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。

1. 張乃斌，「垃圾焚化廠:系統工程規劃與設計」，台南：張乃斌出版，民國88年。
2. 陳順宇、鄭碧娥，「STATISTICA手冊（I）基本統計」，台北：華泰書局，民國88年。
3. 高強、黃旭男、Toshiyuki Sueyoshi，「管理績效評估：資料包絡分析法」，台北：華泰書局，民國92年。
4. 曹本善，「垃圾焚化廠興建與操作實務」，詹氏書局，民國91年。
5. 林忠正，「垃圾焚化爐空氣污染控制設備影響戴奧辛排放特性之初步探討」，國立中央大學環境工程研究所碩士論文，民國89年。
6. 曾國強，「利用具有價值判斷之資料包絡分析模式衡量台灣地區公共安全品質」，國立中央大學企業管理研究所碩士論文，民國88年。
7. 鄭先祐，「生態主張的實現：固體廢棄物的處理原則與方法」，廢棄物處理研討會論文集，民國85年。
8. 黃健琨，「垃圾焚化爐空氣汙染物排放特性之初步探討」，國立中央大學環境工程研究所碩士論文，民國88年。
9. Cooper, W.W., Seiford, L.M., Tone, K., Data Envelopment Analysis, Kluwer Academic Publishers, 2000.
10. Joe Zhu, Quantitative Models for Performance Evaluation and Benchmarking, Boston : Kluwer Academic, 2003.
11. Fare Rolf, Shawna Grosskopf, Intertemporal Production Frontiers: with Dynamic DEA, Kluwer Academic Publishers, 2003.
12. Ali, A.I., Seiford, L.M., “Translation invariance in data envelopment analysis,” Operations Research Letters 9, 403-405, 1990.
13. Seiford, L.M., Zhu, J., “Modeling undesirable factors in efficiency evaluation,” European Journal of Operational Research 142, 16-20, 2002.
14. Scheel, H., “Undesirable outputs in efficiency valuations,” European Journal of Operational Research 132, 400-410, 2001.
15. Zofio, J.L., Prieto, A.M., “Environmental efficiency and regulatory standards: the case of CO2 emissions from OECD industries,” Resource and Energy Econmics 23, 63-83, 2001.
16. Tyteca, D., “Linear Programming Models for the Measurement of Environmental Performance of Firms—Concepts and Empirical Results,” Journal of Productivity Analysis 8, 183-197, 1997.
17. Fare Rolf, Shawna Grosskopf, C.A.K. Lovell, Carl Pasurka, “Multilateral Productivity Comparisons When Some Outputs are Undesirable: a Nonparametric Approach.” Review of Economics and Statistics 71, 90-98, 1989.
18. Pittman, R.W., “Multilateral Productivity Comparisons with Undesirable Outputs,” The Economic Journal 93, 883-891, 1983.
19. Pittman, R.W., “Issue in Pollution Control: Interplant Cost Differences and Economics of Scale,” Land Economics 57, 1-17, 1981.
20. Olesen, O.B., Petersen, N.C., “Incorporation quality into data envelopment analysis: a stochastic dominance approach,” International Journal of Production Economics 39, 117-135, 1995.
21. Cooper, W.W., Gu, B., Li, S., “Comparisons and evaluations of alternative approaches to the treatment of congestion in DEA,” European Journal of Operational Research 132, 62-74, 2001.
22. Cherchye, L., Kuosmanen, T., Post, T., “Alternative treatments of congestion in DEA: A rejoinder to Cooper, Gu, and Li,” European Journal of Operational Research 132, 75-80, 2001.
23. Smith, P., “Data envelopment analysis applied to financial statements,” The International Journal of Management Science 18, 131-138, 1990.
24. Hailu, A., Veeman, T.S., “Non-parametric productivity analysis with undesirable outputs: An application to the Canadian pulp and paper industry,” American Journal of Agricultural Economics 83(3), 605-616, 2001.
25. Caves, D.W., Christensen, L.R. and Diewert, W.E. “Multilateral comparisons of output, input, and productivity using superlative index numbers,” Economic Journal 92, 73-86, 1982.
26. Allen, K., “DEA in the ecological context—an overview,” In: Westermann, G. (Ed), Data Envelopment Analysis in the Service Sector, Gabler, Wiesbaden, 203-235, 1999.
27. Farrell, M.J., “The measurement of productive efficiency,” Journal of the Royal Statistical Society Series A 120(3), 253-290, 1957.