A method for identifying key and core technologies of the industry that integrates the industrial chain, technology chain, and patent data is proposed. From the multiple dimensions such as its criticality and the degree of technology monopoly, 13 key and core technologies of the integrated circuit industry are identified including large silicon wafer preparation and lithography process and so on. A further search of the relevant patent data of key and core technologies from 2000 to 2020 is made, and the authorized patents are selected from the five offices of World Intellectual Property Rights with 69 497 high-quality patents obtained by simple integration of the same family. Then the evaluation index system of the key and core technological development level is constructed from technology developmental support level and technology developmental mastery level, and the technology developmental level is evaluated. The results show that with the support of national policies and R&D funds, the development level of the key and core technologies has been improved to a certain extent after years of development, but the gap between the key and core technologies in foreign countries is obvious. The overall level of technological development is relatively low, and the development of a large number of industrial technologies is still not optimistic.
Taking integrated circuit, chips, and the words related to the key and core technologies as the keywords, this study obtains a total of 70 national policies of the integrated circuit industry as the research objects. After coding, a total of 165 policy text units are obtained and divided into five classes that mean tax measures, planning measures, regulation and certification measures, financial support measures and technological support measures. Further on the basis of the 13 key and core technologies, these policy units are decomposed in accordance with the "technology - policy measures" two-dimensional structure. Combined with the results of policy decomposition and existing research, an evaluation index system of industrial policy measures is constructed.
In the integrated circuit industry policy system, policy measureslike tax measures, planning measures,etc. can be regarded as policy subsystems. Each subsystem generates an amplification effect through the mutual influence and matching of elements, thereby providing stronger policy impetus for the development of key and core technologies. This coordination relationship can be measured by the coupling coordination degree model. Furthermore, the development level of the key and core technologies is taken as the explained variable; various policy measures and their coordination degree are taken as the explanatory variable. The influence of various policy measures and their coordination degree on the development level of key and core technologies is analyzed by using multiple regression models.
The results show that tax measures, planning measures, and regulatory certification measures have a positive impact on the development of the key and core technologies, and planning guidance measures have a particularly significant impact. There are directional differences in the impact of coordination among measures of the IC industry on the development of the key and core technologies. Coordination among tax measures, planning measures, regulatory certification measures and technical support measures has significant negative impacts on the development of the key and core technologies, but the coordination among tax measures, planning measures, regulatory certification measures and financial support measures has a significant positive impact on the development of the key and core technologies. The coordination between existing financial support measures, technical support measures, and other measures is not conducive to the improvement of the development level of the key and core technologies. In addition, the coordination between tax measures, financial support measures, and regulatory certification measures also has adverse effects on the improvement of the level of the key and core technologies.Therefore policies should encourage to increase in R&D investment intensity, update regulatory certification measures timely and strengthen supervision of other measures, and provide stronger policy guarantees for the development of key and coretechnologies.
开放科学(资源服务)标识码(OSID)：
作为技术、资金、人才高度密集，事关信息安全、经济安全、国家安全的战略性产业，集成电路产业从原材料制备到芯片产品封测，涉及众多工艺技术环节，蕴含数项乃至数十项关键核心技术，掌握这些关键核心技术是我国实现集成电路产业自主可控发展的必由之路。在政策大力扶持、资金大量投入下，我国集成电路产业涌现出一批诸如中芯国际、上海微电子、中微半导体等具有国际竞争力的龙头企业，在刻蚀设备、薄膜沉积设备等环节取得重大技术突破。然而，美国对华技术封锁下的“中芯之痛”“华为之难”仍充分暴露出我国集成电路产业关键核心技术受制于人的局面未得到根本改变。着眼于产业关键核心技术发展，我国集成电路产业政策应做到精准施策、“对症下药”，为关键核心技术发展提供强有力保障。科学评估现有产业政策的作用效力(对关键核心技术发展的助推作用)，识别制约关键核心技术发展的政策瓶颈显得尤为重要。
目前学界对关键核心技术的探讨主要聚焦于内涵辨析、技术识别、突破机理与路径研究。学者们从产业系统[1]、技术体系[2]、国家竞争情报[3]、技术差距与总体国家安全观[4]等视角对关键核心技术内涵进行解析，认为关键核心技术是在产业系统中起关键作用且不可或缺的高难度技术、技术点或知识，是核心技术中起决定作用的部分，是对经济与科技高质量发展和国家安全具有重要影响的战略技术。现有技术识别研究主要依托专利数据展开，如基于专利被引频次、同族专利数等指标进行技术识别[5-6]，将综合评价得分值高的专利定义为核心技术或关键技术；基于专利共现的识别方法主要为IPC共现分析法，共现分析法认为，在专利网络中对其它节点影响较大的节点技术为核心技术[7-8]；基于专利引文的识别方法认为，技术是按照专利引证路径扩散的，通过识别主路径可得到关键技术或核心技术[9]。对于专利引证网络主路经的识别，Hummon & Dereian[10]率先提出SPLC、SPNP算法；杨武等(2022)采用SPLC算法描绘中国光刻技术动态演化主路径，指出中国光刻技术发展虽有成效，但与发达国家仍存在较大差距；孙冰等[11]使用SPNP、BCRW算法明确手机芯片技术专利引文网络中技术扩散的核心节点、重要环节和演进路径；Yu等[12]、Wang等[13]分别基于区块链和3D打印技术专利引证网络探索区块链技术发展路径和3D打印技术的知识来源、发展路径及未来趋势。在突破机理与路径研究方面，张树满和原长弘[14]以特变电工为例研究指出，构建产学研深度融合的创新联合体、持续引进与培养科技领军人才、整合创新资源等是实现关键核心技术突破的关键要素。
学界对政策效力的研究视角较为多样，主要涉及政策效力评估模型构建、政策效力测度方法等。在政策效力评估模型方面，彭纪生等[15]提出从政策力度、政策措施和政策目标3个维度对政策进行量化分析，并借助计量回归探究其与经济绩效、技术绩效间的关系；在此评估模型基础上，Yin[16]、Che[17]进行相应改进并分别解析中国对外投资政策对OFDI水平、区域光伏产业政策对技术创新的影响情况；Yang等[18]、戚湧和张锋[19]使用PMC指数模型分别对新能源汽车产业政策、战略性新兴产业政策效力进行量化评估。在政策效力测度方法上，双重差分法多用于单一政策或某类政策效力的测度，通过设置准自然实验对比分析政策实施前后的效果从而测度政策效力。Dong等[20]采用双重差分法分析上网电价补贴政策在中国光伏产业中的实施效果；陈玥卓[21]运用双重差分法解析2011年两款国家层面软件和集成电路产业税收优惠政策对企业创新产出的影响。也有学者将其它领域的研究方法融合应用于政策效力测度上，如郭本海等[22]利用耦合协调度模型测度新能源汽车产业政策对关键技术环节创新绩效的影响；Joshi等[23]利用系统动力学模型定量评估印度不同政策工具对铅酸蓄电池回收过程中铅污染的影响 。
总体看，现有技术识别研究较为丰富，可为本文关键核心技术识别提供理论依据。然而，融合产业链、技术链和专利数据识别关键核心技术的研究较少，评估关键核心技术发展水平的文献也较为稀缺，政策效力相关研究虽然较多，但多是对政策整体效果的分析，从关键核心技术发展水平角度评估产业政策效力的研究亦不多见。因此，本文基于已有技术识别框架，提出一种融合产业链、技术链和专利数据的产业关键核心技术识别方法，构建关键核心技术发展水平评估体系，利用耦合协调度模型深入政策系统内部探究政策措施及其协调对关键核心技术发展的影响，识别制约关键核心技术发展的政策瓶颈，为政策优化调整提供参考依据。
关键核心技术是要不来、买不来、讨不来的。关键核心技术不同于核心技术、关键技术，核心技术是指在一个产业领域中能够影响甚至决定众多技术的发展、处在技术领域中最重要位置并对产业发展具有支撑作用的技术；关键技术是指在一个系统或技术领域中起关键作用的环节或技术[24]，重点强调技术的不可或缺性、决定性，颇具命门意味[25]。参考已有研究对关键核心技术内涵的解析[1,4]，本文从产业链和技术链系统角度出发，认为关键核心技术首先是核心技术，具有核心技术的特征；其次，关键核心技术在产业技术系统中具有不可或缺的地位，起决定性作用；最后，关键核心技术对于国家产业安全甚至经济安全具有战略作用，关键核心技术往往被国外厂商或组织垄断，存在“卡脖子”现象。集成电路产业技术是一个多环节、多层次深度融合的技术体系，涉及众多技术、工艺、方法、知识。集成电路产业关键核心技术则是组成这个庞大技术体系的技术子系统模块，本质上仍是一个技术工艺系统，而非某一项具体技术。已有研究通过专利指标体系、专利引证识别核心技术的方式不完全适用于集成电路产业关键核心技术识别。但专利作为技术研发的重要产出形式，大多数国家和组织都采用专利的方式保护技术创新成果。从产业市场化角度看，专利是最终实际产品的核心与源泉，是技术创新发明商业化的必经之路。
本文以集成电路产业关键核心技术内涵为基础，参考已有“卡脖子”技术识别方法[1-2]，进一步从技术自身的重要性与关键程度、技术受垄断程度等多维度界定关键核心技术，即是否属于核心技术、是否不可或缺、是否存在“卡脖子”问题等多维判断准则。根据上述判断准则，本文构建集成电路产业关键核心技术识别框架，如图1所示。
首先，在对集成电路产业链与技术链进行梳理的基础上，提取相关工艺与技术关键词组成相关技术主题，同时检索获取集成电路产业相关专利数据并借鉴已有研究提取相关技术主题[7]，对所得技术主题进行融合归并，同时剔除部分明显不具备关键核心技术特点的技术。其次，从产业层面看，核心技术往往处在技术领域中最重要位置并对产业发展具有支撑作用，是关键核心技术的必要条件。再次，在技术层面，关键核心技术具备独占特性，若某项技术存在相应可掌握的平行替代技术，那么该项技术便不属于关键核心技术[4]。最后，从国家产业安全层面看，真正制约产业发展、影响国家产业安全与经济安全的关键核心技术是被美国等国家制约、无法通过公平自由国际贸易获得的产业相关技术，因而关键核心技术应当具备“卡脖子”特性[26]。基于上述识别框架与流程，共计得到集成电路产业关键核心技术13项，即IC设计与模拟、大硅片制备、高纯试剂制备、光刻用材料制备、抛光用材料制备、溅射靶材制备、封装用材料制备、光刻工艺、刻蚀工艺、沉积工艺、清洗工艺、核心元件制备工艺、先进封测工艺。
专利数据来源于PatSnap数据库，对集成电路产业关键核心技术关键词与IPC分类号进行检索，检索时间范围为2000—2020年，选择专利受理局为世界知识产权五局的授权发明专利，剔除关键指标数据缺失等低质量专利并经简单同族合并后，共计获得高质量专利69 497项。
图1 关键核心技术识别流程
Fig.1 Process of key and core technology identification
自2000年《鼓励软件产业和集成电路产业发展的若干政策》出台以来，我国集成电路产业开始进入追跑期，专利申请量与授权量逐年提升。《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006—2020年)》等一系列政策出台后，我国集成电路产业专利申请进入加速追赶期，专利拥有量与发达国家差距进一步缩小。但不容忽视的是，我国各关键核心技术环节专利拥有量远低于美日等发达国家，各关键核心技术均存在明显的短板效应，大量关键核心技术被西方国家“卡脖子”。大量专利申请与积累未能从根本上解决我国技术受制于人的窘境，我国关键核心技术发展水平总体上不尽人意，科学评价我国集成电路产业现有关键核心技术发展水平，探求关键核心技术发展重要动力因素显得尤为重要。
目前，学界对技术发展水平的测量大多采用投入产出法，以R&D投入量与专利产出量表征某地区技术发展水平。然而，关键核心技术不同于一般产业技术，其发展水平决定一国能否在当前激烈的全球技术竞争中占据引领地位，因此评价关键核心技术发展水平不仅要考虑创新要素投入与成果产出，还应考虑技术发展与国外先进水平的差距情况。基于此，本文依据科学性、综合性、可操作性等原则，参考已有技术水平评价指标体系[27]，从技术发展支撑水平和技术发展掌握水平两个维度对关键核心技术发展水平进行评价。
技术发展支撑水平用于衡量为实现技术发展投入各种要素的情况。不同技术环节在企业数量、规模上可能相差较大，为确保研究的科学性与数据的精准性，采用相对指标进行测算，选取研发资金投入强度与研发人员投入强度反映技术发展支撑水平。鉴于目前尚无某项技术环节的R&D投入统计数据，因此使用某项技术环节核心企业的平均R&D投入代替该技术环节R&D投入情况[28-29]。既有研究倾向于以研发投入资金总量与营业收入的比值表征研发资金投入强度[30]，考虑到企业研发人员全时当量数据无法获取与折算，本文采用研发人员总数与从业总人数之比衡量研发人员投入强度[31]。
产业关键核心技术发展的本质在于通过人才、资金等创新要素投入实现技术创新成果产出。技术发展掌握水平用于衡量要素投入、研究开发等创新活动形成的技术创新产出水平，专利作为衡量技术创新产出的重要指标[32]，被学者广泛用于表征技术掌握水平。对于无法单纯依靠数量取胜的关键核心技术而言，在衡量其差距情况时，不仅要考虑专利数量差距，还应考虑专利质量差距。因此，使用专利拥有量、专利数量差距度、专利质量差距度3个指标衡量技术发展掌握水平。参考已有差距水平测算研究[33]，专利数量差距度(NGP)、专利质量差距度(QGP)计算公式为：
NGP=(NOT-NCN)/NOT
(1)
QGP=(QOT-QCN)/QOT
(2)
其中，NCN、NOT分别表示我国和它国专利数量，QCN、QOT分别表示我国和它国专利质量。
一国的专利质量为该国某技术领域各项专利价值之和，计算公式为：
(3)
其中，Qi表示某项专利质量。
对专利质量的定义，现有研究多从技术质量、法律质量和经济质量3个维度展开，在专利质量测度方面亦多从上述3个维度展开。本文结合集成电路产业特点，参考已有专利价值相关研究，并考虑数据可得性，从技术、经济、法律3个维度构建关键核心技术专利质量指数评价指标体系，如表1所示。
表1 专利质量指数评价指标体系
Tab.1 Evaluation indicator system of the patent quality indicators
评价目标维度指标说明专利质量Q技术T专利引证量NPC一项专利引用的专利数量专利被引量CIT一项专利被后续专利引用的数量同族专利总被引GPC一项专利所属专利族专利总被引量科学关联度SCD一项专利引用的非专利文献量发明人数量NOI一项专利申请时发明人数量经济E专利权人数量SPC一项专利合作申请人数量专利族规模FAM一项专利所属专利族专利总数量法律L权利要求数CLA一项专利提出的权利要求数量专利保护范围COV一项专利含IPC分类号数量专利维持年限DOP一项专利有效存活时间
在技术维度上，专利引证数反映专利在其所属技术领域的继承性与一致性，被引证数则反映专利对后续专利的影响情况。孙玉涛和栾倩(2016)研究发现，专利引证数、被引证数与专利质量正相关。一项新专利中非专利文献引证量可用于衡量专利技术与基础科学研究之间的关系，反映专利技术价值[34]。专利往往由技术团队中众多发明人共同合作产出，发明人数量越多，代表该专利涵盖的智慧、知识量越丰富，其技术价值越高。
在经济维度上， 已有研究证明专利同族规模与经济价值呈正相关关系[35]。重点技术研发通常需要多个研发主体协作完成，且专利权人需要共同承担专利申请及后期维护所需各种费用，同时多个专利权人共同申请的专利将会产生丰厚的收益回报[36]。
在法律维度上，专利权人为更好地维护专利权，往往会在低成本前提下尽量多地提出权利要求。专利保护范围是指一项专利的IPC分类号数量，IPC分类号数量越多，代表其所属技术领域越多，需要保护的范围越大，其价值也越高[37]。专利维持年限是指一项专利自授权到自然失效或因未缴年费等原因失效存活的时期，一般而言，高价值专利有较长的专利维持年限。
熵权法是一种借助熵值思想确定各指标权重的客观赋权法，可以较客观反映各指标权重，适合关键核心技术发展水平与专利质量指数相关指标权重的确定。
如图2所示，我国集成电路产业各关键核心技术环节专利数量差距度与专利质量差距度均高于0.6，说明我国与其它国家专利差距情况依然严峻。特别是各技术环节专利质量差距度远高于专利数量差距度，这暴露出我国集成电路产业经过多年大力发展，虽然在专利拥有量及部分技术上取得一定突破，但拥有的专利质量水平不高，掌握的技术尚处低端。以华为海思为代表的设计企业和以中芯国际为代表的芯片制备企业在国家政策和地方政府资金扶持下，经过多年发展积累了大量技术，技术水平虽然得到一定提升，但诸如光刻所需材料和高端设备等几乎被国外公司垄断，我国集成电路产业关键核心技术发展水平仍不容乐观。
图2 我国各关键核心技术专利数量、质量差距度与技术发展水平
Fig.2 Patent quantity and quality gap and development level of each key and core technology in China
2000年，我国首次明确出台鼓励集成电路产业发展的专项政策。因此，本文以集成电路、芯片和关键核心技术相关词汇为关键词，利用北大法宝政策数据库、国务院网站、工信部等国家部委网站检索2000—2020年中共中央、国务院及各部委颁布的集成电路产业相关政策，经多次筛选，共获得70份集成电路产业国家政策作为研究对象并按照“政策文本编号—章节号—条款号”的格式进行编码，共计得到165个政策文本单元。
根据前文产业政策梳理分析结果，并参考已有产业政策分类方式[15,22,38]，本文将165项集成电路产业政策文本单元划分为税收优惠措施、规划引导措施、监管认证措施、金融支持措施、技术支持措施5类，进一步以13项关键核心技术为依据将政策措施按照“技术—政策措施”二维结构进行分解。在政策分解基础上，结合已有研究[22,38]，构建如表2所示的产业政策措施评价系统指标。参考既有研究的政策量化方式[15,38]，邀请政策研究领域专家对165项政策文本单元进行量化，进一步使用熵权法确定产业政策系统中各指标权重。
表2 集成电路产业政策系统要素
Tab.2 Policy system elements of IC industry
系统子系统指标税收优惠措施F1支持力度F11支持针对性F12规划引导措施F2部门权威性F21规划详细程度F22引导对象明确性F23某项关键核心技术环节政策监管认证措施F3监管力度F31认证条件详细程度F32金融支持措施F4支持目标明确程度F41支持方案详细程度F42技术支持措施F5技术支持力度F51作用目标详细程度F52
集成电路产业作为事关国家安全的“国之重器”，是支撑经济社会发展的战略性、基础性、先导性产业，其关键核心技术的突破离不开企业、高校、科研院所等创新主体的共同努力，更离不开国家政策措施的大力扶持。国家先后出台《国家集成电路产业发展推进纲要》《中国制造2025》等一系列政策措施，各政策相继交替发力为关键核心技术发展提供有力保障。在集成电路产业政策系统中，政策措施间协调关系是指各类政策措施相互补充、相互影响、共同发力，产生协同放大效应并作用于整个集成电路产业创新系统，最终促进关键核心技术发展水平提升(见图3)。
规划引导措施与其它政策措施间的耦合关系是指在集成电路产业关键核心技术发展进程中，以规划引导措施为基础，配套实施财税优惠、金融支持、监管认证、技术支持等政策措施，通过协调配合发挥各政策措施的作用效力进而实现规划引导措施的既定目标。规划引导措施作为调控中心，为其它政策措施提供方向指引，制定《国家集成电路产业发展推进纲要》，将集成电路产业作为优先重点发展的高新技术产业；出台《产业结构调整指导目录》《当前优先发展的高技术产业化重点领域指南》，分阶段发展提升集成电路产业技术水平；通过制定详细的先进制造技术领域科技创新专项规划及配套材料、人才、技术发展等专项行动计划，为关键核心技术发展提供方向保障。方向决定道路，道路决定命运，规划引导措施作为方向性政策把控着集成电路产业关键核心技术发展的整体方向与节奏。因此，规划引导措施是整个政策系统的核心，其出台部门的权威性、规划的详细程度及引导对象的明确性都将直接影响相关技术创新主体未来发展布局，良好的规划引导措施必将吸引更多优势资源投入，进而加速推动关键核心技术发展突破。
作为技术、资金、人才高度密集型产业，集成电路产业技术门槛高、技术复杂度高、技术研发周期长，其关键核心技术发展需要极高的研发成本，因此需要巨额资金投入，以支撑创新主体技术研发的顺利开展。国家通过成立集成电路产业投资基金、出台系列集成电路产业投融资政策与企业所得税优惠政策，从直接和间接两个方向为创新主体提供资金保障。特别是在美对华科技制裁背景下，国家对集成电路产业支持力度进一步加大，集成电路产业投资热情高涨。然而，在“芯片热”的同时，认证条件与技术标准严重滞后、监督管控缺乏力度，导致大量低水平重复建设项目跟风上马，部分集成电路项目出现停工停摆，如千亿投资量级的武汉弘芯半导体项目出现烂尾现象。因此，只有及时更新相应的技术标准要求，认真遵循严格的认证条件，将必要的监管措施执行到位，金融支持与税收优惠政策才能更好发挥其资源基础作用。
在集成电路产业技术创新发展进程中，国家先后出台更新了数项设计、制造、封测等领域高新技术企业及产品认定管理办法，制定严格的认证条件，适时评审并发布技术创新先进企业名单，动态监管并调整更新企业名单，对名单内企业予以税收优惠、优先审批等有效激励。当下集成电路产业技术发展日新月异，相应技术标准与创新方向也应及时调整，取消方向偏离的技术扶持政策，淘汰落后技术，避免技术发展进程中的低水平重复建设，保证集成电路产业关键核心技术发展的先进性。通过制定严格规范的项目立项、建设审批程序，对符合当前优先发展技术领域的科研平台建设项目予以快速审核，对已立项建设项目执行严格的监管把控，以最新的技术标准对已完成项目进行定期审核管理，及时发现问题、解决问题，确保有限的创新资源得到合理高效利用，集成电路产业关键核心技术发展才可行稳致远。
图3 集成电路产业政策作用
Fig.3 Policy effect in IC industry
耦合协调度模型常用于探究两个及以上系统间相互作用关系，由耦合度和协调度组合而成。耦合度是指多个系统间相互影响、协调发展的动态关联关系，反映系统间相互依赖、相互制约的程度；协调度是指耦合相互作用关系中良性耦合程度的高低，体现耦合状况的优劣。郭本海等[22]基于耦合协调度模型测度新能源汽车产业各类政策措施间的耦合度及耦合协调度，并进一步实证分析政策措施耦合协调度对产业创新绩效的影响。在集成电路产业政策系统中，可将财税优惠、规划引导等政策措施看作政策子系统，各子系统通过要素相互影响、匹配协同产生放大效应，进而为关键核心技术发展提供更强的政策动力，这种协调关系可用耦合协调度模型测度。
耦合协调度模型包含功效函数、耦合度函数、耦合协调函数三部分，计算过程如下：
(4)
其中，uij为各子系统功效系数，Ui为各子系统对总系统有序度的贡献值，C为各系统间的耦合度，T为各政策措施系统推动关键核心技术发展的综合能力评价指数，β用于衡量各子系统的重要程度。本文认为5类措施子系统同等重要，即βi=1/5，D为各政策措施系统间协调度。
2000年，《鼓励软件产业和集成电路产业发展若干政策》的出台标志着我国政府首次从整体视角对集成电路产业发展进行政策扶持，集成电路产业开始迅速进入各政府部门视野。20余年来，我国先后出台大量集成电路产业政策。如图4所示，整体上看，我国集成电路产业政策数量与政策措施得分呈明显上下波动态势，政策数量先后在2007年、2011年和2016年出现阶段性峰值，政策数量阶段性波动与我国五年规划的起始时间具有较强的相关性。虽然2020年的政策数量仅有4项，但政策措施得分高达62分，单项政策文件使用的政策手段逐渐丰富。
进一步解析我国集成电路产业各关键核心技术环节政策措施使用情况发现(见图5)，各技术环节中，规划引导措施均是主要政策手段，国家通过制定相应发展规划，从宏观上引领产业健康发展。然而，不容忽视的是，各环节监管认证措施得分均处于较低水平，虽然监管措施不足在一定程度上造成我国集成电路产业技术低水平发展，但由于我国集成电路产业发展尚处于初级阶段 ，过度的监管反而会适得其反，对关键核心技术发展造成负面影响，从而拉低关键核心技术发展水平。
图4 政策数量与政策措施得分情况
Fig.4 Scores of policy quantity and policy measures
图5 产业关键核心技术政策措施得分情况
Fig.5 Scores of industrial policy measures of the key technologies
为探究政策措施对关键核心技术发展的影响，本文以关键核心技术发展水平为被解释变量，以各类政策措施为解释变量，借鉴多元回归模型探析各政策措施对关键核心技术发展的影响情况。为降低异方差对结果的影响，对解释变量数值取对数处理，如公式(5)所示。其中，DEV表示关键核心技术发展水平，βij为各解释变量系数，αi为模型常量，ε为其它因素对被解释变量的综合影响，各政策措施变量定义如表3所示。
表3 政策措施变量定义
Tab.3 Variable definitions of policy measures
变量定义变量定义TS税收优惠措施TPSF税收规划监管金融措施间协同PG规划引导措施TPSR税收规划监管技术措施间协同SU监管认证措施TPFR税收规划金融技术措施间协同FS金融支持措施TSFR税收监管金融技术措施间协同RS技术支持措施PSFR规划监管金融技术措施间协同
DEV=α1+β11ln(TS)+β12ln(PG)+β13ln(SU)+β14ln(FS)+β15ln(RS)+ε
(5)
表4结果显示，税收优惠措施、规划引导措施、监管认证措施单独作用时均对关键核心技术发展产生正向影响，其中规划引导措施的影响尤为显著。当前，我国政府采取一系列顶层规划引导措施促进集成电路产业关键核心技术发展，从宏观角度规划布局产业技术发展方向，明确技术发展目标；制定一系列严格的监管认证程序，保障相关企业在享受国家财税红利时“严进严出”，但现有监管认证措施力度较小，在产业发展过程中仍出现了诸如武汉弘芯烂尾等事件。因此，进一步探讨如何在现有产业政策框架内提升监管力度、规避产业发展进程中可能出现的畸形态势仍是未来一段时期内的政策要点。现有金融支持与技术支持措施对关键核心技术发展均具有一定负向影响。事实上，技术支持措施往往无法单独发挥其应有作用，技术支持措施作用的良好发挥离不开规划引导、税收优惠等措施的配合，特别是对于高投入、长回报周期的集成电路产业，单独的技术支持措施并不能有效调动技术研发主体的积极性和能动性。虽然国家为实现产业关键核心技术突破投入大量资金，但是缺乏监管、引导和目标的放任式投资容易导致低水平技术发展甚至“钻空子”式烂尾项目出现。因此，想要更好地发挥政策措施的作用，需要多种类型政策措施共同配合发力。
表4 政策措施与关键核心技术发展水平间关系
Tab.4 Relationship between the policy measures and the development level of the key and core technologies
Dependent VariableDEVIndependent VariableαlnTS lnPG lnSU lnFS lnRS Coefficient1.1860.0460.2610.12-0.277-0.346
注：R = 0.87，R-squared = 0.76，Durbin-stat = 2.173，prob. < 0.05
为进一步探究政策措施协调对关键核心技术发展的影响，以关键核心技术发展水平为被解释变量，分别以税收优惠、规划引导、监管认证、金融支持、技术支持措施与其它措施协调度为解释变量，借鉴多元回归模型探析各政策措施协调对关键核心技术发展的影响。
DEV=α2+β21PSFR+β22TSFR+β23TPFR+β24TPSR+β25TPSF+ε
(6)
DEV=α3+β31TSFR+β32TPFR+β33TPSR+β34TPSF+ε
(7)
DEV=α4+β41PSFR+β42TPFR+β43TPSR+β44TPSF+ε
(8)
DEV=α5+β51PSFR+β52TSFR+β53TPSR+β54TPSF+ε
(9)
DEV=α6+β61PSFR+β62TSFR+β63TPFR+β64TPSF+ε
(10)
DEV=α7+β71PSFR+β72TSFR+β73TPFR+β74TPSR+ε
(11)
式中，各政策措施变量定义见表3，各符号意义与式(5)相同，计算结果如表5所示。可决系数、p值等均在合理范围内，说明模型解释能力较强。
表5结果显示，监管认证、税收优惠、规划引导和技术支持措施间协调情况对集成电路产业关键核心技术发展存在显著负向影响。自2000年《鼓励软件产业和集成电路产业发展的若干政策》颁布实施以来，国家相关部门先后出台了10余项涉及集成电路产业各环节的战略规划，积极引导集成电路产业发展，并通过配套税收优惠措施降低创新主体成本、提高创新主体积极性，我国集成电路产业获得了繁荣发展。然而，应注意的是，产业繁荣发展背后蕴藏着技术发展水平不足、技术竞争力较低、关键核心技术受制于人的事实。在早期，集成电路产业技术发展尚处于探索阶段，技术发展日新月异。但集成电路设计企业及产品认定管理办法自2002年颁布实施后一直沿用到2014年才进行修订，微电子技术领域高新技术企业认定管理办法自2008年出台后直到2015年才予以修订，认证标准滞后在一定程度上阻碍了技术进步与产业创新步伐，同时也出现于低水平重复建设现象，造成产业发展大而不强的局面。
从金融支持措施与其它措施协调度的结果看，金融支持与规划引导、监管认证措施间的协调度对关键核心技术发展具有显著负向影响。从其它高技术产业看(如5G产业)，R&D投入与技术创新存在显著正相关关系。同理，集成电路产业作为典型的高技术密集型产业，关键核心技术初期攻关需要大量资金投入，为此国家先后成立两期集成电路产业投资基金(以下简称大基金)，用以推动产业关键核心技术发展。几年来，大基金不仅推动长电科技、华虹集团等一批代表性企业进入国际第一梯队，同时也带动社会和地方投资积极性，初步缓解了集成电路产业发展投融资瓶颈。但不容忽视的是，关键核心技术攻关不仅投入大，还具有高风险，个别地方对集成电路产业技术发展规律认识不足、全局规划不清，盲目上项目，导致低水平重复建设现象频发，加之企业认证门槛严重滞后，监管体系、惩罚制度尚不完善，个别项目“只申不行、只建不进、停滞不前”，造成资源严重浪费，阻碍了关键核心技术的高水平发展。因此，金融扶持措施属于必不可少但又需要慎重使用的政策措施。
表5 政策措施耦合协调与关键核心技术发展水平间关系
Tab.5 Relationship between the coordination of policy measures and the development level of the key and core technologies
分类DEV影响因素常量αRp四政策措施协调度PSFR3.864TSFR6.793TPFR6.539TPSR-26.359TPSF14.546-3.6580.830.08税收优惠措施与其它措施协调度TSFR-0.749TPFR1.795TPSR-21.765TPSF21.698-0.3240.830.04规划引导措施与其它措施协调度PSFR0.855TPFR2.608TPSR-22.143TPSF20.561-0.990.83 0.04监管认证措施与其它措施协调度PSFR-1.019TSFR-3.345TPSR-20.432TPSF24.3710.74 0.820.04金融支持措施与其它措施协调度PSFR-9.448TSFR-23.82TPFR-10.147TPSF34.3917.3830.770.09技术支持措施与其它措施协调度PSFR10.267TSFR20.283TPFR15.083TPSR-32.49-9.535 0.820.04
此外，税收优惠与金融支持、监管认证措施间的协调度对关键核心技术水平提高也存在不利影响。税收优惠政策是国家在初期扶持一个产业技术发展的常用手段，而企业作为技术创新与突破的主要来源，适度的税收优惠有助于企业降低经营成本、激发创新活力，从而促进关键核心技术突破。但从长远看，过度依赖政策反而会使企业不堪重负，导致企业风险抵御能力大打折扣，从而严重制约关键核心技术发展。从产业发展全局看，“税收优惠+金融支持”的协调组合在一定程度上有助于关键核心技术发展，但就单个区域看，这一组合会在一定程度上助长新项目的无序建设，地方政府对集成电路项目的追捧热造成财政税收优惠和政府担保金融资源的极大浪费。本文认为，税收优惠和金融支持措施共同使用并无本质问题，但在使用过程中应注意适度协同并加强监管。
在“后摩尔时代”，我国集成电路技术发展迎来难得的机遇期，这为我国奋起直追、加快缩小与先进国家差距带来希望。科学评估集成电路产业关键核心技术发展现状，探究现有产业政策措施对关键核心技术发展的影响，识别制约关键核心技术发展的政策瓶颈显得尤为重要。鉴于此，本文在识别集成电路产业关键核心技术的基础上，通过构建评价指标体系科学评估我国集成电路产业关键核心技术发展水平，进一步从关键核心技术角度对政策进行分解匹配，探究各类政策措施及其协调对关键核心技术发展的影响。结果表明，我国集成电路产业关键核心技术发展水平相对较低；税收优惠、规划引导和监管认证措施对关键核心技术发展具有正向影响，其中规划引导措施的影响尤为显著；集成电路产业政策措施间协调情况对关键核心技术发展的影响存在方向性差异，税收优惠、规划引导、监管认证与技术支持措施间协调情况对关键核心技术发展均具有显著负向影响，而税收优惠、规划引导、监管认证与金融支持措施间协调情况对关键核心技术发展均具有显著正向影响；现有金融支持、技术支持措施与其它措施间协调情况不利于关键核心技术发展水平提升。根据以上研究结论，结合我国集成电路产业发展现状，提出如下建议：
首先，提高集成电路产业关键核心技术研发投入强度，注重高质量专利申请，给予为关键核心技术发展作出贡献的科研人员或企业直接奖励。纵观全球集成电路产业头部企业，研发投入强度均较高，我国集成电路产业技术发展正处于关键期，保持较高研发投入强度可在一定程度上促进技术快速进步。因此，未来政策应在提升研发投入强度和关键核心技术发展水平方面提供更强有力的保障，积极引导和鼓励技术创新主体加大对关键核心技术研发的人才、资金投入。同时，地方政策也要考虑对为核心技术发展作出贡献的企业及科研人员予以直接奖励，从源头上提升技术创新主体的积极性，为产业关键核心技术发展提供更加强有力的原始动力。
其次，提高各政策措施间协调水平，强化技术创新体系与平台机构建设，把握技术创新发展方向，及时更新规划引导措施、监管认证措施并加强对税收优惠、金融支持政策实施的监督。各类政策措施在促进关键核心技术发展进程中均有重要作用，均衡使用各类政策措施可促进关键核心技术良性稳定发展。积极鼓励各类创新科研平台、机构建设并引导建立相应技术创新体系，提升技术支持效力。规划引导措施作为我国实现产业关键核心技术自主可控发展的关键措施，其布局内容的详细性和引领方向的前沿性对关键核心技术稳中推进突破至关重要。因此，需关注技术创新发展方向，及时根据产业技术发展现状调整规划目标及方案，严格规范引导对象行为，保障集成电路产业关键核心技术发展实践与规划目标的一致性。同时，制定更加符合发展实际的监管认证措施，建立健全监管惩处机制，提高相关认证标准，加强对税收优惠与金融支持政策实施的有效监督，确保有限资金、资源的合理配置，提高政策作用效力，最终实现各政策措施间有机协调发力。
最后，适度协调使用金融支持与税收优惠措施，创新金融支持措施作用方式，建立关键核心技术发展水平评估体系与产业政策效力动态评估机制。金融支持与税收优惠措施对创新主体的影响最为直接，其协调使用不当将在一定程度上制约技术创新发展。因此，适度协调使用金融支持与税收优惠措施，创新金融支持措施作用方式，突破由政府担当投融资担保人和直接给予企业资金的粗放扶持方式，转向优化当地投融资环境，吸收更多社会资本进入。同时，集成电路产业关键核心技术发展具有高度复杂性与不确定性，需要建立完善的关键核心技术发展水平评估体系，建立健全关键核心技术发展政策作用效力动态评估与跟踪反馈机制，依据技术发展现状及趋势适时调整产业政策，保持产业政策促进关键核心技术发展的永久活力。
[1] 汤志伟,李昱璇,张龙鹏.中美贸易摩擦背景下“卡脖子”技术识别方法与突破路径——以电子信息产业为例[J].科技进步与对策,2021,38(1):1-9.
[2] 陈劲,阳镇,朱子钦.“十四五”时期“卡脖子”技术的破解：识别框架、战略转向与突破路径[J].改革,2020,36(12):5-15.
[3] 陈峰.论国家关键核心技术竞争情报[J].情报杂志,2019,38(11):1-5.
[4] 胡旭博,原长弘.关键核心技术：概念、特征与突破因素[J].科学学研究,2022,40(1):4-11.
[5] ZHANG Y,QIAN Y, HUANG Y,et al.An entropy-based indicator system for measuring the potential of patents in technological innovation: rejecting moderation[J].Scientometrics,2017,111(3): 1925-1946.
[6] WANG C,GENG H J,SUN R,et al.Technological potential analysis and vacant technology forecasting in the graphene field based on the patent data mining[J]. Resources Policy, 2022, 77:102636.
[7] JIA W F,XIE Y P,ZHAO Y N,et al.Research on disruptive technology recognition of China's electronic information and communication industry based on patent influence[J]. Journal of Global Information Management (JGIM),2021,29(2):148-165.
[8] CHOI H, WOO J R. Investigating emerging hydrogen technology topics and comparing national level technological focus:patent analysis using a structural topic model[J].Applied Energy,2022,39:1300-1307.
[9] MANUEL M S, MEDO M, LAFOND F,et al. Early identification of important patents: design and validation of citation network metrics[J]. Technological Forecasting & Social Change,2019,146: 644-654.
[10] HUMMON N P, DEREIAN H P. Connectivity in a citation network:the development of DNA theory[J].Social Networks,1989,11(1):39-63.
[11] 孙冰,徐晓菲,苏晓.技术扩散主路径及核心企业的识别研究——以手机芯片专利引文网络为例[J].情报学报,2019,38(2):201-208.
[12] YU D J, PAN T X. Identifying technological development trajectories in blockchain domain: a patent citation network analysis[J]. Technology Analysis & Strategic Management, 2021, 33(12) : 1484-1497.
[13] WANG L L, JIANG S, ZHANG S Y. Mapping technological trajectories and exploring knowledge sources: a case study of 3D printing technologies[J]. Technological Forecasting & Social Change, 2020, 161:120251.
[14] 张树满,原长弘.制造业领军企业如何培育关键核心技术持续创新能力[J].科研管理,2022,43(4):103-110.
[15] 彭纪生,仲为国,孙文祥.政策测量、政策协同演变与经济绩效:基于创新政策的实证研究[J].管理世界,2008,24(9):25-36.
[16] YIN T, PROPRIS LISA DE,JABBOUR LIZA, et al. Assessing the effects of policies on China’s outward foreign direct investment[J]. International Business Review, 2021, 30(5):101818.
[17] CHE X J, ZHOU P, CHAI K H,et al. Regional policy effect on photovoltaic (PV) technology innovation: findings from 260 cities in China[J]. Energy Policy,2022,162:112807.
[18] YANG T, XING C,LI X Y,et al. Evaluation and analysis of new-energy vehicle industry policies in the context of technical innovation in China[J].Journal of Cleaner Production,2020,281(4):125-126.
[19] 戚湧,张锋.基于内容分析的战略性新兴产业政策评价研究[J].科技进步与对策,2020,37(17):118-125.
[20] DONG C G,ZHOU R M,LI J Y,et al. Rushing for subsidies: the impact of feed-in tariffs on solar photovoltaic capacity development in China[J]. Applied Energy, 2021, 281: 116007.
[21] 陈玥卓.税收优惠影响企业创新产出的多元机制研究——来自中国软件与集成电路产业的证据[J].科技进步与对策,2020,37(18):123-132.
[22] 郭本海,陆文茜,王涵,等.基于关键技术链的新能源汽车产业政策分解及政策效力测度[J].中国人口·资源与环境,2019,29(8):76-86.
[23] JOSHI B V, VIPIN B, RAMKUMAR JANAKARAJAN, et al. Impact of policy instruments on lead-acid battery recycling: a system dynamics approach[J]. Resources, Conservation & Recycling, 2021, 169:105528.
[24] CHANG S H. Patent analysis of the critical technology network of semiconductor optical amplifiers[J]. Applied Sciences, 2020, 10(4):1-11.
[25] ZHMUD V, LIAPIDEVSKIY A, AVRMACHUK V,et al. Critical technologies in the cluster of virtual and augmented reality[J]. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2021, 1019 : 012065.
[26] 张治河,苗欣苑.“卡脖子”关键核心技术的甄选机制研究[J].陕西师范大学学报(哲学社会科学版),2020,49(6):5-15.
[27] 张慧明,赫连志巍,孟庆洪,等.转型导向的制造企业技术能力评价[J].中国科技论坛,2021,37(7):125-136.
[28] 李文静,彭红星.中国上市公司技术创新投入的境况与思考——兼论企业创新主体地位提升[J].数量经济技术经济研究,2022,39(6):100-119.
[29] 刘际陆,张诚.中国半导体产业技术创新效率研究——基于三阶段DEA和Tobit模型[J].技术经济与管理研究,2021,42(10):14-19.
[30] 范旭,黄业展.企业研发管理对R&D投入与企业绩效关系的调节效应——对广东省科技型中小微企业的分析[J].科技进步与对策,2018,35(9):66-73.
[31] LAN F, WANG W, CAO Q Z, Aet al. Tax cuts and enterprises' R&D intensity: evidence from a natural experiment in China[J].Economic Modelling,2020,89:304-314.
[32] 喻登科,黄悦悦.中国省域高质量发展水平评价[J].创新科技,2022,22(4):21-30.
[33] 叶京,冷伏海.韩国技术水平评估方法分析及启示[J].科技管理研究,2021,41(6):55-62.
[34] ACOSTA M, CORONADO D, FER
NDIZ E, et al. Effects of knowledge spillovers between competitors on patent quality: what patent citations reveal about a global duopoly[J]. The Journal of Technology Transfer, 2021,47: 1451-1487.
[35] TIMO F, JAN L. Testing patent value indicators on directly observed patent value:an empirical analysis of Ocean Tomo patent auctions[J]. Research Policy, 2014, 43(3) : 519-529.
[36] HIGHAM K, RASSENFOSSEB G, JAFFE ADAM B, et al. Patent quality: towards a systematic framework for analysis and measurement[J]. Research Policy, 2021, 50(4):104215.
[37] WU Y W, JI Y J, GU F, et al. A collaborative evaluation method of the quality of patent scientific and technological resources[J]. World Patent Information, 2021, 67:102074.
[38] 何源,乐为,郭本海.“政策领域-时间维度”双重视角下新能源汽车产业政策央地协同研究[J].中国管理科学,2021,29(5):117-128.