麗娜

摘 要：現(xiàn)代企業(yè)并購的重要目的之一就是通過知識轉(zhuǎn)移獲取目標知識。由于知識資源本身隱含性、復(fù)雜性和附著性等特征，這種組織間知識轉(zhuǎn)移的效果難于測度。本文提出從專利信息的角度對于企業(yè)并購前后的技術(shù)創(chuàng)新能力進行評估，提供了一種測度并購后企業(yè)間知識轉(zhuǎn)移效果的方法，并基于專利數(shù)量和質(zhì)量的指標就企業(yè)并購知識轉(zhuǎn)移效果進行了行業(yè)、時間、交易類型三個維度的比較。

關(guān)鍵詞：企業(yè)技術(shù)并購；知識轉(zhuǎn)移；技術(shù)創(chuàng)新能力；專利分析

一、引言

獲取目標知識是現(xiàn)代企業(yè)，尤其是高新技術(shù)企業(yè)并購的主要目的之一。目標知識的獲取過程主要是通過并購后組織間的知識轉(zhuǎn)移來實現(xiàn)的。企業(yè)間的知識轉(zhuǎn)移除了并購還有技術(shù)產(chǎn)品購買、技術(shù)許可、合作研發(fā)和合作生產(chǎn)等形式。所謂知識轉(zhuǎn)移，就是伴隨著人員流動、知識資產(chǎn)轉(zhuǎn)移和知識溢出發(fā)生的一方（個人或組織）從另一方（個人或組織）獲取知識的過程（Cutler，1989）。在并購過程中，主要是標的企業(yè)的知識向并購方企業(yè)轉(zhuǎn)移。

很多學(xué)者對知識資源的特性進行研究（Teece，1996；甘路明，2003；戴俊，2004等）。其中影響知識轉(zhuǎn)移效果測度的主要是知識的隱含性、復(fù)雜性和附著性等特征：第一，知識的隱含性。企業(yè)的大量知識是隱性知識，難于以書面的形式進行表達，這樣不利于知識的傳播與轉(zhuǎn)移。知識的隱含性過高往往是技術(shù)知識轉(zhuǎn)移失敗的重要原因（于培友、奚俊芳，2006）；第二，知識的復(fù)雜性。特定的知識可能被一系列相關(guān)的技術(shù)共同且不同程度的涉及，難以界定其邊界。并且，某項特定的復(fù)雜技能可能跨越員工或部門，這樣的知識不容易被個體員工整體性把握（莊亞明、李金生，2004）；第三，知識的附著性。企業(yè)的知識產(chǎn)生于企業(yè)特定的生產(chǎn)實踐活動之中，作為組織或者是個人記憶存儲起來，形成企業(yè)知識。也就是說企業(yè)知識附著與具體的個人或者部門，難于界定和剝離。知識的這些特征決定了并購后企業(yè)知識的轉(zhuǎn)移以及對其效果的測度具有很大的難度。

企業(yè)間知識轉(zhuǎn)移效果的測度是衡量并購，尤其是技術(shù)并購績效的基礎(chǔ)，這個問題一直是知識管理和企業(yè)并購相關(guān)研究的重要問題之一。目前，已經(jīng)有大量關(guān)于組織間知識轉(zhuǎn)移效果測度方法的研究。本文從專利信息的角度對企業(yè)的技術(shù)能力進行評估，并將其置于企業(yè)并購的背景下進行分析，提供了一種測度企業(yè)并購后知識轉(zhuǎn)移效果測度的方法。

二、知識轉(zhuǎn)移效果評價方法研究綜述

很多學(xué)者對于組織間知識轉(zhuǎn)移效果的評價方法進行了研究。就目前提出的評價方法來說，我們可以將其分為兩類：一類是從知識轉(zhuǎn)移的過程出發(fā)，基于衡量知識的直接指標；一類是從企業(yè)在知識轉(zhuǎn)移前后的整體績效出發(fā)，基于并購方企業(yè)的績效指標。

Jeffrey&Bing-Sheng Teng（2004）提出了四要素模型，他們認為知識源、知識受體、轉(zhuǎn)移的知識和轉(zhuǎn)移情景是知識轉(zhuǎn)移過程的基本要素，也決定了知識轉(zhuǎn)移的效果，他們的研究成為之后很多研究的基礎(chǔ)。李楠和嚴素梅（2009）建立了包含轉(zhuǎn)移頻率、轉(zhuǎn)移成本、知識使用效果、知識再創(chuàng)程度和受體投入程度在內(nèi)的知識轉(zhuǎn)移的定量評價指標體系。盧兵等（2006）將知識轉(zhuǎn)移效果劃分為獲得知識的主體數(shù)和所獲知識的豐富度兩個維度，構(gòu)建了知識轉(zhuǎn)移的效果立方模型，建立了一個知識轉(zhuǎn)移效果的評估方法和模型。彭偉和鄒曉燕（2009）提出從知識量、知識寬度和知識深度三個維度分別進行測量以全面反映知識在組織之間轉(zhuǎn)移的效果。方凌云（2011）認為，可以從企業(yè)間技術(shù)合作與技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)系、人才流動帶動的知識流動兩個方面測度企業(yè)之間的知識轉(zhuǎn)移的效果。

任榮（2005）提出企業(yè)知識轉(zhuǎn)移活動的效果可以通過產(chǎn)出和投入的角度進行測量：產(chǎn)出方面，這主要計算員工能力變化而導(dǎo)致的產(chǎn)出變化；投入方面，主要計算企業(yè)用于知識轉(zhuǎn)移的投資成本。產(chǎn)出高于投入即表明知識轉(zhuǎn)移的效果是正面的。他還提出，在評價企業(yè)知識轉(zhuǎn)移效果時，應(yīng)該包含兩個部分的內(nèi)容：其一，評估知識轉(zhuǎn)移發(fā)生后員工對有關(guān)知識或技術(shù)的掌握程度；其二，以外部審計員的角度用審計的方法對企業(yè)知識管理活動做整體評估。蘇卉（2009）選取并購前后企業(yè)的產(chǎn)出作為指標，將其他影響因素進行控制，用企業(yè)產(chǎn)出變化率作為衡量知識轉(zhuǎn)移效果的指標進行了實證研究。

從目前對于企業(yè)間知識轉(zhuǎn)移效果測度方法研究的相關(guān)文獻來看，研究主要集中在從知識轉(zhuǎn)移過程出發(fā)來衡量知識轉(zhuǎn)移的效果。在具體評價指標方面，尤其是客觀評價指標方面缺乏一定的實際操作性——很多指標相應(yīng)的數(shù)據(jù)因為難于采集從而給評價過程造成了困難。我們基于專利信息，根據(jù)通用性和有效性的原則選取專利信息中的重要指標，用于衡量企業(yè)間知識轉(zhuǎn)移的效果。同時，企業(yè)的并購是企業(yè)知識轉(zhuǎn)移的重要場景。因此，我們用專利信息指標衡量企業(yè)并購前后科技創(chuàng)新能力的變化，從而直接測度企業(yè)在并購中知識轉(zhuǎn)移的效果，為評價并購的整體效果提供了重要依據(jù)。

三、基于專利信息的企業(yè)并購知識轉(zhuǎn)移效果評價

目前，知識轉(zhuǎn)移在并購中普遍存在，顯著提升了并購方企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力，這可以通過并購方企業(yè)在并購成功后一個時期內(nèi)專利申請的數(shù)量和質(zhì)量反映出來。因此，我們跟蹤這些并購方企業(yè)的專利申請信息，從中找到具有通用性和代表性的指標，比較并購發(fā)生前后并購方企業(yè)這些指標的變化，從而評價企業(yè)在并購過程中知識轉(zhuǎn)移的效果。在此基礎(chǔ)之上，我們進行了行業(yè)、時間和交易方式間的比較研究。

1.評價方法

我們搜集了并購方企業(yè)在并購發(fā)生前后（以并購宣告日為時間節(jié)點）的重要的專利指標。這些指標可以分為兩類：一類是專利數(shù)量指標，包括并購前三年專利申請數(shù)、并購后三年專利申請數(shù)和總專利申請數(shù)；一類是專利質(zhì)量指標，包括專利被引次數(shù)與專利技術(shù)周期（Technology Cycle Time，TCT）。比較并購前后專利申請數(shù)量以及質(zhì)量的變化可以判斷企業(yè)并購究竟對知識轉(zhuǎn)移，特別是對技術(shù)創(chuàng)新有無正面影響。

具體指標及其說明見下表1。endprint

表1 專利信息指標及其說明

2.數(shù)據(jù)來源

我們從CVSource投資數(shù)據(jù)庫中選取了2005年-2010年中國國內(nèi)所發(fā)生的并購事件，從中去除掉并購交易規(guī)模在10億以下、并購類型為借殼上市以及最終失敗的并購事件。CVSource投資數(shù)據(jù)庫：http：//www.cvsource.com.cn/ 。然后在湯森路透專利數(shù)據(jù)庫中收集以上并購事件中企業(yè)的專利信息，包括以上表1中的所有指標。湯森路透專利數(shù)據(jù)庫：http：//www.thomsonscientific.com.cn/。

3.結(jié)果與分析

在2005年-2010年中符合條件的樣本數(shù)共467個。比較這些并購方企業(yè)并購前后的專利數(shù)量的變化，專利數(shù)量增加的共373個（其中57個在并購前三年無專利申請），專利數(shù)量未出現(xiàn)變化的83個（其中80個前后專利數(shù)量為0），后專利少于前專利的11個。在專利申請于并購前后發(fā)生增長的企業(yè)中，后專利平均增長率為1590.15%，最小值為14.06%（濟南鋼鐵股份吸收并購萊蕪鋼鐵），最大值為56300.00%（徐工集團收購徐工工程機械）。我們基于以上專利數(shù)量和質(zhì)量的指標進行了行業(yè)、時間、交易類型三個不同維度的比較：

（1）行業(yè)間的比較分析

我們根據(jù)行業(yè)對于樣本進行了分類，共分為電氣設(shè)備、高科技產(chǎn)品、信息等17個行業(yè)。計算不同行業(yè)企業(yè)并購后專利申請平均增長幅度，并對其進行了排序。結(jié)果見下表2。

從表2中可以看到，在發(fā)生專利增長的373個樣本中，各個行業(yè)后專利的平均增長率都實現(xiàn)了較大幅度的提高，說明這些企業(yè)的科技創(chuàng)新能力通過并購中知識的轉(zhuǎn)移獲得了顯著地提高。其中電器（5784.13%）、醫(yī)藥（2014.21%）、高科技產(chǎn)品（1785.26%）以及材料（1632.27%）等行業(yè)的企業(yè)并購中專利申請數(shù)有了大幅度的提升。相比之下，環(huán)境（210.64%）、基建（100.32%）和輕工業(yè)（87.32%）企業(yè)專利增長率較小。

可以發(fā)現(xiàn)后專利平均增長率處于前列的行業(yè)普遍具有以下特點：第一，在此期間內(nèi)并購活動比較活躍，其并購事件數(shù)量占總并購數(shù)的比例大，而且這些行業(yè)的并購大多以技術(shù)并購為主；第二，專利申請量在總專利中所占比重以及排序也處于所有行業(yè)的前列；第三，這些行業(yè)普遍被認為是技術(shù)密集型行業(yè)，也是近些年來政府為了增強國家整體創(chuàng)新能力而著力扶持的產(chǎn)業(yè)。

（2）時間維度的比較分析

我們以2007年為界將研究期限分為兩個階段：第一階段，2005-2007年；第二階段，2008年-2010年。分別統(tǒng)計企業(yè)并購前后專利的增長率，并根據(jù)增長率的范圍將其劃分為6個區(qū)間，分別統(tǒng)計這些區(qū)間企業(yè)出現(xiàn)的頻數(shù)，結(jié)果如下表3和圖1所示。

表3 2005年-2007年與2008年-2010年并購方企業(yè)后

專利增長率分布

圖1 2005年-2007年與2008年-2010年并購方企業(yè)后專利

增長率分布

從表3和圖1中可以看到，第二個階段（2008-2010年）并購企業(yè)的后專利增長率要高于第一個階段（2005-2007年）。2008年-2010年所有后專利增長的并購企業(yè)中處于高增長段企業(yè)的比例也要明顯高于2005年-2007年。這可以解釋為近些年來，隨著國內(nèi)企業(yè)的在并購方面積累了一定的經(jīng)驗，能夠較為有效的克服文化、制度和技術(shù)方面對于組織間知識轉(zhuǎn)移的制約，有效的提高了知識轉(zhuǎn)移的效率。

（3）專利質(zhì)量統(tǒng)計

以上我們主要從企業(yè)并購前后的專利申請數(shù)量的角度衡量企業(yè)間知識轉(zhuǎn)移的效果，以下我們將注意力移到專利的質(zhì)量。我們選取專利的被引次數(shù)和專利技術(shù)周期作為衡量專利質(zhì)量的主要指標。對于并購方企業(yè)的467個樣本，前專利共29309項，后專利共57963項，這些專利共被引次數(shù)為6480次，其中前專利被引次數(shù)為1872次，后專利被引次數(shù)為4608次。也就是說前專利每項平均被引0.06次，前專利每項平均被引0.08次。就被引次數(shù)來說，后專利要略高于前專利，即后專利的質(zhì)量相比前專利略有提升。

技術(shù)周期（TCT）是指專利在其專利文件中所有引證專利年齡的中間數(shù)。它測量的是最新專利和早期專利之間的一段時間。早期專利代表著現(xiàn)有技術(shù)，因此TCT其實就是現(xiàn)有技術(shù)和最新技術(shù)之間的發(fā)展周期。因此，專利的技術(shù)生命周期一定程度上反映了專利的先進程度。這個指標具有行業(yè)依存性，技術(shù)更新速度快的行業(yè)相對技術(shù)TCT較短。我們選取了電子、制藥和信息三個行業(yè)，統(tǒng)計其并購中前專利和后專利的平均技術(shù)生命周期，結(jié)果如下圖2所示。

圖2 并購方企業(yè)前后專利技術(shù)周期比較

從圖2可以看到，我們選取的并購活動比較活躍的電子、制藥和信息三個行業(yè)中，在并購后專利的技術(shù)周期相對并購前專利均出現(xiàn)了降低，這也說明并購后專利的質(zhì)量由于并購而獲得了提高，顯示了知識轉(zhuǎn)移的效果。

（4） 交易類型

并購的交易類型可以分為合資公司、收購、私有化公司、吸收合并、增資和資產(chǎn)收購以及借殼上市。我們將借殼上市的方式排除，根據(jù)交易類型將樣本進行分類，結(jié)果如下表4。

表4 不同并購類型后專利平均增長率

從表4可以發(fā)現(xiàn)，在這些交易類型中，吸收合并、收購和資產(chǎn)收購這三種類型的并購中后專利平均增長率高于其他類型，這也就是說明目前我國以知識轉(zhuǎn)移為主要目的的技術(shù)并購多采用這三種交易類型。

四、結(jié)論與政策建議

以上我們基于專利信息，根據(jù)通用性和有效性的原則選取專利信息中的重要指標，用于衡量企業(yè)在并購前后科技創(chuàng)新能力的變化，從而直接測度企業(yè)在并購中知識轉(zhuǎn)移的效果。并在此基礎(chǔ)之上進行行業(yè)、時間和交易方式間的比較研究。得到了以下的結(jié)論：第一，在現(xiàn)代并購中，大部分企業(yè)都可以通過知識轉(zhuǎn)移提升自身的技術(shù)水平和科技創(chuàng)新能力，而且這種提升是顯著的，并購后專利申請增長率和專利質(zhì)量提高反映這一趨勢。第二，這種知識轉(zhuǎn)移的效果具有行業(yè)差異，一般技術(shù)密集型行業(yè)并購的知識轉(zhuǎn)移效果更加顯著，這可以解釋為這些企業(yè)通過并購獲技術(shù)知識的目的更加明確，轉(zhuǎn)移的過程更加順利。第三，目前吸收合并、收購和資產(chǎn)收購這三種類型的并購后專利平均增長率高于其他類型，這也就是說明以知識轉(zhuǎn)移為主要目的的技術(shù)并購多采用這三種交易類型。endprint

我們認為，并購活動一般情況下會通過知識轉(zhuǎn)移提升企業(yè)的科技創(chuàng)新能力。

為了更好的實現(xiàn)這種知識轉(zhuǎn)移，需要做到以下三個方面：第一，企業(yè)在并購前要詳細分析標的企業(yè)的目標知識，包括具體專利技術(shù)、商業(yè)秘密或產(chǎn)品配方，提高技術(shù)知識匹配度。盡可能深入的了解標的企業(yè)的目標知識與企業(yè)本身的背景以及企業(yè)內(nèi)部環(huán)境，包括人才與管理機制。制定長期的企業(yè)整合計劃確保企業(yè)文化、人才、理念的融合，并在此基礎(chǔ)上推進開展知識轉(zhuǎn)移進程。第二，國家對于高科技企業(yè)的扶持政策應(yīng)該包括在技術(shù)并購方面提供便利。第三，政府減少對于企業(yè)并購活動的干預(yù)，簡化審批流程，鼓勵企業(yè)技術(shù)并購，特別是吸收合并、收購和資產(chǎn)收購這三種類型的并購。

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我們認為，并購活動一般情況下會通過知識轉(zhuǎn)移提升企業(yè)的科技創(chuàng)新能力。

為了更好的實現(xiàn)這種知識轉(zhuǎn)移，需要做到以下三個方面：第一，企業(yè)在并購前要詳細分析標的企業(yè)的目標知識，包括具體專利技術(shù)、商業(yè)秘密或產(chǎn)品配方，提高技術(shù)知識匹配度。盡可能深入的了解標的企業(yè)的目標知識與企業(yè)本身的背景以及企業(yè)內(nèi)部環(huán)境，包括人才與管理機制。制定長期的企業(yè)整合計劃確保企業(yè)文化、人才、理念的融合，并在此基礎(chǔ)上推進開展知識轉(zhuǎn)移進程。第二，國家對于高科技企業(yè)的扶持政策應(yīng)該包括在技術(shù)并購方面提供便利。第三，政府減少對于企業(yè)并購活動的干預(yù)，簡化審批流程，鼓勵企業(yè)技術(shù)并購，特別是吸收合并、收購和資產(chǎn)收購這三種類型的并購。

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我們認為，并購活動一般情況下會通過知識轉(zhuǎn)移提升企業(yè)的科技創(chuàng)新能力。

為了更好的實現(xiàn)這種知識轉(zhuǎn)移，需要做到以下三個方面：第一，企業(yè)在并購前要詳細分析標的企業(yè)的目標知識，包括具體專利技術(shù)、商業(yè)秘密或產(chǎn)品配方，提高技術(shù)知識匹配度。盡可能深入的了解標的企業(yè)的目標知識與企業(yè)本身的背景以及企業(yè)內(nèi)部環(huán)境，包括人才與管理機制。制定長期的企業(yè)整合計劃確保企業(yè)文化、人才、理念的融合，并在此基礎(chǔ)上推進開展知識轉(zhuǎn)移進程。第二，國家對于高科技企業(yè)的扶持政策應(yīng)該包括在技術(shù)并購方面提供便利。第三，政府減少對于企業(yè)并購活動的干預(yù)，簡化審批流程，鼓勵企業(yè)技術(shù)并購，特別是吸收合并、收購和資產(chǎn)收購這三種類型的并購。

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