摘要
对技术范式转变风险实现精准的早期预警，对于高科技企业主动管理战略风险并把握技术变革带来的机遇至关重要。本研究通过系统识别技术范式转变风险的早期预警因素，构建了一种融合结构分析、权重计算与智能算法的链式结构预警模型。首先，运用解释结构模型分析各预警因素之间的层次结构与依赖关系，揭示风险从根源到表面现象的传导路径。其次，结合分析网络过程法与熵值法，综合主观与客观信息，在考虑各因素及指标之间相互影响的前提下，计算出各自的综合权重，从而明确风险管理的优先级。最后，针对风险预警所具有的非线性和小样本特征，构建了基于深度自编码器网络的智能预警模型。通过对75家高科技企业的实证测试表明：ISM模型将9个预警因素划分为三个层级，且各层级之间存在清晰的传导关系；ANP-熵值法计算出的权重显示，“技术评估”“企业竞争”和“创新力度”是权重最高的三大核心驱动因素；而经过训练后的DAN模型在测试集上对技术范式风险等级的分类准确率可达93.33%，显著优于一类SVM和随机森林等传统模型，展现了强大的非线性模式识别与适应性评估能力。本研究为实现技术范式风险的动态化、智能化早期预警提供了方法创新与实用工具。
