王山

關鍵詞：技術功能指標;技術生命周期;多指標測度體系;磷酸鐵鋰

從世界科技發(fā)展趨勢來看，新一輪科技革命和產業(yè)變革正在重構全球創(chuàng)新版圖，重塑全球經濟結構。搶占人工智能技術、量子通信技術、能源技術等顛覆性、戰(zhàn)略性技術戰(zhàn)略制高點，已成為提升企業(yè)核心競爭力、推動經濟高質量發(fā)展的關鍵，而技術發(fā)展戰(zhàn)略時常需要根據技術的發(fā)展趨勢制定相應的調控戰(zhàn)略，以便合理分配有限的資源來增強其核心競爭力。技術生命周期恰恰可以反映技術的發(fā)展動態(tài)與未來發(fā)展趨勢，技術生命周期的準確判斷不僅有助于企業(yè)了解技術所處發(fā)展階段、搶占技術先機、降低投資風險;還有助于企業(yè)制定技術戰(zhàn)略決策、促進產業(yè)創(chuàng)新與升級，尤其是對以技術為生命的IT公司而言，能否把握好技術生命周期，在新技術的初期介入，在技術衰退期退出，是IT公司成功與否的關鍵因素[1]。已有學者在技術生命周期判斷方法方面進行了大量的研究，然而這些判斷方法在指標全面性與評價維度等方面還存在一定的局限，難以準確、有效地評估技術所處發(fā)展階段。為了面對越來越復雜的技術發(fā)展形勢，滿足技術發(fā)展評估和預測的實際需要，如何有效、準確地研判技術生命周期是學者們亟待解決和值得深入思考的問題。

1相關研究及理論基礎

1.1技術生命周期判斷方法研究現狀

國內外關于技術生命周期相關研究已經取得一定的成果，通過對已有研究工作的系統(tǒng)梳理及歸納總結可知，國內外學者們主要集中在以下3種技術生命周期判斷方法的研究上。第一種是模型化方法，模型化方法較多使用曲線或構建模型來實現技術生命周期演化階段的判定，常見的有S曲線[2]、技術生命周期圖法[3]、Fish-pry模型法[4-5]、基于TRIZ理論[6]與基于系統(tǒng)動力學[7]的技術生命周期判斷方法;第二種是計量法，計量法側重于文獻計量、科學計量及數據挖掘等，常見的有專利指標分析法[8]、相對增長率法[9]、TCT計算法[10]、會議與期刊論文比例法[11]、文獻類型變化法[12]與多指標測量法[13];第三種為描述型方法，描述型方法較多進行主觀評估度量，如基于TRL的技術成熟度分析方法[14]與德爾菲法[15]。3種判斷方法中應用范圍最廣、最受學者們關注的是模型化方法與計量法，雖然模型化方法在識別技術生命周期發(fā)展階段時是可行的，但僅僅采用單一S型曲線或Fishpry模型對技術生命周期進行判別可能帶有一定的片面性，甚至會產生誤差，ChristensenCM曾建議采用多指標方法對技術生命周期進行測量[16]。多指標測量法通過采用不同類型數據或不同指標的排列組合在一定程度上能夠克服單一指標法或模型曲線在識別技術生命周期發(fā)展階段時不太準確的局限，但其主要停留在基于專利或論文文本外在特征的研究視角對技術生命周期的判定與簡單解讀上，較少深入到文獻內部挖掘體現技術生命周期演化特征的技術功能指標數值信息層面。

針對以上研究不足，本研究結合特定技術研究領域的特點，擬從表征技術功能屬性的指標角度出發(fā)，抽取出特定研究領域技術功能指標的數值信息，然后在此基礎上，結合專利及論文外部特征指標構建了技術生命周期多指標測度體系與技術生命周期指數計算模型，進一步探索技術生命周期發(fā)展階段精確判斷的研究方法，為相關研究人員揭示技術領域發(fā)展動態(tài)、準確定位技術發(fā)展方向與制定技術戰(zhàn)略決策和對策提供方法參考。

1.2理論基礎

1.2.1技術生命周期理論

技術生命周期理論認為一項技術從進入市場到逐漸消失的周期過程中，一般會經歷萌芽期、生長期、成熟期與衰退期4個階段。在萌芽期，因所投入的人力、物力與財力等資源比較有限，此階段只有少數企業(yè)或個人參與研發(fā)，可供參考的專利文獻或科技論文較少;生長期階段，隨著技術的不斷發(fā)展與進步，參與研發(fā)的企業(yè)或個人數量逐漸增多，相應地，科研產出也迅速增長，技術對市場產生不可忽視的影響;成熟期，隨著新技術逐漸占領更多的市場，關鍵性技術已經成型，參與研究的企業(yè)與個人數量、申請的專利數量已達到最大值，此時發(fā)明專利占比較小，多數為實用新型專利和外觀設計專利;當技術進入成熟期一段時間，終將因外部各種因素的影響（如政治因素、經濟因素、社會因素等）走向衰退，技術競爭力快速下降，市場占有率開始滑坡，越來越多的研發(fā)人員退出技術的研發(fā)，專利申請數量下降，逐漸被新的技術取而代之[17]。

1.2.2“功能分解”思想

HeebyungK等以信息技術為實證分析案例，選取了度量信息技術進展的3種功能（存儲、運輸與傳輸）和6種功能性度量指標（存儲信息容量、存儲信息成本、帶寬、帶寬成本、計算速度、計算成本），提出了一種可量化技術功能價值并評估技術發(fā)展水平的功能分類體系，其中研究所采用的數據來源于各類書籍、公開期刊文獻與美國人口普查局，以這些參考資料為基礎開發(fā)了一個相對綜合全面的數據庫，通過所開發(fā)的數據庫提取每個功能指標的數據信息，進而繪制出每個功能指標時間序列下的演化態(tài)勢曲線，以便于技術發(fā)展水平的量化評估[18]。這種已在特定技術系統(tǒng)設計中使用并對技術及技術子系統(tǒng)主要功能方面進行分類的方法稱為通用分類系統(tǒng)[19]，通過對表征技術功能的有限指標數值的提取可以實現特定技術發(fā)展狀態(tài)的分析。

1.2.3S曲線進化法則

TRIZ又稱發(fā)明問題解決理論，是TheoryofIn?ventiveProblemSolving的簡稱。阿奇舒勒等通過大量專利數據將技術系統(tǒng)進化的一般規(guī)律抽象為八大技術進化法則[20]，S曲線進化法則作為八大技術進化法則之一，指技術系統(tǒng)的主要參數或性能變化依賴發(fā)展階段呈S曲線形式進化，如圖1所示，而技術系統(tǒng)的進化包含嬰兒期、成長期、成熟期與衰退期4個階段，每個階段的技術系統(tǒng)特征表現如下：①嬰兒期，因新系統(tǒng)存在一系列“瓶頸”問題，產品性能參數的完善進展緩慢，新系統(tǒng)技術參數經常不如舊系統(tǒng);②成長期，隨著阻礙技術系統(tǒng)的主要瓶頸問題逐步得到解決，技術系統(tǒng)的主要性能參數快速提升，產量迅速增加，成本逐漸降低;③成熟期，此階段技術系統(tǒng)性能參數水平達到最佳，生產量趨于穩(wěn)定，新出現的矛盾會制約技術系統(tǒng)的進一步發(fā)展;④衰退期，技術系統(tǒng)功能逐漸退化，表現為技術系統(tǒng)性能參數與經濟效益逐步降低，專利等級、專利數量、市場占有份額與利潤率等均呈現快速下降的態(tài)勢，此時期不僅應該注重降低成本、發(fā)展服務功能等，更應該考慮中遠期的發(fā)展，尤其是替代技術的研究規(guī)劃[21]。

2技術生命周期多指標測度體系構建

2.1技術生命周期多指標測度體系構建依據

已有關于技術生命周期多指標測度方法的研究較多聚焦于專利指標這一研究視角，考察專利文獻外部特征的數量變化趨勢對技術生命周期階段劃分的影響。采用的直接專利指標有專利申請量、發(fā)明人數、企業(yè)參與量、IPC數、MC數、DC數、專利引文數、專利前引次數與專利后引次數等，相關參考文獻見GaoLD等[22]、TsengFM等[23];間接專利指標一般由相關的直接專利指標數據加工而來，如專利增長率、企業(yè)核心技術占比、當前影響指數、技術強度、技術循環(huán)時間、科學連接、科學強度、技術依賴、擴散速度、技術生長率、技術成熟系數等，相關參考文獻見李維思等[24]、AltuntasS等[25]、LuchengH等[26]。除專利指標外，論文指標在一定程度上也可以衡量出技術發(fā)展水平。常見的論文相關指標有SSCI論文數量、BEI文獻數量、SCI、EI論文數量變化、會議論文與期刊論文比例變化，相關參考文獻見DaimTU等[27]、李欣等[28]、婁巖等[29]。另外，姬俊昌[30]研究采用專利與論文相關指標相結合的方式實現技術生命周期所處發(fā)展階段的判斷。

2.2技術生命周期發(fā)展階段特征表現

基于技術生命周期相關研究理論與方法（技術生命周期理論、S曲線技術進化法則論、功能分類體系），本研究認為技術生命周期各發(fā)展階段可能呈現以下特征：在技術萌芽期，由于技術存在諸多不確定性，基本問題尚未得到完全改善，技術未來走向尚不明確，此階段可能僅有少數實力較強的企業(yè)或研究團隊愿意承擔較大的風險參與技術的研發(fā)與市場開發(fā)，因此，萌芽期可能僅有一個或少量申請專利;在成長期，隨著技術“熱度”的增加和發(fā)展趨勢的“明朗”，參與研發(fā)的企業(yè)及研究學者的數量逐漸增多，技術范圍不斷擴大，阻礙技術系統(tǒng)的主要瓶頸問題逐步得到解決，技術系統(tǒng)的主要性能參數快速提升，會議論文量與期刊論文量快速增加;當技術進入成熟期以后，相關專利及論文文獻數量基本維持不變，此階段的主要特征展現在技術性能參數的數值變化趨勢方面，通過完善實驗條件，大多數技術性能指標得到較大程度的改善，技術性能指標改善所帶來的優(yōu)勢促使產品或企業(yè)逐漸獲得市場主導地位;衰退期時，多數技術性能指標的數值達到峰值，技術各項發(fā)展指標逐漸趨于飽和，此階段主要關注少數制約技術性能提升的功能指標的表現，如無新的技術突破，該技術的領先優(yōu)勢可能逐漸消失，替代性技術開始出現。

2.3技術生命周期多指標測度體系構建

從系統(tǒng)角度上看，研究技術生命周期發(fā)展規(guī)律除了需要考慮技術自身發(fā)展軌跡外，還要考慮經濟、環(huán)境、社會、政策等因素對技術演化路徑的影響[31]。由于外在的因素（諸如經濟、環(huán)境、社會、政策等）較為不可控，本研究主要關注技術自身對技術生命周期的影響。將技術功能指標納入技術生命周期多指標測度體系中實現技術生命周期的判斷具有一定的可行性：①動態(tài)性特征。技術功能指標的數值會隨著時間的推移產生相應的變化，其動態(tài)變化與技術生命周期發(fā)展階段類似，均具有動態(tài)性特征;②研究對象一致。技術功能指標與技術生命周期均以技術為研究視角，在研究對象上具有一致性，因此將技術功能指標用于技術生命周期發(fā)展階段的判斷具有理論可行性。在充分考慮特定技術研究領域技術功能指標發(fā)展的特點以及已有方法在判定技術生命周期時的研究不足后，基于功能分解思想與S曲線進化法則，本文新增體現技術發(fā)展水平的技術功能指標，構建了包含專利外在特征指標、論文外在特征指標與技術功能指標在內的技術生命周期多指標測度體系。

專利指標選取可以反映出技術發(fā)展活動活躍性的優(yōu)先權年專利申請量（X1）與發(fā)明人數量（X2）兩個指標，論文指標選擇反映應用研究相對基礎研究重要程度的EI論文與SCI論文之比與會議論文相對應期刊論文重要程度的會議論文與期刊論文之比兩個指標。技術功能指標方面，本研究選擇以鋰離子電池磷酸鐵鋰技術作為參考技術來驗證技術生命周期多指標測度體系的有效性，通過對鋰離子電池磷酸鐵鋰技術相關文獻進行系統(tǒng)梳理可知，表征磷酸鐵鋰電化學性能特征的屬性主要有倍率放電容量、鋰離子擴散系數、電導率、振實密度與比表面積等。基于指標選擇的代表性、動態(tài)性、科學性及可量化性原則和“化繁為簡”的思想，本研究選取了7個技術功能指標，分別為：正極材料振實密度、0.1C放電倍率下放電量、5C放電倍率下放電量、10C放電倍率下放電量、離子電導率、鋰離子擴散系數與電池質量能量密度[32-33]，如表1所示。其中，材料振實密度是表征正極材料顆粒間相互作用的比較重要的指標。0.1C放電倍率下放電量、5C放電倍率下放電量與10C放電倍率下放電量可在一定程度上反映出低、中、高倍率下電池材料放電狀況。離子電導率可以體現正極材料電荷流動難易程度。鋰離子擴散系數可以考察出鋰離子在電解液中的擴散能力。質量能量密度在一定程度上可以反映出電池儲存能量的能力。

2.4技術生命周期指數計算模型

一般情況下，多指標測度體系用于技術生命周期判斷之前，需要構建技術生命周期指數計算模型（綜合指數模型），目的是將多個指標綜合起來，通過主成分分析法獲取主成分個數及各指標權重，然后通過指數綜合模型來計算綜合評價值，觀察技術生命周期演化曲線（時間序列下的技術生命周期綜合指數值）發(fā)展趨勢判斷技術所處發(fā)展階段。目前關于多指標體系綜合指數模型構建已有大量相關研究[34-35]，本研究在參考了相關研究資料后構建的技術生命周期指數模型為：

2.5技術生命周期的判定

根據技術演化的過程，本研究通過以下方法來判斷技術生命周期各個發(fā)展階段，如表2所示。首先，計算特定技術研究領域不同年份的技術生命周期指數值并繪制技術生命周期演化曲線。然后，通過分析技術生命周期演化曲線，初步判斷該技術所處技術生命周期發(fā)展階段。

在判斷萌芽期與成長期的分界點時，一般選擇技術生命周期指數斜率（ΔI）最大的點，即ΔI=dI/dt，排除零點及零點附近技術生命周期指數波動較大的點對分界限的影響。在萌芽期時，科研產出較低，技術功能指標數值基本處于原始狀態(tài)，此時技術生命周期指數數值較低。當技術進入成長期時，隨著各項指標數值的提高，技術生命周期指數有明顯的增加，因此，尋找技術生命周期指數斜率最大的點即可分辨出萌芽期與成長期的分界限。當技術過渡到成熟期時，各個指標基本趨于穩(wěn)定，技術性能于當前條件下基本發(fā)揮出其最佳性能，此時，技術生命周期指數可能圍繞某一個固定的數值上下波動，因此，技術生命周期指數值最大的點可作為區(qū)分成長期與成熟期分界限的判定條件之一;另外，由于技術生命周期指數基本處于穩(wěn)定狀態(tài)，中心差分的絕對值最小，即Z=（It+1-It-1）/2，滿足上述兩種判定條件的點即可被視為成長期與成熟期的臨界點。對于成熟期與衰退期的分界限則比較容易判斷，計算每個點（包括這個點在內）后5年的平均技術生命周期指數增量，當某個點后面所有的點W值均為負值時，則表明該點為成熟期與衰退期的臨界點，自此點以后該技術進入衰退期[17]。

3實證分析

正極材料作為鋰離子電池最關鍵的功能材料，是鋰離子電池鋰離子之源，也是鋰離子電池能量密度的基礎，決定著鋰離子電池整體的電化學性能及其成本。鋰離子電池正極材料LiFePO4因鐵資源豐富、價格低、無污染等優(yōu)點成為一種大型能源所需的具有良好發(fā)展前景的材料[36-37]。

3.1數據來源與處理

鑒于專利從申請到公開需要經歷較長的時間，為了確保檢索數據的準確性與完整性，在進行文獻檢索時剔除因時滯問題而受到影響的數據，本研究的檢索時間為2021年5月2日，因此選擇2017年年底之前的數據進行分析，LiFePO4正極材料由Goodenough于1997年首次報道，故檢索時間段設置為1997—2017年。

通過調研大量文獻及結合專家建議制定鋰離子通過WebofScience平臺與EngineeringVillage數據庫共檢索出SCI論文6336篇，EI論文1934篇，DerwentInnovationsIndex專利5498件。下載所有數據的全紀錄字段保存至Excel中待后續(xù)分析處理。

3.2數據處理

在構建技術生命周期指數計算模型之前，需要對原始數據進行無量綱化處理。標準化后的數據能夠在一定程度上保證原始數據相對穩(wěn)定，數據歸一化即二級指標實際值除以該指標的最大值，即消除了量綱影響又使得技術生命周期指數值在[0，1]之間。

為使繪制出的曲線更加平滑，本研究首先采用三年移動平均值法對原始數據進行預處理，然后再對預處理數據進行標準化處理。

下一步采用式（2）中預處理后的數據除以每個指標檢索區(qū)間的最大值，標準化數據計算公式如下：

3.3技術生命周期發(fā)展階段判斷

通過對鋰離子電池磷酸鐵鋰技術生命周期多指標測度體系標準化數據進行主成分分析可知，前3個指標的特征值均大于1，如表4所示，累計貢獻率達到78%（大于75%），達到運用主成分方法進行分析的要求，因此可以采用主成分分析法對各個指標確權評價。將技術生命周期多指標測度體系中的標準化數據代入技術生命周期指數模型公式中，可計算出時間序列下的技術生命周期指數值，從而繪制出鋰離子電池磷酸鐵鋰技術生命周期演化曲線。根據技術生命周期發(fā)展階段判定計算方法，2000年技術生命周期指數斜率最大，可視為萌芽期與成長期的分界限，即1997—2000年為鋰離子電池磷酸鐵鋰技術萌芽期，2012年技術生命周期指數值最大，且中心差分絕對值最小，因此，2012年可作為成長期與成熟期的分界限，如圖2所示，即2001—2012年為磷酸鐵鋰技術成長期，2013年至今為磷酸鐵鋰技術成熟期。通過咨詢北京理工大學、北汽新能源與比亞迪汽車公司磷酸鐵鋰研究領域相關專家和學者，一致認為本研究所構建的技術生命周期多指標測度體系是合理的、準確的。

3.4有效性驗證

為了驗證所構建的技術生命周期多指標體系的優(yōu)越性，本研究選擇技術生命周期判斷方法中最為常用的基于專利累計申請量的S曲線，在國內外相關研究文獻中，專利累計申請量指標是判斷技術生命周期常用的研究方法，因此，本研究通過技術生命周期多指標測度體系與S曲線的對比分析來驗證所構建的技術生命周期多指標測度體系的有效性。圖3中虛線代表本研究所構建的技術生命周期多指標測度體系萌芽期與成長期判斷結果，劃線點虛線代表S曲線判斷結果。由圖3可以看出，基于專利累計申請量的S曲線判定2001年為磷酸鐵鋰技術萌芽期與成長期的分界限。對于成長期與成熟期分界限，本研究所構建的技術生命周期多指標測度體系判斷結果為2012年，而基于專利累計申請量的S曲線判斷結果為2014年。相較于本研究所構建的技術生命周期多指標測度體系而言，S曲線模型在判斷磷酸鐵鋰技術萌芽期與成長期分界限、技術成長期與成熟期分界限時比較延遲。因此，本研究所構建的技術生命周期多指標測度體系在劃分技術生命周期發(fā)展階段分界限方面更加準確、更加符合實際。

4總結與展望

技術生命周期發(fā)展階段的精確判斷有助于國家和企業(yè)對技術進行前瞻性管理，及時解決發(fā)展過程中的技術規(guī)劃問題，幫助決策者及時了解技術發(fā)展動態(tài)，決定資本投資方向。本研究系統(tǒng)梳理了國內外技術生命周期判斷方法的研究成果，認為多指標測量法在一定程度上能夠克服單一指標法或模型曲線在識別技術生命周期各階段時間節(jié)點不夠準確的局限，但其主要停留在基于文獻外在特征（如專利申請量、IPC、MC等）的研究視角對技術生命周期的判定與簡單解讀上，較少深入到文獻內部挖掘技術功能指標的數值信息，因此不能更加全面、精確地判斷技術所處發(fā)展階段。針對多指標測度體系這一研究不足，本研究結合特定技術研究領域的特點，創(chuàng)新性引入技術功能指標，構建了包含專利指標、論文指標與技術功能指標在內的技術生命周期多指標測度體系;然后，通過確定不同指標權重構建了技術生命周期指數計算模型;最后，通過鋰離子電池正極材料磷酸鐵鋰技術研究領域的實證分析，發(fā)現本研究所構建的技術生命周期多指標測度體系較S曲線模型在劃分技術不同發(fā)展階段分界點方面更加準確、更加符合實際情況，為技術生命周期不同發(fā)展階段的研判提供了一個新的研究視角。

本研究所構建的技術生命周期多指標測度體系也存在一定的局限性。特定技術研究領域表征技術功能屬性的指標有很多，本研究選取了在科技文獻摘要內容中存在的并且已量化的技術功能指標進行實驗分析，對于較難量化的安全性、可靠性等技術性能指標尚未發(fā)現比較合適、有效的計算表達方式，未來可進一步考慮較難量化的技術性能指標的量化與計算;另外，技術生命周期發(fā)展階段的判定會受到多方面因素的影響：論文與專利文獻是否足夠用來衡量技術發(fā)展水平？科技發(fā)展的速度、其他可替代技術的快速發(fā)展等因素對技術生命周期的判定有何影響？科技論文、專利數據與技術發(fā)展實踐之間的時間遲滯等因素對技術生命周期的判定又有何影響？為了獲得更加全面及科學的研判結果，后續(xù)研究將進一步探索其他相關因素對技術生命周期發(fā)展階段判定的影響。

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