數(shù)字并購(gòu)如何影響企業(yè)突破性創(chuàng)新
——基于知識(shí)寬度和創(chuàng)新效率的分析

伍 晨，張 帆

(西安交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院，陜西 西安 710061)

一、引 言

近年來(lái)，以人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等為代表的數(shù)字技術(shù)不斷涌現(xiàn)，驅(qū)動(dòng)著海量數(shù)據(jù)的匯聚與應(yīng)用，高強(qiáng)度的數(shù)據(jù)處理能力深刻改變了社會(huì)的資源配置，極大地提升了生產(chǎn)效率，加速人類(lèi)社會(huì)步入數(shù)字時(shí)代[1]。與此同時(shí)，國(guó)家將發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)上升為國(guó)家戰(zhàn)略，要求加強(qiáng)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，得到企業(yè)積極響應(yīng)，因此，在數(shù)字時(shí)代下企業(yè)對(duì)數(shù)字技術(shù)的需求日益增長(zhǎng)。然而，傳統(tǒng)企業(yè)由于缺乏數(shù)字思維與技術(shù)基礎(chǔ)，很難在短時(shí)間通過(guò)內(nèi)部研發(fā)的方式獲得數(shù)字技術(shù)，加之?dāng)?shù)字技術(shù)迭代頻繁，技術(shù)交易成本較高，因而通過(guò)并購(gòu)數(shù)字企業(yè)的方式直接獲取戰(zhàn)略性數(shù)字技術(shù)是一種高效的數(shù)字化手段[2]。當(dāng)前中國(guó)企業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域積極進(jìn)行并購(gòu)重組，上市公司成功完成的數(shù)字并購(gòu)事件從 2014年的不足50起急劇增長(zhǎng)到2017年的207起，隨后受全球經(jīng)濟(jì)下行的影響出現(xiàn)一定程度的回落，但在2020年重拾上升趨勢(shì)(1)數(shù)字并購(gòu)事件數(shù)據(jù)來(lái)自作者整理，限于篇幅，此處未報(bào)告，作者備索。，總體來(lái)看，目前中國(guó)企業(yè)的數(shù)字并購(gòu)依然活躍。在數(shù)字時(shí)代大背景下，數(shù)據(jù)流量正在呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長(zhǎng)，深刻改變著企業(yè)的創(chuàng)新環(huán)境，既然數(shù)字并購(gòu)能夠加快企業(yè)主動(dòng)實(shí)施自己的數(shù)字化戰(zhàn)略，而數(shù)字化又會(huì)提升企業(yè)的創(chuàng)新能力[3]，這就會(huì)引出一個(gè)問(wèn)題，企業(yè)的數(shù)字并購(gòu)行為能否有效提升企業(yè)的突破性創(chuàng)新能力？當(dāng)前中國(guó)自主創(chuàng)新和原始創(chuàng)新能力急需加強(qiáng)，特別是關(guān)鍵核心技術(shù)短板問(wèn)題凸出，因而應(yīng)該更加聚焦于突破性技術(shù)的研究，這是取得關(guān)鍵核心技術(shù)的必要條件?；卮疬@一問(wèn)題有利于企業(yè)借助數(shù)字紅利來(lái)實(shí)現(xiàn)突破性創(chuàng)新，對(duì)我國(guó)推進(jìn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展和科技自強(qiáng)自立等政策的實(shí)施有重要的啟示和借鑒意義。

與本文密切相關(guān)的研究，一類(lèi)是探索企業(yè)突破性創(chuàng)新前因的文獻(xiàn)。企業(yè)突破性創(chuàng)新一直以來(lái)都是國(guó)內(nèi)外學(xué)者討論的熱點(diǎn)，已有文獻(xiàn)從多個(gè)角度討論了影響企業(yè)突破性創(chuàng)新的因素。就企業(yè)自身因素而言，首先，企業(yè)規(guī)模是一個(gè)重要的因素，突破性創(chuàng)新往往很難獲得大型企業(yè)的支持，主要因?yàn)榇笮推髽I(yè)組織內(nèi)部存在著“慣性”問(wèn)題[4]。其次，資源和能力因素也是影響企業(yè)突破性創(chuàng)新的重要因素，Delgado-Verde等(2016)將組織資源分為人力資源、技術(shù)資源和社會(huì)資源三種類(lèi)型，以西班牙251家中高技術(shù)制造業(yè)企業(yè)為樣本進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，揭示了不同類(lèi)型企業(yè)資源對(duì)突破性創(chuàng)新的差異性作用[5]。Salomo等 (2007)提出了動(dòng)態(tài)能力理論，并將動(dòng)態(tài)能力視為企業(yè)實(shí)現(xiàn)突破性創(chuàng)新的重要途徑[6]。另外，還有一部分文獻(xiàn)對(duì)公共政策的作用比較感興趣。與漸進(jìn)性創(chuàng)新相比，突破性創(chuàng)新失敗風(fēng)險(xiǎn)更高，企業(yè)會(huì)更難找到外部資金，因此，尋求公共政策支持對(duì)進(jìn)行突破性創(chuàng)新的企業(yè)來(lái)說(shuō)尤為迫切。Beck等(2016)在評(píng)估研發(fā)激勵(lì)政策的效果時(shí)發(fā)現(xiàn)，來(lái)自私人部門(mén)的研發(fā)資助對(duì)突破性創(chuàng)新和漸進(jìn)性創(chuàng)新都有顯著正效應(yīng)，而公共部門(mén)的研發(fā)資助僅對(duì)突破性創(chuàng)新有效[7]。伍晨和張帆(2022)使用中國(guó)重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃的資助數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)政府支持對(duì)突破性創(chuàng)新的積極作用[8]。

另一類(lèi)與本文相關(guān)的文獻(xiàn)關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)與企業(yè)創(chuàng)新。得益于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的賦能效應(yīng)，社會(huì)各界對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高度重視，激發(fā)國(guó)內(nèi)外學(xué)者深入探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新效應(yīng)。張國(guó)勝等(2021)為數(shù)字技術(shù)賦能企業(yè)創(chuàng)新這一論點(diǎn)提供了理論和經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[9]。更進(jìn)一步，對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)中企業(yè)突破性創(chuàng)新問(wèn)題，張吉昌和龍靜(2022)的研究表明數(shù)字技術(shù)通過(guò)提升企業(yè)研發(fā)水平、知識(shí)吸收能力以及適應(yīng)能力來(lái)促進(jìn)突破性創(chuàng)新[10]。李樹(shù)文等(2021)則側(cè)重將動(dòng)態(tài)能力作為數(shù)字技術(shù)對(duì)突破性創(chuàng)新中介作用的討論，針對(duì)科創(chuàng)企業(yè)進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，實(shí)證檢驗(yàn)以大數(shù)據(jù)為代表的數(shù)字技術(shù)如何通過(guò)知識(shí)獲取能力、知識(shí)創(chuàng)造能力和知識(shí)整合能力來(lái)驅(qū)動(dòng)突破性創(chuàng)新[11]。徐翔等(2023)研究了在數(shù)據(jù)要素情境中不同規(guī)模企業(yè)的突破性創(chuàng)新選擇，研究結(jié)論顯示，與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)相反，數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境下的大企業(yè)傾向漸進(jìn)式創(chuàng)新而非突破性創(chuàng)新，盡管小企業(yè)選擇突破性創(chuàng)新但成功率極低[12]。

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合的加深，有學(xué)者開(kāi)始關(guān)注數(shù)字并購(gòu)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要作用，并明確了數(shù)字并購(gòu)的定義與內(nèi)涵[2]。其后，蔣殿春和唐浩丹(2021)將視角聚焦到數(shù)字型跨國(guó)并購(gòu)上，實(shí)證結(jié)果表明，企業(yè)是為了獲得數(shù)字技術(shù)和研發(fā)資源而發(fā)起數(shù)字并購(gòu)，而不是像一般并購(gòu)那樣為了占領(lǐng)市場(chǎng)份額[13]。近年來(lái)，隨著數(shù)字并購(gòu)相關(guān)研究的逐步深入，學(xué)者們開(kāi)始關(guān)注數(shù)字并購(gòu)的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)，方森輝等(2022)從知識(shí)和財(cái)務(wù)協(xié)同的角度實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字并購(gòu)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響[14]，伍晨和張帆(2023)則將數(shù)字化轉(zhuǎn)型在數(shù)字并購(gòu)和企業(yè)創(chuàng)新中扮演的渠道機(jī)制加以檢驗(yàn)，得出了與已有文獻(xiàn)不同的結(jié)論[15]?；仡櫖F(xiàn)有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，已有研究并未涉及數(shù)字并購(gòu)對(duì)企業(yè)突破性創(chuàng)新行為的影響，而突破性創(chuàng)新作為具有革命性的重大技術(shù)突破，與一般技術(shù)創(chuàng)新有著本質(zhì)區(qū)別，因此在突破性創(chuàng)新視角下數(shù)字并購(gòu)發(fā)揮的作用機(jī)制與一般創(chuàng)新存在一定差異，但當(dāng)前缺少數(shù)字并購(gòu)對(duì)突破性創(chuàng)新影響的系統(tǒng)研究。基于此，本文探究數(shù)字并購(gòu)如何影響企業(yè)突破性技術(shù)創(chuàng)新具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

本文首先對(duì)數(shù)字并購(gòu)與突破性創(chuàng)新的關(guān)系進(jìn)行理論分析，然后根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類(lèi)(2021)》的分類(lèi)方法篩選出126個(gè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)行業(yè)，并將數(shù)字經(jīng)濟(jì)行業(yè)內(nèi)企業(yè)的并購(gòu)識(shí)別為數(shù)字并購(gòu)，從而構(gòu)建中國(guó)上市公司數(shù)字并購(gòu)面板數(shù)據(jù)集。在此基礎(chǔ)上，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字并購(gòu)對(duì)企業(yè)突破性創(chuàng)新的影響，試圖探求如下問(wèn)題：數(shù)字并購(gòu)能否促進(jìn)企業(yè)突破性創(chuàng)新，如何促進(jìn)企業(yè)突破性創(chuàng)新？回答上述問(wèn)題有助于從微觀層面豐富對(duì)數(shù)字并購(gòu)經(jīng)濟(jì)后果的認(rèn)識(shí)，探究數(shù)字并購(gòu)對(duì)企業(yè)產(chǎn)生突破性創(chuàng)新成果的驅(qū)動(dòng)作用，這對(duì)我國(guó)推進(jìn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略和高質(zhì)量發(fā)展等政策的實(shí)施有一定的啟示和借鑒意義。

本文可能的貢獻(xiàn)在于：第一，以數(shù)字并購(gòu)為研究對(duì)象，對(duì)數(shù)字并購(gòu)的突破性創(chuàng)新效果進(jìn)行整體評(píng)估，考慮專(zhuān)利被引數(shù)據(jù)的分布特征，采用面板計(jì)數(shù)模型詳細(xì)分析數(shù)字并購(gòu)對(duì)企業(yè)突破性創(chuàng)新造成的直接影響。第二，將知識(shí)寬度和創(chuàng)新效率的間接效應(yīng)納入考量，并且考察了不同吸收能力和資源冗余的調(diào)節(jié)效應(yīng)，得到了更為豐富的研究結(jié)論，為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的政策實(shí)施具有較為重要的借鑒價(jià)值。第三，本文較早地使用中國(guó)統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的數(shù)字經(jīng)濟(jì)行業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn)，并將《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類(lèi)(2021)》與企業(yè)并購(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)相結(jié)合構(gòu)造數(shù)字并購(gòu)面板數(shù)據(jù)，克服了因?qū)?shù)字經(jīng)濟(jì)行業(yè)選取隨意與粗糙導(dǎo)致遺漏部分重要數(shù)據(jù)的問(wèn)題，這對(duì)后續(xù)以數(shù)字并購(gòu)為主題的實(shí)證研究具有借鑒價(jià)值。第四，本文拓展了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新的研究，從微觀層面考慮數(shù)字并購(gòu)對(duì)企業(yè)突破性創(chuàng)新的影響，這對(duì)企業(yè)構(gòu)建數(shù)字能力，借助數(shù)字并購(gòu)提升突破性創(chuàng)新的文獻(xiàn)進(jìn)行了有益的補(bǔ)充。

二、理論分析與研究假設(shè)

(一)數(shù)字并購(gòu)與企業(yè)突破性創(chuàng)新

根據(jù)知識(shí)基礎(chǔ)理論的觀點(diǎn)，Kohli和Melville(2019)認(rèn)為積累數(shù)字知識(shí)會(huì)增加企業(yè)創(chuàng)新成功的機(jī)會(huì)[16]。數(shù)字知識(shí)不僅使企業(yè)能夠直接利用內(nèi)部資源，而且增加了企業(yè)對(duì)外部新知識(shí)的接受能力。因此，數(shù)字并購(gòu)加快企業(yè)內(nèi)部數(shù)字知識(shí)更新的同時(shí)，還會(huì)促進(jìn)數(shù)字知識(shí)與潛在知識(shí)的組合，從而提升突破性創(chuàng)新成功的可能性。突破性創(chuàng)新涉及對(duì)外部新穎知識(shí)的搜尋，如果企業(yè)僅僅關(guān)注內(nèi)部研發(fā)，而不是發(fā)現(xiàn)高度不確定的外部機(jī)會(huì)，企業(yè)開(kāi)發(fā)突破性創(chuàng)新的可能性極小[17]。而企業(yè)通過(guò)數(shù)字并購(gòu)一方面在相對(duì)較短的時(shí)間內(nèi)獲得關(guān)于標(biāo)的企業(yè)知識(shí)的完全處置權(quán)[18]，更新了陳舊的內(nèi)部知識(shí)，同時(shí)擴(kuò)大了基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)，另一方面數(shù)字技術(shù)與現(xiàn)有內(nèi)部知識(shí)的融合可以形成技術(shù)互補(bǔ)的聯(lián)合機(jī)制[19]，這些都會(huì)促使企業(yè)突破式創(chuàng)新能力的提高。

突破性創(chuàng)新具有非連續(xù)性和革命性的特征，在開(kāi)發(fā)和商業(yè)化過(guò)程中涉及不熟悉的新穎知識(shí)，面臨高度的不確定，失敗率極高，因此，企業(yè)不得不承擔(dān)更高成本和風(fēng)險(xiǎn)[20]。面對(duì)如此高的開(kāi)發(fā)壁壘，長(zhǎng)期的大量的資金投入對(duì)企業(yè)實(shí)現(xiàn)突破性創(chuàng)新具有非常重要的意義，主并企業(yè)通過(guò)數(shù)字并購(gòu)可以有效緩解企業(yè)對(duì)資金投入的需求。數(shù)字并購(gòu)助力企業(yè)在生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)中積極利用數(shù)字技術(shù)來(lái)提升信息傳遞效率，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品從“研發(fā)—采購(gòu)—制造—銷(xiāo)售”的精細(xì)化管理，極大地降低了綜合成本，企業(yè)財(cái)務(wù)狀況因此得以大幅改善，激勵(lì)企業(yè)釋放出更多資金投入到研發(fā)部門(mén)進(jìn)行技術(shù)突破創(chuàng)新[21]。不僅如此，數(shù)字并購(gòu)還可重構(gòu)主并企業(yè)與用戶(hù)之間的關(guān)系，以更小的成本來(lái)實(shí)現(xiàn)企業(yè)對(duì)用戶(hù)消費(fèi)需求的獲取與分析，降低了信息不對(duì)稱(chēng)，為企業(yè)獲取更大的市場(chǎng)份額打下基礎(chǔ)，從而確保突破性創(chuàng)新投入的穩(wěn)步增長(zhǎng)?；谝陨戏治觯疚奶岢觯?/p>

H1：數(shù)字并購(gòu)會(huì)促進(jìn)企業(yè)突破性創(chuàng)新。

(二)影響機(jī)制分析

1.知識(shí)寬度的中介效應(yīng)

數(shù)字并購(gòu)為企業(yè)帶來(lái)的異質(zhì)性技術(shù)提升了技術(shù)多元化程度[22]，首先，主并企業(yè)直接獲取被并企業(yè)的外部新知識(shí)，擴(kuò)充了原有知識(shí)序列，其次，在并購(gòu)后的整合階段，來(lái)自數(shù)字企業(yè)的數(shù)字知識(shí)溢出到實(shí)施并購(gòu)的企業(yè)，與內(nèi)部知識(shí)融合演化出新的異質(zhì)性知識(shí)，豐富了企業(yè)的知識(shí)種類(lèi)，這會(huì)顯著提升企業(yè)創(chuàng)新的知識(shí)寬度，擴(kuò)展了主并企業(yè)的技術(shù)選擇集，來(lái)自其他領(lǐng)域的技術(shù)溢出有助于降低突破性創(chuàng)新的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)取得突破性創(chuàng)新成果[23]。知識(shí)寬度指企業(yè)技術(shù)領(lǐng)域覆蓋的范圍或種類(lèi)[24]，知識(shí)覆蓋范圍越廣，企業(yè)越能避免創(chuàng)新過(guò)程中的慣性與僵化問(wèn)題。知識(shí)寬度過(guò)窄會(huì)出現(xiàn)研發(fā)人員重復(fù)利用某些類(lèi)別創(chuàng)新知識(shí)的情況，使關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新遲遲難以攻克，而知識(shí)多樣性有助于企業(yè)突破既有的技術(shù)軌道，形成新穎性較高的突破性創(chuàng)新成果[25]?；谝陨戏治?，本文提出：

H2：數(shù)字并購(gòu)?fù)ㄟ^(guò)提升知識(shí)寬度促進(jìn)企業(yè)突破性創(chuàng)新。

2.創(chuàng)新效率的中介效應(yīng)

對(duì)收購(gòu)企業(yè)而言，通過(guò)并購(gòu)直接擴(kuò)充企業(yè)的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，構(gòu)建更龐大的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，有利于研發(fā)人員快速識(shí)別知識(shí)元素并將其重新組合得到新知識(shí)[26]，研發(fā)人員嵌入知識(shí)網(wǎng)絡(luò)提高了企業(yè)對(duì)知識(shí)的理解、學(xué)習(xí)和轉(zhuǎn)化的能力，加快了企業(yè)研發(fā)速度。Ahuja和Katila(2001)驗(yàn)證了不同研究團(tuán)隊(duì)之間組合知識(shí)元素會(huì)促進(jìn)創(chuàng)新效率的結(jié)論[27]。數(shù)字并購(gòu)助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，一方面，企業(yè)數(shù)字化打破了空間和資源的限制，加強(qiáng)了創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)成員之間的聯(lián)通，保證了創(chuàng)新過(guò)程的高效運(yùn)行；另一方面，在企業(yè)展開(kāi)研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)時(shí)，經(jīng)常面臨大量的失敗，數(shù)字技術(shù)憑借其在計(jì)算和模擬上的優(yōu)勢(shì)，有助于提高信息處理的精度，大幅縮減創(chuàng)新過(guò)程所產(chǎn)生的信息化成本，收購(gòu)方利用數(shù)字資源為企業(yè)尋找技術(shù)突破空間提供了更為高效的途徑。創(chuàng)新效率提升促使企業(yè)在較短時(shí)間內(nèi)生成新技術(shù)，為企業(yè)探索突破性創(chuàng)新提供更為寬松的容錯(cuò)空間，使得研發(fā)人員對(duì)創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度更加積極，從而主動(dòng)探索外部知識(shí)，最終促進(jìn)了企業(yè)突破性創(chuàng)新?；谝陨戏治?，本文提出：

H3：數(shù)字并購(gòu)?fù)ㄟ^(guò)提升創(chuàng)新效率促進(jìn)企業(yè)突破性創(chuàng)新。

3.吸收能力的調(diào)節(jié)效應(yīng)

吸收能力理論考察企業(yè)識(shí)別和利用新知識(shí)的能力，在企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新時(shí)，吸收能力表現(xiàn)為識(shí)別外部技術(shù)知識(shí)，并根據(jù)企業(yè)自身特點(diǎn)評(píng)估其價(jià)值，最終有機(jī)轉(zhuǎn)化為實(shí)際運(yùn)用的內(nèi)部知識(shí)。吸收能力越強(qiáng)，企業(yè)越能快速、準(zhǔn)確地理解消化外部知識(shí)，將知識(shí)轉(zhuǎn)化為更多的新技術(shù)與新產(chǎn)品，促進(jìn)企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新，尤其在面對(duì)復(fù)雜、不確定的突破性創(chuàng)新時(shí)，在外部知識(shí)的可得性和及時(shí)性上的改善有助于企業(yè)建立應(yīng)對(duì)快速變化的能力[28]。在主并企業(yè)完成數(shù)字并購(gòu)進(jìn)入知識(shí)資源的整合階段后，知識(shí)的轉(zhuǎn)化能力成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)突破性創(chuàng)新的重要機(jī)制[29]。吸收能力更強(qiáng)的企業(yè)能夠以更快的速度將并購(gòu)獲得的外部知識(shí)轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新，并且能夠更加充分地利用數(shù)字企業(yè)的知識(shí)，從而有效增加突破性創(chuàng)新成功的可能性。因此，吸收能力越強(qiáng)，數(shù)字并購(gòu)對(duì)企業(yè)突破性創(chuàng)新的促進(jìn)作用越強(qiáng)?；谝陨戏治?，本文提出：

H4：吸收能力正向調(diào)節(jié)數(shù)字并購(gòu)對(duì)企業(yè)突破性創(chuàng)新的作用。

4.資源冗余的調(diào)節(jié)效應(yīng)

資源冗余是指組織中超出維持產(chǎn)出所需數(shù)量且未被使用的資源[30]。資源冗余越高代表企業(yè)可用資源越豐富，這意味著企業(yè)的資源約束力較低[31]。豐富的資源是企業(yè)未來(lái)創(chuàng)新的基礎(chǔ)[32]，若主并企業(yè)本身積累了較高的資源冗余，有利于緩解企業(yè)內(nèi)部的各種限制，在進(jìn)行突破性創(chuàng)新時(shí)可以調(diào)動(dòng)充足的資源以應(yīng)對(duì)外部沖擊，減弱并購(gòu)對(duì)創(chuàng)新的抑制作用[25]，從而增強(qiáng)數(shù)字并購(gòu)對(duì)企業(yè)突破性創(chuàng)新的積極作用。而且，資源冗余較高的企業(yè)積累了大量的資源而未得到有效利用，一旦企業(yè)完成數(shù)字并購(gòu)，通過(guò)并購(gòu)直接獲得外部數(shù)字人才、技術(shù)、資源，很大程度上盤(pán)活了沉淀的冗余資源，表現(xiàn)出更強(qiáng)勁的創(chuàng)新活力?；谝陨戏治觯疚奶岢觯?/p>

H5：資源冗余正向調(diào)節(jié)數(shù)字并購(gòu)對(duì)企業(yè)突破性創(chuàng)新的作用。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選取

本文使用的數(shù)字并購(gòu)數(shù)據(jù)來(lái)自同花順iFinD企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)和CNRDS并購(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)，以《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類(lèi)(2021)》為依據(jù)將并購(gòu)數(shù)據(jù)中成功完成數(shù)字并購(gòu)的事件篩選出來(lái)；專(zhuān)利被引數(shù)據(jù)和創(chuàng)新效率數(shù)據(jù)由CNRDS數(shù)據(jù)庫(kù)中的創(chuàng)新專(zhuān)利研究子庫(kù)計(jì)算得來(lái)；知識(shí)寬度數(shù)據(jù)通過(guò)手工整理CNRDS數(shù)據(jù)庫(kù)中上市公司專(zhuān)利分類(lèi)號(hào)信息得來(lái)；吸收能力、資源冗余和其他企業(yè)層面數(shù)據(jù)均來(lái)自 CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。本文剔除數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的樣本、剔除股票交易狀態(tài)異常(ST或*ST)的樣本、剔除重復(fù)發(fā)生數(shù)字并購(gòu)的樣本，經(jīng)過(guò)上述處理后，最終獲得27743個(gè)企業(yè)年度觀測(cè)值。

(二)主要變量

1.被解釋變量：突破性創(chuàng)新(RadicalInnovation)。突破性創(chuàng)新對(duì)后續(xù)技術(shù)演進(jìn)影響深遠(yuǎn)，實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破的專(zhuān)利會(huì)被后續(xù)研究大量引用，因此，專(zhuān)利的被引證次數(shù)越多，證明專(zhuān)利對(duì)技術(shù)演進(jìn)越重要。本文參考吳敏等(2021)[33]的方法，計(jì)算公司每一個(gè)專(zhuān)利未來(lái)三年內(nèi)的引用量，再根據(jù)每個(gè)專(zhuān)利的引用信息加總到企業(yè)層面得到被引用次數(shù)。

2.解釋變量：數(shù)學(xué)并購(gòu)(DMA)。若企業(yè)在當(dāng)年成功完成數(shù)字并購(gòu)取值為1，否則，取值為0。

3.影響機(jī)制變量。(1)知識(shí)寬度(KnowledgeWidth)。本文獲取了上市公司所申請(qǐng)專(zhuān)利的主分類(lèi)號(hào)，以《國(guó)際專(zhuān)利分類(lèi)表》的IPC二級(jí)分類(lèi)為基礎(chǔ)，參照李宏等(2021)的做法[34]，根據(jù)式(1)測(cè)度知識(shí)寬度：

(1)

其中，pik是i企業(yè)在二級(jí)分類(lèi)k下的專(zhuān)利數(shù)量占總數(shù)量的比率，n為i企業(yè)專(zhuān)利申請(qǐng)的數(shù)量。KnowledgeWidth衡量專(zhuān)利涉及的不同領(lǐng)域，因此其數(shù)值越大，說(shuō)明企業(yè)的知識(shí)寬度越廣。(2)創(chuàng)新效率(Applinvnum)。參考程新生和王向前(2023)的做法[25]，采用發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)量與研發(fā)投入之間的比值來(lái)測(cè)度創(chuàng)新效率。(3)知識(shí)吸收能力(Nuemployee)。參考衛(wèi)力和馬志強(qiáng)(2021)的做法[35]，使用企業(yè)本科及其以上學(xué)歷人員數(shù)量占比來(lái)表示知識(shí)吸收能力。(4)資源冗余(Liquidity)，參考鞠曉生等(2013)[36]的做法，用企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)與流動(dòng)負(fù)債之比來(lái)衡量資源冗余。

4.控制變量。參考現(xiàn)有文獻(xiàn)，本文將企業(yè)所在地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(AP)、企業(yè)規(guī)模(Size)、財(cái)務(wù)杠桿(Lev)、現(xiàn)金流量(Cf)、盈利能力(Roa)、董事會(huì)規(guī)模(Director)、兩職合一(Mgtceo)、股權(quán)集中度(Share)、所有權(quán)性質(zhì)(Soe)以及企業(yè)年齡(Age)等作為控制變量。

(三)描述性統(tǒng)計(jì)分析

表1報(bào)告了變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，突破性創(chuàng)新(RadicalInnovation) 的標(biāo)準(zhǔn)差為91.059，最小值為0，最大值5544，說(shuō)明不同企業(yè)的突破性創(chuàng)新水平差距較大，但均值僅為8.19，而且分布中存在大量0值，可以看出大多數(shù)企業(yè)的突破性創(chuàng)新水平較低。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

(四)模型設(shè)定與估計(jì)方法

由于專(zhuān)利被引數(shù)量屬于非負(fù)整數(shù)計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)，而且具有高度右偏的分布特征，大量取值集中在零值周?chē)?，這些分布特征使得簡(jiǎn)單的OLS回歸無(wú)效，Cohn等(2022)指出log(1+y)對(duì)數(shù)線性轉(zhuǎn)換是大多數(shù)文獻(xiàn)的常見(jiàn)做法，但這會(huì)產(chǎn)生沒(méi)有自然解釋的估計(jì)量，并且在期望值上容易出現(xiàn)錯(cuò)誤的符號(hào)，相比之下固定效應(yīng)泊松回歸可以有效解決該問(wèn)題[37]。但本文樣本數(shù)據(jù)中突破性創(chuàng)新的方差遠(yuǎn)大于均值，當(dāng)被解釋變量存在“過(guò)度離散”狀況時(shí)，應(yīng)該采用負(fù)二項(xiàng)回歸進(jìn)行分析。本文控制個(gè)體和時(shí)間固定效應(yīng)，采用如下的面板固定效應(yīng)負(fù)二項(xiàng)模型進(jìn)行回歸分析：

E(yit/X)=exp(α0+α1DMAsit+γControlsit+λt+vi++εit)

(2)

其中，yit表示企業(yè)突破性創(chuàng)新；DMAit表示企業(yè)是否進(jìn)行數(shù)字并購(gòu)；Controlsit代表控制變量集；λt為時(shí)間固定效應(yīng)，vi為個(gè)體固定效應(yīng)，εit表示標(biāo)準(zhǔn)殘差項(xiàng)。

四、實(shí)證結(jié)果分析

(一)基準(zhǔn)回歸

本文使用面板負(fù)二項(xiàng)回歸模型(1)來(lái)檢驗(yàn)假設(shè)H1，結(jié)果如表2所示。表2中展示了以企業(yè)發(fā)明專(zhuān)利被引數(shù)量為被解釋變量的回歸結(jié)果，從中可知，數(shù)字并購(gòu)對(duì)收購(gòu)方的專(zhuān)利被引數(shù)量存在顯著促進(jìn)作用。因此，數(shù)字并購(gòu)促進(jìn)了企業(yè)突破性創(chuàng)新，假設(shè)H1得證。

(二)內(nèi)生性討論

1.使用PSM-DID方法。寬泛的知識(shí)結(jié)構(gòu)體系有利于企業(yè)避免單一知識(shí)結(jié)構(gòu)帶來(lái)的路徑依賴(lài)，可能會(huì)增大企業(yè)數(shù)字并購(gòu)傾向，而數(shù)字并購(gòu)有助于企業(yè)實(shí)施突破性創(chuàng)新，可能會(huì)導(dǎo)致自選擇偏差的內(nèi)生性問(wèn)題，為了克服自選擇偏差對(duì)計(jì)量結(jié)果的影響，本文將采用PSM-DID方法來(lái)評(píng)估數(shù)字并購(gòu)對(duì)企業(yè)突破性創(chuàng)新的影響。選擇企業(yè)財(cái)務(wù)和特征變量作為協(xié)變量對(duì)處理組和對(duì)照組企業(yè)采用最近鄰方法進(jìn)行匹配得到樣本，然后使用以下DID模型檢驗(yàn)數(shù)字并購(gòu)對(duì)企業(yè)突破性創(chuàng)新的影響，具體模型如式(3)所示：

yit=α0+α1DigitalM&Asit+γControlsit+vi+λt++εit

(3)

其中，yit在此處為對(duì)發(fā)明專(zhuān)利被引量+1取自然對(duì)數(shù)，表示為(RadicalInnovation1)；DigitalM&Asit為數(shù)字并購(gòu)處理期虛擬變量，從企業(yè)i在第t年成功完成數(shù)字并購(gòu)開(kāi)始進(jìn)入處理期，此后每年取值為1，否則取值為0。

本文雙重差分模型的回歸結(jié)果如表3所示，結(jié)果表明，數(shù)字并購(gòu)對(duì)企業(yè)突破性創(chuàng)新有積極影響。因此，初步說(shuō)明本文的研究結(jié)論具有一定穩(wěn)健性。

表3 PSM-DID回歸結(jié)果

2.使用控制函數(shù)方法。突破性創(chuàng)新可能會(huì)影響企業(yè)尋求數(shù)字并購(gòu)的行為，即數(shù)字并購(gòu)與企業(yè)突破性創(chuàng)新可能存在雙向因果帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題。盡管本文在模型中盡可能多地控制了行業(yè)和企業(yè)層面的特征變量，但依然可能存在遺漏變量的問(wèn)題，基于此，本文使用控制函數(shù)法來(lái)消除雙向因果和遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題。由于本文在基準(zhǔn)回歸中使用了負(fù)二項(xiàng)模型，導(dǎo)致針對(duì)線性模型進(jìn)行擬合的2SLS工具變量法無(wú)法適用計(jì)數(shù)模型，因此，本文參考Wooldridge(2015)提出的控制函數(shù)法[38]，該方法與2SLS工具變量法類(lèi)似，第一階段均進(jìn)行內(nèi)生變量對(duì)工具變量的回歸，得到內(nèi)生變量擬合值和殘差項(xiàng)和內(nèi)生變量，不同的是，2SLS方法在第二階段以?xún)?nèi)生變量擬合值替代內(nèi)生變量進(jìn)行回歸，控制函數(shù)法則是將第一階段得到的殘差項(xiàng)引入原方程進(jìn)行第二階段回歸?？刂坪瘮?shù)法既能處理內(nèi)生變量為離散的情形又能處理非線性模型的內(nèi)生性，為本文解決內(nèi)生性問(wèn)題提供了有效途徑。

本文借鑒伍晨和張帆(2023)的做法[15]，使用當(dāng)年行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)數(shù)字并購(gòu)筆數(shù)總和作為工具變量。使用控制函數(shù)法的回歸結(jié)果如表4所示，第(1)列為利用工具變量(當(dāng)年行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)數(shù)字并購(gòu)筆數(shù)總和)和控制變量對(duì)數(shù)字并購(gòu)的回歸結(jié)果，可以看出，當(dāng)年行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)數(shù)字并購(gòu)筆數(shù)總和對(duì)企業(yè)是否進(jìn)行數(shù)字并購(gòu)產(chǎn)生顯著影響，表明本文選取的工具變量與數(shù)字并購(gòu)變量強(qiáng)相關(guān)，不存在弱工具變量問(wèn)題；第(2)列為利用數(shù)字并購(gòu)、第一階段估計(jì)的殘差值和控制變量對(duì)企業(yè)突破性創(chuàng)新進(jìn)行面板固定效應(yīng)負(fù)二項(xiàng)回歸的結(jié)果，可以看出第一階段殘差值在1%的水平上顯著，證實(shí)數(shù)字并購(gòu)變量確實(shí)存在內(nèi)生性；數(shù)字并購(gòu)變量系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說(shuō)明在控制內(nèi)生性之后，數(shù)字并購(gòu)依然對(duì)企業(yè)突破性創(chuàng)新發(fā)揮積極作用，說(shuō)明本文的結(jié)論相對(duì)穩(wěn)健。

表4 使用控制函數(shù)法回歸結(jié)果

(三)其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.更換估計(jì)模型?？紤]到研究結(jié)論的穩(wěn)健性問(wèn)題，本文更換估計(jì)模型重新回歸。首先，由于在基準(zhǔn)回歸中使用專(zhuān)利被引數(shù)量作為因變量，這一變量有15689個(gè)觀測(cè)值為0，因此可能存在零膨脹問(wèn)題，借鑒劉維剛等(2020)的方法[39]，使用零膨脹負(fù)二項(xiàng)回歸來(lái)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。其次，泊松模型和log(1+y)對(duì)數(shù)線性回歸的轉(zhuǎn)換后使用OLS方法是文獻(xiàn)中常見(jiàn)的估計(jì)專(zhuān)利被引數(shù)據(jù)常用方法，因此本文在穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分分別采用泊松模型、面板固定效應(yīng)泊松回歸、零膨脹負(fù)二項(xiàng)模型和面板固定效應(yīng)模型，重新回歸后的結(jié)果如表5所示，數(shù)字并購(gòu)系數(shù)依然顯著為正，充分說(shuō)明本文結(jié)論是穩(wěn)健的。

表5 更換估計(jì)模型的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

2.更換變量。將因變量專(zhuān)利引用量剔除自引(RadicalInnovation2)后重新回歸，結(jié)果如表6中第(1)列所示，數(shù)字并購(gòu)變量系數(shù)依舊顯著為正，本文結(jié)論依然保持不變。

表6 更換因變量和樣本的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

3.更換樣本。在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，由于發(fā)明專(zhuān)利被引量統(tǒng)計(jì)的時(shí)間設(shè)定為3年內(nèi)，那么2018—2020年企業(yè)的發(fā)明專(zhuān)利被引統(tǒng)計(jì)時(shí)間不足3年導(dǎo)致大量專(zhuān)利引用價(jià)值未被充分體現(xiàn)，因此剔除因變量2018年之后樣本，選擇2010—2017年的樣本重新對(duì)專(zhuān)利引用量(RadicalInnovation)和剔除自引的專(zhuān)利引用(RadicalInnovation2)重新回歸，結(jié)果如表6中第(2)和(3)列所示，數(shù)字并購(gòu)變量系數(shù)依舊顯著為正，說(shuō)明本文結(jié)論具有一定的穩(wěn)健性。

五、影響機(jī)制分析

(一)中介效應(yīng)分析

1.知識(shí)寬度的中介效應(yīng)。本文選擇使用Sobel中介效應(yīng)方法檢驗(yàn)數(shù)字并購(gòu)是否會(huì)通過(guò)增加企業(yè)知識(shí)寬度而促進(jìn)突破性創(chuàng)新，實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示。第(1)列中數(shù)字并購(gòu)的估計(jì)系數(shù)顯著為正，說(shuō)明數(shù)字并購(gòu)在發(fā)生后企業(yè)的發(fā)明專(zhuān)利被引量顯著增加；第(2)列結(jié)果表明數(shù)字并購(gòu)顯著促進(jìn)了并購(gòu)方的知識(shí)寬度增加；第(3)列的回歸模型中同時(shí)加入知識(shí)寬度和數(shù)字并購(gòu)變量，數(shù)字并購(gòu)的系數(shù)依然顯著為正，中介效應(yīng)的Sobel檢驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明中介效應(yīng)部分成立，數(shù)字并購(gòu)?fù)ㄟ^(guò)知識(shí)寬度促進(jìn)了發(fā)明專(zhuān)利被引量的增加，假設(shè)H2得證。

2.創(chuàng)新效率的中介效應(yīng)。與知識(shí)寬度中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法類(lèi)似，創(chuàng)新效率的Sobel中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表7，第(4)列中數(shù)字并購(gòu)的估計(jì)系數(shù)顯著為正，說(shuō)明數(shù)字并購(gòu)在發(fā)生后促進(jìn)了主并企業(yè)發(fā)明專(zhuān)利被引量的增加；第(5)列表明數(shù)字并購(gòu)顯著提升了并購(gòu)方的創(chuàng)新效率；第(6)列的回歸模型中加入創(chuàng)新效率變量，數(shù)字并購(gòu)的系數(shù)依然顯著為正，Sobel檢驗(yàn)P值小于0.05，說(shuō)明數(shù)字并購(gòu)?fù)ㄟ^(guò)創(chuàng)新效率促進(jìn)了發(fā)明專(zhuān)利被引量的增加，假設(shè)H3得證。

(二)調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

1.吸收能力的調(diào)節(jié)效應(yīng)。為驗(yàn)證知識(shí)吸收能力的調(diào)節(jié)效應(yīng)，本文在基準(zhǔn)模型中加入吸收能力和數(shù)字并購(gòu)的交乘項(xiàng)重新回歸，表8第(2)列表明交乘項(xiàng)的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明知識(shí)吸收能力正向調(diào)節(jié)數(shù)字并購(gòu)對(duì)企業(yè)突破性創(chuàng)新的促進(jìn)作用，假設(shè)H4得證。

表8 調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

2.資源冗余的調(diào)節(jié)效應(yīng)。本文在基準(zhǔn)模型中加入資源冗余和數(shù)字并購(gòu)的交乘項(xiàng)重新回歸，結(jié)果見(jiàn)表8第(4)列，交乘項(xiàng)的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明資源冗余正向調(diào)節(jié)數(shù)字并購(gòu)對(duì)企業(yè)突破性創(chuàng)新的促進(jìn)作用，假設(shè)H5得證。

六、結(jié)論與啟示

本文基于2010—2020年中國(guó)A股上市公司面板數(shù)據(jù)，使用面板固定效應(yīng)負(fù)二項(xiàng)回歸模型實(shí)證檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字并購(gòu)行為對(duì)突破性創(chuàng)新的影響效應(yīng)及其作用機(jī)制。本文結(jié)論表明，數(shù)字并購(gòu)對(duì)企業(yè)突破性創(chuàng)新有顯著促進(jìn)作用，這一結(jié)果通過(guò)了一系列內(nèi)生性和穩(wěn)健性檢驗(yàn)。影響機(jī)制檢驗(yàn)表明，數(shù)字并購(gòu)可以拓廣企業(yè)知識(shí)寬度，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)突破性創(chuàng)新；成功實(shí)施數(shù)字并購(gòu)會(huì)提升企業(yè)的創(chuàng)新效率，降低了企業(yè)突破性創(chuàng)新的風(fēng)險(xiǎn)，從而促使企業(yè)積極進(jìn)行突破性創(chuàng)新；此外，知識(shí)吸收能力越強(qiáng)的企業(yè)，數(shù)字并購(gòu)的突破性創(chuàng)新影響效果越大，資源冗余也會(huì)加強(qiáng)數(shù)字并購(gòu)對(duì)突破性創(chuàng)新的促進(jìn)作用。

本文研究結(jié)論對(duì)企業(yè)提升突破性創(chuàng)新水平具有重要的管理啟示：首先，中國(guó)企業(yè)為盡快掌握關(guān)鍵核心技術(shù)，必須重視突破性創(chuàng)新的作用，而企業(yè)展開(kāi)數(shù)字并購(gòu)會(huì)促進(jìn)突破性創(chuàng)新產(chǎn)出。因此，企業(yè)應(yīng)把握數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的歷史機(jī)遇，嘗試從企業(yè)外部著手，將數(shù)字并購(gòu)作為企業(yè)向外尋求數(shù)字資源的一種手段，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的賦能，為獲得顛覆性、革命性的創(chuàng)新成果創(chuàng)造有利條件。其次，企業(yè)應(yīng)充分認(rèn)識(shí)知識(shí)寬度和創(chuàng)新效率的重要作用。一方面，企業(yè)應(yīng)加大知識(shí)庫(kù)的建設(shè)力度，加強(qiáng)異質(zhì)性知識(shí)的識(shí)別、吸收與利用以擴(kuò)充知識(shí)儲(chǔ)備，發(fā)揮多樣性知識(shí)的渠道作用，進(jìn)而提高企業(yè)突破性創(chuàng)新水平；另一方面，還需積極將數(shù)字技術(shù)應(yīng)用到企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、研發(fā)、管理業(yè)務(wù)中，推進(jìn)數(shù)字化對(duì)全流程的改造，助力企業(yè)突破性創(chuàng)新過(guò)程實(shí)現(xiàn)降本增效，使企業(yè)更大程度地從數(shù)字并購(gòu)?fù)顿Y中獲益。最后，企業(yè)應(yīng)高度重視知識(shí)吸收能力的培養(yǎng)和冗余資源的積累。知識(shí)吸收的主體是人才，企業(yè)擁有更多的高學(xué)歷人才意味著知識(shí)吸收和轉(zhuǎn)化能力更強(qiáng)，因此，企業(yè)應(yīng)制定更多“招才引智”的策略吸引高學(xué)歷人才加入研發(fā)部門(mén)，并探索更多數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景，為研發(fā)和管理人員提供更加開(kāi)放、便利的信息交流方式，促進(jìn)研發(fā)人員之間的知識(shí)擴(kuò)散和吸收。同時(shí)，除了加強(qiáng)對(duì)創(chuàng)新人力資源的吸納，還應(yīng)注重積累更多其他資源，不斷降低企業(yè)的資源約束，借此提升數(shù)字并購(gòu)對(duì)企業(yè)突破性創(chuàng)新水平影響的效果。