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数据分析与知识发现  2022, Vol. 6 Issue (7): 12-31     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2022.0142
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颠覆性技术识别研究进展综述*
张金柱(),王秋月,仇蒙蒙
南京理工大学经济管理学院 南京 210094
Review of Studies Identifying Disruptive Technologies
Zhang Jinzhu(),Wang Qiuyue,Qiu Mengmeng
School of Economics and Management, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China
全文: PDF (5497 KB)   HTML ( 24
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

目的】对颠覆性技术识别相关文献进行综述,发现研究主题,总结研究重点和发展方向,形成研究框架并展望。【文献范围】 利用颠覆性技术的相关关键词在CNKI和Web of Science中检索,获取2011-2020年间的1 974篇论文进行定量分析,对2001-2020年间的61篇相关论文进行定性解读。【方法】首先,通过定量分析得到研究主题和研究方向;其次,选取有代表性的高被引论文和最新论文进行研读,对研究方法进行总结和述评;最后,根据分析结果梳理研究框架,预测未来发展趋势。【结果】颠覆性技术识别在信息技术、医疗、化工、高端制造等领域应用较多,形成基于技术本身、市场产品、科技信息挖掘、外部环境等视角下的多种识别指标和方法;构建含理论基础、识别方法、结果评判三部分内容的识别框架,并展望未来发展趋势。【局限】 数据范围还不够广,社会、经济等宏观指标综述不够全面。【结论】颠覆性技术识别的多学科交叉性日益明显,定量研究已成为主流,部分指标定量计算方式尚需明确,基于深度学习的指标非线性组合正成为趋势。

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张金柱
王秋月
仇蒙蒙
关键词 颠覆性技术识别方法研究进展综述    
Abstract

[Objective] This paper reviews the literature identifying disruptive technologies, aiming to examine research topics and development trends, as well as establish a framework for further studies. [Coverage] We searched Chinese and English papers from CNKI and Web of Science with relevant keywords. We retrieved 1 974 papers published between 2011 and 2020 for quantitative analysis, and 61 papers published between 2001 and 2020 for qualitative analysis. [Methods] First, we identified the popular topics and development trends through quantitative analysis. Then, we examined the highly cited papers and the latest literature to review their research methods. Finally, we built a framework based on the results of quantitative and qualitative analysis which also predicted future trends. [Results] Studies identifying disruptive technologies were more popular in the fields of information technology, medical treatment, chemical industry, and high-end manufacturing. They included multiple-methodology from the perspectives of technologies themselves, products, sci-tech information mining, and external environment. We established three frameworks for disruptive technology identification and explored some future developments. [Limitations] More research on macro indicators, such as society- and economy-related issues, need to be reviewed comprehensively. [Conclusions] The research on disruptive technology identification has become inter-disciplinary, which include more quantitative methodology and the nonlinear algorithms based on deep learning.

Key wordsDisruptive Technology    Identification Method    Research Progress    Review
收稿日期: 2022-02-23      出版日期: 2022-08-24
ZTFLH:  G350  
基金资助:*国家自然科学基金(71974095);江苏省研究生科研与实践创新计划项目的研究成果之一(SJCX21_0168)
通讯作者: 张金柱, ORCID: 0000-0001-7581-1850     E-mail: zhangjinzhu@njust.edu.cn
引用本文:   
张金柱, 王秋月, 仇蒙蒙. 颠覆性技术识别研究进展综述*[J]. 数据分析与知识发现, 2022, 6(7): 12-31.
Zhang Jinzhu, Wang Qiuyue, Qiu Mengmeng. Review of Studies Identifying Disruptive Technologies. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2022, 6(7): 12-31.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2022.0142      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2022/V6/I7/12
可计算特征 特征内涵 对应指标 计算方法
突破性 引入新技术的性能属性或重点发展不被主流技术重视的现存性能属性,并在属性上表现优越 技术性能突破性、技术能力破坏性、新技术的性能变化、创新系数、技术突变 对产品性能参数、市场购买量、论文/专利的文献特征进行统计,如被引情况、内容相似度、词突变程度
创新性 具有前瞻性、先导性、新颖性的高效新技术,能改变市场竞争格局,并代表和引领未来技术与产业的发展方向 技术前沿性、技术新颖性 对论文/专利等数据的主题演化、引文数量等进行分析,如主题融合、专利的科学引文新增数量
影响力 对其他技术发展的作用力,能影响其他多个技术的发展应用情况,包括影响的广度和深度,可直接反映技术价值 技术影响力、总体扩散率 对论文/专利被引、发文量、产品销售、市场分布情况等进行统计或用创新扩散的巴斯模型评估技术扩散度
成熟度 技术的主要属性、性能发展已比较成熟,且市场对已有的属性存在需求过剩的现象 产品成熟度、市场成熟度 借助数学模型绘制技术或产品的生命周期曲线直观、定量表示或通过专利数量与发展时间进行分析
期望效用 用户根据自己的需求对技术的价值、创新性、有用性等进行度量和评判 新技术的期望效用 借助效用函数计算技术间效用大小或设计量表分析
接受率 市场对技术的采纳情况,反映顾客从感知易用性和感知有用性角度接受一项新技术的意愿程度 市场接受率、技术采用率 通过统计技术产品销售量和市场占有率或用创新扩散的巴斯模型评估技术扩散度
颠覆潜力 一项全新的技术或旧技术突破对原有市场产生颠覆效应或在技术应用上产生重大范式转变 市场潜力、技术潜力 对专利申请活动、专利被引次数等文献特征进行统计或通过统计产品、产业数据进行衡量
Table 1  颠覆性技术的可计算特征
Fig.1  中英文发文量对比
Fig.2  基于英文文献的不同类别研究主题可视化
关键词 重点研究内容
Disruptive Technology/
Innovation
颠覆性技术的社会影响力、颠覆性技术的影响因素、颠覆性技术的研究热点
Breakthrough Technology/Innovation 突破性技术的影响力、突破性技术的影响因素、突破性技术的研究热点
Radical Technology/
Innovation
激进式创新的影响力、激进式创新的影响因素、激进式创新的研究热点
Table 2  基于英文数据的重点研究内容总结与比较
Fig.3  基于中文文献的不同类别下研究主题可视化
主题类别 重点研究内容
颠覆性技术 颠覆性技术的影响因素、研究热点
突破性技术 突破性技术的影响因素、研究热点、识别方法
其他 影响因素、研究热点
Table 3  基于中文数据的重点研究内容总结与比较
方法 主要思路 优点 缺点
专家意见法 参考多位领域专家意见做判断 流程简单 主观性强、成本高
技术路线图法 运用多种手段追踪技术发展轨迹,从中预测技术可能产生的变化 从技术发展角度预测趋势,有一定说服力 主观性强、成本较高、不确定性难以把控
情景分析法 通过专家判断技术发展的关键影响因素,构建技术应用情景,预测未来发展趋势 考虑了技术与市场间的动态关系 主观性强,成本高、过程较复杂、干扰因素较多
Table 4  领域专家分析视角下的方法对比
方法 主要思路 优点 缺点
技术创新性角度 从技术性能上的突破和创新角度设计指标 考虑了市场因素;指标体系较简单 技术与市场结合度较低
技术突破性角度 以技术突破性特征为核心,借助模型工具衡量突破性 定量分析比重增大 技术特征单一,缺乏说服力
多项技术特征综合 基于全部技术特征设计多类型指标,根据重要指标综合得分评估技术潜力 技术特征考虑全面;主观性弱 忽略技术外部特征;部分指标度量存在难度
Table 5  技术特征视角下的方法对比
视角 技术特征 计算方法
产品 技术性能突破 利用产品性能参数定量计算
市场 技术成熟度
期望效用
设计数学模型绘制曲线
利用效用函数计算技术间效用大小或设计量表计算
技术自身 技术取代程度 利用新产品性能变化与进入市场的时间所反映的规律
Table 6  基于市场产品数据的可计算特征总结
类型 主要思路 优点 缺点
产品性能提升角度 利用产品和技术的关联性,在产品性能提升过程挖掘技术演进规律 考虑了产品性能与技术发展的关系 外部因素仅涉及产品,缺乏全面性
市场定位角度 由一系列问题组成评估框架,对受访者进行访谈收集技术的市场表现 考虑到了市场对技术的影响 主观性难以避免;市场的不确定性难以把握、指标量化困难
技术取代角度 通过新技术的性能变化和技术进入市场的顺序所反映的规律评估技术取代程度 考虑了市场因素 技术特征选取角度较单一、指标量化困难
Table 7  市场产品视角下的方法对比
技术特征 文献特征 计算方法
颠覆性潜力(技术潜力、市场潜力) 专利被引
专利申请活动
专利数量
分配指标权重,
综合计算
技术突破性 专利关键词 利用集对分析计算属性集变更程度
技术成熟度 专利数量
专利发展时间
专利的实施与应用效果
分配指标权重,
综合计算
Table 8  基于专利数据的可计算特征总结
技术特征 文献特征 计算方法
技术生命周期 论文年发表量 利用Fisher-Pry 模型拟合绘制曲线
技术前沿性 论文关键词
词频
分配指标权重,综合计算

技术突破性
论文被引
论文主题
论文关键词
统计被引强度
计算学科间主题差异
构建关键词共现网络,计算网络属性
技术成熟度 论文年度分布 基于生命周期绘制技术成熟度曲线
Table 9  基于科学论文数据的可计算特征总结
技术特征 文献特征 计算方法
技术新颖性 专利科学引文数量
知识与技术的关联
分配指标权重,综合计算
技术突破性 专利分类号
专利科学引文数量
统计组合频次变化
统计新引用论文数量

技术突变性
专利间引用关系
论文主题词
论文/专利关键词
提取技术发展信息
从知识突变现象中统计变
化的程度
统计新关键词和重复关键
词的词频变化
Table 10  基于科学技术关联的可计算特征总结
类型 主要思路 优点 缺点
基于专利数据挖掘 从专利中提取技术特征,构建预测模型;利用专利的多种数据属性分析技术演化路径 对专利数据的价值进行深入挖掘;提取的特征可定量计算 数据类型单一;可获取的特征、指标等信息不全面
基于科学论文数据挖掘 采用文本挖掘方法对论文特征进行提取,结合网络分析方法预测技术主题趋势 引入数据挖掘等方法,识别过程更加客观 数据类型单一;可获取的特征、指标等信息不全面
基于科学技术关联分析 利用专利引文的新颖性、学科融合性、知识突变性等特征,构建可计算指标体系 数据类型丰富,可利用信息更全面,结果客观性强 特征提取方法和效果对实验结果影响大;方法有待优化
Table 11  科技信息挖掘视角下的方法对比
Fig.4  研究框架
方法类型 评判指标
领域专家分析视角下的颠覆性技术识别方法 技术前沿性、技术突破性、技术接受率、外部因素协调性
技术特征视角下的颠覆性技术识别方法 技术突破、技术影响力、技术通用性、技术可行性、技术接受率、外部因素协调性、在位技术成熟度、技术创新性、市场差异性
市场产品视角下的颠覆性技术识别方法 技术性能突破、技术取代性、市场差异性
科技信息挖掘视角下的颠覆性技术识别方法 专利价值、知识突变、引文数量、技术融合性、技术前沿性、技术新颖性、技术突破性
Table 12  颠覆性技术评判指标
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