國家債務的影響性分析： 以台灣、日本、韓國與中國為例
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(2) 謝誌 課程規劃為兩年的碩士課程，吾人卻花了四年的時間才得到豐盛的收割，但 卻也從中經歷更多值得感謝的人事物。回首來時路，有艱苦、有挫折，但也有滿 滿的喜樂與平安，在此將一切經歷化作感謝，帶著感謝直朝著未來的標竿前進。 感謝天父上帝，為我預備師大東亞系，讓我在當中盡情學習，並且收穫滿滿。 為我安排完美的老師、助教、同學以及環境，使我在學習過程中恩上加恩、力上 加力，不論得時或不得時，祢都與我同在，幫助我完成學習。 感謝我最愛的父母和家人，在這四年過程中對我的支持、包容與體恤，使我 在學習上沒有後顧之憂，謝謝你們作為我強而有力的後盾，在此表達我最誠摯的 感謝，我愛你們! 感謝集帥勁、專業、用心以及溫柔於一身的林昌平老師，從整篇論文的發想 到完成老師都提供我最寶貴的建議，並且開啟我的研究視野，引領我進入計量的 世界，使我找到未來想要發展的目標。此外，也感謝老師的無限包容，在身體狀 況不佳的時段裡，總是包容我無限延期的論文進度；在論文最後緊湊的階段中， 老師仍舊撥出時間，提供論文修正的意見。這麼棒的指導老師偏偏就讓我找到了， 與老師共同學習的日子是我珍貴的回憶，謝謝老師，在學習過程中有你指導是我 最大的榮幸。 感謝擔任論文口委的正利老師以及孟紋老師，感謝你們的評論與建議，使我 論文的內容得以更加完整與成熟。也特別感謝正利老師，研究所四年收了老師不 少小禮物，每次收到心裡都是甜蜜蜜，原來正利老師就是東亞大家庭的巧克力。 感謝所有東亞系的老師，在學習過程中給予的教導與幫助。其中感謝柏煒老 師、弘昌老師以及賢參老師，在課堂的學習當中，總是細心解說，傾聽同學的看 法，並給予回饋，使同學們有扎實的學習。感謝崑將老師，除了提供我擔任服務 學習課程助教的機會之外，更提供我學做人、學做事以及學做學問的大道理，使 我受益良多。 I.
(3) 感謝系上的琇方助教、侑蓁助教以及明莉助教，感謝妳們在學習以及生活上 提供的協助，沒有妳們我真不知道研究生生活該如何過，為表示感謝，有朝一日 我願意再將完美火熱的心獻給妳們。 感謝我在東亞系的摯友庭碩與泓廷，沒有你們怎麼會有超級東亞男孩，沒有 你們的一搭一唱，便無法造就東亞三劍客。謝謝你們，使我的研究生活有盼望且 充滿活力。感謝庭碩曾在我不及準備導讀時及時伸出援手，解救我於開天窗之窘 境，正是所謂患難見真情。感謝泓廷，常帶我加入充實的營隊學習，讓我大開眼 界，也感謝你的熱心，你的熱心協助總讓人受寵若驚。在未來的日子裡，我深信 我們的友宜絕對長存，不改變。 感謝師大乙組棒球隊與公社系壘全體隊員與經理，使我在研究生活中還能夠 盡情揮棒，在球場上可以與你們相互扶持、彼此看顧可說是人生一大樂事。另外， 也感謝疆愛志工團的贊軒、彥璋、顯明以及宥賢，讓我們可以在俄羅斯揮灑青春。 最後，感謝內壢得勝靈糧堂的弟兄姊妹們，總是為我的論文進度以及身體健 康不住的禱告，從你們身上我學習到耶穌的愛是如何長闊高深，謝謝你們讓我知 道如何愛上帝，如何愛人如己，在未來的日子裡，我將持續學習如何做一位行男， 學習行公義、學習好憐憫、學習存一顆謙卑的心以及學習在每件事上與神同行。. 羅裕清 謹誌 於師大 2016.7.28. II.
(4) 摘要 2010 年歐債危機的爆發到近期美國的債務危機，突顯了許多歐美已開發經濟 體的國家債務問題。相對於歐美國家的債務危機，近期東亞國家並沒有爆發債務 危機，但本身仍可能存在著國家的債務問題。本研究以東亞國家中的台灣、日本、 韓國以及中國為研究對象，探討影響台灣、日本、韓國以及中國債務的因素以及 影響程度。 本研究運用向量自我迴歸模型（Vector Autoregressive, VAR）與衝擊反應函數 （impulse response function, IRF）進行分析，實證研究結果發現除了其他總體經 濟變數外，美元指數以及國際油價亦是影響國家債務的重要變數。就台灣而言， 美元指數對於台灣國家債務沒有顯著影響；國際油價對台灣國家債務比率在短期 有正向影響，中期至中長期有負向影響。就日本而言，美元指數對國家債務比率 在短期至長期有正向影響；國際油價對日本國家債務比率在短期至長期有負向影 響。就韓國而言，美元指數對韓國國家債務比率在短期至長期有正向影響；國際 油價對韓國國家債務比率在短期至中期呈現跳動式影響，中長期至長期呈現正向 影響關係。就中國而言，美元指數對中國國家債務比率則是在短期至中期呈現負 向的影響關係；國際油價對中國債務比率短期呈現跳動性影響，中期至中長期而 則是呈現正向的影響關係。本研究推測造成差異的原因可能在於國家債務結構的 差異以及國際油價對不同國家總體經濟變數影響的差異，導致美元指數與國際油 價對不同國家債務比率造成不同的影響。. 關鍵詞：東亞、國家債務、美元指數、國際油價、向量自我迴歸、衝擊反應函數. III.
(5) Abstract From European debt crisis to recently American debt crisis, it shows the national debt problems in developed countries in Europe and America. Contrast to the European and American countries, there are no debt crisis burst in Eastern Asian. But it could still exist national debt problems potentially. This study analyzes which variables would affect national debt and how these variables affect national debt. Taiwan, Japan, Korea and China are used as the main objects which are the countries in East Asia. This study applies Vector Autoregression model and impulse response function to discuss how US dollar index, crude oil price and other macro-variables affect debt to GDP ratio and the empirical results show that in addition to macro-variables, US dollar index and crude oil price are also the crucial variables to affect debt to GDP ratio. For Taiwan, US dollar index has no significant effect on debt to GDP ratio; crude oil price has a positive effect on debt to GDP ratio in short-term and has a negative effect in medium-term to medium and long-term. For Japan, US dollar index has a positive effect on debt to GDP ratio in short-term to long-term; crude oil price has a negative effect on debt to GDP ratio in short-term to long-term. For Korea, US dollar index has a positive effect on debt to GDP ratio in short-term to long-term; crude oil price has mixed effects on debt to GDP ratio in short-term to medium-term and has a positive effect in medium and long-term to long-term. For China, US dollar index has a negative effect on debt to GDP ratio in short-term to medium-term; crude oil price has mixed effects on debt to GDP ratio in short-term and has a positive effect in medium-term to medium and long-term. This study surmises that the differences for the results between diffierent countries are because of government debt structure and the different influence of crude oil price on macro-variables in different countries. Keyword: East Asia, national debt, US dollar index, crude oil price, vector autoregression, impulse response function. IV.
(6) 目 錄 謝誌.................................................................................................................................. I 摘要............................................................................................................................... III Abstract ......................................................................................................................... IV 目 錄...............................................................................................................................V 表目錄.......................................................................................................................... VII 圖目錄.........................................................................................................................VIII 第一章 緒論................................................................................................................... 1 第一節 研究背景與動機....................................................................................... 1 第二節 研究目的................................................................................................... 6 第三節 研究方法................................................................................................... 7 第四節 研究流程................................................................................................... 7 第二章 文獻探討........................................................................................................... 9 第一節 過往債務相關研究................................................................................... 9 第二節 全球經濟影響變數：美元指數與國際油價......................................... 20 第三章 實證分析模型................................................................................................. 23 第一節 向量自我迴歸模型................................................................................. 23 第二節 衝擊反應函數......................................................................................... 24 第四章 實證資料來源與基本統計量......................................................................... 26 第一節 資料來源................................................................................................. 26 第二節 基本統計量............................................................................................. 28 第五章 實證結果分析................................................................................................. 44 第一節 VAR 模型分析結果................................................................................ 44 第二節 衝擊反應函數分析結果......................................................................... 59. V.
(7) 第三節 各國差異之分析..................................................................................... 68 第六章 結論與建議..................................................................................................... 75 第一節 結論......................................................................................................... 75 第二節 研究限制與研究建議............................................................................. 77 參考文獻....................................................................................................................... 79 附圖............................................................................................................................... 86. VI.
(8) 表目錄 表 1 2013 年東亞區域國家債務情況........................................................................ 5 表 2 過往債務研究影響變項..................................................................................... 16 表 3 解釋變數對國家債務之影響............................................................................. 19 表 4 變數定義與說明................................................................................................. 27 表 5 變數之敘述統計表............................................................................................. 32 表 6 台灣變數相關係數表......................................................................................... 33 表 7 日本變數相關係數表......................................................................................... 34 表 8 韓國變數相關係數表......................................................................................... 35 表 9 中國變數相關係數表......................................................................................... 36 表 10 台灣 VAR 模型之結果...................................................................................... 47 表 11 日本 VAR 模型之結果 ...................................................................................... 50 表 12 韓國 VAR 模型之結果...................................................................................... 53 表 13 中國 VAR 模型之結果...................................................................................... 56 表 14 各國 VAR 模型之結果整理.............................................................................. 58 表 15 各國分析結果整理顯示.................................................................................... 74. VII.
(9) 圖目錄 圖 1 1996 年-2014 年台灣債務趨勢變化 .................................................................... 3 圖 2 1995 年-2014 年日本債務趨勢變化 .................................................................... 3 圖 3 1995 年-2014 年韓國債務趨勢變化 .................................................................... 4 圖 4 1995 年-2014 年中國債務趨勢變化 .................................................................... 4 圖 5 2014 年台、日、韓、中債務結構....................................................................... 6 圖 6 研究流程圖............................................................................................................ 8 圖 7 美元指數與國際油價趨勢圖............................................................................. 37 圖 8 台灣、日本、韓國與中國每季增加債務佔當季名目 GDP 比率趨勢圖....... 38 圖 9 台灣、日本、韓國與中國每季增加債務佔當季實質 GDP 比率趨勢圖........ 39 圖 10 台灣、日本、韓國與中國每季平均通貨膨脹率趨勢圖............................... 40 圖 11 台灣、日本、韓國與中國每季央行平均利率趨勢圖 ................................... 41 圖 12 台灣、日本、韓國與中國匯率變化趨勢圖................................................... 42 圖 13 台灣、日本、韓國與中國經常帳占名目 GDP 比率之趨勢圖..................... 43. 附圖 1 台灣債務占名目 GDP 比率對各變數(含美元指數)衝擊之反應 ............... 86 附圖 2 台灣債務占實質 GDP 比率對各變數(含美元指數)衝擊之反應 ............... 87 附圖 3 台灣債務占名目 GDP 比率對各變數(含國際油價)衝擊之反應 ............... 88 附圖 4 台灣債務占實質 GDP 比率對各變數(含國際油價)衝擊之反應 ............... 89 附圖 5 日本債務占名目 GDP 比率對各變數(含美元指數)衝擊之反應 ............... 90 附圖 6 日本債務占實質 GDP 比率對各變數(含美元指數)衝擊之反應 ............... 91 附圖 7 日本債務占名目 GDP 比率對各變數(含國際油價)衝擊之反應 ............... 92 附圖 8 日本債務占實質 GDP 比率對各變數(含國際油價)衝擊之反應 ............... 93 附圖 9 韓國債務占名目 GDP 比率對各變數(含美元指數)衝擊之反應 ............... 94. VIII.
(10) 附圖 10 韓國債務實質目 GDP 比率對各變數(含美元指數)衝擊之反應 ............. 95 附圖 11 韓國債務占名目 GDP 比率對各變數(含國際油價)衝擊之反應 ............. 96 附圖 12 韓國債務占實質 GDP 比率對各變數(含國際油價)衝擊之反應 ............. 97 附圖 13 中國債務占名目 GDP 比率對各變數(含美元指數)衝擊之反應 ............. 98 附圖 14 中國債務占實質 GDP 比率對各變數(含美元指數)衝擊之反應 ............. 99 附圖 15 中國債務占名目 GDP 比率對各變數(含國際油價)衝擊之反應 ........... 100 附圖 16 中國債務占實質 GDP 比率對各變數(含國際油價)衝擊之反應 ........... 101. IX.
(11) 第一章 緒論 本研究旨在探討國家債務的影響關係，並以東亞國家中的台灣、日本、韓 國以及中國為研究對象。本研究以向量自我迴歸模型以及衝擊反應函數進行分 析，探討經濟變數對於上述四國國家債務的影響性，並進一步比較不同國家間 的影響差異。. 第一節 研究背景與動機 2008 年全球金融海嘯爆發，各國以擴張性的財政政策因應之，使得國家債 務逐漸增加，其中希臘債務的惡化，導致了歐債危機的發生。希臘本身除了透 過紓困案之外，則是透過樽節開支方式面對債務問題，使得國家社會福利縮減， 大量公務人員失業，造成社會的反彈，經濟上更面臨嚴峻考驗。至今歐洲危機 雖逐漸解除，但仍面臨歐債危機帶來的經濟成長停滯以及高失業率問題，尚未 完全走出歐債危機的陰霾。1美國方面，2013 年 10 月也面臨國家債務違約危機， 當時美國參議院表決結果，同意將債務上限延至 2014 年 2 月份。22014 年 2 月 份進一步放寬國家舉債上限 17.2 兆直至 2015 年 3 月，美國政府債務危機暫時舒 緩。3不過，2015 年 10 月美國再度面臨債務上限問題，美國國會參議院再次同 意增加 800 億美元支出直至 2017 年 3 月，突顯美國已面臨嚴重的債務問題。4 金融體系相當成熟的歐美國家陸續爆發出債務危機，台灣與周邊東亞地區. 1. 聯合新聞網（2014）。彭博資訊：歐債危機正逐漸解除。2014 年 04 月 24 日，取自： http://udn.com/NEWS/BREAKINGNEWS/BREAKINGNEWS6/8609389.shtml?ch=rss_BREAK INGNEWS6 2 中央銀行新聞稿（2013）。美國債務僵局最新發展。2014 年 04 月 20 日，取自： http://www.cbc.gov.tw/ct.asp?xItem=43093&ctNode=302&mp=1 3 新頭殼（2014）。美參院通過 無條件提高舉債上限 1 年。2014 年 04 月 20 日，取自： http://newtalk.tw/news/2014/02/13/44377.html 4 Walsh, D., Barrett, T. & LoBianco, T. (2015). House approves two-year budget deal. Cable News Network. http://edition.cnn.com/2015/10/28/politics/house-budget-deal-paul-ryan-john-boehner/(Date visited: January 12, 2016) 1.
(12) 的債務問題似乎較為平靜，雖然目前東亞國家並沒有爆發債務危機，但並不表 示東亞國家沒有債務的問題以及債務的潛在危機。 以台灣本身而言，國家債務 1996 年至 2014 年呈現上升趨勢（圖 1），1996 年台灣國家債務總額約為 1.94 兆新台幣，至 2014 年債務總額達到了 6.1 兆新台 幣，增加的數額超過三倍。5從國家債務佔 GDP 比率來看，1996 年國家債務總 額佔台灣 GDP 的比率為 25.1%，至 2014 年達到 37.9%。6其中 2012 年台灣 1 年 以上債務未償餘額實際數達到了 4 兆 9495 億元，占前 3 年名目 GNP 比率為 36.7 ％，直逼台灣舉債上限 40%，若再依據中央政府 101 年度總決算說明，台灣的 潛藏債務更是超過了 15 兆 6 千億，佔台灣 GDP 的比例達 110%。7 日本則是東亞國家中最為成熟的經濟體之一，以 1995 年之後的數據觀察， 發現日本債務呈現持續上升趨勢（圖 2） ，1995 年日本國家債務總額約為 477 兆 日圓，至 2014 年債務總額達到了 1200 兆日圓。從國家債務佔國內生產毛額(Gross Domestic Product, GDP)的比率來看，1995 年國家債務總額佔日本 GDP 的比率為 95.07%，2009 年突破 200%，至 2014 年達到 246.17%。8 韓國方面（圖 3），1995 年國家債務總額約為 38 兆韓元，受到亞洲金融風 暴影響，2000 年增加至超過 108 兆韓元，至 2014 年上升至 534 兆韓元。國家總 債務占 GDP 的比率方面，1995 年韓國國家債務債務佔 GDP 比率為 8.95%，2000 年增至 17.11%，至 2014 年已上升至 35.98%。9韓國的國家債務比率雖然略低於 台灣，近年經濟實力也表現突出，但從時間的趨勢觀察之，可發現韓國國家債 務比率與日本及台灣相同呈現逐年上升的趨勢。 5. 在此定義為台灣各級政府一年以上債務未償餘額。 財政部（2015）。財政統計資料庫。2016 年 01 月 11 日。取自： http://web02.mof.gov.tw/njswww/WebProxy.aspx?sys=100&funid=defjspf2 7 財政部（2012）。財政部中華民國 101 年統計年報。2014 年 04 月 20 日。取自： http://www.mof.gov.tw/public/Data/statistic/Year_Fin/101%E9%9B%BB%E5%AD%90%E6%9 B%B8/htm/yearmenu.htm 行政院主計處（2013）。行政院主計處 101 年度中央政府總決算。2014 年 04 月 20 日，取自： http://www.dgbas.gov.tw/ct.asp?xItem=33906&CtNode=5736&mp=1 8 International Monetary Fund (2015) . World Economic Outlook Database. http://www.imf.org/external/pubs/ft/weo/2015/02/weodata/index.aspx (Date visited: January 10, 2016) 9 同註 7 2 6.
(13) 中國方面，1995 年國家債務總額為 1.32 兆人民幣，2000 年增長至 3.7 兆人 民幣，至 2014 年提高達 26.17 兆人民幣，債務總額增加超過將 22 兆人民幣。若 從債務占 GDP 的比例觀察，1995 年中國國家債務占 GDP 比率為 21.59%，1998 年受亞洲金融風暴影響增長至 37.12%，2000 年後國家債務比率略微下滑，但 2008 年後受到全球金融海嘯影響，國家債務比率呈現增長趨勢，至 2014 年以增 長至 41.14%。10 50. 6. 單 40 位 ： 30 百 分 比 20. 5 4 3. %. 單 位 ： 兆 新 台 幣. 7. 2 10. 1 0. 0 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 台灣債務總額變化 台灣債務占GDP比率. 資料來源：International Monetary Fund(2015). 圖 1 1996 年-2014 年台灣債務趨勢變化. 1400. 300. 1200 單 位 1000 ： 兆 800 日 圓 600. 250. %. 單 位 200 ： 百 150 分 比 100. 400. 50. 200. 0. 0 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 日本債務總額變化. 日本債務占GDP比率. 資料來源：International Monetary Fund(2015). 圖 2 1995 年-2014 年日本債務趨勢變化. 10. 同註 7 3.
(14) 600. 40 35 30 25 20 15. 單 位 ： 百 分 比. %. 500 單 位 400 ： 兆 韓 300 元 200. 10 100. 5. 0. 0 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 韓國債務總額變化 韓國債務占GDP比率. 資料來源：International Monetary Fund(2015). 圖 3 1995 年-2014 年韓國債務趨勢變化. 30. 45 40. 25 單 位 ： 20 兆 人 15 民 幣 10. %. 35 單 位 30 ： 百 25 分 20 比 15 10. 5. 5. 0. 0 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 中國債務總額變化. 中國債務占GDP比率. 資料來源：International Monetary Fund(2015). 圖 4 1995 年-2014 年中國債務趨勢變化 進一步從東亞各國 GDP 占東亞區域 GDP 比率觀察（表 1），以中國比率最 高為 50.67%，日本比率為 26.27%次之。韓國與台灣比率分別為 6.97%與 2.73%， 均排在前五位，可見台灣、日本、韓國以及中國在東亞區域經濟上扮演中要角 色。另一方面，以國家債務占東亞全區域 GDP 的比例觀察（表 1） ，日本、中國 與韓國比例分別為 64.13%、20.09%與 2.34%，是東亞區域中比例最高的前三位， 而台灣此項數據也都超過了 1%，位於第六位，其國家債務問題亦不容忽視。. 4.
(15) 表 1. 2013 年東亞區域國家債務情況 單位：十億美元，百分比%. 國家. 國家 GDP. 國家 GDP 占東亞 區域 GDP 比率. 國家債務總額. 國家債務佔 東亞區域 GDP 比率. 中國. 9490.85. 50.67%. 3731.07. 20.09%. 日本. 4919.59. 26.27%. 11909.58. 64.13%. 韓國. 1305.61. 6.97%. 442.54. 2.38%. 印尼. 912.502. 4.87%. 226.70. 1.22%. 台灣. 511.279. 2.73%. 201.64. 1.09%. 泰國. 420.167. 2.24%. 176.87. 0.95%. 馬來西亞. 323.342. 1.73%. 180.81. 0.97%. 新加坡. 302.246. 1.61%. 312.09. 1.68%. 菲律賓. 271.928. 1.45%. 106.36. 0.57%. 越南. 170.565. 0.91%. 88.40. 0.48%. 緬甸. 56.699. 0.30%. 23.33. 0.13%. 汶萊. 18.092. 0.10%. 0.40. 0.00%. 柬埔寨. 15.362. 0.08%. 4.37. 0.02%. 寮國. 10.788. 0.06%. 6.28. 0.03%. 資料來源：整理自 CEIC；International Monetary Fund(2015). 另一方面，台灣、日本、韓國以及中國在債務結構上有所差異，由下圖 5 可看出日本與韓國相較於台灣與中國具有較高的外債比率，2014 年日本國家外 債佔全部國債的 10.21%，韓國此項比率略高於日本為 13.22%，中國僅僅只有 1.53%為外債，台灣更是完全沒有外債。從數據中雖然可以發現台灣、日本、韓 國以及中國之國家債務以內債為主，但在國家債務結構上仍有差異存在。因此， 在影響債務的變項以及影響程度上可能會有所不同，值得進一步比較分析。. 5.
(16) 100%. 80%. 60% 外債比例 內債比例. 40%. 20%. 0% 台灣. 日本. 韓國. 中國. 資 料 來 源 ： 整 理 自 Bank of Korea(2015) ; Bank of Japan(2015a) ; Bank of Japan(2015b) ;IMF(2015) ; 財政部（2011） ；中國國家外匯管理局（2015）. 圖 5 2014 年台、日、韓、中債務結構 綜合上述，台灣、日本、韓國以及中國同時都面臨了債務負擔持續增加的問 題，國家債務占東亞區域 GDP 的比率亦是東亞國家中的前幾名，且經濟影響力 在東亞區域上扮演重要位置。另外，台灣、日本、韓國以及中國的國家債務組成 結構有所不同，影響國家債務變動的原因可能因此有所差異，亦值得進一步分析 比較。因此，本研究進而以台灣、日本、韓國以及中國為研究對象，進一步深入 探討與比較上述四個國家的債務影響關係。. 第二節 研究目的 本研究旨在瞭解國家債務的影響變項與影響關係。其中以台灣、日本、韓國 以及中國為研究對象，找出影響上述四者國家債務的變項與影響關係，以向量自 我迴歸模型(Vector Autoregression model, VAR)與衝擊反應函數(Impulse response function, IRF)進行分析，並試圖比較四者之間的差異。本研究目的如下： 一、瞭解台灣、日本、韓國以及中國國家債務趨勢的變化。 二、以台灣、日本、韓國以及中國為研究對象，瞭解影響國家債務的重要變 6.
(17) 項與影響關係。 三、分析影響變項對國家債務比率的長短期影響。 四、比較台灣、日本、韓國以及中國國家債務的成因與影響關係之異同。 五、依據研究結果，提出未來改善國家債務問題的建議。. 第三節 研究方法 本研究試圖比較台灣、日本、韓國以及中國國家債務的成因與影響關係，本 研究主要以文獻次級資料分析方式進行研究，研究者將蒐集與研究主題相關之書 籍、期刊與學術論文，將文獻進行整理及分析，並予以詮釋，找出重要國家債務 影響變數，探討台灣、日本、韓國以及中國國家債務的成因與影響關係。另外， 透過文獻的整理，研究者試圖找出影響債務變化的相關變項，進一步蒐集影響國 家債務變項之統計數據與相關次級資料，並運用統計方法分析變項的影響關係與 影響程度。 經濟變項之間的相互影響關係有時具有時間落差，亦即當期經濟變項的變動， 影響效果在下一期才可顯現，因此，本研究運用向量自我迴歸模型分析落後經濟 變項對債務的影響。另一方面，經濟變項在不同的時間長度可能有不同的影響效 果，本研究除向量自我迴歸模型外，進一步運用衝擊反應函數分析變數在時間過 程中的影響效果。. 第四節 研究流程 下頁圖 6 說明本研究的研究流程，第一個程序為選定研究題目，第二個程序 為根據題目撰寫研究背景及目的，同時也選定研究範圍與方法，第三個程序將進 行文獻回顧，第四個程序即選定研究變項，第五個程序為蒐集研究變項之統計數 據，第六個程序為實證分析，分為向量自我迴歸模型分析與衝擊反應函數分析， 第七個程序即得到研究結果，第八個程序為結論與建議。 7.
(18) 選定研究題目. 研究背景. 研究目的. 研究範圍與方法. 文獻回顧. 選定研究變項. 蒐集研究變項統計數據. 實證分析. 研究結果. 結論與建議. 資料來源：作者自製. 圖 6 研究流程圖. 8. 實證模型建立 向量自我迴歸模型分析 衝擊反應函數分析.
(19) 第二章 文獻探討. 第一節 過往債務相關研究 本研究將過往債務相關研究分成三個部分進行探討，分別為區域、分析方法 以及東亞的台日韓中地區。其中區域方面本研究將其分成單一區域與跨區域的探 討。 在單一區域方面，Dornbusch (1986)以三個拉丁美洲國家智利、巴西與阿根 廷為研究對象，探討 1978-1982 年間外債及財政赤字增長的原因。其中就智利而 言，當時貨幣被過度高估，帶來大量的進口，使經常帳惡化，造成赤字問題。就 巴西而言，受到石油價格快速上漲以及國際利率上升的外部衝擊，巴西政府使用 補貼以及舉借外債支付高漲的利息，使債務快速增加。阿根廷債務上升的原因則 是在於貨幣被高估、政治不穩定以及資本外流等因素造成。而 Aiyagari and McGrattan (1998)以美國為研究對象，設定最適債務數量模型，在模型中若債務 有效維持個人消費，則國家最適債務將較高；若債務排擠了資本導致消費減少， 則國家最適債務將較低；若過度扭曲的稅率（過高稅率），則國家最適債務亦較 低。研究中發現福利收益對於美國債務的影響是輕微的，也發現國家債務透過高 利率將使資本受到排擠，而國家債務亦會使消費降低。Muhanji and Ojah (2011) 則是以非洲國家為主要研究對象，發現非洲國家債務比率不應該超過 80%。非洲 國家的出口以及政治的穩定對於債務的償付能力以及流動性有所助益，相對而言， 進口則對於債務的償付能力以及流動性有不利影響。研究中認為非洲國家應採取 進口投資商品而非消費商品，利用進口的投資商品製成附加價值成品，再進行出 口，替代初級商品的出口。研究當中也顯示政治環境與法律環境對於進出口政策 扮演重要角色。 Kalou and Paleologou (2011)運用向量修正誤差模型與 Granger 因果檢定檢視 9.
(20) 歐元區國家中的希臘經常帳赤字與財政赤字的關係，發現經常帳赤字對希臘財政 赤字具有正向的影響關係，原因在於希臘的高度國家債務比率，促使希臘政府必 須支付國外高度的償債與利息支出，導致經常帳惡化，也進一步帶來財政赤字的 增加。Baum, Checherita-Westphal, and Rother (2012)以歐元區中的 12 國為研究對 象，發現國家債務比率低於 67%時，國家債務比率與經濟增長呈顯著正相關；若 債務比率高於 95%，將對經濟活動造成衝擊。若國家債務比率高於 70%，長期 利率則有上升的壓力。Checherita-Westphal and Rother (2012)亦是以歐元區 12 國 家為研究對象，研究期間為 1970-2010 年，研究發現存在非線性影響關係，當債 務占 GDP 比率在 90-100%之間時，國家債務比率的增加將造成長期經濟成長減 緩；研究亦指出國家債務比率的上升將影響私人儲蓄（private saving）、公共投 資（public investment）以及總要素生產率（total factor productivity），進而影響 經濟的成長。 跨區域國家方面，Ford and Laxton (1999)研究中以 9 個工業國為研究對象， 發現 1970 年代至 1990 年代期間，當時國家債務大幅擴張為實質利率的上升的主 要因素。Mehl and Reynaud (2009)針對 33 個新興國家之內債提出探討，將公共內 債組成中最可能發生危機的三個部分抽離出來予以討論，三部份分別為以外幣為 面額之債務(foreign currency denomination） 、短期債務(short-term maturities）以及 指數債務(indexation） ，發現經濟規模、通貨膨脹率以及國內投資者的規模對於上 述三部分的國內債務有顯著影響。Piersanti(2000)以 OECD 中的 17 個國家為研究 對象，運用 1970 年至 1997 年資料進行分析，實證結果顯示財政盈餘/赤字占 GDP 比率對經常帳占 GDP 比率有正向關係存在，其結果符合雙赤字假說(twin deficits hypothesis)。Reinhart and Rogoff (2010)運用了過去 200 百年的歷史債務數據，當 中包含 44 個國家，發現不論是先進國家或是新興市場的經濟體，若是國家債務 佔 GDP 比率超過 90%，將造成經濟成長降低的結果。另外，研究中亦發現新興 國家外債佔 GDP 比率若超過 60%，也將導致經濟成長降低的現象。Forslund, Lima,. 10.
(21) and Panizza (2011)試圖比較全球不同區域開發中國家內債比率的影響關係，其中 涵蓋 104 個國家，研究期間為 1990-2007 年。11研究中發現不同區域中對於內債 比率的影響關係並無顯著差異。研究中也意外發現在通貨膨脹對內債比率並沒有 顯著影響，因此，其研究進一步考慮資本管制因素，發現在低度資本管制或是沒 有資本管制的國家中，通貨膨脹率與內債比率有負向影響；在高度資本管制的國 家當中，通貨膨脹率對內債比率則無顯著影響關係。Afonso and Jalles (2013)運用 1970-2008 年橫斷面資料，分析 155 個已開發及開發中國家經濟成長、生產力與 政府債務之間的關係。其研究主要有四項發現，首先，較高的債務到期日將可帶 來較高的經濟成長；其次，財政的鞏固可促進經濟成長；第三，金融危機對於經 濟 增 長 有 所損 害 ； 最後 ， 較 高 的債 務 比率有 助 全 要 素生 產 率（ total factor productivity）的成長。另外，在債務的影響方面，其研究發現債務占 GDP 比率 超過 90%的國家與債務比率低於 30%的國家相比，前者的國家經濟成長率較低。 當債務比率增加 10%，債務占 GDP 比率超過 90%的國家經濟成長將減少 0.2%； 債務比率低於 30%的國家經濟成長反而會增加 0.1%。 此外，就分析方法上而言，Greiner and Semmler (2000)運用內生經濟成長模 型(Endogenous Growth Model）進行分析，認為政府債務若沒有與明確的預算體 制連結，政府支出帶來的經濟增長將因為缺少嚴謹的預算制度，而因此被抵銷， 不嚴謹的預算制度也無法維持經濟的增長。Futagami and Shibata (2003)則是運用 簡單內生經濟成長模型(Simple Endogenous Growth Model）檢視經濟成長與預算 赤字之相互關係，研究結果顯示若維持較小公共債務佔GDP的比率，可帶來較高 的長期經濟增長，反之，若增加債務佔GDP的比率，將減緩長期的經濟成長。 Bräuninger (2005)運用內生經濟成長跨期疊代模型（ Overlapping Generations Models with Endogenous Growth）進行分析，其研究也得出相似的結果，若政府 固定的財政赤字比率低於臨界水準時，將可形成資本、經濟產出以及債務比率以. 11. 內債比率為國家內債佔國家總債務之比率。 11.
(22) 固定比率成長的狀態，當中若是赤字比率的增加，則會降低經濟的成長。若政府 所固定的赤字比率高於臨界水準，則會使資本成長持續減少。Adam (2010)則是 運用價格僵固性模型（Sticky Price Model）分析，研究指出高度的政府債務將使 最適的政府支出額減少，以抑制扭曲賦稅帶來的不利刺激效果。高度的債務也將 為財政預算與稅率帶來龐大風險，使最適的債務比率隨時間推移而降低。 若以本研究所強調的東亞區域作為分析角度，亦可將文獻分成台灣、日本、 韓國以及中國四部分進行探討。首先，台灣債務研究方面，吳親恩(2006）認為 1990年代後台灣所得分配惡化是影響公共支出擴大的重要因素，除了透過福利措 施外，也增進就業方案與公共建設的支出間接改善所得分配惡化的問題，在增稅 有其困難情況下，便透過發行公債方式因應，使國家債務增加。林慈芳(2013） 指出台灣的財政赤字有超過3/4是結構性因素，而非景氣循環原因所造成，台灣 經濟的成長將無助於財政赤字的改善。蔡馨芳 (2013)使用台灣1955-2011年的長 期債務資料針對財政永續性進行實證，發現台灣財政雖然自1950年代至今財政呈 現跨期均衡狀態，但若將時間移往1989年後作統計驗證，發現台灣財政已無法維 持跨期均衡狀態，原因是1989年後台灣政治、經濟以及社會歷經轉型，政府財政 不斷擴張，導致財政無法達到均衡。 其次，日本債務研究方面，Ihori, Kato, Kawade, and Bessho (2005)預測 2050 年日本賦稅以及社會安全保險佔 GDP 比率將分別提高至 36%與 23.3%，若是加 入 2004 年日本的年金改革因素，則可以分別降至 23.53%與 15.02%，不過仍突 顯了日本財政支出將持續增加的問題。Hamada (2007)則是試驗性的推測日本在 長久未來將成為債務國，提出的原因是日本未來人口持續老化以及人口下降，導 致家戶儲蓄降低，阻礙資本流動。蔡增家(2004）從政治經濟層面分析，發現因 日本受到經濟泡沫化之影響，政府以大幅擴張財政策方式挽救經濟，增加公共建 設支出，加上經濟成長停滯，使得日本債務大幅上升。謝學儒(2012）也認為日 本 1990 年日本經濟泡沫化之後，日本政府採行的大規模刺激經濟政策，使得債. 12.
(23) 務大幅增加，另外，指出 2008 年全球金融海嘯以及 2011 年發生的 311 大地震， 亦使日本發行國債應對，使國家債務增加。 再次，韓國債務研究方面，Collins and Park (1988)指出韓國曾在1980年至1986 年為第四大債務國，但之後因經濟的快速成長以及經常帳的盈餘，使韓國的債務 問題逐漸改善。Chang (1998)針對韓國1997年金融危機成因進行探討，研究中指 出韓國外債在金融危機爆發前幾年呈現快速的增長狀況，1993年時外債約為440 億美元，1997年9月增加至1200億美元。1979至1985年韓國外債平均每年增加了 17.8%，1994年至1996年平均每年增加33.6%，增長的幅度是1979年至1985年的 兩倍。其研究指出外債大幅增加為韓國的自由化政策以及監督機制不足所導致， 亦使金融危機對韓國造成的嚴重影響。 最後，中國債務研究方面，Xu and Zhang (2014)透過資產負債表的建構探討 中國的主權債務，其研究指出中國政府債務明顯低於許多已開發國家，且政府的 債務占資產比率顯著低於過往(1998年至2002年)。不過，Li and Lin (2011)將中國 政府或有負債(contingent liability)占GDP比率與開發中國家比較，發現中國政府 債務比率明顯高於開發中國家，並認為若要確保中國財政的可持續性需要減少中 國政府的或有負債。 綜合上述探討，過往研究大多探討總體經濟變數對國家債務的影響關係，但 就台灣、日本、韓國以及中國而言，其過往文獻主要探討財政擴張以及經濟危機 因素對債務的影響，總體經濟變數對債務影響的探討相對缺乏，故，本研究進一 步探討總體經濟變數對台日韓中四國債務的影響，彌補過往文獻之不足。 本研究將過往文獻之研究變項予以彙整，如表 2 所示。從表 2 中可發現通貨 膨脹率、利率和匯率是過往債務研究中時常納入探討之變項，而國家貿易的情況 亦是債務研究中重要的探討變項。 就通貨膨脹率而言，Mehl and Reynaud (2009)發現通貨膨脹率對於外幣為面 額之債務(foreign currency denomination） 、短期債務(short-term maturities）以及指. 13.
(24) 數債務(indexation）具有正向影響關係。Muhanji and Ojah (2011)的研究顯示，非 洲國家以及東亞國家的通貨膨脹率對外債占 GDP 比率有顯著正向關係，但拉丁 美洲國家通貨膨脹率對外債占 GDP 比率無顯著影響。 12 Forslund, Lima, and Panizza (2011)則指出在低度資本管制或沒有資本管制的新興經濟體中，通貨膨脹 率與內債比率有負向影響關係；在高度資本管制的新興濟體中，通貨膨脹率則對 內債比率無影響關係。Aizenman and Marion (2011)針對美國的研究亦指出，當美 國經濟停滯時，債務比率的增加將使通貨膨脹率上升，以致後續達到降低債務比 率的效果，以減輕國家債務負擔。 在利率的部分，Muhanji and Ojah (2011)的實證結果顯示 在非洲與東亞區域 國家相對利率對國家外債占 GDP 比率有顯著負向影響，亦即在非洲與東亞區域 國家相對利率的提升將(本國利率相對降低)可減輕國家債務負擔。13不過，Kalou and Paleologou(2011)實證分析結果與上述不同，實證結果顯示希臘短期利率對其 財政赤字有負向影響關係，表示短期利率的提升反而使財政赤字減少，可見影響 關係可能因各國的經濟情況的不同有所差異。 匯率方面，Dornbusch (1986)在其拉丁美洲國家的研究中認為，貿易情況的 惡化以及匯率失調是國家預算赤字主因。Carrea and Vergara(2012)則是以拉丁美 洲國家中的巴西、智利、哥倫比亞、墨西哥以及祕魯為研究對象，實證內容顯示 匯率變化在 2 至 3 年間，對於外債占 GDP 比率有正向影響，雖然其中祕魯的結 果不顯著，但整體而言仍可發現拉丁美洲國家匯率的貶值會增加外債的負擔。 Muhanji and Ojah (2011)研究顯示非洲區域國家匯率的貶值可減緩外債負擔，但 拉丁美洲區域國家的結果與非洲國家相反，匯率的貶值反而使得外債務負擔上升， 而東亞地區匯率的變化則對外債無顯著影響。此外，其研究亦發現高度負債貧窮 國家（highly indebted poor countries）匯率的貶值可降低外債負擔；非高度負債 貧 窮 國 家 的 匯 率 變 化 則 對 外 債 負 擔 無 顯 著 影 響 關 係 。 Forslund, Lima, and 12. 其研究中所指的東亞國家為南韓、印尼、馬來西亞、菲律賓與泰國。 相對利率指國際利率與本國利率之比率。 14. 13.
(25) Panizza(2011)研究則顯示在開發中國家實質匯率的貶值可使國家內債比率減少。 Kalou and Paleologou (2011)針對希臘的研究中則是發現，希臘名目有效匯率指數 對希臘赤字占 GDP 比率有顯著負相關，亦即希臘匯率(歐元)的貶值會增加希臘 財政的負擔。 國家貿易情況方面，Muhanji and Ojah (2011)發現貿易條件（terms of trade） 對於外債具有顯著負向影響關係，表示貿易競爭力的提高有助於減輕外債負擔。 Forslund, Lima, and Panizza(2011)的研究亦得到相似的實證結果，發現貿易條件 對於內債比率亦有負向關係存在。Piersanti(2000)實證則是發現經常帳與國家財 政之間有正向的關係存在，Kalou and Paleologou (2011)的研究同樣發現經常帳赤 字對財政赤字具有正向的影響關係，表示經常帳情況的惡化會使財政負擔加重。 綜合上述，本研究以通貨膨脹率、利率、匯率以及經常帳占 GDP 比率作為 本研究之解釋變項，試圖衡量出對國家債務占 GDP 比率的影響。 另一方面，除上述影響變項外，許多國際重要變項亦可能對於國家債務產生 影響關係，將成為本研究的控制變項，因此，本研究在下節持續探討國際重要經 濟影響變數的選擇。. 15.
(26) 表 2 過往債務研究影響變項 作者. 主要探討變數 自變項. 依變項. Dornbush(1984). 固定投資 經常帳 實質匯率 進出口. 預算赤字佔 GDP 比率. Aiyagari and McGrattan(1998). 福利收益 稅率 利率. 債務占 GDP 比率. Ford and Laxton(1999). 實質利率. 國家債務. Greiner and Semmler(2000). 稅率 政府債務. 經濟增長(per capita growth). Futagami and Shibata(2003). 預算赤字. 經濟增長. Bräuninger(2005). 財政赤字佔 GDP 比率. 資本 經濟產出 債務比率. Hamada(2007). 人口增長率. 各部門盈餘/赤字佔 GDP 比. 人口結構比率 儲蓄率. 率. Mehl and Reynaud(2009). 國內生產毛額 通貨膨脹率 國內儲蓄占 GDP 比率 財政餘額占 GDP 比率 匯率. 外幣為面額之債務(foreign currency denomination） 短期債務(short-term maturities） 指數債務(indexation）. Reinhart and Rogoff(2010). 國家債務佔 GDP 比率. 經濟成長. Adam(2010). 國家債務佔 GDP 比率. 私人消費 工作時數 政府消費 政府稅收. 資料來源：作者自行整理. 16.
(27) 續表 2 作者(年度). 主要探討變數 自變項. Muhanji and Ojah(2011). 依變項. 消費 出口 消費進口 進口投資 貿易條件 相對利率. 外債佔 GDP 比率. (Relative interest rate) 匯率 通貨膨脹率 債務占 GDP 比率 政治環境 法律環境 Forslund, Lima, and 通貨膨脹率 經常帳餘額 Panizza(2011) 人均 GDP M2 佔 GDP 的比率 實質匯率. 國家內債佔國家總債務比率. 債務占 GDP 比率 貿易條件 政府財政收支佔 GDP 比率 Kalou and Paleologou(2011). 財政赤字 短期利率 名目匯率指數 經常帳占 GDP 比率. 財政赤字 短期利率 名目匯率指數 經常帳占 GDP 比率. Aizenman and Marion(2011). 通貨膨脹率. 債務占 GDP 比率. Baum,. 債務占 GDP 比率. 經濟成長. Checherita-Westphal,. 進出口總值占 GDP 比率 資本形成總額占GDP比率 （gross capital formation to GDP）. and Rother(2012). 資料來源：作者自行整理. 17.
(28) 續表 2 作者. 主要探討變數 自變項. Baum, Checherita-Westphal, and Rother(2012) Checherita-Westphal and Rother(2012). 依變項. 短期實質利率 經濟成長率 債務占 GDP 比率 進出口總值占GDP比率. 長期實質利率. 債務占 GDP 比率 儲蓄率 人口增長率. 人均 GDP 成長率. 利率 Afonso and Jalles(2013). 中央政府債務占 GDP 比率 人均 GDP 成長率 政府預算盈餘/赤字佔 GDP 的比率 長短期債務佔 GDP 比率 人口增長率 固定資本形成佔 GDP 比率 教育平均年數. 資料來源：作者自行整理. 18.
(29) 表 3 解釋變數對國家債務之影響 解釋變數. 作者. 對國家債務之影響. Mehl and Reynaud (2009). 正 正(非洲與東亞). Muhanji and Ojah (2011) 不顯著(拉丁美洲) 通貨膨脹率 負(低資本管制) Forslund, Lima, and Panizza (2011) 不顯著(高資本管制) Aizenman and Marion (2011). 負. Muhanji and Ojah (2011). 正(非洲與東亞). Kalou and Paleologou(2011). 負. 利率 正(拉丁美洲) Muhanji and Ojah (2011). 負(非洲) 不顯著(東亞). 匯率 Forslund, Lima, and Panizza(2011). 負. Kalou and Paleologou (2011). 正. Carrea and Vergara(2012). 正. Kalou and Paleologou (2011). 負. Piersanti(2000). 負. 經常帳. 資料來源：作者自行整理. 19.
(30) 第二節 全球經濟影響變數：美元指數與國際油價 隨著交通、網路科技以及資訊媒體的快速發展，世界各個國家已打破疆界限 制，全球化時代已然來臨，不同國家間相互影響關係緊密連結，經濟的相互影響 已不可避免，因此，國際經濟變數對於債務影響的探討亦是至關重要。 Adda (2000)在其《經濟全球化》一書中說明了國際經濟變項的重要影響性。 在其書中指出美國工業基礎在二戰後並無遭受破壞，而且擁有全球四分之三的黃 金儲備，使美元在布雷敦森林體系下成為重要的國際性貨幣(何竟、周曉辛譯 2000） 。即使 1971 年布雷敦森林體系崩解，改採浮動匯率制，美元仍成為國際貿 易最重要的貨幣。Cote (1987)研究指出美元升值將使以美元計價之商品價格下滑， 但生產這些商品的開發中國家不會因此受害，反而對於貿易有正面影響。 Dewenter (1995)發現美元的貶值將使更多的外資併購進入美國，並且為美國標的 帶來較高的收購溢價。Kandil, and Mirzaie (2003)探討美元升值對於美國勞動市場 的影響，研究指出美元的升值將造成美國工業與運輸業的薪資緊縮，另一方面， 美元升值也將使美國產品失去競爭力，導致勞動需求減少，使就業增長趨緩。Fink, Oeberseder, and Rainer(2007)研究中分析美元貶值對於歐元區、保加利亞以及匈牙 利的影響，發現美元若是貶值 25%，則歐洲將難以維持一個穩定的歐元區。 Akram (2009)針對商品價格（石油、食物、金屬與工業原料）、利率以及美 元三者影響關係進行探討，研究發現實質利率的減少，將使商品價格上升，其中 油價以及工業原料價格的變化更明顯；而美元的走弱，將使商品價格上升；利率 以及美元的震盪則會造成商品價格的波動。Nazlioglu and Soytas(2012)以 1980 年 1 月至 2010 年 2 月之月資料為分析數據，探討油價、國際農產品價格以及美元 之間的動態關係，研究發現在短期不僅國際油價與美元變化均會影響國際農產品 價格，國際農產品價格亦會影響國際油價與美元匯率；就長期因果關係而言，國. 20.
(31) 際油價與美元指數仍會影響國際農產品價格，但國際農產品價格與美元匯率並不 會影響國際油價。 Nieh, and Lee(2002)以 7 大工業國為研究對象，運用 1993 年 10 月至 1996 年 2 月之日資料分析匯率與股價的關係，研究發現英國與加拿大貨幣的貶值對於股 價有鼓舞作用，德國貨幣的貶值則會造成股價的下滑。其中匯率也會因美元的升 貶值而有所變化，因此，從其研究結果推測，美元匯率的波動可能會造成其他國 家股價的變化。羅碧霞(2012）研究結果則是指出美元指數與匯率對台灣股價有 反向的影響，當美元指數以及匯率提高時，台灣股價則會有下跌情況，其中美元 指數更具有顯著領先關係。 除了上述提及的美元因素之外，國際油價對於全球經濟亦具有重大的影響性， 油價的波動將會迅速影響全球經濟與國家財政(何竟、周曉辛譯，2000） 。Amano (1998)發現美國實質匯率與實質油價之間具有共整合關係，因此，其研究認為在 布雷敦森林體系瓦解後，石油價格具有重要支配地位。此外，研究中也發現石油 價格對於匯率具有影響關係，但匯率對石油價格的影響關係並不存在。Barrell, and Pomerantz (2004)研究中發現石油價格若是處於長期的上漲情況，將使得實質 利率升高，進而導致經濟產出的減緩。Coudert, Mignon, and Penot (2005)以 1974 年 1 月至 2004 年 11 月為研究期間，發現石油價格上升將得出美元升值的結果。 Chen and Chen (2007)以七大工業國為研究對象，運用 1972 年至 2005 年月資料， 檢驗實質油價與實質匯率之關係。研究中也發現實質油價是影響實質匯率變動的 重要因素，並且實質油價對於未來實質匯率的預測具有高度解釋力。Park, and Ratti(2008)探討美國與 13 個歐洲國家在 1986 年至 2005 期間石油價格衝擊對於 股票市場的影響，研究指出石油價格對於股市報酬有顯著影響，對於大多數的歐 洲國家，石油價格的波動導了股票報酬的下滑；也發現在美國以及 8 個歐洲國家 實質油價的上升進而影響了短期利率的提高。Basher, Haug, and Sadorsky (2012) 檢視新興國家中石油價格、匯率以及股市三者的動態關係。發現石油上漲短期內. 21.
(32) 將造成股價下跌的影響，而股價上漲將造成石油價格的上升，原因為在已開發國 家石油需求上升減緩下，新興國家經濟的增長，使新興國家石油需求增加，導致 石油價格上升。另一方面，亦發現石油價格的震盪，在短期內將使貿易加權匯率 下滑。 柏婉貞（2010）以亞洲新興國家為研究對象，探討實質油價是否可以解釋實 質利率的變化。研究中將國家區分為石油淨進口國與石油淨出口國，發現石油價 格上漲，將導致石油淨進口國的貿易條件惡化，進而使國家貨幣貶值；石油價格 的下跌，則會使石油淨出口國的獲利減少，亦造成國家貨幣貶值。Huang, Hwang, and Peng(2005) 以美國、加拿大以及日本三個國家為研究探討對象，運用 1970 年至 2002 年之月資料檢驗石油價格對於總體經濟變項之影響。研究指出若石油 價格低於門檻值，則石油價格的變化與波動性對於經濟的影響有限；石油價格若 是高於門檻值時，則石油價格變化對於總體經濟變項的解釋力高於石油價格的波 動性，而石油價格變化與波動性的解釋力則是高於實質利率。台灣國內對於油價 相關研究也發現國際油價對於國內經濟有所影響，謝伊凡(2010）研究指出若國 際油價上漲至過高價格(110 美元）時，將使經濟呈現衰退現象，物價與失業率都 將上升，而製造業的銷售值與生產毛額都會降低。周濟、何金巡、周麗芳與林建 甫(2010）發現在國際油價高於基準 10 美元，國內油價上漲 8 美元的情況下，政 府若施行自由管制政策將可使財政負擔最低，低於實行管制政策與補貼政策的負 擔。同時，指出政府面對油價上漲如果使用補貼政策，將可維持較高經濟增長， 高於管制政策與自由管制政策。 綜合上述，發現經濟全球化趨勢下，美元價格與國際油價已成為影響國家總 體經濟的重要指標，因此，本研究除了上一章節採用的解釋變數外，再另外增加 美元指數與國際油價兩項變數，探討二者對於國家債務的影響。故，本研究解釋 變項為美元指數、國際油價、通貨膨脹率（消費者物價指數增加率）、利率、匯 率與經常帳占 GDP 比率，依變項為國家債務佔 GDP 之比率。. 22.
(33) 第三章 實證分析模型 本研究試圖探討國家債務的影響關係，考慮到經濟變項的影響性往往需要經 過一定時間才可顯現，因此，本研究運用 Sims(1980)所提出的向量自我迴歸模型 （Vector Autoregressive, 以下簡稱 VAR），檢驗落後項的解釋變數是否對於國家 債務有顯著影響關係。另外，考慮到在 VAR 模型中可能產生不同落後其呈現不 同影響方向的情況，因此，進一步運用衝擊反應函數(Impulse- Response Function) 分析，試圖進一步探究在時間過程中的影響關係。以下針對本文所應用之模型公 式進行說明。. 第一節 向量自我迴歸模型 假設有兩個動態變數𝑦𝑡 與𝑥𝑡，變數之間不僅有同期的影響，亦受到自身落後 期與另一變數落後期的影響，將方程式表示如下：. {. 𝑦𝑡 = 𝜃10 − 𝜃12 𝑥𝑡 + 𝛾11 𝑦𝑡−1 + 𝛾12 𝑥𝑡−1 + 𝑢𝑦𝑡 𝑥𝑡 = 𝜃20 − 𝜃21 𝑦𝑡 + 𝛾21 𝑦𝑡−1 + 𝛾22 𝑥𝑡−1 + 𝑢𝑥𝑡. (3.1.1). (3.1.1)式中落後期為 1 期，所以稱為一階 VAR 模型，其中𝑢𝑦𝑡 與𝑢𝑥𝑡 為不相關 的白噪音誤差項。以下進一步可運用矩陣表示可得到：. [. 1 𝜃21. 𝛾11 𝜃 𝜃12 𝑦𝑡 ] [𝑥 ] = [ 10 ] + [𝛾 1 𝜃20 𝑡 21. 𝛾12 𝑦𝑡−1 𝑢𝑦𝑡 𝛾22 ] [𝑥𝑡−1 ] + [𝑢𝑥𝑡 ]. (3.1.2). (3.1.2)式又可寫成： 𝐀𝒛𝑡 = 𝝅0 + 𝝅1 𝒛𝑡−1 + 𝒖𝑡 其中𝐀 = [. 1 𝜃21. 𝑦𝑡 𝛾11 𝜃 𝜃12 ] , 𝒛𝑡 = [𝑥 ] , 𝝅0 = [ 10 ] , 𝝅1 = [𝛾 1 𝜃20 𝑡 21 23. (3.1.3) 𝛾12 𝑢𝑦𝑡 𝛾22 ] , 𝒖𝑡 = [𝑢𝑥𝑡 ].
(34) 進一步將(3.1.3)式乘上反矩陣𝑨−1 ： 𝒛𝑡 = 𝜶 + 𝜷𝒛𝑡−1 + 𝒆𝑡. (3.1.4). 其中𝜶 = 𝑨−1 𝝅0為2 × 1矩陣 , 𝜷 = 𝑨−1 𝝅1為2 × 2矩陣 , 𝒆𝑡 = 𝑨−1 𝒖𝑡 為 2 × 1矩陣。(3.1.4)式又可表達成下列方程式：. {. 𝑦𝑡 = 𝛼11 + 𝛽11 𝑦𝑡−1 + 𝛽12 𝑥𝑡−1 + 𝑒1𝑡 𝑥𝑡 = 𝛼21 + 𝛽21 𝑦𝑡−1 + 𝛽22 𝑥𝑡−1 + 𝑒2𝑡. (3.1.5). 其中𝛼𝑖𝑗 為𝛂矩陣中第 i 行第 j 列元素，𝛽𝑖𝑗 為𝜷矩陣中第 i 行第 j 列元素，𝑒1𝑡 與 𝑒2𝑡 同樣符合白噪音過程。(3.1.1)式考慮到變數間同期與落後期的影響，稱為結構 式 VAR(structural VAR , SVAR)，而(3.1.5)式則考慮自身落後期與其他變數落後 期的影響，稱為縮減式 VAR(reduced form VAR)，本研究則是運用縮減式 VAR 進行分析。. 第二節 衝擊反應函數 衝擊反應函數(impulse response function, IRF)主要檢視當 VAR 模型內某一變 數受到外在衝擊發生變化時，其他變數對此衝擊在當期與未來期數中所產生的動 態反應過程。透過衝擊反應函數可進一步得知變數對變數之間的影響程度大小； 影響關係為正向、負向或是反覆跳動性；影響效果為長期或是短期。其模型說明 如下：. 𝑌𝑡 = 𝜇 + ∑∞ 𝑖=0 𝛿𝑖 𝜀𝑡−𝑖 , 𝑖 = 1,2 … , ∞. （3.2.1）. (3.2.1)式中𝛿𝑖 表示衝擊反應項，其中𝜀𝑡−𝑖 為𝑡 − 𝑖期的未預期衝擊。若進一步檢 視落後一期變數對當期變數的影響，可表示： 𝜕𝑌𝑡 𝜕𝜀𝑡−1. = 𝛿𝑎,𝑏,𝑐. （3.2.2） 24.
(35) 其中𝑎, 𝑏表示第𝑎行、第𝑏列的係數因子，隨時間變化而構成的連續函數，就 稱為衝擊反應函數。. 25.
(36) 第四章 實證資料來源與基本統計量. 第一節 資料來源 本研究於第一章中已提及，台灣、韓國與中國在 1990 年代末期至 2000 年代 初期後國家債務比率有顯著成長的情況，而日本從 1995 年至 2014 年國家債務比 率則是每年呈現穩定增加的趨勢，國家債務比率為四國中最高，在 2000 年後日 本國家債務比率已超過 150%。因此，本研究將樣本期間選定為 2000 年至 2014 年，以季資料進行分析，探討國家債務比率大幅增長後的影響關係，亦是後亞洲 金融風暴時期國家債務的影響性分析。本研究在時間上以短期(1 年以內)進行分 析，因此，本研究選擇的落後期為 1 至 4 期(3 個月至 1 年)。 本研究依據研究目的以及文獻探討中的發現，以國家債務占 GDP 之比率為 依變數；美元指數、國際油價、通貨膨脹率、央行利率、匯率以及經常帳占 GDP 比率為自變項。資料主要來自於各國央行、各國政府單位以及台灣經濟新報 (Taiwan Economic Journal, TEJ)，各變數之說明本研究彙整於下表 4。. 26.
(37) 表 4 變數定義與說明 變數分類 依變數. 國內生產 毛額. 變數名稱. 變數說明. 國家債務占名 目/實質 GDP 比率. 國家債務為當季增加14 之國家發行債券未償還 餘額. 名目 GDP. 資料來源 中央銀行統計資料庫 日本銀行. (Time-Series Data Search) Bank of Korea(Economic Statistics System) 中國債券信息網 名目 GDP 為調整後之名 中華民國統計資訊網 目國內生產毛額 (日本 日本內閣府 與中國以 5 季移動平均 韓國銀行 (Economic 調整). 實質 GDP. 控制變數. 自變數. 美元指數 國際油價 通貨膨脹率. 央行利率. Statistics System) 中國統計局 實質 GDP 為調整後之實 中華民國統計資訊網 質國內生產毛額(日本 日本內閣府 與中國以 5 季移動平均 韓國銀行 (Economic 調整) Statistics System) 中國統計局 以加權幾何方式計算15 台灣經濟新報(TEJ) (季平均) 杜拜輕油16(季平均價) 以物價指數做計算. 台灣為重貼現率 (Rediscount) 日本為無擔保隔夜拆款 利率(Target UC O/N) 韓國為隔夜目標利率. 台灣經濟新報(TEJ) 中華統計資訊網 日本統計局 中國統計局 韓國銀行(Economic Statistics System) 中央銀行統計資料庫 日本銀行 韓國銀行(Economic Statistics System) 中國人民銀行. (Base Rate) 中國為一年期人民幣貸 款利率(1Yr Lending) 資料來源：作者自行整理 14. 當季累積債務餘額減上季累積債務餘額 涵蓋歐元(57.6%)、日圓(13.6%)、英鎊(11.9%)、加元(9.1%)瑞典克朗(4.2%)與瑞士法郎(3.6%)。 16 台灣、日本、韓國與中國石油進口主要來自於中東國家，故以杜拜輕油價格作為國際油價變數。 27 15.
(38) 續表 4 變數分類 自變數. 變數名稱 匯率. 變數說明 採用名目匯率 1 美元兌換自身國家貨 幣之價格. 資料來源 中央銀行統計資料庫 日本銀行 (Time-Series Data Search) 韓國銀行(Economic. 經常帳占 GDP 經常帳餘額占調整後名. Statistics System) 中國人民銀行 中央銀行統計資料庫. 比率. 日本銀行. 目國內生產毛額之比率. (Time-Series Data Search) 韓國銀行(Economic Statistics System) 中國國家外匯管理局 資料來源：作者自行整理. 第二節 基本統計量 本研究將變數之基本統計量整理於表 5，除美元指數、國際油價以及匯率外， 其餘變數均單位以百分比表示。美元指數部分，平均數為 88.78，標準差為 12.9676， 最大值與最小值分別為 119.36 與 72.62。國際油價平均為 64.14 美元，標準差為 33.04，最大值與最小值分別為 116.45 與 18.48。若從趨勢圖觀察(圖 6)，美元指 數 2000 年至 2002 年呈現上升趨勢，大約從 105 上升至接近 120，之後開始呈現 下滑，2008 年下滑至 75 左右，2008 年至 2014 年大致在 75 到 90 之間波動。國 際油價的部分則是在 2000 年至 2008 年之間一路呈現上升趨勢，2008 年最高接 近 120 美元的水準，之後受到金融海嘯影響急速下滑至 40 美左右，之後又再度 呈現上升趨勢，2011 年至 2013 年維持在 100 美元以上，2014 年後又開始呈現下 滑，降至 75 美元左右的位置。 28.
(39) 在國家債務比率的部分，日本平均國家債務比率最高，平均每季國家債務比 率約為 7.4%，標準差亦最高。韓國與中國平均每季國家債務比率在 4%至 5%之 間，而台灣最小，大約在 2.2%至 2.5%左右。在通貨膨脹率的部分，韓國與中國 的平均數相對較高，分別為 0.69%與 0.63%，台灣則是 0.26%，日本平均通貨膨 脹率最低為 0.00%，其中從趨勢圖(圖 9)觀察，亦可發現日本相較於其他國家有 明顯較長時間的通膨緊縮。 在央行利率的部分，中國平均央行利率最高為 5.89%，韓國與台灣分別為 3.59%與 2.25%，日本最低為 0.12%。其差異原因推論與各國近十五年的經濟增 長有關，中國與韓國經濟增長表現較佳，央行利率可維持在較高水準，台灣與日 本經濟增長表現較為疲弱，因此央行較傾向低率政策刺激經濟表現，尤其是日本 幾乎採取零利率政策。進一步從趨勢圖(圖 10)觀察，四個國家央行利率大致呈 現相似的走勢，2000 年至 2005 年大致呈現降息趨勢，2005 年後央行利率則呈現 上升趨勢，2008 年受到金融海嘯影響呈現明顯的降息，其中台灣、韓國以及中 國在 2010 年後呈現緩步升息，之後央行利率呈現較為穩定的狀態直至 2014 年； 而日本部分，2008 年大幅降息後，央行利率至 2014 年都沒有再變動。 在匯率方面，台灣十五年期間平均新台幣對 1 美元匯率價格為 32.03，日圓 為 104.71，韓國與中國則是分別為 1122.39 與 7.38。若從趨勢圖(圖 11)觀察，台 灣在 2008 年後，受到金融海嘯影響，呈現明顯貶值趨勢，2009 年後匯率則是呈 現大幅升值，2011 年升破 30 元，之後回到在 30 元附近直至 2014 年。韓國方面， 趣事與台灣相似，2008 年後有大幅度明顯貶值，2010 年又升回 1100 元附近，2011 年至 2014 大致穩定維持在 1000 元至 1100 元附近。日本方面，在 2008 年後並沒 有大幅貶值的趨勢，反而是呈現升值態勢，2008 年大約在 120 元附近，至 2012 年已升值至 80 元左右，之後受到安倍經濟學政策影響，日圓再度呈現貶值，至 2014 年日圓大約貶值至 110 元附近。中國的部分，可明顯看出在 2005 年之前中 國採取釘住美元的匯率政策，2005 年後中國匯率則是一路呈現升值趨勢，至 2014. 29.
(40) 年大約維持在 6 元人民幣兌一美元的價位。 在經常帳占 GDP 比率的部分，台灣平均數最高為 7.86%，其次為中國的 4.09%，日本與韓國則是分別為 2.73%與 2.46%。進一步從趨勢圖(圖 12)觀察， 台灣經常帳占 GDP 比率 2000 年至 2004 年間呈現增加的趨勢，從 1%附近提高至 10%左右，2004 年後至 2005 年呈現來回的跳動，先是明顯下滑至 1%又回升至 10%，2006 年至 2007 年大致在 5%與 10%之間擺盪，2008 年受金融海嘯衝擊最 低降至 2%左右，2009 年又快速提升至 14%附近，2010 年至 2012 年大約在 7% 至 10%之間，2012 年後逐漸上升，至 2014 年大約在 14%附近。日本的部分，經 常帳占 GDP 比率 2000 年至 2007 年呈現逐步上升趨勢，從 2%上升至 5%左右， 2008 年金融海嘯衝擊，下滑至 2%附近，2010 年回到 4%的水準，之後呈現下滑 態勢，2013 年甚至出現經常帳赤字，2014 則是上升至 1.5%左右。在韓國的部分， 2008 年與台灣相同出現較為明顯的下滑，且有經常帳赤字的出現，2009 年快速 提升至 6%附近，之後降至 2%至 4%之間，2011 年又再出現經常帳赤字，之後呈 現明顯上升，2012 年至 2014 年大致維持在 6%左右。至於中國的部分，2000 年 至 2008 年呈現逐步上升態勢，從 1%提高到 10%附近，2008 年後開始呈現下滑 趨勢，2014 年已降至 0%至 3%之間。 進一步進行相關性分析，在台灣的部分(表 6)，可發現美元指數、央行利率 以及匯率與台灣國家債務比率具有正相關；另外，國際油價、通貨膨脹率以及經 常帳占 GDP 比率與台灣國家債務比率有負相關。其中美元指數、國際油價以及 匯率與台灣國家債務比率達顯著性相關。 在日本的部分(表 7)，美元指數、匯率以及經常帳占 GDP 比率與日本國家債 務比率呈現正相關；國際油價、通貨膨脹率以及央行利率與日本國家債務比率呈 現負相關。其中美元指數、國際油價以及央行利率與日本國家債務比率達顯著性 相關。 在韓國的部分(表 8)，美元指數、通貨膨脹率、匯率以及經常帳占 GDP 比. 30.
(41) 率與韓國國家債務比率呈現正相關；國際油價以及央行利率與韓國國家債務比率 之間存在負相關。其中美元指數、國際油價以及經常帳占 GDP 比率與韓國國家 債務比率達顯著性相關。 最後，在中國的部分(表 9)，通貨膨脹率、央行利率、匯率以及經常帳占 GDP 比率與中國國家債務比率呈現正相關；美元指數以及國際油價則是與中國國家債 務比率呈現正相關。其中國際油價、匯率以及經常帳占 GDP 比率與中國國家債 務比率達顯著性相關。. 31.
(42) 表 5 變數之敘述統計表 國家 統計量. 台灣. 日本. 韓國. 中國. 平均數. 標準差. 最小值. 最大值. 平均數. 標準差. 最小值. 最大值. 平均數. 標準差. 最小值. 最大值. 平均數. 標準差. 最小值. 最大值. 美元指數. 88.78. 12.97. 72.62. 119.36. －－. －－. －－. －－. －－. －－. －－. －－. －－. －－. －－. －－. 國際油價. 64.14. 33.04. 18.48. 116.45. －－. －－. －－. －－. －－. －－. －－. －－. －－. －－. －－. －－. 國家債務比率(名目). 2.25. 1.62. -1.09. 6.27. 7.44. 8.01. -19.83. 26.39. 4.52. 5.30. -7.94. 26.59. 5.13. 4.27. -4.64. 15.25. 國家債務比率(實質). 2.42. 1.76. -1.13. 7.03. 7.41. 8.08. -20.48. 26.72. 4.07. 4.70. -7.72. 20.73. 4.28. 3.48. -4.33. 12.83. 通貨膨脹率. 0.26. 0.92. -2.91. 2.39. 0.00. 0.52. -1.24. 2.51. 0.69. 0.57. -0.42. 2.08. 0.63. 1.13. -1.75. 3.63. 央行利率. 2.25. 0.96. 1.25. 4.75. 0.12. 0.15. 0.00. 0.50. 3.59. 1.01. 2.00. 5.24. 5.89. 0.58. 5.31. 7.47. 匯率. 32.03. 1.75. 28.90. 35.04. 104.71. 14.40. 77.39. 132.46. 1122.39. 115.43. 921.23. 1416.07. 7.38. 0.86. 6.12. 8.28. 經常帳. 7.86. 3.15. 1.07. 14.26. 2.73. 1.40. -1.18. 5.41. 2.46. 2.41. -2.45. 6.96. 4.09. 3.20. -0.27. 12.07. 觀測值個數. 60. 資料來源：依數據來源自行計算. 32.
(43) 表 6 台灣變數相關係數表 變數. 台灣債務 N. 台灣債務 R. 美元指數. 國際油價. 通貨膨脹率. 央行利率. 匯率. 台灣債務 N. 1. 台灣債務 R. 0.9971***. 1. 美元指數. 0.3544***. 0.4043***. 1. 國際油價. -0.3065**. -0.3577***. -0.7965***. 1. 通貨膨脹率. -0.1530. -0.1655. -0.2038. 0.2229*. 1. 央行利率. 0.0002. 0.0266. 0.4312***. -0.2044. 0.0790. 1. 匯率. 0.2395*. 0.2823**. 0.556***. -0.8217***. -0.1620. -0.0542. 1. 經常帳. -0.0457. -0.0696. -0.3058**. 0.3754***. -0.2860**. -0.5312***. -0.0805. 經常帳. 1. 註：1.*p<0.10 **p<0.05 ***p<0.01。2.台灣債務 N 為台灣國家債務占調整後名目 GDP 比率；台灣債務 R 為台灣國家債務占調整後實質 GDP 比率。3.經常帳為經常 帳占調整後名目 GDP 比率。 資料來源：依數據來源自行計算. 33.
(44) 表 7 日本變數相關係數表 變數. 日本債務 N. 日本債務 R. 美元指數. 國際油價. 通貨膨脹率. 央行利率. 匯率. 日本債務 N. 1. 日本債務 R. 0.9979***. 1. 美元指數. 0.2503*. 0.2954**. 1. 國際油價. -0.2799**. -0.3228**. -0.7965***. 1. -0.1203. -0.1393. -0.2633**. 0.3874***. 1. -0.3669***. -0.3717***. -0.4025***. 0.3898***. 0.1981. 1. 匯率. 0.0285. 0.0715. 0.6408***. -0.6998***. 0.0212. -0.0063. 1. 經常帳. 0.0155. 0.0303. -0.0223. -0.3652***. -0.1828. 0.2755**. 0.3575***. 通貨膨脹率 央行利率. 經常帳. 1. 註：1.*p<0.10 **p<0.05 ***p<0.01。2.日本債務 N 為日本國家債務占調整後名目 GDP 比率；日本債務 R 為日本國家債務占調整後實質 GDP 比率。3.經常帳為經常 帳占調整後名目 GDP 比率。 資料來源：依數據來源自行計算. 34.
(45) 表 8 韓國變數相關係數表 變數. 韓國債務 N. 韓國債務 R. 美元指數. 國際油價. 通貨膨脹率. 央行利率. 匯率. 韓國債務 N. 1. 韓國債務 R. 0.9913***. 1. 美元指數. 0.2348*. 0.1731. 1. 國際油價. -0.3700***. -0.3109**. -0.7965***. 1. 通貨膨脹率. 0.1123. 0.1003. 0.027. -0.0444. 1. 央行利率. -0.0479. -0.1272. 0.4903***. -0.4474***. 0.2813**. 1. 匯率. 0.1379. 0.1259. 0.5062***. -0.421***. 0.0028. -0.1397. 1. 經常帳. 0.1762. 0.2303*. -0.2451*. 0.2734**. -0.3919***. -0.5904***. 0.1624. 經常帳. 1. 註：1.*p<0.10 **p<0.05 ***p<0.01。2..韓國債務 N 為.韓國國家債務占調整後名目 GDP 比率；.韓國債務 R 為.韓國國家債務占調整後實質 GDP 比率。3.經常帳為經 常帳占調整後名目 GDP 比率。 資料來源：依數據來源自行計算. 35.
(46) 表 9 中國變數相關係數表 變數. 中國債務 N. 中國債務 R. 美元指數. 國際油價. 通貨膨脹率. 央行利率. 匯率. 中國債務 N. 1. 中國債務 R. 0.9778***. 1. 美元指數. -0.0129. -0.1433. 1. 國際油價. -0.2449*. -0.0861. -0.7965***. 1. 通貨膨脹率. 0.0617. 0.0965. -0.3155**. 0.1916. 1. 央行利率. 0.028. 0.1263. -0.3844***. 0.5756***. 0.2041. 1. 匯率. 0.421***. 0.2622**. 0.6894***. -0.9037***. -0.0826. -0.3639***. 1. 經常帳. 0.4189***. 0.4668***. -0.3874***. 0.0925. 0.2106. 0.4213***. 0.0729. 經常帳. 1. 註：1.*p<0.10 **p<0.05 ***p<0.01。2.中國債務 N 為中國國家債務占調整後名目 GDP 比率；中國債務 R 為中國國家債務占調整後實質 GDP 比率。3.經常帳為經常 帳占調整後名目 GDP 比率。 資料來源：依數據來源自行計算. 36.
(47) 資料來源：依據數據來源自行整理. 圖 7 美元指數與國際油價趨勢圖. 37.
(48) 資料來源：依據數據來源自行整理. 圖 8 台灣、日本、韓國與中國每季增加債務佔當季名目 GDP 比率趨勢圖. 38.
(49) 資料來源：依據數據來源自行整理. 圖 9 台灣、日本、韓國與中國每季增加債務佔當季實質 GDP 比率趨勢圖. 39.
(50) 資料來源：依據數據來源自行整理. 圖 10 台灣、日本、韓國與中國每季平均通貨膨脹率趨勢圖. 40.
(51) 資料來源：依據數據來源自行整理. 圖 11 台灣、日本、韓國與中國每季央行平均利率趨勢圖. 41.
(52) 資料來源：依據數據來源自行整理. 圖 12 台灣、日本、韓國與中國匯率變化趨勢圖. 42.
(53) 資料來源：依據數據來源自行整理. 圖 13 台灣、日本、韓國與中國經常帳占名目 GDP 比率之趨勢圖. 43.
(54) 第五章 實證結果分析. 第一節 VAR 模型分析結果 在 VAR 分析中，本研究將分成四個模型進行探討。由於在文獻探討中發現 美元指數與國際油價彼此間具有相互影響關係(Akram, 2009 ; Amano, 1998)，另 外，從第四章的相關係數表中亦可發現二者相關係數為-0.7965，呈現高度相關性， 因此，本研究將兩變數區分成兩種模型進行探討。另一方面，本研究將依變數部 分分為國家債務占調整後名目 GDP 之比率以及國家債務占調整後實質 GDP 之比 率兩項，目的為進行穩健性分析，進一步檢視各變數對兩者之影響是否具有一致 性。故，本研究共分成四個模型探討美元指數、國際油價、通貨膨脹率、央行利 率、匯率以及經常帳占 GDP 比率對國家債務的影響。本研究 VAR 模型如下所示：. 模型一. 𝒁1,𝑡 = 𝛂1 + ∑4𝑖=1 𝜷1,𝑖 𝒁1,𝑡−𝑖 + 𝜺1𝑡 (6×1) (6×1) (6×6) (6×1) (6×1). （5.1.1）. 模型二. 𝒁2,𝑡 = 𝛂2 + ∑4𝑖=1 𝜷2,𝑖 𝒁2,𝑡−𝑖 + 𝜺2𝑡 (6×1) (6×1) (6×6) (6×1) (6×1). （5.1.2）. 模型三. 𝒁3,𝑡 = 𝛂3 + ∑4𝑖=1 𝜷3,𝑖 𝒁3,𝑡−𝑖 + 𝜺3𝑡 (6×1) (6×1) (6×6) (6×1) (6×1). （5.1.3）. 模型四. 𝒁4,𝑡 = 𝛂4 + ∑4𝑖=1 𝜷4,𝑖 𝒁4,𝑡−𝑖 + 𝜺4𝑡 (6×1) (6×1) (6×6) (6×1) (6×1). （5.1.4）. 其中𝒁1,𝑡 為(6×1)矩陣，包含「國家債務占調整後名目 GDP 之比率」、「美元 指數」、「通貨膨脹率」、「央行利率」、「匯率」以及「經常帳占調整後名目 GDP 比率」6 項變數；𝒁2,𝑡 為(6×1)矩陣，包含「國家債務占調整後實質 GDP 之比率」、 「美元指數」 、 「通貨膨脹率」 、 「央行利率」 、 「匯率」以及「經常帳占調整後名目 44.
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