臺灣的通貨膨脹與經濟成長—以門檻迴歸模型分析 - 政大學術集成

全文

(1)國立政治大學社會科學學院行政管理碩士學程第十八屆碩士論文. 臺灣的通貨膨脹與經濟成長政治. 大. 立 —以門檻迴歸模型分析. ‧ 國. 學 ‧. Inflation and Economic Growth in Taiwan：A Threshold Approach. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 指導教授洪福聲博士研究生張映文撰中華民國一百零七年六月. DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(2) 謝辭本文自題目的選定，至後續實證研究與分析，都要感謝恩師福聲老師的指導，老師不僅不厭其煩地在我遭遇困難時為我一一解決難題，更在我遭遇瓶頸時鼓勵我往前邁進，基於治學的嚴謹，更是多次替本文進行修正並提供方向，方始本文得以順利完成，在此要特別為恩師致上最深的謝意。同時，感謝口試委員朱美麗老師在實證分析及解釋上提供了諸多寶貴意見及指導，使本文內容更加完備。此外，亦感謝口試委員馮立功老師對於解釋變數提供了另一層面的思考方向，參採馮老師建議的方式，在運用相同實證模型的前提. 政治大. 下嘗試改變解釋變數，發現該實證結果與本文的結論相互呼應，使本研究更. 立. 加豐富充實。. ‧ 國. 學. 感謝爸爸、媽媽不僅辛苦栽培我至今，更在家庭、工作與學業蠟燭三頭. ‧. 燒之際，無微不至地幫我照顧女兒昕樂，成為我最有力的後盾，同時，也謝謝. sit. y. Nat. 先生建安及弟弟伯新一路陪伴及鼓勵，因為有家人的包容與支持，我才能在. io. n. al. er. 求學之路關關難過關關過，終將順利完成學業。. Ch. i n U. v. 最後要感謝在行管碩求學期間，古道熱腸的秀芬姊、學富五車的財哥及. engchi. 好夥伴宜津及昀君，不僅讓得我校園生活多采多姿，在生活上也都是我的良師益友。. 映文謹誌於2018年6月. DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(3) 摘要無論是理論或者實證研究，有關於通貨膨脹與經濟成長的關係，迄今已有非常眾多國內外文獻。然而關於臺灣總體經濟相關實證研究中，尚少出現運用門檻迴歸模型（threshold regression model）分析通貨膨脹與經濟成長兩者間是否存在結構性改變（structural change）的非線性關係（nonlinear）。本研究先行運用線性迴歸分析並以門檻效果檢定方法檢定該線性分析結果是否存在結構性改變，而門檻變數（即通貨膨脹率）分別以CPI估計之通貨膨脹率（INF_CPI）及GDP平減指數估計之通貨膨脹率（INF_GDP）作為代表。檢定. 政治大. 結果若存在門檻效果，再以該通貨膨脹率作為門檻變數，並納入其他可能影. 立. 響實質經濟成長率的變數，包含固定資本形成年增率、出口年增率、政府支. ‧ 國. 學. 出年增率及人口成長率的變動等變數後，運用門檻迴歸模型進行實證分析。. ‧. 結果發現以GDP平減指數估計之通貨膨脹率作為門檻變數時存在顯著的. sit. y. Nat. 結構性改變。因此，我們以GDP平減指數估計之通貨膨脹率作為門檻變數，. io. er. 經門檻迴歸分析實證結果得知，通貨膨脹門檻值為2.16%，支持臺灣通貨膨脹及經濟成長之間存在非線性關係。以經濟成長的角度來看，2.16%可能為臺灣. n. al. Ch. i n U. v. 的最適通貨膨脹水準。當通貨膨脹率為2.16%以上為高通貨膨脹水準，通貨膨. engchi. 脹的增加對經濟成長有不利影響，未達2.16%時則為低通貨膨脹水準，此時通貨膨脹上升對經濟成長的影響並不顯著，因此過去文獻討論中支持通貨膨脹上升對於經濟有負面影響之結論，於臺灣實證分析可知僅於高通貨膨脹水準時方成立，但如處於低通貨膨脹水準時，兩者間的影響關係會消失。關鍵詞：結構性改變、門檻變數、門檻迴歸模型. i DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(4) Abstract Numerous theoretical and empirical studies have reported a nonlinear relationship between inflation and economic growth, namely that this relationship is positive or negative for low levels of inflation, but is definitely and significantly negative for high levels of inflation. Nevertheless, there are very few empirical studies using a threshold regression model to test and verify this nonlinear relationship for Taiwan. To fill this gap, this thesis collects data of Taiwan and employs a threshold regression model to verify whether this nonlinear relationship exists in Taiwan. We. 政治大 rate of CPI. However, using the growth rate of GDP deflator as the inflation rate, 立 we find that there is a structure break in the relationship between inflation and. find that there is no structure change if the inflation rate is measured by the growth. ‧ 國. 學. economic growth, verifying that the relationship between inflation and economic growth is nonlinear in Taiwan. The structure break occurs at 2.16% of the inflation. ‧. rate. Below 2.16%, an increase in the inflation rate has no significant effect on. y. Nat. economic growth; however, once the inflation rate is greater than 2.16%, a further. sit. increase in the inflation rate significantly decreases economic growth. Our. n. al. er. io. conclusions accord well with recent internationally recognized inflation level at 2%. v. and provide policy significance for Taiwan’s government.. Ch. engchi. i n U. Keywords: structural change, threshold variables, threshold autoregressive model. ii DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(5) 目錄第一章、緒論 .......................................................................................................................... 1 第一節、研究動機與目的 ................................................................................................. 1 第二節、研究範圍.............................................................................................................. 3 第三節、研究架構.............................................................................................................. 5 第二章、文獻回顧 ................................................................................................................. 6. 政治大. 第一節、理論模型文獻回顧............................................................................................. 6. 立. 第二節、實證研究文獻回顧........................................................................................... 11. ‧ 國. 學. 第三章、研究方法與實證模型 .......................................................................................... 17. ‧. 第一節、單根檢定（UNIT ROOT TEST） ........................................................................ 17. sit. y. Nat. 第二節、資料來源與變數設定 ...................................................................................... 21. n. al. er. io. 第四章、實證研究結果與分析 .......................................................................................... 24. i n U. v. 第一節、實證變數之基本統計量 .................................................................................. 24. Ch. engchi. 第二節、單根檢定............................................................................................................ 28 第三節、各解釋變數相關係數分析 .............................................................................. 30 第四節、線性分析及門檻效果檢定 .............................................................................. 31 第五節、門檻迴歸模型（THRESHOLD REGRESSION） .................................................. 36 第五章、結論 ........................................................................................................................ 41 參考文獻................................................................................................................................... 44. iii DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(6) 附錄一 ....................................................................................................................................... 47 附錄二 ....................................................................................................................................... 49. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. iv DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(7) 表次表 2-1-1：通貨膨脹與經濟成長間影響關係相關理論文獻彙整表 ................... 9 表 2-1-2：續通貨膨脹與經濟成長間影響關係相關理論文獻彙整表 ............. 10 表 2-2-1：通貨膨脹與經濟成長間之非線性關係之實證研究文獻彙整表 ...... 15 表 2-2-2：續通貨膨脹與經濟成長間之非線性關係之實證研究文獻彙整表 .. 16 表 4-2-1：序列單根檢定結果 (括號內為 EVIEWS 採用之名稱) ..................... 29. 政治大. 表 4-3-1：解釋變數間之相關係數矩陣 .......................................................... 30. 立. 表 4-4-1：不同方式估計之通貨膨脹率所作成之線性分析結果 ..................... 32. ‧ 國. 學. 表 4-4-2：各模型之通貨膨脹門檻效果檢定 ................................................... 33. ‧. 表 4-5-1：以門檻迴歸模型估計之通膨與經濟 ............................................... 37. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. v DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(8) 第一章、緒論. 第一節、研究動機與目的. 自從Tobin（1965）研究探討通貨膨脹於資本投資及經濟成長效果後，這個議題，一直以來皆為總體經濟學術廣泛討論之重要議題。通貨膨脹可. 政治大社會安定、市場活絡及經濟成長，對於通貨膨脹情形應如何調控一直以來立能產生資源錯誤配置、所得分配不均及市場調節機能之喪失，為避免影響. ‧ 國. 學. 皆為各國政府當局所關切之議題。. ‧. 早期的理論模型文獻中，Tobin（1965）提出於投資組合中貨幣為資本投入的替代品，因此通貨膨脹的上升可能促進經濟成長。另一方面，. y. Nat. sit. Stockman（1981）表示受限於交易必須以現金墊付（cash-in-advance），. n. al. er. io. 因此通貨膨脹恐導致經濟成長下降。又Sidrauski（1967）表示於長期穩定. i n U. v. 的狀況下，貨幣具有超中立性質，因此通貨膨脹對於資本投資及經濟成長並不具有影響效果。. Ch. engchi. 隨理論模型的發展，亦有諸多學者由理論模型推展並進一步以實證資料進行驗證，早期實證研究報告指出通貨膨脹與經濟成長之間有正向及負向的混合關聯性，直到晚近諸多實證研究皆發現通貨膨脹與經濟成長之間存在有結構性改變（structural change）的非線性關係。這方面之實證研究包括Fisher（1993）、Sarel（1996）、Barro（1997）、Ghosh and Phillips（1998）、Bruno and Easterly（1998）、Omay and Kan（2010）、 1 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(9) Barro（2013）及Kremer et al.（2013）等，其實證結果皆支持通貨膨脹與經濟成長之間存在有結構性改變的非線性關係。. 通貨膨脹與經濟成長兩者關係的實證研究結果呈現正向線性關係、負向線性關係或非線性關係隱含著重要經濟意涵，其攸關政府政策制定。若兩者間存在正向之線性關係，意指通貨膨脹程度越高對經濟成長越有利，政府應運用貨幣政策提高通膨刺激經濟成長，反之，若存在負向之線性關係，通貨膨脹程度越高則越不利經濟發展，政府應著力於抑制通貨膨. 政治大藉由實證研究找尋出的通貨膨脹門檻值具有重大經濟意涵，於經濟層面立. 脹。另一方面，通貨膨脹與經濟成長如存在著有結構性改變的非線性關係，. ‧ 國. 學. 如欲達到經濟效益最大值，則政府應致力於運用貨幣政策工具使通貨膨脹趨近於該門檻值。. ‧. 政府運用政策調控通貨膨脹率對於物價、消費、投資決策及工資的制. y. Nat. io. sit. 定等各層面，皆具舉足輕重的影響。在穩定物價方面，Bernanke（2007）. n. al. er. 指出大眾對於通貨膨脹的預期會影響實際通貨膨脹的程度，進而影響中. i n U. v. 央銀行對於物價水準的控制程度。再者，通膨預期的變動會影響預期實質. Ch. engchi. 利率，進一步影響投資及消費的決策，因此貨幣政策的效果取決於通膨預期是否變動。有鑑於此，藉由實證研究探討並瞭解臺灣最適通貨膨脹程度、通貨膨脹對經濟成長及各別總體變數的影響和傳遞管道，將有助於政府決策者制定妥適的貨幣政策。. 揆諸過往的研究，雖不乏以通貨膨脹或經濟成長作為研究變數之探討，惟較少對於臺灣作為研究對象來分析其通貨膨脹與經濟成長間有無存在非線性關係之實證研究。是以，本研究目的在於運用Hansen（2000） 2 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(10) 之門檻迴歸分析探討臺灣之通貨膨脹率與經濟成長間是否存有非線性關係並有結構性的改變，各影響因素與經濟成長間的影響在不同的通貨膨脹水準下為何，並試圖估計出關鍵之通貨膨脹門檻值，最後針對該研究結果提出建議。. 第二節、研究範圍. 總體經濟變數對臺灣經濟成長發展深具影響，其範圍包含固定資本. 政治大. 形成、出口、政府支出及人口成長等面向。於實證研究流程上，將先針對. 立. 1962年第1季至2017年第3季間臺灣的固定資本形成、出口、政府支出、人. ‧ 國. 學. 口成長、通貨膨脹及經濟成長概況單根檢定以確保分析資料為定態，分別以 CPI 及 GDP 平減指數兩種不同方式為估計基礎的通貨膨脹率建立. ‧. Model1及Model2，運用線性迴歸及門檻效果分析之，如門檻效果顯著，. sit. y. Nat. 再藉由Hansen（2000）之門檻迴歸分析探討臺灣之通貨膨脹率與經濟成長. io. er. 間是否存有結構性改變之非線性關係。. n. al. i n Ch 謹將本實證研究流程繪製如圖1-2： engchi U. v. 3 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(11) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 1-2-1：實證分析流程圖. 資料來源：本研究整理 4 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(12) 第三節、研究架構. 本研究之研究架構共分為五章。除第一章緒論，闡明研究動機及目的、研究範圍及架構外，第二章為文獻回顧，先就理論模型相關文獻逐一審視，並彙整通貨膨脹對經濟成長影響及非線性關係的重要理論及定義，再針對國內外實證結果相關文獻進行整理。第三章研究方法與實證模型，先就本研究所使用樣本來源及資料來源說明，並輔以單根檢定確立各該變數為定態資料，再將本研究之被解釋變數及解釋變數逐一定義. 政治大. 並說明，最後闡述本研究使用之計量模型與其估計方式及應用。第四章. 立. 實證研究結果與分析，透過門檻迴歸模型分析來探討臺灣之通貨膨脹與. ‧ 國. 學. 經濟成長間是否存有非線性關係並有結構性的改變，各別因素與經濟成長間的影響於低通貨膨脹水準及高通貨膨脹時分別為何。第五章結論，. ‧. 根據實證結果歸納出結論，並提出於不同通貨膨脹水準時，如欲促進經. n. al. er. io. sit. y. Nat. 濟成長，政府當局可能努力的方向。. Ch. engchi. i n U. v. 5 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(13) 第二章、文獻回顧. 第一節、理論模型文獻回顧. 自Tobin（1965）針對通貨膨脹於資本投資及經濟成長效果提出發展性研究以來，此議題迄今一直以來皆為總體經濟學術討論的重點議題。. 治政於理論模型中，通貨膨脹於資本投資及經濟成長效果取決於「貨幣」大立如何引入模型。早期的理論模型文獻中，Tobin（1965）提出於投資組合 ‧ 國. 學. 中貨幣為資本投入的替代品，因此通貨膨脹的上升可能促進經濟成長。然而，Stockman（1981）表示由於資本投資交易必須現金墊付（cash-in-. ‧. advance），是以，通貨膨脹的上升可能導致經濟成長下降。另一方面，. sit. y. Nat. Sidrauski（1967）之理論並不支持上述看法，其表示於長期穩定的狀況下，. al. er. io. 貨幣具有超中立性質，因此通貨膨脹對於資本投資及經濟成長並不具有. n. 效果。茲就相關理論模型分述如下：. 一、新古典模型. Ch. engchi. i n U. v. Tobin（1965）於新古典模型的討論中，研究貨幣供給與資本存量間的關係，基於投資組合的資產配置，由於在投資組合中貨幣為資本替代品，如通貨膨脹率上升的情況下，將會減少貨幣的預期報酬率，致使大眾將減少持有貨幣，進而增加資本投資，資本存量隨之增加，是以，通貨膨脹率越高有益於經濟成長。. 6 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(14) 然而，Sidrauski（1967）提出貨幣具超中立性的理論，有別於上述Tobin的看法，Sidrauski以無限期代表性個人之模型將無彈性之勞動供給引入模型中，該模型得出結果為，於長期穩定的狀況下貨幣具有超中立性質，即代表在長期穩定狀況下，通貨膨脹對於資本投資及經濟成長並不具有效果。. Stockman（1981）進一步於新古典完全預期之貨幣成長模型中引入交易現金墊付（cash-in-advance）的限制，其表示由於消費及投. 政治大本存量與貨幣成長率為反向關係，因此通貨膨脹的上升可能導致經立資等交易同時皆受現金墊付的限制，因此在長期穩定的狀況下，資. ‧ 國. 學. 濟成長下降。. ‧. 此外，Orphanides and Solow（1990）持續在新古典主義的理論基礎下探討穩定均衡狀態下每人資本與產出之間的影響，該研究發現. y. Nat. n. al. er. io. 影響情形。. sit. 貨幣、通貨膨脹及經濟成長間可能存在著正向、負向及無關聯等三種. 二、內生成長模型. Ch. engchi. i n U. v. Jones and Manuelli（1995）於內生成長理論探討下，發現貨幣政策將會影響通貨膨脹，由於通貨膨脹上升會改變投資途徑並改變投資效率，進而對產出有負面影響，使得經濟成長率下降。. 三、金融市場中通貨膨脹與經濟成長之關聯 Azariadis and Smith（1996）藉由理論模型推導發現，高通貨膨脹情況下，通貨膨脹會加劇金融市場摩擦，使經濟成長顯著降低。 7 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(15) 此外，Huybens and Smith（1999）表示通貨膨脹造成金融機構減少放款，使信用限額（credit rationing）的情形加劇，有礙於資金配置，經濟成長因此下降。. Boyd et al.（2001）更進一步提出通貨膨脹扭曲金融市場活動，使資訊不對稱問題惡化，進而降低投資報酬率。另一方面，Bose（2002）則設置一疊代（overlapping-generations, OG）內生成長模型，並在現. 政治大（2000）亦進一步表示於金融市場存有資訊不對稱的情況下，通貨立. 金交易限制式下，資本投資受到資訊不對稱因素而存在風險。Bose. ‧ 國. 學. 膨脹程度將會改變放款者（lenders）之借貸行為及其對於契約選擇，進而改變金融中介對於經濟成長之影響。通貨膨脹程度的加劇總是. ‧. 使資訊不對稱的問題惡化，因此通貨膨脹率上升亦會對於經濟成長有負面之影響。. io. sit. y. Nat. n. al. er. 承續上述研究，Hung（2008）進一步延伸Bose（2002）設置之. i n U. v. 疊代內生成長模型，指出通貨膨脹會影響金融市場活動，干涉實質. Ch. engchi. 經濟體系，其研究推論發現金融發展與經濟成長呈現一非線性關係，於高通膨的情況下持續發展金融將不利於經濟成長，然而於低通膨的狀況下，持續發展金融將有助於經濟成長。. 謹將理論文獻臚列彙整於下表：. 8 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(16) 表 2-1-1：通貨膨脹與經濟成長間影響關係相關理論文獻彙整表理論基礎. 年份. 研究者. 研究結論. 基於投資組合的資產配置，由於 1965. 在投資組合中貨幣為資本替代. Tobin. 品，通貨膨脹率越高有益於經濟成長。貨幣具有超中立性質，即於長期. 1967. 立. 政治投資及經濟成長並不具有效果。大. 新古典完全預期之貨幣成長模型，基於消費及投資等交易同時. ‧ 國. 學. 新古典模型. 穩定狀況下，通貨膨脹對於資本. Sidrauski. 1981. Stockman. 皆受現金墊付的限制，在長期穩. ‧. 定的狀況下，資本存量與貨幣成. y. Nat. 長率為反向關係，因此通貨膨脹. 於穩定均衡狀態下每人資本及產. n. al. er. io. sit. 的上升可能導致經濟成長下降。. 1990. Ch. Orphanides. i n U. v. 出的影響，發現貨幣、通貨膨脹及. e n g c 經濟成長間可能存在正向、負向 hi. and Solow. 及無關聯等三種影響情形。貨幣政策將影響通貨膨脹情形，內生成長模型. 1995. Jones and. 通貨膨脹率上升將致使投資途徑. Manuelli. 及投資效率改變，造成經濟成長下降。. 9 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(17) 表 2-1-2：續通貨膨脹與經濟成長間影響關係相關理論文獻彙整表理論基礎. 年份. 1996. 研究者. 研究結論. Azariadis and. 高通貨膨脹加劇金融市場摩擦，. Smith. 使經濟成長顯著降低。通貨膨脹造成金融機構減少放. 1999. Huybens and. 款，使信用限額（credit rationing）. Smith. 的情形加劇，有礙於資金配置，經濟成長因此下降。. 2001. 政治通貨膨脹扭曲金融市場活動，使大. 立 Boyd et al.. ‧ 國. 學. 投資報酬率。. 在疊代（ overlapping-generations,. 金融市場中通. ‧. OG）內生成長模型下，貨幣具有. 貨膨脹與經濟. 價值儲藏功能，資本投資因資訊. y. Nat. sit. io. 2002. 不對稱使金融市場存在風險，通. Bose. 貨膨脹程度將會改變放款者. n. al. er. 成長之關聯. 資訊不對稱問題惡化，進而降低. Ch. i n U. v. （lenders）之借貸行為及其對於契. e n g c 約選擇，亦改變金融中介對於經 hi 濟成長之影響。. 金融發展與經濟成長呈現一非線性關係，於高通膨的情況下持續 2008. 發展金融將不利於經濟成長，然. Hung. 而於低通膨的狀況下，持續發展金融將有助於經濟成長。資料來源：本研究整理 10 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(18) 第二節、實證研究文獻回顧. 早期實證研究報告指出通貨膨脹與經濟成長之間存在著正向及負向的混合關聯性，直到晚近諸多實證研究中皆發現於通貨膨脹與經濟成長之間存在著非線性關係。. 承襲前章節理論文獻討論可知，運用非線性模型以捕捉通貨膨脹與經濟成長之關聯為一個值得深入探究之議題。隨著理論模型的發展，亦. 政治大. 有諸多學者藉由理論模型推演進一步以實證資料進行驗證，本節將依序. 立. 說明以非線形模型探討通貨膨脹與經濟成長關聯相關的實證研究，並將. ‧ 國. 學. 其研究結果彙整。. ‧. 一、通貨膨脹與經濟成長間之非線性關係及結構性轉折點. sit. y. Nat. Fisher（1993）首先提出於低通貨膨脹水準及高通貨膨脹水準之. er. io. 不同情境下，通貨膨脹率的提升可能對於經濟成長有不同的影響效. al. 果。在給定的通貨膨脹率在15%及40%為結構性的轉折點，當通貨膨. n. iv n C 脹率低於15%時，通貨膨脹率上升將促進經濟成長。然而，通貨膨脹 hengchi U 率若高於15%時，通貨膨脹的提升將降低經濟成長。此外，當通貨膨脹水準大於40%時，其通貨膨脹與經濟成長的關聯雖仍然為負相關，但通貨膨脹率上升所致使經濟成長下滑的邊際效果低於通貨膨脹率在15%至40%間時所產生的邊際效果，亦即當通貨水準高於40%時，通貨膨脹率上升所造成經濟成長效果將會較通貨膨脹率在15%至 40%間時和緩。. 11 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(19) Sarel（1996）則利用最小平方法檢定通貨膨脹對於經濟成長有無非線性關係，其實證結果發現通貨膨脹與經濟成長之間存有一顯著的結構性改變，該門檻值為8%，如通貨膨脹水準低於該門檻值時，通貨膨脹對於經濟成長並不存在顯著影響，另一方面，當通貨膨脹高於8%時，通貨膨脹則對於經濟成長存在著顯著的負向影響，該研究也證明若是忽略存在著的結構性轉折點，將造成對於通貨膨脹與經濟成長分析估計之偏誤。. 政治大 Barro（1997）發現在所有的區間內，通貨膨脹與經濟成長間皆存在立. 承襲Fisher（1993）所提出的非線性關係及結構性轉折點的假設，. ‧ 國. 學. 著負向關聯。如通貨膨脹率為15%以下時，其相關係數為-0.023，當通貨膨脹率為15%至40%間時，相關係數則為-0.055，又通貨膨脹率. ‧. 高於40%的情況下，相關係數為-0.029。是以，其實證結果發現通貨膨脹與經濟成長間存在著非線性關係並且有兩個結構性的轉折點，. y. Nat. n. al. er. io. sit. 該結果與Fisher（1993）之實證研究結果相當一致。. i n U. v. 此外，Ghosh and Phillips（1998）應用新發展之計量經濟分析工. Ch. engchi. 具發現當通貨膨脹在相當低的水準時，通貨膨脹與經濟成長間存在著正向相關。若是通貨膨脹率在高於2.5%的通貨膨脹水準時，通貨膨脹與經濟成長有顯著的負向關係，該結果同樣證實存在有一個通貨膨脹門檻值為2.5%。此外，值得注意的是該研究結果進一步指出位於高通貨膨脹水準區間之負向關係呈現為一凸向（convex）關係，意即在高通貨膨脹水準區間內，通貨膨脹率上升所致使經濟成長下滑之邊際效果在通貨膨脹率為10%至20%間時高於通貨膨脹率為. 12 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(20) 40%至50%間時所產生的邊際效果，該結果亦暗指另有一個較高的門檻值存在著。. 另一方面，Bruno and Easterly（1998）藉由最小平方法檢定於發生通貨膨脹危機前、危機當中及危機後分別對於經濟成長之影響，於多國家之迴歸實證分析中發現，僅止於高通貨膨脹水準時發現通貨膨脹與經濟成長有顯著的負向關係，當發生高通貨膨脹危機時，經濟成長急速下降，一但通貨膨脹趨於和緩，經濟成長立即迅速回. 政治大. 升。Barro（2013）亦由實證研究得到近似之結果。. 立. ‧ 國. 學. 二、對於不同開發程度國家之研究. Khan and Senhadji（2001）針對工業化國家及開發中國家等共計. ‧. 140個國家於1960至1998年之年資料，以追蹤資料（panel data）型態，運用最小平方法檢定通貨膨脹與經濟成長之間是否存在門檻效果。. y. Nat. sit. 其實證結果發現，以工業化國家而言，其通貨膨脹門檻值約落於1%. n. al. er. io. 至3%，而開發中國家之通貨門檻值則約為7至11%。同時該研究結果. i n U. v. 亦支持當通貨膨脹率處於高通貨膨脹水準時，通貨膨脹對於經濟成. Ch. 長有顯著負面影響。. engchi. 陸續亦有諸多同樣針對不同開發程度國家的跨國研究，如Omay and Kan（2010）聚焦於6個工業化國家，實證分析發現有一個結構性轉折點，該通貨膨脹門檻值為2.52%。. 此外，López-Villavicencio and Mignon（2011）從實證分析數據得知，已開發國家及開發中國家之通貨膨脹門檻值分別為2.7%及 13 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(21) 17.5%。另一方面，Vinayagathasan（2013）則指出亞洲國家之通貨門檻值為5.43%。同一時期Kremer et al.（2013）亦經由實證研究發現通貨膨脹門檻值在工業化國家為2%，於開發中國家則是17%。. 三、以臺灣作為研究對象之實證資料楊英英（2002）以臺灣作為實證研究對象，其採用期間為1965年第2季至2001年第3季，並利用Chow test檢定法發現通貨膨脹與經濟成長存在結構性改變之非線性關係，其通貨膨脹門檻值為6.8876%，如. 政治大之正向關係，然而，通貨膨脹如高於此門檻，則通貨膨脹與經濟成長立通貨膨脹率低於此門檻值時，通貨膨脹及經濟成長具有微量且不顯著. ‧ 國. 學. 具有顯著之負面影響。. ‧. 謹將實證研究文獻臚列彙整於下表：. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 14 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(22) 表 2-2-1：通貨膨脹與經濟成長間之非線性關係之實證研究文獻彙整表研究主題. 年份. 研究者. 研究結論. 有 15%及 40%兩個通貨膨脹門檻值，當通貨膨脹率低於 15%時，通貨膨脹促進經濟成長。當通貨膨脹率高於 15%時，通 1993. Fisher. 貨膨脹將降低經濟成長。惟通貨水準高於 40%時，通貨膨脹造成經濟衰退之效果將會較通貨膨脹率在 15%至 40%間時. 治政和緩。大. 1996. 向影響。. io. 實證結果發現兩個結構性的轉折點，分. al. iv n C h 膨脹與經濟成長間皆存在著負向關聯。 engchi U. Barro. n. 1997. sit. y. Nat. 效果. 貨膨脹則對於經濟成長存在著顯著的負. er. 係及門檻. 門檻值為8%，當通貨膨脹高於8%時，通. Sarel. ‧. 非線性關. 利用最小平方法檢定發現有一通貨膨脹. 學. ‧ 國. 立. 別為15%及40%，並於所有區間內，通貨. 低於通膨門檻值2.5%時，通貨膨脹與經濟成長間存在著正向相關。高於門檻值 Ghosh 1998. and Phillips. 時，則有顯著的負向關係。於高通膨脹區間之負向關係呈現為一凸向（convex）關係，該結果亦暗指另有一較高的門檻值存在。. 15 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(23) 表 2-2-2：續通貨膨脹與經濟成長間之非線性關係之實證研究文獻彙整表研究主題. 年份. 研究者. 研究結論. 藉由最小平方法於多國家之迴歸分析通貨. 1998. Bruno. 膨脹危機前、危機當中及危機後分別對於經. and. 濟成長之影響，發現僅於高通貨膨脹水準時. Easterly. 發現通貨膨脹與經濟成長有顯著的負向關係。利用最小平方法檢定門檻效果。結果發現工. 立. Senhadji. Kan. 結構性轉折點，該門檻值為 2.52%。. Villavice. y. Lopez-. Nat. 2011. Omay and 聚焦於 6 個工業化國家，實證分析發現有一. ‧. ‧ 國. 2010. 學. 究. 時，通膨對經濟成長有顯著負面影響。. 實證得知已開發國家及開發中國家之通貨. sit. 2001. 開發程度國家之研. 政治大開發中國家約為 7 至 11%。且於高通膨水準. Khan and 業化國家通貨膨漲門檻值約落於 1 至 3%，. io. ncio and 膨脹門檻值分別為 2.7%及 17.5%。. n. al. er. 對於不同. Mignon 2013. 2013. C Vinayaga h thasan. v. 亞洲國家之通貨門檻值為 5.43%。. Kremer et 通貨膨脹門檻值在工業化國家為2%，於開 al.. 發中國家則是17%。利用 Chow test 檢定法發現通貨膨脹與經濟. 以臺灣作為實證研 2002. engchi. i n U. 楊英英. 究對象. 成長存在結構性改變之非線性關係，其通膨門檻值為 6.8876%，僅於高通膨區間發現通貨膨脹與經濟成長具有顯著之負面影響。. 資料來源：本研究整理 16 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(24) 第三章、研究方法與實證模型. 第一節、單根檢定（Unit Root Test）. 時間序列資料係由隨機過程（ stochastic ）所產生，又分為定態（stationary）序列與非定態（non- stationary）序列。如為定態時間序列，隨機過程所產的機率分配與時間呈現獨立（independent of time）的情形，. 治政即該機率分配不會因時間變動而改變，對於任何外生衝擊僅具有暫時性大立的影響，該變數於受到干擾後即會回歸到平均值。反之，則稱之為非定態 ‧ 國. 學. 的時間序列，外生衝擊對於非定態時間序列所產生的影響具有累積效果，致使變數隨時間演變將逐漸偏離其平均值。. ‧ sit. y. Nat. 非定態的時間序列即為帶有趨勢（ trend ）之序列，固定趨勢. io. al. er. （deterministic trend）與隨機趨勢（stochastic trend）兩種趨勢造就了時間. n. 序列為非定態，非定態資料具有隨時間演變而長期持續移動之特性。. Ch. engchi. i n U. v. Granger and Newbold（1974）提出一般傳統迴歸方法對於非定態序列（non-stationary series）直接進行迴歸分析，可能產生虛假迴歸（spurious regression）的情況，造成過度拒絕虛無假設且估計不具意義。Nelson and Plosser（1982）表示出多數總體經濟時間序列資料皆具有隨機趨勢特性，是以，研究上不能僅排除固定趨勢的因素，若是未考量隨機趨勢的問題，其後續分析結果將會產生嚴重問題。在運用時間序列資料研究分析前，須將時間序列先進行單根檢定以確保該資料為定態的序列資料，方可避免虛假迴歸的情形。以下就常見的單根檢定法逐一簡述。 17 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(25) 一、Dickey-Fuller（DF）檢定法. Dickey and Fuller（1979）提出Dickey-Fuller（DF）單根檢定法，根據有無常數項及有無時間趨勢項，共分為三種迴歸模型，用以檢定時間序列資料是否存在單根：. （一）僅有漂浮項： ∆𝑌# = 𝛽& + 𝛽( 𝑌#)( + 𝜀#. 政∆𝑌 = 治 𝛽 𝑌 +大 𝜀. （二）無漂浮項及時間趨勢項： #. ( #)(. #. 學. ‧ 國. 立. （三）有漂浮項及時間趨勢項：. ∆𝑌# = 𝛽& + 𝛽( 𝑌#)( + 𝛽+ 𝑡 + 𝜀#. ‧ sit. y. Nat. 上述模型中 𝛽& 代表漂浮項，𝑡代表時間趨勢項，在虛無假設為. io. er. 𝐻& ：𝛽 = 1 （即序列有單根）及對立假設為𝐻( ：𝛽 < 1（即序列不具有單根）之下，如果檢定結果不拒絕𝐻&，則表示該序列具有單根，反. n. al. Ch. i n U. v. 之檢定結果如拒絕𝐻& ，則表示該序列不具有單根。. engchi. DF檢定運用普通最小平方法（Ordinary Least Squares, OLS）進行分析估計，透過迴歸分析結果的殘差項判斷是否合乎白噪音（white noise）的情況，然而該檢定有其侷限性，因為DF檢定為一階自我迴歸模型（Autoregressive Model, AR(1)）且未考慮殘差項自我相關的情形，如果非定態序列之形式非屬於AR(1)，其殘差項若是發生自我相關的情況，將容易致使DF檢定結果偏誤而不拒絕𝐻& 。. 18 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(26) 二、Augmented Dickey-Fuller（ADF）檢定法. 為求改善DF檢定的檢定力不足問題，且並非所有之時間序列資料皆為AR(1)型式，因此Said and Dickey（1984）發展出擴充形態的DF 檢定，即為（Augmented Dicker-Fuller, ADF），該檢定方法將原本DF 檢定之AR(1)擴增成為落後𝒫階的AR(𝒫)。此外，ADF檢定與DF檢定同樣藉由三種不同的迴歸方程式來檢定時間序列資料有無存在單根，其方式如下：. （一）僅有漂浮項：. 政治大. 立∆𝑌 = 𝛽 #. 5)(. &. + 𝛿𝑌#)( +. 𝛾4 ∆𝑌#)4 + 𝜀#. ‧ 國. 學. 46(. ‧. （二）無漂浮項及時間趨勢項： 5)(. y. 𝛾4 ∆𝑌#)4 + 𝜀# 46(. n. al. er. io. sit. Nat. ∆𝑌# = 𝛿𝑌#)( +. （三）有漂浮項及時間趨勢項：. Ch. e n g c5)( hi. ∆𝑌# = 𝛽& + 𝛿𝑌#)( +. i n U. v. 𝛾4 ∆𝑌#)4 + 𝛽+ 𝑡 + 𝜀#. 46(. 上述模型中 𝛽& 代表漂浮項，𝑡代表時間趨勢項，而. 5)( 46( 𝛾4. ∆𝑌#)( 則. 為ADF檢定的增廣項（augmented part），該增廣項的最適落後期數可藉由AIC或SIC法求出。不具有增廣項的ADF檢定即為DF檢定的初始設定型態，ADF檢定將增廣項置入之目的在於控制殘差項𝜀# 可能的序列自我相關性。 19 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(27) 在虛無假設為 𝐻& ：𝛿 = 1 （即序列有單根）及對立假設為 𝐻( ：𝛿 < 1（即序列不具有單根）之下，如其檢定結果不拒絕𝐻& ，則表示該序列具有單根，反之檢定結果如為拒絕𝐻&，則表示該序列不具有單根。. 三、Phillips and Perron（P-P）檢定法. 同時考量序列自我相關及殘差項存在有異質性的情形，Phillips and Perron（1988）運用無母數（non-parametric）的方法處理殘差項. 政治大定計量之漸進分配相同於DF檢定，因此可利用DF檢定所推導出的分立自我相關的問題，該方法稱之為Phillips-Perron（P-P）檢定法，其檢. ‧ 國. 學. 配以及臨界值，檢定方式如下：. ‧. （一）僅有漂浮項： ∆𝑌# = 𝛼 + 𝜌𝑌#)( + 𝑢#. io. n. al. Ch. ∆𝑌# = 𝜌𝑌#)( + 𝑢#. engchi. er. sit. y. Nat. （二）無漂浮項及時間趨勢項：. i n U. v. （三）有漂浮項及時間趨勢項：. 1 ∆𝑌# = 𝛼 + 𝜌𝑌#)( + 𝜃(𝑡 − 𝑇) + 𝑢# 2 公式中α代表漂浮項，𝑡為時間趨勢項，𝑇則為樣本之觀察數，𝑢# 的為殘差項，𝑢# 不一定要合乎無殘差自我相關及同質性，在虛無假設為𝐻& ：𝜌 = 1 （即序列有單根）及對立假設為𝐻( ：𝜌 < 1（即序列不. 20 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(28) 具有單根）之下，如其檢定結果不拒絕𝐻&，則表示該序列具有單根，反之檢定結果如為拒絕𝐻& ，則表示該序列不具有單根。. 第二節、資料來源與變數設定. 一、資料來源本研究之數據資料來源取自於中華民國統計資訊網，為增加樣本數以求降低分析的偏誤，因此選取季資料作為觀察值，其資料範圍自. 治政 1962年第1季至2017年第3季，樣本數共計223筆資料，並將各項資料大立統一換算為年增率，年增率計算方式為： ‧ 國. 學. （當季數據 − 去年同季數據）去年同季數據. ×100%. ‧ sit. y. Nat. 二、變數設定. io. er. 本文所建立之實證模型，研究重點係為探討臺灣之通貨膨脹率與. al. 經濟成長率是否呈現非線性關係，並藉由Hansen（2000）之門檻迴歸. n. iv n C 分析探究該模型是否具有門檻效果。除將通貨膨脹率置入迴歸式，並 hengchi U. 將前期經濟成長率、固定資本形成年增率、出口年增率、政府支出年增率及人口成長年增率等變數一併放入迴歸式中，以減少估計參數之偏誤。各該變數說明如下：. （一）被解釋變數：以我國實質國內生產毛額之年增率（YGR）設定為被解釋變數並以此變數呈現臺灣經濟成長之變動情形，透過設定門檻變數、解釋變數於門檻迴歸模型中，藉此探求臺灣經濟成長於低度通貨膨脹程度及 21 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(29) 高度通貨膨脹程度等不同情境時，通貨膨脹對於經濟成長是否存有不同的影響。此外，行政院主計總處自2014年11月起對於國內生產毛額（GDP）編制計算方式，將以往採行的「定基法」（fixed-based）改為「連鎖法」（chain-linked），是以，近年的經濟成長率亦隨之修正，. （二）門檻變數：本研究以CPI物價指數估計之「通貨膨脹率」（INF_CPI）及以GDP. 政治大. 平減指數（GDP deflator）衡量之「通貨膨脹率」（INF_GDP）作為. 立. 門檻變數。. ‧ 國. 學. 有別於消費者物價指數（CPI）所估計之通貨膨脹率為一定期間. ‧. 裡一籃子財貨的價格指數增長率，以GDP平減指數計算的通貨膨脹率則是藉由比較名目GDP及實質GDP而計算出的物價變動指數。名目. y. Nat. io. sit. GDP係以當期價格所評價之當期產值，實質GDP則為以基期價格所衡. al. n. 對水準。. er. 量之當期產值，是以，GDP平減指數亦為當期價格之於基期價格的相. Ch. engchi. i n U. v. 縱使以GDP平減指數估計之通貨膨脹率與以消費者物價指數計算之通貨膨脹率兩者呈現相同趨勢，但仍有著兩個層面的重大差異，首先GDP平減指數係反映所有國內生產貨物及勞務的價格水準，然而消費者物價指數（CPI）則是反映消費者所購買貨物及勞務的價格水準，消費的財貨及勞務亦包含進口品，因此會受到國外物價等因素影響。另外一個差異則在於兩者將不同的價格加權計算出單一整體物價水準指標的方法有所不同。 22 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(30) 由於本研究為比較（INF_CPI）及（INF_GDP）兩者作為門檻變數時的門檻效果差異，因此分別依此建立Model 1及Model 2分析比較，再藉由門檻效果檢定進一步判斷，以何者作為門檻迴歸分析中的門檻變數較為妥適。. （三）其他解釋變數： 1、前期經濟成長率（YGR）：. 政治大序列資料為原始資料並未考量季節因素而作季節調整處理，因此立. 以實質國內生產毛額（GDP）之年增率為代表，由於該時間. ‧ 國. 學. 取落後1期至4期經濟成長率作為代表變數核估，藉此解決未作季節調整可能造成的殘差項自我相關問題。. ‧. 2、固定資本形成年增率（C_YGR）：. 以實質固定資本形成年增率作為代表。. y. Nat. io. sit. 3、出口年增率（EXP_YGR）：. n. al. er. 以實質商品及服務輸出之年增率作為代表，鑑於我國為出口. i n U. v. 導向之國家，出口與經濟成長息息相關，是以加入此變數藉此作. Ch. engchi. 為貿易開放程度之評估。. 4、政府支出年增率（G_YGR）：政府支出為影響經濟成長的重要生產投入要素，因此本文以實質政府支出年增率作為代表。 5、人口成長年增率（P_YGR）：以期中人口年增率作為代表。. 23 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(31) 第四章、實證研究結果與分析. 本章根據前一章節之變數說明及模型設定，整理其實證變數之統計量，運用門檻迴歸模型分析，就其實證分析結果詳加說明臺灣通貨膨脹情形與經濟成長間是否存在非線性關係，通貨膨脹與經濟成長間又有何關聯性。. 第一節、實證變數之基本統計量. 立. 政治大. 就前文所設定之各項解釋變數之基本統計量作一簡單統整如下：. ‧ 國. 學表4-1-1：實證變數之基本統計量平均值. 17.2600. -7.8800. 7.3637. (INF_GDP) 以CPI估計之通貨膨脹率 (INF_CPI) 固定資本形成年增率. (C_YGR) 出口年增率 (EXP_YGR) 政府支出年增率 (G_YGR) 人口成長年增率 (P_YGR). er. -5.0000 3.0256 a40.8400 iv l C n U h -4.3398 g c h i 0.9034 22.7403 e n. n. 之通貨膨脹率. io. 以GDP平減指數估計. 中位數. y. 最小值. 標準差. 7.2700. 4.4393. 1.8800. 5.7338. 0.5690. 2.3238. sit. Nat. 實質經濟成長率 (YGR). 最大值. ‧. 解釋變數. 39.5600. -26.3500. 8.7187. 8.7500. 10.9531. 89.5500. -34.2000. 12.7697. 9.1100. 15.9852. 24.9000. -22.3100. 5.2418. 4.2500. 6.0885. 4.7100. 0.1700. 1.3744. 1.0800. 0.9979. 資料來源：本研究整理. 24 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(32) 由該表所列之各變數之基本統計量可知，以平均值而言，我國實質經濟成長率達7.3673%，以GDP平減指數估計之通貨膨脹率及以CPI估計之通貨膨脹率分別為3.0256%及0.9043%，固定資本形成年增率達8.7187%，出口年增率達12.7697%，政府支出年增率達5.2418%，人口成長率為 1.3744%。如果以標準差而言，固定資本形成年增率及出口年增率等均超過10%，其波動程度相對於其他變數而言較大。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學 sit. y. Nat. n. al. er. io. 圖4-1-1：國內生產毛額年增率基本統計量. Ch. engchi. i n U. v. 圖4-1-2：通貨膨脹率（以GDP平減指數估計）基本統計量. 25 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(33) 政治大. 圖4-1-3：通貨膨脹率（以CPI估計）基本統計量. 立. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. i n U. v. 圖4-1-4：固定資本形成年增率基本統計量. Ch. engchi. 圖4-1-5：出口年增率基本統計量 26 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(34) 政治大. 圖4-1-6：政府支出年增率基本統計量. 立. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖4-1-7：人口成長年增率基本統計量附註：. 1.. 以上資料為運用統計軟體 Eviews 針對各變數製作之敘述統計資料。. 2.. 各圖代表利用敘述統計資料繪製之次數分配圖。. 27 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(35) 第二節、單根檢定. Granger and Newbold（1974）表示一般傳統迴歸方法對於非定態序列（non-stationary series）可能產生虛假迴歸（spurious regression）的情況，虛假迴歸即為在運用迴歸分析方法估計實證模型時，如果採用的時間序列變數為非定態資料，則其估計結果很可能使毫無關係的變數間出現迴歸係數顯著異於零的虛假因果關係，為求解決此一問題，本研究採取 Augmented Dickey-Fuller（ADF）檢定法及Phillips and Perron（P-P）檢定. 政治大. 法同時針對經濟成長率、固定資本形成年增率、出口年增率、政府支出年. 立. 增率及人口成長年增率等序列先作單根檢定，並運用Eviews統計分析程. ‧ 國. 學. 式、採行SIC（Schwarz Bayesian information criterion）準則將最大落後期數選擇為Eviews預設之14，在虛無假設為𝐻& ：序列為非定態及對立假設. ‧. 為𝐻( ：序列為定態之下，各別變數經由ADF單根檢定或是PP檢定，分別. Nat. sit. y. 於「僅有漂浮項」或「同時有漂浮項及時間趨勢項」的條件下，藉由單根. er. io. 檢定結果可知僅人口成長年增率（P_YGR）之時間序列資料無法拒絕虛. al. iv n C 將人口成長年增率取一階差分處理並再次單根檢定後，結果呈現此變數 hengchi U n. 無假設，即該序列資料為非定態資料，其餘變數資料皆為定態資料，是以，. 已不具單根性質，為定態資料，結果彙整如表4-2-1。. 單根檢定為統計分析裡不可或缺的重要一環，以確保後續實證分析所運用的各項變數資料皆為定態資料，避免產生虛假因果關係的發生。. 28 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(36) 表 4-2-1：序列單根檢定結果 (括號內為 Eviews 採用之名稱). ADF 檢定. 變數. PP 檢定. 漂浮項＋. 漂浮項. 漂浮項. 時間趨勢. 漂浮項＋時間趨勢. 水準值 -3.7468***. -6.3435***. -4.1592***. -5.0782***. 以GDP平減指數估計 -3.7168***. -4.4932***. -3.4627***. -3.9025***. 經濟成長率 (YGR). 之通貨膨脹率. 政治大. (INF_GDP). 立 -9.0593***. 以CPI估計之通貨膨. -9.1251***. -5.2984***. -5.2822***. -5.0058***. -6.7765***. -8.4944***. -4.4133***. -5.3899***. -8.5188***. ‧ 國. 脹率(INF_CPI). 固定資本形成年增率 3.7173***. y. -8.7274***. sit. io. 政府支出年增率. 人口成長年增率. -1.6054. n. (G_YGR). al. Ch. er. (EXP_YGR). Nat. 出口年增率. -5.7875***. ‧. (C_YGR). -9.3576***. 學. -9.3526***. iv. n U i e n-3.1072 gch -1.7669. -9.7580***. -3.7451**. (P_YGR). 一階差分人口成長率的變動. -7.4583***. -7.4872***. -3.3922***. -3.3706*. (DP_YGR) 附註： 1. *、**、***分別代表在 10%、5%及 1%顯著水準下顯著異於零。 2. 表中的數值為 t-Statistic， 3. 採行 SIC（Schwarz Bayesian information criterion）準則，最大落後階數(Pmax)選擇為 Eviews 預設之 14。 29 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(37) 第三節、各解釋變數相關係數分析. 由於各變數之間可能存在有不同程度上的關聯性（即共線性），為了避免此種情形進而影響分析結果，因此在進行實證分析前，對於各解釋變數先行作解釋變數邊的相關係數分析，以瞭解各項解釋變數彼此間的關聯性，將相關結果整理如下表：. 政治大. 表 4-3-1：解釋變數間之相關係數矩陣 YGR. C_YGR. 立. EXP_YGR. G_YGR. INF_CPI. INF_GDP. C_YGR. 0.6275. 1. EXP_YGR. 0.7087. 0.4723. 1. G_YGR. 0.2853. 0.1907. 0.0552. 1. INF_CPI. 0.0997. 0.1130. 0.0666. -0.0826. 1. INF_GDP. 0.1266. 0.1831. 0.0768. -0.0488. 0.6656. 1. P_YGR. 0.5544. 0.4749. 0.3471. 0.1581. 0.3261. DP_YGR. -0.1124. Nat. 0.4257. -0.0887. -0.1072. 0.0978. 0.0254. 0.0230. y. sit. 1 0.0149. 1. er. io. 資料來源：本研究整理. n. al. ‧. ‧ 國. 1. DP_YGR. 學. YGR. P_YGR. Ch. engchi. i n U. v. 由解釋變數間之相關係數矩陣觀察可得知，各變數間相關係數約為0.1124至0.7087之間，其中又以出口年增率與實質經濟成長率相關係數最高為0.7087，與我國為出口導向國家之特性相互呼應。另一方面，政府支出年增率受通貨膨脹率之間的影響較其他變數相對而言較小，無論是以 CPI或以GDP平減指數估計之通貨膨脹水準，其相關係數皆分別僅有0.0826及-0.0488。. 30 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(38) 第四節、線性分析及門檻效果檢定. 一、線性迴歸分析本研究首先運用最小平方法（The Method of Least Square，簡稱LS）作為線性分析之基礎，再以Quandt-Andrews unknown breakpoint test檢定該線性分析結果是否具有門檻效果。線性分析之關鍵解釋變數「通貨膨脹率」分別以GDP平減指數估計之通貨膨脹率（INF_GDP）及以CPI估計之通貨膨脹率（INF_CPI）作為代表。另一方面由於本研究採用的經濟成長. 治政率資料來源為未經季節調整之原始資料，因此將前一至四季之經濟成長大立率置入模型成為解釋變數分析之，藉以降低殘差自我相關的可能性。依據 ‧ 國. 學. 前述方式本研究設定Model 1及Model 2兩種模型進行分析，其結果彙整如表：4-4-1。由分析結果可知，無論解釋變數「通貨膨脹率」是以CPI估計. ‧. 之通貨膨脹率（INF_CPI）為代表的Model 1或以GDP平減指數估計之通貨. sit. y. Nat. 膨脹率（INF_GDP）為代表的Model 2，各該模型的其他解釋變數與經濟. er. io. 成長率之間的相關係數、標準差、顯著性及R-squared等結果皆十分相似。. al. n. iv n C 以經濟成長率而言，兩模型之前一期與當期經濟成長水準皆呈現顯 hengchi U. 著正相關，相關係數約為0.7，然而在兩模型中前四期與當期經濟成長水準則是呈現顯著負相關，其相關係數約為-0.13。以總體變數固定資本形. 成、出口、及政府支出三變數的年增率觀察，兩模型中的三項總體變數亦對經濟成長存有顯著正向相關性，相關係數分別約為0.04、0.03、0.13，固定資本形成年增率反應投資情形，又臺灣為出口導向之國家，經濟仰賴出口貿易因此上述結果皆符合理論預期，但由此線性分析結果亦可進一步發現，臺灣政府支出的投入對於經濟成長而言，其影響強度遠高於固定資本形成及出口對經濟成長的影響強度。Barro（1991）指出如將政府支 31 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(39) 出（涵蓋物質及非物質層面之基礎建設等支出）納入生產函數中，公共投資可提升私部門之生產力，一但公共財可同時被整體產業及個別廠商共同使用時，將產生外部利益致使政府可透過公共投資促進經濟成長。表 4-4-1：不同方式估計之通貨膨脹率所作成之線性分析結果 Model 1. 1.7504. 0.3463. YGR(-1). 0.7045. 0.0745. YGR(-2) YGR(-3). 1.7379. 0.3464. 0.0000 ***. 0.0746. -0.0160. 0.7089 治政 0.0000 *** 大 0.0849 0.8505 -0.0213. 0.0843. 0.0000 *** 0.8010. 0.0027. 0.0840. 0.9744. 0.0017. 0.0841. 0.9835. -0.1309. 0.0658. -0.1368. 0.0664. 0.0433. 0.0183. 0.0481 ** 0.0193 ** 0.0290 ** 0.0000 *** 0.6655. 0.0406 ** 0.0240 ** 0.0277 ** 0.0000 ***. 0.1290. al. n. INF_CPI (-1). 0.0326. io. G_YGR(-1). Nat. EXP_YGR(-1). 0.0148 0.0276. 0.0420 0.0329. 1.3371. 0.0607 *. 0.0185 0.0148. 0.1322. 0.0275. 0.0107. 0.0289. 0.7124. -2.5554. 1.3369. 0.0573 *. i n -0.0298 C h 0.0688 engchi U. INF_GDP(-1). ‧. C_YGR(-1). Prob.. 立. ‧ 國. YGR(-4). Std. Dev.. 0.0000 ***. Coefficient. y. C. Prob.. sit. Std. Dev.. 學. Coefficient. Model 2. er. 變數. v. DP_YGR(-1). -2.5210. R-squared. 0.7503. 0.7503. Included Observations. 219. 219. (after adjustments). 資料來源：本研究整理附註：*、**、***分別代表在10%、5%及1%顯著水準下顯著異於零。 32 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(40) 此外，值得注意的是「通貨膨脹率」在運用線性迴歸分析對於經濟成長的影響時，若以CPI估計，其相關係數為-0.0298，如果採GDP平減指數衡量則為0.0107，兩者影響之方向不同，惟兩模型中的「通貨膨脹率」於線性分析結果中都呈顯不顯著，因此通貨膨脹程度與經濟成長兩者間的影響方向及關係為不確定，尚無法藉由此分析方法確立。. 二、門檻效果檢定（Quandt-Andrews unknown breakpoint test）為瞭解並檢驗以上模型是否存在有結構性的轉折（structural change），. 政治大 2的時間序列資料分別以INF_CPI變數及INF_GDP變數重新排序，並以排立. 因此運用Eviews程式、建立時間變數T（即T=@trend），將Model 1及Model. ‧ 國. 學. 序後的時間序列資料重作線性迴歸模型，再將迴歸分析結果以Andrews (1993)發展出之Quandt-Andrews unknown breakpoint test，並去除前後10%. ‧. 資料（trimmed data = 10%）檢定其是否具有結構性的轉折點（breakpoint），. y. Nat. 在虛無假設為𝐻& ：線性迴歸分析結果沒有breakpoint及對立假設為𝐻( ：. er. io. sit. 線性迴歸分析結果有breakpoint，各別變數檢定結果如下：. al. n. iv n C 表 4-4-2：各模型之通貨膨脹門檻效果檢定 hengchi U 統計量. Maximum LR F-statistic. Model 1. Model 2. Value. Obs.. Prob.. Value. Obs.. Prob.. 1.0748. 158. 0.9897. 2.9833. 90. 0.0250 **. 資料來源：本研究整理附註：*、**、***分別代表在10%、5%及1%顯著水準下顯著異於零。. 33 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(41) 立. 政治大. ‧ 國. 學 ‧. 圖4-4-1：以INF_CPI變數排序後門檻效果檢定結果（無顯著門檻效果）. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖4-4-2：以INF_GDP變數排序後門檻效果檢定結果（有顯著門檻效果） 34 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(42) 依據Quandt-Andrews unknown breakpoint test檢定結果可知，採取消費者物價指數作為通貨膨脹程度估計的Model 1，其以INF_CPI變數重新排序後所得出的線性迴歸結果並無顯著的結構性轉折點，然而，採取國內生產毛額平減指數作為通貨膨脹程度估計的Model 2，其以INF_GDP變數新排序後所得出的線性迴歸結果，經門檻效果檢定後發現於排序後的第90筆觀察值為一顯著之結構性轉折點，該點的F值為2.98，其對應的通貨膨脹率為 1.24%。. 政治大的貢獻度相當高，因此本研究另以「淨出口」年增率取代原有「出口」年增立此外，由於臺灣係屬小型開放經濟體，出口對於國民所得、經濟成長率. ‧ 國. 學. 率作為解釋變數，試圖比較以不同層面衡量「出口」對於經濟成長的影響。由實證結果1發現到相同的結論，以物價指數（CPI）作為通貨膨脹估計的實. ‧. 證模型仍不存在結構性的轉折點，但採取國內生產毛額平減指數作為通貨膨脹程度估計的模型時，則發現通貨膨脹與經濟成長存在著非線性關係。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 1. 以「淨出口」取代「出口」作為解釋變數時，其線性分析、門檻效果檢定之各該統計結果節錄於附錄一。. 35 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(43) 第五節、門檻迴歸模型（Threshold Regression）. 經由門檻效果檢定（Quandt-Andrews unknown breakpoint test）結果發現，於Model 2中通貨膨脹率與經濟成長呈現非線性關係，並存在有門檻值。為瞭解臺灣之通貨膨脹對經濟成長之影響，因此本研究運用門檻迴歸模型（Threshold Regression）針對Model 2分析，採取前一期之通貨膨脹率（以 GDP平減指數估計）作為門檻變數，並去除前後10%資料（trimmed data = 10%）以求進一步瞭解，如於不同程度之通貨膨脹水準下，通貨膨脹率與經. 政治大. 濟成長呈現何種關係，各解釋變數對於經濟成長之影響效果又有何不同。. 立. ‧ 國. 學. 以門檻迴歸模型估計之通膨與經濟分析結果彙整如表：4-5-1，透過門檻迴歸模型估計結果可知通貨膨脹門檻值為2.16%，低於2.16%稱之為低度. ‧. 通貨膨脹水準，共計有113季的觀察值屬於低通膨區間，反之，若是高於. er. io. sit. y. Nat. 2.16%則稱之為高度通貨膨脹水準，總計有106季的觀察值落入高通膨水準。. al. 此外，門檻迴歸分析結果的可靠性需仰賴的其中之一的假設就是各別. n. iv n C 變數間缺乏自我相關，如果各變數間具有殘差自我相關，即代表著迴歸係 hengchi U. 數估計值有可能被高估，自我相關的作用會影響迴歸模型，使迴歸模型沒有「處理」及「充分解釋」各變數間的關係。為避免估計上的偏誤，本研究亦運用殘差自我相關分析，分析結果如圖：4-5-1，以檢視門檻迴歸分析結果的可靠性。. 36 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(44) 表 4-5-1：以門檻迴歸模型估計之通膨與經濟 LS Model. 變數. 低通貨膨脹水準. < 2.1600. ≥. 1.7379***. 1.9782***. 1.2905*. （5.0165）. （4.7672）. （1.7925）. 0.7089***. 0.9422***. 0.4429***. （9.4995）. （8.1286）. （4.4029）. -0.0213. -0.3654***. 0.3387***. （-0.2524）. （-3.1261）. （3.1384）. 通貨門檻值 C. YGR(-1). YGR(-2). 政治 0.0276 大（0.0208）（0.2397）立 0.0017. 0.0848***. （2.2739）. （2.8085）. 0.0329**. -0.0129. （2.2166）. （-0.393013）. 0.1322***. 0.0189. （1.1860）. al （4.8026）（0.3766） i v n Ch U i e 0.0107 h n g c0.2224 n. INF_GDP(-1). io. G_YGR(-1). （-2.1505） 0.0269. y. 0.0420**. sit. （-0.6668）. -0.1985**. ‧. （-2.0603）. Nat. EXP_YGR(-1). -0.0572. （1.4739）. er. C_YGR(-1). -0.1368**. 2.1600. 0.1605. 學. ‧ 國. YGR(-3). YGR(-4). 高通貨膨脹水準. 0.0210 （1.2749） 0.1030*** （3.0035） -0.0777**. （0.3691）. （1.5562）. （-2.0201）. -2.5554*. -14.7740***. -2.3402*. （-1.9115）. （-2.6056）. （-1.8187）. R-squared. 0.7503. 0.8025. 0.8025. Included Observations. 219. 113. 106. DP_YGR(-1). (after adjustments). 資料來源：本研究整理附註：表格內各變數相對應欄位數值為Coefficient、（）內數值為t-Statistic。另*、**、***分. 別代表在10%、5%及1%顯著水準下顯著異於零。. 37 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(45) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖4-5-1：本研究門檻迴歸模型估計結果之自我殘差相關分析. 附註：殘差自我相關分析落後階數選擇為 Eviews 預設之 36 期。 38 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(46) 本研究發現門檻迴歸分析結果與線性分析結果相同之處為，無論於低通貨膨脹水準或高通貨膨脹水準，前一期經濟成長率及人口成長率的變動皆存在著顯著相關性，惟前一期經濟成長率之影響為正向，而人口成長率的變動則為負向。就前一期經濟成長率對當期經濟成長率之影響而言，於低通膨水準時相關係數為0.94其效果大於高通膨水準時的相關係數 0.4429。就人口成長率的變動對於經濟成長而言，於低通膨水準時相關係數為-14.7740，其負向影響效果遠劇烈於高通貨膨脹水準時的相關係數2.3402。Solow（1956）、Becker et al.（1990）及Tamura（1991）在討論. 政治大出生率太高則撫育幼兒時間將會佔用勞動人口大部分時間，將不利於發立人口結構與經濟成長的關聯時指出，其主要的原因可能來自於如果社會. ‧ 國. 學. 展經濟，進一步使經濟成長率下降。. ‧. 以總體經濟變數固定資本形成、出口、及政府支出三變數的年增率觀察之，固定資本形成年增率僅就低通貨膨脹水準時發生相關係數為0.0848. y. Nat. io. sit. 的顯著效果，即資本投資的增加對於經濟成長助益僅發生於低度通貨膨. n. al. er. 脹率時。再以出口而言，臺灣為出口導向國家，相異於線性迴歸結果的有. i n U. v. 顯著正向相關影響，於門檻迴歸分析中，出口年增率對經濟成長的影響無. Ch. engchi. 論於高、低通貨膨脹水準皆無發現顯著影響，因此無法藉此觀察出口增加是否可帶動經濟成長。最後，經本實證研究結果發現，政府支出年增率於高度通膨水準時對經濟成長有顯著的正向影響，其相關係數達0.1030，由此實證結果可知，臺灣之通貨膨脹率如在超過2.16%的高度通貨膨脹水準時，政府採取擴張型財政政策以增加政府支出可達到顯著促進經濟成長之效。. 39 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(47) 此外，就通貨膨脹率（以GDP平減指數估計）對經濟成長而論，通貨膨脹於低度通貨水準時相關係數為0.2224，但其結果於該迴歸模型中並不顯著，因此無法自實證結果中確立通貨膨脹對經濟成長之影響關係，另一方面，就通貨膨脹在高通貨膨脹水準時，則有顯著之負向相關，其相關係數為-0.0777，因此由實證結果可知臺灣於超過2.16%之高度通貨膨脹水準時，通貨膨脹的提高不利於經濟成長。檢視臺灣實證研究資料中，通貨膨脹率（以GDP平減指數估計）最大值發生在第一次石油危機期間的1974年第2季，通貨膨脹率高達40.84%，回顧臺灣通貨膨脹率達10%以上的高通. 政治大油供需石油危機期間失衡，原油價格暴漲，連動影響其他生產要素及物資立膨資料僅出現於1973-1974年及1979-1981年的兩次石油危機期間，國際原. ‧ 國. 學. 價格上升。同時觀察實證資料數據可知，於兩次石油危機期間皆有經濟成長大幅下滑的現象發生，1973年第1季至1975年第1季期間，實質經濟成長. ‧. 年增率由14.36%驟降至-2.81%，1979年第1季至1982年第1次期間，實質經濟成長年增率亦由10.73%降至4.58%，以上實證資料正呼應本研究門檻分. y. Nat. n. al. er. io. sit. 析結果，當處於高通膨水準時，通貨膨脹的上升造成經濟成長的不利影響。. i n U. v. 另一方面，本研究同樣另以「淨出口」年增率取代原有「出口」年增. Ch. engchi. 率作為解釋變數，試圖比較以不同層面衡量「出口」對於經濟成長的影響。由門檻迴歸實證分析2發現，以物價指數（CPI）作為通貨膨脹估計時的實證結果不存在結構性轉折點，然而，採取國內生產毛額平減指數（GDP deflator）作為通貨膨脹估計時的實證結果中，則發現通貨膨脹與經濟成長存在著非線性關係，且有一個通貨膨脹門檻值為2.16%，是以，無論以「淨出口」或「出口」作為解釋變數估計時，皆從門檻迴歸分析中獲得一致結論。. 2. 以「淨出口」取代「出口」作為解釋變數時，其門檻迴歸分析結果及各該統計量節錄於附錄二。. 40 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(48) 第五章、結論. 本研究以臺灣作為實證研究對象，研究範圍為1962年第1季至2017年第3 季間臺灣的固定資本形成、出口、政府支出、人口成長、通貨膨脹及經濟成長的各項年增率季資料，先以線性迴歸及門檻效果檢定分別以CPI及GDP平減指數兩種不同方式為估計基礎的通貨膨脹率所建立的Model 1及Model 2於研究期間是否有結構性改變，如門檻效果顯著、有結構性改變，再藉由Hansen（2000）. 政治大. 之門檻迴歸分析作為基礎，以GDP平減指數估計之通貨膨脹作為門檻變數並. 立. 運用門檻迴歸模型進行實證分析。. ‧ 國. 學. 研究結果發現以CPI估計之通貨膨脹與經濟成長間不存在非線性關係，反. ‧. 之，以GDP平減指數估計之通貨膨脹與經濟成長率存在非線性關係，通貨膨. y. Nat. 脹門檻值為2.16%。通貨膨脹率在2.16%以上為高通貨膨脹區間，未達2.16%時. io. sit. 則為低通貨膨脹區間。在高通貨膨脹區間時，當通貨膨脹上升對經濟成長有. n. al. er. 顯著的不利影響，於低通貨膨脹水準時，通貨膨脹上升對經濟成長未有顯著. Ch. i n U. v. 性影響，因此過去文獻討論中支持通貨膨脹上升對於經濟有負面影響之結論，. engchi. 於臺灣實證分析可知僅於高通貨膨脹水準時方成立，但如處於低通貨膨脹水準時，兩者間的影響關係會消失。. 經濟成長及國民所得估計的基本概念在於計算各個部門支出對經濟成長的貢獻，開放經濟之下的CPI估算同時包含國內生產品及進口品，所涉因素較複雜，另一方面，GDP平減指數之估算已扣除進口部分，僅涵蓋國內產出。由於臺灣為小型開放經濟，出口對於經濟成長貢獻度相當高，近年我國貿易條件改善，國外物價對於臺灣的經濟成長較不會有影響，倘以CPI估算的通貨膨 41 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(49) 脹作為門檻變數無法反映臺灣出口價格，較不妥適，反觀以GDP平減指數估算的通貨膨脹作為門檻變數時，GDP平減指數計算已預先排除國外物價等因素，因此較符合臺灣情況，亦呼應本研究結果。國外探討通貨膨脹與經濟成長關係的實證研究不勝枚舉，其通貨膨脹估計方式多以CPI估算為主，以美國研究為例，由於美國係以內需為主的經濟體，因此採用以CPI估算的通貨膨脹較為合理。惟近年諸多以臺灣作為經濟研究對象的實證研究仿效國外文獻以 CPI估算的通貨膨脹作為解釋變數，囿於臺灣的CPI受國外物價影響程度大，恐使研究結果無法反應臺灣經濟成長及國民所得情況，因此較難得出較佳的研究結論。. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 此外，有別於楊英英（2002）實證研究指出臺灣的通貨膨脹門檻值為 6.8876%，本研究發現的通貨膨脹門檻值2.16%與國際間目前所公認的最適通. ‧. 膨水準2%相當接近，兩研究結果的差異原因首先為研究方法及樣本區間的不同所造成，楊英英研究分析資料區間為1965年第2季至2001年第3季，由於樣. y. Nat. io. sit. 本數較少致使實證研究結果深受兩次石油危機期間高通膨影響，因此與現況. n. al. er. 差異較大。再者，行政院主計總處自2014年11月起改變對於國內生產毛額. i n U. v. （GDP）計算方式，將以往採行的「定基法」（fixed-based）改為「連鎖法」. Ch. engchi. （chain-linked），為臺灣自第二次世界大戰後初次對於經濟成長編制方式的變更，近年的經濟成長率亦隨之修正，亦為造成本研究與楊英英（2002）實證研究結果迥異的因素。. 透過本研究實證結果發現臺灣通貨膨脹門檻值為2.16%於經濟意涵上獨具政策意義。以經濟觀點而言，由於臺灣的通貨膨脹及經濟成長呈現非線性關係，政府倘若將通貨膨脹目標設定為2.16%時，將可望使經濟效益最大化。. 42 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(50) 在通貨膨脹處於未達2.16%的低通貨膨脹水準時，本實證研究結果所呈現的不顯著，正與當前臺灣的中央銀行政策相互呼應。現行中央銀行對於通貨膨脹目標的考量除了國際公認水準的2%之外，另將1%列為重要的衡量指標，是以，在本實證研究結果的基礎下，在通貨膨脹約介於1%至2.16%時，該程度的通貨膨脹水準被中央銀行認為是相當妥適的溫和物價水平，因此，通貨膨脹不會是政府當局的操作目標。當通貨膨脹低於1%時，中央銀行將檢視產出缺口及失業率情況，再行決定是否採取政策措施。在產出及就業情形均屬平穩情況下，縱使通貨膨脹低於1%，中央銀行仍不會操作貨幣政策，對經濟成. 政治大擴張性貨幣政策以刺激經濟成長。反觀一旦通貨膨脹達到2.16%目標時，中央立長效果維持中性；在產出缺口及失業率不容樂觀的情況下，中央銀行將採取. ‧ 國. 學. 銀行則應隨即採取緊縮性貨幣政策以抑制通貨膨脹，否則通貨膨脹的持續惡化將致使國民所得下降、有礙於經濟成長。. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 43 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(51) 參考文獻. 楊英英（2002）。通貨膨脹與經濟成長—台灣實證研究。國立中正大學國際經濟研究所碩士論文，未出版，臺灣嘉義。李建強（2006）。金融發展、經濟成長與通貨膨脹的門檻效果。臺灣經濟預測與政策，36(2)，77-113。 Azariadis, C., & Smith, B. D. (1996). Private information, money, and growth:. 政治大 Economic Growth, 1(3), 309-332. 立. Indeterminacy, fluctuations, and the Mundell-Tobin effect. Journal of Barro, R. J. (1997). Determinants of economic growth: A cross-country empirical. ‧ 國. 學. study. MIT Press, Cambridge, MA.. Becker, G. S., Murphy, K. M., & Tamura, R. (1990). Human capital, fertility, and. ‧. economic growth. Journal of Political Economy, 98(5, Part 2), S12-S37.. y. Nat. Bernanke, B. S. (2007). Inflation expectations and inflation forecasting, Speech 306,. io. sit. Board of Governors of the Federal Reserve System (U.S.).. n. al. er. Bose, N., & Cothren, R. (1996). Equilibrium loan contracts and endogenous growth. i n U. v. in the presence of asymmetric information. Journal of Monetary. Ch. engchi. Economics, 38(2), 363-376.. Boyd, J. H., Levine, R., & Smith, B. D. (2001). The impact of inflation on financial sector performance. Journal of Monetary Economics, 47(2), 221-248. Bruno, M., & Easterly, W. (1998). Inflation crises and long-run growth. Journal of Monetary Economics, 41(1), 3-26. Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74(366a), 427-431. Fischer, S. (1993). The role of macroeconomic factors in growth. Journal of Monetary Economics, 32(3), 485-512. 44 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(52) Ghosh, A., & Phillips, S. (1998). Warning: Inflation may be harmful to your growth. Staff Papers, 45(4), 672-710. Granger, C. W., & Newbold, P. (1974). Spurious regressions in econometrics. Journal of Econometrics, 2(2), 111-120. Hansen, B. E. (2000). Sample splitting and threshold estimation. Econometrica, 68(3), 575-603. Hung, F. S. (2008). Non-productive consumption loans and threshold effects in the inflation-growth relationship. Oxford Economic Papers, 60(2), 318-342. Huybens, E., & Smith, B. D. (1999). Inflation, financial markets and long-run real. 政治大 Jones, L. E., & Manuelli, R. E. (1995). Growth and the effects of inflation. Journal 立 of Economic Dynamics and Control, 19(8), 1405-1428. activity. Journal of Monetary Economics, 43(2), 283-315.. ‧ 國. 學. Khan, M. S., & Ssnhadji, A. S. (2001). Threshold effects in the relationship between inflation and growth. IMF Staff Papers, 48(1), 1-21.. ‧. Kremer, S., Bick, A., & Nautz, D. (2013). Inflation and growth: new evidence from. y. Nat. a dynamic panel threshold analysis. Empirical Economics, 44(2), 861-878. the. of. inflation. n. al. level. Macroeconomics, 33(3), 455-464.. Ch. matter?. Journal. er. Does. io. growth:. sit. López-Villavicencio, A., & Mignon, V. (2011). On the impact of inflation on output. engchi. i n U. of. v. Nelson, C. R., & Plosser, C. R. (1982). Trends and random walks in macroeconmic time series: some evidence and implications. Journal of Monetary Economics, 10(2), 139-162. Omay, T., & Kan, E. Ö. (2010). Re-examining the threshold effects in the inflation– growth nexus with cross-sectionally dependent non-linear panel: Evidence from six industrialized economies. Economic Modelling, 27(5), 996-1005. Orphanides, A., & Solow, R. M. (1990). Money, inflation and growth. Handbook of Monetary Economics, 1, 223-261. Phillips, P. C., & Perron, P. (1988). Testing for a unit root in time series regression. Biometrika, 75(2), 335-346. 45 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(53) Said, S. E., & Dickey, D. A. (1984). Testing for unit roots in autoregressive-moving average models of unknown order. Biometrika, 71(3), 599-607. Sarel, M. (1996). Nonlinear effects of inflation on economic growth. Staff Papers, 43(1), 199-215. Sidrauski, M. (1967). Rational choice and patterns of growth in a monetary economy. The American Economic Review, 534-544. Solow, R. M. (1956). A contribution to the theory of economic growth. The Quarterly Journal of Economics, 70(1), 65-94. Stockman, A. C. (1981). Anticipated inflation and the capital stock in a cash in-. 政治大 Tamura, R. (1991). Income convergence in an endogeneous growth model. Journal 立 of Political Economy, 99(3), 522-540. advance economy. Journal of Monetary Economics, 8(3), 387-393.. ‧ 國. 學. Tobin, J. (1965). Money and economic growth. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 671-684.. ‧. Vinayagathasan, T. (2013). Inflation and economic growth: A dynamic panel. y. sit. io. n. al. er. 31-41.. Nat. threshold analysis for Asian economies. Journal of Asian Economics, 26,. Ch. engchi. i n U. v. 46 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(54) 附錄一、以「淨出口」取代「出口」作為解釋變數時，其線性分析及門檻效果檢定之實證結果線性分析： Model 1. 變數. Model 2. Coefficient. Std. Dev.. C. 1.6378. 0.3384. YGR(-1). 0.8037. 0.0673. YGR(-2). -0.0453. 治 -0.0519 政 0.0842 大. YGR(-3). 0.0458. 1.6216. 0.3386. 0.0000 ***. 0.8093. 0.0674. 0.0000 ***. 0.0836. 0.5359. 0.0820. 0.5770. 0.0456. 0.0821. 0.5795. -0.1667. 0.0622. 0.0079 ***. -0.1736. 0.0628. 0.0062 ***. 0.0495. 0.0184. 0.0078 ***. 0.0482. 0.1514. 0.8879. -0.0235. 0.0267. 0.0001 ***. io. n. INF_CPI (-1). al. 0.1085 -0.0439. Ch. y. 0.8767. 0.1123. v ni. 0.0267. 0.0000 ***. 0.0092. 0.0285. 0.7456. -2.4488. 1.3184. 0.0647 *. U i e h n c g 0.0678 0.5175. INF_GDP(-1) 1.3177. 0.0693 *. 0.0102 **. 0.1515. sit. -0.0214. 0.0186. er. ‧ 國. Nat. G_YGR(-1). Prob.. 0.0000 *** 0.0000 *** 0.5911. 立. NETEXP_YGR(-1). Std. Dev.. ‧. C_YGR(-1). Coefficient. 學. YGR(-4). Prob.. DP_YGR(-1). -2.4056. R-squared. 0.7565. 0.7562. Included Observations. 218. 218. (after adjustments). 47 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.

(55) 門檻效果分析： Model 2. Value. Obs.. Prob.. Value. Obs.. Prob.. 1.1042. 158. 0.9854. 2.9416. 89. 0.0286 **. 立. 政治大. 學 ‧. io. sit. y. Nat. n. al. er. Maximum LR F-statistic. Model 1. ‧ 國. 統計量. Ch. engchi. i n U. v. 48 DOI:10.6814/THE.NCCU.MEPA.014.2018.F09.