雷 鳴，徐方凱，張 昊

(南京財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，江蘇 南京 210023)

一、 引言

隨著利率市場(chǎng)化進(jìn)程的逐步加快以及互聯(lián)網(wǎng)金融的迅速崛起，許多銀行面臨盈利見(jiàn)底的危機(jī)，金融行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)日益加劇。為提升綜合實(shí)力、擴(kuò)大自身經(jīng)營(yíng)規(guī)模，商業(yè)銀行的混業(yè)并購(gòu)行為頻頻發(fā)生?；鞓I(yè)并購(gòu)可以帶來(lái)豐富的創(chuàng)新資源、規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和協(xié)同效應(yīng)，同時(shí)相應(yīng)的并購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)伴隨其后。要想打造具有核心競(jìng)爭(zhēng)力的全能型銀行，實(shí)現(xiàn)資源配置最優(yōu)化，我國(guó)商業(yè)銀行還需要有強(qiáng)大的風(fēng)險(xiǎn)抵抗能力和充足的資金基礎(chǔ)。為了改變現(xiàn)狀，銀行業(yè)對(duì)證券、保險(xiǎn)、基金等行業(yè)加快了兼并收購(gòu)的步伐。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究混業(yè)并購(gòu)績(jī)效的方法比較成熟，研究對(duì)象范圍比較全面，對(duì)并購(gòu)動(dòng)因的解釋較為系統(tǒng)。Casuetal.[1]、 Casu and Girardone[2]、Guzman and Reverte[3]在研究中發(fā)現(xiàn)銀行并購(gòu)績(jī)效受到其注冊(cè)資本、股票收益以及經(jīng)營(yíng)規(guī)模等因素的影響；Drymbetas and Kyriazopoulos[4]把所有開(kāi)展過(guò)海外并購(gòu)的銀行的股價(jià)變化情況和經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)進(jìn)行整理分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)銀行在發(fā)生海外并購(gòu)后，公司股價(jià)、股東價(jià)值以及財(cái)務(wù)績(jī)效都發(fā)生了不同程度的增長(zhǎng)；我國(guó)學(xué)者胡挺和劉娥平[5]首先對(duì)比分析了招商銀行和建設(shè)銀行混業(yè)并購(gòu)所產(chǎn)生的協(xié)同相應(yīng)，之后胡挺和王繼康[6]基于經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)和投資者反應(yīng)兩個(gè)角度，分析銀行并購(gòu)對(duì)股東價(jià)值的影響以及可能存在的風(fēng)險(xiǎn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，兩家銀行的并購(gòu)都產(chǎn)生了正向的協(xié)同效應(yīng)，并購(gòu)方在并購(gòu)發(fā)生后風(fēng)險(xiǎn)水平較低，且均取得較高的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)。

在商業(yè)銀行混業(yè)經(jīng)營(yíng)模型和實(shí)證研究方面，國(guó)外學(xué)者Sherman and Cold[7]在測(cè)度銀行地區(qū)性分行效率時(shí)發(fā)現(xiàn)，DEA模型更有利于對(duì)商業(yè)銀行效率的研究；Das and Kapil[8]在對(duì)大量的并購(gòu)案例進(jìn)行統(tǒng)計(jì)后得出結(jié)論：不同的指標(biāo)模型的構(gòu)建以及選取的實(shí)證方法都對(duì)實(shí)證的結(jié)果產(chǎn)生不同的影響；George and Nickolaos[9]采用DEA模型研究了日本國(guó)內(nèi)銀行的并購(gòu)效率，發(fā)現(xiàn)地理位置對(duì)并購(gòu)效率變化影響顯著，相對(duì)于大銀行來(lái)說(shuō)，中小銀行的技術(shù)效率在并購(gòu)中的提升更加顯著。國(guó)內(nèi)學(xué)者向力力和李斌[10]運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)分析了光大銀行的并購(gòu)前后的效率變化，研究表明并購(gòu)活動(dòng)會(huì)對(duì)光大銀行的效率產(chǎn)生積極影響。王勇[11]采用DEA模型和Tobit模型研究中資銀行海外并購(gòu)效率，結(jié)果表明海外并購(gòu)對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行效率具有明顯的作用；楊琨和顧穎[12]運(yùn)用Super-SBM和Malmquist指數(shù)模型分析了我國(guó)商業(yè)銀行并購(gòu)重組效率，表明并購(gòu)帶來(lái)了正向拉動(dòng)作用。此外，現(xiàn)有研究也達(dá)成的一些方面的共識(shí)，例如對(duì)并購(gòu)可以提高目標(biāo)公司價(jià)值的肯定，此類共識(shí)都有利于推動(dòng)并購(gòu)相關(guān)課題的研究。

本文在國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，首先運(yùn)用基于松弛變量的非徑向Super-SBM模型初步探討我國(guó)商業(yè)銀行業(yè)混業(yè)并購(gòu)前后的效率變化，并在此基礎(chǔ)上引入多期雙重差分模型深入分析混業(yè)并購(gòu)對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行效率的影響，最后提出提升銀行效率的相關(guān)政策建議。整體而言，同以往的文獻(xiàn)相比較，本文有以下幾點(diǎn)創(chuàng)新之處：

第一，在數(shù)據(jù)的采用上，樣本齊、數(shù)據(jù)新，幾乎囊括了2007年至今所有進(jìn)行混業(yè)并購(gòu)的上市商業(yè)銀行，使本文更貼近于現(xiàn)實(shí)。以往學(xué)者大多研究跨國(guó)并購(gòu)，而對(duì)混業(yè)并購(gòu)研究較少，本文的研究角度更加符合我國(guó)商業(yè)銀行的發(fā)展需要。

第二，在模型的使用上，本文使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法和多期雙重差分法相結(jié)合的方式，保證了研究的全面性和準(zhǔn)確性。本文還選擇了一定數(shù)量沒(méi)有發(fā)生混業(yè)并購(gòu)活動(dòng)的國(guó)內(nèi)上市商業(yè)銀行作為參照。使得實(shí)證分析的結(jié)果更有說(shuō)服力，更能解釋混業(yè)并購(gòu)對(duì)于我國(guó)商業(yè)銀行效率的影響作用。

二、 商業(yè)銀行并購(gòu)的理論基礎(chǔ)

目前，商業(yè)銀行并購(gòu)理論主要有規(guī)模經(jīng)濟(jì)和協(xié)同效應(yīng)兩大理論。規(guī)模經(jīng)濟(jì)理論指在一定時(shí)期內(nèi)，企業(yè)絕對(duì)數(shù)量的增加與單位成本的下降，即擴(kuò)大企業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模的同時(shí)降低平均成本，會(huì)導(dǎo)致利潤(rùn)的降低。規(guī)模經(jīng)濟(jì)的形成有兩種方式，主要憑借企業(yè)個(gè)體“有效內(nèi)部經(jīng)濟(jì)”將資源充分有地利用，提高企業(yè)的組織效率和經(jīng)營(yíng)效率，有利于企業(yè)分工和企業(yè)聯(lián)盟。

協(xié)同效應(yīng)理論指商業(yè)銀行實(shí)施并購(gòu)首要目的是獲得協(xié)同效應(yīng)。目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)對(duì)協(xié)同效應(yīng)做出了細(xì)致深入的研究。研究表明，企業(yè)并購(gòu)會(huì)產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng)，有利于提高企業(yè)的效率。此后，學(xué)者主要從財(cái)務(wù)、經(jīng)營(yíng)、管理三個(gè)方面，結(jié)合不同的方法研究并購(gòu)雙方的協(xié)同效應(yīng)，其績(jī)效創(chuàng)造主要體現(xiàn)在管理效率和競(jìng)爭(zhēng)能力的提高、收入的增加、成本的減少等方面[13-15]。

三、 我國(guó)商業(yè)銀行混業(yè)并購(gòu)與經(jīng)營(yíng)現(xiàn)狀

由于監(jiān)管部門(mén)的宏觀調(diào)控的松緊不一，導(dǎo)致了我國(guó)商業(yè)銀行在經(jīng)營(yíng)體制上道路坎坷。上個(gè)世紀(jì)末，我國(guó)商業(yè)銀行剛處于金融發(fā)展的初期階段，還沒(méi)有形成穩(wěn)定有序的經(jīng)營(yíng)體制，再加上國(guó)家監(jiān)管部門(mén)管控力度的缺乏，金融市場(chǎng)很快出現(xiàn)了危機(jī)。隨后國(guó)家監(jiān)管部門(mén)開(kāi)始對(duì)金融市場(chǎng)實(shí)施防控，分業(yè)經(jīng)營(yíng)和分業(yè)監(jiān)管隨之誕生。如今，我國(guó)金融市場(chǎng)不斷開(kāi)放，分業(yè)經(jīng)營(yíng)已不能滿足商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)需求，監(jiān)管政策再次放寬，我國(guó)商業(yè)銀行逐步走上多元化經(jīng)營(yíng)的道路。

到目前為止，我國(guó)大型國(guó)有銀行和股份制銀行均實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)多元化，并且取得了一定成效。以交通銀行、中國(guó)銀行、招商銀行和興業(yè)銀行為例，具體如表1所示。

如表1所示，從組織架構(gòu)上看，這四家銀行除了新設(shè)全資子公司外，還進(jìn)行了混業(yè)并購(gòu)活動(dòng)。除了傳統(tǒng)的存貸款業(yè)務(wù)外，每家銀行還開(kāi)展了證券、基金、保險(xiǎn)等業(yè)務(wù)來(lái)實(shí)現(xiàn)多元化經(jīng)營(yíng)。

如圖1所示，數(shù)據(jù)取自本文研究的33家上市商業(yè)銀行(包括浦發(fā)銀行)，非利息收入增長(zhǎng)迅猛，意味著多元化經(jīng)營(yíng)逐步走向正軌。我國(guó)商業(yè)銀行在混業(yè)經(jīng)營(yíng)中擴(kuò)大業(yè)務(wù)的同時(shí)，也要注意混業(yè)并購(gòu)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。混業(yè)經(jīng)營(yíng)會(huì)拓寬商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)，增加非利息收入，但也會(huì)增加商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)。

自2007年以來(lái)，混業(yè)并購(gòu)案例發(fā)生越發(fā)頻繁，諸多商業(yè)銀行開(kāi)啟了自己的混業(yè)并購(gòu)之路。具體混業(yè)并購(gòu)事件如表2所示。

表1 商業(yè)銀行多元化經(jīng)營(yíng)

目前為止，發(fā)生混業(yè)并購(gòu)的商業(yè)銀行多是國(guó)有銀行和大型股份制銀行，而在城市商業(yè)銀行中還未真正流行起來(lái)。如表2所示，只有對(duì)并購(gòu)標(biāo)的方具有絕對(duì)的控制權(quán)，才能實(shí)現(xiàn)真正的業(yè)務(wù)拓展。在國(guó)內(nèi)所有的大型并購(gòu)案例中，興業(yè)銀行并購(gòu)興業(yè)期貨的股份最少也有40.3%，而工商銀行并購(gòu)Strong City證券最多，實(shí)現(xiàn)全部控股。

圖1 33家上市商業(yè)銀行非利息收入總額(百萬(wàn))

商業(yè)銀行混業(yè)并購(gòu)是把雙刃劍。一方面，混業(yè)并購(gòu)有利于我國(guó)商業(yè)銀行擴(kuò)大規(guī)模，發(fā)展更多的金融業(yè)務(wù)，降低生產(chǎn)成本，提高投入產(chǎn)出比，提高資源配置能力；另一方面，監(jiān)管部門(mén)對(duì)商業(yè)銀行多元化經(jīng)營(yíng)還沒(méi)有完善的監(jiān)管機(jī)制，可能會(huì)產(chǎn)生較高的財(cái)務(wù)杠桿，增大了商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和資金財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)[16-20]?，F(xiàn)階段，我國(guó)商業(yè)銀行混業(yè)并購(gòu)發(fā)展快速，業(yè)務(wù)收入占比較低，這說(shuō)明銀行多元化業(yè)務(wù)依舊有很大的提升空間。同時(shí)，混業(yè)并購(gòu)影響不均衡，銀行之間差異較大，大型國(guó)有銀行憑借其龐大的客戶規(guī)模和廣泛的業(yè)務(wù)渠道可以提前做出反應(yīng)，主動(dòng)適應(yīng)市場(chǎng)變化，開(kāi)展多元化經(jīng)營(yíng)，因此其非利息收入的占比和規(guī)模都明顯高于一般中小商業(yè)銀行[21-26]。

四、 我國(guó)商業(yè)銀行效率測(cè)度分析

(一) 模型介紹

圖2 DEA原理

1. 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA模型)

法國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Farrel[27]在1957年最早提出用DEA方法對(duì)效率進(jìn)行測(cè)量，通過(guò)線性規(guī)劃計(jì)算出最優(yōu)生產(chǎn)前沿，以此來(lái)對(duì)決策單元的技術(shù)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。對(duì)DEA模型相關(guān)概念以及原理進(jìn)行介紹如下：

(1) 決策單元。一個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)可以被看作一個(gè)單位。在一定的范圍之內(nèi)，投入一定的生產(chǎn)要素產(chǎn)生一定數(shù)量產(chǎn)出的活動(dòng)，盡管內(nèi)容不盡相同，但目的都是取得該活動(dòng)上的效益最大化。產(chǎn)出作為決策的結(jié)果，需要一系列的決策才能實(shí)現(xiàn)從投入到產(chǎn)出的完整過(guò)程，因此此類決策的單位被稱作決策單元(DMU)。

(2) 生產(chǎn)可能集。假設(shè)一個(gè)決策單元DMU在某項(xiàng)生產(chǎn)活動(dòng)中有m個(gè)投入，向量形式可以寫(xiě)為x=(x1…xm)T;有s個(gè)產(chǎn)出，向量形式寫(xiě)為y=(y1…ym)T，于是該DMU的整個(gè)生產(chǎn)活動(dòng)我們可以用(x，y)來(lái)表示。

(3) 模型原理。我們假設(shè)一個(gè)系統(tǒng)具有五個(gè)測(cè)量對(duì)象，分別是A、B、C、D、E，投入指標(biāo)是X1和X2，產(chǎn)出的單位假設(shè)均為1。

如圖2所示，A、B、C、D四個(gè)點(diǎn)共同構(gòu)成了生產(chǎn)前沿面，其中E點(diǎn)位于生產(chǎn)前沿面的內(nèi)側(cè)，說(shuō)明E點(diǎn)需要付出更多的投入，才能和其他決策單元具有相同的產(chǎn)出。E點(diǎn)能夠借助自身的經(jīng)營(yíng)模式的改善來(lái)提高效率，空間是CE/OE，因此E點(diǎn)是無(wú)效狀態(tài)。另外，A、B、C、D四個(gè)點(diǎn)都處于生產(chǎn)前沿面上，說(shuō)明產(chǎn)出條件不變的情況下，它們都不能采取減少投入的手段來(lái)增加產(chǎn)出，因此它們都是有效的，該方法可用來(lái)衡量相對(duì)效率值。

表2 我國(guó)商業(yè)銀行主要混業(yè)并購(gòu)事件

2. Super-SBM模型

Tone在DEA模型的基礎(chǔ)上提出SBM模型，又對(duì)該模型做出了改進(jìn)，建立出Super-SBM模型。新模型在測(cè)度不同樣本效率值的同時(shí)，還能對(duì)有效樣本的效率進(jìn)行大小排序，因?yàn)樵撃Ｐ驮试S有效樣本的效率值可以大于1。鑒于傳統(tǒng)的CCR、BCC模型在精準(zhǔn)度方面有所欠缺，本文選取Super-SBM展開(kāi)對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行混業(yè)并購(gòu)效率的測(cè)度，該模型的一般形式表示為：

(1)

(2)

上式中，n代表n個(gè)決策單元，x代表投入變量值，y代表產(chǎn)出變量值。輸入指標(biāo)有r種，輸出指標(biāo)有s種，ω+和ω-分別為投入產(chǎn)出的松弛變量，λ為權(quán)重向量，h為DEA超效率值。當(dāng)h大于等于1時(shí)，說(shuō)明該決策單元有效，若松弛變量ω+和ω-等于0時(shí)，為DEA強(qiáng)有效，其中有一個(gè)不為0則說(shuō)明是DEA弱有效。當(dāng)h小于1時(shí)，該決策單元為DEA無(wú)效單元，其效率有待改進(jìn)。

(二) 樣本與指標(biāo)選取

表3 投入產(chǎn)出變量

本文以2006—2018年為考察期，選擇2007年到2017年發(fā)生混業(yè)并購(gòu)的銀行為處理組，同時(shí)選擇未發(fā)生混業(yè)并購(gòu)的銀行為對(duì)照組，最終選取了11家商業(yè)銀行作為處理組和21家商業(yè)銀行為對(duì)照組。這32家樣本銀行均為上市商業(yè)銀行，各有13個(gè)年度觀察值，構(gòu)成了416個(gè)數(shù)據(jù)。這些銀行的并購(gòu)公告發(fā)布于2007年1月1日至2017年12月31之間，并購(gòu)交易涉及并購(gòu)對(duì)象的股份比例在30%以上，且并購(gòu)雙方為銀行和非金融機(jī)構(gòu)。最終選取的11家商業(yè)銀行分別為工商銀行、建設(shè)銀行、中國(guó)銀行、農(nóng)業(yè)銀行、交通銀行、招商銀行、中信銀行、興業(yè)銀行、光大銀行、平安銀行、北京銀行。本文的數(shù)據(jù)均來(lái)源于Choice金融終端、Wind數(shù)據(jù)庫(kù)和銀行年度報(bào)告。本文選擇的投入指標(biāo)和期望產(chǎn)出如表3所示。

圖3 32家上市商業(yè)銀行平均效率趨勢(shì)

(三) 效率值測(cè)度分析

運(yùn)用MAXDEA7.2軟件的Super-SBM方法對(duì)32家上市商業(yè)銀行進(jìn)行靜態(tài)效率測(cè)算，得出的效率值詳情見(jiàn)表4至表6。

表4為技術(shù)效率匯總表，從整體上看，國(guó)有銀行和大型股份制銀行整體技術(shù)效率水平較高，自2010年后紛紛實(shí)現(xiàn)了技術(shù)有效狀態(tài)。這很可能與混業(yè)并購(gòu)有關(guān)，比如招商銀行和中國(guó)銀行在第一次混業(yè)并購(gòu)后，效率值得到了顯著改善。

表5和表6是對(duì)技術(shù)效率的分解情況，分別匯總了規(guī)模效率和純技術(shù)效率。與技術(shù)效率的趨勢(shì)相同，隨著時(shí)間的推移，我國(guó)商業(yè)銀行的資產(chǎn)配置效率、經(jīng)營(yíng)管理效率和規(guī)模經(jīng)濟(jì)效率都在不斷完善。

首先對(duì)測(cè)算的三個(gè)效率值進(jìn)行以下介紹：(1) 技術(shù)效率(te)。考察的是銀行資產(chǎn)配置能力，可分解為規(guī)模效率和純技術(shù)效率。若一個(gè)銀行處于技術(shù)有效狀態(tài)，則說(shuō)明投入產(chǎn)出比已經(jīng)達(dá)到最佳，對(duì)應(yīng)的DMU位于生產(chǎn)有效邊界上。(2) 規(guī)模效率(se)?？疾斓氖倾y行規(guī)模報(bào)酬的情況，分析的是銀行投入規(guī)模變化與所引起的產(chǎn)量變化之間的關(guān)系，規(guī)模有效表示此銀行達(dá)到完全規(guī)模效率，反之，還要繼續(xù)改善。(3) 純技術(shù)效率(pte)?？疾斓氖倾y行經(jīng)營(yíng)管理能力，純技術(shù)效率值大于1說(shuō)明銀行經(jīng)營(yíng)管理處于有效狀態(tài)，反之，經(jīng)營(yíng)管理能力有待提高[28-32]。

圖4 11家混業(yè)并購(gòu)銀行平均效率趨勢(shì)

圖3是對(duì)效率指標(biāo)的分解趨勢(shì)圖，從圖3不難發(fā)現(xiàn):在整個(gè)樣本期間內(nèi)，32家上市商業(yè)銀行的整體效率總體呈現(xiàn)出波動(dòng)上升趨勢(shì)。其中，2006年到2007年規(guī)模效率拉動(dòng)銀行業(yè)的綜合技術(shù)效率高速增長(zhǎng)，但2008年和2009年出現(xiàn)效率值的明顯下跌，主要原因是2008年爆發(fā)的次貸危機(jī)給金融業(yè)造成較大的沖擊，銀行盈利能力下降造成效率的下降。

圖4描述的是11家混業(yè)并購(gòu)銀行平均效率趨勢(shì)，t代表并購(gòu)年，對(duì)比分析并購(gòu)前后的效率變化。發(fā)現(xiàn)技術(shù)效率(te)和規(guī)模效率(se)有明顯的上漲趨勢(shì)。對(duì)比發(fā)生混業(yè)并購(gòu)和未發(fā)生混業(yè)并購(gòu)的銀行，發(fā)生混業(yè)并購(gòu)的銀行在研究期間均呈現(xiàn)效率明顯的上升趨勢(shì)，并且銀行效率都在行業(yè)中處于較高水平。

表4 2006—2018年技術(shù)效率(te)

表4(續(xù))

表5 2006—2018年規(guī)模效率(se)

表5(續(xù))

表6 2006—2018年純技術(shù)效率(pte)

表6(續(xù))

五、 混業(yè)并購(gòu)對(duì)中國(guó)商業(yè)銀行效率影響的實(shí)證分析

(一) 模型選取——雙重差分模型(DID)

雙重差分法主要用于解決不可觀測(cè)變量以及在面板數(shù)據(jù)分析過(guò)程中容易在事件前后出現(xiàn)的差異對(duì)結(jié)果的影響。傳統(tǒng)的雙重差分模型只適用于事件發(fā)生一致的情況，而各家銀行發(fā)生混業(yè)并購(gòu)時(shí)間隨機(jī)分布在2007—2017年間，若依據(jù)此方法將各商業(yè)銀行并購(gòu)的時(shí)間點(diǎn)統(tǒng)一，則最終結(jié)果與實(shí)際不符。因此，本文使用多期雙重差分模型進(jìn)行估計(jì)，檢驗(yàn)混業(yè)并購(gòu)對(duì)商業(yè)銀行效率的影響。多期雙重差分模型為：

Yit=β0+β1didit+γXit+μi+σt+εit

(3)

(3)式中，i為觀測(cè)個(gè)體，t為時(shí)間標(biāo)度。虛擬變量didit表示商業(yè)銀行i在第t年是否發(fā)生混業(yè)并購(gòu)，若發(fā)生則didit的取值為1，否則為0。由于無(wú)法確定各商業(yè)銀行統(tǒng)一混業(yè)并購(gòu)的時(shí)間，因此，在多期雙重差分模型中，原模型中的分組變量與時(shí)間變量將不再存在，但新模型中應(yīng)控制個(gè)體固定效應(yīng)μi和時(shí)間固定效應(yīng)σt。Xit為控制變量，β0為常數(shù)項(xiàng)；γ為控制變量回歸系數(shù)，εit為殘差項(xiàng)。重點(diǎn)關(guān)注β1的回歸結(jié)果。若β1大于0，說(shuō)明混業(yè)并購(gòu)能夠促進(jìn)商業(yè)銀行效率提升，反之，則對(duì)商業(yè)銀行效率起到抑制作用。

表7 變量選取

(二) 樣本和指標(biāo)選取

本文基于中國(guó)銀行業(yè)面板數(shù)據(jù)，選取樣本前，把中國(guó)銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行、中信銀行、興業(yè)銀行等11家商業(yè)銀行作為處理組，把上海銀行、南京銀行、寧波銀行等21家商業(yè)銀行作為對(duì)照組。在樣本期間，11家商業(yè)銀行先后實(shí)行了混業(yè)并購(gòu)，考慮到個(gè)別銀行進(jìn)行過(guò)多次混業(yè)并購(gòu)，本文取第一次混業(yè)并購(gòu)時(shí)間作為研究的起始時(shí)間。

影響商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)能力的因素有很多，既包括商業(yè)銀行的內(nèi)部因素，也包括商業(yè)銀行的外部因素。

(三) 描述性統(tǒng)計(jì)分析

表8給出了樣本銀行影響因素的統(tǒng)計(jì)描述。從表8中可以看出，技術(shù)效率(te)、純技術(shù)效率(pte)和規(guī)模效率(se)均小于1，說(shuō)明我國(guó)上市商業(yè)銀行整體均未達(dá)到有效狀態(tài)，還有很大的上升空間。我國(guó)股份制商業(yè)銀行如中信銀行、興業(yè)銀行、平安銀行均達(dá)到技術(shù)有效狀態(tài)，國(guó)有銀行因規(guī)模過(guò)于龐大，效率值偏低。資本充足率最高的是30.14%，最低為2.39%，說(shuō)明我國(guó)商業(yè)銀行有相應(yīng)的抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力，但銀行間差距大，整體規(guī)模有別，資本充足率也有很大差距。我國(guó)商業(yè)銀行的不良貸款率整體穩(wěn)定，平均值為2.4%，說(shuō)明我國(guó)商業(yè)銀行整體有較強(qiáng)的抗風(fēng)險(xiǎn)水平，而最高為30%，說(shuō)明個(gè)別小型城商行不良貸款率過(guò)高，風(fēng)險(xiǎn)水平過(guò)大，應(yīng)注意違約風(fēng)險(xiǎn)。最后，我國(guó)商業(yè)銀行的資產(chǎn)收益率整體水平不錯(cuò)，平均值為18.4%，說(shuō)明我國(guó)商業(yè)銀行整體收益良好，但還需提高經(jīng)營(yíng)效率保證銀行的安全性和盈利性。

表8 描述性統(tǒng)計(jì)

表9 混業(yè)并購(gòu)對(duì)商業(yè)銀行效率的回歸結(jié)果

(四) 實(shí)證結(jié)果分析

為了研究混業(yè)并購(gòu)對(duì)技術(shù)效率(te)、純技術(shù)效率(pte)和規(guī)模效率(se)的影響，采用多期雙重差分模型控制了時(shí)間固定效應(yīng)和個(gè)體固定效應(yīng)，鑒于銀行自身的因素和我國(guó)經(jīng)濟(jì)的因素，控制了六個(gè)變量所帶來(lái)的影響。為克服可能存在的異方差導(dǎo)致顯著性被高估，模型均加入了異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行回歸。

由表9所示的回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)，對(duì)于銀行技術(shù)效率(te)來(lái)說(shuō)，did系數(shù)為0.21，且在5%的顯著性水平下通過(guò)檢驗(yàn)，說(shuō)明混業(yè)并購(gòu)對(duì)于銀行的技術(shù)效率會(huì)產(chǎn)生正面影響。對(duì)于銀行規(guī)模效率(se)來(lái)說(shuō)，did系數(shù)為0.26，且通過(guò)1%顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明混業(yè)并購(gòu)對(duì)商業(yè)銀行規(guī)模效率產(chǎn)生顯著的正面影響。對(duì)于銀行純效率pte來(lái)說(shuō)，did系數(shù)為-0.07，未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明混業(yè)并購(gòu)對(duì)于銀行純技術(shù)效率影響不明顯。這正好驗(yàn)證了之前得出的結(jié)果。

從控制變量來(lái)看，凈息差(JXC)對(duì)te和pte的回歸系數(shù)為正，且高度顯著，說(shuō)明凈息差的提升能夠顯著增強(qiáng)商業(yè)銀行的資產(chǎn)配置能力和經(jīng)營(yíng)管理能力。短期流動(dòng)比率(LDB)和資產(chǎn)收益率(ZCS)均對(duì)te產(chǎn)生顯著正面影響，可以解釋我國(guó)商業(yè)銀行的資源配置能力與安全性和盈利性密不可分。只有保證商業(yè)銀行的穩(wěn)定盈利，才能提高資源配置效率。

六、 結(jié)論與政策建議

本文選用2006—2018年11家發(fā)生并購(gòu)的上市商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)作為分析樣本，另外選擇21家未并購(gòu)銀行進(jìn)行對(duì)比分析。采用基于松弛變量的非徑向超效率SBM模型測(cè)算了效率值，在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用多期雙重差分模型研究混業(yè)并購(gòu)對(duì)商業(yè)銀行效率的影響。研究結(jié)果表明：

第一，混業(yè)并購(gòu)能給我國(guó)商業(yè)銀行帶來(lái)技術(shù)效率和規(guī)模效率的提升，從而使得資產(chǎn)配置能力和規(guī)模經(jīng)濟(jì)能力得到加強(qiáng)。

第二，凈息差的提升能夠顯著增強(qiáng)商業(yè)銀行的資產(chǎn)配置能力和經(jīng)營(yíng)管理能力，就現(xiàn)階段而言，傳統(tǒng)業(yè)務(wù)依然是商業(yè)銀行的主要“吸金”板塊，換言之，我國(guó)商業(yè)銀行以資產(chǎn)負(fù)債業(yè)務(wù)為主的傳統(tǒng)盈利模式依然處于不可動(dòng)搖的地位。

根據(jù)研究結(jié)論，本文提出如下建議：

第一，制定好并購(gòu)策略。商業(yè)銀行應(yīng)實(shí)事求是地在自身財(cái)務(wù)狀況穩(wěn)定的情況下，制定好科學(xué)合理的并購(gòu)計(jì)劃，規(guī)劃好并購(gòu)價(jià)格、并購(gòu)支付方式等基本條件，做好對(duì)并購(gòu)對(duì)象的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和盡職調(diào)查，有效整合并購(gòu)雙方股東組成、產(chǎn)品組合、市場(chǎng)范圍、管理團(tuán)隊(duì)、經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略等信息。

第二，做好并購(gòu)后的整合。商業(yè)銀行應(yīng)優(yōu)化并購(gòu)重組期間的運(yùn)營(yíng)制度，加強(qiáng)在并購(gòu)重組管理方面的人才引進(jìn)工作，需密切關(guān)注并購(gòu)重組后的產(chǎn)出效率。

第三，加強(qiáng)政府并購(gòu)監(jiān)管力度。政府應(yīng)建立起適當(dāng)?shù)慕鹑诒O(jiān)管體系，確保監(jiān)管方式和措施及時(shí)有效，不能滯后于銀行等金融機(jī)構(gòu)的發(fā)展，還需要積極對(duì)監(jiān)管機(jī)構(gòu)進(jìn)行整合，完善混業(yè)管理制度。