周 磊 王晨陽(yáng) 李問(wèn)秋

(1.武漢紡織大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院 武漢 430200;2.武漢紡織大學(xué)管理學(xué)院 武漢 430200)

0 引 言

科技創(chuàng)新是推動(dòng)國(guó)家富強(qiáng)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基石。國(guó)家“十四五”規(guī)劃明確提出“堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展、全面塑造發(fā)展新優(yōu)勢(shì)”。我國(guó)高科技產(chǎn)業(yè)始終保持迅猛發(fā)展勢(shì)頭，華為等領(lǐng)軍型企業(yè)在部分細(xì)分領(lǐng)域超越了美國(guó)企業(yè)巨頭。中美經(jīng)濟(jì)、科技實(shí)力的不斷接近使得“中國(guó)威脅論”逐漸成為美國(guó)社會(huì)的主流觀點(diǎn)之一。美國(guó)政府商務(wù)部以增列實(shí)體清單受限名單的方式全面落實(shí) “小院高墻”戰(zhàn)略，自2018年起將大批中國(guó)機(jī)構(gòu)或個(gè)人列入該清單，禁止美方與其進(jìn)行國(guó)際貿(mào)易和學(xué)術(shù)交流。《科技日?qǐng)?bào)》于同年強(qiáng)勢(shì)推出專欄“亟待攻破的核心技術(shù)”，首篇報(bào)道即以“是什么卡住了我們的脖子”開(kāi)題。此后，媒體將被美方封鎖的技術(shù)形象地稱為卡脖子技術(shù)、被美方制裁的企業(yè)稱為卡脖子企業(yè)。

目前，突破卡脖子技術(shù)、破解卡脖子企業(yè)的經(jīng)營(yíng)困境成為中國(guó)社會(huì)高度關(guān)注的核心問(wèn)題?？ú弊悠髽I(yè)分布于多個(gè)行業(yè)，創(chuàng)新能力和財(cái)務(wù)狀況各異，為何會(huì)被美方限制呢？它們自身有何特點(diǎn)？相互間又有什么共性呢？這些問(wèn)題的結(jié)論與我國(guó)產(chǎn)業(yè)安全緊密相關(guān)，能夠?yàn)橹袊?guó)企業(yè)跳出美方包圍圈、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展提供參考路徑。情報(bào)學(xué)界亦高度重視中美科技博弈對(duì)我國(guó)領(lǐng)軍企業(yè)及高科技產(chǎn)業(yè)的深遠(yuǎn)影響，相關(guān)研究依據(jù)實(shí)體清單對(duì)美方技術(shù)管制的重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)、敏感領(lǐng)域進(jìn)行了基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)分析。在此基礎(chǔ)上，如能以受限企業(yè)為研究對(duì)象開(kāi)展細(xì)粒度分析，不僅有利于豐富新時(shí)期競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)理論研究，還能為中國(guó)企業(yè)突破美方技術(shù)“鎖喉”提供有針對(duì)性的實(shí)踐指導(dǎo)?；诖?，本文嘗試引入用戶畫(huà)像技術(shù)，對(duì)實(shí)體清單新增的中方企業(yè)進(jìn)行多維分析和分類(lèi)，以期發(fā)現(xiàn)卡脖子企業(yè)的簇群及特征，為卡脖子企業(yè)持續(xù)經(jīng)營(yíng)和高質(zhì)量發(fā)展提供建議。

1 相關(guān)文獻(xiàn)綜述

1.1 中美科技博弈下的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)文獻(xiàn)綜述

源于國(guó)際關(guān)系學(xué)說(shuō)的“中國(guó)威脅論”已被美國(guó)社會(huì)廣泛接受，其核心觀點(diǎn)之一是中美科技、軍事、經(jīng)濟(jì)實(shí)力的不斷接近必然導(dǎo)致大國(guó)沖突。面對(duì)中美科技博弈新局勢(shì)，近年來(lái)研究者針對(duì)技術(shù)管制產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)服務(wù)進(jìn)行了理論研究。周磊等以美國(guó)商務(wù)部產(chǎn)業(yè)與安全局發(fā)布的實(shí)體清單為根據(jù)，系統(tǒng)梳理了中國(guó)大陸受限機(jī)構(gòu)類(lèi)型、技術(shù)出口管制領(lǐng)域、技術(shù)出口管制形式、技術(shù)出口管制原因[1]；郭世杰等利用文本挖掘方法對(duì)比中美兩國(guó)空間技術(shù)產(chǎn)品的性能參數(shù)，判斷兩國(guó)在該領(lǐng)域的技術(shù)差距[2]；陳峰等分析了半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)技術(shù)出口管制項(xiàng)目并提出該產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)服務(wù)產(chǎn)品的具體功能需求[3]；祝捷頻等對(duì)比了中美兩國(guó)在數(shù)控系統(tǒng)領(lǐng)域?qū)＠l(fā)明的數(shù)量和質(zhì)量差距[4]；陸天馳等挖掘了美方針對(duì)人工智能領(lǐng)域的技術(shù)管制重點(diǎn)和關(guān)鍵主題[5]。還有研究采用定性研究方式，如陳勁等從識(shí)別框架、戰(zhàn)略轉(zhuǎn)向和突破路徑三方面構(gòu)建了“十四五”時(shí)期“卡脖子”技術(shù)破解之道[6]；楊道州等分析了當(dāng)前我國(guó)存儲(chǔ)器產(chǎn)業(yè)發(fā)展的機(jī)遇與挑戰(zhàn)[7]；張治河等提出了服務(wù)國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)、企業(yè)“卡脖子”技術(shù)突破的關(guān)鍵技術(shù)甄選機(jī)制[8]；湯志偉等從壟斷程度、攻克難度、是否處于價(jià)值鏈核心位置三個(gè)方面從關(guān)鍵技術(shù)中篩選出“卡脖子”技術(shù)[9]；李瑩等從專利侵權(quán)、供應(yīng)鏈卡脖子、市場(chǎng)被搶占三方面對(duì)企業(yè)專利風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警并設(shè)計(jì)了對(duì)應(yīng)的信息系統(tǒng)模塊[10]。

1.2 企業(yè)畫(huà)像文獻(xiàn)綜述

企業(yè)畫(huà)像源于用戶畫(huà)像，后者是由用戶真實(shí)數(shù)據(jù)得出的虛擬代表，并已形成基于本體或概念、基于主題或話題、基于興趣或偏好、基于人格特征與用戶情緒、基于用戶行為或日志、基于多維或融合等六類(lèi)畫(huà)像建模方法。相對(duì)而言，企業(yè)畫(huà)像的研究起步不久且以規(guī)范性研究為主。目前，學(xué)術(shù)界尚未對(duì)企業(yè)畫(huà)像概念形成一致性意見(jiàn)，多數(shù)研究認(rèn)為企業(yè)畫(huà)像的本質(zhì)是企業(yè)信息化標(biāo)簽，即利用真實(shí)的企業(yè)數(shù)據(jù)建立多維度、全方位的企業(yè)標(biāo)簽畫(huà)像，進(jìn)而對(duì)企業(yè)群進(jìn)行歸類(lèi)[11]。從研究功能來(lái)看，企業(yè)畫(huà)像多關(guān)注于刻畫(huà)企業(yè)信用特征并形成了“大連國(guó)稅”“百度信用”等典型產(chǎn)品。田娟等人的探索性研究提出基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的企業(yè)畫(huà)像應(yīng)囊括企業(yè)屬性、信用屬性、交易特征、內(nèi)外關(guān)聯(lián)特征、評(píng)價(jià)信息等維度，在標(biāo)簽抽取過(guò)程中可使用TF -IDF、word2vec、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，數(shù)據(jù)建模過(guò)程可以使用關(guān)聯(lián)規(guī)則和經(jīng)典的聚類(lèi)、分類(lèi)算法[12]。

綜合來(lái)看，情報(bào)學(xué)界已將支撐中美科技博弈的戰(zhàn)略情報(bào)服務(wù)納入學(xué)科理論研究范疇，并分別針對(duì)國(guó)家、產(chǎn)業(yè)層面進(jìn)行了宏觀和中觀分析。然而，當(dāng)前研究亦存在亟待提升的空間。一是針對(duì)卡脖子行業(yè)的研究多從共性技術(shù)著手，尚未深入到競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)服務(wù)用戶——受限企業(yè)及其群體，從而降低了對(duì)策建議的適應(yīng)性。二是企業(yè)畫(huà)像技術(shù)雖能夠?yàn)樯钊肟坍?huà)卡脖子企業(yè)群體提供方法支撐，但其主要功能是企業(yè)信用評(píng)估而未考慮被管制群體的特征。為了解決上述問(wèn)題，本文將引入企業(yè)畫(huà)像理論為被列入美國(guó)實(shí)體清單的“卡脖子”企業(yè)群體進(jìn)行畫(huà)像，以期為產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供啟示。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 卡脖子企業(yè)畫(huà)像標(biāo)簽設(shè)計(jì)

用戶畫(huà)像構(gòu)建的關(guān)鍵是建立標(biāo)簽體系和抽取標(biāo)簽，廣受認(rèn)可的標(biāo)簽體系大致可以分為用戶相關(guān)的穩(wěn)定性特征、情境相關(guān)的動(dòng)態(tài)性特征兩大類(lèi)[13]。受此啟發(fā)，卡脖子企業(yè)畫(huà)像的標(biāo)簽體系既要涵蓋工商登記信息等穩(wěn)定屬性；又要挖掘各類(lèi)階段性成果體現(xiàn)其發(fā)展過(guò)程的動(dòng)態(tài)性。同時(shí)，卡脖子企業(yè)是美國(guó)對(duì)華“科技脫鉤”的直接打擊對(duì)象，具有區(qū)別于非管制企業(yè)的特殊性；因而指標(biāo)體系還應(yīng)反映中美科技博弈的時(shí)代背景。綜上所述，本節(jié)將基于三個(gè)原則構(gòu)建卡脖子企業(yè)畫(huà)像標(biāo)簽體系。一是全面性原則，即涵蓋企業(yè)基本屬性、企業(yè)創(chuàng)新實(shí)力、運(yùn)營(yíng)能力等多方面。二是相對(duì)性原則，“中國(guó)威脅論”背后的中美競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力接近是促成美國(guó)對(duì)華技術(shù)管制的根本原因，故應(yīng)關(guān)注企業(yè)與行業(yè)領(lǐng)先者的相對(duì)差距。三是受限特征原則，即實(shí)體清單給出的企業(yè)受限屬性，具體包括受限時(shí)間、受限領(lǐng)域、受限形式和受限原因。最終形成的“卡脖子”企業(yè)用戶畫(huà)像標(biāo)簽體系如表1所示。

表1 卡脖子企業(yè)畫(huà)像標(biāo)簽體系

2.2 卡脖子企業(yè)畫(huà)像信息采集

信息采集涉及多渠道，采集過(guò)程分為卡脖子企業(yè)確認(rèn)、卡脖子企業(yè)信息采集、標(biāo)桿企業(yè)信息采集3步。第一步收集2018年-2021年間美國(guó)商務(wù)部實(shí)體清單增加的中國(guó)機(jī)構(gòu)名錄，過(guò)濾高校院所、政府機(jī)關(guān)、個(gè)人等，僅保留企業(yè)信息并對(duì)企業(yè)集團(tuán)進(jìn)行合并。第二步從多渠道采集多源數(shù)據(jù)。一是從實(shí)體清單采集每一企業(yè)的受限屬性。由于大量企業(yè)在實(shí)體清單中未給出ECCN編碼，因而受限領(lǐng)域、受限形式、受限原因等需根據(jù)企業(yè)所屬行業(yè)進(jìn)行人工推斷。二是從愛(ài)企查平臺(tái)采集企業(yè)基本屬性，結(jié)合中美科技博弈背景確認(rèn)所屬行業(yè)、計(jì)算企業(yè)存續(xù)時(shí)間；從企業(yè)官網(wǎng)、專利數(shù)據(jù)庫(kù)采集企業(yè)的基本屬性、經(jīng)營(yíng)活躍性、創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)力屬性。第三步根據(jù)所屬行業(yè)，查詢受限前一年的《財(cái)富500強(qiáng)》企業(yè)排行榜，采集Top 1企業(yè)的資產(chǎn)、專利數(shù)據(jù)，進(jìn)而計(jì)算企業(yè)受限根本原因。最后，需要人工核對(duì)、簡(jiǎn)化分類(lèi)數(shù)據(jù)，確保屬性取值滿足聚類(lèi)算法的唯一性要求。

2.3 卡脖子企業(yè)畫(huà)像構(gòu)建與應(yīng)用

卡脖子企業(yè)畫(huà)像構(gòu)建本質(zhì)上屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)聚類(lèi)算法。常見(jiàn)的聚類(lèi)算法包括K-Means、層次聚類(lèi)、基于密度的聚類(lèi)等。然而，由于表1構(gòu)建的企業(yè)畫(huà)像體系同時(shí)存在數(shù)值型屬性和分類(lèi)型屬性，因而無(wú)法采用基于歐式距離的K-means聚類(lèi)和基于漢明距離的K-mode方法。因此，本節(jié)將選擇適用于兩類(lèi)數(shù)據(jù)的K-Prototype聚類(lèi)作為主算法建立企業(yè)畫(huà)像。

K-Protopype與K-means聚類(lèi)步驟類(lèi)似，差別在于樣本與類(lèi)間距離的計(jì)算。對(duì)于樣本量為n的數(shù)據(jù)集X={X1,X2,…,Xn}，任一樣本Xi擁有m個(gè)屬性{Xi1,Xi2, …,Xim}，其中前P個(gè)屬性的取值為數(shù)值型，后m-p個(gè)屬性的取值為分類(lèi)型。樣本Xi和簇Ql的距離為：

式(1)等式右側(cè)的前半部分計(jì)算的是樣本和簇中心的歐式距離，后半部分是樣本和簇中心的漢明距離，其中μ代表分類(lèi)屬性距離的總權(quán)重。K-prototype聚類(lèi)的迭代過(guò)程目標(biāo)是使各樣本到對(duì)應(yīng)簇的距離和最小。

此外，作為一項(xiàng)探索性研究，本文未人為指定K值，而是采用肘部算法進(jìn)行確定。肘部算法的目標(biāo)函數(shù)SSE((Sum of the Squared Errors)表示各點(diǎn)到對(duì)應(yīng)簇中心的距離的平方和。隨著K值由1增大到n，SSE的取值逐步降低直至為0。其中， SSE下降率突然變緩的拐點(diǎn)即為“肘”點(diǎn)，對(duì)應(yīng)的K值即為最佳分類(lèi)。最后，根據(jù)肘部算法和聚類(lèi)效果圖，提煉出K個(gè)典型企業(yè)畫(huà)像。

最后，決策者可利用該結(jié)果從兩方面展開(kāi)應(yīng)用。一是企業(yè)內(nèi)部決策者可進(jìn)一步洞察企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)圈以及與標(biāo)桿企業(yè)的差距，從而為企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理提供輔助決策支持。二是政府相關(guān)部門(mén)可以據(jù)此對(duì)尚未列入實(shí)體清單的重點(diǎn)企業(yè)進(jìn)行分類(lèi)，對(duì)其技術(shù)管制風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警、指導(dǎo)和協(xié)助企業(yè)提前進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)防范。

3 實(shí)證研究

3.1 中方卡脖子企業(yè)基本概況

研究表明美國(guó)對(duì)華技術(shù)出口政策自2018年起發(fā)生顯著變化，實(shí)體清單收錄的實(shí)體名單大幅增加，反映出美國(guó)對(duì)華技術(shù)管制態(tài)勢(shì)趨嚴(yán)[1]。因而，本文的時(shí)間窗口設(shè)定為2018年至2021年。下載這一階段實(shí)體清單中新增中國(guó)機(jī)構(gòu)，篩選出類(lèi)型為企業(yè)的機(jī)構(gòu)，同時(shí)將分支機(jī)構(gòu)合并到母公司名下，如華為公司旗下受限100余家企業(yè)均歸為華為。人工核實(shí)新增企業(yè)集團(tuán)的注冊(cè)信息，刪除因信息不全無(wú)法確認(rèn)的機(jī)構(gòu)后，對(duì)2018-2021年間新增的191家卡脖子企業(yè)信息進(jìn)行初步統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表2所示。

表2 卡脖子企業(yè)屬性信息的描述性統(tǒng)計(jì)

由表2可知，卡脖子企業(yè)整體呈現(xiàn)出以下三點(diǎn)特征：

一是窗口期內(nèi)大批中方企業(yè)被納入美方技術(shù)管制，且受限企業(yè)的集團(tuán)化特征明顯。各年度的代表性企業(yè)包括：2018年納入管制的中國(guó)航天科工集團(tuán)、中國(guó)電子科技集團(tuán)公司；2019年納入管制的華為、?？低?；2020年納入管制的烽火通信、中國(guó)交通建設(shè)集團(tuán)、中國(guó)船舶工業(yè)集團(tuán)、中芯國(guó)際；2021年納入管制的長(zhǎng)沙景嘉微電子、杭州士蘭微電子、杭州中科微電子、湖南國(guó)科微電子等是國(guó)內(nèi)微電子制造業(yè)的骨干。

二是企業(yè)的行業(yè)性質(zhì)和受限領(lǐng)域呈現(xiàn)集中化趨勢(shì)，反映美方對(duì)華打壓重點(diǎn)集中于計(jì)算機(jī)和通訊等具有高外溢性的軍民兩用行業(yè)。從國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)來(lái)看，卡脖子企業(yè)集中于計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)(C39)、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)(I65)以及相關(guān)產(chǎn)品批發(fā)業(yè)(F51)。從美方公布的實(shí)體清單信息來(lái)看，64.9%的受限企業(yè)的制裁領(lǐng)域限定為電信和信息安全、計(jì)算機(jī)、電子。

三是企業(yè)間各種能力的差異偏大。首先，就創(chuàng)技術(shù)能力而言，盡管華為、中國(guó)電子科技集團(tuán)、中國(guó)航天科工集團(tuán)、中國(guó)航天科技集團(tuán)、中芯國(guó)際專利族規(guī)模龐大，但大部分受限企業(yè)的創(chuàng)新能力不突出。進(jìn)一步比較創(chuàng)新接近性，企業(yè)與標(biāo)桿的專利族申請(qǐng)量之比均值為0.18，反映出大部分企業(yè)與標(biāo)桿企業(yè)的創(chuàng)技術(shù)差距大。其次，就經(jīng)營(yíng)活躍性而言，僅有18.8%的卡脖子企業(yè)成功上市、企業(yè)受限前5年內(nèi)對(duì)外股權(quán)投資均值為1.8次，說(shuō)明大部分企業(yè)整合外部資源的能力亟待提升。最后，就披露年度報(bào)告的企業(yè)(華為和35家上市企業(yè))而言，整體研發(fā)投入較高，與標(biāo)桿企業(yè)的創(chuàng)新能力更為接近。

3.2 中方卡脖子企業(yè)畫(huà)像展示

由于非上市公司不主動(dòng)披露經(jīng)營(yíng)績(jī)效、研發(fā)投入等數(shù)據(jù)，導(dǎo)致僅有35家上市公司和華為滿足表1中所有屬性的數(shù)據(jù)完備性。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，這36家企業(yè)除了專利族均值(4 461件)明顯高于總體樣本外，其主營(yíng)業(yè)務(wù)分類(lèi)、所有制類(lèi)型、受限時(shí)間、領(lǐng)域、形式、原因等屬性與總體樣本高度一致。本節(jié)將對(duì)這36家卡脖子企業(yè)建立企業(yè)畫(huà)像。首先，利用肘部算法確定最優(yōu)K值，結(jié)果如圖1所示。

圖1 基于肘部算法的K值選擇

由圖1可知，該數(shù)據(jù)集SSE值下降的明顯轉(zhuǎn)折點(diǎn)為K=3，并在K=8時(shí)保持穩(wěn)定。因而，本文以K=3作為肘部，將上述企業(yè)聚為3類(lèi)，聚類(lèi)結(jié)果如圖2所示。

圖2 卡脖子企業(yè)層次聚類(lèi)結(jié)果

由圖2可知，36家卡脖子企業(yè)抽象為3 類(lèi)企業(yè)畫(huà)像，橫軸表示企業(yè)序號(hào)。為了揭示每一類(lèi)企業(yè)畫(huà)像的核心特征，繪制圖3進(jìn)一步對(duì)共性指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性分析。

圖3 卡脖子企業(yè)畫(huà)像

由圖3可知，卡脖子企業(yè)第Ⅰ類(lèi)畫(huà)像命名為制造業(yè)骨干企業(yè)，其規(guī)模最大，包括21家卡脖子企業(yè)。上述企業(yè)均是2020或2021年被加入實(shí)體清單，受限領(lǐng)域同為電子、計(jì)算機(jī)、信息安全領(lǐng)域，美方主要控制對(duì)其出口設(shè)備、組件和零件、技術(shù)、軟件等。為了進(jìn)一步揭示企業(yè)間的差異，可將第Ⅰ類(lèi)企業(yè)進(jìn)一步細(xì)分為5個(gè)子群。子群1是活躍投資型企業(yè)(序號(hào)25和28)，盡管創(chuàng)新和資產(chǎn)規(guī)模與標(biāo)桿企業(yè)相距甚遠(yuǎn)，但受限前5年的股權(quán)投資分別高達(dá)28次和34次。子群2(序號(hào)6和21)是家電、石油開(kāi)采等傳統(tǒng)行業(yè)的創(chuàng)新領(lǐng)袖，創(chuàng)新規(guī)模均高于業(yè)標(biāo)桿。子群3(序號(hào)13、23、32、35、14和33)包括6家處于維持型狀態(tài)的企業(yè)，其研發(fā)投入、創(chuàng)新規(guī)模和經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)平平。子群4(序號(hào)5、24、11和34)包括4家亟待提升效率的企業(yè)，其扎根制造業(yè)超過(guò)20年，研發(fā)投入強(qiáng)度為8%-15%，研發(fā)人員占比為30%-45%，但專利規(guī)模、資產(chǎn)規(guī)模與標(biāo)桿企業(yè)差距明顯。子群5(序號(hào)12、17、22、18、27、8和16)包括7家企業(yè)，其存續(xù)時(shí)間長(zhǎng)、研發(fā)經(jīng)費(fèi)和人員投入明顯高于子群3，但除中芯國(guó)際外的其他企業(yè)在創(chuàng)新產(chǎn)出、企業(yè)規(guī)模上均與行業(yè)標(biāo)桿存在極大差距。

卡脖子企業(yè)第Ⅱ類(lèi)畫(huà)像命名為高研發(fā)驅(qū)動(dòng)企業(yè)，具體包括13家卡脖子企業(yè)。上述企業(yè)分別來(lái)自于信息服務(wù)業(yè)和制造業(yè)，研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入大、研發(fā)人才濟(jì)濟(jì)，但創(chuàng)新接近性和規(guī)模接近性均低于標(biāo)桿企業(yè)的9%。同時(shí)，可將第Ⅱ類(lèi)企業(yè)進(jìn)一步細(xì)分為2個(gè)子群。子群1(序號(hào)1、3、4、20、26、30、7和9)屬于研發(fā)投入高地，包括的8家企業(yè)被限制前在制造業(yè)或信息服務(wù)業(yè)經(jīng)營(yíng)時(shí)間從13年至21年不等，研發(fā)投入強(qiáng)度為10%-20%，研發(fā)人員占比超出50%，除杭州?？低曎Y產(chǎn)規(guī)模達(dá)到標(biāo)桿企業(yè)9%、奇虎360專利族規(guī)模達(dá)到標(biāo)桿企業(yè)9%外，其他企業(yè)與標(biāo)桿企業(yè)的差距更大。子群2(序號(hào)2、15、31、19和29)屬于高研發(fā)驅(qū)動(dòng)的成長(zhǎng)型企業(yè)，包括的5家企業(yè)被限制前經(jīng)營(yíng)時(shí)間從5-13年不等，股權(quán)投資活動(dòng)較頻繁；企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度大于30%，研發(fā)人員占比超出50%，但其與標(biāo)桿企業(yè)的創(chuàng)新接近性、規(guī)模接近性均不到1%。

卡脖子企業(yè)第Ⅲ類(lèi)畫(huà)像命名為規(guī)模領(lǐng)先企業(yè)，突出特征是企業(yè)與本領(lǐng)域標(biāo)桿企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模接近、專利規(guī)模領(lǐng)先。畫(huà)像中的第一家公司是華為(序號(hào)0)，華為同時(shí)是2018年《財(cái)富500強(qiáng)》信息和通信行業(yè)標(biāo)桿，當(dāng)年資產(chǎn)總規(guī)模為967.93億美元，專利族規(guī)模為88981件。第二家企業(yè)(序號(hào)10)是中國(guó)交通建設(shè)股份有限公司，該領(lǐng)域2019年的標(biāo)桿企業(yè)是中國(guó)建筑集團(tuán)有限公司，對(duì)比發(fā)現(xiàn)中國(guó)交建總資產(chǎn)為中國(guó)建筑的59.99%，但技術(shù)能力優(yōu)于后者，專利族規(guī)模是后者的9.69倍。

3.3 中方卡脖子企業(yè)畫(huà)像的啟示

首先，聚類(lèi)結(jié)果表明創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)力、受限根本原因是卡脖子企業(yè)內(nèi)部分層的關(guān)鍵屬性。畫(huà)像I與畫(huà)像Ⅱ的主要區(qū)別在于后者是典型的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展模式，研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)人員投入雙高。畫(huà)像Ⅲ與畫(huà)像Ⅱ的主要區(qū)別在于前者已將研發(fā)投入成功轉(zhuǎn)化為研發(fā)產(chǎn)出和財(cái)務(wù)績(jī)效，助力企業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)力步入行業(yè)前列。

其次，針對(duì)畫(huà)像Ⅲ指代的規(guī)模領(lǐng)先企業(yè)，其代表中國(guó)在相關(guān)領(lǐng)域的最高競(jìng)爭(zhēng)水平，是美國(guó)長(zhǎng)期關(guān)注和嚴(yán)防死守的重點(diǎn)對(duì)象。因此，要充分發(fā)揮新型舉國(guó)體制優(yōu)勢(shì)，盡快突破產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈中的卡脖子問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)部分關(guān)鍵核心環(huán)節(jié)的國(guó)產(chǎn)化替代，推動(dòng)領(lǐng)軍企業(yè)的穩(wěn)步發(fā)展。

第三，針對(duì)畫(huà)像Ⅱ指代的高研發(fā)驅(qū)動(dòng)企業(yè)，其尚未將研發(fā)投入轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新和市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)，關(guān)鍵核心技術(shù)“斷供”可能對(duì)其生存和發(fā)展產(chǎn)生較大影響。因而，高研發(fā)驅(qū)動(dòng)企業(yè)應(yīng)堅(jiān)持非對(duì)稱趕超戰(zhàn)略思想，在標(biāo)桿企業(yè)不知曉、不明晰、不情愿、不重視而缺乏絕對(duì)優(yōu)勢(shì)的若干領(lǐng)域采取高強(qiáng)度、集中投入，在關(guān)鍵領(lǐng)域形成局部領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，以點(diǎn)帶面、梯次推進(jìn)、“彎道超車(chē)”，進(jìn)而帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的聯(lián)動(dòng)式調(diào)整。

第四，針對(duì)畫(huà)像I指代的制造業(yè)骨干企業(yè)，其占比大且不乏烽火通信、中芯國(guó)際等知名企業(yè)，但總體呈現(xiàn)研發(fā)投入平平和產(chǎn)出偏低的問(wèn)題。這些企業(yè)多分布在計(jì)算機(jī)和通訊制造行業(yè)的多個(gè)環(huán)節(jié)，能夠滿足常見(jiàn)的、中端應(yīng)用需求。因而，應(yīng)抓住國(guó)內(nèi)大循環(huán)主導(dǎo)、全國(guó)統(tǒng)一大市場(chǎng)的政策機(jī)遇，加強(qiáng)融通合作以降低交易成本，增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈穩(wěn)健性。

最后，政府部門(mén)和行業(yè)協(xié)會(huì)可根據(jù)企業(yè)畫(huà)像結(jié)果預(yù)測(cè)尚未列入實(shí)體清單的高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)，如中國(guó)建筑、中國(guó)五礦集團(tuán)、中國(guó)郵政集團(tuán)等行業(yè)標(biāo)桿，以及聲光電科、電科數(shù)字等卡脖子企業(yè)控制的上市公司。行業(yè)協(xié)會(huì)應(yīng)組織和指導(dǎo)潛在高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)關(guān)注外部環(huán)境變化，采用幕景分析等競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)方法進(jìn)行預(yù)演、謀劃和提前布局。

4 結(jié)束語(yǔ)

近年來(lái)，經(jīng)濟(jì)全球化和政治多極化趨勢(shì)日益凸顯，對(duì)西方國(guó)家主導(dǎo)的全球產(chǎn)業(yè)鏈布局提出了挑戰(zhàn)。美國(guó)政府自2018年起將大批中國(guó)高技術(shù)領(lǐng)軍企業(yè)和機(jī)構(gòu)列入商務(wù)部實(shí)體清單中，嚴(yán)禁對(duì)其輸出軍民兩用戰(zhàn)略性技術(shù)和產(chǎn)品。這些企業(yè)有何特點(diǎn)？它們身處不同行業(yè)、創(chuàng)新能力和市場(chǎng)影響力各異，為何會(huì)被美方制裁？它們之間存在哪些共性特征呢？圍繞上述問(wèn)題，本文建立融合多源數(shù)據(jù)的卡脖子企業(yè)畫(huà)像指標(biāo)體系，并采用K-Prototype聚類(lèi)算法對(duì)數(shù)值型和分類(lèi)型信息同時(shí)進(jìn)行聚類(lèi)和畫(huà)像，最終得出了一些有價(jià)值的結(jié)論。首先，針對(duì)2018-2021年新增的191家集團(tuán)企業(yè)的統(tǒng)計(jì)分析表明，卡脖子企業(yè)具有明顯的集團(tuán)化特征，其中不乏中國(guó)航天科工集團(tuán)、中國(guó)電子科技集團(tuán)公司等代表國(guó)家科技創(chuàng)新力量的央企。第二，盡管美國(guó)商務(wù)部給出的主要制裁理由是“國(guó)家安全”，但統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)2018年以來(lái)新增的中國(guó)卡脖子企業(yè)集中于計(jì)算機(jī)和通訊等具備軍民兩用前景行業(yè)，屬于中美科技博弈的主戰(zhàn)場(chǎng)而非傳統(tǒng)的“中國(guó)軍事威脅論”的范疇。第三，進(jìn)一步以華為和35家上市企業(yè)為代表開(kāi)展實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)這些企業(yè)的專利持有量更高，與標(biāo)桿企業(yè)的創(chuàng)新能力更為接近；36家企業(yè)聚類(lèi)形成3類(lèi)卡脖子企業(yè)代表，一是占據(jù)大多數(shù)的、多年深耕制造業(yè)的骨干企業(yè)，二是高研發(fā)驅(qū)動(dòng)的追趕型企業(yè)，三是華為和中國(guó)交建2家為代表的規(guī)模領(lǐng)先企業(yè)。

綜合來(lái)看，本文對(duì)技術(shù)管制情報(bào)相關(guān)研究的理論貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)為兩點(diǎn)。一是當(dāng)前研究多利用實(shí)體清單的技術(shù)屬性進(jìn)行規(guī)范性研究和基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)，對(duì)比中美兩國(guó)在產(chǎn)業(yè)層面的技術(shù)差距，忽略了對(duì)實(shí)體清單主要的直接制裁對(duì)象——企業(yè)——的細(xì)粒度研究。本文首先將是否被列入實(shí)體清單作為判斷標(biāo)簽，從而清晰界定卡脖子企業(yè)。進(jìn)而建立針對(duì)卡脖子企業(yè)的畫(huà)像指標(biāo)體系并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和實(shí)證研究，從多方面揭示卡脖子企業(yè)的特征，不僅有助于推動(dòng)研究對(duì)象從宏觀、中觀向微觀的深化，還能夠警示潛在高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)。二是用戶畫(huà)像研究多面向數(shù)值型數(shù)據(jù)；企業(yè)畫(huà)像相關(guān)研究起步較晚，多采用規(guī)范性研究范式。本文采用的K-Prototype聚類(lèi)方法能夠同時(shí)處理數(shù)值型、分類(lèi)型屬性，有助于擴(kuò)充畫(huà)像研究的屬性多樣性；提出的卡脖子企業(yè)畫(huà)像方法可作為未來(lái)企業(yè)畫(huà)像量化研究的基礎(chǔ)框架。此外，后續(xù)研究可在過(guò)濾企業(yè)財(cái)務(wù)屬性后，在更大范圍內(nèi)利用本方法進(jìn)行企業(yè)畫(huà)像。

最后，鑒于本研究重在構(gòu)建卡脖子企業(yè)畫(huà)像，對(duì)畫(huà)像更新和應(yīng)用的探討有限，建議未來(lái)研究加強(qiáng)對(duì)這兩方面的探討。一是借鑒用戶畫(huà)像更新方法，如基于遺忘衰減規(guī)律的方法、基于時(shí)間窗口的方法、基于反饋的方法等，增強(qiáng)企業(yè)畫(huà)像更新能力。二是征集專家意見(jiàn)對(duì)K-prototype算法各屬性進(jìn)行賦權(quán)，進(jìn)一步增強(qiáng)企業(yè)畫(huà)像的精確度。