王 維，李宏揚(yáng)

(齊齊哈爾大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，黑龍江 齊齊哈爾 161006)

0 引言

當(dāng)前，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，正處于全球新一輪科技革命與經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型、產(chǎn)業(yè)升級交匯的關(guān)鍵時期，推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級已成為“十三五”時期的戰(zhàn)略舉措和必然選擇。新一代信息技術(shù)是科技革命中創(chuàng)新最活躍、交叉最密集、滲透最廣泛的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，代表新生產(chǎn)力和發(fā)展方向，已成為引領(lǐng)創(chuàng)新和驅(qū)動轉(zhuǎn)型的先導(dǎo)力量，其微觀層面新一代信息技術(shù)企業(yè)轉(zhuǎn)型問題也越來越受到學(xué)術(shù)界與實務(wù)界的廣泛關(guān)注。企業(yè)轉(zhuǎn)型一般包括戰(zhàn)略、組織、業(yè)務(wù)等多個方面，其中最關(guān)鍵的是業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。李燁[1]認(rèn)為，由于經(jīng)營業(yè)務(wù)是企業(yè)實現(xiàn)宗旨和目標(biāo)的載體，也是企業(yè)持續(xù)生存和發(fā)展的基礎(chǔ)，因此業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型必然引起組織結(jié)構(gòu)、管理模式等其它形式轉(zhuǎn)型?？梢哉f，業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型是實現(xiàn)企業(yè)整體轉(zhuǎn)型和再生的基本途徑，更是帶動企業(yè)全面轉(zhuǎn)型的切入點和突破口。業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型路徑通常分為內(nèi)生式轉(zhuǎn)型和外生式轉(zhuǎn)型兩種，內(nèi)生式轉(zhuǎn)型由于培育時間長、轉(zhuǎn)型風(fēng)險高、資源需求大等不適合新興企業(yè)。因此，越來越多的企業(yè)通過技術(shù)并購手段實現(xiàn)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。例如：三星電子于2018年10月并購西班牙AI公司Zhilabs以實現(xiàn)向5G業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，其IT部門負(fù)責(zé)人DJ Koh在采訪中表示將繼續(xù)尋找5G業(yè)務(wù)相關(guān)的并購對象。與三星電子類似，當(dāng)前我國新一代信息技術(shù)企業(yè)也面臨知識資源儲備不足、核心技術(shù)對外依存度高等突出問題，通過技術(shù)并購實現(xiàn)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型成為企業(yè)新的選擇。然而，目前并購路徑下企業(yè)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型影響因素尚不明晰，如何在中國情境下通過技術(shù)并購實現(xiàn)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，還需要進(jìn)一步研究和探索。

關(guān)于企業(yè)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型動因，理論基礎(chǔ)多以資源基礎(chǔ)理論(轉(zhuǎn)型內(nèi)部決定因素)和權(quán)變理論(轉(zhuǎn)型外部決定因素)為主，但二者都無法完全解釋技術(shù)并購下的轉(zhuǎn)型動因[2]。資源依賴?yán)碚撛谫Y源基礎(chǔ)理論的基礎(chǔ)上進(jìn)一步闡述了組織間的資源依賴關(guān)系，關(guān)注本組織與環(huán)境中其它組織由于互相依賴所采取的戰(zhàn)略行動，適合作為并購路徑下企業(yè)轉(zhuǎn)型分析的理論基礎(chǔ)。如Hillman[3]總結(jié)30年來資源依賴?yán)碚摪l(fā)展?fàn)顩r，發(fā)現(xiàn)主要涉及并購、合資、董事會、公司治理和高管繼任5個主題；吳小節(jié)[4]以111種經(jīng)管類CSSCI期刊為篩選對象，梳理資源依賴?yán)碚撛趪鴥?nèi)的應(yīng)用情況，發(fā)現(xiàn)主要包含資源共享、高層管理者、組織間治理、供應(yīng)鏈關(guān)系和戰(zhàn)略聯(lián)盟5類內(nèi)容。其中，企業(yè)并購與高管繼任研究在國內(nèi)較為缺乏。通過知網(wǎng)檢索發(fā)現(xiàn)，資源依賴?yán)碚撛趪鴥?nèi)較少涉及并購領(lǐng)域，尤其缺少并購情境下的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型研究。

本文通過對ScienceDirect、EBSCO、Wiley和中國知網(wǎng)等數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵詞進(jìn)一步檢索和篩選發(fā)現(xiàn)，并購情景下企業(yè)轉(zhuǎn)型文獻(xiàn)共計20篇?，F(xiàn)有研究中，Michael[5]認(rèn)為可通過并購中技術(shù)流程改變和組織結(jié)構(gòu)調(diào)整實現(xiàn)企業(yè)轉(zhuǎn)型，并以美國軍工造船企業(yè)為例，利用經(jīng)濟(jì)評估方法對轉(zhuǎn)型效果進(jìn)行評價；Chakrabarti[6]以1990—1999年東南亞8個經(jīng)濟(jì)體1 256家公司為研究對象，針對不同市場發(fā)展程度下企業(yè)資產(chǎn)重組行為對業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型與績效關(guān)系進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，發(fā)達(dá)市場企業(yè)通過擴(kuò)張性重組可以有效實現(xiàn)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型；Wang[7]以2001—2010年中國上市公司為樣本，實證研究企業(yè)家族制對核心業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的影響及政治關(guān)聯(lián)對二者關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，發(fā)現(xiàn)家族制企業(yè)更傾向于通過并購方式實現(xiàn)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，尤其是具有政治關(guān)聯(lián)的企業(yè)；陳光梅[8]通過對寧波均勝并購德國普瑞的個案分析，發(fā)現(xiàn)目標(biāo)企業(yè)投資價值越高，轉(zhuǎn)型升級效應(yīng)越明顯，并給予我國制造企業(yè)轉(zhuǎn)型升級一些啟示；常嶸[9]以A股傳統(tǒng)行業(yè)上市公司并購戰(zhàn)略性新興企業(yè)為樣本，構(gòu)建有序響應(yīng)模型進(jìn)行實證研究發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)企業(yè)要素稟賦結(jié)構(gòu)和外源融資水平對自身轉(zhuǎn)型升級具有正向影響，雙方經(jīng)營所在地制度差距對轉(zhuǎn)型升級具有負(fù)向影響；楊威[10]以2008-2014年我國277個重大資產(chǎn)重組事件為樣本，發(fā)現(xiàn)多元化并購幫助業(yè)績較差企業(yè)實現(xiàn)了轉(zhuǎn)型，企業(yè)在多元化并購后績效均有所改善。

綜上所述，學(xué)者們在并購情境下，從不同視角分析了控制權(quán)、組織結(jié)構(gòu)、政治關(guān)聯(lián)、要素稟賦等因素對業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的影響。然而，在現(xiàn)有轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略實施結(jié)果研究中，一般以轉(zhuǎn)型前后新增業(yè)務(wù)銷售收入占比變化程度為測量依據(jù)，忽略了轉(zhuǎn)型情境下不同模式選擇問題。李燁和薛有志雖對業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型模式有過基本劃分，但都未在并購轉(zhuǎn)型持續(xù)性或延遲性方面進(jìn)行深入探析。實際上，并購行為與轉(zhuǎn)型實施可能存在時間差：一是并購方由于自身資源限制無法同時實施并購及轉(zhuǎn)型行為，導(dǎo)致轉(zhuǎn)型相對并購存在延遲；二是并購方考慮到短時間轉(zhuǎn)型存在壓力，可能選擇分步轉(zhuǎn)型行為，設(shè)置資源緩沖期，下一階段轉(zhuǎn)型依賴上一階段資源與成果，以多步驟實現(xiàn)轉(zhuǎn)型目標(biāo)。此外，現(xiàn)有研究中較少涉及資源依賴?yán)碚撆c技術(shù)并購情景，也未考慮并購雙方技術(shù)差距因素；在研究方法上仍以規(guī)范研究和案例分析為主，實證研究較少，缺少針對新一代信息技術(shù)等新興企業(yè)的普適性發(fā)現(xiàn)。因此，本文將資源依賴?yán)碚搼?yīng)用到技術(shù)并購情景中，從業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型程度和策略兩個方面分析技術(shù)差距與業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的作用機(jī)理?？紤]到并購方當(dāng)前融資約束環(huán)境對上述關(guān)系的影響，本文以2013—2017年新一代信息技術(shù)上市公司技術(shù)并購事件為樣本，利用回歸分析方法進(jìn)行實證檢驗，旨在為具有轉(zhuǎn)型動機(jī)的新一代信息技術(shù)等新興企業(yè)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型提供決策參考，也為政府進(jìn)一步扶持新興企業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供政策建議。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 技術(shù)差距對業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型程度的影響

目前，國內(nèi)外學(xué)者對企業(yè)轉(zhuǎn)型的定義一般都是從企業(yè)組織轉(zhuǎn)型、戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型、業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型3個方面進(jìn)行概括。嚴(yán)復(fù)海[11]將企業(yè)轉(zhuǎn)型界定為在管理創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動下，企業(yè)在組織結(jié)構(gòu)、運(yùn)營機(jī)制、業(yè)務(wù)流程和市場變革等方面發(fā)生的組織轉(zhuǎn)型、業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型與產(chǎn)品轉(zhuǎn)型等重大變革。其中，業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型指在管理創(chuàng)新驅(qū)動下的經(jīng)營模式及業(yè)務(wù)類型轉(zhuǎn)變。由此可見，業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型是微觀視角下企業(yè)轉(zhuǎn)型的重要載體，但目前針對業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的研究相對較少。李燁[1]認(rèn)為，業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型是指企業(yè)為順應(yīng)環(huán)境變化，通過對其核心經(jīng)營領(lǐng)域和地域的轉(zhuǎn)移實現(xiàn)企業(yè)核心經(jīng)營業(yè)務(wù)構(gòu)成的根本變化，以獲取持續(xù)競爭優(yōu)勢，促進(jìn)企業(yè)生存和發(fā)展。結(jié)合上述已有學(xué)術(shù)觀點，新一代信息技術(shù)企業(yè)并購?fù)緩较碌臉I(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型應(yīng)理解為：通過技術(shù)并購獲取大量技術(shù)知識資源，在加快資源重新組合和再配置的基礎(chǔ)上發(fā)展新興業(yè)務(wù)，實現(xiàn)業(yè)務(wù)構(gòu)成的根本轉(zhuǎn)變，從而搶占市場先機(jī)，確立競爭優(yōu)勢。本文關(guān)于技術(shù)差距的界定與傳統(tǒng)意義上經(jīng)濟(jì)學(xué)的技術(shù)差距理論不同，特指技術(shù)并購中并購雙方在技術(shù)能力上的差值。這與李宇[12]提出的技術(shù)差距是并購雙方技術(shù)能力客觀體現(xiàn)的觀點一致。企業(yè)技術(shù)能力是指企業(yè)在研發(fā)過程中，附著企業(yè)內(nèi)部所有內(nèi)生化知識存量的總和，本質(zhì)是企業(yè)擁有的知識規(guī)模。因此，雙方技術(shù)差距實質(zhì)上也是知識存量差距。

資源依賴?yán)碚撜J(rèn)為，當(dāng)組織無法完全控制某種行為或取得某種結(jié)果時，就會對外部環(huán)境產(chǎn)生依賴。其中，組織間資源依賴是主要依賴形式之一，被定義為焦點組織對環(huán)境中其它獨立組織所控制資源的依賴程度[13]。以Madhok[14]為代表的學(xué)者將組織對資源的依賴劃分為內(nèi)生依賴(結(jié)構(gòu)依賴)和外生依賴(過程依賴)兩種。其中，內(nèi)生依賴是由于雙方擁有內(nèi)在關(guān)聯(lián)的資源，正是這種資源互補(bǔ)性使得企業(yè)出于經(jīng)濟(jì)目的產(chǎn)生合作和交易行為；外生依賴是由于交易對方擁有對組織來說稀缺、不可替代的資源所引致的合作。相對于內(nèi)生依賴，外生依賴在企業(yè)合作中更為重要[15]；石乘齊[16]認(rèn)為，知識是組織中最重要的資源，對異質(zhì)性知識的需求是導(dǎo)致創(chuàng)新情境下組織間依賴的重要前因[17]。考慮到新一代信息技術(shù)企業(yè)尚處于產(chǎn)業(yè)發(fā)展初期，技術(shù)知識資源積累不足，因此技術(shù)知識作為一種稀缺、具有獨特價值的資源，其匱乏所導(dǎo)致的資源外生依賴更為嚴(yán)重。

從企業(yè)戰(zhàn)略決策角度，業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型完成程度越高，表明新興業(yè)務(wù)占總業(yè)務(wù)比重越大，相對傳統(tǒng)業(yè)務(wù)可以為企業(yè)帶來更多產(chǎn)品收益，因此企業(yè)傾向于更高程度的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。但更高程度的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型意味著大量新興業(yè)務(wù)進(jìn)入，從新產(chǎn)品設(shè)計、開發(fā)到生產(chǎn)背后需要依賴更多技術(shù)知識資源作為支撐。在技術(shù)并購中，并購方企業(yè)可以吸收利用被并購方的技術(shù)知識資源，緩解資源外生依賴，彌補(bǔ)自身資源不足。同時，并購雙方技術(shù)差距越大，代表被并方相對于并購方的技術(shù)知識資源規(guī)模越大，并購方可以吸收利用的技術(shù)知識資源也就越豐富。可以推斷，并購雙方較大的技術(shù)差距會為并購方帶來較多技術(shù)知識資源。常嶸[9]認(rèn)為，被并購的戰(zhàn)略性新興企業(yè)要素稟賦越高，并購方可實現(xiàn)的技術(shù)遷移越多，轉(zhuǎn)型升級效果也就越好；王維才[17]認(rèn)為，提高企業(yè)專利獲取能力，可以實現(xiàn)傳統(tǒng)制造企業(yè)向服務(wù)型制造企業(yè)更高程度的轉(zhuǎn)型。可見，較多的技術(shù)知識資源有助于更高程度的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。綜上所述，并購雙方技術(shù)差距越大，并購方業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型程度越高。基于此，本文提出如下假設(shè)：

H1：并購雙方技術(shù)差距對并購方業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型程度有正向影響。

1.2 技術(shù)差距對業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型策略的影響

業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型策略是企業(yè)根據(jù)當(dāng)前內(nèi)外部發(fā)展環(huán)境作出的關(guān)于轉(zhuǎn)型模式的戰(zhàn)略決策，選擇適合企業(yè)的轉(zhuǎn)型策略有助于轉(zhuǎn)型成功。李燁[18]將轉(zhuǎn)型模式劃分為漸進(jìn)式和激進(jìn)式兩種，認(rèn)為漸進(jìn)式雖然轉(zhuǎn)型時間較長，但轉(zhuǎn)型阻力和轉(zhuǎn)型風(fēng)險較小；激進(jìn)式雖然面臨的轉(zhuǎn)型阻力和風(fēng)險較大，但轉(zhuǎn)型速度快、花費時間少。薛有志[19]將戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型模式劃分為激進(jìn)型、漸進(jìn)型、侵蝕型和結(jié)構(gòu)型4種，其中激進(jìn)型轉(zhuǎn)型程度更為激烈，轉(zhuǎn)型更為徹底；漸進(jìn)型轉(zhuǎn)型程度最弱；侵蝕型轉(zhuǎn)型程度較弱，但方向為徹底變革；結(jié)構(gòu)型程度較為劇烈，但方向沒有根本性轉(zhuǎn)變。與轉(zhuǎn)型模式類似，韓寶山[20]針對技術(shù)并購整合提出的“延遲策略”也可借鑒。延遲策略是指當(dāng)技術(shù)整合難度過大時，可以等雙方熟悉與信任之后再進(jìn)行整合，但延遲策略等候的時間成本非常高昂，高新技術(shù)企業(yè)需謹(jǐn)慎采用。結(jié)合技術(shù)并購實際情景，企業(yè)往往面臨業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型和技術(shù)整合的雙重壓力，應(yīng)根據(jù)實際情況選擇不同的轉(zhuǎn)型策略。因此，借鑒李燁、薛有志的激進(jìn)式和漸進(jìn)式轉(zhuǎn)型以及韓寶山的延遲整合策略，本文將轉(zhuǎn)型策略劃分為直接轉(zhuǎn)型、延遲轉(zhuǎn)型和分步轉(zhuǎn)型3種。其中，直接轉(zhuǎn)型策略是指并購行為與轉(zhuǎn)型行為在并購當(dāng)年同步發(fā)生，在較短時間段內(nèi)一次性完成轉(zhuǎn)型；延遲轉(zhuǎn)型策略是指并購行為先于轉(zhuǎn)型行為發(fā)生，在并購一段時間后一次性完成轉(zhuǎn)型；分步轉(zhuǎn)型策略是指將轉(zhuǎn)型行為分步至長時間段內(nèi)完成，與直接轉(zhuǎn)型策略相比，雖然并購與轉(zhuǎn)型行為都是同步發(fā)生，但轉(zhuǎn)型時間較長、轉(zhuǎn)型速度較慢。

在信息技術(shù)這類快周期市場中，時間同樣是一種稀有資源，轉(zhuǎn)型速度快意味著能更早地進(jìn)入市場，成為行業(yè)領(lǐng)先者，從而獲得競爭優(yōu)勢，提高市場地位，獲取巨大的轉(zhuǎn)型收益。但快速轉(zhuǎn)型不僅面臨并購與整合的雙重資源壓力，而且也會帶來較高的轉(zhuǎn)型成本和轉(zhuǎn)型風(fēng)險。高收益往往伴隨著高風(fēng)險，企業(yè)在制定決策時需要對轉(zhuǎn)型速度和轉(zhuǎn)型成本進(jìn)行側(cè)重與權(quán)衡。基于諾貝爾獎得主卡尼曼的“前景理論”，在未來收益不確定情境下，企業(yè)在進(jìn)行轉(zhuǎn)型策略選擇時，必然存在“損失規(guī)避”現(xiàn)象。相比于轉(zhuǎn)型成功帶來的收益，企業(yè)更厭惡轉(zhuǎn)型失敗造成的損失，從而對轉(zhuǎn)型風(fēng)險更加敏感，盡量規(guī)避風(fēng)險。因此，可以推斷企業(yè)在業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型決策時會優(yōu)先考慮轉(zhuǎn)型成本和風(fēng)險因素，再考慮轉(zhuǎn)型速度因素。

從技術(shù)差距角度，并購雙方技術(shù)差距越大，并購方需要整合吸收的技術(shù)知識資源就越豐富，并購整合的成本也就越高，越需要大量資金和配套資源支持轉(zhuǎn)型，所面臨的轉(zhuǎn)型風(fēng)險也就相應(yīng)越大。從轉(zhuǎn)型策略角度，直接轉(zhuǎn)型速度最快、時間最短、效率最高，但并購與轉(zhuǎn)型同步進(jìn)行也意味著短期內(nèi)需要投入大量資金和配套資源，對企業(yè)融資要求極高。并購后立即大量投入轉(zhuǎn)型資金，并購企業(yè)承擔(dān)的資金使用風(fēng)險也就就大；延遲轉(zhuǎn)型將并購與轉(zhuǎn)型相分離，在轉(zhuǎn)型資金與資源使用上設(shè)置緩沖期，一定程度上規(guī)避了并購整合與業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型帶來的資金沖突，分散了資金使用風(fēng)險。但人為將并購整合期與業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型期相分離，整合期中的資源必須等到轉(zhuǎn)型期才開始利用，不利于資源優(yōu)化配置，增加了部分資源等待使用的成本；分步轉(zhuǎn)型時間較長，可以避免短期轉(zhuǎn)型帶來的資金壓力，同時將并購整合與業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型同步進(jìn)行，提前規(guī)劃步驟，可以使下一階段轉(zhuǎn)型依賴上一階段資源與成果，促進(jìn)資源合理配置，極大程度上降低整合與轉(zhuǎn)型成本及風(fēng)險。綜上所述，并購雙方技術(shù)差距越大，企業(yè)并購整合與業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型成本越高，風(fēng)險也就越大。從規(guī)避風(fēng)險角度，企業(yè)更傾向于選擇資源利用率高、成本與風(fēng)險較小的分步轉(zhuǎn)型策略，最不傾向于選擇成本與風(fēng)險高的直接轉(zhuǎn)型策略。而延遲轉(zhuǎn)型策略作為折中選項的傾向程度介于二者之間。綜上所述，本文提出如下假設(shè)：

H2：并購雙方技術(shù)差距越大時，并購方轉(zhuǎn)型策略傾向程度由大到小依次為分步轉(zhuǎn)型、延遲轉(zhuǎn)型和直接轉(zhuǎn)型。

1.3 融資約束的調(diào)節(jié)作用

基于資源依賴?yán)碚撝械馁Y源依賴觀點，對組織來說外生依賴所提供的獨特、稀有技術(shù)知識資源雖然很重要，但也需要內(nèi)生依賴中互補(bǔ)性資源的配合，內(nèi)生依賴反而是達(dá)成交易或合作的關(guān)鍵[15、21]。在以業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型為戰(zhàn)略目標(biāo)的技術(shù)并購中，為使技術(shù)知識資源能夠有效消化、吸收與整合，需要并購方大量的資金支持。首先，新興業(yè)務(wù)進(jìn)入過程包含傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的退出，需要一定的退出成本，業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型程度越高，退出成本相應(yīng)越大；其次，業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型會對并購方組織管理、研發(fā)慣例等造成沖突，影響企業(yè)正常研發(fā)流程，需要更多管理成本；最后，新興業(yè)務(wù)擴(kuò)展需要研發(fā)費用作為后期支撐，轉(zhuǎn)型程度越高，后期花費越大?？讉ソ躘22]認(rèn)為，企業(yè)收入水平提高和資產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大可為轉(zhuǎn)型升級提供充足資金；常嶸[9]認(rèn)為，外源融資水平對并購方企業(yè)轉(zhuǎn)型升級有正向影響；嚴(yán)復(fù)海[11]認(rèn)為，企業(yè)轉(zhuǎn)型離不開資金支持，充足的現(xiàn)金流除保證企業(yè)正常運(yùn)營外，還會讓企業(yè)在技術(shù)水平和員工素質(zhì)上得到提升。以上學(xué)者都認(rèn)同企業(yè)轉(zhuǎn)型過程中資金的重要性，可見對技術(shù)知識資源的有效利用需要企業(yè)擁有良好的融資環(huán)境和融資實力。

融資約束是指企業(yè)對外融資時受到的限制，較高的融資約束表明企業(yè)難以向外界籌集資金，從而增加了融資成本，容易使企業(yè)陷入財務(wù)危機(jī)。在企業(yè)通過技術(shù)并購實現(xiàn)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型過程中，并購雙方技術(shù)差距越大，并購方可利用的技術(shù)知識資源越豐富，越傾向于更高程度的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。但技術(shù)知識資源利用需要資金實力支撐，企業(yè)融資環(huán)境越好、融資能力越強(qiáng)，在充足資金實力支撐下技術(shù)知識資源利用效率就越高。企業(yè)融資約束水平越低，企業(yè)越擁有充足的資金實力花費在新舊業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)換、技術(shù)知識資源研發(fā)和未來持續(xù)性研發(fā)投入等方面，導(dǎo)致更高程度的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。相反，當(dāng)企業(yè)融資約束水平較高時，企業(yè)資金流動性較差，投資能力受到限制，技術(shù)差距在資金制約下導(dǎo)致更低程度的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型?？梢?，企業(yè)融資約束較低相比融資約束較高情況下，并購雙方技術(shù)差距可導(dǎo)致更高程度的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。由此，本文提出如下假設(shè)：

H3：并購方融資約束對雙方技術(shù)差距與并購方業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型程度關(guān)系具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

權(quán)變理論認(rèn)為，不同企業(yè)內(nèi)外部條件因素不同，企業(yè)決策的制定必須建立在對現(xiàn)有內(nèi)部條件和外部環(huán)境充分了解的基礎(chǔ)上。通過技術(shù)并購實現(xiàn)的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，其并購、整合、轉(zhuǎn)型各個階段都需要企業(yè)強(qiáng)大的融資實力作為支撐。因此，融資約束因素也必然影響業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型策略制定。根據(jù)并購技術(shù)差距制定業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型策略過程中，企業(yè)從損失規(guī)避角度會優(yōu)先考慮轉(zhuǎn)型成本與風(fēng)險最小化，再考慮轉(zhuǎn)型速度最快。但在不同融資約束條件下，企業(yè)對外籌集資金的實力不同，轉(zhuǎn)型成本與風(fēng)險因素對不同企業(yè)的限制不同，其決策結(jié)果也存在差異。

在較低融資約束條件下，企業(yè)融資能力較強(qiáng)，資金問題對并購整合及后續(xù)轉(zhuǎn)型束縛較小。對企業(yè)而言，轉(zhuǎn)型成本和風(fēng)險因素對其影響較小，企業(yè)在制定業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型策略時轉(zhuǎn)型速度就成為主要考慮因素。從轉(zhuǎn)型時間和速度方面，業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型策略中直接轉(zhuǎn)型最快，延遲轉(zhuǎn)型其次，分步轉(zhuǎn)型最慢。因此，在較低融資約束條件下，雙方技術(shù)差距越大，吸收利用技術(shù)知識資源的資金越多，較好的融資環(huán)境對資金需求的補(bǔ)充也就越大，在重點考慮轉(zhuǎn)型速度情況下企業(yè)轉(zhuǎn)型策略傾向程度從大到小為直接轉(zhuǎn)型、延遲轉(zhuǎn)型和分步轉(zhuǎn)型。在較高融資約束條件下，企業(yè)融資能力受限，融資成本較高，企業(yè)可利用的資金十分有限。隨著技術(shù)差距的逐漸加大，技術(shù)知識資源利用出現(xiàn)資金缺口，此時轉(zhuǎn)型成本與風(fēng)險因素重要程度進(jìn)一步加大。從轉(zhuǎn)型成本與風(fēng)險大小考慮，各策略中分步轉(zhuǎn)型最低，延遲轉(zhuǎn)型其次，直接轉(zhuǎn)型最高。這致使在將成本與風(fēng)險作為重點因素情況下，企業(yè)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型策略傾向程度從大到小為分步轉(zhuǎn)型、延遲轉(zhuǎn)型和直接轉(zhuǎn)型。綜上可得，低融資約束下業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型策略傾向程度與高融資約束下傾向程度完全相反，即融資約束因素會強(qiáng)化技術(shù)差距對轉(zhuǎn)型策略傾向的影響。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H4：并購方融資約束對雙方技術(shù)差距與業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型策略傾向程度關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用。

綜上所述，本研究構(gòu)建如下理論模型，見圖1。

圖1 理論模型

2 研究設(shè)計

2.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本研究借鑒王維[23]的樣本篩選方法，參考《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)重點產(chǎn)品和服務(wù)指導(dǎo)名錄(2016版)》，將新一代信息技術(shù)的5個重點方向及20個細(xì)化子方向作為其業(yè)務(wù)范疇，并與Wind數(shù)據(jù)庫滬深A(yù)股上市公司概念板塊相對應(yīng)，將其中符合要求公司的并購事件作為研究樣本，樣本觀察期為2008—2018年。

樣本篩選遵循如下原則：首先，兼顧并購前5年專利數(shù)據(jù)獲取和業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的滯后性，將并購事件定位為2013—2017年；其次，剔除交易失敗、交易地位不是買家、無償并購、交易金額過小、存在數(shù)據(jù)缺失的并購樣本；最后，參考Ahuja[24]提出的技術(shù)并購界定標(biāo)準(zhǔn)：一是目標(biāo)方并購前5年是否取得專利權(quán)，二是并購方在公告中是否提出以獲取技術(shù)為目的，兩種標(biāo)準(zhǔn)至少符合其一即可認(rèn)定為技術(shù)并購，經(jīng)篩選最終取得300家公司的520個有效樣本，樣本屬于非平衡面板數(shù)據(jù)，其中139家有1年樣本、112家有2年樣本、41家有3年樣本、6家有4年樣本、2家有5年樣本。專利數(shù)據(jù)由國泰安數(shù)據(jù)庫查詢和國家知識產(chǎn)權(quán)局手工檢索獲取，業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)通過對上市公司年報手工篩選取得，其它變量均來源于Wind數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)處理及實證檢驗使用State14.0軟件。

2.2 變量測量

(1)被解釋變量。關(guān)于業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型程度的衡量，參考李燁[25]在業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型DEA評價中采用新核心業(yè)務(wù)占營業(yè)收入比例的輸出指標(biāo)(核心業(yè)務(wù)即主營業(yè)務(wù))，結(jié)合并購情景中轉(zhuǎn)型的滯后性，將并購方并購后一年主營業(yè)務(wù)銷售收入構(gòu)成與并購前一年主營業(yè)務(wù)銷售收入構(gòu)成進(jìn)行對比，將其中新增的主營業(yè)務(wù)銷售收入占總業(yè)務(wù)收入比重作為衡量業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型程度的指標(biāo)。例如，2017年發(fā)生的并購事件，需要用并購方2018年相比2016年新增主營業(yè)務(wù)銷售收入占總業(yè)務(wù)收入比重來衡量。

本文依據(jù)前文設(shè)定，將業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型策略分為直接轉(zhuǎn)型、延遲轉(zhuǎn)型和分步轉(zhuǎn)型3種，并將技術(shù)并購后未轉(zhuǎn)型的企業(yè)設(shè)置為對照組?？紤]到轉(zhuǎn)型是并購導(dǎo)致的結(jié)果，為避免企業(yè)后續(xù)年度其它事項對轉(zhuǎn)型效果的干擾，轉(zhuǎn)型觀察期不宜過久。因此，在參考李燁[25]研究的基礎(chǔ)上，將觀察期設(shè)置為轉(zhuǎn)型前后共計3年。

(2)解釋變量。并購技術(shù)差距主要體現(xiàn)為雙方知識存量的差距，考慮到發(fā)明專利相比實用新型和外觀設(shè)計更具創(chuàng)新性，因此參考并改進(jìn)李宇[12]的技術(shù)差距指標(biāo)，采用目標(biāo)方與并購方在并購前5年發(fā)明專利授權(quán)數(shù)總和的比例作為衡量指標(biāo)。比例越大，代表目標(biāo)方與并購方的技術(shù)規(guī)模差距越大。

(3)調(diào)節(jié)變量。融資約束度量主要包括單變量指標(biāo)和多變量指數(shù)。其中，單變量包含股利支付率、公司規(guī)模、利息保障倍數(shù)等指標(biāo)，多變量指數(shù)最早由Cleray[26]提出，后經(jīng)過Lamont的總結(jié)和改進(jìn)，現(xiàn)已被國內(nèi)外學(xué)者廣泛采用。本文采取多變量指數(shù)法，選取流動比率、資產(chǎn)負(fù)債率、凈資產(chǎn)收益率、現(xiàn)金滿足投資比率、每股現(xiàn)金股利和每股企業(yè)自由現(xiàn)金流量6個財務(wù)指標(biāo)，運(yùn)用面板Logit回歸法構(gòu)建融資約束指數(shù)。流動比率和資產(chǎn)負(fù)債率反映企業(yè)負(fù)債融資時的償債能力；凈資產(chǎn)收益率是企業(yè)融資時盈利能力的參考；現(xiàn)金滿足投資比率代表企業(yè)現(xiàn)金對投資的滿足程度；每股現(xiàn)金股利和每股企業(yè)自由現(xiàn)金流量反映企業(yè)擁有現(xiàn)金流量的充足程度。

(4)控制變量。為更全面、準(zhǔn)確地評估技術(shù)差距對業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的影響，本文在參考王維[23]等的基礎(chǔ)上，選取并購雙方相對規(guī)模、并購方并購前的資產(chǎn)負(fù)債率、成長性、企業(yè)規(guī)模、研發(fā)強(qiáng)度指標(biāo)作為控制變量。

各變量名稱和衡量方式如表1所示。

表1 相關(guān)變量名稱及測量

2.3 模型構(gòu)建

(1)融資約束指數(shù)測度模型設(shè)計。參考況學(xué)文等學(xué)者的做法，選取利息保障倍數(shù)(Icr)作為預(yù)分組指標(biāo)，逐年按照高低排序分為3組，前33%作為低融資約束組取值為0，后33%作為高融資約束組取值為1，中間33%作為可能融資約束組[26]。按照模型(1)進(jìn)行面板Probit回歸，根據(jù)回歸結(jié)果得到融資約束指數(shù)F的擬合值，將其作為后續(xù)研究的調(diào)節(jié)變量。

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

(1)

式(1)中，F(xiàn)it表示i公司在t年的融資約束指數(shù)；Frit、Levit、Roeit、Cashit、Divit和Fcfit是構(gòu)建指數(shù)的6個財務(wù)指標(biāo)；β0～β8分別表示各變量系數(shù)；μ表示隨機(jī)誤差項。

(2)技術(shù)差距對業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型程度影響模型設(shè)計。在檢驗技術(shù)差距對業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型程度的影響和融資約束的調(diào)節(jié)作用時參考方杰的做法[27]，逐步構(gòu)建線性回歸模型(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，被解釋變量Y1it+1是指i公司在t+1年的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型比例；解釋變量Xit-1代表i公司在并購前與目標(biāo)方的技術(shù)差距；調(diào)節(jié)變量Fit代表i公司并購當(dāng)年的融資約束，Xit-1Fit代表解釋變量與調(diào)節(jié)變量的交乘項；變量Rit-1、Ait-1、Git-1、Sit-1、Dit-1代表控制變量。

(3)技術(shù)差距對業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型策略影響的模型設(shè)計。在檢驗技術(shù)差距對業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型策略的影響時，轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略選擇是一個多元問題，而傳統(tǒng)Logit只能解決二元離散問題，不適合當(dāng)前實證需要。因此，本文選擇多項Logit模型進(jìn)行轉(zhuǎn)型策略研究，并參考宋林[28]多項Logit模型的推導(dǎo)步驟設(shè)定模型，最終得到如下模型。

(4)

式(4)中，Y2i表示i公司的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型策略類型；Pij表示公司i選擇策略選項j的概率；其它變量含義同上。

3 實證分析

3.1 融資約束指數(shù)測度

(1)融資約束指標(biāo)均值對比分析。從表2中可以看出，高融資約束組流動比率均值為4.015，明顯高于低約束組均值2.163，表明高約束企業(yè)為緩解融資壓力需要保持較高的資金流動性。除每股現(xiàn)金股利外，低約束組凈資產(chǎn)收益率、現(xiàn)金滿足投資比率和每股企業(yè)自由現(xiàn)金流量指標(biāo)均高于高約束組，體現(xiàn)出組別劃分的合理性。

表2 各融資約束組指標(biāo)均值對比分析

(2)融資約束指數(shù)計算。在預(yù)分組劃分高低約束組后，采用面板Probit進(jìn)行回歸以計算融資約束指數(shù)值。初次回歸發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)金滿足投資比率和每股企業(yè)自由現(xiàn)金流量指標(biāo)的P值分別為0.127和0.053，大于0.05顯著性水平，因此剔除兩個變量后再次回歸發(fā)現(xiàn)模型Wald chi(2)值為29.09，在1%水平上顯著，模型具有較好的穩(wěn)定性，同時各變量均在5%水平上顯著，結(jié)果見表3。將各變量系數(shù)代入模型(1)，得出融資約束指數(shù)方程，并將此方程擬合的F值作為后續(xù)研究的調(diào)節(jié)變量。

表3 融資約束指數(shù)Probit二次回歸結(jié)果(N=346)

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

(5)

3.2 技術(shù)差距對業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型程度的實證分析

(1)描述性統(tǒng)計和相關(guān)性分析。各變量描述性統(tǒng)計如表4所示，業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型程度平均值為0.208，表示新一代信息技術(shù)企業(yè)在技術(shù)并購后都實現(xiàn)了一定程度的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型；技術(shù)差距和相對規(guī)模的平均值分別為0.466和0.283，代表目標(biāo)方相對于并購方在技術(shù)資源和整體規(guī)模上處于弱勢。

表4 變量描述性統(tǒng)計結(jié)果(N=520)

表5是主要變量的相關(guān)系數(shù)分析，從中可以看出解釋變量與被解釋變量間具有較強(qiáng)的相關(guān)性，但還需要后續(xù)進(jìn)一步驗證。除企業(yè)規(guī)模與相對規(guī)模相關(guān)性較大外，各解釋變量間系數(shù)基本小于0.4，且VIF值不超過2，均小于10的標(biāo)準(zhǔn)，可以判斷變量間不存在多重共線性問題。

表5 主要變量相關(guān)系數(shù)分析結(jié)果(N=520)

(2)FGLS回歸分析。由于本研究是非平衡面板數(shù)據(jù)，大多數(shù)公司只有一期觀察值，可能存在異方差問題。為更準(zhǔn)確地選擇合適模型，在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后進(jìn)行如下檢驗：①對各模型進(jìn)行W檢驗(Wald Test)，發(fā)現(xiàn)顯著性均為0.000，在5%水平上顯著，說明模型存在組間異方差問題；②對各模型進(jìn)行穩(wěn)健性Hausman檢驗，兩個模型顯著性分別為0.078和0.141，均大于5%顯著性水平，表示各模型更適合隨機(jī)效應(yīng)模型。綜合檢驗結(jié)果，最終選擇適合數(shù)據(jù)特征的可行廣義最小二乘法(FGLS)構(gòu)建模型，一方面更適合非平衡面板數(shù)據(jù)，另一方面可有效解決異方差問題，各模型回歸結(jié)果見表6。從中可見，模型1結(jié)果顯示，技術(shù)差距對業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型程度有顯著正向影響(β=0.522，p<0.01)，假設(shè)H1得到驗證。同時，融資約束對業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型程度也存在負(fù)向影響(β=-0.103，p<0.01)；模型2結(jié)果顯示，技術(shù)差距與融資約束交乘項對業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型程度有顯著負(fù)向影響(β=-0.088，p<0.05)，結(jié)合融資約束本身對業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型程度存在負(fù)向影響，說明融資約束對技術(shù)差距與業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型程度關(guān)系有正向調(diào)節(jié)作用，假設(shè)H3得到驗證。

表6 FGLS回歸結(jié)果(N=520)

3.3 技術(shù)差距對業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型決策的實證分析

(1)單因素方差分析。對各變量與業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型決策的關(guān)系進(jìn)行初步分析時，常用做法是進(jìn)行獨立樣本T檢驗，通過比較均值確定各組是否存在差異。但考慮到T檢驗只能針對兩組樣本進(jìn)行比較，不適合本文的4個分組樣本，因此利用ANONA方差分析法進(jìn)行均值比較，結(jié)果見表7。從中可見，技術(shù)差距、融資約束對業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型差距影響顯著，表明分組存在顯著差異，具有統(tǒng)計學(xué)意義。在技術(shù)差距分組中，B組和C組均值較高，表明技術(shù)差距較大情況下企業(yè)更傾向于延遲轉(zhuǎn)型或分步轉(zhuǎn)型；D組均值最低，表明技術(shù)差距較小情況下企業(yè)更傾向于不轉(zhuǎn)型。上述分析初步確定了不同技術(shù)差距與融資約束條件下企業(yè)對業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型策略的傾向，但單因素分析未考慮控制變量，同時也未考慮融資約束的調(diào)節(jié)作用，因此還需通過多元Logit回歸進(jìn)一步驗證并確定其影響關(guān)系。

表7 ANOVA方差分析結(jié)果

(2)多元Logit回歸分析。根據(jù)此前設(shè)定的模型，在單因素分析的基礎(chǔ)上進(jìn)一步通過多元Logit回歸對技術(shù)差距與業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型策略關(guān)系進(jìn)行分析，并在模型中加入技術(shù)差距與融資約束的交乘項。考慮到原模型中技術(shù)差距系數(shù)、顯著性與加入交乘項后的系數(shù)、顯著性基本一致，因此直接列示加入交乘項后的多元Logit回歸結(jié)果，結(jié)果如表8所示。

表8中A、B、C三組分別對應(yīng)直接轉(zhuǎn)型、延遲轉(zhuǎn)型、分步轉(zhuǎn)型3種策略，模型估計以未轉(zhuǎn)型組D作為基準(zhǔn)組。模型卡方值為72.72，在1%水平上顯著，說明模型整體擬合程度較好。技術(shù)差距變量在A組中系數(shù)為0.341，不具備顯著性；在B組中系數(shù)為0.780，在5%水平上顯著；在C組中系數(shù)為1.347，在1%水平上顯著?？紤]到C組中的系數(shù)和顯著性水平大于B組，B組大于A組，可以得出技術(shù)差距越大，企業(yè)越傾向于實施分步轉(zhuǎn)型策略，其次是延遲轉(zhuǎn)型策略，最后是直接轉(zhuǎn)型策略。結(jié)合單因素分析結(jié)果，假設(shè)H2得到驗證。技術(shù)差距與融資約束交乘項在A組系數(shù)為-2.008，在5%水平上顯著；在B組與C組中系數(shù)分別為0.394和0.204，不具備顯著性。這表明，技術(shù)差距越大，融資約束水平越高，企業(yè)越傾向于選擇延遲轉(zhuǎn)型和分步轉(zhuǎn)型，而不傾向于選擇直接轉(zhuǎn)型。融資約束水平越高，上述傾向程度越重，因此可得出融資約束水平對技術(shù)差距與業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型策略具有正向調(diào)節(jié)作用，假設(shè)H4得到驗證。

表8 多元Logit回歸結(jié)果(N=520)

3.4 穩(wěn)健性檢驗

在原有模型的基礎(chǔ)上，對樣本變量進(jìn)行以下處理：將原模型2013—2017年樣本縮小至2014—2016年；將原調(diào)節(jié)變量融資約束指數(shù)改為單指標(biāo)衡量方式，采用利息保障倍數(shù)指標(biāo)衡量。依次分別對FGLS回歸與多元Logit回歸進(jìn)行檢驗，主要變量結(jié)果見表9。從中可見，各主要變量系數(shù)與顯著性無較大改變，與前文結(jié)果無實質(zhì)性差異。

表9 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果(N=362)

4 結(jié)論與建議

4.1 研究結(jié)論

本研究以2013—2017年滬深A(yù)股新一代信息技術(shù)上市公司520起技術(shù)并購事件為樣本，利用回歸分析方法檢驗并購雙方技術(shù)差距與業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型程度、業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型策略的關(guān)系，并進(jìn)一步研究并購方融資約束水平對上述關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：①并購雙方技術(shù)差距對并購方業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型程度具有正向影響；②雙方技術(shù)差距對并購方業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型決策傾向程度從大到小為分步轉(zhuǎn)型、延遲轉(zhuǎn)型和直接轉(zhuǎn)型；③融資約束對技術(shù)差距與業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型程度間關(guān)系具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用；④融資約束對技術(shù)差距與業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型決策傾向程度間關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用，即在低融資約束水平下，較大技術(shù)差距導(dǎo)致的并購方轉(zhuǎn)型決策傾向程度從大到小為直接轉(zhuǎn)型、延遲轉(zhuǎn)型和分步轉(zhuǎn)型。

本文創(chuàng)新之處在于：①將資源依賴?yán)碚搼?yīng)用到技術(shù)并購情境中，在一定程度上揭示了從技術(shù)差距到業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型程度的作用機(jī)制，既補(bǔ)充了中國情境下新興企業(yè)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型研究，又?jǐn)U展了資源依賴?yán)碚撛诩夹g(shù)并購領(lǐng)域的應(yīng)用范疇；②將我國新一代信息技術(shù)企業(yè)轉(zhuǎn)型策略分為直接轉(zhuǎn)型、延遲轉(zhuǎn)型和分步轉(zhuǎn)型3種，進(jìn)一步揭示了雙方技術(shù)差距對并購方轉(zhuǎn)型策略選擇傾向的影響機(jī)理；③加入并購方融資約束這一權(quán)變因素，分析其對技術(shù)差距與業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型程度、業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型策略的調(diào)節(jié)作用，為具有轉(zhuǎn)型動機(jī)的新興產(chǎn)業(yè)類企業(yè)并購轉(zhuǎn)型決策制定提供了借鑒。

4.2 建議

根據(jù)上述分析，本文提出如下建議：

(1)從企業(yè)角度，一是合理選擇并購目標(biāo)企業(yè)。當(dāng)前，我國新一代信息技術(shù)企業(yè)普遍面臨技術(shù)知識資源積累不足、核心技術(shù)受制于人等問題，因此應(yīng)利用技術(shù)并購契機(jī)，并購技術(shù)知識資源儲備較大的目標(biāo)企業(yè)，吸收并整合資源實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新能力提升，為業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型升級提供技術(shù)和知識保障，以實現(xiàn)高程度的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型；二是注重自身融資約束情況，積極改善融資環(huán)境，提升企業(yè)融資能力和投資效率，避免盲目投資。同時，加強(qiáng)企業(yè)內(nèi)部資金鏈管理，以充足的資金實現(xiàn)技術(shù)知識資源的有效利用，保證后續(xù)研發(fā)工作的順利開展，最終實現(xiàn)新興業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型升級；三是制定有效轉(zhuǎn)型策略。在轉(zhuǎn)型策略選擇上，既要考慮較大技術(shù)差距帶來的資源整合壓力，又要結(jié)合企業(yè)融資約束情況。當(dāng)企業(yè)整合及后續(xù)轉(zhuǎn)型資金壓力較大時，適合選用分步轉(zhuǎn)型或延遲轉(zhuǎn)型策略，以緩解內(nèi)部財務(wù)狀況，降低并購風(fēng)險及轉(zhuǎn)型風(fēng)險。低水平融資約束能緩解企業(yè)資金壓力，企業(yè)可選擇直接轉(zhuǎn)型策略以搶占市場先機(jī)，獲取競爭優(yōu)勢。

(2)從政府角度，首先應(yīng)完善獎勵與補(bǔ)助政策，進(jìn)一步擴(kuò)大新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展專項基金等適用范疇，除現(xiàn)有創(chuàng)業(yè)投資、協(xié)同創(chuàng)新、創(chuàng)新平臺和區(qū)域集聚等形式外，應(yīng)增加對具有轉(zhuǎn)型升級導(dǎo)向企業(yè)的重點扶持，通過直接撥款補(bǔ)助和參股投資基金等方式，加大對新興企業(yè)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型中關(guān)鍵領(lǐng)域和重要環(huán)節(jié)的投入力度。例如，對轉(zhuǎn)型周期內(nèi)的新興企業(yè)設(shè)置專項補(bǔ)助，對達(dá)到一定轉(zhuǎn)型效果的企業(yè)給予資金扶持；其次，實施支持轉(zhuǎn)型升級的稅收政策，面向戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型企業(yè)實施額外研發(fā)費用扣除、所得稅減免、增值稅優(yōu)惠等政策，根據(jù)其最終轉(zhuǎn)型程度設(shè)置不同等級的優(yōu)惠政策，以促進(jìn)新興企業(yè)實現(xiàn)較高程度的轉(zhuǎn)型目標(biāo)；最后，對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型企業(yè)實施差異化金融支持政策。依托國家融資擔(dān)保基金，采取股權(quán)投資、再擔(dān)保等方式推進(jìn)金融機(jī)構(gòu)有序開展融資擔(dān)保業(yè)務(wù)，引導(dǎo)資金投向具有轉(zhuǎn)型升級意向的新興企業(yè)，為其技術(shù)并購與業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型提供更具針對性、適用性的金融產(chǎn)品和服務(wù)。同時，積極探索多樣化信貸風(fēng)險分擔(dān)機(jī)制，為企業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供風(fēng)險補(bǔ)償和政策性擔(dān)保，提升金融機(jī)構(gòu)為該類企業(yè)服務(wù)的能力。

4.3 不足與展望

本研究存在以下不足：①對技術(shù)差距與業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型關(guān)系的考察主要針對技術(shù)規(guī)模差距，未涉及并購雙方技術(shù)知識相關(guān)性或互補(bǔ)性等差異因素對業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的影響；②企業(yè)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型研究涉及轉(zhuǎn)型程度、轉(zhuǎn)型策略、轉(zhuǎn)型方向和轉(zhuǎn)型效果等多個方面，由于二手?jǐn)?shù)據(jù)收集受限，本文未涉及轉(zhuǎn)型方向、效果等其它方面。未來研究一方面可以針對并購雙方技術(shù)差異性或技術(shù)互補(bǔ)性考察其對業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型程度和策略的影響，另一方面可進(jìn)一步搜集業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型方向、業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型效果等數(shù)據(jù)，以進(jìn)行后續(xù)研究和檢驗。