敏感性分析

為驗證本研究前節的實證分析具有穩健性，本研究進行三項敏感性測試。第一、在業界 中常以 ARPU 來評估營業收入的增長，然 ARPU 的計算方式為本月營業收入/((本月底客戶數 +上月底客戶數)/2)，在統計上，不宜以 ARPU 作為自變數來預估營業收入。由於 ARPU 在業 界中為重要衡量指標，故研究將於本節探討影響 ARPU 的因素是否與影響營業收入有所不 同。第二、本研究樣本期間適逢 2018 年 1 月 1 日國際財務報導準則第 15 號公報的實施。該 公報實施後，企業需針對合約約定檢視所承諾提供商品或勞務，辨認各項合約是否符合履行 義務，以決定收入之認列金額。由於行動通信服務業者的營收來源以客戶簽訂通信合約為主，

故新公報實施將使營收認列受到衝擊。以中華電信為例，從 2018 年 1 月至 2018 年 10 月為止，

中華電信採用 IFRS 15 的營收較未採用新公報減少了 12.16%。因此，本研究排除 IFRS15 後 的資料，重新檢視影響營收的變數。第三、中華電信於 2018 年 5 月 8 日晚上宣告採取 499 低 價價格戰的策略，造成當月營收大幅增加 38.84%。因此，本研究由 2017 年 12 月起，逐月增 加 1 筆樣本，檢視其模型檢定力有否改變，以瞭解短期的價格戰對影響營業收入的關鍵因素 是否有所影響。

一、 每用戶平均收入(ARPU)之影響因素 (一)台灣行動通信服務產業

1、全部樣本期間

表 17 Panel A 列示全部樣本期間之去話分鐘數(Min)、台灣 20 歲以上人口數(Twenty)及每 人每月經常性所得(Income)對台灣行動通信服務產業 ARUP 影響之實證結果，由表 17 PanelA 可知，模型(1)為逐步迴歸最佳結果，Min 係數為 0.18，顯著為正，與預期相符合，表示去話 分鐘數可增加客戶貢獻度。模型(2)Twenty 係數為-3.35，顯著為負，與預期不符合。本研究原 推論台灣依民法滿 20 歲具有契約行為，才可以申辦手機，因此應為正相關。與預期不符合之 可能原因整體資費下降，使得 ARPU 下滑，而 20 歲以上人口數持續增加，造成兩者之間呈

46

負相關現象。模型(3)Income 係數為-2.95，顯著為負，與預期不符合，高所得者的貢獻度原應 越高，與預期不相符原因係受整體資費下降，使產業營收下滑所致。

2、4G 開台前

表 17 Panel B 列示 4G 開台前之實證結果，由表 17 Panel B 可知，模型(1)為逐步迴歸最 佳結果，Min 係數為 0.19，與預期相符合，表示去話分鐘數提升可增加客戶貢獻度。模型 (2)Twenty 係數為-2.92，顯著為負，與預期不符合。究其原因可能係整體資費下降，造成兩者 之間呈負相關現象。模型(3) Income 係數為-0.14，顯著為負，與預期不符合。究其可能原因 係每人每月經常性所得增加幅度不明顯所致。

3、4G 開台後

表 17 Panel C 列示 4G 開台後之實證結果，由表 17 Panel C 可知，模型(1)為逐步迴歸最 佳結果，Min 係數為 0.29，與預期相符合，表示去話分鐘數提升可增加客戶貢獻度。模型 (2)Twenty 係數為-6.14，顯著為負，與預期不符合，究其原因可能係整體資費下降，造成兩者 之間呈負相關現象。模型(3) Income 係數為-3.96，顯著為負，與預期不符合。究其可能原因 係受整體資費下降，使產業營收下滑所致。

表 17：影響台灣行動通信服務產業每用戶平均收入之因素 Panel A：全部樣本期間

變數名稱 (1) (2) (3)

intercept 5.05***

(48.47)

62.47***

(12.03)

37.62***

(10.12) Min 0.18***

(12.99)

Twenty -3.35***

(-10.80)

Income -2.95***

(-8.40)

Adj R²

0.67

N 82 82 82

47

接續表 17

Panel B：4G 開台前

變數名稱 (1) (2) (3)

intercept 4.89***

(33.04)

intercept 4.23***

(23.58)

48 intercept 5.05***

(48.47)

表 19 列示固網客戶數(Nwuser)、去話分鐘數(Min1)、每人每月經常性所得(Income)及台 灣 20 歲以上人口數(Twenty)對中華電信 ARPU 影響之實證結果，由表 19 PanelA 可知，模型

49

2、4G 開台前

由表 19 Panel B 可知，模型(1)Nwuser 係數為 0.48，顯著為正，與預期不相符合，主因整 體資費降低所致。模型(2)Min1 係數不顯著為正，與預期不相符合，主因 4G 開台前 ARPU 平 均約在 600 元左右變動，然去話分鐘數為較明顯增加趨勢，造成兩者間不顯著的情形。模型 (3)Income 係數不顯著為負，與預期不相符合，主因 4G 開台前 ARPU 平均約在 600 元左右變 動，每人每月經常性所得亦較明顯增加趨勢，造成不顯著的情形。模型(4)Twenty 係數為-1.09，

顯著為負，與預期不相符合，主因整體資費下降，造成兩者之間呈負相關現象。模型(5)為最 佳逐步迴歸結果，Min1 係數顯著為正，惟 Nwuser 係數顯著為正與預期不相符合，Adj R²為 29%。綜上，4G 開台前，去話分鐘數呈不顯著情形，此與影響中華電信營收最佳單變數為去 話分鐘數有所不同。

3、4G 開台後

由表 19 Panel C 可知，模型(1) Nwuser 係數為 2.24，顯著為正，與預期不相符合。模型(2) 為逐步迴歸最佳結果，Min1 係數為 0.32，顯著為正，Adj R²為 45%，以最佳單變數而言，係 與影響營收因素相同，然最佳逐步迴歸則為去話分鐘數、市佔率及行動通信普及率。模型 (3)Income 係數為-3.39，顯著為負，與預期不相符合，主因整體資費降低所致。模型(4)Twenty 係數為-5.11，顯著為負，與預期不相符合，主因整體資費下降，造成兩者之間呈負相關現象。

50

表 19：影響中華電信每用戶平均收入(ARPU)之因素 Panel A：全部樣本期間

變數名稱 (1) (2) (3) (4) (5)

intercept -3.69***

(-2.98)

intercept 1.92 (0.97)

51

接續表 19

Panel C：4G 開台後

變數名稱 (1) (2) (3) (4)

intercept -14.44***

(-4.56)

註 1：Nwuser 為中華電信固網客戶數，取自然對數之值；Min1 為中華電信去話分鐘數，取自然對數之值；Income 為國人每人每月經常性所得，以消費者物價平減後，取自然對數之值；Twenty 為台灣 20 歲以上人口數， 10，表示其無共線性問題。模型(2)4G 開台前樣本期間，Nwuser 係數顯著為正，與預期不相 符合，主因整體資費降低所致，Adj R²為 10%。模型(3)4G 開台後樣本期間，Min1 係數顯著

52 intercept -0.85

(-0.67)

53 符合，表示 IFRS 15 實施前，去話分鐘數對營業收入有正向影響。模型(3)Income 係數為-1.75，

顯著為負，與預期不相符合，主因整體資費降低所致。模型(4)Prate 係數為 1.51，顯著為正，

與預期相符合。雖然市場已飽和，但行動通信普及率再提高，仍將提高營業收入。模型(5)為

intercept -2.04 (-0.73)

54

intercept -5.73**

(-2.21)

55

intercept 7.63***

(4.31) 中華電信行動通信服務營業收入影響之實證結果。由表 24 之研究模型可知，模型(1)Nuser1 係數為 0.69，顯著為正，與預期相符合，用戶數對營業收入有所貢獻。模型(2)Share 係數為 2.03，顯著為正，與預期相符合，亦即市佔率的擴大，有利於營業收入的增長。模型(3)Nwuser

56

係數為-0.32，顯著為負，與預期相符合，表示在 IFRS 15 實施前，固網客戶數與行動通訊間，

彼此互為排擠。模型(4)Min1 係數為 0.11，顯著為正，與預期相符合，顯示去話分鐘數對中華 電信營業收入有正向影響。模型(5)Income 係數為 0.50，顯著為正，與預期相符合，表示每人 每月經常性所得的增加，會使用戶多增加行動通信的消費。模型(6)Ratio 係數為 2.26，顯著為 正，與預期不相符，這可能是整體資費降低所造成的結果。模型(7)Prate 係數為 0.71，顯著為 正，與預期相符合，表示普及率的升高對營業收入有貢獻。模型(8)為逐步迴歸下產生之最佳 結果，Nuser 係數及 Min1 係數均顯著為正，與預期相符合，Adj R²為 68%，並經共線性檢定，

VIF 為 1.002 小於 10，表示其無共線性問題，表示在 IFRS 實施前，用戶數及去話分鐘數對中 華電信均有正面的影響。

相較於表 11，刪除 IFRS 15 實施後資料發現，用戶數(Nuser1)及市佔率(Share)的解釋能力 明顯提高，固網客戶數(Nwuser)係數由顯著為正轉變顯著為負，去話分鐘數(Min1)明顯下降，

每人每月經常性所得(Income)係數由顯著為負轉變為顯著為正，離網率(Ratio)係數由不顯著轉 變為顯著為正，行動通信普及率(Prate)解釋能力明顯下降。綜上，IFRS 15 的實施會造成影響 中華電信營收因素的顯著性、解釋能力及係數方向的變化。

57

表 24：影響中華電信行動通信服務營收之因素-IFRS 15 實施前

變數名稱 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) intercept 9.27***

(14.23) (1)為逐步迴歸下產生之最佳結果，Nuser1 係數為 1.62，顯著為正，與預期相符合，4G 開台 後用戶數對中華電信營業收入具正向影響。模型(2)Share 係數為 0.70，顯著為正，與預期相 符合，提升市佔率、避免用戶流失，對營業收入有正向影響。模型(3)Nwuser 係數為 1.35，顯 著為正，與預期不相符合，應與整體資費下降有關。模型(4)Min1 係數為 0.22，顯著為正，與 預期相符合。模型(5)Income 係數為-1.01，顯著為負，與預期不相符合，主要為 4G 資費持續 調降所致。模型(6)Ratio 係數為-0.05，顯著為負，與預期相符合，客戶的流失將使營業收入

58

減少。模型(7)Prate 係數為 0.59，顯著為正，與預期相符合，表示普及率的升高對營業收入有 貢獻。

相較於表 14，在刪除 IFRS 15 實施模型(1)至模型(7)中，除模型(6)係數由不顯著轉變為顯 著為負，較大影響為用戶數(Nuser1)的解釋能力由 56%大幅提升至 86%，並且為逐步迴歸最 佳結果，然表 14 之模型(8)顯示最佳逐步迴歸結果為市佔率(Share)、去話分鐘數(Min1)及行動 通信普及率(Prate)，解釋能力為 79%。

表 25：影響中華電信行動通信服務營收之因素-4G 開台後~IFRS 15 實施前

變數名稱 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) intercept 0.64

(0.69)

59

intercept 7.53***

(12.21)

60

三、中華電信 499 低價價格戰之影響

中華電信在 2018 年 5 月 8 日宣告推出為期一週的 499 上網吃到飽的短期低價促銷專案，

引發民眾大排長龍搶購，此舉雖讓中華電信當月營收大幅成長，但造成往後整體資費及 ARPU 的下降，因此，本研究將探討 499 低價價格戰對於影響營業收入之關鍵變數的解釋能力是否 有影響。

(一) 台灣行動通信服務產業 1、用戶數

圖 8 及表 27 列示中華電信實施 499 低價價格戰後，有否影響用戶數對整體產業營業收入 的解釋能力。由圖 8 及表 27 可知，在全部樣本期間，於 2018 年 5 月中華電信實施 499 低價 價格戰時，用戶數對整體產業營業收入的解釋能力為 42.9%，與前幾月並未有明顯變化。在 4G 開台後的樣本期間於 2018 年 5 月用戶數的解釋能力為 56.1%，亦與前幾月並未有明顯變 化。由上述可知，499 低價價格戰當月整體產業的用戶數對產業營業收入的解釋能力，並未 產生明顯影響。惟可得知的是，無論全部樣本期間或 4G 開台後，於實施價格戰當月之後次 月，用戶數的解釋能力均持續下降，顯示其影響程度衰退中。

圖 8：499 價格戰對整體產業用戶數解釋能力的影響

61

2018/5/9~2018/5/15 中華電信推出 499 上網吃到飽專案

2018/5 77 42.9% 2.66***

62

2018/5/9~2018/5/15 中華電信推出 499 上網吃到飽專案

2018/5 77 72.3% 0.15***

63

(二) 中華電信 1、用戶數

圖 10 及表 29 列示 499 低價價格戰有否影響用戶數對中華電信營業收入解釋能力，由圖 10 及表 29 可知，中華電信在 4G 開台後樣本期間，2017 年 12 月用戶數的解釋能力達 86.4%，

迄 4 月時用戶數解釋能力仍有 74.5%，但在 2018 年 5 月底用戶數解釋能力卻明顯下降至 60.5%，時間點剛好在 2018 年 5 月份時，中華電信推出 499 低價價格戰，使得營業收入由 4 月的新台幣 52.74 億元增加至 5 月營收 73.22 億元，大幅增加 38.83%，但用戶數卻僅由 1,042

迄 4 月時用戶數解釋能力仍有 74.5%，但在 2018 年 5 月底用戶數解釋能力卻明顯下降至 60.5%，時間點剛好在 2018 年 5 月份時，中華電信推出 499 低價價格戰，使得營業收入由 4 月的新台幣 52.74 億元增加至 5 月營收 73.22 億元，大幅增加 38.83%，但用戶數卻僅由 1,042