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        基于熵權(quán)-TOPSIS-德爾菲法的核心技術(shù)識別研究*
        ——以芯片產(chǎn)業(yè)技術(shù)為例

        2022-08-23 09:22:32田雪姣鮑新中楊大飛
        情報雜志 2022年8期
        關(guān)鍵詞:價值評價

        田雪姣 鮑新中 楊大飛 楊 武

        (1.北京聯(lián)合大學 應用科技學院 北京 100012;2.北京石油化工學院 經(jīng)濟管理學院 北京 102617;3.北京科技大學 經(jīng)濟管理學院 北京 100083)

        0 引 言

        2017年我國芯片產(chǎn)業(yè)在全球范圍內(nèi)發(fā)展為成長最迅速的產(chǎn)業(yè),但盡管如此,我國芯片產(chǎn)業(yè)仍然面臨高端芯片難以自產(chǎn)自足、長期處于世界芯片產(chǎn)業(yè)鏈下游、核心技術(shù)受制于人的困境。例如,在芯片光刻機制造領(lǐng)域,荷蘭ASML公司憑借與其他芯片專利領(lǐng)先的發(fā)達國家形成技術(shù)及產(chǎn)業(yè)利益聯(lián)盟,一直壟斷著光刻機領(lǐng)域的高端技術(shù),從第一代光刻機工藝節(jié)點1500nm到現(xiàn)在的7nm共十幾代技術(shù),ASML公司幾乎壟斷了各個工藝節(jié)點的核心技術(shù),而我國的生產(chǎn)工藝還在14nm徘徊。近年來在美國的施壓之下,ASML公司更加嚴控對我國銷售高端光刻機,致使我國陷入對其技術(shù)和產(chǎn)品的嚴重依賴。再比如在通信技術(shù)領(lǐng)域,1G、2G時代的核心技術(shù)和專利大部分壟斷在美日韓等國家,致使我國長時間陷入通信標準技術(shù)的鎖定范圍內(nèi),直到近期我國5G時代開始打破國外的技術(shù)鎖定,領(lǐng)先于世界標準,但同時這也使得美國等一些國家開始了對我國的打壓,例如美國發(fā)布的貿(mào)易保護主義、限制技術(shù)出口等一系列打壓政策,使得我國芯片制造業(yè)的發(fā)展舉步維艱。

        技術(shù)的落后以及國際環(huán)境的惡劣多變迫使我們不斷去思考自身存在的問題,我國需要有意識地避免陷入其他國家的技術(shù)鎖定中,逐漸形成自己的核心技術(shù),實現(xiàn)科技自立自強,才是我國企業(yè)未來的發(fā)展方向。掌握核心技術(shù)的關(guān)鍵和首要問題是需要識別核心技術(shù)及其演變過程,專利是技術(shù)的重要產(chǎn)出形式,因此使用專利信息對核心技術(shù)進行識別具有可行性。本文基于專利信息對芯片領(lǐng)域的核心技術(shù)進行識別,對掌握芯片領(lǐng)域的發(fā)展趨勢,破解國外技術(shù)鎖定具有重要意義。

        1 文獻回顧

        對于核心技術(shù)的識別,現(xiàn)有文獻展開了一些研究,盡管現(xiàn)有研究尚未對核心技術(shù)形成統(tǒng)一、明確的定義,但是大部分研究認為,核心技術(shù)是指在一個技術(shù)領(lǐng)域中,能夠?qū)ζ渌夹g(shù)產(chǎn)生重要影響,并且對產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展具有重要支撐作用的技術(shù),具有主導性、支撐性、基礎(chǔ)性等特征[1]?,F(xiàn)有研究大多數(shù)從專利視角去識別核心技術(shù),將核心專利的技術(shù)主題稱為核心技術(shù)[2]。專利信息中蘊含著重要的科技創(chuàng)新信息[3],對于把握和理解技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展趨勢和方向具有重要價值[4],利用專利信息發(fā)掘核心技術(shù)對于精準預測技術(shù)發(fā)展方向具有重要意義[5]。

        當前研究中核心專利的識別方法主要有專家經(jīng)驗法、單一指標識別法、多指標綜合評價法、專利訴訟分析法、專利交叉影響分析方法等幾種。例如梁軍認為,識別核心技術(shù)應當由經(jīng)驗豐富的同領(lǐng)域?qū)<疫M行詳細閱讀后做出重要判斷[6];單一指標識別法在現(xiàn)有研究中主要包括基于專利被引次數(shù)的識別[7]、基于同族專利數(shù)量的識別[8]、基于專利權(quán)利要求數(shù)量的識別[9],此外有研究人員認為,專利訴訟的發(fā)生代表著該專利具有較高的經(jīng)濟價值,因此將發(fā)生過訴訟次數(shù)越多的專利認為是核心專利[10];隨著核心專利識別研究的發(fā)展,學者們逐漸發(fā)現(xiàn)不同指標識別到的核心技術(shù)并不相同,因此部分學者提出應當采用多指標綜合評價的方法[11],此后眾多學者開始嘗試構(gòu)建核心技術(shù)識別的多指標綜合評價體系,并采用不同方法求取指標權(quán)重進而求得專利的綜合評價值[12],最終識別出綜合價值高的核心專利[13];由于交叉影響分析可以規(guī)避引文分析的局限,因此部分學者也將交叉影響分析用于核心專利的識別[14],但該方法在測度技術(shù)交叉時存在一定的算法缺陷[5]。

        盡管上述研究對本文具有重要的借鑒意義,但本文認為核心技術(shù)識別的相關(guān)研究仍然存在進一步研究的必要。例如,單一指標評價法過于片面,對核心技術(shù)的識別具有不穩(wěn)定性;多指標綜合評價法中,核心技術(shù)識別指標體系的構(gòu)建存在不完善、指標冗余,不具有代表性、實用性不夠等問題;在多指標綜合評價中求取權(quán)重時,現(xiàn)有研究多采用單一主觀賦權(quán)法或單一客觀賦權(quán)法,而主觀賦權(quán)法會存在忽視專利數(shù)據(jù)信息、忽視客觀規(guī)律的缺陷,客觀賦權(quán)法又容易受到數(shù)據(jù)間差異過大的影響,因此導致評價結(jié)果不夠準確。

        因此,本文提出應當在“技術(shù)-經(jīng)濟-法律”一體化框架下思考專利的價值問題,在該框架下本文重新構(gòu)建核心技術(shù)識別的評價指標體系,并采用主客觀相結(jié)合的“熵權(quán)-TOPSIS-德爾菲法”求取相應權(quán)重,建立核心技術(shù)評價模型,并基于該模型對當前我國仍受制于人的芯片領(lǐng)域進行核心技術(shù)識別。

        2 研究設(shè)計

        2.1 核心技術(shù)識別指標體系構(gòu)建

        在技術(shù)創(chuàng)新理論的發(fā)展過程中,技術(shù)、經(jīng)濟與法律在不同發(fā)展時期均有不同程度的融合。早在熊彼特時期,學者們就提出了在技術(shù)創(chuàng)新過程中技術(shù)進步會隨時間變化而變化的基本觀點[15],此后學者們逐漸認識到,除技術(shù)因素外,市場因素同樣重要,均是技術(shù)創(chuàng)新的重要推動力量,由此技術(shù)發(fā)展理論與經(jīng)濟學理論發(fā)生初步融合[16]。此后法理經(jīng)濟學開始被引入技術(shù)創(chuàng)新理論中,技術(shù)、經(jīng)濟與法律一體化的初步框架形成[17]。

        在考慮核心技術(shù)識別的問題時,當前不少研究仍著重關(guān)注專利的技術(shù)價值,本文認為,核心技術(shù)除應具有相當?shù)募夹g(shù)價值之外,還應當具有相應的經(jīng)濟價值及法律價值。技術(shù)決定了產(chǎn)品質(zhì)量,是最基本的競爭力,此為核心技術(shù)應當具備的技術(shù)價值層面;市場作為技術(shù)的競爭平臺,使技術(shù)影響力得以擴散、廠商借助技術(shù)實現(xiàn)利潤的基本渠道,此為核心技術(shù)應當具備的經(jīng)濟價值層面;而法律保護給技術(shù)發(fā)明者或廠商提供了保護力,是廠商實現(xiàn)自己利益最大化的基本工具,此為核心技術(shù)應當具備的法律價值層面。因此,本文認為在考慮核心技術(shù)識別問題時,理論基礎(chǔ)應當建立在基本的“技術(shù)—經(jīng)濟—法律”一體化框架之下,基于此,本文最初篩選了15個三級指標,為進一步保證指標體系構(gòu)建的合理性及代表性,本文邀請5位專家(分別為:高校技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域知名教授2名、芯片制造領(lǐng)域技術(shù)專家2名以及芯片制造領(lǐng)域企業(yè)家1名)進行指標體系的構(gòu)建討論,根據(jù)最后專家形成的統(tǒng)一建議,對初選指標進行刪繁就簡,最終形成表1所示的核心技術(shù)識別指標體系。其中,技術(shù)價值層面選取的指標為專利被引次數(shù)、引證專利數(shù)、引用非專利文獻數(shù)以及IPC小類數(shù);經(jīng)濟價值層面本文選取的指標為同族數(shù)和布局國家數(shù);法律價值層面本文選取的指標為權(quán)項數(shù)和獨權(quán)數(shù)。

        2.2 基于“熵權(quán)-TOPSIS-德爾菲法”的核心專利識別模型構(gòu)建

        指標權(quán)重能夠反映出指標間的相對重要程度,其計算方法分為主觀計算方法和客觀計算方法。在對核心技術(shù)進行識別時,本文認為選取的指標體系及計算方法應當兼顧專利信息的客觀性和產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的實踐性,而當前大部分關(guān)于核心技術(shù)識別模型的論文多采用單一的客觀賦權(quán)法或單一的主觀賦權(quán)法,易導致評價結(jié)果存在一定偏差[18]。

        本文為減少單一權(quán)重計算方法對計算結(jié)果帶來的偏差,選擇主客觀相結(jié)合的計算方法。在計算三級指標權(quán)重時,選擇熵權(quán)法;在計算二級指標權(quán)重時,選擇德爾菲法;在計算二級指標的綜合評價值時,選擇TOPSIS方法。其中,熵權(quán)法為客觀賦權(quán)法,該方法能夠客觀體現(xiàn)出各種技術(shù)專利數(shù)據(jù)間的信息差異;德爾菲法為主觀賦權(quán)法,本文邀請專業(yè)領(lǐng)域權(quán)威專家和芯片產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)人員共同做出決策(具體操作步驟下文詳細介紹);而TOPSIS方法是根據(jù)有限個評價對象與理想化目標的接近程度進行排序的方法,可以對現(xiàn)有目標進行相對優(yōu)劣評價,更重要的是簡便易操作,因此最終本文構(gòu)建了基于“熵權(quán)-TOPSIS-德爾菲法”的核心專利識別模型,該方法兼顧客觀賦權(quán)法能夠體現(xiàn)專利數(shù)據(jù)間差異的優(yōu)勢和主觀賦權(quán)法能夠?qū)χ笜诉M行定性分析的優(yōu)點,具有一定新穎性。

        2.2.1熵權(quán)-TOPSIS計算二級指標綜合評價值

        本文將熵權(quán)法與TOPSIS評價方法進行結(jié)合,用于計算二級指標的綜合評價值,能夠更加客觀、準確地反映各二級指標的價值狀況。計算過程如下:

        a.數(shù)據(jù)基本處理。

        在進行后續(xù)計算之前,為了避免數(shù)據(jù)單位的不同對評價結(jié)果帶來的影響,還需要對數(shù)據(jù)進行無量綱化處理,本文采用極差標準化的方式。設(shè)共有m個二級指標(m=1,2,3),n個三級指標,t個專利,xijs是第s個專利第i個二級指標,第j個三級指標的原始數(shù)據(jù)值,則:

        (1)

        其中xijs'為無量綱化后的指標值。

        b.熵權(quán)TOPSIS方法計算二級指標綜合評價值。

        第一步,熵值計算。對于第j項指標,其熵值計算公式為:

        (2)

        第二步,信息效用值計算。第j項指標的信息效用值計算公式為:

        dj=1-ej

        (3)

        第三步,指標權(quán)重計算。對于第j項指標的權(quán)重,其計算公式為:

        (4)

        第四步,構(gòu)建加權(quán)標準化矩陣。對初始評價矩陣A=(xijs)m*n*s進行規(guī)范化,得標準化矩陣B,規(guī)范化公式如下:

        (5)

        對標準化矩陣B進行加權(quán)處理,得加權(quán)標準化矩陣R=(rij)m*j*s,其中,rijs=ωjbijs,ωj即前述方法確定的指標權(quán)重。

        第五步,確定正負理想解集合。正理想解集合R+=(r1+,r2+,…rn+),負理想解集合R-=(r1-,r2-,…rn-)。式中rj+=(maxrij+,minrij-),rj-=(minrij+,maxrij-)。

        第六步,計算歐氏距離dis+和dis-,計算公式為:

        (6)

        (7)

        第七步,計算與理想解的相對貼近度,并進行性能排序,第s個專利第i個二級指標的綜合評價值Cis為:

        (8)

        按照上述步驟一次進行每個二級指標的綜合評價指數(shù)計算。

        2.2.2基于“德爾菲法”的核心技術(shù)綜合評價

        在用客觀賦權(quán)法對二級指標綜合評價指數(shù)進行合成之后,本文選擇主觀賦權(quán)法中的“德爾菲法”對二級綜合評價指數(shù)進行賦權(quán),進而合成最終的核心技術(shù)綜合評價指數(shù)。德爾菲法求取二級指標權(quán)重的操作步驟如下:

        共邀請5位專家組成專家小組(5位專家與前述指標體系構(gòu)建時邀請的專家相同),通過問卷形式讓每位專家對給出的問題做出相應獨立判斷。在問卷中將指標按重要程度高低分為“高-較高-中-較低-低”5個等級,并針對這5個等級設(shè)置不同分數(shù)檔,相應等級與得分值對應關(guān)系如下:“高-100”,“較高-75”,“中-50”,“較低-25”,“低-0”。本文共經(jīng)過5輪調(diào)研,根據(jù)最后一次所收集到的結(jié)果最終確定各二級指標所占權(quán)重。

        其中權(quán)重計算公式為:

        Wi=

        (9)

        其中:N1、N2、N3、N4、N5分別對應相關(guān)指標5個等級的專家人數(shù);i=1,2,3;Wi分別代表專利的技術(shù)價值、經(jīng)濟價值、法律價值3個層面的權(quán)重。

        求取二級指標三個層面的權(quán)重之后,本文構(gòu)建核心技術(shù)識別綜合評價指數(shù)來反映各個專利的重要程度,綜合評價指數(shù)計算公式如下:

        TCs=Wi*Cis

        (10)

        其中:TCs為第s個專利的核心技術(shù)識別綜合評價指數(shù),Cis為前述經(jīng)“熵權(quán)-TOPSIS”方法計算得出的各二級指標綜合評價值。

        求得核心技術(shù)綜合評價指數(shù)之后,借鑒楊大飛等[1]的做法,以TCs的最大值為基準,將專利劃分為以下3種類型:綜合評價指數(shù)大于或等于TCs(max)*70%的專利劃分為核心專利,其技術(shù)主題為核心技術(shù);綜合評價指數(shù)小于TC(max)*70%且大于或等于TC(max)*30%的專利為關(guān)鍵專利;綜合評價指數(shù)小于TC(max) *30%的專利為普通專利(見表2)。

        表2 專利類型分類區(qū)間表

        2.3 樣本與數(shù)據(jù)

        為獲取芯片領(lǐng)域的專利信息,基于Innojoy專利數(shù)據(jù)庫對涉及芯片領(lǐng)域的專利進行搜集,采用關(guān)鍵詞與IPC分類號組合的方法,以芯片作為關(guān)鍵詞,IPC分類號涉及C12Q1/6837,G06F113/18,G06F115/12,G06K19/07,G11C16/20, H01M50/11, H01S5/0233, H01S5/0234, H01S5/0235, H01S5/02355, H01S5/02375。本文將檢索時間和范圍設(shè)定為自1985年起至今的發(fā)明專利,共檢索到32 106條專利。由于專利數(shù)量過于龐大,且大部分專利價值較低,為避免陷入數(shù)據(jù)沼澤,同時借鑒此前相關(guān)領(lǐng)域?qū)<业奶幚矸椒╗1],首先分別將指標體系中被引頻次、引證專利數(shù)、引用文獻數(shù)、IPC小類數(shù)、同族數(shù)、布局國家數(shù)、權(quán)項數(shù)、獨權(quán)數(shù)各個指標排名前100的專利篩選出來,繼而去掉重復專利,最終獲得616條芯片領(lǐng)域發(fā)明專利按照前文所述計算方法參與后續(xù)計算。

        3 芯片領(lǐng)域核心技術(shù)識別實證結(jié)果分析

        首先運用熵權(quán)法和德爾菲法獲得三級指標和二級指標的權(quán)重,經(jīng)計算所得權(quán)重結(jié)果如表3所示。

        表3 權(quán)重量表

        將權(quán)重和無量綱化后的數(shù)據(jù)代入前述計算步驟和公示,最終求得專利綜合評價指數(shù),將指數(shù)最大值賦值為1,其他專利指數(shù)按照等比例進行調(diào)整,最終得到的專利綜合指數(shù)分布區(qū)間如圖1所示。

        圖1 芯片領(lǐng)域?qū)@C合評價指數(shù)區(qū)間分布圖

        由圖1可以看出,芯片領(lǐng)域616條專利的綜合評價指數(shù)大致符合正態(tài)分布,評價指數(shù)位于0.3~0.4之間的專利最多,數(shù)量為201件;高指數(shù)值和低指數(shù)值區(qū)間的專利都相對較少,其中,綜合評價指數(shù)值>0.9的只有2件,處于0.8~0.9之間的有8件,處于0.7~0.8之間的有22件;根據(jù)前述核心專利劃分區(qū)間,綜合評價指數(shù)在0.7以上,即處于核心專利區(qū)間的共有32件,處于關(guān)鍵專利區(qū)間的共有468件,處于普通專利區(qū)間的共有116件。因此本文最終識別出芯片領(lǐng)域核心專利共32件,大多數(shù)為美國持有,核心專利的基本信息見表4所示。

        表4 芯片領(lǐng)域核心專利的基本信息及技術(shù)主題匯總

        續(xù)表4 芯片領(lǐng)域核心專利的基本信息及技術(shù)主題匯總

        通過表4,發(fā)現(xiàn)芯片領(lǐng)域所識別出的核心專利技術(shù)涉及主題集中在生物醫(yī)藥、半導體元器件、數(shù)據(jù)存儲和通信傳輸技術(shù)幾個領(lǐng)域。其中生物醫(yī)藥領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)主要涉及由美國Prognosys生物公司所提供的一種用于空間編碼生物分析的分析方法和分析系統(tǒng);半導體元器件制造領(lǐng)域所涉及的核心技術(shù)主要涉及由美國加利福尼亞大學提供的納米結(jié)構(gòu)和納米線的制備方法;數(shù)據(jù)存儲技術(shù)領(lǐng)域主要涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理和使用電光元件的存儲器;通信傳輸技術(shù)領(lǐng)域主要涉及由美國高通公司提供的天線零部件設(shè)備。結(jié)合核心專利的申請時間,可以發(fā)現(xiàn)芯片制造領(lǐng)域的核心技術(shù)已由21世紀初的通信、數(shù)據(jù)存儲等領(lǐng)域逐漸演變到近年來的生物醫(yī)藥領(lǐng)域,美國近幾年在生物醫(yī)藥相關(guān)領(lǐng)域的核心專利布局比較多,非常具有前瞻性,美國Prognosys生物公司近年來申請的多件關(guān)于空間編碼生物分析的方法和系統(tǒng)均被識別為核心技術(shù)。

        4 結(jié) 論

        本文基于專利信息,構(gòu)建了芯片產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的核心技術(shù)識別指標體系,運用“熵權(quán)-TOPSIS-德爾菲法”構(gòu)建了核心技術(shù)識別模型,對國際芯片產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的核心技術(shù)進行了識別研究并得到以下結(jié)論:

        (1)論文所構(gòu)建的核心技術(shù)識別指標體系能夠全面反映出專利的競爭優(yōu)勢,構(gòu)建的核心技術(shù)識別模型同時避免了客觀賦權(quán)法忽略專利主觀價值以及主觀賦權(quán)法無法體現(xiàn)專利數(shù)據(jù)差異的缺點,與其他同領(lǐng)域研究相比具有一定新穎性,豐富了核心技術(shù)識別的理論與方法,并對當前國際重點關(guān)注的芯片領(lǐng)域核心技術(shù)識別進行了實證研究,為中國掌握國際芯片領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展形勢提供了理論依據(jù)。

        (2)本文識別到的芯片領(lǐng)域核心技術(shù)絕大部分為美國持有,并且沒有中國的專利入圍,這說明美國在芯片產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的布局與實力均領(lǐng)先于其他國家,對芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有掌控和引領(lǐng)作用。而中國在芯片產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域還具有相當大的弱勢。

        (3)所識別出的核心專利涉及技術(shù)主題尤以美國Prognosys生物公司近年來申請的關(guān)于空間編碼生物分析的方法和系統(tǒng)最為集中,從核心專利的申請時間來看,近幾年核心技術(shù)已逐漸從21世紀初的通信技術(shù)、數(shù)字存儲等技術(shù)領(lǐng)域演變到了生物醫(yī)藥領(lǐng)域,未來芯片技術(shù)在生物醫(yī)藥領(lǐng)域的應用將會呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的趨勢。這啟示中國應當加大芯片技術(shù)在生物醫(yī)藥領(lǐng)域應用的研發(fā)與創(chuàng)新,逐步實現(xiàn)芯片技術(shù)從“跟跑”到“并跑”再到“領(lǐng)跑”。

        囿于理論水平與數(shù)據(jù)獲取難度,本文仍存在以下局限性:將芯片產(chǎn)業(yè)整體做了核心技術(shù)識別研究而并未進行不同領(lǐng)域的細分;囿于學科背景,未能對識別出的核心技術(shù)主題進行深入的價值分析與趨勢研判;暫未對美國在芯片技術(shù)領(lǐng)域領(lǐng)先全球的原因進行深入細致的分析。未來可以考慮在以下方面進行進一步研究:將芯片產(chǎn)業(yè)的技術(shù)領(lǐng)域進行細分,深入分析每個細分領(lǐng)域下的核心技術(shù)演變趨勢;對芯片產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的核心技術(shù)展開技術(shù)路徑演變的研究并對其未來發(fā)展趨勢進行探索性分析。

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