資料分析方法

本研究在產業利潤池分析這部分主要針對營業收入、利潤及營業利潤率來探討整個 TFT-LCD 產業的利潤分配情況。而矩陣分析則是針對各價值鏈上的各環節的績效財務指 標—資股東權益報酬率(ROE)、純益率(ROS)、產報酬率(ROA)及以績效財務指標之標準 差作為績效與風險的評估。最後並利用統計檢定針對整合程度不同投資組合的營業利潤 作為指標來探討採取整合策略後廠商的利潤是否有顯著的增加。

3.4.1 產業利潤池分析

產業利潤池分析主要在探討整個產業價值鏈的組成，並瞭解各環節的獲利分配情 況。本研究先深入分析在 TFT-LCD 產業價值鏈中每個環節的獲利狀況，並透過實際上 的產業狀況來解釋影響各環節獲利變動之原因；另外，進一步從時間軸進行 2000~2003 年各年度獲利變動的分析比較。

利潤池分析部份主要可分為三大部分，第一部分首先針對價值鏈各環節進行收入比 率與利潤比率的分析；第二部份則是進一步針對營業利潤率來進行分析。第三部分則是 由時間軸上的縱向分析(2000~2003)來看出各個環節每年佔四年總和的收入與利潤變 化。產業利潤池分析流程請見下圖 17 所示：

圖 17 TFT-LCD 產業利潤池分析流程 資料來源：本研究整理

3.4.2 杜邦財務分析

任何一個公司的生存與發展都依賴於該公司能否創造價值。故公司的經營階層負有 實現企業價值最大化的責任。基於向投資者（股東）解釋經營成果和提高經營管理水平 的需要，故需要一套實用、有效的財務指標體系，以便據此評價和判斷企業的經營績效、

經營風險、財務狀況、獲利能力和經營成果。杜邦財務分析體系（The Du Pont System）

就是一種比較實用的財務比率分析體系。這種分析方法首先由美國杜邦公司所創造出 來，故稱之為杜邦財務分析體系。這種財務分析方法從評價企業績效最具綜合性和代表 性的指標——股東權益報酬率(ROE)出發，層層分解至企業最基本生產要素的使用，成 本與費用的構成和企業風險，從而滿足經營者通過財務分析進行績效評價需要，在經營 目標發生異動時能及時查明原因並加以修正。

TFT-LCD 產業利潤池分析

產業價值鏈各環節

營業收入、利潤 營業利潤率 年度收入、利潤比率

杜邦財務分析的公式如下所列：

權益報酬率（ROE）原式＝ 稅後淨利 / 平均股東權益。若進一步拆解其公式則成為 ROE

＝ 總資產報酬率 ＊ 權益乘數（其中總資產報酬率＝稅後淨利 / 平均總資產；權益乘 數＝平均總資產 / 平均股東權益） 。在進行拆解則成為 ROE＝ 銷貨利潤邊際 ＊ 總資 產週轉率＊ 權益乘數（其中銷貨利潤邊際＝稅後淨利 / 營業收入；總資產週轉率＝營 業收入 / 平均總資產）

再次整理如下：

股東權益報酬率 ROE＝（稅後淨利/銷貨收入）×（銷貨收入/平均資產總額）×（平均資 產總額/平均股東權益）＝銷貨利潤邊際 × 總資產週轉率 × 權益乘數。由於在本研究 中的計算皆以稅前的數字進行比較（為了要免除因為不同稅率對於營收或淨利的影 響），故在杜邦分析中的稅後淨利也以稅前淨利來替代之）。

3.4.3 績效與風險矩陣分析

本研究主要以 TFT-LCD 的產業各環節之報酬與風險在矩陣中的相對位置來探討產 業價值鏈各環節的獲利能力與風險間之關係。本研究以績效財務指標—資股東權益報酬 率(ROE)、純益率(ROS)、產報酬率(ROA)代表獲利能力，以 X 軸的位置表示之；以績效 財務指標之標準差作為風險指標，以 Y 軸的位置表示之。作圖時，以這些操作變數之平 均值為橫軸，標準差為縱軸，彼此交錯形成一個矩陣圖，再以平均值及標準差之中位數 為基準分成四個象限，依各價值鏈環節、公司位置來做矩陣分析。如下圖 18 所示：

圖 3-2 績效與風險矩陣分佈圖 資料來源：本研究整理

圖 18 績效與風險矩陣分佈圖 資料來源：本研究整理

在分佈圖的四個象限中，若價值鏈中的某環節位於第一象限(高績效、高風險)，雖 然其績效不錯但仍須想辦法來降低本身所營運上的風險，以確保能更穩定地發展下去；

若位於第二象限(低績效、高風險)，則為最差的區塊，很可能面臨被市場淘汰的危機；

如果處於第三象限(低績效、低風險)，即使所面臨的風險相對來說是不高的，但仍更努 力地在經營方面多加努力，向上提升；如果處於第四象限(高績效、低風險)，為最佳的 區塊，則其表現是相當優秀的，若能繼續保持下去將能鞏固其最後的勝利及成果。

以策略的角度來看，此四個象限中，經營績效表現最佳的落在第四象限，成為標竿 指標；而分佈在第一、三象限的則希望往標竿目標前進、發展；相反的，位於最差的第 二象限者，若無突破性的發展，則最後可能因此被市場淘汰。

第二象限 第一象限

第三象限

第四象限 高 低

低 高

績 效

(μ ROA 、μ _ROE 、μ _ROS )

( σ

ROA 、 σ ROE 、 σ ROS ) 風

險

完美!!

不錯！！

糟糕！！

3.4.3 統計檢定分析

Friedman 檢定法用於檢定 K 組有關樣本所來自母體是否具有相同的水準，與其相 對應的母數統計方法是二因子分類未重複試驗的變異數分析，故此檢定法又稱為 Friedman 二因子變異數分析 (Friedman Two-way Analysis of Variance)。Friedman 檢 定法能檢定 K(K³2)種不同處理的差異，其試驗設計上屬於完全隨機集區設計分析方法，

每一集區包括 K 個試驗單位。此檢定法應用的假設條件為：

（1）nk 個隨機變數為互相獨立，即一集區的效應不影響其他集區內的效應。

（2）每一集區內的觀測值可依某種標準由小而大的順序排序。

此檢定法的步驟是將觀測值歸入 K 行（行代表狀況或處理）n 列（列代表樣本組 的數目）的表格中，接著再排列每一列的觀測值，從小而大給予從 1 起始之等級，加總 各行的等級，計算出統計量 c2，當 K=3 及 n=2 至 9，或 K=4 及 n=2 至 4 時，查 Friedman 檢定表得機率 p，若 p £ a 時，即拒絕 H0（水準一致）。當 K 及 n 超過 K=3 及 n=2 至 9，或 K=4 及 n=2 至 4 時，接近卡方分配，可改查卡方分配表。