南台科技大學 專題討論報告 指導老師：黃振勝 姓 名：林士群 學 號：M98U0109 中華民國98年12月09日

壹、報告內容

報告之資料來源： A Study on the Productivity Efficiency of 我國TFT-LCD 產業經營效率之研究 -以資料包絡法分 析 A Study on the Productivity Efficiency of TFT-LCD Industry in Taiwan -An Application of DEA Approach 作者：賴文玲 全國博碩士論文/世新大學/經濟學研究所(含碩專班)/93/碩士/093SHU05389020

摘要 一、 由 DEA之效率測量結果得知，在CCR與BCC模式下，以友達、 和立的整體效率值表現最佳。其他廠商整體無效率原因大部份 受技術無效率影響較多。顯示出國內TFT-LCD廠商不該只是一 昧投入資源而造成投入與產出失當的情形。 二、 由 Malmquist生產力指數指出，技術變動是造成生產力變 動的主要來源。 三、 由Tobit迴歸模型得知，廠商可藉由TCRI信用評等的增加， 來提昇廠商整體技術效率。 關鍵詞：TFT-LCD 產業、資料包絡法分析、經營效率、生產力指數。

緒論 自1990 年工研院開發出3 至6 吋的TFT-LCD 開始， 台灣已踏入發展TFT-LCD 產業的領域。不論在技術 及生產能力皆有很大的提升，加上產業上、中、下 游整體價值鏈之形成，為台灣提供非常有利的競爭 優勢，因而贏得「液晶王國」的美名。根據工研院 IEK(經濟產業技術資訊服務計劃)統計(如下表)。

研究範圍與目的 基於上述研究背景與動機，本研究將利用資料包絡分析法 （DataEnvelopment Analysis，DEA）進行分析，研究各家 TFT-LCD 廠商的相對經營績效，包括整體經營效率、純技術效 率和規模效率，藉以評估資源投入和獲得產出間的關係。 本文研究範圍是我國光電產業中TFT-LCD 產業，樣本取樣上 考慮公司的市場地位重要性，選取其主要產品比重為TFT-LCD 相關產品之上市廠商，共計8 家如下。數據來源以TEJ（台灣 經濟新報資料庫）。

文獻探討 我國TFT-LCD 產業概況 TFT-LCD 產業已成為我國的重點產業，整體產業結構可分為上游原 料廠、中游面板廠及下游各項應用產品等市場。技術的不斷進步， 促使產品的世代交替，如：筆記型電腦用之STN 被TFT-LCD 面板所 取代，CRT 監視器市場更是快速被LCD 監視器所侵蝕，而在液晶電 視技術逐漸突破，液晶電視之出貨量亦逐漸增加。

研究方法 本文主要以資料包絡分析法 ( data envelopment analysis，DEA )為基礎，探討我國TFT-LCD 產業廠 商的經營績效。因此本章第一節先說明效率之定義 及衡量方式。第二節介紹DEA 理論，及其使用特性 及限制。

效率的定義 何謂效率？ ，即 E = O / I (E 代表效率， O代表產出，I 代表投入)

衡量方式 Farrell 理論 Farrell 於1957 年將生產效率分為：技術效率 ( technical efficiency )、配置效率 ( allocative efficiency )、總效率 ( total economic efficiency )。

Farrell 理論基於三個基本假設：第一、生產前緣 (Production Frontier)：生產前緣是由最具效率的生產點連 接而成，任一生產點與生產前緣之差異，表該生產點無效率的 大小。即廠商利用現有的技術水準，配合即定的要素組合，若 生產達到最大產出水準時，該生產點會落在生產前緣上。若該 生產點不在生產前緣上，即表示該生產點無效率。第二、固定 規模報酬(Constant Returns to Scale)：此理論假設廠商之 生產技術為固定規模報酬。第三、生產前緣凸向原點 (Convex)，每點斜率皆不為正。

在以上的假設下，若一廠商是固定規模報酬，使用兩種投入（X1、 X2），產出單一產品為 Y，SS’即為為等產量曲線 (Isoquant) ，表 示生產一單位 Y 所需X1 與 X2 的最小可能組合，線上每一點皆具完 全技術效率。若生產組合落於SS’的右上方，如 P 點，表示其不具 技術效率，因為 Q 點使用的生產組合量較少也可以生產出與 P 點相 同的產量。因此 P 點的技術效率可定義為：

當廠商面對完全競爭市場時，其投入要素的相對價格比 為 AA’ 之斜率，可定義P 點的配置效率（AE）為 OR/OQ ， RQ 是配置無效率的部份，而 P 點的總效率 EE ( total economic efficiency ) 由上可發現總效率 ( EE ) 是技術效率 ( TE ) 與配置效率 ( AE ) 的乘積。

DEA 模型理論 一、CCR 模式 二、BCC 模式

CCR 模式 利用Farrell 效率衡量模式之觀點，利用多項投入及多項產 出效率23衡量的概念，在固定規模報酬(CRS)假設下，探討投 入導向與產出導向二種模式，尋找出最大產出或最小投入為邊 界，將受評估之各項產出與投入因子利用數學規劃分別加以線 性組合，以兩個線性組合之比值代表受評估單位之效率，各個 受評估之效率值介於0 與1 之間。並將此定名為DEA 法。DEA 模型之CCR模式可表示如下：

其中:Yｋｍ ：表第k 個DMU 的第m 項產出值 Xkn：表第k 個DMU 的第n 項投入值 Um：表第k 個DMU 的第m 個產出值的加權值 Vn：表第k 個DMU 的第n 個投入值的加權值 Hk：第k 個DMU 的相對效率值 ε：表一極小的正數

產出導向模式：在投入項加權組合值為１的限制下，極大化產出項的 效率值( HK )。

投入導向模式：在產出項加權組合為１的限制下，極小化投入項的效 率值

BCC 模式 上述CCR 模式與 Farrell 一樣是假設固定規模報酬狀態下，而計算出的 DMU 效率值。但當規模為非固定時，可能由於運作規模不當，而造成無效 率。因此由Banker、Charnes 及Cooper 於1984 年針對CCR 模式，擴充為 以變動規模報酬的觀念，探討有關技術效率、規模效率、規模報酬等問題， 簡稱為BCC 模式。我們直接以線性規劃模式說明如下： m=1,2……,M n=1,2……,N k=1,2……,K

DEA 的特性與限制 一、DEA 運用上的特性 二、DEA 使用上的限制

DEA 運用上的特性 DEA 為衡量多項投入、多項產出的非參數法，對投入與產出 間的關係，不需預測也毋須設定，所以不會面臨預設函數的困 難，在實用上較為可行。 可用來分析相對有效率與相對無效率之組織，只要受評估之 DMU 採用相同的計量單位，則其目標函數不受投入產出計量單 位之影響，具單位不變性的特性。 DEA 可處理組織的外生環境變數，可對組織外不可控制之環 境變數加以處理，即可同時評估不同環境下DMU 的效率。

DEA 使用上的限制 DEA 無法處理產出項為負值，只能提供相對效率評估，而非絕對效 率的衡量，因此當一受評估的DMU 為相對有效率時，可能只是壞中 取相對不壞者，而非真正有效率者。 運用於同質性較高的DMU，同質性越高則衡量效率越好，則其評估 的結果亦愈具有解釋能力。 資料的準確度愈高，則所求出之評估結果才愈正確。

Malmquist 生產力指數 ( MPI) Farrell (1957) 提出的效率測度法，是在生產技術不改變 的情況下，衡量廠商的產出投入距離生產邊界之程度，並將其 估計出的生產效率指標作為評估廠商生產營運績效的指標。 為了瞭解每一個DMU 在不同時期中其技術變動與生產力的變動 情形，我們可藉由Malmquist 生產力指數來衡量DEA 跨期間其 生產力變化。

Caves、Christensen and Diewert (1982) 所提出兩個Malmquist 總 要素生產力指數的幾何平均數，以固定規模報酬( constant return to scale，CRS)做為評估的基礎，將生產力的變動分解為技術效 率的變動(Technical EfficiencyChange,TEC)與生產技術的變動 (Technical Change,TC)，並用產出距離函數定義，以衡量每一個 DMU 在不同期間內生產力變動的情形定義第t 期及第t+1期的 Malmquist 總要素生產力指數如下:

資料與實證 本研究以DEA 方法做績效評估，在DEA 研究中，投入要素與產 出要素選取是最重要的步驟。不同的投入和產出變數可能會導 致評估效果的不同。因考量到TFT-LCD 產業隸屬於高科技產業， 因此本研究將有關高科技產業之DEA研究文獻中產出與投入變 數做以下整理，如下表：

投入項目的選擇與選用方式

產出變數中，以營業收入淨額，代表公司該年度生 產之財貨銷售之額度。營業利益＝(營業收入－營業 成本)，由於營業利益的計算過程中己將所耗用的一 切成本均列入考量，因此在關注本業的獲利能力 時，營業利益便為重要的指標。

我國 TFT-LCD 廠商產出投入之敍述統計量

投入與產出變數之相關性分析 DEA 模型所選擇的投入與產出變數需有同向的關係，若有負相 關存在，則必需將該項目剔除。本研究針對前一節中所整理出 之投入與產出變數進行相關檢定，如下表4-4 為分析之結果。

廠商經營效率之實證結果分析 一、CCR 模式下廠商經營效率值之分析（整體技術效率）

二、BCC 模式下廠商經營效率值之分析（純技術效率）在BCC 模式下，規模報酬是變動的，純技術效率值介於0 與1 之間， 等於1 為相對效率，小於1 則為相對無效率。其所衡量的純技 術效率值，代表在產出固定下，所投入的資源能否有效運用， 並不會受DMU 未達最佳規模而有所影響，各廠商效率值整理如 表4-6：

三、廠商規模效率之分析 CCR 模式下效率值除以BCC 模式下效率值的結果而求得規模效率， 其效率值介於0 與1 之間，等於1 代表DMU 可達最適生產規模且規模 為相對有效率，小於1 則為相對無效率。各廠商規模效率值整理如表 4-7：

四、被參考次數(Peers)傳統CCR 模式為了加強鑑別程度，避免發生 有效率DMU 過多而導致判斷優劣的情況，常藉助對偶模式所求出的 kλ ，其值不為0 時所對應的DMUK為受評估單位之參考DMU，當某DMU 出現在其他DMU 參考點的次數越多時，表示該DMU 有效率的強度 (Robustness)則越強，若有效率的DMU 不曾出現在其他DMU 參考點 中，這種DMU 可能為外圍值(Outlier)，其效率值還是為1。

Malmquist 生產力指數分析 分析完各廠商的效率值後，接著使用Malmquist 生產力指數來 探討各DMU之各季改變趨勢，並找出改善影響生產力的關鍵因 素，求出綜合技術效率變動(effch)、生產技術變動(techch)、純 粹技術效率變動(pech)、規模效率變動(sech)與MPI 生產力變動 (tfpch)。

由表4-10 探討國內8 家TFT-LCD 廠商2002 年第1 季至2004 第3 季共11 季的 變化情形

表4-11 以季來探討國內TFT-LCD 廠商之跨期變化，表中第2、6、9 季MPI 生 產力變動(tfpch)小於１，分別探討其原因如下：第2 季(2002 年Q2)，主要是 因為2002 年第二季開始國內TFT-LCD 產業便處於供不應求狀態，使得MPI 生 產力變動情形呈現退步。

Tobit 迴歸分析 我們將上一節所求出之廠商效率值，藉由Tobit 迴歸分析，進一步探討 影響TFT-LCD 廠商經營效率的主要因素。 Tobit 迴歸模式是專門處理截斷式資料的一種方法，因其被解釋變數被 截斷、限制住，故又可稱為Censored Regression Model 或 Limited DependentVariable Model。Tobit Model 如下：

本研究使用的軟體為Eview 3.0，將各廠商之相對效率值做為迴歸式 的被解釋變數，而解釋變數則排除已在DEA 分析中使用過的投入與產 出變數，另選擇會影響廠商相對效率值的變數。本研究選擇下列五項 因素做為被解釋變數，其個別說明如下。

表4-12 中模型一代表在固定規模報酬(CRS)下，Tobit 迴歸 分析結果得知：TCRI信用評等與整體技術效呈現正相關，影響 的方向與我們預期的相同，且達到1%的顯著水準，表示廠商可 藉由提高TCRI 信用評等來使整體的技術效率提昇。 負債比率、總資產週轉率、研發費用率、存貨週轉率則整體 技術效率呈現不顯著關係。

結論與建議 一、DEA 分析 總結來看，TFT-LCD 廠商在CCR 和BCC 模式下， 在平均排名上不盡相同，差異不大。 由時間趨勢來看，各家廠商的變動也大致相同， 依高至低排名分別為友達、華映、和立、奇美電、 彩晶、廣輝、和鑫、力特。 而奇美電、彩晶、廣輝、和鑫、力特整體無效率 的原因為技術無效率影響較多，受規模無效率影響 較少。

二、Malmquist 生產力指數分析 國內TFT-LCD 廠商MPI 生產力變動(tfpch)呈現進 步情形，其大部份因素是來自於生產技術的變動 (techch)，在生產技術的變動中，和鑫仍居第1，和 MPI 生產力變動的情形是相同的，而其他廠商的各 期平均結果，也和MPI 生產力變動(tfpch)的情形相 同。 國內TFT-LCD 廠商綜合技術效率變動(effch)呈現 衰退情形，其大部份原因來自於廠商較偏離固定規 模報酬或長期最適生產規模。

本研究以總資產週轉率、研發費用率、存貨週轉 率、負債比率、TCRI 信用評等做為被解變數，探討 對廠商經營效率所帶來的影響。 三、Tobit 迴歸分析 本研究以總資產週轉率、研發費用率、存貨週轉 率、負債比率、TCRI 信用評等做為被解變數，探討 對廠商經營效率所帶來的影響。 TFT-LCD 廠商可藉由提高TCRI 信用評等來使整體 的技術效率提昇。而負債比率、總資產週轉率、研 發費用率與存貨週轉率則與整體技術效率呈現不顯 著關係。

對國內TFT-LCD 廠商之建議 對於國內廠商而言，企業不一定大就是好，要有效率才行， 若企業規模很大，但營運不健全，等於是虛胖。 依本研究之實證結果，奇美電、廣輝、和鑫、力特、彩晶等廠 商並未達到最適規模報酬。 依本研究之實證結果，國內TFT-LCD 產業僅友達平均規模效率 值為1，達到最適生產規模。 國內TFT-LCD 廠商家數過多且重複投資的比率也太高，由本研 究也可看出多數廠商呈規模無效率的情形。

研究限制 本篇研究樣本是國內TFT-LCD 產業，此產業近幾年來才蓬勃 發展，由於資料的公開、公正性，僅能就上市的8 家廠商進行 討論，未必能代表全體的TFT-LCD 產業，乃研究上的限制。 由於資料取得上的限制，本研究對於投入和產出變數之數據 來源為TEJ (台灣經濟新報資料庫)。而該資料庫只更新到2004 年第3 季，導致本研究缺乏最近之財務資料，使得涵蓋範圍有 所限制。且財務報表中仍有粉飾帳面的疑慮，對於本研究可能 產生偏誤。

貳、心得及問題討論 個人心得： 可看出多數廠商呈規模無效率的情形。建議廠商可透過策略聯盟或 整併等方式，取代單打獨鬥的經營模式，共同分享技術、資源與研發 的成果，進而提升規模效率。若台灣想要勝過南韓，成為全球第一大 TFT-LCD 產出國，這將是非常重要的一個關鍵點，台灣TFT-LCD 產業 成熟度越來越高，已由過去「Capital Game」 轉為「Survival Game」的 模式。國內的量產技術是由日本技術移轉而來，所生產的產品僅屬於 關鍵零組件的範疇，說穿了還是另一種代工。所以廠商應注重附加價 值較高的品牌培養，透過品牌資源來加持，使整體競爭力提升。否則 將出現大者恆大、小廠的營運壓力也將越來越大的態勢。

討論問題1： 固定資產一般視為埋沒成本(sink cost)，為何本研究選為投入變數？ 回答： 因為TFT-LCD 產業是動輒百億的高投資事業，而新世代廠房的生產 佈局對TFT-LCD 產業來說是一項重要的投入項目，因此選擇以固定資 產來做為投入變數。 討論問題2： 為何表4-11第2、6、9 季MPI 生產力變動(tfpch)小於１? 第2 季，便處於供不應求狀態，使得MPI 生產力變動情形呈現退步。 第6 季，主要是因為SARS 的陰霾干擾再加上波灣戰爭影響全球消費信 心，第9 季 ，主要是因為2004 年第1 季部分應用產品別面板因受下游 市場之季節效應影響而出現庫存，導致價格下滑，然佔面板出貨比重 最高之液晶監視器面板仍處於供不應求狀態，使得整體生產力呈現衰 退情形。

討論問題3： 友達在CCR 模式下整體技術效率、BCC 模式下純技術效率以及廠商規 模效率之分析都是1，有何意義？ 回答： 本研究係以 DEAP Version 2.1 軟體，依所選取的樣本與變數資料，在 CCR 模式下，規模報酬是固定的，效率值等於1 為相對效率，小於1則 為相對無效率。 在BCC 模式下，規模報酬是變動的，純技術效率值介於0 與1 之間， 等於1 為相對效率，小於1 則為相對無效率。 廠商規模效率之分析， CCR 模式下效率值除以BCC 模式下效率值的 結果而求得規模效率，其效率值介於0 與1 之間，等於1 代表DMU 可 達最適生產規模且規模為相對有效率，小於1 則為相對無效率。 友達的平均規模效率值都是1.000，表示已達到最適生產規模

討論問題4： 評估DMU時，DMU個數有何限制? 回答： 受評估之DMU 數目須為投入與產出項之數目總合的兩倍以上，否則 評估結果為許多DMU 落在效率前緣上，則大部份的DMU 皆相對有效 率，失去了評估的意義。