技术驱动型并购和技术学习

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71073092
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    28.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0404.创新管理与政策
  • 结题年份:
    2013
  • 批准年份:
    2010
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

技术驱动型并购(technology-driven mergers & acquisitions)是指企业以提升技术能力(technological capability upgrading)为主要目的战略性并购行为。.王宗光等 (2009)指出,中国企业在跨国并购中,以获得技术为动因的跨国并购占到了第二产业并购案件总数的82.56%。该现象要求我们对技术驱动型并购问题作深入研究,以发现影响技术驱动型并购及其整合阶段技术学习效果的关键因素,为企业界的技术驱动型并购活动及国家科技政策制定提供理论支持。.本项目研究3个问题:(1)影响技术驱动型并购绩效的关键因素是什么?(2)影响技术驱动型并购整合阶段技术学习效果的关键因素是什么?(3)规制企业技术驱动型并购活动并提高其技术能力的科技政策建议是什么?.本项目不仅研究中国企业跨境技术驱动型并购,同时也研究国内企业间的技术驱动型并购活动。

结项摘要

本项目的主要内容包括分析中国企业技术并购创新绩效及特征、确认绩效影响因素、提出技术并购整合模型和绩效提升的指导建议四个方面。研究对象是发生在2001-2008年的中国企业为并购企业的技术并购事件,数据是根据Ahuja和Katila(2001)对美国企业技术并购选择标准的中国情景化,对并购事件进行筛选而得。研究方法包括K-S检验、非参数双样本Wilcoxon检验、多独立样本K-W检验、中位数检验、Poisson回归分析和案例分析。本项目发现:(1)中国企业技术并购后显著提升创新绩效,并且在是否具有并购经验的技术并购企业之间,跨国和国内技术并购之间存在显著差异;(2)技术并购创新绩效的影响因素包括吸收能力、知识基础、知识相似性、政府关联等,具体而言,技术并购创新绩效与企业累积吸收能力、子公司数量、企业规模和标的企业知识基础绝对规模正相关,与政治关联层次和政治关联指数负相关,与并购双方知识基础的相似程度呈非线性(倒U)关系;(3)基于资源选择模型分析技术并购整合措施,包括平衡现有、创造新的、获得和剥离资源和能力四个环节,并进行典型案例分析;(4)本研究指出相关结论的管理启示,并提出技术并购创新绩效的提升建议,包括并购企业累积吸收能力作为整体“存量”发挥作用,需要注重长期积累;并购企业应该适当降低对政治关联的关注,积极参与市场竞争;并购企业选择标的企业时,应注重知识基础规模、把握相似程度;并购企业应积极提高自身实力,权衡多种资源,进行迂回整合等。.本项目的贡献主要是将中国企业技术并购问题的研究方法从案例研究转向实证研究,研究样本从海外并购拓展到中国企业技术并购整体,研究内容从中国企业技术并购效应的理论探讨深入到绩效及其影响因素的实践分析。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
中国企业技术并购的经营业绩研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    科学学研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙忠娟;谢伟
  • 通讯作者:
    谢伟
模仿的来源、动力及过程
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    创新与创业管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    谢伟;孙忠娟;贾哲;李培馨
  • 通讯作者:
    李培馨
电子商务模式创新中的消费者因素
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    中国总会计师
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张道远;周建华;谭晓林
  • 通讯作者:
    谭晓林
电子商务本土化战略中的政治因素——基于Google的案例研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    中国信息界
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张道远;谭晓林
  • 通讯作者:
    谭晓林
影响技术并购绩效的关键因素研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    科学学研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    谢伟;孙忠娟;李培馨
  • 通讯作者:
    李培馨

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

管理学习的过程模型:基于苏宁的案例研究
  • DOI:
    10.16192/j.cnki.1003-2053.2019.02.015
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    科学学研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张娜娜;谢伟;格佛海
  • 通讯作者:
    格佛海
自建与合作:资源与海外研发机构进入模式研究
  • DOI:
    10.16192/j.cnki.1003-2053.2016.09.010
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    科学学研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王砚羽;谢伟;李纪珍;乔元波
  • 通讯作者:
    乔元波
基于水分变化的砷抑制土壤碱性磷酸酶动力学特征研究
  • DOI:
    10.13671/j.hjkxxb.2015.0612
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    环境科学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    谢伟;和文祥;王紫泉;谭向平;卢冠男;杜威;韦革宏
  • 通讯作者:
    韦革宏
低氧对BDNF和TrkB受体及其信号通路影响的研究进展
  • DOI:
    10.16437/j.cnki.1007-5038.2018.08.022
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    动物医学进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴晓东;姜树原;贾小娥;巴德仁贵;谢伟;邵国
  • 通讯作者:
    邵国
高铁弹塑性地基振动与变形的2.5维有限元算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    哈尔滨工业大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    高广运;张继严;谢伟;徐晨晓
  • 通讯作者:
    徐晨晓

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

谢伟的其他基金

技术封锁对中国企业创新的影响及其应对措施
  • 批准号:
    72372083
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    40 万元
  • 项目类别:
    面上项目
中国企业海外研发中心管理的三个关键问题研究
  • 批准号:
    71672096
  • 批准年份:
    2016
  • 资助金额:
    50.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
中国本土零售企业能力升级和管理学习机制
  • 批准号:
    71372051
  • 批准年份:
    2013
  • 资助金额:
    54.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
模仿和技术学习
  • 批准号:
    70773067
  • 批准年份:
    2007
  • 资助金额:
    22.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
我国企业自主创新的模式与障碍实证研究
  • 批准号:
    70641025
  • 批准年份:
    2006
  • 资助金额:
    7.0 万元
  • 项目类别:
    专项基金项目
加工贸易和技术学习
  • 批准号:
    70573060
  • 批准年份:
    2005
  • 资助金额:
    18.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
中外合资企业中的技术学习
  • 批准号:
    70373005
  • 批准年份:
    2003
  • 资助金额:
    16.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
信息产业技术标准的管理和竞争战略
  • 批准号:
    70173008
  • 批准年份:
    2001
  • 资助金额:
    14.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
中国产业技术学习过程研究
  • 批准号:
    79900005
  • 批准年份:
    1999
  • 资助金额:
    9.5 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
关闭
close
客服二维码