關(guān)于文檔研究的幾點(diǎn)看法

1、 1 Why Do Companies Go Public? An Empirical Analysis Author(s): Marco Pagano, Fabio Panetta, Luigi Zingales Source: The Journal of Finance, Vol. 53, No. 1 (Feb., 1998), pp. 27-64 本文使用19821992年間意大利公司的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)了上市的決定因素。使用資產(chǎn)負(fù)債表和利潤(rùn)表數(shù)據(jù)，以及利率、貸款規(guī)模和信貸額度的數(shù)據(jù)、所有權(quán)和控制權(quán)數(shù)據(jù)，建立模型，通過(guò)經(jīng)驗(yàn)分析，從公司上市前的特征和上市后的結(jié)果兩個(gè)方面，研究了上市的決定因素。2林

2、孝倫.會(huì)計(jì)師事務(wù)所經(jīng)營(yíng)效率分析：中國(guó)之實(shí)證.豆丁網(wǎng).2011 本文以資料包絡(luò)分析法和生產(chǎn)力指數(shù)法，分別分析中國(guó)會(huì)計(jì)師事務(wù)所在2004年與2008年之經(jīng)營(yíng)效率。同時(shí)分析中國(guó)會(huì)計(jì)師事務(wù)所自2004年到2008年間，經(jīng)營(yíng)效率的變化。 文檔研究適合于不會(huì)引起研究對(duì)象的任何反應(yīng)，其他方式在時(shí)間和空間上無(wú)法研究的現(xiàn)象和問(wèn)題。 在財(cái)務(wù)與會(huì)計(jì)研究中運(yùn)用最多的研究方法也是文檔研究方法。這是因?yàn)椋?cái)務(wù)與會(huì)計(jì)研究有先天的優(yōu)勢(shì)。1. 當(dāng)用某一地區(qū)的數(shù)據(jù)做研究，那么就需要說(shuō)明這一地區(qū)有何獨(dú)有特征，為何不用整個(gè)市場(chǎng)的信息，而用特定市場(chǎng)的信息，以及研究結(jié)果的是否具有推廣性。 在why do companies go to

3、public一文中我們可以看到作者做出了如此的說(shuō)明。 P.28第三段說(shuō)明了選擇意大利的IPO企業(yè)作為研究對(duì)象是因?yàn)橐獯罄氖袌?chǎng)信息容易獲取。P.28第三段 P.28第四段說(shuō)也會(huì)回有人質(zhì)疑意大利樣本的代表性，作者通過(guò)說(shuō)明意大利市場(chǎng)和歐洲其它國(guó)家的市場(chǎng)在國(guó)民生產(chǎn)總值和每人平均所擁有的IPO個(gè)數(shù)上具有相似性，因此意大利市場(chǎng)具有代表性，意即，研究結(jié)果具有推廣性。 P.28第四段2.我們應(yīng)該注意在選取樣本時(shí)，應(yīng)該剔除某些具有特殊性的樣本值。例如在實(shí)證研究中，研究一般公司，那么應(yīng)該剔除金融類企業(yè)的樣本值，以及非正常經(jīng)營(yíng)公司的數(shù)據(jù)資料，以保證文檔的質(zhì)量和研究的質(zhì)量。P.30第二段樣本值的剔除 P.32 怎樣

4、提出研究假設(shè)是研究的關(guān)鍵。 一般情況下，假設(shè)的提出是建立在文獻(xiàn)回顧的基礎(chǔ)上的。首先我們應(yīng)明白論文的研究范圍，論文的主題是什么，曾經(jīng)有哪些研究者提供過(guò)相關(guān)的理論與思路，這些理論與思路之間存在什么關(guān)系，以及它們各自有什么優(yōu)缺點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上，同時(shí)結(jié)合現(xiàn)實(shí)的研究背景，提出自己的研究假設(shè)，以及對(duì)相關(guān)問(wèn)題的探討。 在會(huì)計(jì)師事務(wù)所經(jīng)營(yíng)效率分析：中國(guó)之實(shí)證一文中，作者對(duì)以往研究會(huì)計(jì)師事務(wù)所的文獻(xiàn)進(jìn)行了梳理，同時(shí)介紹現(xiàn)實(shí)的研究背景：中國(guó)政府2006年開(kāi)始推動(dòng)“事務(wù)所做大做強(qiáng)走出去”這一政策，以及國(guó)內(nèi)事務(wù)所加盟國(guó)際事務(wù)所這一時(shí)代背景的。綜合以上兩點(diǎn)，作者提出了兩個(gè)假設(shè)： 假設(shè)1：中國(guó)會(huì)計(jì)師事務(wù)所合并后，相對(duì)于未合

5、并者，經(jīng)營(yíng)效率提升。 假設(shè)2：加盟國(guó)際會(huì)計(jì)師事務(wù)所之中國(guó)會(huì)計(jì)師事務(wù)所，相對(duì)于未加盟者，經(jīng)營(yíng)效率提升 模型的建立，要有嚴(yán)格完整的理論分析。因?yàn)槿魏文Ｐ投即碇欢ǖ慕?jīng)濟(jì)意義，可以說(shuō)沒(méi)有經(jīng)濟(jì)意義的模型，也就沒(méi)有了存在的價(jià)值，而嚴(yán)格完整的理論分析奠定了模型的經(jīng)濟(jì)意義。中國(guó)會(huì)計(jì)師事務(wù)所經(jīng)營(yíng)效率分析：中國(guó)之實(shí)證一文建立了三個(gè)模型：模型（1）： EF = 會(huì)計(jì)師事務(wù)所經(jīng)營(yíng)效率，又區(qū)分為 (1)技術(shù)效率。 (2)純粹技術(shù)效率。 (3)規(guī)模效率。 BIG4 = 國(guó)際四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所中國(guó)成員所為1，其余為0。 AFFLI = Big4以外，加入其它國(guó)際會(huì)計(jì)師事務(wù)所網(wǎng)絡(luò)之事務(wù)所者為1，其余為0。 LICENCE

6、= 具有證券、期貨許可證之會(huì)計(jì)師事務(wù)所為1，其余為0。 BRANCH = 會(huì)計(jì)師事務(wù)所當(dāng)年度分所數(shù)。 模型（2）和模型（3）：其中： CEF = 會(huì)計(jì)師事務(wù)所經(jīng)營(yíng)效率之變動(dòng)，又區(qū)分為 (1)生產(chǎn)力變動(dòng)。 (2)技術(shù)變動(dòng)。 (3)相對(duì)效率變動(dòng)。 MERGE = 2004年到2007年間有合并之事務(wù)所為1，其余為0。 MERGE_Ins = 2004年到2007年間有合并的事務(wù)所，若其2004年規(guī)模效率處于規(guī)模報(bào)酬遞增者為1，其余為0。 MERGE_nIns = 2004年到2007年間有合并的事務(wù)所，若其2004年規(guī)模效率處于規(guī)模報(bào)酬遞減或固定規(guī)模報(bào)酬者為1，其余為0。 AFFLI = 加入Bi

7、g4以外，其它國(guó)際會(huì)計(jì)師事務(wù)所網(wǎng)絡(luò)之本土事務(wù)所為1，其余為0。 AFFLI_O = 在2004年已經(jīng)加入Big4以外之國(guó)際會(huì)計(jì)師事務(wù)所，且在樣本期間未更換合作所者為1，其余為0。 AFFLI_N = 在2004年之后新加入Big4以外之國(guó)際會(huì)計(jì)師事務(wù)所者，或在2004年之后更換加盟所者為1，其余為0。 BIG4 = 國(guó)際四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所中國(guó)成員所為1，其余為0。 LICENCE = 具有證券、期貨許可證之會(huì)計(jì)師事務(wù)所為1，其余為0。 BRANCH_04 = 會(huì)計(jì)師事務(wù)所2004年之分所數(shù)。 BRANCH_DIFF = 會(huì)計(jì)師事務(wù)所2008年分所數(shù)與2004年分所數(shù)之差額。 模型（1）的理論基礎(chǔ)

8、是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法可以分為規(guī)模報(bào)酬不變數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法CCR模型和規(guī)模報(bào)酬可變的BCC模型。文獻(xiàn)P.10 模型（1）是用來(lái)測(cè)度單一期間事務(wù)所經(jīng)營(yíng)效率，只能對(duì)事務(wù)所單一期間經(jīng)營(yíng)效率進(jìn)行比較，不能跨期間的進(jìn)行比較。 模型（2）和模型（3）是根據(jù)Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)法建立起來(lái)的。它是用來(lái)衡量跨期間經(jīng)營(yíng)效率變動(dòng)的一種方法。模型（2）和模型（3）的理論基礎(chǔ)分析文獻(xiàn)P.11,P.12 研究者要根據(jù)回答不同性質(zhì)的問(wèn)題，采取不同的統(tǒng)計(jì)方法和驗(yàn)證方法。對(duì)于有些研究，僅需要描述性的統(tǒng)計(jì)方法，對(duì)于另一些研究可能就需要對(duì)假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證。最終得出結(jié)論是拒絕（Reject）還是不拒絕（Fail to R

9、eject）所提出的假設(shè)。 此外，還有一些研究則是進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析（Measures of Association），通常涉及相關(guān)分析（Correlation）和 回歸分析（Regression）。中國(guó)會(huì)計(jì)師事務(wù)所經(jīng)營(yíng)效率分析：中國(guó)之實(shí)證一文對(duì)樣本進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)描述性統(tǒng)計(jì)。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示：中國(guó)會(huì)計(jì)師事務(wù)所營(yíng)收在樣本期間內(nèi)有顯著成長(zhǎng)，事務(wù)所收入仍以審計(jì)收入為主，人數(shù)也呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。除此之外，統(tǒng)計(jì)結(jié)果還顯示，四大的經(jīng)營(yíng)效率營(yíng)收顯著高于國(guó)內(nèi)其它具有證券資格的事務(wù)所。而具有證券資格的事務(wù)所的營(yíng)收又顯著高于沒(méi)有證券資格的事務(wù)所。描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果： 在“實(shí)證結(jié)果”的第二部分，作者測(cè)度了變量之間的相關(guān)關(guān)系和相關(guān)

10、系數(shù)。 這里需要注意的是在測(cè)度相關(guān)關(guān)系時(shí)，最主要的不是看相關(guān)系數(shù)到底有多大，而是看相關(guān)系數(shù)的方向和其在統(tǒng)計(jì)上的顯著性水平。 對(duì)重要回歸系數(shù)若是得不到顯著的估計(jì)值，則要探討其中原因。也絕不能對(duì)不顯著的估計(jì)值做出過(guò)度的解釋，尤其不能宣稱不顯著的估計(jì)值支持或不支持某些特定結(jié)論。 例證 有時(shí)候，統(tǒng)計(jì)結(jié)果可能并不支持論文假設(shè)。這種情況也是很常見(jiàn)的。 在這種情況下，我們不應(yīng)該修改假設(shè)，而應(yīng)該忠于事實(shí)，同時(shí)尋找原因。 文獻(xiàn)內(nèi)容 結(jié)論應(yīng)是整篇論文的結(jié)局，而不是某一局部問(wèn)題或某一分支問(wèn)題的結(jié)論，也不是正文中各段的小結(jié)的簡(jiǎn)單重復(fù)。 結(jié)論應(yīng)當(dāng)體現(xiàn)作者更深層的認(rèn)識(shí)，且是從全篇論文的全部材料出發(fā)，而得到的新的學(xué)術(shù)總觀念

11、、總見(jiàn)解。結(jié)論應(yīng)做到一下三點(diǎn)：結(jié)論應(yīng)做到一下三點(diǎn)： 以精練的語(yǔ)言報(bào)告所得到的結(jié)果及其普遍意義； 同類似研究結(jié)果的異同； 研究結(jié)果對(duì)于理論和現(xiàn)實(shí)的意義；對(duì)于未來(lái)研究方向的建議。 文獻(xiàn)例證 The data needed to implement our approach are not generally available, but they turn out to be available for Italy. For this country, we have access to a unique data set that contains accounting information

12、for a large sample of privately (and publicly) held firms, so that we observe companies that eventually go public many years before they do so. We also have data on the cost of bank credit for each firm, so that we can check if the cost of bank credit affects the choice to go public and, conversely,

13、 if going public affects the terms subsequently offered by banks. The availability of these unique data has prompted us to focus on Italy to study why companies choose to go public. 實(shí)施課題所需的數(shù)據(jù)通常是拿不到的，但對(duì)意大利來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)卻是可以獲取的。因?yàn)槲覀兛梢岳眠@個(gè)國(guó)家唯一的一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)包括了很多私有企業(yè)和上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，因此，即使是那些已經(jīng)上市很多年的公司，我們依然可以收集到他們上市前的信息。

14、我們也有可以獲取各個(gè)公司銀行貸款利息的數(shù)據(jù)，因此，如果銀行貸款利息影響上市決策的話，我們也可以進(jìn)行檢測(cè)，相反地，如果上市影響隨后期間的銀行貸款利率的話，我們也可以進(jìn)行檢測(cè)。這些獨(dú)一無(wú)二的數(shù)據(jù)的可用性使得我們?cè)谘芯抗緸槭裁瓷鲜袝r(shí)，將精力集中在意大利。 返回One could argue that Italy is not an ideal setting to study this issue, in light of the limited role of the stock market in the Italian economy. But in this respect Italy i

15、s not too different from many other industrial countries, where the equity market is underdeveloped relative to the scale of the economy. Germany, France, and all the Continental European countries are fairly similar both in terms of size of equity market to GDP and in terms of numbers of Initial Pu

16、blic Offerings (IPOs) per inhabitant (see La Porta et al. (1997). Thus, understanding why few companies go public and many refrain from doing so in Italy can hopefully shed some light on the role of public equity markets in all these other countries as well. 一些人股票市場(chǎng)在意大利經(jīng)濟(jì)中的作用有限，因此認(rèn)為意大利公司不是研究這一課題的理想樣

17、本。但是，在這一方面，意大利與許多其他工業(yè)國(guó)家差異不大，這些國(guó)家的股票市場(chǎng)相對(duì)于經(jīng)濟(jì)規(guī)模來(lái)說(shuō)都欠發(fā)達(dá)。無(wú)論是從股票市場(chǎng)相對(duì)于GDP的規(guī)模上來(lái)說(shuō)還是從人均發(fā)行數(shù)量上來(lái)說(shuō)，德國(guó)、法國(guó)和所有歐洲大陸國(guó)家是及其相似的（見(jiàn)La Porta等（1997）。因此，弄明白了在意大利，為什么只有一少部分公司選擇上市而大多數(shù)公司不上市，就也弄明白股票市場(chǎng)在所有這些歐洲國(guó)家中的地位。返回 The Centrale dei Bilanci provides standardized data on the balance sheets and income statements of about 30,000 Ita

18、lian nonfinancialItalian nonfinancial firms. firms. The data have been collected since 1982 by a consortium of banks interested in pooling information about their clients. A firm is included in the sample if it borrows from at least one of the banks in the consortium. The database is highly rep-rese

19、ntative of the Italian nonfinancialnonfinancial sector sector: a recent report (Centrale dei Bi-lanci (1992), based on a sample of 12,528 companies drawn from the database (including only the companies continuously present from 1982 through 1990 and with sales in excess of 1 billion lire in 1990), s

20、tates that this sample covers 57 percent of the sales reported in national accounting data. p.30第二段翻譯 返回 Centrale dei Bilanci S數(shù)據(jù)庫(kù)提供大約30,000多家意大利非非金融企業(yè)金融企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表和利潤(rùn)表數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是被一個(gè)喜歡收集客戶信息的銀行業(yè)財(cái)團(tuán)從1982年開(kāi)始收集的。也就是說(shuō)，如果一個(gè)公司從這個(gè)財(cái)團(tuán)中的任何一家銀行貸款，那么這家公司就將被列入樣本。這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)在意大利非金非金融類企業(yè)融類企業(yè)中是相當(dāng)有代表性的：最近的一份報(bào)告（Centrale dei Bi-la

21、nciCentrale dei Bi-lanci (1992) (1992)）表明這個(gè)樣本覆蓋了報(bào)道在國(guó)家會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的57%，這個(gè)報(bào)告根據(jù)一個(gè)從這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)獲取的包含12,528個(gè)公司數(shù)據(jù)的樣本，并且這些公司只包括從1982年到1990年間持續(xù)經(jīng)營(yíng)并且在1990年銷售額超過(guò)1,000,000,000里的公司。返回返回 The changing regulatory environment and its flexibility induced us to use a very mild criterion to extract our basic sample. . We include al

22、l the companies that as of 1982 had We include all the companies that as of 1982 had at least 5 billion lire (U.S. $3.2 million) in share-holders at least 5 billion lire (U.S. $3.2 million) in share-holders equity. This criterion reduces the Centrale dei Bilanci equity. This criterion reduces the Ce

23、ntrale dei Bilanci sample to 2,181 companies. The sample contains 89 sample to 2,181 companies. The sample contains 89 percent of the nonfinancial com-paniespercent of the nonfinancial com-panies that went public in that went public in the sample period. We apply this first screening to the sample p

24、eriod. We apply this first screening to eliminate a large number of small firms whose accounting eliminate a large number of small firms whose accounting data are typically quite unreliable.data are typically quite unreliable. In the empirical analysis, though, we occasionally impose more restrictiv

25、e criteria to test the robustness of our results to the selection bias induced by the listing eligibility requirements. 不斷變化的監(jiān)管環(huán)境和它的靈活性使得我們用一種非常溫和的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)篩選基礎(chǔ)樣本。我們選取了1982年公司股東權(quán)益凈額不少于5,000,000,000拉里（3,200,000美元）的公司。這一標(biāo)準(zhǔn)使得從樣本量減少到2181個(gè)公司。樣本包含了研究期間89%上市的非金融類企業(yè)。我們用這一標(biāo)準(zhǔn)去除了許多小公司，這些小公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)明顯不可信。雖然在實(shí)證分析中，我們有時(shí)使用

26、更嚴(yán)格的的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)降低由于上市資格要求而引起結(jié)果的選擇性誤差。There were 139 new listings on the MSE from 1982 through 1992. Of these, There were 139 new listings on the MSE from 1982 through 1992. Of these, 25 concerned banks and insurance companies, which are excluded from the 25 concerned banks and insurance companies, which ar

27、e excluded from the sample because of intrinsic differences in the nature of their oper-ations and sample because of intrinsic differences in the nature of their oper-ations and accounting information. Of the remaining ones, 44 are classified as financial accounting information. Of the remaining one

28、s, 44 are classified as financial companies by Indici e Daticompanies by Indici e Dati, a stock market handbook, but 6 of these are so , a stock market handbook, but 6 of these are so closely identified with one industrial subsidiary that we simply use the closely identified with one industrial subs

29、idiary that we simply use the accounting data of the industrial subsidiary.6accounting data of the industrial subsidiary.6 This leaves a total of 76 new This leaves a total of 76 new nonfinancialnonfinancial listings. Of these, we lose 3 listings. Of these, we lose 3 observations because the company

30、 was incorporated after 1982 and anotherobservations because the company was incorporated after 1982 and another observation because the company did not have 5 billion lire in shareholders observation because the company did not have 5 billion lire in shareholders equity in 1982 and therefore is not

31、 included in our sample. Finally, we lose 5 equity in 1982 and therefore is not included in our sample. Finally, we lose 5 companies because they were not reported in the Centrale dei Bilanci as of companies because they were not reported in the Centrale dei Bilanci as of 1982. To these we add a com

32、pany that went public by merging with a public 1982. To these we add a company that went public by merging with a public company (Parmalatcompany (Parmalat) and one that listed in New York instead of Milan (Lux-) and one that listed in New York instead of Milan (Lux-ottica).7 So the final sample con

33、tains 69 companies, of which 40 are new ottica).7 So the final sample contains 69 companies, of which 40 are new listings of independent companies, and 29 are carve-outs.listings of independent companies, and 29 are carve-outs. 從1982年到1992年共有139家企業(yè)在MSE上市。在這些企業(yè)中，有25家是與銀行和保險(xiǎn)公司有關(guān)的企業(yè)，因?yàn)檫@些公司在經(jīng)營(yíng)和會(huì)計(jì)計(jì)量上與其他公

34、司有本質(zhì)的區(qū)別，因此，我們將之排除在外。在剩下的114家企業(yè)中，44家企業(yè)被意大利證劵交易委員會(huì)股票交易首次定義為金融類企業(yè)，但是這44家中的6家企業(yè)是非金融企業(yè)的子公司，因此我們僅適用了這6家非金融類企業(yè)子公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。剩下總共有76家新上市的非金融類企業(yè)。其中，我們放棄了3家，因?yàn)橐患移髽I(yè)在1982年以后就不解散了，（33頁(yè)）另外的企業(yè)在1982年股東權(quán)益達(dá)不到5,000,000,000拉里，因此，這些公司不包含在樣本中。最后，我們還放棄了了5家企業(yè)，因?yàn)檫@5家企業(yè)直到1982年都沒(méi)有在Centrale dei BilanciCentrale dei Bilanci中進(jìn)行記錄。我們加入了

35、一個(gè)通過(guò)與上市公司進(jìn)行合并而上市的公司(Parmalat(Parmalat) )和一個(gè)在紐約上市而非在米蘭上市的公司。所以最終樣本包含69家公司，其中40家是新上市的獨(dú)立公司，29家是子公司上市。從中我們可以看到作者剔除了金融類企業(yè)，還有后來(lái)解散的，以及沒(méi)有達(dá)到500萬(wàn)拉里的公司。返回近來(lái)許多實(shí)務(wù)期刊都倡導(dǎo)中小型規(guī)模事務(wù)所加入聯(lián)盟組織，Shamis (2003) 認(rèn)為多數(shù)會(huì)計(jì)師聯(lián)盟組織可以提供專業(yè)知識(shí)協(xié)助，不但幫助事務(wù)所提供更廣泛的服務(wù)與客戶，并且可以幫助小規(guī)模事務(wù)所辨識(shí)自己的長(zhǎng)處且找到合適的定位。Glickman(2000) 認(rèn)為為了因應(yīng)全球化的市場(chǎng)，中小型的會(huì)計(jì)師事務(wù)所可以透過(guò)聯(lián)盟的方式，

36、分享知識(shí)、分享技術(shù)、軟件與數(shù)據(jù)庫(kù)、進(jìn)行國(guó)際員工交換(international staff exchanges)、分享市場(chǎng)并共同營(yíng)銷廣告。Gamal (2002)同樣強(qiáng)調(diào)事務(wù)所可以透過(guò)聯(lián)盟的方式增加自己的競(jìng)爭(zhēng)力并提供客戶更好的服務(wù)。中國(guó)會(huì)計(jì)師事務(wù)所加盟國(guó)際會(huì)計(jì)師事務(wù)所，在人才培養(yǎng)、技術(shù)提升與增進(jìn)國(guó)際經(jīng)驗(yàn)上有很大的幫助，并可以引入先進(jìn)的管理知識(shí)，提升經(jīng)營(yíng)效率。本文推論加盟國(guó)際會(huì)計(jì)師事務(wù)所之事務(wù)所，經(jīng)營(yíng)效率有所提升。本文假說(shuō)二如下： H2 : 加盟國(guó)際會(huì)計(jì)師事務(wù)所之中國(guó)會(huì)計(jì)師事務(wù)所，相對(duì)于未加盟者，經(jīng)營(yíng)效率提升。 CCR模型仍然維持決策單位皆為固定規(guī)模報(bào)酬生產(chǎn)之假設(shè)。在CCR模型下，技術(shù)效率(te

37、chnical efficiency；TP)等于1者為具生產(chǎn)效率之決策單位，技術(shù)效率值小于1則代表其為無(wú)效率之決策單位。 Banker, Charnes and Cooper (1984)將CCR模型規(guī)模報(bào)酬不變的假設(shè)延伸到規(guī)模報(bào)酬可變(variable returns to scale)之假設(shè)，后續(xù)文獻(xiàn)通稱為BCC模型。在BCC模型下，決策單位的無(wú)效率可能來(lái)自于不同規(guī)模報(bào)酬的營(yíng)運(yùn)過(guò)程，因此技術(shù)效率可以再區(qū)分為純粹技術(shù)效率(pure technical efficiency)以及規(guī)模效率(scale efficiency)。純粹技術(shù)效率系以不考慮規(guī)模因素之前提下，衡量決策單位的經(jīng)營(yíng)是否具有效率

38、，效率值等于1代表該決策單位具有效率。規(guī)模效率若為1，代表決策單位達(dá)到固定規(guī)模報(bào)酬；若規(guī)模效率小于1，則表示該決策單位規(guī)模無(wú)效率，又可根據(jù)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，將決策單位區(qū)分為規(guī)模報(bào)酬遞增或規(guī)模報(bào)酬遞減 返回Malmquist 生產(chǎn)力指數(shù)最早由Malmquist于1953年提出，用來(lái)衡量可能集合的邊界變動(dòng)比率。Caves, Christensen , and Diewert(1982) 采用Malmquist(1953)的方式，將距離函數(shù)運(yùn)用在生產(chǎn)力的衡量。F.re, Grosskopf, Norris and Zhang (1994)則以兩期的生產(chǎn)力指數(shù)求其幾何平均數(shù)，藉以衡量?jī)善陂g決策單位生產(chǎn)力的

39、變動(dòng)。若生產(chǎn)力指數(shù)(Malmquist Productivity Index；MPI )大于1，代表決策單位在第t期的生產(chǎn)力優(yōu)于在第0期的生產(chǎn)力。反之，則表示決策單位生產(chǎn)力降低。生產(chǎn)力的變動(dòng)可能來(lái)自于技術(shù)變動(dòng)(technical change)與相對(duì)效率變動(dòng)(relative efficiency change)。技術(shù)變動(dòng)系指不同期間生產(chǎn)邊界的變動(dòng)，若技術(shù)變動(dòng)值大于1，代表生產(chǎn)邊界外移、生產(chǎn)技術(shù)有所進(jìn)步。技術(shù)變動(dòng)值小于1，代表生產(chǎn)邊界向原點(diǎn)移動(dòng)、技術(shù)退步。相對(duì)效率變動(dòng)乃相對(duì)于業(yè)界之效率水平下，決策單位持續(xù)改善之追趕效果。若相對(duì)效率變動(dòng)值為1，代表決策單位在第0期與效率前緣的距離，跟在第t期與效

40、率前緣的距離相當(dāng)，生產(chǎn)力指數(shù)的變動(dòng)來(lái)自產(chǎn)業(yè)整體效率之改變，而非個(gè)別決策單位技術(shù)有所進(jìn)步。若相對(duì)效率變動(dòng)值大于1，則代表在第t期與效率前緣的距離相對(duì)于第0期更為接近，表示決策單位之效能改進(jìn)或原有資源浪費(fèi)、誤用的情況有所改善。 返回 表三Panel B分析會(huì)計(jì)師事務(wù)所合并與加盟國(guó)際會(huì)計(jì)師事務(wù)所對(duì)于會(huì)計(jì)師事務(wù)所經(jīng)營(yíng)效率之影響。實(shí)證結(jié)果顯示，合并對(duì)于效率有負(fù)向影響，唯無(wú)論在生產(chǎn)力變動(dòng)、技術(shù)變動(dòng)與相對(duì)效率變動(dòng)各項(xiàng)經(jīng)營(yíng)效率指標(biāo)上，都未達(dá)顯著水平(p10%)。這可能是因?yàn)楹喜⒌木C效尚未發(fā)揮的緣故，過(guò)去許多討論企業(yè)合并的文獻(xiàn)，也常發(fā)現(xiàn)企業(yè)合并不一定帶來(lái)經(jīng)營(yíng)效率提升的結(jié)果(Lubatkin 1983; Kohe

41、rs, Huang, and Kohers 2000)。加入國(guó)際會(huì)計(jì)師事務(wù)所對(duì)本地事務(wù)所經(jīng)營(yíng)效率的提升有正向影響，但同樣都未達(dá)顯著水平(p10%)。初步實(shí)證結(jié)果并不支持假說(shuō)一與假說(shuō)二之推論初步實(shí)證結(jié)果并不支持假說(shuō)一與假說(shuō)二之推論。其它變量部分，Big4經(jīng)營(yíng)效率的提升顯著優(yōu)于其它會(huì)計(jì)師事務(wù)所(系數(shù)為1.448，p1%)，尤其是技術(shù)效率的提升與其它事務(wù)所間存在顯著差異(系數(shù)為1.334，p1%)。具有證券業(yè)務(wù)許可之事務(wù)所，生產(chǎn)力有所提升(系數(shù)為0.249，p5%)，但生產(chǎn)力提升的主要原因是相對(duì)效率的改善(系數(shù)為0.207，p1%)，技術(shù)效率反而顯著下降(系數(shù)為-0.138，p10%)，對(duì)事務(wù)所技術(shù)變動(dòng)則呈現(xiàn)正向不顯著