基于技术跟踪的战略性新兴产业人才机构遴选开发

摘要：技术跟踪作为一种重要的人力资本挖掘方法，可以相对全面系统地明晰战略性新兴产业相关技术领域的人才结构、现状及挖掘情况。通过阐述技术跟踪的内涵及方法，开发基于专利引文的技术跟踪工具，并以机器人领域为例进行实证分析，以期为战略性新兴产业人才机构遴选和开发做出技术分析性的基础工作。

关键词：技术跟踪；专利引文；可视化

中图分类号：C961 文献标识码：A文章编号：2095-3283（2016）06-0070-02

（一）内涵

技术跟踪是建立在科学技术信息数据挖掘基础上的，以结构化和非结构化数据分析为手段，连续动态地监测和分析能给组织核心竞争力带来重大影响的技术领域的结构和运行轨迹。技术跟踪通常由三个部分组成：一是技术跟踪的主体，即技术跟踪行为的发出者和执行者，根据不同组织形态，可以分为各类企业、各级政府部门以及各种形式的行业协会等主体。二是技术跟踪的客体，即技术跟踪对象，主要是对科技研发的具体主题，主要的研发机构和研发人员，技术研发轨迹等相关经济和科技方面的活动进行实时的动态追踪。三是技术跟踪的方法，即技术跟踪具体的工具和手段，是技术跟踪主体运用一定的技术测量工具对技术跟踪客体的结构进行全方位剖析和清晰化的过程。当前，数据挖掘、信息可视化、信息萃取等前沿技术正逐渐成为技术跟踪的主要研究方法。

（二）方法

技术跟踪的数据分析技术主要有数据关联分析和数据聚类分析。关联分析算法又称关联挖掘，是在交易数据、关系数据或其他信息载体中抽取技术数据之间的关联性，也就是在数据库中查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构，展示出数据之间未知的依赖关系。聚类分析根据所处理数据的一些属性，将数据库中的记录划分为由类似对象组成的多个类，并从中发现规律和典型模式。

技术跟踪的可视化表达主要为相关部门的决策支持服务，其具体过程是将整理后的信息数据通过可视化平台展现给用户。对于非显性数据，可以建立数据之间的关联关系、网络关系和共现关系，并进一步转化成可视化的形式。当前，基于多维尺度分析非常适合用来解决数据关联问题的可视化，广泛地应用在决策支持、科技分析、知识管理等领域。

二、实证分析

针对战略性新兴产业中的机器人领域人才机构进行技术跟踪研究，本文选择USPTO数据库作为数据源。通过查找和提取“robot”相对应的专利及其引文信息，形成机器人技术跟踪数据库，在此基础上进行数据整理，除去错误和冗余的数据，并将数据转换成可视化技术匹配的形式，如图1所示。

图1中结点大小表明机构重要程度，连线的长短表明各节点之间的关联程度，为了使内容易于理解，将图中部分结果进行了位移。从各个节点之间的位置可以看出，高等院校、科研院所和政府资助的实验室是美国机器人领域的主要技术推动主体，如Carnegie-Mellon University，Sandia National Laboratories，California Inst of Technology，The National Institute of Standards and Technology等高校和政府实验室构成了美国机器人技术领域的技术核心，相比较而言，美国企业的研发力量则相对薄弱，与其它行业企业推动创新型不同。究其原因主要有以下三点：一是机器人属于新兴技术，其研究具有大量的理论和实践的价值，也更容易出现原始创新的机会，专家们更愿意在此领域进行深度研究和挖掘，从而发现新技术、建立新规律，同时政府的推动政策也使得科学家更愿意投入到研发中；二是机器人领域是多学科多技术互通的领域，由于知识的繁杂性和未知性，科学家可以发现大量的创新机会；三是由于机器人领域投入大、风险高，因此直接投入大量人力物力进行产业化具有巨大的不确定性，因此产业界更依赖于技术购买。其他机构如United Technologies Research Center，Navy Center for Applied Research In Artificial Intelligence and University of Michigan虽然在研发和应用方面取得了一定的进展，形成了一些拥有自主知识产权的技术，但上述机构的基础性研究工作还游离于主流之外。同时主要的研究机构中尚未出现中国机构的身影，说明我国在该领域发展仍有很大潜力。

三、结论

通过技术跟踪，可以明确战略性新兴产业具体领域人才机构的结构和位置关系，为人才需求和开发战略的制定提供决策信息支持。基于此，本研究对技术跟踪的基本理论进行了初步论述，提出了一种基于专利引文的技术跟踪框架和方法，并相对系统地分析了技术跟踪方法的内在结构和实现路径，提供了一个技术跟踪的总体思路和基本框架，并且以机器人技术为例，对战略性新兴产业的人才机构进行实证分析。

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（责任编辑：董博雯）