國立臺東大學文化資源與休閒產業學系 碩士論文
觀光產業經營績效與風險值之研究
－以台灣地區觀光股上市櫃公司為例
研 究 生： 陳俊翰 撰 指導教授： 施孟隆 教授
中 華 民 國 一 〇 六 年 六 月
為例
謝 誌
終於到了學業尾聲，回想起課堂上與師長及同學們一同渡過愉悅且充實 的日子，同學們對新舊知識交織下反映相當熱絡，有些延續了過往所學得的 理論，有些則與既有的理念有所衝突，深深體悟當我們有機會能坐在台下聆 聽教授們授課，是多麼幸福的時光。
撰寫論文過程中，承蒙恩師施孟隆教授給予相當大的協助，起至研究方 向的構想與選定、套裝軟體的操作模式與應用，後至數據如何完整呈現及述 明各區域內容之重要性。同時，非常感謝口委盧永祥老師與羅炳和老師，於 前三章審查時給予相當完善之修改建議，使本研究內容得以更完整呈現，且 於口試中給予對撰寫的肯定，使學生從學習研究撰寫技巧中獲得更大的自信 心。
感謝系上教授們與助教的協助，透過細心的傾聽與分析，使學生遇到問 題時均能迎刃而解。感謝學長姐與學弟妹，於論文撰寫時均能適時給予協 助，使我得以將心靜下來好好思考。最後，要感謝我的家人，於台東注入民 宿經營的夢想，並在背後大力支持著，讓我選擇朝著自己所想要學習的文化 資源與休閒產業領域邁進，使我得以安心學習而無後顧之憂，真心感謝一路 陪伴我走過這段日子的人，僅將此本論文獻給所有關心我的人，以表達內心 無限感激。
陳俊翰 謹誌 2017.07.10
II
觀光產業經營績效與風險值之研究－以 台灣地區觀光股上市櫃公司為例
陳俊翰
國立台東大學 文化資源與休閒產業學系
摘 要
本文為研究經營績效與風險值之間的關係，研究對象為 2013 年至 2015 年間 台灣地區觀光股上市櫃公司，經營效率以資料包絡分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）進行評估，本研究使用 DEAP 套裝軟體運算 CCR 與 BCC 及麥氏 生產力，分析觀光產業之技術效率(Technical Efficiency，TE)、純技術效率(Pure Technical Efficiency，PE)、規模效率(Scale Efficiency，SE)、規模報酬狀態、參考 群體分析(firm peer count)及麥氏生產力(Malmquist Productivity Index，MPI)。風險 值(Value at Risk，VaR)以歷史模擬法(Historical Simulation)進行估算，最後將經營 績效與風險值整合分析，並對相對無效率之公司提供經營效率改善參考依據。結 果顯示，台灣地區觀光業之整體經營效率值偏低，呈衰退狀態。透過經營績效與 風險值之整合分析，於三年間均達效率值、風險平均值最低之公司為晶華。
關 鍵 詞 ： 觀 光 產 業 、 經 營 績 效 、 風 險 值
III
The Analysis of Tourist Industry Operating efficiency and value-at-Risk
－ A Case Study of Taiwain Tourist Industry
CHEN CHUN HAN
National Taitung University
Department of Cultural Resources and Leisure Industries
Abstract
This paper is to study the relationship between business performance and risk value. The study object is the evaluation of the data efficiency of the Taiwan tourism stocks from 2013 to 2015. The operating efficiency is evaluated by Data Envelopment Analysis (DEA). In this study, we use the set of software called DEAP to operation the CCR model and BCC model, in order to analysis the data of technical efficiency (TE), pure technical efficiency (PE), scale efficiency (SE), scale efficiency (SE) The firm peer count and the Malmquist Productivity Index (MPI). The value-at-risk (VaR) is
estimated by historical simulation. Finally, the operational performance and risk value are analyzed, and the operating efficiency is improved for the relatively inefficient companies. The results show that the overall operating efficiency of the tourism industry in Taiwan is low and declining. Through the integration of operating
performance and risk analysis, the three years efficiency and the lowest average risk of the company is Jinghua.
Keywords ： Tourist Industry、Operating efficiency、value-at-Risk
I
目錄
第一章 緒論 ... 1
第一節 研究背景與動機 ... 1
第二節 研究目的與範圍 ... 2
第三節 研究流程 ... 3
第二章 文獻探討 ... 5
第一節 觀光產業 ... 5
第二節 經營績效 ... 17
第三節 風險值 ... 24
第三章 研究設計與方法 ... 28
第一節 資料來源 ... 28
第二節 模式挑選 ... 28
第四章 實證結果與分析 ... 29
第一節 投入產出資料分析 ... 29
第二節 台灣上市櫃觀光股公司之經營效率與生產力分析 ... 30
第三節 台灣上市櫃觀光股公司之參考群體分析 ... 46
第四節 台灣上市櫃觀光股公司之風險值評估與應用 ... 48
第五章 結論與建議 ... 53
參考文獻 ... 55
中文文獻 : ... 55
英文文獻 : ... 58
附錄 ... 61
II
圖目錄
圖 1- 1 研究流程圖 ... 4
圖 2- 1 來台觀光國籍及人數統計圖 ... 5
圖 4- 1 效率變動與經營效率關係圖 ... 50
圖 4- 2 效率變動與經營效率關係圖 ... 51
III
表目錄
表 2- 1 台灣觀光股上市公司與其營收項目 ... 8
表 2- 2 台灣觀光股上櫃公司與其營收項目 ... 9
表 2- 3 住宿及餐飲業投入產出相關研究 ... 14
表 2- 4 台灣觀光股上市公司與其營收項目 ... 15
表 2- 5 台灣觀光股上櫃公司與其營收項目 ... 15
表 2- 6 投入產出相關研究 ... 16
表 2- 7 風險值定義 ... 25
表 4- 1 住宿業投入、產出 Pearson 相關係數 ... 29
表 4- 2 餐飲、支援及休閒業投入、產出 Pearson 相關係數 ... 29
表 4- 3 住宿業投入、產出敘述性統計分析 ... 30
表 4- 4 餐飲、支援及休閒業投入、產出敘述統計分析 ... 30
表 4- 5 決策單位各年度技術效率值及排名 ... 31
表 4- 6 決策單位各年度技術效率值及排名 ... 32
表 4- 7 2013 年決策單位純技術效率與規模效率分析表 ... 33
表 4- 8 2014 年決策單位純技術效率與規模效率分析表 ... 33
表 4- 9 2015 年決策單位純技術效率與規模效率分析表 ... 34
表 4- 10 2013 年～2015 年決策單位效率平均值(住宿業) ... 34
表 4- 11 2013 年決策單位 BCC 模式效率分析表 ... 35
表 4- 12 2014 年決策單位 BCC 模式效率分析表 ... 36
表 4- 13 2015 年決策單位 BCC 模式效率分析表 ... 37
表 4- 14 2013 年～2015 年決策單位效率平均值(餐飲、支援及休閒業) . 38 表 4- 15 決策單位各年度規模報酬狀態分析表 ... 38
表 4- 16 決策單位各年度規模報酬狀態分析表 ... 39
表 4- 17 2013 年～2015 年住宿業生產力分析(Year 2) ... 40
表 4- 18 2013 年～2015 年住宿業生產力分析(Year 3) ... 41
表 4- 19 2013 年～2015 年麥氏生產力年度平均值 ... 41
表 4- 20 決策單位麥氏生產力分析 ... 42
表 4- 21 2013 年～2015 年餐飲、支援及休閒業生產力分析(Year 2) ... 43
表 4- 22 2013 年～2015 年餐飲、支援及休閒業生產力分析(Year 3) ... 44
表 4- 23 2013 年～2015 年麥氏生產力年度平均值 ... 44
表 4- 24 決策單位麥氏生產力分析 ... 45
表 4- 29 台灣地區觀光股公司前三名之風險值 ... 52
1
第一章 緒論 第一節 研究背景與動機
根據觀光局資料顯示 2008 年起開放陸客來台觀光，使得來台觀光人數急遽上 增，自從陸客於開放觀光後對台灣觀光產業有相當大的影響力。觀光人數的提升 不僅帶動當地觀光人潮，也相對意味帶動了觀光產業公司營運策略與績效發展。
陸客觀光市場進駐，觀光產業業者你爭我奪紛紛加入激烈戰局。正所謂人潮等於 錢潮，誰能奪得最大市場誰就能獨佔鰲頭。公司營運狀況優劣亦是直接影響公司 發行股票之獲益層面，加上如何持續維持良好經營狀態相當重要，這將影響投資 者對於企業的投資意願，而對於投資者是否能從中獲取最大利益，也必須仰賴於 對於市場的瞭解與公司營運績效優劣，因此評估台灣上市櫃觀光產業公司經營效 率為本研究動機之一。
於市場風險之中最廣為人知的莫過於風險值，JP.Morgan 於 1994 年介紹之後，
開始廣泛運用於金融產業與學術上的研究(Gao & Zhou﹐2016)。風險值(VaR)是一 種廣泛用於金融應用程序以評估投資組合風險的工具。 (Frederik﹐Michael﹐Flavius
& Uzay﹐2015 )指出風險值典型使用於財務領域，用來量化財務股票上的投資組合 損失風險，也被定義為閾值(threshold value)，使得在給定時間範圍上投資組合上的 損失在給定的概率水平下而不超過某一值的概率(Olson & Wu﹐2010)。在過去十年 的研究中著重於風險測量與風險管理，於近期的財務風險仍充分顯示需要充足的 風險模型與準確投資組合預測( Berger & Missong﹐2014)，Hull( 2011)也表示風險 值也被監管機構用來確定金融機構必須承擔風險的資本。過往對於風險管理失策 案例，進而使得現今對於風險值相對重視，並且於證券公司相當普遍地運用蒙地 卡羅模擬法、歷史模擬法對風險進行統計分析。
自從 1993 年 G30(Group of Thirty)於研究報告發表中將風險值做為研究工具，
隨後運用風險值做為預測風險逐漸受到風險關管理者與投資者的重視。國際清算 銀行(BIS)銀行監管協議將風險價值(VaR)作為金融風險衡量( Dias , 2013)。於我國 則是由財務會計準則提出建議，建議企業應運風險值估算市場風險。如上可知風 險值的進展已經相當成熟，也受到財務領域與政府部門視為估算風險的重要工 具，此為應用風險值做為風險評估分析為本研究動機之二。
2
以往研究觀於觀光產業經營績效之文獻內容顯示，學者多半以問卷方式針對 探討大陸地區居民來臺旅遊動機、服務品質或滿意度為導向，亦有相關研究為遊 客意向行為、來臺購買民生用品類別分析等。本研究以資料包絡分析法(DEA)評估 光觀產業的經營效率之比較。一般產業進行企業財務績效分析，最常以營收淨額、
營業收入、股東權益報酬率、稅後純益等部分指標，以財務五力分析，全面考量 生產力、活動力、安定力、成長力、收益力等多樣指標，以求績效衡量的完整性(彭 開琼、張佳雯、高幸滿，2014)。彭開琼、張佳雯、吳思函(2015)運用財務績效與 風險值於建設產業評估分析，亦使用於不同產業類別( 如 : 醫療產業、生技產 業 )。因此，本研究藉由經營效率與風險值來衡量整合分析台灣地區上市櫃觀光產 業為本研究動機之三。
第二節 研究目的與範圍
本研究設定 2013 年至 2015 年台灣地區上市櫃公司經營狀態為範圍，進行比 較分析、探討觀光股之經營效率與風險值影響，依據上述內容將研究目的分為 : 一、評估台灣上市櫃觀光股公司經營效率、生產力及風險值。
二、評估純技術效率、規模報酬狀態及參考群體分析。
三、運用經營效率與風險值之關係篩選 3 年度間，經營狀態最佳與風險值最低之 公司。
本研究以休閒產業公司為研究標的，研究範圍如下：
一、研究主體：本研究對象為 2013 年～2015 年台灣上市櫃觀光產業公司。
二、研究期間及樣本數：基於樣本資料的可取得性及本研究估算風險值之方法則 採用歷史模擬法，本研究蒐集:
(一)上市包含 :
萬企、華園、國賓、六福、第一店、晶華、遠雄來、夏都、美食- KY、
王品、雄獅、寒舍、雲品、鳳凰、新天地、好樂迪，共計 16 家。
(二)上櫃包含 :
安心、晶悅、燦星旅、富驛-KY、雅茗-KY、瓦城、六角、易飛網、高野、
天蔥、紅馬-KY、大略-KY、寶得利、力麗店、劍湖山、亞都、老爺知、
洛碁、柏文，共計 19 家。
3
第三節 研究流程
資料包絡分析法與風險值用於企業投資分析方面，近年來已經相當純熟，並 廣泛使用於不同產業效率評估、檢視投資參考依據。本研究首先利用資料包絡分 析法常用之套裝軟體 DEAP 2.1 進行效率分析，計算 2013 年～2015 年各年度經營 效率，再計算 3 年度之麥氏生產力效率值。再以歷史模擬法對各公司之股價波動 率近行風險值計算，最後，試由經營效率值與風險值對應關係選出最適之投資標 的。茲將本研究之流程述明如圖 1-2 所示：
一、確立研究動機後，回顧經營績效與風險值相關文獻及研究方法之選定。
二、根據投入與產出項進行相關資訊收集後，對變數進行相關係數分析，以確立 投入及產出項之可採用性。
三、確立本研究投入與產出項後，建立資料庫及相關表格繪製。
四、投入及產出項目數據以各公司之年報及公開資訊觀測站，運算風險值之歷史 股價資訊擷取自鉅亨網之歷史資料，數據均以 2013 年至 2015 年為整理範圍。
五、運用 DEAP 2.1 套裝軟體計算觀光股公司之效率值，再運算各公司之股價風 險，以進行比較與分析。
六、根據實證結果提出本研究之結論，並提出相關管理意涵，以供投資者及相關 單位參考。
4
研 究 動 機 與 目 的
圖 1- 1 研究流程圖 資料來源 : 本研究整理
相關文獻探討
結論與建議 台灣觀光股上市櫃
公司資料蒐集 理論基礎
經營類型分類 相關係數分析
Malmquist 模型建構 DEA 分析模型建構 VaR 測量
篩選投入產出變數
建立資料庫
實證分析
5
第二章 文獻探討 第一節 觀光產業
一、觀光產業定義
由圖 2-1 可看出近十年來台觀光國籍人數以中國大陸最多，於 2008 年開放陸 客來台後成為主力，從 2008 年至 2015 年間來台人數扶搖直上，於 2016 呈減少 672368 人次，次多來台觀光國為日本。觀光產業的發展，從早期單一探討個別觀 光事業，逐漸連結形成近代之觀光產業；因此發展觀光條例第 2 條於 2007 年將早 期所定義之觀光事業改為觀光產業，其內容為「指有關觀光資源之開發、建設與 維護，觀光設施之興建、改善，為觀光旅客旅遊、食宿提供服務與便利及提供舉 辦各類型國際會議、展覽相關之旅遊服務產業」(趙家偉、陳銘堯、吳政和 2011)。
圖 2- 1 來台觀光國籍及人數統計圖 資料來源: 交通部觀光局(2017)
6
高俊雄(1996)以透過從事休閒活動之需求來定義休閒產業，認為觀光休閒產業 為一群相關業者，以提供產品服務方式，同時滿足從事休閒活動消費者交通、餐 飲、資訊、住宿、遊憩等需求。依據教育部(2011)大專校院就業職能平台-UCAN，
結合職業興趣探索及職能診斷，以貼近產業需求的職能為依據，對於觀光休閒產 業也有非常明確的職業分類，在休閒與觀光旅遊職業類中，對於就業途徑可以分 為餐飲管理、旅館管理、旅遊管理以及休閒遊憩管理四種。
根據行政院主計處行業分類標準中，於 R 大類中將「藝術、娛樂及休閒服務 業」 歸為同一類，將創作及藝術表演類群除去，運動娛樂及休閒服務業、運動服 務業、娛樂及休閒服務業(從事遊樂園及主題樂園、視聽及視唱場所、特殊娛樂場 所、遊樂場等經營及其他娛樂及休閒服務之行業。)、遊樂園及主題樂園(從事經營 各種機械式、水上等遊樂設施及表演秀、主題展覽等綜合活動之遊樂園及主題樂 園。)、視聽及視唱業(從事提供視聽、視唱場所及設備之行業。)、特殊娛樂業(從 事歌廳、舞場及有侍者陪伴之夜總會、舞廳、酒家 等經營之行業。)、遊戲場業從 (事以自有場所經營非博弈性質遊戲設備、投幣式騎 乘設施之遊戲商場及店舖。)、
其他娛樂及休閒服務業(從事細類以外娛樂及休閒服務之行業， 如海水浴場、上網 專門店及摩天樓展望台等。休閒及娛樂場所附帶提供設備及用品出租服務亦歸入 本類。)(主計處，2016)。
以台灣觀光上市與上櫃股之中，依據行政院主計處發佈之行業別，包含 I、N、
R 三大行業類別。(其中 I 為住宿及餐飲業；N 為支援服務業；R 為藝術、娛樂及 休閒服務業)，細則如下:
(一)住宿及餐飲業(I)
從事短期或臨時性住宿服務及餐飲服務之行業。
1.住宿業：短期或臨時性住宿服務之行業，如旅館、旅社、民宿及露營區等。
2.餐飲業：從事調理餐食或飲料供立即食用或飲用之行業；餐飲外帶外送、
餐飲承包等亦歸入本類。
(二)支援服務業(N)
從事支援企業或組織營運之例行性活動(少部分服務家庭)之行業，如租 賃、人力仲介 及供應、旅行及相關服務、保全及偵探、建築物及綠化服務、行政 支援服務等。
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1.旅行及相關服務業：從事旅行及相關服務之行業，如安排及販售旅遊行程 (食宿、交通、參觀活動等)、提 供導遊及領隊服務、
提供旅遊諮詢及相關代訂等服務。
2.代訂代售藝術、運動及其他休閒 娛樂活動票券亦歸入本類。
(三)藝術、娛樂及休閒服務業(R)
從事創作及藝術表演，經營圖書館、檔案保存、博物館及類似機構，博弈、
運動、娛樂 及休閒服務等之行業。
1.運動、娛樂及休閒服務業：從事提供運動、娛樂及休閒服務之行業。
2.運動服務業：從事職業運動、運動場館經營管理及其他運動服務之行業。
3.運動場館：從事室內(外)運動場館經營管理之行業，如球類運動場館、室內(外) 游泳池、拳擊 館、田徑場、健身中心及賽車場等經營管理；以 自有運動場所從事籌辦職業或業餘運動 競賽亦歸入本類。
4.娛樂休閒服務業：從事遊樂園及主題樂園、視聽及視唱場所、特殊娛樂場所、
遊戲場等經營及其他娛樂及 休閒服務之行業。
5.遊樂園及主題樂園：從事經營遊樂園或主題樂園之行業，如提供機械遊樂設 施、水上遊樂設施、遊戲、表演 秀及主題展覽等複合式遊樂活動 之場所。
6.視聽及視唱業：從事提供視聽、視唱場所及設備之行業。
綜觀以上所述，本研究將休閒產業定義為包含 : 住宿及餐飲業(I)、支援服務 業(N)、藝術、娛樂及休閒服務業(R)三大類型產業。
二、台灣觀光股上市櫃公司分類 (一)上市包含 :
萬企、華園、國賓、六福、第一店、晶華、遠雄來、夏都、美食- KY、王品、
雄獅、寒舍、雲品、鳳凰、新天地、好樂迪，共計 16 家，將其分為二大類群，分 別為住宿業與餐飲、支援及休閒服務業如表 2-1 所示：
8
表 2- 1 台灣觀光股上市公司與其營收項目
公司(股票代號) 營收類別與營收比例
萬企(2701) 育樂收入 53.17%、租金收入 46.83%
華園(2702) 旅館收入 (客房)89.58%、餐廳收入 9.94%、其他收入 0.48%
國賓(2704) 餐廳收入 60.49%、旅館收入 (客房)35.03%、其他 4.48%
六福(2705) 餐廳收入 42.22%、旅館收入 (客房)32.47%、園遊收入 18.50%、
銷貨收入 3.72%、其他 2.89%、停車場收入 0.20%
第一店(2706) 租金收入 56.92%、旅遊 43.08%
晶華(2707) 餐廳收入 52.67%、旅館收入 (客房)37.46%、其他 9.87%
遠雄來(2712) 客房收入 62.51%、餐飲收入 32.87%、其他收入 4.62%
夏都(2722) 客房收入 72.65%、餐飲收入 25.31%、其他收入 2.03%
美食- KY(2723) 麵包 35.30%、西點 34.30%、飲料 29.26%、其他 1.14%
王品(2727) 海外事業處 38.77%、中高價料理 31.39%、中平價料理 19.09%、
高價料理 10.74%
雄獅(2731) 東北亞線 40.21%、長線旅遊 27.97%、大陸港澳線 11.74%、
東南亞線 10.12%、其他 5.60%、國民旅遊 4.36%
寒舍(2739) 餐飲收入 61.15%、客房收入 35.00%、其他收入 3.85%
雲品(2748) 餐飲收入 62.84%、客房收入 34.37%、其他收入 2.79%
鳳凰(5706)
歐洲線 39.24%、其他 17.94%、東北亞線 10.46%、大陸線 10.20%、
郵輪線 6.56%、美洲線 6.25%、亞洲線 4.82%、紐澳線 3.46%、國民 旅遊 1.06%
新天地(8940) 一般餐飲及筵席 91.73%、自助餐飲 8.27%
好樂迪(9943) 包廂 41.81%、餐飲休閒收入 39.27%、菸酒公賣品 14.87%、
其他 3.57%、版權收入 0.45%、零售收入 0.02%
資料來源 : 本研究整理
1. 住宿業(I)：華園(2702)、國賓(2704)、第一店(2706)、晶華(2707)、
遠雄來(2712)、夏都(2722)、寒舍(2739)、雲品(2748)。
2. 餐飲業(I)：王品(2727)、新天地(8940)、美食- KY(2723)、支援服務業(N)、
雄獅(2731)、鳳凰(5706)。
3. 藝術、娛樂及休閒服務業(R)：萬企(2701)、六福(2705)、好樂迪(9943)。
9
(二)上櫃包含 :
安心、晶悅、燦星旅、富驛-KY、雅茗-KY、瓦城、六角、易飛網、高野、天 蔥、紅馬-KY、大略-KY、寶得利、力麗店、劍湖山、亞都、老爺知、洛碁、柏文，
共計 19 家。其中紅馬-KY(2928)、 寶得利(5301)主要性質為商品銷售(分別為伴手 禮與珠寶商品)，將該公司歸類為產業分類 G 大類(批發及零售業)；大略-KY(4804) 經營項目包含婚紗攝影，其屬產業分類 M 大類(專業、科學及技術服務業)；而六 角(2732)主要營收為加盟代理與直營，因此本研究 將四者剔除。最後將其 15 家分 為二大類群，分別為住宿業與餐飲、支援及休閒服務業，如表 2-2 所示：
表 2- 2 台灣觀光股上櫃公司與其營收項目
公司(股票代號) 收益類別與收益比例
安心(1259) 主餐類 52.06%、湯飲類 24.84%、點心類 21.07%、其他類 2.03%
晶悅(2718) 客房服務 61.49%、餐飲服務 36.61%、其他 1.89%
燦星旅(2719) 亞洲線 68.57%、其他收入 10.81%、國內線 10.47%、長程線 10.15%
富驛-KY(2724) 客房成本 88.00%、其他營業成本 12.00%
雅茗-KY(2726) 外帶式飲品(檸檬)90.38%、餐飲(仙[足宗]林)9.07%、餐飲(香)0.56%
瓦城(2729) 餐食 79.13%、飲料甜點 12.47%、服務 8.40%
六角(2732) 加盟代理 59.60%、直營 40.40%
易飛網(2734) 國際旅遊收入 74.82%、國內旅遊收入 11.80%、其他旅遊
高野(2736) 服務收入 7.59%、FIT 國際票旅遊收入 5.80% 客房收入 66.62%、餐飲收入 32.59%、其他收入 0.80%
天蔥(2740) 主食 65.99%、飲料、甜點 23.94%、服務費及其他 10.07%
紅馬-KY(2928) 海外伴手禮部 60.10%、國內伴手禮部 22.56%、其他 17.34%
大略-KY(4804) 一站式婚禮會所 64.47%、婚紗攝影 35.53%
寶得利(5301) 珠寶飾品 76.88%、旅行社 23.12%
力麗店(5364) 客房及餐飲收入 75.02%、門票收入 10.45%、旅行社 7.99%、顧問收入 4.78%、其他 1.76%
劍湖山(5701) 餐飲休閒收入 28.34%、客房收入 20.98%、商品部收入 17.54%、園 遊收入 17.32%、專櫃收入 14.48%、出售房地收入 0.88%、其他營 業收入 0.45%
亞都(5703) 餐廳收入 44.48%、旅館收入 (客房)42.37%、其他 13.15%
老爺知(5704) 旅館收入 (客房)55.91%、餐飲休閒收入 31.86%、其他營業收入 12.23%
洛碁(8077) 客房及餐飲收入 86.45%、旅館顧問服務 13.55%
柏文(8462) 使用費 61.60%、教練課程 27.17%、入會費收入 9.98%、其他 1.24%
資料來源 : 本研究整理
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1. 住宿業(I)：晶悅(2718)、富驛-KY(2724)、高野(2736)、力麗店(5364)、
亞都(5703)、老爺知(5704)、洛碁(8077)。
2. 餐飲業(I)：安心(1259)、雅茗-KY(2726)、瓦城(2729) 、天蔥(2740)、支援服 務業(N)：燦星旅(2719)、易飛網(2734)。
3. 藝術、娛樂及休閒服務業(R)：劍湖山(5701)、柏文(8462)。
三、投入產出相關研究
(一)國外資料包絡分析法相關研究
Tektas and Tosum (2010)運用資料包絡分析法(DEA)分析土耳其食品和飲料行 業績效指標，投入項為供應鏈成本、總庫存和全職員工人數；產出項為各項收入。
研究指出儘管土耳其的食品和飲料公司利用有限的資源來產生出口收入，但實際 出口量並不高，亦顯示這些公司可以產生收入，但不能有效地利用其資源和相關 的供應鏈來產生足夠的利潤。
van Dyck (2015)運用資料包絡分析(DEA)於非洲西部主要港口營運效率之評 價。以集裝箱量水平挑選 6 個港口進行分析，投入項為集裝箱處(碼頭/港口)之有 效利用土地、勞動力和資本(設備)亦包括碼頭長度(米)，碼頭面積(公頃)，碼頭起 重機數量，碼頭龍門起重機的數量，以及在研究期間每個港口使用的堆垛機數量；
產出為進輸出貨量。西非港口可以說表現出很高的效率水平，六個港口中有四個 港口在研究期間的平均效率得分為 76％或更高。
Ji﹐Song and Wang (2012)運用資料包絡分析(DEA)分析的交叉效率對 2006 年 至 2008 年中國 17 家商業銀行進行評價與排名。投入項為員工人數、利息費用、
飛利息費用及總資產；產出項為非利息收入、利息收入及不良貸款率(NPLs)。研 究指出中國商業銀行進行一系列金融改革後的表現總體評價良好。
Kang and Kim (2015)以資料包絡分析法(DEA)於韓國地區 2007 至 2010 年 34 個地區之公立醫院短期成本最小化和設備使用率。投入項為平均營運成本；產出 項為年度空間使用率、利用價值與調整患者人數。實證結果指出，只有濟州不僅 實現了成本最小化，而且實現了短時間內的全部產能利用率和最佳規模效率，除 了濟州以外，幾乎所有區域性公立醫院都沒有全力投入運營，同期醫院的短期平 均運營成本一直在下降，區域公立醫院必須投入某些類型的資金，如急性護理設 施，即使這些設施未被用作為潛在患者提供服務的必要作用。
Choi﹐Roberts and Lee (2015)運用資料包絡分析法(DEA)麥氏生產力
(Malmquist productivity index)分析美國（航空公司，卡車，鐵路，管道和水）五個
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主要運輸行業和集體運輸業的生產率增長狀況。投入項為年度中間投入(如能源，
材料和購買服務投入，其中產出數據以年度 GDP 表示)；產出項為能源，材料和購 買服務投入等年度中間投入。研究顯示美國運輸業在生產力增長方面表現出強勁 和積極的增長其中以 2007 年，2008 年和 2010 年的全球金融危機時期，以及五大 運輸行業中，2011 年鐵路和水電部門的生產力增長最快。
Delfín-Ortega and Navarro-Chávez (2013)運用資料包絡分析法(DEA)探討 1982 年至 2010 年墨西哥集裝箱碼頭的技術效率。投入項為碼頭長度和員工數量；產出 為貨物數量。研究的目的是確定墨西哥港口的全球技術效率，純技術效率和規模 效率的重要性，結果顯示墨西哥港口的技術相對於全球效率普遍較低。
Xiang﹐Wen and Liu (2012)運用資料包絡分析法(DEA)分析遼寧沿海經濟帶 6 個城市基礎設施投資相對效率。投入項為固定資產和員工人數資本存量；產出項 為 GDP 值。研究結果表示基礎設施投資水平的提高不一定會在這個城市帶來更好 的效率，建議加強支持設施，並實現各經濟部門的均衡發展。
Minh﹐Khanh and Hung (2015)以資料包絡分析法(DEA)探究越南農業部門 1998 年至 2011 年受匯率波動與外商直接投資對技術效率的影響狀況。投入項為
種植，林業，畜牧業，漁業和二次工程；農業生產中所有投入的價值也將被 納入越南農業價值的總值，在研究中將農業產值(VAO)的淨值或附加值用於衡量越 南農產品的總產值。結果顯示匯率波動波動可能會降低農業生產的效率，但外國 直接投資對越南農業部門的有效生產影響不大。
Fan (2016)運用超效率資料包絡分析法(Super- -Efficiency DEA Method)分析中 國三種商業銀行效率。投入項為利息花費、經營管理費用及存款總額；產出項為 利息收入、非利息收入及貸款總額。結果顯示中國商業銀行總體效率呈上升趨勢，
技術效率的增長主要來自於規模效益的提高，而技術水平是銀行當前和未來競爭 的核心優勢。
Xin and Sun (2014)運用資料包絡分析法(DEA)於石油化工園區生態水平評 價。本文選取 20 個投入產出指標，將石油化工園區生態評價指標體系分為 3 組，
反映了石化園區經濟投入產出效應、資源利用效應、企業生態管理水平。結論得 出指出資源投入產出，企業理念和管理水平的利用對石油化工園區的發展影響較 大，石油化工園區生態建設總體水平逐年提高，整體水平不斷提高，說明石油化 工園區建設具有發展潛力。
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(二)台灣投入產出相關研究
彭開琼、張佳雯、高幸滿(2014)以資料包絡分析法(DEA)分析台灣營建產業之 財務績效，投入像為資產總計、營業成本與營業費用，再將這三項指標除以營業 額，避免規模大小的問題；產出項目則使用財務五力指標以確保不會產生研究中 以單一或少數財務指標之不足，另外運用變異數-共變異數法、歷史模擬法與蒙地 卡羅模擬法進行風險值估算。
張有恆與林靖容(2013)使用資料包絡分析法(DEA)中的 BCC 模式、CCR 模式 與麥氏生產力來探討 2003 年至 2011 年兩岸航空公司營運績效。其中投入項為機 隊規模、員工人數、營運成本；產出項為客運收益公里數(RPK)、貨運噸數、營業 收益。研究顯示台灣地區航空公司規模小，生產力提升較為明顯，而大陸地區由 於機隊過剩導致生產力提升程度不明顯，另外亦提出若國家持股過半的航空公司 對於營運效率呈負項影響。台灣地區營業績效則以國泰與長榮兩者表現為佳。
蔡智明、何榮華、方文星(2014)以資料包絡分析法(DEA)評估兩岸航空產業經 營效率。投入項目為營業成本、營業費用、固定資產、員工人數及用人費用；產 出項目為營業收入、營業毛利及營業淨利。分析對象為 2002-2011 年度九家航空公 司，共有 90 個受評單位(decision-making unit﹐DMU)。研究結果指出大陸地區航 空產業經營效率優於台灣，主要影響因素在於人員費用的調配。數據顯示以台灣 地區航空產業經營績效為國泰最優長榮次之。
劉文斌、左晉瑋、彭克仲(2010)應用資料包絡分析(DEA)與視窗分析(Window Analysis)於 2005-2008 年台灣上市食品產業，探討經營績效與股價報酬兩者關係以 做為選擇股票投資標的的選擇。投入項為總資產、平均總股東權益、平均流動在 外普通股數、平均固定資產淨額、平均存貨及平均應收帳款；產出項為稅後淨利 與營業收入。結論指出以資料包絡分析法可解決傳統決定各因子間相對權重之困 難，亦可提供投資人做為選股初步篩選指標。
蔡榮發、張淑娟、張原嘉(2016)運用資料包絡分析法(DEA)及麥氏生產力 (Malmquist)分析台灣上市半導體公司之經營績效。投入項為員工人數、資產總額、
股東權益；產出項為內銷總額與外銷總額。
黃美瑛與黃舒瑜(2009)以三階段麥氏資料包絡分析法(Three-stage Malmquist DEA Approach)分析台灣半導體公司之生產力狀況。投入項為研發經費、固定資 產、人力費用及營運經費；產出項為銷售淨值。結論顯示從 2002 到 2007 年間，
半導體產業以經享有效率改善、技術進步及生產力成長的成果。
由以上文獻回顧可得知，資料包絡分析法適用於各類產業，而每一種產業別 所選取之投入項與產出項不近相同，舉凡涉及實體公司營運廠區、人員操作與服
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務相關產業投入項均含有員工人數與地坪面積項目，而營收則為主要產出項目。
因此本研究將台灣觀光產業依觀光局分類方法共將其分為三大類群，搜集各別產 業之投入與產出項目做為資料包絡分析及麥氏生產力應用數據。
1.住宿及餐飲業(I)
林灼榮、黃章展、吳立偉、謝俊魁(2013)運用資料包絡分析法(DEA)對日月潭 國家風景區 21 家民宿業進行綠色社會責任與營運效率分析。投入項為總出租房客 數與員工人數；產出為住宿人數。研究結論顯示民宿訂價策略存在著明顯差異，
客房平均住率為 26%，極大、極小及標準差為 80%、4.5%與 21.5%，顯示民宿業 者存在很高支超額產能，但會因淡旺季而有所差異。
方進義與謝宛婷(2011)運用資料包絡分析(DEA)探討 2005 年至 2010 年會展活 動與地區特性對於觀光旅館經營績效有何影響。研究數據為觀察全台國際觀光旅 館與一般觀光旅館月營運資料，第一階段投入項為客房數、客房部門員工數、餐 飲部門及其他部門員工數；產出項為客房營收、餐飲收益及與員工產值，第二階 段再以拔靴法進行截斷式回歸法進行分析。結果顯示地區特性因素與舉辦會展活 動，對觀光旅館之經營績效均能帶來顯著影響。
帥嘉珍與何豐成(2009)應用資料包絡分析法(DEA)於網路行銷與旅館營運績效 研究，並分析比較旅館業網站設置與網路行銷功能是否完備，投入項為員工人數、
客房數及總營業支出；產出項為餐飲收入與客房收入。研究顯示經營績效與網站 功能多寡呈正項關係，觀光旅館的網站功能越多者經營績效相對越佳，而位於都 會區之觀光旅館營運績效亦明顯優於非都會區。
許銘珊(2011)以資料包絡分析法(DEA)應用於 2010 年高屏地區 11 家國際觀光 旅館經營效率。投入項為房客數、職工人數與裝修及設備支出；產出項為營業收 入、餐飲收入與住房收入。11 家國際觀光旅館中有 7 家效率值等於 1，此為有效 率的。研究結果顯示如果想要提升整體的營業績效，需要減少投入項的浪費。
陳昱宏、方顯光、詹智雯(2012)運用資料包絡分析法(DEA)對台灣風景區之國 際觀光旅館進行經營效率評估。投入項為客房數與員工人數；產出項為客房收入、
餐飲收入與其他收入。結論顯示 47 家國際觀光旅館其中有 6 家相對有效率，並指 出若位於風景區的國際觀光旅館能有效提升餐飲部門收入，將能改善旅館經營效 率。
藍武王、吳偉文、李右婷(2013)運用資料包絡分析法(DEA)與 Co-plot 分析方 法於 2007 至 2010 年台灣觀光飯店之策略標竿分析。投入項為員工人數(房務人員、
餐飲部門人員)與房間數；產出項為客房收入與餐飲收入。經由策略平等分析後可 瞭解如何持續保持競爭的優勢。
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由主計處發佈之住宿及餐飲業普查結果分析資訊中，將住宿與餐飲之投入產 出歸類為同一屬性，其中營業支出項目為全年商品進貨金額、原材物料及燃料耗 用總值、薪資、退休及撫恤金、資遣費、福利支出、佣金支出、其他營業支出；
營業外支出項為利息支出及其他營業外支出。營業收入為商品銷售收入、餐飲供 應收入、服務收入、佣金收入及其他營業收入；營業外收入為業外收入、租金收 入、利息收入、投資收益與出售資產盈餘及其他營業外收入。
本研究綜合以上學者採用之投入項與產出項，住宿業之投入為員工人數、客 房數；產出項為客房營收、餐飲收入及其他收入。餐飲業之投入項為總支出、員 工人數；產出項為總收入，如表 2-3 所示：
表 2- 3 住宿及餐飲業投入產出相關研究
作者(年代) 投入項目 產出項目
林灼榮 黃章展 吳立偉 謝俊魁
(2013)
總出租房客數、員工人數 住宿人數
方進義 謝宛婷
(2011)
客房數、客房部門員工數、餐 飲部門及其他部門員工數
客房營收、餐飲收益及、員工產值
帥嘉珍 何豐成
(2009)
員工人數、客房數、總營業支 出
餐飲收入、客房收入
許銘珊 (2011)
房客數、職工人數、裝修及設 備支出
營業收入、餐飲收入、住房收入 陳昱宏
方顯光 詹智雯
(2012)
客房數、員工人數 客房收入、餐飲收入、其他收入
藍武王 吳偉文 李右婷
(2013)
員工人數(房務人員、餐飲部門 人員)、房間數
客房收入、餐飲收入
資料來源 : 本研究整理
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2.支援服務業(N)
由表 2-4 與 2-5 可得知四家旅行社業之營收項目為國際線、國內線與其他，共 可分為三大部份。根據交通部觀光局編製 102 年臺灣觀光衛星帳及修正 98 至 101 年歷年觀光衛星帳分類，入境觀光支出表之入境旅客旅行服務支出項中指出，各 市場旅遊服務之旅行服務支出 = 來臺旅客旅遊人次 × 各市場使用旅行服務之比 例 ×各市場旅遊服務平均服務佣金。
Wang﹐Weng and Chang (1998)指出旅社行業的產出項以送達國籍的人數和提 供的簽證和票務服務的數量來衡量的；投入兩種類型的輸入區別於勞動和資本，
其勞動力的數量由員工人數來衡量，資金則是由旅行社的辦公樓層面測量而得。
由於資之可蒐集性，故本研究參酌上市上櫃之旅行業營收項目與交通部觀光 局對旅遊服務業服務支出及 Wang、Weng and Chang (1998)提出之投入產出項，投 入為總支出、員工人數；產出項為總收入。
表 2- 4 台灣觀光股上市公司與其營收項目
雄獅(2731) 東北亞線 40.21%、長線旅遊 27.97%、大陸港澳線 11.74%、東南亞 線 10.12%、其他 5.60%、國民旅遊 4.36%
鳳凰(5706)
歐洲線 39.24%、其他 17.94%、東北亞線 10.46%、大陸線 10.20%、
郵輪線 6.56%、美洲線 6.25%、亞洲線 4.82%、紐澳線 3.46%、
國民旅遊 1.06%
資料來源 : 本研究整理
表 2- 5 台灣觀光股上櫃公司與其營收項目
燦星旅(2719) 亞洲線 68.57%、其他收入 10.81%、國內線 10.47%、長程線 10.15%
易飛網(2734) 國際旅遊收入 74.82%、國內旅遊收入 11.80%、其他旅遊 資料來源 : 本研究整理
3.藝術、娛樂及休閒服務業(R)
吳淑女與洪素雲(2009)從遊樂園本身的發展效率表現著手，提出一個整合性的 評估程序，對國內遊樂園進行整體性評估，並探討影響遊樂園經營效率之重要因 素、不同遊樂園間發展效率之差異。為了驗證評估方法之適用性，研究以台灣地 區 54 家較具規模之遊樂園為研究對象，透過資料包絡分析方法，以下列 1.土地面 積 2.員工數 3.總資產 4.總支出 5.總收入等五項重要投入產出指標進行效率分析。
研究結果顯示，台灣地區遊樂園業之發展效率影響因素以總資產、土地面積及員 工數為主，就個別遊樂園而言，總效率、技術效率和規模效率皆為 1 的共計 9 家；
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相對於效率較差的其他遊樂園，其本身條件之投入與產出變項符合投入最少資源 及產出最大化之條件，使其經營效率良好。投入項目為 1.土地面積 2.總支出 3.在 職人數 4.總資產；產出項目為 1.總收入 2.遊客量。
胡均立與王啟時(2015)研究中運用 Seiford and Zhu(1999)發表的兩階段資料包 絡分析(Two-Stage Data Envelopment Analysis)分析兩岸線上遊戲廠商在不同間段的 經營效率。第一階段投入項為營業成本與營業費用、產出項為營業收入淨額與稅 前淨利；第二階段中投入項與第一階段相同，產出項則為資產報酬率與股東權益 報酬率。結論發現中國在遊戲產業之負債比率及行銷密集度均低於台灣，此為績 效表現相對較佳的重要因素。台灣方面雖成立年數較久、研發密集度較高、廠商 規模小卻無法優於中國廠商的效率值。
方顯光、陳振聲、莊依倫(2014)運用資料包絡分析法(DEA)評估台灣中高交通 可及性之國家公園森林遊樂區經營績效。研究範圍為 2010 年至 2012 年間林務局 轄屬之 12 座國家森林遊樂區，其中投入項為園區面積與區內步道長度；產出項為 總收入(包含：門票收入、停車費用、遊客住宿收入及其他收入)與入園人次。研究 發現有 2 座森林遊樂區經營具有效率，其效率值均為 1，其於 10 座面臨的問題並 非遊客數之不足，而是經營方式需要調整，需以多角化經營方式以達到增加收入。
黃雅蘭與陳凱俐(2009)以資料包絡分析法(DEA)評估宜蘭縣 29 家休閒農場經 營績效。投入項為面積、自家勞力、聘顧人員；產出項為產值、服務人員滿意度、
環境規劃滿意度及整體滿意度。另以發放問卷蒐集相關滿意度，研究結果顯示 29 家休閒農場中具效率單位的有 8 家，其餘 21 家均為無效率單位。
本研究採用吳淑女、 洪素雲(2009)與方顯光等人(2014)之投入產出項目，分別 投入項為員工人數、總支出；產出為總收入。由於住宿業之投入與產出項為員工 人數、客房數；產出項為客房營收、餐飲收入及其他收入，參飲業與支援服務及 休閒服務業之投入項為總支出、員工人數；產出項為總收入，因此，將住宿業獨 立一群，餐飲與支援服務及休閒服務業合併為一群進行資料分析，如下表 2-6 所示：
表 2- 6 投入產出相關研究
作者(年代) 投入 產出
吳淑女 洪素雲 (2009)
土地面積、總支出、在職人
數、總資產 總收入、遊客量
胡均立 王啟時 (2015)
營業成本、營業費用 營業收入淨額與、前淨 利
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方顯光 陳振聲 莊依倫 (2014)
園區面積、區內步道長度 總收入、入園人次
黃雅蘭 陳凱俐
(2009)
面積、自家勞力、聘顧人員 產值、服務人員滿意度、
環境規劃滿意度、整體滿 意度
資料來源 : 本研究整理
第二節 經營績效
隨著臺灣觀光休閒產業的蓬勃發展，再加上政府與業者積極推廣之下，使得 該產業進入一個高度競爭的趨勢。然而，投資者可以藉由各公司之經營績效得可 以看出一家公司的營運狀況如何，再依此決定投資與否。對公司而言可透過經營 績效來透析公司經營狀況，並提出不同策略進以提升不足之處。
一、經營績效定義
任何一個組織，無論是營利性或者是非營利性，其經營之基本理念均是希望 以較少之投入獲得較大之產出，或提供較多之服務，衡量此投入與產出間相對表 現之過程統稱為績效評估(高強、黃旭男、Toshiyuki Sueyoshi，2003)。
二、資料包絡分析(Data Envelopment Analysis)及麥氏生產力指數(Malmquist Productivity Index)
本研究使用資料包絡分析(Data Envelopment Analysis，以下簡稱 DEA)來探討 台灣觀光產業上市櫃公司之經營效率，並採麥氏生產力指數(Malmquist Productivity Index)來分析生產力變動趨勢。以下分別說明本研究採用之 DEA 模式、麥氏生產 力指標之理論與推導程序。
(一) DEA 模式
DEA 涉及使用線性規劃方法來構建數據上的非參數分段表面(或邊界)以便能 夠計算相對於該表面的效率；DEA 可分為 CCR 模式、BCC 模式，吳濟華、何柏 正(2008)與高強、黃旭男、Sueyoshi(2003)提到資料包絡分析之基本理論是根據
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Farrell(1957)的技術效率與配置效率而來，隨後由 Charnes，Cooper 與 Rhodes(1978) 提出 CCR 模式；Banker﹐Charnes and Copper(1984)提出 BCC 模式，該模式為取消 要求規模回報固定之限制而來。CCR(規模報酬固定)與 BCC(規模報酬可移動)。
Banker, Chames, and Cooper (即 BCC 模式)於 1984 年將其方法延伸，藉以區別規模 效率及技術效率。
CCR 模式所評估的效率稱之為生產效率(productive efficiency，PE)，當投入量 以等比例增加時，產出亦應以等比增加；在 BCC 模式中，將生產效率再劃分成技 術效率(technical efficiency，TE)及規模效率(scale efficiency，SE)。
前述兩模式為靜態角度觀測，以各受評單位於同一時期之資料相互比較。由 於不同時期各受評單位所建構之效率前緣不盡相同，即所謂動態的效率前緣。以 動態角度觀測可分為 : 一、視窗分析(Window analysis)；二、麥氏生產力指數 (Malmquist Productivity Index)兩類型。
運用資料包絡分析法之受評估單位必須有相同的目標，且執行相似的工作，
若組織目標、市場條件不同，則喪失了績效評估的意義。決定受評單位進入評估 程序前，須考量單位組織特性、市場條件、地理區域以及評估單位所涵蓋的活動 時間。另一點，需要特別注意離群單位(outlier)必要時需將之移除，以免干擾評估 結果。執行 DEA 投入產出之資料必須為非負數(non-negativity)，且至少有一項投 入產量大於 0，其投入產出資料必須符合等幅擴張性(isotonicity)，即投入數量增加 時產出數量不得減少。就經驗法則(rule of thumb)指出，受評單位之個數至少應為 投入項個數與產出項個數和之二倍。
其概念為分別評估一群決策單位(Decision Making Unit，簡稱 DMU)之各項產 出與投入比值，並以柏瑞圖(Parto)效率觀念求得效率前緣( efficiency frontier )，再 形成所謂的包絡曲線。落在包絡曲線上的決策單位 DMU，所評估出來的效率值為 客觀環境下對受評單位最有利之結果，其判定為相對有效率，而落在包絡曲線以 內者，則判定為相對無效率，藉以評估比較各決策單位之生產效率，並推導出 CCR 模式。效率值之定義為產出項目加權組合語投入因子加權組合之比值。
1. CCR 模式
由投入角度探討目前產出水準下，應使用多少投入方屬有效率。Charnes 等人 (1978)指出效率為 k( 產出 / 投入 )，其中 k 為常數，可操作於多項產出與投入情
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況下加入權重概念。各以投入與產出導向中可分為比率型式、原問題及對偶問題，
並將非線性規劃轉換為線性規劃，使結果得以提高其經濟意涵。
使用 CCR 模型來評估台灣觀光產業經營效率的相對效率如以下所示:
在上式中，n 表示同一種 DUM 的數量; m 和 t 分別表示輸入索引和輸出索引的 數量；
aij0 與 bij0 表示第 i 個輸入的 j0thDUM 的輸出 t-i 與 t+r 表示惰變數(slack variable)
δ 表示一般的 10 - 5
η 表示在觀光股市投資綜合效益。
DEA 模型是一種基於線性規劃的非參數方法，用於測量單位的效率，稱為決 策單位(DMU)。；開發了一種面向輸入的 DEA 模型，目前被稱為 DEA-CCR，它 假定數量不變，之後形成的 DEA-BCC 模型假定可變的按比例縮放。這兩種模型已 廣泛應用於將 DEA 模型應用於港口部門的研究中。特別是對於這項研究，將會調 查投入型生產力效率。這種非參數方法的原理是基於稱為輸入和輸出的兩個重要 的多個變量集合；用於導出調整為小於或等於 1 但大於或等於 0 的數字的效率分 數(比)。以下模型說明如何獲得 DMU 的相對效率得分；
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yki = DMUi 產生的輸出量 k xji = DMUi 使用的輸入量 j uk = 給出輸出 k 的權重 vj = 給予輸入 j 的權重
將上述計算轉換為線性規劃形式 :
兩種模型的結合產生了 DEA-CCR 和 DEA-BCC 模型，如下所示：
CCR 型號最大 k∅ :
S.t.
(6)(7)
2. BCC 模式
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k∅是 k thDMU 的效率。
3.麥氏生產力指數 (Malmquist Productivity Index)
麥氏生產力指數可分為兩期與多期、投入導向與產出導向、效率前緣交叉與 不交叉三類型。高強等人(2003)指出視窗分析主要目地為解決受評單位數之不足，
用於跨期效率比較時僅為附帶功能，而麥氏生產力更為適合使用於比較不同時期 之效率值。DEA 可分為兩類做為效率前緣移動概念，一是視窗分析(window analysis)，另一項則是麥氏生產力指數(Malmquist)。其中視窗分析主要目的在於解 決受評單位數不足問題，而跨期效率之比較僅為附帶功能，麥氏生產力指數 (Malmquist)則更適合使用於比較不同時期效率值。
麥氏生產力指數(Malmquist)為 Malmquist 於 1953 年提出之指數概念，用來衡 量效率可能集合邊界變動之量化指標，亦即衡量跨期的效率變動情形。效率變動 是比較不同時期之生產可能集合的改變，即指隨時間變動，所引起生產邊界的改 變。長期而言，生產技術會隨時間而進步，若將技術效率的變動(Efficiency Change，
EC)與生產技術的變化 (Technical Change， TC)同時考量，則可透過麥氏生產力指 數來分析 DMU 在不同期間下總要素生產力的變化 (Total Factor Productivity Change，TFPC)。
三、經營績效相關研究
唐啟發與陳冠中(2006)鎖定於創投公司為研究對象，並經由研究樣本歷年來之 財務報表分析其主要營業活動及經營特性，再根據其經營特性藉由風險值之概念 衡量出在特定期間內可能產生的最大損失風險，再運用風險值衡量投資人所關心 之下方風險予以改良夏普比率，試圖發展出一套可以依照不同產業特性衡量績效 方法。李冠礎、李森介、盧迺圈(2008)運用資料包絡分析法(DEA)評估團軍福利站 之經營績效。
近年來如同，陳宗群與郭福祥(2014)所述，以往研究有關觀光產業經營績效文 獻之研究均以國際旅館為研究對象，且多半學者研究都以問卷方式針對探討大陸 地區居民來臺旅遊動機與服務品質滿意度與遊客意向行為之相互關係，或是針對
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臺灣地區旅館或是民宿營運效率分析等等。近幾年來涉及觀光產業經營績效之研 究，其研究主題以餐飲與國際觀光旅館類型居多，如 : 張德儀、黃旭男(2006)；
帥嘉珍、何豐成(2009)；吳正雄、李坤城、崔自強、陳志偉(2012)；劉正智、李耀 堂、李青一(2015)；張宗翰、楊佩蓉(2015)；廖成文、張瓊嬌、洪秋蘭(2016)。
陳宗群與郭福祥(2014)亦指出國際觀光旅館屬於觀光產業的重要一環，其經營 管理好壞對觀光服務品質及觀光產業發展有相當的影響力，目前有關觀光產業經 營效率評估之研究大都以臺灣地區國際觀光旅館為主，其有關評估旅館業營運效 率分析模式均透過資料包絡分析法(DEA)來分析。
彭開琼、張佳雯、鄭錞璟(2014)選用資料包絡分析法(DEA)中的麥氏生產力分 析計算多項投入與多項產出，求算決策單元之相對效率。發現台灣上市櫃生技醫 療公司在塑化劑事件後之財務績效明顯下降，股價風險値亦明顯升高，即台灣生 技醫療公司在塑化劑事件的衝擊下，確實明顯受到負面的影響。
彭開琼、張佳雯、吳思函(2015)選用麥氏指數(Malmquist)探討奢侈稅對 48 家 建設公司進行財務分析，並藉由股價風險值得出投資各公司股票每日最大損失情 形後，再以整合財務績效與風險值進行討論。並且提出麥氏指數適合用於估計跨 期績效，並提出模糊化麥氏指數不僅適用於建設產業跨期財務績效研究，亦可做 為其他財務績效研究採用。
彭開瓊、楊適如、周玉琴(2014)分析財務績效與股東權益及高階主管薪酬之間 的關係，探討上市櫃觀光類股公司，運用資料包絡分析法之超級效率模式，評估 臺灣觀光公司財務績效，並與股東權益與高階薪酬整合分析。結果顯示，觀光業 之平均淨值報酬率在所有產業中表現屬中等，而董監與高階經理人的平均薪酬為 所有產業中最低。在財務五力表現方面，高績效組之生產力、收益力、活動力表 現最好；中績效組之安定力、成長力、收益力表現最佳；低績效組之安定力、收 益力、成長力則表現並不理想。
陳昱宏、方顯光、詹智雯(2012)以 2011 年台灣地區風景區及台北、台中、高 雄主 F 舍區國際觀光旅館為研究對象，使用資料包絡分析法投入導向之 CCR 及 BCC 模型，分析台灣每家國際觀光旅館之整體效率、純技術效率及規模效率，並 分析比較各觀光旅館之間的效率。求算出達到相對有效率之旅館，並檢討相對無 效率之旅館改善之方向，提供旅館高層做為改善國際觀光旅館經營效率決策之參 考依據。藍武王、吳偉文、李右婷(2013)指出運用資料包絡分析法(DEA)與 Co-plot
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分析方法，探討國內觀光飯店之標竿分析與評等架構，可以了解保持競爭優勢的 持續作法。
另外，應用於其他產業的研究有，吳濟華、何柏正、游秉睿(2008)應用二階段 資料包絡分析法，輔以視窗分析、麥氏指數及交叉效率模式等方法，衡量我國六 支職棒球隊從 2004 年上半季到 2005 年下半季的相對效率表現。黃美瑛與黃舒瑜 (2009) 利用一個考量外部環境對廠商管理績效影響的三階段麥氏資料包絡分析跨 期追蹤模型，評估台灣半導體公司之生產力表現。方進義與謝宛婷(2011)應用產出 導向型資料包絡分析法(DEA)於餐旅產業分析，以房客數、房客部門員工數、餐飲 部門與其他部門員工數為投入項，再以拔靴法探討國際會議與展覽活動對於舉辦 地區觀光旅館之經營績效影響。帥嘉珍與魏思平(2016)以二階段資料包絡分析法分 別按企業的獲利能力與市場能力分析太陽能光電產業公司之經營效率表現，並引 進具有動態分析能力的麥氏生產力指數分析。
楊永列與黃鏡如(2009)採用 Maniadakis 與 Thanassoulis 的成本面 Malmquist (CM)生產力分析法，但改採變動規模報酬的生產技術下來分解 CM 為純技術效率 變動指數、生產技術變動指數、配置效率變動指數、價格變動指數與成本規模效 率變動指數。由實證結果分析, 1995～2003 年銀行產業整體之生產面生產力指數估 計均接近於 1.0，與台灣的銀行產業利用 Fare (1994)所提出生產力指數方法之實證 文獻結論相同。
陳建宏、胡國興、黃祥穎(2014)使用 2006 年到 2010 年的 12 家越南銀行資料 為研究對象，以及選取固定資產、營業費用為投入變項，利息收入、非利息收入，
作為產出項。採用資料包絡分析法(DEA)方法之麥氏生產力(Malmquist)模式來評估 各銀行的效率變動、技術變動、純技術變動、規模效率變動與生產力指數變動，
以檢視越南銀行的經營績效以及生產力變動的原因。
綜合上述相關文獻可得知，研究估算企業經營績效相關研究，多數運用資料 包絡分析法求得，對於不同企業類型需投入不同投入與產出項目，亦有少數研究 藉由風險值來估算企業經營風險與績效。其中資料包絡分析法又有 CCR 與 BCC 兩種，分別為 CCR(規模報酬固定)與 BCC(規模報酬可移動)。本研究採用資料包絡 分析中的麥氏生產力(Malmquist)，對台灣觀光產業上市櫃公司進行經營績效評 估，其中投入與產出項目依據主計處之行業類別分類，再整理相關文獻加以選定。
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第三節 風險值
風險就是未來事件發生的結果與期望的結果產生差異的不確定性，風險用遠 存在我們的生活之中，任何人都無法忽略。風險值以單一數字來表達該機構在某 段期間(一天、一週、一個月、或是一年)內，在某一信賴機率水準下(通常是 95%
或 99%)，資產部位的可能最大損失金額為多少，可以讓管理者(經理人、股東、政 府金檢機構)預先了解公司的投資部位與防與調整部位等避險措施，或者是提撥相 對的損失準備(陳達新、周恆志，2014)，相關定義如表 2-7 所示：
一、風險值(Value at Risk，VaR)介紹
風險值(VaR)為一估計值，用以測度投資組合暴露於市場風險下，當最壞狀況 發生時，所可能產生之最大損失額度。VaR 是以投資組合的損益金額大小為表示 單位，並需明確定義 VaR 的估計期間。茲將分述如下：
(一)歷史模擬法(Historical Simulation Method)
歷史模擬法為完全評價法(full valuation)，以過去歷史資料之報酬模擬未來報 酬機率分配。首先請將樣本期間之歷史實際報酬由小到大進行排序，進而取第 α 百分位(臨界值取正值)即為歷史模擬法下的 VaR 估計值。本研究採用 95％VaR，即 α=5％，樣本區間為觀光股 2013 年至 2015 年。
(二) 蒙地卡羅模擬法
蒙地卡羅模擬法假設資產價格變化行徑符合特定的隨機過程，利用隨機的過 程，經由模擬方式重覆得到不同情境下的資產損益分配，由於產生次數夠多，模 擬 之投資組合報酬分配，將會接近真實分配，最後在依據分位數，求算相對應之信 賴水準下的風險值。先將估算資產報酬率之平均數、標準差，接著就標準常態分 配進行亂數抽樣，若設定模擬次數為 1,000 次，則可得 1,000 個標準常態變量 Zi。
將所得亂數 1,000 個標準常態變量 Zi，代入Ri =μ+Zi*σ，可得 1,000 個模擬的常態 分配報酬，將上述模擬所得 1,000 個常態分配報酬由小到大進行排序，接著取第 α 百分位(臨界值取正值)即為蒙地卡羅模擬法下的 VaR 估計值。
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(三)變異數– 共變異數法 (Variance Covariance Method)
變異數之 VaR 模型，又可分為相對 VaR 與絕對 VaR。VaR 理論模型，其模型 分別為下列兩式。絕對 VaR(％ )= － (μ+Z(α)*σ)；相對 VaR(％ )= － (Z(α)*σ)。
依照巴塞爾協定採用 95％VaR，因此 Z(5％)用-1.965 代入，並設定μ 為報酬率 之平均數，σ 為報酬率之標準差，以上是以變異數形式表示 VaR。例如：報酬率平 均數 μ0.002、標準差 σ=0.03，絕對 95 ％VaR ( ％ )= 0.05695，相對 95 ％ VaR (％ )=0.05895。
二、風險值(Value at Risk，VaR)定義
風險值廣泛被使用於投資風險之估算，主要是以既定信賴水準下，多為採取 95%信賴區間下之風險值，作為資產於區間內所承受之最大損失風險。風險值之定 義整理如下表 2-7 所示：
表 2- 7 風險值定義
作者(年代) 風險值定義
Jorion
(2000) 在既定的信賴水準下，經過某一時間之後，資產所預期的最大損失。
Badík
(2005) VaR 是一個負結果(損失)的值，在某一時間段內，不會超過某一概率。
許鈺珮 施孟隆 柴可欣 (2006)
在一特定期間(持有期間)內，在特定的範圍(信賴水準)內，資產組合 因市場風險可能發生的最大損失預估值。
Dias (2013)
100α%風險值為給訂時間內觀察到大於 VaR 損失的概率小於置信水 平 1-α。
Berger Missong
(2014)
VaR 為投資組合回報分佈水平α 的分位數。
彭開琼 張佳雯 高幸滿 (2014)
特定的信賴水準下、在某一特定區間內的預期最大損失。
資料來源: 本研究整理
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三、風險值相關研究
Hogenboom﹐de Winter﹐Frasincar and Kaymak(2015)指出風險價值(VaR)是一 種廣泛用於金融應用程序以評估投資組合風險的工具。用於計算 VaR 的歷史股票 回報數據可能對在抽樣期間發生並導致趨勢中斷的罕見敏感新聞事件。但是，歷 史模型法常見缺點為歷史資料發生頻率低(例如閱資料或年資料)，或是研究標的的 資料取得困難時，歷史模型法此種需要大量資料的研究方法就不宜使用，須改用 其他風險值的研究方法，如拔靴法(彭開琼、張佳雯、吳思函，2015)。Asche,Dahl, and Oglend(2013)也抨擊風險值測量於財務危機時的漏洞，相關研究顯示於金融風 暴期間，對新興市場的風險值估計是困難的，因為大多數模型的預測往往過於保 守(Dimitrakopoulos , Kavussanos & Spyrou﹐2010)。
運用風險值於不同產業風險估算相關研究，例如:彭開琼、張佳雯、吳思函(2015) 運用歷史模擬法估算上市櫃建設產業，使用該產業還原股價(日資料)為觀察植，依 其報酬率由小到大進行排序，取第 1 百分位(1%風險值)歷史報酬率的絕對值，該 值則為歷史模擬法的股價風險值。另外 Iglesias(2015)分析了 2000～2012 年期間歐 元區交易的主要股票極端走勢，特別針對一些具有很高(電信和銀行業)和很低(石 油能源事業)的 VaR 估計值的公司。研究公司的預期缺口時，所得到的結果顯示確 實能夠在充滿風險的惡劣環境下，能給與投資者在風險管理上有相當的幫助。
以資料週期驗證其風險估計效益的研究， Ardia and Hoogerheide(2014)估算經 常被使用的 GARCH 模型來預測其一天前的風險值(VaR)與預期缺口(ES)的影響，
並分析估計頻率更新參數估計對於每日、每週、每月或每季的影響，使用超過十 二年(2000～2012)的成分日收益的標準普爾 500 指數。評估一天前 95％和 99％的 風險價值(VaR)預測的影響，發現在每日或每週頻率更新 GARCH 方程的參數估計 之間的性能沒有差異，而每月或是每季度的更新只略微超越，證實運用日資料所 得之結果優過於周資料甚至是月資料。而在估算風險的規模 Alexandra Dias(2013) 研究市場資本化在估計風險價值(VaR)時，單獨考慮金融危機時期和非危機時期進 行分析。發現 VaR 方法對於具有不同市值的投資組合的表現不同，對於不同規模 股票的投資組合，考慮市值時能獲得更好的風險估計。另外，在估計不同大小的 風險值時，分別考慮危機和非危機時期是很重要的，也提供了市場基本面與風險 測量相關的證據。
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近年來風險值相關研究與應用， Aloui and Ben Aïssa (2016)研究股票和貨幣市 場之間的動態關係中使用 Vine Copula 模型，其可以對高維分佈的複雜依賴關係模 型進行建置。使用對 WTI(西德州中級原油)原油，道瓊斯工業平均股票指數和貿易 加權美國道德指數回報超過 10 年的每日回報觀察樣本，發現這些變量之間存在顯 著和對稱關係。研究結果顯示與傳統方法相比之下 Vine Copula 模型的應用提高了 風險值估計的準確性。而 Gong and Weng(2016)運用時空模型(spatiotemporal model) 來預測股票收益率，表示雖然過去亦廣泛研究了動態空間面板數據模型的規範和 估計方法時，可以解決每個時間點的觀測值之間的空間依賴性以及每個空間單元 上的觀測值之間的相關性，但在金融市場環境中定義連續性的困難，因此在金融 和經濟領域的空間和時間動態模型的應用不是很受歡迎。
彭開琼、張佳雯、高幸滿(2014)納入風險值，增加研究的完整性，將「財務績 效」、「董監薪酬」與「風險評估」三構面連結進行討論，建構績效-薪酬-風險整合 分析方法。表示一般產業進行企業財務績效分析，最常以營收淨額、營業收入、
股東權益報酬率、稅後純益等部分指標，而本文將以財務五力分析，全面考量生 產力、活動力、安定力、成長力、收益力等多樣指標，以求績效衡量的完整性。
本研究採用資料包絡分析法，產出項使用財務五力指標，投入項則將資產總計、
營業成本、營業費用三項指標除以營業額。風險値則是以變異數-共變異數法、歷 史模擬法與蒙地卡羅模擬法進行計算，取得平均風險值來評估。
綜觀以上文獻顯示風險值有相當多估算方式，其中包含變異數-共變異數法、
歷史模擬法與蒙地卡羅模擬法等，均受到不同領域的信賴，運用於產業上的風險 估計時，採用日資料的預測能力遠優於周資料、月資料、季資料，甚至是年資料。
近年來學者逐漸加入不同變數來修整傳統的風險值，以探討是否能夠增加比傳統 風險值估算更具準確的預測能力，而運用風險值於預測未來風險方法與種類繁 多，且均能提高風險預測能力。
本研究參考彭開琼等人(2015)採用歷史模擬法估算上市櫃建設產業之運算模 式，收集各公司年度股價後進行股價波動率之計算，運用 Excel 亂數產生器進行亂 數生成 1000 筆數據，再由大至小排列找出排序第 950 筆資料，即為該股 95%風險 值。
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第三章 研究設計與方法 第一節 資料來源
本研究投入、產出資料以及股票收盤價格來源取自以下：
一、 由公開資訊觀測站及各公司年報收集員工人數、各項營業收入。
二、 由鉅亨網歷史資料收集各公司歷史股價收盤價。
第二節 模式挑選
本研究研究範圍從 2013 年到 2015 年，使用資料包絡分析(Data Envelopment Analysis，DEA)之 CCR 模式與 BCC 模式來探討台灣觀光產業上市櫃公司之經營 效率，最後以麥氏生產力指數(Malmquist Productivity Index)來分析台灣上市櫃觀光 股各公司之生產力變動趨勢。
一、資料包絡分析(Data Envelopment Analysis)
DEA 可分為 CCR 模式、BCC 模式，本研究將投入與產出類型分別為住宿業與餐 飲、支援及休閒業。本研究先以 CCR 模式進行資料分析，再使用 BCC 模式進行資料 分析。
二、麥氏生產力指數(Malmquist Productivity Index)
運用麥氏生產力分析各公司 2013 年～2015 年之效率變動率，包含效率變動、技 術效率變動、純技術效率變動、規模效率變動及總要素生產力。
三、風險值(Value-at-Risk)
採用歷史模擬法估算各公司之風險值，以過去歷史資料之報酬模擬未來報酬機率 分配，運用 Excel 模擬 1000 筆數據，將樣本期間之歷史實際報酬由小到大進行排序，
進而取第α 百分位，排序第 950 即為歷史模擬法下的 VaR 估計值。本研究採用 95％
VaR，即 α=5％，樣本區間為觀光股上市櫃公司 2013 年至 2015 年。
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第四章 實證結果與分析 第一節 投入產出資料分析
透過相關分析以確立選取之投入產出項目可做為公司經營效率之計算。藉由 敘述統計進行樣本分析，分析結果如下：
一、Pearson 相關分析
由於進行資料包絡分析前，需確立投入與產出項目間之相關性，為檢視其投 入與產出之間是否具有正相關，故本研究利用 Pearson 相關分析對各決策單位之 投入與產出項進行檢定，相關係數越高者表示相關程度越大。由表 4-1 與表 4-2 可得知，各受評單位皆為正相關，因此本研究所選取之投入及產出項目均符合資 料包落分析操作理論基礎。
表 4- 1 住宿業投入、產出 Pearson 相關係數
客房收入 餐飲收入 其他收入 客房數 員工人數 客房收入 1 .971(**) .850(**) .398(*) .943(**) 餐飲收入 1 .869(**) .396(*) .969(**)
其他收入 1 0.135 .764(**)
客房數 1 .461(*)
員工人數 1
資料來源 : 本研究整理
表 4- 2 餐飲、支援及休閒業投入、產出 Pearson 相關係數
總收入 總支出 員工人數
總收入 1 .979(**) .914(**)
總支出 1 .937(**)
員工人數 1
資料來源 : 本研究整理
二、敘述性統計分析
於本研究中，將觀光股各公司依投入與產出項目進行分類，將其分為住宿業 與餐飲、支援及休閒業。其中住宿業之投入為員工人數、客房數，產出為客房營 收、餐飲收入、其他收入，數據完整者包含華園、國賓、第一店、晶華、夏都、
