In this study, a sample of Chinese A-share listed companies engaged in technology M&As from 2000 to 2022 is collected manually. Instances of M&As within the same company across different years are treated as distinct events, yielding a total of 4 946 valid samples. The number of patents obtained by the companies annually is viewed as an indicator of their innovation performance. Executives holding titles like Chief Technology Officer, Vice President responsible for technology, Technical Director, R&D Director, Head of Research Institute, Chief Engineer, and similar positions are categorized as Chief Technology Officers (CTOs). A binary variable is set where the value is 1 if the company has any of these executives and 0 otherwise. This paper also controls for several variables related to enterprises and M&A characteristics and establishes a multiple linear regression model to explore the relationship between CTOs and the innovative performance of technology M&As.
It is found that there is a significant positive correlation between CTOs and the innovative performance of technology M&As. The continued investment in innovative resources by enterprises further amplifies the positive impact of CTOs. Specifically, the efficacy of CTOs in enhancing the innovative performance of technology M&As becomes more pronounced with increased investments in research and development (R&D) funding and human capital. This leads to a synergy between post-acquisition technological innovation and increased R&D investments. This study also explores the influence of the personal characteristics of CTOs on their role in promoting the innovative performance of technology M&As. The results show that CTOs' overseas experiences, gender, and age have no significant impacts, while a higher level of education enhances their effectiveness in advancing the innovative performance of technology M&As.
This paper makes two contributions to the literature. First, it shifts the focus to the specific role of CTOs, transcending the limitations of prior studies constrained to case analyses and questionnaire surveys. This enriches the exploration of the role of corporate executives, particularly CTOs, in driving innovation. Second, it delves into the involvement of CTOs in the context of technology M&As, expanding the literature on the motivations and performance of M&As. This enriches the theoretical foundation and empirical backing for policies aimed at enhancing the innovative performance of technology M&As.The findings hold significant practical implications. First, it is necessary to actively recruit or cultivate senior management personnel with technical backgrounds to adapt to the swiftly evolving innovation environment.Second, enterprises should augment investments in R&D resources, nurturing essential core technological capabilities. This ensures that highly skilled technical professionals effectively contribute to significant strategic decisions and provide essential resource support. Third, the study emphasizes that CTOs with higher education exert a more substantial influence on the innovative performance of technology M&As. This finding is relevant to the rapid developments in Industry 4.0, cloud computing, mobile technologies, and software applications, where advanced knowledge necessitates a solid educational foundation beyond accumulated experience. Hence, enterprises should actively attract highly educated talents, while local governments can optimize policy environments to facilitate talent recruitment for key industries and companies, thus promoting technological innovation and fostering high-quality regional economic development.
中共二十大报告提出,“完善科技创新体系,坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位”。我国企业创新范式由传统封闭式创新向开放式创新转变,技术并购是实现开放式创新的重要路径[1]。为了实现高质量发展,越来越多的企业通过技术并购从外部快速获取知识与技术[2]。技术并购不仅有助于主并企业获得新的技术知识,而且能够营造有利于创新创业的良好氛围。当前,如何提高企业技术并购创新绩效成为学术界和实务界普遍关注的问题[1-2]。
技术创新离不开高水平技术人才。随着技术因素在企业投资与创新决策过程中的重要性提升,对既了解技术又熟悉产品、服务和流程的复合型管理人才的需求不断增加[3]。发明家高管和拥有研发背景的高管对企业创新投入与产出水平具有正向影响[4],因此许多公司设置了首席技术官岗位(Chief Technology Officers,CTO)[5]。事实上, CTO作为组织技术需求及研发创新负责人,是企业高管团队中不可或缺的部分。随着技术创新重要性的提升,CTO对企业创新的影响持续增强[6]。实践中,腾讯发起“云+CTO俱乐部”、巨人网络以亿元年薪招聘CTO等事件表明,作为企业重要人力资源,CTO对企业创新的影响不可小觑。
已有研究就CTO相关的外部社会资本、股权激励、晋升激励等因素对企业创新行为的影响这一问题进行了有益探索,但聚焦于企业研发投入、专利申请等维度,较少关注技术并购。作为技术和管理的复合型人才,CTO能否有效推动企业技术并购创新绩效提升这一问题有待验证。与企业内部创新不同,技术并购强调并购双方谈判和后续创新技术知识整合。同时,技术并购涉及大量技术细节,与非技术并购存在较大差别。因此,要达到技术并购的预期效果,企业需要既具有经营管理经验,又具备专业技术的复合型人才。鉴于此,本文重点关注CTO对企业技术并购创新绩效的影响及作用机制,进一步揭示CTO个人特征对企业技术并购创新绩效的影响。结论有助于拓展CTO相关研究,弥补当前文献更多地关注高管团队或CEO特征对企业决策的影响而未关注CTO的不足。同时,现有技术并购相关研究主要关注组织层面特征对技术并购创新绩效的影响,对高管特征关注较少,尤其缺乏对CTO这一特定角色的探讨。本文结论可丰富技术并购相关研究成果,进而为激励技术并购的相关政策制定提供理论基础和经验证据。
1.1.1 CTO相关研究
随着技术创新重要性的日益提升,CTO在企业经营决策中发挥越来越重要的作用。但需要指出的是,现有相关研究对CTO关注较少,难以回答CTO如何影响企业技术创新过程这一问题。学者们主要对CTO的职能进行了界定,如Frankenfield[7]认为,CTO通常直接向公司首席执行官报告工作,负责审查组织短期和长期需求,并利用资本进行投资,帮助组织实现其目标;Hartley[8]认为,CTO可以帮助其他高级管理人员了解技术问题,并就技术、战略与管理团队成员进行有效沟通;Lewis等[9]强调,CTO不是转变为文职人员的实验室负责人,而是能够深入参与公司整体战略的技术型商业人士。由此可见,CTO独有的技术背景能够为企业提供技术支持,因而在企业技术决策过程中发挥重要作用。具体来说,Adler等[10]认为,CTO是公司管理团队中的技术代表人,具备协调业务部门技术工作、监督新技术开发、评估重大战略举措及管理外部技术环境等职能;Tietze等[11]进一步分析发现,CTO的职能包括制定创新发展战略、与高管成员开展合作、负责企业并购中的创新资源整合、关注新产品动态、负责创新基础设施建设、建立和维系研发网络等。此外,还有学者探讨了CTO对企业绩效和创新活动的影响。Cetindamar等[12]发现,在技术相关行业中CTO的能力与公司绩效呈正相关;Chung等[13]认为,CTO的技术经验和行业经验有助于企业开展激进性创新;Medcof等[6]指出,高度授权的CTO对研发绩效具有重要影响,在研发强度较高的行业企业中,强有力的技术总监能够显著提高企业绩效。
国内学者主要从外部社会资本、股权激励和薪酬差距等方面探讨CTO对企业创新的影响。例如,吴彦俊和翟育明[14]实证检验发现,CTO外部社会资本结构、关系、认知这3个维度对技术创新绩效具有正向影响,CTO技术战略参与程度发挥部分中介作用;吴彦俊和邹海亮[15]发现,CTO个人外部社会资本对企业技术战略决策具有积极影响,而且CTO与CEO的人际信任关系对上述关系发挥调节作用;邵剑兵和朱芳芳[16]基于激励机制角度研究发现,提高CTO持股比例、CTO间薪酬差距对企业研发投入具有积极影响;范合君等[17]发现,引入技术独立董事可以强化CTO职务晋升的激励作用。此外,还有研究探讨了中心城市距离对CTO股权激励与创新投入关系的影响[18]。
由此可见,已有研究就CTO对技术创新绩效的影响进行了有益探索,但仍然存在如下不足:第一,重点讨论了CTO职能范围,对其如何影响企业技术创新这一问题仅采用案例或问卷方式进行小样本研究,缺少大样本实证分析,研究结论的普适性有限。第二,主要从外部社会资本、股权激励等视角验证CTO对企业创新行为的影响,缺少支撑CTO特征影响企业技术创新的直接证据。
1.1.2 技术并购相关研究
获取目标企业专有技术和技术开发能力成为企业并购的主要动机[19]。技术并购是指以获得被收购企业先进技术为主要动因的并购,可看作是以企业外部开放创新为目标的投资。主并企业可以通过技术并购降低内部研发活动成本,在短时间内获得核心技术[20]。考虑到技术并购会对企业创新产生重要影响,现有技术并购文献主要关注技术并购的事后效应,发现技术并购可以提高并购企业创新绩效。例如,杨青和周绍妮[2]研究表明,技术并购能够带来技术创新产出效应和技术创新促进效应。在此基础上,部分研究探讨了主并企业自身能力(学习能力、整合能力、领导能力)、技术知识特征以及目标公司选择等因素对技术并购创新绩效的影响[21]。例如,刘端等[22]发现,主并企业技术并购前的技术知识储备能够显著提高并购后的创新效率;严焰和池仁勇等[23]发现,并购双方技术相似性与并购后企业创新绩效存在显著倒U型关系,而主并企业技术吸收能力对上述关系发挥显著调节作用。同时,处于不同生命周期的被并企业和主并企业技术贴进度[24-25]、并购双方技术关联性[26-27]、技术环境、并购双方技术条件、主并方创新资源组合均会导致技术并购创新绩效差异。此外,主并企业治理质量、财务资源和并购成熟度等治理特征,以及技术并购类型或模式等并购事件自身特征也会对主并企业并购后创新绩效产生影响[2,28]。
梳理相关研究发现,大多数文献围绕并购企业组织层面特征进行分析,忽略了CTO这一拥有技术背景的高管对技术并购创新绩效的影响。CTO兼具管理与专业技术复合背景,无疑是推进企业技术并购的核心角色。本文探讨CTO对企业技术并购创新绩效的影响,以期为提高企业技术并购创新绩效提供理论依据与经验支持。
企业资源基础理论认为,企业是资源的集合,具有价值稀缺、不可模仿、难以替代的资源才是企业核心资源,能够为企业带来竞争优势[29]。企业竞争优势源于核心技术资源[30],由于技术研发投入大、风险高、周期长、更新迭代速度快,导致部分企业丧失原有技术资源。企业可以通过并购获取关键资源,实现资源有效配置。因此,越来越多的企业将技术并购视为提高创新能力的最佳战略[21]。企业可以通过技术并购快速获取外部技术资源,进一步降低技术壁垒,获得市场、品牌和营销渠道[31]。然而,技术并购是高风险战略投资行为,通过并购获取的技术资源,需要专业技术人才进行整合与管理。作为企业中的重要人力资源,CTO有意愿和能力参与企业技术创新,促进技术并购顺利实施,从而提升企业创新绩效。
(1)在决策关注上,CTO的技术背景与技术并购相关创新活动具有高度匹配性,有助于CTO关注企业技术并购及相关研发创新活动。个人职业背景和经验会导致其关注点不同,进而影响决策。相较于其他高管,CTO具有丰富的技术经验,更可能基于技术背景进行决策。Lohmüller等[3]指出,越来越多的CTO被任命为最高管理团队成员,并在总体管理过程中基于技术视角将不同利益相关者间的技术使用与渐进发展联系起来。CTO技术背景与企业技术并购具有较强的相关性,有助于企业加强对技术并购的关注并优化技术并购决策,从而促进技术协同效应产生。
(2)在决策意愿上,具有技术背景的CTO具有丰富的知识,信息整合与资源转化能力较强,乐于采取战略行动。随着职业经验增加,具有技术背景的高管通过搜索和处理信息作出决策[32]。技术背景能够帮助CTO通过信息分类、识别和评估优化决策。在技术并购中,高技术战略参与度的CTO能够将获取的信息融入企业决策,促使技术并购整合战略与企业战略相匹配,进而提高技术创新绩效[15]。换言之,CTO对并购后的企业技术知识整合与转化能力具有显著影响,能够带领企业实现技术创新。
(3)在决策能力上,作为企业高管,CTO凭借独特的技术优势在企业战略决策过程中发挥重要作用。Cummings等[31]研究发现,外部首席执行官缺乏管理研发活动所需的技术知识会导致企业研发生产率下降,因而不利于企业创新。CTO的技术经验与行业经验有助于企业开展颠覆性创新[14]。技术并购后,CTO能够以自身在决策团队中的影响力促使企业加大研发资金与人力资本投入,从而助力企业创新活动。同时,技术并购中存在严重信息不对称问题,可能给技术并购后的知识整合带来困难[21]。拥有专业知识的高管具备知识处理能力,能够降低企业信息搜集与交易成本并识别技术并购中的潜在风险,从而促进企业技术并购创新绩效提升[3, 6]。
基于以上分析,本文提出如下假设:
H1:CTO可以显著促进企业技术并购创新绩效提升。
参考Ahuja等[32]、韩宝山[21]的研究成果,本文按照上市公司在并购公告中说明以技术获取为并购目的、目标公司在并购公告前5年内拥有专利技术、上市企业属于高新技术企业(参照政府相关管理部门出台的《高技术产业(制造业)分类》《高技术产业(服务业)分类》标准)3个标准判定技术并购。在此过程中,剔除股权收购比例低于10%的技术并购样本,并通过手工查阅相关信息逐一判定该并购事件是否属于技术并购。本文数据来自国泰安(CSMAR)数据库、中国研究数据服务平台(CNRDS)、万德数据库(Wind)。由于2000年以前上市企业专利存在大量缺失,故本文选取2000—2022年沪深上市企业作为初始研究样本。借鉴李善民等[33]的做法,在样本选取过程中,本文以并购首次公告日作为信息披露日,并剔除ST类上市公司、金融行业上市公司、并购目标在境外的企业样本、关联交易样本、数据缺失样本、并购失败样本、CTO及相关财务数据缺失样本。如果同一公司在同一年发生多起并购,则以交易量最大的技术并购作为研究样本,将同一公司在不同年份的多起技术并购作为多个事件进行研究。最终,得到4 946个有效样本。为了降低极端值的影响,本文对连续变量在1%和99%处进行Winsorize缩尾处理,采用数据统计分析软件Stata进行实证分析。
创新绩效是指企业专利、新产品、新工艺等发明。专利能够全面反映高科技企业发明与创新情况,专利数量既是企业创新成果的主要形式,也是衡量企业技术创新能力的直观指标。中国上市企业专利数据包括发明、实用新型和外观设计。本文利用上市企业每年获得的专利数量作为技术创新绩效的近似值[4]。相对于其它指标,企业所获专利授权量能够直接衡量企业创新产出水平,更好地体现企业创新质量与创新效率。此外,该指标不是企业自愿披露的,既不存在衡量偏误问题,也不会受到财务会计准则变更的干扰[3]。
考虑到现实中CTO职位名称存在多样性[13],本文将调查对象拓展至企业最高技术负责人[15-16]。对于CTO的界定,借鉴Herstatt等[34]、唐震等[35]的做法,具体包括首席技术官、分管技术的副总裁、技术总监、研发总监、研究院院长、总工程师等高管,主要基于以下两方面考虑:一方面,由于这类人员是企业优秀技术人员,具有代表性;另一方面,其是中国计算机社和赛迪公司经过长期调查、跟踪制定的CTO标准,被大众认可[36]。在此基础上,本文利用国泰安数据库的“董监高个人资料文件”子数据库,以及上市公司高管职位信息表搜集整理CTO信息。若高管职务为前述任何一个则认定为CTO,此时变量CTO取值为1,否则为0。
借鉴已有研究成果[2, 4],在企业层面,本文选取企业规模(总资产对数SIZE)、偿债能力(资产负债率LEV)、盈利能力(净资产收益率ROE)、发展能力(主营业务增长率GROWTH)、高管结构(高管规模EXEC、独立董事比例PROP)、研发投入水平(RI)作为控制变量;在并购层面,本文选用反映并购关联度的关联并购(RELEV)和并购支付方式(CASH)作为控制变量。此外,本文控制了年度(YEAR)和行业(IND)两个因素。具体变量定义如表1所示。
表1 变量定义
Table 1 Variable definitions
变量类型变量定义被解释变量△PAT创新绩效;技术并购后一年主并方的专利授权数减去技术并购当年主并方的专利授权数解释变量CTO首席技术官;主并方当年有CTO为1,否则为0控制变量SIZE企业规模;技术并购前一年末主并方总资产的自然对数LEV资产负债率;技术并购前一年主并方资产负债率ROE净资产收益率;技术并购前一年主并方净资产收益率GROWTH成长性;技术并购前一年主并方营业总收入增长率EXEC高管规模;技术并购前一年末主并方高管人数PROP独立董事比例;技术并购前一年末主并方独立董事人数/董事会总人数RI研发投入水平;技术并购前一年末主并方研发支出金额RELEV关联并购;技术并购活动属于关联交易取值为 1,否则为 0CASH并购支付方式;支付方式为纯现金支付取值为 1,否则为0YEAR年度;属于该年度为1,否则为 0IND行业;属于该行业为1,否则为 0
参考相关研究文献并结合研究对象的实际情况,本文构建如下多元线性回归方程检验假设:
△PATi,t=α+βCTOi,tC+∑γ1Firm_Controli,t-1+∑γ2M&A_Controli,t+λ1Indi+λ2Yeart+ξi,t
(1)
其中,△PATi,t为本文被解释变量,用以度量技术并购企业i第t年的创新绩效。在控制年份与行业固定效应的情况下,本文采用OLS模型进行回归。CTOi,t表示第t年并购企业i中CTO存在的情况。Firm_Control、M&A_Control分别为公司层面和并购层面的控制变量,用于控制其它可能影响并购企业创新绩效的因素。α为常数项,β为解释变量△PATi,t的回归系数,γ为控制变量回归系数,ξi,t为回归残差项。若假设H1成立,则估计系数β显著为正。
表2为研究变量描述性统计结果。由表2可知,△PAT的均值为0.796,表明本文中的大多数企业在技术并购后创新研发绩效得以提升。进一步观察标准差可知,与研发创新相关的变量△PAT、RI的标准差数值较大,而其它非研发创新相关变量的标准差较小,表明技术并购企业间创新情况差异较大,而企业间其它非创新特征差异较小。这意味着除创新行为外,本文样本存在系统性差异的可能性较低,缓解了样本自选择偏差问题对估计结果的干扰。
表2 技术并购样本描述性统计结果
Table 2 Descriptive statistics of technology M&A samples
变量观测值均值标准差最小值1/4分位数中位数3/4分位数最大值△PAT4 9460.7965.800-1800135CTO4 9460.1580.36400001SIZE4 94621.741.10619.6420.9221.6122.3625.19LEV4 9460.3940.1960.048 00.2350.3850.5400.848ROE4 9460.075 00.094 0-0.4340.040 00.077 00.1170.324GROWTH4 9460.2400.443-0.5110.016 00.1630.3422.708EXEC4 9466.3782.272256814PROP4 9460.3650.069 000.3330.3330.429 0.571 RI4 946817715 8980694.63 1948 277112 291RELEV4 9460.2320.42200001CASH4 9460.6860.46400111
根据企业是否有CTO进行均值差异检验,结果如表3所示。由表3可知,在技术并购企业中,有CTO的企业和无CTO的企业,两者创新绩效存在显著差异。相较于无CTO的企业,有CTO的企业技术并购创新绩效更高。此外,观察样本与数据可知,本研究多数控制变量均值差异显著,由此表明变量选取具有合理性。
表3 CTO样本T检验结果
Table 3 T-test results between CTO and non-CTO samples
变量无CTO观测值均值有CTO观测值均值均值差异△PAT4 1670.7017791.304-0.604***SIZE4 16721.7177921.89-0.177***LEV4 1670.3927790.408-0.016**ROE4 1670.07407790.0800-0.006*GROWTH4 1670.2407790.240-0.001 00EXEC4 1676.1767797.458-1.283***PROP4 1670.3667790.3600.006**RI4 1678182779815428.01RELEV4 1670.2297790.250-0.021 0CASH4 1670.6607790.828-0.168***
注: *、**、***分别表明在10%、5%和1%的置信水平下显著,下同
表4为各行业公司设立CTO的情况。由表4可知,共779个样本企业设立了CTO,其中,600个样本公司为制造企业,占比为77.02%。此外,信息传输、软件和信息技术服务业以及建筑业也有较多企业设立了CTO。但农、林、牧、渔业、批发和零售业、水利、环境和公共设施管理业、文化、体育和娱乐业以及综合行业中的企业样本数量不超过10个,说明不同行业企业设立CTO的情况差异较大。
表4 各行业CTO设立情况
Table 4 CTO establishment in various industries
行业代码行业名称公司数量A农、林、牧、渔业1B采矿业18C制造业600D电力、热力、燃气及水生产和供应业15E建筑业34F批发和零售业8G交通运输、仓储和邮政业10I信息传输、软件和信息技术服务业52K房地产业10M科学研究和技术服务业16N水利、环境和公共设施管理业6R文化、体育和娱乐业2S综合7总计779
表5为Spearman相关性分析与Person相关性分析结果。由表5可知,创新绩效指标△PAT与CTO在1%显著性水平下呈现正相关关系,初步确定H1成立。不同变量间相关系数的绝对值均小于0.5,且绝大多数小于0.1,故可认为变量间的相关性较弱,模型不存在严重多重共线性问题。
表5 相关性分析结果
Table 5 Correlation analysis
变量△PATCTOSIZELEVROEGROWTHEXECPROPRIRELEVCASH△PAT1.0000.047***0.077***0.032*0.046**0.029*0.045**0.0170.053***-0.015-0.049***CTO0.038***1.0000.051***0.0270.0130.0240.209***-0.038**0.0000.0180.132***SIZE0.132***0.058***1.0000.462***0.064***0.057***0.285***-0.0110.426***0.0140.018LEV0.044***0.029**0.471***1.000-0.040**0.066***0.123***-0.060***-0.0220.112***0.057***ROE0.036**0.024*0.064***-0.106***1.0000.326***0.044**-0.040**0.105***-0.049***0.057***GROWTH0.0130.0010.065***0.078***0.252***1.0000.039**-0.0130.034*0.0070.094***EXEC0.065***0.206***0.302***0.136***0.057***0.0131.000-0.068***0.193***-0.035*0.059***PROP0.017-0.031**0.042***-0.060***-0.022-0.027*-0.0171.0000.121***-0.059***-0.113***RI0.143***-0.0010.516***0.160***0.083***-0.0160.224***0.087***1.000-0.155***-0.196***RELEV-0.0060.0180.0140.111***-0.037***0.019-0.036**-0.090***-0.061***1.0000.079***CASH-0.048***0.132***0.0000.055***0.061***0.066***0.053***-0.117***-0.113***0.079***1.000
注:右上半角是Spearman相关系数,左下半角是Person相关系数
本文采用最小二乘估计方法进行基准模型回归,结果如表6所示。表6列(1)为不加控制变量的基准回归结果,列(2)为纳入所有控制变量后的基准回归结果。上述回归均控制了年度和行业双向固定效应。两列结果显示,CTO的回归系数均显著为正,表明CTO能够显著促进技术并购创新绩效提升,验证了研究假设H1。
表6 CTO与技术并购创新绩效关系回归结果
Table 6 Regression result of CTO and technology M&A innovation performance
变量(1)(2)CTO0.659***0.497**(0.231)(0.233)SIZE0.452***(0.109)LEV-0.717(0.520)ROE1.198(0.925)GROWTH0.173(0.194)EXEC0.041(0.039)PROP0.958(1.546)RI0.000***(0.000)RELEV0.009(0.210)CASH-0.596**(0.270)_cons2.254-6.643**(1.750)(2.758)YEARYesYesINDYesYesN4 9464 946Adj R20.0060.028
注:括号内为稳健标准误,下同
本文采用替换被解释变量、缩小样本、PSM方法以及更换计量模型等方法进行稳健性检验。
3.3.1 替换被解释变量
本文选取新发明专利与实用新型专利数量的总和替代3类专利数量加总,以此度量企业创新。在实证中,设置△PAT_IU指标,采用技术并购后一年新发明专利和实用新型专利授权数量的总和减去技术并购当年新发明专利与实用新型专利授权数量的总和,以此反映技术并购前后创新绩效的变化。此外,考虑到专利申请和授权需要一定时间,本文采用技术并购3年后的专利授权数变化度量企业创新,在实证中设置△PAT_F0这一指标进行衡量。为了消除可能存在的量纲问题,本文对专利授权数取自然对数后再进行处理,结果如表7列(1)(2)所示。
表7 替换被解释变量后的主假设回归结果
Table 7 Regression result of replacing explained variables
变量(1)(2)△PAT_IU△PAT_F0CTO0.480**0.161*(0.214)(0.089)SIZE0.422***0.067(0.100)(0.048)LEV-0.423-0.214(0.478)(0.242)ROE0.988-0.277(0.849)(0.456)GROWTH0.2570.164*(0.178)(0.098)EXEC0.0390.009(0.036)(0.015)PROP1.0450.098(1.420)(0.682)RI0.000***-0.000(0.000)(0.000)RELEV0.048-0.034(0.193)(0.085)CASH-0.579**-0.171(0.248)(0.115)_cons-9.457***-0.045(2.533)(1.686)YEARYesYesINDYesYesN4 9461 094Adj R20.0310.007
3.3.2 缩小样本
新会计准则于2007年1月1日起执行,故本文取2007年后的样本进行回归分析。由表8列(1)可知,结果依然稳健。
表8 其它稳健性检验结果
Table 8 Other robustness test results
变量(1)(2)CTO0.494**0.473*(0.248)(0.246)SIZE0.480***0.670***(0.115)(0.150)LEV-0.739-1.064(0.548)(0.730)ROE1.2742.147(0.995)(1.438)GROWTH0.1800.031(0.207)(0.290)EXEC0.0520.004(0.041)(0.054)PROP1.2430.661(1.673)(2.175)RI0.000***0.000***(0.000)(0.000)RELEV0.0430.065(0.226)(0.280)CASH-0.598**-0.351(0.279)(0.403)_cons-9.988***-14.062***(2.659)(4.038)YEARYesYesINDYesYesN4 6432 298Adj R20.0280.038
3.3.3 PSM检验
参照虞义华等[4]的做法,本文采用倾向得分匹配法搜寻设置CTO的技术并购主并企业对照样本,通过分析技术并购主并企业中CTO对技术并购创新绩效的差异化影响,缓解自选择问题。由表8列(2)可知,结果依然稳健。
3.3.4 更换计量模型估计方法
为了避免自相关与异方差等问题的影响,本文对异方差进行调整并对标准误进行聚类调整,结果见表9。由表9回归结果可知,在对标准误进行调整后,CTO对企业技术并购创新绩效的促进作用依然显著,再次验证了本文研究结论的稳健性。
表9 异方差调整与聚类调整后的主假设回归结果
Table 9 Heteroscedasticity and cluster adjustment to the main results
变量(1)(2)(3)(4)CTO0.497**0.497*0.497***0.497*(0.241)(0.265)(0.166)(0.263)SIZE0.452***0.452***0.452**0.452***(0.129)(0.126)(0.163)(0.143)LEV-0.717-0.717-0.717**-0.717(0.481)(0.542)(0.292)(0.485)ROE0.1730.1730.1730.173(0.194)(0.196)(0.211)(0.207)GROWTH1.1981.1981.198*1.198(1.019)(0.902)(0.595)(1.007)EXEC0.0410.0410.0410.041(0.046)(0.041)(0.024)(0.051)PROP0.9580.9580.9580.958(1.633)(1.516)(0.894)(1.798)RI0.000***0.000**0.000***0.000**(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)RELEV0.0090.0090.0090.009(0.199)(0.118)(0.179)(0.203)CASH-0.596**-0.596***-0.596**-0.596**(0.252)(0.180)(0.278)(0.247)_cons-6.643**-6.643**-6.643***-6.643**(3.226)(2.628)(1.916)(3.056)YEARYesYesYesYesINDYesYesYesYesN4 9464 9464 9464 946Adj R20.0280.0280.0280.028
注:列(1)括号内为调整异方差后的稳健标准误;列(2)括号内为聚类到年度层面的标准误;列(3)括号内为聚类到行业层面的标准误;列(4)括号内为聚类到公司层面的标准误。
持续的资金和人才资源投入能够确保并购企业创新活动有序开展。进入新的技术领域后,企业面临资源和资金需求问题[21]。CTO可以通过增加研发投入、人力资本投入提高企业技术创新效率。这主要是因为CTO本身就承担着促进技术并购后资源整合的职责[12],相较于外部因素,企业内部因素特别是管理因素(如高管团队中CTO)对研发投资决策起决定性作用[36]。
一方面,CTO的技术背景让其更加重视企业研发活动,会引导技术并购企业增加研发投入[14]。研发投入增加能够优化技术并购企业研发环境,为CTO更好地发挥专业技能,进而实现企业资源整合提供支持。资源投入能够激励企业创新活动,帮助技术并购企业积累知识和技术资本,提升吸收、整合技术资源的能力,从而促进技术并购创新绩效提升。另一方面,技术创新、组织创新等创新活动离不开人力资本投入[37]。CTO具备有效沟通能力[9],可为技术并购后的人力资本投入提供支持,进而提高技术并购企业创新绩效。
为了探究技术并购中创新资源变化带来的影响,本文采用技术并购后一年研发支出减去技术并购当年研发支出度量研发投入变化(RDI)[38],采用技术并购后一年研发人员数量减去技术并购当年研发人员数量度量研发人力资本变化(RDP),并构建以下模型:
△PATi,t=α+βCTOi,t+δRDPi,t+θCTOi,t×RDPi,t+∑γ1Firm_Controli,t-1+∑γ2M&A_Controli,t+λ1Indi+λ2Yeart+ξi,t
(2)
△PATi,t=α+βCTOi,t+δRDIi,t+θCTOi,t×RDIi,t+∑γ1Firm_Controli,t-1+∑γ2M&A_Controli,t+λ1Indi+λ2Yeart+ξi,t
(3)
表10列(1)(2)分别为研发投入变化、研发人力资本变化的影响机制回归检验结果。上述回归检验中,本文控制了年度和行业双向固定效应。由表10可知,CTO和研发投入变化(RDI)、研发人力资本变化(RDP)交乘项的回归系数均显著为正。结果表明:一方面,技术并购后研发资金和人力资本投入增加,营造出良好的创新环境,有助于CTO充分发挥能力,促进技术并购创新绩效提升;另一方面,CTO的技术背景与管理能力有助于企业充分利用研发资金、人力资源优势,促进技术并购并提升研发效率。
表10 影响机制检验回归结果
Table 10 Regression results of impact mechanism test
变量(1)(2)CTO0.2600.383(0.245)(0.243)RDI0.597***(0.153)CTO×RDI0.888***(0.316)RDP0.001***(0.000)CTO×RDP0.002*(0.001)SIZE0.417***0.445***(0.108)(0.108)LEV-0.658-0.689(0.519)(0.520)ROE1.0391.070(0.923)(0.925)GROWTH0.1360.142(0.194)(0.194)EXEC0.0370.040(0.039)(0.039)PROP0.6030.806(1.542)(1.544)RI0.000***0.000***(0.000)(0.000)RELEV0.0030.019(0.209)(0.210)CASH-0.528*-0.575**(0.270)(0.270)_cons-5.907**-6.467**(2.751)(2.754)YEARYesYesINDYesYesN4 9464 946Adj R20.0350.031
根据高阶理论,高层管理者特征会影响其认知结构、价值观和洞察力,从而对其行为和决策产生影响[39]。CTO的专业技术背景可成为其在技术并购情境中的优势。那么CTO的学历、海外经历、性别、年龄对其在企业技术并购创新过程中所发挥的作用有何影响?
本文通过设置学历、海外经历、性别、年龄等自变量探究CTO个人特征的异质性影响。当CTO具有硕士及以上学历时,采用EDU变量表示且取值为1,否则为0;当CTO具有海外求学经历时,以OVER变量表示且取值为1,否则为0;当CTO既具有海外求学经历又曾在海外任职时,以OVERS变量表示且取值为1,否则为0;当CTO性别为女时,以GEND表示且取值为1,否则为0;年龄变量AGE为技术并购当年CTO的年龄。表11为相关变量描述性统计结果。
表11 CTO个人特征描述性统计结果
Table 11 Descriptive statistics of CTO's personal characteristics
变量观测值均值标准差最小值1/4分位数中位数3/4分位数最大值EDU7790.3360.47300011OVER7790.0150.12300001OVERS7790.0050.07200001GEND7790.0740.26300001AGE77849.137.2813145495472
将上述5个变量作为自变量,通过回归分析探讨其对主并企业技术并购创新绩效的影响,结果如表12所示。表12列(1)中,EDU变量的系数显著为正,表明技术并购主并企业中的CTO学历越高,越能促进并购创新绩效提升。这可能因为CTO学历越高,越能学习先进技术经验,提升自身信息整合与判断能力,进而利用多方资源优势提高并购企业创新绩效。表12列(2)~(5)中,相应的主解释变量回归系数均不显著,表明CTO海外背景、性别和年龄特征对技术并购创新绩效不存在显著影响。
表12 进一步检验回归结果
Table 12 Regression results of further test
变量(1)(2)(3)(4)(5)EDU1.087**(0.494)OVER0.244(1.790)OVERS1.059(3.259)GEND0.557(0.863)AGE-0.050(0.033)SIZE0.980***0.977***0.976***0.984***1.011***(0.310)(0.311)(0.311)(0.311)(0.312)LEV-0.002-0.245-0.216-0.202-0.147(1.492)(1.493)(1.496)(1.494)(1.496)ROE2.9712.6012.5492.6382.698(3.282)(3.288)(3.291)(3.288)(3.287)GROWTH0.8490.9580.9200.9530.872(0.629)(0.629)(0.640)(0.629)(0.635)EXEC-0.166-0.177*-0.178*-0.180*-0.176(0.107)(0.107)(0.107)(0.107)(0.107)PROP0.9490.7090.7190.6390.560(4.522)(4.536)(4.535)(4.535)(4.534)RI0.000**0.000**0.000**0.000**0.000**(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)RELEV1.023*1.098**1.102**1.099**1.109**(0.551)(0.552)(0.551)(0.551)(0.552)CASH-0.274-0.249-0.255-0.255-0.232(0.717)(0.720)(0.719)(0.719)(0.719)_cons-25.893**-24.791**-24.725**-24.918**-22.538**(10.788)(10.812)(10.814)(10.811)(10.925)YEARYesYesYesYesYesINDYesYesYesYesYesN779779779779778Adj R20.0540.0480.0480.0490.051
本文基于技术并购这一企业重大战略决策的特殊情境,探讨主并企业CTO这一复合型高管对企业技术并购创新绩效的影响,进一步揭示其作用机制,结果发现,CTO对企业技术并购创新绩效具有积极影响。同时,企业创新资源投入有助于CTO发挥积极作用,当企业研发资金和人力资本投入增加时,CTO对企业技术并购创新绩效的正向影响显著。上述结果表明,作为企业高管团队中的技术专家,CTO独特的技术优势契合企业需求,能够有效促进企业技术并购创新绩效提升。此外,本文发现,CTO海外经历、性别、年龄等个人特征对企业技术并购创新绩效的影响不显著,但CTO学历越高,越能促进企业技术并购创新绩效提升。
随着技术并购成为促进企业间创新资源流动、优化创新分工的重要工具[40],人才成为构建开放创新生态的关键。由此,本文提出如下建议:
(1)在引才、育才时,企业应聘用或培养具有技术背景的高级管理人员,以应对不断变化的创新环境。
(2)在用才时,企业应加大资金、人才等相关研发资源投入,为高水平专业技术人才发挥才能提供支持。
(3)高学历CTO对企业技术并购创新绩效的影响更显著。因此,企业需要积极引进高学历技术人才,地方政府可以根据当地重点产业、重点企业人才引进需求优化政策环境,从而更好推动企业技术创新以及地区经济高质量发展。
本文存在以下不足:第一,由于专利引用率等相关数据缺失,本研究未进一步考察CTO能否促进企业技术并购创新质量提升,后续可对此加以关注。第二,在作用机制部分,仅探讨了CTO对企业研发资金投入和人力资本投入的影响。实际上,CTO作为兼具管理经验和技术背景的企业复合型人才,可能会影响企业外部创新资源获取,未来可从企业内部和外部两个视角作进一步探索。第三,本研究探讨了CTO个人特征对企业技术并购创新绩效的影响,未来可进一步探讨企业产权性质、高管团队特征、地区差异在CTO对企业技术并购创新绩效影响过程中的调节作用,进一步厘清CTO的作用边界。
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