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研究生:許家齊
研究生(外文):Jia-chi Shiu
論文名稱:運用資料包絡分析法評估台灣線上遊戲產業經營績效(2010-2012)
論文名稱(外文):The Evaluation of Operating Performance in Taiwan’s Online Game Industry (2010-2012) –An Application of Data Envelopment Analysis
指導教授:黃財源黃財源引用關係
指導教授(外文):Tsai-yuan Huang
口試委員:黃財源
口試日期:2013-07-15
學位類別:碩士
校院名稱:國立屏東商業技術學院
系所名稱:國際企業所
學門:商業及管理學門
學類:企業管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2013
畢業學年度:101
語文別:中文
論文頁數:83
中文關鍵詞:績效評估資料包絡分析法麥氏生產力指數線上遊戲
外文關鍵詞:Online-gameMalmquist Productivity IndexData Envelopment AnalysisPerformance Evaluation
相關次數:
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由於電腦的逐漸發達與網路漸漸的成熟造就了線上遊戲的出現,從最早期的單人遊戲機轉變為近期的多人共同參與,更經由網路與其他遊戲玩家在線上遊戲的虛擬情境中彼此扮演不同腳色與相互交談,甚至出現在現實生活中所無法體會的快感與歡樂。在這些特質中吸引了大批遊戲玩家加入了線上遊戲產業的一環,並且讓線上遊戲產業在近幾年發光發熱。

台灣線上遊戲產業過去的蓬勃發展,可說是由世界經濟蕭條之時瞬間加溫,許多業者紛紛投入此產業,造成產業間的激烈競爭,而多數遊戲產業公司在此期間內,如何擬定自身之經營策略與提昇自身價值是很重要的課題。本研究為此探討各上櫃之遊戲產業公司的績效,以資料包絡分析法(Data Envelopment Analysis, DEA)進行客觀與適當的評估方法,並針對各項投入產出值提供一量化數值,以供個案公司參考其公司在遊戲產業中之優勢與劣勢。

實證結果發現:(1)在CCR模式與BCC模式中之總技術效率值,只有智冠公司在此三年裡保持相對有效率之狀態。(2)在規模報酬分析中,唯獨智冠公司在此三年中保持固定規模報酬。(3)在差額變數分析中,2010年智冠、網龍皆呈現相對有效率;2011年智冠、鈊象與宇峻皆呈現相對有效率;2012年智冠與宇峻皆呈現相對有效率。(4)在麥氏指數分析中,只有宇峻公司呈現生產力進步之狀態。此可為其他公司之參考對象。
The ongoing enhancement of computers and advancement of internet resulted in the development of online games has been observed in the past few decades. Computers evolved from a single-player game console into a platform for multi-players. Moreover, the availability of internet enables players to adopt virtual characters and interact with other players through computers. The results of these technologies are the inexperienced thrill and fun that players are unable to experience in their real life. These characteristics and change in technologies has shown to draw a population to online games and contributes to the flourishing business of online games in recent years.

The global financial crisis contributes to the sudden flourishing development of online games in Taiwan. Many business organisations started investing in this sector and created a sudden boost in market competition. To survive this competitive market and to enhance the organisation’s revenue, it is vital for organisations to consider, adopt and implement a successful and strategic business plan. This study investigates key gaming organisations’ performance using data envelopment analysis. And will also compare the computation within organisations and provide business performance reviews on each organisation’s strengths and weaknesses against their competitors.

Empirical results show that: (1) in the CCR model and BCC model's total technical efficiency, only Soft World companies in this three years remain relatively efficient state. (2) in the returns to scale analysis, the companies in this three years alone Soft World remain constant returns to scale.(3) in the slack variable analysis Soft World, Chinesegamer in 2010 are rendered relatively efficient; Soft World, UserJoy and IGS in 2011 are presented with relatively efficient; Soft World and UserJoy in 2012 are
presented with relatively efficient . (4) In the Malmquist index analysis, only UserJoy presented the status of progress in productivity. This may be a reference object for other companies.
第一章 緒論 1
第一節 研究背景 1
第二節 研究目的 2
第三節 研究限制 2
第四節 研究方法 3
第二章 文獻探討 5
第一節 線上遊戲產業的發展 5
第二節 線上遊戲之類型 9
第三節 線上遊戲產業特性 11
第四節 經營績效之評估 14
第五節 線上遊戲之相關文獻 20
第三章 研究方法 23
第一節 資料包絡分析法之意義與基礎 23
第二節 DEA模式探討 ─ CCR模式 26
第三節 DEA模式探討 ─ BCC模式 31
第四節 麥式(Malmquist)指數 36
第五節 決策單位之選定 44
第六節 投入產出項之選取 46
第四章 實證分析與結果 49
第一節 Pearson相關性分析 49
第二節 DEA之分析結果探討 50
第三節 差額變數分析 58
第四節 麥式(Malmquist)指數分析 61
第五章 研究與建議 68
第一節 研究結論 68
第二節 研究建議 69
參考文獻 71
中文文獻
1.吳濟華、何柏正 (2008),《組織效率與生產評估:資料包絡分析法》。台北:前程文化事業有限公司。
2.李美蓮 (2006),「應用資料包絡法評估國民中學之經營效率-以台中縣立國民中學為例」,南華大學管理科學研究所碩士論文。
3.謝子樵 (2013),「線上休閒遊戲市場發展現況與趨勢」,資策會MIC產業情報研究所。
4.劉奕伶 (2009),「台灣線上遊戲熱銷現象與未來發展」,財團法人國家政策基金會。
5.張玉佩 (2009),「台灣線上遊戲產業興起的社會脈絡」,國立交通大學傳播與科技學系論文。
6.力世管理顧問股份有限公司 (2001),「一同打造你我的虛擬世界-線上遊戲」,線上遊戲產業報告,http://www.pwcm.com.tw/reports.htm。
7.張志暉 (2010),「2H10線上遊戲產業描述」,鉅亨研究報告專區。
8.波仕特線上市調 (2010),「角色扮演類線上遊戲,最受國內玩家喜愛」,http://www.pollster.com.tw。
9.謝子樵 (2013),「台灣線上遊戲玩家行為分析」,資策會MIC產業情報研究所。
10.瑞克梅添涼 (2007),「線上遊戲-玩家遊戲型態的轉變」,瑞克梅添涼遊戲玩窩http://wawogame.blogspot.tw。
11.蔡宜靜 (2006),「資料包絡分析法應用於評估知識管理效率之初步探討」,中華大學營建管理研究所碩士論文。
12.沈芝帆 (2008),「線上遊戲商城道具付費意願之探討」,東吳大學資訊管理學系碩士學位論文。
13.李宜朔 (2010),「線上遊戲廠商定價策略之研究」,中央大學經濟學系碩士學位論文。
14.邱均鉦 (2009),「探討免費線上遊戲使用者之使用動機及消費行為」,義守大學資訊管理學系碩士學位論文。
15.許惠婷 (2009),「線上遊戲使用者決策因素之研究」,銘傳大學資訊管理學系碩士學位論文。
16.陳順宇 (2005),《多變量分析》,台北:華泰文化事業股份有限公司。
17.王建欣 (2011),「遊戲企劃行銷於虛擬社群網站之效益評估研究-以線上遊戲公司為例」,國立彰化師範大學資訊管理學系碩士學位論文。
18.陳映璇 (2011),「對於遊戲動機考量與雲端服務感受之線上遊戲玩家行為探討」,國立臺南大學科技管理系碩士學位論文。
19.薛念祖 (1998),「電子娛樂風潮下的線上遊戲市場」,Internet Pioneer,第四十六期,1998年3月。
20.張玉佩 (2012),「台灣線上遊戲的在地情境與全球化文化流動」,新聞學研究,第一一三期,2012年10月,頁118-121。
21.石隆智 (2001),「2002遊戲軟體產業展望」,群益證券CIS月刊,2001年12月。
22.許士軍 (2000),《走向創新時代的組織績效評估》,載於高翠霜(譯):績效評估,天下文化,頁1-5。
23.張成福、黨秀雲 (2002),《公共管理學》,北京:中國人民大學出版社。
24.劉文平 (1993),《經營分析與企業診斷—企業經營系統觀》。台北:德森文化事業公司。
25.李允傑 (2001),「公務機關之績效評估」,《行政管理論文選輯》,第十五輯:430,2001。
26.林財源 (1992),「財務分析報表」,台北:台北自刊。
27.許士軍 (2002),「領導可以是創新的管理」,《經濟日報》,4月5日。
28.蕭梅苓 (1999),「物流中心績效指標之研究」,中興大學會計系研究所碩士論文。
29.李長貴 (1997),《績效管理與績效評估》。台北:華泰出版社。
30.劉偉業 (1999),「台灣區佛教團體運作績效之研究」,南華大學亞洲太平洋研究所碩士論文。
31.薄喬萍 (2008),《D.B.A在績效評估之綜合運用》。台北:五南圖書出版公司。
32.陳湛勻 (1999),《現代決策應用與方法分析》。台北:五南圖書出版公司。
33.孫遜 (2004),《資料包絡分析法-理論與運用》。台北:揚智文化。
34.呂佳原 (2007),「梯形模糊輸出迴歸模式之建立」,國立成功大學土木工程研究所碩士論文。
35.陳梁軒 (2002),「以資料包絡分析法作製造業之營運效率分析」,國立成功大學工業管理研究所碩士論文。

英文文獻
1.Bonin, J., I. Hassan and P. Wachtel (2005).Bank Performance, Efficiency and Ownership in Transition Countries. Journal of Banking and Finance, 29(1), 31-53.
2.Chen, T. Y. & Yeh,T. L.(2000), A Measurement of Bank Efficiency, Ownership and Productivity Changes in Taiwan, The Service Industries Journal, 20(1), 95-109.
3.Chen, Tien-Hui (2009). Performance measure of an enterprise and business units with an application to Taiwanese hotel chain. International Journal of Hospitality Management, 28 (3), 415-422.
4.Kao, C. Y. and Hung, S. L. (2003). Detection of Structural damage via Free Vibration Responses Generated by Approximating Artificial Neural Networks. Computers & Structures, 81(28/29), 2631-2644.
5.Richard B. Chase, Nicholas J. Aquilano, F. Robert Jacobs, 1998,“Production and Operations Management: Manufacturing and Services”, Richard D Irwin.
6.Sun, S. (2002), Measuring the Relative Efficiency of Police Precincts Using Data Envelopment Analysis,Socio-Economic Planning Sciences, 36(1), 51-71.
7.Thomas, L. & Saaty, T. L., Yeonmin, C. (2001). The decision by the US congress on China's trade status:a multicriteria analysis. Socio-Econom ic Planning Sciences, 35 (4), 243-252.
8.Wang, Y. M., Liu, J., & Elhag, T. M. S. (2007). An integrated AHP-DEA methodology for bridge risk assessment. Computers & Industrial Engineering, 54 (3), 513-525.
9.Zahedi, F. (1986). The analytic hierarchy process: A survey of the method and its pplication. Interfaces, 16 (4), 96-108.
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