泡沫經濟是天災還是人禍?日本央行的「不干預」矛盾策略,反而加劇經濟衰退期?
泡沫經濟是天災還是人禍?日本央行的「不干預」矛盾策略,反而加劇經濟衰退期?

我們知道是日本銀行在1989年戳破了泡沫。

奇怪的是,我們也發現到,正是日本銀行(日本中央銀行)的作為延長了經濟的衰退。它到底在做什麼?在尋覓日本陷入經濟動盪的原因時,我們現在必須分析1990年代銀行危機和經濟衰退的根本原因,而這要追溯到發生在1980年代的事件。我們必須弄清楚究竟是誰該為泡沫的形成負責。

在第9章中我們理解到,泡沫是因為銀行過度創造信用所導致。因此問題在於銀行為何創造如此大量的信用?是什麼決定了它們的行為?在第5、6、7章中我們得知,從1940年前後直到至少1970年代末期,這個問題的答案就是日本銀行的窗口指導(註)。

我們知道這是許多研究者都確立成真的事實。但在關鍵的1980年代又是如何?

(註:窗口指導,指日本銀行在過去常用的一種非正式貨幣政策工具。央行透過口頭或非正式的方式,直接對商業銀行施加壓力,影響其放款行為。)

日銀的矛盾聲明:窗口指導在1980年代已不存在

雖然已有一些研究在探討日本銀行於1980年代所採用的貨幣政策工具,但它們完全忽略掉窗口指導這項作法。不過,有份研究論文直接聚焦討論1980年代的窗口指導。(星岳雄等人,1991)作者群得出結論:「從1982年到1989年,窗口指導在貨幣政策執行的面向,扮演著微不足道的角色。」因此看來我們必須尋找其他會影響銀行放款的因素。

然而,若仔細檢視這份論文就會發現,星岳雄和他同事的結論並非建立在實證研究的結果之上。那只不過是某種主張。毫無疑問的是,他們主張的資料來源就是日本銀行本身:在1981年12月,央行宣布從1982年1月起廢除窗口指導的管制。日本銀行表示,不再對銀行下達貸款成長的配額,而是要「尊重」它們的放款計畫。在1984年,日銀宣布完全廢除任何形式的窗口指導。

日本銀行後續的官方聲明重申了這則消息:1986年,《日本經濟新聞》引述一名日本銀行官員的話說,央行「目前並未進行窗口指導」。在1988年,日本銀行聲稱自1982年以來就不存在「狹義的」窗口指導。它主張因為利率解除管制、金融去中介化和自由化,都使這些政策工具失去效果。

日本銀行本店(總部)Bank_of_Japan
日本銀行本店(總部)。
圖/ Wikipedia

日本銀行甚至開始證明,信用總量與經濟活動之間不再存在顯著的相關性,因此無法作為貨幣政策的工具。其言下之意是,既然信用似乎不再能推動經濟,窗口指導就不可能是必要的,甚至是不可能實行的作法。

在1991年3月,日銀覺得有必要再次針對在1990年代窗口指導所扮演的角色,發布一份官方的評估報告。這份題為〈日本的貨幣政策決策與執行過程〉(The Process of Decision Making and Implementation of Monetary Policy in Japan)的報告是為海外讀者而寫,因此只有英文版。

報告聲稱:「為順應放寬金融管制的趨勢,自從日本銀行在1982年停止針對放款計畫向個別銀行下達指示以來,窗口指導就不再以原先的那種信用管制的形式實施。」在這份報告發布後不久,日銀在1991年7月,針對窗口指導發表了最後一則、但有些自相矛盾的說法:宣布立即廢除窗口指導。

質疑日銀說法的五大理由,日本銀行誤導人們?

日本銀行宣稱,窗口指導在1980年代不是重要的政策工具,但這種說法從未得到實證經驗的支持。此外,有幾個理由讓我們對日本銀行的說法保持懷疑。

首先,窗口指導的本質就是一種非正式的政策工具,不僅不存在法律上的認可,且籠罩在祕密當中,這也代表它不太可能在官方聲明中完整揭露出來。

其次,當日本加入OECD時,就有義務減少直接的經濟管制,採行市場導向的經濟體制。直接的信用管制一直飽受美國的批評。因此日本銀行有政治上的動機去淡化這類管制,並強調市場機制。

第三點是,在1980年代以前,窗口指導就存在相關紀錄:雖然曾被正式宣布「廢除」,但實際上要不是在非正式地持續運行,就是在廢除不久後就重新實施。

第四點是,於1991年再度廢除的事實本身就暗示它在這之前確實以某種意味深遠的形式存在。

第五點是,信用量的成長已被證明是1980年代經濟失序的肇因,最終也導致了1990年代的經濟衰退。我們必須假設所有可以決定銀行信用總額的人,都可能有動機想要淡化其參與及控制的程度。

《日經》媒體成為關鍵證人

如同在法庭辦案那般,當有疑問時,就應該傳喚證人。經由交叉詰問應該能確定這些說法是否一致,或是存在矛盾。尋找證人的起點可以是徹底檢視日文財經媒體的報導。

若搜尋日本最受重視的財經報紙《日經》及其姊妹報《日經金融新聞》,會發現有確鑿的證據指出,日本銀行在1980年代繼續實施窗口指導的信用管制,跟1980年代之前的狀況完全沒有改變。以下是一部分相關報導的摘要:

  • 1981年12月:《日經》報導,日本銀行推出了「新型態的窗口指導」,等同於廢除嚴格的貸款成長上限。根據新的作業流程,日銀將從此「尊重」銀行的放款計畫。這是「自1945年以來最寬鬆的管制」。然而,日銀官員也證實窗口指導「並未廢除」。一名官員表示「透過在日常與民間金融機構的日常接觸,並藉此來控制放款的意圖仍然存在」。
  • 1982年9月:《日經》發現到,儘管日銀官方聲稱所有銀行的放款計畫都會受到「尊重」,但主要城市銀行的高層抱怨「個別銀行的放款計畫並未受到足夠尊重」,銀行無法自由競爭。如果放款計畫真的完全被日銀接受,那麼銀行之間的競爭就會增加,銀行的排名也會改變。然而,銀行的資產排名依然維持不變。
  • 1986年12月:窗口指導的配額緊縮。日本銀行意識到地價飆升、貨幣供給快速成長、資金過剩,以及銀行大幅擴張對不動產產業的放款。
  • 1988年3月:1988年第二季的窗口指導貸款配額遭到緊縮。央行意識到銀行放款成長最快的部分是不動產和「財技」的投資。
  • 1990年9月:「當實際的年度放款成長未達到管制配額時,日本銀行過去都會在下一期的配額中扣除未用完的額度。這導致每家銀行都會極力設法用完貸款的配額,即使這樣做並不合理。從現在開始,日本銀行正在研究廢除這套程序。」
  • 1991年6月:《日經金融新聞》引述一家「高階城市銀行」的銀行主管說,窗口指導增加貸款的規定所帶來的副作用是,銀行「即使沒有貸款的需求,也需要增加放款量。而且即使有貸款需求,他們也必須確認(放款量)與其他銀行保持一致」。一名銀行主管表示:「到目前為止的作法是,先由日本銀行的信用配置框架決定總體信用額度,然後我們再決定如何分配那個配額。」

結論:日銀在報導中傳達了錯誤資訊

這些來自權威媒體的證詞清楚顯示出,窗口指導確實存在,日本銀行仍持續對銀行施加貸款成長的配額,儘管這樣做與它的公開聲明內容大相逕庭。此外,我們發現到日本銀行持續對信用進行質性的配置,並監控信用的使用狀況。央行似乎已察覺到投機性金融交易的信用創造量增加,尤其是房地產相關的借貸。

若《日經》和《日經金融新聞》的報導屬實,那麼日本銀行便在1980年代誤導人們對窗口指導所扮演角色的認知。值得注意的是,部分媒體評論暗示,日銀可能曾透過運用窗口指導來「抑制」貸款的成長以減緩泡沫化的速度。若沒有日本銀行的信用管制,泡沫是否會更加嚴重?我們是否該感謝央行的作為?

延伸閱讀:誰是日本泡沫經濟的元兇?「大藏省」的權力失控,如何讓日本陷入失落的十年?

日圓王子立體.jpg
圖/ 大塊文化

本文授權轉載自《日圓王子:從日本失落到國際金融危機,你不知道的真相》,Richard A. Werner著,大塊文化出版

責任編輯:蘇柔瑋

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
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圖/ 數位時代

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為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

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為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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