臺灣地下經濟的三個議題 - 政大學術集成
137
0
0
全文
(2) 謝 辭 民國一○八年四月十二日星期五下午四點至六點順利通過博士論文口試，為 這長達七年半拿取博士學位的生涯總算畫下了句點，心中的感動不可言喻。首先， 要特別感謝指導教授洪福聲老師與周雨田老師對我多年的指導、督促及關心。從 寫文章、發期刊及最後完成博士論文一路上洪福聲老師不斷的鼓勵著我、提攜著 我，而周雨田老師讓我學習到如何開闊學術的格局及待人處事的道理，至深感荷。 承蒙論文口試委員吳中書教授、毛維凌教授以及朱美麗教授，能於百忙之中撥空 仔細審閱我的論文並蒞臨指導，給予了相當寶貴的建議與方向，不勝感禱。. 政 治 大 賴景昌老師、李慧琳老師、黃俞寧老師以及徐麗振老師給我學問上的啟迪與學術 立 除此之外，我要感謝余德培老師、曹添旺老師、樊沁萍老師、郭嘉祥老師、. 上的典範。在此，也感謝學長劉士夫與黃偉奇的支持與鼓勵、同學徐靖的扶持、. ‧ 國. 學. 學弟賴政澤的口試場地幫忙以及中研院經濟所同事邱晏瑜口試當日的接待與學術. ‧. 上的指教。. y. Nat. 最後，我誠摯感謝我的父母親給我一個衣食無缺的生長環境，對我個性上的. io. sit. 包容及生活上的照顧，才能專心的繼續讀書完成我人生的夢想與追逐的目標，還. n. al. er. 有我的家人弟弟的支持、親朋好友的關心、鼓勵與期待以及友人義文的一路陪伴，. i n U. v. 今日的成果因為有了你們才能得以完成，我的生命也更加有了意義，衷心願你們. Ch. engchi. 身體健康，一生凡事平安順遂，心想事成。. 林朕陞 謹識於 中央研究院經濟所. 中華民國一○八年四月二十二日. . . i. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(3) 摘 要 長期以來各國政府非常重視地下經濟 (shadow economy) 的發展，由於地下經 濟具有隱蔽性及訊息揭露不充分等特性，不僅扭曲了經濟指標，更重要的是地下 經濟的存在導致政府流失了大量的稅基及租稅收入，已影響一國長期的財政穩定 與經濟發展。因此，探討地下經濟形成的原因及其影響以及地下經濟在經濟發展 過程中所可能扮演的居中角色，是各國政府所必須重視的課題。在第二章，基於 現存文獻在探討金融發展與經濟成長的互動關係中完全忽略了地下經濟所扮演的 角色，因此我們利用共整合模型 (cointegration model) 試圖探討兩者之間的長、短. 治 政 有所影響。第三章則基於既有文獻鮮少考量地下經濟規模的變動對於金融市場波 大 立 動的影響，因此我們採用 Chou (2005) 提出的自我迴歸條件變幅 (conditional 期因果關係、相互解釋的能力以及模型配適度與預測能力是否因考量地下經濟而. ‧ 國. 學. autoregressive range, CARR) 模型來檢視地下經濟的變動如何影響我國股市波動 率，並進一步探討我國金融發展的變動是否對股市波動率的影響產生不對稱效. ‧. 果。於第四章中我們嘗試運用非線性分析方法中的門檻模型 (threshold model) 對. sit. y. Nat. 通貨膨脹與地下經濟的門檻效果進行實證研究，主要是探討租稅負擔、銀行發展、. io. er. 股市發展、政府支出、經濟成長、工資與薪資以及通貨膨脹等七個主要影響因素 對於臺灣地下經濟規模變動的影響效果，是否在高、低通膨率的狀態下會發生結. n. al. Ch. i n U. v. 構性改變，據以驗證過去基於線性模型下所分析的結果。. engchi. 關鍵詞：地下經濟、金融發展、經濟成長、因果關係、波動率、CARR 模型、通 貨膨脹、門檻模型. . . ii. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(4) Abstract Governments have been paying greater attention to the development of the shadow economy (SE) for a long period of time. Owing to SE’s hidden nature and its inefficient information disclosure, SE’s continual growth is distorting various economic indicators and most importantly causing erosion to a country’s tax base through loss of government revenue. This type of an economy can affect the financial stability of a country over the long term. Therefore, governments are strengthening their investigation of the determinants and effects of SE and exploring the roles played by SE during the process of economic development. Based on the existing literature that mostly explore. 政 治 大. the finance-growth relationship while completely ignoring the roles played by SE, in chapter two we employ a cointegration model to investigate whether or not the presence. 立. of this type of economy significantly alters Taiwan’s finance-growth nexus. Because the. ‧ 國. 學. existing literature rarely takes into account the impact from changes to SE on volatility in the financial market, in chapter three we utilize the conditional autoregressive range. ‧. (CARR) model proposed by Chou (2005) to examine how such changes influence volatility in Taiwan’s domestic stock market and further study the asymmetric response. sit. y. Nat. of volatility to changes in financial development. In chapter four we adopt Hansen’s (1996) threshold model to empirically investigate the existence of inflation threshold. io. n. al. er. effects in the relationship between SE and the chosen causes of SE such as tax burden,. i n U. v. banking development, stock market development, government expenditure, economic. Ch. engchi. growth, wages and salary, and inflation. We also compare the empirical results using a non-linear model with the empirical results using a linear model. Keywords: Shadow economy, Financial development, Economic growth, Causality, Volatility, CARR model, Inflation, Threshold model. . iii. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(5) 目 次 謝 辭 ................................................................................................................................. i 中文摘要 .......................................................................................................................... ii 英文摘要 ......................................................................................................................... iii 表 次 ............................................................................................................................... vi 圖 次 ............................................................................................................................. viii 第一章 緒論 .................................................................................................................. 1 參考文獻 ...................................................................................................................... 7. 政 治 大 第一節 前言 .............................................................................................................. 11 立. 第二章 臺灣的金融發展和經濟成長：地下經濟的角色 ........................................ 11. ‧ 國. 學. 第二節 實證資料與實證方法 .................................................................................. 15 2.1 實證資料說明 .................................................................................................. 16. ‧. 2.2 資料來源 .......................................................................................................... 20 2.3 實證方法 .......................................................................................................... 22. y. Nat. sit. 第三節 實證結果 ...................................................................................................... 23. n. al. er. io. 3.1 單根檢定.......................................................................................................... 23. i n U. v. 3.2 共整合檢定...................................................................................................... 24. Ch. engchi. 3.3 長、短期因果關係.......................................................................................... 28 3.4 預測誤差之變異分解 ...................................................................................... 31 3.5 模型配適度與預測能力比較 .......................................................................... 33 第四節 結論 .............................................................................................................. 34 參考文獻 .................................................................................................................... 37 第三章 地下經濟與金融發展對股市波動率的影響：CARR 模型之應用 ........... 44 第一節 前言 .............................................................................................................. 44 第二節 實證資料與實證方法 .................................................................................. 49 2.1 實證資料說明 .................................................................................................. 49 2.2 實證方法 .......................................................................................................... 55 . iv. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(6) 第三節 實證結果 ...................................................................................................... 61 3.1 單根檢定 .......................................................................................................... 62 3.2 CARR 模型的參數估計 ................................................................................... 63 3.3 CARR 及 CARRX 模型的樣本內預測能力比較 ........................................... 64 3.4 樣本外預測能力比較 ...................................................................................... 66 3.5 CARR 模型的延伸 ........................................................................................... 69 第四節 結論 .............................................................................................................. 74 參考文獻 .................................................................................................................... 76 第四章 地下經濟與通貨膨脹的門檻效果 ................................................................ 83. 政 治 大. 第一節 前言 .............................................................................................................. 83. 立. 第二節 實證模型與資料 .......................................................................................... 90. ‧ 國. 學. 2.1 實證模型 .......................................................................................................... 91 2.2 實證資料說明 .................................................................................................. 94. ‧. 第三節 實證結果 .................................................................................................... 101. y. Nat. 3.1 單根檢定及外生性檢定 ................................................................................ 101. io. sit. 3.2 門檻迴歸模型................................................................................................ 102. n. al. er. 3.3 門檻效果的穩健性檢測................................................................................ 108. i n U. v. 第四節 結論 ............................................................................................................ 115. Ch. engchi. 參考文獻 .................................................................................................................. 117 第五章 結論 .............................................................................................................. 124 參考文獻 .................................................................................................................. 128. . . v. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(7) 表 次 表 2.1. 金融發展、經濟成長及地下經濟的因果關係比較 .................................... 13 . 表 2.2. 考量地下經濟前後之長、短期因果關係比較 ............................................ 15 . 表 2.3. 地下經濟規模的基本統計量 ........................................................................ 18 . 表 2.4. 各變數的基本統計量 .................................................................................... 20 . 表 2.5. 各變數間的相關係數矩陣 ............................................................................ 21 . 表 2.6. 單根檢定結果 ................................................................................................ 24 . 表 2.7. VAR 模型的落後期數及殘差項自我相關檢定 ........................................... 25 . 表 2.8. Johansen 共整合檢定結果 ............................................................................ 26 . 共整合向量係數值之聯合檢定 .................................................................... 27 . 學. 表 2.10. ‧ 國. 表 2.9. 政 治 大 共整合向量係數值之顯著性檢定 ................................................................ 27 立. 表 2.11 VECM 長期因果關係檢定 ............................................................................ 28 變數間之短期互動關係 ................................................................................ 29 . ‧. 表 2.12. 表 2.13 VECM 短期 Granger 因果關係檢定............................................................. 31 . y. Nat. 表 2.15. 兩模型的樣本內配適結果 ............................................................................ 34. 表 2.16. 樣本外 1 期滾動預測結果 ............................................................................ 34. 表 3.1. 地下經濟規模的基本統計量 ........................................................................ 52. 表 3.2. 各變數的基本統計量 .................................................................................... 54 . 表 3.3. 單根檢定結果 ................................................................................................ 62 . 表 3.4. 台股指數季變幅之 CARR 模型估計結果 ................................................... 63 . 表 3.5. CARR 及 CARRX-a 模型之樣本內對數化 MZ 迴歸式估計結果 ............. 65 . 表 3.6. CARR 及 CARRX-b 模型之樣本內對數化 MZ 迴歸式估計結果 ........... 66 . 表 3.7. 樣本外 1 期滾動預測結果（2009 第 1 季至 2016 第 4 季） ..................... 67 . 表 3.8. 樣本外 1 期遞迴預測結果（2009 第 1 季至 2016 第 4 季） ..................... 68 . 表 3.9. 樣本外 1 期滾動預測之 DM 檢定結果 ....................................................... 69 . 表 3.10. 樣本外 1 期遞迴預測之 DM 檢定結果 ....................................................... 69 . er. al. n. . sit. 預測誤差之變異數分解 ................................................................................ 32. io. 表 2.14. Ch. engchi. i n U. v. vi. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(8) 表 3.11. 金融發展變數基本統計量 ............................................................................ 70 . 表 3.12. 單根檢定結果 ................................................................................................ 71 . 表 3.13. 加入金融發展變數之 CARR 模型估計結果 ............................................... 73 . 表 3.14. Wald 係數值之聯合檢定 ............................................................................... 74 . 表 4.1. 地下經濟成因與地下經濟的關係比較 ........................................................ 86 . 表 4.2. 地下經濟規模的基本統計量 ........................................................................ 95 . 表 4.3. 臺灣地下經濟占 GDP 比率之實證比較 ...................................................... 96 . 表 4.4. 實證模型之變數說明 .................................................................................... 98 . 表 4.5. 各變數的基本統計量 .................................................................................... 99 . 表 4.6. 變數間的相關係數矩陣 .............................................................................. 100 . 表 4.7. 單根檢定結果 .............................................................................................. 102 . 表 4.8. 弱外生性檢定 .............................................................................................. 102 . 表 4.9. 通膨門檻效果檢定（CDR 法） ................................................................. 104 . 表 4.10. 門檻迴歸模型（CDR 法） ......................................................................... 105 . 表 4.11. Wald 係數值之聯合檢定 ............................................................................. 107 . 表 4.12. 通膨門檻效果檢定（MCDR 法） ............................................................. 109. 表 4.13. 門檻迴歸模型（MCDR 法） ..................................................................... 109. 表 4.14. 通膨門檻效果檢定 ....................................................................................... 111. 表 4.15. 門檻迴歸模型 ...............................................................................................112 . 表 4.16. 考慮 outlier 影響的通膨門檻效果 ...............................................................114 . 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. . Ch. engchi. i n U. v. vii. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(9) 圖 次 圖 2.1. 臺灣地下經濟規模占 GDP 比率（1987 年至 2016 年） ............................. 19 . 圖 2.2. 實證變數的時間趨勢圖（1987 年第 3 季至 2016 年第 4 季） ................... 22 . 圖 3.1. 臺灣地下經濟規模占 GDP 比率（1985 年至 2016 年） ............................. 52 . 圖 3.2. 實證變數的時間趨勢圖（1985 第 2 季至 2016 第 4 季） ........................... 54 . 圖 3.3. 銀行發展及股市發展的時間趨勢圖（1985 第 2 季至 2016 第 4 季） ....... 71 . 圖 4.1. 臺灣地下經濟規模占 GDP 比率（1976 年至 2016 年） ............................. 96 . 圖 4.2. 實證變數的時間趨勢圖（1977 年第 1 季至 2016 年第 4 季） ................. 100 . 圖 4.3. 租稅負擔及金融發展與地下經濟的散佈圖 ................................................. 111 . 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. . Ch. engchi. i n U. v. viii. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(10) 第一章 緒論 地下經濟 (underground economy) 又稱為影子經濟 (shadow economy)，Smith (1994) 將地下經濟定義為： 「所有透過市場所生產的商品或服務，不論是非法的或 者合法的，只要未被官方國內生產毛額 (gross domestic product, GDP) 所記載的， 即為地下經濟。」換句話說，地下經濟就是應被計入而未被計入 GDP 的部分，由 於地下經濟具有隱蔽性及訊息揭露不充分等特性，世界各國 GDP 的核算都普遍存 在相同的問題。根據 Medina and Schneider (2017) 利用 1991 年至 2015 年的資料對 158 個國家的地下經濟占官方 GDP 之比率或稱地下經濟規模 (shadow economy to. 治 政 Asian) 國家平均值為 16.8% 最低，而經濟合作暨發展組織 (organization for 大 立 economic co-operation and development, OECD) 先進國家平均值則為 18.7% 次. official GDP ratio) 進行估算，研究結果發現全體平均值為 32.5%，其中東亞 (East. ‧ 國. 學. 之，最後是撒哈拉以南非洲 (Sub-Saharan African) 國家平均值為 39% 最高，顯示 地下經濟在世界各國中都不同程度地存在且無可避免。更重要的是，地下經濟做. ‧. 為一國經濟發展過程中的另一部引擎，充分瞭解它形成的原因及其發展所帶來的. sit. y. Nat. 影響以及探究它與其他重要經濟變數之間的互動關係等相關議題，近年來已深受 世界各國政府及許多經濟學者的高度重視。. io. n. al. er. 自從 Schumpeter (1911) 指出金融部門對經濟創新與經濟發展的重要性以來，. Ch. i n U. v. 有關金融發展與經濟成長之間的關係，不論從理論或是從實證的角度均已有豐碩. engchi. 的研究成果，然而兩者之間的關係目前尚未獲得一致的結論，不過大多數文獻仍 支持金融發展與經濟成長之間存在正向的影響性，例如：King and Levine (1993) 指 出健全的金融仲介可降低交易成本及資訊不對稱的問題，有助於改善資源配置， 加速資本累積及經濟成長。另一方面，Patrick (1966) 從因果的角度探究兩者之間 的互動關係，但受限於研究方法、研究期間甚至是樣本資料特性的影響，以致未 有一致性的結論，例如：Patrick (1966) 認為在一些國家經濟發展的初期階段，是 由供給領導 (supply-leading) 的型態居於主導地位；隨著經濟的發展，需求追隨 (demand-following) 的型態將逐漸居於主導地位。1. 1. 當金融發展能促進經濟成長時稱為供給領導，若金融發展只是經濟發展過程中對金融服務有需求 而促進金融持續發展的情形則稱為需求追隨。 1. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(11) 然而上述的文獻有一共同點就是都只關注地上（或官方）經濟層面上的表現， 完全忽略了地下經濟在兩者互動關係中所扮演的角色，若忽略了地下經濟的角 色，也將無法真實呈現金融發展與經濟成長的關係，特別是對於地下經濟發展較 高的國家其居中的影響力更是不容忽視。此外，雖然已有文獻明確指出地下經濟 分別與金融發展或經濟成長有密切的關係，例如：Blackburn et al. (2012) 建構一個 有逃漏稅與金融仲介的理論模型來研究地下經濟與金融發展的關係，結果發現金 融發展程度愈低，地下經濟規模愈大；Loayza (1996) 認為地下經濟的擴張會使政 府的稅收流失，導致國家在基礎建設支出的減少，將抑制經濟成長。2 不過，這些 文獻也未能同時考量地下經濟與其它兩者之間的互動影響，若忽略地下經濟變數. 治 政 大 論，Feige and Pearce (1979) 也指出當模型中忽略其他重要變數時，將容易導致雙 立 向因果關係的結論。 可能使計量模型存在內生性 (endogeneity) 問題，而所估計的係數將無法做正確推. ‧ 國. 學. 金融發展對地下經濟的重要影響性雖已獲得文獻上的支持，然而在實證上衡 量金融發展程度指標（包括銀行及股市）的選取因所側重的功能不同而各有所差. ‧. 異，特別是在股市發展指標方面大多著重在股市規模（以上市公司總市值占 GDP. sit. y. Nat. 的比率來衡量）及股市流動性（以股市成交值占上市公司總市值的比率來衡量）. io. er. 等兩種 (Levine and Zervos, 1998; Rousseau and Wachtel, 2000)。Demirgüç-Kunt and Levine (1996) 指出股市發展指標應是多面向的，冀望由單一指標來準確衡量股市. n. al. Ch. i n U. v. 發展程度是不容易的，然而股市波動性 (volatility) 作為股市發展指標之一的選擇. engchi. (Levine and Zervos, 1998)，3 卻始終未被納入考量並與地下經濟之間的關係做進一 步的研究。 從貨幣需求面的角度，地下經濟的一個特色就是須仰賴現金做為交易媒介（因 現金交易不易被貨幣當局記錄與追蹤）。Gutmann (1977) 提出現金存款比率 (cash deposit ratio, CDR) 法，透過貨幣占活期存款的比率來衡量地下經濟規模的變動。 當現金存款比率愈高，隱含地下經濟活動的擴大。基於此，當股市即將出現大行 2. 地下經濟與經濟成長並非維持單一的負向關係，地下經濟對經濟成長可能產生正向的影響 (Adam and Ginsburgh, 1985)，或是兩者關係不密切 (La Porta and Shleifer, 2008)。 3 Levine and Zervos (1998) 將股市發展的指標區分為股市規模 (size)、股市流動性 (liquidity)、國 際資本市場整合 (international capital market integration) 及波動率 (volatility) 等四種，並以股市 報酬率來衡量股市的波動程度，進一步分別探討波動率與產出、資本存量、生產力及儲蓄率之間 的關係，其中實證結果顯示波動率與產出之間呈現正向關係。 2. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(12) 情時，代表股市報酬率可能高於定期存款，因此民眾較願意將定期存款解約轉至 活期存款或減少現金持有轉存至活期存款，等待時機進入股票市場投資。此時， 現金存款比率會下降，反映出地下經濟規模降低，一旦資金流向股票市場就可能 造成股市的大幅波動，因此本文認為地下經濟規模的變動與股市波動性呈反向的 關係，我們稱之為「資金移轉效應」 。4 本文的推論也獲得 Schwert (1989) 的支持， 作者於實證上發現股市波動性與總體經濟活動之間有顯著的關係。 股市波動性在資產定價、交易策略、風險管理以及貨幣政策等方面扮演著相 當重要的角色，也是許多政府當局在制定總體金融政策時需要考量的變數之一。 而影響股市波動性的因素甚為複雜，我們除了從貨幣的層面來探討影響股市波動. 治 政 大 GARCH (1,1) 模型中加入金融自由化的虛擬變數探討自由化對 11 個新興國家股市 立 波動性的影響，結果發現臺灣股市報酬的條件變異數在自由化後顯著下降；. 的因素外，也有文獻從金融發展的層面來加以研究，5 例如：王冠閔（2006）在. ‧ 國. 學. Singhania and Anchalia (2013) 則 利 用 指 數 GARCH (exponential generalized autoregressive conditional heteroscedasticity, EGARH) 模型加入金融危機的虛擬變. ‧. 數方式研究美國 2008 年次貸危機對亞洲主要股票市場波動率的影響，結果發現次. sit. y. Nat. 貸危機對日本、中國、印度的股市波動率有顯著正向的影響，但對香港股市的波. io. er. 動率則無顯著影響。. 上述文獻有一共同點都是以設定虛擬變數的研究方法來探究特定單一金融事. n. al. Ch. i n U. v. 件對股市波動率的影響，而且受限於事件結構轉折點認定和設定的不同，結論也. engchi. 有所差異。本文認為直接衡量金融發展程度的變動對股市波動性的影響，可避免 上述的問題，再者透過區分金融發展程度變動的正、負兩種方向，也可以同時捕 捉到金融市場正向及負向的衝擊效果，我們希冀能更貼近金融市場的實際運作情 況，以提高模型解釋及預測的能力。 地下經濟的存在扭曲了資源的配置，降低政府稅收，使收入分配的效率下降， 增加租稅不公平等問題。普遍相信，地下經濟的存在，特別是在高度發展的狀態 下，對於社會是有害的。基於此，文獻上對於研究地下經濟的形成因素以及如何. 4. Schwert (1989) 指出交易活動與股票波動之間存有相互關係，發現交易量的成長與股市波動率之 間呈正向的關係。 5 Bekaert and Harvey (1997) 認為影響新興市場股市波動率因素不僅包括總體經濟環境，還包括股 市發展階段、市場微結構以及政治風險。 3. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(13) 去遏阻地下經濟發展，已有豐碩的研究成果。地下經濟的規模受到許多不同因素 的影響，主要的影響成因有租稅負擔 (Tanzi, 1980)、金融發展 (Blackburn et al., 2012)、政府支出 (Buehn and Schneider, 2012)、人均 GDP (Schneider and Enste, 2000)、工資與薪資 (Tanzi, 1980) 以及通貨膨脹 (Bittencourt et al., 2014) 等。 但是上述文獻在探討地下經濟成因與地下經濟之間的互動關係，主要都是在 線性架構下的研究成果，而完全忽略了兩者之間的關係可能存在非線性的特性。 若直接採用線性模型進行實證研究，可能會得到平均的 (average) 或是偏誤 (bias) 的結論。有鑑於此，Din (2017) 將金融發展變數的一次項及平方項同時納入考量， 6. 試圖探討金融發展與地下經濟之間非線性的關係；Wang et al. (2012) 以年資料研. 治 政 大 效果確實呈現一非對稱的關係，而直接稅之政策效果大於間接稅之政策效果。 立 上述兩篇文章給出了兩個啟發，其一僅強調金融發展及稅率變動在某一轉折. 究臺灣稅率變化對地下經濟的不對稱效果，結果顯示稅率變動上升及下降的影響. ‧ 國. 學. 點之前後，該變數對地下經濟的影響效果應會有所不同，卻未針對轉折點的選取 與估計加以研究。其二，成因變數與地下經濟的關係在不同的「經濟狀態」下是. ‧. 否會發生結構性改變，因而改變過去基於線性模型下所分析的結果，據我們所知，. sit. y. Nat. 目前此議題尚未被論及。. io. er. 針對上述第二種觀點已獲得後續文獻的支持，例如：Eggoh and Khan (2014) 指 出通膨率的高低會影響其他總體變數（包含地下經濟成因） ，特別是在高通膨率下. n. al. Ch. i n U. v. 將衝擊其運作機制的效率性。7 基於此，Caballé and Panadés (2004) 研究指出通貨. engchi. 膨脹會降低逃稅的實質處罰成本，使納稅人的逃稅意願會隨著通膨率而上升。Khan et al. (2006) 使用 168 個國家在 1960 年至 1999 年的資料，利用門檻迴歸模型進行 研究，結果發現在低通膨率下，通貨膨脹對金融發展沒有影響或有促進作用但不 顯著；相反地，在高通膨率下，將會顯著不利金融發展。Sarel (1996) 和 Ghosh and Phillips (1998) 發現通貨膨脹與經濟成長之間存在結構性改變點。Blanchard and Katz (1999) 指出名目薪資成長率與通膨率理論上呈現正向關係；相反地，Muto and Shintani (2014) 採用 1980 年第 1 季至 2013 年第 2 季的資料對日本進行研究，實證 發現核心通膨率對日本名目薪資呈正向但不顯著的影響。綜合上述文獻可知，進 6 7. . Din (2017) 是以全體金融機構對民間企業放款總值占 GDP 的比例作為金融發展指標。 文中指出通膨可能影響的總體變數包括金融深化程度、貿易開放度、公共支出、資本形成等。 . 4. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(14) 一步應用非線性模型以捕捉通貨膨脹對地下經濟的成因與地下經濟之間的影響是 值得進一步探究的課題。 本博士論文將分別利用三個專章來深入討論有關地下經濟的三個議題，分別 為「臺灣的金融發展和經濟成長：地下經濟的角色」、「地下經濟與金融發展對股 市波動率的影響：CARR 模型之應用」以及「地下經濟與通貨膨脹的門檻效果」。 以下我們將依序介紹這三個專章的研究背景與目的。 首先，由前述的既存文獻可知，以往探討金融發展與經濟成長的文獻大多著 重在地上（或官方）經濟層面上的分析，始終未觸及地下經濟在兩者之間所扮演 的角色，此外忽略地下經濟變數可能存在內生性的問題。因此，在本博士論文第. 治 政 大 市）與官方經濟成長的因果關係、相互解釋的能力、模型配適度與預測能力是否 立 有所影響。既有文獻已明確指出地下經濟分別與金融發展及經濟成長有密切的關 二章，我們擬利用共整合模型探討考量地下經濟對我國金融發展（包含銀行及股. ‧ 國. 學. 係，例如：Blackburn et al. (2012)、Bose et al. (2012)、Capasso and Jappelli (2013) 及 Hung (2015) 發現地下經濟與金融發展呈負向的關係。Loayza (1996) 和 Farrell. ‧. (2004) 發現地下經濟與經濟成長呈負向的關係；相反地，Adam and Ginsburgh. sit. y. Nat. (1985) 發現兩者之間呈正向的關係，而 La Porta and Shleifer (2008) 則認為兩者之. io. er. 間為獨立關係。此外，金融發展與經濟成長的關係一直是成長理論相當重視的課 題，但兩者的關係並未得到一致的結論，例如：Patrick (1966) 認為隨著經濟成長. n. al. Ch. i n U. v. 的過程，供給領導的效力會減弱，而需求追隨的金融型態將將逐漸居於主導地位。. engchi. 然而據我們所知，目前尚未有文獻同時論及三者之間的互動關係。基於此，本博 士論文第二章旨在金融成長關係 (finance-growth nexus) 中考量地下經濟的角色， 藉此檢視地下經濟如何影響金融發展及官方經濟成長的互動關係，以確認地下經 濟是影響臺灣經濟發展的重要因素。 接著，雖然已有許多文獻支持金融發展是影響地下經濟的重要因素，但在實 證上衡量金融發展指標（包括銀行及股市）的選取因所側重的功能不同而各有所 差異，特別是在股市發展指標方面大多著重在股市規模及股市流動性等兩種。例 如：Bose et al. (2012) 以股市資本率 (capitalizaiton) 代表股市規模及以股市成交值 (value traded) 表示股市流動性與地下經濟規模對 119 個國家進行實證分析，結果 發現股市發展程度愈高，地下經濟規模愈小。然而股市波動性作為股市發展指標 . . 5. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(15) 之一的選擇 (Levine and Zervos, 1998)，卻尚未被納入考量並與地下經濟之間的關 係做進一步的研究。此外現有國內、外文獻鮮少從地下經濟的角度探討對金融市 場的影響。職是之故，本博士論文第三章試圖利用 Chou (2005) 的自我迴歸條件變 幅 (conditional autoregressive range, CARR) 模型來探討地下經濟規模的變動如何 影響我國股市波動性，藉以驗證地下經濟在股市發展過程中所扮演的重要角色。 除了考慮地下經濟的影響外，我們也從金融發展變動的角度重新檢視臺灣過去 30 年的銀行發展及股市發展如何影響股市波動性以及檢測影響效果是否具有不對稱 性，這有別於諸如王冠閔（2006）及 Singhania and Anchalia (2013) 等使用虛擬變 數的方法來探究金融發展對股市波動性的影響。. 治 政 大 (2017) 利用多指標與 都是在線性架構下的研究成果，例如：Medina and Schneider 立 多成因 (multiple indicators and multiple causes, MIMIC) 法對 151 個國家的地下經. 第三，基於許多實證文獻在探討地下經濟成因對地下經濟的影響效果，主要. ‧ 國. 學. 濟之影響因素作研究，Erdinç and Suhail (2017) 則利用普通最小平方法 (ordinary least square, OLS) 來探究影響土耳其地下經濟的主要因素。而國內的實證研究，例. ‧. 如：戴韻珊與孫佳宏（2003）及 Wang et al. (2006) 採用 MIMIC 法、何志欽與蔡群. sit. y. Nat. 立（2004）採用 OLS 法分別來探討臺灣地下經濟活動的主要影響因素。然而上述. io. er. 文獻完全忽略了兩者之間的關係可能存在非線性的特性。基於此，Din (2017) 及 Wang et al. (2012) 分別考量金融發展及稅率對地下經濟的非線性關係。此外，既存. n. al. Ch. i n U. v. 文獻已支持通膨率的高低會影響其他總體成因變數，可能因此改變過去基於線性. engchi. 模型下所分析的結果，據我們所知，目前此議題尚未被探討。職是之故，本博士 論文第四章旨在運用 Hansen (1996, 2000) 的門檻模型，選取「通膨率」作為門檻 變數，探討通貨膨脹對於地下經濟是否有一門檻的影響性存在，以求得在高、低 通膨率下主要成因變數對地下經濟的影響效果有何不同。 最後，我們將各章節所得到的結果與發現，一併彙整在第五章。. . . 6. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(16) 參考文獻 王冠閔 Wang, Kuan-Min (2006)， 「金融自由化對新興股市報酬及波動之影響」“The Impact of Financial Liberalization on Stock Returns and Volatility in Emerging Equity Markets”，經濟與管理論叢 Journal of Economics and Management，2:1， 71-91。(in Chinese with English abstract) 何志欽、蔡群立 Ho, Chih-Chin and Chun-Li Tsai (2014)，「臺灣地下經濟規模的估 計」“Estimates of the Underground Economy in Taiwan”，臺灣地下經濟之成因 研究成果報告 Underground Economy Research Report，33-52，臺北: Visa 國 際信用卡組織。(in Chinese). 政 治 大 MIMIC 模型之應用」“Estimating the Size of Hidden Economy in a Newly 立. 戴韻珊、孫佳宏 Dai, Yun-Shan and Chia-Hung Sun (2003)， 「臺灣地下經濟之探討—. Industrialized Economy: Taiwan, 1962-2002”，第五屆全國實證經濟學 The 5th. ‧ 國. 學. Annual Conference of Taiwan’s Economic Empirics，1-21。(in Chinese with English abstract). ‧. Adam, M. C. and V. Ginsburgh (1985), “The Effects of Irregular Markets on. y. Nat. Macroeconomic Policy: Some Estimates for Belgium,” European Economic. io. sit. Review, 29:1, 15-33.. n. al. er. Bekaert, G. and C. R. Harvey (1997), “Emerging Equity Market Volatility,” Journal of Financial Economics, 43:1, 29-77.. Ch. engchi. i n U. v. Bittencourt, M., R. Gupta, and L. Stander (2014), “Tax Evasion, Financial Development and Inflation: Theory and Empirical Evidence,” Journal of Banking & Finance, 41:C, 194-208. Blackburn, K., N. Bose, and S. Capasso (2012), “Tax Evasion, the Underground Economy and Financial Development,” Journal of Economic Behavior & Organization, 83:2, 243-253. Bose, N., S. Capasso, and M. A. Wurm (2012), “The Impact of Banking Development on the Size of Shadow Economies,” Journal of Economic Studies, 39:6, 620-638. Buehn, A. and F. Schneider (2012), “Shadow Economies around the World: Novel Insights, Accepted Knowledge, and New Estimates,” International Tax and Public Finance, 19:1, 139-171. Caballé, J. and J. Panadés (2004), “Inflation, Tax Evasion, and the Distribution of . . 7. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(17) Consumption,” Journal of Macroeconomics, 26:4, 567-595. Capasso, S. and T. Jappelli (2013), “Financial Development and the Underground Economy,” Journal of Development Economics, 101, 167-178. Chou, R. Y. (2005), “Forecasting Financial Volatilities with Extreme Values: The Conditional Autoregressive Range (CARR) Model,” Journal of Money, Credit and Banking, 37;3, 561-582. Demirgüç-Kunt, A. and R. Levine (1996), “Stock Market Development and Financial Intermediaries: Stylized Facts,” The World Bank Economic Review, 10:2, 291-321. Din, B. H. (2017). “Estimating the Determinants of Shadow Economy in Malaysia,” Malaysian Journal of Society and Space, 12:5, 191-201. Eggoh, J. C. and M. Khan (2014), “On the Nonlinear Relationship between Inflation. 政 治 大. and Economic Growth,” Research in Economics, 68:2, 133-143.. 立. Erdinç, Z. and G. Suhail (2017). “Using Ordinary Least Squares to Measure the Impact. ‧ 國. 學. of the Factors Affecting Underground Economy: A Comparison between India and Turkey,” Journal of Current Researches on Social Sciences, 8:4, 95-112.. ‧. Farrell, D. (2004), “The Hidden Dangers of the Informal Economy,” McKinsey Quarterly, 3, 26-37.. y. Nat. Feige, E. L. and D. K. Pearce (1979), “The Causal Relationship between Money and. io. sit. Income: Some Caveats for Time Series Analysis,” The Review of Economics and. n. al. er. Statistics, 61:4, 521-533.. i n U. v. Ghosh, A. and S. Phillips (1998), “Warning: Inflation May be Harmful to Your Growth,. Ch. Staff Papers, 45:4, 672-710.. engchi. Gutmann, P. M. (1977), “The Subterranean Economy,” Financial Analysts Journal, 33:6, 26-34. Hansen, B. E. (1996), “Inference When a Nuisance Parameter Is Not Identified Under the Null Hypothesis,” Econometrica, 64:2, 413-430. Hansen, B. E. (2000), “Sample Splitting and Threshold Estimation,” Econometrica, 68:3, 575-603. Hung, F. S. (2015), “Tax Evasion, Financial Dualism, and Economic Growth,” Academia Economic Papers, 43:2, 175-213. Khan, M. S., A. S. Senhadji, and B. D. Smith (2006), “Inflation and Financial Depth,” Macroeconomic Dynamics, 10:2, 165-182. King, R. G. and R. Levine (1993), “Finance and Growth: Schumpeter Might be Right,” . . 8. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(18) The Quarterly Journal of Economics, 108:3, 717-737. La Porta, R. and A. Shleifer (2008), “The Unofficial Economy and Economic Development,” Brookings Papers on Economic Activity, 39:2, 275-363. Levine, R. and S. Zervos (1998), “Stock Markets, Banks, and Economic Growth,” The American Economic Review, 88:3, 537-558. Loayza, N. V. (1996), “The Economics of the Informal Sector: A Simple Model and Some Empirical Evidence from Latin America,” Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, 45, 129-162. Medina, L. and F. Schneider (2017), “Shadow Economies around the World: New Results for 158 Countries over 1991-2015,” CESifo Working Paper No. 6430. Muto, I. and K. Shintani (2014), “An Empirical Study on the New Keynesian Wage. 政 治 大. Phillips Curve: Japan and the US,” MPRA Paper No. 53934.. 立. Patrick, H. T. (1966), “Financial Development and Economic Growth in. ‧ 國. 174-189.. 學. Underdeveloped Countries,” Economic Development and Cultural Change, 14:2,. ‧. Rousseau, P. L. and P. Wachtel (2000), “Equity Markets and Growth: Cross Country Evidence on Timing and Outcomes, 1980-1995,” Journal of Banking & Finance,. y. Nat. 24:12, 1933-1957.. n. al. er. io. 43:1, 199-215.. sit. Sarel, M. (1996), “Nonlinear Effects of Inflation on Economic Growth,” Staff Papers,. i n U. v. Schneider, F. and D. H. Enste (2000), “Shadow Economies: Size, Causes, and. Ch. engchi. Consequences,” Journal of Economic Literature, 38:1, 77-114. Schumpeter J. A. (1911), The Theory of Economic Development, Cambridge: Harvard University Press. Schwert, G. W. (1989), “Why Does Stock Market Volatility Change Over Time?,” The Journal of Finance, 44:5, 1115-1153. Singhania and M., J. Anchalia (2013), “Volatility in Asian Stock Markets and Global Financial Crisis,” Journal of Advances in Management Research, 10:3, 333-351. Smith, P. (1994), “Assessing the Size of the Underground Economy: The Statistics Canada Perspectives,” Canadian Economic Observer, 7, 3.16-3.33. Tanzi, V. (1980), “The Underground Economy in the United States: Estimates and Implications,” Banco Nazionale Del Lavoro Quarterly Review, 135:4, 427-453. Wang, D. H. M., J. Y. Lin, and T. H. K. Yu (2006), “A MIMIC Approach to Modeling . . 9. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(19) the Underground economy in Taiwan,” Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 371:2, 536-542. Wang, D. H. M., T. H. K. Yu, and H. C. Hu (2012), “On the Asymmetric Relationship between the Size of the Underground Economy and the Change in Effective Tax Rate in Taiwan,” Economics Letters, 117:1, 340-343.. 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. . Ch. engchi. i n U. v. 10. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(20) 第二章 臺灣的金融發展和經濟成長：地下經濟的角色 第一節 前言 自從 Schumpeter (1911) 指出金融部門對經濟創新與經濟發展的重要性以來， 學術界研究金融發展與經濟成長的文獻非常豐富。這些文獻，不管是理論或實證 方析，大都支持金融發展與經濟成長存在了顯著的正向關係。8 雖然這個正向關係 被證實，但對於兩者的因果關係早期的文獻卻少有著墨。Patrick (1966) 曾將金融 發展與經濟成長的因果關係分成兩種發展型態：供給領導 (supply-leading) 及需求 追隨 (demand-following)。9 在這個啟發之下，金融發展與經濟成長的因果關係就. 政 治 大. 隨著計量方法的發展，成為另一個重要的研究議題。Honohan (2004) 就曾指出： 「金. 立. 融發展與經濟成長的因果關係，是總體經濟學過去十年，最突出的實證發現。」. ‧ 國. 學. 雖然過去探討金融發展與經濟成長互動關係的實證文獻非常多，但是地下經濟 (shadow economy) 在這個關係中可能扮演的角色卻都被忽略了。實務上，當我們. ‧. 在探討金融發展與經濟成長的相互影響時，我們不能僅關注地上經濟或稱官方經 濟 (official economy)，因為地下經濟同樣也可能受到金融發展或地上經濟的影. y. Nat. sit. 響。若忽略了地下經濟的角色，將無法真實呈現金融發展與經濟成長的關係，特. n. al. er. io. 別是對於地下經濟規模較高的國家。基於此，本文首先估算我國地下經濟的規模. i n U. v. 大小，並將其納入臺灣金融發展與經濟成長的互動關係中，重新審視臺灣過去三 8. Ch. engchi. 相關文獻如 Goldsmith (1969)、McKinnon (1973)、Shaw (1973)、King and Levine (1993a, 1993b)、 Pagano (1993)、Fry (1995)、Levine and Zervos (1998)、Beck and Levine ( 2004) 及 Rousseau and Sylla (2005) 等。其中 King and Levine (1993a, 1993b) 是研究金融仲介與經濟成長關係的代表作。King and Levine (1993a) 指出金融發展將促進技術創新與生產力的成長。King and Levine (1993b) 利用 80 個國家 1960 年至 1989 年的資料，實證結果發現金融仲介與經濟成長有顯著正相關，而且金 融仲介發展程度分別與未來的資本累積速度、投資率及經濟效率有顯著正相關。 9 當金融發展能促進經濟成長時稱為供給領導，若金融發展只是經濟發展過程中對金融服務有需求 而促進金融持續發展的情形則稱為需求追隨。至於探討者者因果關係的文獻，受到研究方法、研 究期間甚至是樣本資料特性的影響，以致未有一致性的結論。支持金融發展是因而經濟成長是果 的文獻有莊希豐（1999）、黃仁德與羅時萬（2000）、Beck et al. (2000)、Arestis et al. (2001)、邱 魏頌正等（2003）、Aghion (2004)、Christopoulos and Tsionas (2004)、Vlachos and Waldenstrom (2005)、Shen and Lee (2006)、Habibullah and Eng (2006) 及 Abu-Bader and Abu-Qarn (2008) 等； 支持經濟成長是因而金融發展是果的文獻有 Boulila and Trabelsi (2004)、Zang and Kim (2007) 及 Chakraborty (2008) 等；支持兩者存在雙向因果關係的文獻有 Shan et al. (2001)、Calderon and Liu (2003) 及 Hassan et al. (2011) 等。此外，許振明與林樹明（2000）利用臺灣 1964 年到 1997 年的 資料發現銀行發展對經濟成長並無顯著的貢獻，但股市發展對經濟成長具顯著的貢獻。李建強 （2005）則以臺灣 1978 年第 1 季至 2001 年第 2 季的資料發現銀行發展促進經濟成長，股市發展 與經濟成長存在雙向因果關係。 11. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(21) 十年的銀行發展、股市發展及經濟成長的互動關係是否受到地下經濟的影響，並 且進一步瞭解地下經濟在臺灣金融發展與經濟發展過程中所可能扮演的角色。 雖然近期文獻大多忽略地下經濟在金融發展與經濟成長互動關係上所扮演的 角色，但是許多現存的理論及實證文獻均明確指出，地下經濟分別與金融發展或 官方經濟成長息息相關。10 首先，許多的文獻發現金融發展程度與地下經濟規模 呈現負向的關係。例如，Blackburn et al. (2012) 建構一個有逃漏稅與銀行仲介的理 論模型來研究地下經濟與金融發展的關係，結果發現金融發展程度愈低，地下經 濟規模就愈大。Bose et al. (2012) 及 Capasso and Jappelli (2013) 的實證研究發現提 高銀行部門發展，有助於降低地下經濟。Hung (2015) 則建構一個具有金融雙元性. 治 政 大 張，認為地上金融部門因受政府的壓抑，其仲介資本投資的效率不及地下金融部 立 門，結果發現金融發展程度較低的國家應採取較為寬鬆的逃漏稅稽查政策，以導 (financial dualism) 的經濟成長模型，並沿用新結構學派 (new structuralists) 的主. ‧ 國. 學. 引資本投資進入資本投資效率較高的地下金融部門，將有助於經濟成長。基於此， （地上的）金融發展程度較低的國家，地下經濟（包含地下金融部門）規模也會. ‧. 較高；反之，隨著金融部門的發展，地下經濟的規模也會下降。除了在單一線性. sit. y. Nat. 架構之下，Habibullah et al. (2016) 實證發現金融發展對地下經濟的影響是非線性. io. 之下才會對地下經濟產生負面的影響。11. n. al. Ch. er. 的，地下經濟隨著金融發展的程度先升而後降，顯示只有在較高的金融發展程度. i n U. v. 其次，雖然許多文獻皆認為地下經濟與官方經濟成長息息相關，但對於兩者. engchi. 的關係目前並沒有明確的結論 (Schneider and Enste, 2000)。有學者認為，地下經濟 會抑制經濟成長，原因是地下經濟的成長會使政府稅收流失，導致政府支出減少， 尤其是在基礎建設支出的減少，將抑制經濟成長 (Loayza, 1996)；此外，Farrell (2004) 認為地下私人企業擁有可規避稅賦及政府管制的優勢，將不公平地與地上 合法企業競爭，搶奪它們的市場份額，進而降低經濟成長。相反地，有學者指出 地下經濟部門比官方經濟部門更具競爭力和效率，因此地下經濟的發展會刺激經. 10. 這些文獻不是探討金融發展與地下經濟的關係，就是探討地下經濟與經濟成長的關係。本文的 主要貢獻為探討三者的互動關係。 11 此文並未探討地下經濟在金融發展與經濟成長互動關係所扮演的角色。 12. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(22) 濟成長。12 Adam and Ginsburgh (1985) 在研究比利時的地下經濟規模時，同樣發 現地下經濟對官方經濟存在正向的影響。La Porta and Shleifer (2008) 則認為經濟 成長主要來自於地上有效率的合法企業的貢獻，並非來自於地下無效率的私人企 業，因此地下經濟與經濟成長互為獨立關係。 表 2.1. 金融發展、經濟成長及地下經濟的因果關係比較. 國外文獻. 分析期間/國家. 檢定方法. 分析結果. Panel A: 地下經濟及金融發展 1997 年-2003 年/義大利. Gobbi and Zizza (2007). 2003 年-2014 年/9 個歐盟. Bayar and Ozturk (2016). 轉型國家. 地下經濟→銀行發展(－). VEC 模型. 銀行發展→地下經濟(－). 1960 年-2009 年/161 個國. Berdiev and Saunoris. 模型 政 治Panel-VAR 大 1960 年-2009 年/土耳其 弱外生檢定 立. (2016). 家. 1987:Q3-2016:Q4/臺灣. 弱外生檢定. 1980 年-1991 年/義大利. VAR 模型. 1964 年-1998 年/西班牙. VEC 模型. 1964 年-2010 年/12 個先. io. Birinci (2013). al. n. 進國家. Yelwa and Adam (2017). 經濟成長↔地下經濟(＋). Panel-VAR 模型. i n Ch U e n g c VAR h i 模型. 1980 年-2014 年/奈及利 亞. 經濟成長↮地下經濟. 地下經濟→經濟成長(＋). er. Serrano and Gadea (2005). 經濟成長→地下經濟(＋). y. VAR 模型. 經濟成長→地下經濟(＋). sit. 1976 年-1995 年/加拿大. Nat. Bovi (2004). VAR 模型. 銀行發展→地下經濟(－). ‧. Giles et al. (2002). 1968 年-1994 年/紐西蘭. 銀行發展→地下經濟(－). 股市發展↔地下經濟(－). Panel B: 地下經濟及經濟成長 Giles (1999). 銀行發展→地下經濟(－). 學. ‧ 國. Bayar and Aytemiz (2017) 本文. DID 方法. v. 經濟成長↔地下經濟(＋). Duarte (2017). 1980 年-2008 年/西班牙. VAR 模型. 經濟成長↮地下經濟. 本文. 1987:Q3-2016:Q4/臺灣. 弱外生檢定. 經濟成長→地下經濟(＋). 資料來源︰本研究整理。 說明：1. → 表單向因果關係；↔ 表雙向因果關係；↮ 表互不影響。 2. ( ) 內的正負號代表兩變數之間影響的方向。 3. 表中所採用的檢定方法為︰差異中之差異法 (difference in difference, DID)，向量自我迴 歸 (vector autoregressions, VAR) 以及向量誤差修正 (vector error correction, VEC)。. 隨著計量方法的時與俱進，上述分別探討地下經濟與金融發展、地下經濟與 經濟成長的文獻，也進一步探討兩者的因果關係。我們將這些文獻的因果關係彙 整如表 2.1，並且與本文將三者的互動關係納入考量後的結果進行比較。實證結果 12. Schneider and Enste (2000) 指出實證上顯示在地下經濟活動取得的收入中，有三分之二會透過消 費及投資最終流入官方經濟部門，給官方經濟發展帶來正面的影響效果。 13. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(23) 顯示大多數文獻支持銀行發展單向顯著降低地下經濟的發展；相反地，Gobbi and Zizza (2007) 發現地下經濟單向顯著降低銀行發展。關於地下經濟與經濟成長的因 果關係，大多數文獻支持兩者之間存在正向影響，但是因果方向並未得到一致性 的結論。不同地，Bovi (2004) 和 Duarte (2017) 卻發現兩者之間並無直接關聯。 為了凸顯地下經濟可能扮演的角色，本文運用臺灣 1987 年第 3 季至 2016 年 第 4 季的時間序列資料，先探討金融發展（包含銀行及股市）與官方經濟成長的 互動關係，接著沿用 Gutmann (1977) 的現金存款比率 (cash deposit ratio, CDR) 法 對臺灣地下經濟的規模進行估算，然後再將地下經濟納入金融發展與官方經濟成 長的互動關係中，藉以檢視地下經濟如何影響金融發展及官方經濟成長的互動關. 治 政 大 對實證變數進行共整合關係檢定，若變數之間存在長期均衡關係，則應採向量誤 立 差修正模型 (vector error correction model, VECM) 來進行長、短期因果關係的檢定 係。本文利用 Johansen (1988) 提出的最大概似法 (maximum likelihood approach). ‧ 國. 學. (Engle and Granger, 1987)，並透過預測誤差變異數分解，瞭解變數之間的外生性強 弱及相互解釋能力的大小變化。最後，進行模型之樣本內配適度及樣本外的預測. ‧. 評比，以探討加入地下經濟之後對整體模型配適度及各變數的預測能力是否更為. sit. y. Nat. 精準。. io. er. 實證結果顯示，在長期均衡關係中，地下經濟對官方經濟成長呈現顯著正相 關，並且納入地下經濟的會削弱原銀行發展對官方經濟成長的貢獻，使金融體系. n. al. Ch. i n U. v. 原是符合銀行導向 (bank-based) 為基礎的結論消失了。13 在長期因果關係中，不. engchi. 論是否考慮地下經濟，我國均存在需求追隨 (demand-following) 的股市規模發展 型態，但考慮地下經濟之後需求追隨的銀行發展型態不復存在；此外，銀行發展 及股市發展長期會降低地下經濟的成長，而地下經濟對股市發展具有反饋關係。 在短期互動關係中，考量地下經濟之前，官方經濟成長促進銀行發展但不影響股 市發展，而銀行與股市之間不存在資金排擠效應；考量地下經濟之後，官方經濟 成長降低股市發展但不影響銀行發展，銀行與股市之間則出現資金排擠的效應。14 13. Demirgüç-Kunt and Levin (1999) 將金融體制分為兩種：銀行導向 (bank-based) 與市場導向 (market-based)。若金融體制是屬於銀行導向為基礎的則認為銀行發展對經濟成長的影響效果比 股市發展來得大；相反地，若金融體制是屬於市場導向為基礎的則認為股市發展對經濟成長的 影響效果比銀行發展來得大。 14 關於金融發展與經濟成長呈現負向關係的文獻有 Robinson (1952)、Kuznets (1955)、Friedman and Schwartz (1963) 及 Lucas (1988) 等。 14. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(24) 在短期因果關係中，地下經濟的存在導致需求追隨的銀行發展型態不復存在，而 且官方經濟成長對股市發展的因果關係由獨立變成單向關係，說明地下經濟的存 在顯著影響了官方經濟成長與金融發展之間的因果關係。此外，銀行發展、股市 發展及官方經濟成長均單向影響地下經濟，而地下經濟的發展對股市發展則有負 向反饋的關係。我們將上述考量地下經濟前後之長、短期因果關係的研究結果彙 整於表 2.2。 表 2.2 考量地下經濟前後之長、短期因果關係比較 考慮地下經濟之前 考慮地下經濟之後 Panel A: 長期因果關係 經濟成長→銀行發展(＋) 經濟成長↮銀行發展 經濟成長→股市發展(＋) 經濟成長→股市發展(＋) 銀行發展↔股市發展(－) 銀行發展→股市發展(－) 經濟成長→地下經濟(＋) 銀行發展→地下經濟(－) 股市發展↔地下經濟(－) Panel B: 短期因果關係 經濟成長→銀行發展(＋) 經濟成長↮銀行發展 經濟成長↮股市發展 經濟成長→股市發展(－) 銀行發展↮股市發展 銀行發展↮股市發展 經濟成長→地下經濟(＋) 銀行發展→地下經濟(－) 股市發展↔地下經濟(－). 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. io. sit. y. Nat. n. al. er. 資料來源︰本研究整理。 說明：1. → 表單向因果關係；↔ 表雙向因果關係；↮ 表互不影響。 2. ( ) 內的正負號代表兩變數之間影響的方向。. Ch. engchi. i n U. v. 最後，由預測誤差變異數分解則可歸納，在考慮地下經濟後，地下經濟在長、 短期都是我國官方經濟成長及股市發展的重要解釋變數，並且提高了官方經濟成 長對銀行發展變異的解釋能力。在樣本內配適度及樣本外預測能力皆顯示考慮地 下經濟之模型較佳，特別是在預測我國金融發展之趨勢更具有效性。 本文架構共分四節，除了本節的介紹外，第二節說明實證資料與實證方法。 第三節則呈現主要研究結果。第四節為結論與討論。. 第二節 實證資料與實證方法 本節主要分成 2 部分。第 1 部分則說明如何估算臺灣地下經濟規模以及相關 實證變數之定義。第 2 部分則針對本文的實證方法進行說明。 . 15. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(25) 2.1 實證資料說明 以下就本文所使用的相關實證變數進行說明，首先是說明如何建構理論模型 進行估算臺灣地下經濟規模的大小，接著說明經濟成長變數，最後介紹兩項衡量 金融發展的指標。 2.1.1 估算地下經濟規模 首先，本文為了準確估算臺灣地下經濟規模，對研究對象的可測性與數據資 料的可取得性較為要求，因此採用一般政府官方統計角度所定義的地下經濟，即 「所有本身合法的生產價值增量但未被官方國內生產毛額 (gross domestic product, GDP) 所記載並課徵稅賦的經濟活動」 ，又稱為「狹義的地下經濟」 。15 一般而言，. 政 治 大. 採用地下經濟占國內生產總值之比率來反映地下經濟規模大小及其成長是良好指. 立. 標，該比率要求測算出一段時間内（一季或一年）地下經濟以貨幣表示的總值。. ‧ 國. 學. 目前，估算地下經濟的方法主要分成二大類：直接法與間接法。直接法是透過問 卷調查或從稅收審計中獲得數據，進而估算出地下經濟的規模，間接法則是利用. ‧. 總體經濟統計資料（例如 GDP、貨幣需求等）來估算一國地下經濟規模，優點在 於總體數據的取得方便、可靠且即時。16 因此，本文採 Gutmann (1977) 的 CDR. y. Nat. sit. （間接）法來進行臺灣地下經濟規模之估算。17. n. al. er. io. CDR 法最早是由印度經濟學家 Cagan (1958) 提出，用來測度二戰期間美國的. i n U. v. 未申報收入，並由 Gutmann 發展於 1977 年，而此方法的主要論點是將通貨—活. Ch. engchi. 期存款比（C/D 比率）此一貨幣指標和基期相比所發生的顯著增長解釋為地下經濟 活動擴張的指標。其模型隱含的三個假設為：(1) 所有的地下經濟活動都是以現金 來交易，因為以存款帳戶進行交易容易被貨幣當局記錄與追蹤。(2) 在沒有地下經 濟的情況下，C/D 比率在長期維持固定不變。(3) 地上經濟與地下經濟的貨幣流通 速度相同。以下將針對該方法之理論模型進行說明。 現金存款比率模型包括下列方程式及恆等式： 15. 中華民國行政院主計總處定義之地下經濟：「非法經濟」指法律所不允許的經濟行為，如走私、 盜採砂石，「隱藏經濟」指所得申報或統計調查未能包含之經濟行為，如地下工廠、逃漏稅， 一般將兩者通稱為「地下經濟」。 16 這些估計方法之優劣請參見 Frey and Pommerehne (1984)、Feige (1990)、Thomas (1999) 及 Schneider and Enste (2000) 等。 17 近年來採用現金存款比率法估計地下經濟的文獻有：羅磊（2005）、Wang et al. (2012)、Davidescu (2013) 及 Davidescu et al. (2015) 等。 16. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(26) C Cr Cu ,. (2.1). D Dr Du ,. (2.2). r . Cr , Dr. (2.3). u . Cu , Du. (2.4). vr . Yr , Cr Dr. (2.5). vu . Yu , Cu Du. . vr , vu. 政 治 大. 立. (2.6). (2.7). ‧ 國. 學. 其中，C 為流通在外的通貨，D 為活期存款，Y 為所得水準，下標 u 和 r 分別表示. ‧. 地下經濟和地上（官方）經濟，v 為貨幣所得流通速度，λ 為基期下的通貨存款比 率。由 (2.1) 式至 (2.7) 式可以推得一般式如下：. y. n. al. sit. (u 1)(C r D) . (r 1)(u D C ). io. . Yr. (2.8). er. 1. Nat. Yu . i n U. v. 我們利用理論模型的三大假設，可進一步簡化 (2.8) 式。根據假設一隱含 Du =0 ，. Ch. engchi. 則 u ，假設二隱含 r 趨近一常數，而假設三隱含 1 。將這些限制條件代 入 (2.8) 式，可進一步推得地下經濟貨幣總值 Yu 的一般式：. C r C r D Yu Yr Yr D , r 1 (r 1) D. (2.9). 等式右邊所有變數中，只有基期下的通貨存款比率 r 是未知的，需進行估算。本 文在估算臺灣地下經濟規模時，選取 2007 年做為基期，並參考 Medina and Schneider. (2017) 估計臺灣地區 2007 年地下經濟約占 GDP 的 22.32% 以及當年度 C/D 比率. . 17. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(27) 為 0.317，18 分別代入 (2.9) 式進一步推算出 r 0.078 。然後本文依據 (2.9) 式 計算出各期間之地下經濟規模 (shadow economy to official GDP ratio, SER) 與貨幣 總值 Yu。表 2.3 列出我國地下經濟規模的基本統計量。我國地下經濟占 GDP 的平 均數值為 28.93%，遠高於日本的 10.77%，中國大陸的 11.23%，香港的 14.69% 以 及韓國的 27.41%，顯示我國地下經濟發展之蓬勃，對整體經濟的影響不容小覷。19. SER. 表 2.3 地下經濟規模的基本統計量 平均數 中位數 最大值 最小值 0.289 0.276 0.463 0.209. 標準差 0.051. 資料來源︰本研究整理。. 圖 2.1 為我國 1987 年至 2016 年以 4 季平均值所計算之各年度地下經濟規模. 政 治 大 段，數值介於 27% 至 35% 之間，期間正好經歷臺股從 1986 年 1 月的 1,000 點狂 立 飆升到 1990 年 2 月的 12,000 點以及 1987 年我國開始大幅開放金融自由化的階段，. 的大小。從圖 2.1 可以看出，在 1989 年以前，臺灣地下經濟規模歷經一波下降階. ‧ 國. 學. 1990 年股市崩盤以後地下經濟規模大幅增加至 1996 年的 38%，然後於 1997 年亞 洲金融風暴期間開始呈現下降趨勢，2001 年我國政府通過金控法，擴大金融機構. ‧. 的業務規模，自此開始地下經濟規模快速下降，20 直到 2010 年美國金融海嘯過後. sit. n. al. er. io. 2.1.2 國民所得水準. y. Nat. 地下經濟規模才有逐步上升的趨勢。21. i n U. v. 本文以實質 GDP 衡量國民所得水準，並可區分成以下兩種：. Ch. engchi. (1) 官方實質 GDP (official real GDP) ：以實質國內生產毛額為代表，並以 OGDP 表示之。 (2) 地下經濟 (shadow economy)：以採用 Gutmann (1977) 的 CDR 法進行估算 的地下經濟貨幣總值為代表，並以 SE 表示之。. 18. 選取 2007 年做為基期的理由為 Medina and Schneider (2017) 估計臺灣地區 1991 年到 2015 年的 地下經濟規模中，以 2007 年 22.32% 為最低，因此以該年作為基期來推算其他期間的地下經濟。 19 日本、中國大陸、香港及韓國的地下經濟規模之平均數值乃參考 Medina and Schneider (2017)。 20 由於 C/D 比率的變動因素可能是受到股市買賣需以活期存款辦理交割或金融自由化（例如：信 用卡使用、ATM 普及、智慧型手機付款等）將使通貨需求減少而影響，然而這些因素的影響未 必與地下經濟的變動有高度相關。因此，我們以 Gutmann (1977) 的觀點來詮釋 C/D 比率的變動 需格外注意，其可能夾雜其它非關地下經濟活動的影響因素。 21 近年來智慧型手機的使用與電子商務蓬勃發展促使民眾透過網路交易的比重大幅提高，讓政府 更難掌握現金流向，由於這些產值與收入並未納入 GDP 的經濟活動，可能促使地下經濟規模上 升。 18. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(28) 40 38. 38. 地 下 經 濟 規 模. 36. 35. 34 32 30. 30. (. 28. ). % 26. 27 27. 24 24. 22 20 1987. 22 1990. 1993. 1996. 1999. 2002. 2005. 2008. 2011. 2014. 政 治 大 資料來源：本研究整理。 圖 2.1 臺灣地下經濟規模占 GDP 比率（1987 年至 2016 年） 立. ‧ 國. 學. 2.1.3 金融發展指標. 學理上，金融體系就制度層面可區分為直接金融 (direct financing) 與間接金. ‧. 融 (indirect financing)，間接金融及直接金融的代理變數說明如下：. (1) 銀行發展指標：依據 De Gregorio and Guidotti (1995) 及 Levine and Zervos. y. Nat. sit. (1998) 等，本文以全體金融機構對民間企業放款總值占 GDP 的比例. al. er. io. (private-sector credit to GDP)，代表銀行發展指標，並以 BK 表示之。22. v. n. (2) 股市發展指標：本文以 Levine and Zervos (1998) 及 Rousseau and Wachtel (2000). i n C 所 定 義 之 上 市h 公e 司總市值占 n g c h i UGDP. 的 比 率 (stock market. capitalization to GDP) 做為股市資本率 (capitalization) 的指標，是衡量股 市規模的變數，同時股市資本率也表示企業「股權融資」的重要性，代表 股市的發行市場或供給面，並以 SA 表示之。23 22. 除了資產面指標之外，King and Levine (1993a) 以金融機構的負債面指標，即流動負債 (liquid liabilities) 占 GDP 的比例代表金融仲介的規模大小，但負債面指標僅能夠反映金融機構資金流 通的情形，但無法顯示資金運用的情況，也就無法得知其是否用於促進產出的成長。Arestis and Demetriades (1996) 認為金融機構的資產面指標比負債面指標更可以建立銀行發展與產出之間 穩定的長期關係。 23 本文不考慮以股市周轉率（股市成交值占上市公司總市值的比率）做為衡量股市發展的另一項 指標，主要原因是：(1) 股市周轉率代表股市的流動市場或需求面，為了能夠直接比較我國企業 在金融仲介與非金融仲介兩部門之間融資方式的改變，以股市資本率做為相對應的比較基礎較 具有意義；(2) 全體金融機構對民間企業放款總值占 GDP 的比率及股市資本率都是以 GDP 做為 標準化基礎的規模變數，此與股市周轉率是以上市公司總市值做為標準化的基礎，用以衡量投 資者交易次數的頻率相比，顯然意義上不同。 19. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(29) 本文為了檢驗我國的整體金融體系與經濟發展的互動關係，同時採用上述直 接金融和間接金融等兩項作為金融發展指標，包括全體金融機構對民間企業放款 總值做為銀行發展程度的指標 (BK)，同時也考慮股市發展指標的股市資本率 (SA) 進行實證分析。. 2.2 資料來源 在資料來源部分，為增加估計的樣本數，以減少估計的偏誤，資料頻率採用 季資料，24 實證期間取自 1987 年第 3 季至 2016 年第 4 季，25 以 2011 年的物價為 基期，共計有 118 筆觀察值。實證資料取自教育部電算中心「AREMOS 經濟統計 資料庫」。另外，為剔除資料的季節性因素對實證結果之影響，本文先將 OGDP、. 政 治 大. SE、BK 及 SA 等四個變數，做季節調整 (seasonal adjustment)，26 以期能獲得更精. 立. 確之原始時間序列資料，然後再取自然對數轉換，將資料做初步的平滑，減少異. ‧ 國. 學. 質變異所產生的影響。接著，以季節調整後的資料做單根檢定以及共整合檢定， 最後進行 VECM 之估計、正規化共整合方程式係數檢定、Granger (1969) 因果檢. 2,368,130 682,081 5.072 4.462. n. al. Ch. 4,155,006 1,088,958 5.795 6.861. engchi. y. 2,466,940 678,765 4.877 4.464. 標準差. 963,726 283,068 2.323 1.560. sit. OGDP SE BK SA. io. 平均數. 表 2.4 各變數的基本統計量 中位數 最大值 最小值. er. Nat. 變數. ‧. 定及預測誤差變異數分解。. i n U. v. 941,637 194,551 0.713 1.468. 變異係數. 0.382 0.287 0.146 0.329. 資料來源︰本研究整理。 說明：1. 本表中之變數未經季節性調整與自然對數轉換。 2. OGDP 和 SE 單位為新臺幣百萬元。 3. 變異係數 = 標準差 ÷ 平均數。. 表 2.4 列出各變數的基本統計量。經濟成長變數中，OGDP 的變異係數為 0.38. 24. 採用年資料進行分析雖可避免季節性變動及景氣循環的問題，但樣本數僅有 30 筆的年資料來進 行時間序列分析較不具可信度。 25 資料起始時間的設定是由於臺灣在 1987 年 5 月 16 日立院法通過「修正管理外匯條例」，並於 7 月 15 日全面實施新外匯制度，大幅放寬外匯管制，至此貿易收支完全開放，使得大量的資金流 入我國資本市場，政府為因應新的金融情勢，開始加速推動金融改革，以求全面金融自由化， 因此本文選擇以 1987 年第 3 季做為資料起始時間。 26 本文採用美國普查局的 X-12-ARIMA 程式進行地下經濟規模變數之季節性調整，該程式於 Eviews 中即有現成的套件可供運用，此處使用的是乘法形式的分解方法。 20. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(30) 高於 SE 該數值的 0.29，顯示 OGDP 的波動程度大於 SE。27 金融發展指標中，我 國銀行發展平均數值為 4.88，股市發展平均數值為 4.46，顯示過去的三十年我國 銀行發展程度高於股市發展，此外股市發展的波動程度也相對較大，約為銀行發 展的波動程度 2.3 倍。 表 2.5 各變數間的相關係數矩陣 變數. OGDP. OGDP. 1. SE BK SA. 0.915 (0.000) 0.735 (0.000) 0.766 (0.000). 立. SE. SA. BK. 1 0.838 (0.000) 0.617 (0.000). 1. 0.452 政 治 大(0.000). ‧ 國. 學. 資料來源︰本研究整理。 說明：1. 本表中之變數未經季節性調整與自然對數轉換。 2. ( ) 內為 p 值。. 1. 表 2.5 列出各變數間的相關係數，在地下經濟與其他變數的關係中，SE 與. ‧. OGDP、BK 及 SA 的相關係數依序為 0.92、0.84 及 0.62，顯示地下經濟的發展與官 方經濟成長及金融發展之間呈現正相關。在官方經濟成長與金融發展的關係中，. Nat. al. er. io. 中，BK 和 SA 的相關係數達 0.45。. sit. y. OGDP 與 BK 及 SA 的相關係數分別達 0.74 和 0.77。在銀行發展與股市發展的關係. v i n Ch 可以發現，OGDP 與 SE 隨時間經過同步呈現上升趨勢 e n g c h i U，但 SE 成長速度小於 OGDP n. 圖 2.2 分別為 OGDP、SE、BK 以及 SA 等四個變數的走勢圖。由圖 2.2 的走勢. 成長速度，因此地下經濟占 OGDP 的比率長期下呈現下降趨勢（參見圖 2.1）。此. 外 OGDP 與 SE 在 2007 年第 4 季至 2009 年第 1 季受到美國金融風暴的影響同步出 現明顯的滑落。銀行發展自 1987 年我國大幅開放金融自由化後，呈現快速增加之 後則呈現遞減增加的型態。股市發展走勢同時呈現增加及下降的波動型態，1988 年 5 月政府開放證券商設立後，股市發展戲劇性大幅增加，之後歷經 1990 年臺灣 股市泡沫化、2000 年網路科技泡沫化以及 2008 年全球金融海嘯等事件，股市發展 出現大幅下降，相對而言金融發展較為穩定，整體觀察股市發展自 1990 年起長期 仍呈現上升趨勢，顯示臺灣發行市場尚屬穩定成長，也就是說股市供給面充足。 27. 變異係數是用來測量資料變異情形的相對測定值，特別是當各資料的衡量單位不同時，變異係 數不失為一種評比資料離散程度的指標。 21. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
(31) 資料來源：本研究整理。. 立. 實證變數的時間趨勢圖（1987 年第 3 季至 2016 年第 4 季）. 學. 2.3 實證方法. ‧ 國. 圖 2.2. 政 治 大. 本節主要針對本文的實證方法進行說明。本文欲利用 Johansen (1988) 共整合. ‧. 檢定 (cointegration test) 重新檢視在考慮地下經濟的角色之後，銀行發展、股市發. sit. y. Nat. 展、官方經濟成長及地下經濟四者之間是否仍存在共整合關係，因此在進行共整 合分析之前，Pagan and Wickens (1989) 認為應該先對個別變數進行單根檢定，本. io. n. al. er. 文採用常見的三種檢定分別為 Phillips and Perron (1988) 的 PP 單根檢定、Elliott et. i n U. v. al. (1996) 提出的 DF-GLS 及 ERS 單根檢定。28 當確定變數的整合階次 (order of. Ch. engchi. integration) 是否相同後，則可以進一步進行 Johansen 的共整合檢定。Engle and Granger (1987) 提出共整合 (cointegration) 理論，指出將一組非定態時間序列變數 做線性組合後變成定態的序列，此種現象稱為共整合現象。透過 Johansen 共整合 檢定後，若變數之間存在共整合關係，則需採用 VECM 進行分析；反之，若變數 之間不存在共整合關係，則採用 VAR 模型進行分析。確認模型後可進一步檢定變 數間的因果關係，有助於瞭解變數間的互動情形。藉由預測誤差變異數分解，檢 視各變數之預測誤差變異產生時所被本身及其他變數變異所解釋的能力是否因考 慮地下經濟而有所差異，並進一步瞭解變數之間的外生性強弱及相互解釋的能 力。最後，利用模型之樣本內的配適度來探討考慮地下經濟之模型是否更有能力 28. . 陳旭昇（2013）建議使用傳統 PP 檢定，同時亦報告具有較高檢定力的 ERS 之檢定結果。 22. DOI:10.6814/DIS.NCCU.ECONO.002.2019.F06.
Outline
相關文件
Wang, Solving pseudomonotone variational inequalities and pseudocon- vex optimization problems using the projection neural network, IEEE Transactions on Neural Networks 17
In this paper, we build a new class of neural networks based on the smoothing method for NCP introduced by Haddou and Maheux [18] using some family F of smoothing functions.
Define instead the imaginary.. potential, magnetic field, lattice…) Dirac-BdG Hamiltonian:. with small, and matrix
Korea, Ministry of Education & Human Resources Development, "Organization of the Curriculum and Time Allotment standards,". http://www.moe.go.kr/en/down/curriculum-3.pdf
Master Taixu has always thought of Buddhist arts as important, the need to protect Buddhist arts, and using different forms of method to propagate the Buddha's teachings.. However,
Continue to serve as statements of curriculum intentions setting out more precisely student achievement as a result of the curriculum.
The difference resulted from the co- existence of two kinds of words in Buddhist scriptures a foreign words in which di- syllabic words are dominant, and most of them are the
• elearning pilot scheme (Four True Light Schools): WIFI construction, iPad procurement, elearning school visit and teacher training, English starts the elearning lesson.. 2012 •
