實證結果與分析

本節使用製造業上市公司 1997-2004 年資料進行估計，共計 588 家廠商，觀 察值 4508 筆。我們先利用 Wu-Hausman Test，檢定廠商「對外投資變數」和廠 商國內「銷售毛額成長率」、「固定投資成長率」及「員工人數成長率」是否有內 生性問題。再依不同的被解釋變數，分別以Panel Fixed Effect 和 Panel GMM 的 方式估計，估計結果見表 5.1 至表 5.5。再來我們使用全體上市公司 1997-2004 年資料進行相同的估計，共計 644 家廠商，觀察值 4953 筆；結果見表 5.6 至表 5.10。

一、製造業上市公司資料的實證結果與分析

1. 廠商營收毛額成長率

首先，由表 5.1 的 Wu-Hausman Test 模型(2)可知，RES_CSFDIC 皆顯著異於 零。根據第一節The Wu-Hausman Test 的(7)式和(8)式，若 RES_CSFDIC 顯著異 於零，則CS_FDIC 和 SALE_GROWTH 有內生性問題。因此，我們應該以 Panel Fixed GMM 的方式進行估計。表 5.2 則為以 Panel Fixed Effect 和 Panel Fixed GMM 估計的結果。我們先觀察以Panel Fixed Effect 估計的結果。由表 5.2 模型(1)可知，

CS_FDIC 的估計係數為-0.112，t 統計量-2.534 顯著。再來，由於對外投資和廠 商 營 收 成 長 之 間 有 內 生 性 的 問 題 ， 我 們 使 用 政 策 變 數(TIME 、 TREAT1 、 TIME*TREAT1)作為對中國投資(CS_FDIC)的工具變數，以 Panel Fixed GMM 的 方式估計。由表 5.2，模型(2)和(4)可知，CS_FDIC 的估計係數分別為-1.180 和 -1.206，t 統計量為-3.348 和-3.372 皆顯著。因此，不論以 Panel Fixed Effect 或 Panel Fixed GMM 估計，都顯示廠商對中國投資和其母公司營收成長率為顯著負相 關。此結果表示，廠商對中國投資占股本比率愈高，反而使其母公司營收成長下 降。此一結果的可能原因，我們將在第四節詳細說明。

投 資 已 開 發 國 家 (CS_DEVELOPED) 方 面 ， 由 表 5.1 模 型 (1) 可 知 ， RES_CSDEVELOPED 亦 顯 著 異 於 零 ， 亦 表 示 CS_DEVELOPED 和 SALE_GROWTH 也有內生性問題。我們應該以 Panel Fixed GMM 的方式進行估 計。表5.2 中，Panel Fixed Effect 的估計係數為 0.029，t 統計量 0.586 不顯著。

我們再以 Panel Fixed GMM 估計，並使用落後期的投資(CS_DEVELOPED(-1)) 當作工具變數。由模型(3)可知，估計係數為 0.01，t 統計量為 0.041 不顯著。這 兩種估計方式都顯示「擴張型」投資有利於廠商營運，然而影響並不顯著。Chen and Ku(2000)認為「防禦型」投資僅為廠商尋求便宜生產成本以維持其競爭力的 生存策略，而「擴張型」投資確可被視為一種積極開拓海外市場的全球化策略，

同時，廠商可利用本身的優勢在地主國獲得利潤；因此後者較前者更有利於廠商 的營運。本文結果不顯著的原因可能在於，近年來台灣對已開發國家的投資比重 下降，且逐年減少(見表 3.3.6)。因此，已開發國家對台商的影響大不如前。

廠商特性變數方面，表 5.2 中，模型(2)和模型(4)顯示 LOG(LABOR)為顯著 正值。這表示廠商規模愈大，營收毛額成長率愈高，支持廠商規模和其營收成長 率為正相關的文獻有Singh and Whittington(1975)。此結果可能的原因為，台灣電 子產業的營收成長率很高，同時電子產業的企業規模亦較大，因此得到兩者為正 相關的結果。再來，不論以Panel Fixed Effect 或 Panel Fixed GMM 方式估計，

LOG(KL)皆為顯著正值，顯示廠商資本密集度和其營收成長為正相關。此一結果 則相當合理，反應台灣產業近年來的競爭優勢已從勞力密集轉向資本密集(Chen and Ku, 2000)。企業投入固定資產的比重越高使其營收毛額成長率越高，表示資 本密集性產業的營收成長，相較於勞力密集性產業來的高，顯示資本密集性產業 有比較競爭優勢(comparative advantage)。另外值得注意的是，過去實證文獻皆顯 示企業研發投入對其營收成長有正向且顯著的影響(Liu and Tsou, 1999；Chen and Ku, 2000)，然而在本研究中，RD 不論在 Panel Fixed Effect 或 Panel Fixed GMM，

都呈現負向顯著。此一結果的可能原因為，企業從開始研發支出到後來回收的時 間其實很長，然而本文模型使用“每年年資料”進行估計，表示每次衡量研發投入 對營收毛額影響的期間僅為一年，因此研發無法立即產生顯著的影響。基於上述 理由我們改放落後一期的研發比重(RD(-1))重新估計。由表 5.3 可知，模型(1)、

(2)、(3)及(4)都顯示落後一期的研發比重(RD(-1))為正向顯著。此結果證明研發對 廠商的影響雖然無法立即發生，但是研發對廠商未來的表現則有非常重要且正面 顯著的影響。

2. 廠商固定投資成長率

再來我們討論以固定投資成長率為被解釋變數的估計結果。同樣先由表 5.2 的Wu-Hausman Test 模型(4)可知，RES_CSFDIC 顯著異於零，表示 CS_FDIC 和 FA_GROWTH 有內生性問題。因此，我們應該以 Panel Fixed GMM 的方式進行

估計。由表5.4 的模型(1)可知，若以 Panel Fixed Effect 方式估計，則廠商投資中 國(CS_FDIC)和投資已開發國家(CS_DEVELOPED)，對廠商國內固定投資成長率 的影響都呈現不顯著。接著我們改使用Panel Fixed GMM 的方式估計，解決內生 性所產生估計偏誤和不效率的問題。我們同樣以政策變數(TIME、TREAT1、

TIME*TREAT1)當作對中國投資(CS_FDIC)的工具變數。由模型(2)及(4)可知，

CS_FDIC 的估計係數分別為-15.694 和-16.023，t 統計量為-1.807 和-1.806 皆顯 著。此結果顯示，廠商投資中國和其對國內的固定投資之間為替代關係。廠商投 資已開發國家(CS_DEVELOPED)和廠商對國內投資的關係方面，由表 5.1 模型(3) 可知，RES_CSDEVELOPED 顯著異於零，表示 CS_DEVELOPED 亦有內生性問 題，故我們也應以Panel Fixed GMM 予以估計。由表 5.4 模型(1)及(3)中，廠商投 資已開發國家變數(CS_DEVELOPED)都呈現正向影響，但不顯著。然而在模型 (4)中，廠商投資已開發國家變數(CS_DEVELOPED)的係數為 1.410，t 統計量則 為1.697 顯著。

廠商特性變數方面，Panel Fixed Effect 和 Panel Fixed GMM 的估計結果相當 一致。由表5.4 模型(4)可知，LOG(KL)和 PS_SALE 為正向顯著，SALE_GROWTH 和RD 則為負向不顯著。林惠玲(2002)以台灣製造業資料 1993-1994、1993-1995、

1993-1998 以及 1993-1999 每個區間的兩時點資料進行實證研究發現，獲利能力 和企業平均固定資產額皆呈現正向顯著、研發支出對有對外投資的廠商國內投資 量呈現負向不顯著，對無對外投資廠商國內投資量呈現正向顯著、銷售額成長率 則有些區間為負向不顯著(1993-1994、1993-1995)，有些區間為正向不顯著 (1993-1998、1993-1999)。比較本文結果和林惠玲(2002)的實證結果，幾乎完全一 致，顯示影響國內投資成長率的主要因素為企業資本密度(KL)及獲利能力 (PS_SALE)，企業營收毛額成長率(SALE_GROWTH)及研發密集度(RD)則對廠商 國內投資的影響不大。

3. 廠商國內僱用員工人數成長率

最後我們看廠商特性變數及對外投資變數對廠商國內僱用員工人數成長率 的影響。由表5.1 的 Wu-Hausman Test 模型(6)可知，RES_CSFDIC 顯著異於零，

表示CS_FDIC 和 LABOR_GROWTHJ 有內生性問題，故應以 Panel Fixed Effect 估計。由表5.5 則發現，Panel Fixed Effect 和 Panel Fixed GMM 的估計結果相當 一致。模型(1)、模型(2)，及模型(4)顯示，廠商對中國投資(CS_FDIC)的估計係 數分別為-0.153、-1.027 及-1.027，t 統計量皆為顯著。此結果顯示，投資中國對 廠商國內雇用員工人數成長率產生顯著的負面影響。由於廠商投資中國為一「防 禦型」投資，而「防禦型」投資的主要目的為降低勞工成本以維持廠商競爭力(Chen and Ku, 2000)，因而廠商會降低顧用本國員工人數。廠商對已開發國家投資方 面，兩種估計方法都呈現統計不顯著，顯示「擴張型」投資對國內員工人數的增 減並無顯著影響，此結果和Chen and Ku(2000)相同。

廠商特性變數方面，表 5.5 中模型(1)至模型(4)皆顯示相同的結論。廠商規模 (LOG(LABOR))對員工人數成長率有正向顯著影響，研發密集度(RD)及資本密集 度(LOG(KL))則為負向顯著影響。由於廠商資本密集度和研發密集度增高皆可視 為廠商的技術升級，故此結果顯示，國內產業隨著技術升級過程中，越來越朝向 技術與資本密集的生產方式，對員工的總需求反而減少。劉碧珍(2004)以研發投 入率和時間變數作為技術進步的替代變數，也得到技術進步對廠商員工雇用人數 為顯著負值的結果。

二、全體上市公司資料的實證結果與分析

再來我們使用全體上市公司(包括製造業及服務業，剔除金融業)1997-2004 年資料進行估計，共計644 家廠商，觀察值 4953 筆。我們同樣利用 Wu-Hausman

Test，檢定廠商「對外投資變數」和廠商國內「銷售毛額成長率」、「固定投資成 長率」及「員工人數成長率」是否有內生性問題。再依不同的被解釋變數，分別 以Panel Fixed Effect 和 Panel GMM 的方式估計，估計結果見表 5.6 至表 5.10。

由表5.6 至表 5.10 我們發現，以全體上市公司為樣本的估計結果，和以上市公司 製造業為樣本的估計結果幾乎完全一致。唯一的不同在於表 5.8，應變數為廠商 固定投資成長率中，廠商特性變數中的資本密集度(LOG(KL))從顯著(見表 5.4，

模型(2)及模型(4))變成不顯著(見表 5.8，模型(2)及模型(4))。此結果表示，比較 製造業上市公司和全體上市公司(涵蓋製造業和服務業)，製造業廠商的資本密集 度對其對國內固定投資成長率的影響為正向顯著，然而服務業廠商的資本密集度 對其對國內固定投資成長率的影響則不顯著。

由於本文主要想討論廠商對外投資對各個被解釋變數的影響，因此在下一 節，我們將單獨針對「對外投資變數」對廠商的影響，將本文研究結果和過去文 獻的實證結果做一比較，希望對這個議題能有全盤性了解。