臺灣博碩士論文加值系統

生物科技產業乃是21世紀全球公認的明星產業，而我國經濟部也已將之列為「兩兆雙星產業發展計畫」中的雙星產業之一。其中生技產業大致可分為三類：生技製藥、醫療器材、新興生技產業，生技製藥業在2005年之前營業額一直都是生技產業的總營業額裡最高的，直到2006年才被醫療器材所取代，所以本研究將運用不同的資料包絡分析法針對生技製藥業作經營績效之評估。在評估過程中，兩階段資料包絡分析法由於在一開始之假設上錯誤，造成整體總效率值偏低，分析可能原因有國內主要是生產學名藥為主，所以在中介項的假設不成立；以及研發遞延性，會造成獲利較晚的情形。而在模糊多目標資料包絡分析法中，各廠商效率值可能由於環境之影響，有起伏之趨勢，在差額變數分析中，顯示將近50%的廠商有過度投入的傾向，另外在敏感度分析中，隸屬度h之改變對效率值無明顯影響，最後在與傳統資料包絡分析法之鑑別力比較方面，傳統DEA的相對有效率數比例約佔35.71~50%多於模糊多目標DEA的7.14~21.43%，因此在鑑別力而言，模糊多目標DEA優於傳統DEA方法。

The biotechnology industry is a star industry that the world is focusing in 21th century, and The Ministry of Economic Affairs in Taiwan has already considered the biotechnology industry is one of the binary star industry in “Two Trillion and Twin Star Industries Development Plan” as well. The biotechnology industry includes three types: biotechnology pharmaceutical industry, biotechnology medical device industry and newly arisen biotechnology industry. The sales amount of biotechnology pharmaceutical industry has contributed the most of the total sales amount of biotechnology industry by 2005. This sales amount was surpassed by that of biotechnology medical device industry until 2006. Thus, this research uses Data Envelopment Analysis(DEA) to perform evaluation of biotechnology pharmaceutical industry. In the evaluation process, a two-stage DEA was failed because the pre-assumptions are wrong. Actually, the assumption of considering makes a mistake. The patent effect of making profits is postponed in practices. The scores of decision marking unit(DMU) was fluctuated by environment in the proposed fuzzy multi-objective data envelopment analysis. In addition, in the slack variable analysis, it shows that nearly 50% of the DMUs have the tendency to over-invest. And in the sensitivity analysis, the threshold h the efficiency value has no influences on the computed results. Finally, the discrimination power of the fuzzy multi-objective DEA is better than that of traditional DEA.

目錄

封面內頁
簽名頁
博碩士論文暨電子檔案上網授權書……………………………iii
中文摘要…………………………………………………………iv
英文摘要…………………………………………………………v
誌謝………………………………………………………………vi
目錄………………………………………………………………vii
圖目錄……………………………………………………………x
表目錄……………………………………………………………xi

第一章 緒論……………………………………………………1
1.1 研究背景與動機………………………………………1
1.2 研究目的………………………………………………2
1.3 研究方法………………………………………………3
1.4 研究範圍與限制………………………………………4
1.5 研究流程………………………………………………4
第二章 台灣生技產業概況與文獻回顧………………………6
2.1 台灣生技產業概況……………………………………6
2.1.1 生物技術之定義………………………………………6
2.1.2 生物技術產業之特性…………………………………7
2.1.3 生物技術產業之範圍…………………………………7
2.1.4 台灣地區生技產業發展歷程…………………………10
2.1.5 台灣地區生技產業發展現況…………………………10
2.1.6 製藥產業………………………………………………12
2.2 文獻回顧………………………………………………13
2.2.1 績效評估之意義與目的………………………………14
2.2.2 效率與效能……………………………………………15
2.2.3 績效評估方法…………………………………………16
2.2.4 相關文獻彙整…………………………………………18
第三章 研究方法與步驟………………………………………27
3.1 資料包絡分析法………………………………………27
3.1.1 資料包絡分析法概念…………………………………29
3.1.2 基本模型………………………………………………29
3.1.3 DEA之使用程序…………………………………………36
3.2 研究步驟………………………………………………37
第四章 實證結果與分析………………………………………40
4.1 實證資料來源與對象…………………………………40
4.2 投入與產出之評估指標………………………………40
4.2.1 投入項…………………………………………………41
4.2.2 中介項…………………………………………………42
4.2.3 產出項…………………………………………………43
4.3 評估結果與效率分析…………………………………46
4.3.1 數據正規化……………………………………………47
4.3.2 投入與產出之權重……………………………………50
4.3.3 效率分析………………………………………………51
4.4 重新進行評估…………………………………………54
4.4.1 數據正規化……………………………………………55
4.4.2 投入與產出之權重……………………………………58
4.4.3 效率分析………………………………………………59
4.4.4 敏感度分析……………………………………………61
4.4.5 差額變數分析…………………………………………63
4.4.6 模糊多目標DEA與傳統DEA效率值比較………………65
4.5 本章小結………………………………………………67
第五章 結論與建議……………………………………………69
5.1 結論……………………………………………………69
5.2 未來發展與建議………………………………………70
參考文獻……………………………………………………………72

參考文獻

中文部份：
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英文部分：
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