我国电子电机业生产效率及生产力变动之分析.doc
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4、iciency 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Surveykimo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
5、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:資料包絡分析法、績效評估、Malmquist指標法ABSTRACTThe purpose of this paper is to analysis the efficie
6、ncy 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 achieved overall efficiency under inputs were uncontrollable; (2) 5 sample firms were r
7、ated 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 inefficiencies; (4) There is no significant difference between firms performance in 2000 an
8、d 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 with the result under Free Disposal Hull, DEA is more powerful than FDH in discriminating
9、 efficient firms. Finally, the study provides inefficient firms suggestions for making performance improvement.Keyword: Data Envelopment Analysis, Performance Measurement, Malmquist Index壹、前言我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、
10、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)
11、 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
12、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
13、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
14、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。5.電子電機業生產力變動為何?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
15、、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
16、、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1500-2800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
17、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 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1995-199
18、6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
19、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家為遞增規模報酬,並對營運不佳中心提出改善建議。CCR模式、BCC模式Cooper et al.(2001)評估1981-1997年中國大陸紡織業及汽車業營運績效。勞工數、資本產值利用DEA模式以這兩種產業進行說明,在不減少僱用員工情況下仍可以增加產出,並提供無效率產業改善的機會。BCC模式、Addit
20、ive模式由文獻探討中可以發現,DEA可用來作為評估生產效率的分析工具,但是文獻卻未對三個問題未做探討。首先,DEA有區別能力(discriminatory power) 問題,既無法找出真正有效率單位。這問題的發生是由於DEA的效率值是經由運算較不實際投入項或產出項之權數所得,故造成某些有效率DMU是假相(false positive)有效率DMUs。其次,DEA 不是唯一的前緣線推論法。DEA認為有效率DMU可藉由凸向前緣線(convex frontier)找出,但Desprins 認為使用非凸向前緣線(non-convex frontier)之Free Disposal Hull比DEA
21、 更能所找出有效率DMU。最後,過去文獻未考慮投入與產出項間的控制性與權數限制問題。本研究與以往文獻不同之處:1.對我國製造業單一產業進行生產效率探討。2.採用Dolye 與 Green 18之交叉效率表現最佳之企業其投入與產出項的權重比值制定權數比值範圍。3.考慮產出項的控制與投入項的權數限制。4.利用Malmquist生產指標法結果,進行生產力變動測定。4. 將DEA 與FDH法所得之結果作一比較。參、研究方法一、觀念模式構建參考國外文獻及資料獲得性,本研究選取固定資產、營業成本、營業費用、存貨、員工數為投入項、營業收入為產出項。生產觀念模式如圖1,變數定義如表2。投入項 產出項固定資產營
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