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(84) 臺灣銀行季刊第六十二卷第二期

影響現金卡發卡因素之實證研究

田瑞駒*、張志雄**、孫國寧***

摘要

一、緒論

二、文獻探討

三、研究方法

四、實證結果與分析

五、結論與建議

摘要

本研究依據行政院金融監督管理委員會所公告之資訊分析影響臺灣現金卡發卡因

素。並蒐集各發卡金融機構之橫斷面資料與總體經濟變數資料建立迴歸模型，研究期間

為 2004 年 5 月至 2009 年 12 月。

本研究之實證結果發現，在總體經濟變數方面，痛苦指數、平均每人國民生產毛額

與失業率對發卡影響為負相關，表示此變數上升，辦卡需求降低，以致於動用卡數降

低。在個體經濟變數方面，市占率的增加對發卡數的影響為反向成長，表示市占率的增

加並未顯著刺激發卡量。

一、緒論

面臨全球性的金融衰退及大陸吸磁效應造成的產業外移，政府為了提振國內投資，

於是採取一連串調降利率之措施來促進企業借貸，導致近年來臺灣的存放款利率持續下

降，臺灣地區各金融機構定存利率已連續十餘年調降至 2%，甚至 1%以下。顯然，低

利率時代已經降臨。由於國內經濟不景氣、產業的外移、企業的空洞化與利差大幅縮

減，使得過去傳統的房屋貸款與企業金融，不再是銀行主要獲利來源，金融機構的經營

形態乃紛紛從企業金融轉向消費金融，取而代之的是小額信用貸款、汽車貸款、信用

卡、現金卡等消費性金融商品。

於是，當 1999 年萬泰銀行發行了臺灣第一張新台幣 1~30 萬小額借款專用的

George & Mary 現金卡，開啟臺灣地區各金融機構的現金卡業務大門，到了 2005 年國內

* 義守大學財務金融學系助理教授 ** 義守大學財務金融學系助理教授 *** 義守大學財務金融學系碩士

影響現金卡發卡因素之實證研究 (85)

金融機構投入現金卡業務者，已快速擴張至 33 家。影響所及，各家金融機構為了爭取

現金卡業務，對消費者徵信不夠嚴謹，又因為從業人員專業度不足及惡性競爭，導致浮

濫發卡、授信品質下降、非目標族群客戶過多，終使現金卡持卡人淪為背負過度債務負

擔卡債族。

事實上，卡債族形成的原因不一而足，諸如社會價值觀的扭曲，傳播媒體以簡捷、

便利、無壓力的訴求，緊緊抓住 N 世代的目光，引發民眾隱藏性消費之需求，造成消

費者過度擴張信用。甚至以短支長、以卡養卡，導致卡債負債增加，甚至衍生嚴重的社

會問題，尤其甚者，「卡奴」一詞竟然成為詮釋卡債族的代名詞。

的確，現金卡可為發卡銀行帶來高額的利潤收入，因標榜辦卡迅速便利、免擔保、

免抵押、免保人之特點，加上核卡制度過於寬鬆、審核品質下降，終導至呆帳金額年年

攀升。隨著卡奴問題持續惡化，金融情勢反轉，現金卡業務竟然已成為國內部分金融機

構中避之唯恐不及的消費金融業務。

顯然，當卡債族形成之初，國內各金融機構，甚至金融主管機關都沒能警覺問題的

嚴重性，當持卡人因過度消費、積欠龐大帳款，不僅無法如期還款，最嚴重時，甚至造

成連鎖信用危機。於是，當各金融機構不得不提列大筆資金打銷呆帳，為承擔過去浮濫

發卡的惡果時，現金卡業務所帶來嚴重的卡債問題終於浮上抬面。

根據金管會銀行局針對各現金卡發卡銀行之財務揭露，其歷年逾放比率（圖 1-1）

在 2006 年 2 月之前均維持在 3%以下，但是隨後即呈現逐月上升趨勢，到了 2006 年 8

月甚至來到 8.4550%的最高點，顯示現金卡呆帳問題已像滾雪球般愈來愈嚴重。

圖 1-1 臺灣現金卡歷年逾放比

資料來源：行政院金管會，2009。

進一步分析顯示，國內金融機構現金卡轉銷呆帳金額（圖 1-2）也從 2004 年的 27

億，迅速擴張至 2005 年的 227 億、2006 年的 477 億、2007 年的 380 億，至 2008 年才

大幅減緩至 198 億，甚至是 2009 年的 95 億。換句話說，從 2004 年至 2007 年，現金卡


呆帳金額的速度快速成長，確實已對我國金融體系的債信結構產生莫大的衝擊。此一警

訊，除了提醒各發卡銀行必須認真面對現金卡業務給自己帶來嚴重的負面影響，也迫使

金融主管機關不得不重新調整其原有消極的管理態度。期間，由金管會協調銀行公會於

2006 年 4 月所成立的「債務協商機制」，以及 2008 年 4 月透過直接立法，通過「消費

者債務清理條例」，無不展現主管機關面對此一嚴重的金融危機將有所作為的具體宣

示。數據顯示，主管機關的積極態度的確已帶來立竿見影的效果。

其實，現金卡所衍生的卡債問題非我國所獨有，鄰近的日本和香港，其問題之嚴重

程度，甚至有過之而無不及。現金卡卡債問題涉及金融面、經濟面及社會面，彼此間相

互交錯，甚至導因於持卡人之消費行為，以短支長，以及不當的銀行風險管理，學術上

已有具體的研究成果，而我國並有多篇研究指向銀行家數過多、超額流動準備及企業外

移等結構性因素。因此，本文將在此既有的研究基礎下，根本地從金融產業面探討影響

現金卡的發卡因素，以期更加完備現金卡債問題形成的新鏈結。

圖 1-2 歷年累積轉銷呆帳金額（單位：千元）

資料來源：行政院金管會，2009。

二、文獻探討

影響現金卡之發卡因素眾多，為了探討現金卡發卡之各項因素，首先將國內外相關

文獻及統計資料加以彙整，並且分析現金卡對臺灣既有之經濟體系、發卡銀行之業務經

營模式、民眾消費行為之習慣改變等諸多方面之衝擊。

本研究首先回顧現金卡相關研究，陳裕勝（2004）探討各種總體經濟因素是否可做

為信用卡預借現金和循環信用餘額之有效預估因子。而于健與林榮茂（2005）彙整目前

臺灣現金卡相關研究，並將其分為經營策略、消費者行為、風險管理三方面，本研究除


此三方面外，再進一步加入呆帳與使用行為等兩部分的相關文獻進行評估，以及國外文

獻對現金卡之描述，逐項進行文獻之探討與分析比較。關於現金卡經營策略之研究，李靜貞（2002）以企業策略的角度，探討現金卡的競

爭策略。研究發現，現金卡與信用卡具有互補關係，可利用交叉行銷策略發展現金卡，

在其他的研究中也可以得到相同的結果（陳惠聰，2004；李壽田，2004）；陳嘉珮

（2003）則結合關係行銷策略、關係品質與顧客忠誠度，做整體性探討現金卡行銷策

略。研究結果證實，銀行之關係行銷策略可藉由關係品質之仲介路徑，強化顧客之忠誠

度。賀力行與李壽田（2004）則探討特定金融機構所發行之現金卡與信用卡具有功能互

補之功能，對其經營策略有正面影響。

在現金卡消費者行為研究方面，許多學者從消費者決策過程中的不同階段進行探

討。林進祥（2003）的研究分析，得到影響消費者申貸意願的因素共有：服務繁雜性、

承貸彈性、價格訴求、促銷訴求與還款能力等五個因素。申貸意願與承貸彈性、促銷訴

求呈正相關，服務繁雜性則呈負相關；萬海洲（2003）的研究則是比較不同的行銷通路

（傳統人員、網際網路）對於現金卡的申辦意願之影響，發現消費者仍傾向透過傳統人

員申辦現金卡。

在現金卡風險管理方面，隨著現金卡的快速發展，陸續產生消費者信用風險的相關

問題。許多研究即以各金融機構現有持卡人資料庫中，試圖找出影響現金卡之關鍵性風

險因素，藉此用以建立風險評量模式（黃致穎，2004；郭淑萍，2004；戴嘉甫，2004；

詹惠如，2004；鄭志新，2004；林旭青，2004）。席俊昌（2005）透過模式研究後認為

現金卡違約率與性別、婚姻狀況、是否需代償、是否為本行客戶、是否持有不動產等違

約風險有顯著影響，建議發卡銀行要針對以上要項思考。鄭志新（2004）及郭敏華

（2005）研究小額信貸信用評分模型，認為消費者申請門檻低，換卡又無成本，因此認

同感較低，必須有效風險控制、強化行銷通路。但有學者認為以既有持卡人為研究對

象，不足以反應消費者之全體意見，無法合理反應遺漏值（銀行初審遭拒者）對模式之

影響，提出應以銀行二次授信的作法較為合理（鍾志明，2004）。陳聰棋（2007）以金

融授信為重點，以國內某家金融機構為主要研究對象，針對民國 90 年至 94 年貸放之現

金卡案件中分析。楊順雯（2005）則以風險值對現金卡之風險管理進行研究。

在銀行呆帳相關研究方面，林旭青（2004）研究認為發卡銀行應以質重於量來避免

逾期急速增加所造成的呆帳。詹育晟（2004）以個人特質、信用狀況、現金需求程度做

為金融機構批駁額度多寡的依據，使信用評分更加有效，減少發卡機構的損失。陸續有

許多學者探討呆帳提列等相關議題（沈明珊，1995、陳紫雲，2000、林英彥，2001、陳

土根，2003、沈中華、謝孟芬，2004）。

在現金卡呆卡風險方面，所謂呆卡是指辦理且經核發卡片後，但卻不消費使用的卡

片（陳錦泉，2004）。因呆卡比率的控管是現金卡業者降低成本的利器，故有學者認為

性別、進件來源、居住種類、學歷等對呆卡風險有顯著關係（陳錦泉，2004）；也有學

者擇取性格傾向的觀察分析消費者在情緒穩定性、自制力、果斷力、務實性等關鍵的理

財性格進行觀察與分析，藉以推斷節節升高的卡片融資所帶來的違約隱憂（郭敏華，

2005）。


在部分學者針對現金卡使用行為進行探討方面，不同生活形態的消費者，其辦卡時

間、動機、地點與使用頻率也有所不同（戚立強，2002）。或從消費者之住所屬於都會

區與非都會區來研究使用行為，進而規劃反促銷（華秀芬，2004）。葉明弋（2003）以

大臺北地區為研究對象也證實影響現金卡使用行為的因素包括重視程度、申辦動機與訊

息來源三部分。林榮茂（2005）則是隨機抽樣發放 700 份問卷調查臺灣地區現金卡消費

者的消費知識與消費意願，透過問卷調查結果將消費者現金卡知識種類分為主觀因素、

熟悉度因素、知名度因素、優惠因素、設計因素與救急因素等六項類型。

在國外文獻模型分析方面，Grieb，Hegji and Jones（2001）則分析總體經濟變

數、消費者習慣及銀行卡違約之間的關係。Paquin and Weiss（1998）分析呆帳增加將會

使信用問題更為嚴重並導致個人破產。Duca and Whitesell（1995）針對信用卡與貨幣需

求進行橫斷面研究，闡明信用卡權限、信用卡持有、信用卡權限對家庭存款餘額及存款

帳戶權限的決定因素，以 Pobit 模型分析信用卡與存款帳戶的關係。Arend（1992）則以

銀行卡為研究主題，其利潤雖高但所導致相關的破產及不良競爭卻不容忽視。Carow

and Staten（1999）探討汽油購買的付費行為，包括現金、一般信用卡、汽油專用信用

卡或 Debit。發現低學歷、低所得的消費者大多偏好使用現金，而 Debit 卡和信用卡的

使用者年齡層偏低、教育水準偏高。此研究結論建議若想提高 Debit 卡的使用率可將之

與汽油專用信用卡進行競爭性的行銷策略設計。而 Mantel（2000）、Stavins（2001）及

Mester（2003）則以年齡等人口統計變數及消費者財務特徵對消費者之付費方式（如信

用卡、現金卡或電子轉帳等方式）進行接受度分析。

Lee（1998）探討韓國 1997 年出現的經濟危機，歸納出兩個主要原因，一為法人管

理機制的錯誤，除了市場與政府外，可管理企業的機制並不存在或者並未有效運作，市

場可使做出許多錯誤決定的財閥破產，政府可利用金融控制來約束財閥（雖然這是弊多

於利）。另一為金融控制政策的不良影響，這政策主要是要藉由維持低利率來創造經濟

利潤，並根據政府的指導方針來分配利潤，但這卻造成借貸者利用補助款做更大的投

資。

Kobayashi and Inaba（2005）分析日本貸款機制的解體破壞。由於日本在 90 年代初

期發生經濟緊縮，即使銀行持續提供貸款，企業仍然變得不活躍。為了決此問題，針對

債務契約的本質進行分析。由於呆帳的持續，認為銀行也許已破壞了債方的承諾可信賴

性，因此助長企業的不信任，而企業的不信任感導致組織間的運作混亂，進而影響生

產。以實證分析用以檢定此假說，實證結果發現該論點可獲支持，即日本經濟已受呆帳

影響而破壞了經濟主體。Grieb，Hegji and Jones（2001）則分析總體經濟變數、消費者

習慣及銀行卡違約之間的關係。

三、研究方法

本研究係探討影響現金卡發卡之相關因素，並針對影響現金卡發卡因素之不同銀行

橫斷面資料變數整理分析，進而蒐集各發卡銀行之橫斷面資料與總體經濟變數之時間序

列資料，建立影響現金卡發卡因素之迴歸模型。期望能藉由模型分析影響現金卡發卡之


各項因素及其影響程度。故以我國目前現金卡之發卡機構為研究對象，參考相關文獻

後，擬定以各發卡銀行之橫斷面資料與總體經濟變數之時間序列資料建立影響現金卡發

卡因素之迴歸模型。

本研究設定影響現金卡發卡因素模型之被解釋變數為已動用額度卡數，資料型態為

月資料。解釋變數包括總體經濟變數與個體經濟變數兩部份。總體經濟變數包括痛苦指

數、平均每人國民生產毛額、消費者物價指數、經濟成長率及失業率。個體經濟變數包

括消費性貸款利率、放款契約額度總和、逾放比率、每月轉銷呆帳及銀行市占率。表 3-

1 說明總體經濟變數與個體經濟變數之變數名稱、資料性質、資料來源。

本研究所欲建立之影響現金卡發卡因素迴歸模型如下：

0 1 2 3 4 5 6

7 8 9 10

it it it it it it it

it it it it it

Card β β MI β GNP β CPI β EG β UR β LR

β BadDebt β Loan β Overdue β MS ε

（3-1）

表 3-1 變數名稱說明

變數名稱資料性質

痛苦指數 (MI) 月資料

平均每人國民生產毛額 (GNP) 季資料轉換為月資料

消費者物價指數 (CPI) 月資料

經濟成長率 (EG) 季資料轉換為月資料

失業率 (UR) 月資料

消費性貸款利率 (LR) 月資料

已動用額度卡數 (Card) 月資料

放款契約額度總和 (Loan) 月資料

逾放比率 (Overdue) 月資料

每月轉銷呆帳 (BadDebt) 月資料

銀行市占率 (MS) 月資料

在此擇重要變數說明如下：

消費性貸款利率（Lending Rate, LR）：係依五大銀行（臺灣、第一、華南、土銀、

合作金庫銀行）承做消費性貸款金額及利率，根據中央銀行統計月報顯示，2004 年 5

月消費性貸款金額為 12,293 百萬元，利率為 3.462%，至 2009 年 12 月金額 13,278 百萬

元，利率 1.936%。

發卡數（Card）：發卡數有關之統計資料包括已動用額度卡數與未動用額度卡數，

其中，真正影響呆帳之因素為已動用額度卡數的部分，故本研究選取已動用額度卡數作

為影響現金卡發卡因素之最重要的被解釋變數。截至 2009 年 12 月止，所有現金卡發卡

機構已動用額度卡數為 865,068 卡。

每月轉銷呆帳（BadDebt）：指當月轉銷呆帳金額。各銀行對呆帳處理策略不同，因


開辦日期不一，且轉銷呆帳有一定的程序。故各發卡機構所提列呆帳的比例相差迥異。

放款契約額度總和（Loan）：發卡機構核給持卡人的現金卡契約額度，它不等於可

動用額度，發卡機構會針對現金卡使用者的信用調整其額度。

逾放比（Overdue）：指逾期放款占總放款餘額之比率，至 2009 年 12 月底之逾放比

為 2.271%，已逐月降低，這與發卡數降低呈正相關，因發卡審核嚴謹，不濫發卡，相

對放款質提升，也會減少逾期的發生。

市場占有率（Market Share, MS）：本研究以目前金融市場上所應用市場占有率之衡

量指標。其計算方式係以各金融機構之「每月放款可動用額度總和」占所有發卡機構之

可動用額度總和之比例。

本研究以複迴歸模型建立發卡因素模型。迴歸模型的自變數若超過兩個（含）以上

即稱為複迴歸模型（Greene, 2008；黃台心，2006）。複迴歸方程式可表示為： 0 1 1 2 2 1, ,t t t k tk tY X X X t T ，（3-2）

為檢定本研究所建立之發卡因素迴歸模型是否符合複迴歸模型各項基本假設，需逐項進

行以下各檢定：單根檢定、共線性檢定、顯著性檢定、異質性檢定及自我相關檢定。

四、實證結果與分析

根據第三章所設計之變數進行基本敘述統計資料，詳列於表 4-1。觀察各變數之最

大、最小值，其中，以每月轉銷呆帳金額（BadDebt）差距甚大，原因來自於因各發卡

機構開辦日期不一，且轉銷呆帳有一定的程序，以致於對轉銷呆帳的作法迥異。以華南

銀行為例，2004 年 2 月開辦現金卡業務，直至 2005 年 6 月才正式有轉銷呆帳，這十六

個月中間每月轉銷呆帳皆為零。又如寶華銀行，2006 年年度累計轉銷呆帳為零，表示

每月均未轉銷呆帳。由以上二例不難發現此乃每月轉銷呆帳差距如此之大的原因。

表 4-1 變數敘述統計

變數名稱痛苦指數

(MI)

平均每人 GNP

(GNP)

消費者物價

指數

(CPI)

經濟成長率

(EG)

失業率

(UR)

消費性貸款

利率 (LR)

單位 % 元 % % % %

平均數 5.945 138228.574 101.676 3.081 4.389 3.323

標準誤 0.192 839.921 0.365 0.570 0.088 0.055

中間值 5.725 138517.833 101.085 4.893 4.080 3.465

標準差 1.580 6926.169 3.012 4.702 0.729 0.454

最小值 2.71 125502 96.76 -9.06 3.78 1.936

最大值 9.87 154173 107.91 9.23 6.13 4.116


變數名稱發卡數

(Card)

每月轉銷呆帳

(BadDebt)

放款契約額度總和

(Loan)

逾放比

(Overdue)

市占率

(MS)

單位張千元千元 % %

平均數 2258375.309 2188678.250 1276872907.235 4.108 95.016

標準誤 132742.395 188326.658 45412493.500 0.289 0.552

中間值 1964818.500 1718928.000 1285234488.000 3.542 97.128

標準差 1094621.831 1552981.408 374481014.850 2.381 4.554

最小值 865068 506960 660658150 0.626 87.521

最大值 3849201 7658948 2100517119 8.455 99.585

解釋變數之間相關性分析，如表 4-2 所示。每月已動用卡數（Card）與市占率

（MS）呈現高度相關。另外，若解釋變數群中存有高度相關，恐存有共線性的問題，

可能會造成兩個解釋變數校估結果出現符號正負錯誤，或參數估計之標準差過大造成估

計結果不顯著等問題。由相關係數矩陣觀察其他變數間之相關性較低，初步推論應較不

致於產生共線性的問題。

表 4-2 相關係數矩陣

MI GNP CPI EG UR LR Card BadDebt Loan Overdue MS

MI 1

GNP 0.035 1

CPI 0.309 0.599 1

EG 0.022 0.221 -0.394 1

UR -0.204 0.007 0.403 -0.540 1

LR 0.434 -0.243 -0.411 0.389 -0.748 1

Card 0.020 -0.655 -0.855 0.367 -0.443 0.570 1

BadDebt -0.123 0.055 -0.253 0.326 -0.554 0.300 0.216 1

Loan -0.046 -0.392 -0.689 0.417 -0.604 0.566 0.836 0.563 1

Overdue -0.189 0.511 0.277 0.187 -0.382 0.003 -0.481 0.399 -0.113 1

MS -0.070 0.675 0.835 -0.337 0.336 -0.532 -0.983 -0.092 -0.744 0.582 1

以下逐項說明本研究所建構之模型，並透過第三章所說明之各項檢定方法，用以論

證本模型之合理性。本研究所欲建立之影響現金卡發卡因素模型之原始模型係以每月已

動用額度卡數（Card）為被解釋變數，所選擇之解釋變數已於第三章詳細說明。資料經

整理後，利用 Eviews 軟體進行模型估計，原始模型（Model 1）結果如表 4-3 所示。


表 4-3 影響現金卡發卡因素之迴歸原始模型（Model 1）

Coefficient Std. Error t-Statistic

被解釋變數

每月已動用額度卡數（Card）

解釋變數

常數項 -0.0001 0.0094 -0.0108

痛苦指數（MI） -0.0574 0.0175 -3.2880***

平均每人國民生產毛額（GNP） -0.0473 0.0184 -2.5734**

消費者物價指數（CPI） 0.0217 0.0300 0.7222

經濟成長率（EG） -0.0021 0.0158 -0.1329

失業率（UR） -0.1195 0.0226 -5.2834***

消費性貸款利率（LR） -0.0147 0.0184 -0.7948

每月轉銷呆帳（BadDebt） 0.0010 0.0154 0.0627

放款契約額度總和（Loan） 0.1805 0.0248 7.2838***

逾放比（Overdue） -0.0446 0.0225 -1.9800*

市占率（MS） -0.7809 0.0461 -16.9395***

R-squared 0.9949 Durbin-Watson stat 0.9002

Adjusted R-squared 0.9940 Prob（F-statistic） 0.0000

備註：*、**、***分別表示 10%、5%、1%的顯著水準

本研究建立影響現金卡發卡因素之原始迴歸模型（Model 1）如下：

itit

itititit

itititit

MSOverdueLoan

BadDebtLRUREG

CPIGNPMICard

7809.00446.01805.0

0010.00147.01195.00021.0

0217.00473.00574.00001.0

（4-1）

由初步模型分析，調整後的 R2值為 0.9940，顯示該模式配適程度高。

本研究採用 Dickey and Fuller（1981）之 ADF 方法來檢定資料是否為定態。而

ADF 單根檢定有三種模式：分別為不含截距項及時間趨勢項、有截距項但無時間趨勢

項、有截距項及時間趨勢項。本研究透過 ADF 檢定法及一階或二階差分後，資料形態

均為定態之序列。


表 4-4 影響現金卡發卡因素之迴歸模型單根檢定

ADF 值

變數名稱

無截距項及

時間趨勢

有截距項及

無時間趨勢

有截距項及

時間趨勢

MI -2.8025***（1dif）

（1）

GNP -3.2673***

（1）

CPI -7.6643***（1dif）

（0）

EG -3.5188***

（1）

UR -4.4706***（1dif）

（0）

LR -8.1167***（1dif）

（0）

Card -11.5651***（2dif）

（0）

BadDebt -10.1628***（1dif）

（0）

Loan -4.1655***

（10）

Overdue -6.9043***（1dif）

（0）

備註：*、**、***分別表示 10%、5%、1%的顯著水準 1dif、2dif分別表示一階差分、二階差分

（）內之數字表示最適落後期數

本研究以 Klein and Nakamura（1962）檢定變數間之共線性。依（4-1）估計原始模

型得 9949.02 YR 。依序逐一將各解釋變數對其他變數進行迴歸，並比較各迴歸式的 2iR

均小於原模式之 0.9949，故由此檢定結果可推論解釋變數間並無明顯的共線性存在，故

毋須刪除解釋變數，詳細結果如表 4-5 所示。


表 4-5 影響現金卡發卡因素之迴歸模型共線性檢定

被解釋變數解釋變數 2iR 是否具共線性

痛苦指數 (MI) GNP、CPI、EG、UR、LR、BadDebt、Loan、Overdue、MS

0.7061 否

平均每人國民生產毛額 (GNP) MI 、 CPI 、 EG 、 UR 、 LR 、BadDebt、Loan、Overdue、MS

0.7345 否

消費者物價指數 (CPI) MI 、 GNP 、 EG 、 UR 、 LR 、BadDebt、Loan、Overdue、MS

0.9006 否

經濟成長率 (EG) MI、GNP、CPI、UR、 LR、BadDebt、Loan、Overdue、MS

0.6411 否

失業率 (UR) MI、GNP、CPI、EG、 LR、BadDebt、Loan、Overdue、MS

0.8250 否

消費性貸款利率 (LR) MI、GNP、CPI、EG、UR、BadDebt、Loan、Overdue、MS

0.7370 否

每月轉銷呆帳 (BadDebt) MI、GNP、CPI、EG、UR、LR、Loan、Overdue、MS

0.6224 否

放款契約額度總和 (Loan) MI、GNP、CPI、EG、UR、LR、BadDebt、Overdue、MS

0.8543 否

逾放比 (Overdue) MI、GNP、CPI、EG、UR、LR、BadDebt、Loan、MS

0.8233 否

市占率 (MS) MI、GNP、CPI、EG、UR、LR、BadDebt、Loan、Overdue

0.9579 否

各解釋變數之顯著性可由迴歸模型中各參數之 t 檢定值進行初步檢定，由表 4-3 可

看出，總體經濟變數中之痛苦指數（MI）、平均每人國民所得（GNP）及失業率（UR）

變數在 5%與 1%的顯著水準下，可拒絕其值為零的虛無假設，表示該數之校估結果顯

著。個體經濟變數中之放款契約額度總和（Loan）與市占率（MS）校估結果均非常顯

著，另外，逾放比（Overdue）的 t 值為 1.980，在 10%顯著水準下為顯著，故以上被解

釋變數均予以保留。針對不顯著之變數，利用巢式檢定（Nested Hypothesis）檢測個別解釋變數對被解

釋變數是否存有顯著性的影響。做法係利用 Eviews 軟體中所內建之係數檢定

（Coefficient Tests）中之檢測過多變數（Redundant Variables）功能，針對不顯著之物價

指數（CPI）、經濟成長率（EG）、消費性貸款利率（LR）、每月轉銷呆帳（BadDebt）

四個變數分別進行檢定，在 5%的顯著水準下，若 F 值大於查表值 F0（1,57）= 4.0099

則拒絕虛無假設，表示該變數仍具有解釋能力；反之，則建議刪除。

以不顯著之物價指數（CPI）之巢式檢定過程為例予以說明，假定 030 ：H

校估未受限制模式（Unrestricted Model）可得 URSS：

0 1 2 3 4 5 6

7 8 9 10

it it it it it it it

it it it it it

Card β β MI β GNP β CPI β EG β UR β LR

β BadDebt β Loan β Overdue β MS ε

（4-2）


校估受限制模式（Restricted Model）可得 RRSS：

ititititit

itititititit

MSOverdueLoanLBadDebt

LRUREGGNPMICard

10987

654210

（4-3）

進行 F 檢定

4.00995216.0)/(

/)( 0

FknURSS

qURSSRRSSFCPI ，（4-4）

故無法拒絕虛無假設，表示該變數不具顯著之解釋能力，宜刪除之。

同理，

檢定經濟成長率， 4.00990177.0)/(

/)( 0

FknURSS

qURSSRRSSFEG （4-5）

檢定消費性貸款利率， 4.00996318.0)/(

/)( 0

FknURSS

qURSSRRSSFLR （4-6）

檢定每月轉銷呆帳， 4.00990039.0)/(

/)( 0

FknURSS

qURSSRRSSFBadDebt （4-7）

根據檢定結果發現，以上四個解釋變數之 F 值均小於查表值，無法拒絕虛無假設，

表示未通過檢定。故剔除不顯著變數後可得一修正模型（Model 2）為：

ititit

ititititit

MSOverdue

LoanLURGNPMICard

109

85210

（4-8）

經重新估計後可得修正模型（Model 2）之估計結果如表 4-6 所示。

表 4-6 影響現金卡發卡因素之迴歸修正顯著性模型（Model 2）

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic 被解釋變數

每月已動用額度卡數 (Card) 解釋變數常數項 -0.0001 0.0092 -0.0107 痛苦指數 (MI) -0.0533 0.0112 -4.7636***

平均每人國民生產毛額 (GNP) -0.0460 0.0133 -3.4612***

失業率 (UR) -0.1066 0.0185 -5.7702***

放款契約額度總和 (Loan) 0.1866 0.0180 10.3808***

逾放比 (Overdue) -0.0499 0.0204 -2.4390**

市占率 (MS) -0.7517 0.0263 -28.6069***

R-squared 0.9948 Durbin-Watson stat 0.8710 Adjusted R-squared 0.9941 Prob（F-statistic） 0.0000 備註：*、**、***分別表示 10%、5%、1%的顯著水準


經顯著性檢定後之修正模式（Model 2）如下：

itit

ititititit

MSOverdue

LoanURGNPMICard

7517.00499.0

1866.01066.00460.00533.00001.0 （4-9）

假定虛無假設 H0 為變異數齊一，進行異質性檢定（White Heteroskedasticity

Test），結果如表 4-7 所示。F 值為 1.7570＜查表值，且 p-value＞0.05，無法拒絕虛無

假設，表示該迴歸模型並不存有顯著異質性。故 Model 2 符合變異數齊一之假設。

表 4-7 影響現金卡發卡因素之迴歸模型異質性檢定

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 1.7570 Probability 0.0516

Obs*R-squared 36.8929 Probability 0.0971

修正模式（Model 2）之 Durbin-Watson 值可由表 4-6 得知其值為 0.8710，根據查表

（k=6）可得 dL、dU分別為 1.4536 與 1.7676，由圖 4-1 表示該模式型具有正自我相關，

應加以修正之。

圖 4-1 自我相關檢定結果

正自我相關無法判斷無自我相關無自我相關無法判斷負自我相關

0 dL=1.4536 dU=1.7676 2 4-dU 4-dL 4

經過 AR（1,3）調整後，可得修正模型（Model 3）結果如表 4-8。Model 3 之

Durbin-Watson 值為 2.0620，已無自我相關之問題，且模式配適能力較先前模型均為

優，調整後之 R2值高達 0.9993。

表 4-8 影響現金卡發卡因素之迴歸修正自我相關模型（Model 3）


被解釋變數

每月已動用額度卡數 (Card)

解釋變數

常數項 -0.0094 0.0055 -1.7278*

( 1)itCard 1.0659 0.0788 13.5204***

( 3)itCard -0.2596 0.0637 -4.0739***

痛苦指數 (MI) -0.0109 0.0048 -2.2612**

平均每人國民生產毛額 (GNP) -0.0157 0.0051 -3.0891***



失業率 (UR) -0.0202 0.0080 -2.5330**

放款契約額度總和 (Loan) 0.0109 0.0131 0.8322

逾放比 (Overdue) -0.0003 0.0079 -0.0438

市占率 (MS) -0.1681 0.0350 -4.8016***


Adjusted R-squared 0.9993 Prob (F-statistic) 0.0000 備註：*、**、***分別表示 10%、5%、1%的顯著水準

經過 AR（1,3）調整後，可得修正模式（Model 3）結果如（4-10）

( 1) ( 3)

0.0094 0.0109 0.0157 0.0202 0.0109

0.0003 0.1681 1.0659 0.2596it it it it it

it it it it

Card MI GNP UR Loan

Overdue MS Card Card

（4-10）

進一步檢查修正模式（Model 3），發現放款契約額度總和（Loan）與逾放比率

（Overdue）兩個係數校估結果的 t 檢定值均小於 1.668，表示在 10%的顯著水準之下，

該二係數不顯著。故刪除放款契約額度總和（Loan）與逾放比率（Overdue）兩變數，

結果如表 4-9。

表 4-9 影響現金卡發卡因素之迴歸再修正模型（Model 4）


被解釋變數

每月已動用額度卡數 (Card)

解釋變數

常數項 -0.0119 0.0045 -2.6407**

( 1)itCard 1.0705 0.0745 14.3713***

( 3)itCard -0.2367 0.0548 -4.3194***

痛苦指數 (MI) -0.0095 0.0040 -2.3463**

平均每人國民生產毛額 (GNP) -0.0147 0.0048 -3.0224***

失業率 (UR) -0.0185 0.0055 -3.3596***

市占率 (MS) -0.1516 0.0286 -5.2966***


Adjusted R-squared 0.9993 Prob (F-statistic) 0.0000 備註：*、**、***分別表示 10%、5%、1%的顯著水準

故本研究所建立之影響現金卡發卡因素之迴歸模型如下：

( 1) ( 3)

0.0119 0.0095 0.0147 0.0185 0.1516

1.0705 0.2367it it it it

it it

Card MI GNP UR MS

Card Card

（4-11）


五、結論與建議

本研究係根據銀行局之現金卡發卡機構之財務揭訊，資料期間為 2004 年 5 月至

2009 年 12 月之每月統計資料，共計 68 個月。實證結果分析如下：

（一）痛苦指數上升時，對現金卡之需求降低，導致動用卡數降低。可能的原因

為，經歷了金融風暴，景氣明顯低落，痛苦指數上升，導致消費者不敢消

費，使消費能力下降，對現金卡的需求降低。

（二）所得增加，就不需再借錢使用，因現金卡利率高，所以對現金卡使用之需求

隨之降低，動用卡數即降低，故與現金卡動用卡數呈負相關。

（三）當失業率上升時，景氣差對現金卡之需求降低，導致動用卡數降低。可能的

原因為雙卡風暴後，金融業對現金卡申辦之門檻提高及消費者瞭解支付高額

循環利息的危機，故無法順利申請現金卡，而對申辦現金卡之意願降低。

（四）市占率愈高，發卡量大，動用卡數多，才會有大的放款餘額，所以市占率的

增加可以刺激發卡量。但隨著金融風暴與雙卡風暴的影響，金融業對現金卡

申辦之門檻提高及消費者瞭解支付高額循環利息產生的後果，加上部分體系

較差的金融業紛紛退出現金卡市場，故市占率上升，但對整個市場而言，發

卡數量是降低的。

金融主管機關為金融體系安全之維護者，應落實監督管理責任，完善相關金融法

規，規範金融機構委外業務，嚴懲金融暴力行為。加強消費者權益之保護，除提高資訊

透明度、完善消費者保護制度外，尚須加強金融教育，將其納入教育體系的一部份。本研究引用銀行局公佈之財務揭訊資料後發現，所應公告之項目依各發卡機構自行

解釋部分甚多，並未取得統一之嚴格定義，例如，部分發卡機構有已提列備抵呆帳餘

額，但可能係因沒有足夠的資本或其他原因，使其無法以之轉銷呆帳，導致逾放比無法

降低。故建議政府未來可更嚴謹的定義每個項目的審計方式，並更有效的監督發卡機

構。

金融業者需落實風險定價觀念、強化風險評估機制與風險控管能力，並遵循風險控

管原則拓展業務。同時避免盲目追逐市場，致力提升創新能力及研發新商品，尋找自身

利基市場，提供差異化產品及服務。現金卡核准人除了必須有崇高道德，更要對金融市

場與風險敏感度高，避免過度招攬而忽略風險，銀行業稽核人員更應對發卡量較大之分

行專案查核，對於浮濫發卡之單位經理能夠予以牽制。除了善盡通知責任誠實銷售之

外，還要遵守法律規範且強化自律，善盡企業社會責任，方能提高公眾之觀感。

本研究之個體經濟變數來自銀行局公佈之財務揭訊資料，仍有許多變數在模型中未

加以考慮，例如：公司規模、進件通路、代辦行銷等變數。因此，後續研究者可由更多

的面向來研究影響現金卡之發卡因素。

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