期刊文献+

中国人工智能产业链韧性:统计测度与时空演变特征

Resilience of China’s AI Industrial Chain:Statistical Measurement and Spatiotemporal Evolution Characteristics
在线阅读 下载PDF
导出
摘要 在世界百年未有之大变局加速演进背景下,提升人工智能产业链韧性已成为中国全球价值链地位攀升的关键。文章构建了人工智能产业链韧性评价指标体系,采用熵值法对2015—2023年中国人工智能产业链韧性进行测度,并利用Dagum基尼系数法探究2015—2023年中国人工智能产业链韧性发展差距,最后使用核密度估计法、莫兰指数与空间杜宾模型对时空收敛特征展开分析。研究结果表明:人工智能产业链韧性呈现稳步上升的发展趋势,其中,四川、安徽、湖北的人工智能产业链韧性增长速率较快。在区域差异方面,人工智能产业链韧性整体发展差异正在逐步缩小;区域间差异是人工智能产业链韧性差异的主要来源。在时空特征方面,人工智能产业链韧性存在空间溢出效应,能够促进邻近地区的人工智能产业链韧性提升。在收敛性特征方面,人工智能产业链韧性存在σ收敛,且存在绝对β收敛与条件β收敛。 Against the backdrop of an unprecedented global transformation,enhancing the resilience of the artificial intelligence(AI)industrial chain has become the key to China's position rising in the global value chain.This paper constructs an evaluation index system for the resilience of the AI industrial chain,then uses the entropy method to measure the resilience of China’s AI industrial chain from 2015 to 2023,and employs the Dagum Gini coefficient to explore the development gap in the resilience of China’s AI industrial chain from 2015 to 2023.Finally,the paper adopts kernel density estimation,Moran’s index,and spatial Durbin model to analyze the spatiotemporal convergence characteristics.The research results are shown as follows:The resilience of China’s AI industrial chain shows a steady upward trend,among which Sichuan,Anhui and Hubei Province have a rapid growth rate of the resilience of China’s AI industrial chain.In terms of regional differences,the overall development gap in the resilience of AI industrial chain is gradually narrowing.Regional differences are the main source of differences in the resilience of AI industrial chain.In terms of spatiotemporal characteristics,the resilience of AI industrial chain has spatial spillover effects,which can facilitate the improvement of the resilience of AI industrial chain in adjacent areas.In terms of convergence characteristics,the resilience of AI industrial chain exhibitsσconvergence,as well as absoluteβconvergence and conditionalβconvergence.
作者 郭晓旭 Guo Xiaoxu(Institute of Marxism,Shanxi University,Taiyuan 030006,China)
出处 《统计与决策》 北大核心 2025年第12期84-89,共6页 Statistics & Decision
基金 山西省高等学校哲学社会科学研究项目(2022zsszsx001) 山西大学马克思主义学院高水平培育项目(SXU-SMSK-2022-11 SXU-SMS-T-2023-02)。
关键词 人工智能 产业链韧性 熵值法 时空特征 artificial intelligence industrial chain resilience entropy method spatiotemporal characteristics
作者简介 郭晓旭(1987-),女,山西平定人,博士,讲师,研究方向:马克思主义中国化、中国特色产业。
  • 相关文献

参考文献17

二级参考文献325

共引文献807

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部