我國總體經濟政策有效性之比較: St. Louis模型之應用 - 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學系研究所碩士論文. 指導教授 : 黃明聖博士. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 我國總體經濟政策有效性之比較:. Nat. n. al. er. io. sit. y. ‧. St. Louis 模型之應用. Ch. engchi. i n U. v. 研究生 : 林毅智撰. 中華民國 104 年 7 月.

(2) 謝辭論文能在碩士兩年能順利完成，首先要感謝我的指導老師黃明聖老師，明聖老師平時有很多份內的事務要完成，但他在百忙之中安排時間，和我討論論文進度和教學論文寫作。而且明聖老師指導非常細心，我大學主修並非經濟專業，因此在這篇論文寫作上有很大的難度，明聖老師針對我的弱項，要求我研讀貨幣銀行學及國際金融，培養我的經濟直覺及對時事敏感度，使我克服了論文寫作上的一大困難，沒有明聖老師的悉心教導，我很難完成這篇論文。並且我要衷心感謝口委陳香梅老師和徐偉初老師，感謝他們能在學校工作忙碌之餘，撥空在周末前. 政治大. 來參加我的論文口試，給我的論文提出寶貴意見，使本篇論文更加完整，非常感. 立. 謝兩位老師。. 在大學時期，感謝數學系葉宗鑫老師，他不僅課上教學認真，課下還幫我解. ‧ 國. 學. 決課業上的問題，雖然最後我沒有聽老師的意見，向數學領域發展，但是老師經. ‧. 常鼓勵我:「找自己最喜歡的人生目標，去追尋吧!」。同時我要感謝黃建中老師，在大學的最後時光，我曾對未來人生感到茫然，但建中老師時常勉勵我:「你已經. y. Nat. sit. 拿到人生的鑰匙，只要向前走，未來還可以精彩。」，是他們讓我走出人生低谷。. n. al. er. io. 在碩士時期，我還要感謝系上連賢明老師，他不僅讓我擔任專任的統計助教. i n U. v. 和計畫助理，而且在傍晚時間時常邀請我爬山強健體魄、探討人生。感謝台研中. Ch. engchi. 心的芳盈、鈴宜、仲林助教和系上吳文傑老師，在值班時陪我聊天以及紓解課業壓力。謝謝每天陪我在學研趕論文的子玹、柏維、羅煒、立晨、千慈和湘媛同學，一起出遊的嘉恆、鈺琪、和家琪好夥伴，以及師出同門的俞賢和佳慧同學，能在碩士時期完成論文之餘獲得這麼精采的生活，在此深表感激。最後感謝在人生的求學生涯中，無時無刻陪伴著我的父母，如果沒有父母的支持，我一定沒辦法完成學業，如果沒有父母的引導，我便無法從人生中找到方向，感謝姐姐每天晚上聽我分享生活的點點滴滴，感謝兩位舅舅讓我在劦發公司實習，吸收業界的實務經驗。這篇論文能順利完成，多虧了你們在背後的默默支持。. II.

(3) 摘要本篇文章用縮減式迴歸來研究財政政策、貨幣政策、和貿易政策對國內政策有效性，以及比較朱衛華 (1990) 政府政策有效性是否和本文相同。本研究目的有以下兩點，第一、在小型開放經濟體系中，政府推動不同政策下，何種政策長期效果較強。第二、以縮減式迴歸探討不同政策下，其對產出影響。除此之外，從大多數文獻中財政政策與貨幣政策的有效性比較，貨幣政策為強而有效的政策，而在國內貨幣政策有效性是否優於財政政策?. 政治大性，因為目前常用向量誤差修正模型，所以本研究主要採用向量誤差修正模型，立. 本文使用傳統的 St. Louis 模型與向量誤差修正模型，估計不同政策的有效. 再者時間序列模型皆會檢定期間內是否發生結構性改變，本文採用 CUSUM 穩. ‧ 國. 學. 定性檢定後，可以發現在 2008 年第 3 季後發生結構性改變，推估其結構性改變. ‧. 的原因來自於金融海嘯。. y. Nat. 由於估計期間內出現結構性改變，因此參閱方惠蓉 (2002) 將結構性改變分. er. io. 融海嘯後。. sit. 段處理以利於分析結果，而本文將結構性改變分成兩段，分別為金融海嘯前與金. al. n. v i n 最後可以從實證得知，三種政策在金融海嘯前皆為正向的經濟影響，強度 Ch engchi U. 大小由高至低排序為財政政策、貿易政策和貨幣政策，而財政政策在金融海嘯後. 是負向的影響，但是貨幣與貿易政策卻是正向的影響，此外貨幣政策在金融海嘯後強度大小位居首位。. 關鍵字 : St. Louis 模型、VECM 模型、財政政策、貨幣政策、和貿易政策。. III.

(4) 目錄謝辭............................................................................................................................. II 摘要............................................................................................................................ III 第一章緒論 ................................................................................................................. 1 第 1.1 節研究背景............................................................................................... 1 第 1.2 節研究動機............................................................................................... 3 第 1.3 節研究架構與流程................................................................................... 4 第二章文獻回顧 ......................................................................................................... 6 第 2.1 節 St. Louis 方程式來源及估計方法 ....................................................... 6. 治政大第三章實證模型與變數分析 ................................................................................... 12 立第 3.1 節傳統的 St. Louis 模型 ........................................................................ 12. 第 2.2 節 2000 年之後計量模型的修訂............................................................ 10. ‧ 國. 學. 第 3.2 節向量誤差修正模型............................................................................. 13 第 3.3 節單根檢定............................................................................................. 14. ‧. 第 3.4 節判定模型的標準................................................................................. 17 第 3.5 節共整合檢定......................................................................................... 18. Nat. sit. y. 第 3.6 節變數敘述統計與趨勢......................................................................... 19. al. er. io. 第四章實證結果 ....................................................................................................... 25. n. 第 4.1 節傳統 St. Louis 模型估計 .................................................................... 25. Ch. i n U. v. 第 4.2 節單根檢定............................................................................................. 31. engchi. 第 4.3 節共整合檢定......................................................................................... 34 第 4.4 節估計結果............................................................................................. 37 第五章結論 ............................................................................................................... 56 第 5.1 節結論..................................................................................................... 56 參考文獻...................................................................................................................... 58 附錄一. 政策對產出之衝擊函數 ............................................................................. 64. 附錄二. 經季節調整後之變數實證結果 ................................................................. 66.

(5) 圖目錄圖 1.1. 台灣經濟成長率.............................................................................................. 2. 圖 1.2. 本研究架構流程.............................................................................................. 5. 圖 3.1. 國內生產毛額趨勢圖.................................................................................... 22. 圖 3.2. 財政政策變數趨勢圖.................................................................................... 22. 圖 3.3. 貨幣政策變數趨勢圖.................................................................................... 23. 圖 3.4. 貿易政策變數趨勢圖.................................................................................... 24. 政治大 CUSUM 穩定性檢定 ................................................................................... 38 立. 圖 4.1 CUSUM 穩定性檢定 ................................................................................... 27. 圖 4.3. 學. 圖 4.4. 政府支出趨勢圖............................................................................................ 52. ‧ 國. 圖 4.2. 重貼現率趨勢圖............................................................................................ 55 金融海嘯前財政政策對產出的衝擊反應............................................ 64. 附錄圖 1.2. 金融海嘯前貨幣政策對產出的衝擊反應............................................ 64. 附錄圖 1.3. 金融海嘯前貿易政策對產出的衝擊反應............................................ 64. 附錄圖 1.4. 金融海嘯後財政政策對產出的衝擊反應............................................ 65. y. sit. al. er. io. v i n 金融海嘯後貨幣政策對產出的衝擊反應............................................ 65 Ch engchi U n. 附錄圖 1.6. Nat. 附錄圖 1.5. ‧. 附錄圖 1.1. 金融海嘯後貿易政策對產出的衝擊反應............................................ 65.

(6) 表目錄表 3.1. 變數敘述統計.............................................................................................. 20. 表 4.1. St. Louis Equation 方程式檢定.................................................................. 26. 表 4.2. St. Louis Model 估計結果........................................................................... 29. 表 4.3. 變數的總和效果 (St. Louis Equation) ....................................................... 30. 表 4.4. ADF 單根檢定............................................................................................. 32. 表 4.5. Phillips-Perron 單根檢定 ............................................................................ 33. 表 4.6. Johansen 共整合檢定 .................................................................................. 35. 表 4.8. VECM 估計結果 ......................................................................................... 40. 學. ‧ 國. 表 4.7. 政治大 Johansen 共整合檢定 .................................................................................. 36 立選定最適落後期數...................................................................................... 42. 表 4.10. VECM 估計結果 ......................................................................................... 49. 表 4.11. 選定最適落後期數 ...................................................................................... 51. 表 4.12. 政府支出對經濟成長率的影響.................................................................. 52. 表 5.1. 政策對國內生產毛額之彈性...................................................................... 57. ‧. 表 4.9. er. io. sit. y. Nat. v i n VECM 估計結果C (經季節調整後之變數) .......................................... 66 hengchi U n. 附錄表 2.1. al. 附錄表 2.2 VECM 估計結果 (經季節調整後之變數) .......................................... 68.

(7) 第一章緒論第 1.1 節研究背景 Keynes 在 1936 年發表「就業、利息及貨幣之一般理論」，政府預算能控制國家的商品、勞務總體需求，而總體需求是由國民全體的消費、產業的投資、以及政府支出總和，在降低稅率下可以增加國民消費以及產業投資，在擴大政府開支下可以解決國內需求不足的問題。Friedman 主張政府預算影響金融市場、貨幣供給、以及利率，但政府赤字、剩餘不能決定總體需求。在財政政策不變下，穩. 政治大執行財政政策與貨幣政策的政策何者具有相對有效性與經濟穩定，一直以來立. 定的貨幣供給才能得到預期經濟效果。. ‧ 國. 學. 兩派學者主張不同觀點，因為他們認為不同國家具有不同指標性的意義，討論施行財政政策還是貨幣政策才能增進國家經濟成長及維持國內經濟穩定？從理論. ‧. 觀點延伸到近來的實證文章，不同觀點解釋一段時間的經濟成長。文獻大致上討. sit. y. Nat. 論美國的實證結果以及論證，而在估計財政政策以及貨幣政策的有效性有兩種方. al. er. io. 法，(1) 結構式迴歸 (財政學派觀點)。(2) 縮減式迴歸 (貨幣學派觀點)，本篇論. v. n. 文計量模型是用縮減式迴歸的 St. Louis 方程式來估計整體經濟成長。. Ch. engchi. i n U. 金融海嘯之後，經濟景氣蕭條、失業率攀升之際，各國政府相繼提出振興經濟方案，貨幣政策的低利率政策，財政政策的有效性備受重視。尤其在總體經濟中，貨幣政策扮演穩定景氣和降低通貨膨脹的角色，而目前大多數經濟學家質疑執行財政政策是否有效提振景氣？台灣政府在過去面臨景氣低迷時，通常採用擴張性財政政策以提振景氣，在本文研究期間中，從 2000 年到 2001 年的網路泡沫，國內經濟負成長，行政院為了振興景氣，提出「擴大國內需求方案」以因應當時情形。從 2008 年底到 2009 年的金融海嘯，經濟直轉向下，詳見下圖 1.1。行政院透過舉債方式來發放消費券，以及「振興經濟擴大公共建設投資計畫」，其目的在於擴大內需、振興經濟、 1.

(8) 促進就業以及厚植國家競爭力。回顧台灣過去幾年來，政府藉由傳統凱因斯論點宣稱擴張性財政政策和貨幣政策，有助於增加經濟產出和就業機會，然而國內經濟是否如政府所述，推動政策能得到預期正向的經濟效果，此外本文比較朱衛華 (1990) 政府政策有效性是否和本文相同。1. 立. 政治大. ‧ 國. 學 ‧. 圖 1.1 台灣經濟成長率. 資料來源 : 經濟成長率取自主計總處總體統計資料庫。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 朱衛華 (1990) 以台灣為研究對象，樣本期間為 1975 年第 1 季到 1986 年第 4 季，48 筆季資料。政策對產出影響大小依序為貿易政策、貨幣政策、和財政政策。 2. 1.

(9) 第 1.2 節研究動機本文縱覽過去數篇應用於 St. Louis 模型文獻中，以 Anderson and Jorden (1968) 為首要文章，研究在美國施行財政政策和貨幣政策的相對有效性，本研究關心國內財政、貨幣政策對產出的影響，又因為台灣為小型開放經濟體且出口為主要經濟目標，所以額外考慮貿易政策影響國內產出的強度大小。本文研究動機說明如下: 第一、在小型開放經濟體系中，政府推動不同政策下，何種政策長期效果較強。. 政治大數，被解釋變數為國內生產毛額。了解施行不同政策對於產出的相對有效性。立. 本文採用估計上的縮減式模型，模型之解釋變數為財政、貨幣和貿易政策變. 第二、目前常用縮減式迴歸來進行估計，探討不同政策下，其對產出影響。. ‧ 國. 學. 本研究使用向量誤差修正模型來評估台灣總體經濟之財政、貨幣和貿易政策. ‧. 對國內經濟影響。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 3. i n U. v.

(10) 第 1.3 節研究架構與流程本文之研究架構，說明如下 : 一、研究說明第一章包含緒論、研究動機、研究架構與流程。二、文獻回顧第二章為文獻回顧，分成兩部分。第一部分為 St. Louis 模型的起源及估計方法，第二部分為 2000 年之後計量模型的修訂。. 政治大. 三、實證模型與變數分析 1. 實證模型. 立. 設定模型與選定合適的變數，使後續的估計能更準確估計。. ‧ 國. 學. (1) 傳統的 St. Louis 模型。. ‧. (2) 向量誤差修正模型。. y. Nat. 2. 變數敘述統計與變數趨勢. n. al. er. io. 四、實證結果. sit. 介紹變數敘述統計和變數的趨勢分析。. Ch. 本章依序呈現實證結果，依序呈現為 1. 傳統 St. Louis 模型估計。. engchi. 2. 單根檢定。 3. 共整合檢定。 4. 向量誤差修正模型。五、研究結論. 4. i n U. v.

(11) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. 圖 1.2 本研究架構流程. 5. v.

(12) 第二章文獻回顧本章之文獻回顧以 St. Louis 模型為基礎，輔以目前之計量模型為誤差修正模型 (error correction model)，選取變數上除了傳統 St. Louis 模型以財政、貨幣變數外，額外放入貿易政策變數，估計出政策變數對產出的有效性。其次，模型選定的變數與計量的設定是否合乎計量的要求，接下來的實證研究，模型沒有計量上的問題，使模型能清楚地描述政策效果。. 第 2.1 節 St. Louis 方程式來源及估計方法. 政治大. 立. St. Louis 方程式來源及演進. ‧ 國. 學. St. Louis 方程式起源用 Anderson and Jorden (1968) 的縮減式比較財政政策和貨幣政策的政策有效性，其次在 St. Louis 方程式演進上，解決下列三個計量問. ‧. 題，第一、檢定變數間是否有外生性問題。第二、落後期數的選擇，是否影響最. sit. y. Nat. 終結果。第三、變數選取問題。. al. er. io. Anderson and Jorden (1968) 最早研究在經濟活動下執行貨幣政策與財政政. v. n. 策的相對有效性，他們首先提出假設，在一個國家的經濟體之下，政府推動財政. Ch. engchi. i n U. 政策比貨幣政策 (1) 較強 (2) 更能預測以及(3)更快。2他採用縮減式 (reduced form)，用美國 1952 年第 1 季到 1968 年第二季的資料，以名目 GNP 的變動為被解釋變數，用以衡量經濟活動的變動。在自變數的選取上，貨幣政策變數為貨幣基數 (monetary base)、貨幣存量 (monetary stock)。財政政策變數為高度就業下的預算剩餘 (high employment budget surplus)、高度就業政府支出、高度就業政府收入。最後發現與一開始假設不相同，結論為政府推動貨幣政策比財政政策，. 2. 政府施行財政政策比貨幣政策，長期使經濟更熱絡，此為較強。政府施行財政政策比貨幣政策，產出能準確性被預測，此為更能預測。政府施行財政政策比貨幣政策，短期能使景氣更活絡，此為更快。這篇文章的長期為時間序列中的當期與 lag 期數。 6.

(13) 經濟活動呈現出 (1) 效果較強 (2) 使經濟快速繁榮效果。Gramlich (1971) 也採用 Andersen and Jordan 的 St. Louis 方程式為基礎建立一條新的縮減方程式，估計財政政策與貨幣政策的最終影響，迴歸式如式 (2-1) 所示。. ∆𝑌𝑡 = 𝛼1 ∆𝐸𝑡 + 𝛼2 ∆𝑅𝑡 + 𝛼3 ∆𝑀𝑡 + 𝛼4 ∆𝑍𝑡 其中，. (2-1). (1) 𝑌𝑡 : 名目 GNP。 (2) 𝐸𝑡 : 高就業政府支出。 (3) 𝑅𝑡 : 高就業政府收入。 (4) 𝑀𝑡 : 貨幣基數、貨幣存量。 (5) 𝑍𝑡 : 其他影響因素。. 外生性檢定. 立. 政治大. De Leeuw and Kalchbrenner (1969) 進一步檢視方程式使否滿足縮減式的要. ‧ 國. 學. 求3，他們尤其專注在自變數的選取上。該文認為自變數選擇上，政府稅收變數應. ‧. 由高就業收入取代成實際收入，其優點在於剃除實質產出波動的影響，而缺點是. y. Nat. 不能消除通貨膨脹的影響。除此之外，他們認為稅收變數不符合統計上的外生性. er. io. sit. 要求，提出用充分就業收入 (full employment receipts) 乘上一個比例，比例的分母為上期物價水準，分子為本期物價水準，算出的值減去前一期的值，便能符合. al. n. v i n Ch 外生性的需求。最後，貨幣政策變數上，貨幣基數應排除借入準備 engchi U 4. (borrowed. reserve) 與通貨 (currency)，剩下為非借入準備 (unborrowed reserve)。5結論為作者在衡量政策變數的選擇上，必須滿足統計上外生性的條件。 Corrigan (1970) 也考慮到統計上外生性的條件，認為國民所得帳 (national income account, NIA) 與充分就業的預算剩餘 (full employment surplus, FES) 不. 文章中的縮減方程式 (reduced form) 可以讓我們從特定自變數的改變，便可以清楚地看出應變數變動的效果。 4 調整過後的值能合乎外生性，這是因為在計算過程中，能夠去除物價波動的影響。 5 貨幣基數認為應排除借入準備 (borrowed reserve)，這是因為央行會為了滿足借入準備，增加未借入準備。在排除貨幣(currency)上，貨幣的變動會影響貨幣基數，使其無法滿足外生性的情況。 7 3.

(14) 具有外生性6，衡量財政政策不是好的指標，他另外提出 IS (initial surplus) 新變數來衡量財政政策的變動。7Cooper and Fischer (1974) 考慮到 St. Louis 模型下財政政策變數效果可能不符外生性，所以在財政政策變數選取上，採用高就業聯邦政府支出 (high employment federal expenditure) 替代，較符合統計上的外生性。 Sims (1972) 從貨幣與所得之間的關係證明出貨幣具有外生性，並且透過 Granger 的方式，貨幣是單向影響所得。Elloitt (1975) 採用 Granger Causality Test 來分析，亦與 Sims 得到相同結論，貨幣政策是單向影響所得。. 政治大 Silber (1971) 研究上增加落後期數的選取，發現到貨幣政策依然比財政政策立. 落後期數選擇. 有效，但是不同落後期數的選取會影響到估計出的變數顯著性。Schmidt and Waud. ‧ 國. 學. (1973) 在落後期數的選擇上，使用最小標準誤迴歸方法，期數為 4 期，結果顯示. ‧. 貨幣政策是重要的政策，但是估計後的財政政策係數不顯著。Carlson (1975) 試. y. Nat. 著以月資料來估計 St. Louis 方程式，驗證過去估計出的政策有效性。因為資料為. er. io. sit. 月資料，所以 Carlson 自己選定落後期數為 16 期，結果顯示不論時間為長期或短期，貨幣政策比財政政策效果強且快。Battern and Thornton (1985) 採用下列兩種. al. n. v i n 方法，第一種為 OLS (Ordinary PDL (Polynomial C hLeast Square) 方法，第二種為 engchi U. Distributed Lag) 方法。分別對 AJ Equation 採用不同的落後期數進行估計，最後發現在特定落後期數下，對模型估計的影響不大。. FES 是因為在高就業水準之下，估計國民所得帳 (national income account) 而來，並不滿足外生性的要求。 7 IS 支出資料為國民所得帳 (national income account) 而來，紀錄總支出季度的變動，其中與 FES 最大不同，在於對聯邦失業補助金的處理方式不一樣。IS 收入主要衡量個人、公司、社會安全、間接稅率與稅基的影響，與 FES 收入完全不同。 8 6.

(15) 選擇變數 De Leeuw and Kalchbrenner (1969) 認為準備貨幣以通貨和存款準備金構成，以準備貨幣為準備工具，央行不能直接控制，他們認為應從準備貨幣中扣除通貨與存款準備金，以調整後的準備貨幣作為選擇變數，結果顯示貨幣政策並沒有預期正向的效果，然而財政政策有顯著且有效的效果。Sims (1980) 認為貨幣政策由利率來影響所得，而不是由準備貨幣來影響所得，他認為要正確描述一個貨幣傳遞機制，必須用一個完整的結構式模型來解釋。 Anderson and Jorden (1968) 認為準備貨幣是由銀行與民眾所決定，然而美國. 政治大國庫券的持有數量，來影響準備貨幣執行貨幣政策。因此，在 St. Louis 模型中，立聯邦銀行可以藉由國庫券的持有數量，以控制準備貨幣的大小，因此，可以藉由. 準備貨幣的變動會影響𝑀1 的變動。. ‧ 國. 學. Carlson (1978) 發現 Friedman (1977) 的方法在統計上違反了 OLS 的變異數. ‧. 不齊一的現象，所以 Carlson 採用變動率的方式，來替換一階差分形式，再依據. y. Nat. Goldfeld-Quandt 檢定檢定變異數不齊一是否存在，此外 Carlson 額外放入能源價. er. io. sit. 格及出口等供給面衝擊變數，而政府變數採用季節調整過後的充分就業下政府支出。Carlson and Hein (1980) 也採用採用變動率的方式估計 St. Louis 方程式，透. al. n. v i n 過外生性檢定與穩定性檢定，選定𝑀 (1982) C h 1來當作貨幣政策變數。Hafer engchi U. 主要採. 用變動率型式的 St. Louis 方程式，輔以穩定性與外生性檢定來評估政府政策有. 效性，結果發現估計出的財政政策變數係數不顯著，而且貨幣政策變數在長期和短期皆為顯著。 4. 4. 𝑡=0. 𝑡=0. ∆𝑌𝑡 ∆𝑀𝑡−1 ∆𝐸𝑡−1 = 𝐶 + ∑ 𝑚𝑡 + ∑ 𝑒𝑡 𝑌𝑡 𝑀𝑡−1 𝐸𝑡−1 其中，. (1) 𝑌𝑡 : 名目 GNP。 (2) 𝑀𝑡 : 狹義貨幣數量 (𝑀1 )。 (3) 𝐸𝑡 : 高就業政府支出。. 9. (2-2).

(16) Battern and Thornton (1985) 額外納入落後三期的三個月國庫券利率，最後發現當期的利率係數是顯著，財政政策和貨幣政策變數係數正負號不會受到影響，而且貨幣政策比財政政策依然比較有效。. 第 2.2 節 2000 年之後計量模型的修訂選定模型 Ajisafe and Folorunso (2002) 的計量方法不只可以估計長短期迴歸方程式，. 政治大列資料是動態非穩定的資料，再更進一步採用共整合估計方程式及誤差修正模型，立又可以從嚴謹的檢定來避免虛假迴歸的問題。從單根測試 (root test) 發現時間序. ‧ 國. 學. 使其更準確估計貨幣政策、財政政策對 GDP 的有效性。Anna (2012) 測試政策有效性，亦採用修正後的 St. Louis 方程式、共整合檢定、與誤差修正來評估政府. er. io. sit. y. Nat. 變數選擇. ‧. 政策有效性。. Younus (2012) 採用向量誤差修正模型，衡量政府採取財政政策與貨幣政策. al. n. v i n 之相對有效性，其中為了克服 C hSt. Louis 估計存在遺漏變數偏誤問題 engchi U. (omitted. variable bias)，所以在向量誤差修正模型設定變數為內生變數，Zestos and Geary. (2008) 在衡量政策有效性上，也採用上述模型來估計，避免發生遺漏變數偏誤， Younus (2012) 向量誤差修正模型設定如下。長期方程式如式 (2-3) 所示。 log y = 5.89 + 0.19log m + 0.03 log 𝑔 − 0.011𝑙𝑜𝑔 𝑟 + 0.03𝑡𝑟𝑒𝑛𝑑. (2-3) (7.44). (2.89). (-16.67). (16.7). 10.

(17) 短期修正方程式如 (2-4) 所示。 𝑝−1. 𝑝−1. 𝑝−1. ∆y𝑡 = 𝐶0 + ∑ 𝑟1 ∆m𝑡−𝑖 + ∑ 𝑟2 ∆g + ∑ 𝑟3 r + 0.45EC𝑦𝑡−𝑖 + 𝑤𝑖 𝑖=0. 𝑖=0. (2-4). 𝑖=0. Adj- R 2 = 0.82 其中，. (1) 變數依序為實質政府支出 (g)。實質貨幣 (M) 實質利率 (r) 實質 GDP (y)。 (2) 括號內部為 t 值。. 政治大章先採用 St. Louis 方程式進行估計，如式 (2-5)。修正後方程式比最早的 St. Louis 立. Moayedi (2013) 研究伊朗國內財政政策、和貨幣政策對產出之間的影響，文. ‧ 國. 學. 方程式中，額外放入存款利率和匯率變數，因為 Moayedi 認為中央銀行藉由控制存款利率和匯率來控制國內通貨膨脹，結果顯示貨幣政策在模型估計下，沒有比. ‧. 原先 St. Louis 方程式效果來得強。. y. Nat. a l+ ∑ 𝛼 ∆𝑋 + 𝑢 v i n Ch : 名目 GNP。 engchi U n. 其中，. 𝑌𝑡. er. io. sit. ∆𝑌𝑡 = 𝛼1 + ∑ 𝛼2 ∆𝑀𝑡−𝑖 + ∑ 𝛼3 ∆𝐺𝑡−𝑖 + ∑ 𝛼4 ∆𝐸𝑡−𝑖 + ∑ 𝛼5 ∆𝐷𝑡−𝑖. 6. 𝑡−𝑖. 𝑡. 𝑀𝑡 : 狹義貨幣(𝑀1 )。. 𝐺𝑡 : 充分就業下政府支出。 𝐸𝑡 : 出口商品總值。 𝐷𝑡 : 存款利率 𝑋𝑡 : 本國貨幣對美國匯率。. 11. (2-5).

(18) 第三章實證模型與變數分析本章依序呈現傳統的 St. Louis 模型、單根檢定、共整合檢定，與向量誤差修正模型估計結果。從過去文獻中修正後的 St. Louis 模型，與現今的向量誤差模型，來估計政府在不同政策施行下對於國民生產毛額的影響。. 第 3.1 節傳統的 St. Louis 模型時間序列資料大都建立在定態的假設之下，因此本章在後續估計向量誤差修正模型中，首先檢定變數是否符合定態的性質，使用的方法為單根檢定，假如變. 政治大. 數資料檢定後為定態資料，則可以透過線性迴歸 (OLS) 和自我平均移動模型. 立. (ARMA) 模型分析。若資料經檢定後為非定態資料，則本章將嘗試透過共整合來. ‧ 國. 學. 尋找變數之間的關係，並用向量誤差修正模型來估計變數之係數。本節依照 Moayedi (2013) 的模型中，以 Anderson and Jorden (1968) 修正後. ‧. 的 St. Louis 模型來進行估計台灣政府執行財政政策、貨幣政策、貿易政策對於產. Nat. n. al. er. io. sit. y. 出的影響，如下式 (3-1)。. Ch. i n U. v. ∆𝑌𝑡 = α + ∑ 𝛽𝑖 ∆ 𝑀𝑡−𝑖 + ∑ 𝛾𝑖 ∆ 𝐺𝑡−𝑖 + ∑ 𝛿𝑖 ∆ 𝐸𝑡−𝑖 + 𝑢𝑖 其中，. engchi. (3-1). (1). 被解釋變數為國內生產毛額 (GDP)。. (2). 解釋變數為財政政策變數、貨幣政策變數、與貿易政策變數。其中，財政政策變數為政府消費支出、與固定資本形成 (包含營建工程、運輸工具、機器及設備、與智慧財產) 之和。貨幣政策變數為貨幣總計數 (𝑀2 )。貿易政策變數為商品及服務輸出。. 12.

(19) 第 3.2 節向量誤差修正模型共整合的估計上使非定態的資料上，存在一個經濟意涵，此為變數之間的長期均衡關係，如式 (3-13)。Banerjee et al. (1993) 又提出誤差修正模型，短期的情況下，變數可能偏離長期均衡。但在長期的情況下，變數偏離的情況會漸漸減少，最後邁向均衡。短期時，估計出的值與長期均衡的距離，稱作誤差修正項 (error correction term)。當誤差修正項為正向時，則表示現在向上偏離均衡，因此下一期減少會漸漸偏離均衡方向。當誤差修正項為負向時，則表示現在向下偏離均衡，. 政治大. 因此下一期增加會漸漸趨近均衡方向。. 立. 長期共整合關係. ‧ 國. 學. ̂𝑡 log (𝐺𝐷𝑃𝑡 ) = α + 𝛽 log(𝐺𝑡 ) + 𝛾 log(𝑀𝑡 ) + 𝛿 log(𝐸𝑡 ) + 𝐸𝐶. ‧. 短期向量誤差修正項. sit. y. Nat. Δ(log (𝐺𝐷𝑃𝑡 )). er. io. ̂ = φ 𝐸𝐶 𝑡−1 + ω Δ(log (𝐺𝐷𝑃𝑡−1 )) + 𝛽 Δ(log (𝐺𝑡−1 )). n. a l+𝛾 Δ(log (𝑀 )) + 𝛿Δ(log (𝐸 i v)) n Ch U e n g c h i (GDP)。 (1) 被解釋變數為國內生產毛額 𝑡−1. 其中，. (3-2). (3-3). 𝑡−1. (2) 解釋變數為財政政策變數、貨幣政策變數、與貿易政策變數。其中，財政政策變數為政府消費支出、與固定資本形成 (包含營建工程、運輸工具、機器及設備、與智慧財產) 之和。貨幣政策變數為貨幣總計數 (𝑀2 )。貿易政策變數為商品及服務輸出。. 13.

(20) 第 3.3 節單根檢定在時間序列模型中，定態的假設相當重要8，因為在模型為非定態的情形下，所估計出來的結果有可能會出現虛假迴歸的情形。9過去主要以 OLS 或 ARMA 來進行估計，後來發現資料型態為非定態的情形下進行估計，發生虛假迴歸情形。 Nelson and Plossor (1982) 發現總體經濟數據資料多為非定態情況，所以建議在進行估計前必須先確定變數是否為定態。. 政治大本文在資料分析前必須先檢定變數否為定態，避免陷入虛假迴歸的難題，緊立. 1. Dickey-Fuller 單根檢定. 接著介紹 Dickey and Fuller (1979) 方法來檢定是否定態的時間序列資料，其判定. ‧ 國. 學. 準則為定態的時間序列資料的特徵方程式，特徵方程式的所以特徵根全都落於單. y. Nat. 根檢定」，其用以檢定時間序列資料是否為定態。. ‧. 位圓內，反之非定態的資料則皆落於圓外，因此這種方法稱為「Dickey-Fuller 單. er. io. sit. Dickey-Fuller 單根檢定來判定是否為定態，先提出假說假定是否為定態，如式 (3-4) 所示。而 Dickey-Fuller 單根檢定的模型有三種型式，第一、模型包含截. al. n. v i n 距項與時間趨勢項，如式 (3-5) 所示。第二、模型僅包含截距項，如式 (3-6) 所 Ch engchi U 示。第三、模型不包含截距項與時間趨勢項，如式 (3-7) 所示。. 最後的估計結果需檢索「Dickey-Fuller 的檢定分配表」，並非統計上檢定上採用的「T-分配表」，實證結果會顯示單根檢定的統計量和 p-value 值以利於讀者了解和比較。. 這裡的定態為資料平均數、變異數、與共變異數，並不會隨著時間經過而改變。在固定的某個水準之下或遭受外在的衝擊 (shock) 後，在經過一段時間後，變數會慢慢地回到原先水準。此外非定態變數指的是變數的聯合機率分配會隨著時間經過，而發生改變。在遭受外在的衝擊 (shock) 後，隨著時間經過後，無法回到原先水準，使得觀察值漸漸地遠離平均值的情形。 9 虛假迴歸為兩兩變數之間互為獨立，在同時一起放入模型估計之後，卻能夠估計出變數中的係數值，導致虛假的相關性，而造成錯誤的結論。 14 8.

(21) H0 : 非定態，時間序列資料具有單根。. (3-4). Ha : 定態，時間序列資料不具有單根。. ∆𝑦𝑡 = 𝑎0 + 𝛾𝑦𝑡−1 + 𝑎2 𝑡 + 𝜀𝑡. (3-5). ∆𝑦𝑡 = 𝑎0 + 𝛾𝑦𝑡−1 + 𝜀𝑡. (3-6). ∆𝑦𝑡 = 𝛾𝑦𝑡−1 + 𝜀𝑡 , 𝜀𝑡 ~ 𝑁(0 , 𝜎 2 ). (3-7). 政治大 2. Augmented Dickey-Fuller 單根檢定 (ADF) 立. ‧ 國. 學. 前述的 Dickey-Fuller 單根檢定對於 AR(1)的檢定力效果較佳， 10 因為在 Dickey-Fuller 單根檢定以 OLS 為基準的檢定方法，所以在估計方程式的殘差是. ‧. 否具有 white noise 的性質就相當重要。所以 Said and Dickey (1984) 提出修正後. sit. y. Nat. 的單根檢定方法，稱為「Augmented Dickey-Fuller 單根檢定」。. io. er. 「Augmented Dickey-Fuller 單根檢定」用於判斷是否為定態，其模型如下第. al. 一、模型包含截距項與時間趨勢項，如式 (3-8) 所示。第二、模型僅包含截距項，. n. v i n Ch 如式 (3-9) 所示。第三、模型不包含截距項與時間趨勢項，如式 (3-10) 所示。 engchi U. 最後在估計結果上，本文需檢索「Augmented Dickey-Fuller 單根檢定分配表」，並非統計上檢定上採用的「T-分配表」，必須考慮落後期數在何種型態下具有較高的檢定力，此外本文在實證上呈現「Augmented Dickey-Fuller 單根檢定」結果。. 10. 若數列非 AR(1)的型態，用 Dickey-Fuller 單根檢定檢定效果較差。 15.

(22) 𝑝−1. ∆𝑦𝑡 = 𝑎0 + 𝛾𝑦𝑡−1 + 𝑎2 𝑡 + ∑ 𝛽𝑖 ∆𝑦𝑡−𝑖 + 𝜀𝑡. (3-8). 𝑖=1. 𝑝−1. ∆𝑦𝑡 = 𝑎0 + 𝛾𝑦𝑡−1 + ∑ 𝛽𝑖 ∆𝑦𝑡−𝑖 + 𝜀𝑡. (3-9). 𝑖=1. 𝑝−1. ∆𝑦𝑡 = 𝑎0 + ∑ 𝛽𝑖 ∆𝑦𝑡−𝑖 + 𝜀𝑡. (3-10). 𝑖=1. 3. Phillips-Perron 單根檢定. 政治大需符合同質變異數與沒有自我相關存在的假設，而 Phillips and Perron (1988) 另立. 單根檢定已經列舉兩種檢定方法，檢定殘差項必須符合 white noise 的假設，. 外採用無母數的方法修正單根檢定，使殘差更符合 white noise 的假設，更可以使. ‧ 國. 學. 模型具有高檢定力。. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 16. i n U. v.

(23) 第 3.4 節判定模型的標準在 OLS 模型中判定標準為調整後判定係數，係數越高則解釋能力越強，而在時間序列模型，很難以判定係數來決定最適模型，接下來將介紹 AIC 和 SBC 兩種方法。 Akaike (1974) 提出時間序列模型的判定標準為 AIC (Akaike Information Criterion)，如式 (3-11) 所示，與 Schwarz (1978) 提出的標準為 SBC (Schwarz Bayesian Information Criterion)，如式 (3-12) 所示，兩種方法對於時間序列模型的選取上，其判定標準都優於調整判定係數。11. 政治大 SBC = Tln(SSE) + k ln(T) 立 AIC = Tln(SSE) + 2k. (3-11) (3-12). 資料型態差異選取依照資料大小差異程度決定不同的判定準則。舉例來說，. ‧ 國. 學. 當資料型態為小樣本，採用 AIC 達到一致性結果，當資料型態為大樣本時，採用. ‧. SBC 呈現上一致性結果。. y. Nat. 本模型對於待估計參數的總數上，因為判定標準 SBC 相對於 AIC 有較多的. 分析上，以 AIC 為主要的判定準則來選取模型。. n. al. 11. Ch. engchi. er. io. sit. 懲罰，況且本研究樣本皆為季資料且樣本數目少於 100 筆資料，所以本文在後續. i n U. v. 其中式 (3-11) 與式 (3-12) ，樣本總數為 T，殘差平方和為 SSE，待估計的參數總數為 K。 17.

(24) 第 3.5 節共整合檢定 Eagle and Granger (1987) 率先提出共整合的觀念，非定態變數之間會有可能存在一組線性關係，可以從這線性關係轉換成定態的時間序列資料，隱含具有經濟上長期均衡關係的存在。在經濟上有兩組時間序列資料，分別為Xt 與 Yt，經過一階差分整理後，可以將非定態的時間序列資料轉為定態，如式 (3-13) 所示，其中 I (1) 為原始資料具有單根特性，在經過一階處理之後為定態的時間序列資料。。其中存在定態的時間序列資料條件，如下列式 (3-14) 所示。顯示在非定態變數間存在一條迴歸式，. 政治大. 使得𝑒𝑡 為定態時間序列。12. 立𝑋 ~𝐼(1) 與 𝑌 ~𝐼(1). (3-13). 𝑡. 學. ‧ 國. 𝑡. 𝑌𝑡 = 𝑋𝑡 ′ 𝛽 + 𝑒𝑡. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. 12. Ch. engchi. 𝑒𝑡 又稱為均衡向量誤差 (equilibrium error)。 18. i n U. v. (3-14).

(25) 第 3.6 節變數敘述統計與趨勢本節依序介紹各變數之敘述統計，和變數之趨勢分析。本研究在這裡選用被解釋變數為國內生產毛額 (GDP)，取自主計總處統計資料庫。解釋變數分別為財政政策變數、貨幣政策變數、與貿易政策變數，其中財政政策變數為政府消費支出、與政府固定資本形成，而政府固定資本形成為營建工程、運輸工具、機器及設備、與智慧財產之加總，貿易政策變數為商品及服務輸出，財政政策與貿易政策變數取自主計總處統計資料庫-國民所得及經濟成長統計資料庫。最後將財政、. 政治大. 貨幣、與貿易政策變數放入傳統 St. Louis 模型和 VECM 中進行估計。. 立. 敘述統計. ‧ 國. 學. 本小節說明各選定變數的敘述統計，表 3.1 中變數敘述統計包含平均數、中位數、標準差、最大值和最小值。樣本期間估計從 1996 年第 1 季到 2014 第 4 季. ‧. 資料，全部為 76 個樣本數，其中國內生產毛額 (GDP) 平均數為 3,005,664 (百萬. y. Nat. sit. 元)，其最大值和最小值分別為 4,226,067 (百萬元) 和 1,929,854 (百萬元)。財政. n. al. er. io. 政策變數為政府消費支出、與固定資本形成之加總，平均數為 597,935 (百萬元)，. i n U. v. 而其最大值和最小值分別為 748,685 (百萬元)和 443,756 (百萬元)。貨幣總計數. Ch. engchi. (𝑀2 )之平均數為 24,086,279 (百萬元)，其中最大值和最小值為 37,475,663 (百萬元) 和 12,976,232 (百萬元)。商品及服務輸出平均數為 1,841,796 (百萬元)，最大值與最小值分別為 2,912,802 (百萬元) 和 865,842 (百萬元)。. 19.

(26) 表 3.1 變數敘述統計變數. 平均數. 中位數. 標準差. (單位:百萬元). 最大值. 觀察期間 𝐺𝐷𝑃𝑡. 最小值. 觀測數目. 1996Q1-2014Q4. 76. 3,005,664. 3,032,195. 575,625. 4,226,067. 1,929,854. 76. 𝐺𝑡. 597,935. 593,808. 74,346. 748,685. 443,756. 76. 𝑀𝑡. 24,086,279. 23,520,902. 6,928,335. 37,475,663. 12,976,232. 76. 𝐸𝑡. 1,841,796. 1,804,555. 636,138. 2,912,802. 865,842. 76. 註 :. 立. 政治大. (1) 變數依序為國內生產毛額 (GDP)、財政政策變數、貨幣政策變數、與貿易政策變數。. ‧ 國. 學. 營建工程、運輸工具、機器及設備、與智慧財產) 之和。. ‧. 貨幣政策變數為貨幣總計數 (𝑀2 )。貿易政策變數為商品及服務輸出。. y. (1) 財政政策變數為政府消費支出、與固定資本形成 (包含營建工. io. sit. 程、運輸工具、機器及設備、與智慧財產) 取自主計總處統計資料庫-國民所得及經濟成長統計資料庫。. al. er. Nat. 資料來源 :. 其中，財政政策變數為政府消費支出、與固定資本形成(包含. n. (2) 貿易政策變數為商品及服務輸出取自主計總處統計資料庫-國. Ch. i n U. 民所得及經濟成長統計資料庫。. engchi. v. (3) 貨幣總計數 (𝑀2 ) 取自中央銀行金融統計月報。 (4) 國內生產毛額 (GDP) 取自主計總處統計資料庫。. 20.

(27) 變數趨勢本小節為了從圖中觀察出各變數之間變化趨勢，分別將國內生產毛額 (GDP)、財政政策、貨幣政策和貿易政策變數繪於下圖中，並搭配重大經濟情勢輔以說明和解釋各變數的上升、下降趨勢。國內生產毛額在網路泡沫 (2000Q2-2001Q4)、歐債危機 (2011Q2-2014) 微幅下降之趨勢，其中國內生產毛額在次貸風暴 (2007Q3-2008Q2) 與金融海嘯 (2008Q3-2009Q4) 有巨幅下降之趨勢，詳見下圖 3.1。財政政策變數為政府消費支出、與固定資本形成之加總，在 1999Q1-1999Q3. 政治大震災後重建，以及政府提出「國內需求方案」，導致當期政府支出上升的原因。立. 有明顯上升趨勢，推估因應 1997 年亞洲金融風暴增加支出提振景氣、921 大地. 財政政策變數在次貸風暴 (2007Q3-2008Q2) 與金融海嘯 (2008Q3-2009Q4) 期. ‧ 國. 學. 間有大幅上升，推估在這期間政府為了提振景氣，而增加政府支出之緣故，詳見. ‧. 下圖 3.2。. y. Nat. 貨幣政策變數為貨幣總計數(𝑀2 )，其為廣義貨幣之定義，在歷經主要經濟事. er. io. sit. 件危機中，諸如網路泡沫 (2000Q2-2001Q4)、次貸風暴 (2007Q3-2008Q2) 與金融海嘯 (2008Q3-2009Q4)、歐債危機 (2011Q2-2014) 各事件中，貨幣政策變數依然. n. al. Ch. 呈現穩定成長之趨勢，詳見下圖 3.3。. engchi. i n U. v. 貿易政策變數為商品及服務輸出，在網路泡沫 (2000Q2-2001Q4) 時，有微幅下降趨勢，而在次貸風暴 (2007Q3-2008Q2) 與金融海嘯 (2008Q3-2009Q4) 期間卻有明顯地巨幅下降趨勢，詳見下圖 3.4。. 21.

(28) 單位 : 百萬元. 4,400,000 4,000,000 3,600,000 3,200,000 2,800,000 2,400,000 2,000,000 1,600,000 1996. 1998. 2004. 2006. 2008. y. sit. al. n. 640,000. 2014. er. io. 680,000. 2012. 國內生產毛額 (GDP) 取自主計總處統計資料庫。. Nat. 720,000. 2010. ‧. 760,000. 2002. 學. 單位 : 百萬元. ‧ 國. 資料來源 :. 政治大圖 3.1 國內生產毛額趨勢圖立 2000. 600,000. Ch. engchi. i n U. v. 560,000 520,000 480,000 440,000 1996. 1998. 2000. 2002. 2004. 2006. 2008. 2010. 2012. 2014. 圖 3.2 財政政策變數趨勢圖註 :. 財政政策變數為政府消費支出、與固定資本形成(包含營建工程、運輸工具、機器及設備、與智慧財產) 之和。. 22.

(29) 資料來源 :. 財政政策變數為政府消費支出、與固定資本形成 (包含營建工程、運輸工具、機器及設備、與智慧財產) 取自主計總處統計資料庫-國民所得及經濟成長統計資料庫。. 單位 : 百萬元. 40,000,000. 35,000,000. 30,000,000. 25,000,000. 政治大. 立. 20,000,000. ‧ 國. 1998. 2000. Nat. 2004. 2006. 2008. 2010. 貨幣政策變數為貨幣總計數 (𝑀2 )。. al. 2014. y. 圖 3.3 貨幣政策變數趨勢圖. 2012. sit. :. io. 註. 2002. er. 1996. ‧. 10,000,000. 學. 15,000,000. n. 資料來源 : 貿易政策變數為商品及服務輸出取自主計總處統計資料庫-國民. Ch. 所得及經濟成長統計資料庫。. engchi. 23. i n U. v.

(30) 單位 : 百萬元. 3,200,000. 2,800,000. 2,400,000. 2,000,000. 1,600,000. 1,200,000. 800,000 1996. 1998. 2000. 2002. 2004. 2006. 2008. 2010. 政治大. 2012. 2014. 圖 3.4 貿易政策變數趨勢圖註 :. 貿易政策變數為商品及服務輸出取自主計總處統計資料庫-國民所得及經濟成長統計資料庫。. ‧. ‧ 國. 學. 資料來源 :. 立. 貿易政策變數為商品及服務輸出。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 24. i n U. v.

(31) 第四章實證結果本章目的探討政府執行政策對產出的影響程度，使用之估計方法為傳統 St. Louis 模型和 VECM 模型，被解釋變數為國內生產毛額，解釋變數為財政政策、貨幣政策和貿易政策變數。. 第 4.1 節傳統 St. Louis 模型估計本節參照 Moayedi (2013) 文章採用傳統 St. Louis 模型，估計政策對產出影響，其中 Moayedi 選取 lag 期數為兩期，期數為當期和落後一期的影響。本文參. 政治大. 照 Anderson and Jorden (1968) 傳統 St. Louis 模型和朱衛華 (1990) 的碩士論文，. 立. 估計小型國家開放經濟體，落後期數宜選定為 3 到 4 期。此外本文為了滿足計量. ‧ 國. 學. 條件進行模型檢定，其中包含異質性檢定與自我相關檢定。實證通過穩定性測試，確定在樣本期間內沒有發生結構性改變，最後本研究敘述模型中長期和短期政策. ‧. 對產出之效果。. n. al. er. io. sit. y. Nat. 模型檢定. i n U. v. 本研究參照 Moayedi (2013) 文章之模型測試，第一、殘差必須通過 Breusch-. Ch. engchi. Pagan-Godfrey 異質性檢定，使殘差沒有異質性問題。第二、殘差要通過 LM 檢定 (Lagrange Multiplier Test)，使殘差在期數中沒有自我相關問題。本文之後通過上述之 Breusch-Pagan-Godfrey 異質性檢定和 LM 檢定 (Lagrange Multiplier Test) 後，確定本研究之傳統 St. Louis 模型，使估計後的殘差沒有異質性與自我相關問題，詳見下表 4.1。. 25.

(32) 表 4.1. St. Louis Equation 方程式檢定 𝐻𝑂. F value. Prob.. Breusch-Pagan-Godfrey Constant variance. 1.791. 0.087. 2.551. 0.064. for Heteroskedasticity Test Breusch-Godfrey LM test. No serial correlation. for autocorrelation. 穩定性檢定. 政治大. 在時間序列之計量模型，通常會做穩定性檢定來檢測迴歸是否有結構性改變，. 立. 本文採用 CUSUM 檢定 (Cumulative Sum of the recursive residuals) 來測試模型. ‧ 國. 學. 中是否有結構性改變。依據楊奕農 (2009) 書中建議，採用 Kmetna (1986) 的方法，首先列出逐次迴歸之殘差條件變異數，如下式 (4-1)。最後估計出定義標準. ‧. 化的變數，如下式(4-2)，來衡量每一期間是否有結構性改變。. y. Nat. (4-1). n. er. io. al. sit. 𝜎𝑟,𝑡 = 𝑉𝑎𝑟(𝑒̂𝑡 |𝑦𝑡−1 , 𝑦𝑡−2 , 𝑦𝑡−3 ). 𝑒̂𝑡 𝑤𝑡 = 𝜎𝑟,𝑡. Ch. engchi. i n U. v. (4-2). 本研究從下圖 4.1 中，CUSUM 穩定性檢定中，傳統 St. Louis 模型中，並沒有因為隨著時間的增加，而導致樣本期間內發生結構性改變，因此，本研究延續此模型進行估計。. 26.

(33) 30. 20. 10. 0. -10. -20. -30 98 99. 00. 01. 02. 03. 04. 05. 06. CUSUM. 07. 08. 09. 10. 11. 12. 13 14. 5% Significance. 圖 4.1 CUSUM 穩定性檢定. 立. ‧ 國. 學. 估計結果. 政治大. Moayedi (2013) 文章先採用傳統 St. Louis 模型估計政策對產出之影響，而. ‧. Moayedi 文章選定 lag 期數為兩期，分別為當期和落後一期的影響，而本文選定. y. Nat. sit. lag 期數為三期，分別為當期、落後一期和落後兩期的影響，本研究在傳統 St.. n. al. er. io. Louis 模型中可以看出長期和短期政策的影響。短期而言，St. Louis 估計的係數. i n U. v. 為短期政策對產出之間的影響，長期而言，將相同政策變數作不同期數加總，政. Ch. engchi. 策含意為長期政策對產出的影響，其中本文在後面備註顯著，統計上常用 5%當作判定水準。本文對傳統 St. Louis 模型的說明，只闡述長期和短期政策對產出之正向和負向影響，以及執行不同政策下對產出的影響強度，但是本文將以 VECM 模型作為主要模型詮釋背後隱藏之經濟意義。. 27.

(34) 短期影響表 4.2 中，可以清楚地看出短期時財政政策、貨幣政策、和貿易政策對產出的影響。本文陳述短期政策對產出影響，短期依序為當期、落後一期、和落後兩期之影響，下文後面備註顯著，即為顯著水準在 5%以下。本研究發現在短期，財政政策對產出影響方向依序為正向 (顯著)、正向、負向，貨幣政策對產出影響方向為正向、正向、正向，貿易政策對產出影響方向為正向 (顯著)、正向、負向。本文和 Moayedi 的研究相較之下，在短期時，財政和貿易政策與 Moayedi 的. 政治大易政策對產出之效果，方向為正向、負向 (顯著)。然而貨幣政策對產出之效果，立結果相似，短期時財政政策對產出之效果，其方向為正向、負向 (顯著)。而且貿. 其方向為負向、負向。. ‧. ‧ 國. 學. 長期影響. y. Nat. 本章在表 4.3 中觀察到長期時財政政策、貨幣政策、和貿易政策對產出的影. er. io. sit. 響。本文在闡述長期政策影響，即將相同政策作不同期數的加總，以衡量長期下不同政策對整體產出之影響。長期而言政策對產出影響，財政政策位居之首，其. n. al. Ch. 次為貿易政策，貨幣政策位居之末。. engchi. i n U. v. 本研究與 Moayedi 相較之下，其政策對產出影響，首位為貨幣政策，次之為貿易政策，而末位為財政政策。回顧朱衛華 (1990) 文章，以台灣為研究對象，樣本期間為 1975 年第 1 季到 1986 年第 4 季，48 筆季資料。不同政策對產出影響大小，依序為貿易政策、貨幣政策、和財政政策。. 28.

(35) 表 4.2 St. Louis Model 估計結果 Y. Coefficient. Std. Error. t-Statistic. Prob.. Δ(G). 0.869. 0.350. 2.484. 0.016. Δ(G(-1)). 0.407. 0.228. 1.786. 0.079. Δ(G(-2)). -0.295. 0.349. -0.848. 0.400. Δ(M). 0.036. 0.050. 0.723. 0.472. Δ(M(-1)). 0.101. 0.051. 1.990. 0.051. Δ(M(-2)). 0.022. 0.049. 0.443. 0.659. 0.408. 0.086. 4.763. 0.000. 0.129. 0.088. 1.470. 0.146. -0.047. 0.088. -0.539. 0.592. -40229.30. 26220.94. -1.53. 0.130. Δ(E). 立. Δ(E(-2)). ‧. C. 學. ‧ 國. Δ(E(-1)). 政治大. Adj R-squared = 0.6033 (1) 被解釋變數為國內生產毛額 (GDP)。. io. sit. y. Nat. 註 :. er. (2) 解釋變數為財政政策變數、貨幣政策變數、與貿易政策變數。. al. n. v i n Ch 含營建工程、運輸工具、機器及設備、與智慧財產) 之和。 U i e h n g c (𝑀 )。貨幣政策變數為貨幣總計數其中，財政政策變數為政府消費支出、與固定資本形成 (包. 2. 貿易政策變數為商品及服務輸出。 (3) 樣本數為 76 個 (1996Q1-2014Q4)，季資料。資料來源 :. (1) 財政政策變數為政府消費支出、與固定資本形成 (包含營建工程、運輸工具、機器及設備、與智慧財產) 取自主計總處統計資料庫-國民所得及經濟成長統計資料庫。 (2) 貿易政策變數為商品及服務輸出取自主計總處統計資料庫-國民所得及經濟成長統計資料庫。 (3) 貨幣總計數 (𝑀2 ) 取自中央銀行金融統計月報。 (4) 國內生產毛額 (GDP) 取自主計總處統計資料庫。. 29.

(36) 表 4.3 變數的總和效果 (St. Louis Equation) Summed value. F-statistics. Prob.. ∑ ∆𝐺. 0.981. 11.192. 0.000. ∑ ∆𝑀. 0.159. 11.885. 0.000. ∑ ∆𝐸. 0.490. 8.569. 0.000. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 30. i n U. v.

(37) 第 4.2 節單根檢定時間序列進行共整合檢定前，應先判定內生變數的整合階次 (order of integration) ，將國內生產毛額、財政政策變數、貨幣政策變數、與貿易政策變數四個變數分別採用 ADF 單根檢定與 Phillips-Perron 之單根檢定，檢定其變數水準值與一階差分後之數值是否具有單根。. Augmented Dickey-Fuller 單根檢定 (ADF). 政治大均無法拒絕有單根的虛無假設，而變數經一階差分後，則變數幾乎皆拒絕有單根立. 本研究從下表 4.4 觀察出 ADF 單根檢定結果，而且知道所有變數的水準值. 的虛無假設。. ‧ 國. 學 ‧. Phillips-Perron 單根檢定. y. Nat. 本文從下表 4.5 可以知道 Phillips-Perron 單根檢定結果，所有變數皆無法拒絕. n. al. er. io. sit. 有單根的虛無假設，在經一階差分後，則皆拒絕有單根的虛無假設。. Ch. engchi. 31. i n U. v.

(38) 表 4.4 ADF 單根檢定  0 (t-Statistic). 水準值 𝐺𝐷𝑃𝑡. 1.76. -0.47. 𝐺𝑡. 2.74. -1.51. 𝑀𝑡. 2.62. 1.77. 𝐸𝑡. 1.67. 0.08.  0 (t-Statistic). 一階差分 𝐺𝐷𝑃𝑡. 立.  1 (t-Statistic). 政治大 -2.97***. -4.00***. -2.63***. -3.89***. -0.65. 𝐸𝑡. -6.77***. -3.48**. -7.85***. ‧. 𝑀𝑡. 學. ‧ 國. 𝐺𝑡. 註 :.  1 (t-Statistic). (1)  0 表示不包含常數項與時間趨勢項的檢定統計量。. y. Nat. sit.  1 表示包含常數項，但不包含時間趨勢項的檢定統計量。. io. 拒絕單根的虛無假設。. n. al. er. (2) *** 、** 、與* 分別表示在 1%、5%、與 10%的顯著水準下. i n C (Automatic h selection, e n gMaxlag c h=i 4 )U. v. (3) 檢定時以 SBC (Schwarz Bayesian Information Criterion). (4) 變數為國內生產毛額 (GDP)。財政政策變數、貨幣政策變數、與貿易政策變數。其中，財政政策變數為政府消費支出、與固定資本形成(包含營建工程、運輸工具、機器及設備、與智慧財產) 之和。貨幣政策變數為貨幣總計數 (𝑀2 )。貿易政策變數為商品及服務輸出。. 32.

(39) 表 4.5.  0 (t-Statistic). 水準值.  1 (t-Statistic). 𝐺𝐷𝑃𝑡. 4.00. -0.50. 𝐺𝑡. 2.10. -0.79. 𝑀𝑡. 40.58. 8.16. 𝐸𝑡. 2.83. 0.61.  0 (t-Statistic). 一階差分 𝐺𝐷𝑃𝑡. 立.  1 (t-Statistic). 政治大 -7.76***. -12.13***. -13.30***. -16.32***. -3.90***. 𝐸𝑡. -12.34***. -7.56***. -13.14***. ‧. 𝑀𝑡. 學. ‧ 國. 𝐺𝑡. (1)  0 表示不包含常數項與時間趨勢項的檢定統計量。. y. Nat. sit.  1 表示包含常數項，但不包含時間趨勢項的檢定統計量。. (2) *** 、** 、與* 分別表示在 1%、5%、與 10%的顯著水準下. io. 拒絕單根的虛無假設。. al. er. 註 :. Phillips-Perron 單根檢定. n. v i n Ch 變數為國內生產毛額 e n g(GDP)。財政政策變數、貨幣政策變 hi U c 數、與貿易政策變數。. (3) Newey-West Bandwidth 準則選擇最適落後期。 (4). 其中，財政政策變數為政府消費支出、與固定資本形成(包含營建工程、運輸工具、機器及設備、與智慧財產) 之和。貨幣政策變數為貨幣總計數 (𝑀2 )。貿易政策變數為商品及服務輸出。. 33.

(40) 第 4.3 節共整合檢定本文從 Anderson and Jorden (1968) 的傳統 St. Louis 模型，到 Moayedi (2013) 文章以向量誤差修正模型進行估計，過去文獻在估計 VECM 模型前，必須先透過共整合檢定，使變數間經濟有長期均衡關係存在，因此本節接續呈現共整合檢定結果。. 共整合結果. 政治大檢定之前，本研究估計方程式發現，樣本期間在 2008 年第 3 季似乎發生結構性立. 本節採用 Johansen 共整合檢定，以確定 VECM 模型的長期均衡，在共整合. 改變，詳見下圖 4.2。因此本研究分成從 1996 年第 1 季到 2008 年第 2 季和從. ‧ 國. 學. 2008 年第 3 季到 2014 第 4 季，不同的期間來探討政策對產出影響，下一節對結. ‧. 構性改變有詳細的解釋，本節先暫時不予以討論。. y. Nat. 透過 Johansen (1998) 提出的跡檢定 (trace test) 以及 Johansen and Juselius. er. io. sit. (1990) 提出的最大特徵根檢定 (λ𝑚𝑎𝑥 ) ，來檢定其共整合情形。表 4.6 中樣本期間從 1996 年第 1 季到 2008 年第 2 季，表 4.7 中期間從 2008 年第 3 季到 2014 第. al. n. v i n 4 季均通過共整合檢定。因此，接續實證模型可以運用 VECM 模型來觀察其估計 Ch engchi U 結果。. 34.

(41) 表 4.6. Johansen 共整合檢定. Eigenvalue (λ). Trace 統計量. Critical Value. Prob.. γ= 0*. 0.645. 88.847. 54.079. 0.000. γ≦1*. 0.316. 37.123. 35.193. 0.031. γ≦ 2. 0.222. 18.128. 20.262. 0.096. γ≦ 3. 0.106. 5.582. 9.165. 0.226. Eigenvalue (λ) γ= 0*. λ. 𝑚𝑎𝑥. 統計量. Critical Value. 政治大. Prob.. 51.724. 28.588. 0.000. 0.316. 18.994. 22.300. 0.136. γ≦ 2. 0.222. 12.547. 15.892. 0.156. γ≦ 3. 0.106. 5.582. 9.165. 0.226. 立. *表示在 5%的顯著水準下拒絕虛無假設。. (2). γ 代表相異的共整合向量的個數。. (3). 表右邊數字為 p-values (MacKinnon, 1996)。. (4). 共整合檢定的變數為國內生產毛額 (GDP)、財政政策變數、. io. sit. y. Nat. (1). 貨幣政策變數、與貿易政策變數。. n. al. Ch. er. 註 :. ‧. ‧ 國. γ≦1. 學. 0.645. i n U. v. 其中，財政政策變數為政府消費支出、與固定資本形成(包含. engchi. 營建工程、運輸工具、機器及設備、與智慧財產) 之和。貨幣政策變數為貨幣總計數 (𝑀2 )。貿易政策變數為商品及服務輸出。 (5). 共整合檢定選取樣本期間為 1996Q1-2008Q2，50 筆季資料。. 35.

(42) 表 4.7. Johansen 共整合檢定. Eigenvalue (λ). Trace 統計量. Critical Value. Prob.. γ= 0*. 0.936. 100.752. 47.856. 0.000. γ≦1. 0.572. 29.332. 29.797. 0.056. γ≦ 2. 0.242. 7.271. 15.495. 0.546. γ≦ 3. 0.002. 0.064. 3.841. 0.800. Eigenvalue (λ) γ= 0*. λ. 統計量. 政治大 𝑚𝑎𝑥. Critical Value. Prob.. 71.420. 27.584. 0.000. 0.572. 22.061. 21.132. 0.037. γ≦ 2. 0.242. 7.207. γ≦ 3. 0.002. 0.064. 立. (1). *表示在 5%的顯著水準下拒絕虛無假設。. 0.465. 3.841. 0.800. y. Nat (3). 表右邊數字為 p-values (MacKinnon, 1996)。. (4). 共整合檢定的變數為國內生產毛額 (GDP)、財政政策變數、. n. al. sit. γ代表相異的共整合向量的個數。. io. (2). er. 註 :. 14.265. ‧. ‧ 國. γ≦1*. 學. 0.936. Ch. i n U. 貨幣政策變數、與貿易政策變數。. engchi. v. 其中，財政政策變數為政府消費支出、與固定資本形成(包含營建工程、運輸工具、機器及設備、與智慧財產) 之和。貨幣政策變數為貨幣總計數 (𝑀2 )。貿易政策變數為商品及服務輸出。 (5). 共整合檢定選取樣本期間為 2008Q3-2014Q4，26 筆季資料。. 36.

(43) 第 4.4 節估計結果本節首先採用 VECM 模型估計財政政策、貨幣政策、與貿易政策變數對產出的影響效果，其次依序探討穩定性檢定和估計結果，再者藉由 Granger Causality 統計量，用 Sims (1980) 文章中將變數排順序方式呈現衝擊反應，以衡量內生變數的波動受到特定衝擊之影響程度，最後採用經季節調整後的變數，放入 VECM 模型中，驗證政策對產出之正、負向影響是否相同，並賦予實證對國內經濟意涵。. 穩定性檢定本節參照楊奕農. 政治大 (2009) 書中之 CUSUM 檢定 (Cumulative Sum of the 立. recursive residuals)，檢定是否發生結構性改變，13從下圖 4.2 的 CUSUM 穩定性. ‧ 國. 學. 檢定，可以發現期間內發生一個結構性改變，14本文推估金融海嘯引起之變動。. ‧. 15. y. Nat. 因為期間內發生了結構性改變，所以文獻建議的兩種方法。第一、將虛擬變. er. io. sit. 數放入模型中，將結構性改變內予以估計，第二、將結構性改變前跟改變後，分成兩段期間來配飾模型。其中本文採用方法為 VECM 模型，關注結構性改變前. al. n. v i n 後，財政、貨幣、和貿易政策的影響效果，而且方惠蓉 (2002) 文章將結構性改 Ch engchi U 變前後以分段處理來分析。本文選定第二種方法，將樣本期間分成兩段處理，以利於實證解釋上，第一段為金融海嘯前，16第二段為金融海嘯後。17. 13 14 15. 測試 VECM 模型期間從 1996 年第 1 季到 2014 年第 4 季資料。圖形在 2008 年第 3 季超過 5%的信賴區間，即為結構性改變的發生。依照郭照榮 (2013) 金融海嘯期間為 2008 年第 3 季到 2009 年第 4 季。. 16. 從 1996 年第 1 季到 2008 年第 2 季資料。. 17. 從 2008 年第 3 季到 2014 年第 4 季資料。 37.

(44) 30 20 10 0 -10 -20 -30 -40 98 99. 00. 01. 02. 03. 04. 05. 06. CUSUM. 07. 08. 09. 10. 11. 12. 13 14. 5% Significance. 政治大. 圖 4.2 CUSUM 穩定性檢定. 立. 估計結果 (1996Q1-2008Q2). ‧ 國. 學. 本文一開始以國內生產毛額為應變數，財政政策、貨幣政策、與貿易政策為自變數的估計結果，詳見下表 4.8，其中觀察某一政策變數與國內生產毛額關係. ‧. 時，則其他政策變數在 VECM 模型中視為控制變數。表 4.8 中財政政策變數為. sit. y. Nat. 政府消費支出、與固定資本形成之加總，其中固定資本形成涵蓋營建工程、運輸. al. n. 變數為商品及服務輸出。. er. io. 工具、機器及設備、與智慧財產，貨幣政策變數為貨幣總計數 (M2 )，貿易政策. Ch. engchi. i n U. v. 本文和 Moayedi (2013) 文章都採用 VECM 模型來探討，Moayedi 文章中選定落後期數為 1 期，而本文依據 Wald Tests 來選定落後期數為 2 期，18詳見下表 4.9。本研究先考慮 1 期，結果無法達到長期均衡，因此，本文最後選定落後期數為 2 期，使 VECM 達到長期均衡。本文之後藉由 Granger Causality 統計量，依照 Sims (1980) 文章將變數排序為貨幣政策、財政政策、貿易政策和國內生產毛額，並用衝擊反應函數用來衡量內生變數的波動所受到特定衝擊的影響程度，參閱附錄一，並且採用經季節 18. 本文在第三章的小節判定模型的標準，介紹 AIC 和 SBC 兩種方法，除了上述方法外，本文. 亦可以使用 Wald Tests 來作為選定模型標準。 38.

(45) 調整後的變數放入模型中，驗證政策對產出之正、負向影響是否相同，參閱附錄二。本文依序探討三項政策對產出影響，第一、財政政策對國內生產毛額影響，第二、貨幣政策對國內生產毛額影響，第三、貿易政策對國內生產毛額影響。財政政策對國內生產毛額影響從下表 4.8 知道，長期均衡下，當政府支出每提高百分之一，則國內生產毛額增加百分之 0.794。本文與 Moayedi (2013) 之財政政策對國內生產毛額影響皆為正向影響，本文可以從這段期間知道，19財政政策為三項政策中對產出有最強. 政治大. 的效果，本文也可以從附錄圖 1.1 及附錄表 2.1 中，知道財政政策對產出為正向效果。. 立. 本研究的政府支出包含政府消費性支出及政府固定資本形成，本文對實證結. ‧ 國. 學. 果有三種可能解釋，依序為 (1) 興建重大交通建設案。 (2) 經濟面臨流動性陷. ‧. 阱（liquidity trap）。20(3) 短期政府支出有排擠效果，長期對產出有正向效果。. y. Nat. (1) 興建重大交通建設案. er. io. sit. 在這段期間中興建大型交通建設提振經濟發展，如雪山隧道、台灣高速鐵路等，其中又以高鐵為最重要。Barro (1990) 文章中，政府支出包含生產性和消費. al. n. v i n 性支出時，當生產性政府支出沒有達到政府支出最適時，生產性支出越高，則經 Ch engchi U. 濟成長率越高。Barro 在消費性政府支出上，不論消費性政府支出是否達到政府支出最適，消費性越高，則經濟成長率越低。21興建高鐵為生產性政府支出，22而在生產性政府支出未達政府支出最適時，政府興建高鐵確實有益於國內經濟。. 本文在這裡期間為 1996 年第 1 季到 2008 年第 2 季。流動性陷阱 (liquidity trap)，其為當利率降至某一個低水準時，貨幣需求利率彈性無窮大，在此情形下，中央銀行無論增加多少貨幣供給量，則增加的貨幣供給量會被民眾所吸收，利率無法下降情形。 21 Barro (1990) 在政府支出模型的設定上，消費性政府支出不會影響家計部門的生產函數，只會影響家計部門的消費函數。所以當消費性政府支出增加，家計部門的租稅負擔也會增加，因此，消費性政府支出增加對經濟成長率是負向的影響。 22 雖然興建高鐵以 BOT 型式，但是興建資金大部分來自政府支出。 19 20. 39.

(46) 表 4.8 VECM 估計結果長期均衡 log (𝐺𝐷𝑃𝑡 ). Coefficient. Std. Error. t-Statistic. Prob.. log (𝐺𝑡 ). 0.794. 0.057. 13.90. 0.000. log (𝑀𝑡 ). 0.188. 0.037. 5.11. 0.000. log (𝐸𝑡 ). 0.206. 0.022. 9.39. 0.000. C. -1.760. 0.510. -3.45. 0.000. 短期均衡. 政治大. Error Correction:. 立. Coefficient. Std. Error. t-Statistic. 學. ‧ 國. D(log (𝐺𝐷𝑃𝑡 )). Prob.. 0.240. -0.59. 0.277. D(log (𝐺𝐷𝑃𝑡−1 )). -0.236. 0.213. -1.11. 0.136. D(log (𝐺𝐷𝑃𝑡−2 )). -0.720. 0.209. -3.44. 0.000. -0.098. 0.117. -0.84. 0.200. -0.065. 0.099. -0.66. 0.255. n 0.265 U engchi. -0.50. 0.309. y. n. Ch. sit. io. D(log (𝑀𝑡−1 )). al. er. D(log (𝐺𝑡−1 )) D(log (𝐺𝑡−2 )). ‧. -0.141. Nat. ̂ 𝐸𝐶 𝑡−1. iv. -0.132. D(log (𝑀𝑡−2 )). 1.346. 0.274. 4.91. 0.000. D(log (𝐸𝑡−1 )). 0.027. 0.095. 0.29. 0.386. D(log (𝐸𝑡−2 )). 0.233. 0.097. 2.41. 0.000. Adj R-squared = 0.7365 註 :. (1) 被解釋變數為國內生產毛額 (GDP)。 (2) 解釋變數為財政政策變數、貨幣政策變數、與貿易政策變數。其中，財政政策變數為政府消費支出、與固定資本形成(包含營建工程、運輸工具、機器及設備、與智慧財產)。貨幣政策變數為貨幣總計數 (𝑀2 )。 40.

(47) 貿易政策變數為商品及服務輸出。 (3) 樣本數為 50 個 (1996Q1-2008Q2)，季資料。資料來源 :. (1) 財政政策變數為政府消費支出、與固定資本形成 (包含營建工程、運輸工具、機器及設備、與智慧財產) 取自主計總處統計資料庫-國民所得及經濟成長統計資料庫。 (2) 貿易政策變數為商品及服務輸出取自主計總處統計資料庫-國民所得及經濟成長統計資料庫。 (3) 貨幣總計數 (𝑀2 ) 取自中央銀行金融統計月報。 (4) 國內生產毛額 (GDP) 取自主計總處統計資料庫。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 41. i n U. v.

(48) 表 4.9 選定最適落後期數 D(log (𝐺𝐷𝑃𝑡 )) D lag 1. D lag 2. df 註 :. D(log (𝐺𝑡 )). D(log (𝑀𝑡 )). Joint. D(log (𝐸𝑡 )). 12.208. 7.057. 12.373. 21.110. 86.952. (0.016). (0.133). (0.015). (0.000). (0.000). 98.193. 15.446. 39.402. 30.688. 231.322. (0.000). (0.004). (0.000). (0.000). (0.000). 4. 4. 4. 4. 16. (1) 被解釋變數為國內生產毛額 (GDP)。 (2) 解釋變數為財政政策變數、貨幣政策變數、與貿易政策變數。其中，財政政策變數為政府消費支出、與固定資本形成(包含營建工程、運輸工具、機器及設備、與智慧財產)。. 政治大. 貨幣政策變數為貨幣總計數 (𝑀2 )。貿易政策變數為商品及服務輸出。. 立. (1) 樣本數為 50 個 (1996Q1-2008Q2)，季資料。. 學. ‧ 國. (2) 採用 Wald Tests 來選取最適落後期數。 (3) 括號內的值為 p-value。. (1) 財政政策變數為政府消費支出、與固定資本形成 (包含營建工. ‧. 程、運輸工具、機器及設備、與智慧財產) 取自主計總處統計資料庫-國民所得及經濟成長統計資料庫。. y. Nat. (2) 貿易政策變數為商品及服務輸出取自主計總處統計資料庫-國. sit. 民所得及經濟成長統計資料庫。. io. (3) 貨幣總計數 (𝑀2 ) 取自中央銀行金融統計月報。. al. er. 資料來源 :. v. n. (4) 國內生產毛額 (GDP) 取自主計總處統計資料庫。. Ch. engchi. 42. i n U.

(49) (2) 台灣經濟面臨流動性陷阱凱因斯指出當國內經濟在一段期間內，假如利率不能降到更低水準時，則更多的資金注入國內經濟體系，也沒辦法降低利率。本文推估台灣在這段期間內，若是陷入流動性陷阱中，則貨幣政策對經濟有較有限的效果，而財政政策對經濟有較強的效果。. (3) 短期政府支出有排擠效果，長期對產出有正向效果李麗華、霍德明、朱浩民 (2011) 發現在小型開放經濟體系財政政策對產出的有效性，23政府支出衝擊對國內生產毛額一開始有正向效果，短期時民間投資. 政治大. 排擠效果，產生負向效果，導致國內生產毛額下跌。中長期時民間投資產生正向. 立. 效果，導致國內生產毛額持續正向。因此從上文知道短期政府支出有排擠效果，. ‧ 國. 學. 長期對產出有正向效果似乎是本文好的解釋。. ‧. 貨幣政策對國內生產毛額影響. sit. y. Nat. 自表 4.8 中，本文可以知道長期均衡下，當貨幣政策每提高百分之一，則國. al. er. io. 內生產毛額增加百分之 0.188，本文和 Moayedi (2013) 的貨幣政策對國內生產毛. v. n. 額正、負向影響不同。本文可以從此期間知道貨幣政策名列末位，24而且政策對. Ch. engchi. i n U. 產出為正向影響，從附錄圖 1.2 及附錄表 2.1 中也可以知道貨幣政策對產出為正向影響。其中 Moayedi 文中貨幣對產出為負向影響，其解釋為央行比較關注國內通貨膨脹率，所以對產出會是負向的影響。本文以下實證結果有兩種解釋，依序為 (1) 國內經濟面臨流動性陷阱（liquidity trap）。(2) 央行在執行貨幣政策增加產出時，也必須維持低通貨膨脹率。. 李麗華、霍德明、朱浩民 (2011) 研究臺灣小型開放經濟體系財政政策有效性，樣本期間為 2008 年前。 24 本文在這裡期間為 1996 年第 1 季到 2008 年第 2 季。 43 23.

(50) (1) 國內經濟面臨流動性陷阱本文先前已經描述，若是國內經濟面臨流動性陷阱時，則政府採取貨幣政策會對經濟有較有限的效果，而採取財政政策會對台灣經濟有較強且有效的效果。. (2) 中央銀行在執行貨幣政策增加產出同時，也必須維持低通貨膨脹率。 Mishkin (2012) 提及長期而言，央行目標為穩定且低通貨膨脹率，以促進經濟發展，因此維持長期物價穩定是央行最主要的貨幣政策目標，而且央行在短期主要的貨幣政策為控制景氣循環。本研究可以知道央行在執行貨幣政策時，不可. 政治大. 以只降低國內失業率與提高經濟成長，也必須維持長期物價穩定。. 立. ‧ 國. 學. 貿易政策對國內生產毛額影響. 本研究從表 4.8 得知，長期均衡下，當貿易政策每增加百分之一，則國內生. ‧. 產毛額增加個百分之 0.206。本文與 Moayedi (2013) 貿易政策對國內生產毛額影. sit. y. Nat. 響方向不同，本文可以從期間內知道貿易政策名列第二，25政策對產出為正向影. al. n. 2.1 中也是得到貿易政策對產出為正向效果。. Ch. engchi. er. io. 響，而 Moayedi 文中貿易政策對產出為負向的影響，此外從附錄圖 1.3 及附錄表. i n U. v. 台灣為小型開放經濟體國家，可以知道貿易政策會是台灣的重要經濟政策，但本文之貿易政策對產出影響卻低於財政政策，本文對此結果有兩種解釋，依序為 (1) 國內接單，海外生產。(2) 國內製造業無法升級，提升台灣製造業的附加價值。. 25. 本文在這裡期間為 1996 年第 1 季到 2008 年第 2 季。 44.

(51) (1) 國內接單，海外生產林向愷 (2002) 在文中指出，台灣廠商到中國進行投資會對台灣，產生經濟衝擊如下，失業率上升、低技術和高技術勞工的薪資差距擴大、所得分配惡化、非外移的產業大量移出、與破壞產業結構完整性。國內接單，海外生產使非外移的產業大量移出，和破壞產業結構完整性，無法直接有效提升國內產出。羅倩宜、鄭琪芳 (2012) 報導，當前海外生產過高，顯示產業外移問題更加嚴重。海外生產無法提升本國就業環境和勞工薪資成長，以及無法提升國內民間消費。國內廠商移至海外生產，無法聘僱國內勞工且增加民間消費，所以無法間接有效提升產出。. 立. 政治大. (2) 國內製造業無法升級，提升製造業的附加價值. ‧ 國. 學. 瞿宛文、安士敦 (2003) 表示已開發的先進國家可以憑藉獨有的、和最進. ‧. 步的知識資產來與國際競爭，後進國家在高科技產業依然缺乏尖端知識，後進. y. Nat. 國家的廠商需憑藉著執行能力和融資，來取得創新的超額利潤。26台灣廠商不. al. er. io. 品來謀取利潤。. sit. 具尖端科技知識，但廠商可以透過技術升級方式，以規模化生產高附加價值產. n. v i n 本文貿易政策對國內生產毛額非主要影響，推估台灣製造業廠商可以在過 Ch engchi U. 去二、三十年以低工資、低成本來生產低附加價值產品，但台灣面臨全球化的海外競爭，推估製造業未能因應競爭，加速企業轉型，以生產高附加價值的產品來增加國內生產毛額所致。. 26. 瞿宛文、安士敦 (2003) 文中的已開發先進國家為歐美已開發國家，而後進國家為台灣等國家。 45.