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臺大管理論叢
第
26
卷第
3
期
133
企業不對稱資訊疑慮或信用資訊程度的改善將促使其維持較不緊密的銀行往來關係。
衍生而言，若二家企業之其他條件與變數均相同，僅
H
it
與
θ
it
不同，即一為不對稱資
訊疑慮較嚴重或信用資訊程度較差的企業
B
，而另一為較無不對稱資訊疑慮或信用資
訊程度較佳的企業
G
，則企業
B
因其信用資訊程度較企業
G
為差，故
θ
Bt
較
θ
Gt
為小，
即
θ
Gt
> θ
Bt
，則在
(12)
式
∂H
i
/∂θ
it
為負時，信用資訊程度較差（佳）的企業
B (G)
，遂
需維持較緊密（疲弱）的銀行往來關係以達利潤最大，即
H
Gt
≤ H
Bt
。綜言之，不對稱
資訊疑慮較明顯或外在信用資訊程度較差的企業，若不與銀行建立起較緊密的銀行往
來關係，未來發生流動性風險或資金短絀時，將極易面臨財務危機，因其直接融資管
道較不可行（如下述推導中
∂D
it
/∂θ
it
為正的可能性偏多），故多需維持較緊密的銀行往
來關係，因而企業之不對稱資訊疑慮獲致改善將明顯降低其銀行往來關係之緊密程度。
本文續檢測企業不對稱資訊疑慮或外在信用資訊程度
θ
it
的改變對
N
it
*
、
K
it
*
、
L
it
*
、
D
it
*
的影響，故需先假設
θ
it
以外的其他條件均不變，續對
(8)
式與
(9)
式進行比較靜態
分析，以獲悉
θ
it
的改變對
N
it
*
與
K
it
*
的影響，進而援引運用於分析
θ
it
對
L
it
*
與
D
it
*
的影
響。茲先將
(8)
與
(9)
式的比較靜態分析結果與
(11)
式的全微分結果分別臚列於
(13)
、
(14)
及
(15)
式，其中
h
≡ (1 – W
D
it
– R
B
it
)/R
B
it
> 0
，
δ
≡ [1 – W
L
it
– (1 – W
D
it
)(R
L
it
/R
B
it
)]
，而
(11)
式右邊相乘之第二大項（即兩
[ ]
內數值）定義為
Ψ
，續臚列
(10)
、
(11)
式之部分
全微分結果於如下之
(16)
式。
(13)
(14)
(15)