近日，南京大學商學院院長、數字經濟與管理學院創始院長安同良教授團隊的最新研究成果《中國高技術制造業技術測度與趕超路徑——以鋰電池行業為例》在《經濟研究》2023年第1期刊發。論文攻克了測度卡脖子技術的通用算法難題，提出了一整套經濟學領域的“AI算法”， 可以為我國高技術制造業未來突破“卡脖子”技術提供明確的方向與趕超途徑的啟示。
“專利一直以來都是新技術信息的唯一來源。”南京大學商學院院長安同良介紹，在中國技術成功追趕的進程中，雖然許多高技術制造業已從跟跑者一躍成為行業的并跑、領跑者，但依然面臨發達國家"卡脖子"技術的嚴重脅迫。"卡脖子"技術一定來源于專利網絡中關鍵的樞紐節點。“具體來說，對于企業、企業的工程師，他們只是相對清楚自己面對的卡脖子技術點在哪里，若沒有高效的搜索分析工具，他們也很難看到其中的細節。”
安同良團隊從專利的引用關系入手，創造性地將PageRank算法與改進的HITS算法相結合，提出了一個同時考察技術影響力和企業創新影響力的復合測度"卡脖子"技術與技術趕超的方法，并利用無標度網絡的特性，展示了該算法較一般算法能更有效地對技術影響力進行識別與測度。“PageRank、HITS算法目前已經被廣泛應用，但我們針對專利的特點、企業合作創新關系的特點等對兩種算法進行了修正和改進，并把兩種算法結合起來形成復合測度應用于專利網絡，具有創新性，在此之前從來沒有人這樣做過。”安同良說。
通過算法創新，企業對專利識別的效率大大提高，科研攻關也更有針對性。“這個算法通過清晰的可視化使得行業內外的人都能清楚發現行業中的卡脖子技術點，這為企業、政府的決策者提供了精確的決策依據。”論文的合作者，南大商學院、南大數字經濟與管理學院的助理教授姜舸、王大中說。
記者了解到，團隊并沒有選擇先注冊專利再發表論文，而是直接把算法面向社會公布，“讓這種算法成為公共知識，主要還是想為國家發展做貢獻，這是我們的初衷，我們覺得這樣就很好。”安同良表示，學者應以中國發展中的現實問題為導向。為了進一步印證算法的可靠性，團隊以中國鋰電池行業為例，對當前鋰電池技術的創新格局進行了剖析，發現中國在鋰電池領域通過全產業鏈的協同自主創新，實現了"全產業鏈趕超"，成為該行業的領先國。
據悉，該算法不僅可以應用于經濟學領域，還能在全社會各行業進行推廣。“ ‘卡脖子’技術的測度方法具有廣泛適用性。通過對不同維度專利引用網絡的分析，可以精準高效地對任一行業、技術進行全方位、細致化地分析與測度。”安同良說。
