應用隨機前緣分析法探討效率與效率改變來源-以亞太國際機場為例

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題名:	應用隨機前緣分析法探討效率與效率改變來源-以亞太國際機場為例
作者:	黃彥昇楊旭豪
貢獻者:	工業工程與管理系
關鍵詞:	規模彈性隨機前緣分析法(SFA) Malmquist生產力指標(MPI) 邊際產出
日期:	2011
上傳時間:	2013-08-14 14:31:46 (UTC+8)
出版者:	台中;國立勤益科技大學
摘要:	航空業是經濟發展最重要產業之一，無論是運輸、旅遊或是休閒活動，都與航空業息息相關。中國近年來的經濟成長突飛猛進，各行各業都有亮眼的成績，其航空業之進步更是不在話下。影響所及，亞太地區的各國都全力的建設機場，增加其機場的競爭力。有鑑於此，本文蒐集1998到2006年亞太地區十二座國際機場的資料，使用隨機前緣分析法(Stochastic frontier analysis; SFA)來探討亞太地區各國機場之效率，並採用假設檢定，確定無效率因子之分配、無效率效果存在與否、與時間的相關性。評估的機場包括臺灣（TPE）、上海（PVG）、廣東（SZX）、馬來西亞（KUL）、香港（HKG）、新加坡（SIN），南韓（ICN），泰國（DMK），菲律賓（MNL），越南（HAN），廣州（CAN）和北京（PEK）等十二座國際機場。選擇之投入項為「員工人數」、「跑道長度」及「營運成本」;產出項則為「營運收入」。本文除了運用SFA分析各機場效率值之外，更計算Malmquist生產力指標(Malmquist productivity index; MPI)來探討十二座機場9年間生產力改變情形，並討論效率變動(Efficiency change; EC)、技術變動(Technical change; TC)、規模變動(Scale change)與MPI逐年變動之比率，來了解各年間各項不同指標之差異。除此之外，本研究也計算各項投入項之邊際產出與各機場之規模彈性，以了解不同投入項對產出項之影響並分析各機場9年之規模報酬。本研究在分析SFA前，利用假設檢定，確定隨機前緣之模型、技術無效率是否存在、技術無效率和時間之關係與生產函數之型態。隨機前緣模型檢定之結果適合半常態分配，技術無效率之影響存在並會隨著時間變動，且生產函數之型態為Translog。經SFA分析結果顯示，新加坡樟宜機場獲得最高之效率值，排名第二的是北京首都機場，排名最後的則是馬來西亞機場。 MPI分析的結果顯示，在十二座機場中，有十座機場9年之MPI值為大於1，表示就平均而言，其生產力呈現正成長。而菲律賓與越南河內機場MPI值小於1，顯示這兩座機場之平均生產力有衰退之趨勢。由邊際產出分析中得知，部份機場與越南河內機場對於員工人數之投入項結果為負值，新加坡樟宜機場與部份機場對於跑道長度投入項之表現也為負，唯獨營運成本之邊際產出皆為正。在規模彈性方面，十二座國際機場有六座機場為規模報酬遞增(Increase return to scale; IRS)，其餘六座機場為規模報酬遞減(Decrease return to scale; DRS)。本研究的結果有助於機場決策者了解其效率不彰的真正原因，使其可針對問題的癥結修正與改善，進而提升機場之效率。
顯示於類別:	[工業工程與管理系(所)] 【工業工程與管理系所】博碩士論文

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