第二章 文獻探討
第三節 績效評估方法之探討
壹、績效評估方法之比較
目前針對績效的評估發展出很多方法，本小節將一般最常使用之績效評估方法分述 如下：
一、比例分析法：
其評估的方法主要是以單一投入與單一產出要素的比率作來進行效率的衡量，此 法簡便易懂，且易於比較，但此法只衡量單一投入與單一產出，無法完整表達整體的 效率；雖然有些學者試圖將多項投入與產出以「加權」方式合成一個投入變項、一個 產出變項，但其權數之決定過於主觀。
二、迴歸分析法：
此法主要係由自變數與應數之的關係來討效率，以各受評單位之產出變項當作應 變數，各種投入變項作為自變數，以迴歸分析的方法，透過統計分析運用最小平方的 方法，找出自變數與應變數之間關係的迴歸線，由投入來預測產出的大小，此法雖可 找出產出的主要相關因素，惟其須假設各項資料數據應滿足線性關係，且各變數及所 估計之殘差均應滿足常態分配，其所得出的結果只是一種估計期望值，並不能得出精 確的比較值。
三、多準則決策分析：
此法使用前提是確定所要評估的組織之投入與產出是由多種因素組成，其評估形 式設定為多重屬性或多重目標，為衡量多投入或多產出的方法。使用此分析法的優點 為評估可考慮多重屬性或多重目標，較符合現實狀況，惟其各指標之權重值取決於決 策者主觀的偏好，不易客觀。
例如層級分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)，主要是將複雜的問題系統化，
由不同層面給予層級分解後再予綜合評估，以提供決策者最佳方案的選擇，然其各評 估準則的權重值係由專家所賦予相對重要性後，以成對比較矩陣計算而得，客觀性略 顯不足，計算過程繁複。此法雖可選擇出方案的優先順序，但卻不易指出何者為無效 率，且無法提供給受評者提高效率的改善建議。
四、邊界分析法：
邊界分析法是由 Farrell 於 1957 年提出的效率衡量方法，為一具有確定性無參考 數生產前緣觀念。其將最具效率的生產點連接成生產邊界，任一生產點與生產邊界的 差距，即為該生產點之無效率值，如此可衡量每一受評單位間之相對效率值與改進方 向。
此法在衡量效率時，若先預設函數型態則稱為參數邊界分析法；若未預設函數型 態則稱為非參數邊界分析法：
(一)參數邊界分析法：
係對母體特性預作特殊假設，亦即預設函數型態，透過預設的生產函數求得 生產的效率邊界來進行生產力的評估，其具有處理外在環境中不確定性之優點，
而其缺點為不易設定具有說服力的函數型態。
(二)非參數邊界分析法：
係指生產函數無法以一明確之函數表示，也就是無須透過預設生產函數即可 求得生產的效率邊界，其在評估上對受評者最為有利。
例如資料包絡分析法(Data Envelopment Analysis, DEA)，將投入與產出的資 料，以線性規劃的數學模式，求得某一受評決策單位與其他受評單位的相對效 率，由於此法無須預設函數型態及權數，因此在進行績效評估時能更加客觀與公 平。
上述各種績效評估方法經比較後，非參數邊界分析法中的資料包絡分析法，其無須 預設函數型態及權數，及可同時處理多項投入與多項產出以計算各受評單位相對效率之 特性，較適合作為本研究用以評估人員績效的方法。
貳、實際應用之文獻探討
事實上，没有一套評估方法是毫無缺點的，在進行績效評估時，必須考量評估方法
的侷限性，就本研究所選定的資料包絡分析法而言，雖然其具有上述的優點，但仍有其 限制及缺點：
一、受評單位之間要求「同質性」，亦即，性質不同或是規模不同的各種單位不宜相 互比較。
二、在投入及產出項考量方面，數量不宜過多，而受評單位的數量不得少於投入項與 產出項之和的兩倍乘積，否則會造成衡量結果的偏差。
三、各受評單位為求本身績效的極大，往往會放棄較弱的因子，使得此因子的權重降 低，如此會造成為達到最佳化的目標值，而完全不顧投入與產出項的相對重要。
為解決傳統 DEA 的缺點及限制，部份學者加入其他方法來克服傳統 DEA 的缺點，
分述如下：
一、結合 DEA 及 AHP 方法之應用
(一)劉春初(1998) 「公共部門績效衡量—DEA 與 AHP 的應用」，利用層級程序分析 法(Analytic Hierarchy Process, AHP)將專家意見納入 DEA 中，進行權重設限，
如此可增加因子權重判斷力，亦可提升 DEA 在績效分析上的鑑別力。
(二)劉明德(2004)「顧客滿意與營運績效之連結」，利用 AHP 法進行顧客滿意評 量，依目標客群進行顧客分類，分別探討不同類別顧客的滿意度，再將顧客 滿意度視為 DEA 法之輸出變數，並結合企業輸入資源為輸入變數，運用線性 規劃來衡量企業相對營運績效。
(三)黃開義、黃文聰、駱景堯(2005)「知識產業生產力管理模式之建構-教學系統 實證研究」，透過高等教育體系之教學系統投入與產出研究範圍界定，深入探 討教學系統的投入與產出衡量指標，並應用 AHP 法估算各子層級構面及衡量 指標間的相對權重，將其加總後作為投入與產出項構面的衡量數值，再應用
DEA 法評估主構面指標之改善模式。
(四)汪漢英、黃文聰、黃開義、畢威寧(2007)「應用資料包絡分析法之大學學系 績效評估實證研究」，將投入及產出評估項目作為衡量績效的參考，並應用 AHP 法決定各項衡量指標的權重值，並將各分項衡量指標數值加總，作為各 投入及產出項的衡量指標，再以 DEA 法來探討各受評單位的效率值。
上述的有關結合 DEA 及 AHP 方法之應用的文獻中，將 AHP 法應用在各投入及 產出項的衡量指標上，亦即應用 AHP 方法成對比較矩陣方式所得出的權重向量，作 為各投入及產出項的衡量指標，再以 DEA 方法計算各 DMU 的效率值。此模式可以 將各評估準則依其同質性先予分類並建構分析層級，且可無限解決傳統 DEA 方法對 於 DMU 數量上的限制問題。其在最後之效率值雖然係以 DEA 方法求得，比一般 AHP 法較具客觀性，但在各投入及產出項的衡量指標仍以專家判斷來設定各評估準則之間 的相對重要性評分，在整體的客觀性上仍嫌不足。
二、DEA-A R 模式之應用
(一)張睿詒、侯穎蕙(2001)「省立醫院最佳經營典範探討-技術效率、分配效率與 整體效率之評估」，利用德爾菲法以專家問卷方式取得各投入項及產出項的相 對重要性範圍的眾數作為其區域保證模式之權重範圍，經由該模式所衡量之 效率，將僅能評估技術效率之層面邁向可同時考量分配效率之整體效率層面。
(二)林彬、游明敏、楊啟宏(2006)「應用 DEA/AR 模式評估港埠經營績效的研究—
以基隆、臺中及高雄三港為例」，利用各投入及產出項之間的相對應關係作為 區域保證模式其權重之上、下限之設定，克服傳統 DEA 模式中投入和產出項 的虛擬乘數過於自由所衍生的問題，將實驗資訊納入 DEA 計算過程，對投入 及產出項的乘數設定上下限，以避免虛擬乘數出現為 0 的現象，使評估結果 更貼近於事實。
上述文獻對於投入及產出項的權重設定，分別以專家問卷方式及各投入及產出項 本身的相對應關係來設定各項權重的限制範圍，如此的確可以增加傳統 DEA 方法對 於各評估因子權重判斷力，亦可提升 DEA 在績效分析上的鑑別力，且其在比前述結 合 DEA 及 AHP 之方法更具客觀性，惟其所得之效率僅能顯示出各 DMU 本身的績效，
整體性略嫌不足。
三、結合 AHP 及 DEA-AR 模式之應用
劉志明、許漢昇、王信智、李海光(2005)「A PERFORMANCE EVALUATION MODEL BASED ON AHP AND DEA」，參照 AHP 方法其權重值的成對比較概 念，加入模糊集合理論的方法，計算出各投入與產出項的模糊權重值，作為區域 保證(AR)模式的權重範圍，然後導入 DEA 的 CCR 模式，發展出一套改良的績效 評估方法。本文獻係結合 AHP、FUZZY、DEA 及 AR 模式，屬於相當少見的方 法，其與傳統的 DEA 模式比較，更適用於少數對象的評選問題上，但仍無法對 各 DMU 的績效評估作整體性之考量。
參、績效評估方法之選擇
經由上述對於應用不同方法相關文獻的探討可發現，每一種績效評估方法均各有其 優缺點，但是可以將兩種以上的不同方法結合為一，以彌補彼此的缺點，更增加其評估 結果的可信度。再者，基於 360 度績效評估的概念及結合國軍現行的績效考核制度的作 法，為了符合整體性的考量，本研究除了評估候選人本身的工作績效外，將再加上上級 主管考量的因素，因此，本研究的績效評估方法將採用 AHP 層級架構的概念，將各評 估準則依其「同質性」建立層級架構，首先運用 DEA-AR 模式，計算出各候選人員「個 人工作表現」的績效；另再加上「上級主管考量」的因素，將使用共同權重作為主官評 審的標準，俾使整個績效評估結果更為公正客觀，且更具整體性。相關績效評估方法之 理論及運用，在下一章會有進一步的介紹。
第四節 績效評估方法相關理論介紹
依據上一節所介紹常用的績效評方法，經相互比較後選擇適合本研究使用的績效評 估方法為「使用 AHP 層級架構的概念，結合 DEA-AR 模式之方法計算各候選人的績效 總評」，因此本節將針對 AHP 法、DEA 法、DEA-AR 模式及共同權重等，分別介紹其 理論，作為本研究後續進行實例驗證之立論基礎。
壹、層級分析法(AHP)
「層級分析法」(Analytic Hierarchy Process, AHP)是 Saaty 教授於 1971 年所發展出 來的一個實用的多屬性評估方法。層級分析法的目的在於利用一個層級的結構將複雜問
「層級分析法」(Analytic Hierarchy Process, AHP)是 Saaty 教授於 1971 年所發展出 來的一個實用的多屬性評估方法。層級分析法的目的在於利用一個層級的結構將複雜問