吴伟晔 刘欣怡 苏 池

（苏州大学，江苏 苏州 215000）

一、引言

在中国社会主义市场经济不断发展、高新技术竞争日益激烈的形势下，制造业企业的不断并购重组是提升自我创新能力的重要实现途径之一。制造业企业并购不仅有助于企业直接引进先进的技术、吸收高质量人才、提升综合实力，还有利于增强资源整合能力，提高资源利用率。苏州制造业作为苏州的支柱产业，近年来面临着技术创新升级的内外部压力。与此同时，苏州制造业企业的并购重组案例近年来不断增加，并且并购金额不断提高。但是，不同制造业企业并购重组后的技术创新绩效提升效果仍有很大区别，而且，制造业企业是如何通过合理的并购、需要关注哪些重要因素以至于达到提升绩效和技术创新能力的效果也是亟需探究的问题。因此，本文将进行并购重组与苏州制造业企业技术创新的关系分析。

基于上述问题，本文采取实证分析的研究方法，从企业自身特质出发，选取并购方企业的专利申请数作为研究的被解释变量，选取并购经验、研发投入等作为解释变量，探究总结并购方企业的自身特质对创新绩效的影响，为我国制造业企业意通过并购重组提升技术创新能力提供一些经验和启示。

二、理论与假设

1.企业并购成熟度与并购技术创新绩效

在并购方面，企业的并购成熟度往往反映了其在自身经营方面的战略规划、经营管理的能力，也反映了其在行业内整合资源的能力。查阅文献后，可以总结企业并购成熟度往往可以由企业的年龄（创办年限）以及过去在并购方面积累的经验所决定，并购经验主要指的是并购次数。

Hite，Hesterly等基于社会网络的视角，通过实证研究发现，年龄大的公司有更加强大的社会网络可以利用，有利于充分挖掘与吸收外部知识。谢伟等（2011，2012）通过研究发现，用有并购经验的企业往往更能够识别和发现并购过程中的关键因素，并且基于以往的并购经验、沟通能力，可以有效的提升并购后的整合能力和管理效率，从而增强并购技术创新的绩效。

基于此，我们认为存活时间更长、更具并购经验的制造业企业，由于经历了更长的成长与发展期，更加具备经营管理、知识吸收转化能力，因而更能够将并购所吸收的知识、技术、人才进行有效的转化，由此提出假设H1。

H1：并购方的成熟度越高，技术并购后创新绩效越好。

2.企业技术吸收能力与并购技术创新绩效

就企业通过技术并购提升创新能力的路径来讲，主要是依赖于吸收外部资源，通过内外部整合的优势，通过资源的协同效应，节省自主创新的成本、减少自主研发失败的风险，从而迅速打破技术壁垒，实现创新。但是，要想顺利实现该过程，仍然取决于并购方能否充分的利用被并购方的知识和技术，进行有效的吸收和整合，从而达到效益的最大化。

在严焰等（2020）的研究中，他们利用研发投入强度作为企业技术吸收能力的衡量指标，并通过实证研究，得出技术吸收能力会对企业的研发与创新活动产生较大影响。基于此，我们提出H2。

H2：并购方的知识吸收能力越强，技术并购后创新绩效越好。

三、实证研究设计

1.数据来源

本文企业样本数据来源于同花顺集群版金融数据库终端，为保证实证变量的可得性和结果的代表性，本文遵循以下原则选取样本数据：（1）主并方为苏州制造业上市公司；（2）并购公告时间完整，剔除没有成功的并购事件；（3）剔除 ST 类公司的并购事件;（4）剔除部分数据缺失的样本；（5）在并购公告中披露并购意图为获取技术；（6）并购公司获得被并购公司的控股权不低于30%。经由数据筛选处理后，最终得到符合要求的84条观测样本。

2.变量说明与模型构建

（1）被解释变量

技术创新是指新产品、新系统等的第一次商业性应用，表现为内部创新或引进外部创新协同效果。对于技术创新评价，国际上通常采用两个指标：专利申请数以及论文发表数量。由于论文发表数量更适用于科学技术理论研究的产出评价，所以在这里采用企业的专利申请数（Pati）作为制造业企业并购创新绩效的成果核心评价指标，作为模型的被解释变量来考察其他因素对其的影响。又考虑到企业整合并购、将新知识转化为研发成果具有滞后性，需要在一段时间后创新绩效才有可能获得提升，根据Ahuja 等（2001）的研究，采用并购当年、并购第一年和并购第二年申请专利数的总和的对数作为创新绩效指标。

（2）解释变量

关于解释变量，本文的目的是研究企业技术并购对企业创新绩效的促进效果受哪些关键因素影响，根据理论与假设中分析，本文设置以下解释变量：并购经验（Maexp）,表示企业以往是否发生过并购、并购经验的丰富程度，某一确切年该指标取值为企业该年以及前四年的技术并购数之和；研发投入（RD），表示企业在技术研发方面的投入程度，取值为企业当年研发投入与当年主营业务收入的比值；并购类型，并购类型分为横向并购、纵向并购、混合并购，设置为两个虚拟变量，以混合并购为基准组；知识规模(Kn)，这方面可以归结为近五年专利申请数与当年技术人员数，我们将各公司的两数据标准化后求和，作为知识规模变量的值。

（3）控制变量

根据以往研究，本文对主并企业的资产规模、企业创立年限、资产负债率、盈利能力（ROE）等变量进行控制。企业的规模（Size）用收购方并购当年营业收入来衡量；企业年限（Age）用企业并购当年减去企业成立的日期来衡量，单位为年；企业的资产负债率用并购当年的总资产除以总负债来衡量；企业的盈利能力（ROE）用企业的净利润除以净资产来表示。

（4）研究模型

本文采用多元线性回归的方法，建立因变量与各自变量之间的多元线性回归关系：

lnPat=β0+β1Maexp+β2RD+β3Kn+β4D1+β5D2+ΣαiXi+ε

其中：Maexp为企业并购经验，RD为企业研发投入，Kn为企业知识规模，β1、β2、β3分别表示此三个变量的回归系数；D1与D2为并购类型的虚拟变量，以混合并购为基准组，D1取1且D2取0时为横向并购，D1取0且D2取1时为纵向并购；Xi为一系列控制变量，β0为截距项，ε为随机误差项。

四、回归结果与解释说明

1.模型的检验

为确定建立的模型能够用来检验假设，需要考察模型是否存在多重共线性、异方差、自相关等问题。

对于多重共线性问题，本文采取方差膨胀因子法进行检验，依次选取一个解释变量作为被解释变量，做其与其余解释变量的回归，计算得到各个解释变量对应的结果皆不超过10，表明解释变量之间不存在严重的多重共线性。对于异方差问题，可用残差平方对各解释变量逐一做散点图，残差不随解释变量的变化而有规律性变化，呈现随机分布，故不存在异方差问题。对于自相关问题，本文采用Durbin-Watson检验，计算得模型的DW值为1.791，落入无自相关区域，则不存在自相关问题。

2.回归结果分析

在此基础上，多元回归的结果见表1。

表1 并购主体特征、研发强度对创新绩效影响分析

并购成熟度与并购后创新绩效之间关系的检验：模型回归结果显示，并购经验（Maexp）与知识规模（Kn）的系数皆为正，且大部分在5%、10%的水平上显著，这表明这两个解释变量与被解释变量之间存在着较为显著的正相关关系。该结果验证了我们的假设H1，说明并购成熟度，包括并购方并购经验与知识规模，对并购后创新绩效的提升有正向促进作用，并购方在并购方面越成熟、越具有经验，自身知识规模越庞大，则通过技术并购实现的技术创新效果越好。

知识吸收能力与并购后创新绩效之间关系的检验：模型回归结果显示，研发投入的系数为正，且在大部分模型中10%的水平上显著，这表明该解释变量与被解释变量之间存在着较为显著的正相关关系。该结果验证了我们的假设H2，说明知识吸收能力对并购后创新绩效有正向促进作用，并购方知识吸收能力越强，越能够将并购获得的资源进行整合，从而实现内外部协同效应，提升技术创新水平。

最后，在并购类型方面，可以看到表示并购类型的两个虚拟变量的回归系数较小，在大多数模型下并不显著，而且出现了系数变号的现象，说明并购类型与被解释变量之间相关关系不明显。这说明并购类型对并购方企业创新绩效提升并没有显著影响，并购类型并非影响制造业企业并购对企业创新绩效提升效果的关键因素，对于制造业企业而言，无论是哪种并购类型，对企业创新绩效影响不大。

五、研究结论与启示

本文以苏州制造业企业在2008年～2017年发生的并购事件为样本数据，通过多元线性回归的方法，研究并购主体的特征如并购经验等，对创新绩效的影响程度。在研究过程中，我们发现并购方自身的并购经验对并购过程中的技术创新有着很关键的作用。若并购后自身具有较强的并购经验，则并购更能促进企业的创新活动；反之，则会减少并购对创新绩效的促进作用。此外，并购方吸收能力在并购中对技术创新绩效也发挥着重要的影响，当并购方具有较强的吸收能力时，则更能够发挥技术并购对于创新绩效的促进作用。

上述结论对苏州制造业企业通过实施技术并购实现技术创新具有重要的启示意义。在技术并购前，并购方应当充分衡量自身所具备的并购经验、知识吸收能力以及知识规模，从而选择与自身相匹配的公司。当自身并购经验充足，知识吸收能力较强时，可以在技术领域深度挖掘的空间也更大，则可以选择与公司知识、技术相关性不大、更有利于扩展产业链、提升知识规模的公司；相反，如果自身并购经验并不充足，知识吸收能力较弱，则可以选择同领域、类似业务线的公司进行并购，从而减少并购后整合的难度。