Слияния и поглощения как механизм активизации исследовательской деятельности в высокотехнологичных отраслях европейских стран

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Осуществление инноваций на основе исследований и разработок (НИОКР) является одним из ключевых методов, с помощью которых компании завоевывают и удерживают новые рынки. Особенно важна постоянная исследовательская деятельность для высокотехнологичного сектора экономики, в котором компании постоянно сталкиваются с вызовами, связанными со сложной конфигурацией взаимосвязей, с необходимостью адаптации к постоянным изменениям, обработки большого количества данных и быстрого внедрения новых технологий. Поэтому важной задачей является изучение факторов, способствующих повышению интенсивности исследований и разработок и их трансферу в инновации. В данной работе рассматривается влияние слияний и поглощений на интенсивность исследований и разработок и рост затрат на НИОКР европейских компаний. Выборка исследования включает 85 компаний высокотехнологичного сектора из стран ЕС, осуществивших сделки слияния и поглощения в период 2007–2021 гг. (покупатели или компании-цели). Согласно классификации Европейской комиссии эти компании были разделены на пять категорий (деловые услуги, разработка программного обеспечения, обработка данных, производство и телекоммуникации) для более детального анализа. Для выявления и уточнения взаимосвязи между осуществлением слияний и поглощений и интенсивностью НИОКР также были собраны данные о компаниях высокотехнологичного сектора, неосуществлявших сделок в отмеченный период. Данные были собраны с помощью базы данных Refinitiv Eikon. Исследование проведено с помощью регрессионного анализа. В результате было установлено, что после осуществления сделки падает интенсивность исследований и разработок как у покупателей, так и у компаний-целей. Что касается динамики затрат на НИОКР, то у покупателей происходит рост затрат, а у компаний-целей выявлена отрицательная динамика. Новизна данного исследования заключается в том, что в отличие от других исследований в данной области знаний оно рассматривает влияние сделок слияния и поглощения отдельно для покупателей и отдельно для компаний-целей, выявляя различия между ними. Результаты могут быть использованы для лучшего понимания путей повышения инновационной активности в европейских странах и возможных проблем, связанных со слияниями и поглощениями в этой области.

Об авторах

Е. Рогова

Санкт-Петербургский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: erogova@hse.ru

М. Кириченко

Email: kirichenko.m.o@gmail.com

Д. Лебедева

Email: dlebedeva27@gmail.com

Список литературы

  1. Pitchbook Global M&A Report Q3 2023. 2023. URL: https://pitchbook.com/news/reports/q32-2023-global-ma-report (accessed on 03.07.2023)
  2. Haucap J., Rasch A., Stiebale J. How mergers affect innovation: Theory and evidence. International Journal of Industrial Organization. 2019;63:283-325. https://doi.org/10.1016/j.ijindorg.2018.10.003 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijindorg.2018.10.003
  3. Tyagi K. Promoting Competition in Innovation Through Merger Control in the ICT Sector: A Comparative and Interdisciplinary Study. Springer; 2019. 360 p. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-58784-3
  4. Gautier A., Lamesch J. Mergers in the digital economy. Information Economics and Policy, 2021;54:100890. https://doi.org/10.1016/j.infoecopol.2020.100890 DOI: https://doi.org/10.1016/j.infoecopol.2020.100890
  5. Argentesi E., Buccirossi P., Calvano E., et al. Merger policy in digital markets: An ex-post assessment. Journal of Competition Law and Economics. 2021;17(1):95-140. https://doi.org/10.1093/joclec/nhaa020 DOI: https://doi.org/10.1093/joclec/nhaa020
  6. Christofi M., Vrontis D., Thrassou A., et al. Triggering technological innovation through cross-border mergers and acquisitions: A micro-foundational perspective. Technological Forecasting and Social Change. 2019;146:148-166. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2019.05.026 DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2019.05.026
  7. Kern B. R., Dewenter R., Kerber, W. Empirical Analysis of the Assessment of Innovation Effects in U.S. Merger Cases. Journal of Industry, Competition and Trade. 2016;16:373-402. https://doi.org/10.1007/s10842-016-0225-0 DOI: https://doi.org/10.1007/s10842-016-0225-0
  8. Cefis E., Marsili O. Crossing the innovation threshold through mergers and acquisitions. Research Policy. 2015;44(3):698-710. https://doi.org/10.1016/j.respol.2014.10.010 DOI: https://doi.org/10.1016/j.respol.2014.10.010
  9. Szücs F. M&A and R&D: Asymmetric Effects on acquirers and targets. Research Policy. 2014;43(7):1264-1273. https://doi.org/10.1016/j.respol.2014.03.007 DOI: https://doi.org/10.1016/j.respol.2014.03.007
  10. Motta M., Peitz M. Big tech mergers. Information Economics and Policy. 2021;54:100868. https://doi.org/10.1016/j.infoecopol.2020.100868 DOI: https://doi.org/10.1016/j.infoecopol.2020.100868
  11. Park W.G., Sonenshine R. Impact of Horizontal Mergers on Research & Development and Patenting: Evidence from Merger Challenges in the U.S. Journal of Industry, Competition and Trade. 2012;12(1):143-167. https://doi.org/10.1007/s10842-011-0119-0 DOI: https://doi.org/10.1007/s10842-011-0119-0
  12. Gopalakrishnan S., Damanpourb F. Patterns of generation and adoption of innovation in organizations: Contingency models of innovation attributes. Journal of Engineering and technology management. 1994;11:95-116. https://doi.org/10.1016/0923-4748(94)90001-9 DOI: https://doi.org/10.1016/0923-4748(94)90001-9
  13. Subramanian A., Nilakanta S. Organizational Innovativeness: Exploring the Relationship Between Organizational Determinants of Innovation, Types of Innovations, and Measures of Organizational Performance. Omega. 1996;24(6):631-647. https://doi.org/10.1016/S0305-0483(96)00031-X DOI: https://doi.org/10.1016/S0305-0483(96)00031-X
  14. Tushman M.L., Anderson P. Technological discontinuities and organizational environments. Administrative Science Quarterly. 1986;31(3):439-465. https://doi.org/10.2307/2392832 DOI: https://doi.org/10.2307/2392832
  15. Rao V.R., Yu Y., Umashankar N. Anticipated vs. Actual Synergy in Merger Partner Selection and Post-Merger Innovation. Marketing Science. 2016;35(6):934–952. https://doi.org/10.1287/mksc.2016.0978 DOI: https://doi.org/10.1287/mksc.2016.0978
  16. Phillips G.M., Zhdanov A. R&D and the Incentives from Merger and Acquisition Activity. The Review of Financial Studies. 2013;26(1):34–78. https://doi.org/10.1093/rfs/hhs109 DOI: https://doi.org/10.1093/rfs/hhs109
  17. Entezarkheir M., Moshiri S. Innovation spillover and merger decisions. Empirical Economics. 2021;61(5):2419–2448. https://doi.org/10.1007/s00181-020-01973-6 DOI: https://doi.org/10.1007/s00181-020-01973-6
  18. Chou S.C., Chu Y.F. Innovations and earnings non‐synchronicity: evidence from industry M&A activities. Accounting & Finance. 2022;62(1):337–367. https://doi.org/10.1111/acfi.12792 DOI: https://doi.org/10.1111/acfi.12792
  19. Zhou K., Yan R., Liu Y. Vertical merger, R&D collaboration and innovation. The European Journal of Finance. 2019;25(14):1289–1308. https://doi.org/10.1080/1351847X.2019.1589551 DOI: https://doi.org/10.1080/1351847X.2019.1589551
  20. Global M&A Trends in Technology, Media & Telecommunications: 2023 Outlook. PWC, 2023. URL: https://www.pwc.com/gx/en/services/deals/trends/2023/telecommunications-media-technology.html
  21. The regional perspective. 2023 M&A report. BCG. October 26, 2023. URL: https://www.bcg.com/publications/2023/regional-perspective-on-m-and-a-market-trends
  22. Science, technology and innovation – Overview. Eurostat Statistical, European Commission, Luxembourg. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/web/science-technology-innovation
  23. Desyllas P., Hughes A. Do high technology acquirers become more innovative? Research Policy. 2010; 39(8): 1105–1121. https://doi.org/10.1016/j.respol.2010.05.005 DOI: https://doi.org/10.1016/j.respol.2010.05.005
  24. 2022 Technology Industry Outlook. Deloitte, 2022. URL: https://www2.deloitte.com/us/en/pages/technology-media-and-telecommunications/articles/technology-industry-outlook.html (accessed on 03.07.2023)
  25. NACE Rev. 2. Statistical classification of economic activities in the European Community. Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities, 2013. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/documents/3859598/5902521/KS-RA-07-015-EN.PDF (accessed on 03.07.2023)
  26. Ball L., Sheridan N. Does inflation targeting matter? In: The Inflation-Targeting Debate. In: Bernanke B.S., Woodford M., eds. The Inflation-Targeting Debate. University of Chicago Press; 2005:249-276. URL: http://www.nber.org/chapters/c9561 DOI: https://doi.org/10.7208/chicago/9780226044736.003.0007
  27. Goodman-Bacon A. Difference-in-differences with variation in treatment timing. Journal of Econometrics. 2021; 225(2): 254-277. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2021.03.014 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2021.03.014

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Рогова Е., Кириченко М., Лебедева Д., 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».