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第四章 實證結果
本章目的探討政府執行政策對產出的影響程度，使用之估計方法為傳統 St.
Louis 模型和 VECM 模型，被解釋變數為國內生產毛額，解釋變數為財政政策、
貨幣政策和貿易政策變數。
第 4.1 節 傳統 St. Louis 模型估計
本節參照 Moayedi (2013) 文章採用傳統 St. Louis 模型，估計政策對產出影
響，其中 Moayedi 選取 lag 期數為兩期，期數為當期和落後一期的影響。本文參 照 Anderson and Jorden (1968) 傳統 St. Louis 模型和朱衛華 (1990) 的碩士論文，
估計小型國家開放經濟體，落後期數宜選定為 3 到 4 期。此外本文為了滿足計量 條件進行模型檢定，其中包含異質性檢定與自我相關檢定。實證通過穩定性測試，
確定在樣本期間內沒有發生結構性改變，最後本研究敘述模型中長期和短期政策 對產出之效果。
模型檢定
本研究參照 Moayedi (2013) 文章之模型測試，第一、殘差必須通過 Breusch-Pagan-Godfrey 異質性檢定，使殘差沒有異質性問題。第二、殘差要通過 LM 檢 定 (Lagrange Multiplier Test)，使殘差在期數中沒有自我相關問題。
本 文 之 後 通 過 上 述 之 Breusch-Pagan-Godfrey 異 質 性 檢 定 和 LM 檢 定 (Lagrange Multiplier Test) 後，確定本研究之傳統 St. Louis 模型，使估計後的殘 差沒有異質性與自我相關問題，詳見下表 4.1。
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表 4.1 St. Louis Equation 方程式檢定
𝐻𝑂 F value Prob.
Breusch-Pagan-Godfrey
for Heteroskedasticity Test
Constant variance 1.791 0.087
Breusch-Godfrey LM test
for autocorrelation
No serial correlation
2.551 0.064
穩定性檢定
在時間序列之計量模型，通常會做穩定性檢定來檢測迴歸是否有結構性改變，
本文採用 CUSUM 檢定 (Cumulative Sum of the recursive residuals) 來測試模型 中是否有結構性改變。依據楊奕農 (2009) 書中建議，採用 Kmetna (1986) 的方 法，首先列出逐次迴歸之殘差條件變異數，如下式 (4-1)。最後估計出定義標準 化的變數，如下式(4-2)，來衡量每一期間是否有結構性改變。
𝜎𝑟,𝑡 = 𝑉𝑎𝑟(𝑒̂ |𝑦𝑡 𝑡−1, 𝑦𝑡−2, 𝑦𝑡−3) (4-1)
𝑤𝑡= 𝑒̂𝑡
𝜎𝑟,𝑡 (4-2)
本研究從下圖 4.1 中，CUSUM 穩定性檢定中，傳統 St. Louis 模型中，並沒 有因為隨著時間的增加，而導致樣本期間內發生結構性改變，因此，本研究延續 此模型進行估計。
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圖 4.1 CUSUM 穩定性檢定
估計結果
Moayedi (2013) 文章先採用傳統 St. Louis 模型估計政策對產出之影響，而 Moayedi 文章選定 lag 期數為兩期，分別為當期和落後一期的影響，而本文選定 lag 期數為三期，分別為當期、落後一期和落後兩期的影響，本研究在傳統 St.
Louis 模型中可以看出長期和短期政策的影響。短期而言，St. Louis 估計的係數 為短期政策對產出之間的影響，長期而言，將相同政策變數作不同期數加總，政 策含意為長期政策對產出的影響，其中本文在後面備註顯著，統計上常用 5%當 作判定水準。
本文對傳統 St. Louis 模型的說明，只闡述長期和短期政策對產出之正向和 負向影響，以及執行不同政策下對產出的影響強度，但是本文將以 VECM 模型 作為主要模型詮釋背後隱藏之經濟意義。
-30 -20 -10 0 10 20 30
98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 CUSUM 5% Significance
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短期影響
表 4.2 中，可以清楚地看出短期時財政政策、貨幣政策、和貿易政策對產出 的影響。本文陳述短期政策對產出影響，短期依序為當期、落後一期、和落後兩 期之影響，下文後面備註顯著，即為顯著水準在 5%以下。
本研究發現在短期，財政政策對產出影響方向依序為正向 (顯著)、正向、負 向，貨幣政策對產出影響方向為正向、正向、正向，貿易政策對產出影響方向為 正向 (顯著)、正向、負向。
本文和 Moayedi 的研究相較之下，在短期時，財政和貿易政策與 Moayedi 的 結果相似，短期時財政政策對產出之效果，其方向為正向、負向 (顯著)。而且貿 易政策對產出之效果，方向為正向、負向 (顯著)。然而貨幣政策對產出之效果，
其方向為負向、負向。
長期影響
本章在表 4.3 中觀察到長期時財政政策、貨幣政策、和貿易政策對產出的影 響。本文在闡述長期政策影響，即將相同政策作不同期數的加總，以衡量長期下 不同政策對整體產出之影響。長期而言政策對產出影響，財政政策位居之首，其 次為貿易政策，貨幣政策位居之末。
本研究與 Moayedi 相較之下，其政策對產出影響，首位為貨幣政策，次之為 貿易政策，而末位為財政政策。回顧朱衛華 (1990) 文章，以台灣為研究對象，
樣本期間為 1975 年第 1 季到 1986 年第 4 季，48 筆季資料。不同政策對產出影 響大小，依序為貿易政策、貨幣政策、和財政政策。
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Y Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
Δ(G) 0.869 0.350 2.484 0.016
Adj R-squared = 0.6033
註 : (1) 被解釋變數為國內生產毛額 (GDP)。
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表 4.3 變數的總和效果 (St. Louis Equation)
Summed value F-statistics Prob.
∑ ∆𝐺 0.981 11.192 0.000
∑ ∆𝑀 0.159 11.885 0.000
∑ ∆𝐸 0.490 8.569 0.000
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第 4.2 節 單根檢定
時 間 序 列 進 行 共 整 合 檢 定 前 ， 應 先 判 定 內 生 變 數 的 整 合 階 次 (order of integration) ，將國內生產毛額、財政政策變數、貨幣政策變數、與貿易政策變數 四個變數分別採用 ADF 單根檢定與 Phillips-Perron 之單根檢定，檢定其變數水 準值與一階差分後之數值是否具有單根。
Augmented Dickey-Fuller 單根檢定 (ADF)
本研究從下表 4.4 觀察出 ADF 單根檢定結果，而且知道所有變數的水準值 均無法拒絕有單根的虛無假設，而變數經一階差分後，則變數幾乎皆拒絕有單根 的虛無假設。
Phillips-Perron 單根檢定
本文從下表 4.5 可以知道 Phillips-Perron 單根檢定結果，所有變數皆無法拒絕 有單根的虛無假設，在經一階差分後，則皆拒絕有單根的虛無假設。
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(3) 檢定時以 SBC (Schwarz Bayesian Information Criterion) (Automatic selection, Maxlag = 4 )
(4) 變數為國內生產毛額 (GDP)。財政政策變數、貨幣政策變
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(3) Newey-West Bandwidth 準則選擇最適落後期。
(4) 變數為國內生產毛額 (GDP)。財政政策變數、貨幣政策變
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第 4.3 節 共整合檢定
本文從 Anderson and Jorden (1968) 的傳統 St. Louis 模型，到 Moayedi (2013) 文章以向量誤差修正模型進行估計，過去文獻在估計 VECM 模型前，必須先透 過共整合檢定，使變數間經濟有長期均衡關係存在，因此本節接續呈現共整合檢 定結果。
共整合結果
本節採用 Johansen 共整合檢定，以確定 VECM 模型的長期均衡，在共整合 檢定之前，本研究估計方程式發現，樣本期間在 2008 年第 3 季似乎發生結構性 改變，詳見下圖 4.2。因此本研究分成從 1996 年第 1 季到 2008 年第 2 季和從 2008 年第 3 季到 2014 第 4 季，不同的期間來探討政策對產出影響，下一節對結 構性改變有詳細的解釋，本節先暫時不予以討論。
透過 Johansen (1998) 提出的跡檢定 (trace test) 以及 Johansen and Juselius (1990) 提出的最大特徵根檢定 (λ𝑚𝑎𝑥) ，來檢定其共整合情形。表 4.6 中樣本期 間從 1996 年第 1 季到 2008 年第 2 季，表 4.7 中期間從 2008 年第 3 季到 2014 第 4 季均通過共整合檢定。因此，接續實證模型可以運用 VECM 模型來觀察其估計 結果。
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表 4.6 Johansen 共整合檢定
Eigenvalue (λ) Trace 統計量 Critical Value Prob.
γ= 0* 0.645 88.847 54.079 0.000
γ≦1* 0.316 37.123 35.193 0.031
γ≦ 2 0.222 18.128 20.262 0.096
γ≦ 3 0.106 5.582 9.165 0.226
Eigenvalue (λ) λ𝑚𝑎𝑥 統計量 Critical Value Prob.
γ= 0* 0.645 51.724 28.588 0.000
γ≦1 0.316 18.994 22.300 0.136
γ≦ 2 0.222 12.547 15.892 0.156
γ≦ 3 0.106 5.582 9.165 0.226
註 : (1) *表示在 5%的顯著水準下拒絕虛無假設。
(2) γ 代表相異的共整合向量的個數。
(3) 表右邊數字為 p-values (MacKinnon, 1996)。
(4) 共整合檢定的變數為國內生產毛額 (GDP)、財政政策變數、
貨幣政策變數、與貿易政策變數。
其中，財政政策變數為政府消費支出、與固定資本形成(包含 營建工程、運輸工具、機器及設備、與智慧財產) 之和。
貨幣政策變數為貨幣總計數 (𝑀2)。
貿易政策變數為商品及服務輸出。
(5) 共整合檢定選取樣本期間為 1996Q1-2008Q2，50 筆季資料。
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表 4.7 Johansen 共整合檢定
Eigenvalue (λ) Trace 統計量 Critical Value Prob.
γ= 0* 0.936 100.752 47.856 0.000
γ≦1 0.572 29.332 29.797 0.056
γ≦ 2 0.242 7.271 15.495 0.546
γ≦ 3 0.002 0.064 3.841 0.800
Eigenvalue (λ) λ𝑚𝑎𝑥 統計量 Critical Value Prob.
γ= 0* 0.936 71.420 27.584 0.000
γ≦1* 0.572 22.061 21.132 0.037
γ≦ 2 0.242 7.207 14.265 0.465
γ≦ 3 0.002 0.064 3.841 0.800
註 : (1) *表示在 5%的顯著水準下拒絕虛無假設。
(2) γ代表相異的共整合向量的個數。
(3) 表右邊數字為 p-values (MacKinnon, 1996)。
(4) 共整合檢定的變數為國內生產毛額 (GDP)、財政政策變數、
貨幣政策變數、與貿易政策變數。
其中，財政政策變數為政府消費支出、與固定資本形成(包含 營建工程、運輸工具、機器及設備、與智慧財產) 之和。
貨幣政策變數為貨幣總計數 (𝑀2)。
貿易政策變數為商品及服務輸出。
(5) 共整合檢定選取樣本期間為 2008Q3-2014Q4，26 筆季資料。
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出的影響效果，其次依序探討穩定性檢定和估計結果，再者藉由 Granger Causality 統計量，用 Sims (1980) 文章中將變數排順序方式呈現衝擊反應，以衡量內生變 數的波動受到特定衝擊之影響程度，最後採用經季節調整後的變數，放入 VECM 模型中，驗證政策對產出之正、負向影響是否相同，並賦予實證對國內經濟意涵。穩定性檢定
本 節 參 照 楊 奕 農 (2009) 書 中 之 CUSUM 檢 定 (Cumulative Sum of the recursive residuals)，檢定是否發生結構性改變，13從下圖 4.2 的 CUSUM 穩定性 檢定，可以發現期間內發生一個結構性改變，14本文推估金融海嘯引起之變動。
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估計結果 (1996Q1-2008Q2)本文一開始以國內生產毛額為應變數，財政政策、貨幣政策、與貿易政策為
本文之後藉由 Granger Causality 統計量，依照 Sims (1980) 文章將變數排序 為貨幣政策、財政政策、貿易政策和國內生產毛額，並用衝擊反應函數用來衡 CUSUM 5% Significance
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20流動性陷阱 (liquidity trap)，其為當利率降至某一個低水準時，貨幣需求利率彈性無窮大，在此 情形下，中央銀行無論增加多少貨幣供給量，則增加的貨幣供給量會被民眾所吸收，利率無法下
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Error Correction:
D(log (𝐺𝐷𝑃𝑡)) Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
Adj R-squared = 0.7365
註 : (1) 被解釋變數為國內生產毛額 (GDP)。
(2) 解釋變數為財政政策變數、貨幣政策變數、與貿易政策變數。
其中，財政政策變數為政府消費支出、與固定資本形成(包含 營建工程、運輸工具、機器及設備、與智慧財產)。
貨幣政策變數為貨幣總計數 (𝑀2)。
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貿易政策變數為商品及服務輸出。
(3) 樣本數為 50 個 (1996Q1-2008Q2)，季資料。
資料來源 : (1) 財政政策變數為政府消費支出、與固定資本形成 (包含營建工 程、運輸工具、機器及設備、與智慧財產) 取自主計總處統 計資料庫-國民所得及經濟成長統計資料庫。
(2) 貿易政策變數為商品及服務輸出取自主計總處統計資料庫-國 民所得及經濟成長統計資料庫。
(3) 貨幣總計數 (𝑀2) 取自中央銀行金融統計月報。
(4) 國內生產毛額 (GDP) 取自主計總處統計資料庫。
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(1) 國內經濟面臨流動性陷阱
本文先前已經描述，若是國內經濟面臨流動性陷阱時，則政府採取貨幣政 策會對經濟有較有限的效果，而採取財政政策會對台灣經濟有較強且有效的效 果。
(2) 中央銀行在執行貨幣政策增加產出同時，也必須維持低通貨膨脹率。
Mishkin (2012) 提及長期而言，央行目標為穩定且低通貨膨脹率，以促進經 濟發展，因此維持長期物價穩定是央行最主要的貨幣政策目標，而且央行在短期 主要的貨幣政策為控制景氣循環。本研究可以知道央行在執行貨幣政策時，不可 以只降低國內失業率與提高經濟成長，也必須維持長期物價穩定。
貿易政策對國內生產毛額影響
本研究從表 4.8 得知，長期均衡下，當貿易政策每增加百分之一，則國內生 產毛額增加個百分之 0.206。本文與 Moayedi (2013) 貿易政策對國內生產毛額影
本研究從表 4.8 得知，長期均衡下，當貿易政策每增加百分之一，則國內生 產毛額增加個百分之 0.206。本文與 Moayedi (2013) 貿易政策對國內生產毛額影