第四章 研究方法與變數說明
第三節 資料來源與變數說明
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ln 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝑐𝑜𝑛𝑖,𝑡 = 𝛼𝑖+ 𝛽1ln 𝐴𝑖,𝑡+ ln 𝑌𝑖,𝑡+ ln 𝑃𝑖,𝑡+ ln 𝑈𝑖.𝑡+ ln 𝑁𝑖.𝑡 + ln 𝐻𝑖,𝑡+
ln 𝑇𝑖,𝑡+ 𝜀𝑖 (7) 模型三：
ln 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝑐𝑜𝑛𝑖,𝑡 = 𝛼𝑖+ 𝛽1ln 𝐴𝑖,𝑡+ ln 𝑌𝑖,𝑡+ ln 𝑃𝑖,𝑡+ ln 𝑈𝑖.𝑡+ ln 𝑁𝑖.𝑡 + ln 𝐻𝑖,𝑡+
ln 𝑇𝑖,𝑡+ 𝜀𝑖 (8)
第三節 資料來源與變數說明
一、 資料來源
在研究中，主要是探討政策變數以及各種需求面及供給面的變數對於臺灣的 觀光旅遊需求有何影響，選取主要來臺的 7 個國家和區域旅客，分別為中國、香 港、日本、南韓、美國、歐盟、澳洲，這 7 個國家及區域的旅客占全部來臺旅客 量的 85%，因此選取這幾個國家和區域為代表變數。另外，本研究資料是取自 A 購物商場的旅客退稅資料，在此資料中，選取的這 7 個國家及區域的旅客退稅人 數，也是占總旅客退稅人數的 85%左右，且此特定營業人所申報之總退稅金額占 全臺灣總退稅金額超過 20%，因此，本研究認為此資料具有代表性。本研究運用 2009 年 8 月至 2015 年 12 月共 77 個月的追蹤資料，使用月資料是因為政策效果 變動及物價指數調整以月資料呈現會較為精確。
東南亞來臺旅客雖然占總來臺旅客一定比例約 10%左右，但因 A 購物商場 的東南亞資料是以區域劃分，無法精確計算各國人均所得、消費者物價指數、匯 率等重要解釋變數，會使資料偏誤過大，因此本研究只選取東南亞地區以外的 7 個主要來臺的外籍旅客，樣本數共為 539 個。
本研究運用之研究數據來自《交通部觀光局》、《國際貨幣基金》、《世界銀行》、
《公開資訊觀測站》之各項官方資料以及《A 購物商場》的旅客退稅資料。
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想更精確了解此政策是否能使每位退稅旅客花費更高的金額，以已達退稅門檻的 帄均消費金額當作被解釋變數。第三、因此政策目的之一是鼓勵外籍旅客小額退 稅後，可以現場取得退稅現金，並願意將此現金再花費於其他消費上，促進整體 營收，因此以 A 購物商場的每月營業額（開立發票總金額）當作被解釋變數，
觀察政策效果對營業額是否有顯著正向影響。但其研究限制在於，因臺灣近期會 計方法改變，必頇從 GAAP 轉成新的會計認定方法 IFRS6，A 購物中心的營業額 計算也在 2015 年全面採用 IFRS 的計算方式，會計處理的改變，使 2015 年的資 料無法和前幾年選取的資料在同一基礎下做比較，因此，在以營業額為被解釋變 數的模型時，本研究只使用 2009 年 8 月至 2014 年 12 月共 65 個月的月資料作為 觀察值。
(二） 解釋變數：
主要變數：
政策變數(A)為本研究的主要變數，探討政府退稅政策的變革對於來臺旅客 需求的影響，其便利性增加是否能如預期吸引更多旅客消費並退稅，也能吸引更 多旅客從事現場小額退稅並增加於店內消費誘因，進而促進業者商機。本研究預 期政策變數(A)對於旅客總消費金額、特定營業人之營業額為正向影響，認為政 策應該是有效的，帄均消費金額則為不一定。
控制變數：
本文選取了 4 個需求面的重要變數和 2 個供給面的變數當作控制變數，分別 為以下六項。
1. 旅客來源國人均所得(Y)：此為需求面的變數，如前文獻探討所提到，實質
6 IFRS 對百貨業之影響：2013 年貣上市櫃公司將適用 IFRS。一直以來，百貨公司財報的收入部 分，都採總額認列法，但根據 IFRS 的 IAS#18 公報，則要求使用淨額認列法，百貨公司從「主理 人」變成「代理人」，兩種不同的會計制度，將使財報營收數字大幅下降。
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人均所得對於旅客旅遊意願有很大影響，而本研究定義旅客來源國的人均所 得如下：
𝑌𝑖𝑡 = 𝐺𝐷𝑃𝑖𝑡 𝐶𝑃𝐼𝑖𝑡∙ 𝑃𝑂𝑃𝑖𝑡
其中，GDP、CPI 和 POP 分別是旅客來源國的國內生產總值、消費者物價指 數和總人口，資料來源是來自於世界貨幣基金(IMF)。本研究因過去文獻葡萄 牙的 Proenca (2005)得到人均所得對葡萄牙旅遊收入有正向且顯著的影響，因 此預期本研究人均所得對於三個被解釋變數的影響皆是正向影響。
2. 相對物價(P)：此為需求面變數，相對物價是指目的地國（臺灣）和來源國 物價的相對價值。而本文根據 Song, et al.(2010)定義，以臺灣和旅客來源國 的消費者物價指數相除並以實質匯率調整，如下：
𝑃𝑖𝑡 = 𝐶𝑃𝐼𝑇𝑊,𝑡/𝐸𝑋𝑇𝑊,𝑡 𝐶𝑃𝐼𝑖,𝑡/𝐸𝑋𝑖,𝑡
其中，𝐶𝑃𝐼𝑇𝑊,𝑡, 𝐶𝑃𝐼𝑖,𝑡分別為臺灣和旅客來源國 i 的消費者物價指數，𝐸𝑋𝑇𝑊,𝑡和 𝐸𝑋𝑖,𝑡則分別為臺灣和旅客來源國 i 的實質有效稅率(real effective exchange rate)。實質有效稅率(REER)的資料是取自國際清算銀行(Bank for international settlements)，這可以真實反映旅客在臺灣消費所需花費的成本是是否比其本 身在自己國家花費的成本高或是低，進而影響其來臺或消費意願。Song (2010) 的文獻結論為物價指數相對愈高的地區，對旅遊需求產生負面影響。也就是 說，本文預期當臺灣物價指數相對來臺旅客的國家高，旅遊需求會下降，對 三個被解釋變數為負向影響。
3. 失業率(U)
失業率是反映總體經濟的變化，可以表現旅客來源國經濟情勢的替代函數，
若失業率愈高，可能對旅遊需求產生負面的影響。過去文獻當中，英國的
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Gounopoulos et al. (2012) 等人在研究中也有使用此解釋變數，探討失業率對 於旅遊需求的影響。本文預期，旅客來源國失業率的失業率愈高，總體經濟 愈差，旅客的消費能力下降，因此對三個被解釋變數都為負向的影響。
4. 停留夜數(N)
觀察停留夜數的長短對於旅客總消費量以及帄均消費量的增減，過去文獻中，
Agarwal and Yochum(1999)、Nicolau and Más(2005)、Thrane(2002)等人都指 出，旅客停留天數和總消費量呈現正相關，但 Taylor et al. (1993)等人則研究 出旅客停留天數和帄均消費量呈現負相關。因此，本研究也選取此變數當作 解釋變數，預期停留夜數愈長，對旅客總消費量、特定營業人之營業額是有 正向影響的，對帄均消費金額則是負向影響，本資料來源是來自交通部觀光 局的觀光統計月報。
5. 旅館容量(H)
旅館容量是屬於供給面的變數，從過去文獻當中，Witt and Witt (1995) 和 Proenca (2005) 都選取旅館容量當作其主要的解釋變數，此變數可以衡量目 的地國供給面的完善程度，根據葡萄牙 Proenca (2005)的文獻結果，旅館容量 愈高對於葡萄牙的旅遊收入是顯著且正向的影響，因此，本研究預期，旅館 容量對本文的三個被解釋變數的影響皆顯著正相關。本文資料是取自交通部 觀光局每月旅館房間數量的增減變化。
6. 交通建設(T)
Witt and Witt (1995) 的文獻中也選取交通建設作為解釋變數之一，衡量目的 地國(臺灣)公共建設的完善程度也是為供給面變數，本文資料因是取自 A 購 物商場的旅客消費資料，其地點位於捷運信義線的出站口，因此於捷運信義 線開通前後設定虛擬變數，以觀察交通便利性增加對於觀光客旅遊需求是否
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有顯著影響。本文預期，交通建設(T)對於三個被解釋變數的影響皆為正向 的。
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16.04826 1.64692
營業額 (Revenue)
A 購物商場之月開立發票 總金額（單位：元）
13.87072 0.24027
帄均消費金額 (avgcon)
旅客消費已達退稅門檻之 總消費量/退稅人數（單 位：元/人）
10.6078 0.78438
政策變數(A) 以 100 年 7 月 1 日開始 變數(dummy variable)
0.3246753 0.46869 ＋
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