績效評估分析結果 績效評估分析結果 績效評估分析結果 績效評估分析結果

第三節 第三節 績效評估分析結果 績效評估分析結果 績效評估分析結果 績效評估分析結果

各再利用決策單位於考量不同的投入與產出變項組合下，分析所得的相對效率值如 表 5-6。表中效率值為 1.0 者表示是營運相對有效率的決策單位，在分析時可能有多個 決策單位效率值均為 1.0，亦即這些決策單位均位於效率前緣曲線上，但太多決策單位 同時效率前緣上時，就表示這些分析變項無法精確區分何者為真正經營有效率的決策單 位。由表 5-6 中可以發現某些決策單位之效率值甚至僅在 0.01 左右，這種情形表示使 用的分析變項資料可能不適於作為績效評估之用，或者說該決策單位與其餘的再利用案 例之營運性質並無相似處。滿意度與無形價值項是本研究使用的模擬數據，目的僅在於 辨別加入質化因素後，對於經營效率值之可能影響，以探討未來採用質化指標參與古蹟 與歷史建築再利用營運績效評估的可能性與適切性。

壹壹

壹壹 、、、、 考 量 實 際 營 運 資 料 之 績 效 分 析考 量 實 際 營 運 資 料 之 績 效 分 析考 量 實 際 營 運 資 料 之 績 效 分 析考 量 實 際 營 運 資 料 之 績 效 分 析

在 10 種不同的分析組合中，Case1 與 Case2 是使用實際調查營運資料作為分析基 礎的組合，完全不考量質化指標參與績效貢獻的影響。

Case1 採用投入項為營運規模、營運總支出與員工數，產出項則為營運總收入與到 館訪客人數，這也是一般企業經營被認為屬於重要的績效評估項目之一，表 5-7 顯示共 有 7 個決策單位是相對最有效率的，包括以餐飲消費為主的 A2、A4、A5 和 A6，以展 示為主的 B1、B4 及 B7，但因 B7 個案並無實際營運支出與收入數據，而改採虛擬資料，

因此不具實際參考性。

餐飲消費為主的 A2 與 A4 的營運總收入大於營運總支出，表示其營運處於賺錢的 狀態，A5 和 A6 的營運總收入都略小於營運總支出，營運利潤小虧，但因為年度到館 訪客人數相當多，分別約有 249 萬人(A5)與 70 萬人(A6)，因此也被評估為具有經營效 率，這也顯示 DEA 績效評估方法較傳統評估方式具有優勢之處，考量層面並不偏頗於 單一變項因子，只要納入產出項而又有相對突出表現，都對於提升整體經營績效產生重

要影響。以展示為主的決策單位 B1 之營運收入大於營運支出，B4 則雖營運支出大於 收入，但因為年度到館訪客人數高達 64 萬人，因此也屬於具有經營效率的決策單位。

在 Case1 中最不具經營效率的是決策單位 B12，其營運規模在全部案例中屬於中等 程度，再利用總樓地板面積為 2001 平方公尺，年度營運支出達 175 萬元，但營收卻只 有 8.4 萬元左右，全年到訪人數亦僅有 9 千多人而已，因此效率值僅 0.05 左右，效率值 相對而言是偏低許多，而這與該個案位處地理偏遠的澎湖應有關係，前述經營相對有效 率的個案均位於台北市與高雄市等人口集中的大都會區域，在到訪人數上自然具有先天 上的優勢，而這也相當程度地反映地理位置可能影響再利用個案的營運效率。

與 Case1 比較，Case2 的產出項增加了舉辦藝文活動次數，其餘二者之投入與產出 項均相同，因此所得到的效率值變動亦不大，表 5-6 顯示大多數決策單位的效率值幾乎 不變，表 5-7 中二種分析組合條件下的效率值排序，除 B11 外其餘排序幾乎完全相同。

在加入舉辦活動次數以後，在 Case1 中決策單位 B11 原先的效率值只有 0.527，於全部 21 個分析案例裡排在第 19 位，但因為舉辦了許多活動(高達 499 次)，因此在 Case2 的 評估中就成為完全有效率的個案。姑且不論該個案實際上統計舉辦活動次數的方式是否 合理，但資料包絡分析法顯然會突顯某一個表現特別優秀產出項的貢獻能力，這能提供 給某些獨具經營特色的再利用個案，在經營管理效率評比上也能佔據有利位置，相當符 合現代文化創意產業鼓勵特色經營的理念。

貳 貳 貳

貳、、、、考量質化指標之績效分析考量質化指標之績效分析考量質化指標之績效分析考量質化指標之績效分析

在 10 種不同的分析組合中，除了 Case1 與 Case2 外，其它 8 種分析組合的產出項 都使用了實際調查營運資料與質化指標作為分析變項，以計算各個決策單位的經營效率 值。由於本研究目的聚焦於發展一個同時針對多個目標個案之經營績效評估模式，因此 研究進行時虛擬了二個質化指標值參與分析，這二個質化指標分別滿意度與無形價值，

未來若果國內對於評估再利用之質化因子能夠達成一定共識，則就可以將這些質化因子 轉成量化數值帶入分析程式使用。

Case3 以營運總支出為唯一投入項，而以營運總收入與無形價值為產出項，是所有 分析組合中參與因子數最少的一個，由表 5-7 可知只有 B3 與 A4 二個決策單位的相對

效率值為 1.0，符合資料包絡分析法的特性，當分析因子數越多時，可以讓更多的決策 單位凸顯其營運具有特色的有利點，來提升經營效率值，因此經營相對有效率的決策單 位數就會增加。Case3 的相對效率值中最低者為 B12 決策單位的 0.0622。決策單位 B3 的無形價值雖然不是最高，但營運支出在所有決策單位中卻是最少的，且投入項(營運 總支出)比例明顯小很多，卻仍然能夠維持一定比例的產出成果(營運總收入與無形價 值)，因此經營效率顯得相對較佳。A4 則受惠於營運總收入優於投入項，雖然無形價值 被評比偏低，但這也間接說明資料包絡分析法的特性，只要投入產出項中有具優勢的特 色，該項所佔的權值就會特別突顯，並進而影響評估結果，這當然也是再利用經營績效 評估所必須思考的重點。

變項組合 Case4 僅採納營運總支出作為投入因子項，以到館訪客數、滿意度與無形 價值為產出評估因子，由表 5-6 中可知在其它變項組合條件相對效率值最低的 B12，其 排序獲得了相當程度的提升，主因是許多決策單位受到虛擬質化指標表現不佳的影響，

而使得效率值相對地下降所致。

Case5 不考慮營運支出與營運收入，而以營運規模與投入人力作為投入項，並以到 館訪客數、舉辦活動次數與無形價值作為產出成果的績效因子。分析結果共有 8 個決策 單位屬於經營有效率的，相對最沒有經營效率的是 B2，其效率值僅有 0.1458。決策單 位 B9 的營運支出與營運收入不算多，因此在 Case1 與 Case2 中的經營效率值排名比序 都不高，但在 Case5 中去除了營運收入與支出的變因後，即使其無形價值項的評比並不 高，但其高的到館人數比例，就足以使其成為有經營效率(效率值為 1.0)的再利用個案。

Case10 將所有的投入與產出因子(共 8 項)全部納入分析使用，分析結果可以看出 有百家爭鳴的現象出現，在全部的 21 個決策單位中，就有共 13 個決策單位的分析結果 是有經營效率的，除了 B12 效率值一向偏低以外，其餘的效率值概都保持在 0.55 以上，

這樣的結果反應典型的資料包絡分析法特性，DEA 分析法會自動將較大的權值分配在對 各決策單位有利的分析因子上，因而淡化其它表現不佳因子對分析結果的影響程度，至 於這種特性是否適合作為古蹟與歷史建築再利用經營績效之評估，則有待未來更多專家 學者或業務執行者的研究與討論了。

表 表 表

表 5 55 5- -- -6 6 6 CCR 6 CCR CCR 模式 CCR 模式 模式 模式再利用個案效率值分析結果 再利用個案效率值分析結果 再利用個案效率值分析結果 再利用個案效率值分析結果

ID Case1 Case2 Case3 Case4 Case5 Case6 Case7 Case8 Case9 Case10 B1 1.0000 1.0000 0.8459 0.0236 0.3955 0.9216 1.0000 1.0000 0.9216 1.0000 B2 0.5576 0.5585 0.5055 0.0311 0.1458 0.5375 0.5576 0.5576 0.5375 0.5585 B3 0.9545 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 B4 1.0000 1.0000 0.6587 0.0755 0.3737 0.8454 1.0000 1.0000 0.8454 1.0000 B5 0.5242 0.5242 0.2191 0.0381 0.5305 0.3752 0.5459 0.5242 0.4336 0.5495 B7 1.0000 1.0000 0.5055 0.0116 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 B9 0.7084 0.7084 0.5174 0.2655 1.0000 0.5601 1.0000 0.7822 0.6110 1.0000 B10 0.6109 0.6508 0.5290 0.5131 0.7522 0.6220 0.7593 0.6565 0.6264 0.7663 B11 0.5268 1.0000 0.5390 0.1352 1.0000 0.6247 0.9053 1.0000 0.6247 1.0000 B12 0.0469 0.0865 0.0622 0.0504 0.2669 0.1349 0.2627 0.2336 0.1349 0.2672 A1 0.9894 0.9894 0.6870 0.0633 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 A2 1.0000 1.0000 0.8129 0.0666 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 A3 0.7812 0.7812 0.6391 0.0849 0.8419 0.8542 0.9850 0.8542 1.0000 1.0000 A4 1.0000 1.0000 1.0000 0.0485 0.5072 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 A5 1.0000 1.0000 0.7926 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 A6 1.0000 1.0000 0.6814 0.1945 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 A7 0.6011 0.6011 0.5055 0.0116 0.3130 0.6162 0.6281 0.6163 0.6198 0.6281 A9 0.8777 0.8777 0.7341 0.0621 0.6937 0.9845 0.9341 0.9845 1.0000 1.0000 A11 0.6018 0.6419 0.5695 0.0986 0.4044 0.5857 0.6018 0.6018 0.5875 0.6448 A13 0.6902 0.7166 0.6781 0.0952 0.1796 0.6910 0.6931 0.6910 0.6931 0.7181 A14 0.6748 0.6748 0.6006 0.0413 0.2853 0.6824 0.6748 0.6824 0.6824 0.6824 註：效率值為 1.0 者表示是經營相對有效率的決策單位。

（ （

（ （資料來源 資料來源 資料來源 資料來源： ： ： ：本研究 本研究 本研究） 本研究 ） ） ）

表 表 表

表 5 55 5- -- -7 7 7 CCR 7 CCR CCR CCR 模式 模式 模式 模式各分析變項組合依效率值排序結果 各分析變項組合依效率值排序結果 各分析變項組合依效率值排序結果 各分析變項組合依效率值排序結果

No Case1 Case2 Case3 Case4 Case5 Case6 Case7 Case8 Case9 Case10 1 A4 B3 B3 B3 B3 B3 B3 B3 B3 B1 2 B1 A4 A4 A5 B7 B7 B7 B7 B7 B3 3 A2 B1 B1 B10 A1 A1 A1 A1 A1 B4 4 A5 A2 A2 B9 A2 A2 A2 A2 A2 B7 5 A6 A5 A5 A6 A5 A4 A4 A4 A3 B9 6 B4 A6 A9 B11 A6 A5 A5 A5 A4 B11 7 B7 B4 A1 A11 B11 A6 A6 A6 A5 A1 8 A1 B11 A6 A13 B9 A9 B1 B1 A6 A2 9 B3 B7 A13 A3 A3 B1 B4 B4 A9 A3 10 A9 A1 B4 B4 B10 A3 B9 B11 B1 A4 11 A3 A9 A3 A2 A9 B4 A3 A9 B4 A5 12 B9 A3 A14 A1 B5 A13 A9 A3 A13 A6 13 A13 A13 A11 A9 A4 A14 B11 B9 A14 A9 14 A14 B9 B11 B12 A11 B11 B10 A13 B10 B10 15 B10 A14 B10 A4 B1 B10 A13 A14 B11 A13 16 A11 B10 B9 A14 B4 A7 A14 B10 A7 A14 17 A7 A11 B2 B5 A7 A11 A7 A7 B9 A11 18 B2 A7 B7 B2 A14 B9 A11 A11 A11 A7 19 B11 B2 A7 B1 B12 B2 B2 B2 B2 B2 20 B5 B5 B5 B7 A13 B5 B5 B5 B5 B5 21 B12 B12 B12 A7 B2 B12 B12 B12 B12 B12 註：相對效率值由高向下排序，灰色網底之決策單位表示相對效率值為 1.0。

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（資料來源 資料來源 資料來源： 資料來源 ： ： ：本研究 本研究 本研究 本研究） ） ） ）

参 参 参

参、、、、都會型展示為主個案之績效分析都會型展示為主個案之績效分析都會型展示為主個案之績效分析都會型展示為主個案之績效分析

在前述分析時可以發現，再利用個案所處的地理環境位置以及再利用經營型態都可 能影響效率值表現，本節特別選擇位於都會區域(台北市、高雄市與台中市)6 個以展示 空間為主的個案，分別是 B1、B2、B3、B4、B5 與 B10 等 6 個決策單位，並使用 4 個投 入產出變項組合(如表 5-8)，以分析其經營管理績效。受限於參與評估之決策單位數必 須是投入產出組合因子數量的二倍以上，因此評估 6 個決策單位的相對經營績效時，就 僅能使用有限的投入與產出因子了，研究時的變項因子組合共四種，每種組合各用了 3 個投入產出因子數。

都會型以展示空間為主的再利用個案效率分析結果如表 5-9 所示。Case11 與 Case12 的投入項都一樣選取營運總支出與營運規模，差別僅在產出項不同，Case11 選擇營運 總收入作為產出，而 Case12 則是選擇了到館訪客總數。決策單位 B1 的相對效率值在 Case11 與 Case12 組合條件下差異性甚大，決策單位 B1 的營運總收入約 4650 萬元，全 年到館人數約為 14 萬餘人，決策單位 B2 的營運總收入約 3000 萬元，全年到館訪客數 約為 20 餘萬人，因此若以營運總收入衡量時，B1 屬於經營有效率的個案，但若以到館 訪客總數衡量績效時，B1 決策單位的效率值就下降了，B2 決策單位呈現相反的現象。

這樣地特性可以在實務上的評估作業，讓評估者僅選擇最為重要的評估因子參與分析，

以明確決定或評比再利用個案的績效值，但也可能讓某個再利用個案於次要評估因子上 的優秀表現，被嚴重低估甚至有完全忽略的風險。

在 Case12 中因為決策單位 B4 的到館人數超過 64 萬人，遠高於其他四個決策單位，

因此造成 B1 與 B2 的效率值顯著偏低，決策單位 B10 由於營運支出低於 B1 與 B2，營運

因此造成 B1 與 B2 的效率值顯著偏低，決策單位 B10 由於營運支出低於 B1 與 B2，營運