4.3 門檻迴歸模型
4.3.1 以「通膨率」為門檻變數
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4.3.1 以「通膨率」為門檻變數
前一小節中，以時間作為門檻變數可將樣本區分為不同的連續區間，分別進 行時間序列模型的迴歸分析，但分析結果效果並不顯著；若改以「通貨膨脹率」
作為門檻變數時，需先將所有資料改以通膨率大小進行排序，並以通膨率作為模 型結構轉變的判斷依據。如此一來，便打破了時序資料連續的特性，例如：某期 樣本點的通膨率高於門檻值，則被歸入高通膨區；但下一期的通膨率波動，可能 繼續落在高通膨區，或降到門檻值以下，進入低通膨區的範疇。因此，模型將由 連續的時間序列模型，轉變為隨機分配模型。
先以銀行放款成長率( )為金融發展變數之代表，說明門檻模型的檢驗流程，
由表 5 可知，傳統的線性模型中，銀行對台灣經濟帶來正面的影響，雖然結果並 不顯著，與過去線性模型的文獻結果相同。如前章文獻所提，通貨膨脹率會降低 市場效率，提高交易成本與資訊不對稱性，進而影響銀行端金融貸款的決策分析。
因此，我們以「通貨膨脹率」為門檻變數，將樣本依通膨率由小到大重新排序，
再使用移動式鄒氏檢定逐一進行檢定，結果如下圖 2。
由圖 2 中可找出二至三個 F 值較大的樣本點做為可能門檻值，分別進行聯合 檢定，判斷是否有多個門檻值存在。表 9 為門檻聯合檢定結果，除了以 F 值作圖 之外，佐以 p-value 進行輔助判斷，結果以第 127 及第 153 個通膨排序樣本為最
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5
10 30 50 70 90 110 130 150 170
圖2 銀行放款成長率的通膨門檻鄒氏檢定
樣本點依通貨膨脹率由小到大排序 F 值
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B_RESID(-3) 0.0373(1.5984)
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找出門檻值後，在 仍由小到大排序下，設立虛擬變數(dummy variable)：
， 與 ， ， 將樣本分成三群。而後恢復時間序1965~2011年的排序，跑(11)式門檻迴歸方程 式，結果整理如表10。
(11)
完成門檻迴歸估計後觀察估計係數值，當通膨率低於3.76%時，銀行發展對 經濟成長的效果為0.0433，可促進經濟成長；但當通膨率高於門檻值3.76%，係 數將由正轉負(-0.019)；一旦通膨率高於5.58%，銀行放款對經濟將帶來顯著的負 面影響(-0.2822)。本文的結果與李建強(2006)的兩個門檻值：1.65%、6.68%有些 許不同，但同樣主張銀行放款可推動經濟成長的結論，只有在低通膨的狀態下才 成立。結合兩者主張，說明高度通貨膨脹加劇了商業市場資訊不對稱的問題，影 響放款者借貸的行為與選擇，進而改變金融中介機構對經濟成長的影響，符合 Bose (2002)之理論。
表10中，門檻模型4(D)的adjusted R-square比線性模型4(A)高，運用Wald test 進行迴歸係數檢定，深入探討銀行放款成長率( )之估計係數在不同門檻體 制下是否有顯著差異。延伸(9)式的檢測假說：
(12)
Wald test 的聯合檢測結果(整理於表 16)，F 值= 6.152878，p-value=0.0027，
顯著拒絕虛無假設；係數間彼此兩兩檢驗也可拒絕 Ho，說明銀行放款成長率在 不同通膨水準之下，對經濟成長有不同的影響。因此，在評估金融指標對經濟成 長的效果時，通貨膨脹率( )是一個良好的門檻變數。
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為瞭解不同金融發展指標對估計結果的影響，改以貨幣供給成長率( )為金 融發展指標，並依上述步驟重新估計。由圖 3、表 11 及表 12 顯示：以 M2 為指 標進行估計時，共有三個通貨膨脹門檻值，分別為 -0.0312%、3.82%、8.32%，
較以銀行放款為金融指標多了一個負的門檻值(台灣 183 筆通膨資料中，有約 20 筆物價指數呈現下降趨勢)。但與前段結果相異的是：不論在何通膨率下，M2 金 融指標對台灣經濟成長影響都是正面且顯著的效果，可見貨幣深化理論、政府準 確掌握貨幣政策的重要性。此結果與李建強(2006)單一門檻值 7.25%不同，但金 融變數之估計係數同為正向，並主張通膨率較低時，M2 可以促進經濟成長；當 通膨率高於門檻值，則效果變得不顯著。
表 11 M2 流通量成長率的通膨門檻聯合檢定
threshold Chow F p-value 一個門檻值 21 -0.0003 2.938403 0.0043 兩個門檻值 21 129 0.0382 3.025854 0.0002 三個門檻值 21 129 162 0.0832 2.752443 0.0001
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5
10 30 50 70 90 110 130 150 170
圖3 M2流通量成長率的通膨門檻鄒氏檢定
樣本點依通貨膨脹率由小到大排序 F 值
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左：1965Q1~20011Q4 (183筆資料) 右：9176Q1~2011Q4 (140筆資料)
表 13 股市成交值成長率(STV)的通膨門檻聯合檢定 Sample 1 183 Observations 179 Mean 0.042234 Median 0.026256 Maximum 0.530186 Minimum -0.008241 Std. Dev. 0.070488 Skewness 4.306987 Kurtosis 25.83336 Jarque-Bera 4441.906 Probability 0.000000
0
0.00 0.05 0.10 0.15 0.20
Series: S_CPI2 Sample 44 183 Observations 140 Mean 0.031525 Median 0.017914 Maximum 0.223492 Minimum -0.012470 Std. Dev. 0.044403 Skewness 2.525281 Kurtosis 9.843075 Jarque-Bera 421.9592 Probability 0.000000
0
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表 15 三大金融指標的通膨門檻效果小結
金融指標 門檻值 金融變數對經濟成長的門檻效果
銀行放款
成長率 3.76% 5.58%
低通膨時代，間接金融的發展對台灣經濟成長 是顯著的正效果。然而，高通膨時期，通膨加 劇了市場資訊的不對稱性，影響銀行借貸款之 決策，對經濟成長的影響由正轉負，顯著有害 於經濟的發展。
M2 流通量
成長率 -0.031% 3.82% 8.32%
M2 貨幣深化對經濟成長動能不論在高低通膨 時，都是正向的影響，可見 M2 金融深化發展 對經濟成長的貢獻效果大。
股市 成交值 成長率
-0.015% 2.88%
股市為直接金融，資金的流進流出受到通膨的 影響也更為直接。有通膨疑慮時，投資人傾向 將資金從高風險資產轉而投入實體資產(房地 產、黃金)，不利於經濟的發展。但當通膨低 於 2.88%時，股市成交值的成長對台灣經濟成 長有正面的影響。
要的是，中央銀行對通貨膨脹尚無足夠警覺，貨幣政策尚未發生變化，整個社會 一片榮景。但當産品的出廠價格漲幅加快，漲價範圍擴大時，整個社會的物價指 數漲幅將超過央行的忍耐範圍（一般爲3%至5%左右），物價將出現螺旋式上升，
尤其是物價上漲超出市場預期時，中央銀行便開始采取緊縮性的貨幣政策，投資 人也傾向抽回在股市投入之資金，轉而投向保值型資產如房地產、黃金等，使股 市成交值萎縮，不利於上市櫃公司籌措資金，而形成壓抑經濟成長的效果[3]。
最後，將三大金融指標在面對不同通貨門檻值下，對經濟成長的門檻效果以 及推論統整於表15。
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[3] 尹中立(2007)，「通貨膨脹惡化，股市必跌」，新浪博文
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