臺灣博碩士論文加值系統

透過不同區域間機場資料的評估比較，可瞭解各受評機場的發展狀態並掌握其相對營運優劣勢，故本研究以合宜的效率衡量指標對跨區域性機場進行營運效率評估。
本研究以資料包絡分析法（DEA）與TOPSIS評估全球跨區域二十四座國際機場（包含香港赤臘角、亞特蘭大哈崁菲爾德、芝加哥歐海爾、達拉斯沃斯堡、洛杉磯、倫敦希斯羅、德國法蘭克福、巴黎戴高樂、東京成田、紐約甘迺迪、阿姆斯特丹史基浦、首爾仁川、丹佛、邁阿密、拉斯維加斯馬卡蘭、新加坡樟宜、紐澤西紐瓦克、曼谷、台北中正、上海浦東、辛辛那提北肯塔基、印第安那波里、馬德里巴拉加斯、北京首都等機場）之營運效率。本研究結果發現如下：
1.台北中正機場的CCR模式平均營運績效排名第六，效率值為0.833282084；而TOPSIS模式營運績效排名亦為第六，效率值為0.91033344。
2.應用CCR及TOPSIS分析世界主要國際機場2004年之效率並加以排序後，發現最有效率的前二名分別為香港、北京機場，另外效率最差的二個機場分別為阿姆斯特丹、丹佛機場。

We could understand every airport’s individual developments and operational advantages by comparing and evaluating the data of airports in every different zones. Therefore, we use suitable efficiency indexes to evaluate operational performance of airport across area.
In this research, Data Envelopment Analysis (DEA) and TOPSIS are used to evaluate the efficiencies of twenty four international airports in the world, including Hong Kong, Atlanta, Chicago, Dallas/FT Worth, Los Angeles, London, Frankfurt, Paris, Tokyo, New York, Amsterdam, Seoul, Denver, Miami, Las Vegas, Singapore, Newark, Bangkok, Taipei, Shanghai, Cincinnati, Indianapolis, Madrid and Beijing. The result of study reveals the following：
1.The average operation performance of CCR of the Taipei Chiang Kai-Shek airport ranks the 6th with efficiency value 0.833282084；The operation performance of TOPSIS of the Taipei Chiang Kai-Shek airport ranks the 6th with efficiency value 0.91033344.
2.CCR and TOPSIS are employed to analyze and rank the efficiencies in 2004 of main international airports . It is revealed that the most efficient airports are Hong Kong and Peijing airports and the least efficient airports are Amsterdam and Denver airports respectively.

謝 辭 I
中 文 摘 要 II
Abstract III
目 錄 IV
表 目 錄 VI
圖 目 錄 VII
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 2
1.3 研究目的 3
1.4 研究對象與範圍 4
1.5研究流程 5
第二章 文獻回顧 7
2.1績效評估方法 7
2.1.1模糊綜合評判法（Fuzzy Stnthetic Decision﹐FSD） 7
2.1.2 迴歸分析法（Regression Approach） 8
2.1.3 層級分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP） 9
2.1.4 多變量分析法（Multivariate Analysis, MA） 10
2.1.5 總要素生產力法（Total Factor Productivity,TFP） 11
2.1.6 灰色關聯分析法（Grey Relation Analysis,GRA） 12
2.1.7 資料包絡分析法（Data Envelopment Analysis） 14
2.1.8 TOPSIS法 16
2.1.9 各種績效評估方法優缺點之比較 17
2.2機場績效評估文獻 19
第三章 研究設計 26
3.1受評機場之選取 26
3.2投入產出項之選取 27
3.3資料包絡分析法基本模式 29
3.3.1投入導向與產出導向 30
3.3.2 CCR 模式 30
3.4 TOPSIS 35
3.5 DEA / TOPSIS 38
3.6 DEA 效率分析 43
第四章 實證分析 44
4.1 受評機場投入產出狀態 44
4.1.1 敘述統計 44
4.1.2 投入與產出項相關性分析 46
4.2 模式分析與實證結果 49
4.2.1 DEA模式 49
4.2.2 TOPSIS模式 53
4.3 效率值分析 55
4.3.1 各模式效率值之排序 55
4.3.2 各受評機場之效率值排序分析 58
4.4 差額變數分析 60
第五章 結論與建議 63
5.1 研究結論 63
5.2建議 64
參 考 文 獻 65
附錄 一 68
附錄 二 69

中文部分
1.曾國雄、胡宜珍（1996），「公車系統營運與服務績效指標擷取之研究—灰色關聯分析之應用」，Journal of Chinese Fuzzy Systems Association，第二卷，第一期，頁73-82。
2.陳俊男（1999），「國籍航空公司營運績效之研究」，國立交通大學交通運輸研究所碩士論文。
3.交通部運輸研究所（1999），「亞太地區國際機場競爭力分析與發展趨勢」，交通部運輸研究所。
4.王東琪（1999），「航空站營運績效評估之研究—以亞太地區國際機場為例」，國立成功大學交通管理科學研究所碩士論文。
5.劉馨雁（2002），「應用資料包絡分析法評估國際機場組織型態之營運效率」，國立臺灣海洋大學航運管理研究所碩士論文。
6.陳怡君（2003），「亞洲地區國際機場之營運效率評估—以資料包絡分析法為例」，國立高雄第一科技大學運輸與倉儲營運研究所碩士論文。
7.孫遜（2004），資料包絡分析法理論與應用，台北市：揚智文化。
8.林立千、陳怡君（2004），「亞洲地區國際機場之營運效率評估資料包絡分析法之應用」，運輸學刊，第十六卷，第二期，頁115-144。
9.薄喬萍（2005），績效評估之資料包絡分析法，台北市：五南圖書。
10.范永杰（2005），「世界各主要國際機場營運效率之研究—運用資料包絡分析法」，私立元智大學會計研究所碩士論文。
英文部分
1.ACI, (2003), Airport Capacity / Demand Profiles.
2.ACI, December(2004), Monthly Worldwide Airport Traffic Report.
3.Banker, R. D., Charnes, A. and Cooper, W.W., (1984), “Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis”, Management Science, Vol.30, No.9, pp.1078-1092.
4.Bellman, R.D., and Zadeh, L.A., (1979), “Decision-Making in a Fuzzy Environment”, Management Science, Vol.17, No.4, pp.141-164.
5.Bowlin WF., (1987), “Evaluating the Efficiency of U.S. Air Force real-Property Maintenance Activities”, Journal of the Operational Research Society, Vol.38, No.2, pp.127-35.
6.Charnes, A., Cooper, W.W. and Rhode, E., (1978), “Measuring the Efficiency Of Decision Making Unit, European Journal of Operational Research, Vol.2, No.6, pp.429-444.
7.Cooper WW, Seiford L M, Tone K., (1999), Data envelopment analysis: a comprehensive text with models, applications, references and DEA- solver software [M]. Kluwer Academic Publishers.
8.Deprins, D., Simer, L. and Tulkens, H., (1984), “Measureing Labour-Efficiency in Port Offices, in Marchand, M. Pestieau, P. and Tulkens, H.(eds), The Performance of Public Enterprises：Concepts and Measurement”, North-Holland Publishing company, Amsterdam.
9.David, P., (1999), “The Performance of BAA Before and After Privatisation”, Journal of Transport Economics and Polity, Vol.33, No.2, pp.133-146.
10.Fernandes, E. and Pacheco, R. R., (2002),“Efficient use of airport capacity”,Transportation Research Part A, Vol.36, pp.225-238.
11.Gerber, P., (2002), “Success factors for the privatization of airports-An airline perspective”, Journal of Air Transport Management, Vol.8, pp.29-36.
12.Gillen, D.and Lall, A, (1997), “Developing measures of airport productivity and performance:An application of Data Envelopment Analysis”, Transportation Research port E, Vol.33, No.115, pp.261-273.
13.Gillen, D.and WatersII, W.G., (1997), “Airport performance measurement and Airport pricing”, Transportation Research partE, Vol.33, No.4,pp.245-247.
14.Gannon D.and Shalizi, Z., (1995), “The Use of Sectoral and Project Performance Indicators in Bank-financed Transport Operations”, Discussion Paper, The World Bank, Environmental Sustainable Development,Report TWU21, Washington, DC.
15.Hooper, P.G. and Hensher,C., (1997), “Measuring total factor productivity of airport-An index number approach”, Transportation Research part E, Vol. 33, No.115, pp.249-259.
16.Martin, J.C., and Roman, C., (2001), “An application of DEA to measure the efficiency of Spanish airports prior to privatization”, Journal of Air Transport Management, Vol.7, pp.149-157.
17.Nicole, A.and Joseph, B., (2001), “Measuring airport quality from the airlines’ viewpoint: an application of data envelopment analysis”, Transport Policy, Vol.8, No3, pp.171-181.
18.Norman, M.and Stoker, B., (1991), “Data Envelopment Analysis-The Assessment of Performance”, John Wiley and Sons, New York.
19.Oum, T.H., Yu, C. and Fu, X., (2003), “A comparative analysis of productivity performance of the world’s major airports”, Journal of Air Transport Management, Vol.9, pp.285-297.
20.Pels, E., Nijkamp, P. and Rietveld, P., (2003),“ Inefficiencies and scale economies of European airport operations”, Transport Research Part E, Vol.39, pp.341-361.
21.Park, Y., (2003), “An analysis for the competitive strength of Asian major airports”, Journal of Transport Management, Vol.9, pp.353-360.
22.Sarkis, J.,(2000), “An analysis of the operational efficiency of major airport in the United States”, Journal of Operation Management, Vol.18, pp.335-351.
23.Sarkis, J. and Talluri, S., (2004), “Performance based clustering for benchmarking of US airports”, Transportation Research Part A:Policy and Practice, Vol.38, No.5, pp.329-346.
24.Toshiyuki S., O. Kenji and K. Youichi, (1999), “A Benchmark Approach for Baseball Evaluation”, European Journal of Operational Research, 115(3), 429-449.
25.Zadeh, L.A., (1965), “Fuzzy Sets”, Informational and Control,Vol.8, pp.338-353.
26.Zilla S, Friedman L., (1998), “DEA and the discriminant analysis of ratios for ranking units ”, European Journal of Operational Research, Vol.111, pp.470-478.