Is Product Similarity a Blessing for Technological Acquisitions: A Perspective of Resource Orchestration

Wang Qian，Ren Shuming，Han Yueqi

(School of Economics and Management，Dalian University of Technology，Dalian 116024，China)

Abstract：In recent years, technological innovation has gradually broken through corporate boundaries, and leading corporates have shifted from internal R&D to external markets to enhance innovation through technological acquisitions. Although the growth rate of technological acquisitions in terms of value and quantity has far outpaced the overall development of the whole M&A market, it has not had a significant positive impact on corporate innovation. Why, then, do Chinese corporates fail in technological acquisitions? Scholars have a long history of debate on this topic. Existing research has focused on the resource-based view of technological acquisitions from the perspective of resource complementarity, but ignored the dynamic theory and the mechanism of product similarity, which is exactly the key point of this paper.

This paper draws on the resource orchestration theory which treats the target selection stage as a resource structuring process and the post-merger integration stage as a resource bundling and a resource leveraging process, to explore the impact of product similarity on each stage of the technological acquisition. First, the resource orchestration theory defines the meaning of technological acquisitions and points out that technological acquisitions are dynamic processes of resource orchestration, and they involve structuring, bundling, and leveraging. This paper argues that resource orchestration theory can compensate for the shortcomings of the static analysis framework of the traditional resource-based view and provide new ideas for decisions on technological acquisitions. Second, the product is the result of dual feedback of technical resources, such as patents, research projects, and customer resources. When there is product similarity between two corporates, this similarity becomes an important basis for the selection of the target by the acquirer, and it is conducive to the improvement of the innovation level of the corporates and becomes the “blessing” of technological acquisitions.

As for methodology, this study first conducts a textual analysis to calculate product similarity between each pair of acquirers and targets by employing Python to extract data from annual reports of listed corporates. Then it applies a conditional Logit model as well as negative binomial regression for further econometric analyses. Results show that product similarity promotes structuring, that is, if corporates share high product similarity, it's easier to conduct technological acquisitions between each other; product similarity also contributes to bundling and leveraging through knowledge absorption channel to facilitate integration, while it makes a profit by leveraging the financing environment as well as market competition environment, which ultimately improves innovation. In general, acquirers can take product similarity as a reference for selecting targets when conducting technological acquisitions.

Compared with the previous literature, this paper makes innovations on the following three aspects. First, previous studies on resource orchestration theory are mainly focused on the qualitative and treat technological acquisitions as a dynamic process of resource orchestration, which is analyzed in three stages, namely, structuring, bundling, and leveraging. Second, this study analyzes the interrelationship between technology resources and customer resources behind product similarity and explores its impact on the innovation level of corporates after technological acquisitions. It thus expands the impact factors of technological acquisitions from the traditional resource complementarity perspective to the product similarity perspective, which can provide empirical evidence for the literature on technological acquisitions. Third, based on the text analysis method, the study uses Python to extract the textual information in the annual reports of Chinese A-shared listed corporates in the manufacturing industry, and constructs a corpus after obtaining the business fields to measure the product similarity values of both the acquirer and the target and interpret the product textual information in detail to improve the accuracy of product similarity measurement.

For policymakers, the government should strengthen the supervision of the information disclosure quality of listed corporates, build an environment of free competition towards corporate innovation, encourage enterprises to actively participate in technological acquisitions, and give play to the resource allocation effect of technological acquisitions on innovation.

Key Words:Product Similarity; Technological Acquisitions; Resource Orchestration; Textual Analysis

收稿日期：2021-09-08

修回日期：2021-10-16

基金项目：国家自然科学基金面上项目(72173014，71573031)；辽宁省社会科学规划基金重点项目(L20AJY014)；中央高校基本科研业务费专项基金项目(DUT21RW210)

作者简介：王倩(1993—)，女，辽宁大连人，大连理工大学经济管理学院博士研究生，研究方向为企业并购；任曙明(1973—)，女，江苏连云港人，博士，大连理工大学经济管理学院教授、博士生导师，研究方向为企业并购；韩月琪(1996-)，女，辽宁西丰人，大连理工大学经济管理学院博士研究生，研究方向为企业并购。本文通讯作者：任曙明。

DOI：10.6049/kjjbydc.2021090243

开放科学(资源服务)标识码(OSID)：

中图分类号：F271.4

文献标识码：A

文章编号：1001-7348(2022)16-0039-09

1 问题提出

近年来，技术创新逐渐突破企业边界，使得企业从内部自主研发转向外部市场，通过技术并购提升创新水平。尽管技术并购在金额和数量上的增速远远超过并购市场整体发展速度，但并未给企业创新带来显著正向影响。事实上，在技术并购后，大部分企业创新水平并未得到显著提升[1]，如美的收购德国库卡后未获得机器人专利使用权，也未实现对智能家居市场的开拓。

那么，技术并购缘何会失败？面对这一议题，传统文献以资源基础观为代表，侧重于从资源互补性角度予以解释。相关学者指出，倘若并购双方具有资源互补性，在完成并购后，企业更容易实现知识协同效应，由于知识产权具有专有性特征，使得这种协同效应无法被市场中的其他竞争对手所模仿，从而有利于创新[2-4]。Ahuja & Katila[5]指出，当并购双方资源互补性较强时，技术并购后企业创新水平也会随之提升；陈菲琼等[6]指出，倘若技术并购双方资源互补性较低，则容易造成后期整合失利，从而导致技术并购失败。

近年来，国际前沿研究开始关注资源相似性对并购的促进效果，具体表现为有形资源和无形资源的相似性，如产品相似、技术相似、人力资本相似等[7-9]。这种为获取相似性资源而发起的并购，被称为相似性并购[10]。从中国企业实践看，很多技术并购双方均呈现出一定程度的相似性特征，如潍柴动力收购德国凯傲集团、三一重工收购德国普茨迈斯特等。然而，上述研究主要针对发达国家展开论述，鲜有文献探讨相似性对中国企业技术并购的作用机制，这与中国企业的技术并购现状形成了鲜明对比。不同于互补性，相似性意味着并购双方具有相似的知识和技能[4]，其既可以在目标方选择阶段弥补因信息不对称而导致的逆向选择问题，又可以在整合阶段提高吸收能力，提升企业创新水平。因此，本文从相似性角度入手，揭示中国企业的技术并购规律。

技术并购是并购方以获取目标方资源为目的而提升自身创新水平的一种并购方式，在探究技术并购问题时应把握以下3点内容：①动态认知：获取资源往往只是技术并购的第一步，接下来还涉及对资源的转化、整合和利用，以最终实现技术升级，这就意味着，技术并购是一个遵循特定路径的动态发展过程，因此从理论层面上讲，应该突破原有静态理论模式和框架，使用动态分析框架对其进行解释[11]；②资源界定：在技术并购过程中，资源往往包括技术资源和顾客资源，其中技术资源是企业创新的直接来源[12]，而顾客资源是对技术资源的一种补充，关于技术资源和顾客资源对企业创新水平提升的重要性在理论界已经达成共识[13]，因此有必要把这两种资源纳入统一框架进行讨论；③过程考察：现有文献大多割裂了企业并购的完整过程，仅从整合阶段讨论技术并购创新效果，但由于技术并购还包含目标方选择、并购后整合两个阶段，所以只有挑选到合适的目标方企业，才有后续深度整合、提升创新水平的可能，因此需要同时考察技术并购的事前效应和事后影响。

本文借鉴资源编排理论，把目标方选择阶段视作资源结构化过程，把并购后整合阶段视作资源重组和资源撬动过程，探讨产品相似对技术并购各阶段的影响。主要基于以下几点考虑：第一，资源编排理论界定了技术并购的内涵，指出技术并购是企业对资源进行编排的一个动态过程，这一过程涉及对资源的分配、整合和利用。本文认为，资源编排理论可以弥补传统资源基础观静态分析框架存在的不足，为技术并购决策提供新思路。第二，产品是企业专利、在研项目等技术资源和顾客资源双重反馈的结果。从产品相似性入手探讨技术并购创新效果，把技术、顾客两种资源真正纳入统一框架，当两家企业存在产品相似性时，这种相似性会成为主并方挑选目标方的重要依据[7]，有利于提升企业创新水平，并成为技术并购的“福音”。

本文边际贡献体现在：第一，现有研究在涉及资源编排理论时以质性研究为主，把技术并购视作对资源的动态编排过程，从结构化、重组和撬动3个阶段进行分析，本文可提供一种新思路。第二，分析产品相似背后所折射出的技术、顾客两种资源的相互关系，探讨其对技术并购后企业创新水平的影响，将技术并购影响因素由传统资源互补视角拓展到产品相似性视角，可为相似性并购文献提供经验证据。第三，基于文本分析法，采用Python软件对中国A股制造业上市公司年度报告中的文本信息进行抓取，在获取经营业务字段后构建语料库，测算技术并购双方的产品相似性数值，详细解读产品文本信息内涵，从而提高产品相似性测算精确度。

2 理论框架与研究假设

2.1 并购前决策阶段：资源结构化

本文把资源结构化视作技术并购的初始阶段。在这一阶段，主并方通过获取和积累目标方资源、剥离冗余资源、提取关键资源3个过程为创新作准备[11]。在资源结构阶段，借助产品相似，主并方利用信号传递机制挑选合适的目标方，促成技术并购交易的达成。

(1)在资源获取阶段，产品相似能够减少并购双方因信息不对称所导致的资源错配问题，促进并购交易。首先，产品相似传递了技术资源相似的信号，有利于主并方识别目标方。技术资源是指用于开发、应用技术的资源，涉及研发、新产品设计和生产工艺等环节，是企业创新的必备资源[14]。事实上，无论是设备、图纸等显性技术资源，还是技术人员所掌握的专业化知识等隐形技术资源，均隐藏在企业底层知识中，属于隐性知识，很难被主并方轻易发现。倘若并购双方存在产品相似性特征，就会传达出一种信号，即目标方的技术范式和技术环境适用于主并方，目标方研发团队所使用的技术语言也与主并方相通[15]，这一信号会让主并方识别出目标方技术资源的关联性，有助于促成并购交易。其次，产品相似还传递了顾客资源相似的信号，有利于主并方识别目标方。顾客资源是指用于识别、满足顾客需求的资源，包括营销渠道、客户关系和服务管理等[14]。顾客对产品或服务的评价、意见和态度，均来源于其对现有产品功能属性的认知，是一种难以通过前期调查获取的商业机密。若并购双方具有产品相似性特征，就会传达出一种信号，即目标方顾客资源可以被主并方利用。

(2)在资源剥离阶段，产品相似传达出对冗余资源进行剥离的信号，能够给主并方带来正向预期，促使并购达成。首先，产品相似有利于主并方对冗余技术资源进行剥离。若并购双方产品具有较强的相似性，说明主并方可以把内置技术开发环节转移给拥有类似技术资源的目标方，从而使自身更加专注于新产品研发，进一步简化生产过程，提高资源配置效率，完成对无用技术资源的剥离[16]。其次，产品相似还有利于主并方对冗余顾客资源进行剥离。当主并方与目标方的产品关联度较高时，主并方可以提炼双方的顾客网络，将位于网络边缘的顾客信息剥离出去，通过提取关键顾客资料捕捉新产品演化方向，进而调整产品开发策略[17]。据此，本文提出如下假设：

H1：产品相似有利于促成技术并购交易。

2.2 并购后整合阶段：资源重组与资源撬动

本文把资源重组、资源撬动分别视作技术并购的中间阶段和最终阶段[18]。在这两个阶段，主并方借助产品相似，通过知识吸收效应整合目标方资源、撬动外部竞争环境，进而提升企业创新水平。

(1)资源重组。在对资源的整合过程中，产品相似意味着主并方、目标方具有相似的技术资源和顾客资源，这为双方提供了跨组织边界技术知识和顾客知识，有利于促进双方之间的知识吸收。一方面，产品相似有利于技术知识吸收。产品相似表明双方技术知识关联度较高，并购后主并方技术知识存量增加，技术知识吸收效率也会随之提高[19]。主并方更容易消化目标方的技术知识、诀窍和经验，进而解构、融合与重组显性知识和隐性知识的难度也会随之降低(周健明等，2014)；另一方面，产品相似有利于对顾客知识的吸收。产品相似意味着并购双方在产品分销渠道、服务网络和顾客认知等方面存在重叠，主并方可以直接获取目标方的顾客信息，为后续产品开发提供反馈。另外，由于双方营销人员拥有相似的经验、技能和渠道，主并方还可以直接对目标方营销人员进行整合[9]。

(2)资源撬动。在技术并购过程中，资源撬动主要体现为对外部环境的撬动，即当企业完成对资源的获取、剥离与整合后，从外部环境变化中获利，从而提升企业创新水平[18]。在这一阶段，产品相似对企业创新水平主要有以下两点影响：

第一，对融资环境的撬动。由于创新具有高风险性、高信息不对称性及高不确定性，这会导致企业面临较高的外部融资成本，转而持有内部资金(杨兴全等，2014)。并购具有产品相似的目标方，有助于主并方增加营业收入、降低营业成本，从而获取平稳持续的内部现金流以平滑融资约束、改善融资环境，实现对融资环境的撬动。首先，若并购双方具有产品相似性，主并方并购目标方后，竞争对手将会明显减少，竞争优势明显，有利于增加营业收入和利润。其次，产品相似意味着并购双方可以共享与重组营销人员、财务部门和研发团队，减少重复性开支，降低营业成本，为创新提供更多现金流。总之，产品相似有利于主并方撬动融资环境，增加更多现金流，使内部资金更为充裕，有利于增加企业创新投入。

第二，对竞争环境的撬动。在中国转型经济背景下，企业面临特殊的竞争环境，创新意愿较弱。这是因为：一方面，市场机制不完善、金融市场欠发达、信贷歧视等使企业面临严重的融资困境，企业创新意愿普遍较弱；另一方面，知识产权保护力度较低，一些企业为在产品竞争市场中获取一定优势，有可能会抄袭、剽窃知识产权，或者向政府寻租套取高额补贴，企业创新积极性不高[20]。如果并购双方产品具有相似性，当并购发生后，主并方能够直接拓展产品线并迅速占领市场，对主并方来说，产品相似有利于实现对竞争环境的撬动，促使其将有限的人力、财力投入到创新活动中，提高企业创新水平。

需要指出的是，上述影响是短期效应。从长期看，由于市场势力扩张，主并方可能会因缺乏竞争对手而削弱创新动机。因此，产品相似对企业长期创新水平存在不确定性影响，需要根据相似性程度高低分别进行讨论[7]，本文仅考察短期效应。据此，本文提出如下假设：

H2：当技术并购完成后，产品相似对主并方创新水平具有正向促进效应。

3 研究设计

3.1 数据来源与样本选取

自2003年起，中国上市公司并购交易信息披露才相对完整，故本文选取2003-2020年中国A股制造业上市公司为研究样本，数据来源于WIND数据库、CSMAR数据库、国家知识产权局等。需要说明的是，本文使用并购交易完成后3年内主并方所申请的专利总数衡量企业创新水平。相应地，其它变量研究期限截至2017年。本文对样本进行筛选：①剔除主并方或目标方为ST、PT类的企业样本；②剔除关联交易样本；③剔除交易失败样本；④剔除缺失数据严重的样本；⑤若主并方在并购公告中披露并购目的为获取技术，或者目标方在并购发生前5年内获取过专利，则将该样本界定为技术并购[15]，最终共获取133个并购事件。

为检验假设H1，本文构造并购事件配对样本。首先，构造并购企业配对样本。参考任曙明等(2021)的研究，随机选择与并购企业规模相近、行业相同的5个制造业企业为配对样本。其中，规模相近是指配对企业总资产在并购企业总资产的70%～130%之间，行业相同是指配对企业与并购企业制造业二级分类代码相同。其次，构造并购事件配对样本。在第一步的基础上，将筛选所得的133个并购事件作为实验组，对实验组中的主并方与目标方配对样本相匹配，对实验组中的目标方与主并方配对样本相匹配，最终共获取1 330个控制组并购事件样本。此外，为检验假设H2，本文使用筛选所得的133个并购事件中的主并方子样本。

3.2 产品相似性测算

产品相似度用以衡量两个企业在各自经营业务上的关联程度[7]。参考任曙明等(2021)的研究，本文把企业间经营业务文本向量的内积空间夹角余弦值作为产品相似度衡量指标，具体测算方法如下：

(1)采用计算机和手工整理方式，在WIND数据库中下载上市公司在并购当年的年度报告，并使用Python软件提取年度报告中的“经营业务范围”字段。在对相关字段进行分词处理后，依据有效词汇频次进行排序，构成语料库。

(2)测算方法。假定J是语料库中有效词汇的个数，令wi,t表示企业i第t年的文本向量，该向量是一个J维空间向量，其中每一个元素都对应语料库中的一个词。将wi,t标准化，记为ni,t，则企业i与企业j的产品相似度可以用二者的标准化文本向量点积衡量，即：Product Similarity=(ni,t·nj,t)

(1)

(3)测算结果。依据上述步骤，对样本企业之间的产品相似性进行测算，描述性统计结果如表1所示。从中可见，在133个真实发生的并购事件中，主并方和目标方产品相似性中位数约为0.10，均值介于0.059～0.127之间。此外，对于1 330个并购事件配对样本来说，主并方配对企业和目标方配对企业产品相似性的中值约为0.05，低于真实并购事件。

3.3 模型设定与变量说明

式(2)用来检验假设H1：

Y=β0+β1PS+∑BControls+∑SControls+β2SameIndu+β3SamePlace+β4RelativeScale+μ+ε

(2)

其中，被解释变量Y为技术并购事件，若为真实发生的技术并购事件，则取值为1；若为控制组并购事件配对样本，则取值为0。解释变量PS为产品相似，BControls、SControls表示主并方和目标方控制变量，μ为固定效应，ε为随机干扰项。增加同行业指示调节变量SameIndu控制企业所在行业的影响，当主并方、目标方位于相同行业时取值为1，否则取值为0；同时，增加同地区指示调节变量SamePlace控制企业所在地区的影响，当主并方、目标方位于相同省份时取值为1，否则取值为0。此外，本文还控制相对规模变量RelativeScale，采用主并方和目标方的规模比例表示。参考Bena & Li[8]的研究，对式(2)采用条件Logit模型回归。式(3)用来检验假设H2：

E(Patent|x)=exp(β0+β1PS+∑Controls+μ+ε)

(3)

其中，被解释变量Patent为主并方创新水平，在数值上等于主并方在并购完成后3年的专利总数。解释变量PS为产品相似，Controls为控制变量，μ为固定效应，ε为随机干扰项。在计量方法上，由于专利数据为计数型数据，可采用泊松回归法进行检验，但泊松回归要求被解释变量期望和方差相等，而在本文研究样本中，二者数值差别较大(任曙明等，2021)，所以本文采用负二项回归检验式(4)的结果。

在式(3)和(4)中，各变量定义和衡量指标如下：

(1)产品相似。首先，用PS_1表示由式(1)计算所得的产品相似度数值；其次，对PS_1根据中值进行分组，若组内数值高于中值，则赋值为1，否则赋值为0，用PS_2表示。

(2)控制变量。①行业成长性Growth_indu，即行业中企业托宾Q值的中值；②知识规模Know，即无形资产除以总资产；③企业年龄Age；④企业成长性Growth，即企业主营业务收入的增长率；⑤资产负债率Leverage，即总负债除以总资产；⑥净资产收益率ROE，即净利润除以股东权益平均余额；⑦利润率Profit，即利润除以主营业务收入；⑧前10大股东持股比例Stock。

表2和表3为描述性统计结果。一方面，为防止极端值对回归结果造成的不良影响，本文采用上下1%的温莎处理；另一方面，本文进一步测算各变量的方差膨胀因子(VIF)(小于10)，排除多重共线性可能。

4 模型估计结果分析

4.1 产品相似与技术并购决策

本文采用条件Logit模型检验假设H1，条件Logit模型估计参数不是自变量对因变量的边际影响，即所谓的“几率比”(Odds Ratio)，而是事件发生的“对数几率比”(Log-Odds Ratio)。为全面分析回归结果，本文对上述两种估计参数同时进行说明。

表4为式(3)的回归结果，用于检验假设H2。在Log-Odds Ratio一栏中，PS_1和PS_2系数均在1%水平下显著为正，表明无论是采用连续变量还是虚拟变量度量产品相似性，其均会显著促成技术并购交易，即并购双方产品相似性水平越高，发生技术并购的可能性越大。在Odds Ratio一栏中，PS_1系数为6.328，表明主并方与目标方之间的产品相似性程度每增加1%，双方发生技术并购的概率将变为原来的6.328倍；PS_2系数为8.183，表明主并方与目标方之间的产品相似性程度每增加1%，双方发生技术并购的概率将变为原来的8.183倍。总体上看，这一结果支持假设H1，即产品相似性水平越高的企业越容易发生技术并购，其它变量系数大致符合预期，篇幅所限，本文不再一一列示。

4.2 产品相似性与主并方创新水平

式(4)回归结果如表5所示。从中可见，PS_1和PS_2系数在1%、5%水平下显著为正，表明用虚拟变量或连续变量衡量产品相似时，产品相似均对主并方创新水平具有显著正向影响，这一结果支持假设H2。其它变量系数大致符合预期，篇幅所限，本文不再一一列示。

4.3 稳健性检验

进一步，本文对假设H2进行稳健性检验。首先，采用泊松回归法，并辅以稳健标准误，重新对式(4)进行回归检验，结果如表6模型(1)和模型(2)列所示。泊松回归(稳健标准误)和负二项回归主要结果基本保持一致，不作赘述；其次，把被解释变量替换为主并方在并购完成后2年内的专利总和，重新对式(4)进行回归，结果如表6模型(3)和模型(4)所示。本文发现，在更换被解释变量衡量指标后，主要结果基本保持不变，不作赘述。

4.4 机制检验

前文指出，在整合阶段，主并方通过资源重组和资源撬动促进企业创新水平提升。其中，在资源重组阶段，产品相似有助于促进知识吸收，实现对目标方的资源整合；在资源撬动阶段，产品相似有助于撬动融资环境和竞争环境，促进企业创新水平提升。鉴于此，本文在假设H2的基础上进行分组回归分析，对上述3个机制予以检验。

(1)资源重组：知识吸收机制检验。本文按照企业知识吸收能力高低，依据式(4)对研究样本进行分组检验。参考刘辉等[19]的做法，本文采用研发强度(研发费用与销售收入之比)衡量知识吸收能力。由于产品相似有利于促进知识吸收，因此对于吸收能力不强的企业来说，产品相似对企业创新水平的促进作用可能更加显著，回归结果如表7所示。从中可见，在吸收能力较低的样本中，产品相似系数分别在5%和1%水平下显著，而在吸收能力较高的样本中，产品相似系数并不显著。这表明，产品相似对主并方创新水平的提升作用在吸收能力较低组别中更加显著，这一结果与前文论述基本一致，验证了这一机制的合理性。

(2)资源撬动：对融资环境机制的检验。本文对研究样本按照融资约束水平高低进行分组检验。融资约束反映企业所面临外部融资环境的严峻程度[21]，可用来衡量融资环境。本文参考陈胤默等[22]、鞠晓生等[23]的做法，计算SA指数作为衡量融资约束的指标。SA指数计算公式为：

SA=-0.737×Size+0.043×Size2-0.040×Age

(4)

其中，Age表示企业上市年龄；Size表示企业规模，计算公式为：

Size=ln(企业总资产真实值(单位：元)/100万元)

(5)

若并购双方存在产品相似，则有助于主并方撬动融资环境以提升企业创新水平。因此，对于原本就处于较差融资环境的企业来说，产品相似对企业创新水平的提升效果可能会更加明显，结果如表8所示。从中可见，在融资环境较差样本中，产品相似系数分别在5%和1%水平下显著，而在融资环境较好样本中，回归结果不显著。这表明，产品相似对企业创新水平的提升作用在融资环境较差组别中更加显著，与前文结论基本一致，验证了这一机制的合理性。

(3)资源撬动：竞争环境机制。本文按照企业所处竞争环境优劣，根据式(4)对研究样本进行分组检验。参考任曙明等(2017)的做法，采用行业主营业务利润率的标准差作为衡量竞争环境的代理变量，当标准差值较大时，表明行业内企业差距较大，企业面临的市场压力较小，竞争环境较好；相反，当标准差值较小时，表明行业内企业差距较小，企业面临的市场压力较大，竞争环境相对恶劣。由于产品相似可以改善企业竞争环境，促使企业通过撬动市场环境提升创新水平，因此对于原本就处于较差竞争环境的企业来说，产品相似对创新水平的提升作用更显著，结果如表9所示。从中可见，在竞争环境恶劣的企业样本中，产品相似性系数分别在5%和1%水平下显著，而在竞争环境较好的企业样本中，回归结果不显著。这说明，产品相似对企业创新水平的提升作用在市场竞争环境恶劣组更加显著，与前文结论基本一致，验证了这一机制的合理性。

5 结论与启示

5.1 研究结论

中国企业技术并购为何频频失败？学者对这一议题的争论由来已久。现有文献依据资源基础理论，从资源互补性角度探究技术并购绩效，忽略了动态理论及产品相似性作用机制。本文依据资源编排理论，将技术并购划分为资源结构化—资源重组—资源撬动3个过程，探究产品相似在不同阶段对技术并购的影响机制，并利用制造业上市公司数据进行实证检验。结果表明：产品相似对技术并购决策具有正向影响；在并购后，产品相似性程度越高，主并方创新水平也越高；在机制上，若并购双方具有产品相似性，则有利于主并方撬动融资环境和竞争环境，进而提升短期创新水平。可见，产品相似是技术并购的“福音”。

5.2 研究启示

根据上述研究结论，本文提出如下启示：

(1)当面对复杂多变的外部市场环境时，企业不能简单地重复传统内生有机成长发展路径，应该充分利用自身资源禀赋优势，对市场机会保持高度敏感性，通过技术并购手段获取外部技术，尤其是要把产品相似作为挑选目标方的重要参考依据。

(2)企业应建立健全内外部整合机制，对内加强并购双方技术人员交流，对重组后的资源模块进行有机配置，形成高性价比、深度整合的价值组合，促进知识吸收；对外洞察目标客户群体需求，在市场机构与研发机构设置上保持灵活性和连通性，充分利用顾客资源对技术资源进行补充和指导。

(3)政府应该简政放权，破除技术并购体制障碍，加快推进合理、合规并购政策的出台，提高技术并购行政审批效率，引导企业积极参与技术并购，充分发挥并购服务于实体经济的作用。

5.3 不足与展望

本文存在如下不足：①主要关注并购后企业短期创新绩效，即企业如何借由产品相似在短期内撬动外部融资环境和市场竞争环境，进而提升创新水平，未来可以进一步讨论产品相似对企业长期创新绩效的影响，以提升理论的普适性；②主要采用专利数量衡量企业短期创新绩效，从长期看，企业创新能力提升不仅依赖于专利数量增加，还依赖于专利质量提升，未来可在资源编排理论框架下，探索产品相似在长期内对专利质量的影响，从而补充和完善现有结论。

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(责任编辑：王敬敏)