Theory of Science and Technology Transfer and Applications (Systems Evaluation, Prediction and Decis pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Auerbach Publications

作者:Sifeng Liu

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:2009-10-19

价格:USD 129.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781420087413

丛书系列:

图书标签:

科学理论
技术转移
系统评估
预测
决策
创新
科技管理
知识转移
技术政策
研发管理

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

探索科技创新生态的内在逻辑与未来脉络本书并非简单罗列科技进步的成果，也非浅尝辄止地探讨科技应用的表层现象。它深入剖析了科学技术从孕育、发展到转化为实际应用的全过程，并聚焦于支撑这一复杂动态系统的关键要素：系统的评估、预测与决策。本书旨在为读者构建一个理解科技创新生态的深度框架，揭示隐藏在繁杂现象背后的系统性规律，并提供一套分析和指导科技发展方向的科学方法。第一部分：科学技术发展的内在动力与演进规律科学技术并非凭空产生，其发展既受人类认知能力的逐步拓展驱动，也受到社会经济需求和历史文化背景的深刻影响。本部分将深入探讨科学技术发展的内在动力，包括：基础科学的突破与引领作用：追溯人类历史上那些看似“无用”却最终奠定颠覆性技术基础的基础科学发现，如量子力学、相对论、DNA结构等。分析基础科学如何通过改变我们对世界基本规律的理解，为技术创新提供源头活水。讨论科学研究的自由探索与应用导向型研究之间的辩证关系，以及如何在一个系统内平衡和促进两者的发展。技术创新的链式反应与范式转移：揭示技术创新并非孤立事件，而是呈现出相互关联、层层递进的链式反应。从一项基础技术的出现，如何引发一系列相关技术的改良和衍生，最终形成一个技术集群。同时，深入分析“技术范式转移”的概念，即一个技术领域被全新的、颠覆性的技术所取代，从而彻底改变行业格局和社会面貌的根本性变革。我们将考察历史上的技术范式转移案例，分析其发生机制和影响。技术发展的非线性与“黑天鹅”效应：科学技术的发展并非总是平缓线性的，往往伴随着突发性的、难以预测的突破，即“黑天鹅”事件。本书将探讨技术发展中的非线性特征，分析那些看似微不足道的萌芽如何最终孕育出颠覆性技术。我们将讨论如何识别和评估潜在的“黑天鹅”技术，以及在不确定性中进行战略规划的方法。第二部分：科技成果转化的系统性挑战与驱动机制将实验室里的科学发现转化为能够服务于社会、创造经济价值的技术和产品，是科技创新链条中最具挑战性的环节。本部分将聚焦科技成果转化的复杂过程，剖析其中的关键节点和影响因素：知识产权与商业化路径：深入研究知识产权在科技成果转化中的核心作用，包括专利申请、保护、许可与转让的策略。分析不同类型的知识产权工具如何支撑不同的商业化模式，如技术授权、专利池、衍生公司等。探讨如何在中国特殊的知识产权环境下，构建高效的知识产权运营体系。产学研深度融合的模式与障碍：剖析产学研合作的多种模式，如联合研发、技术转移中心、孵化器、加速器等。深入探讨在实践中产学研深度融合面临的障碍，包括信息不对称、利益分配不均、文化差异、评价体系不匹配等，并提出相应的解决方案。技术转移的组织与管理：探讨技术转移办公室（TTO）的功能与作用，分析成功的TTO如何连接高校、科研机构与产业界，促进知识的流动和商业化。研究技术转移过程中的合同谈判、价值评估、风险管理等关键环节。风险投资与创业生态：阐释风险投资在科技成果转化中的催化剂作用，分析风险投资的运作机制、投资决策逻辑以及不同轮次的融资策略。探讨一个活跃的创业生态系统如何为科技成果转化提供关键的资金、人才和市场支持。市场需求与技术采纳的动力学：强调技术创新并非闭门造车，而是需要紧密对接真实的市场需求。分析市场需求如何反向驱动技术创新，以及技术采纳过程中的用户行为、市场教育和网络效应。第三部分：系统评估——量化与质性分析的综合运用科学技术及其应用是复杂系统，对其进行科学的评估是有效决策的基础。本部分将深入探讨用于评估科技项目、技术路线、研发投入乃至创新生态的各种方法和工具：技术评估的维度与方法：区分不同层面的技术评估，包括技术成熟度评估（TRL）、技术可行性评估、技术竞争力评估、技术风险评估等。介绍各种定性与定量评估方法，如专家访谈、德尔菲法、SWOT分析、层次分析法（AHP）、模糊综合评价法等。创新绩效的度量与评价：探讨如何度量和评价科技创新的绩效，包括研发投入产出比、专利数量与质量、技术转化成功率、新产品销售额、行业领导力等指标。分析不同国家和地区的创新指标体系，如国家创新指数、世界知识产权组织报告等。社会与环境影响评估：强调科技发展不能仅仅关注经济效益，更应考虑其对社会和环境的深远影响。介绍社会影响评估（SIA）和环境影响评估（EIA）的方法，包括利益相关者分析、风险识别、影响预测与监测等。决策支持系统（DSS）在科技评估中的应用：探讨利用信息技术构建决策支持系统，整合多源数据，辅助进行复杂的科技评估和决策。分析 DSS 如何通过数据挖掘、模型构建和可视化呈现，提升评估的科学性和效率。第四部分：预测——洞察趋势与规避风险的科学艺术科学技术的发展趋势并非完全随机，通过对现有数据和规律的分析，可以对未来发展进行一定程度的预测。本部分将探讨科技预测的理论与实践：技术趋势分析与预测方法：介绍技术趋势分析的常用方法，如技术生命周期模型、S曲线预测、情景分析、趋势外推法、类比预测法等。分析不同方法的适用场景和局限性。战略性前瞻研究（Foresight）：深入阐述战略性前瞻研究的理念和流程，包括技术扫描、趋势识别、专家意见收集、场景构建、战略制定等。分析前瞻研究如何帮助组织提前应对未来挑战和抓住机遇。大数据与人工智能在科技预测中的作用：探讨如何利用大数据分析和人工智能技术，从海量文献、专利、会议记录、社交媒体等信息中挖掘潜在的技术趋势和预测未来热点。分析机器学习、自然语言处理等技术在科技预测中的具体应用。预测的局限性与不确定性管理：承认科技预测的 inherent 不确定性，并探讨如何应对和管理这种不确定性。强调预测并非精确的预言，而是为决策提供参考和支持的工具。研究鲁棒性设计和灵活战略在应对不确定性中的作用。第五部分：决策——在复杂与不确定中寻求最优路径在瞬息万变的科技领域，有效的决策至关重要。本部分将聚焦于科技领域的决策理论与实践，强调在信息不对称、风险和不确定性下的理性选择。决策模型与框架：介绍在科技决策中常用的决策模型，如成本效益分析、风险决策模型（如决策树、蒙特卡洛模拟）、多准则决策分析（MCDA）等。分析不同模型的适用条件和优缺点。创新过程中的决策挑战：剖析在研发立项、技术路线选择、市场推广、资源分配等不同阶段，科技决策所面临的特有挑战，如技术不确定性、市场不确定性、竞争环境复杂性、政策影响等。战略决策与战术决策：区分战略决策（如长期技术发展方向、重大研发投资）与战术决策（如短期项目管理、具体技术实现路径）的特点，并探讨如何协调两者的关系。风险偏好与决策风格：分析不同决策主体的风险偏好（保守、中性、激进）如何影响其决策结果，并探讨如何根据具体情境调整决策风格。学习型组织与适应性决策：强调在动态的科技环境中，组织需要具备学习能力和适应性，能够根据新的信息和反馈不断调整和优化决策。探讨如何构建支持适应性决策的组织文化和机制。政策制定与科技决策：审视政府在科技发展中的角色，包括科技政策的制定、研发投入的导向、知识产权保护的完善、产业扶持的力度等，以及这些政策如何影响企业和研究机构的决策。结论：构建面向未来的科技创新生态系统本书的最终目标是帮助读者建立一个 holistic 的视角，理解科学技术发展、成果转化、系统评估、趋势预测与科学决策之间相互关联、相互促进的生态系统。通过深入剖析这些核心要素，我们希望能够为研究人员、政策制定者、企业管理者以及所有关心科技发展的人士，提供一套理解和驾驭复杂科技世界的力量。在快速变化的技术浪潮中，唯有掌握系统性的分析方法，具备前瞻性的战略眼光，并能做出审慎而果断的决策，才能真正抓住机遇，应对挑战，推动科学技术的进步，最终造福人类社会。