台灣出口量價變動之分析 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學經濟研究所碩士學位論文. 政治大立台灣出口量價變動之分析 ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 指導教授：朱美麗研究生：謝孟錡. i n U. v. 博士撰. 中華民國一Ｏ三年七月.

(2) 摘要為了探討匯率與國外所得對台灣出口價格與出口數量的影響，本文利用台灣與主要貿易對手國的月資料，以單根檢定檢視資料的穩定性，並依照共整合分析判定是否存在共整合關係，然後使用SVAR模型或VECM，觀察匯率、國外變數以及出口價量之間內生關係。實證結果發現：匯率對出口價格與數量，在長短期都有顯著的效果；國外所得與國外生產成本對台灣的出口價格與數量的影響，短期不顯著，但長期根據與台灣的貿易對象不同，而有不同的結果：中國為台灣的第一大出口國，其產出對台灣生產成本與出口量的影響比其他國家影響顯著；日本為台灣第一大進口國，其生產成本對台灣生產成本、出口價格以及出口量影響大且持久；韓國與台灣產品屬於競爭關係，其生產成本與台灣出口量有關係，當韓國生產成本增加使台灣相同產品相對便宜，而使台灣出口量增加，但效果於一年後遞減。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. 關鍵字：出口量、出口價格、結構式向量自我迴歸(SVAR)模型、向量誤差修正模型(VECM). n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v.

(3) 目錄第一章. 緒論 ................................................................................................... 1. 第一節研究動機與目的 ...................................................................................... 1 第二節本文架構 .................................................................................................. 2 第二章. 文獻回顧 ........................................................................................... 3. 第一節出口量相關之文獻 .................................................................................. 3 第二節出口價格相關之文獻 .............................................................................. 5 第三章. 實證方法與實證模型 ......................................................................... 7. 實證方法............................................................................................ 7 第一節一、序列穩定與落後期.............................................................................. 7 二、向量自我迴歸模型............................................................................ 10 三、結構式向量自我迴歸模型................................................................ 11 四、向量誤差修正模型............................................................................ 13 五、衝擊反應函數.................................................................................... 14 六、預測誤差的變異數分解.................................................................... 14 第二節變數說明與實證模型 ............................................................................ 15 一、變數說明與資料來源.......................................................................... 15 二、實證模型.............................................................................................. 17. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. sit. y. Nat. n. al. er. 實證分析與結果 ...............................................................................21. io. 第四章. i n U. v. 第一節台灣主要貿易對手國...................................................................... 21 一、單根檢定............................................................................................ 21 二、最適落後期........................................................................................ 22 三、共整合檢定........................................................................................ 23 四、同期結構參數之估計........................................................................ 24 五、衝擊反應分析.................................................................................... 25 六、預測誤差的變異數分解.................................................................... 28 第二節日本與台灣貿易關係 ............................................................................ 30. Ch. engchi. 一、單根檢定............................................................................................ 31 二、最適落後期........................................................................................ 31 三、共整合檢定........................................................................................ 32 四、同期結構參數之估計........................................................................ 33 五、衝擊反應分析.................................................................................... 34 六、預測誤差的變異數分解.................................................................... 37 第三節韓國與台灣貿易關係 ............................................................................ 39 I.

(4) 一、單根檢定............................................................................................ 40 二、最適落後期........................................................................................ 40 三、共整合檢定........................................................................................ 41 四、同期結構參數之估計........................................................................ 42 五、衝擊反應分析.................................................................................... 43 六、預測誤差的變異數分解.................................................................... 46 第四節中國與台灣貿易關係 ............................................................................ 48 一、單根檢定............................................................................................ 49 二、最適落後期........................................................................................ 49 三、共整合檢定........................................................................................ 50 四、向量誤差修正模型............................................................................ 50 五、衝擊反應分析.................................................................................... 52 六、預測誤差的變異數分解.................................................................... 54 第五章. 政治大. 結論與建議 .......................................................................................56. 立. 參考文獻 .............................................................................................................58. ‧. ‧ 國. 學. 附錄 ....................................................................................................................60. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. II. i n U. v.

(5) 〔表次〕表1-1 出口占GDP比重的年平均值 ............................................................................ 1 表3-1 變數資料來源 .................................................................................................. 15 表4-1-1 生產成本與產出之加權權重 ....................................................................... 21 表4-1-2 ADF單根檢定 ................................................................................................ 21 表4-1-4 Johansen共整合檢定結果 ............................................................................. 23 表4-1-5 Johansen 矩陣檢定與最大特性根檢定 ....................................................... 23 表4-1-6 SVAR同期結構參數之估計 ......................................................................... 24 表4-1-7 國內生產成本之預測誤差的變異數分解 ................................................... 28 表4-1-8 出口價格之預測誤差的變異數分解 ........................................................... 28 表4-1-9 出口量之預測誤差的變異數分解 ............................................................... 29 表4-2-1 ADF單根檢定_日本 ...................................................................................... 31 表4-2-2 VAR模型最適落後期判定_日本 ................................................................. 31. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. 表4-2-3 Johansen共整合檢定結果_日本 ................................................................... 32 表4-2-4 Johansen矩陣檢定與最大特性根檢定_日本 ............................................... 32 表4-2-5 SVAR同期結構參數之估計_日本 ............................................................... 33 表4-2-6 國內生產成本之預測誤差的變異數分解_日本 ......................................... 37 表4-2-7 出口價格之預測誤差的變異數分解_日本 ................................................. 37 表4-2-8 出口量之預測誤差的變異數分解_日本 ..................................................... 38 表4-3-1 ADF單根檢定_韓國 ...................................................................................... 40. sit. y. Nat. n. al. er. io. 表4-3-2 VAR模型最適落後期判定_韓國 ................................................................. 40 表4-3-3 Johansen共整合檢定結果_韓國 ................................................................... 41 表4-3-4 Johansen矩陣檢定與最大特性根檢定_韓國 ............................................... 41 表4-3-5 SVAR模型同期結構參數之估計_韓國 ....................................................... 42 表4-3-6 國內生產成本之預測誤差的變異數分解_韓國 ......................................... 46 表4-3-7 出口價格之預測誤差的變異數分解_韓國 ................................................. 46 表4-3-8 出口量之預測誤差的變異數分解_韓國 ..................................................... 47 表4-4-1 ADF單根檢定_中國 ...................................................................................... 49 表4-4-2 VAR模型最適落後期數_中國 ..................................................................... 49 表4-4-3 Johansen共整合檢定結果_中國 ................................................................... 50. Ch. engchi. i n U. v. 表4-4-4 Johansen矩陣檢定與最大特性根檢定_中國 ............................................... 50 表4-4-5 VECM下國內生產成本之預測誤差的變異數分解_中國 .......................... 54 表4-4-6 VECM下出口價格之預測誤差的變異數分解_中國 .................................. 55 表4-4-7 VECM下出口量之預測誤差的變異數分解_中國 ...................................... 55. III.

(6) 〔圖次〕圖3-1 各變數時間序列走勢 ...................................................................................... 16 圖4-1-1 國內變數對一個標準差的匯率上升衝擊之反應 ....................................... 25 圖4-1-2 國內變數對一個標準差的國外產出上升衝擊之反應 ............................... 26 圖4-1-3 國內變數對一個標準差的國外生產成本上升衝擊之反應 ....................... 27 圖4-2-1 台灣對日本進出口變化 ............................................................................... 30 圖4-2-2 國內變數對一個標準差的匯率上升衝擊之反應_日本 ............................. 34 圖4-2-3 國內變數對一個標準差的國外產出上升衝擊之反應_日本 ..................... 35 圖4-2-4 國內變數對一個標準差的國外生產成本上升衝擊之反應_日本 ............. 36 圖4-3-1 圖4-3-2 圖4-3-3 圖4-3-4. 台灣對韓國進出口變化 ............................................................................... 39 國內變數對一個標準差的匯率上升衝擊之反應_韓國 ............................. 43 國內變數對一個標準差的國外產出上升衝擊之反應_韓國 ..................... 44. 政治大國內變數對一個標準差的國外生產成本上升衝擊之反應_韓國 ............. 45 立圖4-4-1 台灣對中國進出口變化 ............................................................................... 48 ‧. ‧ 國. 學. 圖4-4-2 VECM下國內變數對一個標準差的匯率上升衝擊之反應 ..................... 52 圖4-4-3 VECM下國內變數對一個標準差的中國產出上升衝擊之反應 ............. 53 圖4-4-4 VECM下國內變數對一個標準差的中國生產成本上升衝擊之反應 ..... 54. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. IV. i n U. v.

(7) 第一章緒論隨著全世界經濟體系不斷地擴展和進步，近年國際間貿易往來越來越密切，使得全球化日益加深，加上台灣為高度依賴進出口貿易的國家，國際貿易為經濟成長主要動能，國內常有文獻研究影響進出口的變數與政策，本文欲討論國內外經濟因素對出口價量之影響。影響出口的因素很多，例如：匯率、國外所得、本國出口財價格、國外進口替代財價格等，其中匯率的變動扮演重要的角色，因為匯率變動會直接影響出口的數量或廠商出口的定價，影響廠商的利潤與國外競爭力，進而影響國內的經濟成長。本章將介紹本文研究動機與目的，並說明研究架構。. 第一節研究動機與目的. 政治大日前台積電董事長張忠謀曾說新台幣貶值幅度不如韓圓的貶值，提出新台立幣貶值對出口業的重要性。央行總裁彭淮南則提出影響出口的因素很多，並不 ‧. ‧ 國. 學. 是只有匯率，雖然有的廠商靠著新台幣貶值，使得產品在國外有價格競爭力，增加出口量，但是若台幣升值，則會喪失此競爭力；有的廠商靠生產力提升，致力研發、創造產品的附加價值，以增加出口價值，獲得利潤。. sit. y. Nat. 台灣為一小型開放經濟體系(small open economy)，國內經濟活動與國外經濟情勢的關連性十分密切，且出口一向是台灣經濟成長的主要動能，表1-1為台. n. al. er. io. 灣出口占GDP比重的年平均值，1981年代約為52%，近幾年來出口占GDP比重的均值為71%，Darrat et al. (2000) 指出口導向的政策為台灣經濟快速成長的重要關鍵。根據國際金融理論，一般而言，貨幣貶值對於出口導向國家利於其出口產品在國際上的價格競爭力;國外所得水準改變，將改變其進口數量，進而影響本國出口量。鑑於出口對台灣經濟發展之重要性，本文擬探討匯率的變動，即本國貨幣的升貶值、實質所得會如何帶動出口量和價格的變動。. Ch. engchi. i n U. v. 表1-1 出口占GDP比重的年平均值 1981-1985 平均. 1986-1990 平均. 1991-1995 平均. 1996-2000 平均. 2001-2005 平均. 2006-2012 平均. 52%. 52%. 44%. 48%. 56%. 71%. 資料來源:行政院主計總處. 匯率與出口量的關係，已有許多文獻探討，如Bahmani-Oskooee (1991) 、 Nachane and Ranade (1998)，觀察到名目與實質匯率對出口量有重要的影響。國內研究常把匯率與匯率波動一起討論，蕭文宗、陳乙銘(1998)依產業別分析， 1.

(8) 發現通貨貶值、國外的生產指數上升會增加出口；方文碩、賴奕豪(2001)發現通貨貶值雖會增加出口量，但效果不大。另外，國外所得及相對物價也是影響出口量的因素，Asseery and Peel (1991)、Baak (2008)、Bahmani-Oskooee and Kara (2008)等，使用誤差修正模型(Error Correction Model，簡稱ECM)或向量誤差修正模型(Vector Error Correction Model，簡稱VECM)檢測國外所得對出口量的影響，皆顯示國外所得增加皆會使出口量增加。柯勝揮、江朝宗(2011) 採用向量自我迴歸（Vector Autoregressive，簡稱VAR）模型，研究匯率、實質所得及相對價格與台灣出口量之關係。實證結果顯示實質所得與出口量成同向變動關係，匯率對出口量的影響不顯著。匯率與出口物價的關係， Krugman(1987)提出因為現實世界中大多為不完全競爭的市場結構，造成匯率不完全轉嫁。Kim(2007) 使用結構式向量自我迴歸（structural vector autoregressive，簡稱SVAR）模型，探討匯率與出口價格的轉嫁關係。吳中書與許良華 (1996)從成本加碼模型，建立一個VECM，研究台灣九大出口產業的匯率、中間投入成本以及出口價格之間的關係，實證結果為台灣匯率不完全轉嫁。劉宗欣與張銘仁 (2000) 從成本加成定價法建立台灣廠. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 商之出口價格方程式，探討台灣進出口價格的長短期匯率轉嫁幅度。. ‧. 匯率、出口量與出口價互相有關連，然而回顧國內外相關文獻，多只考慮匯率對出口量或出口價單一變數的影響，鮮少有同時考量出口價量的文章，如國內文獻在探討匯率與出口物價的關係時，多以廠商角度檢視匯率變動轉嫁至出口物價的程度，並沒有進一步討論是否影響出口量。本文擬建構一個同時考. sit. y. Nat. n. al. er. io. 慮出口量與出口價的模型，探討匯率、國外所得、國內外生產成本、出口價格以及出口數量之間的關係。. Ch. engchi. i n U. v. 不同於以往，國內相關研究多採用縮減式(reduced-form)VAR模型1，本研究擬採用SVAR模型，藉由SVAR認定條件，限制各變數間同期的影響，亦可以考量變數間內生的關係，進而根據所估計模型的實證結果，討論經濟意涵與政策涵意。. 第二節本文架構本文內容共分為五章，第一章為緒論，主要說明本文研究動機與研究目的並說明研究架構。第二章為相關文獻回顧。第三章介紹實證方法與實證模型，並說明資料來源，本文分析的內容包括台灣與主要貿易對手國、台灣與日本、台灣與韓國以及台灣與中國間的資料關係。第四章將分別對主要貿易對手國、日本、韓國以及中國的相關實證結果做探討。第五章則為本文的結論。 1. 如柯勝揮、江朝宗(2011)。 2.

(9) 第二章. 文獻回顧. 自1974 年，布列敦森林體系(Bretton Woods System) 瓦解，世界各國逐漸改採浮動匯率體制，在匯率大幅波動的情況下，許多學者開始討論匯率對總體經濟的影響，其中匯率與進出口貿易之相關性更是重要的研究議題。本章將介紹匯率、其他經濟變數與出口量之關係，以及匯率與出口價格之關係的相關文獻。. 第一節出口量相關之文獻 Bahmani-Oskooee (1991)觀察阿根廷、巴哈馬、孟加拉、希臘、印度、南韓、菲律賓以及泰國等，八個較低度的開發中國家1973年到1988年間的季資料，藉由Engle-Granger兩階段的共整合檢定方法，對各國的實質有效匯率與貿易餘額進行共整合檢定，研究結果顯示，在大多數的低度開發中國家中，本國. 立. 政治大. 通貨貶值是可以使出口量與收入增加，改善其貿易收支。. ‧ 國. 學. ‧. Nachane and Ranade (1998)使用VAR模型及Johansen多變量共整合法，估計印度與澳洲、加拿大、法國、德國、日本、紐西蘭、英國以及美國，1979年至 1991年長期進出口貿易的關係，研究結果顯示，名目與實質匯率對進出口貿易量皆有顯著的影響，其中貨幣貶值使國際收支呈現J曲線 (J-curve)的走勢，表示貨幣貶值初期，貿易收支狀況會比原先惡化，出現進口增加，出口減少的現. sit. y. Nat. n. al. er. io. 象，長期貨幣貶值，使出口增加進口減少，而改善貿易收支。. Ch. i n U. v. 國內研究常把匯率與匯率波動一起討論，其中蕭文宗、陳乙銘(1998)採用中華民國商品分類標準二分位將出口商品分類，分析匯率及其波動對我國出口產業的影響，觀察1984 年至1990 年台灣與法國、德國、美國、加拿大、英國、日本之出口值。研究結果顯示，通貨貶值、國外的生產指數上升會增加台灣出口。. engchi. 方文碩、賴奕豪(2001) 使用單變量及雙變量GARCH與自我迴歸落遲分配 (Autoregressive Distributed Lag，簡稱ADL)出口模型，探討1989年1月至1999年9 月匯率變動、匯率風險對台灣出口貿易的衝擊，實證結果顯示，通貨貶值雖會增加出口量，但較不顯著，表示通貨貶值對台灣出口量的增減影響不大。除匯率之外，實質所得、相對價格等其他經濟變數也會影響國內進出口量變動，進而影響國際貿易。Krugman (1989)採用1971年至1986年，澳洲、比利時、加拿大、德國、英國、義大利、日本、法國、瑞典、瑞士、丹麥、荷蘭以. 3.

(10) 及美國等工業國家，實證結果顯示，經濟成長速度不同國家的出口量，受實質匯率與國外實質所得的影響不同。例如：美國的經濟成長速度相對小，其出口量受國外所得的影響較其他國家小；日本的經濟成長速度相對大，其出口量受國外所得的影響相對其他國家大。 Asseery and Peel (1991)以Gotur (1985)長期出口函數模型，研究外國所得、匯率波動及相對價格對美國、英國、德國、日本、法國五大工業國家出口量的影響，研究結果顯示，在Engle-Granger兩階段估計法和誤差修正模型中，國外所得、匯率波動以及相對價格都顯著影響出口量，而除英國之外，其餘四個國家的國外所得、匯率波動以及相對價格增加皆會使其出口量增加。 Baak (2008)採用ECM來檢測中國和美國雙邊實質匯率變動以及實質所得對貿易量的影響，研究結果顯示，實質匯率變動對中國出口至美國有顯著負向影響，但對美國出口至中國之出口量沒有顯著影響。另外，實質所得對出口量影響為正相關且高於匯率波動對出口量的影響。. 立. 政治大. ‧ 國. 學. Bahmani-Oskooee and Kara (2008)使用Johansen共整合檢定與ECM，觀測. n. al. er. io. sit. y. Nat. 增加。. ‧. 1973年第一季至2002年第四季，哥倫比亞、希臘、香港、匈牙利、以色列、韓國、巴基斯坦、菲律賓、波蘭、新加坡、南非以及土耳其等12個發展中國家，匯率、國外所得對出口量的影響，研究結果顯示，國外所得增加會使各國的出口量增加；但匯率變動因不同的國家變數有不同的結果，哥倫比亞的貨幣貶值反而會減少其出口量，但效果不顯著，其餘11個國家的貨幣貶值皆使其出口量. Ch. i n U. v. 國內文獻中，方文碩等 (2005) 探討1981年至2004年，國外所得、匯率以及匯率波動對台灣出口的衝擊。文中以香港、美國、中國、日本、新加坡、韓國、荷蘭、馬來西亞、英國、菲律賓、加拿大以及義大利等，台灣13個主要貿易國，計算台灣出口加權有效匯率。實證結果顯示，國外所得正向顯著影響出口收益，而通貨貶值影響出口的效果小，故匯率不是促進出口的有效工具。. engchi. 柯勝揮、江朝宗(2011) 採用VAR模型，研究匯率、實質所得及相對價格與台灣出口量之關係。研究結果顯示，美國實質所得增加使台灣對美國出口值顯著增加；台灣實質所得增加顯著影響台灣對日本進口值增加。. 4.

(11) 第二節出口價格相關之文獻在傳統的競爭市場架構中，其他條件不變下，廠商為價格接受者(price taker)，匯率變動會完全轉嫁並反應到出口價格上，但現實生活中匯率並不完全轉嫁至出口價格。Krugman (1987) 觀察到匯率轉嫁不完全現象起因於不完全競爭市場型態。不完全競爭的廠商採成本加成(markup)訂價，當匯率變動時，廠商為了保障產品在目的地市場的價格穩定，以維持產品的競爭性或市場佔有率而採取不同加成比率。 Kim (2007)分析匯率對韓國出口價格的影響。該文利用SVAR模型，探討韓國與美國之間的雙邊貿易，以及分析結構性 (structural) 衝擊和特定衝擊(shockspecific)2下，匯率、兩國出口的物價、匯率、M2以及工業生產等變數之間的關係。研究結果顯示，匯率變動對出口價格的影響因不同衝擊而有不同的結果：在匯率的結構性衝擊下，匯率的轉嫁效果小，故對出口價格影響小；在特定衝. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 擊下，不同變數衝擊下的匯率轉嫁效果大小不同，例如：美國產出的衝擊使匯率轉嫁效果最大；實質匯率的衝擊使匯率轉嫁效果最小。. ‧. Ceglowski (2010)觀察1980年至2007年間匯率是否影響日本出口價格，將出口廠商的定價模型設定由成本加成與邊際成本所決定。透過不同的加成比率，匯率波動和外國競爭品價格影響程度也不同，出口廠商為保持出口品在目的地市場的競爭性或市場佔有率而調整出口價格。實證結果顯示，從1990年末開. n. Ch. er. io. al. sit. y. Nat. 始，出口價格與日元匯率有顯著的關係。. i n U. v. 國內的文獻亦探討匯率與台灣出口價格之關係，如吳中書與許良華 (1996) 從成本加碼模型建立一個VECM，研究匯率變動對台灣九大出口產業的出口價格以及中間投入成本的關係。研究結果顯示，大部分產業呈現不完全轉嫁現象，且匯率轉嫁的間接效果大於零，如果僅以出口價格方程式進行研究，可能會高估各產業的匯率轉嫁程度。匯率上升會使出口價格上升有轉嫁效果；中間投入成本增加會使出口物價增加，具有正向關係。. engchi. 劉宗欣與張銘仁 (2000) 從成本加成定價法建立台灣廠商之出口價格方程式，探討1986年後新台幣匯率波動對台灣進口物價的長短期轉嫁程度，並探討新台幣升貶值時，長短期匯率轉嫁效果是否具有不對稱性3。研究結果顯示，在結構性(structural) 衝擊為變數同期間的關係，可衡量直接的效果；特定衝擊(shock-specific)是由衝擊反應函數(impulse response function, IRF)所估，其他衝擊不變下，某特定衝擊對系統內變數的動態影響，為間接的效果。 3 新台幣升值與貶值對進口與出口價格的影響效果不一樣，此為匯率轉嫁效果具有不對稱性的現象。 2. 5.

(12) 短期，無論新台幣升值或貶值，轉嫁效果小，不對稱現象不明顯；在長期，新台幣升值比貶值轉嫁效果較大，出現明顯不對稱情形。顯示新台幣升值時，廠商會將匯率的變動反應在出口價格上，以外國幣表示的出口商品價格將會上升；當新台幣貶值時，廠商會提高獲利，以外國幣表示的商品價格調降幅度小。顯示出長期新台幣升值比貶值對出口價格的影響大。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 6. i n U. v.

(13) 第三章. 實證方法與實證模型. 本研究利用ADF單根檢定(Augmented Dickey Fuller test) 判斷變數是否定態 (stationary)，再以Johansen共整合檢定，檢測變數間是否具有共整合關係。若共整合關係不存在，則採用SVAR模型進行實證分析；若存在共整合關係，則採用VECM進行實證分析。採用SIC準則選擇的VAR模型最適落後期數，並加入當期限制式建構SVAR 模型，或加入共整合關係之考量建構VECM，以探討經濟體系的動態調整機制。最後，以衝擊反應函數，預測某一變數變動對SVAR模型或VECM中其他變數的影響；再將某一特定內生變數之預測誤差以變異數分解的方式，解析自身或其他變數衝擊影響的比例大小為何。. 政治大. 第一節實證方法一、序列穩定與落後期. 立. ‧ 國. 學. ‧. 定態與非定態在分析資料前，我們必須判斷時間序列資料為定態或非定態(nonstationary)。假設外來衝擊對資料的影響，隨著時間經過效果逐漸消失，最後使序列資料回到長期均衡水準，表示外來衝擊對變數只存在短暫的影響，稱此為定態時間序列；反之，過去的衝擊影響隨著時間的經過，效果並不會消失，稱 1.. sit. y. Nat. n. al. er. io. 此為非定態時間序列。若資料為定態，則可以直接進行迴歸估計，但資料若為非定態，直接進行迴歸估計會產生假性迴歸 (spurious problem)4，造成估計錯誤的情況發生。. Ch. engchi. i n U. v. 單根檢定時間序列資料多為非定態性質，造成此狀況發生的原因是資料可能存在趨勢項(trend)或單根(unit root)。當我們確定資料存在趨勢項使其呈現非定態性質，則採取去除趨勢項(de-trend)；當我們確定資料存在單根使其呈現非定態性質，則我們必須進行差分(difference)，將資料轉換為定態性質得以進行之後的估計推論。常用單根檢定(Unit root test)方法為Dickey-Fuller(DF)及ADF，檢測時 2.. 間序列資料中是否存在單根。. 4. Granger and Newbold（1974）將兩個沒有因果關係且非定態變數作迴歸分析，結果卻高度相關。Enders（2004）指出，假性迴歸所估計出來的係數不具ㄧ致性，傳統的檢定推論方式也無法適用。 7.

(14) (3-1-1)式將𝑦𝑡 假設為1階自我迴歸： 𝑦𝑡 = 𝛽0 𝑦𝑡−1 + 𝜀𝑡. (3-1-1). 𝑦𝑡 − 𝑦𝑡−1 = 𝛽0 𝑦𝑡−1 − 𝑦𝑡−1 + 𝜀𝑡. (3-1-2). 將(3-1-1)式兩邊同時減去𝑦𝑡−1 ：. (3-1-2)式可改寫為： Δ𝑦𝑡 = (𝛽0 − 1)𝑦𝑡−1 + 𝜀𝑡. (3-1-3). 令ρ = 𝛽0 − 1 ，使(3-1-3)變成：. 政治大. Δ𝑦𝑡 = 𝜌𝑦𝑡−1 + 𝜀𝑡. 立. (3-1-4). ‧ 國. 學. β0 = 1 (即𝜌 = 0 )，代表時間序列具有單根，亦即為非穩定數列。以 (3-1-4). ‧. 為例，DF檢定之虛無假設𝐻0 ：ρ = 0，當不拒絕虛無假設，表示𝑦𝑡 有單根，為一不穩定數列；反之，拒絕虛無假設，表示𝑦𝑡 不具單根，為一穩定數列。. 𝑝. er. io. sit. y. Nat. DF與ADF檢定分為隨機漫步、含截距項的隨機漫步以及含截距與趨勢項的隨機漫步三種形式。ADF檢定將𝑦𝑡 假設為p階自我迴歸，並兩邊同時減去𝑦𝑡−1 ：. n. 𝑡 = ρ𝑦𝑡−1 + ∑𝑖=2 𝜓𝑖 ∆𝑦𝑡−𝑖+1 + 𝜀𝑡 a ∆𝑦 iv l C n hengchi U 若𝑦𝑡 包含截距項，需以下式來檢定單根：. ∆𝑦𝑡 = 𝛼0 + ρ𝑦𝑡−1 + ∑𝑝𝑖=2 𝜓𝑖 ∆𝑦𝑡−𝑖+1 + 𝜀𝑡. (3-1-5). (3-1-6). 若𝑦𝑡 包含截距項與時間趨勢項，需以下式來檢定單根： ∆𝑦𝑡 = 𝛼0 + ρ𝑦𝑡−1 + 𝑎1 𝑡 + ∑𝑝𝑖=2 𝜓𝑖 ∆𝑦𝑡−𝑖+1 + 𝜀𝑡. (3-1-7). 其中𝛼0 為截距項，𝛼1 𝑡為時間趨勢項。 ADF檢定同DF檢定設定，虛無假設為𝐻0 ：ρ = 0，首先必須選定適當的落後期數p，使得𝜀𝑡 為白噪音(white noise)，再檢定ρ是否顯著異於0，判斷序列是否具有單根，是否為一定態數列。其單根檢定的統計量分別為τ、τu 、τt 。 8.

(15) 3.. 共整合檢定. 當變數經單根檢定後為非定態序列，一般以差分或是去除時間趨勢來解此情況。Engle and Granger (1987)指出，不管某些經濟變數可能因非經濟、季節性等因素，而使短期偏離均衡，但在長期，變數之線性組合具有長期穩定之均衡關係，亦即變數間存在共整合關係。即使個別經濟變數為非定態之隨機漫步，若變數間具有長期均衡關係，就不需要再對個別變數做差分調整，避免造成過度差分，使資料失去其原始意義。 Engle- Granger兩階段檢定只能用於觀察兩個變數間是否存在共整合關係，一般常用的共整合檢定為Johansen共整合檢定。Johansen (1988) 提出矩陣檢定 (trace test)與最大特性根檢定(maximum eigenvalue test)兩種檢定統計量5，可同時檢定多個變數是否存在共整合關係。 4.. 政治大. 最適落後期數檢定最適落後期數檢定(Common Lag Length Test)6提供模型選擇落後期數的依. 立. ‧ 國. 學. 據，常用AIC (Akaike Information Criterion)準則或者SIC(Schwartz Information Criterion )7準則來配適最佳模型。. ‧. AIC = T ln|Σ|+2k. y. (3-1-8). sit. Nat. SIC = T ln|Σ|+k ln(T). (3-1-7). n. al. er. io. 其中T是樣本總數，Σ是殘差的變異數與共變異數矩陣的行列式，k 為待估參數總數。AIC與SIC均可供判斷時間序列模型是否恰當的訊息準則，一般來說，數值愈小，時間序列模型的配適越佳。. Ch. engchi. i n U. v. 矩陣檢定(Trace test)的檢定假設為 𝐻0 ：最大共整合階次為k；𝐻1 ：最大共整合階次為r。最大特性根檢定(Max eigenvalue test)的檢定假設為 𝐻0 ：最大共整合階次為k；𝐻1 ：最大共整合階次為k+1。 6 有文獻採用Toda and Yamamoto (1995) 之概念，以p + dmax 作為 VAR 模型最適落後期，黃台心( 2002 ) 言及Toda and Yamamoto提出一簡單的Wald檢定統計量，以檢定變數間的因果關係 (Granger Causality)，此法不需考慮模型中各變數的定態性及共整合關係，Wald 檢定統計量仍具正確卡方分配。但本文未討論Granger Causality，故不採用Toda and Yamamoto (1995)之概念。 7 又稱為BIC( Bayesian Information Criterion)。 5. 9.

(16) 二、向量自我迴歸模型傳統的經濟計量方法是以經濟理論為基礎來描述變數之間的關係，使得總體計量模型過大，並造成定義變數時一般皆以外生的先決條件處理，沒有辦法描繪整體變數間的關係。Sims（1980）提出向量自我迴歸模型（Vector Autoregressive，簡稱VAR）進行時間序列分析。其基本概念是將所有變數視為內生變數，且不帶有任何限制條件，來估計聯合內生變數的動態關係。常用於觀察時間序列變數之交互作用及分析隨機干擾對系統變數的動態衝擊。縮減式VAR(p)模型表示如下： 𝑦𝑡 = 𝑐 + 𝐴1 𝑦𝑡−1 + 𝐴2 𝑦𝑡−2 + ⋯ + 𝐴𝑝 𝑦𝑡−𝑝 + ε𝑡. (3-1-9). 政治大. (3-1-9)式中，𝑦𝑡為n × 1之內生變數向量；𝑐為n×1之常數向量；p為落後期數；𝐴1 … 𝐴𝑝為n×n矩陣；ε𝑡為n×1的殘差向量。. 學. ‧ 國. 立. (3-1-9)式亦可表示如下：. 𝑦𝑡 =B(L) ε𝑡 ，B(L) = 𝐴(𝐿)−1. 或. (3-1-10). 8. ) =Σ以及E(ε𝑡 ε𝑡−𝑝′ ) = 0的特性，即每一殘差項之期望值等於0，各殘差項之同期共變異數矩陣為n×n 矩陣Σ，以及殘差項間. sit. y. ′. n. al. er. io. 存在序列相關。. Nat. 其中ε𝑡具有E(ε𝑡 ) = 0、E(ε𝑡 ε𝑡. ‧. A(L) 𝑦𝑡 = ε𝑡. Ch. i n U. v. 在VAR模型的分析中，較難對單一係數估計值作經濟分析。因為VAR模型只是觀察變數與其落後期的關係，並沒有依照經濟意涵設定，其主要是利用衝擊反應函數與變異數分解，分析系統變數受到一外生衝擊的影響與自身的變異有多少比例受到其他變數的影響。另外，在VAR模型中，各變數的誤差項間可能存在著同期相關的問題，導致無法得到單一組的衝擊反應函數與變異數分解，且變數排序不同會有不同的估計結果，將造成分析上的困難。. engchi. Cooley and LeRoy（1985）批評VAR模型非遵循經濟理論架構設定，常有認定(identification)上的問題，亦指出模型對限制條件之定義並不明確，當變數排序不同所產生的結構參數（structural parameters）會有所不同，因此VAR模型常有設定錯誤的困擾。但當我們改採SVAR模型，則可避免這些問題。. 其中，A(L)= 𝐴0 + 𝐴1 𝐿 + 𝐴2 𝐿2 + ⋯ + 𝐴𝑝 𝐿𝑝 ，L為落後因子(Lag operator)，𝑦𝑡 𝐿𝑗 =𝑦𝑡−𝑗 ，𝐴0 為單位矩陣(identity matrix)。. 8. 10.

(17) 三、結構式向量自我迴歸模型模型設定 Sims（1986）與Bernanke（1986）提出變數間的同期交互作用為非下三角形遞歸之模型限制。由於經濟理論對變數同時期限制條件通常無法提供足夠的經濟意涵，Blanchard and Quah（1989）對VAR模型進行修正，對變數之間的長期關係加入限制條件。結構式向量自我迴歸模型（Structural Vector Autoregressions Model，簡稱 SVAR模型）是以VAR模型為基礎，並加入內生變數之間的當期關係，把誤差項中變數間的當期相關關係提取出來，使模型的經濟意義更加明確。 1.. SVAR(p)模型可以寫成：. 政治大. 𝐴𝑦𝑡 = 𝑐∗ + 𝐴1∗ 𝑦𝑡−1 + 𝐴∗2 𝑦𝑡−2 + ⋯ + 𝐴∗𝑝 𝑦𝑡−𝑝 + 𝐵𝑢𝑡. 立. ( 3-1-11 ). 第(3-1-11)式中，𝑦𝑡為n × 1 之內生變數向量；c* 為n×1 之常數向量；p 為落後. ‧. ‧ 國. 學. 期數；𝐴、𝐴1∗ …𝐴∗𝑝 與𝐵為n × n矩陣；𝑢𝑡 是n×1 之結構殘差向量； ( 3-1-11 )式中，𝑢𝑡除需滿足上述VAR 模型之𝑒𝑡特性外，其共變異數矩陣 Σ = E(𝑢𝑡𝑢′𝑡)之非對角線部分需為0，也就是變數間之同期結構殘差沒有相關。. sit. y. Nat. 在 (3-1-11)式等號左右邊乘上𝐴−1 (A的反矩陣)之後結果如下：. n. al. er. io. 𝑦𝑡 =𝐴−1 𝑐 ∗ +𝐴−1 𝐴1∗ 𝑦𝑡−1 + ⋯ + 𝐴−1 𝐴∗𝑝 𝑦𝑡−𝑝 + 𝐴−1 𝐵𝑢𝑡 (3-1-12)式簡化後可得：. Ch. engchi. i n U. (3-1-12). v. 𝑦𝑡 = 𝑐 + 𝐴1 𝑦𝑡−1 +𝐴2 𝑦𝑡−2 + ⋯ + 𝐴𝑝 𝑦𝑡−𝑝 + 𝜀𝑡. (3-1-13). (3-1-13)式與 (3-1-9)式之縮減式VAR模型不同處在於 (3-1-13)式之殘差項 ε𝑡 = 𝐴−1 𝐵𝑢𝑡，也因此SVAR模型亦可表示為： 𝐴𝜀𝑡 = 𝐵𝑢𝑡. (3-1-14). (3-1-14)式中，𝜀𝑡 是可觀察到的(縮減式)殘差，而𝑢𝑡為不可觀察到的(結構式)殘差。由此可發現，SVAR 模型同期殘差項間沒有相關性且允許內生變數間存有同期影響，這是VAR模型無法做到的。. 11.

(18) 2.. 結構限制. SVAR模型結構限制形式分成長期與短期限制，本文採用A-B矩陣的短期限制。由估計A-B矩陣，需先針對該兩矩陣作限制，估計參數的增加至少達足夠認定(just identified)為標準。假設結構殘差𝑢𝑡為正交， E(𝑢𝑡 𝑢𝑡′ ) = I，結構式中共有𝑝𝑛2 − 2𝑛2 個未知參數，縮減式已存在𝑝𝑛2 − 𝑛(𝑛 + 1)/2個限制式；因此為了達到足夠認定，A-B矩陣中，只需至少需再加入2𝑛2 − 𝑛(𝑛 + 1)/2個限制式。 Eviews內建模型將 A 矩陣一般化(normalize)，使 A 為一對角線元素為1的下三角矩陣(low triangular matrices)，而B矩陣則為對角線元素的矩陣。以3變數的SVAR模型為例，則A B 矩陣分別表示如下： 1 𝐴𝜀 = [𝑎21 𝑎31. 0 1 𝑎32. 立. 政治大 0 𝑏. 𝑏11 0 𝜀1 𝜀 0] [ 2 ] ；𝐵𝑢𝑡 =[ 0 1 𝜀3 0. 22. 0. 0 𝑢1 0 ] [𝑢2 ] 𝑏33 𝑢3. (3-1-15). ‧ 國. 學. y. Nat. 過度認定檢定. sit. 3.. ‧. 然而在大多數的情況之下，加入認定條件仍不能保證模型將可被足夠認定（just identified），此時我們就必須對模型做過度認定的統計檢驗，以確保模型使用的認定假設的合理性。. n. al. er. io. 過度認定檢定為判斷SVAR的認定條件是否為正確。當未知參數數目大於已知參數數目，稱為不足認定(under-identified)，此時無法估計出所有參數；當未知參數數目等於已知參數數目，稱為足夠認定；當未知參數數目少於已知參數數目，稱為過度認定(over-identified)，足夠認定與過度認定下沒有估計問題。. Ch. engchi. i n U. v. 可使用過度認定LR檢定(over-identification LR tests)來判斷是否存在過度認定。過度認定檢定可表示如下： LR = (T − c)(ln|Σ𝑟 |) − (ln|Σ𝑢 |) ~ 𝜒 2 (m). (3-1-16). (3-1-16) 式中，T為已知參數數目，c為未知參數數目，Σ𝑟 為m個認定條件下的變異數/共變異數矩陣。其中，Σ𝑟 一定小於Σ𝑢 ，如果判定的認定條件為正確，則Σ𝑟 會非常接近Σ𝑢 ；如果LR 的值很大，傾向拒絕H0 ：限制正確的虛無假設。. 12.

(19) 四、向量誤差修正模型 Engle and Granger (1990)指出，當模型變數間存在共整合關係時，表示變數間長期存在均衡關係。依據Engle and Granger(1987)將共整合的長期均衡關係引入VAR模型中，即為向量誤差修正模型(Vector Error Correction Model, 簡稱 VECM)。 (3-1-9)式縮減式VAR(p)模型可改寫為9： 𝑦𝑡 = [(∑𝑝𝑗=1 𝐴𝑗 )L − ∑𝑝𝑠=2 𝐴𝑠 (1 − 𝐿)𝐿 − ∑𝑝𝑠=3 𝐴𝑠 (1 − 𝐿)𝐿2 − ⋯ − ∑𝑝𝑠=𝑝 𝐴𝑠 (1 − 𝐿)𝐿𝑝−1 ]𝑦𝑡 + ε𝑡 (3-1-17). 政治大. 令Φ𝑗 = − ∑𝑝𝑠=𝑗+1 𝐴𝑠 = −(𝐴𝑗+1 + 𝐴𝑗+2 + … + 𝐴𝑝 )，則(3-1-17)式可改寫：. 立. ‧ 國. 學. 𝑦𝑡 = (∑𝑝𝑗=1 𝐴𝑗 )𝑦𝑡−1 + ∑𝑝−1 𝑗=1 Φ𝑗 Δ𝑦𝑡−𝑗 + ε𝑡. 若將上述之(3-1-18)式兩邊同時減去𝑦𝑡−1 ：. ‧. Δ𝑦𝑡 = (−𝐼 + ∑𝑝𝑗=1 𝐴𝑗 )𝑦𝑡−1 + ∑𝑝−1 𝑗=1 Φ𝑗 Δ𝑦𝑡−𝑗 + ε𝑡. (3-1-18). Nat. sit. y. (3-1-19). n. al. er. io. 令Π = (−𝐼 + ∑𝑝𝑗=1 𝐴𝑗 ) = −(𝐼 − 𝐴1 − 𝐴2 − ⋯ − 𝐴𝑝 )，則(3-1-19)式可改寫為：. Ch. engchi. i n U. v. Δ𝑦𝑡 = Π𝑦𝑡−1 + ∑𝑝−1 𝑗=1 Φ𝑗 Δ𝑦𝑡−𝑗 + ε𝑡. (3-1-20). 假設𝑦𝑡 為I(1)，則一階差分後，Δ𝑦𝑡 為定態序列I(0)。當Δ𝑦𝑡 、∑𝑝−1 𝑗=1 Φ𝑗 Δ𝑦𝑡−𝑗 以及ε𝑡 為定態，Π𝑦𝑡−1 也會是定態序列。其中∑𝑝−1 𝑗=1 Φ𝑗 Δ𝑦𝑡−𝑗 代表各變數短期變動關係，當系統變數受到衝擊時短期的動態調整。Π = −(𝐼 − 𝐴1 − 𝐴2 − ⋯ − 𝐴𝑝 ) 又稱長期衝擊矩陣(impact matrix)，為誤差修正項水準值的係數矩陣。其中Π可分解為Π = α𝛽 ′ ，β為共整合向量組成的矩陣，又𝛽 ′ 𝑦𝑡−1 稱為誤差修正 (error correction) 項。其中𝐴1 𝐿 + 𝐴2 𝐿2 + ⋯ + +𝐴𝑝 𝐿𝑝 = (𝐴1 + 𝐴2 +𝐴3 + ⋯ 𝐴𝑝 )𝐿 − (𝐴2 +𝐴3 + ⋯ 𝐴𝑝 )𝐿(1 − 𝐿) − (𝐴3 + ⋯ 𝐴𝑝 )𝐿2 (1 − 𝐿) − ⋯ − 𝐴𝑝 𝐿𝑝−1 (1 − 𝐿)。. 9. 13.

(20) 五、衝擊反應函數衝擊反應函數(Impulse Response Function，簡稱 IRF)，說明在其他衝擊不變下，一個標準差之特定衝擊對系統內變數的動態影響。將前述(3-1-10)式改寫為向量移動平均(Vector Moving Average, VMA)形式： 𝑌𝑡 = ∑∞ 𝑖=0 Φ𝑖 𝜀𝑡−𝑖. (3-1-21). 其中Φ𝑖 為衝擊反應項，觀察𝜀𝑡−𝑖 的變動如何影響此系統(𝑌𝑡 )及其變動。六、預測誤差的變異數分解預測誤差的變異數分解（Forecast Error Variance Decomposition，簡稱 FEVD），將某一特定內生變數預測誤差的變異數分解，並分析自身或其他衝擊影響的比例為何。例如第i個變數在第t期的FEVD，即在顯示該變數在t+s 期. 立. 政治大. 的預測誤差變異中，有多少比例能被各變數的衝擊所解釋。. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 14. i n U. v.

(21) 第二節變數說明與實證模型一、變數說明與資料來源表3-1 變數資料來源代號. 變數. 採用數據. 資料來源. s. 有效匯率指數. BIS編制的有效匯率指數. BIS. 𝑃𝐶𝑑. 國內生產成本. 國產品物價指數. 行政院主計總處《物價統計月報》. X. 出口量. 出口數量指數. 財政部《進出口貿易統計》. 𝑃𝑥. 出口物價. 出口物價指數. 行政院主計總處《物價統計月報》. 𝑃𝐶𝑓. 國外生產成本. 𝑦𝑓. 國外產出. 立. 治政主要貿易對手國的大. Datastream. 生產者物價指數. Datastream. ‧. ‧ 國. 學. 主要貿易對手國的工業生產指數. sit. y. Nat. 本文匯率(s)採用國際清算銀行(Bank for International Settlements, BIS)所編制的新台幣名目有效匯率指數（NEER），其表示方式為間接匯率，即一單位本國貨幣兌換多少外國貨幣，當名目有效匯率指數下降，將使本國產品在國際市. n. al. er. io. 場的價格競爭力提高。原始有效匯率指數上升表示貨幣升值，下降表示貨幣貶值，我們將名目有效匯率取倒數，以數值上升代表貶值，下降代表升值。採用涵蓋52種幣別和台灣進出口比例作為權數做加權平均的名目有效匯率指數，並每3年調整一次權重。. Ch. engchi. i n U. v. 國內變數部分，國內生產成本(𝑃𝐶𝑑 )以行政院主計總處所編制《物價統計月報》，躉售物價指數(WPI)項下國產品物價指數衡量。出口量(X)由財政部統計所編制的出口數量指數衡量。出口物價(𝑃𝑥 )以行政院主計總處所編制的《物價統計月報》中，以新台幣計價之出口物價指數衡量。至於國外變數資料部分，主要貿易對手國的資料是用美國、中國、日本、德國以及韓國這5個國家10和台灣進出口比例作為權數，將此5個國家的生產者物價指數(PPI) 加權平均，藉以衡量國外生產成本(𝑃𝐶𝑓 )；將此5個國家的工業生產指數(IPI)加權平均，作為國外產出(𝑦𝑓 )。若為中國、日本以及韓國，則分別以以2008年為例，這五個國家在BIS所編制的加權比重分別為13.5%、18.7%、26.8%、11.1%、 6%占總數的76.1%，本文將此五國作為100%，其加權比重分別改為17.7%、24.6%、35.2%、 14.6%、7.84%。. 10. 15.

(22) 三個國家個別的生產者物價指數與工業生產指數，代表國外生產成本(𝑃𝐶𝑓 )及國外產出(𝑦𝑓 )。上述資料皆採指數的形式表示，故本文將統一以2010年為基期，其中，出口量與國外產出受季節因素影響，故對兩變數採取Census X-12 ARIMA程式11處理季節調整問題。匯率. 國內生產成本. 4.65. 4.8 4.7. 4.60. 4.6 4.55 4.5 4.50 4.4. 4.45. 政治大 4.3. 立. 4.40 1996. 1998. 2000. 2002. 2004. 2006. 4.2. 2008. 2010. 2012. 1996. 1998. 2000. 2002. 4.55. 4.4. 1996. 1998. 2000. 2002. 2004. 2008. 2010. 2012. 2006. 2008. 2010. 2012. y. 4.2. io. 4.50. 2006. 4.6. Nat. 4.60. 2012. 4.0. sit. 4.65. 2010. ‧. 4.70. 4.8. 3.8. 2006. 2008. 2012. 1996. n. al. 2010. 外國生產成本 4.7. Ch. engchi 4.8. 1998. er. 4.75. 2008. 學. 4.80. 2006. 出口量. ‧ 國. 出口價格 4.85. 2004. 2000. i n U. 2002. v. 2004. 外國產出. 4.7. 4.6. 4.6 4.5 4.5 4.4. 4.4. 4.3. 4.3 1996. 1998. 2000. 2002. 2004. 2006. 2008. 2010. 2012. 1996. 1998. 2000. 2002. 2004. 圖3-1 各變數時間序列走勢. 11. EViews內建由美國商務部普查局（Bureau of Census, Department of Commerce）所開發的X-12 ARIMA程式處理季節調整問題。 16.

(23) 二、實證模型由於台灣為小國經濟，國內變數皆無法影響國外變數，故本文設定國外生產成本(𝑃𝐶𝑓 )為一隨機漫步序列。 𝑃𝐶𝑓. 𝑃𝐶𝑓𝑡 = 𝑃𝐶𝑓𝑡−1 + 𝜀𝑡. 𝑃𝐶𝑓. 此設定隱含𝑃𝐶𝑓 是不穩定序列：𝑃𝐶𝑓𝑡 − 𝑃𝐶𝑓𝑡−1 = 𝜀𝑡 𝑃𝐶𝑓. Var(𝜀𝑡. (3-2-1) 𝑃𝐶𝑓. ，其中，E(𝜀𝑡. ) = 0，. ) =定數，為I(1)序列。. 國外產出(𝑦𝑓 )只受到國外生產成本變動之影響：. 立. 政治大 𝑦 = 𝑎 𝑃𝐶 + 𝜀 𝑓𝑡. 21. 𝑓𝑡. ‧ 國. (3-2-2). 學. 匯率𝑠𝑡 會受到國外產出的影響：. 𝑦𝑓 𝑡. ‧. 𝑠𝑡 = 𝑎32 𝑦𝑓𝑡 + 𝜀𝑡𝑠. (3-2-3). al. er. io. sit. y. Nat. 當國外產出增加會增加國外對本國商品進口，因而會增加本國之外匯供給，使外國幣貶值，本國幣升值，預期𝑎32 為負。. n. 國內生產成本(𝑃𝐶𝑑 )會受到國外生產成本、國外產出以及匯率的影響：. Ch. engchi. iv n U 𝑃𝐶. 𝑃𝐶𝑑𝑡 = 𝑎41 𝑃𝐶𝑓𝑡 +𝑎42 𝑦𝑓 +𝑎43 𝑠𝑡 + 𝜀𝑡. 𝑑. (3-2-4). 由於台灣在中間投入、機器設備、原物料多仰賴進口，故國外生產成本的變動會影響國內的生產成本，間接影響國內廠商的負擔，預期𝑎41 國外生產成本對國內生產成本的影響為正。國外產出亦會影響國內生產成本，若國外產出增加，使國外所得增加，可能會增加對本國商品的需求，在當期廠商無法擴充產能，只能生產多於均衡產能的產量，以提供市場需求，造成國內生產成本上升，預期𝑎42 國外產出對國內生產成本的影響為正。而匯率上升使國內生產成本上升，預期𝑎43 為正。依Ceglowski (2010)，設定成本加成比例與邊際成本12影響出口廠商的定由於廠商的邊際成本資料不容易求得，所以在實證上大都採其平均成本資料來替代邊際成本。 12. 17.

(24) 價。其中，透過不同的加成比率，匯率變動和外國競爭品價格影響出口價格的程度也不同，而出口廠商為保持出口品在目的地市場的競爭性或市場佔有率會調整出口價格；邊際成本與國內生產成本與國外對本國商品的需求有關。由於日本原物料重度依賴進口，所以國內生產成本會受到匯率變動的影響，當日圓貶值時，國內生產成本會增加，使出口價格增加；反之，出口價格下降。外國產出增加時，對日本出口品的需求增加，在規模經濟下，隨著出口量的增加，出口商的生產成本降低，出口價格有調降的空間。 Ceglowski(2010)將出口廠商的定價設定為： 𝑝 𝑥 =∝1 (𝑒 + 𝑝 𝑓 ) + 𝛽0 𝑐 + 𝛽1 𝑦 𝑓 其中，∝1 為加成比例，𝑒為匯率，𝑝 𝑓 為國外競爭商品的價格，𝑐為國內生產成本，𝑦 𝑓 為國外所得。本文將仿照Ceglowski(2010)的設定，出口價格會受到國外生產成本、國外產出、匯率以及國內生產成本的影響如下：. 政治大. 𝑃. 𝑃𝑥𝑡 = 𝑎51 𝑃𝐶𝑓𝑡 +𝑎52 𝑦𝑓 +𝑎53 𝑠𝑡 +𝑎54 𝑃𝐶𝑑𝑡 + 𝜀𝑡 𝑥. 立. (3-2-5). ‧. ‧ 國. 學. 預期𝑎51 國外生產成本對出口價格的影響為正，預期𝑎52 國外產出對出口價格的影響為負，預期𝑎53 匯率對出口價格的影響為正，預期𝑎54 國內生產成本對出口價格的影響為正。根據Krugman(1989)和張瑞娟等(2006)模型設定，本國出口量會受到匯率e、. n. Ch. 𝑒𝑝 𝑓 𝑓 ,𝑦 ) 𝑝𝑥. engchi. er. io. al. x = 𝑥(. sit. y. Nat. 國外產品的價格𝑝 𝑓 、出口物價𝑝 𝑥 以及國外產出𝑦 𝑓 影響，該模型可表達為：. i n U. v. 在其他條件不變下，國外產出上升，表示國外實質所得增加，會增加對本國的出口需求，出口量增加。若國外產品與本國出口產品互為替代財，當國外產品價格上升，使得本國產品價格相對便宜，出口量上升；若國外商品與本國出口商品互為互補財，國外產品價格上升，使得本國產品價格上升，出口量減少。本文以國外與國內生產成本來間接表示國外產品和國內產品的價格，設定出口量會受國外生產成本、國外產出、匯率以及國內生產成本影響。 𝑋𝑡 = 𝑎61 𝑃𝐶𝑓𝑡 +𝑎62 𝑦𝑓 +𝑎63 𝑠𝑡 +𝑎64 𝑃𝐶𝑑𝑡 + 𝜀𝑡𝑋. (3-2-6). 預期𝑎61 國外生產成本對出口量的影響可正可負，預期𝑎62 國外產出對出口量的影響為正，預期𝑎63 匯率對出口量的影響為正，預期𝑎64 國內生產成本對出口量的影響為負。. 18.

(25) 將各變數間之關係與經濟意涵作為認定條件，建立SVAR模型，並依照內外生變數排序，以(3-2-7)式表示13： 1 𝑎21 0 𝐴𝑦𝑡 = 𝑎41 𝑎51 [𝑎61. 0 1 𝑎32 𝑎42 𝑎52 𝑎62. 0 0 1 𝑎43 𝑎53 𝑎63. 0 0 0 1 𝑎54 𝑎64. 0 0 0 0 1 0. 0 𝑃𝐶𝑓𝑡 𝜀 𝑃𝐶𝑓 0 𝑦𝑓𝑡 𝜀 𝑦𝑓 𝑠 0 𝑠𝑡 = ∑𝑝𝑘=1 𝐴𝑘 𝑦𝑡−𝑘 + 𝜀𝑃𝐶𝑑 0 𝑃𝐶𝑑𝑡 𝜀 𝑃 0 𝜀 𝑃𝑥 𝑥𝑡 [ 𝜀𝑋 ] 1] [ 𝑋𝑡 ]. (3-2-7). 如本章第一節(3-1-13)式所示，本文採用A-B矩陣的短期限制。由估計A-B 矩陣，需先針對該兩矩陣作限制，估計參數的增加至少達足夠認定(just identified)為標準。 0 0 0 𝜀 政治 0 0 大 0 𝜀. io. n. Ch. 0 𝜀𝑠 ； 0 𝜀 𝑃𝐶𝑑 0 𝜀 𝑃𝑥 1] [ 𝜀 𝑋 ] 0 𝑢𝑃𝐶𝑓 0 𝑢 𝑦𝑓 0 𝑢𝑠 0 𝑢𝑃𝐶𝑑 0 𝑢𝑃𝑥 𝑏66 ] [ 𝑢 𝑋 ]. y. (3-2-8). sit. 0 0 1 0. er. Nat. al. 0 1 𝑎54 𝑎64 0 0 0 0 𝑏55 0. 𝑦𝑓. ‧. ‧ 國. 立. 𝑃𝐶𝑓. 學. 1 0 0 𝑎21 1 0 0 𝑎32 1 𝐴𝜀𝑡 = 𝑎41 𝑎42 𝑎43 𝑎51 𝑎52 𝑎53 [𝑎61 𝑎62 𝑎63 𝑏11 0 0 0 0 𝑏22 0 0 0 0 𝑏33 0 𝐵𝑢𝑡 = 0 0 0 𝑏44 0 0 0 0 [ 0 0 0 0. i n U. v. 由於台灣為小國經濟，國內變數皆無法影響國外變數，國外生產成本(𝑃𝐶𝑓 )為較外生變數，故𝑎12 =𝑎13 =𝑎14 =𝑎15 =𝑎16 =0。. engchi. 國外產出(𝑦𝑓 )只受到國外生產成本變動之影響，故𝑎23 =𝑎24 =𝑎25 =𝑎26 = 0。匯率(s)只受國外產出影響，故𝑎31 =𝑎34 =𝑎35 =𝑎36 = 0。國內生產成本(𝑃𝐶𝑑 )會受到國外生產成本、國外所得以及匯率的影響，故 𝑎45 =𝑎46 =0。. 由於本文採用Choleski分解法(Choleski decomposition)，分析衝擊反應函數。不同的排序方法將會造成不同的衝擊反應與變異數分解之結果。所以依照Choleski的設定，將變數依照外生與內生做排序，例如國外生產成本(𝑃𝐶 𝑓 )不受國內外變數影響，為最外生變數，排在第一個；出口量受國外生產成本、國外產出、匯率以及國內生產成本影響，相對下為最內生的變數，排在最後一個。 13. 19.

(26) 出口價格(𝑃𝑥 )會受到國外生產成本、國外所得、匯率以及國內生產成本的影響，故 𝑎56 =0。出口量(X)會受國外生產成本、國外產出、匯率以及國內生產成本影響，故 𝑎65 =0。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 20. i n U. v.

(27) 第四章. 實證分析與結果. 本章分析的內容包括台灣與主要貿易對手國、台灣與中國、台灣與日本以及台灣與韓國間的貿易關係，並針對實證結果做探討。資料期間為1996年1月至 2012年12月期間共196筆月資料。. 第一節台灣主要貿易對手國本文根據BIS依照台灣進出口值所編制的權重14，挑選與台灣貿易之前五大國家，加權這五大國的國外生產成本及國外產出，推得𝑃𝐶𝑓 與𝑦𝑓 之資料，其權數如下表示：表4-1-1 生產成本與產出之加權權重. 立 33.3. 美國. 31.1. 8.6. 21.6. 單位：%. 韓國 5.4. 學. ‧ 國. 1996年. 政治大日本中國德國. 32.2. 31.6. 10.8. 18.3. 7.1. 2002年. 24.9. 29.2. 21.0. 16.9. 8.1. 2005年. 20.3. 26.6. 28.3. 15.6. 9.3. 2008年. 17.7. 24.6. 35.2. 14.6. sit. y. 7.8. er. io. 一、單根檢定. Nat. 資料來源：BIS與本文自行編制。. ‧. 1999年. al. n. v i n 採用時間數列資料時，必須先判定資料是否為定態，本研究採用ADF單根 Ch engchi U 檢定來衡量資料是否存在單根，是否具有穩定性。表4-1-2 ADF單根檢定水準值. τ. τu. τt. 𝑃𝐶𝑓 𝑦𝑓. 1.7229(13) 1.9609(1). 0.1156(13) 0.2466(1). -1.9153(13) -1.4608(2). s. 0.3341(1) 0.7887(1) -0.6158(1) 0.3199(2). -1.7125(1) -0.8158(1) -2.7654*(1) -2.2909(2). -3.3126*(1) -3.5839**(1) -3.8704**(1) -2.2864(2). 𝑃𝐶𝑑 𝑃𝑥 X. 14. 每3年調整一次權重。 21.

(28) 一階差分. τ. τu. τt. ∆𝑃𝐶𝑓 ∆𝑦𝑓. -4.1953**(12) -7.2431**(1) -10.899**(0) -7.1164**(0) -10.1988**(0) -15.8684**(1). -4.5468**(12) -7.4564**(1) -10.8867**(0) -7.1717**(0) -10.1916**(0) -15.8499**(1). -4.65356**(12) -11.5205**(1) -10.8610**(0) -7.18228**(0) -10.1697**(0) -15.8119**(1). ∆s ∆𝑃𝐶𝑑 ∆𝑃𝑥 ∆X. 註：1.τ, τu , τt 分別代表隨機漫步、包含截距項的隨機漫步以及包含截距與趨勢項的隨機漫步三種類型。 2.括號內數值為依SIC準則選取的最適落後期。 3. *與**分別代表10%與5% 顯著水準下拒絕虛無假設。. 由表4-1-2可知，國外生產成本、國外所得和出口量的水準值，在τ、τu 、τt 三種檢定統計量下，無法拒絕H0: ρ = 0的虛無假設；匯率與國內生產成本在τ、 τu 檢定統計量下，無法拒絕虛無假設；出口價格在τ檢定統計量下無法拒絕虛無假設，表示數列皆存在單根，為非定態的時間序列的資料。但一階差分後，所有變數皆拒絕H0: ρ = 0之虛無假設，表示時間數列資料為I(1)數列，取一階差分後，即可使時間序列資料變為定態。由於國外生產成本為隨機漫步函數，實證結果亦顯示其為I(1)數列，符合根據(3-2-1)式的設定。. 政治大. 立. ‧. ‧ 國. 學. sit. y. Nat. 二、最適落後期. al. n. 4-1-3所示。. er. io. 利用AIC準則和SIC準則作為VAR模型落後期數的選擇依據，估計結果如表. Ch. engchi. i n U. v. 表4-1-3 VAR模型最適落後期判定 LAG. AIC. SIC. LAG. AIC. SIC. 0 1 2 3 4. -5.697 -16.499 -17.120 -17.146L -17.141. -5.597 -15.794 -15.811 L -15.232 -14.624. 5 6 7 8. -17.037 -16.949 -16.861 -16.726. -13.916 -13.223 -12.531 -11.791. 註：L代表VAR模型之最適落後期數。. SIC準則建議最適落後期數為2個月，但AIC準則建議最適落後期數為3。由於SIC準則會傾向選擇較精簡的模型，所以本文採用SIC準則建議的落後期，將 VAR落後2期進行分析。. 22.

(29) 三、共整合檢定使用Johansen共整合檢定，檢測變數是否存在長期均衡關係，表4-1-4為 Eviews將Johansen五種類型檢定15估計的彙總結果，SIC準則建議選用模式1或模式2。表4-1-4 Johansen共整合檢定結果 Data Trend None* ECM型態 No Intercept VAR型態 No Trend. None*. Linear. Linear. Quadratic. Intercept No Trend. Intercept No Trend. Intercept Trend. Intercept Trend. 註：*代表SIC準則在10%顯著水準下選擇的最適模型。. 本文選擇模式1，ECM與VAR都沒有常數項的模式來估計16，如表4-1-5所示，矩陣檢定與最大特性根的檢定結果，皆顯示這六個變數之間不存在共整合關係。. 立. 政治大. 學. 0.1601 0.1326 0.0769. 83.9371 58.1315 29.8314. 92.8397 60.0614 40.1749. 34.7082 28.3001 15.9293. 36.6302 30.4396 24.1592. 0.0433 0.0252 0.0000. 13.9022 5.0910 0.0024. 24.2760 12.3209 4.1299. 8.8112 5.0886 0.0024. 17.7973 11.2248 4.1299. n. al. Ch. engchi. sit. io. At most 3 At most 4 At most 5. Nat. None At most 1 At most 2. er. 共整合個數 Eigenvalue. Max-Eigen Statistic 0.05C.V.. ‧. ‧ 國. Trace Statistic 0.05C.V.. y. 表4-1-5 Johansen 矩陣檢定與最大特性根檢定. i n U. v. 由於水準值為I(1)，又不存在共整合現象，故對資料取一階差分，使所有變數皆為定態序列。. 模式1：ECM與VAR都沒有常數項；模式2：ECM有常數項而VAR沒有常數項；模式3：ECM 與VAR都有常數項；模式4：ECM有常數項與時間趨勢項而VAR有常數項；模式5：ECM與 VAR都有常數項與時間趨勢項。 16 因為模式1與模式2的估計結果皆不存在共整合關係，且估計結果相差不大。 15. 23.

(30) 四、同期結構參數之估計表4-1-6 SVAR同期結構參數之估計變數. 係數. 變數. 係數. a21 a32 a41 a42 a43 a51 a52. -0.2505*** -0.0018 -0.2060** -0.0299 0.0094 -0.0135 -0.0003. a53 a54 a61 a62 a63 a64. -0.8423*** -0.4212*** 0.0015 -0.3827 1.1233** -0.1156. 過度認定LR檢定 -1939.366. p-value 0.4642. 政治大. 註：1.*, **, *** 分別代表10%, 5%以及1% 顯著水準下是顯著的。 2.過度認定檢定之檢定結果顯示,該認定條件在5%的信心水準下無法拒絕模型限制正確的虛無假. 立. 設，表示此一模型可被接受。. ‧ 國. 學. 將(3-2-4)、(3-2-5)以及(3-2-6)依照表4-1-6的結果改寫為：. 𝑃𝐶𝑑. ‧. ∆𝑃𝐶𝑑𝑡 = 0.2060∗∗ ∆𝑃𝐶𝑓𝑡 + 0.0299∆𝑦𝑓 − 0.0094∆𝑠𝑡 + 𝜀𝑡. (4-1-1)17. sit. y. Nat. 由上式估計式可知，國外生產成本對國內生產成本有顯著之影響(𝑎41 )，表示當期國外生產成本增加會使國內生產成本增加，由於台灣資源有限，原物料. n. al. er. io. 等中間投入皆須依賴進口，故國外成本升高或國際原物料價格上漲，亦帶動國內生產成本增加。. Ch. engchi. i n U. v. 𝑃. ∆𝑃𝑥𝑡 = 0.0135∆𝑃𝐶𝑓𝑡 + 0.0003∆𝑦𝑓 + 0.8423∗∗∗ ∆𝑠𝑡 + 0.4212∗∗∗ ∆𝑃𝐶𝑑𝑡 + 𝜀𝑡 𝑥 (4-1-2). 匯率(𝑎53 )及國內生產成本(𝑎54 )對出口價格有同向顯著影響，當期匯率上升與國內生產成本增加，出口價格會上升。 ∆𝑋𝑡 = −0.0015∆𝑃𝐶𝑓𝑡 + 0.3827∆𝑦𝑓 − 1.1233∗∗∗ ∆𝑠𝑡 + 0.1156∆𝑃𝐶𝑑𝑡 + 𝜀𝑡𝑋 (4-1-3). 匯率對出口量有反向顯著影響(𝑎63 )，當期貨幣貶值使當期出口量減少，原本預期貨幣貶值後出口將增加，但實證結果卻顯示出口量在短期有減少現象，可能使貿易收支惡化。長期的趨勢需觀察衝擊反應函數，以瞭解是否存在類似 J-curve效果。本研究將所有變數取一階差分，其分析結果與水準值分析相似，以下分析皆使用水準值分析。. 17. 24.

(31) 五、衝擊反應分析衝擊反應圖形中，縱軸代表衝擊的影響程度，橫軸代表衝擊反應之期間 (月)，而實線為衝擊反應之大小。根據蒙地卡羅法(Monte Carlo) 抽樣10,000 次，所估計出的信賴區間為兩虛線之間。 Response to s 國內生產成本. 出口價格. .2. 1.0 0.8. .1 0.6 .0. 0.4 0.2. -.1 0.0. -.2. 政治大 -0.2. 2. 4. 6. 8. 10. 12. 14. 18. 20. 22. 24. 20. 22. 24. 立. 出口量. 2. 4. 6. 4. 6. 8. 10. 12. 14. 16. 18. 20. 22. 24. y 16. io. 2. 14. 18. al. sit. -2. Nat. -1. 12. er. 0. 10. ‧. ‧ 國. 1. 8. 學. 2. 16. n. 圖4-1-1 國內變數對一個標準差的匯率上升衝擊之反應. Ch. engchi. i n U. v. 圖4-1-1為國內生產成本、出口物價以及出口量在貨幣貶值衝擊之反應。貨幣貶值的衝擊出現後，國內生產成本並未顯著因貨幣貶值而變動。以新台幣計價之出口物價在短期因貨幣貶值而顯著上升，但之後隨著時間推移，效果減少，並於8個月調整至原來水準，表示出口物價需花費8個月調整。出口量當期與貨幣貶值呈反向關係，後成同向關係且受貨幣貶值的影響波動遞減，呈現J-curve的形態，在1 個月出口量下跌，長期累加效果呈上升反應。在初期出現出口減少的現象，但在一段時間後，出口價格的下跌，使出口量逐漸增加。. 25.

(32) Response to DF 匯率. 國內生產成本. .16. .3. .12 .2. .08 .04. .1. .00 .0. -.04 -.08. -.1. -.12 -.16. -.2 2. 4. 6. 8. 10. 12. 14. 16. 18. 20. 22. 24. 2. 4. 6. 8. 10. 出口價格. 12. 14. 16. 18. 20. 22. 24. 16. 18. 20. 22. 24. 出口量. .3. 1.6 1.2. .2. 0.8 .1. 政治大 0.4. .0. 0.0. 立. -.1. -0.4 -0.8. 4. 6. 8. 10. 12. 14. 16. 18. 20. 22. 24. 2. 4. 學. 2. ‧ 國. -.2. 6. 8. 10. 12. 14. 圖4-1-2 國內變數對一個標準差的國外產出上升衝擊之反應. ‧. sit. y. Nat. 圖4-1-2為匯率、國內生產成本、出口物價以及出口量在國外產出上升衝擊之反應。國外產出增加時，一年內匯率會下跌，但於一年後卻是上升的情形。短期可時，國外產出上升會增加對本國商品需求，使外匯供給增加，造成本國. n. al. er. io. 幣升值；中長期時，國外產出增加，國外利率會上升，導致外幣升值，本國幣貶值。國內生產成本當期為同向顯著影響，短期國外需求增加，廠商會生產比均衡產能多的產量，造成國內生產成本增加，長期下因資源調配、技術進步等原因而降低生產成本。出口物價因國外產出增加有同向反應，表示國外產出增加，需求增加，出口價格有加成上漲的空間。國內出口量短期顯著上升，當國外產出上升增加進口，國內出口量會增加。此與Asseery and Peel (1991)、Baak (2008)、Bahmani-Oskooee and Kara (2008)、方文碩(2005)以及柯勝揮與江朝宗(2011)等文獻，國外所得增加使出口. Ch. engchi. 量增加之結果相符。. 26. i n U. v.

(33) Response to PCF 國內生產成本. 出口價格. .4. .3 .2. .3. .1 .2 .0 .1 -.1 .0. -.2. -.1. -.3 2. 4. 6. 8. 10. 12. 14. 16. 18. 20. 22. 24. 2. 4. 6. 8. 10. 12. 14. 16. 18. 20. 22. 24. 出口量 1.5 1.0. 政治大. 0.5 0.0. 立 2. 4. 6. 8. 10. 12. 14. 16. 18. 20. 22. 學. -1.0. ‧ 國. -0.5. 24. 圖4-1-3 國內變數對一個標準差的國外生產成本上升衝擊之反應. ‧. sit. y. Nat. 圖4-1-3為國內生產成本、出口物價以及出口量在國外生產成本上升衝擊造成之反應。國內生產成本於1至3個月的期間內呈現同向顯著反映，可能是因為國內廠商在國外成本變動前已決定原物料的購買數量，再進行生產，造成當期. n. al. er. io. 國外生產成本變動影響不大，但生產亦需依賴國外原物料及中間財貨，使得後期國外生產成本變動為同向影響且影響越來越大。國內出口物價隨著時間增加而上漲，由於價格有僵固性，出口商無法立即調整價格，故當期出口物價不受國外生產成本影響，但隨著時間的增加，國外生產成本因影響國內生產成本，而會反映至出口價格上。國內出口量與匯率短期呈同向變動，可能是因為國外生產成本上升，國內商品物價相對便宜，需求量增加造成出口量上升；但一年後，國外生產成本上升造成國內生產成本上揚，使國內出口價格上升，出口量增加幅度變小。. Ch. engchi. 27. i n U. v.

(34) 六、預測誤差的變異數分解將某一特定內生變數之預測誤差以變異數分解的方式，解析自身或其他變數衝擊影響的比例大小為何。表4-1-7 國內生產成本之預測誤差的變異數分解期間(月). 國外成本國外產出匯. 率國內成本出口價格出口數量. 1 4 8 12. 3.07 5.34 5.42 5.43. 0.09 0.92 0.97 0.98. 0.01 0.02 0.03 0.03. 96.83 93.37 93.20 93.20. 0.00 0.29 0.32 0.32. 0.00 0.05 0.06 0.06. 16 20 24. 5.43 5.43 5.43. 0.98 0.98 0.98. 0.03 0.03 0.03. 93.20 93.20 93.20. 0.32 0.32 0.32. 0.06 0.06 0.06. 立. 政治大. 表4-1-7可看出國內生產成本的變化，其變異數比例幾乎都是由變數本身解. ‧ 國. 學. 釋；在其他變數中，國外成本影響較顯著，且穩定比例影響至後期，如同先前的分析，國內生產成本受國外生產成本影響大。. ‧. 表4-1-8 出口價格之預測誤差的變異數分解. Ch. y. 率國內成本出口價格出口數量. engchi. 8.57 15.66 16.14 16.16 16.16 16.16 16.16. 51.73 46.93 46.62 46.61 46.61 46.61 46.61. sit. 39.57 36.02 35.78 35.77 35.77 35.77 35.77. er. 0.03 0.41 0.42 0.42 0.42 0.42 0.42. al. n. 0.11 0.34 0.39 0.40 0.40 0.40 0.40. io. 1 4 8 12 16 20 24. 國外成本國外產出匯. Nat. 期間(月). i n U. v. 0.00 0.64 0.65 0.65 0.65 0.65 0.65. 表4-1-8為出口價格的變化，在第1個月，匯率可解釋出口價格變異比例高達39.57%，但隨著時間增加而遞減。國內生產成本在1到4個月解釋變異比例逐漸增加，於一年時比例高達16.16%。由此可知，我國出口價格無論是在短期還是在長期，受到匯率與國內生產成本的影響甚大。. 28.

(35) 表4-1-9 出口量之預測誤差的變異數分解期間(月) 1 4 8 12 16 20 24. 國外成本國外產出匯 0.06 0.50 0.51 0.51 0.51 0.51 0.51. 0.40 0.55 0.55 0.55 0.55 0.55 0.55. 率國內成本出口價格出口數量 3.91 3.76 3.76 3.76 3.76 3.76 3.76. 0.04 1.69 1.78 1.78 1.78 1.78 1.78. 0.54 0.95 0.96 0.96 0.96 0.96 0.96. 95.06 92.55 92.44 92.44 92.44 92.44 92.44. 表4-1-9為出口量的變化，由表可看出其變異數比例幾乎都是由變數本身解釋；在其他變數中，匯率所能解釋的變異比率最為顯著，顯示匯率是影響台灣出口量的主要因素之一。國內生產成本可解釋出口量的比例為第二顯著，於1至 4個月中，成本可解釋的比例增加。由於國外成本會先影響國內成本，再間接影響出口量，故國外成本影響比例會比國內成本影響比例低。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 29. i n U. v.

(36) 第二節日本與台灣貿易關係在台灣的貿易發展中，日本對台灣來說一直扮演著相當重要的角色，由於地理位置關係，台灣與日本不論是在文化或經濟方面，雙方都有十分密切的交流往來，互為重要的貿易夥伴。國貿局2012年進出口統計資料中，如圖4-2-1所示，台灣與日本貿易是進口大於出口，台灣主要進口國前5名國家以日本為首，且有增長的趨勢；台灣主要出口國方面，日本也為台灣第5名的國家，但由於台灣長期依賴著日本的技術、生產所需的關鍵性零組件以及機械設備，造成台灣對日本存在著大量的貿易逆差。. 55,000,000 50,000,000 45,000,000 40,000,000 35,000,000 30,000,000 25,000,000 20,000,000 15,000,000 10,000,000 5,000,000. 政治大. 2013年. 2012年. 2011年. s i t2009年 y 2010年. 2008年. 2007年. 2006年. 2005年. 2004年. 從日本之進口. er. io. al. 2003年. 2002年. 2001年. 2000年. 1999年. 1998年. 1997年. 1996年. Nat. 對日本之出口. ‧. ‧ 國. 立. 學. 千美元. 對日本進出口變化. n. 圖4-2-1 台灣對日本進出口變化. Ch. i n U. 資料來源：國貿局進出口統計. engchi. v. 欲觀察日本與台灣貿易關係，將外國生產成本及外國產出改為日本的生產者物價指數及工業生產指數，匯率改為日圓與新台幣的兌換比例，因此必須再對這三個變數做單根檢定。. 30.

(37) 一、單根檢定根據本章第一節的介紹，國內生產成本、出口價格以及出口數量為I(1)數列。再針對日本生產成本、日本產出以及日本與台灣相對匯率做單根檢定，判斷時間序列資料是否穩定，由表4-2-1可知，此三變數的水準值，在τ、τu 、τt 三種檢定統計量下，無法拒絕H0: ρ = 0的虛無假設，表示數列存在單根，為非定態的時間序列的資料；但一階差分後，所有變數皆拒絕H0: ρ = 0之虛無假設，表示時間數列資料為I(1)數列，取一階差分後，即可使時間序列資料變為定態。. 表4-2-1 ADF單根檢定_日本變數. τ. τu. τt. 𝑃𝐶𝑓 𝑦𝑓. -0.9148(1) -0.3652(0). -2.2207(1) -2.8955(2). -2.1733(1) -2.9667(2). 政治大 0.3885(0) -1.6269(0) 立τ τ. s 一階差分後. ‧ 國. -7.6379 (0)** -12.1075(0)** -14.1669(0)**. -7.6779(0) ** -12.0799(0) ** -14.1532(0)**. 註：同表4-1-2設定。. al. er. io. sit. y. Nat. 二、最適落後期. -7.6994(0)** -12.0621(0)** -14.1173(0)**. ‧. ∆s. τt. u. 學. ∆𝑃𝐶𝑓 ∆𝑦𝑓. -2.9407(0). n. 利用AIC準則和SIC準則作為VAR模型落後期數的選擇依據，結果如表4-2-2 所示。SIC準則最適落後期數為1，將VAR落後1期做分析。. Ch. engchi. i n U. v. 表4-2-2 VAR模型最適落後期判定_日本 LAG. AIC. SIC. LAG. AIC. SIC. 0 1 2 3. -22.5397 -32.6900 -33.1520 -33.1963 L. -22.4389 -31.9850 L -31.8428 -31.2829. 5 6 7 8. -32.9469 -32.9059 -32.8346 -32.6793. -29.8250 -29.1797 -28.5042 -27.7447. 4. -33.0761. -30.5584. 註：同表4-1-3設定。. 31.

(38) 三、共整合檢定由單根檢定結果可知，資料水準值皆屬於非穩定數列，本文使用Johansen 共整合檢定，檢測變數是否存在長期均衡關係，五種類型檢定估計式結果如表 4-2-3所示，SIC準則建議選用模式1或模式2。表4-2-3 Johansen共整合檢定結果_日本 Data Trend: None* ECM型態 No Intercept VAR型態 No Trend. None*. Linear. Linear. Quadratic. Intercept No Trend. Intercept No Trend. Intercept Trend. Intercept Trend. 註：同表4-1-4設定。. 本文選擇模式1，ECM與VAR都沒有常數項的模式來估計，如表4-2-4所示，矩陣檢定結果存在1組的共整合關係，最大特性根檢定結果共整合關係不存在，根據Johansen and Juselius (1990)的建議採用最大特性根檢定結果18。. 學. ‧ 國. 立. 政治大. 表4-2-4 Johansen矩陣檢定與最大特性根檢定_日本 Max-Eigen Statistic C.V.. Statistic. C.V.. None At most 1. 0.2218 0.1491. 131.328* 80.9148. 103.8473 80.9728. 40.4136 32.46245. 40.9568 34.8059. 0.1094 0.0686 0.0368 0.0164. 48.4523 25.1614 10.8666 3.3320. 54.0790 35.1928 20.2618 9.1645. 23.2909 14.2948 7.5346 3.3320. 28.5881 22.2996 15.8921 9.1645. n. al. Ch. engchi. 註：*代表10%顯著水準下是顯著拒絕虛無假設。. sit. er. io. At most 2 At most 3 At most 4 At most 5. ‧. Eigenvalue. Nat. 共整合個數. y. Trace. i n U. v. 由於水準值為I(1)，又不存在共整合現象，故對資料取一階差分，使所有變數皆為定態序列。. 若矩陣檢定與最大特性根檢定結果有不一致的現象，Johansen and Juselius(1990)認為當特性根分佈較為均勻時，矩陣檢定之檢定能力較強；否則，以最大特性根檢定之檢定力較強，因此本文採用最大特性根檢定結果。. 18. 32.

(39) 四、同期結構參數之估計表4-2-5 SVAR同期結構參數之估計_日本變數. 係數. 變數. 係數. a21 a32 a41 a42 a43 a51 a52. 0.6235 0.0015 -1.0458*** -0.0149 0.0291 -0.2059 -0.0052. a53 a54 a61 a62 a63 a64. -0.0535 -0.3986*** 0.2034 -0.0619 0.3793*** 0.0040. 過度認定LR檢定 2.390477. p-value 0.3026. 註：同表4-1-6設定. 政治大表4-2-5為加入日本變數後，SVAR同期結構參數之估計結果，可將(3-2立 4)、(3-2-5)以及(3-2-6)改寫為：. ‧ 國. 學. 𝑃𝐶𝑑. ∆𝑃𝐶𝑑𝑡 = 1.0458∗∗∗ ∆𝑃𝐶𝑓𝑡 + 0.0149∆𝑦𝑓 − 0.0291∆𝑠𝑡 + 𝜀𝑡. (4-2-1). ‧. 𝑃. ∆𝑃𝑥𝑡 = 0.2059∆𝑃𝐶𝑓𝑡 + 0.0052∆𝑦𝑓 + 0.0535∆𝑠𝑡 + 0.3986∗∗∗ ∆𝑃𝐶𝑑𝑡 + 𝜀𝑡 𝑥 (4-2-2). y. Nat. al. er. io. sit. ∆𝑋𝑡 = −0.2034∆𝑃𝐶𝑓𝑡 + 0.0619∆𝑦𝑓 − 0.3793∗∗∗ ∆𝑠𝑡 − 0.004∆𝑃𝐶𝑑𝑡 + 𝜀𝑡𝑋 (4-2-3). v. n. 實證結果有3個係數顯著，𝑎41 、𝑎54 以及𝑎63 與台灣主要貿易對手國之結果影響方向相同。其中，日本的生產成本對國內生產成本(𝑎41 )在1%顯著水準下顯著影響，而台灣主要貿易對手國的生產成本對國內生產成本在5%顯著水準下顯著影響。由於台灣在中間投入、機器設備等有高達70%是仰賴日本進口，所以當期日本生產成本上升時，會造成當期本國生產成本增加。日本與台灣相對匯率對當期國內出口價格影響不大。日本生產成本與產出對當期出口價格與當期出口量影響較不顯著，實證結果與台灣主要貿易國之分析結果相同。. Ch. engchi. 33. i n U.