臺灣博碩士論文加值系統

本研究論文提出以多目標規劃求解網路資料包絡分析模型。本研究中，將部門效率和決策單位的整體效率，視為不同的目標方程式。並藉由模糊理論，可以將整體效率和部門效率一併求解。此外，我們採用資訊亂度判斷不同網路資料包絡分析模型的鑑別度。最後，本研究以台灣上市上櫃的太陽能廠商為案例分析對象，利用所提出的評估2011年太陽能產業，並與其他網路資料包絡分析模型進行比較，以探討2011年台灣太陽能產業的問題所在。經過案例研究發現，本研究所提出的方法具有較高的鑑別度，並可提供具管理意涵之資訊給決策者參考。

This study proposes the multi-objective programming (MOP) method for solving network DEA models. In the proposed method, the efficiency of each division (within a DMU) and the overall efficiency of the DMU are formulated as different objective functions. By the fuzzy approach, the overall as well as the divisional efficiencies can be computed in a cohesive framework. We adopt information entropy to estimate the discriminating power of various DEA models. A case of the solar energy industry in Taiwan is designed and implemented. We collect the operational data from a set of public listing companies in the industry to explore possible problems regarding difference levels of efficiencies. The results show that this study obtains satisfactory and discriminating efficiency scores and extracts meaningful management implications for the indusrtry.

謝誌 i
中文摘要 iv
Abstract v
目錄 vi
圖目錄 viii
表目錄 ix
第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 2
第三節 研究內容 3
第二章 文獻探討 5
第一節 資料包絡分析 5
第二節 網路資料包絡分析 11
第三節 多目標決策 16
第四節 太陽能產業概述 18
第三章 研究方法 27
第一節 模型參數描述 27
第二節 多目標網路資料包絡模型 28
第三節 亂度 33
第四節 系統架構 34
第四章 應用案例 35
第一節 應用案例I 35
第二節 應用案例II 44
第五章 結論與未來研究方向 61
第一節 結論 61
第二節 未來研究 61
參考文獻 63
附錄一: 案例一結果 69
附錄二: 太陽能產業資料 77
附錄三: 台灣太陽能產業之效率值 (BCC MODEL) 83
附錄四: 太陽能產業之效率值 (CCR MODEL) 89
附錄五: LINGO程式碼與Vicual C++ 6.0程式碼 95
圖 1: 研究內容架構圖 3
圖 2: 研究流程圖 4
圖 3: 傳統DEA架構 6
圖 4: 黑盒子DEA概念圖 11
圖 5: NDEA架構圖 12
圖 6: 分離型模式 13
圖 7: 垂直整合型模式-電力公司 14
圖 8: 醫院之網路架構 14
圖 9: 金融公司 15
圖 10: 全球能源預估 18
圖 11:太陽能產業供應鏈 20
圖 12:系統架構圖 34
圖 13: 電力公司之網路架構圖 35
圖 14: BCC整體效率之排名 42
圖 15: CCR整體效率之排名 42
圖 16: BCC整體效率之比較 43
圖 17: CCR整體效率之比較 43
圖 18: 台灣太陽能產業NDEA效率評估之研究架構圖 44
表 1: 基本數學模型參數 7
表 2: 工廠與製造業之投入與產出變數 9
表 3: 各國減碳目標 19
表 4:數學模型參數表 27
表 5:電力公司原始資料 36
表 6: BCC-Non-Fixed效率結果 37
表 7: BCC-Com-Fixed效率結果 37
表 8: CCR-Non-Fixed效率結果 38
表 9: CCR-Com-Fixed效率結果 38
表 10: BCC整體效率分布之次數分配 39
表 11: CCR整體效率分布之次數分配 39
表 12: BCC- Division之完全效率解次數 40
表 13: CCR- Division之完全效率解次數 40
表 14: BCC部門亂度分數之比較 40
表 15: CCR部門亂度分數之比較 40
表 16: 相關性分析之BCC 41
表 17: 相關性分析之CCR 41
表 18：台灣太陽能產業之投入產出變數 45
表 19 : 上、中、下游太陽能廠商 46
表 20: 台灣太陽能產業-Non-Fixed (BCC) 48
表 21: 台灣太陽能產業-Com-Fixed (BCC) 49
表 22: 台灣太陽能產業-Com-Free (BCC) 50
表 23: 台灣太陽能產業-Non-Fixed (CCR) 51
表 24: 台灣太陽能產業-Com-Fixed (CCR) 52
表 25: 台灣太陽能產業之Com-Free (CCR) 53
表 26: 台灣太陽能產業BCC整體效率分布之次數分配 54
表 27: 台灣太陽能產業CCR整體效率分布之次數分配 54
表 28: 台灣太陽能產業BCC- Stage之完全效率解次數 55
表 29: 台灣太陽能產業CCR- Stage之完全效率解次數 55
表 30: 台灣太陽能產業BCC各階段亂度分數之比較 55
表 31: 台灣太陽能產業BCC各階段亂度分數之比較 56
表 32: 相關性分析之BCC 56
表 33: 相關性分析之CCR 56
表 34: 上游平均值之BCC 58
表 35: 中游平均值之BCC 58
表 36: 下游平均值之BCC 58
表 37: 上游平均值之CCR 58
表 38: 中游平均值之CCR 59
表 39: 下游平均值之CCR 59
表 40: BCC整體效率之比較 69
表 41: CCR整體效率之比較 69
表 42: BCC-Div1效率之比較 70
表 43: BCC- Div2效率之比較 70
表 44: BCC-Div3效率之比較 71
表 45: CCR-Div1效率之比較 71
表 46: CCR-Div2效率之比較 72
表 47: CCR-Div3效率之比較 72
表 48: BCC- Div1效率分布之次數分配 73
表 49: BCC- Div2效率分布之次數分配 73
表 50: BCC-Div3效率分布之次數分配 74
表 51: CCR-Div1效率分布之次數分配 74
表 52: CCR-Div2效率分布之次數分配 75
表 53: CCR-Div3效率分布之次數分配 75
表 54: 太陽能產業廠商營業比例 77
表 55 : 太陽能產業之原始資料 (1) 78
表 56 : 太陽能產業之原始資料 (2) 79
表 57 : 太陽能產業之資料 (1) 80
表 58:太陽能產業之資料(2) 81
表 59: 台灣太陽能產業BCC整體效率比較 83
表 60: 台灣太陽能產業BCC-Stage 1效率比較 84
表 61: 台灣太陽能產業BCC-Stage 2效率比較 85
表 62: 台灣太陽能產業BCC-Stage 3效率比較 86
表 63: 台灣太陽能產業BCC- Stage 1效率分布之次數分配 87
表 64 : 台灣太陽能產業BCC- Stage 2效率分布之次數分配 87
表 65: 台灣太陽能產業BCC- Stage 3效率分布之次數分配 88
表 66: 台灣太陽能產業CCR整體效率比較 89
表 67 : 台灣太陽能產業CCR-Stage 1效率比較 90
表 68: 台灣太陽能產業CCR-Stage 2效率比較 91
表 69: 台灣太陽能產業CCR-Stage 3效率比較 92
表 70: 台灣太陽能產業CCR-Stage 1 效率分布之次數分配 93
表 71 : 台灣太陽能產業CCR- Stage 2效率分布之次數分配 93
表 72 : 台灣太陽能產業CCR- Stage 3效率分布之次數分配 94

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[72] 公開資訊觀測站-台灣證卷交易所。http://mops.twse.com.tw/index.htm.
[73] 中華民國專利資料檢索系統 - 經濟部智慧財產局。http://twpat.tipo.gov.tw/.