企业并购对军用技术创新的影响

陈 波, 刘珊君, 王萍萍

(中央财经大学 国防经济与管理研究院，北京 100081)

一、引言

技术创新不仅是人类社会发展进步的根本动力，也是推动战争形态不断演变的重要引擎，每一次科技革命必然带来战争形态和作战方式的深刻变革，抢占技术创新制高点便意味着掌握了战争的主动权。因此，在国防事务的不确定性和保持战略主动权的考量下，技术创新成为各国国防工业发展的核心问题[1]。军用技术具有经济和安全双重效益，一方面，军用技术具有向民用领域扩散、推动国民经济发展的潜力[2]188；另一方面，军用技术发展水平是决定一国装备水平和军事威慑力的重要因素，是解决安全挑战的根本性方法[3]。美国国防工业基础雄厚，技术和设备先进，是世界上最大的武器装备生产国[4]。二战后美国的快速崛起正是得益于国防工业的飞速发展。国防工业的飞速发展刺激并带动了以ICT技术为核心的第三次科技革命，奠定了美国在信息化战争和以信息技术引领的新一轮经济周期中的主导地位。因此，深入剖析美国国防工业创新能力的来源对于推动中国国防科技工业转型发展、实施军民融合发展战略具有重要的现实意义。

按照知识基础观的说法，企业创新能力的根本来源是知识。获取新知识一般有两种途径：一种是通过企业内部研发，随后将其运用到产品生产和市场创新中；另一种是将企业外部已经存在但尚未被该企业掌握的新知识通过某种途径转移到企业内部加以转化运用，其被称为外部导入知识[5]11。知识经济时代，技术复杂度不断提高，产品生命周期不断缩短，对于具有技术、知识密集特征的企业来说已经无法完全依靠内部研发活动来实现企业创新、保持企业的竞争力[6-7]，因此外部导入知识的重要性日益凸显。外部导入知识的方式多种多样，如技术购买、技术搜索和企业并购等。与购买和搜索知识相比，技术并购具有其独特优势。技术并购不仅可以获得显性知识，更重要的是能够获取根植于企业内部、无法通过编码进行转移的隐性知识[8]。而这些隐性知识往往比显性知识更为重要，是企业核心能力的关键组成部分[5]75。因而，并购成为许多高技术企业日常经营活动中常采用的知识获取手段，由此也引起了学者们的高度关注。

已有关于企业并购对创新绩效影响的研究非常丰富，但至今尚未达成较为一致的结论[9-10]。一些学者认为并购活动对企业创新绩效的提高没有或具有负向作用。例如，Ravenscraft和Scherer[11]通过对美国并购事件进行分析，得出并购负向作用于研发强度的结论。Danzon等[12]选取1988—2000年间医药行业383个公司样本，并将样本中的公司区分为大公司和小公司，用研发投入来衡量创新绩效，发现并购发生后的三年时间里大公司研发投入没有出现明显的变化，小公司研发投入有所减少。Desyllas和Hughes[13]以高科技公司为样本，用研发强度和研发生产率衡量创新绩效，在滞后三年的观察期内发现并购对研发生产率的影响具有整体中性效应，并购对研发强度在并购后的第三年产生正向影响。还有一部分研究结果表明企业并购对创新绩效有促进作用。例如，Sevilir和Tian[14]认为创新是企业发起并购的重要动机，并以专利数衡量创新产出，发现并购与创新产出间存在正相关关系。周城雄等[15]以中国34个行业的809家上市公司为样本，以专利数衡量创新绩效，实证分析结果表明发生并购的公司在并购后的两年时间内，创新绩效要低于未参加并购的公司，但是三年后创新能力增长的速度要显著高于未参加并购的公司。

还有一些学者将并购活动划分为技术并购和非技术并购，并分析收购方和目标方的特征对并购后创新绩效的影响[16]。例如，Ahuja和Katila[17]、Cloodt等[18]分别以不同行业中的企业为样本，实证分析了技术并购中目标方的绝对知识规模，相对知识规模以及技术相关性对并购方创新绩效的不同影响。温成玉和刘志新[19]以2001—2008年间中国111家上市公司的96起技术并购事件为样本，以专利数衡量创新绩效进行实证分析，结果发现技术并购正向作用于企业的创新绩效。Bena和Li[20]利用1984—2006年间的专利数据集，发现并购企业与目标方间的技术重叠会对并购方并购后的创新产出产生正向影响。张铮和聂思[21]以1999—2013年中国制造业上市公司为样本，发现技术并购对并购企业创新绩效产生正向影响，目标方绝对知识规模对并购后创新绩效产生倒“U”型影响，并购方绝对知识规模对并购后创新绩效未产生显著影响。

综上所述，现有研究尚未就并购对企业创新绩效的影响达成一致的结论，不同研究因研究对象、样本观测时间以及回归模型选择的不同而结论各异。与此同时，现有研究多聚焦于化工、电子、通信、医药等领域，缺乏对军工领域的深入分析。行业间的异质性使得关注具体行业进行研究具有重要意义，不同行业中的企业在并购后的价值创造上存在系统性差异[22]，实证研究中对某一个行业成立的结论可能在另一个行业研究中并不适用。因此，文章以剖析美国国防工业创新能力来源这一现实问题为逻辑起点，在已有研究基础上，在有关企业并购动机的相关理论框架下探讨美国国防企业的并购活动对其军用技术创新绩效的影响。采用斯德哥尔摩国际和平研究所(SIPRI)提供的美国国防工业领域11家大型国防企业在1996—2017年间发起的327起并购事件为研究样本，构建负二项回归进行实证检验研究。

二、理论与假说

知识基础观由资源基础观发展而来。资源基础观强调关注具有战略价值的资源与企业绩效间的相关性，认为企业保持竞争优势的核心是资源。在此基础上，知识基础观将公司具有战略价值的资源聚焦于知识。企业竞争优势产生于该企业具有的知识和发展能力的基础之上[23]。知识分为隐性知识和显性知识两种[24]。显性知识指能够通过书写、编码等方式被企业外部技术人员所理解和掌握的知识，这类知识易扩散，易模仿；隐性知识存在于公司内部经验的长期累积，嵌入在员工的沟通和相互关系以及公司文化与价值观之中[24]，具有情景特异性[25]和组织依赖性[26]，无法轻易传递到企业外部，这也使得隐性知识成为企业核心能力的真正来源[8]。

当讨论技术并购时，显性知识可以表现为并购方能够通过技术并购直接获得的目标方某项特定的产品或与产品有关的技术[27]；隐性知识可以表现为目标企业拥有的技术能力。Schweizer[7]以医药行业为样本，发现企业在进行技术并购时既关注能够直接获得的技术，也关注能够服务于企业长期增长的隐性知识和创新策略。

通过获得目标方的显性知识与隐性知识，技术并购至少可以通过两条路径正向作用于国防企业的创新绩效。首先，投入决定产出。通过技术并购，并购企业可以获取目标方的知识，在避免企业依赖自身在长期发展中形成的知识存量与管理模式时产生的核心刚性[28]、路径依赖[29-30]和时间压缩不经济[31]的基础上增加并购企业的有效技术投入，扩大其技术产出，对创新绩效的提高产生正向作用。其次，军工产品中包含着跨学科跨领域的复杂知识，产品更新换代速度不断加快，军民融合背景下越来越多具有技术优势的民用企业开始进入国防领域参与竞争，这对国防企业的创新能力提出了更高的要求。通过技术并购，国防企业能够获得目标方的隐性知识，这些成熟的外部知识的获得可以迅速扩大国防企业的内部知识基础与知识存量，使其增强自身识别、吸收新知识的能力[18,32]，是国防企业提高创造力与保持竞争力的重要途径，有利于其创新绩效的提高。因此，文章提出假设：

假设1：对于国防企业，技术并购会提高并购方的军用技术创新绩效。

与此同时，企业的并购活动往往受到其他动机驱使，而非仅仅为了获取目标方的知识[33-34]。市场竞争理论认为，受到获取超额利润的驱使，企业会进行并购活动来提高该企业对于产品和市场的支配地位[35]。冷战结束后，武器装备需求规模呈现趋小趋势[36]。在军事订单量不断减少和更严格的国防采办制度下，国防企业纷纷寻求进入民用市场，实现多元化经营。通过并购活动，国防企业能够更为直接地打开目标方所在的商业市场，避免对单一军事项目的依赖，实现多元化经营。由于此时并购的主要目的并非获取技术，能否提高创新绩效往往不是国防企业选择该战略的关注点。

“委托—代理”理论提倡经营权与管理权分离。由于存在信息不对称和利益冲突，代理人可能会以个人利益最大化作为投资决策的关注点。为了追求私利，巩固自身地位，管理者可能会选择并购策略[34]，这一理论是解释企业并购低效率的代表性理论[37]。并购可以加强企业的多元化经营程度，管理者通过寄希望于新业务上的尝试，降低了自身被取代的可能性[38]。这一动机使得管理者可能会从事不利于股东利益的并购活动，而这种不合理并购导致的资源配置扭曲、对管理者精力的占用会对创新投入产生负面影响，阻碍创新绩效的提高。自大假说认为并购方的管理者由于自身的过度自大，低估并购带来的成本增加，会导致并购对企业经营活动和价值的损害[39-40]，对企业创新绩效产生负向影响。已有实证研究也支持了“委托—代理”理论，管理者的过度自信与企业并购绩效间存在负相关关系[41-42]。

政府作为国防市场中最大的消费者和唯一监管者，对国防企业经营战略的选择具有重大影响。冷战结束后，美国开启了政府主导的国防工业调整重组过程，鼓励国防企业积极进行兼并重组。在这种情况下，为了巩固与政府和军方间的政治联系，维持军事订单量，国防企业有可能在低估并购带来的成本上升与管理困难情况下选择企业并购，导致对企业效益产生损害，对创新绩效产生负向影响。因此，文章提出假设：

假设2：对于国防企业，非技术并购对并购方的军用技术创新绩效产生负向影响或无显著影响。

技术并购创新绩效会受到许多因素影响，其中一个重要方面是并购企业从目标方获取的技术知识规模[16]，企业的知识规模代表其技术发展水平和技术创新潜力。目前关于目标方的绝对知识规模与并购企业并购后创新绩效间的关系尚未得出一致结论[8，17-18]。Ahuja和Katila[17]认为在技术并购中，目标方知识要素的数量和性质会影响并购创新绩效。21世纪的技术变迁对国防工业的发展产生了深刻影响。商业技术的先进性和广泛分布使得国防企业有必要探求民用技术和军民两用技术用于军工产品研发生产的可能性[2]77。通过技术并购，国防企业能够快速获取商业领域的先进技术与知识，发挥军民用知识资源整合带来的协同效应[43]。与此同时，目标方的知识规模越大，国防企业就能越大程度地减少内部研发上的重复投入，降低内部研发成本，提高创新绩效。因此，文章提出假设：

假设3：对于国防企业，技术并购中目标方的绝对知识规模对并购方的军用技术创新绩效会产生正向影响。

从资源整合的角度看，并购企业需要在并购完成后进行耗时的整合活动[8]，资源整合能力对企业的并购绩效会产生很大影响[44]。技术并购会带来组织规则的破坏，尤其是与创新有关的技术部门的组织规则，组织规则能否快速重建，与之相关的隐性知识能否被快速吸收对于并购后企业创新绩效能否提高很重要[27，45-47]。与民用产品相比，军工产品技术复杂度更高，对产品性能的要求更严格，产品涉及的知识跨学科、跨领域特征鲜明，同时政治游说在国防企业的组织管理中至为关键，国防企业与民用企业间存在着天然的文化差异。当国防企业与目标方的知识规模相差较大时，国防企业需要花费更多成本用于交流沟通，融合双方的文化与管理范式，重建组织规则，这一过程不可避免地会分散国防企业的注意力，耗费大量资源，对并购企业的创新绩效产生负向影响[48]。与此同时，当国防企业与目标方的知识规模相差较大时，并购完成后目标方的技术人才将从“小池中的大鱼”变为“大池中的小鱼”，失去在原有公司中的核心地位，丧失进行创新活动的积极性，导致目标方知识人才的流失[49]，破坏国防企业在并购完成后对目标方隐性知识的转移与整合，阻碍其创新绩效的提高[50-51]。因此，文章提出假设：

假设4：对于国防企业，技术并购中目标方的相对知识规模对并购方的军用技术创新绩效会产生负向影响。

三、样本与方法

(一)数据来源

文章以美国国防工业领域11家大型国防企业1996—2017年间的非平衡面板数据集为样本。美国拥有全世界最发达的国防工业基础，其国防支出长期位居世界首位。以2016年为例，该年SIPRI公布的前100名国防企业(不含中国)中，美国企业为44家，占比高达44%；同期企业数排名第二的俄罗斯仅有13家，约为美国上榜企业数的30%。样本企业的选取依据SIPRI数据库公布的前100名。SIPRI是一个针对与国际和平与安全问题有关的武器贸易、国防工业和裁军等问题进行研究的独立的国际性研究机构，其公布的数据是国际上研究国防经济相关问题比较权威的数据来源。在研究企业并购相关问题时，关注大型企业可以保证研究数据的可靠性，同时小型企业的数据难以获得，这与之前学者的研究相一致[17，52]。同时Steinbock[53]指出，在美国国防市场中，大型企业居于主导地位。文章筛选2002—2016年①重复出现在前100名的美国国防企业，将同时上市的母子企业合并，鉴于多项指标综合下数据可获得性最终选取了11家大型国防企业，包括阿连特技术系统公司、波音公司、霍尼韦尔国际公司、洛克希德·马丁公司、穆格公司、诺斯洛普·格鲁门公司、雷神公司、罗克韦尔柯林斯国际公司、德事隆集团、通用动力公司和联合技术公司。2016年入选SIPRI前100名的企业中，这11家样本企业的军品销售额占据美国当年入选前100名的44家企业军品销售总额的68.52%，具有较高的代表性。虽然仅关注大型国防企业，但这11家企业间存在相当大的异质性。例如，年度专利申请数从0～130不等；员工人数的最小值为3 229人，最大值为238 000人。同时，样本企业既包括积极进行收购的企业，同时包括并购行为并不活跃的企业，增强了下文实证分析结果的可信性，能够有效消除一种论点，即并购方创新绩效的改善并非是由于并购带来，而是由于整个行业的环境改善所驱使[54]。有关企业并购的数据来自全球上市公司分析库(Osiris数据库)和全球并购交易分析库(Zephyr数据库)。创新相关的数据来自润桐专利数据库(Rainpat)。同时为了体现国防工业领域的典型特征，文章通过选取特定IPC代码将创新聚焦于军用技术创新。通过对研究期间样本公司的专利数据和企业并购数据手动收集整理，共整理出327起 企业并购事件和2 092项军事专利申请。控制变量中包含的企业财务数据来源于Compustat全球数据库。

(二)指标与变量选取

1.被解释变量

在企业创新绩效的实证研究中创新绩效的测量指标有很多，包括与专利相关的指标，如专利数与销售额的比值[52]、发明专利数[21,55]、专利申请数[17,56-58]；与新产品有关的指标，如公司新产品产值占总销售额的比值[58]、新产品数量[59]等。专利申请数量体现了企业的技术创新能力[60]，专利自身所具有的排他性能够使申请人在一段时期内独享技术进步带来的好处。同时，专利申请数与新产品数等其他创新绩效的衡量指标间具有高度的相关性[17,61]，是许多高科技行业创新绩效的适宜衡量指标[61]。因此，文章用专利申请数衡量创新绩效，样本选取的11家大型国防企业在1996—2017年间共申请军事专利2 092项，代表了军用技术领域的先进水平。

为了将关注点聚焦于军用技术创新绩效，文章选取国际专利代码分类(IPC)中对应军事部门的F41(武器)和F42(弹药、爆破)，同时为全面考量军用专利，参考相关文献[62]，筛选出散见于其他技术中的与军事有关专利代码，包括F41、F42、A45F 3/06、A63H 13/08、A62D 101/02、B63G、B64D 1/04、B64D 1/06、B64D 7/00、E04H 9/04和E06B 5/10。

2.解释变量

文章采用企业并购事件发生次数来衡量企业并购这一指标。为了进一步区分出技术并购与非技术并购对企业创新的不同影响，首先应对技术并购进行精确定义。技术并购是指大企业主要出于获取技术能力的动机并购中、小技术型企业的并购现象[5]8。文章借鉴Ahuja和Katila[17]的做法，认为当以下两个条件中至少一个发生时，一起并购事件可以被看作是技术并购：①在并购公告说明中明确提出并购的目的之一是技术获取；②目标方在被并购前5年内有过专利申请。当两个条件均不满足时视为非技术并购。由于企业并购对创新绩效的影响通常具有时滞性，为了更为准确的衡量二者间的关系，分别考察滞后一期至滞后四期时企业并购对创新绩效的各自阶段性影响,这也避免了对并购事件设置虚拟变量测量时由于不同样本企业给定年份收购次数不同带来的混淆问题。基于该定义，样本共包括166起技术并购事件，161起非技术并购事件，共计327起并购事件。

目标方的绝对知识规模。对于样本期间每起技术并购活动，文章以特定并购活动中目标方前五年申请的专利数量总数来衡量目标方的绝对知识规模。为了在最大限度上衡量目标方的知识基础，同时由于目前大量技术创新都可军民两用，且文章所选取的国防军工企业在进行技术并购时并不仅仅聚焦于军工企业，因而在对目标方的绝对知识基础进行衡量时，不采用上文描述的军用IPC代码，包含目标方在被收购前五年申请的所有专利。

目标方的相对知识规模。文章用目标方的绝对知识规模与并购方的绝对知识规模的比值衡量目标方的相对知识规模。并购方的绝对知识规模计算方法与目标方绝对知识规模计算方法相同。从总体上看，并购方的专利申请数量总和高于目标方的专利申请数量总和，但文章在对数据进行搜集整理的过程中也发现特殊情况，即目标方被并购前五年的专利申请数量总和大于并购方的专利申请数量总和。文章借鉴Cloodt等[18]的做法，以较大数字作为分母，保证数值处于0～1之间。

3.控制变量

为了保证实证结果的准确性与可靠性，文章选取企业规模、企业年龄和企业盈利能力三个指标作为模型的控制变量②。企业的创新绩效受到许多因素的影响。熊彼特和保罗·戴维斯都认为企业规模越大，技术创新效率越高。众多国内外学者对企业规模和创新间的关系进行研究得出企业规模和技术创新间具有正相关性的结论[63]。企业规模的衡量指标很多，如公司总资产、员工人数、营业收入等。文章用对数化的滞后一期总资产衡量企业规模，企业规模越大，会拥有更多的资金和技术基础，对其内部研发活动所带来的经营风险具有更高的承受能力，从而对企业创新绩效会带来正向影响。

公司成立时间指的是在样本期间公司成立的时间，以年度作为基本单位。企业成立时间对创新也具有影响。一般认为，一个企业随着成立时间的延长，企业内部会随之积累更多的知识和经验，会促进企业创新活动的进行[64]。经营状况良好的企业能够将更多的资金用于具有风险性的企业创新活动，因而也是影响创新绩效的重要因素。文章中的公司盈利能力以对数化的滞后一期净利润来衡量。对数据进行对数化处理可以缩小不同变量绝对数值间的差距，同时能有效消除异方差问题。另外，考虑到企业研发创新活动是一个长期过程，更多地受到之前年份经营状况影响，文章针对控制变量选取滞后一期的数据来衡量三个控制变量对国防企业创新绩效的影响。

(三)模型构建

文章采用面板数据集来验证前文提出的四个假说。被选中的部分国防企业在样本期间发起较为频繁的企业并购活动，如霍尼韦尔国际公司，1996—2017年间共发起33起技术并购，28起非技术并购；同时部分企业在样本期间并购并不活跃，如通用技术公司仅发起3起技术并购。文章构建的模型假定这些并购事件的发生会随着时间变化对并购企业的创新绩效产生不同影响，基于该假定，采用分布滞后模型分析国防企业并购行为发生后的一至四年内对其军用创新绩效的影响。更进一步地，文中区分技术并购与非技术并购事件以探讨两种不同特点的并购行为是否对军用技术创新绩效具有不同影响。

当被解释变量为离散的非负计数变量时，实证研究通常采用泊松回归或负二项回归。由于专利申请数为典型的计数变量，且只能取非负整数值，同时专利申请数的期望与方差相差较大，文章选用负二项回归对国防企业并购对其军用技术创新绩效的影响进行回归分析，而样本企业在任意给定年份的专利申请数服从泊松分布[17-18，65-66]，解释变量和控制变量共同决定了该泊松随机过程的平均值，具体的泊松回归模型为

patit=exp (Xit-1γ+Ait-1β1+Ait-2β2+Ait-3β3+Ait-4β4)

式中：patit为i企业在t年的军事专利申请数量，衡量企业的创新绩效；Xit-1为影响patit的控制变量的滞后一期；Ait-1、Ait-2、Ait-3、Ait-4为滞后一期至滞后四期的并购相关变量。

分布滞后模型在解释企业并购对创新绩效的影响时具有两点显著优势。首先，该模型包含了技术并购和非技术并购的多重滞后项作为额外的回归变量，由于企业创新是一个长期的过程，企业并购的影响可能在短期和长期中存在不同，通过这种方法，原则上可以衡量并购行为在并购后不同时期对并购企业的创新绩效的动态影响。例如，当一场并购行为发生的第一年并购方的创新绩效产生正向作用时，有可能在接下来的时间里作用方向发生逆转，产生负向作用。其次，通过将不同滞后期的影响系数求和，能够对企业并购对创新绩效的影响进行整体把握。

四、实证结果

此节将上文构建的泊松模型进行实证检验来分析影响国防企业军用技术创新绩效的各种因素所产生的不同影响。

(一)样本的描述性统计

表1和表2分别给出了研究的各个变量的描述性指标统计和相关系数矩阵。从表中可以看出，并购类型等大部分解释变量和控制变量与企业创新绩效间的理论预测方向基本符合预期，且变量间的相关系数较小。值得注意的是，目标方绝对知识规模与创新绩效间存在负相关性，与前文假设3产生矛盾，需要进一步根据因变量的特点采用泊松模型下的负二项回归来验证相关假说。

表1 变量的描述性统计

表2 变量间相关系数矩阵

(二)泊松模型估计

接下来通过使用负二项固定效应回归对样本数据集进行回归分析，表3列示了回归结果。模型1检验了控制变量对国防企业军用技术创新绩效的影响。结果表明，企业年龄对其创新绩效的影响在1%的显著性水平上为正，表明在国防工业领域，企业成立时间越长，越有利于其军用技术创新绩效的提高。值得注意的是，当考虑企业并购活动时，企业年龄这一变量变得不再显著，证明虽然在一定程度上企业成立时间会有利于创新能力的提高，但影响十分微弱，创新绩效的高低更依赖于其它影响因素。同样，资产规模也对军用技术创新绩效产生显著正向作用。企业盈利状况对国防企业军用技术创新绩效产生了显著负向作用，这体现了国防市场的特点，即军工产品研发并不以利润最大化为导向，军工产品的生产过程往往具有高成本低利润的特点。

表3 并购对创新影响的负二项回归结果

为考虑国防企业并购类型对其军用技术创新绩效的影响，模型2和模型3在模型1的基础上依次将技术并购和非技术并购加入到回归方程中，模型2和模型3中的结果表明，国防企业发起技术并购对其军用技术创新绩效产生了显著地正向作用，且随着时间推移系数逐渐变小，显著性不断降低，表明对于国防企业，技术并购在短期内会对并购方军用技术创新绩效产生正向促进作用，但在长期影响程度逐渐变小。当考虑到技术知识规模对技术并购的调节作用时，如模型5所示，技术并购的各滞后期系数均显著为正，总影响系数为1.569 2，支持了文章提出的假设1。关于国防企业的非技术并购行为，从模型3～模型5整体实证结果来看，短期内均未对并购方的军用技术创新绩效产生显著影响，但随着时间推移非技术并购对军用技术创新绩效产生显著负向作用，非技术并购的总影响系数为-0.731 2，支持了文章提出的假设2。

模型4和模型5考虑了技术并购事件中作为并购方的国防企业与目标方技术知识特征对并购方军用技术创新绩效的影响。模型4主要关注目标方的绝对知识规模对并购企业军用技术创新绩效的影响。结果表明，目标方的绝对知识规模对国防企业军用技术创新绩效的影响在时间上具有非线性。由模型4可以看出，目标方的绝对知识规模仅在滞后2期时对军用技术创新绩效产生显著的负向作用，但影响系数较小，在其它滞后期中影响并不显著。该变量的总影响系数为-0.003，从系数上看影响相对较小，且没有证据表明该变量会对国防企业的军用技术创新绩效产生正向作用，同时推断该因素对军用技术创新绩效的整体作用不大，倾向于具有负向作用，这和Ahuja和Katila[17]、Cloodt等[18]学者的研究的结论具有相似性。模型5的实证结果表明，并购方与目标方的相对知识规模对国防企业的军用技术创新绩效在短期和长期中都会产生显著负向作用，总影响系数为-5.472 3，支持了文章中提出的假设4，表明并购方与目标方间的知识规模差距越大，并购方的知识整合难度越大，目标方的知识价值就越低，对创新绩效影响为负。

五、结论与启示

当具体到国防工业这一行业领域时，国防企业的并购行为能否对其军用技术创新绩效产生显著影响，文章将传统的企业并购理论与国防企业的特点相结合，通过对美国国防工业领域11家大型国防企业在1996—2017年间的数据进行实证分析，考察了企业并购对军用技术创新绩效的影响。研究表明：

第一，国防企业的技术并购活动对其军用技术创新绩效的影响为正。具体来说，国防企业的技术并购会对其军用技术创新活动产生显著的正向作用，且作用程度随时间推移不断变小。该研究结果证明国防企业依靠并购行为来实现军用技术创新的长远发展是困难的。由此可见，国防企业在选择发展战略时，可以将技术并购和内部研发、企业合作开发等活动有效结合，从多方面入手实现创新发展，提高创新绩效。

第二，国防企业的非技术并购活动对军用技术创新绩效没有或具有负向作用。具体来说，非技术并购活动在短期内对并购方的军用技术创新活动影响并不显著，但长期内会显著的负向作用于其军用技术创新。该研究结果表明国防企业在制定公司发展战略时，应当考虑到非技术并购活动在长期中可能带来的对企业研发创新能力的侵蚀，警惕非技术并购活动可能带来的过度多元化以及委托代理产生的逆向选择与道德风险问题，合理制定并购战略。

第三，就国防企业的技术并购行为来看，目标方的绝对知识规模对其军用技术创新绩效的影响具有非线性，而目标方的相对知识规模会对国防企业的军用技术创新绩效产生显著负向影响。目标企业的知识规模越大，并购双方在知识规模上的差距越大，越不利于促进并购后国防企业的军用技术创新。由此得出启示，中国国防企业在发起以获取知识为目的的技术并购活动时，应当充分考虑目标企业的技术规模，挑选知识规模与之相近的民用企业，降低并购后对目标企业的整合吸收难度，最大化并购效益。

鉴于不同行业间存在着行业异质性问题，针对不同行业对企业并购与创新绩效间关系的研究仍具有重要意义，这有助于进一步区分不同行业并购影响的差异性。文章仍存在许多不足之处。首先，企业创新绩效的衡量指标众多，文章仅采用专利申请数这一单一指标进行衡量。其次，国防企业可进一步细分到众多不同行业领域，如航空航天、船舶、国防电子等，未来可在细分领域就这一问题来进一步探讨。

注释：

① 斯德哥尔摩国际和平研究所关于前100名国防工业的数据始于2002年，目前更新至2016年。

② 由于数据分析表明国防企业研发支出与资产规模间存在高度相关性，文章仅将资产规模作为控制变量。