【文章內容簡介】 al structure)，將復雜的問題由高層次(high level)往低層次(low level)逐步分解。透過兩兩成對比較的方式，確定各層次中諸因素(指針)間的相對重要性，并匯集有關決策人員的判斷，以求得各方案相對重要性的優(yōu)勢排序(outranking)。有關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，國內學者則以鄧振源、曾國雄(民78)對此有較完整且深入的敘述。AHP法的應用范圍相當廣泛，最早系Saaty(1977a, 1977b)將其應用于進行蘇丹之運輸規(guī)劃，隨后眾多學者相繼發(fā)表一系列針對運輸投資計劃選擇的相關文獻(Pak et al.,1987；Gomes,1990；Azis,1990；徐村和、粘淑惠，民86)，鄧振源(民81)與Saaty(1995)曾對此領域的相關文獻進行回顧。之后，AHP法在其它運輸領域的應用，更如雨后春筍般的涌現(xiàn)，舉凡區(qū)位選擇(BanaiKashani,1990)、路線選擇(曾國雄、李穗玲，民84)、甚或運具選擇(BanaiKashani,1984,1989；Sharp,1987)等皆有其蹤跡。此外，本法亦被廣泛的應用在其它非運輸領域的范疇中，如：行銷策略及媒體選擇問題(何照義等，民73；徐村和、楊宗欣，民89；Wind and Saaty,1980；Davies et al.,1993)，外幣選擇權投資策略(汪美香、許溪南，民89)，高等教育系統(tǒng)中資源調整及績效評估(王國明、顧志遠，民84)等。若決策問題本身具有多層次、多準則的特性，皆可應用AHP法對各評估方案進行比較、排序。AHP法應用在績效評估的相關領域時，最常見的方式是將產業(yè)中各運輸業(yè)者視為不同的待評方案，再利用該法建立層級結構，并求取各因素(指針)間的相對權重，最后配合其它系統(tǒng)評估方法，進行績效分數(shù)的計算與排序。Bagchi(1989)應用AHP法進行運輸公司選取之研究；曾國雄、王榮祖(民83)結合AHP法、模糊多屬性決策法(FMADM)與TOPSIS多評準決策法進行臺北市公車系統(tǒng)績效評估；曾國雄、胡宜珍(民84)與周文生、曾群明(民89)結合AHP法與灰色多準則決策法分別進行臺北市公車系統(tǒng)績效評估與品牌出租車服務品質評鑒指針之擷取。應用AHP法進行績效評估時，主要包括4個步驟：(1)建立層級結構；(2)進行成對比較，建立成對比較矩陣。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，經由一致性檢定建立績效評估指針間的相對權重；(4)根據(jù)各指針間的相對權重，求取各業(yè)者之績效優(yōu)勢程度并進行排序。綜上所述，AHP法在計算各要素(指針)間之重要性時，其結果必須經過一致性檢定，較有理論基礎且較具客觀性是此法之優(yōu)點。不過，藉由各領域專家進行各要素間之成對比較時，此法并未整合各專家之意見，當出現(xiàn)意見差距頗大時，可能使最后得到之要素間的相對權重值無法符合真實狀況。針對此一現(xiàn)象，近來已有學者結合Delphi法與AHP法提出德菲層級分析法(DHP)以尋求專家的共識性(Khorramshahgol and Moustakis,1988)。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)。鑒此，Ruoning and Xiaoyan(1992)、Lasek(1992)將AHP法擴充至模糊環(huán)境中考慮，以彌捕此項缺失。(DEA)在績效評估上的應用DEA法最早系源于Farrell(1957)以生產效率前緣(production frontier)觀念評估決策單位(Decision Making Unit, DMU)而發(fā)展出來的效率評估模式。由于Farrell的模式僅限于單一產出，Charnes et ，并正式定名為資料包絡分析法。本法系將觀測值以效率前緣的方式予以包絡的方法，由生產面來分析問題。其評估效率的概念乃是將所有決策單位的投入項與產出項投射(map)到空間中，以尋找出其最高產出或最低投入的邊界。此邊界即DEA中所謂之效率前緣，在經濟學上稱之為包絡線，系由待測之DMU中所有可能之相對效率最高點所組成，凡落在邊界上的DMU被稱為有效率，不在邊界上的DMU則被認為無效率。有關DEA法的理論或應用之相關文獻，截至1995年為止已不下500篇。理論部分主要包括DEA模式的構建與效率衡量方式兩類。在模式構建方面，DEA法是每次將一個DMU的產出與投入的比值作為目標式，在所有DMU的效率值不得大于1的限制下，為每一個DMU找出一組投入項的權數(shù)與產出項的權數(shù)，使得該DMU之效率值(各項產出的加權總和除以各項投入的加權總和)為最大。最常見的為Charnes et al.(1978)提出之CCR模式與Banker et al.(1984)提出之BCC模式。前者系在固定規(guī)模報酬的假設下，衡量DMU的整體技術效率(overall technical efficiency)；后者則假設規(guī)模報酬可以變動的情況下，將CCR模式中的整體技術效率分解成純粹技術效率(pure technical efficiency)與規(guī)模效率(scale efficiency)，用以衡量DMU的相對效率。所謂純粹技術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)模效率系指當生產技術可變動的情況下，決策單位是否處于最適生產規(guī)模，使得產出水準所需的平均投入量最低；而純粹技術效率與規(guī)模效率之乘積即為DMU之整體技術效率。在效率衡量方式上，傳統(tǒng)的DEA系采用射線效率衡量(radial efficiency measure)，不過，Chang and Guh(1995)在研究具有l(wèi)oglinear 生產函數(shù)之DMU的效率值時，射線效率衡量方式將因投入與產出資料單位尺度的不同，使得計算出來之效率值亦不同，因此提出以垂直距離取代射線距離的距離效率衡量(distance efficiency measure)。有關DEA的使用程序及其應用在黃旭男(民82)論文中有詳細的介紹。DEA法的應用范圍相當廣泛，且由于其以投入與產出之比值為效率衡量的概念而未涉及獲利能力高低的特性，使得該法大多應用于非營利事業(yè)的績效評估。如：醫(yī)院效率的評估(Grosskopf and Valdmnis,1987)、學校行政效率的評估(歐進士、林秋萍，民89；Smith and Mayston,1987；Beasley,1990)、戶政機關生產力之研究(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。運輸產業(yè)在本質上屬管制經濟學的范疇，其費率、路線、班次等項目受到一定程度的政府管制或監(jiān)督，其績效衡量方式大多著重于生產力的高低，因此，DEA法在運輸產業(yè)績效評估的應用例亦相當多見。如：運輸部門生產力的衡量(張國平，民76)、臺北市公車生產力之衡量(顧志遠、張國平，民79；Chang and Kao,1992)、公路客運業(yè)績效評估(陳敦基、蕭智文，民83；Chu and Fielding,1992)、港埠生產力之研究(Roll and Hayuth,1993；李怡容，民84)、航空公司營運效率之研究(葉清江，民83)、機場生產力之研究(David and Ashish, 1997)等。傳統(tǒng)上對于績效評估之研究多偏重于多元績效指針之建立，再藉由個別績效指針比較出同業(yè)間績效的優(yōu)劣。這類衡量方法不可避免的將遭遇指針權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投入與產出間的關系，且不需預設各投入、產出項的加權值即可整合各類績效因素，是使用DEA法的優(yōu)點。此外，效率前緣的觀念，使得DEA法可藉由差額變量分析進一步了解各DMU尚有多少改善空間亦為其它績效評估方法所缺少之特性。不過，由于DEA法系奠基于柏拉圖最適(Pareto Optimality)的觀念所發(fā)展出的績效評估方法，選擇影響DMU績效表現(xiàn)之投入與產出項目不宜過多，如此將喪失效率衡量的用意，此為DEA法的限制之一。再者，若選擇出來的投入或產出項目間具高度互補性或替代性，可能使得評估結果產生偏