周松蘭 邱文偉
摘要:大數(shù)據(jù)技術(shù)作為人工智能、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等新科技革命信創(chuàng)先導(dǎo)技術(shù)的基礎(chǔ)資源與核心工具,已成為各國競爭未來發(fā)展新優(yōu)勢的新賽道,而跟蹤比較其技術(shù)差距則為趕超前提。因此,構(gòu)建新趕超理論和基于知識產(chǎn)權(quán)的技術(shù)差距測度體系以厘清差距挖掘問題。研究發(fā)現(xiàn),中美歐日韓大數(shù)據(jù)技術(shù)差距已經(jīng)收斂至20%區(qū)間,呈現(xiàn)典型的并跑階段特征,中國相關(guān)專利和論文有數(shù)量優(yōu)勢,但質(zhì)量有待提高,專利國內(nèi)外布局不合理。針對問題,文章提出以并跑階段為重點的趕超全周期創(chuàng)新躍遷路線和政策建議,以期為相關(guān)研究和決策提供學(xué)術(shù)支持和實證參考。
關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);知識產(chǎn)權(quán)統(tǒng)計;技術(shù)差距測度;創(chuàng)新路線優(yōu)化
中圖分類號:F062.4文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A0引言以人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、3D打印、智能機器人等為代表的新科技革命先導(dǎo)技術(shù)不斷演進(jìn),大數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)要素與核心工具融合,加速了集成創(chuàng)新,深刻廣泛地改變著人類生產(chǎn)生活方式和科技創(chuàng)新范式,推動世界進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代。大數(shù)據(jù)是人們在生產(chǎn)、市場、消費和社會活動等過程中,普遍使用計算機、網(wǎng)絡(luò)、傳感及傳輸?shù)裙ぞ吆洼d體,得以快速收集、編譯、儲存和利用的數(shù)字化數(shù)據(jù)集,其爆炸式增長形成的一種容量大、動態(tài)性強、復(fù)雜度大的信息資產(chǎn),區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)稱為大數(shù)據(jù),而收集、編譯、儲存、計算、傳輸和利用大數(shù)據(jù)的技術(shù)即大數(shù)據(jù)技術(shù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)已成為各國競爭未來發(fā)展新優(yōu)勢的新賽道,而科學(xué)測度和跟蹤大數(shù)據(jù)技術(shù)差距是知己知彼的競爭前提。本文以采用論文影響力和專利影響力等知識產(chǎn)權(quán)系列指數(shù)構(gòu)建測度工具系統(tǒng),用以厘清和比較中美歐日韓大數(shù)據(jù)技術(shù)差距,探析問題基源,提出并跑階段及趕超全周期創(chuàng)新躍遷路線和政策建議,以期為相關(guān)研究和決策提供學(xué)術(shù)支持及實證參考。
1數(shù)據(jù)來源大數(shù)據(jù)技術(shù)研究的論文數(shù)據(jù),主要通過科睿唯安(Clarivate)與愛思唯爾(Elsevier)數(shù)據(jù)庫檢索,主要從論文數(shù)量指標(biāo)和論文被引用率等質(zhì)量指標(biāo)兩大類進(jìn)行整理。大數(shù)據(jù)技術(shù)專利數(shù)據(jù)主要來自世界知識產(chǎn)權(quán)組織(WIPO)和中國國家知識產(chǎn)權(quán)局(CNIPA)、美國專利商標(biāo)局(USPTO)、歐洲專利局(EPO)、日本特許廳(JPO)、韓國特許廳(KIPO)即IP5局大數(shù)據(jù)技術(shù)專利數(shù)據(jù),同時包括中國(CN)、美國(US)、歐盟(EU)、日本(JP)、韓國(KR)等各國籍專利數(shù)量和專利家族數(shù)量等。
2大數(shù)據(jù)技術(shù)研究的論文數(shù)據(jù)分析共檢索1984—2022年中美歐日韓大數(shù)據(jù)技術(shù)研究論文154 449篇,其中,歐盟41 716篇,美國37 729篇,中國33 189篇,日本20 534篇,韓國21 281篇。從數(shù)量增長動態(tài)看,1984年,歐盟21篇,美國17篇,日本16篇,中國和韓國都是14篇,說明起步差距不大。從越過100篇大關(guān)時點看,歐美是在1995年,日本是2000年,中韓都在2001年,東西方拉開5年差距,從2002年起中國一直保持超過韓國,從2005年起中國一直保持超過日本,2021年中國大幅超越美國,2021年中國大幅超越歐盟。從發(fā)展過程看中國與歐美日韓相差并不遙遠(yuǎn),且趕超與反趕超的并跑階段特征十分明顯。
大數(shù)據(jù)技術(shù)論文發(fā)表數(shù)量前10位機構(gòu)依次是中國科學(xué)院、美國加州大學(xué)系統(tǒng)、中國清華大學(xué)、烏迪策法國研究型大學(xué)、英國倫敦大學(xué)、法國國家科學(xué)研究中心、美國佛羅里達(dá)州立大學(xué)系統(tǒng)、美國哈佛大學(xué)、美國德克薩斯大學(xué)系統(tǒng)、中國科學(xué)院大學(xué)。
高被引論文是大數(shù)據(jù)技術(shù)研究知識創(chuàng)新產(chǎn)出高質(zhì)量指標(biāo)之一。大數(shù)據(jù)技術(shù)研究高被引論文總量:美國654篇位居首位,中國583篇名列第2位。從動態(tài)比較看,2012年中國超過日韓,2014年超過歐盟,而后一直突出呈現(xiàn)著趕超與反趕超的并跑階段典型特征,2020年及以后中國大數(shù)據(jù)研究高被引論文保持對歐美的趕超。
3大數(shù)據(jù)技術(shù)專利數(shù)據(jù)分析共檢索2001—2022年在國家知識產(chǎn)權(quán)局、美國專利商標(biāo)局、歐洲專利局、日本特許廳、韓國特許廳申請大數(shù)據(jù)技術(shù)專利156 071件。國家知識產(chǎn)權(quán)局有108 636件居世界第1,日本特許廳有12 050件,美國專利商標(biāo)局有11 014件,韓國特許廳有5 078件,歐洲專利局有3 728件。大數(shù)據(jù)技術(shù)專利申請量前10位企業(yè)依次是中國國家電網(wǎng)公司、中國華為科技有限公司、中國平安科技(深圳)有限公司、日本日立株式會社、日本索尼公司、中國北京百度網(wǎng)訊科技有限公司、日本佳能INC、美國國際商業(yè)機器有限公司、日本電氣公司、松下電氣工業(yè)株式會社。從專利數(shù)量上明顯可見中國的壓倒性優(yōu)勢,但專利質(zhì)量存在一定的問題。
3.1專利授權(quán)率較低
僅以基于邊緣計算的大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)專利為例,根據(jù)表1和表2的數(shù)據(jù),在2000—2022年期間,國家知識產(chǎn)權(quán)局總計有申請專利11 210件,總計有授權(quán)專利5 043件,計算可知授權(quán)率為45.0%,同期同類指標(biāo)美國72.5%,歐盟45.2%,日本62.4%,韓國65.0%,同樣可算出中國籍專利授權(quán)率為41.9%,美國66.5%,歐盟61.9%,日本68.5%,韓國61.0%。綜上,中國的授權(quán)率在比較樣板中是最低的,主要原因在于專利質(zhì)量存在差距。
3.2國內(nèi)外專利結(jié)構(gòu)不合理
在一國知識產(chǎn)權(quán)局申請的專利總數(shù)中可能包括本國籍者申請的專利和外國籍者申請的專利,但真正代表一國專利實力的應(yīng)當(dāng)是本國籍者的國內(nèi)專利和本國籍者的國外專利有機集合。而國內(nèi)專利和國外專利的比例有著不同價值含義:一國國內(nèi)專利越少同時國外專利越多,意味著被外來技術(shù)占領(lǐng)國內(nèi)產(chǎn)業(yè)和市場的潛在風(fēng)險;一國國內(nèi)專利越多同時國外專利越少,意味著國內(nèi)有一定的自主能力而缺乏國際競爭力。
中國籍者在除中國之外IP5局的國外申請專利數(shù)為278+144+84+53=559(見表1),與中國籍者所有申請專利總數(shù)9 241之比為6.1%即國外專利申請率,這類指標(biāo)美國為38.5%,歐盟為75.0%,日本為63.8%,韓國為45.2%,可見中國低了數(shù)十倍,這與前述中國專利數(shù)量是其他比較樣板的數(shù)十倍形成了強烈反差,是中國大數(shù)據(jù)技術(shù)專利數(shù)量領(lǐng)先而國際競爭力較低的原因之一。如表2所示,中國大數(shù)據(jù)技術(shù)專利國外授權(quán)率8.0%,低于美國32.2%、歐盟79.1%、日本65.0%、韓國42.2%的數(shù)十倍。而且這類格局與大數(shù)據(jù)其他技術(shù)分類專利大同小異,因此,中國在具備專利數(shù)量優(yōu)勢基礎(chǔ)上不容盲目樂觀,還應(yīng)提高專利質(zhì)量,優(yōu)化專利布局的國內(nèi)外結(jié)構(gòu)。
4大數(shù)據(jù)技術(shù)差距測度與比較4.1技術(shù)差距測度方法技術(shù)差距測度的模型采用周松蘭[1]的方法,利用論文活動力指數(shù)、論文影響力指數(shù)、專利活動力指數(shù)、專利影響力指數(shù)、專利市場力指數(shù),組合構(gòu)建大數(shù)據(jù)技術(shù)差距測度的評分模型BDII=∑5i=1PLi。其中,P為權(quán)重;Li為5種指數(shù)的評分值。以計量結(jié)果最高者為百分,計算中美歐日韓大數(shù)據(jù)技術(shù)差距,形成技術(shù)差距追趕曲線,并進(jìn)行比較分析(見圖1)。
4.2大數(shù)據(jù)技術(shù)差距測度結(jié)果與追趕曲線比較分析2000年,以最高技術(shù)國家美國大數(shù)據(jù)技術(shù)水平為100分的標(biāo)化評分,歐盟78.4分,日本73.7分,韓國60.6分,中國只有50.1分。中國經(jīng)過10年的追趕,至2010年達(dá)59.1分,2012年越過60分線,從此基本以平穩(wěn)斜率和速度在與其他經(jīng)濟(jì)體并跑中接近超越。從70分線年份看,韓國是2010年,中國是2016年,比韓國遲6年。而從越過80分線年份看,韓國是2018年,中國是2017年,比韓國提前1年,并從此保持對韓國的超越。在國家創(chuàng)新驅(qū)動科技由跟跑向并跑、領(lǐng)跑轉(zhuǎn)型的新趕超戰(zhàn)略推動下,中國大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新從2018年開始保持超越日本,2019年開始保持超越歐盟,2021年中國大數(shù)據(jù)技術(shù)評分達(dá)到95.6分歷史高點,進(jìn)入與美國并跑階段。
2022年大數(shù)據(jù)技術(shù)評分,中國93.8分,歐盟88.7分,日本80.3分,韓國89.4分,與近年動態(tài)結(jié)合可見五大經(jīng)濟(jì)體大數(shù)據(jù)技術(shù)差距收斂已接近20分內(nèi)的狹窄區(qū)間,顯示出典型的并跑階段特征之一;歐盟和日本長期以來在80分線徘徊,顯示典型的并跑階段特征之二??傮w格局表明,中國大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新已進(jìn)入與歐美日韓并跑的歷史性新階段。
5政策建議
(1)推動人類命運共同體建設(shè)與人類大數(shù)據(jù)共同體建設(shè)同步相生。
隨著中國大數(shù)據(jù)技術(shù)水平的提高,中國智能化大數(shù)據(jù)發(fā)展惠及世界,世界大數(shù)據(jù)離不開中國[2]。人類是休戚與共的命運共同體,只有和衷共濟(jì)、和合共生地建設(shè)人類大數(shù)據(jù)共同體,才能更好地面對數(shù)字技術(shù)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的挑戰(zhàn)。中國應(yīng)積極融入全球數(shù)據(jù)規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)制定的主流,成為全球數(shù)據(jù)治理的主要貢獻(xiàn)者和領(lǐng)跑者。
(2)從政策源頭為科研機構(gòu)和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提高專利質(zhì)量,增強“造血”功能。
重點支持核心技術(shù)家族專利,完善優(yōu)化專利國內(nèi)外結(jié)構(gòu)的預(yù)警機制、激勵機制和政策機會窗口,培訓(xùn)、指導(dǎo)、監(jiān)督專利代理系統(tǒng)科學(xué)優(yōu)質(zhì)運行,從基礎(chǔ)服務(wù)上提高專利申請質(zhì)量,從戰(zhàn)略布局上引導(dǎo)和提升專利家族系統(tǒng)質(zhì)量[3-4]。
(3)技術(shù)創(chuàng)新、制度創(chuàng)新和社會創(chuàng)新聯(lián)動,系統(tǒng)優(yōu)化大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展基礎(chǔ),以勝出并跑,躍遷領(lǐng)跑。
鑒于中國當(dāng)前大數(shù)據(jù)等先導(dǎo)技術(shù)進(jìn)入與主要國家并跑的階段特點和發(fā)展要求,一是要優(yōu)化創(chuàng)新工具系統(tǒng),二是要提高創(chuàng)新能級。在技術(shù)引進(jìn)消化吸收再創(chuàng)新的跟跑階段,形成了中國對國外諸如芯片等核心技術(shù)的依賴,在并跑階段要加強信創(chuàng)的基礎(chǔ)硬件、基礎(chǔ)軟件、應(yīng)用軟件、信息安全建設(shè),加快實現(xiàn)開源系統(tǒng)、操作系統(tǒng)、根服務(wù)器等自主可控。同時,發(fā)揮大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景和行業(yè)大數(shù)據(jù)市場優(yōu)勢支持大數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)業(yè)化升級[5-6],尤其要提高全民和機關(guān)企事業(yè)組織數(shù)字化素質(zhì),優(yōu)化大數(shù)據(jù)技術(shù)普及與提高的基源。集聚與培育大數(shù)據(jù)技術(shù)各類人才,提升大數(shù)據(jù)技術(shù)及與人工智能、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的相生促進(jìn)與融合創(chuàng)新能力。
參考文獻(xiàn)
[1]周松蘭.中美歐日韓人工智能技術(shù)差距測度與比較研究[J].華南理工大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2020(2):18-30.
[2]王雅,杜濤,賈鑫.大數(shù)據(jù)技術(shù)的專利競爭態(tài)勢與中國企業(yè)的對策[J].成都工業(yè)學(xué)院學(xué)報,2020(1):69-72.
[3]左良軍,李立功.基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的專利價值評估與篩選系統(tǒng)[J].中國發(fā)明與專利,2018(10):41-44.
[4]汪滿容,劉桂鋒,孫華平.基于專利地圖的全球大數(shù)據(jù)技術(shù)競爭態(tài)勢研究[J].現(xiàn)代情報,2017(1):148-155.
[5]趙向陽,王亮,梁晨隴.基于專利數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展研究[J].軟件,2017(8):190-196.
[6]卜婷婷,楊瀟.大數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)@夹g(shù)分析[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用,2023(4):21-24.
(編輯李春燕編輯)Comparative analysis of big data technology gap based on paper and patent measurementZhou? Songlan, Qiu? Wenwei
(School of Economics and Statistics, Guangzhou University, Guangzhou 510006, China)Abstract:? Big data technology, as a fundamental resource and core tool for leading technologies in new technological revolutions such as artificial intelligence, cloud computing, and the Internet of Things, has become a new track for countries to compete for new advantages in future development. Tracking and comparing their technological gaps is a prerequisite for catching up. Therefore, a new catch-up theory and a technology gap measurement system based on intellectual property rights are constructed to clarify the problem of gap mining. The study found that the big data technology gap between China, the United States, Europe, Japan, and South Korea has converged to a 20% range, showing typical parallel running characteristics. China has a quantitative advantage in related patents and papers, but the quality needs to be improved, and the domestic and international layout of patents is unreasonable. To address the issue, propose a path and policy recommendations for catching up with and surpassing the full cycle innovation transition, with a focus on the parallel stage, in order to provide academic support and empirical reference for relevant research and decision-making.
Key words: big data; intellectual property statistics; measurement of technology gap; innovation route optimization