總體景氣波動對政府支出之不對稱影響 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學社會科學學院財政研究所碩士論文指導教授：羅光達博士. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 研究生：陳英州撰中華民國一 O二年六月.

(2) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v.

(3) 謝辭民國九十六年，當我踏進政治大學時，萬萬沒有想到這一待就待了將近六年，也沒有想到我在念完大學後會繼續攻讀碩士。而在就讀碩士的最後一年，生活中伴隨著準備國家考試、學校課業以及完成論文的目標下，雖然在這段期間內常常忙的不可開交，但也過得非常充實以及學習到很多的東西。而在撰寫論文時，最需要感謝的是我的指導教授—羅光達老師，老. 政治大. 師在指導學生論文時，非常的認真也非常的樂意與同學討論，並一起解決. 立. 在撰寫過程中所遇到的難題。而有老師的幫忙，才能讓我順利地完成此篇. ‧ 國. 學. 論文。另外，在日常生活中和老師的相處下，發現了羅老師對學術的堅持、. ‧. 謹慎以及熱忱，並且對同學們的關心，都對我未來不管在人際關係以及工. sit. y. Nat. 作領域都有非常大的幫助。. a. er. io. 同時也非常謝謝常常關心我的朋友，不管是高中、大學抑或是研究. n. v l 所的同學都讓我在寫論文的期間內幫助了我，沒有他們，可能生活中就變 ni Ch. U i e h n c g 得平淡、無趣。最後，更重要的是感謝一直陪伴我的家人，有了爸爸、媽. 媽和妹妹在背後的支持，才讓我在求學的階段中，能沒有煩惱地完成學業。而在這篇論文的完成下，期望老師、朋友們和家人能與我一起分享我的喜悅，讓我的碩士學位具有更多的意義。陳英州謹誌中華民國一 O 二年七月. I.

(4) 摘要本文探討總體景氣波動對政府支出的不對稱性研究，以失業率作為景氣繁榮與景氣衰弱的劃分，來分析當景氣好與壞時，政府支出在這兩期間內影響的幅度是否相同。為了使模型更為完整，迴歸實證中加入了其他可能影響政府支出之變數，另外利用移動式 Chow 檢定來檢驗支出是否存在結構性斷裂，並加以考慮。由移動式 Chow 檢定檢驗出各級政府總支出在研究樣本期間內存在結構性斷裂。而在景氣波動方面，實證結果指出，各. 政治大. 級政府總支出不論景氣狀況為何，皆會增加政府支出，而在景氣好與壞中，. 立. 利用 Wald test 檢驗的結果得知，政府增加支出幅度並沒有不一致的情況，. ‧ 國. 學. 即表示總體景氣波動對各級政府總支出不具有不對稱性的現象。除了總支出外，本文另外以總支出下的一般政務支出、經濟發展支出以及總社會福. ‧. 利支出為研究的標的，來探討此三項支出在受到景氣波動的影響是否有不. y. Nat. io. sit. 對稱性的現象。而由迴歸模型結果顯示，此三細項支出除了一般政務支出. n. al. er. 與經濟發展支出不具有不對稱性外，總社會福利支出在景氣波動下有不對稱的現象。. Ch. engchi. i n U. v. 關鍵詞：政府支出、不對稱性、總體景氣波動、失業率. II.

(5) 目錄第一章. 緒論 ...........................................................................................1. 第一節研究背景 ............................................................................1 第二節研究動機與目的 ................................................................4 第三節研究架構 ............................................................................6 第二章. 文獻回顧 ...................................................................................8. 政治大. 第一節政府支出之相關文獻 ........................................................8. 立. 第二節不對稱性相關文獻 .......................................................... 11. ‧ 國. 學. 第三章. 台灣經濟與政府支出概況 .....................................................14. ‧. 第一節我國經濟概況 ..................................................................14. Nat. sit. io. 實證模型 .................................................................................23. er. 第四章. y. 第二節政府支出概況 ..................................................................17. al. n. v i n Ch 研究方法與實證模型 23 e n g...................................................... chi U. 第一節. 第二節變數說明與資料來源 ......................................................32 第三節實證結果 ..........................................................................38 第五章. 結論與建議 .............................................................................51. 第一節研究發現 ..........................................................................51 第二節建議 ..................................................................................53 參考文獻...................................................................................................54 III.

(6) 表次. 表 1.1.1：選樣國家之政府支出占 GDP 比重 .........................................3 表 3.2.1：政府支出政事別分類 .............................................................17 表 3.2.2：各級政府各項支出占總支出比重 .........................................19 表 3.2.3：各級政府支出金額 .................................................................21 . 政治大. 表 4.2.1：立委及總統選舉年度 .............................................................36 . 立. 表 4.2.2：變數說明 .................................................................................37 . ‧ 國. 學. 表 4.3.1：移動式 Chow 檢定 ................................................................38 . ‧. 表 4.3.2：各變數 ADF 單根檢定結果 ...................................................41 . y. Nat. er. io. sit. 表 4.3.3：解釋變數相關係數分析 .........................................................42 表 4.3.4：景氣繁衰下解釋變數相關係數分析 .....................................42 a. n. iv l C n h e n g c ................................................. 表 4.3.5：各級政府總支出之實證結果 44 hi U 表 4.3.6：景氣繁衰下細項政府支出之實證結果 .................................47 表 4.3.7：各支出之不對稱性與結構性斷裂整理 .................................49 . IV.

(7) 圖次. 圖 1.1.1：臺灣各級政府總支出 ...............................................................2 圖 1.2.1：各級政府總支出與失業率趨勢圖 ...........................................5 圖 1.3.1：研究流程圖 ...............................................................................7 圖 3.1.1：台灣經濟成長率趨勢圖 .........................................................16 圖 3.2.1：總支出與景氣波動趨勢 .........................................................22 . 政治大圖 3.2.2：總社會福利支出與景氣波動趨勢 .........................................22 立 ‧. ‧ 國. 學. 圖 4.3.1：選樣支出之趨勢圖 .................................................................40 . n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. V. i n U. v.

(8) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 第一章緒論. 第一節. 研究背景. 政府支出的決定為一個國家政府重要的事項之一，而影響的範圍從個人到整個國家的決策都有著不容小覷的影響力。若政府想要發展新興產業，並對新興產業給予額外的優惠、創造適當的發展環境，則就會使更多人有. 政治大運的支出，而在此捷運系統周圍的地價、房價甚至是觀光等都會產生影響，立. 意願加入此產業進而達到政府之目標。又或者當政府增加對一縣市建設捷. ‧. ‧ 國. 學. 並會讓當地人民在選擇住宅、工作上都會產生一定程度的改變。. 許多經濟學者對政府支出也都抱持著成長的態度，像是德國經濟學家. sit. y. Nat. 華格納（A. Wanger）觀察許多國家（如：英國、美國與日本等）並指出政. er. io. 府支出會隨著國民所得增加而增加，並認為政府支出呈直線型增加。另外，. n. a lJ. Wiseman 根據西元 1890i v至 1960 年的英國資料美國的 A. T. Peacock 與. n U engchi 得出政府支出的增加呈現階梯式的成長，並提出政府支出的增加是由於集. Ch. 中效果（concentration effect）與位移效果（displacement effect）所造成的。. 臺灣於 2011 年之中央政府支出為 2 兆 6,129 億，與 1982 年之 4,872 億相差 5.36 倍，圖 1.1.1 為我國從 1982 至 2011 年每一年的各級政府支出金額，利用趨勢線可清楚地得知我國之中央政府支出有持續擴大的趨勢。而且，近年來全球經濟不景氣，造成國內失業率居高不下又加上台灣已慢慢步入高齡化社會，失業問題、老人問題以及醫療等問題接踵而來，政府 1.

(9) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 在想出釜底抽薪的方法之前只能不斷擴大政府支出來解決問題。另外，在我國獨特的政黨政治下，每當選舉時，候選人一再的提出各種福利、經濟發展政策來吸引選票，抑或是利益團體對政府施加壓力，迫使政府必須以更多的支出來平息，種種的原因促使支出不斷攀升，可見不管對現今甚至是未來，政府支出的重要性。單位：百萬元 3000000 2500000. 政治大. 2000000. 立. 1500000. 各級政府總支出. 線性(各級政府總支出). sit. Nat. y. 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011. ‧. 0. ‧ 國. 500000. 學. 1000000. n. al. er. io. 資料來源：財政統計年報. i n U. v. 註：2000 年資料為 1999 年下半年與 2000 年之 1.5 年資料，故將數值除以 1.5。. C. hengchi 圖 1.1.1：臺灣各級政府總支出由表 1.1.1 可知，臺灣近年來之政府支出占國內生產毛額比重約為 22% 至 24%左右與韓國之比重（21%至 23%）相差不遠。另外，2011 年政府支出比重前三高的國家依序為丹麥（56.66%）、法國（56.02%）與芬蘭（54.67%），而比重前三低的國家依序為新加坡（17.62%）、香港（20.27%）與韓國（21.60%），最低與最高相差 3.22 倍。由成長率來看，若以 2002 年和 2011 年做比較，大部分國家之政府支出比重呈現增加的現象，以愛爾蘭成長之 14.14%為最多，反觀以色列成長率之幅度為-10.77%。 2.

(10) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 表 1.1.1：選樣國家之政府支出占 GDP 比重. 單位：%. 2002. 2003. 2004. 2005. 2006. 2007. 2008. 2009. 2010. 2011. 澳大利亞. 34.45. 34.60. 34.29. 34.14. 34.63. 34.23. 34.48. 37.53. 36.61. 36.37. 奧地利. 50.64. 51.30. 53.74. 49.96. 49.14. 48.60. 49.34. 52.64. 52.58. 50.56. 比利時. 49.77. 51.04. 49.17. 51.87. 48.48. 48.24. 49.80. 53.69. 52.52. 53.29. 加拿大. 40.89. 40.78. 39.71. 39.17. 39.26. 39.25. 39.83. 44.23. 43.98. 42.67. 捷克共和國. 45.60. 50.00. 43.28. 43.01. 41.97. 41.04. 41.15. 44.92. 44.09. 43.38. 丹麥. 54.85. 55.30. 54.80. 53.01. 51.75. 50.94. 51.60. 57.77. 56.32. 56.66. 愛沙尼亞. 34.22. 33.24. 34.60. 35.21. 34.57. 34.85. 41.04. 47.65. 44.71. 43.12. 芬蘭. 49.04. 50.34. 50.24. 50.39. 49.24. 47.43. 49.32. 56.17. 55.84. 54.67. 法國. 52.88. 53.40. 53.26. 53.57. 52.98. 52.61. 53.28. 56.77. 56.55. 56.02. 德國. 48.34. 48.86. 47.42. 47.22. 45.56. 43.51. 44.05. 48.10. 47.71. 45.33. 希臘. 45.09. 44.74. 45.52. 53.81. 50.20. 49.98. 香港. 18.42. 19.24. 19.28. 17.60. 18.02. 20.27. 冰島. 46.00. 47.45. 47.61 50.60 治政 17.68 15.94 15.51 18.90 大 42.25 41.64 42.27 44.64. 49.67. 47.92. 46.35. 愛爾蘭. 32.73. 47.48. 64.95. 46.87. 以色列. 55.06. 53.66. 義大利. 47.12. 日本. 45.21. 36.43. 42.57. 50.62. 49.10. 47.50. 46.02. 45.43. 45.09. 44.69. 44.29. 48.08. 47.53. 47.92. 48.45. 47.63. 48.60. 51.88. 50.51. 49.91. 36.62. 36.21. 33.85. 34.11. 34.49. 33.31. 35.73. 39.98. 39.00. 40.35. 韓國. 17.93. 20.22. 21.10. 20.88. 21.54. 21.89. 22.39. 23.03. 21.00. 21.60. 盧森堡. 41.53. 41.78. 42.56. 41.52. 38.58. 36.27. 37.12. 43.00. 42.43. 42.01. 馬爾他. 42.56. 46.71. 45.20. 44.65. 44.33. 42.76. 43.93. 43.32. 43.04. 42.74. 荷蘭. 46.21. 47.10. 46.09. 44.79. 45.69. 45.09. 45.98. 50.56. 50.58. 49.99. 紐西蘭. 29.50. 29.39. 34.62. 34.63. 34.88. 挪威. 46.38. 46.44. 45.24. 44.22. 葡萄牙. 43.06. 29.74 31.08 30.98 32.67 a 28.83 v i l 47.78 44.79 41.56 39.90 40.21 39.64 n Ch i U 44.80 e n g44.34 44.68 45.42 46.56 c h 44.36. 49.76. 51.26. 48.92. 新加坡. 17.73. 13.75. 13.41. 12.30. 12.94. 12.10. 17.85. 18.74. 14.71. 17.62. 西班牙. 38.89. 38.39. 38.86. 38.42. 38.34. 39.19. 41.30. 46.06. 45.55. 44.39. 瑞典. 52.90. 52.93. 51.67. 51.39. 50.20. 48.37. 49.15. 52.18. 49.84. 48.95. 瑞士. 36.27. 37.16. 36.69. 36.29. 34.44. 33.37. 31.30. 33.24. 32.63. 33.44. 英國. 38.45. 39.28. 39.87. 40.32. 40.47. 40.15. 42.92. 46.98. 46.36. 45.34. 美國. 35.72. 36.10. 35.89. 36.15. 35.85. 36.67. 39.20. 44.21. 42.87. 41.45. 臺灣. 25.06. 23.90. 22.79. 23.11. 21.43. 21.30. 22.30. 24.36. 22.03. 22.46. io. n. 註：此部分總支出包含總費用以及非金融資產淨收購。. 3. y. sit. Nat. 資料來源：IMF, World Economic Outlook Database, October 2012. er. ‧ 國. 33.51. 學. 32.90. ‧. 45.82 立 32.21 32.62. 44.60.

(11) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 第二節. 研究動機與目的. 如前述而言，許多國家的政府支出不斷擴大，有關政府支出的議題也越來越多，許多學者利用理論與實證的方法探討、分析可能影響政府支出的重要因素，並且希望能藉由這些變數進而控制政府支出。. 本文欲以總體角度來分析臺灣之政府支出，觀察景氣波動時政府支出會如何變化，並利用失業率作為景氣指標。圖 1.2.1 為各級政府總支出與失. 政治大勢中依然有些許的波動，故本文欲觀察政府支出的波動是否受到景氣的影立業率的趨勢圖，雖然政府支出明顯地呈現逐年升高的現象，但在增長的趨. ‧ 國. 學. 響，由圖 1.2.1 可看出政府支出與失業率有同向變動的關係，尤其 1995 年後更為明顯。也就是說當失業率上升時，政府支出會增加；另一方面，當. ‧. 失業率下降時，政府支出便會減少。除了分析景氣波動與政府支出的影響. sit. y. Nat. 外，本研究更進一步透過失業率將景氣分為景氣繁榮與景氣衰退兩種情形，. er. io. 並觀察分析政府支出與總體景氣波動間是否存在不對稱，即當景氣繁榮時，. n. 政府支出為增加還是減少；當景氣衰退時，政府支出增加或減少的比例是 a v. i l C n hengchi U 否與當景氣繁榮時的比例相同，若不符合，則代表政府支出與總體景氣波動間存在了不對稱的現象。. 4.

(12) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 單位：%. 單位：百萬 3000000. 7. 2500000. 6 5. 2000000. 4 1500000 3 1000000. 2 1. 0. 0 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011. 500000. 政治大. 各級政府支出總計. 資料來源：行政院主計處. 立. 失業率. ‧. ‧ 國. 學. 圖 1.2.1：各級政府總支出與失業率趨勢圖. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 5. i n U. v.

(13) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 第三節. 研究架構. 本文內容共分為五個章節，第一章為緒論，概括性地介紹研究背景、研究動機與目的以及研究架構。第二章為文獻回顧，蒐集國內外有關之文獻，並分成政府支出與不對稱兩小節。第三章為臺灣景氣概況與政府支出現況，觀察我國歷年來之景氣情形並且介紹我國政府支出之情況。第四章為實證分析，介紹本文所用之研究方法與實證模型、變數來源和說明，並且呈現實證結果。第五章為結論與建議，針對本文所得出之結果加以彙整，並得出研究發現以及建議。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 6. i n U. v.

(14) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. 圖 1.3.1：研究流程圖. 7. v.

(15) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 第二章文獻回顧本文欲討論政府支出之不對稱性研究，即利用總體景氣波動分成景氣繁榮與景氣衰退，進而分析我國政府支出在景氣繁衰下是否存在不對稱性。本章節以過去文獻為基礎，分別從第一節之政府支出以及第二節不對稱性之文獻著手，進行歸納並應用於本研究上。. 第一節. 立. 治政政府支出之相關文獻大. ‧ 國. 學. 從過去所討論有關政府支出的文獻上，有很大的比例是分析甚麼變數會影響到政府支出變動，希望可掌握變數進而控制政府支出。從國外文章. ‧. 裡也有許多學者對國家政府支出進行分析。像是 Tayeh and Mustafa （2011）. y. Nat. sit. 利用 1990 至 2010 年約旦國內的政府支出資料，找尋可能會影響支出的重. a. er. io. 要因素，結果顯示失業率、通貨膨脹率以及人口數三變數與政府支出皆有. n. iv 顯著的關係，失業率、人口數與政府支出有正相關，而通貨膨脹率以與政 l. n U engchi 府支出為負相關。並且證實約旦若希望擺脫低所得國家，必須利用法律程. Ch. 序來創造適合的環境以及增加對私部門的投資。另外，Okafor and Eiya （2011）也對奈及利亞進行分析，從 1999 至 2008 年之資料，分析出通貨膨脹率、人口數、公債以及租稅收入對政府支出的成長率有顯著影響。其結果表示除了通貨膨脹率與支出成長率有負向影響外，其餘三者皆為正向影響。作者也建議奈及利亞政府除了控制此四變數外，並且也能透過法律來減少預算赤字。. 而有些學者以特性相同的國家或區域為研究範圍來進行分析有關政 8.

(16) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 府支出之研究。Fan and Rao（2003）利用 1980 至 1998 年的 43 個發展中國家進行分析，其這些國家橫跨了亞洲、非洲以及拉丁美洲。進一步分析三洲的政府支出對經濟成長的影響，在非洲的分析顯示，政府支出著重在農業與醫療上，對經濟成長有很大的幫助；另一方面，對亞洲來說，農業、教育以及國防支出對經濟有正面的影響，最後，醫療支出對拉丁美洲國家的經濟成長有提升的作用。並建議各洲政府減少對非具有生產性部門的支出，相反的增加對有生產性部門的投入，例如農業的技術開發，不僅可生產有較高報酬的農產品，還能減少貧窮的比例。而 Alm and Embaye （2011）. 政治大的人均政府支出不只受到人均所得的影響，長期而言，工資率和租稅也扮立對南非共和國 1960 至 2007 年之資料進行分析討論，其結果指出共和國內. 演了很重要的角色。另外，作者也發現在南非共和國內對人均政府支出影. ‧ 國. 學. 響更大的因素為外在衝擊，例如戰爭的發生、油價的漲價等都會對人均政. ‧. 府支出產生顯著的影響。. y. Nat. er. io. sit. 在先進國家方面，也有學者對這些國家進行研究，如蘇聖淳（2010）利用分量迴歸對 23 個 OECD 與 9 個非 OECD 國家進行分析，而實證結果. al. n. v i n C h（分量分別為 5%，25%，50%，75%，95%）顯示，在人均政府支出各分量下， engchi U 人均 GDP 對人均政府支出有正向的顯著影響。在 OECD 國家中，人均 GDP. 對人均政府支出隨分量越高有遞減的趨勢；另一方面，非 OECD 國家中，隨分量越高有遞增的趨勢。在 64 歲以上人口比例與 14 歲以下人口比例而言，不管是否為 OECD 國家，其對人均政府支出也有正向的顯著影響，且隨著分量的越高有遞減的趨勢。最後，不論是否為 OECD 國家，人口密度在各分量的正負影響不一致。. 反觀我國，也有非常多篇文章對臺灣政府支出的討論。杜國靜（2003）以臺灣 1972 至 2001 年資料討論我國政府支出與經濟成長的關係。利用多 9.

(17) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 元迴歸模型的方式，將國內投資毛額以及政府支出的六項分類（政務支出、國防支出、教育科學文化支出、經濟發展支出、債務支出以及雜項支出）共七個解釋變數來分析對 GDP 的影響。其結果顯示出政務支出對 GDP 有負向影響，而國防支出對 GDP 有正向之影響，其餘的五個變數均沒有顯著影響。另外還有李日聰（2006）以我國 1951 至 2004 年之政府資料以描述性和統計性兩方面來研究分析。而在統計性方面，實證結果得出「中央政府總歲出占 GNP 比例」受到「上年度中央政府總歲出占 GNP 比例」、「當年度消費者物價指數」、「上年度中央政府賸餘」等變數的影響。. 政治大除了檢視探討影響政府支出的因素外，也有文章研究政府支出是否存立. 在循環關係。詹富堯（2006）與鄭鴻儒（2007）皆為探討我國地方政府的. ‧ 國. 學. 支出是否存在政治循環現象，其兩者所得出的結果一致，皆證實地方政府. ‧. 支出符合 Nordhaus 於 1975 年所提出的投機派政治景氣循環理論，即表示. y. Nat. 地方政府在選舉期間的支出將大於非選舉期間之支出，也就是執政者為了. er. io. sit. 贏得選舉或政黨選票，會大幅度擴大政府支出希望創造對自身有利的條件並且贏得選票。而鄭鴻儒（2007）更進一步地分析且指出於選舉期間，總. al. n. v i n Ch 支出、教育科學文化支出以及社會福利支出三者有明顯擴大的趨勢，但在 engchi U 選後卻有緊縮的現象。. 由圖 1.1.1 可看出我國政府支出有逐年增加的趨勢，郭亮彣（2007）即採用臺灣 1968 至 2005 年中央政府支出政事別預算增加的趨勢是符合「遞增預算」抑是「間斷式遞增預算」。實證結果顯示，以長期而言，其增加的趨勢符合遞增主義預算的模式，即表示在每一年決定預算時會以前一年之預算作為基礎，並且每年之預算規模會呈現小幅度並具有規則性的成長。 10.

(18) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 第二節. 不對稱性相關文獻. 本章除了介紹政府支出相關文獻外，在本節欲整理過去有關不對稱的文獻。在不對稱方面，會利用某一個景氣指標當作景氣好壞之標的，進而對欲分析之變數在景氣繁榮與景氣衰退時，變動的比例是否相同。常見的景氣指標之一為失業率，如 Wu and Cheng（2010）採用美國 1951 至 2005 年之資料，分析景氣的好壞對自殺率和死亡率的影響是否一致。其實證結果顯示，景氣波動對於死亡率是存在對稱性的，但對於自殺率而言卻是不. 政治大之資料，指出當經濟景氣為衰退期時，心臟病的死亡率比在景氣繁榮時的立. 對稱性。與健康相關的議題還有 Brenner（1971）利用美國 1900 至 1967 年. ‧. ‧ 國. 壓力太大。. 學. 死亡率還要來的大，並且指出可能原因是由於失業率的飆漲促使人民社會. sit. y. Nat. 許雯（2010）亦是將失業率當成景氣指標，此篇利用我國 1988 年第. er. io. 一季至 2009 年第三季之時間序列資料，探討第一次金融改革前後，並且檢. n. 視景氣波動對銀行業不良債券比例的影響幅度是否相同。結果顯示，在第 a v. i l C n hengchi U 一次金融改革後，景氣波動對銀行不良債券比例有顯著的影響，也就表示，. 景氣衰退與繁榮對不良債券下降、上升的比例並不對稱。另一方面，在第一次金融改革前，其不良債券的比例並沒有明顯地表示受到總體景氣波動的影響。. 同樣也是銀行業相關議題，高銘駿（2005）利用我國 1993 至 2004 年銀行資料，以臺灣 GDP 成長率為景氣指標來探討銀行業的資本適足率與景氣循環之關係。實證結果指出，於我國實施資本適足規範下，銀行緩衝資本額與景氣波動呈現顯著負相關，即當景氣好時，銀行持有較多的放款 11.

(19) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 餘額，而在面對這些風險性較高的資產時，必須提列較多的資本要求額，使銀行緩衝資本額減少；另一方面，當景氣差時，銀行持有較少的放款餘額，而提列較少的資本要求額，進而使緩衝資本額增加。而此篇文章更進一步檢視出銀行緩衝資本額在景氣波動下存在不對稱性。而趙倚欣（2011）是以平均每人 GDP 成長率作為景氣變數指標來探討景氣波動對台灣捐贈的影響與不對稱性。其結果發現景氣波動雖然對於捐贈具有顯著的影響，但卻不存在不對稱性效果。另外，除了探討捐贈外，更進一步探討所得低中高組別和捐贈占所得比率低中高組別之景氣波動對捐贈之不對稱性影. 政治大而捐贈比率組別方面，低與中捐贈比率組別具有不對稱性的現象存在。立. 響，而實證結果顯示在所得組別方面，中所得族群具有不對稱性影響效果；. ‧ 國. 學. 除了失業率與 GDP 成長率外，也有其他可代表景氣指標的變數，如. ‧. 郭炳伸和鐘景婷（2002）用實質國內生產毛額、貨幣供給、股價指數及銀. y. Nat. 行對民間放款餘額的變動率作為景氣指標，來檢視我國 1971 年第一季至. er. io. sit. 1998 年第四季民間非耐久財之消費行為。其結果顯示，當景氣繁榮時，當期所得對民間非耐久消費之影響並不顯著，即表示消費者並不會因為所得. al. n. v i n Ch 暫時性的增加而大幅提高對非耐久財之消費；而當景氣衰退時，由於消費 engchi U 者的借貸受到限制，故只能依照當期所得來消費，故有不對稱性現象存在。另外，List and Peysakhovich（2010）以標準普爾 500 指數（Standard & Poor's 500 index）作為景氣指標，來分析 1968 至 2007 年美國的捐贈行為在景氣波動下是否存在不對稱性。並將捐贈分為宗教組織、教育機構、人權服務組織、健康慈善團體、公共與社會組織以及藝術與文化組織共六類，而實證指出，當股價指數上漲時，也就是景氣繁榮時期對於教育機構的捐贈影響較多。除此之外，也發現景氣好與壞對於捐贈行為是存在不對稱影響的，在景氣衰退時，捐贈的影響不及當景氣繁榮時的捐贈影響。 12.

(20) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 不對稱文章中，有許多文獻是在探討股票報酬之相關議題，如邱建良、姜淑美和翁百郁（2006）將工業生產指數年變動率作為經濟指標，並探討美國、英國及法國之股價與景氣循環的關係。其研究結果發現景氣波動對三國的股價有不對稱性的影響，對美、英兩國而言，景氣衰弱時，股價年報酬率的下降程度大於景氣繁榮時股價上揚的程度；而法國就有不一樣的結果，景氣好時股票價格年報酬率上升的程度大於景氣差時股票價格下跌的幅度。又如蘇欣玫、鄒易凭和邱建良（2008）討論預期及非預期的貨幣政策對美國、日本、加拿大、英國的股票報酬是否有不對稱性影響。此篇. 政治大非預期的利率波動對美國股票報酬來說確實存在不對稱性，而且也顯示出立. 利用金融業隔夜拆款利率當作貨幣政策的代理變數，其結果發現，預期與. 預期的貨幣政策會改變投資人的投資行為，但對日本而言，貨幣政策的執. ‧ 國. 學. 行對日本股市沒有顯著的效力。. ‧. y. Nat. 許多文獻中僅探討關心之變數是否具有不對稱性，卻沒有進一步地討. er. io. sit. 論不對稱性的種類與形式，故張倉耀和王譯賢（2010）以我國西元 1980 至 2008 年季、年資料，利用 Triples 檢定來檢視臺灣景氣循環是否存在不對. al. n. v i n Ch 稱性並且區分不對稱性的形式。由季、年資料實證結果表示，臺灣景氣循 engchi U. 環並不存在深度或陡度不對稱性，即代表高峰與谷底的平均值的差異並沒有顯著的不同，而在景氣繁榮期與衰退期在速度與期間上也並無差異。. 13.

(21) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 第三章台灣經濟與政府支出概況. 第一節. 我國經濟概況. 本節將簡單介紹我國近代從 1950 年代至今的經濟概況與重大經濟建設。1950 年代的展開伴隨著國共內戰與中華民國政府的遷台，而在經濟方面，政府強調進口替代政策，其目的是希望促進我國相關工業產業的蓬勃發展。另一方面，國營事業對台灣的經濟一直都是強力的支撐，而在此時，. 政治大. 政府開始積極引導台灣民間將資金投入工業生產，來促進公營事業的民營. 立. 化。同時，政府也利用土地改革，穩定了農業並扶植工業與中小企業，促. ‧ 國. 學. 使台灣經濟不但發展迅速，並且大量減少了佃農的情況。有了 1950 年代的經濟基礎，以及美國對中華民國援外法案（Foreign Assistance Act），1960. ‧. 年代的台灣民生情形已大幅改善，並且同時政府施行了大量的經濟計劃來. y. Nat. sit. 建設台灣，包括「第三期臺灣經濟建設四年計畫」、「第四期臺灣經濟建設. n. a. i n U. 業、低廉的工資代工等經濟政策來增加出口。 l. Ch. engchi. er. io. 四年計畫」、「第五期臺灣經濟建設四年計畫」。另外，也採取了工業取代農. v. 在 1970 年代，兩次的石油危機和全球性的不景氣，讓依賴國外貿易的台灣經濟受到嚴重的衝擊。而在 1973 年，我國推動了備受人民矚目的「十大建設」，其施行期間為 1973 至 1978 年，在這五年內，投資的金額高達兩千多億元，而在石油危機時期的時候，十大建設的投資剛好彌補了當時民間不足的支出，讓我國在受到石油危機的衝擊力影響較小。於 1978 年，我國又展開了「十二項建設計畫」，此計畫與十大建設都屬於台灣的基本建設，但十大建設比較著重在重化工業的發展，十二項建設則加入了農業、文化、區域發展等方面的計畫，奠定了我國許多產業的基礎。而 1980 年代 14.

(22) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 是台灣歷史上一個重要的時期，產業結構從農業慢慢發展至輕重工業、教育的普及、股價指數突破萬點等，而也就在此年代，台灣與南韓、香港以及新加坡被冠上「亞洲四小龍」的頭銜，讓台灣成為經濟發展的地區。. 而在 90 年代，台灣的經濟情況已不如過去，1990 年的股市大崩盤、波灣戰爭使得國際油價的上漲，都間接、直接地對台灣經濟造成不容小覷的衝擊。而在 1991 年時，政府推動了國家建設六年計劃，包含的內容有國防、教育、勞工及環保等等，但以經濟層面居多。圖 3.1.1 是台灣 1990 至. 政治大屬於正的成長，除了 2001 與 2009 兩年例外。2001 年中負值的產生，其可立. 2011 年的經濟成長率趨勢圖，由此圖可觀察出經濟成長率歷年來大部分都. 能造成的原因可歸咎於 2001 年由於全球高科技產品市場大幅萎縮，讓臺. ‧ 國. 學. 灣的電子產業產生巨大的影響，而經濟成長率在 2001 年的第一季雖然增. ‧. 長 0.95％，但是第二季衰退 2.98％，接著在第三季時更衰退 4.11％，又加. y. Nat. 上美國 911 恐怖攻擊事件影響臺灣的經濟體系，使第四季之經濟成長率繼. er. io. sit. 續衰退 0.36%，其失業率也攀升至 4.57%。另外，在 2007 年過後，經濟成長率明顯地急速下降，其原因在於 2008 年發生全球性的金融風暴，美國經. al. n. v i 2 n 中只剩下摩根士丹利以 Ch 歷了 2007 年的次級房貸的問題，讓華爾街五巨頭 engchi U 1. 及高盛集團存活，而越來越多的問題對美國經濟產生巨大的衝擊，進而連帶地讓全球的經濟也跟著重創，而臺灣也跟著受創，經濟成長率由 2007 年的 5.98%降至 2008 年的 0.73%，甚至在 2009 年經濟成長率呈現負 1.81%。而由趨勢圖也可觀察到在 2010 年時，經濟成長率為近 20 年來成長幅度最大的年度，經濟成長率高達 10.76%，原因在於臺灣與中國大陸簽訂海峽兩. 次級房貸（subprimemortgage）是指對信用品質較差的借款人承作的房貸，或以原有房屋貸款再融資的房屋貸款，因違約風險較高，借款利率也比較高。 2 華爾街五大巨頭為美林（Merrill Lynch）、摩根士丹利（Morgan Stanley）、高盛集團（Goldman Sachs）、雷曼兄弟（Lehman Brothers）以及貝爾斯登(Bear Stearns)。 15 1.

(23) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 岸經濟合作架構協議（Economic Cooperation Framework Agreement，ECFA），促進海峽兩岸之交易並且帶動臺灣經濟的發展。. 單位：％ 12. ECFA 簽訂 10 8 6 4 2 0. 立. 學. -4. 科技泡沫經濟成長率. 資料來源：中華民國統計資訊網. n. al. er. io. sit. y. Nat. 圖 3.1.1：台灣經濟成長率趨勢圖. 全球金融風暴. ‧. ‧ 國. -2. 政治大. Ch. engchi. 16. i n U. v.

(24) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 第二節. 一、. 政府支出概況. 基本介紹. 依照我國《財政統計年報》將政府支出依照政事別分類可分為九大項，其較詳細的分類可參考表 3.2.1。各級政府支出於民國 76 年度以前，社會福利支出、社區發展及環境保護支出及退休撫卹支出三者只歸納在社會安全及退撫支出中，而在民國 76 年度之後將社會安全及退撫支出細分為三大項，沿用至今。. 立. 政治大. ‧ 國. 各級政府支出. 政權行使、國務、行政、立法、司法、考試、監察、民政、外交、財務、邊政、僑務等支出. 國防支出. 國防支出. 退休撫卹支出. sit er. 農業、工業、交通及其他經濟服務支出. 社會保險、社會救助、福利服務、國民就業、醫療保健等支出. al. n. 社區發展及環境保護. 教育、科學、文化支出. io. 社會福利支出. y. Nat. 教育科學文化支出. 支出. ‧. 一般政務支出. 經濟發展支出. 細項科目. 學. 表 3.2.1：政府支出政事別分類. Ch. 社區發展、環境保護等支出. engchi. i n U. v. 退休撫卹給付、退休撫卹業務支出. 債. 務支出. 債務利息、還本付息事務等支出. 雜. 項支出. 專案輔助支出、平衡預算輔助支出、第二預備金、其他支出. 資料來源：財政統計年報. 而我國憲法中也有對政府支出加以規範，如憲法第一百六十四條：「教育，科學，文化之經費，在中央不得少於其預算總額百分之十五，在省不得少於其預算總額百分之二十五，在市縣不得少於其預算總額百分之三十五。其依法設置之教育文化基金及產業，應予以保障。」此法條之建立背景原為當時教科文事業未受重視，且文盲比率非常之高，並且希望各級政 17.

(25) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 府能發展教育科學文化事業。但隨著時代的變遷、教育的普及程度越來越高，此法條之重要性不如從前，且造成政府在編列支出時產生排擠的現象，無法有效地將支出花在刀口上，形成僵化。而經過長久的爭論，於民國八十六年七月二十一日修正公布之憲法增修條文第十條第八項規定：「教育、科學、文化之經費，尤其國民教育之經費應優先編列，不受憲法第一百六十四條規定之限制。」此憲法增修條文讓政府支出能更有利地分配資源。. 表 3.2.2 為我國 2002 至 2011 年各級政府支出占總支出之結構，由表. 政治大化，增加最多的項目為教育科學文化支出，增加 2.12 百分點；減少最多的立. 中可知，近十年每一項支出沒有太大的變化，而比較 2002 與 2011 年之變. 項目為債務支出，減少了 3.34 百分點。從歷年來之結構比來看，我國支出. ‧ 國. 學. 細項占總支出比例最大之項目為教育科學文化支出，其次為經濟發展支出，. ‧. 而社會福利支出位居第三。另外，值得注意的是於 2009 年，經濟發展支出. y. Nat. 之比例超過了教育科學文化支出，其可能的原因為在 2008 年美國發生次. er. io. sit. 級房貸進而引發全球金融風暴，其影響持續至 2009 年，我國政府採行振興內需之方式，並且由行政院主導「振興經濟新方案」，於 2009 年開始之未. al. n. v i n Ch 來四年擴大公共建設、產業再造、都市硬體更新等，希望能降低此金融危 engchi U 機之影響力。. 18.

(26) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 表 3.2.2：各級政府各項支出占總支出比重單位：％. 10.50 10.74 11.27 10.80 10.60 11.17 11.19 11.15 11.18 11.06. 20.41 20.94 20.91 20.65 21.90 21.51 21.14 21.77 21.59 22.52. ‧ 國 Nat. io. 18.09 18.39 18.78 15.44 16.74 18.45 22.54 20.14 a18.13 l. n. 資料來源：財政統計年報. 立 18.89. 政治大. Ch. y. 15.19 14.97 14.91 14.92 15.59 15.02 14.96 13.38 14.35 14.39. 社區發展及社會福利支環境保護支出出 15.09 3.34 15.65 4.06 15.48 4.23 15.61 4.39 16.72 4.01 16.25 3.81 15.71 3.51 14.55 3.43 16.18 3.48 17.10 i v3.40. sit. 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011. 經濟發展支出. er. 教育科學文化支出. ‧. 國防支出. 學. 年度. 一般政務支出. n engchi U. 19. 退休撫卹支出 7.97 7.82 8.00 8.36 8.90 8.76 8.63 7.69 7.83 8.15. 債務出 7.97 7.20 6.21 5.79 6.25 6.09 5.75 4.85 4.66 4.64. 支. 雜項出 0.64 0.53 0.59 0.71 0.59 0.65 0.68 0.65 0.58 0.60. 支.

(27) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 二、. 我國政府支出與景氣之關係. 本研究利用 1960 至 2011 年之政府支出資料，表 3.2.3 為近 30 年來各級政府支出詳細數值。由歷年總支出可看出其趨勢逐年增加。1989 年首度突破 1 兆元，在 1999 年也首度突破 2 兆元，而 2011 年為 2.61 兆元。若我們將表 3.2.3 的資料與失業率以圖方式做比較，能更清楚地了解支出與景氣之間的關係。. 圖 3.2.1 為各級政府總支出與失業率之趨勢圖，很明顯地可看出支出. 政治大. 有持續上升的趨勢，而近年來在 2001 以及 2009 年有較為突出的增加。其. 立. 影響之原因分別為 2001 年所遭遇的科技泡沫和美國 911 恐怖事件還有. ‧ 國. 學. 2009 年所發生的美國次級房貸、金融風暴，其兩者簡介已在前面提到，都是失業率極高而總支出增加的現象。. ‧ y. Nat. sit. 另外，由於臺灣為已開發國家，民眾素質普遍提升，生育率降低以及. a. er. io. 高齡化問題也日趨重要，所以人民對於有關社會福利方面之議題越來越關. n. v 心，使政府不得不在這方面有更好的規劃。圖 3.2.2 i為總社會福利支出與失 l. n U engchi 業率之趨勢圖，於此其社會福利相關支出為社會福利支出、社區發展及環. Ch. 境保護支出以及退休撫卹支出三者加總，方便與 1986 年以前一起比較。由趨勢圖可看出從 1989 年開始，福利支出成長的速度非常快，可見從 1980 年代後期，臺灣已開始大幅注意社會福利的重要性。而在 1997 年後，除了在 2001 年有特別增加外其餘皆緩慢地成長，此年也顯示出在失業率大幅度上升的時候，總社會福利支出大幅擴張。. 20.

(28) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 表 3.2.3：各級政府支出金額年度. 總支出. 一般政. 國防. 教育科學. 經濟發. 社會福. 務支出. 支出. 文化支出. 展支出. 利支出. 單位：百萬元. 社區發展及環境保護支出. 退休撫債務. 雜項. 卹支出支出. 支出. 487,253. 50,137. 119,641. 87,422. 147,480. 71,819. 2,391. 8,364. 1983. 489,894. 54,480. 134,155. 96,267. 121,184. 75,789. 4,197. 3,823. 1984. 506,224. 53,648. 123,418. 98,564. 138,613. 81,962. 5,657. 4,363. 1985. 546,338. 61,968. 135,243. 111,522. 138,021. 88,743. 6,032. 4,809. 1986. 616,718. 70,077. 153,588. 129,018. 154,534. 99,265. 5,394. 4,841. 1987. 641,911. 72,074. 148,798. 133,700. 171,364. 37,085. 18,266. 47,724. 6,989. 5,911. 1988. 726,468. 80,222. 160,375. 147,183. 192,406. 55,169. 21,883. 55,242. 8,000. 5,988. 1989. 1,207,351. 97,299. 187,908. 205,001. 541,385. 65,488. 26,104. 61,983. 10,701. 11,483. 1990. 1,097,518. 125,786 210,974. 227,271. 31,248. 76,246. 16,755. 10,749. 1991. 1,275,613. 153,278 227,099. 33,089. 88,320. 33,398. 12,492. 1992. 1,561,930. 198,348 239,398. 96,207 治政 322,087 117,772 288,077 大 324,834 461,821 135,040. 63,042. 94,975. 33,936. 10,537. 1993. 1,756,306. 208,961. 350,351. 545,651 145,759. 72,163. 102,076 63,894. 13,941. 1994. 1,826,367. 216,069 321,821. 382,197. 468,080 158,523. 81,543. 學. 111,237 75,179. 11,717. 1995. 1,910,066. 222,403 269,960. 357,487. 438,152 231,766. 65,309. 118,121 194,890. 11,978. 1996. 1,843,786. 243,973 284,926. 374,401. 329,135 290,002. 68,035. 137,118 106,061. 10,135. 1997. 1,878,764. 244,757 291,920. 375,822. 295,035 294,982. 68,614. 179,723 115,630. 12,280. 1998. 1,992,593. 257,265 312,286. 335,012 282,767. 74,850. 187,673 115,896. 15,331. 1999. 2,050,004. Nat. 411,513. 279,113 286,571. 429,127. 351,103 280,452. 90,310. 180,582 140,910. 11,836. 2000. 2,093,957. 312,022 238,505. 436,740. 316,596 354,539. 70,735. 176,720 180,168. 7,933. 2001. 2,271,755. 328,736 247,597. 109,597 175,722 171,565. 12,687. 2002. 2,144,994. 325,815 225,243. 170,988 170,966. 13,652. 2003. 2,216,514. 331,885 237,946. 173,223 159,667. 11,726. 2004. 2,245,047. 334,797 253,019. 469,544. 412,870 347,557. 95,008. 179,665 139,331. 13,254. 2005. 2,291,999. 341,874 247,472. 473,243. 430,476 357,762. 100,704 191,531 132,639. 16,298. 2006. 2,214,226. 345,237 234,699. 484,827. 341,944 370,303. 88,849. 196,963 138,331. 13,072. 2007. 2,290,169. 343,950 255,854. 492,625. 383,298 372,202. 87,282. 200,677 139,380. 14,901. 2008. 2,343,585. 350,500 262,150. 495,515. 432,335 368,136. 82,157. 202,228 134,697. 15,867. 2009. 2,670,898. 357,412 297,746. 581,535. 601,896 388,562. 91,639. 205,291 129,484. 17,333. 2010. 2,566,804. 368,420 286,929. 554,254. 517,039 415,356. 89,388. 201,002 119,615. 14,801. 2011. 2,612,947. 376,015 288,969. 588,555. 473,801 446,922. 88,792. 213,039 121,120. 15,735. y. sit. io. n. al. er. ‧ 國. 立 253,511. 302,281. ‧. 1982. v i 437,756 405,257 323,615 71,702 n Ch U e n400,910 464,186 g c h i346,911 90,061 430,078. 398,792 396,981. 資料來源：財政統計年報註：2000 年資料為 1999 年下半年與 2000 年之 1.5 年資料，故將原始數值除以 1.5 所得表中數值。. 21.

(29) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 單位：百萬. 單位：%. 3000000. 7. 2500000. 6 5. 2000000. 4 1500000 3 1000000. 2 1. 0. 0 1960 1962 1964 1966 1968 1970 1972 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010. 500000. 治政大資料來源：財政統計年報，總體統計資料庫立圖 3.2.1：總支出與景氣波動趨勢各級政府總支出總計. ‧ 國. 700000. sit. io. al. n. 400000. er. 500000. y. Nat. 600000. 300000 200000. 單位：%. ‧. 800000. 學. 單位：百萬. 失業率. Ch. engchi. i n U. v. 7 6 5 4 3 2. 0. 0 1966 1968 1970 1972 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010. 1. 1960 1962 1964. 100000. 總社會福利支出. 失業率. 資料來源：財政統計年報，總體統計資料庫. 圖 3.2.2：總社會福利支出與景氣波動趨勢. 22.

(30) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 第四章實證模型. 本文欲研究我國總體景氣波動對政府支出之影響，並將景氣分為衰弱期與繁榮期，進一步探討我國政府支出在景氣好壞時，是否有不對稱性的影響。本研究以失業率做為我國政府支出的景氣指標變數，並且加入其他相關變數，探討其影響程度與方向。. 第一節. 研究方法與實證模型政治大. 立. ‧ 國. 學. 本節將討論本研究的研究方法與實證模型。本文探討的範圍從 1960 至 2011 共 52 年的時間序列資料。首先，在這較長的時間序列資料中進行. ‧. 檢測，看被解釋變數是否存在結構性斷裂（structural breaks）的影響。接著，. sit. y. Nat. 在模型中，必須確定各變數為定態（stationary），且殘差必須符合白噪音. n. al 分析，並且進一步觀察是否有不對稱性的影響。 Ch. 一、. engchi. er. io. （white noise）之條件，而確定變數資料為定態後將利用計量模型進行實證. i n U. v. 結構性斷裂. 在時間序列的資料中，特別是在較長的期間裡，可能會因為某個時間點有重大的因素發生，使得樣本變數在結構上發生改變，為了促使模型在分析上能有更完整的估計並且降低估計的錯誤，在探討時間序列的模型上，應考慮是否有結構性斷裂。. 23.

(31) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 本文在探討結構性斷裂所採用的方法為移動式 Chow 檢定（QuandtAndrews Breakpoint Test），此方法與 Chow 檢定不同的地方是在執行 Chow 檢定時，我們需要選擇一個有可能產生結構斷裂的時間點，才可進一步估計。也就是說，當我們認為某個時間點可能有結構性斷裂而進行 Chow 檢定，但這主觀上的選擇可能會發生兩種錯誤：第一種就是原本沒有結構性斷裂卻認定有結構性斷裂，第二種就是有結構性斷裂卻認定沒有結構性斷裂。而影響的結果將可能造成無法拒絕 Chow 檢定的虛無假設，或者虛擬變數在估計上有不顯著的結果。為了避免這些問題，如果將樣本. 政治大. 資料的每個時間點都做一次檢定，再從檢定結果中找出最有可能發生結構. 立. 性斷裂的時間點，就可以減少主觀上認定的錯誤。. ‧ 國. 學. 而移動式 Chow 檢定的基本理論為在某段時間  0 , 1  內，將每個時間. ‧. 點皆做一次檢定，並且計算出每個點的 Chow 統計量，接著從中找尋最大. y. Nat. sit. 的 Chow 統計量，然後將此統計量來做檢定，我們稱此統計量為 sup-F 統. er. io. 計量。而在實務上，我們會設定  0  T 以及  1  1   T，其中 T 為總樣本數。. n. a. iv. 而在 Hansen（2001）時將l 設為 C 5%，也就是說透過n 5%的修整（trimming），. hengchi U. 我們將在樣本中 90%的部分尋找可能發生結構性斷裂的時間點。具體的迴歸模型如下：. yt    yt 1   0 Dt ( )   1 Dt    yt 1   et. 令 F   代表變動點為  時的 Chow 量，則對於所有  0     1 ，. sup  F  maxF ( 0 ), F ( 0  1), F ( 0  2),..., F ( 1  1), F ( 1 ) 24.

(32) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 而 sup-F 統計量的漸近分配取決於受檢定之參數個數以及樣本的修整大小兩個因素。. 二、. 單根檢定（unit root test）. 本研究所用的變數為時間序列性質的總體經濟資料，所以在將變數放入回歸模型前，必須確定資料為定態。所謂的定態資料即表示當該變數受到外在干擾後會返回平均值，也就是說外在干擾的因素對該變數只有暫時. 政治大. 性的影響。反過來說，某一變數在受到外在干擾的影響為永久效果的就稱. 立. 為非定態（non-stationary），若將非定態的資料進行迴歸分析，就可產生假. ‧ 國. 學. 性回歸（spurious regression）的問題。而若要檢定變數是否為定態，就必須進行單根檢定，本文將利用 Dickey and Fuller（1979）介紹的 ADF 檢定來. ‧. 檢驗變數是否為定態。此檢定方法依照有無截距項或時間趨勢，其檢定可. y. Nat. n. al. 1.. Ch. 不含截距項與時間趨勢：. n. Yt  bYt 1    t Yt 1   t. engchi. t  1,2.... t 1. 2.. 含截距項，但不含時間趨勢：. n. Yt   0  bYt 1    t Yt 1   t. t  1,2.... t 1. 25. er. io. 勢；第三為含截距項與含時間趨勢，介紹如下：. sit. 分為三種，第一為不含截距項與時間趨勢；第二為含截距項但不含時間趨. i n U. v.

(33) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 3.. 含截距項且含時間趨勢：. n. Yt   0   1T  bYt 1    t Yt 1   t. t  1,2.... t 1. 其中  0 為截距項，T 為時間趨勢， b 、 為參數，而  為誤差項。而上述三種模型的虛無假設為 H 0 : b  0 ，對立假設為 H 1 : b  0 。若檢定出的結果拒絕虛無假設，即表示此時間序列變數為定態資料；反之，若檢定的結. 政治大除時間序列資料的單根及趨勢問題，可用的方法為將資料做差分處理，或立. 果沒有拒絕虛無假設，即表示此時間序列變數為非定態資料，所以必須消. ‧ 國. 學. 者以比率的方式處理，本文選用後者的方法。利用 H-P 濾波器（HodrickPrescott filter）先求出變數之趨勢，再以比率的方法解決資料單根的問題。. ‧. Nat. y. Hodrick-Prescott filter. er. io. sit. 三、. n. a l and Prescott (1997) 所提出，其主要目的為分 H-P 濾波器是由 Hodrick iv. n U engchi 離時間序列長期趨勢及與波動，並將時間序列變數之趨勢平滑化，以及極. Ch. 小化波動的部分，其模型如下：. yt  X t  Ct. 假設 yt 為一時間序列資料，且可被分解為長期趨勢 X t 和循環波動 C t 兩部分，H-P 濾波器即在下列最適化模型下，找出 X t 的最適解：. 26.

(34) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 2. T T  min  Ct2     X t 1  X t    X t  X t 1  ,   0 t 2  t 1 . 其中 T 為樣本數而  為主觀給定的平滑參數，依照不同的  值大小不同，估計出的趨勢值平滑程度也就不同。當  值趨近於 0 時，其長期趨勢值與原來數列差距不大；反之，當  趨近於無限大時，其長期趨勢值趨近於線性，也就表示，當  值越大，時間趨勢的數列越平滑。而  的選定，依照 Hodrick and Prescott (1997) 提出若變數屬於月資料，則   14,400；若變. 政治大. 數屬於年資料，則   100 ，而本研究資料屬於年資料，故採用   100 。. 立. ‧ 國. 學. 將非定態時間序列變數用 H-P 濾波器算出趨勢值後，在計算出原始值偏離趨勢值的比率，利用算出來的偏離比率分別代入迴歸式中進行實證分. ‧. 析。其偏離比率的定義：. n. engchi. er. io. Ch. sit. y. Nat. al. Vt  Vtrend ,t Vˆt  Vtrend ,t. i n U. v. 其中 Vt 為原始資料的數值， Vtrend ,t 代表當期的長期趨勢值，而 Vˆt 則是計算出的偏離比率，並且將變數算出之比率利用 ADF 檢定檢驗是否還存在單根問題。. 27.

(35) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 四、. 實證模型設定. 本研究欲探討總體景氣波動對我國各級政府支出的影響，且將景氣分成繁榮期與衰弱期，進一步地看是否有不對稱的影響。在景氣指標的部分，許多文獻都採用不同的經濟變數當成景氣指標，例如國內實質生產毛額、股價指數、失業率以及工業生產指數等，本研究參考 Wu and Chung（2010）與許雯（2010）採用失業率當作本文的經濟景氣指標變數。除了探討各級政府總支出外，另外討論了一般政務支出、經濟發展支出以及社會福利支. 政治大一步地利用移動式 Chow 檢定來檢測此三種支出是否存在結構性斷裂，並立. 出三者是否會受到失業率的影響和影響方向。如總支出一樣，本文也會進. 將此因素納入迴歸模型裡，在來探討是否有不對稱之影響。. ‧ 國. 學 ‧. 除了分析景氣指標變數對各級政府總支出的影響外，另外本研究也將. y. Nat. 納入其他變數，期望能使整體模型能更加完整。故將失業率（un）視為經. er. io. sit. 濟景氣指標變數，並考慮人口數（pop）、稅課收入（tax）、公債收入（debt）、農業產值份額（agri）以及一虛擬變數（vote），此虛擬變數為在立委以及. al. n. v i n C h1，其餘年度是為總統選舉之前一年與當年是為 0。以上變數均利用 engchi U. ADF. 檢定是否為定態，若檢測出來為非定態變數，即利用 H-P 濾波器算出之趨勢值，並且算出該變數的偏離比率，再代入迴歸模型中。. 1.. 各級政府總支出. 首先，本文將以各級政府總支出（sumexp）為被解釋變數，將失業率視為景氣指標當作解釋變數並加入其他變數，另外，將各級政府總支出做移動式 Chow 檢定，檢測是否存在結構性斷裂，故於模型中納入一虛擬變數（qa1），其虛擬變數為當檢測出某個時間點有結構性斷裂時，則包含該 28.

(36) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 時間點之後之時間皆為 1，該時間點之前視為 0，探討結構性斷裂是否對總支出有顯著影響，其模型一如下：. sum exp t   0   1unt   2 popt   3 taxt   4 debt t   5 agrit   6 vote   7 qa1   t. 其中  0 為截距項，  t 為誤差項， t 為期數。. 除了上述模型討論經濟景氣指標與其他變數對政府總支出的影響外，. 政治大在分析不對稱性影響前，必須將景氣分為景氣繁榮與景氣衰退，本文所採立我們將進一步地探討在景氣好與壞之下對政府總支出的不對稱性影響。而. ‧ 國. 學. 用的方式是利用 H-P 濾波器將景氣指標估算出趨勢值，並以此趨勢值當作景氣好與壞的劃分。以本研究來說，失業率為經濟景氣指標變數，若當. ‧. 年失業率原始值大於當年估算出的失業率趨勢值，即表示當年為景氣衰退. sit. y. Nat. 期（ unt ）；反之，若當年失業率原始值小於當年估算出的失業率趨勢值，. er. io. ，而此方式已將景氣好壞分開討論，故將即表示當年為景氣繁榮期（ unt ）. al. n. v i n Ch 取絕對值，目的為單純討論其偏離程度。也就表示，當景氣衰退 engchi U. unt 與 unt. 期間，若偏離程度越高即代表景氣越差；當景氣繁榮期間，若偏離程度越高即代表景氣越好。故將失業率取偏離比率並取絕對值，其定義如下：.  un if unt  0  unt   t  0 if unt  0. and.  un if unt  0  unt   t  if unt  0 0. 故將景氣波動的因素納入至模型一得出模型二，來看景氣好壞對各級政府總支出的影響。模型二如下： 29.

(37) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. sum exp t   0  1unt   2 unt   3 popt   4 taxt   5 debtt   6 agrit   7 vote   8 qa1   t. 將模型分成景氣好壞後，便可觀察 unt 與 unt 的顯著程度，並且利用 Wald test 設定其虛無假設為 H 0 :  1   2 ，檢驗 unt 與 unt 影響效果之對稱性，若拒絕虛無假設，即表示失業率對於政府總支出有不對稱性的影響；若不拒絕虛無假設，就表示失業率對於政府總支出沒有不對稱性的影響。. 各級政府細項支出. 立. 政治大. 學. ‧ 國. 2.. 本文除了探討景氣對政府總支出的影響外，亦也對細項政府支出稍作討論，由第三章第一節的介紹，各級政府是九小項的支出加總而得，而從. ‧. 這些細項中選取三項支出另作探討，此三項分別為一般政務支出（admexp）、. y. Nat. sit. 經濟發展支出（ecoexp）以及總社會福利支出（benexp）3。首先，我們還. a. er. io. 是將失業率當作景氣指標變數，以及將可能影響總支出的其他解釋變數加. n. iv 入至迴歸式中，並且利用移動式 Chow 檢定分別對三項支出檢測是否有結 l. n U engchi 構性斷裂。最後，將景氣指標變數劃分成繁榮期與衰退期而分別得出模型. Ch. 三、四及五，如下：. adm exp t   0  1unt   2 unt   3 popt   4 taxt   5 debtt   6 agrit   7 vote   8 qa 2   t. 3. 此總社會福利支出為社會福利支出、社區發展及環境保護支出以及退休撫卹支出三者加總。 30.

(38) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. eco exp t   0  1unt   2 unt   3 popt   4 taxt   5 debtt   6 agrit   7 vote   8 qa3   t. ben exp t   0  1unt   2 unt   3 popt   4 taxt   5 debtt   6 agrit   7 vote   8 qa 4   t. 並將此三種政府支出與前述政府總支出之處理方式相同，利用 Wald test 設定其虛無假設為 H 0 :  1   2 ，檢驗 unt 與 unt 影響效果之對稱性，若拒. 政治大絕虛無假設，就表示失業率對於政府細項支出沒有不對稱性的影響。立. 絕虛無假設，即表示失業率對於政府細項支出有不對稱性的影響；若不拒. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 31. i n U. v.

(39) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 第二節. 變數說明與資料來源. 在探討總體景氣波動對政府支出的影響，並且分析在景氣好壞時政府支出是否有不對稱的現象。本研究利用 1960 至 2011 年之資料進行實證分析，由於橫跨的時間較長，在這段期間內，由於有關我國政府的統計資料多數按照當時年度的認定而編製，所以在討論各個變數之前，先簡單介紹我國年度計算方法以及本文如何認定。. 治政大從 1960 至 2011 年之間我國的會計年度發生一次的轉變，此轉變發生立. 在西元 2000 年，原因是由於新舊會計年度的不同所造成的。在 1960 至. ‧ 國. 學. 1999 年這段期間，我國政府以當年度的七月一日開始至次年六月三十日為. ‧. 一個年度，而為了使會計年度能與曆年制相同，故在 1999 年七月至 2000. sit. y. Nat. 年年底為銜接期，此較長期間的資料皆視為 2000 年，為了在進行實證分析時利於處理，本文參考李日聰（2006）的方式，將此銜接期的資料數值除. er. io. n. 以 1.5，並把處理過的數值視為 2000 年的資料，而在 a v 2001 年之後的資料. i l C n hengchi U 便與歷年制相同。而各個變數的資料來源以及設定介紹如下：一、. 各級政府總支出（包含細項的政府支出）. 此部分資料源自於《財政統計年報》中的各級政府歲出淨額，而年度的處理方式已於前面介紹過。而在有關社會福利支出方面，由於我國在西元 1987 年之前只有一個分類為社會安全及退撫支出，而在 1987 年之後分成三種支出細項，分別為社會福利支出、社區發展及環境保護支出以及退休撫卹支出。而在分析社會福利支出時，為了能與 1987 年以前年度配合， 32.

(40) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 故將有關社會福利的三個細項支出加總，方便進行實證分析。由於本文研究的期間較長，故資料皆會受到通貨膨脹率的影響，故本文依照行政院主計處公布之消費者物價指數作為通貨膨脹率，以 2011 年為基期，將各年度之資料轉換成實質資料進行實證分析。. 二、. 失業率. 失業率的資料來源於《中華民國人力資源調查統計年報》，失業率是. 政治大. 指失業人口佔勞動力的比率，而失業人口的定義為年滿 15 歲以上，同時具. 立. 有正在找工作、沒有工作以及可以工作三項條件者。Tayeh and Mustafa. ‧ 國. 學. （2011）檢測失業率對政府支出之影響，結果顯示兩者之間有顯著的正相關，而就直覺來看，當失業率越高時，政府為了緩和人民以至於使得政府. ‧. 支出增加來降低失業率。並參考 Wu and Cheng（2010）在進行不對稱分析. y. Nat. n. al. er. io. 的重要指標。. sit. 時，以失業率當成經濟景氣指標分析，故本文也利用此變數作為景氣好壞. 三、. Ch. 人口數. engchi. i n U. v. 年度總人口的資料來源於《中華民國人力資源調查統計年報》，本文利用此資料作為影響政府支出的變數。Tayeh and Mustafa （2011）以及 Okafor and Eiya（2011）皆發現人口數對政府支出有顯著的正向關係，而就政府支出而言，當人口數越多，政府就必須花更多的錢在人民上，故表示人口數越多，則政府支出必會增加。. 33.

(41) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 四、. 稅課收入. 此部分的資料來源取自於《財政統計年報》，如同各級政府支出的資料處理方式相同，將 2000 年之稅課收入數值除以 1.5 作為當年度的資料，並且利用各年度消費者物價指數將名目數值轉為實質數值進行分析。 Okafor and Eiya（2011）發現稅課收入對於政府支出有顯著正的影響，以直覺而言，政府在編製支出時，必會將稅收納入考量，故當稅課收入越多時，政府支出也將提高。. 立. 公債收入. 學. ‧ 國. 五、. 政治大. 公債收入資料的取得來源為財政部的「財政統計資料庫查詢」網站，. ‧. 並利用《財政統計年報》來查詢較早年度的資料，此收入的詳細名稱為「融. y. Nat. io. sit. 資收入－發行公債收入」。資料處理方面，本文依照前述作法將西元 2000. er. 年之稅課收入數值除以 1.5 作為當年度的資料，並且利用各年度消費者物. n. a. iv. l C 價指數將名目數值轉為實質數值進行分析。Okafor n and Eiya（2011）也發現. hengchi U. 公債收入對於政府支出是有正向顯著影響的，如同稅課收入，在政府欲將支出與收入達到平衡的情況下，當公債收入較高時，政府支出則會增加。. 六、. 農業產值份額. 農業產值之資料來源為《中華民國統計年鑑》，而農業產值占國內生產毛額之比率即為農業產值份額，此變數主要可代表一個國家的經濟產業結構。由資料顯示，1960 年的農業產值占國內生產毛額的比率為 26.35%， 34.

(42) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 至 2011 年已縮減為 1.75%，可見在我國的產業結構中已發生了明顯的變化。故本研究將農業產值份額引進本篇的模型中，希望探討一國的經濟產業結構的改變是否會影響一個國家的政府支出。而本文預期當農業產值份額越高則支出較高，由於此份額較高表示國家的產業結構以農業為主，而政府為了促進國家邁向工業化，則會增加政府支出來達成目標。. 七、. 虛擬變數. 政治大. 此虛擬變數的設立是由於詹富堯（2006）與鄭鴻儒（2007）皆探討我. 立. 國地方政府是否有存在政治循環現象，而且兩者所得出的結果一致，皆證. ‧ 國. 學. 實地方政府支出符合投機派政治景氣循環理論，此理論簡單的說就是政府在選舉期間為了贏得選票而大幅擴張政府支出。本文欲探討立委與總統兩. ‧. 者較大規模的選舉是否會對政府總支出產生影響，並在這兩個選舉依照選. y. Nat. io. sit. 舉年度之當年與前一年度設定為 1，並讓其餘年度設為 0，並參考李日聰. n. al. er. （2006）所整理的有關立委與總統選舉的年份資料並加以更新，見表 4.2.1：. Ch. engchi. 35. i n U. v.

(43) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 表 4.2.1：立委及總統選舉年度選舉第一屆增額立委增補選第一屆增額立委增補選第一屆增額立委增補選第一屆增額立委增補選第一屆增額立委增補選第一屆增額立委增補選第二屆立法委員選舉第三屆立法委員選舉第四屆立法委員選舉第五屆立法委員選舉第六屆立法委員選舉第七屆立法委員選舉第八屆立法委員選舉第九屆總統選舉第十屆總統選舉第十一屆總統選舉第十二屆總統選舉第十三屆總統選舉. 政治大. 學 ‧. ‧ 國. y. Nat. io. er. 資料來源：參考李日聰（2006）整理之資料並加以更新. 選舉年度 1974 年 1977 年 1982 年 1985 年 1988 年 1991 年 1994 年 1997 年 2000 年 2001 年 2004 年 2008 年 2012 年 1996 年 2000 年 2004 年 2008 年 2012 年. sit. 立. 時間 1973 年 12 月 1976 年 12 月 1981 年 12 月 1984 年 12 月 1987 年 12 月 1990 年 12 月 1993 年 12 月 1996 年 12 月 1999 年 12 月 2001 年 12 月 2004 年 12 月 2008 年 12 月 2012 年 12 月 1996 年 3 月 2000 年 3 月 2004 年 3 月 2008 年 3 月 2012 年 3 月. al. n. v i n Ch 表 4.2.2 為整理各個變數的基本敘述統計，以及變數對被解釋變數的 engchi U. 預期影響符號，其樣本數從西元 1960 至 2011 年共 52 筆，而各個變數資料皆屬於總體的時間序列資料，故取得之方式主要是從行政院主計處統計的年報取得，分別有《財政統計年報》、《中華民國人力資源調查統計年報》以及《中華民國統計年鑑》。. 36.

(44) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 表 4.2.2：變數說明變數名稱. 代號. 各級政府總支出. 單位. 平均值. 最大值. 最小值標準差預期符號. sumexp 百萬元 1,011,899 2,670,898 12,193 960,566. 一般政務支出. admexp 百萬元. 135,778. 376,015. 1,408. 138,835. 經濟發展支出. ecoexp 百萬元. 215,975. 601,896. 1,692. 191,944. 總社會福利支出. benexp 百萬元. 247,170. 748,752. 839. 272,705. 2.78. 5.85. 1.23. 1.28. 失業率. un. %. 人口數. pop. 千人. 稅課收入. tax. 百萬元. 631,975. 1,710,617. 6,915. 600,701. +. 公債收入. debt. 百萬元. 69,558. 340,886. 0. 97,832. +. 農業產值份額. argi. %. 8.94. 28.54. 1.49. 8.00. +. 18,535.86 23,224.91 11,177 3,749.81. 註：此表之資料皆利用原始名目資料計算出。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 37. i n U. v. + +.

(45) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 第三節. 實證結果. 本節將利用我國 1960 至 2011 年之總體資料來探討總體景氣波動對政府支出之不對稱影響。而在進行不對稱性檢定前，欲先對被解釋變數的各級政府總支出、一般政務支出、經濟發展支出以及總社會福利支出進行移動式 Chow 檢定，觀察在這 52 年期間是否存在結構性斷裂。另外，本節也將對各變數進行單根檢定，確保各個變數為定態資料，並且透過複迴歸模型之最小平方法（ordinary least squares，OLS）進行實證分析。. 立. 結構性斷裂. 學. ‧ 國. 一、. 政治大. 由於本文所研究的年數較長，可能在這段期間內會因為某個時間點有. ‧. 重大的因素發生，使得樣本變數在結構上發生轉變，為了促使模型在分析. sit. y. Nat. 上能有更完整的估計並且降低估計的錯誤，故利用移動式 Chow 檢定對被. er. io. 解釋變數檢測是否有結構性斷裂。根據 Hansen（2001）的做法，將時間序. n. 列變數前後各扣除 5%之資料，並對剩下 90%之資料進行檢測，而在每一 a v. i l C n 時間點算出 F 值，接著選取 F h 值最大的時間點並判斷是否為顯著，若顯著 engchi U. 即為有可能發生結構性斷裂之時間。檢定之結果如下表 4.3.1：. 變數 admexp ecoexp benexp sumexp. 表 4.3.1：移動式 Chow 檢定結構性斷裂時間點西元 1993 年西元 1989 年西元 2002 年西元 1989 年. F值 20.23*** 16.21** 29.68*** 15.95**. 註： *、**、***表示在 10%、5%、1%顯著水準下，拒絕沒有結構性斷裂的虛無假設。. 38.

(46) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 接著，我們分別對此四支出為何有結構性斷裂的存在，希望找出影響因素，而在檢定移動式 Chow 檢定所放的變數，本研究利用實質支出來做檢測，也就是考慮過通貨膨脹率，來避免因通貨膨脹所檢驗出有結構性斷裂的可能。首先，就一般政務支出（admexp）來說，結構性斷裂發生在 1993 年，而此支出所包含的項目為政權行使、國務、行政、立法、司法、考試、監察、民政、外交、財務、邊政、僑務等較為行政上的支出，所包含的範圍非常廣泛，所以在判斷那些事件會影響至一般政務支出有結構性斷裂是較為困難的。而就經濟發展支出（ecoexp）來說，結構性斷裂發生. 政治大是指 1989 年之前的經濟建設及交通支出並加上事業基金及投資支出兩項立在 1989 年，根據《財政統計年報》表示，自 1989 年開始，經濟發展支出. 目之總和。故在當年，經濟發展支出的增加幅度比以往增加幅度明顯還來. ‧ 國. 學. 的大，所以可判斷此制度上的改變造成了此支出產生的結構性斷裂。. ‧. y. Nat. 另外，在總社會福利支出（benexp）方面，結構性斷裂發生在 2002. er. io. sit. 年。其推測原因可能為在 1999 年發生了 921 大地震以及 2001 年美國的 911 事件造成全球不景氣，造成我國經濟成長率呈現負向成長，因此在 2000. al. n. v i n Ch 以及 2001 年均投入大量相關的福利支出，並且接著在 2002 年時恢復至平 engchi U. 常水準，又加上當年美國經濟好轉，全球景氣明顯回升，我國景氣也跟著復甦，所以在 2002 年的福利支出有非常明顯的縮減，而透過移動式 Chow 檢定檢驗出此大幅度的減少支出是結構性斷裂最有可能的時間點。由表 4.3.1 可知，各級政府總支出的結構性斷裂時間點與經濟發展支出相同，而就圖 4.3.1 也可明顯看出，兩項支出的趨勢圖在 1989 年都有明顯的同步增加，故可推測各級政府總支出的結構性斷裂因素來自經濟發展支出的緣故。. 39.

(47) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 單位：百萬元各級政府支出總計. 總社會福利支出 800000. 3000000 2500000 2000000 1500000 1000000 500000 0. 600000 400000 200000 1996. 2000. 2004. 2008. 2000. 2004. 2008. 1992. 1996. 1988. 1984. 1980. 1976. 一般政務支出. 經濟發展支出 800000. 400000. 600000. 300000. 400000. 200000. 政治大 100000. 200000. 1992. 1988. 1984. 1980. 1976. 1972. 1968. 1964. 1960. 2008. 2004. 2000. 1996. 1992. 1988. 1984. 1980. 1976. 立. 0. 學. ‧ 國. 1972. 1968. 1964. 1960. 0. 圖 4.3.1：選樣支出之趨勢圖. ‧. 單根檢定. er. io. sit. y. Nat. 二、. 1972. 1968. 1964. 1960. 1960 1964 1968 1972 1976 1980 1984 1988 1992 1996 2000 2004 2008. 0. n. a 本研究所使用的變數皆為總體經濟時間序列性質之資料，而在許多研 iv. l C n U h 究發現總體經濟資料大部分為非定態性質，如果直接將原始值放入迴歸模 engchi 型進行分析，有可能會發生單根問題，故本文對選取之變數進行單根檢定。接著，對各個變數經過 H-P 濾波器的處理來去除短期的波動，並且推估長. 期的趨勢線，最後計算出原始值偏離趨勢值的比率。並將各偏離趨勢值比率在進行 ADF 單根檢定，所得結果整理至表 4.3.2：. 40.

(48) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 變數 sumexp admexp ecoexp benexp un pop tax debt argi. 表 4.3.2：各變數 ADF 單根檢定結果原始值 H-P 偏離比率變數模型 A 模型 B 模型 C 模型 A 模型 B 模型 C 1.89 -0.24 -2.13 sumexp -5.73*** -5.66*** -5.56*** 1.46 -0.08 -2.04 admexp -5.34*** -5.29*** -5.22*** -0.64 -1.94 -3.62** ecoexp -6.89*** -6.78*** -6.64*** 2.74 0.66 -1.91 benexp -6.22*** -6.10*** -4.35*** -0.46 -1.34 -1.96 un -4.30*** -4.26*** -4.22*** -0.23 -3.44** 2.92 pop -2.98*** -2.95** -2.91 2.46 0.04 -2.31 tax -7.86*** -7.74*** -7.45*** -1.32 -2.03 -2.42 debt -5.22*** -5.18*** -5.16*** -7.72*** -5.02*** -4.30*** argi -4.57*** -4.52*** -4.45***. 註：. 政治大. 1. 模型Ａ：不含截距項與時間趨勢，模型Ｂ：含截距項，模型Ｃ：含截距項與時間趨勢。. 立. 2. ADF 檢定為 t 統計量。. 3. *、**、***表示在 10%、5%、1%顯著水準下，拒絕存在單根的虛無假設。. ‧ 國. 學 ‧. 再進行 ADF 單根檢定時，如同前述所說，設立了三個模型，分別為模型 A，也就是不含截距項及時間趨勢的模型，模型 B 則表示含截距項但. y. Nat. io. sit. 不含時間趨勢，最後模型 C 表示其迴歸模型同時包括截距項及時間趨勢。. er. 由表 4.3.2 中可看出，各變數資料之原始值除了農業產值份額（argi）外，. n. a. v. l C 其餘皆屬於非定態資料。故將各變數利用 H-P 濾波器處理後並計算出偏離 ni. hengchi U. 趨勢值比率，而再一次地進行 ADF 單根檢定。由表 4.3.2 可發現，除了人口數（pop）在模型 C 還有單根的疑慮外，其餘變數經過處理後，在三種模型中皆沒有單根的問題。因此，我們將這些屬於定態變數的資料代入迴歸模型進行實證分析。. 41.

(49) 總體景氣波動對政府支出之不對稱影響. 三、. 相關係數分析（Analysis of correlation coefficient）. 在進行迴歸分析時，若解釋變數為兩個以上時，我們應確保解釋變數間沒有存在共線性（Multicollinear）的問題，亦即表示變數與變數之間不能存在高度的相關性，否則此迴歸式的解釋能力將可能產生誤差。計算出相關係數的值介於正負 1 之間，其絕對值越趨近於 1 即表示兩變數的關聯性越強；而數值越趨向於 0 即代表兩者的關聯性越弱。一般來說，若估算出的相關係數絕對值大於 0.8 時，即代表有嚴重高度的相關性。故在進行迴. 政治大其他解釋變數的相關係數分析，而表 4.3.4 是將景氣分為景氣好與景氣壞立歸分析之前，應先對各變數進行相關係數分析，表 4.3.3 為景氣指標變數與. 並與其他變數的相關係數分析。由表 4.3.3 和表 4.3.4 而知，不管是否將景. ‧ 國. 學. 氣分成好與壞，其兩兩解釋變數間的相關係數絕對值皆小於 0.8，故可確定. Nat. sit. 表 4.3.3：解釋變數相關係數分析. argi debt pop tax 1 al v i n -0.029 1 Ch e n g c h1i U -0.52268 -0.11725 0.249598 -0.21155 -0.1019 1 0.028477 -0.07068 -0.01152 -0.46227. n. er. io. argi debt pop tax un. y. ‧. 本研究所選取之解釋變數間沒有存在嚴重高度的共線性問題。. un. 1. 表 4.3.4：景氣繁衰下解釋變數相關係數分析 argi debt pop tax un+ un-. argi 1 -0.029 -0.52268 0.249598 -0.03058 -0.10035. debt. pop. tax. un+. 1 -0.11725 1 -0.21155 -0.1019 1 -0.11889 0.064168 -0.46106 1 -0.14528 0.110686 0.333233 -0.53799 42. un-. 1.