指導老師：黃振勝 姓 名：姚信豪 學 號： M98U0206

1. 南台科技大學 專題討論報告 指導老師：黃振勝姓　　名：姚信豪學　　號：M98U0206 中華民國98年11月18日

2. 壹、報告內容

3. 報告之資料來源： 亞太地區太陽光電產業之績效評估：應用資料包絡分析法 出處： 臺灣企業績效學刊 2008, Vol.1, No.2, 229-249 作者： 王本正 莊銘國 宋明弘 林建銘 蔡宛珊 王昭懿

4. 摘要 　　　本研究是以資料包絡分析法(data envelopment analysis, DEA)探討亞太地區的太陽光電產業，六個國家共33 家公司66 個DMU，研究期間為2005~2006，並從文獻中選取變數。 結果顯示： • 大多數公司無效率的原因主要在於規模無效率，其次為技術無效率。 • 太陽能產業近年來矽原料的供需失調，使營業成本的變動對總體效率值變動幅度最大。

5. 緒論 　 隨著科技的日益進步，能源的消耗量將繼續逐年增加當中，新進國家為了因應能源的不足，已經制定多元化的替代能源來當作新能源。但是這些替代能源相較於石油還是有其缺點，只有太陽能技術成熟度高，且不受土地環評限制，加上取之不盡、用之不竭。

6. 　　　本研究將以資料包絡分析法，以2005 與2006 年數據資料 分析以下項目藉此進行分析與建議。 • 亞太地區太陽光電不同廠商間資源投入及產出的效益。 • 評估亞太地區各國太陽能光電廠商的整體營運績效。 • 評估各家廠商的營運績效。

7. 第一部分為緒論 第二部分為太陽能文獻探討 第三部分為研究方法 第四部份為結果與分析 第五部份為結論

8. 太陽能文獻探討 • 2.1 全球太陽能市場現況 • 2.2 全球太陽能市場價格 • 2.3 目前各國競爭情況

9. 2.1 全球太陽能市場現況 • 全球太陽能電池的需求市場逐年增長下，供給市場也不斷擴增其產能，是目前全球成長最快的產業之一，且以長期觀察皆呈現成長的趨勢。 • 2006 年全球太陽能光電業市場規模將達到235 億美元，但是因為在上游主要原物料多晶矽原料供不應求的情況，但還是維持一定的成長率。 • 日本與歐洲太陽能光電產業經過30 年的發展，無論是從生產能力，或者是從技術發展角度都處於全球領先地位。

10. 表2-1. 全國主要太陽能廠商市佔率 資料來源：台灣經濟研究院產經資料庫整理。

11. 2.2 全球太陽能市場價格 • 由於全球太陽能電池原料多晶矽在供不應求的情況下，使得產品價格持續上揚，，將長期呈現價格逐漸上揚的趨勢，但可經由專業技術的日趨成熟而調整成本。 資料來源：台灣經濟研究院產經資料庫整理。 圖2.1. 我國太陽能光電業各產品價格變化趨勢

12. 2.3 目前各國競爭情況 • 隨著油價日漸攀升，太陽能原料供不應求，原料價格上漲，擴產動作及策略不同調，導致許多廠商市佔率開始下滑。 • 日本Sharp因為受到多晶矽原料的上漲，導致市佔率開始下滑。 • 德國政府有意於2009 年大砍太陽能補助額。 • 中國尚德在2006 年市佔率已經成為全球第三大廠商。 • 台灣茂迪在兩年內進入全球第七名，台灣與中國的競爭力將受到矚目。

13. 研究方法 • 3.1 資料包絡分析法(DEA) • 3.2 DEA 演算法 • 3.3 DEA 相關文獻 • 3.4 資料選取與變數挑選

14. 3.1 資料包絡分析法(DEA) • 資料包絡分析法是一種數學規劃模式，利用觀察而得的資料，計算出組織內各決策單位(decision making units，DMU)之相對效率。 • Farrell 於1957 年所提出以生產前緣(production frontier)作為生產效率衡量的基礎，利用線性規劃評估比較決策單位之效率， • 美國Charnes、Cooper and Rhodes 三位學者於1978年所發展出的綜合性績效衡量指標，又稱為CCR 模式，CCR 模式是假設生產過程皆屬於固定規模報酬。 • Banker et al. (1984)將CCR 模式中固定規模報酬的假設改成變動規模報酬，各決策單位的規模報酬可能為遞增、遞減或固定。

15. 3.2 DEA 演算法 　　　根據 Farrell (1957)提出的模式，Chanes (1978)等人再加以延伸其概念，於是產生CCR 模式與BCC 模式，其分析方法如下： CCR 模式 （3-1）

16. BCC模式 （3-2） （3-3）

17. BCC 模式引入新變數Uk 作為判斷規模報酬的指標。 • DEA 模式特色為相對效率的概念，可同時處理不同單位之投入產出項，以線性規劃法求決策單位(DMU)之效率值，決策單位效率值介於0 與1 之間，1為有效單位，小於1 皆為無效單位。

18. 3.3 DEA 相關文獻 表3-1. 國內外相關文獻 資料來源：本研究整理。

19. 3.4 資料選取與變數挑選 • 本研究主要針對亞太地區太陽能光電產業鏈中利潤較高的中游部分，其製造太陽能電池與太陽能模組。 • 挑選國家為台灣(4 家)、日本(8 家)、中國(14 家)、印度(4 家)、韓國(2 家)、泰國(1 家)共六個國家，共33 家公司，66 個受評單位(DMU)。 • 各國家所選取的公司是參照「解讀能源業網站」與「Solarbuzz 網站」 。 • 太陽光電產業近幾年才興起熱門，整體產業處於產品的導入期階段，因此研究期間為近兩年2005 與2006。

20. 表3-2. 受評單位與各公司對照表 資料來源：本研究整理

21. 本研究主要參考表3-1文獻來挑選變數，由於資料蒐集困難，因此挑選出五個投入與產出變數分別為營業成本、營業費用、總資產、固定資產、營業收入。模式如圖3-1所示。本研究主要參考表3-1文獻來挑選變數，由於資料蒐集困難，因此挑選出五個投入與產出變數分別為營業成本、營業費用、總資產、固定資產、營業收入。模式如圖3-1所示。 投入項 營業成本 營業費用 總資產 固定資產 產出項 營業收入 圖3-1. 投入產出模式

22. 研究結果 • 4.1 總體效率分析(CCR) • 4.2 純技術效率分析(BCC) • 4.3 規模效率分析 • 4.4 差額變數分析 • 4.5 敏感度分析 • 4.6 各公司成長趨勢 • 4.7 各國之間效率評估

23. 4.1 總體效率分析(CCR) 表4-1. 2005 與2006 年總體效率為完全效率之DMU 2005年亞太地區總體效率平均值為85.3%，表示亞太地區太陽能產業尚有14.7%的改善空間。 2006年亞太地區總體效率平均值為81%，表示亞太地區太陽能產業尚有19%的改善空間。

24. 4.2 純技術效率分析(BCC) 表4-2. 2005純技術效率為完全效率之DMU • 以全部公司來探討，33 家樣本公司之平均純技術效率值為91%，表示因投入資源管理不善導致9%的技術無效率。

25. 表4-3. 2006純技術效率為完全效率之DMU • 以全部公司來探討，33 家樣本公司之平均純技術效率值為92.7%，表示因投入資源管理不善導致7.3%的技術無效率。

26. 4.3 規模效率分析 表4-4. 2005規模效率為規模過大之DMU • 2005 年規模效率分析顯示，當規模過大的DMU(DRS狀態)佔全體的54%，由於其規模過大而呈現規模報酬遞減的情形，因使其規模與以縮減。

27. 表4-5. 2005規模效率為規模不足之DMU • 2005 年規模效率分析顯示，規模不足的DMU(IRS狀態)佔所有受評單位的18%，因其規模太小，其規模應予以擴大，或增加產出。

28. 表4-6. 2006規模效率為規模過大之DMU • 2006 年顯示，當規模過大的DMU(DRS狀態)佔全體的68%，由於其規模過大而呈現規模報酬遞減的情形。

29. 表4-7. 2006規模效率為規模不足之DMU • 2005 年規模效率分析顯示，規模不足的DMU(IRS狀態)佔所有受評單位的21%，因其規模太小，其規模應予以擴大，或增加產出。 • 從此方面可看出許多公司看好太陽能的未來發展性而追逐其熱潮，這熱潮從2005 年持續到2006 年，這也導致許多公司持續擴產導致規模過大的情況。

30. 4.4 差額變數分析 根據差額變數分析顯示： • 目前太陽能產業所投入的固定資產與總資產相對較多的情況，表示目前2005 年與2006 年大多數公司積極投入該產業，並不斷的擴大其產房與機器設備等。 • 與之前評估的總體效率得知太多公司的規模太大，應該縮減其規模獲得證實，因此為了使公司經營效率達到最佳的情況，應考慮縮減目前的規模，以提升總體效率。

31. 表4-8.差額變數分析

32. 4.5 敏感度分析 表4-9.敏感度分析變動幅度表 • 亞太地區太陽光電產業以營業成本敏感度最高，表示營業成本為各公司經營的關鍵項目之一，也證實上游矽晶原料的供不應求，使得矽晶圓料上漲有關，能夠取得相對低的矽晶價格將佔有優勢。

33. 4.6 各公司成長趨勢 • 此部份將2005 年與2006 年兩年的原始資料合併，一起評估其總體效率值，觀察2005 年與2006 年兩年太陽能產業各公司的成長趨勢。 表4-10.成長公司

34. 表4-11.衰退公司 • 只有1家公司呈現不變的狀態為 XL Telecom Ltd (印)

35. 4.7 各國之間效率評估 表4-12.各國之間效率評估 • 各國兩年平均效率分析排名 • 　　以2005 年與2006 年兩年時間之平均值來評比各國太陽能產業之績效。以總體效率值得知，效率最好的國家為印度，其次為台灣、泰國、韓國、日本、中國。

36. 表4-13. 2005 與2006 年總體效率、技術效率與規模效率整理表

37. 結論與建議 • 5.1 結論 • 5.2 研究建議 • 5.3 研究限制 • 5.4 未來研究建議

38. 5.1 結論 　　本研究主要是以DEA 邊界效率之觀念，運用資料包絡分析法評估亞太地區太陽光電產業經營效率之情形，由於最近幾年太陽能才逐漸興起，因此研究期間為2005 至2006 年，共選取六個國家66 個受評單位當作樣本，以評估其效率表現。實證研究顯示如下： • 效率分析 • 2005 年總體效率值達到完全效率者有8 家公司，佔所有評估單位的24%。總體效率平均值為85.3%。 • 2006 年總體效率值達到完全效率者有3 家公司，佔所有評估單位的8.8%。總體效率平均值為81%。

39. 規模效率分析 • 2005 年規模效率方面，當規模過大的受評單位佔全體的54%，由於其規模過大而呈現規模報酬遞減的情形。因使其規模與以縮減，以達到最適規模。 • 2006 年規模過大的受評單位佔全體的68%，由於其規模過大而呈現規模報酬遞減的情形，因使其規模與以縮減，達到最適規模。 • 2005 年與2006 年亞太地區大多數公司無效率的原因主要在於規模無效率，其次為技術無效率。

40. 差額變數分析 • 2005 與2006 年各公司目前太陽能產業所投入的固定資產使用有不當的情況，表示目前大多公司積極投入太陽能產業。 • 　與之前效率評估得知太多公司的規模太大，若要達到最佳效率，應該縮減其規模。 • 敏感度分析 　　　研究顯示營業成本的變動會對總體效率值變動幅度最大，主要原因為太陽能產業上游的矽原料供給有限，而中、下游卻不斷擴增，造成供需不平衡，因此能掌握矽原料的供給不斷，並藉由合約壓低價格，近幾年將造成太陽能產業不敗的優勢。 • 各國主要效率排名 　印度 > 台灣 > 泰國 > 韓國 > 日本 > 中國。

41. 5.2 研究建議 • 上游的多晶矽原料生產造成供不應求的情況下，使矽原料價格逐漸攀高，本研究發現大多數公司需要縮減其規模以達到效率水準。 • 一旦被限制住原料的供應，或者等到全球企業的擴張產能同樣很快，到時可能將陷入危機中。可能的解決方案為應建構太陽光電專利地圖，匯結國內各產業上下游的能量，發展自有新興技術，以及建構完整的產業鏈。 • 各國政府的補助與大力推廣使用，才有辦法避免未來的窘境。

42. 5.3 研究限制 • 上市上櫃的公司數不多，使得資料的取得相當不易。相對的能研究的期間還無法拉長。 • 因研究的國家包含日本、韓國、泰國，許多詳細資料尚無英文或中文可查詢，因此造成語言上的限制。 • 蒐集資料過程，由於各國家所編列的會計帳科目方式不同，因此造成許多變數無法考量，其細項並無考量。

43. 5.4 未來研究建議 • 目前太陽能產業市場正逐步成長中，因此可考慮不同的投入與產出項進行研究。 • 若未來研究能夠克服蒐集資料的困難，應將研究期間拉長或更多比資料，以探討太陽能產業的發展狀況。

44. 貳、心得及問題討論

45. 個人心得： 　　　這次報告中的結論至現在2009太陽光能產業再逐漸被重視下不只是技術的提升，在矽原料不足的的問題也在2009到2010年中會有供過於求的情況，並且也有研發出非矽的原料，使我覺得在未來太陽能在未來技術不斷發展與原料適當生產可以漸漸解決問題，雖然在技術與生產上皆有進步，而目前需求市場最大為歐洲，並且在未來仍然有更大的發展空間，但是政府仍是扮演相當正要的角色，不只是太陽能產業廠商，就連一般民眾如果沒在補助下的推廣也會造成排斥。

46. 討論問題1： 　為何第四章有純技術分析，而第五章卻沒有做出結論？ 　回答： 　在第四章2005年與2006年純技術效率值平均效率值皆高於90 ％以上，相比之下規模效率分析屬於規模不適當已超出75％以上，其中規模過大皆占50％以上，固在結論以規模效率為重要之結論，並在第三點解釋規模為最大問題，其次才是技術。 • 討論問題2： 　何謂敏感度分析？該研究敏感度分析表中之效率值屬於何種模式？ 　回答： 　敏感度分析為根據ＤＥＡ模式所估計效率值的變動程度是否受決策單位與投入產出項的改變或增減的程度做判定。 　此研究採取減少投入變數來評估ＣＣＲ效率值的變動程度。