专利视角下苏北地区战略性新兴产业发展现状及对策

日期:2021-05-25        来源:《科技中国》2021年第五期pp.57-61

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  文/赵华 赵雪雅 顾瑞婷(盐城工学院)

  本文通过分析苏北地区战略性新兴产业专利的分布特点,探讨苏北地区战略性新兴产业发展现状,提出苏北地区战略性新兴产业发展对策。

  专利能够详尽反映技术的存在方式与状态,而技术是驱动产业发展的主体和核心。通过统计和分析某个产业或区域的专利数据,可以直接定量衡量一个产业或区域的科技创新状况,以及不同产业或区域在创新能力上的不同特点。本文通过对苏北地区战略性新兴产业的专利分析,研究苏北五市战略性新兴产业的发展现状及存在问题,并提出提升苏北五市战略性新兴产业的发展对策。

  一、苏北地区战略性新兴产业的专利分析

  (一)产业规模分析

  一是专利申请量。2001—2008年是产业技术创新的萌芽期,年专利申请数相对较少;2009—2015年为培育期,年专利申请数持续增长;2016年后进入快速发展期,2019年专利申请数最多,达到31,260件。由于国家知识产权局出台专利质量提升的相关文件,2020年专利申请数有所下降,但仍处于较高的发展水平。可见,苏北地区战略性新兴产业的技术创新势头良好,未来仍将保持高质量发展的态势。

  二是创新主体数,2001—2008年专利申请的企业数较少;2009—2015年专利申请的企业数不断递增;2016年后企业数快速增长,2019年最多达到13,017家。可见,苏北地区战略性新兴产业的创新企业数逐年递增,虽然2020年由于政策影响有所下降,但近年来企业数的增速较快,增幅较大,产业发展势头迅猛。

  三是研发人员数,2001—2007年发明人数较少;2008—2013年发明人数不断递增;2014年年发明人数增长迅速,且增幅较大,2019年发明人数达到最多36,801人。可见,苏北地区战略性新兴产业拥有一批具有较强创新能力的研发人员。

  (二)产业水平分析

  一是专利授权数,专利授权数逐年持续增长,近三年专利授权数增幅明显加大,2020年达到最多25,161件。可见,苏北地区战略性新兴产业的技术创新水平逐年提高,特别是近三年技术创新水平有了较为明显的提升。

  二是产业创新水平,专利数在10件之内的企业占比95.60%,专利数占比为56.30%,平均每个企业的专利数1.39件;专利数在100件以上的企业52家,占比为0.08%,专利数占比为6.09%,平均每个企业的专利数173.73件。可见,苏北地区具有核心竞争力的龙头企业数量还不多,技术创新还不够强;绝大多数的企业专利数较少,还处于劳动密集型。

  三是有效专利数,发明专利平均存活期5.3年,高于国内平均存活期4.8年;实用新型专利平均存活期2.5年,远低于国内平均存活期3.9年。可见,苏北地区战略性新兴产业的发明专利的质量较高,随着时间的推移,授权数的增加,存活期会越来越长。因此,苏北地区战略性新兴产业的发展后劲较强,市场应用价值较大。

  二、苏北地区战略性新兴产业专利分布特点

  (一)专利技术地域分布特点

  苏北五市专利总数为19,530件,占全省的13.16%;苏北五市中徐州市和盐城市的专利数遥遥领先,与其他三个市有着较大的差距;连云港市的专利数最少,只有专利数最多的徐州市的1/3。根据苏北五市统计局官网公布的“2020年经济运行情况”来看,苏北五市2020年度GDP排名为:徐州1(7319.77亿元)、盐城2(5953.38亿元)、淮安3(4025.37亿元)、连云港4(3277.07亿元)、宿迁5(3262.37亿元)。对比经济数据,苏北五市的技术创新与经济发展的态势基本相同,徐州市占据苏北领头雁位置,盐城市稳居第二,淮安市、连云港市和宿迁市相差不大,组成第三方阵。

  (二)专利技术产业分布特点

  根据江苏省“十三五”战略性新兴产业发展规划确定的十大产业领域,苏北五市战略新兴产业总体来说各产业领域发展不平衡,发展最突出的是节能环保产业,新能源和能源互联网产业,以及新材料产业等三个产业领域;其次是高端装备制造产业,高端软件和信息服务业,新一代信息技术产业,生物技术和新医药产业等四个产业领域,发展势头较好,具有良好的发展前景;而新能源汽车产业、数字创意产业、空天海洋装备产业等三个技术领域发展较慢,还没有形成较强的技术优势。

  就苏北五市而言,盐城市在节能环保产业、新能源和能源互联网产业、新材料产业具有较强的产业优势;徐州市在高端装备制造产业、高端软件和信息服务业、新一代信息技术产业、生物技术和新医药产业等其他几个产业领域具有较强的产业优势。而淮安市在节能环保产业、生物技术和新医药产业相对较弱,连云港市在新能源和能源互联网产业、高端装备制造产业、新一代信息技术产业、新能源汽车产业等相对较弱。

  (三)专利技术创新分布特点

  徐州市的专利数和研发人员数最多,盐城市的企业数最多;平均每个企业的专利数最多和平均每个企业研发人员数最多的都是徐州市,而最少都是淮安市。可见,徐州市在战略性新兴产业方面的技术创新和研发能力最强,盐城市的产业发展规模最大;连云港市的产业规模较小,创新能力较弱;宿迁市的人才集聚较弱;淮安市的技术创新和研发能力都较弱。

  三、苏北地区战略新兴产业发展现状

  根据苏北地区战略性新兴产业的专利分析,苏北五市虽然根据各市实际情况,确定了各市重点发展的战略性新兴产业,产业的集聚态势初步形成,但仍存在如下几个问题。

  一是创新能力不够强。苏北五市企业大多还没完全摆脱“低端代工”的尴尬局面,研发投入严重不足,自主创新意识不强,缺乏核心竞争力;且具有国内外领先水平的龙头企业不多,对苏北地区战略性新兴产业的引领作用不明显。

  二是产业体系不完整。苏北五市战略性新兴产业的集聚度还不够强,相关产业的上下游产业尚未完全构建,配套完整、分工协作、功能齐备的产业链尚未形成,战略性新兴产业所需的基础设施、服务体系、配套政策尚未完善,创新要素布局不合理,区域差距十分明显。

  三是人才储备不够足。苏北五市总体来说研发人员不足,其中徐州市的人才集聚度相对较强,宿迁市无论是人才储备还是人才集聚都较弱。高层次人才储备不足、供需结构不合理,影响了苏北地区战略性新兴产业的持续发展。

  四是产业发展不平衡。苏北五市之间存在着明显的区域差异,徐州市和盐城市发展相对较好,其他三个市差距较大。从长远角度来看,发展不平衡性将制约苏北地区战略性新兴产业的整体发展。

  五是产业同构较明显。苏北五市在战略性新兴产业发展方向上有很多是相同的,容易陷入产能过剩和恶性竞争困境。如徐淮连盐四市都将新一代信息技术产业作为发展方向,但总体发展态势并不理想,导致资源分散,产业互补不足,不利于产业结构优化。

  四、对策建议

  通过对苏北五市的专利分析,可以清楚地发现,苏北地区战略性新兴产业发展形势向好,但与江苏其他区域的差异悬殊。苏北地区必须因地制宜,做好统筹布局,补短板促升级,打造核心发展优势,引领高质量发展,实现“弯道超车”。

  一是抓龙头企业,加强战略性新兴产业协同推进。龙头企业是产业化链条的领头雁,是培育和发展战略性新兴产业的重中之重。苏北地区龙头企业数量偏少,引领能力较弱,整体实力还不够强。苏北五市要立足区域实际与产业长远需求,筛选和培育一批自主创新能力强、主业突出、拥有自主知识产权和品牌优势的龙头企业。重点挖掘和培育一批具有发展潜力、成长性好的中小微企业,引导这些企业围绕龙头企业开展协作配套,形成龙头企业引领、配套企业延伸链条的产业集群共进发展局面。

  二是抓技术研发,提升战略性新兴产业创新能力。技术创新是形成战略性新兴产业核心竞争力的关键。苏北地区大多数企业的自主创新意识不强,技术研发投入不足。苏北五市要逐步形成以企业为主体、市场为导向、产学研相结合的技术创新体系,鼓励企业更多地承担国家及地方重大科技项目,支持企业与高校院所共建各类研究开发机构,搭建科技人员与企业双向选择的信息交流平台,建设一批面向企业的技术创新服务平台,构建一批产业技术创新战略联盟,全力支持和鼓励企业聚力开展技术研发活动。

  三是抓技术人才,形成战略性新兴产业智力保障。人才是科技创新的动力源泉,是发展战略性新兴产业的关键要素。苏北地区不论是区位还是环境在人才集聚上都不占优势。苏北五市要建立健全适应战略性新兴产业发展需要的人才资源配置创新体系,形成有利于人才成长和不断创新的良好氛围,发挥苏北五市地方教育资源的优势,加强新兴产业发展方面优质人才的培养,围绕苏北地区战略性新兴产业发展的重点方向,吸引和培育一批高层次的创新创业人才,构建苏北地区战略性新兴产业的人才培养、引进的良性循环的新格局。

  四是抓规划布局,强化战略性新兴产业发展导向。苏北地区要加强战略性新兴产业发展规划布局和引导,推动苏北五市之间的交流合作和政策互补。要结合区域实际,优化区域布局,发挥比较优势,突出发展重点,形成具有特色、优势互补、结构合理的战略性新兴产业协调发展格局;针对产业的不同阶段与特点,确定研发政策、科技投入方式和各种创新政策支持,引导各种创新要素向战略性新兴产业集中和倾斜。

  五是抓载体建设,发展战略性新兴产业创新集群。科技创新平台是战略性新兴产业发展的重要载体。苏北五市现有的各类研发平台和机构,由于运行模式、体制机制等诸多问题,导致引领科技创新的作用发挥并不明显。苏北五市可集中地方高校院所和龙头企业的资源,合作培育高水平的国家级或省级创新载体,也可采用外投内引的方式,充分利用国内外科技资源建设更高端的产学研创新平台。另外,苏北五市要明确战略性新兴产业发展的共同目标,打造以科技研发为中心的协同创新基地,完善科技资源开放共享的政策和机制,通过加强区域信息交流,积极促成区域产业合作。

  本研究受江苏省科技厅政策引导类计划(软科学研究)项目(BR2020078)资助。

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