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人工智能与现代产业体系融合发展研究——基于系统耦合的视角

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通过构造人工智能与现代产业体系的综合评价指标体系,基于Dagum基尼系数、莫兰指数和核密度估计等方法,可以深入研究人工智能与现代产业体系的耦合发展情况.研究发现:人工智能发展水平滞后于现代产业体系,除广东之外,其他省(区、市)均表现出不同程度的滞后效应;样本期内人工智能与现代产业体系表现出高水平耦合,相互之间影响与依赖程度较高,但是协调程度不足,处于濒临失调阶段;区域之间不协调是协同差距的主要原因,各省(区、市)的耦合协调没有显著的空间聚集性,区域不均衡性和空间差异进一步拉大.要实现良性耦合协同,就需要进一步提升人工智能在现代产业体系中的渗透度,发挥人工智能示范区的排头兵作用,加强区域交流与对接,促进人工智能应用深化.
The Integration Development of Artificial Intelligence and Modern Industrial System:From the Perspective of System Coupling
Based on Dagum Gini coefficient,Moran index and kernel density estimation,we studied the coupling development of artificial intelligence and modern industrial system through constructing a comprehensive evaluation index system of both.The results show that:the development level of artificial intelligence lags behind the modern industrial system,except guangdong,other provinces and cities show varying degrees of lag effect.In the sample period,artificial intelligence and modern industrial system show a high level of coupling,with a high degree of mutual influence and dependence,but lack of coordination,and are on the verge of disorder.Regional incoordination is the main reason for the coordination gap.The coupling coordination has no significant spatial aggregation,and the regional imbalance and spatial differ-ence are further enlarged.In order to achieve benign coupling and synergy,it is necessary to further enhance the penetration of artificial intelligence in modern industrial system,the demonstration provinces of artificial intelligence innovation area should play a leading role,strengthen regional exchanges and doc-king,and promote the deepening of artificial intelligence application.

artificial intelligencemodern industrial systemcoupling coordinationGini coefficientkernel density

韩青江、陈雁云、夏蕾

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南京大学 商学院,江苏 南京 210023

江西财经大学 应用经济学院,江西 南昌 330013

江西财经大学 经济与社会发展研究院,江西 南昌 330013

武汉轻工大学 经济学院,湖北 武汉 430023

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人工智能 现代产业体系 耦合协同 基尼系数 核密度

教育部人文社会科学研究青年基金国家自然科学基金江西省教育厅科学技术研究项目博士后科学基金第71批面上项目

21YJC79004172064014GJJ210514306895

2024

南昌大学学报(人文社会科学版)
南昌大学

南昌大学学报(人文社会科学版)

CSSCICHSSCD北大核心
影响因子:0.413
ISSN:1006-0448
年,卷(期):2024.55(1)
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