基于DEA方法的技術并購創新效率研究

湯顯煒 繆彬彬

【摘要】在知識密集型的高技術行業中，通過技術并購進而較為快速地獲取外部技術，合理配置有限的資金、技術等資源，提高主并方的創新效率顯得尤為重要。本文在運用DEA方法建立技術并購主并方創新績效的評價體系的基礎上，比較技術并購前后的創新績效差異，并探索提升主并方創新績效的應對策略。研究結果表明主并方在技術并購實施后全要素生產率有顯著的提高，尤其在技術進步方面有明顯的改善，但在技術效率方面作用效果不夠顯著。

【關鍵詞】技術并購 創新績效 DEA模型 Malmuqist指數

一、引言

創新是引領國家經濟持續增長的重要動力，是衡量企業核心競爭力的重要因素。十九大會議上強調創新是引領發展的第一動力，是建設現代化經濟體系的戰略支撐。在制造業高技術上市公司中，技術創新越來越成為企業競爭中的核心要素。然而僅僅依靠內部研發活動具有研發風險高、周期長的弊病，因而許多高技術制造業企業尋求具有先進技術的非上市公司，通過并購來獲取技術資源并提升自身的創新效率。因此，通過技術并購進而合理配置有限的資金、技術等資源，提高主并方的創新效率顯得尤為重要。

國內對創新績效度量的研究主要集中于產業或地區等宏觀層面，或者單從投入或產出角度來衡量，卻鮮有文獻從“投入—產出”綜合地反映創新績效。本文選取了2010年～2014年我國滬深兩市制造業中7個高技術行業發生技術并購的46家企業作為樣本，應用DEA方法同時將投入和產出兩個因素考慮進來，并且運用馬奎斯特指數將TFP分解為技術進步指數與相對技術效率指數，從而更好的分析推動全要素生產率變化的源泉。以期對比技術并購前后全要素生產率及技術進步、技術效率的變化情況，探索其影響因素，為制造業高科技上市公司技術技術并購更好的提升創新能力提供對策建議。

二、指標體系構建與數據來源

國內外學者將技術并購定義為以獲取技術資源為主要驅動因素，對擁有高新技術的中小型企業實施的戰略性并購行為。本文借鑒Ahuja和Katila（2001）所采用的對技術并購界定標準：第一，被并購企業在并購發生的前5年內有專利申請；第二，在其并購公告中“并購目的”中有明確說明此次并購以獲取對方技術、研發人員為目的。上述兩個條件只要滿足其中之一的即可判定為技術并購。因技術并購多發生在知識密集型的高技術行業，因此本文選取的研究對象是主并企業為制造業高技術上市公司。根據2012年證監會行業分類標準，主要選取了制造業中專用設備制造業、通用設備制造業、醫藥制造業等7個高技術行業，時間跨度為2010年至2014年。本文運用DEA方法進行創新效率的度量，選取的投入和產出指標如下：

（一）投入指標

參考以往的研究文獻，本文將技術創新投入指標分為人力資本投入和物質資本投入兩部分。對于人力資本投入，以往的文獻通常使用以下兩種代理變量：其中一類是按照學歷來分（熊飛等，2012），通常的做法是將員工結構中專科及以上學歷人數作為技術創新的人員投入（黃璐等，2017）；另外一類是按照職能部門來分，通常選取研發人員數量或者是技術人員數量。由于所選擇的樣本各年報數據中按照學歷分類的人員以及研發人員數據殘缺較多，而技術人員也是技術創新人力資本的重要投入要素，因此選擇技術人員數量，并將其取對數后作為技術創新的人力資本投入指標。其次，創新投入中還應包括物質資本投入，其中游春（2010）、龐瑞芝（2014）等認為研發支出是創新型企業的生命線，是重要的創新資本投入變量。何瑋等認為（2003）固定資產投入是企業為進行創新活動所必需的的機器、設備等，是企業創新活動順利開展的前提條件。而固定資產凈額表示的是固定資產原值或重置價值扣除已計提折舊的剩余部分，反映的是企業的物質材料的投入，因而能夠作為創新投入指標。

（二）產出指標

國內外關于創新績效文獻中，衡量創新產出幾乎千篇一律的使用專利數量作為其代理變量。專利從申請到授權，需要經過專利局的初步審查、時滯審查，以及繳納費用，往往要經歷兩至三年的時間，此外有些專利很可能在提出申請而未等到授權就已經形成了新產品早已對企業績效產生影響，因此使用專利授權量具有一定的時滯性；同時也有學者認為專利授權量也容易受到官僚腐敗因素的影響（Tan et al（2014）.。相比于專利授權數，專利申請數盡管較不穩定，且具有較大的不確定性，但更能真實、及時的反映企業創新產出水平，因此本文以專利申請數作為衡量創新產出指標之一。此外，以創新產品的銷售收入作為產出的代理變量，可以反映企業在產品數量上的變化，同時也可以反映出新產品在市場上受歡迎的程度，這在一定程度上彌補了專利申請忽略質量的缺陷。而在國內的Wind、國泰安、同花順數據庫均無法無法獲取該數據。反映公司績效的指標除此之外還有總資產回報率（ROA）、凈資產回報率（ROE）以及投入資本回報率（ROIC），而前兩者盈余受操縱的現象較為嚴重，故選取ROIC作為產出指標的代理變量。

綜上所述，本文的創新績效指標體系構建如下：選取技術人員占總員工比例、研發費用支出、固定資產凈額作為投入變量，投入資本回報率和專利申請數作為產出變量。考慮到投入與產出之間的滯后關系，本文借鑒袁建國（2016）的研究方法，將滯后期數定為一期，即滯后一期的投入數據與即期的產出數據相對應，然后放入DEA模型中進行測算。對研發支出、固定資產凈額、專利申請數取對數。

三、DEA方法概述與Malmquist模型介紹

數據包絡分析（DEA）方法，1978年由美國運籌學家Charnes、Cooper以及Rhodes 提出。他們用該方法來評價具有多個輸入和多個輸出的決策單元間相對效率。該方法的原理是通過保持決策單元的輸入或輸出不變，借助于數學規劃將決策單元投影到前沿面上，并通過比較決策單元偏離前沿面的程度來評價它們的相對有效性。作為一種非參數分析法，它的基本特點是適用于多輸出—多輸入的有效性綜合評價問題，而且該方法并不直接對數據進行綜合。DEA方法的優點是用該方法建立模型時，無需求出數據關系間的具體表達式，也不需要對數據進行權重的假設，而是根據決策單元實際的輸入輸出數據求得最優權重，能夠排除很多主觀因素，客觀性較強，更具有較強的直觀性。

然而以DEA測量的相對效率值并不能解決每個決策單元在時間序列上的變化，只能進行靜態比較。在1994年F？覿re等提出基于DEA的Malmquist指數來度量全要素生產率在時間維度的變化來表示技術水平的進步是十分適合的。Caves等（1982）將距離函數定義為在給定技術水平與投入下所得到的實際產出與生產前沿面上的最大產出之比。因此假設以t期的技術水平不變的情況下，生產率從t到t+1期的變化為

四、實證分析

本文運用DEAP軟件分別對主并方在并購前后的M值及其分解進行測算，限于篇幅具體結果整理如下：

根據上表測算出的所有樣本在各個時間段的Malmquis指數及其分解指數來看，可以看出全要素生產率的變化值在T-2至T-1與T-1～T均小于1。這表明在并購前兩年，全要素生產率均處于下降階段，且下降幅度分別為8.1%與7.8%。而在技術并購發生后，T至T+1與T+1至T+2年，tfpch值均大于1，上升幅度分別為22%與6.5%。即相比于前一年，并購之后的第一年與并購之后的第二年在全要素生產率上有有一個提升的過程，且在并購第一年比并購后第二年的提升幅度更大。這初步說明了技術并購對于主并企業來說全要素生產率有一個正向影響的作用，年均提升13.98%，明顯改善了企業的技術創新績效。

進一步，為探索全要素生產率的增長來源于技術進步還是技術效率的提高，將TFP的變化分解為技術效率與技術進步指數。從技術效率指數來看，自技術并購發生到并購后一年，所有樣本的平均技術效率有較小幅度的下降，下降幅度為3.2%，而在并購之后第二年技術效率開始回升，并購之后的兩年中技術效率平均上升了6.9%。在技術進步指數方面，在技術并購當年就開始上升，上升幅度為14.4%。在并購之后的第一年繼續保持上升的態勢（平均上升25.9%），較上一年上升幅度更大，而在并購第二年較前一年技術進步有微弱的下跌，平均下降1.8%。由上述分析可見，總體上技術進步與技術效率的提升都促進了全要素生產率的提升，但技術進步對全要素生產率的提升更為明顯，而技術效率的提升非常有限。我們將規模報酬可變這一因素考慮進來，則可以將技術效率分解成規模效率與純技術效率。與技術效率相比，純技術效率提升幅度更大。從規模效率上來說，在技術并購發生之后反而偏離了最優的生產規模。

為更加直觀、科學的比較技術并購前后的差異，本文運用SPSS軟件將技術效率指數、技術進步指數、純技術效率指數和全要素生產率變化指數與并購前進行配對T檢驗。檢驗結果顯示，按照95%的置信區間，TFP在并購當年與并購前一年差值的sig值遠大于0.05，因此在并購當年與并購前一年的全要素生產率無明顯變化；根據并購后第一年、第二年與并購前一年差值的sig值小于0.1可以看出，全要素生產率在技術并購一年后發生了顯著的變化，并且與并購前一年相比，并購之后的第一年、第二年都有了一定的提升。同理，根據對Techch的sig值可以很明顯的判斷，相對于并購前一年的技術進步水平，在技術并購當年、并購之后第一年、第二年都有一個顯著地變化。并且從差值可以發現在并購當年技術水平有所提升，并購后第一年技術進步提升幅度最大，而在并購第二年技術進步相對于并購前開始放緩。從Echch可以判斷技術并購對技術效率帶來的變化不大，而全要素生產率的增長主要是由技術進步所貢獻的。

五、結論與建議

綜合以上分析，我們可以得出以下結論：制造業上市公司技術并購基本實現了獲取目標企業先進的技術資源來提升自身技術水平的目的，在并購后取得的技術進步非常顯著，但多數企業在技術效率方面的提升不太明顯，甚至出現下降的狀況。造成這樣的結果，主要因為主并企業在技術并購中過于注重獲取對方的專利、專有技術、先進的設備等，在取得短期的技術進步同時，忽視了對獲取的新技術進行消化、吸收和再創新的過程，難以發揮技術并購的技術協同作用，同時在并購發生后對技術人員數量沒有及時的補充，整體的技術創新能力提升有限。

為提高主并方創新績效，本文提出如下建議：

（一）重視并購前的知識積累工作

近年來實施并購戰略的主并方，出發點逐漸偏向于以獲取高新技術為目的，對于該種類型的并購而言，主并方與被并購方雙方能否實現知識資源的有效整合成為評判并購是否成功的一個關鍵因素。主并方在外部技術獲取之前所擁有的知識的累積量或者其專利技術等無形資產所占總資產比重結構決定了企業戰略的發展方向。主并方在并購決策前需要對并購目標的技術價值、市場發展趨勢做出判斷和識別，這些都建立在原有的技術知識積累的基礎之上的；同時擁有原始知識規模較廣、深度較大的主并方更加容易吸引高技術非上市公司與之合作，有利于促成技術并購交易的發生。因此，企業應當重視知識基礎的積累工作，提高原始知識存量，拓寬原始知識的廣度，利用知識的積累為企業并購創造基礎。

（二）加大研發資金與技術人員投入，重視并購后的整合工作

企業應該自覺提升自主研發的積極性，只有如此，才能夠更加迅速的了解、學習組織外部的前沿技術，更為有效提高技術整合的速度與程度，進而轉化吸收，增強技術實力。在整合過程中，整合的速度、程度也會受到并購雙方的技術相關性、資源共享性、組織文化的包容性的影響，因此在并購后也要考慮雙方的技術差異性，加強技術人才的交流、技術設施等各方面開展共享與合作，營造相互包容的的研發團隊氛圍，避免核心技術人員的人才流失。從研究中可以發現，研發投入、技術人員的投入在并購當年、并購后第一年相對較少。在并購后技術整合過程技術、知識的流動是雙向的，被并購方與主并方同時作為知識的流入與輸出方，并購交易的雙方在整合期間內均應該適時提高研發資金的投入，加大內部人員的培訓力度，提高研發、技術人員比重。在此過程中，主并企業不僅要模仿、學習、吸收目標企業的新技術，更應該在此基礎上與內部原有的知識技術進行融合，實現重組后的再創新。

（三）合理控制交易規模以及關聯并購

通常來說，并購交易規模的大小會影響并購后的整合難度與整合成本。并購規模越大的并購交易雖然促進了技術進步，但對于全要素生產率的提升作用不夠顯著。并購交易規模也并非越大越好，并購規模較大的交易加大了技術吸收的難度，整合速度和程度受到了較大影響。這是因為較大規模的并購交易，主并方以現金支付或者其他資源向外流出的也就越多，可能占用主并方大量的物質、財務資源，影響后期的技術整合。因此，企業需要合理控制交易規模，在盡可能多的引進新技術，提升技術進步的同時，也要考慮新技術的吸收整合問題，要避免并購交易規模過大導致無法有效整合資源，從而造成并購績效低下。

在我國由于特殊的制度背景，另外一個需要謹慎考慮的問題是關聯并購。關關聯并購基于雙方為關聯方的特殊關系，對彼此的了解，有諸多天然優勢：如便于發揮構建直接網絡聯結關系進而實現知識共享、減少并購目標的搜尋成本等，這些優勢都為技術并購的順利進行創造了良好的條件。但是，在現實中并非所有的關聯并購比非關聯并購更加容易對并購績效產生積極影響，在關聯并購沒有有效監管的時候也會產生不利影響：如內部人對利益的攫取、控股股東在經營績效好轉時對上市公司利益的侵占等代理問題的出現，因此，在充分利用關聯并購較非關聯并購而言更容易提升技術創新績效這一規律的同時，企業在并購交易中應當加強對關聯方交易行為的監管，避免由于控股股東的私人利益造成侵害中小股東利益甚至給企業帶來損失等負面情況的發生。

注釋

①注：effch表示技術效率指數，techch表示技術進步指數，pech表示純技術效率指數，sech表示規模效率指數，tfpch表示全要素生產率指數。其中tfpch=effch*techch effch=pech*sech各個指數的均值都為幾何平均值。

參考文獻

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