基于SFA方法的亚洲新兴市场经济体银行并购效率研究

THETHEORYANDPRACTICEOFFINANCEANDECONOMICSVol.29󰀂No.152

Mar󰀂󰀂2008

󰀁金融与保险󰀁

基于SFA方法的亚洲新兴市场经济体银行并购效率研究

马君潞,陈󰀂科,吕󰀂剑,冯学峰

(南开大学经济学院,天津󰀂300071)󰀁

摘󰀂要:运用随机边界分析法(即SFA),采用亚洲新兴市场经济体的银行并购样本,实证分析并购行为对促进银行成本效率和利润效率的改善情况。研究结果表明:亚洲新兴市场间的银行并购行为显著改善了并购方银行的利润效率,但与国内银行并购相比并购的改善程度较为逊色;同时,多数股权并购与少数股权并购在促进并购方银行效率方面并无明显区别。

关键词:亚洲新兴市场经济体;银行并购;随机边界分析法

中图分类号:F831.2󰀂󰀂󰀂文献标识码:󰀂A󰀂󰀂󰀂󰀂文章编号:1003-7217(2008)01-0012-05

一、文献综述

20世纪80年代以来,伴随着全球银行并购浪潮,出现了大量关于银行并购绩效的实证研究成果。早期研究大都运用事件分析法,即将注意力集中于考察银行并购前后的超额收益,如Houston和Ryn󰀁gaert(1994)对美国的银行并购样本进行研究,发现目标银行平均超额收益率为14.14%,而收购银行股东获得的是2.3%的平均超额收益率;Ottone和Murgia(2000)以欧洲银行并购数据为样本,发现交易公告期间,无论是收购银行还是目标银行的股票市场价值都会有一个正向的显著的提高。但这种方法的可靠性存在争议。首先,事实证明超额收益对事件窗的选择非常敏感,不同公告期限的选择会导致不同的研究结果。其次,股票价格的变动反映了并购双方股票持有者对市场的一种预期,但这种预期能在多大程度上衡量银行并购的市场价值还要受制于股票市场本身的有效程度。因此,近期的相关研究多采用前沿效率分析方法对银行并购前后的效率进行比较研究,如Berger和Humphrey(1991)运用自由分布法(DistributionFreeApproach,DFA)发现,银行的成本效率、规模经济并未因并购行为而有明显改善;相反,DeYoung(1997)运用 厚前沿成本函数!(thick-frontiercostfunction)衡量成本效率发现,在他的348个样本中有58%的并购交易产生了成本节约;Akhavein等(1997)和Berger(1998)使用利润效率函数,运用动态分析方法发现,20世纪

󰀁收稿日期:󰀂2007-12-30

80年代到90年代,银行并购收益更多来自于利润效率(profitefficiency)而非成本效率;VanderVen󰀁net(2002)对1990~2001年62起发生在欧盟、瑞士以及挪威的倍受关注的银行并购进行了研究,发现利润效率得到了局部的有限提高,但成本效率没有表现出明显的提高,这种结果与银行并购中存在的各种效率壁垒有直接关系。

现有相关研究大都采用欧美成熟市场的数据样本,而对亚洲新兴市场经济体银行并购效率的研究成果并不多见。基于亚洲新兴市场与西方成熟市场在诸多方面的差异,同时考虑到对我国现实情况的借鉴作用,本文将运用随机前沿分析法(StochasticFrontierAnalysis,SFA)实证检验亚洲新兴市场经济体中的银行并购的成本效率和利润效率。

二、研究方法

为了验证银行并购行为是否长期促进银行效率的改善,需要对银行效率做出定量分析,因此,采用前沿效率分析法(FrontierEfficiencyAnalysis)。运用前沿效率分析法分析银行效率的核心思想是:采用给定的样本数据构造出在一定条件下能够达到可能的最优效率(例如成本最小或利润最大等)的 最佳银行!,即所谓位于效率前沿的银行,然后将某银行的实际效率(实际成本或利润等)与之对比,其偏离程度便代表该银行的无效率程度。

前沿效率分析的具体方法一般可以分为两类:非参数方法和参数方法。其中非参数方法一般不考

作者简介:󰀂马君潞(19-),男,天津人,南开大学经济学院教授、博士生导师,研究方向:国际资本市场、国际货币制度等。2008年第2期(总第152期)马君潞,陈󰀂科等:基于SFA方法的亚洲新兴市场经济体银行并购效率研究13

虑随机误差项的存在,从而无法将随机误差项从实际的无效率水平中分离出来,鉴于此,本文将运用参数方法中的代表方法即随机前沿分析法(StochasticFrontierAnalysis,SFA)对银行效率进行衡量。

(一)随机前沿分析法

一般认为,Meeusen和Broeck(1978)、Aigner,Lovell和Schmidt(1977)是标志着随机前沿分析法诞生的开创性成果,其基本模型可以表达为:

y=f(x;󰀁)󰀁exp(v-u)

其中,y代表产出,x表示一组投入向量,󰀁为一组待定的参数向量。误差项󰀂为复合结构,第一部分v服从N(0, 2v)分布,v∀iid(同分布)。第二部分u#0,用以表示技术无效率对产出所具有的冲击;因此,该个体的技术效率状态用TE=exp(-u)表示。当u=0时,企业恰好处于生产前沿上,即y=f(x;󰀁)󰀁exp(v);若u>0,企业处于生产前沿下方,也就是处于产出无效率状态。

Battese和Coelli(1995)发展并改进了上述方法,其模型中的个体企业的无效率部分可以被表示为一组企业特征向量和随机误差项的函数,便可以由此考察个体企业无效率的影响因素,其模型具体可以表示为:

Yit=Xit󰀁+(Vit-Uit),i=1,∃∃N,t=1,∃∃T

(1)

其中,Yit为企业i在第t期的产出,以对数表示;Xit为企业i在第t期的k%1要素投入向量;󰀁为待估的参数向量;Vit为服从iid.N(0, 2v)的随机误差项,且于下述Uit。Uit为非负的随机变量,用以解释企业i在第t期的产出无效率部分,相互且服从在零处截断的N(mit, 2U)的正半部分布。此处,mit=zit!,则无效率模型便可被定义为:

Uit=zit!+󰀂it

(2)

其中,zit为p%1的企业效率的影响因素向量;!为1%p的待估参数向量;󰀂it服从在零处截断的N(0,

2

U)的正半部分布。

(二)成本效率函数

以上使用随机前沿分析法时是以产出为被解释变量,即以产出来衡量企业无效率程度,实际上有关银行效率的SFA方法研究中,以银行的成本效率来衡量银行的无效率程度更为常见,因为其符合最为重要的现实经济目标之一,即对银行经营成本最小化的追求。从这个角度说,成本效率的提升能够更好地体现银行效率的改善。

考虑到成本函数的一般定义,随机前沿分析法的成本效率函数的一般形式为:

lnC=f(y,w)+v+u

(3)

其中,y为产量向量,w为生产要素的价格向量,y与w的函数f(y,w)为成本函数的一般组成部分,v的定义如前。u此时表示成本无效率部分,仍然服从上述的在零处截断的正半部的正态分布,即有u#0。而u=0表明不存在成本无效率的情况,即达到了在给定产量和要素价格下的最小成本。

(三)利润效率函数

与成本效率相比,利润效率同时考虑了成本最小化和收入最大化双方面的目标追求,因此,近年来国际间对银行效率的研究多以利润效率来衡量。根据是否考虑银行个体对市场的影响,利润函数可以分为两种形式,其中的传统形式认为市场是完全竞争的,银行只是根据给定的产品价格和要素价格情况下调整要素投入量和产量以达到利润最大化。这样,利润函数便可表示为:

ln&=f(w,p)+v-u

(4)

其中,&表示利润,p表示银行产品的价格,w、v的定义如前,此时u表示银行的利润无效率部分,仍然服从上述的在零处截断的正半部的正态分布,即有u#0。而u=0表明不存在利润无效率的情况,即达到了在给定产品价格和要素价格下的最大利润。

传统的利润函数形式中银行产品价格被假定为外生变量,即市场是完全竞争的市场,显然这一假设不太符合银行业的实际情况。因此,另一种形式利润函数假设市场是不完全竞争的,函数中的外生变量是给定的产品产量而不再是产品价格,即银行产品的价格不再是外生的而是可由银行自身决定的,函数的具体形式可表示为:

ln&=f(y,w)+v-u

(5)

使用极大似然估计法对式(1)和式(2)同时进行估计,可得出各个体的产出无效率程度以及个体无效率的影响因素。

可见,式(2)是本文实证研究最为核心的部分,将是否进行银行并购行为作为个体特征纳入效率影响因素向量zit中,便可以检验出银行并购是否会对银行效率产生影响,这正是本研究的基本思路。注意,此时函数表达式中非随机部分与成本函数式(3)中相同,即银行是在给定产量和要素价格的条件下,通过调整产品价格和生产要素的投入量以14财经理论与实践(双月刊)2008年第2期

达到利润最大化。正如Berger和Mester(1997)指出的,式(5)中的利润函数形式比传统的利润函数更加接近于现实,特别是当银行样本中的产品存在差异时尤为如此,本文将要采用的银行样本来源于不同的国家(地区),且样本银行之间各方面都差别较大,其产品特征存在差异性,因此采用式(5)作为利润函数的具体形式。

无论是成本效率还是利润效率,都能够从某一方面体现出银行的经营效率,难以有严格的优劣之分,从现有的相关实证研究看二者都经常被采用,本文将同时考察成本效率和利润效率,以期对银行并购的效率改善效应做出较为完整的分析。

三、样本选取、模型设计及实证结果(一)样本选取

这里选取的亚洲新兴市场经济体为较具代表性的韩国、新加坡、中国、中国、马来西亚、印度尼西亚等;选取的银行并购样本为上述6个经济体中在2001~2002年间就并购所涉及的价值而言最大的40家并购方银行;考察并购方银行的效率(成本效率及利润效率)的时间区间为1999~2005年;估计银行的效率前沿时所采用的银行样本除了上述40家并购方银行以外,另选取上述6个国家(地区)在1999~2005年间未曾涉及过并购活动(包括作为并购方和被并购方)的最大的60家银行(;并购方银行的样本来源于ZEPHYR全球并购交易分析库,所有银行财务数据来源于Bankscope全球银行与金融机构分析库)。

(二)变量设计及模型构造

第一步,构造成本效率函数及利润效率函数,即式(3)和式(5)的具体形式。首先定义和衡量银行的产品和投入要素。在这点上尚未达成统一意见,总的来说,在定义选取投入和产出变量时有两种主要方法:生产法和中介法。两种方法根本区别在于二者是从不同的角度看待银行在经济社会中的地位和作用,二者本身难分优劣。Berger和Humphrey(1997)认为生产法更适用于对银行分支机构层面效率的衡量,而中介法更适用于对银行整体层面的效率的衡量。

参考Berger和Humphrey(1997)的结论,这里采用中介法定义并选取相关变量,其中产出变量为:(1)贷款(y1),包括短期贷款、中长期贷款及其它贷款;(2)其它各种投资(y2);(3)存款(y3)。要素价格变量为:(1)可贷资金价格(w1)=(总利息支出+手∋

续费支出)/(存款+借款+债券);(2)劳动力价格(w2)=人力成本/员工人数,由于员工人数数据无法获取,考虑到总资产与员工人数高度相关,以总资产代替员工人数,即w2=人力成本/总资产;(3)实物资本价格(w3)=营运费用/固定资产。采用具有弹性的超越对数函数作为成本效率函数和利润效率函数的具体形式,则成本效率函数式(3)可具体表示为:

ln(C)=∀+1󰀂󰀂2

3

3

3i=1

∗

+󰀁iln(wi)+

nmln(yn)ln(ym)+++#

3

3

3

++󰀁ijln(wi)ln(wj)+

i=1j=1

n=1m=1

3

1󰀂󰀂+#nln(yn)+2n=1

3

󰀂󰀂

++∃inln(wi)ln(yn)+

i=1n=1

3

v+u(6)

其中C为银行总成本,u为成本无效率部分。而利润效率函数式(5)可表示为:

ln(

&)=

3i=13

∀+

3

i=1

+󰀁iln(wi)+

3n=1

1󰀂󰀂

21󰀂󰀂

2

3

nln(yn)+++󰀁ijln(wi)ln(wj)++#

j=13

󰀂󰀂其中,

++∃inln(wi)ln(yn)+

i=1n=1

n=1m=1

3

++#nmln(yn)ln(ym)+

v-u

(7)

&为银行税前净利润,u为利润无效率部分。

第二步,构造无效率模型,即式(2)的具体形式,这是实证研究的关键。为了考察银行并购的行为是否对银行效率(成本效率、利润效率)有显著影响,为此,构造出三个代表银行并购行为的虚拟变量作为式(2)中银行无效率的解释变量,具体模型形式为:

uit=!0+!1D1it+!2D2it+!3D3it+

󰀂󰀂!4SIZEit+!5(L/A)it+!6GDPGROWTHit+󰀂it

(8)

其中D1、D2、D3为与银行并购行为相关的虚拟变量,具体地:

D1检验银行并购行为是否对银行效率产生影响,D1it=1表示银行i在第t期期末前已经进行了并购,D1it=0表示银行i在第t期期末前尚未进行并购;因此,对于在考察期内未发生并购的银行来说,D1在各期内均为零。

D2检验银行并购与国内并购对银行效率2008年第2期(总第152期)马君潞,陈󰀂科等:基于SFA方法的亚洲新兴市场经济体银行并购效率研究15

的影响是否存在区别,D2it=1表示进行了银行并购。

D3检验并购双方的并购程度的不同是否会引起对银行效率的不同影响,D3it=1表示并购方银行通过并购获得了目标银行超过50%的股权,即成为目标银行的控股股东。

同时,结合以往研究银行效率方面的相关文献,选取三个较为典型的银行效率的影响因素SIZE、L/A、GDPGROWTH作为其控制变量,其中SIZE是用于衡量银行规模的变量,考虑到银行效率与规模可能存在非线性关系,特采用虚拟变量,SIZEit=1表示银行i在第t期期末的总资产在100家样本银行中的排名在前50名;L/A是用以衡量银行的经营风险的变量,为银行贷款与银行总资产的比值,可以预见银行风险越大,其利润效率就越大;GDP󰀁GROWTH为样本银行所处国家(地区)的经济增长率,用以衡量宏观经济状况,可以预见,有利的宏观经济环境有利于银行效率。

(三)实证结果分析

运用Coelli(1996)设计的FRONTIER(4.1版),分别将式(6)、式(7)与式(8)结合,同时对估计成本(利润)函数与无效率模型进行极大似然估计,得出估计结果如表1及表2所示,。

表1󰀂成本无效率模型估计结果

系数

D1D2D3SIZEL/AGDPGROWTH

-0.57110.11760.2366-0.0923-0.012-4.28

t值-0.923.79*

**

成本无效率模型中,D1的系数为负,但没有通过显

著性检验,这表明并购方银行在并购发生后其成本效率有所提高,但并不明显。这可能是由于在并购发生后,银行更致力于营业收入和利润的改善。而在利润无效率模型中,D1的系数显著为负,表明并购以后并购方银行的利润效率有明显改善,证明亚洲新兴市场经济体的银行业并购至少促进了并购方银行效率的提升。

关于D2,无论是在成本无效率模型还是利润无效率模型中,都显著为正,表明与国内银行并购相比,并购的成本效率和利润效率的改善程度都较为逊色。其原因:一方面可能是由于银行并购在并购过程中存在较国内并购更多的障碍,以至于需要投入更多的并购成本;另一方面,可能也是更重要的,即并购双方的整合是并购所面临的突出问题,由于身处两国的并购方银行和目标银行之间在政治经济环境、市场资源、组织管理、企业文化以及客户关系等诸多方面的差异,后期整合成本将直接影响到并购方银行的成本效率,进一步影响到利润效率的改善。

关于D3,在两个模型中均不显著,表明多数股权并购并不比少数股权并购更有效率,这一点与一般认识不同。因为一般来说,多数股权并购可以使得并购方银行控制目标银行,以更好地实现并购的协同效应。这可能是由于多数股权并购可能面临比少数股权参股更多的阻碍,需要付出更多的成本,因此,在短期内抵消了其可能存在的更大的协同效应。

四、结󰀂论

0.87-1.10-2.01*-5.37*

***

以上运用随机边界分析方法(SFA),选取具有代表性的6个亚洲新兴市场经济体在2001~2002年间的银行并购样本,实证检验并购行为对银行效率的影响发现,成本无效率模型的结果表明虽然并购行为会提高并购方银行的成本效率,但程度很低;而利润无效率模型结果证明并购以后并购方银行的利润效率有显著改善。考虑到利润模型较成本模型

󰀂󰀂表中 **!表示显著水平为5%时具有显著性, ***!表示显著水平为1%时具有显著性。

表2󰀂利润无效率模型估计结果

系数

D1D2D3SIZEL/AGDPGROWTH

-0.76320.0811-0.09810.1124-0.10405.81

t值-2.32*2.09*0.71-1.513.91*

*****

更为符合现实,可以得出结论,亚洲新兴市场经济体的银行业并购的确促进了并购方银行效率的提升。同时,无论是成本无效率模型还是利润无效率模型的结果都表明,国内并购比并购更能促进银行效率的改善,这反映了并购需要更多的整合成本或者只能获得较小的协同效应。另外,实证结果表明,多数股权并购和少数股权并购在改善银行效率方面没有显著区别,其内在原因有待更进一步的-0.72

󰀂󰀂表中 **!表示显著水平为5%时具有显著性, ***!表示显著水平为1%时具有显著性。

通过以上无效率模型的估计结果可以看出,在16财经理论与实践(双月刊)2008年第2期

研究。

tionalsurveyanddirectionsforfutureresearch[J].EuropeanJour󰀁nalofOperationalResearch,1997.

[4]BergerandHumphrey,Thedominanceofinefficienciesoverscale

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intheefficienciesoffinancialinstitutions[J].JournalofBankingandFinance,1997.

[6]DeYoung,Adiagnostictestforthedistribution󰀁freeefficiencyesti󰀁

mator:AnexampleusingUScommercialbankdata[J].EuropeanJournalofOperationalResearch,1997,Pages244-250.[7]HoustonandRyngaert,Theoverallgainsfromlargebankmergers,

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[9]OttoneandMurgia,MergersandshareholderwealthinEuropean

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[10]VanderVennet,Costandprofitefficiencyoffinancialconglomer󰀁

atesanduniversalbanksinEurope[J].JournalofMoney,CreditandBanking,34,2002,2-282.

注释:

∋需要说明的是,本文研究的银行并购行为是指并购双方均为商业性银行的并购行为,且在2001~2002年之间均只发生过一次并购行为。

(样本银行大小以2005年底的总资产为衡量标准。

)所选取的这100家银行均为在1999~2005年间所需财务数据齐全的银行,数据不全者未被采用。∗参见Berger和Humphrey(1997)。

,由于并非本文考察的重点,成本无效率函数和利润无效率函数的参数估计结果没有列出。参考文献:[1]

Aigner,Lovell,andSchmidt,Formulationandestimationofstochasticfrontierproductionfunctionmodels[J].JournalofE󰀁conometrics,6,1997,21-37.

[2]Akhavein,Berger,andHumphrey,Theeffectsofmegamergerson

efficiencyandprices:Evidencefromabankprofitfunction[J].ReviewofIndustrialOrganization12,1997,Pages95-130.[3]BergerandHumphrey,Efficiencyoffinancialinstitutions:Interna󰀁

CaseStudyontheM&AEfficiencyofAsianBanksWithSFA

MAJun󰀁lu,CHENKe,LUJian,FENGXue󰀁feng

(TheSchoolofEconomicsNawkaiUniversity,Tianjin󰀂300071,China)

Abstract:UsingtheStochasticFrontierApproach(SFA),thisstudyexaminesbothcostandprofitefficiencyeffectsofbankM&AwithcasesfromsixAsiaEmergingMarketEconomies.Theresultsin󰀁dicatethatacquisitionscansignificantlyimprovetheprofitefficiencyoftheacquiringbanks.However,

theimprovementincross-borderacquisitionsislessthanindomesticacquisitions.Butthereisnosig󰀁nificantdifferenceintheimprovementbetweentheacquisitionsofamajoritystakeandtheacquisitionsofaminoritystake.

Keywords:AsiaEmergingMarketEconomies;BankM&A;StochasticFrontierApproach