【正文】 品質(zhì)指針、車容整潔度、轉(zhuǎn)車方便性、行車平穩(wěn)性)，共同用以評估公車營運與服務(wù)績效。由這些要素間的關(guān)系將營運績效分為12個績效概念60個初選評估指針，再藉由因素分析法從中擷取9個代表性評估指針(每單位營業(yè)費用之延車小時收入、每單位延車英哩收入之乘客數(shù)、每尖峰車輛之延車英哩、每加侖燃油之延車英哩、每單位政府補助之售票收入、每單位都市人口數(shù)之延車小時收入、每維修員工之延車英哩、每單位營業(yè)費用之售票收入、每行車肇事次數(shù)之延車小時收入)，用以評估大眾運輸營運績效。用以衡量績效良窳的評估項目中，包括可量化與不可量化的指針，而這些指針間常具有沖突性、相關(guān)性或獨立性等特性，因處理方式的不同，使得績效評估的方法亦呈現(xiàn)多樣性。其中在績效評估中常用的三種方法，分別是：(1)因素分析法(factor analysis，F(xiàn)A)－從眾多影響績效的因素中萃取出獨立的評估因素，以降低評估指針間的相關(guān)性；(2)集群分析(cluster analysis，CA)－藉由觀察各受評對象在所有評估指針的表現(xiàn)是否相近，將具有相同性質(zhì)的受評者歸為一類；(3)判別分析(discriminate analysis，DA)－依集群分析的數(shù)據(jù)建立判別函數(shù)，一旦有新的受評者加入，即可判別其應(yīng)歸屬何群。林惠茹(民81)以臺灣地區(qū)11家航運公司民國75年到79年的資料為例，以因素分析法從34個財務(wù)比率中萃取六個因素，再利用集群分析法將11家航運公司依各年度予以分群。綜上所述，因素分析旨在擷取評估指針，集群分析旨在進行受評對象的分群，判別分析旨在進行新受評者的歸類。亦即，對于因素分析的結(jié)果，究系為一種巧合，抑或是確具有某種意義仍有待研究。有關(guān)AHP之理論，在Saaty(1980,1988,1994)、Saaty與Vargas(1982)及Saaty與Keans(1985)等專書或文獻中已有詳細說明，國內(nèi)學(xué)者則以鄧振源、曾國雄(民78)對此有較完整且深入的敘述。若決策問題本身具有多層次、多準則的特性，皆可應(yīng)用AHP法對各評估方案進行比較、排序。亦即某一層級的要素，以其上一層級的要素做為評估之考量基準，進行要素間的成對比較；(3)計算特征值與特征向量，經(jīng)由一致性檢定建立績效評估指針間的相對權(quán)重；(4)根據(jù)各指針間的相對權(quán)重，求取各業(yè)者之績效優(yōu)勢程度并進行排序。此外，AHP法在進行兩兩要素間的成對比較時，評價值只有一點，若有位評估者認為評價值系介于兩個評比尺度之間時，AHP法即無法解決此類具模糊性的問題(Buckley,1985)。本法系將觀測值以效率前緣的方式予以包絡(luò)的方法，由生產(chǎn)面來分析問題。理論部分主要包括DEA模式的構(gòu)建與效率衡量方式兩類。所謂純粹技術(shù)效率系指在相同的規(guī)模下，相對于其它決策單位，可以用較少的投入達到有效利用資源的能力；規(guī)模效率系指當(dāng)生產(chǎn)技術(shù)可變動的情況下，決策單位是否處于最適生產(chǎn)規(guī)模，使得產(chǎn)出水準所需的平均投入量最低；而純粹技術(shù)效率與規(guī)模效率之乘積即為DMU之整體技術(shù)效率。如：醫(yī)院效率的評估(Grosskopf and Valdmnis,1987)、學(xué)校行政效率的評估(歐進士、林秋萍，民89；Smith and Mayston,1987；Beasley,1990)、戶政機關(guān)生產(chǎn)力之研究(陳健全，民79)、臺灣林業(yè)效率之評估(蕭基淵，民78；Kao and Yang,1992)、法院效率之評估(Kittelsen et al.,1992)、項目執(zhí)行績效的評估(袁建中等，民88)等。這類衡量方法不可避免的將遭遇指針權(quán)重值的決定以及多元指針難以整合的問題，DEA法能以一個比值(最大值為1)表示一個DMU投入與產(chǎn)出間的關(guān)系，且不需預(yù)設(shè)各投入、產(chǎn)出項的加權(quán)值即可整合各類績效因素，是使用DEA法的優(yōu)點。(FSD)在績效評估上的應(yīng)用影響績效良窳的因素有很多，當(dāng)其中部分(或全部)因素具有不確定性(uncertainty)、主觀性(subjectivity)、不精確性(imprecision)等性質(zhì)時，傳統(tǒng)二值邏輯觀念中非真即假、非是即非的處理方式，不易準確的衡量此類因素對受評對象的績效影響程度。模糊綜合評判系屬模糊決策方法的一種，其所要處理的問題是對受到多個因素(質(zhì)化或量化)影響的事物作出全面評價，按照指定的評判條件(指針集合與指針權(quán)重)對每個評估對象賦予一個實數(shù)值作為總評指針，使得總評指針的大小反映全面評價的高低(區(qū)奕勤、張先迪，民80)。質(zhì)化指針之離散型隸屬函數(shù)由于沒有量化的數(shù)據(jù)可預(yù)先設(shè)立其隸屬函數(shù)，僅能經(jīng)由問卷調(diào)查，以受訪者對特定受評對象的某指針表現(xiàn)程度之回答為自變量，隸屬度為因變量，分別建立每一個質(zhì)化指針在不同績效等級(如：佳、中、差)的隸屬函數(shù)。藉由隸屬函數(shù)的建立，模糊理論試圖將存在人與人之間對于模糊性詞語的差距表現(xiàn)出來，使其較過去二值邏輯的處理方式更具公平性。再者，若評估指針皆為量化資料，且有客觀的衡量標準，在進行受評對象之績效評估時，是否仍須以模糊觀念建立其隸屬函數(shù)亦仍須進一步的探討。過去常用的系統(tǒng)決策方法是數(shù)理統(tǒng)計中的回歸分析、相關(guān)分析、因素分析等，然而，此類方法存在三個缺點：(1)需要大量的樣本；(2)數(shù)據(jù)的分布必須為典型的機率分布；(3)變化因素不能太多，使得傳統(tǒng)的方法在使用上有所限制。所謂「灰色」是指吾人對于某系統(tǒng)的了解介于完全清楚(白色)與完全不知道(黑色)之間；對于灰色系統(tǒng)內(nèi)之事物，人們僅能藉邏輯推理的方式，利用某些已知或甚明的意識觀念及判別準則，對系統(tǒng)結(jié)構(gòu)加以論證，再利用模型表達之(張有恒、陳俊魁，民86)?；疑到y(tǒng)的特征是訊息的不完全，而訊息不完全意謂著數(shù)據(jù)有限，如何在少量數(shù)據(jù)的情況下進行研究，以尋找系統(tǒng)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)與系統(tǒng)本質(zhì)是灰色系統(tǒng)的研究重點。孟東寧等(民84)結(jié)合AHP法與GRA法進行武器系統(tǒng)的評選；曾國雄、胡宜珍(民85)以GRA法進行公車系統(tǒng)營運與服務(wù)績效評估指針擷取之研究；張有恒、陳俊魁(民86)以GRA法從18個鐵路立體化評估準則中擷取9個代表性評估準則；周文生、曾群明(民88)利用GRA法從23項影響出租車服務(wù)品質(zhì)的評鑒指針中擷取13個具代表性評鑒指針。GRA法多著重于評估指針的擷取，在進行績效分數(shù)的計算與排序時，應(yīng)結(jié)合其它系統(tǒng)決策法一并使用。此外，各種方法雖然都可以單獨應(yīng)用于績效評估中，不過，各種方法因使用上的限制與其本身的特性，在績效評估的領(lǐng)域中各有其較為適用的部分，茲將各種方法的概念、使用上的優(yōu)點、使用時的注意事項及較適合的用途整理如表21所示。 財務(wù)比率的意義與分類方式自從財務(wù)比率于十九世紀提出以來，藉由比率分析的方式評估企業(yè)經(jīng)營績效的相關(guān)文獻日益眾多，成為企管實務(wù)中企業(yè)診斷的主要工具之一。這些報表是匯總企業(yè)在某一特定時點或某一段期間內(nèi)有關(guān)財務(wù)狀況及經(jīng)營成果之相關(guān)會計科目的資料。 財務(wù)比率在績效評估上的應(yīng)用以財務(wù)比率為主要衡量指針進行運輸產(chǎn)業(yè)績效評估的相關(guān)文獻并不多見，除了針對特定運輸組織的財務(wù)績效進行分析外(Ashford et al.,1984；Doganis,1992)，大多僅加入少數(shù)會計科目(如：營業(yè)收入、營業(yè)費用、資本、損益等)做為輔助之用(陳武正、楊美珠，民78；陳敦基、蕭智文，民83；曾國雄，胡宜珍，民85；Allen and Dicease,1976；Fielding and Anderson,1984；Fielding et al.,1985；Chang and Kao,1992；Chu and Fielding,1992；Tanaborriboon et al.,1993)。財務(wù)比率在企管實務(wù)上的應(yīng)用范圍相當(dāng)廣泛，包括：預(yù)測債券評等的改變(Smith,1990)、財務(wù)預(yù)測(Elton and Cruber,1971)、與獲利能力的關(guān)聯(lián)性(Shimerda,1978)等。Meinster and Elyas(1991)以「權(quán)益比率」、「股東權(quán)益報酬率」、「(存款+利息支出)/存款」與「存款利息收入/平均放款余額」四個指針衡量銀行業(yè)的經(jīng)營績效。經(jīng)營管理階層最重視公司的經(jīng)營效能，如：資產(chǎn)運用效率、員工生產(chǎn)力、成本控制等；股東最關(guān)心所投入的資金可以獲得多少的報酬，如：權(quán)益報酬率、資產(chǎn)報酬率等；政府主管單位扮演監(jiān)督者的角色，最關(guān)切公司的營運狀況是否出現(xiàn)異常、資本結(jié)構(gòu)是否健全；投資者通常以公司的獲利能力做為評估投資與否的首要條件；授信單位或公司債權(quán)人最在意公司負擔(dān)債務(wù)的能力。過去文獻中大多使用因素分析法進行指針的擷取，不過，此法在應(yīng)用時具有資料量必須夠大的前提，當(dāng)面對資料不充分或樣本分布型態(tài)未知時，在指針擷取方法的選擇上宜審慎為之。