三螺旋理論,又稱三螺旋創新模型理論(Triple Helix Theory),主要研究大學、產業以及政府以知識經濟為背景之創新系統中之型態關係,由Etzknowitz與Leydesdorff於1995年首次提出。
因應知識經濟時代來臨,三螺旋理論著重於政府、學術界與產業界(即為產、官、學)三者在創新過程中互動關係的強化。該理論探討如何協調產業、政府、學界三方於知識運用和研發成果產出上的合作;當社會動態產生改變,過去單一強大的領域將不足以帶動創新活動,推動創新也非單一方的責任,此時產業、政府、學界的三螺旋互動便隨之發生:大學透過創新育成機構孕育企業創新,而產業則扮演將研發成果商業化之要角,政府則透過研發相關政策、計畫或法規制定,鼓勵企業和大學間研究發展合作。
有別於早期經濟合作暨發展組織(OECD)將「產業」作為主要研發創新主體,三螺旋理論更重視產業、政府、學界三大主體均衡發展,三方主體各自獨立發展,且同時與其他方維持相互協力合作,共同推進經濟與社會之創新發展。
在三螺旋理論下,產、官、學因其強弱不等的互動狀態,形成不同的動態模型(例如國家干預模型、自由放任模型、平衡配置模型等等),這些動態模型被認為是產生創新的主要動力來源,對未來新知識和科技創造與擴散的能力以及績效具有決定性的影響力。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本經濟團體聯合會、環境省、經濟產業省於2021年3月設立「循環經濟夥伴」(JAPAN PARTNERSHIP FOR CIRCULAR ECONOMY,J4CE),其係為實現循環經濟(CE),而有賴政府、民間企業、國際機構等相關組織,建立劃時代的產官合作平台。 J4CE已成立一年,此段期間已進行三次產官間之對話,如於2021年12月21日係針對「實現循環經濟所新增之成本為何?」、「如何解決所生之成本?」為主題,提出促進循環經濟值幾個值得注意之企業事例。 例如:「新的商業模式」中,由損害保險日本興亞公司與Second Harvest Japan公司共同合作,當食品運送過程中發生事故,該食品被判定失去市場價值時,能將其捐贈給Second Harvest Japan公司,其捐贈花費之費用或損失,將由損害興亞公司負責給付其保險金,而Second Harvest Japan公司則將捐贈之食品提供給生活困窮家庭,其作法將有助社會支援、減少食品浪費;另有Panasonic等電器公司提供「照明」服務,但非燈泡的所有權出賣,而是以繳納使用費方式,提供LED燈給企業經營者,並提供相關修繕、動產綜合保險等服務,已達到省電效果、降低能源成本等。 而在2022年2月17日第3次產官對話中主要以「循環經濟的投資者觀點與資訊公開方法」為主題,為因應氣候變遷經濟產業省設立TCFD制度已受到企業經營者的高度關注,因此也期待J4CE在循環經濟中也能有相同作用。 然截至今日最大難題還是在於當使用再生資源應如何將同質材料作為資源來運用較為棘手,J4CE目前除了對研究開發給予支援外,亦考慮增加補助金及放寬其限制等方式進行。
政府推動跨部會生質柴油發展計畫,台北縣環保局率先試行生質柴油因應國際油價高漲、石油減產危機、京都議定書生效等衝擊,經濟部能源局將整合環保署、農委會,成立跨部會生質柴油發展計畫,計劃2010年達成國內生質柴油產量10萬公秉,替代國內車用柴油使用量約6%。 「生質柴油」乃是指動植物油或廢食用油經過轉化技術後所產生的酯類,直接使用或混合柴油可以作為燃料,為一再生清潔能源;目前台北縣環保局已結合五家客運業者、一家貨運業者、四個公所清潔隊及八里掩埋場,推動四十八輛客運車等添加柴油試運行,以實際了解生質柴油的效益。 試行時間預定至明年二月底止,預計試行車輛行走公里數為 四十四萬八千公里以上,重型機具運轉三百二十六小時以上。台北縣環保局還將安排試行車輛到台北縣林口柴油車動力計檢測站進行綜合排氣檢測,以瞭解車輛使用質柴油的所產生的污染減量成效。
IBM Watson Health與FDA合作研究區塊鏈技術之醫療運用根據專利資料庫公司IFI CLAIMS公佈2016年美國專利統計報告,IBM以8,088件專利再度蟬聯冠軍,其中多著重在人工智慧(artificial intelligence)、認知運算(cognitive computing)、及雲端(cloud)等技術領域,也有健康醫療相關專利。 近期IBM Health與美國食品藥品管理局(U.S. Food and Drug Administration)展開兩年期之合作研究,透過區塊鏈技術(blockchain)以安全且去中心化的方式進行數據共享,如:交換電子病歷、臨床試驗、基因數據、甚至過去難以取得的病患行動與穿戴裝置數據及物聯網(Internet of Things)數據等。 傳統上病患的病歷資訊存放於各診療單位或醫療機構,造成資訊管理效率及互通性較低,在區塊鏈技術的架構下,有效率的將大量且多樣的醫療數據進行彙整,並藉審查追蹤紀錄以防止竄改,提升病歷數據傳輸管理的可靠性及安全性。在如此多元化的醫療數據共享環境下,有助於醫療診斷、更將能促進產業發展。 此外,過去病患穿戴裝置所測得的日常生理數據,不管在數據取得、或將該些數據應用至臨床診斷上皆存有許多問題,如今區塊鏈技術將能提高物聯網數據資訊之整合性。依調查顯示,預計有80%新創組織採用區塊鏈技術於物聯網數據管理與應用上。 其他應用商機更包括居家監控、慢性疾病管理、藥物整合(medication reconciliation)及供應鏈管理等。IBM預估,至2017年底將會有16%的健康醫療機構採用以區塊鏈技術為架構的管理工具,並預測十年內採用比例將達72%。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」