吳欣望 朱全濤

(1 暨南大學(xué)知識(shí)產(chǎn)權(quán)研究院，廣州 510632；2 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣州 510642)

0 引 言

技術(shù)并購是突破企業(yè)發(fā)展過程中技術(shù)瓶頸的途徑之一。2009年度諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主威廉姆斯很早便提出了技術(shù)并購概念，并將其界定為實(shí)力雄厚的大企業(yè)對(duì)擁有獨(dú)特技術(shù)的小企業(yè)的收購?；蛘哒f，技術(shù)并購是以獲取被并購企業(yè)的技術(shù)資源為目標(biāo)的并購活動(dòng)。近年來，世界范圍內(nèi)技術(shù)并購的次數(shù)和金額迅速增長(zhǎng)，成為并購領(lǐng)域的熱土。一些企業(yè)通過多次技術(shù)并購快速成為國(guó)際市場(chǎng)上的行業(yè)領(lǐng)先者。例如，1993—2015年，思科系統(tǒng)公司平均每年發(fā)起10多起并購，快速成長(zhǎng)為全球領(lǐng)先的網(wǎng)絡(luò)方案供應(yīng)商。

在中國(guó)，技術(shù)并購這一通過跨越企業(yè)組織邊界獲取技術(shù)資源的做法也逐漸普遍。越來越多的中國(guó)企業(yè)赴美國(guó)硅谷等地購買科技公司。在中國(guó)內(nèi)地，科創(chuàng)板建立后，越來越多的科技企業(yè)成為上市公司。但是，這些上市公司多數(shù)規(guī)模偏小，雖有一定核心技術(shù)，但在行業(yè)內(nèi)的整體地位還有很大的提升空間。不難預(yù)見，通過并購其他科技公司來實(shí)現(xiàn)快速擴(kuò)張將成為這些上市公司的一個(gè)發(fā)展戰(zhàn)略。和普通并購一樣，技術(shù)并購也存在失敗的風(fēng)險(xiǎn)。技術(shù)并購的高失敗率會(huì)妨礙我國(guó)資本市場(chǎng)健康發(fā)展和創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略實(shí)施。技術(shù)并購失敗固然與市場(chǎng)內(nèi)在風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)，不夠科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臎Q策也會(huì)導(dǎo)致并購活動(dòng)失敗。主并方對(duì)信息利用不充分會(huì)導(dǎo)致決策上的偏差。專利信息是在技術(shù)并購中需要被重視和充分利用的一類信息。因此，有必要構(gòu)建用于輔助技術(shù)并購決策、改善技術(shù)并購效果的專利信息分析方法。

在技術(shù)并購活動(dòng)中利用專利信息的必要性是顯而易見的。實(shí)施技術(shù)并購時(shí)，主并方(merger)的主要目的是獲得公開的專利技術(shù)和非公開的技術(shù)秘密。盡管專利文獻(xiàn)不能覆蓋技術(shù)秘密和尚未公開的專利申請(qǐng)，但是，大多數(shù)技術(shù)都仍然體現(xiàn)在公開的專利文獻(xiàn)中。因此，在成功的技術(shù)并購活動(dòng)中，有必要借助專利文獻(xiàn)對(duì)各個(gè)潛在被并購對(duì)象的專利擁有狀況進(jìn)行分析和甄別，挑選出合適的對(duì)象。在發(fā)達(dá)國(guó)家，一些快速擴(kuò)張的科技企業(yè)很善于主動(dòng)利用專利信息來實(shí)施擴(kuò)張戰(zhàn)略。早在2002年，時(shí)任CHI公司首席技術(shù)官的Breitzman等就曾撰文，論證在技術(shù)并購中可以借助專利信息分析對(duì)潛在的被并購企業(yè)進(jìn)行識(shí)別，從而改進(jìn)技術(shù)并購的效果和提高成功率[1]。

當(dāng)前，在國(guó)內(nèi)并購活動(dòng)中，技術(shù)并購者們對(duì)專利信息的利用還很不充分。在我國(guó)的并購實(shí)踐活動(dòng)中，盡管并購方也會(huì)在事前圍繞是否有必要并購、并購估價(jià)和并購后整合措施等關(guān)鍵問題展開盡職調(diào)查，但是重點(diǎn)調(diào)查的是目標(biāo)企業(yè)的實(shí)際盈利能力、業(yè)績(jī)穩(wěn)定性、經(jīng)營(yíng)短板等方面。盡管有時(shí)候也會(huì)對(duì)專利展開調(diào)查，但通常僅僅局限于核實(shí)專利的有效性、權(quán)利狀況、剩余年限、是否可以被用于產(chǎn)品生產(chǎn)等基本內(nèi)容[2]?？傮w而言，我國(guó)業(yè)界圍繞科創(chuàng)企業(yè)技術(shù)并購展開的專利情報(bào)分析還處于相當(dāng)粗略的狀態(tài)。不管是在技術(shù)并購活動(dòng)中所利用的專利信息的容量、所使用的專利信息分析方法還是在利用專利信息分析解決的問題類型上，都與發(fā)達(dá)國(guó)家存在較大差距。

導(dǎo)致我國(guó)技術(shù)并購決策中對(duì)專利情報(bào)利用不充分的一個(gè)原因是缺少有效的工具和方法。近年來，專利數(shù)量的迅速增長(zhǎng)使面臨海量文獻(xiàn)的決策者更加需要借助先進(jìn)的專利數(shù)據(jù)分析方法來輔助決策。否則，就如同在布滿暗礁的大海中航行，容易觸礁和沉船。在這一背景下，為了更好地推動(dòng)專利情報(bào)在實(shí)踐中的應(yīng)用，有必要針對(duì)技術(shù)并購這一具體場(chǎng)景專門設(shè)計(jì)專利情報(bào)分析方法，提高相關(guān)主體的決策效率。

為此，有必要思考如何在我國(guó)技術(shù)并購實(shí)務(wù)過程中能夠更大程度上利用專利情報(bào)這一問題[3]。本文就在這方面做一些嘗試。具體而言，本文專注于通過對(duì)專利技術(shù)功效矩陣中的信息進(jìn)挖掘，幫助主并方挑選出符合其并購戰(zhàn)略目標(biāo)的并購對(duì)象，并為制定技術(shù)并購后整合戰(zhàn)略提供依據(jù)。為此，論文提出了如何對(duì)專利技術(shù)功效矩陣中的技術(shù)信息和功效信息進(jìn)行利用的思路，討論了具體的算法并通過案例分析演示了實(shí)際應(yīng)用。

1 利用專利技術(shù)功效矩陣輔助技術(shù)并購決策的思路

專利技術(shù)—功效矩陣是一種對(duì)專利的技術(shù)特征和功能效果進(jìn)行二維分析的可視化工具。構(gòu)建專利技術(shù)—功效矩陣時(shí)，可以采取國(guó)際專利分類號(hào)、直接通過在技術(shù)說明書中提取描述技術(shù)特征的詞匯或人為進(jìn)行技術(shù)分類等不同途徑來描述技術(shù)特征，然后再將專利文獻(xiàn)中描述技術(shù)特征的詞匯和描述功效的詞作為矩陣的行和列，最后將各個(gè)專利分別歸類到專利技術(shù)—功效矩陣中所對(duì)應(yīng)的位置。表1展示了專利技術(shù)—功效矩陣圖的基本格式，各方框中的數(shù)字代表同時(shí)具有所處位置對(duì)應(yīng)的技術(shù)功效和技術(shù)特征的專利個(gè)數(shù)。通常專利技術(shù)—功效矩陣的應(yīng)用領(lǐng)域是為技術(shù)研發(fā)和分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手提供引導(dǎo)。通過對(duì)專利技術(shù)—功效矩陣的分析，可以確定行業(yè)技術(shù)的分布特征，尋找技術(shù)洼地，針對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手專利布局制定競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略。

表1 專利技術(shù)—功效矩陣地圖的基本格式

自從專利技術(shù)—功效矩陣問世后，人們圍繞其開展的研究可以被分為兩大類。一是圍繞繪制專利技術(shù)—功效矩陣的方法展開。這類研究關(guān)注如何采用新的方法來繪制更加精確和便捷好用的專利技術(shù)—功效矩陣。例如，Cheng嘗試通過國(guó)際專利分類號(hào)來確定專利的技術(shù)特征，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建專利技術(shù)—功效矩陣，而不是直接使用描述技術(shù)特征的詞匯[4]。其他的研究方向還有對(duì)可視化效果進(jìn)行優(yōu)化和提高處理數(shù)據(jù)的效率等。圍繞專利技術(shù)—功效矩陣開展的另外一類研究是嘗試用該工具來解決各種實(shí)際決策問題。這主要體現(xiàn)在為企業(yè)研發(fā)布局提供參考、判斷某個(gè)技術(shù)領(lǐng)域的成熟度和識(shí)別技術(shù)機(jī)會(huì)等。其中，最為常見的是為企業(yè)研發(fā)布局提供參考。在繪制出某個(gè)技術(shù)領(lǐng)域的專利技術(shù)—功效矩陣圖后，使用者可以直觀地看出技術(shù)和功效的聚集與疏散程度，形成對(duì)技術(shù)熱點(diǎn)或薄弱點(diǎn)的初步判斷。對(duì)技術(shù)密集的熱點(diǎn)領(lǐng)域，采取規(guī)避設(shè)計(jì)或主動(dòng)發(fā)出授權(quán)申請(qǐng)等方式獲得技術(shù)；對(duì)薄弱的環(huán)節(jié)，則考慮是否存在克服短板的可能性。筆者將重點(diǎn)圍繞與本文聯(lián)系相對(duì)密切的借助專利技術(shù)—功效矩陣識(shí)別技術(shù)機(jī)會(huì)和判斷技術(shù)成熟度的方面展開研究。

技術(shù)機(jī)會(huì)分析指對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)及相互關(guān)系的挖掘來判斷某個(gè)技術(shù)領(lǐng)域可能出現(xiàn)的突破點(diǎn)或發(fā)展前景。專利信息被認(rèn)為蘊(yùn)含著關(guān)于技術(shù)機(jī)會(huì)的信息，因此，一些學(xué)者嘗試從專利文獻(xiàn)中挖掘出關(guān)于技術(shù)機(jī)會(huì)的信息，如呂一博等利用國(guó)際專利分類號(hào)構(gòu)建起識(shí)別技術(shù)機(jī)會(huì)的可視化圖譜[5]。進(jìn)一步，劉化然等構(gòu)建了一套借助專利文獻(xiàn)中的技術(shù)和功效信息來識(shí)別技術(shù)機(jī)會(huì)的方法[6]。該文構(gòu)建的專利技術(shù)—功效矩陣分別由“技術(shù)問題”和“技術(shù)手段”作為矩陣的行和列。技術(shù)問題類似于傳統(tǒng)技術(shù)—功效矩陣中的功效信息，技術(shù)手段類似于傳統(tǒng)技術(shù)—功效矩陣中的技術(shù)領(lǐng)域類別。從該矩陣中可以看出，某個(gè)技術(shù)手段被用于解決了哪些技術(shù)問題，同時(shí)，也可以看出該技術(shù)手段被用于解決特定技術(shù)問題的頻率。反過來，從該矩陣中也可以看出，某個(gè)技術(shù)問題的解決是借助哪些技術(shù)手段來實(shí)現(xiàn)的，以及各個(gè)技術(shù)手段在解決該技術(shù)問題上的頻率。進(jìn)一步地，該文設(shè)計(jì)了“技術(shù)手段的專利布局難易度”和“技術(shù)問題專利布局難易度”兩個(gè)指標(biāo)。技術(shù)手段的專利布局難易度用某技術(shù)手段被用于解決各類技術(shù)問題的總次數(shù)除以該技術(shù)手段所可能解決的技術(shù)問題種類得到。反映了解決單個(gè)種類的技術(shù)問題平均地采用某種技術(shù)手段的文獻(xiàn)數(shù)量，取值越大，表明平均而言該技術(shù)手段被高頻率地使用解決特定領(lǐng)域的技術(shù)問題，意味著該技術(shù)手段是創(chuàng)新主體進(jìn)行專利布局的主戰(zhàn)場(chǎng)，從而在該技術(shù)手段上進(jìn)行突破難度較大；技術(shù)問題專利布局難易度等于解決某個(gè)技術(shù)問題的專利文獻(xiàn)總量除以解決該技術(shù)問題采用的技術(shù)手段種類的數(shù)目。該指標(biāo)反映了解決某個(gè)特定的技術(shù)問題時(shí)，平均而言所用到的技術(shù)手段的頻數(shù)，取值越大，表明圍繞該問題設(shè)計(jì)解決方案的文獻(xiàn)越多，該問題被創(chuàng)新主體關(guān)注的熱度越大，競(jìng)爭(zhēng)越激烈，也越不容易把握住新的機(jī)會(huì)。該文進(jìn)一步地利用這些指標(biāo)來識(shí)別技術(shù)機(jī)會(huì)。

專利技術(shù)—功效矩陣中的信息還可能反映了技術(shù)的成熟度。王昕等嘗試在TRIZ理論的框架下對(duì)專利技術(shù)功效矩陣中所包含的專利技術(shù)所處的發(fā)展階段進(jìn)行分類[7]。蘇聯(lián)科學(xué)家根里奇.阿奇舒勒于1946年構(gòu)建了TRIZ理論。在他的領(lǐng)導(dǎo)下，蘇聯(lián)曾經(jīng)通過對(duì)全世界近250萬份高水平發(fā)明專利進(jìn)行分析來總結(jié)發(fā)明規(guī)律，以便推進(jìn)國(guó)家技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略。在TRIZ理論中，對(duì)目標(biāo)產(chǎn)品或目標(biāo)技術(shù)的功能進(jìn)行分析成為引導(dǎo)創(chuàng)新的一項(xiàng)關(guān)鍵性工作。其思路是，將某個(gè)產(chǎn)品如汽車視為一個(gè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)由若干個(gè)相互作用的內(nèi)部組件構(gòu)成，且該系統(tǒng)也與系統(tǒng)外的一些物體發(fā)生作用。發(fā)明的方向就是發(fā)現(xiàn)各個(gè)組件在功效上的不足以及如何廣泛利用已知的各類知識(shí)來提升這些功效。根據(jù)TRIZ理論，在產(chǎn)品的發(fā)展過程中，其性能參數(shù)呈現(xiàn)出S形的特點(diǎn)。具體而言，當(dāng)產(chǎn)品剛剛被研發(fā)出來時(shí)，其性能參數(shù)的取值比較低，這意味著使用新誕生的產(chǎn)品并不方便。例如，最初的汽車構(gòu)思是以蒸汽機(jī)作為動(dòng)力裝置，速度很慢，單次能跑的路程也比較短。但是，隨著人們圍繞提高速度展開一系列研究，汽車的速度經(jīng)歷了加速上升、小幅上升和最后趨于平緩的過程。S曲線展示了技術(shù)性能參數(shù)變化的這一特征。該曲線顯示，新產(chǎn)品的發(fā)展會(huì)經(jīng)歷出生期、成長(zhǎng)期、成熟期和衰退期，出生期的性能參數(shù)提高不明顯，進(jìn)入成長(zhǎng)期會(huì)經(jīng)歷性能的加速度提升。進(jìn)入成熟期后，性能會(huì)以遞減的速度繼續(xù)提升。最后迎來性能參數(shù)基本上不再提升的衰退期。

專利文獻(xiàn)記錄了技術(shù)演進(jìn)的歷程?？梢越柚鷮＠墨I(xiàn)來識(shí)別產(chǎn)品的各項(xiàng)效能處在哪個(gè)階段，以及識(shí)別哪些方面的效能正在受到公眾重視。例如，汽車的速度效能可能已經(jīng)處于衰退期，提升的空間不大了；然而，汽車的環(huán)保效能卻仍處在成長(zhǎng)期，各種截污減排的技術(shù)不斷涌現(xiàn)，環(huán)保性能迅速提升。王昕等以電網(wǎng)除冰技術(shù)為例，構(gòu)建了專利技術(shù)—功效矩陣，并借助該矩陣中包含的信息，對(duì)各個(gè)技術(shù)—功效領(lǐng)域的成熟度進(jìn)行了區(qū)分，并指出應(yīng)該針對(duì)處于成長(zhǎng)期而非衰退期的技術(shù)—功效領(lǐng)域進(jìn)行布局[7]。

筆者認(rèn)為，專利技術(shù)—功效矩陣也能在技術(shù)并購中發(fā)揮識(shí)別潛在競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的作用。例如，可以將各個(gè)潛在并購企業(yè)的專利技術(shù)功效矩陣中的數(shù)據(jù)展開，將二維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一維數(shù)據(jù)。這樣，有多少個(gè)被考察的潛在并購企業(yè)，就有多少列一維數(shù)據(jù)。將主并方的技術(shù)功效矩陣也進(jìn)行相同處理。然后，通過聚類分析，就可以判斷哪個(gè)或者哪些潛在并購企業(yè)與主并方處于同一個(gè)類別。如果主并方發(fā)起并購的目的是獲得與自身擁有的專利組合在技術(shù)分布領(lǐng)域和市場(chǎng)定位上類似的外部專利組合，以便并購后繼續(xù)強(qiáng)化現(xiàn)有的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)有客戶群體的滲透和鎖定，那么，就可以優(yōu)先考慮那些在聚類分析中與自身處于相同類別的企業(yè)。

此外，還可以通過分別考察專利技術(shù)功效矩陣中的技術(shù)領(lǐng)域分布信息和功效類型分布信息，獲得關(guān)于潛在并購對(duì)象的更多信息。一條獲取更多信息的方法是分別計(jì)算出潛在并購對(duì)象與主并方在技術(shù)維度和功效維度上的距離，然后借助距離來判斷主并方與潛在對(duì)象之間的相似度。其實(shí)，距離衡量的是相似度。距離越小，潛在并購對(duì)象與主并方在技術(shù)維度或功效維度上的相似度越大，越有利于進(jìn)一步強(qiáng)化在現(xiàn)有技術(shù)領(lǐng)域或細(xì)分市場(chǎng)中的優(yōu)勢(shì)。

在計(jì)算出技術(shù)和功效維度上的距離后，便可以根據(jù)技術(shù)相似度和功效相似度的大小將潛在并購對(duì)象分為四類。主并方會(huì)有不同的并購動(dòng)機(jī)，這決定了需要從不同類別中選擇并購對(duì)象。例如，當(dāng)主并方打算向新的技術(shù)領(lǐng)域拓展，并試圖將具有更加多樣化偏好的客戶作為自己的目標(biāo)客戶時(shí)，技術(shù)相似度和功效相似度都低的企業(yè)會(huì)是優(yōu)先考慮的對(duì)象。反之，當(dāng)主并方只想進(jìn)一步強(qiáng)化在現(xiàn)有技術(shù)領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)和鞏固現(xiàn)有客戶時(shí)，技術(shù)相似度和功效相似度都高的企業(yè)會(huì)是優(yōu)先考慮的對(duì)象。而對(duì)技術(shù)相似度高、功效相似度低的企業(yè)實(shí)施并購則既有助于增強(qiáng)現(xiàn)有技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的實(shí)力，又有助于吸引具有更多樣化訴求的客戶。反之，對(duì)技術(shù)相似度低、功效相似度高的企業(yè)實(shí)施并購則既有助于向更加多樣化的技術(shù)領(lǐng)域拓展，又有助于鞏固現(xiàn)有的客戶群體。

2 應(yīng)用舉例

企業(yè)1是一家生產(chǎn)觸摸顯示屏的企業(yè)，希望通過橫向并購來增強(qiáng)自身的技術(shù)實(shí)力。為此，該企業(yè)收集了7家同行企業(yè)的專利技術(shù)功效信息，加上主并方，一共可以繪制出了8家企業(yè)的技術(shù)功效矩陣表。將8家企業(yè)的專利技術(shù)功效矩陣中的數(shù)據(jù)展開，便將8份二維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成了8個(gè)一維數(shù)據(jù)①。通過使用的參數(shù)為4的K均值聚類分析得到表2?？梢园l(fā)現(xiàn)企業(yè)8與主并方處于同一個(gè)類別。因此，如果主并方發(fā)起并購的目的是獲得與自身專利組合在技術(shù)分布領(lǐng)域和市場(chǎng)定位上類似的外部專利組合，以便并購后繼續(xù)強(qiáng)化現(xiàn)有的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)有客戶群體的滲透和鎖定，那么，企業(yè)8則是一個(gè)可以關(guān)注的對(duì)象。

表2 聚類結(jié)果表

為了獲得關(guān)于潛在并購對(duì)象的更多信息，還可以進(jìn)一步對(duì)這8張技術(shù)功效矩陣表進(jìn)行加工，由此得到8家企業(yè)按照技術(shù)類別匯總的表3和按照功效類型匯總的表4。然后，以企業(yè)1為參照企業(yè)，分別根據(jù)技術(shù)類別匯總表和功效類別匯總表計(jì)算其余7家企業(yè)與企業(yè)1之間的技術(shù)類別歐式距離和功效類型歐式距離。這樣，便得到了一個(gè)有著7個(gè)樣本觀測(cè)值的二維數(shù)據(jù)。圖1直觀地展示了該二維數(shù)據(jù)的分布?？v坐標(biāo)代表功效距離的取值，橫坐標(biāo)則代表技術(shù)距離的取值。該表中的虛線代表根據(jù)7家企業(yè)的歐式距離計(jì)算出的算術(shù)平均值即平均歐式距離。橫向的虛線代表平均功效距離，縱向的虛線代表平均技術(shù)距離。這兩條虛線將圖1分割成了4個(gè)區(qū)域。從左下區(qū)域出發(fā)，按照逆時(shí)針方向旋轉(zhuǎn)，分別經(jīng)過技術(shù)和功效相似度都高、技術(shù)相似度高功效相似度低、技術(shù)相似度和功效相似度都低和技術(shù)相似度低功效相似度高4個(gè)區(qū)域。原點(diǎn)代表作為參照的企業(yè)1。從圖1中可以看出，企業(yè)8確實(shí)是在技術(shù)和功效上最接近主并方的企業(yè)。此外，企業(yè)2和企業(yè)7也處于在技術(shù)和功效上都與主并方的相似度比較高的區(qū)域。如果企業(yè)1進(jìn)行技術(shù)并購的目的是進(jìn)一步增強(qiáng)在現(xiàn)有技術(shù)領(lǐng)域或細(xì)分市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，則可以將重點(diǎn)考察企業(yè)8、企業(yè)2和企業(yè)7。雖然在選擇具體的并購對(duì)象時(shí)，還需要對(duì)這3家企業(yè)所擁有的技術(shù)的具體特征、技術(shù)的可實(shí)施性、產(chǎn)品被市場(chǎng)的認(rèn)可程度、被并購方的報(bào)價(jià)等多方面因素進(jìn)行綜合權(quán)衡，但技術(shù)功效信息分析有助于縮小考察對(duì)象范圍。

圖1 樣本企業(yè)間的技術(shù)—功效歐式距離

表3 技術(shù)類別匯總表

表4 功效類別匯總表

技術(shù)功效信息分析還有助于制定并購后整合策略。最終選擇的并購對(duì)象不同，并購后的整合策略也會(huì)有所不同。當(dāng)被并購企業(yè)與主并方的技術(shù)相似度高時(shí)，研發(fā)部門相對(duì)容易整合；反之，則需要采取措施促進(jìn)不同技術(shù)領(lǐng)域的研發(fā)人員進(jìn)行協(xié)作創(chuàng)新。類似地，當(dāng)被并購企業(yè)與主并方的功效相似度低時(shí)，營(yíng)銷部門需要針對(duì)不同類型的客戶進(jìn)行宣傳和采取營(yíng)銷策略。

3 總 結(jié)

文章通過計(jì)算技術(shù)緯度和功效緯度上的歐式距離以及進(jìn)行聚類分析，展示了可以借助專利技術(shù)功效信息來識(shí)別并購目標(biāo)的特征和提高并購目標(biāo)篩選效率。需要說明的是，在進(jìn)行聚類分析時(shí)，本文使用的是參數(shù)為4的K均值聚類。其實(shí)使用者還可以嘗試使用其他聚類方法或選擇不同參數(shù)來進(jìn)行聚類分析；在計(jì)算向量之間的距離時(shí)，本文使用的是歐式距離，但也存在多種其他計(jì)算向量間距離的方法。在具體分析中，使用者完全可以使用不同的聚類方法和距離測(cè)量方法來篩選潛在并購對(duì)象。如果使用不同計(jì)算方法得到的結(jié)果相同，則說明篩選結(jié)果具有穩(wěn)定性，更為可靠。

本文研究的一個(gè)現(xiàn)實(shí)意義在于，為我國(guó)專利信息分析軟件行業(yè)設(shè)計(jì)個(gè)性化服務(wù)提供了一種應(yīng)用場(chǎng)景，即對(duì)專利技術(shù)功效矩陣中包含的信息進(jìn)行挖掘和利用，識(shí)別出更符合主并方并購動(dòng)機(jī)的目標(biāo)企業(yè)，從而提高技術(shù)并購過程中篩選并購目標(biāo)的效率，并有助于制定合理的并購后整合策略。

其實(shí)，這展示了我國(guó)專利信息分析軟件行業(yè)的>一種發(fā)展方向。為了更好地推動(dòng)專利情報(bào)在實(shí)踐中的應(yīng)用，有必要針對(duì)各種實(shí)際決策場(chǎng)景針對(duì)性地設(shè)計(jì)專利信息分析方法。目前，我國(guó)出現(xiàn)了不少商業(yè)化的專利信息分析軟件供應(yīng)商。但是，這些供應(yīng)商在提供的分析功能上具有較大的重疊性，多數(shù)仍然停留在提供基本的統(tǒng)計(jì)分析服務(wù)上。整體而言，我國(guó)專利信息分析軟件行業(yè)缺少對(duì)不同類型的專利信息用戶進(jìn)行量身定制的分析模塊。因此，在專利情報(bào)分析系統(tǒng)中，可以考慮針對(duì)各類實(shí)際決策場(chǎng)景設(shè)計(jì)“量體裁衣”的分析模塊。