技術并購對企業創新績效的影響
——基于蘇州制造業上市企業研究

蘇州大學 劉欣怡 吳偉曄 蘇池

制造業作為經濟的支柱性產業，在經濟的發展中，發揮著至關重要的作用。然而，隨著科技的進步與經濟的轉型升級，制造業所面臨的內外部技術創新壓力越來越大。自主研發具有高風險、高成本的特點，因此許多企業為了提高技術創新能力，逐漸傾向于并購這一方式。同花順數據顯示，蘇州制造業企業所發生的并購案件在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，發現技術并購可以為科技企業帶來長期的競爭優勢；衛力、馬志強(2021)通過對滬深A股企業的實證研究，發現技術并購可以正向促進企業的自主創新能力。另外，李亞杰、李沛濃(2019)基于對裝備制造上市的實證分析，發現技術并購并不能對企業長期持續競爭力產生顯著影響。總體來看，學術界目前對技術并購效果的結論并不統一，已有的對蘇州制造業企業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，基于蘇州制造業企業的上市數據，探究技術并購對制造業企業技術創新的影響，并為蘇州制造業企業提出更具有普適性的建議。

1 理論與假設

1.1 技術并購與企業短期技術創新績效表現

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

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的技術創新表現。

1.2 技術并購對企業自主創新能力的持續性影響

根據技術協同理論，企業在并購過程中快速獲得技術資源，經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成果，集中研發力量創新技術。此外，從長期來看，企業在并購過程中，通過縱向并購可以實現上下游一體化，通過橫向兼并和收購，可以擴大自身的生產經營規模，有利于實現規模經濟，從而降低生產成本，將更多的資金用于技術研發，提高自身的競爭力。侯漢坡(2009)提出了基于技術并購的企業持續技術創新體系，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企業的持續性技術創新提高。

基于此，本文提出第二個假設H2：技術并購對企業自主創新能力有持續性正向影響。

2 數據與實證方法

2.1 數據篩選

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

2.2 變量的選取

被解釋變量：為了研究技術并購對企業創新績效的影響，由于用市場指標與財務指標衡量創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，將申請發明專利數作為反映企業創新績效的指標，并取自然對數。

關鍵解釋變量：設置虛擬變量OA，代表企業當年是否發生技術并購，OA取1表示發生了技術并購，0表示未發生。另外，參考殷煉乾、周杰怡(2021)的研究，設置虛擬變量OA0、OA1、OA2、OA3，分別代表企業是否處于發生技術并購的當年、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企業的創新績效產生持續影響。

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

2.3 模型設計

為了研究企業創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)中引入代表是否發生技術并購的虛擬變量OA，考察發生技術并購是否對企業創新績效有影響，式中X為一系列控制變量，δ為系數向量。由于專利數量是計數變量，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創新績效是否有持續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 描述性統計

根據數據整理，蘇州制造業企業創新績效差距較大，年專利申請數最小為0，最大為333，平均值為20.49，標準差達到了35.84，說明不同企業之間創新能力有明顯差異。在研發強度方面，研發投入占營業收入比平均值為4.66%，標準差為5.81%，最大達到了76.35%，最小僅有0.64%，可見企業間研發強度存在較大差異。在企業年限方面，可以看到企業年限差距較大，有建立30余年的企業，也有剛成立不久的新企。在資產負債率方面，最小為1.72%，最大為86.01%，可見蘇州制造業企業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對樣本數據進行回歸分析。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。

表1 模型(1)回歸結果

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，且與企業經營狀況高度聯系，容易受市場因素影響產生波動，而與企業創新績效關系不大或相悖，因此選擇剔除這四個控制變量。控制變量企業性質(NAT)也不顯著，是由于樣本中只有5家為國有企業，數據太少。剔除后再次對剩余控制變量進行回歸，發現ROA系數接近于零，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。

表2 模型(2)回歸結果

從表2中可以看到，OA系數為正且在1%水平上顯著，說明發生技術并購對企業短期創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企業的創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創新績效是否存在持續影響，采用Poisson模型進行回歸分析，得到結果如表3所示。

表3 模型(3)回歸結果

由表3中結果可知，OA0系數為正，且在1%水平上顯著，與模型（2）結論相一致。OA1與OA2系數為正，但并不顯著；OA3系數為負，但也不顯著。可見技術并購并未對企業創新績效帶來顯著的持續的促進作用。可能的解釋是，蘇州制造業企業大多為非技術密集型企業，發生技術并購主要是為了直接獲取對方獨有的生產產品、生產方式或生產環節中某一項技術，并購后主要是吸收、運用，進行生產制造，并申請專利保護知識產權，缺少后續進一步研發新技術，從而技術并購對蘇州制造業企業創新績效的持續促進作用有限。

4 結語

4.1 研究結論

本文利用2011—2019年蘇州制造業上市企業的數據，運用泊松回歸的實證方法，得出如下結論：

4.1.1 技術并購對技術創新能力的影響

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

4.1.2 企業異質性對于技術并購績效的影響

企業的研發投入、企業年齡、資產負債率、政府補助、ROE都在企業并購過程中，對企業的創新績效提高起到了正向的作用。這說明，越是重視技術研發、越具有并購經驗、越具有資產流動性。越能發揮技術并購對于技術創新的正向促進作用。

4.2 政策建議

5.2.1 企業層面

(1)充分重視研發，提高研發強度

充分的研發投入是企業能夠不斷提高技術創新能力的重要前提，只有確保企業具有充分的研發投入，才能夠有效協整雙方優勢資源，實現技術并購的效用最大化。然而，從蘇州制造業企業上市公司的數據來看，企業的研發強度呈現一定意義的兩極分化，研發強度最低的企業投入的研發資金只占營業收入的0.64%。

(2)降低杠桿水平，提高企業的流動性

企業在經營過程中，要注重自身資金結構，提高資金流轉能力。只有充分保證企業自身的盈利能力與資金的正常運行，才能使得企業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之中。否則，企業不僅不能充分發揮技術并購的作用，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

企業的并購過程是一個相對復雜與漫長的過程，往往需要企業投入大量的資金，才能獲取標的方的控制權，因此，企業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并購的積極性，減輕企業資金運轉的壓力，有利于企業提高研發強度，充分整合雙方資源，實現技術并購的協同效應。