《Sage Open》：Technological Transformation Research: Thematic Evolution Analysis With Consistent Impact Rank Aggregation (CIRA)
编辑推荐：
摘要 研究人员分析了1966—2021年间不断发展的技术转型（technological transformation, TT）文献，对其多维、多层性质提供了系统而整体的概览。通过文献计量绩效分析（bibliographic performance analy
摘要 研究人员分析了1966—2021年间不断发展的技术转型（technological transformation, TT）文献，对其多维、多层性质提供了系统而整体的概览。通过文献计量绩效分析（bibliographic performance analysis）、科学映射（science mapping）和主题演化分析（thematic evolution analysis），研究人员绘制了该领域的知识结构与主题发展。为强化主题的绩效评价，研究人员引入一致性影响排名聚合（Consistent Impact Rank Aggregation, CIRA），这是一种概念上新颖的、参数化的基于排名的方法，具有明确且可调整的一致性过滤器，旨在突出在多个指标中反复表现最佳的单元。研究发现揭示了技术转型领域统一的当代结构，包含两条核心脉络：（i）企业层面技术能力发展与学习过程，以获取竞争优势并实现后发企业（latecomer firms）追赶；（ii）国家与部门层面通过知识溢出（knowledge spillovers）实现技术升级与趋同。在三个十年（1991—2021）中，该领域经历了探索、扩展、巩固与趋同阶段，逐步将碎片化研究整合为更具凝聚力和概念成熟的知识体系。这一过程以主题趋同增强、主题内容与重要性演变以及概念驱动因素变化为标志。在趋同阶段（2016—2021），技术转型集中于创新与技术变化主题，日益强调技术升级与创新政策，专精于Industry 4.0引领的技术绩效，并由技术扩散、技术能力与动态能力（dynamic capabilities）主题驱动。CIRA结果进一步确认，该领域的适应性核心在三个十年中持续由技术扩散、技术能力与创新支撑。这意味着面向扩散的政策应构建企业的吸收能力（absorptive capacity）。
论文主体解读如下。研究背景方面，技术转型（technological transformation, TT）被界定为经济通过技术创造、采纳、使用和扩散而随时间变化的过程，涉及企业、部门、国家及全球技术前沿等多层级，并包含能力构建、扩散、采纳、升级与追赶等相互关联的概念。既有研究多将TT的组成概念置于企业、部门或经济等单一层级孤立考察，能力构建、扩散与追赶的发现平行积累而未被系统连接，导致难以将企业层面能力洞见转化为国家创新战略，亦难以反向贯通。已有文献计量研究虽涉及技术创新、技术能力、技术采纳、技术转移、技术升级与技术追赶等单个组件，但缺乏对TT多重文献脉络之相互关系、内容及演化的整合性、纵向性图谱。基于此，研究人员将TT视为跨越能力构建、扩散、采纳、升级与追赶的 broader construct，分析其1991—2021年四个历史阶段的主题内容与演化，并引入一致性影响排名聚合（Consistent Impact Rank Aggregation, CIRA）以识别跨多个文献计量指标持续处于顶层的主题。其意义在于连接微观企业能力与宏观创新系统，为战略与政策提供整合性知识基础。
关键技术方法方面，数据来源于Web of Science Core Collection的SCIE与SSCI，检索于2022年7月，初检5,611篇（1955—2021），经与经济学和管理学相关的9个WoS学科过滤至2,811篇，再限定同行评议期刊论文，最终纳入2,578篇（1966—2021）。研究人员采用文献计量绩效分析、共被引分析（co-citation analysis，考察文献被共同引用关系）、文献耦合分析（bibliographic coupling，基于共同参考文献识别研究前沿关联）和主题演化分析，结合Louvain聚类、战略图（以Callon中心性与密度定位主题）、加权包容指数，并使用Biblioshiny/bibliometrix。CIRA以主题的论文数（NP）、全球引用（GC）、篇均GC和主题层面H指数为输入，设k=4、t=3、p=2，并进行参数敏感性分析。
研究结果如下。3. Bibliometric insights into TT：研究人员通过描述统计、共被引与文献耦合分析TT领域的知识结构与研究流。3.1 A systematic overview of the field：数据集包含2,578篇文献、512种期刊、4,763位作者、88,576条参考文献；约28%为单作者文献，篇均合作者2.32；年发文平均增长约10%，2021年引用超过12,000次；作者将增长与万维网、信息通信技术（information and communication technologies, ICT）、社交媒体与智能手机、云计算、人工智能、先进机器人、物联网（Internet of Things, IoT）及第四工业革命等发展相联系，并指出2008年全球金融危机可能促使企业重新评估战略与运营。3.2 Research streams in TT：共被引分析识别四类基础知识流：TT理论与概念基础；技术能力与国家创新系统（national innovation systems, NIS）；知识积累与经济增长背景下的技术变化与技术扩散；创新扩散与采纳。文献耦合分析识别两条相互关联的当代研究取向：企业层面技术能力发展与学习过程，以获取竞争优势并实现后发企业追赶；国家与部门层面通过知识溢出实现技术升级与趋同。
4. Thematic evolution of the field：研究人员基于作者关键词共现网络、战略图、绩效指标与CIRA，将1966—2021年划分为探索、扩展、巩固、趋同四阶段。4.1 Exploratory phase（1991—2002）：该阶段概念多样，基础主题包括Technology Diffusion、Innovation与Technology Management，驱动性主题包括Technology、Technological Capabilities与Convergence；CIRA显示Technology Diffusion与Innovation持续高性能。4.2 Expansion phase（2003—2009）：Innovation整合Technological Learning、Technological Performance、Technology Management、Productivity与Technological Capabilities等主题；Technology Diffusion、Diffusion、Technology Transfer与International Trade成为驱动主题；Supply Chain Management与聚焦环境可持续和数字转型的Technology出现；CIRA支持Technology Diffusion、Technology Transfer、Diffusion与Innovation。4.3 Consolidation phase（2010—2015）：Innovation碎片化并最大程度并入Technology Diffusion；Technological Capabilities回归；Technological Catch-Up成为新的驱动主题；Absorptive Capacity独立并获CIRA支持；CIRA支持Technology Diffusion、Technological Capabilities与Absorptive Capacity。4.4 Convergence phase（2016—2021）：Technology Diffusion与Technological Capabilities由基础主题转为驱动主题，Dynamic Capabilities成为新的驱动主题；Innovation与Technological Change构成基础；Technological Innovation篇均引用最高；Technology Upgrading以追赶、生产率、可持续发展等为利基；Technological Performance专精于人工智能（artificial intelligence, AI）、机器学习（machine learning, ML）、区块链、大数据与复杂性建模；Innovation Policy具较高篇均引用；CIRA支持Technology Diffusion、Innovation/Technological Innovation与Technological Capabilities。4.5 Synthesis and adaptive core：主题数由15降至10，主题间连接趋于密集；Technology Diffusion、Innovation与Technological Capabilities构成适应性核心，CIRA确认其跨指标持续高性能，敏感性分析显示主要高性能主题在不同参数下反复出现。
讨论与结论译述：研究人员总结TT研究已由松散连接的主题走向更具凝聚力和概念整合的知识体；共被引揭示四类知识流，文献耦合揭示两条统一而相互关联的当代取向，将微观企业战略与宏观创新系统及国家能力相连接。三阶段概念转变表现为：扩展阶段将学习、绩效与管理整合进广义创新建构，巩固阶段将创新与技术转移进一步吸收进技术扩散与技术能力，趋同阶段在创新与技术变化基础上由技术扩散、技术能力与动态能力驱动，并关注技术升级、创新政策、Industry 4.0技术绩效、可持续与数字转型。CIRA区分了阶段特定主题显著性与结构性持久性，识别出技术扩散—创新—技术能力这一适应性核心。理论对话上，该结果支持Bell and Pavitt与Kim关于技术能力是累积性、学习型过程的观点，并与Teece et al.的动态能力视角一致。政策含义是：若技术扩散本身是能力构建过程而非被动转移机制，则扩散导向政策不能仅依赖技术可及性，而应将技术获取与企业能力构建和吸收能力投资相结合。局限包括WoS单一数据库覆盖、1991年前作者关键词不足、指标相关性处理、引用指标不测原创性与社会相关性、跨学科文献可能遗漏，以及需将分析延伸至2021年以后以考察AI、数字转型与Industry 4.0对适应性核心的重塑。
