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数字并购、数字专利与数字创新<香樟学术圈是谁创办的>

数字并购、数字专利与数字创新

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原文信息:

Hanelt,A,S. Fink,B. Hildebrandt,and L. M. Kolbe. Digital M&A,Digital Innovation,and Firm Performance: an Empirical Investigation[J]. European Journal of Information Systems,2023,30(1),3-26.

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引言

在数字经济时代,面临失去客户群和市场主导地位的危机,企业不得不进行数字创新。当以数字创新为目标时,现有企业需要将数字和物理组件结合起来以创造新的价值。因此,考虑到与在位者在数字创新方面的能力差距,企业可能决定将数字专利研发留给供应商或其他第三方,也可能会考虑建立自身的数字知识库,两种策略具备可行性的同时,也具备风险性和挑战性。现有企业越来越多地转向数字并购来支持自身的数字创新能力,数字并购,即收购(或合并)利用数字技术公司作为其商业模式的关键要素。考虑到数字技术的细节和数字创新的背景,可能与其他并购不同,特别是,数字技术固有的动态性和延展性,可能推动并购后的知识组合,从而导致数字知识创造和数字创新。然而,目前尚不清楚数字并购能否有助于缩小与现有企业的能力差距并推动其数字创新能力。因此,文章从知识视角出发,探讨了数字并购、数字专利研发、数字创新三者之间的联系。

02

理论分析

存在三个特点使数字技术有别于其他技术:①可重新编程性:数字技术的持续适应性,使形式和功能分离成为可能。②数据的同质化:独立于存储、处理和传输数据的特定工件和基础设施,使内容和媒介分离成为可能。③自我参考:数字技术的积累,可以在现有基础上进行建设,而无需掌握和理解所有必要的先前能力。即使并购方可能已经将其技能和资产用于非常具体的目的,所涉及的数字技术的特征也为重组提供了充足的机会。因此,并购方的技术基础为数字并购提供了条件,可以在已有基础上进行新的技术研发。可以说,数字并购为推动数字专利的研发提供了新的契机。

数字创新经常表现出收敛性,需要将异质知识结合起来。数字创新还具有生成性,沿着分层模块化架构的松散耦合层的无限可能组合,产生了持续的动态和创新过程和结果。因此,知识的组合只是暂时的,寻找新的组合可能性成为动态持续的过程。企业开展数字专利研发活动不仅使企业能够直接应用和整合这些知识,而且还提高了企业对外部新知识的接受能力。因此,数字研发使现有企业吸收和进一步利用外部数字知识,激发数字创新的潜力。

虽然数字并购有利于推动企业的数字专利研发活动,但也可能对数字创新产生直接影响。在数字经济时代的背景下,数字产品和服务建立在分层模块化架构之上。与集成或模块化体系结构相比,这种体系结构允许跨不同层组合组件,而无需在单个企业中拥有来自不同层的所有必要知识。因此,获得的组件(例如汽车共享服务的应用程序)可以松散耦合,而无需在单个组织层级内部进行深度集成,数字并购将直接推动数字创新的发展。数字并购与数字专利相关,而数字专利又与数字创新相关,则数字并购帮助企业通过培养数字专利知识库作为数字创新的平台来发展数字创新。

03

变量测算与数据来源

数字专利:数字技术被定义为信息、计算、通信和连接技术的组合,包括云计算、移动技术、社交媒体或大数据分析等实例。数字专利识别方法:从欧洲专利局的Espacenet数据库中提取专利信息,分为两步法对数字专利进行识别:第一步,搜素与数字技术相关的关键词和同义词,判别该专利是否为数字专利候选;第二步,由三位独立研究人员对每项数字专利候选的信息进行编码分类,将三位独立研究人员的编码分类结果进行对比,相关性达到0.86,表明了变量识别的可靠性。在此基础上,考虑该变量在当前和随后两年内提交的数字专利申请数量。

数字并购:数字并购被定义为收购(或合并)那些高度利用数字技术作为其商业模式关键要素的公司。数字并购识别方法:基于SDC数据库提取1995-2013年间完成的所有并购交易,并要求研究人员详细说明SDC中披露的目标公司的业务描述,以确定他们是否利用数字技术作为其业务模式的关键要素,最后采用与数字专利相同的两步方法。

数字创新:数字创新被定义为由于使用数字技术而产生的市场产品的创造或变化。数字创新识别方法:选择基于与其他参与者(例如供应商)联合开发的数字技术的新的或改变的市场产品。基于LexisNexis数据库,并采用与数字专利相同的两步方法。

文章采用基于2000-2016年汽车行业纵向数据集的面板数据回归。选择汽车行业的原因在于,汽车行业以旧工业遗产和产品为特征,但同时嵌入了现代数字技术。选择2000年30个最大的汽车制造商作为原始设备制造商,公司可以通过退市或解散退出样本,但不允许新公司进入,这些制造商提供了有关公司收购活动的可用信息,以及所有其他财务和信息数据进行回归,最终包括332个观测值。

04

模型设计与实证结果

文章因变量数字专利和数字创新可能会影响进行数字并购的决策,从而存在反向因果关系的可能性。同样,数字专利和数字创新之间也可能出现反向关系。为了减轻反向因果关系带来的潜在偏差,文章在回归中滞后了数字并购和数字专利的自变量,并加入了企业进行数字并购的概率和申请数字专利的概率(逆米尔斯比),以缓解潜在的自我选择偏差。核心被解释变量为,核心解释变量为,中介变量为,并加入了与企业特征相关的控制变量、固定效应,以及参与数字化可能性的逆米尔斯比率。

表3分别基于OLS回归和负二项式回归,展示了以上4个模型的回归结果。实证结果表明,数字并购有助于开展数字专利研发活动,数字专利研发有助推动企业的数字创新,数字专利在数字并购与数字创新间发挥了显著的中介影响。

05

结论

企业进行数字并购有助于推动收购方的数字专利研发,从而有助于缩小能力差距,证明了知识和学习作为数字创新能力驱动因素的重要性,以及现有企业进行数字专利研发的价值。实施数字并购有助于推动企业进行数字专利研发,这反过来又使他们能够推动数字创新,从而提高企业绩效。此外,研究还发现数字并购对数字创新存在积极影响,收购方申请数字专利对数字创新存在部分中介作用,数字并购通过帮助收购方提高数字专利研发水平,从而对数字创新产生积极影响。

Abstract 

Aiming to support digital innovation endeavours, industrial-age companies increasingly acquire firms that heavily build upon digital technologies. Related research has raised seriousconcerns regarding the prospects of such plans, yet has not focused the particular context ofdigital mergers and acquisitions (M&A). Drawing on a knowledge-based perspective as well as the particularities of digital technologies and the context of digital innovation, we theorise the link between digital M&A, a digital knowledge base on the part of the acquirer, and theconsequences for digital innovation and firm performance. We employ panel data regressionsto a longitudinal dataset of the world’s largest automobile manufacturers. Our findings suggest that executing digital M&A contributes to building the digital knowledge base of industrial-age firms, which in turn enables them to drive digital innovation. Our findings further indicate that digital innovation improves firm performance of industrial-age firms. We discuss implications for information systems research about M&A and digital innovation as well as recommendations for managerial practice.

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