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懿耶尚
7 years ago
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1 國際油價振盪轉嫁至各分類物價指數程度及其變遷 : 台灣的實證研究元智大學管理學院 * 曾翊恆佛光大學經濟學系 ** 周國偉 * 本文聯繫作者現為元智大學管理學院國際企業學群助理教授 ** 本文協同作者現為佛光大學經濟學系助理教授

2 摘要本文估算 1982M1-2010M12 國際油價對台灣通膨的短長期轉嫁程度我們選取 CPI 總指數核心指數及各項基本分類指數作為評估轉嫁效果的標的實證結果發現國際油價對台灣通膨存在顯著之長期轉嫁效果, 但短期轉嫁的程度甚不明顯我們也採用滾動式廻歸及遞迴迴歸分析法, 發現國際油價對台灣通膨的短期轉嫁程度, 其實並未隨著國際油價的大幅上漲而有明顯的增加關鍵詞 : 國際油價, 轉嫁程度, 誤差修正, 滾動式廻歸, 遞迴迴歸 Absrac This paper underakes he sudy of esimaing he degree of oil price pass-hrough ino inflaion in Taiwan around 1982M1-2010M12. We use CPI included general index, core index, and each of consumer price index by basic group o measure he degree of pass-hrough. Empirical resuls show ha oil price has significan long-erm pass-hrough effec ino inflaion in Taiwan, bu shor-erm pass-hrough effec is no obvious. We also use he analysis of rolling regression and recursive regression and found ha he degree of shor-erm oil price pass-hrough ino Taiwan inflaion is no rise significanly accompanied wih oil price. Key Words: Oil Price, Degree of Pass-Through, Error Correcion, Rolling Regression, Recursive Regression 2

underakes he sudy of esimaing he degree of oil price pass-hrough ino inflaion in Taiwan around 1982M1-2010M12.

3 1 前言近半個世紀以來, 國際油價歷經多次劇烈起伏, 針對較被廣泛討論的劇烈油價衝擊 oil price shock),kilian2009) 依其來源區分為供給面因素如 1973 與 1979 年兩次中東石油危機 1990 年波灣戰爭時的油價驟升 ) 及需求面因素的使然如 2003 至 2008 年間油價戲劇性地屢創新高 2009 年初全球金融海嘯過後迄今的油價快速回升等案例 ) 由歷史數據可知參見圖 1 上半部陰影部分 ), 這些期間不僅國際原油價格大都出現兩至三倍的快速翻漲, 而 1970 年代石油危機更有引起停滯性通膨 sagflaion) 與景氣嚴重衰退的疑慮 Hamilon, 1983;Hamilon and Herrera, 2004) 儘管學界對於石油衝擊可否單獨導致衰退仍存歧見, 1 但一般傾向接受國際油價振盪至少將部份轉嫁 pass hrough) 於本國通膨當中 Hooker, 2002; Chen, 2009) 而 Lee Ni and Rai1995) 及 Hamilom1996) 亦認為劇烈或意外地油價衝擊, 也對本國通膨存在相對明顯的效果不論國際油價衝擊的因素為何, 這類來自國際間生產面的隨機干擾, 勢必牽動決策當局政策執行的穩定度圖 1 呈現國際油價與台灣消費者物價指數 consumer price index, CPI) 近 40 年年 ) 長期連動趨勢上圖 ) 及其年增率變化下圖 ) 其中, 國際油價為美國西德州中級 Wes Taxes Inermediae, WTI) 原油英國北海布蘭特 Bren) 與阿聯杜拜輕原油 Dubai Faeh) 等三者, 按全球交易量計算的加權平均現貨價格, 資料來源為 IMF 的 IFS 資料庫 ; 台灣 CPI 指數為總指數 general index), 數據則取自行政院主計處建置的 PC-AXIS 線上資料庫, 定義上其年增率即所謂的通膨率或稱 CPI 通膨率 ) 由圖 1 我們觀察到以下特徵 :1) 長期來看, 國際油價較台灣 CPI 指數呈現更為趨升之走勢, 而其在年間持續不斷的大規模漲勢, 更為史上所僅見 ;2) 以年增率變化做觀察, 台灣通膨率與油價變動似乎呈現略具滯後性質的同向變動關係, 惟前者的幅度明顯低於後者, 這意謂國際油價振盪確實僅部份轉嫁到國內通膨中 ; 3) 在 1970 年代兩次石油危機發生時, 國內物價漲幅較為迅速且大幅度地反應油價衝擊, 惟在 1990 年波灣戰爭及 2003 年迄今的持續性國際油價漲勢中, 台灣相應的通膨變化明顯趨緩, 油價轉嫁至通膨程度隱約顯露減緩趨勢, 這樣的觀察也初步符合國外相關實證研究 ; 2 4) 即便無法清楚地在圖 1 中呈現, 我們也懷疑油 1 Bernanke e al. 1997) 認為 Fed 在面對 1970 年代的能源危機時, 低估了停滯性通膨威脅並採取過高的利率政策, 此舉無疑會加重景氣衰退的程度關於油價衝擊與相應貨幣政策的進一步討論, 可參見 Leduc and Sill 2004) 與 Kormilisina in press) 2 Leblanc and Chinn 2004) 指出,1980 年代後的國際油價變動僅輕度地傳導至美國日本與歐洲 3

油危機更有引起停滯性通膨 sagflaion) 與景氣嚴重衰退的疑慮 Hamilon, 1983;Hamilon and Herrera, 2004) 儘管學界對於石油衝擊可否單獨導致衰退仍存歧見, 1 但一般傾向接受國際油價振盪至少將部份轉嫁 pass hrough) 於本

4 400 指 300 數 200 %) 國際油 100 價年增 0 率 %) M1-M M1-M 國際油價指數 :1982M1=100 消費者物價指數 :1982M1= M6-M M5-2008M7 2009M2-2010M 國際油價年增率消費者物價指數年增率通膨率 ) 年份年份通膨率 %) 圖 2-1 上圖 ) 國際油價與台灣消費者物價指數 :1982M1= M1-2010M6); 下圖 ) 國際油價與台灣消費者物價指數年增率 1972M1-2010M6) 說明 :1. 上圖中數據為國際油價變動前後之每桶 per barrel) 售價單位 : 美元 ) 2. 資料來源為中央銀行金融統計月報國際貨幣基金會 IFS 資料庫及本計畫整理價轉嫁至國內通膨程度, 可能存有類似於實證研究所指出的台灣不對稱 asymmeric) 匯率轉嫁 exchange rae pass-hrough, ERPT) 特徵劉宗欣與張銘仁,2000; 黃恩恩等,2007) 因此, 究竟油價波動轉嫁於通膨程度為何? 如何精確地衡量? 又轉嫁程度是否存在升降趨勢或其他重要特徵? 倘若能系統性釐清以上關鍵問題, 尤其是聚焦台灣經濟現況並予以評析, 將有助於我國貨幣當局擬定適當政策, 以減緩或至少避免加深 ) 油價波動對經濟層面的干擾有鑒於此, 本文將國際油價套用菲利普曲線 augmened Philips Curve), 以估計國際油價轉嫁通膨程度同時, 因為在傳統經濟模型的分析中, 油價波動視為生產面的衝擊 supply shock); 故當油價上漲時, 生產面的勞動成本也將因勞工對通膨預期的改變而提升簽訂較高之工資 ) 是以, 生產面的勞動成本亦是納入我們考量的範圍在此設計下的菲利普曲線, 本研究除了針對 CPI 總指數及 CPI 核心指數外, 也將 CPI 各基本分類指數做為探討的對象我們發現國際油價對台灣物價指數存在顯著之長期轉嫁效果 ; 但是大致而言, 短期的轉嫁效果甚不明顯我們推測這點或許與近年來油品使用的技術及效率大幅提升又或者是因為替代能源的日益普遍有部分關連況且, 因為 CPI 指數多半為民生必需品, 國際油價的影響本身只佔有部分的比等地的總合物價指數上此外,Herrera and Pesaveno 2009) 更檢測出,1980 年後國際油價波動對於物價指數及其他總體變數的影響力, 相較於 1980 年前呈現一次性 one-off) 消退現象 4

1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 26.06 132.55 41.76 84.

5 例, 故導致短期轉嫁效果不甚明顯本文的分析架構如下第 2 節陳述結合油價的生產面成本推動菲利普曲線, 並建構適合的實證模型第 3 節首先資料的來源與特性, 並彙整實證分析的結果第 4 節探討台灣短期油價轉嫁至通膨程度的長期變遷, 作為評估油價相對通膨的短期效果變化第 5 節為結論 2 油價與標準菲利普曲線在既有文獻中, 常見套用菲利普曲線以估計國際油價轉嫁通膨程度參照 Hooker 2002), 典型的菲利普曲線可簡單表達如下 : π β L) π + γ L) UG + θ L) x + ε, = 1 1) 式中, π 為通膨率,UG 為失業率與自然失業率 naural unemploymen rae) 之缺口 gap), x 為一系列可推移菲利普曲線的生產面成本指標, 而 L 則代表滯後運算 lag operaor) 實務上,UG 常見以產出缺口 oupu gap) 替代在生產面成本指標方面, 本文以國際平均油價作為 x 的替代指標參見 Chen, 2009) 3 另外, 勞動者通膨預期的改變, 也會改變生產面的成本, 故我們再將勞動薪資一併納入生產面成本考量有鑑於此, 式 1) 的菲利普曲線可改寫成以下型式 : π β L) π + γ L) y ~ y ) + θ L) oil + ϕ L) w + ε, = 1 2) 式中, y ~ y 為產出缺口, 而 y~ 則是 y 的非線型趨勢 non-linear rend) 4 5 oil 為國際平均油價 w 為勞動薪資表示一階差分 z z z 1 ) 運算以上各項變數均以自然對數形式表示因此, 若令 p 為經過自然對數轉換的物價指數, 則通膨率 π 即為然而, 總體資料的特性多半屬於非穩定 nonsaionary) p 序列的性質因此, 假定當物價指數與相關變數的整合階數 inegraion order) 均相同, 且彼此之間存在穩定的長期均衡關係, 則式 2) 將可建構成誤差修正 3 Chen2009) 透過檢視油價前方係數項, 估計 19 個工業化國家油價對於通膨的長短期轉嫁程度這 19 個工業化國家多數為歐美成熟市場經濟體, 而亞洲國家僅納入日本 4 在執行總體變數 derend 處理程序時, 常見採用移動平均 moving average, MA) 法或 HP 濾波 Hodrick-Presco Filer) 法等方式本文採用後者, 透過 Eviews 軟體即可快速處理此項任務

UG + θ L) x + ε, = 1 1) 式中, π 為通膨率,UG 為失業率與自然失業率 naural unemploymen rae) 之缺口 gap), x 為一系列可推移菲利普曲線的生產面成本指標, 而 L 則代表滯後運算 lag operaor) 實務上,UG 常見以產出缺口 oupu

6 error correcion model, ECM) 形式的動態調整過程參見 Davidson e al., 1978; Engle and Granger, 1981 ) 我們將上述的過程以 k 階自迴歸滯後分佈 auoregression disribuion lag, ARDL) 模型近似如下 : k ~ k k π α + β π + γ y y ) + θ oil + w + ρec + ε. 3) = i= 1 i i 1 1 i= 1 i i i= 1 i 1 上式之中, EC 即為誤差修正項, 代表體系短期所偏離均衡的部分其中 p = ˆ µ ˆ τ y ˆ τ oil ˆ τ w 為物價指數和產出國際平均油價及勞動薪資的長 y 期均衡關係 ; 因此, EC o w p ˆ µ ˆ τ y ˆ τ oil ˆ τ w 係數 ρ 為誤差修正項的調 y 整速度 adjusmen speed) 所以, 式 3) 顯示通膨率除了體現在現存的失衡效果 disequilibrium effec) 外物價指數因偏離均衡水準, 而向均衡狀態調整的數額 ), 也反映在產出缺口國際平均油價變動經常性平均薪資變動及滯後的物價指數變動上通膨率的滯後項用來捕捉通膨率的延續性 ) 但不同於傳統 k 階 ARDL 模型, 式 3) 僅假定利用滯後 1 期的產出缺口取代滯後 k 期的產出變動, 衡量短期產出變化對通膨的影響如同 Hooker, 2002 的設定 ) 最後, 從油價轉嫁的概念上來看, 式 3) 中 oil 1 的係數 θ 1 估計將代表國際油價對通膨的短期轉嫁程度, 而共整合關係式中的係數 τ o 估計則代表長期的轉嫁程度 Adolfson, 2001; Chen, 2009) o w 3 實證分析本文所選取的資料為月資料, 資料區間橫跨 1982M1-2010M6 我們研究所需之變數來源及定義分述如下 : 台灣物價指數分別選取 CPI 總指數及 CPI 核心指數, 並按基本分類方式選取食物衣著居住交通醫藥保健教養娛樂及雜項等七大類別物價指數另外, 為取得台灣產出的月資料, 我們以將工業生產指數 indusrial producion index) 納入考量的台灣景氣同時指標 coinciden indicaor) 5 作為產出的替代變數台灣勞動薪資的選取則為經常性平均薪資上述資料皆可主計處總體統計資料庫所取得國際平均油價的計算, 是以美國西德州中級原油英國北海布蘭特及阿聯杜拜輕原油等三者, 按全球交易量計算的加權平均 5 事實上, 台灣與其他各國的 GDP 並無月資料可供使用有鑑於此, 常見的解決方案為將 GDP 季資料按工業生產指數 indusrial producion index) 比重估算為月數據, 或是直接採計官方公佈的景氣同時指標 coinciden indicaor) 考量到數據精確性與代表性, 本文選擇第 2 種方案 6

3) = i= 1 i i 1 1 i= 1 i i i= 1 i 1 上式之中, EC 即為誤差修正項, 代表體系短期所偏離均衡的部分其中 p = ˆ µ ˆ τ y ˆ τ oil ˆ τ w 為物價指數和產出國際平均油價及勞動薪資的長 y 期均衡關係 ; 因此, EC o w p ˆ µ ˆ

7 現貨價格, 資料來源為 IMF 的 IFS 資料庫以上變數均以自然對數形式轉換, 而物價指數及經常性平均薪資則事先經過季節調整 seasonal adjusmen) 由於共整合檢定 co-inegraion es) 能助於推估時間序列的長期均衡關係, 為了進行本文的模型估計, 我們必需關心資料的時間序列性質首先, 我們必需判定所有資料的整合階數因為如果所有時間序列資料存在不同的整合階數, 將可斷定各別資料之間不存在共整合關係 ; 但若所有時間序列資料的整合階數均相同, 則下一步便可估計長期均衡關係 Engle and Granger, 1987) Dickey and Fuller 1979, 1981) 所提出的 ADFaugmened Dickey-Fuller) 檢定, 為當前廣泛應用於判斷時間序列資料整合階數的方法因此, 我們對相關變數進行 ADF 檢定假設迴歸模型同時包含常數項及時間趨勢, 並以 SIC 準則決定最佳落後期數 ), 發現所有的資料均無法以 10% 的顯著水準拒絕存在單根 uni roo) 的虛無假設但在取 1 階差分後, 卻都能夠以 1% 的顯著水準拒絕存在單根的虛無假設換句話說, 所有變數經過在 1 階差分之後, 均成為穩定序列或是趨勢穩定, rend saionariy) 因此, 我們判定所有變數皆為統計上的 1 階整合變數或 I1) 序列 Johansen1988, 1991) 及 Johansen and Juselius1990) 提出兩種概似比檢定 likelihood raio es, LR es), 用來檢測 I1) 序列間共整合向量 co-inegaion vecor) 的數目不過,Boswijk and Franses1992) 及 Reimers1992) 也主張向量自迴歸 vecor auoregression, VAR) 體系滯後期數的多寡, 將影響估計上共整合向量的數目具體言之, 他們指出過短的滯後期數, 可能導致太經常拒絕不存在共整合關係的虛無假設 ; 但過長的滯後期數, 則會因過度參數化 over-parameerisaion) 的問題以致檢定力 power) 的喪失因此, 我們同樣以 SIC 準則決定未限制 VARunresriced VAR) 體系的最佳滯後期數, 來進行共整合關係檢定檢定的結果置於表 1 6 表 1 呈現台灣物價指數對產出國際油價及經常性平均薪資之共整合檢定結果我們將台灣物價指數分類為總指數核心指數食物衣著居住交通醫藥保健教養娛樂及雜項等由 maximum eigenvalue 統計量 ) 來看, 所有情形都能以 1% 的顯著水準拒絕不存在共整合關係的虛無假設其中, 以 5% 的顯著水準來看, 總指數核心指數食物衣著居住及教養娛樂類等物價指數均只存在 1 個共整合關係 ; 其他如交通醫藥保健及雜項類等物價指數, 6 Reinsel and Ahn1992) 和 Gonzalo1994) 也曾提出未限制判斷 VAR 體系最佳滯後期數的其他方式可詳見 Baharumshah and MacDonald2010) 7

下一步便可估計長期均衡關係 Engle and Granger, 1987) Dickey and Fuller 1979, 1981) 所提出的 ADFaugmened Dickey-Fuller) 檢定, 為當前廣泛應用於判斷時間序列資料整合階數的方法因此, 我們對相關變數進行 ADF 檢定假

8 表 1 台灣物價指數對產出國際油價及經常性平均薪資之共整合檢定 A. CPI 總指數落後 3 期的 VAR 體系 ) 特徵值 *** λ race *** * B. CPI 核心指數落後 3 期的 VAR 體系 ) 特徵值 *** λ race *** * C. CPI 分類指數 : 食物類落後 4 期的 VAR 體系 ) 特徵值 *** λ race *** D. CPI 分類指數 : 衣著類落後 4 期的 VAR 體系 ) 特徵值 *** λ race *** E. CPI 分類指數 : 居住類落後 4 期的 VAR 體系 ) 特徵值 *** * λ race *** ** F. CPI 分類指數 : 交通類落後 4 期的 VAR 體系 ) 特徵值 *** *** λ race *** *** G. CPI 分類指數 : 醫療保險類落後 3 期的 VAR 體系 ) 特徵值 *** ** * λ race *** *** * H. CPI 分類指數 : 教養娛樂類落後 3 期的 VAR 體系 3) 特徵值 *** λ race *** I. CPI 分類指數 : 雜項類落後 3 期的 VAR 體系 ) 特徵值 *** ** λ race *** *** 說明 : 1. VAR 體系的最佳落後期數是以 SIC 準則所決定由 12 期開始向下檢測 ) 2. 表示最大特徵值 maximum eigenvalue) 統計量 λ race 則表示 race eigenvalue 統計量虛無假設中 r 為 VAR 體系存在之共整合關係的數目 *** ** 與 * 分別標明該係數在 1% 5% 與 10% 水準下為顯著 8

000 43.806*** 14.644 9.807 0.154 λ race 68.411*** 24.605 9.961 0.154 D. CPI 分類指數 : 衣著類落後 4 期的 VAR 體系 ) 特徵值 0.112 0.042 0.018 0.000 40.273*** 14.760 6.073 0.170 λ race 61.276*** 21.002 6.

9 則檢定上存在 2 個共整合關係至於由 race eigenvalue 統計量 λ race ) 來檢定, 亦得到相似的結果但居住類物價指數以 5% 的顯著水準檢定則存在 2 個共整合關係 ) 綜合以上分析, 共整合檢定的結果皆能支持體系內至少存在 1 個長期均衡關係因此, 本研究選取資料的性質, 將可透過式 3) 所呈現納入誤差修正項的菲利普曲線形式表示為了求得式 3) 中的誤差修正項 EC, 我們也將台灣各物價指數對產出國際油價及經常性平均薪資之共整合向量估計結果彙整於表 2 令各物價指數為應變數 ) 因為係數 τ o 估計代表國際油價對物價指數的長期轉嫁程度從表 2 的結果來看, 國際油價對 CPI 總指數的轉嫁程度為在 1% 水準下為顯著 ), 稍低於歐美日本等 19 個工業化國家平均的詳見 Chen, 2009), 這代表 1980 年代迄今國際油價振盪長期而言較輕度轉嫁於國內整體通膨當中至於國際油價對其他物價指數的轉嫁程度, 依序如下 : 核心指數為食物類為衣著類為居住類為交通類為醫藥保健類為教養娛樂類為及雜項類為 0.070, 亦都是十分顯著的關係除了教養娛樂類物價指數的 τ o 估計是在 5% 的水準下為顯著, 其他都在 1% 水準下為顯著 ) 而關於經常性平均薪資對台灣各物價指數的長期拉升關係, 可由係數 τ w 的估計來衡量經常性平均薪資除了對衣著類物價指數的影響不顯著外無法在 10% 水準下為顯著 ), 對其他各類物價指數均有顯著拉升的效果係數為正值, 且都在 1% 水準下為顯著 ) 最後, 從產出對物價指數的長期關係估計結果來看, 只有在部分各別物價分類指數有顯著之關連居住交通及醫藥保健等 3 類能在 1% 水準下為顯著 ; 雜項類則是在 10% 水準下為顯著 ), 且正負方向不一 7 接著, 為了估計式 3) 以求得國際油價對通膨的短期轉嫁程度, 我們假定 k=1 下, 將式 3) 估計的結果彙整於表 3 8 實證結果顯示, 國際油價對於台灣整體通膨 CPI 總指數 ) 的短期程度為 0.004, 低於歐美日本等 19 個工業化國家平均的詳見 Chen, 2009), 且呈現統計上的不顯著換句話說, 國際油價的短期振盪並不明顯轉嫁於台灣整體通膨當中就 CPI 核心指數而言, 實證結果亦顯示短期間國際油價對於國內核心物價水準排除能源與生鮮類食品之物價指數 ) 較無顯著影響, 此結果與 Hooker2002) 一致在分類物價指數方面, 除 7 關於產出對各類物價指數的長期關係估計結果來看, 其中似有值得探究之處不過這部分並部屬於本文的焦點, 故暫不討論 8 我們這裡直接假設式 3) 的滯後期數為 1 期, 是因國際油價對通膨的短期轉嫁程度是以 oil 1 的係數估計來衡量而且在該式各穩定序列變數的前提下, 短期效果也將隨著滯後的期數而削弱 9

2 令各物價指數為應變數 ) 因為係數 τ o 估計代表國際油價對物價指數的長期轉嫁程度從表 2 的結果來看, 國際油價對 CPI 總指數的轉嫁程度為 0.060 在 1% 水準下為顯著 ), 稍低於歐美日本等 19 個工業化國家平均的 0.

10 表 2 共整合向量 Johansen-Jeuslius 估計 ) p = µ + τ y + τ oil + τ w + η y 物價指數選取 µ τ y τ o τ w 0.459*** *** 0.396*** CPI 總指數 2.453) ) 5.842) ) 0.837*** *** 0.366*** CPI 核心指數 6.188) ) 5.109) ) *** 0.413*** CPI 分類指數 :. 食物類 ) 0.148) 5.515) 9.304) 4.771*** *** CPI 分類指數 : 衣著類 ) ) 7.261) ) *** 0.031*** 0.478*** CPI 分類指數 : 居住類 1.255) ) 3.534) ) 2.938*** *** 0.072*** 0.162*** CPI 分類指數 : 交通類 ) ) ) 8.290) 1.014*** 0.187*** 0.096*** 0.223*** CPI 分類指數 : 醫療保險類 4.592) 4.764) 8.380) 6.557) *** ** 0.744*** CPI 分類指數 : 教養娛樂類 ) ) 2.436) ) 1.726*** 0.069* 0.070*** 0.218*** CPI 分類指數 : 雜項類 9.757) 1.829) 6.841) 7.229) 說明 : 1. VAR 體系的最佳落後期數是以 SIC 準則所決定參見表 1) 2. 係數下方括號內為值,*** ** 與 * 分別標明該係數在 1% 5% 與 10% 水準下為顯著 o w 了居住與教養娛樂類物價指數外, 國際油價的短期振盪對其他分類指數均找不出統計上的關連性且在居住類物價指數的短期油價轉嫁程度為 0.008, 雖然在 5% 的水準下為顯著, 但程度也不高至於教養娛樂類物價指數的短期油價轉嫁程度, 雖然在統計上能以 5% 的水準下為顯著, 但 θ 1 的估計卻 , 說明國際油價對該類物價指數仍不存在短期轉嫁效果總而言之, 國際油價對各類通膨的短期轉嫁程度並不明顯, 這點或許與我國政府面對油價波動時的因應對策或近年來油品使用的技術及效率大幅提升又或者是因為替代能源的日益普遍如太陽能等 ) 有部分關連, 導致國際油價的短期震盪相對轉嫁至國內通膨的程度不甚明顯至於其他變數對通膨的短期效果而言, 從統計上也不易發現其間的關係例如, 滯後 1 期的產出缺口在 9 項案例中僅 1 項對通膨具有短期效果居住類物價指數的案例 ); 而經常性平均薪資變動, 也是在 9 項案例中僅 1 項對通膨具有短期效果教養娛樂類物價指數的案例 ) 在通膨滯後項對通膨本身的效果, 也只在總指數及居住類物價指數具有統計上的顯著性最後,ρ 的估計為誤差修正的調整係數, 衡量短期失衡時往均衡調整的速度從估計的結果來看,ρ 均為負值且顯著除雜項類物價指數的案例 ) 係數的負值隱含假若當物價過高時, 則物價將隨著時間而遞減, 以化解失衡的現象以 CPI 總指數為例,ρ 估計為 , 10

261) -0.665) 0.195-0.155*** 0.031*** 0.478*** CPI 分類指數 : 居住類 1.255) -4.698) 3.534) 18.202) 2.938*** -0.070*** 0.072*** 0.162*** CPI 分類指數 : 交通類 23.373) -3.155) 11.476) 8.290) 1.014*** 0.

11 表 3 以菲利普曲線估計國際油價對於台灣通膨的短期轉嫁效應 π α + β π + γ y ~ y + θ oil + ϕ w + ρ EC + ε 1 1) = 物價指數選取 α β 1 γ θ 1 ϕ 1 ρ SIC * *** ** CPI 總指數 ) ) 0.958) 0.661) 0.789) ) ** CPI 核心指數 ) ) 1.350) ) 1.130) ) ** *** CPI 分類指數 :. 食物類 ) ) 0.044) 0.115) ) ) ** ** CPI 分類指數 : 衣著類 ) ) 0.664) 1.455) ) ) *** *** 0.001*** 0.008** *** CPI 分類指數 : 居住類 6.082) ) 2.960) 2.225) 1.425) ) ** CPI 分類指數 : 交通類 0.312) 0.210) 0.396) 0.843) 0.446) ) ** *** CPI 分類指數 : 醫療保險類 2.165) ) ) 0.928) ) ) ** 0.058*** *** CPI 分類指數 : 教養娛樂類 ) 0.057) 0.815) ) 3.096) ) CPI 分類指數 : 雜項類 1.241) ) ) 0.677) 0.696) ) 說明 : 1. 係數下方括號內為值,*** ** 與 * 分別標明該係數在 1% 5% 與 10% 水準下為顯著 2. 因無法排除殘差項存在序列相關或異質性變異的可能, 值按 Newey-Wes 型式 Newey and Wes, 1987)HAC 共變異數矩陣估計值計算則表示當 CPI 總指數偏離長期均衡狀態時, 則將以每個月約 3.2% 的速度往均衡調整 4 國際油價對台灣物價指數短期轉嫁程度之變遷誠如之前所述, 國際油價對台灣通膨的短期轉嫁程度並不明顯為進一步觀察油價轉嫁程度的變遷, 我們對式 3) 採用滾動式廻歸 rolling regression), 即設定 1982M3-1992M2 為第 1 個觀察區間每個區間長度為 10 年 ), 以 θ 1估計值代表短期油價轉嫁至通膨程度, 而後每次將區間向後平移 1 期, 反覆執行估計至最後一個觀察區間 2000M7-2010M6 為止底下將 1992M1-2010M4 的滾動式廻歸 θ 1估計值的結果繪於圖 2 由圖 2, 我們可清楚觀察到 1990 年代末期迄今, 油價短期轉嫁至國內通膨 CPI 總指數和核心指數 ) 的程度大致呈現遞減趨勢, 即便在國際油價於年, 及 2009 年初以來的新一波漲勢, 其傳導至國內通膨的程度仍持續緩步遞減為了進一步佐證, 我們再對式 3) 採用遞迴廻歸 recursive regression) 分析, 以 1985M12 前的資料為初始化 iniializaion) 的期間, 對 θ 1加以估計圖 3 11

081*** CPI 分類指數 :. 食物類 -1.968) -0.936) 0.044) 0.115) -0.205) -2.690) -4.982-0.017** -0.209 0.000 0.009-0.005-0.070** CPI 分類指數 : 衣著類 -2.429) -0.812) 0.664) 1.455) -0.086) -2.435) -6.271 0.

12 對台.03 灣通膨.02 轉嫁程.01 度.00 短期 ) -.01 轉嫁至台灣 CPI 總指數轉嫁至台灣核心 CPI 指數國際平均油價 2003M5-2008M7 2009M2-2010M 國際平均油價美元 ) / 桶圖 2 國際油價對台灣物價指數轉嫁程度長期變遷滾動式迴歸估計法 ) 資料來源 : 國際貨幣基金會 IFS 資料庫及本文整理對台灣通膨轉嫁程度短期 ) 轉嫁至台灣 CPI 總指數轉嫁至台灣核心 CPI 指數國際平均油價 2003M5-2008M7 2009M2-2010M4 國際平均油價美元 ) / 桶圖 3 國際油價對台灣物價指數轉嫁程度長期變遷遞迴迴歸估計法 ) 資料來源 : 國際貨幣基金會 IFS 資料庫及本文整理繪出 1992M1-2010M4 對係數 θ 1的遞迴估計結果, 同樣發現油價轉嫁至國內 CPI 通膨的程度也在 1990 年代末期趨向相較為低的程度 ; 至於油價轉嫁至國內 CPI 核心指數的通膨, 則一直維持在近似於 0 的水準透過圖 2 及圖 3 的對照, 不難發現國際油價對台灣通膨的短期轉嫁程度, 其實並未隨著 1990 年代末期起國際油價的大幅上漲或劇烈震盪 ) 而有明顯增加所以, 是否尚存在其他因素, 如我國通膨環境高低能源類商品占總消費比重替代性能源價格及貿易開放程度等因素, 可為解釋此變遷趨勢, 尚有賴後續研究的持續探索 5 結論一直以來, 國際油價的漲跌為市場所關心的議題探究油價波動轉嫁於國內的通膨程度, 將有助於我國貨幣當局擬定適當政策, 以減緩或至少避免加深 ) 油價波動對經濟層面的干擾有鑒於此, 本研究將國際油價及經常性平均薪資作為拉升物價的生產面成本因素, 以 ARDL 模型套用菲利普曲線, 以估計國際油價的長短期轉嫁通膨程度本研究除了針對 CPI 總指數及 CPI 核心指數外, 也將 12

平均油價美元 ) / 桶圖 2 國際油價對台灣物價指數轉嫁程度長期變遷滾動式迴歸估計法 ) 資料來源 : 國際貨幣基金會 IFS 資料庫及本文整理對台灣通膨轉嫁程度短期 ) 轉嫁至台灣 CPI 總指數轉嫁至台灣核心 CPI 指數國際平均油價

13 CPI 各基本分類指數做為探討的對象我們發現國際油價對台灣物價指數存在顯著之長期轉下效果 ; 但是大致而言, 短期的轉嫁效果甚不明顯只對居住類物價指數有顯著的短期轉嫁 ) 我們也採用滾動式廻歸及遞迴迴歸分析法, 用以比較油價短期轉嫁程度的變遷, 發現國際油價對台灣通膨的短期轉嫁程度, 其實並未隨著國際油價的大幅上漲而有明顯增加, 甚至還有遞減的趨勢我們推測這點或許與近年來油品使用的技術及效率大幅提升又或者是因為替代能源的日益普遍如太陽能等 ) 有部分關連況且, 因為 CPI 指數多半為民生必需品, 國際油價的影響本身只佔有部分的比例, 故短期轉嫁效果不甚明顯換言之, 若將研究的對象改以生產者物價指數 WPI), 或許能夠得到不ㄧ樣的結果此點也將為本研究日後延伸的方向 Reference 黃恩恩, 藍青玉與郭炳伸 2007), 菜單成本與不對稱匯率轉嫁以台灣進口物價為例, 經濟論文,35, 頁劉宗欣與張銘仁 2000), 進口物價的匯率轉嫁與不對稱性 : 台灣的實證研究, 經濟論文,28, 頁 Adolfson, M. 2001), Expor Price Responses o Exogenous Exchange Rae Movemens, Economic Leers, 71, Baharumshah, A.Z. and R. MacDonald 2010), Exchange Raes in Singapore and Malaysia: Are They Driven by he Same Fundamenals? Malaysian Journal of Economic Sudies, 47, Bernanke, B.S., M. Gerler, M.W. Wason 1997), Sysemaic Moneary Policy and he Effecs of Oil Price Shocks, Brokings Papers on Economic Aciviy, 1, Boswijk, P. and P.H. Franses 1992), Dynamic specificaion and Coinegraion, Oxford Bullein of Economics and Saisics, 54, Chen, S.S. 2009), Oil Price Pass-Through ino Inflaion, Energy Economics, 31, Davidson, J.E.H., D.F. Hendry, F. Srba, and S. Yeo 1978), Economeric Modeling of he Aggregae Time-Series Relaionship beween Consumers' Expendiure and 13

益普遍如太陽能等 ) 有部分關連況且, 因為 CPI 指數多半為民生必需品, 國際油價的影響本身只佔有部分的比例, 故短期轉嫁效果不甚明顯換言之, 若將研究的對象改以生產者物價指數 WPI), 或許能夠得到不ㄧ樣的結果此點也將為本

14 Income in he Unied Kingdom, Economic Journal, 88, Dickey, D. A. and W.A. Fuller 1979), Disribuion of he Esimaors for Auoregressive Time Series wih a Uni Roo, Journal of he American Saisical Associaion, 74, Dickey, D. A. and W.A. Fuller 1981), Likelihood Raio Saisics for Auoregressive Time Series wih a Uni Roo, Economerica, 49, Engle, R.F. and C.W.J. Granger 1987), "Co-Inegraion and Error Correcion: Represenaion, Esimaion, and Tesing." Economerica, 55, Gonzalo, J. 1994), Five Alernaive Mehods of Esimaing Long-Run Equilibrium Relaionship, Journal of Economerics, 60, Hamilon, J.D. 1983), Oil and he Macroeconomy Since World War Ⅱ, Poliical Economy, 91, Journal of Hamilon, J.D. 1996), This Is Wha Happened o he Oil Price-Macroeconomy Relaionship, Journal of Moneary Economics, 38, Hamilon, J.D. and A.M. Herrera 2004), Oil Shocks and Aggregae Macroeconomic Behavior: The Role of Moneary Policy: Commen, Journal of Money, Credi, and Banking, 36, Herrera, A.M. and E. Pesaveno 2009), Oil Price Shocks, Sysemaic Moneary Policy and he Grea Moderaion, Macroeconomic Dynamics, 13, Hooker, M.A. 2002), Are Oil Shocks Inflaionary? Asymmeric and Nonlinear Specificaion versus Changes in Regime, Journal of Money, Credi, and Banking, 34, Johansen, S. 1988), Saisical Analysis of Coinegraing Vecors, Journal of Economic Dynamics and Conrol, 12, Johansen, S. 1991), Esimaion and Hypohesis Tesing of Coinegraion Vecors in Gaussian Vecor Auoregressive Models, Economerica, 59, Johansen, S. and K. Juselius 1990), Maximum Likelihood Esimaion and Inference on Coinegraion-Wih Applicaions o he Demand for Money, Oxford Bullein of Economics and Saisics, 52, Kilian, L. 2009), No All Price Shocks Are Alike: Disenangling Demand and Supply Shocks in he Crude Oil Marke, The American Economic Review, 99, 14

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第一章緒論

第一章緒論第五章實證結果第一節敘述統計表 11 表 12 分別為男女癌症, 實驗組與控制組樣本之基本特性此為罹癌前一年度樣本特性由於我們以罹癌前一年有在就業, 即投保類別符合全民健康保險法中所規定之第一類被保險人, 且年齡介於 35 至