產品相似性、目標公司選擇與并購創新績效

王 倩 ，任曙明 ，張勤勤

（1.大連海事大學 航運經濟與管理學院，遼寧 大連 116026；2.大連理工大學 經濟管理學院，遼寧 大連 116024）

隨著中國經濟發展進入轉型期，以創新為首的新發展理念已經成為引領經濟高質量發展的根本遵循[1]。一方面，中國企業的技術創新已經從跟蹤為主轉向了跟蹤和并跑、領跑并存的階段，根據世界知識產權組織的數據，2021年中國專利申請量突破69 540件，同比增長0.9%，位居世界第一①世界知識產權組織：2021年全球專利國際申請量創歷史紀錄，瀟湘晨報，2022年2月11日，https://baijiahao.baidu.com/s?id=17244 51038934653992&wfr=spider&for=pc。；另一方面，正如2022年兩會政府工作報告所強調的，當前仍要進一步提升科技創新能力，加大企業創新激勵力度②（兩會授權）政府工作報告，新華社，2022年3月12日，https://baijiahao.baidu.com/s?id=1727097832486941265&wfr=spider&for=pc。。

理論上，企業既可以通過內部自主研發來提升創新水平，也可以通過并購從外部直接獲取創新資源[2-4]。但是，前者意味著企業需要豐富的知識儲備、大量的時間成本和資金成本，風險較高[5]。因此，在實踐中，并購就成為企業在短期內快速提升創新績效的重要途徑。在這樣的背景下，國家試圖借助并購來鼓勵和引導企業實現資源再配置、提升創新績效，比如，國務院先后出臺了《關于促進企業兼并重組的意見》和《關于進一步優化企業兼并重組市場環境的意見》等政策，為企業并購、創新營造了健康有序的市場環境。

縱觀現有文獻，學者們普遍認為企業通過并購提升創新績效需要滿足以下兩個條件：其一，收購合適的目標公司[6]，其二，對該目標公司進行深度整合[7]。對前者而言，現有文獻把目標公司選擇歸因于企業間距離、行業特征和企業特征等因素[8-12]，對后者而言，現有文獻主要從資源基礎觀入手，指出對具有資源互補性的目標公司進行深度整合是提升主并公司創新績效的關鍵所在[13-14]。

盡管這些研究提供了一定的洞見，但是卻忽略了主并公司和目標公司之間產品相似性的作用。產品相似性是指兩家公司在產品層面的關聯程度[15-16]。一方面，產品相似性作為重要的信息渠道，可以直觀地傳達出目標公司的產品信息，緩解主并雙方的信息不對稱，從而幫助主并公司挑選到合適的目標公司[17]；另一方面，產品相似性意味著并購雙方的底層技術知識基礎存在重疊，有利于后續技術資產的深度整合，從而提升創新績效[18]。因此，有必要從產品相似性角度探究其對目標公司選擇和并購創新績效的影響。

有鑒于此，本文嘗試揭示產品相似性對目標公司選擇和并購創新績效的影響，并以中國滬深兩市A股制造業上市公司的并購事件為樣本開展了經驗研究。概括起來，本文的貢獻主要體現在以下三個方面：其一，研究問題上，本文把現有文獻從技術相似性[18]、人力資本相似性[19]等拓展到產品相似性對目標公司選擇和并購創新績效的影響上，從而拓寬了相關研究的邊界。其二，測量方法上，本文采用文本分析方法，使用Python軟件對上市公司年度報告進行數據提取，利用jieba軟件對經營業務字段進行分詞處理，有效提取了產品相關的文本信息，顯著提高了產品相似性的測算精度。其三，研究結論上，本文一方面提出與主并公司存在產品相似性的公司更容易成為目標公司，另一方面提出產品相似性有利于提高主并公司的創新績效，并揭示了產品相似性發揮作用的三個渠道，即“知識吸收效應”“融資約束平滑效應”和“市場壓力對沖效應”，從而豐富了相關文獻的研究結論。

一、文獻綜述與假說提出

（一）文獻綜述

1.目標公司選擇的影響因素

有關目標公司選擇的影響因素，學者們已經展開了較為豐富的研究。一些學者指出，距離因素是影響目標公司選擇的重要依據。比如，主并公司與目標公司之間的正式與非正式制度距離、文化距離和地理距離等，會影響到雙方的價值觀、員工認同感和信任度等，甚至導致信息不對稱問題，從而影響目標公司選擇[20-22]。

另外一些學者指出，行業特征是影響目標公司選擇的重要依據。比如，在挑選目標公司時，主并公司會因為對目標公司信息了解不足而畏首畏尾、瞻前顧后，耗費大量時間和金錢成本，然而，倘若開展行業相關并購，主并公司對處于同一行業的目標公司的市場環境較為熟悉，能夠準確評估目標方的經營利潤、發展前景等信息，從而提升并購成功的可能性[7][23-24]。

此外，還有一些學者指出，企業特征也會影響到目標公司選擇。比如，企業間董事聯結一方面有助于緩解并購雙方的信息不對稱，成為傳遞企業間信息的社交通道，另一方面有助于降低并購雙方的信息搜尋成本與未來管理成本，使得并購方獲得運營協同、財務協同、管理協同，提高目標公司選擇的可能性[7][25-26]；企業間資源關聯既有利于范圍經濟和協同效應的產生，又有利于降低并購完成后的協調與管理成本，這些均會影響到目標公司的選擇[27-28]。

2.企業并購與創新績效之間的關系

并購是否能提升企業創新績效？現有文獻對此存在正反兩種迥異的觀點。一些學者認為并購會顯著提升企業的創新績效。比如，黃聿舟等[29]指出，具有技術互補性的技術并購能夠正向促進企業模糊前端的創新績效；冼國明和明秀南[30]認為，海外并購可以有效提升企業專利申請數量；韓俊華等[31]提出，并購是企業技術跨越、提升創新能力的重要手段。另一些學者則認為并購會導致創新績效的降低。比如，張鵬飛和陳鳳蘭[32]指出，外資并購不僅降低了企業的創新數量，而且對其創新質量也具有負向影響；于赫和王曉穎[33]指出，現階段的技術并購往往急功近利，實際上并不利于企業創新績效的提升。

盡管學者們對并購是否提升了企業創新績效并未達成一致，但大多從資源互補性的角度展開討論。比如，李自杰和高璆崚[34]指出，倘若主并公司和目標公司的知識基礎存在互補性，則并購創新績效會顯著提升；馬瑞華和鄭玉剛[35]指出，主并公司對具有資源互補性的目標公司進行多元化并購時，會顯著提升企業創新績效。近年來學者們逐漸開始重視從資源相似性角度研究并購對企業創新績效的影響機制。比如，Fathollahi等[16]指出，并購雙方的資源相似性對并購可能性、并購創新績效提升具有正向促進效果；任曙明等[36]指出，在能力匹配視角下，資源相似的主并公司與目標公司更易達成能力匹配并提升創新績效；王倩等指出，根據資源編排理論，在技術并購的動態演進過程中，資源相似有利于提升并購創新績效[37]。

3.文獻述評

現有文獻對目標公司選擇的影響因素、企業并購與創新績效之間的關系等進行了討論，這為本文研究提供了諸多有益的探索。盡管如此，現實中，很多企業傾向于收購與自己相類似的目標公司，即發起所謂的“Like buys Like”式交易，這是因為具有產品相似性的目標公司的技術資產可以更好地被主并公司所吸收，從而提升并購創新績效[38]。因此，現有文獻忽略了產品相似性對目標公司選擇和并購創新績效的影響，而這正是本文研究的切入點。

（二）假說提出

并購是企業從外部獲取創新資源的一個重要策略行為。為了達成這個目標，企業既要挑選出合適的目標公司，又要對該目標公司進行深度整合，從而提升并購創新績效。

1.產品相似性、并購與目標公司選擇

在并購過程中，主并公司與目標公司之間往往存在嚴重的信息不對稱問題，而產品相似性則可以起到信息傳遞的作用，從而緩解并購過程中的不確定性風險。

首先，產品相似性有助于主并公司識別目標公司的真實信息。并購交易具有典型的逆向選擇問題，即由于事前的信息不對稱，目標公司獲取的信息往往要多于主并公司[7]。一方面，在主并公司挑選目標公司時，目標公司為了利益最大化，可能會對公司真實經營狀況進行修飾，從而隱瞞主并公司[7]。另一方面，目標公司也可能編造關于生產、經營的虛假利好信息，從而在并購的“討價還價”環節占據優勢[7]。然而，倘若并購雙方具有產品相似性，那么主并公司可以據此有效分析目標公司的客戶群體、產品技術及市場地位等信息，并準確識別出目標公司的經營業績、實際經營狀況等，從而緩解信息不對稱導致的逆向選擇問題[39]。

其次，產品相似性有助于減少主并公司的交易成本。并購交易是一個涉及前期目標公司選擇、后期整合的長期過程，而信息不對稱會大幅提升這期間的交易成本[7]。一方面，主并公司通常會對目標公司進行過度搜索，從而耗費大量的人力、物力和時間成本[35]。另一方面，主并公司也可能出于“讓專業的人干專業的事”的考慮，委托專門的中介機構（如投資銀行等）進行專業化評估，并借助公開的社會渠道（如媒體報道等）了解目標公司的真實經營狀況，由此帶來高額代理成本[40]。然而，倘若并購雙方產品存在相似性，那么主并公司可以直接觸及目標公司的核心“商業機密”，從而獲取市場中無法發掘的隱性信息，比如產品競爭優勢等；這種借由產品相似性渠道所獲取的并購信息具有成本低廉、可信度高的特點，可以有效緩解信息不對稱，減少主并公司的過度搜索，從而降低交易成本[26]。

最后，產品相似性有助于減少主并公司超額支付的風險。并購交易涉及兩方的利益，是并購雙方動態博弈的過程，最終定價取決于雙方對彼此的了解程度、“討價還價”能力等[28]。一方面，出于企業利益最大化訴求，目標公司在“討價還價”階段傾向于高于真實價值要價，而主并公司由于信息不對稱則極有可能錯估并購后企業的實際收益，從而向目標公司支付過高的并購溢價[41]。另一方面，主并公司與目標公司可能在支付價值上存在分歧，主并公司為了分散風險、避免現金流流失，更愿意選擇股票支付方式，而目標公司傾向于低估股票的當前價值，從而向主并公司索取更高的并購溢價[42]。然而，倘若并購雙方企業的產品存在相似性，那么主并公司可以較為全面地掌握目標公司的真實價值，降低錯誤估值的可能性；同時，產品相似性使得目標公司對主并公司的股票價格等會計信息質量有著較深的認識，雙方在收購價格、支付方式等方面更容易達成共識[11]。

由此，提出如下假說：

假說1.較之與主并公司不存在產品相似性的企業，與主并公司存在產品相似性關系的企業成為目標公司的可能性更大。

2.產品相似性、并購與主并公司創新績效

對主并公司來說，產品相似性分別借由知識吸收效應、融資約束平滑效應和市場壓力對沖效應三個渠道，加深了并購整合效果，從而提升了企業的創新績效。

1）知識吸收效應

產品相似性為并購雙方提供了跨越組織邊界的互補性知識，有助于加深雙方的知識整合，促進知識轉化吸收進而提升創新績效。

一方面，產品相似性意味著并購雙方具備類似的市場地位、目標客戶群體和產品銷售渠道，主并公司可以直接吸收目標公司的相關資源，為后續產品開發、銷售和顧客服務提供新的反饋[15]。另一方面，產品相似性意味著并購雙方的底層知識庫大致類似，知識基礎存在重疊，此時，主并公司可以快速識別、解構目標公司的設備圖紙等顯性知識以及技術開發人員等隱性知識，擴大企業原有的知識基礎規模[43]。

由于企業知識理論指出，知識基礎是企業所擁有的戰略性資源，企業的知識儲備越豐富，知識要素越容易形成不同的排列組合從而提升創新績效[36]，因此，產品相似性通過促進主并公司對目標公司知識基礎的有效吸收，擴大了自身的底層知識基礎規模，更容易導致知識的范圍效應和規模效應，從而提升創新績效。

2）融資約束平滑效應

產品相似性為主并公司提供了持續平穩的經營現金流，有助于提升企業競爭實力，平滑融資約束，增加企業研發資金投入從而提高創新績效。

收購具有產品相似性的目標公司，一方面可以使主并公司減少產品市場上的競爭對手，增強市場勢力，使得企業擁有更為強勢的市場定價能力，有利于營業收入的增加和利潤的積累[15]。另一方面可以使主并公司整合同質性的產品銷售人員，在提高人員素質的同時降低雇傭成本，從而促進規模經濟、范圍經濟的形成，有利于營業成本的降低[16,18]。

由于創新是一個高成本、高風險、高不確定性的長期過程，企業需要源源不斷地投入研發資金，一旦資金鏈斷裂，將導致創新中斷甚至失敗[22]。因此，產品相似性通過提高營業收入、減少營業成本，直接增加了主并公司在未來創造現金的能力，從而平滑了公司的融資約束，使得公司所持有的內部現金較為充裕，可以把更多資金投入到創新活動中，進而提升創新績效。

3）市場壓力對沖效應

產品相似性有助于企業對沖市場壓力，增加創新投入以實現創新績效提升。

在當前中國經濟高速轉型的時代背景下，企業面臨較大的市場壓力。這是因為，一方面，市場機制不夠完善，表現為投資主體結構不合理、資本市場缺乏層次性等一系列特征，這帶來了企業融資難、融資貴問題，導致企業創新意愿相對薄弱[44]。另一方面，市場的快速發展與知識產權保護存在不對稱，完善的知識產權保護體系尚未建立，這使得一部分投機取巧、直接照搬他人成果的企業風氣盛行，削弱了企業自主創新的積極性[45]。然而，由于存在產品相似性的企業在產品市場中屬于競爭對手，在并購發生后，企業相當于直接納入競爭對手的市場資源，在拓展產品線的同時優化了企業邊界，有利于在短期內迅速提高市場集中度，鞏固市場占有率，并形成規模收益的遞增趨勢[16,18]。此時，企業所面臨的產品市場競爭將得到有效對沖。

當企業所面臨的產品市場競爭壓力得到對沖后，企業一方面預計創新帶來的收益會有所提高，進而提高自身的創新積極性，另一方面可以把原本用于市場競爭的人力和物力資源釋放出來，大幅投入到創新活動中，從而提升創新績效。

由此，提出如下假說：

假說2.在并購完成后，與并購雙方不存在產品相似性關系的情況相比，并購雙方存在產品相似性關系的企業創新績效較好。

二、研究設計

（一）數據來源與樣本選取

本文的初始研究樣本為2009—2019年中國滬深兩市A股制造業上市公司。其中，企業數據來源于國泰安金融數據庫（CSMAR）、銳思數據庫（RESSET）和萬得金融終端數據庫（WIND），專利數據來源于國家知識產權局。

參考現有研究的做法，基于獲取的初始研究樣本進行如下篩選：將主并公司或目標公司為ST類或PT類企業的并購事件剔除；將最終交易失敗的并購事件剔除；將企業間發生的關聯交易事件剔除；倘若主并公司在同一年份發起了多次并購事件，僅選取第一次并購事件；將交易數據嚴重缺失的并購事件剔除。最終，共計得到78個并購事件。

本文通過構造并購事件的配對樣本來檢驗假說1。

首先，構造并購企業的配對樣本。借鑒陳仕華等[7]、任曙明等[18]、Lee等[19]、Bena和Li[36]、Capron和Shen[46]、Bodnaruk等[47]的做法，以篩選所得的78個并購事件中的企業作為實驗組，依可測變量選擇方法選取了五個制造業上市公司作為配對樣本，這些配對樣本與并購企業位于同一行業（制造業二級分類代碼相同）且規模相近（控制組公司總資產位于實驗組公司總資產的70%～130%區間）。每個樣本企業均匹配到五個配對樣本企業。為了記錄方便，將一個交易事件中的主并公司記為X，目標公司記為Y，將主并公司的配對樣本記為X1～X5，將目標公司的配對樣本記為Y1～Y5。另外，為了保證當年并購交易的獨立性，并購企業配對樣本選取的原則是考察期（并購年份）前三年和當年均未參與過并購交易的企業。

其次，在前一步的基礎上構造并購事件的配對樣本。參考王倩等[37]的做法，以篩選所得的78個并購事件中的企業作為基準，將主并公司X與目標公司配對企業（Y1～Y5）匹配，將目標公司Y與主并公司配對企業（X1～X5）匹配，最終，每個基準并購事件（X與Y）均與10個控制組并購事件（X與Y1～Y5；Y與X1～X5）配對成功。在匹配完成后，本文的最終并購事件樣本變為858個，其中，實驗組78個，控制組780個。

此外，本文使用最初篩選所得的78個并購事件中的主并公司子樣本來檢驗假說2。

（二）產品相似性的測算

1.構建語料庫

首先，參考任曙明等[36]的做法，使用Python軟件提取經營業務字段。文章在國泰安金融數據庫（CSMAR）上獲取了各上市企業的年度報告，使用Python軟件提取了“經營業務范圍”中的“本公司、全資子公司、所控股公司的經營業務”三個字段的內容。這是因為，上市公司對所管轄的全資子公司或控股企業具有經營決策權，其并購目的很可能是為了達成旗下子公司的戰略協同，因此，有必要將全資子公司或控股企業的產品業務經營范圍納入考慮范疇中。

其次，參考王倩等[37]的做法，使用jieba軟件對所篩選出的字段進行分詞處理。具體地，剔除不能反映產品實際信息的介詞、形容詞、連詞和副詞等，保留能夠充分反映企業經營產品業務的名詞或詞組。最后根據產品有效詞匯出現頻次排序，構建出語料庫①篇幅所限，文本分析的中間過程及語料庫結果未在正文中匯報，留存備索。。

2.產品相似性的測算方法

本文利用文本挖掘中經常用于文件比較的余弦相似性定理來計算產品相似性。具體計算方法為，用T代表構建的語料庫中有效詞匯的數量，T為標量；用Qj,t代表第j個公司在第t個年份的有效文本向量，Qj,t為T維空間向量。需要注意的是，語料庫中的每一個詞都對應于該T維空間中的每一個元素。另外，由于各個企業經營業務字段長度存在較大差異，有可能會影響企業間產品相似性的測量，為此，將Qj,t標準化為Mj,t。此時，公司i和公司j的產品相似性（數值介于0～1之間）公式為

下面具體說明產品相似性的計算。以移動電話行業為例，在某一年份，假定該行業中只包含A、B兩家上市公司。通過Python軟件抓取企業的經營業務，從而確定語料庫中包含以下詞匯：移動電話、短信、數字通信、圖片處理系統、網絡、蘋果系統和安卓系統。假定在這兩家上市公司年度報告的主營業務字段中，對上述幾個詞匯的使用情況如表1所示。

表1 A、B兩家公司年度報告的主營業務字段情況表（某年份）

接下來，計算公司A和B在該年度的產品相似性水平。首先，由于語料庫中有7個詞匯，這表明公司A和B的文本向量是一個7維的空間向量。其次，若特定詞匯出現在該公司當年年度報告的主營業務字段中，就將該位置的元素賦值為1，否則為0，因此，公司A和B在當年的文本向量可以分別表示為

將文本向量標準化后，可以分別表示為

則在該年份中，公司A和B的產品相似性為

3.測算結果。

本文依據上述步驟，對每一對樣本企業之間的產品相似性進行了測算，并對計算結果進行了描述性統計分析，如表2所示。從表2中可知，對于78個真實發生的并購事件來說，主并公司和目標公司之間產品相似性的中位數均在0.1上下波動，平均值介于0.06～0.13之間。此外，對于780個構造的并購事件的配對樣本來說，買方配對企業和賣方配對企業之間產品相似性的中位數均在0.05上下波動，數據集中分布在低數值區域，其平均值要明顯低于真實并購事件。

表2 對產品相似性的描述性統計

（三）模型設定與變量說明

建立如下計量經濟模型來檢驗假說1

其中，Y作為被解釋變量表示所研究的企業間并購事件，當企業間并購事件為現實生活中真實發生的事件時，賦值為1，否則為0；PS作為主要解釋變量，代表了企業間的產品相似性；BX和SX代表并購事件中主并公司和目標公司層面的控制變量。文章還選取了同行業、同地區指示變量以及相對規模調節變量作為控制變量CONTROLS；μ代表固定效應；ε代表隨機干擾項。參考Bena和Li[18]的做法，式（7）的回歸方法選擇條件Logit模型。

建立如下計量經濟模型來檢驗假說2

其中，P作為被解釋變量表示主并公司創新績效，其數值等于考察期（并購年份）發生后的三年間主并公司所申請的專利數量；PS作為主要的解釋變量，代表了企業間的產品相似性。CONTROLS代表控制變量；μ代表固定效應；ε代表隨機干擾項。

不同于式（7），式（8）中的被解釋變量專利數量屬于計數型變量，應選取泊松回歸進行計量分析，原因是其不滿足線性回歸模型中殘差正態分布即隨機性的假定；但是從所得的回歸樣本可以看出，被解釋變量的期望和方差存在較大差異，二者存在“過度分散”問題，違背了泊松分布“均等分散”的前提假定。鑒于此，采用負二項回歸方法來檢驗式（8）的結果。

在式（7）和式（8）中，各變量的定義和衡量指標如下。

產品相似性PS。通過構建兩種指標反映產品相似性程度。第一種方式為，根據前文所給出的式（1）直接計算出企業間產品相似性，記為PS_A，可以知道PS_A是0～1的連續變量；第二種方式為，將企業間產品相似性根據中位數進行分組，高相似性的組賦值為1，低相似性的組賦值為0，此時企業間產品相似性是0或1的虛擬變量，記為PS_B。

控制變量CONTROLS。根據已有的研究成果，本文選取了如下變量作為控制變量。知識基礎規模KNOW，使用企業的無形資產除以總資產得出；行業成長性GROWTH_H，使用行業中企業托賓Q值的中位數表示；企業成長性GROWTH_Q，使用企業本期主營業務收入與上期主營業務收入的增長率計算得出；股權制衡度STOCK，使用第2～5位股東的持股比例除以第1位股東的持股比例得出；企業利潤率PROFIT，使用利潤總額除以主營業務收入得出；企業凈資產收益率ROE，使用凈利潤除以股東權益平均余額得出；企業資產負債率LEVERAGE，使用總負債除以總資產得出；企業年齡AGE，使用原始數據取對數得出；企業規模SCALE，使用總資產的自然對數得出。

表3列出了所有變量說明，表4～表5列出了所有變量的描述性統計。所有變量的方差膨脹因子（VIF）均小于10，排除了多重共線性問題。

表3 變量說明

表4 描述性統計：并購事件配對樣本（假說1）

表5 描述性統計：主并公司企業樣本（假說2）

三、模型估計與結果分析

（一）產品相似性與目標公司選擇

根據研究設計，假說1的檢驗需使用條件Logit模型。需要關注的是，使用條件Logit模型所得出的回歸模型系數估計并不代表解釋變量對被解釋變量的邊際效應，即通常所說的“幾率比”（Odds Ratio），而代表了解釋變量對被解釋變量的“對數幾率比”（Log-Odds Ratio）。因此，為了更加準確地分析回歸結果，同時進行了兩種檢驗，報告了兩種估計的參數。

如表6所示，依據式（7）來檢驗假說1。表6中的“Odds Ratio”兩列代表了解釋變量對被解釋變量的“幾率比”，即邊際效應，可以直觀地理解和認識文章的實證結果。PS_A和PS_B的回歸系數均在1%的水平上顯著為正，具體來看，PS_A的回歸系數為3.21，這說明，當并購雙方的產品相似性每增加1%時，會使得主并公司和目標公司之間并購事件發生的概率變為原來的3.21倍；PS_B的回歸系數為2.41，這表明，當并購雙方的產品相似性每增加1%時，會使得主并公司和目標公司之間并購事件發生的概率變為原來的2.41倍?！癓og-Odds Ratio”兩列代表了解釋變量對被解釋變量的“對數幾率比”，PS_A和PS_B均在1%的水平上顯著為正，這表明，不管是用0～1之間的連續變量還是用0或1的虛擬變量來衡量企業間產品的相似性，企業間并購交易行為都會因產品相似性的提高而提高，即并購雙方的產品相似性程度越高，該企業成為目標公司的可能性越大?？傮w而言，依據上述兩種回歸檢驗的結果均支持了研究假說1，即并購事件更容易發生在與主并公司存在較高產品相似性的企業中。其余控制變量系數大小和正負大致符合預期以及現有的研究結論，為篇幅所限，在此予以省略。

表6 產品相似性對并購組合的回歸結果

（二）產品相似性與并購創新績效

1.基準回歸結果

如表7所示，依據式（8）來檢驗假說2。PS_A和PS_B 均在1%或5%的顯著性水平上回歸系數為正，這表明，不管是用0～1之間的連續變量還是用0或1的虛擬變量來衡量企業間產品相似性，在并購事件完成后，主并公司的創新績效均會因并購雙方產品相似性的提高而提高。上述兩種回歸檢驗的結果均支持了研究假說2，即與并購雙方不存在產品相似性關系的情況相比，并購雙方存在產品相似性關系時，主并公司的創新績效越好。其余控制變量的回歸大小和正負大致符合預期以及現有的研究結論，在此不做贅述。

表7 產品相似性對主并公司創新績效的回歸結果

2.穩健性檢驗

其一，當被解釋變量的期望值和方差顯著不相等時，模型中必然存在“過度分散”的問題，此時，除了使用負二項回歸以外，還可以采用泊松回歸的方法，但是必須控制穩健標準誤來進行參數估計，從而消除模型設定所帶來的偏誤。有鑒于此，文章選取泊松回歸，并控制穩健標準誤，重新檢驗了假說2，結果如表8的第（1）列和第（2）列所示。從結果可以看出，控制了穩健標準誤的泊松回歸結果和負二項回歸結果基本一致，在此亦不做贅述。

表8 產品相似性對主并公司創新績效的回歸結果：穩健性檢驗（1）

其二，更換被解釋變量的衡量指標。為了增強計量結果的穩健性程度，將假說2中的被解釋變量P替換為參考期（并購年份）發生后的兩年間主并公司所申請的專利數量，并保持解釋變量和其他控制變量不變，重新進行了穩健性檢驗，其結果如表8的第（3）列和第（4）列所示。從結果可以看出，在替換了被解釋變量后，產品相似性對企業創新績效的正向影響不發生改變。

其三，為了減輕因遺漏變量所導致的內生性問題，本文在原有控制變量的基礎上，又增加了幾個新的控制變量重新考察了假說2，分別為：（1）產業政策激勵Policy：當企業所處行業在“十一五”“十二五”和“十三五”規劃中被明確列為受鼓勵、支持的行業時，則認為企業受到了產業政策激勵，將其賦值為1，否則為0。（2）現金持有比率Cash：采用企業年末現金及現金等價物總數和總資產的比值來表示。（3）流動比率Ratio：采用企業流動資產和流動負債的比值來表示?；貧w結果如表8的第（5）列和第（6）列所示。從結果可以看出，在增添新的控制變量之后，產品相似性對企業創新績效的正向影響不發生改變。

其四，相比于普通并購，技術并購的技術獲取性目的較強，在并購發生后會整合目標公司的技術資源進而尋求技術能力提升[37]。因此，本文把研究樣本進一步限定為技術并購，重新考察了假說2。參考張崢和聶思，倘若在并購發生前5年內目標公司取得過專利，或者在并購公告中直接標注了技術并購字樣，則把這些并購事件劃分為技術并購，最終共計得到62個技術并購事件[48]?；貧w結果如表9的第（1）列和第（2）列所示。從結果可以看出，在改變了樣本量之后，產品相似性對企業創新績效的正向影響不發生改變。

表9 產品相似性對主并公司創新績效的回歸結果：穩健性檢驗（2）

其五，進行縮尾處理。為了剔除極端值的影響、增強計量結果的穩健性程度，文章將假說2中的所有連續變量進行了上下1%的winsorize處理，重新進行了穩健性檢驗，其結果如表9的第（3）列和第（4）列所示。從結果可以看出，在剔除了極端值的影響后，產品相似性對企業創新績效的正向影響不發生改變。

總之，在充分考慮了計量經濟模型設定、變量選取、遺漏變量、樣本量變動和極端值等所帶來的偏誤后，文章的主要結論依然是成立的，具有較強的穩健性。

3.渠道檢驗。

前文指出，在并購后的整合階段中，產品相似性不僅可以促進企業間的知識吸收，還可以平滑雙方的融資約束、對沖市場壓力，從而提升主并公司的整體創新績效。有鑒于此，本文在假說2的基礎上進行了分組回歸，對上述三個渠道進行了異質性檢驗，從而考察了不同情況下產品相似性對主并公司創新績效的不同促進效果。

其一，知識吸收效應。文章通過分組檢驗了不同企業間知識吸收能力的強弱對創新績效的影響。參考王詩翔等的研究，本文采用研發強度作為企業知識吸收能力的表征，具體地，分別采用研發投入與銷售收入之比、研發人員數量占比（研發人員數量占企業員工總人數的比例）來表示研發強度[49]?；貧w結果如表10～表11所示，其中，表10為采用研發投入與銷售收入之比表示研發強度時進行的分組回歸結果，表11為采用研發人員比例表示研發強度時進行的分組回歸結果。根據回歸結果可以看出，對于知識吸收能力較低的企業來說，產品相似性分別在1%和5%的水平上顯著為正，對于知識吸收能力較高的企業來說，產品相似性的系數也為正但并不顯著。這樣的回歸結果表明，相比于知識吸收能力較高的企業而言，并購雙方產品相似性對企業創新的促進效果在知識吸收能力較低的企業間更加明顯。這一結果與前文論述基本保持一致，即由于產品相似性會促進企業間的知識吸收，因此，吸收能力原本較低的企業將更為受益。使用Bootstrap抽樣法得到的經驗P值分別為0.02和0.03，在5%的水平下顯著，這說明上述差異在統計上是顯著的。

表10 產品相似性對主并公司創新績效的回歸結果：知識吸收渠道（1）

表11 產品相似性對主并公司創新績效的回歸結果：知識吸收渠道（2）

其二，融資約束平滑效應。通過分組檢驗了不同企業間融資約束水平的高低對創新績效的影響。本文參考陳胤默等[50]的做法，采用SA指數來衡量企業的融資約束。值得注意的是，鞠曉生等[51]指出，SA指數為負值，其絕對值越大，企業所受到的融資約束水平越高。SA指數的計算公式為

其中，AGE表示企業上市年齡；SIZE表示企業規模，采用總資產的自然對數來表示，其計算公式為

最終的回歸結果如表12所示。根據回歸結果可以看出，對于融資約束較高的企業來說，產品相似性在5%的水平上顯著為正，對于融資約束較低的企業來說，產品相似性的系數也為正但并不顯著。這樣的回歸結果表明，相比于融資約束較低的企業而言，并購雙方產品相似性對企業創新的促進效果在融資約束較高的企業間更加明顯。這一結果與前文論述基本保持一致，即由于產品相似性會平滑融資約束，因此，融資約束原本較高的企業將更為受益。使用Bootstrap抽樣法得到的經驗P值為0.04，在5%的水平下顯著，這說明上述差異在統計上是顯著的。

表12 產品相似性對主并公司創新績效的回歸結果：融資約束平滑渠道

其三，市場壓力對沖效應。文章通過分組檢驗了不同市場壓力的高低對創新績效的影響。本文參考任曙明等，采用企業主營業務利潤率的標準差來表示市場競爭程度，其中，標準差的值越大，表明行業內企業差別越大，面對的市場壓力越??；相反地，標準差的值越小，表明行業內企業差別越小，市場壓力越大[52]。

最終的回歸結果如表13所示。根據回歸結果可以看出，對于市場壓力較低的企業來說，產品相似性分別在1%和5%的水平上顯著為正，對于市場壓力較高的企業來說，產品相似性的系數并不顯著，甚至出現了負值。這樣的回歸結果表明，相比于市場壓力較高的企業而言，并購雙方產品相似性對企業創新的促進效果在市場壓力較低的企業間更加明顯。出現這一結果的可能原因在于，當市場壓力較高時，僅僅通過收購一家存在產品相似性的目標公司，還不足以降低行業競爭程度，行業分散性仍舊很高，對提升創新績效的促進效果還不明顯；相反地，當市場壓力較低時，行業內的競爭程度較低，市場集中度相對較高，此時，并購存在產品相似性的目標公司便可以進一步提高產業集中度，從而有效控制行業內市場競爭中的數量，顯著提升創新績效。使用Bootstrap抽樣法得到的經驗P值為0.02，在5%的水平下顯著，這說明上述差異在統計上是顯著的。

表13 產品相似性對主并公司創新績效的回歸結果：市場壓力對沖渠道

四、結論與啟示

本文闡明了產品相似性在并購交易中對目標公司選擇及主并公司創新績效的作用，并利用制造業上市公司研發數據、專利數據和文本分析法所構建的產品相似性數據進行了實證分析。研究結果表明：與主并公司存在產品相似性關系的企業更容易成為目標公司；在并購后，產品相似性越高，主并公司的創新績效也會隨之顯著提升；此外，在整合過程中，產品相似性主要通過“知識吸收效應”“融資約束平滑效應”和“市場壓力對沖效應”三個渠道來加深整合程度，從而提高主并公司的創新績效。

本文的研究結論具有以下三點政策啟示：其一，政府應該進一步完善上市公司審查力度，確保企業真實披露相關信息，從而有助于主并公司迅速、準確識別產品相似性程度較高的目標公司。其二，政府應該進一步破除妨礙企業并購的體制機制障礙，充分發揮并購重組提升創新績效的根本功能，提高并購行政審批的整體效率。其三，政府應該進一步加強并購前風險評估與并購后重組指導，從知識吸收、融資約束平滑和市場壓力對沖等多角度，積極鼓勵企業參與并購重組。