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页数:185

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出版时间:2008-12

价格:19.50元

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isbn号码:9787811026221

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• 科技评价
• 科技管理
• 科学计量学
• 创新管理
• 科技政策
• 研究评估
• 学术评价
• 情报学
• 知识管理
• 科技发展

《科技评价论》是一本探讨科技发展及其价值评估的深度专著。本书并非一本简单的科技史回顾，也不是一本技术手册，而是聚焦于一个更为宏观且至关重要的议题：我们应该如何理解和衡量一项科技的“好”与“坏”、“有用”与“无用”、“进步”与“退步”。它旨在构建一个严谨、系统且具有普适性的科技评价框架，从而指导我们如何在复杂的科技世界中做出明智的判断，并推动科技朝着更有利于人类社会发展的方向前进。 全书共分为五个部分，每一部分都层层递进，构建起一个完整的科技评价理论体系。 第一部分：科技评价的基石——概念与维度 本部分首先对“科技评价”这一核心概念进行了深入辨析。作者认为，科技评价并非仅仅是对技术指标的量化分析，而是一个涉及多主体、多维度、多层面的复杂过程。它需要超越纯粹的技术性能，将经济效益、社会影响、伦理道德、环境可持续性、文化意涵等多种因素纳入考量。 科技的本质与演进： 作者追溯了科技的起源和发展脉络，从原始工具到现代信息技术，分析了科技在不同历史时期扮演的角色及其对人类社会的影响。这为理解科技评价的必要性和复杂性奠定了基础，即科技的形态和影响力都在不断变化，评价标准也需随之调整。 评价主体与视角： 谁来评价？不同主体（政府、企业、学界、公众、国际组织）由于其立场、目标和利益的不同，会采取不同的评价标准和侧重点。本书详细分析了这些主体的特点及其评价逻辑，强调了建立多元化评价主体的必要性，以避免单一视角带来的偏颇。 评价客体与层级： 评价的对象是单一技术、技术系统、科技政策，还是整个科技创新体系？本书区分了不同层级的评价客体，并指出不同层级的评价需要不同的方法和工具。例如，对一个具体的发明进行评价，可能侧重于其技术可行性和市场潜力；而对一项国家科技战略的评价，则需要从国家竞争力、社会公平、长远发展等宏观视角出发。 评价维度解析： 这是本部分的重中之重。作者提出了一个包含“经济性”、“社会性”、“伦理性”、“环境性”和“前瞻性”的五维评价模型。 经济性： 考察科技的成本效益、市场竞争力、产业带动效应、就业创造能力等。这不仅仅是短期的经济回报，更包括对长期经济增长模式和产业结构的潜在影响。 社会性： 关注科技对社会结构、公共服务、教育公平、文化传承、信息鸿沟、社会凝聚力等方面的积极或消极影响。例如，人工智能在教育领域的应用，既可能提升学习效率，也可能加剧数字鸿沟。 伦理性： 探讨科技在隐私保护、数据安全、生物伦理、人工智能的自主性与责任、技术滥用的风险等方面的道德挑战。这是科技评价中最敏感也最容易被忽视的部分，本书对此给予了特别的关注。 环境性： 评估科技对自然环境的资源消耗、污染排放、生态平衡、气候变化等方面的长期影响。绿色科技、可持续发展成为评价的重要指标。 前瞻性： 审视科技的潜在颠覆性、对未来社会形态的影响、是否能够引领下一轮技术革命，以及是否具有可延续的创新潜力。这关乎科技的长远价值和战略意义。 第二部分：科技评价的理论工具——方法与模型 在确立了评价的基石后，本部分转向探讨实现科技评价的具体方法和模型。作者力求介绍一套既具理论深度又具实践可操作性的工具箱。 定性评价方法： 诸如专家咨询法（德尔菲法）、案例分析法、情景分析法等，在信息不充分或评价对象复杂时尤为重要。本书详细阐述了这些方法的原理、应用场景和优缺点。 定量评价方法： 包括成本效益分析（CBA）、投资回报率（ROI）、生命周期评价（LCA）、多属性决策分析（MCDA）等。作者强调了在应用定量方法时，数据来源的可靠性和模型的假设条件的重要性。 系统动力学与复杂性科学在评价中的应用： 针对科技的复杂性和动态性，本书介绍了如何运用系统动力学模型来模拟科技发展过程中的反馈机制和涌现性效应，以及如何运用复杂性科学的视角来理解科技创新网络的结构和演化。 综合评价模型构建： 本部分重点介绍了如何将上述定性与定量方法相结合，构建出适用于不同科技评价场景的综合评价模型。例如，基于层次分析法（AHP）的权重分配，结合 TOPSIS、VIKOR 等排序方法，实现多维度指标的整合。 风险评估与不确定性处理： 科技发展往往伴随着不确定性和潜在风险，本书探讨了如何运用风险评估工具（如 FMEA, FTA）来识别、分析和量化科技风险，并提出了在评价中处理不确定性的策略。 第三部分：科技评价的实践应用——案例与挑战 理论的生命在于实践。本部分通过大量的典型案例，生动展示了科技评价在不同领域、不同阶段的应用，并深入剖析了实践中面临的挑战。 新兴技术评价： 以人工智能、基因编辑、量子计算、可再生能源等为例，分析了这些前沿技术在伦理、社会、经济、环境等方面带来的独特评价难题。例如，基因编辑技术在带来治疗疾病的希望的同时，也引发了对“设计婴儿”的伦理担忧。 科技政策评价： 考察政府的研发投入、产业扶持政策、知识产权保护体系等科技政策的成效。本书分析了如何评价一项政策是否真正促进了创新，是否达到了预期目标，以及是否存在“寻租”等负面效应。 企业创新与研发评价： 探讨企业如何评价其研发项目的价值，如何进行技术路线的选择，以及如何评估新技术的市场潜力。 社会项目与公众参与评价： 关注科技发展对普通民众生活的影响，以及如何通过公众参与来塑造科技发展的方向，例如对数字基础设施建设、智能城市规划的评价。 评价中的伦理困境与困境应对： 详细讨论了在涉及生命科学、人工智能、大数据等领域时，评价者可能面临的伦理两难，以及如何通过设立伦理审查委员会、制定行业规范、加强公众对话等方式来应对。 第四部分：科技评价的未来——动态与演进 科技永无止境，评价体系也需要不断发展和完善。本部分着眼于科技评价的未来趋势和发展方向。 跨学科与跨领域融合： 科技评价不再是单一学科的专利，需要经济学、社会学、伦理学、环境科学、管理学、法学等多个学科的深度融合。 动态性与实时性评价： 科技发展速度加快，评价需要从静态走向动态，从滞后走向实时。本书探讨了利用大数据、人工智能等技术实现科技评价的智能化和实时化。 全球化与协同评价： 科技的全球化特征要求评价体系也必须具备全球视野，强调国际合作与协同评价，共同应对全球性科技挑战。 以人为本与价值导向的评价： 强调科技评价的最终目的应是服务于人类福祉，促进社会可持续发展。评价标准应更加侧重于科技的“善意”和“价值创造”，而非仅仅追求技术的“新颖”或“强大”。 应对“黑天鹅”事件与黑箱技术的评价： 探讨如何为那些具有高度不确定性、潜在颠覆性，甚至难以被完全理解的“黑天鹅”技术和“黑箱”技术建立评价机制。 第五部分：科技评价的行动指南——原则与建议 本书的最后一章，旨在将理论转化为实践的指导。作者总结了进行有效科技评价的关键原则，并提出了切实可行的建议。 公正性与客观性原则： 评价应基于事实和数据，避免主观偏见和利益冲突。 全面性与系统性原则： 评价应覆盖所有重要维度，并认识到各维度之间的相互关联。 前瞻性与审慎性原则： 既要看到科技的潜力，也要警惕潜在的风险，采取审慎的态度。 可操作性与适应性原则： 评价方法应具有一定的实践可行性，并能根据科技发展的变化进行调整。 透明性与沟通性原则： 评价过程和结果应尽可能透明，并加强与各相关方的沟通。 建立常态化科技评价机制： 建议政府、科研机构、企业等设立专门的科技评价部门或组织，将评价工作制度化、常态化。 加强科技评价人才培养： 强调培养具备跨学科知识和综合分析能力的科技评价专业人才队伍。 推动科技评价标准的国际对话与协调： 呼吁加强国际合作，共同构建更加普适和有效的全球科技评价体系。 总而言之，《科技评价论》是一部致力于为纷繁复杂的科技世界提供价值导航的学术著作。它不是教你如何发明新技术，也不是教你如何使用某种工具，而是帮助你建立一种批判性的思维方式，学会如何审视、理解和判断科技的真正价值，从而引导科技朝着更健康、更可持续、更符合人类整体利益的方向发展。本书适合所有关心科技发展及其社会影响的读者，包括政策制定者、科研人员、企业管理者、投资者、教育工作者以及任何希望深入理解科技时代的人。

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这本书的视角真的挺新颖的，它没有过多地纠缠于那些宏大的技术叙事，而是巧妙地将目光投向了技术背后的决策脉络和社会影响。读起来不像是在啃一本枯燥的教科书，更像是在参与一场关于我们如何评估和选择未来的深度对话。作者似乎对“进步”这个词抱持着一种健康的怀疑，他不是全盘否定技术带来的便利，而是深入剖析了那些被光环遮蔽的角落——比如，一项被热烈追捧的技术，它在不同社会阶层、不同地理区域引发的真实涟漪。我尤其欣赏其中对“路径依赖”的论述，它让我意识到，我们今天所依赖的那些看似最自然的技术选择，其实是历史机遇、政治博弈和短期经济利益共同作用的结果，而非某种绝对的理性必然。书中对历史案例的选取非常精准，那些曾经被视为“未来”但最终被历史淘汰的技术，它们的兴衰过程被描绘得淋漓尽致，这给了我一个绝佳的参照系，去审视当下那些似乎不可动摇的技术潮流。这不仅仅是一本关于技术评估的书，它更像是一部关于“选择的艺术”的社会学著作，引人深思。

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老实说，这本书的阅读体验是充满挑战的，它要求读者具备相当的耐心和批判性思维，因为它不满足于表面的叙述，而是不断地深入挖掘支撑技术评估的哲学基础和伦理困境。比如，书中探讨的“价值中立性”问题，作者通过历史回顾展示了，声称完全中立的技术评估，往往是服务于特定权力结构的有效伪装。这种对隐形假设的剥离，是这本书最令人称道的地方。我发现自己不得不时常停下来，回溯前文，将书中的论点与我日常接触到的新闻报道和行业报告进行交叉验证，这种深度思考的过程本身，就是阅读的极大收获。如果说有什么遗憾，那就是部分涉及前沿计算模型的论述，对于非专业人士来说，理解门槛稍高，但总体而言，它为思考如何更负责任地对待技术进步，提供了一套无可替代的分析框架。

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这本书最吸引我的一点，是它对“时间尺度”的敏感性。它将技术评价拉伸到了一个更宏大的历史视野中，而非仅仅聚焦于季度财报或五年规划。作者似乎在提醒我们，真正的“评价”往往是在一代人或几代人之后才能完成的，而我们现在的努力，其实是在为遥远的未来“押注”。这种跨越代际的责任感，贯穿了全书的始终。书中对于“遗留技术负担”的分析尤其发人深省，那些我们今天习以为常、甚至引以为傲的基础设施和标准，在未来可能会成为拖累社会发展的巨大包袱。这种前瞻性的警示，使得全书的基调并非悲观，而是一种清醒的、充满责任感的审视。读完后，我感觉自己看待技术进步的角度不再是线性的，而是螺旋上升的，其中包含了周期性的反思和修正，这对于所有关心可持续发展的人来说，都是宝贵的精神财富。

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初读时，我差点因为书中略显繁复的术语和严密的逻辑链条而感到气馁，但坚持下去后，发现这简直是一部智力上的盛宴。作者显然下了大功夫去构建一个多维度的分析框架，它拒绝简单粗暴地将技术成果划分为“好”与“坏”。这本书的独特之处在于，它强迫读者跳出技术本身，去关注评估体系的构建过程——谁在设定标准？这些标准是否内嵌了某种偏见？特别是关于“长期风险预估”的部分，书中提出了一套相当激进但又不得不正视的观点，即我们当前最擅长的评估方法，可能恰恰是为应对短期效益而设计的，这导致我们对那些需要数十年甚至上百年才能显现的系统性风险准备不足。这种对评估范式的解构，让人读后感到醍醐灌顶，仿佛被要求用全新的眼镜去观察熟悉的世界。行文风格虽然学院派，但其论证的力度和穿透力，足以让任何一个身处产业决策链条中的人感到警醒和震撼。

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这本书给我的感觉，像是在一个巨大的、由玻璃和钢铁构成的迷宫中，被一位经验丰富的向导带着探索出口。它没有提供简单的答案，而是提供了一套工具箱，让你自己去拆解那些看似坚不可摧的技术神话。我特别关注了其中关于“知识产权与技术扩散”的章节，作者没有停留在贸易战的层面，而是深入挖掘了专利池的结构如何影响了底层技术的迭代速度和创新公平性。书中通过几个经典案例的对比分析，清晰地展示了不同激励机制下，创新生态的活力差异。更重要的是，它对“技术民主化”的探讨，提供了一个非常现实的视角——技术的力量往往集中在少数人手中，而评估体系的不透明性，加剧了这种集中的合理化。读完后，我对那些关于“颠覆式创新”的宣传口号持有了更审慎的态度，因为我知道，每一次“颠覆”背后，都有一个未被充分评估的、沉重的社会成本。

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