The Impact of Technology Mergers and Acquisitions by State-owned Enterprises on Firms' Fuzzy Front-end Innovation Performance

Huang Yuzhou, Li Tiantian,Pei Xudong,Song Juan, Li Na

(School of Economics and Management, Xi'an Shiyou University, Xi'an 710048, China)

Abstract：State-owned enterprises(SOEs) are the main force in China's participation in international economic and the trade activities and implementation of the going-out strategy. In recent years, SOEs have continued to promote innovation to break through technological bottlenecks. At the fuzzy front-end stage, technology acquisitions allow high-tech firms to obtain a competitive advantage by quickly acquiring the latest external technology and product ideas. But some firms fail to achieve innovation and technological capability following technology acquisitions. It can be found that the introduction of new technological trajectories for firms through technology M&A and the generation of key core breakthrough technologies that have a fundamental impact on the competitive state of the market are key factors in the acquisition and maintenance of sustainable competitive advantages for firms. As the key to the successful output of breakthrough technologies lies in the performance of a firm's fuzzy front-end activities, the technology acquisitions taken by a firm at this stage determine the likelihood of technological innovation breakthrough and the ultimate success of the innovation.

Following the multidimensional proximity theory, this paper explores the influence of technology acquisition on the fuzzy front-end innovation performance of state-owned high-tech firms in China. It selects the technology acquisitions of SOEs from 2009-2019 as the sample to analyze whether technology acquisitions effectively alleviate SOEs' innovation information dilemma, optimize SOEs' innovation resource allocation, and promote breakthrough innovation.

It is concluded that firstly technological similarity between M&A parties has a significant negative impact on firms' fuzzy front-end innovation performance, while technological complementarity has a significant positive impact. Secondly, geographical distance and production chain location positively moderate the negative relationship between technological similarity and firms' fuzzy front-end innovation performance. Thirdly, the link between technological complementarity and firms' success in fuzzy front-end innovation is favorably moderated by geographic distance and production chain location. The conclusions remain valid after a number of robustness tests.

The study highlights the following three aspects. Firstly, the degree of technical complementarity and similarity in the M&A process is crucial to the successful outcome of organizations' ground-breaking technological innovation. Firms' market power is achieved by the differentiated characteristics of breakthrough technology, and it serves as a foundation for enriching theories related to product market power in different innovation contexts. When it comes to new product development, acquirers and targets can ensure sustainable competitiveness only by keeping the appropriate correlation in the technology knowledge base. Therefore, when firms select potential targets in the pre-merger process,the targets' complementary technological innovation resources become the key technological identification elements. At the same time, combining internal and external knowledge can facilitate deep knowledge extraction and provide an increasingly effective knowledge resource for subsequent knowledge integration methods and tools. This assists firms in determining the direction of goods, processes and innovations.

Secondly, according to the distance economy theory and multidimensional proximity theory, when firms make M&A decisions, they should select targets' technology fields by evaluating their own position in the production chain and combining the technology cost, research, development process, and innovation demand. Firms in higher production chains should break the original technological paradigm and use complementary resources to push the boundaries and achieve new product innovation from breakthrough new technologies. For similar resources, it is imperative to reduce development and input costs, break through the original technological knowledge framework and thinking inertia, and quickly open up new technological tracks.

Thirdly,whenfirms are making M&A decisions and are geographically distant from each other, they can obtain new technological breakthroughs from complementary resources, providing an efficient path for sharing complementary knowledge resources. For similar technological resources, firms should break through the existing technology framework to generate ideas and new technologies so as to tackle the problems in the M&A integration process. In other words, technology acquisition enables the integration of external technological resources and alleviates the external pressures faced by SOEs in the process due to geographical proximity and different production chain locations. To a certain extent, this not only provides systematic decision support for the rational selection of target firms and the formulation of technology absorption strategy, but also provides a new idea for enterprises to choose the type of targets. In conclusion, this paper helps to deepen the understanding of SOEs' technology acquisition and new product development decisions.

Key Words：Technological Similarity;Technological Complementarity;Geographical Distance;Production Chain Location;Fuzzy Front-end Innovation Performance

收稿日期：2022-09-26

修回日期：2022-12-02

基金项目：国家社会科学基金项目(16BGL042);教育部人文社会科学青年基金项目(17YJC630045);陕西省社会科学基金项目(2018S29);陕西省创新能力支撑计划项目(2022KRM053)

作者简介：黄聿舟(1984-),男,福建泉州人,博士,西安石油大学经济管理学院副教授、硕士生导师,研究方向为技术创新管理;李甜甜(1999-),女,陕西西安人,西安石油大学经济管理学院硕士研究生,研究方向为技术创新管理;裴旭东(1973-),男,陕西西安人,博士,西安石油大学经济管理学院教授、硕士生导师,研究方向为技术创新管理;宋娟(1999-),女,宁夏固原人,西安石油大学经济管理学院硕士研究生,研究方向为技术创新管理;李娜(1988-),女,陕西西安人,博士,西安石油大学经济管理学院讲师,研究方向为技术创新管理。

DOI：10.6049/kjjbydc.2022090625

开放科学(资源服务)标识码(OSID)：

中图分类号：F271.4

文献标识码：A

文章编号：1001-7348(2024)06-0129-10

0 引言

近年来,国有企业通过持续推进突破性技术知识识别、获取和利用,加速破解“卡脖子”技术难题。模糊前端作为新产品开发的前期阶段,涵盖创意生成、评价筛选以及商业化转化决策全过程,是突破性技术创新的“发源地”,对企业攻克”卡脖子”关键技术难题具有重要影响[1]。现阶段,通过技术并购快速获取外部新颖性技术成为企业实现模糊前端创新的主要手段[2]。以硅谷为例,大量技术并购和孵化配套支持是硅谷科技企业在模糊前端实现创新的关键。中国国有企业大多通过技术并购提高创新能力,实现追赶超越。作为领先的综合设备制造企业,上海电气收购意大利安萨尔多能源企业,利用先进的燃气轮机核心制造技术,实现其在燃机领域技术的重大突破。但也有部分国有企业在技术并购后未能实现突破式创新,例如,TCL集团收购法国汤姆逊彩电公司后,未充分吸收整合汤姆逊公司彩电领域的关键技术,故未能实现对液晶电视市场的开拓。对比成功与失败的案例可以发现,企业通过技术并购引入新的技术范式,在模糊前端产生推动行业变革的突破性核心技术,而后者是企业获取和维持可持续竞争优势的关键所在。

已有技术并购与企业创新关系研究主要关注技术并购产生的积极作用,发现技术并购能够帮助企业获取更加先进的技术知识,接触更广阔的学习平台,进而提高企业创新能力。例如,陈珧[3]研究认为,技术并购能够实现企业创新要素流动,收购方可以直接获取目标方先进的创新思路和研发理念等创新要素,为企业创新奠定基础。但也有研究指出,技术并购并不总能得到预期创新成效,在一些情况下,技术并购会带来消极影响[4]。依据多维邻近理论,技术并购受并购双方技术、地理、社会等维度的影响。一方面,作为技术并购的直接目标,外部关键技术整合、利用效果取决于并购双方技术的相对位置,因而技术邻近性研究为解释技术并购带来的收购方模糊前端创新绩效差异提供了可能。Peter等[5]认为,技术邻近是指并购双方技术间的“位置”关系,适度邻近可以增加技术重组机会,推动企业技术创新,而过度邻近导致的技术同质化不利于企业创新。另一方面,大多数文献指出,反映地理邻近性的地理距离会影响并购双方技术语言和技术认知兼容性[6],而体现社会邻近性的生产链位置能够决定收购方的技术基础和技术创新潜力,因而也是影响企业技术并购效果的主要因素[7]。然而,模糊前端作为突破性技术产生阶段,鲜有研究基于多维邻近视角探讨企业如何通过技术并购实现模糊前端创新这一问题。由此,本文基于2009—2019年国有企业技术并购数据,试图对以下问题进行探讨:第一,是并购双方间技术相似性还是技术互补性更有利于企业模糊前端创新绩效提升?如何影响?第二,并购双方地理距离、收购方生产链位置如何作用于上述路径关系?解答上述问题,有助于理解技术并购促进企业模糊前端创新绩效提升的逻辑,为提高企业新技术创新能力提供微观层面的证据支持。

1 理论基础与研究假设

1.1 技术并购与企业模糊前端创新绩效

资源基础观认为,技术并购作为企业创新资源获取渠道,对促进创新生成具有独特的价值。既有研究在技术并购策略[8]、技术并购驱动创新路径[9-10]、技术并购影响因素[11]方面均有积累,且大多关注技术并购驱动企业创新的机制及其在不同情境中的应用。例如占咪[12] 认为,加强型技术并购对创新绩效的影响呈倒U型,互补型技术并购对创新绩效具有显著正向影响,非相关技术并购对创新绩效具有显著负向影响;白俊等[13]研究认为,技术并购有利于不同产业创新资源融合,适度的相似性和互补性元素有助于技术创新。从现有研究不难看出,技术并购并不一定会对企业创新产生促进效应。本文认为,上述研究结论不一致的原因可能是企业技术并购后面临原有技术与新技术整合问题,而技术邻近性能够在很大程度上决定并购双方技术融合与配置效率。并购双方技术邻近性(技术互补性和技术相似性)能否揭示技术并购对模糊前端创新绩效产生差异化影响的原因?对此,本文试图给出解答。

1.1.1 技术互补性与企业模糊前端创新绩效

技术互补性是指并购双方的异质性技术资源和所处技术轨道的差异化程度,并购双方技术互补程度越高,对并购后企业创新的促进作用越显著[14]。一方面,依据协同理论,收购方与目标方的技术互补程度越高,越有利于并购后资源整合,并购后企业创新产出会超过并购前双方创新产出之和,实现“1+1>2”的成长性跨越[15]。也就是说,技术互补性越强,越能有效促进外部技术创新资源与内部技术资源整合,实现“异花授粉”,促进企业模糊前端阶段技术创意产生与商业化。另一方面,技术互补性能够避免因知识来源单一和重复利用导致的突破性创新刚性[16]。企业对所获取的互补性技术进行深度挖掘,可以突破原有技术轨道和技术范式,为突破性技术研发扫清障碍。因此,并购双方技术互补性有助于企业技术创意生成,促使外部资源高效融入模糊前端突破性技术研发过程。在此基础上,推动企业实现突破性创新,最终提升企业模糊前端创新绩效。基于此,本文提出以下假设:

H1:技术互补性能够促进企业模糊前端创新绩效提升。

1.1.2 技术相似性与企业模糊前端创新绩效

技术相似性是指并购双方在技术规范、技术选择、技术经验和技术发展等方面的同质化程度[17]。在并购过程中,企业倾向于选择与自身具有相似研究理念和产品线的目标方,这一做法实质上是企业与潜在竞争对手合并,从而扩大自我繁殖的边界[18]。但技术相似性会导致企业“过度自信”,降低其在突破性技术研发过程中的思维灵活性,所产生的技术创意存在“核心刚性”风险,因而导致企业难以在模糊前端转向新的技术创新路径。Irwin[19]等研究指出,相较于专一性技术集聚,技术多样性集聚可为企业提供更多外部技术学习机会,从而激发企业模糊前端突破性技术创新的能动性。此外,收购方会面临大规模技术扩张,并购双方技术基础存在部分重叠,从而造成大量冗余技术资源。由此,收购方不能从目标方得到期望的创新要素,难以形成多样化技术基础和技术创新元素,即使收购方能够充分吸收目标方的相似性知识,但在模糊前端技术创新过程中存在路径依赖 ,进而阻碍企业技术创意生成与有效转化。基于此,本文提出以下假设:

H2:技术相似性与企业模糊前端创新绩效呈负相关关系。

1.2 调节效应

1.2.1 生产链位置的调节作用

(1)生产链位置在技术互补性与企业模糊前端创新绩效间的调节作用。生产链位置是指产品距离最终消费的加权平均“距离”,即产品加工成为最终产品所经历的步骤[20]。生产链位置能够决定企业是从事上游原材料制造加工还是下游最终产品创新工作。高技术企业在生产链中的不同位置意味着企业技术基础和技术创新潜力差异,以及技术成本、研发过程和创新需求差异[21]。生产链位置较高的企业具有快速识别外部环境变化的能力,能够精准识别和评估外部高价值的、稀缺的技术创意资源,进而采取激进式创新。在开展技术并购时,生产链位置较高的企业能够获得目标方关键技术所在产业链环节的控制权,加快外部技术内化速度,实现技术创新资源高度集聚[22]。并购双方技术互补性可为收购方提供具备动态性和互补性特征的技术资源,在确保原有技术范式不被侵蚀的条件下,帮助收购方学习异质性技术,改变原有技术发展趋势,从而提升企业模糊前端创新绩效。当处于较低生产链位置时,企业大多采取渐进式创新,通常不依赖新技术,而是对产品进行改良性创新或渐进性设计,倾向于积累经验或在学习过程中改进旧产品[23]。由于知识和技术专用性较强,并购带来的互补性技术并不能被企业充分利用,甚至可能对原有技术优势形成挤压,反而不利于企业突破性技术创意产生,因而对企业模糊前端创新绩效具有负向影响。基于此,本文提出以下假设:

H3:随着生产链位置提升,技术互补性与企业模糊前端创新绩效的正相关关系更加显著。

(2)生产链位置在技术相似性与企业模糊前端创新绩效间的调节作用。技术并购后,并购双方的相似性技术可以在专有领域提供一定的技术基础,但也存在部分技术重叠[24],这一定程度上限制了收购方技术创意发散空间。处于生产链上游的企业在对目标方技术资源进行选择时,难以精准识别并筛选出自身发展所需的关键技术资源,因而不利于既有知识技术轨道转变。生产链位置较高的企业往往具备技术跃迁能力,可以依据外界技术环境变化,实现随机性技术跳跃[25]。但这种技术跳跃具有较高的不确定性风险,甚至违背产业技术轨道选择机制,导致企业在模糊前端突破性技术创意生成的可能性降低。技术知识需要一定程度的差异才能为企业提供新的机会和研究激励,也就是说,收购方生产链位置越高,并购双方技术相似性对企业在模糊前端创新绩效的抑制作用越显著。基于此,本文提出以下假设:

H4:随着生产链位置提升,技术相似性与企业模糊前端创新绩效的负相关关系更加显著。

1.2.2 地理距离的调节作用

(1)地理距离在技术互补性与企业模糊前端创新绩效间的调节作用。地理距离是指并购双方在空间上的物理距离[26],体现为企业风险承受能力、战略和技术等内外部环境认知差异。距离经济理论认为,物理空间与虚拟空间的时间、空间、思维和交流等差异是发展的主要障碍,如果能解决经济模式下的距离问题,就能创造价值和经济效益[27]。技术并购能够克服距离问题并实现技术创新,是增加企业知识库存量与异质性技术知识,以及优化企业知识结构的有效途径,而对新知识进行吸收与整合是企业模糊前端创新的关键。在较大的地理距离情境下,由于所在区域文化、制度、社会背景不同[28],并购双方互补性技术差异更加显著。由此,进一步扩大潜在资源重组范围,收购方对技术的理解能力和信息搜寻处理能力得以增强,有助于深化并购双方对未知风险的理解。基于此,企业能够高效配置技术并购后再运转所需的技术资源,促进技术资源“高地”形成[4],短时间内找到新的技术突破口,从而降低技术锁定风险。并购双方较远的地理距离能够强化技术互补性对企业模糊前端创新绩效的显著影响。基于此,本文提出以下假设:

H5:随着地理距离增加,技术互补性与企业模糊前端创新绩效的正相关关系更加显著。

(2)地理距离在技术相似性与企业模糊前端创新绩效间的调节作用。较远的地理距离意味着并购双方所处区域经济发展水平、商业环境与文化制度环境存在一定差异[29]。外部环境差异会导致并购双方战略目标不一致,进一步加大收购方对相似性技术进行整合和扩散的难度。在技术传输过程中出现的失真和扭曲[30],也会加大企业模糊前端突破性技术创新难度。同时,在较远地理距离的情境下,收购方不易采用实地考察方式掌握目标方经营状况、创新能力等信息,故难以及时、高效地解决问题[31]。由此,增加了时间和沟通协调成本,也加大了企业整合相似性技术的难度。相似性技术引致的冗余技术知识导致潜在学习机会缺乏,甚至会产生技术资源拥挤效应[32],不利于企业突破现有技术框架产生新思想、新技术。由此,导致企业技术开发速度下降,陷入技术锁定。异质性技术知识能够为企业提供学习机会和研究动力,弱化技术资源拥挤效应并缓解地理锁定对企业模糊前端创新绩效的负向影响。基于此,本文提出以下假设:

H6:随着地理距离增加,技术相似性与企业模糊前端创新绩效的负相关关系更加显著。

根据上述研究假设,本文构建理论研究模型,如图1所示。

2 研究设计

2.1 数据来源与数据处理

本文研究样本为2009年1月1日至2019年12月31日成功实现技术并购的国有企业中的高技术企业。相较于其它企业,高技术企业需要持续研发和技术变革,在技术研发过程中实现技术成果转化,因而具有更显著的突破性创新特征(见表1)。

并购数据来源于国泰安数据库,本文遵循以下原则进行样本筛选:①剔除没有成功并购事件的企业样本;②剔除数据不完整的企业样本;③根据并购公告披露内容是否包含“获取技术或提升技术水平”等关键词选取技术并购企业;④剔除ST类并购企业样本;⑤保留收购方属于高技术产业的企业。

按照上述条件进行样本筛选,最终得到1 092个并购事件样本。企业生产链位置的相关数据来源于《中国投入产出表》,地理距离的相关数据来源于国泰安数据库,专利数据来源于佰腾网。

2.2 模型构建

本文采用多元线性回归模型,以企业模糊前端创新绩效(FFE)作为被解释变量,以企业规模、杠杆率、盈利能力、净资产收益率、企业年龄、资产报酬率为控制变量,构建基准模型(1)。在模型(1)中,分别加入技术互补性(CM)、技术相似性(SM)构建模型(2)、模型(3),检验技术并购过程中技术互补性和技术相似性对企业模糊前端创新绩效的影响,并以企业所处生产链位置(PDS)和地理距离(D)作为调节变量,构建调节效应模型(4)～(7)。其中,k为控制变量,i表示企业,t表示年份,ε为随机扰动项。

FFEi,t=α+β+μΣki,t+ε

(1)

为了验证假设H2,检验技术互补性和技术相似性对企业模糊前端创新绩效的影响,构建基础回归模型(2)和模型(3)。

FFEi,t=α+βCMi,t+μΣki,t+ε

(2)

FFEi,t=α+βSMi,t+μΣki,t+ε

(3)

为了验证假设H3,企业所处生产链位置能否正向调节技术并购与企业模糊前端创新的关系,构建基础回归模型(4)和模型(5)。

FFEi,t=α+βCMi,t+λPDSi,t+φCMi,t*PDSi,t+μΣki,t+ε

(4)

FFEi,t=α+βSMi,t+λPDSi,t+φSMi,t*PDSi,t+μΣki,t+ε

(5)

为了验证假设H3,并购双方的地理距离能否正向调节技术并购与企业模糊前端创新的关系,构建基础回归模型(6)和模型(7)。

FFEi,t=α+βCMi,t+λDi,t+φCMi,t*Di,t+μΣki,t+ε

(6)

FFEi,t=α+βSMi,t+λDi,t+φSMi,t*Di,t+μΣki,t+ε

(7)

2.3 关键变量度量

(1)被解释变量:企业模糊前端创新绩效(FFE)。企业模糊前端创新绩效是指在企业创新的模糊前端,企业通过市场定位、技术和竞争地位分析产生大量的技术创意,并通过反复评估市场条件和商业可行性,最终确定突破性技术转化率。本文采用专利商业化数量(Pcq)与专利申请数量(Paq)的比值衡量企业在模糊前端时期产品概念目标的有效性,是对模糊前端时期新产品概念目标实现程度与完成效率的衡量及反馈,即:

(8)

(2)解释变量:技术相似性与技术互补性。参考Makri等[35]的做法,对专利所属8个大部和130个大类分别进行度量,通过计算以下指标实现:收购方专利总数(TPA)、目标方专利总数(TTP)、双方专利总数(TPAT)、双方同属专利部的专利数(OAPDS)、收购方在双方同属专利部的专利总数(TAPDS)、双方同属共同专利大类的专利数目(OAPC)、收购方在双方同属专利大类的专利总数(TAPC)。

技术相似性(SM)是指并购双方在技术细分领域的相似程度,具体公式如下:

(9)

技术互补性(CM)能够反映并购双方技术知识能力互补程度。并购双方技术基础具有一定的相关性,但在细分领域存在差异,技术互补性可以基于并购双方属于同一专利部的不同大类进行量化,具体计算公式如下:

(10)

(3)调节变量:生产链位置与地理距离。借鉴Antras[34]研究成果,根据上游度算法,采用企业所处行业在生产链中的相对位置(PDS)衡量生产链位置。其中,权重是产品从原始材料加工到成为最终产品过程中包含的生产阶段数,具体如式(11)所示。其中,Yi表示行业i的最终产出,Fi表示行业i的最终消费,dij表示每生产一单位j行业产品所需投入i行业产品的产值,数据来源于《中国投入产出表》,具体计算公式如下:

(11)

借鉴原东良[35]的相关研究,采用收购方和目标方注册所在地的经纬度距离(D)对地理距离进行测度,具体计算公式如下:

C=cos(lai)*cos(loi)*cos(laj)*cos(loj)+cos(lai)*sin(loi)*cos(latitudej)*sin(loj)+sin(lai)*sin(laj)

(12)

(13)

D=ln(C1+1)

(14)

其中,6 371.04为地球半径,loi、lai分别代表收购方注册地所在位置的经度和纬度,loj、laj分别代表目标方所在地的经度和纬度。为了避免数据量纲的影响,对地理距离进行取自然对数处理,即D=ln(C1+1),得到最终变量地理距离(D)。

(4)控制变量。为了避免遗漏变量问题,选取以下影响企业模糊前端创新绩效的变量作为控制变量:①企业规模(Scl):采用企业并购当年年末总资产取对数衡量,能够体现规模经济和市场势力;②杠杆率(Lev):反映企业并购后的财务情况,一般以企业并购当期资产负债率衡量;③成长能力(Yl):采用企业当期利润总额与企业当期营业总收入的比值衡量;④盈利能力(Roe):通过净资产收益率衡量,为企业提供现金流和融资;⑤资产报酬率(Zb);⑥企业年龄(Age):采用企业并购发生年份减去企业成立年份并取对数衡量。为了消除数据异方差的影响,本文对上述控制变量取对数。

3 实证结果与分析

3.1 描述性统计

变量描述性统计分析结果如表2所示。由表2可知,企业模糊前端创新绩效的平均值为0.512,标准差为0.279,最大值为1.000,说明企业模糊前端创新绩效存在差异。

3.2 变量相关性检验

对研究变量进行相关性分析,结果如表3所示。由表3可知,所有变量相关系数均小于0.700,表明回归检验不存在明显共线性问题,技术相似性与企业模糊前端创新绩效显著负相关,技术互补性与企业模糊前端创新绩效显著正相关,假设H1成立。

3.3 回归分析

3.3.1 技术并购与企业模糊前端创新绩效间的关系

本文采用海本禄等(2020)、郭涛[36]的研究方法,使用Sata软件进行回归分析。本文解释变量为技术相似性和技术互补性,以此分析不同程度的技术关联性对企业模糊前端创新绩效的影响。技术并购与企业模糊前端创新绩效的关系如表4模型2和模型3所示。技术互补性的回归系数显著为正(β=0.043,p<0.010),且R2为0.015,相较于基准模型,模型2的解释度有所提升,整体拟合优度提升,说明技术互补性越强,企业在模糊前端时期的创新绩效越高,假设H1成立。在互补性技术并购活动中,收购方和目标方通常处于不同技术领域,通过深度挖掘外部异质性技术知识突破现有技术范式,从而提升模糊前端创新绩效。

技术相似性的回归系数显著为负(β=-0.021,p<0.050),且R2为0.009,相较于基准模型,模型3的解释度有所提升,整体拟合优度提升,说明技术相似性越高,企业模糊前端创新绩效越低,从而验证了假设H2。并购双方技术相似性导致企业在创新过程中形成路径依赖,最终导致企业难以开辟新的技术创新路径。

3.3.2 调节效应

(1)生产链位置。本文采用逐步回归法验证调节变量的影响机制,在模型2和模型3的基础上加入调节变量企业生产链位置,如表5模型4、模型5所示。

模型4验证生产链位置在技术互补性与模糊前端创新间的调节作用,交互项(PDS*CM)的回归系数显著为正(β=0.079,p<0.010),且R2为0.019,模型解释度提升,整体拟合优度提升,说明收购方生产链位置越高,技术互补性越有利于促进模糊前端创新绩效提升,假设H3得以验证。结果表明,收购方生产链位置越高,并购双方技术互补性对企业模糊前端创新绩效的促进作用越显著。处于较高生产链位置的收购方,能够快速识别目标方的互补性技术资源,输出高价值技术创意,从而促进新产品开发阶段的创意输出。

模型5检验收购方生产链位置对技术相似性与模糊前端创新绩效关系的调节作用,交互项(PDS*SM)的回归系数显著为正(β=0.049,p<0.050),且R2为0.010,模型解释度上升,整体拟合优度提升,说明收购方生产链位置越高,技术相似性对模糊前端创新绩效的负向作用越显著,假设H4得以验证。生产链位置较高的企业,当并购双方技术较为相似时,一定程度上不利于新产品开发时期的技术突破。

(2)地理距离。本文采用逐步回归法验证调节变量的影响机制,在模型2和模型3的基础上加入调节变量地理距离,如表6模型6和模型7所示。

模型6检验地理距离在技术互补性与模糊前端创新绩效间调节作用,交互项(D*CM)的回归系数显著为正(β=0.009,p<0.010),且R2为0.058,模型解释度与整体拟合优度提升,假设H5得以验证。结果表明,地理距离能够强化技术互补性对企业模糊前端创新绩效的正向影响。随着地理距离增加,并购双方技术互补性对收购方并购后的新产品开发效率的促进作用更显著。

模型7检验地理距离对技术相似性与模糊前端创新绩效间的调节作用,交互项(D*SM)的回归系数显著为正(β=0.071,p<0.050),且R2为0.052,模型解释度上升,整体拟合优度提升,说明地理距离正向调节技术相似性与企业模糊前端创新绩效的关系,假设H6得以验证。随着并购双方地理距离增加,非正式社交网络难以形成,企业信息交流互动受到限制,双方技术相似性导致收购方学习机会减少,难以实现技术突破,企业模糊前端创新绩效随之降低。

3.4 稳健性检验

3.4.1 替换样本研究区间

为了确保结论的准确性,将样本研究时间跨度由2009—2019年调整为2015—2019年,检验结果如表7所示。表7模型8中,技术互补性系数显著为正(β=0.103,p<0.010),说明技术互补性对企业模糊前端创新绩效具有显著正向影响;模型9中,技术相似性系数显著为负(β=-0.099,p<0.010),技术相似性对企业模糊前端创新绩效具有显著负向影响。相较于前文回归结果,稳健性检验结果未发生实质性变化,且两个主效应模型调整后的R2变化不大,说明变量度量指标和显著性均未发生根本性变化,模型与指标的稳健性较好。

3.4.2 工具变量法

技术并购与企业模糊前端创新绩效可能存在反向因果关系,即技术并购双方技术关联度提升也可能是由于当地企业在新产品开发时期披露了创新相关信息,并购双方由此获得相似性或互补性技术。以技术相似性和技术互补性滞后一期作为工具变量,再利用最小二乘法进行检验。第一阶段回归结果表明(见表8),工具变量与技术相似性及技术互补性显著相关,且F检验结果较为显著,具有一定的解释力。技术相似性对企业模糊前端创新绩效的激励效应显著为负,技术互补性对企业模糊前端创新绩效的激励效应显著为正,进一步说明研究结果具有稳健性。

3.4.3 GMM估计法

由于模型中被解释变量企业模糊前端创新绩效存在时间惯性,上一期企业模糊前端创新绩效会对当期绩效产生影响,因而需要考虑企业模糊前端创新绩效的动态效应。由此,本文通过GMM方法解决内生性问题,回归结果如表8第3列所示。一阶相关性检验的P值为0.050(小于0.100),而二阶相关性检验的P值为0.648(大于0.100),表明存在一阶自相关,不存在二阶自相关。Sargan检验结果显示,P值为0.290(大于0.100),说明工具变量选择正确,采用动态面板系统GMM方法解决内生性问题是合适的。引入企业模糊前端创新绩效滞后一期进行检验,结果显示,技术相关性和技术互补性对企业模糊前端创新绩效的影响与前文一致。由此可知,采用系统GMM估计法得出的结果与前述模型回归结果一致,表明估计结果具有稳健性。

4 结语

4.1 研究结论

本文基于2009—2019年中国国有企业并购数据实证检验了技术并购对企业模糊前端创新绩效的影响,得到以下主要结论:

(1)技术互补性对企业模糊前端创新绩效具有显著正向影响,而技术相似性对企业模糊前端创新绩效具有显著负向影响。互补性技术可为企业提供坚实的技术基础,避免知识来源单一,企业得以突破原有技术轨道催生突破性技术;相似性技术会限制企业创新路径,不利于企业颠覆原有技术,因而难以实现技术突破。

(2)随着地理距离增加,技术互补性与企业模糊前端创新绩效的正相关关系更加显著,技术相似性与企业模糊前端创新绩效的负相关关系也更加显著。较大的地理距离使并购双方互补性技术差异更为显著,并购双方的技术认知能力和信息搜寻处理能力,有助于企业在模糊前端实现突破性技术创新。但较大的地理距离意味着较大的技术认知与理解差异,相似性技术成为企业模糊前端突破性创新的障碍。因此,充分利用相似性技术和互补性技术,促进不同地理距离情境下“资源高地”形成,有助于技术溢出和企业突破性技术创新。

(3)高技术企业在生产链中的位置决定其技术基础和技术创新潜力,从而影响企业并购后的突破性技术创新绩效。随着生产链位置提升,技术互补性与企业模糊前端创新绩效的正相关关系更加显著,技术相似性与企业模糊前端创新绩效的负相关关系也更加显著。生产链位置提升,意味着企业能够根据外部环境变化培育自身弹性能力,并根据目标方技术特征实现突破性技术创新。

4.2 理论贡献

本文基于多维邻近理论,聚焦技术关联性的两个方面,分析技术相似性和技术互补性对企业模糊前端创新绩效的影响,丰富了企业技术并购与并购后的创新绩效研究。

(1)以往文献虽研究了技术并购与并购后的创新绩效,但随着企业产品开发深入推进,突破性技术在创新过程中的重要性不言而喻。本文拓展了现有技术邻近性与并购创新绩效的相关研究。本文认为,在并购过程中,技术相似性和互补性是影响突破性技术输出成功与否的关键,结论可为不同创新情境下产品市场势力研究拓展奠定基础。

(2)扩宽了技术相似性、技术互补性与企业模糊前端创新间的边界。根据距离经济理论和多维邻近理论,看得见的物理距离和看不见的虚拟距离对企业创新与企业经济效益具有重要影响。本文将地理距离和收购方生产链位置纳入并购与企业创新绩效关系研究框架,以期为国有企业在不同技术环境下制定技术并购决策与选择目标方提供一定的参考。

4.3 管理启示

(1)技术并购作为企业获取外源性技术资源的重要手段,在激发国有企业创新活力方面具有不容忽视的作用。在新产品开发方面,并购双方只有维持适度的技术关联性,才能获得可持续竞争优势。企业在对目标方进行选择时,目标方的互补性技术可作为关键技术识别元素,异质性知识融合可为后续知识整合提供有效的知识资源,有助于企业找到新的创新方向,从而促进突破性技术输出。

(2)企业在并购决策时,应充分评估自身所处产业的生产链位置,结合技术成本、研发过程和创新需求对目标方进行选择。处于较高生产链位置的企业,应改变现有技术范式,利用互补性资源推陈出新,突破原有技术知识框架和思维惯性,跃迁至新的技术轨道。

(3)当地理距离较远时,企业可基于互补性资源找到新的技术突破口,为实现互补性知识资源共享提供高效路径。企业应及时处理并购整合过程中的各种问题,突破现有技术框架,通过技术并购实现内外部技术资源融合。由此,缓解因地理区位邻近和产业链位置差异带来的压力,从而获得市场竞争优势。

4.4 不足与展望

(1)本文基于技术与距离视角分析技术并购后企业模糊前端创新绩效提升路径,考虑到企业新产品开发模糊前端突破性技术产生的复杂性,未来可以从环境、政府和经济政策层面作进一步分析。

(2)仅考虑了国有企业技术并购样本,类型单一,一定程度上降低了结论的可推广性。未来可以补充更多企业并购案例,如高技术企业、新创科技型企业,以提高研究结论的普适性。

(3)企业模糊前端创新绩效受多种因素的影响,未来可以采用组态方法进行研究,如模糊集定性比较分析(fsQCA)方法,以深入探讨由前因条件相互作用形成的组态对企业模糊前端创新绩效的影响机制。

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(责任编辑：张 悦)