本帖最后由 中国资料 于 2026-1-25 17:17 编辑
各省人工智能发展指数数据
最新版数据已整理为Excel格式，数据的时间区间为1990-2024年，内含“数据+计算方法+数据来源+参考文献”，欢迎下载！
人工智能评价指标体系。根据人工智能评价指标体系的构建思路，从技术水平、智能产业化、产业智能化、创新能力、资本支持五个维度构建评价指标体系，涵盖了11个要素和24个测度指标。
与已有文献相比较，构建的指标体系具有三个特点。一是多维度综合评估，将五个维度有机整合，突破单一维度的局限性，实现对人工智能更全面的评价。二是强调“创新能力”和“资本支持”的重要性，突显创新和资本对人工智能发展的基础支撑和推动作用，刻画人工智能的技术潜力和市场潜力，使得评估体系更加贴近实际。三是反映人工智能的现状和前景。指标体系既包含了反映当前技术水平和应用状况的指标，如技术水平、智能产业化和产业智能化，也包含了反映未来发展能力的指标，如创新能力和资本支持。
各维度测度指标说明如下： （1）技术水平。人工智能技术构成了智能产业化和产业智能化的核心支撑，人工智能学术论文与专利是人工智能技术的物化成果。人工智能学术论文发表情况体现了一个国家或地区在基础研究的实力深度，人工智能专利数量则反映了其在核心技术上的竞争力。人工智能论文与专利数量能够较好地反映不同区域在人工智能技术上的差距。为此，从“规模”与“效率”双维度构造总量指标和强度指标测度人工智能技术水平。 （2）智能产业化。智能产业化的核心在于人工智能企业的涌现与成长，这不仅推动了先进技术的产品化进程，还促进了完整产业链的形成，涵盖了从研发、生产到应用的全链条，为产业智能化转型奠定了坚实基础。从“产业规模”与“产业效益”两个维度刻画智能产业化发展水平。 （3）产业智能化。产业智能化是指智能技术赋能农业、工业、服务业智能化转型。测度产业智能化水平一直是学术研究的难点，原因在于人工智能技术的渗透性、替代性和协同性作用，使得人工智能的赋能效应难以从总效应中分离出来，难以界定人工智能的直接贡献与间接影响。借鉴万晓榆等（2020）测度思路，从人工智能技术与产业融合角度出发，间接刻画产业智能化的发展状况，涵盖了农业智能化、工业智能化和服务业智能化三个维度。 （4）创新能力。人工智能的进步根植于技术创新，而创新能力则是推动其技术革新的关键力量。创新能力的增强能加速人工智能技术的更新与迭代，进而提升智能产业化和产业智能化的整体水平。选取了创新主体、创新环境和创新平台三个方面指标对创新能力进行评估。 （5）资本支持。人工智能技术进步离不开资本的支持，资本市场为人工智能技术产业化和传统产业智能化转型提供必要资本支持。从人工智能产业“投融资”数量和固定资产投资规模两个方面刻画人工智能的资本支持程度。 数据已进行标准化处理，各省之间的数据可比，也可考察数据的动态变化。
数据来源权威、可靠、详实，并由中国经济研究资料室精心整理。
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