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方面，對於勞工和資本貿易要素內涵的解釋能力皆有正向的影響。
𝜀𝑖𝑡:殘差項。
以上為實證模型建立與預測，將實證結果分析，再下一章節做細節的解釋。
肆、實證模型分析
一、Testing Vanek prediction
表三為 15 年間、40 個國家的資料，使用考慮中間投入計算方式的貿易要素 內涵，將評估值和預測值進行 sign test，並且得出五種要素在不同年份中，兩者 正負號符合同向的比例，同向代表檢測為正確，評估值和預測值的進出口方向一 致。
此檢定可看出一國使用生產技術和真正的貿易資料計算出的評估值，是否與 我們使用要素稟賦使用量和消費偏好計算的預測值之進出口方向相同，當我們能 使用原有的要素稟賦正確評估出對一國的某種要素之進出口方向，又利用考慮中 間投入的計算方式評估，將能知曉此國的要素競爭力所在，進一步了解不同的國 家的產業競爭力。
表三顯示，細分的勞工要素中，中技術勞工為其中平均正確性最高者，低技 術勞工次之，高技術勞工則最差，推測其原因為勞工移動的特性造成。文獻上顯 示21，有較高學歷者傾向勞工移動，高學歷者能在移動時，獲得更多的資訊，擁 有較小的正確決策成本，而做出最適的決策，使得他們移動的自由度較高，也容 易成功。整體而言，資本的 Vanek prediction 表現最差，細分勞工要素中，又為高 技術勞工表現最差，本來以直觀來講，貿易自由度較高的要素，應該會有較好的 解釋能力，但移動能力較好的資本和高技術勞工相較之下，都是表現較差的要素，
顯示本文之結果和此直觀不同。
21 此文獻為林季平, & 柯音如. (2004). 勞工流動及資訊流動的初探研究. 資訊社會研究, 6, 283-312.文中提及教育程度高者，較能克服資訊限制，教育對勞工移動有正向影響。
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其中，資本與高技術勞工隨著時間的正確性波動皆較大，兩者正確性也都與 Stehrer (2014)文獻中相同，有較差的結果，而能使此兩項要素正確性改變的重點 為進一步考慮全球消費模式𝑠𝑟的不同偏好(Preferences)、本土偏好(Home bias)22以 及區域消費模式(Geographic consumption patterns)，當設定各國有不同偏好、本土 偏好中考慮國家及產業層面，則會使得此兩項要素有更好的正確率。
另外，表三顯示單一要素勞工的估計與分成高、中、低技術勞工時的情況有 差異性，因此若將勞工細分成不同的技術程度時，會影響貿易要素內涵假說檢測 的正確性。
以時間的趨勢來看，資本為逐漸正確性變差、低技術勞工則為正確性變好，
值得一提的是，1997 年份發生亞洲金融風暴，整體經濟衰退，使得此年份的正確 性較差，本文發現區域性的經濟問題，對於貿易要素內涵有所影響；2004 年為正 確性平均最低，原因來自於 2003 年下半年開始經濟復甦，而 2004 年則世界經濟 強力復甦，國際商品市場界價格上揚、通貨膨脹、跨國直接投資增加等經濟現象，
全球性的經濟情況將會造成五項要素的正確率出現些微波動。1997、2004 年份 皆是某些國家經常帳上相對波動較大的年份，可能對於貿易要素內涵的計算與估 計之貿易向量𝑡𝑟造成影響，進一步導致此年份之檢測正確性降低。
綜合上文，時間序列的比較中，不管是整體世界經濟變化，或者是區域性的 經濟大波動，都將會對考慮中間投入的貿易要素內涵解釋能力有負向的影響，特 別是勞工以及資本此兩項要素，容易受到影響。移動自由度較高的要素，反而與 直觀相反，會有較差正確率。
22本土偏好是指投資者傾向投資於本土而並非海外市場的現象。
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表三、1995-2009 年 sign test 年份
要素
1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
資本 0.675 0.75 0.775 0.775 0.825 0.8 0.75 0.775 0.75 0.7 0.825 0.85 0.8 0.8 0.8 勞工 0.85 0.875 0.85 0.875 0.85 0.8 0.85 0.85 0.8 0.75 0.8 0.825 0.875 0.925 0.925 高技術勞工 0.875 0.9 0.875 0.875 0.825 0.875 0.9 0.875 0.85 0.725 0.825 0.8 0.875 0.825 0.875 中技術勞工 0.85 0.85 0.85 0.9 0.875 0.85 0.875 0.85 0.875 0.925 0.875 0.95 0.95 0.975 0.925 低技術勞工 0.875 0.9 0.85 0.85 0.9 0.9 0.925 0.9 0.925 0.8 0.85 0.825 0.8 0.825 0.875 單位:百分比 資料來源:本研究整理
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