面向未来的技术分析方法与实践研究进展徐峰 冷伏海

（中国科学技术信息研究所 100038；中国科学院国家科学图书馆 100081）

无论是古时的占卜，还是在现代科技影响下人们构想出的可以进入未来的

“时间机器”，人类对未知的将来总是充满着各式各样的好奇。正是在这种好

奇的驱动下，催生了专门从事未来研究的群体和机构，而利用科学的方法系统

地对事物的未来进行研究和实践的学科——未来学也应运而生。在未来学的众

对研究对象中，由于上世纪 40 年代第二次世纪大战结束以来，更多地公共资源

投入到科学和技术活动中，对于科学和技术的未来研究日益成为了未来学的重

要研究领域，产生了技术预见、技术预测和技术前瞻等许多旨在研究技术未来

的理论和方法，并开展了大量的实践研究。为了系统地整合这些对技术未来或

未来技术的研究，欧盟和美国的一些著名相关领域专家于 2004 年提出了面向未

来的技术分析的概念（Future-Oriented Technology Analysis），并将其视为知识

经济时代的战略情报。科学技术情报研究一直是情报学界的重要研究领域，而且对于我国的情报

1

研究工作与实践来说，情报研究曾一度就是指专门从事与科学技术情报相关的

研究工作。在有关科学技术的情报研究实践中，虽然尚未明确界定，但面向未

来的技术分析已经成为重要的研究领域。本文将对面向未来的技术分析的相关概念、方法和实践研究进展进行系统

的总结与疏理，并重点对情报学领域中各类面向未来技术分析的方法与应用实

践进行分析和介绍。

1 面向未来的技术分析（FTA）

现代科学技术在第二次世界大战中显示的巨大威力，使得战争结束后许多

国家政府意识到科技在国家发展战略中的重要地位和作用，如何更加有效地利

用公共资源促进科学技术的发展日益成为了世界各国的政策重点。到了 20 世纪

50 年代，在冷战的大背景下，为了有效地指导美国新武器研发的需求，美国的

著名战略研究机构兰德公司相继提出了德尔菲法、系统分析法和情景分析法，

用于集中专家观点并进行各种政策选项及其结果的分析，从而产生了系统的

FTA 方法。到了上世纪 60 年代，统计时间序列外推的方法开始用于预测，并开2

始构建一些用于分析各种变量间关联和因果关系的模型，以技术预测为代表的

FTA 方法得到了进一步的发展。到了上世纪 70-80 年代，受两次石油危机的影响

及来自日本企业的强大竞争压力，欧美许多航天、化工和石油等大型企业开始

在其企业规划中应用技术预见。其中，上世纪 80 年代，摩托罗拉公司提出的技

术路线图方法在始在众多企业中应用。与此同时，以日本和韩国为代表的国家

层面的大规模技术预见活动开始增多。其中日本于 1970 年开展了第一次基于德

尔菲法的关键技术选择和通用技术选择，韩国于上世纪 80 年代后期也开始制订

技术预见计划。到了上世纪 90 年代，各种层面的技术预见活动不断发展，欧洲

的德国和英国，亚洲的韩国和泰国等国家均开展了国家层面的技术预见活动。

如今，以技术预测、技术预见、技术监测、技术评价、技术竞争情报和技术机

会分析为代表的各类 FTA 已成为学术和应用实践研究的热点领域。

1.1 FTA 的由来

FTA 概念的产生最早可以追朔到 2004 年，在当年 5月的欧盟委员会联合研

究中心未来技术研究所组织研讨会的计划中曾提出，“面向未来技术分析的新

3

视野和挑战：技术预见、预测和评价的新方法”。实际上，在当年研讨会的筹

备阶段，曾由以美国学者 A. L. Porter 等组成的“2004 年技术未来分析方法工作

组”（TFAMWG）提出一份名为《技术未来分析：迈向集成的领域和新方法》

(Technology Futures Analysis: Toward Integration of The Field & New Methods)的准

备文件，该文件希望用技术未来分析（Technology Futures Analysis(TFA)）一词来

涵盖各类面向技术预测的方法和实践。文件认为，TFA 表示对未来某项技技术

的新兴技术特性、开发路径和潜在影响等做出判断的所有系统化程序。TFA涵

盖了共公部门广泛的技术预见和评价研究，以及企业界的技术预测和情报研究。有意思的是，在会议开始前，TFA 一词被改为 FTA，以表示研讨会将会把重

点放在未来技术及研究构成未来技术有用信息的方法上 [1][2]。2004 年，第一届欧

盟-美国 FTA 研讨会召开，主题为“面向未来技术分析的新视野与挑战”，主要

目标是通过对概念发展、改进方法研究、方法选择，以及如何将实证/分析方法

与利益相关者参与过程融合等进行分析，了解最新的 FTA 发展。2006 年召开了第二届研讨会，主题为“FTA 对政策和决策制定的影响”[3]

，其重中点在于源自 FTA 活动实实在在有价值的政策产出和影响。与第一届会

4

议相比，此次会议扩大了参会者地域范围，来自欧洲、北美、亚洲、拉丁美洲、

非洲和大洋洲的学者、从业者和公共与私营部门决策制定者均受邀参会。这使

得 FTA网络得到了扩大，从而增加了对 FTA 领域发展的了解。经过 2004 和 2006

年两届会议，FTA 国际会议已成为了 FTA 专家、从来者和决策制定者在一个高度

互动环境中交流思想和知识的重要场合。2008 年 10月召开了第三届的 FTA 研讨会，主题为“FTA 对政策和决策制定

的影响和隐含的意义”，其重点在于从更大的地域范围上吸引参与者表达各式

各样的观点。这此会议上，欧盟委员会联合研究中心未来技术研究所再次提出

用 FTA 这一通用的名词将技术预见、技术预测和技术评价等称谓统一起来，以

便使这些不同谓称的各类研究组织能够在这一通用的名称下展开对话和交流。虽然在 2008 年的会议中，对于使用 FTA 还是用技术预见的概念来整合相关

的研究与活动仍存在着争议。但经过这三次研讨会及相关研究人员的努力，在

FTA 领域已取得了一些十分有价值的学术研究成果。其中一些成果在《技术预

测 与 社 会 变 化 》 （ Technological Forecasting and Social Change,

vol.75(4),vol.72(9) ） 和《技 术 分 析 与 战 略管理》（ Technological Analysis and

5

Strategic Management, vol.20(3)）等期刊上以专刊发表。2008 年，由 Cagnia 等

FTA 领域专家在系列 FTA会议的基础上，共同编写了《面向未来的技术分析——

创新 型 经 济 的 战 略 情 报》（ Future-Oriented Technology Analysis: Strategic

Intelligence for an Innovative Economy）一书（参考文献），汇集了 FTA 领域的诸

多专家的相关研究成果，并对 FTA 的相关理论进行了系统的解读。

1.2 FTA 的概念

为了更好地理解 FTA 的概念，文献[]引用了 Keenan 和 Popper 的提出的 FTA

的 6个基本原则（principles）。这些原则对 FTA 的相关概念做出了明确的解读：面向未来原则：FTA 是一种面向未来的活动，FTA假定未来是无法预定的，

但能够随各不同参与者的行动及当前采取的决策向不同的方向进化。也就是说，

未来能够积极地构建，至少在一定程度上，拥有在一些备选的、可能的未来中

一定的选择自由，从而增加实现一种更具价值（选择的）未来状态的可能性[5]。”

参与原则：FTA 对各类行动者持有的观点、兴趣和知识进行评价，并通过

6

研究、分析和综合将其整合。因此，FTA倾向于引入更大范围的不同行动者参

与到问题的解决之中，而这种尽可能多的参与对于 FTA 来说是十分重要的。证据原则：FTA依赖于可告的观点和解释，以及用于推测未来的创造性方

法。FTA 需要各种各样的数据源，包括趋势分析与预测、文献计量和官方统计

及其他资源。虽然对未来的推测难以验证，但这种推测的可靠性仍需要由使用

它们的决策制定者做出“市场检验”。要让决策者相信 FTA 的价值，则结果必

须基于可靠的知识基础。多学科原则：FTA承认当前面临的许多问题仅从单一学科的角度获得的单

个观点和方案是远远不够的。因此，FTA 旨在寻求超越传统的认知界限，将不

同的学科纳入研究之中，从而加强理解并建立新的工作关系协作原则：FTA 需要多个行动者参与决策过程，并通过争论和商讨来对未

来进行推测。利用各种数据和观点，FTA过程围绕着重大议程将参与的行动者

联合起来，形成一种人员和资源的协作机制。面向行动原则：FTA不仅仅是分析或预测未来的发展，而是要支持行动者

积极地勾划未来。因此，只有有可能利用其结果采取行动时才应开展 FTA 活动。

7

1.3 FTA 类型

正如上文所述，FTA 是一种面向实践的研究活动，如何在 FTA 研究中应用适

当的 FTA 方法并对 FTA 研究进行评价是一个重要的基础问题。为此，则需要对

FTA 研究活动的类型进行界定，并据此提出一种可用于评价 FTA 研究活动的指标

或基准。从某种意义上说，已有的技术预见、技术预测、技术评价、技术竞争

情报等 FTA 研究也可以用作 FTA 的类型。同样，不同机构开展不同目标的 FTA 研

究也经常被当作相关研究的一种分类体系，如分别由国家、地区和企业开展的

FTA 活等。另外，从方法的角度上说，用不同的方法开展的 FTA 研究活动也可以

视为一种分类方法。但是，既然用 FTA 概念对相关领域的研究活动进行整合，这表明，对于涵

盖了已有许多相关研究活动的 FTA 来说，应该拥有一个可以统一在 FTA 概念下

的分类体系或 FTA 类型标准，用于对 FTA 研究活动进行比较或评价。而这种类

型体系也应可以作来选择适当的 FTA 方法用于研究的基准，从而为 FTA 研究活

动提供方法论的指导。为此，Porter 提出了用于分类 FTA 研究类型的体系（如

8

表）。

表 3.2 FTA 研究类型问题 量纲 状态值内容 动机 推断 标准化的

驱动 科学(研究) 技术(开发) 创新 情境4

范围 单个主题或技术 多种技术 大范围的规划 组合5

位置 机构 部门 国家/地区 全球的不确定度 预言

(非常肯定)

预测(可估风险)

前瞻(高度不确定)

不确定的(未知的)

时间跨度 短期 (1–2 年) 中 期 (3–10

年)

长期(15 + 年) 怪异6

目标 信息的 行为导向过程 目标用户 很少；

知识渊博的不同的

参与合作 狭窄的组合，封闭的过程

中间的 不同的组合 ，具有 代 表性的过程

4 Blind (2006) 探讨了有着明确定值和不同焦点的“调整前瞻”。55 作为一个有力的解释，Loikkanen et al. (2006)在创新政策分析中提供了一个框架来组合效用评估和前瞻。在该书的第七章中，De Smedt 还考虑了前瞻和决策程序之间的紧密联系。66 Staton (2006)为使新的广范围的思想观念不再停留在目前状态进行了建议。

9

研 究持续时间

天 月 年

通过上述对 FTA基本原则、FTA 研究类型，以及 FTA 方法选择等基本理论问

题的阐述，可以对 FTA 相的相关概念有一个比较全面的理解。由于包含了技术

预见、技术预测、技术评价和技术竞争情报等诸多理论和实践，很难用单一的

方法来对 FTA 进行定义。但是，除去应用环境和表达模式的多样性外，这些理

论和实践在基本原则、研究类型和方法选择上均拥有着一些共同的元素，而这

些共同的元素也为共同理解 FTA 提供了基础。也正因为如此，在 FTA 系列会议

以及相关成果的基础上，使 FTA逐渐获得了相关领域学者、从业者和决策的认

同。

2 FTA 方法体系及研究进展

从上文对 FTA 概念的介绍可以看出，FTA 是一种综合了学术研究和应用实践

的活动。而且，经过几十年的研究与发展，FTA 领域已拥有了大量的学术研究

和实践成果。从学术研究的角度，FTA 的方法无疑是最受关注的领域。由于 FTA

10

仍是一个新的概念，因此有许多针对 FTA 的方法及方法体系的研究仍沿用了技

术预见和技术预测等概念。由于 FTA 系列会议所产生的影响，近年来也有一些

研究在讨论该领域方法及其体系时也采用了 TFA 或 FTA 的概念。

2.1 FTA 方法体系的相关研究

经过多年发展，在由于 FTA涉及了多种与未来技术有关的研究和实践活动 ，

因此拥有众多的 FTA 方法。有许多文献根据各自的理解试着对现有的 FTA 方法

进行过梳理或分类，并对 FTA 方法应用中的一些具体问题，如方法的选择和方

法的评价等，进行了系统的分析研究。下面为几项有代表性的针对 FTA 方法体

系的研究。

2.1.1 Porter 等人的 FTA 方法体系

Porter 等人曾在第一届 FTA会议的准备文件中首次提出了包含 9 大类 51 种

方法的 TFA 方法体系1。之后，随着 TFA 概念转为 FTA 概念后，Porter 等人又在

TFA 方法体系的基础上略作改动，提出了包含 13 大类共 50 种方法的 FTA 方法体

1 Technology Futures Analysis Methods Working Group. Technology Futures Analysis: Toward Integration of The Field and New Methods. Technological Forecasting and Social Change, Vol.71(3),2004, 287-303

11

系[1]。表 Porter 的 FTA 方法体系

方法类 方法举例创造性方法 TRIZ、未来工作组、愿景监测与情报 技术监测、技术挖掘描述 文献计量、影响清单、未来指标状态、多观点评价矩阵 类推、形态分析、交叉影响分析统计分析 风险分析、相关分析趋势分析 成长曲线模拟、领先指标、包络曲线、长波模型专家意见 调查、德尔菲、焦点小组、参与者方法模型与模拟 创新系统描述、复杂自适应系统模型、混沌机制模型、技术

融合或替代分析、投入-产出模型、基于代理的模型逻辑/因果分析 需求分析、机构分析、利益相关者分析、社会影响评价、缓

和战略制定、可持续分析、行动分析（政策评价）、相关

树、未来轮路线图 反求、技术/产品路线图、科学地图、多路径地图情景 情景管理、基于定量的情景分析、不同重点、科学剧院、视

12

频价值/决策支持

/经济分析

成本-收益分析（CBA）、SWOT 和记分板分析、层次分析法

（AHP）、数据包络分析（DEA）、多因素决策分析综合 情景模拟（博弈）、趋势影响分析

在上述方法的基础上，为了便于更好地分析 FTA 新方法的构建，Scapolo 和

Porter又提出了 6 种基本的 FTA 方法：监测、创造性方法、趋势分析、模拟与模

型、专家观点和情景分析[5]。

2.1.2 Popper 的钻石技术预见方法体系

曼彻斯特大学的 Rafael Popper 对技术预见方法的选择进行了分析和研究2。

在 European Foresight Monitoring Network 和 SELF-RULE网络的支持下，Popper 等

人经过 4 年对全世界约 2000个预见活动进行了系统的研究，并建立了数据库。

通过对所收集的相关数据，Popper 将技术预见方法描述为两种属性，种类和能

力 。 其 中 种 类 （ nature ）主要包括定性、 定 量 和半定 量三类 ；能力

（capabilities）则包括：创造性、专业技术、相互作用、证据。在此基础上

2 How are foresight methods selected?13

Popper 构建了预见方法体系的钻石模型（如图）：

图 Popper 的钻石技术预见模型

通过对 886个预见活动样本的研究，在方法选上明显地分成了三类：1）广泛采用的方法：文献评议（literature Review），专家小组和情景分析，

这些都是定性方法；2）经常采用的方法：外推/大趋势、未来工作组、头脑风暴、德尔菲、问

卷/调醒、关键技术、SWOT 等；3）较少采用的方法：路线图、模拟/模型、反求、利益相关者地图、结构

分析、文献计量、形态分析、相关树和博弈分析等。

14

图 886 个样本中使用方法的情况

2.1.2 Phillips 和 Heidrick 的 TFA 方法体系

加拿大的 Joanne G. Phillips 和 Ted R. Heidrick 利用可再生能源技术对各种技

术未来分析方法（TFA）进行了分析研究3。他们根据 Porter 对 TFA 方法的总结绘

制了方法地图，该图只包括 Porter 提出的 51 种方法的 43 种。Phillips 和 Heidrick

认为，无论是标准化方法还是外推的方法，层次分析法、反求、缓和分析、多

指标决策分析（数据包络分析）、参与技术、需求分析、科幻分析和利益相关

者分析由于仍需要进行标准化而未纳入到其方法地图中。3 TECHNOLOGY FUTURES ANALYSIS METHODOLOGIES FOR SUSTAINABLE ENERGY TECHNOLOGIES

15

图 Phillips 和 Heidrick 的 TFA 方法图

通过分析，作者认为，适用于可再生能源的 TFA 方法包括如下几类

类别 方法信息数据 长波分析（Long Wave Analysis）

监测（Monitoring）人口统计（Demographics）

16

创造性头脑风暴愿景产

生创造性工作组

TRIZ

专家观点访谈重点工作组

德尔菲

趋势分析长波分析前兆分析趋势外推监测与情报方法

监测 文献计量 统计方法相关分析

人口统计学交叉影响分析 风险分析

经济学基础模型 [ 投入产出分析 ]

价值决策 / 经济学方法

行动 [ 观点 ] 分析成本效益分析 [货币

及其它 ]决策分析 [ 效用分析 ]

相关树

SATA

情景模拟 描述性和矩阵方法机构分析创新系统模型影响确定清单

路线图 [ 产品技术路线图 ]多观点评价

未来指标状态 [SOFI]形态分析组织分析

类推

趋势影响分析

模型与模拟代理模型

因果关系模型扩散模型

复杂自适应系统模型（ CAS ） [混沌 ]系统模拟 [ 系统动力学， KSIM]

技术替代

情景分析FAR景分析

情景分析（Scenarios）路线图（Roadmapping）未 来 指标状态（ State of the Future

Indes）文献计量（Bibliometrics）

模型 代理模型（Agent Modeling）扩 散 模 型 / 技 术 替 代 （ Diffusion

Modeling/Technological Substitution）复杂自适应 模 型 （ Complex Adaptive

System Modeling）系统模拟（Systems Simulation）

分析 相关分析（Correlation Analysis）机构分析（Institutional Analysis）趋势影响分析（Trend Impact Analysis）交叉影响分析（Cross-Impact Analysis）

其他 德尔菲（Delphi）类推（Analogies）

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2.2 主要 FTA 方法评介

根据上述对 FTA 方法体系的研究，本文将主要 FTA 方法分为五大类：监测类

方法、创造性方法、基于时间序列外推类方法、模型类方法和基于专家观点的

方法。下面对这五大类方法的主要进展进行介绍。

2.2.1 监测类方法

情报学领域常用的文献计量方法等方法可以归入监测类方法中。将文献计

量方法作为主要的监测方法是因为这类方法主要是用于跟踪研发活动的模式，

而文本挖掘等新方法则可以对研发活动的趋势和关系进行判别。也就是说，这

类方法主要是通过各种“描绘”的方式对科技领域的活动进行全面的了解，回

答“谁、什么、在哪和何时”等问题。情报计量方法是情报界的主要研究领域，

基于此类方法，并结合丰富的可视化技术，使得近年来出现了大量反映科学技

术发展演变及态势分析的研究成果。下文将针对情报学领域的 FTA 方法做进一

步分析。

18

2.2.2 创造性方法

创造性方法主要是指面向被称之为“突破性”技术的 FTA 分析方法。近年

来，随着对于创新的关注，面向问题解决的 FTA 方法日益受到关注。如何有效

地为各类技术问题解决提供更加明确且标准化的分析结果成为了 FTA 研究的重

之一。其中，头脑风暴法由于应用方便且较为可靠，仍是各类创造性 FTA最常

采用的方法之一。另外，基于发明问题解决理论（Theory of Inventive Problem

Solving（TRIZ））的创新方法自 1990 年代自前苏联地区引入欧美后，其对于创

造性问题的系统化理论和解决方案在许多著名企业里取得了显著的成效。有越

来越多 FTA 的研究人员开始关注并深入研究 TRIZ 的相关理论和方法。如今，

TRIZ 方法已不仅仅限于技术问题，在技术管理中也得到了较好的应用。

2.2.3 基于时间序列外推的方法

基于时间序列数据的趋势分析可以通过成长曲线模拟和外推，对趋势进行

预测。各类基于 S曲线的成长曲线模型是主要的分析方法。许多成长曲线模型

用于预测基于产品的技术采用率，其中简单的逻辑曲线和冈波斯曲线最为常用。

19

基于时间序列的趋势方法缺点明显。这些方法虽然可以快速地实现，但对于未

来技术分析来说仍显得十分不足。应用此类方法必须拥有可靠的用有较长期积

累的历史性数据，而且通常只能回答现有条件不变的情况下，现有的技术可能

的规模及其速度的变化。而且，长期的趋势分析结果并不可靠。因此，此类方

法也经常与文献计量指标相结合，将文献计量指标作为重要的历史性数据用于

外推分析，如利用专利数量进行专利技术成长曲线分析。

2.2.4 模型类方法

复杂的模型与模拟类方法往往基于一些复杂的系统模型，更加关注于未来

的经济和社会影响。当需要历史数据支持时，这些方法通常也会将文献计量和

专利分析的结果集成到预测的模型和工具中，如系统动力学模型。美国千年研

究所（Millennium Institute）基于系统动力学 T21 模型开展的一系列研究便是基

于模型方法的重要代表。另外，源自摩托罗拉公司的技术路线图是一种可以归

为模型类的十分独特的方法，由于路线图方法将未来预测纳入到创新管理范畴，

因而受到了广泛的关注，有大量的文献对这种方法进行了研究。近年来，基于

20

文本挖掘的计量分析也经常与路线图方法结合使用，取得了一些研究成果。

2.2.5 专家和情景分析方法

专家观点和情景分析类方法注重参与者的思想，主要是利用通常标准化程

序和方法，将参与未来技术分析各类专家的意见综合起来，以明确对未来的判

断。这两类方法由于科学而系统地综合了各领域专家对未来的分析和判断，得

到了广泛的认可和应用，从政府到企业均在不同程度采用这些方法做 FTA。其

中，以德尔菲方法为主的政府级大规模技术预见活动在许多国家得到了系统的

开展，并在此基础上对德尔菲方法进行了系统的完善。在我国，中国科学技术

发展战略研究院近年来也在开展基于德尔菲法的技术预见活动，并取得了一些

研究成果。当然，这些基于专家观点的方法也有其自身的缺点，虽然应用这些

方法得到的结果更加可靠和准确，但由于这类方法的实施需要大量专家的参与，

因而成本较高，耗时也较长，通常只适用于规模较大的国家级技术预见活动。迄今为止，国家政府、企业和学术界均开展的大量 FTA 实践研究所用的多

数方法均需要专家的参与。但是，对于许多机构来说，专家的参与存在着许多

21

实质性的问题。Phillips 和 Heidrick认为利用专家存在着一定的限制4：首先，由

于预算管理十分严格，当使用机构内部专家时可能会遇到不予合作的情况，而

寻求外部专家则需要合同和支付报酬；其次，外部专家还要十分认真地处理保

密协议和知识产权协议5。理工学院的 Matar Woon 也认为，研究管理和决策制

定者往往依赖直觉和领域知识来执行管理决策。如 NSF 和 NIH仍主要采取同行

评议来决定其资助，许多国家也在技术预见计划上花费了大量的资金。专家的

观点对于决策制定过程十分重要，但在使用时也存在着许多缺点。特别地，专

家决策是主观的，易受个人观点或偏见的影响。此外，也难以系统地记录做出

此类决策的原因或环境（context）。最后，获得到合适且合格的专家是十分困

难且昂贵的6。

2.2 FTA 方法发展趋势

由于 FTA 对于政府政策和企业战略决策的制定日益重要，从政府、部门、

行业到企业均开展了各式各样不同规模的 FTA 活动。因此，FTA 方法与 FTA 实践

4 TECHNOLOGY FUTURES ANALYSIS METHODOLOGIES FOR SUSTAINABLE ENERGY TECHNOLOGIES5 TECHNOLOGY FUTURES ANALYSIS METHODOLOGIES FOR SUSTAINABLE ENERGY TECHNOLOGIES6 A FRAMEWORK FOR TECHNOLOGY FORECASTING AND VISUALIZATION

22

活动是息息相关的，不同决策者的战略需求决定着不同 FTA 方法的使用。总体上看，国家政府层面开展的 FTA 活动以大规模技术预见为主，其采用

的方法也主要是基于专家观点的方法，如得到各国广泛采用的德尔菲法。部门

和行业层面的 FTA则主要以情景分析和各类基于模型的方法为主，希望能够得

到本部门或行业较为准确的未来技术信息。而企业则往往采取效率更高的趋势

外推和一些计量的方法，以便能够及时应对瞬息万变的市场竞争。越来越多的研究和实践表明，尽管许多 FTA 方法在实际应用中发挥了重要

作用，但单一的 FTA 方法难以解决 FTA 所面临的所有问题。如广为应用的基于

专家观点的方法（德尔菲法和情景分析法）虽然取得了很好的应用效果，但这

些方法往往需要较长的时间且成本很高。基于复杂模型分析可以比较系统地模

拟未来技术的发展，但这些方法往往比较难以实施，而且对于输入变量的准确

性和精度要求较高，模型的某个变量的细微变化均会对分析结果产生较大的影

响。因此，这些方法通常也需要专家一定程度的介入，并需要精细的量化测度

变量，实施起来比较困难。而基于计量数据的趋势外推的方法虽然可以以较低

的成本迅速开展，但此类分析只能大略地对现在技术状态的近期趋势做出简单

23

的判断，难以为解决未来技术问题提供更有价值的信息。由于研究新的 FTA 方法需要大量的时间和资源，因此，近些年来 FTA 方法

日益倾向于将多种分析方法混合使用，以相互弥补不同方法的劣势，从而实现

更好的分析结果。在最新的与 FTA 相关的研究中，均十分注重多种方法的混合

使用，而且往往是将定性和定量（经验分析和专家观点）的方法相结合使用，

这样的话，可以提供更有力的结果和信息，可以给决策制订者提供更加可靠的

支持信息用于制定战略和决策。例如日本的第八次技术预见就突破了原有的单

一使用的德尔菲法，而是将引文分析和情景分析等方法与德尔菲法结合使用。在文献[]中提出了 FTA 研究方法选择的十条基本原则实际上也反应了未来

FTA 方法的发展方向：1） 重点集中于资料、理论和方法三联体上来进行合适地

挖掘资料；2）研究的可用时间约束了方法能够起到的作用；3）使用多种方法；

4）混合定量+定性方法（例如：实证+专家意见）；5）整合不同的方法论的成

果+多个人的判定；6）评估 FTA质量；7）设计一个显式路径来影响决策；8）

制定一个明确的通信计划，利用适合的电子媒体的优势；9）做好准备，一些方

法需要进行培训；10）对 FTA 方法的研究需要支持。

24

3 基于情报分析方法的 FTA

长期以来，传统的情报研究工作在热点问题的捕获、发展态势的描绘和发

展环境的分析等方面积累了许多实践经验。进入 21 世纪后，信息资源的数字化、

网络化进程不断加快，使得信息资源的获取、加工和利用更加便利，加上日益

丰富和完善的各类分析方法和工具，使得情报研究工作能力的水平又有了一定

的提升。在国际和国内战略情报研究理论与实践不断发展的基础上，逐步形成

了基于动态监测、态势分析和前瞻预测等三类战略情报研究理论体系框架下特

色的方法体系7。战略情报研究是为解决全局性、长远性和战略性的重大决策问

题提供情报支持的实践活动。解决这些重大决策问题，除了要对当前决策环境、

研究对象发展态势等做深入的分析外，还必须着眼于未来，将对未来的研究纳

入到战略情报研究的工作体之中，从而能够向战略决策者提供研究对象未来的

状态以及我们可能的选择发展路径和应对策略等方面的情报服务。在国外，面

向未来的战略研究工作已成为许多战略研究机构的重要任务之一，面向未来的

7 赵凡，冷伏海.情报服务实践中的战略情报研究理论探讨[J].图书情报知识，2007（2）：65-68.

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研究也日益成为国外战略研究机构的核心能力。如美国兰德公司正是利用了德

尔菲法、系统分析和情景分析等方法开展了广泛的未来预见性研究而逐步成为

了享誉世界的知名战略研究机构。在科技战略情报领域，技术预见、技术预测、

技术监测、技术竞争情报和技术评价等各类面向未来技术分析已被认为是服务

于知识经济的战略情报而得到了广泛的重视[17]。近年来，我国的一些战略研究机构已开始利用国外一些成熟的方法开始开

展了一些面向未来的研究，如中国科学技术发展战略研究院开展的基于德尔菲

法的国家关键技术选择，以及中国科学院基于情景分析法开展的“中国未来 20

年技术预见研究”等。另外，像基于技术路线图和系统动力学等模型类方法的

研究成果也日益增多。总体上看，我国在面向未来技术的战略情报研究方法仍

处于学习国外经验和探索性研究的阶段，研究成果对于宏观战略决策的作用尚

不明显。而且，除了较为成熟的基于专家观点的方法外，我国战略情报研究机

构在基于事实型海量数据库的面向未来的分析方法方面与国外相比也存在着较

大的差距。由于我国传统的情报机构拥有信息资源方面的独特优势，随着信息

资源数字化和网络化建设的不断完善，基于海量信息资源，结合计算型情报分26

析方法和系统分析模型的面向未来的研究将成为战略情报研究发展的重点。

3.1 FTA 的情报分析方法

从情报学的角度上看，可以将 FTA 方法分为计算型情报分析类方法和其他

方法。其中计算型情报分析方法主要包括文献计量指标方法和基于文本挖掘的

方法。文献计量指标方法主要是指基于论文和专利的计量指标的分析方法，如

利用专利指标来描绘技术发展的生长曲线，并做外推的分析。基于文本挖掘的

方法主要包括由 Swanson 提出的非相关文献的知识发现方法，和基于文本关键

词共词的统计分析方法等。在现有的研究中，基于共词的各种统计分析和可视化方法，对于现有技术

热点领域的揭示，技术发展的演变态势，以及各技术领域间的关系间的揭示等

方面拥有大量研究成果，也是当前情报分析方法中的一个热点研究领域。但是，

现有的基于共词的分析方法缺少对未来技术信息的揭示，难以为未来技术的开

发和优选提供更有价值的信息。

27

3.1 情报计量指标类方法

根据文献类型，如今最常用的情报计量指标类 FTA 方法主要包括文献计量

指标和专利指标两大类。其中，美国情报学家普赖斯于 1963 年出版的《小科学，

大科学》一书首次将计量分析方法用于科学增长理论研究，并通过对科学计量

指标的统计分析，认为科学增长计量指标大多以指数增长。这一开创性的研究

工作为基于情报计量的指标类方法打下了基础。到了上世纪 70 年代，普赖斯又

在上述研究的基础上，进一步提出了可用于解释科学和技术发展模型的“S”形

逻辑增长曲线。之后，O’Brien 提出了技术生命周期的概念，并指出技术的发展

变化也呈“S”曲线，并将其分为萌芽期、成长期、成熟期及衰退期四个阶段8。

这些计量分析模型为如今基于计量指标的方法提供了重要的理论和方法基础。长期以来，文献计量指标是情报学研究的重要领域，其研究主要集中于科

学测度和评价，描绘世界科学发展态势等领域。近年来，随着专利信息的可用

性不断提高，专利计量指标日益成为了情报学领域 FTA 研究的热点。实际上，

从某种意义上说，专利计量指标也是文献计量指标的一种，只是所采用的数据

8 杨耀武，技术预见学概要，上海：上海科学普及出版社，2006，P1928

源是专利文献而非传统以科学论文为主的书目及其引用数据。在各种 FTA 方法中，可用的资源对于分析结果的可靠性十分重要。这些资

源包括恰当的领域专家，以及各类文本信息资源。专利信息无疑是各类基于情

报分析方法的 FTA 研究使用最多的信息资源。世界知识产权组织的报告曾指出，

几乎 90%-95%的世界研发产出包含在专利出版物中，其余的 5-10%在其他技术

文献（论文和图书）中。1960 年代，专利数据已开始用于对技术变化进行经济

分析。1970 年代以来，随着专利信息的电子化，使得获取专利数据十分方便，

从而促进了此类数据在经济分析中的应用。与此同时，专利引用信息也因电子

化而便于使用，专利数据的信息可用性有了显著的提高。许多基于情报分析的

FTA 方法将专利指标或基于专利的计量分析结果作为重要定量依据。通过对专

利信息的定性、定量和关联分析，可以获得技术能力指标，指导并聚焦新技术，

了解技术开发及其资源分布，评价专利技术隐含的经济价值，用作战略规划和

技术开发的精确的数据，以及作为改善和创造其他新技术专利的重要基础。多数专利研究主要利用是的描述性统计数据，如专利数，申请或注册年，

注册国家，申请人和受权人等。利用专利引用信息还可以分析技术评价、影响

29

或扩散等。专利引用数可用于创新产出市场价值的客观指标，或用于估计公司

的 M&A价值。此外，通过分析共同作者、引用和产业科学活动，可利用专利引

用信息替代参与者间的知识流动，研究一种经济模型用于测度国际知识流动9。在为数众多的专利计量指标中，以经济合作和发展组织（OECD）和最早从

事专利计量研究的美国 CHI Research 公司的专利计量指标最具代表性。OECD 于

2000 年开始组织研建专门进行专利计量统计和分析比较的国际专利指标数据库，

开发更肯可比性的新指标。CHI Research 是一家提供关于技术、科学及财务指标

方面的研究咨询公司。该公司的专利计量指标主要针对企业，但同样适用于国

家和地区的评价。这些基于专利信息的指标被国内外研究机构广泛用于研究技

术发展与经济增长之间的关系，评估特定产业部门的技术发展水平，分析预测

企业研发的策略，评估竞争对手的技术优势和劣势，以及开发国外市场的决策

基础10。从 FTA 的角度上说，目前基于专利计量指标的 FTA 研究主要集中于以专利

地图为代表的技术评价研究，以及将专利计量指标与其他 FTA 方法相结合的技9 A patent-based cross impact analysis for quantitative estimation of technological impact: The case of information and communication technology.Changwoo Choi, Seungkyum Kim, Yongtae Park，Technological Forecasting & Social Change 74 (2007) 1296–131410 庞景安，专利文献计量方法与分析技术研究，2007，3-8

30

术预测研究。专利地图：综合已有的研究，专利地图主要是指利用图形等直观的可视化

手段，将专利计量指标等专利情报进行加工和处理的方法和技术。专利地图理

论最早由日本和苏联等国家发起。日本于 1968 年首次介绍了专利专家们依据彻

底的调查与丰富的图表揭示专利技术的可能发展动向。苏联则于 1974 年举办了

专利地图研究会，使专利地图得以在全世界范围内推广11。目前专利地图主要包

括专利管理地图和专利技术地图两大类，其分类如下：表 专利地图的分类12

专利地图名称 专利管理地图 专利技术地图

种类

总体数量分析图高产公司分析图IPC 分析图各国专利比例图……

专利技术分布图生命周期图技术/功效矩阵图引用关联图……

分析目的 管理层面：竞争公司的动向产品开发的趋势市场参与情况

技术层面：技术扩散状况技术形发方向研发主题的选定

11 朱东华，基于专利地图的专利分析方法及其实证研究12 基于专利地图的专利分析方法及其实证研究

31

人才投入分析 洞察技术

图 日本 JPO 的第一个专利地图

Chen-Yuan Liu and James Chingyu Yang 提出了专利地图的制作流程表13。

In Technology Forecasting Using Bibliometrics

13 Chen-Yuan Liu and James Chingyu Yang，Decoding Patent Information Using Patent Maps，Data Science Journal, Volume 7, 23 February 2008，14-22

32

数据收集数据处理数据分析分析结果专利地图

格式类别申请者数据序列表发明者数据序列表关键词序列表分类数据预表表

数据分析类别专利序列表数量数据序列分析比率序列分析分布分析关联分析新颖性分析生命周期分析成长分析唯一性分析显示方法柱状图曲线图圆形图带状图雷达图槽状图

专利信息检索阅读数据下载数据检索分类号数据输入数据处理数据格式数据分析

显示

Watt 和 Porter 提出了技术生命周期指标因子 指标

研发状态 基础研究 应用研究 开发 应用 社会影响成长率技术问题成熟度衍生

数据库条数（如 SCI）数据库条数（如工程索引（EI））数据库条数（如美国专利）数据库条数（如每日新闻索引）商业和大从出版索中提出的问题条数随时间变化的趋势关注的技术需求受关注的问题的类型技术出相关的副产品

芬兰学者 Heini Järvenpää 文章通过对蓝牙技术的实证分析表明，对新兴技

术进行分析研究时，除专利和科学出版物外，还应关注其他资源。因为专利和

科学出版物存在着出版延迟的问题，而不同类型的媒体资源可以更早地提供有

关新技术的信息。而且，媒体资源与更多利益相关群体都有接触，这对于产业

界在新技术领域寻求其他行动者支持来说尤其重要。

3.2 基于文本内容的情报计量分析方法

基于文献的知识发现知识发现是从数据集中抽取和精化新的模式。知识发现的数据拥有不同的

类型、形态和组织方式。知识发现的结果可以表示成各种形式，包括规则、法

33

则、科学规律、方程式概念网等。知识发现的方法主要包括统计方法、机器学

习方法、神经计算方法和可视化方法等14。其中文本是知识发现的主要对象之一。

知识发现的一般过程

总体上，可以把知识发现简化为三个主要步骤（见上图）：（1）构建目标

数据集，即根据知识发现的目标，从数据源中选择、抽样或检索出用于知识发

现的目标数据集；（2）特征信息的提取，即从目标数据集中将表征分析目标特

征的各种信息提取出来，用作知识发现的基础“材料”；（3）知识的发现过程，

即通过对提取的特征信息进行清洗、分析、挖掘和可视化等各种方法和技术手

段，获得新的知识的过程。在情报学领域，基于文献的知识发现是重要研究领域之一，是将知识挖掘

14 史忠植，知识发现，清华大学出版社，2002，P2-2034

数据库

目标数据集

特征信息 知识

选择抽样信息提取 清洗分析挖掘

可视化

技术应用于科技文献领域的研究，即利用现有的知识挖掘技术处理和分析科技

文献及其相关信息的知识发现过程。以论文和专利为代表的科技文献及其要关

信息是基于文献知识发现的主要数据源15。目前基于文献的知识发现有着多种方

法，针对不同数据源，可以将这些方法分为三大类：相关文献的知识发现、非

相关文献的知识发现和全文献的知识发现16。这些知识发现方法大多利用了文献

间内容特征（关键词）或引用关系的共现现象，并对基于这些共现现象构建的

量化关系（矩阵）进行分析，以揭示其隐含的知识。主要包括共词分析方法、

共引分析方法和非相关文献知识发现方法。其中非相关文献知识发现主要是希

望通过拥有特征的共现文献之间的传递关系，来发现没有特征文献之间隐含的

特征关系。

15 吴霞，冷伏海，基于文献的知识挖掘：概念、关键技术与应用，情报学进展 2006-2007卷，16张树良、冷伏海，基于文献的知识发现的应用进展研究[J]，情报学报，2006，25（6）

35

基于文献和知识发现的数据源17

共词分析利用了最早发现的科技文献中词语的共现现象，通过统计词语在

相同文献中出现的分布特征来分析词语间的亲疏关系，以及揭示词语所代表文

献主题的结构及演变等信息18。早期的共词分析主要用于揭示相关文献之间量化

关系所表达的词语之间关联，即利用词语间的相关性指数，如包容指数、临近

指数和等价系数等，并进行聚类，以发现词语代表概念间的层次关系。之后，

许多学者又在这些指数的基础上，研究一些可将分析结果直观展示的分析方法，

以可视化的结果帮助发现研究对象间的深层关系。其中的主要方法包括映射图、

17 吴霞、冷伏海，基于文献的知识挖掘：概念、关键技术与应用，情报学进展，P27118 冯璐。冷伏海．共词分析方法理论进展．中国图书馆学报，2006。32(162)：88—92

36

作者刊名出版年份机构

题名关键词引文文献

科技文献

外部特征信息

内容特征信息

战略坐标图和网络比较等。映射图即根据共词指数建立的包容地图、临近地图

等。多元统计分析方法引入共词分析后，基于系统聚类、因子分析和多维标度

分析等方法形成的映射图成为了共词分析领域的主要方法。战略坐标图19和网络

比较20是用于对共词聚类分析结果进行深入揭示的方法。由于这种方法可以更有

效地对共词量化关系的分析结果进行解释，因此有许多学者对此进行了更多深

入的研究。上世纪 90 年代，美国海军研究室的 Kostoff又提出了一种基于数据

库内容结构分析（Database Tomography）的新的共词分析方法21。该方法利用频

率分析和临近分析对共现词语进行了甄选，并将其分别用于深入揭示主题间的

关联，以及主题与子主题之间的关联。Kostoff 等人利用这种方法开展了大量的

实践研究，从而使这一方法成为了新一代共词分析方法的代表之一（加参考文

献）。共引分析是由 Small 于 1973 年提出的一种用于分析两篇同时被其他文献引

用现象的方法。最初的共引分析主要关注文献共引量化关系所反映文献间的关

19 Law J, Bauin S, Courtial J P,et al. Policy and the mapping of scientific change: a co-word analysis of research into environmental acidification[J]. Scientometrics, 1988, 14(3-4; 251-26420 Callon M, Courtial J P, et al. Co-word analysis as a tool for describing the network of interactions between basis and technological research: the case of polymer chemistry[J]. Scientometrics, 1991, 22(1):155-20521 Kostoff R N, Eberhart H J, Toothman D R. Database tomography for information retrieval[J]. Journal of Information Science, 1997, 23(4):301-311

37

联，以揭示文献所代表特定领域、主题之间的关系（加参考文献）。之后，共

引分析将分析对象扩展到著者、期刊、主题和类的共引关系，从而使共引分析

的成果更加丰富。在这些研究的基础上，随着研究工具和手段的丰富，各种数

据库和信息可视化技术的共引分析研究成果不断涌现，使共引分析进入了真正

的知识发现层面。基于非相关文献的知识发现是由芝加哥大学医学教授 Swanson D R 提出的一

种分析方法。这种方法可以揭示内容特征上没有直接关系的文献间的隐含逻辑

关系，为基于文献的知识发现方法开辟了新的途径。非相关文献知识发现方法

一经提出，即得到了情报界的广泛关注。许多学者对 Swanson 的发现方法进行

了改进：Z.Chen 提出了建立基于分散于文献内部知识片断的逻辑关联的知识整

合方法（参考）；Gordon创建了基于短语的词频统计方法，并建立起中介文献

的概念，将文献发现应用扩展至学科和领域之间。Johannes Stegmann 等尝试利

用共词分析模拟知识发现过程，寻找从来源文献到目标文献的路径和规律。

Yildiz, Pratt 将基于知识发现方法与统计方法结合在一起提高发现效率。Kostoff

将时序因素引入 Swanson 方法，将该方法赋予了映射科学研究进程的新应用价38

值。国内一些学者也开展了一些这践性研究。张晗、崔雷利用该方法对科研机

构潜在的合作方法进行了挖掘；张云秋从领域、数据源、发现过程中的关键技

术及发现结构评价几个方面对基于非相关文献的知识发现系统进行了详细的比

较研究，并对初始集构建、中间集质量等优化算法进行了实验研究22。（参考文

献）总体上看，情报学领域的文献计量和专利分析等方法通常关注于对现状的

解释，除了在规模上做一些外推外，对于未来技术的分析尚有许多不足之处。

非相关文献知识发现方法也存在着对新知识关联的解释相对简单，难以用实证

进行验证等缺点。情报分析方法与其他方法混合使用中，基于论文和专利文献

指标的定量方法往往仅作为其他方法的辅助方法，方法的核心功能的实现仍取

决于其他方法。基于文本挖掘的方法是当前研究的热点，但仍需要与其他方法

相结合，以实现对未来技术信息的分析。与其他方法混合的 FTA 方法：情报计量的方法是一种比较典型的定量分析

方法，传统的文献计量方法对于科学和技术领域发展现状、规律和趋势均有很

22 张云秋论文39

好的揭示。这些方法的分析结果可以产生技术情报，但无法为解决未来技术问

题提供更有价值的信息。但对于 FTA 而言，由于需要对未来技术的一些特征作

更深入的分析，并提出一些可以选择的方案，仅有对现状的揭示和简单的外推

是不够的。因此，有越来越多的研究人员将情报分析方法与其他方法相结合使

用，并取得了一些有价值的研究成果。

4 国内外基于情报分析的 FTA 实证研究进展

从前面对 FTA 概念的分析可以看出，FTA 是一种面向实践的活动。FTA 的相

关理论和方法的研究有许多也是源于 FTA 的实证研究。由于情报分析方法可以

利用汇集了人类多数科学技术成果资源的各类文献信息，并以一种定量化且客

观的方式对文献中所蕴含的科学技术信息进行揭示。因此，国内外出现了大量

综合了基于情报分析方法和其他 FTA 方法的实证研究成果。下文将对国内外近

年来一些重要的实证研究进展情况进行介绍。

40

4.1 国外实证研究进展

从已有的成果上看，国外基于情报分析方法的 FTA 研究主要分为两大类：

1）基于情报计量指标的 FTA 实证研究。此类方法中，利用情报计量指标进行时

间序列的外推分析仍然受到学者们的关注。其中既包括对各类成长曲线模型的

对比和优化研究，也包括将情报计量指标纳入到其它 FTA 体系中进行实证研究。

2）基于文本挖掘的 FTA 实证研究。随着文本挖掘技术的发展，文本挖掘技术正

日益受到 FTA 相关研究的重视。尤其是近年来，出现了许多基于文本挖掘技术

与其他方法结合的 FTA 研究成果。无论是上述哪类方法，单一的情报分析方法

显示难以满足 FTA 研究的要求，因此，国外多数 FTA 实证研究均将情报分析方

法与其他 FTA 方法结合使用。

4.1.1 基于情报计量指标的 FTA 实证研究

情报计量指标在各类成长曲线模型中得到了广泛的应用，并在此基础上，

与其他一些 FTA 方法结合使用。台湾新竹大学的 Charles V. Trappey基于电子产品与服务领域的数据，利用

41

平均绝对差和根均方差方法，对简单逻辑曲线、冈波斯曲线和扩展的逻辑曲线

进行了实证比较分析，分析认为无论是大数据集还是小数据集，扩展的逻辑曲

线均优于简单的逻辑曲线和冈波斯曲线，且适用于有限数据（尤其是短生命周

期产品与服务）的市场成长预测。Matar 理工学院的 Woon 等人（2009）提出了用于支持制定基于可靠信息研

究政策与计划的新的研究框架。该方法基于文献计量的方法，即利用相关出版

物的趋势与模式进行分析。所获的信息用于预测所研究领域技术的可能的未来

发展。该方法发展了已有的文献计量方法。首先，与单纯的外推不同，本文的

重点是开发用于检测处于早期成长阶段的技术，用快速增长的相关出版物数量

来表征。其次，为提高预测的可靠性，利用了自动产生的关键词分类，可以将

次要技术的增长潜力整合为更大技术类的总体增长潜力。该文提出了框架第个

组成部分的实施概念验证方法，并将其用于研究可再生能源技术领域。下图为所提出框架总体结构的示意图。该框架旨在构建一个综合的技术分

析工具，可以收集数据、提取相关性词和统计信息、计算成长指标，并将这些

信息与关键词分类进行整合，产生可控的结果。该系统分为三个部分：1）数据

42

收集和词提取（图中的（a）；2）学用的成长指标估算与计算（b）；3）分类

体系产生及与成长指标的整合（c）。

图 系统框的总体结构示意图

4.1.1 基于文本挖掘的 FTA 实证研究

基于文本挖掘的方法引入情报分析方法后，使得对信息资源的挖掘可以深

入到文本内容的层次，因此可以深入文献的知识特征中，也为未来技术分析带

来了新的视角。于是，将文本挖掘技术与其他 FTA 分析方法综合应用是近年来

国外相关领域实证研究的热点。

43

1）韩国2004 年，韩国学者 Yoon 和 Park 提出一种基于专利文本挖掘和形态分析

（MA）的技术预测方法。该方法的核心内容是，以专利信息中挖掘出来的关键

词为基础，将其作为技术形态结构的参数，构建出完整的技术形态。在此基础

上，利用 MA 方法，对技术形态组合进行分析，析出已有的技术形态组合，并

将现有专利文献集中未出来的技术形态组合视为未来技术形态组合进行进一步

的优选分析研究。 Yoon 和 Park 在 2004 年的 IEEE 工程管理国际会议上首次提出利用专利文本

挖掘析出的关键词构建技术形态用于技术预测，并确定了如下分析流程下23：

表 1 基于形态分析的技术预测流程步骤 描述

1 收集专利文献2 提取关键词，构建专利的关键词向量3 基于关键词确定专利的形态4 析出未覆盖的技术形态组合

23 Byungun Yoon, Yongtae Park. Morphology Analysis Approach for Technology Forecasting[C]. IEEE 2004 International Engineering Management Conference, 2004（2）：566-570.

44

5 基于专利价值评价优选的技术组合方案

为了有效地优选未来技术形态组合，该方法还提出了基于专利引文和联合

分析（Conjoint Analysis）的优选方法。即以消除了引文时滞后的引文量作为专

利的价值，结合联合分析方法，将专利技术形态结构中的各属性的效用值计算

出来，并以效用性组合的高低为依据优选未被现有专利覆盖的技术形态组合。2005 年，在文献[？]中，Yoon 和 Park 更加系统地对上述基于关键词和形态

分析混和方法的技术机会分析方法进行了介绍，并对基于关键词的技术形态构

建过程，以 TFT-LCD 相关领域的专利文献为例做了实证研究24。为了进一步完善

基于关键词的技术形态结构，文献[？]中提出利用专利文献提取的关键词构建

共词矩阵，进行因子分析，将因子分析获得的 53个因子（特征值大于 1）及相

关关键词结果作为技术词典供领域专家构建技术形态使用。2007 年 Yoon 等人又在此基础上，利用关联分析和专利引文分析，对未来技

术形态组合的优选方法进行了实证研究，从而系统地完成了这种基于关键词共

24 Byungun Yoon, Yongtae Park. A Systematic Approach for Identifying Technology Opportunities: Keyword-based Morphology Analysis[J]. Technological Forecasting & Social Change 2005（72）：145–160.

45

词和形态分析的混合 FTA 的方法与实证研究25。2008 年，Yoon又介绍了基于上

述方法的技术情报工具的研发与应用情况，并提出了利用聚类和网络分析构建

技术词典的方法26。由于该方法有利地利用了形态分析这一创造性的面向未来的技术分析方法

将形态分析中的形态属性和等级与专利文分提取的关键词结合起来，即可以从

技术形态的角度描述当前专利的主要技术特征，又可以利用形态分析，对未来

可能的技术形态组合进行分析。首先，可以利用对专利技术形态结构的分析，

更加清晰的勾划出现有技术的主要特征；其次，从企业技术战略的角度，可以

通过技术形态结构的分析，了解自身及竞争对手的技术特征；再次，可以，为

未来技术开发战略的制定提供更加丰富的决策信息。当然，该方法仍存在一些不足之除。首选，构建专利技术形态结构本身就

是一个巨大的挑战；其次，在优选技术时并未能够充分考虑到市场、管理和技

术等因素，对于未来技术开发战略的制定尚显不足；最后，这种方法无法顾及

25 Byungun Yoon, Yongtae Park. Development of New Technology Forecasting Algorithm: Hybrid Approach for Morphology Analysis and Conjoint Analysis of Patent Information[J]. IEEE Transactions on Engineering Management, 2007，54（3）：588-599. [11] Byungun Yoon, Rob Phaal, David Probert. Morphology Analysis for Technology Roadmapping: Application of Text Mining[J]. R&D Management, 2008，38（1）：51-68.26 Byungun Yoon. On the Development of a Technology Intelligence Tool for Identifying Technology Opportunity[J]. Expert Systems with Applications, 2008，35（1-2）：124-135

46

其他领域对该技术的影响。未来的发展方向：1）需要研究一种定义形态结构的系统方法；如利用技术

树和专利地图；2）需要专门技术词典用于匹配文本提取的关键词和相关的技术

形态；3）需要一种分析新技术机会商业可行性的技术；4）需要从使用该方法

的领域专家的角度进行详细定义。如前文所述，技术路线图日益成为模型类面向未来技术分析方法中最为引

人关注的一种。情报学界也日益关注技术路线图方法，并开始偿试利用情报分

析方法进行技术路线图的构建。其中国外的 Kostoff，Yoon 和国内的刘兰等，均

提出了基于文本分析的技术路线图的方法。在 2008 年的文献[中]，韩国的 Yoon 提出了一种综合利用了文本分析、形态

分析（MA）的产品-技术路线图制定方法。该方法主要包括三个模：产品分析

模块，利用产品文献提取的关键词，构建形态结构对新的可能的产品形态组合

进行分析，利用时间线制作产品路线图；技术分析模块：采用与产品分析模块

类似的方法，利用专利文献，对现有技术的形态结构进行分析。综合绘制模块：

利用上述两个模块间的关键词进行相关分析，完成可以实现产品开发计划的产

47

品-技术路线图。表 三个模块的目标、输入和输出

模块 主要目标 输入 输出

产品分析 制定产品开发计划 产品文献 产品形态和产品路线图

技术分析 结构化技术特性 技术文献 技术形态

绘制 绘制路线图的技术部分

产品和技术的形态矩阵 产品-技术路线图

该方法的核心实际上的基于文本挖掘的形态分析

48

一些基于文本内容的知识发现和未来技术分析的研究开始受到情报界的关

注。其中， Yoon 等人提出了一种基于专利关键词共词分析和形态分析的混合技

术预测方法，并进行了完整的实证研究[8]。我国的王吉武等人利用 Yoon 的方法

开展了的实证研究[15]。Lee 利用基于关键词共词分析进行了技术路线图的研究，

该研究利用产品资料、科技论文和专利提取的关键词，并利用关键词的共现关

系，通过多维标度分析，将三类关键词关联起来，同时将时间维纳入多维标度

分析，制作出了基于关键词的技术路线图 [16]。Yoon 等人提出了基于本文挖掘、

形态学分析的技术路线图方法，并用移动电话技术进行了实证研究 [17]。国内的

49

刘兰等人对基于文本挖掘的技术路线图方法进行过介绍[18]。

3.3.1 与专家类方法混合的方法

基于专利的交叉影响分析。交叉影响分析是一种预测新技术，将技术出来作

为事件发生来确定技术间的关联。 主要方法，利用专利分类所代表的词作为研究对象，以某类专利占总专利的

数量作为出现概念，以某类（A）专利的出现概率中包括的另一类专利（B）的

出现概率作为条件概率 P（A！B），以此作为交叉影响指标，并观察之间的关

系。

3.3.2 基于文本挖掘、形态分析的技术路线图制方法

3.3.3 与创造性方法混合的方法

这种混合方法已引起了国内情报学研究人员的关注。中科院国家科学图书

馆的黎江（2006）在其硕士论文中将 Yoon 的方法纳入基于专利分析的技术机会

分析体系中，在对该方法进行介绍和简单实证研究的同时，还提出了一些优选

50

未来技术组合的思路27。另外，李辉和乔晓东（2007）对 Yoon 的方法进行了介

绍28。王吉武等（2008）利用 Yoon 的分析方法对 LED 技术机会评价做了实证研

究29。

3.3.4 多种方法相结合的方法

基于专利信息分析、情景分析和德尔菲法的技述预见（欧洲和日本）A FRAMEWORK FOR TECHNOLOGY FORECASTING AND VISUALIZATION

4.2 国内实证研究进展

我国情报学界对基于情报分析的 FTA 方法做多许多研究工作，但大多集中

是一些应用研究，即利用已有的 FTA 方法做的实证研究。对于方法本身的研究，

国内尚处于系统的推介国外一些计量方法，或是对一些方法进行优化和探讨性

的研究。其中，北京理工大学朱东华等人提出了基于专利分析的技术监测方法

和指标体系[9]。张树良和冷伏海对非相关文献知识发现进行了系统的梳理[10]。黎

27黎江．基于专利文献的技术机会分析方法研究［D］．北京：中国科学院研究生院，2008.28李辉、乔晓东．基于科技文献的技术机会分析方法初探[J]．情报杂志，2007（5）：74-76．29王吉武，黄鲁成，卢文光. 基于形态分析和联合分析方法的技术机会评价实证研究[J]. 上海经济研究，2008(5)：66-72．

51

江将基于专利分析的一些 FTA 方法在 TRIZ九窗口理论的基础上进行了系统的整

合[11]。杨立英、魏晓俊和冯璐等人对基于共词的各种分析方法和应用进行较为

系统的总结[12][13][14]。我国的刘兰等人提出了基于文本挖掘和技术路线图的技术创新机会发现方

法。在文献[中]对如何将文本挖掘和技术路线图结合起来，利用文本挖掘技术

分析隐含在科技信息中的知识的联系，并结合技术领域专利绘制路线图的方法

进行介绍，并提出了如下图的分析流程30。

中国科技信息研究所的杨壁嘉和张旭也于 2008 年提出了将专利网络分析引

入技术路线图的方法与流程，并以美国部分专利制作了专利网络分析实施和应

30 刘兰等，基于文本挖掘和技术路线图的技术创新机会发现，中国软科学，2007（6），103-105，11052

用的实证研究31。

图 专利网络分析引入技术路线图步骤

文章以美国专利数据库为数据源，选择了用于电池组的充电或去极化或用于

由电池组向负载供电的装置的技术领域进行了实证分析。分析中对排名前 70 名

的公司进行了相关系数的计算，并选择相关系数大于 0.93 的企业关系当时地网

络图绘制和分析。同时以 Nissan 公司专利为例进行了专利引用关系网络分析。

文章认为，通过企业技术相关性网络分析和专利引分析，其结果可以有助于更

快地了解行业或领域的发展现状、行业的热点技术、本公司或竞争对手公司的

31 杨壁嘉，张旭，专利网络分析在技术路线图中的应用，现代图书情报技术，2008（5），61-6653

数据获取 数据清洗网络分析

分析结果的应

用

数据整理为技术

预测提供辅助

信息补充技术路线图包含

信息

技术优势等信息，从而有助于选择专家参与技术路线图的绘制并为企业未来技

术发展路线提供决策参考。

5 结束语

对于基于情报分析的方法来说，基于计量指标的方法得到过大量的研究成

果，并与许多其他 FTA 方法混合使用，但往往作为其他分析方法的一个辅助的

指标。基于文本挖掘的方法中，非相关文献的知识发现方法得到了情报学界的

重视，获得了许多研究成果。但此类方法主要是针对论文的单个主题概念之间

可能隐含的关系，用于揭示未来可能的主题概念（知识）间的联系的一种方法。

这种方法虽然已验证为一种成功的知识发现方法，但其揭示的主题概念间的关

系相对简单，而且在挖掘主题概念间关系的过程中存在着大量的不确定因素，

仍需要对其中的一些发现环节做深入的研究。另外，由于利用这种方法发现的

主题概念间的关系较简单，对于由此得出的研究成果的实验验证相对困难，因

而也限制了这种方法的进一步推广应用。在充分发挥对现有技术状态信息揭示方面优势的基础上，如何更好地将其

54

与其他方法结合，如创造性方法和模型类方法，从而实现对未来技术信息的揭

示与分析是此类方法发展的主要趋势。另外，随着科学与技术之间发展演变的

日益加快，如何利用基于论文的文献计量分析中反映的科学进步信息，结合对

专利信息的分析，发掘与揭示未来可能的“突破性”技术也将是情报学的重要

研究方向。

随着新兴技术（例如：生物技术，纳米技术）越来越以科学为基础，我们需要更多地

依赖于创新型方案以及监测和情报，而不是依赖于趋势分析。

参考文献：

55