協(xié)同創(chuàng)新視角下技術(shù)機會識別模型——以中國智能機器人為例
發(fā)布時間:2021-12-31 01:42
[目的/意義]把握技術(shù)機會對我國企業(yè)搶占市場先機、提升競爭力至關(guān)重要。已有技術(shù)機會識別方法通常是從技術(shù)構(gòu)成中挖掘技術(shù)演化路徑及技術(shù)空白點,缺乏綜合、系統(tǒng)的分析方法。[方法/過程]以協(xié)同創(chuàng)新為切入點,基于創(chuàng)新資源子系統(tǒng)、創(chuàng)新主體子系統(tǒng)和創(chuàng)新環(huán)境子系統(tǒng),從技術(shù)、創(chuàng)新主體、環(huán)境三個層面構(gòu)建技術(shù)機會識別模型,運用專利網(wǎng)絡(luò)分析論述該模型的應用方法。[結(jié)果/結(jié)論]以智能機器人這一戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)為例,挖掘具有發(fā)展?jié)摿Φ募夹g(shù)創(chuàng)新方向,識別具有競爭力的市場創(chuàng)新主體,并對區(qū)域合作機會和區(qū)域產(chǎn)業(yè)政策進行分析。構(gòu)建的理論模型能為產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新及區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新提供決策參考。
【文章來源】:情報雜志. 2020,39(07)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:7 頁
【部分圖文】:
協(xié)同創(chuàng)新的過程
在創(chuàng)新環(huán)境子系統(tǒng)中,政府運用政策引導、資金支持以及行政保護等手段推動產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新順利進行。在這個過程中涉及資源協(xié)調(diào)和優(yōu)化配置,引導創(chuàng)新主體通過溝通-協(xié)調(diào)-合作,最后達到協(xié)同的目標。識別區(qū)域技術(shù)優(yōu)勢及市場環(huán)境有利于建立跨區(qū)域合作平臺,通過產(chǎn)業(yè)政策提高信息互換、創(chuàng)新主體互動和合作的系統(tǒng)匹配度,為戰(zhàn)略性新興技術(shù)創(chuàng)新提供市場層面的支持。在創(chuàng)新環(huán)境子系統(tǒng)的協(xié)調(diào)和引導下,促進各個創(chuàng)新子系統(tǒng)的整合和互動,形成溝通-協(xié)調(diào)-合作-協(xié)同的知識創(chuàng)造過程。1.3 技術(shù)機會識別的方法框架
某一特定領(lǐng)域技術(shù)可以看作一個由許多子技術(shù)構(gòu)成系統(tǒng),技術(shù)的更新、發(fā)展來源于子技術(shù)形態(tài)的改變[19],因此通過子技術(shù)間融合可以識別技術(shù)可能的發(fā)展形態(tài)。從專利角度說,若某個專利中包含了不同類別的兩個以上IPC分類,則認為該專利發(fā)生了技術(shù)融合。因此,提取專利IPC分類號構(gòu)建共現(xiàn)矩陣,通過聚類將技術(shù)劃分為不同的子技術(shù),可以幫助我們分析技術(shù)融合的形態(tài)。這是一個定量與定性結(jié)合的分析過程,定量保證結(jié)果的客觀性,定性需要結(jié)合技術(shù)領(lǐng)域?qū)<乙庖姳WC結(jié)果的準確性。在單個技術(shù)融合度測量方面,本文用技術(shù)融合深度表示每個子技術(shù)中多大程度地與其他子技術(shù)存在融合[10],反映了子技術(shù)對其他子技術(shù)的依賴程度,即某個子技術(shù)與其他子技術(shù)共現(xiàn)的專利數(shù)量占該子技術(shù)專利總數(shù)量比。技術(shù)融合深度高的子技術(shù)依賴度較高,往往與其他子技術(shù)結(jié)合實現(xiàn)特定功能,在技術(shù)體系中占據(jù)十分重要的地位。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新政策效力與政策效果評估——基于中國2006~2016年政策文本的量化分析[J]. 王幫俊,朱榮. 軟科學. 2019(03)
[2]基于專利挖掘的移動醫(yī)療產(chǎn)業(yè)技術(shù)預見[J]. 賴朝安,錢嬌. 科研管理. 2018(10)
[3]基于學科視角的技術(shù)融合度研究——以中國知網(wǎng)技術(shù)標準共類分析為例[J]. 劉康,劉西懷. 科技管理研究. 2017(24)
[4]技術(shù)機會研究綜述[J]. 安然. 現(xiàn)代管理科學. 2017(12)
[5]協(xié)同創(chuàng)新視角下的區(qū)域創(chuàng)新體系構(gòu)建[J]. 吳昊,張?zhí)熳g. 社會科學戰(zhàn)線. 2016(10)
[6]區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)協(xié)同演進研究[J]. 蘇屹,姜雪松,雷家骕,林周周. 中國軟科學. 2016(03)
[7]中國高鐵破壞性創(chuàng)新路徑探析[J]. 馮靈,余翔. 科研管理. 2015(10)
[8]基于專利的技術(shù)機會分析方法研究[J]. 馬婷婷,汪雪鋒,朱東華,劉勝奇. 科學學研究. 2014(03)
[9]智能優(yōu)化控制:概述與展望[J]. 辛斌,陳杰,彭志紅. 自動化學報. 2013(11)
[10]基于專利情報的技術(shù)機會與區(qū)域技術(shù)專業(yè)化分析[J]. 馮仁濤,余翔,金泳鋒. 情報雜志. 2012(06)
本文編號:3559383
【文章來源】:情報雜志. 2020,39(07)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:7 頁
【部分圖文】:
協(xié)同創(chuàng)新的過程
在創(chuàng)新環(huán)境子系統(tǒng)中,政府運用政策引導、資金支持以及行政保護等手段推動產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新順利進行。在這個過程中涉及資源協(xié)調(diào)和優(yōu)化配置,引導創(chuàng)新主體通過溝通-協(xié)調(diào)-合作,最后達到協(xié)同的目標。識別區(qū)域技術(shù)優(yōu)勢及市場環(huán)境有利于建立跨區(qū)域合作平臺,通過產(chǎn)業(yè)政策提高信息互換、創(chuàng)新主體互動和合作的系統(tǒng)匹配度,為戰(zhàn)略性新興技術(shù)創(chuàng)新提供市場層面的支持。在創(chuàng)新環(huán)境子系統(tǒng)的協(xié)調(diào)和引導下,促進各個創(chuàng)新子系統(tǒng)的整合和互動,形成溝通-協(xié)調(diào)-合作-協(xié)同的知識創(chuàng)造過程。1.3 技術(shù)機會識別的方法框架
某一特定領(lǐng)域技術(shù)可以看作一個由許多子技術(shù)構(gòu)成系統(tǒng),技術(shù)的更新、發(fā)展來源于子技術(shù)形態(tài)的改變[19],因此通過子技術(shù)間融合可以識別技術(shù)可能的發(fā)展形態(tài)。從專利角度說,若某個專利中包含了不同類別的兩個以上IPC分類,則認為該專利發(fā)生了技術(shù)融合。因此,提取專利IPC分類號構(gòu)建共現(xiàn)矩陣,通過聚類將技術(shù)劃分為不同的子技術(shù),可以幫助我們分析技術(shù)融合的形態(tài)。這是一個定量與定性結(jié)合的分析過程,定量保證結(jié)果的客觀性,定性需要結(jié)合技術(shù)領(lǐng)域?qū)<乙庖姳WC結(jié)果的準確性。在單個技術(shù)融合度測量方面,本文用技術(shù)融合深度表示每個子技術(shù)中多大程度地與其他子技術(shù)存在融合[10],反映了子技術(shù)對其他子技術(shù)的依賴程度,即某個子技術(shù)與其他子技術(shù)共現(xiàn)的專利數(shù)量占該子技術(shù)專利總數(shù)量比。技術(shù)融合深度高的子技術(shù)依賴度較高,往往與其他子技術(shù)結(jié)合實現(xiàn)特定功能,在技術(shù)體系中占據(jù)十分重要的地位。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新政策效力與政策效果評估——基于中國2006~2016年政策文本的量化分析[J]. 王幫俊,朱榮. 軟科學. 2019(03)
[2]基于專利挖掘的移動醫(yī)療產(chǎn)業(yè)技術(shù)預見[J]. 賴朝安,錢嬌. 科研管理. 2018(10)
[3]基于學科視角的技術(shù)融合度研究——以中國知網(wǎng)技術(shù)標準共類分析為例[J]. 劉康,劉西懷. 科技管理研究. 2017(24)
[4]技術(shù)機會研究綜述[J]. 安然. 現(xiàn)代管理科學. 2017(12)
[5]協(xié)同創(chuàng)新視角下的區(qū)域創(chuàng)新體系構(gòu)建[J]. 吳昊,張?zhí)熳g. 社會科學戰(zhàn)線. 2016(10)
[6]區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)協(xié)同演進研究[J]. 蘇屹,姜雪松,雷家骕,林周周. 中國軟科學. 2016(03)
[7]中國高鐵破壞性創(chuàng)新路徑探析[J]. 馮靈,余翔. 科研管理. 2015(10)
[8]基于專利的技術(shù)機會分析方法研究[J]. 馬婷婷,汪雪鋒,朱東華,劉勝奇. 科學學研究. 2014(03)
[9]智能優(yōu)化控制:概述與展望[J]. 辛斌,陳杰,彭志紅. 自動化學報. 2013(11)
[10]基于專利情報的技術(shù)機會與區(qū)域技術(shù)專業(yè)化分析[J]. 馮仁濤,余翔,金泳鋒. 情報雜志. 2012(06)
本文編號:3559383
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