案例研究

延續在第三章所構建兩階段的評估程序，在本章節以一消防機構實例來進行 說明。沿用 (張仕獻 2003)探討台灣某縣消防大隊隊下的 25 分隊，利用資料包 絡分析法來探究分隊的表現，尋找優異表現的高效分隊，以及改善低效分隊的績 效之原始數據且與張仕獻本人當面面談以求更深入瞭解（附錄 A）。從訪談中我 們瞭解績效指標的特性；並且知道這些指標主要用意在評比各分隊的出勤執行 力。因此本研究將以新的評估程序利用篩選出的績效指標來排序內部分隊，呈現 整體出勤執行力的優劣關係，找出表現優異的分隊提供消防大隊作為參考。

我們將所篩選的指標給予適當之定義及說明，其探討該指標作為評比出勤執 行力的可行性，如表二所示。以八項衡量指標作為評量績效的參考依據，大致上 可區分為兩類不同特性之指標，符號 X 與 Y 分別表示為望小指標與望大指標：

望小指標分別為消防人員數 X₁、消防車輛數 X₂、火災死亡人數 X₃、火災受傷人 數 X₄，望大指標分別為消防安檢次數 Y₁、消防栓數 Y₂，其中火災次數 Y₃、緊急 救護次數 Y₄。

表二 指標定義及說明

32

 消防車輛數：就探討出勤執行力，若配置 5 輛或 8 輛能達到相同效能

時，當然以 5 輛為佳，故為望小特性。

 火災死亡人數：在災害搶救時，則希望死亡人數盡量降低，故為望小

特性。

 火災受傷人數: 在災害搶救時，則希望受傷人數盡量避免，故為望小特 性。

（2）望大特性的指標：

 消防安檢次數：一般消防安檢次數增多越能確保安全性，若轄區的安

檢次數能增多越好，故為望大特性。

 消防栓數：在災害搶救中希望水源供應點越多越好，而關係到消防栓

數的密集度，故為望大特性。

 火災次數：依各隊的執行力而言，若一個分隊可處理 100 件火災或 200

件火災的能力，則以處理 200 件為佳，故為望大特性。

 緊急救護次數：依各隊的執行力而言，若一個分隊可處理 100 件救護 次數或 200 件救護次數的能力，則以處理 200 件為佳，故為望大特性。

我們在這裡將各分隊以 UOA_j表示並且彙總數據如下表三所示，例如第一列 之 24, 7, 0, 2 為 UOA₁在四個望小指標值，分別以符號 x₁₁, x₂₁, x₃₁, x₄₁表示之；1260, 1162, 62, 3318 為 UOA₁在四個望大指標值，分別以符號 y₁₁, y₂₁, y₃₁, y₄₁表示之。

表三 某縣消防大隊之績效指標值

UOA

j

望小指標 望大指標

X

1 X2 X3 X4

Y

1

Y

2

Y

3

Y

4

1

24 7 0 2 1260 1162 62 3318

2

9 4 2 1 473 493 65 1073

3

9 3 0 0 465 316 57 1357

4

9 5 1 1 519 572 18 1453

5

13 7 1 2 781 412 27 2257

6

8 5 1 1 692 936 68 837

7

11 4 0 0 508 352 26 777

8

9 4 0 0 630 480 26 944

9

7 4 0 1 496 165 26 430

10

10 4 1 0 551 127 21 823

11

10 5 0 0 532 267 29 873

12

14 6 0 2 814 454 94 2110

13

11 5 0 3 390 304 40 1379

14

10 4 0 7 404 279 27 1121

15

13 6 0 0 514 369 48 808

16

8 6 2 3 509 190 20 1181

17

7 3 0 1 293 124 9 519

18

8 4 1 2 328 262 28 421

19

7 3 1 1 257 115 23 455

20

7 3 0 3 290 49 7 339

21

7 2 0 0 137 24 7 203

22

7 3 0 0 93 11 12 152

23

8 3 1 3 355 148 34 738

24

8 4 3 1 407 130 20 677

25

7 3 0 0 175 52 8 206

為了讓各分隊在整體變異程度最小的情況辨別出與其他分隊的差異，我們 可利用模式（P21）進行。然而由決策者提供的資訊及主觀的認知中，從過去資 料顯示作好事前災害預防工作能提升事後搶救的成功率，對整體評估考量上消防 大隊即考慮消防安全設施標準列入重要因素。我們對消防安檢次數 Y₁與消防栓 數 Y₂在轄區內的評比中設上下限的比例限制，根據第二章第三節提出有關虛擬 權重限制的偏好值的設定 (Liu and Peng 2007)，分別對第一項望大指標 Y₁以及第 二項望大指標 Y₂設下限值 e₁為 0.2 和上限值 f₁為 0.8 和下限值 e₂為 0.2 和上限值

34

x

₄₁=2, y₁₁=1260, y₂₁=1162, y₃₁=62, y₄₁=3318 代入模式（P21）中進行求解，其中

j=25、m =4、s =4、e

₁=0.2、f₁=0.8、e₂=0.2、f₂=0.8。運算的結果如表四至表八所 示。由表四的結果看出所設限的第一項虛擬產出項（



₁^O_k）以及第二項虛擬產出 項（



₂^O_k）分別占虛擬產出項的 20%至 80%之間，與設定符合。

表五為評比的分隊與其他分隊之差距，則運算對偶模式（P21）求得主模式

（P20）的



^kA_j^*或



^kB_j^*，以



^k_j^*

 

^kB_j^*

 

^kA_j^*

, j 

1

,...,

25表示。從表中結果，我們得 知 25 個分隊輪流評比其他分隊後，與其他分隊的落差。若從座標軸分布的型態 來看，當



^k_j^*為負號表示落於 ERL 上方，表示評比的結果比自己要有優勢；



^k_j^* 為正號表示落於 ERL 下方，表示評比的結果比自己還要差。從結果發現，某些 UOAs 的分布型態不管誰評比總是落於 ERL 上方，分別為 UOA1，UOA2，UOA3， UOA4，UOA5，UOA6，UOA7，UOA8，且這些 UOAs 當主角時所求得的影子價 格π值皆為負值（表六）。相較之下，另一些 UOAs 總是落於落於 ERL 下方，分 別為 UOA₁₉，UOA₂₀，UOA₂₁，UOA₂₂，UOA₂₃，UOA₂₄，UOA₂₅，當主角時所求 得的影子價格π值皆為正值。

表七中各項指標的權重值發現，各 UOA_j輪流當主角時所選擇的權重中竟發 生望大指標的權重值皆相同的情況。此推估主要原因是望大指標與望小指標的指 標值規模懸殊的緣故，導致主角為追求目標值最小下優先調整虛擬產出項的值，

然後為滿足自己為主角的限制條件來調整虛擬投入項的值，使之等式成立。因指 標規模大小的關係使得 u 值必頇壓至到下限值且各個 UOA 輪流當主角皆受到相 同的虛擬權重限制條件的抵制，使得各個 UOA_j當主角所選望大指標的權重值皆 相同。我們以 UOA₂為例來說明，當 UOA₂為 UOA_k以模式（P20）進行運算時，

在模式中主角為追求目標最小即優先考慮對望大指標的權重的選擇，之後為求滿 足（31.1），再來調整虛擬投入項的值。我們將 UOA2在（31.1）的式子以（35）

表示。由（35）得知，因望大指標與望小指標的值比例懸殊，主角會優先把 u₃₂、

u

₄₂調降至下限值為 1，而藉由表五的



₁^O_k、



₃^O_k的值分別得知 u₁₂的選擇因受 UOA₆ 在（31.3）下限值 e1為 0.2 的抵制下降至值為 5.56 以及 u22的選擇受 UOA22在（31.5）

下限值 e2為 0.2 的抵制下降至值為 15.495。決定了望大指標的權重值後才調整望 小指標的權重值，使之等式成立。因各個 UOA_j依循此程序，使得導致此情況的 發生。

1 1 2 4 9

1073 65

493 473

42 32 22 12

42 32

22

12















v v v v

u u

u

u

（35）

表八中我們可發現各 UOA 輪流當主角 k 時，各項的望大指標 r 與望小指標

i 的總差距以及虛擬權重限制下對應的對偶變數值。以上為在運算階段一的模式

所得的結果。

36

表四 各項虛擬產出項占總虛擬產出的比例

UOA

k

各項虛擬產出項占總虛擬產出的比例

O k



1



₂^O_k



₃^O_k



₄^O_k

1

24.7% 63.4% 0.2% 11.7%

2

23.1% 67.0% 0.6% 9.4%

3

29.1% 55.0% 0.6% 15.3%

4

21.8% 67.0% 0.1% 11.0%

5

33.4% 49.1% 0.2% 17.4%

6

20.0% 75.3% 0.4% 4.3%

7

31.1% 60.0% 0.3% 8.6%

8

29.4% 62.4% 0.2% 7.9%

9

47.8% 44.3% 0.5% 7.5%

10

52.1% 33.5% 0.4% 14.0%

11

37.0% 51.7% 0.4% 10.9%

12

32.9% 51.1% 0.7% 15.3%

13

26.1% 56.8% 0.5% 16.6%

14

29.1% 56.0% 0.3% 14.5%

15

30.3% 60.6% 0.5% 8.6%

16

40.6% 42.2% 0.3% 16.9%

17

39.9% 47.1% 0.2% 12.7%

18

28.8% 64.1% 0.4% 6.6%

19

38.7% 48.3% 0.6% 12.3%

20

59.3% 27.9% 0.3% 12.5%

21

56.7% 27.7% 0.5% 15.1%

22

60.7% 20.0% 1.4% 17.9%

23

39.2% 45.5% 0.7% 14.6%

24

45.5% 40.5% 0.4% 13.6%

25

48.8% 40.4% 0.4% 10.3%

表五 在對偶模式（P21）獲得影子價格之差距

k 

^k*1



^k*₂



^k₃^*



^k₄^*



^k₅^*



^k₆^*



^k₇^*



^k₈^*



^k₉^*



^k₁₀^* 11^*



k



^k₁₂^*



^k₁₃^* 14^*



k



^k₁₅^*



^k₁₆^*



^k₁₇^*



^k₁₈^*



^k₁₉^*



^k₂₀^* 21^*



k



^k₂₂^*



^k₂₃^* 24^*



k



^k₂₅^*

1

0 -756 170 -2569 2371 -9786 3930 -1264 2511 5953 3832 2798 4718 4118 5947 2495 4202 3135 4593 5565 6935 7428 4427 4493 6287

2

^-8609 0 -1479 -3805 -299 -10663 -16 -4492 0 4358 245 -2224 772 532 1284 3610 1692 2258 4075 3054 4424 4918 3550 7600 3776

3

-4665 -2506 0 -4318 -156 -11341 1791 -3013 1150 4009 1888 76 2579 2175 3420 940 2842 1580 3232 4204 5574 6068 2872 2937 4926

4

-12322 1272 -2012 0 4795 -6035 95 -2735 3403 5050 3470 0 3174 1466 4331 10285 2804 4595 4944 4166 3246 6030 3597 9452 4888

5

-10301 -3244 -1738 -4057 0 -10552 0 -3751 1465 2744 1623 -1295 1788 910 2576 2728 2156 1368 2547 3519 3889 5382 1660 2726 4241

6

-12322 13342 -2012 6035 10830 0 95 -2735 3403 11085 3470 0 3174 1466 4331 22356 2804 10630 10979 4166 3246 6030 9632 27557 4888

7

-8574 -3972 -1466 -5784 -2273 -12644 0 -4479 10 2380 260 -2204 788 546 1303 -363 1702 277 2092 3064 4435 4928 1569 1635 3786

8

⁰ 507 2094 -386 5320 -7335 4657 0 4310 6948 5747 4559 6364 5114 7976 5864 5083 4666 5474 6445 6897 8309 5040 6024 7168

9

-10370 -4284 -2041 -5835 -2404 -12543 -616 -4792 0 1916 58 -2749 435 82 909 0 1429 115 1820 2792 3900 4655 1145 1473 3514

10

-17348 -5300 -4435 -5733 -2361 -11803 -3170 -6069 261 0 -741 -4460 -217 0 -688 2380 573 0 964 2460 1665 3537 175 1096 2396

11

-10624 -4348 -2128 -5875 -2468 -12566 -714 -4855 -29 1835 0 -2853 360 1 822 0 1377 69 1768 2739 3825 4603 1076 1427 3462

12

-4796 -2555 -49 -4367 -227 -11384 1732 -3062 1112 3954 1834 0 2520 2120 3349 896 2804 1536 3194 4166 5536 6030 2829 2894 4888

13

-11841 -4652 -2542 -6069 -2772 -12676 -1184 -5159 -167 1448 -277 -3351 0 -386 407 0 1128 -152 1519 2491 3465 4354 744 1206 3213

14

-10627 -4349 -2129 -5875 -2468 -12566 -715 -4856 -29 1834 -1 -2854 359 0 821 0 1377 69 1767 2739 3824 4603 1075 1426 3461

15

-12319 -4833 -2803 -6269 -3002 -12854 -1508 -5439 -303 1146 -597 -3584 -48 0 0 0 1012 -212 1402 2570 3269 4139 801 1047 2998

16

-10624 -4348 -2128 -5875 -2468 -12566 -714 -4855 -29 1835 0 -2853 360 1 822 0 1377 69 1768 2739 3825 4603 1076 1427 3462

17

-18915 -4727 -4971 -5880 -2902 -11916 -3850 -6680 -387 0 -1462 -5607 -1291 -1391 -1588 2625 0 -144 1036 1673 1273 3070 0 2349 1929

18

-11004 -4443 -2257 -5935 -2563 -12600 -861 -4950 -72 1714 -86 -3008 247 -120 693 0 1299 0 1690 2662 3712 4525 972 1358 3384

19

-19775 -6487 -5206 -7073 -4408 -13109 -4164 -6994 -857 -959 -1854 -6389 -2150 -2793 -2058 397 -391 -1414 0 972 1116 2835 -1347 -56 1694

20

-20558 -3596 -5791 -7083 -5194 -13312 -5137 -8354 -2604 0 -3796 -8332 -3898 -3960 -4195 1544 -1362 -842 1154 0 920 1864 0 4767 722

21

-22246 -3580 -6881 -6936 -4668 -12971 -6396 -9227 -2371 -981 -4645 -8302 -2787 0 -5407 3624 -1347 0 1254 1451 0 1161 1343 5062 19

22

-23613 -5564 -7801 -9284 -7661 -15440 -7744 -10814 -3990 -2752 -6780 -10204 -4173 0 -7849 603 -2298 -1592 0 919 -493 0 628 2654 -1141

23

-15866 -4929 -3716 -5449 -2077 -11628 -2319 -5436 414 742 -86 -3981 -239 -1092 207 1945 813 0 1204 2176 2254 4039 0 1358 2898

24

-13738 -5843 -3598 -7656 -4832 -14278 -2606 -6611 -1388 11 -2109 -4999 -1037 0 -1777 -1477 304 -1097 695 2187 2776 3270 455 0 2128

25

-22243 -6080 -6889 -8218 -5964 -14258 -6413 -9254 -2407 -2241 -4687 -8334 -2813 0 -5451 1085 -1364 -1265 0 1441 0 1141 101 1317 0

附註: 負號表示 

^kA*

，正號表示 

^kB*，

數據有四捨五入之誤差。

38

表六 運算模式（P21）所得的



^*_j

k

^*



1



^*₂



₃^*



^*₄



₅^*



^*₆



₇^*



₈^*



₉^*



₁₀^*



₁₁^*



₁₂^*



₁₃^*



₁₄^*



₁₅^*



₁₆^*



₁₇^*



₁₈^*



₁₉^*



₂₀^*



^*₂₁



₂₂^*



₂₃^*



₂₄^*



^*₂₅

1

^{-6.13 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1}

2

^{-1 -3 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -0.57 1 1 -1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1}

3

^{-1 -1 -9.78 -1 -1 -1 1 -1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1}

4

^{-1 1 -1 -11 1 -1 1 -1 1 1 1 -0.5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1}

5

^{-1 -1 -1 -1 -3.84 -1 -0.28 -1 1 1 1 -1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1}

6

^{-1 1 -1 1 1 -13 1 -1 1 1 1 -0.5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1}

7

^{-1 -1 -1 -1 -1 -1 -2.18 -1 1 1 1 -1 1 1 1 -1 1 1 1 1 1 1 1 1 1}

8

^{-0.36 1 1 -1 1 -1} 1 -18.36 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

9

^{-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -2.8 1 1 -1 1 1 1 0.7 1 1 1 1 1 1 1 1 1}

10

^{-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 6.71 -1 -1 -1 -0.21 -1 1 1 0.25 1 1 1 1 1 1 1}

11

^{-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 0.1 -1 1 1 1 0.25 1 1 1 1 1 1 1 1 1}

12

^{-1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 1 1 1 -4.64 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1}

13

^{-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -1 5.23 -1 1 0.31 1 -1 1 1 1 1 1 1 1}

14

^{-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -1 1 1.79 1 0.64 1 1 1 1 1 1 1 1 1}

15

^{-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -1 -1 0.63 4.88 0.53 1 -1 1 1 1 1 1 1 1}

16

^{-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 0.1 -1 1 1 1 0.25 1 1 1 1 1 1 1 1 1}

17

^{-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 16.1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1}

18

^{-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -1 1 -1 1 -0.75 1 5.87 1 1 1 1 1 1 1}

19

^{-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -1 23.33 1 1 1 -1 -1 1}

20

^{-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -1 1 18 1 1 -1 1 1}

21

^{-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0.71 -1 1 -1 -1 1 1 24.07 1 1 1 1}

22

^{-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0.71 -1 1 -1 -1 1 1 -1 20.12 1 1 -1}

23

^{-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 -0.38 1 1 1 1 6.5 1 1}

24

^{-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -1 -1 -0.5 -1 -1 1 -1 1 1 1 1 1 13.5 1}

25

^{-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 0.71 -1 1 -1 -1 1 1 0.22 1 1 1 16.9}

表七 運算模式（P21）獲得影子價格之權重值

UOA

k



^k* 權 重

*

v

1k

v

^*_2k

v

^*_3k

v

^*_4k

u

_1k^*

u

^*_2k

u

_3k^*

u

_4k^*

1

101861 1182.46 1.00 1.00 1.00 5.56 15.49 1.00 1.00

2

77732 823.77 1.00 1993.28 1.00 5.56 15.49 1.00 1.00

3

78262 988.07 1.00 1.00 1.00 5.56 15.49 1.00 1.00

4

104164 1.00 2291.48 1750.62 1.00 5.56 15.49 1.00 1.00

5

76260 461.56 1001.07 1.00 1.00 5.56 15.49 1.00 1.00

6

176587 1.00 2291.48 7785.88 1.00 5.56 15.49 1.00 1.00

7

70532 825.22 1.00 1.00 1.00 5.56 15.49 1.00 1.00

8

122289 914.43 919.97 1.00 1.00 5.56 15.49 1.00 1.00

9

69876 673.86 263.34 1.00 1.00 5.56 15.49 1.00 1.00

10

77835 35.50 1380.21 1.00 263.03 5.56 15.49 1.00 1.00

11

69824 656.51 286.47 1.00 1.00 5.56 15.49 1.00 1.00

12

77833 982.63 1.00 1.00 1.00 5.56 15.49 1.00 1.00

13

71205 573.53 397.11 1.00 1.00 5.56 15.49 1.00 1.00

14

69824 656.32 286.73 1.00 1.00 5.56 15.49 1.00 1.00

15

72157 551.01 378.00 1.00 99.29 5.56 15.49 1.00 1.00

16

69824 656.51 286.47 1.00 1.00 5.56 15.49 1.00 1.00

17

85670 1.00 1305.09 646.53 156.58 5.56 15.49 1.00 1.00

18

70158 630.62 320.99 1.00 1.00 5.56 15.49 1.00 1.00

19

94498 1.00 1226.71 1.00 1.00 5.56 15.49 1.00 1.00

20 108984 194.52 451.31 2126.48

1.00 5.56 15.49 1.00 1.00

21 112659

1.00 668.51 2211.89 719.01 5.56 15.49 1.00 1.00

22 133998 121.26

1.00 1908.65 928.64 5.56 15.49 1.00 1.00

23

74868 144.42 1293.40 1.00 1.00 5.56 15.49 1.00 1.00

24

84871 588.34 1.00 1.00 261.39 5.56 15.49 1.00 1.00

25 112968

6.54 649.11 973.83 722.18 5.56 15.49 1.00 1.00

40

表八 運算模式（P21）求得

Q ,

_i^*

P

_r^*,



_rj^*

k Q

₁^*

Q

₂^*

Q

₃^*

Q

₄^*

P

₁^*

P

₂^*

P

₃^*

P

₄^*



₁₁₆^*



₃₉^*

1

0 21.13 6 13.75 0 0 6903.34 94917.00 83.89 2403.63

2

0 2.71 0 12.43 0 0 5461.20 72255.94 64.47 1803.98

3

0 10.67 4 20 0 0 5337.83 72889.96 61.53 1731.95

4

12 0 0 13 0 0 6969.42 97169.69 84.72 2431.76

5

0 0 1.16 10.32 0 0 5026.22 71222.50 60.87 1690.15

6

24 0 0 13 0 0 13390.3 163160.0 156.32 4451.36

7

0 0.27 0 10 0 0 4805.93 65715.34 57.78 1610.59

8

0 0 10 27.27 0 0 8730.88 113520.9 109.95 3032.32

9

0 0 3.4 11.3 0 0 4884.14 64976.75 58.93 1622.43

10

0 0 8.96 0 0 0 5445.68 72380.75 62.40 1810.51

11

0 0 2.5 11.75 0 0 4829.49 64979.79 58.15 1608.99

12

0 3.14 4 8.71 0 0 5336.21 72481.20 61.93 1716.45

13

0 0 0.62 6.62 0 0 5041.85 66155.86 61.54 1690.11

14

0 0 3.29 18.43 0 0 4859.90 64942.62 58.58 1618.06

15

0 0 1.07 0 0 0 4878.30 67277.71 58.94 1630.70

16

0 0 2.5 11.75 0 0 4829.49 64979.79 58.15 1608.99

17

0.1 0 0 0 0 0 6120.94 79548.60 70.34 1981.69

18

0 0 5.38 4.5 0 0 4654.96 65493.52 56.92 1556.00

19

1.33 0 14.33 2.33 0 0 6391.16 88088.61 78.45 2162.43

20

0 0 0 33 0 0 7640.82 101310.5 87.80 2499.92

21

55.6 0 0 0 0 0 7853.02 104750.5 93.87 2601.74

22

0 1.22 0 0 0 0 9200.21 124796.6 113.20 3069.33

23

0 0 8.13 9.75 0 0 5099.57 69750.27 60.84 1726.92

24

0 1 35.5 0 0 0 5942.61 78891.79 69.10 1977.66

25

0 0 0 0 0 0 7801.80 105165.8 93.54 2565.73 註:其餘



^*_rj皆等於 0

表九 以交叉效率法求解排序的結果

UOA

j

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

UOA

k

1

1.00 1.07 0.84 1.24 0.85 2.03 0.70 1.12 0.70 0.50 0.68 0.83 0.64 0.65 0.61 0.74 0.49 0.67 0.45 0.33 0.16 0.10 0.53 0.53 0.24

2

1.44 1.00 1.20 1.40 1.02 2.24 1.00 1.61 1.00 0.57 0.97 1.19 0.91 0.94 0.88 0.66 0.71 0.74 0.48 0.47 0.23 0.15 0.59 0.40 0.35

3

1.20 1.28 1.00 1.49 1.01 2.43 0.84 1.34 0.83 0.59 0.81 0.99 0.76 0.78 0.73 0.88 0.59 0.80 0.53 0.39 0.19 0.12 0.64 0.63 0.29

4

1.77 0.90 1.29 1.00 0.73 1.46 0.99 1.30 0.63 0.54 0.70 1.00 0.72 0.84 0.69 0.40 0.59 0.58 0.43 0.39 0.29 0.12 0.58 0.34 0.29

5

1.57 1.40 1.24 1.44 1.00 2.21 1.00 1.46 0.80 0.68 0.83 1.10 0.82 0.89 0.79 0.72 0.65 0.82 0.59 0.44 0.26 0.14 0.75 0.65 0.32

6

1.77 0.46 1.29 0.69 0.55 1.00 0.99 1.30 0.63 0.35 0.70 1.00 0.72 0.84 0.69 0.24 0.59 0.37 0.25 0.39 0.29 0.12 0.34 0.15 0.29

7

1.43 1.53 1.20 1.78 1.21 2.91 1.00 1.60 1.00 0.71 0.97 1.19 0.91 0.93 0.88 1.05 0.71 0.96 0.64 0.47 0.23 0.15 0.76 0.75 0.34

8

1.00 0.96 0.81 1.03 0.71 1.62 0.66 1.00 0.57 0.46 0.58 0.75 0.57 0.60 0.54 0.54 0.45 0.58 0.40 0.30 0.16 0.09 0.50 0.45 0.22

9

1.58 1.60 1.30 1.79 1.23 2.87 1.07 1.67 1.00 0.75 0.99 1.25 0.95 0.99 0.91 1.00 0.74 0.98 0.67 0.49 0.26 0.15 0.81 0.77 0.36

10

2.57 1.87 1.99 1.77 1.22 2.58 1.54 2.04 0.96 1.00 1.10 1.48 1.03 1.00 1.08 0.75 0.88 1.00 0.79 0.52 0.45 0.19 0.97 0.82 0.45

11

1.60 1.62 1.31 1.80 1.23 2.88 1.09 1.69 1.01 0.76 1.00 1.26 0.96 1.00 0.92 1.00 0.75 0.99 0.68 0.50 0.26 0.16 0.82 0.78 0.37

12

1.20 1.29 1.01 1.49 1.02 2.45 0.84 1.35 0.84 0.60 0.81 1.00 0.77 0.78 0.74 0.89 0.59 0.80 0.54 0.39 0.20 0.12 0.64 0.63 0.29

13

1.72 1.69 1.40 1.85 1.27 2.93 1.15 1.76 1.03 0.80 1.04 1.32 1.00 1.05 0.96 1.00 0.78 1.02 0.71 0.52 0.28 0.16 0.87 0.80 0.38

14

1.60 1.62 1.31 1.80 1.23 2.88 1.09 1.69 1.01 0.76 1.00 1.26 0.96 1.00 0.92 1.00 0.75 0.99 0.68 0.50 0.26 0.16 0.82 0.78 0.37

15

1.77 1.74 1.46 1.90 1.30 3.01 1.20 1.84 1.06 0.84 1.08 1.35 1.01 1.00 1.00 1.00 0.80 1.03 0.72 0.51 0.29 0.17 0.86 0.83 0.40

16

1.60 1.62 1.31 1.80 1.23 2.88 1.09 1.69 1.01 0.76 1.00 1.26 0.96 1.00 0.92 1.00 0.75 0.99 0.68 0.50 0.26 0.16 0.82 0.78 0.37

17

3.00 1.71 2.27 1.80 1.29 2.62 1.74 2.28 1.07 1.00 1.22 1.69 1.18 1.22 1.20 0.73 1.00 1.02 0.78 0.62 0.51 0.22 1.00 0.68 0.51

18

1.63 1.64 1.34 1.82 1.25 2.89 1.10 1.71 1.01 0.77 1.01 1.28 0.97 1.02 0.93 1.00 0.76 1.00 0.69 0.51 0.27 0.16 0.84 0.79 0.37

19

3.30 2.32 2.41 2.15 1.51 3.13 1.85 2.42 1.17 1.20 1.30 1.87 1.35 1.57 1.28 0.95 1.11 1.29 1.00 0.74 0.55 0.23 1.36 1.01 0.54

20

3.63 1.46 2.87 2.15 1.66 3.24 2.30 3.35 1.82 1.00 1.90 2.53 1.89 2.05 1.80 0.82 1.50 1.15 0.76 1.00 0.59 0.31 1.00 0.51 0.73

21

4.62 1.46 4.42 2.10 1.56 3.06 3.38 4.44 1.70 1.20 2.39 2.52 1.51 1.00 2.34 0.66 1.49 1.00 0.75 0.65 1.00 0.42 0.79 0.50 0.99

22

5.95 1.95 8.13 3.36 2.43 5.05 6.79 10.87 3.24 1.88 6.57 3.87 2.01 1.00 5.96 0.92 2.29 1.34 1.00 0.75 1.58 1.00 0.89 0.65 2.34

23

2.27 1.76 1.72 1.70 1.19 2.53 1.34 1.84 0.93 0.89 1.01 1.41 1.03 1.16 0.98 0.78 0.83 1.00 0.75 0.56 0.37 0.17 1.00 0.79 0.41

24

1.94 2.05 1.68 2.38 1.59 3.87 1.40 2.25 1.32 1.00 1.36 1.57 1.14 1.00 1.23 1.27 0.93 1.21 0.84 0.55 0.33 0.21 0.92 1.00 0.48

25

4.62 2.14 4.43 2.64 1.85 3.86 3.40 4.49 1.72 1.62 2.42 2.53 1.51 1.00 2.37 0.87 1.50 1.25 1.00 0.65 1.00 0.43 0.98 0.79 1.00

42

表十 以交叉效率法求解排序的結果(續)

UOA

j



j 排名

1 ^2.23

3

2 ^1.52

7

3 ^1.97

4

4 ^1.78

5

5 ^1.25

11

6 ^2.75

1

7 ^1.58

6

8 ^2.32

2

9 ^1.12

12

10 ^0.85

17

11 ^1.34

9

12 ^1.50

8

13 ^1.05

13

14 ^1.01

14

15 ^1.25

10

16 ^0.83

18

17 ^0.89

16

18 ^0.94

15

19 ^0.67

21

20 ^0.53

22

21 ^0.41

24

22 ^0.22

25

23 ^0.80

19

24 ^0.67

20

25 ^0.51

23

為了進一步探討整體間優劣程度，我們將應用交叉效率的概念，綜合各個分 隊的意見比較整體的相對程度。利用表七中的權重值（

v ,

^*_ik

u

^*_rk）各別代入（33）

求得

θ

_kj

, k  1 ,..., 25 ; j  1 ,..., 25

，如表九。再利用（34）得各



_j

, j  1,..., 25

，運算 結果如表十中所示。

由 表 十所顯示 的最後結果 發現在先行探討分布狀態趨勢中的 UOA₁，

UOA₂，UOA₃，UOA₄，UOA₅，UOA₆，UOA₇，UOA₈皆在排名比較下顯得優異；

UOA₁₉，UOA₂₀，UOA₂₁，UOA₂₂，UOA₂₃，UOA₂₄，UOA₂₅相對下顯為懸殊。顯 然被大部份的分隊認同有好表現的分隊的確在整體比較上也較為出色。以我們的 評估程序進行，可讓各個分隊以中立客觀的角度來評比其他分隊，綜合各方面的 表現瞭解比自己表現優異的分隊的差距及比自己表現較差的分隊的差距。然而我 們以總和為考量，管理者從各分隊相互評比的結果發現，分隊 6 在出勤執行力有 相當優異的表現。

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在文檔中 多項績效指標之營運單位之兩階段評估程序 (頁 41-55)