基于专利计量的我国人工智能A股上市企业技术竞争力研究

聂洪光 韩竺蔓 张 庆

（1.长春理工大学经济管理学院，吉林长春130022；2.河北师范大学商学院，河北石家庄050024）

一、引言

近年来，世界各国纷纷布局人工智能领域，发展面向未来的科学技术。以美国为首的发达国家积极谋划，在较长一段时间引领人工智能领域的技术创新。中国要想赢得新一轮工业革命的胜利，必须积极参与到人工智能全球化的竞争当中。伴随着《中国制造2025》《国务院关于积极推行“互联网+”行动的指导意见》《新一代人工智能发展规划》等一系列国家和地方政策的出台，中国人工智能技术、产业、企业蓬勃发展。科技部新一代人工智能发展研究中心、中国科学技术发展战略研究院联合国内外十余家机构编写的《中国新一代人工智能发展报告2019》显示：截至2019年2月，国内人工智能企业已经有745家，约占全世界人工智能企业总数的21.67%。

人工智能的发展依赖于技术创新的驱动，人工智能企业的技术竞争力在很大程度上决定了企业的竞争力。因此有必要对人工智能企业技术竞争力水平进行评估。本文以同花顺披露的截至2019年的中国65家人工智能上市企业为研究对象，约占全国人工智能企业的9%，且其业务范围分布在人工智能行业各领域，因此能够很好地代表人工智能企业的现状。此外，这些上市企业的数据披露完整、准确、可查，因此具有数据的客观性和研究的可行性。

探究企业技术竞争力的来源是研究企业技术竞争力的基础。针对这一话题的研究，大体可以分为资源学派和能力学派两大阵营。其中资源学派认为每个企业的资源禀赋不尽相同，那些独特的、不可模仿的有形资源和无形资源是企业竞争优势的来源。如国际直接投资（FDI）、R&D投入、R&D人员等。①Rajneesh Narula and Katharine Wakelin,” Technological Competitiveness,Trade and Foreign Direct Investment,”Structural Changeand Economic Dynamics,vol.9,no.3,(September 1998),pp.373-387.②刘爱东、刘亚伟：《大中型工业企业核心技术竞争力与R&D投入的实证研究》，《科技进步与对策》2008年第4期。③周寄中、蔡文东、黄宁燕：《提升企业技术竞争力的四项指标》，《科技管理研究》2005第10期。④梁莱歆、张永榜：《我国高新技术企业技术竞争力实证分析》，《科研管理》第26卷第1期，2005年1月。能力学派认为企业利用信息技术资源、组织资源和管理资源来获得竞争优势的能力决定企业的技术竞争力。如技术能力、创造能力、研发能力、组织管理能力、营销能力、财务能力等。⑤Grindley P,” Turning Technology into Competitive Advantage,”Business Strategy Review,vol.2,no.1,(January1991)PP.,35-48.⑥Hemais CA,Barros H M,Rose EOR,” Technology Competitiveness in Emerging Markets：The Case of the Brazilian Polymer Industry,”Journal of Technology Transfer,vol.30,no.3,(January 2005),pp.303-314.⑦陆菊春、韩国文：《企业技术创新能力评价的密切值法模型》，《科研管理》2002年第1期。⑧Jin Zhouying.“Globalization,technological competitiveness and the’catch-up’challenge for developing countries：some lessons of experience,”International Journal of Technology Management and Sustainable Development,vol.4,no,1(February 2005),pp.35-46.本文认为尽管资源对于企业的发展必不可少，但真正决定其实力的还是企业的能力，特别是创新能力。另外，也有学者针对某一特定行业研究某类企业的技术竞争力。已有研究中包括化学工业企业、汽车企业、钢铁企业、物联网企业、LED封装企业等等。⑨Satoshi Kawachi,” Technological competitiveness in the chemical industry,”Computers＆Chemical Engineering，vol.29,no.1,(December 2004),pp.7-9.⑩李显君、谢南香、徐可：《我国自主品牌汽车企业技术竞争力实证分析》，《中国软科学》2009年第5期。⑪张冬丽、李庆恒、张炳烛：《企业技术竞争力分析及实证研究——基于交叉分析理论》，《科技进步与对策》2011年第2期。⑫钟祥喜、肖美华、刘金香：《东、中西部物联网企业技术竞争力比较分析——基于推拉模型及人类技术共生模型》，《科学管理研究》2013年第4期。⑬张亚菲：《基于专利创造的LED封装企业技术竞争力实证分析》，《中国照明电器》2016年第4期。⑭费冬青、徐飞：《上海民营高科技企业核心技术竞争力实证研究》，《科学学研究》2005年第1期。这些学者根据企业技术竞争力的来源制定衡量企业技术竞争力的指标，通过建立模型进行评价。从而分析企业发展过程中存在的问题并提出应对策略。

根据研究视角不同，关于企业技术竞争力研究的可以分为三类，专利视角、投入产出视角和其他视角。专利视角分为三种方法，单指标评价法、⑮官建成、戴珊珊：《我国信息通讯技术领域专利战略分析》，《技术经济》2008年第2期。多指标评价法⑯张亚菲：《基于专利创造的LED封装企业技术竞争力实证分析》，《中国照明电器》2016年第4期。和专利组合方法。⑰于晶晶、谭思明：《专利组合分析评价指标体系的应用》，《现代情报》2010年第7期。一些学者对单纯采用专利视角持有怀疑的态度。⑱李左峰：《创新型企业创新投入要素的产出弹性估计》，《管理世界》2013年第2期。⑲周亚虹、贺小丹、沈瑶：《中国工业企业自主创新的影响因素和产出绩效研究》，《经济研究》2012年第5期。因此许多学者运用投入产出视角进行企业技术竞争力评价。⑳刘爱东、刘亚伟：《大中型工业企业核心技术竞争力与R&D投入的实证研究》，《科技进步与对策》2008年第4期。㉑周寄中、蔡文东、黄宁燕：《提升企业技术竞争力的四项指标》，《科技管理研究》2005年第10期。㉒梁莱歆、张永榜：《我国高新技术企业技术竞争力实证分析》，《科研管理》2005年第1期。除此之外，一些学者还探索了其他视角用于评价企业技术竞争力。钟祥喜运用了“推拉模型”，从科技推动和技术拉动两方面建立物联网技术企业竞争力的评价指标来评价企业技术竞争力。①钟祥喜、肖美华、刘金香：《东、中西部物联网企业技术竞争力比较分析——基于推拉模型及人类技术共生模型》，《科学管理研究》2013第4期。张冬丽等在对不同技术领域企业的技术竞争力的研究中引入了交叉分析理论及方法。②张冬丽、李庆恒、张炳烛：《企业技术竞争力分析及实证研究——基于交叉分析理论》，《科技进步与对策》2011年第2期。通过对相关文献进行分析可以发现，专利视角的研究目前最为成熟，专利产出是反映企业研发实力最直接的指标，因此本文采用专利计量的方法对企业技术竞争力进行研究。

目前关于人工智能产业的研究主要集中在以下两个部分。一个是对人工智能行业发展现状、发展阶段及未来发展方向的思考，目的是分析人工智能行业如何应对前所未有的机遇和挑战，制定符合中国国情的人工智能发展战略。③韩海雯：《人工智能产业建设与供给侧结构性改革：马克思分工理论视角》，《华南师范大学学报(社会科学版)》2016年第6期。④朱巍、陈慧慧、田思媛、王红武：《人工智能：从科学梦到新蓝海—人工智能产业发展分析及对策》，《科技进步与对策》2016年第21期。⑤王君、张于喆、张义博、洪群：《人工智能等新技术进步影响就业的机理与对策》，《宏观经济研究》2017年第10期。另一方面是对人工智能企业的评估，主要是对人工智能企业价值、财务能力、融资能力、全要素生产率的评估。⑥王俊功：《人工智能类上市公司价值评估》，硕士学位论文，兰州大学金融系，2018年，第1-45页。⑦赵超：《人工智能上市公司财务竞争力比较研究——基于价值链视角》，硕士学位论文，浙江工商大学会计系，2018年，第1-69页。⑧刘超、傅若瑜、李佳慧、周文文：《基于DEA-Tobit方法的人工智能行业上市公司融资效率研究》，《运筹与管理》2019年第6期。

已有文献研究表明：企业技术竞争力主要受企业竞争能力和研发环境的影响，专利计量方法在衡量企业技术竞争力方面具有数据客观、方法成熟的优势。本文从专利视角出发来研究企业技术竞争力，有以下几个优点：第一，专利数据可以保证其客观性和可获得性，保障了研究的可行性；第二，专利数据能够较为直观地反映出企业的技术实力；第三，专利检索数据库的信息全面、准确，大大提高了研究的质量和准确性。目前已被广泛证明的能够反映企业技术竞争力的指标包括专利数、发明专利数、专利族大小、专利被引证率、专利被授权数、专利技术范围、专利合作力度等。人工智能行业作为独特的新兴领域，其技术竞争力的评价指标体系应符合其行业和技术特点。本文吸取了前人的研究基础，并结合人工智能企业的独有特点，开发出了适用于人工智能企业特点的新的评价指标体系，通过将专利计量与竞争位势分析相结合，对现有人工智能上市企业的技术发展情况做出合理的判断。

二、研究方法和数据来源

（一）专利计量法

专利计量是基于专利数据进行统计分析的一种研究方法。它可以对国家层面、产业层面、企业层面、技术层面的专利活动、研发能力等进行分析。专利计量方法有很多，主要包括专利组合分析、专利地图等。其中专利组合分析旨在通过分析不同维度的相关指标，来确定专利的相对位置或企业技术竞争力。其总体思路是确定指标、获取数据、搭建模型并进行组合分析。⑨吴菲：《基于专利计量分析的中国手机企业技术竞争力研究》，硕士学位论文，南京邮电大学工商管理系，2017年，第1-66页。⑩李姝影、方曙：《公司层面的专利组合分析方法研究及实证分析》，《情报杂志》2014年第3期。

基于现有文献的研究和对人工智能企业特点的了解，本文设计出评价我国人工智能企业的技术竞争力评价模型（如表1所示）。

（二）竞争位势研究

分析企业的竞争位势可以很好地反映出企业的技术竞争力，对于企业的成长有重要的引领作用。用专利计量方法来分析企业技术实力已经得到广泛的认可。①李姝影、方曙：《公司层面的专利组合分析方法研究及实证分析》，《情报杂志》2014年第3期。通过将竞争位势分析与专利组合分析相结合，可以判断各个企业在该领域的竞争地位。本文以林静静等人②林静静、林甫：《基于专利指标的企业技术竞争力评价框架研究》，《现代情报》2016年第10期。构建的企业技术竞争位势分析模型为基础，按照研究需要修改了部分衡量指标，形成了适用于本文研究目的的企业技术竞争位势分析模型。

本文以技术价值度作为纵坐标，技术活跃度作为横坐标，以技术价值度和技术活跃度的平均值为区分点将模型分为四个象限，构建了技术竞争位势分析模型。将企业申请专利数作为衡量技术活跃度的指标，将发明专利数、有效专利数、专利族大小、专利被引用次数、人工智能领域专利、基础层专利作为衡量技术价值度的指标。四个象限分别代表相关人工智能企业处于技术落后地位、研发活跃地位、潜在竞争地位和技术领先地位。

表1人工智能A股上市企业技术竞争力综合评价模型

（三）数据来源

本文研究对象企业基本数据来源于同花顺数据库，该数据库披露了92家我国人工智能上市企业，为了保证数据的完整性，本文进一步将同花顺数据库披露的92家企业中的ST、*ST等数据不充分的企业剔除，筛选出其中65家企业作为本文的研究对象。本文所研究企业的人工智能专利数据均来源于智慧芽专利检索数据库，专利数据检索时间截至2019年3月。

三、评价结果分析

本文应用专利数量和专利质量数据测算企业的技术价值度，根据因子分析确定各个变量的权重系数。技术价值度测算公式为：

其中Qi表示企业i的技术价值度，C2，C3........C7分别表示企业i的发明专利数、有效专利数、专利族大小、专利被引用次数、人工智能领域专利数、基础层专利数。

如下页图1所示，在本文构建的人工智能企业技术竞争位势分析模型的四个象限中，第一象限的企业技术活跃度和技术价值度都很高，说明这些企业在该类企业中表现极为突出，是行业内的佼佼者，掌握专利数量多且技术含金量高，该类企业处于技术领先地位；第二象限的企业技术活跃度低而技术价值度高，说明企业专利数量不多但普遍质量较高，该类企业处于潜在竞争地位；第三象限的企业技术活跃度和技术价值度都很低，该类企业研发积极性不高且研发实力较弱，该类企业处于技术落后地位；第四象限的企业技术活跃度高而技术价值度低，该类企业重视研发活动但研发成果价值一般，该类企业处于研发活跃地位。

处于技术领先地位的企业主要有浪潮信息、四川长虹、海康威视、长安汽车、科大讯飞、视源股份、汇顶科技、中科曙光、奥飞娱乐、神州泰岳、汉王科技；处在潜在竞争地位的有机器人、紫光股份；处在研发活跃地位的有软控股份、华天科技、康力电梯、和而泰；其他企业均处于技术落后地位。统计分析结果表明（如表2所示），处于技术落后地位的企业数占本文研究企业总数的73.85%，说明我国人工智能A股上市企业的技术竞争力普遍较弱。处于技术领先地位的企业占研究企业总数的16.92%，处于第二位，说明我国人工智能A股上市企业中不乏一些领头羊，从图1中可以看到，这些企业中除汉王科技和神州泰岳以外，其技术活跃度和技术价值度都较平均值高出了很多，并且像浪潮信息、四川长虹、海康威视等企业的技术竞争力更是远远超过了行业平均水平，这也说明目前我们人工智能企业已经开始出现两极分化的倾向。处于潜在竞争地位和处在技术活跃地位的企业数量均较少，分别占研究企业总数的3.08%和6.15%。这些企业具有一定的发展潜力，是未来进军领先地位的后备军，但显然目前中国人工智能领域的潜力企业占比过少，人工智能领域未来发展令人担忧。

图1人工智能企业技术竞争位势分析模型

表2人工智能企业竞争位势统计表

四、结论

本文运用专利计量和竞争位势分析方法对65家中国人工智能A股上市企业进行了技术竞争力分析。本文研究表明：中国人工智能A股上市企业的技术竞争力存在较大差异，绝大多数人工智能企业的技术竞争力处于位势的两端，即技术领先地位和技术落后地位，这说中国人工智能A股上市企业虽然数据不多，但在发展上已经存在两极分化的倾向。目前部分巨头企业如浪潮信息、四川长虹、海康威视、长安汽车、科大讯飞、视源股份、汇顶科技、中科曙光、奥飞娱乐等企业在技术竞争力上远远超过了其他企业，处于技术领先地位；然而，占比最大的73.85%的中国人工智能企业仍处于技术落后地位，可见我国人工智能A股上市企业的技术竞争力普遍较弱，大多数企业仅处于发展的起步阶段。处于潜在竞争地位的企业，如机器人、紫光股份等企业技术价值度较高，虽然目前研究活跃度相对有限，但其发展方向明确，未来发展潜力巨大，通过增加研发投入未来一定有机会跃升为技术领先型企业。处于研发活跃地位的企业，其研发积极性较高，但技术价值度非常低，因此其总体技术竞争力也相对较弱，然而，研发活跃说明企业已经投入了大量研发成本，通过不断地研发和探索，这类企业的未来发展可期。然而，目前处于潜在竞争地位和研发活跃地位的企业占比过低，这说明就目前情况来看，中国人工智能企业未来发展潜力较为有限。

针对中国人工智能企业目前发展中存在的问题，本文认为可以从以下方面解决。首先，增强原始创新能力，开阔企业创新思路。支持企业与高等院校、科研院所、研发机构合作，将高校和科研院所的研发优势与企业的开发优势结合在一起，使得企业能够跨学科、跨领域开展面向未来的技术研发工作。第二，集中支持关键性技术提升。人工智能技术分为基础层、技术层和应用层，其中芯片、智能算法等基础层的技术是我国与发达国家差距最大的技术，也是人工智能领域最关键和急需突破的技术，因此，应该鼓励企业在基础层技术上加大研发投入。第三，专注于细分的研究领域不断推进。人工智能企业在研发前应该对该方面现有的技术进行评估，有目的有计划地开展研究工作。通过对专利进行分析，找到细分的有价值的研究领域，让研发工作更有效率和效果。