分类:卡脖子风险的传递和溯源

研究背景

卡脖子问题指的是，一旦某个供给方不再提供某种供给，则接收方后期的这方面的工作就开展不了。例如，在电子产品领域的芯片和操作系统，在科学研究领域的高原创性研究甚至科研仪器（尤其是生物医学领域的科研仪器），在军事领域的新一代军事技术，在基本农产品种子粮食安全等领域的研究产品和仪器。

同时，我们应该看到，这样的卡脖子问题的影响力往往不仅仅包含直接被卡住的那些后续产品或者研究，还包含间接依赖于这些直接产品或者研究的其他产品和研究了；同时，也有的卡脖子问题不是看起来卡的地方，例如某样产品的供给方确实有多个渠道甚至替代产品，但是实际上可能这些渠道和替代物都依赖于某个专利或者某个国家或者组织的专利，而一旦这个或者这一类专利的授权出问题了，则也会变成一个卡脖子问题。前者是卡博子风险的传递问题，后者是卡脖子风险的溯源问题。

因此，本项目拟找出来不同领域内的“脖子”，进行传递和溯源，同时发展寻找这样的“脖子”的方法，保护这样的脖子尽量避免被卡的方案和发现这些方案的方法。

通过前面的背景，我们也看出来，网络分析尤其适合于卡脖子风险的传递和溯源。

研究方法：网络分析

以科学仪器为例，我们首先要确定所要研究的仪器的集合，然后找出来这一类仪器的供应商、仪器的专利、仪器用到的元器件、元器件的供应商、元器件的专利、元器件专利的所属组织（国家、公司等）。甚至进一步，我们也可以往上走到用这些科学仪器的论文和学科，或者继续往下找出来专利所依赖的科学论文和科学概念，论文所属的组织，以及科学概念的提出者和提出者所在的组织，乃至这些提出者受教育的专业和学校。

当然，如果由于数据获取的限制，我们不得不在某个阶段先做个截断，则只要相对完整，那么在这个截断系统内仍然可以开展这个研究。例如，只包含产品和元器件、元器件厂商的产品供应链网络（同样的元器件用于生产多个产品的，最好也能尽可能完整地包含这些下游产品——这个数据对于做传递计算很重要）；或者进一步在供应链网络的基础上，包含专利；或者进一步在供应链-专利的基础上包含论文；或者进一步在供应链-专利-论文的基础上包含论文引用网络；或者在供应链-专利-论文-论文引用网络的基础上包含主要贡献者的受教育背景（学校和专业）。

一旦我们有了这些数据，我们用有向网络来描述这些数据。如果我们有了一些初始的风险标记，例如对于中国经济来说，某某产品的供应是一个风险，我们就可以进一步把这个风险在网络上做双向的扩散，也就是向下游传递和向上游溯源。这相当于做有一定依据一定目标性的风险扩散的研究。

我们还可以在这个有向网络上做广义投入产出分析，例如去掉（或者减少供给等干预）某个顶点或者某条边，系统会怎样；或者，在去掉某条边或者顶点的基础上再去掉或者再加上另一条边或者顶点会怎样。这相当于是假设情形下的风险扩散的研究。

我们还可以从学科走到仪器，例如从学科概念网络和研究论文识别出来研究前沿等最值得研究的问题，从这些问题的论文中找出来仪器、软件和分析方法，于是可以得到帮助仪器方面提前布局的信息。或者更一般地来说，从需求走到产品，走到专利，走到论文，走到教育。

当我们把这个分析以国家为单位，尤其是以美国等其他国家为扰动者，来看这个扰动对中国的影响的时候（当然，原则上任意国家之间都可以），就是一个国家安全性质的问题。

注意，这里的分析方法的精神很简单，就是：上下左右贯通，传播起来。

数据

需要大量的研究人员手工或者以自然语言处理技术来得到构成网络的数据。

请补充数据获取渠道。李辉补充，仪器有一个期刊，[1]，学校以及更高级科研管理部门可能维护有科研仪器数据库，同时论文中的method这一节通常有仪器和耗材、分析方法、软件的说明。

是不是还有一个专利类别？

有需要和有可能的话，研发部分的数据，例如国家或者企业的研发投入也可以加进去。

基本数据格式：由企业E1生产的产品P1，其元器件SP1采购自企业E2（SP1也要有自己的数据记录条目）；P1的生产依赖于专利PP1，专利拥有者为OPP1；专利PP1基于专利CPP1和论文APP1，这里的“基于”可以简单用引用关系，也可以做深入的实际依赖关系；CPP1专利和APP1论文依赖于其它的专利和论文，这里的“依赖于”也可以直接用简单引用关系，或者做深入的实际依赖关系的分析；专利P1的主要贡献人的专业和学校。

对于其中任何一个地方，如果由已经通过经验识别出来的风险，给一个风险等级标注。例如，元器件SP1可能断供，专利授权PP1可能被停止等等。

参考文献