Transcript 100年4月25日專題演講簡報 - 農企業管理系

生技產業之效率與生產力
國立嘉義大學 生物事業管理學系
副教授兼系主任暨所長
盧永祥
學習經歷
中
台
●
大● 研
院
81國立嘉義大學
工作經歷
應用經濟系
[學士]
[第1份工作]
8694
國立屏東科技大學
農企管系
私立南華大學 財務管理所
興
大●
[碩士]
[回母校任教]
88
96國立中興大學
國立嘉義大學 行銷所
生管系
[博士]
90國立臺灣大學
農業經濟所
98生管系 副教授
●
嘉● 南
大 華
[博士班研究]
中央研究院
經濟研究所
生管系 系主任暨所長
屏
●科
大
簡報大綱
淺談生物科技
定義、產業特性、產業概況
研究案例 1
臺灣生技醫療廠商經營效率之研究
研究案例 2
跨國生物科技產業之效率與生產力分析
一、生物科技定義
生物學
凡利用生物程序和技術來製造產品，包括利用動
物、植物、微生物等生物細胞特性或成分製造產
品，或進入分子層面以了解生命現象，並應用於
微生
生物
生物
物學
科技
化學
產品設計，改善傳統生產程序及提升人類生活素
質的科學技術均為生物科技範圍(2008生技產業
白皮書，2009)。
遺傳學
6
一、生物科技定義
組織名稱
組織名稱
經濟合作暨發展組織
定義
定義
將科學及技術應用在生物體，包括零件、
產品和模型，而且改變生命的或非生命
運用生命科學知識(如：分子生物學、細胞生物
(OECD)
的物質以產生知識、產品和服務。
學、免疫學、基因體學及蛋白質體學等)與技術
生物科技是利用生物系統、活生物體或
經濟部工業局
聯合國生物多樣性公約 (如：基因工程、蛋白質工程、細胞工程與組織
工程)為基礎，
進行研發、製造或提升產品品
其衍生物為特定用途而生產或修飾產品
(UN Convention on
質，以改善人類生活品質的科學技術。
或過程的任何應用技術。
Biological Diversity)
運用生命科技方法（如：基因重組、細胞融合、
生物科技是利用生物體及機能，或是模
行政院生物科技產業 細胞培養、發酵工程、酵素轉化…等）為基礎，
擬利用其特性以進行物質生產之技術」。
進行研發或製造產品或提昇產品品質，以改善
指導小組
日本通產省工業技術院 人類生活素質之科學技術。
此處之物質生產包括糧食生產，及環境
淨化的物質分解等廣義的定義。
生物科技是利用生物程序、生物細胞或其代謝
生物科技包含一系列的技術，它可利用
物質來製造產品，改進傳統程序，以提昇人類
國家科學委員會
生物體或細胞生產我們所需要的產物，
生活素質之科學技術。
美國國家科學委員會(NSTC) 這些新技術包括基因重組、細胞融合和
一些生物製造程序。
7
2001 生技產業範疇
資料來源：行政院第二十二次科技顧問會議 2001年11月
2009 六大新興產業 - 生技起飛
二、生物科技產業特性
 生技產業有別於傳統產業和其他高科技產業，其有下列數
項重要的特色：
5
1
研發導向，無形資產價值高，智財及技術移轉與授權可做為收
產品開發期長、投資龐大、風險高，惟開發成功後，受專
入來源
利的保障，具有高報酬
6
2
7
3
8
4
9
技術屬前瞻研究或尖端科技，產品發展以全球市場為導向
產品與人類生命及健康有關，需要高度的品質與法規管制，
進入門檻高，臨床試驗及上市之查驗登記審查乃屬地主義
生技產業市場規模以醫療產業所佔比例最高
技術密集，屬整合性科技，需跨領域與橫向整合的專業
人才
研究者需有對生命與大自然之尊重，道德規範高
產業結構複雜，價值鏈長，專業分工精細
產業發展較不受經濟景氣影響
10
三、全球生物科技產業趨勢
各國廠商的競爭對象不再只是自身國家廠商間的競爭，
而是與各國廠商相互比較，生技產業也是如此。
近年來技術不斷更新和廣於應用下，包含亞洲等
地區的國家，皆積極發展生技產業並試圖趕上歐
美國家。
全球化
歐美情勢
美國生物產業協會(Biotechnology Industry Organization,
BIO)對其會員調查指出，約45%生技公司現金僅維持
一年，其餘廠商中66%公司更僅維持六個月。
在全部360家上市公司中，僅有36家現金流量可維持
大量資金
正數，上述例子顯示資金對生技公司營運來說佔有重
要的地位。
11
12
13
14
金融海嘯衝擊
各國陸續推動振興經濟方案
2009年全球經濟已逐漸擺脫不景氣的陰霾，緩步
向前邁進。
生技產業的衝擊遠低於其他產業
隨景氣好轉而順勢直上
2009年全球藥品市場的成長率相對於2008年增加，
美國新藥研發投資更屢創新高，達到653美元。
15
臺灣生技醫療廠商經營效率之研究
1.TSDEA
2.共同邊界+TSDEA
國科會大專生計畫
決策單位
投入：
勞動小時
(1)
規劃產出：
電腦數
(2)
潛在產出：
電腦數
(3)
實際產出：
電腦數
(4)
A
20
90
120
100
B
25
110
1125
100
C
15
90
105
90
規劃生產力
潛在生產力
實際生產力
效能
效率
(5) = (2) / (1)
(6) = (3) / (1)
(7) = (4) / (1)
(8) = (7) / (5)
(9) = (7) / (6)
A
4.5
6
5
1.11
0.83
B
4.4
5
4
0.91
0.80
C
6.0
7
6
1.00
0.86
決策單位
效率與生產力
 效率
 一種對達到最大潛能所需之生產力改善空間衡量方式。
 生產力
 在某單位時間內，利用一單位之投入所能生產之產出量。
大綱
1
前言
2
研究方法
3
變數設定與研究架構
4
實證分析
5
結論
19
前言
 生物科技產業為21世紀最具發展潛力的新興產業，是人類
解決疾病、糧食、能源三大問題的主要科技
全球
‧競相投入
‧2008年全球776家
上市生技公司研發支
出總額 317億美元
‧2009年墨西哥豬流
感
臺灣
‧政府2009年將生技
納入六大新興產業
之一
‧面臨強大的競爭壓力
‧定位、績效管理
20
生技產業
方法
作者
名稱
內容
結果
顏晃平 1.應用三階段DEA 顯示專利變數對廠商價值有顯
張靜文 專利對生技公司價值有正面影響
2.對29家上市上櫃 著的正面影響，表示專利數能
DEA 2004
農業生技廠商進行 有效增加廠商的價值。
專利具有延遲產出的特性
實證
葉彩蓮 尚未生技公司市場效率之研究
生技產業存在研發費用的遞移
針對臺灣44家生
陳澤義 技產業廠商，推估 效果，研發費用與公司績效為
SFA 陳晴榆 2001~2004年的成 正相關。
本效率值
2007
21
專利特性
 在知識經濟時代，專利重要性提高
 保護公司利益，藉由排他權，提升公司競爭
優勢
 申請專利的途徑，從研發投入開始的實驗設
計，需再經繁複且耗時的專利申請過程
22
 依據以往文獻(Lev and Sougiannis, 1996；
Hashimoto and Haneda, 2008；黃旭男、許
旭昇，2010)可知，生技產業之研發投入專利，
會產出3~8年的延遲
 但以往在生技績效的研究中，大多只以研發經
費為投入項，甚少文獻加入專利數為變數探討
23
TSDEA
 在2000年左右開始，某些研究效率的學者開始注
意到廠商的生產行為不只是單一階段
 然而在兩階段效率模型發展的初期，大多數的研究
將各個階段視為獨立，亦即假設各階段的生產行為
不會互相影響，因而獨立求解各階段的生產效率
 事實上各生產階段並不是全然獨立，
於是Chen and Zhu(2004) 提出將各階段聯立求解
效率值的模型。
24
以往
多數學者著重於生技中的成本效率，
及農業生技技術效率等議題
缺少市場效率、專利數之研究
專利具有延遲產出的特性
專利成為生技產業的進入門檻
專利
「研發創新、專利佈局、創造價值」
本研究以TSDEA
專利法所賦予的排他權
納入專利數，且以延遲現象評估
延遲
申請專利，從研發投入開始，需再經
繁複且耗時的專利申請過程，總耗費
時間較長，不同於一般的技術代工。
25
大綱
1
前言
2
研究方法
3
變數設定與研究架構
4
實證分析
5
結論
26
TSDEA模型
Min Effi  w1    w2  
1i ,2 i ,
 本研究採
Chen and Zhu(2004)之
TSDEA模型
 以第一階段為投入導向
 第二階段為產出導向
 BCC模式
 , ~z
n
s.t

1j
j 1
n

j 1
1j
z dj  ~
z djo；d  1 ,...,D
n

j 1
1j
n

j 1
j 1
z  ~z djo；d  1 ,..., D
2j
n

j 1
 1；1 j  0；j  1 ,...,n
2 j dj
n

xij  xijo；i  1 ,...,m
2j
yrj   yrjo；r  1 ,...,s
 1；2 j  0；j  1 ,...,n
27
大綱
1
前言
2
研究方法
3
變數設定與研究架構
4
實證分析
5
結論
28
變數
作者/年代
固定資產
Seiford and Zhu, 1999；Zhu, 2000；Luo, 2003；Lo and Lu, 2006；
Du et al. 2011；邱永和等，2003；葉彩蓮等，2007；洪秀婉等，
2008
員工人數
Seiford and Zhu, 1999；Zhu, 2000；Luo, 2003；Lo and Lu, 2006；
Du et al. 2011；邱永和等，2003；賴士葆、陳松柏、盧冠嘉，
2004；謝尚達等，2007；葉彩蓮等，2007；洪秀婉等，2008；
闕宜萱等，2009
研發費用
Hashimoto and Haneda, 2008；邱永和等，2003；賴士葆等，
2004；謝尚達等，2007；葉彩蓮等，2007；闕宜萱等，2009
營業收入淨額
專利數
每股盈餘
市場價值
Seiford and Zhu, 1999；Zhu, 2000；Luo, 2003；Lo and Lu, 2006；
Hashimoto and Haneda, 2008；Du et al. 2011；邱永和等，2003；
賴士葆等，2004；葉彩蓮等，2007；洪秀婉等，2008；闕宜萱
等，2009
Hashimoto and Haneda, 2008；謝尚達等，2007；闕宜萱等，
2009
Seiford and Zhu, 1999、Zhu, 2000、Luo, 2003、Lo and Lu, 2006、
Du et al., 2011、洪秀婉等，2008
29
變數設定
 固定資產
•專利數
係為供營業上使用，且使用年限在一年以上，非以
–以中華民國專利資訊檢索系統查詢，該公司在臺
出售為目的之有形資產。
灣申請且獲得之專利數。
 員工人數
•市場價值
–為該年度最後一個營業日之每股市價
× 流通在外
為企業內員工總數。
股數。
 研發費用
•每股盈餘
採用營業費用下之「研究發展費用」。
–(年度盈餘－特別股股利) ÷ 普通股流通在外之加
 營業收入淨額
權平均股數。
當年度企業營業收入毛額扣除銷貨退回及折讓之金
額。
30
資料來源與設定
來源
公開資訊觀測網站、臺灣經濟新報、中華民國專利資訊檢索系統
年別
2002~2008年
樣本
43家上市、上櫃及興櫃的生技醫療類股廠商
設定
移動平均法，延遲5年
興櫃家數過少，併入上櫃討論
31
研究架構
固定資產
員工人數
研發費用
獲
利
效
率
營業收
入淨額
專利數
市
場
效
率
第一階段
第二階段
獲利能力
市場能力
市價
每股盈餘
32
大綱
1
前言
2
研究方法
3
變數設定與研究架構
4
實證分析
5
結論
33
投入與產出變數之敘述統計
上市
上櫃
總和
變數項目
平均數
固定資產 (百萬元)
811.11
研發費用 (百萬元)
64.55
員工人數 (人數)
373.54
營業收入淨額 (百萬元)
1,715.23
標準差
平均數
標準差
平均數
標準差
2.7倍
766.95
299.41
234.97
454.11
512.57
53.04
34.60
35.52
43.65
43.23
322.99
189.64
202.23
245.24
255.63
1,227.93
750.14
850.83
1,041.92
1,063.85
1.42
2.29
1.98
3.73
3.62
2.21
3.78
2.05
1,305.54
1,417.06
2,346.04
3,305.81
2.3倍
5.78
2.3倍
專利數 (件數)
3.29
每股盈餘 (元)
4.15
1.63
市價 (百萬元)
4,747.19
4,944.07
3.6倍
34
臺灣生物科技廠商獲利市場效率估計結果
第一階段獲利效率
平均數
U檢定
第二階段市場效率
上市 [1]
上櫃 [2]
總和 [5]
上市 [3]
上櫃 [4]
總和 [6]
0.603
0.664
0.646
0.529
0.405
0.442
[1] 與 [2] -0.667
[1] 與 [3] -0.413
[5] 與 [6] -3.306***
[3] 與 [4] -1.815*
[2] 與 [4] -3.511***
最適中間產出估計結果
最適中間產出
增加比例
營業收入
專利數
營業收入
專利數
上市
平均數
1882.047
6.056
1.044
118.406
上櫃
平均數
1536.573
2.502
3.770
88.895
總和
平均數
1641.019
3.576
2.946
97.817
36
市
場
效
率
Ⅱ
Ⅰ
A03、A05、A07、
A13、A14、A24、
A25、A31
A09、A12、A20
A29、A35、A39
Ⅲ
Ⅳ
A02、A04、A08
A11、A15、A18
A19、A26、A28
A30、A34、A36
A42、A43
A01、A06、A10
A16、A17、A21
A22、A23、A27
A32、A33、A37
A38、A40、A41
獲利效率
37
臺灣生技醫療廠商經營效率之研究
1.TSDEA
2.共同邊界+TSDEA
國科會大專生計畫
共同邊界
 不論DEA或是SFA
 皆設全體廠商全具有相同的生產技術水準下
 實際上，群組間技術水準通常存有一定差異
 將無法真實反映不同群組生技公司的技術效
率，此結果可能產生偏誤
 共同邊界衡量概念
39
共同邊界模型
40
臺灣生物醫療廠商獲利效率與市場效率估計結果
獲利效率
市場效率
平均值 標準差 最小值 最大值 平均值 標準差 最小值 最大值
共同邊界
上市
0.603
0.304
0.256
1.000
0.529
0.286
0.258
1.000
上櫃
0.667
0.279
0.193
1.000
0.395
0.273
0.057
1.000
上市
0.721
0.274
0.269
1.000
0.758
0.221
0.443
1.000
上櫃
0.893
0.195
0.285
1.000
0.447
0.275
0.124
1.000
上市
0.850
0.253
0.339
1.000
0.676
0.218
0.458
1.000
上櫃
0.739
0.231
0.257
1.000
0.868
0.148
0.449
1.000
群組邊界
技術缺口率
41
共同邊界與技術缺口比率U 檢定
效率
公司分類
共同邊界
技術缺口率
獲利效率
上市vs上櫃
-0.667
-1.253
市場效率
上市vs上櫃
-1.774 *
-2.655 ***
獲利效率vs市場效率
上市
-0.489
-1.364
上櫃
-3.562 ***
-2.103 **
全體
-3.394 ***
-0.585
42
大綱
1
前言
2
研究方法
3
變數設定與研究架構
4
實證分析
5
結論
43
結論
 生技廠商的獲利能力較市場能力佳
 較以往單一階段模式具有實質上之意
義，藉以建構較完整經營績效評估
 上市公司在市場效率存在著較良好的
表現，上櫃公司以獲利效率表現較佳
 上市公司於專利數的產出較為不足，而上櫃公
司需在營業收入方面加強
44
跨國生物科技產業之效率與生產力分析
國科會研究生出席國際學術會議補助獎勵
45
前言
 衡量經營成果上，績效評估是學者所常採用的方法。
常見有資料包絡分析法(DEA)，隨機邊界法(SFA)。
 進行分群績效衡量時，皆設廠商具相同生產技術水準
在實際上，群組間技術水準通常具有一定差異存在。
 各國生技業發展由於經濟發展情形、技術水準和人力
等生產要素不同，導致各國生技產業發展有所差異。
Battese & Rao (2002)提出技術效率在不同群體之間是
可以相互比較的共同邊界法可在廠商於不同技術水準
之下來加以比較。
46
前言
 Battese, Rao & O’Donnell (2004)修正Battese & Rao
(2002)的共同邊界模型，依不同技術群體之間的隨機邊界
生產函數，包絡各群體隨機邊界的確定性部份，形成具包
絡性質的共同邊界。
 故本研究希望能從生產效率上著手，擴大樣本國家，分析
不同國家的優缺，並提出政策和產業改善建議，以期能更
有競爭力。
 本研究以2001~2007年為研究範圍，選擇12個國家，依地
理劃分成三大區域(亞太地區、歐洲地區、美洲地區)進行
研究。
47
研究方法
共同邊界模型
 Battese et al.(2004)提出，適用在決策單位(DMU)具有不同的
生產技術時，可加以評估技術效率。
 共同邊界
若y與x為非負的產出向量及投入向量，以不同生產技術，產出
集合為投入向量x與產出向量y之結合，產出集合所形成的邊界
 技術缺口比率(TGR)和共同技術效率(MTE)
當TGR值愈接近1，表示其技術水準較佳
TE 值愈大時，表樣本以共同邊界為基準所算之技術效率愈高，
表示該家廠商相較於其他家廠商樣本，具有較佳技術效率。
共同邊界技術效率和技術效率與技術缺口率關係如下：

TE it  TE it  TGR it
48
Data定義和來源
 來源：OSIRIS Database
變
銷售淨額
 樣本：三大地區共12國
產出
數
設
固定資產
 時間：2001~2007
定
投入
員工人數
研發費用
GDP
環境變數
總人口數
廠商成立年數
49
研究方法
 實證模型
Translog函數
1
1
2
ln1.SFA相較DEA，SFA可對於隨機誤差項加以考量。
Yitg   0g  itg ln Lgit    2g ln K itg   3g ln Ritg    4g T    5g ln Lgit    6g
2
2
2.Cobb-Douglas和CES等函數僅考慮到簡單性，忽略其
1
1
2
2
2

ln K itg    7g ln Ritg   8g T    9g ln Lgit ln K itg   10g ln Lgit ln Ritg   11g
替代彈性的限制而不符彈性之條件，而文獻中亦有多
2
2
g
g
g
g
ln Kit ln Rit   12 ln Lit T  13g ln Kitg T  14g ln Ritg T  Vitg  U itg
位學者也採用translog函數進行分析，是故本研究亦使
用translog函數。
無效率調整項Battese & Coelli (1995)
U it   0   1 (GDPit )   2 ( POPit )   3 ( FAit )  wit
50
隨機邊界參數估計值
 無效率之估計結果  值達到0.98以上，顯示無效率確實
會影響廠商之生產效率，且來自可控制之人為因素。
 GDP為衡量一國經濟開發程度重要指標之一，而擁有較
成熟社經環境，較競爭之商業環境是可預期的，這可能
會造成無效率之結果。人口數越多會增加無效率，可能
原因和GDP類似。
 整體而言，GDP、人口以及廠商成立年數皆為顯著，而
GDP和人口皆會增加無效率之影響，廠商成立年數則是
會減少無效率之影響。
 本研究結果為廠商成立年數上顯著可降低無效率，此結
果和Yang & Chen(2009)結果一致，因學習效果使得廠
商無效率降低。
51
各區域技術效率與技術缺口比率
統計量
群組
亞太
地區
歐洲
地區
美洲
地區
整體
技術缺口率 TGR
LP
QP
平均
標準差
平均
標準差
0.3739
0.2070
0.3620
0.1892
群組技術效率 TE
0.4439
0.2625
0.4430
0.2624
以LP估計結果而言(*表示5%水準檢定顯著)
共同邊界技術效率 MTE
0.1656
0.1545
0.1576
0.1427
1.TGR值整體平均為0.6620，歐洲*(0.7386)>美洲*(0.6945)>
技術缺口率
TGR
0.7386
0.1545
0.7007
0.1360
亞太*(0.3739)
群組技術效率 TE
0.4554
0.2346
0.4554
0.2346
2.MTE值整體平均為0.2997，歐洲*(0.3380)>美洲*(0.3141)>
共同邊界技術效率 MTE
0.3380
0.1876
0.3182
0.1751
亞太*(0.1656)
技術缺口率 TGR
0.6945
0.2143
0.6601
0.1270
3.TE值整體平均為0.4417，歐洲為0.4554，美洲為0.4377，
群組技術效率 TE
0.4377
0.2377
0.4377
0.2377
亞太為0.4439
共同邊界技術效率 MTE
0.3141
0.2029
0.2938
0.1712
技術缺口率 TGR
0.6620
0.2319
0.6310
0.1728
群組技術效率 TE
0.4417
0.2404
0.4416
0.2404
共同邊界技術效率 MTE
0.2997
0.2013
0.2810
0.1752
52
技術缺口率(TGR)
0.75
0.7
0.65
亞太地區
0.6
0.55
0.5
0.45
0.4
0.35
0.3
歐洲地區
美洲地區
整體樣本
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
共同技術效率(MTE)
0.4
0.35
亞太地區
0.3
歐洲地區
0.25
美洲地區
0.2
整體樣本
0.15
0.1
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
技術效率(TE)
0.65
0.6
0.55
0.5
0.45
0.4
亞太地區
歐洲地區
美洲地區
0.35
0.3
0.25
整體樣本
0.2
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
 本研究採用Battese et al.(2004)之共同邊界模型進行分析，
並對於影響無效率項進行探討，經由實證結果可知：
環境變數
廠商成立年數 顯著
無效率之影響降低
GDP
顯著
無效率之影響降低
人口數
顯著
無效率之影響降低
共同邊界模型
技術缺口值
0.6620
歐洲地區最高
整體樣本
技術效率
0.4417
整體國家處效率不佳
共同技術效率
0.2997
由分析可知，歐洲地區、美國和日本仍是處於
生技產業領先的地位，至於亞太其他地區則是
落後有一段差距。
56
一般共同邊界麥氏生產力指數
 Rao (2006)則藉由共同邊界模型之概念所提出
1. 以提供更符合現實環境的生產力指數拆解
2. 相較於傳統麥氏生產力指數更能顯示出合理的分析結
果。
 然而由於MPI與MMPI皆忽略規模效率的影響，其隱
含估計結果可能因為存在規模報酬遞增或規模報酬遞
減而有所影響 ，因此還無法作很完善的估算結果。
57
一般共同邊界麥氏生產力指數
 產出導向之一般共同邊界麥氏生產力指數：
產出導向gMMPI可拆解為五項：
1.技術效率變動(TEC)
 陳谷劦與楊浩彥(2008)將規模效率項導入MMPI中，
2.技術變動(TC)
稱之為一般性共同邊界麥氏生產力指數(generalized
3.規模效率變動(SEC)
Metafrontier
Malmquist Productivity Index, gMMPI)，
4.純粹技術效率追趕變動(PTCU)
相較於先前生產力指數的拆解，還可進一步拆解出技
5.潛在技術相對變動(PTRC)
術缺口變動項目，使其意涵與拆解上更為完善。
58
一般性共同邊界麥氏生產力指數
技術效率變動(TEC)
2.00
1.90
1.80
1.70
1.60
1.50
1.40
1.30
1.20
1.10
1.00
0.90
亞太地區
歐洲地區
美洲地區
總樣本
2001~02 2002~03
2003~04 2004~05
2005~06 2006~07
年
59
一般性共同邊界麥氏生產力指數
技術變動(TC)
1.10
1.05
亞太地區
1.00
歐洲地區
0.95
美洲地區
0.90
總樣本
0.85
0.80
2001~02
2002~03
2003~04
2004~05
2005~06
2006~07
年
60
一般性共同邊界麥氏生產力指數
規模效率變動(SEC)
1.50
1.40
1.30
1.20
1.10
1.00
0.90
0.80
0.70
亞太地區
歐洲地區
美洲地區
總樣本
2001~02 2002~03 2003~04
2004~05 2005~06 2006~07
年
61
一般性共同邊界麥氏生產力指數
純粹技術效率追趕變動(PTCU)
1.35
1.30
1.25
1.20
1.15
1.10
1.05
1.00
0.95
0.90
亞太地區
歐洲地區
美洲地區
總樣本
2001~02
2002~03
2003~04 2004~05
2005~06
2006~07
年
62
一般性共同邊界麥氏生產力指數
潛在技術相對變動(PTRC)
1.13
1.10
1.07
1.04
1.01
0.98
0.95
亞太地區
歐洲地區
美洲地區
總樣本
2001~02
2002~03 2003~04
2004~05
2005~06 2006~07
年
63
一般性共同邊界麥氏生產力指數
 一般性共同邊界麥氏生產力指數(gMMPI)變動
1.80
1.70
1.60
1.50
1.40
1.30
1.20
1.10
1.00
0.90
0.80
亞太地區
歐洲地區
美洲地區
總樣本
2001~02 2002~03 2003~04 2004~05 2005~06 2006~07
年
64
 生產力分析結果顯示，gMMPI數值平均變動為
32.54%，主要變動來自技術效率變動(TEC)的改變，
生產力改變主要來自技術效率變動的變化，有
20.64%的改變，其次為規模效率調整(SEC)，平均變
動幅度為10.30%，而技術變動(TC)則平均衰退9.48%。
65
 若以區域而言，美洲地區和整體樣本一致，而歐洲地
區則為TEC與純粹技術追趕(PTCU)，亞太地區則是
TEC，次為潛在技術相對變動(PTRC)。而在PTCU和
PTRC的速度變化幅度結果顯示，PTCU整體呈現追
趕現象，意即隨時間變化，技術缺口也隨之縮減；而
PTRC結果亦顯示潛在技術變動幅度超越了當前技術，
表示技術持續有所進步，估計結果顯示分別為8.78%
和2.04%。
Thank you