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研究生: 張晏嘉
Yen-Chia Chang
論文名稱: 國際十大貨櫃港埠作業績效之研究-灰關聯分析和乘數限制DEA之應用
Performance Efficiency of the Top Ten Container Ports-Application of GRA and Multiplier-Constrained DEA
指導教授: 謝浩明
How-Ming Shieh
口試委員:
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工學院 - 土木工程學系
Department of Civil Engineering
畢業學年度: 97
語文別: 中文
論文頁數: 101
中文關鍵詞: 貨櫃港區域保證模式多目標規劃層級分析法灰關聯分析資料包絡分析績效評估
外文關鍵詞: Performance Evaluation, GRA, AHP, Assurance Region, Multi-Objective Programming, Container-Ports, DEA
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  • 近年來中國經濟快速的成長,帶動了中國地區港埠整體發展,也連帶影響了整個亞太地區港埠的競爭。不僅亞太地區競爭激烈,歐洲、北美洲和其他地區皆有重要港埠互相吸引航商和貨源,因此有效率的港埠作業,將能獲得航商和貨主的青睞,擁有和其他港埠競爭的優勢。
    從數據蒐集的過程了解到,國外港埠設施資料較難以完整取得,因此本研究利用灰關聯的方式,試圖去除資訊不完整下的影響,進一步再以資料包絡分析方式評估效率,而效率分析的結果顯示有過多的有效率單位,使得排序區分能力較低,所以最後則利用專家問卷模式、多目標規劃模式和係數修改模式等,對於乘數給予限制後評估。
    灰關聯效率和原始效率比較結果顯示,灰關聯後的效率值較能有效表示整體的實際結果,而經由專家問卷所得的專家問卷模式評估之效率,排序的結果與實際排名的情形相吻合,表示越有效率的港口將擁有較高的排名;多目標規劃能有效區分排序,並具有客觀性和公正性的判斷;利用係數修改模式所得的效率和規模報酬分析顯示,各港口效率值差異有限,而大部分港埠皆為規模遞增,了解到各港口還是必須持續的發展以維持競爭力。高雄港在三模式下之三年效率值都是逐漸降低,效率不如以往,但效率值還是非常接近有效率單位,只要經過部分的調整即可再回到有效率的單位。


    In recent years, China''s economic rapid growth, led the development of ports in China and also affected the competitiveness of ports in Asia-Pacific region. Not only highly competitive in Asia-Pacific region, Europe, North America and other regions also have important ports to attract each other’s supply and container carriers. So the highly efficiency of port operations, will let the container carriers and shipper to access of the popular and will have competitive advantage with other ports.
    It’s very hard to collect some data of the Europe, North America and other regions, so this research used Grey Relation Analysis to eliminate the effect of the incomplete information first, then evaluated the performance of ports by Data Envelopment Analysis, and the results showed that there were many efficient DMU, making the rank distinguish ability to be low, so the final used expert mode, multi-objective programming model and coefficients-modified model to constraint multiplier, and then evaluated the performance again.
    The result of Gray Relational efficiency compare to original efficiency showed that the Gray Relational efficiency value was closed to the actual outcome, and the result of expert mode showed that the rank of efficiency was also closed to the rank of actual ports, saying that the highly efficient port will have a higher ranking; multi-objective programming can effectively, objectively and impartially distinguish the rank of efficiency; coefficients-modified model used “technical efficiency” and “scale analysis” to know most ports were increase returns to scale, it meant the port development must be sustained in order to maintain competitiveness. In the three modes, Kaohsiung’s efficiency values of the three years are gradually reduced, but still very close to the frontier, and it can be an efficient DMU after some adjustments
    .

    目錄 摘要 i Abstract ii 致謝 iii 目錄 iv 圖目錄 vi 表目錄 vii 第一章 緒論1 1.1研究背景與動機1 1.2研究目的與範圍3 1.3研究步驟3 1.4研究內容與流程4 第二章 文獻回顧7 2.1績效和DEA之概述 7 2.2以DEA評估港埠績效文獻8 2.2.1以台灣地區港口為對象之研究8 2.2.2以亞太地區港口為對象之研究10 2.2.3以全球區或其他區港口為對象之研究11 2.3結合DEA和其他研究方法之文獻17 2.4文獻回顧小結23 第三章 研究方法25 3.1研究架構25 3.2灰關聯分析(Grey Relation Analysis, GRA)26 3.3資料包絡分析(Data Envelopment Analysis, DEA)30 3.3.1效率概念 30 3.3.2固定規模報酬模式-CCR33 3.3.3變動規模報酬模式-BCC36 3.4 DEA延伸模式-乘數限制38 3.4.1區域保證模式(Assurance Region, AR)39 3.4.2多目標規劃模式(Multi-Objective Programming)41 3.4.3層級分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)43 第四章 資料蒐集和現況分析47 4.1評估港口的選取47 4.2初步選取評估項目48 4.3 DEA的假設和限制52 4.4各國際港埠現況分析52 第五章 資料分析與結果60 5.1資料灰關聯化60 5.2評估項目選取63 5.3灰關聯化資料效率分析64 5.4 DEA延伸模式分析67 5.4.1專家問卷模式67 5.4.2多目標規劃模式75 5.4.3係數修改模式77 5.5綜合分析與管理意涵84 第六章 結論與建議87 6.1結論87 6.2建議89 參考文獻90 附錄一94 附錄二98 圖目錄 圖1.1研究流程圖5 圖1.2研究方法流程6 圖3.1研究架構26 圖3.2 DEA之基本概念圖31 圖3.3技術效率與配置效率圖32 圖3.4層級分析法流程圖43 圖4-1世界主要港口分布示意圖 47 圖4-2高雄洲際貨櫃中心計畫範圍57 圖4-3南星開發計畫區58 圖4-4南星開發計畫規劃時間圖 58 圖4-5外海貨櫃中心興建計畫圖 59 表目錄 表1-1世界前10大港口排名(2005年~2008年)1 表2.1 DEA港埠文獻(台灣地區) 13 表2.2 DEA港埠文獻(亞太地區) 14 表2.3 DEA港埠文獻(全球區或其他區)15 表2.3 DEA港埠文獻(全球區或其他區)(續)16 表2.4結合DEA與其他研究方法於港口績效評估文獻20 表2.5結合DEA與其他研究方法於其他領域文獻21 表2.5結合DEA與其他研究方法於其他領域文獻(續)22 表3-1層級分析法評估尺度的意義和說明44 表3-2各階層平均隨機指標46 表4-1初步項目篩選結果48 表4-2初步篩選項目說明49 表4-3搬運機具作業效率轉換表 50 表4-4原始資料Pearson相關係數與顯著性檢定50 表4-5各港口投入和產出項目資料51 表4-6國際港埠2004~2008年貨櫃裝卸量和成長率53 表5-1辨識係數的選擇60 表5-2灰關聯化資料Pearson相關係數與顯著性檢定61 表5-3各港口灰關聯化投入和產出項目資料62 表5-4本研究投入和產出項說明 63 表5-5資料灰關聯前後效率值比較64 表5-5資料灰關聯前後效率值比較(續)65 表5-6灰關聯化資料和原資料各效率值統計值65 表5-7洛杉磯港和高雄港灰關聯化前後的參考集合比較66 表5-8問卷發放資訊68 表5-9分群問卷檢定結果68 表5-10專家問卷模式各投入和產出項目相對權重值69 表5-11專家問卷模式效率分析表71 表5-12專家問卷模式TE、PTE和SE的統計量值72 表5-13專家問卷模式效率排序表73 表5-14專家問卷模式規模報酬分析表74 表5-15多目標規劃模式各投入和產出項目權重值75 表5-16多目標規劃模式效率分析表76 表5-17灰關聯模式選定有效率單位之虛擬乘數77 表5-18灰關聯模式選定有效率單位之相對權重值78 表5-19係數修改模式效率分析表79 表5-20係數修改模式TE、PTE和SE的統計量值80 表5-21係數修改模式效率排序81 表5-22係數修改模式規模報酬分析表82 表5-23係數修改模式差額變數分析表84 表5-24各乘數限制模式效率分析表86 附表1-1灰關聯化資料虛擬乘數表94 附表1-2專家問卷模式虛擬乘數表95 附表1-3係數修改模式虛擬乘數表96 附表1-4係數修改模式差額變數表97 附表2-1專家問卷名單101

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