技术进步S型曲线的解释与改进

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技术进步S型曲线的解释与改进


新技术普及才有扩张
         哈瑞.丹特在《下一轮经济周期》中描述的科技周期S曲线，一种新技术在应用普及阶段，早期和后期的增长率都很慢。普及率从0.1%-1%与1%-10%所经历的时间是一样的，在对数坐标下是近似均匀的；但这个结论只适用于较短周期行业的分析，而对于过于漫长的变化，比如城市化，会严重失真。
        哈瑞.丹特主要是从某种科学技术来理解的，但准确的理解是新技术的普及过程，而且实际上还不局限于此。整个宏观经济都是如此，其“科学技术”的理解恰如哈瑞.丹特所说，就是基础设施和信息的变化或者积累，或者更一般的说法是投资的变化。
科学技术和投资在经济意义上没有本质区别，它们就是波动发展的。

波动的过程就是从局部诞生到普及的过程。
新技术普及过程，从经济发展的角度是投资扩张的过程，生产规模逐步扩大，产品销售范围也逐渐扩大。当需要该产品的所有人都拥有它，或者说市场完全饱和的时候，那么这个产业就进入稳定循环状态，其生产的意义不在于普及而是维持新旧更替，也就不再是新技术或者新兴产业，其技术就成为常识或者共享技术。
普及率影响竞争（相对）优势
对于任何新产品，无论是投资需求还是消费需求，它都是在社会中获得相对资源份额，与其它产品或者商品构成竞争；那么社会资源在不同商品中的分配比例就存在一种分配规律。市场经济条件下这个规律近似按效率分配，即按效率的对数正态分布分配。也就是说，市场上不只有一种技术在进步，实际上所有技术都在进步，影响资源分配的是其相对进步速速，或者其相对效率。一种商品一旦取得优势，由于获得超额利润，得到更多投资就会加速进步。但一旦该技术或者商品普及，它就把优势与其它行业进行了分享，使其它产业的效率提升并导致社会整体效率提高，其相对优势就会减直到消失。普及率达到50%左右的时候优势减小会非常明显，意味着多数人能分享新技术带来的高效率，将使该行业扩张速度变慢成为大概率事件。
如果在既定资源条件下技术进步一般地遵从指数曲线，那么新技术的普及率的变化率的对数对时间就认为是线性均匀的，普及过程的时间与效率对数等价；如果普及过程机会均等或者说随机普及，那么普及率按效率对数正态分布，换言之，普及率的对数在时间坐标下呈现正态分布曲线，或者说普及率在时间坐标下呈现对数正态分布曲线。其变化率代表了该行业在市场中获得资源的机会大小。
技术进步的风险和周期性中断
所有行业都在进步并受到其它行业的影响和冲击，任何商品的扩张过程中随时都可能出现更先进的替代品。如果新技术的诞生、普及或者扩散是随机的，那么扩张的产业分布将是概率事件而不是必然事件。其发生概率在50%普及率左右最高，或者风险最小；创业期或者饱和期都将是高风险的。
风险的第一个表现就是技术进步的周期性中断。普及率是特定商品自身发展阶段的量度，而不是相对其它行业资源分配比例的反映。它能很好地反映自身发展历程中的相对变化，普及率提高意味着获得了更多的社会资源，那么发展速度就相对提高，风险下降。对于那些消耗资源少的商品，普及会很快，扩张也就很快，构成所谓短周期行业。而那些大型商品，资源消耗很大，普及率上升很慢，经常被短周期行业优先发展所打断。任何行业都不可能按照理论的普及率曲线连续发展，必然产生波动或者说调整。
另外一个表现是新产品的夭折。当普及率很低的时候，资源非常有限，那么新产品随时面临夭折。也就是说，创业早期过程将是高风险的，好产品未必一定就有好市场。当然技术孕育过程更是如此。只有达到一定规模的行业才会持续更加稳定的势头。
对数正态分布规律下的S型曲线
哈瑞.丹特所描画的S型曲线是对称的，隐含的是正态分布曲线。这对于短周期变化基本吻合，但依然偏差较大，尤其是长周期变化。
对数正态分布曲线是偏态的，这反映在普及率上面意味以下含义：
1、高峰期提前，并不在普及率50%的时间点上面，而是适当提前。提前量的多少与行业集中度或者说市场的不平等程度有关，越是集中的行业提前量越小；竞争越激烈的行业越超前。一般而言，短周期行业投资小，规模也不大，垄断程度较低，因此也会提前到达投资高峰期。
2、接近饱和期延长，即所谓长尾效应。对于短周期行业而言，产品升级相对容易，因而持续更长时间扩张，或者过度发展形成泡沫。而对于长期行业而言，意味着早期和后期发展更慢，比如城市化，一般在70%而不是90%之前就变得很慢。
3、行业一旦形成，退出市场的过程非常缓慢。容易形成一种错觉，误以为成熟行业永远不会消失。事实上，任何行业进入稳定期后都会逐渐相对缩减规模，只是比扩张期要长得多而言。

PC和云计算的发展好像与这篇文章说的有点相似. 

2013 云计算进一步发展, PC销量继续减少, 不学习新技术, 是否随时会被淘汰? 是不是该改行了?