第四章 實證分析與結果
第二節 日本與台灣貿易關係
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第二節 日本與台灣貿易關係
在台灣的貿易發展中，日本對台灣來說一直扮演著相當重要的角色，由於 地理位置關係，台灣與日本不論是在文化或經濟方面，雙方都有十分密切的交 流往來，互為重要的貿易夥伴。國貿局2012年進出口統計資料中，如圖4-2-1所 示，台灣與日本貿易是進口大於出口，台灣主要進口國前5名國家以日本為首，
且有增長的趨勢；台灣主要出口國方面，日本也為台灣第5名的國家，但由於台 灣長期依賴著日本的技術、生產所需的關鍵性零組件以及機械設備，造成台灣 對日本存在著大量的貿易逆差。
圖4-2-1 台灣對日本進出口變化
資料來源：國貿局進出口統計
欲觀察日本與台灣貿易關係，將外國生產成本及外國產出改為日本的生產 者物價指數及工業生產指數，匯率改為日圓與新台幣的兌換比例，因此必須再 對這三個變數做單根檢定。
5,000,000 10,000,000 15,000,000 20,000,000 25,000,000 30,000,000 35,000,000 40,000,000 45,000,000 50,000,000 55,000,000
1996年 1997年 1998年 1999年 2000年 2001年 2002年 2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年
千美元
對日本進出口變化
對日本之出口 從日本之進口
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一、 單根檢定
根據本章第一節的介紹，國內生產成本、出口價格以及出口數量為I(1)數 列。再針對日本生產成本、日本產出以及日本與台灣相對匯率做單根檢定，判 斷時間序列資料是否穩定，由表4-2-1可知，此三變數的水準值，在τ、τu、τt三 種檢定統計量下，無法拒絕H0: ρ = 0的虛無假設，表示數列存在單根，為非定 態的時間序列的資料；但一階差分後，所有變數皆拒絕H0: ρ = 0之虛無假設，
表示時間數列資料為I(1)數列，取一階差分後，即可使時間序列資料變為定態。
二、 最適落後期
利用AIC準則和SIC準則作為VAR模型落後期數的選擇依據，結果如表4-2-2 所示。SIC準則最適落後期數為1，將VAR落後1期做分析。
表4-2-2 VAR模型最適落後期判定_日本
LAG AIC SIC LAG AIC SIC
0 -22.5397 -22.4389 5 -32.9469 -29.8250 1 -32.6900 -31.9850 L 6 -32.9059 -29.1797 2 -33.1520 -31.8428 7 -32.8346 -28.5042 3 -33.1963 L -31.2829 8 -32.6793 -27.7447 4 -33.0761 -30.5584
註：同表4-1-3設定。
表4-2-1 ADF單根檢定_日本
變數 τ τu τt
𝑃𝐶𝑓 -0.9148(1) -2.2207(1) -2.1733(1) 𝑦𝑓 -0.3652(0) -2.8955(2) -2.9667(2) s 0.3885(0) -1.6269(0) -2.9407(0)
一階差分後 τ τu τt
∆𝑃𝐶𝑓 -7.6379 (0)** -7.6779(0) ** -7.6994(0)**
∆𝑦𝑓 -12.1075(0)** -12.0799(0) ** -12.0621(0)**
∆s -14.1669(0)** -14.1532(0)** -14.1173(0)**
註：同表4-1-2設定。
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三、 共整合檢定
由單根檢定結果可知，資料水準值皆屬於非穩定數列，本文使用Johansen 共整合檢定，檢測變數是否存在長期均衡關係，五種類型檢定估計式結果如表 4-2-3所示，SIC準則建議選用模式1或模式2。
表4-2-3 Johansen共整合檢定結果_日本
Data Trend: None* None* Linear Linear Quadratic ECM型態 No Intercept Intercept Intercept Intercept Intercept VAR型態 No Trend No Trend No Trend Trend Trend
註：同表4-1-4設定。
本文選擇模式1，ECM與VAR都沒有常數項的模式來估計，如表4-2-4所 示，矩陣檢定結果存在1組的共整合關係，最大特性根檢定結果共整合關係不存 在，根據Johansen and Juselius (1990)的建議採用最大特性根檢定結果18。
表4-2-4 Johansen矩陣檢定與最大特性根檢定_日本
Trace Max-Eigen 共整合個數 Eigenvalue Statistic C.V. Statistic C.V.
None 0.2218 131.328* 103.8473 40.4136 40.9568 At most 1 0.1491 80.9148 80.9728 32.46245 34.8059 At most 2 0.1094 48.4523 54.0790 23.2909 28.5881 At most 3 0.0686 25.1614 35.1928 14.2948 22.2996 At most 4 0.0368 10.8666 20.2618 7.5346 15.8921 At most 5 0.0164 3.3320 9.1645 3.3320 9.1645
註：*代表10%顯著水準下是顯著拒絕虛無假設。
由於水準值為I(1)，又不存在共整合現象，故對資料取一階差分，使所有變 數皆為定態序列。
18 若矩陣檢定與最大特性根檢定結果有不一致的現象，Johansen and Juselius(1990)認為當特性 根分佈較為均勻時，矩陣檢定之檢定能力較強；否則，以最大特性根檢定之檢定力較強，因此 本文採用最大特性根檢定結果。
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四、 同期結構參數之估計
表4-2-5 SVAR同期結構參數之估計_日本
變數 係數 變數 係數
a21 0.6235 a53 -0.0535
a32 0.0015 a54 -0.3986***
a41 -1.0458*** a61 0.2034
a42 -0.0149 a62 -0.0619
a43 0.0291 a63 0.3793***
a51 -0.2059 a64 0.0040
a52 -0.0052
過度認定LR檢定 2.390477 p-value 0.3026 註：同表4-1-6設定
表4-2-5為加入日本變數後，SVAR同期結構參數之估計結果，可將(3-2-4)、(3-2-5)以及(3-2-6)改寫為：
∆𝑃𝐶𝑑𝑡 = 1.0458∗∗∗∆𝑃𝐶𝑓𝑡 + 0.0149∆𝑦𝑓− 0.0291∆𝑠𝑡+ 𝜀𝑡𝑃𝐶𝑑 (4-2-1)
∆𝑃𝑥𝑡= 0.2059∆𝑃𝐶𝑓𝑡+ 0.0052∆𝑦𝑓+ 0.0535∆𝑠𝑡+ 0.3986∗∗∗∆𝑃𝐶𝑑𝑡+ 𝜀𝑡𝑃𝑥 (4-2-2)
∆𝑋𝑡 = −0.2034∆𝑃𝐶𝑓𝑡+ 0.0619∆𝑦𝑓− 0.3793∗∗∗∆𝑠𝑡− 0.004∆𝑃𝐶𝑑𝑡+ 𝜀𝑡𝑋 (4-2-3)
實證結果有3個係數顯著，𝑎41、𝑎54以及𝑎63與台灣主要貿易對手國之結果 影響方向相同。其中，日本的生產成本對國內生產成本(𝑎41)在1%顯著水準下顯 著影響，而台灣主要貿易對手國的生產成本對國內生產成本在5%顯著水準下顯 著影響。由於台灣在中間投入、機器設備等有高達70%是仰賴日本進口，所以 當期日本生產成本上升時，會造成當期本國生產成本增加。日本與台灣相對匯 率對當期國內出口價格影響不大。
日本生產成本與產出對當期出口價格與當期出口量影響較不顯著，實證結 果與台灣主要貿易國之分析結果相同。
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五、 衝擊反應分析
圖4-2-2 國內變數對一個標準差的匯率上升衝擊之反應_日本
圖4-2-2為國內生產成本、出口物價以及出口量在新台幣相對日圓貶值衝擊 之反應。國內生產成本雖然加入日本生產成本與產出，使VAR落後期數選擇不 同，但出口物價及出口量受貨幣貶值衝擊與主要貿易對手國家結果相似。
國內生產成本在新台幣相對日圓貶值衝擊下減少，並於一年調整至原始水準。
-.4 -.3 -.2 -.1 .0 .1
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
國內生產成本
-.4 -.2 .0 .2 .4
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
出口價格
-2 -1 0 1 2
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
出口量
Response to s_Japan
‧
Response to DF_Japan‧ 國
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圖4-2-4 國內變數對一個標準差的國外生產成本上升衝擊之反應_日本 圖4-2-4為國內生產成本、出口物價以及出口量在日本的生產成本上升衝擊 造成之反應。由於日本為台灣第一大進口國，故日本的生產成本上升對台灣產 業有很大的衝擊，國內生產成本當期顯著上升，且與日本生產成本呈現同向變 動影響。出口物價因日本生產成本上升有加成空間，有同向顯著影響。出口量 短期顯著上升，中長期依舊保持同向影響，可能原因為當日本為台灣第五大出 口國，當日本生產成本上升，雖然台灣進口成本增加，但台灣其他商品較日本 之同質商品價格低，以增加對台灣需求，使台灣出口量上升。
-.2 .0 .2 .4 .6
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
國內生產成本
-.2 -.1 .0 .1 .2 .3 .4
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
出口價格
-2 -1 0 1 2
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
出口量
Response to PCF_Japan
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六、 預測誤差的變異數分解
表4-2-6 國內生產成本之預測誤差的變異數分解_日本
期間(月) 國外成本 國外產出 匯 率 國內成本 出口價格 出口數量 1 14.79 0.13 0.62 84.45 0.00 0.00 4 20.50 3.16 4.42 71.57 0.30 0.03 8 20.56 3.30 4.73 70.99 0.38 0.04 12 20.56 3.31 4.73 70.97 0.38 0.04 16 20.56 3.31 4.73 70.97 0.38 0.04 20 20.56 3.31 4.73 70.97 0.38 0.04 24 20.56 3.31 4.73 70.97 0.38 0.04 表4-2-6可看出國內生產成本的變化，在第1個月，日本生產成本可解釋台 灣生產成本變異比例為14.79%，於1年後可解釋變異更高達20.56%，因為台灣 主要向日本進口原物料及精密零組件，所以日本生產成本的變動對國內生產成 本影響很大。台灣與日本相對匯率與日本產出可解釋國內生產成本變異比例較 國內變數解釋高。
表4-2-7 出口價格之預測誤差的變異數分解_日本
期間(月) 國外成本 國外產出 匯 率 國內成本 出口價格 出口數量 1 1.74 0.03 0.62 6.45 91.17 0.00 4 4.12 0.41 1.37 12.03 78.88 3.19 8 4.12 0.55 1.45 12.03 78.66 3.19 12 4.12 0.55 1.45 12.03 78.65 3.19 16 4.12 0.55 1.45 12.03 78.65 3.19 20 4.12 0.55 1.45 12.03 78.65 3.19 24 4.12 0.55 1.45 12.03 78.65 3.19 表4-2-7為出口價格的變化，在第1個月，國內生產成本解釋變異比例最 高，但隨著時間可解釋比例逐漸減少。與台灣主要貿易對手國之分析結果相 似。日本生產成本在當期可解釋台灣出口價格比例不高，但於4個月後解釋變異 比例逐漸增加，可能是因為日本生產成本會藉由國內生產成本而間接影響本國 出口價格，使其解釋能力不會立即顯著。
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表4-2-8 出口量之預測誤差的變異數分解_日本
期間(月) 國外成本 國外產出 匯 率 國內成本 出口價格 出口數量 1 4.72 0.59 2.81 3.81 0.36 87.71 4 20.18 1.73 1.98 5.54 0.50 70.07 8 24.61 1.83 2.18 6.81 1.83 62.75 12 25.82 1.88 2.46 7.57 3.99 58.29 16 26.14 1.92 2.80 8.03 6.47 54.63 20 26.04 1.96 3.22 8.33 9.00 51.45 24 25.72 1.99 3.71 8.53 11.44 48.62 表4-2-8為出口量的變化，由表可看出日本生產成本可解釋出口量的比例於 第4個月逐漸上升，於12個月後可解釋台灣出口量的比例高達25.82%，顯示日本 生產成本為影響台灣出口量主要因素。另外，台灣與日本相對匯率與日本產出 可解釋出口量變異比例不高。