利用具有負面因子之資料包絡分析模式衡量台灣地區垃圾焚化廠之相對效率; Incorporation Undesirable Factors into Data Envelopment Analysis to Measure the Relative Efficiency of Incinerators in Taiwan

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题名:	利用具有負面因子之資料包絡分析模式衡量台灣地區垃圾焚化廠之相對效率;Incorporation Undesirable Factors into Data Envelopment Analysis to Measure the Relative Efficiency of Incinerators in Taiwan
作者:	郭良聿;Liang-Yu Kuo
贡献者:	企業管理研究所
关键词:	績效評估;相對效率衡量;資料包絡分析法;負面產出（非意欲產出）;負面投入（非意欲投入）;垃圾焚化廠;Performance Evaluation;Measuring Relative Efficiency;Data Envelopment Analysis (DEA);Undesirable Outputs;Undesirable Inputs
日期:	2003-12-05
上传时间:	2009-09-22 14:23:40 (UTC+8)
出版者:	國立中央大學圖書館
摘要:	資料包絡分析（DEA, Data Envelopment Analysis）近年來被廣泛應用到實務各種績效評估場合，因為它能同時處理多種投入與產出變數。傳統DEA模式在衡量生產績效時，只考慮正面因子（desirable factors），完全忽略負面因子（undesirable factors）的影響，直到近年才有學者對此展開討論。負面因子包含負面產出（undesirable outputs）與負面投入（undesirable inputs）。所謂的負面產出，指的是生產正面產出過程中所伴隨產生之不好的副產品，例如空氣污染、廢棄物、不良品等。負面投入指的是投入越多越好的投入，例如「垃圾」乃是廢棄物處理系統的負面投入。此類變數在許多情況下扮演舉足輕重的角色。例如垃圾焚化過程極易生成有毒物質，假使一焚化廠在焚化與發電上有很好的表現，但卻排放大量的戴奧辛，不可謂之為有效率。然而傳統DEA模式無法反應此一事實，此為本研究進行之目的。本研究試圖彌補傳統DEA之盲點，回顧國外學者所提出之各種處理負面因子方法，並實際加以應用。本研究之研究對象為台灣地區2002年營運之十九家大型垃圾焚化廠，投入變數為設計處理量、設計發電量、實際焚化量與廠內用電，產出變數為發電量、售電量與污染物。其中實際焚化量為負面投入，污染物為負面產出。研究結果發現，間接方法比直接方法有較高的鑑別率。以無母數Kruskal-Wallis檢定結果發現六種方法所得結果具有顯著差異。十九家大型垃圾焚化廠中以I1、I5、I10、I13為有效率，有效率廠在焚化、發電、環保等評選指標上都有較佳的表現。大部份觀察對象之無效率主要來自技術效率的不彰。Tobit迴歸分析發現公民營與所在地區因素會造成相對效率的差別，公有公營廠之效率低於公有民營與民有民營廠，中部地區垃圾焚化廠之效率優於北部地區與南部地區，營運年數對相對效率的影響則不明顯。
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