银行往来关系对中小企业授信利率加码数及额度之影响 ─以台湾某商业银行之某区域授信数据为例 The Impacts of Banking Relationship on Bank Credit Line and Mark-Up Rate for Small Business Loans—A Case of Loan Contracts from XYZ Bank in XYZ Region in Taiwan ***陈升鸿 蔡宗谚 Sheng-Hung Chen Tsung-Yen Tsai 摘要 本研究使用国内某家上市商业银行之某地区内所属所有分行中，2005年至2009年间其内部中小企业授信放款契约数据，共280家中小企业授信户合计624笔授信契约为实证样本，以探讨中小企业银行往来关系(往来家数与年限)对其授信利率加码数及额度之影响。实证结果显示，往來年限及家数愈多同时皆会提高银行授信金额，但仅往來银行家數对利率减码具正向影响，主力银行可增加银行授信金额并利率减码。特别是金融风暴期间不仅会提升利率加码數且也会降低银行授信金额。此外，当中小企业其主力银行为此分行且往来银行家数愈多，则将获得较多的授信金额；同时，若中小企业其主力银行为此分行且往来银行家数愈多，则将获得较多的利率减码。 关键词：中小企业放款、银行往来关系、利率加码数、授信额度 ABSTRACT Using loan data on 280 small businesses from branch of XYZ bank in XYZ region over 2005 to 2009, this paper empirically investigate the impacts of bank relationship on credit line and mark-up for small and median business entities. Empirical results indicate that small business with larger bank relationship numbers and years would obtain the credit line. However, only bank relationship numbers have significantly positive influence on mark-up when main bank would increase credit line and decrease mark-up. Moreover, small business with larger bank relationship number and a main bank would gain more credit line as well as lower down mark-up for their loans. Keywords: Small business loan, Banking relationship, Bank credit line; Mark-up rate * 通訊作者；南華大學財務金融學系暨財務管理碩士班助理教授；E-mail: shenghong@。 Assistant Professor, Department of Finance and Graduate Institute of Financial Management, Nanhua University. ** 南華大學財務金融學系暨財務管理碩士班助理教授研究生 Graduate Student, Department of Finance and Graduate Institute of Financial Management, Nanhua University. 1
壹、绪论 一、研究动机 银行在金融市场所扮演的角色，主要系将藉由所吸收的资金再转贷给资金需求者，并承担资金需求者可能带来的倒帐风险。然而，存放款的利差就决定银行所愿意承担风险下的报酬，在经济体系日趋复杂环境下，银行所扮演的角色将更为重要且多元。 台湾中小企业在2009年度占全部企业总家数高达约%的比例，产值约达新台币10兆4267亿元，占整体企业销售总额约%。由此可知，台湾是一个以中小企业为主的经济结构。依据金管会98年统计，中小企业融资余额占整体企业融资比重达42%，占整体金融机构融资比重约%，显见中小企业的规模与经营良窳对银行存放款业务有很大的影响。 中小企业在经营上所面临的最大问题是资金的不足与融资管道的欠缺。而企业经营成功与否，关键在资金是否能灵活周转，特别是在面临全球化的竞争环境中，如何顺畅的获取所需资金及融资管道尤其重要。探究中小企业其融资困难的原因，(杨雅惠与萧玄逸沂，1993）,(陈文干，1997)的研究皆指出，中小企业融资的问题主要系因中小企业本身先天体质上之脆弱、来自金融机构之障碍及政府相关法令与措施所造成的限制。(杨益成，1997)分析我国中小企业融资因大多系家族企业，且经营者大多为技术或业务出身，缺乏财务背景，故在财务调度及资金运用方面，无法如同大企业灵活与顺畅；再者，中小企业财务结构普遍欠佳，且会计制度未臻健全，透明度低导致财报信息无法充分显示企业的经营实况。(袁明仪等，2006）认为一部份是经营能力或经营绩效欠佳的问题，另一部份则是规模较小所产生担保能力不足的问题。(杨雅惠，1999)认为中小企业本身的财务报表体质不良、金融机构的放款态度过于保守，不易从货币市场与资本市场获取资金，以及外围组织未臻完善，这些亦是造成中小企业面临融资困境的主要因素。另近年来受国内景气、国际金融海啸、全球化竞争及产业外移等因素影响，经营环璄更加恶化，绝大多数企业均面临资金严重短缺的窘境，其中又以中小企业所占的比率居高。因此，基于种种因素，中小企业较难在资本市场募集较低成本的资金，导致许多中小企业无法取得足够资金，必须仰赖金融机构贷放方可取得资金。 再者，金融自由化及国际化的趋势，政府于民国 81年一举核准16家民营银行，造成国内金融业过度竞争，更加深银行经营的困难。虽然金融产品不断地推陈出新，但也因重迭性过高严重影响获利。因而，传统放款业务目前仍为银行主要业务收入来源，特别在利差不断缩小且日趋竞争的环境下，如何从授信条件及风险的控管以确保银行获利，成为银行未来永续经营的重要关键课题。 银行在面临产业结构的剧烈改变，过度竞争且不变的市场规模下，也迫使银行在营销上应走向以顾客为导向，从早期被动式接触顾客，转变为主动寻找顾客，并提供优质的服务，故角色的对调使得银行往来关系更为重要。(Boot & Thakor，2000)指出当银行间的竞争越激烈时，则银行更应增加往来关系的投资。相对地，中小企业虽在银行产业2
结构改变下取得独特优势，但却因碍于信息的不透明性，银行仍会选择较佳的中小企业。所以中小企业如何从维持长期且良好的银行往来关系并从中获取较优质的服务，包含较佳的授信条件、金融商品的提供等，仍为中小企业所必需经营的要务之一。特别是，(Diamond ，1989,1991)的理论模型指出借款企业与银行维持良好往来可累积商誉，借款企业为了保护与银行往来所累积的商誉，会谨慎地选择投资计划，降低公司发生投资无效率与资产替换问题，而银行的监督次数也就随之减少，所以公司累积的商誉与银行监督次数具高度的替代关系。故本研究基于此观点来探讨何种的银行往来关系，既可使银行增加获利又可确保债权，又可让中小企业提升忠诚度，并取得较佳的授信条件，达成彼此互惠，创造双赢的局面。 但综观国内关于银行往来关系的文献，往往因银行与中小企业持续往来资料并不容易取得，故大多以上市、柜公司的财务报表数据来探讨与银行的往来关系，相关学者如：(陈家彬与赖怡洵，2003)等；或以单一年度中小企业资料探讨银行往来关系和授信条件间的关连性，如(陈龙森，2004)与(吕静芬，2007)的研究。但既有文献缺乏考虑并比较从前后期的往来关系变化，进一步评估银行对中小企业授信条件间的影响。因此，本研究使用国内某家上市商业银行其特定地区所属分行下中小企业的授信资料，藉由评估前后期契约的变化来衡量银行往来关系对中小企业授信条件的影响性。 再者，若银行往来关系是存在的，那么全球在面临2008年金融海啸侵袭，中小企业营运大多陷入谷底。尽管央行自2008年4月起采取宽松的货币政策，却导致大幅急骤调降利率约码(截至2009年12月止)，因而严重侵蚀银行获利。所以，本研究拟探讨金融海啸前后，银行往来关系对中小企业授信条件的影响。特别针对中小企业的经营特性，包括规模大小、经营年限、信用评等、负债或营收等因素，如何影响企业授信条件之差异，亦成为本研究所要探讨的议题之一。 二、研究目的 基于上述研究目的，本文研究之目的如下： 1.探讨中小企业是否因持续性的往来关系而获取较佳的授信条件。 2.探讨中小企业的经营特性下如何影响其授信条件的差异。 贰、文献回顾 一、银行往来关系之定义 传统银行所扮演的角色，系被动式的将资金供给者所剩余的资金转贷于资金需求者，即银行的存在系基于交易需求所产生。但随着环境的变迁，迫使银行必须主动拜访顾客，并藉由提供额外的服务，如快速窗口服务、金融转账系统、较优惠的授信条件或者金融商品的提供等，经由长时间的往来，累积银行与客户间的关联性，获取企业的内部信息，3
降低信息不对称的问题。因此，此特有信息价值成为银行中介的理由，也凸显银行往来关系的重要性。 在过去文献中并没有明确定义银行往来关系，(Boot，2000)首先对此提出看法，即银行提供多样金融服务与企业建立关系，并获得两类信息：(l)透过信息产生的投资可获得顾客专属信息；(2)在长期下与同一个顾客进行多次交易往来以评估投资获利的情况。信息独特性强调的是银行藉由审查及监督过程所取得的信息，该信息不具有公开性且无法被其他银行所分享。(Boot & Thakor，2000)的理论分析更进一步地指出当银行间业务竞争程度愈激烈时，银行更应提升往来关系的放款。(Ferri & Messori，2000)发现，具有强银行客户关系的银行，其逾放比率较低，而具有弱银行客户关系的银行，其逾放比率则较高。 然而，就国内文献来看，(李婉慈，2000)认为银行往来关系狭义系指经由银行授信产生的关系，广义则包括企业购买银行提供的各种金融服务所衍生的的关系，例如：借款、开立存款帐户、商业汇票承兑、保证业务等等。(陈龙森，2004)则认为银行藉由业务的执行，客户(存款人与借款人)透过向银行购买商品产生之交易行为，随着时间累积，交易关系人的扩散及购买商品种类及数目的增加，而使得银行与客户间存在一种关联性，即为银行往来关系。 二、银行往来关系的效益 (一) 提供小规模企业融资管道 中小企业通常无法在金融市场上募集资金，所以银行往往成为其取得资金的唯一管道。(Diamond，1989,1991)与 (Stiglitz & Weiss，1981)指出银行往来关系对于资产规模小、经营年限短或信息透明度低的借款企业较为重要。由于中小企业大多规模小、信息未公开，倘若于资本市场公开募集资金，其所需付出的成本及手续费亦较公开发行公司高，且也非一般小规模公司所能负担，故惟有透过银行才是对中小企业最有利且最符合成本效益的融资管道。然而，中小企业经常埋怨无法从银行获取其所需资金，探究其原因，不外是与企业的特性与经营本质有关；另一是银行基于交易成本、风险承担与信息不对称等因素的考虑，在放款决策上顾虑颇多，导致中小企业难以由金融机构取得营运所需的资金（詹佳芬，2007）。故为了顺利自银行获得所需的营运资余，中小企业应主动与往来银行建立密切的关系。 (二) 有效降低信息搜集不易及不对称的问题 中小企业与银行的互动关系，系有助于传达近期财务及营运绩效之私有信息，所以拥有良好信誉是其取得外部债务融资的第一步。(吴伟翔，2005）指出中小型企业筹资的主要来源为银行机构，但是因为信息不对称问题，向银行借贷资金就必须仰赖良好的4
银行往来关系与自我信息之完整揭露，故利用因素分析、主成份分析与多元回归模型来实证分析企业本身之财务状况、银行往来关系及授信案之条件，对于中小型企业借款成本之影响程度。(Mishkin，1997)指出信息不对称将会引发逆选择与道德危险的问题。如当银行与客户间的关系不甚密切，使得信息不对称的程度无法有效降低时，会产生诱因问题，双方会有诱因去从事对自己有利的行为，借款企业可能隐瞒关于自身不利的状况，而贷款银行提高贷款利率以弥补代理成本一监督成本。倘若企业的密切往来关系，能获得较多的企业相关信息，可以降低借款企业所承担的代理成本，减少因诱因问题所产生的道德危机与逆选择。 信息的不对称、质量的优劣，一直是影响买卖双方价格决定的因素。(Fischer，1990)、(Sharpe，1990)及(Rajan，1992)均指出，若市场中只存有一家银行，则银行对借款者内部信息非常了解，银行会利用再次协商契约时，将上次借款后所产生的信息及信息搜寻成本完全反映到再续约的契约上，故银行在续约时将具有信息垄断与优越的议价能力，故银行会利用信息垄断的力量收取经济租，此时借款企业只有事前取得银行的「承诺」以规避银行利用信息垄断的力量提高利率或缩减融资额度。另外，他们的模型也指出信息灵通与信息不灵通的银行彼此竞争的过程中：(1) 信息灵通银行因往来关系对借款者内部信息较为了解，所以其在面对低质量的借款企业会收取较高的放款利率，反之，信息不灵通的银行对质量低的借款企业并不了解，则会使用低利率。信用质量低的借款企业会转换至信息不灵通的银行，低信用质量的借款企业只会与银行维持单期的往来，且与银行的往来关系在竞争过程中将会消失。(2)信息不灵通的银行无法取得高信用质量借款企业之信息，所以其与信息灵通银行所提供的放款利率或融资额度并不存有差异，故在这两类银行的竞争过程中，高信用质量的借款企业无法改善其授信契约的条件。使得银行关系在彼此竞争下而消失，也使得两类型的银行因竞争而使得利润为零，故在这样彼此竞赛的市场中，银行往来关系必须透过银行与借款企业事前的「承诺」来维持。另(Myers & Majluf，1984)，以及(Miller & Rock，1985)认为，在信息不对称的情形下，企业要向外募集资金比较困难，由于资金募集受限，企业无法执行有正净值的投资计划，导致公司价值下降。(Diamond ，1989,1991)则更进一步探讨银行监督行为与借款企业累积信誉之间的替代关系。所以银行往来关系的价值是在于借款企业提供更多的私有信息给银行而降低信息不对称的问题。 (三) 发挥监督功能有效降低授信风险 1910年以前，银行之授信征信审核标准主要系以借款户之信用品格(Character)、偿付能力(Capacity)及资本(Capital)等三要素进行评估。直到美国银行William Post及 Edward Gee分别主张应该再加入担保品(Collateral)及营业状况(Condition of Business)而形成五C理论。而往来关系的建立可使征信作业更为完臻，藉此更深入了解企业的历史背景、于业界的地位及前景或财务及非财务面状况，甚至获取企业不想公开泄漏的内部讯息等数据。(Berger & Udell，2002)认为在关系放款中，银行搜集信息除了来自财务报5
表外，还会由与企业、企业所有者与当地小区进行接触，经由不同构面获取讯息。而此种非财务报表的信息并不会与其他潜在放款竞争者分享，这种专属企业内部的独特信息，可提供银行在借款契约再协议或再签约时，提供额外放放款与调整监督策略。特别是中小企业信息不透明的状况甚为严重，许多内部信息无法由公开场取得，更易产生信息不对称现象，在握有信息不对等旳情况下，容易衍生出逆选择与道德危险，银行无法区分借款者之风险程度而给予适当的授信条件与价格，容易吸引高风险的借款者前来借款，导致授信风险提高，引发倒帐风险，影响银行获利及经营绩效。 (Boot & Thakor ，2000)认为往来关系的建立，可使银行利用其专业的信息搜集力，获得企业内部特有的信息，而利用这些信息来决定借款价格。(Fama，1985)认为企业的巾部信息往往不能在公开场取得，但银行 藉由往来关系的建立，相较于其他债权人而言，更能够有效地拥有更多的企业内部特有讯息，更能判断企业体质的良窳，从而决定是否给予投资或授信，有效发挥监=督企业营运的功能；而(Smith & Warner，1979)则认为银行能藉由与借款者签定借款契约，并以借款契约所约定的限制条款，达到监督的功能，有效降低公司投资不足与资产替代问题，减轻企业道德风险；(Berger & Udell，1995)研究认为，银行可藉由长期往来关系取得信息利益而降低银行的信息搜寻成本与监督成本。 (四)有助于弹性调和授信条件 江元彬(2000)指出中小企业在取得贷款以后，应配合银行主动履行承诺，让银行了解公司实际运作情形，提升银行对其信任的程度，银行往后才会给予更加优惠之融资条件。长期良好的往来关系，提供银行对企业整体营运状况更深入了解，大幅降低银行对信息及监督成本，另随着企业经营年限的增长及往来时间的累积，倘若企业营运状况良好，且往来期间履约正常，便可累积声誉，强化与银行间授信条件优惠的谈判空间，诸如利率的调降、额度的增加、担保比率等等，然银行虽不一定全盘接受企业的要求，但仍会基于风险与收益的衡量下，适度作弹性的调整。(Kane& Malkiel，1965) 及(Diamond，1989)认为企业借着与金融机构建立密切关系以在资本市场上取得更多且更便宜的融资资金。(Mikkelson & Partch，1986)发现，借款人与银行之融资宣告将对公司股东权益产生超额报酬。James(1987)实证亦发现，银行融资宣告较私人借款之宣告对股东之平均报酬率较高(即企业股价提高)，此系银行扮演了重要的信息传递角色，将讯息传给资本市场投资者。(Diamond ，1989,1991)的理论模型指出借款企业与银行维持良好往来可累积商誉，所以企业累积的商誉与银行监督次数具高度替代关系，故企业的后期契约利率会低于前期契约。 另银行也利用往来关系的多种指标来观察客户的贡献度，决定是否依客户所提出的要求，给予较优惠的授信条件，如购买金融商品的手续费收入、存放款及外汇往来实绩等等。(陈锦村，1999)即利用客户利润贡献，是否达到个别银行所设定的贡献标准，以作为利率加减码的依据。另当企业与银行建立良好的往来关系后，随着企业的成长，企6
业可提出成功的投资计划案给银行作为订立借款契约的依据。当有新的信息加入时，企业与银行可以重新议定新的借款契约，而此契约的重新签订，指示未来双方的关系，有助于解决潜在利益冲突(Dennis & Mullineaux，1999)。 (五) 降低流动性风险 当借款企业发生非预期性的流动性需求或流动性风险时，其向往来密切的银行提出融资需求，则信息灵通的银行会将企业的往来信息及非预期性流动性风险问题映到再续约的契约上，故该银行会提高放款利率或甚至不愿提供额外的融资给企业，使得企业无法由该往来银行取得所需的资金，以致于企业提早面临破产及清算的问题，故企业为了规避流动性风险会选择多家往来。因此企业与银行维持往来可以降低流动性限制的问题。(Rajan，1998)指出当企业遭受外圶环境的冲击或本身发生营运困难时，有密切 往来关系的银行会伸出援手，视企业本身状况给予援助，帮助其渡过难关，这是企业向银行举债与向证券市场举债的重要差异之处。(陈盈桦，2000)实证结果指出，我国部份企业与银行往来密切，具有主力银行机制，借款企业可较易由贷款银行取得所需资金，无须维持太多的流动性资产，所以企业持有的流动性资产较低。(陈家彬与赖怡洵，2003)实证结果指出，相对于非首位融资银行，首位融资银行面临借款企业的信用评等下降时会显著提高融资额度，但此流动性保险效果可能遭受政府介入、公营行库及集团银行等因素的影响。(李婉慈，2000)亦指出企业遭受外在的环境冲击时，较少的往来银行家数因为较有监督动机且容易协商，愿意帮助企业渡过难关，而往来银行家数中，又以本国往来银行家数较为显著。 在国外的文献上，(Longhofer & Santos，1998)指出，当银行为企业首位融资银行时，银行会有动机在企业发生危机时给予协助，避免企业倒闭。 (Boot & Thakor，2000)的理论模型中说明银行应选择单一或多家往来银行的借款契约，其理论结果显示银行应该选择单一银行往来且在银行间竞争程度大时选择关系基础的放款契约。另外，他们的实证模型也显示对借款企业而言，不管是关系基础或交易基础的放款契约并不存有差异。然而若基于再协商成本考虑时，银行与企业应该会朝向关系基础的放款契约。(Diamond，1991)认为企业会选择多家银行往来，主要是因为企业具有较高的流动性风险问题，由于在单一银行往来时，银行会因往来密切而选择较多私有信息，因此银行具有信息独占力量。(Tilly，1989)所提出的流动性保险效果系认为当企业发生财务危机时，与企业维持往来的银行会提供纾困的援助。(Boot，2000 ）指出往来密切的银行为了防止原先债权收不回，而会对发生短暂性营运不灵的借款企业继续提供额外融资，以帮助他们渡过难关。 综合上述，良好的往来关系的经营，不仅帮助银行充分了解其对企业产业前景及确实之财务状况与经营成果，降低信息的不对称及莵集的成本，有助银行逾放的减少。另一方面，也协助企业资金取得的便利及征取较优渥的授信条件，创造双赢。 7
三、银行往来关系相关文献 国内外关于银行往来关系之文献相当多，但多数文献碍于样本资本取得不易，故多局限以企业或银行已公布之外部资料为研究数据源，也因此影响学术探讨的范围，无法完整诠译银行往来关系之精髓。本研究主要目的在探讨银行往来关系对中小企业之影响性，而以往探讨银行往来关系之变量甚多，唯受限于银行内部资料取得不易，故本文以往来年限、往来银行家数、银行借款比重和主力银行对授信条件做一关联性分析，相关文献整理如附录。 国内外关于银行往来关系之文献相当多，但研究通常较着重于授信条件基本特性之探讨，(Lummer & McConell，1989)是首篇比较再续约与新契约的差异，伳们的实证显示再续约的宣告效果大于新续约，这显示银行往来关系的持续性具有价值，但是他们并没有探讨往来关系对放款利率、融资额度的影响。另外，该类实证的借款企业都为上市柜公司，其规模相较于真正的中小企业来得大，而(Diamond，1989,1991)与(Stigletz & Weiss，1981)则指出银行往来关系对资产规模小、经营年限短或信息透明度低的借款企业较为重要，故这些上市柜公司的信息不对称问题相对较中小企业来得小，因此该类文献实证结果只能说明银行的独特性，而无法说明银行往来关系与银行授信行为之关系。直到 (Petersen & Rijan，1994)及 (Berger & udele，1995)才开始有系统的探讨银行往来关系对放款订价、融资额度及担保机率的影响。近年来，往来关系的相关文献快速增加，但受限于中小企业信息取得不易，他们的实证大多以公开信息或者单期信息，探讨借款企业的特性、持续期间、往来银行家数、以及购买的金融服务等因素，与往来关系对放款利率、额度与担保所产生的影响，来强化往来关系的存在。 另(Fischer，1990)指出公司在发生财务危机时需要银行进行救援，一旦银行选择救援，在借款企业重组的时期，借款企业将无能力偿还银行利息与债权，故银行在救援后的短期内会有损失发生。此时若借款企业无法承诺银行在长期的未来会对银行短期内的损失给予补偿，则银行间的竞争，将促使银行不会进行救援。反之，当银行为借款企业的首位融资者，因双方在事前具有强默契与承诺存在，故首位融资银行面临银行间的竞争将会有所限制，因此银行会因具有信息独占经济租的产生而伸出援手帮助借款企业渡过难关。(Tilly，1989)及 (Elsas & Krahnell，1998)指出首位融资银行在面对借款企业短暂性的营运困难或信用质量恶化时，将会提高融资额度协助企业渡过难关；反之非首位融资银行在面对借款企业短暂性营运困难时会紧缩银根。 综言之，鲜少有研究探讨多家往来银行关系中有关首位与非首位融资银行的差异，在国内文献中，(陈家彬与赖怡洵，2003)探讨在台湾地区的授信市场中，持续性的银行往来关系是否可为借款企业获取较佳的授信条件，如较低的利率加码数与较高的融资额度等。资料系以38家国内一般银行及176家公开发行的借款公司为对象，期间自民国81年至民国87年，共计6年，所研究的变量为前后期放款契约虚拟变量、借款公司经营年限、、存放款余额、往来银行家数、借款比率、销售成长率及首位融资银行等变量。其实证结果显示，持续性的银行往来，其反映在后期放款契约的利率加码数显著低于前8
期放款契约；首顺位融资银行相较非首顺位融资银行对借款企业收取较低的放款加码数；另相对非首顺位融资银行，首顺位融资银行面对借款企业信用评等下降时会显著提高融资额度，但此流动性保险效果可能遭受政府介入、公营行库及集团银行等因素的影响。 然本文研究将取自国内某家上市公开发行的商业银行内部资料，以未公开之中小企业为研究对象，藉由实证对中小企业作分析，了解持续性的银行往来关系是否可获得较佳的授信条件；以及首位与非首位融资银行在放款授信行为上是否存有差异性，分别就放款定订价及银行面对借款企业负债比提高、利息保障倍数减少时的授信额度之变化来进行比较。 参、研究方法 一、研究对象与数据源 本研究所认定之中小企业，系指依法办理公司登记或商业登记，并合于下列标准之事业：1.制造业、营造业、矿业及土石采取业实收资本额在新台币（以下同）八千万元以下或经常雇用员工數未满二百人者。2.农林渔牧业、水电燃气业、批发及零售业、住宿及餐饮业、运输仓储及通信业、金融及保险业、不动产及租赁业、专业科学及技术服务业、教育服务业、医療保健及社会福利服务业、文化运动及休闲服务业、其他服务业前一年营业额在一亿元以下或经常雇用员工數未满五十人者。 本研究系以国内某家上市商业银行某地区所属分行其内部中小企业授信为样本，研究期间自2005年至2009年止，共计5年。放款契约数据为交易型数据，共280户中小企业授信户，5年间约600笔授信契约资料。每笔授信资料取自该银行内部对每一授信企业户所编制的征信报告表、信用评等表、各行库借款暨违约背信纪录明细表及利率核定表。本研究中所有变量及观察值系依上述资料，并根据相关文献所选取之变量加以筛选及增加而得。 中小企业因相较于大企业信息较不透明，易产生信息不对称，故本研究拟针对所取得之中小企业户作持续性之往来关系分析，藉此分析持续之银行往来关系，对信息不透明之中小企业在授信条件上，是否存在显著的差异性。 二、研究假说 本研究主要依下面三大主题，并整理出本文之研究假说，其一利用公司与银行连续往来的前后期契约来探讨往来关系对放款利率加码数的影响，并藉此探讨是否获得较佳的授信条件，其二探讨主力与非主力融资银行在授信行为上是否存有差异，其三则探讨银行面对金融海啸是否对借款企业授信额度产生变化，即是主力银行是否会为借款公司提供流动性保险来进行探讨。 9
本文以(Diamond ，1989)提出的前后期放款契约所产生的持续性往来关系概念来衡量台湾授信市场持续往来关系，并以(陈家杉与赖怡洵，2003)所提出，利用连续往来之前后期契约来代表持续往来关系，并观察其对放款加码数之影响来作探讨，其不同在于(陈家杉与赖怡洵，2003)所采用的样本系以38家国内一般银行及176家公开发行的借款公司为研究对象，然本研究拟针对某家银行内部所取得之非公开中小企业为样本，相较前后期契约，借款企业是否因密切银行关系往来可取得较佳授信条件，另银行是否于再续约的放款契约上，以降低放款利率来反映信息搜寻成本的减少。为了让我们的实证结果更健全 ( robust ) ，本研究仍以(陈家杉与赖怡洵，2003)所使用的方法检测银行关系往来的价值。首先使用配对检定 ( Pair - wise test ）比较前后期放款利率、加码数与融资额度是否存有差异，再使用区别前后期契约的虚拟变量于回归分析中。在回归分析中，所使用的控制变量主要是依据(陈家彬与赖怡洵，2000)的理论模型，他们应用选择权订价模式于放款利率的订价上，其理论模型考虑到放款契约授信条件（如融资额度、有无担保等）、借款企业的信用质量状况对放款订价的影响。另外我们将考虑授信条件、企业与银行的经营特性与银行往来关系对放款利率的订价行为之影响。 假说一：持续性的前后期放款契约，其后期契约的放款加码数可能低于前期契约。 (Diamond ，1989) 的理论模型指出银行与企业早期往来，会收取较高的利率。借款企业与银行持续往来可以累积企业所需的市场商誉，所以借款企业为了保有商誉会选择能使其违约机率降低的投资方案，故持续往来关系因有助于反映借款企业利率，且可降低借款企业道德危险问题。而(Berger & Udell，1995)及(Blackwell & Winters，1997)也认为企业与银行的持续往来关系会反映到放款加码数。(陈家杉与赖怡洵，2003)实证显示企业与银行维持连续的往来关系在后期的放款契约可支付较低的放款加码数，即是借款企业可因银行关系往来使得后期放款契约加码数低于前期放款契约的加码数。 假设二：往来年限越久，授信条件越好(放款利率、加码利率越低及授信余额越高)。 企业与银行往来期限越久，其关系越密切，相对较容易获取企业内部信息，将大幅降低银行收集信息成本的减少，降低信息的不对称，故银行较愿意给予较佳的授信条件。在过去文献中，(Petersen & Rajan，1994)、(Berger & Udell，1995)及(Elsas & Krhnen，1998)等指出，当企业与银行往来年数越长，银行 可以根据过去的往来经验，有效获得企业内部信息，并降低信息取得成本，因此在放款利率上会给予较低的优惠。(Berger & Udell，1995)实证结果显示，银行往来关系越长，担保机率越低；(Stiglitz & Weiss，1981)、(陈龙森，2004)及(吕静芬，2007)则认为往来年数与贷款额度呈正相关。 假设三：往来银行家数越多，授信条件越差(放款利率、加码利率越高及授信余额越低)。 企业究竟与单家银行或多家银行往来较为有利，在过去文献实证下有不同的见解。(Petersen & Rajan，1994)认为当企业与多家银行往来，则贷款利率提高，信用额度减少。(Harhoff & Korting，1998)也认为当企业往来银行家数越多，个别银行越无法掌握企业信息，会增加贷款监督成本，当企业面临倒帐风险时，银行对企业可提共赔偿的资产不确定性高，债权协商也较因难，因此往来银行家数越多的企业，银行要求的担保机率会越高。但也有不相反的看法，如(Boot & Thakor，2000)的理论模型显示，银行会选择单一10
银行往来关系，主要系由于单一往来银行对借款企业内部行动的信息非常了解，所以单一银行往来会藉由再次协议契约时，将上次放款后所产生的信息及信息搜寻成本完全反映到再续约的契约上，故银行再续约时将具有优越的议价能力。(陈家彬与赖怡洵，2001)则以国内公开发行公司为样本，实证结果亦发现，往来银行家数越多，贷款利率越低。然本研究以(Petersen & Rajan，1994)与(Petersen & Rajan，1994)两者的论述建立假说，以中小企业为样本加以验证。 假设四：购买商品数量越多、存借款比例越高，授信条件越好(放款利率低、加码利率越低及授信余额越高)。 所谓商品，不单指存放款业务，尚包含支票、外汇、金融商品及系统等服务。银行可藉由不同商品的提供，间接观察到企业的经营状况及其所带来其他业务的利润贡献度，近而给予较优的授信条件，而企业是否因此取得较佳的议价能力。(Petersen & Rafan，1994)认为企业可透过购买多样化的产品或金融服务与银行建立密切的关系，银行可藉此更了解企业的经营状况，并利用这些信息发挥监督的效果；(Degryse & Van Cayseele，2000)的研究指出，企业购买的商品或服务的数量越多，利率越低；(陈龙森，2004)实证指出，企业购买的商品数越多，授信额度越大，利率越低，担保比例也越低。但仍有实证结果显示，企业购买商品数的多，与授信条件的优劣是呈现不显注的，如(吕静芬，2007)。另(陈锦村子，1998)提出，当企业存在银行的存款越多，代表企业提供银行较多的资金使用，银行可利用此低廉的资金从事较高报酬的投资计划，故企业存款越多，对银行利润贡献越高，所以存款余额与利率加码应呈负向閞系。故本研究仍对于现有所取得的样本里，就以授信时的存借款比例作研究，是否因有其他业务往来而获得较佳的授信条件。 假设五：企业若以该银行为主力银行，其所获取的授信条件是否优于非主力银行。另银行在面临金融海啸时期、企业负债比及营授比提高或者利息保障倍数减少时，企业若以该银行之主力银行时，其授信条件是否优于非主力银行。 (Tilly，1989)、(Longhofer & Santos，2000)及(Elsas & Krahene，1998)认为主力银行会得到更多相关、适切且实时的信息，故主力银行之授信行为应与非主力银行应有所差异。就银行实务而言，企业往来银行家数越多，除表示企业对银行之忠诚度不高外，银行可能会先入为主，认为企业在财务上或者另有其他银行所难以猜测的问题，而有可能造成银行在债权上产生风险，且双方关系不密切，故而给予较差的授信条件。 在文献上对于主力或非主力银行在往来关系对授信条件的影响有不同的实证结果，(Petersen & Rajan，1994)认为当企业与多家银行往来，则贷款利率提高，信用额度减少；(陈家彬与赖怡洵，2003)以公开发行的借款公司为研究对象，实证显示，主力融资银行相较非主力融资银行提供较低的加码数、较长到期期限、较高融资额度及要求较高担保比例，故借款企业与主力融资银行维持密切银行关系往来，应可取得较佳的授信条件。然(Thardden，1992)则提出，当企业只有和单一银行往来时，企业内部信息只有银行知道，银行成为企业信息独占者，产生信息闭锁问题，银行可能会利用此一优势剥削企业，11
例如提高借款利率、订定较严苛的借款契约等；(陈万清，1998)实证显示，银行往来家数越多，贷款利率率越利。 (Diamond，1991)认为企业选择多家银行往来可以降低流动性风险问题，因此在多家银行往来中，会有银行在面对借款企业短暂性的营运困难时继续提供融资，也会有银行在面对此一情况时进行紧缩银根的动作。究竟银行在面临企业非预期性遭受外在环境冲击、企业发生营运衰退或财务恶化时，是否为给予较严苛的授信条件，在国内过去文献上很少被相关研究所提及，(陈家彬与赖怡洵，2003)以公开发行的公司为研究对象，实证结果指出，相对于非首位融资银行，首位融资银行面临借款企业的信用评等下降时会显著提高融资额度，但此流动性保险效果可能遭受政府介入、公营行库及集团银行等因素的影响。本研究将尝试就所取得该银行中小企业授信户，探讨当银行在面临企业前后期契约负债比提高、营收衰退、利息保障倍数减少、营授比提高或者临金融海啸的前后期，银行是否提高放款利率、加码数或授信额度。 三、实证模型 (一) 模型设定 本研究探讨授信条件之应变量有二个，分别为利率加码数(RI)及授信额度(LOA)，自变量则从样本数据选取则主要参考自(陈家彬与赖怡洵，2000)的实证模型设定，故分别建立如下二个实证模型： RI=α+αAGE+αNUM+αDHB+αSD+αCBA+αAD+αCRi,t01i,t2i,t3i,t4i,t5i,t6i,t7 +αCO10+αGROW+αTL+αSC+αCA+αFC+ε89i,t10i,t1i,t12i,t13i,ti,t LOA=β+βAGE+βNUM+βDHB+βSD+βCBA+βAD+βCRi,t01i,t2i,t3i,t4i,t5i,t6i,t7 +βCO10+βGROW+βTL+βSC+βCA+βFC+μ89i,t10i,t1i,t12i,t13i,ti,t ⎧CBA=1 表示後期放款契約⎪ i,t⎪CBA=⎨i,t⎪CBA=0 表示前期放款契約i,t⎪⎩ (二) 变量定义 1.应变数 12
(1)利率加码数(RI) 除基本利率外，贷款利率之构成要素中应至少包括违约与期限两风险贴水，银行对一般性放款利率系由基准利率及加码利率所组成，近年来由于市场利率持续调降，致基准利率大于市场利率，为免造成加码数为负数，故实务上银行在订价上皆以定储指数利率及加码利率所组成。所谓定储利率则依台银、土银、华银、彰银、一银及本行等六家银行一年期定期储蓄存款机动利率之平均利率订定之。调整方式：每三个月调整一次。而利率加码数则为银行用来反映授信企业质量优劣以及所承担风险的溢酬。故在数据处上为避免产生混淆，因此本研究对利率订价标准以定储指数利率为订价标准，调整其加码数。 (2)授信额度(LOA) 本研究以授信余额为授信额度之代理变量，系指银行对企业授信在一定期限内可动用的额度，包含一般、购料、押汇、应收帐款承购、垫付国内票款等短期性周转金及兴建、购置厂房及设备之中长期借款。 2.自变数 (1)检验变数 A.往来年限(AGE ) 企业与银行往来年限系以企业开立帐户往来至资料基准日之年限。银行藉由过去与企业往来了解经营情况，有助于降低信息收集成本及提升监控的效益。因此银行对于往来年限较长者收取较低利率(Diamond，1989)及给予较高的授信额度，往来年限长短化分将视取得资料再作切割，去探讨往来长短对授信条件之影响，因此预测往来年限与加码数呈负向关系，与授信额度呈正向关系。 B.借款者的往来银行家数(NUM ) 系以银行在办理企业授信时，经由联合征信中心查询获取该企业于全体金融机融授信往来的银行家数，往来银行家数为衡量借款者倾向选择单一借款关系或多家借款关系之代理变量。就企业而言，与多家银行往来除可避免流动性风险外，更希望藉由多家银行往来比较来获取较佳的授信条件，然就银行实务而言，当企业与多家银行往来，其信息及利益贡献将被瓜分，将增加银行信息收集的成本，且降低监督能力。故预测往来银行家数与加码数呈正向关系，与授信额度呈负向关系。 13
C.主力银行(DHB ) 主力银行系指企业与银行往来密切关系，狭义定义系指企业在该银行办理授信时之现欠余额，相较于企业于全体金融机构的放款总余额比例较大者为主力银行，即表示较易获取公司内部实时且适切的讯息，面临信息不对称的问题低。但实际上，除了对企业放款金额外，主力银行还会提供不同的金融商品服务，但本研究则以狭义定义作为是否为主力银行之代理变量。故当信息不对称的问题低，则预测与加码数呈负向关系，与授信额度呈正向关系。 D.存借款比例(SD) 系指借款企业在办理授信时，其三个月平均活期存款积数占其比重。当企业在授信时其三个月平均存款积数占借款余额比重越大时，代表银行可藉由借款者的存款从事其他高报酬的投资计划增加收益，对银行贡献度大，另存款余额占借款余额越高亦代表企业经营况状良好，银行所承受风险越低。届时将视数据将其比重作数据切割，以探讨存借款比例多寡对授信条件之影响，因此预测存借款比例与放款加码数呈负向关系，授信额度呈正向关系。 (2)控制变量 A.经营年限(AD) 经由企业成立的年限，用以衡量企业风险。当企业经营年限越长者，代表经验越丰富，在投资决策上较易作出正向的判断，即系选择净现值大于零的方案机进行投资，故在市场上越能累积较多的商誉。届时将视数据将其年限作数据切割，以探讨经营年限长短对授信条件之影响，故预期经营年限与放款加码数应呈负向关系，与授信额度呈正向关系。 B.负债比例(CR) 以企业于全体金融机构申请授信时前一年度之负债比例来衡量。当企业负债比例较前期契约增加时，表示企业财务杠杆比率提高，银行所承担的风险将大于前期契约，所以银行会反映在后期契约，给予较严苛的授信条件。故预期负债比例与放款加码数应呈正向关系，与授信额度呈负向关系。 C.法人或非法人(CO) 14
法人或非法人为一虚拟变数，l 为法人，0 为非法人。用来衡量企业信息的透明度，因非法人不管经营上或者财务管理皆仅负责人一人，而法人尚有董监事或者股东监督，故相较非法人来的透明。尚若此关系具有价值，则该虚拟变量的回归系数为负数。 D.营收成长率(GROW ) 表示借款企业的投资机会与经营展望。当最近二年营业净收入之差除以申请授信时前二年之营业净收入。当营收成长率为越高，代表公司未来前景佳，获利好机会大，财务状况越好，因此推论营收成长率与放款加码数应呈负向关系，与授信额度呈正向关系。 E.营授比(TL) 以企业授信余额占最近一年度营业额之比率来衡量企业资金调度之灵活性，当生产或一般事业短、中期周转授信总余额占其最近一年营业额分别超过70%或50%，则表示企业资金周转不灵活，因此推论营授比越与放款加码数应呈正向关系，与授信额度呈负向关系。 F.企业规模大小(SC) 以企业净资本为代理变量，用以衡量企业的议价能力，当企业规模越大，表示其营运及管理达一定水平，信息透明度较小规模企业佳，不对称的问题低，为银行竞相争取之对象。届时将视数据将其数据切割，以探讨规模大小对授信条件之影响，因此推论其与放款加码数应呈负向关系，且与授信额度呈正向关系。 G.企业信用评等(CA) 用以衡量企业的信用质量及偿债能力，因中小企业为非公开发行公司，故依所取得资料之银行所编制之信用评等分九等级，当企业信用评等越高代表其信用越好，偿债能力佳，因此推论其与放款加码数应呈负向关系，与授信额度呈正向关系。 (3)虚拟变数 A.前后期放款契约 (CBA) 前后期放款契约为一虚拟变数，l 为后期契约，0 为前期契约。用以衡量往来关系是否影响授信条件，若往来关系具有价值，则该虚拟变量的回归系数为负数。 15
B.金融海啸期间(FC) 不同于陈家彬与赖怡洵(2000)的研究，本论文特别考虑金融海啸对中小企业的影响，将此变量设定为虚拟变量，定义为当契约承做年度为2008者设定为l，反之，则设定为0。此虚拟变量用以衡量当营收呈现衰退或者资金缺乏时，银行在面临违约风险提高时，因此预期该虚拟变量的回归系数应为正。 本研究旨在讨论银行往来关系对授信条件之影响，并透过多元回归模型进行分析。在进行多元回归分析前，除了检视整体模型的解释能力和显著性外，需先检视自变量之间是否有共线性问题。 自变量间的相关性是指两两变量之间关系的程度与方向，共线性则是指当芋一个自变量与其他自变量之间存在高度线性相关时，会无法分辨个别变量的效果，因此当回归模型中的自变量存有共线性问题时，便很难区分各个自变量对于依变量的影响，其回归分析结果也会变得不准确。 肆、实证结果 一、趋势分析 (一)银行往来年限与放款金额的关系 首先，图1显示整体样本之中小企业银行往来年限与放款金额为正向的关系，即中小企业随着银行往来年限愈长，其可贷资金将提升。虽然多数样本有集中在往来年限20年以下，但整体趋势仍为正向关系。其次，分别就2005～2009年的分割样本来看，是否中小企业银行往来年限与放款金额为正向的关系在各年度依旧存在。由图2得知，除了2005年外，2006年到2009年各年的样本皆呈现中小企业银行往来年限与放款金额为正向的关系。最后，是否为主力银行下中小企业银行往来年限与放款金额呈现不同的关系，由图3结果指出不论是否为主力银行下，中小企业银行往来年限与放款金额均呈现正向的关系趋势，但有趣的是非主力银行下中小企业银行往来年限对放款金额呈现较主力银行更为明显的正向趋势。 (二)银行往来家数与放款金额的关系 首先，图4显示整体样本之中小企业银行往来家数与放款金额为显著正向的关连性，即中小企业随着银行往来家数愈多，其可贷资金将可同步获得提高。虽然多数样本有集中在银行往来家数为4家以下，但整体趋势仍为正向关系。其次，分别就2005～2009年的分割样本来看，是否中小企业银行往来家数与放款金额为正向的关系在各年度依旧16
存在。由图5得知从2005年到2009年各年的样本，全数呈现中小企业银行往来家数与放款金额为正向的关系。最后，是否为主力银行下中小企业银行往来家数与放款金额呈现不同的关系，由图6结果指出不论是否为主力银行下，中小企业银行往来家数与放款金额均呈现正向的趋势关系，其中特别是主力银行下中小企业银行往来家数对其放款金额呈现较非主力银行有更为明显的正向趋势。 (三)银行往来年限与加码利率的关系 由图7结果来看，当中小企业其银行往来年限愈多，则其放款利率较低(简码)。虽然存在部分样本显示随中小企业其银行往来年限愈多，但其放款利率并无太明显的加码或减码，因此此现象并不影响整体的趋势。比较不同年度下中小企业银行往来年限是否与加码利率依旧存在显著的负向关系，图8显示从2005年～2009年的个别样本街呈现中小企业银行往来年限与加码利率存在相当显著的负向关系。再者，比较是否中小企业银行往来年限与加码利率的正向关系是否会因主力或非主力银行而有所差异，从图9趋势指出，虽然多数样本集中在主力银行中，但是不论主力银行或非主力银行下，银行往来年限与加码利率皆呈现显著的负向影响趋势。 (四)银行往来家数与加码利率的关系 首先，图10显示整体样本之中小企业银行往来家数与加码利率间存在着负向的关连性，即中小企业随着银行往来家数愈多，其贷款利率将可同步获得降低。虽然多数样本有集中在银行往来家数为5家以下，但整体趋势仍为正向关系。其次，分别就2005～2009年的分割样本来看，是否中小企业银行往来家数与加码利率为负向的关系在各年度依旧存在。但是由图11得知从2005年到2009年各年的样本，出乎意料的是竟然全数呈现中小企业银行往来家数与放款金额为接近正向的关系。最后，是否为主力银行下中小企业银行往来家数与放款金额呈现不同的关系，由图12结果指出不论是否为主力银行下，中小企业银行往来家数与放款金额也均呈现正向的趋势关系，其中特别是主力银行下中小企业银行往来家数对其放款金额呈现较非主力银行有更为明显的正向趋势，此结果有别于整体样本的趋势关系。 二、基本统计与变异数分析 表1为全体样本及2005年至2009年个别年度样本之基本统计量，其中，全体样本平均授信金额为新台币万元，平均加码利率为%，样本平均往来银行家数为家银行，以及样本平均之往来银行年限为年。再者，为检验财务变量是否因不同年度、主力或非主力银行、公司或非公司型态、金融危机期间而存在显著地差异性，因而本研究此用「单因子变异数」(ANOVA)检定之，检定结果如表2所示。首先，17
就不同研究期间差异来看，仅授信金额、总资产取自然对数值及总资产报酬率因不同期间而存在统计上的显著性。再者，就是否为主力银行对研究变量的影响差异来看，其中加码利率、往来银行家数、往来银行年限、存借款比率、营收成长率、总资产取自然对数值、信用评等分数、以及速动比率等财务比率存在统计上的显著性。 其次，就是否非公司或公司经营型态差异来看，授信金额、往来银行家数、往来银行年限、存借款比率、公司成立年限、负债比率、营授比率、总资产取自然对数值与总资产报酬率等财务变量皆因中小企业是否为公司经营型态而存在统计上的显著差异性。最后，比较是否财务变量在中小企业样本在非金融危机及金融危机期间而不同，结果显示授信金额、加码利率、总资产取自然对数值、信用评等分数，以及总资产报酬率等变量存在统计上的显著性差异。 三、中小企业之往来银行家数与年限对授信金额的影响 首先，就往来银行家数对授信金额的影响来看，表3中模式(1)显示中小企业随着银行往来家数愈多，其所获得的授信金额将也愈多；同时，若中小企业以此分行为主力银行者，其所获得的授信金额也会提高。然而，就控制变量来看，当中小企业银行具较低存借款比率、为股份有限公司之公司组织、较高营收成长率与营授比率、且总资产取自然对数值与总资产报酬率较佳者，则可获得较多的授信；但在发生金融危机期间则整体授信金额较非金融危机期间减少，显示金融危机期间银行对中小企业采取紧缩银根的放款策略。此外，进一步检视是否为主力银行且往来家数愈多较非主力银行且往来家数愈少者可获得相对较佳的授信金额，从表3中模式(2)之交乘项(主力银行*往来银行家数与非主力银行*往来银行家数)来看，两者的估计系数皆为正且具统计上的显著性，但估计系数值 (主力银行*往来银行家数)大于 (非主力银行*往来银行家数)，意谓若中小企业往来银行家数愈多且为主力银行时，其可获得的授信资金较非主力银行的中小企业偏高。 再者，进一步分析中小企业之往来银行年限高低对授信金额的影响来看，表3中模式(3)估计结果指出，相似于银行家数的结果，即当中小企业随着银行往来年限愈久，其所可获得的授信金额将也愈多；同时，若中小企业以此分行为主力银行者，其可获得的授信金额也一并会提升。然而，进一步探讨是否为主力银行且往来年限愈久较非主力银行且往来年限愈短者可获得相对较多的授信金额，从表3中模式(4)之交乘项(主力银行*往来银行年限与非主力银行*往来银行年限)观之，两者的估计系数皆为正且具统计上的显著性，但不同于银行家数的结果其估计系数值 (主力银行*往来银行年限)却小于 (非主力银行*往来银行年限)，意谓若中小企业往来银行年限愈长且为非主力银行时，其可获得的授信资金较主力银行的中小企业为多。 此外，若进一步考虑中小企业之往来银行家数多寡及年限高低同时对授信金额的影响来看，表3中模式(5)显示中小企业随着银行往来家数愈多且往来年限愈久者，其所获得的授信金额也更多；同时，当中小企业以此分行为主力银行者，其所获得的授信金18
额也较多。再者，本研究也评估是否为主力银行下中小企业之往来银行家数多寡及年限高低同时对授信金额的影响差异，从表3中之模式(6)估计结果来看，包括四个交乘项(主力银行*往来银行家数)、(非主力银行*往来银行家数)、(主力银行*往来银行年限)、(非主力银行*往来银行年限)其估计系数皆为正且具统计上的显著性，其中(主力银行*往来银行家数)的系数值为四者最高，意谓当中小企业其主力银行为此分行且往来银行家数愈多，则将获得较多的授信金额。其次，进一步区分往来银行家数与年限对授信金额是否会因样本期间为金融危机而有所差异，如表3之模式(7)与(8)的估计结果得知，中小企业之往来银行家数与往来银行年限的估计系数皆为正且具统计上的显著性，此意谓中小企业之往来银行家数与往来银行年限不会因是否经历金融危机而改变。最后，为了解是否不同的样本期间下，中小企业之往来银行家数与往来银行年限对授信金额的估计结果有差异，本研究进一步将估计样本区分成2005年、2006年、2007年、2008年及2009年等五个样本进行估计，结果如表3之模式(9)至(12)所示。本研究发现不论中小企业之往来银行家数与往来银行年限对授信金额估计系数皆不变，即为正数且具统计上的显著性，此意谓银行家数与往来银行年限对授信金额的关系不会随着时间变动而改变。 四、中小企业之往来银行家数与年限对加码利率的影响 首先，就往来银行家数对加码利率的影响来看，从表4中模式(1)结果显示，估计系数为负但不具统计上的显著性，因此无法证实中小企业随着银行往来家数愈多，则将降低其加码利率；然而，若中小企业以此分行为主力银行者，其所获得的减码利率也会提高。此外，就控制变量估计结果来看，当中小企业银行具较低负债比率、营授比率、总资产及信用评等分数时，则可获得较多的利率减码；但在发生金融危机期间则整体加码利率较非金融危机期间提高，显示金融危机期间银行对中小企业采取利率加码的放款策略。再者，进一步检视是否为主力银行且往来家数愈多较非主力银行且往来家数愈少者可获得相对较大的利率减码，从表4中模式(2)之交乘项(主力银行*往来银行家数与非主力银行*往来银行家数)来看，两者的估计系数不同且具统计上的显著性。其中(主力银行*往来银行家数)的估计系数值为，显示往来银行家数愈多且为主力银行时，中小企业的贷款利率将会被加码；同时，(非主力银行*往来银行家数)的估计系数为负值()，表示若中小企业往来银行家数愈多但不为主力银行时，其可获得的授信利率较主力银行的中小企业减码。 再者，进一步分析中小企业之往来银行年限高低对加码利率的影响来看，相似于银行家数的结果，表4中模式(3)估计结果指出，即当中小企业随着银行往来年限愈久，其所可获得的利率减码幅度也将愈多；同时，若中小企业以此分行为主力银行者，其可获得的利率减码也会一并提高。然而，进一步探讨是否为主力银行且往来年限愈久较非主力银行且往来年限愈短者可获得相对较多的利率减码幅度，从表4中模式(4)之交乘项(主力银行*往来银行年限与非主力银行*往来银行年限)观之，两者的估计系数皆为负，但仅(非主力银行*往来银行年限)估计系数具统计上的显著性。然而，(非主力银行*往来19
银行年限)其估计系数值为负()，意谓若中小企业往来银行年限愈长且为非主力银行时，其可获得的利率减码较主力银行的中小企业为多。 此外，若进一步考虑中小企业之往来银行家数多寡及年限高低同时对授信金额的影响来看，表4中模式(5)显示无法证实中小企业随着银行往来家数愈多且往来年限愈久者，其所获得的利率减码也更多；然而，当中小企业以此分行为主力银行者，其所获得的利率减码也较多。此外，本研究也评估是否为主力银行下中小企业之往来银行家数多寡及年限高低同时对利率加码的影响具显著的差异性。从表4中之模式(6)估计结果来看，除了(主力银行*往来银行家数)外，其余四个交乘项(非主力银行*往来银行家数)、(主力银行*往来银行年限)及(非主力银行*往来银行年限)其估计系数皆为负，但仅(非主力银行*往来银行家数)具统计上的显著性。其中(主力银行*往来银行家数)的系数值为四者最高，意谓当中小企业其主力银行为此分行且往来银行家数愈多，则将获得较多的利率减码。其次，进一步区分往来银行家数与年限对授信金额是否会因样本期间为金融危机而有所差异，如表4之模式(7)与(8)的估计结果得知，仅中小企业之往来银行年限的估计系数()为负且具统计上的显著性，此意谓中小企业之往来银行年限会因经历金融危机而改变。最后，为了解是否不同的样本期间下，中小企业之往来银行家数与往来银行年限对加码利率的估计结果有差异，本研究进一步将估计样本区分成2005年、2006年、2007年、2008年及2009年等五个样本进行估计，结果如表4之模式(9)至(12)所示。本研究发现仅2006～2008年样本中小企业之往来银行年限对加码利率估计系数皆保持显著不变，但其他期间个别估计结果皆不具统计上的显著性，此意谓银行家数与往来银行年限对授信金额的关系会随着时间变动而改变。 伍、结论 本研究使用国内某家上市商业银行之某地区内所属所有分行中，2005年至2009年间其内部中小企业授信放款契约数据，共280家中小企业授信户合计624笔授信契约为实证样本，以探讨中小企业银行往来关系(往来家数与年限)对其授信利率加码数及额度之影响。实证结果显示，往來年限及家数愈多同时皆会提高银行授信金额，但仅往來银行家數对利率减码具正向影响，主力银行可增加银行授信金额并利率减码。特别是金融风暴期间不仅会提升利率加码數且也会降低银行授信金额。此外，当中小企业其主力银行为此分行且往来银行家数愈多，则将获得较多的授信金额；同时，若中小企业其主力银行为此分行且往来银行家数愈多，则将获得较多的利率减码。中小企业随着银行往来家数愈多，其所获得的授信金额将也愈多；同时，若中小企业以此分行为主力银行者，其所获得的授信金额也会提高。然而，就控制变量来看，当中小企业银行具较低存借款比率、为股份有限公司之公司组织、较高营收成长率与营授比率、且总资产取自然对数值与总资产报酬率较佳者，则可获得较多的授信；但在金融危机期间银行对中小企业采取紧缩银根的放款策略。 20
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中小企業銀行往來年限與放款金額的關係圖010203040往來年限 图1、中小企业银行往来年限与放款金额之关系图(2005～2009年) 不同年度下中小企業銀行往來年限與放款金額的關係圖2005年2006年2007年0102030402008年2009年010203040010203040往來年限 图2、各年度中小企业的银行往来年限与放款金额之关系图 24 ln(放款金額)ln(放款金額)4681012145101551015
是否為主力銀行下中小企業銀行往來年限與放款金額的關係圖非主力銀行主力銀行010203040010203040往來年限 图3、是否为主力银行下其中小企业的银行往来年限与放款金额之关系图 中小企業銀行往來家數與放款金額的關係圖012345678910111213往來銀行家數 图4、中小企业的往来银行家数与放款金额之关系图 25 ln(放款金額)ln(放款金額)51015468101214
不同年度下中小企業銀行往來家數與放款金額的關係圖2005年2006年2007年0510152008年2009年051015051015往來銀行家數 图5、各年度中小企业的往来银行家数与放款金额之关系图 是否為主力銀行下中小企業銀行往來銀行家數與放款金額的關係圖非主力銀行主力銀行012345678910111213012345678910111213往來銀行家數 图6、是否为主力银行下其中小企业的往来银行家数与放款金额之关系图 26 ln(放款金額)5101551015ln(放款金額)51015
中小企業銀行往來年限與加碼利率的關係圖0510152025303540往來年限 图7、中小企业的银行往来年限与加码利率之关系图 不同年度下中小企業銀行往來年限與加碼利率的關係圖2005年2006年2007年0102030402008年2009年010203040010203040往來年限 图8、各年度中小企业的银行往来年限与加码利率之关系图 27 加碼利率(%)加碼利率(%)
是否為主力銀行下中小企業銀行往來年限與加碼利率的關係圖非主力銀行主力銀行010203040010203040往來年限 图9、是否为主力银行下其中小企业的银行往来年限与加码利率之关系图 中小企業銀行往來家數與加碼利率的關係圖012345678910111213往來銀行家數 图10、各年度中小企业的往来银行家数与加码利率之关系图 28 加碼利率(%)加碼利率(%)
不同年度下中小企業銀行往來家數與加碼利率的關係圖2005年2006年2007年0510152008年2009年051015051015往來銀行家數 图11、中小企业的往来银行家数与加码利率之关系图 是否為主力銀行下中小企業銀行往來年限與加碼利率的關係圖非主力銀行主力銀行051015051015往來銀行家數 图12、是否为主力银行下其中小企业的往来银行家数与加码利率之关系图 29 加碼利率(%)加碼利率(%)51015
表1、基本统计量 全体样本(2005～2009年) 2005年 变量名称 样本数 平均数 标准偏差最小值最大值 样本数平均数标准偏差 最小值 最大值 授信金额(新台币万元) 624 1 加码利率(%) 624 往来银行家数 623 11325 1 9往来银行年限 624 13925 1 28存借款比率 624 0 公司成立年限 624 05425 2 32负债比率 624 010, 1, 8,公司组织为股份有限公司 624 0125 0 1营收成长率 622 营授比率 624 0 3, 25 (总资产) 621 25 信用评等分数 600 6845 59 70总资产报酬率 621 净值成长率 618 速动比率 624 2006年2007年 变量名称 样本数 平均数 标准偏差最小值最大值 样本数平均数标准偏差 最小值 最大值 授信金额(新台币万元) 103 加码利率(%) 103 17往来银行家数 103 1 11往来银行年限 103 1 37存借款比率 103 0 公司成立年限 103 0 52负债比率 103 1, 0 8, 0 公司组织为股份有限公司 103 0 1营收成长率 103 -1 营授比率 103 0 2354Ln(总资产) 103 信用评等分数 102 6 84总资产报酬率 103 净值成长率 103 速动比率 103 0 年2009年 变量名称 样本数 平均数 标准偏差最小值最大值 样本数平均数标准偏差 最小值 最大值 授信金额(新台币万元) 170 加码利率(%) 170 往来银行家数 170 1 11往来银行年限 170 1 39存借款比率 170 0 公司成立年限 170 1 54负债比率 170 0 10,公司组织为股份有限公司 170 0 1营收成长率 170 -1 营授比率 170 1,000 Ln(总资产) 169 信用评等分数 170 43 84总资产报酬率 170 净值成长率 170 速动比率 170 0 30
表2、财务变数之单因子变异数检定(ANOVA) 财务变数 2005年 2006年2007年2008年2009年ANOVA(F统计) (P值)授信金额(新台币万元) * ()加码利率(%) () 往来银行家数 () 往来银行年限 () 存借款比率 () 公司成立年限 () 负债比率 () 营收成长率 () 营授比率 () Ln(总资产) ***() 信用评等分数 () 总资产报酬率 *() 净值成长率 () 速动比率 () 财务变数 非主力银行 主力银行ANOVA(F统计)(P值)授信金额(新台币万元) ()加码利率(%) ** () 往来银行家数 ***() 往来银行年限 *** () 存借款比率 ***() 公司成立年限 () 负债比率 () 营收成长率 ** () 营授比率 () Ln(总资产) *** () 信用评等分数 ***() 总资产报酬率 () 净值成长率 () 速动比率 ** () 财务变数 非公司 公司ANOVA(F统计)(P值)授信金额(新台币万元) ***()加码利率(%) () 往来银行家数***() 往来银行年限 ** () 存借款比率***() 公司成立年限 *** () 负债比率*() 营收成长率 () 营授比率*() Ln(总资产) *** () 信用评等分数() 总资产报酬率 *** () 净值成长率() 速动比率 () 财务变数 非金融危机 金融危机ANOVA(F统计)(P值)授信金额(新台币万元) ***()加码利率(%) * () 往来银行家数 () 往来银行年限 () 存借款比率 () 公司成立年限 () 负债比率 () 营收成长率 () 营授比率 () Ln(总资产) *** () 信用评等分数 **() 总资产报酬率 *** () 净值成长率 () 速动比率 () 说明：*、**、***分别表示估计系数在信赖水平1%、5%、10%下具统计上的显著性。 31
表3、中小企业之往来银行家数与年限对授信金额的影响 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) 变数 金融危机非金融危机2006年 2007年 2008年2009年截距项 *** ****** ****************** *** ****** () ()() ()()()()()() () ()()往来银行家数 *** ********* *** ****** ()()()() ()()()()往来银行年限*** *********************()()()()()()()()主力银行 *** ****** *************** *** ****** () () () ()()()()() () () ()()主力银行*往来银行******家数 ()()非主力银行*往来银******行家数 () ()主力银行*往来银行******年限 ()()非主力银行*往来银******行年限 ()()存借款比率 *** ****** ****************** *** ****** () ()() ()()()()() () () ()()公司成立年限 * *** ****************** *** ****** ()()()()()()()() ()()()()负债比率 ********* *** ****** () () () ()()()()() () () ()()公司组织为股份有*** ****** ****************** *** *****限公司 () () () ()()()()() () () ()()营收成长率 * *** * * ** ****** () () () ()()()()() () () ()()营授比率 *** ** ** *************** *** ***** () () () ()()()()() () () ()()Ln(总资产) *** ****** ****************** *** ****** () () () ()()()()() () () ()()信用评等分数 ** *** ****** () () () ()()()()() () () ()()总资产报酬率 *** ****** ************ ** ****** () () () ()()()()() () () ()()净值成长率 ****** *** () () () ()()()()() () () ()()速动比率 ** ***** *** *** ()()()()()()()()()()()()金融危机期间 *** ****** ********* ()() ()()()()样本数 591 592 592 592 591 592 347 244 102 137 169 178 企业家数 247 247 247 247 247 247 211 150 102 137 169 178 2χ 2,314***20,923***32,861***1,846***3,032***4,466***17,067***1,008***1,743***1,821***131,71***12,775***说明：*、**、***分别表示估计系数在信赖水平1%、5%、10%下具统计上的显著性。 32
表4、中小企业之往来银行家数与年限对加码的影响 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) 变数 金融危机非金融危机2006年 2007年 2008年2009年截距项 *** *** *** *** ************ *** *** *** () () () () () () () () () () () () 往来银行家数 ()()()()()()()()往来银行年限*** ************()()()()()()()()主力银行 *** *** *** * ******* ** () () () () ()()()() () () ()()主力银行*往来******银行家数 ()()非主力银行*往****来银行家数 () ()主力银行*往来 银行年限 ()()非主力银行*往* 来银行年限 ()()存借款比率 * *** ** *** *** *** () () () () ()() () () () () () () 公司成立年限 *** *** *** *** *** *** () () () () () ()() () () () () () 负债比率 *** ** *** *** ***** *** *** () () () () ()()()() () () ()()公司组织为股份 ** ** *** *** * *** 有限公司 () () () () ()()() () () () ()()营收成长率 ** ***** ** * *** () () () () () () () () () () () () 营授比率 ** *** *** *** ****** ** *** () () () () ()()()() () () ()()Ln(总资产) *** *** *** *** *************** *** * () () () () ()()()() () () () ()信用评等分数 *** *** *** *** * *** () () () () ()()()() () () ()()总资产报酬率 *** *** *** *** * ** () () () () () ()()() () () ()()净值成长率 *** *** ** () () () () () ()()() () () ()()速动比率 ** *** () () () () () () ()() () () () () 金融危机期间 *** *** *** *** ****** () () () () () () 样本数 591 592 592 592 591 592 347 244 102 137 169 178 企业家数 247 247 247 247 247 247 211 150 102 137 169 178 2χ *** *** *** *** ************ 1743*** *** ******说明：*、**、***分别表示估计系数在信赖水平1%、5%、10%下具统计上的显著性。 33
附录A、研究变数分别对利率加码数 及授信额度之预期符号 自变数 应变量结果 类型 变数 利率加码数 授信额度 往来年限 － ＋ 往来银行家数 ＋ － 银行往来关系变量 主力银行 － ＋ 存借款比例 － ＋ 经营年限 － ＋ 负债比 ＋ － 法人或非法人 － ＋ 企业特性变数 营收成长率 － ＋ 营授比 ＋ － 企业规模 － ＋ 企业信用评等 － ＋ 前后期契约 － ＋ 虚拟变数 金融海啸 ＋ － 数据源：本研究整理而成。 34
附录B、国内银行往来关变量之相关文献 变数 作者 结论 往来年数 陈家彬、赖怡洵(2003)、陈1. 当与银行往来年限越久，对利率(加龙森(2004)、张家铭(2005)、码数)成正相关，但与授信额度成正吕静芬(2007) 相关。 2. 当与银行往来家数越多，对利率加银行往来家数 陈家彬、赖怡洵(2003) 、陈码数成正相关，但与授信额度成正龙森(2004)、张家铭(2005)、相关。 吕静芬(2007) 3. 当与银行借款比率越高，对利率加银行借款比率 陈家彬、赖怡洵(2003) 、张码数成负相关，但与授信额度成正家铭(2005)、吕静芬(2007) 相关。 主力银行 陈家彬、赖怡洵(2003) 、张4. 若为主力银行，则对利率加码数成家铭(2005)、吕静芬(2007) 负相关，但与授信额度成正相关。数据源：本研究整理而成。 35
