技术并购对技术创新绩效的影响研究-人工改重案例

发布日期:2022-04-21 13:12:41


  选取2014-2016年我国沪深A股高技术上市企业并购事件为样本,通过构建调节模型,在实证检验技术并购与企业技术创新绩效关系的基础上,进一步研究自主研发在技术并购与技术创新绩效关系中的调节作用。实证结果发现:相关技术并购对技术创新绩效有显著正向影响,非相关技术并购对技术创新绩效无显著影响;相关技术并购与并购前研发人力资本的交互项对技术创新绩效有显著正向影响;非相关技术并购与并购前内部研发经费存量的交互项对技术创新绩效有显著正向影响。


  技术创新是企业,尤其是高技术企业获得与持续保持市场竞争力的重要源动力。随着中国综合实力的强大,开始越来越注重核心科技的研发和掌握,我国企业也开始注重核心技术的开发。企业早期的技术创新,大多依赖于企业内部的自主研发活动,然而我国高技术企业通过自主研发提升技术创新能力的动力远远不足,还必须通过技术引进来弥补自身创新能力的不足[1]。


  对于高技术企业来说,进行内部研发活动会面临研发失败、研发时间效率低下等风险,这必然使得企业需要通过外部环境快速获取企业所需要的技术资源[2]。技术并购作为企业获取外部技术资源的重要途径之一,对于企业提高创新能力进而提升企业的技术创新绩效具有重要的作用。据BCG波士顿公司发布的2017年企业并购报告《技术引进全球并购风潮》显示,整个并购市场从2012年以后有极大的发展,其中每5笔交易中就有1起与获取技术相关,2016年私人股本和风险交易中,近三分之一是技术并购。技术并购作为技术引进,弥补企业技术创新能力的一种重要方式,越来越引起企业管理层的重视。尤其是从2016年,国务院发布创新驱动战略以来,众多学者纷纷将研究重点聚焦到技术并购上。


  虽然我国并购市场日益火爆,然而企业并购失败率却居高不下(并购并没有给企业带来如期的效益)。部分企业没有考虑并购的战略动因以及并购与企业自主研发之间的关系,做出错误研发决策,造成资源浪费以及整合困难等问题,导致企业研发效率降低。由此,企业在进行并购时,应充分考虑企业的技术需求以及企业的自主研发水平,从而使得技术并购能真正有益于企业技术创新绩效的提升。查阅相关文献可知,鲜有学者把技术并购、自主研发与技术创新绩效三者放在一起进行研究。对技术并购、自主研发与技术并购三者之间的关系进行研究,可以更好的有利于企业做出最佳的研发决策,有现实的积极意义。


  1相关文献评述


  技术创新是企业开发新市场、掌握核心技术必不可少的战略活动。国内外学者通常用技术创新绩效来评价企业技术创新的成果[3]。对技术创新绩效的测量,学者们多基于创新投入产出来对指标进行构建。比如,国外学者Teece[4]从成本投入、顾客对技术的接受程度、技术的获取速度三个角度来对技术创新绩效进行衡量。我国最早提出技术创新绩效概念的是学者高建,他认为应从过程和产出两个角度对技术创新绩效进行量化[5]。后有学者胥朝阳[6]从财务角度,选取净资产收益率对技术创新绩效进行评价。技术创新绩效的本质是企业进行技术创新活动以及与技术创新活动相关环境互相作用的结果。因此,有众多学者认为上述技术创新绩效的评价方式,并不是技术创新最直接的表现。学者He&Tian[7]、温成玉[8]等,以并购后企业的专利申请数量来量化企业的技术创新绩效。


  技术并购作为企业技术引进最重要的途径之一,有助于企业快速获取所需技术资源进而提升企业的技术创新能力。然而,对于技术并购与技术创新绩效的关系,学术界存在争议。


  有学者认为技术并购可以促进企业技术创新绩效的增长。Hagedoom&Duysters对美国的信息技术制造行业进行研究,认为该行业的兼并重组行为提高了企业的创新绩效[9]。张峥、张娜娜等学者研究发现对制造业、医药和密集型企业,技术并购对企业创新绩效有显著的促进作用[10-11]。雷文心、王珍义等以2007-2011年企业技术并购案例为样本,从知识互补性技术并购和知识替换型技术并购两个角度对技术并购与企业创新绩效的关系进行实证研究,结果显示:知识互补性技术并购和技术替换型技术并购均对与并购后创新绩效产生显著影响[12]。也有学者提出不同的观点,他们认为技术并购并不会对企业带来收益,甚至会抑制企业的技术创新绩效的提升。国外学者Jones、Myriam研究发现技术并购对技术创新绩效有显著的抑制作用[13-14]。国内学者王宛秋也对技术并购与创新绩效的关系进行论证,结果发现二者之间并没有显著影响[15]。林子昂、叶秋彤等研究发现技术并购并不一定能很好地提升企业创新绩效,但同行业的技术并购能够有效地提高高新技术企业的创新能力[16]。

技术并购对技术创新绩效的影响研究-人工改重案例(图1)

  为了明确技术并购对技术创新绩效的作用机制,学者们陆续从不同的角度来验证二者之间的关系。许长新、陈灿君研究发现对于高技术密集型企业而言,技术并购的高相关性对技术创新绩效起着非常重要的作用[17]。王宛秋、张潇天基于企业能力相关理论,研究发现对于跨领域进行并购的企业,并购前企业的技术多元化水平会对企业并购后的技术创新绩效有显著的正向影响[18]。茅迪、施建军等基于技术并购视角,从并购双方技术资源的相似性角度对并购后的创新绩效进行分析,研究发现,知识的相视性对创新绩效有显著的到U型关系,即并购双方知识的相似性,对创新绩效有一定的促进作用,但相似度过高,会造成资源重叠、企业冗余资源增加,进而会抑制企业的创新绩效[19]。作为企业提升技术创新能力的重要渠道,技术并购并不是单独存在的。学者们开始从单纯的技术并购角度分析其对技术创新绩效的影响,转变成从企业内部因素研究二者之间的关系。比如,唐清泉、巫岑认为单纯的技术并购并不是最佳的技术创新模式,企业应充分发挥技术并购与研发投入的协同效应,从而提高企业的创新绩效[20]。


  综上所述,学者们以不同行业企业的并购事件为样本,从不同的角度对技术并购与技术创新绩效的关系进行探究,并加入调节变量进一步解释二者之间的关系,扩展了技术并购相关理论。通过对知网主题搜素,截止2019-12-31日,含有技术并购的文献共有508篇,含有技术并购与创新绩效的文献共104篇,技术并购、自主研发、和技术创新绩效的文献有3篇。技术并购、自主研发与技术创新绩效的研究较少,已有的研究角度也较为单一,没有考虑到不同类型的技术并购与自主研发的交互项对技术创新绩效的影响。鉴于此,本研究从相关技术并购与非相关技术并购两个角度,构建技术并购—自主研发—技术创新绩效的理论框架,在微观层面解析自主研发在技术并购与技术创新绩效关系中的影响作用。本文选取对技术创新需求较高的高技术企业2014-2016年的技术并购事件为样本,用回归分析的方法对调节模型进行实证检验。


  本研究的创新之处在于:(1)将技术并购划分为相关技术并购与非相关技术并购两类来讨论对技术创新绩效的影响。(2)从主并企业并购前内部研发经费存量、研发人力资本两个维度分析自主研发在技术并购与技术创新绩效中的调节作用,有利于分析自主研发与技术并购的协同效应,为高技术企业并购创新决策提供参考建议。


  2研究假设与理论模型


  2.1研究假设


  (1)技术并购与技术创新绩效


  参考刘开勇[21]对技术并购的定义,本研究认为技术并购是指企业以获取外部技术知识资源为目的,向创新型企业发起的战略性并购行为。对于高技术企业而言,技术并购相对于非技术并购可以使企业更快地缩短技术研发周期,打破企业技术瓶颈,从而减少创新失败带来的风险等问题。黄璐、王康睿等研究认为主并企业通过技术并购获取标的企业的技术资源对创新绩效有显著的促进作用,且获取的外部知识资源越多,越有利于企业提高技术创新绩效[22]。后有学者研究发现,盲目的通过技术并购来获取外部资源并不能提高企业技术创新绩效,技术并购获取的技术资源要满足企业的创新战略需求。比如,王珍义、徐雪霞等以我国上市企业644件并购事件为样本考察技术并购与技术创新之间的关系,实证结果表明:主并公司与被并公司的技术轨道越相似,技术并购对技术创新绩效的作用越显著[23]。


  技术并购可以促进企业技术创新能力的提高,但由于企业研发战略方向的不同,对不同技术资源的需求也是不同的。因此,本文将技术并购划分为相关技术并购与非相关技术并购两个维度来研究其对企业并购后技术创新绩效的影响。相关技术并购由于并购双方处于同一研究领域,可以使得企业在并购后迅速获得被并企业的核心技术,弥补自身在该领域技术知识的不足,从而提高企业的技术创新水平;非相关技术并购由于并购双方在技术研究的领域不同,会使得主并企业迅速填补技术空白,打破技术壁垒,从而提高企业技术创新水平。基于以上分析,本文提出如下假设:


  H1a:相关技术并购对高技术企业技术创新绩效有显著正向影响。


  H1b:非相关技术并购对高技术企业技术创新绩效有显著正向影响。


  (2)自主研发对技术并购与技术创新绩效关系的调节作用


  自主研发是指企业自主领导投入和使用资源完成技术创新任务,并取得最终知识产权的研发活动,其本质是通过内部独有的技术资源来提升企业的技术创新能力。研发人员的培养、内部研发资金的积累是企业获取独有核心技术,提升创新能力的主要内部驱动因素[24],是企业自主研发的客观体现。而企业内部技术资源的积累是企业对外来技术资源有效利用的关键因素。比如,刘瑞、朱颖研究发现,对于技术密集型企业而言,并购前的自主研发存量对技术并购与创新绩效的关系起显著正向调节作用[25]。对于高技术企业而言,核心研发人才是企业的首要资源。研发人力资源越多,对于技术并购获取的技术资源的整合能力越强,从而使得技术并购对技术创新绩效的影响越大。


  在以获取技术为目的的并购中,当主并企业与标的企业处于同一研究领域中,主并企业研发人员的培养有利于其对相关技术资源的有效吸收利用,从而促进企业的技术创新绩效的提升,同时由于技术的相似性,企业没有必要在同一领域重复的投入研发经费,从而降低研究成本;当主并企业与标的企业不处于同一领域内,由于技术差距的存在,企业并不能对异质性资源进行直接利用,必须在进行并购前投入研发经费以及相关研发人员的培养,才能对异质性资源进行有效利用的同时,发挥内外部技术协同作用,快速打破技术壁垒,提升企业技术创新能力,从而提升企业的技术创新绩效。


  基于以上分析,本文提出第二组假设:


  H2a:研发人力资本对相关技术并购与技术创新绩效的关系中有显著调节作用;


  H2b:研发人力资本对非相关技术并购与技术创新绩效的关系中起显著的调节作用;


  H3a:内部研发经费存量对相关技术并购与技术创新绩效的关系无显著调节作用;


  H3b:内部研发经费存量对非相关技术并购与技术创新绩效的关系中起显著调节作用;


  基于上文对技术并购、自主研发和技术创新绩效之间关系与作用机理的描述,本文构如图1所示概念模型


  图1本文的概念模型


  3研究设计


  3.1研究样本及数据来源


  本文参考国家颁布的《高技术产业统计分类目录》以及国泰安数据库证监会2012版行业类别,选取医药制造业、化学品制造业、计算机通信和其他电子设备制造业、铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业以及仪器仪表制造业五个行业的并购事件为研究样本,样本的时间窗口期为2009-2018年。


  首先,中国并购市场的高峰期主要在2014年以后,并考虑到宏观市场的变动太大,本研究选取2014-2016年高技术企业的并购事件为研究样本。样本筛选原则如下:(1)并购事件为交易完成、并购股权在30%以上;(2)若公司在同一年有多次并购事件则选取交易金额最大的一次并购事件;(3)剔除关联并购、重大资产重组,以及主要研究数据不全的企业样本。基于以上筛选原则最终获取221个有效观测值。最后,参考AHUJA[26]学者的观点本文认为主并企业在并购公告中提到以获取技术资源吗或知识产权为目的的并购,则视为技术并购。每个公司的观测值不等,所获取的数据为非平衡样本数据。专利数据来源于中国知识产权-专利检索系统以及佰腾专利网手工检索取得,其他数据来源于国泰安和wind数据库。在用stata16.0软件进行实证检验之前,用EXCEL软件对数据进行简单处理。


  3.2变量测量


  (1)被解释变量技术创新绩效是指企业技术创新活动过程中,通过有效的商业化手段与持续的创新能力提升其创新效率和产出结果。对于创新绩效的衡量,有些学者采用ROAROE相对值来进行衡量,但财务指标容易被人为操纵,而且容易受到行业和宏观大环境的影响。有些学者认为专利是高技术企业新技术的最好体现。鉴于专利具有独创性、独有性以及考虑到定量研究的量化需求,参考Ahuja和Katila[26]的研究成果,本文使用企业专利的申请数量的对技术创新绩效进行量化,并考虑到技术创新产出具有一定的滞后效应,本研究取并购当年以及并购后两年的专利申请总和的自然对数。


  (2)解释变量技术并购引入虚拟变量进行测量,主并企业在并购公告中提到以获取技术资源或知识产权为目的进行的并购为技术并购,取值为1,否则为0;对于相关技术并购与非相关技术并购的区分,本文借鉴刘瑞,朱颖等[25]学者的观点认为:依据国际专利分类标准,若并购双方在并购前5年内存在大类相同的专利,则该并购为相关技术并购,若没有,则为非相关技术并购。


  (3)调节变量对自主研发的测量主要从内部研发经费存量和研发人力资本两方面进行测量。内部研发经费存量用并购前三年的研发费用折现值的自然对数进行测量,折现值为15%;研发人力资本以企业并购前一年的技术人员与总员工人数的比值进行量化。


  (4)控制变量参考相关文献,本研究选取主并企业的企业规模、并购双方的交易规模、行业性质、企业成立年限等变量作为控制变量,具体量化情况见下表1。


  表1变量汇总


  变量类型 变量名称 衡量指标


  因变量 技术创新绩效(Pat) 2014-2016年主并公司在技术并购当年和并购后第一年和


   第二年专利申请总和的自然对数


  自变量 技术并购(Ma) 主并企业发生技术并购则为1,否则为0


   相关技术并购(Ma1) 主并企业发生相关技术并购则为1,否则为0


   非相关技术并购(Ma2) 主并企业发生非相关技术并购则为1,否则为0


  调节变量 自主研发


   内部研发经费存量(R&D) 主并企业并购前三年的研发费用折现值之和的对自然对数


   研发人力资本(Talent) 主并企业技术人员/员工总人数


  控制变量 企业规模(Size) 主并公司总资产的自然对数


   企业成立年限(Time) 主并公司成立日期到并购日期总年限


   行业性质(Ind) 国企为1,非国企为0


   交易规模(Tc) 交易金额的自然对数


  3.3模型构建


  基于上文主要变量,以技术创新绩效(Pat)作为被解释变量,,企业成立年限(Time)、企业规模(Size)、交易规模(Tc)、行业性质(Ind)作为控制变量,构建基本模型。在基本模型的基础上,分别引入相关技术并购(Ma1)、非相关技术并购(Ma2)建立模型1、模型2,如式(1),研究技术并购与技术创新绩效的关系;


  ;(1)


  在模型1、模型2的基础上分别引入研发人力资本(Tal)、内部研发经费存量(R&D)作为调节变量构建模型3、模型4、模型5、模型6,如式(2),研究自主研发在技术并购与技术创新绩效关系中的调节作用。模型中,统一用Ma代替相关技术并购(Ma1)与非相关技术并购(Ma2)两个变量。用IR&D代替研发人力资本(Tal)与内部研发经费存量(R&D)两个变量。


  1.;(2)


  4实证检验


  4.1描述性统计


  对主要变量的统计描述性结果见表2,技术创新绩效Pat最大值为8.629,最小值为0,说明进行并购后企业的技术创新绩效存在较大差异;企业内部资本研发经费存量的自然对数最大为21.824,最小为16.47,标准差为0.992,差距较小,说明企业都非常重视内部研发资金投入;高技术企业并购前研发人员相对比例最大为0.929,最小为0,说明对于高技术企业而言,研发人员资本差距悬殊。Ma1均值为0.389,Ma2均值为0.204说明对于高技术企业而言,以获取技术为目的的并购超过50%且相关技术并购要多于非相关技术并购;Ind的平均值为0.195,说明超80%的主并企业为民营企业。


  表2描述性统计


  Variable Obs Mean Std.Dev. Min Max


  Pat 221 4.001 1.758 0 8.629


  Ma1 221 0.389 0.489 0 1


  Ma2 221 0.204 0.404 0 1


  R&D 221 18.873 0.992 16.47 21.824


  Tal 221 0.235 0.161 0 0.929


  Tc 221 18.409 1.535 11.918 22.998


  Ind 221 0.195 0.397 0 1


  Size 221 22.035 0.944 19.552 24.939


  Time 221 16.226 4.639 7 30


  Ma1_R&D 221 0.049 0.521 -1.948 2.95


  Ma2_R&D 221 -0.017 0.442 -1.898 2.229


  Ma1_Tal 221 0.012 0.552 -1.267 2.289


  Ma2_Tal 221 00-.045 0.385 -1.461 2.486


  4.2相关性分析


  在正式进行回归分析前,对研究主要变量进行Pearson相关系数进行检验,见下表3。由表可知相关技术并购、相关技术并购与研发人力资本的交互项、非相关技术并购与研发经费存量的交互项均对技术创新绩效有显著影响,且相关系数在0.5以下;内部研发经费存量、研发人力资本均对技术创新绩效有显著影响;控制变量企业规模、交易规模对技术创新绩效有显著正向影响,企业成立年限和性质对技术创新绩效无显著影响(因版面原因,不再在表格中列出)。


  表3主要变量相关性分析


  变量 1 2 3 4 5 6 7 8 9


  Pat 1


  Ma1 0.192*** 1


  Ma2 0.009 -0.3805*** 1


  R&D 0.488*** 0.1242* -0.044 1


  Tal 0.134** 0.0253 -0.111 0.0625 1


  Ma1_Tal 0.188*** 0.028 -0.016 0.0951 0.5526*** 1


  Ma2_Tal 0.086 0.0866 -0.229*** -0.0302 0.3899*** 0.0039 1


  Ma1_R&D 0.232*** 0.096 -0.048 0.5297*** 0.1151* 0.1828*** 0.011 1


  Ma2_R&D 0.296*** 0.0629 -0.078 0.4466*** -0.026 -0.006 -0.0722 0.0037 1


  注:***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1,下同


  4.3回归分析


  在进行研究前用stata16.0软件对部分变量进行标准化处理,调节变量去中心化处理。本研究的变量中有不随时间改变的虚拟变量,且数据是非平衡面板,故不能使用固定效应模型,经过LM检验拒绝“不存在个体随机效用”的原假设,因此本文模型选择随机效应模型,由于随机效应模型使用的广义最小二乘法本身已经控制了异方差,本研究将不再对回归中的异方差问题进行描述。由表4可知,各模型的回归检验,Prob>χ2值均在1%水平上显著,因此模型的整体稳定效果较好。


  表4回归分析


  变量 模型1 模型2 模型3 模型4 模型5 模型6


  Ma1 0.829*** 0.493** 0.818***


   (3.64) (2.35) (3.70)


  Ma2 0.041 0.198 0.160


   (0.15) (0.70) (0.65)


  Tal 0.188 0.294**


   (1.45) (2.43)


  R&D 1.055*** 1.014***


   (6.95) (6.86)


  Ma1_Tal 0.461**


   (1.99)


  Ma1_R&D -0.104


   (-0.46)


  Ma2_Tal 0.323


   (1.00)


  Ma2_R&D 0.486*


   (1.89)


  Ind -0.447 -0.305 -0.528** -0.535* -0.368 -0.519**


   (-1.55) (-1.03) (-2.03) (-1.90) (-1.27) (-1.98)


  Size 0.642*** 0.587*** -0.111 0.693*** 0.670*** -0.202


   (5.03) (4.50) (-0.71) (5.50) (5.14) (-1.33)


  Time -0.060** -0.062** -0.043* -0.065*** -0.061** -0.046**


   (-2.49) (-2.47) (-1.94) (-2.77) (-2.47) (-2.08)


  Tc -0.174** -0.143* -0.193*** -0.181** -0.156** -0.169**


   (-2.33) (-1.86) (-2.86) (-2.48) (-2.07) (-2.50)


  Constant -6.203** -5.252* -9.302*** -7.114*** -6.855** -6.728**


   (-2.28) (-1.89) (-3.31) (-2.66) (-2.47) (-2.57)


  Wald-χ2 37.627 22.997 99.487 53.216 34.027 97.053


  Prob>χ2 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000


  注:括号里为Z值.,下同


  由上表模型1检验结果可知,相关技术并购对技术创新绩效有显著促进作用(β=0.829,P<0.01),假设1a成立;由模型2可知,非相关技术并购对技术创新绩效有正向影响,但没有通过显著性检验,假设1b不成立。由模型3可知,相关技术并购与内部研发经费存量的交互项对技术创新绩效无显著影响,假设3a成立;由模型4可知相关技术并购与研发人力资本的交互项对技术创新有显著促进作用(β=0.461,P<0.05),假设2a成立;由模型5可知,非相关技术并购与研发人力资本的交互项对技术创新绩效无显著影响,假设2b不成立;非相关技术并购与研发经费存量的交互项对技术创新绩效有显著促进作用(β=0.486,P<0.1),假设3b成立。


  实证结果表明,各控制变量在各模型中对技术创新绩效的影响是不同的;企业规模在各模型中对技术创新绩效有显著正相关关系,即主并企业的规模越大,主并企业并购后的技术创新绩效越好;交易规模对技术创新绩效有显著负向影响,这可能是由于并购的资金投入过大,忽视了后续的资本研发、管理整合费用的投入,从而抑制企业并购后技术创新绩效的增长;行业性质对技术创新绩效有显著的负向影响,即相对于国营企业,民营企业在并购后的技术创新绩效更好;企业成立年限对技术创新绩效有显著负向影响。


  4.4稳健性检验


  为了保证实证结果的可靠性,对回归结果进行稳健性检验:(1)借鉴屈晶[27]的研究方法,以主并企业并购当年、并购后第一年、并购后的第二年专利申请量的对数分别作为被解释变量;(2)上文研究结果,行业性质对技术创新绩效有显著负向影响,因此,根据产权性质缩小样本数量,只保留民营企业样本;对调节模型进行检验,实证结果见下表5、表6。


  表5稳健性分析结果(一)


   P0 P1 P2


  变量 模型1 模型2 模型1a 模型2a 模型1b 模型2b


  Ma1 0.647*** 0.374* 0.647*** 0.419* 0.422* 0.114


   (2.91) (1.74) (2.92) (1.91) (1.84) (0.50)


  Tal 0.114 -0.093 0.124


   (0.90) (-0.74) (0.95)


  R&D 1.005*** 0.827*** 0.832***


   (5.72) (4.61) (4.50)


  Ma1_Tal 0.442** 0.638*** 0.516**


   (1.83) (2.26) (2.08)


  Ma1_R&D -0.141 -0.079 0.268


   (-0.60) (-0.33) (1.09)


  Size 0.738*** -0.103 0.570*** -0.106 0.503*** -0.304


   (5.79) (-0.57) (4.49) (-0.57) (3.82) (-1.59)


  Time -0.052** -0.032 -0.059** -0.040* -0.032 -0.008


   (--2.26) (-1.45) (-2.57) (-1.81) (-1.32) (-0.36)


  Tc 0.083 0.083 0.153 0.129 0.169 0.159


   (0.32) (0.34) (0.59) (0.52) (0.63) (0.62)


  Constant -12.581*** -13.326*** 8.745*** -9.753*** -7.693*** -5.972*


   (-4.54) (-4.59) (-3.17) (-3.29) (-2.69) (-1.96)


  Wald-χ2 47.004 79.418 37.666 55.701 25.572 45.877


  Prob>χ2 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000


  由表5可知,相关技术并购对并购当年、并购后第一年、并购后第二年的技术创新绩效均有显著正向影响,相关技术并购与研发人力资本的交互项对技术创新绩效有显著正向影响,相关技术并购与并购前的研发经费存量的交互项对技术创新绩效没有显著影响。


  表6稳健性分析结果(二)


   P0 P1 P2


  变量 模型3 模型4 模型3a 模型4a 模型3b 模型4b


  Ma2 0.204 0.155 0.098 0.044 0.245 0.164***


   (0.73) (0.62) (0.35) (0.17) (0.85) (0.63)


  Tal 0.212* 0.018 0.233*


   (1.75) (0.15) (1.90)


  R&D 0.925*** 0.777*** 0.854


   (5.47) (4.49) (4.81)


  Ma2_Tal 0.139 0.365 0.233


   (0.45) (1.17) (0.73)


  Ma2_R&D


   0.491* 0.460* 0.374


   (1.85) (1.69) (1.34)


  Size 0.733*** -0.162 0.572*** -0.173 0.511*** -0.315*


   (5.58) (-0.91) (4.34) (-0.95) (3.82) (-1.69)


  Time -0.049** -0.038* -0.053** -0.047** -0.026 -0.015


   (-2.07) (-1.72) (-2.23) (02.09) (-1.06) (-0.63)


  Tc -0.016 0.066 0.034 0.125 0.062 0.157


   (-0.06) (0.27) (0.12) (0.50) (0.22) (0.61)


  Constant -12.321*** -10.306*** -8.660*** -7.079** -7.857*** -6.015**


   (-4.32) (-3.73) (-3.03) (-2.50) (-2.70) (-2.07)


  Wald-χ2 34.045 80.278 22.211 54.723 18.467 46.565


  Prob>χ2 0.000 0.000 0.001 0.000 0.005 0.000


  由表6可知,非相关技术并购对并购当年、并购后第一年、并购后第二年均无显著影响,非相关技术并购与研发人力资本的交互项对技术创新绩效无显著影响,非相关技术并购与并购前的研发经费存量的交互项对并购后当年、第一年的技术创新绩效有显著影响,对第二年的技术创新绩效无显著影响。综上,稳健型检验结果与上文实证结果并无异同,说明研究模型稳健性良好。


  5研究结论与讨论


  5.1研究结论


  本研究以沪深A股高技术上市企业2014-2016年并购事件为研究样本,通过构建调节模型,以回归分析的方式,检验了技术并购与技术创新绩效的关系。以及自主研发在技术并购与技术创新绩效关系中的调节作用。研究结果显示:①相关技术并购对技术创新绩效有显著正向影响;②非相关技术并购对技术创新绩效无显著影响;③研发人力资本在相关技术并购与技术创新绩效的关系中具有显著正向调节作用;④并购前的内部研发经费存量在非相关技术并购与技术创新绩效的关系中有显著正向调节作用。依据实证结论,本研究认为,对于进行相关技术并购的高技术企业,在并购前应注重自身研发人员的培养,在并购后应保证核心研发人员在研发网络中的地位,避免核心研发人员的流失,因研发经费存量对技术并购与技术创新绩效的关系中无调节作用,因此在并购后可减少相关内部研发经费的投入;对于非相关技术并购的高技术企业,在并购前应有足够的研发经费存量,在并购后应继续加大研发经费投入,充分发挥技术协同效应,进而提升企业的技术创新能力。


  5.2不足与展望


  本研究的不足之处主要有:①研究的对象为上市高技术企业,高技术企业的门槛比较高,数据公开较为齐全的基本是发展比较好的行业代表企业,研究结果缺少一定的普适性;②本研究主要集中于技术并购的相关性与非相关性,并没有聚焦于技术相关程度及技术规模差距;


  在以后的研究中心,一方面可以扩展样本行业及并购发生年限,扩大样本数据;另一方面可以考虑将技术差距、技术的相关性程度以及技术并购后的整合能力做进一步分析。


  


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