第四章 研究方法
第一節 研究架構
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立 政 治 大 學
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第四章 研究方法
本章將說明研究方法，於第一節中介紹本研究的研究架構及研究流程，第二 節介紹 DEA 理論模型及其投入產出變數的選取，第三節則是研究假說，第四節介 紹 Tobit 迴歸模型及其效率影響因子的界定，第五節為模型的資料說明及樣本描 述，最後於第六節中敘述研究限制。
第一節 研究架構
本研究針對台灣 LED 產業上中游廠商的研發活動及營運活動，採用兩階段 DEA 進行效率評估，整體研究架構如圖 4-1。第一階段評估 2004~2006 年這些廠 商運用研發資源的能力而得出研發效率值，再利用迴歸分析去尋找可能影響研發 效率的因子來驗證假設；第二階段評估 2006~2008 年這些廠商運用營運資源的能 力而得出獲利效率值，再利用迴歸分析去尋找可能影響獲利效率的因子來驗證假 設；最後藉由相關性分析試圖找出研發效率與獲利效率之間的關聯性。分段研究 架構如圖 4-2、圖 4-3。
資料來源：本研究整理
圖 4-1 台灣 LED 產業上中游廠商兩階段 DEA 效率評估之研究架構
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（1） 先找出一組具同質性的 DMUs，其主要業務相同且營業比重超過 90%。
（2） 根據 Golany & Roll（1989）提出的經驗法則：「DMU 之數量至少應為 投入與產出項目個數總和的兩倍」
（3） DMUs 須滿足於研究期間內數據資料齊全的條件。
步驟二：選定 DEA 之關鍵投入產出變數
（1） 利用國內外相關研究的論文期刊與文獻報告，初步篩選欲納入模型的 投入與產出變數，其必須對轉換過程的活動最具影響力。
（2） 同向性（Isotonicity）假設：
James and Peggy（1989）曾指出「投入產出變數之選取，必須以 Pearson 相關檢定，確保其具有多元共線性與因果關係。」亦即任何一項投入 要素的增加並不會導致任何一項產出要素的減少。一般而言，投入變 數彼此間的相關性應較弱，而與產出變數間的相關性應較強。
步驟三：選用 DEA 評估模式及分析結果
（1）根據研究問題選取 DEA 評估模式
（2）效率值分析（Efficiency Analysis）：
由 DEA 運算結果可得到 DMUs 之相對效率值，對於效率值為 1 者需進一 步解釋其強度；對於效率值不為 1 者可結合 CCR 與 BCC 模式，解釋其 為無效率之可能原因。
（3）差額變數分析（Slack Variable Analysis）：
差額變數分析可就各 DMU 的資源使用狀況，設定目標標準及了解尚有 多少改善空間。
步驟四：Tobit 迴歸分析
效率評估是管理控制的手段而不是目的，因此在執行 DEA 後，尚須針對評 估結果進一步解釋造成效率差異的原因。我們可藉由台灣 LED 產業上中游廠商 的特性來設定本研究待證假說，再利用 Tobit 迴歸分析去驗證並找出影響效率 的因子。