Chordia et al. (2000) 在衡量系統流動性時，市場流動性變化是採用均權平均 (equal-weighted average)，Brockman et al. (2009) 亦沿用此法，且指出其採用市值加權平均與均權平均兩種方式 建構市場組合，所得結論並無不同。因此本段再調整流動性市場模式的自變數計算方式，即將 先前市值加權平均市場流動性變化改成均權平均市場流動性變化，同時亦不包含該個股，來估 計個股之流動性貝它，以作為周延性測試。
表 9 Panel A 是三種規模股票組合在 1982~2008 年期間，其樣本組合內之所有年度-股票觀察 值的平均流動性貝它，以及大小型股之平均流動性貝它差異和其 t 統計量。結果同樣發現，大型 股的系統流動性較大，小型股的系統流動性較小，大型股組合的系統流動性顯著大於小型股組 合，說明系統流動性存在正向的規模效果，與表 1 的結果相似。
表 9 Panel B 是 1982~2008 年系統流動性的時間趨勢估計結果。參數估計結果顯示，大型股 投資組合時間趨勢的係數顯著為正，小型股投資組合時間趨勢的係數為負但不具統計顯著性，
兩者差異係數呈顯著為正，這表示在研究期間中，TWSE 大型股組合的系統流動性是呈上升趨 勢，小型股組合的系統流動性是呈下降趨勢，且大小型股組合差異隨時間經過而發散，此結果 與 Kamara et al. (2008) 的流動性貝它的趨勢分析結果相似。
574 管理與系統
表 8 含個股市值加權平均市場流動性變化之系統流動性分析 Panel A：不同規模股票組合流動性Beta
大型股 中型股 小型股
0.856 0.665 0.516 0.340 ***
[37.623]
Panel B：流動性Beta時間趨勢 (βt=η+θt+εt)
大型股 中型股 小型股
1.013*** 0.871*** 0.759*** 0.254***
[36.225] [18.997] [13.395] [4.688]
-0.008*** -0.010*** -0.012*** 0.004 [-4.528] [-4.268] [-4.544] [1.568]
Panel C：流動性Beta差異與機構持股差異關係
模式1 模式2 模式3 模式4 模式5
Intercept 截距項 0.246 0.2288 * 0.671*** 0.303** 0.590***
[1.750] [1.839] [4.284] [2.424] [4.069]
t 時間趨勢 -0.006 0.023** -0.004 0.024*** 0.004
[-1.288] [2.883] [-0.654] [3.188] [0.764]
本國投信基金持股差異 9.331**
SizeL-SizeS規模差異 1.90E-06 3.92E-06*** 2.12E-06 3.42E-06*** 2.49E-06**
[1.200] [4.493] [1.675] [3.904] [2.188]
StdvML 市場流動性波動 -0.183 -0.397 -0.436 -0.374 -0.451
[-0.506] [-1.557] [-1.494] [-1.428] [-1.625]
Adjusted R-squared 0.354 0.530 0.519 0.564 0.507
IOL-IOS
註：Panel A 之觀察期間為 1982~2008 年，觀察單位為年度-股票；Panel B 之觀察期間為 1982~2008 年，
觀察單位為年度；Panel C 之觀察期間為 1991~2008 年，觀察單位為年度。Panel C 系統流動性差異與
表 9 不含個股均權平均市場流動性變化之系統流動性分析 Panel A：不同規模股票組合流動性Beta
大型股 中型股 小型股
1.049 1.030 0.853 0.196 ***
[18.099]
Panel B：流動性Beta時間趨勢 (βt=η+θt+εt)
大型股 中型股 小型股
0.924*** 0.951*** 0.914*** 0.011 [28.777] [26.232] [22.308] [0.254]
0.007*** 0.004** -0.003 0.010***
[2.991] [2.369] [-1.443] [3.556]
Panel C：流動性Beta差異與機構持股差異關係
模式1 模式2 模式3 模式4 模式5
Intercept 截距項 0.002 0.0329 0.366** 0.037 0.298**
[0.019] [0.313] [2.565] [0.339] [2.249]
t 時間趨勢 0.001 0.026** 0.002 0.027** 0.009
[-0.229] [2.862] [0.263] [2.977] [1.126]
本國投信基金持股差異 7.107
SizeL-SizeS 規模差異 3.45E-07 2.39E-06 6.91E-07 1.86E-06 1.06E-06
[0.171] [1.008] [0.302] [0.889] [0.457]
StdvML 市場流動性波動 -0.166 -0.006 -0.039 -0.016 -0.055
[-0.424] [-0.020] [-0.135] [-0.052] [-0.189]
Adjusted R-squared 0.156 0.383 0.352 0.388 0.357
IOL-IOS
註：Panel A 之觀察期間為 1982~2008 年，觀察單位為年度-股票；Panel B 之觀察期間為 1982~2008 年，
觀察單位為年度；Panel C 之觀察期間為 1991~2008 年，觀察單位為年度。Panel C 系統流動性差異與
576 管理與系統
表 9 Panel C 是 1991~2008 年大小型股組合的系統流動性差異與機構投資人持股差異模型之 參數估計結果。從其結果可發現，本國投信基金持股差異與系統流動性差異存在正向關係，惟 不顯著。至於其它類型機構持股差異變數之係數則顯著為負。此與表 6 的實證結果大致相近。
5. 結論
自從 Chordia et al. (2000) 提出美國股市存在流動性之共移現象，後續許多研究進一步證實 系統流動性是全球眾多股市的普遍現象，且具有隨時間改變的特性。然因受限於以日內資料為 基礎的流動性衡量方法，多數文獻之樣本期間皆很短，從而無法探索系統流動性的長期趨勢及 影響因素。Kamara et al. (2008) 運用 Amihud (2002) 的日資料基礎之流動性衡量，首次從長達 43 年的 NYSE 股票資料分析中發現，隨著投資公司與獨立投資顧問對大型股之持股增加，大型 股的系統流動性呈現上升的長期趨勢，至於小型股則呈現小幅下跌的長期趨勢。然而，對於積 極放寬金融管制與引進外資的新興市場，其系統流動性長期趨勢及其與機構投資人持股之關係，
卻似乎未曾被深入探究。尤其是新興市場的輿論與學界對於外資機構投資新興股市的影響與利 弊，仍存在許多爭議。因此，檢視包含外資機構在內的機構投資人持股，如何影響新興市場的 股票系統流動性的長期變化，自是一重要研究課題。
本文以重要新興市場之一的台灣證券交易所作為研究對象，研究期間從 1982 年至 2008 年，
時間長達 27 年。實證結果發現，台灣股市之系統流動性與規模呈顯著的正向關係，系統流動性 並呈現遞減之長期趨勢，且各種規模股票組合均呈現此一面貌。然而因大型股之下降趨勢較緩，
遂導致大小型股的系統流動性差異出現隨時間擴散的現象。經過進一步分析發現，本國投信基 金持股與系統流動性呈正向關係，而本國投信基金持股差異增加，則是造成系統流動性差異擴 大的原因之一。至於包含外資機構在內的其它機構持股增加，則無證據顯示會使系統流動性增 加，而這些機構持股差異增加反而導致系統流動性差異縮小。
相較於 Kamara et al. (2008) 的 NYSE/AMEX 證據，本文透過對 TWSE 的分析，發現新興市 場股票系統流動性的若干獨特現象。第一，新興市場的系統流動性風險長期以來一直大於已開 發市場，然新興市場的系統流動性呈現長期下降趨勢，而已開發市場的系統流動性則在近年有 小幅上升趨勢，於是兩市場的系統流動性有逐漸接近的現象。第二，在已開發市場中，機構投 資人持股與系統流動性風險呈現正向關係，而在台灣證券市場卻呈現負向關係，其原因可能是 新興市場的投信基金 (特別是本國投信基金) 佔全體機構持股比例不高，另外過去若干對投信基 金之交易限制和較缺乏衍生性商品等，也可能使得此地的投信基金無法如同在已開發市場一般，
從事各種指數套利交易。第三，外資機構持股增加並不會導致新興市場的股票系統流動性風險 提高，反而有助於降低此風險。由此得知外資並非如反對者所言，僅是隨著整體股市變化而快
速進出新興股市的短線投機者，反而是經由其專業分析與相對較長期之投資策略，使得其所偏 好的股票之系統流動性風險降低。