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橫斷面與時間數列混合資料之隨機邊界生產函數--台灣地區之實證研究陳慧玲, CHEN,HUI-LING Unknown Date (has links)
自一九七七年Ainger,Lovell,and Schmidt 發表隨機性邊界生產函數估計方法一文以
後,這項方法便廣泛地應用於廠商生產技術效率的估計。然而, Ainger,et al的方
法係利用單一年度橫斷面資料,方法中有一些缺失,例如:技術無效率部份的統計分
配假設、技術無效率部份與生產投入可能存在某些相關,以及技術無效率可能會隨廠
商經營期間而變化。本文的目的,即嚐試利用橫斷面與時間數列混合資料來修正上述
缺點,分析對象為台灣地區的外人投資廠商,包含電子電器、基本金屬、橡塑膠製品
、化學等產業,時間由民國64年至71年共八年。
台灣地區自一九五二年引進直接外人投資,外資在我國的經濟發展過程扮演重要角色
。過去有關台灣地區外人投資的文獻甚多,然而有關外資廠商生產效率的研究卻不多
見,直至目前僅 Chen and Tang(1987),劉錦添與蔡偉德(1989)兩篇,且均偏重於橫
斷面的分析。本文將利用近年來發展的Panel Data生產技術效率測定方法來進行,文
中主要參考Schmidt and Sickles(1984) 與Cornwell,Schmidt and Sickles (1988)
兩篇著作。在實證中,假設廠商生產函數為Cobb-Douglas函數,分別利用「固定效果
」(fixed effect)及「隨機效果」(random effect) 二種模型。固定效果模型認為廠
商生產技術效率差異為一固定係數,反映於迴歸式截距項的差異;而隨機效果模型假
設生產術效率項目為隨機變數,效率的差異反映於迴歸式中殘差項的差異。此外,由
於生產因素投入與效率可能存在相關,為得到具有一致性的估計值,本文將利用工具
變數方法來修正。最後,本文分析不同年度廠商效率之變化,並探討造成效率變化之
原因。
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運用關聯結構網絡隨機邊界分析法探討我國壽險公司經營績效 / Applying the Copula-Based Network Stochastic Frontier Approach to Study the Efficiency of Taiwan’s Life Insurance Industry巫瑞虔, Wu, Ruei Cian Unknown Date (has links)
本研究以2000至2012年台灣地區26間人壽保險公司的不平衡縱橫資料,運用網絡隨機邊界分析法將壽險業的生產過程分為行銷與投資兩階段進行效率評估,並利用估計結果計算規模彈性與成本彈性探討台灣壽險業的生產特性,附帶分析跨期技術變動率,最後比較不同分組的壽險公司間經營效率是否存在差異。
實證結果發現壽險公司在行銷活動過程投入較少的內勤員工與較多的固定資產,在投資階段則相反,投入較多的內勤員工與較少的固定資產,與壽險公司實際運作情況相符;此外,投資階段的效率優於第一階段的行銷效率。整體台灣壽險業受到2008年金融風暴影響導致經營效率下降,國內壽險公司在經營效率上優於外商壽險分公司,金控壽險公司生產技術效率優於非金控壽險公司,1993年後成立的新壽險公司生產技術效率平均優於傳統舊壽險公司。 / This paper uses the copula-based network SFA model developed by Huang et al. (2013) to estimate the technical efficiency of Taiwan’s life insurance companies over the period 2000-2012. Under this framework, life insurance companies produce premium income as intermediate product which is one of input factors to produce investment income. The empirical analysis concluded: (a) life insurers use little internal staff in first stage, (b) domestic life insurers have both high technical efficiency and cost efficiency in comparison with foreign life insurers, (c) financial holding life insurers have greater technical efficiency than those of not from financial holding insurers, and (d) new life insurers have higher technical efficiency than old life insurers.
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