周 磊 王晨陽 李問秋
(1.武漢紡織大學(xué)會計(jì)學(xué)院 武漢 430200;2.武漢紡織大學(xué)管理學(xué)院 武漢 430200)
科技創(chuàng)新是推動(dòng)國家富強(qiáng)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基石。國家“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”。我國高科技產(chǎn)業(yè)始終保持迅猛發(fā)展勢頭,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“中國威脅論”逐漸成為美國社會的主流觀點(diǎn)之一。美國政府商務(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年起將大批中國機(jī)構(gòu)或個(gè)人列入該清單,禁止美方與其進(jìn)行國際貿(mào)易和學(xué)術(shù)交流。《科技日報(bào)》于同年強(qiáng)勢推出專欄“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)營困境成為中國社會高度關(guān)注的核心問題??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?這些問題的結(jié)論與我國產(chǎn)業(yè)安全緊密相關(guān),能夠?yàn)橹袊髽I(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我國領(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)為研究對象開展細(xì)粒度分析,不僅有利于豐富新時(shí)期競爭情報(bào)理論研究,還能為中國企業(yè)突破美方技術(shù)“鎖喉”提供有針對性的實(shí)踐指導(dǎo)?;诖?,本文嘗試引入用戶畫像技術(shù),對實(shí)體清單新增的中方企業(yè)進(jìn)行多維分析和分類,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)營和高質(zhì)量發(fā)展提供建議。
源于國際關(guān)系學(xué)說的“中國威脅論”已被美國社會廣泛接受,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)致大國沖突。面對中美科技博弈新局勢,近年來研究者針對技術(shù)管制產(chǎn)業(yè)的競爭情報(bào)服務(wù)進(jìn)行了理論研究。周磊等以美國商務(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)梳理了中國大陸受限機(jī)構(gòu)類型、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比中美兩國空間技術(shù)產(chǎn)品的性能參數(shù),判斷兩國在該領(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)競爭情報(bào)服務(wù)產(chǎn)品的具體功能需求[3];祝捷頻等對比了中美兩國在數(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)前我國存儲器產(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)國家競爭、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、市場被搶占三方面對企業(yè)專利風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警并設(shè)計(jì)了對應(yīng)的信息系統(tǒng)模塊[10]。
企業(yè)畫像源于用戶畫像,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畫像建模方法。相對而言,企業(yè)畫像的研究起步不久且以規(guī)范性研究為主。目前,學(xué)術(shù)界尚未對企業(yè)畫像概念形成一致性意見,多數(shù)研究認(rèn)為企業(yè)畫像的本質(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)簽畫像,進(jìn)而對企業(yè)群進(jìn)行歸類[11]。從研究功能來看,企業(yè)畫像多關(guān)注于刻畫企業(yè)信用特征并形成了“大連國稅”“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)平臺的企業(yè)畫像應(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、評價(jià)信息等維度,在標(biāo)簽抽取過程中可使用TF -IDF、word2vec、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,數(shù)據(jù)建模過程可以使用關(guān)聯(lián)規(guī)則和經(jīng)典的聚類、分類算法[12]。
綜合來看,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,并分別針對國家、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。一是針對卡脖子行業(yè)的研究多從共性技術(shù)著手,尚未深入到競爭情報(bào)服務(wù)用戶——受限企業(yè)及其群體,從而降低了對策建議的適應(yīng)性。二是企業(yè)畫像技術(shù)雖能夠?yàn)樯钊肟坍嬁ú弊悠髽I(yè)群體提供方法支撐,但其主要功能是企業(yè)信用評估而未考慮被管制群體的特征。為了解決上述問題,本文將引入企業(yè)畫像理論為被列入美國實(shí)體清單的“卡脖子”企業(yè)群體進(jìn)行畫像,以期為產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供啟示。
用戶畫像構(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[13]。受此啟發(fā),卡脖子企業(yè)畫像的標(biāo)簽體系既要涵蓋工商登記信息等穩(wěn)定屬性;又要挖掘各類階段性成果體現(xiàn)其發(fā)展過程的動(dòng)態(tài)性。同時(shí),卡脖子企業(yè)是美國對華“科技脫鉤”的直接打擊對象,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)營能力等多方面。二是相對性原則,“中國威脅論”背后的中美競爭實(shí)力接近是促成美國對華技術(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)用戶畫像標(biāo)簽體系如表1所示。
表1 卡脖子企業(yè)畫像標(biāo)簽體系
信息采集涉及多渠道,采集過程分為卡脖子企業(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年間美國商務(wù)部實(shí)體清單增加的中國機(jī)構(gòu)名錄,過濾高校院所、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。二是從愛企查平臺采集企業(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)庫采集企業(yè)的基本屬性、經(jīng)營活躍性、創(chuàng)新競爭力屬性。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、簡化分類數(shù)據(jù),確保屬性取值滿足聚類算法的唯一性要求。
卡脖子企業(yè)畫像構(gòu)建本質(zhì)上屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)聚類算法。常見的聚類算法包括K-Means、層次聚類、基于密度的聚類等。然而,由于表1構(gòu)建的企業(yè)畫像體系同時(shí)存在數(shù)值型屬性和分類型屬性,因而無法采用基于歐式距離的K-means聚類和基于漢明距離的K-mode方法。因此,本節(jié)將選擇適用于兩類數(shù)據(jù)的K-Prototype聚類作為主算法建立企業(yè)畫像。
K-Protopype與K-means聚類步驟類似,差別在于樣本與類間距離的計(jì)算。對于樣本量為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代表分類屬性距離的總權(quán)重。K-prototype聚類的迭代過程目標(biāo)是使各樣本到對應(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),對應(yīng)的K值即為最佳分類。最后,根據(jù)肘部算法和聚類效果圖,提煉出K個(gè)典型企業(yè)畫像。
最后,決策者可利用該結(jié)果從兩方面展開應(yīng)用。一是企業(yè)內(nèi)部決策者可進(jìn)一步洞察企業(yè)競爭圈以及與標(biāo)桿企業(yè)的差距,從而為企業(yè)經(jīng)營管理提供輔助決策支持。二是政府相關(guān)部門可以據(jù)此對尚未列入實(shí)體清單的重點(diǎn)企業(yè)進(jìn)行分類,對其技術(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。
研究表明美國對華技術(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,反映出美國對華技術(shù)管制態(tài)勢趨嚴(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)體清單中新增中國機(jī)構(gòu),篩選出類型為企業(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)的注冊信息,刪除因信息不全無法確認(rèn)的機(jī)構(gòu)后,對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年納入管制的中國航天科工集團(tuán)、中國電子科技集團(tuán)公司;2019年納入管制的華為、??低?;2020年納入管制的烽火通信、中國交通建設(shè)集團(tuán)、中國船舶工業(yè)集團(tuán)、中芯國際;2021年納入管制的長沙景嘉微電子、杭州士蘭微電子、杭州中科微電子、湖南國科微電子等是國內(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,反映美方對華打壓重點(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)。從國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類來看,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、中國電子科技集團(tuán)、中國航天科工集團(tuán)、中國航天科技集團(tuán)、中芯國際專利族規(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)對外股權(quán)投資均值為1.8次,說明大部分企業(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。
由于非上市公司不主動(dòng)披露經(jīng)營績效、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,其主營業(yè)務(wù)分類、所有制類型、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)將對這36家卡脖子企業(yè)建立企業(yè)畫像。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,聚類結(jié)果如圖2所示。
圖2 卡脖子企業(yè)層次聚類結(jié)果
由圖2可知,36家卡脖子企業(yè)抽象為3 類企業(yè)畫像,橫軸表示企業(yè)序號。為了揭示每一類企業(yè)畫像的核心特征,繪制圖3進(jìn)一步對共性指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性分析。
圖3 卡脖子企業(yè)畫像
由圖3可知,卡脖子企業(yè)第Ⅰ類畫像命名為制造業(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6和21)是家電、石油開采等傳統(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)營業(yè)績平平。子群4(序號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12、17、22、18、27、8和16)包括7家企業(yè),其存續(xù)時(shí)間長、研發(fā)經(jīng)費(fèi)和人員投入明顯高于子群3,但除中芯國際外的其他企業(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類畫像命名為高研發(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類企業(yè)進(jìn)一步細(xì)分為2個(gè)子群。子群1(序號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%,除杭州海康威視資產(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2、15、31、19和29)屬于高研發(fā)驅(qū)動(dòng)的成長型企業(yè),包括的5家企業(yè)被限制前經(jīng)營時(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類畫像命名為規(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。畫像中的第一家公司是華為(序號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10)是中國交通建設(shè)股份有限公司,該領(lǐng)域2019年的標(biāo)桿企業(yè)是中國建筑集團(tuán)有限公司,對比發(fā)現(xiàn)中國交建總資產(chǎn)為中國建筑的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。
首先,聚類結(jié)果表明創(chuàng)新競爭力、受限根本原因是卡脖子企業(yè)內(nèi)部分層的關(guān)鍵屬性。畫像I與畫像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。畫像Ⅲ與畫像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)績效,助力企業(yè)綜合競爭力步入行業(yè)前列。
其次,針對畫像Ⅲ指代的規(guī)模領(lǐng)先企業(yè),其代表中國在相關(guān)領(lǐng)域的最高競爭水平,是美國長期關(guān)注和嚴(yán)防死守的重點(diǎn)對象。因此,要充分發(fā)揮新型舉國體制優(yōu)勢,盡快突破產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈中的卡脖子問題,實(shí)現(xiàn)部分關(guān)鍵核心環(huán)節(jié)的國產(chǎn)化替代,推動(dòng)領(lǐng)軍企業(yè)的穩(wěn)步發(fā)展。
第三,針對畫像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)新和市場優(yōu)勢,關(guān)鍵核心技術(shù)“斷供”可能對其生存和發(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、不重視而缺乏絕對優(yōu)勢的若干領(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,以點(diǎn)帶面、梯次推進(jìn)、“彎道超車”,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,針對畫像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),能夠滿足常見的、中端應(yīng)用需求。因而,應(yīng)抓住國內(nèi)大循環(huán)主導(dǎo)、全國統(tǒng)一大市場的政策機(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,政府部門和行業(yè)協(xié)會可根據(jù)企業(yè)畫像結(jié)果預(yù)測尚未列入實(shí)體清單的高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè),如中國建筑、中國五礦集團(tuán)、中國郵政集團(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,采用幕景分析等競爭情報(bào)方法進(jìn)行預(yù)演、謀劃和提前布局。
近年來,經(jīng)濟(jì)全球化和政治多極化趨勢日益凸顯,對西方國家主導(dǎo)的全球產(chǎn)業(yè)鏈布局提出了挑戰(zhàn)。美國政府自2018年起將大批中國高技術(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)新能力和市場影響力各異,為何會被美方制裁?它們之間存在哪些共性特征呢?圍繞上述問題,本文建立融合多源數(shù)據(jù)的卡脖子企業(yè)畫像指標(biāo)體系,并采用K-Prototype聚類算法對數(shù)值型和分類型信息同時(shí)進(jìn)行聚類和畫像,最終得出了一些有價(jià)值的結(jié)論。首先,針對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,其中不乏中國航天科工集團(tuán)、中國電子科技集團(tuán)公司等代表國家科技創(chuàng)新力量的央企。第二,盡管美國商務(wù)部給出的主要制裁理由是“國家安全”,但統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)2018年以來新增的中國卡脖子企業(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)場而非傳統(tǒng)的“中國軍事威脅論”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)聚類形成3類卡脖子企業(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),三是華為和中國交建2家為代表的規(guī)模領(lǐng)先企業(yè)。
綜合來看,本文對技術(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),對比中美兩國在產(chǎn)業(yè)層面的技術(shù)差距,忽略了對實(shí)體清單主要的直接制裁對象——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)而建立針對卡脖子企業(yè)的畫像指標(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)。二是用戶畫像研究多面向數(shù)值型數(shù)據(jù);企業(yè)畫像相關(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聚類方法能夠同時(shí)處理數(shù)值型、分類型屬性,有助于擴(kuò)充畫像研究的屬性多樣性;提出的卡脖子企業(yè)畫像方法可作為未來企業(yè)畫像量化研究的基礎(chǔ)框架。此外,后續(xù)研究可在過濾企業(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)畫像。
最后,鑒于本研究重在構(gòu)建卡脖子企業(yè)畫像,對畫像更新和應(yīng)用的探討有限,建議未來研究加強(qiáng)對這兩方面的探討。一是借鑒用戶畫像更新方法,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)畫像更新能力。二是征集專家意見對K-prototype算法各屬性進(jìn)行賦權(quán),進(jìn)一步增強(qiáng)企業(yè)畫像的精確度。