第四代行動通訊對行動通信服務業營收影響之探究

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(1)國立臺灣師範大學管理學院高階經理人企業管理碩士在職專班碩士論文 Program of Executive Master of Business Administration College of Management National Taiwan Normal University Master Thesis. 第四代行動通訊對行動通信服務業營收影響之探究 Exploring the Impact of the Fourth Generation Mobile Communication on the Revenue of Mobile Services Industry. 學生姓名：洪敦仁 Student：Hung, Tung-Jen. 指導教授：陳慧玲博士 Advisor：Hueiling Chen Ph.D. 中華民國 108 年 5 月 May, 2019.

(2) 致謝辭回顧台師大兩年的時光，回憶點點滴滴的湧上心頭，腦海裡不停流轉著上課的畫面，所有的精采都令人感動，台師大專業且自由的學風，讓我得以在這片沃土上吸收養分，使我茁壯成長。感謝我的指導教授陳慧玲老師費心的指導，耐心的釐清統計方法上的觀念，才能讓這篇論文得以完成，以及口試老師林孝倫老師及黃美祝老師的指正及建議，讓這篇論文更加完備。由衷感謝這段期間所有老師的指導與教誨。感謝我的家人，謝謝你們支持我完成 EMBA 學業。最後，把這篇論文獻給所有關心我的人。. 敦仁謹誌於台北 2019 年 5 月. I.

(3) 摘要本研究旨在檢視影響台灣行動通信服務產業營業收入之因素，並檢視 4G 開台前後影響營業收入因素是否有所改變。此外，本研究以中華電信為樣本，檢視影響其行動通信業務營業收入之可能因素，並探討 4G 開台前、後之關鍵影響因素有否差異。本研究利用逐步迴歸進行分析，實證結果顯示，去話分鐘數為影響台灣行動通信服務產業及中華電信營業收入之關鍵因素。敏感性分析結果顯示，低價價格戰並未使去話分鐘數對台灣行動通信服務產業營收解釋能力有所改變；然去話分鐘數對於中華電信營收的解釋能力卻明顯下降。此外，敏感性分析結果顯示，排除國際財務報導準則第 15 號公報實施後的樣本，影響中華電信營業收入關鍵因素有所改變。. 關鍵字：第四代行動通訊、營業收入、中華電信、行動通信產業. II.

(4) ABSTRACT The objective of this study is to examine the factors affecting revenues of mobile communications service industry in Taiwan. This study also investigates whether factors affecting revenue generation are different prior to and after the launch of 4th generation (4G) mobile communication. Moreover, this study investigates factors affecting Chunghwa Telecom's revenues and whether these factors are different after the 4G was launched. The empirical results indicate that outgoing call minutes are significantly and positively related to revenues of mobile communications service industry. The results also indicate that Chunghwa Telecom’s revenues are significantly and positively affected by outgoing call minutes. The results of sensitivity analyese indicate that low price marketing strategy does not affect the relationship between outgoing call minutes and revenues of mobile communications service industry. However, after implementing the low price marketing strategy, the adjusted R-square is lower for the stepwise regression using Chungwa Telecom’s revenues as the dependent variable and outgoing call minutes as an independent variable. Furthermore, the results of sensitivity analyses indicate that factors affecting Chunghwa Telecom’s revenues are changed when excluding data after the implementation of International Financial Reporting Standard (IFRS) No. 15. Keywords: 4th generation mobile communication; Revenue; Chunghwa Telecom; Mobile communications service industry. III.

(5) 目錄致謝辭..................................................................................................................................... I 摘要........................................................................................................................................ II ABSTRACT ..........................................................................................................................III 目錄...................................................................................................................................... IV 圖目錄.................................................................................................................................. VI 表目錄................................................................................................................................. VII 第一章、緒論.........................................................................................................................1 第一節、研究動機與目的 .............................................................................................1 第二節、研究貢獻 .........................................................................................................3 第三節、研究架構 .........................................................................................................3 第二章、文獻探討.................................................................................................................5 第一節、智慧型手機文獻回顧 .....................................................................................5 第二節、行動通信服務業文獻回顧 .............................................................................7 第三章、行動通訊產業概況.................................................................................................9 第一節、全球行動通訊產業概況 .................................................................................9 第二節、台灣行動通信服務產業概況 .......................................................................11 第四章、研究設計...............................................................................................................18 第一節、研究樣本 .......................................................................................................18 第二節、研究變數 .......................................................................................................18 第三節、研究模式 .......................................................................................................19 IV.

(6) 第五章、實證結果...............................................................................................................22 第一節、描述性統計 ...................................................................................................22 第二節、相關性分析 ...................................................................................................26 第三節、多變量統計分析 ...........................................................................................34 第四節、敏感性分析 ...................................................................................................45 第六章、結論與建議...........................................................................................................68 第一節、結論 ...............................................................................................................68 第二節、建議 ...............................................................................................................71 參考文獻...............................................................................................................................72 一、中文部分.......................................................................................................................72 二、英文部分.......................................................................................................................73. V.

(7) 圖目錄圖 1：台灣行動通信服務業營業收入占國內生產毛額百分比.........................................1 圖 2：2012~2017 年電信各類服務占電信服務總營收比例 .............................................2 圖 3：研究架構圖.................................................................................................................4 圖 4：2011 年 1 月~2018 年 10 月行動通信服務產業用戶數、4G 用戶數及簡訊量變動情形 ...........................................................................................................................13 圖 5：4G 用戶數行動通信、語音及數據傳輸平均貢獻度情形 .....................................14 圖 6：行動通信服務產業及中華電信去話分鐘數...........................................................16 圖 7：中華電信行動通信營收及用戶數變動情形...........................................................17 圖 8：499 價格戰對整體產業用戶數解釋能力的影響....................................................60 圖 9：499 價格戰對整體產業去話分鐘數的影響............................................................62 圖 10：499 價格戰對中華電信用戶數解釋能力的影響..................................................63 圖 11：499 價格戰對中華電信去話分鐘數解釋能力的影響..........................................65. VI.

(8) 表目錄表 1：全球手機及行動上網滲透率......................................................................................9 表 2：2018 年 10 月台灣行動通信廠商用戶數及市場佔有率.........................................11 表 3：描述性統計-台灣行動通信服務產業 ......................................................................23 表 4：描述性統計-中華電信 ..............................................................................................25 表 5：相關性分析-台灣行動通信服務產業 ......................................................................27 表 6：相關性分析-中華電信 ..............................................................................................31 表 7：影響台灣行動通信服務產業營收之因素-全部樣本期間 ......................................34 表 8：影響台灣行動通信服務產業營收之因素-4G 開台前 ............................................35 表 9：影響台灣行動通信服務產業營收之因素-4G 開台後 ...........................................36 表 10：影響台灣行動通信服務產業營收之因素-逐步迴歸結果 ...................................37 表 11：台灣行動通信服務產業-模型建置三期間比較 ...................................................38 表 12：影響中華電信行動通信服務營收之因素-全部樣本期間 ...................................39 表 13：影響中華電信行動通信服務營收之因素-4G 開台前 .........................................40 表 14：影響中華電信行動通信營收之因素-4G 開台後 .................................................42 表 15：影響中華電信行動通信營收之因素-逐步迴歸結果 ...........................................43 表 16：中華電信-模型建置三期間比較 ...........................................................................44 表 17：影響台灣行動通信服務產業每用戶平均收入之因素.........................................46 表 18：影響台灣行動通信服務產業每用戶平均收入(ARPU)之因素-逐步迴歸結果 ..48 表 19：影響中華電信每用戶平均收入(ARPU)之因素 ...................................................50 表 20：影響中華電信每用戶平均收入之因素-逐步迴歸 ...............................................52 VII.

(9) 表 21：影響台灣行動通信服務產業營收之因素-IFRS 15 實施前 .................................53 表 22：影響台灣行動通信服務產業營收之因素-4G 開台後~IFRS 15 實施前 .............54 表 23：影響台灣行動通信服務產業營收之因素-IFRS 15 實施前逐步迴歸結果 .........55 表 24：影響中華電信行動通信服務營收之因素-IFRS 15 實施前 .................................57 表 25：影響中華電信行動通信服務營收之因素-4G 開台後~IFRS 15 實施前 .............58 表 26：影響中華電信行動通信服務營收之因素-IFRS 實施前逐步迴歸結果 ..............59 表 27：499 價格戰對整體產業營收關鍵解釋變數的影響-用戶數 ................................61 表 28：499 價格戰對整體產業營收關鍵解釋變數的影響-去話分鐘數 ........................62 表 29：499 價格戰對中華電信營收關鍵解釋變數的影響-用戶數 ................................64 表 30：499 價格戰對中華電信營收關鍵解釋變數的影響-去話分鐘數 ........................66 表 31：499 價格戰對中華電信解釋能力影響之比較彙整..............................................67. VIII.

(10) 第一章、緒論第一節、研究動機與目的電信業者營業收入主要來源為國內固定通信業務、國際固定通信業務、行動通信及網際網路業務等，在智慧型手機普及前，消費者習慣使用傳統手機或市內電話來進行通話；然而，近年來，隨著智慧型手機逐漸普及，消費者利用智慧型手機的行動上網服務，降低了對語音通話依賴，特別地，免費即時通訊軟體如：Line、Wechat、Whatapp 等推出，許多消費者利用即時通訊軟體傳送文字、圖片，並進行動通話，因此，從 2012 年 2 月免費通訊軟體 Line 在台灣正式推出以來，台灣行動通訊產業整體的去話分鐘數即出現轉折點，自此一路下滑，並侵蝕到行動通信業者的營業收入。 2014 年 5 月 29 日中華電信成為台灣第一家第四代行動通訊技術(簡稱 4G)營運的廠商，台灣大哥大、遠傳電信、亞太電信及台灣之星陸續投入 4G 營運，雖然 4G 行動寬頻用戶數在 2014 年至 2015 年大幅成長，但行動通信服務的營業收入卻未明顯成長。2015 年 8 月行動通信營收緩步達到高點後，開始呈現下滑趨勢。究其營收可能衰退的原因包括(1)4G 初期資費門檻較高，許多消費者退租額外門號，使行動用戶平均每人門號數下降。 (2)受到免費通訊軟體 Line、Wechat 等盛行影響，各電信業者的語音通話及簡訊營收逐季下滑，由圖 1 可知，台灣行動通信服務業營業收入佔國內生產毛額比例在 2012 年至 2017 年間，已從 1.49%下降至 1.15%。. 圖 1：台灣行動通信服務業營業收入占國內生產毛額百分比 1.

(11) 由圖 2 可知，行動通信占電信產業總營收比重至 2017 年均已超過 50%以上，而市內電話、長途電話或國際電話自 2012 年以後，占總營收比重持續下滑，因此本研究將以行動通信作為研究對象。本研究目的係檢視在 Line 等通訊軟體盛行下，影響台灣行動通信服務產業營業收入之因素，並檢視 4G 開台前後影響營業收入因素是否有改變。本研究進一步以行動通信服務產業領導廠商－中華電信為樣本，檢視影響其行動通信業務營業收入可能因素，並探討 4G 開台前、後之關鍵影響因素有否差異。. 100.00% 90.00% 80.00%. 70.00%. 58.08%. 57.59%. 57.68%. 58.51%. 58.83%. 58.44%. 0.81%. 0.97%. 1.02%. 1.08%. 1.23%. 1.40%. 8.76%. 9.47%. 9.84%. 9.39%. 9.54%. 9.76%. 13.46%. 14.10%. 14.69%. 15.06%. 15.26%. 16.11%. 6.17% 1.45%. 5.71% 1.31%. 5.07% 1.33%. 4.70% 1.28%. 4.19% 1.22%. 3.50% 1.17%. 11.26%. 10.84%. 10.37%. 9.98%. 9.74%. 9.62%. 60.00% 50.00% 40.00% 30.00%. 20.00% 10.00% 0.00% 2012 行動通信. MOD. 2013 電路出租. 2014 2015 固網網際網路及加值服務國際電話. 2016 長途電話. 圖 2：2012~2017 年電信各類服務占電信服務總營收比例. 2. 2017 市內電話.

(12) 第二節、研究貢獻一、相較既有文獻，本研究有以下貢獻：既有有關第四代行動通訊文獻主要以 4G 技術為主 (例：Arshad et al. 2010；Bhalla and Bhalla 2010；Yan et al. 2010)，部分文獻提到行動通信服務品質及顧客忠誠度(例：林憶玲 2011、莊璨華 2016)，然並無文獻檢視 4G 開台對行動通信服務業營收影響，本研究實證結果可以彌補文獻缺漏。二、2018 年 5 月台灣 4G 行動通信業者引發 499 低價價格戰，使行動通信業 4G 申辦量激增，許多財經媒體報導其可能對電信業者營收將有負面影響。因此，本文實證結果將可提供 4G 行動通信業者及政府管制機關參考。. 第三節、研究架構圖3列示本研究架構，由圖3可知，本論文確立研究動機與目的，說明進行本研究的必要性與重要性。然後，針對檢視智慧型手機及行動通信相關文獻進行彙整。本研究於第三章彙總全球及台灣行動通信業者概況，並分析其未來可能趨勢。本研究於第四章描述樣本及樣本期間，說明變數的定義，並建立研究模式。本研究利用統計軟體進行分析，並於第五章檢視各項實證結果。最後，本研究於第六章就實證分析結果歸納出結論，並對後續研究提出建議。. 3.

(13) 確立研究動機與目的. 模型診斷查考相關文獻. 預測結果及分析結論與建議. 產業分析. 蒐集實證分析資料. 確立統計分析模型. 實證結果分析和討論. 結論與建議. 圖 3：研究架構圖. 4.

(14) 第二章、文獻探討隨著智慧型手機日益普及，幾乎已是人手一機的情形。根據統計資料顯示，截至2018年5 月台灣智慧型手機普及率達72.5%，位居世界第五位。因此，本章第一節將探討與智慧型手機相關文獻，第二節部分則為行動通信的文獻回顧。. 第一節、智慧型手機文獻回顧楊銀濤(2009)以消費者選擇智慧型手機功能的重要性為研究，利用層級程序分析法及問卷調查了解影響消費者選擇的重要因素，並解釋發展各種功能趨勢的因素。根據分析結果，所評選智慧型手機功能需求之順序為：操作介面直覺簡易（平均比重 35%）、具有齊全且便利的行動商務（平均比重 25%）、更好且更強的軟硬體規格（平均比重 22%）及非絕對需求的娛樂平臺（平均權重 17%）。因此，簡易的智慧型手機操作介面將是消費者選擇手機主要因素，而娛樂平臺則相對的並非重要。吳百堅(2011)探討智慧型手機的使用相關因素，以台南及高雄等地的商務人士及大學生為研究對象進行抽樣問卷調查，並利用延伸性科技接受模式作為研究。實證結果發現，簡易使用性、有用性及娛樂性，對於手機的使用有顯著正相關影響。對於從未使用過智慧型手機的消費者調查發現，相較於功能性手機，智慧型手機具易使用性、實用性及娛樂性，對其具顯著正相關影響。因此，智慧型手機業者應加強手機的娛樂功能與各項相對優勢的提高。葉俊麟(2011)以計劃行為理論及接受科技模型檢視購買智慧型手機的決策，作者在消費者購買模式中亦加入創新擴散模型及涉入程度等變數。該研究利用問卷調查，500 份問卷中剔除同一構面勾選相同答案、中間傾向誤差及填答資料不完整者，取得有效問卷共 347 份，有效回收率將近 7 成。實證結果顯示，該研究所提出的科技接受模式結合計劃行為理論、創新擴散模型及涉入程度等變數為消費者選購智慧型手機決策的重要影響因素。蔡佩珊(2012)檢視台灣智慧型手機的服務創新及品牌形象能否影響其購買誘因及滿意度，作者利用量化統計方式，分析問卷結果發現，服務創新若能滿足顧客需求，對「顧客滿意度」及「購買意願」將有正面影響；手機的品牌形象亦顯著對「顧客滿意度」及「購買意 5.

(15) 願」有所影響。該研究對智慧型手機品牌業者建議，以顧客的需求來介定手機的市場定位，其次，持續開發新穎功能及操作功能，可滿足使用者的需求。最後，目前智慧型手機使用者雖是以年輕族群為主，但高收入者卻有較高消費能力，可以深入了解高收入者對於智慧型手機的需求，以提供相關之服務創新及內容。陳素娟及林信誠 (2012)以 iPhone 為例探究智慧型手機購買之意願，該研究以台灣持有 iPhone 網路使用者作為研究對象，利用網路問卷並使用 SPSS 統計軟體進行統計分析以驗證假說。實證結果發現：(1)不同人口統計變項對品牌形象、口碑傳播、消費者行為、購買意願有部分顯著差異；(2)口碑傳播及消費者選購 iPhone 受到 iPhone 此品牌之功能、經驗性及象徵性顯著正向影響；(3)口碑傳播亦顯著正向影響顧客購買 iPhone 意願。胡政源及許啟志(2012)檢視手機服務品質與行銷組合對民眾購買智慧型手機意願之影響為何，作者以台灣中部地區使用中華電信客戶為樣本發放問卷。實證結果表示，行銷組合中的價格、產品、推廣及通路對消費者的購買意願呈顯著正相關影響。民眾購買智慧型手機意願亦受到服務的可靠性、有形性、回應力、體貼性及保証性的顯著正向影響。在人口統計變數研究顯示，在性別方面，相較於女性，男性使用智慧型手機的比例較高。此外，消費者的所得對智慧型手機的購買意願不會有影響。劉仲矩及楊緯剛(2015)從馬斯洛需求層級理論，檢視智慧型手機使用者需求重要性，作者先以馬斯洛需求層級理論來架構項目，再結合層級分析法作為分析，依抽樣回收問卷後，使用 SPSS 軟體進行項目分析、信效度分析以及 AHP 之權重分析。實證結果發現：前五大重要使用需求為生理、社會、知識、安全以及美的需求；而性別上的差異則集中在安全、知識以及美的需求。. 6.

(16) 第二節、行動通信服務業文獻回顧 Bhalla and Bhalla(2010)探討無線移動技術發展，主要說明歷代行動通訊技術發展的歷程，從第一代的類比技術、第二代的通信品質的改善、第三代在語音與上網數據技術的結合，至第四代將發展高質量的音頻及視頻串流技術以及未來第五代更大寬頻移動技術，將有利於互聯網的發展。作者認為移動無線技術未來將發展為(1)無地域限制的無限傳輸世界。(2)具人工智慧功能的可穿載設備。(3)行動 IP 位址可依據位置選定連接網路。(4)可同時與多方連結之無線技術。 Arshad et al. (2010)探究 4G 移動通信系統的演進和發展，整理不同代移動通信技術並予以比較，此調查將有助於設計第四代移動通信系統的發展，其所得出的結論，4G 移動技術將會刺激用戶對頻寬傳輸速度的需求，其功能將把移動通信，推往無線移動世界的境界。 Yan et al. (2010)以第四代行動通信網路中垂直切換決策算法為研究，垂直切換決策算法是架構 4G 行動通信網絡的基本組成，這種算法需要設計提供足夠所需的服務質量允許在眾多接入網絡之間進行無縫漫遊的應用程序技術，但提出的垂直切換決策算法缺乏對各種網絡的綜合考慮參數或報告，缺乏足夠的實施細節。. 李挺彰(2011)檢視影響第三代行動通信. 業者在制定行動上網服務價格之內、外部原因，使用訪談與相關的次級資料分析後發現：(1) 內部因素：用戶數及營收的成長，甚至網路的建設費用及手機補貼成本均會影響業者的定價模式。(2)外部因素：因行動通信市場係屬寡占市場，因此業者間的價格競爭回應將影響定價模式。(3)用戶數及營收成長是業者間決定定價時最主要的考量因素。(4)業者間價格競爭回應策略，都採取單一費率的定價加上手機補貼來作為策略。(5)以兩段式和預付型的定價方式來提高用戶數。(6)為提升非語音服務之營業收入，採產品組合定價。林憶玲(2011)檢視行動通信服務產業的服務品質及消費者轉換業者成本與客戶滿意度及忠誠度間的關係，作者認為提高客戶忠誠度以及降低客戶流失率，是企業獲利的關鍵因素。研究樣本為台北市及新北市民眾，結果指出：(1)服務品質佳能提升客戶滿意度；(2)客戶滿意愈高，其忠誠度愈高；(3)轉換成本對客戶忠誠度有正面影響；(4)客戶滿意與忠誠之關聯性受轉換成本影響而提升。 7.

(17) 盧怡珊(2013)檢視當行動通訊技術愈來愈純熟，影響全球行動通訊服務逐年降低的因素為何。該研究蒐收集了 18 個國家及 13 年的電信及國家相關指標，並分為四族群，即開發中、已開發、歐洲及非歐洲國家，以縱橫資料分析法以找出不同關鍵影響因素，實證結果顯示：先進國家關鍵影響因素較多，主要是因為先進國家較成熟，有完善的市場機制與相關的監理機關；行動語音的價格在四個族群中都呈現顯著相關，服務價格對於收入為關鍵因子，該研究也發現，每個國家滲透率上升，但 ARPU 下降的狀況，主因新技術的出現、相關單位的價格管制以及全球金融風暴的影響。張家豪(2014)檢視第三代移動通訊服務對消費者價值影響，作者利用 2000 年 5 月至 2002 年 2 月之月資料，將所需的去話分鐘數、用戶數、價格等解釋變數，使用 OLS 估計法估計需求函數以獲得需求彈性，並以 Hausman(1999)，採用虛擬價格與市場價格間所產生之補償變量作為台灣通訊服務帶給消費者真實價值之計算基礎。實證結果指出，3G 服務費用與通話分鐘呈反向關係、國民所得與通話分鐘數呈正向關係、用戶數與通話分鐘數呈反向關係、消費者願支付 3G 服務費用為每人 553 元。莊璨華(2016)利用 PZB 的服務品質缺口模型，探討客戶的服務品質缺口，並對台灣行動通信服務的使用者進行網路問卷調查，並以偏最小平方法結構方程模型，進行相關假說的驗證，實證結果顯示：(1)客戶對服務的期望與客戶滿意度間呈正向關係；客戶實際感受績效與滿意度間呈正向關係；客戶滿意度與忠誠度間為正向關係。(2)多群組分析結果指出，該研究可適用台灣行動通信任何一家業者。許家綺(2017)探討價格形象之前因與價格形象是如何影響客戶滿意度與再購意願。研究方法係透過 SEM 分析並對中華電信、台灣大哥大與遠傳電信進行問卷調查。實證結果指出，影響價格形象程度最高為平均價格水準，而且當客戶對業者的價格形象越低時，對於業者的滿意度與再購意願會相對的提高。該研究建議行動通信業者應維持平均價格、提供良好的轉約與換約與維修服務，並重視產品在型錄上的排版與價格呈現方式。. 8.

(18) 第三章、行動通訊產業概況本章的重點在了解全球與台灣行動通訊產業的發展概況，首先在第一節陳述全球行動通訊產業的演進階段與發展情形；第二節說明了台灣行動通信服務產業的市場概況及因 4G 營運後所面臨的挑戰。. 第一節、全球行動通訊產業概況手機技術從僅提供通話功能的第一代行動通訊系統，到增加上網傳輸服務，開啟了智慧型手機產品來臨的第三代行動通訊系統(簡稱3G)，以及提供影音、遊戲及社交軟體的4G，而第五代行動通訊系統(簡稱5G)也即將因物聯網時代的來臨而應運而生。因此，智慧型手機在日常生活已變得不可或缺且重要。依據網際網路資料研究機構We Are Social和Hootsuite於 2018年第3季共同公布的資料，由表1可知，全球目前使用手機達50.89億的用戶數，占全球總人口數76.36億的2/3，其中全世界行動上網人數為38.02億，佔全球人口比重從2017年第一季的46%，逐漸提升至2018年第三季的50%，顯見人們對於智慧型手機的依賴。. 表 1：全球手機及行動上網滲透率手機用戶數(億) 滲透率. 行動上網人口數(億) 滲透率. 時間. 全球人口 (億). 2017Q1. 74.76. 49.17. 66%. 34.48. 46%. 2017Q3. 75.24. 50.52. 67%. 35.07. 47%. 2018Q1. 75.93. 51.35. 68%. 37.22. 49%. 2018Q3. 76.36. 50.89. 67%. 38.02. 50%. 資料來源：研究機構 We Are Social和Hootsuite公布之《2018 Q3 Global Digital Statshot》. 手機進入4G世代後，因行動上網技術的成熟，數據傳輸率的增加，使得用戶體驗到高速行動網路的便捷，用戶可輕易快速的下載影片來觀看，真正滿足對於語音及數據的需求。然科技來自於人性，因人性的不滿足而產生日益創新，4G滿足了人的需求，對於物的需求方面而產生了5G的技術，未來5G的技術可提供更快的傳輸速率、並擴大無線通訊覆蓋區域，進一步將使用範圍擴大到工業、交通及醫療等行業，根據工研院IEK表示，預計在2020年5G將會 9.

(19) 開始大規模佈建，80%的5G用戶將在美國、中國、日本、南韓等地，到了2025年全球5G覆蓋率將會達到34%。由於中國4G基地台數量為全球第一，在技術層面上，甚至已領先全球，中國於2018年4月即宣布在中興通訊與中國移動的合作下，成功撥通了全球第一通5G電話，對於5G新技術的領先發展，表現出相當高的企圖心，依國際諮詢機構安永在2018年6月發布的《中國揚帆啟航引領全球5G》報告中表示，預估在2019年時，中國即將推出5G商用電話， 2025年5G會達到5.76億用戶數，占全球總用戶數超過40%，將成為全球最大的5G市場。在每人行動數據使用量方面，依產業研究機構Tefficient調查的數據顯示，2017年全球前五名的國家分別為芬蘭、台灣、巴林、澳洲以及愛沙尼亞。其中，台灣每人的行動數據使用量從2014年5月中華電信4G正式營運以來，不到4年的時間就位居亞洲第一、全球第二，僅次於芬蘭。芬蘭及台灣可以位居前二名的原因，主要係推出上網吃到飽方案，可以毫無障礙的使用影音、電視以及社交通訊軟體，帶動了行動數據使用量的增加。不過，因產業屬於寡佔市場，電信業者間競爭激烈，為鞏固市場，業者紛紛推出低價的上網吃到飽方案，因此，儘管行動數據上網使用量持續升高，但全球業者的每用戶平均收入(Average Revenue Per User，簡稱ARPU)卻呈下滑情形。自1979年出現第一代行動電話迄今已達40年時間，雖然行動通訊技術不斷的進步，但各國的用戶數卻已接近飽和狀態，依市調機構IDC(International Data Corporation)資料，2017年全球智慧型手機的出貨量下滑0.3%，預估2018年還將可能會持續下滑0.2%，在用戶成長動能難以為繼，再加上低資費政策以及免費通訊軟體等替代品的出現，持續侵蝕行動通信服務營業收入的利基，行動通訊產業發展至今，因新技術的出現，正面臨結構性改變的衝擊，業者的因應能力，將攸關未來5G行動通訊技術發展的狀況。. 10.

(20) 第二節、台灣行動通信服務產業概況目前台灣 4G 行動通信業者僅有 5 家，屬於寡占市場，廠商分別為中華電信、台灣大哥大、遠傳電信、台灣之星及亞太電信。表 2 列示 2018 年 10 月五大電信業者用戶數及市場佔有率，由表 2 可知，中華電信市佔率最高，為 36.30%，前 3 者之市佔率即達 85.66%，在產業中形成電信三雄鼎立之勢；台灣之星及亞太電信市佔率雖小，影響力看似不大，但產業若啟動併購計畫，產業龍頭地位隨時可能易主，在寡占市場的大者恆大的特性下，廠商為了維持優勢，隨時可能祭出價格割喉戰來奪取市場。. 表 2：2018 年 10 月台灣行動通信廠商用戶數及市場佔有率名稱. 用戶數（仟戶）. 市場佔有率（%）. 中華電信. 10,568. 36.30. 台灣大哥大. 7,244. 24.88. 遠傳. 7,156. 24.58. 台灣之星. 2,119. 7.28. 亞太電信. 2,028. 6.96. 合計. 29,115. 100.00. 在用戶面方面，由圖 4 可知，台灣行動通信產業用戶數在 2014 年 9 月來到高峰 3,015 萬戶，普及率 128.80%，每人平均擁有約 1.29 個門號。但在中華電信於 2014 年 5 月 29 日 4G 率先開台後，4G 的用戶雖然快速的增加，迄 2018 年 10 月行動通信產業用戶數卻僅剩 2,912 萬戶，減少 103 萬戶，用戶數出現衰退現象。客戶貢獻度方面，由圖 5 可知，4G 用戶數雖持續上升，但整體 ARPU 卻反而下降，即使表現最好的 4G 數據(上網)營收仍呈現正成長，但其 ARPU 也是下滑。在各廠商間為鞏固用戶數，彼此掀起低價網路吃到飽割喉戰，使得營收更雪上加霜。簡訊量方面，從圖 4 可看出，從 2012 年 2 月 Line 從台灣推出後，用戶消費行為的改變，從以往透過手機發送簡訊的模式，改為從 Line 等通訊軟體發送免費的訊息，使得簡訊量從 774 百萬通急遽減少至 2017 年 4 月的最低的 294 百萬通。近年來若干銀行開始使用動態密碼，如 11.

(21) 元大銀行於 2018 年 5 月 12 日宣布開始使用，手機簡訊量才開始有回升的跡象。但儘管如此，受 Line 等通訊軟體推出的衝擊，電信簡訊業務已嚴重受創。. 12.

(22) 用戶數:萬戶. 簡訊量:百萬通. 3,500. 900 774. 3,000 2,500. 2,951. 3,015. 2,912 800 2,690 700. 2,914. 2,792. 600. 2,000. 442. 428. 500 400. 1,500. 300. 1,000. 294 200. 500. 100. 0 2011/1. 0 2011/6. 2011/12. 2012/6. 2012/12. 2013/6. 2013/12. 2014/6. 用戶數. 2014/12 4G用戶數. 2015/6. 2015/12. 2016/6. 2016/12. 2017/6. 2017/12. 簡訊量. 圖 4：2011 年 1 月~2018 年 10 月行動通信服務產業用戶數、4G 用戶數及簡訊量變動情形. 13. 2018/6 2018/10.

(23) 用戶數:萬戶. ARPU:NTD 元. 3000. 1200 1,058.80. 2,518. 2500 2000. 1000 800. 1500. 530.5 425.1. 1000 500. 555. 600. 331. 400. 193. 200. 0. 0 2014Q1 Q2. Q3. Q4 2015Q1 Q2. 4G用戶數. Q3. Q4 2016Q1 Q2. 4G ARPU. Q3. 4G 語音ARPU. Q4 2017Q1 Q2. 4G 數據傳輸ARPU. 圖 5：4G 用戶數行動通信、語音及數據傳輸平均貢獻度情形. 14. Q3. Q4 2018Q1 Q2.

(24) 去話分鐘數方面，由圖 6 可知，整體行動通信產業在 2012 年 2 月 Line 由桂綸鎂代言推出後一個月，去話分鐘數開始出現轉折點，自此一路下滑，Line 逐漸取代傳統手機通話的方式。中華電信在 4G 開台前，去話分鐘數仍能維持水準，這可能與忠誠度及通訊品質有關，但 4G 開台後，加快了 Line 通話傳輸的速度，中華電信優勢不在，去話分鐘數開始受到影響。觀看中華電信的營運情形，由圖 7 可知，中華電信於 2014 年 5 月 29 日 4G 率先開台後，營收及用戶數在 2015 年第三季達到高峰後，營收不斷地下滑，一直到 2018 年 5 月中華電信祭出 499 低價促銷，引起消費者爭搶申辦，營收於當月暴增至 73 億元，似有止血契機，但營收卻在 2018 年 6 月急遽衰退至新台幣 52 億元。這如同過年提前拉貨效應，在促銷活動結束後，買氣轉趨冷淡，營收就明顯下降。而用戶數從 2015 年 9 月 1,125 萬戶的高點，迄 2018 年 10 月 1,057 萬戶，用戶數流失達 68 萬戶。預期中華電信在挽救用戶數的考量下，仍將會持續祭出低價策略，由於中華電信為寡占市場龍頭廠商，因此其他廠商也會跟進，使得整個產業的競爭將更加激烈。. 15.

(25) 去話分鐘數. 行動通訊產業:百萬分鐘 4,000 3,536. 3,747. 中華電信:百萬分鐘 1,200. 1,073. 3,500. 1,021 中華電信4G開台後大減44.56%. 3,000. 1,000. 800. 2,500 2,000. 600 545. 1,500. 行動通訊產業在Line於台灣推出後大減69.42%. 1,000 500. 566 400 1,146. 2011/6 Line 正式發表. 2012/2 Line 於台灣推出. 中華電信 4G開台. 0 2011/1 2011/6. 2012/2. 2013/6. 2014/5. 0 2016/1. 行動通訊產業去話分鐘數. 中華電信去話分鐘數. 圖 6：行動通信服務產業及中華電信去話分鐘數. 16. 200. 2017/1. 2018/10.

(26) 中華電信. 單位:新台幣億元. 單位:萬戶. 80. 1,150. 73. 1,125 70. 1,100. 60 50. 1,057 1,050. 54. 52. 50. 40 30. 1,000 972. 950. 20 900. 10. 2012/2 Line 於台灣推出. 0 2011/1. 2012/1. 中華電信 499低價促銷. 2014/5中華電信 4G開台 2013/1. 2014/1. 2015/1. 中華電行動通信營收. 2015/9. 2016/6. 中華電信用戶數. 圖 7：中華電信行動通信營收及用戶數變動情形. 17. 2017/1. 2018/1 2018/5. 850. 2018/10.

(27) 第四章、研究設計第一節、研究樣本本研究樣本為台灣行動通信服務產業及市佔率第一之中華電信(股票代號：2412)，研究期間依國家通訊傳播委員會及中華電信官網可查得之起始資料作為樣本期間。因此，研究期間分別為台灣行動通信服務產業為 2012 年 1 月至 2018 年 10 月，共 82 筆月資料，中華電信為 2011 年 1 月至 2018 年 10 月共 94 筆月資料，並以 SPSS 22.0 版統計軟體進行分析。. 第二節、研究變數本研究係探究 4G 對行動通信服務業營業收入之影響，因此以營業收入作為被解釋變數，行動通信營業收入的影響變數眾多，本研究以八個變數作為自變數，茲將相關變數以及資料處理方式列示如下：一、營業收入(Revenue)：本研究係以行動通信服務業之營業收入作為被解釋變數，營業收入包含數據營收、語音營收及簡訊營收等。本研究以消費者物價指數(以民國 2016 年為基期)1平減後求得實質營業收入，取自然對數衡量。二、用戶數：取台灣行動通信服務產業用戶數(Nuser)及中華電信用戶數(Nuser1)，各自包含 2G、3G、4G 及 PHS 之用戶數，加總後取自然對數衡量。其中 2G、3G 及 PHS 業務分別在 2017 年 6 月 30 日、2018 年 12 月 31 日及 2015 年 3 月 31 日終止。一般而言，用戶數越多，對業者營收具有正面之影響。三、去話分鐘數(Min)：取台灣行動通信服務產業去話分鐘數(Min)及中華電信去話分鐘數 (Min1)，因去話對行動通信業者，始能產生營收，因此，以去話分鐘數取對數來衡量。一般而言，去話分鐘數越多，對業者營收具有正面之影響。四、市佔率(Share)：係指中華電信用戶數佔行動通信服務產業用戶數之比率。一般而言，市. 1. 行政院主計總處每 5 年更換消費者物價指數基期一次，於 2018 年 1 月改以 2016 年為基期。 18.

(28) 佔率越高，對業者營收具有正面之影響。五、固網客戶數(Nwuser)：取中華電信固網客戶數，並取自然對數來衡量。在 4G 高速傳輸技術尚未發明前，家庭會安裝速度較快的固網光纖。4G 普及後，固網客戶數會減少，代表著固網客戶數與行動通信營收間呈負向的關係。六、離網率(Ratio)：取中華電信之離網率，離網率的增加會使得業者營收減少，因此，可合理的預估離網率與業者營收負向關係。七、每人每月經常性所得(Income)：係以產值約達國內生產毛額約 98%之工業及服務業每人每月經常性所得，並以消費者物價指數平減後取自然對數衡量。由於手機進行動通話在日常生活已普及化，且價格平民化，非屬奢侈品，因此，合理預估隨著每人每月經常性所得的增加，對業者的營收應有正面的影響。八、行動通信普及率(Prate)：係行動通信服務產業用戶數除以全國人口數，通常普及率越高，對業者營收將有正面助益。. 第三節、研究模式一、描述性統計描述性統計是將所選取的樣本資料進行整理，以先了解樣本的分佈狀況及趨勢走向，描述性統計通常可分為三類：(一)以數據統計描述，如平均值、標準差、中位數、最大值及最小值：(二)以圖形描述，如直方圖、趨勢圖及散佈圖等；(三)以文字描述，如流程圖及因果圖等。本研將以平均值、標準差及中位數等方式進行統計，以呈現出變數的分佈情形。二、相關性分析相關性分析是在探討兩個變數間相關程度，相關係數介於-1 至+1 之間，當兩個變數相關係數的絕對值越大時，表示關聯性越強；絕對值越小時，關聯性越弱。相關性分析通常使用. 19.

(29) Pearson 相關係數及 Spearman 相關係數，一般而言，前者在衡量兩連續變數間是否具有線性關係，當兩變數有相關，但非線性時，則使用後者會較為合適。三、迴歸分析相關分析是了解兩個變數間的強弱及方向，若要再進一步知道是否具有因果關係存在，則須使用迴歸分析，建立模型以觀察自變數對應變數的的影響程度。簡單迴歸分析就是使用一個自變數去預測一個應變數，但當無法有效正確預測時，則可能使用二個以上的自變數來，即稱為多元迴歸分析。 (1) 逐步迴歸逐步迴歸是挑選一些自變數加入多元迴歸方程式中，以建立最佳的多元迴歸模型，逐步迴歸係依自變數的顯著性大小，由大而小將自變數逐步選入迴歸模型中，而不顯著的自變數將被排除在外。 (2) t 檢定進行迴歸分析時會得出一個迴歸模型，此模型是否合適，首先會以 F 檢定來檢視整體模型的顯著性，接下來則需要進行 t 檢定來分析個別迴歸係數是否顯著，當個別迴歸係數所得之 t 值顯著時，表示可透過自變數來預測應變數。 (3) 共線性檢定自變數間若有高度的相關性，則會產生共線性問題，使迴歸模型的準確度大幅下降以及迴歸係數正負符號可能相反等問題，可由變異數膨脹因素(簡稱 VIF)來檢定是否具有共線性問題，當 VIF＞10，則有共線性問題。四、模型設計本研究分別以台灣行動通信產業及領導廠商－中華電信建立與「營業收入」相關變數之迴歸模型，試圖找出影響營業收入的關鍵因素，並檢視產業及個別廠商間是否有所不同。. 20.

(30) (一) 模型建置期間－台灣行動通信產業將產業樣本期間分為三期間，即全期間、4G 開台前及 4G 開台後進行分析，探究影響產業營收的因素是否有所不同。模型建置期間： 1、全期間：2012 年 1 月~2018 年 10 月，共 82 筆月資料 2、4G 開台前：2012 年 1 月~2014 年 5 月，共 29 筆月資料 3、4G 開台後：2014 年 6 月~2018 年 10 月，共 53 筆月資料. (二) 模型建置期間－中華電信因 2014 年 5 月 29 日中華電信 4G 正式開台，開台前後，影響因子可能產生變化，所以茲將模型建置期間分為以下三期間進行分析。模型建置期間： 1、全期間： 2011 年 1 月~2018 年 10 月，共 94 筆月資料 2、4G 開台前： 2011 年 1 月~2014 年 5 月，共 41 筆月資料 3、4G 開台後： 2014 年 6 月~2018 年 10 月，共 53 筆月資料. 21.

(31) 第五章、實證結果第一節、描述性統計一、台灣行動通信服務產業表 3 列示台灣行動通信服務產業在全部樣本期間(2012 年 1 月至 2018 年 10 月)的所有變數描述性統計，由表 3 Panel A 可知，全部樣本期間營業收入(Revenue)的平均數為 16.68、中位數為 16.71 及標準差為 0.08。由表 3 Panel B 及 Panel C 可知，營業收入(Revenue)的平均數在 4G 開台後為 16.65 小於 4G 開台前的 16.7343，可能原因為 4G 的開台使得頻寬速度加快，促使眾多的消費者透過 Line 等免費通訊軟體進行通話，而降低了行動通信業者本身所提供的行動通信使用，再加上廠商間進行 4G 資費價格戰，以致營業收入呈下降趨勢。由表 3 Panel A 可知，全部樣本期間產業用戶數(Nuser)平均數為 10.284，而由 Panel B 及 Panel C 可知，產業用戶數(Nuser)在 4G 開台後的平均數下降為 10.281，主要原因為 4G 開台時資費昂貴及行動通信普及率已達飽和，且研究期間歷經 2G、3G 及 PHS 業務宣布終止，促使消費者汰除第二門號，以致用戶數減少。去話分鐘數(Min)在 4G 開台後的平均數下降為 7.48，4G 的開台預期應會增加去話分鐘的使用，卻反造成 Line 等免費通訊軟體的通話品質提升，而使得手機的去話分鐘數快速下降，2014 年 6 月去話分鐘數為 26.92 億分鐘，迄 2018 年 10 月僅剩 11.46 億分鐘，大幅減少 57.43%。每人每月經常性所得(Income) 在 4G 開台後的平均數提高為 10.582，主因每人每月經常性所得伴隨基本工資成長。行動通信普及率(Prate)在 4G 開台後的平均數下降為 124.10%，主因整體產業用戶數減少所致。. 22.

(32) 表 3：描述性統計-台灣行動通信服務產業 Panel A：全部樣本期間變數名稱. 平均數. 標準差. 中位數. Revenue. 16.68. 0.08. 16.71. Nuser. 10.284. 0.015. 10.282. Min. 7.70. 0.36. 7.71. Income. 10.5728. 0.018. 10.5725. Prate. 124.88%. 2.16%. 124.74%. 變數名稱. 平均數. 標準差. 中位數. Revenue. 16.7343. 0.016. 16.7342. Nuser. 10.2906. 0.010. 10.2914. Min. 8.087. 0.111. 8.085. Income. 10.555. 0.009. 10.558. Prate. 126.309%. 1.009%. 126.305%. 變數名稱. 平均數. 標準差. 中位數. Revenue. 16.65. 0.09. 16.68. Nuser. 10.281. 0.016. 10.277. Min. 7.48. 0.24. 7.53. Income. 10.582. 0.013. 10.584. Prate. 124.10%. 2.23%. 123.43%. Panel B：4G 開台前. Panel C：4G 開台後. 註：Revenue 為台灣行動通信產業營業收入，以消費者物價平減後，取自然對數之值；Nuser 為產業用戶數，取自然對數之值；Min 為產業去話分鐘數，取自然對數之值；Income 為國人每人每月經常性所得，以消費者物價平減後，取自然對數之值；Prate 為行動通信普及率，即台灣行動通信服務產業用戶數/全國人口數。. 二、中華電信表 4 列示中華電信之所有變數之描述性統計，由表 4 Panel A 可知，全部樣本期間營業收入(Revenue1)的平均數為 15.66、中位數為 15.67 及標準差為 0.08。由表 4 Panel B 及 Panel C 可知，中華電信營業收入(Revenue1)在 4G 開台後的平均數 15.65 小於 4G 開台前的 15.66， 23.

(33) 可能的原因為雖試圖以衝刺用戶數的方式來彌補去話分鐘數的不足，但廠商間 4G 資費的價格競爭，使得中華電信營收仍呈現下降情形。用戶數(Nuser1) 的平均數在 4G 開台後下降為 9.292，主因為整體產業的 2G、3G 及 PHS 業務宣布終止，促使消費者汰除第二門號，以致用戶數減少。市佔率(Share)在 4G 開台後的平均數提高為 37.19%，主要原因為中華電信推出價格戰等優惠方案，使得市佔率在整體產業的用戶數減少下，得以維持市佔率領先地位。固網客戶數(Nwuser)在 4G 開台後的平均數下降為 9.305，主因受 4G 傳輸速度加快所影響，原申辦固網寬頻的客戶轉向使用手機觀看影音影片，而使固網客戶數減少。去話分鐘數(Min1)在 4G 開台後的平均數下降為 13.61，主因為 4G 的開通改善了 Line 等免費通訊軟體的通話品質，開始影響中華電信用戶的消費習慣，減少了傳統手機的通話。每人每月經常性所得(Income) 在 4G 開台後的平均數提高為 10.582，主因每人每月經常性所得伴隨基本工資成長。離網率(Ratio)在 4G 開台後的平均數提高為 1.63%，主因為整體產業的 2G、3G 及 PHS 業務宣布終止，促使消費者汰除第二門號，以致用戶數減少，客戶流失率提高。行動通信普及率(Prate) 在 4G 開台後的平均數下降為 124.10%，主因整體產業用戶數減少所致。. 24.

(34) 表 4：描述性統計-中華電信 Panel A：全部樣本期間變數名稱. 平均數. 標準差. 中位數. Revenue1. 15.66. 0.08. 15.67. Nuser1. 9.266. 0.04. 9.267. Share. 36.29%. 1.18%. 36.34%. Nwuser. 9.3392. 0.05. 9.3394. Min1. 13.69. 0.18. 13.74. Income. 10.571. 0.02. 10.567. Ratio. 1.39%. 0.38%. 1.23%. Prate. 124.56%. 2.22%. 124.46%. 變數名稱. 平均數. 標準差. 中位數. Revenue1. 15.66. 0.03. 15.65. Nuser1. 9.234. 0.031. 9.231. Share. 35.13%. 0.48%. 34.87%. Nwuser. 9.383. 0.023. 9.380. Min1. 13.80. 0.07. 13.82. Income. 10.557. 0.009. 10.558. Ratio. 1.08%. 0.11%. 1.09%. Prate. 125.16%. 2.09%. 126.12%. Panel B：4G 開台前. 25.

(35) 接續表 4 Panel C：4G 開台後變數名稱. 平均數. 標準差. 中位數. Revenue1. 15.65. 0.11. 15.69. Nuser1. 9.292. 0.03. 9.289. Share. 37.19%. 0.65%. 37.28%. Nwuser. 9.305. 0.03. 9.307. Min1. 13.61. 0.19. 13.65. Income. 10.582. 0.01. 10.584. Ratio. 1.63%. 0.34%. 1.73%. Prate. 124.10%. 2.23%. 123.43%. 註：Revenue1 為中華電信行動通信服務營業收入，以消費者物價平減後，取自然對數之值；Nuser1 為中華電信用戶數，取自然對數之值；Share 為中華電信市佔率，市佔率=用戶數/行動通信服務產業用戶數；Nwuser 為中華電信固網客戶數，取自然對數之值；Min1 為中華電信去話分鐘數，取自然對數之值；Income 為國人每人每月經常性所得，以消費者物價平減後，取自然對數之值；Ratio 為中華電信離網率；Prate 為行動通信普及率，即台灣行動通信服務產業用戶數/全國人口數。. 第二節、相關性分析表 5 列示台灣行動通信服務產業各變數間之相關性分析，左下方為 Pearson 相關係數，右上方為 Spearman 相關係數。由 Panel A 可知，營業收入(Revenue)與產業用戶數(Nuser)的 Pearson 及 Spearman 相關係數分別為 0.570 及 0.609，呈現顯著正相關，表示產業用戶數愈多，對營業收入有正向的助益。營業收入(Revenue)與去話分鐘數(Min)的 Pearson 及 Spearman 相關係數分別為 0.846 及 0.898，呈現顯著正相關，表示去話分鐘數的增加，有助於營業收入的增長。營業收入(Revenue)與每人每月經常性所得(Income)的 Pearson 及 Spearman 相關係數分別為-0.726 及-0.734，呈現顯著負相關，顯示目前每人每月經常性所得的增加，並不會對營業收入有幫助，這未符合預期，可能與業者的低價價格戰有關，隨著 4G 資費的殺低及消費者撿便宜的心態，造成每人每月經常性所得雖增加，行動通信費用的支出反而減少情形。營業收入(Revenue)與行動通信普及率的 Pearson 及 Spearman 相關係數各自為 0.671 及 0.706，呈現顯著正相關，表示普及率的升高對營業收入有貢獻。 26.

(36) 表 5：相關性分析-台灣行動通信服務產業 Panel A：全部樣本期間變數名稱. Revenue. Revenue. Nuser. Min. Income. Prate. 1. 0.609***. 0.898***. -0.734***. 0.706***. Nuser. 0.570***. 1. 0.596***. -0.671***. 0.977***. Min. 0.846***. 0.565***. 1. -0.852***. 0.721***. Income. -0.726***. -0.609***. -0.864***. 1. -0.754***. Prate. 0.671***. 0.975***. 0.729***. -0.730***. 1. Panel B：4G 開台前變數名稱. Revenue. Revenue. Nuser. Min. Income. Prate. 1. -0.634***. 0.682***. -0.181. -0.606***. Nuser. -0.601***. 1. -0.976***. 0.007. 0.996***. Min. 0.734***. -0.928***. 1. -0.021. -0.972***. -0.124. -0.088. -0.097. 1. -0.021. -0.592***. 0.998***. -0.917***. -0.112. 1. Income Prate. Panel C：4G 開台後變數名稱 Revenue. Revenue. Nuser. Min. Income. Prate. 1. 0.812***. 0.960***. -0.702***. 0.840***. Nuser. 0.597***. 1. 0.835***. -0.695***. 0.998***. Min. 0.916***. 0.794***. 1. -0.775***. 0.862***. Income. -0.701***. -0.705***. -0.781***. 1. -0.718***. Prate. 0.630***. 0.999***. 0.822***. -0.722***. 1. 註：1.Revenue 為台灣行動通信產業營業收入，以消費者物價平減後，取自然對數之值；Nuser 為產業用戶數，取自然對數之值；Min 為產業去話分鐘數，取自然對數之值；Income 為國人每人每月經常性所得，以消費者物價平減後，取自然對數之值；Prate 為行動通信普及率，即台灣行動通信服務產業用戶數/全國人口數。 2. ***、**、*分別表示顯著水準達 1%、5%、10%(雙尾)。. 27.

(37) 由表 5 Panel B 可知，4G 開台前，營業收入(Revenue)與產業用戶數(Nuser)的 Pearson 及 Spearman 相關係數分別為-0.601 及-0.634，呈現顯著負相關，與預期不符合，可能原因為營收已呈下降趨勢，但 4G 開台前資費較低，不若 4G 剛開台時的高資費政策，因此第二門號增加較易，使得兩者間呈負向關係。營業收入(Revenue)與去話分鐘數(Min)的 Pearson 及 Spearman 相關係數分別為 0.734 及 0.682，呈現顯著正相關，表示 4G 開台後，去話分鐘數的增加，有助於營業收入的增長。營業收入(Revenue)與每人每月經常性所得(Income)的 Pearson 及 Spearman 相關係數分別為-0.124 及-0.181，兩者之間並無顯著影響，與預期不相符合，可能原因為每人每月經常性所得短期間增加幅度不明顯所致。營業收入(Revenue)與行動通信普及率(Prate)的 Pearson 及 Spearman 相關係數分別為-0.592 及-0.606，呈現顯著負相關，與預期不符合，此段期間營收已受 Line 等免費通訊軟體影響而呈下降趨勢，但行動通信普及率仍持續提高。由表 5 Panel C 可知，4G 開台後營業收入(Revenue)與產業用戶數(Nuser)的 Pearson 及 Spearman 相關係數分別為 0.597 及 0.812，呈現顯著正相關，表示在 4G 開台後，產業用戶數增加，仍對營業收入有正向的助益。營業收入(Revenue)與去話分鐘數(Min)的 Pearson 及 Spearman 相關係數分別為 0.916 及 0.960，呈現顯著正相關，表示 4G 開台後，去話分鐘數的增加，有助於營業收入的增長。營業收入(Revenue)與每人每月經常性所得(Income)的 Pearson 及 Spearman 相關係數分別為-0.701 及-0.702，呈現顯著負相關，顯示目前每人每月經常性所得的增加，並不會對營業收入有幫助，主要為 4G 開台後業者掀起的價格戰所致。營業收入 (Revenue)與行動通信普及率(Prate)的 Pearson 及 Spearman 相關係數分別為 0.630 及 0.840，呈現顯著高度正相關，表示普及率的升高，仍對營業收入有貢獻。表 6 列示中華電信各變數間之相關性分析，左下方為 Pearson 相關係數，右上方為 Spearman 相關係數。由 Panel A 可知，營業收入(Revenue1)與用戶數(Nuser1)的 Pearson 及 Spearman 相關係數各自為 0.388 及 0.675，呈現顯著正相關，表示中華電信用戶數的增加，對中華電信行動通信服務營業收入的增長是有利的。營業收入(Revenue1)與市佔率(Share)的 Pearson 及 Spearman 相關係數各自為 0.280 及 0.544，呈現顯著正相關，表示市佔率的增加，可提升營業收入。營業收入(Revenue1)與固網客戶數(Nwuser)的 Pearson 及 Spearman 相關係數 28.

(38) 分別為呈現正顯著的 0.310 及不顯著的 0.000，與預期應呈現負顯著並不符合，4G 的高傳輸速率應會使固網客戶轉往使用 4G 手機，而呈現固網客戶數減少而行動通信營收增加的現象，因此，故正相關原因係應為 Line 等免費通話軟體的盛行，促使整體資費降低，營收非但未增加，反而造成營收下降的情形。營業收入(Revenue1)與去話分鐘數(Min1)的 Pearson 及 Spearman 相關係數各自為 0.665 及 0.422，呈現顯著正相關，表示去話分鐘數的增加，有助於營業收入的增長。營業收入(Revenue1)與每人每月經常性所得(Income)的 Pearson 及 Spearman 相關係數分別為-0.360 及-0.090，相關係數均呈負相關，與預期不符合。營業收入(Revenue1)與離網率(Ratio) 的 Pearson 及 Spearman 相關係數分別為無顯著相關的 0.036 及正顯著相關的 0.171，與預期的負顯著相關不符合，可能為普及率達到飽和，所流失的客戶為第 2 門號，並未對營業收入有顯著影響。營業收入(Revenue1)與行動通信普及率(Prate)的 Pearson 及 Spearman 相關係數各自為 0.423 及 0.474，呈現顯著正相關，表示普及率的升高，仍對營業收入有貢獻。用戶數(Nuser1) 與去話分鐘數(Min1)的 Pearson 及 Spearman 相關係數在全部樣本期間卻呈無顯著相關情形，與預期不相符合，主要為 2014 年 10 月 iPhone 6/6s 上市新機效應、LINE 的互動功能，以及 2015 年 6 月推出「4G 週年慶方案」，使得中華電信用戶數得以在 2014 年 10 月~2016 年 2 月，約 1 年 5 個月時間(17 個月樣本數)維持在相對高點，但因用戶消費習性的改變，上網時間比通話時間長，使得此段期間去話分鐘數持續下降，造成用戶數與去話分鐘數不顯著情形。表 6 Panel B 列示中華電信 4G 開台前各變數間之相關性分析，由 Panel B 可知，營業收入(Revenue1)與用戶數(Nuser1)的 Pearson 及 Spearman 相關係數各自為 0.542 及 0.582，呈現顯著正相關，表示中華電信用戶數的增加，對中華電信行動通信服務營業收入的增長是有利的。營業收入(Revenue1)與市佔率(Share)的 Pearson 及 Spearman 相關係數各自為 0.521 及 0.490，呈現顯著正相關，表示市佔率的增加，可提升營業收入。營業收入(Revenue1)與固網客戶數 (Nwuser)的 Pearson 及 Spearman 相關係數各自為-0.552 及-0.583，呈現顯著負相關，表示中華電信的行動通訊與固網客戶數有相互排擠現象。營業收入(Revenue1)與去話分鐘數(Min1)的 Pearson 及 Spearman 相關係數各自為 0.622 及 0.616，呈現顯著正相關，表示去話分鐘數的增加，有助於營業收入的增長。營業收入(Revenue1)與每人每月經常性所得(Income)的 Pearson 29.

(39) 及 Spearman 相關係數分別為-0.132 及-0.182，兩者之間並無顯著影響，與預期不相符合，可能是每人每月經常性所得短期間增加幅度不明顯所致。營業收入(Revenue1)與離網率(Ratio) 的 Pearson 及 Spearman 相關係數各自為 0.334 及 0.343，呈現顯著正相關，表示離網率的下降，營業收入也會下降，與預期不相符，這可能是整體資費降低所造成的結果。營業收入(Revenue1) 與行動通信普及率(Prate)的 Pearson 及 Spearman 相關係數各自為 0.467 及 0.580，呈現顯著正相關，表示普及率的升高，仍對營業收入有貢獻。表 6 Panel C 列示中華電信 4G 開台後各變數間之相關性分析，由 Panel C 可知，營業收入(Revenue1)與用戶數(Nuser1)的 Pearson 及 Spearman 相關係數各自為 0.757 及 0.854，呈現顯著正相關，表示中華電信用戶數的增加，對中華電信行動通信服務營業收入的增長是有利的。營業收入(Revenue1)與市佔率(Share)的 Pearson 及 Spearman 相關係數各自為 0.699 及 0.744，呈現顯著正相關，表示市佔率的增加，可提升營業收入。營業收入(Revenue1)與固網客戶數 (Nwuser)的 Pearson 及 Spearman 相關係數分別為 0.776 及 0.758，呈現顯著正相關情形，與預期不符合，4G 的高傳輸速率應會使固網客戶轉往使用 4G 手機，因此，應為整體資費降低所致。營業收入(Revenue1)與去話分鐘數(Min1)的 Pearson 及 Spearman 相關係數分別為 0.779 及 0.773，呈現顯著正相關，表示去話分鐘數的增加，有助於營業收入的增長。營業收入(Revenue1) 與每人每月經常性所得(Income)的 Pearson 及 Spearman 相關係數分別為-0.573 及-0.536，均呈負相關，與預期的正相關不符合，主因受到整體資費降低所致。營業收入(Revenue1)與離網率(Ratio)的 Pearson 及 Spearman 相關係數分別為 0.075 及-0.052，均呈現不顯著情形，可能為普及率達到飽和，所流失的客戶為第 2 門號，並未對營業收入有顯著影響。營業收入(Revenue1) 與行動通信普及率(Prate)的 Pearson 及 Spearman 相關係數各自為 0.463 及 0.697，呈現顯著正相關，表示普及率的升高，仍對營業收入有貢獻。. 30.

(40) 表 6：相關性分析-中華電信 Panel A：全部樣本期間變數名稱 Revenue1. Revenue1. Nuser1. Share. Nwuser. Min1. Income. Ratio. Prate. 1. 0.675***. 0.544***. 0.000. 0.422***. -0.090. 0.171*. 0.474***. Nuser1. 0.388***. 1. 0.899***. -0.543***. 0.001. 0.338***. 0.530***. 0.356***. Share. 0.280***. 0.902***. 1. -0.704***. -0.334***. 0.595***. 0.729***. -0.045. Nwuser. 0.310***. -0.582***. -0.698***. 1. 0.662***. -0.805***. -0.801***. 0.330***. Min1. 0.665***. 0.024. -0.252**. 0.737***. 1. -0.791***. -0.554***. 0.806***. -0.360*. 0.343***. 0.584***. -0.805***. -0.811***. 1. 0.685***. -0.558***. Ratio. 0.036. 0.498***. 0.704***. -0.744***. -0.531***. 0.666***. 1. -0.338***. Prate. 0.423***. 0.383***. -0.042. 0.285***. 0.724***. -0.540***. -0.413***. 1. Income. 31.

(41) 接續表 6 Panel B：4G 開台前變數名稱 Revenue1. Revenue1. Nuser1. Share. Nwuser. Min1. Income. Ratio. Prate. 1. 0.582***. 0.490***. -0.583***. 0.616***. -0.182. 0.343**. 0.580***. Nuser1. 0.542***. 1. 0.740***. -1.00***. 0.584***. -0.212. 0.550***. 0.993***. Share. 0.521***. 0.887***. 1. -0.739***. 0.161. 0.090. 0.321**. 0.725***. Nwuser. -0.552***. -0.978***. -0.797***. 1. -0.585***. 0.207. -0.552***. -0.994***. Min1. 0.622***. 0.610***. 0.320**. -0.701***. 1. -0.454***. 0.384**. 0.576***. -0.132. -0.113. 0.087. 0.180. -0.442***. 1. -0.083. -0.240. Ratio. 0.334**. 0.579***. 0.332**. -0.613***. 0.541***. -0.046. 1. 0.544***. Prate. 0.467***. 0.941***. 0.679***. -0.968***. 0.732***. -0.241. 0.673***. 1. Income. 32.

(42) 接續表 6 Panel C：4G 開台後變數名稱 Revenue1. Revenue1. Nuser1. Share. Nwuser. Min1. Income. Ratio. Prate. 1. 0.854***. 0.744***. 0.758***. 0.773***. -0.536***. -0.052. 0.697***. Nuser1. 0.757***. 1. 0.796***. 0.868***. 0.859***. -0.670***. -0.204. 0.860***. Share. 0.699***. 0.790***. 1. 0.533***. 0.534***. -0.419**. 0.249*. 0.416***. Nwuser. 0.776***. 0.903***. 0.566***. 1. 0.972***. -0.799***. -0.337**. 0.880***. Min1. 0.779***. 0.898***. 0.599***. 0.969***. 1. -0.810***. -0.335**. 0.873***. Income. -0.573***. -0.653***. -0.308**. -0.788***. -0.800***. 1. 0.255*. -0.718***. Ratio. 0.075. -0.260*. 0.211. -0.340**. -0.310**. 0.339***. 1. -0.474***. Prate. 0.463***. 0.745***. 0.180. 0.846***. 0.800***. -0.722***. -0.642***. 1. 註：1.Revenue1 為中華電信行動通信服務營業收入，以消費者物價平減後，取自然對數之值；Nuser1 為中華電信用戶數，取自然對數之值；Share 為中華電信市佔率，市佔率=用戶數/行動通信服務產業用戶數；Nwuser 為中華電信固網客戶數，取自然對數之值；Min1 為中華電信去話分鐘數，取自然對數之值；Income 為國人每人每月經常性所得，以消費者物價平減後，取自然對數之值；Ratio 為中華電信離網率；Prate 為行動通信普及率，即台灣行動通信服務產業用戶數/全國人口數。 2.***、**、*分別表示顯著水準達 1%、5%、10%(雙尾)。. 33.

(43) 第三節、多變量統計分析一、影響台灣行動通信服務產業營業收入之可能影響 (一) 全部樣本期間表 7 列示用戶數(Nuser)、去話分鐘數(Min)、每人每月經常性所得(Income)及行動通信普及率(Prate)對台灣行動通信服務產業營業收入影響之實證結果，由表 7 可知，模型(1)Nuser 係數對營業收入有顯著正相關影響，其結果與預期相符合，表示用戶數的增加，對營業收入的增長是有利的。模型(2)為逐步迴歸下最佳的結果，Min 係數為 0.20 顯著為正，其結果與預期相符合，亦即去話分鐘數對於營業收入扮演關鍵變數。模型(3)Income 係數為-3.44，顯著為負，其結果與預期不相符合，可能與業者的低價價格戰有關，隨著 4G 資費的殺低及消費者撿便宜的心態，造成每人每月經常性所得雖增加，行動通信費用的支出反而減少情形。模型 (4)Prate 係數為 2.59 顯著為正，與預期相符合，亦即行動通信普及率提高，對產業營業收入有所助益。. 表 7：影響台灣行動通信服務產業營收之因素-全部樣本期間變數名稱 intercept Nuser. (1). (2). (3). (4). -16.79*** (-3.11) 3.26*** (6.21). 15.16 (141.13). 53.04*** (13.77). 13.45*** (33.69). 0.20*** (14.21). Min. -3.44*** (-9.44). Income. Adj R2. 0.32. 0.71. 0.52. 2.59*** (8.09) 0.44. N. 82. 82. 82. 82. Prate. 註 1：Nuser 為產業用戶數，取自然對數之值；Min 為產業去話分鐘數，取自然對數之值；Income 為國人每人每月經常性所得，以消費者物價平減後，取自然對數之值；Prate 為行動通信普及率，即台灣行動通信服務產業用戶數/全國人口數。註 2：***、**、*分別表示顯著水準達 1%、5%、10%(雙尾)。註 3：括弧內為 t- value。. 34.

(44) (二) 4G 開台前表 8 列示用戶數(Nuser)、去話分鐘數(Min)、每人每月經常性所得(Income)及行動通信普及率(Prate)在 4G 開台前對台灣行動通信服務產業營業收入影響之實證結果，由表 8 可知，模型(1)Nuser 係數為-0.97，顯著為負，與預期不符合，用戶數雖仍維持增加，但此段期間產業營收已受 Line 等免費通訊軟體影響，而有下降趨勢。模型(2)為逐步迴歸最佳結果，Min 係數為 0.11，顯著為正，與預期相符合，表示 4G 開台後，去話分鐘數的重要性提升。模型(3)Income 係數為-0.22，呈現不顯著，其結果與預期不符合，主因每人每月經常性所得短期間增加幅度不明顯所致。模型(4)Prate 係數為-0.96，顯著為負，與預期不符合，主因此段期間產業營收已受 Line 等免費通訊軟體影響而呈下降趨勢，但行動通信普及率仍持續提高。. 表 8：影響台灣行動通信服務產業營收之因素-4G 開台前變數名稱 intercept Nuser. (1). (2). (3). (4). 26.70*** (10.46) -0.97*** (-3.90). 15.86*** (101.97). 19.04*** (5.39). 17.94*** (56.72). 0.11*** (5.61). Min. -0.22 (-0.65). Income. -0.96*** (-3.81). Prate Adj R2. 0.34. 0.52. -0.02. 0.33. N. 29. 29. 29. 29. 註 1：Nuser 為產業用戶數，取自然對數之值；Min 為產業去話分鐘數，取自然對數之值；Income 為國人每人每月經常性所得，以消費者物價平減後，取自然對數之值；Prate 為行動通信普及率，即台灣行動通信服務產業用戶數/全國人口數。註 2：***、**、*分別表示顯著水準達 1%、5%、10%(雙尾)。註 3：括弧內為 t- value。. 35.

(45) (三) 4G 開台後表 9 列示用戶數(Nuser)、去話分鐘數(Min)、每人每月經常性所得(Income)及行動通信普及率(Prate)在 4G 開台後對台灣行動通信服務產業營業收入影響之實證結果，由表 8 可知，模型(1)Nuser 係數為 3.46，顯著為正，與預期相符合，表示 4G 開台後，用戶數的重要性提升。模型(2)為逐步迴歸最佳結果，Min 係數為 0.34，顯著為正，與預期相符合，表示 4G 開台後，去話分鐘數的重要性提升。模型(3)Income 係數為-4.79，顯著為負，其結果與預期不相符合，主因 4G 的資費仍持續的調降，造成每人每月經常所得雖成長，但營業收入卻下降的現象。模型(4)Prate 係數為 2.55，顯著為正，與預期相符合，顯示 4G 開台後行動通信普及率的提高，對產業營業收入仍有助益。. 表 9：影響台灣行動通信服務產業營收之因素-4G 開台後變數名稱 intercept Nuser. (1). (2). (3). (4). -18.89*** (-2.83) 3.46*** (5.32). 14.12*** (90.93). 67.38*** (9.32). 13.48*** (26.67). 0.34*** (16.33). Min. -4.79*** (-7.02). Income. 2.55*** (5.79). Prate Adj R2. 0.34. 0.84. 0.48. 0.39. N. 53. 53. 53. 53. 註 1：Nuser 為產業用戶數，取自然對數之值；Min 為產業去話分鐘數，取自然對數之值；Income 為國人每人每月經常性所得，以消費者物價平減後，取自然對數之值；Prate 為行動通信普及率，即台灣行動通信服務產業用戶數/全國人口數。註 2：***、**、*分別表示顯著水準達 1%、5%、10%(雙尾)。註 3：括弧內為 t- value。. (四) 逐步迴歸分析表 10 列示全部樣本期間及 4G 開台後之逐步迴歸結果之比較，由表 10 可知，模型(1)全部樣本期間的最佳逐步迴歸解釋變數為 Min，Adj R2 為 71%。模型(2)4G 開台前樣本期間的最佳逐步迴歸解釋變數亦為 Min，Adj R2 為 52%。模型(3)4G 開台後樣本期間的最佳逐步迴歸解 36.

(46) 釋變數亦為 Min，Adj R2 達 84%，去話分鐘數在 4G 開台後的影響程度再往上提升，顯見去話分鐘數為營業收入成長的重要因素。. 表 10：影響台灣行動通信服務產業營收之因素-逐步迴歸結果全部樣本期間 4G 開台前變數名稱 (1) (2). 4G 開台後 (3). 15.16 (141.13). 15.86*** (101.97). 14.12*** (90.93). 0.20***. 0.11***. 0.34***. (14.21). (5.61). (16.33). Adj R2. 0.71. 0.52. 0.84. N. 82. 29. 53. intercept Nuser Min Income Prate. 註 1：Nuser 為產業用戶數，取自然對數之值；Min 為產業去話分鐘數，取自然對數之值；Income 為國人每人每月經常性所得，以消費者物價平減後，取自然對數之值；Prate 為行動通信普及率，即台灣行動通信服務產業用戶數/全國人口數。註 2：***、**、*分別表示顯著水準達 1%、5%、10%(雙尾)。註 3：括弧內為 t- value。. (五) 台灣行動通信服務產業－模型建置三期間比較表 11 列示全部樣本期間、4G 開台前及 4G 開台後樣本期間的比較，由表 11 可知，模型 (1)Nuser 係數在 4G 開台前顯著為負，但於 4G 開台後轉為顯著正相關，Adj R2 為 34%，顯示 4G 開台後產業用戶數解釋能力對營業收入具影響力。模型(2)Min 係數無論在何段期間均顯著為正，其結果與預期相符。Adj R2 於 4G 開台後達到 84%，去話分鐘數解釋能力更為增加，顯示其對產業營業收入的重要性。模型(3)每人每月經常性所得(Income)係數在 4G 開台前為不顯著，究其原因係每人每月經常性所得在短期間增加幅度不明顯，在 4G 開台後雖轉顯著但與預期方向不符，主要為 4G 資費持續調降影響。模型(4)Prate 係數在 4G 開台前顯著為負，與預期方向不符，主因此段期間產業營收受 Line 等免費通訊軟體影響而呈下降趨勢，但行動. 37.

(47) 通信普及率仍持續提高所致；4G 開台後轉顯著為正，其結果與預期相符，Adj R2 於 4G 開台後提高為 39%，顯示行動通信普及率影響程度上升。. 表 11：台灣行動通信服務產業-模型建置三期間比較 2012/1~2018/10 2012/1~2014/5 期間全部樣本期間 4G 開台前樣本數 Adj R 解. (1)Nuser. 釋 (2)Min 變數 (3)Income (X) (4)Prate. 2. 82 係數(t 值). 2014/6~2018/10 4G 開台後. 29 Adj R. 2. 係數(t 值). Adj R. 2. 53 係數(t 值). 0.32. 3.26*** (6.21). 0.34. -0.97*** (-3.90). 0.34. 3.46*** (5.32). 0.71. 0.20*** (14.21). 0.52. 0.11*** (5.61). 0.84. 0.34*** (16.33). 0.52. -3.44*** (-9.44). -0.02. -0.22 (-0.65). 0.48. -4.79*** (-7.02). 0.44. 2.59*** (8.09). 0.33. -0.96*** (-3.81). 0.39. 2.55*** (5.79). 註 1：Nuser 為產業用戶數，取自然對數之值；Min 為產業去話分鐘數，取自然對數之值；Income 為國人每人每月經常性所得，以消費者物價平減後，取自然對數之值；Prate 為行動通信普及率，即台灣行動通信服務產業用戶數/全國人口數。註 2：***、**、*分別表示顯著水準達 1%、5%、10%(雙尾)。註 3：括弧內為 t- value。. 二、影響中華電信營業收入之可能因素 (一) 全部樣本期間表 12 列示用戶數(Nuser1)、市佔率(Share)、固網客戶數(Nwuser)、去話分鐘數(Min1)、每人每月經常性所得(Income)、離網率(Ratio)及行動通信普及率(Prate)對中華電信行動通信服務營業收入影響之實證結果。由表 12 可知，模型(1)Nuser1 係數為 0.80，顯著為正，與預期相符合，亦即用戶數增加對營業所入有所助益。模型(2) Share 係數為 1.96，顯著為正，與預期相符合，顯示提升市佔率，亦為維持營業收入的方法。模型(3)Nwuser 係數為 0.56，顯著為正，其結果與預期不相符合，究其可能原因係整體資費持續降低所致。模型(4)Min1 係數為 0.31，顯著為正，與預期相符合，去話分鐘數會影響中華電信營收。模型(5)Income 係數為-1.73，顯著為負，與預期不相符合，主要為 4G 資費持續調降所致。模型(6)Ratio 係數不顯著為正，與 38.

(48) 預期不相符合，主因 IFRS 15 實施影響所致。模型(7)Prate 係數為 0.22，顯著為正，與預期相符合，亦即行動通信普及率提高，對產業營業收入有所助益。模型(8)為逐步迴歸最佳結果， Share 係數、Min1 係數及 Prate 係數均顯著為正，與預期相符合，顯示擴大市佔率、普及率與增加去話分鐘數對提升營業收入有所幫助。. 表 12：影響中華電信行動通信服務營收之因素-全部樣本期間變數名稱 intercept Nuser1 Share Nwuser Min1 Income Ratio Prate Adj R2 N. (1). (2). (3). (4). (5). (6). (7). (8). 8.24*** 14.95*** 10.48*** 11.42*** 33.97*** 15.65*** 15.39*** 10.81*** (4.48) (58.65) (6.31) (23.01) (6.87) (484.27) (511.20) (24.07) 0.80*** (4.04) 1.96*** 3.00*** (2.80) (8.00) 0.56*** (3.12) 0.31*** 0.26*** (8.55) (8.97) -1.73*** (-3.70) 0.77 (0.35) 0.22*** 0.13*** (9.02) (6.38) 0.14 0.07 0.09 0.44 0.12 -0.01 0.46 0.76 94 94 94 94 94 94 94 94. 註 1：Nuser1 為中華電信用戶數，取自然對數之值；Share 為中華電信市佔率，市佔率=用戶數/行動通信服務產業用戶數；Nwuser 為中華電信固網客戶數，取自然對數之值；Min1 為中華電信去話分鐘數，取自然對數之值； Income 為國人每人每月經常性所得，以消費者物價平減後，取自然對數之值；Ratio 為中華電信離網率； Prate 為行動通信普及率，即台灣行動通信服務產業用戶數/全國人口數。註 2：***、**、*分別表示顯著水準達 1%、5%、10%(雙尾)。註 3：括弧內為 t- value。. (二) 4G 開台前表 13 列示 4G 開台前用戶數(Nuser1)、市佔率(Share)、固網客戶數(Nwuser)、去話分鐘數 (Min1)、每人每月經常性所得(Income)、離網率(Ratio)及行動通信普及率(Prate) 對中華電信行動通信服務營業收入影響之實證結果。由表 13 可知，模型(1)Nuser1 係數為 0.61，顯著為正，與預期相符合，亦即用戶數增加對營業所入有所助益。模型(2)Share 係數為 3.81，顯著為正， 39.