經營績效評估之探討

在管理學中績效(performance)包含效能(Effectiveness)效率(Efficiency)兩種概念，其 中效能為達成目標程度，效率為達成目標所使用資源之程度，通常與生產力同義；效能 跟效率的定義如下:

效能(Effectiveness) = Output（實際產出）/ Input（計劃投入）

效率(Efficiency) = Output（實際產出）/ Input（實際投入）(薄喬萍，2008)

績效評估本質為管理活動中的控制功能，即產生變異時，則採取應變措施，並引導 個人或組織用激勵的方式，來達到目標的力量(許士軍，2000）。而效率就是「Do the thing right」，以正確的方法做事，追求最低資源浪費，並達到高效率；而效能就是「Do the right thing」，即做正確的事情，追求最高的目標達成率，來達成目標(Drucker,1966)。

常見的績效評估衡量的方法很多，一般常見的方法為:

(一) 比率分析法(Ratio Analysis, RA)

利用各項指標值作相互比較，如比較最大產出和最小投入兩者所得之值，包括另兩 種比較法分別為財務比率分析法與生產比率分析法（孫遜，2004）。然而運用比率分析法 進行績效評估仍有其缺失，且會造成偏誤現象，故比率分析法是無法處理多投入、多產 出來衡量績效(李春長，林書正，2003)。

(二) 生產前緣法(Production Frontier Approach, PFA)

使用經濟學中之生產函數法，求得與受評估單位有關之生產函數，並以衡量受評估 單位之生產力，是有母數法之效率衡量，適用多投入與單一產出；優點為簡單明確，評 估結果較客觀，限制條件少，數理結構簡單與經濟意涵明確，缺點為皆須量化，且需較 多觀測點（孫遜，2004）。

(三) 迴歸分析法 (Regression Analysis, RA)

假設自變數與依變數其函數關係為線性、二次或其他型式，運用最小平方法，找出 自變數與依變數具有因果關係的迴歸線。然後比較各評估對象與迴歸方程式的殘差項差 異，評估彼此間的效率高低，適用於多項投入與單一產出，優點為分析客觀，可用來比

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較差異及預測，亦不會將無效率當成有效率；缺點為受評估單位少時，無法找出最有效 率的單位，也無法同時處理多投入與多產出與改善績效的資訊（孫遜，2004）。

(四) 平衡計分卡 (Balanced Score Card, BSC)

在長期和短期目標下，將關鍵性績效指標、與企業所制定之策略相互結合，並在長 期與短期目標下對財務性與非財務性，外部構面和內部構面，落後指標與領先指標，主 觀與客觀面等績效指標間求得平衡，適用多項投入與單一產出，優點為關鍵因素可一併 考慮，成果可做為內部溝通，學習工具，缺點為評估效率之一，並非代表整體作業效率，

並不夠客觀公正（孫遜，2004）。

(五) 隨機性前緣法 (Stochastic Frontier Approach, SFA)

說明生產無效率的原因，除了在管理差異，或個別廠商技術所造成，亦需考量廠商 在實際生產過程中，遭遇隨機干擾之因素，故生產無效率需考量兩個部份，一為隨機造 成，另一即為技術或管理所造成的技術無效率，其優點為非廠商控制隨機性因素，較接 近實際的評估狀況，缺點為難以量化且需較多的觀測點（孫遜，2004）。

(六) 多準則決策 (Multi-Criteria Decision-Making, MCDM)

先依其處理的問題，設定為多屬性 (multiple attributes) 或多目標 (multiple criteria) 的各種形式，要估評的組織效率，為多項投入與多項產出衡量效率的良好方法，其優點 為評估效率時，可考量多屬性多目標符合時際情況，並可解決不確定因素，缺點為準則 間，權數值決定困難，並無法提供改善建議（孫遜，2004）。

(七) 總要素生產力分析法 (Total Factor Productivity, TFP)

將總體總要素生產力變動率，分解為代表產業內技術進步的總要素生產力加權平均 變動，與代表產業間技術進步的資源總配置效果，並進行總體與產業之間的生產力聯結 分析，適用於多投入與單一產出，優點為運用簡單容易，有客觀效率值解釋力，評估企 業生產力的綜合指標，缺點為無法分辨來自技術效率進步，或技術效率之變動（孫遜，

2004）。

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(八) 資料包絡分析法 (Data Envelopment Analysis, DEA)

以多投入多產出，用數學模式求得生產邊界，將各個決策單位，自由選擇投入及產 出因子的權重，以效率前緣 (efficiency frontier)做為衡量的基礎，並可衡量各決策單位相 對效率，及相對無效率的程度，並提出相對效率的建議改善目標，進行評估，其優點為 可同時處理多投入多產出，並無需假設生產函數，以避免參數估計問題；缺點為投入項 與產出項變數需為正值，才具有分析性（孫遜，2004）。

資料包絡分析法應用範圍很廣，是在評估決策單位之經營績效，與相互之間的表現 效率，其特性與限制如下(薄喬萍，2007)。

特性：1.可同時處理多項投入與多項產出。

2.資料包絡是各受評單位所構成的效率前緣，所求得的效率值，為一種綜合加權 指標，與統濟學求得平均數意義不同。

3.使用資料包絡分析法，可瞭解受評單位資源使用狀況及產出情形，並提供使用 者參考。

4.投入與產出的加權值，由線性規劃所產出，不受人為因素影響較具公平性。

5.由各受評單位最佳之加權組合，形成生產效率前緣，不須預知生產函數。

6.不需預先設定投入與產出之函數關係。

7.滿足相對有效率之 DMU，其投入與產出效率值為 1 的要求。

限制：1.產出及投入變項的資料，雖可以不同單位，但需正確而可衡量。

2.受評估單位需同質性高，不同規模、背景之各單位不宜相互評估。

3.衡量的結果為相對效率，不是絕對效率，衡量投入或產出的效率，而非價值。

4.受評單位至少應為投入產出變數項的兩倍，否則易形成有效率單位太多，而不 能區別真正有效率的單位。

5.計算受評單位之相對效率，需建立線性規劃模式，因此投入項與產出項需符合 線性規劃之基本要求。

以資料包絡分析法評估經營績效之相關文獻整理如表 2-3 所示:

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近來 DEA 模式，已擴展到二階段模式績效評估，二階段 DEA 延續進行效率評估的 擴張模式，並導入中間值的概念，將受評單位分為兩項 DMU，將一階段所有產出，改 為二階段投入，而二階段 DEA 模式所得到的整體效率值，不僅可探討投入項至中間值 的生產效率，中間值至產出項的效率評估關係(Chen, Cook, & Zhu, 2010)。

將二階段資料包絡分析法相關運用之論文整理，如表 2-4 所示。

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