考慮結構性改變

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從表 12 來看，以馬來西亞資料估計的 OLS 模型估計值很小且不顯著，但我 們可從分量迴歸的估計結果得到更多資訊。在分量迴歸部分，斜率係數估計值除 了在 0.05 分量為負顯著，其餘自 0.35 至 0.95 分量皆在 1%、5%或 10%水準下為 顯著的正值。

從表 13 來看，以新加坡資料估計的 OLS 模型估計值在 1%水準下為顯著正 值。分量迴歸部分，斜率係數估計值大多數都在 1%或 5%水準之下為顯著的正 值 (除了 0.05 與 0.1 分量的估計值在 10%水準下仍不顯著異於零)。

為了方便比較分量迴歸法和最小平方法之估計結果，本文進一步將上述各國 估計結果以圖 3~12 表示。橫軸部分代表分量，縱軸則為對應的係數估計值，最 小平方法的估計係數以水平實線代表，對應它的上下細虛線為 95%信賴區間；

而分量迴歸係數估計值則以陰影中的虛線表示，陰影區域為其 95%信賴區間。

其中各國產出波動變數的分量迴歸估計係數，皆隨分量的增加而上升，兩端的估 計結果和最小平方法有顯著差異。

綜合表 4~13 之結果，於表 14 列出各國在產出波動項估計值有顯著的分量及 OLS 係數估計值。由表 14 中可以看出，產出波動係數估計值在大多數國家的大 部分分量皆顯著，其中中國、台灣、日本、新加坡的係數估計值都為顯著正值；

而香港、馬來西亞與南韓在低分量 0.05 至 0.15 間時為顯著負值，其後大約在 0.25 分量開始都為顯著正值；泰國、菲律賓與印尼則在低分量時為顯著負值，在高分 量時為顯著正值。由此可知，在大多數分量下產出波動對實質 GDP 成長率有正 向影響，唯有當經濟成長率低時產出波動對經濟成長可能不利。

4.3.2 考慮結構性改變

然而，考慮到忽略結構改變點可能會造成模型設立錯誤，使得條件變異的估計產 生偏誤。因此依據前面第 4.1 節的結構性改變檢測結果，針對有檢測出結構改變 點的 8 個國家，於原本的模型估計式中再加入捕捉產出波動結構改變之虛擬變數，

以及該虛擬變數與產出波動之交叉項作為解釋變數，分別來估計這幾個國家的分

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量迴歸。在分量 的選擇上，同樣以 0.05 分量為級距從 0.05 分量至 0.95 分量，

所以每一組資料共有 19 條分量迴歸結果。

從表 15 來看，以中國資料建立的 OLS 模型中，產出波動估計值在 1%的水 準下仍為正顯著，但虛擬變數與交叉項估計值皆不顯著。分量迴歸的部分，產出 波動變數估計值在 0.55 至 0.9 分量為顯著正值，以及 0.1 分量時為顯著負值；虛 擬變數項估計值在低分量 0.1、0.15 時為顯著負值；交叉項估計值在低分量 0.1 至 0.35 分量時為顯著正值。

從表 16 來看，以香港資料建立的 OLS 模型中，產出波動估計值在 1%的水 準下仍為正顯著，但虛擬變數與交叉項估計值皆不顯著。分量迴歸部分，產出波 動估計值於 0.2 至 0.95 分量為顯著的正值；虛擬變數項估計值在低分量 0.15 至 0.25 以及高分量 0.85 時為顯著正值；交叉項係數估計值則只在低分量 0.2、0.25 分量為顯著負值。

從表 17 來看，以印尼資料建立的 OLS 模型中，產出波動估計值在 5%的水 準下仍為顯著負值，但虛擬變數與交叉項估計值皆不顯著。分量迴歸部分，產出 波動估計值在 0.05 至 0.35 分量時為顯著的負值，但在高分量 0.7 至 0.95 時則為 顯著的正值；虛擬變數項估計值則只在低分量 0.05、0.1 時顯著且為負值；交叉 項估計值同樣只在低分量 0.05、0.1 時顯著但為正值。

從表 18 來看，以日本資料建立的 OLS 模型中，產出波動估計值在 1%的水 準下仍為顯著正值，以及捕捉第 3 個結構改變點的虛擬變數與產出波動之交叉項 估計值為顯著負值，其餘變數項則都不顯著異於零。分量迴歸的部分，產出波動 估計值於 0.1 和 0.2 至 0.95 分量為顯著正值；3 個虛擬變數項估計值則在 10%的 水準下仍不顯著異於零；至於交叉項部分，第 1、第 2 個虛擬變數與產出波動之 交叉項皆不顯著，但第 3 個虛擬變數與產出波動之交叉項則在低分量 0.05 至 0.25 以及高分量 0.85、0.9 時為顯著負值。

從表 19 來看，以菲律賓資料建立的 OLS 模型中，產出波動與虛擬變數係數 估計值在 10%的水準皆不顯著異於零，但交叉項估計值則在 5%水準下為顯著正

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值。分量迴歸部分，產出波動係數估計值在低分量 0.05 至 0.2 時為顯著負值，而 在高分量 0.9、0.95 時為顯著正值；虛擬變數係數估計值則是在低分量 0.1、0.2 時為顯著負值；交叉項在 0.1 至 0.5 分量也為顯著正值。

從表 20 來看，以南韓資料建立的 OLS 模型中，產出波動係數估計值在 1%

水準下為顯著正值，捕捉第 1 個結構改變之虛擬變數係數估計值為顯著正值，而 此虛擬變數與產出波動的交叉項係數估計值則為顯著負值，其餘的變數項則都不 顯著異於零。分量迴歸部分，產出波動係數估計值在 0.45 至 0.95 分量皆為顯著 的正值；至於捕捉第 1 個結構改變之虛擬變數項與產出波動之交叉項雖然都在 OLS 模型估計中達到顯著，但在分量迴歸中卻僅於 0.05 分量在 1%水準下達到負 顯著，其餘分量都未達到顯著；代表第 2 個結構改變之虛擬變數項與產出波動交 叉項僅在 0.95 分量達到正顯著。

從表 21 來看，以台灣資料建立的 OLS 模型中，產出波動估計係數為 0.765 且在 1%水準下顯著，其餘變數項則都不顯著。在分量迴歸部分，各分量的係數 估計值與 OLS 估計值明顯不同，比如產出波動項係數估計值從 0.2 分量的 1.087 到 0.8 分量的 1.507 都達到顯著，中間每個分量的估計值雖在 1 上下變動，但每 個估計值都明顯大於 OLS 估計值的 0.765，相較而言 OLS 有低估現象；虛擬變 數係數估計值則於 0.2 至 0.35 分量在 5%水準之下為顯著正值；而交叉項係數估 計值除 0.3 分量外，於 0.2 至 0.35 分量為顯著負值。

從表 22 來看，以泰國建立的 OLS 模型中，只有捕捉第 1 個結構改變之虛擬 變數與產出波動之交叉項於 10%水準下為顯著正值。分量迴歸部分，產出波動係 數估計值在低分量 0.05 至 0.2 為顯著負值，但在高分量 0.85 至 0.95 則為顯著正 值；捕捉第 2 個結構改變之虛擬變數估計值在 0.05 至 0.2 分量為顯著負值，而其 與產出波動之交叉項同樣在 0.05 至 0.2 分量顯著但為正值，並在 0.9、0.95 分量 為顯著負值；而捕捉第 1 個結構改變之虛擬變數與產出波動之交叉項則僅在 0.25 分量負顯著，由以上可知，兩種估計方法在此樣本資料所得估計結果相當不同。

當考慮結構改變後，若以圖形觀察各國於各變數的分量迴歸係數，圖 13~20

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可以發現虛擬變數項的估計係數和最小平方法大多沒有明顯差異。產出波動項在 中國、香港、日本分量迴歸估計係數與最小平方法無顯著差異；在印尼、菲律賓、

南韓、泰國的估計係數隨著分量的增加而上升，在兩端與最小平方法有較顯著差 異；台灣則呈倒 U 字型，在 0.2 到 0.8 分量間與最小平方法相比，也有明顯差 異。另外，虛擬變數與產出波動交叉項的估計結果與最小平方法相比，在各國大 多無明顯差異，僅在泰國的兩端係數估計值有較顯著不同。

綜合表 15~22 之分量迴歸結果，於表 23 列出各國於各變數項有顯著分量。

由表 23 可以知道產出波動係數估計值在大多數國家的大多數分量皆顯著，其中 香港、日本、南韓、台灣皆為顯著正相關；中國、印尼、菲律賓、泰國則在低分 量為負相關，高分量為正相關。若將此結果與未加入結構改變因素的迴歸估計結 果相比，兩者差異不大，產出波動係數估計值同樣是在大多數國家的大部分分量 皆顯著，其中日本、台灣、泰國、菲律賓、印尼兩邊所得結論一樣。兩個迴歸模 型結果差別的地方只在於，在未加入結構改變因素的迴歸估計結果中，香港在 0.05 分量、南韓在 0.05 和 0.1 分量出現顯著負值，並自 0.25 分量開始才都為顯 著正值，而在加入結構改變因素的模型中則都為顯著正值，並無出現顯著負值；

以及中國係數估計值在未加入結構改變因素的迴歸估計結果中都是顯著正值，並 無低分量為顯著負值、高分量為顯著正值的情況發生。

另外，當經濟成長率在低分量 0.05~0.35 之間時，大多數國家的捕捉結構改 變之虛擬變數估計值得到顯著結果。至於產出波動與虛擬變數交叉項則在大多數 國家的低分量顯著 (但日本、韓國與台灣則在高分量也有出現交叉項估計值顯著 的情形)。