专利技术种群增长的生态过程:协同与竞争
摘要：借助组织生态学中的种群演化理论，辅以光学光刻专利技术的实证分析，阐释了专利技术种群的数量增长过程，运用密度依赖模型和传染病模型分析专利技术种群的数量增长规律；运用专利引证分析方法，讨论了单一专利技术种群内部进化和两个子种群间协同进化的动力、方向和机理；引入网络分析中结构洞的概念将研究扩展到多个专利技术种群之间的协同进化关系上。
结论表明：采用种群演化模型可以有效地识别专利技术种群所处的合法化和竞争阶段；专利技术种群进化过程中的传染行为构成了专利技术种群内部和多个子种群之间协同进化的动力，技术选择的压力决定了专利技术种群进化的方向。
下载论文网 关键词：科技管理；专利技术种群；种群演化；协同进化；结构洞 中图分类号：F204；Q145 文献标识码：A Hannah等人建立了组织生态学，将行业的种群演化过程视为合法化和竞争两个过程，通过研究两个生态过程对企业种群在不同演化阶段中种群密度的影响建立了种群密度公式，用于解释并分析某个企业种群的演化过程。
Geroki在密度依赖模型的基础上建立传染病模型分析美国汽车行业种群演化中的传染行为。
随着单一种群理论的日趋成熟，密度依赖模型不断地扩展，Jocl等人将密度依赖原理从同一种群中的两个子种群推广到两个完全不同但又存在某种关系的两个种群，并定义了两个种群间协同进化行为和竞争行为。
作者曾经运用单一种群演化原理的生态学理论揭示我国电子及通信设备制造业的技术创新能力的内部发展状况和规律；运用种群间协同演化原理揭示该行业的子行业，通信传输设备与通信终端设备两个种群间的技术创新关系。
技术S型曲线已经被广泛地应用于研究技术的生命周期、进化过程、不连续性和技术跃迁现象。
比如，Lee和Nakicenovic分析了不同运输部门(空运、铁路运输)以及不同能源部门(天然气、石油和电力)的技术之间的替代现象。
Kash和Rycroft在研究技术轨道与现有技术网络之间的协同进化问题时，认为技术创新S曲线可以分为转换、常态和过度三种阶段。
然而现有的对技术s型曲线的研究大多局限于对历史数据的验证和技术创新过程的定性描述上，很少有学者描绘出新旧技术曲线协同发展和交替演化的机理问题。
本文继续从种群的角度研究专利技术增长的规律，首次将组织生态学中的单一种群演化原理分析专利技术种群数量变化的问题，并且识别出专利技术种群的发展阶段，为技术管理人员制定技术创新战略决策提供参考；以光学光刻专利技术种群为实例，运用专利分析方法阐释了两个专利技术种群增长轨迹的竞争与协同行为，帮助技术管理人员和技术研发人员在现有的专利技术种群基础上实现新旧技术种群之间的协同进化和增长；运用结构洞理论将研究扩展到对多个专利技术种群之间相互作用规律的探讨上，提出通过发掘专利技术种群内部和外部的结构洞来寻找技术进化的机会，并从结构洞中蕴含的众多技术个体中筛选出有进化潜力的技术进化方式和路径。
1 单一专利技术种群增长的生态过程 1.1 专利技术种群的数量增长轨迹 随着时间推移，技术进步呈现出一种S型的增长态势。
新技术在产生初期由于初始困难的原因发展较为缓慢，困难一旦被突破则技术进步将会加速，但到达一定的界限后发展速度开始减慢，而后逐渐趋向饱和并向饱和限逼近，整个过程呈现一个“S”的形状。
每一种技术，每一项创新都遵循着这个规律在发展。
采用不同的衡量技术进步的指标刻画技术进步的过程，会得到不同的增长轨迹。
而专利技术种群作为重要的技术创新成果的集合，其数量增长轨迹也遵循S曲线的规律。
根据组织生态学理论，在专利技术种群出现的早期，由于社会、经济、技术、文化、价值观、专利制度等方面的原因，专利申请量和被批准量很少，专利技术种群增长极为缓慢，专利技术种群的低密度增加了种群增长的合法性，促使专利技术种群的增长。
随着社会的认可以及研发资源的不断投入，种群密度增加的同时，种群增长的合法性也迅速增加。
直到有限的研发资源被众多种群个体争夺，这时竞争强度随密度的增加而增加，竞争开始占据优势。
合法化和竞争是种群数量增长过程中两个相伴的阶段，合法化促进专利技术种群数量的增加，当密度增加到一定程度，竞争的影响抑制了合法化对种群数量的影响，种群密度开始下降，专利技术逐渐集中在技术创新能力强的企业或研究机构中。
种群内部的合法化和竞争两个阶段时刻伴随着传染行为，产生的原因来自技术创新的溢出效应，传染行为的强弱取决于技术个体之间在技术上的相关程度。
传染在一定程度上增加了种群密度，加速了合法化过程；传染也加剧了竞争，促使种群数量达到动态均衡。
1.2 专利技术种群的数量增长模型 1.2.1 单一专利技术种群内部的传染病模型 △N(t)=ρ0+ρ1×N(T—1)+ρρ2×△N(t—1)+ε(t) (1) 其中ρ0、ρ1和ρ2为待回归系数，且当ρ0＞0、ρ1＜0和ρ2＞0时，该专利技术种群已完成合法化过程并存在传染行为。
△N(t)、N(t—1)和△N(t—1)分别为t时新增加或者减少的专利数量、t—1时种群的数量和t—1时增加或减少的数量，ε(t)为误差项。
1.2.2 单一专利技术种群内部的密度依赖模型 △N(t)=ρ0+ρ1×N(t*1)+ρ2×N2(t—1)+ε(t) (2) 其中ρ0、ρ1和ρ2为待回归系数，△N(T)，M(t—1)分别为t时新增加或者减少的专利数量、t—1时种群的数量。
根据ρ1和ρ2的正负号和大小，可以判断该种群处于什么阶段以及合法、竞争的影响大小和显著性，ε(t)为误差项。
1.3 基于种群演化模型的光学光刻技术种群的数量增长规律 光学光刻技术是当代飞速发展的集成电路制造业的一项关键技术，它通过光学系统以投影方法将大规模集成电路器件的结构图形刻蚀在涂有光刻胶的硅片上来大量制造芯片。
为了对专利技术种群数量变动规律进行实证分析，本文从德温特专利数据库中检索出4497份涉及光学光刻技术的专利，并绘制光学光刻技术种群的增长轨迹和指数拟合曲线，见图1。
指数拟合曲线的方程为y=1.816e0.189x，R2=0.906，显著性为0，曲线拟合程度非常好。
故使用拟合曲线对模型1和2进行回归分析。
1)1976―1992年间，光学光刻专利技术种群经历着合法化过程，技术种群主要集中在紫外线光刻领域(g线曝光技术、h线曝光技术和i线曝光技术)。
这个阶段是专利种群演化的初始阶段和成长阶段。
同一领域内的光刻技术在光源制作、光学系统设计、光刻胶材料、光学镜头材料、抗蚀剂工艺等等技术方面存在高度的继承性，使得专利技术种群内部传染行为比较强。
2)1992―2008年间，光学光刻技术进入深紫外曝光技术阶段，这个阶段的光刻技术广泛采用KrF、ArF和F，准分子激光光源，其优点表现在输出的光波波长短、强度高，数个脉冲就可以完成图形的曝光要求，光束截面上的光强分布在视场范围非常好，谱线宽度窄、色差小、输出模式众多，光路设计上可以省去滤波部分等，在陆续攻克了透镜制作、激光器功率、脉冲速率、寿命、抗蚀剂工艺和材料等技术难关后，光刻技术进入了成熟应用阶段，此时，光学光刻专利技术种群已经完成了合法化过程，处于演化的成长阶段，并出现竞争行为，但合法化行为依然占据主导地位，这段时间里仍然存在着强烈的传染行为。
使用图1中的数据作回归分析，结果见表1。
可以看出，1976―1992年之间，模型1中ρ0―0，ρ2＞0，模型2中ρ1＞0，表明这段时间光学光刻专利技术种群正经历着合法化过程，并且伴有较强的传染行为；1992―2008年期间，模型1中ρ0＞0，ρ2＞0，模型2中ρ1＞0，ρ2＜0，表明光学光刻技术种群在此期间已完成合法化过程。
并产生了竞争，但竞争弱于合法化，这个过程中依然伴随着很强的传染现象。
1.4 专利技术种群内部的进化 专利技术种群数量增长的合法化和竞争关系是建立在专利技术种群内部的进化过程的基础之上的。
具体来讲，专利技术种群中的年轻技术个体与年长技术个体之间存在着明确的引证关系，这些引证关系就构成了专利技术种群内部的传染路径，如果一项专利技术的被引频数很高则说明这项技术为以后的专利技术提供基础性的知识，那么它很容易被新技术个体吸收并在其基础之上取得创新，也就是说该专利技术个体传染性强，能够促进专利技术种群的进化。
另外，专利技术种群内部的传染行为通常以单一技术个体为载体，实现技术的进化。
通过针对美国专利局数据库中有关光学光刻专利技术的引证关系的分析，我们描绘了KrF和ArF光学光刻专利技术种群的进化机理，见图2。
2 两个专利技术种群增长的生态过程 2.1 专利技术种群间的协同增长 考察多个专利技术种群相互作用的过程时，不仅要考察单个专利技术种群增长的合法化和竞争过程，还要研究两个专利技术种群之间的传染行为、协同进化和竞争关系。
协同进化是指两个彼此不同但又存在某种关系的两个种群中任何一个种群的密度增加致使另一种群的进入率增加的现象。
种群问的竞争是指两个种群中任何一个种群的密度增加致使另一个种群的进入率减少的现象。
与单个专利技术种群中的传染行为不同，种群之间的传染行为往往以种群外的专利技术个体为中介，这些独立的专利技术个体与专利技术种群之间的作用构成了传染行为的动力。
在两条S型专利技术种群增长轨迹相交替的过程中，通常会因为原专利技术种群还有增长潜力，而新专利技术种群合法性不足，企业尚未投入大量研发资源，从而使新旧专利技术种群之间产生竞争关系；随着技术突破和市场接受能力的提高，新专利技术种群数量的不断增长并超过了原有专利技术种群的增长速度；之后，新专利技术种群会借助种群外的专利技术个体与原专利技术种群产生传染行为，导致两者之间产生协同进化，或由于有限资源的分配或是技术、工艺上的瓶颈而与原技术种群产生局部竞争；最终当技术的相对优势积累到一定程度，并转化为专利成果时，新专利技术种群会再次与原有专利技术种群产生竞争，使后者失去技术和市场优势，并最终失去外界提供的研发资源。
在两个专利技术种群增长轨迹相交替的过程中，贯穿始终的是新技术种群中的技术个体不断借鉴原有专利技术种群或种群外的技术个体，来实现自身的进化。
图2是依据德温特专利数据库检索出的KrF和ArF光学光刻技术在光学领域的相关专利绘制的两个专利技术种群增长轨迹的交替过程。
从图中可以看出KrF光学光刻技术种群在1991―1994年和1997―2004年各出现了一次种群数量增长的波动，分别与ArF光学光刻技术种群在1996―2001年和2006―2008年的数量增长波动相对应。
与生物种群之间的相互作用不同，专利技术种群之间的相互作用往往存在相当长的时间滞后效应。
考虑到专利技术个体从出生到被引证的时滞问题，可以认为两个专利技术种群之间存在很强的传染行为。
这种传染行为一方面促使两者产生协同增长与进化，另一方面在两者协同增长与进化过程中激化了竞争，产生增长轨迹的交替现象。
2.2 专利技术种群之间的进化机理探讨――竞争背后的协同 与偶尔发生的增长轨迹交替现象相比，更普遍的情况是专利技术种群之间的协同进化关系。
跨专利技术种群的专利技术个体之间的传染行为是构成专利技术种群间协同进化的动力，这种传染行为往往是以两个专利技术种群外的专利技术个体为载体。
比种群内部的传染行为更为复杂的是，跨种群的传染往往以多种技术个体为载体。
这种跨种群之间的传染行为存在着较长时间的时滞现象，这是因为新专利技术种群中的技术个体需要较长时间去学习和吸收已有技术个体的知识。
图3揭示了专利技术种群内部的进化和专利技术种群间协同进化的方向。
实现技术的改进往往有多条技术路径，尤其是当这些路径共享了某些技术时，这种竞争的结果就会使得非共享部分被取代或逐渐减少使用。
例如，当技术个体AC1和AC2同样可以实现把A技术转化为C技术时，如果AC2可以更加高效的将技术A转化为技术C，那么以后的转化过程会偏向于选择AC2所在的路径，AC1所在的路径会逐渐淡出或是消失；同样，对于跨专利技术种群的技术进化现象，如果有多个技术个体的组合可以帮助实现从技术A到技术C的转化，那么这些技术组合之间也构成了竞争，高效的转化路径很可能取代其他的路径。
这种替代现象源自于技术选择的压力，技术选择过程既涉及了市场因素也包括许多非市场因素，通过对新技术的市场适应能力和技术进化潜力做出判定，技术选择机制可以决定什么样的技术创新可能产生、发展，什么样的不能，以及新技术被采用的方式，正是技术选择的压力为技术进化的动力学过程指明了方向。
专利技术种群个体之间的传染行为可以通过群内同行企业之间、上下游关联企业之间以及他们同大学和科研院所的联合开发与生产等活动实现，促进已有的专利创新成果进行移植，达到技术知识的相互分享。
鉴于专利文献的公开性，关联企业可以很方便地查找和学习相关技术知识，使得学习活动的成本大大下降而效率明显提高。
对专利文献的学习体现了对现有技术问题的解决过程，即技术掌握的过程，而且会导致一系列的渐进创新，并且通过知识与能力的积累，又为更高层次上的根本性创新奠定基础。
KrF和ArF光源光刻系统的研发始于20世纪80年代末，随着90年代初期波前技术(相移掩膜技术PSM、离轴照明技术OAI、光学邻近效应矫正技术OPC和光瞳滤波技术PF)被广泛应用改进光学光刻机的性能，光刻系统的分辨率取得了巨大改进。
ArF专利技术种群在1996―2001年，2006―2008年的技术进化大多来自于KrF专利技术种群在1991―1994年，1997―2004年的技术个体的传染行为。
这与图2反映的KrF和ArF光学光刻技术种群间的数量变动趋势大体相符。
另外，从图3中还可以观察到，前一次传染行为的密度要高于后一次，技术个体在跨种群的协同进化过程中的传染性会随年龄的增长而增长；两次传染行为的时间间隔有减小的趋势，表明种群之间协同进化的时滞逐渐缩短，跨种群的技术个体之间的传染行为发生得越来越快，对技术个体的学习、吸收和创新时间变短。
2.3 专利技术种群间网络关系――从结构洞理论的视角 社会网络分析作为新经济社会学中重要研究方法，是在美国社会心理学家莫雷诺提出的社会测量法基础上发展起来的，用来量化研究社会网络中行为者之间的关系。
它是一门整合的行为科学，包含了社会理论实体观察研究、数学、统计、图论等学科，目前它已从一种具体的研究方法拓展为一种理论框架。
近年来研究人员广泛地将社会网络分析应用于专利等文献的引用分析领域，大大拓展了该领域的研究方法并取得了丰硕的成果。
本文将社会网络分析的思想应用于专利技术分析，致力于通过分析专利技术个体之间的技术演变来发掘专利技术种群的进化规律。
作为社会网络分析理论的重要组成部分，结构洞理论由社会学家罗纳德?伯特于1992年提出。
从该理论的角度看，处于竞争情形的所有行为者，在其各种联系中都会或多或少存在薄弱环节，甚至是联系中断的现象，于是，在竞争情形的社会结构中产生了“结构洞”。
具体来说，在专利技术生态系统中，“结构洞”就是专利技术网络中相互之间不直接或间接连接的，拥有互补资源或信息的技术个体之间存在的空位。
它是获得专利技术知识并掌握专利技术种群竞争控制权的技术进化的潜在机会。
在图5中，专利技术网络结构中的技术个体a与b、c发生联系，但技术个体b与c不直接发生联系，那么b与c之间就存在着“结构洞”，连接这两个技术个体b和c的中介a是活动与结构洞中的技术个体。
根据伯特的结构洞理论，专利技术网络中拥有丰富结构洞的技术个体实际参与了更多的技术创新活动，给技术创新主体带来更多的回报，使专利技术种群具有更多的竞争优势。
通常，在专利技术种群内部，鉴于技术创新主体对显性和隐性知识的占有，专利技术个体之间存在着广泛地强联系，从而使得专利技术种群内部的结构洞很少，相比之下，种群内专利技术个体对种群外专利技术知识的获取和掌握存在着弱联系，在专利技术种群之间充斥着大量的结构洞。
针对处于强联系网络关系中的专利技术个体要实现自身的技术进化，必须加强与专利技术种群外部的弱联系。
因为对于外部网络关系而言，专利技术种群中的专利技术个体就相当于处在结构洞中，它们可以通过获取和吸收种群外部的专利技术知识来提高自身的进化潜力。
当种群中的专利技术个体广泛地发挥与种群外部的弱联系时，整个专利技术种群的进化水平就会提高，对其他专利技术种群的竞争优势就会增强。
中介性在社会网络中是一个重要的节点结构位置指针，它可以评价节点重要与否，衡量其在网络中的优越性和特权性，是社会网络评价中常用的指标之一。
该指标的思想是：如果一个成员位于其他成员的多条最短路径上，那么该成员就是核心成员，具有较大的中介性。
中介性的本质是网络中包含成员的所有最短路径的条数占所有最短路径条数的百分比。
为了衡量专利技术个体在进化过程中发挥的控制作用的强弱，做如下假设：①各条技术进化路径的权系数相等；②进化过程中总是走最短路径；③当存在不止一条最短路径时，每一条的使用概率相等。
数值越大表示成员对周边成员和资源的运用和控制能力越强。
其计算公式为 CB(k)=∑i，j，k∈/d(i，j，k)/d(i，j) (3) 其中，d(i，j)为专利技术个体i到个体，最短技术进化路径的条数，d(i，j，k)为专利技术个体i到个体。
中介性指标值越大说明技术个体k所控制的资源越多，与周边专利技术种群联系越紧密，越有可能成为最佳的技术进化路径。
3 结论 采用种群演化模型可以有效地识别专利技术种群所处的合法化和竞争阶段，从而帮助技术管理人员识别专利技术的发展阶段，制定相应的技术发展战略；两个专利技术S型增长轨迹的交替是两个专利技术种群传染行为导致的协同进化与竞争所引起的数量变动；针对多条技术进化路径进行选择的压力决定了专利技术种群进化的方向；专利技术种群进化过程中的传染行为构成了专利技术种群内部和子种群之间协同进化的动力。
不同的是，种群内部的传染行为往往是把单一技术个体作为载体来实现技术的进化，而种群之间的传染行为会将种群外部的多种技术个体作为载体来实现跨种群的协同进化；处于同一技术种群或是不同技术种群的专利技术个体之间的引证关系指出了专利技术的传染路径。
研究人员通过发掘结构洞可以识别潜在的技术进化空白，根据中介性指标的强弱筛选出活跃于结构洞中的技术个体，以及最有潜力的专利技术进化路径。
对单一技术种群和多个技术种群的增长轨迹和进化过程的研究有助于技术管理和研发人员充分利用现有的专利技术种群中蕴含的知识，实现新技术种群与现有技术种群的协同进化和增长。
在技术选择和传染机制的共同作用下，技术知识可以在专利技术种群间传递，一个专利技术种群的数量变化和技术进化会引起在技术联系密切的相邻专利技术种群的数量变化和技术进化活动；相关领域内的企业和研究机构，可以通过改变自身的技术特征来适应技术标准的变化并优化技术结构，通过技术升级和技术匹配的重新组合使技术创新更容易，还可以通过彼此之间的协作分工使技术沟通同步进行，将相似的技术功能重复运用到不同的专利技术种群中；不同的专利技术种群都会尽力维持自身的技术优势，通过局部突破实现技术的进化。
通过查找和学习获取创新所需的知识与信息，创新主体可以把不同类型的技能和知识结合在一起，使新技术与市场需求逐步匹配，提高专利技术种群的成熟程度，促进专利技术种群相关领域内的技术创新。
另外，专利技术种群内部和外部结构洞的发掘可以有效地识别潜在的技术进化机会，对处于结构洞中技术个体控制力和影响力的评价可以帮助技术创新主体找到最短的专利技术进化路径。