第五章 模式應用與分析
5.3 第三階段調整的 DEA 效率評估結果分析
= +⎣ − ⎦+⎡⎣ − ⎤⎦
= = (3.8) 本研究的五個投入項經(3.8)式的調整後，將此新的投入項與原來第一 階段所使用的產出項，再代入 DEA 模式中，重新估計貨櫃港埠之相對效 率值，此新的效率值則是去除了環境變數與隨機干擾的影響，純粹為貨櫃 港埠本身受到管理所影響之效率值。
5.3 第三階段調整的 DEA 效率評估結果分析
本研究同樣經由 DEAP 軟體所運算之結果，可得知第三階段調整後之 DEA 效率分析結果，並將其整理於整理於表 5.3。從表 5.3 可觀察到，以 CCR 模式所分析之技術效率結果 2000 年之林查邦港、2001 之香港、2002 年之上海港、2003 年之香港、上海港、深圳港、廣州港以及新加坡港之技 術效率值為 1，其餘之港埠皆為相對無效率之港埠。而由 BCC 模式進行之 純技術效率的分析結果則可發現 2000 年之上海港、廣州港、廈門港、寧 波港、高雄港、基隆港、林查邦港、2001 年之香港、上海港、廣州港、廈 門港、寧波港、基隆港、2002 年之上海港、廣州港、廈門港、寧波港、基 隆港、2003 年之香港、上海港、深圳港、廣州港、廈門港、寧波港、基隆 港與新加坡皆為相對具有純技術效率之港埠。此外，從 BCC 模式中同時 分析出規模效率值為 1 之港埠有 2000 年之林查邦港、2001 年之香港、2002 年之上海港、2003 年之香港、上海港、深圳港、廣州港與新加坡港。然而，
技術效率、純粹技術效率與規模效率值皆達到相對有效率(效率值=1)的港 埠有 2000 年之林查邦港、2001 年之香港、2002 年之上海港、2003 年之香 港、上海港、深圳港、廣州港以及新加坡港，代表這些貨櫃港埠在投入要 素的使用上呈現有效率，且產出與投入要素比例適當，而達到最適生產規 模。
此外，由於技術效率為純粹技術效率與規模效率的乘積，因此技術無 效率的來源可能為純粹技術無效率或規模無效率造成的。從各 DMU 的效
率值來看每個貨櫃港埠的純粹技術效率值皆大於規模效率，即純粹技術效 率值與 1(完全純粹技術效率值)之間的差距(即純粹技術無效率部分)小於 規模效率值與 1 之間的差距(即規模無效率部分)，此代表技術無效率的來 源主要是因為貨櫃港埠未處於最適規模所造成的，而非貨櫃港埠在投入要 素上無法有效運用之純粹技術無效率所造成的。此結果顯示，改善貨櫃港 埠的技術無效率最好根據其位於規模報酬遞增或遞減階段，調整其生產規 模，藉以提高其技術效率。
表 5. 3 各 DMU 第三階段調整的 DEA 效率分析表
年度 DMU 技術效率 純粹技術效 率
規模效率 香港 0.989 0.993 0.996 上海 0.683 1.000 0.683 深圳 0.377 0.790 0.477 青島 0.401 0.913 0.439 天津 0.308 0.891 0.345 廣州 0.516 1.000 0.516 廈門 0.272 1.000 0.272 大連 0.201 0.954 0.210 寧波 0.220 1.000 0.220 高雄 0.979 1.000 0.979 基隆 0.556 1.000 0.556 台中 0.247 0.841 0.293 新加坡 0.963 0.992 0.971 東京 0.307 0.836 0.367 橫濱 0.205 0.809 0.253 神戶 0.144 0.796 0.181 名古屋 0.295 0.865 0.340 釜山 0.520 0.761 0.683 林查邦 1.000 1.000 1.000 巴生港 0.354 0.788 0.450 2000 年
PTP 0.111 0.896 0.124
表 5. 3 各 DMU 第三階段調整的 DEA 效率分析表(續 1) 年度 DMU 技術效率 純粹技術效
率
規模效率 香港 1.000 1.000 1.000 上海 0.770 1.000 0.770 深圳 0.479 0.790 0.606 青島 0.504 0.914 0.551 天津 0.362 0.891 0.406 廣州 0.625 1.000 0.625 廈門 0.295 1.000 0.295 大連 0.216 0.954 0.226 寧波 0.295 1.000 0.295 高雄 0.934 0.946 0.987 基隆 0.517 1.000 0.517 台中 0.233 0.841 0.277 新加坡 0.887 0.888 0.998 東京 0.296 0.836 0.354 橫濱 0.184 0.805 0.228 神戶 0.133 0.871 0.152 名古屋 0.317 0.923 0.344 釜山 0.471 0.750 0.629 林查邦 0.318 0.810 0.393 巴生港 0.405 0.787 0.514 2001 年
PTP 0.434 0.867 0.500
表 5. 3 各 DMU 第三階段調整的 DEA 效率分析表(續 2) 年度 DMU 技術效率 純粹技術效
率
規模效率 香港 0.944 0.959 0.984 上海 1.000 1.000 1.000 深圳 0.718 0.881 0.815 青島 0.480 0.878 0.547 天津 0.435 0.892 0.488 廣州 0.787 1.000 0.787 廈門 0.440 1.000 0.440 大連 0.239 0.955 0.251 寧波 0.453 1.000 0.453 高雄 0.856 0.939 0.912 基隆 0.546 1.000 0.546 台中 0.169 0.869 0.195 新加坡 0.928 0.959 0.968 東京 0.310 0.836 0.371 橫濱 0.181 0.802 0.225 神戶 0.130 0.758 0.171 名古屋 0.327 0.927 0.353 釜山 0.568 0.761 0.747 林查邦 0.374 0.810 0.462 巴生港 0.494 0.753 0.655 2002 年
PTP 0.563 0.883 0.637
表 5. 3 各 DMU 第三階段調整的 DEA 效率分析表(續 3) 年度 DMU 技術效率 純粹技術效
率
規模效率 香港 1.000 1.000 1.000 上海 1.000 1.000 1.000 深圳 1.000 1.000 1.000 青島 0.408 0.735 0.555 天津 0.544 0.896 0.607 廣州 1.000 1.000 1.000 廈門 0.586 1.000 0.586 大連 0.205 0.856 0.239 寧波 0.669 1.000 0.669 高雄 0.953 0.977 0.976 基隆 0.570 1.000 0.570 台中 0.177 0.869 0.204 新加坡 1.000 1.000 1.000 東京 0.349 0.831 0.420 橫濱 0.188 0.790 0.238 神戶 0.124 0.759 0.163 名古屋 0.400 0.941 0.425 釜山 0.646 0.772 0.836 林查邦 0.195 0.719 0.271 巴生港 0.343 0.730 0.469 2003 年
PTP 0.894 0.972 0.920 為進ㄧ步分析第一階段與第三階段的效率值是否有顯著差異存在，本 研究利用 t 檢定來檢定第一階段與第三階段之平均技術效率、純粹技術效 率與規模效率，其檢定結果如表 5.4 所示。
表 5. 4 第一階段與第三階段效率值之差異檢定 項目
統計檢定
技術效率 純粹技術效率 規模效率
t 值 2.499*** 4.424*** -7.581***
P 值 0.014 0.000 0.0000
註：1.***達顯著水準 1%以上。
表 5.4 之檢定結果顯示，第三階段的技術效率值、純粹技術效率與規 模效率值皆顯著大於第一階段的對應效率值。此結果表示環境變數與隨機 干擾對效率值確實有影響，因此如要評估貨櫃港埠的技術效率，應該以第 三階段的結果為主要依據，以提供較正確的資訊。故本研究乃以第三階段 的結果來進行以下之各項分析：
ㄧ、效率分析
技術效率為純粹技術效率與規模效率的乘積，代表貨櫃港埠的整體經 營效率。純粹技術效率指各貨櫃港埠在投入項目上能否有效運用，以達投 入最小化或產出最大化，其值表示投入要素在使用上的效率，值愈高代表 該貨櫃港埠在投入要素之使用上愈有效率，而規模效率則是代表貨櫃港埠 之產出與投入的比例是否適當，其值愈高表示規模愈適合，生產力也愈 大。由此可知，貨櫃港埠之技術效率包含了純粹技術效率與規模效率，因 此唯有同時達到純粹技術效率與規模效率，才可能達到真正有效率。而為 了能夠更深入的探討各貨櫃港埠之作業績效表現，本研究利用 K 平均數法 分別針對各貨櫃港埠 2000 年~2003 年各種效率之平均值進行集群分析，並 進ㄧ步依其分群結果來探討各貨櫃港埠之效率表現。
1.技術效率
以 K 平均數法將 2000 年~2003 年各貨櫃港埠之平均技術效率分群之結
果如表 5.5 所示。由表 5.5 之分析結果發現所有的受評港埠可區分為三個 群組，香港、新加坡港、高雄港、上海港與廣州港等五個港埠屬於同ㄧ群 組，這五個港埠在技術效率方面有相對較佳之表現，可歸類為相對高效率 之群組。而深圳港、釜山港、基隆港、PTP 港、林查邦港、青島港、天津 港、寧波港、廈門港與巴生港同屬於另ㄧ群組，由其技術效率之平均值可 發現，這幾個港埠之技術效率值雖不是最低，卻距離效率前緣(效率值=1) 仍有一段距離，顯見其相對技術效率尚有進步與改善的空間。此外，名古 屋港、東京港、大連港、台中港、橫濱港與神戶港又同屬於另ㄧ群組，這 些貨櫃港埠之技術效率表現相對最差，必須針對其技術無效率之原因進行 大幅度的調整才有可能達到效率前緣。
表 5. 5 技術效率集群分析統計量表
群組別 受評港埠 平均數 範圍
群組一 香港、新加坡港、高雄 港、上海港、廣州港
0.890 0.732~0.983 群組二 深圳港、釜山港、基隆
港、PTP 港、林查邦港、
青島港、天津港、寧波 港、廈門港、巴生港
0.478 0.399~0.644
群組三 名古屋港、東京港、大 連 港 、 台 中 港 、 橫 濱 港、神戶港
0.232 0.133~0.335
F 檢定 83.038(0.000)***
註：1.( )內為 p 值。2. ***達顯著水準 1%。
2.純粹技術效率
由表 5.3 中可明顯的看出在純粹技術效率方面之表現，各貨櫃港埠之 純粹技術效率值都在 0.7 以上，表示亞太地區之貨櫃港埠在純粹技術效率 之表現上，皆有相當水準。然而同樣以 K 平均數法將 2000 年~2003 年各 貨櫃港埠之平均純粹技術效率分群結果(如表 5.6)，則可發現上海港、廣州 港、基隆港、寧波港、廈門港、香港、高雄港與新加坡港等貨櫃港埠，屬 於同ㄧ群組，其平均之純粹技術效率值為 0.989，相當接近 1，也就是這些 貨櫃港埠只需要在投入資源運用方面稍加改善，便能達到有效率的狀態。
而名古屋港、天津港、PTP 港、青島港、台中港、東京港、林查邦港、深 圳港與大連港，又屬於同另ㄧ群組，其相對之平均純粹技術效率值為 0.877，顯見其雖與上ㄧ群組有所差別，且距效率前緣仍有一段小差距，但 這些貨櫃港埠之純粹技術效率表現尚可接受，同樣也是只需要在投入資源 運用方面稍加改善，便能達到有效率的狀態。橫濱港、神戶港、釜山港與 巴生港同屬於第三個群組，這四個貨櫃港埠之純粹技術效率表現相對較 差，顯示其投入資源相對有比較嚴重的浪費現象，因此呈現純粹技術效率 相對較低之狀況。
表 5. 6 純粹技術效率集群分析統計量表
群組別 受評港埠 平均數 範圍
群組一 上海港、廣州港、基隆 港、寧波港、廈門港、
香港、高雄港、新加坡 港
0.989 0.960~1.000
群組二 名古屋港、天津港、PTP 港、青島港、台中港、
東京港、林查邦港、深 圳港、大連港
0.877 0.835~0.930
群組三 橫濱港、神戶港、釜山 港、巴生港
0.781 0.765~0.802 F 檢定 87.029(0.000)***
註：1.( )內為 p 值。2. ***達顯著水準 1%。
3.規模效率
表 5.3 顯現各貨櫃港埠之規模效率值有比較大的差異，不像純粹技術 效率值之分佈較為集中，經以 K 平均數法將 2000 年~2003 年各貨櫃港埠 之平均規模效率分群之結果(表 5.7)，香港、新加坡港、高雄港與上海港等 四個貨櫃港埠屬於同ㄧ群組，且這四個貨櫃港埠在規模效率方面有相對較 佳之表現，可歸類為相對高效率之群組，且其平均規模效率值高達 0.952，
因此只要在投入產出比例稍加調整便能達到最有效率的狀態。而廣州港、
深圳港、釜山港、基隆港、PTP 港、林查邦港、青島港、天津港與巴生港
則屬於第二群組，由其技術效率之平均值可發現，這幾個貨櫃港埠之技術 效率值雖不是最低，卻距離效率前緣(效率值=1)仍有一段距離，顯見其相 對規模效率尚有進步與改善的空間。最後，寧波港、廈門港、名古屋港、
東京港、大連港、台中港、橫濱港與神戶港則屬於第三群組，這些貨櫃港 埠之規模呈現嚴重無效率之情形，亦為造成技術無效率最主要的原因，因 此這些貨櫃港埠在投入產出比例上應當進行大幅度的調整。此外，值得注 意的是各貨櫃港埠之平均規模效率分群之結果與其技術效率分群之結果 幾乎ㄧ致，因此可推測造成大多數亞太地區貨櫃港埠技術無效率之主因係 由於規模無效率所致。
表 5. 7 規模效率集群分析統計量表
群組別 受評港埠 平均數 範圍
群組一 香港、新加坡港、高雄 港、上海港
0.952 0.960~1.000 群組二 廣州港、深圳港、釜山
港、基隆港、PTP 港、
林查邦港、青島港、天 津港、巴生港
0.590 0.462~0.732
群組三 寧波港、廈門港、名古 屋 港 、 東 京 港 、 大 連
群組三 寧波港、廈門港、名古 屋 港 、 東 京 港 、 大 連