新一代信息技术企业并购技术差距、融资约束与业务转型研究

王 维,李宏扬

(齐齐哈尔大学 经济与管理学院,黑龙江 齐齐哈尔 161006)

摘 要:以2013—2017年沪深A股新一代信息技术上市公司520起技术并购事件为样本,在检验并购双方技术差距与业务转型程度、业务转型策略关系的基础上,进一步研究并购方融资约束水平对以上关系的调节作用。结果发现:并购双方技术差距对并购方业务转型程度有正向影响;双方技术差距对并购方业务转型决策倾向程度从大到小为分步转型、延迟转型和直接转型;融资约束对技术差距与业务转型程度关系具有负向调节作用;融资约束对技术差距与业务转型决策倾向程度的关系具有正向调节作用,即在低融资约束水平下,并购方转型决策倾向程度从大到小为直接转型、延迟转型和分步转型。

关键词:新一代信息技术企业;技术并购;技术差距;融资约束;业务转型

M&A Technical Disparity, Financing Constraints and Business Transformation of the New Generation of Information Technology Enterprise

Wang Wei,Li Hongyang

((School of Economics and Management, Qiqihar University, Qiqihar 161006, China)

AbstractTaking the tech M&A of the new generation of information technology listed companies in Shanghai and Shenzhen A shares from 2013 to 2017 as the research sample, based on the empirical test of the relationship of technical disparity to degree of business transformation and to business transformation strategic, we further studied the regulating effect of the financing constraints on the above relationships.Research result shows that: the technical disparity of M&A parties has positive impact on the degree of business transformation of acquirer enterprise; the tendency of technical disparity to the business transformation decision of the acquirer is step-by-step business transformation strategy, delayed business transformation strategy and direct business transformation strategy from large to small; financing constraints negatively moderates the relationship between technical disparity and degree of business transformation, but financing constraints positively moderates the relationship between technical disparity and the tendency of business transformation decision.That is to say, under the low financing constraint level, the M&A acquirer's transformation decision-making tendency is from large to small: direct business transformation strategy, delayed business transformation strategy and step-by-step business transformation strategy.

Key Words:A New Generation of Information Technology Companies;Technical M&A;Technical Disparity;Financing Constraints;Business Transformation

DOI10.6049/kjjbydc.Q201908466

开放科学(资源服务)标识码(OSID):

中图分类号:F273.1

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2021)02-0112-09

收稿日期:2019-10-22

修回日期:2020-01-10

基金项目:国家自然科学基金项目(71702084);黑龙江省教育厅基本业务专项科研创新团队项目(135309102);齐齐哈尔市科学技术计划项目(RKX-201701)

作者简介:王维(1966-),男,河北定兴人,博士,齐齐哈尔大学经济与管理学院教授、硕士生导师,研究方向为企业创新与成长、公司治理与财务绩效;李宏扬(1994-),男,河南南阳人,齐齐哈尔大学经济与管理学院硕士研究生,研究方向为企业创新与成长。

0 引言

当前,我国经济发展进入新常态,正处于全球新一轮科技革命与经济转型、产业升级交汇的关键时期,推动产业转型升级已成为“十三五”时期的战略举措和必然选择。新一代信息技术是科技革命中创新最活跃、交叉最密集、渗透最广泛的产业领域,代表新生产力和发展方向,已成为引领创新和驱动转型的先导力量,其微观层面新一代信息技术企业转型问题也越来越受到学术界与实务界的广泛关注。企业转型一般包括战略、组织、业务等多个方面,其中最关键的是业务转型。李烨[1]认为,由于经营业务是企业实现宗旨和目标的载体,也是企业持续生存和发展的基础,因此业务转型必然引起组织结构、管理模式等其它形式转型。可以说,业务转型是实现企业整体转型和再生的基本途径,更是带动企业全面转型的切入点和突破口。业务转型路径通常分为内生式转型和外生式转型两种,内生式转型由于培育时间长、转型风险高、资源需求大等不适合新兴企业。因此,越来越多的企业通过技术并购手段实现业务转型。例如:三星电子于2018年10月并购西班牙AI公司Zhilabs以实现向5G业务转型,其IT部门负责人DJ Koh在采访中表示将继续寻找5G业务相关的并购对象。与三星电子类似,当前我国新一代信息技术企业也面临知识资源储备不足、核心技术对外依存度高等突出问题,通过技术并购实现业务转型成为企业新的选择。然而,目前并购路径下企业业务转型影响因素尚不明晰,如何在中国情境下通过技术并购实现业务转型,还需要进一步研究和探索。

关于企业业务转型动因,理论基础多以资源基础理论(转型内部决定因素)和权变理论(转型外部决定因素)为主,但二者都无法完全解释技术并购下的转型动因[2]。资源依赖理论在资源基础理论的基础上进一步阐述了组织间的资源依赖关系,关注本组织与环境中其它组织由于互相依赖所采取的战略行动,适合作为并购路径下企业转型分析的理论基础。如Hillman[3]总结30年来资源依赖理论发展状况,发现主要涉及并购、合资、董事会、公司治理和高管继任5个主题;吴小节[4]以111种经管类CSSCI期刊为筛选对象,梳理资源依赖理论在国内的应用情况,发现主要包含资源共享、高层管理者、组织间治理、供应链关系和战略联盟5类内容。其中,企业并购与高管继任研究在国内较为缺乏。通过知网检索发现,资源依赖理论在国内较少涉及并购领域,尤其缺少并购情境下的业务转型研究。

本文通过对ScienceDirect、EBSCO、Wiley和中国知网等数据库关键词进一步检索和筛选发现,并购情景下企业转型文献共计20篇。现有研究中,Michael[5]认为可通过并购中技术流程改变和组织结构调整实现企业转型,并以美国军工造船企业为例,利用经济评估方法对转型效果进行评价;Chakrabarti[6]以1990—1999年东南亚8个经济体1 256家公司为研究对象,针对不同市场发展程度下企业资产重组行为对业务转型与绩效关系进行研究发现,发达市场企业通过扩张性重组可以有效实现业务转型;Wang[7]以2001—2010年中国上市公司为样本,实证研究企业家族制对核心业务转型的影响及政治关联对二者关系的调节作用,发现家族制企业更倾向于通过并购方式实现业务转型,尤其是具有政治关联的企业;陈光梅[8]通过对宁波均胜并购德国普瑞的个案分析,发现目标企业投资价值越高,转型升级效应越明显,并给予我国制造企业转型升级一些启示;常嵘[9]以A股传统行业上市公司并购战略性新兴企业为样本,构建有序响应模型进行实证研究发现,传统企业要素禀赋结构和外源融资水平对自身转型升级具有正向影响,双方经营所在地制度差距对转型升级具有负向影响;杨威[10]以2008-2014年我国277个重大资产重组事件为样本,发现多元化并购帮助业绩较差企业实现了转型,企业在多元化并购后绩效均有所改善。

综上所述,学者们在并购情境下,从不同视角分析了控制权、组织结构、政治关联、要素禀赋等因素对业务转型的影响。然而,在现有转型战略实施结果研究中,一般以转型前后新增业务销售收入占比变化程度为测量依据,忽略了转型情境下不同模式选择问题。李烨和薛有志虽对业务转型模式有过基本划分,但都未在并购转型持续性或延迟性方面进行深入探析。实际上,并购行为与转型实施可能存在时间差:一是并购方由于自身资源限制无法同时实施并购及转型行为,导致转型相对并购存在延迟;二是并购方考虑到短时间转型存在压力,可能选择分步转型行为,设置资源缓冲期,下一阶段转型依赖上一阶段资源与成果,以多步骤实现转型目标。此外,现有研究中较少涉及资源依赖理论与技术并购情景,也未考虑并购双方技术差距因素;在研究方法上仍以规范研究和案例分析为主,实证研究较少,缺少针对新一代信息技术等新兴企业的普适性发现。因此,本文将资源依赖理论应用到技术并购情景中,从业务转型程度和策略两个方面分析技术差距与业务转型的作用机理。考虑到并购方当前融资约束环境对上述关系的影响,本文以2013—2017年新一代信息技术上市公司技术并购事件为样本,利用回归分析方法进行实证检验,旨在为具有转型动机的新一代信息技术等新兴企业业务转型提供决策参考,也为政府进一步扶持新兴企业转型升级提供政策建议。

1 理论分析与研究假设

1.1 技术差距对业务转型程度的影响

目前,国内外学者对企业转型的定义一般都是从企业组织转型、战略转型、业务转型3个方面进行概括。严复海[11]将企业转型界定为在管理创新和技术创新驱动下,企业在组织结构、运营机制、业务流程和市场变革等方面发生的组织转型、业务转型与产品转型等重大变革。其中,业务转型指在管理创新驱动下的经营模式及业务类型转变。由此可见,业务转型是微观视角下企业转型的重要载体,但目前针对业务转型的研究相对较少。李烨[1]认为,业务转型是指企业为顺应环境变化,通过对其核心经营领域和地域的转移实现企业核心经营业务构成的根本变化,以获取持续竞争优势,促进企业生存和发展。结合上述已有学术观点,新一代信息技术企业并购途径下的业务转型应理解为:通过技术并购获取大量技术知识资源,在加快资源重新组合和再配置的基础上发展新兴业务,实现业务构成的根本转变,从而抢占市场先机,确立竞争优势。本文关于技术差距的界定与传统意义上经济学的技术差距理论不同,特指技术并购中并购双方在技术能力上的差值。这与李宇[12]提出的技术差距是并购双方技术能力客观体现的观点一致。企业技术能力是指企业在研发过程中,附着企业内部所有内生化知识存量的总和,本质是企业拥有的知识规模。因此,双方技术差距实质上也是知识存量差距。

资源依赖理论认为,当组织无法完全控制某种行为或取得某种结果时,就会对外部环境产生依赖。其中,组织间资源依赖是主要依赖形式之一,被定义为焦点组织对环境中其它独立组织所控制资源的依赖程度[13]。以Madhok[14]为代表的学者将组织对资源的依赖划分为内生依赖(结构依赖)和外生依赖(过程依赖)两种。其中,内生依赖是由于双方拥有内在关联的资源,正是这种资源互补性使得企业出于经济目的产生合作和交易行为;外生依赖是由于交易对方拥有对组织来说稀缺、不可替代的资源所引致的合作。相对于内生依赖,外生依赖在企业合作中更为重要[15];石乘齐[16]认为,知识是组织中最重要的资源,对异质性知识的需求是导致创新情境下组织间依赖的重要前因[17]。考虑到新一代信息技术企业尚处于产业发展初期,技术知识资源积累不足,因此技术知识作为一种稀缺、具有独特价值的资源,其匮乏所导致的资源外生依赖更为严重。

从企业战略决策角度,业务转型完成程度越高,表明新兴业务占总业务比重越大,相对传统业务可以为企业带来更多产品收益,因此企业倾向于更高程度的业务转型。但更高程度的业务转型意味着大量新兴业务进入,从新产品设计、开发到生产背后需要依赖更多技术知识资源作为支撑。在技术并购中,并购方企业可以吸收利用被并购方的技术知识资源,缓解资源外生依赖,弥补自身资源不足。同时,并购双方技术差距越大,代表被并方相对于并购方的技术知识资源规模越大,并购方可以吸收利用的技术知识资源也就越丰富。可以推断,并购双方较大的技术差距会为并购方带来较多技术知识资源。常嵘[9]认为,被并购的战略性新兴企业要素禀赋越高,并购方可实现的技术迁移越多,转型升级效果也就越好;王维才[17]认为,提高企业专利获取能力,可以实现传统制造企业向服务型制造企业更高程度的转型。可见,较多的技术知识资源有助于更高程度的业务转型。综上所述,并购双方技术差距越大,并购方业务转型程度越高。基于此,本文提出如下假设:

H1:并购双方技术差距对并购方业务转型程度有正向影响。

1.2 技术差距对业务转型策略的影响

业务转型策略是企业根据当前内外部发展环境作出的关于转型模式的战略决策,选择适合企业的转型策略有助于转型成功。李烨[18]将转型模式划分为渐进式和激进式两种,认为渐进式虽然转型时间较长,但转型阻力和转型风险较小;激进式虽然面临的转型阻力和风险较大,但转型速度快、花费时间少。薛有志[19]将战略转型模式划分为激进型、渐进型、侵蚀型和结构型4种,其中激进型转型程度更为激烈,转型更为彻底;渐进型转型程度最弱;侵蚀型转型程度较弱,但方向为彻底变革;结构型程度较为剧烈,但方向没有根本性转变。与转型模式类似,韩宝山[20]针对技术并购整合提出的“延迟策略”也可借鉴。延迟策略是指当技术整合难度过大时,可以等双方熟悉与信任之后再进行整合,但延迟策略等候的时间成本非常高昂,高新技术企业需谨慎采用。结合技术并购实际情景,企业往往面临业务转型和技术整合的双重压力,应根据实际情况选择不同的转型策略。因此,借鉴李烨、薛有志的激进式和渐进式转型以及韩宝山的延迟整合策略,本文将转型策略划分为直接转型、延迟转型和分步转型3种。其中,直接转型策略是指并购行为与转型行为在并购当年同步发生,在较短时间段内一次性完成转型;延迟转型策略是指并购行为先于转型行为发生,在并购一段时间后一次性完成转型;分步转型策略是指将转型行为分步至长时间段内完成,与直接转型策略相比,虽然并购与转型行为都是同步发生,但转型时间较长、转型速度较慢。

在信息技术这类快周期市场中,时间同样是一种稀有资源,转型速度快意味着能更早地进入市场,成为行业领先者,从而获得竞争优势,提高市场地位,获取巨大的转型收益。但快速转型不仅面临并购与整合的双重资源压力,而且也会带来较高的转型成本和转型风险。高收益往往伴随着高风险,企业在制定决策时需要对转型速度和转型成本进行侧重与权衡。基于诺贝尔奖得主卡尼曼的“前景理论”,在未来收益不确定情境下,企业在进行转型策略选择时,必然存在“损失规避”现象。相比于转型成功带来的收益,企业更厌恶转型失败造成的损失,从而对转型风险更加敏感,尽量规避风险。因此,可以推断企业在业务转型决策时会优先考虑转型成本和风险因素,再考虑转型速度因素。

从技术差距角度,并购双方技术差距越大,并购方需要整合吸收的技术知识资源就越丰富,并购整合的成本也就越高,越需要大量资金和配套资源支持转型,所面临的转型风险也就相应越大。从转型策略角度,直接转型速度最快、时间最短、效率最高,但并购与转型同步进行也意味着短期内需要投入大量资金和配套资源,对企业融资要求极高。并购后立即大量投入转型资金,并购企业承担的资金使用风险也就就大;延迟转型将并购与转型相分离,在转型资金与资源使用上设置缓冲期,一定程度上规避了并购整合与业务转型带来的资金冲突,分散了资金使用风险。但人为将并购整合期与业务转型期相分离,整合期中的资源必须等到转型期才开始利用,不利于资源优化配置,增加了部分资源等待使用的成本;分步转型时间较长,可以避免短期转型带来的资金压力,同时将并购整合与业务转型同步进行,提前规划步骤,可以使下一阶段转型依赖上一阶段资源与成果,促进资源合理配置,极大程度上降低整合与转型成本及风险。综上所述,并购双方技术差距越大,企业并购整合与业务转型成本越高,风险也就越大。从规避风险角度,企业更倾向于选择资源利用率高、成本与风险较小的分步转型策略,最不倾向于选择成本与风险高的直接转型策略。而延迟转型策略作为折中选项的倾向程度介于二者之间。综上所述,本文提出如下假设:

H2:并购双方技术差距越大时,并购方转型策略倾向程度由大到小依次为分步转型、延迟转型和直接转型。

1.3 融资约束的调节作用

基于资源依赖理论中的资源依赖观点,对组织来说外生依赖所提供的独特、稀有技术知识资源虽然很重要,但也需要内生依赖中互补性资源的配合,内生依赖反而是达成交易或合作的关键[15、21]。在以业务转型为战略目标的技术并购中,为使技术知识资源能够有效消化、吸收与整合,需要并购方大量的资金支持。首先,新兴业务进入过程包含传统业务的退出,需要一定的退出成本,业务转型程度越高,退出成本相应越大;其次,业务转型会对并购方组织管理、研发惯例等造成冲突,影响企业正常研发流程,需要更多管理成本;最后,新兴业务扩展需要研发费用作为后期支撑,转型程度越高,后期花费越大。孔伟杰[22]认为,企业收入水平提高和资产规模扩大可为转型升级提供充足资金;常嵘[9]认为,外源融资水平对并购方企业转型升级有正向影响;严复海[11]认为,企业转型离不开资金支持,充足的现金流除保证企业正常运营外,还会让企业在技术水平和员工素质上得到提升。以上学者都认同企业转型过程中资金的重要性,可见对技术知识资源的有效利用需要企业拥有良好的融资环境和融资实力。

融资约束是指企业对外融资时受到的限制,较高的融资约束表明企业难以向外界筹集资金,从而增加了融资成本,容易使企业陷入财务危机。在企业通过技术并购实现业务转型过程中,并购双方技术差距越大,并购方可利用的技术知识资源越丰富,越倾向于更高程度的业务转型。但技术知识资源利用需要资金实力支撑,企业融资环境越好、融资能力越强,在充足资金实力支撑下技术知识资源利用效率就越高。企业融资约束水平越低,企业越拥有充足的资金实力花费在新旧业务转换、技术知识资源研发和未来持续性研发投入等方面,导致更高程度的业务转型。相反,当企业融资约束水平较高时,企业资金流动性较差,投资能力受到限制,技术差距在资金制约下导致更低程度的业务转型。可见,企业融资约束较低相比融资约束较高情况下,并购双方技术差距可导致更高程度的业务转型。由此,本文提出如下假设:

H3:并购方融资约束对双方技术差距与并购方业务转型程度关系具有负向调节作用。

权变理论认为,不同企业内外部条件因素不同,企业决策的制定必须建立在对现有内部条件和外部环境充分了解的基础上。通过技术并购实现的业务转型,其并购、整合、转型各个阶段都需要企业强大的融资实力作为支撑。因此,融资约束因素也必然影响业务转型策略制定。根据并购技术差距制定业务转型策略过程中,企业从损失规避角度会优先考虑转型成本与风险最小化,再考虑转型速度最快。但在不同融资约束条件下,企业对外筹集资金的实力不同,转型成本与风险因素对不同企业的限制不同,其决策结果也存在差异。

在较低融资约束条件下,企业融资能力较强,资金问题对并购整合及后续转型束缚较小。对企业而言,转型成本和风险因素对其影响较小,企业在制定业务转型策略时转型速度就成为主要考虑因素。从转型时间和速度方面,业务转型策略中直接转型最快,延迟转型其次,分步转型最慢。因此,在较低融资约束条件下,双方技术差距越大,吸收利用技术知识资源的资金越多,较好的融资环境对资金需求的补充也就越大,在重点考虑转型速度情况下企业转型策略倾向程度从大到小为直接转型、延迟转型和分步转型。在较高融资约束条件下,企业融资能力受限,融资成本较高,企业可利用的资金十分有限。随着技术差距的逐渐加大,技术知识资源利用出现资金缺口,此时转型成本与风险因素重要程度进一步加大。从转型成本与风险大小考虑,各策略中分步转型最低,延迟转型其次,直接转型最高。这致使在将成本与风险作为重点因素情况下,企业业务转型策略倾向程度从大到小为分步转型、延迟转型和直接转型。综上可得,低融资约束下业务转型策略倾向程度与高融资约束下倾向程度完全相反,即融资约束因素会强化技术差距对转型策略倾向的影响。据此,本文提出如下假设:

H4:并购方融资约束对双方技术差距与业务转型策略倾向程度关系具有正向调节作用。

综上所述,本研究构建如下理论模型,见图1。

图1 理论模型

2 研究设计

2.1 样本选取与数据来源

本研究借鉴王维[23]的样本筛选方法,参考《战略性新兴产业重点产品和服务指导名录(2016版)》,将新一代信息技术的5个重点方向及20个细化子方向作为其业务范畴,并与Wind数据库沪深A股上市公司概念板块相对应,将其中符合要求公司的并购事件作为研究样本,样本观察期为2008—2018年。

样本筛选遵循如下原则:首先,兼顾并购前5年专利数据获取和业务转型的滞后性,将并购事件定位为2013—2017年;其次,剔除交易失败、交易地位不是买家、无偿并购、交易金额过小、存在数据缺失的并购样本;最后,参考Ahuja[24]提出的技术并购界定标准:一是目标方并购前5年是否取得专利权,二是并购方在公告中是否提出以获取技术为目的,两种标准至少符合其一即可认定为技术并购,经筛选最终取得300家公司的520个有效样本,样本属于非平衡面板数据,其中139家有1年样本、112家有2年样本、41家有3年样本、6家有4年样本、2家有5年样本。专利数据由国泰安数据库查询和国家知识产权局手工检索获取,业务转型数据通过对上市公司年报手工筛选取得,其它变量均来源于Wind数据库,数据处理及实证检验使用State14.0软件。

2.2 变量测量

(1)被解释变量。关于业务转型程度的衡量,参考李烨[25]在业务转型DEA评价中采用新核心业务占营业收入比例的输出指标(核心业务即主营业务),结合并购情景中转型的滞后性,将并购方并购后一年主营业务销售收入构成与并购前一年主营业务销售收入构成进行对比,将其中新增的主营业务销售收入占总业务收入比重作为衡量业务转型程度的指标。例如,2017年发生的并购事件,需要用并购方2018年相比2016年新增主营业务销售收入占总业务收入比重来衡量。

本文依据前文设定,将业务转型策略分为直接转型、延迟转型和分步转型3种,并将技术并购后未转型的企业设置为对照组。考虑到转型是并购导致的结果,为避免企业后续年度其它事项对转型效果的干扰,转型观察期不宜过久。因此,在参考李烨[25]研究的基础上,将观察期设置为转型前后共计3年。

(2)解释变量。并购技术差距主要体现为双方知识存量的差距,考虑到发明专利相比实用新型和外观设计更具创新性,因此参考并改进李宇[12]的技术差距指标,采用目标方与并购方在并购前5年发明专利授权数总和的比例作为衡量指标。比例越大,代表目标方与并购方的技术规模差距越大。

(3)调节变量。融资约束度量主要包括单变量指标和多变量指数。其中,单变量包含股利支付率、公司规模、利息保障倍数等指标,多变量指数最早由Cleray[26]提出,后经过Lamont的总结和改进,现已被国内外学者广泛采用。本文采取多变量指数法,选取流动比率、资产负债率、净资产收益率、现金满足投资比率、每股现金股利和每股企业自由现金流量6个财务指标,运用面板Logit回归法构建融资约束指数。流动比率和资产负债率反映企业负债融资时的偿债能力;净资产收益率是企业融资时盈利能力的参考;现金满足投资比率代表企业现金对投资的满足程度;每股现金股利和每股企业自由现金流量反映企业拥有现金流量的充足程度。

(4)控制变量。为更全面、准确地评估技术差距对业务转型的影响,本文在参考王维[23]等的基础上,选取并购双方相对规模、并购方并购前的资产负债率、成长性、企业规模、研发强度指标作为控制变量。

各变量名称和衡量方式如表1所示。

表1 相关变量名称及测量

变量变量名称变量简称变量测量被解释变量业务转型程度Y1并购方并购后1年相比并购前1年新增主营业务销售收入占总业务收入的比重业务转型策略Y2直接转型是指并购方并购当年相比并购前1年新增主营业务销售收入占总业务收入比重大于0,同时并购后1年相比并购当年的比重等于0;延迟转型是指并购方并购后1年相比并购当年新增主营业务销售收入占总业务收入比重大于0,同时并购当年相比并购前1年的比重等于0;分步转型是指并购方并购当年相比并购前1年、并购后1年相比并购当年,二者新增主营业务销售收入占总业务收入比重均大于0解释变量技术差距X目标方并购前5年的发明专利授权数总和/并购方并购前5年的发明专利授权数总和调节变量融资约束F选取流动比率(Fr)、资产负债率(Lev)、净资产收益率(Roe)、现金满足投资比率(Cash)、每股现金股利(Div)和每股企业自由现金流量(Fcf)6个财务指标构建融资约束指数控制变量相对规模R并购交易金额/并购方并购前1年总资产资产负债率A并购方并购前1年的资产负债率成长性G并购方并购前1年的营业收入增长率企业规模S并购方并购前1年的总资产取自然对数研发强度D并购方并购前1年的研发支出/营业收入

2.3 模型构建

(1)融资约束指数测度模型设计。参考况学文等学者的做法,选取利息保障倍数(Icr)作为预分组指标,逐年按照高低排序分为3组,前33%作为低融资约束组取值为0,后33%作为高融资约束组取值为1,中间33%作为可能融资约束组[26]。按照模型(1)进行面板Probit回归,根据回归结果得到融资约束指数F的拟合值,将其作为后续研究的调节变量。

Fit=β0+β1Frit+β2Levit+β3Roeit+β4Cashit+β5Divit+β6Fcfit+μ

(1)

式(1)中,Fit表示i公司在t年的融资约束指数;FritLevitRoeitCashitDivitFcfit是构建指数的6个财务指标;β0β8分别表示各变量系数;μ表示随机误差项。

(2)技术差距对业务转型程度影响模型设计。在检验技术差距对业务转型程度的影响和融资约束的调节作用时参考方杰的做法[27],逐步构建线性回归模型(2)和模型(3)。

Y1it+1=β0+β1Xit-1+β2Fit+β3Rit+β4Ait-1+β5Git-1+β6Sit-1+β7Dit-1+μ

(2)

Y1it+1=β0+β1Xit-1+β2Fit+β3Xit-1Fit+β4Rit-1+β5Ait-1+β6Git-1+β7Sit-1+β8Dit-1+μ

(3)

上式中,被解释变量Y1it+1是指i公司在t+1年的业务转型比例;解释变量Xit-1代表i公司在并购前与目标方的技术差距;调节变量Fit代表i公司并购当年的融资约束,Xit-1Fit代表解释变量与调节变量的交乘项;变量Rit-1Ait-1Git-1Sit-1Dit-1代表控制变量。

(3)技术差距对业务转型策略影响的模型设计。在检验技术差距对业务转型策略的影响时,转型战略选择是一个多元问题,而传统Logit只能解决二元离散问题,不适合当前实证需要。因此,本文选择多项Logit模型进行转型策略研究,并参考宋林[28]多项Logit模型的推导步骤设定模型,最终得到如下模型。

(4)

式(4)中,Y2i表示i公司的业务转型策略类型;Pij表示公司i选择策略选项j的概率;其它变量含义同上。

3 实证分析

3.1 融资约束指数测度

(1)融资约束指标均值对比分析。从表2中可以看出,高融资约束组流动比率均值为4.015,明显高于低约束组均值2.163,表明高约束企业为缓解融资压力需要保持较高的资金流动性。除每股现金股利外,低约束组净资产收益率、现金满足投资比率和每股企业自由现金流量指标均高于高约束组,体现出组别划分的合理性。

表2 各融资约束组指标均值对比分析

分组FrLev(%)Roe(%)CashDivFcfN高约束组4.01526.495.900.4670.073-0.247173可能约束组1.80249.724.920.221-0.04-0.467174低约束组2.16337.669.050.6690.023-0.234173总样本2.65837.996.620.4520.017-0.350520

(2)融资约束指数计算。在预分组划分高低约束组后,采用面板Probit进行回归以计算融资约束指数值。初次回归发现,现金满足投资比率和每股企业自由现金流量指标的P值分别为0.127和0.053,大于0.05显著性水平,因此剔除两个变量后再次回归发现模型Wald chi(2)值为29.09,在1%水平上显著,模型具有较好的稳定性,同时各变量均在5%水平上显著,结果见表3。将各变量系数代入模型(1),得出融资约束指数方程,并将此方程拟合的F值作为后续研究的调节变量。

表3 融资约束指数Probit二次回归结果(N=346)

变量Coef.Std.Err.zP>zFr0.3110.1112.810.005Lev-2.8421.316-2.160.031Roe-9.0642.183-4.150.000Div0.9350.4482.090.037_cons0.6540.6740.970.332

Fit=0.311Frit-2.842Levit-9.064Roeit+0.935Divit

(5)

3.2 技术差距对业务转型程度的实证分析

(1)描述性统计和相关性分析。各变量描述性统计如表4所示,业务转型程度平均值为0.208,表示新一代信息技术企业在技术并购后都实现了一定程度的业务转型;技术差距和相对规模的平均值分别为0.466和0.283,代表目标方相对于并购方在技术资源和整体规模上处于弱势。

表4 变量描述性统计结果(N=520)

变量最小值最大值平均值标准差Y1010.2080.311X018.0000.4661.323F-4.9006.901-0.8341.307R037.4860.2831.761A0.0330.8050.3550.178G-0.4565.5970.1960.460S19.59326.54721.7531.025D0.0010.4150.0640.054

表5是主要变量的相关系数分析,从中可以看出解释变量与被解释变量间具有较强的相关性,但还需要后续进一步验证。除企业规模与相对规模相关性较大外,各解释变量间系数基本小于0.4,且VIF值不超过2,均小于10的标准,可以判断变量间不存在多重共线性问题。

表5 主要变量相关系数分析结果(N=520)

变量Y1XFRAGSDVIFY111.08X0.13∗∗∗11.04F-0.12∗∗∗0.0411.03R0.16∗∗∗0.08∗-0.0311.06A0.00-0.020.01-0.0411.63G-0.05-0.010.08∗-0.050.0211.04S-0.11∗∗0.010.07-0.12∗∗∗0.58∗∗∗0.11∗∗11.56D-0.040.11∗∗∗0.01-0.11∗∗-0.34∗∗∗0.10∗∗-0.21∗∗∗11.18

注:***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著(双尾),下同

(2)FGLS回归分析。由于本研究是非平衡面板数据,大多数公司只有一期观察值,可能存在异方差问题。为更准确地选择合适模型,在数据标准化后进行如下检验:①对各模型进行W检验(Wald Test),发现显著性均为0.000,在5%水平上显著,说明模型存在组间异方差问题;②对各模型进行稳健性Hausman检验,两个模型显著性分别为0.078和0.141,均大于5%显著性水平,表示各模型更适合随机效应模型。综合检验结果,最终选择适合数据特征的可行广义最小二乘法(FGLS)构建模型,一方面更适合非平衡面板数据,另一方面可有效解决异方差问题,各模型回归结果见表6。从中可见,模型1结果显示,技术差距对业务转型程度有显著正向影响(β=0.522,p<0.01),假设H1得到验证。同时,融资约束对业务转型程度也存在负向影响(β=-0.103,p<0.01);模型2结果显示,技术差距与融资约束交乘项对业务转型程度有显著负向影响(β=-0.088,p<0.05),结合融资约束本身对业务转型程度存在负向影响,说明融资约束对技术差距与业务转型程度关系有正向调节作用,假设H3得到验证。

表6 FGLS回归结果(N=520)

变量主效应1调节效应2X0.522∗∗∗0.657∗∗∗(7.49)(7.42)F-0.103∗∗∗-0.085∗∗∗(-5.29)(-4.32)X×F—-0.088∗∗(-2.34)R0.120∗∗∗0.104∗∗∗(4.14)(3.80)A0.099∗∗∗0.103∗∗∗(6.90)(7.70)G-0.067∗∗∗-0.068∗∗∗(-2.74)(-2.73)S-0.169∗∗∗-0.170∗∗∗(-8.77)(-8.75)D-0.062∗∗∗-0.050∗∗∗(-4.78)(-3.91)常数项-0.0130.000(-0.57)(0.02)Waldchi2257.43∗∗∗244.59∗∗∗

注:括号内为Z检验值,下同

3.3 技术差距对业务转型决策的实证分析

(1)单因素方差分析。对各变量与业务转型决策的关系进行初步分析时,常用做法是进行独立样本T检验,通过比较均值确定各组是否存在差异。但考虑到T检验只能针对两组样本进行比较,不适合本文的4个分组样本,因此利用ANONA方差分析法进行均值比较,结果见表7。从中可见,技术差距、融资约束对业务转型差距影响显著,表明分组存在显著差异,具有统计学意义。在技术差距分组中,B组和C组均值较高,表明技术差距较大情况下企业更倾向于延迟转型或分步转型;D组均值最低,表明技术差距较小情况下企业更倾向于不转型。上述分析初步确定了不同技术差距与融资约束条件下企业对业务转型策略的倾向,但单因素分析未考虑控制变量,同时也未考虑融资约束的调节作用,因此还需通过多元Logit回归进一步验证并确定其影响关系。

表7 ANOVA方差分析结果

变量A直接转型(N=117)B延迟转型(N=115)C分步转型(N=90)D未转型(N=198)ANOVAX0.3010.4010.5410.2346.773∗∗∗F-0.812-0.551-0.830-1.0133.080∗∗R0.1200.6490.2880.1642.310∗A0.3520.3810.3200.3592.030G0.1850.1480.1980.2320.903S21.77521.64321.47821.9294.682∗∗∗D0.0570.0660.0620.0691.281

注:转型分组栏所列为均值,ANOVA一栏所列为F值

(2)多元Logit回归分析。根据此前设定的模型,在单因素分析的基础上进一步通过多元Logit回归对技术差距与业务转型策略关系进行分析,并在模型中加入技术差距与融资约束的交乘项。考虑到原模型中技术差距系数、显著性与加入交乘项后的系数、显著性基本一致,因此直接列示加入交乘项后的多元Logit回归结果,结果如表8所示。

表8中A、B、C三组分别对应直接转型、延迟转型、分步转型3种策略,模型估计以未转型组D作为基准组。模型卡方值为72.72,在1%水平上显著,说明模型整体拟合程度较好。技术差距变量在A组中系数为0.341,不具备显著性;在B组中系数为0.780,在5%水平上显著;在C组中系数为1.347,在1%水平上显著。考虑到C组中的系数和显著性水平大于B组,B组大于A组,可以得出技术差距越大,企业越倾向于实施分步转型策略,其次是延迟转型策略,最后是直接转型策略。结合单因素分析结果,假设H2得到验证。技术差距与融资约束交乘项在A组系数为-2.008,在5%水平上显著;在B组与C组中系数分别为0.394和0.204,不具备显著性。这表明,技术差距越大,融资约束水平越高,企业越倾向于选择延迟转型和分步转型,而不倾向于选择直接转型。融资约束水平越高,上述倾向程度越重,因此可得出融资约束水平对技术差距与业务转型策略具有正向调节作用,假设H4得到验证。

表8 多元Logit回归结果(N=520)

变量直接转型A延迟转型B分步转型CX0.3410.780∗∗1.347∗∗∗(0.84)(2.12)(3.63)F-0.209-0.331∗∗∗-0.112(-1.62)(-2.59)(-0.74)X×F-2.008∗∗0.3940.204(-2.91)(0.97)(0.48)R0.1120.003-0.100(0.67)(0.02)(-0.56)A-0.0190.420∗∗∗0.007(-0.12)(2.68)(0.04)G-0.053-0.1700.017(-0.43)(-1.07)(0.13)S-0.255∗-0.466∗∗∗-0.525∗∗∗(-1.69)(-2.98)(-2.93)D-0.351∗∗-0.002-0.242(-2.36)(-0.01)(-1.59)常数项-0.616∗∗∗-0.474∗∗∗-0.695∗∗∗(-3.83)(-3.56)(-4.88)LRchi272.72∗∗∗PseudoR20.052

3.4 稳健性检验

在原有模型的基础上,对样本变量进行以下处理:将原模型2013—2017年样本缩小至2014—2016年;将原调节变量融资约束指数改为单指标衡量方式,采用利息保障倍数指标衡量。依次分别对FGLS回归与多元Logit回归进行检验,主要变量结果见表9。从中可见,各主要变量系数与显著性无较大改变,与前文结果无实质性差异。

表9 稳健性检验结果(N=362)

变量FGLS回归主效应调节效应多元Logit回归ABCX0.114∗∗∗0.104∗∗∗0.2070.439∗0.578∗∗-5.52-5.21-0.76-1.91-2.51F-0.128∗∗∗-0.125∗∗∗0.00100.001(-9.84)(-8.19)-0.95-0.03-0.31X×F—-0.042∗∗∗-0.391∗∗-0.018-0.228(-6.13)(-2.19)(-0.13)(-1.33)Control控制控制控制控制控制Waldchi21129.88∗∗∗804.67∗∗∗53.56∗∗∗

4 结论与建议

4.1 研究结论

本研究以2013—2017年沪深A股新一代信息技术上市公司520起技术并购事件为样本,利用回归分析方法检验并购双方技术差距与业务转型程度、业务转型策略的关系,并进一步研究并购方融资约束水平对上述关系的调节作用。结果发现:①并购双方技术差距对并购方业务转型程度具有正向影响;②双方技术差距对并购方业务转型决策倾向程度从大到小为分步转型、延迟转型和直接转型;③融资约束对技术差距与业务转型程度间关系具有负向调节作用;④融资约束对技术差距与业务转型决策倾向程度间关系具有正向调节作用,即在低融资约束水平下,较大技术差距导致的并购方转型决策倾向程度从大到小为直接转型、延迟转型和分步转型。

本文创新之处在于:①将资源依赖理论应用到技术并购情境中,在一定程度上揭示了从技术差距到业务转型程度的作用机制,既补充了中国情境下新兴企业业务转型研究,又扩展了资源依赖理论在技术并购领域的应用范畴;②将我国新一代信息技术企业转型策略分为直接转型、延迟转型和分步转型3种,进一步揭示了双方技术差距对并购方转型策略选择倾向的影响机理;③加入并购方融资约束这一权变因素,分析其对技术差距与业务转型程度、业务转型策略的调节作用,为具有转型动机的新兴产业类企业并购转型决策制定提供了借鉴。

4.2 建议

根据上述分析,本文提出如下建议:

(1)从企业角度,一是合理选择并购目标企业。当前,我国新一代信息技术企业普遍面临技术知识资源积累不足、核心技术受制于人等问题,因此应利用技术并购契机,并购技术知识资源储备较大的目标企业,吸收并整合资源实现技术创新能力提升,为业务转型升级提供技术和知识保障,以实现高程度的业务转型;二是注重自身融资约束情况,积极改善融资环境,提升企业融资能力和投资效率,避免盲目投资。同时,加强企业内部资金链管理,以充足的资金实现技术知识资源的有效利用,保证后续研发工作的顺利开展,最终实现新兴业务转型升级;三是制定有效转型策略。在转型策略选择上,既要考虑较大技术差距带来的资源整合压力,又要结合企业融资约束情况。当企业整合及后续转型资金压力较大时,适合选用分步转型或延迟转型策略,以缓解内部财务状况,降低并购风险及转型风险。低水平融资约束能缓解企业资金压力,企业可选择直接转型策略以抢占市场先机,获取竞争优势。

(2)从政府角度,首先应完善奖励与补助政策,进一步扩大新兴产业发展专项基金等适用范畴,除现有创业投资、协同创新、创新平台和区域集聚等形式外,应增加对具有转型升级导向企业的重点扶持,通过直接拨款补助和参股投资基金等方式,加大对新兴企业业务转型中关键领域和重要环节的投入力度。例如,对转型周期内的新兴企业设置专项补助,对达到一定转型效果的企业给予资金扶持;其次,实施支持转型升级的税收政策,面向战略性新兴产业转型企业实施额外研发费用扣除、所得税减免、增值税优惠等政策,根据其最终转型程度设置不同等级的优惠政策,以促进新兴企业实现较高程度的转型目标;最后,对战略性新兴产业转型企业实施差异化金融支持政策。依托国家融资担保基金,采取股权投资、再担保等方式推进金融机构有序开展融资担保业务,引导资金投向具有转型升级意向的新兴企业,为其技术并购与业务转型提供更具针对性、适用性的金融产品和服务。同时,积极探索多样化信贷风险分担机制,为企业转型升级提供风险补偿和政策性担保,提升金融机构为该类企业服务的能力。

4.3 不足与展望

本研究存在以下不足:①对技术差距与业务转型关系的考察主要针对技术规模差距,未涉及并购双方技术知识相关性或互补性等差异因素对业务转型的影响;②企业业务转型研究涉及转型程度、转型策略、转型方向和转型效果等多个方面,由于二手数据收集受限,本文未涉及转型方向、效果等其它方面。未来研究一方面可以针对并购双方技术差异性或技术互补性考察其对业务转型程度和策略的影响,另一方面可进一步搜集业务转型方向、业务转型效果等数据,以进行后续研究和检验。

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(责任编辑:王敬敏)