第四章 實證結果分析
第一節 基本敘述統計分析
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第四章 實證結果分析
本研究自 SDC Platinum 及 DataStream 兩資料庫中蒐集 2005 年至 2014 年的 已開發國家銀行併購新興國家金融業的併購活動，共取得 49 筆可用之樣本資料。
在本章第一節裡將以基本敘述統計的方式，由不同角度對這些樣本資料進行比較 分析，而在第二節裡則以迴歸分析的方式來探討影響宣告效果之因素。
第一節 基本敘述統計分析 一、 經商環境
將各個經商環境變數依照世界銀行所發布的經商環境報告排名的高低分為 四組，第一組代表本研究樣本中在該指標中表現最好的國家，亦即前 1 至前 12 名；第二組代表於該指標中表現次好的國家，亦即前 13 到前 25 名；第三則是代 表在該指標中表現稍差的國家，為前 26 至前 38 名，第四組則是本樣本中表現最 差的一組，亦即最後的 38 至 49 名。為了比較經商環境最好的第一組與最差的第 四組，在 CAR 的表現上是否有差異，則將第一組命名為 H，第四組命名為 L，
將各指標中的 H 與 L 組中的 CAR 平均，在檢測最高的 H 組與 L 組織前的平均 CAR 差異為何，將數據顯示如表 4-1。
表 4-1 經商環境敘述統計
經商環境變數 H 組
平均 CAR
L 組 平均 CAR
H 與 L 平均 CAR 之差異
創辦企業的容易度(SB) 3.32% -2.15% 5.47%
登記財產(RP) -0.11% 2.08% -2.19%
獲得信貸(GC) 0.67% -3.73% 4.40%
保護投資者(PI) 0.91% -3.73% 4.64%
執行合約(EC) 3.03% -2.05% 5.08%
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納稅(PT) 1.56% 0.02% 1.54%
跨國貿易(TAB) 2.13% 0.02% 2.12%
辦理施工許可證(DCP) 0.82% -1.33% 2.15%
由表 4-1 可發現，在表現最好與最壞的組別中，CAR 差異達 5%以上的是「創 辦企業的容易度(SB)」、「執行合約(EC)」；然而差異較不明顯的為「登記財產(RP) )」
與「納稅(PT) )」。
此外，由表 4-2，從獨立樣本 t 檢定的方式，可以看到各項經商環境變數分 成四組後，在未考慮控制變數下，顯著的變數為開辦企業容易度。
表 4-2 經商環境指標對自變數 CAR(-1,+1)的獨立樣本 t 檢定結果
Levene 的變異數
相等測試 針對平均值是否相等的 t 測試
經商環境變數 F
顯著
性 T df
顯著
性 平均差異 標準誤差 SB 1.701 .206 2.098 21 .048* 5.46752% 2.60620%
GC 2.127 .160 1.802 21 .086 4.40414% 2.44372%
DCP .418 .525 .904 21 .376 2.15194% 2.38162%
RP 3.305 .083 -.886 21 .386 -2.19314% 2.47383%
PI .654 .428 1.767 21 .092 4.65224% 2.40767%
PT 10.441 .004 .764 21 .453 1.54295% 2.06541%
TAB .945 .342 .845 21 .408 2.11592% 2.50544%
EC 1.470 .238 1.613 21 .121 4.46471% 2.76849%
註：
1. 因採用相等變異數與不採用相等變異數的篩選結果相同，故此表以採用相等便藝術的內容
呈現。
2. *表示 10% 顯著水準，**表示 5% 顯著水準，***表示 1% 顯著水準（雙尾）
3. 其中 SB 代表開辦企業、FC 代表獲得信貸、DCP 為辦理施工許可證、RP 為登記財產、RI 為保護投資者、PT 為納稅、TAB 為跨國貿易、EC 為執行合約.，詳請見表 3-6 變數定義。
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表 4-3 經商環境指標間的相關係數
SB DCP RP GC PI PT TAB EC
SB 皮爾森 (Pearson) 相關 1 .098 .069 .095 .291* .360* -.224 .145
顯著性 （雙尾） .504 .635 .516 .043 .011 .122 .321
N 49 49 49 49 49 49 49 49
DCP 皮爾森 (Pearson) 相關 .098 1 -.118 .165 -.240 .190 .088 -.157
顯著性 （雙尾） .504 .418 .257 .097 .191 .547 .282
N 49 49 49 49 49 49 49 49
RP 皮爾森 (Pearson) 相關 .069 -.118 1 .029 -.006 .239 .219 .345*
顯著性 （雙尾） .635 .418 .843 .967 .098 .131 .015
N 49 49 49 49 49 49 49 49
GC 皮爾森 (Pearson) 相關 .095 .165 .029 1 .236 .236 .405** .313*
顯著性 （雙尾） .516 .257 .843 .102 .103 .004 .029
N 49 49 49 49 49 49 49 49
PI 皮爾森 (Pearson) 相關 .291* -.240 -.006 .236 1 .362* .140 -.089
顯著性 （雙尾） .043 .097 .967 .102 .011 .337 .545
N 49 49 49 49 49 49 49 49
PT 皮爾森 (Pearson) 相關 .360* .190 .239 .236 .362* 1 -.116 -.095
顯著性 （雙尾） .011 .191 .098 .103 .011 .428 .518
N 49 49 49 49 49 49 49 49
TAB 皮爾森 (Pearson) 相關 -.224 .088 .219 .405** .140 -.116 1 .159
顯著性 （雙尾） .122 .547 .131 .004 .337 .428 .274
N 49 49 49 49 49 49 49 49
EC 皮爾森 (Pearson) 相關 .145 -.157 .345* .313* -.089 -.095 .159 1
顯著性 （雙尾） .321 .282 .015 .029 .545 .518 .274
N 49 49 49 49 49 49 49 49
註：
1. *表示 10% 顯著水準，**表示 5% 顯著水準，***表示 1% 顯著水準（雙尾）
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2. 其中 SB 代表開辦企業、FC 代表獲得信貸、DCP 為辦理施工許可證、RP 為登記財產、RI 為保護投資者、PT 為納稅、TAB 為跨國貿易、EC 為執行合約.，
詳請見表 3-6 變數定義
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二、 樣本資料之區域分佈
在 49 筆的樣本資料中，皆為跨國併購案，主併公司涵蓋了 12 個國家，而被 併公司涵蓋 19 個國家，共包含 31 個國家。樣本資料之區域分佈情形，表列如下：
表 4-4 樣本資料區域分布
主併國家 數量 % 平均 CAR 目標國家 數量 % 平均 CAR
Australia 6 12.2 3.55% Argentina 1 2.0 -2.24%
Canada 1 2.0 -2.38% Bangladesh 1 2.0 6.01%
France 10 20.4 -2.67% Brazil 4 8.2 -1.24%
Germany 1 2.0 -4.92% Chile 1 2.0 -5.79%
Italy 3 6.1 7.38% China 7 14.3 -0.67%
Netherlands 2 4.1 3.88% Egypt 1 2.0 11.50%
Portugal 1 2.0 5.57% Greece 3 6.1 1.82%
Spain 5 10.2 -2.04% Hungary 1 2.0 2.65%
Sweden 2 4.1 0.02% Indonesia 3 6.1 8.38%
Switzerland 4 8.2 -3.40% Malaysia 1 2.0 -2.33%
UK 9 18.4 2.40% Mexico 1 2.0 -0.21%
United States 5 10.2 -1.97% Morocco 2 4.1 -10.83%
總計 49 100.0 Philippines 1 2.0 -12.86%
Poland 2 4.1 3.71%
Russian 6 12.2 -1.64%
Taiwan 6 12.2 1.26%
Thailand 1 2.0 -1.88%
Ukraine 1 2.0 0.61%
Vietnam 6 12.2 1.81%
總計 49 100.0
註：平均 CAR 以主併公司(-1,+1)計算
由表 4-4 可知，樣本資料裡主併國家以法國(20.4%)與英國(18.4%)佔最多，
而併購宣告效果最好的是葡萄牙，平均 CAR 達 5.57%；併購後宣告效果表現最 差的則為德國，平均 CAR 為-4.92%。
而目標國家則以中國為首，佔了 14.3%，其次分別為俄羅斯、台灣與越南，
皆為 12.2%，其中併購後使主併公司平均 CAR 最高的目標國家為埃及，達 11.5%；
併購後對主併公司宣告效果影響最負面的則為菲律賓，其 CAR 為-12.86%。
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三、 樣本併購案時間分佈
在 49 筆可用的樣本資料中，有超過一半(55.1%)的併購案發生在 2006 年至 2008 年。另外，在本研究的樣本中，2011 年至 2014 年的樣本數僅佔 12.2%，這 並不是因為自 2011 年後已開發國家銀行併購新興國家銀行的併購活動減少，而 是因為自 2011 年後的併購案，目標國家已逐漸由拉丁美洲、中東歐等新興國家，
移轉到東南亞的新興國家，而東南亞的目標公司較無法於 DataStream 資料庫取 得相關資料，故本研究不將其列入可用的樣本資料。
由表 4-5 可得知在本研究的併購樣本資料中以 2007 年的併購案件數最多，
共有 10 筆。除此之外，發生在 2005 年的併購案例其平均併購溢價亦是所有樣本 年度中最高的。
表 4-5 樣本資料時間分布
年度 數量 % 平均 CAR
2005 7 14.3 2.99%
2006 9 18.4 2.58%
2007 10 20.4 -2.45%
2008 8 16.3 -0.27%
2009 5 10.2 1.37%
2010 4 8.2 1.33%
2011 1 2.0 -5.39%
2012 2 4.1 -1.91%
2013 2 4.1 -2.49%
2014 1 2.0 -4.74%
總計 49 100.0
註：平均 CAR 以主併公司(-1,+1)計算
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四、 樣本資料之交易特性
本研究以是否為公開收購、善意收購、現金支付與相關產業收購來檢視樣本 資料的交易特性。從表 4-6 可看出本研究樣本接不屬於公開收購，現金支付的比 率極低僅佔 29%，但善意收購與與相關產業收購的佔比卻極高，分別是 86%與 78%。
現金支付的比重在本樣本中偏低，僅佔 29%。代表樣本中大部分的併購案為 股票支付，其原因可能為新興國家的不確定性較已開發國家高，故當主併公司要 往新興國家跨國併購時，併購風險較高，故越傾向股票支付；另一個可能為新興 國家大多金融滲透度較已開發國家低，且利差較高，使其成長機會偏高，顧讓主 併公司傾向股票支付。
相關產業收購比重高的原因為，本研究在樣本的篩選中，就界定主併為銀行 而目標公司為金融相關產業。其中目標公司同為銀行的樣本有 42 筆，剩餘的資 料則為證券（4 筆）、保險（2 筆）與信託（1 筆）。
表 4-6 樣本資料的交易特性
N 平均數 標準偏差
公開收購 49 .00 .000
善意收購 49 .86 .354
現金支付 49 .29 .456
相關產業收購 49 .78 .434
五、 主併銀行與目標銀行之特性
一、銀行獲利能力
在樣本資料的銀行獲利能力中，可觀察到主併銀行與目標銀行的平均股東權 益報酬率(ROE)分別為 13.18%及 11.98% (整理結果列於表 4-7)，由此結果可知主 併銀行之獲利能力平均而言高於被併銀行之獲利能力，與直觀的想法相符。
除此之外，主併銀行股東權益報酬率之標準差為 8.92 較目標銀行之股東權
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益報酬率標準差 16.76 低，由此可知主併銀行之獲利能力較被併銀行來得穩定，
且表示不同的被併銀行之間獲利能力差異較懸殊。
二、資產規模
主併與目標銀行資產規模差異係指將主併銀行的資產總額減去目標銀行的 資產總額（資產總額皆已取 log）。由樣本資料可知，其平均數為 0.33，代表 平均而言主併銀行的資產規模遠大於被併銀行。(參見表 4-7)
表 4-7 主併銀行與被併銀行之特性
N 最小值 最大值 平均數 標準偏差
主併銀行市場價值(log) 49 3.78 5.45 4.7343 .37659
主併銀行 ROE 49 -10.28 37.04 13.1835 8.92459
目標銀行 ROE 49 -43.14 63.29 11.9841 16.76016
主併與目標銀行資產規模差異 49 -.99 1.00 .3316 .66992
六、 累積異常報酬率
自表 4-8 觀察在使用市場模型的估算之下樣本在不同事件窗口之下的累積超 額報酬中可看出，主併銀行在宣告跨國併購之後的累積超額報酬之最小值與最大 值差異甚大，且平均數是正向的。
表 4-8 累積異常報酬率之敘述統計
N 最小值 最大值 平均數 標準偏差
CAR(-1.+1) 49 -12.86% 11.50% 0.2196% 6.12600%
CAR(-2.+2) 49 -12.66% 14.19% 0.1822% 6.38320%
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