國際花卉博覽會對主辦地區經濟效益的影響

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(1)國立臺灣師範大學餐旅管理研究所碩士論文. 國際花卉博覽會對主辦地區經濟效益的影響 Exploring the Impact of International Flora Exposition on the Economy of Hosting Area. 指導教授：方進義博士研究生：劉立婷. 中華民國一百零一年七月.

(2) 誌謝轉眼之間，我的兩年研究所生活就在這頁誌謝中正式謝幕了。回顧過去，我想我要感謝的貴人真的太多太多......。我最最感謝的是我的家人，尤其是含辛茹苦栽培、養育我多年的阿嬤，謝謝您一路支持我走我想走的路並陪伴我前進，謝謝您辛苦撐著一個家，無畏地為我擋風遮雨。如今我終於順利達成目標，這一切都歸功於您，阿嬤~謝謝您，我愛您! 然後要感謝的人，莫過於收留我的恩師-方進義教授。在論文寫作過程中偶爾「晴時多雲偶陣雨」，有挫折、難過、慌亂，但因您始終不放棄的指導、教誨與鼓勵，我才能順利走到今日，並完成一本對自己刮目相看的個人著作、交出漂亮成績。老師~謝謝您! 再來要感謝在這篇論文孵化過程，給予我許多幫助的人。謝謝張德儀教授與田正利教授在口試過程中給予的建議及指教，使得此論文更臻完美並突顯價值。謝謝課指組的老師們 (李貞、彭惠、瓊雅、玉妹姊、顥恩、麗娜、money、陳瑾)，謝謝你們給我的關懷、支持與照顧，和你們一起在課指組的時光雖然短暫卻很歡樂。謝謝大學同學惠庄、大學學妹貝貝和國泰安的安先生，讓我佔用你們寶貴的時間、動用你們的人脈，終於在緊要關頭之際找到最重要的資料。謝謝方家族的朋友們 Aki、Faith、Ivy、Edith、Sophie，以及同班同學六年的桑，因為有你們的陪伴和肆無忌憚的搞笑，使得論文不再乏味與無趣，反倒是 meeting 時的胡鬧變成一大回憶。謝謝我的親密好友，吟珈、誼禎，不為什麼原因，就為我們是最互相珍惜的朋友。最後我要感謝 Z 騎士，謝謝你從唸大學到考研究所、寫論文到出社會，這五年的每個階段中你的照顧與陪伴、包容與愛，因為有你，才讓缺憾不那麼遺憾。謝謝你，也希望「豆漿油條」能一直唱下去……。謝謝你，曾給我幫助的你! 劉立婷謹識 2012 年 7 月. I.

(3) 國際花卉博覽會對主辦地區經濟效益的影響研究生：劉立婷. 指導教授：方進義博士國立臺灣師範大學餐旅管理研究所. 摘要. 國際會展活動在臺灣已經有極大成長並使臺灣累積許多舉辦國際大型會展活動的經驗。過去文獻曾研究大型運動賽事活動對於主辦地區經濟層面之影響，但研究大型博覽會對於主辦地區績效的影響之文獻卻極為有限。本研究的主要貢獻為研究國際花卉博覽會對於主辦地區之經濟效益之影響程度，本文採用迴歸分析 (regression analysis) 及事件研究法 (event study)，研究自 1951 至 2011 年間，12 個國家與 34 場國際花卉博覽會對於主辦地區績效之影響。本研究以 GDP、失業率、投資額，及入境旅客人數作為探討之因變數。自變數則為舉辦階段、國別、舉辦次數及等級。人口成長率、國家發展程度與國土面積則為控制變數。實證結果顯示主辦國際花博會對於主辦國家之 GDP、投資額及入境旅客人數在舉辦活動前與舉辦活動中階段有顯著正向影響，對於失業率有顯著負向影響。主辦國家或地區中，日本與中國大陸相較臺灣對 GDP 及失業率有較佳之表現；臺灣相較其他國家在投資額表現上較好；法國、義大利與中國大陸在入境旅客人數上有較好表現。舉辦次數對 GDP、投資額及入境旅客人數也有顯著正向影響，對於失業率則有顯著負向影響。至於舉辦國際花博會之規模等級中，A1 等級對失業率有顯著負向影響、對入境旅客人數有顯著正向影響，A2、B2 等級對 GDP 及投資額有顯著正向影響。建議本研究之實證結果可作為地區發展觀光與振興經濟之參考。關鍵字：國際花卉博覽會、迴歸分析、事件研究法、經濟效益、入境旅客人數 II.

(4) Exploring the Economic Impact of International Flora Exposition on the Hosting Area Student：Li-Ting Liu. Advisor: Dr. Chin-Yi Fang. National Taiwan Normal University. Graduate Institute of Hospitality Management. Abstract. Meeting, incentive travel, convention and exhibition (MICE) industries have been growing up and developing rapidly in the world. Existing researches that investigated the economic impact of mega events on the hosting area or country are limited. This study explores the economic and tourist impact of international flora expositions (IFE) on the hosting areas, and using both regression analysis and the event study approaches in the observed 12 countries which had ever hosted 34 IFEs during 1951 to 2011. This research using four dependent variables including the gross domestic product, the unemployment rate, the investment amount, and the number of inbound tourists, examined the economic and tourism impacts of hosting the IFE. The different phases of holding the event, the country where the IFEs belong to, the frequency of hosting IFEs, and the categories of IFEs are considered as independent variables; the population growth rate, the degree of development of country and the area of country land are control variables. The result shows that hosting IFEs could make significantly positive impacts on GDP, investment and number of inbound tourists, and make a. III.

(5) significantly negative impact on unemployment rate of the hosting areas during the pre-event and event phases. Comparing to the impact of GDP and unemployment rate of Taiwan to those of the other hosting areas, Japan and China, these two areas have relatively better performance. Taiwan instead is relatively better than other countries or areas in terms of investment amount. In contrast, regarding the inbound tourists, the hosting areas of France, Italy, and China have operated it much well than Taiwan. The frequency of hosting IFEs could also make significantly positive impacts on GDP, investment and number of inbound tourists, and make a significantly negative impact on unemployment rate. Regarding to the impact of IFE’s level, A1 has a significantly negative impact on unemployment rate, and makes a significantly positive impact on number of inbound tourists. Both A2 and B2 instead make significantly positive impacts on GDP and investment. Future research involving social and cultural impact of IFEs on the hosting areas would be further extended.. Keywords: IFE, regression analysis, event study, economic impact, inbound tourist.. IV.

(6) 目錄. 誌謝 --------------------------------------------------------------------------------------------------- I 摘要 -------------------------------------------------------------------------------------------------- II. ABSTRACT--------------------------------------------------------------------------------------- III 目錄 -------------------------------------------------------------------------------------------------- V 表目錄 --------------------------------------------------------------------------------------------- VII 圖目錄 ---------------------------------------------------------------------------------------------- IX 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 第三節研究範圍與限制 --------------------------------------------------------------------- 7 第四節研究流程 ------------------------------------------------------------------------------ 7 第二章文獻回顧 --------------------------------------------------------------------------------- 8 第一節會展活動的分類與定義------------------------------------------------------------ 8 第二節會展活動的經濟績效比較------------------------------------------------------- 10 第三節過去博覽會的相關績效研究---------------------------------------------------- 19 V.

(7) 第四節花博相關文獻 ---------------------------------------------------------------------- 20 第三章研究方法 ------------------------------------------------------------------------------- 23 第一節研究架構 ---------------------------------------------------------------------------- 23 第二節研究假設 ---------------------------------------------------------------------------- 24 第三節研究資料與樣本 ------------------------------------------------------------------- 26 第四節研究模型與測量變數 ------------------------------------------------------------- 26 第五節測量變數之選取 ------------------------------------------------------------------- 31 第四章實證結果與討論 ---------------------------------------------------------------------- 33 第一節實證結果 ---------------------------------------------------------------------------- 33 第二節討論與分析 ------------------------------------------------------------------------- 47 第五章結論與建議 ---------------------------------------------------------------------------- 56 參考文獻 ------------------------------------------------------------------------------------------- 59 中文參考文獻 ---------------------------------------------------------------------------------- 59 英文參考文獻 ---------------------------------------------------------------------------------- 61. VI.

(8) 表目錄表 1-1 國際園藝生產者協會舉辦花卉博覽會之分類 -------------------------------------- 2 表 1-2 歷屆博覽會--------------------------------------------------------------------------------- 3 表 1-3 「2010 臺北國際花卉博覽會」與我國近年舉辦的國際性活動比較表 ------- 5 表 2-1 MICE 定義與舉例 ------------------------------------------------------------------------- 9 表 2-2 MEET 定義與舉例 ---------------------------------------------------------------------- 10 表 3-1 等式 1 與等式 2 之變數與其代表意義 --------------------------------------------- 27 表 3-2 等式 3 之變數與其代表意義 --------------------------------------------------------- 28 表 3-3 事件研究法─主辦國 V.S. 所屬經濟體 -------------------------------------------- 28 表 4-1 敘述性統計------------------------------------------------------------------------------- 33 表 4-2 GDP、失業率、投資額、入境旅客人數之獨立樣本 T 檢定組別統計量 --- 35 表 4-3 GDP、失業率、投資額、入境旅客人數之獨立樣本 T 檢定結果 ------------ 35 表 4-4 GDP 之迴歸分析結果 ------------------------------------------------------------------ 36 表 4-5 失業率之迴歸分析結果 --------------------------------------------------------------- 38 表 4-6 投資額之迴歸分析結果 --------------------------------------------------------------- 40 表 4-7 入境旅客人數之迴歸分析結果 ------------------------------------------------------ 41. VII.

(9) 表 4-8 GDP、失業率之成對樣本 T 檢定統計量與結果---------------------------------- 44 表 4-9 投資額、入境旅客人數之成對樣本 T 檢定統計量與結果 --------------------- 45 表 4-10 研究假設結果 -------------------------------------------------------------------------- 47 表 4-11 本研究結果與文獻比較 -------------------------------------------------------------- 54. VIII.

(10) 圖目錄圖 1-1 研究流程------------------------------------------------------------------------------------ 7 圖 3-1 迴歸分析之研究架構 ------------------------------------------------------------------- 23 圖 3-2 事件研究法估計期 V.S. 觀察期 ---------------------------------------------------- 29. IX.

(11) 第一章. 緒論. 會議、獎勵旅遊、大型國際會議及展覽 (Meetings, Incentive Travel, Conventions, Exhibitions, 簡稱 MICE) 等簡稱為會展產業，無論在國際或在臺灣都有顯著的成長。臺灣於近年累積許多舉辦國際大型會展的經驗，並且也積極在推動與會展相關之活動，皆可說明 MICE 產業在臺灣極具發展潛力。 2010 臺北國際花卉博覽會是臺灣第一次正式獲得國際授權舉辦之國際園藝博覽會，臺北也是在亞洲地區第七個經國際園藝生產者協會 (International Association of Horticultural Producers, AIPH) 正式授權舉辦國際園藝博覽會的城市，此活動豐富了臺灣在會展產業的經驗與執行力。. 第一節研究背景與動機凡是要舉辦國際型的博覽會，皆須先經過國際博覽會系統的申請、認證、審核通過始可舉辦。在國際上須申請認證之博覽會有兩大系統：其一是國際展覽局 (Bureau International des Expositions, BIE)，另一個則是 AIPH。能經過 BIE 和 AIPH 認證之國際園藝博覽會，則為國際上最高級別的專業型園藝博覽會。臺灣「2010 臺北國際花卉博覽會」 (以下簡稱「花博」) 源起於 2006 年 4 月臺北市政府協同臺灣區花卉發展協會參與 AIPH 於義大利熱內亞所舉辦之春季會議，同時申請舉辦 2010 年 A2/B1 級國際花卉博覽會，經審查、通過後，於 2006 年 11 月正式通知臺灣，於 2010 年 11 月開放參觀。 AIPH 與 BIE 依花博之特性，包含舉辦期間、舉辦次數、申請期限、規模與保證金等因素之差異，將其分成四個等級，分別是 A1、A2、B1 及 B2 (如表 1-1)。. 1.

(12) A1 與 A2 代表的是國際型之花博，A1 為國際園藝博覽會、舉辦期間 3 至 6 個月、 1 年至多舉辦 1 次、同一個國家則是 10 年內至多舉辦 1 次、申請期限為 6 至 12 年前；A2 為國際園藝專業展示會、舉辦期間 8 至 20 天、1 年至多舉辦 2 次、申請期限為 4 年前。B1 與 B2 則代表國內型之花博，B1 為國內園藝博覽會、舉辦期間 3 至 6 個月、1 年至多舉辦 1 次、申請期限為 3 至 7 年前；B2 為國內園藝專業展示會、舉辦期間 8 至 20 天、1 年至多舉辦 2 次、申請期限為 2 年前。表 1-1 國際園藝生產者協會舉辦花卉博覽會之分類區別/名稱 A1/國際園藝博. 舉辦期間 3~6 個月. 覽會 A2/國際園藝專. 8~20 日. 舉辦次數. 申請. 1 年 1 次以下，同一 6~12 年前. 50 公頃以上/. 國 10 年內 1 次以下. 20,000 瑞士法郎1. 1 年 2 次以下. 4 年前. 業展示會2 B1/國內園藝博. 1.5 公頃以上/ 10,000 瑞士法郎. 3~6 個月. 1 年 1 次以下. 3~7 年前. 覽會 B2/國內園藝專. 規模/保證金. 25 公頃以上/ 5,000 瑞士法郎. 8~20 日. 1 年 2 次以下. 業展示會. 2 年前. 0.6 公頃以上/ 2,500 瑞士法郎. 資料來源：Official Site of the AIPH (2011). Retrieved from http://www.aiph.org/site/indexencfm?act=te ksten.tonen&parent=4683&varpag=4936 accessed June 11, 2011. 表 1-2 為歷屆博覽會之等級分類。舉辦此國際型的花卉博覽會不僅能促進臺北市觀光產業發展及國內花卉產業成長，另外也可以對外促進國際交流，提升我國在國際上的良好形象。. 1 2. 瑞士法郎：臺幣匯率約等於 31：1，參考臺灣銀行牌告利率 (2012 年 6 月 27 日)。 A2 級之國際園藝專業展覽會，須至少有 6 個不同的國家參展。 2.

(13) 表 1-2 歷屆博覽會舉辦時間. 舉辦國家. 舉辦城市. 博覽會名稱. 等級. 1960. 荷蘭. 鹿特丹. 國際園藝博覽會. A1. 1963. 德國. 漢堡. 漢堡國際園藝博覽會. A1. 1964. 奧地利. 維也納. 奧地利世界園藝博覽會. A1. 1969. 法國. 巴黎. 巴黎國際花草博覽會. A1. 1972. 荷蘭. 阿姆斯特丹. 芙蘿莉雅蝶園博覽會. A1. 1973. 德國. 漢堡. 漢堡國際園藝博覽會. A1. 1974. 奧地利. 維也納. 維也納國際園藝博覽會. A1. 1980. 加拿大. 蒙特利爾. 蒙特利爾園藝博覽會. A1. 1982. 荷蘭. 阿姆斯特丹. 阿姆斯特丹國際園藝博覽會 A1 (國際園林節) 1983. 德國. 慕尼黑. 慕尼黑國際園藝博覽會. A1. 1984. 英國. 利物浦. 國際園林節. A1. 1990. 日本. 大阪. 大阪萬國花卉博覽會 (花與 A1 綠博覽會) 1992. 荷蘭. 路特米爾. 海牙國際園藝博覽會. A1. 1993. 德國. 斯圖加特. 斯圖加特園藝博覽會. A1. 1999. 中國. 昆明. 昆明世界園藝博覽會. A1. 2002. 荷蘭. 阿姆斯特丹. 芙蘿莉雅蝶園藝博覽會. A1. 2003. 德國. 羅斯托克. 羅斯托克國際園藝博覽會. A1. 2006/2007. 泰國. 清邁. 清邁世界園藝博覽會. A1. 2004. 法國. 南特. 南特國際花卉博覽會. A2. 2006. 義大利. 熱內亞. 歐洲國際花卉商業展覽會. A2. 3.

(14) 表 1-2 歷屆博覽會 (續) 2006. 中國. 瀋陽. 瀋陽世界園藝博覽會. 2009. 韓國. 故既 (安眠島). 韓國安眠島國際花卉博覽會 A2. 2010/2011. 中華民國. 臺北. 臺北國際花卉博覽會. A2/B1. 2011. 義大利. 熱內亞. 歐洲國際花卉商業展覽會. A2. 2011. 中國. 西安. 西安世界園藝博覽會. A2/B1. 2005. 德國. 慕尼黑. 德國聯邦園藝展. B1. 2007. 德國. 格拉. 德國聯邦園藝展. B1. 2008. 加拿大. 魁北克. Les Jardins des Floralies int.. B1. 2009. 德國. 施威林. 德國聯邦園藝展. B1. 2011. 德國. 科布倫茨. 德國聯邦園藝展. B1. 2004. 日本. 靜岡. 日本濱明湖國際園藝博覽會 B2. 2005. 法國. 第戎. 國際花卉展. B2. 2008. 加拿大. 魁北克. 魁北克國際花卉展覽. B2. 2009. 日本. 靜岡. 濱名湖花卉園藝博覽會. B2. A2/B1. 資料來源：Official Site of the AIPH (2011). Retrieved from http://www.aiph.org/site/indexencfm?act=te ksten.tonen&parent=4683&varpag=4936 accessed April 7, 2012；2010 臺北國際花卉博覽會官方網站 (2010 年 2 月 25 日) 。取自 http://beta.2010taipeiexpo.tw/ct.asp?xItem=11167&CtNode=5659&mp=3 取自時間：2011 年 5 月 22 日. 2010 臺北花博展期長達 6 個月，展區面積廣達 91.8 公頃，為 3.6 個大安森林公園。此場花博吸引 8,963,666 參觀人潮 (2010 臺北國際花卉博覽會官網，2011)，總體經濟效益達 430 億元 (臺北市政府，2011)。若與近年的經濟政策及其他在臺舉辦的國際性活動相比 (如表 1-3)，2010 臺北花博成本效益較高，提升就業力之成果也較「花費八百多億發放消費券，預計增加六萬多個就業機會」來的有效果 (行政院，2010)。以經費密度計算，2010 臺北花博平均每公頃每人投入 13 元，比. 4.

(15) 較上海世博 40.58 元，大阪花與綠博覽會 35.17 元 (臺北國際花卉博覽會官網， 2011)，2010 臺北花博的花費相較之下較低。表 1-3 「2010 臺北國際花卉博覽會」與我國近年舉辦的國際性活動比較表舉行年度. 活動名稱. 投入經費. 舉行期間. 2009. 高雄世運. 105 億. 14 天. 2009. 臺北聽奧. 57.13 億. 14 天. 2010. 臺北花博. 95.12 億. 171 天. 資料來源：2010 臺北國際花卉博覽會官方網站 (2010 年 4 月 16 日)。取自 http://beta.2010taipeiexpo.t w/fp.asp?fpage=cp&xItem=13428&CtNode=5657&mp=301. 會展產業無論在國際或在臺灣都有明顯成長。臺灣於近年累積許多舉辦國際大型會展的經驗，並且也積極在推動與會展相關之活動或活動，例如 2008 年的「會展行動年」以及 2009 年推動的「臺灣會展躍升計畫」，皆可說明 MICE 產業在臺灣極具發展潛力。國際展覽業協會 (The Global Association of the Exhibition Industry，源自法文 Union des Foires Internationales，英文翻譯為 Union of International Fairs，簡稱 UFI) 研究指出，在活動過程中，每投入 1 元至少可以產出 8 元之經濟乘數效果。在會展產業中，舉辦活動所帶來的經濟效益也受到許多專家、學者的關注。Boo and Kim (2010) 研究指出，國際大型會展能吸引大量的國外參展廠商、參與者與會，並結合當地之觀光旅遊，帶動周邊產業的發展。為探討會展活動對主辦者的影響，所以本研究針對過去文獻較少探討之大型會展領域─國際花卉博覽會，檢視其對主辦地區的經濟效益之影響。在過去研究大型賽事之文獻中，「經濟效益」曾被定義為國內生產毛額 (Gross Domestic Product, GDP) 年增率、失業率及投資差額三項指標 (Tien, Lo, & Lin, 5.

(16) 2011) ，其他文獻也多以 GDP 為經濟效益指標 (Brunet, 1995; Fourie & Santana-Gallego, 2011; Humphreys & Plummer, 1995; Kim, Gursoy, & Lee, 2006; Madden, 2006)。因此，本研究亦以 GDP 作為衡量經濟效益之指標。. 第二節研究目的過去文獻雖有探討與大型活動相關的研究，例如研究大型運動賽事之奧林匹克運動會的經濟績效 (Tien et al., 2011)、世界足球賽對主辦地區之影響 (Lee & Taylor, 2005)，或研究節慶活動之非洲藝術節對當地經濟影響 (Saayman & Rossouw, 2011)，但卻缺乏國際花卉博覽會對主辦地區經濟效益的影響。本研究透過文獻回顧，發現可能影響舉辦國際花博期間其整體經濟及觀光效益表現之因素有：(1) 舉辦期間各階段之效益與活動重點、(2) 舉辦國家所在區域、 (3) 舉辦國際花博的次數，以及 (4) 該場國際花博的等級等因素，因此本研究將納入此 4 個因素作為本研究之自變數，並針對全球曾經舉辦過國際花博之 12 個主辦國家，共 34 場國際花博會，分別自國內外統計資料庫、各國政府相關統計部門及各花博官方網站蒐集各變數之資料，利用迴歸分析及事件研究法，探討舉辦國際花博對該主辦地區的經濟與觀光效益影響程度。本研究之研究目的如下：. 1.. 了解花博之舉辦階段、舉辦地區、舉辦次數、等級、人口成長率、國家發展程度與國土面積對於主辦地區之 GDP、失業率、投資額及入境旅客人數之影響程度。. 2.. 了解主辦地區於舉辦活動期間內之不同階段的經濟與觀光效益指標的影響程度與差異。. 3.. 根據研究結果提供政府觀光、餐旅相關單位發展策略參考。 6.

(17) 第三節研究範圍與限制本研究之研究地區為自 1951 年至 2011 年期間曾舉辦花博之國家，其中包含歐洲之荷蘭、德國、奧地利、法國、英國、義大利；美洲之加拿大；亞洲之日本、中國大陸、泰國、韓國、中華民國臺灣。利用迴歸分析及事件研究法，分析國際花博對主辦地區的經濟效益貢獻程度。但本研究所採用的次級資料皆屬官方之統計數據，只考量到大型活動對經濟層面的影響，並無討論對社會、文化的影響。. 第四節研究流程本研究之研究流程如圖 1-1，其中在研究結果階段，本研究將與過去文獻互相比較討論，以得到與過去研究異同之處。. 研究動機與目的. 研究範圍與限制. 文獻探討. 蒐集各國經濟相關資訊. 建立迴歸模型與事件研究法. 比較、討論圖 1-1 研究流程. 7. 研究結果. 結論與建議.

(18) 第二章. 文獻回顧. 中華民國經濟部國際貿易局 (2009) 提出「臺灣會展躍升計畫」，推動發展許多會展相關活動以提升國際形象及知名度。會展產業除了有利於國家聲望提升之外，舉辦會展活動能帶動經濟成長，因而紛紛受到各個國家重視。舉辦國際會展，除了反映科技、經濟、政治、社會和文化的發展與成果，也顯示舉辦地區未來經濟發展的願景。會展產業屬於為第一和第二產業服務的第三產業，產業利潤來自場地租金收入、活動註冊費或門票收入，是高收入與高營利的產業。會展產業主要提供會議或展覽相關的規劃、組織、管理、行銷及執行等相關服務之行業。也因為會展產業的市場與商機漸漸龐大，遂成為各國發展當地城市或地區成長的新工具，其直接收益高，也是提升當地形象及宣傳當地文化的最佳平台 (柯樹人， 2007)。. 第一節會展活動的分類與定義會展產業在國際上稱為 MICE 產業，在臺灣經濟部國貿局為推動會展產業發展、推廣臺灣會展品牌形象，為此打造一品牌名為「MEET Taiwan」。MICE 指的是會展產業中四類活動的總稱 (MICE 定義如表 2-1)，其代表意義分別為：會議 (Meetings) 指的是各種類型的小型會議、地方及區域的學術會議，研討會、論壇皆屬之，例如旅遊研討會、亞洲會展論壇。獎勵旅遊 (Incentive Travel) 是企業的管理工具，透過優渥的旅遊條件，鼓勵員工遵循企業目標，激勵自身參與程度。大型國際會議 (Conventions) 指的是搭配大型展覽及展示活動的會議、年會，通常由專業社團、企業、政府單位及國際組織舉辦，例如 2011 年臺灣國際會展產業展即包含論壇、大會、展示活動。展覽 (Exhibitions) 包含許多類型之國際性、區域性或地方性展覽會、博覽會、節慶活動 (Festival) 或大型賽事運動會等大型活. 8.

(19) 動 (Mega-event)。表 2-1 MICE 定義與舉例 MICE 會議. 定義. 舉例. 小型會議、研討會、論壇. 旅遊研討會、亞洲會展產業論壇. 企業管理工具. 壽險公司依員工績效，獎勵優秀. (Meetings) 獎勵旅遊. 員工出國旅遊. (Incentive Travel) 大型國際會議. 搭配展覽及展示活動的會議 2011 年臺灣國際會展產業展. (Conventions) 展覽. 展覽會、博覽會. 上海世界博覽會、日本花與綠博覽會. (Exhibitions) 資料來源：本研究自行整理，參考自柯樹人 (2007)。. MEET 亦是指會展產業中四類活動的總稱 (MICE 定義如表 2-2)，其代表意義分別為：會議 (Meetings) 涵蓋 MICE 中的 Meetings 及 Conventions，包含各種類型的小型會議、區域的學術會議或較大型之國際會議。展覽 (Exhibitions) 包含許多類型之國際性、區域性或地方性展覽會、博覽會。活動 (Events) 包含各國際性及區域性之節慶活動 (Festival) 或大型賽事運動會等大型活動 (Mega-event)。獎勵旅遊 (Travel) 則與 MICE 中的 Incentive Travel 同義，為企業獎勵員工之管理工具。其中大型活動 (Mega-event) 包含規模較大及世界聞名的活動，主辦城市的形象深受此活動影響，例如奧林匹克運動會、世界展覽會 (Bramwell, 1997)。Faulkner (2003) 指出，一般來說舉辦大型活動是為了非觀光目的 (例如為運動或文化發展目標)，但是政府相關部門已逐漸將舉辦大型活動視為為促成觀光發展的重要工具。. 9.

(20) Brent Ritchie (1984) 就曾指出主辦者舉辦大型活動，即是為了在有限的舉辦期間內達到主要的發展目標，例如加強主辦地區短期或長期的知名度、吸引力以及獲利能力。這類的活動通常事前須經過縝密地規劃與設計，並且常仰賴志工的支援與服務以及贊助者的奧援，例如巴西嘉年華會、國際花火節、西班牙番茄節、2002 韓國世界盃足球賽、2008 北京奧林匹克運動會、2009 臺北聽障奧林匹克運動會、 2009 高雄世界運動會、2010 上海世界博覽會等大型活動 (Mega-Event)。表 2-2 MEET 定義與舉例定義. MEET. 舉例. 會議. 包含大型國際會議及各類小型. 旅遊研討會、亞洲會展產. (Meetings). 會議、研討會、論壇. 業論壇. 展覽. 展覽會、博覽會. 臺北國際旅展、上海世界博覽會. (Exhibitions) 活動. 節慶活動、大型賽事運動會. 巴西嘉年華會、奧林匹克運動會. (Events) 獎勵旅遊. 企業管理工具. 壽險公司依員工績效，獎勵優秀員工出國旅遊. (Travel). 資料來源：本研究自行整理，參考自 MEET TAIWAN 官方網站 (2012 年 1 月 4 日)，取自 http://www.meettaiwan.com. 本研究所探討的國際花卉博覽會即屬大型活動類別，因此本研究將其定義為對內促進主辦地區之觀光產業發展及地區花卉產業成長，對外促進國際交流、提升主辦地區在國際上的良好形象之大型國際性博覽會。. 第二節會展活動的經濟績效比較會展包含會議與展覽等活動，其中過去文獻就有指出舉辦會議或大型國際會 10.

(21) 議，能為當地帶來經濟層面之影響。方進義、謝宛婷 (2011) 發現在臺灣舉辦國際會展活動之次數能顯著正向影響旅館經營績效，觀光旅館所在之地區特性亦能顯著影響其績效。Kim, Chon, and Chung (2003) 指出自 1996 年至 1997 年在澳洲參加會議與會者有 79%傾向投宿於四至五星級旅館，平均住 6.9 天，並且有 50% 與會者願意參與會議前後之旅遊行程、平均居住 3.1 天。同時也發現，有 56%之住宿收入貢獻於弭平當地因淡季較低之住房率所造成之較低營收。而在美國、加拿大的研究指出，美國城市持續發展、擴建當地會議中心，以吸引更多的會議、展覽至當地舉辦，並使參觀者留宿於當地旅館、飯店 (Fenich, 1995, 1998; Isler, 2008; Sanders, 2004)。美加的展場空間也在 2003 年 7 月至 2007 年 7 月間增加了 11%。直至 2011 年，逾 4.3 百萬平方英尺的展場空間會繼續發展 (Isler, 2008)。然而急速增加的會議中心對當地經濟並非總是產生正面結果，其激勵當地經濟發展的價值也被質疑 (Fenich, 1992; Hovinen, 2002; Laslo & Judd, 2005; Sanders, 2004)。因此許多學者就提出「一個會議中心的實體規模是否真能影響會議中心之績效？」之疑問 (Donoghue, Gassman, Taub, & Winterkamp, 2004; Fenich, 1992; Isler, 2008; Sanders, 2004)。在相關研究中產生正面結果包含：Fenich (1992) 發現會議中心越大，所產生之收入越多，而愈大的會議中心吸引愈多的會議團體至會議目的地。但仍不乏負面的研究結果，如 Sanders (2004) 研究是否越多的會議中心空間，越能創造商業績效？其研究對象為 1996 年在芝加哥擴建的 McCormick Place Convention Center，自 1989 年至 1996 年平均參與者為 997,508 人，但在擴建後自 1997 年至 2000 年平均參與者減至 937,201 人。Isler (2008) 指出會議中心之規模與績效無強烈關聯。 Crompton (2006) 也指出過去做經濟分析趨勢之研究中，因會議中心對當地無顯著影響，因此過去文獻寧可證明贊助者對當地有正向的經濟貢獻，而非研究會議中心對經濟影響的真實現象。 11.

(22) 另外，有關國家、地方會議中心資訊的缺乏，會影響會議中心規劃者做理性決策，該決策會影響趨勢與績效 (Sanders, 2004)，資訊的缺乏亦導致一些為了對地方旅館產生正向經濟影響的擴展專案的失敗。因此 Boo and Kim (2010) 研究檢視座落在美國中大西洋大城市之旅館，其「房間銷售數」與「影響會議中心之績效指標」間之關係，影響會議中心績效之指標包含：展期、參與者人數、空間功能等。Boo and Kim (2010) 欲以結果呈現如何最大化會議中心收益管理之效率，並透過使用不同之空間功能管理技巧來產生更高的房間銷售量。 Boo and Kim (2010) 於 2004 年至 2007 年間針對美國中部地區各會展中心，探討會展中心場地規模與參與者人數之關係，並研究會展的舉行是否能直接提升旅館住宿業績。研究結果發現舉辦天數自 2004 至 2007 年成長 25%，與會者自 2006 年成長 6%，平均展期 3 天，平均與會人數 8,349 人，平均會議面積 63,870 平方英呎，平均大廳面積 29,298 平方英呎，平均住宿客房數 9,838 晚，顯示展覽面積越大，住宿率越高。過去文獻對會展產業的討論，除了如上述研究大型的國際會議或較小型的地區性會議對主辦地區的經濟影響之外，運動賽事、節慶活動、博覽會等大型活動也多被探討於對主辦地區的政策、社會、文化、城市發展、經濟等相關議題。節慶活動的舉辦能夠帶給主辦者許多的附加效益。在觀光經濟功能方面，能夠提供當地居民娛樂、增加當地居民收入、增加工作機會、提高當地知名度、加強該地之基礎設施以吸引更多遊客參訪、促銷藝術品等產業。且節慶觀光可以達成擴展觀光區至傳統景點以外的效益。而在社會文化功能方面，節慶活動可作為間接達成社區總體營造之策略。在臺灣，因透過電視媒體於 160 多國進行 2009 年臺北聽奧開幕典禮之實況轉播，不僅能對國際展現臺灣舉辦活動之執行力，亦有力行銷了城市形象。與會的 12.

(23) 人員除了 3000 多位的參賽選手，另加上隨行親友與其他工作人員，達 5000 位以上的外國旅客入境臺灣 (臺北聽障奧運官方網站，2009)，除了參加比賽外，也能藉此機會行銷臺北。2010 年上海世界博覽會為期共 184 天，期間累計參觀者達 7308.4 萬人次，國外參觀者約佔入園參觀總人次的 5.8%，門票收益約為台幣 458 億元，旅遊收入約當台幣 3668 億元 (上海世界博覽會官方網站，2010)。許多學者提出大型活動對主辦國家或地區的經濟、觀光、生理、社會、文化、心理、政策等層面，皆有極大的影響 (Parent, 2008; Brent Ritchie, 1984; Brent Ritchie & Aitken, 1985)。舉辦大型活動之特定目的分為策略面 (例如讓主辦區域成為眾人注目之焦點) 與經濟面 (例如吸引投資、增加就業)。例如 2002 年南韓與日本合辦世界盃足球賽，兩國各投入 20 億與 40 億美元打造 17 座新的球場、翻修 3 座既有的體育場館 (Baade & Matheson, 2004)。因為種種層面的誘因，因此就有許多國家為了聲望、特定目的、商業貿易、獲利等，皆在爭相取得奧運主辦權。以 1992 年巴塞隆納奧運為例，為了奪標花費超過一千萬美金，主辦活動甚至超過 107 億美金 (Burton, 2003)，而這筆成本甚至超越部分國家的每年 GDP。然而，舉辦一場大型活動真的有其價值嗎？ Tien et al. (2011) 研究奧運對主辦國的影響，視其是否有舉辦奧運之經濟價值，以及從奧運帶來的經濟效益是真實的，或只是個神話？其研究目的是為了檢視舉辦大型活動 (例如奧林匹克運動會)，是否有舉辦的經濟價值，檢視經濟效益在奧運舉辦前、舉辦中、舉辦後哪階段能彰顯出效果，或是長期皆有影響，並檢視奧運帶來的經濟效益，包含 GDP 年成長、失業率、投資差額。過去文獻曾指出大型活動幫助看見經濟帶動、文化需求、當地居民權利。活動若是成功，則觀光、產業再定位、對內投資的長期正面效果是可預見的 (Roche, 1994)。成功的活動不僅增加利潤、就業機會、政府收入，並且提升主辦國的關注 13.

(24) 度，而不同的奧運亦在許多層面，例如公共建設、社會、政策、經濟、運動推動力等，發現舉辦奧運所產生的非財務效益，遠優於財務效益 (Lee, Lee, & Lee, 2005)。但是 Kim et al. (2006) 卻指出舉辦大型活動對 GDP 影響的績效不彰。早期研究對主辦國的 GDP 研究呈現兩種結果：機會或風險 (Brunet, 1995; Humphreys & Plummer, 1995)。 Tien et al. (2011) 研究自 1964 年至 2008 年的夏季及冬季奧運對各主辦國家的經濟影響，採用迴歸分析與事件研究法，探討自變數：舉辦階段、周邊國家經濟平均值、事件發生前估計期間與控制變數：人口成長率、國家發展程度等變數，對取自然對數後之 GDP 年成長、失業率，與取自然對數後之投資差額之影響。結果發現對主辦奧運的國家，只有在奧運賽前階段短期間內影響該國經濟之 GDP 年成長及失業率，然而對投資差額沒有顯著影響。研究結果呼應早期文獻所指出舉辦奧運也許不是主辦國為了達到經濟目標、產生長期影響所使用之工具 (Roche, 1994)。在舉辦奧運卻無法有效彰顯經濟效果的情況下，仍有國家舉辦兩次以上或是爭取主辦權的原因應是國家策略目標大於經濟目標為主要考量。所以舉辦大型活動對經濟效益，是真實的或是個神話？Tien et al. (2011) 實證研究指出，舉辦奧運並無法有效正向影響經濟效果。舉辦大型運動賽事是否為主辦國或該州帶來經濟或財政之影響？Madden (2006) 將 1994 年至 2006 年分成三階段：活動前、活動中、活動後，透過比較 GDP、州內生產毛額 (Gross State Product, GSP)、就業數、資本存量、消費、投資等經濟指標的每年成長率，發現澳洲或新南威爾士州 (New South Wales, NSW) 並沒有因為舉辦 2000 年雪梨夏季奧運這場大型活動而明顯帶動當地經濟或財政 14.

(25) 表現，各研究指標僅在活動中階段有較其他階段稍為多的成長，但結果仍不顯著。研究指出，由舉辦奧運所產生的 GDP 上升，通常是為增加投資，而投資主要目的則是為了在活動中階段建立資本，並能在營運成本產生後仍有盈餘。杜英儀 (2010) 比較 1990 年後所舉辦之 8 場國際花博標竿案例之級別、展期、面積、參展國、參觀者、外國人比率、總支出、餘絀、門票收入佔總支出比率、整體政府負擔佔總支出比率、參觀人次佔總支出比率、總支出佔面積比率、經費密度等變數並分析其效益。其將展覽期間依時間區分成三階段，分別是展覽前、展覽中及展覽後，認為大型會展在不同階段會因不同的活動重點，而產生不同的效益。舉例來說，展覽前以籌備活動為主，主協辦單位會挹注大量資金於各項軟硬體設備及建設，其消費支出所帶來之效益以直接效益為主；展覽中的活動重點則擺放在吸引、提升參觀者人次，以增加活動收入，而參觀者中又以非當地居民，亦即外地或外國旅客，所帶來之消費支出最能有效帶動經濟及觀光效益；展覽後則會因為消費與投資的下降，在此一階段對當地經濟產生「低谷效應」 (post-event effects)。根據上述文獻，本研究將大型活動之舉辦期間分成三個階段，分別為舉辦活動前、舉辦活動中及舉辦活動後，並推論不同活動階段會影響經濟及觀光效益的表現，提出以下研究假設： H1a-1：舉辦國際花卉博覽會之舉辦活動前與舉辦活動中階段，相較於舉辦活動後階段，對主辦地區之 GDP 有顯著正向影響。 H1a-2：舉辦國際花卉博覽會之舉辦活動後階段，相較於舉辦活動前與舉辦活動中階段，對主辦地區之 GDP 有顯著負向影響。 H2a-1：舉辦國際花卉博覽會之舉辦活動前與舉辦活動中階段，相較於舉辦活動後 15.

(26) 階段，對主辦地區之失業率有顯著負向影響。 H2a-2：舉辦國際花卉博覽會之舉辦活動後階段，相較於舉辦活動前與舉辦活動中階段，對主辦地區之失業率有顯著正向影響。 H3a-1：舉辦國際花卉博覽會之舉辦活動前與舉辦活動中階段，相較於舉辦活動後階段，對主辦地區之投資額有顯著正向影響。 H3a-2：舉辦國際花卉博覽會之舉辦活動後階段，相較於舉辦活動前與舉辦活動中階段，對主辦地區之投資額有顯著負向影響。除了舉辦活動期間的各個階段可能對主辦地區的經濟指標結果產生影響外，主辦地區的所在區域受當地國土民情、文化價值觀、政策法規、周邊環境等影響，可能也會對主辦地區之經濟影響產生不同的結果。過去雖沒有相關研究將主辦的區所在之國家納入研究模型做為考量，然而 AIPH 所認證之 34 場國際花博跨越 12 個國家，每個國家經濟發展程度、社會文化、政策法規皆有所不同，且根據 Tien et al. (2011) 於研究中採用國家發展程度為其中之一的變數，以及運用事件研究法計算主辦地區周邊國家對其經濟的影響之作法，推論主辦地區的所在地理區域亦可能對該地區經濟效益產生影響，因此本研究以臺灣為比較基礎，針對各主辦地區所在的國家別不同，提出下列假設：. H1b：舉辦國際花卉博覽會之舉辦國別，相較於臺灣地區，其對主辦地區之 GDP 有顯著影響。. H2b：舉辦國際花卉博覽會之舉辦國別，相較於臺灣地區，其對主辦地區之失業率有顯著影響。. H3b：舉辦國際花卉博覽會之舉辦國別，相較於臺灣地區，其對主辦地區之投資 16.

(27) 額有顯著影響。過去文獻除了探討大型活動對 GDP、失業率或投資額等經濟效益影響之外，另還有探討大型運動賽事活動帶來之觀光效益，此一類活動被稱為運動觀光。運動觀光被視為能為活動主辦地區產生巨大收入之來源，且其對主辦者而言為經濟主要貢獻，因而逐漸備受重視。Gibson (1998) 指出，近年大規模、高獲利的運動活動，多被用在觀光景點的行銷、決策、策略發展上。且關於運動觀光大型活動的經濟效益，在行銷的使用上也多被探討。但是有關經濟影響的相關研究，其有效性在近年卻被質疑。要有效的估計活動對經濟的影響程度，必須依靠明確的參與活動的旅客數，例如在 Lee and Taylor (2005) 所使用之研究個案中，其所採用之研究對象就是直接參與活動的世界盃足球賽旅客，以及間接參與的親友、加油團。 Crompton, Lee, and Shuster (2001) 也指出，須排除對活動經濟效益沒有貢獻的旅客，才能使得結果更明確。「對活動有花費支出的旅客」若非正確之數值，即使使用投入產值模型 (I-O Model) 也不會產生正確的產出數 (Tyrrell & Johnston, 2001)。因此正確的旅客數及其對大型活動的貢獻，即其支出花費，能使決策者更加精準估計活動的經濟影響，並做更適當之決策。文獻指出，旅客在國外的總支出隨著距離逐漸增加，而國內的總花費逐漸減少 (Lee & Taylor, 2005)，建議將大型活動不只視為短期獲利目的，而要以長期投資之觀念經營，方能在旅客心中建立正面形象。 Gelan (2003) 從調查中發現，參與大型活動中 23%回覆者為當地居民、77% 從外地來，其中有 93%的非當地居民及 5%的當地居民是受活動吸引而來。Gelan (2003) 與 Crompton et al. (2001) 的觀點差異在於，Gelan (2003) 計算中包含對活動經濟效益有直接貢獻的「當地」居民，且該居民是「活動」導向而來。 17.

(28) 不同類型的大型活動在近年經常舉辦，Fourie & Santana-Gallego (2011) 認為入境旅客人數為舉辦大型活動的最直接效益，因此研究自 1995 年至 2006 年間入境主辦國家的旅客人數，其使用出發國家與目的地國家的進出口貿易額、GDP、人口數、購買力平價 (Purchasing Power Parity, PPP)、距離、語言、國土、殖民、貨幣、大型活動類型之間的關係，並對前 5 項變數取自然對數，探討上述變數對入境旅客人數的影響。研究結果發現大型活動的舉辦有助於入境旅客人數的成長，但數量增加的多寡仍會視大型活動類型、參與國家，與舉辦活動期間為旺季或淡季而定。根據上述文獻，本研究推論舉辦大型活動前、中、後階段及主辦地區所在國別，對入境旅客人數會有不同之影響，提出以下研究假設： H4a-1：舉辦國際花卉博覽會之舉辦活動前與舉辦活動中階段，相較於舉辦活動後階段，對主辦地區之入境旅客人數有顯著正向影響。 H4a-2：舉辦國際花卉博覽會之舉辦活動後階段，相較於舉辦活動前與舉辦活動中階段，對主辦地區之入境旅客人數有顯著負向影響。. H4b：舉辦國際花卉博覽會之舉辦國別，相較於臺灣地區，其對主辦地區之入境旅客人數有顯著影響。 Lee and Taylor (2005) 使用二階段問卷調查法，研究對象為參與 2002 年世界盃足球賽之國外旅客。第一次與第二次皆為定點調查，地點皆在南韓的三個主要國際機場、兩個主要海港港口。第一次之問卷設計，根據旅客到南韓旅遊的目的，將旅客區分成三類：(1) 世足賽直接參與者；(2) 世足賽間皆相關者 (親友、加油團)；(3) 單純旅遊。第二次問卷設計，則在預估每人平均花費，並將類別分為：住宿、食物、飲料、旅遊觀光、交通、購物、娛樂、遊樂門票、其他等九類。研 18.

(29) 究結果發現帶入錯誤之研究數據，包含非參與活動旅客，將使研究結果中活動對經濟的影響結果被高估。且將旅客做正確區隔，可以發現以參與活動為目的之旅客其對經濟的貢獻度大於一般旅客對經濟貢獻度的 1.8 倍。. 第三節過去博覽會的相關績效研究對於部分未開發地區，其更須關注健康、教育、居住、工作議題之地區，發展藝術與文化並非該地區政府首要任務。Bowitz and Ibenholt (2009) 指出經濟學家所提之問題：投資於藝術與文化節慶，對地區經濟能帶來什麼正向影響？且對藝術、文化的投資，亟需仰賴私人部門的參與 (Saayman & Rossouw, 2011)。 2009 南非最大的藝術節 the Klein Karoo National Arts Festival (KKNK)，旅客花費產生南非幣 9130 萬元 (約新台幣 3.65 億元)，更加確定節慶帶來收入的重要性。Grahamstown National Arts Festival 於 2008 年慶祝 34 週年，是南非運作最久的藝術節。此藝術節舉辦於東開普省的小城鎮─Grahamstown，東開普省是個中等收入地區 (GDP 6.6%)、9.6%的南非人口定居於此，且高失業率。藝術節慶在活動中是成長最快速的區塊之一，Saayman and Rossouw (2011) 認為重視藝術節慶原因包含 (1) 維護、發展藝術與文化及 (2) 對區域、目的地有經濟貢獻，並指出觀光的經濟影響程度依據 (1) 至該目的地之總旅客數、(2) 停留期間天數、(3) 旅客在該目的地之平均花費，及 (4) 觀光支出在該國的流通程度。Jago and Dwyer (2006) 指出節慶與活動之社會影響，較能提供持續發展、財務支援、贊助者等方面之證明。 Saayman and Rossouw (2011) 為探討「改變參訪者最後消費支出所產生之經濟效果」及「節慶的所得與就業率效果」，以問卷調查的方式研究 2009 年 6 月至 7 月間參與 Grahamstown National Arts Festival 之旅客，內容包含人口統計變數及 19.

(30) 旅遊與參與行為。結果發現該藝術節對當地確實是主要經濟來源，並證實節慶的確會帶來正面影響，增加收入、創造就業。政府可以透過投資於藝術與文化，提升地區經濟，達到目標。文獻中指出，當地政府曾計算每年造訪該地區之遊客，將近 86%之節慶參與者會計劃再訪當地，並有 77%是再訪者。. 第四節花博相關文獻李俊鴻 (2008) 探討 2006 年宜蘭綠色博覽會旅客之參與動機與需求。為發展節慶活動的遊憩需求實證模型，其納入旅客不同類型的參與動機，並以 On-Site Poisson 模型估計模型，探討不同參與動機在節慶活動中的旅遊需求及遊憩效益差異。研究結果發現參與宜蘭綠色博覽會之旅客，每人每年遊憩效益介於 10,810 元至 11,990 元之間，且不同的參與動機在價格彈性及遊憩效益有顯著的差異，而參與宜蘭綠色博覽會的旅客中，又屬「多元動機型」旅客的遊憩效益高於「家庭團聚型」、「社交活動型」、及「脫離現實型」等動機型態旅客的遊憩效益。杜英儀 (2009) 與杜英儀 (2010) 分別藉由比較 1990 年以來曾舉辦過國際花博之 8 場花博 (包含日本舉辦之 3 場、中國大陸舉辦之 1 場、荷蘭舉辦之 1 場、德國舉辦之 1 場、泰國舉辦之 1 場，及臺灣舉辦之 1 場) 與 9 場花博 (加入中國大陸舉辦之 1 場)，展現舉辦國際花博的效益。文獻中指出國際花博非屬商業性質之活動，產生結餘並非易事，個案中僅日本舉辦的 3 場國際花博有產生盈餘，因此各主辦者在財務效益上多以達成損益兩平為目標。這也顯示出，日本能夠依據多次的舉辦經驗累積，達成經濟效益上的優勢。國際經驗亦指出舉辦國際花博並非投入資金越多，就越能吸引參觀者或旅客前往，在事前規劃時應重視廣告宣傳等行銷活動，才能達到吸引參觀者之成果。另外文獻指出，影響營收的因素除了參觀人次外，尚包含參觀者結構，定價策略、. 20.

(31) 營運策略、及國家消費水準等因素 (杜英儀，2009) 根據上述文獻，雖然國際花博並非屬商業性質之活動，但日本卻能夠因多次舉辦活動而累積經驗，並產生結餘、達到經濟優勢。因此本研究推論主辦者的舉辦次數對舉辦活動的經驗累積有幫助，進而達成經濟效益上的優勢，提出以下研究假設： H1c：舉辦國際花卉博覽會之舉辦次數，對主辦地區之 GDP 有顯著正向影響。. H2c：舉辦國際花卉博覽會之舉辦次數，對主辦地區之失業率有顯著負向影響。. H3c：舉辦國際花卉博覽會之舉辦次數，對主辦地區之投資額有顯著正向影響。. H4c：舉辦國際花卉博覽會之舉辦次數，對主辦地區之入境旅客人數有顯著正向影響。 BIE 與 AIPH 依照國際花卉博覽會特性，將其劃分成四個等級，分別為 A1、 A2、B1、B2，因此花博之展期長度、舉辦頻率、申請舉辦期間、展場規模、國外參展廠商數量等，皆深受等級劃分之影響。杜英儀 (2009) 與杜英儀 (2010) 也將級別、展期、面積視為比較參數，因此本研究根據國際花博的特性及各個等級之屬性，並以 A1 等級為比較基礎，提出以下研究假設： H1d：舉辦國際花卉博覽會之等級，相較於 A1，其對主辦地區之 GDP 有顯著正向影響。. H2d：舉辦國際花卉博覽會之等級，相較於 A1，其對主辦地區之失業率有顯著負向影響。. H3d：舉辦國際花卉博覽會之等級，相較於 A1，其對主辦地區之投資額有顯著正 21.

(32) 向影響。. H4d：舉辦國際花卉博覽會之等級，相較於 A1，其對主辦地區之入境旅客人數有顯著正向影響。. 22.

(33) 第三章. 研究方法. 本研究採用迴歸分析及事件研究法來分析曾舉辦過 AIPH 認可之花博之主辦地區，其經濟指標在各階段的貢獻性，使用之統計工具為 SPSS 19。以下四節分別為研究架構、研究假設、研究資料與樣本、研究模型與測量變數。. 第一節研究架構. 活動舉辦前. H1a-1 (+). 活動舉辦中. Ln(GDP) H1d (+). H2a-1 (-). H1a-2 (-) 活動舉辦後. 失業率. H2a-2 (+). H2b (?) H2d (-). H2c (-) H1b (?). H3a-1 (+). 國別. H3b (?) H3a-2 (-). H4b (?). Ln(投資額). H3c (+) H1c (+) H3d (+). 舉辦次數 H4a-2 (-) H4c (+) 等級. 人口成長率. H4a-1 (+) 入境旅客人數. H4d (+). Ln(國土面積). 圖 3-1 迴歸分析之研究架構 23. 國家發展程度.

(34) 其中在圖 3-1 之研究架構中，實線表示「有顯著影響」，而 (+) 表示正向影響、(-) 表示負向影響、(?) 表示有顯著影響，但是為正向影響或負向影響則無法推斷。. 第二節研究假設綜合文獻探討之研究結果，本研究提出以下 4 大項，共 20 小點之研究假設： . H1：舉辦國際花卉博覽會對主辦地區之 GDP 有顯著影響。 H1a-1：舉辦國際花卉博覽會之舉辦活動前與舉辦活動中階段，相較於舉辦活動後階段，對主辦地區之 GDP 有顯著正向影響。 H1a-2：舉辦國際花卉博覽會之舉辦活動後階段，相較於舉辦活動前與舉辦活動中階段，對主辦地區之 GDP 有顯著負向影響。 H1b：舉辦國際花卉博覽會之舉辦國別，相較於臺灣地區，其對主辦地區之 GDP 有顯著影響。 H1c：舉辦國際花卉博覽會之舉辦次數，對主辦地區之 GDP 有顯著正向影響。 H1d：舉辦國際花卉博覽會之等級，相較於 A1，其對主辦地區之 GDP 有顯著正向影響。. . H2：舉辦國際花卉博覽會對主辦地區之失業率有顯著影響。 H2a-1：舉辦國際花卉博覽會之舉辦活動前與舉辦活動中階段，相較於舉辦活動後階段，對主辦地區之失業率有顯著負向影響。 H2a-2：舉辦國際花卉博覽會之舉辦活動後階段，相較於舉辦活動前與舉辦活動中階段，對主辦地區之失業率有顯著正向影響。 H2b：舉辦國際花卉博覽會之舉辦國別，相較於臺灣地區，其對主辦地區之. 24.

(35) 失業率有顯著影響。 H2c：舉辦國際花卉博覽會之舉辦次數，對主辦地區之失業率有顯著負向影響。 H2d：舉辦國際花卉博覽會之等級，相較於 A1，其對主辦地區之失業率有顯著負向影響。 . H3：舉辦國際花卉博覽會對主辦地區之投資額有顯著影響。 H3a-1：舉辦國際花卉博覽會之舉辦活動前與舉辦活動中階段，相較於舉辦活動後階段，對主辦地區之投資額有顯著正向影響。 H3a-2：舉辦國際花卉博覽會之舉辦活動後階段，相較於舉辦活動前與舉辦活動中階段，對主辦地區之投資額有顯著負向影響。 H3b：舉辦國際花卉博覽會之舉辦國別，相較於臺灣地區，其對主辦地區之投資額有顯著影響。 H3c：舉辦國際花卉博覽會之舉辦次數，對主辦地區之投資額有顯著正向影響。 H3d：舉辦國際花卉博覽會之等級，相較於 A1，其對主辦地區之投資額有顯著正向影響。. . H4：舉辦國際花卉博覽會對主辦地區之入境旅客人數有顯著影響。 H4a-1：舉辦國際花卉博覽會之舉辦活動前與舉辦活動中階段，相較於舉辦活動後階段，對主辦地區之入境旅客人數有顯著正向影響。 H4a-2：舉辦國際花卉博覽會之舉辦活動後階段，相較於舉辦活動前與舉辦活動中階段，對主辦地區之入境旅客人數有顯著負向影響。 H4b：舉辦國際花卉博覽會之舉辦國別，相較於臺灣地區，其對主辦地區之入境旅客人數有顯著影響。 25.

(36) H4c：舉辦國際花卉博覽會之舉辦次數，對主辦地區之入境旅客人數有顯著正向影響。 H4d：舉辦國際花卉博覽會之等級，相較於 A1，其對主辦地區之入境旅客人數有顯著正向影響。. 第三節研究資料與樣本資料蒐集自行政院主計處、世界銀行 (The World Bank)、歐盟統計局 (Eurostat)、經濟合作與發展組織 (Organization for Economic Cooperation and Development, OECD)、Aremos經濟統計資料庫、聯合國統計處 (United Nations Statistics Division, UNSD)、國泰安CSMAR系列研究數據庫 (China Stock Market Financial Statements Database, CSMAR)、臺灣經濟新報資料庫 (Taiwan Economics Journal, TEJ)，及各國統計處。研究樣本為自1951至2011年間舉辦花博之12個國家，34場花博會。本研究擬探討舉辦活動前、中、後三個階段分別對主辦地區的經濟影響程度，因此以各國舉辦花博之前後9年為研究區間來蒐集樣本資料。因各主辦地區之樣本數據可取得性不一，故每一主辦地區之樣本起訖時間不同。. 第四節研究模型與測量變數本研究採用兩種研究方法，第一個方法使用迴歸分析 (regression analysis) 做假設檢定。使用等式1和等式2之迴歸方程式檢定舉辦花博對經濟效益是否有影響： 𝑦𝑖,𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1 𝑑𝑖,1 + 𝛽2 𝑑𝑖,2 + 𝛽3 𝑑𝑖,3 + 𝛽4 ∑11 𝑖=1 𝐶𝑜𝑢𝑛𝑖,𝑡 + 𝛽5 𝐹𝑟𝑒𝑞𝑖,𝑡 + 𝛽6 𝑃𝑜𝑝𝑔𝑖,𝑡 + 𝛽7 𝐷𝑒𝑣𝑒𝑖,𝑡 + 𝛽8 𝐴𝑟𝑒𝑎𝑖,𝑡 + 𝜀𝑖,𝑡. (1). 26.

(37) 𝑦𝑖,𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1 𝑑𝑖,1 + 𝛽2 𝑑𝑖,2 + 𝛽3 ∑11 𝑖=1 𝐶𝑜𝑢𝑛𝑖,𝑡 + 𝛽4 𝐹𝑟𝑒𝑞𝑖,𝑡 + 𝛽5 𝐶𝑎𝑡𝑒𝑖,𝑡 + 𝛽6 𝑃𝑜𝑝𝑔𝑖,𝑡 + 𝛽7 𝐷𝑒𝑣𝑒𝑖,𝑡 + 𝛽8 𝐴𝑟𝑒𝑎𝑖,𝑡 + 𝜀𝑖,𝑡. (2). 等式 1 與等式 2 之差異在於等式 1 將「未舉辦國際花博期間」納入考量，在此等式中「未舉辦期間」將被視為比較基礎 (比較基礎不顯示在等式中)，因此可從等式 1 之迴歸結果看出未舉辦國際花博與舉辦國際花博各階段之間的差異，然而未舉辦活動就無法看出花博等級對地區經濟效益之影響，因此等式 1 不考慮花博等級。為探討花博等級對經濟效益之影響，因此衍生出只研究花博舉辦期間之等式 2，此等式將「舉辦後階段」視為比較基礎，因此可從等式 2 發現不同的花博等級對經濟指標所產生的影響。表 3-1 為等式 1、等式 2 之變數及其代表意義。表 3-1 等式 1 與等式 2 之變數與其代表意義變數因變數. 𝑦𝑖,𝑡. (1). (2). . . 代表意義 Ln(GDP) (i=1)、失業率 (i=2)、Ln(投資額) (i=3)、入境旅客人數 (i=4). 自變數. 控制變數. 𝑑𝑖,1 ，t=-1~-4. . . 舉辦活動前階段 4 年. 𝑑𝑖,2 ，t=0. . . 舉辦活動中階段 1 年. 𝑑𝑖,3 ，t=1~4. . . 舉辦活動後階段 4 年. 𝐶𝑜𝑢𝑛𝑖,𝑡. . . 國別. 𝐹𝑟𝑒𝑞𝑖,𝑡. . . 舉辦次數. 𝐶𝑎𝑡𝑒𝑖,𝑡. . . 等級. 𝑃𝑜𝑝𝑔𝑖,𝑡. . . 人口成長率. 𝐷𝑒𝑣𝑒𝑖,𝑡. . . 國家發展程度. 𝐴𝑟𝑒𝑎𝑖,𝑡. . . Ln(國土面積). 註：「」表示該變數為該等式之參數，「」反之。. 27.

(38) 第二個方法為事件研究法如等式 3，藉由事件研究法衡量國際花博主辦地區是否會因其所屬經濟體或周邊國家的經濟變動，而對主辦地區之經濟產生影響。 𝑦𝑖,𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1 𝑦̅𝑖,𝑡 + 𝛽2 𝑃𝑜𝑝𝑔𝑖,𝑡 + 𝛽3 𝐷𝑒𝑣𝑒𝑖,𝑡 + 𝛽4 𝐴𝑟𝑒𝑎𝑖,𝑡 + ∑4 =1 𝑟 𝑦𝑖,𝑡. + 𝜀𝑖,𝑡. (3). 表 3-2 為等式 3 之變數及其代表意義，表 3-3 為等式 3 所使用之主辦地區所屬之經濟體。表 3-2 等式 3 之變數與其代表意義變數因變數. 代表意義. 𝑦𝑖,𝑡. Ln(GDP) (i=1)、失業率 (i=2)、Ln(投資額) (i=3)、入境旅客人數 (i=4). 自變數. 𝑦𝑖,𝑡. 所屬經濟體之 Ln(GDP) (i=1)、失業率 (i=2)、Ln(投資額) (i=3)、入境旅客人數 (i=4) 之平均值. 控制變數. 𝑃𝑜𝑝𝑔𝑖,𝑡. 人口成長率. 𝐷𝑒𝑣𝑒𝑖,𝑡. 國家發展程度. 𝐴𝑟𝑒𝑎𝑖,𝑡. Ln(國土面積). 𝑦𝑖,𝑡. 舉辦活動前階段之前之 4 年估計值. ，p=1~4. 表 3-3 事件研究法─主辦國 v.s. 所屬經濟體主辦國 1. 所屬經濟體. 主辦國. 所屬經濟體. 加拿大. G82. 荷蘭. European Union3. 德國. G8. 奧地利. European Union. 法國. G8. 中國. BRIC44. 英國. G8. 泰國. ASEAN5. 義大利. G8. 韓國. East Asian Tigers 46. 28.

(39) 表 3-3 事件研究法─主辦國 v.s. 所屬經濟體 (續) 日本. 中華民國. G8. East Asian Tigers 4. 註：1. 主辦國須排除在所屬經濟體之外。2. G8 包含美國、英國、法國、德國、義大利、日本、加拿大及俄羅斯。3. European Union 包含法國、義大利、荷蘭、比利時、盧森堡、德國、愛爾蘭、丹麥、英國、希臘、葡萄牙、西班牙、奧地利、芬蘭、瑞典、波蘭、拉脫維亞、立陶宛、愛沙尼亞、匈牙利、捷克、斯洛伐克、斯洛維尼亞、馬爾他、賽普勒斯、保加利亞、羅馬尼亞。4. BRIC 包含巴西、俄羅斯、印度、中國。5. ASEAN 包含馬來西亞、泰國、菲律賓、新加坡、印度尼西亞、汶萊、越南、緬甸、寮國、柬埔寨。6. East Asian Tigers 4 包含南韓、新加坡、香港、臺灣。. 事件研究法分為二步驟，第一步先藉由等式 3 估計事件發生時之 GDP、失業率、投資額，及入境旅客人數，此估計出之數據為「正常報酬」 (Normal return)。步驟二為將得出之估計值與實際值做相差比較，比較之結果為「異常報酬」 (Abnormal return)。觀察期間如同迴歸分析所使用之 9 年為單位 (t=-4~4)，將 9 年的研究期間分成三個階段 (1) 舉辦活動前階段，t=-4~-1、(2) 舉辦活動中階段， t=0，及 (3) 舉辦活動後階段，t=1~4。而估計期則採用舉辦活動前階段之前之 4 年 (如圖 3-2)，採用此期間是為避免觀察期影響整體估計結果。. 觀察期舉辦活動中階段. 估計期. 舉辦活動前階段. 4年. 4年. 舉辦活動後階段. 1年. 4年. 圖 3-2 事件研究法估計期 v.s. 觀察期重大事件的發生，例如 2003 年 SARS 疫情爆發、2008 年金融風暴等，其影響範圍可能擴及全球或聚焦在部分區域，並影響該地區經濟環境。為避免重大事件之發生對花博主辦地區經濟效益產生影響，故本研究之等式 3 除了將人口成長率、國家發展程度及國土面積納入控制變數外，另將各主辦地區所屬經濟體之經. 29.

(40) 濟及觀光指標納入考量。將主辦地區所屬經濟體之 GDP、失業率、投資額及入境旅客人數之平均值帶入等式 3，藉此以控制當周邊地區重大事件發生時連帶影響主辦地區之經濟績效。從 AIPH 的花博等級分類中可發現，舉辦期間短為 8 至 20 日，長則 3 至 6 個月，無論展期長短，為期皆不超過 1 年。Chen, Jang, and Kim (2007) 在探討 SARS 災情的爆發，對臺灣飯店股價績效之影響的研究中，以「月」為研究單位，並將疫情爆發當月視為事件發生期，因此本研究將花博舉辦當年視為事件發生期，舉辦活動中階段即以本研究之最小研究單位「年」設定之。 Tien et al. (2011) 指出一個國家的經濟績效表現，會受該國前 4 年的經濟績效及人口成長率影響，此文獻在事件研究法中為估計 GDP 年成長、失業率及投資差額之正常報酬，估計期亦設定為觀察期前 4 年，因此本研究將舉辦活動前階段之觀察期間設定為 4 年。 Lee and Loughran (1998) 探討可轉換公司債發行對公司績效之影響，研究中指出在可轉換公司債發行後，公司之邊際獲利與資產報酬率有將近 4 年之影響。事件發生後，其影響期間最長維持 4 年，若超過 4 年則影響程度不大。因此本研究將舉辦活動後階段之觀察期間設定為 4 年。整合 AIPH 之等級劃分與上述文獻，本研究中每場花博研究期間以 9 年觀察期為單位，在以年為單位的研究設計下，將 9 年的觀察期間分成三個階段，分別是舉辦活動前階段 4 年、舉辦活動中階段 1 年，及舉辦活動後階段 4 年。. 30.

(41) 第五節測量變數之選取 (一) 因變數. 1.. GDP：本研究使用取自然對數後之 GDP 來做為經濟成長測量值，不僅因為 GDP 在測量總體經濟時較廣被使用，另外其能代表國內勞動力及設備生產出的商品與服務之市場價值。. 2.. 失業率：本研究使用之失業率為該年失業人口佔整體勞動人口比率。. 3.. 投資額：本研究使用之投資額為每年固定資本形成毛額取自然對數之值，在舉辦大型活動前後，對於大型公共建設例如體育場館、展館之投入金額與產出價值廣被使用於研究當中。. 4.. 入境旅客人數：以該年入境主辦地區之旅客人數檢視其觀光效益。. (二) 自變數. 1.. 活動舉辦前階段：本研究採用虛擬變數𝑑𝑖,1 來呈現，「1」代表活動舉辦前，包含活動舉辦前四年，t=-1~-4；「0」代表其他階段。. 2.. 活動舉辦中階段：為分辨出活動在舉辦中的階段，本研究採用虛擬變數𝑑𝑖,2 來呈現，「1」代表活動舉辦中，包含活動當年，t=0；「0」代表其他階段。. 3.. 活動舉辦後階段：在等式 1 中，本研究採用虛擬變數𝑑𝑖,3 來呈現，「1」代表活動舉辦後，包含活動舉辦後四年，t=1~4；「0」代表其他階段。在等式 2 中則將活動舉辦後階段視為比較基礎，以虛擬變數 (0,0) 代表。. 4.. 國別：包含奧地利、加拿大、中國大陸、德國、法國、義大利、日本、韓國、荷蘭、泰國、臺灣、英國等 12 個國家，以臺灣為比較基礎，並以虛擬變數「1」代表該國、「0」代表其他國。. 5.. 舉辦次數：探討舉辦次數多寡對經驗之累積，是否影響舉辦花博的經濟績效. 31.

(42) 程度。 6.. 等級：依照 AIPH 之分類，等級依序畫分成 A1、A2、B1 及 B2。國際花博之展期長度、舉辦頻率、申請舉辦期間、展場規模、國外參展廠商數量等，皆深受等級畫分之影響。在等式 2 中探討等級對因變數之影響，以 A1 為比較基礎，使用 3 個虛擬變數，若 A2 等級之花博以虛擬變數 (1,0,0) 表示之， B1 等級之花博以虛擬變數 (0,1,0) 表示之，B2 等級之花博則虛擬變數 (0,0,1) 表示之。. (三) 控制變數. 1.. 人口成長率：本研究採用之控制變數，此控制變數可能影響花博主辦地區的經濟結果，因為經濟會受主辦者的地區及其人口發展情況而有所不同。. 2.. 國家發展程度：本研究採用之控制變數，經濟結果會受主辦國的開發程度有所不同，因此以此變數控制「已開發」與「開發中」的差異。虛擬變數「1」表「已開發國家」；「0」表「開發中國家」。. 3.. 國土面積：本研究使用取自然對數後之國土面積值，舉辦國際花博之各個主辦國，其國土大小可能影響花博舉辦規模、與會人數，繼而影響經濟效益及入境旅客人數，故將此變數納入研究模型中控制之。. 32.

(43) 第四章. 實證結果與討論. 第一節實證結果 (一) 敘述性統計每個地區的樣本期間皆從 1951 年開始蒐集至 2011 年，但由於各項資料的可取得性不同，故 GDP、失業率、投資額及入境旅客人數之起迄年不同，樣本大小也有所差異。由表 4-1 得知 GDP 的資料橫幅最廣，共有 762 筆資料，平均 GDP 約 26.07，最大值為 31.32，最小值為 21.05；投資額資料橫幅居次，共有 620 筆資料，平均投資額約 25.30，最大值為 28.72，最小值為 19.46；失業率資料橫幅居第三位，共有 378 筆資料，平均失業率約 5.85%，最大值為 12.70，最小值為 0.90；入境旅客人數資料橫幅最小，共有 278 筆，平均入境旅客人數約 2294 萬人，最大值為 80.84 百萬，最小值為 0.98 百萬。表 4-1 敘述性統計個數. 平均數. 最小值. 最大值. 標準差. Ln(GDP). 762. 26.07. 21.05. 31.32. 2.13. 失業率. 378. 5.85. .90. 12.70. 3.10. Ln(投資額). 620. 25.30. 19.46. 28.72. 1.76. 入境旅客人數. 278. 22.94. .98. 80.84. 20.37. 註：入境旅客人數之平均數、標準差之單位：百萬. (一) 獨立樣本 t 檢定本研究在使用迴歸分析探討各自變數對因變數的影響之前，先以 SPSS19 分別針對 GDP、失業率、投資額，及入境旅客人數 4 個因變數之資料做獨立樣本 t. 33.

(44) 檢定 (如表 4-2、表 4-3)，將歷年數據分成兩群組：有舉辦花博與沒有舉辦花博，分析在花博舉辦與否的情況下，各地區之總體經濟與觀光指標表現是否有差異。 H0：𝜇𝑗 0=𝜇𝑗 1；H1：𝜇𝑗 0≠𝜇𝑗 1，其中 j=1~4，j=1：Ln(GDP)、j=2：失業率，j=3： Ln(投資額)、j=4：入境旅客人數，「0」表示沒有舉辦花博之總體經濟、觀光指標績效、「1」表示有舉辦花博之總體經濟、觀光指標績效。從表 4-3 發現，GDP 之變異數相等的 Levene 檢定顯著性大於.05，表示國際花博舉辦與否之 GDP 績效的變異數是相等的，因此使用假設變異數相等之數值，在平均數相等的 t 檢定中顯著性為.000<.05，因此可以說國際花博舉辦與否在 GDP 績效上具有顯著差異，且舉辦花博之 GDP 高於沒有舉辦花博之 GDP (如表 4-2)。而失業率、投資額與入境旅客人數之變異數相等的 Levene 檢定顯著性小於.05，表示國際花博舉辦與否之失業率、投資額與入境旅客人數績效的變異數是不相等的，因此使用不假設變異數相等之數值，在平均數相等的 t 檢定中顯著性分別為.014<.05、.000<.05 與.000<.05，因此可以說國際花博舉辦與否在失業率、投資額與入境旅客人數績效上具有顯著差異，且舉辦花博之失業率、投資額與入境旅客人數高於沒有舉辦花博之失業率、投資額與入境旅客人數。其中本研究再以 MS-Excel 計算母體之有舉辦花博 (以「1」表示) 與沒有舉辦花博 (以「0」表示) 之 GDP、失業率、投資額與入境旅客人數之實際變異數，其結果分別為：Ln(GDP)之 Var(0,1)=(3.7,3.6)、失業率之 Var(0,1)=(11.0,7.5)、Ln(投資額)之 Var(0,1)=(3.1,1.9)，以及入境旅客人數之 Var(0,1)=(242.2, 543.2)，此結果支持上述 SPSS19 對變異數相等的 Levene 檢定之假設。. 34.

(45) 表 4-2 GDP、失業率、投資額、入境旅客人數之獨立樣本 t 檢定組別統計量舉辦與否. 個數. 平均數. 標準差. 0. 489. 25.39. 1.93. 1. 273. 27.30. 1.91. 0. 209. 5.50. 3.32. 1. 169. 6.27. 2.75. 0. 382. 24.77. 1.76. 1. 238. 26.15. 1.37. 0. 141. 18.22. 15.62. 1. 137. 27.79. 23.39. Ln(GDP). 失業率. Ln(投資額). 入境旅客人數註：入境旅客人數之平均數、標準差之單位：百萬. 表 4-3 GDP、失業率、投資額、入境旅客人數之獨立樣本 t 檢定結果變異數相等的平均數相等的 t 檢定 Levene 檢定顯著性. F 假設變異數相等. .02. .886. 自由度. 顯著性. -13.09. 760. .000. -13.14. 569.09. .000. -2.42. 376. .016. -2.46. 375.76. .014. -10.34. 618. .000. -10.96. 589.34. .000. -4.03. 276. .000. -4.00. 236.25. .000. t. Ln(GDP) 不假設變異數相等假設變異數相等. 9.60. .002. 失業率不假設變異數相等假設變異數相等. 8.57. .004. Ln(投資額) 不假設變異數相等入境旅客. 假設變異數相等. 人數. 不假設變異數相等. 23.07. 35. .000.

(46) (二) GDP 之迴歸分析獨立樣本 t 檢定結果指出各因變數之表現在花博舉辦與否有顯著差異，因此本研究進一步以迴歸分析探討其中造成差異之原因。迴歸分析第一部分為探討舉辦一場國際花卉博覽其舉辦階段、舉辦地區、舉辦次數與花博等級，對主辦地區 GDP 的影響，依據等式 1 與等式 2 得知本研究之 GDP 之迴歸結果如表 4-4。結果顯示若以未舉辦花博期間為比較基礎，舉辦前階段與舉辦中階段對主辦地區之 GDP 有顯著正向影響，舉辦後階段對 GDP 則是有顯著負向影響；若以舉辦後階段為比較基礎，舉辦前與舉辦中階段對 GDP 有顯著正向影響，結果部份支持 H1a。以臺灣為比較基礎，等式 1 舉辦國家日本、中國大陸對 GDP 有顯著正向影響，南韓對 GDP 僅正向但未顯著影響，其它 6 個歐洲國家對 GDP 為顯著負向影響；等式 2 義大利、日本、中國大陸對 GDP 有顯著正向影響，南韓對 GDP 僅正向但未顯著影響，其他國家對 GDP 則為負向影響或顯著負向影響，此結果部份支持 H1b。表 4-4 GDP 之迴歸分析結果等式 1. 等式 2. Ln(GDP) 相關係數 (常數項). 相關係數. t. t. 24.82 (.42) ***. 59.69. 23.85 (.63) ***. 38.00. 舉辦前階段. .57 (.10) ***. 5.79. .33 (.07) ***. 5.02. 舉辦中階段. .55 (.17) ***. 3.29. .43 (.10) ***. 4.50. 舉辦後階段. .07 (.11). 0.63. -. -. 荷蘭. -2.13 (.19) ***. -11.37. -1.72 (.29) ***. -5.86. 德國. -2.15 (.17) ***. -12.79. -.91 (.19) ***. -4.78. 36.

(47) 表 4-4 GDP 之迴歸分析結果 (續) 奧地利. -3.15 (.17) ***. -18.37. -3.30 (.24) ***. -13.71. 法國. -.42 (.14) ***. -2.90. -.13 (.16). -0.79. 英國. -.68 (.16) ***. -4.17. -.02 (.24). -0.10. 義大利. -.48 (.16) ***. -3.04. .60 (.21) ***. 2.92. 日本. .33 (.15) **. 2.23. 1.29 (.19) ***. 6.82. 中國. 2.07 (.18) ***. 11.32. 3.11 (.27) ***. 11.37. 南韓. .07 (.15). 0.45. 舉辦次數. .60 (.03). 17.74. .53 (.03) ***. 15.88. A2. -. -. .80 (.14) ***. 5.58. B1. -. -. -.50 (.12) ***. -4.21. B2. -. -. .26 (.12) **. 2.18. -.92 (.16) ***. -5.86. 人口成長率. .18 (.26). 0.68. -1.77 (.06) ***. -28.90. .30 (.14) ***. 2.11. .45 (.21) **. 2.16. 6.94. .20 (.05) ***. 3.88. 國家發展程度國土面積. .20 (.028) **. 註：兩等式國別之加拿大、泰國，因與其他變數有共線性，因此予以刪除。(括號) 內數值為標準誤。 *p< .10 **p< .05 ***p< .01. 表 4-4 等式 1 之舉辦次數僅對 GDP 僅有正向影響，然而等式 2 之舉辦次數對 GDP 有顯著正向影響，此結果支持 H1c。以等級 A1 為比較基礎，等式 2 顯示舉辦花博期間，A2 與 B2 對 GDP 有顯著正向影響，B1 對 GDP 則為顯著負向影響，此結果部份支持 H1d。綜合上述，實證結果部分支持 H1，亦即舉辦國際花博對 GDP 有部分顯著正向影響。. 37.

(48) (三) 失業率之迴歸分析迴歸分析第二部分為探討舉辦一場國際花卉博覽其舉辦階段、舉辦地區、舉辦次數與花博等級，對主辦地區失業率的影響，依據等式 1 與等式 2 得知本研究之失業率之迴歸結果如表 4-5。表 4-5 等式 1 顯示若以未舉辦花博期間為比較基礎，舉辦前階段與舉辦中階段對主辦地區之失業率有顯著負向影響，舉辦後階段僅有負向影響；若以等式 2 舉辦後階段為比較基礎，舉辦前與舉辦中階段對失業率有顯著負向影響，此結果部份支持 H2a。以臺灣為比較基礎，等式 1 舉辦國家日本、中國大陸、南韓對失業率有顯著負向影響，其它 6 個歐洲國家對失業率為顯著正向影響；等式 2 舉辦國家日本對失業率有顯著負向影響，中國大陸、南韓對失業率僅負向但未顯著影響，其他國家對失業率則為顯著正向影響，此結果部份支持 H2b。等式 1 與等式 2 之舉辦次數對失業率有顯著負向影響，此結果支持 H2c。等式 2 顯示舉辦花博期間，A2、B1、B2 相較 A1 而言，對失業率皆為顯著正向影響，此結果拒絕 H2d。綜合上述，實證結果部分支持 H2，亦即舉辦國際花博對失業率有部分顯著負向影響。表 4-5 失業率之迴歸分析結果等式 1. 等式 2. 失業率相關係數 (常數項). 相關係數. t. t. -10.43 (.89) ***. -11.74. -7.63 (1.86) ***. -4.10. 舉辦前階段. -.97 (.21) ***. -4.62. -1.33 (.245) ***. -5.43. 舉辦中階段. -.86 (.33) *. -2.56. -1.22 (.32) ***. -3.77. 舉辦後階段. -.22 (.27). -0.80. 荷蘭. 4.56 (.56) ***. 8.17 38. 6.42 (1.06) ***. 6.05.