基于貝葉斯網絡的技術進步預測與路徑優化選擇
作者：王必好; 張郁 山東大學應用經濟學博士后流動站; 山東濟南250100; 南京大學商學院; 江蘇南京210093
摘要：運用貝葉斯網絡模型(BNM)理性預測技術進步概率,既與技術創新流程相契合,又反映技術進步內在變動特征。文章首先分析各階段技術進步概率集合及其相互關系,推理判斷上階段技術進步與當前階段、當前階段技術進步與下階段之間關聯程度,依此理性預測技術進步概率。研究認為,廠商有意識地選擇技術進步方向,理性預測其變動結果是可行的,是一個由不完全理性預測到比較理性預測、最后實現完全理性預測的循序漸進過程。技術進步概率集合符合集合動態分配律(RIP),兩階段技術進步之間概率集合交集越大,兩者關聯程度越高,技術向著更高階段升級的概率就越大,技術進步預測更加準確。差異化的預測結果是廠商優化選擇技術進步路徑的必要條件,較短距離的技術進步預測結果更加準確。實證分析運用國內專利被引用次數、技術強度、科學與技術關聯性等數據,繪制有向無環圖(DAG),運用BNM進行因果分析和診斷推理,驗證相關結論。
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