「促進大眾運輸發展方案」影響公路客運績效之實證研究：1992-2001
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(2) 「促進大眾運輸發展方案」影響公路客運績效 之實證研究：1992-2001 The Effects of Enhancement of Mass Transportation Program on Taiwan Highway Motor Carriers: 1992-2001. 研 究 生：張雪君 指導教授：藍武王 教授. Student： Hsueh-Chun Chang Advisor：Dr. Lawrence W. Lan. 國 立 交 通 大 學 交 通 運 輸 研 究 所 碩 士 論 文 A Thesis Submittred to Instiute of Traffic and Transportion College of Management National Chiao Tung University In partial Fulfillment of the Requirements For the Degree of Master of Engineering In Traffic and transportation June 2004 Taipei, Taiwan, Republic of China. 中華民國九十三年六月.
(3) 「促進大眾運輸發展方案」影響公路客運績效之實證研 究:1992-2001 研究生：張雪君. 指導教授：藍武王 教授 國立交通大學交通運輸研究所 摘. 要. 為了改善大眾運輸服務和幫助客運業者解決財務危機或營運困境，交通部乃於民國 84年8月頒布為期五年的「促進大眾運輸發展方案」 。在此方案中，減免大眾運輸稅費改 善了業者的財政負擔，直接金錢補貼協助業者維持偏遠地區服務性路線之基本民行，定 期的營運評價確保了運輸服務品質，進入障礙的解除，鼓勵了客運業者在公路客運市場 的競爭，公車專用道和創新的智慧型運輸系統方案的實施，也改善了客運業者的效率和 效果,然而缺乏一個詳盡的分析，我們並無法了解促大方案的實施是否改善了運輸服務。 這篇文章是探討台灣地區公路汽車客運業者在促大方案執行前後的績效變化狀 況，選擇29家客運業者，利用資料包絡分析方法分別針對技術效率、服務效果、總要素 生產力和總要素銷售力進行績效的衡量；衡量的時間:民國81-90年。我們採用投入導向 DEA模式來衡量技術效率、產出導向DEA模式來分析服務效果，另再針對近10年來我國 公路汽車客運業者進行生產力的評估，並進一步將生產力成長分解為技術進步與效率改 變項目，看看其在這10年來生產力變化的趨勢，以探討造成生產力成長或衰退的來源。 實證結果顯示促大方案執行前後，29 家業者在技術效率值和服務效果皆獲得改善。 進一步再採用 The Kruskal-Wallis rank test，檢定公路汽車客運業者的效率不會隨著區域 改變，效果值會隨著區域的不同而有所變化。並發現效率前緣不會隨著觀測期間 81-90 年而移動。另發現變動規模報酬(VRS)在汽車客運產業是較盛行。並再針對客運業者進 行敏感度分析，且採用 Tobit regression 找出會影響效率和效果的因子，並在具影響力的 外顯因子下，進一步採用 EXO DEA MODELS 來估計效率和效果值。 另對各業者公司整體，採用 Malmquist Analysis 觀察這 10 年來公路汽車客運業者總 要素生產力和銷售力的變化狀況，結果發現 29 家業者其總要素生產力是有所成長的， 但在銷售力方面卻呈現下滑的狀況。 關鍵字：資料包絡分析法、促進大眾運輸發展方案、公路汽車客運業、生產力指標、技 術效率、服務效果、總要素生產力、總要素銷售力. I.
(4) The Effects of Enhancement of Mass Transportation Program on Taiwan Highway Motor Carriers: 1992-2001. Student：Hsueh-Chun Chang. Advisor: Dr. Lawrence W. Lan Institute of Traffic and Transportation National Chiao Tung University. Abstract In order to ameliorate the mass transportation services and to assist those operators with financial crises or operational difficulties, the five-year Enhancement of Mass Transportation Program, approved by Executive Yuan, had been implemented by the Ministry of Transportation and Communications from 1996 to 2001. In this program, the tax/fee exemption has improved the operators’ financial crises, the direct subsidy has offered the essential money to keep the deficit routes in service, the periodical operational appraisal has ensured the transport service quality, the lift of entrance barrier has encouraged the competition in the freeway coach market, and the introduction of more exclusive lanes and innovative ITS demonstration projects have also improved the efficiency and effectiveness of bus operation. However, without a detailed analysis, one would not know how much this Enhancement Program has ameliorated the mass transport services. This study investigates the change in the performance of Taiwan highway motor carriers before and after the Enhancement Program. Some 29 carriers during the period 1992-2001 are chosen as the decision making units (DMUs), whose performance including technical efficiency, service effectiveness, total factor productivity (TFP), and total sale productivity (TSP) are compared by various data envelopment analysis (DEA) approaches. We estimate technical efficiency by the input-oriented DEA models and service effectiveness by the output-oriented DEA models. Furthermore, we utilize Malmquist index analysis to investigate the change in TFP and TSP before and after the Enhancement Program. Our empirical results indicate that the technical efficiency and service effectiveness for 29 DMUs has been improved after exercising this Enhancement Program. The Kruskal-Wallis rank tests show that the efficiency does not vary among regions but the effectiveness does. The frontiers do not shift during the study periods and most carriers reveal variable returns to scale. We also carry out sensitivity analysis for the efficient and/or effective DMUs and further conduct Tobit regression to identify the significant factors affecting the efficiency and effectiveness scores. To compare the relative efficiency and effectiveness of the DMUs in a more homogeneous environment, the exogenously fixed inputs DEA are also attempted. As for the productivity change, our empirical results show that the TFP for the 29 carriers grows up but the TSP declines after the implementation of this Enhancement Program. Keywords: data envelopment analysis (DEA), Enhancement of Mass Transportation Program, highway motor carrier, Malmquist index, technical efficiency, service effectiveness, total factor productivity (TFP), total sale productivity (TSP).. II.
(5) 誌謝 經過兩年的努力，論文終於順利付梓！論文得以完成，首先要感謝的是恩師 藍武王教授兩年來的悉心指導，不論是在課堂上的教授、觀念的啟迪，以及資料 的提供上，都給予愚生莫大的指導與協助。其次要感謝的是所上曾國雄教授及汪 進財教授，於論文研究期間及論文初審時提供寶貴意見，使本論文更加完整及嚴 謹。在論文口試期間，更感謝張勝雄老師與賈凱傑老師之撥冗細審、不吝指正， 使本文之疏漏及繆誤得以修正。 感謝公路客運業同業公會鄭善昇組長及公路總局監理課王組長，提供不少實 務經驗與相關資料，使我在模式分析上無後顧之憂，也感謝亞通客運所提供的獎 助學金。另外於論文撰寫期間，承蒙本所村基學長、怡雯學姊、文建學長和彥蘅 學長等悉心指正，讓我在研究時不致陷入自己的苦思當中，在此亦特予感謝。所 辦公室洪姐、柳姐及圖書館陳姐，於本人論文研習期間，提供不少協助與鼓勵， 在此一併感謝。 在修業期間，承蒙經管所和本所全體教授專業知識及作人修為的傳授，讓愚 生受用無窮。另與同窗好友相互勸勉砥礪，讓我度過了愉快的研究所生活，謹此 致謝。此外，感謝學弟妹於論文寫作期間提供的協助與關懷，讓我銘記在心。 最後，僅以此論文獻給我最親愛的家人，感謝父母親及兄長的鼓勵與關懷， 有你們的支持才讓我得以順利完成碩士學位，謝謝你們給我的一切，浩瀚親恩， 永銘於心。其他尚有諸多良師益友，無法一一列舉，在此特別感謝。. 張雪君. 謹誌. 中華民國九十三年六月. III.
(6) 目錄 摘. 要 ........................................................................................................................................ I. ABSTRACT .............................................................................................................................II 誌謝 ......................................................................................................................................... III 章節目錄 ................................................................................................................................. IV 表目錄 ..................................................................................................................................... VI 圖目錄 .................................................................................................................................. VIII. 章節目錄 第一章 緒論 ............................................................................................................................1 1.1 研究動機 ..........................................................................................................................1 1.2 研究目的..........................................................................................................................2 1.3 研究對象及時間..............................................................................................................2 1.4 研究內容與流程..............................................................................................................2 第二章 文獻評析 ....................................................................................................................5 2.1 績效評估探討 ..................................................................................................................5 2.2 資料包絡分析 ..................................................................................................................6 2.2.1 傳統一階段績效評估之介紹 ...................................................................................7 2.2.2 二階段績效 DEA 評估之介紹 ...............................................................................8 2.3 生產力的探討................................................................................................................18 第三章 研究方法 ..................................................................................................................23 3.1 資料包絡分析之緣起 ....................................................................................................23 3.2 資料包絡分析之發展 ....................................................................................................24 3.2.1 CCR 模式 ................................................................................................................24 3.2.2 BCC 模式 ................................................................................................................27 3.2.3 EXO DEA 模式 ......................................................................................................29 3.3 DEA 之優缺點 ...............................................................................................................30 3.3.1 DEA 之特性與優點 ................................................................................................30 3.3.2 DEA 之限制與缺點 ................................................................................................30 3.4 生產力評估 ....................................................................................................................31 3.4.1 生產力評估理論探討 .............................................................................................32 3.4.2 FGNZ 幾何平均型態的 Malmquist 生產力指數 .................................................34 第四章 公路汽車客運業營運現況分析 ..............................................................................35. IV.
(7) 4.1 運輸市場分析................................................................................................................35 4.2 公路汽車客運市場分析................................................................................................36 4.2.1 公路汽車客運業之定義 .........................................................................................36 4.2.2 營運資料分析 .........................................................................................................36 4.3 補貼作業分析................................................................................................................38 4.3.1 公共汽車客運業補貼制度 ....................................................................................38 4.3.2 大眾運輸補貼執行現況 .........................................................................................45 4.4 營運許可競標制度 ........................................................................................................47 第五章 實證分析 ..................................................................................................................49 5.1 實證模型 ........................................................................................................................50 5.1.1 技術效率與規模效率 ............................................................................................51 5.1.2 服務效果和規模效果分析 .....................................................................................58 5.1.3 差額變數分析 .........................................................................................................67 5.2 效率和效果之地區差異................................................................................................72 5.3 檢定 CRS 或 VRS 在公路汽車客運業較普及 ............................................................74 5.4 TOBIT CENSORED 廻歸分析 ............................................................................................75 5.5 外生固定投入導向的資料包絡分析(EXOGENOUSLY FIXED INPUTS MODEL; EXO DEA MODEL)..................................................................................................................................76. 5.6 規模經濟分析................................................................................................................80 5.7 敏感度分析....................................................................................................................82 5.8 生產力分析....................................................................................................................84 5.8.1 生產力 .....................................................................................................................84 5.8.2 銷售力 .....................................................................................................................87 5.9 績效矩陣圖....................................................................................................................90 第六章 結論與建議 ..............................................................................................................93 6.1 結論 ................................................................................................................................93 6.2 建議................................................................................................................................95 第七章 參考文獻 ..................................................................................................................97. V.
(8) 表目錄 表 2.1 績效指標 ........................................................................................................9 表 2.2 研究整理列表 ..............................................................................................15 表 2.3 研究整理列表 ..............................................................................................21 表 4.1 台灣地區近十年城際運輸客運市場運量統計表(單位：萬人次) ...........35 表 4.2 載客數與營收資料 ......................................................................................37 表 4.3 各年度公路客運偏遠路線營運虧損補貼條件暨審議作業規定之比較 ..39 表 4.4 公路總局八十六至九十年度辦理偏遠路線營運虧損補貼金額統計表 ..47 表 4.5 現行制度與競標制度的比較 ......................................................................48 表 5.1 投入產出變數的相關分析 ..........................................................................49 表 5.2 投入與產出之廻歸分析 ..............................................................................50 表 5.3 產出與消費之廻歸分析 ..............................................................................50 表 5.4 10 年 290 筆樣本之敘述統計量 ..................................................................51 表 5.5 投入導向之技術效率及規模效率(縱橫資料) ...........................................52 表 5.6 投入面技術效率(TECRS)(橫斷面資料).......................................................53 表 5.7 投入面技術效率(TEVRS) (橫斷面資料) ......................................................54 表 5.8 投入面規模效率(SCALE)(橫斷面資料) ....................................................55 表 5.9 促大方案前後效率值之比較 ......................................................................56 表 5.10 促大方案前後業者的相對效率(CRS)位置之比較 ...................................57 表 5.11 促大方案前後業者的相對效率(VRS)位置之比較..................................57 表 5.12 促大方案前後業者的相對效率(SCALE)位置之比較.............................58 表 5.13 產出導向之服務效果及規模效果分析(縱橫資料) .................................60 表 5.14 產出面服務效果(SECRS)(橫斷面資料) .....................................................61 表 5.15 產出面服務效果(SEVRS)(橫斷面資料) .....................................................62 表 5.16 產出面服務效果(SCALE)(橫斷面資料) ..................................................63 表 5.17 促大方案前後之服務效果值之比較 ........................................................64 表 5.18 促大方案前後業者的相對效果(CRS)位置之比較 ...................................65 表 5.19 促大方案前後業者的相對效果(VRS)位置之比較...................................65 表 5.20 促大方案前後業者的相對效果(SCALE)位置之比較.............................66 表 5.21 民國 90 年投入導向 CRS 模式之差額變數分析...................................67 表 5.22 民國 90 年投入導向 VRS 模式之差額變數分析 ..................................69 表 5.23 民國 90 年產出導向 CRS 模式之差額變數分析....................................70 (續)表 5.23 民國 90 年產出導向 CRS 模式之差額變數分析 .............................71 表 5.24 民國 90 年產出導向 VRS 模式之差額變數分析 ..................................71 (續)表 5.24 民國 90 年產出導向 VRS 模式之差額變數分析............................72 表 5.25 各年度各分區之平均技術效率 ................................................................73 表 5.26 各年度各分區之平均服務效果 ................................................................74. VI.
(9) 表 5.27 Tobit 廻歸分析表.....................................................................................76 表 5.28 EXO DEA 技術效率模式........................................................................77 表 5.29 EXO DEA 服務效果模式........................................................................78 表 5.30 促大方案前後業者的相對技術效率(EXO)位置之比較 .........................79 表 5.31 促大方案前後業者的相對服務效果(EXO)位置之比較 .........................79 表 5.32 客運業者 10 年來的規模報酬狀態 ..........................................................81 (續)表 5.32 客運業者 10 年來的規模報酬狀態 ...................................................82 表 5.33 生產面和消費面的規模經濟 ....................................................................82 表 5.34 技術效率和服務效果之敏感度分析表 ....................................................84 表 5.35 十年來公路汽車客運業者生產力的幾何平均 ........................................85 (續)表 5.35 十年來公路汽車客運業者生產力的幾何平均 .................................86 表 5.36 公路汽車客運業十年來生產力變化狀況 ................................................86 表 5.37 十年來公路汽車客運業者銷售力的幾何平均 ........................................88 (續)表 5.37 十年來公路汽車客運業者銷售力的幾何平均 .................................89 表 5.38 公路汽車客運業十年來銷售力變化狀況 ................................................89 表 5.39 客運業者生產力和銷售力成展衰退狀況 ................................................90. VII.
(10) 圖目錄 圖 1.1 研究架構流程圖 ............................................................................................4 圖 2.1 大眾運輸績效架構圖(Fielding et al. , 1985) .................................................5 圖 2.2 DEA 之基本概念圖示 .................................................................................7 圖 2.3 一階段總體績效評估模式之分析架構圖 ....................................................8 圖 2.4 二階段總體績效評估模式之分析架構圖 ....................................................8 圖 3.1 技術效率與價格效率說明 ..........................................................................24 圖 3.2 純粹技術效率與規模效率圖 ......................................................................29 圖 4.1 台灣地區公路客運近十年載客數與營運收入資料 ..................................37 圖 4.2 台灣省近十年公營與民營客運載客人數變化趨勢 ..................................38 圖 4.3 台灣省近十年公營與民營客運營運收入變化趨勢 ..................................38 圖 5.1 投入導向 TECRS 、TEVRS 和 SCALE 歷年分布圖 ..................................56 圖 5.2 投入導向各客運業者 TECRS 、TEVRS 和 SCALE 歷年平均分布圖 ......56 圖 5.3 產出導向 SECRS 、SEVRS 、 SCALE 歷年分布圖 ...................................64 圖 5.4 產出導向各客運業者 SECRS 、SEVRS 、 SCALE 歷年平均分布圖 ......64 圖 5.5 各年度各分區之平均技術效率 ..................................................................73 圖 5.6 各年度各分區之服務效果 ..........................................................................74 圖 5.7 公路汽車客運業十年來生產力變化狀況圖 ...............................................87 圖 5.8 公路汽車客運業十年來銷售力變化狀況圖 ..............................................89 圖 5.9 EXO DEA model 之績效矩陣圖(81-85) ......................................................91 圖 5.10 EXO DEA model 之績效矩陣圖(86-90) ....................................................92 圖 5.11 Malmquist Analysis 之生產力和銷售力之績效矩陣圖 ............................92. VIII.
(11) 第一章. 緒論. 1.1研究動機 台灣因幅員狹小，長久以來，汽車客運一直是內陸運輸的主要交通工具。因 此國內汽車客運業肩負市區及城際旅客運輸之責，且為一般民眾最常使用的主要 交通工具之一。但隨著國民所得提高，小汽車持有成長迅速、以及部分旅客轉移 至航空與鐵路運輸，致使公路客源逐年流失。又因汽車客運業者的內部經營管理 之問題，例如人事成本過高、冗員太多、生產無效率、路線與車輛調度不當等問 題，導致業者經營更加困難，因此更無力於提昇大眾運輸之服務水準，終陷入大 眾運輸業經營困境之「惡性循環」。此外，偏遠地區服務性路線因受地理環境與 地區發展限制，大眾運輸需求不足且分散，故業者之營運普遍產生虧損，業者在 不堪虧損之負荷下，導致大眾運輸服務逐漸萎縮，偏遠地區民眾之基本民行已到 難以為繼的地步。對於國內大眾運輸系統面臨上述「外在經營環境惡化」與「內 在營運環境艱困」之雙重問題，使得大眾運輸系統的營運日益困難，時有虧損， 並嚴重影響大眾運輸之營運績效與服務品質。 鼓勵使用大眾運輸系統可說是解決台灣地區交通問題之必要政策；而為了促 進大眾運輸之發展，行政院乃於民國 84 年 8 月頒佈為期五年的「促進大眾運輸 發展方案」(以下簡稱「促大方案」)，期望能從「整合大眾運輸路網」、「改善 大眾運輸營運環境」、「促進大眾運輸經營企業化」及「增進大眾運輸財務之健 全」等四大方向著手發展大眾運輸，並以市區汽車客運業、公路汽車客運業及離 島交通船客運服務為實施之對象。 政府所實施「促大方案」，期望落實發展大眾運輸政策，並改善大眾運輸經 營環境及提昇服務品質。實施至今，雖已有成效顯現，例如:有效減緩大眾運輸運 量下降及汽機車成長之趨勢、提昇大眾運輸服務品質、維持偏遠地區之基本民 行、減輕大眾運輸業者負擔及照顧弱勢如身心障礙者行的權利等，但其中仍有部 分缺失值得檢討改進，如政府預算編列不穩定，影響執行成效；部分地方政府配 合執行能力不足，有待提昇；部會間協調不易，有礙相關法令的訂定；抑制私人 運具之措施有待加強等。經檢討「促大方案」執行情形，減徵公共汽車車輛貨物 稅、政府負擔老人及殘障優待票之價差、研訂大眾運輸營運評鑑辦法及調整自用 小客車燃料使用費等四項措施未完成。 惟國內大眾運輸之經營環境仍存有相當多之問題。就公路汽車客運業之經營 環境而言，政府補貼預算編列不足與不穩定，使得公路汽車客運業者服務性偏遠 路線經營虧損問題仍十分嚴重，甚至已達減班撤線，無以為繼之地步，是為最迫 切之問題。此外，學生專車大量增加，導致學生客源大量流失、大眾運輸電子票 證推動實施與整合、政府主管機關審議制度與監督管理規定合理化與公平化、大. 1.
(12) 眾運輸轉運與終端場站取得不易等問題，亦為目前國內公路汽車客運業者經營之 問題與困難。因此在客、貨源流失及營運虧損的情況下，公路汽車客運業為求生 存亟待積極研擬有效提升經營績效之策略，包含生產效率的提高和服務效果的改 善，均屬當前重要之課題，若能改善其生產效率和服務效果，對公路客運整個產 業的提升，必有相當大的助益。. 1.2 研究目的 由於近十年來公路汽車客運業呈現衰退現象，除了各運具間的競爭相互消長 外，尚須考慮到公路業者的經營狀況，故本研究目的之一即以 Fielding et al.(1985) 之績效評估架構，分別從技術效率面及服務效果面評估公路汽車客運業營運績效 變化狀況。 1. 由於民國八十六年到九十年政府執行為期五年的「促進大眾運輸發展方 案」，故進一步探討「促進大眾運輸發展方案」執行前後，業者的營運績效變化 狀況，是否達到預期目的，是否有必要繼續推動等，都有待探討。 2. 利用資料包絡分析方法（Data Envelopment Analysis，DEA），構建公路 汽車客運業者經營績效模式，係比較決策單位的相對效率，因此離群者對於其他 受評估之決策單位之效率效果值將產生重大影響，因此將進一步對分析結果進行 離群者認定與敏感度分析，以探討衡量結果之穩定性。 3. 另外本研究也利用總要素生產力和總要素銷售力分析公路汽車客運業者 生產力及銷售力成長，並進一步將其成長分解為技術進步與效率改變項目，以探 討造成生產力銷售力成長或衰退的來源。 4. 依分析結果，將公路汽車客運業者依其於技術效率性及服務效果性之績 效值，構建績效矩陣，以探討公路汽車客運業者間的特性差異，據以歸類出經營 無效率的原因，並提出結論與對公路汽車客運業者未來經營策略之建議。. 1.3 研究對象及時間 本研究以台灣地區之二十九家公路汽車客運業者為研究對象。取樣時間:民國 八十一年至九十年業者之營運資料來進行分析，比較這十年來業者績效營運狀 況。. 1.4 研究內容與流程 一、緒論 提出研究動機、研究目的，確定研究對象，並研擬研究分析的方法、內容和. 2.
(13) 流程。 二、文獻回顧 蒐集資料包絡分析法及生產力評估之相關文獻。 三、公路汽車客運業現況之檢討分析 針對公路汽車客運業現況之檢討分析。 四、介紹資料包絡分析模式及生產力法 陳述模式的緣起與發展，然後進一步闡述應用時需注意的特性。 五、實證分析 (一)投入、產出與服務項目之初選 由投入、服務與產出面分類之結果，於各構面之項目中挑選適合本研究 各構面分析之變數。 (二)投入與產出項目相關分析 以統計迴歸分析及關聯分析評估投入、產出與服務項目間之相關性，以 作為變數篩選之依據。 (三)根據公路汽車客運業者的營運資料建立評估模式 以各營運資料與 Fielding et al.(1985)績效評估架構構建評估模式，具以 分析各公路汽車客運業者經營績效。 1. 資料包絡分析 比較公路汽車客運業者的技術效率和服務效果的變化，並依據技術效率 與服務效果層面之分析結果，進一步再利用統計檢定的方法檢定究竟是 CCR 或 BCC 模式何者較適合描述公路汽車客運業。接續上述結果進而再用 tobit 迴歸方法，找出影響效率效果值的外部因素；同時本研究也將進行敏 感度分析，以使研究更周延，最後畫出績效矩陣圖，以協助評估結果之判斷 與改善策略之研提。 2. 生產力銷售力分析 探討公路汽車客運業規模的影響。 六、結論與建議 旨在綜合本文之研究結果，提供予業者改善方向與經營策略，並對政府現行 之制度提出結論與建議。. 3.
(14) 七、研究流程圖 研究目的和範圍的確定. 文獻回顧. 生產力衡量之相 關文獻. DEA績效衡量相關 文獻. 模式介紹. 生產力行銷力分 析模式. DEA分析模式. 公路汽車客運業現況分析. 實證分析. 生產力行銷力 結果. DEA結果. 技術效率. 生產力. 服務效果. 績效矩陣圖. 結論與建議. 圖 1.1 研究架構流程圖. 4. 銷售力.
(15) 第二章. 文獻評析. 大眾運輸之經營與管理，主要是使現有之資源使用更具有效率性(Efficiency) 及效果性(Effectiveness)，而本研究採用 Fielding et al. (1985)績效評估架構，來探 討公路汽車客運業之經營績效以供相關單位參考。. 2.1 績效評估探討 績效(Performance)的定義包含效率(Efficiency)及效果(Effectiveness)兩種觀 念，其中，效率為達成目標之資源使用程度；而效能則為目標的達成程度。Fielding et al. (1985) 曾 提 出 一 個 兼 顧 成 本 效 率 (Cost Efficiency) 、 服 務 效 果 (Service Effectiveness)及成本效果(Cost Effectiveness)之績效評估架構(如圖 2.1)，已經獲得 學者們普遍採用。 投入 Input. 成本效率 Cost Efficiency. 成本效果 Cost Effectiveness. 服務(消費) Consumption. 產出 Output. 服務效果 Service Effectiveness. 圖 2.1 大眾運輸績效架構圖(Fielding et al. , 1985) 其架構分述如下: 一、成本效率性(Cost Efficiency) 探討大眾運輸業者之所提供的資源投入與產出間的關係，用以反映業者經濟 效率、技術效率及內部的管理效率。衡量成本效率性之指標，此指標可由服務產 出和服務投入的比值而得。 二、服務效果性(Service Effectiveness) 探討業者所提供的服務產出與使用者消費之間的關係，係衡量業者提供服務 之利用情形，衡量指標由服務消費和服務產出的比值而得。 三、成本效果性(Cost Effectiveness) 為營運業者所提供的服務投入與使用者之間的關係。成本效果性指標可由服. 5.
(16) 務消費和服務投入的比值而得，亦可由成本效率性指標與服務效果性指標相乘而 得，即成本效率與服務效果之綜合衡量。 而本研究將採用 Fielding et al. (1985)的績效評估架構，分別針對成本效率性 和服務效果性進行研究探討，故本研究包含兩部分，第一部分為效率效果的衡 量，第二部分為生產力銷售力的評估。 目前相關文獻上探討生產效率之衡量，一般可區分為參數法（parametric method）及非參數法（non-parametric method），而參數法及非參數法又可分為邊 界（frontier）及非邊界（non-frontier） 。其中非邊界分析法係假設所有廠商皆為技 術效率，而忽略了有些廠商可能並非技術效率的事實，由於假設不同期間所有廠 商都具有技術效率，可能與實際情況不符，邊界分析法正符合並不事先假設各廠 商皆處於技術效率狀態。另外，由於對公路客運業之生產技術與效率分配的原因 未能事先預知，武斷的假設生產技術與效率分配具有一定的函數形式及統計分 配，可能並不適當，非參數法無須預設其生產函數型式。因此，選擇非參數邊界 的資料包絡分析法作為本研究之研究方法(Coelli and perelman,1999 ; Oum et al., 1999)，另本研究亦針對公路汽車客運業的生產規模進行衡量，看看公路汽車客運 業者生產力及銷售力的變化情形。以下為針對資料包絡分析法和生產力評估來進 行文獻探討 。. 2.2 資料包絡分析 DEA 既然是衡量同質營運單位的相對效率，故一定有多個營運單位(units)。 假如我們把這些拿來比較的營運單位之投入(input)與產出(output)分別畫在投入 產出圖上，則可形成所謂的生產可能集合(production possibility set)。如圖 2.2 中， A、B、C、D、E、F、G 分別為七個營運單位單一投入與單一產出之組合。線段 組成之 ABCD 是生產可能集合之包絡界線或前緣(boundary 或 frontier)，此界線右 邊的空間集合亦屬於可行之生產可能集合，如 E、F、G 點皆為可能的生產組合。. 6.
(17) 產 出. C. ‧. H. D. ‧. B. 生產可能集合 ‧ ‧E A ‧G ‧ ‧F. O. I. 投入. 圖 2.2 DEA 之基本概念圖示 由圖 2.2 可知，B 點(或 B 公司)及 E 點(或 E 公司)有相同之產出 OH，但 E 點 卻比 B 點要用更多的投入。同理，C 點與 E 點用相同的投入 OI，但 C 點卻比 E 點有更多的產出。同理，曲線 ABCD 上之各點皆比其他生產可能集合內之各點(如 E、F、G 點)皆有效率。換言之，線段組成之 ABCD 即是效率的前緣(各線段組成 之包絡曲線)，上面各點(各公司)即是可以學習的對象(benchmark)，E 點則具有不 效率性，它的效率水準可用距離的比率表示為 HB/HE，HB 為有效率公司 B 的投 入量，HE 為無效率公司 E 之投入量。換言之，DEA 假設沒有效率的生產是可能 的。 DEA 的好處是不須用參數校估法去以先驗的知識來校估投入產出函數，而是 以實際的資料去比較各營運單位之效率。其可找出有效率的學習對象(如圖 2.2 之 A、B、C、D)，亦可分解效率為不同的組成成分，譬如探討其是否有規模經濟或 不經濟，是否有技術效率等。. 2.2.1 傳統一階段績效評估之介紹 所謂傳統一階段之績效評估乃是將生產面與銷售面視為一體，例如延人公 里、延車公里、年收入等（陳敦基與蕭智文，民 83 年）。. 7.
(18) 銷售 生產. 資源投入 z 員工數 z 車輛數 z 耗油量. 服務產出 z 延人公里 z 班次數. 供給者使用者系統. 圖 2.3 一階段總體績效評估模式之分析架構圖 資料來源:陳敦基與蕭智文(民 83 年) 顧志遠與張國平（民 79 年）使用資料包絡分析效率評估方法，對民國 68 年 至 74 年間各季台北市公車處的投入與產出資料為例，探討其生產變動情形。其 採行傳統的一階段績效評估，投入指標為勞工人數、燃料用量、車輛，產出指標 為延車公里、載客人數，利用 DEA 來做效率評估，得到一年四季中以第三季時(即 夏秋季之間)效率最差，其原因可能是夏、秋季多使用能源，夏、秋季學生減少所 造成的。. 2.2.2 二階段績效 DEA 評估之介紹. 資源投入 z 員工數 z 車輛數 z 耗油量. 生產. 投入 z 車公里 z 班次數. 服務產出 z 車公里 z 班次數. 銷售. 產出 z 人公里 z 載客數. 使用者系統. 供給者系統. 效果模式. 效率模式. 圖 2.4 二階段總體績效評估模式之分析架構圖 資料來源:陳敦基與蕭智文(民 83 年) 陳敦基與蕭智文（民 83 年）採 Fielding 的績效定義，將績效區分成效率 （efficiency）與效果(effectiveness)，並將其定義成「二階段績效」，如圖 2.4 所 示，並且應用 DEA 之 CCR(Charnes, Cooper and Rhodes ; CCR)修正模式，分別構 建「投入與產出」之相對效率評估模式，以及「產出與消費」間之相對效果評估 模式。對民國 76 年至 80 年台灣地區三十二家公路客運業之營運資料（包括台 汽），進行橫斷面與縱斷面之相對績效評估。並與傳統一階段績效指標（如延人 公里、延車公里與年收入）所建立之 DEA 模式相比較，其採行的指標如表 2.1 所示。. 8.
(19) 表2.1 績效指標 模式別 績效別. 項目. 一階段績效指標. 二階段績效指標. 績效指標 投入變數. 產出變數. 效率指標 投入變數. 效果指標. 產出變數. 投入變數. 產出變數. 駕駛員數. 人公里. 駕駛員數. 車公里. 車公里. 人公里. 車輛數. 班次數. 車輛數. 班次數. 班次數. 載客人數. 耗油量. 耗油量. 資料來源:陳敦基與蕭智文(民 83 年) 實證結果顯示，在生產結構方面，業者生產技術差異頗大，並且客運業短期 內生產技術較無彈性之現象普遍存在；在資源運用效率方面，公路客運業者大多 呈現效率降低的趨勢；在產出利用效果方面，北部業者較高。並且，在一階段績 效評估與二階段績效評估的結果比較方面，在一階段績效評估中具有較佳績效的 業者，在二階段績效評估的相對效率與效果中卻呈現較差的現象，顯示透過二階 段評估方法較能更加清楚公路客運業者的資源運用與產出使用狀況，能夠提供業 者改善之方向。 葉彩蓮與陳澤義 (民 87 年) 採用投入導向的 DEA，藉由 BCC (Banker, Charnes and Cooper; BCC)和 CCR 模式分析，來評估台灣地區 28 家人壽保險公司 的經營效率，其投入變數分別為:外勤人員、內勤人員、分公司與通訊處家數及業 務管理費用;產出變數分別是:個人壽險新契約保費收入、個人壽險續年度契約保 費收入、個人傷害險及健康險保費收入與團體保險費收入及投資收入。結果發現 在估計的 28 家壽險公司中有 9 家是有效率的，其餘 19 家為無效率壽險公司，且 也發現在新舊壽險公司其效率值有明顯的差異，但就資產大小來區分壽險公司的 規模，其效率值並無明顯差異且在分析國內、外壽險公司之間則無差異，這符合 壽險業經營規模需要不斷擴大的特性。此外作者也根據總體技術效率、純粹技術 效率和規模效率來分析各個無效率的壽險公司其應該改善的方向。 刑台平與曾國雄 (民 91 年) 採用產出導向的 DEA，分別利用 BCC 和 CCR 模式，來對 86 年度台灣地區 23 個縣市警察機關刑事偵防工作進行績效評估，藉 由總體技術效率、純粹技術效率和配置效率，來提供給無效率的警政機關其應改 善的方向，且分別再針對納入民眾安全感此產出變數做主客觀的 DEA 分析，藉 此和傳統 DEA 模式做比較，結果發現有效率的決策單位多了桃園縣，此和投入 產出項的增加，將使得原有相對績效單位亦增加的經驗法則相符。最後，作者更 利用層級分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)將投入產出項分別設權重，納入 主客觀 DEA 而成為修正的 DEA 模式（絕對效率衡量） ，藉此和原主客觀 DEA 模 式相比較（相對效率衡量），結果發現有效率的決策單位僅剩下台中縣，可見對 於權數設限越嚴謹，對 DEA 模式分析的解釋能力將會越高。. 9.
(20) Martin and Roman (2001) 採用 1997 年西班牙機場的資料，利用資料包絡分 析的產出導向來分析，投入變數：勞工、資本和原料；產出：旅客數、貨物噸數 和空中交通運輸。結果顯示：某些機場的績效是相當差的，為了因應機場私有化， 這些沒效益的機場必須正視問題所在，以改善其績效。而對於西班牙某些區域， 像 Madrid, Baleares, Cataluna, Canarias and Euskadiu,有一些機場位於效率前緣 上，基於這個理由，這些區域會想要去爭取這些機場的主權。針對這個議題歐洲 國家和區域政府正在協商當中。區域政府是希望機場的私有化能完全合法，此起 源於區域政府在當地關於生產力和經濟成長方面扮演一個重要的角色。總之，無 論機場有無私有化，各家航空公司皆需更努力來改善經營績效。 Charnes et al. (1996) 這篇文章作者採用多目標 DEA 分析，藉由兩階段絕對 效率參數前緣來發展有效率的生產函數，評估對象包括: 拉丁美洲為主的十家航 空公司(分別來自八個不同的國家)及以外籍為主的航空公司，主要經營歐、美航 線。評估時間:1988 年，以每兩個月為ㄧ期，共分為六期做分析;其投入變數分別 為延座位公里數、延貨噸公里數、燃油及勞工數;產出變數為延人公里數。研究結 果發現(1)絕對生產效率前緣的導出，提供給拉丁美洲航空產業作為參考依據。(2) 生產函數分析結果，可用於未來預測和敏感度分析，以作為政策擬定時的參考依 據。Salazar (1999)以西班牙國內 16 個具有國際及國內旅客且年旅客人數在一百萬 至二千萬之機場為研究對象，研究時間:1993 至 1995 年。由於機場具有相同之組 織型態與權屬，其財務資料內容頗具一致性。因此，產出變數採用:各機場之總收 入、設施使用收入、作業收入、旅客及接送者相關收入及年旅客量，而投入變數 為:年總成本，研究結果發現:使用不同之產出項配合年總成本構建不同之 DEA 模 式，所得之機場技術效率值，雖因機場提供之服務內容不同而有些微差距，但大 致上沒有太大之變化。 Liu et al. (1999) 這篇文章是利用資料包絡分析對 1995 和 1998 年，台灣 38 家兩年制專科學校改成科技大學做跨期分析比較，看看其管理績效的狀況如何。 投入變數:建築區位、助理教授層級以上的人數、圖書館的硬體設施、年支出和定 期刊物數；產出變數:畢業人數、研究經費、學校-企業合作和再教育的收入。結 果顯示:私人學校的管理效益明顯比公立學校好；學校的型態和相對效益是有相關 性的；學校的規模大小和相對效益是有相關性的；而對於地理區位和管理效益是 無相關的，也就是說地理區位對管理效益並不會造成影響；這篇研究因為是做跨 期分析，希望藉由相對管理效益分析和管理效益變化分析的整合，來幫助設計更 好及更可行的管理策略，使改制後的大學營運的更好。根據跨期分析結果顯示， 台灣 38 家兩年制專科學校之所以改成技術大學是因為其技術的進步，也就是說 全面技術水準有一小規模的改善。全面技術效益的改善會大於技術上的改變，這 是說學校生產技術正在退化，而可以藉由績效矩陣來設計更好的策略來幫助學校 做改善，並給予其他教育單位更合理的評估系統，更好的回饋資訊。 F∅rsund (1992) 以提供交通運輸服務的渡輪業為例，採用 DEA 評估其生產. 10.
(21) 效率，探討有效率生產的投入需求，資料來源:為渡輪公司和政府主管單位，在 1988 年挪威當地共有 236 艘渡輪服務於 150 條航線，在不區分航線長短、渡輪大 小、航行頻率的前提下，選擇總艙位航程為產出項目，而投入項目:有關船舶大小 的艙位容量，與船舶資本相關的市場價值、保險貼水，及總員工薪資、燃油、維 修費。投入產出資料齊全而符合研究需求的 DMU 有 136 個，分析發現(1)航行狀 況較惡劣的峽灣(fiord)渡輪比單純雙向對開的鐘擺渡輪較無效率，(2)新船因為技 術較先進而比舊船有效率，(3)若以整個公司來評比，小公司會比較有效率。 Martines-Budria et al. (2000) 比較西班牙的二十六個港口管理當局在 1993 至 1997 年的相對效率，採用的投入變數為: 勞力支出、折舊費用及其它支出；產出變數 為: 碼頭總處理貨物和港口設備租金兩項。其將所有港口分成三群，發現複雜性 高的港口也有高的效率水準，且隨著時間增加與效率前緣愈來愈近；中度複雜性 的港口在五年內的效率成長較小；而低複雜性港口的效率呈現負成長。 Chu and Fielding (1992) 為了比較運輸業者的績效和其應改善的方式，應用 DEA 模式，說明 DEA 不僅可以衡量單一投入和產出且可用來衡量多投入和產 出，且認為採用兩階段成本效益和服務效果衡量的 DEA 模式，較一階段成本效 果衡量模式優，因為可幫助運輸業者知道其投入和產出沒效率的原因是因為技術 上或配置上運用不當所造成的，所以本篇作者採用兩階段 DEA 模式來評估兩個 標竿的運輸團體，標竿 11—為負責服務大都市區域，標竿 7—為服務較小的都市 區域，藉由這兩個標竿團體分別查看以他們為標竿的業者其沒效率的原因及其日 後應改善的方向。 Yunos and Hawdon (1997)這篇文章主要是藉由資料包絡分析來探討馬來西亞 (Malaysia), 大英聯合王國 (United Kingdom; CEGB)和泰國(Thailand; EGAT)發電 廠的經濟績效。作者認為傳統經濟面估計投入產出是利用平均值的概念，無法得 知效率的增減是因哪個資源獲得改善所造成的，且其也無標竿單位來當作改善的 目標。所以採用 DEA 來評估各個國家發電廠的經濟績效，並衡量總生產力成長 是因為技術進步或者是自己本身真的變好所致的？作者利用產出導向 DEA 來估 計公共事業公司(public utility firm; NEB)的技術效率: 1.使用交叉部分的資料: 比較 NEB 和 27 國相對效益。結果顯示：Malaysia 若要改善其效率必須以埃 及(Egypt)和南斯拉夫(Yugoslavia)為 peer，且說明了發電廠有無規模經濟必須看其 尺寸大小，所以不能只從單方面的固定規模報酬來衡量，尚須考慮到變動規模報 酬 分 析 ， 因 像 迦 納 (Ghana), 辛 巴 威 (Zimbabwe), 巴 拿 馬 (Panama), 奈 及 利 亞 (Nigeria)和敘利亞(Syria)在固定規模報酬分析中是無效率的，但在變動規模報酬 分析中卻是在效率前緣上，所以在評估時應全面性的考量，以得知應改善的方向。 2.使用時間序列資料：. 11.
(22) 從 1975-1990 年，比較 NEB、 EGAT 和 CEGB 的相對效率。結果顯示： EGAT 比 NEB 來的有效率。從 1975-1990 年，CEGB 一直都是最有效率的，且形成一個 效率前緣的包絡曲線。而以下說明 NEB 和 EGAT 沒效率的原因： (1)除 1978、1979 年外，從 1975-1983 年，NEB 皆比 EGAT 有效率，1978、 1979 年 NEB 沒效率的原因：a. NEB 廠房擴建、容量增加＞實際需求量，b. EGAT 的熱效益增加。 (2)EGAT 是比 NEB 較有效率，但 1984-1986 年卻未在效率前緣上的原因：a. NEB 擴建廠房，b. EGAT 改善熱效益。 (3)從 1989-1990 年，EGAT、NEB 皆在效率前緣上顯示：a. NEB 限制廠房容 量來滿足實際需求，b. NEB 改變發電廠的型式，將瓦斯管道和再生廠相結合，使 熱效應達到最高。 平均而言，從 1975-1990 年，NEB 比 EGAT 較無效率在於： NEB 熱效益較低。NEB 的系統損失較高：因其過分依賴輔助能源。NEB 生 產力成長是因為技術改變亦或自己本身真的變好所致？結果顯示自己本身的效 益＞技術效益，因此說明了生產力成長並未達到全面效率，所以 NEB 在發掘新 技術外，尚需改善營運效率，例如：增加勞動生產力。 總而言之，在 1987 年 NEB 使用 DEA 來和其他 27 個國家發電廠作比較，雖 然皆在平均效益範圍內，但仍排名在第 18，顯示其生產力仍有待改善；而用時間 序列分析看出 NEB 無效率原因在於廠房擴建大於需求量及其熱效益不足所致。 Oum and Yu (1994)評估 OECD 國家的 19 家鐵路公司。其資料分成兩組，第 一組產出為延人公里與延噸公里，投入為駕駛員數、能源消耗量、路線長、材料、 客車輛數、貨車輛數及機車頭數 7 項。第二組產出為客車列車公里與貨車列車公 里，投入與第一組相同。分為兩階段，第一階段先用 DEA 評估廠商之效率，第 二階段再以 Tobit regression 找出無效率之影響因素。結果發現(1)以 DEA 方評估 兩組效率值之相闗係數為 0.624,其 Spearman’s 排序相關係數為 0.615。(2)管理是 否具自主權影響效率值高低。Coelli and Perelman (1999) 作者主要是利用參數和 非參數估計方法來比較多產出距離函數的技術效率，而由於估計的方法有很多 種，作者主要介紹三種方法，分別是參數的線性規劃法和修正最小平方法，及非 參數的資料包絡分析的方法，資料來源:國際鐵道聯盟(UIC)，而評估的對象:為 17 家歐洲鐵路公司，評估時間為:1988-1993 年，投入變數:為勞工、資本、設備；而 產出變數:延人公里和延貨噸公里、而估計結果顯示:使用最小平方法和線性規劃 法這兩個參數估計技術效益其相關性十分高，呈現正相關且非常顯著，所以作者 認為選擇哪一種估計方法對估計結果並不會有太大差異，不過作者還是較建議選 擇修正最小平方法，因為其採用假設檢定來估計且方法簡單可靠。最後由於作者 參考一些時間序列的相關文獻，發現將各種對技術效率的預測平均會比個別模式. 12.
(23) 的技術效率來得好，所以將此想法用於分析中。Lan and Lin (2003) 利用兩階段 DEA 模式，在 CRS 和 VRS 假設下，來估計 76 家世界鐵路運輸系統從 1999-2001 年的技術效率和服務效果。第一階段:採用<投入導向 DEA>，投入變數分別是路 線長度、車輛數和駕駛員數;產出變數是延車公里;第二階段: 採用<產出導向 DEA>，投入變數是延車公里;產出變數是延人公里數和延噸公里數。除此之外， 更利用ㄧ階段 DEA 來分析技術效果，看其當同時降低投入和增加產出時，其所 有變數最大可能的改變量。進一步再用 Tobit regression 來找出關鍵影響因子，最 後畫出績效矩陣來告訴鐵路公司應該改善的方向。 Odeck (2000) 本篇是分析 Norwegain Motor Vehicle Inspection Agencies 在 1989-1991 年的效率和生產力成長。受評估的決策單位數有 67 間，在效率衡量方 面---DEA；生產力衡量方面--- Malmquist index，採用投入導向 CRS,比較在相同 投入和產出下不同年間的變化；其投入變數為：有效的工作天數，其產出變數為： 技術管制、使用上的管制、執照和管理機關；結果顯示<以 1989 年為基礎>： 1. 總生產力的成長 (1)在 1989-1990 年：投入約上升 3﹪，而產出亦隨之上升 12-29﹪，除了執 照這產出變數外。 (2)在 1989-1991 年：投入下降，但產出持續上升。 (3)另用簡單廻歸檢測總生產力和規模大小，結果是不顯著。 2. 運用前緣概念的生產力 1989-1990 年： 1.17，1989-1991 年：1.145，顯示其為增加的狀態；而 對於 1990-1991 年：0.97 顯示其為遞減的狀況；將其和總生產力相比較的話， 其差異是在 1990-1991 年。 3. Catching-up 指標 1989-1990 年和 1989-1991 年，顯示其遞減的狀態；而對於 1990-1991 年， 顯示其為遞增的狀況；將其和總生產力描繪在圖上，發現彼此間為高度線性相 關，約為 0.95。 而綜合以上發現，對於總生產力成長的影響，主要決定還是前緣概念移動的 效應。 4. 在效率前緣上的決策單位 從 1989-1990 的平均效率衡量約為 0.73、0.71 和 0.78，說明約有 22-29﹪的 投入單位的節省的改善空間，而就穩定性來看，因為觀測年太短，所以決策單位 呈現不穩定的狀態，因此難以對每一決策單位的生產力成長作一絕對性的結論，. 13.
(24) 但未來可再繼續做更深入的研究，給予一更完善的績效評論。 Thanassoulis(2000) 利用 DEA 來衡量受管制下的英國水公司。其投入變數： OPEX－包括從水處理工作至運送水到消費者手上的所有消耗性資源，產出變 數：PROPERTIES－水公司服務的單位個數、LENGTH OF MAIN－管道的分佈情 形、WDELA－運送水給顧客包括可量測<工業用水>和不可量測的單位<家計單位 用水>。結果顯示用 DEA 和廻歸分析給予水公司最好的效益排序，進而去改善他 們的 OPEX。雖然 DEA 排序和水公司價格決定有差異，但不可否認 DEA 分析是 有實質意義的。 Husain et al.(2000) 利用資料包絡分析方法對於公部門進行績效的查核。這篇 文章利用 DEA 的分析方式，將 46 個受測單位之效率值計算出來，結果發現:(1) 第 6 與 32 單位之效率值分別為 62.94%與 55.51%，以這兩個單位為例子進一步討 論。而單位 23，11，1 之效率值皆為 100%，故被選為參考單位。(2)當單位 6 在 維持相同的產出前提下，若將他的人力成本降低 37.1%，即可讓單位 6 之效率值 達到 100%。同理，(3)在維持不變的產出之前提下，將單位 32 之人力成本下降 44.5%，可讓該單位擠身為有效率之單位。 本篇研究可以找出在 the Road Transport Department (RTD)提供的各種不同的 服務之中，哪些是有效率，而哪些是沒有的。然而，若能更進一步的找出每個服 務單位之潛能則更具意義，研究的分析資料可以透過各種不同的管道取得，尤其 是從事該項服務的員工最容易得到所要的資料。我們可以透過增進員工之工作熱 誠、改善工作環境、加強組織之管理等方法來增加各服務單位之服務效率。 Sueyoshi and Aoki (2001) 這篇文章作者是採用無母數統計方法-Kruskal and Wallis rank test 來估計 DEA 效率前緣在觀測年間是否會移動，因此作者將此方法 Kruskal and Wallis rank test 和 Window Malmquist Analysis (WMI) 合併在一起來提 供關於 DEA 變化的相關資訊。而其研究對象是衡量日本郵政服務的績效，觀測 期間:1983-1997 年，研究結果有五點發現及兩個重要政策意涵： 發現一：1983 年的技術規模效率(Technical Scale Efficiency；TSE)是較低的， 但隨著觀測年間的增加， TSE 亦增加，也就是說效率前緣會隨著觀測年而移動。 發現二：在兩個連續觀測年間，效率前緣並不會隨之移動，必須在三年以上 才會發生，但在 1984-1986 年是例外的。 發現三：在 WMI 下，所有的 DMUS 會隨著年代的增加表現在規模報酬遞增 的狀態且亦可顯示出 DMUS 的規模會影響 WMI 的估計，例如:像東京和關東等較 大的 DMUS 其遞增率明顯小於其他的 DMUS。 發現四：以 1983 年為基年，東京的技術規模效率表現為 100﹪，而對於東海 和關東其效率值也十分高，而這三間公司東京、東海和關東在觀測年間為日本郵. 14.
(25) 政服務的標竿公司。 發現五：說明各個決策單位需花多少時間來達成 100﹪效率。例如像：北陸、 東海和關東需花 2 年時間來達成 100﹪效率，而對於北海道需花 6 年時間來達成 100﹪效率。 重要政策意涵一：郵政服務越大其營運越有效率。 重要政策意涵二：東京為日本郵政服務中心。東京和其他較大的郵政服務公 司在觀測期間組成效率前緣，而對於其他區域的郵政服務，不斷的努力改善其營 運，以達效率前緣。此結果也說明日本郵政服務的管理和現代化技巧應優先引用 至東京，之後再擴展到其他區域。 表2.2 研究整理列表 作者 研究對象及 期間. 研究方法. 投入. 產出. Chu and 紐約、芝加哥 (1) 效 率 模 式 1. 每 年 車 營 運 費 每 年 營 收 車 小 時 用 Fielding(1992) 及 洛 杉 磯 之 (DEA) 大眾運輸系 2.每年維修費用 統 3. 每 年 一 般 行 政 費用 每年乘客旅次 4.每年其他費用 (2) 效 果 模 式 5. 每 年 營 收 車 小 時 (DEA) 6. 都 市 地 區 人 口 密度 7. 無 自 用 車 之 家 戶比率 8. 每 乘 客 之 年 財 務援助 F∅rsund (1992). 1988 年挪威 當地渡輪業. 有關船舶大小的 總 艙 位 航 程 艙 位 容 量 (car (car-km) capacity)、船舶資 本相關的市場價 值 (market value)、保險貼水 (insurance premium)、及員工. DEA. 15.
(26) 薪資 (wage)、燃 油 (fuel) 、 維 修 (maintenance) Oum and (1994). Yu OECD 國家的 分為兩階段，第 駕駛員數、能源消 分成兩組，第一 19 家鐵路公 一 階 段 先 用 耗量、路線長、材 組 為 延 人 公 里 司。 DEA 評 估 廠 商 料、客車輛數、貨 與延噸公里，第 之效率，第二階 車 輛 數 及 機 車 頭 二 組 為 客 車 列 段再以 Tobit 廻 數 7 項。 車公里與貨車 列車公里。 歸找出無效率之 影響因素。. Charnes al.(1996). et 拉 丁 美 洲 為 多目標 DEA 分 延座位公里數、延 主的 10 間航 析 貨噸公里數、燃油 及勞工數; 空公司，分別 來自八個不 同的國家;及 以外籍為主 的 航 空 公 司，主要經營 歐、美航線。 時 間 :1988 年，以每兩個 月為ㄧ期，共 分為六期. Yunos al.(1997). et Malaysia ， Output-oriented CEGB 和 DEA EGAT 發電廠 的經濟績效. Salazar (1999) 以西班牙 199 至 1995 年國 內 16 個具有 國際及國內 旅客且年旅 客人數在一 百萬至二千 萬之機場為 研究對象. 年總成本. DEA. 16. 延人公里數. 各機場之總收 入、設施使用收 入、作業收入、 旅客及接送者 相關收入及年 旅客量.
(27) Liu et al. (1999) 1995 和 1998 年，台灣 38 家兩年制專 科學校改成 技術大學 葉 彩 蓮 與 陳 澤 評估台灣地 義(民 87) 區 28 家人壽 保險公司的 經營效率. Martines-Budria 西班牙 1993 至 1997 年的 et al. (2000) 二十六個港 口管理當局. Odeck (2000). 建築區位、助理教 畢業人數、研究 授層級以上的人 費、學校-企業 數、圖書館的硬體 合 作 和 在 教 育 設施、年支出、定 的收入 期刊物數. DEA. 投 入 導 向 的 DEA，藉由 BCC 和 CCR 模式分 析. 外勤人員、內勤人 個 人 壽 險 新 契 員、分公司與通訊 約保費收入、個 處家數及其業務 人 壽 險 續 年 度 管理費用 契約保費收 入、個人傷害險 及健康險保費 收入與團體保 險費收入及投 資收入。 勞 力 支 出 (labor 碼 頭 總 處 理 貨 expenditures)、折 物 (total 舊 費 用 cargo)、港口設 備租金(rent of (depreciation charges)，及其它 port facilities) 支 出 (other expenditures)；. DEA. 1989-1991 年 在效率衡量方面 有效的工作天數 技術管制、使用 -DEA；生產力衡 上的管制、執照 Norwegain 和管理機關 Motor Vehicle 量 方 面 Inspection Malmquist index ， 採 用 Agencies input-oriented CRS,. Thanassoulis (2000). 描繪 OFWAT DEA 受管制下的 英國水公司. OPEX－包括從水 PROPERTIES 處理工作至運送 －水公司服務 水 到 消 費 者 手 上 的單位個數 的 所 有 消 耗 性 資 LENGTH OF 源 MAIN － 管 道 WDELA－運送水 的分佈情形 給 顧 客 包 括 可 量 REMWDA and 測<工業用水>和 BURST － 管 線 不可量測的單位< 爆 破 所 做 的 補. 17.
(28) 家計單位用水>. 救 MEASN. Sueyoshi, T. and 1983-1997 Kruskal and Aoki, S. (2001) 年，日本郵政 Wallis rank test 服務 來估計 DEA 效 率前緣在觀測年 間是否會移動 綜觀上述文獻並未探討下列問題，說明如下： （一）投入與產出項的權重訂定利用主觀判定，易造成偏袒，不夠客觀。 （二）傳統 DEA 方法均假設投入與產出項可由管理者所控制，但現實生活中未 必如此，因此對非控制因素應特別處理。 （三）未對 DEA 區別能力（discriminatory power）作一探討。這是由於 DEA 的 效率值是經由運算較不實際投入項或產出項之權數所得，故造成某些有效率 DMUS 為假正（false positive）。 本研究與以往文獻不同之處如下： (一)客觀選定投入產出項目， (二)考慮外在環境變數，DMUS 無法控制， (三）將地理因素列入考慮中， (四)進一步考量到生產規模的問題，進行生產力銷售力的評估。 基於改進上述文獻的缺點與結合我國公路客運業特性，本研究採用效率觀 點，即從投入與產出之比較，運用 DEA 來評估民國 81 年到 90 年二十九家公路 汽車客運業營運績效及生產力變動情形，提供決策對於無效率單位改進的方向與 幅度。. 2.3 生產力的探討 生產力隨研究對象及研究目的不同而有不同的定義，簡單來說，生產力指生 產的「能力」，通常指生產資源或工具與其產品間的關係。廣泛定義為「產出與 所有生產要素投入間的比率」，亦即單位投入產出，其倒數則為單位產出成本， 是衡量投入效率的一種指標。經濟學家認為生產力係指目前用於生產貨品或服務 的技術狀態；而管理科學家認為生產力係指生產單元的生產績效（Kim，1997）。 Mark（1983）認為生產力是指產出與投入的一種比率。Kendrick(1977)指出生產 力表示財貨與勞務的產出與生產要素投入的關係。薛琦(1979)指出:「生產力為衡 量某一生產活動其投入產出關係的比例。譬如勞動生產力，係指以總產出除以總. 18.
(29) 勞動投入的比例，它表示平均每一單位勞動投入所獲致的產出。因此，一般而言， 生產力是一平均概念，而非邊際概念」。除此之外，若由生產過程中所涵蓋生產 要素投入的範圍來觀察，生產力又可分成「偏(部分)要素生產力」與「總要素生 產力」兩種。 (一)總要素生產力（total factor productivity,TFP）： 總要素生產力為總產出與總要素投入的比例。表示每單位總要素投入的平均 產出水準。 （總和要素生產力＝總產出/總要素投入）而總要素生產力（簡稱 TFP） ， 是將所有質與量的投入要素均包含進來考慮，因此較能精確的反應產業的表現。 (二)部分要素生產力（partial factor productivity, PFP） 部分要素生產力所衡量的乃是單一生產投入的產出，如：土地生產力、資本 生產力、勞動生產力、能源生產力等。因此，具有計算簡便的好處，但是，由於 只考慮單一生產投入，故已將其他對生產力可能造成影響的因素排除在外，因而 形成計算結果無法完全涵蓋生產力的變動狀況。雖然部分生產力有其缺點，但其 在投入價格相對穩定下，具有相類似之營運環境的廠商間比較生產力或單一廠商 歷年之生產力比較，仍不失為簡單之生產力分析法。 以下為關於運用生產力的文獻探討: Hooper and Hensher (1997)而本篇作者利用 total factor productivity (TFP)來衡 量 6 座澳洲機場，資料是從 1989-1991 財務年的資料，結果指出，雖然布利斯班 (Brisbane)在 1991 年有最高的 Gross total factor productivity (GTFP)，但實際上， 其前 3 年的生產力並未比雪梨(Sydney)佳，其實這是因為比較基準點不同，因為 Sydney 是大型的機場，所以其生產力高，因此，應在尺寸上做調整，讓比較基準 一致化，所以作者跑兩個迴歸分析，第一個是以 output-index 當作解釋變數，第 二是以虛擬變數當作解釋變數，結果可發現(1)大型機場有較低的 output-adjusted TFP，而小型機場有較高的 output-adjusted TFP，(2)以 1991 年 Brisbane 為基年所 做的調整:結果發現排序改變了，Brisbane 現在是最佳績效的機場，隨之為 Hobart 和 Sydney 機場。Sydney 機場在 GTFP 下是最佳的機場，此和其為大型機場有關。 (3)output-adjusted TFP 範圍從 0.57-1.00，較先前的 TFP 0.28-1.00 提高了，相對於 大型機場而言，output-adjusted TFP 使得小型的機場獲得改善，例如：像 Hobart 的排序從第六名前進到第二名，所以由此可知，縱使使用 TFP 衡量亦須在同質的 狀況下，且其能衡量機場全面相對效益，以幫助每間機場做全盤性的改善。Robert and Windle（1991）主要應用 TFP 衡量分析 27 家非美國和 14 家美國航空公司的 生產力和單位成本之間的差異。在進行生產力衡量時，其投入要素包括:勞力、燃 油、飛航設備、地勤資產和設備及材料等五大類。產出要素:定期收益延人公里數、 非定期收益延噸公里數（包含了非定期或包機服務的客、貨運部分）、定期郵遞 收益延噸公里數以及定期貨運延噸公里數等四大類。並將航空公司分成美國地 區、非美國地區、歐洲、東亞、加拿大及其他地區航空公司等六大類進行 TFP 分. 19.
(30) 析，並且比較各航空公司的單位成本間的差異，研究結果發現美國航空公司比歐 洲航空公司具有單位成本的優勢，而和東亞的航空公司相比其具有較高的單位成 本。在勞力單位成本方面，非美國地區之航空公司比美國地區之航空公司較具有 優勢。而為了彌補此一缺陷，美國地區之航空公司即以較高之生產力來補足，而 其較高之生產力是由高交通密度所致。此外歐美地區之間的生產力差距在歐洲航 空市場自由化之後逐漸縮少。Griliches and Regev (1995)採用 TFP 和線性迴歸法來 衡量以色列 1979-1988 年兩種工業(採礦業及製造業)工廠營運效率。研究結果:運 用 8 種整合性係數：中介投入及固定資本服務，研究發現:資本及勞動品質、規模、 所有權、工廠集團化、成立年數、流動狀態、停工年數來衡量營運效率，並以時 間縱面作為效率值消長的分析，並將統計數據結構化以供以色列中央統計局作為 運用參考。 李叢禎（民 86）利用 CCD 指標（Caves, Christensen and Diewert ;CCD,1982） 及 Torqvist 指標，分析各類型銀行生產力指數之時間趨勢。實證結果發現，金融 自由化政策會直接反應在 CCD 投入與產出之物量指數上。而以長期的平均趨勢 來看，金融自由化政策確實提昇了各類型的銀行生產力。但由於其應用的生產力 指數是假設生產力改變為整條生產函數移動的結果，所以其生產力的比較非常類 似「技術進步」的比較，而無法由指數中瞭解成長的原因。林億壽（民 80）研究 比較台灣地區銀行的生產力，分別利用 Torqvist 超越對數生產力指數、Malmquist 投入生產力指數與 Malmquist 產出生產力指數等方法來進行實證研究，結果顯 示：無論以存款為產出（即資產面與負債面組合）或是以存款為投入（即資產面 與負債面分開） ，公營銀行生產力均較民營銀行生產力高。 吳桂華（民 83） ：以 22 家舊有行庫為樣本，配合 Malmquist 生產力指數，分 析新銀行成立前後年間，舊有行庫的生產力變動情形。並且將生產力成長原因分 解成生產技術改變及技術效率改進。分析結果得知，79-80 年及 80-81 年間，全 體舊有銀行的生產力皆呈現成長。探究其原因發現:79-80 年間生產力成長，主要 是由於技術效率變佳，但是生產技術卻衰退。而 80-81 年間生產力成長的主因是 由於生產技術進步所致，技術效率反而變差。Fare, Grosskopf, Norris and Zhang （1994）此篇分析 1979-1988 年間，17 個 OECD 國家的生產力成長。運用無母數 線性規劃方法來估計 Malmquist 生產力指數，且將生產力變動分成技術變動與效 率變動兩個部分來探討。研究結果發現，日本的生產力成長幅度是所有樣本中最 高的，幾乎有一半來自於效率變動。美國的生產力成長輕微的高於平均值，而所 有的成長皆來自於技術進步。李文福與王媛慧（民 87） ：以線性規劃的方式來衡 量醫學中心與區域醫院的 Malmquist 生產力變動，研究時間:利用民國 82、83 年 醫院的資料。並將生產力變動區分為技術變動、綜合技術效率變動、純技術效率 變動、規模效率變動等部分。最後以 Mann-Whitney U test 來檢定公私立醫院相關 生產績效指數差異的顯著性，並以迴歸模型來解釋效率、生產力變動及綜合效率 變動的可能原因。實證結果發現：民國 82 年及 83 年醫院的生產邊界有相互交錯. 20.
(31) 的現象。以技術效率而言，私立醫院高於公立醫院；就生產力提昇而言，公立醫 院高於私立醫院。Berg, Førsund and Jansen（1992）：針對 152 家挪威銀行，以三 項產出及兩項投入，計算個別銀行及全體銀行在 1980 年到 1989 年共計十年間， 生產力變動情形。而利用 Malmquist 生產力指數可分解成技術變動及效率改變之 特點來解釋所得的結果，發現這 152 家銀行的平均生產力及技術再此十年間並未 明顯的減少；而效率則改進了 36%，表示銀行的管理提昇以及經理人決策錯誤的 減少，使得挪威銀行資源浪費減少。 王小娥與鍾佩真 (民 83)以台鐵 1987 年 1 月至 1992 年 12 月的月資料，將退 撫金從短期變動成本中獨立出來，視為短期不易調整的準固定成本，並建構短期 變動成本函數，以探討台鐵的成本結構與其生產力及總要素生產力變動率的變 化。文中將生產力分解成生產要素投入效果、產出效果與營運特性效果(幹線容量 使用率、座位利用率)等來分析；將總要素生產力之成長率分解成規模經濟、生產 技術進步與網路及幹線容量使用率等效果予以分析。實證結果發現：(l)台鐵的生 產技術型態非呈中立性；(2)台鐵的生產力已有轉衰退為成長的趨勢，1991 年與 1992 年的成長率為正值，分別為 3.6%與 5.3%，主要由長途客運的貢獻所導致； (3)總要素生產力變動率普遍為正，1992 年更達 1.36%，主要由規模經濟效果所導 致；(4)由各項產出的短期邊際成本而言，以長途客運最高、短途客運次之，貨運 則為最低；(5)由規模經濟效果的分析結果來看，台鐵具有射線規模經濟。 表2.3 研究整理列表 研究學者 研究對象 研究方法 Hooper and Hensher(1997) 澳洲機場 TFP Robert and Windle（民80） 27家非美國和14家美國航 TFP 空公司 Griliches and Regev(1995) 以色列兩種工業(採礦業及 TFP和線性迴歸法 製造業)工廠 李叢禎（民86） 銀行 CCD指標及Torqvist 指標 林億壽（民80） 台灣地區銀行 Torqvist超越對數生產力指 數、Malmquist 投入生產力 指數與Malmquist產出生產 力指數 吳桂華（民83） 分析22 家舊有行庫 Malmquist生產力指數 Fare et al.（1994） 17 個OECD 國家 無母數線性規劃方法 李文福與王媛慧（民87） 醫學中心與區域醫院 線性規劃的方式 Berg et al.（1992） 152家挪威銀行 1. Malmquist 生產力指數 王小娥與鍾佩真(民83). 台鐵. 2. Translog 成本函數. 21.
(32) 綜觀上述國內外文獻，若欲探討其生產效率，大多需假設一特定之生產函 數，或使用不同之生產函數形式加以分析比較。然而，此等分析法在經濟理論上 往往需先界定替代彈性的大小、技術水準是否變動、規模報酬是否固定及擴展線 的形狀等多重限制。在計量方法上，亦需面臨函數式之選用、聯立方程式之偏誤、 加總特性而產生線性重合及非線型之複雜估計程序等多重問題。因此，在任何函 數式或任何統計推定的方法都各自有其缺點的情況下，本文參考國內外與生產力 相關之文獻，嘗試採用不需預設函數形式的非參數法，並配合橫斷面與時間數列 的縱橫資料（panel data），以 FGNZ （Färe, Grosskopf, Norris and Zhang ; FGNZ,1994）所提出的幾何平均型態 Malmquist 生產力指數，對公路汽車客運業 者作跨期性的生產力變動分析，冀望從實質的產出中，求出生產力變動值、技術 變動值、效率變動值，然後據以判定公路汽車客運業者生產力變動的來源。. 22.
(33) 第三章. 研究方法. 3.1資料包絡分析之緣起 Farrell(1957)發表“The Measurement of Productive Efficiency”一文以「非預設 生產函數」代替常用的「預設函數」來推估多項投入的效率值，並且利用線性規 劃之技巧來衡量個別廠商的生產效率，即對所觀察到廠商的投入要素與產出之比 例，建立一數學估計方程式，並以此計算出個別廠商的生產效率指標，亦即效率 生產函數（efficiency production function）。其模式基本假設： 1. 固定規模報酬； 2. 等產量曲線凸向原點； 3. 斜率皆為非正。 Farrell (1957) 將 生 產 效 率 (productive efficiency ， 又 可 稱 為 總 效 率 ,overall efficiency)定義為技術效率(technical efficiency)及價格效率(price efficiency)的乘 積。其中，技術效率指在現有技術下，有效運用生產要素求得最大產出，在給定 要素投入量，可得所有廠商不同數量之產出，以產出愈多者愈具有效率，因此透 過要素投入量之變動，可定義出一組具有最大技術效率廠商的不同單位投入之包 絡等產量曲線；而價格效率為在既有技術及價格下，藉由生產要素的適當分配求 得最低投入成本，所以又稱配置效率。以圖 5.1 兩種投入一種產出為例: (1)技術效率 SS’為等產量曲線(isoquant)，表示生產一單位 Y 所需之 X1 及 X2 的最小可能 組合，實際生產組合必在其右上方，Farrell 把等產量曲線 SS’做為生產效率前緣， 並將線上的每一點定義為具有完全的技術效率(perfectly efficient)，如 Q 點和 Q’ 點的技術效率值都為 1，所以 SS’亦為生產前緣線。就 P 點而言，Q 點稱為 P 點 的投射(projection)，由於相同產出下的 Q 點投入量僅為 P 點的 OQ/OP，故可用 OQ/OP 衡量 P 點的技術效率，若以產出面來解釋，則 P 點以相同的投入量卻只能 達到 Q 點的 OQ/OP 倍產出。. 23.
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