技术寄生

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英文标题：
《Technological Parasitism》
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作者：
Mario Coccia
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最新提交年份：
2019
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英文摘要：
  Technological parasitism is a new theory to explain the evolution of technology in society. In this context, this study proposes a model to analyze the interaction between a host technology (system) and a parasitic technology (subsystem) to explain evolutionary pathways of technologies as complex systems. The coefficient of evolutionary growth of the model here indicates the typology of evolution of parasitic technology in relation to host technology: i.e., underdevelopment, growth and development. This approach is illustrated with realistic examples using empirical data of product and process technologies. Overall, then, the theory of technological parasitism can be useful for bringing a new perspective to explain and generalize the evolution of technology and predict which innovations are likely to evolve rapidly in society.
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中文摘要：
技术寄生是一种解释技术在社会中演化的新理论。在此背景下，本研究提出了一个模型来分析宿主技术（系统）和寄生技术（子系统）之间的相互作用，以解释技术作为复杂系统的进化路径。此处模型的进化增长系数表明寄生技术相对于宿主技术的进化类型：即欠发达、增长和发展。利用产品和工艺技术的经验数据，用实际例子说明了这种方法。总的来说，技术寄生理论有助于从新的角度解释和概括技术的演变，并预测哪些创新可能在社会中迅速演变。
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分类信息：

一级分类：Economics        经济学
二级分类：General Economics        一般经济学
分类描述：General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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2022-6-11 11:54:41 上传

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关键词：Evolutionary Technologies Contribution Quantitative Development

分析技术变化和技术演变在技术社会研究中发挥着重要作用，可以解释创新的本质，预测技术创新的模式，以解决问题和满足社会需求（Anadon等人，2016年；Andriani和Cohen，2013年；Angus和Newnham，2013年；Basalla，1988年；Freeman和Soete，1987年；Grodal等人，2015年；Hosler，1994年；Nelson和Winter，1982年；Rosenberg，1969年）。尤其是，衡量技术的演变是政府、机构和公共研究实验室面临的一个日益严峻的挑战，它们需要改进技术预测，从而支持新技术促进社会经济进步（参见Coccia，2005年；Daim等人，2018年；Hall和Jaffe，2018年；Linstone，2004年；Tran和Daim，2008年）。这一研究领域的学者致力于用不同的方法衡量产品和工艺的技术进步以及创新的技术绩效，以解释技术进步的决定因素和方向。例如，Nordhaus（1996年，第29ff页）运用经济学方法，通过基于过去两个世纪变化的价格指数来估计照明效率的变化，表明自工业革命以来，经济系统中实际工资和实际产出的增长可能被严重低估。其他学者运用工程方法来衡量创新技术特征的进步，并解释不同的技术途径（Dodson，1985；Fisher和Pry，1971；Knight，1985；Martino，1985；Sahal，1981）。查阅

此外，Abernathy和Utterback，1978年；安德森和塔什曼，1990年；Coccia，2006、2010、2010a、2011、2014、2014a、2015、2016、2016a、2017、2017a、2017b、2018a、2018b；Coccia and Wang，2016；亨德森和克拉克，1990年；塔什曼和安德森，1986年；厄特贝克，1994年。比照安格斯和纽纳姆，2013年；Coccia，2005年；Daim等人，2018年；Farrell，1993年；Farmer和Lafond，2016年；浮士德，1990年；Koh和Magee，2006年、2008年；Magee等人，2016年；Nagy等人，2013年；Ruttan，2001年；Tran和Daim，2008年；Wang等人，2016年。尽管对技术分析进行了许多研究，但据作者所知，衡量和评估技术作为一个复杂的交互技术系统的演化的技术度量是未知的。这项研究通过在“广义达尔文主义”的理论框架内开发一种新的方法来衡量和评估技术的进化，从而解决了这个问题（Hodgson和Knudsen，2006年，2008年）。Wagner和Rosen（2014）认为，进化生物学在不同研究领域的应用缩短了生命科学和社会科学之间的距离（参见Nelson和Winter，1982；Dosi，1988）。一般而言，源自达尔文进化生物学的类比为技术本质和进化的跨学科研究提供了元理论框架（参见Arthur，2009；Arthur和Polak，2006；Basalla，1988；Coccia，2018；Kauffman和Macready，1995；Nelson，2006）。事实上，应用于技术变革经济学的进化生物学提供了一个科学探究的逻辑结构，以在广泛的类比中分析和解释技术的特征和进化路径（参见Andriani和Co-hen，2013；Coccia，2018；Wagner，2011）。一般来说，技术变革可以通过新技术与旧技术的竞争性替代过程来解释（Fisher和Pry，1971）。

然而，技术进步是由于技术创新的各个方面和动态（Coccia，2005年、2018年）。Pistorius和Utterback（1997，第67页）认为，技术之间的多模式交互为技术分析提供了更丰富的理论框架。特别是，Pistorius和Utterback（1997年，第72ff页）提出了与生物学相似的不同技术之间的相互作用，更准确地说是：纯竞争、共生和捕食者-食饵。Sandén和Hillman（2011，第407页）通过引入六种模式的类型学，利用与物种相互作用的相似性，讨论了技术相互作用的进一步细化：中性、共栖、非共栖、共生、竞争以及寄生和捕食。这一研究领域的一个研究挑战是发展技术计量学来衡量不同的技术互动模式和模式之间的转换，以解释技术的演变。参见《奥本海默》，1955年。在此背景下，本研究提出了一个新的概念框架，用于衡量和预测技术进化，并将其与寄生虫进化生态学进行了广泛的类比（参见Coc-cia，2018）。特别是，这里从宿主技术和主要技术寄生子系统之间的形态变化的角度，简单地分析了技术的演变。所提出的模型评估了支持技术进化的交互类型，以建议对快速增长的创新进行技术预测。利用历史数据，在不同的技术上验证了这一新观点。

总的来说，这里的理论框架借鉴了寄生虫进化生态学的概念性见解，可以用一种新的方法来扩展技术变革经济学，该方法通过复杂系统中技术之间的相互作用来解释和概括创新的进化过程。此外，这项研究的结果可以帮助决策者和管理者预测哪些技术可能会迅速发展，以便设计技术管理的最佳实践，加速社会的工业和经济变革。为了在现有文献中定位这项研究，下一节描述了衡量技术进步的不同方法。技术进化测量的理论背景测量理论的中心问题是两个基本问题：第一个是将数字分配给对象或现象的合理性（称为表征定理）；第二个是该赋值唯一程度的说明（唯一性定理；参见Luce et al.1963；Suppes and Zines，1963；Stevens，1959）。在技术测量的研究领域，技术计量学是一种测量技术进步和技术变革的理论框架，具有政策含义（Sahal，1985；参见Sahal，1981）。下文描述了一些衡量技术进步的方法，但并未假装对技术计量方法进行全面概述（Coccia，2005，第948ff页）。享乐法这种方法的假设是，商品或服务的市场价格与其质量之间存在正关系。

特别地，假设一个特定的产品可以由一组特征及其值来表示；因此，产品Qj的质量是定义特征的函数：）、…、…、…、…、…、…、，。。。，，。。。，，，。。。，（211 kjjjnjXXXaafQ式中，ai是第i个特性的相对重要性，Xij是产品j中特性的定性水平。这里可以将技术进步定义为给定时间段内的质量变化：tQTCjj此外，观察到的产品价格变化可分解为“质量/技术变化效应”和“纯价格效应”（参见Coccia，2005，第948-949页；Saviotti，1985，passim）。RANDapproach一种技术设备有许多技术参数来衡量其特性，并表征最先进的（SOA）技术。Dodson（1985）提出了SOA的平面和椭球面来衡量产品的技术进步：平面椭球11niiiax121其中，xi是第i个技术特征，ai是第i个参数（常数）。Alexander和Nelson（1973）建议将超平面作为SOA的表面，而不是椭圆。简而言之，用于衡量技术进步的享乐法和兰德法是相似的，只是在因变量的选择上有所不同，即前者的价格和后者的日历年（Coccia，2005，第949-952页）。功能和结构方法Knight（1985）的技术基于对给定技术的功能和结构描述来检测其演变。

就一台新计算机的功能描述而言，这项技术可以表明技术进步是如何发生的，但它没有具体说明新开发的细节。为了解释技术问题，还需要通过比较新系统与早期系统的结构，对技术之间的结构进行描述（参见Coccia，2005，第955-957页）。结构方法由Burks等人（1946）提出，该方法描述了“通用数字计算机的逻辑设计”，显示了确定其功能性能和计算能力所需的关键信息（如Knight，1985，第109页引用）。Sahal（1985）提出了两种技术计量学的观点。在第一种称为“整体性”的方法中，最先进的（SOA）是根据给定技术特征分布的恒定概率密度曲面来指定的。任何给定时间点的SOA都由一座概率山来表示，它位于几何平面之上。技术能力的高低取决于山脉的高度。相反，技术变化的程度可以通过连续山脉的高度差异来估计。在第二种称为整体的方法中，技术特征被指定为由一组N个线性相关元素（如质量、长度和时间）生成的N维空间中的向量。向量的长度表示技术特性的大小，而特性的类型由方向表示。在这种情况下，SOA缩减到一定程度。不同时期的连续点构成了一种技术进化的一般模式，呈现出一系列S形曲线。这两种方法不同但相关（Coccia，2005，第955页）。

衡量技术进化的技术替代模型Fisher和Pry（1971，第75页）认为，技术进化包括用新技术替代旧技术，例如用煤替代木材、用碳氢化合物替代煤、用机器人技术替代人类（参见Daim et al.，2018），技术进步由兰德公司（以下简称“研发”）代表，该公司是一家美国研究机构，致力于开展研究，以支持美国、盟国和全世界的安全、健康和经济增长。竞争性替代一种方法以满足另一种方法的需要。Fisher和Pry（1971，第88页）指出：“替代发生的速度并不是简单地衡量技术进步的速度……而是衡量替代竞争要素之间这些因素的不平衡。”。用专利数据衡量的技术进步Faust（1990，第473页）认为，专利指标允许在实际出现创新之前对技术进步进行有区别的观察，例如超导科学领域的技术发展。Wang等人（2016年，第537ff页）使用美国专利分类（USPC）重新分类研究技术演变。结果表明：“与‘数据处理：测量、校准或测试’和‘光通信’主题相关的具有跨领域动员代码的专利涉及更广泛的技术主题，但创新速度较慢。具有跨领域动员代码的专利，主要在计算机与通信以及药品与医疗领域，往往没有什么新颖性，也没有什么创新性创新范围”（Wang等人，2016年，第537页，原始重点）。

该研究领域的未来研究应将专利样本扩展到次级类别或重新分类的次级USPC，以解释特定科学领域内的深入技术演变。衡量技术进化的其他方法新的技术评估标准应用技术发展包络线（将高层决策建模和层次分析法扩展到未来），以检测技术进化的多种途径，并构建战略路线图，如Daim等人（2018年，第49ff页）所述，机器人技术。Koh和Magee（2006、2008）提出了一种基于存储、运输和转化三大功能操作的技术进步研究方法。信息和能源技术的结果表明，每个功能类别都在不断进步，独立于在不同时期主导的特定底层技术工件。然而，能源和信息技术之间存在一些差异（参见Valverde，2016年信息技术转型）。Magee et al.（2016）表明，当性能数据来自各种设计时，摩尔定律可以更好地描述长期技术变化，而当考虑给定工厂中的单一设计时，经验曲线可能更具相关性。特别是，Magee et al.（2016，第245页）认为：“对于这28个领域（其中性能数据是众多设计和不同工厂的破纪录数据），摩尔指数定律似乎比赖特幂律更为基本。”。此外，Wright的方法表明，技术成本随着累积产量的幂律而降低，而广义Moore定律表明，技术性能随时间呈指数级提高。Nagy等人。

（2013年，第1页）使用统计模型对62种不同技术的成本和生产上应用的假设法则的性能进行排序声称：赖特定律产生了最好的预测，但摩尔定律并不落后…。结果表明，技术进步是可预测的，对数误差的平方根随预测时间呈线性增长，年增长率为2.5%。这些结果对技术变化理论以及气候变化缓解候选技术和政策的评估具有启示意义。在这种情况下，为了预测技术进步，Farmer和Lafond（2016，第647页）：“将摩尔定律表述为具有漂移的相关几何随机游走，并将其应用于53种技术的历史数据……在清楚了解预测质量的情况下，对任何给定技术进行预测……估计未来某一给定技术在某一给定点优于另一技术的概率”。表1：。一些技术计量方法的优缺点技术计量学的优势劣势劣势指数函数估计价格面。特征法同时考虑了经济信息和技术信息。首先，该技术在不同产品技术的情况下效果最好。它不容易应用于工艺技术的情况。其次，由于各国要素价格存在显著差异，特征法不适合进行国际比较。第三，它不能以“不熟练”的方式来衡量技术的变化。