信用卡逾期帳款比率之影響因素，向來是銀行風險管理與金融監理之重要議題。然而，現有文獻多以總體彙總資料進行分析，較難區分各銀行之個體差異，且研究期間多止於2019年以前，無法涵蓋COVID-19疫情衝擊及後疫情景氣復甦之影響。本研究以臺灣15家發卡銀行2011年1月至2025年12月之月頻縱橫資料為基礎，同時整合總體景氣面與銀行業務面變數，採縱橫資料隨機效果模型，系統性檢驗各項因素對信用卡逾期帳款比率之影響，並進一步比較公股銀行與民營銀行在逾期風險傳導機制上之差異。
實證結果顯示，在總體經濟變數方面，失業率對全體樣本及公股銀行之逾期帳款比率均呈顯著正向影響，反映勞動市場惡化時持卡人還款能力下降；CPI年增率對全體樣本及民營銀行呈顯著負向影響，與債務通縮理論之推論方向一致；M1B年增率對三組樣本均呈顯著負向影響，顯示貨幣供給擴張有助緩解持卡人財務壓力；景氣對策信號落後一期對三組樣本均呈顯著正向影響，反映景氣循環對信用卡逾期風險之影響具有時間遞延特性。在銀行個體業務面，每卡平均循環信用餘額對公股銀行呈顯著正向影響，每卡平均簽帳金額對公股及民營銀行均呈顯著負向影響。COVID-19疫情虛擬變數於三組樣本均顯著為負，反映疫情期間緩繳政策對逾期帳款比率之壓抑效果。此外，以景氣對策信號落後二期及三期進行替換之穩健性檢測結果顯示，係數方向與顯著性均維持一致，且係數大小隨落後期數增加而遞減，符合景氣循環效果隨時間減弱之經濟直覺，確認本研究實證結果之穩健性。

The determinants of credit card delinquency ratios have long been an important issue in bank risk management and financial supervision. Existing studies largely rely on aggregate data and mostly cover periods ending before 2019, leaving individual bank heterogeneity and the impacts of COVID-19 unexamined. This study employs monthly panel data from 15 Taiwanese credit card-issuing banks from January 2011 to December 2025, integrating macroeconomic and bank-level variables within a random-effects panel data model to examine the determinants of credit card delinquency ratios and compare risk transmission mechanisms between state-owned and private banks.
Empirical results show that the unemployment rate is significantly positive for the full sample and state-owned banks; the CPI growth rate is significantly negative for the full sample and private banks, consistent with debt-deflation theory; and the M1B growth rate is significantly negative across all groups. The one-period lagged Business Cycle Indicator is significantly positive across all groups, reflecting time-delayed business cycle effects on delinquency risk. At the bank level, revolving credit balance per card is significantly positive for state-owned banks, while spending amount per card is significantly negative for both groups. The COVID-19 dummy is significantly negative across all groups. Robustness checks confirm consistent results across alternative lag specifications.
The findings confirm significant heterogeneity in risk transmission between state-owned and private banks, and suggest that regulators incorporate unemployment trends and the Business Cycle Indicator into credit card risk early-warning frameworks.

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