0 引言
伴随着经济全球化发展，产业技术安全已成为突出问题。发达国家在全球范围配置技术要素，占据产业价值链顶端，控制整个行业技术发展，威胁着中国等发展中国家的产业技术安全。例如，2017年美国利用“301条款”对中国知识产权问题发起贸易调查，2016年和2018年连续对中兴通讯公司施加出口权限禁止令，说明美国利用其知识产权与技术标准威胁着我国产业技术安全并遏制高技术产业技术发展。因此，如何避免发达国家的技术威胁，提升自身产业技术安全性是当前亟待解决的问题。
1 文献回顾
目前，产业技术安全问题受到学术界重视，但是对于产业技术安全内涵的研究成果较少。杨春平和刘则渊[1]强调产业技术发展不受外部技术威胁，芮雪琴和牛冲槐[2]提出能源产业技术安全主要强调产业技术发展应满足产业发展对技术的需求，朱星华[3]强调产业技术进步应具有不受跨国资本约束的自主性和动态性。此外，王发明和毛荐其[4]基于全球技术链分析了产业技术安全的本质，认为产业技术安全是产业安全的实质和基础；毛荐其[5]从技术全球化角度分析了产业技术安全产生的原因，认为技术全球化使我国产业弱势地位更突出，产业有被肢解的危险。
此外，当前研究认为，技术差距是产生国际贸易的直接原因，是推动经济增长的动力，因而对技术差距的测度主要利用宏观经济类指标，如人均GDP[5]。近年来，技术差距测度指标不断丰富，主要包括：①侧重技术进步差距的指标，如全要素生产率[7-11]；②侧重技术投入差距的指标，如研发人员密度[12]；③侧重劳动生产率差距的指标，如劳均GDP[13-16]；④侧重技术成就总和差距的指标，如科技创新、技术成就水平等[17-18]；⑤侧重资本密集度差距的指标，如人均资本密度[19-20]；⑥侧重知识创造贡献能力差距的指标，如专利数量[21]；⑦侧重反映技术在产业中的效率差距指标，如出口产品和进口产品平均相对质量差[22]。
上述成果对本研究具有借鉴价值，但都是建立在技术差距是经济增长动力的基础上，利用经济指标差距反映技术差距，而不是基于技术本身反映技术差距。专利是技术创新的载体和表现形式，据世界知识产权组织统计，世界上90%-95%的发明能在专利文献中查到，并且许多发明只能在专利文献中查到[23]。因此，利用专利测度技术差距能更加准确反映技术差距状况，对于及时掌握技术发展状况，维护产业技术安全具有重要意义。
综合前人研究成果，对产业技术安全的理论尚未形成统一认识，缺乏对产业技术安全成因的分析，尚未提出产业技术安全评价量化模型。因此，本文基于技术差距理论，从全新视角提出产业技术安全理论基础，基于专利信息构建包含规模、质量和效益多维度测度技术差距的SQE模型，对技术差距率指标进行改进，利用“熵值法-灰色关联-TOPSIS”组合模型对产业技术安全进行综合评价，以世界5G移动通信产业专利数据为样本对我国产业技术安全进行综合评价，分析我国产业技术安全变化原因，以期为我国制定相应的产业政策提供依据。
2 产业技术安全
2.1 产业技术安全成因
(1)技术全球化发展和产业技术安全问题。随着经济全球化发展，技术要素在全球范围内实现自由流动。技术先发国家为了降低技术溢出效应，将核心技术放在母国研发，严防核心技术溢出，并利用“研发链分工战略”和外包形式使自己处于产业链上游，从而实现对核心技术的垄断和控制[4]。发展中国家处于产业链下游，只能生产附加值低的产品而获得极少的加工利润，无法积累自主创新资源，只能依靠购买发达国家相对“先进”的技术，自身产业经济遭受巨大损失，并且产业因没有技术体系作为支撑，随时都会遭受灭亡的威胁。
该模式还造成了发展中国家强烈的对外技术依赖性，使得企业在整个开发活动链中既无法贯彻自身战略意图，也无法掌握所有技术，产业技术体系完整性差，竞争战略受到严重制约。更为严重的是，在技术发生变化并导致市场变化时，原有生产能力无法发挥作用，使技术依赖型产业面临组织灭亡的威胁[4]。例如，国际6C联盟和3C联盟联合起诉中国DVD制造企业侵犯其专利权，联盟成员对每台DVD专利费要价高达16～24美元。调查表明：我国出口一台DVD利润只有1～2美元，专利费占销售收入的50%。该诉讼使深圳市超过50%的DVD制造企业倒闭，全国共100多家DVD制造企业破产。由此可见，发达国家依靠核心技术不但给发展中国家带来巨大的经济损失，还带来产业灭亡。
美国政府于2016年和2018年分别对中兴通讯公司施加出口权限禁止令，使中兴通讯业务停滞，两次共处罚金18.9亿美元(相当于中兴通讯2017年净利润的3倍)，还有3亿美元暂缓罚金和4亿美元保证金。中兴通讯手机产品65%的芯片来自高通公司，基站芯片自给率几乎为0，由于没有掌握芯片核心技术，在竞争中完全处于不利地位。进一步分析发现，《中国制造2025》行动纲领将新一代信息技术产业列为十大领域之首， 要求全面突破第五代移动通信(5G)技术、核心路由交换技术、超高速大容量智能光传输技术等，而中兴通讯公司的主营业务为5G技术和设备开发，可见美国不断对华企业制裁的实质是为了遏制中国高技术产业发展。
(2)技术差距与产业技术安全。早期技术差距理论将技术作为第三种生产要素，认为是技术差距导致了国际贸易产生，随着技术扩散和技术引进，技术差距最终趋于收敛[24]。但是技术引进和技术扩散存在诸多限制，一项自主创新成果的取得需要投入大量资源，但是其模仿成本却很低，因而创新国为了保证自身收益会采取技术垄断、技术封锁和知识产权保护等措施防止技术被模仿，从而制约了模仿国产业技术发展。因此，创新国会尽量减少技术溢出，技术差距是趋于非收敛的，呈现出“马太效应”。
目前，技术差距理论研究认为，技术差距是技术效率形成因子，形成了以产业竞争力为基础的技术差距[24]。不同国家因产业技术体系产出率的不同而产生技术差距，技术追赶国家只能依靠引入先进技术缩小技术差距，而先进技术尤其是核心技术具有不可替代性。因此，先进技术供应国占据绝对优势地位，在国际贸易中任意索要高价，而技术后发国家迫于市场压力，无力承受转换成本和沉没成本，不得不缴纳高昂的使用费，也无力积累资源进行自主技术创新，因而技术差距不断拉大。可见，由于技术差距导致的产业经济损失也会趋于非收敛。
跨国技术转让的技术差距理论认为，发达国家与发展中国家维持一定的技术差距是发达国家竞争优势地位的保证，故发达国家进行技术创新获得垄断利润，当技术成熟后将其转让给发展中国家获得高额专利使用费，发展中国家引入“先进”技术进行生产，如此形成了一种机制，即发达国家致力于创新，发展中国家不得不引进，后者由此陷入“引进-落后-再引进-再落后”的技术依赖陷阱。
所以发达国家为了维护自己的垄断地位和高额利润，利用研发链分工、核心技术母国研发、代工等手段，将自身固定在价值链顶端，将发展中国家固定在末端，通过核心技术研发，向发展中国家转让成熟技术获得高额利润，使发展中国家只能依靠代工获取微薄利润，无力积累自主创新资源，无法掌握核心技术和完整的技术体系，不断扩大与发达国家的技术差距，最终沦为成熟技术的倾销国和利润输入国。对于发展中国家而言，不但其产业经济遭受损失，无法获得大量利润，而且产业生存和发展受制于人，甚至有被灭亡的威胁。
2.2 产业技术安全概念
本文基于技术差距理论将产业技术安全(ITS, Industrial Technology Security)定义为，在开放性条件下，一国(或地区)与其他竞争对手因产业技术实际效率不同而形成技术差距，由此引发产业经济遭受损失或产业遭受打击甚至灭亡风险，其实质是产业技术的国际竞争力。产业技术安全包含以下3个方面的含义：
(1)产业技术安全是一种状态。静态角度下，产业技术安全是指一个国家(或地区)产业技术体系的无风险或低风险状态，即产业技术体系与竞争对手无技术差距，甚至保持领先优势，产业经济不会遭受损失甚至会获得利益，产业技术发展具有自主性。
(2)产业技术安全是一种能力。动态视角下，在开放性条件下，一国(或地区)产业技术水平具有稳定、快速发展的能力，能够不断地进行技术创新，满足经济发展对技术的需求，能够紧跟技术发展步伐，甚至超越技术先发国家。
(3)产业技术安全是一个目标。它是指一个国家(或地区)的产业技术体系不断提高技术水平，缩小技术差距或扩大技术领先优势，努力确保产业技术安全性。
3 产业技术安全量化模型构建
3.1 产业技术安全测度指标体系构建
产业技术安全由技术差距引起，因而对产业技术安全测度应从产业技术差距测度入手。
目前，主要将专利授予量作为技术投入差距测度指标，但专利授予量不能全面和准确地反映产业技术差距的本质。产业技术差距更多体现在专利质量维度，主要表现为是否具有核心专利和基础技术。技术先发国家正是凭借核心技术不断拉大技术差距，严重威胁技术后发国家的产业技术安全。专利效益表征专利技术的市场价值，间接反映产业技术水平，技术创新是追求经济效益的活动，而专利作为创新活动最直接产出可以提升企业经营绩效并获得竞争优势地位和超额利润。同时，产业技术可以根据新的市场需求进行升级，只有满足市场变化发展的技术创新才具有经济价值。本文认为，技术差距需要从专利规模(Scale)、专利质量(Quality)和专利效益(Efficiency)3个维度进行衡量，为此本文建立SQE三维模型体系对技术差距进行综合测度。
(1)规模维度。一个国家拥有的专利规模不仅可以反映该国技术发展水平，而且可以反映该国未来竞争优势，故一国申请的专利数量在一定程度上可以反映该国技术和经济发展水平，预示着未来一段时期内的竞争优势。专利规模竞争是产业技术体系竞争的基础，一个国家在特定技术领域内的专利申请量越多，说明技术创新活动越活跃，技术积累程度也越高。专利数量是最直观的指标，现有文献主要利用专利申请数量和授权数量指标进行测度分析，如Griliches[25]得到了企业专利申请数量与企业当期R&D费用呈现显著正相关关系的结论。杨武[26]运用专利申请数量和专利授权数量对全国(内地)31所部属高校的专利情况进行了评价。后来学者们创造出一些比较类指标，如反映研究对象技术创新发展速度的专利成长性或专利增长率指标等。因此，规模维度选取指标主要有专利申请数量、专利授权数量、专利增长率等。
(2)质量维度。仅仅基于专利规模维度反映产业技术差距具有一定的片面性，专利质量更能准确反映技术差距状况，产业技术体系中高质量核心技术是技术差距的重要影响因素。对于专利质量的测度，Narin等[27,28]将专利被引用次数作为确定企业重要专利的有效指标；杨中楷和孙玉涛[29]将专利引用引入到技术力量比较指标中，建立国家技术力量指标；冯君[30]选取h指数评价专利影响力，并选取CII指数和TS进行对比分析；李清海等(2007)得出权利要求数量多的专利，其质量也高，遭遇侵权概率较高的结论；Lerner[31]实证研究得出，专利被引次数与其4位分类号数量高度正相关。综合学者们的研究成果，质量维度选取指标主要有专利被引证数量、专利引用科学类论文数量、同族专利数量、技术生命周期等。
(3)效益维度。效益维度即产业技术的市场价值，技术创新是追求经济效益的活动，而专利作为技术创新的法律载体，具有排他性和垄断性，能够获得超额利润以提高企业经营绩效。高效益的专利技术不但能够推动产业经济发展，而且可以为产业技术创新提供支撑。因此，效益要素是技术差距的重要影响因素。李睿[32]认为，专利“施引”越多则授权范围越窄，而专利权利范围的宽窄实质性地决定着专利的市场份额大小和价值高低，并通过实证分析，证明了专利施引频次与专利价值在一定程度上负相关。
因此，效益维度主要选取发明专利比例、专利后向引用、权利要求数量等。 根据上述3个技术差距分量和数据可得性进行指标筛选并建立指标体系，如表1所示。
表1 产业技术安全测度指标体系
一级指标二级指标三级指标 指标含义指标权重分量权重产业技术安全规模差距分量相对专利申请量国家专利申请总量/世界专利申请总量0.250 0 0.250 0 相对专利成长性国家专利年增长率/世界专利年增长率0.250 2 相对专利授权量国家专利授权量/世界专利授权量0.249 9 相对专利授权率国家专利授权率/世界专利授权率0.249 9 质量差距分量相对专利引证数量国家专利被引证数/世界专利被引证数0.124 9 0.500 1 相对专利引证指数国家专利平均被引证数/世界专利平均被引证数0.124 9 相对科学关联性国家专利科学关联性/世界专利科学关联性0.125 1 相对科学强度国家专利科学强度/世界专利科学强度0.125 0 相对同族专利数量国家同族专利数/世界同族专利数0.125 0 相对同族专利平均数量国家同族专利平均数/世界同族专利平均数0.125 0 相对国际专利申请国家专利申请国际专利数量/世界专利申请国际专利量0.125 1 相对平均国际专利申请量国家申请国际专利平均数量/世界申请国际专利平均数量0.125 1 效益差距分量相对专利施引数量国家专利施引数/世界专利施引数0.249 70.249 9 相对专利施引指数国家专利平均施引数/世界专利平均施引数0.250 1 相对专利权利要求数量国家专利权利要求数量/世界专利权利要求数量0.250 1 相对专利平均权利要求数量国家专利权利要求平均数量/世界专利权利要求平均数量0.250 1
3.2 基于“熵值-灰色关联-TOPSIS”模型的产业技术安全评价
(1)技术差距指标构建。本文利用技术差距率(Technology gap rate)作为技术差距衡量指标，技术差距率(tgr)为一国产业技术实际产出占世界范围产业技术实际产出比例的负数，即技术差距率=—(一国产业技术实际产出/世界产业技术实际产出)。相应取值范围为，一国产业技术产出在世界范围内的比重越小，技术差距率越大，意味着该国产业技术安全性越低。将技术差距分解为3个方面：规模差距分量、质量差距分量和效益差距分量。
(2)基于“熵值-灰色关联-TOPSIS”模型进行产业技术安全评价。本文将熵值法、灰色关联度法和TOPSIS评价法进行组合，利用熵值法确定评价指标权重，利用灰色关联分析确定各样本间的关联程度。利用TOPSIS评价法确定各评价方案与最优方案的接近程度，对各方案进行排序。综合利用熵值法和灰色关联分析法可以弥补TOPSIS评价的不足，使评价结果更合理。产业技术安全评价步骤如图1所示。具体评价步骤如下：
第一步：数据规范化处理。为避免各指标因统计量纲不同而带来的差异，需将原始数据进行标准化处理，本文采用标准差规格化法进行处理。
第二步：利用熵值法得到各指标权重。第一，计算第j项指标下第i个方案占该指标的比重
第二，计算第j项指标的熵值
其中，k=1/lnn。第三，计算各指标权重
图1 “熵值-灰色关联-TOPSIS”模型产业技术安全评价
第三步：计算加权规范化矩阵Z=(zij)m×n，其中zij=ωj×xij，并计算加权规范化矩阵的正理想解和负理想解
计算各方案到正理想解和负理想解的Euclid距离
第四步：计算各方案到正理想解和负理想解的灰色关联系数矩阵
其中，ρ为分辨系数，一般取0.5。
第五步：计算各方案到正理想解和负理想解的灰色关联度：
第六步：对
和ri+、ri-进行无量纲化
第七步：将无量纲化距离和关联度合并
其中α+β=1，α与β的值可以根据偏好确定，本文定为
综合反映了方案与理想方案的接近程度，
反映了方案与理想方案的远离程度。
第八步：计算方案的相对接近度
第九步：产业技术安全评价指数
的值越大，代表方案越优，反之亦然。
4 实证研究
4.1 数据来源及范围
《中国制造2025》行动纲领将新一代信息技术产业列为十大领域之首， 并明确提出全面突破第五代移动通信(5G)技术。5G移动通信产业技术竞争激烈，产业技术安全问题突出。本文以大为innojoy专利商业数据库作为检索系统，利用关键词和IPC分类号相结合的检索方法，关键词包括UDN、NOMA、Full spectrum access、Massive MIMO、SDN、NFV、F-OFDM、FBMC、Flexible duplex、full duplex、D2D、Q-ary LDPC、Network coding、Polar code，IPC分类号包括H04B、H04H、H04J、H01K、H04L、H04M、H04N、H04Q、H04R、H04S、H04W。检索期限为专利申请日自2000年1月1日至2016年12月31日，共得到5G相关专利14 518项。
4.2 5G移动通信产业技术安全综合评价
将搜集到的专利原始数据采用标准差规格法进行标准化处理，得到规范化数据，篇幅所限，此处不再赘述。将规范化数据带入熵值法公式，分别得到各数值在指标中的比重Pij、指标熵值ej以及各指标权重wj，具体见表1。将数据带入评价步骤得到产业技术安全各分量评价值和综合评价值，计算中间值及最终评价值如表2-5和图2所示。
表2 产业技术安全综合评价值计算过程值
年份di+di-Di+Di-ri+ri-Ri+Ri-Si-Si+Ci+20000.121 6 0.194 7 0.598 2 0.918 5 0.735 1 0.931 7 0.909 4 0.949 0 0.773 6 0.913 9 0.541 6 20010.102 0 0.212 0 0.501 7 1.000 0 0.808 3 0.919 4 1.000 0 0.936 4 0.719 1 1.000 0 0.581 7 20020.141 2 0.173 6 0.694 5 0.818 7 0.644 2 0.945 2 0.796 9 0.962 7 0.828 6 0.807 8 0.493 6 20030.142 3 0.177 2 0.700 0 0.835 9 0.656 3 0.943 0 0.812 0 0.960 5 0.830 2 0.823 9 0.498 1 20040.120 9 0.189 6 0.594 6 0.894 6 0.699 9 0.934 6 0.865 8 0.951 9 0.773 3 0.880 2 0.532 3 20050.123 4 0.195 9 0.607 0 0.923 9 0.726 6 0.930 7 0.898 9 0.947 9 0.777 4 0.911 4 0.539 7 20060.121 8 0.188 9 0.599 0 0.891 2 0.694 0 0.935 0 0.858 5 0.952 4 0.775 7 0.874 8 0.530 0 20070.113 5 0.193 9 0.558 3 0.914 5 0.706 6 0.931 5 0.874 2 0.948 7 0.753 5 0.894 3 0.542 7 20080.132 8 0.173 4 0.652 9 0.817 8 0.631 6 0.944 7 0.781 4 0.962 2 0.807 6 0.799 6 0.497 5 20090.145 6 0.150 2 0.716 1 0.708 4 0.564 0 0.958 2 0.697 7 0.975 9 0.846 0 0.703 1 0.453 9 20100.136 6 0.158 1 0.671 8 0.745 7 0.594 4 0.954 0 0.735 3 0.971 6 0.821 7 0.740 5 0.474 0 20110.162 9 0.131 3 0.801 4 0.619 2 0.519 0 0.968 1 0.642 0 0.986 0 0.893 7 0.630 6 0.413 7 20120.173 8 0.112 8 0.854 8 0.531 9 0.476 3 0.976 3 0.589 2 0.994 4 0.924 6 0.560 5 0.377 4 20130.178 1 0.111 8 0.875 6 0.527 2 0.467 8 0.976 5 0.578 7 0.994 6 0.935 1 0.552 9 0.371 6 20140.196 4 0.098 8 0.966 0 0.465 9 0.441 7 0.981 8 0.546 4 1.000 0 0.983 0 0.506 2 0.339 9 20150.201 5 0.107 9 0.991 0 0.508 7 0.458 3 0.978 6 0.567 0 0.996 8 0.993 9 0.537 8 0.351 1 20160.203 3 0.109 2 1.000 0 0.515 1 0.462 1 0.978 2 0.571 6 0.996 3 0.998 1 0.543 4 0.352 5
4.3 测度结果分析
对于产业技术安全综合评价值，2000-2016年安全总体呈上升趋势，2002-2008年产业技术安全无明显增长，甚至出现下降，说明我国在5G通信技术领域内起步较晚，与其它国家的技术差距逐渐拉大。2007-2014年产业技术安全快速上升并达到最高值，说明我国经济迅速从金融危机中恢复并取得良好的发展，为5G移动通信产业发展营造了良好的宏观环境，并且我国政府吸取3G和4G技术创新的经验教训，提前布局、加大技术投入，为5G移动通信产业发展提供支持。2013年2月，科学技术部启动了国家高科技发展863项目框架下的5G移动通信系统初期研发项目(第一阶段)，产业得到迅猛发展。
表3 产业技术安全规模分量评价计算过程值
年份di+di-Di+Di-ri+ri-Ri+Ri-Si-Si+Ci+20000.140 0 0.446 7 0.329 1 0.893 4 0.868 0 0.727 9 0.868 0 0.744 1 0.536 6 0.880 7 0.621 4 20010.000 0 0.500 0 0.000 1 1.000 0 1.000 0 0.666 7 1.000 0 0.681 4 0.340 8 1.000 0 0.745 9 20020.291 5 0.319 2 0.685 4 0.638 4 0.584 6 0.845 8 0.584 6 0.864 6 0.775 0 0.611 5 0.441 0 20030.262 4 0.344 0 0.617 0 0.687 9 0.621 3 0.822 0 0.621 3 0.840 3 0.728 6 0.654 6 0.473 2 20040.267 5 0.337 5 0.629 0 0.675 0 0.611 7 0.828 1 0.611 7 0.846 4 0.737 7 0.643 4 0.465 8 20050.327 0 0.289 1 0.768 8 0.578 3 0.540 8 0.873 3 0.540 8 0.892 6 0.830 7 0.559 5 0.402 5 20060.308 0 0.282 7 0.724 1 0.565 5 0.531 8 0.874 1 0.531 8 0.893 5 0.808 8 0.548 6 0.404 2 20070.262 2 0.332 2 0.616 5 0.664 4 0.597 5 0.829 7 0.597 5 0.848 1 0.732 3 0.630 9 0.462 8 20080.357 9 0.237 2 0.841 5 0.474 4 0.472 9 0.908 1 0.472 9 0.928 2 0.884 9 0.473 6 0.348 6 20090.362 9 0.195 9 0.853 2 0.391 9 0.438 8 0.933 2 0.438 8 0.953 9 0.903 5 0.415 3 0.314 9 20100.334 7 0.197 0 0.786 8 0.394 1 0.445 2 0.929 9 0.445 2 0.950 5 0.868 7 0.419 7 0.325 7 20110.424 2 0.106 7 0.997 3 0.213 3 0.378 1 0.978 3 0.378 1 1.000 0 0.998 6 0.295 7 0.228 4 20120.410 3 0.110 1 0.964 6 0.220 2 0.384 1 0.976 9 0.384 1 0.998 6 0.981 6 0.302 1 0.235 4 20130.423 6 0.120 3 0.995 9 0.240 6 0.383 1 0.973 5 0.383 1 0.995 1 0.995 5 0.311 8 0.238 5 20140.425 3 0.131 5 1.000 0 0.262 9 0.386 3 0.968 6 0.386 3 0.990 1 0.995 0 0.324 6 0.246 0 20150.398 0 0.177 8 0.935 8 0.355 6 0.420 7 0.947 4 0.420 7 0.968 4 0.952 1 0.388 2 0.289 6 20160.400 0 0.172 4 0.940 5 0.344 9 0.416 6 0.950 1 0.416 6 0.971 2 0.955 9 0.380 7 0.284 9
表4 产业技术安全质量分量评价计算过程值
年份di+di-Di+Di-ri+ri-Ri+Ri-Si-Si+Ci+20000.153 9 0.283 1 0.518 3 0.875 5 0.754 6 0.868 1 0.864 8 0.902 2 0.710 2 0.870 2 0.550 6 20010.153 9 0.283 1 0.518 3 0.875 5 0.754 6 0.868 1 0.864 8 0.902 2 0.710 2 0.870 2 0.550 6 20020.122 1 0.289 7 0.411 2 0.895 8 0.773 8 0.861 5 0.886 9 0.895 3 0.653 3 0.891 4 0.577 1 20030.174 7 0.277 6 0.588 4 0.858 5 0.743 1 0.874 3 0.851 6 0.908 6 0.748 5 0.855 1 0.533 2 20040.094 8 0.301 1 0.319 3 0.930 9 0.805 9 0.850 3 0.923 6 0.883 7 0.601 5 0.927 3 0.606 6 20050.052 9 0.323 4 0.178 3 1.000 0 0.872 5 0.828 5 1.000 0 0.861 0 0.519 6 1.000 0 0.658 1 20060.059 9 0.317 6 0.201 9 0.982 1 0.850 2 0.833 8 0.974 5 0.866 5 0.534 2 0.978 3 0.646 8 20070.049 8 0.318 2 0.167 8 0.983 9 0.844 5 0.832 5 0.967 9 0.865 2 0.516 5 0.975 9 0.653 9 20080.083 7 0.291 3 0.282 1 0.900 7 0.757 1 0.856 9 0.867 7 0.890 6 0.586 3 0.884 2 0.601 3 20090.140 8 0.249 5 0.474 3 0.771 4 0.653 1 0.893 4 0.748 6 0.928 5 0.701 4 0.760 0 0.520 0 20100.131 1 0.259 5 0.441 6 0.802 4 0.679 9 0.885 5 0.779 2 0.920 2 0.680 9 0.790 8 0.537 3 20110.183 7 0.223 5 0.618 7 0.690 9 0.597 8 0.914 7 0.685 1 0.950 6 0.784 6 0.688 0 0.467 2 20120.221 8 0.197 8 0.747 1 0.611 6 0.541 5 0.933 0 0.620 6 0.969 7 0.858 4 0.616 1 0.417 8 20130.233 6 0.192 0 0.786 9 0.593 6 0.521 2 0.935 9 0.597 3 0.972 7 0.879 8 0.595 5 0.403 6 20140.277 7 0.151 9 0.935 4 0.469 6 0.459 4 0.960 6 0.526 5 0.998 3 0.966 8 0.498 1 0.340 0 20150.294 2 0.149 5 0.991 2 0.462 4 0.452 4 0.962 2 0.518 5 1.000 0 0.995 6 0.490 4 0.330 0 20160.296 9 0.149 7 1.000 0 0.462 8 0.451 6 0.962 2 0.517 6 1.000 0 1.000 0 0.490 2 0.329 0
表5 产业技术安全效益分量评价计算过程值
年份di+di-Di+Di-ri+ri-Ri+Ri-Si-Si+Ci+20000.350 0 0.294 1 0.837 6 0.763 4 0.563 1 0.876 1 0.778 0 0.933 9 0.885 8 0.770 7 0.465 3 20010.268 0 0.385 2 0.641 5 1.000 0 0.723 9 0.794 0 1.000 0 0.846 4 0.743 9 1.000 0 0.573 4 20020.417 9 0.210 4 1.000 0 0.546 1 0.444 6 0.933 8 0.614 3 0.995 4 0.997 7 0.580 2 0.367 7 20030.365 1 0.275 3 0.873 8 0.714 6 0.518 0 0.885 6 0.715 6 0.944 1 0.908 9 0.715 1 0.440 3 20040.355 6 0.314 5 0.851 1 0.816 4 0.576 1 0.858 3 0.795 9 0.915 0 0.883 0 0.806 2 0.477 3 20050.354 5 0.334 3 0.848 4 0.867 9 0.620 6 0.846 0 0.857 4 0.901 8 0.875 1 0.862 7 0.496 4 20060.358 1 0.295 9 0.857 0 0.768 1 0.543 5 0.870 4 0.750 8 0.927 8 0.892 4 0.759 5 0.459 8 20070.357 2 0.293 2 0.854 9 0.761 0 0.539 9 0.872 2 0.745 9 0.929 7 0.892 3 0.753 5 0.457 8 20080.354 9 0.291 9 0.849 3 0.757 7 0.539 4 0.873 2 0.745 1 0.930 8 0.890 0 0.751 4 0.457 8 20090.358 2 0.271 1 0.857 2 0.703 8 0.510 9 0.887 0 0.705 8 0.945 6 0.901 4 0.704 8 0.438 8 20100.343 4 0.302 7 0.821 8 0.785 9 0.572 4 0.868 6 0.790 8 0.925 9 0.873 9 0.788 3 0.474 3 20110.331 8 0.254 0 0.793 9 0.659 5 0.502 3 0.898 8 0.693 9 0.958 1 0.876 0 0.676 7 0.435 8 20120.344 0 0.186 4 0.823 2 0.483 9 0.438 1 0.938 1 0.605 3 1.000 0 0.911 6 0.544 6 0.374 0 20130.331 0 0.194 8 0.792 2 0.505 6 0.445 7 0.932 0 0.615 8 0.993 5 0.892 8 0.560 7 0.385 7 20140.357 9 0.215 8 0.856 4 0.560 1 0.461 8 0.925 3 0.637 9 0.986 3 0.921 4 0.599 0 0.394 0 20150.380 8 0.255 0 0.911 3 0.662 0 0.507 8 0.906 2 0.701 5 0.966 0 0.938 6 0.681 7 0.420 7 20160.386 0 0.267 3 0.923 9 0.693 9 0.528 4 0.899 8 0.730 0 0.959 1 0.941 5 0.712 0 0.430 6
图2 中国5G移动通信产业技术安全分量评价及综合评价趋势
在规模分量上，安全评价值总体增长显著，呈现阶梯型上升发展，说明技术创新以核心技术研发为中心，周围技术和后续技术快速跟进，呈现阶段性爆发增长。2002-2007年呈现两个阶梯层次的增长，但总体增长不显著，说明此阶段专利产出数量较少，技术创新效率较低。2007-2010年技术规模高速增长，形成了以核心技术为中心，后续技术和改进技术迅速跟进的局面。2011-2016年安全分量先上升后缓慢下降，说明其它国家也在加快技术创新速度，世界总体水平不断提高。
在质量分量上，安全评价值总体先缓慢下降后高速增长。2002-2007年呈现缓慢下降态势，说明这一阶段产业技术质量差距明显，其它通信产业的竞争对手，如美国、芬兰和瑞典等在1G-3G移动通讯技术领域占据垄断地位，大部分技术和标准均为欧洲与美国企业所垄断。2007-2016年质量安全呈现高速增长态势，说明我国通信产业关键技术加速突破，与发达国家的技术差距逐渐缩小。我国政府及时制定了信息化战略，在3G通信技术时期就制定了独立的TD-SCDMA标准，逐步实现了“2G起步、3G追赶、4G同步，5G超越”的目标。
在效益分量上，安全评价值总体增长缓慢呈阶段性波动。2002-2008年总体稳定、无明显增长，2008-2012年安全评价值先下降后上升，总体增长迅速，2012—2016年缓慢下降，说明产业效益分量安全性较差，与其它国家的效益差距一直趋于稳定。我国专利引用其它专利数量增多，导致专利授权范围狭窄，专利市场份额小和价值低，经济价值下降，说明在5G移动通信产业技术体系中，一些技术的发展难以绕过其它国家设定的障碍，被其它国家“技术锁定”，导致后续技术创新的低效率，技术先发国家降低了后续引用专利的价值，获得了垄断利润。
5 结论与启示
5.1 结论
本文基于技术差距理论提出产业技术安全理论，创造性地构建测度产业技术差距的技术差距率指标，构建了包含规模、质量和效益的三分量SQE综合评价模型，并运用“熵值-灰色关联-TOPSIS”组合模型对产业技术安全进行评价。以世界5G移动通信产业2000-2016年专利数据为样本，对中国5G移动通信产业技术安全进行评价，结果表明：
(1)中国5G移动通信产业技术安全总体呈上升趋势，大致分为两个阶段：2000-2008年无显著增长阶段和2008-2014年高速发展阶段。
(2)在规模分量上，总体呈阶梯型显著增长，缩小了与其它国家的技术差距，形成了以核心技术研发为中心，后续技术迅速跟进的良好局面。在质量分量方面，安全总体发展缓慢， 2000—2007年产业技术差距显著，安全性下降，2007—2016年产业技术质量差距不断缩小，产业技术质量安全发展较快。在效益分量方面，安全评价值总体增长缓慢，呈现阶段性波动。技术创新存在被竞争对手技术锁定现象，专利经济价值降低。
5.2 启示
(1)我国在5G移动通信产业技术安全性方面不断提高，说明我国通信产业战略成效显著，坚持走自主创新道路，突破关键技术，打破技术锁定及各种约束，不断缩小技术差距，由技术追随发展为技术超越和领先，提升了自身产业技术安全性。
(2)政府应进一步统筹布局，注重整合资源，加大对产业链上游网络设备等硬件制造产业的支持力度。首先，成立国家和地方集成电路产业基金，整合本土芯片制造企业，加快芯片技术自主研发，提高国产化率。其次，整合通信产业龙头企业和三大电信运营商资源，建立投资合作伙伴关系，进一步扩大企业间合作，加快通信基站建设和网络传输设备研发与制造。同时，扩大5G移动通信产业投资窗口，鼓励民营资本进入电信产业，形成合作联盟。
[1] 杨春平, 刘则渊. 技术安全:国家安全的重要内容[J]. 大连理工大学学报：社会科学版, 2005,26(4):54-57.
[2] 芮雪琴, 牛冲槐. 能源产业技术安全及其影响因素分析[J]. 工业技术经济, 2008,27(4):35-37.
[3] 朱星华. 我国产业技术安全政策问题分析与建议[J]. 科技进步与对策, 2009,26(18):28-30.
[4] 王发明, 毛荐其. 基于全球技术链的我国产业技术安全研究[J]. 经济与管理研究, 2009(10):43-50.
[5] 毛荐其. 技术全球化对我国产业技术安全的影响[J]. 山东工商学院学报, 2009,23(2):1-6.
[6] 李燕, 韩伯棠, 张庆普. FDI溢出与区域技术差距的双门槛效应研究[J]. 科学学研究, 2011(2):220-229.
[7] CIMOLI M, CORREA N. Trade openness and technological gaps in Latin America: a“low growth trap”[R]. Sant'anna school of advanced study, 2002.
[8] GERLACH S, YIU MS. Estimating output gaps in Asia: a cross country study[J]. Journal of the Japanese and International Economies, 2004,18(1):115-136.
[9] 黄凌云,吴维琼.FDI技术外溢与技术差距的门槛效应——基于中国工业企业的实证研究[J]. 财经科学, 2013(3):52-59.
[10] 王明益. 内外资技术差距与中国出口产品质量升级研究——基于中国7个制造业行业数据的经验研究[J]. 经济评论, 2013(6):59-69.
[11] 宋炜. 技术差距、外资来源与工业全要素生产率——基于中间品三维框架的分析[J]. 软科学, 2016(8):34-37.
[12] 傅帅雄, 罗来军. 技术差距促进国际贸易吗?——基于引力模型的实证研究[J]. 管理世界, 2017(2):43-52.
[13] 孙江永, 冼国明. 产业关联、技术差距与外商直接投资的技术溢出[J]. 世界经济研究, 2011(4):55-61.
[14] 张同斌, 李金凯, 高铁梅. 技术差距变动、研发资源驱动与技术进步效应[J]. 中国人口·资源与环境, 2016(1):131-139.
[15] 韩慧, 赵国浩. 对外直接投资影响我国创新能力的机制与实证研究——技术差距视角的门槛检验[J]. 科技进步与对策, 2018，35(4):32-37.
[16] 黄漓江, 桑百川. 进口溢出对企业生产率的影响——基于技术差距的视角[J]. 世界经济研究, 2017(6):122-134.
[17] 范黎波, 郑建明, 江琳. 技术差距、技术扩散与收敛效应:来自134个国家技术成就指数的证据[J]. 中国工业经济, 2008(9):69-76.
[18] United Nation Development Program. Human development report 2001: making new technologies work for human development[R]. New York: 2001.
[19] 余昌龙. 基于拔靴法的省际面板双门限模型对技术差距与劳动生产率的测算[J]. 统计与决策, 2014(24):100-103.
[20] 贺灿飞, 潘峰华. 溢出效应还是挤出效应——对北京市制造业外商直接投资的实证分析[J]. 中国软科学, 2006(7):96-104.
[21] FU XIAOLAN, YANG, QING GONG. Exploring the cross-country gap in patenting: a stochastic frontier approach[J]. Research Policy, 2009,38(7):1203-1213.
[22] 国胜铁, 杨博, 王林辉. 产品质量、技术差距与技术引进效率:来自上海市制造业的经验证据[J]. 宏观经济研究, 2018(3):103-117.
[23] 李建蓉. 专利文献与信息[M]. 北京: 知识产权出版社, 2002.
[24] 周密. 技术差距理论综述[J]. 经济社会体制比较, 2009(3):186-191.
[25] GRILICHES Z I. Issues in assessing the contribution of R&D to productivity growth[[J]. Bell Journal of Economics, 1979(10):92-116.
[26] 杨武, 吴圣谷. 高校专利工作统计分析综述[J]. 研究与发展管理, 1991(2):67-70.
[27] ABERT M B，AVERY D，NARIN F. Direct validation of citation counts as indicators of industrially important patents [J]. Research Policy, 1991,20(3):251-259.
[28] HARHOFF D，NARIN F，SCHERER F M. Citation frequency and the value of patented inventions[J]. The Review of Economics and Statistics, 1999(8):511-515.
[29] 杨中楷, 孙玉涛. 基于专利引用的国家技术力量指标比较[J]. 科学学与科学技术管理, 2005(10):11-14.
[30] 冯君. h指数应用于专利影响力评价的探讨[J]. 情报杂志, 2009(12):16-20.
[31] LERNER J. The importance of patent scope: an empirical analysis[J]. The Rand Journal of Economics, 1994,25(2):319-333.
[32] 李睿. 专利被引频次和施引频次与专利价值的相关性解析-以在美注册的中国专利为样本[J]. 情报学报, 2014,33(4):396-404.
