本研究旨在檢驗台灣中央銀行重貼現率與銀行基本放款利率之動態關聯，並進一步討論聯合徵信中心（JCIC）永續金融授信統計資訊在ESG授信利率訂價研究上的應用限制。實證研究以2020年1月至2025年12月之月資料為樣本，選取11家銀行之基本放款利率為被解釋變數，央行重貼現率為核心政策利率代理變數，並納入台灣工業生產指數(Industrial Production Index, IPI)月成長率、台灣消費者物價指數(Consumer Price Index, CPI)月成長率與美國聯邦基金利率(Fed Fund Rate)作為控制變數；本研究參照高崇瑋與萬哲鈺（2014）式（1）至式（7）之核心誤差修正模型（Error Correction Model, ECM）與平均調整落後期間（Mean Adjustment Lag, MAL）架構，經研究設計調整後，以普通最小平方法誤差修正模型（OLS-ECM）估計個別銀行基本放款利率偏離長期關係後之短期修正行為。
實證結果顯示，多數有效樣本銀行之誤差修正項(Error Correction Term, ECT）為負且具統計顯著性，代表在本研究所設定之長期水準關係下，若銀行基本放款利率與政策利率之間發生偏離，多數樣本銀行會於後續月份出現朝該長期關係回復之調整。然而，不同銀行間調整速度差異明顯，顯示台灣銀行業利率轉嫁並非同質過程；此外，MAL 結果則是作為輔助性政策傳導速度指標，以補充說明各銀行回復長期關係之相對快慢，但本研究主要結論仍以 ECT 方向、大小與顯著性為判斷核心。
關於永續金融授信部分，本文將第五章定位為「一般利率轉嫁模型延伸至 ESG 授信利率研究之資料可行性檢驗」。由於聯合徵信中心(JCIC)公開資料目前主要提供件數與金額，未提供個別授信利率；各金控與銀行永續報告書之揭露口徑亦存在期末餘額、年度核准額、新增承作額與廣義政策性融資混用問題，因此本研究不直接估計ESG授信利率轉嫁效果，而係辨識若欲建立該模型所欠缺之個案利率、契約 KPI、達標條件、利率加減碼與一致口徑資料。
本研究之主要貢獻在於：以銀行別基本放款利率資料檢視台灣主要銀行對政策利率之調整異質性，並將一般授信利率轉嫁模型與 ESG 授信資料限制置於同一研究架構下，指出未來 ESG 授信利率實證研究所需之資料揭露條件。

This study examines the dynamic relationship between the Central Bank of the Republic of China (Taiwan)’s rediscount rate and banks’ basic lending rates, and further discusses the limitations of the Joint Credit Information Center (JCIC) sustainable finance credit statistics for research on ESG credit interest-rate pricing. The empirical analysis uses monthly data from January 2020 to December 2025. The basic lending rates of 11 banks are selected as the explained variables, while the central bank’s rediscount rate is used as the core proxy variable for the policy interest rate. The monthly growth rate of Taiwan’s Industrial Production Index (IPI), the monthly growth rate of Taiwan’s Consumer Price Index (CPI), and the U.S. Federal Funds Rate are included as control variables. Referring to the core Error Correction Model (ECM) and Mean Adjustment Lag (MAL) framework set out in Equations (1) to (7) of Kao and Wan (2014), this study, after adjustments to the research design, estimates the shortrun adjustment behavior of each bank’s basic lending rate after deviation from the longrun relationship by applying an ordinary least squares error correction model (OLSECM). The empirical results show that, for most banks in the valid sample, the error correction term is negative and statistically significant. This indicates that, under the specified long-run level relationship, when a deviation occurs between a bank’s basic lending rate and the policy interest rate, most sample banks subsequently adjust toward that relationship in the following months. However, the speed of adjustment differs substantially across banks, suggesting that interest rate pass-through in Taiwan’s banking sector is not a homogeneous process. In addition, the MAL results are used as a supplementary indicator of the speed of monetary policy transmission, providing additional evidence on the relative pace at which each bank returns to its long-run relationship. Nevertheless, the main conclusions of this study are primarily based on the direction, magnitude, and statistical significance of the ECT. With respect to sustainable finance credit, Chapter 5 is positioned as a datafeasibility assessment for extending the general interest-rate pass-through framework to ESG credit pricing. The current publicly available JCIC data mainly provide the number and amount of credit facilities, but do not disclose individual loan interest rates. Moreover, the disclosure practices in the sustainability reports of financial holding companies and banks vary considerably, with mixed use of period-end balances, annual approved amounts, newly originated amounts, and broadly defined policy-oriented financing. Therefore, this study does not estimate ESG credit interest-rate pass-through directly; instead, it identifies the loan-level interest-rate, contractual KPI, targetachievement, margin-adjustment, and consistent measurement fields required for such an extension. The main contributions of this study are as follows: it examines the heterogeneity in the adjustment of Taiwan’s major banks to policy interest rate changes by using bank-level basic lending rate data, and places the general credit interest rate passthrough model and the data limitations of ESG credit within the same research framework. In doing so, this study identifies the data disclosure conditions required for future empirical research on ESG credit interest rates.

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