基于SNA的生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合演化特征與路徑研究*

許佳婷，殷進(jìn)進(jìn)

（江蘇大學(xué)，江蘇 鎮(zhèn)江212013）

Rosenberg N[1]于1963年首次提出技術(shù)融合的概念，他認(rèn)為技術(shù)融合是指不同產(chǎn)業(yè)依賴(lài)同一種技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)的過(guò)程。之后許多學(xué)者對(duì)技術(shù)融合展開(kāi)研究，但直到20世紀(jì)90年代技術(shù)融合才真正開(kāi)始發(fā)展。專(zhuān)利共現(xiàn)是指通過(guò)考察不同專(zhuān)利的國(guó)際專(zhuān)利分類(lèi)（International Patent Classification，IPC）號(hào)來(lái)測(cè)算技術(shù)之間的融合程度，兩種專(zhuān)利出現(xiàn)相同IPC號(hào)越多，代表它們之間的融合程度越高。

隨著科學(xué)技術(shù)水平的不斷提高，生物與信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)之間的滲透逐步加深，融合形成的生物信息產(chǎn)業(yè)也逐漸成為我國(guó)拓展的七大新興產(chǎn)業(yè)之一。生物信息產(chǎn)業(yè)依靠生物芯片技術(shù)，主要研究人體的基因序列，用于治療癌癥、肝病、糖尿病等與基因有關(guān)的重大疾病。但由于我國(guó)初入生物與信息產(chǎn)業(yè)，對(duì)產(chǎn)業(yè)內(nèi)技術(shù)的現(xiàn)狀特征與發(fā)展趨勢(shì)還未能清晰地認(rèn)識(shí)與預(yù)測(cè)。因此，考察生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)的融合特征十分必要。

技術(shù)融合的分析一直是學(xué)術(shù)界的難點(diǎn)，現(xiàn)有的研究較少系統(tǒng)性地分析生物與信息產(chǎn)業(yè)的技術(shù)融合特征，因此科學(xué)客觀和系統(tǒng)地研究生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合已成為關(guān)注重點(diǎn)。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析（Social Network Analysis，SNA）是一種基于“網(wǎng)絡(luò)”的社會(huì)組織形式，其研究核心在于將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)作為研究對(duì)象進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析，用于診斷、顯示和理解相關(guān)因素之間的某種特定關(guān)系，是將所研究的復(fù)雜問(wèn)題量化處理后進(jìn)行系統(tǒng)性的探索研究，因而能夠有效分析技術(shù)融合演化的動(dòng)態(tài)特征。

1 生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合分析的理論基礎(chǔ)

1.1 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析是社會(huì)學(xué)領(lǐng)域發(fā)展較為成熟的分析方法，是揭示知識(shí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和演化的強(qiáng)有力工具，可利用圖論、矩陣代數(shù)等多種方法對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行量化研究[2]。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)可從多種角度分析網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)和邊的數(shù)量，利用網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、密度和平均度數(shù)衡量網(wǎng)絡(luò)凝聚性。中心性是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的重點(diǎn)之一，中心度可用來(lái)衡量個(gè)體在網(wǎng)絡(luò)中處于怎樣的中心地位，用以反映該點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要程度。

1.2 中心—外圍分析

中心—外圍理論由經(jīng)濟(jì)學(xué)家勞爾·普雷維什提出。中心與外圍間的結(jié)構(gòu)性差異并非說(shuō)明二者之間彼此獨(dú)立，相反，它們是以互為條件、相互聯(lián)系的兩者存在，構(gòu)成統(tǒng)一和動(dòng)態(tài)的經(jīng)濟(jì)體系。中心—外圍分析主要應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展領(lǐng)域，揭示區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異，如蘭秀娟等[3]基于中心—外圍分析視角，探究經(jīng)濟(jì)集聚對(duì)中心—外圍區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異的影響。但也不排除一些學(xué)者在其他領(lǐng)域的有益探索，如梁濤[4]以國(guó)際貨幣變遷視角為基礎(chǔ)，探究美元霸權(quán)對(duì)中心—外圍博弈及其對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展等方面帶來(lái)的影響。崔博等[5]應(yīng)用中心—外圍理論，以民用航空網(wǎng)絡(luò)為研究對(duì)象，探索中國(guó)民用航空網(wǎng)絡(luò)的整體性結(jié)構(gòu)。然而中心—外圍理論很少被用來(lái)分析技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)，這是一條新的思路和探索方向。

1.3 專(zhuān)利與技術(shù)融合

在學(xué)術(shù)界，常用專(zhuān)利數(shù)據(jù)來(lái)衡量技術(shù)創(chuàng)新程度。專(zhuān)利數(shù)據(jù)能夠?yàn)榧夹g(shù)融合提供合理和直觀的依據(jù)，因此之前的研究大多采用專(zhuān)利來(lái)分析技術(shù)融合。如李樹(shù)剛基于專(zhuān)利數(shù)據(jù)，聚焦感知人工智能融合核心技術(shù)和人工智能技術(shù)融合情況[6]。專(zhuān)利引文和專(zhuān)利共類(lèi)是兩種主要基于專(zhuān)利對(duì)技術(shù)融合的分析方法，通過(guò)引文數(shù)據(jù)尋求不同技術(shù)領(lǐng)域間的知識(shí)流動(dòng)，揭示融合機(jī)制。例如，Park I和Yoon B[7]以USPTO專(zhuān)利引用為基礎(chǔ)，探索生物技術(shù)和信息技術(shù)之間的融合機(jī)會(huì)。在一定程度上，專(zhuān)利引用關(guān)系能很好地反映某件專(zhuān)利的技術(shù)科學(xué)基礎(chǔ)，體現(xiàn)技術(shù)間的前后繼承和累積關(guān)系[8]。然而，因新興技術(shù)的后項(xiàng)引用較少，專(zhuān)利引證分析不適用于新興技術(shù)的融合考察[9]。與專(zhuān)利引文法相比，專(zhuān)利共類(lèi)數(shù)據(jù)的搜集雖較為簡(jiǎn)單，但也能反映多種不同技術(shù)間的技術(shù)融合[10]。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 變量設(shè)定

IPC是國(guó)際通用的專(zhuān)利引文分類(lèi)與文獻(xiàn)檢索工具。IPC號(hào)結(jié)合了功能與應(yīng)用的原則，以功能性為主，應(yīng)用性為輔。每一個(gè)IPC號(hào)代表一種技術(shù)或技術(shù)領(lǐng)域。依據(jù)經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織對(duì)生物與信息技術(shù)的IPC號(hào)進(jìn)行相關(guān)專(zhuān)利數(shù)據(jù)的搜集。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

IncoPat是我國(guó)首個(gè)將世界一流的發(fā)明創(chuàng)造深度整合并翻譯成中文的專(zhuān)利平臺(tái)。IncoPat收錄了世界上102個(gè)國(guó)家/組織/地區(qū)1億余件專(zhuān)利信息，數(shù)據(jù)字段相對(duì)完善，數(shù)據(jù)質(zhì)量較高。全球?qū)＠畔⒚恐芨?次，更新效率較高。因此，全球生物與信息產(chǎn)業(yè)融合的專(zhuān)利數(shù)據(jù)的搜集將基于IncoPat專(zhuān)利數(shù)據(jù)庫(kù)。具體的檢索表達(dá)式如下：（生物技術(shù)的IPC號(hào)）AND（信息技術(shù)的IPC號(hào)），時(shí)間跨度為1980—2018年。根據(jù)數(shù)據(jù)分布特征，并且考慮到專(zhuān)利數(shù)據(jù)信息公開(kāi)以及數(shù)據(jù)入庫(kù)的時(shí)滯性，將時(shí)間跨度分為1980—1995年、1996—2005年和2006—2018年3個(gè)時(shí)間段。

2.3 研究方法

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)是社會(huì)行動(dòng)者和他們之間關(guān)系的集合。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析是將繁雜的關(guān)系進(jìn)行量化處理，提供反映行動(dòng)者關(guān)系的信息，其以生物與信息技術(shù)所涉及的不同技術(shù)領(lǐng)域?yàn)楣?jié)點(diǎn)，以技術(shù)領(lǐng)域間的共現(xiàn)關(guān)系為邊，構(gòu)建生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)的融合網(wǎng)絡(luò)，然后從融合網(wǎng)絡(luò)的整體結(jié)構(gòu)特征、個(gè)體中心性以及網(wǎng)絡(luò)中心—外圍結(jié)構(gòu)3個(gè)維度切入分析，探究一定時(shí)間內(nèi)生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合演化情況。

1）生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)演化分析。根據(jù)搜索到的數(shù)據(jù)構(gòu)建IPC共現(xiàn)矩陣，即技術(shù)融合矩陣。將構(gòu)建好的矩陣導(dǎo)入Gephi軟件，計(jì)算各個(gè)時(shí)間段的生物與信息技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、網(wǎng)絡(luò)邊數(shù)、網(wǎng)絡(luò)密度和平均路徑長(zhǎng)度。網(wǎng)絡(luò)規(guī)模指網(wǎng)絡(luò)中涉及的全部行動(dòng)者數(shù)目，文中指生物與信息技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)中不同領(lǐng)域技術(shù)融合的節(jié)點(diǎn)數(shù)量。網(wǎng)絡(luò)邊數(shù)衡量網(wǎng)絡(luò)中行動(dòng)者之間的連接總數(shù)，這里指融合網(wǎng)絡(luò)中生物與信息領(lǐng)域技術(shù)的總共出現(xiàn)次數(shù)。網(wǎng)絡(luò)密度指測(cè)量網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)聯(lián)系的密切程度，反映該融合網(wǎng)絡(luò)中生物與信息技術(shù)融合的密切程度。平均路徑長(zhǎng)度是網(wǎng)絡(luò)中的重要特征度量，是網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)對(duì)之間的平均最短距離，用于衡量網(wǎng)絡(luò)的傳輸性能與效率。

2）生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)個(gè)體中心性演化分析。中心度是對(duì)網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體權(quán)利的量化分析，用來(lái)衡量節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要性。中心度指標(biāo)主要有接近中心度、中介中心度和特征向量中心度，這3個(gè)指標(biāo)分別從距離、位置以及質(zhì)量維度衡量節(jié)點(diǎn)的重要程度。接近中心度衡量一個(gè)節(jié)點(diǎn)到其他節(jié)點(diǎn)的平均最短距離，接近中心度值越小，該節(jié)點(diǎn)距離其他節(jié)點(diǎn)距離越近。中介中心度指節(jié)點(diǎn)作為其他兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間最短路徑的橋梁次數(shù)，次數(shù)越多，該節(jié)點(diǎn)的中介中心度越高，這里指某一生物（信息）技術(shù)領(lǐng)域充當(dāng)另外兩項(xiàng)不同領(lǐng)域技術(shù)融合的橋梁的次數(shù)。一個(gè)節(jié)點(diǎn)的重要性不僅取決于其鄰居節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，還取決于其鄰居節(jié)點(diǎn)的重要性，特征向量中心度越高表示生物（信息）某一技術(shù)領(lǐng)域不僅與信息（生物）領(lǐng)域中較多的其他技術(shù)有融合，且與它融合的技術(shù)領(lǐng)域本身也具有較高的中心度。

3）生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化分析。將3個(gè)時(shí)間段的融合矩陣導(dǎo)入社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析軟件Ucinet，并借助其中的可視化軟件Netdraw繪制3個(gè)時(shí)間段的生物與信息技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)圖。將前面繪制的技術(shù)融合二模網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為一模網(wǎng)絡(luò)，從橫向和縱向?qū)用娣謩e對(duì)3個(gè)時(shí)間段中構(gòu)成該技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)的生物與信息技術(shù)領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)展開(kāi)分析，尋找中心—外圍類(lèi)成員群組。

2.4 結(jié)果和分析

1）生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)演化分析。第28頁(yè)表1中，生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和網(wǎng)絡(luò)邊數(shù)均在第2個(gè)時(shí)間段達(dá)到最高值，且網(wǎng)絡(luò)邊數(shù)與其他兩個(gè)時(shí)間段拉開(kāi)較大差距?？梢?jiàn)，在第2個(gè)時(shí)間段，越來(lái)越多的生物與信息領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了技術(shù)融合。3個(gè)時(shí)間段的網(wǎng)絡(luò)密度和平均路徑長(zhǎng)度相差不大。各個(gè)時(shí)間段的網(wǎng)絡(luò)密度整體都處于較低的水平，在0.161~0.183之間。這表明在這38年中生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合關(guān)系稀疏并且技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)的整體凝聚力偏低。3個(gè)時(shí)間段的平均路徑長(zhǎng)度位于1.967 3~2.021 7之間，說(shuō)明該融合網(wǎng)絡(luò)中各技術(shù)領(lǐng)域節(jié)點(diǎn)通過(guò)較短的路徑就能夠和另一領(lǐng)域技術(shù)實(shí)現(xiàn)融合，可見(jiàn)該融合網(wǎng)絡(luò)蘊(yùn)含著較大的融合潛力，即生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)存在著較大的融合潛力，具有光明的發(fā)展前景。

表1 3個(gè)時(shí)間段生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)指標(biāo)

2）生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)個(gè)體中心性演化分析。分析主要依據(jù)3種中心度指標(biāo)具體展開(kāi)。表2和表3分別顯示了3個(gè)時(shí)間段融合網(wǎng)絡(luò)中生物與信息技術(shù)領(lǐng)域的中介中心度、特征向量中心度以及接近中心度3個(gè)指標(biāo)排名相對(duì)靠前的技術(shù)領(lǐng)域。通過(guò)比較和總結(jié)發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是信息技術(shù)還是生物技術(shù)，3個(gè)時(shí)間段中3種中心度指標(biāo)值較高的技術(shù)領(lǐng)域基本一致。

表2 3個(gè)時(shí)間段生物與信息技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)中信息技術(shù)中心度指標(biāo)排名前四的技術(shù)領(lǐng)域

表3 3個(gè)時(shí)間段生物與信息技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)中生物技術(shù)中心度指標(biāo)排名前三的技術(shù)領(lǐng)域

表2 中，IPC號(hào)G06在所劃分的3個(gè)時(shí)間段中中介中心度、特征向量中心度和接近中心度指標(biāo)均位于第一，表明該信息技術(shù)領(lǐng)域在這3個(gè)時(shí)間段的技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)中占領(lǐng)絕對(duì)的核心位置，對(duì)于生物與信息技術(shù)融合能夠作出極大貢獻(xiàn)。在第1個(gè)時(shí)間段，G02B6，G11B以及H01L的中心度指標(biāo)保持在前四，均處于較為穩(wěn)定的靠前位置。在第2個(gè)時(shí)間段，IPC號(hào)G05B的中介中心度和接近中心度都位于第二。H01J的3種中心度指標(biāo)均位于前三的位置，處于生物與信息技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)中較為穩(wěn)定的次核心位置。G01R，H01L和B41J的特征向量中心度和接近中心度位于前四。而G11B，H04N，G02F，G07，G09G以及G11C等在第2個(gè)時(shí)間段中接近中心度位于第四，這些技術(shù)領(lǐng)域在生物與信息技術(shù)融合中具備一定的融合潛力。在第3個(gè)時(shí)間段，IPC號(hào)H04L的3種中心度指標(biāo)均位于前三。H04M，G01F，G01R和H01L的特征向量中心度和接近中心度均位于第二。G09B，H01Q，H04Q以及G02F等接近中心度的排名較前的信息技術(shù)領(lǐng)域仍然具有可觀的融合潛力。

綜合3個(gè)時(shí)間段來(lái)看，除去G06在3個(gè)時(shí)間段的中心度指標(biāo)均穩(wěn)居榜首外，只有G01R的特征向量中心度和接近中心度的排名逐步升高，表明G01R的地位在生物與信息技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)中穩(wěn)步升高，其成為實(shí)現(xiàn)技術(shù)融合的重要節(jié)點(diǎn)。

表3 中，IPC號(hào)G01N33在3個(gè)時(shí)間段中中介中心度、特征向量中心度和接近中心度指標(biāo)均居首位，表明G01N33在這3個(gè)時(shí)間段的技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)中占有絕對(duì)的核心地位。IPC號(hào)C07K在第1個(gè)時(shí)間段中3種指標(biāo)均位于第二，但是在后兩個(gè)時(shí)間段被C12N和C12Q所替代，且退出了前三的重要位置。在1996—2005年和2006—2018這兩個(gè)時(shí)間段中，C12N和C12Q一直緊隨G01N33之后，處于次核心地位，是較為穩(wěn)定的重要技術(shù)領(lǐng)域。可見(jiàn)，IPC號(hào)G01N33，C12N和C12Q所代表的生物技術(shù)領(lǐng)域在生物與信息技術(shù)融合中發(fā)揮著十分重要的作用，在推進(jìn)生物與信息技術(shù)融合產(chǎn)業(yè)的前進(jìn)與發(fā)展中扮演著重要角色。

3）生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化分析。為了更清楚地展現(xiàn)3個(gè)時(shí)間段的生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)的變化，將生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合二模網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為一模網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而分析一模網(wǎng)絡(luò)中技術(shù)融合的中心—外圍結(jié)構(gòu)。

在這3個(gè)時(shí)間段中，C12Q和G01N33所代表的生物技術(shù)領(lǐng)域一直處于核心位置，其他處于邊緣位置。核心組的顯著特征是高密度、高強(qiáng)度和核心組內(nèi)的大量協(xié)作。在信息技術(shù)中，第1個(gè)時(shí)間段有6個(gè)核心領(lǐng)域，分別是G06，G01B，G01F，G01J，G01M和G01R。第2個(gè)時(shí)間段G01B，G01F，G01J和G01M所代表的信息技術(shù)領(lǐng)域退出了核心地位，此時(shí)核心位置并未有新的技術(shù)領(lǐng)域加入。第3個(gè)時(shí)間段G01R變?yōu)檫吘壩恢?，此時(shí)G06仍處于核心位置，并且新增加了G01D。

3 結(jié)論

運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法，從網(wǎng)絡(luò)的整體結(jié)構(gòu)特征、個(gè)體中心度和融合網(wǎng)絡(luò)的中心—外圍結(jié)構(gòu)3個(gè)維度分析探討生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合演化特征，探究1980—2018年中3個(gè)時(shí)間段的生物與信息技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、流動(dòng)性以及促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)融合的關(guān)鍵性因素。研究結(jié)果表明：3個(gè)時(shí)間段中，生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)蘊(yùn)含著一定的融合潛力，融合網(wǎng)絡(luò)中各技術(shù)領(lǐng)域節(jié)點(diǎn)通過(guò)較短的路徑便能和另一領(lǐng)域的技術(shù)實(shí)現(xiàn)一定程度的融合。從個(gè)體而言，通過(guò)測(cè)算3種中心度指標(biāo)，不難發(fā)現(xiàn)，IPC號(hào)G06和H01J所代表的信息技術(shù)領(lǐng)域以及G01N33，C12N和C12Q所代表的生物技術(shù)領(lǐng)域在這一時(shí)間段的融合網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)核心位置，能夠?qū)ι锱c信息技術(shù)融合作出較大貢獻(xiàn)，在推進(jìn)生物與信息技術(shù)融合產(chǎn)業(yè)的演進(jìn)與發(fā)展中扮演著重要的角色。另外，仍有相當(dāng)一部分的技術(shù)領(lǐng)域在生物與信息技術(shù)融合中具備一定的融合潛力，如G11B，H04N，G02F等。最后，通過(guò)分析生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可知，在3個(gè)時(shí)間段中均位于核心位置的是生物技術(shù)領(lǐng)域的G01N33，C12Q以及信息技術(shù)領(lǐng)域的G06。

由于目前對(duì)技術(shù)融合演化的研究較少用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的特征指標(biāo)具體分析，相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合演化發(fā)展路徑還需做出更加科學(xué)的選擇。通過(guò)分析生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合演化特征，識(shí)別生物與信息技術(shù)融合產(chǎn)業(yè)未來(lái)可能的技術(shù)機(jī)會(huì)，抓住促進(jìn)其融合的關(guān)鍵性、核心性技術(shù)領(lǐng)域，幫助相應(yīng)企業(yè)及時(shí)調(diào)整戰(zhàn)略，以更加高效的方式投入產(chǎn)品的研發(fā)。同時(shí)，也為政府制定生物與信息技術(shù)融合產(chǎn)業(yè)的發(fā)展政策提供支撐。