第三章 資料說明與實證模型
第四節 預期實證結果
但在利用VIF（Variance inflation factor）檢定檢查共線性時，發現時間趨勢變 數與虛擬變數有嚴重的共線性問題，在去除時間趨勢後發現即可修正此問題，故以
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四、D05
2004 年年底在印尼蘇門答臘島北端亞齊省西北方外海發生芮氏 8.9 的強震，引起南 亞地區的大海嘯，死傷數十萬人，此次大海嘯波及九經濟體中的印尼、馬來西亞與
泰國，所以對美日旅客觀光意願影響極大，故預期此三經濟體係數為負。
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l C h engchi U ni ve rs it y 第四章 實證結果
本章延續第三章實證模型所得之(11)式，運用聯合估計方法進行實證分析。再 針對各經濟體利用三階段最小平方法來估計方程式(11)的所有參數。此外由普通最 小平方法於各方程式中可得判定係數（R2）以供參考（參見表1 至表 2）此外本章 第一節為美國觀光客實證結果；第二節為日本觀光客實證結果。
第一節 美國市場實證結果
美國觀光客在九國旅遊目的國的迴歸實證結果列表於表1。以下將分別就相對 價格、相對匯率及各供給面變數解釋其對國際觀光競爭力的影響。
一、 相對價格
就各目的國相對價格（Grpi*k）之估計係數而言，印尼、中國如預 期為負號，且至少有10%的顯著水準；香港、馬來西亞、菲律賓亦為負 號，但不具顯著水準。此情形由統計資料顯示大部分美國訪客到香港、
馬來西亞、菲律賓主要目的為商務或歸國探親，而這兩類型的旅客，不 管在居住或是購物上都具有相對優勢，且大部分海外僑胞回國探親皆不 太在意物價波動，故美國訪客對香港、馬來西亞、菲律賓的物價變動無 顯著影響。而對於泰國之估計係數為正號具10%顯著水準，即當相對物 價改變時，泰國與其他經濟體間是否呈現替代或互補關係，當此情形發 生，則Grpi*k係數之正負號就不一定了。再藉由Gujarati（1988, pp,178-82）
及Pindyck & Rubinfeld（1981, pp,128-30）文獻，可找到另一合理的解釋。
可能的原因為某些重要的解釋變數，如交通成本並沒有反映在泰國的消 費者物價指數（CPI）上，於是，正向顯著係數突顯出泰國與美國之間 運輸成本的影響，亦有可能是在實證模型中還有未考慮的因素，故不如 預期的方向。
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二、 相對匯率
由實證結果可看出相對匯率（GrE ）係數，泰國為負號，且具有ik 10%顯著水準與預期的方向相同。中國的係數為正，且具有 1%顯著水 準，可能是忽略了某些相關的解釋變數，如：總體經濟環境的變動、或 外商直接投資等因素等，這條件與相對匯率習習相關，且對訪客有正面 的影響，且中國自 1979 年中外合資經營企業法公佈以來，一直至今為 止，以成立經濟特區並透過減稅等手段吸引外資，且大部份外資皆投資 在觀光業，故其係數為正值。台灣、菲律賓、新加坡、韓國為負號但不 顯著。而印尼係數為正號但不顯著，主要是因為觀光客在印尼的旅遊支 出大部分是以美元計價而非以當地貨幣計算，因而對匯率變動不敏感。
三、 供給面變數
就香港回歸前訪港熱潮（D96）事件與香港回歸（D97）事件而言，
香港雖如預期中係數估計值為正但皆不具顯著性，這可能是中國政府承 諾不干預香港的民主自由，美國旅客對此承諾採信任態度。反觀台灣的 D96 係數為負且具 5%顯著，可能是台灣與香港在美國市場具有替代關 係，且在1996 年，中共向台灣的高雄與基隆外海發射飛彈，導致美國旅 客不敢前來台灣。再來是泰國D96 係數為正且具 10%顯著水準，其可能 原因為當年度剛好遇到泰國觀光局為了慶祝設立36 週年，展開了很多的 慶祝活動，如「泰國旅遊人鳥獎」。其它六國的估計係數不具顯著水準，
D97 則是都不具顯著水準，可能是因為當年度還有霾害的影響，效果剛 好抵消掉。
再來是亞洲金融風暴（D98）的實證結果，各國的結果皆不顯著，
也可能是受到霾害與社會不穩定的影響，有很多的效果相互抵消。
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性，而中國、台灣和新加坡之係數為負值但不顯著，表示在美國市場，
SARS 的傳染程度只影響小部分的美國旅客；菲律賓和韓國之係數為正 且有 5%的顯著水準，表示美國市場將這二國視香港替代關係，有部分 旅客因SARS 而轉向菲律賓和韓國旅遊。其它經濟體的估計結果不具顯 著性，比較有趣的是，只要是華人生活圈的國家係數皆為負值，非華人 生活圈的國家皆為正值，可見這次SARS 事件對華人地區的觀光有很大 的影響。
最後是南亞海嘯（D05）的影響，雖然印尼、馬來西亞和泰國係數 為負，可是不具顯著性，可能是因為美國旅遊市場在這三國旅遊人數皆 不多（小於日本市場）且算穩定的成長，且佔的比例很低，所以沒有顯 著的改變，且在災後世界各國迅速投入救災，故影響美國觀光客旅遊意 願不大，而其它的經濟體之估計值也不具顯著性。
第二節 日本市場實證結果
日本觀光客在九國旅遊目的國的迴歸實證結果列表於表2。以下將分別就相對 價格、相對匯率及各供給面變數解釋其對國際觀光競爭力的影響。
一、 相對價格
在這個部分，台灣的相對價格（Grpi*k）係數估計值同預期為負值 且具有 10%顯著水準。泰國之係數估計值為正號且具有 5%顯著水準。
菲律賓、中國之係數估計值為負號且具有 1%顯著水準。其它經濟體在 此係數不具顯著水準。泰國之估計值為正，可能是因為實證模型忽略了 某些重要的解釋變數，如：交通成本等，日本旅客到泰國的旅遊支出中，
可能交通成本就佔了很大的部分，但這部分並不表現在當地物價上。更 重要的是，日本旅客大多以旅行團形式出遊，而旅行社在行程的安排上
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會有較大的議價能力，故日本訪客在旅遊時對物價波動較不敏感。
二、 相對匯率
在日本觀光市場中，相對匯率（GrEik）估計值，台灣、馬來西亞、
菲律賓、泰國皆為負值且皆具有 1%顯著水準，主要是因為日本旅客在 上述國家的旅遊支出大部分以美元計價，相對於美國觀光客，相對匯率 的波動對於日本旅客有較顯著的影響。而中國的估計值為正且具 5%顯 著性，可能是受到外人直接投資的影響，故相對匯率的影響為正。
三、 供給面變數
就香港回歸前訪港熱潮（D96）事件與 1997 年香港回歸中國大陸
（D97）事件而言，香港的係數估計值如預期且具有 1%顯著水準。日本 旅客到香港大多是購物、觀光，所以對目的國的政治型態與社會環境有 高度的重視，再從原始資料可看出，1996 年日本旅客大量進入香港，但 是隔年的旅遊人數比例卻比去年減少10%，可見日本旅客對政治的敏感 度是很高的。韓國的D96 係數估計值為負且至少有 1%的顯著水準，可 能在日本旅遊市場被視為與香港具替代關係，表示在香港的政治方向改 變時，日本旅客也改變觀光目的國。而在D97 的係數估計值中，韓國為 正值，且具有 1%顯著水準，其替代關係更是明顯。而台灣與菲律賓的 D97 係數值與香港相反也可能具替代關係，泰國則是因為當地觀光局大 力推動觀光所以係數為正值。
在亞洲金融風暴（D98）事件中，香港、印尼的係數估計值為負，
且分別具有1%與 5%顯著水準，香港是因為匯率波動不大，所以不具有 誘因吸引日本觀光客。印尼則是在當年度「霾害」與「印尼排華事件」
的影響，雖然匯率貶值幅度相當大，但是日本旅客為了自身安全不敢前
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貨幣的大幅度貶值而吸引大量的日本觀光客前往，且具有較有穩定的社 會、政治環境，故能吸引日本遊客。
然而 SARS 疫情（D03）的影響，香港、新加坡如預期的係數估計 值為負且分別具有 1%與 10%的顯著水準，台灣的係數估計值雖為負但 不顯著，可能是因為台灣有關當局的處理迅速且感染人數極少的關係。
而菲律賓和泰國的係數估計值為正，且分別具有1%與 5%的顯著水準，
可見日本旅客在SARS 疫情爆發時，選擇前往菲律賓和泰國以取代到疫 區觀光，且只要是華人生活圈的國家係數皆為負值，非華人生活圈的國 家皆為正值，可見這次SARS 事件對華人地區的觀光有很大的影響。
最後是南亞海嘯（D05）的影響，雖然印尼的係數為負，可是不具 顯著性，可能是因為世界各國幫助南亞各受災國，唯獨台灣在係數估計 值為正且具 1%顯著性，是因為台灣在 2005 同時開始推動觀光年的活 動，也剛好遇到南亞海嘯，所以日本遊客人數能有顯著的成長，其它國 家係數估計值皆不具顯著性。
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l C h engchi U ni ve rs it y 第五章 結 論
本文主要目的為檢視影響各經濟體相對於其他國家之競爭力之因素。首先根據 兩階段決策所建立的理論模型，再來推導實證模型，應用各經濟體觀光客人次之相 對比例為被解釋變數；解釋變數包括相對價格、相對匯率、時間趨勢及供給面變數。
透過「類似的文化背景」及「相鄰的地域關係」為樣本分組原則；以三階段最小平 方法進行資料的迴歸分析，其兩個觀光來源國─美國、日本及九個觀光目的地國─
台灣、香港、中國、韓國及東南亞國協五國，在四個不同樣本分組下，主要的發現 有：
1. 相對價格的影響視旅遊目的及型態的不同而有差異。大多數到香港及新加坡的 美國觀光客對其物價波動並不敏感，因為其主要目的為商務或探親；而日本觀 光客除了到香港及新加坡外，對於東亞其餘旅遊目的地國的相對價格變動並不 敏感，主要因為大多數日本觀光客是以觀光團型態旅遊且其背後通常存在具有 議價能力的旅行社。
1. 相對價格的影響視旅遊目的及型態的不同而有差異。大多數到香港及新加坡的 美國觀光客對其物價波動並不敏感，因為其主要目的為商務或探親；而日本觀 光客除了到香港及新加坡外，對於東亞其餘旅遊目的地國的相對價格變動並不 敏感，主要因為大多數日本觀光客是以觀光團型態旅遊且其背後通常存在具有 議價能力的旅行社。