【文章內(nèi)容簡介】 入項仍有改善空間。續(xù)以A企業(yè)為例，雖同時須達到投入項投入項XXXX4與X5的數(shù)量，但仍未達到MPSS狀態(tài)。其中投入項XXXX4與X5的數(shù)量須再減少64,329,、16,176,、4,914,、724,，餘差額變數(shù)分析如表7所示。表 6差額變數(shù)分析表DMUcode X1 X2 X3 X4 X5A8964,329,16,176,4,914,724,1,B894,577,4,212,1,143,3,592,17,C892,490,87,736,1,588,7,E894,622,2,242,263,504,2,F89180,29,490,397,1,G893,851,2,269,416,289,3,H891,207,1,750,75,492,7,I89191,94,883,584,3,J89496,754,56,107,4,K89336,2,018,303,441,L89416,292,15,1,134,L8962,155,17,580,4,716,3,190,12,N89447,69,72,415,8,B901,970,5,951,238,365,32,C901,890,321,880,817,6,D9061,396,245,36,1,E902,608,491,614,1,155,4,F9098,246,347,321,G901,852,1,348,482,420,4,H90698,2,900,1,034,1,435,17,I902,291,2,834,861,176,23,J901,611,1,231,97,3,021,2,K90422,2,772,1,732,2,154,12,L90220,204,164,466,M906,577,934,1,270,2,042,20,N90497,388,83,704,5,O90154,1,899,995,1,641,4,Mean5,954,2,574,109,115,7,四、目標改善分析本小節(jié)就無效率企業(yè)改善目標與潛在改進率進行分析，期能提供無效率企業(yè)改進目標與指出潛在改進率，供無總體效率的企業(yè)參考，以提升企業(yè)營運效率。表7為無總體效率產(chǎn)業(yè)之最適目標與潛在改進率，乃建議無效率產(chǎn)業(yè)若要達到相對有總體效率時，各投入/產(chǎn)出項目所應(yīng)達到的數(shù)量與可改善的潛在空間。以A企業(yè)為例，該企業(yè)在89年度應(yīng)同時達到投入項XXXX4與X5的數(shù)量X1：95,431,(%)、X2：25,470,(%)、X3：4,919,()、X4：5,429,(%)、X5：6,(%)，則此DMU當年度可成為相對有ARIC效率，餘目標改善分析如表6所示。表 7最適目標與潛在改進率表DMUTargetPotential Improvement(%)codeX1X2X3X4X5X1X2X3X4X5A8995,431, 25,470, 4,919, 5,429, 6, B894,573, 42,377, 3,469, 6,146, 22, C891,877, 16,446, 1,541, 2,656, 11, E8913,148, 9,925, 1,474, 2,076, 8, F89594, 5,778, 417, 761, 2, G898,561, 8,512, 1,215, 1,776, 7, H892,097, 19,687, 1,560, 2,784, 9, I892,495, 26,454, 1,480, 2,884, 4, J891,340, 6,124, 785, 1,270, 6, K894,002, 44,486, 2,120, 4,339, 2, L896,145, 3,029, 489, 637, 2, L89157,422,255. 49,885, 9,092, 10,585, 19, N891,541, 8,655, 1,103, 1,794, 9, B907,424, 68,222, 5,703, 10,058, 37, C901,833, 16,118, 1,498, 2,586, 10, D901,002, 10,082, 662, 1,235, 3, E9014,943, 13,082, 1,900, 2,732, 11, F90688, 7,677, 360, 741, G909,826, 10,096, 1,435, 2,106, 9, H903,226, 28,126, 2,666, 4,584, 19, I903,641, 29,818, 3,249, 5,446, 26, J904,032, 4,625, 648, 964, 4, K904,488, 44,176, 3,084, 5,667, 15, L906,574, 3,023, 496, 636, 1, M90180,372,094 62,303, 11,057, 13,193, 28, N902,431, 6,747, 883, 1,400, 7, O904,882, 52,077, 2,856, 5,599, 8, Mean20,170, 23,074, 2,450, 3,707, 11, 五、生產(chǎn)力變動分析本小節(jié)說明以Malmquist生產(chǎn)力變動指標來分析89及90年度各企業(yè)生產(chǎn)力變動情形，分析結(jié)果詳如表7。茲將分析結(jié)果重點說明如下：(一) 效率變動分析：1. 總體技術(shù)效率變動率，以I廠+%最高，%為最低。2. 技術(shù)變動率，以B廠+%最高，%最低。3. 純技術(shù)效率變動率，以H廠+%最高，%最低。4. 規(guī)模效率變動率，以I廠+19%為最高，%最低。5. 生產(chǎn)力變動率，%最高，%最高。(二) 生產(chǎn)力變動分析：1. 生產(chǎn)力持續(xù)改善者有，B、H、I、J及N企業(yè)。2. 生產(chǎn)力呈現(xiàn)下降者有，A、C、D、E、F、G、K、L、M及O企業(yè)。3. 所有效率指標均呈現(xiàn)改善者有，B及H企業(yè)。雖然各樣本企業(yè)其效率變動率正負互現(xiàn)。但是總體而言，%、%、%、%、%，近二年電子電機業(yè)生產(chǎn)力(TFP)似乎略呈下降趨勢，但差異並不明顯，變動的主因為技術(shù)變動率下降所致。本項分析結(jié)果與交叉效率平均值及Bilateral模式所評估的結(jié)果大致相同。表7生產(chǎn)力變動率數(shù)值表DMU codeTETCPTESETFPABCDEFGHIJKLMNOMean註：*為正向變動。(總體技術(shù)效率變動率(TE)、技術(shù)變動率(TC)、純技術(shù)效率變動率(PTE)、規(guī)模效率變動率(SE)、生產(chǎn)力變動率(TFP))六、迴歸分析迴歸模式分析，可得分析結(jié)果如表8所示，在顯著水準5%下，固定資產(chǎn)、營業(yè)成本與存貨對效率值影響顯著，表示這些內(nèi)生變數(shù)對效率值具有解釋能力。其中僅營業(yè)成本對效率值存在正向顯著關(guān)係，而固定資產(chǎn)與存貨對效率值存在著負向顯著關(guān)係。顯示投入生產(chǎn)資源愈多，產(chǎn)能利用率愈高，但設(shè)備與存貨愈多，造成成本累積過多，對生產(chǎn)效率反而有負向影響。迴歸模型R2=，%，顯示內(nèi)生變數(shù)會影響企業(yè)之生產(chǎn)效率，但解釋能力不足。表8 迴歸分析結(jié)果表　係數(shù)標準誤t 統(tǒng)計P值下限 95%上限 95%截距(I)固定資產(chǎn) *(I)營業(yè)成本 *(I)營業(yè)費用(I)存貨 *(I)員工數(shù)註：*為5%水準下顯著。伍、結(jié)論與建議本研究所獲得之主要成果與重要發(fā)現(xiàn)歸納如下：，當利用交叉效率求出相對真正有效率之DMU以制定投入項間之權(quán)數(shù)比後，僅餘5個樣本企業(yè)的有技術(shù)效率，顯示在限制條件愈多的情況下，愈能有效評估企業(yè)之生產(chǎn)效率。，此與交叉效率平均值及Bilateral模式所評估的結(jié)果一致。，但解釋能力不足。，規(guī)模小者生產(chǎn)效率較優(yōu)。，僅係DEA模式計算所得數(shù)據(jù)為柏拉圖理想值（Paretooptimal solution），提供管理者理想改善空間幅度，而非明確改進數(shù)值。 ，F(xiàn)DH模式會發(fā)覺許多企業(yè)變?yōu)橛行?，說明FDH較不嚴謹，無法找出真正有效率企業(yè)。本研究有以下建議：、配置效率與產(chǎn)品的銷售服務(wù)，以提升產(chǎn)業(yè)競爭力。，對投入項作重點改善。，對於績效不佳的企業(yè)，則可配合進行輸困措施。，應(yīng)用機率(Stochastic)處理不確定邊界之DEA模式進行研究。、顧客滿意度等質(zhì)化因素資料的分析作為績效評估的指標。，以進行更深入之探討。參考文獻[ 1 ] 中華徵信社。[ 2 ] 天下雜誌網(wǎng)站。[ 3 ] 行政院主計處全球資訊網(wǎng)。[ 4 ] 財政部暨期貨管理委員會全球資訊網(wǎng)。[ 5 ] 陳禹彰，「臺灣地區(qū)工業(yè)區(qū)生產(chǎn)效率之評估研究資料包絡(luò)分析法的應(yīng)用」，國立中山大學(xué)公共事務(wù)管理研究所碩士論文，1995。[ 6 ] 黃寶興，「總要素生產(chǎn)力之決定因素臺灣製造業(yè)的實證研究」，私立中國文化大學(xué)經(jīng)濟研究所碩士論文，1998。[ 7 ] 陳巧靜，「臺灣地區(qū)製造業(yè)生產(chǎn)效率之研究」，私立逢甲大學(xué)建築及都市計劃研究所碩士論文，2001。[ 8 ] 陳慧瀅，「科學(xué)園區(qū)主要產(chǎn)業(yè)的相對效率之衡量」，產(chǎn)業(yè)論壇，第一卷，2000，第135146頁。[ 9 ] Banker, ., A. Charnes, and W. W. Cooper , “Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis,”Management Science 1984,Volume 30, ,10781092.[ 10 ] Banker, . and R. Morey, ” The Use of Categorical Variables in Data Envelopment Analysis,” Management Science 1986, Volume 32, ,16131627.[ 11 ] Burki, A A. and D. Terrell, ”Measuring Prouction Efficiency of small Firms in Pakistan,”World Development 1998,Volume 26,155169.[ 12 ] Caves,., . Christensen ,and . Diewert, “The economic Theory fo Index Number of the Measurement of I