臺灣國際觀光旅館經營績效之評估與分析以台北地區為例 * 未來國際旅客及大陸人士來台觀光旅客的成長將可預期, 而國際觀光旅館屬於觀光產業的重要一環, 其經營管理績效的良窳對觀光服務品質及觀光產業發展影響甚遠, 故如何有效衡量及提升國際觀光旅館的經營績效, 便成為政府相關單位所重視的重要課題之一基於

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1 臺灣國際觀光旅館經營績效之評估與分析以台北地區為例 * 未來國際旅客及大陸人士來台觀光旅客的成長將可預期, 而國際觀光旅館屬於觀光產業的重要一環, 其經營管理績效的良窳對觀光服務品質及觀光產業發展影響甚遠, 故如何有效衡量及提升國際觀光旅館的經營績效, 便成為政府相關單位所重視的重要課題之一基於上述之說明, 本研究擬以灰色系統理論 (Grey System Theory) 之灰關聯分析 (Grey Relational Analysis;GRA) 方法, 以台北地區為例, 衡量國際觀光旅館近年之經營績效, 提供台北地區國際觀光旅館業者未來營運之參考根據世界經濟論壇 (World Economic Forum, WEF) 公布 2009 年旅遊及觀光競爭力報告, 臺灣的觀光旅遊競爭力全球排名 2008 年的第五十二名略為上升至 2009 年的四十三名, 在亞洲地區排名第七, 可見臺灣在國際觀光旅遊還有相當大努力的空間此外, 依據行政院交通部觀光局所揭示政府 2010 年觀光政策為 : 推動觀光拔尖領航方案, 朝發展國際觀光提升國內旅遊品質增加外匯收入之目標邁進, 讓世界看見臺灣觀光新魅力詳細的施政重點其中包含配合中華民國建國 100 年, 規劃旅行臺灣, 感動一百行動計畫, 形塑臺灣觀光感動元素, 爭取國際旅客來臺觀光都可顯示當前政府積極推動臺灣觀光產業的發展的規劃, 觀光產業不僅可獲得增加外匯提高所得擴大就業機會等實質面的效益外, 觀光產業一直以來皆被視為是無煙囪行業, 是少數可兼顧環境保護與經濟成長的乾淨產業之一因此, 對地狹人稠與缺乏天然資源的臺灣而言, 如何善用本身豐富的觀光資源, 進而提升臺灣國際觀光旅遊競爭力, 實乃臺灣目前急需發展的方向之一根據交通部觀光局統計資料顯示,2009 年來台旅客累計 366 萬人次, 較 2008 年 309 萬人次成長約 18.45% 顯見隨著全球景氣的逐漸復甦, 來台觀光客人數也明顯回 * 長榮大學國企系所副教授兼主任

2 臺灣銀行季刊第六十三卷第四期升, 此外, 隨著兩岸交流日益頻繁, 政府開放大陸人士來台觀光, 加上臺灣近來也舉辦了高雄世界運動會與台北聽障奧運等兩項國際運動賽事, 與即將舉辦的台北國際花卉博覽會, 應能有效的行銷臺灣到世界, 未來國際旅客及大陸人士來台觀光旅客的成長將可預期而國際觀光旅館屬於觀光產業的重要一環, 其經營管理的良窳對觀光服務品質及觀光產業發展影響甚遠, 故如何有效衡量及提升國際觀光旅館的經營績效, 便成為政府相關單位在發展臺灣觀光產業必須重視的重要課題之一因此, 本研究擬以灰色系統理論 (Grey System Theory) 之灰關聯分析 (Grey Relational Analysis;GRA) 方法, 以台北地區為例, 衡量國際觀光旅館近年之經營績效, 提供台北地區國際觀光旅館業者未來營運之參考績效評估為一套有系統且有效的評估活動過程, 用來建立組織與個人對於目標的共識, 並且提升目標達成之可能性, 其重要性對於組織具有雙重意義一是代表過去資源運用的評估, 是否具有效率 (Efficiency); 二是其是否有前瞻性的影響力, 藉由不斷改進過去的錯誤, 以指引未來目標訂定及資源分配之方向 ( 楊長林黃靜蓮,2001; 莊淳淩林榮禾管孟忠劉奕廷 2007) 相關衡量組織經營績效的方法最具代表性的即資料包絡分析法 (DEA) 其適用於多投入與多產出的模式且不會因為投入產出之單位而影響效率值, 此分析法不需事先建構函數型態即可進行效率分析, 且其模式中的權重是由數學規劃所產生因此, 使用 DEA 可避免人為主觀意識之影響使分析結果較為客觀, 目前 DEA 已廣為學者所使用並應用於各產業之研究國內外相關資料包絡分析法應用於旅館業績效評估之文獻臚列如下 : 王斐青洪維廷尚瑞國 (2004) 以 DEA 法分析民國 90 年臺灣地區 50 家國際觀光旅館之總效率 (TE) 純粹技術效率(PTE) 規模效率(SE) 進行衡量, 其投入項為 : 客房部員工人數 ( 人 ) 餐飲部員工人數( 人 ) 其他部門員工數( 人 ) 客房數 ( 間 ) 餐飲部面積( 坪 ) 產出項為: 客房收入餐飲收入其他收入而研究結果顯示, 連鎖經營國際觀光旅館的規模效率優於非連鎖經營的國際觀光旅館 : 其後, 在民國 93 年針對實行利潤中心制度與否的觀光旅館經營效率應用 DEA 法再度延伸探討, 其投入產出項與民國 90 年研究相同, 其研究結果顯示, 實施利潤中心制度國際觀光旅館的經營效率要高於未實施者 Barros & Mascarenhas(2005) 利用 DEA 法分析了 2001 年葡萄牙 43 間小型連鎖旅館技術效率與配置效率之研究投入項為 : 全時員工數資產登記價值房間數產出

3 臺灣國際觀光旅館經營績效之評估與分析以台北地區為例項為 : 規模客源數目每晚花費結果顯示, 只有四間旅館同時達到技術效率與配置效率, 然而造成效率低落的原因可能為 : 第一國營事業較易出現代理上的問題, 這是由於持有者並無法完美的監督他們的經理人第二不完全競爭存在於連鎖旅館中, 因座落於不同的位置與擁有不同的特點, 故管理者為了成功在競爭環境中生存便必須達到有效率的境界第三不同的資源與能力也可能存在於連鎖旅館中, 如果這些資源無法輕易的在連鎖旅館中交換, 不同的特點將會表現出不同的效率標準 Maria et al.(2006) 主要研究方向為義大利觀光地區經營效率及生產力, 以 DEA 與麥氏生產力指數分析 1998 年年義大利 103 個觀光地區, 同時也測量了 1998 年跟 2001 年義大利觀光地區效率的改變, 所採用的投入項有 5 個變數, 分別為 : 高客房數的飯店政府文化遺產藝文建設 ( 如博物館紀念館歷史古蹟 ) 觀光學校畢業生觀光勞動人口 ; 產出項為 : 本國觀光客與國外觀光客的夜間住宿研究結果顯示在 1998 年跟 2001 年的規模效率指數的平均值分別為 92% 91%, 如果以全部的規模效率來看則降到 33.98% 31.07% 比較這兩年的效率, 在 CRS 方面,1998 年到 2001 年是從到 28.16%, 在 VRS 方面, 是從 5.40% 到 49.51% 最後值得注意的是有 93 個區域, 它的麥氏生產力指數 (MPI) 是小於 1 的, 這表示在研究的這段期間, 這些飯店的生產力是降低的原因就是在義大利鄉間的地方, 這些飯店的投入與產出要素是沒有達到均衡, 此點可能是傳統的觀光產業無法有效的運用資源, 或者可以說成觀光生命不夠成熟, 要解決此問題, 政府應該發展觀光, 讓資源可以有效的利用, 使得投入與產出可以達到均衡張德儀黃旭男 (2006) 以臺灣地區國際觀光旅館績效評估為例, 比較灰色系統理論與資料包絡分析法在旅館業績效評估之應用, 實證結果顯示此二法應用於績效評估皆為合適之方法, 且兩者所得出之績效排名結果頗為一致但囿於資料取得的困難與樣本數不足等情況, 上述績效評估的方法使用上或許會有其侷限性, 因此本研究擬採用近來廣被用於資料缺乏情況之新興研究方法灰色系統理論, 灰關聯分析 (GRA) 目前已廣為用於各領域, 林士彥 (2004) 以前瞻能力創新能力顧客導向營運績效財務能力人力培育科技運用國際營運能力長期投資價值以及企業公民責任等十項指標, 利用灰關聯分析結合多評準決策 (MCDM) 方法對臺灣 IBM 摩托羅拉臺灣飛利浦臺灣安捷倫松下以及臺灣三星等七家資訊服務業進行企業聲望之研究, 期能得到一適合投資人求職者以及業者進行決策時的參考依據, 並進一步成為企業標竿管理與標竿學習的工具以及參考根據研究結果顯示, 臺灣 IBM 與摩托羅拉兩者之不分軒輊, 表示各有其領導地位林士彥與邱宗治 (2005) 以前瞻能力創新能力顧客導向營運績效財務能力人力培育科技運用國際營運能力長期投資價值以及企業公民責任等十項評估

4 臺灣銀行季刊第六十三卷第四期指標, 利用灰關聯分析結合多評準決策方法進行證劵業的企業聲望評價與績效評估, 期望透過此研究之評估模式, 能為投資人提供評選業務往來之證劵商, 以及社會新鮮人評估就業目標的方法與參考此研究指出, 透過多評準決策方法並輔以灰關聯分析評估證劵商, 可用以解決多目標間的衝突與矛盾彼此優先次序不同上的問題非常有效再者, 藉由灰關聯分析亦可進一步探討在不同的決策者喜好之下, 各家證劵商整體表現之不同點並且提供業者標竿學習之重要參考王振琤與李穎杰 (2006) 以開啟方式頂端造型底部造型功能鍵排列方向鍵形式擴音孔形式以及螢幕遮面與功能鍵關係等七種基礎設計元素, 利用灰關聯分析建構輔助個人數位助理 (Personal Digital Assistant;PDA) 設計方案評選模式此研究經由解析產品的設計元素與定義所要發展的產品意象, 開發數個可行性高的設計方案, 並建構以灰關聯分析為基礎的設計方案評價模式此研究利用灰關聯分析計算各概念設計方案與最佳組合方案之灰關聯度, 以作為最終評價的排序依據本研究指出, 相較於其他相似之方法而言, 灰關聯分析只需找出正理想解方案, 並提供更彈性的對比調整機制, 以解決評比分數過於接近不易判斷的問題因此, 本研究指出, 利用灰關聯分析可有效協助設計者進行產品設計程序中之設計決策陳俊合 (2007) 以嵌塊體大小嵌塊體數量邊緣嵌塊體形狀廊道與連接度以及網路系統等六項評估指標, 利用灰關聯分析建立景觀生態規劃方案較為客觀之優先順序評選方式, 以提供決策者評選出較優之景觀生態規劃方案此研究指出, 灰關聯分析是以參考序列與比較序列之間的灰關聯度組成, 其評選方式較為客觀, 故此模式能建立較為客觀之景觀生態規劃方案之評選方式, 可提供決策者在評定景觀生態規劃方案優先順序時之參考灰色系統理論最早是由華中理工大學鄧聚龍教授所提出, 其基本觀念在於, 所有自然界存在之已知訊息為白 (White), 未知訊息為黑 (Black), 介於黑與白之間不明確未知與不明確已知之地帶則為灰 (Grey), 灰色系統主要是在訊息缺乏下, 挖掘系統本質, 強調對系統的訊息補充, 充分利用已確定之白色訊息, 以科學的方法進行分析使系統由灰色狀態轉為白化狀態, 並進一步探討及瞭解系統換言之, 灰色系統理論主要為針對當系統模型具備不確定性及資訊不完整性之下, 透過系統關聯分析 (Relational Analysis) 模式建立, 再加以進行預測以及決策方法逐步瞭解系統因此, 灰色系統理論可以有效處理不確定性多變量輸入離散數據以及數據的不完整性等問題 ( 江金山溫坤禮,1998 鄧聚龍,2003) 簡言之, 灰色系統理論為現實世界中存在有限

5 臺灣國際觀光旅館經營績效之評估與分析以台北地區為例不完整訊息條件或不確知無法細微描述的系統, 其可針對小樣本之不確定性樣本作評估預測與決策並說明現象之關係灰關聯分析主要功能是做離散序列間相關程度的一種測度方法, 傳統統計迴歸模式或計量經濟模式亦可處理變數間關係的分析方法, 但此類模式應用上有下列限制 :1. 建立模式之數據要求較多 ;2. 數據分布要滿足常態分配而灰關聯分析對於分析之數據數量及其分布狀態並無嚴格限制, 故在資料缺乏或資料分布狀態無法滿足統計上之要求時, 灰關聯分析就是一個可行的選擇以下就針對灰關聯分析作一說明 : Grey Relational Coefficient 假設原始序列有 m 個, 每個序列有 n 個數值則可表示為 x 0 = ( x0 () 1, x0 ( 2), x0 ( 3 ),, x0 ), x 1 = ( x1 () 1, x1 ( 2), x1( 3 ),, x1 ), x 2 = ( x2 () 1, x2 ( 2), x2 ( 3 ),, x2 ), :=: : xm = ( xm () 1, xm ( 2), xm ( 3 ),, xm ), k=1,2,3,,n 則灰關聯係數 r( xi, x ) 可定義為下列兩類 : ( 一 ) 局部性關聯係數 : 當只有一個序列 x 0 為參考序列, 其他序列為比較序列時, 則 r( xi, x ) 定義為 Δ min+ ςδ max r( xi, x ) = Δ k + ς 0i ( ) Δ max min min max max 其中 Δ min = i n x0 x ; Δ = i n x0 x Δ 0 i = x0 x ;ς : 辨識係數 ; ς [ 0,1] max ; ( 二 ) 整體性關聯係數 : 當任一個序列 x i 為參考序列, 其他序列為比較序列時, 則 r( xi, x ) 定義為 Δ min+ ςδ max r( xi, x ) = Δ k + ςδ i ( ) max min min max max 其中 Δ min = i n x0 x ; Δ = i n x0 x Δ 0 i = x0 ( k ) x ( k );ς : 辨識係數 ; ς [ 0,1] max ; 其中,ζ 為辨識係數 (Distinguished Coefficient), 一般建議辨識係數值為 0.5( 鄧聚龍,2003) 辨識係數主要功能為調整背景值和待檢測物之間的對比程度, 辨識係數大小可依據實際需要作適當之調整, 不過只會改變相對數值大小, 並不會改變影響灰關聯

6 臺灣銀行季刊第六十三卷第四期度的排序灰關聯係數即為參考序列與比較序列之相關程度, 當灰關聯係數越趨近於 1 時, 表示參考序列與比較序列關聯程度越高 ; 反之越趨近於 0 時, 則兩者之間的關聯程度越低灰關聯係數可表達比較序列與參考序列, 在各因子之間的關聯程度, 但若有 n 各因子, 即有 n 個灰關聯係數結果, 此將導致信息分散, 不利評估比較因此, 須以各因子灰關聯係數之平均值計算灰關聯度, 說明如下 : Grey Relational Grade 當求得灰關聯係數後, 一般取其平均值視為序列間灰關聯度, 其定義如下 : R ( 1 xi, x ) = n n k = 1 r ( x, x ) 然在實際應用上, 各因子之重要程度或許不一, 因此可以將上述均化的概念延伸為下式 : R( x, x ) = β r i n k = 1 k i ( x, x ) 其中 β k 表示因子 k 之相對權重, 且滿足 β k = 1 若局部關聯 R( x 0, x i ) R( x 0, x ), 則稱 x i 對 x 0 的關聯強度大於 x 對 x 0 的關聯強度, 並表示為 x x i Entropy Weight ( 張德儀黃旭男,2006) 熵值權重法, 主要是利用熵值在資訊理論所代表的不確定性, 來計算準則所能傳遞決策資訊的能力, 並進一步求算出變數間的相對權重其經由每一指標變數在各年度的量測值所求算出的熵值, 來說明該指標變數對整個決策狀況所能傳遞之決策資訊的程度, 此處所謂的程度指的是傳遞資訊的不確定性然後再比較各變數的熵值, 計算出彼此間的相對重要性, 即相對權重假設現有 m 個方案,n 個指標變數構成資料矩陣 X i, 計算步驟如下 : X i 由於指標變數間的量測單位各不相同, 有必要先將資料標準化以消除單位不一致所造成的影響標準化後的資料矩陣為 d i, 以符號表示如下 : n k = 1 i

7 臺灣國際觀光旅館經營績效之評估與分析以台北地區為例 d i = X X i k X i : 第 i 方案, 第個變數之量測值 d i : 第 i 個方案, 第個變數之標準化後量測值 X k : 第個變數於 k 方案之觀察值 d i P i di Pi = D i= 1,2,..., m = 1,2,..., n 其中 D = d i= 1 i ;m 為方案個數 ;n 為變數個數 P i e m e = k PlnP i i i= 1 i= 1,2,..., m = 1,2,..., n 其中 k=1/lnm 熵值 e 代表第個變數所能傳遞決策資訊程度的不確定性將 k 以 1/lnm 代入 e 計算式, 則可明顯得知 0 1 λ e 1 e 1 e 1 e λ = = = n n (1 e ) n e n E = 1 = 1 n 其中,(i) E = e = 1 (ii) 1 : 第變數所能傳遞決策資訊的確定程度 e (iii) n E: 所有變數所能傳遞決策資訊的總確定程度 B λ = n λ i = 1 因此, 本研究希望藉由不同權重方法的取捨, 進一步比較結果是否存在顯著差異

8 臺灣銀行季刊第六十三卷第四期局部灰關聯度之計算流程如下圖 1 所示 : 1 臺灣的旅館, 可分為觀光旅館與一般旅館, 而依照觀光旅館業管理規則之規定, 觀光旅館又可區分為國際觀光旅館與一般觀光旅館本研究之研究對象係依據交通部觀光局所定義台北地區國際觀光旅館為主, 依據交通部觀光局臺灣地區國際觀光旅館營運分析報告中台北地區國際觀光旅館截至 2010 年止共計有圓山大飯店國賓大飯店台北華國大飯店華泰王子大飯店國王大飯店豪景大飯店台北凱撒大飯店康華大飯店神旺大飯店兄弟大飯店三德大飯店亞都麗緻大飯店國聯大飯店台北寒舍喜來登大飯店台北老爺大飯店福華大飯店美麗信花園酒店台北君悅大飯店晶華酒店西華大飯店遠東國際大飯店六福皇宮大飯店等 22 家在研究期間的選擇上, 採 2007 年至 2010 年四年間之資料為主本研究之資料來源, 以交通部觀光局網站上所公告之臺灣區觀光旅館營運統計月報所統計之台北地區國際觀光旅館相關營運資料為主在分析指標的選擇上以住用率租

9 臺灣國際觀光旅館經營績效之評估與分析以台北地區為例房收入與餐飲收入等三項指標作為本研究衡量台北地區國際觀光旅館之績效指標, 各國際觀光旅館歷年住用率租房收入與餐飲收入詳細資料如圖 2 至圖 4 所示

10 臺灣銀行季刊第六十三卷第四期 4 根據台北地區國際觀光旅館年間住用率租房收入與餐飲收入之初步資料, 本研究進一步利用灰色關聯分析中之局部灰關聯分析模式, 針對台北地區國際觀光旅館之經營績效進行分析, 具體分析步驟詳述如下 : 進行局部關聯分析時首要工作即是選定研究所需之參考數列與比較數列, 本研究以台北地區國際觀光旅館住用率租房收入與餐飲收入等三項指指標年間之平均值為本研究之比較數列, 但其中租房收入與餐飲收入兩項因素受到旅館規模之影響甚大, 本研究希望進一步排除旅館規模因素對經營績效的影響, 故以旅館平均每房的租房收入與每房餐飲收入為衡量績效指標至於參考數列的選取本研究採取了一個新的概念, 因住用率平均每房的租房收入與每房餐飲收入三項指標數值越大者表示經營績效越佳因此本研究建構了一個虛擬的最佳典範旅館, 係以研究對象二十二家台北地區國際觀光旅館中在這三項指標中分別表現最佳的數值作為依據, 並將此最大值之數據視為典範旅館之實際數據, 並以典範旅館為參考數列, 進行其餘二十二家國際觀光旅館與典範旅館之局部關聯分析, 作為國際觀光旅館經營績效分析之依據本研究所採之參考數

11 臺灣國際觀光旅館經營績效之評估與分析以台北地區為例列與比較數列及其代號如下表 1 所示 : 1 參考數列住用率 (%) 租房收入 / 每房 ( 新台幣千元 ) 餐飲收入 / 每房 ( 新台幣千元 ) 典範旅館 (X0) 比較數列圓山大飯店 (X1) 國賓大飯店 (X2) 台北華國大飯店 (X3) 華泰王子大飯店 (X4) 國王大飯店 (X5) 豪景大飯店 (X6) 台北凱撒大飯店 (X7) 康華大飯店 (X8) 神旺大飯店 (X9) 兄弟大飯店 (X10) 三德大飯店 (X11) 亞都麗緻大飯店 (X12) 國聯大飯店 (X13) 台北寒舍喜來登大飯店 (X14) 台北老爺大飯店 (X15) 福華大飯店 (X16) 美麗信花園酒店 (X17) 台北君悅大飯店 (X18) 晶華酒店 (X19) 西華大飯店 (X20) 遠東國際大飯店 (X21) 六福皇宮大飯店 (X22) 進行局部關聯分析時, 為避免原始數值大小對後續灰關聯係數計算的影響, 本研究先針對原始數列進行初始化處理, 處理方式即是以典範銀行的值為初始值, 各銀行原始資料除上典範銀行初始值即可得初始化資料, 結果如表 2 所示 :

12 臺灣銀行季刊第六十三卷第四期 2 參考數列住用率租房收入 / 每房餐飲收入 / 每房典範旅館 ( X0) 圓山大飯店 (X1) 國賓大飯店 (X2) 台北華國大飯店 (X3) 華泰王子大飯店 (X4) 國王大飯店 (X5) 豪景大飯店 (X6) 台北凱撒大飯店 (X7) 康華大飯店 (X8) 神旺大飯店 (X9) 兄弟大飯店 (X10) 三德大飯店 (X11) 亞都麗緻大飯店 (X12) 國聯大飯店 (X13) 台北寒舍喜來登大飯店 (X14) 台北老爺大飯店 (X15) 福華大飯店 (X16) 美麗信花園酒店 (X17) 台北君悅大飯店 (X18) 晶華酒店 (X19) 西華大飯店 (X20) 遠東國際大飯店 (X21) 六福皇宮大飯店 (X22) 接著以公式 0i (k)= X 0 (k)-x i (k) 計算各比較序列與參考序列之間的差值, 其中 0 代表參考數列,i 則代表其他 7 項比較數列, 計算結果詳如表 3 所示 :

13 臺灣國際觀光旅館經營績效之評估與分析以台北地區為例 3 住用率租房收入 / 每房餐飲收入 / 每房求算方式及根據下列兩式 : max max Δ 0 max = i n x x ; min = i n x x min min Δ 0 由表 7 計算之結果可得 max =0.96; min =0 根據翁慶昌等 (2001) 指出辨識係數 ς 值的大小並不會影響灰關聯度關的排序, 僅會影響灰關聯度的數值大小在本研究中取辨識係數的值為一般建議的 0.5, 將相關數值帶入下式, 即可算出參考數列與各比較數列之灰關聯係數,

14 臺灣銀行季刊第六十三卷第四期 r ( x, x ) 各項灰關聯係數計算結果詳如表 4 所示 : i Δ min+ ςδ max = Δ i + ςδ max 4 住用率租房收入 / 每房餐飲收入 / 每房 γ(0,1) γ(0,2) γ(0,3) γ(0,4) γ(0,5) γ(0,6) γ(0,7) γ(0,8) γ(0,9) γ(0,10) γ(0,11) γ(0,12) γ(0,13) γ(0,14) γ(0,15) γ(0,16) γ(0,17) γ(0,18) γ(0,19) γ(0,20) γ(0,21) γ(0,22) 將上表 4 結果帶入下式, 即可計算出各數列灰關聯度 : R( x, x ) = β r i n k = 1 k ( x, x ) 至於權重的處理本研究採用了平均權重與熵值權重兩種方式進行計算, 各項局部灰關聯度計算結果如下 : i

15 臺灣國際觀光旅館經營績效之評估與分析以台北地區為例 5 灰關聯度平均權重排序熵值權重排序 R (0,1) R (0,2) R (0,3) R (0,4) R (0,5) R (0,6) R (0,7) R (0,8) R (0,9) R (0,10) R (0,11) R (0,12) R (0,13) R (0,14) R (0,15) R (0,16) R (0,17) R (0,18) R (0,19) R (0,20) R (0,21) R (0,22) 根據本研究實證結果可以發現 : 一在權重方法的選擇上, 無論是單純的平均權重或者熵值權重所得之結果幾乎一致, 僅平均權重排序第 9 名的台北老爺大飯店與第 10 名的美麗信花園酒店在熵值權重的排序結果不同, 其餘排序結果完全一致二台北地區國際觀光旅館績效排序前五名依序為晶華酒店遠東國際大飯店六福皇宮大飯店台北寒舍喜來登大飯店台北君悅大飯店 ( 第 9 名 ), 顯示這五家國際觀光旅館之經營績效明顯較佳三至於表現欠佳則分別為 : 華國大飯店三德大飯店康華大飯店國聯大飯店與國王大飯店

16 臺灣銀行季刊第六十三卷第四期由於灰色關聯分析具有數學模式相當簡單所需資料少計算簡單且不需具備豐富的統計理論即能進行模式操作等優點, 故未來從事因素間關聯分析時, 在相關資料蒐集不易的情況下, 灰色關聯分析將是一個可以考慮的選擇本研究利用灰色關聯分析, 從事台北地區國際觀光旅館之經營績效評估, 本研究以圓山大飯店國賓大飯店台北華國大飯店華泰王子大飯店國王大飯店豪景大飯店台北凱撒大飯店康華大飯店神旺大飯店兄弟大飯店三德大飯店亞都麗緻大飯店國聯大飯店台北寒舍喜來登大飯店台北老爺大飯店福華大飯店美麗信花園酒店台北君悅大飯店晶華酒店西華大飯店遠東國際大飯店六福皇宮大飯店等 22 家國際觀光旅館為本研究對象以各國際觀光旅館 2007 年至 2010 年間之住用率平均每房的租房收入與每房餐飲收入三項指標作為營運績效評估依據根據本研究初步結果顯示, 營運績效較佳的為排序前五名依序為晶華酒店遠東國際大飯店六福皇宮大飯店台北寒舍喜來登大飯店台北君悅大飯店, 至於營運績效有待提升的分別為華國大飯店三德大飯店康華大飯店國聯大飯店與國王大飯店王振琤李穎杰,(2006), 灰關聯分析法輔助設計方案評價模式之建構, 設計學研究, 第九卷, 第一期, 頁王斐青洪維廷尚瑞國,(2004), 臺灣地區國際觀光旅館經營型態與經營效率之衡量, 亞太經濟管理評論, 第七卷, 第一期, 頁江金山溫坤禮 (1998), 灰色理論入門, 台北 : 高立圖書有限公司行政院交通部觀光局 (2007), 觀光發展條例行政院交通部觀光局 ( 民 92-97), 臺灣地區國際觀光旅館營運分析報告林士彥 (2004), 應用灰關聯分析評價資訊服務業的企業聲望, 資訊科技與社會學報, 第二卷, 頁林士彥邱宗治李謀監 (2005), 應用灰關聯分析評價證劵業聲望之研究, 風險管理學報, 第七卷第一期, 頁吳漢雄鄧聚龍溫坤禮 (1996), 灰色分析入門, 高立圖書有限公司李貽鴻 (2008) 觀光行銷學台北市: 五南尚和生 (1992) 臺灣地區國民旅遊人次估計及需求預測淡江大學管理科學研究所碩士論文, 新北市張仲維 (2009), 臺灣地區國際觀光旅館績效之研究長榮國際企業研究所碩士論文, 未出版, 台南縣張偉哲溫坤禮張廷政 (2000), 灰色關聯模型方法與應用, 高立圖書有限公司

17 臺灣國際觀光旅館經營績效之評估與分析以台北地區為例張德儀黃旭男 (2006), 臺灣地區國際觀光旅館績效評估之研究- 灰色關聯分析與資料包絡分析法應用之比較, 觀光研究學報, 第 12 卷第 1 期, 頁施瑞峰 (2000) 臺灣國際觀光旅館國人住宿率預測之研究朝陽科技大學休閒事業管理系碩士論文, 台中市莊淳淩林榮禾管孟忠劉奕廷 (2007), 應用 DEA 評估銀行業 CRM 績效, 輔仁管理評論, 第十四卷, 第一期, 頁陳俊合 (2007), 應用灰關聯分析評選景觀生態方案, 規劃學報, 第三十四期, 頁陳仕侖 (2000) 飛安事故之灰預測與灰關聯分析淡江大學航空太空工程學系碩士論文, 新北市楊長林黃靜蓮 (2001), 應用平衡計分卡於系所整體績效衡量, 管理會計, 第五十七期, 頁黃有評陳朝光 (1998) 灰色系統之應用與展望模糊系統學刊,4(1),1-7 溫坤禮趙忠賢張宏志陳曉瑩溫惠筑 (2009) 灰色理論台北市: 五南翁慶昌陳家爜賴宏仁 (2001), 灰色系統基本方法及其應用, 高立圖書有限公司鄧聚龍 (2003), 灰色系統 : 理論與應用, 高立圖書有限公司 Bhattacharyya, A., C. A. K. Lovell, & P. Sahay. (1997). The impact of liberalizationon the productive efficiency of Indian commercial banks, European Journal of Operational Research, 98, pp Birgül, Ş. (2006). A study on efficiency and productivity of Turkish banks in Istanbul stock exchange using Malmquist DEA. Journal of American Academy of Business, Cambridge, pp Cevdet, A. D., Mustafa, D., & Murat, T. (2007). Financial liberalization and banking efficiency:evidence from Turkey. Journal of Productivity Analysis, 27, pp Carlos Pestana Barros(2005). MEASURING EFFICIENCY IN THE HOTEL SECTOR. Annals of Tourism Research.Vol. 32, No. 2, pp Cracolici, Miranda Cuffaro, Maria Francesca & Peter Nikamp(2006). Efficiency and Productivity of Italian Tourist Destinations:A Quantitative Estimation Based on Data Envelopment Analysis and the Malmqist method. Advances in Modern Tourism Research, pp Drake, L., & Maximilian, J. B. H. (2003). Efficiency in Japanese banking:an empirical analysis. Journal of Banking and Finance, 27, pp E. Nur, O. G., & Arzu, T. (2006). Efficiency analysis of the Turkish banking sector in precrisis and crisis period: A DEA approach. Contemporary Economic Policy, 24(3), pp Fadzlan, S. (2007). The efficiency of Islamic banking industry in Malaysia Foreign vs. domestic banks. Humanomics, 23(3), pp Ferrier, G. D., & C. A. K. Lovell. (1990). Measuring cost efficiency in banking econometric and linear programming evidence. Journal of Econometrics, 46, pp Geeta, K., Alfieya, H., & Vignesen, P. (2003). Malaysian post merger banks productivity:application of

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