资产专用性视角下战略性新兴产业并购创新绩效

姜晓婧，苏美丽

(东北财经大学 经济学院，辽宁 大连 116025)

一、问题提出

创新不仅是企业自身发展的需要，也是国家创新能力和水平的重要体现。中国经济已经进入新常态，经济结构面临着优化升级，经济增长也由消费投资驱动逐步转向创新驱动。但是由于创新具有高不确定性和长期性，仅靠企业内部研发会有较高的风险及时间压缩不经济性，这在很大程度上限制了企业创新[1]。为了降低研发风险，提高创新水平，积极寻找外部技术资源成为企业创新的另一选择，并购正是获取外部技术的有效手段。

并购作为企业进行外部扩张的途径，不仅可以扩大企业规模、巩固市场地位，也逐渐成为企业获取技术资源的重要手段。近年来，中国并购事件呈现逐年上升的趋势。从交易规模来看，据万得(Wind)中国并购数据库统计，2017年中国发生16 675起并购事件，交易金额达到8.41万亿元，同比增长369.95%，创下历史新高。在并购目的方面，企业并购不再仅限于获取市场地位、扩大企业规模、进入新市场等目的，越来越多的企业更加关注获取技术，吸收被并购企业知识，提高自身研发和创新能力的并购。王宗光等(2009)研究显示中国企业以获取技术为目的的跨国并购占到了第二产业并购案件总数的82.56%[2]，这表明，中国企业已将并购作为获取外部技术资源的重要途径，越来越多的企业选择进行技术并购。企业由单纯依靠自身内部研发向从外部获取技术的方式转变，以此来获取被并购方的核心技术或核心研发人员，提升自身的创新能力[3-4]。

从2012年的《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》和2016年的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中可以看出，中国发展战略性新兴产业的国家战略始终没有动摇，并且始终强调创新对于战略性新兴产业的重要性。战略性新兴产业中的企业为高技术企业，对技术的依赖要明显强于其他产业，同时战略性新兴产业大部分还处于发展阶段，创新绩效在一定程度上受到自身研发能力和条件的限制。技术壁垒和专利有效年限的存在，更加剧了战略性新兴产业中的企业研发的压力。在此情况下，战略性新兴产业中的企业也关注到了并购对于技术获取的便利性，近年来并购事件逐渐增多，并购作为一种相比于内部研发更快获取技术的方式被广泛应用。那么战略性新兴产业中的并购是否推动了其创新绩效的提升，哪些并购因素有利于企业并购后的创新绩效的提升就成为本文的研究重点。本文通过对上市公司微观层面数据进行分析，以期得到并购对战略性新兴产业上市公司创新绩效的实证结果，为战略性新兴产业的发展提供决策参考。

二、文献回顾

并购对企业创新绩效的影响，中外学者并没有达成共识。许多学者从不同的领域研究了并购对企业创新绩效的影响，多数文献对该问题进行了理论分析或案例分析，运用计量模型进行经验研究的文献相对较少。从所研究的行业来看，多集中于制造业、医药行业或者其他类型的高科技行业，对于战略性新兴产业的研究较少。虽然直接相关文献较少，但上述领域的文献为本文的研究提供了有益参考。

从研究结论来看，一些学者研究发现并购会影响企业R&D的投入产出，并购后由于双方知识技术的互补性，会激励并购方增加研发投入，促进企业创新绩效的提升。学者们从以下几个方面分析了影响的机理。其一，协同效应。詹森和卢拜克(Jensen & Ruback，1983)发现提高企业效率是企业并购的主要动因，横向、纵向、混合并购都可以产生协同效应，当双方存在效率差距时，并购可以提高目标方的效率水平，得到价值增值[5]。其二，减少交易费用。布雷斯曼等(Bresman et al.，1999)认为企业通过并购能够避免过高的交易成本，直接获取难以转移的技术资源[6]。格罗斯曼和哈特(Grossman & Hart，1986)发现资产专用性较强的纵向并购有助于减少套牢和投资不足，从而减少交易费用，转而增加研发投入，提高企业创新绩效[7]。其三，学习效应。芝山等(Shibayama et al.，2007)认为企业不可能在管理、技术等所有方面都擅长，基于知识基础观的并购更能促进企业创新绩效[8]。弗梅伦和巴克玛(Vermeulen & Barkema，2001)发现并购不仅可以使企业更新、扩大原有的知识存量，而且能够避免对原有知识重复利用所导致的组织惰性和能力刚性，提升企业突破式创新的能力[9]。

也有学者研究发现，并购是对企业内部研发的替代，从而挤出公司原有的研发费用，降低企业创新绩效。主要的分析基于以下几个方面。其一，信息不对称。巴尼(Barney，1988)研究发现并购方可能为了搜集信息，挪用大量研发费用，甚至为了保证并购成功进行借债，增加了公司负债率，导致研发投入减少[10]。哈佩斯拉格和杰米森(Hapeslagh & Jemison，1991)发现信息的不对称会使并购方的整合和学习方向产生偏离，导致并购后难以实现协同效应[11]。其二，吸收整合困难。李小芳(2017)认为并购后的整合是一项极其重要且困难的工作，它涉及企业的各个部门，如果不能很好协调，将影响技术的吸收和转移[12]。邓(Deng，2010)发现并购后企业自身研发能力的薄弱使得无法吸收被并购方的技术，在耗费企业大量资金、人力投入后仍没有任何技术层面的创新突破，也影响了企业其他项目的研发投入[13]。其三，代理问题。郎等人(Lang,et al.，1991)发现与向股东支付股利相比，管理者更倾向于实施回报率低甚至为负的并购活动，这种类型的并购不仅挤出研发费用，更会降低公司创新绩效[14]。

通过对上述文献的梳理可见，国内学者对于并购研究的主题集中在并购动因、并购模式、并购后整合过程、某些企业的并购案例分析等方面，并且研究集中在财务绩效方面，关于并购对企业技术创新绩效影响的研究稍显不足。国内学者多从管理学的角度分析并购，缺乏经济学理论基础。对于企业来说，并购的目标往往是多重的，并购很可能产生多方面的协同效应，如技术协同。因此本文将着重探讨并购的创新效应，并基于熊彼特创新理论、组织学习、专用性资产等理论，从企业并购经验、并购价格两个方面分析并购对战略性新兴产业上市公司创新绩效的影响，以及企业自身资产专用性程度对两者的调节作用。

三、理论基础与假设提出

企业主要通过两种途径开展创新活动，一是自身内部研发，二是外部技术引进。在外部技术引进中，并购是一项重要的手段。随着战略性新兴产业中并购的增多，并购能否作为一种有效的技术获取的途径，在学术界仍然存在争论。

(一)并购与企业创新绩效

从市场势力理论和产品生命周期理论来看，现代产品竞争日益激烈，产品更新换代周期大大缩短，为了抢占市场，提高利润，企业需要加快创新。并购是企业进行外部扩张的重要途径。传统的效率理论认为，并购可以提高企业的整体效率，产生协同效应，包括规模经济和范围经济等协同效应，而技术水平的提升也是协同效应的体现，企业通过并购产生技术协同与知识协同，从而提高创新能力。协同效应理论进一步指出，相关性并购更能提高企业绩效，如横向并购中，企业之间相关性较强，可以更好地获得生产、经营、财务上的协同，获得规模效应，提高创新能力和市场覆盖率。产业组织理论的相关研究也指出，在一个技术相关的市场中，并购可以使并购方获得研发(R&D)规模和范围经济，增加其市场势力，此时其R&D效率会得到加强，企业创新能力得到提升，同时也会降低由于创新的溢出效应产生的负外部性。在吸收了被并企业的技术资源后，新的技术、人才被融入新的团队，协同效应的存在可以使企业得到自身资源的优化配置，促使新旧技术在多种因素的推动下快速融合，产生更高的创新绩效，提高企业的核心竞争力[15]。从交易费用理论来看，技术知识往往具有粘性，不易在企业间转移，因此通过并购减少了交易费用，使企业节省的成本转而增加研发投入。并购还可以提升企业的创新产出。霍尔(Hall，1999)认为，并购过程中投入大量的资金和人员，在对其进行整合后，可以降低研发风险和研发周期，使技术产生更高的产出[16]。从学习效应来看，并购使企业扩大了知识存量，获取了被并购方已有的技术资源，从而有助于提升企业的创新绩效。

然而，并购也有可能抑制企业的研发创新。由于并购双方在谈判中存在信息不对称，可能产生较高的谈判、竞争等交易费用，从而挤占了研发支出。并购成功后整合的过程中存在的信息不对称也可能带来吸收困难，阻碍企业创新绩效的提升。施莱费尔和维什尼(Shleifer & Vishny，2003)发现在与股东的抗争中，被并购方管理层会降低研发意愿，不利于企业长期创新，如果为恶意收购，其研发意愿会更低[17]。资源基础理论也指出，每个企业的产品、技术、研发核心人员等基础资源具有不同的特质且不易流动，通过并购获取异质企业的这些资源时，存在时间效应，需要经过不断地交流磨合才会被完全吸收。而这些异质资源在被吸收的过程中，可能就开始逐渐影响企业创新，并在一段时间内持续[18]。因此，并购对企业创新绩效的影响有待经验验证。

由此提出假设H1：并购可以提高企业创新绩效且具有持续性。

(二)并购经验与并购创新绩效

经验学习曲线显示了经验与效率之间的关系，当个体或组织在一项任务中学习得到更多的经验时，其效率会变得更高。行为学习和组织学习的理论认为，过去成功或失败经验的积累可以产生新知识，组织机构能够储存并记忆这种知识，为企业之后类似事件提供参考和依据，提高企业效率。企业面临经验的反复影响，经吸收和总结经验知识可对发展有促进作用。在企业并购领域，重复多次并购能使企业对于并购行为形成惯例或程序化，以“干中学”的方式获得相关能力，从而改善以后的并购活动的绩效。失败的并购经验反馈更能激励管理层进行战略修正，通过总结失败原因，找出问题，寻找高效的替代方案，从而改善并购绩效避免再次失败[19]。因此，企业并购经验越丰富，在选择并购目标和整合管理时往往会比那些缺乏并购经验的企业表现得更加出色。根据以往的并购经验，企业更能有效地寻求有价值的并购目标，推动并购进程，整合并购资源，进而快速吸收被并方技术知识，提升自身创新能力。

由此提出假设H2：主并企业并购经验越强，并购后创新绩效越好。

(三)并购价格与并购创新绩效

企业并购交易价格越高，说明该并购具有越高的价值，并购后的创新产出也可能更高。从企业异质性和资产专用性角度来说，每个企业的产品、技术等方面存在差异性与专用性，同一资产对不同的主体有不同的价值。不同的资产拥有者管理能力、知识体系不同，这些因素决定了对同一资产的使用效率及其产生的效益水平的不同。资产的专用性决定了企业资产从一个主体向另一主体转换的难易程度以及转换成本。威廉姆森(Williamson，1988)将专用性资产分为四类：专用场地、专用实物资产、专用人力资产、特定用途资产[20]。技术本身就具有典型的资产专用性特征，而企业为了得到被并方的整体技术，可能需要同时获得对方的场地、专用设备以及技术研发人员，因此并购价格可能更高。但高的并购价格会为企业之后的整合节省巨大的成本以及缩短技术开发时间和难度，形成更高的创新绩效。

由此提出假设H3：并购价格越高，并购后创新绩效越好。

(四)资产专用性的调节作用

基于新制度经济学的专用性资产理论，并购企业本身会进行资产专用性投资，这些专用性资产往往很难用作其他用途或者其转换成本很高。在获得被并方的技术后，企业需进行技术的融合、吸收和转化，但在这一过程中，如果企业原本的技术设备、知识基础专用性较强，可能不利于接受被并方技术，不能很好地承接对方技术，并造成原企业技术资源的浪费。主并企业为了进行新技术的开发需要投入新设备和人员，从而增加了企业的成本，甚至有可能造成主并企业减少研发投入，降低并购后的创新绩效。阿费加和凯蒂娅(Ahuja & Katila，2001)发现在并购中并购双方还会出现技术相关性差距较大，基础知识结构不同等问题，那么并购发生后就会导致主并企业花费大量时间进行技术整合和管理层战略调整，使得创新研发速度放慢，创新能力的提升被抑制[3]。

由此提出假设H4a：企业资产专用性在并购经验与并购创新绩效之间存在负向调节作用；假设H4b: 企业资产专用性在并购价格与并购创新绩效之间存在负向调节作用。

四、研究设计

(一)样本选择与数据来源

本文以战略性新兴产业上市公司发生的并购事件为研究样本，根据上市公司年报中披露的主营业务信息判断其是否属于以下七个产业：新能源、新能源汽车、新材料、节能环保、高端装备制造、生物和新一代信息技术。如有明确说明，则将该上市公司纳入样本中。由于2010年及以前的并购事件较少，所以最终选择2011—2015年作为观测区间，共搜集了188家公司的346次并购事件。本文数据来源于万得数据库披露的沪深交易所上市公司并购事件。专利数据来源于国泰安数据库以及国家知识产权全局专利查询系统，由于计量需要，本文实际收集了2010—2017年的专利申请数及控制变量的相关指标。财务数据、研发投入、并购价格、并购次数等信息均来自于万得数据库。为了减少异常值的影响，本文对连续变量进行了1%水平上的缩尾(winsorize)处理。

在并购样本中，本文遵循以下原则对样本进行筛选：(1)主并公司为战略性新兴产业上市公司；(2)并购公告时间完整，只选取并购进程为成功、签署转让协议的事件；(3)借鉴王宛秋和马红君(2016)的做法[21]，选取的并购事件是主并企业获得目标公司的控股权不低于20%的，从而对被并企业的经营决策有较大影响；(4)剔除 ST 类以及数据缺失公司的并购事件；(5)若同一年发生多次并购事件，则取交易额最大的一次作为研究样本；对同一公司在不同年份的多次并购分别以多次事件计入。

(二)变量与指标选取

1.被解释变量

被解释变量是企业的创新绩效。学术界对创新绩效的指标选取存在一定的差异，国外研究多采用新产品产值占总销售额的比重、新产品开发速度、R&D投入、专利申请数和专利授权数等；基于数据的可获得性，国内文章多选取R&D投入、专利申请数和专利授权数。企业并购后可以获取被并购企业的专利、技术和关键技术人员进行创新，随着统计数据的发展以及指标选取的准确性要求，近年来学者广泛采取专利数作为较客观的创新绩效的衡量指标。同时考虑到企业研发存在滞后性，并购当年的专利申请数并不能完全代表并购对企业创新的影响，借鉴阿费加和凯蒂娅(Ahuja & Katila，2001)[3]的做法，本文选取并购当年、并购后一年、并购后两年共三年的专利申请数之和来衡量并购创新绩效。

2.解释变量

并购经验：借鉴海沃德(Hayward，2002)[22]的做法，采用以往并购次数来衡量企业并购经验。

并购价格：企业并购交易额的对数。

3.调节变量

资产专用性：国内外学者对于企业资产专用性衡量的指标主要分为单一指标和综合指标两类，单一指标有资产清算价值、固定资产占总资产比率、无形资产占总资产比率、研发费用占主营业务收入比率等，综合指标有基于财务指标构建的退出价值方程、采用主成分分析法构建的资产专用性指数等。基于某些指标数据的可获得性，本文以李青原等(2007)[23]、徐虹等(2015)[24]使用的研发强度(研发费用/主营业务收入)指标，以及科利斯和蒙哥梅尔(Collis & Mongotmeyr，1997)[25]、胡雪峰和吴晓明(2015)[26]使用的无形资产与总资产的比率为基础，采用主成份分析法构建综合的资产专用性指标，且指数越大，资产专用性越强。

4.控制变量

根据以往研究，本文将企业规模、企业成长能力、企业资本结构、企业偿债能力、董事会规模、潜在吸收能力、企业年龄作为控制变量引入研究。

企业规模:采用企业总资产、员工总数、营业收入对数衡量企业规模。

企业成长能力:成长能力是企业未来的发展趋势和发展速度，包括企业规模的扩大，利润和所有者权益的增加[27]。借鉴《中国资本市场投资词典》对成长能力的定义，选取营业利润率、净利润增长率、每股收益增长率来衡量企业成长能力[27]。

企业资本结构:企业资产负债率代表了企业的资本结构。因此采用企业并购前一年的资产负债率。

企业偿债能力:采用并购前一年企业自由现金流，并用总资产标准化。

董事会规模:董事会代表了企业的管理层，掌握着企业管理的核心，董事会人数从一定程度上代表了企业的管理能力。因此采用企业并购前一年的董事会人数。

潜在吸收能力:企业技术人员数量代表了企业的潜在技术吸收能力。因此采用并购前一年的技术人员占总员工数之比。

企业年龄:并购发生当年与企业成立年份的差值。

变量的具体定义及数据来源见表1。

表1 变量定义及数据来源

表1(续)

采用总资产、企业员工数量、营业收入、营业利润增长率、净利润增长率、每股收益增长率、研发强度、知识基础8个指标进行因子分析，从而获得企业规模、企业成长能力、资产专用性的指标测度值。

首先检验选取的指标是否适合做因子分析，通过KMO检验和Bartlett球形检验得其KMO为0.645，Bartlett球形检验显著性小于0.01，累计方差贡献率79.25%，说明选取的指标适合做因子分析，然后对因子载荷矩阵进行旋转，得到因子得分。从表2旋转后的因子载荷矩阵可以看出，总资产、企业员工数量、营业收入在因子1上有较大的载荷量，营业利润增长率、净利润增长率、每股收益增长率在因子2上载荷量较大，研发强度、知识基础在因子3上载荷量较大。因此用因子1代表企业规模，因子2表示企业成长能力，因子3表示企业资产专用性。最后，本文将提取的主成份因子表示为其所代表的原始变量的线性组合，得到企业规模、成长能力与资产专用性得分，以便进行下一步的回归分析。因子得分表达式如下：

Siz=0.3443Ass+0.338 Emp +0.368Inc-0.010Ope-0.013Rat+0.002Ear-0.071Rd-0.068Imm

五、实证分析

(一)配对T检验

对于并购创新绩效研究采用配对T检验方法对假设H1进行检验。配对T检验从统计学上来讲主要就是为了通过来自总体的两个配对样本，推断两个样本总体均值是否存在显著差异。本文选取346个并购样本中其并购发生前一年的创新绩效与并购当年、并购后一年、并购后两年创新绩效(专利申请数)为判定指标，进行均值比较。采用软件SPSS对假设1进行验证，进行配对样本T检验。结果见表3。

表3 企业并购前后创新绩效比较

注:***、**、*分别表示 1%、5%、10% 水平上显著。

由表3可知，并购前后专利申请数均值存在明显差异，并购当年、并购后一年、并购后两年专利申请数均显著高于并购前一年的45.68，且并购后两年专利申请数均值最高，创新绩效提升最明显。三组均值比较均在5%的水平上通过了T检验。由此可以得出并购对企业创新绩效具有正向影响，且这种影响具有一定持续性，假设H1得到验证，这也间接证实了本文被解释变量的合理性。

接下来，考虑企业并购经验、并购价格、资产专用性对并购创新绩效的影响。

(二)负二项回归模型

1．模型设定

由于被解释变量为计数变量，可考虑使用泊松回归或负二项回归。泊松分布假设数据方差等于期望，是均等分散；当方差大于期望，存在过度分散的情况下，尽管泊松回归是一致的，但负二项更有效率。首先考察被解释变量专利申请数是否存在过度分散，结果表明其方差是平均值的1311.63倍，存在过度分散。因此采用混合负二项进行回归，并使用个体聚类稳健标准误。模型设定如下：

Patent=β0+β4Siz+β5Gro+β6Liab+β7Cash+β8Cha+β9Pos+β10Age

(1)

Patent=β0+β1Exp+β2Tra+β3Pro+β4Siz+β5Gro+β6Liab+β7Cash+β8Cha+β9Pos+β10Age

(2)

Patent=β0+β1Exp+β2Tra+β3Pro×Exp+β4Siz+β5Gro+β6Liab+β7Cash+β8Cha+β9Pos+β10Age

(3)

Patent=β0+β1Exp+β2Tra+β3Pro×Tra+β4Siz+β5Gro+β6Liab+β7Cash+β8Cha+β9Pos+β10Age

(4)

采用逐步回归法，先对控制变量进行回归，形成模型(1)，然后分别加入解释变量、调节变量形成模型(2)，模型(3)—模型(4)为调节效应检验。

2．回归结果分析

表4给出了负二项回归结果，表中Alpha值也显示了模型存在过度分散，因此适合负二项回归模型。

表4 负二项回归结果

表4(续)

注:***、**、*分别表示 1%、5%、10% 水平上显著,括号内为聚类稳健性方差，回归结果由软件Stata 13.1给出。

由模型(1)可见，企业规模、偿债能力、潜在吸收能力对企业创新绩效具有显著的正向影响。在大型、复杂的并购事件中，大型企业由于拥有雄厚的资金实力和丰富的资源渠道，可以组建强大的并购团队，进行专业化的管理，保证并购成功概率和后续资源整合，达到更优的并购效果[28]。偿债能力方面，企业自由现金流越多，表示对研发创新活动可分配资金更多，有利于企业研发创新。潜在吸收能力对并购后创新绩效具有促进作用，说明企业潜在吸收能力越强，并购后创新绩效越好。企业成长能力对并购后创新绩效产生了负向的影响，这可能是因为当战略性新兴产业企业成长能力较好时，企业并购后急于扩大规模，投资更多在购买机器设备、新建厂房等项目上，导致成长能力对并购创新绩效贡献不足，使得并购后创新绩效反而出现下降。

模型(2)、模型(3)和模型(4)显示，企业并购经验与创新绩效没有显著的相关关系，假设H2并未得到验证。并购经验由企业以往并购次数来衡量，从估计系数来看，并购次数增加反而会降低并购创新绩效。这似乎与组织学习理论相悖，但这种负向关系也得到了豪斯查奥德(Haunschild，1994)[29]、劳敏恩(Laamanen，2008)[30]、吴超鹏等(2008)[31]的验证。这可能存在三方面的原因：一是，本文选取的企业属于战略性新兴产业，产业发展时间相对较短，企业并购可能处于起步阶段，企业自身积累的并购经验较少，导致并购经验对并购创新绩效贡献不足。二是，虽然既往的并购经验可以为公司并购时提供参考，但由于并购经验受到时间间隔和匹配程度限制，很多发生并购事件的公司并不能完全有效地吸取其既往的并购经验。三是，可能存在一些企业急于扩大企业规模，盲目进行并购，在一段时间内发生过多次并购，并购次数越多，对企业创新绩效负面影响越大。企业短时间内并购次数越多，越无法拥有足够的精力和时间进行并购整合，不能得到并购效果的反馈信息，无法区分有效并购与无效并购并及时作出并购战略调整。有效并购经验积累不足就会产生无效并购甚至错误并购，对企业创新绩效产生负向影响。

并购价格对企业创新绩效的影响显著为正，并在5%的水平上通过显著性检验，假设H3得到验证，并购价格对并购后的创新绩效产生正向促进作用。并购项目的选择和价值判断很有必要，在并购过程中，并购价格也是反映被并购企业价值的重要信息来源，并购价格越高，其并购后产生的技术创新绩效可能会越高。与孙晓华和郑辉(2011)[32]、恩塔扎克尔和毛舍瑞(Entezarkheir & Moshiri，2016)[33]等的结论相似，技术生产以及应用都具有很强的资产专用性特点，并购价格中可能会包括对方技术的专用性资产[34-36]，获得更多的技术专用性资产有利于并购方获取完整技术链条以及进行未来的技术创新，增强企业的创新绩效。

模型(3)和模型(4)中，资产专用性对并购经验以及并购价格均产生显著负向调节作用，并分别在10%和1%的水平上显著，假设H4a、H4b得到验证。资产专用性用研发强度与无形资产/总资产的比值来衡量，研发强度表示了主并方之前对研发设备与产品差异的投入，无形资产代表了企业的知识基础。企业研发投入越多，知识基础专用性越强，其技术和产品与其他企业相比差异性可能更大，这就会阻碍并购后企业的技术融合与新产品的研发。并购方资产专用性越强，技术转化成本可能越高，甚至导致不愿意采纳会引起资产变更的新技术、新产品，从而较强的资产专用性抑制了并购经验与并购价值对创新绩效的正向影响。

3．稳健性检验

为了检验上述回归结果是否可靠，本文对被解释变量创新绩效进行变量替换，以并购后一年专利申请数衡量并购创新绩效，回归结果见表5。

表5 稳健性检验

表5(续)

稳健性检验的结果显示，企业并购价格对于企业创新绩效仍然具有显著的正向影响，资产专用性对于并购经验、并购价格与创新绩效的调节作用仍然为负，其他控制变量的符号和显著性也没有发生实质性变化，表明本文的回归结果是稳健的。

六、研究结论与对策建议

(一)研究结论

本文基于战略性新兴产业上市公司的并购事件，采用多种实证方法对并购创新绩效进行了分析，得到的主要结论有：

第一，在战略性新兴产业中并购作为一种外部技术资源的获取途径，可以提高企业的创新绩效。技术创新具有高风险高投入的特点，仅仅依靠自身研发很难取得快速发展，因此属于高科技行业的战略性新兴产业可以通过并购获取新的技术知识，得到创新能力的提升。

第二，企业并购价格对并购创新绩效具有正向的促进作用，并购经验对于创新绩效的影响不显著。在战略性新兴产业中，企业并购时间较短，并购经验可能存在不足，导致对企业创新绩效影响甚微，甚至为负。企业并购价格越高，说明被并购方并购价值越大，其中包含技术与资源可能更多，有利于提升并购后的创新产出。

第三，战略性新兴产业中企业的资产专用性越强，越会减弱并购经验、并购价格对创新绩效的正向作用。这说明，企业资产专用性是并购技术融合的重要影响因素，被并购方技术价值对并购后创新绩效的作用会受到企业自身技术转换难易程度的影响。

(二)对策建议

第一，在内部研发的基础上，善于借助并购加快企业创新绩效的提升。现阶段，战略性新兴产业还在不断地发展中，技术研发能力在企业之间存在差异性，并且研发对于企业本身来说就是高投入高风险的项目，研发能力较弱的企业仅依靠自身进行技术研发可能存在困难。通过并购可以获取对方完整或部分先进技术成果，加快技术追赶的步伐，降低自身研发风险，在相对较短时间内提升企业创新能力。同时，并购也可能对主并企业本身产生技术协同性和互补性，弥补技术缺陷，进一步提高企业原有的创新能力。当然，企业要结合自身特点，在具备良好的并购能力、充足的资金及足够的管理和吸收能力的前提下进行并购。

第二，注重学习与总结并购经验。对于企业来说，并购经验的增多并不一定会促进企业创新绩效，因此重要的是通过并购进行学习和总结相关经验。并购后企业需要进行一段时间的吸收整合，才能收到并购绩效的反馈信息，判断并购成败，短时间内的频繁并购不一定有利于并购经验的总结以及并购战略的调整，反而可能带来企业财务压力，降低企业创新绩效。这就要求企业善于学习与总结经验，利用过去的并购经验指导并购策略，从而提高创新绩效。

第三，考虑资产专用性，降低技术融合障碍。一方面，技术本身的资产专用性使其具有转移的困难；另一方面，用于技术生产的设备、技术人员等也具有资产专用性特点。因此企业在制定并购策略过程中要考虑自身与被并企业资产专用性特征，一是在进行技术并购时尽量获取对方完整的技术价值，以便并购后创新成本的降低以及创新的快速产出；二是要考察自身资产专用性的特点，尽量寻找与自身技术资产专用性相融合的企业进行并购，这样会降低技术知识转移与吸收的难度，更好地进行创新产出。