技术相似性驱动创新：制造业并购中的绩效密码

技术相似性驱动创新：制造业并购中的绩效密码一、绪论1.1研究背景与问题提出1.1.1研究背景制造业作为国民经济的基石，在经济发展中占据着举足轻重的地位。它不仅是创造物质财富的主要领域，也是推动技术创新和产业升级的关键力量。从历史发展来看，制造业的每一次重大变革都深刻地影响了经济格局和社会发展进程。在当今全球化的经济环境下，制造业的竞争愈发激烈，企业为了在市场中脱颖而出，不断寻求提升自身竞争力的途径。并购活动作为企业实现快速扩张和战略转型的重要手段，在制造业中日益频繁。通过并购，企业可以实现资源的优化配置，快速获取新技术、新市场和新人才，从而增强自身的核心竞争力。例如，一些企业通过并购拥有先进技术的小型初创公司，得以迅速进入新兴技术领域，抢占市场先机；还有些企业通过并购同行业的竞争对手，实现规模经济，降低生产成本，提高市场份额。并购活动对企业创新和产业升级具有重要的推动作用。一方面，并购可以为企业带来新的技术和知识，促进企业内部的知识流动和创新协同，从而提升企业的创新能力。另一方面，并购有助于推动产业结构的优化调整，促进资源向优势企业集中，加速产业升级的进程。在众多影响并购效果的因素中，技术相似性逐渐成为学术界和企业界关注的焦点。技术相似性是指并购双方在技术领域、技术水平和技术应用等方面的相似程度。它对并购后的技术整合、知识共享和创新协同有着关键影响。当并购双方技术相似性较高时，企业可以更有效地整合双方的技术资源，实现技术的优势互补，降低技术整合的难度和成本，从而提高创新绩效。相反，如果技术相似性较低，可能会导致技术整合困难，知识共享障碍，甚至引发文化冲突，进而影响创新绩效。1.1.2问题提出尽管技术相似性在制造业企业并购中具有重要影响，但目前关于技术相似性对主并方创新绩效的影响机制尚未得到充分的研究。基于制造业上市公司并购交易的背景，有以下问题值得深入探究：技术相似性如何具体影响主并方的创新绩效？是直接作用还是通过其他中间变量间接影响？其作用机制是怎样的？在不同的行业背景、企业规模和市场环境下，技术相似性对主并方创新绩效的影响是否存在差异？这些潜在影响因素又会如何调节技术相似性与创新绩效之间的关系？对这些问题的深入研究，不仅有助于丰富和完善企业并购与创新绩效相关的理论体系，还能为制造业企业在并购决策和整合过程中提供有针对性的实践指导，帮助企业更好地利用并购提升创新能力，实现可持续发展。1.2研究综述1.2.1并购动机研究并购动机的研究一直是企业并购领域的重要内容。早期的研究主要集中在传统的并购动机理论，如协同效应理论、市场势力理论和资源获取理论等。协同效应理论认为，企业并购可以实现经营协同、管理协同和财务协同，从而提高企业的整体绩效。经营协同主要体现在通过并购实现规模经济、范围经济，降低生产成本，提高生产效率；管理协同则强调并购双方在管理经验、管理能力等方面的互补，提升企业的管理水平；财务协同包括利用税收优惠、优化资本结构等，降低企业的财务成本。市场势力理论主张，企业通过并购可以减少竞争对手，扩大市场份额，增强市场定价能力，进而获取更高的利润。资源获取理论指出，企业并购的目的是获取目标企业的稀缺资源，如技术、品牌、人才、渠道等，这些资源有助于提升企业的核心竞争力，为企业的长期发展奠定基础。随着研究的深入，学者们逐渐从不同角度对并购动机进行了拓展。从战略角度来看，企业并购可能是为了实现战略转型，进入新的市场或行业，以适应市场环境的变化和企业发展的需要。例如，一些传统制造业企业通过并购高科技企业，实现向智能制造领域的转型，获取新的技术和业务增长点。从组织学习理论出发，企业并购被视为一种获取外部知识和技术的重要途径。通过并购，企业可以吸收目标企业的先进技术、研发经验和创新能力，促进自身的知识积累和创新发展。交易成本理论认为，企业并购可以通过内部化交易，减少市场交易中的不确定性和交易成本，提高资源配置效率。不同的并购动机对技术相似性和创新绩效可能产生不同的影响。以协同效应动机为例，若企业旨在通过并购实现技术协同，那么技术相似性较高的并购双方更有可能实现技术的优势互补，促进创新绩效的提升。在这种情况下，双方可以共享研发资源、技术平台，减少重复研发，加快创新速度。而基于市场势力动机的并购，企业可能更关注市场份额的扩大和竞争地位的提升，对技术相似性的重视程度相对较低，其创新绩效的提升可能更多地依赖于市场垄断力量的增强，而非技术创新本身。基于资源获取动机的并购，若企业主要是为了获取目标企业的特定技术，技术相似性的高低则取决于目标技术与企业现有技术的关联程度。若目标技术与企业现有技术具有较高的相似性，企业可以更好地整合和吸收该技术，提高创新绩效；反之，若技术差异过大，可能会面临技术整合困难，影响创新绩效的提升。1.2.2并购目标选择研究企业在进行并购时，目标企业的选择至关重要。这一决策涉及多个方面的考虑因素，其中技术相似性在目标企业筛选中扮演着重要角色。从资源基础理论来看，企业的竞争优势来源于其所拥有的独特资源和能力。在并购情境下，技术作为一种关键资源，其相似性程度直接影响着并购后企业资源整合的难度和效果。当并购双方技术相似性较高时，意味着双方在技术知识、研发流程、技术应用领域等方面具有较多的共同点，这有利于降低技术整合成本，促进技术知识的共享和转移，提高创新协同效率。例如，同属电子信息行业的两家企业，在芯片制造技术上具有相似性，它们在并购后可以迅速整合研发团队，共享技术专利和研发设备，加速新产品的研发进程。除了技术相似性，企业在选择并购目标时还会考虑其他诸多因素。财务状况是一个重要的考量指标，包括目标企业的盈利能力、资产负债水平、现金流状况等。良好的财务状况可以降低并购后的财务风险，为企业的后续发展提供稳定的资金支持。市场地位也是关键因素之一，目标企业在所在市场的份额、品牌知名度、客户群体等，直接关系到并购后企业在市场中的竞争力和发展潜力。例如，一家具有较高市场份额和知名品牌的企业，对并购方来说具有很大的吸引力，能够帮助并购方快速扩大市场份额，提升品牌影响力。此外，企业文化的兼容性也不容忽视。企业文化包括企业的价值观、管理风格、工作氛围等，若并购双方企业文化差异过大，可能会在并购后引发员工冲突、管理混乱等问题，影响企业的正常运营和发展。这些因素之间并非孤立存在，而是相互影响、相互作用。技术相似性可能会与财务状况相互关联，技术相似的企业往往处于同一行业或相关领域，其财务状况可能受到相似的市场环境和行业竞争因素的影响。技术相似性与市场地位也存在一定的交互关系，在技术密集型行业，技术领先的企业通常也具有较高的市场地位，并购这样的企业既能获取先进技术，又能提升市场竞争力。企业文化兼容性与技术相似性也可能存在间接联系，技术相似的企业在业务性质和工作方式上可能较为相似，这有助于促进企业文化的融合。因此，企业在选择并购目标时，需要综合考虑技术相似性以及其他多种因素，权衡利弊，做出最优决策。1.2.3并购绩效相关研究并购绩效的评价是衡量企业并购活动是否成功的关键。目前，学界对并购绩效的评价方法主要分为财务指标法和非财务指标法。财务指标法是最常用的评价方法之一，它通过对企业财务报表数据的分析，来评估并购对企业财务状况和经营成果的影响。常用的财务指标包括盈利能力指标，如净利润、净资产收益率等，这些指标反映了企业的盈利水平；偿债能力指标，如资产负债率、流动比率等，用于衡量企业偿还债务的能力；营运能力指标，如总资产周转率、存货周转率等，体现了企业资产的运营效率。财务指标法具有数据易于获取、计算相对简单、结果直观等优点，能够从一定程度上反映企业并购后的财务绩效变化。然而，它也存在一定的局限性，财务指标往往侧重于反映企业过去的经营成果，对企业未来的发展潜力和创新能力等方面的反映不够全面。非财务指标法则从更广泛的角度来评价并购绩效，包括市场份额、品牌价值、客户满意度、员工满意度、技术创新能力等。市场份额的变化可以反映企业在市场中的竞争地位是否得到提升；品牌价值的评估有助于了解并购对企业品牌形象和市场认知度的影响；客户满意度和员工满意度则体现了企业在并购后对客户和员工的管理效果，良好的客户满意度有助于维持和扩大客户群体，而高员工满意度能够提高员工的工作积极性和忠诚度，促进企业的稳定发展。技术创新能力作为非财务指标中的重要一项，对企业的长期发展至关重要，它包括研发投入、专利申请数量、新产品开发速度等方面，反映了企业在并购后是否能够通过技术整合和创新协同，提升自身的创新能力。非财务指标法能够更全面地反映企业并购后的综合绩效，但也存在主观性较强、难以量化等问题。在影响并购绩效的众多因素中，技术相似性是一个备受关注的因素。许多研究表明，技术相似性与并购绩效之间存在着密切的关系。当并购双方技术相似性较高时，企业在并购后能够更顺利地实现技术整合，促进知识共享和创新协同，从而对并购绩效产生积极影响。在一些高科技企业的并购案例中，技术相似性高的并购双方通过整合研发资源，能够快速推出具有创新性的产品，提高市场竞争力，进而提升企业的财务绩效和市场价值。然而，也有研究指出，技术相似性并非越高越好，过高的技术相似性可能导致企业在并购后缺乏创新的动力和差异化竞争优势，反而对并购绩效产生负面影响。此外，技术相似性对并购绩效的影响还可能受到其他因素的调节，如并购后的整合策略、市场环境的变化等。有效的整合策略能够充分发挥技术相似性的优势，促进并购绩效的提升；而不利的市场环境则可能削弱技术相似性的积极作用，增加并购失败的风险。1.3内容安排及创新点1.3.1研究内容安排本研究围绕技术相似性对主并方创新绩效的影响机制展开，主要内容如下：第一章为绪论。阐述制造业在经济发展中的重要地位以及并购活动在制造业企业发展中的关键作用，提出技术相似性对主并方创新绩效影响机制研究的重要性与必要性，明确研究问题。同时，对国内外相关研究现状进行综述，包括并购动机、并购目标选择、并购绩效等方面，为后续研究奠定理论基础。第二章是理论基础与概念界定。详细阐述与本研究相关的理论，如协同效应理论、资源基础理论、组织学习理论等，明确技术相似性、主并方创新绩效等核心概念的内涵与外延，为研究提供坚实的理论依据和清晰的概念框架。第三章分析技术相似性对主并方创新绩效的影响机制。从理论层面深入探讨技术相似性如何直接作用于主并方创新绩效，以及通过知识共享、技术整合、创新协同等中间变量间接影响创新绩效的具体路径。通过构建理论模型，系统地展示技术相似性与主并方创新绩效之间的内在联系。第四章是实证研究设计。基于对制造业上市公司并购交易数据的收集与整理，确定研究样本和数据来源。选取合适的变量来衡量技术相似性、主并方创新绩效以及相关控制变量，运用科学的研究方法，如多元线性回归分析、中介效应检验等，构建实证研究模型，为验证理论假设提供数据支持和方法保障。第五章是实证结果与分析。对收集到的数据进行描述性统计分析、相关性分析，以初步了解数据特征和变量之间的关系。运用构建的实证模型进行回归分析，检验技术相似性对主并方创新绩效的直接影响和间接影响的假设是否成立，并对结果进行深入分析和讨论，探究影响机制的实际运行情况。第六章是案例分析。选取具有代表性的制造业企业并购案例，深入分析技术相似性在并购过程中对主并方创新绩效的影响，通过案例研究进一步验证和补充实证研究结果，从实际案例中揭示技术相似性影响主并方创新绩效的具体表现和作用机制，增强研究的实践指导意义。第七章为研究结论与展望。总结研究的主要结论，阐述技术相似性对主并方创新绩效的影响机制及研究成果的理论贡献和实践价值。同时，指出研究中存在的局限性，并对未来相关研究方向提出展望，为后续研究提供参考和启示。第一章为绪论。阐述制造业在经济发展中的重要地位以及并购活动在制造业企业发展中的关键作用，提出技术相似性对主并方创新绩效影响机制研究的重要性与必要性，明确研究问题。同时，对国内外相关研究现状进行综述，包括并购动机、并购目标选择、并购绩效等方面，为后续研究奠定理论基础。第二章是理论基础与概念界定。详细阐述与本研究相关的理论，如协同效应理论、资源基础理论、组织学习理论等，明确技术相似性、主并方创新绩效等核心概念的内涵与外延，为研究提供坚实的理论依据和清晰的概念框架。第三章分析技术相似性对主并方创新绩效的影响机制。从理论层面深入探讨技术相似性如何直接作用于主并方创新绩效，以及通过知识共享、技术整合、创新协同等中间变量间接影响创新绩效的具体路径。通过构建理论模型，系统地展示技术相似性与主并方创新绩效之间的内在联系。第四章是实证研究设计。基于对制造业上市公司并购交易数据的收集与整理，确定研究样本和数据来源。选取合适的变量来衡量技术相似性、主并方创新绩效以及相关控制变量，运用科学的研究方法，如多元线性回归分析、中介效应检验等，构建实证研究模型，为验证理论假设提供数据支持和方法保障。第五章是实证结果与分析。对收集到的数据进行描述性统计分析、相关性分析，以初步了解数据特征和变量之间的关系。运用构建的实证模型进行回归分析，检验技术相似性对主并方创新绩效的直接影响和间接影响的假设是否成立，并对结果进行深入分析和讨论，探究影响机制的实际运行情况。第六章是案例分析。选取具有代表性的制造业企业并购案例，深入分析技术相似性在并购过程中对主并方创新绩效的影响，通过案例研究进一步验证和补充实证研究结果，从实际案例中揭示技术相似性影响主并方创新绩效的具体表现和作用机制，增强研究的实践指导意义。第七章为研究结论与展望。总结研究的主要结论，阐述技术相似性对主并方创新绩效的影响机制及研究成果的理论贡献和实践价值。同时，指出研究中存在的局限性，并对未来相关研究方向提出展望，为后续研究提供参考和启示。第二章是理论基础与概念界定。详细阐述与本研究相关的理论，如协同效应理论、资源基础理论、组织学习理论等，明确技术相似性、主并方创新绩效等核心概念的内涵与外延，为研究提供坚实的理论依据和清晰的概念框架。第三章分析技术相似性对主并方创新绩效的影响机制。从理论层面深入探讨技术相似性如何直接作用于主并方创新绩效，以及通过知识共享、技术整合、创新协同等中间变量间接影响创新绩效的具体路径。通过构建理论模型，系统地展示技术相似性与主并方创新绩效之间的内在联系。第四章是实证研究设计。基于对制造业上市公司并购交易数据的收集与整理，确定研究样本和数据来源。选取合适的变量来衡量技术相似性、主并方创新绩效以及相关控制变量，运用科学的研究方法，如多元线性回归分析、中介效应检验等，构建实证研究模型，为验证理论假设提供数据支持和方法保障。第五章是实证结果与分析。对收集到的数据进行描述性统计分析、相关性分析，以初步了解数据特征和变量之间的关系。运用构建的实证模型进行回归分析，检验技术相似性对主并方创新绩效的直接影响和间接影响的假设是否成立，并对结果进行深入分析和讨论，探究影响机制的实际运行情况。第六章是案例分析。选取具有代表性的制造业企业并购案例，深入分析技术相似性在并购过程中对主并方创新绩效的影响，通过案例研究进一步验证和补充实证研究结果，从实际案例中揭示技术相似性影响主并方创新绩效的具体表现和作用机制，增强研究的实践指导意义。第七章为研究结论与展望。总结研究的主要结论，阐述技术相似性对主并方创新绩效的影响机制及研究成果的理论贡献和实践价值。同时，指出研究中存在的局限性，并对未来相关研究方向提出展望，为后续研究提供参考和启示。第三章分析技术相似性对主并方创新绩效的影响机制。从理论层面深入探讨技术相似性如何直接作用于主并方创新绩效，以及通过知识共享、技术整合、创新协同等中间变量间接影响创新绩效的具体路径。通过构建理论模型，系统地展示技术相似性与主并方创新绩效之间的内在联系。第四章是实证研究设计。基于对制造业上市公司并购交易数据的收集与整理，确定研究样本和数据来源。选取合适的变量来衡量技术相似性、主并方创新绩效以及相关控制变量，运用科学的研究方法，如多元线性回归分析、中介效应检验等，构建实证研究模型，为验证理论假设提供数据支持和方法保障。第五章是实证结果与分析。对收集到的数据进行描述性统计分析、相关性分析，以初步了解数据特征和变量之间的关系。运用构建的实证模型进行回归分析，检验技术相似性对主并方创新绩效的直接影响和间接影响的假设是否成立，并对结果进行深入分析和讨论，探究影响机制的实际运行情况。第六章是案例分析。选取具有代表性的制造业企业并购案例，深入分析技术相似性在并购过程中对主并方创新绩效的影响，通过案例研究进一步验证和补充实证研究结果，从实际案例中揭示技术相似性影响主并方创新绩效的具体表现和作用机制，增强研究的实践指导意义。第七章为研究结论与展望。总结研究的主要结论，阐述技术相似性对主并方创新绩效的影响机制及研究成果的理论贡献和实践价值。同时，指出研究中存在的局限性，并对未来相关研究方向提出展望，为后续研究提供参考和启示。第四章是实证研究设计。基于对制造业上市公司并购交易数据的收集与整理，确定研究样本和数据来源。选取合适的变量来衡量技术相似性、主并方创新绩效以及相关控制变量，运用科学的研究方法，如多元线性回归分析、中介效应检验等，构建实证研究模型，为验证理论假设提供数据支持和方法保障。第五章是实证结果与分析。对收集到的数据进行描述性统计分析、相关性分析，以初步了解数据特征和变量之间的关系。运用构建的实证模型进行回归分析，检验技术相似性对主并方创新绩效的直接影响和间接影响的假设是否成立，并对结果进行深入分析和讨论，探究影响机制的实际运行情况。第六章是案例分析。选取具有代表性的制造业企业并购案例，深入分析技术相似性在并购过程中对主并方创新绩效的影响，通过案例研究进一步验证和补充实证研究结果，从实际案例中揭示技术相似性影响主并方创新绩效的具体表现和作用机制，增强研究的实践指导意义。第七章为研究结论与展望。总结研究的主要结论，阐述技术相似性对主并方创新绩效的影响机制及研究成果的理论贡献和实践价值。同时，指出研究中存在的局限性，并对未来相关研究方向提出展望，为后续研究提供参考和启示。第五章是实证结果与分析。对收集到的数据进行描述性统计分析、相关性分析，以初步了解数据特征和变量之间的关系。运用构建的实证模型进行回归分析，检验技术相似性对主并方创新绩效的直接影响和间接影响的假设是否成立，并对结果进行深入分析和讨论，探究影响机制的实际运行情况。第六章是案例分析。选取具有代表性的制造业企业并购案例，深入分析技术相似性在并购过程中对主并方创新绩效的影响，通过案例研究进一步验证和补充实证研究结果，从实际案例中揭示技术相似性影响主并方创新绩效的具体表现和作用机制，增强研究的实践指导意义。第七章为研究结论与展望。总结研究的主要结论，阐述技术相似性对主并方创新绩效的影响机制及研究成果的理论贡献和实践价值。同时，指出研究中存在的局限性，并对未来相关研究方向提出展望，为后续研究提供参考和启示。第六章是案例分析。选取具有代表性的制造业企业并购案例，深入分析技术相似性在并购过程中对主并方创新绩效的影响，通过案例研究进一步验证和补充实证研究结果，从实际案例中揭示技术相似性影响主并方创新绩效的具体表现和作用机制，增强研究的实践指导意义。第七章为研究结论与展望。总结研究的主要结论，阐述技术相似性对主并方创新绩效的影响机制及研究成果的理论贡献和实践价值。同时，指出研究中存在的局限性，并对未来相关研究方向提出展望，为后续研究提供参考和启示。第七章为研究结论与展望。总结研究的主要结论，阐述技术相似性对主并方创新绩效的影响机制及研究成果的理论贡献和实践价值。同时，指出研究中存在的局限性，并对未来相关研究方向提出展望，为后续研究提供参考和启示。1.3.2研究框架与研究方法本研究的框架以技术相似性对主并方创新绩效的影响机制为核心，从理论分析、实证研究到案例验证逐步展开，逻辑结构严谨，各部分紧密相连，旨在深入探究技术相似性在制造业企业并购中对主并方创新绩效的作用机制。具体研究框架如图1-1所示：\begin{figure}[H]\centering\includegraphics[width=12cm]{ç

”究框架图.jpg}\caption{ç

”究框架图}\end{figure}本研究采用多种研究方法，具体如下：文献研究法：通过广泛查阅国内外相关的学术文献、行业报告、政策文件等资料，梳理并购动机、并购目标选择、并购绩效等方面的研究现状，明确技术相似性与主并方创新绩效的相关理论基础和研究脉络，为研究提供全面的理论支持和研究思路。实证分析法：收集制造业上市公司的并购交易数据，运用多元线性回归分析、中介效应检验等统计方法，对技术相似性与主并方创新绩效之间的关系进行实证检验，验证理论假设，揭示变量之间的内在联系和影响机制，使研究结果更具科学性和说服力。案例研究法：选取典型的制造业企业并购案例，深入剖析技术相似性在并购过程中对主并方创新绩效的影响，通过案例研究进一步验证和丰富实证研究结果，从实际案例中获取更直观、具体的经验和启示，增强研究的实践指导意义。1.3.3本文主要创新点研究视角创新：现有研究多从单一因素或少数几个因素分析并购对企业创新绩效的影响，而本研究聚焦于技术相似性这一关键因素，综合考虑其与知识共享、技术整合、创新协同等因素的相互作用，全面深入地探究技术相似性对主并方创新绩效的影响机制，为企业并购与创新绩效的研究提供了新的视角。研究方法创新：在研究过程中，综合运用多种研究方法，将理论分析、实证研究和案例研究有机结合。通过理论分析构建研究框架和假设，运用实证研究对假设进行验证，再通过案例研究进一步补充和验证实证结果，使研究更加全面、深入，研究结果更具可靠性和实践指导价值。这种多方法融合的研究方式在同类研究中具有一定的创新性。理论拓展创新：基于协同效应理论、资源基础理论、组织学习理论等，本研究深入剖析技术相似性影响主并方创新绩效的内在机制，进一步丰富和拓展了企业并购与创新绩效相关理论。通过揭示技术相似性在并购过程中的作用规律，为企业在并购决策和整合过程中提供更具针对性的理论指导，有助于推动相关理论的发展和完善。二、技术相似性与主并方创新绩效的界定2.1并购流程分析2.1.1并购主体：主并方与被并方在并购活动中，主并方与被并方扮演着截然不同但又紧密关联的角色，对并购的走向和最终成效产生着关键影响。主并方通常是在并购交易中占据主导地位、发起并购行为的企业，其具备较强的经济实力、市场影响力和战略规划能力。主并方发起并购的动机往往是多元的，可能是为了实现规模经济，通过并购同行业企业扩大生产规模，降低单位生产成本，提高市场份额，增强市场定价能力；也可能是出于战略转型的考虑，通过并购进入新的市场或行业领域，获取新的技术、业务和客户资源，实现业务结构的优化和升级。例如，一家传统的机械制造企业为了向智能制造领域转型，可能会并购一家在人工智能技术或工业互联网领域具有优势的企业。被并方则是被主并方收购的对象，其在技术、资源、市场等方面与主并方存在一定的互补性或协同潜力。被并方可能拥有主并方所缺乏的核心技术，如在半导体行业，一些小型的芯片研发企业虽然规模较小，但拥有先进的芯片设计技术，这些技术对于大型的半导体制造企业来说具有很大的吸引力，通过并购可以快速提升自身的技术水平和产品竞争力；或者被并方在特定的市场领域拥有广泛的客户群体和销售渠道，主并方可以借助这些渠道将自己的产品推向更广阔的市场，实现市场的拓展和渗透。主并方和被并方在技术、资源、市场等方面的差异是并购活动发生的重要前提之一。技术差异方面，若主并方在传统生产技术方面具有优势，而被并方掌握着前沿的数字化技术，两者的结合可以促进生产流程的数字化改造，提高生产效率和产品质量。资源差异表现为，主并方可能拥有雄厚的资金和丰富的生产设备资源，而被并方拥有优秀的研发团队和专利技术，并购后双方资源得以整合，能够实现优势互补，提升企业的整体竞争力。市场差异则体现在，主并方在国内市场占据主导地位，被并方在国际市场拥有成熟的销售网络和品牌知名度，并购后可以帮助主并方打开国际市场，实现全球化布局。然而，这些差异也可能带来整合的挑战，如技术整合过程中可能面临技术标准不一致、研发流程不兼容等问题；资源整合可能涉及人员冗余、资产处置等难题；市场整合可能遭遇品牌定位冲突、客户偏好差异等困境，这些都需要主并方在并购过程中加以妥善应对。2.1.2并购中的三个时段并购活动是一个复杂的系统性工程，通常可以划分为并购前的准备阶段、并购交易的实施阶段以及并购后的整合阶段，每个阶段都具有独特的特点和关键任务，它们相互关联、相互影响，共同决定着并购的成败。并购前的准备阶段是并购活动的基础和前提，其重要性不容忽视。在这个阶段，主并方需要进行全面而深入的战略规划和尽职调查。战略规划方面，主并方要明确自身的并购战略和目标，结合企业的长期发展战略，确定并购的方向和重点。如果企业的战略目标是在新能源领域实现快速发展，那么并购目标将主要聚焦于新能源相关企业。同时，要对自身的能力和资源进行评估，包括财务实力、技术水平、管理能力等，以确定自身能够承受的并购规模和风险范围。尽职调查是该阶段的核心任务之一，主并方需要对被并方进行全方位的调查了解，涵盖财务状况、法律合规、业务运营、技术实力、市场竞争力等多个方面。通过对被并方财务报表的详细分析，了解其盈利能力、资产负债状况、现金流情况等，评估其财务健康程度和潜在风险；审查被并方法律合规情况，包括是否存在法律纠纷、知识产权争议、税务问题等，避免潜在的法律风险；深入调研被并方的业务运营模式、产品或服务质量、市场份额、客户关系等，判断其业务的可持续性和市场竞争力；评估被并方的技术水平、研发能力、专利储备等，了解其技术优势和发展潜力。例如，在吉利并购沃尔沃的案例中，吉利在并购前对沃尔沃进行了长达数年的深入研究和尽职调查，充分了解了沃尔沃在汽车安全技术、研发能力、品牌价值等方面的优势，以及其面临的财务困境和市场挑战，为后续的并购决策和整合奠定了坚实的基础。并购交易的实施阶段是并购活动的关键环节，涉及到一系列复杂的谈判和交易操作。在这个阶段，主并方与被并方就并购的核心条款进行谈判，包括并购价格、交易方式、支付方式、股权结构、人员安排等。并购价格的确定是谈判的焦点之一，主并方需要综合考虑被并方的价值评估、市场行情、自身的财务状况和战略目标等因素，与被并方进行协商。交易方式可以选择股权收购、资产收购或合并等不同形式，每种方式都有其优缺点和适用场景，主并方需要根据自身的战略需求和被并方的实际情况进行权衡选择。支付方式也多种多样，包括现金支付、股权支付、债务支付或混合支付等，不同的支付方式对主并方的财务状况和股权结构会产生不同的影响。例如，现金支付可以快速完成交易，但会对主并方的现金流造成较大压力；股权支付可以避免现金流出，但可能会稀释主并方的股权结构。在确定了并购的核心条款后，双方需要签订详细的并购协议，明确双方的权利和义务，确保并购交易的合法性和有效性。同时，还需要完成相关的审批手续和交易交割工作，如获得监管部门的批准、办理股权过户或资产转移手续等。并购后的整合阶段是实现并购价值的关键时期，直接关系到并购的最终成败。在这个阶段，主并方需要对被并方进行全面的整合，包括战略整合、业务整合、技术整合、财务整合和文化整合等多个方面。战略整合是指将被并方的战略目标与主并方的战略规划进行有机融合，确定统一的发展战略和方向，确保双方在战略上的一致性和协同性。业务整合涉及对双方业务流程、产品线、市场渠道等方面的优化和整合，实现资源的共享和协同效应的发挥。例如，合并重复的业务环节，优化供应链管理，整合销售渠道，提高运营效率和市场竞争力。技术整合是将双方的技术资源进行整合，促进技术的交流和共享，实现技术的优势互补和创新协同。财务整合主要包括统一财务管理制度、整合财务报表、优化资金管理等，确保财务的规范运作和协同效应的实现。文化整合是并购整合中最具挑战性的任务之一，由于并购双方可能来自不同的企业背景和文化环境，存在价值观、管理风格、工作方式等方面的差异，容易引发文化冲突。主并方需要采取有效的措施促进文化的融合，如建立共同的企业文化价值观，加强沟通和交流，尊重双方的文化差异，逐步实现文化的协同和融合。例如，联想并购IBM个人电脑业务后，通过一系列的文化整合措施，如开展跨文化培训、建立沟通机制、促进员工交流等，逐渐克服了文化障碍，实现了双方在业务、技术和文化等方面的有效整合，提升了企业的创新绩效和市场竞争力。二、技术相似性与主并方创新绩效的界定2.2技术相似性的界定及测量方法2.2.1技术相似性的衡量方法在企业并购研究领域，准确衡量技术相似性对于深入探究并购对企业创新绩效的影响至关重要。目前，学界和业界主要采用以下几种方法来衡量技术相似性：专利分析：专利作为企业技术创新成果的重要体现，包含了丰富的技术信息。通过对并购双方专利数据的深入分析，可以从多个维度衡量技术相似性。从专利数量来看，若双方拥有相近数量的专利，一定程度上反映出它们在技术研发投入和产出方面具有相似性。专利的质量也是关键考量因素，高质量专利往往具有更高的技术含量和市场价值。可以通过专利被引用次数来评估专利质量，被引用次数越多，说明该专利在技术领域的影响力越大，技术价值越高。在半导体领域，一些关键专利可能会被后续大量的研究和专利所引用，这些专利对于衡量企业间的技术相似性具有重要意义。专利的分类号也能反映技术的领域和方向，通过对比双方专利分类号的重合程度，可以判断技术的相似程度。例如，若两家企业在某一特定专利分类号下拥有大量相同或相近的专利，表明它们在该技术领域具有较高的相似性。技术领域分类：依据国际上通用的技术分类标准，如国际专利分类（IPC）、联合专利分类（CPC）等，将企业的技术按照所属领域进行分类。这种分类方式能够系统地梳理企业技术的分布情况，进而分析并购双方在各个技术领域的重合度。在电子信息领域，按照IPC分类，可细分为计算机技术、通信技术、半导体技术等多个子类。如果两家企业在多个子类中都有涉及，且在这些子类中的技术研发和应用程度相似，那么它们的技术相似性就较高。不同行业的技术分类标准可能存在差异，一些新兴行业可能还没有完善统一的分类标准，这给基于技术领域分类的技术相似性衡量带来了一定的困难。研发人员背景：研发人员是企业技术创新的核心力量，他们的专业背景、教育经历、工作经验等直接影响企业的技术发展方向和水平。通过考察并购双方研发人员的专业构成，如专业领域分布、是否有共同的专业背景等，可以初步判断企业在技术研发方向上的相似性。若两家企业的研发团队中，电子工程专业和计算机科学专业的人员比例相近，且都有在知名科研机构或企业的工作经历，那么这两家企业在电子信息技术领域可能具有较高的技术相似性。研发人员的流动情况也能反映技术的传播和共享，若双方有较多研发人员的流动，说明它们之间可能存在技术交流和融合，技术相似性也可能较高。然而，这种方法也存在局限性，研发人员的背景只是一个间接指标，不能完全代表企业实际的技术水平和技术相似性，而且获取全面准确的研发人员背景信息也存在一定难度。每种衡量方法都有其独特的优势和局限性。专利分析能够直接反映企业的技术创新成果和技术领域分布，但专利数据的获取和分析需要一定的专业知识和技术手段，且专利的质量评估存在主观性。技术领域分类具有系统性和规范性，但难以适应新兴技术和交叉技术领域的发展变化。研发人员背景分析能够从人才角度间接反映技术相似性，但受人员流动和信息获取限制，准确性和全面性有待提高。在实际研究和应用中，往往需要综合运用多种方法，相互补充和验证，以更准确地衡量技术相似性。2.2.2基于专利分类号的技术相似性测算方法在众多衡量技术相似性的方法中，基于专利分类号的测算方法因其科学性和可操作性而被广泛应用。下面将详细阐述其数据收集、计算步骤和结果解释。数据收集是该方法的基础。主要数据源包括专业的专利数据库，如德温特世界专利索引（DWPI）、中国专利数据库等。这些数据库收录了全球或国内大量的专利信息，涵盖了专利的基本信息（如专利号、申请日期、申请人等）、专利分类号以及专利全文等内容。以中国制造业上市公司为例，首先确定研究样本，收集样本公司在一定时间范围内（如近10年）申请的所有专利信息。通过与上市公司的关联信息，准确筛选出属于该公司的专利数据，确保数据的准确性和完整性。在收集过程中，要注意数据的更新和维护，及时获取最新的专利信息，以反映企业技术的动态发展。计算步骤通常采用余弦相似度算法来计算基于专利分类号的技术相似性。具体步骤如下：构建专利分类号向量：对于每一家企业，将其拥有的专利按照专利分类号进行统计。假设共有n个不同的专利分类号，对于企业A，可以构建一个n维向量X_A=(x_{A1},x_{A2},\cdots,x_{An})，其中x_{Ai}表示企业A在第i个专利分类号下的专利数量。同理，对于企业B，构建向量X_B=(x_{B1},x_{B2},\cdots,x_{Bn})。例如，在汽车制造行业，专利分类号可能涉及发动机技术、车身结构技术、电子控制系统技术等多个方面。企业A在发动机技术专利分类号下有10件专利，在车身结构技术专利分类号下有5件专利，在电子控制系统技术专利分类号下有3件专利，那么其专利分类号向量X_A=(10,5,3)。计算向量内积：计算企业A和企业B的专利分类号向量的内积，即X_A\cdotX_B=\sum_{i=1}^{n}x_{Ai}x_{Bi}。以上述例子，若企业B在发动机技术专利分类号下有8件专利，在车身结构技术专利分类号下有6件专利，在电子控制系统技术专利分类号下有4件专利，则向量内积X_A\cdotX_B=10\times8+5\times6+3\times4=80+30+12=122。计算向量模长：分别计算企业A和企业B的专利分类号向量的模长。向量X_A的模长\vertX_A\vert=\sqrt{\sum_{i=1}^{n}x_{Ai}^2}，向量X_B的模长\vertX_B\vert=\sqrt{\sum_{i=1}^{n}x_{Bi}^2}。继续以上述例子，\vertX_A\vert=\sqrt{10^2+5^2+3^2}=\sqrt{100+25+9}=\sqrt{134}，\vertX_B\vert=\sqrt{8^2+6^2+4^2}=\sqrt{64+36+16}=\sqrt{116}。计算余弦相似度：根据余弦相似度公式sim(X_A,X_B)=\frac{X_A\cdotX_B}{\vertX_A\vert\vertX_B\vert}，计算企业A和企业B的技术相似性。将前面计算的结果代入公式，可得sim(X_A,X_B)=\frac{122}{\sqrt{134}\times\sqrt{116}}，通过计算得到具体的相似度数值。结果解释方面，余弦相似度的取值范围在[-1,1]之间。当相似度值为1时，表示两家企业的专利分类号分布完全相同，即技术相似性极高，意味着它们在技术领域和技术方向上几乎完全一致，可能在同一细分技术市场竞争或合作。当相似度值为-1时，表示两家企业的专利分类号分布完全相反，技术相似性极低，说明它们在技术领域和技术方向上差异极大，可能处于不同的技术产业或市场。当相似度值为0时，表示两家企业的专利分类号分布没有明显的相关性。一般来说，相似度值越接近1，技术相似性越高；相似度值越接近-1，技术相似性越低。在实际应用中，需要根据具体的研究目的和行业特点，设定合适的相似度阈值来判断技术相似性的高低。例如，在某些技术密集型行业，相似度阈值可能设定为0.7，当相似度值大于0.7时，认为两家企业具有较高的技术相似性；而在一些技术相对分散的行业，阈值可能会相应降低。2.3并购创新绩效界定2.3.1并购创新绩效的概念并购创新绩效是衡量企业在并购活动后创新成果和创新能力提升程度的关键指标，它反映了并购对企业创新活动的综合影响。从成果维度来看，并购创新绩效体现在多个方面。新产品开发是其中的重要体现，成功的并购可能使企业获取新的技术、设计理念和研发团队，从而加速新产品的研发进程，推出更具创新性和市场竞争力的产品。苹果公司在发展过程中，通过并购一些拥有独特技术的小型公司，获取了相关技术，应用于新产品的开发，推出了具有创新性的产品，如采用了新的显示技术、交互技术等，提升了产品的市场竞争力和用户体验。新技术应用也是并购创新绩效的重要成果。并购可以帮助企业快速引入外部先进技术，将其融入自身的生产和运营过程中，提高生产效率、产品质量和服务水平。在制造业中，一些企业通过并购拥有智能制造技术的企业，引入自动化生产线、工业互联网平台等新技术，实现了生产过程的智能化升级，降低了生产成本，提高了生产的精准度和灵活性。专利申请数量和质量是衡量并购创新绩效的直观指标。并购后，企业整合双方的研发资源，可能激发更多的创新灵感，从而增加专利申请数量。这些专利不仅是企业创新成果的法律保护，也反映了企业在技术创新方面的活跃度和实力。高质量的专利，如核心专利、基础专利等，更能体现企业的技术创新水平和市场价值，对企业的长期发展具有重要意义。从对企业竞争力的提升角度来看，并购创新绩效具有深远影响。创新成果的积累有助于企业开拓新市场，满足不同客户群体的需求，从而扩大市场份额。通过推出具有创新性的产品和服务，企业可以吸引新的客户，提高客户忠诚度，在市场竞争中占据更有利的地位。并购创新绩效还能增强企业的品牌价值，创新能力强的企业往往在市场中树立起良好的品牌形象，被消费者视为行业领导者，这有助于提高品牌的知名度和美誉度，进一步提升企业的市场竞争力。持续的创新还能促进企业内部的组织变革和管理创新，优化企业的运营流程，提高企业的管理效率，使企业能够更好地适应市场变化，实现可持续发展。2.3.2并购创新绩效的两大影响因素：创新特征和技术相似性创新特征和技术相似性作为影响并购创新绩效的两大关键因素，它们之间相互作用、相互影响，共同决定了并购创新绩效的高低。创新特征涵盖了企业在创新方面的多种属性。研发投入是创新特征的重要组成部分，充足的研发投入为企业的创新活动提供了物质基础，包括购置先进的研发设备、吸引优秀的研发人才、开展前沿的研究项目等。高研发投入的企业在并购后，能够更好地整合目标企业的技术资源，将其与自身的研发能力相结合，加速创新成果的转化。华为公司一直保持着高额的研发投入，在并购相关技术企业后，能够迅速将并购获取的技术融入自身的研发体系，推出更具创新性的通信产品和解决方案。创新文化也是创新特征的关键要素，它营造了鼓励创新、包容失败的企业氛围，激发员工的创新积极性和创造力。具有创新文化的企业在并购过程中，更能促进双方研发团队的交流与合作，实现知识共享和创新协同。谷歌公司以其独特的创新文化著称，在并购其他企业时，能够充分发挥创新文化的优势，促进不同团队之间的融合，激发新的创新活力。技术相似性对并购创新绩效的影响也十分显著。当并购双方技术相似性较高时，在知识共享方面，双方的技术知识体系具有相似性，更容易理解和吸收对方的技术知识，降低知识传递的成本和障碍。双方的研发人员可以基于相似的技术背景，更顺畅地交流和分享技术经验，加速知识的流动和整合。在技术整合方面，相似的技术基础使得企业在整合双方技术时更容易实现技术标准的统一、研发流程的对接，降低技术整合的难度和风险。在汽车制造领域，两家技术相似的企业并购后，可以更快速地整合生产工艺、零部件标准等，提高生产效率，降低生产成本。在创新协同方面，技术相似性有助于双方在研发方向上达成共识，共同开展创新项目，实现资源的优化配置，提高创新效率。创新特征和技术相似性相互作用，共同影响并购创新绩效。高研发投入和良好创新文化的企业，在面对技术相似性较高的并购对象时，能够更有效地利用双方的技术资源，实现知识共享、技术整合和创新协同，从而显著提升并购创新绩效。相反，如果企业创新特征不明显，如研发投入不足、创新文化缺失，即使并购双方技术相似性较高，也难以充分发挥技术相似性的优势，实现创新绩效的提升。同样，若技术相似性较低，即使企业具有较强的创新特征，在并购后也可能面临技术整合困难、知识共享障碍等问题，影响创新绩效的提高。因此，企业在并购过程中，需要综合考虑创新特征和技术相似性，采取有效的策略促进两者的协同作用，以提升并购创新绩效。三、技术相似性影响主并方创新绩效的机制3.1并购决策阶段：创新特征对企业并购参与决策的影响机制3.1.1创新战略与并购动机企业的创新战略是其在市场竞争中获取优势的关键举措，它深刻地影响着企业的并购动机。创新战略可以大致分为自主创新战略、合作创新战略和并购创新战略。不同的创新战略反映了企业在创新路径选择上的差异，进而导致不同的并购动机。采取自主创新战略的企业，通常具备较强的研发实力和创新能力，拥有自己独立的研发团队和核心技术。这类企业注重在内部进行技术研发和创新，通过持续的研发投入来提升自身的技术水平和产品竞争力。它们发起并购的动机可能更多地是为了获取外部的创新资源，以补充自身创新体系的不足，进一步强化创新能力。在半导体行业，一些大型芯片制造企业虽然自身在芯片制造工艺方面具有很强的研发实力，但为了获取先进的芯片设计技术，可能会并购在芯片设计领域具有优势的小型企业。通过并购，这些大型企业可以将目标企业的芯片设计技术与自身的制造工艺相结合，实现技术的协同创新，提升产品的性能和竞争力。采用合作创新战略的企业，强调与外部合作伙伴共同开展创新活动，通过资源共享、优势互补来实现创新目标。它们发起并购的动机可能与合作创新的需求相关。一方面，企业可能希望通过并购将合作伙伴纳入自身体系，实现更紧密的合作和资源整合。例如，在新能源汽车领域，一些企业与电池供应商开展合作创新，共同研发新型电池技术。为了确保电池技术的稳定供应和持续创新，这些企业可能会选择并购电池供应商，实现产业链的垂直整合，降低合作风险，提高创新效率。另一方面，企业也可能通过并购获取合作伙伴的创新能力和技术资源，以拓展自身的创新领域和市场份额。一家传统的汽车制造企业与一家专注于自动驾驶技术研发的初创公司合作创新，随着合作的深入，汽车制造企业可能发现自动驾驶技术的巨大市场潜力，为了快速进入该领域，并购这家初创公司，获取其自动驾驶技术和研发团队，实现业务的拓展和升级。选择并购创新战略的企业，将并购作为获取创新能力和技术的主要途径。这类企业可能自身在创新方面存在一定的短板，或者希望通过并购实现快速的技术升级和创新突破。它们的并购动机直接与获取创新资源相关，旨在通过并购拥有先进技术、创新团队或独特商业模式的企业，快速提升自身的创新绩效。在互联网行业，一些新兴的互联网企业为了获取成熟的技术和用户基础，会选择并购在特定领域具有优势的小型互联网公司。例如，一家短视频平台可能会并购一家在视频特效技术方面具有专长的公司，以提升自身平台的视频特效功能，吸引更多用户，增强市场竞争力。追求技术创新的企业在并购时更倾向于选择技术相似的目标企业，这主要基于以下几方面原因。从技术整合的角度来看，技术相似性较高的企业在技术知识、研发流程和技术应用等方面具有更多的共同点，这使得技术整合更加容易实现。双方可以快速理解和吸收对方的技术知识，减少技术整合过程中的沟通成本和技术冲突，提高技术整合的效率和效果。从创新协同的角度分析，技术相似性有助于双方在研发方向上达成共识，共同开展创新项目。双方的研发团队可以基于相似的技术背景，更有效地进行合作和交流，实现资源的优化配置，提高创新效率，产生更多的创新成果。技术相似的企业在市场和客户方面可能也具有一定的相关性，并购后可以实现市场的协同拓展和客户资源的共享，进一步提升企业的市场竞争力和创新绩效。3.1.2创新能力与并购决策企业自身的创新能力是影响并购决策的重要因素，它在并购目标选择、并购战略制定以及并购后整合等方面都发挥着关键作用。创新能力强的企业在并购中对技术相似性的考量具有独特的视角和特点。创新能力强的企业通常在技术研发、产品创新和市场创新等方面具有显著优势。它们拥有高素质的研发团队、先进的研发设备和完善的创新管理体系，能够持续推出具有创新性的产品和服务，在市场中占据领先地位。在并购目标选择上，这类企业可能更注重目标企业的技术互补性和潜在的创新协同效应。虽然技术相似性在一定程度上有助于技术整合和知识共享，但创新能力强的企业可能更看重目标企业所拥有的独特技术、创新理念或市场渠道，这些资源能够与自身的创新能力相结合，产生更大的创新价值。例如，一家在智能手机领域具有强大创新能力的企业，在并购时可能会关注那些在人工智能技术、新材料技术或新型传感器技术等方面具有优势的企业，即使这些企业与自身的技术相似性不是很高，但它们的技术能够为智能手机的创新发展提供新的思路和方向，实现技术的跨界融合和创新突破。在并购战略制定方面，创新能力强的企业会根据自身的创新战略和发展规划来确定并购的方向和重点。如果企业的创新战略是在现有技术领域实现深度创新，那么在并购时可能会更倾向于选择技术相似性较高的企业，通过整合双方的技术资源，加强在该领域的技术优势，提高创新效率。相反，如果企业的创新战略是拓展新的技术领域或市场，那么可能会更关注目标企业在新领域的技术能力和市场潜力，对技术相似性的要求相对较低。一家传统的家电制造企业，若其创新战略是向智能家居领域转型，可能会并购在物联网技术、智能控制技术等方面具有优势的企业，以实现业务的转型和创新发展，此时技术相似性并非首要考虑因素，而是更注重目标企业在新领域的技术实力和市场前景。在并购后整合阶段，创新能力强的企业凭借自身的创新管理经验和能力，能够更好地应对技术整合和创新协同过程中可能出现的问题。它们可以快速整合双方的研发团队，建立有效的沟通机制和创新协作平台，促进知识共享和技术交流。即使并购双方技术相似性较低，创新能力强的企业也能够通过有效的整合策略，挖掘双方技术的潜在协同点，实现创新绩效的提升。然而，创新能力强并不意味着可以忽视技术相似性的影响。当技术相似性过低时，可能会面临技术标准不一致、研发流程差异过大等问题，增加技术整合的难度和风险，即使创新能力强的企业也需要付出更多的努力和成本来实现创新协同。因此，创新能力强的企业在并购中会综合考虑技术相似性和其他因素，权衡利弊，做出最优的并购决策。三、技术相似性影响主并方创新绩效的机制3.2目标企业选择阶段：技术相似性对并购组合形成的影响机制3.2.1技术相似性对信息不对称的缓解作用在企业并购过程中，信息不对称是一个普遍存在且对并购决策和结果产生重大影响的关键因素。主并方与目标企业之间由于所处的经营环境、企业规模、发展阶段等方面的差异，往往存在着信息不对称的问题。这可能导致主并方在并购前对目标企业的真实价值、技术实力、财务状况、市场前景等关键信息了解不全面，从而增加并购风险，降低并购成功的概率。技术相似性在缓解这种信息不对称方面发挥着重要作用。从技术知识层面来看，当主并方与目标企业技术相似性较高时，意味着双方在技术领域、技术原理、技术应用等方面具有较多的共同之处。主并方基于自身的技术知识和研发经验，能够更容易理解目标企业的技术特点、技术优势以及潜在的技术风险。在半导体芯片制造行业，若主并方是一家在某一特定芯片制造工艺上具有丰富经验的企业，而目标企业也在该领域有一定的技术积累，且技术相似性较高，那么主并方在评估目标企业的技术价值时，就能够准确判断其技术的先进性、可扩展性以及与自身技术的兼容性。主并方可以根据自身对该技术领域的了解，分析目标企业的技术是否具有创新性，是否能够为自身的技术升级和产品创新提供有力支持，从而降低因技术信息不了解而导致的并购风险。在研发团队方面，技术相似性使得主并方能够更好地评估目标企业研发团队的能力和价值。相似的技术背景使得主并方与目标企业的研发人员在沟通和交流上更加顺畅，能够更深入地了解对方的研发思路、创新能力和团队协作情况。主并方可以通过与目标企业研发团队的接触，了解他们在技术研发过程中所面临的问题和挑战，以及解决这些问题的能力和方法。这有助于主并方判断目标企业研发团队是否能够在并购后与自身的研发团队实现有效融合，共同开展创新活动，提高企业的整体创新能力。如果两家企业在人工智能技术研发方面技术相似，主并方在考察目标企业研发团队时，能够更好地理解他们的算法设计思路、模型训练方法以及在实际应用中的技术难点和解决方案，从而更准确地评估该研发团队的价值和潜力。市场和客户方面，技术相似性也有助于主并方获取更多关于目标企业市场和客户的信息。技术相似的企业往往处于同一行业或相关领域，面临着相似的市场竞争环境和客户需求。主并方可以利用自身在市场和客户方面的经验，更好地理解目标企业的市场定位、客户群体特征以及市场竞争优势。主并方可以通过分析自身在市场中的竞争策略和客户需求满足情况，来判断目标企业在市场中的竞争力和发展潜力。在智能手机市场，技术相似的两家企业，主并方可以根据自身对消费者需求、市场份额分布、竞争对手情况的了解，分析目标企业在市场中的优势和劣势，以及并购后如何整合双方的市场资源，实现市场份额的扩大和客户群体的拓展，从而降低因市场和客户信息不对称而带来的并购风险。技术相似性能够从多个方面缓解主并方与目标企业之间的信息不对称，降低并购风险，提高并购成功的概率。它使得主并方在并购决策过程中能够更全面、准确地了解目标企业的真实情况，做出更明智的并购决策，为并购后的整合和协同发展奠定良好的基础。3.2.2技术相似性对后期整合效率的提升作用并购后的整合是实现并购价值的关键环节，而技术相似性在促进技术整合、人员整合和业务整合，提高整合效率，实现协同效应方面具有显著的积极作用。在技术整合方面，技术相似性为双方技术的融合提供了有利条件。当并购双方技术相似时，技术标准、研发流程和技术应用场景等方面的相似性使得技术整合更加顺畅。双方可以更容易地实现技术的对接和融合，减少技术冲突和整合成本。在汽车制造领域，若主并方和目标企业在发动机制造技术上具有相似性，它们可以共享发动机的设计理念、制造工艺和质量控制标准，快速整合双方的技术资源，优化发动机的性能和生产效率。双方还可以在现有技术的基础上，共同开展研发活动，实现技术的升级和创新，推出更具竞争力的发动机产品。技术相似性还有助于企业整合研发设备和研发平台，提高研发资源的利用效率，降低研发成本。例如，两家技术相似的企业可以共享先进的实验设备和研发软件，避免重复购置，实现资源的优化配置。人员整合是并购整合中的重要内容，技术相似性在这方面也发挥着重要作用。相似的技术背景使得双方的技术人员在知识结构、工作方式和专业语言等方面具有较高的一致性，这有利于促进人员之间的沟通和协作。在研发团队的整合过程中，技术人员可以更快地相互理解和适应，减少因文化差异和技术差异导致的沟通障碍和冲突。他们可以基于相似的技术知识和经验，共同探讨技术问题，分享创新思路，实现知识共享和技术交流。在一家通信技术企业并购另一家技术相似的企业后，双方的研发人员可以迅速融合，共同开展5G通信技术的研发和应用推广工作，提高研发效率，加速技术创新的进程。技术相似性还使得企业在人员培训和技能提升方面更加容易开展工作，企业可以根据双方技术人员的共同特点，制定统一的培训计划和职业发展规划，提高员工的专业素质和工作能力。业务整合是实现并购协同效应的关键，技术相似性能够促进业务整合的顺利进行。技术相似的企业在业务领域往往具有一定的相关性，它们可能在产品生产、市场营销、供应链管理等方面存在协同潜力。在产品生产方面，双方可以整合生产流程和生产设备，实现规模化生产，降低生产成本。在市场营销方面，技术相似性使得企业可以共享市场渠道和客户资源，拓展市场份额。例如，两家技术相似的智能家居企业，在并购后可以整合各自的销售渠道和客户群体，共同推广智能家居产品，提高市场知名度和产品销量。在供应链管理方面，双方可以整合供应商资源，优化采购流程，降低采购成本，提高供应链的稳定性和效率。技术相似性在并购后的技术整合、人员整合和业务整合过程中都具有重要的促进作用，能够显著提高整合效率，实现协同效应，为企业提升创新绩效和市场竞争力奠定坚实的基础。3.3并购整合阶段：技术相似性对主并方创新绩效的影响机制3.3.1知识共享与创新资源整合在并购整合阶段，技术相似性在促进主并方与被并方之间的知识共享，实现创新资源的优化配置，进而提升创新绩效方面发挥着关键作用。从知识共享的角度来看，技术相似性为双方搭建了一座沟通的桥梁，降低了知识交流的障碍。当并购双方技术相似时，它们在技术知识体系、研发语言和技术应用场景等方面具有较高的一致性，这使得双方的研发人员能够更顺畅地交流和分享知识。在制药行业，若主并方和被并方都专注于某类药物的研发，且在药物合成技术、药理研究方法等方面技术相似，那么双方的研发人员可以基于共同的技术背景，快速理解对方的研究思路和技术成果，分享最新的研究进展和实验数据。这种高效的知识共享有助于避免重复研究，加快研发进程，促进创新思维的碰撞，产生更多的创新想法。双方还可以共同开展技术培训和学术交流活动，提升研发人员的技术水平和创新能力。从创新资源整合的角度分析，技术相似性有利于企业对双方的创新资源进行优化配置。创新资源包括研发设备、专利技术、研发资金和研发团队等多个方面。技术相似性使得企业在整合研发设备时更加容易，双方可以共享先进的实验设备和研发平台，避免重复购置，提高设备的利用率。在半导体制造领域，光刻机是一种昂贵且关键的研发设备，若并购双方技术相似且都需要使用光刻机进行芯片研发，那么并购后可以整合双方的光刻机资源，合理安排使用时间，提高研发效率，降低研发成本。在专利技术整合方面，技术相似性使得企业能够更好地梳理和整合双方的专利资源，避免专利的重复申请和浪费。企业可以对双方的专利进行分类和评估，将相关的专利进行整合，形成更完整的专利保护体系，提升企业在技术领域的核心竞争力。在研发资金的配置上，技术相似性有助于企业根据双方的研发需求和技术优势，合理分配研发资金，提高资金的使用效率。对于技术相似且具有互补性的研发项目，企业可以加大资金投入，促进技术的协同创新和突破。研发团队的整合是创新资源整合的关键环节，技术相似性在这方面具有重要的促进作用。相似的技术背景使得双方的研发人员更容易融合，能够快速建立起有效的沟通和协作机制。企业可以根据研发人员的专业技能和经验，重新组建研发团队，优化团队结构，实现人才资源的优化配置。在团队合作过程中，研发人员可以相互学习、相互启发，充分发挥各自的优势，提高团队的创新能力和研发效率。技术相似性在并购整合阶段通过促进知识共享和创新资源整合，为企业提升创新绩效奠定了坚实的基础。它使得企业能够充分利用双方的技术和资源优势，实现协同创新，在市场竞争中取得更大的优势。3.3.2技术协同与创新突破技术相似性在推动双方在技术研发上的协同合作，促进创新突破，开发出更具竞争力的产品和技术方面具有显著的积极影响。从技术研发协同的角度来看，技术相似性为双方提供了良好的合作基础。当并购双方技术相似时，它们在技术发展路径、研发目标和技术难题等方面具有较高的共识，这使得双方能够更有效地开展协同研发。在新能源汽车领域，若主并方和被并方都在电池技术研发方面具有一定的基础，且技术相似，那么双方可以共同投入研发资源，合作开展新一代电池技术的研发。双方可以共享研发数据、实验结果和技术经验，共同攻克电池能量密度提升、续航里程增加、充电速度加快等技术难题。通过协同研发，企业可以整合双方的技术优势，实现资源的优化配置，提高研发效率，缩短研发周期，加速技术创新的进程。技术协同还体现在双方在技术标准和研发流程上的协同。技术相似性使得企业更容易实现技术标准的统一，避免因技术标准不一致而导致的技术兼容性问题和研发成本增加。在通信行业，不同企业可能采用不同的通信技术标准，若并购双方技术相似，就可以在并购后协商统一技术标准，促进通信设备和系统的互联互通，提高产品的市场适应性和竞争力。在研发流程方面，技术相似性有助于双方优化研发流程，实现研发流程的协同和整合。企业可以借鉴对方先进的研发管理经验和流程，优化自身的研发流程，提高研发的规范性和效率。技术相似性对创新突破具有重要的促进作用。在协同研发的过程中，双方的技术人员可以相互交流、相互启发，不同的技术思路和创新理念相互碰撞，容易产生新的创新灵感和突破点。在人工智能领域，若一家企业在机器学习算法方面具有优势，另一家企业在自然语言处理技术方面技术相似且有独特的见解，双方通过并购实现技术协同后，可能会在人工智能的应用领域取得创新突破，开发出更智能的语音交互系统、智能客服等产品和技术。技术协同还可以促进企业在技术创新上的资源共享和优势互补，提高企业应对技术挑战和市场变化的能力，为创新突破提供更有力的支持。通过技术协同实现创新突破，企业能够开发出更具竞争力的产品和技术，满足市场不断变化的需求，提升企业的市场份额和品牌价值。在激烈的市场竞争中，具有创新性产品和技术的企业往往能够脱颖而出，占据市场的领先地位。技术相似性作为技术协同和创新突破的重要推动因素，对于企业在并购后提升创新绩效和市场竞争力具有不可忽视的作用。四、技术相似性对主并方创新绩效影响的实证研究4.1数据来源与样本选取4.1.1数据来源本研究的数据主要来源于多个权威且可靠的数据库和平台，以确保数据的全面性、准确性和可靠性。上市公司年报是重要的数据来源之一。通过巨潮资讯网、上海证券交易所官网和深圳证券交易所官网，获取制造业上市公司的年度报告。这些年报包含了公司的基本信息，如公司的经营范围、组织架构、股权结构等；财务数据，包括资产负债表、利润表、现金流量表等，这些财务数据能够反映公司的财务状况和经营成果，为研究提供了重要的财务指标，如总资产、营业收入、净利润等；还涵盖了公司的战略规划、业务发展情况、研发投入等信息，有助于了解公司的运营和发展态势。专利数据库对于衡量技术相似性至关重要。本研究使用国家知识产权局专利检索与服务系统，该系统收录了国内外大量的专利信息，包括专利的申请日期、授权日期、专利分类号、专利摘要、权利要求书等内容。通过该系统，可以全面获取制造业上市公司的专利数据，进而基于专利分类号、专利引用关系等进行技术相似性的测算。从专利分类号角度，分析双方在各技术领域的专利分布情况，计算基于专利分类号的技术相似性指标；从专利引用关系方面，研究专利之间的引用和被引用情况，了解技术的传承和发展脉络，进一步补充和验证技术相似性的分析结果。金融数据平台也是不可或缺的数据来源。借助万得（Wind）金融终端，获取上市公司的股票价格、市值、行业分类等金融市场数据。这些数据在研究并购交易的市场反应、企业的市场价值以及行业特征等方面具有重要作用。股票价格和市值数据可以用于计算并购事件对企业市场价值的影响，分析并购前后企业在资本市场上的表现；行业分类数据则有助于对不同行业的制造业企业进行分类研究，探讨技术相似性在不同行业背景下对主并方创新绩效的影响差异。此外，还参考了其他相关的行业报告、学术文献和统计数据，以进一步丰富和验证研究数据。通过多渠道的数据收集，为后续的实证研究提供了坚实的数据基础，确保研究结果的科学性和可靠性。4.1.2样本选取本研究选取2010-2020年作为研究时间段，旨在全面捕捉制造业上市公司在这一时期内并购交易的情况，该时间段内，制造业经历了技术的快速发展和市场环境的动态变化，为研究技术相似性与主并方创新绩效的关系提供了丰富的样本和多样的情境。以沪深两市A股制造业上市公司为研究对象，在初始样本筛选过程中，严格执行以下标准：剔除异常样本：排除ST类上市公司，这类公司通常面临财务状况异常或其他重大问题，其经营和财务状况可能会对研究结果产生干扰，影响研究的准确性和可靠性。例如，ST公司可能存在债务违约、盈利能力持续亏损等问题，这些特殊情况会使公司的并购行为和创新绩效受到非典型因素的影响，难以准确反映技术相似性与创新绩效之间的正常关系。明确并购类型：仅保留上市公司作为主并方的并购交易样本，排除其他类型的并购交易，如上市公司作为被并方的交易、非上市公司之间的并购交易等。这是因为本研究聚焦于主并方的创新绩效，只有明确主并方样本，才能准确研究技术相似性对主并方的影响。界定行业范围：严格依据证监会行业分类标准，确保样本均属于制造业范畴，避免混入其他行业的公司，保证研究样本的同质性，使研究结果更具针对性和可比性。在制造业中，不同子行业之间的技术特点、创新模式和市场竞争环境存在差异，但相对于其他行业，制造业整体具有技术密集、创新驱动等共性特征，这些共性有助于在统一的框架下研究技术相似性对创新绩效的影响。筛选交易规模：剔除交易金额低于1000万元的并购交易样本。较小规模的并购交易可能对主并方的财务状况、技术实力和创新能力影响较小，难以产生显著的研究效应，同时也可能存在数据不完整或交易目的不明确等问题，会干扰研究结果的准确性。经过上述严格的筛选标准，最终获得[X]个有效并购交易样本。这些样本在行业分布上，涵盖了制造业的多个子行业，如汽车制造业、电子设备制造业、化学原料及化学制品制造业等，能够较好地代表制造业的整体情况；在企业规模上，包含了大型、中型和小型企业，不同规模的企业在并购能力、创新资源和技术基础等方面存在差异，有助于研究技术相似性在不同企业规模下对主并方创新绩效的影响；在地域分布上，涉及了不同地区的上市公司，不同地区的经济发展水平、政策环境和市场竞争程度不同，这些因素可能会对并购交易和创新绩效产生影响，丰富了研究的情境和维度。通过对这些具有代表性样本的研究，能够更准确地揭示技术相似性对主并方创新绩效的影响机制，为制造业企业的并购决策和创新发展提供有价值的参考。4.2计量经济模型构建4.2.1变量设定自变量：技术相似性（TS）。采用前文所述基于专利分类号的余弦相似度算法来计算，通过收集主并方和被并方在并购前一定时期内（如前三年）的专利数据，构建专利分类号向量，依据余弦相似度公式得出技术相似性数值，该数值范围在[0,1]之间，数值越大表示技术相似性越高。因变量：主并方创新绩效（IP）。从专利申请数量和新产品销售收入两个维度来衡量。专利申请数量（Patent）能够直观反映主并方在技术创新方面的活跃度和成果产出，通过国家知识产权局专利检索与服务系统获取主并方在并购后一定时期内（如并购后三年）的专利申请数量。新产品销售收入（NIS）则体现了创新成果的市场转化能力，从主并方的年报中提取并购后相应时期内新产品销售收入数据，并对其进行对数化处理，以消除数据的异方差性和提高数据的稳定性。控制变量：企业规模（Size）：用主并方并购前一年的总资产来衡量，总资产反映了企业所拥有的资源总量和生产经营规模，较大规模的企业通常拥有更丰富的资源用于创新活动，对创新绩效可能产生影响。从主并方年报中获取总资产数据，并进行对数化处理。财务杠杆（Lev）：以资产负债率来表示，即总负债与总资产的比值。资产负债率反映了企业的债务负担和偿债能力，过高的财务杠杆可能会限制企业的创新投入和创新能力，对创新绩效产生负面影响。通过主并方年报中的资产负债表数据计算得出。盈利能力（ROA）：采用总资产收益率衡量，即净利润与平均资产总额的比值。盈利能力体现了企业运用全部资产获取利润的能力，盈利能力较强的企业有更多的资金用于创新研发，有助于提升创新绩效。根据主并方年报中的利润表和资产负债表数据计算得出。行业竞争程度（HHI）：通过赫芬达尔-赫希曼指数来衡量，该指数是行业内各企业市场份额的平方和，用于反映行业的竞争程度。竞争程度高的行业，企业面临更大的创新压力，可能会促使企业加大创新投入，提高创新绩效。根据行业内各企业的营业收入数据计算得出。研发投入强度（RD）：用研发投入与营业收入的比值来表示，反映了企业对研发活动的重视程度和投入力度，较高的研发投入强度通常有利于提升企业的创新绩效。从主并方年报中获取研发投入和营业收入数据，计算得出研发投入强度。各变量的具体定义和测量方法如表4-1所示：\begin{table}[H]\centering\caption{变量定义与测量方法}\begin{tabular}{|c|c|c|c|}\hline变量类型&变量名称&变量符号&测量方法\\\hline自变量&技术相似性&TS&基于专利分类号的余弦相似度算法计算\\\hlineå›

变量&主并方创新绩效-专利申请数