1、技术复杂性研究起源
技术复杂性研究源于复杂性理论。关于复杂性,德国学者Gramer指出:“复杂性可以定义为系统表明自身的方式数目的对象,或是系统可能状态数目的对数:K=lgN,式中K是复杂性,N是不同的可能状态数,这个定义借自于信息论,系统越复杂,它所携带的信息越多。”英国研究后学院科学的著名学者齐曼(J.Ziman)认为:“我们生活在一个无论是在技术科学知识成果方面,还是我们对这些成果的认识方面,都具有复杂性和多样性的时代。”
某种意义上,人类科技发展的进程,也是一个技术复杂性不断增长的过程。
目前对于技术复杂性的相关研究尚处于起始阶段。
M.Hobday等较早研究了由于技术复杂性导致的高投入的、定制的复杂性产品由于其动态创新特性等性质而与简单产品的区别。另有代表性的是学者A.Khurana,其指出技术复杂性是指某项技术所包含的知识和技能的难易程度,以及该技术所融合的学科数目。
2、技术复杂性视角下的研发分工的细化
技术的演进其实处于一种非线性平衡状态,从一种无序状态向有序状态演进,从一种低端有序状态向更高端的有序状态演进,而这也导致了技术复杂性处于不断增长的过程,并最终导致科技发展中最核心的研发活动出现了新的趋势。
以集成电路芯片为例。
1958年9月,第一个集成了12个元器件的相移振荡器进行了演示,成为集成电路诞生标志。
1965年4月,G.E.Moore应邀为《电子学》杂志写了一篇评论报告,指出集成电路元器件每隔一年增长一倍。其后这个时间段被修订为每隔18个月集成度会翻一番,这就是集成电路领域著名的“摩尔定律”(MooreLaw)。从具体实例上来看,1978年Intel生产的型号为8086的CPU,上面集成了29000个晶体管;2000年,型号Pentium4的CPU上面布满4200万个晶体管;而Intel在2006年发布的型号为Montecito的CPU发布,上面甚至布有17.2亿个晶体管。从早期的12个元器件到如今动辄10亿左右个晶体管的芯片,集成电路在给人类的经济生活带来很大便捷的同时,其自身的技术复杂性也在成指数式增长,并且无论是在设计阶段还是制造阶段,都越来越复杂。
在集成电路芯片案例中,可以从技术复杂性的构成要素的数量与质性两个方面考虑。数量方面分析着眼于技术产品中构成要素的多少,而质性主要是技术产品中要素的类别差异,其中还涉及到技术演进过程中关联的一些经济、社会、文化等因素,由此也更增加了技术演变的动态性与非线性等。由此来看集成电路中CPU芯片的变迁:在数量上,由十位数的级别到十亿位数的跃迁,其中的复杂性由于互相之间的物理学上的量子隧道效应、P-N结效应等,各个晶体管之间的相互影响、制约和依存导致非线性因素的技术复杂性增加;而由于芯片工作环境的原因,在不同的温度条件和输出电压的变化影响下,芯片自身的内部变量因素都会有不同额度变化,由于这种开放性的原因,也导致其复杂性的动态变化等。而从质性的角度来分析,CPU芯片中不同电路的作用不同,串联效应、并联效应、前道设计与制造中的导电效应与后道设计与制造中的电路导电效应的差异以及制造中光学衍射效应、多种有机化学和无机化学反应等其他多学科知识包含其中;另外还要考虑社会因素对其的影响,例如市场上消费者可能更偏好更为袖珍更为便捷因而也是更小线宽的纳米技术,从90nm、45nm到22nm技术的需求等各种因素。某种意义上,质性表现的就是一种多层次性。因此,从数学中的数列或者排列组合的角度来看,假如从数量上有n个参数,在质性上有m种(0<m<n)变量,则可能性有C(m,n)=n!/m!种关联,而考虑到n的数值甚至可以达到17.2亿,则表征C(m,n)的数值应非常巨大,而根据Grame给出的复杂性计量公式,则这时的技术复杂性可以表征为K=lgN,其中N=n!/m!,可以看出K所量化的技术复杂性极其巨大。这也是目前计算机中最复杂的CPU系统主要被Intel等少数几家公司垄断的原因,因为其极大的技术复杂性,大多数国家和企业即使具有相应的资本支持,也难以从技术上开发出相匹敌的CPU芯片。
这种技术复杂性导致集成电路芯片领域的生产方式变化,即研发分工细化。总体上来看这个历程:1968年Intel公司成立,开创了自行设计,并且自己生产制造、封装、测试并销售集成电路产品的模式,是集成电路芯片行业领域的第一种主要形态,一般称为IDM(Integrated Design&Manufacture)模式,这种IDM模式的公司还包括德州仪器(TI)等著名企业。但随着集成电路芯片产品技术复杂性的增加,大部分集成电路企业难以在技术上全部掌握这些流程与相应的技术,因此,IDM模式的企业类型越来越少。在所有环节中,设计方面的研发,其技术复杂性最大,这也导致这部分业务被独立出来;借助EDA、CAD等计算机系统进行辅助设计之后,工具的进步使得一些IDM企业的设计部门可以直接从母公司独立出来运营,同时也刺激了社会上一大批相类似的设计企业的诞生。这种企业是没有Fab(工厂)的,通常就叫做Fabless企业(无工厂化的设计公司),例如著名的AMD、高通公司等。在制造中,一片晶圆上加工的集成电路要经过上万道处理工序,一块12英寸的晶圆(wafer),采用45nm、22nm技术的,其表面上可以最终密布几百亿甚至几千亿个晶体管,这样的技术复杂性导致一部分只做晶圆代工制造及其中的工艺程序研发,不做设计及设计的研发,这类企业通常被称为Foundry(晶圆制造代工厂),代表性的有台积电公司等。同时,集成电路芯片领域还有一些专门从事封装和测试及在这些相关领域研发的企业。
此后,由于摩尔定律(Moore′sLaw)所揭示的集成电路集成度规律,芯片集成度以指数方式上涨,同样面积上可以集成的晶体管数目和器件在数量上77第4期技术复杂性视角下的研发产业确立得以指数级增长,一些早期的简单电路例如计算器上的“功能电路”开始向独立的更加复杂的模块组件发展,例如四核的CPU、DSP(Digital Signal Proces-sor,数字信号处理器)。在其技术复杂性中,人们也找出了其中的一些模块化特性(Modularcharacter-istics),即可以被直接复制使用或修改为适合多种市场需求的特性,因而这种功能和模块化特性得以在集成电路设计的研发分工上进一步细化和发展,形成独特的IP核(Intellectual Property Core)研发业务。
IP核在集成电路中指的是一段具有特定电路功能的硬件描述语言程序,可以直接作为一种模块移植到不同线宽或不同功能产品的集成电路制造工艺中进行集成电路芯片生产,具有一定的通用性。
随着集成电路芯片集成规模越来越大,也导致研发设计面对越来越复杂的状况,例如,从量化的结果来看,据相关测算,集成电路的技术复杂性以每年55%的速率递增,而设计能力每年仅提高21%。
这种技术复杂性使得没有任何一家公司能够独立拥有所有必须的集成电路芯片设计的研发知识;同时,研发设计的复杂性增加,也带来设计成本的快速增长,超过了一些Fabless企业的经济实力。综合以上原因,工程师在研发具体芯片的时候,使用更多的IP核等外部研发服务来减轻重新设计某些特定模块的研发压力和缩短研发时间也渐渐成为一个大趋势。而这种外部的IP核等研发设计服务的提供商甚至不生产或销售芯片,并且进一步的、也不拥有芯片冠名权和所有权,只提供芯片研发设计服务或者授权特定的IP使用权,这种模式的企业,一般被称作Chipless(无芯片设计)企业。
Chipless模式是Fabless模式在集成电路芯片设计上的研发分工的一种延伸,其根源即是技术复杂性的指数式增长。
另外,在其他高科技领域也存在着技术复杂性导致的研发分工细化等组织形式变化案例。例如,在生物医药研发领域,由于有机化合物的分子团越来越庞大,并且链接的官能团种类越来越多,这造成药物功能分析上越来越复杂。同时,有机化学反应除了主反应之外,副反应也是层出不穷,常常因为某些关联因素的稍微改变,而导致非线性关联和动态性因素产生根本性变化,本来期望中的主反应变为副反应。例如,生物医药中经常含有的苯基化合物,比如苯酚与对氟氯苯酮反应,在140度以下只取代对氟氯苯酮中的氟,而温度更高的话,主反应生成物是氟和氯都被取代。在真正的生物医药合成中,由于生物医药比一般的化学药物分子式更大,参与反应的化合物官能团更多,并且常含有几百个左右的氨基酸链,因而分子结构也更复杂,我们知道,生物医药的分子式一般是有机化学药物的100~1000倍,并且受干扰而产生非线性关联的因素不仅仅只有温度等因素,因而无论从数量和质量两个角度来看,当代的生物医药研发的技术复杂性都越来越高,而由于生物医药直接用于人类生命健康,关系重大,这种技术复杂性也可以从官方规定的临床试验规范上得以反映。例如,临床试验规范从1999年的96条增加到了2005年的158条,试验时间也从原来的21天延长到35天。这就必然促使生物医药研发领域进行研发分工细化,不同的企业从事官能团区别较大的、不同种类的生物医药的研发。
3、研发分工细化与研发外包市场的扩大化
据统计,1970年复杂性技术占世界30种主要出口商品的43%,到1995年,这一比例已经上升为82%〔8〕。笔者认为,由于划时代意义上的技术大革命仍然没有产生,在原有体系下产生的技术创新等仍然会促使客观技术复杂性的比例继续上升,并继续导致认知意义上的技术复杂性持续上升。因此,在各类高科技产业与行业中,由技术复杂性导致的研发活动都进一步细化与分工,从而导致一些研发成果需要从外部获得,研发外包(R&Doutsourc-ing)的市场规模越来越大。实际上,研发外包与产品特征、产业特征是密切相关的。
John按照Martin和Scott创新分类的方法,对加拿大的制造产业、生物技术产业做了深入的创新调查,发现企业研发外包与产品的技术复杂性有显著的相关性〔9〕。高新技领域的产业(如生物医药、集成电路芯片),因其技术复杂性强,研发过程涉及较多领域知识和部门,一般企业很难完成,必须求助于研发外包。在某种意义上,越是技术复杂性高、复杂的产业、产品,研发外包的可能性就越大,研发外包的市场就越广阔。
实证上,据统计,全球研发外包活动总产值比5年前翻了两番,并于2010年达到3450亿美元。
至于我国,据商务部统计,2008~2012年,中国服务外包企业承接离岸服务外包执行额由46.9亿美元增长至336.4亿美元,年均增幅超过60%;占全球离岸外包市场份额由2008年的7.7%增长至2012年的27.7%,跃升为全球第二大服务外包接包国。其中大部分是研发类服务外包,例如计算机软件、生物医药和集成电路研发设计类。具体来看,在生物医药研发领域,2005年美国著名的生物医药公司辉瑞公司提交给美国食品与药品管理局(FDA)审批的6个新药有3个不是内部研发的。
有数据指出生物医药全球研发经费中用于外包的比例从1994年的不到5%快速增长到2010年的40%左右。而根据全球半导体联盟(GSA)的数据,全球集成电路芯片研发设计在2011年已经达到648.9亿美元的规模;而根据我国半导体行业协会(CSIA)数据,我国近几年的增长率超过全球平均销售额增长率,到2011年时已经接近700亿元人民币。这么广大的市场份额,也为我国的集成电路芯片设计的研发外包提供了广阔空间。
4独立型研发企业的出现及研发产业的确立由技术复杂性导致的研发分工的细化,最终会在技术开发的组织形式上产生变化,这就类似在集成电路芯片领域新产生的Chipless模式的研发企业。实际上,在研发分工细化与研发外包市场的不断增长趋势下,催生了一大批专门从事研发服务的独立型研发企业或机构。独立型研发企业(机构)研发新知识、新产品并直接商品化,以研发外包服务为主要收入来源,其形成模式主要有3种:直接创立的企业,例如集成电路产业领域Chipless类型的ARM公司,其业务主要是向集成电路芯片企业提供各种IP核,以及研发设计服务和方案提供等,依据ARM公司官网信息,目前总共有超过100家公司与ARM公司签订了技术使用许可协议,其中包括Intel、IBM等这样的大公司。
ARM公司2007年收入约2.6亿英镑。第二种类型是从企业内部研究机构转型发展起来的,例如美国的“从以企业为中心的实验室到独立的实验室”的萨尔诺夫公司。第三种类型是从高校或科研院所中产生,例如我国深圳华大基因研究院即从中科院遗传所人类基因组研究中心中发展而来。独立型研发企业(机构)不仅能获得丰厚的经济收益,对于技术转移和扩散也具有重要作用,据统计,全球生物医药领域有60%的科技成果是由这类的独立型研发企业进行转移的。
独立型研发企业的不断出现与增长,对于研发产业的最终确立具有重要意义,这是对马克卢普(F.Machlup)知识产业理论概念上的一个新发展。
自从研发活动诞生之日起,就逐渐展现出作为经济社会发展基础性环节的重要性,这种重要性与日俱增,但仍然是间接的通过其他具体的产业作用于社会与经济,并不是一种直接的形式。只有在后学院科学阶段,知识经济兴起的大背景下,研发活动才能直接表现出价值创造的相应形式,即研发活动脱离了其他产业载体和中介,自身形成一种独立的产业,成为价值的直接创造和实现方式。而独立型的研发企业(机构)就是这种产业演进过程中成熟的标志。这里的研发产业(R&Dindustry)指的是:在知识经济背景下,由于技术复杂性及其导致的社会分工等原因,在研发外包等形式下催生的,以从事研发活动并从研发活动产出中获取直接经济利益的企业或机构的集合,产业的主体包括独立的研发型企业(机构)、企业中直接从事研发活动的机构与组织以及高校和科研院所,其中最具代表性的是独立的研发型企业(机构)。这些新型的独立型研发企业,既是一个企业,具有独立法人地位,同时又是一种实验室类型的研发机构,实现了研发实验室功能和市场企业组织完美的结合,是一种研发实验室与企业的辩证统一,也是研发机构的发展演进的一种高级形态。
5、结束语
由于当代知识生产模式已经发展到“模式2”,是一种异质性的跨学科、交叉学科的知识生产时代,并且产生了“社会性技术”(Sociotechni-cal)的概念,指出了技术中的社会关联与社会形塑;这些都表明,在当代,各领域、尤其是高科技领域其技术复杂性的增长是必然的。因此,这种技术复杂性导致的研发分工细化,催生了研发外包市场与独立型研发企业的诞生,进而,使得研发活动在某些高科技领域,具有一种独立的产业特征,直接表现出价值创造的相应形式,确立了研发产业。而研发产业对于我国当前的产业转型升级和高端生产性服务业的发展都具有重要意义。
参考文献:
〔1〕刘汶荣,李建华.技术创新的复杂性特征研究〔J〕.当代经济研究,2008,(8):59-62.
〔2〕李世超.论技术复杂性及其导致的社会脆弱〔J〕.科学学与科学技术管理,2005,(11):13-17.
