臺灣博碩士論文加值系統

台鐵過去原為主要城際運輸工具，但面臨公路運輸的競爭，導致長途客運運量萎縮，而使客運有集中在短途運輸的趨勢，近三年短途運輸(50公里以下)佔總客運量高達73%左右。為因應未來高鐵的競爭，台鐵將以都會區內短途運輸作為其重新定位，規劃在各大都會區內增設通勤車站，企圖藉由捷運化手段力求永續經營。此外，台鐵目前虧損嚴重，亦應以企業經營之觀念，利用其車站地利之便，追求多角化經營，以增加車站營收並減少虧損。由此可知，台鐵車站未來將扮演極為重要的角色。本研究企圖藉由分析台鐵車站營運狀況，來瞭解各站的定位與功能，以作為規劃的參考。首先利用資料包絡分析法(DEA)及隨機邊界分析法(SFA)衡量台鐵各車站之效率。之後建構Tobit迴歸模式探討影響效率差異之因素，其中並引入品質變數的概念，考量人力素質、車站自動化設備以及車站營運環境對效率改變的影響。
考慮到台鐵東西部幹線技術以及環境等不同，本研究將樣本分為西部幹線以及東部幹線。西部幹線包含台北、台中以及高雄三個運務段，而東部幹線則包含宜蘭與花蓮兩個運務段。實證結果顯示1）總體而言，等級較高之車站的平均效率值高於等級較低者。但部分等級較高車站之效率反而低於等級較低者。2）DEA之實證結果發現，以運輸收入為產出之模式所得的技術效率排名比較符合台鐵目前之車站等級。3）Tobit迴歸結果顯示車站營運環境變數仍是影響車站技術效率的主要因素。4）在西部幹線中，台北運務段與高雄運務段效率值相差不多，而台中運務段較差。在東部幹線中，宜蘭運務段比花蓮運務段好。5）不同車種之停靠率對於車站具有不同影響，自強號及莒光號列車之停靠率對車站收入有顯著影響，復興號及電聯車之停靠率則對旅客數有顯著影響。6）整體來說DEA法與SFA法的衡量結果頗為接近。

Taiwan Railway (TR) has played a major role in the long-distance ground transportation for past long periods, but its short-distance transportation has surpassed long-distance transportation and became the main passenger traffic source when facing the competition of highway transportation. In response to the competition of the High Speed Railroad, TR is in the process of transforming into part of the urban rapid transit system, repositioning into providing short-range transportation by increasing the construction of commuting stations. Furthermore, TP is presently in great deficit, thus under the concept of enterprise management, should utilize the advantageous location of its stations to pursue diversification management to increase revenue and decrease deficit. This study employs two methods — data envelopment analysis (DEA) and stochastic frontier analysis (SFA), to estimate the relative efficiency of each station’s operations. Then we construct Tobit regression models to analyze the factors that effect the efficiency. The factors used include quality variables such as human quality, automatic equipment, and operation environment
We divide the samples into western line and eastern line considering the different techniques and environments of the two. The western line includes three sections — Taipei, Taichung, and Kaohsiung. The eastern line includes two sections — Ilan and Hualien. The empirical results show that: 1) In overall, the average efficiency of the high-class stations are higher than the lower ones. But not all of the individual efficiencies of the high-class stations are better than the low-class ones. 2) The rank of station efficiency from the results of the DEA model which specify revenue as output is more identical to the current station status of TR. 3) The results of the Tobit regression found that the environment variable is the major factor effecting station efficiency. 4) In the western line, the efficiency of the Taipei section is close to Kaohsiung, and better than Taichung. In the eastern line, the Ilan section is better than Hualien. 5) The stop ratio of different train types effects the station differently. The stop ratio of the Tzu-Chiang train and Chu-Kuang train effects the revenue. The stop ratio of the Fu-Hsing train effects the passenger volume. 6) The empirical results of SFA are mostly identical to DEA.

第一章 緒論………………………………………………………………….1
1.1 研究背景與動機………………………………………………..1
1.2 研究目的………………………………………………………..4
1.3 研究範圍與內容………………………………………………..5
1.4 研究方法及限制……………………………………..…………5
1.5 研究流程………………………………………………………..6
第二章 文獻回顧………………………………………………………….…8
2.1 台鐵現況分析………………………………………………..…8
2.1.1台鐵目前之車站分級制度…….…………………………8
2.1.2台鐵各車站等級營運概況分析……………………….…9
2.1.3台鐵各車站等級人員配置概況分析…………………...12
2.2 生產力與生產效率衡量理論與實證研究……..……………..13
2.2.1 生產力與生產效率………………………………….…14
2.2.2 計量經濟方法與實證研究………………………….…14
2.2.3非計量經濟方法與實證研究……………………….…19
2.3 各種方法之比較…….……………………………………….24
第三章 研究方法…………………………………………………………...25
3.1 基本概念………………………………………………………25
3.2 資料包絡法（Data Envelopment Analysis，DEA）…………25
3.3 隨機邊界法（Stochastic Frontier Analysis，SFA）……….…28
3.4 變數設定………………………………………………………29
3.4.1 資料包絡法之變數設定……………………………….29
3.4.2 Tobit迴歸………………………………………………30
3.4.3 隨機邊界生產函數之變數設定………………..…...…32

第四章 資料整理與分析…………………………………………………..34
4.1 車站產出資料…………………………………………………34
4.1.1 車站功能分類………………………………………….34
4.1.2 貨運產出……………………………………………….35
4.1.3 客運產出……………………………………………….36
4.2 車站投入資料…………………………………………………38
4.2.1 車站費用分析………………………………………….38
4.2.2車站投入分析………………………………………….39
4.2.3 車站偏要素生產力分析……………………………….43
4.3 車站內部環境…………………………………………………46
4.3.1 車站人力素質………………………………………….46
4.3.2 車站電腦化情形……………………………………….49
4.3.3 車站其他內部環境…………………………………….51
4.4 車站外部環境…………………………………………………52
第五章 生產效率衡量之實證研究分析…………………………………...53
5.1資料包絡法（Data Envelopment Analysis，DEA）…………53
5.1.1 樣本說明……………………………………………….53
5.1.2 模式一實證結果………………………………………53
5.1.3 模式二實證結果………………………………………60
5.1.4 模式一與模式二實證結果之比較……………………65
5.1.5 DEA法與偏要素生產力實證結果之比較…...………68
5.1.6 模式一與模式二差額分析之比較……………………69
5.1.7 以產出面為基礎衡量台鐵車站之效率………………69
5.2 Tobit迴歸分析…………………………………………………70
5.2.1 實證結果……………………………………………….70
5.2.2 小結…………………………………………………….75
5.3隨機邊界法（Stochastic Frontier Analysis，SFA）……………76
5.3.1 變數說明與模式設定………………………………….76
5.3.2 SFA之實證結果……………………………………78
5.3.3 DEA與SFA實證結果之比較…………………………80
第六章 結論與建議………………………………………………………...83
6.1 結論……………………………………………………………83
6.2 建議……………………………………………………………85
6.2.2 對台鐵車站分級與經營之建議……………………….85
6.2.1 對後續研究之建議…………………………………….87
參考文獻…………………………………………………………………....88
附錄………………………………………………………………..….…A-1
附錄一 各車站之各項效率值…………………………………A-1
附錄二 各車站之差額分析…………………………………..A-5
附錄三 各車站之效率排名…………………………………..A-13
附錄四 各車站之各項效率值………………………………A-17
附錄五 各車站之差額分析…………………………………..A-21
附錄六 運務處車站等級查定標準………………………..…A-29

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