产业政策推动了技术创新吗？——基于我国移动通信技术发展的分析

何建洪，赵慧祺，崔雨晴，王淞立，李雨桐

（重庆邮电大学经济管理学院，重庆 400065）

20世纪80年代末，为推动自主技术创新，我国就开始在部分对技术创新依赖较高的产业领域实施刺激性产业政策［1］。目前，我国经济已进入更加依赖创新的新常态，产业政策被视为推动经济创新驱动、转型升级的重要抓手［2］。其中，针对高新技术产业颁布的产业政策更是被寄予提升企业及国家创新竞争力的厚望［3］。如何发挥产业政策效应、提高产业政策的技术创新效果也是研究者关注的热点问题。然而研究者在产业政策驱动技术创新的有效性、过程机理等问题上均存在较大分歧。有研究认为产业政策对推动技术演化轨迹、促进经济发展不可或缺［4］；也有研究基于信息获取劣势的限制和激励机制的扭曲，认为产业政策是无效的［5］；还有一些学者认为，产业政策的有效与否与施政目标、施政手段等有关，不能一言蔽之［6］。但在如通信技术这样承载着国际关键核心技术和共性技术竞争的热点领域，即使在强烈主张市场化的国家中，政府或政策的影子一直都存在着。在我国，“九五”科技攻关计划敲开了参与3G时代技术竞争的大门，自主研发的TD-SCDMA标准被世界认可，《中国制造2025》也对4G技术开发与商用、5G技术研发创新形成强烈影响［7］。然而，在此过程中，产业政策的不同形式及结构是否有效？如果有效，其有效性及作用机理等是否存在差异，都是值得进一步探究的问题。

回顾过去三十多年我国移动通信技术领域的产业政策，尽管其中持续存在激励技术创新的目标及举措，但多数研究仍然认为其效果难以简单判断，既有促进效应也有抑制效应［8］，实证研究中，对产业政策的衡量也具有一定难度［9］。从更广视角看，在我国，正因其研究的复杂性，产业政策对技术创新的刺激效果在不同科技领域、不同技术演化阶段或因具体政策内容不同而难以取得一致结论。典型情况包括以下几种情况。

其一，从特定技术领域角度来看。以新能源汽车产业为例，它作为战略新兴产业，面临技术颠覆性创新预期、市场需求不确定性等风险，因此，各国均出台了相应的补贴政策［10］。2009年，《汽车产业发展政策》表明国家在技术引进、技术改造、融资以及兼并重组方面予以优先扶持。2011年“十二五”规划中更明确指出发挥产业和科技基础优势，完善现代化产业体系，推动产业升级。但其补贴政策效应一直存在争议：一方面，有学者认为其正向激励效应明显［11］，企业会提高研发投入［12］，促进创新行为［13］；另一方面，也有学者认为，政策对产业发展的刺激作用是由扩大供给和激发需求实现的，而非研发创新，诸多交易费用致使补贴政策难以有效促进技术提升，在一定程度上甚至有抑制作用［14］。

其二，从不同技术演化阶段来看。以我国的光伏产业为例，它经历了典型的从追赶到领先的发展阶段，行业的兴衰起伏，背后离不开政府的大手推动［15］。2002年“送电到乡”、2009年的“金太阳”等政府扶持行动助推光伏发电市场进入高速发展通道。然而，研究发现，政府对该产业的扶持作用在不同阶段效果迥异。在追赶阶段，政府扶持能够帮助企业创造盈利优势；然而在扩张阶段，政府扶持无法更多地鼓励企业进行研发投入，从而在一定程度上对技术创新无益甚至有抑制作用［16］。这大概率是因为受到产业政策激励的公司，预期将获得更多的政府补贴和税收优惠，一些企业利用创新策略“寻扶持”而非进行实质性的创新［17］。

其三，从具体政策内容来看。以产业政策中财政补贴和税收优惠这两类具体政策为例，其驱动创新作用效果也存在诸多差异。有研究认为，财政激励政策效果更显著，相比税收优惠政策更能有效促进高技术产业的产出增长［18］。在考虑作用对象时，政府补贴也作为一项更为有效的政策工具促进国有企业的研发投入与创新绩效［19］。然而在考虑时间窗的条件下，实证研究证明，相较于财政政策，税收优惠政策在高新技术企业技术创新后期激励效应更为明显［20］。两种政策激励方式、效果有显著差异，不同政策及其组合之间的激励效果也存在差异［21］，因此，在符合各阶段发展情况以及外部因素的前提下，统筹发展、搭配运用政策工具尤为重要。

从以上研究可以看出，无论对于成熟产业或是新兴产业，产业政策均可能推动企业技术创新。尤其是在经济进入新常态、国际技术竞争面临新格局、我国部分关键核心技术的创新追赶仍面临技术门槛较高或技术切割的情境下，产业政策仍是激发创新突破的重要要素与催化剂［22，23］；同时，部分领域中的产业政策也带来了“寻扶持”、套利或者寻租等负面现象，形成虚假创新或专利泡沫［24］，难以促进实质性创新［24，25］，因此，需要进一步探索产业政策发挥效能的技术演化阶段、技术演变轨道、产业技术生态等约束情境，以及产业政策形式、结构与这些约束情境间的一致性，以挖掘政策中可能蕴含的激励效果，从而精准施策，切实应用产业政策工具高效驱动关键领域技术创新。基于此，本文以我国移动通信技术创新与发展历程中的产业政策序列为基础，通过聚类分析解析不同阶段政策的类别结构，同时，以显性技术优势指数（RTA）和变异系数（CV）刻画不同阶段中我国移动通信技术创新效果，发掘技术演化不同阶段、产业政策不同类别结构与技术创新效果之间的关联，以探索我国移动通信产业对技术创新的作用机理，为在科技驱动型产业领域中合理选择产业政策形式，有效参与全球科技热点领域的国际竞争提供一定的决策依据。

1 研究设计

1.1 数据来源

本文数据来源有两个：一是中华人民共和国工业和信息化部公开发布的1 029条有关通信产业的重大政策文件；二是德温特专利数据库（Derwent Innovations Index）1987—2020年各国专利数据。

1.1.1 产业政策数据获取。首先，确定爬取对象。考虑政策颁布机关的权威性与可信度，以中华人民共和国工业和信息化部作为政策来源的平台，检索得到与通信产业相关程度最大的1 029条重大政策文件。其次，基于Selenium动态爬取，待爬取的最终目标网页网址为：http：//www.miit.gov.cn/gdnps/wjfbindex.jsp。通过分析网页发送的请求，确定该目标网页为动态加载网页，进行自动检索时网页URL并不会发生改变，因而通过Selenium进行目标信息爬取。为防止被目标网站反爬虫机制误判为恶意访问，添加参数headers（Cookie/User-Agent）进行身份伪装。用Selenium库中引入Webdriver进行网页自动化控制，结合for循环语句、定位语句控制等方式编写代码以进行大量的重复性爬取工作，从而获得所需文件数据。引入xlsxwriter，将获取数据写入Excel文件。为便于后期数据清洗而确定导出格式，将表头初始字段设置为“序号”“政策内容”“发文字号”“成文日期”“发布日期”；同时写入语句嵌套，实现同步写入。

1.1.2 专利数据采集。首先，确定爬取对象。考虑专利数据库的权威性以及专利信息的完整性，选取德温特专利数据库作为目标数据库。待爬取网页的目标网址为：http：//apps.webofknowledge.com/DIIDW_GeneralSearch_input.do?product=DIIDW&SID=5CHdqqtdAhSPZYyRovg&se arch_mode=GeneralSearch。其次，编写基于布尔运算的检索条件，设置headers参数进行身份伪装以避免反爬虫；基于JS控件以及CSS-selector等定位元素，引入Keys包结合Click（）编写Python代码；利用for循环进行“自定义年份范围”以及“检索”定位控制；再使用布尔运算编写TS、PN代码（结合人工代码）控制检索条件并写入。考虑到德温特专利数据库自带缓存功能，可直接进行数据的记录，但同时应在每次循环开始时对文本框内容进行Clear（），以避免检索条件重复发生的较大误差。最后，保存数据并新建Excel文件，分国家及阶段将所有通信产业专利数据写入文件，以便后期计算RTA指标。

1.2 产业政策聚类

1.2.1 层次聚类法。层次聚类法是一种通过递归对数据对象进行合并或分裂到某种终止条件满足为止而获得聚类结果的分析方法。层次聚类法的基本思想是通过某种相似性测度计算节点之间的相似性，并按相似度由高到低排序，逐步重新连接各节点。该方法的优点是可随时停止划分，主要步骤如下。

第一，移除网络中的所有边，得到n个孤立节点的初始状态；

第二，计算网络中每对节点的相似度；

第三，根据从强到弱的相似度连接相应节点对，形成树状图；

第四，根据实际需求横切树状图，获得社区结构。

层次聚类法根据分解方式具体可分为“自底向上”和“自顶向下”两种方案。本文采用“自底向上”合并方法，通过设定最小出现频数（min_df），聚类计算词频超过最小出现频数的关键词。引入Pandas库，将词篇矩阵转化为Dataframe，使用距离corr（x，y）相关系数表示二维随机变量两个分量间的相关程度。引入Scipy库，使用Ward聚类预先计算的距离定义链接矩阵，最终通过Matplotlib呈现结果。

1.2.2 K-Means聚类法。通过对分词结果进行分析，由于所取政策同属于通信业政策文本，且考虑其各阶段政策数量基数较小，合适簇数须多次聚类各阶段的定簇数Clusters得出，因而选择K-Means算法。该方法使用时无须知道所要搜寻的目标，直接通过算法来得到数据的共同特征。其具体实现步骤为：

第一，从样本中随机选取k个样本点作为初始的均值向量{u1,u2,…,uk}；

第二，循环以下步骤直到达到停止条件；

第三，对于每个样本xi，将其标记为距离类别中心最近的类别，即：

第四，计算所有样本点到k个均值向量之间的距离，取其中距离最短的均值向量的标记作为该点的簇标记，将该点加入相应的簇Ci；对于每一个簇，将每个类别中心更新为隶属于该类别的所有样本的均值，分别计算其均值向量：

如果相比之前的向量有改变则更新，将其作为新的均值向量，反之则不变。如图1所示，通过找到合适的k值和合适的中心点，实现了目标聚类。

K-Means算法能够保证收敛，但不能保证收敛于全局最优点，当初始中心点选取不好时，只能达到局部最优点，聚类效果较差，因而本文在数据训练过程中通过多次比较选取恰当的k值以获取全局最优点。

1.3 技术创新效果

1.3.1 显性技术优势指数（RTA）。显性技术优势指数（RTA）即某国家的某领域在该国家的专利占有比例除以同时期该国家所有专利数在所有国家所有技术领域专利总量的占有份额。公式如下：

其中，Pij表示j国在i技术领域PCT的申请量，∑iPij则表示j国所有技术PCT申请量的总和，∑jPij在本文中表示所有国家的移动通信技术PCT申请量的总和，∑i∑jPij即所有技术领域世界PCT申请量的总和。如果RTA大于1，说明该国家在移动通信技术领域具有比较优势，且该指数值越大，则该国技术比较优势越大，而若该指数小于1，说明该国家在移动通信技术领域处于比较劣势地位。

1.3.2 变异系数（CV）。变异系数是概率分布离散程度的一个归一化量度，其定义为标准差与平均值之比，将其建立在RTA之上。公式如下：

2 我国移动通信技术发展中的政策演进

在通信产业发展史中，由于技术演化轨迹和生产要素完备情况存在差异，我国在各阶段发布了针对不同情境下的创新激励政策。本文通过层次聚类和K-Means聚类将不同阶段的政策文件进行聚类分析，阐述了产业政策在不同阶段上的结构差异。

图1 K-Means聚类实现概念图

2.1 层次与K-Means聚类

以每一代移动通信技术商用时刻为依据，划分其主要商用时间段，即：1G（1987—1992年）；2G（1993—2008年）；3G（2009—2014年）；4G（2015—2018年）；5G（2019年至今）。对通过爬取得到的1 029条通信产业的政策文件进行聚类分析，因所分析的对象政策同属通信产业大类下的政策，考虑到部分年份文件缺损以及政策文件基数对于聚类结果精准度的影响，1G、2G阶段缺少的政策文件通过后期大量遍历相关文献报道归纳整理获取，3G以及4G阶段采用K-Means聚类分析，5G阶段采用层次聚类分析，由此分阶段得出影响通信产业创新效果的主要政策类别。

2.1.1 去除文本噪声。基于Selenium中Webdriver自动控制网页工具，利用X-path，JS-path，CSS-selector等精准定位元素，同时去除“&”“//”等特殊符号，然后提取所需信息，通过Xlsxwriter写入文本文件以及Excel文件以便后期数据处理。

2.1.2 Jieba分词和数据清洗。考虑本文需要聚类政策关键词，所以采取Jieba精准分词模式且拼接空格，避免出现重复词语。为便于之后计算对接Sklearn等工具，故将结果存储在同一个txt中，每行表示一个政策文本的分词结果。同时加载停用词表，去除“通知”“年度”“项目”等与研究内容关联度不大的词语，最终完成数据清洗，达到细化分词结果，提高词频特征提取精度的目的。

2.1.3 TF-IDF词频特征提取（构建VSM向量空间模型）。TF-IDF即逆文本频率指数，是一种统计方法，多用于评估一个词对于一个语料库中一份文件的重要程度。词的重要性随着在文件中出现的次数正比增加，同时随着它在语料库其他文件中出现的频率反比下降。如果存在多个文件且文件中的各个单词的重要程度相似，则认为这些文件是相似的。采用二者的欧几里得距离作为相异度，欧几里得距离公式定义如下：

通过将文件聚类的问题转化为一般性的聚类过程，样本空间中两点的距离描述即转变为欧式距离描述。其具体数学算法为：TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比，与该词在整个语言中的出现次数成反比。其中，TF（Term Frequency）与 IDF（Inverse Document Frequency）计算公式分别为：

通过引入Sklearn库中的TfidfTransformer和CountVectorizer来获取每个短文本的特征向量，从而组成整个样本特征X，构建其VSM向量空间模型。由于1G、2G阶段相关政策文件数量过少、基数较小，难以通过聚类分析出主要的政策类别，为使得政策类型的确定相对精准，1G、2G阶段缺少的政策文件通过直接查询相关文献归纳整理获取。

2.1.4 结果调试。聚类过程概述：因KMeans隶属于无监督学习，其聚类数k值需要预先确定，通过其聚类散点图以及clf.inertia_指标进行效果判定。散点图中各类别交叉重合部分面积越小，则聚类效果越好。将clf.inertia_指标进行相对比较，聚类数不同则其数值也会随之变动，即使确定了聚类数，由于其无监督学习的特性，每次聚类结果的指标也会有所差异。最终实际聚类散点图效果能够达到各类别基本无重合部分，且clf.inertia_指标在聚类数确定为3时稳定在15.667左右，聚类效果相对较好。于层次聚类而言，基于对聚类精度以及关键词可合并性的考虑，经过多次调试，最终确定将词频出现6次以上的关键词进行聚类，所得结果簇间相似度低，簇内相似度高，且关键词能够被归并为一个政策大类。

聚类所得结果包括“融合”“培育”“体系”等关键词，经过数据分析，清洗掉“行业标准”“奖励”“人才”“购买”“委托采购”“自行采购”等出现频次最低、关联度最小的关键词，最终得出影响通信产业创新效果的六个主要政策类别，分别为政府补贴、税收优惠、政府扶持、政策排他性保护、反垄断干预、引资性培育。

2.2 聚类结果分析

通信产业存在革新换代快的特点，某一阶段的研发工作通常在前一阶段研究成果投入商用后就开始布局，所以激励创新研发类产业政策的制定与实施对象通常是下一阶段的研发工作。因此，本文分阶段聚类出影响力显著的政策类型，以讨论产业政策推动通信产业技术创新的效果，见表1。

导入前准备阶段和第一代移动通信产业主要商用阶段（1987—1992年）的技术、设备与移动通信的运营方式依赖于国外进口。为聚集本土产业生产要素并实现对欧美国家的技术追赶，我国加大对通信产业国有企业的扶持力度，以中国电子信息产业集团有限公司、中国移动集团、中国联通集团公司与中国电信集团公司为代表的一批国有企业先后在政府的引导下成立。在1999—2001三年间，政府投入通信产业的资金总计12.103 4亿元，累计支持了118个项目和上百家骨干企业。截至2008年，全国范围内电子及通信设备制造业国有及国有控股企业数多达699个。在国有及国有控股企业得到发展的基础上，中国移动用户总数超过4.5亿户，中国联通月增长用户42.4万户，中国电信“天翼计划”初见成效。

第二代移动通信产业主要商用阶段（1993—2008年）有关激励3G研发的主要政策类型为扶持国有企业和政府补贴。为鼓励TD-SCMDA的发展，国家工信部将TD-SCMDA产品和应用纳入《政府采购自主创新产品目录》的采购扶持范围。在《2006—2020年国家信息化发展战略》等政策的推动下，截至2008年，全国范围内电子及通信设备制造业科技活动经费筹集额中的政府资金（S&T）为211 172万元。在产业政策的助推下，截至2013年10月，TD-SCDMA用户数突破1.8亿户，占国内3G市场份额45.9%，成为全球发展最快的3G国际标准［26］。

第三代移动通信产业主要商用阶段（2009—2013年）有关激励4G研发的主要政策类型为政府补贴，政策排他性保护和反垄断干预，聚类结果如图2所示。《中华人民共和国反垄断法》《国务院关于鼓励和引导民间投资健康发展的若干意见》《“宽带中国”战略及实施方案》中有关反垄断条例的颁布与实施带动了反垄断干预产业政策的落地，鼓励中小企业协同发展，引导通信产业建立良好的竞争机制与共同发展的竞争格局。为整治市场不正当竞争行为导致的“虚假创新”，《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》《国务院关于促进信息消费扩大内需的若干意见》等排他性保护政策出台，通过法律法规和标准体系建设来加强对通信产业创新的保护和知识产权的收益分配，从而达到激励产业创新的目的。在政府补贴方面，《电子信息产业调整和振兴规划》《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》的实施通过加大财政支持力度来鼓励研发投入。2015年，信息通信服务收入达到1.7万亿元，超额完成“十二五”规划目标，增值电信企业收入达到5 444亿元，年均增长34.8%，转型升级稳步推进。我国自主研发的TD-LTE成为国际4G主流标准，形成完整产业链，国际化水平全面提升。

第四代移动通信产业主要商用阶段（2014—2018年）有关激励5G研发的主要政策类型是税收优惠、引资性培育和政策排他性保护，聚类结果如图3所示。在此阶段，通信产业中小企业普遍存在融资能力不足、创新产出不确定等问题，《中国制造2025》《“十三五”国家信息化规划》等政策中有关税收优惠条例的实施有效减轻了企业经济负担，促进企业增加研发投入。引资性培育政策通过改善区域投资环境，利用富有优势的土地资源、政策资源和劳动力资源达到吸引资本的效果，从而为通信产业创新提供资金与人才保障。《“十三五”国家信息化规划》《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》的实施，积极探索政府和社会资本合作（PPP）模式，加大了对信息化重点领域和薄弱环节的资金支持。通信产业属于知识产权密集型产业，《中国制造2025》《国家信息化发展战略纲要》中排他性保护类条例的实施不仅加强了对国内通信产业创新知识产权的保护力度，也强化了企业处理国际知识产权诉讼的应对能力。

表1 我国通信产业各阶段政策类型聚类结果

图2 3G阶段K-Means聚类示意图

图3 4G阶段K-Means聚类示意图

图4 5G阶段层次聚类示意图

第五代移动通信产业主要商用阶段（2019年至今）有关激励6G研发的主要政策类型是政策排他性保护和政府补贴，层次聚类结果如图4所示。《扩大和升级信息消费三年行动计划》等政策鼓励各地设立信息消费专项资金，进一步加大财政资金支持力度。《工业互联网发展行动计划（2018—2020年）》等政策安排开展工业互联网立法工作，保护通信网络安全；《专利代理条例》《关于进一步推进“一带一路”国家知识产权务实合作的联合声明》《中欧海关知识产权合作行动计划（2018—2020）》等有关知识产权保护政策的施行不仅提升了专利质量，加强了行政执法力度，而且促进了国际知识交流与合作。

3 我国移动通信技术产业政策的创新激励效果

3.1 显性技术优势指数（RTA）与变异系数（CV）

为判断我国不同产业政策在移动通信技术领域中是否存在显著创新激励效应，首先应用专利数据计算出不同国家的显性技术优势指数（RTA），并在各国间分阶段进行比较，再基于比较优势指数的变异系数（CV）进行横向和纵向的数据趋势分析，以揭示我国在移动通信领域创新效果是否显著。显性技术优势指数（RTA）计算结果如表2所示。

从表2来看，从1G到5G，始终处于比较优势地位的国家有美国、英国、俄罗斯和日本。上述国家在移动通信领域相关知识基础宽、技术更新迭代速度快、研发创新能力强。

在1G和2G阶段，我国处于比较劣势地位。但在3G阶段时，相比1G和2G处于领先的日本、法国、英国、比利时，实现了一定程度的追赶，并且通过4G和5G阶段不断发展将比较优势扩大。

横向比较表2中的变异系数，各技术演化阶段的CV指数分别为：0.491、0.463、0.580、0.571、0.761。这表明1G、2G时的美国、英国、俄罗斯，3G时的美国、日本、俄罗斯，4G、5G时的美国、中国、俄罗斯，比较优势相对于其他国家显著突出。再纵向观察同一国家不同阶段的技术比较优势指数的变异系数，基于同一领域进行比较，比较效果并不显著，因而本文采用雷达图进行纵向比较，如图5所示。

表2 1987—2020年各国移动通信技术领域比较优势指数

图5 代表国移动通信技术发展阶段雷达分布图

从图5来看，为更好地揭示我国在通信产业不同演化阶段的创新效应的显著程度，本文选取美国、日本、德国作为代表国家进行比较。我国和日本在3G时代都实现了技术创新赶超，且日本赶超程度高于我国，但在4G和5G的后续发展中，创新力度不如我国，处于退步状态。再放眼欧洲国家德国，从1G到5G，虽然基本维持在比较优势地位，但始终未冲破更高的界线，占据移动通信领域的领跑地位。

3.2 我国移动通信技术产业政策与创新效果

综合我国移动通信技术发展阶段、政策文本分析、显性技术优势指数计算，可以得出三者间的基本关联，具体情况如表3所示。

3.2.1 扶持国有企业。扶持国有企业是第一、二代移动通信产业主要商用阶段的标志性产业政策之一。在1G主要商用阶段，处于领先地位的国家有美国、法国、英国、俄罗斯，我国的RTA水平低于变异系数。2G主要商用阶段，我国的RTA指数虽然高于变异系数，却仍处于劣势地位。企业自有资金生产要素难以支持通信产业的发展，从而被迫向摩托罗拉、爱立信等国外企业开放通信市场，我国亟待发展自己的通信产业。

在此阶段，我国将“鼓励、引导、扶持、帮助企业积极而科学地进入战略性新兴产业”作为未来较长时期推进企业自主创新、转型升级的一项主要政策。例如，政府通过组织运营商订货协调会的方式，帮助国有企业打通大容量数字程控交换机的市场；国家开发银行给予大唐集团未来5至10年共300亿元的授信额度。但欧美国家通过上线通信标准以加高技术壁垒，我国通信标准形成受限，处在萌芽阶段的中兴、大唐等企业主要生产程控交换机设备，在移动通信上缺乏经验，所以扶持国有企业的效果并不显著。但此举为通信产业的发展奠定了基础，国际电信联盟在2000年5月正式宣布TD-SCDMA成为3G标准；我国2005年的信息产业增加值占国内生产总值的比重达到7.2%，对经济增长的贡献度达到16.6%，信息产业对经济增长贡献度稳步上升，扶持国有企业的效应显著。

表3 我国移动通信技术发展阶段、政策文本分析、显性技术优势指数

3.2.2 政府补贴。政府补贴是第二、三、五代移动通信产业主要商用阶段的标志性产业政策之一。在2G主要商用阶段，华为、中兴、大唐大容量数字程控交换机的研制成功证明部分国有企业已具备自主研发的能力，但囿于受外界投资少、缺乏足够资金进一步创新，此时政府补贴尤为关键。

在3G主要商用阶段，TD-SCDMA成为我国自主研发的通信标准，各企业的资金水平和研发能力相对完备。在此背景下，政府宏观调控的作用效果反而优于高额的财政补贴。Nunn and Trefler曾提出国家制度的完善能减少企业寻租活动的发生从而提高政策实施效果［25］。过剩的财政补贴会使企业出现“寻扶持”“套利寻租”等“虚假创新”行为，拉低产业创新效率。研究表明，我国产业政策的有效性还受到中央与地方政府两方面的影响：一方面，中央政府与企业间存在信息不对称的问题；另一方面，地方政府部分官员以提高绩效为重，资金倾向于流入短期经济效益大的项目，产业政策的实施效果偏离预期目标，造成资源浪费。

在5G主要商用阶段，我国已掌握通信产业核心技术专利，且多数通信企业已有足够的自筹资金进行自主研发。华为披露数据称其2018年的政府补贴只占其收入的千分之二，运营资金主要来自企业自身经营积累及外部融资，而不是政府补贴［27］。以上表明在5G阶段政府补贴的作用并不显著，而继续实施财政补贴政策之所以未产生类似3G阶段抑制效果的原因之一是国家对知识产权保护的愈发重视和监管体系的渐趋完善。

3.2.3 排他性政策保护。与政府补贴类似，排他性政策保护也是第三、四、五代移动通信产业主要商用阶段的标志性产业政策之一。通信产业作为知识产权密集型产业，发展速度快、专利技术更新换代快、侵权成本相对较低，所以排他性政策保护至关重要。虽然我国建立了自己的通信标准，但核心技术掌握相对较少，专利申请数相对不大，我国第一件自主通信专利申请时间为1997年，落后美国8年；且与发达国家相比，我国知识产权管理水平落后，自我国正式加入WTO后，我国企业不断收到外国有关知识产权的诉讼，如2010年摩托罗拉起诉华为侵犯其知识产权等案件，我国通信企业缺乏妥善的应对方式，导致其合法权利遭受侵害，政策排他性保护对产业创新有正向作用但不明显。

在4G和5G阶段，我国通信企业核心专利技术较3G有进一步突破，通信产业专利数增加，企业运用知识产权的能力增强；政策排他性保护力度进一步提升，权威、高效的国家知识产权保护协调机构建立，营造了良好的知识产权法制环境与市场环境，政策排他性保护对通信产业技术创新起到显著的积极影响。

3.2.4 反垄断干预。反垄断干预是第三代移动通信产业主要商用阶段的代表性产业政策之一。由于我国移动通信技术起步较晚，大部分通信标准需要专利都集中在高通、爱立信、诺基亚手中，我国市场需要域外授权才能获得被外国公司垄断的专利技术，长期被欧美企业知识产权滥用和高额专利费所压制，通信产业的附加值和利润大大降低。

在国内外反垄断法的逐步完善下，华为公司在2014年运用反垄断规则判定美国交互数字公司构成反垄断，获得两千万元的赔偿，打破了美国交互数字公司的技术壁垒；国家发改委在2015年对高通展开反垄断调查，责令其停止违法行为并处以约10亿美元的罚款，为我国通信产业赢得发展空间。从国内来看，我国通信业呈“几家独大”的局面，在政府反垄断政策的贯彻实施下，呈现出良好的竞争格局。例如，2002年成立的TD-SCDMA产业联盟打破了大唐公司在TD发展中“一家独大”的现象，截至2010年2月，TD联盟成员企业已达78家。同时，政府把控通信资费的管理，杜绝发生垄断企业操纵定价的现象。反垄断干预对通信产业技术创新起到显著的积极影响。

3.2.5 税收优惠、引资性培育。税收优惠是第四代移动通信产业主要商用阶段的代表性产业政策之一。此阶段我国针对通信重点研发领域采取了税收减免和研发费用加计扣除措施，大大降低企业研发压力，刺激企业增加研发投入。现有研究表明，税收优惠与政府补贴的影响存在替代关系且税收优惠对企业创新的促进作用弱于政府补贴。且过多的税收优惠与政府补贴都会引发“寻扶持”的现象。总体来说，税收优惠对企业创新有正向促进作用，但并不显著。

引资性培育同样是第四代移动通信产业主要商用阶段的代表性产业政策之一。我国自主研发的4G技术标准TD-LTE被国际电联确定为4G国际标准之一，并已建成全球规模最大的4G网络［28］。我国在此阶段大力建设招商组织机构，组织招商引资活动。2019年《中华人民共和国外商投资法》的颁布极大提高了外商投资的积极性。高速度、低功耗、低时延的5G在2020年新型冠状病毒疫情中作为关键技术在医院网络建设、远程会诊、药物研发、疫情管控等场景中亮相，显著体现了政府引资性培育的激励作用。

综上，在1G、2G阶段，我国移动通信产业技术演化轨迹尚未确定，自有资金等生产要素匮乏，此时政府的扶持和补贴政策能弥补自有资金的不足，有效激励企业加大研发投入，促使创新产出；在3G阶段，基础技术已经掌握，核心技术仍然缺乏，反垄断干预可有效避免国内外掌握核心技术的企业对国内企业的技术压制，但由于此时企业自有资金相对充裕，政府补贴更易导致创新泡沫；在4G、5G阶段，我国移动通信技术创新如火如荼，专利产权亟须政策保护，研发更需资本投入，因此，此时资本的吸纳、政策的保护对于创新驱动尤为重要。

4 结论与展望

4.1 主要结论

作为调配社会资源、促进行业产出、加快产业结构调整的催化剂［17］，产业政策是如何促进通信技术创新绩效的呢？本文基于我国移动通信技术产业发展历程进行分析，结合聚类出的1 029条国家产业政策和历年来的RTA与CV指数，对移动通信技术产业政策和技术创新绩效之间的关系进行了探索分析。结果表明：在不同的技术演化阶段，不同的自有资金要素情境下各政策及其组合创新驱动效果存在显著差异。具体表现为：首先，在技术轨迹未确定、自有资金要素缺乏的导入阶段，政府的扶持与补贴政策能够正向且显著地促进企业研发投入，从而促使创新产出；其次，在技术演化轨迹稳定、自有资金要素充裕的成长阶段，政府对于产业的政策排他性保护、反垄断干预、引资培育最能够正向促进技术创新，且效果显著，税收优惠虽能正向激励，但相对不明显；最后，在技术、资金均相对完备的成熟阶段，此时产业政策通过政府补贴影响通信技术产业，有可能产生抑制效应。

4.2 政策启示

政策刺激可以高效驱动技术创新，因此，在不同发展阶段，应统筹全局，搭配使用产业政策。产业政策的关键是考虑如何有效地设计和实施［29］，可能的做法包括以下几种。

第一，实施产业政策应该注重政府干预为辅，市场资源配置为主。在实施产业政策的过程中，遵循客观的经济发展规律，维护公平竞争的法治环境，更多地出台普适性的政策，真正当市场失灵时，进行宏观调控，并注重统筹兼顾不同所有制企业［30］，合理配置市场资源，才能有效激发企业创新活力，切实推动产业技术创新。

第二，建立和完善技术创新评价体系，注重“实质性”创新，避免专利泡沫。在实施产业政策时，政府应该根据企业技术含量高低、技术难度深度对企业进行进一步细化分类，确定政策扶持力度，推广差异化政策力度。以创新数量（专利申请总数）和创新质量（发明专利申请数）纵向度量历年创新绩效［23］，建立投入/产出评价体系，横向度量创新能力，由此，保质保量推进产业技术创新工程。

第三，动态评估产业技术发展阶段及技术演进规律，合理选择政策保护、反垄断干预、市场主体引育等政策工具。无论是对于正在全面推进产业化应用的第五代移动通信技术，还是面向下一代移动通信技术的研发创新，都是当前国际技术竞争的关键领域，需要出台更多的政策对企业创新产出的专利信息进行保护，大力推广反垄断、促竞争，把握住技术更迭的时间窗口，促进企业间技术交流和资源共享，才可能保持产业技术创新活力。

4.3 不足与展望

本文基于我国移动通信技术产业发展历程进行分析，结合历年来国家针对移动通信技术的产业政策和RTA与CV指数，探讨了在移动通信技术领域中产业政策内容结构、产业技术发展的阶段性与技术创新效果之间的联系。然而，移动通信技术虽然是当前国家间技术创新竞争的热点领域，但其技术演变轨迹、产业应用环境与其他关键核心技术、通用共性技术都存在差异。因此，本文的结论在多大程度上适用于这些领域仍值得进一步探讨。此外，由于数据的易得性，本文主要应用归纳方法解释了我国移动通信技术中的产业政策与创新效果间的关联，未能应用完整的统计数据对结论进行验证，这也是在今后的研究中值得进一步探索的方向。