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服務業需要專業分工嗎？金融服務業實證分析

為了解決mastering chain 2021的問題，作者尤協敬 這樣論述：

專業分工在傳統製造業與科技業中已被廣泛的討論，然而在服務業中的探討相對較少，其主要原因為專業分工在服務業中較難以被察覺。分工的作用在於提升工作效能或是提升生產力，分工主要是把組織整體目標進行任務劃分與指派，讓員工在執行個別任務的過程不斷強化經驗與加深專業知識，員工透過適任的工作指派與自主權的行使，工作任務會因為專業分工促進創新行為與活動，亦或提升員工在工作中持續的創新行為。另外，當組織成員能充分掌握自身對工作有自行主裁決時，會讓組織成員對工作投入程度越高，亦會刺激團隊或個人對工作內容產生創意的想法，進而提升團隊或個體的整體創新行為。過去分工議題在服務業討論甚少，尤其是在金融業更是寥寥可及，因

此，本研究目的在探討專業分工、員工創新工作行為以及生產力間的關係，以文獻為基礎發展出各構面問卷題項，並針對國內金融業進行問卷發放，實證結果為：（一）專業分工對創新工作行為具有正向影響；（二）自主性對專業分工與創新工作行為間具有干擾效果；（三）任務彈性對專業分工與創新工作行為間具有干擾效果；（四）創新工作行為對員工生產力具有正向影響；以及（五）創新工作行為對專業分工與員工生產力具有中介效果。

應用三階段資料包絡分析法評估中國大陸台商電子集團營運效率

為了解決mastering chain 2021的問題，作者陳樹全 這樣論述：

台灣高科技產業營運成果耀眼全球，特別是電子產業在國際上頗負盛名，這些電子集團公司如何維持現有的競爭優勢，並在產業競爭全球化的態勢下持續成長，實為重要課題。檢視營運效率不僅可以確認這些電子集團的努力成果，更可當作驅動電子集團制定良好發展策略的好參謀。本研究應用三階段資料包絡分析法 (Data Envelopment Analysis; DEA) 探討台灣電子集團在中國大陸的營運效率，旨在能將DEA法研究對象延伸應用於集團的績效評估，更準確評估在中國大陸的台商電子集團之營運效率之外，更期望能找出標竿學習對象供業界參考，進而帶動整體產業競爭力。DEA法能廣泛評估決策單元 (Decision Mak

ing Units; DMUs) 的相關效率，本研究應用三階段DEA法進行變數分析，已考量環境因素 (Environmental Effect) 與隨機干擾 (Statistical Noise)，故能更準確評估指標效率。先前應用DEA法的相關研究對象多為單一產業或位於企業層面，本研究將研究對象延伸至集團層面來探討集團營運效率。本研究採用三階段DEA為工具來進行相關研究，為快速且精準計算各階段的效率值，在第一與第三階段使用DEAP 2.1電腦程式來計算相關效率值，另在第二階段使用FRONTIER 4.1電腦程式來計算DMUs之隨機邊界法 (Stochastic Frontier Approac

h; SFA) 的效率值。本研究的評估決策單元係以中國大陸台商電子集團20強為研究對象，探討20強集團2018年~2020年的營運效率。研究變數採用經過同向性 (Isotonicity) 檢定之六個變數；產出變數為營收淨額及稅前純益，投入變數為資產總額、資本額、淨值及員工人數。本研究在分析過程採用敏感度分析 (Sensitivity Analysis)、差額變數分析 (Slack Variables Analysis)與參考集合分析 (Comparison Set Analysis)等，經過第二階段排除環境因素與隨機干擾變數得出第三階段計算之各DMUs效率值。研究結果顯示，第三階段的評估結果有

4個DMUs具有相對效率，但第一階段只有2個DMUs具有相對效率，三階段的評估方法在排除環境因素與隨機干擾後，能較敏銳與真實反映DMUs的實際營運狀況。本研究在學術上已將DEA三階段的應用之研究對象延伸至集團的DMUs，在實務上也導引出具有管理實務意涵的研究結論。