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■发展战略■现代管理科学■2013年第8期

基于SFA模型的并购效率评价研究

●刘尚鑫

摘要：文章把运营效率引入到上市公司的并购绩效评价中，通过随机边界方法（SFA）来度量并购上市公司的效率水
平，并且比较了并购前后上市公司的运营效率表现。研究结果发现并购对上市公司效率的影响呈现一种U型分布，并购
对于上市公司的效率提升存在着明显的时滞效应。另外，文章发现了效率与业绩之间的比较明显的正向相关关系，但是
其关系不是非常稳定。
关键词：并购；效率；SFA模型；上市公司
一、引言型中去掉，模型参数可由普通最小二乘法进行估计。
目前，随着我国资本市场的迅速发展，上市公司的并Battese和Coelli（1995）在1992年模型的基础上增加
购活动也日趋活跃，从微观角度来研究上市公司的并购效配置效率，去掉利润最大化一阶条件，在生产函数估计之
率表现，探寻并购企业业绩与效率的关系，对于完善效率后进一步对技术无效项进行估计（即采用二阶段估计），得
评价理论具有重要的学术意义。到改进的模型如下：
二基于的效率评价模型
、SFAyit=βXit+（vit-uit）i=1，…，Nt=1，…，T（3）
式中为服从在处截断的正态分布2而
1.效率评价模型。效率估计的方法主要运用现阶段：uit0N（mit，σu），

比较成熟的随机边界方法（StochasticFrontierAnalysis，mit=zitδ（4）
SFA）。Battese和Coelli（1992）对传统的随机前沿生产函数无效率模型可定义为：

模型针对非平衡面板数据作了改进。非平衡面板数据存在uit=zitδ+εit（5）
其中为可能影响决策单元效率的阶向量为
决策单元效应（即与各决策单元自身状况有关），假定其服，zitp×1；δ
阶待估参数向量服从在处截断的2的正
从截断的正态随机变量分布，且允许随时间系统变化。模1×p；εit0N（0，σu）
半部分布即2
型表示为：，εit~|N（0，σu）|。
对于上述生产函数模型，经过极大似然估计之后，如
yit=βXit+（vit-uit）i=1，…，Nt=1，…，T（1）
在式中为第决策单元第期的产出或产出的对果投入和产出取的是对数形式，则第i决策单元的技术效
1：yitit（
率为如果投入和产出取的是原单位则第决策
数为第决策单元第期的阶投入向量为随exp（-ui）；，i
）；xititI×1；vit
单元的技术效率为显然技术效率取值范围
机变量，假设其服从独立同一分布N（0，σ2），且独立于u。（βXit-ui）/βXi。，
vit为其值越接近于表明决策单元的技术效率越高
u=（uexp（-η（t-T）））（2）[0，1]，1，，
iti技术无效程度越低
为非负随机变量用以说明生产的技术无效。
ui，，
通常假设其服从在处截断的正态分布2表1上市公司经营效率评价投入产出数据2005-2011
0N（μ，σu）；（）
η为待估计的参数。变量观测值均值标准误最小值最大值
对（1）式进行极大似然估计时，设定并计算σ2=一般性企业：
22和222以检验估计结果的显著营业总收入
σv+σuγ=σu/（σv+σu），1264858.7539485.4719-0.036025056.80
性。γ∈[0，1]为迭代过程提供了很好的起始值范围。净利润126483.509732.8195-140.45901506.75
对（1）式施加更多约束可得到各种特定形式的固定资产净值1264823.4303153.92640.00005659.36
模型。如设定η=0，则形成了技术无效不随时间变化营业成本1264847.1709384.1985-0.034120932.00
的模型；进一步设定μ=0，则简化为PittandLee三项费用126485.452232.9993-1.88991398.86
（1981）中的模型一；再进一步限定T=1，模型就简化金融类企业：
为式（1）的基本模型。如果选择成本函数而非生产营业总收入165606.88987.62-0.54404656.88
函数，则可以估计企业的配置效率（AllocativeEffi-净利润165189.24361.13-6.45252084.45
ciency）模型。固定资产净值165146.52303.060.30991382.34
使用似然比检验可确
（LikelihoodRatio，LR），业务及管理费165173.07296.420.00001395.98
定合适的模型形式也可以通过检验参数的显著
，其他成本（其他业务
16511.8249.77-0.4544566.75
性，检验某种形式的随机前沿生产函数是否符合需成本+营业外支出）
要如果零假设被接受说明2项应从模单位亿元人民币