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保機關相對效率的方式，以比較出績效良窳，為了切合本研究的研究宗旨，將採 用行政生產力模式，作為本研究的立論模式。
貳、 行政機關績效評估方法
本節簡單介紹文獻中常用以評估政府績效的分析方法：比率分析法(Ratio Approach)、層級分析程序(Analytic Hierarchy Process, AHP)、模糊集合理論(Fuzzy Theory)、平衡計分卡(Balance Score Card, BSC)、迴歸分析法(Regression Approach)、
灰色關聯分析法(Grey Relation Analysis)與資料包絡分析法(Data Envelopment Analysis, DEA)；特別說明，因本節主要欲將焦點放在各個分析法的概念介紹，
與適用空間的討論，對於上述的分析方法，沒有納入各方法的數學模型。
一、 比率分析法
這是分析生產力方法中最常用到的方法之一(吳濟華、柯柏正，2008)。該分 析法以單一產出項目與投入項目計算比值率，因為只能分析單一投入與單一產出，
形成此法最大的優點－使用簡單、結果易懂又明確，卻也造成最大的缺點－無法 同時處理多項產出與多項投入，也因此無法分析出整體的效率良窳，從而無法認 定資源運用有無效率；此外，分析上最大的問題是，在與組織相關的眾多數據與 比率之中的取捨問題；在評估某一組織生產力時，某一個比例標準顯示為佳，另 一個則顯示較差，就難以斷言該組織之生產力是好是壞；在採用該方法時，須注 意可能因季節性因素、不同會計方式等因素扭曲比率分析或比較結果的狀況。
由於使用簡單，但分析有相當侷限性，所以近年來單獨以比率分析法研究公 部門績效的文獻甚少，如曾錦祥(1987)以比率分析法分析高雄市的4家市立醫院 的經營績效；雖然在私部門實務管理應用上漸分為財務與生產2種不同的比例分 析，但由於只能適用於單一投入產出項分析情境的侷限，越來越難以單獨適用在 環境愈加複雜的環境。
二、 層級分析程序
1971年由Saaty提出(Saaty, 1980)，主要為了解決在不確定的情境下，同時具 有多個評估準則的決策問題困境，因此屬於多準則決策(Multiple Criteria Decision Making, MCDM)的方法之一。透過將錯綜複雜的關係或是非層級性的關係強制 轉化成簡明層級的關係，即將之系統化，由不同的層級加以層級分解並給予屬性 權重，然後透過兩兩相對比較的量化的分析，以突現出最重要的考量項目與相對 最佳備選方案。
由於理論相對簡單易懂，又具實用性，因此實務與學術界應用情況普遍(鄧 振源，2005)，如林志棟(2006)用AHP修正道路管理維護的績效指標之間的權重、
張四明(2010)以AHP考核政府捐助的財團法人績效、池文海等人(2003)用研究可
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否以AHP建構採購績效評估指標、廖碧蘭(2008)以AHP分析探討財政部臺灣省中 區國稅局的服務績效等研究，可以看出公部門使用AHP的廣泛性；但由於其各被 給分之屬性分數屬於主觀分數，加上各個屬性之權重分配也可能因分析者不同而 異，因此分析結果充滿主觀性，是本分析方法最大的問題(李素華，2008)。
三、平衡計分卡模式
平衡計分卡源自於1990年的一項研究計畫，由Nolan Norton Institute首席執行 長David Norton與哈佛大學教授Robert Kaplan合作，提出了涵蓋：(1) 財務 (Financial)、(2) 顧客(Customer)、(3) 企業內部流程(Internal Business Processes)、
(4) 學習與成長(Learning and Growth)等4個構面的平衡計分卡衡量系統，藉由提 供整體性的角度衡量組織績效，將其轉換成目標與量度等可衡量的指標，引導策 略執行。將策略具體行動化的特性，讓員工更具體的了解組織願景，同時也讓管 理者更容易追蹤執行的成效(李焙偉等人，2011)；具有將績效評估聚焦上述4個 構面之資訊的效果，避免指標項目一直增加，強迫管理者集中注意力於最少量關 鍵的指標上(蕭全政，2005)。搭配策略地圖，連結組織策略各個組成要素之因果 關係圖，其勾勒出如何藉由學習成長構面，藉以改善組織流程，進而增加顧客滿 意，最終獲得財務構面改善(劉順仁，2004)。其主要目的是為了突破傳統以財務 審核評估績效，對組織運作情形缺乏整體性瞭解的瓶頸困境(蕭全政，2005)，若 過度依賴財務性的評估績效方法，對一般私人企業而言，對於企業的策略執行、
競爭與獲利等能力的提升，是一種阻礙(Maisel, 1992)；非財務性的評估指標效用，
不僅只於提供企業目前的經營結果，更重要的是提供對未來經營態勢的潛在性預 測，屬於前瞻性的指標(Kaplan & Norton, 2000)。
公部門與非營利組織不會刻意視財務構面為最終營運目標(吳安妮，2004)，
而平衡計分卡最初初衷是為了改善營利機構的管理，但將它用以改善公部門與非 營利組織的管理，效果會更好(Kaplan & Norton, 1996)，對這些非營利組織而言，
財務構面主要是提供約束作用，而若要衡量這些組織是否成功，應該配合其他非 財務構面的績效衡量指標，不能只看控制開支等節流約束面為標準(李焙偉等人，
2011)。
平衡計分卡於公部門的應用或討論的情形，無論實務或是文獻都相當常見，
如吳安妮(2004)與劉順仁(2004)探討我國公務機關應用BSC的情形、卜家翔(2002) 以BSC建構桃園縣環保局服務績效指標、葉嘉楠與施婉婷(2009)透過BSC以及顧 客滿意度的調查以擬定新竹市環保局的策略地圖及相關績效評估指標、林建宏 (2009)以BSC建構臺北縣政府警察局的績效評估制度等研究，可見一斑。公部門 若欲使用平衡計分卡，應在四大構面之上或計分卡的頂端，增加「機構使命」構 面，聚焦於促進社會等使命或理想，據以維持公部門應有的公共性(吳安妮，
2004)。
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四、 模糊集合理論
模糊理論最初由1965年Zadeh所發表的模糊集合論(Fuzzy Set Theory)開始發 展(鄧振源，2005)，該理論認為，人類的感知或判斷，或多或少都有相當程度之 模糊性，加上人類語言使用上無法避免的模糊現象，所以需要以模糊的邏輯觀以 解釋之，因此以數學的方式保留其模糊空間；加上人在現實生活中，進行決策的 情境常常處於「模糊環境」(Fuzzy Environment)之中，尤其環境日趨複雜，將不 可避免地包含更多的人性行為的判斷，以及事件發生的不明確性，因此早期該分 析方法必須借助統計的隨機性處理非模糊集合之中的不確定性問題，後來則發展 出利用模糊性(Fuzziness)以建構隸屬函數(Membership Function)，藉以處理不精 確的決策問題。自1978年Zimmermann探討多目標的模糊規劃問題之後，模糊理 論開始朝向與多準則決策(Multiple Criteria Decision Making, MCDM)及群體決策 結合的方向持續發展之(鄧振源，2005)。該分析法最大的問題，主要有兩個，其 一是隸屬函數的選擇會影響評估結果，其二是沒有探討各指標之間的關係(李素 華，2008)。
模糊理論在公部門的實務應用上較為少見，在文獻上則多與其他分析方法結 合，例如李素華(2008)應用模糊資料包絡分析法以評估地方政府的環保經營績效、
熊振武(2006)則以模糊德菲法與模糊層級分析法建構國軍主計單位的績效評估 準則等研究。
五、 迴歸分析法
該分析方式主要是欲找出自變數與應變數的關係，將一項或多項投入視為自 變數，將產出視為應變數，以函數形式表達之，並可據以預測生產力，但必須先 假定該函數的型態，是線性的是其他不同型態，或者是利用平均值以找尋趨中性 以形成之。使用上必須注意的一些問題：如果自變數與應變數之間呈現的不是線 性函數關係，該函數所預測的效率值的準確度相對較容易失準；且因無法同時將 多個應變數納入分析，所以無法處理多產出的決策問題；加上分析得出的迴歸線 是平均的生產函數，有可能會無法代表整體情形；而假如自變數之間有相關甚至 是高度相關者，而非相互獨立，將會影響函數參數產生的準確程度；必須在樣本 資料數量較多，且資料之分布符合常態分配的情形下才得以採用之。
在研究公部門的應用情形上，如楊煜泰(1998)單以迴歸分析評估地方政府警 察行政的行政資源運用績效的研究，在近年來較少，而多以SFA16迴歸分析的形 式，在三階段的資料包絡分析法之中的第二階段內，探討環境變數對於投入、產 出變數差額之影響程度，並考量環境影響及隨機干擾效果調整原投入及產出變數，
如陳聰敏(2008)對高雄市政府警察局所屬派出所之相對效率比較的分析、黃忠義 (2007)探討影響臺電輸電系統服務產出與效率之因素等研究。
16 SFA 衡量效率的概念，是在一定的各項投入水準下，估計其邊界最大產出與實際產出之比率。
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六、 灰色關聯分析法
灰色系統意指訊息不完全、不確定的系統，其特點在於研究「少數據、不確 定」的訊息，在以前，必須依賴概率數理統計與模糊理論，以處理不確定的狀況，
但由於受限於樣本數以及認知上的條件，使得處理結果不甚理想，這也促使灰色 系統因而得以發展。灰色系統理論主要是針對處理不確定性、多變量輸入、離散 的數據及數據的不完整性等決策情境的解決方案。灰色系統發展出了6大類的研 究方法，分別為灰生成、灰決策、灰建模、灰預測與灰關聯等6種，而灰關聯分 析乃為灰色系統理論之中的兩大支柱之一，其透過預測因素之間相似相異之程度，
判斷指標之間的關聯性，藉以分類評估指標，主要功能是做離散序列之間測度的 計算。灰關聯分析也是現今廣泛應用領域探討之方法，因子空間(Factor Space)、
序列可比性(Comparison)及灰關聯度是建立灰關聯分析的3大要素，其中序列可比 性又依需求不同可分為局部性(Localized)灰關聯度以及整體性(Globalized)灰關 聯度(陳榮昌、陳伸豐，2004)。該分析方式的問題，其一是關聯係數門檻值，會 影響指標分群狀況；其二是無法直接處理質化指標。
灰色關聯分析法在公部門的應用上，實務較少見而文獻應用較多，如盧昆宏 (2010)以灰關聯分析評比臺灣各縣市競爭力、張瑞玲(2002)應用灰關聯評估稅捐 稽徵機關績效、廖金環(2002)則結合灰色關聯與資料包絡法評估分析臺灣各縣市
灰色關聯分析法在公部門的應用上，實務較少見而文獻應用較多，如盧昆宏 (2010)以灰關聯分析評比臺灣各縣市競爭力、張瑞玲(2002)應用灰關聯評估稅捐 稽徵機關績效、廖金環(2002)則結合灰色關聯與資料包絡法評估分析臺灣各縣市