第三章 研究方法
第二節 證券公司
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第二節 證券公司
第一項 關聯結構修正共同邊界模型與 Huang et al. (2013) 修正共同 邊界模型之比較...45 第二項 關聯結構修正共同邊界模型與 Battese et al.(2004) 傳統共同
邊界模型之比較...47
第七章 結論...49
參考文獻...50
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1933 年格拉斯-斯蒂格爾法案（Glass-Steagall Act）的通過，迫使商業銀行 與投資銀行業務受到嚴格劃分，禁止商業銀行跨足證券業務承擔過多風險，故 此法案開啟銀行、證券業務分業經營之濫觴。然而，隨著金融業電子化之發 展，金融控股公司希望突破格拉斯-斯蒂格爾法案的限制，允許商業銀行透過金 融控股公司將證券與保險業務納入集團架構下，擴大商業銀行可經營範圍，增 加其經營效率與獲利能力。1999 年 11 月美國國會通過金融服務現代法
(Financial Services Modernization Act) ，正式解開商業銀行、證券、保險業務經 營上之枷鎖，提升金融集團之效率與規模，另一方面，多面向的金融服務也快
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立，進而擴大市場占有率，對我國金融產業提供正面發展之助力。
綜觀國內外探討金融產業經營效率之相關文獻，多數針對銀行、證券、保 險中其一產業進行獨立實證研究，較無法將金融控股之綜效表現加以捕捉並體 現在估計效率值中，也因此在本文中，將同時涵蓋銀行業務與證券業務，並以 納入金控體制與否加以區分為不同子集合進行探討，透過數理方法聯結金控體 制下銀行與證券業務部門兩者間因多角化經營所產生之綜效，以修正傳統方法 上表現綜效法上之不足，使估計效率值具有更高的參考依據。
此外，研究產業效率所參考之研究方法，在相關文獻中無參數法乃以資料 包絡分析法(Data envelopement analysis, DEA)為多數研究者所採用；參數法則以 隨機邊界模型(stochastic frontier approach, SFA)為主要研究方法，進一步在不同 群組技術效率之比較中，Battese et al. (2004) 與 O’Donnell et al. (2008)提出為多 數研究者所接受之共同邊界模型(Metafrontier)，而 Huang et al. (2013)所提出之 修正模型使共同邊界模型在效率研究上更加完備，本文則希望以此修正模型作 為主要研究模型，並同時引用 Battese et al. (2004)傳統模型加以比較：(1)考慮綜 效前後 (2)傳統模型與修正模型間效率值的差異，期待為後續相關研究者在方 法論上提供參考依據。
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Battese et al. (2004) 在群組邊界模型採用隨機邊界法 (stochastic frontier
approach, SFA)，而在共同邊界模型則採取數理規劃法 (mathematic programing techniques) 之不對稱。相較而言，Huang et al. (2013) 在共同邊界模型建構上仍 採取隨機邊界法作估計，在共同邊界模型的建構上，亦考量組合誤差
(composite error) 所造成之影響，隨機性的考量使所得之結果更具一般性，也解 決待估參數缺乏統計性質而無法進一步進行統計推論之困境。此外，共同邊界 模型因具有隨機干擾項，可降低估計效率值受到外在隨機因素如天候、政策等 影響所導致的誤差。以上分析乃針對金控下銀行與非金控下銀行相互比較；金 控下證券業與非金控下證券業相互比較，在相同的理論基礎上也反應技術效率 差異與缺口。
在本研究中，金融控股之跨業經營之綜效表現乃為本文主要研究目的，為 此，需同時考量金控體制下銀行與證券業之成本函數，並透過數理方法表現兩 業務間相互影響。Lai and Huang(2012)，成本函數與價格函數兩者間之組合誤 差項採用關聯結構法 (copula methods) 建構出聯合機率密度函數。據此，本文 希望透過關聯結構法捕捉金控體制下商業銀行與證券公司間所產生之綜效，估 計兩者的成本函數，在進一步透過隨機邊界法 (stochastic frontier approach, SFA) 建構出共同邊界，同時與 Battese et al. (2004)、Huang et al. (2013) 兩傳統模型在 無考慮綜效情況下相互比較，表現金融控股綜效所造成之效率差異。
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第三節 研究範圍與限制
本研究對象為本國商業銀行與證券公司，研究資料期間為 2001 年至 2012 年，由於研究對象在樣本期間發生合併事件，故屬不平衡縱橫資料 (unbalanced panel data)。研究資料來源取自台灣經濟新報資料庫(TEJ)，總共收集 45 家本國 商業銀行 452 筆資料以及 75 家證券公司 947 筆資料，做為評估樣本。
本文研究限制上，因考量我國外商銀行規模較小，成立時間較短與資料取 得不易，故排除於本研究樣本之中。此外，金融控股公司其他相關之業務，如 期貨、信託、保險等子公司因各金控公司經營業務不齊一、規模相異與資料缺 漏等因素，亦排除之。
第四節 研究架構與流程
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第二章 文獻回顧 第一節 前言
在研究金控與非金控公司轄下，銀行與證券業的技術效率相關文獻中，概 分為兩大研究方向，即無參數法與參數法。無參數法利用數理規劃法評估技術 效率與配置效率，又稱為資料包絡分析法 (data envelopement analysis, DEA)，
其優點為不需預設生產或成本函數型式，避免函數型式設定錯誤問題；缺點則 為因屬確定邊界，效率評估結果易受隨機因素的影響。
國內透過資料包絡法探討金控銀行之技術效率相關文獻中，蔡安妮等人 (2006)，收集 2002 年至 2005 年資料，探討本國銀行納入金控架構前後是否能 對於銀行之經營效率有所提升。發現獨立銀行平均純粹技術效率值為 0.8506，
金控銀行為 0.9283，在 1%顯著水準下後者顯著高於前者。林良楓與田蕙綸 (2007) 以 1999 年至 2005 年資料，採用資料包絡分析法進行效率評估，進一步 採用 ANOVA、Wilcoxon、Kolmogorov-Smirnov 檢定合併目標銀行前後效率差 異。發現納入金控體制前與後，平均總技術效率值由 0.778 降為 0.713，然平均 純技術效率值由 0.896 上升至 0.943。在 Tobit 迴歸分析中，金控銀行合併行為 並不顯著導致技術效率的提升。楊智超與許瑞堯(2011)收集 2005 年至 2009 年 我國金控證券商與獨立證券商共計 21 家資料，運用 DEA 研究評估其技術效 率，發現金控證券商之技術總效率值、純技術效率值與規模效率值皆高於獨立 證券商；徐中琪等人(2009)亦發現我國金融背景之綜合證券商，各年度平均之 技術效率值略優於非具金融背景之綜合證券商。然而，若比較不同技術水準或 類別之銀行業經營效率時，因並未建構共同比較基準，直觀上無法客觀表達銀 行間之效率差異，如 Weill,L.(2004)。因此，共同邊界模型在相異的技術群組架 構下建構出共同比較基準，亦為本文所使用之主要模型架構。
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第二節 Battese et al. (2004)傳統共同邊界模型(MetafrontierModel)
參數法則主要為隨機邊界法 (stochastic frontier approach, SFA)，由
Hayami et al.(1969)與 Hayami and Ruttan(1971) 提出共同生產函數用以分析各國 農業生產力為基礎，Sharma and Rao(2002)進一步加入隨機概念，Battese, Prasada, O’Donnell (2004) 則在其基礎之上，在組合誤差項上細分為隨機誤差 項與非負技術無效率項，在第一階段利用隨機邊界法 (Stochastic Frontier function) 並透過最大概似法(Maximum Likelihood Estimation)建構出各群組成本 邊界函數(group frontier) 作為群組裡不同樣本間效率值之比較基礎；第二階段 則透過數理規劃法(Mathematical Programming)建構出共同邊界函數
(Metafrontier)用以分析印尼五個不同區域成衣業間的技術效率值(Technical Efficiency)與技術缺口(Technology Gap)，該方法為跨國效率分析提供更為完備 之文獻參考。Battese et al. (2004) 所提出之共同邊界法的優點在於不同群組 (group)間存在著相異的技術水準、生產環境等外部因素，若群組間直觀相比其 技術效率值無法排除以上干擾因素，造成群組間效率無一共同基礎。然共同邊 界模型則可將各群組間不同的干擾項皆納入考量，建構一共同比較基礎，代表 整體研究對象之最佳化包絡前緣，不同群組間依此基準進行相互效率比較，相 較於傳統上所使用之資料包絡分析法(DEA)，各別待估計參數具有統計上漸進 一致性，亦可將市場上各類隨機誤差加以隔離，讓技術效率值更有參考意義。
然因 Battese et al. (2004)第二階段建構之共同邊界函數採取數理規劃法不易進行 統計推論，依此後續學者為此提出修正方法。顏晃平等人(2010)，研究我國 2001 年至 2008 年本國銀行發現，透過 Battese et al. (2004)傳統模型架構，可得 獨立銀行之平均技術缺口(TGR)較高之結果，然金控銀行總效率值(TE)則略高於 獨立銀行。
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第三節 Huang et al. (2013) 修正共同邊界模型
Huang et al. (2013) 則在 Battese, Prasada, O’Donnell (2004) 的共同邊界基礎 上提出進一步改良建議，亦即在上開第二階段不再採取數理規劃法，改以同第 一階段所採用之隨機邊界法 (Stochastic Frontier function)，此方法的優點在於使 用最大概似法估計共同邊界函數參數值，不須透過拔靴法 (bootstrapping) 或模 擬 (stimulation) 找到迴歸係數的估計標準誤，可使用傳統統計方法進行後續推 論。
此外，技術缺口比率 (technology gap ratio, TGR) 也可視需要與環境變數取 得連結，得以探討環境變數與 TGR 之關係；另一方面，因共同邊界模型包含組 合誤差項，技術缺口比率的估計較不易受到隨機因素 (random shock) 的影響。
賀慧玲與黃依筠(2007)探討金控銀行業效率，擷取 1996 年至 2005 年我國 14 家 金控銀行資料，利用 Battese et al. (2004)之共同邊界法探討納入金控體制前後銀 行效率值之差異，進一步利用 Hausman test 檢定人為因素是否影響長期效率 值，與銀行規模與金控銀行效率值之關係。研究結果指出金控銀行於樣本期間 之平均無效率值顯著異於 0，存在無效率。
張寶光與游舒淳(2013)則是針對 2001 年至 2011 年台灣銀行業與證券業，
引用 Huang et al. (2012) 之修正共同邊界模型，在第二階段改以隨機邊界法，探 討納入金控體制與否對於生產效率有無差異。文獻結果指出，金控銀行的平均 技術缺口比率為 0.9116，非金控銀行為 0.9157，表示兩者並無太大差異；然以 總效率值而論，金控銀行平均值為 0.7322、非金控體制下為 0.7112，整體效率 上金控銀行能存在 26.79%成本上的無效率；在證券業的研究中，金控證券業的 平均技術缺口比率為 0.4701，非金控證券業的平均技術缺口則為 0.8703，顯示 非金控證券業群組更加接近共同邊界；然以總效率值而論，金控證券平均值為
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0.3323，非金控證券則為 0.5705，整體效率上金控證券業存在 66.77%的成本無 效率。
第四節 關聯結構法(Copula Method)
在國內研究金控體制效率相關文獻中，以共同邊界法衡量金控與非金控間 經營效率上，多數未考量綜效 (synergy) 的重要性。本文認為綜效的表現上應 加以連結同一金控銀行與證券公司兩者間的成本函數，意即應透過兩者間成本
在國內研究金控體制效率相關文獻中，以共同邊界法衡量金控與非金控間 經營效率上，多數未考量綜效 (synergy) 的重要性。本文認為綜效的表現上應 加以連結同一金控銀行與證券公司兩者間的成本函數，意即應透過兩者間成本