中国如何走出科技创新困境———基于科技创新与人力资本协同发展的新视角

本文立足于中国科技创新投入高速增长、全要素生产率增速放缓的典型事实，从科技创新与人力资本协同发展的视角，探讨如何破解科技创新困境的问题。首先分析了科技创新与人力资本相互作用的协同机理，基于中国制造业行业面板数据，实证检验了科技创新与人力资本的协同效应，并探讨了两者协同效应的行业差异。研究发现：单独自主研发创新、合作研发创新、非研发创新均没有提升制造业绿色全要素生产率，但三者与人力资本的协同互动具有显著促进效应，这说明实现科技创新与人力资本协同发展，是破解中国科技创新困境、“研发—生产率悖论”以及促进经济高质量发展的关键；人力资本与科技创新的协同效应存在行业差异，高技术行业中两者的协同效应不明显，这可能与高技术行业需要更高的人力资本与之协同有关。本文的发现为党的十九大提出的建设“协同发展的产业体系”提供了理论依据，并且对中国走出科技创新困境、实现经济高质量发展具有政策参考意义。     

创新活力对区域绿色发展转型的门槛机理研究：人力资本视角

通过系统构建中国区域绿色发展转型指标体系将人力资本异质门槛纳入创新驱动绿色发展转型框架,考察不同区域人力资本门槛下创新活力对绿色发展转型的非线性影响机制.研究发现,当前区域绿色发展转型并没有实现,存在较大的发展空间,且区域异质性显著,创新活力对于区域绿色发展转型的作用存在显著的人力资本异质门槛效应,较低水平的人力资本并不利于促使区域创新活力驱动绿色发展转型,而随着地区人力资本积累的提高并突破"临界点",在一定程度上有效增强区域创新活力的驱动效应,进而推动区域绿色发展转型.     

人力资本结构对绿色全要素生产率影响的空间计量分析

基于人力资本的功能和资本的经济属性，将人力资本结构划分为促进资源转换的科技创新人力资本、促进资源有效配置的企业家人力资本和提高资源充分利用的政府人力资本。采用超效率SBM-GML指数模型测算中国绿色全要素生产率的地级市数据，运用空间杜宾模型分析三种人力资本对城市绿色全要素生产率的空间效应。结果表明：（1）城市绿色全要素生产率、绿色技术效率和绿色技术进步各自存在显著的空间正自相关性；（2）在全域空间上，资源转换型人力资本和资源利用型人力资本显著促进本地绿色全要素生产率的提升，资源配置型人力资本则表现出抑制作用；（3）在区域和人口规模不同的城市，三种人力资本对绿色全要素生产率的影响呈现出异质性特征。最后给出从三种人力资本结构角度，提升绿色全要素生产率的政策建议。     

人工智能对中国区域经济高质量发展影响的理论机理与实证分析----以工业机器人为例

随着工业4.0时代的到来,在技术变革的浪潮中,以全球视角布局人工智能技术,引领未来科技发展,为我国推动经济高质量发展、建设创新型国家提供有力动力。本文分析了人工智能对经济高质量发展影响的理论机理,并采用2009-2019年中国省级面板数据,构建面板固定效应模型实证分析了人工智能对中国区域经济高质量发展的影响,研究发现：人工智能可以为经济高质量发展提供动力支持,在不同区域中,人工智能对西部地区经济高质量发展的促进作用较大,东北、东部地区次之,中部地区较小；在人工智能实现经济高质量发展的传导效应中,资本形成累积效应和技术创新效应传导效果明显,人力资本提升效应传导效果不明显。为了实现我国区域经济高质量发展,要加快人工智能领域的人才培养、加强新型基础设施建设以及鼓励人工智能核心技术的研发。     

The role of data for AI startup growth

Artificial intelligence (AI)-enabled products are expected to drive economic growth. Training data are important for firms developing AI-enabled products; without training data, firms cannot develop or refine their algorithms. This is particularly the case for AI startups developing new algorithms and products. However, there is no consensus in the literature on which aspects of training data are most important. Using unique survey data of AI startups, we find a positive correlation between having proprietary training data and obtaining future venture capital funding. Moreover, this correlation is greater for startups in markets where data is a major advantage and for startups using more sophisticated algorithms, such as neural networks and ensemble learning.     

绿色工艺创新如何提升企业绩效？ ——基于智力资本的多重中介和组织冗余的调节效应

双碳战略下,为推动引导企业绿色发展以提升企业价值,以2013—2019年我国209家上市制造企业相关面板数据为样本,探讨绿色工艺创新通过影响智力资本及其构成要素（人力资本、结构资本和关系资本）提升企业绩效的路径,以及组织冗余在其中的调节效应。研究结果显示：（1）绿色工艺创新对企业绩效具有显著促进作用;（2）人力资本、结构资本在绿色工艺创新与企业绩效间发挥部分中介作用,且中介效应存在差异;（3）绿色工艺创新对企业绩效的直接预测作用受到未吸收冗余的正向调节,但未受到已吸收冗余的调节效应影响。     

国际创业投资研究热点与趋势的可视化分析

在中国经济进入新常态的环境下，创业投资行业的发展面临巨大变革，有必要借鉴国际创业投资领域先进的研究成果，把握研究热点与研究趋势，帮助学者明确创业投资研究方向，为国内创业投资企业提供指引和借鉴。针对WOS核心数据库中1985-2018年的25种国际顶级期刊中903篇文献，运用CiteSpaceV软件，从“国家、机构、文献共被引聚类、突现词、关键词”等维度进行了可视化计量分析。找出了国际创业投资研究的高产国家、机构及作者，揭示了国际创业投资研究热点和演进过程，探究了国际创业投资研究发展的新趋势。研究发现：论文高产国家主要集中于美国、英国和加拿大；高产机构为Harvard Univ、Indiana Univ、Nottingham Univ等；高产作者为Douglas Cumming、Mike Wright、Sophie Manigart等。研究热点主要包括“创业投资策略、投资绩效、投资影响因素、对创业企业影响、投资网络”等；热点从20世纪末对创业投资公司、创业投资家、被投企业等理论研究为主，转向21世纪初对创业投资战略、投资网络、投资决策等实践研究为主，到最近几年创业投资对创新的影响、创业企业绩效、创业投资影响因素等实证研究为主；研究经历了1996年前的萌芽期、1997-2003年的成长期、2004-2013年的爆发期以及2014至今的稳定增长期四个阶段。     

资源异质性、知识流动与产学研协同创新——以人工智能产业为例

以人工智能为引领的新一轮产业变革催生了创新网络多系统共享开放、多主体互动互补、多因素震荡交织等特征的凸显，使得产学研协同创新对资源异质性、知识流动的双重需求日益加剧。该研究以人工智能产业为例，分类别、分阶段探讨了资源异质性与知识流动对产学研协同创新的动态交互效应。研究表明：资源异质性对产学研协同创新具有显著的促进作用；但随着产业生命周期的不断推进，知识吸收对此促进作用经历了 “负向调节效应较大-负向调节效应缩小-正向调节效应加强”的动态调节过程，而知识扩散则经历了“正向调节效应较小-负向调节效应出现-负向调节效应增大”的动态调节过程，为寻找人工智能产学研协同创新生态治理的突破口提供了参考依据。     

中国城市绿色创新水平及影响因素贡献度分解

明晰城市绿色创新的驱动因素并识别不同因素的贡献程度对城市可持续发展具有重要的作用。本文采用2005-2016年中国专利全文数据库识别地级市层面的绿色专利数量，通过回归分解识别影响地区绿色创新水平差异的主要决定因素及其贡献度。本文发现：（1）我国的绿色创新水平呈现明显的区域发展不平衡特征，东部地区整体发展迅猛，中西部地区相对缓慢，不同城市的绿色创新产出呈现两极分化。（2）不同地区影响绿色创新产出的因素存在差异性。东部地区创新投入要素对绿色创新产出的边际影响更为明显，中部地区绿色创新产出受到经济发展指标、创新投入要素和政府行为的联合影响，西部地区绿色创新产出呈现出政府行为主导的特征。（3）对于不同类型的绿色专利，经济发展水平仍是各类专利产出不平衡的主要因素，而创新投入的要素作为影响创新产出的直接因素对不同类型绿色创新的影响起到了决定性的作用。     

中国湖泊生态环境变化与保护对策

湖泊是地表水资源的重要载体，同时也是“山水林田湖草沙”生命共同体的重要组成部分，承担着重要的生态系统服务功能。文章主要基于中国科学院南京地理与湖泊研究所开展的全国性湖泊调查和典型湖泊长期监测获取的第一手数据，重点阐述了我国五大湖区典型湖泊的生态环境状况，系统呈现了中国湖泊生态环境总体状况与保护成效；在此基础上分析了我国湖泊生态环境面临的问题与挑战，提出了我国湖泊生态环境的保护对策与建议，以期推动我国湖泊生态环境保护与修复治理工作，保障湖泊与流域水安全，支撑湖泊流域区域可持续发展。     

长三角地区高技术产业集聚、技术创新与绿色发展——基于PVAR模型的实证研究

采用2008—2017年长三角地区三省一市的面板数据,基于PVAR模型,运用脉冲响应函数、方差分解等方法,检验高技术产业集聚、技术创新与绿色发展三者之间的长期动态关系变化,并将长三角地区41城分成中心区与次区域比较研究。结果表明,短期内长三角地区技术创新促进高技术产业集聚、抑制绿色发展;分地区结果显示,中心区与次区域发展存在差异;长期来看,三者之间的影响关系存在时变效应,且变量之间的动态关联度未能达到高效调动。基于此,提出合理推进高技术产业集聚,提高技术创新水平,促进绿色发展的对策建议。     

资本市场支持绿色产业技术创新的效应研究*

发展绿色产业成为当前我国迫切需要解决的问题.为进一步探求资本市场推动我国绿色产业技术创新的作用机理,结合理论分析,通过典型相关分析,在宏观层面检验不同层面资本市场与绿色产业技术创新各个阶段之间的作用机理,发现资本市场具有促进绿色产业技术创新的作用,其中对绿色产业技术创新的促进成效最为明显的是股票市场的发展;进一步检验发现,股权融资规模与绿色产业企业技术创新水平存在正相关关系,其中中小板市场对绿色企业技术创新的作用效率最高.因此,需要从提高融资效率、优化融资结构和创新融资模式等3个方面充分调动资本市场对绿色产业技术创新的支持功能.     

底线式科技安全治理体系构建研究

底线性是有意义的创新的核心属性之一，强调运用底线思维防范化解重大科技安全风险。研究立足中国实际，对未来科技安全治理的难点和要点展开了预见性分析，论证了底线思维在科技安全治理中的内涵和必要性，提出了包含“党的领导”、“举国体制”、“群众路线”、“开放包容”、“底线思维”五个核心要素的底线式科技安全治理体系以及人工智能治理底线。进而通过目标手段分析法，构建了“目标-需求-系统”三维一体的治理体系研究分析框架。最后在理论阐释的基础上，通过信息、能源、物资、人员四个方面的管理系统架构设计案例，对底线式科技安全管理系构建的实践研究展开了前瞻性探讨，为主管部门实际开发和应用科技安全管理系统提供了借鉴。     

环境资源约束下基于Solow模型的绿色消费路径研究

针对传统消费造成的资源过度消耗与环境严重退化的现象,基于扩展的Solow模型框架,引入环境资源存量约束与绿色消费变量,建立了环境资源约束下以社会福利最大化为目标的绿色消费路径模型,运用最优控制理论得到了均衡状态下最优消费路径的解析解,对不同影响因素变动下最优的绿色消费路径进行数值仿真,结果表明:(1)不同的绿色消费初值影响着消费模式绿色化的速度,但无法实现完全绿色化,两种消费模式之间会最终达到均衡状态;(2)环境资源承载力较高的条件下有利于消费模式的绿色化,但也刺激了传统消费更快速度的增长,从而会降低整体消费的绿色程度;(3)高资本弹性和高环境自净力均不利于消费模式的绿色化。     

人工智能对就业影响研究的源起、热点与趋势——基于知识图谱文献计量方法

人工智能已成为新一轮产业变革的核心驱动力、经济发展的新引擎和社会发展加速器,必将对就业产生深远影响。近年来,人工智能对就业的影响受到国内外学者的广泛关注。本文应用Citespace软件,对CNKI数据库和WOS核心集合中关于人工智能影响就业主题的文献进行可视化分析,发现核心研究国家,对比国内外的研究机构分布和关键词共现状况,分析关键节点文献,追溯研究源起、梳理研究现状、热点及发展趋势。研究发现,当前各国、各研究机构间的联系较为松散,缺乏多学科领域合作。就业极化和收入极化成为重要研究视角,技术进步、数字化转型、工作时长和常规性结构成为重要的研究领域,人工智能对就业影响的“情景化”、 “异质化”研究、 “重塑效应”、人机协同情景下的人机“共生关系”、基于人类价值的就业质量提升、劳动者的知识技能转化、人工智能下的就业心理、就业领域的伦理道德、基于产业与就业动态匹配的应对政策以及人工智能与就业关系的跨学科交叉研究将成为未来的十大研究趋势。     

国家创新力减退了吗？——基于全球创新指数研究

根据康奈尔大学、欧洲工商管理学院、世界知识产权组织（WIPO）等机构发布的年度国家创新能力指数（GII）得分和排名来看，国家的绝对创新能力和相对排名并非一成不变，而是普遍的出现了创新能力波动的现象，“创新乏力”的出现也并非小概率事件。通过比较研究，创新乏力成为国家发展的主要风险之一。目前全球经济增长迟缓，发展不确定性巨大，认识创新乏力及政府的作用对于国家发展意义重大。本文通过全球创新指数（GII）定义了“创新乏力”，并试图使用Logit模型来探索“创新乏力”这一风险的影响因素及政府对于防范该风险的作用。笔者发现完善的市场机制和人力资本的提升能显著降低“创新”乏力发生的概率。政府需转变传统的创新支持方式，因为为创新营造良好的制度环境和提升人力资本比盲目扩大一般基础设施建设、纯粹增加政府R&D支出更有效。此外，笔者进一步建议：一是坚定不移的深化改革国家创新治理体系。二是进一步加强创新文化建设，培育包容友好的社会环境。三是以人为本，构建具有活力和创造力的人才体系。     

一种稳健的基于主颜色的多目标跟踪算法

多目标跟踪是视频监控等领域的一项关键技术,该文提出一种基于主颜色的多目标跟踪算法,在算法中使用主颜色描述感兴趣目标,在卡尔曼滤波器预测的基础上利用基于主颜色的mean shift算法对各目标进行跟踪,接着利用目标跟踪位置与前景blob之间的关联矩阵来推理多目标跟踪问题中的各种情况,根据不同的情况对目标的位置、大小以及颜色信息做相应的更新。对大量图像序列的测试结果表明,该算法能够较好地处理遮挡,具有稳健的跟踪效果。     

Exploring developments of the AI field from the perspective of methods,datasets, and metrics

The knowledge contained in academic literature is interesting to mine. Inspired by the idea of molecular markers tracing in the field of biochemistry, three named entities, namely, methods, datasets, and metrics, are extracted and used as artificial intelligence (AI) markers for AI literature. These entities can be used to trace the research process described in the bodies of papers, which opens up new perspectives for seeking and mining more valuable academic information. Firstly, the named entity recognition model is used to extract AI markers from large-scale AI literature. A multi-stage self-paced learning strategy (MSPL) is proposed to address the negative influence of hard and noisy samples on the model training. Secondly, original papers are traced for AI markers. Statistical and propagation analyses are performed based on the tracing results. Finally, the co-occurrences of AI markers are used to achieve clustering. The evolution within method clusters is explored. The above-mentioned mining based on AI markers yields many significant findings. For example, the propagation rate of the datasets gradually increases. The methods proposed by China in recent years have an increasing influence on other countries.     

智力资本与组织绩效:交互效应与传导路径

在知识经济背景下，企业的智力资本很大程度上影响甚至决定了其市场竞争力。但智力资本究竟如何作用企业? 以往的研究容易忽视其内部的作用机制，以至于智力资本各维度间的作用关系仍是一个“黑箱”。因此本文在前人研究基础上，从智力资本的四维结构出发，通过206家中国企业的数据研究发现：智力资本不仅能直接影响组织绩效，还可通过其它维度间接影响组织绩效；同时这四个结构维度间还存在交互效应，它们不同程度地影响着组织绩效。