中 華 大 學 碩 士 論 文
題目：中小企業貸款違約預警模式之探討
The Research of Loan Default Predicting Model for Middle and Small Business
系 所 別：科 技 管 理 研 究 所 學號姓名：E09403039 馮淑鈴 指導教授：蔡 明 春 博士
中華民國九十七年二月
摘 要
中小企業在我國經濟發展過程中佔有重要地位，在政府強力 輔 導 中 小 企 業 融 資 下 ， 銀 行 對 中 小 企 業 的 放 款 金 額 有 上 升 的 現 象；因此，為提升銀行資產品質及銀行經營績效，減少中小企業 違約授信的產生，並建立中小企業貸款違約預警模式實為金融業 的重要議題。有鑑於此，本研究以國內某商業銀行竹、苗地區分 行之中小企業授信戶為研究對象，同時採用財務面及非財務面因 素進行實證研究探討，並利用邏輯斯迴歸方法建立中小企業危機 預警模式。研究結果發現違約戶在各項財務比率之年度間變化相 當大，正常戶之年度比率變化則表現較平穩，且部分比率與正常 狀態有相反之結果，顯示違約戶的財務報表較有窗飾跡象。在非 財務變數方面，不同產業別、成立時間、擔保品、銀行關係、負 責人年齡、負責人是否動用現金卡或信用循環額度之企業，其違 約比例具有顯著地差異。最後本研究利用此具區別能力之非財務 變數為作為預測變數，建立之中小企業貸款之違約預警模式，預 測能力達 85%以上。此研究結果期望提供金融機構做為建構中小 企業授信風險評估之關鍵參考因子。
關鍵詞：中小企業、財務變數、非財務變數、邏輯斯迴歸
Abstract
The middle and small business always play important roles in the track of our country’s development. Because of government policy to facilitate accommodation of middle and small business, the amount of bank loans to middle and small business appears to be increasing. Therefore, for the purpose to enhance bank asset quality, to improve business performance, and to decrease the possibility of middle and small business loan default, it is an important issue to set up a loan default predicting model for banking industry. The object of this research is the middle and small business loan customers of a commercial bank’s branches located in HsinChu and MiaoLio, first we adopt both the financial and non-financial factors to implement an empirical research , and by means of logistic regression to create a predicting model for middle and small business loan risk therewith. According to the result of this research, we find not only the related financial ratios of the default cases vary deeply from year to year, relatively, the related financial ratios of the normal cases are stable, but also some financial ratios show opposite result versus normal status. It reveals the possibility that the default loan customer dresses its financial statement. In terms of non-financial factors, the ratio of default varies from the elements
of different industries 、 period of establishment 、 collateral 、 relationship with banks、 age of the person in charge, and whether the person in charge of uses the credit line of cash card or revolving line or not, moreover the difference of default ratio is quite apparent.
Finally, this research makes use of the non-financial factors which have discriminating applicability to be the forecasting factors and creates a loan default precaution model for middle and small business thereby, the accurate ratio of the forecast is more than 85%.
Hope the result of this research can help financial institutions to set up their middle and small business loan risk evaluation model and adopt some key reference factors therein.
Key-words ： middle and small business 、 financial factor 、 non-financial factor 、 logistic regression
誌 謝
隨著論文口試的結束，在中華的學生生涯即將告一段落，心 中溢滿著感恩與不捨，回顧起這段學習過程中，感謝許多貴人的 相 助，使 我 能順 利 完 成學 業，藉 此 機 會 表 達 心 中 對 他 們 的 謝 意 。
首先，要感謝論文指導老師蔡明春博士，蔡老師兼任經管所 所長，在忙碌的行政工作下，仍細心、耐心地指導，使我對學術 研 究更 加 認 識，其 專 業且 認 真 嚴謹 的 態 度，也 是 我 學 習 的 榜 樣 。 而口試委員施光訓老師及林淑萍老師對於論文內容的若干建議 與提示，得以讓篇論文更趨完備，在此表達由衷的感激。
同窗蔡大哥、千惠、西勤、春美、惠文、君勵、智宏、小明、
秀珍等，不時地打氣加油，成為亦師亦友的好伙伴；另論文撰寫 過程中，坤志、靜芳、青展、羿蓁的幫忙，同事蓓琦、松華協助 樣本之取得等，都對於論文的完成有很大的貢獻，深深銘謝在心。
在職場工作二十餘年後踏入校園重做學生是件幸福的事，在 珍 惜這 福 份 的同 時，要 感 謝 我 的長 官 張 副 總 水 圳、曾 經 理 水 舟 、 曾經理文章的鼓勵與包容，另工作上陳副理慧鎂、林副理明珠及 同 事們 的 協 助與 關 懷，使 我 可 以順 利 完 成 學 業，在 此 深 表 謝 意 。
感謝我的先生及家人的鼓勵與支持，使我在工作及學習上無 後顧之憂，得以全力以赴，願以這份成果與喜悅與他們共享。
最後感謝所有愛護我、關懷我的師長及朋友們，謝謝你們。
馮淑鈴 謹誌 2008/2/6
目 錄
摘 要 ……… i
誌 謝 ……… iv
目 錄 ……… V 圖目錄 ……… vii
表目錄 ……… viii
第一章 緒論 ……… 1
1.1 研究背景與動機 ……… 1
1.2 研究目的 ……… 4
第二章 文獻探討……… 5
2.1 中小企業之授信現況 ……… 5
2.2 違約貸款之定義 ……… 8
2.3 違約預測變數 ……… 8
2.4 預警模型 ……… 17
第三章 研究設計……… 21
3.1 研究對象 ……… 21
3.2 研究架構……… 21
3.3 研究變數之選取與定義 ……… 22
第四章 實證分析……… 35
4.1 授信戶屬性分析 ……… 35
4.2 財務比率分析 ……… 37
4.3 不同屬性授信戶違約比率分析 ……… 44
4.4 中小企業貸款之違約預警模式 ……… 48
第五章 結論與建議……… 53
5.1 結論 ……… 53
5.2 管理意涵 ……… 56
5.3 研究限制 ……… 57
5.4 對後續研究者的建議 ……… 57
參考文獻 ……… 59
圖目錄
圖 2.1 信用評等表評估指標圖……… 15
圖 3 . 1 研 究 架 構 圖 … … … 22
圖 4 . 1 貸款狀態比較-流動比率 ……… 38
圖 4 . 2 貸款狀態比較-速動比率 ……… 38
圖 4 . 3 貸款狀態比較-負債比率 ……… 40
圖 4 . 4 貸款狀態比較-固定長期適合率 ……… 40
圖 4 . 5 貸款狀態比較-應收帳款週轉率 ……… 41
圖 4 . 6 貸款狀態比較-存貨週轉率 ……… 41
圖 4 . 7 貸款狀態比較-總資產週轉率 ……… 42
圖 4 . 8 貸款狀態比較-純益率 ……… 42
圖 4 . 9 貸款狀態比較-淨值獲利率 ……… 43
圖 4 . 1 0 貸款狀態比較-財務費用率……… 43
圖 4.11 邏輯斯迴歸模式最適判別分割值選取圖 ………… 51
表目錄
表 2.1 中小企業定義簡表……… 6
表 2.2 2006 年底對中小企業放款餘額前十大銀行………… 7
表 2.3 財務變數之相關文獻彙總表……… 11
表 2.4 非財務變數之相關文獻彙總表……… 16
表 2.5 企業危機預警模式建構方法之相關文獻彙整表…… 18
表 2.6 中小企業危機預警之國內相關文獻彙整表………… 19
表 3.1 中小企業授信信用評等表……… 24
表 3.2 本研究選取之財務比率自變數與操作性定義彙整表. 25 表 3.3 非財務變數彙總表 ……… 31
表 3.4 本研究選取之非財務比率自變數與分類內容彙整表 32 表 4.1 樣本屬性分析表 ……… 36
表 4.2 不同屬性授信戶違約比率分析結果……… 44
表 4.3 預測變數表……… 49
表 4.4 邏輯斯迴歸分析表 ……… 49
表 4.5 邏輯斯迴歸模式預測結果－判別分割值 0.5 ……… 50
表 4.6 邏輯斯迴歸模式判別正確率表 ……… 51 表 4.7 邏輯斯迴歸模式預測結果－最適判別分割值 0.2 … 52
第一章 緒論
1.1 研究背景與動機
近年來在民營銀行開放設立的競爭下，國內銀行存放款利差 越來越小，雖然銀行紛紛推出外匯衍生性金融商品、理財、個人 消費等非利息收入之業務，但根據中央銀行【2】之統計資料，
放款業務仍然是銀行經營之重心。授信是一種商業行為，也是一 種風險之承擔（陳嘉霖【28】），故銀行對於授信的決策品質，
攸關銀行的經營績效，因此銀行須要更注意授信戶之違約預警課 題，以兼顧放款業務之擴展及債權之保障。
中小企業一向為台灣整體經濟體系中之主體，經濟部【34】
「2007 年中小企業白皮書」顯示，中小企業家數逐年持續增加，
2006 年的台灣中小企業家數為 124 萬 4 千家，占全體企業家數 比率為 97.77%；就業人數為 775 萬 1 千人，占全體就業人數比 率為 76.66%，顯見中小企業對於台灣之失業水準、所得分配、
經濟發展具有舉足輕重之影響。此外，該白皮書也清楚點出，中 小企業資金融通管道不如大企業之多元化，一般仍是以銀行貸款 之間接融資為主。
政府為扶植中小企業發展，除設立中小企業信用保證基金提 供融資保證外，行政院金融監督管理委員會自 2005 年 7 月起，
更致力推動「本國銀行加強辦理中小企業放款方案」，至今已進
入第三年，藉由考核銀行辦理績效，給予辦事處升格為分行或遷 移分支機構，及公營行庫年度考核時加分之獎勵等，以協助中小 企業取得營運資金。在政府政策的指導下，近年來一般商業銀行 對中小企業之授信有普遍增加之現象，如 2006 年底，台灣一般 銀行對中小企業的放款餘額上升為 2.83 兆元，銀行對中小企業 的放款比率亦略為上升至 17.16%（行政院金融監督管理委員會 銀行局【5】）。在政府強力輔導協助融資下，銀行要強化金融 中介之功能，對於中小企業授信違約風險因素之認知及建立違約 預警模式就益顯重要了。
目前銀行對授信戶，均實施包含財務統計及專家判斷項目之 信用評等制度。一般而言，大企業財務資料公開透明，正確性高，
信用評等制度之適用性較理想；反觀中小企業，或因家族企業型 態，或為節稅考量，或對會計、財務管理不熟悉，帳務外包，採 用內、外二套帳務者比比皆是，普遍不重視財務報表之展現，或 普遍存在粉飾問題（吳俊儒【6】），以致其財務報表資料較缺乏 可信度，使得中小企業授信戶在向銀行申請融資時，囿於財務報 表之不真實，反應在信用評等財務面上之結果可能與事實不符，
導致在取得融資的過程中困難度較高，此時專家判斷相對重要。
此外，在相關的企業危機預警模式研究中，以往國內及國外 的 學 者 均 以 財 務 面 之 因 素 為 主 要 考 量 ， 較 少 加 入 其 他 因 素 。 但 是，正如張國浩【20】點出，我國中小企業具「人治」特色，會
計制度未健全加上透明度低，財報資訊未能充分顯示出企業的實 際狀況，所以加入非財務面因素的考量，有其必要性。因此本研 究同時探討財務與非財務變數，並採用具有自變數可為非常態、
模型適合非線性優點之邏輯斯迴歸( Logistic regression)來建構中 小企業違約預警模式。希望能透過本研究，提供銀行在授信時較 完整之衡量準則，避免主觀之專家判斷缺失，並期使在授信的過 程中，能不致於錯過有實力之中小企業授信戶，也能避開風險較 高之中小企業授信戶。
1.2 研究目的
基於上述研究動機，本研究擬以正常授信戶與違約貸款戶資 料，進行實證分析，期達到下列研究目的：
一、 探討影響中小企業違約貸款之財務因素。
二、 探討影響中小企業違約貸款之非財務因素。
三、 建立中小企業貸款之違約預警模式，以提供銀行授信前決策 及授信後預警管理之參考。
第二章 文獻探討
2.1 中小企業之授信現況
2.1.1 中小企業之定義
依據經濟部中小企業處【35】對中小企業之認定標準，所稱 中小企業係指依法辦理公司登記或商業登記之事業，並以依營業 額/資本額，或經常僱用人數兩種做為認定標準。
以營業額或資本額定義：製造業、營造業、礦業及土石採取 業實收資本額在新臺幣八千萬元以下者；農林漁牧業、水電燃氣 業、批發及零售業、住宿及餐飲業、運輸倉儲及通信業、金融及 保險業、不動產及租賃業、專業科學及技術服務業、教育服務業、
醫療保健及社會福利服務業、文化運動及休閒服務業、其他服務 業（以下簡稱其他事業）前一年營業額在新臺幣一億元以下者。
此外，各機關基於輔導業務之性質，就該特定業務事項得以 下列經常僱用員工數為中小企業認定標準：製造業、營造業、礦 業及土石採取業經常僱用員工數未滿二百人者，其他事業別為經 常僱用員工數未滿五十人者，詳如表 2.1。
綜觀過去國內學者對於中小企業定義上的相關文獻，及銀行 作業對中小企業之歸類，都係以上述標準為認定，本研究也採用 該等認定標準做為中小企業之定義。
表 2.1 中小企業定義簡表 業種別 製 造 業 、 營 造 業 、 礦
業及土石採取業
其他事業（註）
實收資本額 新台幣八千萬以下
最近一年營業額 新臺幣一億元以下
經常僱用員工數 200 人以下 50 人以下
**(註)農 林 漁 牧業、水電 燃氣業、批 發及零 售業、住宿 及餐 飲業、運 輸 倉 儲 及 通 信 業 、 金 融 及 保 險 業 、 不 動 產 及 租 賃 業 、 專 業 科 學 及 技 術服務業、教育服務業、醫 療 保健及 社會 福利服 務業 、文化 運動 及休閒 服務 業、其 他服 務業
**本研究整理
2.1.2 中小企業之授信現況
資金是企業營運的重要命脈，企業資金的來源主要分為內部 及 外 部 資 金 ， 內 部 資 金 主 要 包 含 資 本 、 企 業 盈 餘 及 各 項 提 存 準 備，外部資金除了私人借貸與商業信用（帳款賒貸）外，主要是 銀行借款及在金融市場上發行公司債、商業本票及各種證券等。
中小企業資金較不充裕，加上規模不大，透過直接市場籌資機會 小，向銀行借款則為其主要的資金來源。
中小企業由於擔保力不足且財務較不健全，從銀行取得貸款 較為困難。政府為協助中小企業取得融資，近年來除數度挹注中 小企業信用保證基金之淨值，強化該基金之承保能力外，行政院 金融監督管理委員會也自 2005 年 7 月起實施「本國銀行加強辦 理中小企業放款方案」，本國一般銀行對中小企業之放款餘額有 明顯的增加。依據行政院金融監督管理委員會之統計【5】，2006
年銀行對中小企業放款餘額為 2.83 兆元，較 2005 年之 2.56 兆元 增加 2723 億元（0.27%），占整體放款餘額之比率也由 2005 年之 16.06%上升為 17.16%。
在個別銀行對中小企業放款資料方面，2006 年底對中小企 業放款餘額前十大的銀行及其放款餘額如表 2.2 所示；從表 2.2 中 很 清 楚 顯 示 ， 對 中 小 企 業 放 款 餘 額 最 多 的 銀 行 為 合 作 金 庫 銀 行，次為第一銀行，且此兩家銀行市占率均超過 10%；另這十家 銀行對中小企業放款占整體中小企業放款總金額之 67.19%，顯 示貸款銀行的集中度相當高。隨著「本國銀行加強辦理中小企業 放款方案」的持續實行，預期將使中小企業取得融資的管道更順 暢。
表2.2 2006年底對中小企業放款餘額前十大銀行
銀 行 別 放款餘額 市場占有率 占該行放款比率 合作金庫銀行 304,274 10.75 17.82 第一商業銀行 303,692 10.73 34.99 華南商業銀行 255,850 9.04 26.30 台灣中小企業銀行 237,496 8.39 32.41 彰化銀行 198,678 7.02 24.95 兆豐國際商業銀行 158,071 5.58 17.85 台灣土地銀行 151,284 5.34 11.26
台灣銀行 135,851 4.80 9.68
京城商業銀行 79,822 2.82 56.00 永豐商業銀行 77,041 2.72 14.26 合 計 1,902,059 67.19 20.25
資料來源：行政院金融監督管理委員會銀行局，《金融業務統計輯要》，2006年12月 單位：新台幣百萬元；%
2.2 違約貸款之定義
依據中小企業信用保證基金【1】認定逾期授信之範圍，包 括各項授信保證已屆清償期而未清償者及授信雖未屆清償期，但 借保戶之信用狀況、財務情形有顯著惡化，且承辦授信單位主張 授信視為立即到期者。
依據 94 年 7 月 1 日實施之「銀行資產評估損失準備提列及 逾期放款催收款呆帳處理辦法」【4】之規定，銀行逾期放款是指 銀行貸款的款項，借款人積欠本金或利息超過清償期三個月，或 雖未超過三個月，但銀行已向主、從債務人訴追或處分擔保品的 放款；在清償期屆滿六個月內，銀行應將上述逾期放款轉入催收 款科目。
綜上，在金融機構或金融聯徵中心有違約延遲、催收紀錄及 具有三個月以上未清償之放款與其他授信款項者，即視為逾期、
違約貸款者；本文也比照以此定義之。
2.3 違約預測變數
葉秋南【36】指出即使是經驗老到的銀行授信人員，面對授 信案件，仍然需要足夠之資訊供做決策之參考，銀行授信人員如 何有效運用許多的外部或內部資料來源，進行徵、授信決策，是 銀行授信品質及風險控管的關鍵。綜觀相關預警模式文獻所採用 之變數，可分為財務及非財務兩大類。
2.3.1 財務變數
由 於 非 財 務 報 表 因 素 不 易 量 化 ， 需 依 賴 人 員 經 驗 的 主 觀 判 斷，以致於過往的研究大多僅由財務報表因素進行信用評等模式 的建立，且以資料取得較易之上市櫃公司為研究母體者居多。一 般財務比率分析之範圍分為「償債能力」、「財務結構」、「經營效 率」、「獲利能力」等四大要項（金融人員研究訓練中心【13】）；
或加上「企業之成長性」計為五大要項分析（第一銀行【21】）。
國外學者之研究中，Drury【46】認為財務比率是企業財務 績效的最佳分析工具，其中流動比率與速動比率是短期流動性中 最佳的代表變數。Gleason【47】即指出，借款者的營運資金適 足性、流動性與獲利能力，是授信貸放前應先了解分析的項目。
Carey, Post, and Sharpe【45】則發現，財務結構、流動性與獲利 能力等風險代理變數，規模、經濟效率與成長能力等資訊代理變 數，產業別與貸款申請年度等控制變數，均是影響借款人信用風 險評等的變數。Srinivasan and Kim【50】對於企業信用評等解釋 變數的選取，也著重於流動性、財務結構、規模與獲利能力相關 變數。
國內學者之研究中，夏百陽【19】發現流動資產比率、資產 報酬率、營業利潤率、固定資產長期適合率為區別能力最強之四 個財務比率。柯光庭【14】以系統動力學建構之營運資金運作循 環模型證實：企業之現金轉換週期，將影響企業之獲利能力及流 動 性 ， 而 持 續 的 現 金 流 出 產 生 流 動 性 風 險 ， 可 能 造 成 「 黑 字 倒
閉」，而存貨轉換週期及應收、應付帳款轉換週期則為現金轉換 週期之主角；在銀行實務上，對於借款戶帳列之存貨及應收帳款 金額亦相當之關注。彙整之相關文獻顯示，存貨週轉率及應收帳 款週轉率均被採用為財務變數之一。
陳乙文、黃鈴羢【23】研究結果：財務比率中之業外收支率、
淨值報酬率、稅前淨利率、每股營業淨利率、總資產成長率、總 資產週轉率，具有區別財務危機公司與正常公司的解釋能力。
白欽元【3】則針對國內中小企業財務危機進行探討，研究 結果顯示：以危機發生前一年之流動性與償債能力、獲利能力；
危機發生前二年之償債能力與成長力、獲利能力；及危機發生前 三年之獲利能力與經營效能等變數所組成之模型，預測能力相對 較優。
張國浩【20】純以現今中小企業的財務報表為研究，發現影 響中小企業發生財務危機的主要變數為行業別（如製造業被取代 性低、非製造業被取代性高）、總資產週轉率、毛利率、財務費 用率高低等四變數。
國內相關文獻研究結果中，可供建立預警模式或預測能力較 佳之財務變數，彙整如表 2.3 所示，顯示償債能力、財務結構、
經營效率、獲利能力為一般財務預警模式或銀行實務中，不可或 缺的主要財務比率構面。
銀行
信評 A B C D E F G H I
流動比率 * * * * * * * *
速動比率 * * * * *
現金流量比率 *
長期資金適合率 * *
負債比率 * * * * * *
固定長期適合率 * * *
淨值比率 *
固定比率 * *
總資產週轉率 * * * * * * *
存貨週轉率 * * * * *
應收帳款週轉率 * * *
固定資產週轉率 * *
淨值週轉率 * * *
毛利率 *
營業利益率 * * *
純益率/淨利率 * * * *
財務費用率 * *
總資產報酬率 * * * * * *
淨值報酬率 * * * * * * *
業外收支率 *
每股淨值 *
每股盈餘 *
每股營業淨利率 * *
營收成長率 * *
淨值成長率 * *
總資產成長率 * *
經 營 效 率
獲 利 能 力
成 長 率
A:陳錦村(1995) B:夏百陽(2002) C:白欽元(2003) D:張國浩(2004) E:唐恩甜(2005) F:胡婉鈞(2005) G:陳生祥(2005) H:周百隆、盧俊安、謝孟潔(2005) I:陳乙文、黃鈴羢 (2005) 資料來源：本研究整理
財務比率
表2.3 財務變數之相關文獻彙總表
償 債 能 力
財 務 結 構
2.3.2 非財務變數
胡美惠【15】整理發現，在對財務報表實用性認知部分，不 到兩成的分析師與投資大眾認為是非常有用的，有六成五左右的 專業人員認為還算有用。但是國內一般中小企業往往有內帳、外 帳之習慣，在家族企業型態上，亦常有企業、個人財務不分之狀 況，以致財務報表之揭露訊息參考度受質疑。若銀行徵信時依據 不實之財務報表分析，可能造成銀行呆帳之產生，或亦可能損失 潛在客戶。黃美玲與張秋桂【32】研究結果即顯示在預警模式之 預測能力部分，非財務面關鍵變數之篩選有其重要之貢獻；張國 浩【20】、胡婉鈞【16】也建議納入非財務因素，將使模型更加完 善。
葉秋南【36】認為，企業是否為正派經營、其歷史背景、經 營者之信譽與責任心、財務狀況、公司前景、付款紀錄等，是銀 行核准新客戶額度前需要瞭解的項目。陳嘉霖【28】也指出領導 者缺失、投資不當、管理不當、市場景氣變化及財務不佳為企業 經營陷入危機之五大症狀。
另外，薛立言、張志向【39】發現隨著市場景氣循環以及企 業結構的改變，影響信用評等之重要財務變數存有相當程度之差 異，且對於不同產業不宜採用相同的評等模式。Asamow【43】
研究結果也指出，好的企業信用風險評估模式，應考量產業的差 異性等企業特性。根據經濟部公布的「2007 年中小企業白皮書」，
資料顯示中小企業存活率近三年來逐年下滑，且有四成之新設中 小企業活不過五年；中小企業處黃副處長文谷表示，製造業若能 渡過 3~5 年的經營危險期，往後較不易被市場淘汰，但服務業卻 有不同境遇，也印證了不同產業評估考量之項目應有所不同。
胡美惠【15】則歸納出，領導者的能力、對於環境變化之因 應、正派經營、健全的財務體制及良好的監控制度等，是影響中 小企業經營的重要因素。而 Alves【42】以小企業為預測樣本所 做 的 研 究 中 ， 導 入 非 財 務 性 指 標 ， 發 現 小 企 業 成 敗 與 經 營 者 特 性、組織特性、經濟狀況等指標息息相關。
戴錦周及陳研研【38】針對台灣地區商業銀行 1994~2002 年 間授信逾期戶還款行為之研究發現，未公開發行公司、新客戶、
保證人數較多、業外投資比率較高的授信戶，成為逾期放款的機 率較高，資本額、往來實績較高，及提供「擔保品」之客戶，成 為逾期放款的機率較低。
陳家彬、江惠櫻、賴怡洵【27】發現貸款期間、利率加碼幅 度、借款用途、授信核貸階層、產業特性等均為發生異常放款機 率之因素；但資本額、保證人、往來期間、擔保品、財務狀況、
行業分類等則與異常放款發生機率無相關。
陳柏樫【25】也指出運用非財務資訊進行中小企業信用評估 是相當重要的，研究證實，經由聯徵資料可以判斷中小企業授信 之安全相關性；且發現股權愈分散、借保戶資力愈佳、公司成立
愈久、擔保品成數愈高、負責人年齡愈大、通過認證數愈多等之 授信案件相對較安全。
黃重菁【33】對大台北地區的銀行人員進行之問卷調查，歸 納出：業界地位、營業範圍、經濟環境、產業環境、生產、市場 競爭、銷貨情形、進貨情形、產品、人力資源、財務結構、獲利 能力、經營效能等因素，是銀行對中小企業授信考量中最主要的 影響因素。
銀 行 要 提 高 授 信 資 產 品 質 ， 其 關 鍵 在 合 理 評 估 借 款 戶 的 信 用，信用評等為一種銀行徵信評估作業，係將借款戶信用要素之 各項屬性予以數量化，求得評等的結果，供作授信部門審核額度 或訂定利率、費率之參考。依據銀行公會民國七十六年「銀行辦 理授信業務信用評等要點」中所制定之授信企業信用評等表，分 為「財務狀況」、「經營管理」、「產業特性暨展望」三個面向，並 依企業規模大小分為「乙種授信企業信用評等表」(中小企業適 用)，及「甲種授信企業信用評等表」(大型企業適用)，分別賦予 不同之細項及權重比率，其中「財務狀況」構面方面，評估細項 相同但權重不同；「經營管理」、「產業特性暨展望」構面方面，
則因應企業規模之不同，評估指標及權重有所差異；相較於大型 企業，中小企業較側重於負責人之經驗、近年資本增加情形、擔 保能力的提供等，詳如圖 2.1 所示。
相關文獻採用之非財務變數彙整如表 2.4 所示。
經營效能
存貨週轉率 應收帳款週 轉率
總資本週轉率 速動比率 流動比率 償債能力
負債比率 固定長期 適用率 財務結構
獲利能力
財務費用率 稅前淨利率 淨值純益率 財務狀況
速動比率 流動比率
償債能力
負債比率 固 定 長 期 適用率
財務結構
獲利能力 財務費用率
稅前淨利率 淨值純益率
經營效能 存貨週轉率
應收帳款週 轉率
總資本週轉率
50％ 40％
經營管理 受轉投資事業之影
響
負責人一般信評 公司組織型態 內部組織功能 產銷配合情形 銀行往來信用情
況
負責人一般信評 負責人經驗 股東組成型態
近 三 年 營 業 額 平 均 成 長
近 三 年 資 本 額 增 加 情 形
銀行往來信用情況 30％ 40％
20％ 產業特性 20％
暨展望 所處業界地位
產品市場性 企業發展潛力 未來一年內行業景
設備及技術 產品市場性 提供擔保能力 未來一年內行業景氣
大型企業（甲表） 中小企業（乙表）
圖 2.1 信用評等表評估指標圖
資料來源：銀行公會，「銀行辦理授信業務信用評等要點」，民國 76 年
非財務變數 銀行
信評 A B C D E F G
產業別/業界地位 * * *
成立時間 * * *
資本額 * * * *
擔保品 * * * *
往來期間、信用、實績 * * *
保證人數 * *
業外投資 * *
是否公開發行/財簽戶 * *
貸款期間 * *
經營管理 *
借款用途 *
股權結構 * * * * *
高層學經歷/ 特質/年齡 * * * * * *
會計師資訊 *
董事會品質 *
管理架構 * *
聯徵被查詢次數 *
負責人信用放款總數(含現金
卡) *
負責人信用卡循環動用張
數 *
借保人擁有不動產估值 *
有無通過標準認證數 *
公司短中期授信總數 *
A:黃重菁(1998) B:呂紹強(2000) C:陳麗芳(2002) D:陳家彬、江惠櫻、賴 怡洵(2003) E:胡婉鈞(2005) F:戴錦周、陳研研(2005) G:陳柏樫 (2006) 資料來源：本研究整理
表 2.4 非財務變數之相關文獻彙總表
2.4 預警模型
有關企業經營危機預警之研究，自 Beaver【44】以單變量模 式建構財務危機預測模型，開始發展統計方法之模式，但因單一 變量無法兼顧多元的變化狀況，Altman【41】進而以多變量的區 別分析率來建構財務危機預測模型，又稱為 Z-score 模型。鑑於多 變量區別分析建構之模型，無法對發生危機之機率予以衡量的缺 點（Martin【48】），Martin【48】率先採用邏輯斯模式來建立財務 預測模型，又雖然 Logistic Model 與 Probit Model 為非常態分類及 迴歸解決模型中最被普遍使用的，但在實證結果時，顯示在預測 能力方面 Logistic Model 較優於 Probit Model（陳乙文、黃鈴羢
【23】），因此，學者均以邏輯斯迴歸分析進行相關預警模式之研 究較多（詳如彙整如表 2.5）。
學者 模式建構方法 主要研究結果 Beaver【44】 單變量分析
以單變量模式建構財務危機預測模型，研究發現現金 流量比、總資產報酬率、負債比率預測能力較明顯，
預測結果隨不同之財務比率而變動。
Altman【41】 多變量區別分析
建構Z-score模型，包含營運資金、保留盈餘、稅前息 前淨利、股東權益市場價值及銷貨收入等分別對總資 產之五項財務比率)
Ohlson【49】 邏輯斯迴歸
以Logit迴歸建立預測不同期間內公司破產機率之模型
，且發現發現臨界值越高時，對於將危機公司誤判為 正常公司的機率越低
Martin【48】 邏輯斯迴歸
以金融機構為對象建立財務預警模式，結果顯示：壞 帳率、BIS(資本/風險性資產)等財務比率具有明顯的 預測能力。
薛立言、張志向
【39】 邏輯斯迴歸 相同產業在不同時期，或不同產業在相同時期，決定 信用風險之財務變數有相當程度之差異。
陳乙文、黃鈴羢
【23】 邏輯斯迴歸
以Logistic建構之財務危機預警模型正確率可達95%；
對於危機之敏感性，獲利能力指標相較其他指標明 顯。
陳家彬、江惠 櫻、賴怡洵
【27】
邏輯斯迴歸
研究結果發現：貸款期間愈長、利率加碼愈高、借款 用途為分期攤還之資本支出、產生異常放款機率愈 高；授信核貸階層為單位主管者，逾期案件比率高於 單位主管以上核貸者；分行別與授信品質有顯著相 關。
唐恩甜【18】
多層次類神經網 路、T類神經網 路
研究結果證實兩種類神經網路法應用在企業財務危機 之預警是可行，及十二種變數之預測能力較六種佳。
胡婉鈞【16】 羅吉斯分析、決 策樹分析
單純以羅吉斯建構財務預警模型預測能力相當高，但 無法測出影響危機發生之變數；決策樹能測出較多的 影響危機發生變數，但危機預策能力不如羅吉斯分析 周百隆、盧俊
安、謝孟潔
【10】
瀑布羅吉斯法 比較不同變數縮減法對預警模型之影響。研究發現：
瀑布羅吉斯建構之預警模型整體解釋力較高。
周百隆、盧俊 安、許昭民
【9】
邏輯斯迴歸
以台灣上市櫃公司為研究對象，驗證以Logit
regression建立之模型對於未來發生財務危機之公司 具有區別的預測能力及穩定性。
謝智安【40】 邏輯斯迴歸
以上市櫃公司為樣本，，建立整合財務與非財務之模 型。發現以財務因素加非財務因素，較僅以財務因素 來建構預測企業財務危機模型為佳。
呂紹強【7】 邏輯斯迴歸
研究發現：較早期的預測能力以非財務因素構建之模 式較優，但越接近危機發生年度時，則以財務因素所 構建之模式較具預測能力。
資料來源：本研究整理
表2.5 企業危機預警模式建構方法之相關文獻彙整表
在中小企業違約預警模式的相關研究中，白欽元【3】及張國 浩【20】均使用邏輯斯迴歸分析，且僅從量化的財務資料中探討 建構出適用於中小企業的財務危機預警模式；胡美惠【15】則利 用問卷方式，對以中部五縣市之企業財務會計人員、投顧理專人 員進行調查，並以敘述統計、變異數、迴歸分析等方法研究歸納 出預防產生財務風險之因素。過去針對中小企業違約預警模式的 研究相對較少，且僅單純對財務因素或非財務因素為探討內容，
彙整相關研究如表 2.6。
表2.6 中小企業危機預警之國內相關文獻彙整表
學者 著作名稱 研究內容
白欽元【3】
國內中小企業財 務危機預警模型 之研究
用羅吉斯迴歸從量化的財務資料中探討建構 出適用於中小企業的財務危機預警模式，並 分析不同模型效果。
張國浩【20】
我國中小企業財 務危機預警系統 之研究
利用羅吉斯迴歸法，純以現今中小企業的財 務報表為考量，建立中小企業財務危機預警 模型。
胡美惠【15】
公司財務風險防 範預警模式之探 討-以中部中小企 業為例
針對專家訪談獲得之非財務性變數，以中部 五縣市之企業財務會計人員、投顧理專人員 為對象進行問卷調查，及以迴歸分析進行相 關變數研究。
黃重菁【33】
銀行對中小企業 授信考量因素之 研究
以大台北地區新舊銀行為研究對象，進行問 卷調查，復以因素分析、主成份分析、Z檢 定等近行分析。研究發現：銀行認為財務報 表不能充分表達中小企業的實際財務狀況及 經營成果，有賴銀行授信人員深入瞭解。
陳柏樫【25】
非財務信評因素 對中小企業融資 之探討
以某銀行已核貸製造業之中小企業為樣本，
進行非財務資訊信用評估，並以倒傳遞類神 經網路系統模型分析之。
吳俊儒【6】 中小企業信用評 等模式之研究
以國內某商業銀行之中小企業小額信用貸款 案件進行為對象，探討銀行對中小企業客戶 授信之衡量標準，依貸款金額結合非財務因 素，建立一套量化的中小企業信用評等模 資料來源：本研究整理
綜合學者研究結果，有關預警模式之研究多以二分類法，即 正常授信戶及違約授信戶為貸款狀況區分，且考量中小企業會計 制度較不健全，加入非財務因素可使模型較為完整，因此本研究 也以二分類方式及邏輯斯迴歸建構中小企業違約預警模型。
第三章 研究設計
3.1 研究對象
綜觀過去預警模式之相關研究，學者所採用財務危機公司與 正常公司之樣本比例，從 1：1（白欽元【3】、陳生祥【24】、唐 恩甜【18】、李智霖【8】）、1：2（呂紹強【7】、周百隆、盧俊安、
謝孟潔【10】、夏百陽【19】）、到 1：4（謝智安【40】）、1：20
（Ohlson【49】）都有。
本研究係以國內某商業銀行竹、苗地區分行之中小企業授信 戶為研究對象，由於中小企業授信戶樣本的取得較困難，本研究 考慮到若比照以 1：1 配對方式選取樣本數，與現實狀況差異太 大，且正常戶樣本有被稀釋之可能；但若比照使用財務危機公司 與正常公司 1：20 的比率，又可能導致財務危機公司樣本被稀 釋，兩者均會影響研究結果之區別正確率。
本研究鑒於樣本數量取得之限制，及兼顧樣本數量需滿足研 究結果達到顯著性之要求，比照周百隆、盧俊安、許昭民【9】
採取較折衷做法，以違約戶與正常戶 1：3 之比例，共計蒐集 206 份樣本，進行實證研究。
3.2 研究架構
根據本研究目的及參考前述相關文獻，本研究建立研究架構 如圖 3.1 所示。
圖 3.1 研究架構圖
3.3 研究變數之選取與定義
由第二章之文獻探討中得知，以往的研究以財務比率指標或 非財務指標為單一研究變數者較多，研究者亦多建議兩者並行研 究，有助提升研究結果之準確度（張國浩【20】、陳柏樫【25】、
陳錦村【29】、謝智安【40】、呂紹強【7】），因此本研究將同時 採財務及非財務面變數。
3.3.1 財務變數
雖然我國中小企業，或因家族企業型態，或為節稅考量，普 遍不重視財務報表之展現，以致其財務報表資料缺乏可信度。然
財務指標
非財務指標
違約狀況 z 償還能力
z 財務結構 z 經營效率 z 獲利能力
z 產業別 z 企業型態 z 成立時間 z 擔保品 z 銀行關係
z 最近三年增資情形 z 負責人年齡 z 負責人學歷
z 負責人之雙卡動用狀況
而，以財務指標來衡量企業經營之成果，在實務與理論上仍有其 參考價值，因而廣泛地使用在相關研究上。
在財務變數方面，本研究根據某全國性商業銀行中小企業信 用評等表上之財務項目(如表 3.1 所示)，選取相關變數，包括了 償債能力之流動比率及速動比率、財務結構之負債比率及固定長 期適合率、經營效率之應收帳款週轉率、存貨週轉率及總資產週 轉 率 、 獲 利 能 力 之 財 務 費 用 率 、 純 益 率 及 淨 值 獲 利 率 等 四 個 構 面，其操作性定義如表 3.2 所示。
表 3.1 中小企業授信信用評等表
乙種授信信用評等表 (中小企業適用) 企業名稱：
主 項 分 項 評 分標準 評 分
流 動比率 4 分○ 150％ 以 上 3 分○ 未滿 150％～ 100％
2 分○ 未滿 100％ ～50％ 1 分○ 未滿 50％
償 還 能
力 速 動比率 4 分○ 75％以 上 3 分○ 未滿 75％ ～50％
2 分○ 未滿 50％～ 25％ 1 分○ 未滿 25％
固 定長期 適合 率
4 分○ 80％以 下 3 分○ 逾 80％～ 130％
2 分○ 逾 130％～ 180％ 1 分○ 逾 180％
財 務 結
構 負 債比率 4 分○ 100％ 以 下 3 分○ 逾 100％ ～250％
2 分○ 逾 250％～ 400％ 1 分○ 逾 400％
應 收款項 週轉 率
4 分○ 6 次 以 上 3 分○ 未滿 6 次～4 次 2 分○ 未滿 4 次～2 次 1 分○ 未滿 2 次 存 貨週轉 率 4 分○ 5 次 以 上 3 分○ 未滿 5 次～3 次
2 分○ 未滿 3 次～1 次 1 分○ 未滿 1 次 經
營 效
率 總 資產週 轉率 4 分○ 1.2 次 以上 3 分○ 未滿 1.2 次 ～0.9 次 2 分○ 未滿 0.9 次～ 0.6 次 1 分○ 未滿 0.6 次
利 息支出 佔營 業 收入之 比率
4 分○ 2％ 以 下 3 分○ 逾 2％ ～4％
2 分○ 逾 4％ ～6％ 1 分○ 逾 6％
純 益率 4 分○ 7％ 以 上 3 分○ 未滿 7％ ～4％
2 分○ 未滿 4％～ 1％ 1 分○ 未滿 1％
（ 一）
年 度 財 務 狀 況
︵ 40
％
︶ 獲
利 能
力 淨 值獲利 率 4 分○ 12.5％ 以上 3 分○ 未滿 12.5％ ～7.5％
2 分○ 未滿 7.5％ ～2.5％ 1 分○ 未滿 2.5％
（ 一）小 計
負 責人一 般信 評 6 分○ 良好 5 分○ 尚佳 4 分○ 尚可 3 分○ 無不良信評 負 責人經 驗 6 分○ 經營該企業 10 年以上 5 分○ 經營該企業 7 年以上 4 分○ 經營該企業 5 年以上 3 分○ 經營該企業未滿 5 年 股 東組成 型態
6 分○ 股東 20 人以上或家族股份佔 20％以下 5 分○ 股東 10 人以上或家族股份佔 30％以下 4 分○ 股東未滿 10 人或家族股份逾 30％
近 三年營 業額 平 均 成長
6 分○ 20％以上 5 分○ 未滿 20％～10％
4 分○ 未滿 10％～5％ 3 分○ 未滿 5％～0％
近 三年資 本額 增 加 情形
6 分○ 每年均辦理增資 4 分○ 有二年辦理增資 2 分○ 有一年辦理增資
（ 一）
經 營 管 理
︵ 40
％
︶
銀 行往來 信用 狀 況
10 分○ 甚佳 8 分○ 良好 6 分○ 平平 4 分○ 無不良紀錄 2 分○ 退票註銷
（ 二）小 計
設 備及技 術 5 分○ 設備新穎技術優良 4 分○ 設備普通技術尚佳 3 分○ 設備簡陋技術尚可
產 品市場 性 5 分○ 居領導地位 4 分○ 中等地位 3 分○ 不及中等 提 供擔保 能力 5 分○ 十分擔保 4 分○ 部分擔保 3 分○ 無擔保
（ 三）
企 ︵ 業 40 產 ％
望 ︶ 未來一年內行業 景 氣
5 分○ 前途看好 4 分○ 維持現狀 3 分○ 呈現衰退
（ 三）小 計
（ 一）（ 二） （三） 小 計
資 料來源 ：第 一商業 銀行 行員訓 練教 材叢書 -徵信 實務
表 3.2 本研究選取之財務比率自變數與操作性定義彙整表
資料來源：本研究整理
茲根據銀行公會及金融人員研究訓練中心【13】有關之財務 分析架構，將所選取之財務比率操作性定義列示如下：
一、流動比率：
流動比率＝
此比率為測知企業短期償債能力之基本比率，係銀行徵信分析 最早採用且最重要者，因此也稱為銀行家比率。如果此項比率
財 務 比 率 財 務 比率
流動比率 流動資產
流動負債 償
債 能
力 速動比率 速動資產
流動負債
負債比率 負債總額
資本淨值 財
務 結
構 固定長期適合率 固定資產+長期投資 淨值＋長期負債
應收款項週轉率 銷貨淨額
應收款項
存貨週轉率 銷貨成本
存 貨 經
營 效
率 總資產週轉率 銷貨淨額
資產總額
財務費用率 利息費用
銷貨淨額 稅前淨利率/純益率 稅前淨利 銷貨淨額 獲
利 能
力 淨 值 獲 利 率 （ 又 稱 淨 值 報 酬 率、淨值純益率）
稅前淨利 股東權益總額
流 動 資 產
流 動 負 債 ×100％
×100％
×100％
×100％
×100％
×100％
×100％
×100％
高 於100％ ， 表 示 企 業 的 流 動 資 產 尚 足 以 償 還 現 有 之 流 動 債 務，且有剩餘供營運週轉之用，故企業流動比率愈高，表示其 短期償債能力愈佳。
二、速動比率：
速動比率＝
此項比率又稱「酸性測驗比率」，用以測知緊急之償債能力。
速動資產主要包含現金及約當現金、短期投資、應收款項淨額
（應收帳款＋應收票據－備抵呆帳）等能快速變現之資產，比 率愈高，表示企業緊急償債能力愈強。
三、負債比率：
負債比率＝
此比率用來測知企業資金來源中，外來資金與自有資金的比 重，又稱槓桿比率。比率越低表示運用他人之資金愈少，財 務狀況愈穩定；反之，比率愈高表示企業運用外部資金愈多，
財務基礎愈不穩固。
四、固定長期適合率：
固定長期適合率＝
速 動 資 產
流 動 負 債 ×100％
×100％
負 債 總 額 資 本 淨 值
×100％
固定資產+長期投資
此項比率係在測驗企業長期性的資金，用於固定資產及長期 投資之比重，以了解企業長期性資金是否足以支應其長期發 展之需。長期資金應用於長期性的投資，短期資金應作為短 期週轉之用，為企業理財的穩健原則之一。企業用短期資金，
移作長期性的運用，容易發生資金週轉不靈的現象，故此比 率以在100％以下較適宜。
五、應收款項週轉率：
應收款項週轉率＝
此週轉率用以測知企業帳款的回收速率，據以了解企業放帳的 程度；週轉次數愈高，表示帳款的收回愈快、收帳能力較強或 銷售條件較嚴，顯示其經營之效果愈佳。
六、存貨週轉率：
存貨週轉率＝
此週轉率係用以測定產品的銷售速率，並可進一步了解企業存 貨之安全存量及是否有滯銷之現象；一般而言，週轉次數愈高 表示產品銷售速度愈快，及企業對存貨的運用效率較佳。然對 此週轉率之運用，需作相對的評估，例如週轉率過高時，也可 能是存貨庫存過低之反映，進而可能發生停工待料或喪失銷貨
(次) 銷 貨 淨 額
應 收 帳 款
(次) 銷 貨 成 本
存 貨
機會等結果。
七、總資產週轉率：
總資產週轉率＝
此一比率為測驗一般管理效能的工具，用以探測一元之資產，
每年可產生多少元之營業收入，並據以判斷使用資產之效能以 及有無過度投資。
八、財務費用率：
財務費用率＝
此一比率用以顯示企業財務負擔的程度，此比率較高，通常 表示企業的負債程度較重，反之，比率較低，表示企業的財 務結構較健全。
九、純益率：
純益率＝
此比率又稱淨利率，為企業獲利能力的重要指標，舉凡投資 者、債權人、管理經營人員及股東等，均極為關切此比率。可 分為稅前及稅後純益率，本研究中係選取稅前純益率為財務變
(次) 銷 貨 淨 額
資 產 總 額
利 息 費 用
銷 貨 淨 額 ×100％
純 益 ( 淨 利 )
銷 貨 淨 額 ×100％
數。
十、淨值獲利率
淨值獲利率＝
此比率又稱股東權益報酬率、淨值純益率，係用以測度企業自 有資本之獲利能力，亦可分為稅前及稅後淨值獲利率，本研究 中係選取稅前淨值獲利率為財務變數。
3.3.2 非財務變數
綜觀過去文獻，以非財務指標為預警模式研究變數之研究不 多，主要係因非財務指標不如財務比率可供量化，有採納非財務 指標之研究者，大致是以產業、公司治理、負責人、股權結構、
擔保品、公司成立時間等構面為主。
本研究之對象為中小企業，組織規模較小，非上市櫃公司，
故對非財務變數之選取，摒除業外投資、公開發行、會計師資訊、
董事會/管理架構等變數，主要係參考銀行對中小企業信用評等 所採用之因素，以及過去相關企業危機預警模式文獻中，曾為學 者採用之項目，剔除負責人經驗、業界地位等主觀意識較強之變 數，並兼顧資料取得之難易度，初步篩選了 9 個自變數進行研究
（詳如表 3.3），及其分類方式如下：
一、 產業別：分為製造業、非製造業，並依據樣本之銀行徵信行 純 益 ( 淨 利 )
股 東 權 益 總 額 ×100％
業編號(主計處標準分類)歸類。
二、 企業型態：分為家族企業、非家族企業。
三、 成立時間：分為 5 年(不含)以下、5～10 年、10 年（含）以 上。
四、 擔保品：分為動產或不動產抵押權、應收帳款或客票、信用 保證機構之保證，及無擔保品。
五、 銀行關係：分為主力銀行、非主力銀行。
六、 最近三年增資情形：有或無。
七、 負責人年齡：分為 30 歲以下、30(含)~45 歲、45(含)~60 歲、
60(含)歲以上。
八、 負責人學歷：分為碩、博士、大專畢業、高中、高職畢業、
國中(含)以下。
九、 負責人是否動用現金卡或信用卡循環額度：是或否。
本研究選取之非財務變數與分類內容彙整如表 3.4 所示。
表 3.3 非財務變數彙總表 銀行
信評 A B C D E F G 本研究
採用
產業別/業界地位 * * * ※
成立時間 * * * ※
資本額 * * * * ※
擔保品 * * * * ※
往來期間、信用、實績 * * * ※
保證人數 * *
業外投資 * *
是否公開發行/財簽戶 * *
貸款期間 * *
經營管理 *
借款用途 *
股權結構 * * * * * ※
高層學經歷/ 特質/年齡 * * * * * * ※
會計師資訊 *
董事會品質 *
管理架構 * *
聯徵被查詢次數 *
負責人信用放款總數(含現金
卡) *
負責人信用卡循環動用張
數 * ※
借保人擁有不動產估值 *
有無通過標準認證數 *
公司短中期授信總數 *
A:黃重菁(1998) B:呂紹強(2000) C:陳麗芳(2002) D:陳家彬、江惠櫻、賴怡洵 (2003) E:胡婉鈞(2005) F:戴錦周、陳研研(2005) G:陳柏樫 (2006)
資料來源：本研究整理
表 3.4 本研究選取之非財務自變數與分類內容彙整表
非財務變數 分 類 內 容
成立時間
z 5 年以內
z 5-10 年（不含）以內 z 10 年（含）以上 股東組成型態 z 家族企業
z 非家族企業
擔保品
z 動產或不動產抵押權 z 應收帳款或客票 z 信用保證機構之保證 z 無擔保
產業別 z 製造業
z 非製造業 銀行往來關係 z 主力銀行
z 非主力銀行
負責人年齡
z 30 歲以下 z 30（含）~45 歲 z 45（含）~60 歲 z 60 歲以上
負責人學歷
z 碩、博士 z 大專畢業
z 高中、高職畢業 z 國中（含）以下 負 責 人 是 否 動 用 現 金 卡 或
信用卡循環額度
z 是 z 否 最近三年資本額增加情形 z 有 z 無 資料來源：本研究整理
上表主力銀行、擔保品、家族企業等變數之操作性定義如下：
一、主力銀行
依據陳盈樺【26】研究結果，台灣的銀行與企業間存有主力 銀行關係，透過問卷得到判斷主力銀行關係的五個指標，依其重 要性排序分別為：信用額度、中長期貸款、往來期間、支票存款 帳戶、與薪資轉帳。本研究以此為基準：以信用額度最大、有中 長期貸款、往來期間超過三年、設有支票存款帳戶或薪資轉帳等 為指標，依重要性分別賦予 4、3、2、1 等不同之權數，以總得 分最高者視為主力銀行。
二、擔保品
依銀行法第十二條規定，銀行辦理擔保授信，係徵取下列之 擔保品者：1.不動產或動產抵押權；2.動產或權利質權；3.借款 人營業交易所發生之應收票據；4.各級政府公庫主管機關、銀行 或經政府核准設立之信用保證機構之保證。經訪談銀行業現職專 業授信人員了解到，目前以動產或權利質權之案件較少，且本研 究樣本中確無此類擔保品，加上目前交易付款方式以匯款處理之 應收帳款與應收票據之意義相同，均為自償性融資，是以本研究 有 關 徵 取 擔 保 品 部 分 ， 以 動 產 或 不 動 產 抵 押 權 、 應 收 帳 款 或 客 票、信用保證機構之保證三項，另對於非足額徵取客票或存款質 押之授信，均歸類為無擔保。
另了解到在銀行實務上，授信戶可能同時有擔保及無擔保 授信，本研究為求單純化，係以單一選項方式歸屬，並以 1.動產 或不動產抵押權；2.應收帳款或客票；3.信用保證機構之保證，
為次序歸類，如樣本企業同時提供不動產設定抵押權，又有移送 信用保證機構之保證之授信，則擔保品僅歸類為「動產或不動產 抵押權」。
三、家族企業
倪衍森、廖容岑【17】定義家族企業為由某一家族持有控制 性股數之公司，並針對台灣上市公司做的實證研究顯示，家族公 司之融資成本負擔與非家族公司並無差異性，且家族公司現金股 利之發放率高於非家族公司。本研究之對象為中小企業，故以由 某 一 家 族 持 有 控 制 性 股 數 之 獨 資 、 合 夥 或 公 司 組 織 之 企 業 定 義 之。
第四章 實證結果與分析
4.1 授信戶屬性分析
本研究以國內某全國性商業銀行，新竹及苗栗地區分行之中 小企業授信戶為資料來源，研究期間及樣本數，以至 96 年 9 月 30 日止仍是契約存續期間或催收中之中小企業融資案件，抽樣 逐戶選取中小企業非財務及財務變數資料，共計 206 戶，其中正 常戶有 154 戶，違約戶有 52 戶，並以正常戶、違約戶為依變數，
進行實證研究。
利用 SPSS 統計套裝軟體進行統計分析，獲得樣本屬性分析 結果如表 4.1 所示。
由 4.1 表得知，所採取之 206 戶樣本中，產業別係以「非製 造業」（57.3%）居多；企業型態則以「家族企業」之 80.6%居冠；
成立時間以「10 年以上」（60.2%）為最；擔保品以「提供動產 或不動產抵押權」（43.2%）、「信用保證機構之保證」（32.5%）分 居一、二；銀行往來關係以「主力銀行」（74.8%）居多；最近三 年增資情形以「無」（71.4%）占多數；負責人年齡以「45（含）
~60 歲」（44.7%）、「30（含）~45 歲」（37.9%）分居一、二；負 責人學歷則以「高中、高職畢業」（43.7%）最多，次為「大專畢 業」（33.5%）；負責人未動用現金卡或信用卡循環額度者（80.6%）
占大多數。
本研究中有關中小企業抽樣樣本屬性以家族企業者居多，與
過 去 相 關 之 論 述 － 台 灣 中 小 企 業 大 部 份 為 家 族 企 業 的 特 質 相 符 合（郭崑謨【22】）。
表 4.1 樣本屬性分析表
屬 性 類 別 戶 數 比 例
正常戶 154 74.8%
貸款狀態
違約戶 52 25.2%
製造業 88 42.7%
產業別 非製造業 118 57.3%
家族企業 166 80.6%
企業型態
非家族企業 40 19.4%
5 年以內 38 18.4%
5～10 年（不含）以內 44 21.4%
成立時間
10 年（含）以上 124 60.2%
動產或不動產抵押權 89 43.2%
應收帳款或客票 21 10.2%
信用保證機構之保證 67 32.5%
擔保品
無擔保 29 14.1%
主力銀行 154 74.8%
銀行往來關係
非主力銀行 52 25.2%
有 59 28.6%
最近三年增資情形
無 147 71.4%
30 歲以下 8 3.9%
30（含）～45 歲 78 37.9%
45（含）～60 歲 92 44.7%
負責人年齡
60（含）歲以上 28 13.6%
碩、博士 13 6.3%
大專畢業 69 33.5%
高中、高職畢業 90 43.7%
負責人學歷
國中（含）以下 34 16.5%
是 40 19.4%
負責人是否動用現金
卡或信用卡循環額度 否 166 80.6%
資料來源：本研究整理
4.2 財務比率分析
本 研 究 利 用 獨 立 樣 本 t檢 訂 比 較 正 常 戶 與 違 約 戶 比 率 之 差 異 性時，除淨值獲利率有顯著差異外，其餘財務變數均無顯著差異，
因此後續研究中，本研究利用正常戶與違約戶在三年內各財務指 標之走勢圖說明其財務變數之差異性。
本研究樣本財務資料部份，採取樣本授信戶最近一次銀行徵 信所採用之報表，即正常戶係採用93~95年三年資料，違約戶則採 用違約發生前三年度資料；連續三年度財務報表資料，以比率3、
2、1分別代表徵信時點最近一、二、三年之數值，藉以觀察其財 務變數之變化，並利用平均數獲得圖4.1~4.10正常戶與違約戶之各 項財務比率比較圖。以下就償還能力、財務結構、經營效率、獲 利能力四個構面說明本研究結果：
一、償還能力：包含流動比率與速動比率，圖4.1及圖4.2顯示，正 常戶之年度比率變化較平穩，違約戶的變化相當大。其實，
流動比率與速動比率係檢測企業短期還款能力的常用指標，
比率高於100%，表示企業的流動或速動資產尚足以償還現有 之流動債務，故企業流動/速動比率愈高，表示其短期/緊急償 債能力愈佳。但比率過高，也可能有以下情形：1.保留過多 的現金及約當現金，造成資金閒置。2.因收帳能力低落，以 致積壓過多的應收款項，且可能隱藏呆帳。3.存貨或預付款 項等低流動性的流動資產，金額過鉅，影響緊急償還能力，
並潛藏存貨跌價損失。違約戶在比率1時的數值偏離正常值很 遠，且在比率2時急速下滑，變動率大，為銀行徵授信時需特 別注意了解的。此現象或許是違約戶為取得融資而窗飾報表 的表徵。
貸款狀態比較-流動比
0 1000 2000 3000 4000 5000
流動比1 流動比2 流動比3
流動比
平均數 正常戶
違約戶
圖 4.1 貸款狀態比較-流動比率
貸款狀態比較-速動比
0 1000 2000 3000 4000 5000
速動比1 速動比2 速動比3
速動比
平均數 正常戶
違約戶
圖 4.2 貸款狀態比較-速動比率
二、財務結構：包含負債比率及固定長期適合率，圖 4.3 及圖 4.4
顯示，正常戶之年度比率變化均較違約戶的變化大。負債比 率及固定長期適合率為檢視企業財務結構穩健度的重要指 標，藉此指標可以判斷企業自有資金是否充足、有無以短期 資 金 支 應 長 期 發 展 之 需 的 現 象 ， 兩 者 比 率 以 低 於 100%為 宜。蓋因負債比率越高表示企業舉債經營成度越高，一旦資 金供應中斷，可能面臨週轉不靈的經營風險，且負債結構中 若金融性債務比重較大，將增加公司的財務支出，間接地削 弱獲利能力。另一方面，長期資金用在長期性的投資，短期 資金供作短期週轉使用，為企業理財的原則；當企業侵用短 期資金，移作長期性的運用，若於短期債務屆期時不獲展 延，同樣容易發生資金週轉不靈的現象。資金不足為中小企 業特質之一（郭崑謨【22】），然本研究結果確顯示違約戶之 該兩項財務結構指標優於正常戶，除可能係違約戶中非製造 業之比重較高，且非製造業資本支出較少的原因外，亦或許 可以解釋為違約戶為取得融資而窗飾報表的另一表徵。
