運(yùn)輸企業(yè)的績(jī)效評(píng)定第二章文獻(xiàn)回顧

第二章 文獻(xiàn)回顧有關(guān)運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)營(yíng)運(yùn)績(jī)效評(píng)估的相關(guān)文獻(xiàn)非常豐富， 各研究間的差異主要系因評(píng)估指針的選取方式，以及采用的績(jī)效評(píng)估方法不同而產(chǎn)生。在評(píng)估指針的選取上，依評(píng)估指針層級(jí)的構(gòu)建方式可分為「不同的立場(chǎng)」與「投入－產(chǎn)出－消費(fèi)」 二種概念形成初選指針集合。 在績(jī)效評(píng)估方法的使用上， 可區(qū)分為「多變量分析」「、層級(jí)分析法

(AnalyticHierarchyProcess,AHP)

」「、資料包絡(luò)分析法

(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)」、「模糊綜合評(píng)判

(FuzzySyntheticDecision,FSD)

」與「灰色關(guān)聯(lián)分析法

(GreyRelationAnalysis,GRA)」五類(lèi)。本章第一節(jié)回顧形成初選評(píng)估指針集合的績(jī)效評(píng)估概念與指針集合的組成內(nèi)容；第二節(jié)則針對(duì)各績(jī)效評(píng)估方法的特性與使用上的限制進(jìn)行探究；此外，本文旨在探討財(cái)務(wù)比率納入運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)營(yíng)運(yùn)績(jī)效評(píng)估之研究，鑒此，比率分析法 (ratioanalysis)的特性與其在績(jī)效評(píng)估上的應(yīng)用將于第三節(jié)中探討?？?jī)效評(píng)估之研究概念與評(píng)估指針集合過(guò)去文獻(xiàn)關(guān)于運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)營(yíng)運(yùn)績(jī)效的評(píng)估指針，不論在產(chǎn)生方式上，或是在評(píng)估指針集合的內(nèi)容上，皆不盡相同。不過(guò)，許多學(xué)者先后提出初選指針選取原則以做為指針篩選的第一道關(guān)卡。茲整理 (王傳芳、王國(guó)材，民78；張有恒等，民 80；鄧振源，民 79；蔡欽同，民 81；胡宜珍，民83；Fielding etal.,1985; Keeny,1982; Talley and Becker,1982;Tanaboriboonetal.,1993) 如下。一、具完備性(Completeness) 。準(zhǔn)則須能涵蓋決策問(wèn)題的所有重要特性。二、具可操作性(Operational) 。準(zhǔn)則于決策者而言必有意義，且可公開(kāi)研究。三、具可分解性(Decomposable)。可自高階層分解至低階層，使評(píng)估過(guò)程得以簡(jiǎn)化。四、具衡量容易性(EaseofMeasuring) 。期所選取之指針能便于衡量。五、具客觀(guān)性(Objectives)。期所選取之指針系能以量化方式來(lái)衡量績(jī)效，盡量排除主觀(guān)判斷之情況。上述五項(xiàng)原則僅能做為初選評(píng)估指針的初步判斷依據(jù)，至于評(píng)估指針的產(chǎn)生方式，本文將之區(qū)分為二類(lèi)。第一類(lèi)系以不同的立場(chǎng)(營(yíng)運(yùn)者、消費(fèi)者、政府單位、專(zhuān)家學(xué)者)做為初選評(píng)估指針的產(chǎn)生方式。藍(lán)武王(民72)以消費(fèi)者的立場(chǎng)，將評(píng)估指針?lè)譃椤嘎肪€(xiàn)因子(單位就業(yè)人口享有之路線(xiàn)數(shù)、單位公車(chē)旅次享有之路線(xiàn)數(shù))」、「站牌因子(單位就業(yè)人口享有之站牌數(shù)、單位公車(chē)旅次享有之站牌數(shù))」與「班次因子(單位就業(yè)人口享有之班次數(shù)、單位公車(chē)旅次享有之班次數(shù))」三大類(lèi)共6個(gè)指針，用以評(píng)定市區(qū)公車(chē)分區(qū)服務(wù)水準(zhǔn)。韓復(fù)華等(民75)同時(shí)考慮營(yíng)運(yùn)者與消費(fèi)者的立場(chǎng)，將評(píng)估指針區(qū)分為「成本收益性指針(單位行駛里程之營(yíng)運(yùn)成本、單位行駛時(shí)間之營(yíng)運(yùn)成本、單位行駛班次之營(yíng)運(yùn)成本、單位載客人數(shù)之營(yíng)運(yùn)成本、單位延人公里之營(yíng)運(yùn)成本、單位行駛班次之營(yíng)運(yùn)收入、收益成本比)」、「服務(wù)性指針(沿線(xiàn)平均擁擠度、沿線(xiàn)加權(quán)擁擠度、沿線(xiàn)最高擁擠度、平均等車(chē)時(shí)間、單位行駛公里所需時(shí)間、平均旅次之旅行時(shí)間、平均旅次長(zhǎng)度與路線(xiàn)長(zhǎng)度比)」與「效率性指針(平均產(chǎn)出營(yíng)運(yùn)時(shí)間、平均產(chǎn)出營(yíng)運(yùn)里程、平均產(chǎn)出旅次數(shù)、平均產(chǎn)出旅次長(zhǎng)度、單位車(chē)輛行駛旅次數(shù)、單位車(chē)輛載客旅次數(shù)、單位班次載客旅次數(shù)、出車(chē)率)」三大類(lèi)共23個(gè)評(píng)估指針，用以評(píng)估公車(chē)系統(tǒng)各路線(xiàn)、各站、或各部門(mén)之營(yíng)運(yùn)與服務(wù)績(jī)效。王傳芳、王國(guó)材(民78)同時(shí)考慮營(yíng)運(yùn)者與消費(fèi)者的立場(chǎng)，將評(píng)估指針區(qū)分為「車(chē)輛狀況指針(新車(chē)比例、保養(yǎng)狀況、車(chē)容清潔、乘坐舒適性)」、「營(yíng)運(yùn)操作指針(候車(chē)班距、違規(guī)肇事率、載客服務(wù))」、「路線(xiàn)結(jié)構(gòu)指針(站距合適性、路線(xiàn)彎繞性)」與「乘客服務(wù)指針(過(guò)站不停現(xiàn)象、停站妥善性、司機(jī)品質(zhì)、乘客服務(wù)設(shè)備)」四大類(lèi)共13個(gè)評(píng)估指針，用以評(píng)估公車(chē)營(yíng)運(yùn)績(jī)效。張有恒等(民79)同時(shí)考慮營(yíng)運(yùn)者與消費(fèi)者的立場(chǎng)，將評(píng)估指針區(qū)分為「安全指針(駕駛員是否遵守交通規(guī)則、緊急逃生設(shè)備、肇事與違規(guī)紀(jì)錄、車(chē)輛平均車(chē)齡)」、「舒適指針(車(chē)內(nèi)環(huán)境、駕駛員服務(wù)態(tài)度、車(chē)內(nèi)擁擠情形、行車(chē)平穩(wěn)性、車(chē)內(nèi)設(shè)備、冷氣車(chē)比例)」、「經(jīng)濟(jì)指針(票價(jià)結(jié)構(gòu)、勞工生產(chǎn)力、獲益率、每車(chē)公里成本)」、「便利指針(上下車(chē)方便程度、搭車(chē)方便性、旅客搭車(chē)信息提供情形、過(guò)站不停情形、購(gòu)票或付費(fèi)之方便性、營(yíng)運(yùn)服務(wù)時(shí)間、出車(chē)率、誤點(diǎn)情形)」、「迅速指針(步行到站時(shí)間、等車(chē)時(shí)間、車(chē)內(nèi)行駛時(shí)間、營(yíng)運(yùn)方式之改變、路線(xiàn)彎繞程度、馬力加權(quán)之新車(chē)比例)」與「社會(huì)責(zé)任指針(博愛(ài)座之設(shè)置與管理、旅客對(duì)公車(chē)公司履行社會(huì)責(zé)任之整體評(píng)價(jià)、殘障公車(chē)、造成環(huán)境污染情形、服務(wù)路線(xiàn))」六大類(lèi)共33個(gè)評(píng)估指針，用以評(píng)估市區(qū)汽車(chē)客運(yùn)業(yè)之營(yíng)運(yùn)服務(wù)績(jī)效。臺(tái)北市政府交通局(民82)同時(shí)考慮營(yíng)運(yùn)者、消費(fèi)者與政府單位的立場(chǎng)，將評(píng)估指針區(qū)分為「車(chē)輛及場(chǎng)站績(jī)效指針(馬力加權(quán)之新車(chē)比率、冷氣車(chē)比率、場(chǎng)站空間)」、「量化之乘客服務(wù)水準(zhǔn)指針(發(fā)車(chē)準(zhǔn)點(diǎn)性、過(guò)站不停比率、車(chē)內(nèi)信息服務(wù)設(shè)施、行車(chē)肇事率指針、環(huán)保品質(zhì)指針)」、「質(zhì)化之乘客服務(wù)水準(zhǔn)指針(車(chē)容整潔、駕駛平穩(wěn)性、舒適與噪音、駕駛員服裝儀容與態(tài)度、駕駛員遵循路線(xiàn))」與「配合交通局重要設(shè)施指針(行車(chē)安全與管理、執(zhí)行乘車(chē)排隊(duì)運(yùn)動(dòng)、車(chē)廂外廣告檢查；過(guò)站不停與服務(wù)態(tài)度)」四大類(lèi)共17個(gè)評(píng)估指針，用以評(píng)估臺(tái)北市聯(lián)營(yíng)公車(chē)營(yíng)運(yùn)服務(wù)績(jī)效。張有恒、蔡欽同(民82)以消費(fèi)者立場(chǎng)，將評(píng)估指針區(qū)分為「安全(肇事率、車(chē)輛平均車(chē)齡)」、「舒適(車(chē)內(nèi)擁擠情形、冷氣車(chē)比例)」、「經(jīng)濟(jì)(成本效率性、成本效果性、服務(wù)效果性)」、「便利迅速(轉(zhuǎn)車(chē)方便性、班次可靠性)」與「社會(huì)責(zé)任(造成環(huán)境污染情形)」五大目標(biāo)共10個(gè)評(píng)估指針，用以評(píng)估公車(chē)系統(tǒng)營(yíng)運(yùn)服務(wù)績(jī)效。曾國(guó)雄、王榮祖(民83)同時(shí)考慮營(yíng)運(yùn)者、消費(fèi)者與政府單位的立場(chǎng)，將評(píng)估指針區(qū)分為「供給面指針(員工績(jī)效、車(chē)輛績(jī)效、維修績(jī)效、益本比)」、「需求面指針(肇事率、平均車(chē)齡、車(chē)內(nèi)擁擠度、冷氣車(chē)比例、駕駛平穩(wěn)性、班次可靠性、轉(zhuǎn)車(chē)方便性、服務(wù)態(tài)度)」與「監(jiān)督面指針(環(huán)境污染、行車(chē)安全管理、站牌與場(chǎng)站管理、車(chē)廂外廣告)」三大類(lèi)共個(gè)評(píng)估指針，用以評(píng)估公車(chē)系統(tǒng)整體營(yíng)運(yùn)績(jī)效。游明敏、張學(xué)孔(民88)以消費(fèi)者的立場(chǎng)，選擇「飛航安全」、「班機(jī)準(zhǔn)點(diǎn)」、「班機(jī)時(shí)刻安排便利選擇」、「訂位、購(gòu)票簡(jiǎn)便」、「售票、售票員服務(wù)態(tài)度」、「空服員服務(wù)態(tài)度」、「機(jī)位舒適」、「機(jī)艙內(nèi)之布置及清潔」、「空中餐飲服務(wù)」、「行李托運(yùn)」、「機(jī)型大小」與「票價(jià)」12個(gè)指針，用以評(píng)估國(guó)內(nèi)民航客運(yùn)業(yè)之服務(wù)水準(zhǔn)。周文生、曾群明(民89)同時(shí)考慮營(yíng)運(yùn)者、消費(fèi)者、政府單位與專(zhuān)家學(xué)者的立場(chǎng)，將評(píng)估指針區(qū)分為「可靠(有無(wú)照表收費(fèi)、儀表是否完整、有否黏貼申訴電話(huà))」、「舒適(車(chē)輛整潔、服務(wù)態(tài)度、司機(jī)服裝儀容、乘坐之寧適性)」、「安全(貼不透明反光紙、車(chē)門(mén)能否自由打開(kāi)、車(chē)號(hào)標(biāo)示清晰、品牌標(biāo)志設(shè)置齊全)」與「便利(準(zhǔn)點(diǎn)性、是否拒載短程)」四大類(lèi)共13項(xiàng)指針，用以評(píng)估品牌出租車(chē)之服務(wù)品質(zhì)。AllenandDicease(1976)同時(shí)考慮營(yíng)運(yùn)者與消費(fèi)者的立場(chǎng)，將評(píng)估指針區(qū)分為「服務(wù)量指針(路線(xiàn)密度、路線(xiàn)分布、涵蓋路線(xiàn)－每平方公里、涵蓋路線(xiàn)－每人、車(chē)輛利用程度、班距、服務(wù)人口與車(chē)座位容量比、路線(xiàn)尖峰乘客人數(shù)、路線(xiàn)擁擠度)」、「服務(wù)品質(zhì)指針(車(chē)速、班次可靠性、乘坐舒適性、搭乘方便性、安全性、服務(wù)之改善革新、運(yùn)輸效率、環(huán)境污染、生產(chǎn)力、工作旅次對(duì)總旅次之比、服務(wù)利用率、乘客密度、路線(xiàn)利用密度、車(chē)內(nèi)擁擠情形、座位使用情形、實(shí)際路線(xiàn)與期望路線(xiàn)符合程度)」與「益本比指針(基本費(fèi)率、費(fèi)率合理性、收費(fèi)方式、營(yíng)運(yùn)成本與營(yíng)業(yè)收入之比率、路線(xiàn)成本經(jīng)濟(jì)性、路線(xiàn)收入經(jīng)濟(jì)性、相對(duì)每乘客之營(yíng)收、相對(duì)每乘客之營(yíng)運(yùn)成本、維修成本在營(yíng)運(yùn)成本中所占比例)」三大類(lèi)共34個(gè)評(píng)估指針，用以評(píng)估運(yùn)輸系統(tǒng)營(yíng)運(yùn)與服務(wù)績(jī)效。Alter(1976)僅考慮消費(fèi)者立場(chǎng)，選擇可及性、旅行時(shí)間、可靠性、服務(wù)直接性、服務(wù)班次與旅客密度共6個(gè)指針，用以評(píng)估大眾運(yùn)輸系統(tǒng)服務(wù)水準(zhǔn)。Beckeretal.(1981) 亦僅考慮消費(fèi)者立場(chǎng)，選擇車(chē)內(nèi)旅行時(shí)間、可及性、班次數(shù)、服務(wù)直接性、可靠性、車(chē)內(nèi)環(huán)境、駕駛員服務(wù)態(tài)度、車(chē)內(nèi)擁擠情形、安全性、旅客搭車(chē)信息提供情形、上車(chē)方便性與相對(duì)每乘客之營(yíng)運(yùn)赤字共12個(gè)評(píng)估指針，用以評(píng)估公車(chē)系統(tǒng)服務(wù)水準(zhǔn)。Fieldingetal.(1985)考慮營(yíng)運(yùn)者的立場(chǎng)，選擇單位成本之產(chǎn)出、服務(wù)利用率、相對(duì)于支出之收入成長(zhǎng)率、員工效率、車(chē)輛效率、維修效率與安全性共7個(gè)評(píng)估指針，用以評(píng)估公車(chē)系統(tǒng)營(yíng)運(yùn)與服務(wù)績(jī)效。第二類(lèi)則以Fieldingetal.,(1978),FieldingandAnderson(1984)提出的運(yùn)輸績(jī)效概念架構(gòu)做為評(píng)估指針初選的基礎(chǔ)。該架構(gòu)將運(yùn)輸業(yè)的營(yíng)運(yùn)活動(dòng)分解成服務(wù)投入(serviceinputs)、服務(wù)產(chǎn)出(serviceoutputs)與服務(wù)消費(fèi)(serviceconsumption)三個(gè)過(guò)程，任意兩個(gè)過(guò)程之間的關(guān)系構(gòu)成三種衡量運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)營(yíng)運(yùn)績(jī)效的指針類(lèi)型：1.服務(wù)投入與服務(wù)產(chǎn)出間的「成本效率(costefficiency)」，成本效率系衡量產(chǎn)生運(yùn)輸服務(wù)的資源利用程度；服務(wù)產(chǎn)出與服務(wù)消費(fèi)間的「服務(wù)效果(serviceeffectiveness)」，服務(wù)效果系衡量消費(fèi)者對(duì)運(yùn)輸服務(wù)的使用程度；3.服務(wù)消費(fèi)與服務(wù)投入間的「成本效果(costeffectiveness)」，成本效果系衡量運(yùn)輸服務(wù)消費(fèi)量與資源投入量之間的關(guān)系。由上述知，此類(lèi)研究方式對(duì)于評(píng)估指針的選取，系建立在運(yùn)輸投入與產(chǎn)出間資源運(yùn)用效率與產(chǎn)出利用率的架構(gòu)下，可同時(shí)檢視產(chǎn)生運(yùn)輸服務(wù)所需的成本以及運(yùn)輸服務(wù)的利用程度?；旧显摷軜?gòu)似乎較偏重營(yíng)運(yùn)者的觀(guān)點(diǎn)，不過(guò)，由于納入服務(wù)消費(fèi)的觀(guān)念，使得消費(fèi)者對(duì)于運(yùn)輸服務(wù)的滿(mǎn)意程度可藉由服務(wù)效果的相關(guān)指針顯示出來(lái)，而政府單位對(duì)于運(yùn)輸業(yè)的表現(xiàn)亦可由成本效果的相關(guān)指針予以衡量。因此，將運(yùn)輸業(yè)的營(yíng)運(yùn)績(jī)效分為效率與效果的看法亦為一般學(xué)者所接受(DajaniandGilbert,1978；Zerrlloetal.,1981)并用以選取績(jī)效評(píng)估指針。張國(guó)平(民76)以從業(yè)員工數(shù)、耗用油料數(shù)、材料費(fèi)用、資本費(fèi)用做為資源投入的要素，以一般車(chē)車(chē)公里與高級(jí)車(chē)車(chē)公里做為服務(wù)產(chǎn)出的要素，再利用DEA的方法進(jìn)行運(yùn)輸部門(mén)生產(chǎn)力之評(píng)估。胡宜珍(民83)將初選評(píng)估指針按營(yíng)運(yùn)者立場(chǎng)區(qū)分為「成本效率性」、「成本效果性」、「服務(wù)效果性」三大類(lèi)共22個(gè)指針，以及按消費(fèi)者立場(chǎng)區(qū)分為「量化指針」與「質(zhì)化指針」二大類(lèi)共19個(gè)指針，再利用灰色關(guān)聯(lián)分析法分別擷取出7個(gè)營(yíng)運(yùn)績(jī)效代表性指針(路線(xiàn)成本經(jīng)濟(jì)性、維修成本效率、路線(xiàn)收入經(jīng)濟(jì)性、生產(chǎn)力指針、平均每車(chē)之營(yíng)運(yùn)收入、平均每班次承載之乘客人數(shù)、單位車(chē)公里之肇事次數(shù))與8個(gè)服務(wù)績(jī)效代表性指針(可及性、發(fā)車(chē)準(zhǔn)點(diǎn)性、冷氣車(chē)比率、交通違規(guī)率、環(huán)保品質(zhì)指針、車(chē)容整潔度、轉(zhuǎn)車(chē)方便性、行車(chē)平穩(wěn)性)，共同用以評(píng)估公車(chē)營(yíng)運(yùn)與服務(wù)績(jī)效。葉清江(民83)以人事費(fèi)用、燃料費(fèi)用、維修費(fèi)用、提供座位數(shù)做為資源投入的要素，以營(yíng)業(yè)收入、飛行公里、載客人數(shù)做為服務(wù)產(chǎn)出的要素，再利用DEA的方法進(jìn)行國(guó)內(nèi)線(xiàn)航空公司營(yíng)運(yùn)效率之評(píng)估。陳敦基、蕭智文(民83)以員工數(shù)、車(chē)輛數(shù)、耗油量做為資源投入的要素，以延車(chē)公里、班次數(shù)做為服務(wù)產(chǎn)出的要素，以延人公里、乘客數(shù)做為服務(wù)消費(fèi)的要素，再利用DEA法評(píng)估公路客運(yùn)業(yè)總體績(jī)效。FieldingandAnderson(1984) 以勞動(dòng)、資本、耗油量做為服務(wù)投入要素，以總延車(chē)小時(shí)、總延車(chē)英哩、總?cè)萘坑⒘?、服?wù)可靠性做為服務(wù)產(chǎn)出的要素，以乘客數(shù)、總延人英哩、營(yíng)業(yè)收入、行車(chē)安全做為服務(wù)消費(fèi)的要素。由這些要素間的關(guān)系將營(yíng)運(yùn)績(jī)效分為12個(gè)績(jī)效概念60個(gè)初選評(píng)估指針，再藉由因素分析法從中擷取9個(gè)代表性評(píng)估指針(每單位營(yíng)業(yè)費(fèi)用之延車(chē)小時(shí)收入、每單位延車(chē)英哩收入之乘客數(shù)、每尖峰車(chē)輛之延車(chē)英哩、每加侖燃油之延車(chē)英哩、每單位政府補(bǔ)助之售票收入、每單位都市人口數(shù)之延車(chē)小時(shí)收入、每維修員工之延車(chē)英哩、每單位營(yíng)業(yè)費(fèi)用之售票收入、每行車(chē)肇事次數(shù)之延車(chē)小時(shí)收入)，用以評(píng)估大眾運(yùn)輸營(yíng)運(yùn)績(jī)效。ChuandFielding(1992)以年車(chē)輛營(yíng)業(yè)費(fèi)用、年維修費(fèi)用、年管銷(xiāo)費(fèi)用、年其它費(fèi)用做為資源投入的要素，以年延車(chē)小時(shí)收入做為服務(wù)產(chǎn)出的要素，以年乘客旅次數(shù)做為服務(wù)消費(fèi)的要素，再利用DEA法評(píng)估公路客運(yùn)業(yè)之營(yíng)運(yùn)績(jī)效。Tanaboriboon etal.(1993)將績(jī)效評(píng)估指針?lè)譃椤纲Y源效率 (每位員工之延車(chē)小時(shí)、每單位延車(chē)公里收入之營(yíng)業(yè)費(fèi)用、每單位延車(chē)小時(shí)之營(yíng)業(yè)費(fèi)用、每單位延車(chē)公里之維修費(fèi)用、每車(chē)之延車(chē)公里、每車(chē)之延車(chē)小時(shí)、平均每班次之員工數(shù)、相對(duì)于配置車(chē)輛之實(shí)駛車(chē)輛數(shù))」、「資源效果(每車(chē)次之總費(fèi)用、每單位營(yíng)業(yè)費(fèi)用之售票收入、每單位總費(fèi)用之售票收入、每位乘客之營(yíng)業(yè)費(fèi)用、每公升燃油之乘客數(shù)、每車(chē)之乘客數(shù)、每單位延人公里之營(yíng)業(yè)費(fèi)用)」、「服務(wù)效果(每單位延車(chē)公里收入之乘客數(shù)、每單位容量公里收入之乘客數(shù)、每單位延車(chē)公里收入之售票收入、每單位延車(chē)小時(shí)之乘客數(shù)、每單位延車(chē)小時(shí)之售票收入)」與「特征指針(每位乘客之售票收入、每位乘客之延人公里、每車(chē)之營(yíng)業(yè)費(fèi)用、每單位延車(chē)公里之延車(chē)公里收入、每小時(shí)之延車(chē)公里收入)」共四大類(lèi)25個(gè)指針，用以評(píng)估公車(chē)系統(tǒng)營(yíng)運(yùn)績(jī)效?？?jī)效評(píng)估的方法運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)之績(jī)效評(píng)估， 本質(zhì)上具有多屬性 (或多準(zhǔn)則)、多層次之性質(zhì)。 用以衡量績(jī)效良窳的評(píng)估項(xiàng)目中，包括可量化與不可量化的指針，而這些指針間常具有沖突性、相關(guān)性或獨(dú)立性等特性，因處理方式的不同，使得績(jī)效評(píng)估的方法亦呈現(xiàn)多樣性。本文將績(jī)效評(píng)估方法區(qū)分為多變量分析 (因素分析、集群分析、判別分析 )、層級(jí)分析法 (AHP)、資料包絡(luò)分析法(DEA)、模糊綜合評(píng)判(FSD)、灰色關(guān)聯(lián)分析法(GRA)五種，并據(jù)此進(jìn)行相關(guān)文獻(xiàn)的回顧。雖然這幾種方法都是從全面性的角度對(duì)具有多準(zhǔn)則特性的方案進(jìn)行綜合決策，不過(guò)，由于他們各自的原理和適用的情境不盡相同，若使用時(shí)未能審慎考慮，可能造成評(píng)估結(jié)果產(chǎn)生偏頗。多變量分析在績(jī)效評(píng)估上的應(yīng)用多變量分析系針對(duì)兩種以上的變量資料，利用多元空間的統(tǒng)計(jì)方法，將復(fù)雜的問(wèn)題或現(xiàn)象予以數(shù)量化后，再對(duì)其作合理且有系統(tǒng)的整理，以達(dá)成分類(lèi)、判斷、評(píng)估、預(yù)測(cè)等目的的一種分析法。其中在績(jī)效評(píng)估中常用的三種方法，分別是：(1)因素分析法(factoranalysis，F(xiàn)A)－從眾多影響績(jī)效的因素中萃取出獨(dú)立的評(píng)估因素，以降低評(píng)估指針間的相關(guān)性；(2)集群分析(clusteranalysis，CA)－藉由觀(guān)察各受評(píng)對(duì)象在所有評(píng)估指針的表現(xiàn)是否相近，將具有相同性質(zhì)的受評(píng)者歸為一類(lèi)；(3)判別分析(discriminateanalysis，DA)－依集群分析的數(shù)據(jù)建立判別函數(shù)，一旦有新的受評(píng)者加入，即可判別其應(yīng)歸屬何群。多變量分析的發(fā)展已臻于完備，關(guān)于其理論探討的專(zhuān)書(shū)亦十分豐富，以下僅針對(duì)其在績(jī)效評(píng)估方面的應(yīng)用與使用上的限制加以說(shuō)明。陳武正、楊美珠(民78)以因素分析法從27個(gè)影響臺(tái)鐵客運(yùn)績(jī)效與28個(gè)影響列車(chē)別營(yíng)運(yùn)績(jī)效的指針中，分別萃取14個(gè)與12個(gè)評(píng)估指針，并以車(chē)種之類(lèi)別為目標(biāo)變量進(jìn)行判別分析。林玲圓(民81)以臺(tái)灣地區(qū)60家航運(yùn)公司民國(guó)79年的營(yíng)運(yùn)資料為例，利用因素分析法從23個(gè)財(cái)務(wù)比率中萃取七個(gè)因素，再以集群分析法將60家航運(yùn)公司分為七群，并描述各群之特性，最后由判別分析所建立的判別函數(shù)，可作為新進(jìn)航運(yùn)公司經(jīng)營(yíng)特性的分析之用。林惠茹(民81)以臺(tái)灣地區(qū)11家航運(yùn)公司民國(guó)75年到79年的資料為例，以因素分析法從34個(gè)財(cái)務(wù)比率中萃取六個(gè)因素，再利用集群分析法將11家航運(yùn)公司依各年度予以分群。姚介泰(民84)以因素分析法從30個(gè)財(cái)務(wù)比率中萃取12個(gè)對(duì)航空公司獲利能力影響較大的因素。Fielding,BrennerandFaust,(1985)以4個(gè)營(yíng)運(yùn)特性(車(chē)隊(duì)規(guī)模、平均行車(chē)速度、延車(chē)英哩、尖離峰行駛車(chē)輛數(shù)之比)為因素，利用層次(hierarchy)集群分析法將274家固定路線(xiàn)的公車(chē)運(yùn)輸系統(tǒng)分為12個(gè)同級(jí)群。Fielding,BabitskyandBrenner,(1985)以因素分析法從30個(gè)指針中擷取7個(gè)評(píng)估指針，用以評(píng)估公路客運(yùn)業(yè)的績(jī)效。綜上所述，因素分析旨在擷取評(píng)估指針，集群分析旨在進(jìn)行受評(píng)對(duì)象的分群，判別分析旨在進(jìn)行新受評(píng)者的歸類(lèi)。此類(lèi)方法的概念系建立在機(jī)率論下的隨機(jī)過(guò)程，其理論基礎(chǔ)較為完備。不過(guò)，對(duì)樣本資料量大小的要求以及資料分布需符合典型機(jī)率分布的假設(shè)系多變量分析方法的主要限制。此外，Aaker(1981)認(rèn)為即使資料經(jīng)由檢定后可以進(jìn)行因素分析，但仍有二項(xiàng)限制無(wú)法避免：(1)對(duì)于因素的數(shù)目與內(nèi)容、因素的解釋與轉(zhuǎn)軸的選擇都涉及研究人員的主觀(guān)判斷；(2)在因素分析的過(guò)程中，并無(wú)統(tǒng)計(jì)檢定方法可供有規(guī)律的使用。亦即，對(duì)于因素分析的結(jié)果，究系為一種巧合，抑或是確具有某種意義仍有待研究。層級(jí)分析法(AHP)在績(jī)效評(píng)估上的應(yīng)用AHP法系Saaty在1971年所提出之績(jī)效評(píng)估方法，主要應(yīng)用在不確定及多準(zhǔn)則的決策問(wèn)題上。本法旨在利用層級(jí)結(jié)構(gòu)(hierarchicalstructure)，將復(fù)雜的問(wèn)題由高層次(highlevel)往低層次(lowlevel)逐步分解。透過(guò)兩兩成對(duì)比較的方式，確定各層次中諸因素(指針)間的相對(duì)重要性，并匯集有關(guān)決策人員的判斷，以求得各方案相對(duì)重要性的優(yōu)勢(shì)排序(outranking)。有關(guān)AHP之理論，在Saaty(1980,1988,1994)、Saaty與Vargas(1982)及Saaty與Keans(1985)等專(zhuān)書(shū)或文獻(xiàn)中已有詳細(xì)說(shuō)明，國(guó)內(nèi)學(xué)者則以鄧振源、曾國(guó)雄(民78)對(duì)此有較完整且深入的敘述。AHP法的應(yīng)用范圍相當(dāng)廣泛，最早系Saaty(1977a,1977b)將其應(yīng)用于進(jìn)行蘇丹之運(yùn)輸規(guī)劃，隨后眾多學(xué)者相繼發(fā)表一系列針對(duì)運(yùn)輸投資計(jì)劃選擇的相關(guān)文獻(xiàn)(Paketal.,1987；Gomes,1990；Azis,1990；徐村和、粘淑惠，民86)，鄧振源(民81)與Saaty(1995)曾對(duì)此領(lǐng)域的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行回顧。之后，AHP法在其它運(yùn)輸領(lǐng)域的應(yīng)用，更如雨后春筍般的涌現(xiàn)，舉凡區(qū)位選擇(Banai-Kashani,1990)、路線(xiàn)選擇(曾國(guó)雄、李穗玲，民84)、甚或運(yùn)具選擇(Banai-Kashani,1984,1989；Sharp,1987)等皆有其蹤跡。此外，本法亦被廣泛的應(yīng)用在其它非運(yùn)輸領(lǐng)域的范疇中，如：行銷(xiāo)策略及媒體選擇問(wèn)題(何照義等，民73；徐村和、楊宗欣，民89；WindandSaaty,1980；Daviesetal.,1993)，外幣選擇權(quán)投資策略(汪美香、許溪南，民89)，高等教育系統(tǒng)中資源調(diào)整及績(jī)效評(píng)估(王國(guó)明、顧志遠(yuǎn)，民84)等。若決策問(wèn)題本身具有多層次、多準(zhǔn)則的特性，皆可應(yīng)用AHP法對(duì)各評(píng)估方案進(jìn)行比較、排序。AHP法應(yīng)用在績(jī)效評(píng)估的相關(guān)領(lǐng)域時(shí)，最常見(jiàn)的方式是將產(chǎn)業(yè)中各運(yùn)輸業(yè)者視為不同的待評(píng)方案，再利用該法建立層級(jí)結(jié)構(gòu)，并求取各因素(指針)間的相對(duì)權(quán)重，最后配合其它系統(tǒng)評(píng)估方法，進(jìn)行績(jī)效分?jǐn)?shù)的計(jì)算與排序。Bagchi(1989)應(yīng)用AHP法進(jìn)行運(yùn)輸公司選取之研究；曾國(guó)雄、王榮祖(民83)結(jié)合AHP法、模糊多屬性決策法(FMADM)與TOPSIS多評(píng)準(zhǔn)決策法進(jìn)行臺(tái)北市公車(chē)系統(tǒng)績(jī)效評(píng)估；曾國(guó)雄、胡宜珍(民84)與周文生、曾群明(民89)結(jié)合AHP法與灰色多準(zhǔn)則決策法分別進(jìn)行臺(tái)北市公車(chē)系統(tǒng)績(jī)效評(píng)估與品牌出租車(chē)服務(wù)品質(zhì)評(píng)鑒指針之?dāng)X取。應(yīng)用AHP法進(jìn)行績(jī)效評(píng)估時(shí)，主要包括 4個(gè)步驟：(1)建立層級(jí)結(jié)構(gòu)； (2)進(jìn)行成對(duì)比較，建立成對(duì)比較矩陣。亦即某一層級(jí)的要素， 以其上一層級(jí)的要素做為評(píng)估之考慮基準(zhǔn)， 進(jìn)行要素間的成對(duì)比較；(3)計(jì)算特征值與特征向量，經(jīng)由一致性檢定建立績(jī)效評(píng)估指針間的相對(duì)權(quán)重； (4)根據(jù)各指針間的相對(duì)權(quán)重，求取各業(yè)者之績(jī)效優(yōu)勢(shì)程度并進(jìn)行排序。綜上所述，AHP法在計(jì)算各要素 (指針)間之重要性時(shí)，其結(jié)果必須經(jīng)過(guò)一致性檢定，較有理論基礎(chǔ)且較具客觀(guān)性是此法之優(yōu)點(diǎn)。不過(guò)，藉由各領(lǐng)域?qū)＜疫M(jìn)行各要素間之成對(duì)比較時(shí)，此法并未整合各專(zhuān)家之意見(jiàn)，當(dāng)出現(xiàn)意見(jiàn)差距頗大時(shí)，可能使最后得到之要素間的相對(duì)權(quán)重值無(wú)法符合真實(shí)狀況。針對(duì)此一現(xiàn)象，近來(lái)已有學(xué)者結(jié)合 Delphi法與AHP法提出德菲層級(jí)分析法 (DHP)以尋求專(zhuān)家的共識(shí)性(KhorramshahgolandMoustakis,1988) 。此外，AHP法在進(jìn)行兩兩要素間的成對(duì)比較時(shí)， 評(píng)價(jià)值只有一點(diǎn)，若有位評(píng)估者認(rèn)為評(píng)價(jià)值系介于兩個(gè)評(píng)比尺度之間時(shí)，AHP法即無(wú)法解決此類(lèi)具模糊性的問(wèn)題(Buckley,1985)。鑒此，RuoningandXiaoyan(1992)、Lasek(1992)將AHP法擴(kuò)充至模糊環(huán)境中考慮，以彌捕此項(xiàng)缺失。資料包絡(luò)分析法(DEA)在績(jī)效評(píng)估上的應(yīng)用DEA法最早系源于Farrell(1957)以生產(chǎn)效率前緣(productionfrontier)觀(guān)念評(píng)估決策單位(DecisionMakingUnit,DMU)而發(fā)展出來(lái)的效率評(píng)估模式。由于Farrell的模式僅限于單一產(chǎn)出，Charnesetal.于1978年將其擴(kuò)充至多項(xiàng)投入與多項(xiàng)產(chǎn)出的衡量，并正式定名為資料包絡(luò)分析法。本法系將觀(guān)測(cè)值以效率前緣的方式予以包絡(luò)的方法，由生產(chǎn)面來(lái)分析問(wèn)題。其評(píng)估效率的概念乃是將所有決策單位的投入項(xiàng)與產(chǎn)出項(xiàng)投射(map)到空間中，以尋找出其最高產(chǎn)出或最低投入的邊界。此邊界即DEA中所謂之效率前緣，在經(jīng)濟(jì)學(xué)上稱(chēng)之為包絡(luò)線(xiàn)，系由待測(cè)之DMU中所有可能之相對(duì)效率最高點(diǎn)所組成，凡落在邊界上的DMU被稱(chēng)為有效率，不在邊界上的DMU則被認(rèn)為無(wú)效率。有關(guān)DEA法的理論或應(yīng)用之相關(guān)文獻(xiàn)，截至1995年為止已不下500篇。理論部分主要包括DEA模式的構(gòu)建與效率衡量方式兩類(lèi)。在模式構(gòu)建方面，DEA法是每次將一個(gè)DMU的產(chǎn)出與投入的比值作為目標(biāo)式，在所有DMU的效率值不得大于1的限制下，為每一個(gè)DMU找出一組投入項(xiàng)的權(quán)數(shù)與產(chǎn)出項(xiàng)的權(quán)數(shù)，使得該DMU之效率值(各項(xiàng)產(chǎn)出的加權(quán)總和除以各項(xiàng)投入的加權(quán)總和)為最大。最常見(jiàn)的為Charnesetal.(1978)提出之CCR模式與Bankeretal.(1984)提出之BCC模式。前者系在固定規(guī)模報(bào)酬的假設(shè)下，衡量DMU的整體技術(shù)效率(overalltechnicalefficiency)；后者則假設(shè)規(guī)模報(bào)酬可以變動(dòng)的情況下，將CCR模式中的整體技術(shù)效率分解成純粹技術(shù)效率

(puretechnicalefficiency)

與規(guī)模效率

(scaleefficiency)

，用以衡量

DMU

的相對(duì)效率。所謂純粹技術(shù)效率系指在相同的規(guī)模下，

相對(duì)于其它決策單位，可以用較少的投入達(dá)到有效利用資源的能力；規(guī)模效率系指當(dāng)生產(chǎn)技術(shù)可變動(dòng)的情況下，決策單位是否處于最適生產(chǎn)規(guī)模， 使得產(chǎn)出水準(zhǔn)所需的平均投入量最低； 而純粹技術(shù)效率與規(guī)模效率之乘積即為 DMU之整體技術(shù)效率。 在效率衡量方式上， 傳統(tǒng)的 DEA系采用射線(xiàn)效率衡量 (radialefficiencymeasure)，不過(guò)，ChangandGuh(1995)在研究具有 loglinear 生產(chǎn)函數(shù)之 DMU的效率值時(shí)，射線(xiàn)效率衡量方式將因投入與產(chǎn)出資料單位尺度的不同，使得計(jì)算出來(lái)之效率值亦不同，因此提出以垂直距離取代射線(xiàn)距離的距離效率衡量(distanceefficiencymeasure)。有關(guān)DEA的使用程序及其應(yīng)用在黃旭男 (民82)論文中有詳細(xì)的介紹。DEA法的應(yīng)用范圍相當(dāng)廣泛，且由于其以投入與產(chǎn)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(yīng)用于非營(yíng)利事業(yè)的績(jī)效評(píng)估。如：醫(yī)院效率的評(píng)估

(GrosskopfandValdmnis,1987)

、學(xué)校行政效率的評(píng)估

(歐進(jìn)士、林秋萍，民

89；SmithandMayston,1987

；Beasley,1990)、戶(hù)政機(jī)關(guān)生產(chǎn)力之研究

(陳健全，民

79)、臺(tái)灣林業(yè)效率之評(píng)估

(蕭基淵，民

78；KaoandYang,1992)

、法院效率之評(píng)估

(Kittelsenetal.,1992)

、項(xiàng)目執(zhí)行績(jī)效的評(píng)估

(袁建中等，民

88)等。運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)在本質(zhì)上屬管制經(jīng)濟(jì)學(xué)的范疇，其費(fèi)率、路線(xiàn)、班次等項(xiàng)目受到一定程度的政府管制或監(jiān)督，其績(jī)效衡量方式大多著重于生產(chǎn)力的高低，因此， DEA法在運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)績(jī)效評(píng)估的應(yīng)用例亦相當(dāng)多見(jiàn)。如：運(yùn)輸部門(mén)生產(chǎn)力的衡量(張國(guó)平，民

76)、臺(tái)北市公車(chē)生產(chǎn)力之衡量

(顧志遠(yuǎn)、張國(guó)平，民

79；ChangandKao,1992)

、公路客運(yùn)業(yè)績(jī)效評(píng)估

(陳敦基、蕭智文，民

83；ChuandFielding,1992)

、港埠生產(chǎn)力之研究

(RollandHayuth,1993

；李怡容，民

84)、航空公司營(yíng)運(yùn)效率之研究

(葉清江，民

83)、機(jī)場(chǎng)生產(chǎn)力之研究

(DavidandAshish,1997)等。傳統(tǒng)上對(duì)于績(jī)效評(píng)估之研究多偏重于多元績(jī)效指針之建立，再藉由個(gè)別績(jī)效指針比較出同業(yè)間績(jī)效的優(yōu)劣。這類(lèi)衡量方法不可避免的將遭遇指針權(quán)重值的決定以及多元指針難以整合的問(wèn)題， DEA法能以一個(gè)比值(最大值為 1)表示一個(gè) DMU投入與產(chǎn)出間的關(guān)系，且不需預(yù)設(shè)各投入、產(chǎn)出項(xiàng)的加權(quán)值即可整合各類(lèi)績(jī)效因素，是使用 DEA法的優(yōu)點(diǎn)。此外，效率前緣的觀(guān)念，使得 DEA法可藉由差額變量分析進(jìn)一步了解各 DMU尚有多少改善空間亦為其它績(jī)效評(píng)估方法所缺少之特性。 不過(guò)，由于DEA法系奠基于柏拉圖最適 (ParetoOptimality)的觀(guān)念所發(fā)展出的績(jī)效評(píng)估方法，選擇影響 DMU績(jī)效表現(xiàn)之投入與產(chǎn)出項(xiàng)目不宜過(guò)多，否則將使得大多數(shù)的 DMU之效率值皆為，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(lái)的投入或產(chǎn)出項(xiàng)目間具高度互補(bǔ)性或替代性，可能使得評(píng)估結(jié)果產(chǎn)生偏頗。模糊綜合評(píng)判 (FSD)在績(jī)效評(píng)估上的應(yīng)用影響績(jī)效良窳的因素有很多，當(dāng)其中部分 (或全部)因素具有不確定性 (uncertainty)、主觀(guān)性(subjectivity)、不精確性 (imprecision)等性質(zhì)時(shí)，傳統(tǒng)二值邏輯觀(guān)念中非真即假、非是即非的處理方式，不易準(zhǔn)確的衡量此類(lèi)因素對(duì)受評(píng)對(duì)象的績(jī)效影響程度。有別于其它績(jī)效評(píng)估方法，模糊理論最大的特色在于藉由隸屬函數(shù)

(membershipfunction)

的建立，將具模糊性質(zhì)的語(yǔ)意變量

(linguisticterms)

予以明確化，使得績(jī)效評(píng)估能更符合真實(shí)的狀況。模糊理論源于

1965年

Zadeh提出的模糊集合論

(fuzzyset)，而有關(guān)模糊決策的研究則起始于

1979年

Bellman

與Zadeh發(fā)表的「模糊環(huán)境下的決策」

(Decision-MakinginaFuzzyEnvironment)

一文。之后，許多與模糊決策方法與其應(yīng)用有關(guān)的文獻(xiàn)相繼發(fā)表

(Nojiri,1980

；Dimitrov,1983

；Buckley,1984

；SeoandSakawa,1985；MitaliandKeith,1987

；Raoetal.,1988；NafariehandKeller,1991；Nola,1991)。模糊綜合評(píng)判系屬模糊決策方法的一種，其所要處理的問(wèn)題是對(duì)受到多個(gè)因素(質(zhì)化或量化

)影響的事物作出全面評(píng)價(jià)，

按照指定的評(píng)判條件

(指針集合與指針權(quán)重

)對(duì)每個(gè)評(píng)估對(duì)象賦予一個(gè)實(shí)數(shù)值作為總評(píng)指針，使得總評(píng)指針的大小反映全面評(píng)價(jià)的高低

(區(qū)奕勤、張先迪，民

80)。模糊理論在運(yùn)輸方面的應(yīng)用范圍甚廣，從交通控制(trafficcontrol)、指派問(wèn)題(assignmentproblem)車(chē)輛路線(xiàn)與排班(vehicleroutingandscheduling)到運(yùn)具選擇(modechoice)等課題，都可應(yīng)用模糊理論協(xié)助解決，在Teodorovic’(1992)一文中有詳細(xì)的說(shuō)明。FSD法應(yīng)用在績(jī)效評(píng)估時(shí)，須將眾多影響因素區(qū)分為

、量化與質(zhì)化指針兩類(lèi)，分別建立連續(xù)型隸數(shù)函數(shù)與離散型隸屬函數(shù)，做為指針值轉(zhuǎn)換之用。量化指針之連續(xù)型隸屬函數(shù)系預(yù)先設(shè)立，以營(yíng)運(yùn)數(shù)據(jù)為自變量，隸屬度為因變量，建立每一個(gè)量化指針在不同績(jī)效等級(jí)(如：佳、中、差 )的隸屬函數(shù)，再依實(shí)際指針值之大小計(jì)算績(jī)效隸屬度。質(zhì)化指針之離散型隸屬函數(shù)由于沒(méi)有量化的數(shù)據(jù)可預(yù)先設(shè)立其隸屬函數(shù)，僅能經(jīng)由問(wèn)卷調(diào)查，以受訪(fǎng)者對(duì)特定受評(píng)對(duì)象的某指針表現(xiàn)程度之回答為自變量，隸屬度為因變量，分別建立每一個(gè)質(zhì)化指針在不同績(jī)效等級(jí)

(如：佳、中、差)的隸屬函數(shù)。張有恒、蔡欽同

(民

82)應(yīng)用

FSD

法與模糊多準(zhǔn)則決策

(FMCDM)

于公車(chē)系統(tǒng)營(yíng)運(yùn)與服務(wù)績(jī)效之評(píng)估；張有恒、陳俊魁

(民

86)應(yīng)用

FSD

法進(jìn)行鐵路立體化方案選擇時(shí)的綜合評(píng)判；游明敏、張學(xué)孔(民

88)應(yīng)用

FSD法于國(guó)內(nèi)民航客運(yùn)業(yè)服務(wù)水準(zhǔn)之評(píng)估；

ChangandShyu(1995)

結(jié)合

FSD法與

FMCDM

進(jìn)行公車(chē)民營(yíng)化方案之選擇。應(yīng)用FSD法進(jìn)行績(jī)效評(píng)估時(shí)， 主要包括 5個(gè)步驟(假設(shè)影響績(jī)效之因子結(jié)構(gòu)有兩層， 第一層稱(chēng)為因素，第二層為各因素再分解之元素，稱(chēng)為評(píng)估指針 )：(1)建立受評(píng)對(duì)象集、因素集、評(píng)估指針集與績(jī)效等級(jí)集；(2)建立各因素與各評(píng)估指針權(quán)重集； (3)建立各評(píng)估指針在不同績(jī)效等級(jí)下的隸屬度； (4)單因素綜合評(píng)判，根據(jù)各評(píng)估指針的權(quán)重及其績(jī)效隸屬度建立各因素在不同績(jī)效等級(jí)下的隸屬度； (5)模糊綜合評(píng)判，根據(jù)各因素的權(quán)重及其績(jī)效隸屬度計(jì)算各受評(píng)對(duì)象之績(jī)效分?jǐn)?shù)，以進(jìn)行綜合評(píng)判。綜上所述，由于人類(lèi)的語(yǔ)言、思維或決策等行為，經(jīng)常存在大量的模糊和非定量的特性，傳統(tǒng)明確集(crispset)的分類(lèi)方式不再適用。藉由隸屬函數(shù)的建立，模糊理論試圖將存在人與人之間對(duì)于模糊性詞語(yǔ)的差距表現(xiàn)出來(lái)，使其較過(guò)去二值邏輯的處理方式更具公平性。FSD最大的優(yōu)點(diǎn)在于此法不僅可以適用量化、明確的資料集，亦能適用于質(zhì)化、模糊的數(shù)據(jù)處理，使評(píng)估過(guò)程較符合人類(lèi)的行為模式。不過(guò)，不同型式的隸屬函數(shù)將產(chǎn)生不同的評(píng)估結(jié)果，若能多比較不同的函數(shù)型式將使得評(píng)估結(jié)果更具可靠性。此外，F(xiàn)SD法系假設(shè)評(píng)估指針間彼此獨(dú)立，并未處理指針間可能的互補(bǔ)性或替代性，若評(píng)估指針數(shù)目較多或部分指針間具有高相關(guān)性，將使得評(píng)估結(jié)果有偏重某一類(lèi)指針的可能性。再者，若評(píng)估指針皆為量化資料，且有客觀(guān)的衡量標(biāo)準(zhǔn)，在進(jìn)行受評(píng)對(duì)象之績(jī)效評(píng)估時(shí)，是否仍須以模糊觀(guān)念建立其隸屬函數(shù)亦仍須進(jìn)一步的探討?；疑P(guān)聯(lián)分析法 (GRA)在績(jī)效評(píng)估上的應(yīng)用在建立評(píng)估績(jī)效的相關(guān)指針集合時(shí)，指針集合的內(nèi)容應(yīng)兼具完整性與周延性，績(jī)效評(píng)估的結(jié)果才較有全面性。不過(guò)，正因影響績(jī)效良窳的因素眾多，而往往因素間的關(guān)系并不明確，若將其全部投入績(jī)效評(píng)估的工作中，將造成資源的浪費(fèi)，也可能使評(píng)估結(jié)果產(chǎn)生偏誤。因此，若能將彼此具有高關(guān)聯(lián)性的因素予以類(lèi)聚，并從中擇一為代表性影響因素，則不僅可了解因素間的關(guān)系、減少資源的浪費(fèi)，并有助于評(píng)估結(jié)果的解釋。過(guò)去常用的系統(tǒng)決策方法是數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的回歸分析、相關(guān)分析、因素分析等，然而，此類(lèi)方法存在三個(gè)缺點(diǎn)：(1)需要大量的樣本；(2)數(shù)據(jù)的分布必須為典型的機(jī)率分布；(3)變化因素不能太多，使得傳統(tǒng)的方法在使用上有所限制?；疑P(guān)聯(lián)分析(GRA)系灰色系統(tǒng)理論的基礎(chǔ)，它是根據(jù)因素之間發(fā)展態(tài)勢(shì)的相似或相異程度來(lái)衡量因素間接近的程度。由于關(guān)聯(lián)度分析是按發(fā)展趨勢(shì)做分析，對(duì)樣本量的大小沒(méi)有太高的要求，分析時(shí)也不需要典型的分布規(guī)律，而且分析的結(jié)果與一般定性的分析相吻合，因而具有廣泛的應(yīng)用性(鄧聚龍，1992；白振義，1993)?；疑到y(tǒng)理論系鄧聚龍教授于1982年提出。所謂「灰色」是指吾人對(duì)于某系統(tǒng)的了解介于完全清楚(白色)與完全不知道(黑色)之間；對(duì)于灰色系統(tǒng)內(nèi)之事物，人們僅能藉邏輯推理的方式，利用某些已知或甚明的意識(shí)觀(guān)念及判別準(zhǔn)則，對(duì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)加以論證，再利用模型表達(dá)之 (張有恒、陳俊魁，民 86)。而所謂「灰色關(guān)聯(lián)」意指兩個(gè)系統(tǒng)或系統(tǒng)中兩個(gè)因素間，隨時(shí)間或不同對(duì)象而變化的不確定性關(guān)聯(lián) (史開(kāi)泉等，1994)。根據(jù)因素之間發(fā)展趨勢(shì)的相似或相異程度來(lái)衡量因素間的關(guān)聯(lián)性， 稱(chēng)為「灰色關(guān)聯(lián)分析」(鄧聚龍，1988)。若兩個(gè)因素間變化的趨勢(shì)具有一致性，則表示二者關(guān)聯(lián)度較高，反之，則較低。灰色系統(tǒng)的特征是訊息的不完全，而訊息不完全意謂著數(shù)據(jù)有限，如何在少量數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行研究，以尋找系統(tǒng)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)與系統(tǒng)本質(zhì)是灰色系統(tǒng)的研究重點(diǎn)。其理論基礎(chǔ)有三個(gè)假設(shè)：訊息的差異仍然是訊息、訊息是認(rèn)知的根據(jù)、訊息一定具有灰性。因訊息間的差異及其變化因素皆可做為認(rèn)知的來(lái)源，故灰色系統(tǒng)具有少量數(shù)據(jù)即可分析的特性，正可彌補(bǔ)統(tǒng)計(jì)方法上的弱點(diǎn)。GRA法在績(jī)效評(píng)估上的應(yīng)用系利用指針間灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)的大小，判斷指針間是否具有關(guān)聯(lián)性，將高關(guān)聯(lián)度的指針歸為一群，并從中擇一為代表性評(píng)估指針用以進(jìn)行績(jī)效評(píng)估的工作。孟東寧等(民84)結(jié)合AHP法與GRA法進(jìn)行武器系統(tǒng)的評(píng)選；曾國(guó)雄、胡宜珍(民85)以GRA法進(jìn)行公車(chē)系統(tǒng)營(yíng)運(yùn)與服務(wù)績(jī)效評(píng)估指針擷取之研究；張有恒、陳俊魁(民86)以GRA法從18個(gè)鐵路立體化評(píng)估準(zhǔn)則中擷取9個(gè)代表性評(píng)估準(zhǔn)則；周文生、曾群明(民88)利用GRA法從23項(xiàng)影響出租車(chē)服務(wù)品質(zhì)的評(píng)鑒指針中擷取13個(gè)具代表性評(píng)鑒指針。綜上所述，克服傳統(tǒng)數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法中有關(guān)使用上的限制是 GRA法的優(yōu)點(diǎn)之一。GRA法系以參考序列和比較序列之間的距離為基礎(chǔ)，從距離中找出各因素間的差異性與接近性(傅立，1992)，將之量化為各因素間灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)值(詳見(jiàn)節(jié))，并由此判斷各因素間關(guān)聯(lián)度的高低以作為因素類(lèi)聚的標(biāo)準(zhǔn)。值得注意的是，GRA法重視的是關(guān)聯(lián)度大小的順序而不是關(guān)聯(lián)度的實(shí)際大小。GRA法多著重于評(píng)估指針的擷取，在進(jìn)行績(jī)效分?jǐn)?shù)的計(jì)算與排序時(shí)，應(yīng)結(jié)合其它系統(tǒng)決策法一并使用。此外，當(dāng)資料量夠大且符合典型的機(jī)率分布時(shí)，數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法仍較為一般研究者所接受。小結(jié)由以上各小節(jié)對(duì)各績(jī)效評(píng)估方法在績(jī)效評(píng)估上的應(yīng)用知，一個(gè)完整的績(jī)效評(píng)估過(guò)程應(yīng)包括五個(gè)部分：(1)依不同的研究概念(如節(jié)所述)，建立初選評(píng)估指針集合(或?qū)蛹?jí)結(jié)構(gòu))；(2)建立代表性評(píng)估指針集合；(3)建立評(píng)估指針權(quán)重集；(4)計(jì)算各受評(píng)對(duì)象之評(píng)估指針值；(5)建立綜合評(píng)判集。各種績(jī)效評(píng)估方法不可避免地皆具有一定程度的主觀(guān)性，如：多變量分析對(duì)于因素的選擇與解釋、AHP法中對(duì)于層級(jí)結(jié)構(gòu)的分解；DEA法中對(duì)于投入與產(chǎn)出項(xiàng)目的選擇、FSD法中關(guān)于隸屬函數(shù)的適合型式、GRA法中對(duì)于灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)門(mén)檻值的判斷等。此外，各種方法雖然都可以單獨(dú)應(yīng)用于績(jī)效評(píng)估中，不過(guò)，各種方法因使用上的限制與其本身的特性，在績(jī)效評(píng)估的領(lǐng)域中各有其較為適用的部分，茲將各種方法的概念、使用上的優(yōu)點(diǎn)、使用時(shí)的注意事項(xiàng)及較適合的用途整理如表 2-1所示。比率分析與營(yíng)運(yùn)績(jī)效本文旨在探討納入財(cái)務(wù)比率于運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)營(yíng)運(yùn)績(jī)效的評(píng)估中，如何將財(cái)務(wù)比率與傳統(tǒng)上所使用的運(yùn)輸指針予以整合，實(shí)為本研究所發(fā)展或所應(yīng)用之方法的必要所需。因此，本節(jié)首先對(duì)財(cái)務(wù)比率的意義與分類(lèi)方式進(jìn)行相關(guān)文獻(xiàn)的回顧。此外，比率分析 (ratioanalysis)法雖常被廣泛的應(yīng)用在企管實(shí)務(wù)上的企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)估，但在運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)的績(jī)效評(píng)估中并不多見(jiàn)，故第二小節(jié)回顧此法在績(jī)效評(píng)估上的應(yīng)用。財(cái)務(wù)比率的意義與分類(lèi)方式自從財(cái)務(wù)比率于十九世紀(jì)提出以來(lái)，藉由比率分析的方式評(píng)估企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的相關(guān)文獻(xiàn)日益眾多，成為企管實(shí)務(wù)中企業(yè)診斷的主要工具之一。所謂財(cái)務(wù)比率系指財(cái)務(wù)報(bào)表中任意兩個(gè)會(huì)計(jì)科目相除所得的比值，而比率分析是經(jīng)由觀(guān)察各財(cái)務(wù)比率值的高低以及財(cái)務(wù)比率間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)公司目前存在的問(wèn)題或了解未來(lái)可能面臨的狀況。管理階層透過(guò)比率分析評(píng)估經(jīng)營(yíng)績(jī)效、建立未來(lái)目標(biāo)、發(fā)覺(jué)潛在問(wèn)題，并尋求改善之道 (葉日武，民86)。常用的財(cái)務(wù)報(bào)表有四種：損益表(incomestatement,I/S)、資產(chǎn)負(fù)債表(balancesheet,B/S)、現(xiàn)金流量表(statementofcashflows)與股東權(quán)益變動(dòng)表(statementofowner ’s。equity)這些報(bào)表是匯總企業(yè)在某一特定時(shí)點(diǎn)或某一段期間內(nèi)有關(guān)財(cái)務(wù)狀況及經(jīng)營(yíng)成果之相關(guān)會(huì)計(jì)科目的資料。財(cái)務(wù)報(bào)表中任何兩個(gè)會(huì)計(jì)科目的比值皆可構(gòu)成一個(gè)財(cái)務(wù)比率，具有簡(jiǎn)化數(shù)字、消除規(guī)模差異、應(yīng)用靈活、計(jì)算簡(jiǎn)單但意義深遠(yuǎn)等優(yōu)點(diǎn) (葉日武，民86)；正因財(cái)務(wù)比率為數(shù)眾多，比率分析在實(shí)證上常面臨分類(lèi)不易與代表性比率的擷取等問(wèn)題?？?jī)效評(píng)估方法

表2-1各種績(jī)效評(píng)估方法應(yīng)用于績(jī)效評(píng)估時(shí)的比較概念 使用上的優(yōu)點(diǎn) 使用時(shí)的注意事項(xiàng)

較適合的用途FA多變量CA分析DAAHPDEAFSDGRA

奠基于機(jī)率論下的隨機(jī)過(guò)程以層級(jí)結(jié)構(gòu)分解復(fù)雜的問(wèn)題，并建立成對(duì)比較矩陣求取指針間的相對(duì)權(quán)重藉由相對(duì)有效率的DMU之產(chǎn)出或投入值所建構(gòu)的包絡(luò)曲線(xiàn)，衡量各 DMU的相對(duì)效率藉由隸屬函數(shù)的建立，分別轉(zhuǎn)換質(zhì)化與量化指針值，進(jìn)行各受評(píng)對(duì)象的模糊綜合評(píng)判藉由兩個(gè)指針間灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)值的大小，判斷指針間是否具有關(guān)聯(lián)性

理論基礎(chǔ)較為完備可將復(fù)雜的問(wèn)題予以分解各評(píng)估指針權(quán)重的決定須通過(guò)一致性檢定，結(jié)果較具客觀(guān)性將多元指針整合成單一指針不須預(yù)設(shè)指針的權(quán)重值了解尚未達(dá)到相對(duì)有效率的DMU尚有多少改善空間評(píng)估過(guò)程較符合人類(lèi)行為模式對(duì)樣本大小沒(méi)有太高的要求資料分布不須符合典型的機(jī)率分配

樣本量必須夠大數(shù)據(jù)分布須符合常態(tài)分配各層級(jí)結(jié)構(gòu)的組成項(xiàng)目不宜過(guò)多未探討指針間的關(guān)系投入與產(chǎn)出項(xiàng)目不宜過(guò)多樣本量太少會(huì)影響包絡(luò)曲線(xiàn)的準(zhǔn)確性未探討指針間的關(guān)系隸屬函數(shù)的選擇會(huì)影響評(píng)估結(jié)果未探討指針間的關(guān)系無(wú)法直接處理非量化的指針灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)的門(mén)檻值高低會(huì)影響指針?lè)秩航Y(jié)果

重要因素的擷取受評(píng)對(duì)象的分群新受評(píng)者的歸類(lèi)求取評(píng)估指針的權(quán)重著重于生產(chǎn)面問(wèn)題的研究評(píng)估指針中有模糊性質(zhì)者評(píng)估指針的分群在財(cái)務(wù)比率的分類(lèi)問(wèn)題上，各學(xué)者的方式不盡相同，Leopold(1989)將財(cái)務(wù)比率分為「短期流動(dòng)性」、「資金流量」、「資本結(jié)構(gòu)與長(zhǎng)期償債能力」、「投資報(bào)酬」、「營(yíng)運(yùn)績(jī)效」及「資產(chǎn)運(yùn)用」等六大類(lèi)；日本發(fā)展出著名的五力分析，將財(cái)務(wù)比率分為「收益力」、「安定力」、「活動(dòng)力」、「成長(zhǎng)力」與「生產(chǎn)力」等五大類(lèi)；國(guó)內(nèi)的中華征信所則將之分為「財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)」、「獲利能力」、「經(jīng)營(yíng)效能」、「償債能力」與「成長(zhǎng)性」等五大類(lèi)。不論分類(lèi)的方式為何，比率分析之所以廣為企業(yè)界所使用，究其原因系財(cái)務(wù)報(bào)表為衡量企業(yè)經(jīng)營(yíng)成果及財(cái)務(wù)狀況的主要依據(jù)(許是祥譯，民