ИННОВАЦИОННЫЕ ДЕТЕРМИНАНТЫ ТРАНСГРАНИЧНЫХ СЛИЯНИЙ И ПОГЛОЩЕНИЙ: ПАТЕНТНАЯ АКТИВНОСТЬ И СТРУКТУРА НИОКР В ГРАВИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ
ИННОВАЦИОННЫЕ ДЕТЕРМИНАНТЫ ТРАНСГРАНИЧНЫХ СЛИЯНИЙ И ПОГЛОЩЕНИЙ: ПАТЕНТНАЯ АКТИВНОСТЬ И СТРУКТУРА НИОКР В ГРАВИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ
- Авторы:
Баранов Д.В.
- Аннотация:
Целью статьи является выявление и количественная оценка влияния технологических индикаторов патентной активности, валовой и государственной интенсивности научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (НИОКР) на объёмы трансграничных слияний и поглощений. Эмпирической базой послужила диадическая панель «страна-покупатель страна-цель год» за 2000–2024 гг., построенная по данным Orbis BvD (498 239 сделок, 47 019 наблюдений), WIPO, OECD MSTI и CEPII. Модель оценена методом псевдомаксимального правдоподобия Пуассона с робастными стандартными ошибками; качество подгонки псевдокоэффициент детерминации Макфаддена 0,449. Установлены три результата. Во-первых, патентный запас страны-покупателя значимо сдерживает исходящие потоки, тогда как патентная активность страны-цели в технологическом сегменте статистически незначима, что ставит под сомнение использование патентной плотности как критерия привлекательности цели. Во-вторых, эластичность сделок по валовому внутреннему продукту страны-цели в технологическом сегменте (0,62) на треть ниже, чем в нетехнологическом (0,95), что свидетельствует об эрозии классической гравитационной модели. В-третьих, выявлена дихотомия инновационного финансирования: валовая интенсивность НИОКР повышает привлекательность страны как стороны сделки, а государственная снижает её. Полученные результаты обосновывают пересмотр скрининговых критериев корпоративных стратегий слияний и поглощений с заменой патентной плотности на показатель частной интенсивности НИОКР.
- Ключевые слова:
трансграничные слияния и поглощения, гравитационная модель, интенсивность НИОКР, патентная активность, псевдомаксимальное правдоподобие Пуассона, технологическое развитие, прямые иностранные инвестиции
- DOI: 10.54861/27131211_2026_6_494
- Цитировать статью:
Баранов Д.В. Инновационные детерминанты трансграничных слияний и поглощений: патентная активность и структура НИОКР в гравитационной модели // Прогрессивная экономика. 2026. № 6. С. 494–510. https://doi.org/10.54861/27131211_2026_6_494.
INNOVATION DETERMINANTS OF CROSS-BORDER MERGERS AND ACQUISITIONS: PATENT ACTIVITY AND R&D STRUCTURE IN A GRAVITY MODEL
Authors:
Baranov D.V.
Baranov D.V.
Abstract:
The purpose of the article is to identify and quantify the impact of technological indicators patent activity, gross and government R&D intensity on cross-border mergers and acquisitions. The empirical basis is a dyadic acquirer–target–year panel for 2000–2024 built on Orbis BvD (498,239 deals, 47,019 observations), WIPO, OECD MSTI and CEPII data. The model is estimated by Poisson pseudo-maximum likelihood with robust standard errors; goodness of fit is McFadden’s pseudo-R² of 0.449. Three findings are established. First, the acquirer’s patent stock significantly suppresses outbound flows, whereas the target’s patent activity in the technology segment is statistically insignificant, which questions the use of patent density as a target-attractiveness criterion. Second, the GDP elasticity of deals for the target country is one-third lower in the technology segment (0.62) than in the non-technology one (0.95), indicating an erosion of the classical gravity model. Third, a dichotomy of innovation financing is revealed: gross R&D intensity raises a country’s attractiveness, while government R&D intensity lowers it. The results justify revising the screening criteria of corporate M&A strategies, replacing patent density with private R&D intensity.
The purpose of the article is to identify and quantify the impact of technological indicators patent activity, gross and government R&D intensity on cross-border mergers and acquisitions. The empirical basis is a dyadic acquirer–target–year panel for 2000–2024 built on Orbis BvD (498,239 deals, 47,019 observations), WIPO, OECD MSTI and CEPII data. The model is estimated by Poisson pseudo-maximum likelihood with robust standard errors; goodness of fit is McFadden’s pseudo-R² of 0.449. Three findings are established. First, the acquirer’s patent stock significantly suppresses outbound flows, whereas the target’s patent activity in the technology segment is statistically insignificant, which questions the use of patent density as a target-attractiveness criterion. Second, the GDP elasticity of deals for the target country is one-third lower in the technology segment (0.62) than in the non-technology one (0.95), indicating an erosion of the classical gravity model. Third, a dichotomy of innovation financing is revealed: gross R&D intensity raises a country’s attractiveness, while government R&D intensity lowers it. The results justify revising the screening criteria of corporate M&A strategies, replacing patent density with private R&D intensity.
Keywords:
cross-border mergers and acquisitions, gravity model, R&D intensity, patent activity, Poisson pseudo-maximum likelihood, technological development, foreign direct investment
cross-border mergers and acquisitions, gravity model, R&D intensity, patent activity, Poisson pseudo-maximum likelihood, technological development, foreign direct investment
For citation:
Baranov D.V. (2026). Innovatsionnye determinanty transgranichnykh sliyanii i pogloshchenii: patentnaya aktivnost’ i struktura NIOKR v gravitatsionnoi modeli [Innovation determinants of cross-border mergers and acquisitions: patent activity and R&D structure in a gravity model]. Progressivnaya ekonomika [Progressive Economy], 6, 494–510. https://doi.org/10.54861/27131211_2026_6_494. (In Russ., abstract in Eng.)
Baranov D.V. (2026). Innovatsionnye determinanty transgranichnykh sliyanii i pogloshchenii: patentnaya aktivnost’ i struktura NIOKR v gravitatsionnoi modeli [Innovation determinants of cross-border mergers and acquisitions: patent activity and R&D structure in a gravity model]. Progressivnaya ekonomika [Progressive Economy], 6, 494–510. https://doi.org/10.54861/27131211_2026_6_494. (In Russ., abstract in Eng.)
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.
- УДК: 339.727.24
- Тип: Научная статья
График выхода журналов
- №12 Декабрь 2026
- №11 Ноябрь 2026
- №10 Октябрь 2026
- №9 Сентябрь 2026
- №8 Август 2026
- №7 Июль 2026
- №6 Июнь 2026
- №5 Май 2026
- №4 Апрель 2026
- №3 Март 2026
- №2 Февраль 2026
- №1 Январь 2026