應用集群分析於銀行放款與企業經營成效之研究 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學商學院經營管理碩士學程國際金融組碩士論文. 政治應用集群分析於銀行放款與企業經營成效之研究. 大. ‧. ‧ 國. 學. 立of Cluster Analysis on Corporate The application Loan And Organization Performance.. er. io. sit. y. Nat. n. al 指導教授:鄭宇庭博士i v. n U e n g c h i撰研究生：劉純龍. Ch. 中華民國一百零二年六月.

(2) 摘要. 本研究主要目的為探討銀行對企業放款，其資金使用效益是否反應在企業總市值之創造或經營成效之提升。資料來源為台灣證券交易所各上市、上櫃公司的 2007 年至 2011 年年終收盤價格及公告財務資料。應用相關分析以及集群分析，得到以下結果: 1. 近年來台灣的企業融資金額有逐年成長的趨勢，國內上市櫃公司不論是投資性支出或是週轉性需求、國內需求或是海外投資擴廠需求，均有穩定的資金需求增加情況。. 政治大. 2. 在產業當中電腦及週邊設備、電子半導體、電子零組件、鋼鐵工業和建材營. 立. 建的銀行總借貸金額增加幅度相對其他產業較多，但是電子半導體、電子光. ‧ 國. 學. 電、塑膠工業等產業，市值減少之幅度卻相對大盤指數之跌幅較大；其中電子光電及電子半導體於經營成效部分衰退較多，可見這些產業從銀行取得較多的. ‧. 資金但無法有效的呈現在經營成效當中。塑膠工業和橡膠工業則能夠充分運用銀行融資槓桿創造總市值及提升經營成效，另外橡膠工業、食品工業等傳統產. y. Nat. sit. 業，反而在銀行給予較少的融資資金情況下，掌握專業及海內外市場發展趨. n. al. er. io. 勢，由其在中國大陸市場的表現突出，總市值和經營成效有顯著的增加。. i n U. v. 3. 融資金額之取得確實影響公司之經營決策，經營成效和總市值的表現仍需視. Ch. engchi. 個別公司之表現而定。LED 產業較趨於成熟而商業化擴充階段，其融資雖無大幅之擴充，但市值創造及經營成效之提升較明顯，太陽能(Solar)產業則產業因素而產生趨緩現象，而 LCD 和 DRAM 產業公司則在市值之減損及經營成效之差異上表現較差。 4. 我們選取相對規模明顯較大，在國內較有影響力的企業以及離群值公司進行探討，這些公司取得市場上大部份的銀行融資資金，可是無法有效增加經營成效或創造更多總市值，目前他們在資金市場中仍是銀行的主要客戶，但在資金利用的效率方面卻有很大之成長空間。. 【關鍵字】企業放款、總市值、經營成效、LED、LCD、DRAM 和太陽能產業. II.

(3) 目. 錄. 目錄 ........................................................................................................................ III 表目錄 ........................................................................................................................ IV 圖目錄 .......................................................................................................................... V 第壹章緒論 ........................................................................................................... 1 第一節研究背景與動機.................................................................................... 1 第二節研究目的................................................................................................ 4 第三節研究流程................................................................................................ 4 第貳章文獻探討 ................................................................................................... 6 第一節國內銀行放款概論................................................................................ 6 第二節銀行企業放款相關研究與文獻............................................................ 6 第三節 LED、LCD 和太陽能產業公司相關研究與文獻 ............................... 8. 政治大. 第參章研究方法 ................................................................................................. 10 第一節資料來源概述...................................................................................... 10 第二節變數定義.............................................................................................. 11 第三節分析方法.............................................................................................. 13. 立. ‧ 國. 學. ‧. 第肆章實證分析 ................................................................................................. 18 第一節探索性分析.......................................................................................... 18. sit. y. Nat. 第二節相關分析.............................................................................................. 27 第三節集群分析.............................................................................................. 29 第四節特殊產業和特殊企業討論.................................................................. 44. n. al. er. io. 第伍章結論與建議 ............................................................................................. 47 第一節結論與建議.......................................................................................... 48 第二節研究限制與發展.................................................................................. 51. Ch. engchi. i n U. v. 參考文獻 ..................................................................................................................... 51. III.

(4) 表目錄表 1-1 2007~2011 年國內上市櫃公司的銀行總借款金額 ..................................... 3 表 4-1 3D1S 公司指數彙編分類 ............................................................................ 24 表 4-2 國內上市櫃公司之變數相關係數 .............................................................. 28 表 4-3 3D1S 公司之變數相關係數 ........................................................................ 28 表 4-4 產業類別 K-means 集群分析分類 .............................................................. 33 表 4-5 產業類別 Two-step 集群分析分類 ............................................................. 36 表 4-6 3D1S 公司 K-means 分析分類 .................................................................... 40 表 4-7 3D1S 公司 Two-step 集群分析分類 ........................................................... 43 表 4-8 航運業各個變數資料 .................................................................................. 44 表 4-9 離群值和特殊公司之基本變數資料 .......................................................... 44. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. IV. i n U. v.

(5) 圖目錄圖 1-1 圖圖圖圖圖圖. 1-2 1-3 1-4 4-1 4-2 4-3. 圖圖圖圖圖圖. 4-4 4-5 4-6 4-7 4-8 4-9. 2007~2011 台股加權指數表 ....................................................................... 2 2007~2011 年國內上市櫃公司的銀行總借款金額(不含金融保險業)..... 2 2007~2011 年各產業類別的銀行總借款金額 ........................................... 3 研究流程 ...................................................................................................... 5 各公司對銀行總借貸五年差額與經營成效散佈圖 ................................ 19 各公司對銀行總借貸五年差額與總市值五年差額散佈圖 .................... 19 各公司對經營成效額與總市值五年差額散佈圖 .................................... 19 各產業對銀行總借貸五年差額散佈圖 .................................................... 20 各產業銀行總借貸五年差額統計 ............................................................ 21 航運指數變化圖 ........................................................................................ 22 各產業總市值五年差額統計 .................................................................... 22 各產業經營成效五年差額統計 ................................................................ 23. 政治大 3D1S 公司對銀行總借貸五年差額與經營成效散佈圖 .......................... 25 立 3D1S 公司銀行總借貸五年差額統計 ...................................................... 26. ‧ 國. 資料讀取串流過程(1)................................................................................ 30 資料讀取串流過程(2)................................................................................ 30 K-means 集群分析串流 ............................................................................. 31 產業類別 K-means 集群分析之各集群中心點統計 ................................ 31 產業類別 K-means 集群分析結果 ............................................................ 32 各產業類別之經營成效與銀行總借貸五年差額散佈圖 ........................ 33 產業類別 Two-step 集群分析串流 ........................................................... 34 產業類別 Two-step 集群分析之各集群中心點統計 ............................... 34 產業類別 Two-step 集群分析結果 ........................................................... 35. 圖 4-22 4-23 4-24 4-25 4-26 4-27 4-28 4-29 4-30. 各產業類別之經營成效與銀行總借貸五年差額散佈圖 ........................ 37 3D1S 資料串流與原先資料合併 .............................................................. 37 3D1S 公司 K-means 分析串流 .................................................................. 38 3D1S K-means 分析之各集群中心點統計 ............................................... 38 3D1S 公司 K-means 分析結果 .................................................................. 39 3D1S 公司 Two-step 集群分析串流 ......................................................... 40 Two-step 集群分析之各集群中心點統計 ................................................ 41 3D1S 公司 Two-step 集群分析結果 ......................................................... 42 3D1S 之經營成效與銀行總借貸五年差額散佈圖 .................................. 43. 圖 4-32 圖 4-33. 特殊公司借款占當年度的總借款比例 .................................................... 45 銀行總借貸五年差額與經營成效之二維象限圖 .................................... 46. y. sit. n. al. er. io. 圖圖圖圖圖圖圖圖. ‧. 4-13 4-14 4-15 4-16 4-17 4-18 4-19 4-20 4-21. Nat. 圖圖圖圖圖圖圖圖圖. 學. 圖 4-10 圖 4-11 3D1S 公司總市值五年差額統計 .............................................................. 26 圖 4-12 3D1S 公司經營成效統計 .......................................................................... 27. Ch. engchi. V. i n U. v.

(6) 圖 4-34 圖 4-35. 離群值和特殊公司(10 家公司)之銀行總借貸差額和經營成效分佈..... 47 離群值和特殊公司(10 家公司)之銀行總借貸差額和總市值差額分佈圖. ...................................................................................................................................... 47. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. VI. i n U. v.

(7) 第壹章緒論本章首先將於第一節中說明銀行借貸的功能，以及在 2007~2011 年期間，國內產業類別下的借貸情況，再來探討 LED、LCD、DRAM 和太陽能產業的借貸等相關背景和研究動機。接下來，為了瞭解不同的產業類別和公司的借貸與經營效率的關係，擬定研究動機和探討方向，並於第二節中訂定研究目的；最後，在第三節中，將分成緒論、文獻探討、研究方法、實證分析、結論與建議，根據此流程進行分析討論。. 第一節研究背景與動機. 立. 政治大. 銀行在社會上經濟活動當中扮演很重要的角色，為資金的供需雙方提供媒. ‧ 國. 學. 介平台，一方面替資金剩餘者保管資金、提供收益，另一方面則為資金需求客戶. ‧. 提供融資，且銀行可降低買賣雙方交易所產生的額外成本，並有效承擔資金流動. y. Nat. 所產生的風險，因此銀行藉由客觀的方法了解借款者經營狀況，這種對借款者的. er. io. sit. 評估行為是不可或缺的。而放款普遍是銀行的主要資產，占銀行資產總額的比重相當高，亦為銀行主要獲利來源之一，因此放款的品質好壞也決定了銀行的獲利. al. n. v i n 能力及營運風險；這次的資料蒐集期間為 2007~2011 年，而在 2008 年發生金融 Ch engchi U. 海嘯，對台灣經濟體系實為一大衝擊，也影響了各產業和公司的借貸和營運；圖 1-1 為加權指數變化圖，明顯看出 2008 年的顯著的下降，而近幾年有慢慢回升的. 趨勢。由圖 1-2 為 2007~2011 五年內，國內上市櫃公司(扣除金融保險產業)的銀行總借貸，圖中顯示出每一年借貸的總額，顯示近年來台灣的上市櫃公司，每年都有超過台幣 2 兆以上的資金需求，並且逐年緩慢增加，可見銀行的確扮演非常重要的角色。. 1.

(8) 圖 1-1 2007~2011 台股加權指數表. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 1-2 2007~2011 年國內上市櫃公司的銀行總借款金額(不含金融保險業). 表 1-1 顯示在不同年度下的銀行總借貸金額，明顯發現有逐年增加的趨勢。. 2.

(9) 表 1-1 2007~2011 年國內上市櫃公司的銀行總借款金額年度. 銀行總借貸(千). 2007 銀行總借貸. 2,183,752,449. 2008 銀行總借貸. 2,563,932,934. 2009 銀行總借貸. 2,372,224,707. 2010 銀行總借貸. 2,546,815,237. 2011 銀行總借貸. 2,840,639,775. 其中由圖 1-3 顯示，除去金融保險業，我們發現電子光電和電子半導體產業的銀行總借貸是最多的，近五年電子光電約 4,000 億以上而電子半導體約 2,000 億以上。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. 圖 1-3. Ch. engchi. i n U. v. 2007~2011 年各產業類別的銀行總借款金額. 而如此龐大的資金需求，我們想了解是否有妥善運用，以創造公司的經營績效或增加產業的效率，並適當的反應在市場總市值以及經營成效上；本研究擬針對各產業類別以及 LED、LCD、DRAM 和太陽能產業公司借貸情形個別進行探討，並針對有興趣的特殊公司和離群值分析討論，動機為研究銀行借出的資金是否被有效的運用，並適當反映在公司的經營成效以及市場總市值上。. 3.

(10) 第二節研究目的綜觀目前國內上市櫃公司的總借貸狀況，考量不同產業類別和 LED、LCD、 DRAM 和太陽能產業公司的營運情形，以及經濟環境的影響。本研究將藉由各上市櫃公司的銀行總借貸五年差額、總市值五年差額以及經營成效等進行深入探討，了解銀行放款是否藉由企業之營運創造更多社會價值，參考研究結果調整銀行之放款策略及資產配置，將主要研究的目的分成以下四點，分述如下: 一、. 探討 2007~2011 年國內上市櫃公司銀行總借貸的變化情形、總市值差額. 以及經營成效，並討論其關聯性。. 政治大效等三個變數之下，透過集群分析進行討論，了解不同集群內的資金需求立. 二、. 針對各個產業類別，在銀行總借貸五年差額、總市值五年差額和經營成. 變化情況和使用效率的增減，並歸納出每群的特點。. ‧ 國. 學. 三、. 針對特定產業 LED、LCD、DRAM 和太陽能產業公司作進一步的探討，. ‧. 其使用銀行總借貸差額、總市值差額和經營效率等三個變數，透過集群分. io. y. al. n. 營以及總市值上。. sit. 討論特殊產業、特殊公司和離群值，探討其資金需求是否有效反映在經. er. 四、. Nat. 析進行討論，再由集群分析的結果，歸納不同集群下的特徵。. 第三節研究流程. Ch. engchi. i n U. v. 根據第一節的研究動機與目的，先找出相關變數，並對變數進行研究與蒐集、整理和校對，而研究的變數包含銀行 2007~2011 這五年期間的短期借貸、長期借貸、一年到期長期負債、總市值、股東權益、股本、股東現金紅利和股票股利，並參考過去學者的文獻進行計算和整理；此外，並應用適當的統計方法對變數進行分析，並研讀過去學者曾研究相關領域，再根據分析結果歸納結論與建議，其整體的研究流程，如圖 1-4 示。本研究的架構安排如下：第一章為緒論，第二章為理論與文獻探討，第三章. 4.

(11) 為研究設計與方法，第四章為實證分析，第五章為結論與建議。. 圖 1-4. 學. ‧ 國. 立. 政治大研究流程. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 5. i n U. v.

(12) 第貳章文獻探討本章將針對國內銀行企業放款情況、國內公司產業經營及 LED、LCD、DRAM 和太陽能產業進行過去文獻討論。第一節將針對目前國內銀行放款的情形進行說明，第二節會針對銀行放款的相關文獻進行討論，第三節內容為國內產業公司經營和 LED、LCD、DRAM 和太陽能產業公司的相關研究與文獻進行回顧。. 第一節國內銀行放款概論. 政治大. 目前國內企業紛紛追求國際化的擴張與發展，企業必須得到更充裕的銀行資. 立. 金，但也使得管理風險上升，並拉高資金借貸成本，造成企業的營運危機，一般. ‧ 國. 學. 而言，目前的金融機關以逾期放款比例為代表銀行資產品質的指標，但為了追求短期的業績而忽視風險控管，放款基礎擴大之後所造成資產品質下降，反而必須. ‧. 出售不良的債權或轉銷呆帳，對銀行的獲利情況產生重要影響，進而威脅到銀行. n. al. er. io. sit. y. Nat. 之營運風險。. 第二節銀行企業放款相關研究與文獻. Ch. engchi. i n U. v. 王盟昇(2011)研究主要探討亞洲金融風暴及金融海嘯期間，相關總體及個體經濟因素對銀行放款給中小企業的影響，銀行對中小企業的放款深受總體經濟因素及銀行個體經濟變數影響，以台灣地區 25 家樣本銀行之中小企業放款餘額年增率月資料為研究對象，發現在亞洲金融風暴期間，重貼現率、消費者放款餘額成長率對中小企業放款餘額年增率具有正向顯著關係，大銀行對中小企業放款餘額年增率則呈現反向顯著相關，顯示銀行規模擴大對中小企業放款是不利的。盧荻榕(2007)研究將企業銷售規模、固定資產、多銀行關係以及上市櫃公司四項變數做為企業資訊不對稱的判斷依據，以了解在不同的銀行特性下，企業與. 6.

(13) 銀行之間的貸款關係，當企業的資訊透明度較低，屬於銷售規模較小、固定資產小以及非上市櫃公司時，企業貸款銀行家數越少。台灣金控銀行的成立，顯著影響企業貸款的型態，其實證結果發現金控銀行傾向將資源運用在資訊透明度高的企業上，並進行交易型貸款業務。黃世明(2009)追蹤 2000 年至 2009 年計 22 家台灣商業銀行之追蹤資料，並利用雙因子固定效果模型(two-factor fixed-effects model)探討不同放款之成長對逾期放款比率(逾期放款/放款總額)與轉銷呆帳率(轉銷呆帳/放款總額)之影響效果。研究結果顯示，民營企業放款的成長率，民營企業放款成長率、消費者放款. 政治大放款成長率及消費者放款成長率對轉銷呆帳率有顯著負向影響。立. 成長率及資本適足率對逾期放款比率有顯著負向影響，總放款成長率、中小企業. 謝慶林(2007)，研究期間為 1997 年至 2006 年，探討企業及金融消費放款彼. ‧ 國. 學. 此之間的互動關係為何，以及央行貨幣政策變動對其兩種放款有何影響，實證分. ‧. 析發現 : 企業金融放款成長率受製造業銷售額成長率、成長率、工業生產指數. y. Nat. 成長率、消費金融放款成長率顯著正向反應，受週轉金放款利率變動顯著複項反. er. io. sit. 應。而資本放款利率變動、直接金融成長率、股價指數報酬率皆呈現不顯著反應。前一期的企業金融放款成長率對企業金融放款成長率呈現顯著的負向關係，比較. al. n. v i n 製造業銷售額成長率與工業生產指數成長率發現，製造業銷售額成長率對企業金 Ch engchi U 融放款成長率的影響較顯著。. 戴正權(2012)於 2008 年美國金融風暴對台灣中小企業逾期放款及中小企業信保基金代位清償之衝擊研究中，指出在金融風暴期間，銀行方面鑒於對經濟整體的不確定性，對於企業的授信申請趨於保守，造成國內中小企業資金融通成為較困難的障礙，而政府為了協助中小企業度過景氣低迷期，持續透過中小企業信保基金訂定多項紓困政策，而國內中小企業在政策的幫助下，大多得已將傷害降至最低。王天翔(2007)以廣義的逾放比與應觀察款項為觀察的兩類放款品質，以 Panel. 7.

(14) data 進行驗證；結果發現企業放款為影響銀行總體放款品質不佳的授信類型；而消費性放款則反應在積極承做銀行會有較差的放款品質。另外在金控銀行的表現當中，期間內均保持較佳的放款品質；而泛公營銀行可能承接較多的政策性專案在總體的放款品質呈現顯著邊緣的結果。陳冠宏(2006)於考量放款品質與經營風險之成本效率分析：臺灣銀行業實證中，銀行為了追求較高的利潤，放鬆放款條件，因而使得放款品質惡化並增加面臨風險的程度，為了探討放款品質以及風險對於銀行基營效率與規模經濟的影響，此研究利用 Battese and Coelli (1995)之模型，以民國 84 至 93 年間 50 家銀行. 政治大足率分別作為放款品質與經營風險之代理變數。實證分析發現，我國民營銀行之立為研究樣本進行成本效率與規模經濟之分析，並在模型中納入逾放比率與資本適. 成本效率及規模經濟皆優於公營銀行，且規模較大的銀行比規模小的銀行較不具. ‧ 國. 學. 成本效率；而金控底下之子銀行，資產規模越大，分行家數越多對於成本效率之. ‧. 提升有負面影響。. er. io. sit. y. Nat. 第三節 LED、LCD 和太陽能產業公司相關研究與文獻. 劉威宏(2009)，研究中指出，台灣產業發展的過程當中，電子產業為帶動台. al. n. v i n 灣經濟成長的重要產業之一，研究主要在探討台灣電子產業的成長肇因，結果發 Ch engchi U 現出口擴張為主要的原因，其次為進口做為中間需求的變動；從進口替代可發現到台灣電子產業的進口替代過程已由最終需求之進口替代，轉為中間需求的進口替代為主。吳宜靜(2007)，研究台灣電子產業中，企業績效之內部影響影響因素實證之分析，指出台灣經濟發展有相當大的比例來自高科技產業，電子業經過快速的成長高峰期後，現在已轉為成熟期，研究以工研院發表之電子產業類別為基礎分成四大類 : 半導體產業、電子零組件產業、通訊產業及光電產業，隨機抽取 52 家公司共 491 筆資料做實證分析，以公司之經營績效為被解釋變數，解釋變數分別. 8.

(15) 為公司規模、資產抵押價值、資金募集能力、大陸投資規模、負債總額、公司經驗、公司上市時間等七個變數，尋找此七個變數與經營績效之間的關係。實証結果顯示，對「經營績效」有顯著正向的影響的變數包含響；「公司資金募集能力」、「大陸投資規模」、「大陸投資之資產抵押價值」、「公司經驗累積」。而「公司負債總額」對「經營績效」則有顯著負向的影響；至於「公司上市年限」在本實證研究模型則看不出其對經營績效的影響力。劉彥谷(2012)，研究主要針對台灣面板、動態隨機存取記憶體、發光二極體、太陽能產業(3D1S)作為樣本。根據結構、行為、績效(S-C-P)模型，本研究採用產. 政治大作為績效指標，檢驗影響其變數。研究結果顯示所有之 3D1S 產業群體績效皆受立. 業變數和公司變數檢驗 3D1S 產業之財務績效表現。採用股東權益報酬率(ROE). 營收成長率正向影響。高額之資本密集投資於固定資產會減損公司之績效表現。. ‧ 國. 學. 除太陽能產業外，當年度研發活動會負向影響其他產業組群之績效，但正向影響. ‧. 兩年後之績效表現。. y. Nat. 蔡文河(2011)以台灣電子中小型上市公司為研究對象，探討這些中小型企業. er. io. sit. 在 2000 至 2009 年期間，其經濟成長的成長軌跡，發現台灣中小型電子公司受限於本身的資源和能力，經營運績效方面，獲利成長顯然比營收成長來的高，若為. al. n. v i n 了爭取營收成長忽略獲利，將會面臨經營上的困境。論文指出無論位處於產業鏈 Ch engchi U 的中下游，中小型電子企業採取多角化的併購策略績效並不佳，水平多元業務與產品組合的擴張是其重要的成長模式；對位於產業鏈中間的經銷通路而言，須以高資產週轉率來支撐獲利。黃秋蓉(2009)研究主要探討台灣上市櫃電子公司的現金增資之經營績效，期間為 2002 至 2007 年共 191 家公司，實證結果發現，公司增資對公司之經營績效有正面影響，發現增資與經營績效呈正相關，且經過迴歸分析結果顯示，資產報酬率、股東權益報酬率、預期報酬率、市價淨值比等經營績效指標皆具解釋力，其中又以資產報酬率該經營績效指標解釋能力最高，而舉債程度對經營成效有負. 9.

(16) 面影響，對股東權益報酬率的風險較高。. 第參章研究方法本章分為資料來源概述、變數定義與分析方法共三節，在第一節資料來源概述中，介紹本研究所採用的資料來源，而在第二節變數定義當中，分別闡述銀行總借貸五年差額、總市值五年差額和經營成效等變數定義，並加以解釋說明，最後第三節的分析方法，會依照研究目的和規劃方向，使用相關的統計方法，並且理論敘述統計量，介紹所使用的統計概念。. 第一節資料來源概述. 立. 政治大. 本研究目的為探討銀行借貸和公司資金的使用的效率，以及在不同產業與公. ‧ 國. 學. 司的借貸和營運特徵，資料來源為 2007 年到 2011 年期間台灣證券交易所各上. ‧. 市、上櫃公司的年終收盤價格及公告財務資料，其中的短期借貸、長期借貸、一. io. er. 等變數，進行相關係數檢定和集群分析。. sit. y. Nat. 年到期長期負債、總市值、股本、股東權益淨值、股東現金紅利和股票股利金額. 其中有完整公開資料的國內上市櫃公司，包含一詮、力特、三聯等一共 1,150. al. n. v i n 家公司，而在 2007 年到 2011C 年中有完整變數資料的公司，包含九豪、力山、力 hengchi U. 成等一共 410 家；其中針對產業類別變數進行分類，分為金融保險、電子–資訊. 服務、水泥工業、造紙工業、食品工業、生技醫療、電子–通信網路、觀光事業、橡膠工業、玻璃陶瓷、航運業、油電燃氣、其他、電器電纜、鋼鐵工業、電子– 其他電子、汽車工業、貿易百貨、化學工業、塑膠工業、建材營建、紡織纖維、電子–電子通路、電子–光電、電子–電腦及週邊設備、電子–半導體、電機機械、電子–電子零組件等，其中金融保險業之總借貸為客戶存款排除討論，一共 27 個產業；再針對有興趣的 LED、LCD、DRAM 和太陽能產業公司進行分析討論，包含力特、友達、立碁、光鼎、光磊、合晶、東貝、迎輝、南科、品安、威剛、. 10.

(17) 昱晶、茂迪、泰谷、能緹、商丞、晶電、華宏、華映、華興、瑞儀、群創、奇美電、鼎元、福華、億光、力晶和璨圓等一共 28 家公司。. 第二節變數定義本研究為國內上市櫃公司的銀行借貸情況，以短期借貸、長期借貸、一年到期長期負債、總市值、股本、股東權益淨值、股東現金紅利和股票股利等變數為研究範圍，藉由敘述統計以及相關分析討論變數之間的概況，並透過集群分析統計方法，來了解不同產業類別下的借貸特徵，並討論不同的客戶特色，以下變數. 政治大. 的定義，為上述提及之變數的計算和轉換，並一一進行變數概述。一、. 銀行總借貸五年差額. 立. 由於公司內部之經營規畫，不同公司有不同的營運方針，因此借貸可分為. ‧ 國. 學. 為短期借貸、長期借貸和一年到期長期負債，單位為千，根據報表內部的科目，. ‧. 把短期借貸、長期借貸和一年到期長期負債的總合視為當年度的銀行總借貸。銀. y. Nat. 行總借貸即是對銀行的資金需求，目的為了解這五年當中的總借貸是否有所改. er. io. sit. 變，計算方法如下:. al. n. v i n 2011 銀行總借貸 = 2011 長期借貸 C h + 2011 短期借貸U + 2011 一年到期長期負債 engchi. 2007 銀行總借貸 = 2007 長期借貸 + 2007 短期借貸 + 2007 一年到期長期負債. 銀行總借五年差額可反映出五年當中總借貸的變化，其增加或減少可做為資金需求的判斷指標。. 11.

(18) 二、. 總市值五年差額總市值為公司價值的表彰項目之一，故根據台灣證券交易所公告各. 上市公司各年度最後交易日收盤價格為計算基準，乘以該公司發行的普通股股份總數，做為當年度該公司總市值，而總市值的高低，也反映出市場的. 政治大. 買賣狀況，資料單位為億元，總市值五年差額的計算方式如下 :. 立. 總市值五年差額可反映出五年內的市值變化，總市值的增加可看出公司在市. ‧ 國. 學. 場價值的累積，總市值減少反映出公司的市場價值縮減，市值增減代表整體股東. y. Nat. io. sit. 經營成效. er. 三、. ‧. 之資產變化，間接反映出社會財富之增減。. 經營成效變數的計算包含股東權益、股本、股東現金紅利和股票股利，. al. n. v i n 單位為千元。在會計上股東權益為股東對資產清償負債後，所剩餘的價值所有 Ch engchi U. 權，為公司總資產和總負債的差額，股東權益包括股本、資本公積、保留盈餘或虧損、其他調整項目及庫藏股等項目；股份有限公司將其資本化分為股份，透過發行股票方式籌措資本，股份表彰股東在公司所占的權益，股本計算方式為股票面值乘以股份總額，是為一家公司規模大小的指標；若公司經營獲利或資產評價增加，增資發行新股等，股東權益會增加；若公司經營虧損、資產評價減損或發放股利等，股東權益就會減少，透過股東權益減去股本的差額反映公司經營之盈虧、增資發行之折溢價及資產評估之增益或減損，定義為公司的經營報酬。計算方式如下:. 12.

(19) 而股東的紅利可依性質分為「現金紅利」和「股票股利」，其中現金股利是直接提撥現金發放給股東，而股票股利可由資本公積和累積盈餘中提撥轉為股本，以股票股份發放給股東，股東現金紅利和股票股利皆可表達企業營運情況。. 政治大的現金股利和股票股利，以代表公司於其間內之累積經營成果，即定義為經營成立把 2011 年的經營報酬減去 2007 年的經營報酬，加上 2007 到 2011 五年累計. ‧. ‧ 國. 學. 效。計算方式如下:. n. al. er. io. sit. y. Nat 第三節分析方法. i n U. v. 為了瞭解銀行總借貸五年差額與總市值五年差額以及經營成效之間的關. Ch. engchi. 係，本研究使用相關分析以及集群分析這兩種方法進行深入的討論，將分別說明如下: 一、相關分析 (1) 理論簡述(林惠玲、陳正倉，2004): 相關分析是探討變數間關係的方向及關係程度的統計方法，兩變數的相關分析稱為簡單相關分析，它包括相關係數的估計與統計推論，當研究的決策所關心的是兩變數間的關係程度時，則可用相關分析的統計技術來獲取相關係數，用以衡量兩變數間關係的程度與方向。兩隨機變數的關係分為獨立(無關係)及不獨立. 13.

(20) (有關係)兩種情形，若兩變數有關係，且為線性關係，它的定義為 .  XY Cov X , Y  ，   XY Var  X  Var Y . 其中， Cov  X , Y  為共變異數。當   0 時，X 變大則 Y 也變大，我們稱 X 和 Y 之間為正相關，當   0 時，則稱 X 和 Y 之間為負相關。若是   0 時，則稱 X 和 Y 之間沒有線性相關。由於母體的相關係數通常是無法得知的，因此必須利用樣本去估計他，為了估計集統計推論的方便，假設母體 X 和 Y 為二元常態隨機變數，於估計時先利用簡單隨機抽樣抽取 n 組樣本資料。所以，我們用樣本相關係數 r 來估計  ，即 S 治政， r 大 S S xy. 立. xx yy. 1 n 2  xi  x  ， n  1 i 1. 2  S yy. 1 n 2   yi  y  ， n  1 i 1. S xy . 1 n  xi  x  yi  y  。 n  1 i 1. n. al. Ch. engchi. y. sit er. ‧ 國. io. 2  S xx. ‧. Nat (2) 檢定統計量. 學. 其中 xi , yi  為第 i 對樣本值，i = 1, 2, 3,…, n； x 及 y 分別為其樣本平均數，. i n U. v. r 是從樣本計算出來的相關係數，和其他樣本統計量一樣都有抽樣誤差。當隨機變數 X 和 Y 之聯合分配服從二元常態分配時，欲檢定 H0：   0. ，. H1 ：   0 在統計假設 H 0 為真的情況下，我們可以由其樣本相關係數 r 導出 t 檢定統計量(型 I 錯誤（Type I Error），   0.05 )，即 tv . r 1 r2 n2. 14. ，.

(21) 並利用自由度為 v = n-2 之 t 檢定量作檢定，亦即當 t v  t  v  ，則拒絕 H 0 。 2. 二、集群分析(林震岩，2007) 集群分析(Cluster Analysis)是資料採礦的方法之一，以下將針對集群分析進行概述並介紹集群分析方法之一的二階段集群分析： (1) 集群分析概述集群分析是將資料中的觀測值或變數加以歸類在各個集群中，亦即將相似的個體歸於同一群，不相似的個體分成不同群。集群分析可以用作資料簡化，乃將. 政治大損失小部分的資訊便可得出重要的研究成果。集群分析主要在辨別個體在某些特立. 資料分成若干能提供資訊的集群，研究人員可藉由瞭解其中主要集群的特徵，只. ‧ 國. 學. 性上的相似或相異處，使在同一集群內的個體具有高度的同質性(Homogeneity)，而不同集群的個體具有高度的異質性(Heterogeneity)。一般集群分析的步驟為：. ‧. (2) 根據研究目的選擇合適的分群變數. sit. y. Nat. 觀察值代表要集群的物件，變數則代表集群所依據的屬性，集群的結果僅反. al. er. io. 映了所選定變數定義的觀察值的相似性關係，因此變數的選擇在集群分析中非常. v. n. 重要。通常這些變數須具備和集群分析的目標密切相關、反應分群對象的特徵、. Ch. engchi. i n U. 在不同研究對象上的數值有明顯差異、變數之間不應該有高度相關的特點。 (3) 計算相似性衡量選定分群變數後下一步就是計算研究對象的相似性，相似性是集群分析中的基本概念，它反映了研究對象間的親疏程度，而集群分析乃根據研究對象間的相似性來進行分群。其中有很多種相似的衡量方法，都從不同的角度衡量了研究對象的相似性，主分為以下兩類：距離衡量和關聯衡量。在距離衡量方面，主要用於計量資料，常用的距離計算有歐基里德距離(Euclidean Distance)、曼哈頓距離 (Manhanttan Distance)、柴比雪夫距離(Chebychev Distance)等；而在關聯衡量方面，主要用於計質資料，常用的衡量方式有卡方值測距(Chi-square Measure)、Phi 15.

(22) 平方值測距(Phi-square Measure)等。 (4) 選定集群方法進行集群選定了分群變數、計算出相似性矩陣之後，下一步就是要對研究對象進行分群，此時主要課題是選定集群方法及確定形成的分群數。集群分析方法主要分為層次集群法(Hierarchical Method)與非層次法(Non-Hierarchical Method)二類。層次集群法又可分為凝聚法和分離法。凝聚法式將每個觀察值各自看成同一群，先把距離最近的兩群合併，然後重新計算群與群之間的距離，再把距離最近的兩群合併，每一步減少一群，一直持續同樣過程直到所有的觀察值歸為某一群. 政治大不增加一群，直到每個觀察值都自成一群為止。層次集群法在集群過程中需要儲立為止；而分離法與凝聚法的過程相反，一開始將所有觀察值分為一群，之後每一. 存距離矩陣，並且在每一步的併群過程中都需要作很多計算，而非層次集群法克. ‧ 國. 學. 服了層次集群法的這兩個缺點，適用於大樣本的集群分析，分為以下四步驟：(1). ‧. 指定要形成的集群數；(2)調整分群：計算每個觀察值到各群重心的距離，把每. y. Nat. 個觀察值歸入距重心最近的那一群；(3)重新計算每一群的重心；(4)重複步驟(2). er. io. sit. ～(3)，直到沒有觀察值可以再調整為止，並重新形成新的集群。在Clementine 12.0 中集群分析方法有K-means、Kohonen Network 和Two Step等，由於第四節實證. al. n. v i n 分析時將使用二階段集群分析(Two C h Step Cluster)，之後將針對二階段集群分析予 engchi U 以詳細介紹。. (5) 集群結果的解釋與驗證得到集群結果後，最後還應對結果進行驗證和解釋，以保證集群分析解是可信的。集群分析後，對集群結果進行解釋是希望對各個集群的特徵進行描述，並根據集群特徵予以集群合適的名稱，若命名不恰當所造成的問題，正如同因素分析命名一樣，將造成讀者閱讀的不易與誤解。通常集群分析只是研究的起點，透過集群分析將分群結果儲存成分組變數，以進行後續的分析，同時亦可透過其他. 16.

(23) 變數，幫助描述各群的特徵，了解各變數中觀察值分布狀態，並解釋各群差異的原因。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 17. i n U. v.

(24) 第肆章實證分析第一節探索性分析在探索性分析的部分中，首先依各產業類別中公司之銀行總借貸五年差額、總市值五年差額和經營成效等變數，分別進行敘述性統計；再來對有興趣的 LED、LCD、DRAM 和太陽能產業公司之銀行總借貸五年差額、總市值五年差額和經營成效等變數，分別進行敘述性統計。首先圖 4-1 和圖 4-2 為原始資料中銀行總借貸五年差額和經營成效與總市值. 政治大值，分別為鴻海、廣達、友達、南科、華映和中鋼，可看出這 6 家公司的銀行總立. 五年差額的散佈圖，共 410 家公司。由此散佈圖可觀察到明顯有 6 家公司為離群. 借貸五年差額以及經營成效變化的幅度非常大，屬於表現較特殊的離群值，考量. ‧ 國. 學. 是否影響整體特徵，目前先暫時在探索性分析中保留。而圖 4-3 中發現正新和廣. ‧. 達的經營成效和總市值增加幅度較大，其經營表現突出，而鴻海和南亞的經營成. n. al. er. io. sit. y. Nat. 效增加但總市值卻下降許多。. Ch. engchi. 18. i n U. v.

(25) 鴻海. 中鋼. 廣達. 華映友達南科. 圖 4-1. 各公司對銀行總借貸五年差額與經營成效散佈圖. 南科. 廣達. 中鋼. 學. 華映. ‧ 國. 立. 政治大. ‧ 鴻海. al. er. io. sit. y. Nat. 友達. n. 圖 4-2 各公司對銀行總借貸五年差額與總市值五年差額散佈圖. Ch. engchi. 正新. i n U. v. 廣達. 南科中鋼南亞. 友達. 圖 4-3. 鴻海. 各公司對經營成效額與總市值五年差額散佈圖. 19.

(26) 一、產業類別針對公司的產業名稱做分類，國內上櫃公司扣除金融保險產業後，一共分成 27 個產業，根據不同產業分類畫出銀行總借貸五年差額的散佈圖，如圖 4-4 :. 立. 政治大. 圖 4-4 各產業對銀行總借貸五年差額散佈圖. ‧ 國. 學. 可由圖 4-4 發現，不同產業內部的公司借貸差額狀況也不一樣，其中航運業、. ‧. 電子半導體、電子光電和電子零組件等上述產業當中，產業內部的公司借貸差額. y. sit. io. er. 需求差異較大。. Nat. 狀況分佈較廣，可知在這些產業內部的公司對資金需求變化較大，產業內對資金. (一) 銀行總借貸五年差額(千). al. n. v i n 希望能進一步分析各產業的銀行總借貸五年差額狀況，分別對 27 個的產業 Ch engchi U. (扣除金融保險)繪製統計圖表，討論其變動的情形；其中銀行總借貸五年差額為短期借款五年差額、長期借款五年差額和一年到期長期負債五年差額的總合。. 20.

(27) 政治大. 圖 4-5 各產業銀行總借貸五年差額統計. 立. 從圖 4-5 的結果顯示，電子電腦及週邊、電子其它電子、電子半導體、. ‧ 國. 學. 鋼鐵工業、航運業、電子零組件、建材營建和電子光電的銀行總借貸五年金額增. ‧. 加較多，顯示這些產業在 2007~2011 這五年當中，由銀行的借貸金額取得到的資. y. Nat. 金是增加較多的。根據圖 4-6 航運 BDI 指數變化圖，航運業在 2008 年的指數為. er. io. sit. 高點，但在 2008 年底卻下降至最低點，之後下降速度趨緩，近幾年來有持平並未明顯上升，表現有待加強，且過去幾年航運業資本支出較高，長期借貸增加，. al. n. v i n 其中長期借款的部分相對增加較多則代表中長期資本性支出資金需求較高；而水 Ch engchi U 泥工業和電器電纜的銀行總借貸五年差額卻是負的，可知這些產業對銀行的資金. 需求減少，反而因為產業的成熟與消長關係，降低對銀行資金的需求；比較特別的是塑膠工業長期借款增加許多，但短期借款卻減少許多，推論五年當中，塑膠工業的資金運用方面有顯著的財務結構調整，資本性支出需求仍多，故銀行總借貸金額還是增加。. 21.

(28) 政治大立圖 4-6 航運指數變化圖. ‧ 國. 學. (二). 總市值五年差額(億). ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 4-7 各產業總市值五年差額統計由圖 4-7 顯示橡膠工業和食品工業這兩個產業的總市值顯著增加，整體來說總市值上升，橡膠工業、食品工業等傳統產業，反而在銀行給予較少的融資資金情況下，發揮本身之專業及掌握海內外市場發展趨勢，尤其是在中國大陸市場掌握好的發展機會，創造更佳之總市值成長及經營成效。例如橡膠產業中的正新前 22.

(29) 往大陸發展後有顯著的成長，帶動整體橡膠產業；但電子產業中的光電和半導體以及塑膠和航運產業的總市值皆下降，期間時逢 2008 年金融海嘯，普遍產業狀況和整體經濟狀況不佳，所以大部分的產業總市值是減少的。. (三) 經營成效 (千) 經營成效的計算方式為，計算 2011 年股東權益和 2011 年股本的差額，扣除 2007 年股東權益和 2007 股本的差額，再加上五年累積的現金股利和股票股利之總和。如圖 4-8 所示。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 4-8 各產業經營成效五年差額統計根據圖 4-8，其它電子、塑膠工業和電腦及週邊設備的經營成效增加最多，由於其它電子包含鴻海，而塑膠工業當中包含台塑和南亞等，電腦及週邊設備包含廣達，這些皆是規模較大的公司，其中塑膠工業增加較多是因為其累積的現金股利和股票股利數量較大，造成經營成效顯著增加；而電子光電、電子半導體和航運業經營成效降低許多，可能因為產業結構進行調整增加資本，但其經營成效並不顯著。. 23.

(30) 二、 LED、LCD、DRAM 和太陽能產業(3D1S) 我們一共選取有興趣且有完整資料變數的 3D1S 公司共 28 家，其指數彙編分類如表 4-1。表 4-1 3D1S 公司指數彙編分類 LCD–零組件、TFT 面板. LED 及光元件. IC-DRAM. 太陽能. 福華. 華映. 璨圓. 南科. 茂迪. (其它電子). (電子光電). (電子光電). (電子半導體). (電子光電). 瑞儀. 友達. 鼎元. -製造. 昱晶. (電子光電). (電子光電). 華宏. 奇美電. (電子光電). (電子光電). 晶電. 威剛. (電子光電). (電子光電). (電子半導體). 能緹. -銷售. (電子零). 品安. 泰谷. (電子半導體). ‧ 國. (電子半導體). y. sit. io. n. al. er. (電子光電). 群創. Nat. 力特. -銷售. 合晶. ‧. (電子光電). (電子光電). (電子光電). 學. 迎輝. 立. (電子光電) 商丞政治大華興 (電子半導體). C h(電子光電) engchi. iv n U-銷售. 東貝. 光鼎. (電子光電). (電子光電). 光磊. 立碁. (電子光電). (電子光電). 億光. 力晶. (電子光電). (電子光電). 首先在 28 家公司當中，發現奇美電、群創和力晶的資料不完備或已下櫃，. 24.

(31) 初步了解原因為 2010 年 3 月 8 日奇美電和統寶併入群創，而力晶在 2012 年已經下櫃資料不全，因此奇美電、群創和力晶的資料須先篩選出來不進行探索性分析，最後會針對這些特殊公司共同討論；因此總共有 25 家 3D1S 公司進行探索性分析。圖 4-9 對銀行總借貸五年差額和經營成效畫散佈圖如下，結果顯示有 3 家公司為特殊表現的離群值，分別為華映、友達和南科，暫時先保留繼續進行探索性分析。. 政治大. 立. 華映. ‧ 國. 學. 友達. 南科. ‧. Nat. al. er. io. sit. y. 圖 4-9 3D1S 公司對銀行總借貸五年差額與經營成效散佈圖. n. (一) 銀行總借貸五年差額(千). Ch. engchi. i n U. v. 為了進一步分析 3D1S 公司銀行總借貸的狀況，分別對 25 家 3D1S 公司繪製統計圖表如圖 4-10，討論其變動的情形。. 25.

(32) 圖 4-10 3D1S 公司銀行總借貸五年差額統計. 政治大可看出南科、友達、茂迪和昱晶其銀行總借貸皆是增加的，屬於銀行總借貸立. ‧ 國. 學. 增加較多的公司，而華映和力特的銀行總借貸減少許多，整體來說大部分 3D1S 公司的銀行總借貸皆有上升，但有幾家借貸明顯減少的公司，可看出 3D1S 公司. ‧. 對資金的需求變異較大。. n. al. er. io. sit. y. Nat. (二) 總市值五年差額(億). Ch. engchi. i n U. v. 圖 4-11 3D1S 公司總市值五年差額統計根據圖 4-11，瑞儀的總市值增加幅度最大，而有友達、華映和南科的總市值. 26.

(33) 下降非常多，可看出同樣是 3D1S 產業，在公司總市值五年差額表現有明顯差異。. (三) 經營成效(千). 立. 政治大. ‧ 國. 學. 圖 4-12 3D1S 公司經營成效統計. ‧. 由圖 4-12 可看出，晶電的經營成效增加最多，表現最突出，其中璨圓、瑞. sit. y. Nat. 儀、昱晶和億光的經營成效也增加許多；華映、南科和友達的經營成效下降最多；. al. n. 多，推論整體 3D1S 的經營成效變異較大。. Ch. engchi. er. io. 整體而言大部分 3D1S 公司的經營成效都有小幅增加，少數幾家經營成效下降較. i n U. v. 第二節相關分析一、. 國內上市櫃公司之變數相關分析. 先過濾 7 家可能為離群值公司，包含鴻海、友達、廣達、中鋼、南科、華映 27.

(34) 和南亞，避免影響整體變數的特徵，進行 403 家公司的相關分析，如表 4-2：表 4-2 國內上市櫃公司之變數相關係數相關銀行總借貸五年差額銀行總借貸五年差額. 總市值五年差額. Pearson 相關. 1. -.019. .093. .701. .061. 403. 403. 403. Pearson 相關. -.019. 1. .094. 顯著性 (雙尾). .701. 顯著性 (雙尾) 個數總市值五年差額. 個數經營成效. 經營成效. Pearson 相關. 立. 顯著性 (雙尾). .059. 政治大. 個數. 403. 403. 403. .093. .094. 1. .061. .059. 403. 403. 403. ‧ 國. 學 ‧. 由表4-2可知而銀行總借貸五年差額、經營成效與總市值五年差額並無顯著. y. Nat. 的相關，推測原因為企業種類眾多，每家企業的經營型態和表現不完全相同，在. er. io. al. n. 二、. sit. 市場價值以及借貸需求方面也會有不同的面向。. i n LED、LCD、DRAM 和太陽能產業(3D1S) Ch engchi U. v. 先過濾 3 家離群值公司分別為華映、友達和南科，避免影響整體變數的特徵，進行 22 家公司的相關分析，如表 4-3 :. 表 4-3. 3D1S 公司之變數相關係數相關銀行總借貸五年差額. 銀行總借貸五年差額. Pearson 相關. 總市值五年差額 1. 28. -.687**. 經營成效 .349.

(35) 顯著性 (雙尾). .000. .111. 22. 22. 22. -.687**. 1. -.322. 個數總市值五年差額. Pearson 相關顯著性 (雙尾). .000. 個數經營成效. .144. 22. 22. 22. Pearson 相關. .349. -.322. 1. 顯著性 (雙尾). .111. .144. 22. 22. 個數. 22. **. 在顯著水準為0.01時 (雙尾)，相關顯著。. 由上表4-3可知3D1S公司中，銀行總借貸五年差額和總市值五年差額之. 政治大年差額和經營成效呈現反向關係，顯示銀行總借貸增加而總市值會減少，其相關立間有顯著的相關，資料呈現負相關，兩變數之間的變動方向相反，銀行總借貸五. ‧. ‧ 國. 關。. 學. 係數為-0.687；而經營成效和銀行借貸五年差額與總市值五年差額並無顯著的相. y. sit. io. er. 一、產業類別. Nat. 第三節集群分析. al. v i n Ch 讀取個別資料後進行資料合併，之後再計算各個變數值，分別為銀行總借貸五年 engchi U n. 集群分析使用軟體為 clementine，下圖 4-13 和圖 4-14 為資料整理的串流，. 差額、總市值五年差額和經營成效，刪除變數有遺漏值的公司；下一步再暫時刪除探索性分析中的特殊離群值公司，包含廣達、鴻海、中鋼、南科、友達、華映和南亞，資料一共有 403 筆，最後根據產業類別進行公司的變數合併。. 29.

(36) 政治大. 圖 4-13 資料讀取串流過程(1). 立. n. er. io. al. （一）K-means. sit. y. ‧. ‧ 國. 學. Nat. 圖 4-14 資料讀取串流過程(2). Ch. engchi. i n U. v. 根據圖 4-15 為 K-means 分析串流，使用的資料來源串流為圖 4-13 和圖 4-14，使用 Type 的節點定義各變數型態，並透過 K-means 的節點進行集群分析；設定系統自動選取 2 到 5 個集群，並由電腦找出適當的集群數，再根據其分類集群的結果分析以及解釋集群特徵。. 30.

(37) 圖 4-15. K-means 集群分析串流. 分析當中，我們發現航運業的表現明顯異於整體產業，會影響整體產業的趨勢，因此先暫時從 K-means 集群分析中取出，最後部分會討論。從圖 4-16 的結. 政治大產業，第三群包含 8 個產業，下面分別為各集群內的描述性統計量。立. 果，K-means 集群分析分成三群，第一群一共包含 14 個產業、第二群包含 4 個. ‧. ‧ 國. 學 er. io. sit. y. Nat. al. n. v i n 產業類別C K-means h e n 集群分析之各集群中心點統計 gchi U. 圖 4-16. 根據圖 4-17 的結果顯示，經營成效、總市值五年差額和銀行總借貸的變數重要性皆是 1，表示這 3 個變數在分析的過程中皆為重要的因子變數，整體經營成效和總借貸皆上升；第一群中，經營成效和銀行總借貸皆有微幅增加，而總市值變化小幅下降，屬於「穩定經營產業」，而第二群的經營成效和總借貸皆增加最多，而總市值顯著下降許多，屬於「高資金需求產業」，第三群的總借貸增加且經營成效有顯著的上升，而總市值無太多變動，屬於「成長經營產業」。根據以上分群結果，我們將各集群下的產業整理如表 4-4。. 31.

(38) 立. 政治大. ‧ 國. 學 ‧. 圖 4-17 產業類別 K-means 集群分析結果. sit. y. Nat. 根據表 4-4 產業類別 K-means 集群分析分類的結果，第一群「穩定經營產. al. er. io. 業」包含電機機械、觀光事業等 14 個產業，屬於經營成效五年差額平穩且借貸. v. n. 穩定，總市值無太多變化的產業；第二群「高資金需求產業」包含電子零組件、. Ch. engchi. i n U. 電子半導體、電子光電和建材營建，這些產業的銀行總借貸增加最多，經營成效上升但總市值下降最多；第三群為「成長經營產業」包含電腦及週邊設備、電子通路塑膠工業、化學工業、鋼鐵工業、其他、橡膠工業和食品工業，屬於銀行總借貸小幅增加且經營成效顯著上升的產業，總市值無太多變動。. 32.

(39) 表 4-4 產業類別 K-means 集群分析分類穩定經營產業. 高資金需求產業. 成長經營產業. 觀光事業. 電機機械. 電子–電子零組件. 電子–電腦及週邊設備. 電子–通信網路. 紡織纖維. 電子–半導體. 電子–電子通路. 生技醫療. 汽車工業. 電子–光電. 塑膠工業. 造紙工業. 電子–其他電子. 建材營建. 化學工業. 水泥工業. 電器電纜. 鋼鐵工業. 電子–資訊服務. 油電燃氣. 其他. 貿易百貨. 玻璃陶瓷. 橡膠工業. 立. 政治大. 食品工業. ‧ 國. 學. 下圖 4-18 為在 K-means 分析下，經營成效和銀行總借貸五年差額的散佈圖，可看出在「高金資需求產業」在散佈圖的右上方，銀行借貸增加最多，經營成效. ‧. 有顯著上升；而「成長經營產業」當中的塑膠，銀行借貸增加不少，且經營成效. n. al. er. io. sit. y. Nat. 上升最多。. Ch. engchi 塑膠. i n U. v. 橡膠建材營建半導體. 電子零組. 電子光電鋼鐵. 圖 4-18 各產業類別之經營成效與銀行總借貸五年差額散佈圖 (K-means). 33.

(40) （二） Two-step 如圖 4-19 為 Two-step 集群分析串流，根據圖 4-17 和圖 4-18 資料讀取串流過程，並應用 Type 節點定義變數型態，再透過 Two-step 的節點進行集群分析，交由電腦系統自動選取適當的集群數，再根據其分群結果進行分析與解釋。. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 圖 4-19 產業類別 Two-step 集群分析串流. ‧. 分析過程同 K-means，為了避免特殊值影響，先暫時排除航運業，根據圖 4-20. y. Nat. io. sit. 的結果，Two-step 集群分析分成三群，第一群一共包含 20 個產業，第二群包含. n. al. er. 2 個產業，第三群包含 4 個產業。. Ch. engchi. i n U. v. 圖 4-20 產業類別 Two-step 集群分析之各集群中心點統計根據圖 4-21 的結果，經營成效、總市值五年差額和銀行總借貸五年差額的. 34.

(41) 變數重要皆是 1，可知在分析的過程中這三個變數皆為重要的因子變數，經營成效和總借貸皆有上升；第一群當中經營成效和銀行總借貸皆有上升，其總市值無太大改變，屬於「穩定經營產業」，第二群的銀行總借貸增加，經營成效增加最多，總市值小幅增加，屬於「高經營產業」，而第三群為經營成效和總借貸皆有上升，而總市值下降最多，屬於「高資金需求產業」，我們將各集群下的產業類別整理如表 4-5。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 4-21 產業類別 Two-step 集群分析結果. 根據表 4-5 產業類別 Two-step 集群分析分類的結果，第一群「穩定經營產業」包含電機機械、電腦及周邊設備等 20 個產業，經營成效和銀行總借貸平穩小幅增加，總市值也無太多變化的產業；第二群「高經營產業」包含橡膠工業和塑膠工業，借貸增加許多，經營成效顯著上升，總市值增加；第三群為「高資金需求產業」包含電子零組件、電子半導體、電子光電和建材營建，這些產業. 35.

(42) 的經營成效上升且銀行總借貸增加最多，但總市值也降低最多。. 表 4-5 產業類別 Two-step 集群分析分類穩定經營產業. 高經營成效產業. 高資金需求產業. 電機機械. 油電燃氣. 塑膠工業. 電子–電子零組件. 電子–電腦及週. 玻璃陶瓷. 橡膠工業. 電子–半導體. 邊設備. 觀光事業. 電子–光電. 電子–電子通路. 電子–通信網. 建材營建. 紡織纖維. 路. 化學工業. 生技醫療. 汽車工業. 食品工業造紙工業. 鋼鐵工業. 水泥工業電子–資訊服. sit. y. Nat 務. io. er. 其他. ‧. 電子–其他電子. 電器電纜. 學. ‧ 國. 立. 政治大. 貿易百貨. n. al. Ch. engchi. i n U. v. 由圖 4-22 顯示，右上角為「高資金需求產業」，其銀行總借貸增加上生許多，且經營成效增加，但總市值下降；上方為「高經營產業」，集群中的銀行借貸皆上升最多，其中塑膠工業和橡膠工業經營成效上升許多。. 36.

(43) 塑膠. 橡膠. 建材營建半導體. 電子零組. 電子光電. 圖 4-22 各產業類別之經營成效與銀行總借貸五年差額散佈圖 (Two-step 集群). 政治大使用的資料來源串流為圖 4-21 和圖 4-22 共 410 筆，挑選出有興趣的 LED、立. 二、 LED、LCD、DRAM 和太陽能產業的公司分群 ( 3D1S ). ‧ 國. 學. LCD、DRAM 和太陽能產業的公司，一共 28 家進行資料合併，如圖 4-23，使用 Type 的節點定義各變數型態。. ‧. 其中奇美電、群創和力晶可能會有資料不完整或下櫃的狀況，先暫時排除不. sit. y. Nat. 加入模型；為了避免特殊離群值包含華映、南科和友達的干擾，在集群分析中也. io. al. er. 暫時排除離群值。最後篩選出 22 家公司，再針對合併完的資料做集群分析。之. n. 後會另外針對暫時排除的離群值公司包含奇美電、群創、力晶、華映、南科和友達進行討論。. 圖 4-23. Ch. engchi. i n U. v. 3D1S 資料串流與原先資料合併 37.

(44) （一） K-means 圖 4-24 為 K-means 分析串流，使用的資料來源串流為圖 4-23，透過 K-means 的節點進行集群分析，系統會自動選取 2 到 5 個集群，由電腦找出適當的集群數，再根據其分類集群的結果進行分析解釋。. 政治大圖 4-24 3D1S 公司 K-means 分析串流立. ‧ 國. 學. 根據圖 4-25 的結果，一共分成三群，第一群一共有 15 家公司，第二群、有 5 家，而第三群有 2 家公司。. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 4-25 3D1S K-means 分析之各集群中心點統計根據圖 4-26 的結果，經營成效、總市值五年差額和銀行總借貸五年差額的變數重要皆性是 1，在分析的過程中經營成效五年差額、總市值五年差額和銀行總借貸五年差額皆為重要的因子變數；第一群的經營成效和總市值無太大改變，銀行總借貸小幅上升，屬於「一般客戶群」；第二群的經營成效增加，且銀行總. 38.

(45) 借貸上升最多，而總市值下降最多，屬於「現有客戶群」；在第三群當中的經營成效上升最多，總市值和銀行總借貸有小幅增加，屬於「潛在客戶群」。我們將各集群下的產業類別整理如表 4-6。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學 3D1S 公司 K-means 分析結果. n. er. io. al. sit. y. Nat 圖 4-26. Ch. engchi. i n U. v. 根據表 4-6 ，3D1S 公司 K-means 集群分析分類的結果，第一群「一般客戶群」包含福華、鼎元等 15 家公司，經營成效和市值無太大變動，銀行總借貸小幅增加；第二群「現有客戶群」包含億光、晶電、茂迪、昱晶和合晶，這些公司的經營成效增加，銀行總借貸上升最多，但總市值減少了；第三群為「潛在客戶群」包含燦圓和瑞儀，此群內的經營成效增加最多，總市值上升且銀行總借貸小幅增加但不多。. 39.

(46) 表 4-6 3D1S 公司 K-means 分析分類一般客戶群. 現有客戶群. 潛在客戶群. 福華. 能緹. 東貝. 億光. 璨圓. 鼎元. 泰谷. 光磊. 晶電. 瑞儀. 華興. 威剛. 光鼎. 茂迪. 華宏. 品安. 立碁. 昱晶. 商丞. 迎輝. 力特. 政治合晶大. 立. ‧ 國. 學. （二） Two-step. 透過 Two-step 的節點進行集群分析，由系統自動選取 2 到 5 個集群，電腦. ‧. 會找出適當的集群數，再根據其分類集群的結果進行分析解釋，圖 4-27 為分析. n. al. er. io. sit. y. Nat. 串流。. Ch. engchi. i n U. v. 圖 4-27 3D1S 公司 Two-step 集群分析串流根據圖 4-28 的結果，一共分成三群，第一群一共有 14 家公司，第二群、有 5 家而第三群包含 3 家公司。. 40.

(47) 圖 4-28 Two-step 集群分析之各集群中心點統計根據圖 4-29 的結果，經營成效、總市值五年差額和銀行總借貸五年差額的. 政治大. 變數重要皆性是 1，可知分析的過程中，這三個變數都是重要的因子變數；第一. 立. 群的經營成效和總市值無太大變化，銀行總借貸小幅上升，屬於「一般客戶群」；. ‧ 國. 學. 第二群的經營成效增加最多，而銀行總借貸小幅上升但總市值下降，屬於「潛在客戶群」；第三群的經營成效和銀行借貸皆有增加，其中銀行借貸上升最多，總. ‧. 市值下降最多，屬於「現有客戶群」，我們將各集群下的產業類別整理如表 4-7。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 41. i n U. v.

(48) 立. 政治大. ‧ 國. 學. 圖 4-29 3D1S 公司 Two-step 集群分析結果. ‧. sit. y. Nat. 根據表 4-7，3D1S 公司 Two-step 集群分析的結果，第一群「一般客戶群」. io. er. 包含福華、鼎元等 15 家公司，經營成效和市值無太大變化，銀行總借貸小幅增加；第二群「潛在客戶群」包含璨圓、瑞儀、億光、晶電和東貝，此群內的經營. al. n. v i n Ch 成效增加最多，而總市值下降但總借貸明顯上升；第三群為「現有客戶群」包含 engchi U. 茂迪、昱晶和合晶，經營成效上升且銀行總借貸增加最多，但總市值下降最多。. 42.

(49) 表 4-7 3D1S 公司 Two-step 集群分析分類一般客戶群. 潛在客戶群. 現有客戶群. 福華. 商丞. 迎輝. 璨圓. 茂迪. 鼎元. 能緹. 光磊. 億光. 昱晶. 華興. 泰谷. 光鼎. 瑞儀. 合晶. 華宏. 威剛. 立碁. 晶電. 品安. 力特. 東貝. 綜合 Two-step 和 K-means 集群方法，討論繪製圖 4-30。圖 4-30 為 3D1S 之. 政治大. 經營成效與銀行總借貸散佈圖，最右方為「現有客戶群」，銀行總借貸增加最多，. 立. 經營成效也有增加，但總市值下降，中上方為「潛在客戶群」，經營成效上升但. 億光璨圓. n. 東貝. Ch. 華宏. engchi. 昱晶. er. io 力特. sit. 瑞儀. al. 現有客戶群. y. 晶電. Nat. 潛在客戶群. ‧. ‧ 國. 學. 銀行總借貸增加，有固定的資金需求，視為可以繼續發展之客戶。. 合晶. i n U. v. 圖 4-30 3D1S 之經營成效與銀行總借貸五年差額散佈圖. 43. 茂迪.

(50) 第四節特殊產業和特殊企業討論一、航運業 2005 年起在中國大陸經濟大幅成長，中國造船業發展，帶動海運的需求，在 2006~2008 的新船訂單大增，但之後受全球經濟復甦不穩影響，擴張速度銳減，產業出現供過於求的趨勢，2008 年有許多資本性的支出，有數量較多的借貸，而近幾年對銀行的資金需求降低，且營運方面不如預期，有改善的空間。由於造船訂單急縮及鋼價走跌，自 2008 年以來平均造船價下跌約四成，由於訂單展望不佳，造船業產能嚴重過剩，因此航運業對銀行的資金需求銳減，其. 政治大許多，由於前期有較多的資本性支出，但並未明顯反應在產業經營成效和總市值立產業營運狀況不盡理想。根據圖 4-6 航運指數變化圖也可以發現航運業發展下降. 表 4-8 航運業各個變數資料. 學. ‧ 國. 上。表 4-8 為航運業三個變數的資料。銀行總借貸五年差額(千). 總市值五年差額(億). 航運業. 36,919,239. -1,512.5. 經營成效(千) -5,327,372. Nat. sit. y. ‧. 產業名稱. io. er. 二、離群值和特殊公司. 在第一節探索性分析和第三節集群分析當中，產業分類和 3D1S 有暫時排除. al. n. v i n Ch 的特殊公司和離群值公司，包括廣達、鴻海、中鋼、南科、友達、華映、南亞和 engchi U. 群創，另外我們再挑選出有興趣且指標性的 3D1S 公司億光和晶電，一共 10 家，我們發現這些公司是具有指標性的意義，因此我們對這 12 家公司進行單獨的分析討論，表 4-9 為上述 11 家公司的基本變數資料。. 表 4-9 離群值和特殊公司之基本變數資料股票名稱. 銀行總借貸年差額(千). 總市值年差額(億). 經營成效(千). 億光. 3,184,280. (196.8). 10,215,226.95. 中鋼. 40,118,373. (673.6). 128,551,560.00. 友達. 22,625,778. (3,816.7). (87,849,411.00). 南亞. (1,978,325). (1,837.1). 53,665,782.00. 44.

(51) 南科. 29,794,637. (521.5). (144,212,952.00). 晶電. 1,666,371. (336.6). 25,189,434.50. 華映. (29,243,010). (973.0). (37,915,785.00). 廣達. 71,702,163. 846.4. 97,028,439.00. 鴻海. 49,681,386. (3,846.1). 305,523,454.00. 群創. 208,726,488. (2,124.2). 56,741,910.00. (2010併奇美電和統寶). 註:括號為負值可由表 4-9 發現 2010 年奇美電和統寶併入群創，造成群創在 2010 年的一年內到期長期負債上升許多，因此銀行總借貸金額暴增，其它九家公司的變化也非常大，我們可由圖 4-32 發現，這些特殊公司和離群值占當年度的總借貸比例接. 政治大. 近 30%，可知這些企業的確為銀行主要放款對象。. 立. ‧. ‧ 國. 學 sit. y. Nat. n. al. er. io. 圖 4-31 特殊公司借款占當年度的總借款比例. Ch. engchi. i n U. v. 我們目的為銀行的放款是否對公司的經營產生幫助，並適當反映在市場價值上，繪製銀行總借貸五年差額與經營成效之二維象限圖。從圖 4-33 看出，若公司資料位於第一象限，代表銀行總借貸以及經營成效皆增加許多；位於第二象限可看出其銀行總借貸減少但經營成效增加；若位在第三象限則代表其銀行總借貸以及經營成效皆減少了；而在第四象限代表銀行總借貸增加但經營成效卻降低。. 45.

(52) 政治大. 圖 4-32 銀行總借貸五年差額與經營成效之二維象限圖. 立. 我們希望借款客戶位在第一象限，意即公司有充分利用銀行的借貸資源去生. ‧ 國. 學. 產更多的經營效益或創造市場價值；若公司位在第四象限意即目前公司未充分利用銀行的借貸資金，對實質的經營和總市值的創造並無顯著的改變，則需要多多. ‧. 檢討放款的準則。. y. Nat. 下圖 4-34 和圖 4-35 為 10 家公司的銀行總借貸差額與經營成效和總市值差. io. sit. 額之二維象限圖，圖中明顯的可看出公司的象限分布情況，大部分企業取得較多. n. al. er. 的銀行資金，但其經營成效並不如預期之明顯，且大部分充裕的資金並無展現在. i n U. v. 總市值的差額上，無顯著的創造市場價值，因此可推論其資金使用效率並不高，. Ch. engchi. 無法完整反應在市場和公司營運，其企業主要帶動效果為規模經濟，但在經營效率方面仍有進步的空間。. 46.

(53) 鴻海. 中鋼南亞. 廣達群創. 晶電億光. 華映友達南科. 圖 4-33 離群值和特殊公司(10 家公司)之銀行總借貸差額和經營成效分佈. 政治大廣達. 億光. ‧ 國. 中鋼. 學. 華映. 立南科. 晶電. 南亞. 群創. ‧. 友達. 鴻海. io. sit. y. Nat. n. al. er. 圖 4-34 離群值和特殊公司(10 家公司)之銀行總借貸差額和總市值差額分佈圖. Ch. engchi. i n U. v. 第伍章結論與建議本章共分成結論與建議與後續研究發展共兩節，於第一節整理說明研究分析 47.

(54) 結果，並根據結果關係補充建議事項。第二節再針對本研究未能全盤考量之方向研擬後續研究發展，以利於未來借貸情況之研究。第一節結論與建議本研究主要以本國上市櫃公司為樣本，期間自 2007 年至 2011 年，探討其銀行融資金額的變化情況，相對其總市值及經營成效之變化，第一部分分析國內上市櫃公司五年整體銀行資金需求變化及趨勢；第二部分將研究樣本以產業別分類作群組分析，第三部分再針對有興趣的 LED、LCD、DRAM 和太陽能產業進行分析討論，第四部分對特殊產業和特殊公司進行分析探討，最後在第五部分會綜. 政治大一、國內上市櫃企業公司銀行總借貸立合上述結果給予建議。. (一)國內上市櫃企業公司銀行總借貸穩定成長. ‧ 國. 學. 國內企業資本性支出或是週轉性需求、國內需求或是海外投資擴廠需求，均有穩定的資金需求增加情況。研究結果顯示銀行業應該著重於放款資產之配置. sit. Nat. (二)銀行企業放款配置偏重於電子業及少數大型公司. y. ‧. 及訂價策略之調整。. io. er. 目前國內銀行放款主要集中在幾間規模較大的公司，產業部分主要集中在電子產業，這些公司以及產業取得多數的銀行資金，擁有較多的資源進行擴張或投. n. al. 資。二、產業類別 (一). Ch. engchi. i n U. v. 電子零組件、電子半導體、電子光電和建材營建 : 電子業需要足夠的資金去發展技術以及擴張資本設備，或藉由融資週轉迅. 速擴充營運規模提升競爭力，從銀行融資取得大量資金，但並無法充分反映於總市值之增加及經營效率之提升，其產業的銀行總借貸上升最多，產業經營成效微幅上升但總市值下降，其中以電子光電和電子半導體的資金需求最高，原因是因為目前電子光電和電子半導體需要足夠的資金去發展技術以及擴張資本設備，就經營成效而言，電子產業的五年累積現金股利較高，其經營成效有小幅增加，電. 48.

(55) 子業會發現金股利，再辦現金增資，一般有溢價發行空間，以獲得更多的資本公積，但充分資金並未反映在市場總價值。其中建材營建業的資金需求也非常大，建材營建業透過交易產生的價差使得經營成效上升不少，但總市值並無太大變化，可以再多多觀察上述產業動向，謹慎評估客戶的借貸和營運。. (二) 傳統產業:塑膠工業和橡膠工業: 塑膠工業、橡膠工業等傳統產業雖銀行總借款僅小幅增加，但累積五年現金股利和股票股利總額高，充分的盈餘可分配與股東，反映在企業的經營績效及總. 政治大分運用銀行融資槓桿提升經營成效，可以對這些表現良好的產業客戶開發相關策立. 市值上升許多，上述產業的銀行總借貸小幅增加，且經營成效顯著上升，能夠充. 略，積極保持借貸關係，並深入了解客戶需要，適時提供完善的資金服務。塑膠. ‧ 國. 學. 工業的五年累積股東現金股利偏高，有足夠的盈餘可分配給股東，而總市值仍有. ‧. 進步空間，其中橡膠工業當中，正新在中國大陸有穩定的發展，其現金股利和股. y. Nat. 票股利的五年累積總額偏高，可見其有充分的盈餘可分與股東，因此反映在企業. er. io. sit. 的經營績效，且橡膠工業總市值上升許多，這些產業為潛在優良品質的客戶，可以多接觸相關產業的公司，並了解其對資金的需求狀況。. n. al. Ch. engchi. i n U. v. 三、 LED、LCD、DRAM 和太陽能產業. 3D1S 產業高速發展且面臨國際化劇烈的競爭，除了募集大量資本之外，更需要透過銀行融資取得大量資金，發展技術及擴張設備以提升競爭力，但並無法充分反映於總市值之增加及經營效率之提升。 LED 產業較趨於成熟而商業化擴充階段，其融資雖無大幅之擴充，但市值創造及經營成效之提升較明顯，太陽能產業因產業因素而產生趨緩現象，而 LCD 和 DRAM 產業公司則在市值之減損及經營成效相對表現較差。在 3D1S 產業當中，無論產業或個別公司之融資需求，除了考慮各產業之興衰、公司規模或技術競爭力之提升等因素，同時銀行必須考量個別公司或其所屬. 49.