人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力與融資生態(tài)耦合演進(jìn)——基于系統(tǒng)動力學(xué)視角
【部分圖文】:
系統(tǒng)動力學(xué)這一理論可探究系統(tǒng)內(nèi)部的各要素對系統(tǒng)仿真模擬運行的影響程度,因此系統(tǒng)邊界的確定對模型的構(gòu)建顯得尤為重要。本文主要借鑒Xu等[12]構(gòu)建的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資生態(tài)指標(biāo)體系,以及王瓊等[13]、Chanet等[14]的研究經(jīng)驗,構(gòu)建了由經(jīng)濟(jì)、政府、技術(shù)和產(chǎn)業(yè)四大子系統(tǒng)構(gòu)成的融資環(huán)境系統(tǒng)和基于人工智能產(chǎn)業(yè)層面考量的創(chuàng)新能力協(xié)調(diào)度模型,基于子系統(tǒng)與創(chuàng)新能力互相影響、相輔互動的作用機(jī)理,意在探究創(chuàng)新能力與融資環(huán)境的耦合階段和路徑。其中,創(chuàng)新能力主要從創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新資源考慮。創(chuàng)新能力-融資環(huán)境系統(tǒng)理論模型如圖1所示。2.3 子系統(tǒng)分析
本文使用系統(tǒng)動力學(xué)軟件AnyLogic進(jìn)行模型模擬仿真,運行時間范圍為2013—2023年,仿真步長為1年。其中,2013—2018年為模型運行與實際情況的檢驗?zāi)晗,可進(jìn)行模型調(diào)試和相關(guān)參數(shù)變量的確定;2019—2023年為系統(tǒng)仿真的預(yù)測年限,這一階段模擬是為了預(yù)測未來5年人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力與融資環(huán)境耦合的發(fā)展趨勢,以便決策分析。本文基于代表性、可獲性和精簡性等原則,選取36個變量建立創(chuàng)新能力和融資環(huán)境的系統(tǒng)動力學(xué)模型(如圖2),所選取的指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國金融統(tǒng)計年鑒》、萬得(Wind)數(shù)據(jù)庫及人工智能行業(yè)研究報告等,資料準(zhǔn)確、規(guī)范,資料來源可靠。3.2 耦合協(xié)調(diào)度模型構(gòu)建
由模型仿真結(jié)果得出(如圖3),我國人工智能產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力不斷攀升,在2013和2018年發(fā)生急劇增長,在未來5年保持高位增長;而人工智能產(chǎn)業(yè)的融資環(huán)境在前期有較高程度的波動增長,中后期趨于長期穩(wěn)定。從耦合度和耦合協(xié)調(diào)度的角度來看(如圖4),我國人工智能產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力與融資環(huán)境的耦合程度長期呈現(xiàn)穩(wěn)態(tài)趨勢,耦合協(xié)調(diào)度都表現(xiàn)出增速波動上升的態(tài)勢。其中,耦合度的均值在0.9以上,說明處于高水平耦合階段;協(xié)調(diào)度值在2013年處于輕度失調(diào)狀態(tài),但隨著創(chuàng)新能力的高速提升和融資環(huán)境兼容完善,協(xié)調(diào)度值不斷提升,長期處于中度協(xié)調(diào)狀態(tài),并在2019年達(dá)到高度協(xié)調(diào)。圖4 人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力-融資環(huán)境系統(tǒng)耦合度和協(xié)調(diào)度趨勢
【相似文獻(xiàn)】
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