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本研究仍有幾項限制須注意。首先，我們因無法取得歷史的 ESG
評級資料 (IR 平台與 ESG 評級商之間訂有授權合約)，因此所使用的
數據受到一定期間限制，僅能以截至本研究時點最新的 ESG 評級資
料為模型參數，這可能影響研究結果的準確性。其次，本研究使用的
CCR 模型假設固定規模報酬，無法衡量變動規模報酬之情況，且該
模型無法處理負值的產出變數，故在變數的選擇上有所限制，或者需
進一步調整負值變數。再者，CCR 模型對於投入及產變數非常敏
感，若出現異常質 (outlier) 可能難以建立最佳效率前緣。最後，本研
究樣本中各公司所在的產業及規模皆有所差異，因此各決策單位之間
的同質性不高，這將影響效率前緣的分析結果。在未來研究方向上，由
於本研究未能取得更早的 ESG 評級資料以及 ESG 評級資訊建立
較晚 (2020 年 8 月) 等因素，在使用現代投資理論建構投資組合
時，所選用的報酬率資料期間為 2015 年 12 月至 2021 年 12
月，而績效回測期間僅為 2022 年 1 月至 12 月。若後續研究者能
取得較完整的 ESG 評級歷史資料，建議可按季進行一次投資組合標
的動態調整，以反映資料即時性與市場變化。同時，當 ESG 評級數
據累積較足夠時，可以找出更合適的訓練期間以拉長投資組合績效回
測時間的跨度。
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