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Published bySugiarto Sudjarwadi Modified 5年之前
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經濟計量到政策研究 – 從劉大中院士的工作談起 管中閔 中央研究院經濟研究所 2008 年 10 月 22 日
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劉大中先生 (1914 - 1975) Ph. D., Cornell University, 1940
Professor of Economics, Cornell U., Goldwin Smith Professor of Economics, Cornell U., 中央研究院院士, 1960 Fellow, Econometric Society, 1965 臺灣大學經濟學博士班計畫執行委員會主任委員, 行政院賦稅改革委員會主任委員,
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劉大中
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中研院暑期講學班,1966
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台灣經濟發展會議 ,1967
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梨山會談,1967
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梨山會談,1967
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視察谷關達見水庫 ,1967
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第一次賦稅改革委員會 ( ) 成立目的︰通盤檢討當時賦稅結構及稅務行政,建立公平合理之賦稅制度,以促進經濟穩定與成長。 成員︰劉大中、李國鼎 (經濟部長)、俞國華 (財政部長)、徐柏園 (央行總裁)、陶聲洋 (國際經合會秘書長)、張導民 (主計長)、李榦 (國建會經濟組召集人)、周宏濤、蔣碩傑、張茲闓、邢慕寰。 主要工作:調整所得稅與間接稅之比重,開徵遺贈稅 (1973),調整關稅稅率結構,成立財稅資料處理中心,設置稅務稽核組。
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經濟成長率 Year 實質 GDP Growth Rate Per capita GDP 1968 801,958 9.29 57,509
單位:新台幣百萬元 Growth Rate Per capita GDP 單位:新台幣元 1968 801,958 9.29 57,509 1969 875,288 9.14 61,363 1970 975,173 11.41 66,953 1971 1,100,399 12.84 74,026 1972 1,246,712 13.30 82,335 1973 1,407,296 12.88 91,223 1974 1,426,659 1.38 90,818 1975 1,497,151 4.94 93566 1976 1,706,218 13.96 104490 1977 1,882,015 10.30 112959 1978 2,139,296 13.67 126034
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劉大中院士的學術成就
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A Remarkable Record 二十七歲發表論文於頂尖經濟期刊: American Economic Review
五篇頂級期刊 Econometrica 論文 三篇 American Economic Review 論文,三篇 AER Papers and Proceedings 一篇 IER,兩篇 REStat,… 教出日後獲得諾貝爾獎的學生 (Robert F. Engle, Nobel prize, 2003)
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Liu, T. C. (1941), “China's Foreign Exchange Problems: A Proposed Solution,” The American Economic Review, 31,
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Polak, J. J. and T. C. Liu (1954), “Stability of the Exchange Rate Mechanism in a Multi-Country System,” Econometrica, 22,
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Engle, R. F. and T. C. Liu (1972), “Effects of Aggregation Over Time on Dynamic Characteristics of an Econometric Model,” NBER, 36.
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劉大中先生的學術貢獻之一 常見的問題:經濟計量 vs. 統計 計量實證:以經濟計量方法與模型來分析實際經濟活動,並加以預測
Structural simultaneous equations system Cowles Commission: R. Frisch, T. Koopmans, T. Haavelmo, L. Klein, T. W. Anderson, C. Christ 計量實證:以經濟計量方法與模型來分析實際經濟活動,並加以預測 計量方法:Structural simultaneous equations 的認定 (identification),估計與檢定
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為什麼需要經濟計量? “Science is Measurement” – Cowles Commission
“An ultimate aim of economics is to give accurate quantitative expression to economic behavior both for understanding the past and for predicting the future.” – 劉大中, Structural Estimation and Forecasting,清華學報, 1963
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經濟計量分析的核心 計量分析是根據經濟知識(理論)與訊息集合,透過科學方法掌握特定經濟變數過去行為的規則性,並對其未來行為加以判斷。
— 特定經濟變數:股票價格,經濟成長率,通貨膨脹率, 失業率 — 經濟知識:市場均衡,效率市場,景氣循環 — 訊息集合:各種經濟變數的過去數據 — 科學方法:經濟計量模型與計量方法 沒有適當的計量分析與實證證據,經濟理論或假設就只是空中樓閣
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計量分析 as A Structure Analysis
計量分析以模型來分析經濟變數的條件行為 利用訊息集合中的變數 X 來解釋 Y (Y conditional on X) 建立變數 X 與 Y 之間的結構關係,也控制不同變數 X對 Y 的影響 一般敘述統計 (descriptive statistics) 沒有利用其他變數的訊息,而忽略其他變數的影響可能造成錯誤推論。 計量分析不僅要以數字來呈現經濟現象,更重要的是用正確的數字來呈現。
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Liu, T. C. (1963). “An Exploratory Quarterly Econometric Model of… U.S. Economy,” Econometrica, 31, Simultaneous equation system: 1947:III – 1959:IV Example: It depends on GNPt, rLt, mbt, (F/GNP)t, t, Kt-1, It-1, It-2, (GNP/K)t Dynamic behavior: distributed lag Long-term trend Nonlinearity and asymmetry effects Extrapolations and Simulations for 1960 – 1962 Drawback: Giving up some 2SLS estimates (due to their insignificance)
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Liu, T. C. (1959). “Structural Changes in the Economy of the Chinese Mainland, 1963 to 1952 – 1957,” AER, 49, “During the past two decades, China has undergone changes so violent, extensive, and intensive as perhaps no other nation has experienced in such a short time.” Estimate domestic product and expenditure (and their components) in 1933, 1952 and 1957 In constant 1933 prices In constant 1952 prices Comparison in constant prices and also across different pricing systems (structural changes)
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例 : 失業率與自殺率 自殺率 (十萬分之一) 與失業率的對照 失業率 自殺率 2003 4.99 14.16 2004 4.44
自殺人數:2281 人 (1999),3933 人 (2006)。 自殺率 (十萬分之一) 與失業率的對照 失業率 自殺率 2003 4.99 14.16 2004 4.44 15.31 2005 4.13 18.84 2006 3.91 19.3 2007 17.2
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失業率與自殺率:
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自殺率的計量分析 I Yt = a + b t + c Xt + et , 1979-2007 Y︰自殺率 X︰失業率或 GDP 成長率
控制時間趨勢 t 下,(前一期或當期) 失業率皆顯著影響自殺率,而 GDP 成長率則否。 c ≈ 2.7︰前一年失業率每增加 1%,今年自殺率增加 2.7,約 616人 。 R2 = 0.64 ︰自殺率中約 2/3 的變動可由前一期的失業率與時間趨勢 t 來解釋。
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自殺率的計量分析 II Yt = a + b t + c Xt + et , 1979-2007 當 Xt 為同年的失業率 2SLS 方法
傳統計量方法必須調整,以避免「同期性偏誤」(simultaneity bias) 2SLS 方法 以前一期失業率為工具變數 c ≈ 2.9 ︰同年失業率每增加 1%,當年自殺率增加 2.9,約 662人 。 傳統方法產生低估︰c ≈ 2.59,約 591人
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例 : 所得分配與 「M 型社會」 所得最高與最低 20% (10%) 家戶的平均所得比值 1980 4.28 (6.59) 1990
5.30 (8.92) 2000 5.86 (8.17) 2005 6.49 (10.73) 大前研一的說法:所得不均度增加,趨向 M 型社會 是否出現 M 型社會是一個實證問題
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不同年度的實質所得分配。
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不同年度的相對所得分配。
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所得最低與最高 20% 家戶 單位:新台幣元;% 所得最低20%家戶 所得最高20%家戶 資料年度 變數 平均數 標準差 1980
單位:新台幣元;% 所得最低20%家戶 所得最高20%家戶 資料年度 變數 平均數 標準差 1980 家戶總所得 193,046 51,605 826,806 318,421 儲蓄率 0.15 0.25 0.38 0.17 1990 281358 93152 609403 0.10 0.53 0.36 0.21 2000 374,531 121,339 2,195,486 776,717 0.08 0.34 0.28 0.20 2005 330,320 102,708 2,145,175 824,832 0.00 0.37 0.27 0.19
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所得最低與最高 20% 家戶特性跨年度比較 1980 戶長年齡 43.92 14.26 43.00 11.27 戶長為女性 0.14
所得最低20%家戶 所得最高20%家戶 資料年度 變數 平均數 標準差 1980 戶長年齡 43.92 14.26 43.00 11.27 戶長為女性 0.14 0.35 0.05 0.21 家戶規模 3.66 1.89 5.67 2.37 家戶所得人數 1.32 0.55 1.23 1990 51.29 16.23 43.29 10.95 0.23 0.42 0.07 0.26 2.66 1.55 4.96 1.93 1.16 0.38 2.46 1.14 2000 58.44 16.48 45.08 10.01 0.36 0.48 0.11 0.32 1.02 4.50 1.68 1.05 1.03 2005 61.65 15.50 45.82 9.99 0.15 1.87 0.88 4.24 1.54 1.04 0.19 2.30 0.97
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不同年度所得最低 20% 家戶的戶長年齡分佈 1980 1990 2000 2005
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2005 年所得最低 20% 家戶構成 戶長年齡超過 60 歲者佔 61% 戶長年齡小於 60 歲者女性戶長佔 45%
40 歲以下:無配偶者 86% 歲:無配偶者 66% 家戶規模 1.87;所得人數 1.04
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所得不均度的擬真計算 擬眞 (Counterfactual) ︰設法使 2005 年的樣本符合以前年代的樣本特性。
我們選擇根據「戶長年齡」與「家戶規模」調整樣本。 Counterfactual 1980 1990 只控制戶長年齡 5.19 5.56 只控制家戶規模 4.67 5.45 同時控制兩者 4.54 4.99 當年的比值 4.28 5.30
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請用「計量分析」說服我 計量分析是分析性的 (analytical),而不是敘述性的 (descriptive)
計量分析藉由經濟變數的結構關係,可以驗證經濟理論,也可以預測未來的變動。 計量分析可以為政策提供實證依據與數字基礎,使我們得以做到「以數字管理」。 不需臆測,請用「計量分析」的數字來說服我。
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政策分析的三種階段 基礎分析 計量分析 改進現有的計量分析 相關背景與研究 收集與整理數據 建立分析架構與模型 估計模型並檢定估計結果
討論政策意涵 改進現有的計量分析 設計新計量方法 改善舊計量方法
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例:全民健保中論質計酬制的分析 基礎分析 計量分析 方法改進:控制選擇性偏誤 (selection bias)
論質計酬制 (quality payment) 的背景與各種作法 以結核病治療的論質計酬制為例:健保制度現有的作法與相關病患的數據 計量分析 傳統分析:完治率為 78% (加入論質計酬制的醫院) vs. 42% (未加入制度的醫院),所以完治率提高 36 % (average treatment effect, ATE) 新的非參數方法:在控制各種疾病與社經變數的影響後,ATE 僅約 13% (vs. 36%). 方法改進:控制選擇性偏誤 (selection bias)
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對政策研究的理解 誤解:政策研究只是敘述性的或圖表式 的,甚至可能只有籠統臆測。 正解:
誤解:政策研究只是敘述性的或圖表式 的,甚至可能只有籠統臆測。 正解: 除了敘述部分,政策研究也可以是分析性的。 除了圖表部分,政策研究也可以包括計量估計與檢定的結果。 政策研究可以有科學依據,乃至精確的推論與預測。 計量分析與政策研究二者不是(也不該是)互斥,而應互補。
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結論 經濟活動更加複雜,經濟型態日新月異。 經濟數據愈來愈多,計量分析工具的功能愈來愈強大,也愈來愈有效。
政策研究若要能掌握經濟活動的核心變化,就必須充分利用數據,有效分析。經濟計量的重要性在此。 如何讓計量工作能融入政策研究,也讓政策制定者能理解並接受計量分析的結果,對此,經濟計量的研究者責無旁貸。
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