基于技术预见的行业关键性技术选择方法研究_李远远

2010年第3期

科技管理研究Science and T echno l ogy M anage m ent R esearch

2010N o 13

收稿日期:2009-06-05,修回日期:2009-10-30

文章编号:

1000-7695(2010)03-0119-03

基于技术预见的行业关键性技术选择方法研究

李远远

(桂林电子科技大学,广西桂林 541004)

摘要:根据行业关键性技术选择的原则以及技术预见方法体系,提出基于技术预见的行业关键性技术选择程序

和指标体系及相应的权重确定方法,为选择行业重点发展领域和关键性技术提供参考。关键词:行业关键性技术;技术预见;指标体系

中图分类号:G303 文献标识码:A

技术预见是国际上用于确定科技发展优先领域的热门工具,通过对科技、经济和社会的发展前景进行系统分析和预测,选定有可能产生最大经济或社会效益的通用新技术和战略研究重点领域。世界各国对技术预见的研究工作开展得如火如荼,英国1993年就开始了/英国预见计划0,发布了5把我们的潜力变为现实6的白皮书,1994-1995、1999-2000已开展了两次大规模的技术预见活动;美国成立了预见研究所,集中力量开展纳米技术的预见研究;澳大利亚科学、技术与工程理事会进行了一系列的预见研究,并出版了5为澳大利亚科技发展制定长期战略)))满足2010年的需求6;新西兰的预见计划由研究、科学与技术部(MOR S T )负责推进;芬兰、土耳其、荷兰、泰国、日本等国家都开始成立专门的技术预见机构,开展预见方法的研究。英国Sussex 大学的Ben-M a rtin 教授最早提出了技术预见计划的/5C 0收益:沟通(Co mmun ica ti on)、集中于长期目标(Concentrati on on the longer te r m )、协商一致(Consensus)、协作(Co -ordi na -ti on)和承诺(Co mm it ment)[1]。

我国科技发展计划与中长期规划中都包括了技术预见的研究工作;近几年科技部也组织开展了国家关键技术选择的专门研究;中科院于2003年将/中国未来20年技术预见研究0列为知识创新工程的重要方向项目,并于2006年出版了5中国未来20年技术预见6,分析了/信息、通信与电子技术0、/能源技术0、/材料科学与技术0、/生物技术与药物技术04个领域的技术预见成果,对我国产业政策的制定、关键技术的选择以及重大科技决策的制定,具有重要的意义。基于技术预见,对行业关键性技术的选择方法进行研究,能为行业技术资源的配置提供依据,为行业创新能力的建设提供有效的战略决策支持,并为行业重点发展领域和合作伙伴的选择提供机制。

1 行业关键性技术的选择原则

美国白宫科学技术政策办公室发布的5国家关键技术6中,将国家关键技术定义为:对美国的经济繁荣和国家安全至关重要的技术。

德国技研部提出的521世纪初的德国关键技术6报告中将关键技术定义为:对国家经济有决定性影响,而且考虑到技术发展的趋势并可在10年左右有重要的商业应用的技术。

欧盟制定的5第四次研究、技术开发示范活动总体规划6中,将关键技术定义为:能提高产业竞争力、提高生活质量、增加就业机会、增强社会凝聚力的跨部门、跨行业的

通用技术。

韩国政府则认为,关键技术是能给经济带来最大潜力,并对社会有综合效益的基础性通用技术和应用性产业技术。

本文将行业关键性技术定义为:行业关键性技术是指对行业科技进步有重要影响的共性技术,能催生新的产业或者技术成果转化后能对其它产业带来关联效应的技术;是行业科技创新战略的重要内容,并且随着行业科技水平的发展和在国家科技创新体系中的地位的变化,行业关键性技术会发生调整和转移。

因此,在选择行业关键性技术时应把握以下几条重要原则:

(1)对行业战略发展的促进性:所选的行业关键性技术应当能提升行业的整体科技实力,增加行业总产值,并有助于实现行业发展战略目标。

(2)对行业的通用性:所选的行业关键性技术,应当具有很强的共性,在行业中能普遍适用。

(3)对行业未来的成果预期性:所选择的行业关键性技术在未来可能会有突破性的应用,能产业化或者能为产业化提供支撑技术。

(4)对行业的带动性:所选的行业关键性技术,能够带动其它技术的发展或催生新产业,或当其成果转化和产业化后能对其它产业产生关联性影响。

(5)在行业的分布合理性:所选择的行业关键性技术,应当合理分布,使科技资源有效配置,在实现行业总体目标上保持协同性,从而使得行业整体科技水平得到提升。

2 技术预见的方法体系

(1)德尔菲法。技术预见最初的方法是德尔菲法,经过多轮调查,采用匿名的方式,/背靠背0进行专家咨询,从而可以让专家充分发表不同观点;上一轮的调查结果会在下一轮反馈给各专家作为参考;随着反馈次数的增多,专家调查的结果趋于一致性[2]。并在整个过程中采用统计方法进行定量处理,通常用简化的中心意向统计法,取数据的中间值作为专家小组的意向,以上下四分位值表示意向的集中度。

(2)改进的德尔菲法。改进的德尔菲法有的考虑到专家的权威程度,对不同专家的判断结果给与加权处理;对不同的预测结果的发生,引入置信概率等;或者超越单纯的技术因素的分析,将研究视野放宽到未来技术的需求发展,并对经济、社会与环境等方面可能带来的影响与制约进行调查,从而发掘出真正适合社会与产业界共同需求的重大关键技术。

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(3)情景分析法。用描述的方法,以定性分析为主,对技术的发展态势、态势的各种可能性及发展路径做出自始至终的情景进行分析。充分发挥专家的主观能动性,融合专家的逻辑和形象两种思维。情景分析法可以构建出技术发展的多种结果和情形,但是过程较复杂。

(4)相关树法。首先制定某领域未来发展的方案,根据这个方案,专家组再拟订关系树,明确总目标与各子目标之间的关系,并将各子目标再进一步细分下去,一直细分到具体技术或是细分到需要重点突破的领域。最后一层的子目标就是所选定的重要科技领域。为了达到总目标,就必须在这些重要领域内进行研究。

(5)专利分析法。包括定量和定性两种分析,定量分析主要是通过统计专利文献,从专利数量、引文数量等方面来进行分析,得到技术动态发展的趋势;定性分析是通过技术特征,从专利说明书等技术内容等方面获得技术的动向信息。在具体分析时,需要将定量的专利特征与定性的内容特征结合起来进行分析。专利分析法的时滞性比较强,从专利的申请到专利的公开,间隔较久,影响到技术预见的时效性和准确性。

在实际进行技术预见时,常常集成使用多种方法,进行综合,以避免单一技术预见方法的局限性。技术预见方法的不断创新,会使得技术预见的准确率进一步提高。

3 基于技术预见的行业关键性技术选择过程

基于技术预见的行业关键性技术选择,旨在预测行业长期科技发展的趋势、综合选择行业重点发展的方向和领域、优化配置行业科技资源。首先应该有一个对行业的系统分析,包括行业的发展状况、增长率、行业新的增长点等,以及行业所处的发展背景及资源条件等,对行业目前的技术领域有一个整体性的认识;其次,召开专家座谈会,进行专家访谈,确定备选的重要技术领域及技术项目;再次,综合考虑技术、经济、社会、市场等多方面因素,以及技术创新支撑因素等,建立行业关键性技术选择指标体系;在重要技术领域及技术项目的备选方案中进行评价,选出行业关键性技术。

整个过程的框图如下图1所示

:

图1 基于技术预见的行业关键性技术选择过程

4 基于技术预见的行业关键性技术选择指标体系

从基于技术预见的行业关键性技术选择过程中可以看出,行业关键性技术选择指标体系的建立是非常重要的一环,直接影响和指导着对各重要技术领域及技术项目的备选方案的选择。指标体系的建立要具有科学性,对行业科技发展具有指导意义,选定可能给行业带来最大经济或社会效益的通用新技术,而且还要综合考虑技术的特点及其制约因素,设

计出能反映行业未来发展趋势的指标体系。

基于技术预见的行业关键性技术选择指标体系,主要涉及技术对行业的重要度、研发水平、技术的预期实现时间、技术的制约因素等方面[3],每个方面又可以细分为若干个具体的指标。

(1)技术对行业的重要度:包括技术对行业科技发展的推动度、未来5年内形成知识产权的可能性、未来5年内产业化的可能性、对其它产业的带动性。

(2)研发水平:反映了技术的发展水平和成熟程度,可以是与行业内其它技术的比较,也可以与国外同样或相似技术的比较。

(3)技术的预期实现时间:若以5年为一个预测周期,则未来15年可以划分为三个预测周期,即2010)2014、2015)2019、2020)2024。令a 表示认为技术在2010)2014年间可以实现的专家人数;b 表示认为技术在2015)2019年间可以实现的专家人数;c 表示认为技术在2020)2024年间可以实现的专家人数。

d =m ax {a,b,c}

则技术的预期实现时间t 为[3]:

1)当d =a 时,t =2010+(b @5+c @10)/(a +b +c);

2)当d =b 时,t =2015-(a @5-c @5)/(a +b +c);3)当d =c 时,t =2020-(a @10+b @5)/(a +b +c)。

(4)技术的制约因素:包括行业科研基础条件、行业技术人才的培养状况、行业产学研合作情况、国家和行业政府科技政策的支持度、国家和行业政府科技投入状况等。

指标体系如下图2所示:

图2 基于技术预见的行业关键性技术选取指标体系指标权重的确定:对于各指标的重要度,由专家进行评判,方法如下:

1)假定专家总人数为,将指标体系的重要度分为四个等级:高、中、低和完全不重要,若认为某指标的重要度/高0、/中0、/低0和/完全不重要0的专家人数分别为

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N 1、N 2、N 3和N 4,则N =N 1+N 2+N 3+N 4.

2)专家的评分结果会受到专家对该领域的熟悉度、专家的知识和经验水平等的影响,因此,将专家的权威性分为三个等级:高、中、低,若权威性/高0、/中0、/低0的专家人数分别为N h 、N m 和N 1,N =N h +N m +N l 。设专家的权威因子为1、015和012,分别对应着专家权威性/高0、/中0、/低0三个等级。

N ij )))权威性等级为/j 0的专家中认为指标属于重要度等级/i 0的专家人数,j =h ,m,l ;i =1,2,3,4.

3)若专家对某指标的重要度评价结果为T i ,则T i I {高,中,低,完全不重要},我们对T i 的四种评价结果分别赋与1、015、012、0四种分值。

则指标的权重为:

w =1@

N 1h +015N 1m +012N 1t N +015@N 2h +015N 2m +012N 2l N +012@N 3h +015N 3m +012N 3t N +0@

N 4h +015N 4m +012N 4t

N

根据这种方法,可以求得指标体系中各指标的权重。

5 小结

在分析行业关键性技术选择原则和技术预见方法体系的

基础上,本文提出了基于技术预见的行业关键性技术选择程序,并构建了相应的指标体系和权重确定方法。这个指标体系是基于行业关键性技术选择的共性特征,但是,在对具体行业制定指标体系的过程,还必须综合考虑行业的特殊背景和发展需求,对指标体系进行调整和修正。参考文献:

[1]刘冰.技术预见在区域高新技术产业发展中的应用研究[D ].

中南大学,2007.[2]M ART I N B,J OHNSON R .T echnology Fores i gh t f or W iri ng up the

N ati onal Innovati on Syste m [J ].Techn ol og i cal Forecasti ng and So -ci al Change ,1999(60):37-54.[3]蔡顺民.吉林省医药行业关键技术选择的技术预见研究[D ].吉林大学,2008.作者简介:李远远(1982-),女,湖北松滋人,讲师,管理学博士。

(本文责编:熊 俊)

(上接第109页)

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[1]J OSEP H W LO W ERY.Drea mw eaver U ltraDev 4宝典[M ].北京:

电子工业出版社,

2002.

[2]毛一心,等.A ccess 2000应用及实例集锦[M ].北京:人民邮电出版社,2001.

[3]沈大林,等.Drea mw eaver F l as h F i re w or k s 三合一教程。北京:电

子工业出版社,2001.作者简介:龙凤英(1965-),女,湖南邵东人,高级工程师,从事科研管理及研究工作;周丽丽(1976-),女,广西南宁人,助教,从事计算机应用教学及研究;韦华倩(1970-),女,广西东兰人,馆员,从事科研管理及研究工作。

(本文责编:彭统序)

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