加。此與Nachane and Ranade (1998)使用VAR模型及Johansen多變量共整合法，
結果不謀而合。匯率對台灣出口價格影響，短期為同向變動關係且影響顯著； Asseery and Peel (1991)、Baak (2008)、Bahmani-Oskooee and Kara (2008)、方文 碩(2005)以及柯勝揮與江朝宗(2011)等文獻，國外所得增加使出口量增加之結果 相符。國外所得對台灣出口價格，短期不顯著，長期雖有同向影響，但國外所 得可解釋台灣出口價格比例不高。國外產出增加，使國外對本國商品需求增 加，出口價格有加成上漲的空間，與Ceglowski (2010) 模型所設定的結果相 符。國外所得對台灣生產成本影響，短期不顯著，但隨著時間增加有同向影響
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出口量增加幅度變小。國外生產成本對台灣出口價格影響短期不顯著，隨著時 間增加為同向變動關係。國外生產成本會藉由影響國內生產成本，而影響本國 出口價格的變動。國外生產成本對台灣生產成本影響，短期同向變動且顯著，
長期國外生產成本與台灣生產成本也為同向變動。表示台灣生產成本受國外成 本影響大。
根據日本的實證結果，短期結果與台灣主要貿易對手國相似。以預測誤差 的變異數分解分析，日本生產成本可解釋台灣生產成本、台灣出口價格以及台 灣出口量的比例較其他變數大。因為日本為台灣主要進口國，在中間投入、機 器設備等有70%是仰賴日本進口，故日本生產成本對本國生產成本的影響甚 大。
韓國的實證結果顯示，短期韓國產出對匯率有反向顯著影響(𝑎32)，表示當 期韓國產出增加會使台幣升值。韓國生產成本對當期的台灣出口物價有同向顯 著影響(𝑎51)，表示國際成本的變動，使得台灣出口價格有加成的空間。其餘實 證結果與台灣主要貿易國之結果相似。以預測誤差的變異數分解分析，韓國生 產成本可解釋台灣生產成本、台灣出口價格以及台灣出口量的比例大，但不是 最主要的解釋因素，因為兩國產品相似度高，故成本變動相似度高。
中國的實證結果顯示有一組共整合關係存在，不使用SVAR模型而採用 VECM分析變數之間長短期的關係。以預測誤差的變異數分解分析，中國產出 可解釋台灣生產成本與出口量的比例較其他變數大。
綜上所述，匯率對於台灣出口價格與出口數量在長短期都有顯著的效果；
國外所得以及國外生產成本對台灣的出口價格與數量的影響，短期不顯著，中 長期，因不同對象而有不同的結果：中國為台灣的第一大出口國，其產出對台 灣生產成本與出口量比其他國家影響大；日本為台灣第一大進口國，其生產成 本對台灣生產成本、出口價格以及出口量影響大且持久；韓國與台灣產品屬於 競爭關係，當韓國生產成本上升，因商品的替代關係，會增加對台灣產品的需 求，使台灣出口量增加，但效果於一年後遞減。
礙於中國資料的限制，本研究從1996年開始分析，若能蒐集更完善的中國 資料，就能更準確的分析中國的經濟變數與台灣出口貿易的關係。此外，本文 因為著重於出口量價的分析，未具體考量進口之原物料、中間財或機器設備價 格對國內生產成本的影響，此亦為未來可進一步探討的重點。
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附錄
表1：VECM誤差修正模型
Error Correction D(PCF) D(YF) D(S) D(PCD) D(PX) D(X) CointEq1 -0.01851 0.013216 -0.00906 0.006218 -0.02241 0.07854
[-2.24949] [ 1.62998] [-1.89552] [ 1.42436] [-4.20828] [ 2.75459]
D(PCF(-1)) -0.55623 -0.01092 -0.07204 0.097447 -0.03498 -0.05102 [-7.81124] [-0.15569] [-1.74276] [ 2.57961] [-0.75900] [-0.20677]
D(PCF(-2)) -0.23629 0.00827 -0.0491 0.064915 -0.01542 0.005695 [-3.36737] [ 0.11961] [-1.20550] [ 1.74390] [-0.33959] [ 0.02343]
D(YF(-1)) 0.087766 -0.53736 -0.05447 0.062829 0.015233 0.531706 [ 1.14233] [-7.09827] [-1.22136] [ 1.54152] [ 0.30638] [ 1.99734]
D(YF(-2)) 0.043387 -0.20315 -0.01837 0.006993 0.010679 0.428077 [ 0.58092] [-2.76060] [-0.42363] [ 0.17648] [ 0.22096] [ 1.65421]
D(S(-1)) -0.12573 0.078125 0.316652 -0.0334 0.121211 -0.74682 [-0.70412] [ 0.44404] [ 3.05485] [-0.35261] [ 1.04899] [-1.20708]
D(S(-2)) -0.11688 -0.02568 -0.0318 -0.03331 0.073918 -0.30337 [-0.65816] [-0.14676] [-0.30845] [-0.35354] [ 0.64323] [-0.49303]
D(PCD(-1)) 0.627206 0.362453 -0.10378 0.667115 0.275487 1.547886 [ 4.00188] [ 2.34709] [-1.14067] [ 8.02370] [ 2.71628] [ 2.85040]
D(PCD(-2)) 0.298964 0.073832 0.078589 -0.15965 -0.18835 0.457352 [ 1.79185] [ 0.44911] [ 0.81141] [-1.80371] [-1.74449] [ 0.79113]
D(PX(-1)) 0.08072 -0.07535 -0.04187 0.045303 0.241122 0.516167 [ 0.50942] [-0.48260] [-0.45524] [ 0.53894] [ 2.35155] [ 0.94016]
D(PX(-2)) -0.0699 -0.15931 0.038289 -0.08855 -0.05246 -0.7883 [-0.45122] [-1.04370] [ 0.42578] [-1.07748] [-0.52329] [-1.46863]
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D(X(-1)) -0.00813 -0.07696 0.005121 -0.01152 0.004872 -0.81629 [-0.37094] [-3.56318] [ 0.40243] [-0.99046] [ 0.34346] [-10.7482]
D(X(-2)) 0.025843 -0.05345 0.012354 -0.00095 0.017666 -0.39112 [ 1.19348] [-2.50509] [ 0.98285] [-0.08267] [ 1.26079] [-5.21305]
C 0.001445 0.017519 0.001607 -0.00021 -0.00092 -0.00718 [ 0.78117] [ 9.61165] [ 1.49655] [-0.21838] [-0.76667] [-1.11939]
註：[ ]內為T統計量。