技术寄生 - 外文文献专区

2022-6-11 11:54:48

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

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能者818

2022-6-11 11:54:51

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）。

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2022-6-11 11:54:55

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。

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mingdashike22

2022-6-11 11:55:00

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。

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2022-6-11 11:55:03

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。

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2022-6-11 11:55:06

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）。

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2022-6-11 11:55:08

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）。

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2022-6-11 11:55:11

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。

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mingdashike22

2022-6-11 11:55:15

（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。

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2022-6-11 11:55:18

最后，其理论地位尚不明确。RANDState of the art（SOA）surfaces可以揭示技术变革是否“偏向”于提高一个特征或一组特征相对于其他特征的相对可用性（降低相对成本）。首先，估计过程是任意和困难的。其次，它没有考虑到技术特征之间的相关性，因此如果不扭曲技术进步的实际速度和程度，也会严重模糊技术进步的实际速度和程度。功能和结构该方法在大多数产品和生产技术中具有极好的潜在应用。充分利用功能/结构分析来隔离和描述特定的技术进步及其价值，发现其成功使用有限。整体主义和整体主义。该框架为确定技术演变中的关键变量提供了客观依据。结果的再现性非常好。全面的它为选择相关变量、选择函数形式和量化每个变量的权重提供了先验理论基础。可以确定所观察到的技术进步背后的来源。方法学问题（如数据收集等）。Fisher和Pry的模型技术进步表现为新旧产品之间的竞争性替代。技术进步源于技术之间的多模式互动，而不仅仅是竞争。表1综合了一些衡量技术进步的方法及其利弊。

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2022-6-11 11:55:21

许多技术进步分析技术侧重于技术之间的竞争，如Fisher和Pry（1971）的替代模型和Pistorius和Utterback（1997）的捕食者-猎物相互作用。本研究试图从基于主机主技术与其主要寄生技术子系统之间相互作用的另一个角度来衡量技术的演变，以预测复杂技术系统的长期发展（参见Coccia，2018）。下一节介绍此处建议的技术指标的概念框架。广义达尔文主义中的技术进化生态学此处提出的技术指标的科学偏离是“广义达尔文主义”的原则（Hodgson和Knudsen，2006年，2008年），这些原则为构建技术进化和寄生虫进化生态学之间的广泛类比提供了合适的概念，以测量和解释不同的技术本身的进化路径。在技术变革经济学中，达尔文主义原则的泛化（“广义达尔文主义”）有助于解释许多创新过程的多学科性质（参见Basalla，1988；Farrell，1993；Hodgson和Knudsen，2006；Levit等人，2011；Nelson，2006；Schubert，2014；Wagner和Rosen，2014）。在这种情况下，Arthur（2009）认为社会文化进化与技术进化有关，达尔文主义可以解释技术发展，就像它对物种发展所做的那样（参见Schuster，2016，第7页）。一般来说，技术进化与生物进化一样，表现出辐射、停滞、灭绝和新颖性（Valverde等人，2007年）。考夫曼和麦克雷迪（1995年，p。

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2022-6-11 11:55:24

26，最初的重点）指出：“技术进化，就像生物进化一样，可以被视为是在复杂、多峰的‘适合度’、‘效率’或‘成本’景观上，对各种可能性的探索。”。Schuster（2016，第8页）认为：“技术形成了相互依赖的复杂网络，就像生态系统食物网中的不同物种一样”。考夫曼和麦克·雷迪（1995，第27页和第42页）也指出：进化，无论是生物还是技术，实际上都是一个共同进化的故事。食肉蝙蝠的适应性改变改变了其青蛙猎物的适应性景观。汽车发动机最大功率的改变改变了最佳轮胎、悬架甚至公路设计。共同进化是一个耦合的、变形的景观过程，其中每个实体的适应性移动改变了生态或技术经济中其邻国的景观（第27页）…。生物和技术进化的特点都是需要解决困难的组合优化问题。因此，许多硬组合优化问题的这些相关特征可能是生物和技术进化特征的基础（第42页）。Nelson（2006，第491页）声称，社会科学中普遍达尔文主义的一个广泛方法是：“一个宽敞的知识帐篷，欢迎研究各种主题的学者”。这项研究的关键是在广义达尔文主义的背景下，通过与寄生虫进化生态学的广泛类比来衡量和评估技术的进化。寄生虫进化生态学的一些简要背景有助于澄清这里提出的技术指标。

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2022-6-11 11:55:27

首先，生态学研究同一物种或不同物种的生物体与其生存环境之间的关系、功能和相互作用（参见Poulin，2006）。特别是，生态学的范围是解释生物体之间及其环境之间的各种相互作用。其次，寄生虫的进化生态学关注的是寄生虫（来自希腊语para=near；sitos=食物），它们是在另一个生命系统（宿主）中找到生态位的任何生命形式。寄生虫具有一系列特征，这些特征会进化为定位在可用的宿主中，在宿主之间生存和扩散，繁殖和持续（参见Janouskovec和Keeling，2016）。Coccia（2018）认为，技术可能具有类似于寄生虫的行为，因为技术本身无法作为独立系统生存和发展，但如果与其他主机技术（如音频耳机、扬声器、软件应用程序、，等。当且仅当其与主机电子设备（如智能手机、无线电接收器、电视等）关联时，该功能才起作用。本研究旨在衡量一个主机技术对寄生技术增长率的影响，以解释整个复杂技术系统的演化。复杂系统中技术进化的模型进化是一个逐步而全面的发展[它起源于拉丁进化-onis，der.of evolvere=实施行为（纸草）]。总的来说，发展过程产生了自然界和社会中复杂系统的形成（参见Barton，2014）。

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2022-6-11 11:55:30

“普遍达尔文主义”的理论框架（Dawkins，1983；Nelson，2006）声称：“田里的达尔文主义是所有开放复杂系统的一般理论”（Hodgson 2002，第260页；比照Levit et al.，2011）。Hodgson和Knudsen（2006）提出了达尔文的选择、变异和保留概念的概括，以解释复杂系统是如何进化的（参见Hodgson，2002；Stoe lhorst，2008）。因此，为了显示此处提出的技术演化指标，澄清复杂系统的概念非常重要。西蒙（1962年，第468页）在《复杂性研究》中指出：“一个复杂的系统[是]…一个由大量以非简单方式相互作用的部分组成的…。复杂性通常以层次结构的形式出现，并且…。一个层次系统……由相互关联的子系统组成，每个子系统在结构上都是层次的，直到我们达到基本子系统的最低层次。”在技术领域，McNerney et al.（2011，第9008页）认为：“技术可以分解为n个组件，每个组件都与一组d- 1其他组件”（参见Gherardi和Rotondo，2016年；Oswalt，1976年；Magee，2012年，第16页，材料创新）。Arthur（2009年，第18-19页）声称：“技术必须以某种方式成为现有技术的新组合”。组件和组件的这种组合被组织到系统中，以达到某种人类目的，并且具有层次结构和递归结构。特别是，技术的发展得益于在复杂的技术系统中相互作用的重大创新和众多次要创新（参见Coc cia，2018；Sahal，1981，第37页）。萨哈尔（1981）指出：“进化……与物体的结构和功能有关（第64页）…。

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能者818

2022-6-11 11:55:33

包括一个由目标系统内部动力学控制的平衡过程（第69页）”。此外，技术的短期演进是由于系统内的变化，而长期演进则可能通过形成一个完整的系统（Sahal，1981，第73-74页）。本研究试图从上述理论背景出发，测量和评估宿主-寄生虫系统内技术之间的相互作用，以预测随时间的进化路径。以下前提支持此处的技术指标（Coccia，2018）：技术是一个复杂的系统，由多个实体或子系统以及系统中每个实体和至少一个其他实体之间的关系组成。该技术在环境E中进行了调整，由市场力量进行自然选择和/或由人类进行人工选择（基于效率、技术，Barabási et al.（2001）提出了一种寄生计算机，通过使用物理上位于三个各大洲（美洲、欧洲和亚洲）。环境和经济特征），以满足人类社会的需求、实现目标和/或解决问题。从长远来看，任何技术的行为和演变都不能独立于其他技术的行为和演变（Coccia，2018）。技术之间的相互作用是信息/资源/能源和其他物理/化学现象之间的相互关系，以便在相互关联的复杂系统中相互适应。

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何人来此

2022-6-11 11:55:36

技术协同进化是指复杂系统中相互适应的进化，支持技术增长率的相互提高，即基于复杂系统和市场中的相互作用和适应，对技术进行修改和/或改进，以满足不断变化的需求并解决社会中的相应问题。 P是H（主机或主技术）中的寄生技术，当且仅当技术P在其生命周期内能够相互作用并适应技术H的复杂系统，产生共同进化过程以满足需求、实现目标和/或解决社会问题。一般来说，技术形成了基于以非简单方式交互的技术子系统的复杂系统（例如，电子设备中的电池和天线；参见Coccia，2018）。总的来说，复杂系统中技术之间的相互作用往往会在“可能的空间”内产生逐步的共同进化过程（Wagner和Rosen，2014，passim）。为了使测量、评估和预测技术演变的方法具有可操作性，本研究提出了一个宿主技术H和相关寄生子系统技术相互作用的简单模型。该模型测量寄生技术子系统中的变化与整个技术宿主系统中的比例变化之间的关系。特别是，该模型测量了一种主机技术对寄生技术增长率的影响。这种方法基于异速生长的生物学原理，最初是为了研究生物体各部分相对于整个身体的不同生长速率（参见里夫和赫胥黎，1945年进化生物学研究；萨哈尔，1981年技术创新模式）。

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2022-6-11 11:55:40

一般模型基于以下假设。（1）假设只有两种技术（H（主机或主技术）和P（H中技术的寄生子系统）的最简单情况，形成复杂系统S（H，P）；当然，该模型可以推广到包括许多技术子系统在内的复杂系统。（2）设P（t）为技术P在t时的技术进步程度，H（t）为同时与P相互作用的技术H（主系统或主系统）的技术进步程度（参见Sahal，1981，pp.79-89）。假设P和H都按照某种S型技术增长模式发展，这种模式可以用logistic函数的微分方程来解析表示。对于H，主机技术，启动方程为： HKKBDTDH1111方程式可以改写为： dtbdHHKHK1111该方程的积分为： TBAHKH11LOG日志TBAHHK111日志 tbaKH111exp1tba11t=拐点的横坐标。H（t）的生长可分别描述为：tbaHHK111log[1] 对寄生技术P（t）进行必要的修改后，方程式为：tbaPPK222log[2] 此处的逻辑斯蒂曲线是一条对称的S形曲线，拐点为0.5K，其中2,1aare常数取决于初始条件、2,1Kare均衡增长水平和2,1bare增长率参数（1=宿主技术系统，2=寄生技术子系统）。求解t的方程【1】和【2】，结果为：PPKbbaHHKbbat2222111111Log1Log1生成的表达式为：21211bbPKPCHKH[3] 简化形式的方程式【3】为C1=exp【b1（t2-t1）】，其中a1=b1t1，a2=b2t2（参见等式）。

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能者818

2022-6-11 11:55:42

[1] 和【2】；当P和H与其最终值相比较小时，宿主-寄生虫系统的技术进化模型如下所示：BHAP）([4] 在哪里 11212CKKAbb和12 BBB方程[4]的对数形式是一个简单的线性关系：HBAP loglog[5] Bis增长的进化系数，衡量技术P（寄生虫）相对于H（宿主或主技术）的进化。这种技术发展模型[5]具有线性参数，这些参数是用或二次最小二乘法估计的。的价值在模型[5]中，测量了P相对于H的相对增长，它表明了不同的技术进化模式：B<1（欠发达），B 1（技术的增长或发展P）。特别地，1.B、技术P（H的子系统）的相对变化率是否低于技术H；随着时间的推移，整个技术系统（H，T）的进化（不发达）缓慢。Bhas a单位值：1B、然后，两种技术P和H在其进化过程中有成比例的变化：即一个技术系统（H）与其相互作用的子系统P之间的对称协同进化。简而言之，当B=1时，整个技术系统S（H，T）在这里有其子系统的部分进化（增长）。1.B、 P的相对变化率是否大于H；这种模式表明，由于宿主技术系统H整体结构的变化，子系统P结构中的技术进步不均衡。随着时间的推移，整个技术系统S（H，T）有一个加速的进化（发展）。进化增长系数B可以作为分类技术之间相互作用模式的指标。

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2022-6-11 11:55:46

此外，该系数B按顺序标度进行系统化，表明技术演变的类型以及宿主技术如何提高或抑制寄生技术增长率的等级（表2）。表2：。技术子系统P相对于宿主技术的进化规模H技术系统的进化等级C技术子系统的进化增长效率P技术子系统的进化类型P相对于H（符号）技术之间的技术相互作用模式H和整个复杂技术系统的进化（Symbol）对整个技术系统演化的预测1低b<1减少/寄生欠发展/复杂技术系统随时间缓慢演化2平均b=1比例+互惠增长+复杂技术系统稳定增长3高b>1加速！共生发展！复杂的技术系统可能会迅速发展。注：符号/，+！简要说明技术演变的类型：分别为欠发达、增长和发展。表2还提出了一些符号，以表示复杂技术系统的增长率强度，用模型[5]中的进化增长系数B来衡量：\\=发展不足，+=增长，和！=发展技术进化规模的性质如下（表2）：a）规模上的高阶技术（B＞1）比低阶技术（B＜1）具有更高的技术进步。b）如果一项技术在规模上排名最高（即b>1），那么它会随着时间的推移快速发展（发展）。反之亦然，如果一项技术在量表上的排名最低（B<1），则其发展缓慢（欠发达）。

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何人来此

2022-6-11 11:55:49

c）规模上最高等级的技术（B>1）积累了之前所有低等级的进化阶段，并在技术系统H及其相互作用的技术子系统P.d）之间产生了共生增长。技术之间相互作用的逻辑关系是：技术寄生技术互惠主义技术共生（符号表示集合理论中的子集）。这里的模型表明了支持整个复杂技术系统演化的技术子系统P的不同等级的技术演化。特别是，技术交互的初始阶段是技术的宿主和寄生子系统之间的技术寄生（B<1）。系数B的变化表明，复杂系统内的技术之间向更强互动模式的转变，例如技术互惠主义（B=1）和技术共生主义（B>1），导致整个技术系统的共同进化（参见Coccia，2018）。因此 B<1主要表示技术寄生：两种技术之间的任何类型的关系，其中一种技术P（子系统技术）受益于另一种技术P（宿主），而另一种技术P（子系统技术）则从这种相互作用中产生负面效益。这种关系会导致子系统技术的低发展，从而导致整个复杂的技术系统的低发展（参见Coccia，2018）。复杂技术系统的低增长是由于HP B=1表示技术互惠主义：任何类型的关系，其中每种技术都从另一种技术的活动中受益。

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2022-6-11 11:55:52

技术之间的这种相互作用通过技术H的宿主系统和技术P的寄生子系统的对称和比例进化增长支持互利。增长的双向关系由以下公式得出：H P B> 1表示技术共生：在复杂系统中相互作用和共同进化的技术之间的任何类型的长期关系。H和P之间的技术相互作用为：H（strong）P.材料和方法数据及其来源此处使用五种示例技术的历史数据来衡量技术的演变（四种用于美国市场，一种用于意大利市场）；美国蒸汽动力和内燃机厂的农用拖拉机、货运机车、发电设备。事实上，美国国家创新体系是一个重要的案例研究，它展示了先进市场经济中技术演变的一般模式（Steil等人，2002）。这些技术的数据来源于Sahal发布的表格（1981年，第319-350页，最初来源于贸易文献；参见Coccia，2018）。请注意，对于某些技术来说，最早年份和战争年份的数据都很稀少。此外，本研究还考虑了主要信息和通信技术（ICT）的数据：智能手机。这里的智能手机数据最初来源于欧洲最大经济体之一意大利市场的贸易文献（Punto Cellulare，2018）。这些技术的历史数据对于验证所提出的技术进化模型的适用性、有效性、通用性、准确性、正确性和稳健性非常重要。

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2022-6-11 11:55:54

测量技术功能测量（FMT）是创新的技术特征，其变化可以根据重大和次要创新指示技术在一段时间内的演变，例如车辆的燃油消耗效率（参见Sahal，1981，第27-29页）。以下FMT与指示寄生技术P的主要技术子系统以及寄生技术P运行和交互的主机系统H相关联。每种技术的FMT似乎是应用建议的宿主寄生系统模型来测量和预测技术进化的最合适变量。此处不考虑其他措施，因为这些措施没有提供所研究技术的技术特征的完整信息，例如拖拉机价格指数与劳动力价格、在役车辆数量、累计生产数量等的关系。1。1920-1968年CE（普通时代）美国市场农用拖拉机的技术功能指标（FMT）为：以马力小时为单位的燃油消耗效率表明了农用拖拉机发动机（寄生技术P）的技术进步。该FMT代表模型[5]中的因变量P。机械效率（牵引杆马力与皮带或动力输出的比率–PTO-马力）代表了农用拖拉机的技术进步（H=主机技术）。该FMT表示模型中的解释变量H【5】。2、对于货运机车，美国市场1904-1932 CE以上的FMT为：磅的牵引力表明机车的技术进步（寄生技术P）。该FMT表示模型中的因变量P【5】。

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2022-6-11 11:55:57

铁路总里程表明了铁路基础设施系统（主机技术）的演变。该FMT表示模型中的解释变量H【5】。3、对于蒸汽发电厂发电，美国市场1920-1970年CE的FMT为：以千瓦时/磅煤为单位的平均燃料消耗效率表明了锅炉、涡轮机和发电机（蒸汽发电厂的寄生技术P）的技术进步。该FMT代表模型[5]中的因变量P。电厂利用的平均规模（以百万千瓦时为单位的蒸汽发电净产量与蒸汽发电厂数量的比率）表明了蒸汽发电厂的技术进步（主机技术）。该FMT表示模型中的解释变量H【5】。4、对于内燃发电厂发电，美国市场1920-1970年CE的FMT为：以千瓦时/立方英尺燃气为单位的平均燃料消耗效率表明了锅炉、涡轮机和发电机（内部燃烧装置的寄生子系统）的技术进步。该FMT代表模型[5]中的因变量P。工厂利用的平均规模（以百万千瓦时为单位的内燃式工厂的净发电量与这些工厂总数的比率）表明了采用内燃技术的工厂的技术进步。该FMT表示模型中主机技术H的解释变量【5】。5.

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2022-6-11 11:56:00

本研究还通过使用2008年至2018年期间在意大利销售的738款fa mous品牌（苹果、华硕、HTC、华为、LG Electronics、摩托罗拉、诺基亚、三星、索尼、中兴通讯等）的样本来研究智能手机技术。意大利市场2008-2018年CE智能手机技术的技术特征（FMT）功能指标如下：以百万像素为单位的主摄像头（Mpx）表明了智能手机摄像头技术（寄生技术P）的技术进步。该FMT表示模型中的因变量P【5】。处理器GHz（千兆赫兹，GHz）代表了整个智能手机技术（主机技术H）的技术进步。该FMT表示模型中的解释变量H【5】。此外，为了评估主机技术和寄生技术之间互动的多维过程，智能手机技术的本案例研究还考虑了2008-2018年期间的进一步FMT，如下所示：总像素显示分辨率=显示大小行×显示大小列第二个摄像头Mpx（百万像素）内存Gb（Gb） RAM Gb（Gb）技术进步的电池mAh（毫安时）模型和数据分析程序模型【5】规定如下：log Pt=log a+B log Ht+ut【6】a为常数；对数的基数e=2.7182818；t=时间；ut=错误项。Pt将是技术P（时间t时宿主技术H的寄生子系统）的技术进步程度。Ht将是宿主技术H的技术进步程度，其中技术P的寄生子系统在时间t相互作用；H技术作为一个复杂系统，是技术Pi（i=1，…，n）整体相关子系统进化增长的驱动力。

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2022-6-11 11:56:04

采用以下模型考虑多维性：log P1t=log a+B1 log Ht+B2 log P2t+Bi log Pit+…+Bm log Pmt+t[7]Ht=主机技术；Pit=寄生技术i（i=1，…，n）；t=时间；t=误差项。使用普通最小二乘法估计简单回归方程[6]和多元回归方程[7]。使用统计软件SPSS进行统计分析版本24。农业、铁路运输、发电和智能手机技术发展的案例研究农用拖拉机技术发展的结果（美国市场1920-1968年期间）表3显示，模型[6]中农用拖拉机技术的发展系数为B=1.74，即：。，B>1：与整体农用拖拉机（H）相比，发动机（P）的子系统技术具有不成比例的技术增长。该系数表明了技术P的高度进化和农用拖拉机技术整个系统的发展（见图1）。显示分辨率通常引用为宽度×高度，单位为像素：例如，“1024×768”表示宽度为1024像素，高度为768像素。总像素=1024×768=786432像素。表3–农用拖拉机技术的估计关系（美国市场1920-1968年期间）注：**系数在1‰时显著；解释变量为牵引杆马力与皮带的对数机械效率比（农用拖拉机的技术进步-主机技术H）图1。

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2022-6-11 11:56:10

农用拖拉机技术演变的趋势和估计关系（美国市场1920-1968年期间）该结果证实了Sahal（1981）的研究，即农用拖拉机技术的快速演变是由于随着时间的推移出现了大量渐进式和根本性的创新，如1931年的柴油驱动履带式拖拉机，1934年的低压橡胶轮胎和遥控自变量的引入：以马力小时为单位的对数燃油消耗效率（P=拖拉机内发动机的技术进步）常数（圣约翰）进化系数=B（圣约翰）R2调整。（估计误差）F（符号）农用拖拉机5.14***（0.45）1.74***（0.11）0.85（0.10）256.44（0.001）1947，这使得改进大型牵引机具的控制成为可能。1947年，连续运行动力输出（PTO）的发展也使拖拉机的离合器能够分离，而不会阻碍机具的动力。此外，1950年，它引入了1000 rpm PTO，用于传输更大功率，而1953年，动力转向应用于新一代拖拉机。此外，拖拉机的PTO马力在1948-1968年间增加了一倍多，从约27马力增加到69马力；最后，1965年的双后轮驱动、1967年的辅助前轮驱动和四轮驱动提高了拖拉机的整体技术性能（Sahal，1981，第132ff页）。这些激进和渐进式的创新支持了农用拖拉机技术随时间的加速发展，这一点在这里得到了统计证据的证实，进化增长系数B>1（表2中3级=高）。

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2022-6-11 11:56:13

货运机车技术的演变结果（美国市场1904年至1932年期间）表4显示，货运机车技术的演变系数为B=1.89，即B>1：该增长系数表明货运机车技术在轨道交通主系统中的发展过程（见图2）。表4——货运机车技术的估计关系（美国市场1904-1932年期间）注：**系数在1‰时显著；解释变量为对数总铁路里程（基础设施的技术进步-主机技术H）。货运机车技术的发展可以用许多技术进步来解释，例如1906年引入的复合发动机改善了牵引力（Sahal，1981）。1912年，第一台采用蒸汽喷射式配煤系统的机械加煤机得到完善。1913年，另一项技术进步是用气动动力倒档代替了手柄。1916年，机组牵引杆和径向缓冲器的引入消除了在将发动机和投标机连接在一起时需要安全链的必要性。FUR因变量：对数牵引力（磅）（P=机车技术进步）常数（圣约翰）进化系数=B（圣约翰）R2调整。（估计误差）F（符号）机车技术13.87***（1.48）1.89***（0.12）0.91（0.07）270.15（0.001）其他技术进步是由于采用了与气缸一体的铸钢框架、机车锅炉供水的化学处理以及20世纪30年代滚动轴承的引入。特别是，这些技术发展降低了机车维护工作的频率。

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2022-6-11 11:56:16

随后，使用往复式发动机的蒸汽机车不断改进，到20世纪40年代中期已发展成为柴油电力机车（Sahal，1981，第154页及其后）。这些和其他技术发展支持了货运机车技术随时间的加速发展，如表4中计算的进化增长系数B>1所证实的。图2：。货运机车技术演变的趋势和估计关系（美国市场1904-1932年期间）发电技术演变的结果（美国市场1920-1970年期间）不同类型的电厂发电：1。蒸汽发电厂，可能是化石燃料或核电厂；2、内燃机厂，包括燃气轮机和柴油机；水力发电厂。本研究的重点是第一类和第二类植物。表5显示，以化石（煤）为燃料的蒸汽发电厂的B=0.23，即B<1（见图3）。表5——以化石（煤）为燃料的蒸汽发电厂的估算关系（美国市场1920-1970年期间）注：** 在1‰时显著；解释变量为蒸汽发电厂的对数平均规模（主机技术H）图3。蒸汽动力发电与化石（煤）燃料发电厂的发展趋势和估计关系（美国市场1920-1970年期间）表6显示了具有燃气轮机的内燃发电厂的发电结果；该技术的进化增长系数为B=0.35，即B<1。简言之，EvoludeDependent变量：对数平均燃料消耗效率，单位为千瓦时/磅煤（P=涡轮机和各种设备的技术进步）常数（圣约翰）进化系数=B（圣。

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