专利视域下“卡脖子”技术三阶段识别研究*

江 瑶 陈 旭 张凌恺

(1.上海工程技术大学管理学院 上海 201620;2.上海应用技术大学经济与管理学院 上海 201418)

0 引 言

当前,新一轮科技革命已经成为重塑全球竞争格局、保障国家战略安全的主要力量,但中国在某些领域的科技创新能力仍与发达国家存在很大差距,多项关键核心技术受制于人。可见,突破“卡脖子”技术刻不容缓[1]。那么,如何有效识别“卡脖子”技术自然成为科技攻关的首要问题[2]。现有关于“卡脖子”技术识别研究主要包括定性与定量分析两种方法,后者由于其较强的可操作性而备受学者们关注,且基于专利数据的指标评价法是其中最为常用的方法。然而,现有指标体系仅考虑到了“卡脖子”技术的关键核心技术属性和技术差距属性,缺少了对技术难以突破属性的测度。基于此,本文按照“关键核心技术筛选—关键核心技术短板研判—‘卡脖子’技术甄别”三个步骤,构建“卡脖子”技术三阶段定量识别模型,并以芯片材料行业为研究样本,对模型加以验证,分析得出中国芯片材料领域的“卡脖子”技术清单。

1 文献回顾

“卡脖子”技术是对一类科技创新难题的生动描述,虽然学术界对其的内涵界定不尽相同,但大多体现出三个方面的属性:一是关键核心技术属性,即“卡脖子”技术处于产业链、创新链的关键核心位置,是国家竞合博弈的重点技术领域[3];二是技术差距属性,即“卡脖子”技术长期与其他国家存在较大差距,容易被技术供给方实行进出口贸易封锁[4];三是难以突破属性,即“卡脖子”技术的攻克时间很长,从没有完全掌握到完全掌握的成本是非常高的[5]。因此,学者们多是围绕这些属性展开“卡脖子”技术识别研究,主要包括定性分析和定量分析两种方法。

定性分析主要是以专家知识经验为判断依据,采取问卷调查法、德尔菲法等搜集专家观点,识别特定领域的“卡脖子”技术。例如,汤志伟等[6]向电子信息产业内的院士及专家学者发放问卷,从技术名称、依赖程度、有无替代方案、国内能否自主提供、国内外技术差距等维度先筛选出关键核心技术,再从是否存在技术垄断、是否攻克难度大、是否处于价值链核心位置三个方面识别其中的“卡脖子”技术。郑国雄等[7]采用德尔菲法,从技术重要性、技术垄断性、技术先进性、技术获得难度、社会经济价值五个指标识别出生物医药产业的“卡脖子”技术。这类方法在“卡脖子”技术识别研究中的使用开始较早,但由于其完全依赖于特定领域内的专家学者,故方法的实际操作性较弱,目前的应用成果相对较少。

定量分析主要是结合专利、科技文献等资料,采用指标体系法、文本挖掘法等分析技术情报信息,识别特定领域的“卡脖子”技术。其中,基于专利数据的指标体系法使用最为广泛,其不仅可以综合“卡脖子”技术多维度特征加以判断,而且实施起来简单易行。最初,学者们是通过设计一阶段指标体系评价法对“卡脖子”技术加以识别。例如,董坤等[8]聚焦山东省区块链产业,从专利数量、专利价值度两个方面构建技术优势指数,识别出32项“卡脖子”技术。然而,该方法并不能完全体现出造成“卡脖子”问题的产生逻辑,即被其他创新主体封锁垄断的关键核心技术[9],识别出的技术清单可能是被封锁的一般性技术。为此,部分学者们尝试将一阶段的分析框架拓展为两阶段。例如,徐霞等[2]首先采用专利被引频次与共现网络相结合的方法识别国家关键领域内的核心技术大组,再结合市场占有率角度、IncoPat“合享价值度”两项指标识别“卡脖子”技术。江瑶等[10]首先从前沿技术性、复杂创新性、国家战略性三个维度识别出关键核心技术,再构建出技术数量与技术质量区位熵指数,筛选其中的“卡脖子”技术。虽然两阶段指标评价法考虑到了“卡脖子”技术的产生逻辑,甄选出与他国具有差距性的关键核心技术,但忽略了对这些短板技术是否存在突破可能性的分析。基于此,本文进一步拓展两阶段指标评价体系,在筛选出具有关键核心技术短板问题的基础上,构建甄别矩阵测度短板技术的突破可能性,从而科学识别出具有技术差距且在短时间内难以突破的“卡脖子”技术。

2 研究设计

对于“卡脖子”技术的识别,本文按照三个阶段展开:关键核心技术筛选、关键核心技术短板研判、“卡脖子”技术甄别。由此,构建出“卡脖子”技术三阶段定量识别模型,如图1所示。

图1 “卡脖子”技术三阶段定量识别模型

2.1 关键核心技术筛选

2.1.1指标体系设计

本文基于关键核心技术的主要特征,进一步丰富现有的指标测度体系,从复杂原创性、前沿影响性、市场应用性和战略辐射性四个维度出发,细分出12个测度指标,如图2所示。

图2 关键核心技术筛选指标体系

维度一:复杂原创性。复杂原创性是指某项专利技术是在前期大量研究成果的基础上,经过高水平技术团队长期研发,而形成的具备原创性的高含量技术。基于郭亮等[11]的研究,发明人数可以反映出专利研发需要凝结各领域技术人员的知识量,发明人数越多则技术的复杂原创性越高。基于孙笑明等[12]的研究,技术覆盖范围可以反映出专利研发涉及到的技术内容范围,技术覆盖范围越广则技术的复杂原创性越高。此外,引证次数可以反映出专利技术对相关知识的融合程度,引证次数越多则技术的复杂原创性越高。因此,为表征关键核心技术的复杂原创性,本文选取发明人数、技术覆盖范围、引证次数三项细分指标加以测度。

维度二:前沿影响性。前沿影响性是指某项专利技术在原理设计、方法采用、过程实施、产品呈现等各个环节都具有重要突破,其中的创新内容在后续专利技术发明时被大量引用和参考。基于Lee等[13]的研究,权利要求数可以反映出专利取得重大突破需要进行保护的技术成果数量,权利要求数越多则技术的前沿影响性越高。基于杨大飞等[14]的研究,被引证次数可以反映出专利总体上对后续专利的控制力,被引证次数越多则技术的前沿影响性越高。基于江瑶等[10]的研究,年均被引次数反映出该项专利能够持续影响后续技术发展的程度,年均被引次数越多则技术的前沿影响性越高。因此,为表征关键核心技术的前沿影响性,本文选取权利要求数、被引证次数、年均被引次数三项细分指标加以测度。

维度三:市场应用性。市场应用性是指某项专利技术是面向市场发展和产业应用需求而研发,技术成果可以顺利转化为实际的市场产品交易,能够实现技术活动与经济效益之间的关联。基于许鑫等[15]的研究,当申请人类型为企业时能够更好地洞悉和适应市场行情,企业作为申请人则技术的市场应用性越高。基于郑思佳等[16]的研究,当专利为PCT申请专利时能够更直接、更迅速地获得各指定国家专利权,PCT申请专利则技术的市场应用性越高。此外,国民经济分类可以反映出该项专利与产业的对接,涉及到的国民经济分类越广则技术的市场应用性越高。因此,为表征关键核心技术的市场应用性,本文选取申请人类型、PCT申请、国民经济分类数三项细分指标加以测度。

维度四:战略辐射性。战略辐射性是指某项专利技术在整个技术体系中处于核心地位,技术能够辐射扩散到多个国家或地区,受到它们的认可和保护。基于Grimaldi等[17]的研究,同族专利数可以反映出专利在整个技术领域内的扩散性,同族专利数越多则技术的战略辐射性越高。基于田雪姣等[18]的研究,布局国家数可以反映出专利在多个国家或地区的状态,布局国家数越多则技术的战略辐射性越高。此外,被引证国别数可以反映出专利对其他国家或地区的技术辐射影响水平,被引证国别数越多则技术的战略辐射性越高。因此,为表征关键核心技术的战略辐射性,本文选取同族专利数、布局国家数、被引证国别数三项细分指标加以测度。

2.1.2指标权重确定及筛选标准

指标权重赋值包括主观赋权法与客观赋权法两大类,考虑到专利是最重要的技术信息源,学者们多采用客观赋权法。其中,信息量权重法是一种常见的客观赋权法,它是根据每项指标数据的变异系数进行权重赋值[19]。变异系数能够消除测量尺度和量纲的影响,故变异系数越大,说明其携带的信息越多,指标权重越大;相反,变异系数越小,指标权重越小。本文采用信息量权重法对关键核心技术的筛选指标进行赋权,并进一步计算得到所有专利技术得分,具体的步骤如下:

步骤一:假设共有a项专利,b项关键核心技术评价指标,xij表示第i项专利第j个指标的原始数值,构成原始数据矩阵(xij)a×b。

步骤三:计算各项关键核心技术评价指标的均值和标准差:

(1)

步骤四:计算各项关键核心技术评价指标的变异系数:

(2)

步骤五:计算各项关键核心技术评价指标的权重:

(3)

步骤六:计算各项专利的技术得分:

qi=eij*wj

(4)

第i项专利的得分qi越高,表征该项技术具备越高的复杂原创性、前沿影响性、市场应用性和战略辐射性。因此,本文借鉴Noh等[20]的做法,将得分排名前5%的专利确定为该领域内的关键核心技术。

2.2 关键核心技术短板研判

2.2.1短板指数构建

本文结合唐恒等[21]的观点,认为某个创新主体的技术短板是指其技术发展水平与世界一流水平存在着技术差距。对于这种创新主体之间的技术差距性,董坤等[8]认为主要包括了数量差距和质量差距两个方面。基于此,本文从技术数量和技术质量两个方面构建技术短板指数,研判某个创新主体在哪些关键核心技术领域存在短板问题。其中,技术数量短板指数主要衡量某个国家或地区在某个技术领域拥有的专利数量与所有国家或地区中拥有的最大专利数量之间的相对差距;技术质量短板指数主要衡量某个国家或地区在某个技术领域拥有的专利质量与所有国家或地区中拥有的最大专利质量之间的相对差距。具体的计算公式如下:

(5)

(6)

其中,α表示技术领域;Pα表示某个国家或地区在α领域的技术数量短板指数,pTOP表示全球所有国家或地区在α领域拥有的最大专利数量,pc表示某个国家或地区在α领域拥有的专利数量;Qα表示某个国家或地区在α领域的技术质量短板指数,qTOP表示全球所有国家或地区在α领域拥有的最大专利质量,qc表示某个国家或地区在α领域拥有的专利质量。针对于某个国家或地区在某个技术领域的专利数量,采用该技术领域包含的所有专利数量之和来测算;针对于某个国家或地区在某个技术领域的专利质量,采用前文测算出的该技术领域包含的所有专利质量得分之和来测算。

2.2.2研判标准

本文根据技术短板的内涵,将技术数量短板指数和技术质量短板指数的测算结果分成3种类型,如表1所示。

表1 关键核心技术短板研判标准

根据表1可知,当Pα=1时,说明某个国家或地区在α领域没有任何专利布局,与世界一流水平存在着非常大的技术差距,故属于关键核心技术短板;当0

2.3 “卡脖子”技术甄别

2.3.1甄别矩阵构建

针对于关键核心技术短板而言,创新主体可以采取技术自主研发、技术替代、技术引进再吸收等方式进行攻关,从而实现技术突破。基于Lee等[22]的研究,某个技术领域的专利申请数量反映了相应技术创新活动的丰富程度,专利申请数量增长越快就越有可能实现该技术领域的创新突破。此外,Tushman和Anderson[23]的研究表明,相关学科领域知识的交叉应用也有可能带来颠覆式创新。因此,对于某个产业领域的关键核心技术短板而言,如果能够保持快速的创新速度和相关学科领域知识的交叉应用,实现技术短板突破的可能性就越大,从而被世界一流国家或地区“卡脖子”的风险性就越低。因此,本文在借鉴已有研究的基础上[24],从技术生长潜力和技术扩张潜力两个维度构建甄别矩阵,用以分析关键核心技术短板突破的可能性。具体地,技术生长潜力的计算公式如下:

(7)

(8)

同理,技术扩张潜力的计算公式如下:

(9)

(10)

2.3.2判定标准

图3 “卡脖子”技术甄别矩阵

3 实证分析:以芯片材料行业为例

高端芯片是关系到国家战略安全的重要领域。针对产业上游制造环节的芯片材料,中国尚且缺乏先进材料的研发投资和人才储备,故面临着“卡脖子”技术困境。因此,本文选取芯片材料行业为研究对象,基于三阶段定量识别模型发现该领域的“卡脖子”技术清单,对中国摆脱高端芯片“卡脖子”境地,实现自主可控具有重要推动作用。

3.1 芯片材料行业专利数据样本搜集

本文基于IncoPat专利数据库,采集全球芯片材料专利数据作为实证研究样本,采集过程如下:参考余丽等[25]的研究,从“衬底材料”“光刻胶”“光掩模”“靶材”“封装材料”等方面设计检索关键词,专利检索类型为发明申请,截止时间设定为2022年12月31日,并借鉴沙锐等[26]的做法,将IPC分类号设定为最主要的G、H、C和B部(占比97.7%),最终得到33 453条专利数据。

3.2 全球芯片材料行业技术布局态势

为描绘芯片材料行业的布局态势,本文从技术流出、流入及二者交互视角对其全球空间分布情况进行分析。从技术流出视角而言,专利申请的地域分布较为集中,全部的申请人来自于51个国家或地区,而申请数量超过1 000件的国家或地区只有5个,如表2所示。

表2 全球芯片材料行业专利申请分布(专利申请数量超过1 000件)

表2的结果显示,日本的专利申请数量在全球所占比重高达39.48%,大幅超过了其他国家或地区,具有较强的研发实力。中国位列第二名,专利申请数量占比为23.43%。第三名的美国专利申请数量占比为16.15%,与第四名的韩国相近,显著高于位列第五名的德国。相对而言,剩余46个国家或地区的专利申请数量较为分散,总和占比只有2.58%。

从技术流入视角而言,全球芯片材料行业专利主要公开于26个国家或组织,其中公开数量超过1 000件的只有6个,如表3所示。

表3 全球芯片材料行业专利公开分布(专利公开数量超过1 000件)

根据表3,在日本公开的专利数量占据了全球的32.48%,表明日本是芯片材料行业相关企业和科研机构进行专利布局的重点区域。紧随其后的是中国,公开专利数量占据全球25.79%,同样是该领域重要的目标市场。其他公开占比按从高到低依次为:美国(14.56%)、韩国(11.47%)、世界知识产权组织(6.45%)、德国(3.95%)。在剩余的20个国家或组织公开的专利数量占比仅为5.3%。

综合技术流出和流入视角,全球芯片材料领域专利申请—公开流向如图4所示,左侧为申请国别,右侧为公开国别。结果显示,对于专利技术表现突出的日本、中国和美国而言,中国的专利申请人最倾向在本国申请专利,日本次之,而美国约有1/2的专利流入到其他国家或组织进行公开。显然,美国更加重视芯片材料技术的全球化布局。

图4 全球芯片材料行业专利申请—公开流向

3.3 中国芯片材料行业“卡脖子”技术

3.3.1全球关键核心技术

本文采用信息量权重法算出各指标权重,如表4所示。其中,复杂原创性、前沿影响性、市场应用性、战略辐射性四个维度的权重分别为20.54%、33.08%、20.71%、25.68%。对于细分出的测度指标,权重按照从高到低依次为:PCT申请(16.16%)、年均被引次数(14.48%)、被引证次数(13.29%)、引证次数(10.60%)、布局国家数(9.24%)、同族专利数(8.67%)、被引证国别数(7.77%)、权利要求数(5.31%)、技术覆盖范围(5.19%)、发明人数(4.75%)、申请人类型(2.35%)、国民经济分类数(2.20%)。

表4 关键核心技术筛选指标权重

表5展示了全球芯片材料行业专利技术得分。美国在该领域的技术得分表现突出,包揽了全球得分前20名专利中的10项,其中获得最高分的专利为“基于激光的材料处理方法和系统”,由美国IMRA公司于2009年申请。相对而言,中国在该行业的技术得分有待大幅提高,最高得分的专利只排在了全球第74名。

表5 全球芯片材料行业专利技术得分

在此基础上,本文筛选出1673条关键核心技术专利。按照专利的申请人国别分布,对不同区域对应的专利数量占比进行统计,结果如表6所示。

表6 全球芯片材料行业关键核心技术分布

在芯片材料行业中,美国和日本以拥有645条关键核心技术专利位居全球第一,共占据了全球75%的关键核心技术。其中,美国拥有的关键核心技术专利占其所有专利数量的比重更是达到了12.25%,表现十分抢眼。紧随其后的是德国和韩国,关键核心技术专利数量分别占到全球的6.10%、5.23%。中国以58条关键核心技术专利位居第五名,对比其庞大的专利申请数量,关键核心技术专利占比仅为0.69%,远低于其他国家。由此可初步判断,中国在芯片材料行业技术创新方面存在较大的进步空间。

3.3.2中国关键核心技术短板

本文基于技术数量短板指数和技术质量短板指数测算结果,发现81项中国芯片材料行业的关键核心技术短板,根据专利内容和芯片材料技术要点对各技术进行命名,由此得到表7。

表7 中国芯片材料行业关键核心技术短板

由表7可知,中国芯片材料行业在B22F(金属表面处理技术)、C01G(金属及其化合物相关技术)、C03B(硅酸盐玻璃制造技术)等64个技术领域完全没有关键核心技术布局,面临着技术短板问题。此外,在H01L(半导体器件制备技术)、C30B(单晶材料制备技术)、G01N(检测和测量技术)等17个技术领域,无论是关键核心技术的数量还是质量上,都与世界一流创新主体之间存在着差距。因此,这81项技术领域涉及的技术节点有可能成为被他国或地区封锁垄断的关键环节,是未来中国芯片材料行业技术攻关的重点方向。

3.3.3中国“卡脖子”技术

基于芯片材料行业研发创新发展情况[27],并保证所有专利数据测算的完整性,本文测算出81项关键核心技术短板近10年的技术生长潜力和技术扩张潜力,甄别矩阵四象限散点图如图5所示。

图5 中国芯片材料行业“卡脖子”技术甄别矩阵

根据图5展现的结果,G01R(测量电或磁变量技术)、C01G(金属及其化合物相关技术)、C09D(新型涂料制备技术)等41项技术生长潜力和扩张潜力表现较好,说明存在着较大的技术突破可能性,中国可以采取技术自主研发、技术替代、技术引进再吸收等方式实现攻关。因此,这41项技术位于第一象限,不属于“卡脖子”技术。

B81C(微电子制造技术)、G01F(流体介质计量技术)、G01J(光谱技术)、G06K(计算机视觉识别技术)4项技术的扩展潜力表现一般,但其技术生长潜力表现较好,说明其具有较强的创新速度,未来也具有一定的技术突破可能性。B29C(塑料成型技术)、C09K(功能材料制备技术)、C22B(冶金工艺技术)、H01F(磁性材料技术)、H02G(电气安装技术)5项技术的生长潜力表现一般,但其技术扩张潜力表现较好,说明其在综合应用相关学科领域知识方面表现较好,未来也可能实现该技术的颠覆性创新突破。因此,这9项技术位于第二和第四象限,属于潜在“卡脖子”技术。

剩余的B82B(纳米材料技术)、C08L(高分子材料改性技术)、H01L(半导体器件制备技术)等31项技术生长潜力和扩张潜力均表现较差,短时间内实现技术突破的可能性较小,被其他创新主体“卡脖子”的风险较大。因此,这31项技术位于第三象限,属于严重“卡脖子”技术。

进一步地,本文借鉴杨大飞等[14]的验证方法,将识别出的“卡脖子”技术清单与《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》《新材料产业发展指南》《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策》《重点新材料首批次应用示范指导目录(2019版)》以及《科技日报》罗列的35项“卡脖子”技术进行比较。结果显示,当前中国芯片材料行业亟待攻克的“光刻胶及配套材料”“高端光刻机光学镜头”“高端靶材”“扫描电子显微镜”“超精密抛光工艺材料”等技术与本文所发现的C09K(功能材料制备技术)、G01J(光谱技术)、C08L(高分子材料改性技术)、B81C(微电子制造技术)、H01L(半导体器件制备技术)等40项“卡脖子”技术相一致。这意味着,本文提出并应用的三阶段定量识别模型较为科学,最终识别出的“卡脖子”技术清单较好地反映出中国芯片材料行业技术发展现状。

4 结论与讨论

本文基于“关键核心技术筛选—关键核心技术短板研判—‘卡脖子’技术甄别”的分析逻辑,构建出“卡脖子”技术三阶段定量识别模型,并选取芯片材料行业为例开展了进一步的实证研究。得到了如下的主要结论:

第一,设计了“复杂原创性—前沿影响性—市场应用性—战略辐射性”四维关键核心技术筛选指标评价体系。基于关键核心技术的属性特征出发,本文从复杂原创性、前沿影响性、市场应用性和战略辐射性四个维度,细分出发明人数、技术覆盖范围、引证次数、权利要求数、被引证次数、年均被引次数、申请人类型、PCT申请、国民经济分类数、同族专利数、布局国家数、被引证国别数12个测度指标,并结合信息量权重法筛选出目标行业的关键核心技术。

第二,建立了“技术数量短板—技术质量短板”两维关键核心技术短板研判指数模型。基于技术短板问题的内涵要求,本文从数量和质量两个方面构建出技术短板指数模型,测度分析得出目标国家或地区相较于世界一流水平的关键核心技术短板。

第三,构造了“技术生长潜力—技术扩张潜力”两维“卡脖子”技术甄别矩阵。基于“卡脖子”技术难以在短时间内实现突破的关键特性,本文从技术生长潜力和技术扩张潜力两个方面构造出甄别矩阵,以科学分析关键核心技术短板突破的可能性,从而甄别出真正的“卡脖子”技术。

第四,识别出中国芯片材料行业9项潜在“卡脖子”技术和31项严重“卡脖子”技术清单。本文以芯片材料专利数据为样本,实证发现中国在该行业拥有数量较多的专利,但高质量的关键核心技术相对缺乏,并进一步基于提出的三阶段定量识别模型,识别出40项“卡脖子”技术。其中,31项严重“卡脖子”技术主要涉及纳米材料技术、高分子材料改性技术、半导体器件制备技术等领域;9项潜在“卡脖子”技术主要涉及微电子制造技术、流体介质计量技术、塑料成型技术、功能材料制备技术等领域。

总体而言,本文提出的专利视域下三阶段识别模型,考虑到了关键核心技术短板的突破可能性,弥补了现有基于专利数据开展“卡脖子”技术定量识别方法的不足,使得对“卡脖子”技术的识别研究更为系统科学。因此,本文的研究结论具有一定的理论和实践意义,理论上可以为后续开展“卡脖子”技术识别提供方法借鉴,实践上可以为中国加快推进关键核心技术攻关提供决策参考。未来,可以在技术生长潜力和扩展潜力基础上,进一步拓展对关键核心技术短板突破可能性的测度矩阵,从而深化“卡脖子”技术的定量识别方法。