May 1999, 中華管理評論
Nov.2, No.4, pp.95~104
蕭志同 Chih-Tung Hsiao 大華技術學院資管系 cthsiao@ms23.hinet.net |
林國平 James Quo-Ping Lin 華梵大學資管系副教授 jameslin@huafan.hfu.edu.tw |
摘要
本文利用資料包絡分析法 (Data Envelopment Analysis, DEA) 來探討台灣地區ISP業者經營的相對效率,分析台灣8家主要ISP公司至1997年止,所投入的經營時間成本與用戶人數(產出)的相對效率。在本研究的觀察期間中實證首先發現:台灣ISP業者中只有兩家具有經營上的相對效率,也是成立較早的兩家公司。其次,相對效率較差的公司其成立時間亦較晚,顯示ISP產業中公司成立的時間早晚對經營效率有正相關的傾向。此外,研究發現最不具效率廠商的效率值只有最佳效率廠商的20%,即廠商間相對效率高低相差頗大,而整體平均效率為0.52。
關鍵字:資料包絡分析法、相對效率、網際網路服務業。
Abstract This paper utilizes DEA (Data Envelopment Analysis) model to explore the relative management efficiency of Taiwanese ISP (Internet Service Providers) industry. The data include the time invested (as input) and the number of dial-up and leased-line users (as output) of 8 major ISPs by the end of 1997. The result shows that the two pioneers of the ISPs are relatively efficient. All the followers in the ISP industry have lower efficiency compare with the earlier ones. This result supports the outcome from the regression analysis in which shows that the relative management efficiency is positively related with the time input. Further more, the result found that the efficiency of the less efficient ISPs is about 20% of the efficient ones. Finally, the finding shows that the overall average of the efficiency is 0.52.Key Words: DEA Model, Relative Efficiency, ISP. |
網際網路 (Internet) 乃衍生自美國國防部Advanced Research Projects Agency所架設的ARPAnet。它是美國國防部於1970 年代建立來提供科學家及研究人員通訊及資料交換之用的國防研究網路。其後,美國國家科學基金會 (National Science Foundation,NSF) 根據ARPAnet拓展出NSFnet,此網路起初係設計以連結各大學及研究中心為目的。當此網狀的網路逐漸成長,即演變成今日之網際網路(Internet)。在NSF逐漸淡出對Internet之控管後,各地區與Internet相連的區域性網路逐漸將Internet開放給更多的用戶使用。而在Internet不得作為商業用途的禁令解除後,商業化的網際網路服務業 (Internet Service Providers;ISP) 於是形成一個新興的產業。
ISP此一項新興的行業,顧名思義其主要的業務就是提供企業組織及個人取用網際網路資源之相關服務。縱使ISP產業才開始不到五年,然而,各ISP業者在競爭日益激烈的環境下所投注的人力、資金、及設備等投資的經營效率如何?卻已經逐漸受到重視。而這個重要的議題,目前仍然缺乏研究。本研究乃利用DEA模型 (Data Envelopment Analysis) 來探討台灣地區ISP業者經營的相對效率,分析台灣8家主要ISP公司至1997年止,所投入的經營時間成本相對於其產出(包括專線及撥接用戶人數)的相對效率。其結果不但可作為ISP業者自身經營效率之評估標準,更可據以洞悉整體產業經營相對效率之消長情勢,進一步作為台灣ISP業者策略規劃之參考。
目前台灣提供網際網路連線服務的單位或業者,主要可分為五大類:教育部的台灣學術網路 ( TANet ) 、中華電信公司的網際資訊網路 ( HiNet ) 、資訊工業策進會的種子網路(SEEDnet ) 、代理中華電信公司的HiNet代理商以及其他形態的ISP業者。
一般消費者對前三種網路提供者比較了解,而HiNet代理商是中華電信公司數據通信所推出的新作為,代理商得到授權可以推廣HiNet業務,抽取部分佣金;除此之外,所謂其他形態的ISP業者就像是「二房東」,他們向中華電信公司租用數據專線後,架設專用主機,自成一系統,提供一般的網際網路服務。
從網路結構來看,台灣學術網路 (TAnet) 和網際資訊網路 (HiNet) 是台灣網路的最上層,其他如SeedNet和一般ISP業者的數據專線,都是向中華電信公司租用。所以,從網路結構而言,中華電信公司才是真正的「網路提供者」。但是從提供的服務和價格來看,獨占的中華電信公司卻不見得占了上風,由於中華電信公司負責網際網路業務的人力很少,價格又沒有彈性,正好給了代理商和一般ISP業者壯大的機會。
隨著國內TAnet學術網路、HiNet網際資訊網路、SEEDnet種子網路等三大區域網路蓬勃發展,再加上電信三法對第二類電信業務外資比例限制完全解禁,使得國內網際網路服務業 (ISP) 不僅正以極快驚人速度成長,發展更有趨於大型化之勢,導至國內Internet市場蓬勃發展。在如此激烈的競爭環境之下,經營效率遂成為ISP業生存的重要因素。
由於其形成尚是近幾年的事,因此各界對其企業的特質及行為之研究均尚未有具體之成果出現。然而,近年來新興ISP業者的大量投入,造成市場激烈的競爭,對ISP業的經營管理效率的議題遂日漸受到重視。
目前對ISP業的學術研究尚在萌芽的階段,多數的研究均專注在探討其定義與服務內容,其主題諸如『定義廣義及狹義ISP』、『ISP服務內容包含哪些?』、『ISP與各種 Internet 服務是不是有一定的對應關係?』,『企業該如何選擇適當的ISP與之合作?』等 [呂滌塵,1996;竇立德,1996;ASTRA NETWORK,1995;傅尚裕,1995;林柏蒼,1995;Resnick,1994]。對於ISP產業的經營管理方面的探討,見於兩篇交通大學的碩士論文 [黃建仁,1996] [吳宏敏,1996],而其中也只針對ISP業經營策略模式作研究。另外一篇交通大學的碩士論文[柯力心,1997]就網際網路服務業作為傳播媒體的角色探討其成長之過程。
定義所謂的『經營效率』本身就是一個極為複雜的題目。在傳統的財務管理及生產及運作管理領域已經有許多測量的比率指標被提出,譬如『酸性測試』 (Acid Test)。然而此類的比率指標均為企業經營片面性的度量。對於企業整體經營效率的研究則以Taffler提出的Z-score以其簡單的結構而最受矚目 [Taffler 1983]。Z-score主要是結合數項財務比率以加權的多項式來表達企業的綜合經營效率。
縱然有如Z-score等複合性指標被提出,然而此類指標仍侷限於企業自身的衡量,尚未將其競爭者之情形納入考量。此外,當面對複雜的投入及產出關係時一般的方法均無法滿足需求。由於資料包絡分析法 (Data Envelopment Analysis;DEA) 非常適合用於不同主體 (Entity) 間的相對效率之比較,本文乃以DEA分析模型對台灣ISP業者間之相對經營效率作評估。然而,由於資料蒐集困難,本研究以台灣區八家代表性ISP業者為觀察對象,並以1997年底的資料作分析以達到資料的時效性與敏銳性。
資料包絡分析法(Data Envelopment Analysis;DEA)是一數學規劃模型,應用觀查而得之資料,提供一個獲得實證導向(Empirical)之效率邊界,並計算各決策個體單元(Decision Making Unit;DMU)與其他組織之相對關係之優良績效評估方法論
[Charnes;Cooper and Rhode,1978]。
資料來源:Seiford,1992
圖一、DEA之主要組成份子
圖一表示DEA的主要構成包括三個主要的部份
[Seiford,1992]:
- 資料 (data):包括有關各DMU之投入、產出項目之資料。
- 模型(model):不同的產業或應用,各有其適用之模型及假設。
- 結果(results):根據資料及模型解線性規劃所得之計算結果。
DEA效率評估模型是利用包絡觀念將經營要素投入及產出項投射(mapping)於超平面(hyper-plane)空間,以尋找出最高產出為邊界,凡落在邊界上的各決策個體單元
(Decision-Making Unit;DMU)則被稱為具有相對效率;不在邊界上的DMU被認定為不具相對效率。亦即,DEA方法是將觀察值以邊界方式予以包絡,加以分析的方法 [張東生,1995]。假設有六個DMU,各有兩個投入項(X1,X2)及一個產出項(Y),若其相對位置及效率邊界如圖二所示。其中,六個DMU中的A、B、C、D構成效率邊界。因此,A、B、C、D四個DMU被認定為具有相對效率的組織,而E、F之位置在效率邊界內,被認定為不具相對效率之決策個體單元(DMU)。
從圖二中,可看出E點是A,B兩點的線性組合;而F點是B,C兩點的線性組合。亦即DMU A與DMU B是不具相對效率之DMU E的參考集合(reference set);而DMU B及DMU C是不具相對效率之DMU F的參考集合。
資料來源:張東生 (1995)
圖二 DEA模式平面圖
在DEA分析法的管理涵意上,參考集合對不具相對經營效率之組織,提供一個最直接的改善途徑。例如,DMU E欲成為具相對效率的DMU,則最近的途徑便是往A, B趨近,而A與B兩個DMU在經營條件上與E較類似,因此提供給DMU E一個仿效的集合,以能使其早日成為一個具相對經營效率的組織。
第一篇有關DEA的文獻,是由Charnes, Cooper與Rhodes三位學者所撰寫,於1978年刊登於EJOR (European Journal of Operational Research)上。自此之後,DEA便成為在學術領域上的熱門話題。自1978年1990年間,超過400篇已出版的文章、論文、書籍曾專題討論DEA模型
[張東生,1995]。表一是主要有關DEA模型已被應用的領域。本文以台灣ISP業者的「ISP業務累積經營時間」和「撥接服務累積經營時間」及「專線撥接業務累積經營時間」(單位:月) 作為廠商的投入成本。因為經營時間累積愈多代表廠商所須花費的維修、人力成本及資金時間的機會成本愈高,故屬於業者的投入項。至於業者的產出項則以「專線用戶人數」及「撥接用戶人數」來表示。如果用戶人數愈多,代表其產出量愈大。
表一 DEA之應用研究
作者 |
應用領域 |
研究貢獻 |
Juras, Paul E 及Brooks,Carol A(1993) |
醫療保健 |
利用資訊系統之資料,評估療養院各營運項目之相對效率。 |
Finkler, Merton D及Wirtschafter, Cavid D (1993) |
醫療保健 |
運DEA之效率前緣,評估9家醫院之相對經營效率。 |
Metzger, Lawrence M (1993) |
品質改進 |
應用DEA幫助增進品質成本花費之效率。 |
Kleinsorge, Ilene K; Schary, Philip B及Tanner, Ray D(1992) |
公司經營績效評估 |
評估惠普(Hewlett Packard)公司各部門及後勤系統之效率。 |
Oral, Muhittin; Kettani, Ossama及Yolalan, Reha (1992) |
銀行分支機構 |
評估某銀行44個分支機構,在似之商業環境下,主要服務項目之相對效率。 |
Rina, Vicente及Torres, Lourdes(1992) |
非營利事業 |
評估西班牙療養院之相對經營效率。 |
Valdmanis, Vivian(1992) |
醫療保健 |
伻估1982年美國密西根州公立醫院及非營利醫院之相對經營效率。 |
Kao Chiang及Yang,Yong Chi(1992) |
森林管理 |
評估台灣森林管理局所屬13塊林地之相對效率,並提供三種方案,建議將其合併成8塊林地。 |
Hang, Stephen Jasks, Patrick及 Semple, John (1992) |
農業管理 |
評估美國德州Blacklan Prairie區域中41個郡(Country)之農業生產效率。 |
Miliotis, Panayotis A. (1992) |
公共事業管理 |
應用DEA評估希臘45個電力公司之效率,並增進對資源分配的適當性。 |
Young, Scott T.(1992) |
醫院管理 |
評估美國喬治亞州22家醫院之相對經營效率。 |
Clarke, Richard L.(1992) |
軍事 |
應用DEA評估17個美國空軍車輛保養部門1983-1986年間之生產力。 |
Yue, Piyu(1992) |
銀行 |
應用DEA評估美國密蘇里州60家商業銀行1984-1990年間之相對經營效率。 |
Turner, Leslie D 及Pree, Chauneey M. JR. (1991) |
政府部門管理 |
應用DEA討論美國會計委員之資源分配問題。 |
Kleinsorge, Ilene K; Schary, Phillip B.及Tanndr. Ray D.(1991) |
後勤支援 |
應用DEA評估並追縱各家原料供應廠商之相對效率。 |
Charnes, A.; Cooper, W.W.;Haung, Z. M.及Sun, D. B.(1990) |
銀行 |
應用DEA及聯邦儲蓄保險公司之資料,分析48家大型商業銀行之相對經營效率。 |
Bjurek, Hans; Hjalmarsson, Lennart及Finn R.(1990) |
社會保險 |
應用DEA評估瑞典400個地區性社會保險機構1974-1984年間之效率。 |
Vassiloglou, M.及Giokas, D.(1990) |
銀行 |
應用DEA評估希臘商業銀行20個分支機構之相對經營效率。 |
Oral, Muhittin及Yolalan, Reha(1990) |
銀行 |
應用DEA評估土耳其某商業銀行20個分支機構之相對經營效率。 |
Cook, Wade D.;Rool, Yaakov及Kazakov, Alex(1990) |
政府部門 |
應用DEA評估美國安大略州 14個高速公路維修巡邏隊之相對效率。 |
Sengupta, Jati K. (1990) |
教育 |
應用DEA評估美國加州公立小學1976-1978年間之生產力 |
Kittelsen, Sverre A.C.及Forsund F. R.(1992) |
法律 |
應用DEA評估挪威107個法院之相對效率及1983-1988年間之生產力變動。 |
Chang, Kuo-Ping及Kao, Pei-Hua(1992) |
公營事業 |
應用DEA評估台北市5家公車自1956-1988年間之效率。 |
Fare, R.; Grosskopf S.; Lindgren B.及Ross P. (1992) |
醫藥 |
應用DEA評估衡量瑞典42個藥廠1980-1989年間生產力之變動。 |
Fizel, J.L.及Nunnikhoven T.S.(1992) |
醫藥 |
應用DEA比較美國59個營利性療養院與104個非營利性療養院間之相對效率。 |
C. Kao(1993) |
教育 |
應用DEA評估台灣11所專科學校之教學成效。 |
Register, C.A.(1988) |
公用事業 |
應用DEA評估美國郵政服務1956年至1984年之行政效率。 |
張東生(1995) |
零售業 |
應用DEA評估台灣零售業自動化之價值衡量。 |
蕭志同(1997) |
汽車代理商業 |
應用DEA評估台灣汽車代理商營業效率。 |
資料來源:本研究整理
在分析本研究DEA模式實證結果之前,首先瞭解台灣ISP業者現況;截至1997底,中華電信數據分公司
(Hinet) 是最早進入市場的廠商,其客戶也是最多的(撥接用戶有46萬,專線有2000用戶)。其次是資策會的SEED Net,SEED NET有26萬撥接用戶,專線用戶則有1337戶。而規模較小的公司,其撥接用戶只有1萬戶。由此可知大小廠商的規模差距相當的大【詳見表二】。表二 台灣ISP業者的現況
ISP名稱 |
Hinet |
SeedNet |
廣通 |
大眾 |
英普達 |
仲琦 |
阿波羅 |
台灣電訊 |
所屬公司 |
中華電信數據分公司 |
資策會 |
廣通科技 |
大眾電腦 |
英普達集團 |
仲琦 |
悉達資訊 |
台灣電訊網路服務公司 |
ISP業務開始時間 |
83/3 |
84/7 |
85/4 |
85/12 |
86/8 |
85/11 |
85/11 |
85年中 |
撥接服務開始時間 |
83/3 |
84/7 |
85/4 |
85/12 |
86/4 |
85/11 |
85/11 |
85年中 |
專線撥接業務開始時間 |
83/3 |
84/7 |
85/4 |
85/12 |
86/4 |
85/11 |
86/6 |
85年中 |
目前專線用戶人數 |
2000 |
1337 |
400 |
100 |
150 |
190 |
15 |
200 |
目前撥接用戶人數 |
46萬 |
26萬 |
2萬 |
3萬 |
1萬 |
3萬 |
4萬 |
3萬 |
資料來源:Hinet、SEEDNet、廣通、大眾、英普達、仲琦、阿波羅、台灣電訊/本研究整理
註:以上資料截至1997年底
將表二的廠商基本投入、產出的資料經由DEA模型來計算其相對效率,而具相對效率的廠商的效率值為1,而效率值愈低者表示廠商離效率邊界愈遠,也就是較不具相對效率。由實證結果可知,H與S兩家場商為具相對效率廠商,其次是E 廠商的0.77。而較低的效率值是A廠商 (0.19) 和 D廠商 (0.20),僅是參考集合(效率廠商)的20%左右。其餘廠商的效率值分別是G廠商的0.43、J廠商的0.32及T廠商的0.24【詳見表三】。
表三 台灣ISP業者DEA模式分析結果
廠商
代號 |
H |
S |
G |
D |
E |
J |
A |
T |
平均效率值 |
效率值 |
1 |
1 |
0.43 |
0.20 |
0.77 |
0.32 |
0.19 |
0.24 |
0.52 |
資料來源:本研究整理
註:以上資料觀察期間至1997年底止。
綜合以上所述,截至1997年底止,在本研究所分析的8家廠商樣本中,僅有兩家具有相對效率,亦即僅25%的廠商具有相對效率;而整體平均效率為0.52。另外,本研究發現,具有相對效率的廠商其公司成立的時間均較早,規模也較大。而公司成立較晚的廠商經營效率則較低。而且,最沒有效率的廠商其效率值僅是相對效率廠商的20%左右。
然而,由於缺乏廠商的投入人力、維修成本及固定資本等資料,故僅能以業務開辦時間來作投入項,因此,此處乃是將來有興趣的學者值得進一步探究的方向。另外,尚應考量較晚成立的公司所推出產品
(業務),部分可能正位於產品生命週期中之萌芽期,故在相對效率呈現偏低。因此,本研究將來若能克服上述相關的限制,將可更精確估計廠商經營效率。由於資訊科技具有快速變動之特質,而目前所得之資料為1997年底所收集,在1998年這半年多來,各ISP勢必又有新的投入;這些新的投資是否能使其相對經營效率提昇?又是一個值得探討的題材。最後要補充的是,文獻上指出台灣上網的人數比例相較於歐美先進國家仍低,未來網路用戶成長空間仍大,網路廠商的競爭與消長,值得長期觀察。
一、中文部份
二、西文部份