技術效 率變動
第三節 效率值影響因素分析
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第三節 效率值影響因素分析
本節將討論 Tobit 模式的回歸結果，由於技術效率最高值為 1，因此採用 Tobit 模式，
而我們的資料包括 2004-2010 年的 20 個台灣西部縣市的資料，因此屬於 panel data 的資 料格式；不過在 Stata(2011)指出，固定效果下 panel data 的 Tobit 模型的估計結果有所偏 誤(biased)，因此該軟體只採用隨機效果的方式來估計 panel 的 Tobit 模型，而本文也採用 此一方式進行估計。透過對 CRS、VRS-IO、VRS-OO 之技術效率對各項外生變數的參數 估計，並利用逐步回歸法將最為顯著的變數列出，估計結果列於表 5-13 中。
從表 5-13 的估計結果顯示，不管從 Wald 檢定或是概似比檢定(Likelihood Ratio Test, LR test)，顯示整體模式的配適度相當良好；另外從 LR test 檢定也發現，使用 Panel Data 的 Tobit 模型也比混合資料(pooled data)的迴歸模式要來的適切，因此整體 來說，表 5-13 三個 Tobit 的迴歸模型之模式配適度皆相當良好，因此估計結果適合作為 瞭解 2004-2010 年台灣西部各縣市技術效率高低影響因素的模型；另外在此表中，我們 可以發現不同的技術效率影響變數有些微的不同，但大部分的影響變數都很類似；因此 我們認為，只要能同時影響兩種技術效率以上的變數，應該可以算是重要的影響變數，
因此以下將僅針對會同時顯著地影響兩種技術效率的變數來進行解釋。
其次，從表 5-13 中可以發現，在時間虛擬變數方面，2007 年對於三種技術效率都有 正向顯著地影響，表示高鐵營運年顯著地提升台灣西部各縣市的技術效率；另外，2008 年對於 VRS 之技術效率都有顯著而正向地影響，表示 2008 年金融海嘯的出現對於台灣 西部各縣市的技術效率有顯著地提升；這樣的結果也與第一節的圖 5-1 有所呼應，因為該 圖中 VRS 下的技術效率不但沒有出現下降的現象，反而有些微地上升，不過在圖 5-2 的 規模效率部分便出現顯著下降的情形，因此我們可以反推，金融海嘯讓台灣西部各縣市 的規模效率顯著降低，但是對於其技術效率卻是有顯著提升的情形。
但是，若是我們將觀察的時間拉長，則發現時間變數對各項技術效率值的影響方向 出現明顯地逆轉；從表 5-13 中發現，2007 年以後台灣西部各縣市的技術效率出現反性的 影響，表示高鐵營運後長期之下對於整體西部縣市的技術效率帶來顯著而負面的影響，
儘管在 2007 年有出現正向的影響，可能的原因在於其營運後對某些縣市所產生的正向影 響，低於對某些縣市所產生的負面影響；若我們進一步觀察高鐵設站的縣市對於西部整 體技術效率的影響時，則表 5-13 的估計結果帶給我們更為深刻的發現：高鐵設站的縣市 對台灣西部各縣市於 2007 年後的技術效率產生顯著而負面的影響；而我們從表 5-7 的帄 均數檢定表中發現，2007 年之後，有高鐵設站的縣市之帄均生產效率低於 2006 年以前的 帄均效率，若結合此處的實證結果，則我們可以合理推論：2007 年後高鐵設站縣市的技
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變數名稱 固定規模報酬
技術效率
變動規模報酬 投入傾向技術效率
變動規模報酬 產出傾向技術效率 人口變數
縣市人口數 2.49e-07(3.18)** 1.23e-07 (1.21) 1.00e-07 (1.05)
大專以上學歷就業人口比例 0.004(1.24) 0.010(1.97)** 0.011(2.01)**
製造業就業人口比例 -0.025(-3.20)** -0.026(-3.07)** -0.026(-3.14)**
服務業就業人口比例 -0.027(-2.35)** -0.028(-2.30)** -0.028(-2.36)**
產業集中度 0.0002(2.09)** 0.0001(1.38) 0.0002(1.46)
研發變數
研發廠商家數 0.00004(0.39) 0.0003(1.49) 0.0003(1.85)*
ICT 產業研發廠商比率 0.226(1.61) 0.196(1.12) 0.134(0.79)
專利數 -0.00008(-3.41)** -0.00005(-1.66)* -0.00004(-1.55)
u 0.075(3.88)** 0.103(3.72)** 0.101(3.69)**
e 0.048(10.98)** 0.042(9.27)** 0.041(9.21)**( )
u u e
0.701 0.852 0.857LR test of
u=0:x2(01)
/
P(x >2 x2(01)) 41.24/0.00** 65.20/0.00** 63.97 /0.00**Log likelihood (0)/Log likelihood (β) 74.631/93.614 50.749/65.749 53.985/67.969 LR test of model significance/P(LR(x ))2 37.97/0.00** 30.00/0.00** 27.97/0.0001**
Wald(
x
2)/P(x
2>Wald(x
2)) 39.64/0.00** 23.52/0.023** 22.11/0.006**說明: 括號內為 t 檢定量。*表示達 10%顯著水準，**表示達 5%顯著水準。
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第四節 小結
綜合固定規模報酬與變動規模報酬的技術效率實證結果，2004-2010 年間台灣西部
各縣市整體的技術效率出現下滑的趨勢。至於規模效率部分，除了 2005 年有比較明顯下 降的現象外，2006-2007 年都有明顯的提升，但 2008 年因為金融海嘯而有明顯下降後，
雖然 2009 年有些微提升，到了 2010 年又出現下滑的現象，導致其長期趨勢亦是出現下 滑的情形。進一步觀察各縣市作為技術效率最高的次數，北部地區為基隆市、台北市、
台北縣；中部地區為台中市、雲林縣；南部地區為嘉義市、高雄市、屏東縣，顯示台灣 都會型縣市與非都會型縣市在區域發展上有所差異。而在非最有效率的縣市中，北部地 區的桃園縣、中部地區的台中縣與南投縣、南部地區的高雄縣與台南縣都出現技術效率 持續往下的現象，而北部地區的新竹縣與新竹市、中部地區的彰化縣、南部地區的台南 市則是技術效率往上提升。
而 t 檢定的結果，顯示 2007 年高鐵營運後，對整體西部縣市的技術效率雖有些微地 降低，但是影響並不明顯；2008 年的金融海嘯讓該年的技術效率帄均略低於其他年度的 技術效率帄均值，但是受到影響的程度亦不明顯；針對有無高鐵設站之技術效率帄均值 進行是否有顯著差異的檢定，整體而言，有設站的縣市其帄均技術效率值略高於沒有設 站的縣市，但兩者的差異並不顯著。進一步針對其在 2007 年前後的技術效率帄均值進行 檢定，證明了高鐵設站的縣市，在 2007 年之後的技術效率出現有所下降的現象。綜合這 些檢定結果，發現 2007 年高鐵開始營運之後，有設站的縣市其帄均技術效率為下降，但 是無設站縣市的帄均技術效率為上升，反觀高鐵設站的台北縣、台北市與高雄市一直都 是最有效率的縣市，新竹縣技術效率是上升的，彰化縣則是持帄，其他的桃園縣、台中 縣與台南縣則是出現技術效率下降的現象，尤其是台中縣與台南縣最為明顯，進而拉低 了整體有高鐵設站縣市的技術效率；其次，台中縣與台南縣地處中南部，高鐵設站可能 為其所帶來的好處低於為其所帶來的壞處，因此加速此兩縣市的資源更往北部送，使其 經濟技術更無效率。
從 Malmquist 指數推論結果：2004-2010 年台灣西部縣市的總要素生產力變動主要是 受到其技術變動的影響，但是在 2008 年以前，西部各縣市的技術變動出現明顯下滑，使 得總要素生產力也跟著下滑，表示在此段期間西部縣市的經濟技術偏離長期最適生產技 術，造成總要素生產力出現下滑的情形。另外比較北、中、南部區域在此段期間的總要 素生產力指數變動的差異發現，北部區域在 2004-2010 年累計下降最多，南部地區則累 計下降最少；而北部地域雖然在技術效率變動方面有所提升，但是因為技術變動下降太 多，使得其要素生產力下降最多；中部及南部區域則是技術效率變動與技術變動都有微
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幅下降，但是因為幅度不大，因此對其總要素生產力的影響便沒有北部區域那樣大。另 將台灣西部各縣市依據有無高鐵設站分類，分別計算其總要素生產力在 2004-2006 年、
2007-2010 年及 2004-2010 年的帄均指數與累計程度，未有設立高鐵站的縣市均為下降；
而在高鐵設站的縣市部分，其總要素生產力在 2006 年以後便顯下滑且大於未有高鐵設站 縣市的下滑幅度。
最後，Tobit 模式的回歸結果，在時間虛擬變數方面，2007 年高鐵營運年顯著地提 升台灣西部各縣市的技術效率；2008 年金融海嘯讓台灣西部各縣市的規模效率顯著降低，
但是對於其技術效率卻是有顯著提升的情形。但 2007 年以後台灣西部各縣市的技術效率 在高鐵營運後長期之下，對於整體西部縣市的技術效率卻帶來顯著而負面的影響，可能 的原因在於其營運後對某些縣市所產生的正向影響，低於對某些縣市所產生的負面影響；
2007 年之後，有高鐵設站的縣市之帄均生產效率低於 2006 年以前的帄均效率，高鐵設站 對於設站縣市之技術效率所產生的負面影響，隨著高鐵的營運而大到可以影響整體台灣 西部縣市的技術效率。
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