第三章 模型建構
3.2 實證模型
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本研究將(3.1)式與(3.7)式聯立為一組系統方程式（system equation），據以進行參 數估計工作，以提高估計的效率，但由於 3 種運輸方式之支出份額加總等於 1，為免產生線 性重合問題，本研究捨棄海洋水運業支出份額方程式，惟不論捨棄何者均不影響估計結果。
3.2 實證模型
本節先說明實證研究方法、研究範圍、研究期間，接著根據前一節討論的理論模型設 定實證模型，並解釋模型變數與資料來源，最後從不同面向分析觀察值之敘述統計量，包 括營業支出、貨運量、平均運費率、運費率與貨運量之相關係數、成本彈性等。
一、 研究方法
本研究採用「超越對數成本函數分析法」作為主要之研究分析工具，並參考 Mitchell
（2010）的作法設定實證模型。
二、 研究範圍
本研究鎖定海路、航空及公路等 3 類運輸方式為研究範圍5，旨在分析臺灣貨運市場中，
不同運輸方式間的經濟意涵。有關各類運輸方式行業別之選擇，係根據行政院主計總處公 布之「行業標準分類（第 9 次修訂）」，海路貨運以海洋水運業為研究對象，航空貨運以 航空運輸業為研究對象，公路貨運則以汽車貨運業為研究對象，此 3 類行業在「行業標準 分類（第 9 次修訂）」中均屬於運輸及倉儲業。
三、 研究期間
囿於研究所需統計資料，政府統計報告並非全以季資料或月資料呈現，故本研究採用 年資料，研究期間自 1996 年至 2012 年，共計 17 個年度。
5 臺灣境內貨運型式主要有公路、海路、航空、鐵路等 4 類，本研究未將鐵路列入研究範圍之理由有二：第 一，海路和鐵路不論貨運量或運輸價格均相當接近，因此擇一納入研究；第二，以公路、海路、鐵路進行實 證之結果並不理想，Adj R-square 過小，且大多數參數估計值有偏誤現象，因此本研究最終採用公路、海路、
航空等運具作為研究範圍。
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seemingly unrelated regression；ISUR）估計(3.1)式與(3.7)式，捨棄海洋水運業支出份 額方程式後，估計 1 條成本函數、2 條支出份額方程式聯立而成之系統方程式，方程式展開
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項目之營業成本。共同成本可細分為「聯合共同成本（joint common cost）」與「非聯合共同成本（non-joint common cost）」，聯合共同成本指成本與產出間具比例關係，如空車回程成本。非聯合共同成本指成本與產 出間不具比例關係，運輸業普遍存在此一現象，如貨輪不論貨物載滿與否均需負擔燃油、人力等成本。‧ 國
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32 幣價格。
（六）公路運費率（Proad）：臺灣公路貨運業者各家運費率不一，且各家歷年資料分散，
蒐集困難，爰以臺灣整體公路貨運收入除以延噸公里量所得平均運費率，作為公路 運費指標，單位為每延噸公里之新臺幣價格，公路貨運收入及延噸公里量資料查詢 自「交通部統計查詢網」。
（七）時間趨勢變數（t）：配合研究期間，時間趨勢變數值從 1996 至 2012 年，共 17 個年度。
六、 資料分析
首先從營業支出觀察，海洋水運業、航空運輸業及汽車貨運業的年營業支出在 2000 年以前旗鼓相當，呈現穩定增長狀況，2000 年以後海洋水運業與航空運輸業的年營業支出 波動趨勢雷同，汽車貨運業則為三者中最低者，且波動幅度相對較小，營業支出折線圖如 圖 3-1，從表 3-1 亦可發現前述特徵，汽車貨運業的變異係數僅約海洋水運業或航空運輸 業的一半，足見汽車貨運業相對海洋水運業或航空運輸業面對較小的營運支出波動。整體 而言，航空運輸業的營業支出最高，海洋水運業次之，汽車貨運業最低。
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表 3-1 營業支出資料分析表
單位：新臺幣千元
平均數 標準誤 最大值 最小值 偏態係數 峰態係數 變異係數 海洋水運業 189,305,857 10,143,394 240,612,032 108,869,007 -0.37 -1.24 22.09
航空運輸業 203,175,713 13,976,963 290,432,923 113,252,947 -0.02 -1.46 28.36
汽車貨運業 152,713,688 5,019,684 206,398,107 116,286,480 0.71 1.90 13.55 資料來源：本研究整理。
註：本表峰態係數為超額峰態係數，由峰態係數減 3 而得，該值為正代表其分配呈現「高峽峰（leptokurtic）」，該 值為負代表其分配呈現「低闊峰（platykurtic）」。
圖 3-1 營業支出折線圖
資料來源：本研究整理。
註：本圖縱軸以取自然對數後之營業支出呈現，以減少不同運具間之數值差距。
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從貨運量來看，汽車貨運業之貨運量為三者之最，平均每年高達 5 億公噸以上，但其 變異係數也是三者之最，顯示其貨運量波動程度也較高，海洋水運業平均年貨運量約 1,750 萬公噸，航空運輸業僅約 2 萬公噸，三類貨運市場規模差異頗大。觀察圖 3-2 貨運量折線 圖發現，汽車貨運業之貨運量整體呈現微幅正成長趨勢，而海洋水運業及航空運輸業的貨 運量則有微幅下跌趨勢。
表 3-2 貨運量資料分析表
單位：千公噸
平均數 標準誤 最大值 最小值 偏態係數 峰態係數 變異係數 海洋水運業 17,545.65 801.94 20,573.00 10,571.00 -1.33 0.33 18.85 航空運輸業 20.65 1.09 27.74 11.62 -0.51 -0.36 21.85 汽車貨運業 504,497.71 31,431.40 653,265.00 276,980.00 -0.68 -1.09 25.69
資料來源：本研究整理。
圖 3-2 貨運量折線圖
資料來源：本研究整理。
註：本圖縱軸以取自然對數後之貨運量呈現，以減少不同運具間之數值差距。
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從平均運費率來看，航空運輸業的平均運費率為 41.91 元，為三者之最，汽車貨運業 為 3.78 元，海洋水運業為 1.32 元，比較變異係數可知海洋水運業的運費率波動相對較大。
圖 3-3 反應出三類貨運市場的運費率幾乎無太大變動，折線圖幾乎呈現水平線，而海洋水 運業運費率波動相對較大。
表 3-3 平均運費率資料分析表
單位：新臺幣元
平均數 標準誤 最大值 最小值 偏態係數 峰態係數 變異係數 海洋水運業 1.32 0.04 1.53 0.94 -1.09 1.17 11.55 航空運輸業 41.91 0.33 43.82 39.00 -0.55 -0.41 3.28 汽車貨運業 3.78 0.06 4.40 3.59 1.87 2.66 6.68
資料來源：本研究整理。
圖 3-3 平均運費率折線圖
資料來源：本研究整理。
註：本圖縱軸以取自然對數後之運費率呈現，以減少不同運具間之數值差距。
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觀察運費率與貨運量之相關係數，不論海洋水運業、航空運輸業或汽車貨運業，相關 係數均為負值，呈現負相關，其中汽車貨運業的相關係數為-0.82，呈現高度負相關，且在 統計上達到 1%的顯著水準，從圖 3-4 亦可觀察到汽車貨運業的價量散佈圖明顯呈現高度負 相關。反觀海洋水運業與航空運輸業，相關係數雖為負值，但均未達到 10%顯著水準，且 價量散佈圖亦未明顯呈現負相關型態。
表 3-4 運費率與貨運量相關係數
Pearson 相關係數 Prob.
海洋水運業 -0.26087 0.3119 航空運輸業 -0.40536 0.1065 汽車貨運業 -0.82026 <.0001
資料來源：本研究整理。
海洋水運業 航空運輸業 汽車貨運業
圖 3-4 運費率與貨運量散佈圖
資料來源：本研究整理。
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彈性是本研究的核心課題，從成本彈性來看，成本彈性等於邊際成本除以平均成本，
透過營業支出和貨運量求導邊際成本、平均成本與成本彈性如表 3-5，發現成本彈性由高至 低依序為海洋水運業、汽車貨運業、航空運輸業，由此可知當面對市場貨運量波動時，海 洋水運業能較有彈性地調整營業支出，而航空運輸業則相對缺乏成本彈性。
表 3-5 成本彈性
邊際成本 平均成本 成本彈性
海洋水運業 4669 10789 0.432742 航空運輸業 1775931 9839018 0.180499 汽車貨運業 91 303 0.300623
資料來源：本研究整理。
綜上分析，從支出面來看，海洋水運業和航空運輸業的營業支出相對高於汽車貨運業；
從貨運量和運費率等收入面來看，航空運輸業的貨運量最低、運費率最高，顯示航空運輸 業承攬的貨物屬性可能偏向重量輕、價值高的貨物，而汽車貨運業不論貨運量或運費率均 較海洋水運業高。最後從成本彈性來看，當面對市場波動時，海洋水運業擁有較佳的成本 彈性，航空運輸業則相對欠缺彈性。
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