第四章 研究設計與實證
4.4 數據統計
本研究的評估指標的數據，是由 F 鋼鐵公司提供 94 年度第一季的數據，
如表 4.3 所示：
表 4.3 F 鋼鐵公司 94 年度第一季人員評估指標的數據
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 B1 B3 B4 C2 C3 C4 D2 D3 D4 P1 3 0 14 0 0 0 0 0 212 0 0 0 0 0 0 12 2 0 P2 2 0 0 9 0 0 0 0 160 0 0 0 0 0 0 0 1 0 P3 2 0 6 0 0 0 0 0 175 0 0 0 0 0 0 0 0 0 P4 0 0 0 0 0 0 592 2 31 0 0 0 0 0 0 0 0 0 P5 0 0 0 0 0 0 576 1 29 0 0 0 0 0 0 0 0 0 P6 0 0 0 0 0 0 513 1 42 0 0 0 35 4 0 0 0 0 P7 0 0 9 0 0 0 552 1 57 0 12 0 0 0 0 18 0 0 P8 0 0 0 0 0 0 544 1 72 0 0 0 9 0 0 0 0 0 P9 1 0 0 8 0 0 0 0 75 0 0 10 0 0 0 24 0 0 P10 2 0 9 0 0 0 8 0 201 0 9 12 0 0 0 0 1 0 P11 1 0 0 0 0 0 0 0 136 0 0 0 0 0 0 0 0 0 P12 0 0 0 1 0 0 540 23 44 0 11 6 31 0 0 0 0 0 P13 0 0 3 0 0 0 435 0 88 0 17 1 2 16 0 0 0 0 P14 0 0 0 1 0 0 541 7 23 0 5 0 11 0 0 0 0 0 P15 0 0 0 0 0 0 453 22 22 0 9 0 0 0 0 0 0 0 P16 0 0 0 0 0 0 542 7 15 0 8 7 0 11 0 0 0 0 P17 0 0 0 0 0 0 472 1 11 0 13 0 0 0 0 0 0 0 P18 0 0 0 0 0 0 472 0 0 0 8 0 10 0 0 0 0 0 P19 0 0 4 2 0 0 463 1 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 總和 11 0 45 21 0 0 6703 67 1393 0 96 36 98 31 0 54 4 0
由上表可以發現到，A7.例行保養工作時數與 A9.加班時數總和的數據值 很高，據 F 鋼鐵公司電機課課長表示，目前對他本身的單位而言，他所重視 的指標就是 A7 與 A9 兩項，也較偏重於能力構面方面。另外，也可以發現到，
A2、A5、A6、B1、C4、D4 總合的數據為零，為什麼會這樣呢？可能原因有 幾點：（1）紀錄作業分類未明確（2）績效評估內容不明確（3）停留在傳統 的評估方法（4）沒有這幾項評估指標。由此可知，此單位若能接受平衡發展 的觀念，那麼其將有很大的發展空間。緊接著，將表 4.3 內的數據標準化，
以總和來進行標準化，如式（4.4.1），標準化後的數據如表 4.4 所示：
hj＝
∑
= 191 j
j j
Xi
Xi
i＝1,…,18, j＝1,…,19 （4.4.1）h
j
：第 j 個被評估單位的標準化的數值X
ij
：第 j 個被評估單位的第 i 個指標的得分值表 4.4 數據標準化
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 B1 B3 B4 C2 C3 C4 D2 D3 D4 P1 0.27 0 0.31 0 0 0 0 0 0.15 0 0 0 0 0 0 0.22 0.5 0 P2 0.18 0 0 0.43 0 0 0 0 0.11 0 0 0 0 0 0 0 0.25 0 P3 0.18 0 0.13 0 0 0 0 0 0.13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 P4 0 0 0 0 0 0 0.09 0.03 0.02 0 0 0 0 0 0 0 0 0 P5 0 0 0 0 0 0 0.09 0.01 0.02 0 0 0 0 0 0 0 0 0 P6 0 0 0 0 0 0 0.08 0.01 0.03 0 0 0 0.36 0.13 0 0 0 0 P7 0 0 0.2 0 0 0 0.08 0.01 0.04 0 0.13 0 0 0 0 0.33 0 0 P8 0 0 0 0 0 0 0.08 0.01 0.05 0 0 0 0.09 0 0 0 0 0 P9 0.09 0 0 0.38 0 0 0 0 0.05 0 0 0.28 0 0 0 0.44 0 0 P10 0.18 0 0.2 0 0 0 0.01 0 0.14 0 0.09 0.33 0 0 0 0 0.25 0 P11 0.09 0 0 0 0 0 0 0 0.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 P12 0 0 0 0.05 0 0 0.08 0.34 0.03 0 0.11 0.17 0.32 0 0 0 0 0 P13 0 0 0.07 0 0 0 0.06 0 0.06 0 0.18 0.03 0.02 0.52 0 0 0 0 P14 0 0 0 0.05 0 0 0.08 0.1 0.02 0 0.05 0 0.11 0 0 0 0 0 P15 0 0 0 0 0 0 0.07 0.33 0.02 0 0.09 0 0 0 0 0 0 0 P16 0 0 0 0 0 0 0.08 0.1 0.01 0 0.08 0.19 0 0.35 0 0 0 0 P17 0 0 0 0 0 0 0.07 0.01 0.01 0 0.14 0 0 0 0 0 0 0 P18 0 0 0 0 0 0 0.07 0 0 0 0.08 0 0.1 0 0 0 0 0 P19 0 0 0.09 0.1 0 0 0.07 0.01 0 0 0.04 0 0 0 0 0 0 0
數據標準化後要以資料包絡分析法來進行分析時，發現到產出項指標的 數量為 18 個、輸入項指標的數量為 1 個（薪資），總共 19 個評估指標，然而 DMU 的數量只有 19 個。在進行 DEA 分析時，DMU 的數量應該為輸入項與 產出項之總項數的 2 倍以上比較適當，所以本研究先將指標合併，輸入項為 薪資，因為 DMU 的薪資都一樣，所以設輸入項的數值為 1。產出項為能力 構面，其構面下的指標為 A1 至 A9；顧客構面，其構面下的指標為 B1、B3、
B4；內部流程構面、其構面下的指標為 C2、C3、C4 及學習與成長構面，其 構面下的指標為 D2、D3、D4，共 5 個構面。
能力構面數值的求得為（4.4.2）：
P
j
A ＝∑
= 9
1 i
X
ij j＝1,…,19 （4.4.2）顧客構面數值的求得為（4.4.3）：
P
j
B ＝∑
= 12
10 i
X
ij j＝1,…,19 （4.4.3）內部流程構面數值的求得為（4.4.4）：
P
j
C ＝∑
= 15
13 i
X
ij j＝1,…,19 （4.4.4）學習與成長構面數值的求得為（4.4.5）：
P
j
D ＝∑
= 18
16 i
X
ij j＝1,…,19 （4.4.5）P
j
A：第 j 個被評估單位能力構面的數值 Pj
B：第 j 個被評估單位顧客構面的數值 Pj
C：第 j 個被評估單位內部流程構面的數值 Pj
D：第 j 個被評估單位學習與成長構面的數值 Xij
：第 j 個被評估單位的第 i 個指標標準化的數值統計後的數值如表 4.5 所示：
表 4.5 DEA 分析的數據
(I) 輸入 (O) 能力 (O) 顧客 (O) 內部流程 (O) 成長與學習
P1 1 0.736027903 0.000001 0.000001 0.722222222 P2 1 0.725249625 0.000001 0.000001 0.25
P3 1 0.440779656 0.000001 0.000001 0.000001 P4 1 0.140423537 0.000001 0.000001 0.000001 P5 1 0.121675423 0.000001 0.000001 0.000001 P6 1 0.121609023 0.000001 0.486175115 0.000001 P7 1 0.338195439 0.125 0.000001 0.333333333 P8 1 0.14777007 0.000001 0.091836735 0.000001 P9 1 0.525702104 0.277777778 0.000001 0.444444444 P10 1 0.52730457 0.427083333 0.000001 0.25
P11 1 0.188540103 0.000001 0.000001 0.000001 P12 1 0.503050077 0.28125 0.316326531 0.000001 P13 1 0.19473599 0.204861111 0.536537196 0.000001 P14 1 0.249317916 0.052083333 0.112244898 0.000001 P15 1 0.411733141 0.09375 0.000001 0.000001 P16 1 0.196105055 0.277777778 0.35483871 0.000001 P17 1 0.093238231 0.135416667 0.000001 0.000001 P18 1 0.070416232 0.083333333 0.102040816 0.000001 P19 1 0.268125906 0.041666667 0.000001 0.000001
本研究使用的 DEA 分析軟體求解，使用模式為 CCR-O，分析後得到的 結果，如下列數表所示：
表 4.6 DMU 的得分、排名及參考的 DMU
編號. 受評估單位 得分 排序 參考單位 參考單位
1 P1 1 1 P1 1
2 P2 0.9853562 7 P1 0.9999999 3 P3 0.5988631 11 P1 0.9999977
4 P4 0.1907865 18 P1 0.9999855 P12 1.34E-05 5 P5 0.1653145 19 P1 0.9999827 P12 1.60E-05 6 P6 0.9061351 8 P13 0.9999999
7 P7 0.6346156 9 P1 0.2909101 P9 0.7090888 8 P8 0.2926639 16 P1 8.00E-03 P12 0.992
9 P9 1 1 P9 1
10 P10 1 1 P10 1
11 P11 0.2561597 17 P1 0.9999901
12 P12 1 1 P12 1
13 P13 1 1 P13 1
14 P14 0.4510527 12 P1 0.2133106 P12 0.7866894 15 P15 0.6216481 10 P1 0.6468876 P10 0.3531105 16 P16 0.9945231 6 P10 0.3350088 P13 0.6649912 17 P17 0.3170738 14 P10 0.999996
18 P18 0.2940794 15 P10 0.3532908 P13 0.6467092 19 P19 0.3919542 13 P1 0.7510909 P10 0.2489042
由表 4.6 可以發現，有效率的 DMU 有 P1、P9、P10、P12、P13，總共 5 個，其效率值都為 1，排序皆為第 1；其餘的都是無效率的 DMU，總共 14 個，其效率值都小於 1，排序依其效率值大小依序為第 6 至第 19，效率值越 大排序越前面。無效率的 DMU 都有其相對應的參考對象，如 P2 的參考對象 為 P1，P4 的參考對象為 P1 與 P12…等。
由於有 5 個 DMU 排序為第 1，若要將這 5 個 DMU 之間再做排序時，可 以依被其他 DMU 所參考的次數多寡來排序，被參考的次數越多排序越前 面，所以，P1 被參考的次數為 10 次，排序為 1；P10 被參考的次數為 5 次，
排序為 2；P12 被參考的次數為 4 次，排序為 3；P13 被參考的次數為 3 次，
排序為 4；P9 被參考的次數為 1 次，排序為 5。5 個 DMU 被其他 DMU 所參 考的次數與排序，如表 4.7 所示：
表 4.7 5 個 DMU 被其他 DMU 所參考的次數與排序
DMU P1 P9 P10 P12 P13
次數 10 1 5 4 3
排序 1 5 2 3 4
接下來要提供無效率的 DMU 改善效率的方向及依據，我們可以在表 4.8 找出答案。
表 4.8 DMU 的參考數據
受評估
單位 得分 對應值 差異值
%
受評估
單位 得分 對應值 差異值
%
P1 1 P11 0.256159706
輸入 1 1 0 0.00% 輸入 1 1 0 0.00%
能力 0.736027903 0.736027903 0 0.00% 能力 0.188540103 0.736025607 0.547485504 290.38%
顧客 0.000001 0.000001 0 0.00% 顧客 0.000001 3.90E-06 0 0.00%
內部流程 0.000001 0.000001 0 0.00% 內部流程 0.000001 3.90E-06 0 0.00%
成長與學習 0.722222222 0.722222222 0 0.00% 成長與學習 0.000001 0.722215236 0.722214236 999.90%
P2 0.985356171 P12 1
輸入 1 1 0 0.00% 輸入 1 1 0 0.00%
能力 0.725249625 0.736027891 1.08E-02 1.49% 能力 0.503050077 0.503050077 0 0.00%
顧客 0.000001 1.01E-06 0 0.00% 顧客 0.28125 0.28125 0 0.00%
內部流程 0.000001 1.01E-06 0 0.00% 內部流程 0.316326531 0.316326531 0 0.00%
成長與學習 0.25 0.722222186 0.472222186 188.89% 成長與學習 0.000001 0.000001 0 0.00%
P3 0.598863129 P13 1
輸入 1 1 0 0.00% 輸入 1 1 0 0.00%
能力 0.440779656 0.736027373 0.295247717 66.98% 能力 0.19473599 0.19473599 0 0.00%
顧客 0.000001 1.67E-06 0 0.00% 顧客 0.204861111 0.204861111 0 0.00%
內部流程 0.000001 1.67E-06 0 0.00% 內部流程 0.536537196 0.536537196 0 0.00%
成長與學習 0.000001 0.722220611 0.722219611 999.90% 成長與學習 0.000001 0.000001 0 0.00%
P4 0.190786486 P14 0.451052733
輸入 1 1 0 0.00% 輸入 1 1 0 0.00%
能力 0.140423537 0.736024549 0.595601012 424.15% 能力 0.249317916 0.552746715 0.303428799 121.70%
顧客 0.000001 5.24E-06 0 0.00% 顧客 5.21E-02 0.221256608 0.169173275 324.81%
內部流程 0.000001 5.24E-06 0 0.00% 內部流程 0.112244898 0.248850943 0.136606045 121.70%
成長與學習 0.000001 0.722212018 0.722211018 999.90% 成長與學習 0.000001 0.154058439 0.154057439 999.90%
P5 0.165314498 P15 0.621648138
輸入 1 1 0 0.00% 輸入 1 1 0 0.00%
能力 0.121675423 0.736023911 0.614348487 504.91% 能力 0.411733141 0.662325061 0.25059192 60.86%
顧客 0.000001 6.05E-06 0 0.00% 顧客 0.09375 0.150808784 5.71E-02 60.86%
內部流程 0.000001 6.05E-06 0 0.00% 內部流程 0.000001 1.61E-06 0 0.00%
成長與學習 0.000001 0.722210075 0.722209075 999.90% 成長與學習 0.000001 0.555474222 0.555473222 999.90%
P6 0.906135099 P16 0.994523095
輸入 1 1 0 0.00% 輸入 1 1 0 0.00%
能力 0.121609023 0.194736067 7.31E-02 60.13% 能力 0.196105055 0.306149402 0.110044347 56.11%
顧客 0.000001 0.204861082 0.204860082 999.90% 顧客 0.277777778 0.279307519 0 0.00%
內部流程 0.486175115 0.536537119 5.04E-02 10.36% 內部流程 0.35483871 0.35679283 0 0.00%
成長與學習 0.000001 1.10E-06 0 0.00% 成長與學習 0.000001 8.38E-02 8.38E-02 999.90%
P7 0.634615617 P17 0.317073833
輸入 1 1 0 0.00% 輸入 1 1 0 0.00%
能力 0.338195439 0.586887651 0.248692212 73.54% 能力 9.32E-02 0.527303235 0.434065005 465.54%
顧客 0.125 0.196969625 0.071969625 57.58% 顧客 0.135416667 0.427082441 0.291665775 215.38%
內部流程 0.000001 1.58E-06 0 0.00% 內部流程 0.000001 3.15E-06 0 0.00%
成長與學習 0.333333333 0.525252333 0.191919 57.58% 成長與學習 0.000001 0.249998996 0.249997996 999.90%
P8 0.292663894 P18 0.294079404
輸入 1 1 0 0.00% 輸入 1 1 0 0.00%
能力 0.14777007 0.504913907 0.357143837 241.69% 能力 7.04E-02 0.312229411 0.241813179 343.41%
顧客 0.000001 0.278999999 0.278998999 999.90% 顧客 8.33E-02 0.283370178 0.200036845 240.04%
內部流程 9.18E-02 0.313795916 0.221959181 241.69% 內部流程 0.102040816 0.346983892 0.244943076 240.04%
成長與學習 0.000001 5.78E-03 5.78E-03 999.90% 成長與學習 0.000001 8.83E-02 8.83E-02 999.90%
P9 1 P19 0.39195416
輸入 1 1 0 0.00% 輸入 1 1 0 0.00%
能力 0.525702104 0.525702104 0 0.00% 能力 0.268125906 0.684074655 0.415948748 155.13%
顧客 0.277777778 0.277777778 0 0.00% 顧客 4.17E-02 0.106304948 6.46E-02 155.13%
內部流程 0.000001 0.000001 0 0.00% 內部流程 0.000001 2.55E-06 0 0.00%
成長與學習 0.444444444 0.444444444 0 0.00% 成長與學習 0.000001 0.604680605 0.604679605 999.90%
P10 1
輸入 1 1 0 0.00%
能力 0.52730457 0.52730457 0 0.00%
顧客 0.427083333 0.427083333 0 0.00%
內部流程 0.000001 0.000001 0 0.00%
成長與學習 0.25 0.25 0 0.00%
由表 4.8 與表 4.6 可以發現到，P1、P9、P10、P12、P13 其效率值皆為 1，
所對應到的參考對象就是自己，所以需要改善的數據為 0。
P2 其效率值皆為 0.985，所對應到的參考對象為 P1，提供 P2 所需要改 善的數據為（1）在能力構面方面必須增加 0.0108 或者是 1.49%（2）在成長 與學習構面方面必須增加 0.472 或者是 188.89%後，P2 才會達到有效率的 DMU。
P3 其效率值皆為 0.598，所對應到的參考對象為 P1，提供 P3 所需要改 善的數據為（1）在能力構面方面必須增加 0.295 或者是 66.98%（2）在成長 與學習構面方面必須增加 0.722 或者是 999.90%後，P3 才會達到有效率的 DMU。
P4 其效率值皆為 0.190，所對應到的參考對象為 P1，提供 P4 所需要改 善的數據為（1）在能力構面方面必須增加 0.595 或者是 424.15%（2）在成 長與學習構面方面必須增加 0.722 或者是 999.90%後，P4 才會達到有效率的 DMU。
P5 其效率值皆為 0.165，所對應到的參考對象為 P1，提供 P5 所需要改 善的數據為（1）在能力構面方面必須增加 0.614 或者是 504.91%（2）在成 長與學習構面方面必須增加 0.722 或者是 999.90%後，P4 才會達到有效率的 DMU。
P6 其效率值皆為 0.906，所對應到的參考對象為 P13，提供 P6 所需要改 善的數據為（1）在能力構面方面必須增加 0.073 或者是 60.13%（2）在顧客 構面方面必須增加 0.204 或者是 999.90%（3）在內部流程構面方面必須增加 0.050 或者是 10.36%後，P6 才會達到有效率的 DMU。
P7 其效率值皆為 0.634，所對應到的參考對象為 P1，提供 P7 所需要改 善的數據為（1）在能力構面方面必須增加 0.248 或者是 73.54%（2）在顧客 構面方面必須增加 0.071 或者是 57.58%（3）在成長與學習構面方面必須增 加 0.191 或者是 57.58%後，P7 才會達到有效率的 DMU。
P8 其效率值皆為 0.292，所對應到的參考對象為 P1，提供 P8 所需要改 善的數據為（1）在能力構面方面必須增加 0.357 或者是 241.69%（2）在顧 客構面方面必須增加 0.278 或者是 999.90%（3）在內部流程構面方面必須增 加 0.221 或者是 241.69%（4）在成長與學習構面方面必須增加 0.005 或者是 999.90%後，P8 才會達到有效率的 DMU。
P11 其效率值皆為 0.256，所對應到的參考對象為 P1，提供 P11 所需要 改善的數據為（1）在能力構面方面必須增加 0.547 或者是 290.38%（2）在 成長與學習構面方面必須增加 0.722 或者是 999.90%後，P11 才會達到有效率 的 DMU。
P14 其效率值皆為 0.292，所對應到的參考對象為 P1，提供 P14 所需要 改善的數據為（1）在能力構面方面必須增加 0.303 或者是 121.70%（2）在 顧客構面方面必須增加 0.169 或者是 324.81%（3）在內部流程構面方面必須 增加 0.136 或者是 121.70%（4）在成長與學習構面方面必須增加 0.154 或者 是 999.90%後，P14 才會達到有效率的 DMU。
P15 其效率值皆為 0.621，所對應到的參考對象為 P1，提供 P15 所需要 改善的數據為（1）在能力構面方面必須增加 0.250 或者是 60.86%（2）在顧 客構面方面必須增加 0.057 或者是 60.86%（3）在成長與學習構面方面必須 增加 0.555 或者是 999.90%後，P15 才會達到有效率的 DMU。
P16 其效率值皆為 0.994，所對應到的參考對象為 P10，提供 P16 所需要 改善的數據為（1）在能力構面方面必須增加 0.110 或者是 56.11%（2）在成 長與學習構面方面必須增加 0.083 或者是 999.90%後，P11 才會達到有效率的 DMU。
P17 其效率值皆為 0.317，所對應到的參考對象為 P10，提供 P17 所需要 改善的數據為（1）在能力構面方面必須增加 0.434 或者是 465.54%（2）在 顧客構面方面必須增加 0.291 或者是 215.38%（3）在成長與學習構面方面必 須增加 0.249 或者是 999.90%後，P17 才會達到有效率的 DMU。
P18 其效率值皆為 0.294，所對應到的參考對象為 P10，提供 P18 所需要 改善的數據為（1）在能力構面方面必須增加 0.241 或者是 343.41%（2）在 顧客構面方面必須增加 0.200 或者是 240.04%（3）在內部流程構面方面必須 增加 0.244 或者是 240.04%（4）在成長與學習構面方面必須增加 0.088 或者 是 999.90%後，P18 才會達到有效率的 DMU。
P19 其效率值皆為 0.391，所對應到的參考對象為 P1，提供 P19 所需要 改善的數據為（1）在能力構面方面必須增加 0.415 或者是 155.13%（2）在 顧客構面方面必須增加 0.064 或者是 155.13%（3）在成長與學習構面方面必 須增加 0.604 或者是 999.90%後，P19 才會達到有效率的 DMU。
第五章 結果與建議
以平衡計分卡概念建立四個構面與二十二項指標，經由專家問卷的調 查，結果顯示四個構面與十八項指標獲得大家的共識，以此結果進行 F 公司 電機人員的數據蒐集與統計後，將此結果以資料包絡分析法來進行分析後，
進行人員績效成績的排序與提出人員績效改善的方向。以下來說明本研究的 研究結果與建議：
5.1 研究結果
經由一連串的數據收集與分析後，本研究的結果證明了以下幾點：
ㄧ、本研究的人員績效評估模式，可以適用在鋼鐵業電機課。若在其他產業 使用時，若其發展出配合本身組織策略的評估指標，也可以適用在其它 產業組織單位。
二、本研究運用平衡計分卡概念來建立評估指標，可以讓人員了解組織的發 展目標，努力達成組織目標；並可以提供管理者執行組織策略的指引。
三、 本研究運用資料包絡分析法分析數據後，可以提供一個客觀的評估環境，
使人員能認同此評估模式；也可以依人員的績效成績的高低做排序；亦 可以提供人員改善績效的方向。
5.2 後續建議
本研究由於時間有限，能完成研究的範圍亦是有限，提供以下建議：
ㄧ、本研究此次未能完全導入執行，僅就歷史資料做統計分析，若能導入執 行，其提供改善的數據會更真實。
二、本研究由於未能分析改善後的數據，若能完成此部分的分析，則結果會 更臻於完善。
三、本研究是運用資料包絡分析法的 CCR-O 的模式，應可嘗試運用其他模式。
四、若能配合評估此單位的績效，就可以知道實施本研究的人員績效評估模 式，所造成的影響。
參考文獻
1. 王美惠(2002)，「台灣銀行經濟效率與規模經濟分析—參數法與無參數法 之比較」，淡江大學管理科學學系博士論文。
2. 于泳泓譯，Paul R.Niven 著(2004)，「平衡計分卡最佳實務－按部就班，
成功導入」，商周出版社。
3. 朱道凱譯，Kaplan 與 Norton 著(1999)，「平衡記分卡：資訊時代的策略 管理工具」，臉譜文化出版社。
4. 何永福、楊國安(1993)，「人力資源管理策略」，三民書局。
5. 李穆生(2002)，「績效管理－台南縣環境保護局推動績效管理實務介紹」，
人事月刊，第二０八期，第 39-41 頁。
6. 李長貴(1997)，「績效管理與績效評估」，華泰書局。
7. 吳靄書(1991)，「企業人事管理」，大中國圖書公司。
8. 吳憲斌(2002)，「新型道路交通工程設施設置決策之探討」，成功大學交 通管理科學研究所碩士論文。
9. 孫遜(2004)，「資料包絡分析法：理論與應用」，揚智文化出版社。
10. 梁復興(2004)，「公立高級職業學校績效評估—類別資料包絡分析法的應 用」，真理大學管理科學研究所在職碩士專班碩士論文。
11. 徐克程(1992)，「績效評估與人力資源管理功能結合及其影響因素之研 究」，彰化師範大學人力資源管理研究所碩士論文。。
12. 洪淑葵(2001)，「我國多國及企業總部支援、派外人員績效評估與人力資 源發展關係之研究」，長榮管理學院經營管理研究所碩士論文。
13. 黃英忠(1997)，「人力資源管理」，三民書局。
14. 張火燦(1996)，「策略性人力資源管理」，揚智文化出版社。
15. 張浩鈞(2000)，「質化多準則評估方法及其有效性之衡量」，華梵大學工業 管理學系碩士論文。
16. 陸青美(2004)，「圖書出版業者之經營策略與經營績效之相關性研究」，
南華大學出版事業管理研究所碩士論文。
17. 陳穎智(2002)，「本國銀行總要素生產力之衡量」，高雄第一科技大學金融 營運所碩士論文。
18. 高強、黃旭男、Toshiyuki Sueyoshi(2003)，「管理績效評估：資料包絡分析 法」，華泰書局。
19. 高翠霜譯，Robert G. Eccles 等著(2001)，「績效評估宣言」，天下遠見。
20. 戴偉峻(2002)，「多準則決策分析於 ERP 系統選擇之運用」，中山大學資訊