本文以超越對數隨機邊界生產函數，探討屬貨櫃航運產業的H海運公司各定期航線之營運效率及其影響因素。針對該個案公司歐洲、美洲、亞洲及大西洋等21條定期航線，2003至2006年的季資料進行估計後，主要發現如下：第一，在樣本期間中，受到全球景氣之衝擊，以2004年之效率較差，而2006年之效率則相對較佳。第二，若以航程別言，去程航線較回程航線有效率；另以航線別言，則以亞洲航線最有效率、歐洲航線次之、大西洋航線再次之，美洲航線最無效率，顯示美洲航線有較大之改良空間。第三，將航程與航線交叉分析時發現，亞洲航線去回航程之營運效率較其他航線為高，顯示歐洲、大西洋及美洲等航線之回程產能較具潛在改良的空間。最後，在季別效果上，以第四季之效率最低，而第一季之效率則相對最佳。綜合而言，相對於過去以整體貨櫃航運產業為分析對象之文獻，本研究改以個案公司內部航線微觀層次資料進行分析，或許較能提供更具體資訊予企業的管理階層，做為擬訂經營決策之依據。

Liner shipping plays a major role in international trade. This industry is always keen to be quite competitive as it is in the midst of structural changes such as high market centralization, formation of big strategic alliances and scale enlargement. Therefore, encountering such shifts in business practice, how to evaluate the effectiveness and efficiency for each route is then very vital for any liner shipping company. This paper estimates the production efficiency for a liner shipping company by using the conversion logarithms of stochastic frontier production function and also investigate what environmental factors influence production inefficiency. Summarizing the empirical study, the conclusions are as follow: First, The efficiency of outbound is better than inbound. Second, to compare with the ship routes, the efficiency of the Asian Route is the best, the European Route is second, the Atlantic Route is third and the American Route is the worst. Finally, the efficiency of quarter 1 is the best and the quarter 4 is the worst. Compared with the past papers which focus on the level of industry, case study could provide more useful information which use microcosmic data to management to make decisions.

目  錄
第壹章   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   論文架構與研究流程	5
第貳章   文獻探討	8
第一節   經營績效的意義與評估方式	8
第二節   運輸業經營績效評估之相關文獻	10
第三節   文獻評述	15
第參章   研究設計	17
第一節   定期航運業經營特性分析	17
第二節   個案公司介紹	18
第三節   隨機邊界生產函數之理論基礎	19
第四節   變數之定義	22
第五節   實證模型	24
第六節   資料來源與樣本選取	25
第肆章   實證模型與分析結果	28
第一節   敘述性統計分析	28
第二節   隨機邊界生產函數估計結果	34
第三節   效率影響因素進一步分析	38
第四節   實證結果彙述	45
第伍章   結論與建議	47
第一節   結論	47
第二節   管理意涵	48
第三節   研究限制	49
第四節   後續研究建議	49
參考文獻	51

圖 表 目 錄
表1-1-1   台灣地區海空運量統計表	1
圖1-3-1   研究流程圖	7
表4-1-1   台灣地區水上運輸業產出指數	28
表4-1-2   投入產出變數之敘述性統計	30
表4-1-3   投入產出變數之敘述性統計：去、回程別	30
表4-1-3   投入產出變數之敘述性統計：去、回程別(續上頁)	31
表4-1-4   投入產出變數之敘述性統計：航線別	31
表4-1-4   投入產出變數之敘述性統計：航線別(續上頁)	32
表4-1-5   投入產出變數之敘述性統計：季節別	32
表4-1-5   投入產出變數之敘述性統計：季節別(續上頁)	33
表4-1-6   投入與產出變數之相關係數矩陣	34
表4-2-1   隨機邊界生產函數估計結果	36
表4-2-2   技術無效率影響因素估計結果	37
圖4-3-1   去、回程別效率分析	38
圖4-3-2   回程航線別效率分析	39
圖4-3-3   去程航線別效率分析	39
圖4-3-4   航線別效率分析	40
圖4-3-5   大西洋航線去回程效率分析	41
圖4-3-6   大西洋航線效率分析	41
圖4-3-7   美洲航線去回程效率分析	42
圖4-3-8   美洲航線效率分析	42
圖4-3-9   歐洲航線去回程效率分析	43
圖4-3-10  歐洲航線效率分析	43
圖4-3-11  亞洲航線去回程效率分析	44
圖4-3-12  亞洲航線效率分析	44
圖4-3-13  年別效率分析	45
圖4-3-14  季別效率分析	45

參考文獻
一、中文部分(依筆畫排序)
王昱傑(2006)，「利用灰關聯分析進行台灣地區貨櫃船公司財務績效代表性指標之擷取」，航運季刊，第十五卷，第一期，頁1-17。
王淑芬(1995)，投資學，華泰書局，頁188-206。
王榮祖、馮正民(2000)，「國內上市海運公司財務績效評估之研究」，交通運輸，第十九期，頁1-13。
王榮祖、林文恭、朱銀鈴(2005)，「應用灰色關聯分析於貨櫃航運業營運與財務績效代表性指標之擷取」，航運季刊，第十四卷，第一期，頁63-85。
朱明輝(2004)，「陽明海運技術效率與生產力之評估」，台灣經濟論衡，第一卷，第六期，頁1-25。
吳偉銘、林泓毅(2004)，「台灣貨櫃船隊效率之檢驗」，航運季刊，第十三卷，第四期，頁21-30。
李建然、謝兆恩，(2004)，「台北市立國中教育經費運用及預算控制績效評估－隨機邊界成本函數之應用」，當代會計，第五卷，第一期，頁57-86。
林光、李選士、王昱傑(2003)，「以財務比率評估海運業財務營運績效之研究」，航運季刊，第十二卷，第一期，頁43-59。
林光、張志清(2001)，航業經營與管理，思源航運叢書。
林郁芳(2001)，「應用資料包絡分析法於航運公司定期航線營運績效之評估」，國立交通大學經營管理研究所碩士論文。
張錫峰、周齊武(1992)，「資料包絡分析及其在效率評估上之應用」，會計評論，第二十六期，頁76-92。
曹嘉麟，(2001)，「生物科技廠商之效率分析」，東吳大學經濟學系未出版碩士論文。
黃承傳、鍾政棋(2004)，「資料包絡分析法應用於散裝航運公司營運績效之評估」，運輸學刊，第十六卷，第二期，頁145-182。
黃崇興、黃蘭貴(2000)，「應用數據包絡法於航空公司航線經營績效之分析」，管理學報，第十七卷，第一期，頁149-181。
游明敏、曹壽民(2001)，「台灣民航機場隨機邊界生產函數及技術效率之分析」，運輸學刊，第十三卷，第二期，頁1-26。
劉金鳳、林文晟、蘇育玲、劉中平(2004)，「以灰關聯分析評估我國不定期航運上市公司經營績效」，航運季刊，第十三卷，第四期，頁11-19。
鄧聚龍(1988)，灰色控制系統，華中理工大學出版社。
二、英文部分(依字母排序)
Aigner, D. J. and Lovell, C. A. K. and P. Schmidt. 1977. Formulation and estimation of Stochastic Frontier Production Function Models. Journal of Econometrics 6: 21-37.
Banker, R. D. Charnes, A. and Cooper, W. W. 1984. Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis. Management Science 130 (9): 1078-1092.
Battese, G. E. and Coelli, T. J. 1995. A Model for Technical Inefficiency Effects in a Stochastic Frontier Production Function for Panel Data. Empirical Economics 20: 325-332.
Cantos, P. and Maudos, J. 2001. Regulation and efficiency：The Case of European Railways. Transportation Research 35 Part A: 459-472
Charnes, A., Coop, W. W. and Rhodes, E. 1978. Measuring the Efficiency of Decision Making Units. European Journal of Operational Research 2: 429-444.
Grammenos, C. T H. and Marcoulis, S. N. 1996. A Cross-section Analysis of Stock Returns: The Case of Shipping Firms. Maritime Policy and Management 23 (1): 67-80.
Evangelista, P. and Morvillo, A. 1998. The Role of Training in Developing Entrepreneurship: The Case of Shipping in Italy. Maritime Policy and Managemen 125 (1): 81-96.
Farrell, M. J. 1957. The measurement of productive efficiency. Journal of the Royal Statistical society: Series A.120 (3): 253-281.
Feng, C. M. and Wang, R.T. 2000. Performance Evaluation for Airlines Including the Consideration of Financial Rations. Journal of Air Transport Management 6: 133-142.
Førsund, Finn R.1992. A Comparison of Parametric and Non-Parametric Efficiency Measures: The Case of Norwegian Ferries. The Journal of Productivity Analysis 3 (2): 25-43.
Kalirijan, K.P. 1981. An Econonmtrics Analysis of Yield Variability in Paddy Production. Canadian Journal of Agricultural Economics 29: 283-294.
Cullinane, K. and Song, D.W. and Wang, T. 2005. The application of mathematical programming approaches to estimating container port production efficiency. Journal of Productivity Analysis 24: 73-92.
Kodde, D.A. and Palm, F. C. 1986, Wald Criteria for Jointly Testing Equality and Inequality Restrictions, Econometrica 54: 1243-1248.
Kumbhankar, S.C. and Ghosh, S. and McGuckin, J. T. 1991, A Generalized Production Frontier Approach for Estimating Determinant of Inefficiency in U.S. Dairy Farms, Journal of Business and Economic Statistic 9: 279-286.
Loizides, J. and Tsionas, E. G. 2002. Productivity Growth in European Railways：A new approach. Transportation Research Part A: 633-644.
McMullen, B. S. and Lee, M. K. 1999. Cost efficiency in the US motor carrier industry before and after deregulation: A stochastic frontier approach. Journal of Transport Economics and Policy 33 (3): 303-317.
Meussen, W. and Broeck, V. D. 1977. Efficiency estimation from Cobb-Douglas Production Functions with composed error. International Economic Review 18: 435-444.
Oral, M. and Yolalan, R. 1990. An Empirical Study on Measuring Operating Efficiency and Profitability of Bank Branches. European journal of Operational Research 46 (3): 282-294.
Pitt, M.M. and Lee, L. F. 1981, Measurement and Sources of Technical Inefficiency Viewpoint in the Indonesian Weaving Industry, Journal of Development Economics 9: 43-64.
Reifschneider, D., and R. Stevenson, 1991, Systematic Departures from the Frontier: A Framework for the Analysis of Firm Inefficiency, International Economic Review 32: 715-723.
Lim, S. M. 1996. Round-the-world Service : The Rise of Evergreen and the Fall of U.S. Lines. Maritime Policy and Management 23 (2):119-144.
Viton, Philip A. 1992. Consolidations of scale and scope in Urban Transit. Regional Science and Urban Economics 22 (1): 25-49.