我国芯片产业专利合作网络演化研究＊

■ 马丽仪 陈瑾宇 陶秋燕 刘晓雨

1.北京联合大学管理学院 北京 100010

2.对外经贸大学国际商学院 北京 100010

0 引言

芯片产业是现代工业体系中基础性、战略性和先导性的产业。5G通讯技术、人工智能产业等未来战略性新兴产业的发展无不依赖于高品质的芯片。我国商用高端芯片的发展落后较为滞后，核心技术和部件严重依赖于进口。作为全球电子制造业大国，芯片却一直是中国最主要的进口商品之一，对外依存度高达90%，被业界称为“缺芯之痛”。“中兴事件”和“华为事件”大大加深了国家对于发展涉及到国家安全和社会发展的核心技术产业的重视。芯片技术产业作为“工业上的皇冠”引起了学者们的广泛关注。“十三五规划”和《中国制造2025》提出，推动我国从制造大国向制造强国加速迈进，需要在集成电路、信息通信设备、操作系统等新一代信息技术领域实现突破，加快发展应用和工业互联网，促进核心信息技术产业的发展。

不同于其他产业，芯片技术由于生命周期短、技术难度大、研发周期长、开发成本高，单独一家企业难以完全掌握本行业所有的尖端技术。因而芯片技术产业的发展往往依赖于组织间的合作创新，专利作为组织间合作创新的重要成果载体，使得共同研发和联合申请专利成为组织合作创新发展的重要途径。研究芯片产业专利合作网络的结构及其空间演化规律，有助于了解我国芯片产业专利合作网络的演化机理，为提升我国芯片产业整体创新能力提供全新分析视角及政策依据。

关于芯片产业方面的研究，学者们主要围绕芯片产业关键技术及发展趋势[1-2]、芯片产业形态演变[3]和产业政策研究[4]等方面。芯片专利方面的研究主要包括专利价值评估[5]、核心与基础专利识别[6]、专利分布与专利战略研究[7]等方面。然而从专利合作视角研究芯片产业发展演化及合作创新情况却比较欠缺。专利合作是组织降低研发成本和提升创新能力的有效手段，关于专利合作网络方面的研究，目前学者们主要聚焦于网络结构的特征[8]、合作成功的影响因素[9]、演化过程和规律[10]等，研究视角包括区域、校企、技术等，研究维度包括时间和空间等。纵观已有研究，虽然关于芯片产业、芯片专利和专利合作网络的研究已经颇具规模，但将芯片产业、芯片专利和专利合作网络相结合的研究相对较少，尤其是存在以下几个方面的不足:(1)有关芯片产业的研究，大多采用定性方法，缺少定量分析产业发展情况；(2)有关芯片专利的研究往往集中于对某项技术的专利分析，而从网络视角探讨专利合作与协同创新的比较少；(3)学者们往往以某个企业为研究对象，剖析网络结构特征及其演化规律，缺乏多个合作方（企业、高校、科研院所等）视角下的相关研究；(4)专利合作网络现有研究大多数是从时间维度入手，而时空两个维度相结合来分析的文献相对较少，而且在空间分布方面，往往只研究了区域之间的合作，忽视了区域内部可能存在的专利合作。鉴于此，本文以我国芯片产业专利合作网络为研究对象，运用社会网络分析方法，从时间以及空间两个维度，剖析芯片产业专利合作网络的网络结构以及空间分布的演化规律，以期对推动芯片产业专利合作网络的演化发展提供理论支撑和实践参考。同时也为从结构视角研究高技术产业集群风险和北京核心信息技术产业培育做好前期的工作。

1 数据处理与研究方法

1.1 数据来源及处理

本文以世界知识产权组织专利数据库为主要数据源，检索我国在1994－2019年联合申请的芯片专利数据。通过上述方法，共检索得到芯片产业联合申请专利2247 件。然后清洗和筛选数据，删除不符合研究要求的数据，最后得到了2106 条符合要求的联合申请专利数据。

为了从总体上把握芯片产业的发展情况，对专利数据进行描述性统计分析，如图1所示。通过分析折线图可以发现，虽然在2013～2014年出现了短暂的下降，芯片合作发明专利数在总体上呈现不断增长的趋势。1994年首次合作申请专利且本年仅1 条。此后，联合申请专利数一直在低位徘徊。1994～2000年，年均联合申请专利数为7.3 条，联合申请专利数量稀少，增长势头缓慢；2001～2010年，专利合作申请呈现缓慢增长趋势。2011～2013年，芯片合作专利数快速增长。在2014～2018年间，联合申请的专利数为1389 件，是第一阶段和第二阶段总和的4.6 倍。2014年以来，我国政府确立了建立创新型国家的方针，提出了“大众创新、万众创业”的口号，同时扩大了在产学研合作领域的投入，对于关系国家安全和社会稳定的战略性产业也加大了扶持力度。这些举措使得芯片产业合作申请专利数的快速增长。综上所述，芯片产业的专利合作行为具有明显的阶段性特征，可划分为1994～2000年、2001～2010年、2011～2013年和2014～2018年4个阶段。

图1 芯片产业联合专利申请数

表1 网络指标及其定义

1.2 研究方法

专利合作网络是一个具有多个创新主体和连接关系的复杂系统[11]。不同于以往的属性数据，网络数据是建立在网络行动者相互联系的基础之上，其本质上是一种关系数据。由于行动者间在建立联系时存在着信息效应、网络效应和马太效应，关系数据不服从经典统计学中的独立性原则，常规的统计分析方法不适用于对网络数据的分析。而社会网络分析是研究社会复杂系统的有效理论方法，可以用来研究关系数据[12]。本文基于社会网络分析方法，运用Ucinet6 软件，构建了芯片产业的专利合作网络，分析了网络的结构参数和演化规律。在分析网络结构时，本文选取了中心度、网络密度、聚类系数等指标。（表1）

2 芯片产业专利合作网络结构演化分析

2.1 整体网络结构演化分析

从专利申请者类型来看，在第一阶段，芯片企业在合作网络中拥有重要的地位。代表公司包括珠海格力集团和格力装备集团等；在第二阶段期间，芯片专利合作网络规模具有大幅增长，主要由企业以及高校间的专利合作组成，科研院所专利合作相对较少；在第三阶段期间，芯片专利合作网络的规模进一步扩大，中心节点的度中心度和数目均有显著提升，企业在合作网络仍然占据着主导地位；第四阶段，在“十三五规划”、《中国制造2025》等扶持政策的影响下，合作网络的整体规模快速增长，一大批企业和科研院所成为专利合作网络中的核心节点，包括以国家电网、电子科大、中科院微电子所和中科院半导体所等。此外，不同类型组织间的专利合作日益增多。从主体类型来看，前两个阶段同类型主体间的合作较多，产学研间的合作较少。2011年以后，产学研间的合作不断深化，无论是在数量和范围上不同主体间的合作均有显著提升。

为进一步分析芯片产业专利合作网络结构特征的变化情况，本文运用社会网络分析方法，测算了芯片产业专利合作网络的结构指标，如表2所示。由表2可知，网络规模不断地增长，从1994-2000年间的50 个增长到2014-2018年间的927个，说明以专利合作的方式参与到芯片技术研发的组织越来越多。特别是2013年以来，“十三五”规划推动了芯片产业的快速发展。在第一阶段，无论是网络边数，还是连接次数都相对较少。合作网络处于形成阶段。在第二阶段，二者都显著增长。与第一阶段相比，分别增长了约8 倍和10 倍。2011-2013年这两年的网络规模和网络边数比过去16年的总数还要多。在第四阶段中，两个指标在第三阶段的基础上继续快速增长，连接次数达到了网络边数的2.1 倍。这说明在第四阶段，申请人之间存在着更强的关系；合作网络中的聚类系数不断地下降，平均路径长度不断上升，说明网络中行动者之间的关联度在不断下降，行动者之间的平均距离在不断上升。这是由于网络规模的增长速度快于节点间关系的增长速度，使得网络密度不断地下降[13]。整体网络具有较低的聚类系数和较高平均路径长度，说明芯片产业专利合作网络不具有“小世界性”的特征[14]；网络连通子图数量从1994～2000年的3 个增加到2014～2018 的142 个，表明整体网络仍有快速发展的趋势；此外，网络中最大连通子图节点数和最大连通子图联接次数逐步上升，并且在第四阶段达到最高，这表明了2014～2018年间的网络中具有较高的连通能力，整体网络在未来会变得更加连通[15]。

图2 1994～2018年各阶段专利合作网络

表2 专利合作网络结构特征

2.2 个体网络结构演化分析

为了研究芯片产业专利合作网络的个体网络结构演化规律，本文通过分析度中心度值和单位权，研究芯片产业个体网络结构的演化规律。节点的度中心度值是指与节点直接相连的节点的数量，体现了节点的自身交易能力和影响力。节点的单位权是连接次数与度中心度的比值，反映了节点与其他节点连接的稳定性。因此，在芯片产业的专利合作网络中，度中心度反映了节点连接的“量”，可以衡量合作关系的“广度”；而单位权反映了节点连接的“质”，可以衡量合作关系的“深度”[14]。通过计算不同节点的度中心度和单位权，分析“广度-深度”矩阵，可以得出芯片产业专利合作网络中节点的分布情况。(如图3所示)。

图3 芯片产业专利合作网络中节点的分布情况

第一阶段期间，专利合作网络尚未形成，网络中的节点数目较少，并且深度和广度均不高。但网络有些节点的合作广度相对较高，如：珠海格力有限公司和格力装备有限公司。这一阶段企业在合作网络中具有资源优势，各产学研主体间的关系处在不断更新和变化中，稳定的网络尚未形成；第二阶段期间，低广度-低深度位置仍然拥有最多的节点，表明网络正在快速扩张。同时，一些节点位于低广度-高深度位置，包括创维数字集团、中南大学、中国电子科技集团公司第二十四研究所和三星半导体，说明在第二阶段，少量的产学研机构间形成了稳固的合作关系。此外，中芯国际（上海）和中芯国际（宁波）处于高广度-低深度位置，可见中芯国际集成电路制造有限公司在网络中占有优势地位；第三阶段期间，节点的平均广度较前两阶段有显著所提升。这一阶段主要节点集中在低广度-低深度的位置。其中高广度-低深度的节点主要有浙江大学、清华大学等。由此可见高校在网络中占据着信息和资源的优势，但是与其他行动者间的关系并不稳定。而低广度-高深度的节点包括了创维数字集团、中国科学院微电子研究所和三星半导体公司；第四阶段期间，节点分布呈现出产异化的特征。低广度-低深度位置仍然聚集着一大批节点，表明大多数节点在知识交流的深度和广度方面处于劣势，网络地位不高。同时，电子科技大学、中科院微电子所和清华大学处于高广度-低深度位置，说明这些高校与科研机构在网络中占有优势地位，具有资源和信息优势。另外，TCL集团、中华映管和北大方正处于低广度-高深度位置，说明这些企业具有稳定的合作关系。此外，个别节点处于高广度-高深度的位置，主要包括国家电网有限公司。这表明国家电网占据着网络中最重要的位置，拥有较多的资源，掌握着信息优势和控制优势。这些优势节点有利于推动合作网络的演化发展。

3 专利合作网络空间演化分析

上文基于时间视角，对专利合作网络的整体网络特征和个体网络特征进行了分析。为研究空间因素对合作网络的影响，本文分析了芯片产业专利合作网络的空间分布规律。首先，利用国家市场监督管理总局数据，提取了专利申请者的区位分布。然后，对提取出的区位信息进行整理。最后，构建区域专利合作网络。由于未能检索到我国西藏、海南、香港和澳门的合作申请专利数据，故实际包含我国北京、广东、台湾等30 个省市的数据。

表3 我国1994～2018年间申请人所属省市内部合作情况

3.1 区域内部合作演化分析

表3反映了芯片产业合作专利中内部合作与外部合作的演化情况。第一阶段期间，各省市的合作专利数量相对较少，仅广东、北京等地区有一定量的合作专利，重庆、湖北等地零星分布着少量的合作专利。可以发现，早期芯片合作申请专利主要集中在经济较发达的地区。这一阶段内部合作专利数和外部合作专利数量基本相等，表明区域内外部共同合作是第一阶段专利合作模式的特征。从第二阶段开始，合作申请专利数量开始增长。本文将着重研究后3个阶段申请人所属省市内部合作的演化规律。

根据表3中1994～2018年间省市内部合作比例的变化，本文将申请人所属省市划分为3类。3类区域共同反映了区域边界对于专利合作行为的不同影响。第一类区域代表了边界对专利内部合作具有较大影响的省市。以内部合作比例50%为划分标准，第一类区域要求在1994～2018年间内部合作比例均大于50%。可见第一类区域的专利合作行为很大程度上依赖知识的内部流动。如北京在2001～2018年间的内部合作比例高于标准值，并逐年增加，说明区域边界的影响在不断变大。吉林的内部合作比例在后3 个阶段均高于标准值，但是比例随着时间不断下降，说明区域边界的影响在不断下降；第二类区域代表了那些区域边界对专利内部合作行为没有显著影响的省市。划分的标准是要求在2001～2018年间的内部合作比例均低于标准值。因此，第二类区域的专利合作依赖于知识的外部交流，典型的省市包括:内蒙古、天津、湖北等地区。说明这些区域都更倾向于与其他省市开展专利合作；第三类区域代表那些内外部合作策略发生变化的省市。划分的依据是在2001～2018年间内部合作比例发生了多次变化。例如安徽、河北等地的内部合作比例经历了由高到低的转变，说明这些省市的合作策略从内部转变为外部；而贵州的情况却正好相反，说明贵州转变为内部合作策略。由此可见，不同区域的合作策略与合作模式具有较大的差异。合作模式同时具有阶段性的特点，区域在不同时期的合作策略会随着网络的演化而发生变化。

表4 我国2001～2010年间申请人所属省市外部合作情况

3.2 区域外部合作演化分析

通过对芯片产业的专利合作数据进行分析，发现在1994～2000年的合作专利数较少，故在此不做讨论。表4～表6分别反映了2001～2010年、2011～2013年以及2014～2018年间申请人所属省市外部合作情况。表格中的数值代表不同省市之间的合作专利数，反映了不同省市之间的合作深度。在表4中，只有广东、北京和上海等地区存在着少量的省市间专利合作。这表明在2001～2010年间，省市之间专利合作水平相对较低；表5反映了2011～2013年间，不同省市之间的合作申请专利数快速增多，广东、台湾、上海等地逐渐成为芯片产业跨区域合作的核心省市；在第四阶段，省份之间的专利合作行为继续增多。同时，外部合作从东部沿海地区逐渐向中西部地区以及东北地区延伸。广东、上海、台湾和江苏等地在芯片产业跨区域合作中的作用进一步加深。此外，从2001～2018年，芯片产业整体外部合作水平不断增强，边界对于外部合作的影响在不断降低。

又如，自然资源严重短缺，开发利用不科学、不合理。我国最严重的资源短缺是水资源，据统计，目前在中国有100多个城市都存在严重缺水的现象。我国的人均耕地面积仅有1.4亩，还不到世界人均耕地面积的一半。在中国，人均森林面积为1.9亩，而世界人均占有面积是9.5亩，仅仅是它的1/5；人均森林储积量为9.048立方米，仅为世界人均储积量的1/8。据有关部门估算，中国仅破坏而废弃的土地约2亿亩，而原因是各种的人为因素，可怕的是这个数字每年在持续增大。

表5 我国2011～2013年间申请人所属省市外部合作情况

表6 我国2014～2018年间申请人所属省市外部合作情况

表7 我国2001～2010年申请人所属省市专利合作的分布模式

表8 我国2011～2013年申请人所属省市专利合作的分布模式

表9 我国2014～2018年申请人所属省市专利合作的分布模式

为研究芯片产业专利合作网络的空间分布规律，本文利用“广度-深度”二维矩阵来分析申请人所属省市专利合作的分布模式。表7～9 中包含了3 个阶段分布模式的演化情况。根据平均度和单位权的均值将矩阵在二维平面的投影划分为4 个象限[15]，按照象限顺序分别代表高广度-高深度、低广度-高深度、低广度-低深度和高广度-低深度。

由表7可知，在2001～2010年间，没有行动者处在高广度-高深度位置，这是因为这一时期处于合作网络成长的初期，尚未有节点成为跨区域合作中的核心区域。福建、江西、湖南等省份处于第二象限的位置，说明这些地区的合作关系拥有较高的深度和较低的广度，反映出福建、江西和湖南与其他省市间的合作关系较稳定，但合作主体较少。同时，北京、上海、广东和浙江处于第四象限的位置，说明这些省市拥有广泛的合作关系，但是关系不够牢固。而吉林和湖北的合作广度和合作深度均不高，处于第三象限。

在2011～2013年间，不同省市的广度和深度发生了一定的变化。广东从第四象限进入到了第一象限，说明其合作广度与合作深度有了很大的提高，在跨省市合作中的地位越来越重要。虽然江苏和浙江等地与广东都处于高广度-高深度的位置，但仍存在很大差距。我国台湾、四川和安徽等地位于第四象限的位置，具有较高的关系广度和较低的关系深度，说明台湾等地的跨区域合作能力较强。山东和山西等地位于第二象限的位置，这些地区均具有稳定的合作关系。与上阶段一样，低广度-低深度位置聚集着大量省市，这些地区无论是合作广度还是深度均有待提高。

在2014～2018年间，由于合作深度的提升，有些省份从低广度-低深度地区进入到低广度-高深度区域，使得这一位置的省份大幅提升，比如河南在提升了合作关系的稳定性后，网络位置获得了改善。但是，低广度-低深度位置的省份依然很多，主要包括了我国东北和西部地区的省份，说明不同省份之间仍有很大差距。广东、北京、江苏和台湾等省份依然处于高广度和高深度的位置，这些节点在专利合作网络中占据着信息优势和控制优势，与其他省份之间的联系稳固，属于合作网络中的优势者。

4 结论和建议

4.1 结论

本文基于时间以及空间两个维度，剖析芯片产业专利合作网络的网络结构并分析了合作网络的空间分布演化规律，得出以下结论。

(1)整体网络方面，芯片产业的专利合作网络演化呈现出鲜明的阶段性特征。2011年开始，网络中节点以及连边数量都出现大幅增多，网络规模急剧增长；同时，网络的聚类系数较小，而网络的平均路径长度较大，整体网络不具有“小世界性”的特征。网络朝着更为稀松的方向演化发展。

(2)结构演化方面，在不同阶段，芯片产业的专利合作网络结构演化呈现出个性化、多元化、差异化合作发展。1994～2000年期间，网络中的重要节点代表是格力集团；2001～2010年期间，网络由不同类型的企业、高校以及科研院所间的合作形成；2011～2013年期间，节点的平均广度较前两阶段有显著所提升。但大多数节点仍然处于合作广度和深度不足的状况。高校在网络中占据着信息和资源的优势，但是与其他申请者间的关系并不稳定；在2014～2018年期间，以国家电网公司等为代表的企业，以电子科技大学、清华大学等为代表的高校以及以中科院微电子研究所为代表的科研院所，他们之间的合作密切，合作度深，成为该阶段网络中的核心节点；此外，不同类型组织间的专利合作趋势日益显著。

(3)空间维度方面，区域内部和区域间的专利合作模式的空间分布演化规律不同。可以从区域内部合作和区域外部合作两个角度来分析。从内部合作来看，北京等地区的专利合作总量和内部合作所占的比例较高，区域边界对这些经济发达地区的影响正在逐步增加。而安徽和河北这些地区的专利合作总量和内部合作比例相对低一些，区域边界对这些地区的影响正在逐渐减弱。从外部合作的角度看，广东是跨区域合作的核心地区，这些地区科技发展较快，地位在不断加强巩固。同时，江苏和台湾的跨地区合作能力也在增强。作为知识的接受者，广东、台湾和上海处于突出地位，而广西、贵州和甘肃等经济和科技发展较慢地区的知识获取能力需要加强。

4.2 建议

基于上述研究结论，为了促进芯片产业的发展，本文提出如下建议：

(1)芯片产业专利合作网络中的产学研三方应当加强合作，促进网络中的资源流动和信息共享，增强网络的关联度和凝聚力，降低各方在网络中的距离，从而提升整体网络的可靠性和韧性。政府应当建立健全促进芯片产业发展的体制机制，为芯片产业中不同主体间的交流提供更好的平台，完善科技政策，改善科研的软硬环境；企业应当利用自己在合作网络中的资源优势和信息优势，通过联合研发的方式，与高校和科研机构开展合作；高校和科研机构应当立足于自身在基础理论和科研环境方面的优势，促进成果转化，积极参与到芯片产业的发展中。

(2)当前，国家电网有限公司、电子科技大学和中科院微电子所等机构具有较高的自我交易能力，在网络中处于核心位置。这些核心节点之间应当积极承担责任，发挥自身的核心意识和主体意识，通过技术合作、专利共享等方式，增强我国核心信息技术产业的竞争力，破除国外技术封锁和垄断。同时通过对合作网络中其他主体的技术辐射，促进其他主体技术的改善，共同促进我国芯片产业的发展。

(3)作为芯片技术较为发达的地区，北京应当破除同配性倾向，在内部合作的基础上，强化与其他相对落后地区的合作。安徽和河北等地区应当继续保持其外部合作的意识，通过技术交流、联合研发等方式，与核心省份合作，促进自身竞争力的发展。