发布时间：2023-08-06 10:52:31
序言：写作是分享个人见解和探索未知领域的桥梁，我们为您精选了8篇的技术创新的主要方法样本，期待这些样本能够为您提供丰富的参考和启发，请尽情阅读。
论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究
课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题
选题依据：
技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估， 可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握， 从而为企业的技术创新决策提供科学的依据， 以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下， 企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展，企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中， 企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运， 为了确保技术创新工作的正确性，企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。
二、本课题国内外研究现状及发展趋势
现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。
(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息， 分析技术发展趋势和规律， 在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下， 将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法，美国生物学家和人口统计学家Raymond Pearl提出的Pearl曲线(数学模型为: Y=L∕[1+A?exp(-B·t)] )及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为: Y=L·exp(-B·t))皆属于生长曲线， 其预测值Y为技术性能指标， t为时间自变量， L、A、B皆为常数。Ridenour模型也属于生长曲线预测法， 但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比， 主要适用于新技术、新产品的扩散预测。
(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息， 建立预测对象与影响因素的因果关系模型， 预测技术的发展变化。相关分析法认为， 一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的， 这样， 通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种: 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。
(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源， 通过系统的调查、征询专家的意见， 分析和整理出预测结果。专家预测法主要有: 专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等， 其中， 德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处， 避免了其缺点， 被认为是技术预测中最有效的专家预测法。
趋势外推法的预测数据只能为纵向数据， 在进行产品技术创新预测时， 只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势， 并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中， 对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推， 而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测， 但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式， 而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素， 略去了许多未考虑的因素， 所以， 所建模型对实际问题的表达能力也不够准确， 预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法，依靠的是预测者的知识和经验， 往往带有主观性， 难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献， 为企业技术创新的预测提供了科学的方法论， 但在新的经济和市场环境下， 技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展， 以克服自身的不足， 更进一步适应时展的需要， 为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。
目前，在我国企业技术创新评估中， 一般只考虑如下四个方面的因素: (1) 技术的先进性、可行性、连续性; (2) 经济效果; (3) 社会效果; (4) 风险性， 在对此四方面内容逐个分析后， 再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有: Delphi法(专家法)、AHP法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等， 但技术创新的评估是一个非常复杂的系统， 其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性， 同时， 还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素，目前所使用的原理和方法， 难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究， 在我国的历史还不长， 无论是指标体系还是评估方法， 均处于研究之中， 我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是: (1) 建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系; (2) 建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。
这种情况下， 神经网络技术就有其特有的优势， 以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能， 可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题， 它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础， BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成， 各层的神经元数目不同， 由正向传播和反向传播组成， 在进行产品技术创新预测和评估时， 从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息， 经隐含层处理后传入输出层， 其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置， 考虑了概括性和动态性， 力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素， 尽管是黑匣子式的预测和评估， 但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合， 输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。
据文献查阅， 虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究，如文献[08]、[09]、[11]等， 但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究， 在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下， 以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型， 是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。
三、论文预期成果的理论意义和应用价值
本项目研究的理论意义表现在: (1) 探索新的技术创新预测和评估技术， 丰富和完善技术创新预测和评估方法体系; (2) 将神经网络技术引入技术创新的预测和评估， 有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。
本项目研究的应用价值体现在: (1) 提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术， 有利于提高预测的正确性; （2）提供一种基于BP神经网络的综合评估方法， 有利于提高评估的科学性; (3) 为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。
四、课题研究的主要内容
研究目标：
以BP神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型， 并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法， 结合企业的具体实际， 对指标和模型体系进行实证分析， 使研究具有一定的理论水平和实用价值。
研究内容：
1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手， 密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响， 系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素， 建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系， 并研究其量化和规范化的原则及方法。
2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时， 需要一组决定其相对重要性的初始权重， 权重的确定需要基本的原则作支持。
3、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型研究。 根据技术创新预测的特点， 以BP神经网络为基础， 构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。
4、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点， 设计其相应的计算方法。
5、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料， 构建基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本， 对预测和评估模型进行自学习和训练， 使模型适合实际情况。
6、基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景， 对基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。
创新点：
1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前，在技术创新的预测和评估指标体系方面， 一种是采用传统的指标体系， 另一种是采用国外先进国家的指标体系， 如何结合我国实际当前经济形势， 参考国外先进发达国家的研究工作， 建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系， 此为本研究要做的首要工作， 这是一项创新。
2、研究基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能， 能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题， 本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估， 这也是一项创新。
五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证
1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素， 并研究影响因素间的内在联系， 确定其相互之间的重要度， 探讨其量化和规范化的方法， 将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合， 建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。
2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中， 发现问题、分析问题， 归纳和总结出具有共性的东西， 探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。
3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的研究， 先从某一行业出发， 定义模型的基本输入因素， 然后， 逐步扩展， 逐步增加模型的复杂度。
4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合， 进行实证研究， 在实践中丰富和完善， 研究出具有科学性和实用性的成果。
六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施
本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作， 编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作， 发表了“企业技术创新与营销管理创新”、“企业技术创新与营销组织创新”及“企业技术创新与营销观念创新”等与技术创新相关的学术研究论文， 对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础， 也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作， 具有一定的实践经验， 与许多企业有密切的合作关系， 同时， 对神经网络技术也进行过专门的学习和研究， 所以， 本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备， 能顺利完成本课题的研究， 取得预期的研究成果。
七、论文研究的进展计划
2003.07-2003.09：完成论文开题。
2003.09-2003.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。
2003.11-2004.01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。
2004.01-2004.03：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。
2004.03-2004.04：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。
2004.04-2004.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。
主要参考文献
[01] 傅家骥、仝允桓等. 技术创新学. 北京: 清华大学出版社 1998
[02] 吴贵生. 技术创新管理. 北京: 清华大学出版社 2000
[03] 柳卸林. 企业技术创新管理. 北京: 科学技术出版社 1997
[04] 赵志、陈邦设等. 产品创新过程管理模式的基本问题研究. 管理科学学报. 2000/2.
[05] 王亚民、朱荣林. 风险投资项目ECV评估指标与决策模型研究. 风险投资. 2002/6
[06] 赵中奇、王浣尘、潘德惠. 随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用. 控制与决策. 2002/6
[07] 夏清泉、凌婕. 风险投资理论和政策研究. 国际商务研究. 2002/5
[08] 陈劲、龚焱等. 技术创新信息源新探. 中国软科学. 2001/1. pp86-88
[09] 严太华、张龙. 风险投资评估决策方法初探. 经济问题. 2002/1
[10] 苏永江、李湛. 风险投资决策问题的系统分析. 学术研究. 2001/4
孙冰. 企业产品开发的评价模型及方法研究. 中国管理科学. 2002/4
技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估, 可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握, 从而为企业的技术创新决策提供科学的依据, 以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下, 企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中, 企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运, 为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。
二、本课题国内外研究现状及发展趋势
现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家*测法三大类。
(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息, 分析技术发展趋势和规律, 在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下, 将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家Raymond Pearl提出的Pearl曲线(数学模型为: Y=L∕[1+A?exp(-B·t)] )及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线(数学模型为: Y=L·exp(-B·t))皆属于生长曲线, 其预测值Y为技术性能指标, t为时间自变量, L、A、B皆为常数。Ridenour模型也属于生长曲线预测法, 但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比, 主要适用于新技术、新产品的扩散预测。
(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息, 建立预测对象与影响因素的因果关系模型, 预测技术的发展变化。相关分析法认为, 一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的, 这样, 通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种: 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。
(3)专家*测法。以专家意见作为信息来源, 通过系统的调查、征询专家的意见, 分析和整理出预测结果。专家*测法主要有: 专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等, 其中, 德尔菲法吸收了前几种专家*测法的长处, 避免了其缺点, 被认为是技术预测中最有效的专家*测法。
趋势外推法的预测数据只能为纵向数据, 在进行产品技术创新预测时, 只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势, 并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中, 对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推, 而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测, 但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式, 而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素, 略去了许多未考虑的因素, 所以, 所建模型对实际问题的表达能力也不够准确, 预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家*测法是一种定性预测方法,依靠的是预测者的知识和经验, 往往带有主观性, 难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献, 为企业技术创新的预测提供了科学的方法论, 但在新的经济和市场环境下, 技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展, 以克服自身的不足, 更进一步适应时展的需要, 为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。
目前,在我国企业技术创新评估中, 一般只考虑如下四个方面的因素: (1) 技术的先进性、可行性、连续性; (2) 经济效果; (3) 社会效果; (4) 风险性, 在对此四方面内容逐个分析后, 再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有: Delphi法(专家法)、AHP法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等, 但技术创新的评估是一个非常复杂的系统, 其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性, 同时, 还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素,目前所使用的原理和方法, 难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究, 在我国的历史还不长, 无论是指标体系还是评估方法, 均处于研究之中, 我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是: (1) 建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系; (2) 建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。
这种情况下, 神经网络技术就有其特有的优势, 以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能, 可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题, 它能克服上述各方法的不足。本项目以BP神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础, BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成, 各层的神经元数目不同, 由正向传播和反向传播组成, 在进行产品技术创新预测和评估时, 从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息, 经隐含层处理后传入输出层, 其输出值Y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置, 考虑了概括性和动态性, 力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素, 尽管是黑匣子式的预测和评估, 但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合, 输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。
据文献查阅, 虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究,如文献[08]、[09]、[11]等, 但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究, 在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下, 以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型, 是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。
三、论文预期成果的理论意义和应用价值
本项目研究的理论意义表现在: (1) 探索新的技术创新预测和评估技术, 丰富和完善技术创新预测和评估方法体系; (2) 将神经网络技术引入技术创新的预测和评估, 有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。
本项目研究的应用价值体现在: (1) 提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术, 有利于提高预测的正确性; （2）提供一种基于BP神经网络的综合评估方法, 有利于提高评估的科学性; (3) 为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。
四 、课题研究的主要内容
研究目标：
以BP神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型, 并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法, 结合企业的具体实际, 对指标和模型体系进行实证分析, 使研究具有一定的理论水平和实用价值。
研究内容：
1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手, 密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响, 系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素, 建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系, 并研究其量化和规范化的原则及方法。
2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时, 需要一组决定其相对重要性的初始权重, 权重的确定需要基本的原则作支持。
3、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型研究。 根据技术创新预测的特点, 以BP神经网络为基础, 构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。
4、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点, 设计其相应的计算方法。
5、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料, 构建基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本, 对预测和评估模型进行自学习和训练, 使模型适合实际情况。
6、基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景, 对基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。
创新点：
1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前,在技术创新的预测和评估指标体系方面, 一种是采用传统的指标体系, 另一种是采用国外先进国家的指标体系, 如何结合我国实际当前经济形势, 参考国外先进发达国家的研究工作, 建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系, 此为本研究要做的首要工作, 这是一项创新。
2、研究基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能, 能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题, 本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估, 这也是一项创新。
五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证
1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素, 并研究影响因素间的内在联系, 确定其相互之间的重要度, 探讨其量化和规范化的方法, 将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合, 建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。
2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中, 发现问题、分析问题, 归纳和总结出具有共性的东西, 探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。
3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的研究, 先从某一行业出发, 定义模型的基本输入因素, 然后, 逐步扩展, 逐步增加模型的复杂度。
4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合, 进行实证研究, 在实践中丰富和完善, 研究出具有科学性和实用性的成果。
六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施
本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作, 编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作, 发表了“企业技术创新与营销管理创新”、“企业技术创新与营销组织创新”及“企业技术创新与营销观念创新”等与技术创新相关的学术研究论文, 对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础, 也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作, 具有一定的实践经验, 与许多企业有密切的合作关系, 同时, 对神经网络技术也进行过专门的学习和研究, 所以, 本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备, 能顺利完成本课题的研究, 取得预期的研究成果。
七、论文研究的进展计划
2003.07-2003.09：完成论文开题。
2003.09-2003.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。
2003.11-2004.01：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。
2004.01-2004.03：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。
2004.03-2004.04：基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。
2004.04-2004.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。
主要参考文献：
[01] 傅家骥、仝允桓等. 技术创新学. 北京: 清华大学出版社 1998
[02] 吴贵生. 技术创新管理. 北京: 清华大学出版社 2000
[03] 柳卸林. 企业技术创新管理. 北京: 科学技术出版社 1997
[04] 赵志、陈邦设等. 产品创新过程管理模式的基本问题研究. 管理科学学报. 2000/2.
[05] 王亚民、朱荣林. 风险投资项目ECV评估指标与决策模型研究. 风险投资. 2002/6
[06] 赵中奇、王浣尘、潘德惠. 随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用. 控制与决策. 2002/6
[07] 夏清泉、凌婕. 风险投资理论和政策研究. 国际商务研究. 2002/5
[08] 陈劲、龚焱等. 技术创新信息源新探. 中国软科学. 2001/1. pp86-88
[09] 严太华、张龙. 风险投资评估决策方法初探. 经济问题. 2002/1
[10] 苏永江、李湛. 风险投资决策问题的系统分析. 学术研究. 2001/4
孙冰. 企业产品开发的评价模型及方法研究. 中国管理科学. 2002/4
[关键词]技术创新技术竞争情报电信行业创新管理
[分类号]G353
1 研究背景
技术竞争情报(Competitive Technical Intelligence，CTI)是指组织为了获取技术竞争优势，对有关外部技术机会、威胁和发展的信息进行收集和分析的过程以及由此形成的有关技术本身、技术竞争环境、竞争对手、竞争策略和战略的分析产品，支持决策和实施创新管理。在技术变革加快、技术竞争日益激烈的条件下，技术创新是企业适应市场变化、建立自己核心竞争力的有效途径。为了成功地实施技术创新，企业必须持续不断地关注其技术环境、市场环境和竞争环境，以最快的速度获取环境变化的信息，并做出反应。技术竞争情报已经成为企业战略管理和创新管理的重要手段。
国际上对企业技术竞争情报的各个层面开展了深入研究。Lichtenthaler(2005)组织了技术竞争情报方法体系的研究，识别了在跨国公司中选择技术情报方法的五项可能的影响因素(包括：企业面临的不确定性；企业决策风险和企业文化；对方法的熟悉程度；时间、人力和财力上的限制；对所面临问题的重要性的认识)。剑桥大学制造研究所技术管理研究中心L.Mortara等人研究了英国不同行业的14个技术型企业中的技术竞争情报搜集、发现企业自身的优势和弱势以及识别常见问题的方法。K.Brockhoff(1991)研究了德国企业分析竞争对手技术的实践。P.M.Norling和J.P.Her―ring(2000)等人分别研究了技术竞争情报工作在跨国公司中的发展历程，并探讨了技术竞争情报在创新过程中的应用。Y.Sugasawa(2006)等人通过对日本电子行业的案例研究分析了一个新的跨行业和跨企业的价值链――价值网络，验证了与技术情报有关的一系列概念和过程在构建新的价值链中扮演的重要角色。我国学术界对技术竞争情报的研究还十分薄弱，特别是缺乏在应用方面的实证研究。本文选择中国电信行业进行调研，目的是了解CTI在中国企业实施的基本情况及CTl分析方法在中国企业的应用情况，以发现中国企业技术竞争情报工作实施中存在的问题，并探求改进措施。
2 调研方案设计
2.1 调研对象
随着1998年电信改革的全面启动，我国的电信行业通过邮电分营、政企分开、集团分拆、允许国外电信企业介入等措施引入了竞争机制，正逐步走出由国家垄断经营的时代。具体来说，上游和下游已经有足够的中、外企业参与运营，形成了较完善的竞争机制，国内企业也面向全球经营，面临着来自外商的激烈竞争；在中游环节，中国的市场还没有完全开放。目前由六大国有电信运营商组成，包括中国移动、中国电信、中国联通、中国卫通、中国铁通和中国网通。如此一来，中国电信行业呈现出具有中国特色的竞争环境。同时，对于电信这样一个技术驱动的行业，技术创新是应对竞争的有效办法。特别是在电信设备和终端制造的技术密集环节，我国已经形成了具有国际竞争实力的国际性企业，比如华为、中兴、海尔和联想等，这些企业的创新活动均非常活跃。
因此，本研究选择了电信行业作为研究对象，在反映出具有中国特点的技术竞争情报实施环境的同时，也能反映技术创新密集的行业中技术竞争情报工作实施的先进经验。
同时，为了使本研究能够反映电信行业的全貌，根据电信行业的产业链构成，本研究在电信产业链的上、中、下游环节总共选取了14家企业进行调研，并且选择了与技术竞争情报工作相关的不同类型的工作人员进行调研，这些企业和被调查者分布如表1所示：
本调查所选企业覆盖了电信行业的整个产业链，并且基本是产业链各环节的领先企业，对这些企业进行调研，更能够从中总结出技术竞争情报实施的先进经验，从而达到本研究的调研目的。为了保证调查的质量，笔者通过各种渠道寻找被调研企业的相关人员，采用了一对一、面对面的方式联系并调研。
当然，电信行业是一个非常庞大的产业，据统计，截止到2007年上半年，仅电信增值服务商就达到22240家。受研究规模的限制，本研究选择14家企业只是一个很小的样本。但是，出于研究技术竞争情报的目的，本研究覆盖了我国电信行业的核心技术密集型企业，比如华为、中兴、联想、普天、百度等企业。因此，本研究对于反映电信行业中技术竞争情报实施的先进经验还是具有一定的代表性。
本次调研共发放调查问卷22份，回收21份，其中有效问卷17份。有效问卷覆盖了所选择的所有对象。
2.2 调研内容
技术竞争情报支持和服务于技术创新活动。技术创新由不同阶段组成，在每个阶段，技术创新活动的内容不同，技术竞争情报工作的任务也不相同。如果能够发现技术创新不同阶段的技术竞争情报服务方法的特征，则可以有效地指导技术创新整个过程中技术竞争情报工作的实施。因此，笔者选择了技术创新过程为本次调研的主体结构，这有利于将技术竞争情报工作和技术创新活动紧密地结合起来。
技术创新的整个过程可以分为如下阶段：
阶段一：技术创新战略制订。本阶段在企业总体战略的指导下，根据目前和将来存在的市场机会和技术机会，考虑来自竞争者、供应商、客户、替代品等方面的竞争压力，并在对企业自身技术能力和技术资源做出详细审计的基础上，制定适合本企业的技术创新战略。
阶段二：技术创新计划制订。本阶段对企业技术创新的中、长期战略进行分解，形成阶段性的技术创新任务安排，通常包括短、中、长期的项目组合以及项目的评价标准和执行计划。
阶段三：技术创新项目执行。技术创新项目执行是一个技术创新的典型过程，它包括四个子阶段：创意发展，研究设计，生产制造和商业化。本阶段根据对市场需求和技术能力的调研结果，详细地设计待创新项目的功能和实现细节，并进行开发。对设计的产品进行试制和批量生产，并最终将其推向市场。
阶段四：技术创新总结。在技术创新的每一个阶段末期，对该阶段的技术创新及其管理结果进行审计，并对该阶段的技术创新及其管理行为进行评价，总结经验和教训。
针对技术创新的每一个阶段，本调研包括CTI实施的基本情况和CTI方法使用情况两大方面，共包括以下五个主题：
・在技术创新各阶段对技术竞争情报工作的重视程度。
・在技术创新各阶段更加注重技术竞争情报工作哪方面的功能。
・在技术创新各阶段的技术竞争情报分析工作中，对各个分析对象的关注程度。
・影响是否选择某一种方法的因素。
・在技术创新各阶段中使用各种分析方法的频率。
笔者希望通过将技术创新过程和以上的五个问题结合起来，深层次挖掘技术竞争情报与技术创新活动的关联。
3 调研结果分析
3.1 技术竞争情报工作实施的基本情况及其分析
3.1.1 调研结果
・技术创新各阶段对技术竞争情报工作的重视程度。根据调查，得出技术创新各阶段对技术竞争情报工作的重视程度，如图1所示。可以看出，各企业在技术创新战略制订阶段最重视技术竞争情报工作；其次是技术创新计划制订和研究设计阶段，创意发展和技术创新总结这两个阶段的重视程度相当，而商业化阶段由于其任务的特殊性，最不重视技术竞争情报工作。当然，在技术创新战略制订阶段的重视程度虽然最高，但是仍然未达到3，也就是处于非常重视和比较重视之间。因此，对于技术创新的整体工作来说，应该提升对技术竞争情报工作的重视程度。
・技术创新各阶段技术竞争情报的工作内容。笔者将技术竞争情报工作的功能分为预测、评价和监测三种类型。根据调研，在技术创新各阶段对各种功能的重视程度如图2所示。可以看出，在技术创新战略制订阶段最重视技术竞争情报的预测功能；在技术创新计划制订和技术创新总结阶段最重视其评价的功能；而在其余4个阶段均最重视监测的功能。从总体上来说，对技术竞争情报功能都处于比较重视(1.5―2.5之间)的程度，这与对技术竞争情报工作的重视程度具有一致性。
・技术创新各阶段对各个分析对象的关注程度。笔者将技术竞争情报的分析对象分为竞争对手、技术相关机构、技术本身和企业自身。在技术创新各阶段中对各分析对象的关注程度如图3所示。可以看出，在技术创新战略制订阶段，企业会密切关注所有的分析对象，其中，以企业自身和技术本身为关注的焦点，在技术创新计划制定和技术创新总结两个阶段同样最关注企业自身，在创意发展、研究设计和生产制造阶段会主要关注技术本身；其次是企业自身，对竞争对手和技术相关机构的关注程度基本相同，在商业化阶段会最为关注竞争对手的情况。从总体上来说，对技术竞争情报各分析对象都处于比较关注(1.5―2.5之间)的程度。
3.1.2 技术创新过程各阶段技术竞争情报工作特征总结前述三个方面以技术竞争情报为纲，统计了CTI的实施情况，在此基础上，有必要以技术创新过程为纲，对CTI的实施进行总结，以实现将CTI的研究落实到技术创新过程中。
・技术创新战略制订阶段。企业在此阶段对技术竞争情报工作的重视程度最高，并且最重视其预测功能。通过预测，判断技术发展方向、市场竞争环境的变化趋势以及竞争对手研发动向等。企业的长期发展必须置于整个产业环境中来考虑，战略的制订关系到企业发展全局，因此在这一阶段注重对竞争对手、技术相关机构、技术本身和企业自身所有相关影响因素的分析。
・技术创新计划制订阶段。企业在此阶段对技术竞争情报工作的重视程度仅次于技术创新战略制定阶段，但是，最重视其评价功能。通过评价，判断各种技术创新方案的前景，将给企业带来的收益及所需要的资源和能力等，以辅助进行创新方案和研发项目的优选。此阶段更加注重对企业自身和技术本身的分析，以谋求制订出符合本企业总体战略、技术能力和技术发展态势的创新计划。
・技术创新项目执行阶段。企业在创意发展、研究设计和生产制造三个子阶段最重视技术竞争情报工作的实施，并关注技术竞争情报工作的监测功能。在这三个子阶段中更加注重对技术本身的分析，以求跟踪技术前沿，利用最先进、最有价值并且最适用的技术来进行产品开发和生产制造。
・技术创新总结阶段。企业仍然最重视技术竞争情报工作的评价功能。它主要评价企业技术创新工作的效率、与预期目标之间的差距、相比竞争对手的优势和弱势等，并在此基础上谋求持续的改进。因此，在这一阶段最重视对企业自身和竞争对手的分析。
从总体上来看，企业对技术竞争情报工作的重视程度普遍偏低，均未达到3，处于非常重视和比较重视之间，这与对技术竞争情报功能的关注程度和对各分析对象的重视程度呈现出一致性。因此，对于技术创新的整体工作来说，应该提升对技术竞争情报工作的重视程度。
针对调研所揭示的电信行业技术创新各阶段的情报工作特征，可以用表2来进行归纳描述：
当然，以上关于技术创新各阶段的技术竞争情报需求特征描述仅是统计意义上的概括性描述。在实践中，技术竞争情报的预测、评价和监测三大功能贯穿了技术创新的各个阶段，竞争对手、技术相关机构、技术本身和企业自身这四个因素也会作用于技术创新的全过程。
3.2 技术竞争情报分析方法的使用情况及其分析
在多数企业均没有建立完善的技术竞争情报组织体系的时候，各种分析方法的使用是企业实施技术竞争情报工作的主要途径。因此，对各种分析方法使用情况的分析应是本次调研的重要内容，本文对其单独进行统计和分析。统计的内容主要涉及三个方面：方法实施的影响因素、方法的使用频率和方法适用的不同阶段。
3.2.1 方法选择的影响因素 方法实施的影响因素如图4所示。
可以看出，方法的实施成本是影响方法选择的首要因素；其次是方法的适用性；其余两个因素的影响程度相当。各因素的影响程度大概都在2―3之间，差距较小，均属于比较影响的范畴。由此可以推断，企业进行方法选择是综合考虑各种因素的结果，其中没有一个起决定性作用的因素。
在笔者所列出的四种因素之外，被调查者还给出了以下的几个因素，即收益预估、市场、技术能力和方法实施技能。根据笔者的理解，这四个因素实际上可以归纳为方法实施能力和方法预期收益两个因素。
3.2.2 方法的使用频率 图5显示了27种技术竞争情报方法在技术创新工作中使用的总频率，其计算方法为各方法在技术创新各阶段中使用频率的总和。在此图中，实际使用频率=总频率／(14*7)，其中，14是指样本量(企业数)，7是指技术创新的阶段数。实际使用频率包括四个等级：经常使用――4；偶尔使用――2；很少使用――1；不使用――0。由于方法外延的不同以及技术创新各阶段任务的连续性和重叠性，某些方法可能适用于技术创新的不同阶段。根据统计结果，笔者选择了某一种方法使用频率为前三位的技术创新阶段予以描述，如表3所示(表中数目相同的表示该方法在所对应阶段的使用频率相同)：
注：本表的意义举例：技术／产品生命周期曲线在制订技术创新计划这一阶段使用的频率最高，其次是技术创新总结阶段，第三是研究设计阶段
图5和表3从三个方面揭示了技术竞争情报的各种方法在技术创新活动中的使用情况：第一，分析各种方法使用总体频率的差异，从中可以判断出技术竞争情报工作中使用的核心方法，比如以总频率125为界就可以筛选出使用频率处于前50％的14种分析方法；第二，判断技术创新不同阶段使用频率较高的具体方法，从而有针对性地指导技术竞争情报工作的开展；第三，判断各种分析方法适用的不同的技术创新阶段，从而在技术竞争情报工作的实施中充分有效地发挥各种分析方法的功能。
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当前对于大数据的特点主要存在两种观点：Dumbill采用IBM公司的观点，认为大数据具有“3V”特点，即数据量大（Volume）、数据类型复杂（Variety）、产生速度快（Velocity）。Edd Dumbill， “What Is Big Data，” http：//strata.oreilly. com/2012/01/what-is-big-data. html， 2013年1月24日访问。还有部分学者认为大数据具备“4V”特点，在3V的基础上增加了价值性（Value）。（1）数据量大（Volume）：目前数据的计量单位用太字节、泽字节和尧字节计算。IDC《数字宇宙膨胀： 到2020年全球信息增长预测》显示，数字信息每年按照几何级数态势递增，到2020 年数字量将达到40ZB。（2）数据类型复杂（Variety）：相对于传统的便于存储的结构化数据，大数据下非结构化数据越来越多，比如网络浏览轨迹、视频、音频、图片、地理位置信息等。数据类型的多样性对数据的处理能力提出了更高的要求。（3）产生速度快（Velocity）：数据的产生和更新频率快，每秒都在即时增加，因此大数据的存储以及实时处理和分析能力是大数据背景下技术创新的关键要求。（4）价值密度低（Value）：存储的数据量大，但是蕴含的价值低。比如一段监控视频时间长达2个小时，但是有用的数据可能只有1～2分钟。朱东华：《大数据环境下技术创新管理方法研究》，《科学学与科学技术管理》2013年第4期。
数字技术是指对产生于人机交互、物联网等以结构、半结构、非结构形式存储于数据库中的数据，进行提取和集成，以模式识别、数据挖掘、可视化以及统计分析等技术手段，通过数字技术生成模块化的专用数字技术处理软件包，进一步通过模块集成实现决策支持、智能生产、智能服务、预测等技术创新，实现大数据的价值化。
根据大数据的特点可知大数据和传统数据的差别主要体现在数据处理技术上，大数据下的数字技术包括传统基本数据处理技术如模式识别、数据挖掘、可视化、统计分析，和高级数据处理技术如移动计算、社会化媒体、物联网、云计算、分析和预测五种技术，这五种数字技术融合后方能产生巨大的技术创新。[德]乌尔里希・森德勒编：《工业4.0》，邓敏、李现民译，机械工业出版社，2014年，第54～67页。移动计算指的是计算的实时性、动态性，即人和计算机的实时交互，机器和周围环境的实时交互，通过移动计算，增加了数据使用技术在地点和时间上的灵活性，数据的实时处理是大数据的最核心技术。社会化媒体是指人们可以在社会化媒体平台信息、分享内容、互动交流。社会化媒体平台的使用数据具有“流”的特性，大数据流的特性改变了人们收集和评价信息的方式，也改变了技术创新方式。物联网描述的是物理对象间的连接，这种交互作用发生在机器与机器之间，对象与对象之间。物联网的形成开启了服务创新、生产创新和增值过程的新维度，是新的增值模式和商业模式的基础。云计算指的是一种基于互联网的计算方式，主要解决数据的结构问题和管理问题，共享的软硬件资源和信息按需提供给不同的使用者，通过云计算加快对信息的发现、组织和协调并为技术创新提供服务。分析和预测是对大数据进行关联、趋势性等知识发现技术，由于大数据的海量性、动态性、类型多样性和价值低密度性，有价值的信息隐藏于碎片化的数据关联中，而且随时间的流逝不断减少，因此传统的优化算法、抽样学习的数据挖掘技术、统计分析方法已不适用，基于知识发现的分析和预测技术是大数据的关键技术。针对大数据下的这些数字技术融合就有可能产生技术创新，就可能实现服务智能化、生产智能化、决策智能化等等。
大数据时代给经济增长带来了大的变革，这种变革体现在：一是信息化与工业化的融合，大数据时代的本质是互联网基础上的信息技术在经济增长和工业化中的广泛应用，其核心在于信息化与工业化的融合。大数据并不能生产出新的物质产品，也不能创造出新的市场需求，大数据的价值，不仅是大数据技术本身，更是应用创新产生的经济社会价值，能够让生产效率大幅提升，从而使工业制造的生产效率得到大规模提升，并进一步促进经济发展。二是促进产业融合。大数据时代信息化和智能化的广泛使用，使得不同产业或同一产业不同行业相互渗透、相互交叉，最终融合为一体，逐步形成新的产业。在技术融合、数字融合基础上所产生的产业边界模糊化，产业由分立走向融合，产业融合能够通过建立与实现产业、企业组织之间新的联系而改变竞争范围， 经济增长效率大幅度提高。三是技术创新发生变化。在大数据背景下科技创新与产业结合程度加强，而且由于信息化的广泛使用，信息化和工业化的深度融合，技术创新的协同性和共享性加强，科技创新与产业结合对经济增长的作用加强。
二、大数据下数字技术创新的新特点
大数据下的技术创新与传统渐进性技术创新有本质的不同，主要体现在创新方法、创新模式、创新管理、创新过程和创新结果五个方面。大数据背景下数字技术基础上的技术创新具有一些新特点：
1.数字技术下的技术创新方法具有组合性
传统的技术创新方法基于专业理论、专业技术和市场目标的共同作用，孙圣兰、夏恩君：《突破性技术创新对传统创新管理的挑战》，《科学学与科学技术管理》2005年第6期。而大数据环境下的数字技术创新方法更多地来源于对不同技术的组合式创新。创新不仅是一种基于理论背景下的基础性创新，而更可能是利用现有的数据技术手段和已有信息进行重新组合，技术创新方法的组合性主要体现在对数字的敏感性洞察以及创意路径实现的组合。对于客户消费行为的数据技术分析可以开发出BI系统。对于共众通信数据分析可以开发舆情系统， Kevin Systrom和Mike Krieger将Facebook最受欢迎的照片共享思想植入到智能手机中，开发出了能够改变照片样式的软件。[美]埃里克・布莱恩约弗森、安德鲁・麦卡菲：《第二次机器革命》，蒋永军译，中信出版社，2014年，第91～92页。这些说明了数字技术提供了一种组合式技术创新的可能性。
2.数字技术下的技术创新模式具有开放性
传统的技术创新模式强调独立创新、合作创新和引进创新模式，这些创新模式聚集对要解决的问题相关领域精通的专业性人才来提供技术创新方案。专业人才具备高精尖科技知识，能够从更加专业的角度提出建议，而大数据下的技术创新能够突破对专业人员和研究领域的限制。数字技术提供了一个开放式的创新环境，每个人都能够在开放平台上对要解决的问题进行新思想的交流与技术创新的实现。纳特・特纳和扎克・温伯格是沃顿商学院学习经济学和创业学的学生，二人虽然没有学过医学知识，但他们创办的公司flatiron health正在试图用大数据分析技术找到治疗癌症的方法。这种群体力量参与和数字技术爆发出来的无限的智慧正是大数据下技术创新的模式。
3.数字技术下的技术创新管理具有突破性
突破性技术创新是基于不同科学原理和技术方法之上的创新，能够使产品具有新的性能和较低成本，且具有毁灭性，能开拓新的市场和潜在的应用，如石英钟的出现给机械表以致命冲击。数字技术下的融和式技术创新是突破性技术创新，单个领域的技术有可能只服务于特定背景下的产品或者服务，而不同领域技术的有效融合则可能衍生出更多的相关性技术创新。在技术进步的过程中，渐进式创新是阶段性的、变革性的，而突破性技术创新是永恒的、革命性的。传统的技术创新需要高成本的投入，大量的人才培养及储备、基础设施的建设、先进设备的研发及引入，通常这些投入需要经历一定的时间才有可能获得创新成果。基于数字技术平台，每个企业、机构甚至个人都成为了创新的主体，创新也不再局限于某一技术领域，而是以多种方式存在。如云端存储服务及数据分析业务就为企业提供了一种成本相对较低的创新思路，从而使得技术创新具有更低成本。
4.数字技术下的技术创新过程具有非线性
线性创新和非线性创新是基于创新过程的一种区分。线性创新过程是一个“基础科学-应用科学-设计试制-制造-销售”的单向的、逐次渐进的过程，创新起源于基础研究。非线性创新过程突出了创新的多层次、多环节和多主体参与，在非线性创新过程中创新绝不是从研究到应用的线性链条，从小众到大众的传播过程。数字技术下的技术创新突破了线性技术创新的思维，从创新的方式、主体、阶段等方面进行非线互创新，是企业内外各种与技术创新有关因素相互作用的结果，突出了创新的多层次、多环节和多主体参与。在大数据时代，技术创新被认为是各创新主体、创新要素交互复杂作用下的一种复杂涌现现象，是创新生态下技术进步与应用创新共同演进的产物。
5.数字技术下的技术创新结果具有通用性
通用性指能够在多行业使用的创新技术，通用技术创新具有普遍性，能够随着时间推移催生大量的创新，数字技术下的技术创新具有这些特点。数字技术下通用性创新主要是由于创新的方法是组合式创新，对于已有发明或者技术创新，经过组合后有可能产生新的创新。这种创新方法表明，每一次的技术创新会成为未来创新的一块积木，在不断的积累过程中，就产生了持续技术进步。数字处理技术使得所有领域都能够获得海量的数据，并无限制地被复制和重复使用。因此，具有潜在价值的数字化积木式技术创新以前所未有的速度成倍增长，并且还在持续地提供未来组合式技术创新的可能性。
三、大数据时代我国新常态经济增长中数字技术引领技术创新的路径转型
当前中国经济步入以中高速增长为标志的“新常态”，新常态不仅意味着经济增速的放缓，更意味着经济增长动力的转换和经济增长方式的转变，在新常态背景下，中国经济的增长需要实现创新驱动战略的支撑。在新常态的创新驱动中，我国面对大数据下技术创新带来的机遇和挑战，面对传统技术创新的路径依赖和数字技术下技术创新的特点，要发挥我国自身资源优势，实现数字技术引领技术创新，推动我国经济增长潜力开发，就要加快推进数字技术引领技术创新路径转变。
1.实施“政府组织+国企研发”的数字技术创新计划
技术创新正在成为大数据时代的发展关键词，而且大数据下的技术创新具有开放性，特别是在数字化工厂方面，实现过程中有大量需要进行标准化的内容，欧美国家在这一方面起步早，已制定出系统集成、安全保障、数字化工厂、能耗等技术标准，因此要积极引进和参与国际化标准工作，同时实施举国体制，发挥政府作用，组织开展我国的技术标准化研究，争夺制造业竞争的话语权。另外，在产品市场规模巨大、产品集成复杂的重大技术创新领域，借鉴“高铁”技术创新模式，由政府牵头，发挥国企研发力量，重点突破某一领域的技术难题。在实施“政府组织+国企研发”的数字技术创新计划中，重点要持续推进大数据平台建设，构建信息共享机制。大数据环境下的技术创新是基于数据库基础上的，因此要持续推进数据库、知识库、云计算库、数据分析库的基础平台建设，大数据下人人都是技术创新者，要构建基于服务的、集成智能分析、快速决策分析的大数据处理支持系统接口，建立促进群体成员之间信息沟通、共享和促进群体技术创新的交互平台，建立开放的大数据技术创新体系、协同创新模式和评估机制，以推动新常态下数字技术对技术创新的引领。
2.建立技术创新的市场机制，引导企业自主创新
随着我国经济体制改革的深化和对外贸易的开放，市场化进程不断加深，我国逐渐成为全球最大的产品市场，市场化需求确定了技术创新方向，技术创新中的市场杠杆作用越来越显著，因此要完善大数据下技术创新的市场机制，引导企业根据自身优势及市场需求，发现创新机遇并且进行自主创新。在引导企业自主创新的过程中要强化知识产权保护，制定税收减免政策，激励企业技术创新。企业作为技术创新的主体，在研发新技术、发现新知识过程中形成的无形资产如果无法得到法律的保护，企业就缺乏技术创新的动力。知识产权的清晰界定以及产权保护有助于企业开展自主创新，从技术创新中获得高额收益，从而促进更加长远的技术创新。我国目前对于知识产权界定、保护以及知识使用的制度及法律还不完善，因此，政府应该加大对于知识产权的保护力度，制定相关的制度政策及法律法规保护企业的自主创新成果，鼓励技术创新。此外，要通过税收减免政策激励企业加大技术创新的投入强度。
3.加强数字技术人才培养，实施全球人才引进计划
大数据时代的到来使新常态下的中国企业面临新的机遇和挑战，企业应用和行业动态呈现出新趋势和特征：社会网络与社会计算、云计算、协同化软件与技术、新型电子市场与新型电子商务将转变企业运作和组织架构。大数据时代企业的关注点将从传统的决策支持系统、智能系统、数据库建模与设计、信息系统规划、开发方法等方面逐渐转移到以新概念、新技术实行的决策分析、信息安全和风险管理等领域上。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，大数据环境下技术创新的实施，需要一大批对于大数据的搜集、处理、分析、决策支持等方面的高层次人才。因此在大数据背景下中国新常态的经济中，要加强数字技术人才培养，实施全球人才引进计划：一方面通过加强我国高校计算机、电子专业建设，调整培养方案，优化教学环境，创新创业项目实施，以培养掌握数字技术基础型人才，加强人才队伍建设，搭建人才创业平台，营造人才创业环境，引导大数据人才创造；另一方面我国需要制定全球数字技术人才引进计划，特别是了解核心技术的专业人才和数据分析师的引进，并为人才的流入做好政策支撑。
4.加大企业数字技术的研发投入力度，优化政府投资结构
[关键词]技术创新；理论演进；哲学分析
一、引言
如果以熊彼特在1920年代提出的创新概念作为创新科学化的起点，在短短的80多年历程中，技术创新理论的发展呈现出了异乎寻常的、壮观的知识图景。新体系、新视角、新领域层出不穷，以至于如何揭示各种理论之间的联系和差异，廓清技术创新理论发展的基本架构，加快技术创新理论发展的进程，并在此基础上探索发展趋势，成为目前技术创新理论研究的一项重要任务。
技术创新活动是在特定的文化价值准则和体制内进行的，技术创新理论的演进是多种文化力量综合作用的结果，特定形态的技术创新理论总是在该时期主流观念中获得理论支持。其中，哲学作为对经济社会存在和发展的最基本解释，总是以其特有的学术特性和深刻内涵，能够在研究方法和分析视角方面提供有力的诠释工具。从某种意义而言，技术创新作为一门实证性科学，为哲学理论提供了实证研究的对象和理论校验的素材，而哲学理论的发展也为观察和理解技术创新活动准备了分析视角和思辨知识。在这样的互动过程中，技术创新理论获得了理论上的合法性论证并因而在实践中更具有发展的冲力，技术创新哲学也获得了经验上的普适性支持。因此，从哲学方法及技术创新理论演进的互动过程进行考察，西方技术创新思想的发展呈现出清晰的脉络。目前，哲学层面的研究处于技术创新理论研究的边缘。从哲学视野反思技术创新，就是要对各有差异的技术创新实践中遇到的带有普遍性的问题进行理性的思考，从中揭示技术创新的本质规定，揭示技术创新的基本特征，揭示影响和制约技术创新活动的根本因素，从而为技术创新实践提供方法论指导。
二、有关文献回顾
从目前文献看，技术创新与哲学两者之间关系的研究，近年来得到哲学、管理学、社会学等多个领域的专家、学者的高度重视，出现了一些颇有价值的研究成果。(1)从技术创新的方法论角度出发，陈杰通过对马克思科学哲学的存在性、特征性和应用性问题的研究、阐述，论证了科学哲学能够对创新理论研究进行理论支持这一基本观点。匡勇兵从哲学的角度来解读“创新”：它是社会发展的基本途径；它是积极能动的过程；它在实践中体现矛盾问题的精髓和真理性。哲学与创新紧密相连，所以要用哲学来指导“创新”，以便早日实现构建创新型国家的目的。(2)从技术创新的主体角度出发，柳洲、陈士俊、王梅认为，技术是一个与社会紧密相关的复杂系统，在特定社会环境的影响下，通过硬件、软件、协同件和人的非线性作用，技术活动系统表现出实践性、人本性和系统性等特性。相应的，在以技术活动系统为对象的技术创新管理活动中，管理者应当“以人为本”，注重管理对象的系统性、实践性；同时，通过灵活的组织管理和独具特色的文化建设，在技术战略和市场战略联合高度协同的基础上，实现技术创新。吴跃平提出了一个理解和描述各种传统技术的基本概念——技术传统。认为技术传统构成我们人类的生存方式。在我们生存方式的构成中技术传统不仅是一个技能共同体，而且还是生存共同体，它所完成的是文明的伦理功能，是支撑德性社会的世俗基础，考察技术传统能够给知识、技术、世界、生存等概念带来富有意义的变化。(3)从技术创新的价值角度出发，夏保华指出，技术创新的性质是技术与社会的相互的创造性塑造。赵建军批判了自马尔库塞以来的技术理性概念，指出未来技术理性是工具理性与价值理性相统一的发展理性。(4)其他的一些观点，李兆友教授的著作《技术创新论——哲学视野中的技术创新》，则是从哲学的视角研究技术创新的一种有益尝试的专著，提出了技术创新本质论、技术创新活动论、技术创新能力论等观点。谢友才、胡汉辉对技术产业标准进行了哲学解析，提出企业技术创新应当遵循其客观性和主体性，应当重视对路径锁定的突破，对标准重新组合。
上述文献从多个角度就哲学与技术创新关系开展研究，提出了一些十分有价值的理论成果和观点。但我们梳理这些文献后不难发现，大部分研究是截面的、横向的，对技术创新理论发展演进与同时代西方哲学嬗变关系进行纵向、演进的理论分析仍然是比较缺乏的。本文试图从西方哲学发展的主要脉络出发，来尝试探讨技术创新理论诞生以来的历史演变的哲学基础。
三、逻辑实证主义哲学背景下的技术创新理论的伟大起步——技术工具为主要特征
1920年代以来，逻辑实证主义逐步发展成影响最大的一种科学主义流派，以后在它的基础上又相继出现了逻辑实用主义、批判理性主义、历史主义学派等流派。逻辑实证主义的倡导者力图实现一切科学的大统一，把实证主义经验论传统与对科学理论的严格的逻辑分析结合起来，从而建立起“科学的哲学”。逻辑实证主义者认为，哲学不应过问经验以外的问题，只有能被经验证实或证伪的命题，才是有意义的科学命题。从实质上看，逻辑实证主义强调经验分析，强调“科学的统一”，符合现代科学发展一体化的趋向。逻辑实证主义发展的鼎盛时期直至1930至1940年代。如果我们把该时期的经济增长发展的方式、哲学发展的趋向和技术创新理论的基本特征比较起来看，就会发现这三者之间的密切关联。1950年代是战后经济恢复期，整个消费市场供不应求，因此技术是从科技发展开始，是一种技术导向的、线形的、自发的过程，市场只是被动地接受技术成果，表现为技术推动过程；在1960年代，随着经济发展，供求日渐平衡，营销成为企业成功的重要因素，市场的作用日益受到人们重视，技术创新成为一个市场拉动过程。无论是技术推动还是市场拉动，技术创新的线形特点体现得十分明显。无论技术推动还是市场拉动，技术创新的需求影响因素比较单纯，技术还没有成为经济社会发展的主要动力。在这种背景下，社会生产方式的特殊需求以及科学主义哲学的合理性论证，该时期的创新理论中的物本主义特征就是合乎逻辑的了，于是技术创新理论在人类经济社会中诞生了：(1)熊彼特首先提出了技术创新概念。1920年代，熊彼特将创新分为：开发新的产品；采取新的生产方法；开辟新的市场；创造原材料的新供应源；实现企业的新组织。这种创新观十分明显是基于企业经营全过程解构后的提升和改进；(2)Mes-thene认为技术是为了实践目的的知识组织；(3)Kline和Kash指出技术是人类创造的用它来完成而没有它就不能完成任务的系统；(4)Void认为技术是为达到特殊目的显示于物理对象和组织形式中、基于知识应用的系统。上述理论都将技术创新作为典型工具论，明显地反映了当时西方主流哲学的影响。在大规模生产时期，效率成为首要目标——不仅合法，而且合乎理性和道德——科学主义哲学观已经论证了其合理性。在此种情形下，对于一项为了获得潜在的市场效率，实现新的生产要素组合，创造新的商业价值的技术创新，作为新的经济增长方式得到认可。
在这个时期，技术创新注重技术知识、规律的运用，技术被看成是“人造物或知识系统”，技术的效用(使用价值)是独立于社会语境的中性物。尽管技术创新理论者也谈论技术的社会、政治及文化的影响与作用，但是他们认为在政治或社会价值被附加于某项技术之前，技术始终是中性的，是由人类理性追求的不受时空和环境制约的知识。创新者和企业家单纯地从提高生产效率出发，都属于线形模式，是内在逻辑实证主义在经济社会领域的典型反映。这类技术观受到了包括技术实体论在内的其他观点的批判。这个时期技术创新理论片面地把技术所具有的多种属性归约为单一的、中性的和目的性的工具，无视技术质的复杂性、社会性，无疑是片面的。同时，虽然技术实体论和技术的社会批判论等对其批判和反思，认为技术是在其中人与非生物发生各种各样关系的生活形式，是在人类一切活动领域理性达到并且(在特定发展阶段)具有绝对效率的所有方法，对技术创新理论发展有着建设性的作用，但是，把技术看成某种人类无法控制的力量，则是严重忽视了技术的工具属性，这也是十分错误的。
四、结构主义哲学背景下的技术创新理论的发展高峰——系统综合为主要特征
1960年代在世界范围内兴起了结构主义哲学。结构主义认为，世界上的事物存在于一定的系统之中，系统各要素之间关系的总和就是结构，结构是按一定组合规则构成的整体，可以自我调节，不受外部因素的影响，结构中各个部分可按一定的规则转换。无所谓进化发展。结构主义哲学的主要特点：(1)整体性才能说明各个构成部分的本性及其真正的意义；(2)强调深层结构，认为只有把握了深层结构，才能把握现象后面的本质；(3)强调结构的客观性，认为一切社会和文化现象的性质和意义都是由结构“命定”的，强调结构是具有自调性的有机整体。与此同时，世界三次科技革命出现了，自然科学经历了由原子主义研究方法向系统一结构方法的转变，采用客观主义立场和系统一结构方法，将研究对象模型化、程序化、数学化，运用系统论、信息论、控制论、拓扑学等模式使知识形式化。结构主义与技术创新开始较长时期的互动。这一阶段技术创新理论与哲学之间的联系主要有：
到了1970年代，资本主义经济危机出现，通货膨胀和需求饱和给企业造成变革的压力，技术创新逐渐成为企业生存和发展的主要条件。线形模式已显得过分简单，无法描述实际生活中成功的科技创新活动。实践表明，科技和市场的结合是技术创新成功的保证，这种结合需要同时强调技术推力和市场拉力的配合，被称为耦合模式。自此以后，耦合模式的技术受到社会的广泛重视。其后，随着技术创新规模和范围的逐渐扩大，人们对技术的研究也进一步深入，耦合模式为集成模式所替代。技术创新过程不再是一个从技术、到产品、到市场的循序过程，而是一个战略集成的并行过程。即研究开发、产品研制、成品制造和市场销售不只是一个逻辑上的先后序列，在实际上则要求这些环节相互反馈、综合集成。最后，这一模式进一步发展为第五代的集成和网络模式。这三种模式都具有典型的非线性的特征。这一时期出现过一批从不同方向、不同角度和用不同方法阐述技术创新理论的学派，将这些技术创新看作为一个系统，创新者需要从整体出发。研究技术与市场、企业、产业关系，通过对创新系统的把握，进行正确的定位、研发和市场推广，以便达到最佳的创新目的。这个阶段是技术创新理论发展的鼎盛时期。先后诞生了：(1)库恩的“科学范式”理论；(2)拉卡托斯的科学“硬核”和保护带理论；(3)曼斯菲尔德的技术模仿论；(4)门斯的技术创新论；(5)卡米恩和施瓦茨的市场结构论；(6)诺思的制度创新论以及国家创新系统等理论。虽然流派众多、观点纷呈，但上述理论大都从市场、产业、企业与技术的互动关系中探究技术创新，将系统论作为其哲学基石。以系统方法作为其分析框架，表现出显著的结构主义哲学方法的痕迹。
这个时期技术活动的社会性、系统性有两层含义，一是指技术活动作为具有多种要素构成的复杂的结构系统，对其各个要素的理解把握也应放在与其他要素的联系中。二是指技术活动的系统性是指技术活动作为一个开放系统，应将其放在一定的环境之中对它加以理解和管理，从而实现技术的发明和革新以及有效的技术传播和应用，所以，所有现实的技术创新都具有民族性、地域性，都受当时、当地的自然资源、地理环境、人才状况以及文化等因素的直接影响。同时“SST”(技术社会形成理论)的研究也表明：技术“是社会的产物”。正是在环境的影响和选择下技术活动才得以开展，并进而发展。当然，技术对外部环境也有较强的反作用，技术的发展不仅会改变自然的面貌，促进经济的发展，而且也会对社会的政治、文化等方面产生强烈的影响。鉴于上述深刻的技术社会内涵，技术创新的成功必须考虑社会系统各类因素，积极适应社会系统的内在、客观需求。
五、生态进化哲学背景下技术创新理论的现代观点——动态演化与价值理性为主要特征
进入1980年代后期以来，资本全球流动、知识经济重要性上升、消费者个性化已经展露其独特性，对传统经济形态的运行模式提出了严峻挑战。这些新情况的出现，完全冲破了以往技术创新理论所确立的分析架构。技术创新活动亟需获得新的解释。布达佩斯俱乐部的创始人欧文·拉兹洛把21世纪黎明之际的变动不居的环境概括为“进化巨变趋势”，也即当前经济与社会之间相互依存度迅速提高，构成了今天纷繁复杂，涉及包括家庭、社团、企业、城镇、都市和国家，甚至还包括区域之间和洲际之间的跨越全球的复杂的、生态的和演化的系统。这种系统整体动态特征非常突出，而必须从全局的角度着眼，把全球的社会和生态系统看作一个整体，在不影响系统本质特征的前提下对系统进行必要的简化。描绘出系统整体进化的基本轮廓，以此探索全球社会和生态系统的演进过程。生态演化理论开始在经济社会各类研究领域大大扩充地盘。为此，在实践中科技创新人员必须掌握进化论方面的知识，把握今日技术、社会和生态环境日益密切的联系，认清造就这些更大系统的趋势，把握技术发展潮流，这是在当今有高度复杂的技术生态群体中开展技术创新工作的关键。
首先，技术动态演进特征更加显现出来。目前，技术生态理论、绿色技术创新、技术创新演化理论的提出也都从不同角度反映技术创新理论的生态进化的哲学特征。 这些理论从空间、时间演进中的不确定、复杂的整体动态发展中来把握一个国家、地区技术创新的变动趋势。从演进角度探讨其不同时期的不同技术发展特征和战略，成为当代技术创新理论研究的新视角。在目前建设创新型国家或地区尤其需要这种视角。技术创新演化思想是以探索技术系统深层次的、长期的进化和发展为目标，从整体水平出发描述技术系统进化发展的总体特征，它舍去了局部，而将能够代表技术系统整体的特征保留了下来。技术创新演化观念给出了一种不同于传统结构主义整体和全局的视角，它是在动态的发展进程中看待技术系统演变的新思路，提供了一条认识普遍存在于周围世界的、发生在系统内部、驱动事物变革原动力的基本线索。技术创新演化强调了惯例、创新和环境选择在技术对国家或地区创新成败兴衰中的影响。
其次，技术生态系统特征得到重视。当代环境资源问题促进了生态与绿色技术的诞生。技术创新作为技术与社会融合发展的产物，不能脱离社会环境来讨论技术创新的形成和发展问题，只有在一定社会自然环境系统中技术才有内在价值和理性。夏保华提出技术创新是一种在人与自然、人与人、自然与自然之间展开的由新技术构思到新技术物品生产的创新性社会活动价值系统。其性质是技术与社会的相互的创造性塑造，其内容是创新性实践、认知和评价的统一，其价值是技术工具价值、人类社会价值和自然生态价值的统一。技术社会学家平齐和比克提出技术社会建构论，用技术创新多向模型替代线性模型。他们指出。对于一个人造物，通常有若干社会群体与之相关，每一社会群体对该人造物提出各种问题。而每一个问题都可能有几种新概念，如“技术系统”、“创新者网络”、“创新共同体”、“技术经济网络”等等，旨在揭示在技术创新过程中建构“新社会”的本质。
再次，技术价值理论探讨得到重视。科技发展对人类社会和自然界的影响具有两面性：一方面，其认识自然和改造自然的功能对经济社会发展具有巨大的促进作用；另一方面，上述功能的发挥也对自然环境和人类社会造成诸多负面影响。这促使人们对科技发展特别是技术创新进行伦理学的思考。当前，专家学者对技术创新应有利于促进人与人之间、人与自然之间、人与社会之间和谐的认识开始重视。因此，陆续提出应将可持续发展作为技术创新的价值原则，将“绿色”、“循环”、“再生”等理念体现于技术创新的过程中。国外对技术的理性价值研究起步较早。马克斯·韦伯把理性区分为工具理性和价值理性。法兰克福学派的代表人物马尔库塞最早确立了技术理性概念，并把它等同于韦伯的工具理性。随后哈贝马斯、海德格尔、芒福德等西方人文主义学者，以及贝尔、格里芬、怀特海、福柯、费雷等后现代主义者，还有拉普、费恩伯格、新卢德主义等现代技术批判主义者，也都遵循着这个传统对技术理性展开了深入的分析和批判。通过对技术理性化内在演化机制的分析，以及技术理性化所表现出的价值取向的揭示，赵建军口]把技术理性划分为三个阶段，即工具理性、操作理性和价值理性，并分析了工具理性与价值理性冲突的根源，指出未来技术理性是工具理性与价值理性相统一的发展理性。
［关键词］DEA；技术创新能力；高新技术企业
［中图分类号］F272 ［文献标识码］A ［文章编号］1005-6432（2012）6-0071-02
1 引 言
技术创新能力评价是一项对企业技术创新行为进行监督与管理的新制度,评价能够通过充分地揭示企业技术创新发展过程的规律,从而降低企业进行技术创新的风险,确保企业实现长远发展目标。所以,科学评价高新技术企业的技术创新能力,对把握高新技术企业的技术创新活动规律、提升企业技术创新成功率、推动高新技术企业技术创新活动有序地发展具有重要的现实意义。
目前,我国技术创新能力评价研究主要从以下几个方面入手：创新的投入―产出、创新技术绩效、创新行为的过程、R&D投入强度、创新的效益和创新的标准定位等。其中,从投入产出方面来衡量创新主体的技术创新能力更为科学合理,有利于企业整体的技术创新能力水平的提高,因而获得了广泛的应用。而技术创新评价方法主要有：密切值法、因子分析法、层次灰色综合评判法、模糊综合评价法、人工神经网络、平衡计分卡和DEA方法等。其中,数据包络分析DEA是以相对效率概念为基础而发展起来的一种效率评价方法。DEA方法不仅能有效地避免评价过程中的主观因素、简化算法和减少计算误差,而且对于非DEA有效单元也给出较为合理与丰富的管理决策信息。因此,文章采用DEA评价方法对高新技术企业技术创新能力进行有效合理的分析与评价。
2 石油企业技术创新能力评价指标体系构建
根据企业技术创新能力评价指标体系的构建原则,结合高新技术企业的具体特点,可以将高新
3 基于DEA的高新技术企业技术创新力评价模型
3.1 DEA模型
评价的依据是决策单元中的投入指标数据和产出指标数据,用DEA来分析和判断其有效性,对于已选定的决策单元,为了更方便的应用,引用松弛变量可以得到以下线性规划的对偶规划：
θ为模型单元DMU0投入―产出的有效利用程度,即有效值,其经济含义为：
(1)当θ＜1,此时决策单元为DEA无效,即在这n个决策单元组成的经济系统中可将投入降到原投入x0的θ比例而保持原产出y0。不减。此时,将各有效单元连接起来形成一个效率边界,以此边界作为衡量效率的基础,可以衡量各非DEA有效单元的“投入冗余”和“产出不足”。
(2)当θ=1且s-≠0或s+≠0时,则称DMU0为DEA弱有效,即在这n个决策单元组成的系统中对于投入x0可减少s-而保持原产出y0。不变,或在投入x0不变的情况下可将产出提高s+；
(3)当θ=1且s-=0,s+=0时,此时的决策单元j0为DEA有效,即DMU0为DEA有效,在这n个决策单元组成的经济系统中在原投入x0的基础上所获得产出y0。己达到最优,其中s-表示产出的“亏量”,s+表示投入的“超量”；
3.2 基于DEA的相关数据分析
根据DEA评价模型中DMU的概念,可以把参与技术创新能力评价的高新技术企业视为决策单元DMU。对于评价中的每一个决策单元,可以根据已建立的高新技术企业技术创新能力评价指标体系,将指标分为投入和产出两类,即投入类指标：投入能力A1、管理能力A3、营销能力A5；产出类指标：研发能力A2、生产能力A4、制造能力A6。
根据已收集6家高新技术企业的相关数据,利用模糊评价方法,对技术创新能力二级指标进行处理,可以确定高新技术企业技术创新能力评价体系的一级指标,具体如表1所示。
根据以上数据,利用相关软件,通过DEA分析,可以得出所选取的高新技术企业技术创新能力评价结果,如表2所示。
根据以上数据分析,所调查的6家高新技术产业里有两家企业的DEA是有效的,其有效的DEA企业占所选样本空间的33%,而其余的4家企业其DEA是无效的,占所选样本空间的67%。所以,综上所述,该地区高新技术企业技术创新能力一般。
参考文献：
[关键词]技术创新;动力;机制;演化
[中图分类号] F091.3[文献标识码] A
[文章编号] 1673-0461(2009)12-0001-03
经济全球化和国际竞争不断加强的历史背景下,技术的重要作用日益凸显和强化,已经成为一国或地区国际竞争力的核心要素所在,世界各国纷纷将技术促进和科技创新作为一项基本国策或国家战略,理论界对于技术创新的研究也日渐丰富｡然而,究竟应该如何才能有效促进技术创新､技术创新的动力机制究竟如何等问题至今仍是众说纷纭｡本文拟在回顾前人相关研究成果的基础上,尝试应用20世纪80年代以来迅速兴起的演化经济学范式分析技术创新的动力机制,以期对此问题有更深刻的理解从而能更好地指导技术创新实践｡
一､文献回顾
国内外学者关于技术创新动力机制方面的研究已有不少成果｡最早出现的是一元动力论｡即历史上曾经争论多年的科技推动论和需求拉动论,这两种论调虽然都有一定道理,但都有片面之嫌｡随后出现了折衷的双重推动模式,即二元动力论,强调科技推动和需求拉动的交互作用｡二元动力论之后又出现了多元动力论｡比如加入政府作用的三元动力论,再加上企业家精神的四元动力论等｡国内研究者一般强调从内因外因两个方面探讨创新动力问题,外在动力包括需要拉动､科技推动､市场竞争､政府政策､文化社会环境等要素,内在动力则包括利润激励､企业文化､内部环境､企业家精神等方面(刘锋,2003;欧阳新年,2004;柴丽俊,2005;刘明霞,2007等)｡
这些研究虽然不断挖掘出越来越多的技术创新动力来源,也更加重视各动力间的相互关系,但一般都隐含着企业是技术创新惟一主体的假设｡随着越来越多的非企业创新主体(比如政府组织､科研机构､个人等)的出现,人们逐渐认识到技术创新的系统性质,国家创新系统理论应运而生｡国家创新系统理论认为创新主体应该是包括企业､科研机构､教育部门､中介服务机构､供应商和客户等在内的复杂系统,主张将企业自身､市场需求､政府政策､各类资源､企业家等各种要素结合起来系统分析技术创新的动力来源｡除此之外,也有一些学者将技术创新的动因综合归纳为某一方面或某种通用概念｡比如马克思的理论中,将资本对剩余价值和超额剩余价值的追求作为技术创新和进步的惟一动力｡希普尔在实证调查确认用户､制造商､供应商乃至其他主体都能成为创新主体的基础上,认为能通过潜在创新者的短期期望利润即经济租金(Economic Rents)来准确地预测创新职能源,亦即认为(期望)利润是创新的主要动力[1]｡日本学者斋藤优提出所谓的需求―资源关系运力模式(N―R模式),强调社会进程中产生的需求与资源之间不相适应的“瓶颈”现象极大地刺激和促使技术创新活动的发生和进行,是技术创新的主要动力[2]｡这些研究虽然自成体系,但同样可以将之归纳到一元论､二元论或多元论,并没有跳出技术创新动力的传统理论框架｡
从上述文献中可以比较清楚地看到技术创新动力机制理论从一元论到二元论,再到多元论和系统论的发展脉络｡一元论中,科技推动说仅从科学技术本身去寻找技术创新的动因,把技术创新看作一个纯粹的工程问题,忽视了市场需求和社会经济环境;需求拉动说把技术创新看作一种对市场的消极反应,无法解释很多新产品(如计算机)的出现,也无法解释为何有些市场需求并未引起相应的技术创新｡二元论虽然克服了一元论的一些缺点,但仍然不够全面,忽视了政府､企业家等因素的作用｡多元论者逐渐将各种内外部因素都纳入进来,但缺乏对各要素之间的相互影响和相互作用的有效分析,而且也拘泥于机械论和决定论的思维方式｡系统动力论试图将纳入技术创新动力系统的诸多要素有机联系起来､以整体论和系统观来探究各动力要素间的关系,这在很大程度上超越了以往理论机械简化论和决定论思维,但由于缺乏有效的理论工具分析系统成员间相互作用的机制,系统动力论在很大程度上处于“什么都强调等于什么都没有强调”的尴尬境地,技术创新动力要素间的复杂关系和互动机制仍有待于深入研究｡
二､演化范式的兴起及其技术研究应用
经济学中的演化思想其实源远流长,最早可以追溯到亚当•斯密,但演化经济学作为一个独立的理论分支或分析范式是一直到20世纪80年代才得以出现的,标志是1982年纳尔逊及温特(Nelson, R. & Winter, S.)出版的《经济变迁的演化理论》和1981年博尔丁(Boulding, K.)出版的《演化经济学》｡博尔丁以商品类比生物基因构建经济演化模型,试图以此替代新古典分析框架｡纳尔逊和温特则以企业作为研究对象,以企业惯例作为生物基因的隐喻物,通过搜寻､选择､适应等生物概念和理论的隐喻研究方法建立演化模型,用以分析产业竞争和经济变迁,从而发展了一种富有前途的经济学分析范式[3]｡此后,经济学的演化范式获得了蓬勃发展,相关文献呈指数化增长之势,影响日益扩大,大有掀起一场经济学的演化革命之势｡正如著名演化经济学家霍奇逊所讲,演化经济学兴起是20世纪末国际学术界的最主要事件之一[4]｡演化经济学反对主流经济学模仿经典物理学,借用均衡､弹性等概念对经济现象进行简单化､还原化和决定论的处理方法,强调经济现象中的有限理性､个体异质性､系统演化的整体性､非线性､复杂性､偶然性和历史重要性等特征,倡导从生物学和其他自然科学中汲取丰富营养,广泛使用隐喻方法理解和处理动态复杂经济系统｡
演化范式于20世纪80年代重获生机后,演化学者们对技术相关的许多问题进行了有益的探索,同时由于凯恩斯光环的逐渐消退､康德拉季耶夫周期的经济事实和主流经济学对技术进步作用的承认等因素,技术创新理论得到了越来越多的演化学者的关注和重视｡总体来看,演化范式关于技术创新的探索主要集中在技术创新的一般演化过程研究､技术创新与生物进化的类似性及演化方法的可行性研究､技术创新仿真模拟研究和技术创新个案研究等几个方面｡演化范式的兴起和发展为重新审视技术创新动力机制提供了一个有益的视角,
三､演化范式下的技术创新动力机制
应用演化范式倡导的生物学隐喻研究方法,技术创新可以被理解为一种以技术知识为基因型的表型变异[5]｡因此,技术创新动力一方面可以来源基因型的改变,另一方面也可以在基因型不变的条件下通过环境变化“激活”某些原本存在的“隐性基因”而获得｡由此,技术创新的动力来源总体上就可以概括为两个方面:一是来自技术知识的变化即新技术知识的生产,二是来自技术环境的激发作用｡没有光学原理当然不可能产生照相技术,不懂得制冷知识当然不可能发明冰箱,不知晓电磁波原理当然不可能出现雷达……,现代技术创新越来越依赖于新知识生产(特别是科学发现)已经是人们的一种共识,技术创新来源于新技术知识这一点应该是显而易见和不容易引起异议的｡但是,技术创新也可以在技术知识不变的条件下由于环境的改变而获得｡比如,没有水流的地方不会出现水车或其他水力装置,即使人们完全能够懂得这些技术;水上部落的人们当然也不会发明轮子这种无用的东西,即使他们懂得如何使用轮子｡一旦环境改变提出了对这些技术的需求,即使在技术知识集合没有任何改变的条件下这些技术也会应运而生｡环境的“激活”作用其实显而易见,虽然它往往被人们所忽视｡地理环境､社会制度､､文化氛围等各种环境要素的改变都可能使得原先处于“隐性”状态的技术知识被“激活”而“表达”为某种新的技术,即技术创新｡因此,“对观念(知识)本身的进化的关注完全偏离了有关技术的标志｡技术不完全是观念(知识)领域的一个子集｡它的真实世界互动和其组织需要产生了非常不同的特征”[6]｡
事实上,任何技术都是技术知识与环境耦合的产物,技术创新动力必然来源于这两方面｡因此,希普尔关于创新职能源的预测其实可以更简单｡在环境变量一定的条件下,新技术知识的生产将成为技术创新的主要动力来源,亦即技术创新最可能出现在创新所需要的技术知识最容易被生产出来的地方｡科学仪器创新主要来源于用户――科学家,因为在用户即科学家这里最容易形成科学仪器创新所需要的新技术知识;工程热塑料和塑料添加剂创新更主要来源于制造商,工业气体技术创新有相当一部分来自供应商等现象都是同一道理｡技术知识不变的条件下,环境变化对原有技术知识的“激活”作用则成为技术创新主要动力来源｡这就是为何社会急剧变革时容易出现“技术涌现”现象的主要原因,也是工业革命首先发生于英国而不是知识积累相差无几的德国或法国的主要原因,也是很多转轨经济得以快速摆脱“短缺”市场的主要原因｡
当然,在现实世界中,技术知识变化与环境激活这两种技术创新来源并非界线分明,很多时候是难以截然区分的｡比如一种新材料的发明和使用使得原本不经济的停留在理想中的产品得以大规模产业化生产,这种新产品当然是一种技术创新,但它既可以被看作是由于环境改变(即把新材料作为一种环境要素)而激活的产物,也可以被看作是技术知识变化(新材料生产和使用知识的加入)而导致的结果｡知识的沿时间和空间的互补性以及知识的条件性等特征实际上使得我们很难确定这种变化应该归于技术知识变化还是环境变化[7]｡但是,这种区分理论上还是有必要的,而且这种现实中的模糊性并不影响我们的分析思路和结论｡
更进一步的研究会发现,环境在很大程度上具有更重要的作用,因为环境不仅在激活原有技术知识的表达上起作用,也在刺激新技术知识生产中起到至关重要的作用｡技术创新动力系统理论将利润刺激､市场竞争､政府政策､社会制度､企业文化､等各种内外因素都纳入分析视野的做法显然比前人前进了一步,但还应该更进一步从环境对新技术知识产生的“刺激”作用以及环境对技术知识表达的“激活”作用这两方面来理解各动力要素的作用及相互关系,这样能够有效缓解系统理论“什么都强调等于什么都没有强调”的缺陷｡
四､结 语
演化经济学的发展为重新审视技术创新动力机制提供了有益的视角,应用其倡导的生物学隐喻研究方法,技术可以被理解为以技术知识作为基因型的表型,任何技术都是知识和外部环境耦合的结果,技术创新的动力一方面来源于技术知识的变化即新技术知识的生产,另一方面来自环境的激发作用｡从这两个方面去理解技术创新动力系统内部各要素的作用及其相互关系,构建一种演化性质的技术创新动力机制理论,能够有效地效缓解系统理论的缺陷和尴尬,是理论发展的必然趋势｡当然,本文仅仅提出一种基本思路和观点,关于这个主题仍需要日后进一步的细致深入研究｡
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Research on the Technological Innovation Dynamics Mechanism Based on Evolutionary Paradigm
Yang Yonghua1,Wu Yougen2
(1. Business School, Guangzhou University, Guangzhou 510006, China;2. Economic College, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China)
[关键词] 经济周期 技术创新 制度创新
中国经济自1978年以来进入了增长型的经济周期，中国GDP以年均9.73%的高增长率增长，这创造了前无古人的经济奇迹。要解释这个经济奇迹，先让我们回顾一下熊彼特创新经济周期理论。
一、熊彼特创新经济周期理论的主要内容
创新是熊彼特的经济理论的核心概念,他的各种经济理论几乎均以“创新”观为核心。熊彼特认为创新是“当我们把所能支配的原材料和力量结合起来,生产其他的东西,或者用不同的方法生产相同的东西”,即实现了生产手段的新组合,产生了“具有发展特点的现象”。也就是“企业家把一种从来没有过的生产要素和生产条件实行新的组合,从而建立一种新的生产函数”。熊彼特赋予其“创新”概念以特殊内涵,主要包括以下五种情况:引进新产品;采用新的生产方法;开辟新的的商品市场;控制原材料供应的新来源;实现企业的新组织。总体来说,是指企业家对新产品的、新市场、新的生产方法和组织的开拓以及对新的原材料来源的控制。他认为,创新是企业家的惟一职能,企业家是资本主义的“灵魂”,创新有资本主义经济发展自身的内在的创造作用。如没有创新,资本主义经济就不可能产生，更谈不上它的发展。但是,任何创新必然是对旧的生产结构的破坏,因此,它总是一种“产业的变异”。另一方面,创新过程固然对旧的结构起着破坏作用,而它的本身却是“新组合”或新结构的创立过程,故熊彼特又把它称之为“创造性的破坏过程”。
二、基于熊彼特创新经济周期理论对中国增长型经济周期形成原因的分析
通过回顾熊彼特创新经济周期理论，我们可以进一步发现:第一，熊彼特的创新概念实际上指的就是技术创新和制度创新，企业家引进的新的生产要素和生产条件就是技术创新的结果，而对这些要素和条件实行新的组合、建立一种新的生产函数就是一个制度创新的过程。技术创新和制度创新共同促进着资本的积累、经济的增长。技术创新和制度创新之间存在着一定的辨证关系，技术创新决定着制度创新，制度创新一定要适应技术创新的发展要求，同时，制度创新对技术创新也有着强烈的反作用。如果没有技术创新，那么我们就失去了第一生产力，经济发展就失去了物质基础;如果仅有技术创新，而没有相应的制度创新与之相适应，那么很好的技术创新就很可能受到制度的束缚，而不能转化为现实的生产力。另外，创新并不是发明，其成果不一定是全世界最先进的技术和制度，只要这种技术和制度比目前所使用的先进，那它们就是创新，而且这种创新必定会带来生产效率的提高。第二，从全世界范围来看，创新的会带来经济增长的，创新的低潮也会带来经济增长的低潮甚至是经济倒退。但是随着科技进步越来越快，创新的所持续的时间也会越来越长，从而经济增长所持续的时间也会越来越长，尤其技术和制度后进型国家发生这种情况的几率会更大，效果会更明显。
中国正属于这种技术和制度（主要是管理方法）后进型国家，在改革开放初期，中国的技术在很多领域比发达国家要落后50年以上，但是这种巨大的落后恰恰形成了巨大的创新潜力，经济的持续增长也需要这种创新潜力作为支撑。我们知道经济的增长需要进行资本积累（即投资），但是资本积累意愿的强弱取决于资本回报率的高低，而资本回报率的高低又在相当大程度上决定于技术创新的快慢。只有运用相对先进的技术才能生产出附加价值高的产品，只有技术升级才能带动产业结构的升级，只有产业结构的不断升级才能让保持经济持续稳定地增长。因此，创新是经济增长的核心动力，中国正是依靠创新，尤其是技术创新才取得了这种高速的经济增长。但是，中国的技术创新基本上都是靠引进和模仿而取得的，这主要是因为:第一，通过研发来创新要求高投入，中国没有宽余的资金为其所用;第二，通过研发来创新具有高风险，而且往往引进技术的成本比自己研发要低。在世界历史上，日本就是这种依靠技术引进和模仿取得经济巨大成功的典范，在日本做技术跟随者的那40年（20世纪40年代末至80年代末）里，日本的经济一直保持着高速的增长，但是当其技术赶上欧美发达国家以后，日本的经济就开始低速增长甚至停滞不前。因此，中国经济增长可持续的时间同样决定于中国技术升级的潜力。
但是，如果在技术创新潜力释放的过程中，没有相应的制度创新与之相适应，那么技术创新对经济增长的正效应将会大大缩减，而且也会使经济波动更加剧烈。中国增长型经济周期中也反映出这种情况，1991年前的经济周期波动幅度比较大，那是因为政策性制度安排的变动比较大，并且不能与技术创新相适应，而1991年后的经济周期的波动则趋于平缓，这是因为自1991年开始，中国经济处于转轨时期，各种经济体制的改革和经济运行机制的调整都在有条不紊地进行着，这些制度创新相对很好地适应了技术创新的要求。因此，处理好技术创新和制度创新的辨证关系是保持我国经济持续、稳定、快速增长的基本条件，我们在注重技术创新的同时，同样要重视制度创新。
三、结论
综上所述，中国与发达国家相比，仍然有非常大的技术升级潜力，所以中国仍然可以在未来更长的时间里维持目前经济高速增长的态势，但是在经济发展过程中，我们也要处理好制度创新和技术创新之间的辨证关系，使二者齐头并进。
参考文献：
[1]约瑟夫・熊彼特:经济发展理论[M].商务印书馆,1990
[2]刘恒:当代中国经济周期波动及形成机理研究[M].西南财经大学出版社,2003
