在這個動態競爭的市場上，企業必須面對的是不穩定且極具挑戰性的環境。而為了克服在此環境下可能面臨之生產不順、人力資源不足、資金的短缺或是技術上的不足等困境，以求能在這些困境下降低成本、分散風險並提升企業所獲取之利潤。在過去，企業多選擇採取「授權」、「直接投資」、「購併」、「合資」或「策略聯盟」等策略去加以因應，其中又以「策略聯盟」最受到企業的青睞。
本研究延續近年來以「績效」做為主題來探討過去之策略聯盟案例，並以「木桶理論」做為研究上的出發點，探究軟體業、電腦及週邊設備業、通訊業和電子業四種產業在經營上可能面臨之問題，再透過SDC資料庫收集於2006年至2015年合約內有載明簽訂「策略聯盟」之公司。而為了探究企業在簽訂策略聯盟後之績效變動，本研究將資料分為「簽約前」、「簽約後半年」及「簽約後1年」三種時間點，並選取分析法中之產出面做為分析之模型。
首先以資料包絡法比較各決策單位（DMU）間之單期績效，其中包含了技術效率、純粹技術效率以及規模效率，接著分析各DMU之效率變動和技術變動。最後以Malmquist生產力指數法綜合上述剖析之結果進行分析，並以幾何平均求得Malmquist生產力指數之變動，再以此得到之變動結果做為比較策略聯盟分類優劣之依據。

In this dynamic competitive market, enterprises must face an unstable and challenging environment. In order to reduce costs, spread risks and increase profits, enterprises have to solve the difficulties, such as unfavorable of production, shortage of human resources, shortage of funds or lack of technologies. In the past, enterprises chose strategies such as license, direct investment, mergers and acquisitions, joint ventures or strategic alliances, among which strategic alliances were most favored by enterprises.
  By choosing performance as a topic to discuss cases of strategic alliances in the past and with the cannikin law as the starting point.This study try to figure out the possible difficulties faced by the four industries, like the software industry, the computer and peripheral equipment industry, the communications industry and the electronics industry. The data included the contracts from 2006 to 2015 that the enterprises signed with "Strategic Alliance" which collected from the SDC database. In order to figure out the changes in performance after signing the strategic alliances, this study divided the data into three kinds of time points: “before signing”, “half year after signing” and “one year after signing”, and selecting the output model in the analysis method.
  First, comparing the single-phase performance of each decision making unit (DMU), which included technical efficiency, pure technical efficiency, and scale efficiency. Then, figuring out the technical efficiency changes and the pure technical efficiency changes of each DMU were analyzed. At last, using the Malmquist Productivity Index to analyze the data and the geometrical average. The results are then used as a basis for comparing the pros and cons of the strategic alliance classification.

目錄
目錄	I
表次	III
圖次	V
第一章 緒論	1
第一節 研究背景與動機	1
第二節 研究目的	5
第三節 研究流程	6
第二章 文獻探討	7
第一節 木桶理論之演進	7
第二節 績效之意涵	9
第三節 策略聯盟之意涵與類型	11
第四節 策略聯盟與績效之相關研究	15
第五節 資料包絡分析法和Malmquist生產力指數法之內涵	17
第六節 分類定位之意涵	23
第三章 研究方法	25
第一節 研究架構	25
第二節 資料來源及研究對象	26
第三節 研究步驟	27
第四節 DMU之選擇和投入產出項之選擇及解釋	27
第五節 DEA法之導入應用	30
第四章 實證分析與結果	31
第一節 技術效率	31
第二節 純粹技術效率	37
第三節 規模效率	42
第四節 效率變動和技術變動	47
第五節 麥氏生產力指數	52
第五章 結論	58
第一節 結論	58
第二節 研究限制	60
第三節 建議	60
參考文獻	62
一、中文部分	62
二、英文部分	66
三、網站部分	69

表次
表2 1 五大短木板條相對應之五管表	8
表2 2 績效評估方法之意涵	10
表2 3 聯盟同義詞之意涵	11
表2 4 策略聯盟模式之分類	13
表2 5 策略聯盟模式之細分	13
表2 6 策略聯盟績效之相關研究	15
表2 7 不同之分類定位研究文獻	23
表3 1 策略聯盟分類優劣比較表	25
表4 1 軟體業各公司簽約前後之TE值與被參考次數	32
表4 2 電腦及週邊設備業各公司簽約前後之TE值與被參考次數	33
表4 3 通訊業各公司簽約前後之TE值與被參考次數	34
表4 4 電子業各公司簽約前後之TE值與被參考次數	35
表4 5 軟體業各公司簽約前後之PTE值與被參考次數	37
表4 6 電腦及週邊設備業各公司簽約前後之PTE值與被參考次數	38
表4 7 通訊業各公司簽約前後之PTE值與被參考次數	39
表4 8 電子業各公司簽約前後之PTE值與被參考次數	40
表4 9 軟體業各公司簽約前後之SE值	42
表4 10 電腦及週邊設備業各公司簽約前後之SE值	43
表4 11 通訊業各公司簽約前後之SE值	44
表4 12 電子業各公司簽約前後之SE值	45
表4 13 軟體業各公司簽約後之Effch與Techch值	47
表4 14 電腦及週邊設備業各公司簽約後之Effch與Techch值	48
表4 15 通訊業各公司簽約後之Effch與Techch值	49
表4 16 電子業各公司簽約後之Effch與Techch值	50
表4 17 軟體業各公司簽約後之麥氏生產力指數變動	52
表4 18 電腦及週邊設備業各公司簽約後之麥氏生產力指數變動	54
表4 19 通訊業各公司簽約後之麥氏生產力指數變動	55
表4 20 電子業各公司簽約後之麥氏生產力指數變動	56
表5 1 本研究之策略聯盟分類優劣比較表	59

圖1 1 本研究流程	6
圖2 1 技術效率與配置效率示意圖	18
圖3 1 研究架構圖	25

參考文獻
一、中文部分
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