基于多指标体系的技术生命周期判断方法研究
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作者:王山
关键词：技术功能指标;技术生命周期;多指标测度体系;磷酸铁锂
从世界科技发展趋势来看，新一轮科技革命和产业变革正在重构全球创新版图，重塑全球经济结构。抢占人工智能技术、量子通信技术、能源技术等颠覆性、战略性技术战略制高点，已成为提升企业核心竞争力、推动经济高质量发展的关键，而技术发展战略时常需要根据技术的发展趋势制定相应的调控战略，以便合理分配有限的资源来增强其核心竞争力。技术生命周期恰恰可以反映技术的发展动态与未来发展趋势，技术生命周期的准确判断不仅有助于企业了解技术所处发展阶段、抢占技术先机、降低投资风险;还有助于企业制定技术战略决策、促进产业创新与升级，尤其是对以技术为生命的IT公司而言，能否把握好技术生命周期，在新技术的初期介入，在技术衰退期退出，是IT公司成功c否的关键因素[1]。已有学者在技术生命周期判断方法方面进行了大量的研究，然而这些判断方法在指标全面性与评价维度等方面还存在一定的局限，难以准确、有效地评估技术所处发展阶段。为了面对越来越复杂的技术发展形势，满足技术发展评估和预测的实际需要，如何有效、准确地研判技术生命周期是学者们亟待解决和值得深入思考的问题。
1相关研究及理论基础
1.1技术生命周期判断方法研究现状
国内外关于技术生命周期相关研究已经取得一定的成果，通过对已有研究工作的系统梳理及归纳总结可知，国内外学者们主要集中在以下3种技术生命周期判断方法的研究上。第一种是模型化方法，模型化方法较多使用曲线或构建模型来实现技术生命周期演化阶段的判定，常见的有S曲线[2]、技术生命周期图法[3]、Fish-pry模型法[4-5]、基于TRIZ理论[6]与基于系统动力学[7]的技术生命周期判断方法;第二种是计量法，计量法侧重于文献计量、科学计量及数据挖掘等，常见的有专利指标分析法[8]、相对增长率法[9]、TCT计算法[10]、会议与期刊论文比例法[11]、文献类型变化法[12]与多指标测量法[13];第三种为描述型方法，描述型方法较多进行主观评估度量，如基于TRL的技术成熟度分析方法[14]与德尔菲法[15]。3种判断方法中应用范围最广、最受学者们关注的是模型化方法与计量法，虽然模型化方法在识别技术生命周期发展阶段时是可行的，但仅仅采用单一S型曲线或Fishpry模型对技术生命周期进行判别可能带有一定的片面性，甚至会产生误差，ChristensenCM曾建议采用多指标方法对技术生命周期进行测量[16]。多指标测量法通过采用不同类型数据或不同指标的排列组合在一定程度上能够克服单一指标法或模型曲线在识别技术生命周期发展阶段时不太准确的局限，但其主要停留在基于专利或论文文本外在特征的研究视角对技术生命周期的判定与简单解读上，较少深入到文献内部挖掘体现技术生命周期演化特征的技术功能指标数值信息层面。
针对以上研究不足，本研究结合特定技术研究领域的特点，拟从表征技术功能属性的指标角度出发，抽取出特定研究领域技术功能指标的数值信息，然后在此基础上，结合专利及论文外部特征指标构建了技术生命周期多指标测度体系与技术生命周期指数计算模型，进一步探索技术生命周期发展阶段精确判断的研究方法，为相关研究人员揭示技术领域发展动态、准确定位技术发展方向与制定技术战略决策和对策提供方法参考。
1.2理论基础
1.2.1技术生命周期理论
技术生命周期理论认为一项技术从进入市场到逐渐消失的周期过程中，一般会经历萌芽期、生长期、成熟期与衰退期4个阶段。在萌芽期，因所投入的人力、物力与财力等资源比较有限，此阶段只有少数企业或个人参与研发，可供参考的专利文献或科技论文较少;生长期阶段，随着技术的不断发展与进步，参与研发的企业或个人数量逐渐增多，相应地，科研产出也迅速增长，技术对市场产生不可忽视的影响;成熟期，随着新技术逐渐占领更多的市场，关键性技术已经成型，参与研究的企业与个人数量、申请的专利数量已达到最大值，此时发明专利占比较小，多数为实用新型专利和外观设计专利;当技术进入成熟期一段时间，终将因外部各种因素的影响（如政治因素、经济因素、社会因素等）走向衰退，技术竞争力快速下降，市场占有率开始滑坡，越来越多的研发人员退出技术的研发，专利申请数量下降，逐渐被新的技术取而代之[17]。
1.2.2“功能分解”思想
HeebyungK等以信息技术为实证分析案例，选取了度量信息技术进展的3种功能（存储、运输与传输）和6种功能性度量指标（存储信息容量、存储信息成本、带宽、带宽成本、计算速度、计算成本），提出了一种可量化技术功能价值并评估技术发展水平的功能分类体系，其中研究所采用的数据来源于各类书籍、公开期刊文献与美国人口普查局，以这些参考资料为基础开发了一个相对综合全面的数据库，通过所开发的数据库提取每个功能指标的数据信息，进而绘制出每个功能指标时间序列下的演化态势曲线，以便于技术发展水平的量化评估[18]。这种已在特定技术系统设计中使用并对技术及技术子系统主要功能方面进行分类的方法称为通用分类系统[19]，通过对表征技术功能的有限指标数值的提取可以实现特定技术发展状态的分析。
1.2.3S曲线进化法则
TRIZ又称发明问题解决理论，是TheoryofIn?ventiveProblemSolving的简称。阿奇舒勒等通过大量专利数据将技术系统进化的一般规律抽象为八大技术进化法则[20]，S曲线进化法则作为八大技术进化法则之一，指技术系统的主要参数或性能变化依赖发展阶段呈S曲线形式进化，如图1所示，而技术系统的进化包含婴儿期、成长期、成熟期与衰退期4个阶段，每个阶段的技术系统特征表现如下：①婴儿期，因新系统存在一系列“瓶颈”问题，产品性能参数的完善进展缓慢，新系统技术参数经常不如旧系统;②成长期，随着阻碍技术系统的主要瓶颈问题逐步得到解决，技术系统的主要性能参数快速提升，产量迅速增加，成本逐渐降低;③成熟期，此阶段技术系统性能参数水平达到最佳，生产量趋于稳定，新出现的矛盾会制约技术系统的进一步发展;④衰退期，技术系统功能逐渐退化，表现为技术系统性能参数与经济效益逐步降低，专利等级、专利数量、市场占有份额与利润率等均呈现快速下降的态势，此时期不仅应该注重降低成本、发展服务功能等，更应该考虑中远期的发展，尤其是替代技术的研究规划[21]。
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