多维度视角下新兴产业技术演化测度研究——以我国新能源汽车产业为例.pdf
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1、收稿日期:2022-11-24摇 摇 摇 摇 摇 摇 修回日期:2023-02-28基金项目:国家社会科学基金一般项目“我国新能源汽车产业集群全生命周期可持续发展机制研究冶(编号:18BJL069);教育部人文社会科学研究规划项目“产业链视角下新兴产业多层次创新网络协同演化动力机制研究冶(编号:22YJA630078);青岛科技大学研究生自主科研创新项目“产业链视角下新能源汽车产业协同创新网络演化机制研究冶(编号:S2022KY026)。作者简介:索摇 琪,女,1980 年生,博士,副教授,研究方向:创新网络;李长升,男,1997 年生,硕士研究生,研究方向:创新网络。多维度视角下新兴产业技术
2、演化测度研究*以我国新能源汽车产业为例索摇 琪摇 李长升(青岛科技大学经济与管理学院摇 青岛摇 266061)摘摇 要:研究目的对新兴产业技术演化特征进行测度,有助于透视新兴产业技术演进轨迹,进而为产业技术发展提供借鉴。研究方法从多维视角构建新兴产业技术演化测度框架。首先,对技术社群进行动态演化识别和可视化,揭示技术演进路径;其次,引入技术熵对技术演化状态进行分类和测度,明晰产业技术演化稳定性;再次,通过关键词-时序分析刻画知识元素演化轨迹,识别产业技术前沿;最后,以产业链视角分析产业技术结构,揭示技术发展重心。研究结论以我国新能源汽车产业为例进行实证分析,研究发现:新能源汽车产业关键技术已形
3、成突破性发展,但仍伴随着不均衡性;产业核心技术形成了六大演化路径;知识元素的出现时间、创新频率和创新区间三者密切相关,产业前沿技术创新活跃;随着技术领域的不断细分,产业链不断横向和纵向扩展,产业链重心的过渡及上下游协同助力产业结构的升级发展。关键词:新兴产业;演化测度;社群识别;知识元素;技术熵;新能源汽车产业中图分类号:G306摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 文献标识码:A摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 文章编号:1002-1965(2023)10-0140-10引用格式:索摇 琪,李长升.多维度视角下新兴产业技术演化测度研究J.情报杂志,2023,42(10):140-149.DOI:10.396
4、9/j.issn.1002-1965.2023.10.020Technology Evolution Measurement of Emerging Industries from a Multi-DimensionalPerspective:New Energy Vehicle Industry of China as an ExampleSuo Qi摇 Li Changsheng(School of Economics and Management,Qingdao University of Science and Technology,Qingdao摇 266061)Abstract:R
5、esearch purpose Measuring the technological evolution characteristics of emerging industries can provide a better under鄄standing of the trajectory of technological evolution within these industries,and can therefore offer valuable insights into the developmentof industrial technologies.Research meth
6、od This study proposes a multi-dimensional framework for measuring the technological evolu鄄tion of emerging industries.Firstly,the dynamic evolution of the technical community is identified to delineate the technological evolutionpath.Secondly,technical entropy is introduced to classify and measure
7、the status of technological evolution,thereby clarifying the stabilityof industrial technology evolution.Thirdly,the evolution trajectory of knowledge elements is defined through keyword-sequence analysisto identify the frontier of industrial technology.Finally,the industrial technology structure is
8、 displayed from the industry chain perspective,which reveals the focus of industrial technology development.Research conclusion Using the new energy vehicle industry of China asan example,this research provides empirical evidence that the industrys key technologies have achieved significant progress
9、,while the de鄄velopment has been characterized by a significant imbalance.The core technologies of the industry have undergone six distinct evolutionarypaths.The emergence time,frequency,and innovation interval of knowledge elements are closely related.The innovation of frontier tech鄄nologies in the
10、 industry is also highly active.Moreover,the industry chain has continued to expand both horizontally and vertically due tothe ongoing subdivision of technical fields.Finally,the focus transition of the industry chain and the synergy between the upstream anddownstream sectors have facilitated the up
11、grading and development of the industrial structure.Key words:emerging industry;evolutionary measure;community identification;knowledge element;technical entropy;new energy ve鄄hicle industry第 42 卷摇 第 10 期2023 年 10 月摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇情摇 报摇 杂摇 志JOURNAL OF INTELLIGENCE摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇Vo
12、l.42摇 No.10Oct.摇 20230摇 引摇 言当前,新一轮科技革命和产业变革正在重塑全球经济结构,新兴产业具有科技含量高、市场潜力大、带动能力强、综合效益好等特征,对于引领国民经济发展和提升国家竞争优势发挥着至关重要的作用。作为科技创新活动最为集中和活跃的领域,新兴产业代表着未来科技和产业发展的新方向1。然而,新兴产业的发展往往建立在前沿科技重大突破基础上,其技术的发展和突破常常面临较强的不确定性。在此背景下,探究新兴产业的技术演化态势,明确技术演化脉络,进而为产业技术预见提供决策参考,已经成为当前亟待解决的重要问题。产业技术发展是一个涉及多要素的复杂动态演化过程,技术社群演化往往以
13、知识元素突破为前提,产业技术结构可以视为技术社群发展的阶段性表现。因此,从多维视角测度技术社群、知识元素、产业结构的演化联动和差异特征,有助于从全局层面把握产业技术演化的内外部关联性以及整体结构特征。完整而有效的产业技术演化测度能够为产业技术发展提供支撑,对于产业技术规划、技术风险规避、产业优势塑造具有重要的现实意义。1摇 文献综述新兴产业的发展伴随着技术变革与创新,技术的加速迭代推动着产业的升级。当前新兴产业相关研究集中于产业发展水平、产业创新及产业技术研究等方面。新兴产业发展测度方面,Bukht 等2结合数字经济的定义对其产业规模进行了估计;闫俊周等3对新兴产业供给侧创新效率进行了评价。蔡
14、伟等4构建了综合评价指标体系对新兴产业经济效率进行评价;孙理军等5基于科技-市场-政策环境框架对新兴产业自主发展水平进行测度。产业创新相关研究多从技术创新、企业创新、制度创新等视角进行探讨。康鹏6量化界定了不同部门在新兴产业技术创新中的角色演化;鲁志国等7基于三阶段 DEA 模型测算了新兴产业技术创新效率;袁军等8探讨了研发补贴集中度、高管技术背景对新兴产业企业创新的影响;张秋实等9运用面板门槛模型讨论了内部控制对新兴产业企业金融化与企业创新关系的作用。陈文俊等10分析了新兴产业政策对生物医药上市公司创新绩效的影响;肖振红等11采用倾向得分倍差法检验了新兴产业政策对企业创新绩效的影响及作用机制
15、。产业技术相关研究多关注于产业技术演化和产业技术预测,王建华12基于新兴产业技术演化路径依赖性检验,揭示了中国战略性新兴产业技术发展的基本规律;郑荣等13借助关键路径分析法,明晰了新能源汽车产业不同新兴技术领域下的关键路径;魏旭光等14构建新兴技术创新超网络演化模型,仿真分析了我国新能源汽车技术创新网络的演化规律;丰米宁等15从产业链视角进行 3D打印产业的主题识别和技术演化,探寻领域整体发展态势和主题内外部的关联。产业技术研究方法呈现出多样性特征,基于引文数据16-17、专利数据13,18、市场数据19,结合社会网络分析方法14,20-21、语义聚类算法22-23、相关模型24-25、社群发
16、现13,21,26等方法从不同视角开展了研究。产业技术识别则关注从技术和主题视角探究技术演化路径并进行技术预测。周源等21建立文献引用网络识别了增材制造领域的技术演化路径;陈悦等18采用技术融合与演化路径探测的新方法识别增材制造领域的技术发展路径;吴菲菲等23利用遍历算法识别太阳能电机板技术的演化路径;陈翔等27基于动态语义网络刻画了信息科学领域的主题演化路径;宁博文等28分析了生物制药产业新兴技术的发展脉络,并预测了未来发展趋势。Wu等29提出了 LDA 主题模型、主题生命周期、技术熵相结合的分析方法,用以识别和测量技术主题演变。现有研究为本文的研究提供了丰富的理论基础,然而仍然存在有待完善
17、之处:其一,当前研究多围绕技术社群进行讨论,鲜有研究从知识元素及产业链视角刻画产业技术演化过程中的知识元素和产业结构的演变特征;其二,现有研究多围绕技术维度构建指标测度,多角度下的演化过程分析有待深入;其三,分析内容多将技术识别与技术路径演化结合,缺乏将技术路径、技术预测、技术前沿相串连的总体测度,新兴产业的整体演化特征有待进一步揭示。2摇 研究设计产业技术演化测度旨在基于新兴产业技术专利的基础上,从技术社群、知识元素、产业链角度揭示技术演化态势,阐明新兴产业技术随时间变化而呈现出的内部差异性和整体性特征。研究以新能源汽车产业作为实证对象,基于产业发明专利数据构建专利网络。从技术社群角度,借助
18、社群影响力和聚类算法的动态性优势,对 IPC 共现矩阵进行社群划分,探究技术社群在不同时间节点下的重要程度及变动趋势,进而识别产业技术社群演化路径。基于技术演进状态及技术熵对技术社群演化强度进行测度,进一步完善产业技术演化机制;从知识元素角度,分析关键词-时间双重联系,通过知识元素演化及融合度刻画知识元素随时间的演化过程,识别产业技术热点和前沿;从产业技术结构角度,通过产业链不同环节的创新融合刻画产业技术结构重心及变化。具体研究框架如图 1 所示。摇 2.1摇 技术社群识别及动态演化本文选取 Infomap 算法识别产业技术社群的动态变化30。Infomap 算法是一种基于信息论的多层次网14
19、1摇 第 10 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 索摇 琪,等:多维度视角下新兴产业技术演化测度研究图 1摇 研究框架络社群发现算法,对于大型有向加权复杂网络社团识别效果良好,且具有高效稳定的特点。该算法的优势在于可结合 Mapequation 平台的可视化直观反映技术社群随时间变化的动态演变特征;为减小技术社群冗余性,采用最小熵原理有效识别重要链接,从而简洁反映社群组成;Infomap 算法通过模块化结构识别网络社群,在算法运行过程中确定社群数量,不需要先验知识,避免主观造成的划分误差。其目标函数映射方程如公式(1)所示。L(M)=q琢H(Q)+移mi=1pi茁H(Pi)(1)其
20、中,映射方程 L(M)描述了最小化随机游走者在网络上随机游走轨迹的简洁程度,M 为给定的网络分区;方程右侧第一项描述模块间移动所需的平均位数,第二项描述模块内移动所需的平均位数;q琢为随机游走者在任何给定步下切换模块的概率,H(Q)为模块间运动的熵,即索引码本(Huffman 编码)中码字的频率加权平均长度31,H(Pi)为模块内运动的熵(包括退出模块),即模块码本(Huffman 编码)中码字的频率加权平均长度,权重 pi茁为在模块 i 内运动时的分数和退出模块 i 的可能性。因此,移mi=1pi茁=1+q琢。本文采用冲积图进行新能源汽车产业技术动态演化的可视化展示。冲积图基于流的形式捕捉社
21、群结构在网络上的动态变化,不同的模块代表不同的技术社群;模块的位置和大小则分别表征了社群的重要性和规模。位于冲积图底部的模块具有较高的地位和较大的社群规模。通过流能够直观展示出相邻时间窗口的技术社群结构变化。冲积图的绘制依托 Mapequation平台(https:/www.mapequation.org/)实现。摇 2.2摇 技术演化社群测度2.2.1摇 社群影响力度新兴技术的演化过程受到政策、经济、研发限制等多种因素影响,其影响力度是动态变化的,对不同时间窗口各技术社群影响力度计算,可识别不同技术的演化趋势。社群影响力(INF)通过技术社群涉及的知识元素及技术社群的相对重要性表示,如公式(
22、2)所示。INF=si伊 ii摇 摇(2)其中,si为技术社群i 的规模,ii为技术社群 i 的相对重要性。2.2.2摇 社群相似度对相邻时间窗口的技术社群进行相似度计算,能够确定技术社群之间的演化与扩散路径。余弦相似度越大,则意味着两个社群越相似18,借此可以进行社群相似度判断,具体计算如下。cos()兹=AB椰A椰椰B椰=移ni=1Ai伊 Bi移ni=1A()i2伊移ni=1B()i2其中,A、B 均为技术社群所对应的向量。2.2.3摇 技术演化状态与技术熵新兴技术的发展和变迁兼具连续性和不稳定性特征,一种技术可能会细分成多个知识元素,也存在多个知识元素融合成新技术的情形。社群在演化过程中
23、的连续状态之间会发生变化,如融合、裂变等。通过追踪社群到相邻社群的流,可直观揭示社群的变化状态32。本文以网络社群表征技术领域,结合社群生命周期理论,借鉴已有研究18,33-34并结合技术社群的不同发展状态,将其划分为分离型技术、融合型技术、继承型技术和孤立型技术四类,并分别构建分离度、融合度、继承性、孤立性指标进行测度。分离度(SD)、融合度(FD)、继承性(IN)指标测度如公式(3)所示。SD/FD/IN=移mi=1wici(3)其中,m 为技术数量,wi为第 i 个技术所占比重,ci为第 i 个技术所分裂/融合/继承的知识元素分流数量。由于孤立型技术在技术演化过程中前后无知识元素分流技术
24、,因此孤立性(IS)通过孤立型技术相对重要性占所有技术相对重要性的比重来测度,如公式(4)所示。IS=移mi=1wisi(4)其中,wisi为第 i 个技术所占比重。241 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 情摇 报摇 杂摇 志摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 第 42 卷技术熵。随着知识元素的分流和技术融合、分离、继承、孤立状态的转换,产生了熵增量,即熵流(E),定义29如公式(5)所示。E=Ese+Efu+Ein+Eis(5)其中,Ese、Efu、Eis、Ein为技术分离、融合、继承、孤立所产生的熵。借
25、鉴网络结构熵的相关研究35,对技术熵增量的四种不同情况结合分离度、融合度、继承性、孤立性分别对技术重要程度和熵增量进行定义,如公式(6)所示。Ese=-移Nj=1IsejlnIsej(6)其中,N 表示分离型技术数量。结合公式(3)和公式(6),可得 Ese,同理可得 Efu和 Ein。由于孤立型技术无知识元素分流,采用孤立性(IS)进行测度孤立型产生的技术熵,有:Eis=移Nj=1ISj(7)结合公式(3)-(7),技术熵表达式如公式(8)所示。E=-移Nj=1wsejcsejSDlnwsejcsejSD+移Nj=1wfujcfujFDlnwfujcfuj(FD+摇 摇移Nj=1winjci
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