模型結論

根據^2.2節的分析可知^, 在不對稱訊息之下^, 若政府選擇^“全額收購^”式的補貼政策^,則廠商 將失去投入努力程度的誘因^; 與最優解相比^, 其努力程度將流失最多。 若政府採取 「局部補貼」

政策^, 則廠商投入之努力程度雖然仍低於效率原則 ⁽最優解⁾下的投入水準^, 卻會高於 「全額收 購」 下之投入水準^— 原因在於^,局部補貼下廠商尚有淨收益r 作為投入努力之誘因。 然而^, 當 政府繼續減少補貼至^“完全消失^”時^, 是否會讓廠商有更高的誘因投入努力^? 第^2.2.4節證明^, 答 案並非如此^: 在不對稱訊息下^, 廠商在「無補貼」 政策下所投入的努力程度將小於 「局部補貼」

下的投入水準^— 原因為^, 在不對稱訊息下^, 政府補貼能夠減少因資訊不對稱所形成的資源配 置扭曲。

若進一步比較全額收購、 局部補貼及無補貼下的社會福利水準^, 根據式^(2.14) 與 ^(2.16) 可 證明^, 「局部⁽差額⁾ 補貼」 之福利水準為三者中之最高。可見不對稱訊息之下^, 政府的最適電影 補貼政策記非消弭所有誘因的 「全額收購」 政策^,亦非放任市場失靈的 「無補貼」 政策。

局部補貼政策有局部 「差額」 與局部 「等額」 補貼政策之別。 根據^2.3節之分析可知^,局部差 額補貼政策雖然無法完全達到效率原則下的最優解^, 卻是不對稱訊息下的最適解^, 亦即文獻中 所稱之次佳解^;在次佳解中^,由於符合了誘因相容限制式^,高天分廠商因為不對稱訊息所獲得的 訊息租將得以降低^, 故其努力程度可以達到最適效率^, 而低天分業者的努力程度則會低於最適 效率。 反觀局部等額補貼政策之下的廠商努力程度將會降至最低^, 原因在於等額補貼政策抹煞 了廠商投入努力程度之誘因^, 此即文獻中所稱之逆選擇現象^, 由於受補貼之業者握有私人訊息^, 故而降低資源的配置效率。 根據^2.3.2節之分析可知^,若符合低天分業者的產出為非負數值此一 假設^, 局部差額之福利水準必定高於局部補貼政策之福利水準。

根據第一章之分析可知^,國內學者與電影人士對於國片輔導金政策各執一詞^,歷來討論少有 交集^,其中略可分為兩大看法^: 繼續^/提高補貼、 停止補貼政策^,在繼續補貼的前提下^,本章之模 型分析即嘗試找出最適補貼政策^, 以為將來政府施行國片輔導金政策之經濟學理基礎。 根據模 型分析結果可得如下結論^:「局部差額」 補貼較 「局部等額」 補貼政策為佳^, 而台灣在^1990-1999

年間^, 便曾分別採取此二種補貼政策^, 故下一章將根據實際資料驗證模型之結論。

結論

在緒論中^, 本文針對台灣電影產業的現況進行初步審視^,發現台灣電影產業自¹⁹⁸⁰年代起 陷入惡性循環^; 而政府亦於¹⁹⁹⁰年初開始實施國片輔導金政策。 然而^, 該政策並未能挽回台灣 電影產業的頹勢^,台灣電影產業面對外來競爭存在有下列四點趨勢^{: (}一⁾自輔導金實施以來^,輔 導金總額呈現逐年攀升^;(二⁾ 輔導金影片占國片的比例逐年提高^{; (}三⁾ 雖然輔導金影片的比例 提高^, 國片票房依舊不見起色^;(四⁾ 國片的總片量大幅下滑。 據上述事實研判^, 政府實施的國片 輔導金政策對國片票房並無顯著幫助^; 因此^, 輔導金政策屢遭多方批評。 對於國片輔導金政策 的檢討^, 可歸納出二種說法^: 輔導金政策的補貼金額太低^, 或輔導金政策破壞市場機制。 本文 認為更重要的一點是^, 由於文化創意產業之特殊性^, 政府與受補貼者之間存在嚴重訊息不對稱 的現象往往導致補貼政策成效受到折扣。 本文討論的焦點並非輔導金政策的 「存廢問題」^,而是 在延續輔導金政策的前提下^, 該如何有效 「提升輔導金政策之效果」。 根據台灣電影產業¹⁹⁹⁰ 至¹⁹⁹⁹之年資料分析可知^: 局部差額補貼政策下之福利水準高於局部等額補貼政策下之福利 水準。 而本文更進一步以誘因契約理論證明^,在不對稱訊息下的最適補貼機制應為 「局部差額」

補貼政策^, 且^1990-1999年的台灣電影產業實際數據亦支持本文模型之結論。

為了改善政府在電影產業補貼政策上的訊息不對稱問題^,本文採取 「誘因契約」 之研究途徑 分析最適政策。 在^2.2.3與^2.2.4節證明^,當政府面對資訊不對稱問題、 並採取符合誘因相容限制 式的補貼政策時^,「局部補貼」 政策為最適政策^,而非消弭所有誘因的 「全額收購」 政策、 或放任 市場自由競爭的 「無補貼」 政策。 在局部補貼時^, 若直接採用局部 「等額」 補貼措施^, 將造成逆 選擇問題^,降低資源的配置效率^;能夠更提升補貼效率的政策應為局部 「差額」 補貼。^2.3.2節進

一步證明^,在低天分業者的產出q(ˆe^∗_L− θL)為非負數值的假設下^,「局部差額」 補貼下的福利水 準必定高於 「局部等額」 補貼。 總之^,若比較局部⁽差額⁾補貼、 全額收購與無補貼政策^,則廠商 投入的努力程度與社會福利水準均以 「局部補貼」 政策下為最高^; 若比較局部等額與局部差額 補貼政策^, 則廠商投入的努力程度以 「局部差額」 政策下為最高^, 其社會福利水準亦為最高。

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第二章模型求解之數學附錄

A.1 完全訊息下局部補貼模型之求解過程

在完全訊息之下^,表示政府能夠掌握廠商的私人訊息^,包括成本參數θi 與努力程度ei ,因 此^, 當政府追求社會福利極大化的目標時^, 僅需考量廠商的個人理性限制式 ^(IRH) 與 ^(IRL), 故模型可整理如下^:1

maxe,S [q(eL− θ_L)− S_L]β + [q(eH − θ_H)− S_H](1− β)

s.t. r(eL− θ_L) + SL− ψ(e_L)≥ 0 (IRL) r(eH − θ_H) + SH − ψ(e_H)≥ 0 (IRH) 上述模型之 ^Lagrange函數為

L = [q(eL− θ_L)− S_L] β + [q(eH − θ_H)− S_H] (1− β) + λL



r(eL− θ_L) + SL− e²_L 2

 + λH



r(eH − θ_H) + SH − e²_H 2



1由於降低補貼金額 S 可提高社會福利^,且無損於^IR 限制式^,故政府會調整補貼金額至滿足 ^IR限制式右式 為零之程度^,故求解時可設定兩條 ^IR限制式右項等於零。

將上列之 ^Lagrange函數分別對 eL 、 eH 、 SL 、 SH 及^Lagrange乘數 λL 、 λH 微分^,可得一 階條件^:

0 = dL/deL= q^β + λL(q^+ 1− eL) (A.1) 0 = dL/deH = q^(1− β) + λH(q^+ 1− eH) (A.2)

0 = dL/dSL=−β + λL (A.3)

0 = dL/dSH =−(1 − β) + λH (A.4)

0 = dL/dλL = r(eL− θL) + SL− e²_L

2 (A.5)

0 = dL/dλH = r(eH − θ_H) + SH − e²_H

2 (A.6)

首先^, 依據式 ^(A.1) 與^(A.3) 可解出 e^∗∗_L , 將 β = λL 代入 式^(A.1), 可得

e^∗∗_L = 2q^+ 1 (2.2)

其次^, 使用式 ^(A.2) 與^(A.4) 解出 e^∗∗_H ,將 ⁽¹− β) = λH 代入 式 ^(A.2), 可得

e^∗∗_H = 2q^+ 1 (2.3)

最後^, 將求得之e^∗∗_L 與e^∗∗_H 代入 式^(A.5) 與 ^(A.6), 即可解出最適補貼金額^, S_L^∗∗ = (e^∗∗_L)²

2 − r(e^∗∗_L − θL) (2.4)

S_H^∗∗ = (e^∗∗_H)²

2 − r(e^∗∗_H − θH) (2.5)