高技术企业跨境并购、知识传...——来自中国企业数据的实证_庞磊.pdf

2023 年 3 月第 45 卷第 3 期CONTEMPOAYECONOMICMANAGEMENTMar 2023Vol 45No3收稿日期:20220905基金项目:国家社会科学基金一般项目 中国中南半岛双向直接投资联动驱动产业动能转换实现机制与路径研究(20BJL050);国家社会科学基金一般项目 基于中国中南半岛经济走廊建设的亚洲生产网络重塑路径研究(18BJL097)。作者简介:庞磊(1987)，男，辽宁沈阳人，博士，云南师范大学经济与管理学院副教授，研究方向为世界经济与技术创新;张盼盼(1990)，女，上海人，博士，就职于上海交通大学安泰经济与管理学院，研究方向为创新管理。DOI:10.13253/jcnkiddjjgl2023.03.006高技术企业跨境并购、知识传递与创新质量 来自中国企业数据的实证庞磊1，张盼盼2(1.云南师范大学经济与管理学院，云南昆明650500;2.上海交通大学安泰经济与管理学院，上海200030)摘要 文章利用 Thomson One 和 BVD 子数据库 Zephyr 匹配了我国 19912021 年 2 412 家高技术跨境并购企业，采用渐进 DID 和 PSM 联合渐进 DID 的方法，对高技术跨境并购企业知识传递与创新质量问题研究得出结论:一是高技术跨境并购企业获得目标企业知识传递提升了企业本身的创新质量;二是知识传递推动高技术企业创新质量提升存在“双门槛”效应，当知识传递水平处于“低门槛”和“高门槛”之间，目标企业知识传递更为高效地促进企业创新质量提升，即知识势能转化为企业动能存在最优传递区间与路径;三是不同行业知识传递推动创新质量提升效度存在差异，先进制造与自动化产业、电子信息产业和新材料产业效度比较突出;四是不同地区知识传递推动创新质量提升效度亦存在差异，东部沿海、南部沿海和北部沿海等沿海区域效度比较突出。同时，通过改变统计口径等方式进行稳健性检验，发现结果稳健。关键词 高技术企业;知识传递;吸收能力;创新质量 中图分类号F271 文献标识码A 文章编号16730461(2023)03003712一、问题的提出企业跨境并购和绿地投资作为对外直接投资(OFDI，Outward Foreign Direct Investment)的主要方式，自 2013 年“一带一路”倡议实施后，两者实现了飞速的发展，其中，企业跨境并购呈现结构突变式上涨，并购数量与交易金额大幅提高，2016 年实现了企业跨境并购总额超过绿地投资总额，成为对外直接投资最为主要的方式。然而，企业跨境并购数量提高并未伴随质量上升，出现了互补性弱、协调性差、附加值低等不可持续发展的问题。因此，涌现了大量学者对于企业跨境并购存在问题的研究，试图解释企业跨境并购成功或失败的原因，成功或失败(多数学者以并购绩效衡量)仅是跨境并购效果是否显著的外在表象，创新质量提升才是高质量跨境并购的内在本质，高技术企业跨境并购“输出”本国资本、知识与技术。同时，“获取”目标企业的先进知识与技术，高技术跨境并购企业与目标企业之间通常存在知识势位差，并购行为发生后，目标企业与并购企业之间存在知识传递，二者建立合适的学习、模仿与吸收机制，提升并购后企业价值链长度、宽度与深度，实现“1+12”的价值创造模式，使得高技术企业创新质量提升。故而，传统研究将跨境并购企业笼统地作为一个总体进行研究，掺杂了过多干扰因素，因此，聚焦高技术企业跨境并购提高创新质量的机理、机制与路径问题研究具有现实意义。本文聚焦于高技术企业跨境并购问题，从知识传递的角度研究高技术企业跨境并购对创新质量提升的机制与路径问题，进一步探讨高技术企业跨境并购、知识传递与创新质量之间的内在联系，实现由高技术企业跨境并购到高质量创新的自然转变，进而推进绩效自发地提升，为我国企业高质量“走出去”提供有力的对策建议。二、文献述评关于高技术企业跨境并购、知识传递与创新质量问题的研究，学者们围绕跨境并购实施前期、中期和后期三个阶段，包括前期跨国并购动因、方式、风险评价与测度，中期跨国并购实施的技术转移、溢出、资源整合以及后期跨国并购的绩效评价，具体包括以下四个方面:(一)高技术企业跨境并购的动因、方式、风险评价与测度问题研究学者们认为高技术企业跨境并购前考虑的主732023 年第 3 期要因素有并购的动因、方式以及存在的风险等方面，其中，杜传忠和郭树龙(2012)认为高技术企业跨境并购的动因主要为规模扩张1，张文佳(2015)、唐晓华和高鹏(2019)、丁一兵和刘紫薇(2020)以及金晓文(2022)分别认为市场资源2、先进技术3、人力资本4、分散风险5 是影响高技术企业跨境并购的主要因素;肖忆雪(2018)研究了高技术企业跨境并购(公司合并)的方式6，此外，尹磊等(2020)、钟永红和曾奕航(2020)分别研究了资产收购7、股权并购8 的高技术企业跨境并购方式;同时，孙文莉等(2016)认为跨境并购存在定价风险、整合风险、制度风险、反并购风险9，而李诗等(2017)认为流动性风险是高技术企业跨境并购面临的主要风险。此外，学者们针对跨国并购存在的风险进行了多维度的测度10。(二)高技术企业跨境并购知识与技术转移、技术溢出、逆向技术溢出问题跨境并购企业与目标企业之间存在知识与技术差异，故而，先进知识与技术在并购企业和目标企业之间出现转移、溢出与逆向溢出效应，POSNE 于 1961 年首次提出跨国并购企业之间存在技术转移效应11，DUNNING(1981)、CHANEY(2013)等对跨境并购企业进行了国别研究，得出了相似的结论1213。与此同时，MACDOUGALL于 1960 年对跨境并购企业研究，提出了技术溢出理论14，随之大量学者对技术溢出理论进行了国别实证研究，CAVES(1974)对澳大利亚企业跨境并购问题研究得出了并购目标企业存在技术溢出效应15，KUGLE(2006)、DIMELS(2002)以及蒋 殿 春 和 谢 红 军(2018)分 别 对 哥 伦 比亚16、葡萄牙17 和中国18 等国家研究均得出企业跨境并购存在技术溢出效应，然而，CANTWELL(1999)、HADDAD 和 HAISON(1993)对欧洲地区19 和摩洛哥20 研究却得出了相悖的结论。笔者认为，企业跨境并购技术溢出效应源于并购企业和目标企业的技术差异度，二者技术存在差异，则存在技术溢出效应，反之，不存在技术溢出效应。(三)高技术企业跨境并购技术溢出的学习、模仿、吸收与测度问题研究COHEN 和 LEVIN 于 1989 年提出吸收理论，认为企业跨境并购能够促进东道国研发能力的不断提升进而提高技术进步21，除此以外，HA-ZING(2002)等学者也得出了相似的结论22。同时，HITT 和 HOSKISSON(1991)等学者考虑东道国技术进步，亦考虑母国企业学习、模仿与吸收的技术进步问题，研究发现企业跨境并购不仅提升了东道国技术进步程度，而且促进了母国技术进步23。此外，学者们围绕技术溢出效应进行了大量影响因素、传导机制及其度量方面的研究，陈 南 旭 和 王 林 涛(2022)、庞 磊 和 朱 彤(2019)分别以多变量的单方程模型对技术溢出效应的大小进行测度研究24 和全要素生产率作为技术进步的替代变量对技术溢出效应进行研究25。此外，于立宏和苏晨(2020)等对企业跨境并购度量问题进行了相似的研究26。(四)企业跨境并购后绩效问题研究，包括并购有效论与并购无效论学者们对企业跨境并购后的绩效进行了研究，然而却出现了并购绩效之 谜 的 现 象。娄 磊 等(2020)对我国 20152017 年 200 家上市公司实际发生并购交易的绩效进行了统计检验，得出并购行为对并购方企业当年绩效有显著推动效应27。苟聪聪(2019)对我国 20002017 年零售业上市公司绩效数据进行实证分析，研究发现横向并购对提升公司的绩效具有显著影响，而纵向并购却不存在显著的绩效提升28。此外，魏涛(2017)、杜 晓 荣 等(2021)、杨 勃 和 张 宁 宁(2020)研究均得出企业跨境并购后绩效显著提升的结论2931。然而，部分学者认为跨境并购后的绩效并没有得到显著提升，甚至出现了下滑的趋势。关慧敏和刘力钢(2020)从发展潜力、偿债水平、运营水平以及盈利水平四个维度构建了一个企业跨境并购绩效评价体系，通过选取并购前一年、并购当年以及并购后一年作为窗口期对A 股 15 家上市公司跨境并购案例的分析，发现跨境并购企业与目标企业的经营绩效呈现显著的负相关 关 系32。李 欠 强 和 刘 际 陆(2018)选 取20112015 年中国 A 股上市公司的相关数据，应用倾向得分匹配方法(PSM)对中国上市公司实施跨境并购前后的经营绩效进行比对与实证分析，结果发现中国上市公司跨国并购并不能提高企业的经营业绩，反而降低了经营绩效33。学者们关于高技术企业跨境并购与技术创新问题研究集中于跨境并购的动因、风险、技术转移、技术进步、技术溢出、逆向技术溢出与绩效等方面，缺乏对高技术企业跨境并购与创新质量提升内在关联的研究，只关注表象，而未探寻本质。因此，本文对高技术企业跨境并购、知识传递与创新质量内在关联问题进行探讨与研究。三、高技术企业跨境并购、知识传递与创新质量传导机制高技术企业跨境并购，并购企业与目标企业之间的知识存在差异，这种势位差致使知识在目标企业与并购企业之间传递，将知识势能转化为企业动能，本文参照 HAMILTON 物理学能量守恒83庞磊，张盼盼:高技术企业跨境并购、知识传递与创新质量原理，将企业动能定义为:EK=12SizeV2INN(1)其中，EK表示企业动能，Size 表示高技术企业规模，VINN表示高技术企业创新速度与能力，参照物理学动能定义，本文亦将企业动能配以12的系数。同时，将并购企业与目标企业之间的知识势能定义为:EP=gSizeKNOW(2)其中，EP表示知识势能，即并购企业与目标企业之间的势能差，g 为常数，Size 表示高技术企业规模，KNOW 表示知识差异。企业之间知识传递将会使得知识势能转化为企业动能。故而，令式(1)=式(2)，可得:VINN=2gKNOW(3)高技术企业创新速度和并购企业与目标企业之间的知识差异存在上述转化关系，依据动态优化控制理论，并购企业与目标企业知识势能转化为创新动能存在最优路径、最高效率，故而存在以下函数关系:T=1+dKNOWdINN()22gKNOWdx(4)其中，T 为并购企业与目标企业知识势能转化为企业动能的效率，即转化时效 T 是关于J KNOW的泛函，同时，定义函数:F=1+dKNOWdINN()22gKNOW(5)由于函数 F 中不含 INN 变量，所以函数 F 对创新能力 INN 变量的偏导数为 0，同时，本文采用 Euler-Lagrange(欧拉拉格朗日)方程求解最优路径，如式(6)所示:F KNOWKNOWF=C(6)其中，KNOW=dKNOWdINN，根据复合函数求导数中的链式法则，可以得到知识势能的偏导数:KNOWF=(2gKNOW)12KNOW(1+KNOW2)12(7)将式(7)代入到式(6)Euler-Lagrange(欧拉拉格朗日)方程中，求解可以得到:1+KNOW22gKNOWKNOW22gKNOW1+KNOW2=C(8)经过通分、平方、倒数等步骤进行化简，可以得到:KNOW(1+KNOW2)=12gC2=2(9)为了化简方便，本文将常数12gC2记作 2，这样可以得到知识势能转化为企业动能的常微分方程，如式(10)所示:dKNOWdINN()2=2 KNOWKNOW(10)该常微分方程为一阶二次非线性常微分方程，本文采用分离变量方式求解其参数方程，将式(10)变形，可以得到:KNOW2 KNOWdKNOW=dINN(11)同时，令 KNOW()=(1 cos)，则有dKNOW=sind，将 KNOW()和 dKNOW代入式(11)，可以得出:(1 cos)2 (1 cos)sind=dINN(12)进一步运算，则有:1 co