《一、 大数据分析在战略性新兴产业技术预见 中的重要性》

一、 大数据分析在战略性新兴产业技术预见 中的重要性

《（一）战略性新兴产业在国民经济发展中处于重要 地位》

（一）战略性新兴产业在国民经济发展中处于重要 地位

进入 21 世纪，科技创新能力已经成为国家综 合国力的一项重要衡量指标，成为国际竞争的焦 点 [1]。世界范围内新一轮科技革命和产业变革与我 国转变经济发展方式实现历史性交汇，新一轮工业 革命正在兴起，全球科技进入新的创新密集期 [2]。 发展战略性新兴产业，是着眼于国际经济格局，立 足于国内未来可持续发展的重要战略决策。战略性 新兴产业将成为我国未来经济增长、产业转型升级、 创新驱动发展的重要着力点。培育发展战略性新兴 产业，高起点构建现代产业体系，加快形成新的经 济增长点，抢占未来经济和科技制高点，对我国经 济社会真正走上创新驱动、内生增长、持续发展的 轨道具有重大的战略意义。党的十八大报告明确指 出，推进经济结构战略性调整，加快传统产业转型 升级，优化产业结构，促进经济持续健康发展的一 个重要举措就是积极推动战略性新兴产业的发展。 认识战略性新兴产业的发展规律，找准发展方向， 对于加快战略性新兴产业培育与发展至关重要。

在培育与发展战略性新兴产业方面，自主创新 能力的提升既要满足国家经济发展的需要，又要面 向新一轮科技革命带来的产业升级，还要把握产业 核心技术未来的发展趋势。对技术发展有规划的进 行预见工作，其必要性与重要性越来越得到各国的 认可 [3-7]。美英日德韩等国，通过国家级的科技发 展监测，对未来 10 至 20 年的技术态势进行预见， 制定科技发展规划和行动计划，从而提高资源配置 效率，已经取得了显著成效。例如，技术对外依存 度这一指标，美英日德韩等国仅为 5 %。

《（二）技术预见在战略性新兴产业发展中扮演重要 角色》

（二）技术预见在战略性新兴产业发展中扮演重要 角色

技术预见已经受到越来越多国家的重视，成为 一种新的科技战略管理工具，但其结合科学、技术、 经济、管理等多学科交叉的特点，又增加了准确进 行技术预见工作的难度。技术预见的主要目的是： 探索国家未来的技术需要，识别未来重点研究领域， 制定科学有效的发展规划。为更好地提升我国自主 创新能力，通过持续开展技术预见，形成一种研究机制与管理模式，不断完善对国家未来技术需要的 判断，提高预测技术发展趋势的能力 [8]。

针对战略性新兴产业发展的技术预见越来越受 到研究人员的关注 [9]，同时也存在着理论及方法方 面的重要难题。一方面，近年来研究认为，新兴产 业的形成与发展有不同的路径，主要有以下 4 种 [10]： 产业新生、产业分化、产业派生和产业融合。这些 路径的不同导致我们需要差异化的技术预见理论和 方法。另外，中国等发展中国家在产业技术创新上 处于跟随国际前沿的转变时期，在新兴产业技术的 发展上与世界水平还存在需要追赶的创新差距。将 创新差距的追赶纳入到我国的技术预见理论及方法 中，将是一个新的挑战。因此，针对不同路径的新 兴产业进行技术预见，尤其是要考虑发展中国家的 创新追赶，将是技术预见亟待深入探讨的理论难题。

《（三）大数据分析在技术预见中将发挥重要作用》

（三）大数据分析在技术预见中将发挥重要作用

随着信息爆发式增长，在宏观产业发展战略 和技术预见中，完全依靠专家们自身有限的领域知 识做出方向性的判断，已经越来越受到争议。而有 效地使用大数据方法帮助专家完成信息的收集与筛 选，数据的整理与分析，将信息与数据指标化、图 表化，帮助专家们解决信息的收集与分析问题，以 便将更多精力投入到对技术预见和战略问题的判断 与建议上，是技术预见的发展方向。需要注意的是， 大数据方法的使用是为了支持而不是取代决策者， 这些方法是为了让专家们可以将更多的时间与精力 用在他们所擅长的工作中 —— 判断与建议，从而 最终提高战略咨询服务的质量。将这些客观数据通 过大数据分析的方法嵌入到战略性新兴产业的技术 预见流程中，为专家提供数据支持，更科学地发挥 专家专业知识与丰富经验，降低主观偏误性，进 而提高技术预见的信度与效度，是亟待解决的应 用难题。

专利和文献的大数据分析方法是以战略性新 兴产业的论文、专利为数据，采用文献计量学、数 据挖掘、数据分析等方法，研究论文、专利数据 中所包含的相关信息，从而分析相关技术的热点 和前沿、发展趋势、国家对比、企业竞争力研究 等 [11–15]。国内外的一些学者也将数据分析应用于技 术预见工作，但更多的是将数据分析作为技术预见 的背景资料的一部分提供给领域专家 [16-20]，鲜有将 数据分析与专家经验相结合，在技术预见的整个流程中产生互动，以研究未来技术的发展趋势与战略 规划 [21-29]。同时，关于数据与专家交互的研究也积 累了一定成果 [30-33]，但是将数据分析方法大规模的 投入到实际的咨询工作中仍然有所欠缺。在国家正 在进行的中长期科学和技术发展规划研究和制定这 一宏观背景下，研究技术预见、关键技术选择等方 法，对我国宏观发展战略制定具有较好的科学意义 和现实意义。

因此，本文希望在理论设计和深度案例应用研 究的基础上，建立基于专利文献等大数据的“新兴 产业技术预见”的分析框架及流程，提高数据搜索 与使用能力，加强数据分析能力，将专利文献数据 分析流程化系统化，同时增强易用性，降低使用门 槛。本项目将使用客观分析方法，如文献计量、专 利分析、技术路线图等方法改进现有的咨询流程， 对现有研究项目的背景情况、技术发展等进行筛选， 整理与分析，提供相关技术研究的发展路线、国内 外研究热点，预测技术走向，生成分析报告供专家 学者参考，从而建立一套针对大数据时代下的新兴 产业技术预见的适用性、有效性更高的战略咨询流 程与分析框架。实现以专家决策为中心，充分利用 大数据理念和方法作支撑，实现科学、系统的工程 科技发展战略中的新兴产业技术预见的理论深化、 流程凝练及工具应用。

《二、大数据分析方法支持技术预见之初探》

二、大数据分析方法支持技术预见之初探

为更好地发挥数据对战略咨询的支持作用，需 要系统地对咨询流程与框架进行标准化设计，对数 据分析方法与工具进行深入研究与开发，对重大战 略性新兴产业项目进行调研分析，生成针对性更高 的数据分析报告，更好地满足院士专家以及广大科 研人员对数据的需求，为重大战略咨询提供强有力 的知识支撑，更充分发挥院士专家在战略性新兴产 业领域的决策支持的核心作用。

本文将大数据方法以功能模块方式嵌入到咨询 流程中，加强战略性新兴产业研究过程中的数据收 集处理能力，扩展数据挖掘功能，增强不同数据间 关联性分析能力，并在重点咨询项目中推广试运行， 为院士专家做好知识支撑工作，提高咨询服务质量， 最终建立一个适用性广、易用性强、上手难度低的 面向院士专家、咨询服务工作人员及广大战略性新兴产业研究人员的支持平台。

因此，大数据分析方法支持技术预见将从战略 性新兴产业战略咨询的流程设计、战略性新兴产业 战略咨询研究数据分析模块开发、战略咨询方法应 用案例研究三个方面开展。

《（一）战略性新兴产业战略咨询的流程设计》

（一）战略性新兴产业战略咨询的流程设计

调研国内外战略咨询的现状和发展趋势，针对 战略咨询研究特点，对咨询流程进行标准化设计， 将大数据分析方法从流程阶段就结合到咨询服务 中。根据已完成的咨询项目积累的经验，对于不同 的咨询项目，进行分类，针对咨询项目各自的特点， 使用不同的数据分析方法对项目中涉及的数据进行 整理与分析，可将其分为三类：

1. 战略规划演进分析类

对该项目领域学术论文、专利成果、产业发展 报告进行综合分析，明确该领域研究成果转化到产 业过程的时间，利用数据发现产业重点，为专家判 断提供支撑。

2. 技术预见类

对该项目领域内过往的数据进行挖掘与分析， 总结其发展趋势、技术路线、相关成果分布，预测 候选热点技术供专家参考。

3. 评估类项目

主要通过该项目产生的相关成果及项目立项前 后该领域内的成果变化趋势对该项目进行评估。

根据目前咨询项目进行的战略咨询项目工作流 程设计见图 1。

《图 1》

图 1 咨询项目工作流程图

 

将不同项目的流程进行总结、梳理，形成流程 库，以供未来的咨询项目开展时调取。

《（二）战略性新兴产业战略咨询研究数据分析模块 开发》

（二）战略性新兴产业战略咨询研究数据分析模块 开发

数据分析模块开发将以数据库、方法库、指标 库为基础功能模块进行框架设计。

1. 数据库

结合中国工程院和清华大学的资源，对学术文 献、专利文件、商业报告、新闻报道、会议纪要等 数据，针对每一个具体项目构建一个多维度数据库， 用来进行后续的数据挖掘与数据分析工作。初步 可使用的数据有中国知网的中文论文数据、Web of Science 的英文论文数据、Thomson Innovation 的专利数据、Gartner 的商务报告、Factiva 的新闻报道等。

2. 方法库

建设平台过程中使用的数据挖掘与数据分析 主要目的是对数据库中的数据根据项目需要进行清 洗，以及对不同类型数据进行相关性分析。数据源 的质量是决定分析结果质量的最重要因素，所以在 整合过程中，将使用文献计量学、文本挖掘、专 利分析和文本数据预处理的结构化主谓宾结构识别 （SAO）分析等方法对数据进行清洗，获得最符合 需求的清洁数据源。然后，使用各类别数据库相关 分析软件对清洁数据源的数据进行分析，对得到的 软件结果进一步使用主路径分析、技术路线图等方 法对结果进行评估、筛选、优化，以得到更符合战 略性新兴产业战略咨询要求的分析结果，最后利用 关联规则、聚类、分类、预测等数据挖掘方法对不 同类别的数据进行综合分析，并生成分析报告供院 士专家参考。

目前已有多个数据分析软件可以应用于战略 性新兴产业战略咨询研究工作，如：Thomson Data Analyzer （TDA）文本挖掘软件、NVivo 质性分析 （Qualitative Data Analysis）软件、UCINET 网络分 析软件、Pajek 大型复杂网络分析工具等。

虽然已经有很多研究机构在使用其中的数据并 利用相关软件与数据挖掘方法进行分析，但是很少 有研究机构在分析问题时同时使用多种数据库，并 将不同类别的数据进行关联分析。该平台采用集成 创新的方式，利用多种数据库中的信息与分析软件， 对各个类别的数据进行选择、集成和优化，形成优 势互补的有机数据链，从而得到某一领域不同类别 数据的相关关系。

3. 指标库

目前，专利分析指标和论文分析指标已经积累 了一定的研究成果，主要研究指标见表 1 和表 2。

《表 1》

表 1 专利分析指标

 

《表 2》

表 2 论文分析指标

 

《（三）战略咨询方法应用案例研究》

（三）战略咨询方法应用案例研究

新兴产业在我国主要有三种表现形式：①整体 落后，持续追赶；②理论同步，应用落后；③整体 先进，制造领先。针对不同类型的新兴产业，需要 展开的主要预见工作也有所不同，因此，项目拟针 对这三种表现形式的典型新兴产业，包括机器人产 业、3D 打印产业、新能源与节能产业，进行技术 预见的具体化研究。

1. 机器人产业

我国机器人产业的理论、技术与市场应用整体落后，处于追赶世界先进技术的地位。对这类新兴 产业进行技术预见时，首先，需要厘清我国机器人 技术与世界先进水平在哪些方面存在差距；其次， 需要分析造成这些差距的原因；最后，寻找追赶差 距的技术点，指导产业发展。主要研究内容如下： 基于文献计量、专利分析方法识别机器人领域科学、 技术、产业应用及其之间转移过程的差距；结合历 史数据与专家知识，识别机器人领域造成创新差距 的未来政策、市场、产业等宏观因素；绘制机器人产业技术路线图，指导产业发展。

2. 3D 打印产业

我国 3D 打印产业技术的理论研究同步于世界 先进水平，但市场应用则相对落后。在对这类新兴 产业进行技术预见时，第一，需要按世界发展先进 水平进行技术预见；第二，需要特别考虑基础研发 到产业技术的协调转化。因此，有必要持续保持对 技术研究热点、技术空白点、技术发展趋势等方面 的前沿研究和深入探索，保持我国理论研究的整体先进性、综合实力与竞争力。研究将主要围绕新兴 技术的识别、科学基础、影响力等方面展开实证研 究，主要研究内容如下：基于专利数据的新兴技术 发现分析；基于论文和专利数据的新兴技术科学基 础分析；基于网络信息数据的新兴技术潜在影响力 分析。

3. 新能源与节能产业

我国新能源与节能技术的研究整体处于世界先 进水平，所以在针对这类新兴产业进行技术预见时， 首先考虑到，这类产业发展相对成熟，我国具有突 出的制造优势，因此预见可以以产业技术的发展为 主线；其次可根据上述产业特征，进行全主题的技 术发展及预见。主要研究内容如下：结合文献计量、 专利分析、网络分析法与技术路线图研讨，识别新 能源与节能技术的技术发展阶段；使用文献计量识 别科学到技术的演进过程，使用专利分析识别技术 到应用的转化过程，使用技术路线图研讨识别应用 到市场的推广。

《三、战略性新兴产业战略咨询研究支持平台 原型》

三、战略性新兴产业战略咨询研究支持平台 原型

本研究系统地对技术预见的分析框架进行标准 化设计，更好地满足技术预见中专家对专利、文献 等数据的需求，为新兴产业发展战略提供强有力的 知识支撑，更科学地发挥专家在新兴产业技术预见 及战略规划的决策支持作用。拟设计数据库、方法 与工具库、指标库、流程库四个模块，更好地完成 数据收集、数据挖掘、数据分析工作，以这些模块 为基础，构建基于大数据分析的技术预见理论框架。

最终建立一个集全面优质数据源、先进的分析 方法、全面的分析指标、有效的咨询流程、丰富的咨询案例为一体的综合战略咨询支持平台原型，见 图 2。

《图 2》

图 2 战略性新兴产业战略咨询研究支持平台原型

 

在平台的建立过程中，深入解析了国内外技术 预见的理论及应用难题，探索客观大数据、技术路 线图等方法与专家知识的内在联系，构建大数据分 析、技术路线图嵌入技术预见的分析框架与流程， 优化专家为核心的决策支持过程。

为了探索研究上述嵌入式的技术预见分析框架 和流程，此平台一方面将研究大数据分析、技术路 线图等方法与技术预见的契合点，另一方面将针对 契合点进行具体方法和工具上的创新、开发与应用。

此平台将大数据概念方法和技术预见概念框架 应用于机器人、3D 打印、新能源与节能三类不同 发展路径的新兴产业实际案例研究 , 进行指标构建 研究，探寻具体产业技术领域内的新兴技术、新兴 技术未来发展路径、影响新兴技术未来发展的因素 以及这些因素之间的变化关系，为新兴技术及产业 发展提供科学依据与决策支撑。