| 基于专利挖掘和Gompertz模型的颠覆性技术识别方法研究 |
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| 引用本文： | 武建龙,刘禹彤,陈劲,王今,鲍萌萌.基于专利挖掘和Gompertz模型的颠覆性技术识别方法研究[J].科研管理,2024(4):62-72. |
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| 作者姓名： | 武建龙 刘禹彤 陈劲 王今 鲍萌萌 |
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| 作者单位： | 1. 哈尔滨理工大学经济与管理学院;2. 清华大学经济管理学院;3. 清华大学技术创新研究中心 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金面上项目：“新兴产业颠覆性技术创新形成机理、实现路径与激励政策：创新生态系统视角”(72074061,2021.01—2024.12)；;国家社会科学基金重大项目：“创新链与产业链耦合的关键核心技术实现机理与突破路径研究”(22&ZD094,2023.01—2027.12);国家社会科学基金青年项目：“面向城市数字孪生的数据生态系统治理体系研究”(22CTQ030,2022.09—2025.12)； |
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| 摘 要： | 颠覆性技术已经成为推动新一轮技术变革的重要抓手，颠覆性技术的精准识别对于把握技术变革机遇、布局技术创新战略具有重要意义。现有研究多集中于围绕技术或市场的单一维度特征进行颠覆性技术识别，而对于综合“技术-市场”维度的系统性识别方法仍处于探索阶段。为此，本文从颠覆性技术特征出发，构建基于专利挖掘和Gompertz模型的系统性识别方法，并进行实证研究和稳健性检验。研究发现：(1)颠覆性技术具有“技术-市场”双重维度特征，具体可围绕前沿性、独特性、影响力和扩散性四个基本特征进行颠覆性技术“漏斗式”逐层识别；(2)综合专利挖掘和Gompertz模型构建系统性的颠覆性技术识别方法，可实现对颠覆性技术的系统识别；(3)动力锂电池技术的实证研究表明，本文构建的颠覆性技术识别方法可提升识别过程的效率和识别结果的准确性，有效克服主观判断的局限性。该方法突破了已有识别方法中特征信息获取不全面、识别结果准确性较低的局限性，可以为颠覆性技术的早期识别提供更加科学的方法支持。
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| 关 键 词： | 颠覆性技术 专利挖掘 Gompertz模型 技术识别 |
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