所得不確定性對經常帳之影響-以亞洲國家為例 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學國際經營與貿易研究所碩士論文. 所得不確定性對經常帳之影響 -以亞洲國家為例. 指導教授：林信助博士研究生：李曼筠. 中華民國 106 年 7 月.

(2) 摘要本文主要目的在於探討亞洲國家所得不確定性與經常帳之間的關聯性。本文延續 Adams and Park(2003)、Bernenke(2007)等提出所得不確定性為影響亞洲經常帳的重要因素此論點，實證是否如上所述，所得不確定性為造成亞洲國家高經常帳剩餘水準的重要因素之一。過去雖不乏探討經常帳影響因素的文獻，然而文獻中多採用OECD 或全體國家大樣本資料。由於根據國家特性的不同，影響其經常帳的重要因素也有所不同，不同時空背景下所得不確定性對於全球經濟的影響程度也有所不同(Herwartz and Siedenburg,2007)，我們採用不同於過去的樣本做實證。本文採用1990年代後亞洲十國為樣本，依循Fogli and Perri(2013)以相對所得波動度代表所得不確定性，並加入控制變數如平均所得成長率、政府支出波動度、平均通貨膨脹率及貿易開放程度於迴歸式當中。實證結果發現，所得波動性對經常帳效果為正顯著，證實預防性儲蓄理論(precautionary saving)適用於解釋亞洲國家經常帳。迴歸式當中另一顯著的變數為平均所得成長率，與經常帳呈負顯著關係。從估計結果可得出，整體而言亞洲國家樣本特性較接近Roldos(1996)的國家發展階段理論(stages of development hypothesis)中所述之開發中國家的特性，與過去文獻提到歐、美等國家特性具有差異。綜合實證結果以及過去文獻，本文得到的結論為預防性儲蓄動機理論應適用於解釋亞洲國家的高經常帳剩餘現象。. Ⅰ.

(3) Abstract This thesis aims to investigate the relationship between income uncertainty and current account balance in Asian countries. Following Adams and Park(2003), Bernanke(2007) and more economists’ perspective that income uncertainty is the determining factor that results in Asian countries’ high saving rate, this thesis provides empirical result for the above statement. Though there are literature investigating factors that affect current account balance, those literature are not applicable to our topic because most of them use OECD countries as sample. Since the determining factors of current account may differ in different country groups and under different background (Herwartz and Siedenburg, 2007), we take 10 Asian countries as sample to investigate on our topic. Based on Fogli and Perri’s (2015) method, we adopt relative volatility of GDP growth in representing uncertainty in the real world, and consider average GDP growth, volatility of government consumption growth, inflation, openness as other control variables. Our empirical result shows that GDP volatility is positively and significantly related to current account, which justifies the applicability of the precautionary saving theory in Asian countries. In addition, among other variables, average GDP growth demonstrates negative and significant impact on current account. Overall, the result is in consistent with the characteristic of “developing countries” implied by the stages of development hypothesis (Roldos, 1996), which is different from European and American countries’ suggested in past literature. Combining the empirical result and past literature, this thesis concludes that Asian countries’ high current account level is attributable to precautionary saving motive.. Ⅱ.

(4) 目錄中文摘要 ...............................................................Ⅰ 英文摘要 ...............................................................Ⅱ 第一章緒論 .............................................................1 第二章變數定義與資料來源 ...............................................6 第一節資料來源 .......................................................6 第二節變數定義 .......................................................6 第三章研究方法 .........................................................9 第一節混合迴歸模型 ...................................................9 第二節係數預測 ......................................................10 第四章實證結果分析 ....................................................12 第五章結論 ............................................................19. 參考文獻 ...............................................................21.

(5) 表目錄表 1：變數文獻結果統整 .................................................25 表 2：各國所得波動度敘述統計量 .........................................26 表 3：各國經常帳餘額敘述統計量 .........................................27 表 4：各國總儲蓄率敘述統計量 ...........................................28 表 5：各國總投資率敘述統計量 ...........................................29 表 6：各變數間的相關係數表 .............................................30 表 7：經常帳回歸模型估計結果 ...........................................31 表 8：總儲蓄率、總投資率回歸模型估計結果 ...............................32 表 9：敏感性分析 .......................................................33 表 10：1997 金融危機前與後對經常帳變化之影響 ............................34 表 11：2008 金融危機前與後對經常帳變化之影響 ............................35.

(6) 第一章緒論本文旨在探討消費行為理論中的預防性儲蓄動機理論(precautionary saving)是否適用於解釋亞洲高儲蓄率的現象。根據傳統恆常所得假說(Permanent Income Hypothesis)所預測的消費行為，消費成長僅與恆常所得相關、與當期所得無關，然而晚近經濟學家發現恆常所得假說無法解釋許多當代消費現象，進而提出其他消費理論作解釋。其中預防性儲蓄(precautionary saving)理論指出，一國所得不確定性 (income uncertainty)提升會改變人民的消費、儲蓄決策，人民增加額外儲蓄以支應未來的消費(Romer,2006)，反映在總體經濟指標上即為經常帳餘額的增加。在學術上，過去有不少文獻探討預防性儲蓄動機(precautionary saving)，例如 Leland(1968)、Sandmo(1970)、Dreze and Modigliani(1972)、Caballero(1990)皆探討勞工所得風險如何影響消費行為及儲蓄率；Ghosh and Ostry(1997)、Fogli and Perri(2013)則將預防性儲蓄的概念引入開放經濟體模型，也就是本文所要探討的不確定性如何影響經常帳。但在真實世界中，不確定性或預防性儲蓄理論並未受到特別重視，直到Bernanke(2005,2007)演講中提到造成亞洲國家近年來高儲蓄率的原因之一可能與預防性儲蓄動機相關。其演講提到全球的過剩資金一大部分來自於亞洲國家的貢獻，進而影響全球資產價格與美國的經常帳。近年來亦有許多經濟學家將 Bernanke(2005,2007)先前的演講重新做解讀，發現當時其演講提到的全球資金過剩現象(global saving glut)就提供了2008年金融風暴的先兆，此後許多經濟學家投入相關議題的探討。本文延續以上議題，探討所得不確定性對於解釋亞洲高經常帳剩餘水準的重要性。過去有多篇文獻實證所得不確定性對經常帳的影響以及經常帳的影響因素，例如 Ghosh and Ostry(1997)、Chinn and Prasad(2003)、Brzozowski and Prusty(2011)、 Fogli and Perri(2013)、Karras(2016)，但以上研究多採用OECD國家為樣本。然而，依據國家特性、政策、經濟情勢等各方面的不同，影響國家經常帳變化的因素可能也. 1.

(7) 有所不同(Herwartz and Siedenburg,2007)，以本文所探討的預防性儲蓄動機而言，亞洲國家相對低度發展的金融市場及不健全的社會福利制度使亞洲國家預防性儲蓄動機相較於歐美國家更明顯(Bernanke,2007)。不同時代下預防性儲蓄動機對全球經濟的重要性也有所不同，如Bernanke(2005)提到，1997年金融危機後所得不確定性對全球經濟之影響較以往更加明顯1。在經濟理論模型上，Sachs(1982)首先以跨期消費模型(intertemporal consumption model)探討所得相關變數的改變對消費、儲蓄的影響，Fogli and Perri(2013)、Christian(2014)則以景氣循環模型(real business cycle model)探討不確定性對消費及資本市場的影響。綜合以上文獻結論，當一國不確定性提升會改變人民對休閒與消費的偏好，人民傾向減少當期消費，購買外國資產(foreign asset)，使儲蓄率、經常帳餘額增加，以上理論皆假設人民為理性決策者。然而，實際上有諸多因素可能影響一國的預防性儲蓄動機：生命週期假說(Life Cycle Hypothesis)隱含一國壯年人口與老年人口比例影響該國總人口的預防性儲蓄動機，而觀察近年來亞洲國家人口結構的轉變也可發現已對整體消費行為及經濟發展造成影響(Kim and Lee ,2007、Thanoon and Baharumshah,2012)；Bosworth(1993)指出文化因素為儲蓄率的重要影響因素之一，亞洲國家的文化背景使人民較歐美國家具有儲蓄的習慣；就制度層面而言，一國的金融市場及社會福利等制度更是影響預防性儲蓄動機的關鍵 (Bernanke,2007、Caballero et al.,2008)。本文以1990年代後亞洲國家的資料為研究樣本，同時呼應Bernanke(2005,2007)對亞洲地區經濟現象的觀察。除了Bernanke(2005,2007)、Adams and Park(2003)提出所得不確定性可能為造成亞洲國家高儲蓄率的原因外，Ross and Ian(1999)也發現新加坡、菲律賓、泰國、馬來西亞和印尼等亞洲五國的經常帳於1961-2002期間皆顯著偏離最適值，並得出預期現金流為影響五國經常帳的重要決定因素，此也隱含不 1. 本文表 10、11 探討 1997、2008 年兩次全球金融危機是否顯著影響經常帳變化。其中，表 10 顯示 2008 金融風暴前與後對經常帳之變化有顯著影響；表 11 顯示 2008 金融風暴前與後對經常帳之變化並無顯著影響。 2.

(8) 確定性在亞洲國家儲蓄行為中應扮演重要腳色。本文研究樣本選擇亞洲國家共十國，包含印尼、菲律賓、泰國、馬來西亞、新加坡、台灣、日本、韓國、中國、香港，各國所得波動及經常帳的變化趨勢圖如圖一。下圖橫軸為涵蓋 1990Q1 至 2016Q4 的時間軸，圖中實線表示經常帳佔 GDP 比例趨勢，刻度如左方縱座標軸，虛線則為各國 GDP 相對波動度，GDP 相對波動度具體計算方式將於下章節說明，刻度則如右側縱座標軸顯示。橫坐標 90 表示 1990 年、00 表示 2000 年，依此類推。. 圖一 1990-2016 亞洲十國經常帳餘額及所得相對波動度趨勢圖. 相對所得波動度. 經常帳佔 GDP 比例. 菲律賓. 泰國. 10% 5%. 60%. 6%. 25%. 40%. 5%. 20%. 0%. 經常帳佔. 30%. 4%. 20%. 3%. 15% 10%. -5%. GDP. -10%. 比例. 0%. 5%. -20%. 0%. -40%. 相對 1% 所 0% 得波動度 2%. 馬來西亞. 新加坡. 25% 20%. 14%. 35%. 12%. 30%. 10%. 25%. 15%. 8%. 20%. 10%. 6%. 15%. 4%. 10%. 2%. 5%. 0%. 0%. 5% 0% 90. 95. 00. 05. 10. 15. 4% 4% 3% 3% 2% 2% 1% 1% 0% 90. 3. 95. 00. 05. 10. 15.

(9) 接續圖一. 日本. 韓國. 8% 6%. 2.5%. 20%. 6%. 2.0%. 15%. 5%. 10%. 4%. 5%. 3%. 0%. 2%. -5%. 1%. 0.0% -10%. 0%. 1.5% 4% 1.0% 2%. 0.5%. 0%. 印尼. 香港. 10%. 27%. 25%. 8%. 26%. 20%. 6%. 25%. 15%. 24%. 10%. 23%. 5%. -2%. 22%. 0%. -4%. 21%. -5%. -6%. 20%. -10%. 4% 2% 0%. 4.9% 4.8% 4.7% 4.6% 4.5% 4.4% 4.3% 4.2% 4.1%. 中國. 台灣 20%. 6%. 12%. 1.2%. 15%. 5%. 10%. 1.0%. 8%. 0.8%. 6%. 0.6%. 4%. 0.4%. 2%. 0.2%. 4%. 10%. 3% 5%. 2%. 0% 90 -5%. 95. 00. 05. 10. 15. 1%. 0%. 0.0% 90. 0%. 95. 00. 05. 10. 15. 首先，我們發現如 Bernanke(2005,2007)所述，在本文樣本中大部分亞洲國家近年來皆維持高經常帳剩餘。而我們同時觀察經常帳與所得波動的變化趨勢可發現，印尼、香港、韓國、新加坡、泰國、台灣、中國等國家的所得波動度與經常帳餘額的走勢大 4.

(10) 致呈現同方向且具有相關性的變化。本文參考過去文獻，加入所得成長率、政府支出波動、通貨膨脹率、貿易開放程度等做為控制變數，以控制其他可能影響經常帳與所得波動的變因，同時探討其他變數對經常帳的影響。後續章節的安排如下：第二章為變數定義與資料來源；第三章為研究方法；第四章為實證結果分析；最後，第五章為本文的結論。. 5.

(11) 第二章變數定義與資料來源第一節資料來源本文採用Bernanke(2005)、Adams and Park(2009)所探討之亞洲國家為樣本，包含東協十國、中國、日本、台灣，其中我們選取資料較齊全之十個國家，為印尼、菲律賓、泰國、馬來西亞、新加坡、台灣、日本、韓國、中國、香港等十國。Bernanke(2005)、 Adams and Park(2009)將以上國家統稱為開發中亞洲國家(developing Asia)，然而就一般人所認知，日本、中國相較於菲律賓等東南亞國家在發展程度上具有差異性，因此後面章節我們於迴歸模型中加入代表經濟發展的變數以控制此類國家個體間的差異性。本文變數資料包含：經常帳(current account, CA)、實質國內生產毛額(gross domestic product, GNP)、實質國民所得(gross national product)、實質政府消費 (government consumption)、實質私人消費(private consumption)、實質出口總額 (export)、實質進口總額(import)、消費者物價指數(CPI)，選取以上亞洲十國於 1990 年第一季至 2016 年第四季之數據資料。以上資料中，經常帳佔 GDP 比例、實質國內生產毛額、實質出口總額(export)、實質進口總額(import)多取自 TEJ 資料庫，有些國家資料因於 TEJ 中未找到，則從亞洲區域整合中心網站獲得，實質政府消費 (government consumption)、實質私人消費(private consumption)取自 Datastream 資料庫。本文所要驗證的假設為：所得不確定性與經常帳的關係是否如預防性儲蓄理論所預測為正，下文會用到之所有重要變數具體計算方式如下：. 第二節變數定義 -經常帳佔GDP比例(current account/GDP ratio) 經常帳的成分包含淨出口與國外要素所得淨額，以國民所得會計式(national income 6.

(12) account)可表示為：經常帳=(實質國民所得-實質私人消費-實質政府消費)-總國內投資 (gross domestic investment)，本文依循過去文獻採經常帳佔GDP比例為被解釋變數。. -所得波動度(volatility of GDP growth) 在波動度的部分，本文仿照Fogli and Perri(2016)，以移動平均的方式，將每40期的. 實質國內生產毛額成長率取一標準差，t期的數值表示(t-19,t+20)期成長率的標準差， t+1、t+2期依此類推，得到一標準差序列，將各國當期標準差扣除其他國家同期標準. 差的平均值，即可得到一國的所得相對波動度序列(relative volatility series)。. -平均所得成長率(Average GDP growth) 成長率的計算如同波動度，以移動平均的方式，每40期的實質國內生產毛額成長率取. 一平均值，得到一成長率平均值的序列，t期的數值表示(t-19,t+20)期成長率的平均值，t+1, t+2期依此類推，形成一代表平均所得成長率的序列。. -政府支出波動度(Government consumption volatility) 政府支出波動度為代表政策的控制變數之一，因此變數可能同時影響經常帳餘額及GDP. 波動度，故做為控制變數(Fogli and Perri,2015)。政府支出波動度的計算方法與所得波動度相同：以移動平均的方式，將每40期的實質政府支出成長率取一標準差，t. 期的數值表示(t-19,t+20)期成長率的標準差，t+1、t+2期依此類推，得到一標準差序列，將各國當期標準差扣除其他國家同期標準差的平均值，即可得到一國的政府支出相對波動度序列(relative volatility series)。. -貿易開放程度(Trade openness) 開放程度表示一國政策上的選擇，一國的貨幣政策或財政政策可能同時影響經常帳餘額及 GDP 波動度，因此將貿易開放程度做為政策控制變數之一(Fogli and 7.

(13) Perri,2015)。此變數計算方式為：(出口總額+進口總額)/GDP (Chinn and Prasad,2003)。. -平均通貨膨脹率(Inflation) 通貨膨脹率計算方式為：(當季GDP deflator-上季GDP deflator)/上季GDP deflator，我們仿照Fogli and Perri(2015)採用平均通貨膨脹率，計算方式為以移動平均的方式，每40期的通貨膨脹率取一平均值，得到一代表平均通貨膨脹率的序列，t期的數. 值表示(t-19,t+20)期通貨膨脹率的平均值，t+1, t+2期依此類推，形成一代表平均通貨膨脹率的序列。通貨膨脹率也代表政策變數，一國的貨幣政策或財政政策可能同時. 影響經常帳餘額及GDP波動度(Fogli and Perri,2015)，因此做為控制變數。. -國民總儲蓄佔 GDP 比例(gross national saving/GDP) 根據國民所得會計帳定義，國民總儲蓄的定義為國民所得(GNP)扣除政府消費 (government consumption)與私人消費(private consumption)，此變數以比例表示，故再除以實質國內生產毛額(GDP)，表示為(GNP-C-G)/GDP。. -國內總投蓄佔 GDP 比例(gross domestic investment/GDP) 從國民所得會計帳可得到，國內總投資等於 GDP 扣除政府消費與私人消費後，再扣除經常帳，因經常帳代表國內資金淨流出的價值。換言之，總投資佔 GDP 的比例等於總儲蓄與經常帳的差額，再除以 GDP，表示為{(GNP-C-G)-CA}/GDP。. 8.

(14) 第三章研究方法第一節混合迴歸模型本文依循Fogli and Perri (2015)、Chinn and Prasad (2003)和Brzozowski and Prusty，使用混合迴歸模型(pooled Ordinary Least Squares, pooled OLS)估計亞洲十國1990 至2016的全體樣本資料。Pooled OLS 假設個體在不同時間點沒有顯著的差異，且每個橫斷面資料擁有相同的截距，所以pooled OLS 僅將不同時間點的資料混合進行OLS 迴歸分析。此方法優點為增加估計的樣本數，得到更穩健的結果；缺點則是未考慮到國家. 之間可能存在的異質性，而導致估計上的偏誤，為改善此缺點，本文參考過去文獻加入其他可能影響經常帳的重要變因。本文完整的迴歸式如下：. ,. (3.1). 其中，被解釋變數為經常帳佔GDP比率(CA)，解釋變數則有所得波動度(GDPVO)、平均所得成長率(GDPGR)、政府支出波動度(GOVVO)、通貨膨脹率(INF)、貿易開放程度(OPN)。為各解釋變數之係數，加上截距項和誤差項。i 從1到10，代表10個不同國家，t 則包含從1990第一季至2016第四季。. 9.

(15) 第二節係數預測以上迴歸式中係數正負號的預測如下：. -所得波動度(volatility of GDP growth). 𝛽1 > 0。根據預防性儲蓄理論，不確定性造成儲蓄率提高，反映在經常帳上則為經常帳餘額佔GDP比例(current account/GDP ratio)越大(Fogli and Perri,2015；Chinn and Prasad,2003；Brzozowski and Prusty,2011)。. -平均所得成長率(Average GDP growth) 。過去大多文獻皆以Roldos(1996)的國家發展階段理論解釋所得成長率與經常帳的關係：當一國高成長率表示該國正處於國家階段轉移的過程中，由相對較低的發階段轉移至較高的發展階段，此時需要從國際資金市場借入資金發展國內經濟，隱含經常帳應為赤字或低餘額(Chinn and Prasad,2003、Fogli and Perri,2015)，因此經常帳與所得成長率的關係應為負。. -政府支出波動度(Government consumption volatility). 不明確。以下文獻對政府支出波動度此變數的涵義有不同解釋：Karras(2016)的解釋為，政府支出波動與所得波動同樣表示不確定性，因此根據預防性儲蓄理論，政府支出波動與經常帳餘額應為正相關；但Fogli and Perri(2013)則並未特別說明此變數與經常帳的關係，僅說明此變數用以表示政策上的選擇，對於經常帳及所得波動可能皆有影響，因此做為控制變數之一，Elgin and Kuzubas(2013)亦說明政府支出波動與所得波動為正相關。. 10.

(16) -貿易開放程度(Trade openness) 不明確。根據經濟直覺，貿易開放程度越高可能表示進口值的增加或出口值的增加，兩者對經常帳的影響恰好相反，因此我們難以判斷此變數與經常帳之關係為正或負。 Lane(2003)文中提到因先前文獻證明貿易開放程度與資金淨流入具有正向關係，故推論貿易開放程度與經常帳應為負相關，但我們認為貿易開放程度對經常帳的影響應依國家的不同而有所不同。Fogli and Perri(2013)則並未特別說明貿易開放程度係數對經常帳之影響應為正或負，僅解釋為貿易開放度高的國家透過輸出產品或投資國外企業產生匯兌收入，表示一國有更好的能力去償還外債(Chinn and Prasad,2003)。. -平均通貨膨脹率(Inflation) 不明確。Fogli and Perri(2013)也並未對此變數的正負號多做解釋，僅表示平均通貨膨脹率、貿易開放程度與政府支出波動度此三個變數皆代表貨幣、財政政策，故加入模型當中做為控制變數。根據經濟直覺，通貨膨脹對經濟的影響可能透過各種不同管道或隱含不同含意：通貨膨脹使國內商品相較於國外商品更不具競爭力，然而通貨膨脹也可能隱含一國商品需求在國際市場中需求熱絡，以上兩種涵義對經常帳的作用力恰好為相反，因此我們難以預測此變數與經常帳的關係為正或負。. 11.

(17) 第三章實證結果分析本章進行所得波動度及相關變數與經常帳關聯性的實證分析，而實證結果可分為兩個階段。第一階段，由於本文樣本屬於面版資料(panel data)，我們以混合回歸模型 (pooled Ordinary Least Squares, pooled OLS)進行估計。第二階段中，我們再次以第一階段的變數分別對總國民儲蓄(gross national saving)、總國內投資(gross national investment)進行迴歸估計，此階段與過去文獻相對照，可驗證各變數從何種途徑影響經常帳，以驗證預防性儲蓄理論。第三階段則進行敏感性分析，改變變數的移動平均窗口，以檢視是否因變數的計算方式改變而影響變數與經常帳關係的正負號及顯著性。. 第一節各變數對經常帳之影響首先，我們先以Pooled OLS估計前章節提及五個被解釋變數對經常帳佔GDP比例之影響。考量到所得波動度之係數為本文主要探討的主題，而過去文獻中大多亦支持平均所得成長率為影響經常帳的重要解釋變數，我們依照變數的重要性在四個迴歸模型當中逐步加入五個解釋變數，一方面也可驗證是否因更多解釋變數的加入而改變其他解釋變數的係數及顯著性。. 完整的Pooled OLS 迴歸式表示如下：. .. (3.1). 以上解釋變數為：所得波動度(GDP volatility, 簡寫為 GDPVO)、平均所得成長率. (Average GDP growth,簡寫為 GDPGR)、政府支出波動度(Government consumption volatility, GOVVO)、平均通貨膨脹率(Inflation,簡寫為 INF)及貿易開放程度. 12.

(18) (Trade Openness, 簡寫為 OPN)。得到的結果如表 7。. 表 7 參閱 p31. 首先，由Model 1至Model 4可觀察到，所得波動度與經常帳關係呈99%信賴水準下正顯著，且不因其他解釋變數的加入而改變正負號，此結果與本文前章節所預測相符，所得不確定性高反應在經常帳比例的增加上。平均所得成長率與經常帳的關係為99%信賴水準下負顯著，且也不因變數的加入而改變正負號，此結果也符合前章節所預測，當一國正從相對低度發展的階段轉變為較高的發展階段，通常該國需向國外融資來投資國內建設，隱含高成長率與經常帳的關係為負(Roldos,1996)。而在Model 3中政府支出波動度與經常帳的關係為不顯著，而在前章所述，Karras(2016)解釋政府支出波動為不確定性的另一種衡量方式，因此預測係數應為正，與我們得到結果不符，但其他文獻如Fogli and Perri(2015), Chinn and Prasad(2003)皆未針對政府支出波動的涵義作解釋，因此本文不繼續探討政府支出波動的係數應為正或負，僅依循過去文獻將此變數作為政策控制變數。Model 4中我們加入平均通貨膨脹率與貿易開放程度兩個代表政策的控制變數，兩者在模型中皆未呈現與經常帳有顯著關係，以上結果與Fogli and Perri(2015)、Chinn and. Prasad(2003)的結果大致上呈現一致。. 第二節各變數對總儲蓄、總投資分別之影響我們進一步檢測所得波動度、平均所得成長及政府支出波動、平均通貨膨脹率、貿易開放程度對總儲蓄及總投資的影響，建立的回歸式如下：. , 12. (3.2).

(19) .. (3.3). 以上被解釋變數中SAV表示國民總儲蓄佔GDP比例、INV表示國內總投資佔GDP比例，其餘自變數解釋如前段落。表8為根據(3.2)及(3.3)回歸式估計之結果：. 表 8 參閱 p32. 首先，我們可觀察到所得波動度對總儲蓄及總投資皆呈1%水準正顯著影響，然而對總儲蓄的影響大於總投資，由此可驗證所得波動透過預防性儲蓄的管道影響經常帳。而所得成長率對總儲蓄率及總投資率的關係亦皆呈1%水準正顯著，表示所得成長用於儲蓄及投資，而投資率的增幅高於儲蓄率的增幅使對經常帳的淨效果為負，此結果也正好符合前章節所述，所得成長率高表示該國處於發展中階段，傾向向國外融資發展該國經濟，因此所得成長率高與經常帳為負向關係的假設。政府支出波動、通貨膨脹率、貿易開放程度等變數對於儲蓄率及投資率的影響仍皆為不顯著。本文仿Fogli and Perri(2015)、Karras(2016)採用10年共40季作為移動平均窗口，但過去文獻另有學者取5年作為事件窗口，如Prusty& Brzozowski(2011)，因此在下一段我們改變所得波動度及所得成長率的移動平均窗口，檢測移動平均窗口長短是否影響係數的正負號或顯著性。由於根據以上估計結果，影響經常帳的變數中僅有所得波動與平均所得成長率顯著影響經常帳，因此下一階段的模型中我們僅針對此兩個變數檢視其對經常帳的解釋力。. 14.

(20) 第三節敏感性分析上節我們以40季作為移動平均窗口，本節我們改變移動平均窗口的長度，檢視是否因而使所得波動度及所得成長率對經常帳影響的正負號及顯著性改變，結果如表9。. 表 9 參閱 p33. 首先，以40季及20季所得成長率為移動平均窗口所求得之所得波動度，兩者分別對經常帳皆為正顯著影響，唯有以12季所得成長率計算之所得波動度對經常帳無顯著影響，由此我們可知預防性儲蓄僅適用於解釋長期的現象。在平均所得成長率方面，40季所得成長率的平均值、20季所得成長率的平均值、以及12季所得成長率的平均值，三種序列對經常帳的影響皆為負顯著，但以12季為窗口的模型明顯可見變數的解釋力不如其他兩者。綜合以上，我們發現移動平均窗口為40季或20季並無太大影響，但模型整體的配飾度仍以40季為最高，12季為移動平均窗口的模型的配飾度則明顯不如前兩者。. 第四節與相關文獻之比較如前章節所述，所得波動度及其他變數對經常帳之影響可能因採用樣本不同或其他因素，使估計結果與先前文獻產生差異，以下我們將比較本文估計結果與過去文獻有何異同：. -所得波動度本文估計結果得到所得波動度對經常帳影響的係數為正顯著，此結果與Brzozowski and Prusty(2011)、Fogli and Perri(2015)、Karras(2016)採用OECD國家為樣本之估計結果一致，皆能夠支持預防性儲蓄理論為影響經常帳的重要因素之一。然而，過去研究歐、美經常帳變化的文獻中，較少提到預防性儲蓄理論為影響經常帳的重要因. 15.

(21) 素，如2012年歐盟經常帳研究報告中僅提到，人口較高齡化的國家如德國，經常帳受預防性儲蓄動機所影響。Brzozowski and Prusty(2011)將樣本分為開發中及已開發國家兩種類型，則發現僅有開發中國家樣本中所得不確定性對經常帳具有顯著影響，恰能印證Herwartz and Siedenburg(2007)所言，開發中國家通常較先進國家有更明顯的預防性儲蓄動機此論述。就整體亞洲國家而言，其區域特性兼具高齡化及金融市場相對低度發展等特性(Bernanke, 2007、Jha et al., 2009、Adams and Park, 2009)，我們得到所得波動對經常帳有顯著影響之結果應為合理。. -平均所得成長率過去大多數文獻以Roldos(1996)的國家發展階段理論(the stages of development hypothesis)來解釋所得成長率與經常帳的關係，國家發展階段理論指出當國家處於不同發展階段，其在資金市場中扮演腳色有所不同，經濟成長對經常帳影響也有所不同(Roldos,1996)。高成長率國家(通常為開發中國家)需向國際市場借資金來發展國內經濟，因此國家經濟成長與經常帳關係為負，如Calderon(2002)、Chinn and Prasad(2003)、Zanghieri(2004)、Aristovnik(2008)、Fogli and Perri(2015)、 Calderon(2002)實證所得到之結果；Kahn and Knight(1983)則得到成長率與經常帳呈正相關的結果，其解釋為先進國家在國際資金市場中為資金提供者的腳色，GDP成長率的提升會增加資金淨流出，表示經濟成長與經常帳餘額關係為正向，實證結果如 Kahn and Knight(1983)。本文估計結果中平均所得成長率的係數為負，可見本文之樣本特性較接近國家發展階段理論中所述開發中國家的特性，正如Thanoon and Baharumshah(2012)提到，整體而言亞洲國家與拉丁美洲國家兩組樣本群體在國際資金市場中皆為資金需求者的角色。本文實證第二階段中以各變數解釋總儲蓄率與總投資率，發現所得成長使投資增幅大於儲蓄增幅、經常帳惡化，此結果也符合上述我們以國家發展階段理論解釋經濟成長對經常帳之影響。. 16.

(22) -政府支出波動性過去文獻僅有Fogli and Perri(2015)、Karras(2016)於解釋經常帳的迴歸模型中包含此變數，Fogli and Perri(2015)之估計結果為政府支出波動度與經常帳呈不顯著， Karras(2016)的估計結果則為正顯著。Fogli and Perri(2015)並未對政府支出波動度影響經常帳之管道多加著墨，僅說明以政府支出波動度作為代表政策的控制變數，表示政府支出波動可能與經常帳及所得波動度皆有關聯，因此做為控制變數。 Karras(2016)則解釋為：政府支出波動度與所得波動度同為表示所得不確定性的變數，由於政府支出為GDP的減項，故同樣能夠以預防性儲蓄理論解釋政府支出波動度與經常帳的關係，政府支出波動度與經常帳應呈正相關。而本文估計結果與Fogli and Perri(2015)一致，政府支出波動對經常帳影響為不顯著。. -平均通貨膨脹率過去文獻將通貨膨脹率納入經常帳模型中的有Chinn and Prasad(2003)及Fogli and Perri(2015)，兩者估計平均通貨膨脹率之係數皆呈不顯著，本文結果與文獻一致，然而過去文獻大多並未詳述此變數與經常帳的關係，我們在這部分也不詳細比較平均通貨膨脹率對經常帳的各影響途徑。. -貿易開放程度 Chinn and Prasad(2003)、Fogli and Perri(2015)將貿易開放程度納入經常帳模型當中。其中Fogli and Perri(2015)結果顯示貿易開放程度與經常帳關係為不顯著； Chinn and Prasad(2003)則得到貿易開放程度與經常帳呈負相關的結果，該文獻進一步檢測貿易開放程度分別對儲蓄及投資的影響，發現貿易開放程度與投資呈正顯著相關，與儲蓄則無顯著關係。本文之估計結果與Fogli and Perri(2015)一致，貿易開放程度與經常帳關係為不顯著，我們進一步檢測貿易開放程度與總投資及總儲蓄之關係，結果則顯示貿易開放程度與總投資及總儲蓄皆無顯著影響關係。 17.

(23) 第五節小結綜合以上，雖然過去許多實證整體而言可支持預防性儲蓄對於經常帳具有顯著影響，但實際上對於不同類型的國家而言，所得不確定性是否皆為影響經常帳的重要因素則不得而知。在過去研究歐、美經常帳的文獻中較少提及預防性儲蓄動機，研究新興市場及亞洲國家的文獻中，預防性儲蓄動機則較常被提及，如Thanoon and Baharumshah(2012)。文獻有提及諸多因素可能影響一國的預防性儲蓄動機，例如：生命週期假說(Life Cycle Hypothesis)隱含一國壯年人口與老年人口比例影響該國總人口的預防性儲蓄動機，撫養比越高與預防性儲蓄動機呈正相關(Kim and Lee ,2007、Thanoon and Baharumshah,2012)；Bosworth(1993)指出文化因素為儲蓄率的重要影響因素之一，亞洲國家的文化背景使人民較歐美國家具有儲蓄的習慣；就制度層面而言，金融市場及社會福利較不完善的國家，其預防性儲蓄動機較先進國家更明顯(Bernanke,2007、Caballero et al., 2008)。雖然本文無法涵蓋所有影響經常帳的變因，但從估計結果仍可看出，本文所採用之亞洲國家樣本整體而言恰與國家發展理論中所述開發中國家的特性相似，而近年來亞洲人口確實有撫養比漸增的趨勢 (Adams and Park, 2009)，根據以上國家特性應可推論預防性儲蓄動機對於國家儲蓄及經常帳剩餘應有一定程度的解釋力。. 18.

(24) 第六章結論經常帳的決定因素一直都是經濟學家的熱門研究主題，然而直到近年來兩次金融危機以及Bernanke(2005,2007)探討全球資金剩餘的現象，在此全球經濟劇烈變動的時代下，所得不確定性對全球經濟影響的重要性才逐漸受到重視。本文延續 Bernanke(2005,2007)及其後經濟學家對亞洲國家高經常帳剩餘現象的觀察，實證預防性儲蓄理論是否適用於解釋亞洲國家的高儲蓄率現象。過去不乏探討所得不確定性對經常帳影響的文獻，然而根據國家特性、時空背景的不同，所得不確定對經常帳的解釋力也有所不同。從Bosworth(1993)、Kim and Lee(2007)、Herwartz and Siedenburg(2007)、Bernanke(2007)、Caballero et al.(2008)、Adams and Park(2009)、 Thanoon and Baharumshah(2012)等文獻我們可推論，亞洲國家應較其他歐、美國家具有明顯的預防性儲蓄動機，故以1990年後亞洲國家為樣本，檢測預防性儲蓄動機對經常帳變化的解釋能力。本文依循Fogli and Perri(2015)計算相對所得波動度以及採用pooled OLS方法對亞洲10國進行估計，並加入平均所得成長率、政府支出波動度、平均通貨膨脹率及貿易開放程度做為控制變數。實證結果顯示所得波動度與經常帳的關係呈正顯著關係，其他變數方面，平均所得成長率對經常帳影響存在負顯著關係，政府支出波動度、平均通貨膨脹率、貿易開放程度三個變數與經常帳則無顯著影響關係。我們進一步將經常帳拆解為總儲蓄率與總投資率兩個要素，檢測各變數對總儲蓄率與總投資率分別之影響，此階段與過去文獻相對照，可驗證各變數從何種途徑影響經常帳。此階段估計結果為：所得波動度增加對總儲蓄率與總投資率皆有正顯著影響，但總儲蓄率的增幅大於總投資率增幅；平均所得成長率的提升使總投資率的增幅大於總儲蓄率的增幅；其他三個變數對儲蓄率及投資率仍無顯著影響關係。雖然本文模型中未能涵蓋更多可能影響預防性儲蓄的變數，如人口統計變數，但就整體估計結果而言，我們發現估計結果較近似於Roldos(1996)的國家發展階段理論中. 19.

(25) 所述開發中國家的特質，此外，亞洲國家近年來有人口撫養比上升之趨勢。從以上實證結果及觀察當中，我們認為預防性儲蓄理論應可用來解釋近年來亞洲高儲蓄率的現象。最後，由於本文採用之亞洲國家當中包含日本、韓國等發展程度較高的國家以及印尼、菲律賓等相對發展程度較低的國家，為提升研究的準確度，我們原可以將樣本再進行分組。然而，因本文所採用之資料樣本數少，若再加以分組可能會產生樣本偏誤的問題，影響實證結果的準確性，且配合本文之主題與整體亞洲區域經濟探討相關，因此本文並未再將樣本加以分組。未來研究可考慮依據國家特性做更精確的分組，並加入更多變數於模型當中，更全面的探討經常帳的影響因素。. 20.

(26) 參考文獻 Adams, Charles and Donghyun Park, (2009), “Causes and Consequences of Global Imbalances: Perspective from Developing Asia,” ADB Economics Working Paper Series, No. 157 Aiyagari, S. Rao, (1994), “Uninsured Idiosyncratic Risk Aggregate Saving,” Quarterly Journal of Economics, 109, 659-684 Aristovnik, Aleksander, (2008), “Short-term determinants of current account deficits: evidence from Eastern Europe and the former Soviet Union,” Eastern European Economics 46, 24–42 Bosworth, Barry P., (1993), “Saving and Investment in Global Economy,” The Brookings Institution, Washington, DC. Bernanke, Ben S., (2005), “The global saving glut and the U.S. current account deficit,” Federal Reserve Board, Sandridge Lecture Bernanke, Ben S., (2007), “Global Imbalances: Recent Developments and Prospects,” Federal Reserve Board, Bundesbank Lecture Broer, Tobias, (2012), “Domestic or Global Imbalances? Rising income risk and the fall in the US current account,” Working paper, IIES Stockholm Brzozowski, Michał and Sadananda Prusty, (2011) “Impact of GDP volatility on current account balances,” Working Papers 2011-02, Faculty of Economic Sciences, University of Warsaw Caballero, Ricardo J., (1990), “Consumption puzzles and precautionary savings,” Journal of Monetary Economics, 25, 113-136 Caballero, Ricardo J. et al., (2008), “An Equilibrium Model of “Global Imbalances” and Low Interest Rates,” American Economic Review, 98(1),358–393. Chinn, Menzie D. Chinn and Eswar S. Prasad, (2003), “Medium-term determinants of 21.

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(28) from a Panel of OECD Countries,” International Economic Journal, 30, 322-333 Kim, Soyoung and Jong-Wha Lee, (2007), “Demographic Changes, Saving, and Current Account in East Asia.” Asian Economic Papers, 6(2), 22–53 King, Mervyn, (1986), ‘‘Capital Market ‘‘Imperfection’’ and the Consumption Function,’’ Scandinavian Journal of Economics, 88, 59-83 Lane, Philip R., (2003), “Business Cycles and Macroeconomic Policy in Emerging Market Economies,” Trinity Economics Papers 20032, Trinity College Dublin, Department of Economics Leland, Hayne E., (1968), “Saving and uncertainty: the precautionary demand for saving,” Quarterly Journal of Economics, 82, 465-473. M.A.M., Thanoon and Baharumshah Ahmad Z., (2012), “Comparing Savings Behavior in Asia and Latin America: The Role of Capital Inflows and Economic Growth,” The journal of developing areas, 46(1), 113-131 Obstfeld, Maurice and Kenneth Rogoff, (1996), “Foundations of international macroeconomics,” Cambridge, MA: MIT Press Roldos, Jorge, (1996), “Human capital, borrowing constraints, and the stages of the balance of payments,” Manuscript, IMF Romer, David H., (2006), “Advanced Macroeconomics,” McGraw-Hill, Irwin, New York Sachs, Jeffrey D., (1981), “The Current Account and Macroeconomics Adjustment in the 1970s, ’’ Brookings Papers on Economic Activity, 1, 201-282 Sachs, Jeffrey D., (1982), “The Current Account in the Macroeconomic Adjustment Process,” Scandinavian Journal of Economics, 84(2), 147-159 Sandmo, Agnaro, (1970), “The Effect of Uncertainty on Saving Decisions” The Review of Economic Studies, 37(3), 354-360 Treager, Christian P., (2014), “Why uncertainty matters: discounting under intertemporal 23.

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(30) 表 1：變數文獻結果統整. 變數 GDP volatility. 文獻. 結果. Ghosh、Ostry(1997)、Brzozowski and Prusty(2011)、Fogli and Perri(2015)、. 正向. Karras(2016) Average GDP growth. Calderon(2002)；Chinn and Prasad(2003)； Zanghieri(2004)；Aristovnik(2008)；Fogli and. 負向. Perri(2015) 正向. Government volatility. Fogli and Perri(2015)；Karras(2016)；. Inflation. Fogli and Perri(2015). 不顯著. Trade. Fogli and Perri(2015)；Chinn and. 不顯著. openness. Prasad(2003). Brzozowski and Prusty(2011). 25.

(31) 表 2：各國所得波動度敘述統計量. 國家. 期望值. 標準差. 最大值. 最小值. 樣本數. 日本. 2.09%. 2.77%. 1.28%. 0.58%. 69. 韓國. 3.70%. 4.88%. 2.09%. 1.17%. 64. 中國. 2.04%. 132.15%. 62.90%. 19.34%. 103. 香港. 4.16%. 4.76%. 3.47%. 0.40%. 47. 台灣. 3.63%. 5.04%. 1.58%. 1.04%. 69. 新加坡. 4.92%. 5.95%. 4.04%. 0.46%. 63. 菲律賓. 2.03%. 2.55%. 1.44%. 0.22%. 51. 馬來西亞. 3.53%. 5.03%. 2.87%. 0.76%. 36. 印尼. 2.91%. 6.59%. 0.64%. 2.57%. 54. 泰國. 3.88%. 5.31%. 1.99%. 0.89%. 53. 26.

(32) 表 3：各國經常帳餘額敘述統計量. 國家. 期望值. 標準差. 最大值. 最小值. 樣本數. 日本. 7.16%. 13.60%. -2.80%. 3.20%. 84. 韓國. 1.61%. 14.27%. -5.53%. 3.55%. 64. 中國. 6.46%. 16.63%. -0.44%. 3.78%. 102. 香港. 9.55%. 20.76%. 0.44%. 5.08%. 47. 台灣. 6.43%. 16.63%. -0.44%. 3.77%. 108. 新加坡. 18.18%. 32.21%. 5.65%. 5.48%. 63. 菲律賓. -0.21%. 8.75%. -8.82%. 4.13%. 51. 馬來西亞. 13.17%. 19.65%. 5.72%. 3.81%. 36. 印尼. 2.21%. 6.34%. -3.14%. 2.04%. 54. 泰國. 8.73%. 45.71%. -32.10%. 13.42%. 64. 27.

(33) 表 4：各國總儲蓄率敘述統計量. 國家. 期望值. 標準差. 最大值. 最小值. 樣本數. 日本. 26.08%. 32.15%. 20.16%. 3.48%. 92. 韓國. 35.61%. 40.35%. 30.87%. 2.17%. 108. 香港. 25.79%. 36.53%. 17.54%. 4.76%. 103. 台灣. 25.16%. 5.13%. 36.54%. 14.83%. 101. 新加坡. 49.62%. 59.32%. 36.78%. 5.32%. 103. 菲律賓. 23.91%. 1.92%. 28.05%. 20.59%. 106. 馬來西亞. 40.56%. 48.20%. 31.43%. 4.68%. 63. 印尼. 43.51%. 56.05%. 35.37%. 4.03%. 91. 泰國. 32.49%. 37.46%. 27.16%. 2.88%. 88. 28.

(34) 表 5：各國總投資率敘述統計量. 國家. 期望值. 標準差. 最大值. 最小值. 樣本數. 日本. 18.42%. 28.03%. 11.27%. 3.85%. 84. 韓國. 33.41%. 41.88%. 26.09%. 3.77%. 64. 香港. 18.62%. 28.36%. 12.30%. 3.88%. 47. 台灣. 18.87%. 4.93%. 30.97%. 7.63%. 101. 新加坡. 30.20%. 40.48%. 14.07%. 6.03%. 63. 菲律賓. 21.05%. 2.55%. 26.88%. 15.66%. 104. 馬來西亞. 29.19%. 39.12%. 19.22%. 4.59%. 36. 印尼. 38.59%. 45.23%. 31.74%. 3.85%. 48. 泰國. 21.45%. 61.04%. -13.12%. 12.37%. 48. 29.

(35) 表 6：各變數間的相關係數表. GDP volatility. Average. Government. GDP growth. volatility. Inflation. GDP volatility. 1.000. Average GDP growth. -0.461. 1.000. Government cons. vol.. -0.724. 0.806. 1.000. Inflation. -0.491. 0.641. 0.697. 1.000. Trade openness. -0.556. 0.430. 0.739. 0.219. 30. Trade openness. 1.000.

(36) 表 7：經常帳迴歸模型估計結果此表為經常帳佔比例(current account/GDP ratio)對解釋變數的估計結果。完整回歸式為：. 自變數包含所得波動度(GDP volatility, 簡寫為GDPVO)、平均所得成長率(Average. GDP growth,簡寫為GDPGR)、政府支出波動度(Government consumption volatility, GOVVO)、平均通貨膨脹率(Inflation,簡寫為INF)、貿易開放程度 (Trade Openness, 簡寫為OPN) 應變數：經常帳佔 GDP 比例自變數 Constant GDP vol.. Model 1. Model 2. Modal 3. Model 4. 0.095**. 0.071**. 0.076**. 0.058*. (0.009). (0.007). (0.018). (0.027). 2.986** (0.282). 1.242** (0.360). 1.264** (0.368). 1.406** (0.400). -1.888**. -1.861**. -2.176**. (0.190). (0.208). (0.383). -2.538 (7.892). 2.859 (9.888). GDP gro. Government cons. vol. Inflation. -0.352 (0.401). Trade openness. 0.019 (0.022). N. 458. 458. 458. 458. 42.21%. 56.69%. 69.29%. 71.33%. 註：1. 括號內為標準誤 2. *、**分別表示達到5%、1% 顯著水準. 31.

(37) 表 8：總儲蓄率、總投資率回歸模型估計結果此表為總國民儲蓄率(gross national saving/GDP)和總國內投資率(gross domestic investment/GDP)對解釋變數的估計結果。完整回歸式分別為：. 自變數包含所得波動度(GDP volatility, 簡寫為GDPVO)、平均所得成長率(Average. GDP growth,簡寫為GDPGR)、政府支出波動度(Government consumption volatility, GOVVO)、平均通貨膨脹率(Inflation,簡寫為INF)、貿易開放程度 (Trade Openness, 簡寫為OPN). 應變數自變數. 總儲蓄率. 總投資率. Constant. 0.269** (0.014). 0.212** (0.027). 2.998**. 1.592**. (0.397). (0.200). GDP gro.. 2.393** (0.191). 4.569** (0.379). Government cons. vol.. 6.206 (4.941). 3.347 (9.804). Inflation. 0.114 (0.200). 0.466 (0.397). -0.015. -0.034. (0.011). (0.022). 458. 458. 90.22%. 87.84%. GDP vol.. Trade openness N. 註：1. 括號內為標準誤 2. *、**分別表示達到5%、1% 顯著水準. 32.

(38) 表 9：敏感性分析此表為分別以40季、20季、12季為移動窗口計算所得波動度與所得成長率，與經常帳比例跑回歸的結果。完整回. ,自變數包含所得波動度(GDP volatility,簡寫為GDPVO)及平. 歸式為：. 均所得成長率(Average GDP growth,簡寫為GDPGR) 應變數：經常帳佔 GDP 比例 GDP vol. (40Q). 2.986** (0.282). GDP gro. (40Q). 1.242** (0.360) -1.888** (0.190). GDP vol. (20Q). 1.595** (0.290). GDP gro. (20Q). 1.398** (0.302) -2.722* (1.329). GDP vol. (12Q). 0.349 (0.258). GDP gro. (12Q) N. 0.043 (0.206) -0.765* (0.314). 458. 458. 458. 458. 458. 458. 42.21%. 56.69%. 36.22%. 40.01%. 16.67%. 20.04%. 註：1. Q表示季，40Q表示以40季為移動平均窗口，依此類推 2.括號內為標準誤 3. *、**分別表示達到5%、1% 顯著水準 33.

(39) 表 10：1997 金融危機前與後對經常帳變化之影響此表為將表7估計模型加入代表1997金融危機之虛擬變數之估計結果。當虛擬變數 𝐷𝑖 = 1時，表示資料為1997Q3金融危機發生後，𝐷𝑖 = 0則表示為1997Q3金融危機發生前。完整迴歸式如下： 𝐶𝐴𝑖,𝑡 = 𝛼𝑖,𝑡 + 𝛽1 𝐺𝐷𝑃𝑉𝑂𝑖,𝑡 + 𝛽2 𝐺𝐷𝑃𝐺𝑅𝑖,𝑡 + 𝛽3 𝐺𝑂𝑉𝑉𝑂𝑖,𝑡 + 𝛽4 𝐼𝑁𝐹𝑖,𝑡 +𝛽5 𝑂𝑃𝑁𝑖,𝑡 + 𝛽6 𝐷𝑖 𝑢𝑖,𝑡 + 𝑢𝑖,𝑡 由以下估計結果可見，2008金融風暴前與後對經常帳之變化有顯著影響。應變數：經常帳佔 GDP 比例自變數. Model 1. Model 2. Modal 3. Model 4. Constant. 0.095** (0.009). 0.071** (0.007). 0.076** (0.018). 0.036 (0.025). GDP vol.. 2.986** (0.282). 1.242** (0.360). 1.264** (0.368). 0.954* (0.375). -1.888** (0.190). -1.861** (0.208). -1.423** (0.379). -2.538 (7.892). 2.794** (9.002). GDP gro. Government cons. vol. Inflation. 0487 (0.371). Trade openness. -0.036 (0.023). 𝐷𝑖. 0.043** (0.009). N. 458. 458. 458. 458. 42.21%. 56.69%. 69.29%. 71.33%. 註：1. 括號內為標準誤 2. *、**分別表示達到5%、1% 顯著水準. 34.

(40) 表 11：2008 金融風暴前與後對經常帳變化之影響此表為將表7估計模型加入代表1997金融危機之虛擬變數之估計結果。當虛擬變數 𝐷𝑖 = 1時，表示資料為2008Q3金融危機發生後，𝐷𝑖 = 0則表示為2008Q3金融危機發生前。完整迴歸式如下： 𝐶𝐴𝑖,𝑡 = 𝛼𝑖,𝑡 + 𝛽1 𝐺𝐷𝑃𝑉𝑂𝑖,𝑡 + 𝛽2 𝐺𝐷𝑃𝐺𝑅𝑖,𝑡 + 𝛽3 𝐺𝑂𝑉𝑉𝑂𝑖,𝑡 + 𝛽4 𝐼𝑁𝐹𝑖,𝑡 +𝛽5 𝑂𝑃𝑁𝑖,𝑡 + 𝛽6 𝐷𝑖 𝑢𝑖,𝑡 + 𝑢𝑖,𝑡 由以下估計結果可見，2008金融風暴前與後對經常帳之變化並無顯著影響。. 應變數：經常帳佔 GDP 比例自變數. Model 1. Model 2. Modal 3. Model 4. Constant. 0.095** (0.009). 0.071** (0.007). 0.076** (0.018). 0.059* (0.027). GDP vol.. 2.986** (0.282). 1.242** (0.360). 1.264** (0.368). 1.449** (0.409). -1.888** (0.190). -1.861** (0.208). -2.227** (0.395). -2.538 (7.892). 2.171 (9.997). GDP gro. Government cons. vol. Inflation. 0.100 (0.411). Trade openness. 0.024 (0.024). 𝐷𝑖. -0.005 (0.010). N. 458. 458. 458. 458. 42.21%. 56.69%. 69.29%. 71.33%. 註：1. 括號內為標準誤 2. *、**分別表示達到5%、1% 顯著水準. 35.

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