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基于技术挖掘的全球人工智能城市(都市圈)创新能力探究
摘要
本研究基于技术挖掘方法,依托Derwent Innovation专利数据库,引入以专利申请数量和专利授权数量为代表的数量型指标、以向外布局专利数量和专利被引情况为代表的质量型指标和以联合申请和技术相似为代表的网络化指标三个维度,剖析全球人工智能的技术布局和竞争态势,进而探究34个代表性城市(都市圈)的创新能力。研究发现:一是在人工智能领域中国城市(都市圈)在数量型指标方面位于全球前列,并且这种规模优势呈现愈加明显的态势;二是中国城市(都市圈)人工智能的技术创新质量与欧美国家相比存在较大的差距,尤其是向外布局专利数量增长趋势开始出现“逆势下降”的状态;三是中国城市(都市圈)之间维持着较强且稳定的技术合作强度,国际技术合作强度远落后于美国和日本,合作网络位势的优势并不十分突出。
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作者简介

姜李丹: 姜李丹,北京邮电大学经济管理学院助理教授,主要研究方向为创新网络、新兴技术治理。

黄颖: 黄颖,武汉大学信息管理学院副教授,主要研究方向为科技计量学、科技政策管理。

邹芳: 邹芳,湖南大学公共管理学院硕士研究生,主要研究方向为科技政策和专利计量。

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