Page 4 - 游雅涵

考 Gavalas et al. (2022) 之想法，使用事件研究法驗證兩個關鍵事件

對定期貨櫃航運業之影響，除研究之產業類別不同外，前者文獻使用

的資料為綜合運價指數，本研究則選擇透過貨櫃航商股價來進行分

析。且為更進一步了解 COVID-19 期間貨櫃航商的營運效率，本研

究亦將採用資料包絡分析法 (data envelopment analysis，以下簡稱

DEA) 進行分析。

一直以來不乏有文獻透過 DEA 模型進行研究，若以航運業相關

標的 (如港口或航運公司) 為分類標準，可大致分為五大類，包括 (1)

貨櫃港口，如 Mustafa et al. (2021)、Dong et al. (2019) 等；(2) 散裝

港口，如 De Oliveira and Cariou (2011) 等；(3) 渡輪公司，如

Førsund (1992)、 Park et al. (2018) 等;(4) 不定期散裝航商，如黃承傳

與鍾政棋 (2004) 等；(5) 貨櫃航商，如 Chao et al. (2018)、陳澄

隆 (1999) 和紀又嘉 (2010) 等。本研究承前揭說明，將專注於研究

影響貨櫃航商營運績效的決定性因素。而影響貨櫃航商營運效率的決

定性因子有許多，其中包括擁有多艘船舶且大型船舶 (例如該船舶的

裝載能力超過一萬個 20 呎標準貨櫃；twenty-foot equivalent unit，以

下簡稱 TEU) 須有一定比例的船隊，並搭配靈活調整租賃船比率和

新造船訂單比率的船舶管理操作，以確保市場競爭力。而具規模的船

隊除可降低單位營運成本和滿足託運人對艙位容量的需求外，還能透

過與同業共同投船經營遠洋航線，來實現經濟效益最大化。最後，若

貨櫃航商能透過攬貨能力提高艙位利用率，將船舶艙位容量有效轉換

為實際裝載量，並透過議價能力爭取高運費收益，則可增進貨櫃航商

的營收，滿足股東及市場投資人的期待。

綜上所述，本研究將貨櫃航商的船舶艙位容量、市場占有率、萬

TEU 級以上船舶比率、歐洲線和美洲線的配置比率、新造船訂單比

率、租賃船比率、實際裝載量、平均海運運價、營收及市值作為重要

研究變數納入 DEA 模型。接著，本研究以法國海運諮詢機構

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