基于戰略生態位管理模型的新興技術政策感知機制研究

張玄玄 張英杰 白 晨 張 越 曹 悅

（中國科學技術信息研究所，北京 100038）

0 引言

我國高度重視戰略性新興產業的發展?！秶鴦赵宏P于加快培育和發展戰略性新興產業的決定》對戰略性新興產業的定義是以重大技術突破和重大發展需求為基礎，對經濟社會全局和長遠發展具有重大引領帶動作用的產業?！吨腥A人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》提出發展戰略性新興產業對于深化供給側結構性改革、促進新舊動能轉換、支撐創新驅動發展戰略具有重要意義。新興產業的發展離不開新興技術的研發應用與推廣，然而新興技術在走向市場，進行產業化的過程中面臨著許多問題，如創新研發投入不足、知識產權保護缺失、人才缺失、產業規劃不及時等。而這些問題會使實際上看起來很有前景的新興技術，在邁向市場的過程中，卻頻頻夭折。因此，需要研究新興技術進行市場化的演化過程，厘清新興技術邁向市場的重要影響因素，通過政策工具、人員、技術等方法清除技術創新向市場化、產業化各個環節間的障礙。

政策作為權威性的規定性文件，對于推動新興技術的發展構建了一個保護空間，能夠在一定程度上解決新興技術在邁向市場和產業化過程中面臨的問題。因此，通過政策感知來研究新興技術的發展，具有一定的可操作性和現實意義?！皯鹇陨鷳B位管理”（Strategic Niche Management，SNM）為新興技術從產生、發展、成熟到產業化提供了一個研究范式，本文將對SNM運作機制的研究，構建基于SNM的政策感知機制，從決策研究人員的視角，具體分析人工智能政策，感知新興技術政策作用面，為人工智能技術的未來發展和產業布局提供參考。

1 文獻綜述

1.1 戰略生態位管理模型

1917年，生態學家Grinnell[1]第一次提出了“生態位”的概念，將“生態位”定義為生物在群落中所處的位置和所發揮的功能作用。由于跨學科的發展，“生態位”的概念逐漸應用到如企業發展、創新發展等其他領域，國外有學者還將生態位應用于技術創新領域。因此，出現了“創新生態位”的概念。技術哲學和技術社會學家Rip在1992年第一次提出了“戰略生態位管理”這一概念[2]，指出戰略生態位管理（SNM）模型是一種研究新興技術從技術生態位向市場生態位發展的管理過程。其中，技術生態位是指為新興技術提供保護空間，進一步培育其“市場潛力”；市場生態位是指新技術已為客戶熟悉，并逐漸在市場中建立了核心競爭力。國內外學者對戰略生態位管理也開展了不同層面的研究。如何微等[3]基于SNM理論，探索專利運營的機制，從技術生態位、市場生態位和范式生態位的階段來優化運營路徑；Koistinen等[4]運用戰略生態位管理模型，以航空生物燃料（生物黑烯）為例，探討戰略性利基管理過程中信號傳遞的復雜性。

關于SNM的運作過程，國內外學者也開展了相關的研究。如Weber等[5]提出SNM包括5個步驟，即技術的選擇、實驗的選擇、實驗的建立和執行、實驗的擴大、保護的撤離。①技術的選擇：是指選擇具有成長前景的新技術，新技術能夠適應現有的體制，并且在未來的發展過程中可以快速創新和改進。②實驗的選擇：進行新興技術孵化實驗的設計和選擇，在此階段需要相關人員的介入并出現政策支持；③實驗的建立和執行：進一步地開展實驗，解決新興技術進入市場中涉及的資金、技術、利益相關者等之間的問題；④實驗的擴大：實驗進一步擴大，將新技術從技術生態位推向市場生態位；⑤保護的撤離：新興技術已經逐步適應市場的變化，此時相關的政策保護可以撤離。李華軍等[6]提出創新系統中戰略生態空間的運作過程，新興技術需要突破“技術制度鎖定”效應，從而實現產業變革。許澤浩等[7]與國內外學者研究理論基本一致，認為新興技術在經歷技術選擇、市場選擇、市場建立、市場擴大、范式生態位形成5個階段之后，進入產業化階段。

1.2 政策感知研究

對于政策感知，通過檢索發現，目前相關的研究文獻較少。從字面意思來看，感知是指意識對內外界信息的覺察、感覺、注意、知覺的一系列過程。有學者認為，政策感知是感知者根據獲取的政策信息，對政策信息進行組織、理解和反應的過程[8]。國內外相關學者大多通過訪談、問卷調查、文本挖掘等方法對某項具體政策的作用對象進行分析，開展政策感知的理論、影響因素、作用機制等方面的研究。

關于訪談、問卷調查的政策感知研究路徑，大多是以政策作用對象為調研目標，通過訪談和問卷調查，獲取政策作用對象對政策的感知情況，包括感知方向、感知程度、感知影響、采取行動等方面，據此開展具體的實證研究。羅梟等[9]對7省市252名義務教育階段的教師進行訪談，獲取教師對于“雙減”政策的感知情況，并利用扎根理論進行分析，為“雙減”政策的實施提出相關建議。陽鎮等[10]通過對私營企業家的調研，實證分析了私營企業家的創新政策感知在企業家職業經歷多樣性與企業創新之間的中介效應，得出政策感知的正向影響作用。

關于文本挖掘的政策感知研究路徑，大多是從網絡信息、政策文本內容出發，通過文本挖掘的方法，分析政策作用機制和政策感知的影響因素等。黃魯成等[11]基于數據科學研究理論和公眾感知本原理論，對網絡信息進行挖掘，提出創新政策的公眾感知框架，為政策制定和執行提供參考建議。朱光等[12]對社交媒體類APP隱私政策進行文本挖掘分析和主題識別，分別提出政策感知有用性和政策感知易用性的感知維度，并對相關政策的完善與優化提出建議。

1.3 文獻研究述評

戰略生態位管理（SNM）模型是一門起源于國外的嶄新技術創新管理理論和分析工具，發展至今才20多年。目前，我國關于戰略性新興技術識別和發展的研究還不充分，缺乏更多的案例和實證，相關的研究也主要停留在理論解讀的層面上，能給出具體的措施和建議的還比較少。SNM作為一種演進方法，旨在培育擁有持續收益的新技術，以及確保這項技術進入市場之后發展的穩定性。因此，利用SNM理論分析中國技術創新機理是非常重要的。關于政策感知的研究，主要集中在利用訪談、問卷調查等方法研究政策感知路徑、政策感知內容和影響因素等，缺乏對整體政策感知機制的研究，缺乏對新興技術政策感知情況的分析。

本文從整體的政策感知機制出發，識別政策感知的主體和客體，將戰略生態位管理模型中技術演化的內生過程和政策內容進行對應，得出政策感知的維度，是對戰略生態位管理模型的又一次創新應用，豐富了相關的理論研究。梳理政策感知主體對于新興技術政策的感知維度，對新興技術進入市場、開展科技成果市場化落地的路徑和方式進行探索，以期為政策研究和制定提供參考。

2 基于SNM的政策感知機制構建

2.1 SNM運作過程解析

文獻調研可知，大部分學者認為SNM可分為3個階段，即技術生態位、市場生態位、范式生態位；實施過程包括5個步驟，即技術的選擇、實驗的選擇、實驗建立與實施、實驗的擴大、保護政策的撤離；內生過程分為期望建立、網絡構建以及學習和實驗?；诖?，本文構建的SNM運作機制框架如圖1所示。

圖1 SNM的運作機制框架

2.1.1 3個生態位階段

新興技術的發展經歷技術生態位到市場生態位再到范式生態位3個生態位階段。首先，技術生態位階段涉及技術的構建、培育和孵化，當一項新技術對特定用戶群體比主流技術更具優勢時，就會出現市場生態位。然后，通過市場生態位的構建、復制、固化，顛覆現有主流技術。最后，通過建立范式生態位占領主流市場，形成新的生態系統，完成對現有技術體系的顛覆[13]。3個階段的主要過程如圖2所示。

圖2 SNM 3個階段

2.1.2 5個實施步驟

一項創新技術從萌芽到最終成熟，相關參與者需要經歷技術的選擇、實驗的選擇、實驗的建立、實驗的擴大及保護政策的撤離5個步驟。一般來說，在技術生態位階段，對應技術的選擇、實驗的選擇和實驗的建立。在技術的選擇步驟中，需選擇充滿希望、未來可能具有良好發展前景的新技術進行培育；在實驗的選擇步驟中，為保證新技術的發展前景，對應不同的新技術特征，選擇合適的實驗過程；在實驗的建立步驟中，為新技術的研發提供良好的實驗土壤，建立良好的實驗環境。在市場生態位階段，對應實驗的擴大，當新技術通過初步實驗之后，形成較為成熟的技術，逐漸進入主流市場。因而，此時需要為新技術的發展擴大實驗，包括擴大實驗的場景、增強基礎設施建設、加大人員保障力度、優化市場環境等。在范式生態位階段，新技術已經在市場中成功地運營了一段時間，已成功進入市場并達到一種平衡，獲得消費者的認可，成為消費習慣。此時，相關的保護政策撤離，由市場來檢驗新技術的未來走向。

2.1.3 三大內生過程

對應SNM的3個生態位階段和5個實施步驟，新技術的內部演化需要經過三大內生過程，即期望建立、網絡構建、學習和實驗。塑造一致的期望，廣泛的網絡建設和充分的學習，有助于學習和實驗的成功。①期望建立，期望建立是基礎，為學習和實驗提供了方向。期望包括各種集體和個人的目標、愿景和其他對未來的描述。②網絡構建。社會網絡起著傳播思想、實踐方法和信念的作用，是塑造期望和學習的基礎[14]。在一個社會網絡中，參與者相互支持，形成認知共同體，這些共同體包括中介機構、戰略聯盟等。③學習和實驗。學習和實驗作為期望建立與網絡構建的驅動力，發揮著重要的作用，學習的目的是清除新興技術的發展障礙，找到解決方案，包括科學技術研究、基礎設施建設、科技成果轉化、市場和用戶偏好等。期望建立、網絡構建、學習和實驗過程三者之間相互聯系、相互促進，不斷促進技術和產業的完善與發展。

2.2 基于SNM的政策感知維度

本文采取自上而下的方法，基于SNM的5個實施步驟和三大內生過程，參考學者們構建的政策工具，結合人工智能政策制定的實際條款內容，采用自下而上的方法進行驗證，獲得的政策感知維度如表1所示。

表1 基于SNM的政策感知維度構建

2.3 政策感知機制構建

通過政策感知維度的識別，本文構建的政策感知機制如圖3所示。政策感知主體（包括政府、企業、個人等）通過對政策文本內容的理解和分析，從期望建立、網絡構建、學習和實驗3個維度感知新興技術政策作用的階段。

圖3 政策感知機制

3 理論模型應用：以國內人工智能政策為例

3.1 政策感知主體

政策感知主體分為政府、企業和決策研究人員。政府通過感知政策影響力，評估政策的作用，為未來政策制定提供依據；企業通過感知政策作用維度，如稅收優惠力度、財政支持情況、項目申報條件等，利用政策為其發展保駕護航；決策研究人員通過研究政策發布之后的各層次作用面，為政府制定政策、為企業落實政策提供決策參考。

3.2 政策感知客體

政策感知客體為具體的政策文本。本文選取人工智能政策作為感知客體。人工智能技術目前廣泛應用于醫療、金融、交通等領域，成為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量[16]。據《全球數字經濟白皮書（2023年）》公布數據顯示，2022年全球人工智能市場收入達4 500億美元，同比增長17.3%。我國政府高度重視人工智能技術的發展，出臺了系列人工智能產業政策，如《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》《國家新一代人工智能標準體系建設指南》。隨著中央層面產業政策的發布，各省市地區對人工智能產業的發展也逐漸重視，更為具體的措施也陸續發布。我國人工智能產業政策體系已基本成型，并正在形成良好的央地聯動效應。

通過政府官方網站下載人工智能政策，其數據獲取的原則是：①以“人工智能”“智能”為關鍵詞進行政策文本檢索；②政策發布機構為中央政府，包括國務院辦公廳、工業和信息化部、國家發展改革委等國家部委；③政策文本類型為法律法規、規劃、通知、指南、計劃、指導意見和行動綱要等。經過去重、規范化處理后，最終獲得2015年至2022年的有效人工智能政策39篇。對政策進行編碼，列舉部分人工智能政策文本數據清單，如表2所示。

表2 人工智能政策文本數據清單

3.3 政策感知內容

利用戰略生態位管理模型，借助NVivo 12軟件，通過編碼的方式獲得政策感知內容，并對其進行總結分析得出政策感知維度。

3.3.1 編碼工具及編碼規則

NVivo 12是一款質性分析軟件，由美國Qualitative Solutions and Research公司開發，能夠實現對數據進行歸類、清洗以及數據可視化等，可以分析多種類型的數據，有助于建立理論模型，獲得研究問題的結論，探究未來發展趨勢等。

將38篇政策文件導入NVivo 12軟件，逐字逐句進行閱讀，并進行編碼。節選一部分編碼如表3所示。

表3 政策文本編碼過程

3.3.2 政策感知維度分析

經過文本編碼，最終獲得511條政策編碼，對文本編碼之后的政策感知維度進行統計，結果如表4所示。從表4可以看出，我國人工智能政策綜合覆蓋了期望建立、網絡構建、學習和實驗這三大SNM內生進程。但這3類政策工具的使用有一些差距。具體來看，學習和實驗的過程占比較大，為45.01%，其中科學技術研究和基礎設施建設占比較高。期望建立占比為27.2%，與網絡構建的占比為27.79%相比，差距不大，其中合作交流和制度規范占比較高。

表4 政策工具統計表

（1）期望建立過程。期望建立過程主要指政府制定統一的愿景和制度規范，包括制度規范、產業規劃、標準管理政策工具。如《“十四五”國家信息化規劃》《智能硬件產業創新發展專項行動（2016-2018年）》等政策文件都提到人工智能相關產業規劃及制度規范的建立。2020年7月27日，國家標準化管理委員會、中央網信辦、國家發展改革委、科技部及工業和信息化部等5個部門發布《國家新一代人工智能標準體系建設指南》，表明了國家對標準建設的高度重視。從編碼結果來看，制度規范為56次，產業規劃為48次，標準管理為35次，數據量差距不大。對比網絡構建過程、學習和實驗過程，期望建立過程占比最少，因此還需要提高重視度，加強對共同愿景目標的闡述。

（2）網絡構建過程。網絡構建過程主要指在新技術和新產業發展的過程中，各相關行動者建立聯系網絡。從政策條款中表現為合作交流、聯盟及創新體系、財政及金融支持。如教育部印發的《高等學校人工智能創新行動計劃》、工業和信息化部印發的《新一代人工智能產業創新重點任務揭榜工作方案》以及《智能硬件產業創新發展專項行動（2016-2018年）》，對建立產學研用一體的聯盟創新體系、國內外開放共享和合作交流以及財政支持都有所涉及。網絡構建過程中的3項政策工具，合作交流占比較高，說明在全球化的主旋律下，政府對開放交流的重視程度，構建全球創新網絡，能夠更快地促進新興技術落地，走向市場。

（3）學習和實驗過程。學習和實驗過程主要指在新興技術進入市場時，需要接受市場的考驗并不斷地學習。學習和實驗過程包括基礎設施建設、科學技術研究、科技成果轉化、知識產權保護、產品和服務。2017年，工業和信息化部發布《智能傳感器產業三年行動指南（2017-2019年）》，對相關智能基礎設施的建設提出了發展方向?！丁笆奈濉敝悄苤圃彀l展規劃》《“十四五”國家信息化規劃》特別強調了科學技術研究和科技成果轉化的重要性。在技術逐漸應用的過程中，會出現產品和服務。從用戶需求出發，對產品和服務質量進行提升也是政府關注的問題。從編碼結果來看，科學技術研究和基礎設施建設占比較高，而知識產權保護占比較低，還需要引起進一步的重視。

3.3.3 生態位躍遷分析

新興技術的發展需要經歷兩次躍遷。第一次是從技術生態位向市場生態位的躍遷，第二次是從市場生態位向范式生態位的躍遷。結合時間維度，政策工具演進情況統計結果如表5所示。從人工智能政策的編碼結果可以看出，2015年至2021年間，政策工具的整體使用情況波動較小，其中2016年、2017年使用量較多，說明人工智能政策對人工智能技術的發展保護力度加大，此時處于技術生態位階段，尤其是2017年發布了《新一代人工智能發展規劃的通知》《智能傳感器產業三年行動指南（2017-2019年）》等產業規劃類的重要政策。2018年之后，相關政策工具數量相對減少，人工智能技術從技術生態位向市場生態位躍遷，市場上也逐漸出現人工智能相關的產品，比如在工業領域的機器臂、服務領域的機器人、汽車領域的自動駕駛等。雖然政策工具相對減少，但是每年依舊有相關政策發布。人工智能技術正處于技術生態位向市場生態位躍遷的過程中，要達到范式生態位，還需要很長的時間演進。

表5 SNM政策工具演進統計 單位：次

基于此數據，繪制政策工具年度使用情況圖（圖4）。從圖4可以清晰地看出，各年度政策工具使用不太均衡，人工智能技術目前還處于技術生態位向市場生態位過渡的階段，還未到達范式生態位。政府需綜合考慮各階段政策工具的均衡使用，加快人工智能領域產業布局，促進人工智能技術實現顛覆性創新。

圖4 人工智能政策

4 結語

加快新興技術產業布局，實施創新驅動發展戰略，提升戰略科技力量，已成為“十四五”時期的重要議題。為深入了解目前我國新興技術產業政策作用面，更好地支撐未來新興技術產業政策制定，本文基于SNM理論，構建了針對新興技術政策感知的模型，通過對人工智能政策的應用，驗證此模型的可用性。

（1）新興技術在經過技術的選擇、市場的選擇、市場的建立、市場的擴大、范式的形成階段后，進入產業化的階段。在微觀路徑上完成“技術-產品-企業-產業”，在技術體制的中觀路徑上完成“技術體系-企業群體-產業集群-區域發展”，在產業創新的宏觀路徑上完成“生態位-社會技術體制-社會發展愿景”。本文通過對人工智能政策編碼，發現整體上人工智能技術在期望建立、網絡構建、學習和實驗的各類政策維度上均有涉及。其中，對于科學技術研發、基礎設施建設的政策感知維度較多，說明目前我國人工智能技術發展還處于技術生態位向市場生態位過渡的階段，尚未達到范式生態位。隨著深入發展，今后還需要進一步考慮制定更多維度的政策支持人工智能技術邁向市場。

（2）基于研究結果，提出未來人工智能政策的制定方向。首先，提升對基礎研究的支撐力度。尊重科學發展規律、注重基礎研究是推動一項技術可持續發展的前提。從學習和實驗的政策感知可以看出，人工智能技術發展需要基礎理論、數據資源、計算平臺、應用場景的協同驅動。其次，加強產學研成果轉化，由政府帶動企業為主導，產學研合作，主動面向市場，探索人工智能科研成果轉化道路。最后，以應用需求為導向開展人工智能技術布局。人工智能發展的驅動力除了知識與技術體系外，貼近應用、解決用戶需求是創新的最大源泉與動力，需要從不同層面給予政策的均衡支持。