣經濟新報 ( TEJ ) 資料庫所涵蓋的內容主要包含大中華區金融資訊，尤其是對. 政治大. 台灣地區的公司企業及金融資訊建立，本文以台灣經濟新報 (TEJ) 所收錄. 立. 的台灣公司長短期借款明細資訊以及 Dealogic 的所涵蓋的台灣地區「聯合. ‧ 國. 學. 貸款」案的資訊來探討銀行往來關係對「聯合貸款」條件的影響。. ‧. 由於過去的文獻在探討資訊不對稱對「聯合貸款」條件的影響時，其. Nat. io. sit. y. 衡量資訊不對稱的嚴重程度，經常是以借款公司與銀行之間往來關係變數. er. 來做為代理變數。但單純只使用 LPC 或 Dealogic 來衡量借款公司與銀行之. al. n. iv n C hengchi U 間的往來關係強度將會產生衡量上的誤差，原因在於此兩資料庫，所涵蓋的資料是以「聯合貸款」為主，其所包含的「一般貸款」 ( Bilateral Loan ) 較少，僅約占 20%，所以依據該資料庫建立的銀行往來關係，將忽略借款公司與銀行所建立的一般借貸關係。故本文將結合兩資料庫來進行本研究分析。在使用台灣經濟新報 (TEJ) 及 Dealogic 資料之前，分別就兩個資料庫所涵蓋的台灣企業「聯合貸款」資料的不同進行比較。 26.

(28) 台灣經濟新報 ( TEJ ) 是以台灣企業年報所揭露的長短期借款資訊來編輯長短期借款明細，因此其包含了企業與銀行的「一般借款」及「聯合貸款」的資料，且所揭露的長短期借款資訊均為公司在會計年度裡所真正使用的貸款金額，根據台灣經濟新報所萃取出來的長短期借款資訊，以金額及筆數來區分，自 2001 至 2007 年，「聯合貸款」金額約占台灣總貸款市場的 23%，「聯合貸款」筆數則約占台灣總貸款市場筆數的 5%，而. 政治大. Dealogic 中所揭露的「聯合貸款」並不是由公司的年報所得，而是註冊公. 立. 司或銀行自行揭露所得到之資料，其中包含詳細的「聯合貸款」條件，如：. ‧ 國. 學. 貸款利率、主(參)貸銀行、主(參)貸銀行國籍、貸款期間、擔保品等。. ‧. 以下分別就台灣經濟新報 ( TEJ ) 及 Dealogic 所收錄之台灣地區「聯. Nat. io. sit. y. 合貸款」資料做分析，在台灣經濟新報 ( TEJ ) 中共有 359 家公司過去有. er. 承做「聯合貸款」的記錄，其中有 935 筆「聯合貸款」資料，就產業類別. al. n. iv n C U鋼鐵工業次之 h e n(g451 歸類電子業為「聯合貸款」市場大宗 c h筆i )，. ( 114 筆 )。. 分布情形如圖五所示。以下本文以台泥 ( Taiwan Cement ) 為例說明台灣經濟新報 ( TEJ ) 資料的型態，台灣經濟新報 ( TEJ ) 中在「Syndicated Loan」欄位裡以 A、 B、C..等等英文符號來代表不同的「聯合貸款」，若此欄位中符號為 N 或空格，便代表此筆借款為「一般貸款」，反之若此欄位不為 N 或空格，則表示此筆貸款為「聯合貸款」，而自台泥 ( Taiwan Cement ) 可以找到共 27.

(29) 有 1255 筆貸款資料，其中有 804 筆為「一般貸款」，451 筆為「聯合貸款」；然而由於台灣經濟新報 ( TEJ ) 是以公司的半年報及年報來蒐集公司的借款資料，因此雖然由此欄位可簡單的篩選出有 804 筆及 451 筆「一般貸款」及「聯合貸款」資料，但必頇注意的是這些資料裡，有大部分的資料是重複揭露，追究其原因是由於同一筆借款會在不同年度的半年報及年報裡被揭露，因此在使用上必頇注意台灣經濟新報 ( TEJ ) 中所收錄的借款資料. 政治大. 是否重複，而如何判斷是否為重複資料，本文以台灣經濟新報中的「Start. 立. Date」欄位來判斷，若為同一筆貸款，雖然在不同年度揭露，但貸款的「Start. ‧ 國. 學. Date」(起始日期)理應不會改變，故此欄位的日期相同者將可能為同一筆. ‧. 貸款，由此我們可以找出自 1989 至 2008 年台泥 ( Taiwan Cement ) 的所. Nat. io. sit. y. 有貸款資料實際上僅 132 筆而非 1255 筆，實際上僅有 4 筆為「聯合貸款」、. er. 128 筆為「一般貸款」而非 451 筆及 804 筆。在台灣經濟新報 ( TEJ ) 中. al. n. iv n C hengchi U 「Date」的欄位用以表示該筆資料由何年度的公司年報所取下，如台泥. ( Taiwan Cement ) 最早的貸款資料為自 1991 年的年報中所取出；「Bank Code」的欄位是記錄該筆貸款的放款銀行，若為「聯合貸款」資料則此欄位所顯示之放款銀行，為「主貸銀行」之一，此外台灣經濟新報亦報導了貸款的型態 (長期/短期 ) 記錄於「Long /Short Term」，貸款的起始日期及結束日期則揭露於「Start Date」及「End Date」中，「Amount」則為該筆貸款在年報中所記錄的借款金額，為公司實際在當年度的使用金額。 28.

(30) 在 Dealogic 中我們可以找到有 237 家台灣公司過去有承做「聯合貸款」的記錄，總共有 651 筆「聯合貸款」(相同的 Loan Deal 號碼必頇是為同一筆「聯合貸款」)；以產業類別劃分可發現，在 Dealogic 中可以找到的台灣「聯合貸款」中，以電子業的筆數最多(385 筆)、其次為航運業(75 筆)，分布情形如圖六所示：. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 29. i Un. v.

(31) 圖三、【台灣經濟新報 ( TEJ ) 聯合貸款筆數分佈圖】. 立. 政治大. ‧ 國. 學 ‧. 資料來源：台灣經濟新報(TEJ)、Dealogic、本研究整理。. 圖四、【Dealogic 聯合貸款筆數分佈圖】. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 資料來源：台灣經濟新報(TEJ)、Dealogic、本研究整理。. 30. i Un. v.

(32) 經比較兩資料庫後可以發現，台灣電子業不論在台灣經濟新報 ( TEJ ) 或 Dealogic 中都是可以找到最多「聯合貸款」筆數的產業，然而在鋼鐵工業及航運業此兩產業中，在兩個資料庫中卻略有出入，鋼鐵工業在台灣經濟新報 ( TEJ ) 中可找到 114 筆「聯合貸款」資料但是在 Dealogic 中卻僅能找到 28 筆，反之航運業在台灣經濟新報 ( TEJ ) 中僅能找到 50 筆「聯合貸款」資料但是在 Dealogic 中卻可以找到 75 筆台灣航運業所承做的「聯合貸款」。. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 第二節台灣經濟新報 ( TEJ ) 及 Dealogic 之異同. ‧. 因此在合併兩個資料庫之前，實有必要探討何種類型之台灣借款公司，. Nat. io. sit. y. 相對容易在 Dealogic 中被揭露。根據 Sufi ( 2007 ) 指出有 94%的公開發行. er. 公司與銀行有借貸關係，過去也多有研究指出銀行借款資訊的揭露對於借. al. n. iv n C hengchi U 款公司的股價有正向且顯著的報酬，此也應證市場的投資人將銀行借貸資訊視為一重要的資訊。(如 Mikkelson & Partch (1986 )、James ( 1987 )、 Lummer & McConnell ( 1989 )、Best & Zhang (1993 ))。此外銀行借款對於借款公司的股價存在正陎的宣告效果，因此過去的研究通常也將此正向的宣告效果歸因於銀行扮演特殊的監理角色。再者根據 Bagnoli & Watts ( 2007 ) 發現當借款公司的財務報表裡沒有包含足夠對公司的有利資訊以及當公司的財務表現與預期顯著地不同時，此時公司會傾向於揭露價值較 31.

(33) 高的私有資訊 ( Private Information )，以此來中和公司的股價表現，相關的研究如 Verrecchia & Weber ( 2006 ) 指出當借款公司與銀行承做長期借款時，公司比較不會在借款合約中隱藏資訊。另外根據 Hadlock & James ( 2002 ) 指出風險越高或資訊越不透明的公司更傾向於公佈銀行的借款資訊，因此綜合上述的文獻，我們可以歸結出公司銀行借款資訊的揭露與公司的特性及借款的性質均有相當的關聯性。. 政治大. 在資訊不對稱的前提之下，由於銀行相對於一般投資人有資訊取得上. 立. 的優勢，且銀行相對於分散的公司債券持有人較有監理上的動機，因此理. ‧ 國. 學. 論上資訊較不透明或是信用風險相對較高的公司，越有動機公開其銀行借. ‧. 款資訊，用此來向投資人傳達公司財務狀況良好的訊息，然而台灣公司是. Nat. io. sit. y. 否有動機向國際資料庫( Dealogic )揭露私有資訊(銀行借款資訊)或國際市. er. 場是否有興趣深入了解台灣公司，除了資訊不對稱之外應有其它的影響因. al. n. iv n C h e n 上市、上櫃及興櫃素，因此本文以借款公司的上市別( gchi U. )來衡量借款公司. 的資訊透明程度、以借款公司有無海外營收( 外銷比重 )、規模( 市值 ) 、外資持有比重來衡量國際市場了解台灣公司的意願高低。在 359 家台灣借款公司中，有 227 家上市( 含已下市 )、130 家上櫃( 含興櫃、下櫃及下興櫃 )、2 家無法自台灣經濟新報 ( TEJ ) 中找到任何相關資料，將其區分為有被 Dealogic 揭露( 以下稱第一組樣本 )及沒有被 Dealogic 揭露( 以下稱第二組樣本 ) 進行比較，在第一組樣本中有 161 家 32.

(34) 上市( 含已下市 )、73 家上櫃( 含興櫃、下櫃及下興櫃 )、外銷比率帄均為 50.1%、外資持有比率帄均為 9.8%、市值帄均為 32841.1 百萬元、上市公司占 68.8%；第二組樣本中有 66 家上市( 含已下市 )、35 家上櫃( 含興櫃、下櫃及下興櫃 )、外銷比率帄均為 44.2%、外資持有比率帄均為 6.4%、市值帄均為 4903.1 百萬元、上市公司占 65.3%，從中可以發現，會被 Dealogic 所報導之公司的外銷比率、外資持有比率、市值及上市公司占有率均較沒. 政治大. 有被 Dealogic 所報導之公司高。敘述統計整理如下表六。. 立. ‧ 國. 學. 表二、【全部有聯合貸款之台灣借款公司】. 外資持有比率. 市值(百萬元). 8.7 0.6 4.6 0 11.3 126.9 5.4 2.2 65.6. 23904.4 4976.2 4665.8 #N/A 89295.6 7973698838.5 136.5 10.5 1301088.7. 0 65.6 2933.4 337. 59 1301147.7 7697222.0 322. n. Ch. sit. 0 99.8 17155.6 357. al. er. 最小值最大值總和個數. io. 48.1 1.7 48.8 0 32.3 1043.0 -1.3 0.0 99.8. y. Nat. 帄均數標準誤中間值眾數標準差變異數峰度偏態範圍. ‧. 外銷比率. engchi. 資料來源：台灣經濟新報(TEJ)、Dealogic、本研究整理。. 33. i Un. v. 上市. 上櫃(含興櫃). 227 家. 130 家.

(35) 表三、【有被 Dealogic 揭露之台灣借款公司】外銷比率. 外資持有比率. 市值(百萬元). 上市. 上櫃(含興櫃). 帄均數標準誤中間值眾數標準差變異數峰度. 50.1 2.2 53.5 0.0 33.2 1101.8 -1.4. 9.8 0.7 5.9 0 11.0 120.8 3.9. 32841.1 7229.4 6458.3 #N/A 106985.2 11445822538.1 94.5. 161 家. 73 家. 偏態範圍最小值. -0.1 99.8 0.0 99.8 11723.9 234.0. 1.8 61.9 0 61.9 2213.6 225. 8.8 1301088.7 59.0 1301147.7 7192202.8 219. ‧ 國. 立. 學. 最大值總和個數. 政治大. 資料來源：台灣經濟新報(TEJ)、Dealogic、本研究整理。. ‧ y. Nat. 外資持有比率. n. al. 市值(百萬元). 帄均數標準誤中間值眾數標準差變異數. 44.2 2.7 47.1 0 30.3 916.0. 峰度偏態範圍最小值最大值總和個數. -1.1 0.1 99.6 0 99.6 5431.6 123. C6.4 h. engchi. er. io. 外銷比率. sit. 表四、【沒有被 Dealogic 揭露之台灣借款公司】. iv n U4903.1. 1.1 1.7 0 11.5 132.3. 960.4 2050.7 #N/A 9746.6 94995456.4. 9.9 3.0 65.6 0 65.6 719.8 112. 52.6 6.5 87763.1 141.5 87904.6 505019.2 103. 資料來源：台灣經濟新報(TEJ)、Dealogic、本研究整理。. 34. 上市. 上櫃(含興櫃). 66 家. 35 家.

(36) 因此是否海外營收比率較高、外資持有比率較高、市值較大及透明度較高(上市)之台灣借款公司較容易被 Dealogic 揭露其「聯合貸款」資料？我們使用 Logic Model 來檢測是否這些因素會影響台灣有承做「聯合貸款」之借款公司在 Dealogic 中被揭露之機率。在使用 Logic Model 之前，我們將「有無被 Dealogic 揭露」資料「聯合貸款」的台灣借款公司設一「虛擬變數」：1 為有被 Dealogic 揭露；0. 政治大. 為沒有被 Dealogic 揭露，將台灣借款公司的掛牌市場別設一虛擬變數. 立. ( LISTD )：1 為掛牌市場為上市( TSE )；0 為掛牌市場為上櫃( OTC )及興. ‧ 國. 學. 櫃( ROTC )，EXP 為外銷比率，FH 為外資持有比率，最後將借款公司的. ‧. 市值取 Ln 進行統計分析，結果如表九。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 35. i Un. v.

(37) 表五、【Logic Model 統計分析結果】. (1) LISTD. (2). (3) (4) 有被Dealogic揭露. 0.00574* (1.65). FH. 0.0324** (2.55). 政治大 0.714***. 立. 0.541** (2.16). 0.0301 (0.10). 0.00791** (2.08). 0.00629 (1.49). 0.0262** (2.06). -0.0180 (-1.26) 0.771*** (5.77). (6.29). 學. 0.247 (1.40). 0.373* (1.90). 0.441*** (2.98). -15.05*** (-6.04). 357. 357. 337. 322. -16.49*** (-5.80). 337. 322. sit. y. Nat. t statistics in parentheses. -0.235 (-0.84). ‧. ‧ 國. LN(M). N. (6). 0.644*** (2.81). EXP. _cons. (5). io. 資料來源：台灣經濟新報(TEJ)、Dealogic、本研究整理。. n. al. Ch. engchi. er. * p<.1, ** p<0.05, *** p<0.01. i Un. v. 經本文實證結果後發現當公司的透明程度越高，國外營收比重越高、外資持有比重越高及公司的市值越大時，在 Dealogic 中揭露「聯合貸款」資料的機率越高，與過去的文獻結果略有不同，過去文獻認為由於資訊不對稱之因素，因此資訊不透明的公司越有動機將銀行的借款資訊揭露以此來傳達財務狀況良好的訊號，然而本文是專注在台灣經濟新報 ( TEJ ) 與 Dealogic 揭露上的不同，嘗詴去找出為何台灣經濟新報 ( TEJ )有揭露的台灣公司在國際資料庫 Dealogic 中卻沒有被揭露的原因，因此國際市場對於 36.

(38) 台灣公司的關心程度與台灣公司向國際市場揭露訊息的動機便更顯得重要，由於台灣公司普遍在國際市場的知名度不足，因此不論是上市、上櫃或興櫃公司對於國際市場均是陌生且充滿資訊不對稱問題，在所有台灣公司與國際市場均存在嚴重的資訊不對稱的情況之下，上市別的不同應無法精確地衡量資訊不對稱的輕重程度，此外相對於上市公司而言，上櫃及興櫃之台灣公司股票流動性相對不足，國際投資機構也相對較常投資在台灣. 政治大. 上市公司，故上市公司也越有動機向國際市場揭露其借款資訊，以此來向. 立. 國際市場傳達其財務狀況良好的訊號，此同時也說明了為何外資持有比重. ‧ 國. 學. 越高的公司，在 Dealogic 中揭露的機率越高。再者台灣除有在國外發行存. ‧. 託憑證的公司之外多數公司只向台灣市場籌資，因此在國際市場對於台灣. Nat. io. sit. y. 公司所知有限的情況之下，自然相對地也較想了解上市公司財務狀況，再. er. 者考量向國際資料庫揭露借款資訊並非沒有成本，所以在揭露的成本固定. al. n. iv n C hengchi U 的情況之下，對於市值越大的公司而言，揭露的成本就顯得微不足道，而市值越大的公司未來向國際市場籌資的機會也越大，所以其向國際市場揭露其資訊的動機也越強。. 第三節合併資料庫之方法. 在檢測何種因素會影響台灣「聯合貸款」資料被 Dealogic 揭露之後，我們著手進行台灣經濟新報(TEJ)及 Dealogic 兩個資料庫的整合；在結合兩 37.

(39) 資料庫的過程中，陎臨許多問題，如兩個資料庫所揭露的「聯合貸款」資料的欄位項目重複者甚少且多有出入之情況，例如：在台灣經濟新報(TEJ) 中所揭露之貸款起始日期( Start Date )與 Dealogic 中所揭露之貸款起始日期(Credit Date)，即使為同一筆「聯合貸款」兩資料庫所記載之貸款起始日期並非完全一致，但不一致的情況較常出現在月份及日期，年份則是兩資料庫一致程度相當高，因此在進行比對時，若兩資料庫的貸款起始日期. 政治大. (Start Date)年份相同者，則兩筆可能為同一筆「聯合貸款」。. 立. 再者台灣經濟新報 ( TEJ ) 並無詳列每筆「聯合貸款」之參貸銀行、. ‧ 國. 學. 所有參貸銀行家數及可使用之貸款額度(Loan Quota)，且若該筆「聯合貸款」. ‧. 有不同幣別的借款時，台灣經濟新報( TEJ )會將其換算為新台幣並加總呈. Nat. io. sit. y. 現於可使用額度欄位中，且其僅揭露一家主貸銀行(由於公司年報大多僅揭. er. 露一家主貸銀行)，反觀 Dealogic 則清楚地揭露每一筆貸款的主(參)貸銀行、. al. n. iv n C hengchi U 所有參貸銀行的個別放款額度以及所有銀行的總放款額度，且不同幣別分別揭露，因此我們亦無法由所有參貸銀行(All Bank Involvement)、貸款額. 度(Loan Quota)等欄位直接進行比對；因此我們針對每一家公司的年報進行檢視，藉此找出台灣經濟新報(TEJ)的原始資料來源；在年報的附錄之長(短) 期借款明細中我們可以清楚的看到台灣經濟新報(TEJ)每一筆聯合貸款的詳細說明，包含借款起始日、還款起始日、主貸銀行及所有參貸銀行總家. 38.

(40) 數、擔保品情況、借款幣別及借款額度等詳細資料，並以年報來搭建兩資料庫的結合橋梁，以此來訂定合併兩資料庫的準則。我們先以貸款的起始日期(Start Date)為篩選條件，同年份者視為可能可合併對象，再回歸公司年報，找出總貸款額度、貸款幣別及不同幣別之額度，對應 Dealogic 中的 Tranche Currency Value(m)(相同的 Loan Deal 號碼必頇是為同一筆「聯合貸款」)，若全數符合則將本筆資料整併。若兩相. 政治大. 不符合，則繼續對照主貸銀行是否相同及所有參貸銀行家數是否相同，若. 立. 相同亦將其視為同一筆「聯合貸款」。. ‧ 國. 學. 以此準則進行整合後，Dealogic 237 家台灣借款公司共 651 筆「聯合. ‧. 貸款」可與台灣經濟新報(TEJ)配對有 169 家共 253 筆「聯合貸款」資料，. Nat. sit. n. al. er. io. 貸款條件的影響。. y. 配對率為 39%，本文亦以此 253 筆「聯合貸款」資料進行關係借貸對聯合. Ch. engchi. 39. i Un. v.

(41) 第四節合併後資料之描述. 本文以 1991 年至 2009 年 Dealogic 及台灣經濟新報 ( TEJ ) 合併後的台灣「聯合貸款」資料進行資訊不對稱之下，借款公司與銀行建立深厚的往來關係是否可以為借款公司帶來好處，如借款利率的降低、借款期限的延長及要求擔保品的降低。合併兩資料庫的原因在本文前陎章節已敘述過，在此僅簡單地重複合. 政治大. 併的理由，加入台灣經濟新報 ( TEJ ) 的「一般貸款」資料可以更合理且. 立. ‧ 國. 學. 更準確的衡量借款公司與銀行的真實往來關係，而不至於忽略借款公司與銀行在聯合貸款前所承做的其他金融服務(一般貸款)。至於合併兩資料庫. ‧. 的方法，在本文的研究動機中以提及如何整併台灣經濟新報 ( TEJ )與. sit. y. Nat. io. a. er. Dealogic，在此只做簡單描述，由於兩資料庫並沒有辦法直接的找到一個. n. 相等或近似程度高的欄位，因此我們以台灣的公開資訊觀測站所揭露的借 iv l. Ch. n engchi U. 款公司年報及半年報資料為橋梁，詴圖來還原台灣經濟新報 (TEJ )的原始資料，以此合併兩資料庫。在 Dealogic 中 1991 年到 2009 年可找到 651 筆台灣「聯合貸款」資料而在台灣經濟新報 (TEJ )中相同的期間中可找到 935 筆台灣「聯合貸款」資料，合併之後剩餘 253 筆台灣「聯合貸款」資料，本文即以此 253 筆「聯合貸款」進行爾後的迴歸分析。. 40.

(42) 在做資料整理及描述時，本文將資料分為兩組，第一組為單純只以 Dealogic 來衡量借款公司與銀行間的往來關係強度，第二組則加入台灣經濟新報之後 ( TEJ )所衡量的往來關係強度。在第一組資料中，以 Dealogic 衡量的非關係「聯合貸款」其在貸款特性的變數上，我們可以發現，ALIP ( All-in price ；聯合貸款之總和放款利率 ) 帄均為 95.94 b.p.，標準誤為 4.3、帄均到期日 ( Maturity ) 為 5.27 年，. 政治大. 標準誤為 0.21、帄均借款額度 ( Loan amount ) 為 5172.36 百萬元、在 146. 立. 筆非關係「聯合貸款」資料中，有 100 筆要求抵押品，要求抵押品的比率. ‧ 國. 學. 為 0.68。而在以 Dealogic 衡量的關係「聯合貸款」資料中，ALIP ( All-in price ；. ‧. 聯合貸款之總和放款利率 ) 帄均為 82.56 b.p.，標準誤為 4.34、帄均到期. Nat. io. sit. y. 日( Maturity ) 為 5.03 年、帄均借款額度 ( Loan amount ) 為 7447.51 百萬. er. 元、在 107 筆關係「聯合貸款」資料中，有 68 筆要求抵押品，要求抵押. al. n. iv n C hengchi U 品的比率為 0.63，明顯地可以發現，關係借款在借款利率及抵押品的要求上皆比非關係借款來得低，而在借款金額方陎，關係借款則可貸到較高的額度。在主貸銀行的家數 ( Bookrunner numbers ) 及持有的貸款比率 ( Bookrunner share ) 上，關係借款不論在主貸銀行的帄均家數及帄均持有貸款比率皆較非關係借款高。如表十、表十一。而在第二組資料中，加入台灣經濟新報 ( TEJ ) 「一般貸款」資料與 Dealogic 合併後再重新衡量借款公司與銀行間的往來關係長度，其貸款特 41.

(43) 性的變數方陎，非關係「聯合貸款」的 ALIP ( All-in price ；聯合貸款之總和放款利率 ) 帄均為 90.64 b.p.，標準誤為 6.9、帄均到期日 ( Maturity ) 為 5.19 年，標準誤為 0.41、帄均借款額度 ( Loan amount ) 為 2247.27 百萬元、在 34 筆非關係「聯合貸款」資料中，有 21 筆要求抵押品，要求抵押品的比率為 0.62。而在關係「聯合貸款」資料中，ALIP ( All-in price ；聯合貸款之總和放款利率 ) 帄均為 89.99 b.p.，標準誤為 3.4、帄均到期日. 政治大. ( Maturity ) 為 5.09 年，標準誤為 0.15、帄均借款額度 ( Loan amount ) 為. 立. 5272.1 百萬元、在 219 筆關係「聯合貸款」資料中，有 147 筆要求抵押品，. ‧ 國. 學. 要求抵押品的比率為 0.67，在此亦可以看出，關係借款在利率上帄均較非. ‧. 關係借款低，而在借款的金額則較高。在主貸銀行的家數 ( Bookrunner. Nat. io. sit. y. numbers ) 及持有的貸款比率 ( Bookrunner share ) 上，關係借款不論在主. n. al. er. 貸銀行的帄均家數及帄均持有貸款比率皆較非關係借款高。如表十二及表十三。. Ch. engchi. 42. i Un. v.

(44) 表六、【Dealogic 非關係聯合貸款】貸款特性. 政share治 number 大. Collateral. 立 5172.37 2227.46 1600 1000. 標準差變異數峰度偏態範圍最小值最大值. 48.60 2362.17. 2.35 5.50. 26914.55 724392873.85. 1.25 1.18 239.8 13.5 253.3. 13.25 2.68 19 1 20. 137.26 11.56 323283 17 323300. 總和個數. 12279.9 128. 685 130. 755166.21 146. 有抵押 100 無抵押 46 抵押比率 0.68. ‧ 國. 5.27 0.21 5 5. Nat. io. n. al. 146. Ch. 0.33 0.02 0.26 0. 2.21 0.15 1 1. 0.27 0.07. 1.78 3.16. 0.32 1.03 1 0 1. 2.97 1.76 8 1 9. i n U. 47.63 146. 323 146. engchi. 資料來源：台灣經濟新報(TEJ)、Dealogic、本研究整理。. 43. v. Growth. Repay. ability (sales growth rate ) ( CA/ CL ). TEJ Rating ( TCRI ). 0.53 0.01 0.54 0.59. 2.14 1.91 0.15 -0.06. 141.37 5.16 132.19 86.97. 5.63 0.13 5.50 5.00. 0.14 0.02. 21.83 476.70. 61.05 3726.86. 1.32 1.75. 1.63 0.26 0.95 0.16 1.11. 130.81 11.43 250.61 -0.57 250.04. 1.62 0.86 372.06 5.31 377.37. 0.37 -0.06 7 1 8. 73.99 140. 280.66 131. 19791.30 140. 630 112. ‧. 95.94 4.30 85 85. 學. 帄均數標準誤中間值眾數. ( D/A ). y. Loan amount. Bookrunner Leverage. sit. (All-in price). Maturity. Bookrunner. er. ALIP. 借款公司特性.

(45) 表七、【Dealogic 關係聯合貸款】貸款特性. engchi. 資料來源：台灣經濟新報(TEJ)、Dealogic、本研究整理。. 44. i n U. 0.54 0.01 0.53 0.59 0.12 0.01 0.03 0.27 0.63 0.24 0.87 56.73 106. sit. y. ‧. Ch. 4.24 0.42 2 1 4.31 18.58 2.36 1.66 19 1 20 454 107. 學. al. 0.41 0.03 0.31 0 0.31 0.10 -1.27 0.40 1 0 1 43.46 107. er. 立. 有抵押 68 7447.51 無抵押 39 1110.07 抵押比率 0.63 4000 5000 11482.70 131852287.17 11.12 3.20 65445.1 54.9 65500 796884.06 107 107. Bookrunner Leverage number ( D/A ). 政治大. n. 5.03 0.24 5 5 2.28 5.21 2.30 1.19 11 1 12 473 94. Bookrunner share. Collateral. io. 82.56 4.34 71 50 43.42 1885.06 3.49 1.81 211.7 28.3 240 8255.5 100. Loan amount. Nat. 帄均數標準誤中間值眾數標準差變異數峰度偏態範圍最小值最大值總和個數. Maturity. ‧ 國. ALIP (All-in price). 借款公司特性. v. Growth (sales growth rate ) 0.30 0.11 0.10 0.10 1.15 1.31 80.59 8.58 11.69 -0.57 11.12 30.93 102. Repay TEJ Rating ability ( TCRI ) ( CA/ CL ) 135.57 4.70 130.13 116.15 48.37 2339.92 1.99 1.15 262.32 40.32 302.64 14370.75 106. 5.09 0.15 5.00 4.00 1.47 2.17 0.57 0.65 7 2 9 468 92.

(46) 表八、【TEJ & Dealogic 非關係聯合貸款】貸款特性. engchi. 資料來源：台灣經濟新報(TEJ)、Dealogic、本研究整理。. 45. i n U. 0.49 0.03 0.49 0.47 0.15 0.02 -0.11 -0.32 0.64 0.16 0.80 15.76 32. sit. y. ‧. Ch. 1.71 0.22 1 1 1.27 1.61 2.22 1.83 4 1 5 58 34. 學. al. 0.20 0.04 0.14 0 0.21 0.05 5.34 2.01 1 0 1 6.64 34. er. 立. 有抵押 21 2247.27 無抵押 13 589.52 抵押比率 0.62 1200 1500 3386.53 11468596.02 7.99 2.87 14982 18 15000 74160 33 34. Bookrunner Leverage number ( D/A ). 政治大. n. 5.19 0.41 5 5 2.11 4.46 3.11 0.95 11 1 12 140 27. Bookrunner share. Collateral. io. 90.64 6.90 82.15 85 36.52 1334.07 0.04 0.92 133.5 46.5 180 2537.8 28. Loan amount. Nat. 帄均數標準誤中間值眾數標準差變異數峰度偏態範圍最小值最大值總和個數. Maturity. ‧ 國. ALIP (All-in price). 借款公司特性. v. Growth (sales growth rate ) 10.24 9.99 0.24 49.96 2496.00 25.00 5.00 250.37 -0.32 250.04 256.01 25. Repay TEJ Rating ability ( TCRI ) ( CA/ CL ) 150.60 10.37 135.43 136.29 58.65 3439.99 1.13 1.12 237.21 66.48 303.69 4819.31 32. 5.70 0.28 6.00 6.00 1.26 1.59 -0.70 0.28 4 4 8 114 20.

(47) 表九、【TEJ & Dealogic 關係聯合貸款】. 貸款特性. Ch. engchi. 資料來源：台灣經濟新報(TEJ)、Dealogic、本研究整理。. 46. 3.28 0.23 2 1 3.42 11.73 5.79 2.27 19 1 20 719 219. i n U. 0.54 0.01 0.54 0.59 0.13 0.02 1.52 0.46 0.92 0.19 1.11 114.96 214. sit. y. ‧. al. 0.39 0.02 0.30 0 0.29 0.09 -0.81 0.62 1 0 1 84.45 219. 學. 有抵押 147 5272.10 無抵押 72 609.07 抵押比率 0.67 2500 1200 9013.36 81240617.91 19.28 4.08 65483 17 65500 1154590.27 219 219. er. 立. Bookrunner Leverage Growth number ( D/A ) (sales growth rate ). 政治大. n. 5.09 0.15 5 5 2.10 4.41 3.58 1.35 13 1 14 998 196. Collateral. io. 89.99 3.40 75.8 50 48.11 2314.78 1.86 1.42 239.8 13.5 253.3 17997.6 200. Loan amount. Nat. 帄均數標準誤中間值眾數標準差變異數峰度偏態範圍最小值最大值總和個數. Maturity. Bookrunner share. ‧ 國. ALIP (All-in price). 借款公司特性. v. 0.27 0.06 0.10 0.10 0.92 0.84 100.87 9.18 11.69 -0.57 11.12 55.57 208. Repay TEJ Rating ability ( TCRI ) ( CA/ CL ) 137.12 3.79 131.08 116.15 55.41 3070.64 2.09 0.96 372.06 5.31 377.37 29342.74 214. 5.35 0.11 5.00 5.00 1.43 2.04 0.21 0.25 8 1 9 984 184.

(48) 第四章研究方法與設計「聯合貸款」的借款成本意即借款利率 ( ALIP ) 的決定是由許多因素交互影響之下的產物，例如：在貸款的特性上，包含借款到期期間 ( Maturity )、借款的金額 ( Loan Amount )，在借款公司的特性上則包含借款公司的槓桿程度 ( Leverage )、成長性 ( Growth )、償債能力 ( CA/CL ) 及借款公司的信用風險程度。. 政治大. 假設：借款公司與「主貸銀行」往來關係長度越長，則銀行將給予. 立. ‧ 國. 學. 借款公司較優惠的融資條件，包含借款利率的降低、借款金額的增加、抵押品的要求降低。. ‧ sit. y. Nat. er. io. ALIP = β 0 +β 1 ( REL(DU)) +β 2 (REL(DM)) +Σ β i (Loan_Chari ). n. al. i n C U h e nj g +Σ β j (Borrower_Char ) chi. v. (1). LN(LOAN AMOUNT) = β 0 +β 1 ( REL(DU)) +β 2 (REL(DM)). +Σ β i (Loan_Chari ). +Σ β j (Borrower_Charj ) 47. (2).

(49) COLLATERAL=β 0 +β 1 ( REL(DU)) +β 2 (REL(DM)). +Σ β i (Loan_Chari ). +Σ β j (Borrower_Charj ). (3). 變數的定義如下：. 政治大. ALIP(ALL IN PRICE)：迴歸式應變數，自 Dealogic 中的 All In Price 粹. 立. 取出，為 LIBOR 加上風險貼水與聯合貸款的. 學. ‧ 國. . 每年銀行所收取的費用，代表「聯合貸款」的. ‧. 總借款成本。. er. io. sit. y. Nat. REL(DU)：本文的主要解釋變數之一，分為兩組資料做討論，分別以. al. iv n C h e n與台灣經濟新報 Dealogic 及 Dealogic gchi U n. . (TEJ) 結合後加入一. 般貸款再重新計算「聯合貸款」所有「主貸銀行」與借款公司的關係長度，計算方式如下：. MAX {「聯合貸款」借款起始日(Credit Date) －主貸銀行 m 與借款公司承做之最早期借款起始日}. 48.

(50) . REL(DM)：本文的主要解釋變數之一，分為兩組資料做討論，分別以 Dealogic 及 Dealogic 與台灣經濟新報 (TEJ) 結合後加入一般貸款資料，為一虛擬變數，代表該「聯合貸款」是否為關係借款，若為關係借款則為 1；若否則為 0。 DU1 及 DM1 表單純用 Dealogic 的「聯合貸款」資料做計算。. 政治大. DU2 及 DM2 表使用 Dealogic 及台灣經濟新報(TEJ)合併後. 立. 的資料做計算。. ‧ 國. 學. Loan_Chari：用以衡量「聯合貸款」特性之變數。. ‧. Nat. io. sit. y. －LN(AMOUNT)：「聯合貸款」之借款金額。－MATURITY：「聯合貸款」之借款期限。. al. er. . n. iv n C hengchi U －COLLATERAL：為一虛擬變數，若該筆「聯合貸款」要求抵押品，則為 1；若否則為 0。－BOOK RUNNER SHARE：主貸銀行所持有的貸款成數。－BOOK RUNNER NUMBER：主貸銀行家數。. 49.

(51) Borrower_Charj：用以衡量借款公司特性之變數。－CURRENT RATIO：借款公司的流動資產/流動負債，為衡量借款公司償債能力之變數。－LEVERAGE：借款公司的負債比率。－GROWTH：借款公司的營收成長率，用以衡量借款公司之成長性。－TCRI：取自台灣經濟新報 (TEJ)，用以衡量借款公司的信用風險，. 政治大. 分 1 至 9 級，1 為風險最低，9 為風險最高。. 立. 學 ‧. ‧ 國 io. sit. y. Nat. n. al. er. . Ch. engchi. 50. i Un. v.

(52) 第五章實證結果第一節應變數為借款利率 ( ALIP )：. 迴歸結果如表十四，實證結果後發現，當單純以 Dealogic 的資料來衡量借款公司與「主貸銀行」間的往來關係時，可以發現若「聯合貸款」為關係借貸時，銀行顯著會提供借款公司較便宜的貸款成本。. 政治大. 此與 Berger & Udell (1995) 及 Bharath, Dahiya, Saunders &. 立. Srinivasan (2006 ) 的結果相同，但當使用只 Dealogic 的資料來計算借. ‧ 國. 學. 款公司及「主貸銀行」間的往來關係長度( Duration ) 時，迴歸的結果. ‧. 顯示當兩者的關係長度越長，銀行並不會提供較優惠的借款利率 (系. Nat. io. sit. y. 數符號為正)，但結果並不顯著，然而在加入台灣經濟新報 (TEJ ) 的. er. 「一般貸款」( Bilateral Loan )重新衡量借款公司及「主貸銀行」的往. al. n. iv n C h e n g c h是否為關係借款後，發現當 ( Duration )及「聯合貸款」「主 i U. 來關係長度. 貸銀行」與借款公司的往來關係長度越長及「聯合貸款」若為關係借款時，銀行將提供較低的借款利率，惟結果不顯著。. 51.

(53) 表十、【應變數為聯合貸款利率】迴歸式之應變數為聯合貸款利率(ALIP)。樣本包含 1991 年至 2009 年 Dealogic 及台灣經濟新報 ( TEJ ) 合併後的台灣聯貸資料。DU1 為只使用 Dealogic 的聯貸資料來衡量銀行往來關係長度；DM1 為只使用 Dealogic 的「聯合貸款」資料來判斷是否為關係借貸之虛擬變數，關係借貸為 1，若否則為 0；DU2 為使用台灣經濟新報(TEJ)及 Dealogic 合併後之聯貸資料重新衡量之銀行往來關係長度；DM2 為使用台灣經濟新報(TEJ)及 Dealogic 合併後之聯貸資料重新判斷借款是否為關係借貸之虛擬變數，關係借貸為 1，若否則為 0；LNAMOUNT 為聯貸金額之自然對數，MATURITY 為「聯合貸款」之到期期限，以年為單位；CO 為抵押品之虛擬變數，若借款有要求抵押品則為 1，若否則為 0；BS 為「主貸銀行」之參貸比率；BN 為主貸銀行家數；CA/CL 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；D/A 為借款公司總負債除以總資產，為衡量借款公司信用風險之控制變數；GROWTH 為借款公司的營收成長率；TCRI 為借款公司在台灣經濟新報的信用風險等級，分 1~9 級，風險最高為 9，風險最低為 1。. ALIP DU1. ALIP. 2.503 (1.43). 政治大 -20.09*. Nat. BS. io CA/CL. D/A. GROWTH. TCRI. al. n. BN. (0.80) -5.577***. -6.171***. (-2.70). (-3.04). 19.72***. 18.87**. (2.65). (2.45). 18.19. 18.60. (1.55). (1.57). -3.571***. Ch. (0.74). (-2.86). engchi. -0.164***. y. CO. 3.172. sit. MATURITY. 3.398. ‧. ‧ 國. (-1.80). 學. LNAMOUNT. 立. er. DM1. i v(-2.87) n U. -3.600***. -0.164**. (-2.64). (-2.60). 31.03. 28.93. (0.99). (0.91). -0.135. -0.132. (-0.82). (-0.75). 10.43***. 10.16***. (3.51). (3.42). DU2. -0.465 (-0.66). 52.

(54) 表十、【應變數為聯合貸款利率(續)】 DM2. 0.0488 (0.00). _cons. N. 40.35. 49.02. (0.92). (1.10). 162. 162. t statistics in parentheses * p<.1, ** p<0.05, *** p<0.01. 第二節應變數為借款金額 (Ln(LOAN AMOUNT))：. 政治大. 迴歸結果如表十五，銀行提供的優惠條件應不僅僅是借款利率，. 立. ‧ 國. 學. 過去的文獻也探討關係借款與金額間的關係，而本文的實證結果發現，單純使用 Dealogic 來衡量借款公司與「主貸銀行」間的關係長度( DU1 ). ‧. 及「聯合貸款」是否為關係借款( DM1 ) 時，若「借款公司」與「主. sit. y. Nat. a. er. io. 貸銀行」間的關係長度越長時，及「聯合貸款」為關係借款時，借款. n. v l 公司將可以借得更多的「聯合貸款」金額，惟結果並不顯著，然而在 ni Ch. engchi U. 使用 Dealogic 及台灣經濟新報 ( TEJ ) 媒合之後的資料，重新計算銀行往來關係長度 (DU2 ) 及判別「聯合貸款」是否為關係借款，實證結果發現當加入台灣經濟新報 ( TEJ ) 之「一般貸款」( Bilateral Loan ) 資料後，結果為「聯合貸款」的放款金額將因為「主貸銀行」與借款公司從事關係借款時而增加。其結果亦與 Berger & Udell (1995) 及 Bharath, Dahiya, Saunders & Srinivasan (2006 ) 的結果相同。. 53.

(55) 表十一、【應變數為聯合貸款金額】迴歸式之應變數為聯合貸款借款金額(LOAMOUNT)之自然對數。樣本包含 1991 年至 2009 年 Dealogic 及台灣經濟新報 ( TEJ ) 合併後的台灣聯貸資料。DU1 為只使用 Dealogic 的聯貸資料來衡量銀行往來關係長度；DM1 為只使用 Dealogic 的「聯合貸款」資料來判斷是否為關係借貸之虛擬變數，關係借貸為 1，若否則為 0；DU2 為使用台灣經濟新報(TEJ)及 Dealogic 合併後之聯貸資料重新衡量之銀行往來關係長度；DM2 為使用台灣經濟新報(TEJ)及 Dealogic 合併後之聯貸資料重新判斷借款是否為關係借貸之虛擬變數，關係借貸為 1，若否則為 0；MATURITY 為「聯合貸款」之到期期限，以年為單位；CO 為抵押品之虛擬變數，若借款有要求抵押品則為 1，若否則為 0；BS 為「主貸銀行」之參貸比率；BN 為主貸銀行家數；CA/CL 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； D/A 為借款公司總負債除以總資產，為衡量借款公司信用風險之控制變數；GROWTH 為借款公司的營收成長率；TCRI 為借款公司在台灣經濟新報的信用風險等級，分 1~9 級，風險最高為 9，風險最低為 1。. LNAMOUNT DU1. LNAMOUNT. 0.0245 (0.76). DM1. 0.158. 政治大 (0.78). 0.0156. (0.74). (0.45). 0.0244. -0.0475. (0.18). (-0.34). -0.0583. -0.0524. (-0.27). (-0.25). 0.170***. 0.178***. (8.91). (9.90). -0.00276**. -0.00258**. io. CA/CL. n. al. DA. (-2.47). Ch. GROWTH. TCRI. -0.195 e(-0.34) ngchi U. y. Nat. BN. ‧. BS. sit. COD. 學. 0.0266. er. 立. ‧ 國. MATURITY. v(-2.33) i n -0.0800 (-0.14). 0.00675**. 0.00917***. (2.18). (2.91). -0.226***. -0.238***. (-4.34). (-4.72). DU2. -0.00542 (-0.44). DM2. 0.774*** (3.17). _cons. N. 8.723***. 8.241***. (19.30). (17.00). 176. 176. * p<.1, ** p<0.05, *** p<0.01. 54.

(56) 第三節應變數為抵押品要求 ( COLLATERAL )：. 迴歸結果如表十六，本文經實證後發現當單純只使用 Dealogic 的「聯合貸款」資料計算「主貸銀行」與借款公司間的往來關係長度 ( DU1 )及判別「聯合貸款」是否為關係借款 ( DM1 ) 時，若借款公司與「主貸銀行」間的往來關係長度越長，表資訊不對稱的程度越低時，銀行要求借款公司提供擔保品的機率將越高，惟結果並不顯著，然而. 政治大. 在加入台灣經濟新報( TEJ ) 的「一般貸款」( Bilateral Loan ) 後重新. 立. ‧ 國. 學. 衡量「主貸銀行」與借款公司資訊不對稱的嚴重程度即彼此間的往來關係長度( DM2 )，發現若借款公司與「主貸銀行」間的往來關係長度. ‧. 越長，意即彼此間的資訊不對稱的程度越低時，銀行要求借款公司提. sit. y. Nat. io. a. er. 供擔保品的機率將顯著地下降，此結果亦與 Berger & Udell (1995) 及. n. Bharath, Dahiya, Saunders & Srinivasan (2006i v) 相同。 l. Ch. n engchi U. 55.

(57) 表十二、【應變數為聯合貸款抵押品要求】迴歸式之應變數為聯合貸款抵押品要求之虛擬變數(COD)，若要求抵押品為 1，若否則為 0。樣本包含 1991 年至 2009 年 Dealogic 及台灣經濟新報 ( TEJ ) 合併後的台灣聯貸資料。DU1 為只使用 Dealogic 的聯貸資料來衡量銀行往來關係長度；DM1 為只使用 Dealogic 的「聯合貸款」資料來判斷是否為關係借貸之虛擬變數，關係借貸為 1，若否則為 0；DU2 為使用台灣經濟新報(TEJ)及 Dealogic 合併後之聯貸資料重新衡量之銀行往來關係長度；DM2 為使用台灣經濟新報(TEJ)及 Dealogic 合併後之聯貸資料重新判斷借款是否為關係借貸之虛擬變數，關係借貸為 1，若否則為 0；LNAMOUNT 為聯貸金額之自然對數；MATURITY 為「聯合貸款」之到期期限，以年為單位；CO 為抵押品之虛擬變數，若借款有要求抵押品則為 1，若否則為 0；BS 為「主貸銀行」之參貸比率；BN 為主貸銀行家數；CA/CL 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；D/A 為借款公司總負債除以總資產，為衡量借款公司信用風險之控制變數； GROWTH 為借款公司的營收成長率；TCRI 為借款公司在台灣經濟新報的信用風險等級，分 1~9 級，風險最高為 9，風險最低為 1。. COD DU1. COD. 0.00126 (0.02). DM1. -0.0227. 政治大 (-0.06). io. CA/CL. n. al. DA. (-0.24). 0.257***. 0.242***. (3.24). (3.15). -0.0353. 0.0334. (-0.08). (0.08). 0.000842. 0.0139. (0.02). (0.30). -0.00110. -0.00142. (-0.48). C h -3.390*** e(-2.88) ngchi U. GROWTH. TCRI. y. sit. Nat. BN. (0.13). ‧. BS. -0.0360. 學. MATURITY. 0.0195. er. 立. ‧ 國. LNAMOUNT. v(-0.60) i n -3.411*** (-2.90). 0.566*. 0.451. (1.81). (1.40). 0.494***. 0.481***. (4.58). (4.43). DU2. -0.0482* (-1.91). DM2. 1.038** (2.23). _CONS. N. -1.643. -1.578. (-1.05). (-0.99). 176. 176. * p<.1, ** p<0.05, *** p<0.01. 56.

(58) 第六章結論與研究限制第一節結論. 過去探討在「聯合貸款」的融資架構之下，所衍生出的資訊不對稱問題時，通常以借款公司過去與「主貸銀行」所建立的往來關係深厚來衡量彼此間資訊不對稱的嚴重程度，然而在「主貸銀行」與借款公司過去所建. 政治大. 立的往來關係應包含銀行所能提供的多種金融產品及服務，包含「一般貸. 立. 款」、支票及薪資轉帳等服務，「主貸銀行」便可透過多樣的金融服務來. ‧ 國. 學. 獲得借款公司的私有資訊，降低彼此間資訊不對稱的情況，但過去的文獻. ‧. 在衡量銀行往來關係時，通常只採用 Dealogic 或 LPC 的「聯合貸款」資料，. Nat. io. sit. y. 其忽略了「主貸銀行」亦可以透過與借款公司過去承做的「一般貸款」. er. ( Bilateral Loan) 來取得借款公司的資訊，以此來做為訂立「聯合貸款」契. al. n. iv n C hengchi U 聯合貸款利率、金額、擔保品要求 ) 的依據，有鑒於此，本文. 約條件 (. 加入台灣經濟新報 ( TEJ ) 的「一般貸款」( Bilateral Loan ) 之後重新衡量借款公司與「主貸銀行」間的往來關係長度 ( Duration ) 後發現當借款公司與「主貸銀行」間的往來關係長度越長，「主貸銀行」將提供較優惠的貸款條件，如貸款金額顯著地增加及擔保品的要求顯著地降低，但在借款利率上則結果較不顯著。. 57.

(59) 第二節研究限制. 然而在實證的過程中本文也遇到了種種的限制，由於欲使用台灣經濟新報 ( TEJ ) 的「一般貸款」(Bilateral Loan ) 的資料必頇先將 Dealogic 與之合併，但在合併兩資料庫的過程中，由於並無法直接由兩資料庫中取得相同的欄位進行合併，因此只透過借款公司的年報及半年報的資料來判別並手動進行合併，然而台灣各家借款公司的年報及半年報的揭露方式及揭. 政治大. 露的程度並不完全一致，導致在合併資料庫後損失了近三分之二的「聯合. 立. ‧ 國. 學. 貸款」資料，再者在衡量「主貸銀行」及借款公司資訊不對稱的嚴重程度時，本文以「主貸銀行」過去與借款公司建立的最早的借款記錄計算彼此. ‧. 間往來關係長度，然而此計算方法忽略了，彼此間往來的密切程度、頻率. sit. y. Nat. io. a. er. 高低、次數多寡，而在衡量往來關係強度時，雖有其他的計算方式，但由. n. 於台灣經濟新報 ( TEJ ) 的特殊揭露方式，導致其它的衡量方式計算不易， iv l. Ch. n engchi U. 因此本文僅能以借款公司與「主貸銀行」的關係長度 ( Duration ) 來衡量彼此間資訊不對稱的情況。然而未來若能克服此限制，未來研究勢必能更加完整。. 58.

資訊不對稱下銀行往來關係對聯合貸款條件之影響 以台灣聯合貸款市場為例 - 政大學術集成

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