1. 引言
党的二十大报告明确提出，要加快发展数字经济，促进数字经济与实体经济深度融合。在数字技术的有力驱动下，推进数字化、智能化转型已成为企业实现高质量发展的关键路径。为有效提升转型能力、控制转型成本、缩短转型周期，越来越多制造企业开始将目光转向外部，通过并购符合其数字化战略目标的技术企业，以跨越转型壁垒。这类以数字资产与数字能力为核心标的并购行为，被称为“数字并购”。作为应对数字化挑战、推动转型发展的重要方式，数字并购正日益成为企业战略布局的关键选择[1]。
本文以D公司对B公司的并购为例，深入探讨企业数字化并购对企业价值创造的影响。本文的创新之处在于以企业数字化并购为背景，旨在为企业通过数字化并购实现财务效应、推动数字化转型提供实践参考。
2. 文献概述
2.1. 财务协同效应的研究
在财务协同效应的研究上，曹翠珍和吴生瀛从宏观层面提出了一个包含六个维度的分析框架，具体包括负债能力、股票价值、盈利能力、资本运营效率、发展能力的提升以及合理避税[2]。相较而言，童迎香和潘雅琼的研究则聚焦于特定案例，她们从互联网生态的特性出发，重点考察了阿里巴巴并购饿了么在盈利能力、偿债能力与营运能力三个关键维度上的协同表现[3]。
2.2. 数字化并购的研究
唐浩丹指出，数字并购是企业为构建数字化能力、推动商业模式革新而采取的一种战略性收购行为，其核心在于通过获取数字技术、服务及市场资源，以加速数字化转型进程[4]。唐浩丹等的研究认为，数字并购作为企业数字化转型的重要路径，虽有助于快速吸纳数字资源与技术，但也伴随着相应的风险与挑战[5]。方森辉基于中国上市公司数据的实证分析表明，数字并购对企业创新活动具有显著促进作用，尤其是在整合外部技术与资源方面发挥关键作用[6]。伍晨等进一步通过实证研究发现，数字并购不仅能够提升企业创新产出，还能借助推动数字化转型增强企业整体竞争力，该研究强调，数字并购通过强化企业数字知识基础与技术应用能力，有效实现数字化转型，进而提升创新绩效[7]。近年来，在政策支持企业数字化转型的背景下，相关研究日益丰富。唐浩丹等指出，数字化转型通过增强生产效率、市场适应性与创新能力，切实提升了制造业企业的市场势力[8]。吴伟伟等则探讨了智力资本在数字化转型与创新绩效关系中的调节作用，发现数字化导向对创新绩效具有显著正向影响，且不同智力资本类型的调节效应存在差异[9]。
综合现有研究可见，数字并购对企业价值创造的影响已具备较为充足的理论支撑。然而，当前关于数字化并购的探讨多集中于大样本实证分析，聚焦于典型案例的深入剖析尚显不足[10]。为此，本文选取D公司并购B公司这一典型案例，系统考察其数字化并购过程中的价值创造机制，以期为同类企业借助数字并购推动数字化转型提供实践参考与经验启示。
3. 数字化并购案例介绍
3.1. D公司与B公司的公司概况
D公司是国内领先的行业数字化解决方案提供商，专注于为金融、运营商与互联网、大型企业等重点客户提供高安全可信、业务数字化、应用上云及业务智能等产品与解决方案，构建了从云到端的整体服务能力。同时，作为数字新基建领域覆盖全生命周期的头部企业，D公司业务贯穿数据中心咨询设计、工程建设与运营管理全流程，致力于为客户提供高标准的数据中心及智能化整体解决方案。
B公司则专注于专用并行计算、信号数据处理以及嵌入式软件产品的设计、研发与销售，在高端专用电子装备领域具备显著优势，能够提供高性能国产化计算机与信息处理平台综合方案，处于国内领先地位。其客户主要分布于航空航天、船舶、电力、轨道交通等行业的总体单位与企业。
此次D公司并购B公司的核心特征在于深度技术整合与资源互补。D公司在嵌入式系统、加固式一体机及高性能计算模块方面的技术积累，与B公司在专用计算与信号处理方面的能力高度协同。并购不仅显著增强了D公司行业解决方案中的自主技术含量，也借助B公司产品的高可靠性与多场景适应性，拓展了其在航空、船舶、轨道交通、低空经济等高门槛领域的应用空间。此外，B公司在国产化技术方面的积累，进一步强化了D公司在信创领域的自主可控能力，更好地响应国家信息技术安全可控的战略需求。本次数字并购在推动D公司技术创新的同时，也全面提升了其数字化服务能力。
3.2. D公司数字并购B公司的动因
3.2.1. D公司自身转型需要
自创立以来，D公司始终以集成设备、工程项目与软件服务为核心业务。2013年，公司启动重要战略转型，从原先以集成设备销售为主，逐步转向更加注重系统集成与服务，并辅以IT产品的增值销售，该模式持续运行至2020年。2021年起，伴随国家“十四五”规划及2035年远景目标的出台，D公司积极响应国家关于加快数字化发展、推动数字技术与实体经济深度融合的号召，全面启动数字化改革进程。在这一过程中，B公司凭借其覆盖云、边、端的可靠一体化数字解决方案能力，成为D公司实现高效、高质量数字化转型的重要支撑。
3.2.2. 发挥协同效应
通过整合B公司在嵌入式系统领域的技术优势(如将高频交易延迟压缩至百纳秒级别)，D公司有效弥补了其在边缘计算节点方面的能力短板。该技术进一步与上海华元创信(2021年采购额达1066万元)的软件系统实现深度协同，构建出“软硬一体化”的产品体系，从而将工业控制系统的交付周期缩短一半。并购完成后，D公司在航空、轨道交通等关键行业的解决方案能力得到显著提升。此类技术与客户资源的有效融合，最终带动D公司在2022年实现净利润12.02%的同比增长，不仅优化了央企内部资源配置，也同步增强了其市场化竞争实力[11]。对B公司而言，可借助D公司的高端客户资源，有效拓展市场覆盖范围，实现双方资源的深度互补与协同。这一合作不仅有助于双方拓宽业务边界，更将提升整体竞争力，为未来持续发展奠定坚实基础。
4. 数字并购的价值创造效果分析
4.1. 事件研究法下的价值创造效果分析
4.1.1. 累计超额收益率(CAR)分析
事件研究法的本质是衡量市场未预期事件的反应程度。本文运用事件研究法来研究D公司数字并购B公司的市场反应。D公司于2021年3月20日发布公告，正式宣布启动对B公司的并购。由于宣布并购前D公司股票处于停牌状态，因此本文选择停牌前的最后一个交易日作为事件日。为了更全面地衡量事件对公司股票收益影响，本文选取事件日前后的15个交易日作为事件短期窗口，即[−15, 15]，事件日后12个月内的交易日为事件长期窗口，即[0, 244]，为了与发生该事件后的绩效进行对比，需要选取还未发生该事件的时间段来对D公司预期正常收益率进行模型构建，这段时间就是估计窗口。设定估计窗口期的条件是市场参与者尚未获知并购事件的关键信息，研究标的股价波动完全由市场系统风险驱动，在估计窗口期内D公司未受潜在异常信号的干扰。选择事件日前90个交易日为估计窗口，即[−105, −16]作为估计窗口。
事件研究法主要通过计算超额收益率(Abnormal Return, AR)和累积超额收益率(Cumulative Abnormal Return, CAR)来衡量这一事件对企业股票短期市场价格的影响[12]。本文根据CAPM模型来计算D企业在事件短期窗口期的异常收益率，计算公式如下：
在此模型中，
是企业在第t天的预期收益率，
是第t天的市场收益率。以下涉及的原始数据均源于CSMAR数据库。由于D企业是在上海证交所上市的，因此在市场收益率的计算中选取上证指数为基础来计算。将估计窗口期内的数据用Excel进行回归处理，结果如图1所示。
Figure 1. Scatter plot of actual returns for company D
图1. D公司实际收益率散点图
得出
，
，
，由此可知D公司的实际收益率与相关的市场收益率呈负相关关系。通过每日的收盘价计算出市场收益率与D公司的实际收益率，并将得出的市场收益率代入下方公式来求出D公司预期的正常收益率，最后实际收益率减去预期收益率的结果即超额收益率。事件窗口期超额收益率计算公式即为下列公式。
在计算出了事件短期窗口期的超额收益率后，将其进行累计相加即可得到该段时间的累计超额收益率，即为如下公式。
根据以上公式对D公司事件短期窗口期内的超额收益率和累计超额收益率进行计算，结果如下表1和图2所示。可以看出，在发布并购公告后的第一个交易日，D公司股票的超额收益率为9.2%，表现出市场对于本次并购呈现明显的正向支持，此外在公告发布后的15个交易日，D公司股票的累计超额收益率均为正值，也表现出了投资者对于D公司发展的良好预期。在其中，最高的累计超额收益率出现在T = 5，即2021年3月26日，达到30.63%。
Table 1. D company’s AR and CAR values during the event window
表1. 事件窗口期内D公司AR与CAR值
日期 |
T |
Rm |
AR |
CAR |
2021/2/5 |
t = 15 |
−0.16% |
−3.92% |
−3.92% |
2021/2/8 |
t = 14 |
1.03% |
−2.18% |
−6.10% |
2021/2/9 |
t = 13 |
2.01% |
0.57% |
−5.53% |
2021/2/10 |
t = 12 |
1.43% |
−1.42% |
−6.95% |
2021/2/18 |
t = 11 |
0.55% |
1.77% |
−5.18% |
2021/2/19 |
t = 10 |
0.57% |
1.68% |
−3.50% |
2021/2/22 |
t = 9 |
−1.45% |
2.85% |
−0.65% |
2021/2/23 |
t = 8 |
−0.17% |
−0.23% |
−0.88% |
2021/2/24 |
t = 7 |
−1.99% |
2.24% |
1.37% |
2021/2/25 |
t = 6 |
0.59% |
2.15% |
3.51% |
2021/2/26 |
t = 5 |
−2.12% |
1.00% |
4.52% |
2021/3/1 |
t = 4 |
1.21% |
0.39% |
4.90% |
2021/3/2 |
t = 3 |
−1.21% |
1.76% |
6.66% |
2021/3/3 |
t = 2 |
1.95% |
−1.52% |
5.14% |
2021/3/4 |
t = 1 |
−2.05% |
0.54% |
5.68% |
2021/3/5 |
t = 0 |
−0.04% |
1.23% |
6.92% |
2021/3/22 |
t = 1 |
1.14% |
9.20% |
16.12% |
2021/3/23 |
t = 2 |
−0.93% |
7.61% |
23.73% |
2021/3/24 |
t = 3 |
−1.30% |
−2.28% |
21.45% |
2021/3/25 |
t = 4 |
−0.10% |
6.96% |
28.41% |
2021/3/26 |
t = 5 |
1.63% |
2.21% |
30.63% |
2021/3/29 |
t = 6 |
0.50% |
−0.19% |
30.44% |
2021/3/30 |
t = 7 |
0.62% |
−1.29% |
29.15% |
2021/3/31 |
t = 8 |
−0.43% |
−0.54% |
28.62% |
2021/4/1 |
t = 9 |
0.71% |
−2.29% |
26.33% |
2021/4/2 |
t = 10 |
0.52% |
−0.65% |
25.67% |
2021/4/6 |
t = 11 |
−0.04% |
−0.44% |
25.24% |
2021/4/7 |
t = 12 |
−0.10% |
0.37% |
25.60% |
2021/4/8 |
t = 13 |
0.08% |
−1.20% |
24.40% |
2021/4/9 |
t = 14 |
−0.92% |
−0.02% |
24.38% |
2021/4/12 |
t = 15 |
−1.09% |
−1.76% |
22.62% |
数据来源：CSMAR数据库。
数据来源：CSMAR数据库。
Figure 2. Trends of AR and CAR
图2. AR与CAR走势情况
4.1.2. 购入持有异常收益率(BHAR)
本文对事件发生后12个月的股价表现进行深入分析。如表2所示，通过对比个股实际收益率(Rt)与预期收益率(E(Rt))，并计算其购入持有异常收益率，清晰地揭示了事件对股价的长期影响。
Table 2. BHAR values of company D
表2. D公司BHAR值
T |
个股累乘 |
市场累乘 |
BHAR |
t = 0 |
124.47% |
98.09% |
26.39% |
t = 1 |
108.70% |
98.23% |
10.48% |
t = 2 |
117.12% |
103.03% |
14.08% |
t = 3 |
113.16% |
102.34% |
10.82% |
t = 4 |
100.80% |
96.82% |
3.98% |
t = 5 |
114.51% |
100.99% |
13.51% |
t = 6 |
122.92% |
101.68% |
21.23% |
t = 7 |
140.58% |
101.09% |
39.49% |
t = 8 |
155.26% |
101.56% |
53.69% |
t = 9 |
143.52% |
103.72% |
39.80% |
t = 10 |
137.80% |
95.79% |
42.01% |
t = 11 |
131.50% |
98.67% |
32.83% |
t = 12 |
109.76% |
92.68% |
17.08% |
数据来源：CSMAR数据库。
整体来看，事件在短期内引发了市场的强烈积极反应，并在随后的数月内产生了显著的长期超额收益。在事件当月，个股实现了124.47%的高收益率，而市场预期收益率为−1.91%，导致当月的购入持有异常收益高达26.39%。这一数据表明，事件公告在第一时间被市场解读为重大利好，推动股价大幅上扬。
在事件发生后的追踪期内，个股的强势表现得以延续。购入持有异常收益在事件后第8个月达到峰值53.69%，这意味着从事件发生月持有该股票至此时，其收益比市场预期收益高出超过一半，累计收益率达到155.26%。这表明事件的积极影响具备了较强的持续性，为公司价值带来了实质性的提升。从第9个月开始，BHAR值从高点出现回落，尤其是在第12个月下降至17.08%。这主要是由于该月个股出现了大幅下跌至−16.53%，且跌幅远超市场预期−6.07%。在整个长达一年的观测窗口内，BHAR始终为正值。这最终证明，该事件表明D公司数字并购B公司带来了显著且经济意义重大的长期正面股价效应，投资者对公司的长期发展持乐观态度。
4.2. 数字并购下的财务绩效分析
4.2.1. 主营业务分析
2017年至2023年，D公司的主营业务构成经历了显著变化。特别是在2022年，公司完成了对B公司的并购，这一重大资产重组深刻影响了其业务结构。从具体数字来看，并购前D公司的主营业务可能主要集中在行业数字化和数字新基建两大板块，其中行业数字化板块占据较大份额。然而，并购B公司后，公司主营业务调整为“数字化产品、行业数字化、数字新基建”三大业务板块，且根据年报描述，行业数字化板块收入达85.51亿元，同比增长5.79%；数字新基建板块虽受客观因素影响收入有所下降，但公司已采取积极措施加大市场开拓力度；同时，数字化产品业务板块收入达6.22亿元，同比增长12.67%，显示出强劲的增长势头。此外，B公司的嵌入式计算机模块和整机业务也并入公司，为其带来了新的增长点。综上所述，2022年的并购事件不仅扩大了D公司的业务范围，还显著增强了其在数字化产品领域的竞争力，为公司未来的发展奠定了坚实基础(表3)。
Table 3. Main business activities of company D
表3. D公司主营业务情况
年份 |
数字化产品 |
行业数字化 |
数字新基建 |
行业信息化
解决方案 |
数据中心智能化
解决方案 |
系统
集成与服务 |
其他业务 |
2017 |
- |
- |
- |
- |
- |
576221.86 |
51.54 |
2018 |
- |
- |
- |
515058.71 |
110755.72 |
- |
3.64 |
2019 |
- |
- |
- |
575033.44 |
90015.12 |
- |
11.60 |
2020 |
- |
- |
- |
58770.41 |
107045.39 |
- |
11.01 |
2021 |
- |
812896.36 |
96825.15 |
- |
- |
- |
5.50 |
2022 |
62239.17 |
855145.64 |
75969.14 |
- |
- |
- |
55.02 |
2023 |
71234.42 |
849797.72 |
81687.63 |
- |
- |
- |
468.21 |
数据来源：国泰安数据库。
4.2.2. 盈利能力分析
由表4可知，D公司在过去六年间保持了相对稳定的盈利能力，但其盈利模式与效率发生了显著的结构性变化。公司的净资产收益率(ROE)始终维持在11%至14%的区间内，波动幅度较小，显示出整体资本回报的稳健性。公司的销售净利率自2021年数字并购后呈现出明显的提升趋势，这意味着公司从每单位销售额中最终获得的利润变得更为丰厚，盈利质量有所提高。但与此形成鲜明对比的是，公司的销售毛利率在同期却出现了显著下滑，从2020年20.32%的高点持续下降至2024年的14.95%。毛利率的收窄暗示了公司主营业务的直接获利空间可能正面临来自原材料成本上升或市场竞争加剧的压力。
Table 4. Profitability indicators of company D
表4. D公司盈利能力指标
指标 |
2019年 |
2020年 |
2021年 |
2022年 |
2023年 |
2024年 |
净资产收益率(%) |
13.09 |
12.02 |
12.49 |
13.42 |
11.70 |
11.98 |
销售净利率(%) |
4.41 |
4.12 |
3.85 |
5.39 |
5.23 |
5.10 |
销售毛利率(%) |
19.19 |
20.32 |
19.19 |
15.14 |
15.24 |
14.95 |
销售成本率(%) |
85.05 |
84.76 |
84.86 |
80.81 |
79.68 |
80.81 |
数据来源：年报。
净利率提升与毛利率下降的原因通过销售成本率解释。该指标从2021年前的85%左右，在2022年及以后显著降低至80%左右。这是因为尽管产品本身的直接成本压力增大，导致毛利下降，但公司在期间费用的控制上取得了显著成效，成功地将节约的费用转化为了最终的净利润，从而推动了销售净利率的逆势增长。
综上所述，D公司的盈利能力因为数字并购实现了从“开源”到“节流”的转型。公司抵御了毛利率下滑的不利影响，通过强有力的成本与费用管控，不仅维持了净资产回报率的稳定，甚至提升了最终的净利润水平。
4.2.3. 偿债能力分析
由表5可知，2022年的并购是D公司偿债能力实现显著优化与风险可控性提升的关键转折点。并购完成后，公司的长期偿债风险明显降低，短期流动性安全边际得到加强，财务结构趋于稳健。
Table 5. Debt repayment ability indicators of company D
表5. D公司偿债能力指标
指标 |
2019年 |
2020年 |
2021年 |
2022年 |
2023年 |
2024年 |
资产负债率(%) |
60.91 |
65.30 |
64.47 |
61.10 |
58.50 |
58.55 |
产权比率(%) |
167 |
200 |
221 |
165 |
148 |
144 |
流动比率(倍) |
1.60 |
1.50 |
1.45 |
1.59 |
1.67 |
1.66 |
速动比率(倍) |
0.81 |
0.96 |
0.91 |
1.01 |
1.09 |
1.05 |
数据来源：年报。
在长期偿债能力方面，核心指标发生了根本性好转。公司的资产负债率在2020年与2021年处于65%左右的高位后，于2022年并购当年显著下降至61.10%，并在后续两年进一步降至58.5%左右的水平。这一变化在产权比率上体现得更为剧烈，该比率从2021年221%的峰值，在2022年大幅降至165%，随后持续下降至2024年的144%。产权比率的大幅回落表明，公司在并购后更多地依赖于权益资本而非债务资本来支持其资产扩张，所有者权益对负债的保障程度显著增强，长期财务风险得到有效释放。在**短期偿债能力**方面，并购同样带来了积极影响。流动比率从2021年的1.45低点，在2022年回升至1.59，并在此后稳步提升至1.66，说明公司用流动资产覆盖短期负债的能力持续增强。更为关键的速动比率改善更为明显，从并购前0.91的水平，在2022年首次突破1达到1.01，并在近三年维持在1.05以上。这意味着，即使不考虑变现能力较弱的存货，公司也能完全偿付其短期债务，短期流动性非常充裕，财务弹性大幅提高。
综上所述，这次并购实现了财务整合与结构优化，D公司很可能利用此次契机，调整了自身的资本结构，将偿债能力提升到了一个更健康、更安全的水平。
5. 结论与启示
5.1. 研究结论
本研究通过对D公司并购B公司这一典型案例的深入剖析，揭示了在数字化转型背景下，数字并购作为企业获取关键技术、提升核心能力的重要战略路径，对企业价值创造具有显著促进作用。研究发现，此次并购不仅有效弥补了D公司在边缘计算、嵌入式系统等关键技术领域的短板，还通过软硬件协同整合，构建了“软硬一体化”的产品体系，显著提升了工业控制系统等业务的交付效率。从市场表现来看，事件窗口期内累计超额收益率与长期购入持有异常收益率均呈现持续正值，表明投资者对此次并购普遍持积极预期，并购为企业带来了显著的市场价值增益。在财务层面，并购后D公司主营业务结构进一步优化，数字化产品板块实现较快增长，同时通过有效的成本与费用管控，公司在毛利率承压的背景下仍实现了销售净利率与净资产收益率的稳步提升，偿债能力与资产结构也同步改善，展现出良好的财务协同效应。综上，D公司的成功经验表明，以战略匹配与资源互补为基础的数字并购，能够有效推动技术融合与业务重构，成为制造类企业在数字经济时代实现资源优化、能力跃升与价值增长的重要途径。
5.2. 管理启示
D公司的案例表明，制造业企业在推进数字并购过程中，应注重战略匹配，选择与自身业务布局及长期发展目标相契合的并购对象，避免盲目决策。基于D公司并购B公司的成功经验，建议企业重点筛选在人工智能、边缘计算等关键技术领域具有专利壁垒或数据资产的目标企业。同时，企业应适度保持资源冗余，积极引入外部数智化人才，将冗余资源有效转化为创新动力。企业还可以建立动态风险管控与价值释放体系。构建包含28项核心指标的并购后效监测系统，重点追踪技术吸收率、人力资本留存率及协同效益达成度[13]。此外，还需通过加大研发投入、完善人才管理机制等方式，提升企业对数字技术的吸收与转化能力，从而实现并购双方在技术、资源与市场渠道等方面的深度融合，加速数字化进程，增强在数字经济环境下的综合竞争力。
投资者在参与制造业数智化并购项目时，应充分开展行业与标的调研，重点评估目标企业的技术实力、市场地位、核心资源与并购方之间的协同潜力。审慎决策，避免盲目跟投，确保所选项目能够切实支持并购方实现数智化转型与价值提升的战略目标。
政府应进一步完善支持制造业企业数智化并购的政策体系，通过税收减免、财政补贴、融资支持等措施降低企业并购成本，激发市场积极性。同时，加强并购过程的政策引导，推动企业科学制定整合战略，防范盲目扩张风险。政府还应积极搭建数字并购服务平台，为企业提供全方位的服务支持。可以整合各方资源，建立数字并购的信息库和专家库，为企业提供信息咨询、并购策略指导、风险评估等专业化服务。通过这些服务，帮助企业更好地了解市场动态和并购机遇，制定科学合理的并购计划，提高并购的成功率和效益，从而推动企业数字化转型和数字经济的持续发展。此外，应持续加快5G网络、大数据中心、云计算平台等数字基础设施建设，为制造业企业的深度数智化转型提供坚实基础与支撑保障。