戦略的競争時代のコアテクノロジーベンチマーク

技術政策の確立は戦略的競争の時代に政府にとって新たな重要性を持つようになりましたが、努力を集中する場所を決定する文脈的理解と専門性は欠けています。 その結果、いくら先進化した国の研究開発成果と生産能力の発展がいくら重要であっても、国家が意図した戦略的目標と一致するのか、それを達成するために効果的に使用できるかを判断することは困難です。

特定の戦略的目標と技術的達成を比較することによって国の相対的な強みと弱さを測定する能力は、国にとって最も重要です。 これは、国がCovid-19感染症で強調されたサプライチェーンの回復力の問題を解決しようとするときに特に当てはまります。

NS 新しいパイロットプロジェクト ASPIの国際サイバーポリシーセンターでは、戦略的パートナーシップと戦略的競争の文脈で少数のコア技術に焦点を当てています。 具体的には、中国とオーストラリア、インド、日本、米国のクワッド諸国のバイオテクノロジーとエネルギー技術部門に焦点を当てています。 2021年3月のクワッドリーダー会議で、コアと新興技術のクワッドワークグループは、 発表。 首脳会談の声明は、新しいグループが「技術が設計、開発、管理、使用される方法がクワッド諸国の共有価値と普遍的な人権尊重によって形成されるようにするためのもの」と述べました。

声明には中国の名前は直接言及されていないが、中国は「国際法に基づき、降圧に屈することなく自由で開放的で、規則に基づく秩序を増進して中国の安保と繁栄を強化するという第4回首脳会の約束」に明らかに暗示されています。 インド太平洋とその先。 自由で開かれたインド太平洋へのQuadのビジョンに対する中国の拒否、経済的強制力の使用の意志、それによる戦略的競争は、単一のソースに対する複数の技術部門の過度の依存にさらに注意を促します。 サプライチェーンの回復力を確保しながら、協力国間の技術部門全体でシナジー効果を発揮できるソリューションを探す必要があります。

‘コアテクノロジー 戦略的に重要な技術分野を広く表しています。 オーストラリアたとえば、「重要なスキル」は、「オーストラリアの繁栄、社会的結束、国家安全保障など、オーストラリアの国益を大幅に向上させたり、リスクをもたらす可能性があるスキル」と定義します。 国家能力を評価するために、特許及び特許影響資料と学術影響資料を用いて各国のR&D及びインフラ開発努力を測定し、その結果を当該国の技術別政策目標と比較した。

我々は、政策目標を結果に結び付ける成功がまだ完全に測定可能ではないことを発見した。 この評価は、政策目標の開発がほとんどのデータよりも最新であるため、少なくとも部分的には疑いの余地がない。 私たちが研究する各コア技術に関連する国家政策を比較すると、中国が米国に続き、R&Dと生産能力に投資し、これを達成するための措置を取ることによって達成することが何であるかをより明確に知る傾向があります。 目標。 インド、日本、オーストラリアは政策開発やイノベーションの能力が不足していませんが、概念と能力を結びつけるにはあまり効果的ではないと思います。

我々はまた、研究および特許出願の影響と品質を理解する方法が、国がその技術に関連する戦略的目標を達成するのに役立つ方法についての質問に必ず答えるわけではないことにも注目しました。 例えば、１つの特許は技術の発展に著しい影響を及ぼす可能性がある。 他の人は知識を徐々に発展させたり、派生分野を作ることができます。 オーストラリアとインド、そしてその程度は少ないが、日本は米国や中国よりもはるかに少ない特許を出願したが、その少数の特許が与える影響は数字と影響の両方で高い米国特許と同等であった。 中国では、内部的に過度に多数の特許が出願されたが、これらの特許の競争的影響力が低いことが我々の調査結果を示した。 しかし、ある分野の発展に重大な影響を及ぼす能力と戦略的目標を達成するための研究開発能力という点で、特許の競争的影響は別個です。

我々は、中国企業が特定の技術を特許出願する傾向があると評価する。 これは、中国の技術提供への迅速かつ反復的なアプローチを表しています。 私たちは、中国のインセンティブ構造の連鎖効果がR&Dベースに不利である一方、企業や研究者は政策ニーズを満たす特定の技術アプリケーションの実装に集中すると考えています。 会社は最初に市場を所有することによってこれらの目標を達成しようとすることができ、特許はこのアプローチをサポートします。 彼らはアプリケーションの量を増やし、経済的価値を高め、製品を改善する努力よりも市場所有が優先されます。

中国企業は製品を世界中に輸出しており、客観的な指標で製品品質が劣っていても、市場支配力と既存の地位をある程度達成しているはずです。 このパターンは、人工知能、データサイエンス、データストレージ技術などのプロジェクトが2022年に発展するにつれて、ASPI ICPCが調査する他のコアテクノロジでより顕著になる可能性があります。

中国では、研究開発が意図した政策効果を持っているかどうかを知ることは困難です。 しかし、このアプローチの一般的な意味は、概念から機能への迅速な移行を望むQuad諸国にとって依然として重要な課題です。