特征分析视角下核心技术动态趋势识别*——以光刻技术为例

杨 武 王 爽

(北京科技大学经济管理学院 北京 100083)

0 引 言

随着技术密集型产品的不断涌现和技术密集型产业的快速发展，技术创新竞赛已成为现代市场竞争中的焦点。鉴于技术发展趋势的迅速变化和资源的有限性，技术创新规划被认为是至关重要的[1]。在规划技术创新时，最重要的步骤包括识别核心技术和了解技术趋势[2]，这有利于在竞争激烈的行业中尽早抓住技术机会，实现技术突破和获得技术领先。

因此，大量研究聚焦于产业核心技术识别。例如，Hsu等利用专利聚类方法建立了生物制氢领域相关技术之间的相互引用矩阵，识别出核心技术领域[3]。Kim and Bae基于专利聚类形成技术集群，识别健康保健行业技术集群的核心性[4]。Kwon等利用技术积累、技术生命周期、技术保护范围等专利指标，识别单一技术领域内的核心技术[2]。伊惠芳等结合LDA模型和战略坐标图方法，进行石墨烯领域专利核心技术主题的识别[5]。由上述可以看出，现有对核心技术识别的研究依赖于基于专利数据构建量化模型，侧重于不同量化模型的构建和应用，而忽视了对核心技术“质”的分析。任何事物都具有质与量两个方面，研究主要依赖于量化研究，其研究结果可能会偏离事物的本质[6]。学者们指出，科学研究，特别是社会科学研究要注重“质”“量”合一，不可偏废[6-8]。定量与定性相结合的研究方法被应用于多个学科，例如，新兴技术识别[9]、高等教育竞争力评价[10]、核心网站评价识别[11]。核心技术包含“质”和“量”两方面，核心技术“质”的研究中，主要为对核心技术理论和特性的研究。例如，余江等对关键核心技术的特性进行分析，并在此基础上系统反思我国关键核心技术突破的挑战与瓶颈[13]。张杰对当前中国关键核心技术创新不足或缺位的分布特征和障碍因素进行了归纳和分析[14]。韩凤芹通过总结国外经验，分析关键核心技术的特点及战略意义[15]。

基于以上分析，本文尝试引入特征分析视角，归纳总结核心技术特征，并系统性地把技术评价指标与核心技术特征相关联，通过构建特征测度模型，基于定性和定量相结合的方法识别核心技术。同时，本文首次以光刻技术为例进行核心技术识别，这对把握光刻技术发展形势，实现核心技术突破和光刻技术自主可控具有重要意义。

1理论基础

1.1技术核心特征核心技术在一个技术领域中具有难以替代的地位，能够影响甚至决定众多技术的发展，并对经济产业的发展具有支撑作用[16]。现有许多研究都讨论了技术核心特征，总结起来可以分为三类：

其一为技术的核心基础性，该观点认为核心技术是承载着基础科学研究的核心性成果[17-18]。黄鲁成等认为核心技术具有基础性特征，是技术系统赖以生存的基础[19]。余江等认为核心技术通常具有高研发投入、长研发周期以及知识缄默性的特征[13]，这些特性表明核心技术科学基础水平要优于一般技术，并具有难以被后续技术超越的创新研发难度。陈瑞真等具有相似的观点，认为核心技术是科学研究的核心产物，是突破性的原创技术，其他人在短时间内无法模仿和超越[17]。

其二为技术的核心体系性，该观点认为核心技术是整个技术体系发展的基础和关键组成部分，对于技术体系发展的轨道方向具有整体控制作用[19-20]。此观点强调核心技术所处的技术体系和创新生态环境。Adomavicius等认为技术创新是一个交互过程，以核心技术为基础的周边技术(互补技术)扎根于此创新生态坏境[21]，围绕核心技术形成产业技术体系是核心技术发挥作用的必要条件。黄鲁成等认为核心技术在领域内具有难以替代性、影响力强和技术主导性的特点，能够影响甚至决定技术系统中众多技术的发展方向[19]。Song等有相似的观点，认为核心技术是会对其他技术产生重大影响的技术[22]。

其三为技术的核心竞争性。该特征认为核心技术是企业核心能力的重要组成部分，也是核心能力转化为竞争优势的关键所在，蕴含巨大经济效益和战略意义[23-24]。此观点强调核心技术形成的竞争优势。吴画斌等认为在动态环境中，具有核心技术的企业比竞争对手更具有优势，表现出更好的灵活性[24]。Karimi和Walter 认为核心技术是企业实现跨产业升级、战略转型的关键资源[25]。Frishammar等认为核心技术体现企业的价值，有利于吸引企业间技术合作[26]。洪勇等从产业与技术协同的角度提出核心技术链概念，认为对支撑产业活动效益和发展具有关键作用的少数核心技术形成核心技术链[27]。

综上，核心基础性、核心体系性和核心竞争性共同构成核心技术的特征，并各自体现不同的方面。核心基础性体现核心技术的科技水平，强调了核心技术是科学研究的核心产物，极具研发难度并难以被超越。核心体系性体现核心技术的技术影响，突出了核心技术高度的影响力和宽广的应用范围，对技术体系发展方向的整体控制作用。核心竞争性体现核心技术的市场表现，强调了核心技术的市场竞争优势和蕴含的经济效益。因此，本文将基于技术的核心体系性、核心基础性和核心竞争性三个核心特征，构建量化测度模型，对各专利技术进行测度评价，进而识别出核心技术。

1.2专利指标与核心技术识别由于专利是技术创新的直接产出，现有研究主要依赖于基于专利的方法来识别核心技术[2,4]。一件专利包含技术特征、权利要求书、申请信息、引证信息、分类信息和所有人信息等技术和经济要素。基于专利的内容信息，大多研究通过构建和使用不同的专利指标或综合利用多个专利指标对核心技术进行识别。例如，马瑞敏等利用四年内被引频次、同族专利数、专利宽度、权利要求数和科学关联度5个指标构建基于支持向量机的核心专利预测模型[28]。Kwon等通过技术积累、技术生命周期、技术保护范围、技术覆盖范围等专利指标构建基于机器学习的核心技术识别模型[2]。汪庆等利用RCI值、技术重心指数识别创新主体内部核心技术[29]。Kim等使用关联规则挖掘和分析网络过程等综合方法，利用专利数据和专利指标识别核心技术，并在对专利信息进行共分类的基础上，测度了专利信息的共现性、相关性和交叉影响[30]。Noh等采用了平均前向引证频次、引用滞后调整后的前向引证频次和同族专利数量三个专利指标构建测度模型来识别核心技术[9]。Song等 利用影响性、适用性和可持续性三个标准从专利文献耦合中识别新兴技术，并衡量每种技术的技术和市场特征[22]。

基于上述分析，本文借鉴以往核心技术识别方法，运用专利指标，构建核心技术特征测度计量模型，以实现对核心技术的准确识别。

2 研究方法

2.1研究框架本文的研究框架如图1所示。首先，基于技术核心特征，构建技术核心特征测度模型。其中，运用反映核心技术特征的9个专利指标，建立测度指标模型。运用客观熵值法对指标模型中的各指标进行赋权，通过合成指数法，构建核心特征测度指数，用于评价各专利特征，并筛选出核心专利。第二，基于国际专利分类号(IPC)，运用专利聚类的方法构建专利-IPC矩阵，结合网络可视化分析识别出各时期核心技术及核心技术动态趋势。最后，以光刻技术为案例，进行研究分析。

图1 研究框架

2.2技术核心特征测度模型

2.2.1 核心特征测度指标模型 目前，关于核心技术识别的研究忽视了与核心技术“质”的分析相结合，本文认为核心技术识别测度指标构建应当基于核心技术的核心基础性(Foundational)—核心体系性(Systematic)—核心竞争性(Competitive)三个特征维度，本文称之为FSC三维模型体系。建立FSC分析模型后，在各维度上进行指标体系设计，并找到科学反映相关维度的因素和可量化的指标进行综合测度，如图2所示。

图2 FSC模型体系示意图

a.维度一：核心基础性。核心技术是科学研究的核心性成果。核心基础性体现一项技术的科学研究水平和技术质量的高低，是核心技术的内在特征。基于Verhoeven[31]、Lee[32]和Trappey等[33]的研究表明，科学关联度指标反映专利的科研基础和科研水平，后向引证数量测度技术积累程度，权利要求数量指标反映专利内含的科研成果和技术成果。因此，本文选取的核心基础性特征测度指标包括科学关联度、后向引证数量和权利要求数量。

b.维度二：核心体系性。核心技术具有高度影响力，对技术体系发展的轨道方向起整体控制作用。核心体系性体现一项技术的技术影响。Ernst[34]、Kwon and Geum[2]以及Grimaldi等[35]的研究表明，专利的技术影响可以通过延伸专利和后继专利的范围来直接量化。另外，专利合作范围是指专利合作申请人数量，体现专利科研合作体系，是技术影响的间接表现。因此，本文选取的核心体系性指标主要包括被引证数，被审查员引证数以及专利合作范围。

c.维度三：核心竞争性。核心技术是企业市场竞争优势的关键所在。核心竞争性体现一项技术的市场效益。Harhof等[36]、 Lee[32]和Lanjouw等[37]的研究表明，专利市场效益体现在专利的市场占有程度和市场潜力两方面。专利同族数量和布局国家数指标直接体现专利的市场扩散和占有程度。技术覆盖范围体现技术的产业领域分布，反映技术的市场潜力。因此，选取的核心竞争性指标包括专利同族数量、布局国家数以及技术覆盖范围。

2.2.2 核心特征测度指数 首先，本文采用客观赋值方法熵值法对指标体系的各指标进行赋权，共分为四步:

第一步，设共有m项评价指标，n年的数据来源，构成数据矩阵：

X=(Xij)n×m

(1)

第二步，计算第j项指标下的第i个被评价对象的指标值的比重：

(2)

第三步，计算第j项指标的熵值：

(3)

第四步，计算各个指标的权重

(4)

最后，本文采用合成指数法，对9个指标的数值和权重进行组合，以“核心特征测度指数”对各专利技术进行测度评价，即：

(5)

其中，CCIi为技术i的核心特征测度指数；wj为各指标的组合权重；xij为标准化的指标值。

核心特征测度指数是一个量化评价指数，核心特征测度指数得分高的专利，其具有较强的核心性。本研究将基于专利核心特征测度指数得分筛选核心专利。

2.3聚类分析专利的技术领域在专利文件中使用专利分类号来表达。国际专利分类(IPC)是由世界知识产权组织(WIPO)制定的，它采用分层技术结构，包含部：大类、小类、大组和小组五个层次[38]。在研究文献中，技术小类被最广泛地用于代表专利技术领域[39-40]，基于此，本文使用IPC小类号对核心专利的技术特征进行描述。

专利通常包含多个专利分类号，拥有相同专利分类号的专利同属于一个技术领域。因此，基于专利的IPC，通过关联矩阵，可以对同属于一个技术领域的专利进行聚类，如表1所示[41]。本文通过对得出的核心专利进行聚类，结合网络可视化分析，得到核心技术。

表1 专利-IPC矩阵

3 实证分析

3.1数据

3.1.1 案例—光刻技术 基于上文提出的方法，本文对光刻技术进行实例研究。光刻技术是半导体制造中最复杂、最关键的工艺，也是关乎国家经济安全的“卡脖子”技术。在芯片光刻机制造领域，荷兰阿斯麦(ASML)公司及其战略联盟在最先进的EUV光刻机领域一直垄断着不同时期的高端产品和技术。从1978年第一代光刻机工艺节点1500nm技术开始，沿着800m、500nm、350nm、250nm、180nm、130nm、90nm、65nm、45nm、32nm、22nm、14nm，一直到7nm，阿斯麦联盟不仅垄断了各阶段的核心技术，而且对整个光刻机工艺节点技术路径上的核心技术进行了垄断。虽然我国可以购买低端的光刻机产品，但在高端产品上由于美国的阻扰，将我国已经缴款引进该高端光刻机扣押了近2年，使我国陷入“引进-落后-再引进-再落后”的恶性循环中。当前，我国光刻技术领域正面临严峻挑战，加快解决光刻“卡脖子”问题，不仅涉及企业生存、产业升级、行业发展，而且关乎国家经济安全。本文选择以光刻技术为例进行核心技术识别，这把握光刻技术发展形势，识别技术机会，破解我国光刻“卡脖子”困局具有重要意义。

近些年，光刻方式在技术方面表现出了持续的改进，其光刻工艺节点和光源波长不断缩小，随之芯片制造的规格变得越来越小[43]。如图3[42-45]所示，2006年以前，干式微影光刻技术占据主导，从g-line技术、i-line技术发展到KrF技术，光刻工艺节点缩小至130nm, 但随之，干式微影技术发展遇到瓶颈。2006年，ArFi浸没式扫描光刻机的推出，利用光通过液体介质后光源波长缩短来提高分辨率，将光刻技术延伸到45nm节点，具有颠覆性意义。2013年，ASML推出EUV光刻机NXE：3300B，使7nm工艺制程成为可能。据此，为了分析光刻核心技术动态趋势，本文依据各时期光刻主导技术的不同，分三个阶段对2001-2020年光刻技术进行分析，分别为，2001-2006年，2007-2013年，2014-2020年，如表2所示。

图3 光刻技术发展进程

表2 光刻主导技术时期分布

3.1.2 数据来源与选取 本文基于Innojoy全球专利数据库，选择光刻技术发明授权专利，申请年设定在2001-2020年。为了减少无效专利的影响，选取 9个核心特征指标均大于零的专利数据，经同族合并后，最终获得4 240个专利家族，符合数据要求。本文采用极差标准化法对数据进行标准化处理，进而避免各指标属于不同的量纲带来的差异。同时，本文使用Stata和 Ucinet软件进行数据和网络可视化分析。

3.2测度结果运用上文构建的方法，使用光刻技术专利数据，得到测度指标体系中各指标权重值，如表3所示。运用数据标准化数值和指标权重，得出4 240个专利的核心特征测度指数，由于篇幅所限，表4中只列出排名前30个的专利及其CCI数值。

表3 光刻技术核心特征测度指标体系

表4 CCI得分(前30位)

专利CCI值越高，核心性越强。参照Noh[9]和Park等[46]基于指标得分排名百分比选取核心专利的方法，综合考虑专利核心特征指数得分及其分布(见表5及图4)，本研究设定CCI排名前5%的专利为核心专利，得到光刻技术领域212个核心专利，用于后续分析。

图4 CCI密度函数图

表5 CCI描述性统计

基于光刻技术划分的3个时期，得到各时期核心专利分布，第一时期核心专利111件，第二时期60件，第三时期41件，如表6所示。基于各时期核心专利，本文将运用聚类分析和网络可视化方法分析光刻核心技术动态趋势。

表6 光刻技术的各时期核心专利分布

3.3光刻核心技术动态趋势

3.3.1 第一时期：2001-2006年 通过对第一时期的111项核心专利聚类，发现它们共分属于77个技术领域(IPC)，专利-IPC网络图，如图5所示。其中，圆形节点代表专利，方形节点代表技术领域，连线表示一件专利分属的不同技术领域。同时，节点的大小代表此项技术的核心程度，通过所属这一技术领域的核心专利数量来衡量。由网络图可知，相对其他技术而言，有8项技术有更高的核心性，它们与更多的核心专利相关联，处于网络相对中心地位。这8项核心技术分别为G03F(图纹面的照相制版工艺)、H01L(半导体器件)、G02B(光学元件、系统或仪器)、G03B(摄影、放映或观看用的装置或设备)、G21K(粒子或电离辐射的处理技术；照射装置；γ射线或χ射线显微镜)、G03C(照相用的感光材料)、B29C(塑料的成型或连接)和G06F(电数字数据处理)技术。这表明，2001-2006年，这8项技术是研发和应用热点并且进步较大。另外，G03F和H01L具有明显的核心优势地位。G03F主要分布在曝光及其设备和用于图纹面的照相制版的原版，例如掩膜、光掩膜；H01L中具体技术分布主要是为进一步的光刻工艺在半导体之上制作掩膜。这三项技术是光刻中最核心和基础的技术。

图5 专利—IPC网络图(2001-2006年)

3.3.2 第二时期：2007-2013年 第二时期共有60件核心专利聚类到65个技术领域(IPC)。这一时期的专利-IPC网络图如图6所示，其中的节点和连线等含义与图5一致。基于网络图，可以明显地看出，在这一时期，有5项核心性突出的技术为核心技术，分别为G03F、H01L、B82Y、G02B和G03B技术。这5项技术拥有更多核心专利，是这一时期研究的重点并且取得较大进步的技术。与第一时期相比，G03F技术仍然处于最核心的地位，但其他核心技术有了较明显的变化。H01L技术的核心性虽然仅次于G03F，但在2001-2006年两项技术核心性相别不大，在2007-2014年，G03F核心性明显高于H01L。这表明，G03F(图纹面的照相制版工艺)在这一时期技术突破更加明显，这也是由于，在2006年之后，浸没式步进扫描光刻机的推出和发展，此光刻技术突破了之前干式微影技术的瓶颈。此外，在2007-2014年，B82Y(纳米结构的特定用途或应用)技术被应用于光刻，并成为研究和应用的一个核心重点，其具体技术分布在用于信息加工、存储或传输的纳米技术，例如量子计算或单电子逻辑和用于材料及表面科学的纳米技术，例如纳米复合材料。G21K、G03C、B29C和G06F四项技术在2007-2013年中，虽然仍有核心专利出现，但核心性显著下降，不再是核心技术。

图6 专利—IPC网络图(2007-2013年)

3.3.3 第三时期：2014-2020年 通过对第三时

期的41件核心专利聚类，发现属于64个技术领域(IPC)。专利-IPC网络图(2014-2020年)如图7所示，其中的节点和连线等含义与图5一致。基于网络图，可以发现，2014-2020年的核心技术分布较2007-2014年并无显著的结构性变动。G03F和H01L是最基础的核心技术。G02B(光学元件、系统或仪器)和G03B(摄影、放映或观看用的装置或设备)技术紧随其后，但在第三时期G03B的核心程度高于G02B，与第二时期状况相反。B82Y在第三时期仍被重点关注，是技术核心。由于这一时期EUV光刻技术的发展，G21K(粒子或电离辐射的处理技术；照射装置；γ射线或X射线显微镜)技术核心程度也较高。

图7 专利—IPC网络图(2014-2020年)

3.3.4 核心技术动态趋势 2001-2006年、2007-2013年和2014-2020年三个时段共识别出9项光刻核心技术。由表7可知，G03F、H01L、G02B和G03B四项技术在三个时期均为核心技术，G03C、B29C和G06F三项技术在2007年后已属于相对较为成熟的技术，核心性明显降低，在第二和第三时期未进入核心技术行列。B82Y技术在第一时期只有2项核心专利与之相关，到第二、三时期成为研究和应用热点，核心程度明显提高，成为这两个阶段的核心技术。

表7 IPC名称及各时期核心技术分布

从三个时期的光刻核心技术变化趋势图(见图8)来看，2001-2006年是光刻技术研发基础重点时期，有8项技术在这一时期核心研发成果最多。2007-2013年为技术变革期，除了四项基础核心技术外，其他技术核心出现较大程度的变化，其中，纳米结构被应用于光刻，并成为研发核心。2014-2020年光刻技术整体上处于技术深化期，技术结构未有显著变化，各项核心技术取得进一步发展。

图8 光刻核心技术变化趋势

3.3.5 核心技术关联网络 为了进一步了解光刻各技术之间的关联，本文使用212件核心专利和它们相关的112项技术(IPC)构建技术共类关联网络，如图9所示。图中节点代表各项技术，节点之间的连线表示两项技术之间存在关联，线的粗细代表两项技术之间的关联强度，关联强度通过两项技术共类的核心专利的数量衡量，节点的大小代表与此技术有关联的其他技术的数量，数量越多，节点越大。

图9 光刻技术共类关联网络

图9显示，光刻技术复杂性很高，涉及多个技术领域。技术之间存在核心-边缘结构特征[47]核心技术彼此之间关联较强，并与边缘技术相关联，而边缘技术彼此之间关联性较弱，主要与核心技术关联。这表明光刻技术的创新发展要重点围绕核心技术，同时离不开相关多技术支撑。

4 结论与启示

本文通过构建技术核心特征测度模型，结合聚类方法和网络可视化分析，以光刻技术为例，识别其核心技术动态趋势，主要研究结论如下：a.光刻核心技术主要聚焦在图纹面的照相制版工艺，半导体器件，光学元件、系统或仪器，摄影、放映或观看用的装置或设备，四项技术在2001-2020年间均保持了较高的核心性；b.2007-2013年处于技术变革期，原有核心技术结构出现较大变动，其中，纳米结构被应用于光刻，并成为核心技术；c .2014-2020年光刻技术整体上处于技术深化期，核心技术结构未有显著变化，各项核心技术取得进一步发展；d.光刻技术之间存在核心-边缘结构特征，核心技术彼此之间关联较强，并与边缘技术相关联，而边缘技术彼此之间关联性较弱。

本文的主要创新贡献如下：第一，本文归纳并系统地提出了核心技术核心基础性、核心体系性和核心竞争性三个特征，丰富完善了核心技术理论研究成果。第二，基于特征分析视角，构建了技术核心特征测度指标模型和量化模型。已有核心技术识别研究鲜有涉及核心技术“质”的分析，本研究为识别核心技术提供了定性与定量相结合的新方法和新思路。第三，利用2001-2020年光刻领域专利数据，首次分阶段识别分析了“卡脖子”技术——光刻技术的核心技术及动态趋势，并进一步分析其技术关联网络，这有利于了解光刻技术发展现状和未来发展趋势，并为制定研发计划和破解我国光刻“卡脖子”困局提供有用的信息。

同时，本文在实践方面提供了如下启示：a.从产业层面，光刻产业属于典型的技术密集型产业，其技术复杂度较高，技术之间的相互关联性较强，在推动光刻技术创新投入增长的同时，应建立动态化的产业核心技术识别及预测机制，以充分掌握光刻核心技术的发展态势和趋势，准确选择优先发展领域，为技术创新决策提供科学支撑。b.从技术层面，应聚合政产学研金等创新要素的技术创新模式，鼓励以核心技术突破为目标，集中有限资源对图纹面的照相制版工艺，半导体器件，光学元件、系统或仪器和摄影、放映或观看用的装置或设备，纳米结构五项光刻核心技术给予持续的重点研发支持，从而加快实现光刻技术的突破和自主可控。

但本研究还存在一些不足。例如，本研究探讨了不同时期光刻核心技术的发展趋势，但未对其技术变化背后原因进行深入剖析，技术路径依赖、市场需求、利益联盟的合作与竞争等对核心技术发展趋势的影响是未来值得探讨的问题。