全球化與通貨膨脹率-追蹤資料分量迴歸之應用 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學經濟學系碩士論文指導教授: 林馨怡博士. 全球化與通貨膨脹率政治大– 追蹤資料分量迴歸之應用立. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. 研究生: 李崇凱中華民國 104 年 7 月. v.

(2) 謝詞努力了一整年, 碩士論文終於完成啦!回想起這一年的過程, 各種酸甜苦辣的心情頓時湧上心頭, 雖然時常充滿了挫折感, 但這絕對是我人生中最充實的階段之一。完成論文最要感謝的是我的指導老師林馨怡教授, 老師在忙碌之中, 還是花許多時間給我指導與建議, 想起這一年來去找老師的次數都已經數不清, 就知道該多麼感謝老師了。而不僅僅是論文, 從老師學到最多的, 是做任何事都該抱持積極嚴謹的態度, 這會是一輩子受用的。也要感謝口試委員陳旭昇教授及陳釗而教授對於論文的寶貴意見, 這對原本尚未完善的論文是很重要的。. 政治大柏笙, 論文從無到有, 我們都一起討論並且走了過來。謝謝學長宇翔, 無論是立有關學術或是程式的問題, 你都會不辭辛勞的幫忙我們。謝謝柏廷, 在我處理感謝我的家人, 讓我能無後顧之憂的完成這篇論文。謝謝和我一起奮鬥的. ‧ 國. 學. 資料卡關時, 寫了迴圈給我很大很大的幫助。謝謝研究所同學十好十壞, 建安、馨檥、敏睿、茄子、宇慧、耿明、毛長官、米奇、佩琪, 晚上回到城堡一起吃宵. ‧. 夜還有批評電影, 是我最能放鬆的時光。謝謝林怡安, 從大學到研究所, 陪我. sit. y. Nat. 度過了好多難關。感謝曾經鼓勵過我的每一個人, 謝謝你們, 我才能堅持不放. io. n. al. er. 棄的完成這篇論文。. Ch. engchi. i n U. v. 李崇凱 104 年 7 月.

(3) 摘要本文使用追蹤資料分量迴歸模型來分析全球化之下, 通貨膨脹率受國外經濟狀態變數的影響。我們使用 1980–2013 年 45 個國家的季資料及 1970–2013 年 56 個國家的年資料做分析。根據全球化假說 (Globalization Hypothesis) , 隨. 著全球化程度的提升, 通貨膨脹率受國外經濟狀態的影響會增加。由實證結果發現在通貨膨脹率較低時, 國外經濟狀態對通貨膨脹率有顯著正向的影響, 隨著通貨膨脹率提升, 兩者關係有下降的趨勢但仍為顯著正相關。此結果指出隨著全球化程度較高、通膨較低時, 通貨膨脹率受國外經濟狀態影響較大並呼應. 政治大. Ihrig et al. (2010) 全球化假說的論點。. 學. ‧ 國. 立. 關鍵字:全球化、通貨膨脹率、分量迴歸、追蹤資料. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v.

(4) 目錄 1 緒論. 1. 2 文獻回顧. 4. 2.1. 菲利浦曲線 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 4. 2.2. 全球化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 6. 3 計量方法. 14. 3.1. 動態追蹤資料 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14. 3.2. 動態追蹤資料分量迴歸模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16. 立. 4 資料與模型. 政治大. 18. 資料 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18. 4.2. 模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23. ‧ 國. ‧. 5 實證結果. 學. 4.1. 25. 季資料 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25. 5.2. 年資料 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27. 5.3. 穩健性測試 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31. 5.4. OECD, 非 OECD 及已開發國家 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34. n. al. er. io. sit. y. Nat. 5.1. Ch. i. e. i n U. v. 5.5. h 不同時期 . . . . . . . . . n. g . . c. . . . . . . . . . . . . . . . . . 35. 5.6. 不同計量方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36. 6 結論. 38. 參考文獻. 54. 附錄. 59. I.

(5) 1 緒論近年來, 金融及商品市場的全球整合程度大幅的上升, 全球化導致許多國家總體經濟變數產生顯著的改變, 其中通貨膨脹率是最常被關注的變數之一。通貨膨脹率一直是總體經濟中的一個重要指標, 如中央銀行的首要政策目標即是維持物價穩定, 在物價穩定之下才能使經濟狀況有穩定及長久的成長, 因此如同 Tootell (1998) 及 Fisher (2006) 所述, 央行在執行貨幣政策前, 必須充分了解通貨膨脹率的決定因素。. 隨著全球化程度提升, 許多研究者皆認為傳統菲利浦曲線已經不足以描述通貨膨脹率的動態, 全球性的變數對通貨膨脹率的影響顯得越來越重要, 包括美國與歐洲. 政治大 (2006) 及 Bernanke (2007) 都明確指出若單純考慮國內要素, 已經不足以解釋通立的貨幣政策實施者, 例如 Fisher (2006)、Papademos (2006)、Kohn (2006)、Yellen. 貨膨脹率的現象, 國外的發展對國內通貨膨脹率動態是重要的。因此 Ihrig et al.. ‧ 國. 學. (2010) 提出的全球化假說 (Globalization Hypothesis 或 Global Slack Hypothesis) 也因應而生。全球化假說指出隨著全球化程度的提升, 通貨膨脹率受國外經濟. ‧. 狀態的影響會增加, 相對的, 通貨膨脹率受國內經濟狀態影響的敏感程度將不若過去. sit. y. Nat. 的高。針對這個議題, 過去的實證研究看法分歧,Gamber and Hung (2001)、Borio. io. er. and Filardo (2007)、Wynne and Kersting (2007) 及 Bianchi and Civelli (2014). 皆指出近年隨著全球化程度提升, 通貨膨脹率受國內變數影響的敏感度下降, 而受全. al. n. v i n 球經濟狀態變數的影響則上升。 (1998)、Ball (2006)、Calza (2009) C相反的 h e n,Tootell h gc i U. 及 Ihrig et al. (2010) 則指出國內經濟狀態對通貨膨脹率的影響並沒有隨著全球化程度提升而減少, 且全球性的變數無法有效地影響國內通貨膨脹率。由這些文獻可知, 通貨膨脹率受國外經濟狀態變數的影響效果, 會因為全球化程度不同而改變。在全球化程度較高時, 通貨膨脹率受國外經濟狀態的影響效果會較大, 反之若全球化程度較低, 通貨膨脹率較不容易受到國外經濟狀況影響。而 Rogoff (2003)、Galati and Melick (2006)、Wynne and Kersting (2007) 及 Mumtaz and Surico (2012) 都指出隨著 1990 年代全球化程度快速提升, 相對於過去全球化程 1.

(6) 度較低而通膨脹率較高, 近年全球各地皆處於低通貨膨脹率的狀態。 Romer (1993) 也指出全球化程度與通貨膨脹率有穩健的負向關係。全球化程度高時, 表示為低通貨膨脹率; 而全球化程度較低時, 表示為高通貨膨脹率。因此若使用一般平均數迴歸無法觀察到不同通貨膨脹率分量下受國外經濟狀態影響的不同。由 Koenker and Basset (1978) 提出的分量迴歸 (quantile regression) 方法, 可以觀察到解釋變數. 對不同被解釋變數分量的影響效果, 且不容易受到極端值影響, 因此本文建議使用分量迴歸方法, 分析在不同通貨膨脹率分量下, 國內及國外經濟狀況對國內通貨膨脹率的影響效果。而 Bianchi and Civelli (2014) 指出每個國家通貨膨脹率的時間變異可能受各經濟體的個別特色影響。若如同過去文獻採時間序列分析將難以捕捉. 政治大到每個國家無法觀察的個別效果並從較多的資料樣本獲得更多資訊。因此本文應用立全球化的效果, 我們將個別國家的固定效果加到分析裡, 經由追蹤資料分析將捕捉. ‧ 國. 態的關係。. 學. Lin (2010) 提出的動態追蹤資料分量迴歸方法探討通貨膨脹率與國內及國外經濟狀. ‧. 由 1980–2013 年 45 個國家的季資料及 1970–2013 年 56 個國家的年資料, 我們得到相同的實證結果。在通貨膨脹率較低時, 國外經濟狀態對通貨膨脹率有顯著. y. Nat. sit. 正向的影響, 隨著通貨膨脹率提升, 兩者關係有下降的趨勢但仍為顯著正相關。而國. er. io. 內經濟變數與通貨膨脹率在低分量時呈現部分顯著的正向關係, 這個關係隨著通貨. al. v i n C h , 通貨膨脹率受國外經濟狀態影響較大並呼指出隨著全球化程度較高、通膨較低時 engchi U n. 膨脹率的上升有下降的趨勢並在高分量時反轉為負, 但都是不顯著的。本文的結果. 應 Ihrig et al. (2010) 全球化假說的論點。此外, 本文亦於模型加入石油價格指數、使用不同工具變數或不同貿易權重公式, 皆不影響兩者的關係, 這說明了通貨膨脹率與國內外經濟狀態關係的穩健性。本文也進一步探討不同國家型態通貨膨脹率與經濟狀態的關係, 在 OECD 國家兩者有一致的正相關並不隨分量而改變, 而非 OECD 國家則得到與全部國家相同的結果。最後, 本文再把年資料分成 1980–2013. 年及 1990–2013 年兩個區間, 得到的結果與 1970–2013 年的實證結果大致上相同。本文架構如下, 第一節為緒論, 第二節為文獻回顧, 第三節為動態追蹤資料於分 2.

(7) 量迴歸方法之介紹, 第四節為本文所使用資料與模型之介紹, 第五節為通貨膨脹率與國內及國外產出缺口之實證分析, 最後一節為本文結論。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 3. i n U. v.

(8) 2 文獻回顧 2.1 菲利浦曲線通貨膨脹率是影響社會經濟活動的重要變數之一, 通貨膨脹嚴重時, 會使民眾的實質購買力降低, 進而影響到生活水準, 並產生所得與財富重分配的現象。當通貨膨脹率高到無法控制而產生惡性通膨, 此時不僅經濟可能面臨崩潰, 也會引起政治及社會的不安定。因此中央銀行首要政策目標是維持物價穩定, 物價穩定之下才能使經濟狀況有穩定及長久的成長。許多學者致力於有關通貨膨脹率的研究, 最早是由 Phillips (1958) 所做英國失業率與工資變動之間關係的菲利浦曲線, 指出失業率與名目工資. 政治大. 成長率之間呈現負向相關。因為工資上升常是推動物價上升的主要原因, Samuelson. 立. and Solow (1960) 將其應用到通貨膨脹率與失業率之間。通貨膨脹率與失業率之間. ‧ 國. 學. 存在抵換 (trade-off) 關係, 可以替政策制定者提供更多資訊, 當政府當局使用需求面政策提高產出並降低失業率時, 此時將伴隨著提升通貨膨脹率的成本。. ‧. Friedman (1968) 對原始菲利浦曲線提出嚴厲的批判, 指出他們忽視了對於通貨. 膨脹率的預期。因此用來表示通貨膨脹率-失業率之間抵換關係的菲利浦曲線, 應進. y. Nat. sit. 一步擴展為預期擴張的菲利浦曲線 (Expectation-Augmented Philips curve), 這. er. io. 表示通貨膨脹率與失業率間不僅存在負向關係, 且整個曲線會隨著預期通貨膨脹率. al. n. v i n Ch 改變。在實證上, 這個觀念被應用在假定預期通貨膨脹率為去年每期的加權平均。 engchi U. 的改變而上下移動。 Friedman 假定通貨膨脹率預測會因為過去實際通貨膨脹率而. 凱因斯學派經濟學家利用 Lucas (1972) 及 Sargent and Wallace (1975) 的理. 性預期來建構模型, 並在模型中加入包含家戶廠商最適條件的個體理論基礎, 建構了新凱因斯菲利浦曲線 (New Keynesian Philips curve; NKPC)。 Taylor (1980)、 Rotemberg (1982) 及 Calvo (1983) 建立價格僵固性 (Nominal rigidity) 模型, 並. 以此推導出 NKPC 如下: πt = αEt πt+1 + βmct. 4. (1).

(9) 其中 πt 代表通貨膨脹率, Et πt+1 代表預期通貨膨脹率, mct 為實質邊際成本。式 (1) 顯示了通貨膨脹率為兩個要素的函數:(1) 下一期的預期通貨膨脹率 (2) 實質邊. 際成本。當實質邊際成本較大時, 廠商會提高價格, 進而產生通貨膨脹率上升的壓力, 因此實質邊際成本對通膨產生影響。而當實際產出高過於潛在產出 (potential output) 時, 在要素市場取得生產要素會比過去競爭, 導致實質邊際成本提升, 故許. 多研究者實證上研究 NKPC 時, 會用產出缺口來 (實際產出與潛在產出的差距) 當實質邊際成本的代理, 並且設定 mct = λgapt , 此時 NKPC 可改寫為: πt = αEt πt+1 + γgapt. 政治大 Gal´ı and Gertler (1999) 指出廠商可以分為兩類, 一種是像 Calvo (1983) 模立型中, 訂價的目標是極大化未來預期利潤, 而另一種則是遵循著經驗法則, 並以近. 其中 gapt 代表產出缺口, γ = βλ。. ‧ 國. 學. 期的歷史價格為參考指標。因此當期通貨膨脹率應該不只受到預期通貨膨脹率影響, 也會受到落後期的通貨膨脹率影響, 故在實證上他們提出混合新凱因斯菲利浦曲線. ‧. (Hybrid NKPC; HNKPC):. Nat. sit. y. πt = c0 + αa Et πt+1 + αb πt−1 + βmct + et. n. al. er. io. 其中 πt−1 為落後一期通貨膨脹率, mct 為實質邊際成本, et 為誤差項。為了解決預. i n U. v. 期通膨項的問題, 大部分文獻是以預期通膨的未來實現值來替代, 並使用與預期通. Ch. engchi. 貨膨脹率相關並與誤差正交的落後期來當工具變數。 Batini, Jackson, and Nickell (2005) 以 Gal´ı and Gertler (1999) 提出的 HNKPC 為基礎, 擴展為可以捕捉就業. 調整成本 (employment adjustment costs) 及開放性的模型。為了解決估計式中的的預期項, 他們運用一般動差估計法, 並使用落後 5 期當工具變數做估計。實證結果發現英國 1972–1999 年的通貨膨脹率季資料可以被就業調整成本、實質進口價格及原油價格所解釋。 Zhang, Osborn, and Kim (2009) 利用美國資料做 NKPC 的估計, 他們運用由. 專業機關所做的通膨預期資料來衡量預期通膨項, 並指出這會比利用實現值來代理 5.

(10) 通膨預期更能準確的模擬大家對經濟資訊的反應。實證結果為產出缺口是驅使通貨膨脹率的一個變數, 並且不論使用個別消費者預測、專業的預測者或由美國聯準會預測都有類似的結果。 Zhang and Clovis (2010) 使用工具變數來評估預期通貨膨脹率, 再透過一般動差估計法估計 HNKPC。他們認為 HNKPC 模型會有序列相關的問題, 而為了排除問題他們建議加入更多期的通貨膨脹率落後項。實證結果顯示, 額外加入的通膨落後期估計係數為顯著且產出缺口也會顯著的影響通貨膨脹率。 Bryne, Kontonikas, and Montagnoli (2013) 針對 1971–2006 年 14 個國家的. 年資料做 NKPC 的實證分析。這篇文獻是對邊際成本的資料生成過程做假設, 並使用最大概似估計法來做估計, 在這個假設下, 可以推導出通貨膨脹率會與自己的落. 政治大在總和資料中, 很難證實通貨膨脹率受到邊際成本的影響 , 一旦作者使用的是非總立. 後期及邊際成本的當期與落後期相關, 因此不用再去處理預期項的問題。他們發現. ‧ 國. 學. 和的部門資料來做估計, 則可以得到有關邊際成本影響通貨膨脹率顯著的實證證據。. 2.2 全球化. ‧. 近年來, 對於全球化及全球化對經濟各層面影響效果的研究有急遽的增加。 Frankel. Nat. sit. y. (2006) 指出全球化是一個提升全球市場整合程度的現象, 這些市場包括了商品、服. er. io. 務、資本與勞動市場。全球化有利於生產要素和資源在全球做有效的配置, 使資本和. al. v i n Ch and Kersting (2007) 指出最常被用來衡量全球化程度的方法是貿易市場的開放性 , engchi U n. 技術能在全球流動, 提高經濟效率, 生產出的商品更符合全球消費者的需要。 Wynne. 即進口與出口的加總除以國內產出。在開放經濟體理論模型裡, 貿易開放性會促進國外產出缺口對通貨膨脹率的影響。其它可以被用來衡量全球化程度的方法還包括. 勞動市場開放性以及金融市場開放性, 前者以出口占國內產出比重為折算率, 乘上原本的勞動力來計算, 後者則以總國際資產與負債佔國內產出的比率來計算。運輸技術 (特別是貨櫃的革新與大型船舶及飛機的發展) 與通訊技術的進步、降低關稅或無關稅壁壘的政策是導致全球化程度主要的原因。此外, 金融工具的創新與資本管制的放寬, 國家間成立國際組織、區域結盟也都加快了全球化的速度。 6.

(11) 近年來, 各國央行紛紛對傳統通貨膨脹率模型中, 通貨膨脹率被認為是總和需求、失業率、通膨預測或其它國內要素的函數提出質疑, 並指出在全球化程度提升下, 這樣的模型已經無法解釋近年通膨的變動。達拉斯聯邦準備銀行 (Federal Reserve Bank of Dalls) 總裁 Fisher (2006) 指出傳統通貨膨脹率模型已經無法再拿來運用. 到全球化的經濟體, 美國聯準會在沒有認知到全球化對經濟體的影響力量時, 不可任意制定貨幣政策。歐洲央行 (European Central Bank) 副總裁 Papademos (2006) 指出通貨膨脹率已經不再完全受國內供給與需求影響, 而會較多取決於全球經濟的狀態。前美國聯準會副主席 Kohn (2006) 及現任美國聯準會主席 Yellen (2006) 提出全球化力量對通貨膨脹率的影響會越來越重要, 但仍然要考量國內要素。前美國. 政治大貨幣政策的表現, 為了制定有效率的政策 , 美國聯準會需要盡其所能釐清美國經濟立. 聯準會主席 Bernanke (2007) 指出全球化透過對經濟與金融環境強大的效果影響. ‧ 國. 學. 成長、就業與通貨膨脹率的決定因素, 這些因素可能來自於國內或國外。隨著全球化程度提高, 全球經濟體越來越連結在一起, 來自國外生產者的競爭提升, 不僅限制國. ‧. 內生產者提高價格, 進口增加也能滿足內需, 避免用盡國內資源拉高通貨膨脹率。因此若單純考慮國內要素未能充分使用其它國際變數, 已經不足以解釋通貨膨脹率的. y. Nat. sit. 現象, 國外的發展對於決定國內通貨膨脹率扮演著越來越重要的角色。. er. io. Ihrig et al. (2010) 根據歐洲與美國貨幣政策實施者的想法, 提出全球化假說指. al. v i n C h , 並未考量到在全球化程度提升下國外經濟的決定, 傳統的模型過於以國家為中心 engchi U n. 出商品與金融市場的全球化已經改變了國家總體經濟變數 (通貨膨脹率、景氣循環). 狀況對總體變數的影響, 應藉由加入全球要素改善傳統模型對總體變數的解釋能力。. Ciccarelli and Mojon (2010) 針對 1960–2008 年 22 個 OECD 國家季資料做研究,. 發現全球共同要素可以解釋約百分之 70 的通膨變異, 這顯示在工業化國家, 通貨膨脹率是一種全球共同變動的現象。 Mumtaz and Surico (2012) 針對 1961–2004 年 13 個國家的季資料做研究, 結果為使用共同的國際要素對於追蹤國內通貨膨脹率是. 有效的, 且全球共同的要素在 1970 年代中期以及 1980 年代後佔國內通貨膨脹率變異很大的部分。他們都指出全球共同變數導致了國家通貨膨脹率的下降, 而這個 7.

(12) 全球變數是指世界經濟體的開放程度。 Galati and Melick (2006) 更廣泛的討論通膨變化及影響通膨的因素, 他們首先. 探討通貨膨脹率演變的特性, 再回顧使用不同廠商訂價行為的研究。他們指出衝擊通貨膨脹率的因素, 包括貨幣政策體制的改變、全球化程度的提升及勞動市場的立法改革。 Milani (2010) 利用 1985–2007 年 G7 國家季資料估計結構性模型, 結果顯示大部份國家全球產出對國內總和需求有顯著的影響, 透過這個管道, 全球的經濟變數會間接地影響到國內通貨膨脹率, 但這樣的結果不能表示決定通貨膨脹率時應加入表示全球經濟狀況的變數。 Bianchi and Civelli (2014) 指出若根據全球化假說, 可以預測以下結果: (1) 隨著全球化程度上升, 國內產出缺口對於通貨膨脹率的. 政治大隨著全球化程度上升, 通貨膨脹率受到國外產出缺口的影響會提升 , 也就是國外估立. 影響變得較不重要, 這顯示在開放觀點的菲利浦曲線國內係數估計要越來越小。 (2). ‧ 國. 學. 計係數必須顯著為正且隨著時間而變大。. 全球化假說的預測聽起來都很吸引人而且很直觀, 然而, 過去的理論與實證文獻. ‧. 卻對於這樣的預測有正反兩方的看法。首先從理論的角度來看, 研究者對於全球化程度提升及國內外景氣循環對國內通膨率影響的關係沒有完全的共識。 Rogoff (2003). y. Nat. sit. 指出全球化將使得菲利浦曲線變得較為陡峭, 也就是給定產出增加時, 通貨膨脹率將. er. io. 增加得較多。這個原因是全球競爭程度增加會使得價格與工資變得比以前更具彈性。. al. v i n Ch 率會降低, 但實證證據通常是全球化使菲利浦曲線變得較平坦。 Ball (2006) 指出廠 engchi U n. 較陡峭的菲利浦曲線會使央行有較小的誘因去實施擴張性政策, 因此均衡通貨膨脹. 商在整合性更高的市場競爭, 當競爭程度提升會使提高價格的難度增加, 降低平均疊加價格 (markup) 導致菲利浦曲線變得較平坦, 若國外產出缺口要取代國內產出缺口, 只有在邊際成本較多受到國外經濟而非國內經濟狀態影響才會發生。 Sbordone (2007) 在 Calvo (1983) 的標準模型下, 修改了原本固定需求彈性的假設, 設定彈性. 為廠商產品所佔市場份額的函數, 這隱含貿易的改變會影響相對市場份額進而影響廠商所面對的彈性, 因此廠商能獲得的疊加價格也會改變, 使得菲利浦曲線的斜率受到影響。他發現只有在貿易商品增加足夠大的份量下, 才能使菲利浦曲線的斜率 8.

(13) 產生改變, 且這個改變一般而言是下降的。根據全球化假說, 隨著全球化程度上升, 通貨膨脹率受到國外要素的影響會增加。有關這個議題的實證分析, 有正反兩方分歧的看法, 我們先介紹支持全球化假說的部分。 Gamber and Hung (2001) 針對 1971–1999 年美國的季資料研究傳統的解釋變數再加上國外產能利用率, 在預測通貨膨脹率時能否有較佳的表現。國外產能使用率的係數估計為正且顯著, 此模型較傳統菲利浦曲線模型的解釋能力高, 他們認為國外超額產能能協助美國達到國內的需求, 而不用用盡國內資源導致通貨膨脹率上升。因此較高的國外超額產能及全球化程度的提升, 可以解釋大部分近年來美國通貨膨脹率降低的現象。 Borio and Filardo (2007) 指出現行的通貨膨脹率模型太. 政治大心的方法是將表示國際經濟狀態的變數加到傳統通貨膨脹率方程式中 , 它能使模型立. 過於以國家為中心, 未能充分使用會影響通貨膨脹率的國際變數。一個以全球為中. ‧ 國. 學. 解釋能力上升。他們使用 1985–2005 年 16 個工業化國家的季資料, 在傳統的菲利浦曲線加入全球經濟狀態的變數, 實證結果發現通貨膨脹率對國內產出缺口的敏感. ‧. 度下降, 衡量全球經濟狀態變數的重要性上升。自從 1990 年代, 全球性要素顯得越來越重要, 且在某些情況下, 國外要素似乎已經取代國內要素影響通貨膨脹率。. y. Nat. sit. Wynne and Kersting (2007) 回顧了開放程度與通貨膨脹率兩者關係的相關文. er. io. 獻, 確立開放性與長期通貨膨脹率間有負向的關係。然而, 不僅僅是通貨膨脹率的下. al. v i n Ch 2006 年美國的季資料, 實證結果為國外產出缺口係數是負且顯著。若另加入墨西哥、 engchi U n. 降, 傳統上用來預測通貨膨脹率的國內產出缺口也發生顯著改變。他們利用 1973–. 中國、印度及巴西等經濟體計算國外產出缺口, 並利用消費者物價指數、GDP 平減. 指數或去除能源與食品的消費者物價指數來衡量通貨膨脹率, 通貨膨脹率與國內產出缺口的相關係數介於 0.34–0.66; 與國外產出缺口相關係數介於 0.32–0.55, 他們指出全球經濟狀態對國內通貨膨脹率的影響有越來越重要的趨勢。 Bianchi and Civelli (2014) 針對 1971–2006 年 18 個國家1 的季資料分別估計 1. 18 個國家為美國、英國、德國、法國、義大利、西班牙、愛爾蘭、丹麥、荷蘭、奧地利、瑞士、加拿大、墨西哥、澳洲、日本、南韓、南非及紐西蘭。. 9.

(14) 了包含五個變數及兩期落後期的隨時間變動向量自我迴歸 (Time Varying Vector Autoregression; TV-VAR), 五個變數分別為國內通貨膨脹率、國內與國外產出缺. 口, 實質有效匯率指數與短期利率。他們的實證結果支持全球經濟的波動會影響許多國家的國內通貨膨脹率, 且這個結果不因不同的國家及時期而改變。但即使這些國家通貨膨脹率與國外產出缺口的關係大部分為正, 國外產出缺口的重要性似乎沒能隨著時間而增加。作者認為這可能是因為每個國家通膨的時間變異是受各經濟體的個別特色影響而非與全球化程度有關, 國外產出缺口沒有變得相對比國內產出缺口對通貨膨脹率重要。作者接著進行追蹤資料分析, 他們得到貿易開放性與全球經濟狀況對通貨膨脹率影響的關係為正向。他們認為在 TV-VAR 分析中, 國內與國. 政治大反應了兩種不同的情況。立第一, 全球化程度提升對通膨動態沒有太大的影響; 第二,. 外產出缺口在決定通膨動態時, 重要性並沒有隨著開放性提升有顯著改變, 這可能. ‧ 國. 學. 全球化其實是重要的, 但在實證上無法觀察到通膨動態因此產生改變。相對的, 也有許多文獻不支持全球化假說。 Tootell (1998) 使用美國 1973–1996. ‧. 年的季資料研究全球化假說對菲利浦曲線的影響。傳統菲利浦曲線實證結果為美國國內產出缺口的係數為正且顯著, 表示若實際產出比趨勢值還要高, 則會使通貨膨. y. Nat. sit. 脹率上升。當模型加入國外產出缺口, 美國國內產出缺口的估計沒有太大變化, 但國. er. io. 外產出缺口的係數會很小且為負。若只看 1984–1996 年, 國內產出缺口係數變化不. al. v i n Ch 提供全球產能可以直接影響通貨膨脹率的任何證據。 Ball (2006) 指出一個全球化的 engchi U n. 大, 都是正且為顯著, 而國外產出缺口係數雖為正, 但仍然不顯著。故實證證據無法. 概念, 即國內通貨膨脹率不僅會受國內產出影響, 也會受到貿易夥伴產出的影響。但在理論上產出只能透過邊際成本的改變影響通貨膨脹率, 因此他認為通膨會受國外產出影響是值得懷疑的。他針對 1985–2005 年 14 個工業化國家的年資料, 估計傳統菲利浦曲線加入國外產出缺口的模型, 實證結果為國內產出缺口係數為正且顯著, 而國外產出缺口只勉強顯著, 因此作者認為國外產出缺口頂多只是影響國內通貨膨脹率的第二順位。 Calza (2009) 利用 1979–2003 年歐元區的季資料, 來檢測全球化提升是否導致 10.

(15) 圖 1: 1980–2013 年各國季通貨膨脹率四分位數. 政治大國內通貨膨脹率對國外產出缺口的敏感度提升。作者透過傳統菲利浦曲線加入國外立. ‧ 國. 學. 產出缺口, 以達成欲分析的目標, 但實證結果的係數都是不顯著的。他認為通貨膨脹率的結構性改變 (如貨幣政策的轉移) 可能會破壞向後回顧菲利浦曲線 (Backward-. ‧. Looking Phillips Curve) 的穩定性, 使係數可靠性下降。因此他使用 1985 年有結. 構性改變的模型, 實證結果為國外產出缺口有顯著正的影響, 但他認為這對全球化. Nat. sit. y. 假說只能提供有限的支持。 Ihrig et al. (2010) 針對 1977–2005 年 11 個工業化國. er. io. 家的季資料, 將傳統菲利浦曲線模型擴張到開放經濟體系。他們的實證結果發現國. al. 外產出缺口的係數大多不顯著, 且國內產出缺口對通膨的影響並沒有隨著全球化程. n. v i n Ch 度提升而減少, 因此只能對全球化假說提供很少的支持。 e n g c h i U 作者提出不支持全球化假說的兩個原因。第一, 他們使用的樣本期間為 1977–2005 年, 在工業化國家通貨膨脹率較少改變且沒有受到大衝擊, 這可能會使實證分析難以辨別國外經濟狀態對通貨膨脹率的影響效果。第二, 使用落後期通貨膨脹率作預期未來通貨膨脹率的代理, 可能會失去新凱因斯模型結構性的解釋, 導致不支持全球化假說。隨著全球經濟體系緊密的結合在一起, 國外經濟狀態對國內通貨膨脹率的影響越來越重要是相當合理的, 但許多實證文獻卻無法觀察到這樣的效果。 Bianchi and Civelli (2014) 指出每個國家通貨膨脹率的時間變異可能受各經濟體的個別特色影 11.

(16) 響。若如同過去文獻採時間序列分析將難以捕捉全球化的效果, 我們將橫斷面資訊加到分析裡, 可以加大整體樣本資料中通貨膨脹率與開放程度的變異, 且經由追蹤資料分析將捕捉到每個國家無法觀察的個別效果並從較多的資料筆數獲得更多資訊, 不僅估計較過去準確也能探討本文感興趣的全球化效果, 因此本文使用追蹤資料分析。在過去二十年來, 通貨膨脹率在全球各地有明顯下降且更穩定的趨勢, 通常這是一個受歡迎的現象, 因此許多貨幣政策實施者都好奇這樣有利的經濟狀況能否持續下去。圖 1 描繪出 1980–2013 年各國季通貨膨脹率四分位數,2 可以看出通貨膨脹率的中位數從 1980 年代介於 5% 至 15% 之間, 持續下降至 2000 年之後落在 5% 以下。 Rogoff (2003)、Galati and Melick (2006)、Wynne and Kersting (2007) 及. 政治大的角度探討這個現象的起因立, 他們認為全球化程度提升是通貨膨脹率降低的重要因. Mumtaz and Surico (2012) 皆指出近年通貨膨脹率有穩定下降的現象, 並從不同. ‧ 國. 學. 素。 Gamber and Hung (2001) 指出全球化影響通貨膨脹率的途徑, 包括國外產品進口能協助達到國內需求, 避免國內資源用盡導致通貨膨脹率上升; 來自國外廠商. ‧. 的競爭使國內廠商不敢任意調漲產品價格, 因此國外超額產能及全球化程度的提升, 可以解釋近年通貨膨脹率較低的現象。. y. Nat. sit. 全球化假說隱含隨著全球化程度的提升, 商品與金融市場越來越連結在一起, 來. er. io. 自國外的競爭提升, 會使國外經濟狀況對國內通貨膨脹率的影響效果越來越大。因. al. v i n Ch 濟狀況影響程度會較大; 而全球化程度較低時 , 則此時國 i U e n g c, h國家一般處於高通膨狀態 n. 此全球化程度較高時, 國家一般處於低通膨狀態, 此時國內通貨膨脹率受到國外經. 內通貨膨脹率較不易受到國外經濟狀況影響。若我們像過去文獻大多採最小平方法. 估計, 此時僅能估計出平均效果, 而無法捕捉到在高或低通貨膨脹率下, 通貨膨脹率受到國外經濟狀況影響會有不同。此外, 過去文獻要觀察全球化程度上升時, 國外經濟狀態對國內通貨膨脹率影響效果的改變, 會將樣本期間做切割, 分割出全球化程度高與全球化程度低兩段期間, 再比較兩者國外經濟狀態對國內通膨的影響效果。 2. 因為樣本資料中包含較多通貨膨脹率極端值, 平均通貨膨脹率容易受到極端值影響, 使得在 1954–1985 年出現極端高的平均通貨膨脹率, 因此以四分位數更能穩定的描述通貨膨脹的現象。. 12.

(17) 但在時間序列分析, 使用切割樣本期間的方法, 個別迴歸所能運用的資訊將減少, 造成估計較不準確的現象, 因此本文認為應採取採取分量迴歸分析。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 13. i n U. v.

(18) 3 計量方法 3.1 動態追蹤資料追蹤資料的特色在於我們擁有相同觀察對象在不同時期的資料, 也就是兼具了橫斷面及時間序列兩種資料的特性。若與單純的橫斷面及時間序列相較, 追蹤資料包含較多資訊, 自由度會增加, 在解決模型有內生性問題時也會比較容易。假設 yit 與 git 為可觀察到的隨機變數, ci 為無法觀察且不隨時間變化的隨機變數。我們感興趣的是 git 對 yit 的影響效果, 即 β 的估計結果。模型設定為: 0. 政治大為誤差項。個體間總是具有某些因素造成彼此間的不. yit = git β + ci + eit , i = 1, 2, ..., N, t = 1, 2, ..., T.. 其中 β 為一 K × 1 矩陣, eit. 立. 同, 而這些因素有些是不可被觀察的。追蹤資料可以捕捉這種不同個體間的差異性,. ‧ 國. 學. 所以在追蹤資料模型包含了不隨著時間變動而改變的個別效果 (individual effect), 即模型中的 ci 。. ‧. 追蹤資料模型中常見的假設為解釋變數假設為嚴格外生, 此假設的條件為:. Nat. sit. (2). er. io. 式 (2) 蘊含著 :. y. E(eit |gi1 , gi2 , ..., giT , ci ) = 0, t = 1, 2, ..., T.. n. aE(g l Ce ) = 0, s, t = 1, 2, ..., Tn i v hengchi U 若把這嚴格外生假設拿掉, 某些期數的解釋變數可能會和誤差出現相關性 , 因此傳 is it. 統的追蹤資料估計方法, 會產生內生性的問題。在弱外生假設下, 允許 eit 與未來期的解釋變數 (gi,t+1 , gi,t+2 , ..., giT ) 存在相關: E(eit |git , gi,t−1 , ..., gi1 , ci ) = 0, t = 1, 2, ..., T.. 若解釋變數 git 中含有被解釋變數的落後期, 我們稱之為動態追蹤資料模型, 此即是弱外生假設的例子: 0. yit = xit β + αyi,t−1 + ci + eit , i = 1, 2..., N, t = 1, 2...., T. 14. (3).

(19) 其中 yit 為第 i 個個體在第 t 期的被解釋變數樣本觀察值; 而 yi,t−1 即為解釋變數中加入的被解釋變數落後項。 xit 為第 i 個個體在第 t 期的解釋變數樣本觀察值, 其中有 k 個解釋變數; ci 為不會隨著時間變動而改變的個別效果; 另外我們必須設定 eit 的平均數為零, 變異數為 σ 2 且互相獨立以及 |α| < 1。在此例子下, 弱外生假設. 可表示為: 0. E(yit |xit , yi,t−1 , xi,t−1 , ..., xi1 , yi0 , ci ) = E(yit |xit , yi,t−1 , ci ) = xit β + αyi,t−1 + ci (4). 其中第一個等號是因為落後期變數與當期誤差項無關, 故也與被解釋變數無關。由式 (4) 可知給定落後一期的 yit 已經足夠捕捉模型的動態效果, 不需要再給定落後. 政治大. 更多期的 yit 或落後期的 xit 。在動態追蹤資料模型中, 因為解釋變數加入了被解釋. 立. 變數的落後項, 若使用一般追蹤資料模型的估計方法, 則所求出之估計式將不符合. ‧ 國. 學. 一致性。以下介紹兩種可行的估計方式, 分別為 Anderson and Hsiao 工具變數估計式及 Arellano-Bond 估計式。. ‧. (1) Anderson and Hsiao 工具變數估計式:. Nat. y. 考慮對式 (3) 做一階差分, 我們可得一模型設定如下:. sit. 0. io. er. yit − yi,t−1 = α(yi,t−1 − yi,t−2 ) + (xit − xi,t−1 ) β + (eit − ei,t−1 ), t = 3, ..., T. (5). 因為自變數 (yi,t−1 − yi,t−2 ) 與誤差項 (eit − ei,t−1 ) 之間存在相關。 Anderson and. n. al. Ch. i n U. v. Hsiao (1981) 提出使用正確的工具變數 (instrumental variable) 即可獲得符合一. engchi. 致性的工具變數估計式。我們將式 (5) 表示成: 0. ∆yit = ∆xit β + α∆yi,t−1 + ∆eit . 0. 0. 並令 yit∗ = ∆yit , x∗it = [∆xit , ∆yi,t−1 ] , e∗it = ∆eit 及 θ = [β , α] 可得下式: 0. yit∗ = x∗it θ + e∗it .. 若我們不管自變數與誤差項之間的關係, 直接使用 OLS 做估計, 可得: −1 1 1 ∗0 ∗ ∗0 ∗ ˆ θ= X X X y . N (T − 3) N (T − 3) 15.

(20) . 1 0 =θ+ X∗ X∗ N (T − 3). −1 . 1 ∗0 ∗ X e . N (T − 3). 在弱外生假設下, 後項會遺留下 −xit ei,t−1 及 yi,t−1 ei,t−1 , 並不會收斂到零, 故此估計式不符合一致性。我們必須找的一個與 e∗ 無關, 與 X ∗ 有關的工具變數, 若就解釋變數 (xit − xi,t−1 ) 而言, 我們可以選擇 (xi,t−1 − xi,t−2 ) 來當工具變數, 因為其與誤差項 (eit − ei,t−1 ) 無關。就加入解釋變數的被解釋變數落後項而言, 我們可以選擇 (yi,t−2 − yi,t−3 ) 作為 (yi,t−1 − yi,t−2 ) 的工具變數, 因為它與 (eit − ei,t−1 ) 無相關並與 (yi,t−1 − yi,t−2 ) 相關。此外, 也可以使用 yi,t−2 作為 (yi,t−1 − yi,t−2 ) 的工具變數, 因為它也符合我們對工具變數的要求。. 政治大與 Anderson and Hsiao 工具變數估計式相同, 使用一階差分後的模型。 Arellano 立 and Bond (1991) 提出我們可以用更多被解釋變數落後項當工具變數, 如以 t = 3 (2) Arellano-Bond 估計式:. ‧ 國. 學. 為例, 可以使用 yi1 當 (yi2 − yi1 ) 的工具變數; t = 4 時, 可以使用 yi1 及 yi2 當 (yi3 − yi2 ) 的工具變數; t = 5 時, yi1 , yi2 及 yi3 可以當 (yi4 − yi3 ) 的工具變數, 更. ‧. n. al. er. io. sit. y. Nat. 多期數則以此類推。工具變數 Zi 可表示為:  0 0 0 ... 0  yi1 , xi1 , xi2  0 0 0  0 yi1 , yi2 , xi1 , xi2 , xi3 . . . 0  Zi =  .. .. .. ..  . . . .   0 0 0 0 0 . . . yi1 , yi2 , ..., yi,T −2 , xi1 , xi2 , ..., xi,T −1. Ch. engchi. i n U. v.         . 他們使用這些擴增的工具變數矩陣做估計, 可得動態一般動差估計式 (Dynamic GMM Estimator; DGMM)。. 3.2 動態追蹤資料分量迴歸模型動態追蹤資料分量迴歸模型為: 0. yit = ci + α(τ )yi,t−1 + xit β(τ ) + eit (τ ), i = 1, 2, ..., N, t = 2.., T. 16.

(21) 其中固定效果 ci 不隨分量 τ 不同而有所變化。由於動態項 yi,t−1 具有內生性問題, 若直接使用 Koenker (2004) 帶有懲罰項的追蹤資料分量迴歸方法做估計, 得到的估計式將會產生不一致及偏誤的問題。一般會採取被解釋變數的其它落後期或是差分來當工具變數減少估計偏誤的問題, 以下介紹將依序介紹兩種解決方法: (1) 控制函數法. (2) 兩階段配適值法. (1) 控制函數法:. 有內生性問題的被解釋變數落後項 yi,t−1 具有此形式: 0. yi,t−1 = zit θ + vit. (6). 政治大對工具變數 z 跑迴歸, 並依估計的結果算出殘差. 其中 zit 為行列數 dz × 1 的工具變數, θ 為一 dz × 1 的參數向量。. 立. 首先, 以組內估計法用 yi,t−1. it. 歸, 此時目標式為: min. q T X N X X. 0. ‧. ‧ 國. 學. 項估計值 vît ; 接著再用 Koenker (2004) 的估計方法用 yit 對 yi,t−1 , xit , vît 跑迴. wk ρτk (yit − ci − α(τk )yi,t−1 − xit β(τk ) − vît φ(τk )) + λ. k=1 t=1 i=1. N X. | ci | .. Nat. y. i=1. al. er. io. vît 當解釋變數來修正內生性問題, 稱為控制函數法。. sit. ˆ k) 及 α 求解此式即可得參數估計式 β(τ ˆ (τk )。這樣藉由加入式 (6) 的殘差項估計值. n. v i n Ch Lin (2010) 建議用兩階段配適值方法來解決內生性問題 e n g c h i U , 首先, 將 y (2) 兩階段配適值法:. i,t−1. 對工具變. 數 zit 跑迴歸, 可以得到 yi,t−1 的配適值 yî,t−1 。第二階段將配適值 yî,t−1 代回取代原本模型中的 yi,t−1 , 此時的目標式為: min. q T X N X X. wk ρτk (yit − ci − α(τk )ˆ yi,t−1 − xit β(τk )) + λ. k=1 t=1 i=1. N X. | ci | .. i=1. 其中 k = 1, 2, ..., q, τk 代表不同的分量, wk 為控制不同分量的影響權重, 求解此式 ˆ k) 及 α 即可得參數估計式 β(τ ˆ (τk )。. 17.

(22) 4 資料與模型 4.1 資料本文使用的主要樣本資料期間為 1980:1–2013:4 的季資料, 共有 45 個國家, 其中季通貨膨脹率為消費者物價指數 (CPI 與去年同一季的變化率), 消費者物價指數資料來自於國際貨幣基金 (International Monetary Fund, IMF) 的國際金融統計 (International Financial Statistics, IFS) 資料庫。接著我們需要計算樣本中所有. 國家的國內產出缺口, 在此之前要先蒐集實質產出 (Real GDP) 資料, 這部分資料來源有 IMF 的 IFS 資料庫、經濟合作暨發展組織 (Organization for Economic. 政治大. Cooperation and Development, OECD) 的重要經濟指標資料庫 (Main Economic. 立. Indicators, MEI) 及 Datastream, 我們依照 Bianchi and Civelli (2014) 以實際. gapi,t =. gdpi,t −1 poti,t. ‧. ‧ 國. 口為:. 學. 產出與潛在產出 (Potential GDP) 的百分差來計算國家 i 在時間 t 的國內產出缺. (7). y. Nat. 其中 gapi,t 為國內產出缺口, gdpi,t 是實質產出, poti,t 為潛在產出, 是以實質產出. io. sit. 的 Hodrick–Prescott filter 作為代理, 實質產出序列皆做過一次季節性調整。為了. n. al. er. 建構國外產出缺口與實質匯率指數, 我們依照 Loretan (2005) 提出的方法來計算. i n U. v. 以貿易為基礎的權數, 這個權數主要可以提供國際貿易夥伴對本國重要性的一個衡. Ch. engchi. 量, 它透過兩國間直接的關係來取得, 也就是進口及出口所佔的相對比例, 以及加入第三方國家的觀點, 把因為各國家間國際競爭的非直接關係納入考慮。我們可以分成三個部分, 若考量國家 j 進口到本國 i 的影響, 計算進口權重所使用的公式為: Mi,j,t m wi,j,t = PN j=1 Mi,j,t m 其中 wi,j,t 為國家 j 進口到本國 i 進口權重, Mi,j,t 為本國 i 由國家 j 進口的商品價. 18.

(23) 值。若考量本國 i 出口到國家 j 的影響, 計算出口權重所使用的公式為: EXi,j,t x wi,j,t = PN j=1 EXi,j,t x 其中 wi,j,t 為本國 i 出口到國家 j 出口權重, EXi,j,t 為本國 i 出口到國家 j 的商品. 價值。此外, 若本國 i 與國家 j 同時出口產品至第三方國家 k, 則本國生產的產品也會與 j 國生產的產品競爭, 為了計算這第三方國家影響的效果, 所使用的公式為: N X. 3 wi,j,t =. x wi,k,t. k6=j,6=i. m wk,j,t m 1 − wk,i,t. 治政方國家。這些權數會如下式來作加總: 大立. 3 代表第三方國家的影響效果, N 代表本國之外的其它國家數, k 為第三其中 wi,j,t. ‧ 國. 學. m x 3 wi,j,t = 0.5wi,j,t + 0.5(0.5wi,j,t + 0.5wi,j,t ). 其中 wi,j,t 為最後的貿易權重。為了建構權重資料, 必須要有所有樣本國家任兩國之. ‧. 間的貿易進出口流動資料, 這些流動資料來源是國際貨幣基金的 Direction of Trade. y. Nat. Statistics (DOTS) 資料庫。. io. sit. 對每一個國家而言, 所有其它國家的國內產出缺口都會被用來建構該國的外國產. n. al. er. 出缺口, 也就是有關國家 i 的國外產出缺口計算是由樣本內所有其它國家的國內產出缺口透過上述權重資料加權而得到。. Ch. engchi. i n U. v. 相似的方法也被用來建構每個國家不同的實質匯率指數, 國家 i 在時間 t 的實質匯率指數會藉由組合權數與成對的匯率來獲得。我們依照 Loretan (2005) 的方法應用以下公式計算實質匯率指數: eî,j,t wi,j,t N Iî,t = Iî,t−1 πj=1 ( ) eî,j,t−1. 其中 Iî,t 為實質匯率指數, eî,j,t 為國家 i 及國家 j 之間的實質匯率, 定義為: eî,j,t = ei,j,t 19. Pi,t Pj,t.

(24) 其中 Pi,t 為國家 i 在時間 t 的消費者物價指數, ei,j,t 為國家 i 及國家 j 間的名目匯率, 代表一單位 i 國的貨幣以 j 國貨幣表示的價值, 隨著 ei,j,t (ˆ ei,j,t ) 的上升, 貨幣 i (商品 i) 相對於其對照組 j 國將更有價值。我們使用美元作為建構所有樣本內國家. 雙邊匯率的關鍵貨幣, 這個資料的來源為國際貨幣基金的國際金融統計。原始資料是以購買一單位美元所需的本國貨幣數量表示, 使用兩國間的對美元的原始資料相除, 我們表示雙邊匯率 ei,j,t 是以購買一單位的本國貨幣所需要的國外貨幣數量。本文遵循 Loretan (2010) 建構權重的方法, 如上所述除了考量兩國間進口與出口的直接關係, 再加入第三方國家的影響, 改善傳統文獻僅以進出口計算權重的缺失。樣本中所有的國家都用以計算貿易權重, 而非僅有某幾個主要國家。本文的資料. 政治大同國家的國外產出缺口與實質匯率指數有更準確且一致的衡量方式。上述資料皆使立集擴展了使用的國家及年份, 並運用任兩國間的匯率自行計算實質匯率指數, 使不. ‧ 國. 學. 用 Excel 的巨集程式透過迴圈計算, 迴圈可依照樣本資料期間或國家數的不同而改變。從表 1 中 45 個國家 1980:1–2013:4 季資料的敘述統計量可知樣本平均通貨. ‧. 膨脹率為 37.44, 第一分位數是 2.14, 中位數是 4.27, 第三分位數是 9.66, 平均數遠遠高於中位數及第三分位數, 顯示資料極為右偏, 若從極大值、極小值及標準誤來. y. Nat. sit. 看, 可以知道樣本中存在極端通貨膨脹率且變動範圍很大。就各國對美元的匯率而. er. io. 言, 由平均數遠大於中位數及第三分位數可知, 資料為右偏分配, 由極大值可知某些. al. v i n C h , 亦對年資料作探討。本文除了使用本議題較常見的季資料這邊使用的樣本資料 engchi U n. 國家在樣本期間內, 有非常嚴重的貨幣貶值, 並拉高了整體平均數。3. 期間為 1970–2013 的年資料, 共有 56 個國家, 其中年通貨膨脹率是消費者物價指. 數 (CPI 的變化率), 消費者物價指數資料來自於世界銀行 (World Bank) 的世界發 3. 本研究針對模型中季資料變數進行追蹤資料單根檢定 (panel unit root test) , 使用兩種檢定方法 Levin et al. (2002) 檢定 (LLC) 及 Im et al. (2003) 檢定 (IPS) , 得到的結果為實質匯率指數在 IPS 檢定非常顯著的拒絕虛無假設, 但在 LLC 檢定中 p-value 值約為 0.13, 但因為 IPS 檢定非常顯著的拒絕虛無假設, 故我們直接使用實質匯率指數來做分析。而其它檢定的變數都通過 LLC 及 IPS 檢定。使用 LLC 檢定模型中變數: 通貨膨脹率、國內產出缺口、國外產出缺口所得到的檢定統計量 t 依序為: −26.87 、 −18.05 、 −17.44。而使用 IPS 檢定模型中變數: 通貨膨脹率、國內產出缺口、國外產出缺口所得到的檢定統計量 t 依序為: −24.46 、 −22.48 、 −21.89。. 20.

(25) 表 1: 敘述統計量 1980–2013 季資料 (45 個國家). 均數. Q1. 中位數. Q3. 標準誤. 最小值. 最大值. 通貨膨脹率. 37.44. 2.14. 4.27. 9.66. 420.55. -6.11. 20070.20. 對美元匯率. 184.72. 1.00. 3.32. 26.22. 998.02. 0.00. 14900.00. 國內產出缺口. -0.00041. -0.00916. -0.00043. 0.00989. 0.03375. -0.31585. 0.25574. 國外產出缺口. -0.00017. -0.00619. -0.00089. 0.00560. 0.01079. -0.04660. 0.04507. 1970–2013 年資料 (56 個國家). 最大值. 27.28. 2.56. 5.40. 11.35. 269.96. -9.81. 11749.60. 22934.01. 134125.14. 370133.37. 1406859.74. 907.51. 14450329.11. 0.81. 2.45. 11.17. 782.54. 0.00. 10461.20. 0.02380. -0.01892. -0.00100. 0.02141. 0.18892. -0.58080. 1.65300. 0.10820. 0.04604. 0.08080. 0.15306. 0.09981. -0.27590. 0.47090. 標準誤. 最小值. 最大值. 305.36. -9.81. 11749.60 10461.20. 0.19881. 1.65296. 0.10079. -0.27594. 0.47089. 標準誤. 最小值. 最大值. 539112.37 124.33. 1980–2013 年資料 (56 個國家) Q1. 中位數. Q3. 28.34. 2.25. 4.44. 9.97. 149.40. 0.94. 2.76. 16.75. 0.00. 0.02431. -0.01960. -0.00149. 0.01967. -0.39441. 0.04877. 0.08317. 0.15712. 國外產出缺口. 0.11088. io. Nat. 均數. 國內產出缺口. 對美元匯率. 立. n. al. 均數. CQ1h. 16.67. 1.98. 180.62. 國內產出缺口國外產出缺口. 通膨對美元匯率. ‧. 通膨. 最小值. y. 國外產出缺口. 標準誤. 學. 國內產出缺口. Q3. 政治大. sit. 對美元匯率. 中位數. 886.03. er. 實質產出. Q1. ‧ 國. 通貨膨脹率. 均數. i n UQ3. v. 1990–2013 年資料 (56 個國家). e n中位數 gchi 3.42. 7.26. 135.57. -8.48. 2947.73. 1.00. 3.15. 22.79. 1039.31. 0.00. 10461.20. 0.02574. -0.01843. -0.00135. 0.01790. 0.20654. -0.39441. 1.65296. 0.10582. 0.04682. 0.07918. 0.14743. 0.09684. -0.25502. 0.47089. 註 1: 第一部分樣本期間為 1980:1–2013:4 的季資料。註 2: 第二、三及四部分樣本期間分別為 1970–2013, 1980–2013 及 1990–2013 的年資料。註 3: Q1 為四分位數第一分位數,Q3 為第三. 分位數。. 21.

(26) 展指標 (World Development Indicators, WDI) 資料庫。計算國內產出缺口所需要的實質產出 (Real GDP), 資料也是來自 WDI 資料庫。如同季資料的處理, 要計算國外產出缺口與實質匯率指數, 必須先建構貿易權重資料, 由 IMF 的 DOTS 資料庫同樣可以獲得任兩國之間的貿易進出口流動的年資料。4 從表 1 中 56 個國家 1970–2013 年資料的敘述統計量可知樣本平均通貨膨脹率為 27.28, 中位數是 5.4, 第三分位數是 911.35, 平均數遠遠高於中位數及第三分位數, 顯示資料極為右偏, 樣本中存在極端通膨及通貨緊縮的狀況且變動範圍很大。就實質產出而言, 其平均數明顯大於其中位數, 顯示實質產出為右偏分配, 並且有極端富有的國家的實質產出拉高了整體平均數。就各國對美元的匯率而言, 由平均數遠. 政治大間內, 有非常嚴重的貨幣貶值立, 因此拉高了整體平均名目匯率。表 1 的下半部顯示無. 大於中位數及第三分位數可知, 資料為右偏分配, 由極大值可知某些國家在樣本期. ‧ 國. 學. 論是通貨膨脹率的平均數、中位數或四分位數, 隨著樣本期間越接近現代, 通膨皆處於較低水準, 且 1980–2013 年或 1990–2013 年通貨膨脹率的波動程度也有明顯下. ‧. 降的趨勢。若如表 2 所示, 拿 OECD 國家跟非 OECD 國家來比較, 我們可以看在 OECD 國家的通膨率水準與穩定性都較非 OECD 國家來的低及穩定, 而最大及最. y. Nat. er. io. 象。. sit. 小值也不像使用全部國家或非 OECD 國家的樣本中, 有嚴重極端通貨膨脹率的現. al. v i n Ch 量如表 1 所示。國內、外產出缺口的均數及中位數在季資料皆為負 , 顯示整體經濟 engchi U n. 此外, 本文主要的解釋變數是計算過後的國內及國外產出缺口, 它們的敘述統計. 較多處於比趨勢值低的狀態, 且兩者都屬右偏分配, 此外由極端值可看出樣本資料. 包含極度繁榮及蕭條的時期。若由年資料來看, 國內、國外產出缺口也都屬於右偏分 4. 本研究針對模型中年資料變數進行追蹤資料單根檢定 (panel unit root test) , 使用兩種檢定方法 Levin et al. (2002) 檢定 (LLC) 及 Im et al. (2003) 檢定 (IPS) , 得到的結果為實質匯率指數在 IPS 檢定及 LLC 檢定均無法拒絕虛無假設, 因此表示其具有單根, 我們使用匯率指數的一期差分來解決這個問題, 對此一皆差分的變數作檢定即可得到拒絕虛無假設的結果。而其它檢定的變數都通過 LLC 及 IPS 檢定。使用 LLC 檢定模型中變數: 通貨膨脹率、國內產出缺口、國外產出缺口所得到的檢定統計量 t 依序為: −17.58 、 −14.39 、 −1.43。而使用 IPS 檢定模型中變數: 通貨膨脹率、國內產出缺口、國外產出缺口所得到的檢定統計量 t 依序為: −19.28 、 −17.46 、 −2.79。. 22.

(27) 表 2: OECD 及非 OECD 國家敘述統計量 1980–2013 季資料 (31 個國家). 均數. Q1. 中位數. Q3. 標準誤. 最小值. 最大值. 7.91. 1.89. 3.23. 6.71. 25.68. -6.11. 464.53. 國內產出缺口. -0.00102. -0.00888. -0.00062. 0.00935. 0.02806. -0.21131. 0.15729. 國外產出缺口. -0.00041. -0.00636. -0.00141. 0.00456. 0.01044. -0.03668. 0.03459. 通膨. 1980–2013 季資料 (14 個國家). 均數. Q1. 中位數. Q3. 標準誤. 最小值. 最大值. 100.77. 3.64. 7.23. 15.20. 762.50. -5.80. 20070.20. 國內產出缺口. -0.0006. -0.0093. -0.0007. 0.0110. 0.0465. -0.3115. 0.2557. 國外產出缺口. -0.0004. -0.0062. -0.0455. 0.0349. 通膨. 註 1: 第一部分樣本期間為 OECE. 立. 治政國家的季資料。大註 -0.0007. 0.0052. 0.0108. 1980–2013. 2: 第二部分樣本期間為非. OECE 國家 1980–2013 的季資料。註 3: Q1 為四分位數第一分位數,Q3 為第三分位數。. ‧ 國. 學. 配, 值得注意的是, 其標準誤及最大值、最小值都比季資料來的大, 顯示在年資料中,. ‧. 產出缺口有更廣泛的變化, 應更重視極端值的影響。. 由敘述統計可知通貨膨脹率有明顯的極端值且分配不均, 此時若採用一般化最. y. Nat. sit. 小平方法估計平均效果, 將會對極端值相當地敏感, 造成估計結果偏誤較大, 因此我. n. al. er. io. 們採用分量迴歸分析探討不同通貨膨脹率分量下受到國內及國外產出缺口的影響程. v. 度, 藉以排除極端值對估計的影響, 並且更能幫助我們了解通貨膨脹率與國內外產出缺口之間的關係。. Ch. engchi. i n U. 4.2 模型我們以 Gal´ı and Gertler (1999) 的模型為基礎, 依照過去文獻如 Borio and Filardo (2007)、 Wynne and Kersting (2007)、 Calza (2009)、 Ihrig et al. (2010) 或 Bianchi and Civelli (2014) 所做, 考量全球化假說的概念, 在模型中加入國外產出. 缺口, 以探討全球經濟整合下, 國外經濟狀況對國內通貨膨脹率的影響。本文使用動. 23.

(28) 態追蹤資料分量迴歸模型設定為: πit = ci + α1 (τ )Et πi,t+1 + α2 (τ )πi,t−1 + yitd β1 (τ ) + yitf β2 (τ ) + Xit0 γ(τ ) + eit (τ ). 其中 πit 為消費者物價指數通貨膨脹率, ci 為不隨時間變化的固定效果,Et πi,t+1 為本期預測下一期的通貨膨脹率, yitd 及 yitf 分別為國內產出缺口及國外產出缺口, Xit 為其它控制變數, 包含實質匯率指數及石油價格指數, eit (τ ) 為誤差項。通貨膨脹率預期項的處理在實證分析是一個重要的問題, 例如 Tootell (1998), Gamber and Hung (2001) 及 Wynne and Kersting (2007) 等等使用許多通貨. 膨脹率落後期來捕捉預期通貨膨脹率的效果, 而 Borio and Filardo (2007) 使用通. 政治大. 貨膨脹率的 HP filtered 來作為代理,Ihrig et al. (2010) 指出沒有使用預期通貨膨. 立. 脹率, 而使用落後期通貨膨脹率或其它變數來當作預期未來通貨膨脹率的代理, 可. ‧ 國. 學. 能會失去新凱因斯菲利浦曲線模型結構性的解釋。對於預期通貨膨脹率的處理, 我們依照 Batini, Jackson ,and Nickell (2005) 估計 NKPC 時所使用的方法, 以. ‧. 下一期通貨膨脹率資料的實現值作為預期通膨的代理, 並以通膨落後期作為工具變數估計, 在本論文中我們使用落後三期的通膨。國內產出缺口則依照 Bianchi and. y. Nat. n. er. io. al. sit. Civelli (2014) 的方法如式 (7) 計算。. Ch. engchi. 24. i n U. v.

(29) 5 實證結果 5.1 季資料本文研究動態追蹤資料分量迴歸模型, 使用的樣本為 1980–2013 年 45 個國家的季資料。國外產出缺口及實質匯率指數以 Loretan (2005) 提出的權數為基礎計算。根據 Bianchi and Civelli (2014), 實質匯率指數可用以衡量各國的貿易條件, 且傳統菲利浦曲線中有時也會包含實質匯率, 因此這邊加入以貿易權重為基礎計算的實質匯率指數當控制變數。以 Lin (2010) 的追蹤資料分量迴歸兩階段配適值法及 DGMM 的估計結果列. 政治大. 於表 3, 其中變異數估計利用追蹤資料拔靴抽樣法重複抽取 1000 次而得。從表 3 中. 立. DGMM 可知, 國內產出缺口及國外產出缺口皆不顯著的影響通貨膨脹率, 而由敘. ‧ 國. 學. 述統計量我們知道通貨膨脹率的變化極大, 樣本資料中存在許多極端值, 此時若利用一般平均數估計法只能得到平均效果, 可能使估計產生偏誤。因此我們使用動態. ‧. 追蹤資料分量迴歸方法, 可以觀察到不同分量下, 國內產出缺口與國外產出缺口對通貨膨脹率的影響。本文最關注的是全球化程度的提升, 是否使國外經濟狀態對於. y. Nat. sit. 國內通貨膨脹率的影響增加, 因此根據全球化假說, 隨著全球化程度的提升, 通貨膨. er. io. 脹率能維持在較低的水準, 應用到分量迴歸模型中, 隱含著在低通貨膨脹率分量下,. al. n. v i n Ch U 為了更清楚的描述不同分量下估計係數的變動 e n g c h i, 我們將國外產出缺口與國內產出. 用以表示國外經濟狀態的國外產出缺口對於通貨膨脹率的影響應該要較大。. 缺口分別描繪於圖 2 的 (a) 及 (b), 橫軸表示為通貨膨脹率分量, 縱軸為係數估計. 值, 動態追蹤資料分量迴歸分析得到的結果以實線表示, 兩條虛線為 95% 的信賴區間。由表 3 可以看出所有分量的國外產出缺口估計係數皆為正數且除了 0.9 分量外皆顯著, 表示若國外經濟狀況越繁榮, 會提升國內通貨膨脹率。我們觀察由低分量到高分量估計係數的變化, 可發現在高低不同的通貨膨脹率下, 國外產出缺口的效果並不一致。全球化程度提升, 通貨膨脹率維持在較低的水準, 國外產出缺口對通貨膨脹率的效果較大, 相反的, 在高通貨膨脹率下效果則較小, 由圖 2(a) 可以清楚的看 25.

(30) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 2: 國外與國內產出缺口對於通貨膨脹率的影響 – 45 個國家季資料. 26.

(31) 出這個趨勢, 這與 Bianchi and Civelli (2014) 指出根據全球化假說, 全球化程度提升時國外變數對國內通貨膨脹率的影響會增加的觀點是相同的。本文的實證發現與 Tootell (1998)、Ball (2006)、Calza (2009) 及 Ihrig et al. (2010) 不同, 這可能是因為他們採取一般的估計方法, 只能得到國外經濟狀況對通. 貨膨脹率的平均影響效果, 而我們利用分量迴歸分析, 分析在不同通貨膨脹率下, 國外經濟狀態對通膨的影響效果, 因此更能捕捉到全球化提升時通貨膨脹率的行為。接著我們觀察國內產出缺口的估計結果, 若根據全球化假說的預測, 隨著全球化程度的提升, 通貨膨脹率能維持在較低的水準, 應用到分量迴歸模型中, 隱含著在低通貨膨脹率分量下, 國外產出缺口對於通貨膨脹率的影響應該會變大, 進而擠壓到. 政治大但只有在低分量時估計結果為顯著。立由圖 2(b) 可明顯看出, 估計係數不若全球化假. 國內產出缺口的效果。由表 3 可知, 國內產出缺口的係數在 0.1 到 0.7 分量都為正,. ‧ 國. 學. 說所預測隨著通膨分量上升, 國內產出缺口的影響效果會變大。這可能表示, 隨著全球化程度的上升, 維持在較低水準的通膨, 如同全球化假說所預測會增加國外經濟. (2006) 及 Yellen (2006) 的觀點是一致的。. er. io. sit. y. Nat. 5.2 年資料. ‧. 狀態的影響效果, 但我們仍然不能忽視國內變數對於通貨膨脹率的影響, 這與 Kohn. al. v i n C h , 我們依照 Ball 個國家的年資料。由於分析的是年資料 e n g c h i U (2006) 做 1985–2005 年 14 n. 除了上一節做季資料的實證分析外, 這邊使用不同的資料頻率為 1970–2013 年 56. 個工業化國家年資料的方法, 使用落後一期通貨膨脹率作為預期通貨膨脹率的代理, 而若利用通膨實現值, 因是年資料其工具變數只能運用數年前的資訊, 較難以捕捉預期效果, 而以過去一年的通膨脹率已經足夠捕捉影響通貨膨脹率的效果, 故不再加入更多的落後期及通膨實現值, 但若模型直接放入落後一期通貨膨脹率做估計時會產生問題, 我們以落後一期通膨差分當工具變數。國內、國外產出缺口及實質匯率指數的計算則如同季資料的處理, 需要注意的是這邊使用 Loretan (2005) 方法計算的貿易權數, 也必須改以年資料來計算。 27.

(32) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 3: 國外與國內產出缺口對於通貨膨脹率的影響 – 56 個國家年資料. 28.

(33) 分量迴歸方法及組內估計法的實證結果列於表 4, 由表可知, 使用 DGMM 時, 國內產出缺口及國外產出缺口與通貨膨脹率之間皆無顯著關係。由表 2 下半部的敘述統計量可知年資料中通貨膨脹率亦存在許多極端值, 我們必須使用動態追蹤資料分量迴歸方法改善估計的結果。在這個模型下, 不同分量的通貨膨脹率受到解釋變數的影響會不同, 結果發現所有分量下, 國內通貨膨脹率受到國外產出缺口的影響效果皆為正且除了 0.9 分量外皆顯著顯著。此外, 國外產出缺口對通貨膨脹率的影響會隨著分量的上升而下降。年資料的實證結果與 Borio and Filardo (2007)、 Wynne, and Kersting (2007)、 Gamber and Hung (2001) 及 Bianchi and Civelli (2014) 的結果一樣支持著全球化假說。隨著全球經濟體系的整合, 各國通貨膨脹率. 政治大較大, 而在高分量時, 國外要素的影響效果將會相對小。立. 維持在較低的數值, 全球化假說指出此時國外經濟狀況對國內通貨膨脹率的影響會. ‧ 國. 學. 在國內產出缺口的部分, 全球化假說指出隨著全球化程度的提升, 通膨維持在較低的水準, 國內變數的影響將逐漸被國外要素取代。應用到分量迴歸模型中, 隱含著. ‧. 在低通貨膨脹率分量下, 國內產出缺口對通貨膨脹率的影響會較小且會隨著分量上升而增加。由表 4 可知, 國內產出缺口的係數在所有分量下都不顯著, 低分量時係數. y. Nat. sit. 為正, 中間分量時估計結果接近零, 高分量下係數會轉為負, 這可能是因為在極端高. al. er. io. 通貨膨脹率的國家, 惡性通膨下國內經濟狀況不佳, 當國內經濟狀況的好轉, 對於政. v i n C h , 國內及國外產出缺口在各分量下的係數估計圖 4 繪出使用季資料或年資料時 engchi U n. 治與社會有安定的效果, 因此通貨膨脹率反而會下降。. 值。我們可以看出無論使用季資料或年資料做分析, 我們都得到相似的結果, 國內及國外產出缺口的係數估計值隨著分量變化都有下降的趨勢。在低通膨分量下, 國外產出缺口對國內通貨膨脹率的影響較大且相當顯著, 在高通膨分量下, 兩者的關係則相對較小。顯示我們若使用不同的資料頻率做估計, 實證結果不會因此而改變, 表示本研究得到的結果在不同資料頻率下是穩健的。. 29.

(34) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 4: 國外與國內產出缺口對於通貨膨脹率的影響 – 季資料與年資料比較. 30.

(35) 5.3 穩健性測試為了檢視國內及國外產出缺口對通貨膨脹率的影響效果是否受到其他變數更動的影響, 本小節運用 5.1 或 5.2 節的季資料或年資料做了許多穩健性測試, 並說明本研究結果是否具有穩健性。研究全球化下菲利浦曲線的相關文獻常會加入其它變數以捕捉其它影響通膨的效果。 Borio and Filardo (2007)、Wynne and Kersting (2007) 及 Ihrig et al. (2010) 皆在解釋變數中加入石油價格當控制變數, 用來捕捉來自國外能源供給衝擊. 對通貨膨脹率的影響。其中 Borio and Filardo (2007) 更指出估計傳統菲利浦曲線. 治政穩定性, 因此在研究全球化下的菲利浦曲線時, 應該入石油價格當控制變數。大立我們使用 5.1 小節使用的樣本, 以 1980–2013 年 45 國的季資料做分析, 如同時, 石油價格就扮演著很重要的角色, 且供給面的衝擊也可能會影響估計方程式的. ‧ 國. 學. 上述三篇文獻, 在解釋變數加入石油價格當控制變數, 再觀察是否會影響國內及國外產出缺口對通貨膨脹率的影響效果。石油價格的資料來源為 IMF 的 IFS 資料庫,. ‧. 其設定 2010 年等於 100 計算出全球石油價格指數, 若運用到追蹤資料分析中, 每. y. Nat. 個國家所使用的石油價格指數會相同, 因此加入此變數除了能捕捉來自國外的能源. io. sit. 供給衝擊, 也能控制隨時間變動的效果。. n. al. er. 實證結果如表 5 所示, 石油價格指數的估計係數在低分量時為負, 高分量時轉為. i n U. v. 正。顯示處於高通膨狀態時, 國家經濟狀況可能較不穩定, 通貨膨脹率容易受到國外. Ch. engchi. 能源供給衝擊的影響, 當石油價格上升時, 也會同步使國內通貨膨脹率上升。此外, 我們可以觀察到加入石油價格指數當控制變數時, 對國內及國外產出缺口的估計結果影響並不大, 隨著通貨膨脹率分量的提高, 國外產出缺口對國內通貨膨脹率的影響越來越小, 這個趨勢與 5.1 小節中沒有加入控制變數的結果是一樣的。與 Borio and Filardo (2007) 得到的結論相同, 即模型無論是否加入石油價格指數, 估計結. 果是穩健的。本文亦考慮使用不同工具變數時, 國內及國外產出缺口對國內通貨膨脹率的影. 31.

(36) 響是否有不同。由於解釋變數中通貨膨脹率預期項及落後項會有內生性的問題, 因此必須使用工具變數, 而 Arellano-Bond (1991) 建議可以使用內生變數的落後期當工具變數。這邊擴展 5.1 小節季資料分析所使用的工具變數, 將通膨落後期原本只有使用通膨落後一期差分當工具變數增加至 (1) 通膨落後一期及兩期差分 (2) 通膨落後一期、兩期及三期差分當工具變數。而就預期通貨膨脹率的部分, 原先是依照 Batini, Jackson ,and Nickell (2005) 以通膨落後一期、兩期及三期當工具變數, 本. 節改採通膨落後一期及兩期當工具變數。透過使用以上三種不同的工具變數, 來評估實證結果是否會因此而改變。表 6 及表 7 分別為通膨落後期採通膨落後一期及兩期差分及通膨落後一期、兩. 政治大國內通貨膨脹率的影響是否隨著工具變數的不同而改變。隨著通貨膨脹率分量的上立. 期及三期差分當工具變數的估計結果。我們關注的重點在於國內及國外產出缺口對. ‧ 國. 學. 升, 採用兩種工具變數, 國外產出缺口對國內通貨膨脹率的影響效果都有下降的趨勢。而國內產出缺口的係數也隨著分量上升而下降, 且在高分量時轉為負向影響。. ‧. 表 8 則為通膨預期項採通膨落後一期及兩期當工具變數的估計結果。我們發現在低分量時, 國外產出缺口對通膨的影響較大, 高分量時影響效果會下降, 而國內產. y. Nat. sit. 出缺口的係數估計也同樣在高分量時反轉為負。以上三個估計結果都與表 3 相當接. er. io. 近, 因此使用不同的工具變數, 並不會影響到動態追蹤資料分量迴歸分析所得到的. al. v i n Ch 此外, 為了建構國外產出缺口與實質匯率指數 Loretan (2005) 的方 U e n g c h i, 本文依照 n. 結論, 也顯示了本研究的穩健性。. 法來計算貿易權數, 這考量了兩國間進口與出口的直接關係及第三方國家的影響, 更能體現出任兩國之間貿易的關聯性。而在這邊, 我們使用其它常用的貿易權重公式, 再觀察估計結果是否會因此不同。如同 Borio and Filardo (2007) 的方法, 考量貿易進出口以計算權重, 此時使用的公式為: Mi,j,t + EXi,j,t wi,j,t = PN j=1 Mi,j,t + EXi,j,t. 其中 wi,j,t 為最後的貿易權重, Mi,j,t 為本國 i 由國家 j 進口的商品價值, EXi,j,t 為 32.

(37) 本國 i 出口到國家 j 的商品價值。此外, 為了分離出進口的重要性, 他們還使用另一種權重公式, 僅考量貿易進口以計算權重, 此時使用的公式為: Mi,j,t wi,j,t = PN j=1 Mi,j,t. 而為了評估不同的權重公式是否會影響估計結果, 本文再加入第三種方法, 僅考量貿易出口來計算權重, 此時使用的公式為: EXi,j,t wi,j,t = PN j=1 EXi,j,t. 我們使用 5.2 小節使用的樣本, 以 1970–2013 年 56 國的年資料做分析, 由於所. 政治大. 有國家的國外產出缺口是由樣本內所有其它國家的國內產出缺口透過上述貿易權重. 立. 資料加權而得到, 故本節使用另外三種不同的權重公式會使樣本資料中國外產出缺. ‧ 國. 學. 口產生改變, 藉著對改變的樣本資料做分析, 我們可以評估使用權重的改變是否會影響估計結果。. ‧. 實證結果如表 9、10 及 11 所示, 分別為使用貿易進出口、僅貿易進口或僅貿易出口來計算權重所得到的估計結果。使用三種貿易權重都得到隨著通膨分量的上升,. y. Nat. sit. 國外產出缺口對國內通貨膨脹率的影響將越來越小, 而國內產出缺口的估計係數也. n. al. er. io. 會隨著分量的上升而下降, 且在中間分量影響效果將轉為負並不顯著, 這樣的結果. i n U. v. 與 5.2 小節所得到的結論是相同的。唯一不同的地方在於使用貿易進出口或僅貿易. Ch. engchi. 進口計算權重時, 得到的國外產出缺口對通貨膨脹率影響效果在 0.9 分量時會反轉為負, 而使用 Loretan (2005) 的方法, 考量兩國間進口與出口的直接關係及第三方國家的影響來計算權重時, 在所有分量下影響效果都維持在正數, 這樣的結果是較合理的, 因此本文採取 Loretan (2005) 計算權重的方法, 能有效改善改善傳統文獻僅以進出口計算權重的缺失。此外,Rogoff (2003)、Galati and Melick (2006) 及 Wynne and Kersting (2007) 都指出近年來各國通貨膨脹率下降的現象, 也可能是因為各國央行採取了更適當的貨幣政策, 本文如同 Bianchi and Civelli (2014) 的方法, 在控制變數中加入各國短 33.

(38) 期利率以控制貨幣政策效果, 會得到不同的實證結果。我們認為這可能是因為各國短期利率的資料較不齊全, 而必須使用更長的利率期間來替代短期利率, 導致估計結果產生改變。. 5.4 OECD, 非 OECD 及已開發國家 Ball (2006) 及 Ihrig et al. (2010) 均針對 OECD 國家, 分析國內及國外產出缺口. 對通貨膨脹率的影響效果, 他們都得到不支持全球化假說的結論, 即國外產出缺口沒有隨著全球化程度的上升, 對通貨膨脹率的影響越來越大。為了檢視估計結果在 OECD 國家或非 OECD 國家是否不同, 本小節利用 5.1. 政治大 OECD 國家與非 OECD立國家, 再進行動態追蹤資料分量迴歸分析, 實證結果如表. 小節使用的樣本, 以 1980–2013 年 45 國的季資料做分析, 並將樣本中的國家分為. ‧ 國. 學. 12 及表 13 所示。. 表 12 上半部為 OECD 國家的估計結果, 其中國內產出缺口的估計係數隨著. ‧. 通膨分量的上升, 有下降的趨勢且在高通膨分量時估計係數轉為負值, 這個結果與 5.1 節是相同的。反觀國外產出缺口的估計係數, 在各分量下依序為 10.7, 9.5, 11.1,. Nat. sit. y. 10.6, 10.5, 10.2, 12.2, 14.2 及 16.4, 這與使用全部國家的結果不同, 並沒有隨著通. er. io. 膨分量上升而有影響效果降低的現象, 估計係數在各分量沒有明顯改變的趨勢, 這可. al. v i n C,h導致國外產出缺口對通膨的影響維持在一個穩定此通膨在各分量間的變異並不大 engchi U n. 能是因為 OECD 國家的通貨膨脹率本來就不高且大多處於適度通貨膨脹率下, 因. 的水準, 這樣估計結果與 Ball (2006) 及 Ihrig et al. (2010) 是一致的。. 表 12 下半部為非 OECD 國家的估計結果, 國內產出缺口的影響效果隨著分量上升呈現下降的趨勢且都不顯著, 並在 0.8 及 0.9 分量時估計係數轉為負值, 這個結果與使用全部國家是相似的。而國外產缺出缺口的估計係數, 則與使用全部國家的結果相同, 隨著通膨分量上升對通貨膨脹率的影響效果有下降的趨勢。因此在排除通膨普遍較穩定的 OECD 國家後, 無論就國內產出缺口或國外產出缺口對通膨的影響效果而言, 實證結果均無改變。 34.

(39) 若以是否為 OECD 國家來區分樣本資料, 我們發現 OECD 國家中仍有通貨膨脹率高的國家。因此本文額外使用 1980–2013 年季資料中的已開發國家, 這些國家皆具有較高水準且穩定的經濟狀況, 我們藉由使用動態追蹤資料分量迴歸分析來觀察國外經濟狀況對國內通貨膨脹率的影響, 實證結果如表 14 所示。我們可以觀察到使用已開發國家做估計時, 國內及國外產出缺口的估計結果與 5.1 小節的結果改變並不大, 隨著通貨膨脹率分量的提高, 國外產出缺口對國內通貨膨脹率的影響越來越小, 因此使用已開發國家, 我們可以得到支持全球化假說的結果。. 5.5 不同時期. 政治大全球經濟整合程度有明顯的提升立 , 全球性的要素隨著時間會顯得越來越重要, 因此. Gamber and Hung (2001) 及 Borio and Filardo (2007) 均指出 1990 年代以來,. ‧ 國. 學. 通膨對於國外產出缺口的敏感度在近年來應有提升的趨勢。. 我們使用 5.2 節 1970–2013 年的年資料, 再將樣本切割為 1980–2013 年及. ‧. 1990–2013 年, 以此檢視在不同期間, 國內及國外產出缺口對通貨膨脹率的影響效果. 是否改變。其中 1970–2013 年的實證結果如表 4 所示,1980–2013 年及 1990–2013. Nat. sit. y. 年的實證結果則表示於表 15 及表 16。. er. io. 表 15 顯示樣本期間為 1980–2013 年, 國內產出缺口的估計係數在低分量時為. al. v i n C h 4 是相同的, U也就是在極端高通貨膨脹率的估計係數都是不顯著的。這個趨勢與表 engchi n. 正, 隨著通膨分量上升有下降的趨勢且在 0.8 及 0.9 分量時反轉為負, 在所有分量. 國家, 當國內經濟狀況的好轉, 對於政治與社會有安定的效果, 通貨膨脹率反而會下. 降。而在各分量下, 國外產出缺口的係數估計值分別為 30.7, 22.1, 20.7, 20.4, 20.4, 19.9, 18.4, 14.6 及 3.9, 隨著通膨分量上升有下降的趨勢, 且在 0.1–0.8 分量下皆為. 顯著。若把此結果拿來與 1970–2013 年做比較, 兩者都得到支持全球化假說的結果, 但 1980–2013 年國外產出缺口對通貨膨脹率的影響顯著性較高, 顯示若將全球化程度較低的 1970 年代從樣本中剃除, 則如同 Gamber and Hung (2001) 及 Borio and Filardo (2007) 所述, 通貨膨脹率對國外產出缺口的敏度度提升。 35.