技術并購對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響

劉欣怡 吳偉曄 蘇池

摘 要：技術創(chuàng)新是制造業(yè)企業(yè)不斷發(fā)展的動力和源泉，技術并購相比于自主研發(fā)來說，具有快速突破壁壘的優(yōu)勢，成為眾多企業(yè)的優(yōu)先選擇。在此背景下，本文基于蘇州制造業(yè)上市企業(yè)2011—2019年的數(shù)據(jù)，運用泊松模型進行回歸分析，得出以下結論：技術并購對企業(yè)短期創(chuàng)新績效有著顯著的促進作用，對企業(yè)創(chuàng)新績效的持續(xù)影響不顯著。研究結果為上市公司技術并購決策提供實證依據(jù)，并從企業(yè)和政府兩個層面提出了相應建議，以供參考。

關鍵詞：技術并購;蘇州制造業(yè);創(chuàng)新績效;泊松回歸;專利

本文索引：劉欣怡，吳偉曄，蘇池.<標題>[J].商展經(jīng)濟，2021（19）：-109.

中圖分類號：F124.3 文獻標識碼：A

DOI：10.12245/j.issn.2096-6776.2021.19.32

制造業(yè)作為經(jīng)濟的支柱性產(chǎn)業(yè)，在經(jīng)濟的發(fā)展中，發(fā)揮著至關重要的作用。然而，隨著科技的進步與經(jīng)濟的轉型升級，制造業(yè)所面臨的內外部技術創(chuàng)新壓力越來越大。自主研發(fā)具有高風險、高成本的特點，因此許多企業(yè)為了提高技術創(chuàng)新能力，逐漸傾向于并購這一方式。同花順數(shù)據(jù)顯示，蘇州制造業(yè)企業(yè)所發(fā)生的并購案件在2011年、2015年、2019年分別達到了14、78、93件。

在技術并購的熱潮掀起之際，學術界就技術并購對創(chuàng)新績效的影響展開了豐富的研究。陳春春、楊雪（2008）通過案例群分析，發(fā)現(xiàn)技術并購可以為科技企業(yè)帶來長期的競爭優(yōu)勢;衛(wèi)力、馬志強（2021）通過對滬深A股企業(yè)的實證研究，發(fā)現(xiàn)技術并購可以正向促進企業(yè)的自主創(chuàng)新能力。另外，李亞杰、李沛濃（2019）基于對裝備制造上市的實證分析，發(fā)現(xiàn)技術并購并不能對企業(yè)長期持續(xù)競爭力產(chǎn)生顯著影響?？傮w來看，學術界目前對技術并購效果的結論并不統(tǒng)一，已有的對蘇州制造業(yè)企業(yè)技術并購的研究多為案例分析方法，未必具有普適性。因此本文采用實證方法，基于蘇州制造業(yè)企業(yè)的上市數(shù)據(jù)，探究技術并購對制造業(yè)企業(yè)技術創(chuàng)新的影響，并為蘇州制造業(yè)企業(yè)提出更具有普適性的建議。

1 理論與假設

1.1 技術并購與企業(yè)短期技術創(chuàng)新績效表現(xiàn)

對于企業(yè)來說，通過技術并購可以獲取標的方已有的或正在研發(fā)申請的專利，獲得關鍵技術和人才，從而減少企業(yè)自主研發(fā)所需要投入的時間和金錢成本。因此，從短期來看，制造業(yè)企業(yè)可以通過技術并購，顯著和快速地實現(xiàn)短期內技術創(chuàng)新績效的提高。

基于此，本文提出第一個假設H1：技術并購能夠短期內提高企業(yè)的技術創(chuàng)新表現(xiàn)。

1.2 技術并購對企業(yè)自主創(chuàng)新能力的持續(xù)性影響

根據(jù)技術協(xié)同理論，企業(yè)在并購過程中快速獲得技術資源，經(jīng)過并購方的整合與管理，收購方和被收購方可以共享技術和研發(fā)成果，集中研發(fā)力量創(chuàng)新技術。此外，從長期來看，企業(yè)在并購過程中，通過縱向并購可以實現(xiàn)上下游一體化，通過橫向兼并和收購，可以擴大自身的生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模，有利于實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟，從而降低生產(chǎn)成本，將更多的資金用于技術研發(fā)，提高自身的競爭力。侯漢坡（2009）提出了基于技術并購的企業(yè)持續(xù)技術創(chuàng)新體系，總結了三類技術并購——進入新領域型、技術完善型和技術互補型，如何通過技術并購實現(xiàn)企業(yè)的持續(xù)性技術創(chuàng)新提高。

基于此，本文提出第二個假設H2：技術并購對企業(yè)自主創(chuàng)新能力有持續(xù)性正向影響。

2 數(shù)據(jù)與實證方法

2.1 數(shù)據(jù)篩選

由于蘇州部分制造業(yè)企業(yè)上市較晚，較早的數(shù)據(jù)在完整性方面有所欠缺，又考慮到2020年新冠疫情對企業(yè)正常經(jīng)營有巨大沖擊，因此選取2011—2019年的蘇州制造業(yè)上市公司，并剔除ST類公司、關聯(lián)并購、失敗并購、數(shù)據(jù)缺失樣本，保留73家公司樣本進行研究。初始樣本主要來源于WIND數(shù)據(jù)庫和同花順金融數(shù)據(jù)庫。

2.2 變量的選取

被解釋變量：為了研究技術并購對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響，由于用市場指標與財務指標衡量創(chuàng)新績效具有一定的局限性，包括但不限于市場波動、財務造假。本文借鑒溫成玉、劉志新（2011）與張崢、聶思（2016）的研究，將申請發(fā)明專利數(shù)作為反映企業(yè)創(chuàng)新績效的指標，并取自然對數(shù)。

關鍵解釋變量：設置虛擬變量OA，代表企業(yè)當年是否發(fā)生技術并購，OA取1表示發(fā)生了技術并購，0表示未發(fā)生。另外，參考殷煉乾、周杰怡（2021）的研究，設置虛擬變量OA0、OA1、OA2、OA3，分別代表企業(yè)是否處于發(fā)生技術并購的當年、1年后、2年后、3年后，借此來考量技術并購是否會對蘇州制造業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新績效產(chǎn)生持續(xù)影響。

控制變量：企業(yè)規(guī)模記為Size;營業(yè)收入記為Opre;凈利潤記為Npro;研發(fā)投入記為RDI;政府補助記為GH;研發(fā)強度記為RD，值取為研發(fā)投入與主營業(yè)務收入的比值;資產(chǎn)負債率記為Lev;凈資產(chǎn)收益率記為ROE;資產(chǎn)收益率記為ROA;企業(yè)年限記為Age;營業(yè)收入增長率記為Oprer;企業(yè)性質記為NAT，為虛擬變量，取值為1代表國有企業(yè)，取值為0代表非國有企業(yè)。其中企業(yè)規(guī)模、營業(yè)收入、凈利潤、研發(fā)投入與政府補助數(shù)值相對較大，取對數(shù)處理。

2.3 模型設計

為了研究企業(yè)創(chuàng)新績效與并購之間的關系，本文建立如下模型：

模型（1）中僅引入控制變量，運用多元回歸模型進行分析，得到各個控制變量的系數(shù)估計與顯著性水平，考察結果，剔除符號不符合實際或不顯著的控制變量。

模型（2）中引入代表是否發(fā)生技術并購的虛擬變量OA，考察發(fā)生技術并購是否對企業(yè)創(chuàng)新績效有影響，式中X為一系列控制變量，δ為系數(shù)向量。由于專利數(shù)量是計數(shù)變量，不宜采用普通線性回歸模型進行估計，本文參考李姝（2018）、Ahuja（2001）、林子昂和葉秋彤（2019）的研究，采用Poisson模型進行研究。

在模型（3）中，進一步引入考察技術并購對企業(yè)創(chuàng)新績效是否有持續(xù)促進作用的虛擬變量OA1、OA2、OA3，仍采用Poisson模型進行回歸分析。

3 實證結果分析

3.1 描述性統(tǒng)計

根據(jù)數(shù)據(jù)整理，蘇州制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效差距較大，年專利申請數(shù)最小為0，最大為333，平均值為20.49，標準差達到了35.84，說明不同企業(yè)之間創(chuàng)新能力有明顯差異。在研發(fā)強度方面，研發(fā)投入占營業(yè)收入比平均值為4.66%，標準差為5.81%，最大達到了76.35%，最小僅有0.64%，可見企業(yè)間研發(fā)強度存在較大差異。在企業(yè)年限方面，可以看到企業(yè)年限差距較大，有建立30余年的企業(yè)，也有剛成立不久的新企。在資產(chǎn)負債率方面，最小為1.72%，最大為86.01%，可見蘇州制造業(yè)企業(yè)資本結構方面存在較大差異。

3.2 模型回歸分析

3.2.1 模型（1）回歸分析

本文采用EVIEWS對樣本數(shù)據(jù)進行回歸分析。對模型（1）采用多元回歸模型進行分析，回歸結果如表1所示。

從表1中可以看到，控制變量lnsize、lnnpro、oprer幾乎無影響，lnopre顯著為負，與實際不符，是因為這四個控制變量相關性較高，且與企業(yè)經(jīng)營狀況高度聯(lián)系，容易受市場因素影響產(chǎn)生波動，而與企業(yè)創(chuàng)新績效關系不大或相悖，因此選擇剔除這四個控制變量。控制變量企業(yè)性質（NAT）也不顯著，是由于樣本中只有5家為國有企業(yè)，數(shù)據(jù)太少。剔除后再次對剩余控制變量進行回歸，發(fā)現(xiàn)ROA系數(shù)接近于零，不顯著（P=0.8523），最終對剩余控制變量回歸，結果良好。

3.2.2 模型（2）回歸分析

對模型（2）中的控制變量采用模型（1）中篩選出來的控制變量，并采用Poisson模型進行回歸分析，得到結果如表2所示。

從表2中可以看到，OA系數(shù)為正且在1%水平上顯著，說明發(fā)生技術并購對企業(yè)短期創(chuàng)新績效有顯著正向影響，假設H1得到驗證，技術并購確實對蘇州制造業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新績效有著促進作用。

3.2.3 模型（3）回歸分析

在模型（2）的基礎上，加入虛擬變量OA1、OA2、OA3，考察技術并購對企業(yè)創(chuàng)新績效是否存在持續(xù)影響，采用Poisson模型進行回歸分析，得到結果如表3所示。

由表3中結果可知，OA0系數(shù)為正，且在1%水平上顯著，與模型（2）結論相一致。OA1與OA2系數(shù)為正，但并不顯著;OA3系數(shù)為負，但也不顯著?？梢娂夹g并購并未對企業(yè)創(chuàng)新績效帶來顯著的持續(xù)的促進作用?？赡艿慕忉屖?，蘇州制造業(yè)企業(yè)大多為非技術密集型企業(yè)，發(fā)生技術并購主要是為了直接獲取對方獨有的生產(chǎn)產(chǎn)品、生產(chǎn)方式或生產(chǎn)環(huán)節(jié)中某一項技術，并購后主要是吸收、運用，進行生產(chǎn)制造，并申請專利保護知識產(chǎn)權，缺少后續(xù)進一步研發(fā)新技術，從而技術并購對蘇州制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效的持續(xù)促進作用有限。

4 結語

4.1 研究結論

本文利用2011—2019年蘇州制造業(yè)上市企業(yè)的數(shù)據(jù)，運用泊松回歸的實證方法，得出如下結論：

4.1.1 技術并購對技術創(chuàng)新能力的影響

技術并購可以提升蘇州制造業(yè)企業(yè)短期內績效水平，但長期來看影響不大。在并購完成的當年，企業(yè)通過獲取關鍵技術、無形資產(chǎn)、研發(fā)人員，可以提高短期創(chuàng)新績效，但是從長期來看，除了企業(yè)自身技術特點以外，企業(yè)在并購的過程中，花費了大量的資金，一定程度上抑制了企業(yè)的技術創(chuàng)新水平。

4.1.2 企業(yè)異質性對于技術并購績效的影響

企業(yè)的研發(fā)投入、企業(yè)年齡、資產(chǎn)負債率、政府補助、ROE都在企業(yè)并購過程中，對企業(yè)的創(chuàng)新績效提高起到了正向的作用。這說明，越是重視技術研發(fā)、越具有并購經(jīng)驗、越具有資產(chǎn)流動性。越能發(fā)揮技術并購對于技術創(chuàng)新的正向促進作用。

4.2 政策建議

5.2.1 企業(yè)層面

（1）充分重視研發(fā)，提高研發(fā)強度

充分的研發(fā)投入是企業(yè)能夠不斷提高技術創(chuàng)新能力的重要前提，只有確保企業(yè)具有充分的研發(fā)投入，才能夠有效協(xié)整雙方優(yōu)勢資源，實現(xiàn)技術并購的效用最大化。然而，從蘇州制造業(yè)企業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)來看，企業(yè)的研發(fā)強度呈現(xiàn)一定意義的兩極分化，研發(fā)強度最低的企業(yè)投入的研發(fā)資金只占營業(yè)收入的0.64%。

（2）降低杠桿水平，提高企業(yè)的流動性

企業(yè)在經(jīng)營過程中，要注重自身資金結構，提高資金流轉能力。只有充分保證企業(yè)自身的盈利能力與資金的正常運行，才能使得企業(yè)有足夠多的資金可以投入到并購后的管理、整合與進一步的研發(fā)之中。否則，企業(yè)不僅不能充分發(fā)揮技術并購的作用，甚至還會面臨較大的財務風險和負擔。

4.2.2 政府層面，提高政府補助力度

企業(yè)的并購過程是一個相對復雜與漫長的過程，往往需要企業(yè)投入大量的資金，才能獲取標的方的控制權，因此，企業(yè)所面臨的財務壓力與風險也更大。在此背景下，政府針對性地提高補助力度可以提高企業(yè)并購的積極性，減輕企業(yè)資金運轉的壓力，有利于企業(yè)提高研發(fā)強度，充分整合雙方資源，實現(xiàn)技術并購的協(xié)同效應。

參考文獻

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