第六章 結論
附表 3- 6 台灣自大陸進口結構：依產業區分
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第四章台灣對中國出口長期均衡關係
第一節出口函數之推導
出口供給
在台灣產品生產方面，假設其生產使用國內要素(Dt)與國外投入(IMt)，生產總成本為
TW TW TW
t t t t t
TC PD D PIM IM
，PD
tTW為國內投入價格。PIM
tTW PIM
tj/E
tj NT/ 為自 j 國進口的 中間財轉換為新台幣的價格，其中Etj NT/ 代表 j 國貨幣對新台幣的匯率，以一單位新台幣兌換多 少單位 j 國貨幣計算。假設代表性出口廠商的生產函數為下列的 Cobb-Douglas6型態函數：
t t 1t
A D IM
Q
(4-1) A 為技術參數，α 與(1-α)為分配參數，1>α>0。 &
t
1
tworld
2A r d
fdiin
(4-2)&
r d：技術創新為提高出口競爭力的主要原因之一。核准的專利數越多代表該國的技術能
力越佳。不同於以往的是本文改以技術創新的產出指標來衡量，而不再使用投入指標，如研發 佔所得比例、研發科學家占人口的比例、研發技師占人口的比例或教育的普及率等。為何不選 擇投入指標來作為衡量的標準？有下面幾點原因:1.創新產出主要來自於知識資本累積，單一年 度的研發投入無法等比於資本累積。2.專利核准數包括各年度核准數和各年度的累積核准數。
單一年度的核准數代表各國在各年度的技術創新成果，且已考量到各國的創新風險所帶來的損
6由於生產函數具有homogeneous of degree n 並且convex to the origin 之性質，故較常被應用的函數型態以 Cobb-Douglas function、Translog function，以及Constant elasticity ofsubstitution function 為主要。其中，Translog function 因為包含變數的交叉項與帄方項，故實證上易與原變數項間產生高度共線性，進而影響整個模型的可信 度。Constant elasticity of substitution function 型態則過於複雜且有理論上的限制。
‧
‧
x f fdiin fdiout
P P P E P E
‧
將(4-5)式併入(4-6)式10，得出口函數的縮減式(reduced form)：
1 2 &
1 2
2 2 4
2
(1 ) 2
3
5
t
China world j k China
t t t t t t t
China j k world
t t t t t
‧
China j k world
t t t t
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術進步，對中國出口有正面影響。
第二節出口變數定義與資料來源
1. 被解釋變數 t tTW
t
x X
XPI
為台灣對中國的實質出口，係以新台幣幣計價的出口值(Xt )，用台灣出口物價指數(
XPI
tTW )帄減而得。Xt 資料取自 World Trade Atlas (WTA 資料庫)；XPI
tTW 資料取自「中華民國台灣地區物價統計月報」(AREMOS 資料庫)。。2. ytChina是估算中國的實質 GDP 對台灣對中國出口之影響，因樣本頻率為月資料，(GDP 為季
資料)，所以通常採用工業生產指數估算。但中國官方未提供工業生產指數數據，故本文採 用近似的中國工業增加值11率來估算。
3. t
China tTWNT RMB/t t
pd PD
P E
反映台灣國內投入與中國產品的相對價格。其中EtNT RMB/ 為新台幣兌換人 民幣的匯率；中國價格(PtChina)以中國生產者物價指數衡量，台灣的國內投入價格(PDtNT) 則以台灣躉售物價指數來衡量。pd
t即表新台幣相對於人民幣的實質匯率。PtChina及EtNT RMB/ 資料取自 IMF/IFS 資料庫，PDtNT資料取自「中華民國台灣地區物價統計月報」。4. tj
China j RMBt/jt t
pim PIM
P E
用以衡量台灣出口廠商的國外投入相對中國產品的加權相對價格。根據 RIETI-TID 資料庫計算，台灣自主要國家進口零組件、加工品及資本設備的比重(如附表 4- 2)，日本為台灣進口國外投入的主要來源國，在 1996~2007 期間，帄均高達 30.42%，其次 美國帄均占 15.48%，中國及南韓分占 8.63%與 7.65%。本文取日本與美國為代表對象(j)，
11工業增加值=工業總產值-工業中間投入+本期應繳增值稅。取自 CEIC (Chinese Economic Information Company)資料庫。
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口相似指數大於 38%前六名國家(如附表 4- 1)，分別包括：南韓(67.08%)、日本(57.21%)、香港(50.14%)、馬來西亞(44.11%)、新加坡(43.37%)及泰國(39.67%)，分別取其六國生產者
14台灣對中國直接投資金額，經濟部投審會對外投資統計，因 1997、2002、2003 年因補辦許可，投資金額劇
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大陸委員會，「兩岸經濟統計月報」(AREMOS 資料庫)。兩者都將名目項換算成新台幣金額 再以台灣的 GDP 帄減指數帄減而得的實質項流量 ，累加為實質存量。
7.
r & d
t：本文採用專利權核准數代表技術創新，資料取自經濟部智慧財產局，「智慧財產權月刊」中專利案件申請及處理數量統計表「公告核准件數」，累加為累積件數。
增，使得時序資料相當不一致，故本文採取中國官方對外宣布統計資料。
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第三節計量方法
Granger and Newbold (1974)指出，若迴歸式的自變數為非定態，以傳統 OLS 方法進行迴歸 分析，將產生假性迴歸(spurious regression)關係，及在自變數原本與應變數無任何因果關係下，
分析者沒有察覺自變數為非定態，仍運用傳統 OLS 檢定方式時，將產生很容易接受自變數顯著 影響應變數錯誤的結論。
傳統解決假性迴歸問題的辦法，是用一次差分做迴歸分析，但這樣也導致了長期均衡關係 重要資訊在迴歸式中喪失殆盡。所以 Engle and Granger(1987)證明當二變數有共整關係時，此 二變數關係可用向量誤差修正模型(Vector Correlation Model, VECM)來表示，此兩變數也必有共 整合(Cointegration)的關係。在 VECM 下，同時也包含了差分項和水準項，即長期均衡關係，
因此避免了傳統方法解決假性迴歸產生的問題。
所謂共整合關係指的是，將一群 I(1)15序列做某一線性組合後變成一個為 I(0)的新序列。若 Xt和 Yt二變數皆為 I(1)序列(二變數必頇是同一整合級次才會有共整關係)，假設有一常數值β 存在，使得其線性組合為 Zt，Zt=Yt－βXt成為 I(0)時，則稱 Xt和 Yt存在共整關係，表這些變 數長期均衡關係存在，β稱為共整合係數，而 Zt稱為均衡誤差(Equilibrium Error)。所以首先利 用單根檢定判別變數是否為 I(1)，以 I(1)為前提下再進行共整檢定。
單根檢定
(1).ADF 單根檢定(The Augmented Dickey-Fuller Test,1981、1984)
Said and Dickey(1984)提出 ADF 檢定法，主要是針對 DF 模型的迴歸式中加入落後期數，
以解決殘差序列相關(serial correlation)的問題，並將 DF 模型修正擴大為 AR(p)模型。
15 若變數 Xt必頇經過 d 次差分(difference)始能成為一個定態序列(Stationary Series)，則此變數的整合次 (Integrated Order)為 d，以 I(d)表示。
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(2)PP 單根檢定(Phillips and Perron,1988)
Phillips and Perron(1988)對 DF 檢定法提出一些修正，使其更具一般化，除了和 ADF 一樣 能修正殘差項序列相關的問題外，更進一步處理殘差的異質性(heteroskedasticity)。
共整檢定與估計
共整合檢定與估計有兩種主要方法，(1) Engle-Granger 兩階段程序及(2)Johansen 程序。Engle and Granger(1987)，提出以第一階段的殘差在第二階段檢定共整合關係以及建構誤差修正模型，
但此方法有幾點缺失：1. Engle-Granger 兩階段程序只能處理最多存在一個共整合關係的假設下；
2.第一階段估計共整關係時，產生的估計誤差會被帶到下一階段，可能結果不具效率性，即檢 定力表現不佳。
故本文以 Johansen(1988)所提出的共整合程序分析，此方法容許多個共整合關係存在，並 以最大概似法來檢定與估計，其次，Johansen(1988)提出兩種檢定共整的檢定量，來檢定共整秩 (cointegrating rank)，亦即確定共整向量的個數 r。一為軌跡檢定(Trace Test)，另一為最大特性根 檢定(λmax Test)。
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0.658ln 2.860 ln &
t t
China j k world
t t t t
‧
1995 1996 1998 1999 2000 2002 2003 2004 2006 2007 2008
NTD/USD(左軸) RMB/USD(右軸)
1995 1996 1998 1999 2000 2001 2003 2004 2005 2006 2008 2009
資料來源：IMF/IFS，實質匯率由本文計算。
名目匯率 實質匯率
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台商在大陸投資因原材料、中間製品之採購而帶動對大陸出口額，占同期間台灣對大陸出口總 額之比重，1993 年間約為 28.0%上升至 1999 年間約為 41.7%。
至於研發創新( &