俞红海：中国企业颠覆性技术创新评价

编者按：

11 月 16 日本货币金融圆桌会议• 2024 在南京成功举办了秋暨“金融支持民营经济高质量发展”研讨会。在“中国企业颠覆性科技创新评价”问题上，南京大学工程管理学院院长俞红海发表演讲。俞红海指出，金融支持民营经济的核心是促进科技创新，尤其是颠覆性的科技创新，从而培育新的生产力，激发新的经济发展动能。在这个过程中，现有的科技创新评价体系存在“量轻”质的缺点，难以准确识别和支持具有颠覆性创新能力的企业。因此，他提出建立基于发明专利文本和自然语言理解技术的颠覆性科技创新评价体系，以发明专利的原创性和影响力为核心指标，打破传统结构化数据的局限性，动态评价公司的创新能力，准确引导金融资源的高效配置，从而为中国提高科技自力更生和国际竞争力提供坚实支撑。

下面是演讲的纪要：

科技创新是金融支持民营经济高质量发展的核心任务。

促进科技创新，尤其是颠覆性科技创新，是金融支持民营经济高质量发展的关键，从而培育新质量生产力，激发经济发展新动能。这一任务在当前国际形势下尤为紧迫。2016 2008年特朗普上台后，发动了贸易战和科技战，使我国更加认识到高水平科技自力更生的必要性和紧迫性。如今，8 一年过去了，特朗普 2.0 随着时代的临近，我国现有的科技创新体系能否应对新的国际冲击，成为必须回答的关键问题。同时，从微观层面来看，我们国家拥有的超过 5000 一万个企业主体，其中 96% 上述为民营企业。但是，在这样一个庞大的企业群体中，谁真正从事颠覆性的科技创新？谁在开发“硬科技”？金融资源应该投资哪里？这一问题直接关系到金融如何准确地支持科技创新，关系到如何共同做好“科技金融”这篇文章。此外，从长远来看，华为作为一家颠覆性的创新公司，已经使用了它。 37 年度发展成为全球技术领导者。未来，怎样发现和支持？ 20 年后的“下一个华为”，是金融赋能科技创新不可回避的重要课题。

在政策层面上，我国明确指出，以科技创新推动产业创新，以颠覆性技术和前沿技术推动新产业、新模式、新机遇。党的二十大报告，2023年 2008年中央经济工作会议和20届三中全会强调，以科技创新发展新质量生产力，完善支持“投资早、投资小、投资长期、投资硬科技”的金融政策体系。尤其是 2023 2008年中央金融工作会议提出，将更多的金融资源投入到科技创新中，促进科技与金融紧密结合。这一政策不仅为科技金融结合提供了明确的方向，而且在推动中国现代化方面也确立了科技创新的战略地位。

第二，科技创新评价体系的短板和颠覆性创新识别难题

虽然我国在科技创新领域取得了显著进展，但现有的市场实践和评价体系在识别颠覆性科技创新企业方面仍存在明显不足。在中国，中国证监会发布的《科技属性评价指引》依托R&D投资、R&D人员比例、发明专利数量、营业收入等四项常规指标，以及获得国家科技奖励、承担国家重大科技项目等五项例外指标。虽然这些指标可以反映科技投入的“量”，但是不能很好地描绘创新的“质量”，尤其是颠覆性创新的特征。与此同时，中证科技等国内现有科技指数 50 战略指数、中金战略硬科技指数等，也主要依靠结构化数据，利用R&D比例、营业收入、ROE、EBITDA 等待数据来衡量科技创新。这类方法不仅缺乏对企业颠覆性创新能力的动态体现，而且由于数据时效性低，难以及时识别高潜力企业。

类似的问题在国际上也存在。以富时全球科技“非常主题”指数和明盛颠覆性科技可投资市场指数为代表的评价工具，主要以结构化数据构建为基础，以科技投资的“量”为核心。虽然这些指数在国际市场上有一定的知名度，但在衡量颠覆性创新质量方面存在局限性，难以解决“数量与质量”失衡的问题。所以，颠覆性科技创新的识别体系，无论是国内还是国际，都没有很好地满足市场需求。

总的来说，目前资本市场在支持科技创新方面存在三个不足:一是缺乏颠覆性科技创新企业的系统识别体系；二是目前科技指数结构过于主观，指标覆盖不完整；三是缺乏颠覆性创新的有效投资工具。这些问题直接制约了金融资源对科技创新的准确配置，影响了科技自力更生目标的实现。

基于文本分析和专利数据的颠覆性技术创新评价

为了解决上述问题，有必要建立一个颠覆性的科技创新指数，通过大数据和新技术作为公共产品服务于政府、企业和市场。该指数不仅可以打破传统结构化数据的局限性，还可以及时反映公司的科技创新特点，从多维动态评价公司的颠覆性创新能力。通过对企业创新数据的深入挖掘和分析，我们可以准确识别最有潜力的科技创新企业，引导金融资源高效配置这些企业，从而在国际竞争中抓住机遇。

南京大学团队在颠覆性科技创新的评价中，历时三年，通过前沿的文本分析技术和企业专利大数据取得了重大突破，形成了一个全新的评价体系。这个系统有三个核心创新点:一是重点评价颠覆性创新，能产生重大影响，准确定位创新的重要性；二是基于专利文本内容而非常规结构化指标，更符合科技创新的本质，评价标准更加统一客观；第三，用自然语言理解（NLP）技术深入挖掘专利文本的颠覆性信息，构建具有指导意义的颠覆性技术词典。

该系统彻底改变了基于结构化数据的传统科技创新评价方式，直接聚焦于发明专利文本本身，利用人工智能技术渗透到颠覆性科技创新的本质。具体来说，评价过程是基于发明专利的摘要文本，通过分析专利的“前所未有”和“后来者”特征来评价其颠覆性水平。“前所未有”是指专利的原创性，即内容在之前的专利文献中相似性较低；“后来者”是指专利的影响力，即后续专利文献中的相似性较高，说明其对后续创新有促进作用。

实践中，以 1994 年到 2023 年 100 以万余份上市公司发明专利为样本，近距离通过专利文本训练。 10 万维词向量，对每项专利的颠覆性进行评分，然后计算 3000 在众多上市公司中，前五项专利得分的平均值，产生了公司的颠覆性得分，最终选出了前五项专利得分。 100 企业建立颠覆性科技创新指数。高频率专利关键字，如“电池”、“储能介质”、“锂离子”等，与中国过去十年的科技创新重点高度契合。例如，万润股权的锂电池电解液添加剂专利在发布前一年基本没有相关技术提到的“低温”或“阻抗”关键词，但在发布后一年内，有 20 项目相关专利引用了该专利的技术理念，体现了其“后来者”的显著特征。

评估系统的证据和价值

基于文本分析和专利数据的颠覆性技术创新评价方法的有效性已经通过多个维度得到验证。以中国专利奖为例，由国家知识产权局和世界知识产权组织联合颁发，是中国专利领域的最高奖项。采用颠覆性技术创新评价方法，对获得中国专利金奖的专利进行回测分析，只需一年时间就能提前识别出具有潜在颠覆性的专利。更为重要的是，这种方法的均值可以提前。 3-4 每年识别后可能获奖的专利，确认其在评价效率和准确性方面的显著优势。

2024 年度上市企业颠覆性科技创新指数 100 包括潍柴动力、宁德时代、博众精工、奥特维等公司在内的强榜单已经正式发布。这类企业集中在新能源、精密材料和领域，代表了经济转型升级的重点发展方向，同时也体现了与国家科技创新战略的高度契合。名单选择的公司不仅在行业中处于标杆地位，而且专注于国家经济结构调整和技术前沿领域，展示了科技创新带动经济增长的巨大潜力。

现在南京大学的团队主要集中在两个重要方向：

1、未上市公司颠覆性创新能力评价

基于 1985 自中国专利法实施以来， 4000 万条未上市公司专利数据，对全国 42 全面评估具有有效发明专利的未上市公司的颠覆性创新能力。通过建立公司颠覆性创新能力数据库，为政府和企业提供决策支持，引导金融资源流向这些潜在公司，帮助科技和金融紧密结合，促进金融赋能颠覆性科技创新。

2、中国科技创新自主性分析

以中美贸易战和科技战为背景， 2016 2008年以来，中美两国发明专利内容相似度的动态变化，分析了中国在科技自力更生领域的进展和不足，量化了中国科技创新的自主性水平。通过这种跨国对比研究，中国公司在颠覆性科技创新中的全球地位得到了进一步明确，为提高国家科技竞争力提供了重要依据。

这种评价体系和研究方法不仅为科技和金融政策的制定和实施提供了科学的支持，也促进了中国高水平科技的自力更生，为中国现代化提供了有效的途径和工具。

星图金融研究所研究员武泽伟、中国人民大学国际货币研究所助理研究员胡云清根据现场速记整理演讲纪要。

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