王思阳 侯军岐
(北京信息科技大学经管学院,北京 100192)
2019 年2 月农业农村部种业管理司指出要“加快推进良种重大科研联合攻关”。这一信息表明,在政府的大力支持下,种业产业链整合已是大势所趋;据《2019-2020 年全国重要农作物种子产供需形势与种子市场监测报告》指出,目前中国种业中前5、前10、前50 家企业商品种子销售额分别占据全国的12%、16.83%、32.52%,同比去年分别增加1.87%、1.81%、1.28%。由此可知,目前我国种业事业稳步发展,但是企业数量多、规模小、核心竞争力不强等问题仍未得到彻底解决[1]。因此,我国种业企业应进一步开展并购整合活动,集中优势资源和研发技术,逐步形成中国种业龙头企业并带动国家种业的持续发展。
种业企业的并购整合活动是种业发展的必经之路,而企业并购是一种具有复杂性特点的组织活动过程,企业并购类型、并购动机、产业周期及文化的因素等都会对企业并购活动产生影响[2]。而种业的产业宏观整合程度较低,产业链较长,这些特点使得种业企业要在结合自身与目标企业价值链的所有要素的基础上进行并购。由于种业企业的特殊性与复杂性[3],因此企业领导者很难在当前复杂、多变的外部环境中做出并购决策。
从宏观的角度看,种业企业并购整合决策活动是一个管理过程,它是指种业企业内管理者在进行并购整合前所进行的信息收集(目标企业种子产品的市场份额、研发能力)、加工(排除与种业企业并购整合活动无关的信息)、比较并做出结论(是否进行企业并购整合)的一系列活动。种业企业对其并购整合活动进行决策,有助于企业在并购整合活动前期就能识别出活动是否存在风险,从而达到规避并购风险的目的。
决策支持系统是一种辅助决策者做出最优决策的计算机应用系统。它使得决策者更全面地解决种业企业并购整合活动过程中所出现的半结构化和非结构化的决策问题。对于种业来说,种业企业并购失败的案例经常发生,究其主要原因是由于缺乏相应的种业整合平台提供充足的信息、部分种业企业并购税收优惠政策未得到有效贯彻执行等[4]。并购决策支持系统也正是基于这一思想,通过构建数据、模型、知识、方法、人机交互等子系统,以及各个子系统的交互活动为决策者的并购决策活动提供依据。
2.1 构建思路根据种业企业并购活动中并购前、并购中、并购后的3 个阶段,建立起以数据收集与分析模块、并购整合及绩效测评模块、模拟并购交易模块和并购决策风险分析模块为子系统的并购决策支持系统。与此同时该系统以及子系统均是通过数据库、方法库、模型库以及知识库的相互交互从而实现正常运作。
2.2 框架结构种业企业并购整合决策支持系统框架如图1 所示。
2.2.1 数据收集与分析模块数据收集与分析模块的主要功能是负责信息、模型等数据资料的存储、更新、调度和分析[5]。种业企业并购活动具有特殊性,其数据来源更为广泛,它不仅包括本企业与目标企业的生产经营情况、管理制度以及市场结构等数据;还包括种子自身品质、外部环境(阳光、温度、湿度)等商品本身的数据。在面对这些既广泛又全面的数据时,该模块将对信息及数据进行识别和分析,将与企业并购决策相关的数据录入并存储于系统中,将与并购活动无关的数据排除在外。通过数据收集与分析模块,决策者可以第一时间全面地掌握目标企业的相关数据,从而满足决策者的实际决策需求。
2.2.2 模拟并购交易模块模拟并购交易模块的主要功能是在所获得数据的基础上,通过运用模型库与方法库中的价值评估模型以及预测方法,对目标企业进行价值评估,从而确定通过并购活动是否能够带来“1+1>2”的协同效应;对并购活动中的并购谈判、签订并购合同以及履行并购合同3 个阶段所可能出现的问题进行预测,从而确保并购活动中实施阶段的顺利进行。另外还可以根据知识库中的专家导向、历史并购经验等管理与推理能力对该模块提出修正建议。
2.2.3 并购整合及绩效测评模块并购整合及绩效测评模块的主要功能有以下2 点:(1)针对本企业与目标企业的财务、人力资源、资产以及企业文化的整合提出多种整合方案,通过模型库与方法库的系统交互,从而列举出多项可供决策者选择的方案;(2)根据方法库中的专家评价法、层次分析法以及模糊综合评价法等,对企业并购活动所带来的实际运行结果进行绩效测评,从而判定企业所进行的并购活动是否带来了经济效益。最终将测评结果输入到知识库中,将其作为决策经验并运用到日后的企业并购决策活动之中。
2.2.4 并购决策风险分析模块并购决策风险分析模块的主要功能是在已收集到数据的基础上,分析企业将要进行的并购活动是否会带来经济效益。由于对并购决策风险的分析涉及到整个企业并购活动之中,而且风险分析及其管理对于企业并购活动至关重要,因此本系统将并购决策风险分析单独列为一个模块,从而使得各层决策者更加直接、方便地控制和掌握整个并购活动。
该模块通过对整个并购整合活动中各个阶段的风险进行分析,从而划分出各个风险所能给企业带来的影响程度。各层决策者通过观察人机交互界面中以图表形式所呈现的统计分析数据,将各个风险划分为可以接受的风险和不可接受的风险。如果决策者借助于该数据认为该风险可以接受,即企业并购活动可以继续进行,反之停止企业并购活动。
3.1 种业企业并购整合决策相关数据的获取是一个复杂的过程数据和信息是企业并购整合决策支持系统运作的根本条件。对于种业企业而言,其并购整合决策的相关数据不仅具有广泛性,而且具有复杂性。这种复杂性不仅体现在数据信息本身到底存在多少潜在价值,而且还体现在数据的难以获取。与此同时,这种复杂性也反映出目前种业企业并购整合活动中所广泛存在的缺乏并购整合经验的问题。综上所述,种业企业内的并购团队在构建并购整合决策支持系统时应充分借助于互联网、种业并购平台等途径获取、筛选数据,并着重针对数据库进行不断的完善、升级,从而确保该系统辅助决策者发挥更大的作用。
3.2 种业企业并购整合决策支持系统具有辅助作用决策者是种业企业内发动并实施企业并购整合活动的主体,而并购整合决策支持系统在整个过程中应起到辅助作用。这种辅助作用表现在系统作为一种决策工具应该为决策者提供多种决策方案,使得决策者发挥其主观能动性并经过比较,从众多决策方案中选择最合适的方案。为此,在人机交互界面的设计中应结合人的行为与视觉习惯,将各种关键因素借助于图、表的形式以及各种颜色的设计更加直观、立体地展现在决策者面前。在数据库、方法库、模型库、知识库的设计中应结合人的逻辑思维习惯,如目前存在的智能决策支持系统,即将人工智能与种业企业并购整合决策支持系统中的各个模块相互结合,从而让系统发挥更强的交互性,使得种业决策者能够使用自然语言与该系统进行交互,大幅度提高用户体验感和工作效率,最终更好地把握和控制整个种业企业并购整合的决策过程。
从我国乃至世界种业发展的历史趋势上看,种业企业的并购活动应该是各个种业企业家必须了解并重视的一种发展途径。与此同时,基于我国政府近些年的政策重视,我国种业的发展也必将会逐渐呈现出由量变到质变的趋势。而本文通过提出种业企业并购决策支持系统的构建思路,虽然不能解决种业企业并购过程中出现的全部问题,但希望能够提高该决策支持系统的使用效率,从而帮助种业企业家做出正确的并购决策,给企业带来经济效益。