長照相關產業營運績效之分析

Analysis of the Operating Performance of Long-term Care

Related Industries

摘 要

隨著時代的變遷，科技與醫療不斷進步，國人平均壽命延長，因此，發展長期照護

及銀髮族產業已成為近年來施政重點，相關需求與商機也應運而生。因此，本研究目的

分別為探討長照相關企業之經營績效，以及分析上述企業的效率差異來源。其中，研究

樣本為長照相關產業的 23 家上市櫃企業，樣本期間為來自臺灣經濟新報資料庫之 2015-

2018 年之季資料，研究方法則包括資料包絡分析法、敘述統計、單因子變異數分析、以

及 Pearson相關係數分析。

研究結果有以下之發現：(1)在產業分類中，遠距安全類的公司不僅具有最好的經營

績效，且效率水準與企業規模呈現正相關，(2)在股權結構上，董監事持股與十大股東持

股越高會產生較佳的經營效率，相對地，經理人持股越高則降低經營績效，(3)研發費用

比率越高能提升經營效率。

關鍵詞: 長期照護、銀髮族產業、資料包絡分析法、單因子變異數分析、Pearson相關係

數分析

1

壹、緒論

一、 研究背景與動機

隨著時代的變遷，科技與醫療不斷進步，且我國近年來持續的低生育率、少子

化以及國人平均壽命延長，導致老年人口比率逐年增加，長照的需求也大大的提升。

根據國家發展委員會的統計，我國於 2018 年進入了高齡社會，且預估我國將在 2025

年進入超高齡化社會，未來平均每五個人，就有一名老年人，而每 6.2 位的青壯年

就要扶養一位老人的扶養比例，在這樣的趨勢下，這龐大的長照花費以及長期的精

神壓力對年輕人都將是一場考驗。

因此，發展長期照護及銀髮產業已成為近年來施政重點，相關需求與商機也因

此興起。因此，周邊產業發展也是政府及民間業者積極規劃投入的新藍海，包含加

值型健康數據、健康監控產業、智能輔具及銀髮人力再投入等等，滿足銀髮世代對

人生的需求，串接起相關內需產業並培育相關人力，完善整體供應鏈。

在老年人口比例的增長之下，行政院於 2007 年核定我國長照十年計畫(稱長照

1.0)，實施後面臨許多的困境，較嚴重者僅有四成需求者使用正式服務。隨著醫療

以及科技的進步，老年人口的比例也逐年攀升，且為了補足長照 1.0 的不足，政府

針對長照政策於 2016 年進行改革與推動長照 2.0，來應變這快速變遷的時代，在政

府的施政帶動之下，涉及了許多相關產業，本研究蒐集了長照相關產業之上市櫃公

司，也發現多數公司登記在生技醫療產業之下，本研究也將這些產業細分為四大類，

如表 1-1所示，政府和社會的需求與相關產業的配合之下，對長照產業是否能夠有

效創造其股票價值，成為值得投資標的，此即為本研究之動機。

表 1-1 長照相關產業分類

公司

分類 上市櫃公司

生技醫療股

醫療器材類

祺驊、五鼎、喬山、合世、和康生、易威、

邦特、太醫、聯合、泰博、雃博、優盛、 聿新科、鐿鈦

醫藥類 中化、訊聯

電腦及周邊設備股 光電業股

智慧醫療系統 佳世達、由田、安勤、振樺電、商之器

其他 遠距安全類 中保、新保

資料來源：Yahoo！股市與本研究整理

二、 研究目的

2

過去關於長照產業的相關研究，大多以個案或標竿管理來探討經營績效，公司

樣本抽取數較少，缺少全面性的評估。因此本研究結合效率與財務觀點，運用股票

市值與資料包絡分析法等方法來評估在政府推動長照 2.0 後，對於長照產業的整體

性經營績效，且過去的研究中鮮少做整體性的研究，大多個別做分析，因此本研究

將依長照股來研究，在政府推動長照 2.0 後是否會因此影響其產業的成長，並綜合

分析整體產業的波動。

探討企業生產效率的方法主要應用資料包絡分析法(Data Envelopment Analys is,

DEA)，藉著所設定的每項投入變數與產出變數，運用相對效率值來評估出生產效

率，且較易評比出指標企業。此方法優點在於可以同時處理許多不同的計量單位、

不需要假設生產函數及事先估計參數等特性。本研究以員工人數、研發費用、固定

資產及營業成本當作投入變數，以股價當作產出變數，試著找出國內長照相關產業

之經營績效的表現情形，此為本研究目的之ㄧ。

在得知長照相關產業的經營績效指標後，本研究希望可以進一步探討影響各企

業間效率的差異因素。在微利及多變的產業環境，企業的產品組合是否能決定競爭

的條件，亦或企業的研發比例及營業季度會造成績效差異，抑或是董監事、經理人、

十大股東持股比例等企業的股權結構基礎才是關鍵的因素，此為本研究目的之二。

綜上所述，本研究目的整理如下：

(1) 探討長照相關產業之經營績效。

(2) 分析各上市櫃公司之長照產業效率差異的因素。

貳、文獻回顧

一、 長照現況

人口逐漸的老化，政府為發展完善的長照制度，積極的推動長照的業務，在 2007

年時推動長照十年計畫(簡稱長照 1.0)，為因應失能、失智人口增加所衍生的長照需

求，於 2016 年推動長照十年計畫 2.0(簡稱長照 2.0)，以回應高齡化社會的長照問

題。

在發展長照產業中，其中很重要的因素是科技的進步及智慧化時代的來臨，劉

靜容(2016)提及智慧製造以成為新世代下的生產趨勢，而臺灣的工業 4.0 也是長照

產業重要的推手，為順應全球製造模式的轉型，我國也擬定透過生產力 4.0 的方案

已整合科技化硬體與智慧化軟體，各國在這樣的趨勢下，長期照護在各國的發展也

都有所不同，李榮輝、林愛貞、黃育玄、曾貴英與洪信嘉(2005)也分析了美國、中

國以及日本等大國長照服務的演進，並早已經開始在長照這塊下功夫，衛生福利部

於 2007 年臺灣則在政府也推動長照 1.0 來應對這樣的趨勢，在科技以及智慧化時

代之下，臺灣也在 2016 推動長照 2.0 來應對科技進步所帶來優化老人生活的方案。

3

而在長照 2.0 的推動之下，衍生出的長照概念股中，長照相關產業主要以生技

醫療產業為大宗，電腦及週邊設備為次要，本研究也將以這幾大類來將產業類別分

為醫藥、醫材、智慧醫療以及遠距安全業來分類，醫藥以及醫材業的屬性較為相近，

因此以整體生技醫療發展做介紹，智慧醫療以及保全業則分成兩類細做介紹。

(一) 生技醫療產業

在人口結構改變以及科技進步的趨勢下，個人化醫療以及預防醫學成為未來在

臺灣的發展趨勢，而生技醫療產業則是這樣趨勢下的產物，除了在醫藥上的發展之

外，醫材也是近幾年生技產業中最蓬勃發展的，且醫療器材不只做為醫療用圖，更

能結合大數據等個人化數科技結合使用，另外，曾惠瑾(2015)提到臺灣生技醫療產

業市場規模小且資源不集中， 企業能夠透過購併、合資等策略進行上下游的整合，

近而使得生技醫療產業更加蓬勃發展。

范家儀(2016)提到廣益的生物經濟，是指生物科學的新發現，並研發出生物相

關的產品與服務，進而促成各種經濟活動與利益，官俊榮(2011)提到生物技術在工

業的應用更加多樣化，包括化公、材料、環保公程等方面，可見生物經濟的發展，

對於新技術的利用和新資源的開發，都對經濟發展有很大的貢獻，而 OECD指出生

物技術的產生最大經濟影響，主要在農業、健康與工業等三大領域，在近年的研究

中有關生技醫療產業的細分，在文獻中甘良生(2012)也提到我國將生技產業劃分為

三大領域：製藥產業、醫療器材產業以及應用生技產業。

根據我國經濟部工業局生技產業白皮書整理，吳忠勳(2018)對生物科技的定義，

係指生物技術利用生物的機能、特性、成分或者代謝物質，製造產品或提升產品品

質，以改善人類生活品質的科學技術，鄭信德(2009)提到生技產業大致分為兩大範

疇，分別為醫療藥品以及醫療儀器兩大類，生技產業本質上屬於研發與技術人力密

集的生產型態，且與社會大眾的生活息息相關，是提升國民生活品質的重要產業之

一。

臺灣生技產業發展始於 1982 年，當年政府將生物技術訂為八大重點發展的科

技產業，且在 1995 年行政院通過「加強生物技術產業推動方案」，於 1996 年經濟

部成立「生技醫藥產業發展推動小組」，2007 年立法院通過〈生技新藥產業發展條

例〉，並於往後的幾年中，政府都積極的推動這項科技產業，並將生技產業應用以及

擴大至健康照護、工業、醫材、製藥及農業生技等領域，期望藉由生物經濟的發展

帶動臺灣產業的茁壯。

吳忠勳(2018)也提到全球生計葉涵蓋醫療保健、農業生技、食品生計等，其中

醫療保健為現階段驅動生技產業的推手，其中包含了醫藥、醫材以及再生醫學，另

一方面，孫智麗(2016)提到精準醫療是全球醫療領域的革命，伴隨著這場革命讓個

人化的治療花更少的錢德到更有效率的醫療服務，而韓婷婷(2015)也提及了政府推

動長照後，所影響的我國生技產業分別為醫材、術後照顧以及修復再生，其中醫療

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器材是生技醫療產業中的大本營，醫療器材主要包括診斷器材、製療器材、復健器

材已及一般醫療輔助設備與用品等，蔡金宏(2011)提到臺灣產業應跳脫製造代工的

模式，才能夠提產業競爭力，這時候正是醫療器材崛起的時刻。因此本研究探討各

生技企業主要分為醫材與醫藥兩大類。

(二) 智慧醫療業

臺灣高齡化的來臨與科技的進步，且大數據的應用更加成熟，使得智慧家電、

智慧系統以及智慧醫療等各式自動化、AI化的商品不斷增加，而這樣的趨勢是有目

共睹的，張殿文(2018)提到 AI智慧技術上的突破，使得人體最重要的五種接受器─

眼、耳、鼻、舌、身，AI都能夠坐到，甚至智慧裝置的感測，在未來的生活中許多

事會被機器所取代，也不會令大家太意外！甚至透過大數據的應用能夠藉由與 AI

的結合，更佳準確的預測各方面的醫療需求並蒐集更多的醫療數據，科技的邁進，

使許多電腦系統業、電腦周邊設備業以及光電業都積極投入智慧醫療，這些企業利

用他們所擁有的技術，使整體醫療業增加一股新能量。

智慧醫療主要是指將資通技術運用在醫療照顧上，智慧醫療已逐漸成為醫療政

策發展的重點之一，林嬪嬙(2014)以及盧燕嬌與陳麗琴(2017)也提到智慧行醫療照

護是目前的趨勢，結合了醫療照護、資訊通訊技術、電子醫療器材等，推動些技術

除了需要醫療的進步之外更需要不斷創新的的智慧資訊科技產業的發展，蔡鳳凰

(2011)也提到臺灣推動智慧醫療的主要方向為推動電子病例及醫療影像傳輸、醫院

關懷 RFID計畫、推動遠距健康照護以及健康資料庫加值應用等四大部分，雖然有

明確的推動方向，但還是有許多問題尚未解決，而其他先進國家的長照體系早已從

醫院及機構轉向居家服務發展，為解決技術及相關措施不足我國借鏡丹麥、芬蘭、

美國、英國與日本等大國，使我國智慧醫療能夠順利推動。

(三) 遠距安全業

遠距安全主要係指遠端監控安全之產業，在過去許多住戶社區選擇請保全來保

護居家安全，隨著科技的進步，遠距安全監控以成為目前大眾所使用，且不管各行

各業都會雇用保全或者近年來的遠端監控。

隨著高齡化社會的到來，朱建芳(2008)提到行政院經建會推估 2026 年老年人口

將占總人口比例達 20%，這也表示著人口的變化將對未來的照護市場以及醫療費用

的需求將會逐年增加，人口高齡化已經是不可避免的趨勢，而我國除了要關注銀髮

族的福利措施增加之外，更要從產業發展的觀點來看，陳旭彬(2013)以及謝於真、

王素琴與陳恆順(2011)提到遠距健康照護產業在人口老化後的發展，其中機構式的

健康照護以及居家或社區式的遠距健康照護，分別使用到資訊科技及通訊技術 (簡

稱資通訊)的功能，機構式係指長期照護機構為中心，而居家或社區式則是以民中為

中心做專業照顧的服務。

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除此之外，朱建芳(2008)也提到了銀髮新商機，分別式安全防護系統、遠距醫

療照護、智慧型老人住宅、老人交通服務、老人休閒旅遊以及老人理財教育，而前

兩項的系統以及遠距醫療，正是保全業他們目前致力於的方向，張峰源(2006)也提

到保全業除了能夠保護住家的安全，也能夠透過遠距的照護讓家人或醫生能夠即時

處理緊急狀況，使居家照護的內容更佳完善。在資通訊技術的發達以及高齡化社會

的到來，使得保全業也成為長期照護之下所影響的產業之一。

二、 資料包絡分析法應用於生技醫療業之相關文獻

在長照概念股中，最多的產業為生技醫療、其次為電腦及周邊設備股、光電業

股，過去的研究中，林孟撰(2011)、楊國賢(2016)以及李鴻祥(2017)也將 DEA 應用

於生技醫療產業，而在智慧醫療以及保全業則鮮少有應用 DEA 分析其經營效率，

因此本研究將以生技醫療、智慧醫療以及保全之長照相關產業來做分析。其中，在

長照概念股中最大宗上市櫃企業多為生技產業，因此在本小節中，將以資料包落分

析法應用於生技產業之文獻做回顧。

在生技產業的研究中，在國外研究中，國外學者 Hashimoto and Haneda(2008)研

究日本十大藥廠之研發效率，投入因素為研發費用，並產出藥品銷售及營業利潤；

Kim, Harris & Vusovic(2009)研究美國生物科技產業，則是投入風險資本、研發資金

以及員工人數，並產出商品價值、收入總額以及專利數量；而國內也有許多學者針

對上市櫃生技產業做研究，盧永祥、孔維新與洪莉柔(2010)以臺灣上市櫃以及興櫃

43 家生技醫療類股廠商為研究對象，並分成兩階段投入以及產出；林孟撰(2011)以

臺灣 35 家上市櫃及興櫃生技醫療廠商做相關文獻探討，並從四大構面選取總資產、

推銷費用、研發費用等，並使用 DEA 多項投入多項產出得到各廠商之經營績效之

評估。

過去數多在於生技醫療產業使用資料包絡分析的學者，本研究加以探討後，整

理並探討，針對以上文獻可得知，生技醫療產業在投入項以「員工人數」及「研發

費用」，產出則以「營業收入」及「專利數量」為主。

參、研究方法

一、 研究方法

(一) 投入變數與產出變數

在第二章中資料包絡分析法應用於長照產業的介紹中，僅提到關於生技醫療相

關文獻使用之變數，但長照產業並不是僅有生技醫療，還有本研究所分類之智慧醫

療以及保全業，因此本研究參考過去國內外文獻，整理各產業應用 DEA 之投入變

數以及產出變數，近而選擇長照產業中較適合之使用變數，整理如表 3-6。

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表 3-2 長照相關產業 DEA應用之投入與產出變數

作者(年代) 產業分類 投入變數 產出變數

Hashimoto and

Haneda(2008)

醫藥類 研發費用 專利、藥品銷售及營業

利潤

Kim et al. (2009) 醫藥類 風險資本、研發資金、

員工人數

商品價值、收入總額及

專利數量

盧永祥等人(2010) 醫材、醫藥 第一階段：固定資產、

員工人數、研發費用

第二階段：營業收入淨

額、專利數

第一階段：營業收入淨

額及專利數

第二階段：市場價值、

每股盈餘、股價結果

林孟撰(2011) 醫材、醫藥 總資產、推銷費用、研

發費用、營業成本

營業收入、市場佔有

率、員工穩定度、員工

生產力

楊國賢(2016) 醫材、醫藥 第一階段：固定資產、

員工人數

第二階段：營業收入

第一階段：營業收入

第二階段：市值、每股

盈餘

李鴻祥(2017) 醫材、醫藥 第一階段：員工、營業

費用

第二階段：營業收入、

營業毛利

第一階段：營業收入、

營業毛利

第二階段：ROA、EPS

李正文、陳祥修

(2007)

光電業 營業成本、推銷費用、

管理及總務成本、研發

費用、固定資產

營業收入、每股淨值

葉松茂(2018) 光電業 資產總額、營業成本、

營業費用

營業收入、營業淨利

王本正、莊銘

國、宋明弘、林

建銘、蔡宛珊與

王昭懿(2008)

光電業 營業成本、營業費用、

總資產、固定資產

營業收入

王莊閔(2017) 電腦及周邊

產業

營業成本、員工人數、

固定資產、負債總額

市場附加價值

資料來源：本研究整理

根據表 3-6中發現在長照相關的產業文獻中，投入變數以營業成本、研發費用、

員工人數及固定資產為主，產出則以營業收入為主，因此本研究根據過去文獻整理，

本研究選擇以上幾種投入變數，而在產出變數的部分，本研究為讓投資者能夠以易

取得的資料，因此使用市值做為本研究之產出變數。

(二) DEA之理論發展與特性

資料包絡分析法(Data Envelopment Analysis, DEA)是由前緣生產函數法(The

Measurement of Productive Efficiency)演變而程。生產前緣的概念是由 Farrell(1957)

首先提出，假設廠商的目標設定主要為追求成本最小利或利潤最大，以投入變數來

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選出最大的產出值，並將最有效率的點連接起來，行程效率前緣線 (Efficiency

Frontier)；落於效率前緣線上的廠商代表其投入與產出的變數聚有效率，若落於效

率前緣線內側則是不具有效率。

Farrell 認為生產效率是由價格效率(Price Efficiency, PE)及技術效率(Technica l

Efficiency, TE)兩者組合而成，而總經濟效率(Total Economic Efficiency)或稱整體效

率(Overall Efficiency, OE)為技術效率與價格效率之乘積。價格效率則是指在既有的

價格比較與技術水準下，投入的成本為組合中最低者；技術效率是指在既有的技術

水準下，達到最大的產出值。以下圖 3-1 說明，兩軸分別表示每產出一單位的 Y 值

時，X1 與 X2 的投入量。C 點為實際生產一單位 Y值時，X1 與 X2 的組合。 II'為

等量曲線(Isoquant)，當每生產一單位 Y值時，X1 與 X2 的最小可能組合。假設 X1

與 X2 的價格比固定時，則以 PP^'斜率表示，C 點的技術效率為 OB/OC，價格效率

為 OA/OB，總效率為(OB/OC)x(OA/OB)=OA/OC。

圖 3-1Farrell效率示意圖

資料來源：Farrell(1957)

然而 Farrell前緣生產函數法能解決的問題仍然侷限於單一產出。之後，Charnes,

Cooper, and Rhodes(1978)依照著 Farrell 的效率衡量觀念加以改進並發展，提出了

CCR模式，此模式另引用了決策單位(Decision Making Units, DMU)來表達那些具有

共同投入與產出，且需要進行效率評估單位之集合。他們將兩項投入單一產出的方

法，推展至多投入及多產出的衡量數學模式，並將此數學模式命名為資料包絡分析

法。DEA是一種無參數的分析方法，可處理多項投入與產出的問題，且無需任何先

驗程序來定義生產函數，亦可找出相對無效率的執行單位，評量資源投入過多及產

出短缺的數量。

二、 研究變數

(一) DEA之優缺點、特性限制與變數選取

根據孫遜(2004)提及，DEA具有以下五項重要的優點，第一，可以處理多項投

入與多項產出問題，且對於投入與產出之間的生產函數不需要預先假設，第二，不

需要預先設定 DEA 模式中投入與產出的權重，僅須由數學規劃方式計算權數，不

易有人為主觀的影響在內，減少人為因素所產生的偏誤，第三，各種投入與產出可

以為不同的單位，可以同時處理定性與定量的因素，亦可以處理比率性質或順序性

質的資料。第四，DEA是為取得效率前緣，而非計算平均值，因此可以同時衡量不

同狀況下的 DMU效率值，最後，可以分析因產出不足或者是因為投入過多，而造

8

成的無效率單位情況。

然而，DEA在應用上依然有其限制，其主要的限制有以下五點，第一，評估的

對象須為非隨機且須同質性高，事先選定的研究範圍可能會造成資料上的偏差，第

二，受評估的對象需有相同的目標，執行相似的工作，且在相同的市場條件下運作，

第三，受評估單位數須為投入與產出項目總和的兩倍以上，否則最後大多數的 DMU

效率值將接近 1，無法分辨出是否具有效率，第四，若選出來之投入及產出項目彼

此之間有高度的共線性的話，可能造成評估結果發生重大的偏誤，最後則是無法處

理負值的產出項。

選取 DEA 當作研究方法，投入變數與產出變數將是非常重要的因素，若選取

不同的投入變數或產出變數，將得到完全不同的研究結果。而長照產業的多元，因

此具有多元投入與產出的特性，選取的投入變數與產出變數是否適當，會對 DEA 評

估結果造成重大的影響。因此，本研究參酌國內外相關文獻，並考量 DEA 限制與

研究資料的取得性，依據長照中生技醫療、智慧醫療等相關產業之特性，選出以下

四項投入變數及兩項產出變數，各變數的定義整理如表 3-8 所示。

勞動力類的投入項目選取員工人數，費用類的投入項目選取研發費用及營業成

本，資本類的投入項目選取固定資產。另一方面，產出變數則選擇股票價值，本研

究希望以投資人的角度出發，探討投資人選擇長照相關的何者廠商才能獲得較佳的

投資報酬，因此選擇股票價值及銷或收入來當作產出變數，用來代表國內長照相關

產業為其投資者所創造出來的財富。

表 3-3 投入變數與產出變數

變數 定義 參考文獻

投

入

勞動 員工人數 Kim et al. (2009)、盧永祥等人(2010)、楊國賢(2016)、

李鴻祥(2017)

研發

費用 研發費用

Hashimoto and Haneda(2008)、Kim et al. (2009)、盧

永祥等人(2010)、林孟撰(2011)

營業

成本

直接材料、工資

直接支出

製造費用

林孟撰(2011) 李鴻祥(2017)

固定

資產

土地、建築物

設備 盧永祥等人(2010) 楊國賢(2016)

產

出

股票

市值 股票市值 盧永祥等人(2010) 楊國賢(2016) 李鴻祥(2017)

資料來源：本研究整理

(二) 股權結構

本研究將對企業的經營與策略有影響的相關人員，如董監事、經理人、十大股

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總股數季底流通在外之普通股

底董監事持股數季每季董監事持股比例

總股數季底流通在外之普通股

每季季底經理人持股數經理人持股比例

總股數季底流通在外之普通股

數每季季底十大股東持股十大股東持股比例

東的持股比例全部相加，用來衡量公司的股權結構。

以董監事持股比例來看，一家企業的董監事需能監督企業，負起企業長遠規劃

及策略者的身分，進而提升公司的經營績效。依據公開資訊觀測站資料，算出的董

監事持股比例，單位為%。其計算公式如下：

以十大股東持股比例來看，一家企業若是股權越集中，象徵著大股東越能掌控

企業，善用股權負起監督與規劃之職責。依據公開資訊觀測站資料、股東會年報、

公開說明書，算出每季之季底結算企業持股數，名列前十大者其持股比例，單位為

%。其計算公式如下：

以經理人持股比例來看，若是經理人持股比例高，代表經理人股東的利害關係

一致，減少代理經營與主理經營的問題，經理人會更用心經營公司。依據公開資訊

觀測站資料，算出經理人持股數，單位為%。其計算公式如下：

肆、實證結果與分析

本研究為台灣長照相關產業公司經營績效之研究，因此取用公開觀測站以及任

珮云(2017)等推薦進年來長照相關產業之概念股，並由公司產業性質分為生技醫療、

電腦及周邊設備、光電業以及其他相關之上市櫃公司，其中有部份公司因資料不全、

上市櫃時間過短等因素，因此將不符合本研究之主題與探討期間，故將這些公司與

資料剃除，總共選取 23 家上市櫃公司，並選取 2015 年 3月至 2018 年 9 月之季資

料，資料筆數共計 344 筆，資料來源以台灣經濟新報的資料庫(TEJ)資料。

本章以永續數性統計及推論統計分析方法，針對樣本資料進行分析，並針對各

分析結果給予解釋及推論；本章共分為四節。首先是投入變數與產出變數之相關性；

其次是 DEA效率值分析；第三為差異分析；最後則為複迴歸。

(一) 投入變數與產出變數之分析

本研究透過 Pearson 相關分析發現四項投入變數與產出變數皆具正相關，可推

估員工人數、研究費用、營業成本以及固定資產越高，則公司市值也越高，反之亦

然。此外，在顯著水準 0.05 下，各項投入變數之顯著性皆為 0.000，代表可被解釋

程度非常高，如表 4-9 所示。

10

表 4-4 投入變數與產出變數之相關分析

員工人數

營業費用

研究發展 營業成本 固定資產

市值百萬元 Pearson 相關 0.849** 0.538** 0.585** 0.761**

顯著性 (單尾) 0.000 0.000 0.000 0.000

**在顯著水準為 0.01 時，相關顯著。

(二) DEA效率值分析

本研究針對 2015 年至 2018 年間，臺灣 23 家長照相關產業之季資料，以四向

投入變數：員工人數、研發費用、固定資產以及營業成本，一項產出變數：股票市

值，進行各年度長照相關產業之經營績效評估，使用 DEA 計算出各公司每季之效

率值，並採用橫斷面方式，分析各家公司經營績效值變化，以及與各因素之差異分

析，並查驗各家公司是否受到其利害關係人(董監事、十大股東、經理人)支持股數、

研發比例以及固定資產等因素影響，透過研究了解這些因素所帶來之綜效。

本研究將長照相關產業分成醫療器材、醫藥、智慧醫療以及遠距安全四大類，

藉此了解在不同的分類中之效率值，以下將分類後公司之效率值分成以下表 4-10 至

4-13。

表 4-5 各醫療器材公司之經營效率分析表 類別 公司(股號) 平均數 個數 標準差 變異係數

醫療器材

祺驊(1593) 0.435 15 0.098 0.225

五鼎(1733) 0.360 15 0.058 0.161

喬山(1736) 0.435 15 0.187 0.430

合世(1781) 0.464 15 0.149 0.321

和康生(1783) 0.454 15 0.134 0.295

易威(1799) 0.845 15 0.109 0.129

雃博(4106) 0.320 15 0.065 0.203

邦特(4107) 0.810 15 0.121 0.149

優盛(4121) 0.130 15 0.018 0.138

太醫(4126) 0.537 15 0.074 0.138

聯合(4129) 0.472 15 0.142 0.301

聿新科(4161) 0.640 15 0.164 0.256

鐿鈦(4163) 0.416 15 0.100 0.240

泰博(4736) 0.424 15 0.069 0.163

總和 0.481 210 0.211 0.439

11

由上表 4-10 顯示，在長照相關產業中，醫療器材的公司相較於其他產業來得

多，而在醫療器材中易威的效率值最高，而優盛則是最低，在標準差的部分波動程

度也很大，高則 0.187，低則 0.018，而在變異係數的部份可以看出喬山整體效率波

動較大，而在效率值很高的易威之變易係數，可以看出其波動並不大。

表 4-6 各醫藥公司之經營效率分析表

類別 公司(股號) 平均數 個數 標準差 變異係數

醫藥

中化(1701) 0.114 15 0.007 0.061

訊聯(1784) 0.297 15 0.077 0.259

總和 0.205 30 0.107 0.522

由上表 4-11 顯示，在醫藥方面的公司並不多，且其相對效率值也不高，但其標

準差在醫藥產業類中，這兩間公司則有所差異，因此進一步的看變異係數可以發現

訊聯的效率值雖然相較於中化來的高，但其變異係數卻也高出很多。

表 4-7 各智慧醫療公司之經營效率分析表

類別 公司(股號) 平均數 個數 標準差 變異係數

智慧醫療

佳世達(2352) 0.114 15 0.033 0.289

由田(3455) 0.367 15 0.074 0.202

安勤(3479) 0.338 15 0.100 0.296

振樺電(8114) 0.531 15 0.232 0.437

商之器(8409) 0.359 15 0.150 0.418

總和 0.342 75 0.188 0.550

由上表 4-12 顯示，在智慧醫療公司中振華電的效率值最高，佳世達最低，在標

準差的部分波動程度也很大，高則 0.232，低則 0.033，因此進一步的看個別公司其

變異係數，振華電雖然效率平均值為智慧醫療中最高的，但其變異係數也很高，因

此可推論其經營狀況波動較大。

表 4-8 各遠距安全公司之經營效率分析表

類別 公司(股號) 平均數 個數 標準差 變異係數

遠距安全

中保(9917) 0.959 15 0.038 0.040

新保(9925) 0.778 15 0.157 0.202

總和 0.872 29 0.143 0.164

由上表 4-14 顯示，在遠距安全類的公司僅有中保以及新保兩間，而在遠距安全

類與其他產業的效率值相較起來是較優的，而在變異係數中可以看到新保的效率值

雖較其他產業公司來的高，但其變異係數卻很大，因此可推論新保可能經營狀況跟

新保比較起來波動較大。

綜觀上述，由表 4-10 至 4-13 發現，在生技醫療股中的醫療器材及醫藥之效率

值，可發現醫療器材的效率較醫藥之效率值來的高。且在這四種產業分類中遠距安

12

全之公司經營平均效率值則為最高。

(三) 差異分析

1. 不同產業分類的經營效率之差異

在本研究分成四類，而遠距安全這類中其經營效率值較其他三類來的高，因此

本研究想瞭解在這四種類別中其差異是否顯著。使用變異數分析之檢定，F=70.660，

顯著值 0.000 表示不同產業分類中有顯著差異，代表可解釋程度非常高；因此為了

解不同產業中之差別，進一步使用較嚴格之 Scheffe 比較法檢定，由表 4-15 得知其

F=70.660，顯著值=0.000<0.05，表示各產業類別間有顯著之差異，因此做進一步的

Scheffe 比較法，了解產業類別間存在顯著的差異，如表 4-16 所示。

表 4-9 各產業類別間之差異

(I) 類別 (J) 類別 平均差異 (I-J) 標準誤差 顯著性 排序

Scheffe 法

醫療器材

醫藥 0.276 0.038 0.000**

2 智慧醫療 0.139 0.026 0.000**

遠距安全 -0.390 0.038 0.000**

醫藥

醫療器材 -0.276 0.038 0.000**

4 智慧醫療 -0.137 0.042 0.015**

遠距安全 -0.666 0.051 0.000**

智慧醫療

醫療器材 -0.139 0.026 0.000**

3 醫藥 0.137 0.042 0.015**

遠距安全 -0.530 0.042 0.000**

遠距安全

醫療器材 0.390 0.038 0.000**

1 醫藥 0.666 0.051 0.000**

智慧醫療 0.530 0.042 0.000**

**在顯著水準為 0.01 時，相關顯著。

由表 4-16 的產業類別效率值之比較，可以看出來在產業類別中的效率值優劣

排序，分別為遠距安全、醫療器材、智慧醫療最後則是醫藥類。

2. 季別在經營效率之影響

本研究採用 2015 年至 2018 年之季資料，想了解在長照相關產業是否會再不同

季別中產生不同效率值知差別，使用變異數分析，F=1.499，顯著值=0.215，並無顯

著，因此效率在各季別間不無差別，如表 4-17所示。

13

表 4-10 各季別間公司經營效率之分析

平方和 自由度 平均平方和 F 檢定 顯著值

組間 0.272 3 0.091 1.499 0.215

組內 20.559 340 0.060

總和 20.831 343

3. 研發費用率與經營效率之相關分析

本研究透過 Pearson 相關分析發現研發費用率與公司經營效率值成正相關。可

推估研發費用率越高，則公司經營效率值也越高，反之亦然。單尾顯著水準 0.047，

代表可解釋程度高，如表 4-18 所示。

表 4-11 研發費用率與經營效率之相關分析

研發費用率

效率值 Pearson 相關 0.091*

顯著性 (單尾) 0.047

個數 344

*在顯著水準為 0.05時，相關顯著。

(四) 股權結構

本研究透過 Pearson 相關分析發現董監持股及十大股東持股與公司經營效率值

成正相關，經理人持股則與公司經營效率值呈負相關。可推估董監持股率越高，則

公司經營效率值也越高，反之亦然，單尾顯著水準 0.000，代表可解釋程度非常高

高；十大股東持股越高，則公司經營效率值也越高，單尾顯著水準 0.019，可解釋程

度高；而經理人持股越高，公司經營效率則越低，單尾顯著水準 0.014，可解釋程度

高，如表 4-19 所示。

表 4-12 股權結構與公司經營效率之相關分析

董監持股 十大股東持股不含董監 經理人持股

效率值 Pearson 相關 0.230** 0.112* -0.119*

顯著性 (單尾) 0.000 0.019 0.014

個數 344 344 344

**在顯著水準為 0.01時，相關顯著。

*在顯著水準為 0.05時，相關顯著。

(五) 規模經濟

14

本研究透過 Pearson 相關分析發現長照相關產業之固定資產與公司經營效率值

成負相關。可推估固定資產越高，則公司經營效率值也越低，反之亦然。單尾顯著

水準 0.001，代表可解釋程度高，如表 4-20所示。

表 4-13 長照相關產業經營效率與固定資產之相關分析

固定資產

效率值 Pearson 相關 -0.175**

顯著性 (單尾) 0.001

個數 344

**在顯著水準為 0.01 時，相關顯著。

在遠距安全類之固定資產與公司經營效率值成正相關。可推估其固定資產越高，

則公司經營效率值也越高，反之亦然。單尾顯著水準 0.001，代表可解釋程度非常

高，如表 4-24 所示。

表 4-14 遠距安全經營效率與固定資產之相關分析

固定資產

效率值 Pearson 相關 0.555**

顯著性 (單尾) 0.001

個數 29

**在顯著水準為 0.01 時，相關顯著。

伍、結論

一、 研究結論

本研究採用資料包落分析法，探討 2015 至 2018 年間之季資料，長照相關產業

之公司對於其經營效率與股權架構、研發比例等因素之影響研究。本研究經由差異

化分析將自變數篩選出為：產業分類、研發費用率、董監事持股數、十大股東持股

數、經理人持股數以及固定資產，共計六項自變數，期望藉由此六項相關因子探討

其對公司經營之影響程度；相關因子與公司經營績效之影響，以下將針對產業分類、

季別、研發費用率、董監事持股數、十大股東持股數、經理人持股數以及固定資產

之實證結果進行說明與彙總。

首先，在產業類別中，由表 4-14 所示，在遠距安全類其效率值為分類中最高，

其次是醫療器材類，第三則為智慧醫療類，最後則為醫藥類，為進一步了解各產業

類別間是否有顯著差異，由表 4-15 顯示各產業類別間之效率值是有所差異的，最後

由表 4-16 顯示，因此可推論，在產業分類中，以及其他條件不變之下，遠距安全與

其他三類產業之經營效率較佳，其次為醫療器材，第三為智慧一聊，最後則為醫藥

類；另一方面，在季別中，由表 4-17 所示，在各季別中與公司經營效率值並無相

15

關。可得知在長照相關產業中各季之間並不存在差別，且公司之經營效率並不會因

為季別的差異而有所變化，因此可推估，在長照相關產業中，並不會受到季別之影

響。

再來，本研究將在長照相關產業中，可能都需要開發相關系統或研發新產品，

因此研發費用在長照相關產業中佔有重要的比例，經由表 4-18 顯示，在本研究得知

研發費用率與公司的經營效率呈現正相關，因此可推估，在其他條件不變之下，研

發費用率越高，則公司經營效率值也越高，反之亦然；另一方面，再股權結構中，

由表 4-19 顯示，董監持股數、十大股東持股數的水準皆會與公司經營效率值成正相

關。因此在長照 2.0 的觀點下，這兩項相關股權結構的提升或改善可以對長照相關

產業有所影響，也就是說，股權；不同的是，在經理人持數與公司經營效率值呈負

相關單尾。因此可推論在其他條件不變之下，經理人持股越高，公司經營效率則越

低，反之亦然。

最後，由表 4-24顯示，在遠距安全類之固定資產與公司經營效率值成正相關。

可推估其固定資產越高，則公司經營效率值也越高，反之亦然。因此在長照相關產

業中遠距安全類具規模經濟。

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