研究模型與測量變數

本研究採用兩種研究方法，第一個方法使用迴歸分析 (regression analysis) 做 假設檢定。使用等式1和等式2之迴歸方程式檢定舉辦花博對經濟效益是否有影 響：

𝑦_𝑖,𝑡 = 𝛽₀+ 𝛽₁𝑑_𝑖,1+ 𝛽₂𝑑_𝑖,2+ 𝛽₃𝑑_𝑖,3+ 𝛽₄∑¹¹_𝑖=1𝐶𝑜𝑢𝑛_𝑖,𝑡+ 𝛽₅𝐹𝑟𝑒𝑞_𝑖,𝑡+ 𝛽₆𝑃𝑜𝑝𝑔_𝑖,𝑡+ 𝛽₇𝐷𝑒𝑣𝑒_𝑖,𝑡+ 𝛽₈𝐴𝑟𝑒𝑎_𝑖,𝑡+ 𝜀_𝑖,𝑡 (1)

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𝑦_𝑖,𝑡 = 𝛽₀+ 𝛽₁𝑑_𝑖,1+ 𝛽₂𝑑_𝑖,2+ 𝛽₃∑¹¹_𝑖=1𝐶𝑜𝑢𝑛_𝑖,𝑡+ 𝛽₄𝐹𝑟𝑒𝑞_𝑖,𝑡+ 𝛽₅𝐶𝑎𝑡𝑒_𝑖,𝑡+ 𝛽₆𝑃𝑜𝑝𝑔_𝑖,𝑡+ 𝛽₇𝐷𝑒𝑣𝑒_𝑖,𝑡+ 𝛽₈𝐴𝑟𝑒𝑎_𝑖,𝑡+ 𝜀_𝑖,𝑡

等式 1 與等式 2 之差異在於等式 1 將「未舉辦國際花博期間」納入考量，在 此等式中「未舉辦期間」將被視為比較基礎 (比較基礎不顯示在等式中)，因此可 從等式 1 之迴歸結果看出未舉辦國際花博與舉辦國際花博各階段之間的差異，然 而未舉辦活動就無法看出花博等級對地區經濟效益之影響，因此等式 1 不考慮花 博等級。為探討花博等級對經濟效益之影響，因此衍生出只研究花博舉辦期間之 等式 2，此等式將「舉辦後階段」視為比較基礎，因此可從等式 2 發現不同的花 博等級對經濟指標所產生的影響。表 3-1 為等式 1、等式 2 之變數及其代表意義。

表 3-1 等式 1 與等式 2 之變數與其代表意義

變數 (1) (2) 代表意義

因變數 𝑦_𝑖,𝑡

 

Ln(GDP) (i=1)、失業率 (i=2)、Ln(投 資額) (i=3)、入境旅客人數 (i=4) 自變數 𝑑_𝑖,1，t=-1~-4   舉辦活動前階段 4 年

𝑑_𝑖,2，t=0   舉辦活動中階段 1 年 𝑑_𝑖,3，t=1~4  ^ 舉辦活動後階段 4 年 𝐶𝑜𝑢𝑛_𝑖,𝑡   國別

𝐹𝑟𝑒𝑞_𝑖,𝑡   舉辦次數 𝐶𝑎𝑡𝑒_𝑖,𝑡 ^  等級

𝑃𝑜𝑝𝑔_𝑖,𝑡   人口成長率 控制變數 𝐷𝑒𝑣𝑒_𝑖,𝑡   國家發展程度

𝐴𝑟𝑒𝑎_𝑖,𝑡   Ln(國土面積)

註：「」表示該變數為該等式之參數，「」反之。

(2)

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第二個方法為事件研究法如等式 3，藉由事件研究法衡量國際花博主辦地區 是否會因其所屬經濟體或周邊國家的經濟變動，而對主辦地區之經濟產生影響。

𝑦_𝑖,𝑡 = 𝛽₀+ 𝛽₁𝑦̅_𝑖,𝑡+ 𝛽₂𝑃𝑜𝑝𝑔_𝑖,𝑡+ 𝛽₃𝐷𝑒𝑣𝑒_𝑖,𝑡+ 𝛽₄𝐴𝑟𝑒𝑎_𝑖,𝑡+ ∑⁴ ₌₁𝑟 𝑦_𝑖,𝑡 + 𝜀_𝑖,𝑡

表 3-2 為等式 3 之變數及其代表意義，表 3-3 為等式 3 所使用之主辦地區所 屬之經濟體。

表 3-2 等式 3 之變數與其代表意義

變數 代表意義

因變數 𝑦_𝑖,𝑡 Ln(GDP) (i=1)、失業率 (i=2)、Ln(投資額) (i=3)、

入境旅客人數 (i=4)

自變數 𝑦_𝑖,𝑡 所屬經濟體之 Ln(GDP) (i=1)、失業率 (i=2)、Ln(投 資額) (i=3)、入境旅客人數 (i=4) 之平均值

控制變數 𝑃𝑜𝑝𝑔_𝑖,𝑡 人口成長率 𝐷𝑒𝑣𝑒_𝑖,𝑡 國家發展程度 𝐴𝑟𝑒𝑎_𝑖,𝑡 Ln(國土面積)

𝑦_𝑖,𝑡 ，p=1~4 舉辦活動前階段之前之 4 年估計值

表 3-3 事件研究法─主辦國 v.s. 所屬經濟體

主辦國¹ 所屬經濟體 主辦國 所屬經濟體

加拿大 G8² 荷蘭 European Union³

德國 G8 奧地利 European Union

法國 G8 中國 BRIC4⁴

英國 G8 泰國 ASEAN⁵

義大利 G8 韓國 East Asian Tigers 4⁶ (3)

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表 3-3 事件研究法─主辦國 v.s. 所屬經濟體 (續)

日本 G8 中華民國 East Asian Tigers 4

註：1. 主辦國須排除在所屬經濟體之外。2. G8 包含美國、英國、法國、德國、義大利、日本、

加拿大及俄羅斯。3. European Union 包含法國、義大利、荷蘭、比利時、盧森堡、德國、愛爾蘭、

丹麥、英國、希臘、葡萄牙、西班牙、奧地利、芬蘭、瑞典、波蘭、拉脫維亞、立陶宛、愛沙尼 亞、匈牙利、捷克、斯洛伐克、斯洛維尼亞、馬爾他、賽普勒斯、保加利亞、羅馬尼亞。4. BRIC 包含巴西、俄羅斯、印度、中國。5. ASEAN 包含馬來西亞、泰國、菲律賓、新加坡、印度尼西 亞、汶萊、越南、緬甸、寮國、柬埔寨。6. East Asian Tigers 4 包含南韓、新加坡、香港、臺灣。

事件研究法分為二步驟，第一步先藉由等式 3 估計事件發生時之 GDP、失業 率、投資額，及入境旅客人數，此估計出之數據為「正常報酬」 (Normal return)。

步驟二為將得出之估計值與實際值做相差比較，比較之結果為「異常報酬」

(Abnormal return)。觀察期間如同迴歸分析所使用之 9 年為單位 (t=-4~4)，將 9 年 的研究期間分成三個階段 (1) 舉辦活動前階段，t=-4~-1、(2) 舉辦活動中階段，

t=0，及 (3) 舉辦活動後階段，t=1~4。而估計期則採用舉辦活動前階段之前之 4 年 (如圖 3-2)，採用此期間是為避免觀察期影響整體估計結果。

圖 3-2 事件研究法估計期 v.s. 觀察期

重大事件的發生，例如 2003 年 SARS 疫情爆發、2008 年金融風暴等，其影 響範圍可能擴及全球或聚焦在部分區域，並影響該地區經濟環境。為避免重大事 件之發生對花博主辦地區經濟效益產生影響，故本研究之等式 3 除了將人口成長 率、國家發展程度及國土面積納入控制變數外，另將各主辦地區所屬經濟體之經

估計期

4 年 4 年 4 年

舉辦活動前階段 舉辦活動後階段

舉辦活動中階段

1 年 觀察期

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濟及觀光指標納入考量。將主辦地區所屬經濟體之 GDP、失業率、投資額及入境 旅客人數之平均值帶入等式 3，藉此以控制當周邊地區重大事件發生時連帶影響 主辦地區之經濟績效。

從 AIPH 的花博等級分類中可發現，舉辦期間短為 8 至 20 日，長則 3 至 6 個 月，無論展期長短，為期皆不超過 1 年。Chen, Jang, and Kim (2007) 在探討 SARS 災情的爆發，對臺灣飯店股價績效之影響的研究中，以「月」為研究單位，並將 疫情爆發當月視為事件發生期，因此本研究將花博舉辦當年視為事件發生期，舉 辦活動中階段即以本研究之最小研究單位「年」設定之。

Tien et al. (2011) 指出一個國家的經濟績效表現，會受該國前 4 年的經濟績效 及人口成長率影響，此文獻在事件研究法中為估計 GDP 年成長、失業率及投資差 額之正常報酬，估計期亦設定為觀察期前 4 年，因此本研究將舉辦活動前階段之 觀察期間設定為 4 年。

Lee and Loughran (1998) 探討可轉換公司債發行對公司績效之影響，研究中 指出在可轉換公司債發行後，公司之邊際獲利與資產報酬率有將近 4 年之影響。

事件發生後，其影響期間最長維持 4 年，若超過 4 年則影響程度不大。因此本研 究將舉辦活動後階段之觀察期間設定為 4 年。

整合 AIPH 之等級劃分與上述文獻，本研究中每場花博研究期間以 9 年觀察 期為單位，在以年為單位的研究設計下，將 9 年的觀察期間分成三個階段，分別 是舉辦活動前階段 4 年、舉辦活動中階段 1 年，及舉辦活動後階段 4 年。

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