第五章 台灣貨櫃海運業者經營績效影響因素分析
第二節 實證結果之經濟意涵
以下將針對各家貨櫃海運業者採取普通最小帄方法(OLS)估計迴歸方程式所呈現 之數據分別進行討論與分析，並以最小帄方法估得調整後R2 統計量，作為每一方程 式解釋能力判斷的參考，期望藉由實證結果找出影響各公司獲利因素並擬出改善建議 予各家業者參考，實證分析如下:
一、長榮海運
茲將長榮海運迴歸結果整理為下表:
表 36
長榮海運普通最小帄方法迴歸結果
C S SN DWT R2-adj F值 D-W值 常數項 市場集中度 船舶艘數 總載重噸
-60.964 (0.528)
1.744* (0.077)
-0.409 (0.153)
-0.022 (0.253)
0.325 3.723** 0.714
(1)*表示在10%顯著水準下為顯著，**表示在5%顯著水準下為顯著。
(2)括號內數字表t值
(3)DWT:以千公噸為單位。
經由最小帄方法迴歸方程式實證結果，得知長榮海運之配適度8(goodness of fit)為 0.325，並達到0.05的顯著水準，表示自變數中的市場集中度、船舶艘數及總載重噸等 三項變數對於應變數之純益率的解釋能力約為32.5%。另外，根據經驗法則，當變數 的變異數膨脹因素(variance inflating factor, VIF)大於10，表示存在高度共線性，因此 另以VIF 檢視解釋變數間是否存在共線性問題，發現各變數之VIF 數值皆低於10，
顯示解釋變數間並未存在共線性問題。以下將針對長榮海運的個別變數對純益率實證 後的結果進行分析:
(一)
市場集中度
市場集中度對純益率預期為正向影響，實證結果後估計係數是1.744，為正向影 響關係，與預期相符，且達到顯著關係。表示在其他條件不變下，若長榮海運提升市 場集中度將可增加公司的純益率。可見在景氣衰退的時候，長榮海運還能夠逆勢成 長，穩居市占率第一的領先地位，相當不容易，若能持續加強此區域的競爭力，提供 最優質的服務予客戶，鞏固市場占有率，使營收更加穩定成長，對整體獲利肯定有更 大的助益。
(二)
船舶艘數
本研究預期船舶艘數對純益率為負向影響，而實證結果之估計係數為-0.409，雖然 與預期相符，但沒有達到顯著水準，表示對長榮海運而言，擁有船舶艘數的多寡並不 會直接影響公司的獲利能力，但在未來，船隊規模擴充仍為市場必然的走勢，應持觀 察造船與租船的走向，未將來市場復甦作準備。
(三)
總載重噸
就總載重噸而言，估計係數為-0.022如預期為負號，但沒有顯著影響。雖然長榮海 運以前瞻性船噸供需預測下，相較其他同業運能閒置之經營風險低，但由於近年來，
經濟不景氣之延續，導致載貨量明顯萎縮以及船噸無法提升狀況下，運費持續低迷，
造成運費水準無法有效拉抬，載貨量雖有明顯之成長，但營收卻未能達到預期理想，
顯示出載重噸對獲上並沒有太大的影響力。
二、陽明海運
茲將陽明海運迴歸結果整理為下表:
表 37
陽明海運普通最小帄方法迴歸結果
C S SN DWT R2-adj F值 D-W值 常數項 市場集中度 船舶艘數 總載重噸
0.850 (0.021)
0.504 (1.199)
-0.448 ***
(-4.428)
-0.042 (-1.605)
0.450 8.372*** 0.540
(1) ***表示在1%顯著水準下為顯著。
(2)括號內數字表t值。
(3)DWT:以千公噸為單位。
經由最小帄方法迴歸方程式實證結果，得知陽明海運之配適度為0.450，並達到0.01 的顯著水準，表示自變數中的市場集中度、船舶艘數及總載重噸等三項變數對於應變 數之純益率的解釋能力約為40.5%。另外，根據經驗法則，當變數的變異數膨脹因素 (variance inflating factor, VIF)大於10，表示存在高度共線性，因此另以VIF 檢視解釋
變數間是否存在共線性問題，發現各變數之VIF 數值皆低於10，顯示解釋變數間並未 存在共線性問題。以下將針對陽明海運的個別變數對純益率實證後的結果進行分析:
(一) 市場集中度
預期市場集中度對純益率為正向影響關係，實證結果發現估計係數為0.504與預 期相符，但未達統計顯著性。可能原因為陽明海運在市場集中度並未有效提高，以致 無法在獲利能力方面有顯著增進，故市場集中度對陽明海運而言，市場集中度沒有太 顯著的影響力。
(二) 船舶艘數
船舶艘數對純益率預期為負向影響，實證結果後估計係數為-0.448，符合預期所 假設，並達到1%顯著水準，表示當其他條件不變下，陽明海運若增加船舶，反而會 對公司的獲利能力不利。主要原因是近年來，受到全球金融風暴影響， 全球貿易量 成長趨緩， 然而新增船舶運力仍高，導致於整個產業上面臨供給過剩的風險，為降 低損失，故陽明應致力於控制新增船舶運力，以穩定艙位供需之關係，同時可加強聯 營合作關係，藉由共同開闢新市場並有效調整航線設計， 降低航線營運成本，並能 有效維持主要市場之競爭力與服務水準，合理化航線並降低營運成本，不僅使船舶能 妥善調度，充份靈活運用，以降低整體營運風險。
(三) 總載重噸
總載重噸對純益率預期影響效果為不確定，實證結果估計係數為-0.042，為負向 影響，但沒有達到顯著關係，表示沒有足夠證據顯示總載重噸對於純益率有直接的影 響。但為避免於全球經濟局勢不景氣時期增加過多船噸， 可透過停航處理方式、船 舶到期解租及降低船噸供給，降低衝擊配合中長期發展方向，每年並配合市場變化做 必要之修正調整，並針對現有市場貨載之貢獻度進行精緻化管理，以提升公司整體獲 利。
三、萬海海運
茲將萬海航運迴歸結果整理為下表:
表 38
萬海航運普通最小帄方法迴歸結果
C S SN DWT R2-adj F值 D-W值 常數項 市場集中
度
船舶艘數 總載重噸
-4.701 (-0.177)
0.695**
(2.007)
-0.528***
(4.737)
-0.033**
(2.888)
0.301 4.723*** 0.2315
(1) ***表示在1%顯著水準下為顯著， **表示在5%顯著水準下為顯著。
(2)括號內數字表t值
(3)DWT:以千公噸為單位。
經由最小帄方法迴歸方程式實證結果，得知萬海航運之配適度為0.385，並達到 0.01的顯著水準，表示自變數中的市場集中度、船舶艘數及總載重噸等三項變數對於 應變數之純益率的解釋能力約為38.5%。另外，根據經驗法則，當變數的變異數膨脹 因素(variance inflating factor, VIF)大於10，表示存在高度共線性，因此另以VIF 檢視 解釋變數間是否存在共線性問題，發現各變數之VIF 數值皆低於10，顯示解釋變數間 並未存在共線性問題。以下將針對萬海航運的個別變數對純益率實證後的結果進行分 析:
(一) 市場集中度
市場集中度對純益率預期為正向影響，實證結果後估計係數是0.695，符合預期所 假設，且達到5%的顯著水準。表示若萬海航運提升市場集中度，將使得純益率增加。
當市場集中度提升之後，對該公司之獲利上有明顯的助益。雖然萬海航運相較於其他 兩間公司的市占率是較低的，但是在近洋航線的經營能力仍表現優越，以高品質的亯 念服務廣大的客戶群，期待能持續擴大市場占有率及提高獲利能力。
(二) 船舶艘數
萬海航運船舶艘數對純益率預期為負向影響，實證結果後估計係數是-0.528，與 預期假設相符，且達到1%的顯著水準。表示在其他條件不變下，若萬海增加船舶時 將使得純益率下降。故對萬海而言，增加船舶實際的數量對獲利上沒有實質的幫助，
甚至會影響績營績效。故本研究認為，萬海在自有船舶數的比例上，應符合市場需求 加以調節及控管，搭配租船方式之組合或是改以有別於其他業者的方式購置中型船舶 以降低營運成本使營運效率更佳化。
(三) 總載重噸
總載重噸對純益率預期影響效果為不確定，實證結果估計係數為-0.033，為負向 影響，且具有5%顯著水準，表示若萬海航運增加載運量，則會使得純益率下降，主 要是因為，近年來，歐美經濟放緩使得多數國家之出口貨量不如預計，加上同行競爭，
大型船舶的持續投入，海運業閒置的貨櫃輪運能逐漸攀升，運價也呈現微幅的下降，
導致於獲利能力無法提升，為使每個艙位得以有效利用，應不斷地進行航線設計及加 強同行策略聯盟，以提升艙位利用率以降低營運風險，使得經營績效得以成長。
綜合上述，經由各間貨櫃海運業者迴歸方程式分析，長榮海運實證結果可得知，
船舶艘數以及總載重噸均不會影響到該公司之純益率，唯有市場集中度對於純益率會 有正向顯著影響關係，故長榮應穩定原有的市占率以提升公司之營運績效。而由陽明 海運迴歸方程式可得知，市場集中度及總載重噸均不會影響到該公司之純益率，只有 船舶艘數對於純益率會有相當顯著的負向影響關係，表示當陽明海運實際擁有的船舶 數越多，對於該公司整體獲利能力越不佳，可藉由聯盟或聯營合作關係的方式，從營 運面全面加強降低成本，以有效提升整體獲利能力。在萬海航運方面，除了市場集中 度對純益率預期為正向影響關係以外，船舶艘數以及總載重噸對純益率皆為負向影 響。依Clarkson 統計，2009年較去年全球貨櫃需求衰退3%。在船噸供給而言，Drewry 報告指出，受到全球金融風暴影響，各主要航運公司均致力於控制新增艙位成長。建
步提前淘汰老舊船舶、延後新造船舶交期、並可能取消部分新造船舶以降低營運成 本，使經營績效得以獲得提升。
茲將前述台灣貨櫃海運業者之實證結果彙整如表39:
表 39
各家貨櫃海運業者實證結果比較
長榮海運 陽明海運 萬海航運
常數
-60.964 (0.528)
0.850 (0.021)
-4.701 (-0.177)
S 1.744* (0.077)
0.504 (1.199)
0.695**
(2.007)
SN -0.409 (0.153)
-0.448 ***
(-4.428)
-0.528***
(4.737)
DWT -0.042 (-1.605)
-0.042 (-1.605)
-0.033**
(2.888)
R2-adj 0.325 0.450 0.301
F值 3.723** 8.372*** 4.723***
(1) ***表示在1%顯著水準下為顯著，**表示在5%顯著水準下為顯著，*表示在10%顯著 水準下為顯著。
(2)括號內數字表t 值 (3)DWT:以千公噸為單位。