易赐莹 尹丽春
摘要 选取PatentHub专利数据库作为数据来源,以美国为主、中国为辅,利用社会网络分析方法从技术的基础性、核心性、应用性范围3方面进行大豆产业共性技术识别,最后利用社会网络分析中的中心度指标进行共性结果分析。结果表明,美国大豆产业关键技术领域主要集中在A01H5、C12N15、A01H6和A01H1等小类,并且都属于最有价值的产业共性技术,可以看出美国作为发达国家非常支持对共性技术的研发。根据我国大豆产业的现实需求,该研究为促进我国大豆产业共性技术的发展提供了一定启示。
关键词 专利数据;产业共性技术;大豆产业;社会网络分析
中图分类号 S-058 文献标识码 A
文章编号 0517-6611(2019)12-0240-05
doi:10.3969/j.issn.0517-6611.2019.12.066
开放科学(资源服务)标识码(OSID):
Abstract PatentHub patent database was selected as the data source, with the United States as the main source and China as the auxiliary source, and the social network analysis method was used to identify the generic technology of soybean industry from three aspects of the basic, core and application scope of the technology. Finally, the central index in the social network analysis was used to analyze the common results.The results showed that the key technical fields of soybean industry in the United States mainly focused on small categories like A01H5, C12N15, A01H6 and A01H1, which were the most valuable industry generic technologies. It can be concluded that the United States, as a developed country, supports the research and development of generic technologies.Therefore, according to the actual demand of Chinas soybean industry, this research provides some enlightenments for promoting the development of generic technology of Chinas soybean industry.
Key words Patent data;Industrial generic technology;Soybean industry;Social network analysis
我国作为大豆的原产国和重要的生产国,种植大豆已经有上千年的历史。大豆作为我国重要的农作物之一,在保障粮食生产安全方面具有重要作用,然而自从我国加入WTO后,大豆产业开始发生历史性改变。目前我国大豆的需求量每年近9 000多万t,而80%的大豆供给需要从国际市场进口,本国供应率不到20%,是全球最大的大豆进口国和消费国。在2017年的中央一号文件中提到了“扩大豆,減玉米”农业供给侧结构性改革的战略目标,这为振兴我国大豆产业的发展创造了改变的机遇。
当前,已经有很多国家把支持共性技术作为科技政策的一项十分重要研究内容。共性技术是对一个行业或产业的产品升级和生产效率都会发挥带动作用的一类技术。世界上每次重大的产业升级都建立在共性技术基础之上,共性技术已被看作是产业发展的重要驱动力。在农业领域中,19世纪30年代育成杂交玉米,使作物品种杂交优势第一次被大规模的应用和推广,促进了粮食生产从依靠扩大面积到提高单产的重要战略升级。但国内有关共性技术识别研究成果还相对较少,并且缺少使用产业共性技术识别的有效方法。当前我国亟待改善大豆产业萎缩的局面,对先进国家的大豆共性技术的识别将发挥不可替代的作用。美国在短短不到200年间,特别是20世纪末依靠先进的技术已经成为了世界上最大的大豆生产国和第二大出口国,大豆种植和产业技术
均处于世界同行业的领先水平。鉴于此,笔者运用社会网络分析方法对美国大豆产业中的专利数据进行分析,识别其中的关键共性技术,以期为我国大豆产业的技术发展和技术升级提出有效对策。
1 共性技术的内涵及识别方法
1.1 共性技术的概念
最早提出共性技术概念的学者是A.Grang berg,接着美国学者G.Tassey对其进行了更全面的整理与概括,指出共性技术具备公共产品的特性,共性技术在基础研究和应用研究领域不但具有链接桥梁的作用,还能实现商业化应用对其他领域的专项技术[1]。随后共性技术的概念慢慢深入到各产业界并得到关注,世界各国学者经过研究也从多种不同方面对它进行了解释[2]。中国学术界对共性技术的总体看法是:一种已经或将要在未来许多领域被广泛使用的技术,它的研发成果能够共享,可以在产业内或跨产业里产生深刻影响。另一个更官方的观点是,它被认为具有巨大的经济和社会效益,是可以推动整个行业和产业技术水平、生产质量或生产效率有效提升的一类技术[3]。企业还可以根据自己生产或产品的需求,研究开发后续的商业化应用,在运用共性技术研究成果中,形成企业间自己的竞争技术或产品。因此,关键的共性技术的影响面很大,又具有经济和社会效益,将对整个经济社会的发展产生深远的影响。
1.2 共性技术的识别方法
针对产业共性技术识别或选择的方法,已有不少学者对其进行了研究,但如何更准确地去识别产业共性技术仍然是一个迫切要解决的问题。产业创新链中共性技术供给不足问题的突显,迅速引起了政府管理部门、科研人员及企业领导的注意,因此产业共性技术研究方法的选择得到注重。产业共性技术识别方法的研究一般包括定量分析、定性分析及定量定性相结合的方法3种类型。定性定量相结合方法中,普遍常见的方法有专利可视化分析法、专利地图分析法、专利引文分析法、社会网络分析法、专利组合式分析法等。
社会网络分析已被广泛应用于社会学的各项研究领域,是一种重要的分析方法,也是研究特定组织中的成员身份地位和特征属性、以及成员间关系结构的一种研究范式和方法。专利的社会网络分析法可以将以往只能定性的属性进行定量转化,以展现专利文献在某一特征属性方面的互动关系。鉴于此,笔者以专利数据为基础,通过社会网络分析软件UCINET进行专利技术领域共现网路、专利引用网络及专利权人网路分析,以识别产业间知识流动,挖掘企业核心技术,从而预测其关键的核心技术领域。
2 基础综述研究
2.1 共性技术识别研究
Tassey G[4]最先从3个角度对技术进行了分类,分别是基础、专有和共性技术,较全面地诠释了共性技术体系。Dosi G[5]提议应该把共性技术政策和产业政策有机地与国家创新体系建立在一起。日本研究人员指出共性技术必须满足几个特征,即产业化前景发展、高风险的技术性、潜在的市场应用性、可预测的巨大经济影响力[6]。Dayasindhu N等[7]认为,共性技术的商业化应用是促进经济社会进行全面发展的重要潜在因素。浦墨等[8]指出,共性技术的识别研究分别体现在以下3个方面:识别理论研究、指标研究及识别方法研究。覃兴[9]进一步针对共性技术的概念及特征给予了总结,并系统地分析了共性技术识别的方法,为后续行业的可持续发展提供了参考意见。曾婧婧等[10]从研究共性技术发展的起源到探究我国共性技术的基本含义,还对共性技术测度与识别等相关内容进行了深入分析。栾春娟[11]采用共性技术识别方法,指出为了充分保证识别结果的准确性,最好结合定量分析与定性分析的方法来鉴别共性技术。
2.2 社会网络分析法研究
近些年来,社会网络分析方法普遍被国内外学者用来分析研究专利数据。例如Lee P C等[12]为了挖掘专利的引用和被引用之间的关系,充分使用社会网络分析方法,在计算了技术之间的相对距离以及参考网络中的明确位置和状态之后,探索了核心技术的演化过程,从而识别出将要兴起的、关键的重要技术领域。叶振宇[13]从农业信息化着手,使用社会网络分析方法分析农业信息网站之间的连接关系,绘制了农业信息网站的网络关系图;然后利用社会网络分析法中的中心性分析,针对各农业信息网站间的认可度和网站用户间的认可偏差程度,从一个全新的角度探究了现代农业产业链信息网络体系建立不完善等问题,从而为其更好地发展提出了自己的见解和相应改进措施。Qi H Y等[14]通过利用社会网络提供的技术支持来分析农业技术如何更好地传播和扩散,结果发现农业技术特点等因素需要始终获得技术层面的支持,还需要获得周边社会网络的帮助,最终才能消化成为自己的经验。
2.3 产业共性技术研究
由于没有明确的标准来界定产业共性技术识别,所以研究基本以专利数据为例,计算技术间的引用情况,然后依据所设定的识别方法,从而选择性地识别出相关领域的共性技术。Belanger B C等[15]指出,为了提高行业竞争力,政府采用ATP(先进技术计划)与行业共同发展共性技术。张蜜[16]通过以生物医药业为研究对象,探索了产业共性技术的产业化性质,为更好地促进整个新兴生物医药业的发展提供了有效措施。周川雯等[17]以广西甘蔗糖业产业为例,基于三链分析方法的优化和改进,为选择产业共性技术的遴选方法和模式提供了借鉴。胡燕等[18]分析了支柱产业共性技术,创建了新疆应用技术创新方法“三阶段、五步走”模式,这离不开对新疆应用技术创新实践法、应用试点企业案例分析、应用效果评价等方法的成功探索。吴勇[19]提出为了加快促进江苏省产业共性技术的发展,不能脫离对科学可靠专项研究计划的开展、政府支持产业共性技术研发机构及促进“官产学研”产业共性技术合作等的建设。
3 美国大豆产业共性技术识别研究
为进一步实施《中国制造2025》,中国各产业部门已经开发出围绕国家战略需求应用的共性关键技术,而被组织研究的产业关键共性技术是指那些能起到制约瓶颈、短期内取得突破并对行业有深刻影响的技术。例如工业和信息化部在2011年《产业关键共性技术发展指南(2011年)》发布后,分别在2013、2015、2017年修订了相关技术内容。在2017年版装备制造业关键共性技术中,涉及3项农业机械。然而,对农业生产环节和种植领域中关键共性技术的研究则相对稀少。因此,在回顾国内外关于产业共性技术识别的研究领域和研究方法的基础上,以大豆产业为例,基于专利技术对中美两国大豆行业中的共性技术进行识别,为进一步推动中国大豆产业共性技术的发展提供有力参考。
3.1 数据来源及数据处理
选用北京南冥科技有限公司研发的专利汇(PatentHub)作为专利数据源。该系统可以进行中英文双重检索并汇集了全球的专利文献数据库。依据上文所提及的研究主体,在专利检索框内输入“((ad:[1986-01-01 TO 2017-12-31] OR dd:[1986-01-01 TO 2017-12-31])AND(大豆 OR 黄豆 OR soy OR soybean)AND(品种 OR "varieties" OR 良种 OR "Good seeds" OR 种质 OR "germplasm" OR 资源 OR "resources"))AND NOT(转基因 OR "Genetically modified")”进行搜索。在没有对专利公开国进行排查之前,机器自动检索出全球10 797条专利信息,包含了中、美、韩、WIPO、中国台湾、欧盟等23个国家和地区。该研究对专利权人的国别进行了限制,只选择中国和美国。同时为了保证专利的可研究性,又对专利有效性(包含有效专利、实质审查与公开)和专利类型(包括发明公开、发明授权和发明申请)进行筛选,剩余有7 161个专利。接下来通过筛选专利权人还余4 872个专利,最后对IPC分类号进行筛选,排除不符合研究主题的专利后,得到了1 212个符合大豆技术的专利数据,其中美国940个,中国272个。
3.2 美国大豆专利技术基础性分析
产业共性技术的基础性涵盖了最先被应用的科技知识,通常会溢出并扩散到其他新技术或多个产业领域,然后被应用于多个领域为其企业的科学与研究活动服务,为后续技术的核心性、技术应用性及结果分析奠定基础。因此,笔者先从基础性专利数量的变化及其主要技术领域的发展变化对大豆技术进行分析。为了突显美国专利技术领域申请数量的增长变化,结合题意选取了中国与美国进行对比(图1)。研究显示,中美国家在不同技术领域的申请数量不同,但从整体上看美国大豆技术的申请数量遥遥领先于中国,说明美国在技术研发领域具有很强的创新意识。另外,美国大豆产业领域的主要技术构成角度分析(表1)得到其在A01H(新植物或获得新植物的方法;通过组织培养技术的植物再生)的技术领域发展最快、数量最多,而在C12Q(酶或微生物的测定和检测方法)和C12N(微生物或酶;其组合物的制备方法)2个技术领域的发展也较快速。而中国虽然在AO1G、A01C和C05G技术领域表现较明显,但仅限于对植物播种及栽培技术的研发,极度缺乏对大豆新品种的研究开发。
3.3 美国大豆核心技术识别
产业共性技术之所以具有核心性,是为了识别出其在产业发展中处于核心的关键技术,便于在产业化过程中实现对后续技术的发展和应用。为了识别出大豆产业中的核心技术,该研究利用社会网络分析软件UCINET对排名前30的IPC分类号进行了共现网络分析,图2分别显示了IPC分类号的大组和小组,从不同大小的节点与节点之间的网络线连接程度可以发现形成了多个相关领域的技术聚类群。共现网络具有一定规模,且通过不同大小的群体间的连线密集程度,能够明显看出大豆产业中关键的核心技术领域。网络图中的每个节点都代表一个IPC分类号,对应着一种大豆产业技术领域;节点的大小表示该技术领域在网络中影响力的强弱性;网络中的连线密度表示着相邻技术领域间共现数量的多少,网络连线越密集的则表示在连线两端间的技术领域共现次数越多。
为了更准确地挖掘大豆产业中的重点技术关系信息和核心技术领域,笔者选取了IPC分类号在小组里排名前10的专利技术,通过分析小组节点的密度大小,提取了排名前
10的小组号依次是A01H5/10、C12N15/82、A01H1/02、A01H5/00、C12N5/04、A01H1/00、A01H1/06、A01H1/04、C12Q1/68、A23L1/20。通过观察,发现IPC小组中有5个属于A01H1/00方向,该领域为改良基因型的技术方法,由此可见这是美国大豆产业中最核心的一类技术。
3.4 美国大豆产业技术的应用范围分析
上文所分析出的一些专利技术是否符合产业共性技术,还需要对其应用性范围进行分析检验。据了解若判定某領域属于应用范围较强的技术,其中该技术领域的数量需呈现逐年增长的趋势,同时要满足在多个(至少3个)领域应用的技术,才能符合产业共性技术的特点;反之,此项技术若不能在多个领域被应用,则不符合共性技术的特点。
接下来,该研究将利用IPC分类号和专利权人对大豆产业领域的专利应用技术进行分析和处理,其中专利权人代表了获得专利权的专利申请人(其可以是企业、学校或科研机构)。通过社会网络分析软件UCINET对数据进行处理后,又利用NetDraw绘制了专利数据间所形成的交叉网络关系图(图3)。通过分析大豆专利权人与专利技术节点交叉连线之间形成的一个个密集且高度凝聚的专利引用网络关系图。网络内各节点之间关系越密集,节点的度数中心度也越大越集中。专利节点的度数中心度越高,节点所代表的形状则越大,说明与其他专利节点所产生直接联系的数量也越多。图3中外圈的各专利节点充分显示了这些技术在企业间与产业间的传播与应用。根据网络关系线的密集程度,发现除了C12N15/00、C12N15/11和C12N5/14只满足了2个领域的应用技术不符合共性技术外,其他的技术都满足符合共性技术的条件。且专利节点彼此相互之间的关系越密切,专利技术的应用领域也会越广泛。
由表2可知,为了进一步证明图中专利技术具有应用范围较强的特点,选取了位列前10的专利权人进行重点分析,在矩阵集合里设定了“1”代表两者具有联系,“0”则代表两者不具有联系。根据上图矩阵关系显示,美国孟山都公司与列表的IPC小组专利技术都有联系,而其他专利权人与列表里个别IPC小组的专利技术也有联系。由此说明,表2中所涉及的大豆技术不但符合产业共性技术,而且与图3的内容相吻合,所以都是属于应用性范围较强的技术。
3.5 美国大豆产业共性技术结果分析
为了明确美国大豆的产业共性技术,对利用社会网络分析中最常见的中心度指标进行总结分析。首先对一些相关概念进行简单介绍,度数中心度是相对简单的指数,表示若节点的度数中心度越高,那么该节点与其他节点的关系会越密切,在网络中则处于核心性的地位。中间中心度是某节点如果处在许多节点的连线上,则称该节点具有较高的中间中心度。接近中心度指在网络中某节点与其他所有节点的距离都很短,可以称该节点具有较高的整体中心度。由表3可知,出于A01H5、C12N15、A01H6和A01H1等直接涉及品种改良技术前人已有较多报道。对其他领域的技术进行简单分析,如A23L1代表的食用食料加工领域的技术,目前食用豆粕正大量被应用于食品工业领域,每年的出口量也在迅速增长。豆粕与豆制品,特别是用物理压榨法生产的豆油及豆制品需求量不断增长,得到了人们的普遍认可。而C07K14、A01H4、C12N5及C07K14领域的技术起到了扩大大豆种植规模的作用,培育了一大批高油、高蛋白优质的大豆品种,不但促成了优质大豆生产基地的建立,还成立了一些新大豆加工企业。这些共性技术将成为大豆产业技术发展的一个重要引领方向。最后,通过运用上述3个方法和指标,识别出表4中的大豆产业共性技术。
4 美国大豆产业技术对我国的启示
研究成果显示,对共性技术的高技术领域格外重视的主要是发达国家,而共性技术领域中能够受到政府支持的主要有信息技术、生物技术和新材料技术,它能够推动一个甚至多个产业技术战略升级的发展,拥有十分强大的经济和社会效益。所以,我国应该充分发挥作为大豆原产国的优势,在技术远落后于发达国家的条件下,增强政府对共性技术的支持力度。在有了政府资金和政策等方面支持的前提下,抓紧提高我国大豆产业发展的实用科技,如发挥现有大豆品种潜力的科技,高效利用的有机肥技术、疾病抗性技术、高产生长技术等。在品种创新方面的表现包括与其他品种杂交的生物育种技术的应用。另外,还要合理使用轮作套种技术,如近年来研发的朝鲜蓟套种大豆栽培技术。最后,为了实现我国大豆产业的快速发展,我国可以从以下几点考虑:①注重吸收引进先进的科技技术,研究大豆新品种,提高大豆的单产量;②研究开发大豆新品类,打造大豆新品牌,构建非转基因大豆定价中心;③鼓励政府建立健全大豆产业政策支持体系。这些措施在将一定程度上提升我国大豆产业的自主创新能力和核心竞争力。
参考文献
[1] 黄鲁成,张静.基于专利分析的产业共性技术识别方法研究[J].科学学与科学技术管理,2014,35(4):80-86.
[2] 黄鲁成,张静.基于专利分析的产业共性技术识别概念框架[J].技术经济,2013,32(12):1-4.
[3] 江娴,魏凤.基于专利分析的共性技术识别研究框架[J].情报杂志,2015,34(12):79-84.
[4] TASSEY G.LongTerm Competitiveness:R &D Policy Issues in a Knowledge Based Economy[EB/OL].(2003-07-16)[2018-12-20].http://www.nist.gov/public affairs/budget.htm.
[5] DOSI G.Technological paradigms and technological trajectories:A suggested interpretation of the determinants and directions of technical change[J].Research policy,1982,11(3):147-162.
[6] 任丽,沙凯.我国共性技术筛选标准研究[J].北京机械工业学院学报,2006,21(3):74-76.
[7] DAYASINDHU N,CHANDRASHEKAR S.Indian remote sensing program:A national system of innovation[J].Technological forecasting and social change,2005,72(3):287-299.
[8] 浦墨,鄭彦宁,赵筱媛,等.共性技术识别研究进展[J].情报理论与实践,2014,37(11):140-144.
[9] 覃兴.基于专利分析的产业共性技术识别探讨[J].产业与科技论坛,2017,16(5):62-63.
[10] 曾婧婧,胡锦绣.中国产业共性技术挖掘、测度与识别研究综述[J].中南财经政法大学研究生学报,2014(4):111-116.
[11] 栾春娟.战略性新兴产业共性技术测度指标研究[J].科学学与科学技术管理,2012,33(2):11-16.
[12]LEE P C,SU H N,WU F S.Quantitative mapping of patented technology:The case of electrical conducting polymer nancomposite[J].Technological forecasting and socical change,2010,77(3):466-478.
[13] 叶振宇.基于社会网络分析视角的农业产业链信息网络结构探析[J].物流技术,2010,29(9):132-135.
[14] QI H Y,YING R P.Analysis of the impact of technical support in social networks on agricultural technology diffusion[J].Agricultural science &technology,2012,13(1):98-102.
[15] BELANGER B C,URIANO G A,KAMMER R G.The advanced technology program:A new role for NIST in accelerating the development of commercially important technologies [J].Journalof researchof the national institute of standards and technology,1991,96(5):605-611.
[16] 张蜜.生物医药业共性技术产业化研究[D].长沙:长沙理工大学,2013.
[17] 周川雯,梁戈夫.产业共性技术的遴选方法研究:以广西蔗糖产业为例[J].兰州商学院学报,2013,29(1):31-35.
[18] 胡燕,和晶,吴红梅,等.新疆支柱产业共性技术问题的创新方法模式研究[J].中国高新技术企业,2015(32):1-3.
[19] 吴勇.江苏省产业共性技术发展研究[J].农村经济与科技,2017,28(4):178-180,248.