一般性迴歸分析

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第五章 實證結果

在暸解樣本的一些基本性質後，我們可以利用這些個別案件的資料進行進一步的 迴歸分析。第一節我們引用一般性作法，也就是不考慮樣本偏誤問題，將全部資料直 接進行回歸分析，以比較我們所選取的變數是否適當，並作為第二節使用 Heckman 二階段估計法所得結果的比較基準；第二節再使用第四章所討論的 Heckman 二階段 估計法，第一步先估計押標金對案件決標的影響，即第四章的第(2)式。然後，我們 可以利用估計係數來計算 IMR，當成第二階段估計決標金額與底價金額大小的調整 項目，即第四章的(3)式。同時，最後再把 IMR 放入(3)式中進行簡單 OLS 的迴歸估計。

為比較樣本調整前後估計係數的變化，我們也將不包含 IMR 在內的迴歸式加以估計，

然後比較兩者之間的差異大小。

第一節 一般性迴歸分析

首先，我們將全部樣本資料進行簡單 OLS 的迴歸估計，估計結果列在表 5-1 與 表 5-2，其應變數為決標金額（award）或底價金額（upset）。

以未經自然對數轉換的決標金額作為應變數時，由於同時將連續變數與類別變數 作為自變數，導致各變數的係數值差異過大，因此我們以經自然對數轉換後的決標金 額作為應變數，進行一般迴歸分析。另因預算金額（代表案件規模）與決標金額間有 顯著的相關性（因為決標金額與底價金額均是依據預算金額而來），故刪除該變數，

以確定其他變數是否產生影響。

實證結果顯示，未來增購金額（ln purch）、履約日曆天數（days）、押標金占預 算金額比率（bidbond）、公開招標（open）、限制性招標（restr）、最有利標（advant）、

適用條約或協定之採購（gpa）、廠商總得標件數比率（bidratio）、廠商累計平均每年

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每件得標金額（ln money）、履約地點與公司所在地是否相同（place）等均為正的顯 著，表示這些變數會顯著的造成決標金額增加。

該結果與 Shash（1993）、吳道生（1997）等文獻的結論不完全一致。例如若以 公開招標為採購方式，由於公開招標並未嚴格限定廠商資格，廠商投標意願較高，競 爭效果較強，可有效降低決標金額，但結果顯示資訊服務類的勞務案件並不符合前開 認知；此外，廠商總得標件數比率（bidratio）越高，表示廠商經驗越豐富，廠商平均

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廠商平均每年每件得標金額（ln money）、履約地點與公司所在地是否相同（place）

等均為正的顯著，表示這些變數會顯著的造成底價金額增加。

22 政府採購法第 27 條立法理由第 1 項指出：「為使採購公開化、透明化，爰參考先進國家之做法及 政府採購協定第 6 條之規定，於第一項明定各機關辦理公開招標或選擇性招標均應刊登政府採購公 報，以便彙整招標資訊，方便廠商取得全國各機關之採購資訊，達到促進競爭之目的。」

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然而這些文獻並未考慮到押標金制度可能造成的樣本選擇偏誤問題，我們將在第二節

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中以 Heckman 二階段估計法探討。