以前瞻性技术预见等战略分析工具支撑关键核心技术的战略突破：集成电路领域案例

本文深入分析了国际半导体技术发展路线图（ITRS）在引领全球集成电路产业创新发展中的成功经验,旨在回答如何实现技术预见与产业战略发展和支撑政策制定过程深度融合,发挥技术预见等工具在不断修正对长期性、战略性领域未来发展趋势认识和支撑关键领域突破创新实践上的作用。在此基础上,对我国技术预见与前瞻性技术战略布局、政策制定的趋势发展提出三个思考：一是如何在国家产业技术创新政策决策过程提升战略与系统思维;二是有效整合技术预见与其他决策咨询工具支撑政策全过程;三是以技术预见为核心,构建政府产业技术创新决策咨询分布式网络体系。     

20世纪30年代末以来英国居民收入差距的历史变迁及现状评价

20世纪30年代末以来,英国的居民收入差距经历了一个先缩小后扩大的U型变化过程。20世纪70年代末以后英国居民收入差距开始持续扩大,不过进入20世纪90年代该趋势得到控制,收入差距趋于稳定,当前,英国收入差距并不大,在世界范围内处于中等偏低水平。英国居民收入差距的变化意味着居民收入差距的变化趋势不会固定不变,也说明政府政策的取向和干预力度对居民收入差距有着重要的影响。     

借鉴：国外区域经济政策

在20世纪20年代末，英国成为最早进行区域经济政策实践的国家。此后，美国、加拿大、英国、德国、意大利、日本、澳大利亚、印度等国也开始了区域经济政策的实践，并把其作为促进区域协调发展的重要手段。国外的区域经济政策实践都有着符合自身国情的特点，但同时也有很多可以借鉴的共同经验。     

低速增长的英国人口与经济发展

英国经济在20世纪90年代初期开始呈现经济衰退趋势,1993年下半年,英国在欧盟国家中率先摆脱衰退,使经济重新恢复了活力.1994年以后,英国经济进入低速增长的态势,进入21世纪以后基本上稳步增长.在经济发展的过程中,英国的人口增长相对比较稳定,处于长期低增长的趋势,特别是经济活动人口的稳定增长在一定程度上促进了英国的经济增长.     

我国农民工社会政策的演变路径探析

我国农民工社会政策的演变大致经历了从20世纪50年代到80年代初期的严厉管控、80年代中期到20世纪末的逐步放开、疏堵结合和进入21世纪后至今的科学规划三个阶段。与此演变路径相适应,国家在每一阶段都对农民工社会政策适时作出调整,出台了一系列相关的文件规章,以适应中国社会发展的现实需求。     

欧洲典型国家的碳税课征模式及对我国的启示

欧洲碳税政策已有20多年的历史。20世纪90年代初,碳税在北欧国家率先开征。90年代底,荷兰、英国和德国也陆续开征碳税。目前为止,已有芬兰、丹麦、荷兰、瑞典、挪威、德国、英国等10多个国家引入碳税。欧洲的碳税政策实践产生了良好的环境效益和经济效益。本文通过分析欧洲典型碳税课征模式,从中得到一些值得我国借鉴的运行经验,总结了完善建议。     

英国和日本的国有企业改革

国有企业改革的浪潮始于20世纪70年代末的英国,主要是通过股份制形式,有计划、分步骤、谨慎地推进国有企业私有化的进程,在某些行业尤其是竞争性行业取得了较好的成效,也积累了丰富的经验。英国的做法从20世纪80年代末到90年代初逐渐影响到世界许多国家,日本就是其中之一。一、     

垄断时期西方国家的电信资费政策

电信经营“垄断时期”的结束应以竞争的引入为标志，在西方各国、英国、美国电信业引入竞争最早，是20世纪80年代初；德国、法国、澳大利亚其次，是20世纪90年代初，到目前为止，西方各国电信业都已引入竞争，从总体上看，各国电信的完全垄断时代已经结束，但是，就电信的某一部分而言，“垄断时期”远未结束，直到目前，在美国这种电信竞争开展最为充分的国家，本地电话竞争仍未开展起来，本地电话仍属垄断性行业，因此，一些“垄断时期”对本地电话网的资费政策，仍在使用。     

技术预见概述及其在科技管理中的应用分析

主要介绍了技术预见基本理论、应用方法和基本流程,综合分析了日本、德国、韩国、英国等国家的技术预见方法应用实例,概括研究了技术预见对我国科技管理的促进作用,最后围绕科技管理效率的提高,提出利用技术预见思想科学选择优先发展领域和重点项目、合理构建专家团队及创新网络、探索建立合作创新工作机制及平台、加强规划制定质量和实施效果评价的措施。     

第二次工业革命时期英美工业反差的原因分析

19世纪末20世纪初,在世界上掀起了第二次工业革命的浪潮,美国的工业生产发展迅速,在19世纪80年代,美国赶上并超过了英国,并且差距在不断拉大。美国第二次工业革命领先的原因主要体现在技术应用、资本利用、关税政策、教育科技、工业生产集中化五个方面。     

先进材料领域关键技术预见的研究

坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，把科技自立自强作为国家发展的战略支撑，需要通过开展技术预见科学判断和前瞻把握先进材料领域的“卡脖子”问题、关键核心技术和未来发展趋势，回答先进材料如何保障国家经济建设、国防安全和人民群众对美好生活向往的一些关键性问题。本研究旨在综合利用无监督机器学习方法、复杂网络理论以及链路预测算法，开展先进材料领域的热点和前沿识别和技术预见，探索性识别出先进材料9个子领域的56个技术方向课题。同时组织开展德尔菲调查，依靠专家智慧，综合考量未来愿景、经济发展、国防建设和民生需求，遴选出面向2035年的10项优先发展技术方向，为党和政府科学决策服务、为推动创新驱动转型和国防安全提供重要的战略支撑。     

新能源关键技术预见的研究

为推进我国新能源关键技术领域的技术创新,采用德尔菲法进行调查,开展了新能源电力、新能源汽车、电力存储等新能源关键技术领域的技术预见研究,明确了技术实现时间、重要技术课题、制约因素和领先国家或地区,确定了10项优先发展的关键共性技术课题。分析结果表明,这10项技术课题在2030年前后将实现大规模普及应用,支持新能源产业加速发展和融合发展,支撑构建形成高比例新能源的新型能源体系,将能够保障我国能源安全、提高人民生活质量、促进社会经济的可持续发展。     

我国科技中介组织管理模式的定位及对策建议

通过对我国科技中介组织管理模式发展历程的分析,根据新时期对科技中介组织发展的方向和特点．运用“选择棒”的分析方法对我国科技中介组织管理模式进行了重新定位,指出应采取以行业协会为主体、政府综合经济管理部门进行宏观调控的行业自律管理模式．并提出了相应的对策建议。     

构建湛江科技创新体系探讨

科学技术是第一生产力,掌握了强大的自主创新能力,就把握了未来发展的主动权。文章从湛江市经济发展和科技创新的现状入手,运用现状分析和对比分析研究方法对湛江市的科技创新进行审视和分析,发现其存在的问题,从而构建科技创新体系,助推湛江经济崛起。     

日本量子科技的最新趋势和未来展望——基于第11次技术预见调查结果的分析

量子科学技术在物联网、人工智能、健康医疗、自动驾驶等方面应用广泛,对保障国家安全、促进高质量发展具有重要作用。本文论述了日本量子科技的研究现状,通过分析日本科技政策研究所科技预测中心KIDSASHI平台1定期发布的报告,概述了各国量子科技战略和政策文件,并根据日本第十一次技术预见德尔菲调查结果,从各个主题的重要程度、国际竞争力、科技实现前景、社会实现前景和政策措施等五个方面对日本量子科技的未来发展趋势、应用前景进行了分析。德尔菲调查结果的数据表明,本次调查的702个主题的平均实现时间是2032年,量子科技的22个主题均在2032-2040年之间实现社会目标;日本将在2035年建成国家首台门控量子计算机;单自旋元件、量子传感器和量子中继技术的重要程度和国际竞争力较高。     

中国粮食产业集约化转型的技术条件和技术推动机制

中国的粮食产业问题不能脱离我国的基础资源条件,在资源趋于紧张之时,粮食产业集约化转型,采用新的科学技术,进行精耕细作的农业经营方式成为我国粮食产业的必然选择。技术进步不是从天而降的,技术应用于粮食产业、服务于粮食产业是有条件的,必要的技术推动机制也是我国粮食产业集约化转型不可或缺的环节。     

Team Foresight in New Product Development Projects

In today’s uncertain business environments, management tools, originally designed for more stable environments, no longer serve the purpose of the organization because high levels of uncertainty make the future difficult to predict entirely. In this sense, foresight, which implies both anticipating and designing the future in a proactive manner, seems to be a rising concept. Despite growing awareness of the importance of foresight capability in terms of predicting and enacting the future, empirical research on team foresight is scant. Based on sensemaking theory, this research explores the antecedents and consequences of team foresight within the context of new product development. In studying the data from 255 new product development projects using the partial least squares structural equation modeling, this study discovers that team flexibility—in terms of operational flexibility, task autonomy and resource flexibility—is a significant antecedent of team foresight. Moreover, the results particularly emphasize that new product development teams, with a proficiency in visualizing the future through making sense of technology-, market-, and project-related information, can successfully produce new products of quality in a timely manner. Managerial and theoretical implications of the study are discussed.     

A new innovation paradigm: European cohesion policy and the retreat of public science in countries in Europe's scientific periphery

This article seeks to undertake a critical assessment of the changing position of public science in the entrepreneurial ecosystem of the countries on the periphery of European research. These countries are driven by new innovation paradigm based on entrepreneurship, which are implemented within the European Smart specialization strategy (S3). This article argues that S3 is widely implemented in the cohesion countries and, while it provides substantial resources for science, technology, and innovation, it fails to provide sustainability in the public research sector. This has direct implications for policies concerning innovation and entrepreneurial ecosystems. In order to prove the thesis, the article provides theoretical argumentation for emergence of a new innovation paradigm, driven by the rise of the entrepreneurial ecosystem, its incorporation into S3, and a consequent retreat of science policy in favor of entrepreneurial policy. The empirical analysis is focused on the funding trends seen in the business and public research sectors over the last decade (2008–2017), which have clearly shown that S3 has not contributed, despite expectations, to an increase in public expenditure for science. This signifies S3's neglect of public research within entrepreneurial ecosystems and challenges the ability of S3 to reduce wide disparities in research and innovation performance across the European Union. This ultimately endangers the innovation potential of the entrepreneurial ecosystem itself.