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摘要
运用贝叶斯网络模型(BNM)理性预测技术进步概率,既与技术创新流程相契合,又反映技术进步内在变动特征。文章首先分析各阶段技术进步概率集合及其相互关系,推理判断上阶段技术进步与当前阶段、当前阶段技术进步与下阶段之间关联程度,依此理性预测技术进步概率。研究认为,厂商有意识地选择技术进步方向,理性预测其变动结果是可行的,是一个由不完全理性预测到比较理性预测、最后实现完全理性预测的循序渐进过程。技术进步概率集合符合集合动态分配律(RIP),两阶段技术进步之间概率集合交集越大,两者关联程度越高,技术向着更高阶段升级的概率就越大,技术进步预测更加准确。差异化的预测结果是厂商优化选择技术进步路径的必要条件,较短距离的技术进步预测结果更加准确。实证分析运用国内专利被引用次数、技术强度、科学与技术关联性等数据,绘制有向无环图(DAG),运用BNM进行因果分析和诊断推理,验证相关结论。
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