本文使用世界252個國家1960-2013年之飲酒量追蹤資料，分別為總飲酒量、烈酒、葡萄酒及啤酒，估計總體變數對飲酒需求的影響。研究方法分為兩個部分，第一部分使用分量迴歸，估計不同飲酒分量下，總經變數對各類飲酒需求的影響。結果顯示在特定分量下失業率、消費者物價成長率、國民平均受教程度、每人平均GDP、每周平均工作時數對飲酒需求影響為正相關，經濟成長及貪汙指數對飲酒需求為負相關，根據酒類的不同，上述變數顯著分量亦不相同。第二部分使用動態追蹤資料系統GMM估計，觀察不同酒類飲酒量落後期對當期飲酒量之影響，發現均為顯著正相關，顯示酒精飲料確實存在成癮性，依照落後期之邊際效果由大至小排列，分別為啤酒、烈酒及葡萄酒。

This paper uses data on the consumption of spirits, wine, and beer from a panel of 252 countries from the period 1960-2013 to study the relationship between macroeconomic variables and alcohol consumption. The results obtained using quantile regression indicate that positively correlated with unemployment rate, inflation rate, corruption, average years of schooling, the level of GDP per capita, and working time are positively correlated with alcohol consumption at certain levels, whereas economic growth is negatively correlated with alcohol consumption.  The quantile levels at which these variables are significant differs across types of alcoholic beverages.  Results obtained using dynamic panel data models indicate that alcohol consumption is positively correlated with lagged level of alcohol consumption, confirming the presence of alcohol addition.

目錄
壹、緒論
1.1 研究背景	1
1.2 研究動機	2
1.3 研究目的	4
1.4 研究架構	6
貳、文獻回顧
2.1政策與法規對酒精消費之影響	8
2.2經濟成長與飲酒習慣	9
2.3失業與飲酒消費	10
2.4健康、壓力、生理因素與飲酒偏好	11
2.5貪腐程度與酒精消費	12
2.6價格與酒精需求	13
參、研究方法及實證模型
3.1計量方法
  3.1.1分量迴歸	16
  3.1.2 GMM動態迴歸分析	17
3.2實證模型
  3.2.1分量迴歸模型	19
  3.2.2 GMM動態迴歸模型	21


肆、變數定義及數據來源
4.1應變數定義與來源	22
4.2自變數定義與來源	24
伍、實證結果與分析
5.1酒類總量需求估計結果
5.1.1分量迴歸估計結果	27
5.1.2動態追蹤資料系統GMM估計結果	32
5.2烈酒需求估計結果
5.2.1分量迴歸估計結果	37
5.2.2動態追蹤資料系統GMM估計結果	42
5.3葡萄酒需求估計結果
5.3.1分量迴歸估計結果	47
5.3.2動態追蹤資料系統GMM估計結果	52
5.4啤酒需求估計結果
5.4.1分量迴歸估計結果	57
5.4.2動態追蹤資料系統GMM估計結果	62

陸、結論與政策建議及後續研究
6.1結果討論	67
6.2政策建議	69
6.3後續研究方向	70

參考文獻
中文參考文獻	71
英文參考文獻	71
圖目錄
圖1: 2010年世界每人平均酒精飲用量分布圖	1
圖2: 台灣威士忌海關進口量圖	3
圖3: 研究架構流程圖	7
表目錄
表1: 酒精消費相關文獻	14
表2: 應變數資料來源與基本統計量	23
表3: 自變數資料來源與基本統計量(一)	25
表4: 自變數資料來源與基本統計量(二)	26
表5a: 變數對總飲酒量需求之影響(模型一)	29
表5b: 變數對總飲酒量需求之影響(模型二)	30
表5c: 總飲酒量需求動態追蹤資料系統GMM估計結果(模型三)	33
表5d: 總飲酒量需求動態追蹤資料系統GMM估計結果(模型四)	35
表6a: 變數對烈酒需求之影響(模型一)	39
表6b: 變數對烈酒需求之影響(模型二)	40
表6c: 烈酒需求動態追蹤資料系統GMM估計結果(模型三)	43
表6d: 烈酒需求動態追蹤資料系統GMM估計結果(模型四)	45
表7a: 變數對葡萄酒飲用需求之影響(模型一)	49
表7b: 變數對葡萄酒飲用需求之影響(模型二)	50
表7c: 葡萄酒需求動態追蹤資料系統GMM估計結果(模型三)	53
表7d: 葡萄酒需求動態追蹤資料系統GMM估計結果(模型四)	55
表8a: 變數對啤酒飲用需求之影響(模型一)	59
表8b: 變數對啤酒飲用需求之影響(模型二)	60
表8c: 啤酒需求動態追蹤資料系統GMM估計結果(模型三)	63
表8d: 啤酒需求動態追蹤資料系統GMM估計結果(模型四)	65
表9: 台灣平均每人酒精消費量(公升)	70

中文參考文獻
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