技术并购对企业创新绩效的影响——基于苏州制造业上市企业研究

苏州大学 刘欣怡 吴伟晔 苏池

制造业作为经济的支柱性产业，在经济的发展中，发挥着至关重要的作用。然而，随着科技的进步与经济的转型升级，制造业所面临的内外部技术创新压力越来越大。自主研发具有高风险、高成本的特点，因此许多企业为了提高技术创新能力，逐渐倾向于并购这一方式。同花顺数据显示，苏州制造业企业所发生的并购案件在2011年、2015年、2019年分别达到了14、78、93件。

在技术并购的热潮掀起之际，学术界就技术并购对创新绩效的影响展开了丰富的研究。陈春春、杨雪(2008)通过案例群分析，发现技术并购可以为科技企业带来长期的竞争优势；卫力、马志强(2021)通过对沪深A股企业的实证研究，发现技术并购可以正向促进企业的自主创新能力。另外，李亚杰、李沛浓(2019)基于对装备制造上市的实证分析，发现技术并购并不能对企业长期持续竞争力产生显著影响。总体来看，学术界目前对技术并购效果的结论并不统一，已有的对苏州制造业企业技术并购的研究多为案例分析方法，未必具有普适性。因此本文采用实证方法，基于苏州制造业企业的上市数据，探究技术并购对制造业企业技术创新的影响，并为苏州制造业企业提出更具有普适性的建议。

1 理论与假设

1.1 技术并购与企业短期技术创新绩效表现

对于企业来说，通过技术并购可以获取标的方已有的或正在研发申请的专利，获得关键技术和人才，从而减少企业自主研发所需要投入的时间和金钱成本。因此，从短期来看，制造业企业可以通过技术并购，显著和快速地实现短期内技术创新绩效的提高。

基于此，本文提出第一个假设H1：技术并购能够短期内提高企业的技术创新表现。

1.2 技术并购对企业自主创新能力的持续性影响

根据技术协同理论，企业在并购过程中快速获得技术资源，经过并购方的整合与管理，收购方和被收购方可以共享技术和研发成果，集中研发力量创新技术。此外，从长期来看，企业在并购过程中，通过纵向并购可以实现上下游一体化，通过横向兼并和收购，可以扩大自身的生产经营规模，有利于实现规模经济，从而降低生产成本，将更多的资金用于技术研发，提高自身的竞争力。侯汉坡(2009)提出了基于技术并购的企业持续技术创新体系，总结了三类技术并购——进入新领域型、技术完善型和技术互补型，如何通过技术并购实现企业的持续性技术创新提高。

基于此，本文提出第二个假设H2：技术并购对企业自主创新能力有持续性正向影响。

2 数据与实证方法

2.1 数据筛选

由于苏州部分制造业企业上市较晚，较早的数据在完整性方面有所欠缺，又考虑到2020年新冠疫情对企业正常经营有巨大冲击，因此选取2011—2019年的苏州制造业上市公司，并剔除ST类公司、关联并购、失败并购、数据缺失样本，保留73家公司样本进行研究。初始样本主要来源于WIND数据库和同花顺金融数据库。

2.2 变量的选取

被解释变量：为了研究技术并购对企业创新绩效的影响，由于用市场指标与财务指标衡量创新绩效具有一定的局限性，包括但不限于市场波动、财务造假。本文借鉴温成玉、刘志新(2011)与张峥、聂思(2016)的研究，将申请发明专利数作为反映企业创新绩效的指标，并取自然对数。

关键解释变量：设置虚拟变量OA，代表企业当年是否发生技术并购，OA取1表示发生了技术并购，0表示未发生。另外，参考殷炼乾、周杰怡(2021)的研究，设置虚拟变量OA0、OA1、OA2、OA3，分别代表企业是否处于发生技术并购的当年、1年后、2年后、3年后，借此来考量技术并购是否会对苏州制造业企业的创新绩效产生持续影响。

控制变量：企业规模记为Size；营业收入记为Opre；净利润记为Npro；研发投入记为RDI；政府补助记为GH；研发强度记为RD，值取为研发投入与主营业务收入的比值；资产负债率记为Lev；净资产收益率记为ROE；资产收益率记为ROA；企业年限记为Age；营业收入增长率记为Oprer；企业性质记为NAT，为虚拟变量，取值为1代表国有企业，取值为0代表非国有企业。其中企业规模、营业收入、净利润、研发投入与政府补助数值相对较大，取对数处理。

2.3 模型设计

为了研究企业创新绩效与并购之间的关系，本文建立如下模型：

模型(1)中仅引入控制变量，运用多元回归模型进行分析，得到各个控制变量的系数估计与显著性水平，考察结果，剔除符号不符合实际或不显著的控制变量。

模型(2)中引入代表是否发生技术并购的虚拟变量OA，考察发生技术并购是否对企业创新绩效有影响，式中X为一系列控制变量，δ为系数向量。由于专利数量是计数变量，不宜采用普通线性回归模型进行估计，本文参考李姝(2018)、Ahuja(2001)、林子昂和叶秋彤(2019)的研究，采用Poisson模型进行研究。

在模型(3)中，进一步引入考察技术并购对企业创新绩效是否有持续促进作用的虚拟变量OA1、OA2、OA3，仍采用Poisson模型进行回归分析。

3 实证结果分析

3.1 描述性统计

根据数据整理，苏州制造业企业创新绩效差距较大，年专利申请数最小为0，最大为333，平均值为20.49，标准差达到了35.84，说明不同企业之间创新能力有明显差异。在研发强度方面，研发投入占营业收入比平均值为4.66%，标准差为5.81%，最大达到了76.35%，最小仅有0.64%，可见企业间研发强度存在较大差异。在企业年限方面，可以看到企业年限差距较大，有建立30余年的企业，也有刚成立不久的新企。在资产负债率方面，最小为1.72%，最大为86.01%，可见苏州制造业企业资本结构方面存在较大差异。

3.2 模型回归分析

3.2.1 模型(1)回归分析

本文采用EVIEWS对样本数据进行回归分析。对模型(1)采用多元回归模型进行分析，回归结果如表1所示。

表1 模型(1)回归结果

从表1中可以看到，控制变量lnsize、lnnpro、oprer几乎无影响，lnopre显著为负，与实际不符，是因为这四个控制变量相关性较高，且与企业经营状况高度联系，容易受市场因素影响产生波动，而与企业创新绩效关系不大或相悖，因此选择剔除这四个控制变量。控制变量企业性质(NAT)也不显著，是由于样本中只有5家为国有企业，数据太少。剔除后再次对剩余控制变量进行回归，发现ROA系数接近于零，不显著(P=0.8523)，最终对剩余控制变量回归，结果良好。

3.2.2 模型(2)回归分析

对模型(2)中的控制变量采用模型(1)中筛选出来的控制变量，并采用Poisson模型进行回归分析，得到结果如表2所示。

表2 模型(2)回归结果

从表2中可以看到，OA系数为正且在1%水平上显著，说明发生技术并购对企业短期创新绩效有显著正向影响，假设H1得到验证，技术并购确实对苏州制造业企业的创新绩效有着促进作用。

3.2.3 模型(3)回归分析

在模型(2)的基础上，加入虚拟变量OA1、OA2、OA3，考察技术并购对企业创新绩效是否存在持续影响，采用Poisson模型进行回归分析，得到结果如表3所示。

表3 模型(3)回归结果

由表3中结果可知，OA0系数为正，且在1%水平上显著，与模型（2）结论相一致。OA1与OA2系数为正，但并不显著；OA3系数为负，但也不显著。可见技术并购并未对企业创新绩效带来显著的持续的促进作用。可能的解释是，苏州制造业企业大多为非技术密集型企业，发生技术并购主要是为了直接获取对方独有的生产产品、生产方式或生产环节中某一项技术，并购后主要是吸收、运用，进行生产制造，并申请专利保护知识产权，缺少后续进一步研发新技术，从而技术并购对苏州制造业企业创新绩效的持续促进作用有限。

4 结语

4.1 研究结论

本文利用2011—2019年苏州制造业上市企业的数据，运用泊松回归的实证方法，得出如下结论：

4.1.1 技术并购对技术创新能力的影响

技术并购可以提升苏州制造业企业短期内绩效水平，但长期来看影响不大。在并购完成的当年，企业通过获取关键技术、无形资产、研发人员，可以提高短期创新绩效，但是从长期来看，除了企业自身技术特点以外，企业在并购的过程中，花费了大量的资金，一定程度上抑制了企业的技术创新水平。

4.1.2 企业异质性对于技术并购绩效的影响

企业的研发投入、企业年龄、资产负债率、政府补助、ROE都在企业并购过程中，对企业的创新绩效提高起到了正向的作用。这说明，越是重视技术研发、越具有并购经验、越具有资产流动性。越能发挥技术并购对于技术创新的正向促进作用。

4.2 政策建议

5.2.1 企业层面

(1)充分重视研发，提高研发强度

充分的研发投入是企业能够不断提高技术创新能力的重要前提，只有确保企业具有充分的研发投入，才能够有效协整双方优势资源，实现技术并购的效用最大化。然而，从苏州制造业企业上市公司的数据来看，企业的研发强度呈现一定意义的两极分化，研发强度最低的企业投入的研发资金只占营业收入的0.64%。

(2)降低杠杆水平，提高企业的流动性

企业在经营过程中，要注重自身资金结构，提高资金流转能力。只有充分保证企业自身的盈利能力与资金的正常运行，才能使得企业有足够多的资金可以投入到并购后的管理、整合与进一步的研发之中。否则，企业不仅不能充分发挥技术并购的作用，甚至还会面临较大的财务风险和负担。

4.2.2 政府层面，提高政府补助力度

企业的并购过程是一个相对复杂与漫长的过程，往往需要企业投入大量的资金，才能获取标的方的控制权，因此，企业所面临的财务压力与风险也更大。在此背景下，政府针对性地提高补助力度可以提高企业并购的积极性，减轻企业资金运转的压力，有利于企业提高研发强度，充分整合双方资源，实现技术并购的协同效应。