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绩效评价学术研究方法介紹 东吴大学邱永和教授 研究發展長 壹: 績效評估方法之內容 一: 績效評估介紹 經濟學領域中，經常使用效率一詞來描述各種資源使用的特徵。效率主要在闡述投入要素與產出之間的關係，透過效率衡量可瞭解一組投入要素轉換成產出過程的績效表現。 Farrell (1957) 以邊界生產函數之概念衡量決策單位的生產效率水準，其生產效率之衡量，乃是將最具效率的生產點連接成生產邊界，而任一真實生產點和生產邊界的差距即表示生產點的無效率程度。承續Farrell提出的邊界模型基本精神，許多學者提出不同的實證方法加以修正：、資料包絡分析法 資料包絡分析(Data Envelopment Analysis，DEA)DEA是一種被廣泛使用的線線規劃技術，根據柏瑞圖最適解（Pareto optimal solution）之觀念，評估一個決策單位（decision making unit，DMU）之相對效率，DEA是評估多目標（面向）環境下，多種決策方案優先順序的有效方法，其主要功能為：藉由兩個以上的屬性量測，便可將一組受評標的決策單元，經過建立一個效率指標來加以達成，此效率指標藉由各DMU的投入及產出變數資料，透過線性規劃法形成一條效率邊界前緣(frontier)，視每個DMU與效率邊界的距離來決定個別DMU的相對效率。此觀念最早可追溯自Farrell（1957）的研究。1978年CCR(Charnes, Cooper 與 Rhodes）模式、1984年BCC(Banker,Charnes與Cooper)模式Cooper、Seiford與Tone(2007)的統計，DEA自Charns、Cooper與Rhodes於1978年提出至今，目前有37類，157種的DEA分析模式，若再加上模糊DEA、三階段DEA等擴張模式，已超過160種，而這160種模式均由BCC、CCR與SBM等為基礎發展出來，DEA被應用來衡量各種製造業、學校、金融業、醫院、港口、機場、航空公司、大眾運輸、生物科技業、公用事業、服務業、會計師事務所、電力公司、電視及廣播…等，這些應用案例都包含一組受評標的決策單元，以及一組用來衡量各DMU屬性的數值，凡目標為極小化的屬性歸為「投入項」，而目標為極大化的屬性歸為「產出項」，最佳的DMU為投入少，產出多，而每一個DMU的效率都是與組合中最佳的DMU比較後得出(所以效率最大是1)，也因此，DEA得出的是相對效率，而非絕對效率。 Farrell（1957）Farrell（1957）Farrell認為一個決策單位的效率係由兩個部分所組成：（1）技術效率（technical efficiency，簡稱TE），即在給定的投入集合下，所能獲得最大產出的能力，及（2）配置效率（allocative efficiency，簡稱AE），即在投入價格與生產技術固定下，使用最適比率投入組合的能力；而兩者之乘積即為整體效率（overall efficiency），又稱為總經濟效率（economic efficiency，簡稱EE），即。 在此將利用等產量曲線（isoquant）與等成本線（isocost）敘述技術效率、配置效率及總經濟效率之關係，如圖1所示。在固定規模報酬（constant return to scale，CRS）的假設下，使用兩項投入（X1與X2）生產一項產出（Y），等產量曲線為，代表生產一單位Y所需要X1與X2的最小組合，也就是生產的效率前緣（efficiency frontier），而實際生產組合必落在的右上方。點為使用較多的投入數量組合來生產同一單位的產出，其技術效率（TE）可以來表示，此比率亦代表為了達成技術效率的生產邊界，所有投入項需要縮減的百分比。該比率若介於0到1之間，即為技術無效率程度的指標；若等於1時，即具有完全技術效率，例如：點就具有技術效率，因為點位於等產量曲線上。 而點雖然落在效率前緣上，但並非以最低成本達成，最低成本應出現在等產量曲線與等成本線的切點上，因此與點雖然有相同的技術效率（技術效率皆為1），但因為點落在最低成本線上（與點相同），因此點的成本只有點成本的，此亦為點的配置效率（AE）。 圖1　Farrell模式下之技術效率與配置效率 故由上述可知，對點而言： 由於Farrell的研究成果僅適用於單一投入與單一產出，且許多待研究的議題又都為多項投入與多項產出，故Charnes, Cooper and Rhodes於1978年提出CCR模式，將Farrell的理論延伸擴展為多項投入與多項產出時適用，且簡化為以數學線性規劃方式求解，並定名為資料包絡分析法。又CCR模式與Farrell模式均假設所有決策單位皆處於固定規模報酬，然而在實際情況中，亦可