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第四章 實證結果

第一節 我國主要貿易對象加權資料實證結果

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第四章 實證結果

一般在利用時間序列資料進行估計前,必須先對資料進行單根檢定,確認資 料是否為定態。若資料為定態,則可直接利用所選取變數之水準值進行估計,若 資料不為定態,則可對該資料進行共整合修正或是利用差分處理。但賴惠子、徐 維健、張萊華(2013)指出對資料進行差分處理可能會造成過度差分或遺失重要 的訊息。又Zaidi and Fisher(2010)也指出若當變數間不存在共整合關係,卻使用 向量誤差修正模型進行估計時,將發生誤判誤差(misspecification error)。由此可 知若當資料不為定態時,利用差分或是共整合模型對資料進行修正可能存在上述 的問題,故本文選用變數之水準值對SVAR模型進行估計21

本文選用 SVAR 模型並使用變數之水準值進行估計,並依照 Toda and Yamamoto(1995)之建議,選取模型最適落後期數為k + dmax22,其中k為利用 AIC、BIC 準則判定之模型最適落後期數,dmax則是所有變數可能存在的最大共整 合期數。

第一節 我國主要貿易對象加權資料實證結果

首先本文利用我國主要貿易對象之工業生產指數按照不同國家各自權重計算 加權平均,藉以代表外國的實質產出,再利用我國主要貿易對象之生產者物價指

21 在過往文獻中,也有許多文獻利用水準值對 SVAR 模型進行估計,如:Elbourne(2008)、 Heppke-Falk, Tenhofen and Wolff(2006)、Berkelmans(2005)、Zaidi and Fisher(2010)、王泓仁(2005)

以及賴惠子、徐維健、張萊華(2013)等皆使用水準值對 SVAR 模型進行估計。

22 Toda and Yamamoto(1995)指出,即使變數間存在單根或共整合的情況,也可以透過選取適當 落後期數的方式,使 VAR 模型近似原先模型之分配,進而得到對模型合理的估計,並避免事前檢 定誤差(pretest biases)的問題。

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數依照相同比例計算加權平均代表外國之生產成本23,進而建構SVAR模型並分析 在不同資料中,不同變數變動對我國貿易條件與出口量之影響是否相同。在進行 估計之前,本文先利用ADF單根檢定的結果判定可能存在的最大共整合期數,再 利用AIC、BIC準則選取VAR模型的最適落後期數,最後依照 Toda and Yamamoto

(1995)之建議與檢定的結果建構最適的VAR模型24

本文將所有變數的 ADF 檢定結果整理後列於表 4.1,可發現在未進行差分之 前,絕大部分的變數在 5%的顯著水準下,都無法拒絕虛無假設,代表這些變數可 能存在非定態的特性。其中在 5%的顯著水準下只有貿易條件和出口量分別在隨機 漫步的 ADF 模型與包含截距與趨勢項的隨機漫步 ADF 模型中,未顯著具有單根 性質。而當所有變數取了一階差分後,在 5%的信心水準下,不論是在哪一種 ADF 模型中,所有變數都未顯著具有單根性質,所以可以推論,可能存在的最大共整 合期數為 1。VAR 最適落後期數選取的結果則列於表 4.2,可發現不論是依據 AIC 或是 BIC 準則,所建議之最適落後期數皆為 2。

利用上述之檢定結果,本文依照 Toda and Yamamoto(1995)之建議,選擇模 型之落後期數為 3 期,並將模型短期認定條件係數估計結果列於表 4.3。本文為方 便說明,故將表 4.3 之模型短期認定條件估計結果改寫如下25

𝑒𝑡 = −0.0229𝑇𝑇𝑇𝑡+ 𝜀𝑡𝑇𝑇𝑇 (4.1)

𝑊𝑊𝐼𝑡= 0.2882∗∗∗𝑒𝑡+ 0.0106𝑋𝑡− 0.0722𝐼𝑊𝐼𝑡+ 0.2822∗∗∗𝑊𝑊𝐼𝑡+ 𝜀𝑡𝑊𝑊𝑊

(4.2)

23 文中提到我國主要貿易對象包含中國、美國、日本、南韓、新加坡、歐元區以及馬來西亞,而 加權比例計算方式和前文所述相同。

24 本文進行統計估計與檢定時所使用的統計軟體為 WinRATS 7.0。

25 在式(4.1)至式(4.18)中,***表示該係數在 1%的信心水準下具顯著解釋能力,**表示該係數在 5%

的信心水準下具顯著解釋能力,*表示該係數在 10%的信心水準下具顯著解釋能力。

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𝑇𝑇𝑇𝑡= 0.0081𝑊𝑊𝐼𝑡− 0.0339𝐼𝑊𝐼𝑡− 0.6229∗∗∗𝑊𝑊𝐼𝑡+ 𝜀𝑡𝑇𝑇𝑇 (4.3)

𝑋𝑡= −0.8683𝑒𝑡+ 0.3681𝑊𝑊𝐼𝑡+ 0.1520𝑇𝑇𝑇𝑡+ 0.2488𝐼𝑊𝐼𝑡− 0.2917𝑊𝑊𝐼𝑡+ 𝜀𝑡𝑋(4.4)

𝐼𝑊𝐼𝑡 = 0.1405𝑊𝑊𝐼𝑡+ 𝜀𝑡𝑊𝑊𝑊

(4.5)

𝑊𝑊𝐼𝑡= 𝜀𝑡𝑊𝑊𝑊

(4.6)

由式(4.1)至(4.6)可發現,大多係數都不具顯著解釋能力,主要原因是在結構式 向量自我迴歸模型中具有眾多的解釋變數,將稀釋掉單一變數的解釋能力,所以 個別係數較不顯著。但其中仍有部分係數在短期下具有解釋能力,在信心水準為 1%時,具有解釋能力的係數有式(4.2)中的𝑎21、𝑎26以及式(4.3)中的𝑎36,分別代表 著在短期匯率與外國生產成本的上升都將造成我國生產成本的增加;短期外國生 產成本的增加也會使我國貿易條件惡化。

在式(4.2)中顯示,短期匯率與外國生產成本的上升將使我國生產成本顯著增加。

可能的原因為我國缺乏自然資源,又欠缺關鍵生產技術,生產過程中往往須由國 外進口原物料及零組件以利生產,故當匯率與外國生產成本上升時,以新台幣計 價的外國商品價格將提升,並造成我國生產成本的增加。

式(4.3)則顯示短期外國生產成本的增加會使我國貿易條件顯著惡化。可能的原 因為當外國生產成本上升時,將造成外國商品價格提高,我國進口價格上升,雖 然進口價格上升將使我國生產成本提高,但在短期我國出口價格尚未反映生產成 本變動,故在短期外國生產成本的上升將造成貿易條件惡化。

除了短期認定條件的係數估計結果外,表 4.3 也提供了過度認定檢定的結果,

其檢定統計量為 1.6589,p-value 為 0.1977,故可推論在信心水準為 5%時,本文所 設定之認定條件並不顯著具有過度認定的問題。

PPI 1.2970(12) -0.8443(12) -3.0483(12)

一階差分後之值 τ τu τt

Δe -8.8724(0)*** -8.8703(0)*** -8.8613(0)***

ΔWPI -7.6779(1)*** -7.6691(1)*** -7.6546(1)***

ΔToT -9.8337(0)*** -10.4831(0)*** -10.4697(0)***

Δx -15.0759(1)*** -15.0762(1)*** -15.0349(1)***

ΔIPI -10.3682(0)*** -10.5540(0)*** -10.6697(0)***

ΔPPI -4.3834(12)*** -4.9977(12)*** -5.0183(12)***

註:

2 3098.55045* 3328.95376*

3 3111.766 3438.536

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表 4.3:SVAR 模型短期認定條件估計結果—我國主要貿易對象加權資料

係數 標準差 T 值 P-value

𝑎13 0.0229 0.0534 0.4292 0.6678 𝑎21 -0.2882*** 0.0671 -4.2921 0.0000 𝑎24 -0.0106 0.0351 -0.3007 0.7636 𝑎25 0.0722 0.0536 1.3454 0.1785 𝑎26 -0.2822*** 0.0775 -3.6416 0.0003 𝑎32 -0.0081 0.1530 -0.0528 0.9579 𝑎35 0.0339 0.1046 0.3243 0.7457 𝑎36 0.6229*** 0.1526 4.0824 0.0000 𝑎41 0.8683 0.6033 1.4392 0.1501 𝑎42 -0.3681 1.6001 -0.2300 0.8181 𝑎43 -0.1520 0.2703 -0.5623 0.5739 𝑎45 -0.2488 0.3756 -0.6623 0.5078 𝑎46 0.2917 0.7205 0.4048 0.6856 𝑎56 -0.1405 0.1107 -1.2689 0.2045 過度認定 LR 檢定 χ(1)=1.6589 p-value =0.1977

註:1. ***表示在 1%顯著水準下顯著,

**表示在 5%顯著水準下顯著,

*表示在 10%顯著水準下顯著。

2.過度認定檢定之檢定結果顯示,該認定條件在 5%的信心水準下不被拒 絕,表示模型不顯著具有過度認定的問題。

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根據本文所設定之短期認定條件,可利用衝擊反應函數模擬在其他衝擊不變 的情況下,特定衝擊對國內變數所造成的影響,再使用蒙地卡羅法(Monte Carlo method)建構衝擊反應函數之信賴區間,並將結果繪於圖 4.1 至圖 4.6 中。其中在 執行蒙地卡羅法的過程中,抽樣的次數為 10000 次,中線為該變數受到衝擊後的 反應路徑,兩側則為其 95%的信賴區間,衝擊反應函數的反應期間為 24 期,即觀 察當衝擊發生後,各變數在兩年內將如何反應。

首先本文利用衝擊反應函數分析,國內變數發生變動時,本模型中的匯率、

國內生產成本、貿易條件以及出口量將如何交互影響。圖 4.1 為匯率上升後之效果。

在圖 4.1 中可發現匯率上升後,國內生產成本在當期會上升,動態調整期間曾下跌 再上升,長期是增加。這可能是因為我國生產所需的許多原物料與零組件皆仰賴 進口,當匯率上升時將造成以新台幣計價的原物料及零組件進口價格提升,最後 導致國內生產成本提高。

匯率上升則使我國出口量在短期下降,動態調整期間先負後正,在長期上升。

當匯率上升時,若以新台幣計價的出口價格不變,則以外幣計價的出口價格將下 降,進而導致我國出口量的增加。但本文之實證結果顯示匯率上升在短期對出口 量有負影響,此一結果與王泓仁(2005)的結果相同,王泓仁(2005)也針對此 一現象提出解釋,其認為可能的原因為當匯率上升時,將造成以外幣表示的我國 出口商品價格下降,並增加外國對我國出口品的購買量,但價格變動的時間與商 品出貨的時間兩者間有所延遲,故在匯率上升在短時間內並不會使我國出口量增 加。在長期匯率上升將使我國出口量的增加此一結果也與其他文獻之實證結果相 符26

26 Pozo(1992)與王泓仁(2005)的實證結果皆顯示匯率上升長期將造成出口量顯著增加。Fang and Miller(2004)則指出匯率上升將造成出口量上升,但效果並不顯著。而郭佩婷(2008)說明匯率

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匯率上升時,我國貿易條件短期將改善,但長期會惡化。代表匯率與貿易條 件在長期具有負向關係,此結果與朱美智、黃麗倫、吳黃蘋(2011)之論點一致。

理論上當我國出口價格上升時,視外國民眾對我國出口商品的價格需求彈性 不同,有可能造成我國出口額上升、不變或下降三種情況27,與出口價格上升對 出口額的影響相仿,當進口價格上升時,視我國民眾對進口商品的價格需求彈性 不同,也會對我國進口額有上升、不變或下降三種不同影響。而出口額上升與進 口額下降都將改善我國國際收支,並使我國貨幣升值,匯率下降;反之出口額下 降與進口額增加將造成我國國際收支惡化,並使我國貨幣貶值,匯率上升。經由 以上討論可知,若欲探討進、出口價格變化對匯率造成的影響,必須先瞭解外國 民眾對我國出口商品之價格需求彈性與我國民眾對進口商品之價格需求彈性的大 小,才能幫助我們更精確地判斷匯率的可能走向。

圖 4.2 為國內生產成本上升後之效果。由圖 4.2 可發現國內生產成本上升時,

匯率在短期和長期都將上升,且動態調整過程恆正。可能的原因為當我國生產成 本提高時,將帶動我國出口價格的上升,又外國民眾對我國出口商品的價格需求 彈性較大,故我國出口價格上升將使我國出口量下降,使我國國際收支惡化,匯 率上升。

國內生產成本上升將使我國貿易條件在短期惡化,動態調整過程先負後正,

上升對出口量的影響需視國家而定,如我國對日本匯率上升將增加我國對日本的出口,但當我國對 美國的匯率上升時,出口量並不會顯著增加。

27 當外國對我國出口商品的價格需求彈性小於 1 時,我國出口商品價格上升將造成出口量小幅下 降,並使出口額增加;當外國對我國出口商品的價格需求彈性等於1 時,我國出口商品價格上升不 會造成出口額變動;當外國對我國出口商品的價格需求彈性大於1 時,我國出口商品價格上升將造

27 當外國對我國出口商品的價格需求彈性小於 1 時,我國出口商品價格上升將造成出口量小幅下 降,並使出口額增加;當外國對我國出口商品的價格需求彈性等於1 時,我國出口商品價格上升不 會造成出口額變動;當外國對我國出口商品的價格需求彈性大於1 時,我國出口商品價格上升將造