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1、2002 年管理創新與新願景研討會 J-1我國電子電機業生產效率及生產力變動之分析An analysis of the relative efficiency and productivity variation of Taiwanese electricity and electronics industries陳俊杰國防大學國防管理學院後勤管理研究所S孫遜國防大學國防管理學院後勤管理研究所Shinnrs590.ndmc.edu.tw摘要本研究目的在於應用資料包絡分析法(Data Envelopment Analysis， DEA)來分析 89 年及 90 年前三季我國電子電機製造業 15
2、家企業之生產效率評估及生產力變動率。研究發現：(1)在產出不可控制下，14 個樣本具總體經營效率；(2)考量投入項權數，僅 5 家樣本企業具技術效率， 17 家樣本企業具規模效率；(3) D 企業 89 年度被參考次數最多，是其它無效率企業最容易達到的改善學習目標；(4) 89 年度生產績效與 90 年度相同；(5)部份內生變數對生產效率影響具顯著水準，但解釋能力不足； (6)營運規模較小者生產效率優於大者；(7)經與 DEA 作比較，在 FDH 模式下會發覺許多企業變為有效率，顯示 FDH較不嚴謹，無法找出真正有效率企業。最後，本研究提出改善建議，以提供電子電機業者內部經營管理之參考。關鍵字
3、：資料包絡分析法、績效評估、Malmquist 指標法ABSTRACTThe purpose of this paper is to analysis the efficiency and productivity variation of the 15 selected electronic and engineering manufacturing industries in Taiwan over 2000-2001, using data envelopment analysis (DEA). The result has shown that (1) 14 sample firms
4、achieved overall efficiency under inputs were uncontrollable; (2) 5 sample firms were rated technical efficiency , and and 17 sample firms were rated scale efficiency under weight imposition; (3) Firm D in 2000 has the highest reference number that inefficient firms referred for improving their inef
5、ficiencies; (4) There is no significant difference between firms performance in 2000 and that in 2001; (5) internal factors that the firms encountered has significant impacts on firms performance , explanation is insufficient; (6) the efficiency of smaller firms is better than bigger；(7) Compared wi
6、th the result under Free Disposal Hull, DEA is more powerful than FDH in discriminating efficient firms. Finally, the study provides inefficient firms suggestions for making performance improvement.Keyword: Data Envelopment Analysis, Performance Measurement, Malmquist IndexJ-2 2002 年管理創新與新願景研討會壹、前言我
7、國屬於海島型國家地狹人稠，自然資源相當缺乏。來自世界貿易協會（WTO）及中國大陸的強力競爭，業者應確實掌握我國所面臨商機與衝擊，提高生產效率，維持國家經濟持續成長。此為業者當前最重要的議題。目前我國產業分類共計農業、工業(製造業、水電燃料氣業、營造業) 、服務業(批發零售及餐飲業、運輸倉儲及通信業、政府服務、金融保險工商服務業)等三類。依行政院主計處3預測民國 90 年國內生產毛額第季三級產業結構延續產業發展趨勢，農業比重 1.6，工業占 32.6，服務業占 65.7。其中以工業產品所受到開放市場的壓力最大，而製造業佔工業的 26.5，為單項產業國內生產毛額比重最大。在二十二類製造業中，以電子
8、電機業佔全部製造業九十年第一季營業收入 43.55%為最大宗，且為我國近年來較具國際競爭力的產業。因此，本研究選擇電子電機業作為研究對象。國外有 Thore (1994) 26,Thore (1996) 27,Yunos (1997) 28,Chandra 14,Burki (1998) 11,Linton (1998)23,Hibiki (1999)22,Giokas (2000) 20,Cooper (2001)16等曾進行產業生產力評估研究。國內則有陳禹彰(1995) 5、黃寶興(1998) 615 、陳慧瀅(2000) 7及陳巧靜(2001) 8等人，對生產力進行評估。然上述文獻多以國
9、外個別產業為比較對象，僅使用產業加總資料對我國產業進行分析，而方法上則多採用經濟學上的成本效益分析或採線性迴歸，預設生產函數。這些文獻較少有探討在不同國情所產生的產業結構差異性，或未探討因不同產業其生產力之差異。除此之外，這些文獻所使用方法大都只能探討單一投入與產出，或是單一產出與多重投入間之關係，無法解釋無效率原因。本研究採 DEA 來進行分析，因 DEA 可衡量多元投入與多元產出之營利與非營利組織，利用線性規劃方法求出一組適當的權數，進行投入與產出加權後之比率值，找出相對有效率單位，並可提供決策者對於無效率單位改進的方向與幅度。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
10、 89 年及 90 年前三季電子電機業生產績效及生產力變動率。研究發現期能作為本產業生產管理之參考，故本文研究目的為：1.分析電子電機業生產效率。2.探討電子電機業經營績效改善空間。3.提供電子電機業者營運政策制訂暨管理改善建議。本研究有下列的限制：1.企業營運所涉及的層面廣泛，且部分企業財務資料係各公司之營運機密而不易獲得，因此僅能從財政單位所公開的公司財務報表蒐集的資料加以分析。2.由於現今企業屬多角化經營，其母、子公司營業項目常有不同，因此本研究蒐集資料係以母公司財報資料為主的量化資料；其他如經營者之教育程度、員工技術純熟度、是否與其它廠商為策略聯盟等資料，本研究並未針對此種問題進行問卷
11、調查。對於相關非量化的資料並未列入本研究之考量。3.所衡量的效率為相對效率 ，並非衡量絕對效率 。當受評估的企業投入/產出組合改變，相對效率程度會不同。所以有效率或無效率是指現有績效衡量指標組合下，受評估的企業的相對效率關係。本研究探討下述六個研究問題：1.電子電機業總體績效與其最適生產規模大小(most productive scale size，MPSS)為何？2.最佳營運總體績效企業為何？3.無效率企業其參考改善群體與改善績效目標為何？4.比較 DEA 與 Free Disposal Hull(FDH)17下各企業之績效表現。2002 年管理創新與新願景研討會 J-35.電子電機業生產力
12、變動為何？6.內生變數對企業生產效率的影響？及企業規模對效率的影響？ 本篇論文組織架構如下：第二節探討運用 DEA 模式評估製造業經營績效之文獻；第三節說明本研究之研究方法；第四節提出實證分析；第五節對本文作一結論與建議。貳、文獻探討本節探討運用 DEA 評估產業生產力之文獻，依作者、研究目的、投入與產出項、研究結果、使用模式，重點摘要詳如表 1。表 1 應用 DEA 進行生產力評估文獻作者（年代） 研究目的 投入項目 產出項目 研究結果 使用模式Thoreet al.(1994)比較美國 1981-1990年 44 家電腦公司營運績效，藉以比較上述兩種方法之效率區別能力。銷售成本、資金、研發
13、費用、管銷費用、勞動力、倉儲成本營業額、稅前盈餘、市場佔有率對快速變遷的電腦市場而言，利用動態性Malmquist 型生產指標法似乎較能評估本產業營運效率。CCR 模式、Malmquist型生產指標法Thore et al.(1996)評估 1981-1990 年美國 44 家電腦公司的營運效率，藉以詮釋效率及產品週期間的關係。直接成本、間接成本、勞動力、固定資產、資金、研究費用營業額、稅前盈餘、市場佔有率有效衡量 44 家電腦公司的營運效率，並確認生產效率及產品週期的關鍵關係。CCR 模式、BCC 模式Yunoset al.(1997)衡量 1987 年馬來西亞27 個國民生產毛額在1500
14、-2800 美元的發展中國家的電子公用事業公司之經營績效。藉以明瞭本身電子產業經營績效。設置成本、勞動力、總系統損失、公共因素產品數量 馬來西亞政府藉與其他國家電子產業的比較瞭解本國產業營運績效並獲得無效率改善的方向與幅度。CCR 模式Chandraet al.(1998)評估 1994 年 29 家加拿大紡織工廠的生產效率，並利用 cone-ratio 訂定投入項權重，以求出最佳績效之工廠。員工人數、近十年平均年投資額年營業額 成功區隔出紡織工廠的相對營運效率值，並運用規模報酬模式，求出各工廠在投入與產出項應改進的方式與幅度。CCR 模式、CONE-RATIO 模式 J-4 2002 年管理
15、創新與新願景研討會Burkiet al.(1998)評估 1991 年九類製造業計 153 家巴基斯坦小型工廠的整體及規模效率。並利用 Tobit Regression 求出投入與產出項對效率值的影響。員工人數、資本額、能源金額、原物料金額年營業額 計算出這些小型工廠的的整體及規模效率，並找出影響效率值的外生變數(工廠是否新成立、負責人的教育程度、是否參與生產合約)。CCR 模式、BCC 模式Lintonet al.(1998) 評估 1995-1996 年美國 154 家、加拿大 54家電路板生產工廠的新技術的使用效率。轉換新技術所有的困難度資源的使用效率、技術轉換後可能獲得的利益。成功地區
16、隔出美國的工廠要比加拿大工廠較有新技術的使用效率。CCR 模式表 1 應用 DEA 進行生產力評估文獻 (續)Hibiki Et al.(1999) 評估日本區域行政部門對日本工業的貢獻程度。第一級工業員工數、次級工業員工數、三級工業員工數、政府公共支出、商業銀行貸款、農業部營業處、次級工業營處、銷售額第一級工業產品、第一級工業產品、第一級工業產品利用日本 1993-1994 年 24個轄區對日本工業的貢獻度，藉由差額變數分析及DEA-AR 模式的權數限制觀點，並利用說定參考群體方式有效地驗證作者所提出的DEA 交叉參考模式 。CCR 模式、BCC 模式、AR 模式GiokasEt al.(2000)評估 1998 年希臘 36家電信中心營運績效。技術人員、非技術人員、顧問、設置綱路能量營業額、電話線路數結果指出有 15 家有總體效率總體效率；7 家為固定規模報酬、11 家為遞減規模報酬、18
