摘要核心技术为扭转企业创新困境、实现技术突破提供了技术机会，研究核心技术驱动的技术融合路径能够帮助企业创新主体明确技术发展的轨迹，在不同技术领域合理分配R&D（research and development）资源，提升创新绩效。本文采用NPCIA（novel patent cross-impact analysis）核心技术识别框架，以2004—2018年中国太阳能产业专利数据作为研究对象，基于知识流动视角分析核心技术驱动技术融合的路径，并应用LMDI（log mean divisia index）模型从技术广度、交叉融合强度、技术规模和技术融合深度4个方面对核心技术的驱动效应进行检验。研究结果表明，核心技术驱动的技术融合路径包括核心路径、边缘吸收路径和边缘扩散路径，路径规模逐渐扩大，路径间关系逐渐密切；技术广度、技术规模正向驱动技术融合，技术融合深度、交叉融合强度呈现双向驱动的趋势，且交叉融合强度的驱动效应最强。
刘立, 苏丽芳, 楼旭明, 成泷. 基于核心技术驱动的中国太阳能产业技术融合路径及效应研究[J]. 情报学报, 2023, 42(4): 453-464.
Liu Li, Su Lifang, Lou Xuming, Cheng Long. Technology Convergence Path and Effect of China's Solar Energy Industry Driven by Core Technology. 情报学报, 2023, 42(4): 453-464.
1 Luan C J, Sun X M, Wang Y L. Driving forces of solar energy technology innovation and evolution[J]. Journal of Cleaner Production, 2021, 287: Article No.125019. 2 Karvonen M, Lehtovaara M, K?ssi T. Build-up of understanding of technological convergence: evidence from printed intelligence industry[J]. International Journal of Innovation and Technology Management, 2012, 9(3): Article No.1250020. 3 Caviggioli F. Technology fusion: identification and analysis of the drivers of technology convergence using patent data[J]. Technovation, 2016, 55/56: 22-32. 4 辜胜阻, 吴华君, 吴沁沁, 等. 创新驱动与核心技术突破是高质量发展的基石[J]. 中国软科学, 2018(10): 9-18. 5 全裕吉, 陈益云. 从非核心技术创新到核心技术创新: 中小企业创新的一种战略[J]. 科学管理研究, 2003, 21(3): 5-8, 27. 6 吕璐成, 赵亚娟. 基于专利数据的技术融合研究综述[J]. 图书情报工作, 2021, 65(6): 138-148. 7 郑素丽, 吴盛豪, 郭京京. 自动驾驶汽车技术轨道演进研究——基于社群识别和主路径分析的整合框架[J]. 科研管理, 2022, 43(2): 126-136. 8 陈悦, 王康, 宋超, 等. 一种用于技术融合与演化路径探测的新方法: 技术群相似度时序分析法[J]. 情报学报, 2021, 40(6): 565-574. 9 Xiao Z L, Du X Y. Measurement and convergence in development performance of China’s high-tech industry[J]. Science, Technology and Society, 2017, 22(2): 212-235. 10 罗吉利, 李孟军, 姜江, 等. 基于证据推理的核心技术识别方法研究[J]. 情报杂志, 2015, 34(1): 38-43, 31. 11 黄鲁成, 刘春文, 吴菲菲, 等. 基于NPCIA的核心技术识别模型及应用研究[J]. 科学学研究, 2020, 38(11): 1998-2007. 12 Choi C, Kim S, Park Y. A patent-based cross impact analysis for quantitative estimation of technological impact: the case of information and communication technology[J]. Technological Forecasting and Social Change, 2007, 74(8): 1296-1314. 13 Kim M S, Kim C. On A patent analysis method for technological convergence[J]. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 2012, 40: 657-663. 14 娄岩, 赵培培, 黄鲁成. 基于专利共类的无人机技术融合趋势研究[J]. 情报杂志, 2020, 39(11): 68-75, 81. 15 李慧, 孟玮, 徐存真. 基于专利知识流网络的技术融合分析——以石墨烯领域为例[J]. 现代情报, 2021, 41(5): 121-130. 16 赵玉林, 李丫丫. 技术融合、竞争协同与新兴产业绩效提升——基于全球生物芯片产业的实证研究[J]. 科研管理, 2017, 38(8): 11-18. 17 王宏起, 夏凡, 王珊珊. 新兴产业技术融合方向预测: 方法及实证[J]. 科学学研究, 2020, 38(6): 1009-1017, 1075. 18 Song B M, Suh Y. Identifying convergence fields and technologies for industrial safety: LDA-based network analysis[J]. Technological Forecasting and Social Change, 2019, 138: 115-126. 19 Ko N, Yoon J, Seo W. Analyzing interdisciplinarity of technology fusion using knowledge flows of patents[J]. Expert Systems with Applications, 2014, 41(4): 1955-1963. 20 Tsouri M, Hansen T, Hanson J, et al. Knowledge recombination for emerging technological innovations: the case of green shipping [J]. Technovation, 2022, 114: Article No.102454. 21 翟东升, 蔡力伟, 张杰, 等. 基于专利的技术融合创新轨道识别模型研究——以云计算技术为例[J]. 情报学报, 2015, 34(4): 352-360. 22 Kwon O, An Y, Kim M, et al. Anticipating technology-driven industry convergence: evidence from large-scale patent analysis[J]. Technology Analysis & Strategic Management, 2020, 32(4): 363-378. 23 苗红, 赵润博, 黄鲁成, 等. 基于LMDI分解模型的技术融合驱动因素研究[J]. 科技进步与对策, 2019, 36(3): 11-18. 24 周阳, 周冬梅, 丁奕文, 等. 军民融合技术转移的路径演化及其驱动因素研究——“中物技术”2004—2017案例研究[J]. 管理评论, 2020, 32(6): 323-336. 25 周磊, 杨威. 基于专利的技术知识流特征研究[J]. 情报杂志, 2016, 35(5): 108-112. 26 潘微微, 菅利荣, 刘涛. 基于关键节点与关键路径的专利集群网络演进研究[J]. 科技进步与对策, 2020, 37(12): 1-8. 27 魏红芹, 周成. 专利间知识流动与技术融合趋势研究[J]. 科技进步与对策, 2018, 35(22): 17-22. 28 Yuan X D, Cai Y C. Forecasting the development trend of low emission vehicle technologies: based on patent data[J]. Technological Forecasting and Social Change, 2021, 166: Article No.120651. 29 冯科, 曾德明, 周昕. 技术融合的动态演化路径[J]. 科学学研究, 2019, 37(6): 986-995.
