新兴技术未来产业影响力之分析方法研究综述-

论文导读：
要：文章对国内外新兴技术未来产业影响力的分析方法进行了整理和综评，提出了评价新兴技术未来产业影响力的三大关键问题，即：确定影响因素、建立指标体系和搜集研究数据，并通过对新兴技术未来产业影响力研究所存在的过分依赖专家经验、缺乏有力的数据分析支持、缺乏对动态性影响因素的考虑现状问题分析，提出了通过扩宽数据来源、融合数学理论方法和开发实时技术评价信息系统来解决问题的思路。
关键词：新兴技术 未来产业影响力 技术预见 技术评价
1003-69３８（２０12）０4－0070-06新兴技术是建立在科学基础上的革新，这些技术有潜力去创造一个新行业或改造一个老行业，包括产生于激进革新的间断性技术以及通过集中多个过去的独立研究成果而形成的更具创新性的技术［1］。新兴技术拥有巨大的潜能，对国家的经济和科技的发展具有重大影响，各国政府对其关注日益增强。然而，新兴技术的发展及其产业化具有很大的不确定性，判断一项新兴技术是否能够推动产业的发展甚至于形成新产业，是目前新兴技术研究领域的一个热点和难点问题。要想从众多新兴技术中挑选出真正有发展潜力、对相关产业能够产生较大影响力的技术，需要建立一套能快速有效地对新兴技术的未来产业影响力进行评价的方法和机制。目前，国内外对新兴技术的研究开始逐年增多，取得了很多有借鉴价值的研究成果。为了更好地把握该领域的研究进展和方向，有必要对已有的研究工作进行总结。为此，本研究将对国内外有关新兴技术的未来产业影响力的研究进行梳理，揭示其研究现状，分析指出其存在的问题以及未来的发展趋势，为该方向的研究人员提供借鉴和参考。
1 国外研究进展
新兴技术的未来产业影响力分析在国外是一个较新的研究领域，虽然在相关领域已经取得了一些重要成果，但在很多方面仍处于起步和探索的阶段。目前，国外学者针对新兴技术主要进行了技术预见、技术评价及商业潜力等方面的研究，所采用的情报分析方法主要是技术未来分析方法。该方法是由2004年欧洲预测技术研究所研讨会提出的，用来概括各类与未来技术相关的分析方法和实践，如技术预见、技术预测、技术监测、技术情报竞争和技术评价等［2］［3］。技术未来分析是一个对新兴技术的发展路径和未来潜在效应的分析过程，包括产业领域的技术预测和技术情报分析［4］，能够为新兴技术的未来产业影响力分析提供一定的借鉴作用。

1.1 路线图方法

技术路线图作为一种前瞻方法，被广泛应用于技术未来分析、新兴技术的预测、评估和投资决策等领域。路线图方法应用图形、表格、文字等形式描述新兴技术变化的步骤或技术相关环节之间的逻辑关系，具有简洁直观的特点。该方法常用于帮助决策者把握该技术领域的发展方向，确定发展中将会遇到的关键问题及制定相应的解决方案。
Chris Holmes［5］ 应用操作和技术路线图（Operation and Technology Roadmap，OTR）方法帮助新加坡中小企业识别和选择具有发展潜力的新兴技术。OTR是对剑桥大学Robert Phaal等［6］ 源于：论文标准格式范文www.7ctime.com
提出的T-Plan方法的改进，它通过五个关键步骤使公司能够快速创建自己的一个OTR，是一种快速而简单的过程。Chris Holmes［5］ 选取36家制造业的公司作为试点，验证了该方法的有效性（步骤见图1）。
Torsten Fleischer等［7］尝试运用科学路线图对纳米技术及其成果质量进行评价分析，由路线图的开发者、纳米材料专家和知识转移组织成立工作组根据行业和中小企业的要求绘制路线图并建立有关纳米潜在发展能力的知识库，为纳米技术的理论研究与实际应用的结合提供了一种思路，对许多有着理论与应用脱节问题的科学研究有着重要的借鉴意义。
路线图方法能够较为充分地考虑到各方面的影响因素，数据来源广泛，具有灵活、结构化和可视化等优势，但也有一定的局限性：一是制作过程较为复杂，前期需要大量的信息，信息的可获取程度会成为制约它的一个问题；二是主要依赖专家经验做出分析判断，专家的水平会直接影响到路线图的质量，时间跨度也较大。

1.2 专利分析法

专利分析法用于挖掘新兴技术的信息及其内在联系，其研究数据主要来自国内外的各种技术专利数据库。对特定技术领域的专利数据进行分析研究，是评价新兴技术的一种较为有效的客观方法。
Pilkington［8］提出了一种基于统计学的专利分析方法，认为当专利数据与统计技术相结合时，可以很好地洞察技术发展的轨迹状态和潜力。研究选取燃料电池技术开展实证研究，对自美国专利商标局获取的“燃料电池”专利数据进行因子分析，重复利用国际专利分类分析对结果进行确认，结论认为随着各企业围绕特定专利技术的投资组合日益紧密，该项专利技术的商业化条件就会逐渐形成。Murat Bengisu等［9］ 对20个机械与材料领域的新兴技术进行短期预测，通过利用与这些技术相关的最恰当的关键词，确定在特定年份中这些领域的出版物和专利的数目，同时利用科技数据库去分析创新活动的趋势以及将其用于基于S曲线的短期预测，以制定更加合理的技术管理、研究基金和技术投资的决策。
专利分析法具有客观、信息易获取等优势，但在实际操作中也存在一些问题：一是数据主要来源于专利数据库，有些时候对于某一技术领域的新兴技术来说可供分析的专利数量有可能会存在不足；二是分析方法多样，但较为分散尚未形成体系，指标上存在重叠问题。

1.3 形态分析法

形态分析法建立在参数分解和问题构建的基础上，通过排列组合和优化筛选最佳技术方案，常被用于技术预见和决策分析领域。
Yoon等［10］用从专利信息中挖掘出来的关键词作为参数，借助专家经验构建技术形态，用形态分析方法析出未覆盖的技术形态组合进行进一步优选，对薄膜场效应晶体管理液晶显示器这一技术领域开展了实证研究，并在一系列研究中不断对这种方法进行了改进。随后Yoon等［11］利用专利引文分析和联合分析进行技术形态组合优选的实证研究，并提出利用聚类和网络分析来构建技术词典［12］。形态分论文导读：没有预测未来的功能，需要与其他方法配合使用；二是依赖专家经验，且在分析较为大型的系统问题时耗费的时间较长，效率低。2.2神经网络分析法近年来一些学者开始聚焦于将神经网络引入新兴技术的评价中，具体做法是将样本数据输入BP神经网络进行学习训练，而后利用BP神经网络输出结果进行新兴技术的中国免费论文网{#GetFul
析法评估新兴技术时既可以利用专利信息分析了解现有技术的结构和形态，又可以利用形态分析对未来技术可能的形态进行分析和优选，有较高的实用价值，但也存在一些缺点：一是构建技术形态结构本身是一个复杂的过程，涉及大量参数、方案选择问题，对分析人员的专业水平要求较高；二是在优选技术时未能充分考虑到市场、产业、环境及其他领域的影响因素，对于新兴技术产业影响力的评估尚显不足。

1.4 模型法

为了避免使用单个方法的缺陷，国外部分学者开始倾向于尝试将多个方法综合在一起建立模型来进行新兴技术的预测和评估。
Alan L.Porter［13］ 提出了一种整合了多种预测方法论的预测技术——快速科技情报过程（Quick technology intelligence processes， QTIP），实现QTIP有四个重要的步骤：（1）即时访问数据库：海量的科学文献数据库和专利数据库；（2）分析软件：使用技术挖掘软件VantagePoint，进行专利与文献的统计分析；（3）自动化流程生成可视化图表；（4）决策过程的标准化。这种技术挖掘方法能够应用于技术展望、技术预测、技术和产品路线图和技术评估。研究将趋势分析、方案设计、历史类比、文献计量学和专利分析这几种方法综合起来，对燃料电池和食品安全两个新兴技术进行系统动态建模，验证其有效性。Louise.A Heslop等［14］ 介绍了一种多阶段方法，该方法通过综合文献分析、问卷调查和专家打分等方法，建立了评价新兴技术商业化的“立交桥模型”。
Tugrul U.Daim［15］ 认为在没有历史数据可用的前提下预测新兴技术是一件非常困难的事。为了解决这一问题，他通过综合使用文献计量方法和专利分析法来提供数据，并利用情景规划、生长曲线和类比等技术预测工具来对燃料电池、食品安全和光存储技术进行预测（见图2，图3，图4）。
[图2 燃料电池的模型结构]　[FC数据]　[科学计量学分析]　[Fisher-Pry 模型]　[成熟度]　[系统动力学模型]　[FC预测]
[图3 食品安全的模型结构]　[脂质体&电子束数据]　[专利趋势分析]　[Pearl-Reed曲线模型]　[成熟度]　[系统动力学模型]　[FS预测][历史类比]
这三个模型分别描述了用模型法对燃料电池、食品安全和光存储进行预测的大致过程，同时也反映了模型法在各个应用中的一般过程和思路。最后的测试结果表明，综合几种方法的模型所得到的预测结果均好于单一方法。然而该方法所建立的模型基本是针对某一特定技术领域的，所采取的方法也是多样的，并没有形成一定的
体系，缺乏通用性。
2 国内研究进展
国内对新兴技术的未来产业影响力的研究尚处于起步阶段，目前只有一些集中在新兴技术的商业化产业化方面的相关研究，能够为影响因素的确定和指标体系设计提供一些借鉴。

2.1 AHP分析法

AHP即层次分析方法是在深入分析实际问题的基础上，将有关的各个因素按照不同属性自上而下地分解成若干层次来进行分析研究，是应用较为广泛的一种方法。
秦远建等［16］ 从产业规模化、产业集约化、经营效益化和产业化工业基础四个方面入手，构建基于AHP的评价模型，对收集到的评价指标数据进行标准化处理，利用专家评判方法计算权重系数，而后计算综合评价值，对电动汽车产业化水平进行评价。周吉意等［17］将灰色聚类引入AHP评估模型，对主要来源于专家打分的初始数据进行量化处理，利用AHP确定新兴技术各指标项的权重值，结合专家意见构造判断矩阵，而后计算各新兴技术的灰色聚类系数，进行新兴电子技术的商业化潜力等级的评定。网络层次分析法（ANP）是在AHP基础上改进发展而形成的，避免了指标之间相互独立的弊端，黄鲁成等［18］将技术因素、市场因素、产业化条件因素、效应因素和符合因素列为新技术产业化潜力主要影响因素，在此基础上通过Delphi调查构建评价指标体系，利用ANP构造判断矩阵，计算评价指标权重。
AHP分析法的特点是简洁、实用，对各方面影响因素考虑较为全面，且能够从深层次对新兴技术进行分析解读。但在新兴技术评价上也存在着不足之处：一是没有预测未来的功能，需要与其他方法配合使用；二是依赖专家经验，且在分析较为大型的系统问题时耗费的时间较长，效率低。

2.2 神经网络分析法

近年来一些学者开始聚焦于将神经网络引入新兴技术的评价中，具体做法是将样本数据输入BP神经网络进行学习训练，而后利用BP神经网络输出结果进行新兴技术的中国免费论文网www.7ctime.com
评价。
马慧民等［19］从技术因素、经济因素、市场因素和社会因素四个方面，构建专利技术产业化选择指标体系，而后运用单隐层BP神经网络对收集到的数据样本进行训练，得出结论只要能够确定各种影响因素，同时又有充分可靠的数据样本供网络学习，即可进行准确而实用的评价。杨敏利等［20］利用遗传算法对BP神经网络所赋权值进行修订，在BP算法训练网络出现收敛速度缓慢时启用遗传算法优化网络的运行参数，把优化结果作为BP算法的初始值再用BP算法训练网络，这样交替运行，直到达到问题要求的精度为止。研究对通过问卷收集到的数据进行专利技术产业化全过程评估，验证了该模型的可行性和实用性。冯霞等［21］ 从技术性能、经济效益、市场因素和宏观环境四个方面，建立产业化前景评价指标体系，构建了前馈神经网络专家系统，采取区间法量化产业化前景等级分析，对集成电路布图设计的产业化前景进行综合分析。
神经网络分析法具有自适应性、学习能力强和大规模平行计算能力等优势，能够较好地处理新兴技术产业影响力评价中的信息不完全、分析指标较多、部分指标之间存在非线性相关等问题。在实际操作时也需要注意一些问题：一是供分析的初始数据多是来源于专家调查问卷，问卷的信度和效度是需要考虑的问题；二是需要建立有效的评价指标体系，这关系到新兴技术评估的效果。源于：毕业论文理工www.7ctime.com
5 结语
新兴技术对世界各国的经济与科技发展的重要影响是论文导读：方法与应用［M］.北京：科学出版社，2010.［5］ChrisHolmes，MikeFerrill.TheapplicationofOperationandTechnologyRoadmappingtoaidSingaporeanEsidentifyandselectemergingtechnologies［J］.TechnologicalForecastingandSocialChange，2005，72（3）：349-35

7.［6］PhaalR，FarrukhC，ProbertD.T

不言而喻的，及早地对潜在新兴技术进行研发和产业布局，将有助于国家与企业把握住科技发展的方向和抓住历史发展的机遇，在世界激烈的经济和科技的竞争中立于不败之地。因此，面对众多的新技术，如何找出那些真正具有发展潜力的技术就显得非常关键。作为一种用于挖掘技术发展潜力的重要手段，新兴技术的未来产业影响力分析方法已引起世界各国情报人员关注和研究兴趣，并已取得很多有价值的相关研究成果。为了更好地了解该领域的发展现状和动态，本文对已有的这些研究成果进行了梳理和总结，指出了目前还存在的问题，并对这些问题的解决提出了自己的看法，以期为大家在这方面的研究提供一点参考和帮助。
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