战略性新兴产业创新特征及发展对策研究

陈震红，朱 倩，董俊武

（广东外语外贸大学商学院，广东广州510650）

一、引言

战略性新兴产业的研究源于知识经济盛行的21世纪，当前主要以人工智能、新材料制造、新能源和生物技术为依托，是对接传统产业的“机会窗口”，对于调整当前产业结构，引导社会经济可持续发展都蕴含重要意义。战略性新兴产业具有显著的技术创新特性，发展战略性新兴产业逐渐成为各国迎接新科技产业革命和走向经济复兴的政策制定焦点[1]。一方面，西方发达国家纷纷摒弃过去过度依赖服务业和金融业的发展模式，重拾优势工业，鼓励科技创新，加速战略性新兴产业培育，极力抢占新一轮科技革命与产业变革的制高点。另一方面，发展战略性新兴产业对我国产业结构升级和经济增长方式转变意义重大，是经济增长内生化的必然选择。

在此背景下，深入研究中国战略性新兴产业发展机制和体系对提升产业自主创新能力、推动产业链的优化整合以及全面落实创新驱动发展战略具有重要的促进作用。关于政府在推进前沿技术与新兴产业的发展过程中所起的作用，国外已有一些学者进行了不少的探讨和研究，代表性的主要有美国、日本以及欧盟等国家。在国内，若干学者也从不同视角提出产业政策并剖析宏观因素对于我国战略性新兴产业培育与成长的有利影响。孙蕊、吴金希[2]通过文本内容分析法对2010到2013年间的政策样本进行量化研究，且构建“产业发展维度”和“政策支持维度”的二维分析框架，经统计分析发现中国新兴产业政策具有主题集中、目标规划过溢等不足，并由此提出针对性政策建议；董晓宇、唐斯斯[3]通过对湖北、湖南、江西、陕西和北京等的地方政策做比较，从而提出中国新兴产业发展的政策建议；白恩来、赵玉林[4]构建了与产业发展政策需求相适应的政策支持机制，从需求、供给、环境三个角度提出政策优化思路。

既有研究虽然具有重要的实践指导价值，但基本上是从“新技术产业”的这一整体视角来看待战略性新兴产业，缺乏对各主要战略性新兴产业在创新系统中的具体定位与创新特征异同的分析，导致相关产业政策的趋同性较强，针对性有待提高。本文将首次构建以人工智能、新材料制造、新能源、生物技术为依托的技术-社会创新系统和企业-产业创新系统，运用专利主路径分析法、专利计量法以及基于Nvivo的文本分析法等方法进一步论证各个新兴产业子系统所属的创新特征异同，对战略性新兴产业这一“新技术产业”整体进行区分定位；然后基于行业与政府的双重视角,进一步地提出我国战略性新兴产业发展的差异化政策与实践参考。

二、基于技术-社会创新系统分析战略性新兴产业的创新特征

（一）技术-社会创新系统

技术-社会创新系统是由技术轨道的可预见性和创新重要性两大维度构成的，如图1。其中，横轴为创新重要性，纵轴为技术轨道的可预见性。技术轨道源于Kuhn提出的“科学范式”这一理念；受其启发，意大利经济学家Dosi首先指出，技术轨道是技术演化的路径，或是一组可能的技术方向[5]。不同于可预测性，技术轨道可预见性更加侧重于产业层面的技术发展规划和战略决策[6]，即技术预见除了预测未来的新兴技术方向之外，更加注重于预测技术发展本身给社会经济带来的影响。根据创新重要性，可将这种影响分为技术系统变革和技术-经济范式变革。技术系统变革是指对若干经济领域产生影响，而技术-经济范式变革的影响更为彻底，其影响波及整个经济体系。如果把新材料制造、人工智能、新能源和生物技术四大新兴产业放入技术-社会创新系统内进行考察，将发现其位于不同的象限。

图1 技术-社会创新系统

（二）技术-社会创新系统中不同技术领域的创新特征

1.新材料制造技术与新能源技术

新材料制造技术，以3D打印技术为例，21世纪以后因其技术轨迹众多导致主导技术路线尚不明朗。已有学者研究并提出了数种有关3D打印技术预见的方法，但当前大都偏向于德尔菲法和情景分析法等定性预测，其客观性和有效性尚显不足。因此，近年来学者们开始尝试定量研究，如许冠南等[7]运用专利主路径分析法来确定3D打印技术的演化方向。专利记载了发明创造和技术创新成果，包含了技术发展及实际应用的相关数据，是从科学技术到产业化应用的重要桥梁，因此可作为衡量技术方向和创新点的新工具。由于新专利的不断涌现，专利之间的引用关系也越来越复杂，从而形成一个不断变化、错综复杂的专利引文网络，Hummon和Doreian最早提出了引文网络主路径这一概念。专利主路径分析法是一种从专利引文网络中提取技术发展路径的方法，其通过计算一个专利与其他专利连接时的需要程度，生成一条专利发展轨迹，借此揭示技术改进方向和预测技术发展趋势。

具体而言，该研究以德温特数据库中的3D打印技术专利数据作为数据源，主要利用Java程序进行数据清洗，基于3D打印专利引文网络的建立，采用时下流行的SPC算法进行技术主路径提取，并结合了该产业生命周期的具体情况（见图2），按时间梳理得到了三段3D打印技术主路径。

图2 3D打印技术生命周期情况

根据技术演化分析结果（见图3），第一阶段为1965-1999年，此阶段着重研究3D打印的基础性技术原理，并涉及3D打印设备领域；第二阶段为2000-2006年，该阶段基于第一阶段的主路径继续延伸，且沿着专利US6136252A、US20020011693A1这两个节点开始分化形成两条枝干。此时3D打印材料的产品精度以及产品质量明显改进，且基本方法和工艺流程已趋于标准化；第三阶段为2007-2013年，同样地，此阶段基于第二阶段的主路径进行延伸，且以专利US20040187714A1为分化节点，形成了四条枝干。主路径视图显示，该阶段的技术重点为3D打印技术应用拓展，设计领域以及生物组织工程方面的应用尤为突出，譬如在已开发新型材料的基础上，以核磁共振数据集为设计源打印骨骼。这弥合了传统制造技术无法精细刻画复杂生物组织的缺陷，成为3D打印产业最具前景的技术发展方向之一。

图3 3D打印技术主路径（1960-2013）

而与传统能源相比，新能源开发成本高、难度大，目前技术开发尚处于起步阶段，技术轨道可预见性较为模糊。但3D打印和新能源产业的发展都属于技术层面的创新，未来发展都依托新材料技术和颠覆性材料技术的迭代更新。

一方面，3D打印借用计算机将建筑、食品和灯饰等三维实物数据化，并进行分层累加[8]。这种新型生产模式有助于消除时空间隔生产出新产品，很可能带来制造技术的范式变革。相比具有“减材制造”特点的传统工艺，3D打印技术不仅节省了原材料，提高了产出速度，同时还因省去生产线和一部分组装过程降低了人工成本。同时，3D打印技术也可实现形态不规则物品的定制化生产。目前，3D打印技术主要应用于原型设计和珠宝生产等领域[9]，替代了传统依赖的精细加工工艺。要实现3D打印领域的井喷式爆发，新材料开发是关键技术点；随着新材料开发和新材料技术不断发展，计算机控制将使所用材料达到分子，甚至原子级别精度，从而带动一场材料应用技术革命。因此，该生产模式在工业制造中愈加受到重视，是一次重大制造技术革命，正在重塑全球制造业竞争格局。

另一方面，新能源指在新技术基础上加以开发利用的能源,因而颠覆性技术在能源替代过程中发挥核心引领作用；近期，高效储能技术、纳米材料技术等新技术开始萌芽，已经为能源新技术革命奠定良好基础。随着新能源材料技术创新由量变达到质变，能源新技术革命也将到来，因此，3D打印技术和新能源技术带来的创新属于技术系统变革。

2.生物技术与人工智能

与新能源领域相似，生物技术的研究与应用仍留有巨大空间等待探索。许露等[10]以德温特数据库中2005-2014年的生物技术专利数据为数据源，以Excel和Fusion Tables为研究工具，运用专利计量法，从生产力、影响力这两大维度对未来生物技术走向进行预测。

表1为前10名高影响力生物技术专利历年产量趋势表，直接反映出前10名高影响力生物技术专利的历年产出变化情况。其中，“组织培养植物再生”及“基因改良过程”这2个专利的历年产量归于上升趋势或动态平衡，其余8个专利均呈现下降趋势。但是不同于其他四大技术领域，“微生物技术”“生物光学分离技术”“微生物测定技术”和“生物技术测定方法”这四大领域每年的专利产出基数稳定且相对充足，说明这些领域已趋于成熟，演化成为基础性技术，表明生物技术创新逐渐形成新的技术研究热潮。

表1 前10名高影响力生物技术专利历年产量趋势表

可见，目前生物技术领域的基础技术研究仍是研究重点，但逐渐转向发展潜力较高的技术领域。因此，相关机构可初步涉猎高潜技术领域，占据技术竞争的制高点。相对其他产业领域，生物技术的技术基础性较强，同时涉及生物科学、化学和通信等交叉学科，其新突破和新发现将给21世纪的生物技术产业结构带来深刻变革。目前，生物技术已形成产业化，且产品布局侧重于医药领域[11]，包括新型疫苗及基因治疗等。在未来，以农业生物技术、工业生物技术、生物电子技术等组成的生物技术群及其产业群的出现,将为生物技术领域带来技术-经济范式变革。

人工智能产业与生物技术产业同属学科交叉性较强的新兴产业。这两大领域的创新，不仅是对已有技术再创造，更是对资源利用模式与经济发展模式的创新性探索。因此，人工智能未来也将导致技术-经济范式变革。

当前，人工智能的技术水平普遍较低，如语音识别、机器视觉、VR和AR[12]等等占据主体地位，能完成特定任务且应用较为广泛。因此，这一研究领域已相对走向成熟。随着人工智能替代进程的加速，技术实现路径也将逐渐清晰可期，且人工智能技术突破口是将已经掌握的技巧经验迁移到另一相关领域并应用。人工智能正在融进社会各个行业，未来深度学习与物联网、云计算以及大数据等核心技术相结合[13]，人工智能将会在医疗、金融、工业制造等行业寻找更多应用场景，“人工智能+”时代会使传统领域实现颠覆性的创造，对经济社会系统产生巨大变革。

综上所述，在技术-社会创新系统中，新材料制造技术未来发展的技术轨道相对清晰，其社会经济影响主要在技术系统变革层面；人工智能技术也具备技术轨道相对清晰的特点，但将会引发技术-经济范式的变革。新能源技术和生物技术技术轨道的可预见性目前相对不如新材料制造技术和人工智能技术清晰，其影响则将分别引致技术系统变革及技术-经济范式的变革。

三、基于企业-产业创新系统分析战略性新兴产业的创新特征

（一）企业-产业创新系统

企业-产业创新系统是由创新主导模式和创新盈利模式两大维度构成的，如图4。其中，横轴为创新主导模式，纵轴为创新盈利模式。创新主导模式可分为创新体系主导型以及大企业主导型两种，尤其大企业主导型强调龙头企业在技术创新中的主导作用，政府则通过营造良好的创新环境，为龙头企业与其他机构之间的互动和交流提供支撑，以促进产业创新可持续发展。

然而，无论是由大企业主导还是创新体系主导的技术创新，都需要选择与技术相适应的创新盈利模式，从而使企业提高创新效率和效益。一般来说，创新盈利模式包括封闭式创新和开放式创新[14]两种。内部研发能力雄厚的企业，如施乐、朗讯、杜邦和腾讯等，这些企业强调高度自主研发、知识产权创造以及市场推广的全过程和封闭式创新[15]，基于技术创新以获得巨额利润。但现在，随着产品更新换代速度加快、研发投入增加以及竞争全球化到来，“开放”和“共享”逐渐被提上议程，由此也催生了“开放式创新”这一新的创新盈利模式。与传统的“封闭式创新”相比，“开放式创新”更加注重创新可获益性。目前，“开放式创新”已经超越了以往技术引进及技术并购等获取形式，也包含开放源代码、开放社区等输出形式[16]，其将技术创新范围拓展到组织外部，实质就是使创新资源能够跨组织流动并优化配置，从而使得创新收益显著增加。

图4 企业-产业创新系统

（二）企业-产业创新系统中不同技术领域的创新特征

1.新材料制造技术与人工智能

3D打印将传统制造技术与数字制造技术结合，其革命性决定了所属创新生态系统将呈现出高度复杂性、高度动态性以及高度的不确定性。因此，针对3D打印技术创新主导模式的探究，可参考宋艳和王科[17]的典型产业案例研究法。其中，在经典的创新生态系统的理论基础上，该研究以全球最大的两家3D打印企业为研究对象，采用3D打印产业报告、DII数据库、《Wohlers Report》等作为数据源，运用Nvivo软件对Stratasys和3DSystems两家行业龙头企业就价值网络、构成要素、生态位识别和运行机制四个变量进行局部探索性案例研究。目前，这两家3D打印企业主要通过收购及联盟实现了全产业链覆盖，因此选取其作为该文的典型产业案例研究对象具有一定的代表性意义。

研究发现，3D打印企业应重视与3D打印原材料企业的合作，如可以与3D打印原材料企业签署战略合作协议，与其进行资源共享等；还可以向3D Systems学习，基于网络社群构建与用户良好沟通的平台。具体而言，根据表2和表3的研究结果，两家企业的专利布局焦点大都集中于打印设备制造和成型技术层面，对于材料及材料开发的布局重视不够；同时，《Wohlers Report》报告显示，瑞典Arcam公司和德国EOS公司在打印原材料市场的占有率已超过40%，持有大量专利。这表明，3D打印企业必须与3D打印材料企业紧密合作，形成3D打印企业与3D打印材料企业共同构成核心，以大企业共同主导产业发展的局面。

表2 Stratasys的3D打印技术专利产出表

表3 3D Systems的3D打印技术专利产出表

与3D打印产业不同，人工智能产业以创新体系为主导。近年来，在移动互联网、大数据、云计算、物联网等新一代信息技术以及经济社会强烈需求的共同驱动下，人工智能产业进入了新一轮快速发展期[18]，传统的企业内部独立创新模式已很难长久生存，人工智能企业不得不开始寻求与其他企业、高校、科研机构等组织间的合作创新，并逐步形成合作创新网络。因此，针对创新网络主导模式这一维度，可参考晁艺璇等[19]的研究。其中，采用1997-2015年间我国ICT产业的所有专利并运用社会网络分析法（SNA），以ICT产业专利的机构申请人为研究对象，选择用5年动态时间窗方法处理企业的专利数据，最终形成15个合作创新网络的二元组矩阵。接着，通过将合作创新网络的二元组矩阵输入社会网络分析软件Pajek4.10从而绘出合作创新网络，即从微观层面出发，刻画我国信息通信技术产业合作创新网络的结构并计算网络结构特征指标。

社会网络可视化一直是社会网络分析的目标。图5是上述合作创新网络的构建过程，其中，1、2、3表示专利号,A、B、C、D、E表示机构申请人，连线则表示机构申请人之间的合作关系。观察该研究发现，社会网络分析法可以在有效地绘制创新网络的同时还能计算出网络结构的特征，因此可以被充分运用到创新网络以及产业网络的相关研究中。

图5 ICT合作创新网络构建示意图

综合考虑3D打印和人工智能清晰明确的技术轨道可预见性，若这两大领域要各自实现井喷式爆发，关键在于各自核心技术创新突破，因此，3D打印和人工智能两大领域需要相对开放的技术标准以获利。在开放式创新范式下，创新网络成为企业获取和利用创新资源的重要手段，核心企业往往需要与其他高校、科研院所、企业和风险投资机构等开展合作，共同研发技术并将其进行商业化转化。

在3D打印技术领域，Stratasys曾与美国罗切斯特大学、波士顿大学及东北大学组建研究中心共同开发新技术。3D打印技术的高精度要求双方进行数据共享，彼此的实验数据与研究进展都会按统一标准实时更新，属于完全开放创新过程。因此，3D打印产业创新盈利模式，具体而言，是以价值共创为共识，以3D打印企业和3D打印材料企业为主导，众多横向配套企业补充加入以加速新材料以及新材料技术的开发进程，最终实现用户价值最大化进而获利。当前，多数互联网巨头及部分高校都已推出自己的深度学习框架，包括IBM、Facebook、Amazon、百度和加拿大蒙特利尔大学，等等，并期待通过深度学习门槛的降低来获得更多的产业开发资源，从而减少自身开发成本，从整体上推动人工智能技术在不同领域的纵深发展。2015年11月，Google选择开放其深度学习框架TensorFlow，这一举动迅速吸引了京东等大批商业合作伙伴，Google也直接为自己创造了盈利空间，以Facebook的深度学习框架Torch为例，其开源日期要早于Google，但两者的共同举措显而易见，根本原因都是为了通过大学实验室、其他企业等分散社区实现自身开放架构的快速共享，以加快对产业组织主动权的掌控及对客户数据等资源的占领，从而逐步建立新的产业格局和技术标准以获利。

2.新能源技术与生物技术

反观新能源和生物技术，这两大技术领域的创新盈利模式相对封闭，主要依靠专利保护鼓励创新。以专利保护推动高技术演化的发展由来已久，已被默认为必要措施，于生物技术产业尤为如此。主要原因可归结为以下三点，首先，生物技术的不可预见性较强，进而加大了技术研发失败的可能性；其次，该产业生产周期长，需要持续且巨大的资金投入来维持其研发经营，这使得很多企业对进入该领域望而却步；最为重要的是生物技术产品的仿制成本很低，且反向工程仿制速度异常迅速，从而可能导致企业多年的研发投入得不到预期的利润回报。因此，生物技术创新主要依靠专利保护，以激励企业家冒险精神。美国非常重视生物技术专利保护，该国专利法对生物技术发明专利主题也几乎没有限制，譬如美国凭借领先的转基因技术优势，加上完善的专利保护制度带动产业发展以获利。

与此同时，作为当今世界各国竞相发展的战略性新兴产业之一，生物技术产业最为显著的特征就是集聚化发展。故李天柱等[20]选取国外的五个发展相对成熟的生物技术集群作为研究对象，分别位于美国波士顿、旧金山、瑞士洛桑、德国生技河和英国伦敦，采取多案例研究方法，通过比较上述五个创新集群间的异同，来分析生物技术创新网络中的创新主体特征及其运行机制。该研究表明，科研机构普遍存在于五个集群之内，譬如波士顿和旧金山这两个集群技术创新成果的形成与斯坦福大学、波士顿大学和众多医院是息息相关的，两大主体相辅相成，共同孕育生命科学。其次，这两大集群中同时存在世界知名企业甚至全球龙头企业，比如安进、昂飞、基因泰克和健赞，等等。再次，五大集群通常通过联邦拨款、企业出资或风险投资等渠道筹集资金，可见大都已形成多元化筹资方式。另外，中介机构和专业孵化器也辅以完备配套资源，且政府也为完善集群创新的制度环境和基础设施等发挥重要作用。

综上，与大企业为主导的化工类产业不同，生物技术产业更加重视基础科研能力，这意味着大学、医院等公共科研机构共同成为集群的技术源。但生物技术创新不仅意味着新知识、新技术的给予，其商业化需要不断融资来延续其研发经营，前期巨大的资金投入是该行业最大进入壁垒，没有风险投资机构与公共科研机构之间的联系所构成的能力核，集群会从根本上失去持续创新能力。因此，生物技术产业形成了以专家型公司与核心公司为载体核，以风险投资机构与公共科研机构为能力核的“双核体系”，只要这一原动力存在并发挥作用，集群便可具备持续的创新能力。生物技术创新体系中创新主体间的关系结构如图6所示。

图6 生物技术产业集群主体间关系结构

而目前新能源技术轨道的可预见性相对模糊，开发成本较高，但却缺乏资金投入，风险投资数量远比不上其他战略性新兴产业。这意味着新能源企业通常难以通过自身来实现规模经济，从而阻碍了能源替代进度，因此必须让政府一同助力推进新能源产业化和市场化。譬如美国电动车制造商Tesla，其核心电池技术在很大程度上是源于美国能源部发起的数项先进电池技术研发项目，同时也予以4.65亿美元的担保贷款支持；此外，Tesla新能源汽车在市场销路方面的扩展也离不开消费税收优惠和购买返回等联邦政策[21]。在太阳能发电领域，光伏板制造商FirstSolar依据自身产业基础和竞争优势，选择同托莱多大学太阳能研究中心和国家可再生能源实验室共同研发，最终得以形成CdTe光伏板核心控制技术。从整体分析，新能源这一产业通常由国家层面出发进行严格把控开发。

综上所述，在企业-产业创新系统中，新材料制造技术与人工智能技术，都呈现出采用技术标准引领的开放式创新盈利模式的特点，不过新材料制造技术的创新主要由大企业主导，人工智能技术则以产业创新体系为主。新能源技术与生物技术到目前为止，仍以基于专利保护策略的封闭式创新盈利模式为主，但与新材料制造技术和人工智能技术创新特征的区分类似，新能源技术产业的创新主要由大企业主导，而生物技术产业的创新体现出鲜明的创新体系特征。

四、中国战略性新兴产业创新发展对策

（一）制定合理科学且与产业创新特征相适应的产业政策

针对新兴产业陆续出台的产业扶持政策已取得一些成效，目前，一些新兴产业已跨越了发展初期，在规模上具备一定的领先优势，但仍需增加创新原动力，以推动产业步伐持续向前。以新能源产业为例，近10年来，由于国家产业政策扶持和技术进步，中国的新能源产业在多个领域已初具规模，比如光伏产业、新能源汽车产业，等等。但若从开发复杂度层面考虑，新能源产业所面临的挑战初步显现。相较于常规能源及其技术开发，其不仅涉及资源评价和设备制造等基础技能，还与设计和管理等专业领域密切相关。而中国的新能源产业目前的创新积累尚显不足，若这些企业长期通过规模经济进行低价竞争以获利，则有可能形成过剩产能。

因此，要解决新能源产业所出现的上述问题，政府就需要明晰政策思路，将战略性新兴产业加以区分，结合相应产业本身所独有的创新特征，以更加有针对性的、创新高效的产业政策为产业转型升级助力。对于新能源产业而言，要破除“低端锁定”，攻克部分重点领域的技术限制与产能过剩，政府可将视角投放于企业-产业创新系统之中。根据新能源产业定位来看，其遵循相对封闭的专利保护的创新盈利模式。所以，政府可以进一步完善系列专利保护法律以保护企业的创新成果和创新效益，同时加大投资进而激发企业家冒险精神以促进企业自主创新。

（二）在差别化创新集群的基础上实现集群组合

中国传统制造业身处全球新科技产业革命的浪潮下，亟须依靠技术创新来推动我国制造业的转型升级并提升中国制造业在全球价值链中的地位。而人工智能和3D打印作为制造业数字化转型的核心技术，是驱动制造业数字化转型的重要力量,即从技术角度看，制造业数字化转型的本质是人工智能和新材料制造的深度融合。因此，可将人工智能和新材料制造组成的系统进行区分，从人工智能创新集群与新材料制造创新集群所独有的创新特征出发，求同存异，以探寻制造业数字化转型的具体应对措施。

若将视角投入到创新系统之内，可以看出，这两大新兴产业子系统呈现出以下相似点：首先，两者的技术轨道可预见性都相对清晰；其次，其创新盈利模式都相对开放；再次，两者的技术短板瓶颈都在于关键的核心技术突破。因而，政府可利用两者所具有的共同优势来消除其共同短板，即将人工智能创新集群和新材料制造创新集群集合在同一物理空间中，实现集群与集群之间的开放式创新，各个集群节点信息共享、风险共担，向着各自未来的技术演化方向协同发力，集中突破。但整个系统的完善发展也离不开各个子系统的针对性培育，推进战略性新兴产业也需将人工智能创新集群和新材料制造创新集群分开来看。根据这两大子系统产业在企业-产业创新系统中的区分定位，两者的技术创新主导模式存在较大差异；新材料制造创新集群以“3D打印企业和3D打印材料企业”共同构成核心，形成了以大企业共同主导产业发展的局面，而人工智能创新集群以创新体系为主导助力产业升级。因此，应当制定专向型创新集群政策，譬如鼓励新材料制造创新集群中大企业的形成，以及创造促进创新集群中各主体间高效、有效沟通交流的制度环境。综上，政府可在差别化创新集群政策的基础上实现创新集群组合，逐步建立和完善战略性新兴产业发展的创新机制与管理体制，推进中国制造业数字化转型升级进程。

感谢王永贵教授、谢卫红教授对本文的建设性意见。