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大模型对人工智能产业创新的链式孵化机制——基于双重机器学习的面板数据分析
1
作者
郑庆花
肖翠仙
《工业技术经济》
2025年第10期32-42,共11页
本文基于链式孵化视角,利用2015~2024年中国31省(区、市)面板数据,采用双重机器学习模型检验大模型技术对人工智能(AI)产业创新的影响机制。研究发现:大模型技术对AI产业创新有显著正向总效应,其中3112%需通过“大模型技术→...
本文基于链式孵化视角,利用2015~2024年中国31省(区、市)面板数据,采用双重机器学习模型检验大模型技术对人工智能(AI)产业创新的影响机制。研究发现:大模型技术对AI产业创新有显著正向总效应,其中3112%需通过“大模型技术→产业生态体系→AI产业创新”链式路径实现,阻断任一环节则间接效应降至0,印证链式孵化的必要性。产业生态为核心中介,呈技术强驱动、生态弱转化特征,生态向创新的转化效率为关键瓶颈。进一步分析表明,大模型技术与产业生态存在非线性协同效应,技术对创新的边际效应随生态成熟度递增,且低生态地区技术已具备独立驱动创新的核心引擎作用。区域异质性显著,东部链式路径传导完整,间接效应占比2961%,中部因生态中介缺失致传导失效;西部因技术-生态适配偏差出现负向效应;东北协同机制尚未建立。由此提出突破生态→创新转化瓶颈、构建算力-孵化-开源联动基建、实施梯度区域政策、防范生态垄断风险等建议,以完善链式孵化机制,推动AI产业创新。
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关键词
大模型
链式孵化
人工智能产业创新
双重机器学习
产业生态
转化效率
系统性创新
非线性协同效应
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职称材料
题名
大模型对人工智能产业创新的链式孵化机制——基于双重机器学习的面板数据分析
1
作者
郑庆花
肖翠仙
机构
梧州学院经济学院
出处
《工业技术经济》
2025年第10期32-42,共11页
基金
广西哲学社会科学规划研究课题“数字赋能广西产业链创新链深度融合的动力机制与路径研究”(项目编号:22FJY024)
梧州学院博士基金项目“数字经济促进现代化产业体系建设的效应测度研究”(项目编号:2023A001)。
文摘
本文基于链式孵化视角,利用2015~2024年中国31省(区、市)面板数据,采用双重机器学习模型检验大模型技术对人工智能(AI)产业创新的影响机制。研究发现:大模型技术对AI产业创新有显著正向总效应,其中3112%需通过“大模型技术→产业生态体系→AI产业创新”链式路径实现,阻断任一环节则间接效应降至0,印证链式孵化的必要性。产业生态为核心中介,呈技术强驱动、生态弱转化特征,生态向创新的转化效率为关键瓶颈。进一步分析表明,大模型技术与产业生态存在非线性协同效应,技术对创新的边际效应随生态成熟度递增,且低生态地区技术已具备独立驱动创新的核心引擎作用。区域异质性显著,东部链式路径传导完整,间接效应占比2961%,中部因生态中介缺失致传导失效;西部因技术-生态适配偏差出现负向效应;东北协同机制尚未建立。由此提出突破生态→创新转化瓶颈、构建算力-孵化-开源联动基建、实施梯度区域政策、防范生态垄断风险等建议,以完善链式孵化机制,推动AI产业创新。
关键词
大模型
链式孵化
人工智能产业创新
双重机器学习
产业生态
转化效率
系统性创新
非线性协同效应
Keywords
large-scale model
chained incubation
artificial intelligence industrial innovation
double machine learning
industrial ecosystem
conversion efficiency
systematic innovation
nonlinear synergy effect
分类号
F124 [经济管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
大模型对人工智能产业创新的链式孵化机制——基于双重机器学习的面板数据分析
郑庆花
肖翠仙
《工业技术经济》
2025
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