组会记录 2025-11-12

汇报顺序：
研3：周书发 → 文柘青 →
研2：李浩铭 → 管明露 → 李山岚 →
研1：王硕 → 朱丹晨 → 马婧怡 →
研0：南迪柯

注：该组会记录内容，录音音频由通义听悟转为文字并识别说话人、由 Google Gemini 2.5 Pro 归纳、由 n8n 触发自动发布文章。因此可能存在由音频转换、AI 幻觉造成的错误，请阅读时甄别，以实际答辩过程中的表达为准。

1. 周书发（汇报大论文写作进展，探讨技术识别与政策分析的衔接方法）
   • 工作进展：
     1. 论文填充：正在进行大论文的撰写工作，已向李浩铭同学获取了相关论文，并将“双链融合”的理论背景部分填充进了论文。
     2. 内容完善：相比上周，对测试体系部分的描述进行了补充和完善。
   • 问题与讨论：
     1. 章节衔接问题：核心问题在于完成技术识别后，后续章节（第四、五章）如何与政策分析进行有效衔接。
     2. 高岚老师的建议：
        • 初步建议：第四章基于识别出的技术构建“技术发展路径”，第五章提出对策建议。
        • 对双差法（DID）的疑虑：高老师认为，在已经识别出技术后，再使用双差法来检验政策有效性，其逻辑解释上存在困难，特别是用识别出技术的“数量”来衡量政策效果说服力不强。
     3. 林超然老师的建议与指导：
        • 方法论建议：建议周书发研究QCA（定性比较分析）方法来构建发展路径，以避免章节内容过于单薄、纯文字描述支撑不住。
        • 借鉴思路：结构上可以参考柳师姐的论文（先做评价/识别，后分析与政策的关系）。
        • 解决方案：建议在知网上查找本系或公共管理领域其他已毕业硕士的论文，学习他们是如何将技术性分析与政策研究进行衔接的，重点关注章节间的逻辑关系和使用的方法（如QCA、计量模型等）。
2. 李浩铭（汇报小论文修改情况，重点讨论引言部分的逻辑与文献综述的写法）
   • 工作进展：
     1. 根据吴老师的意见，对小论文进行了修改，主要集中在引言和文献回顾部分。
     2. 尝试调整长句，使其更清晰易读。
   • 问题与讨论：
     1. 引言逻辑薄弱：林老师指出，引言未能清晰论证“为何要采用双链视角来识别关键核心技术”这一核心逻辑。目前的写法只是引用文献来说明其重要性，而没有自己构建出解释性的逻辑链条。
     2. 论证思路建议：
        • 宏大叙事：应先从国家面临的“卡脖子”问题入手，点明“创新链与产业链融合（双链融合）”是解决此问题的关键路径（可引用总书记讲话）。
        • 聚焦领域：然后将视角聚焦到AI产业，说明研究AI关键核心技术的迫切性与重要性。
        • 逻辑串联：将两者结合，形成“在双链融合的视角下，研究AI关键核心技术”的清晰论证主线。
     3. 文献综述问题：
        • 长句问题：吴老师指出论文中存在过多长句，逻辑层次不清，可读性差，建议拆分成短句，清晰表述。
        • 信息密度：林老师建议，文献回顾部分应聚焦于“脉络”，而不是罗列“A做了什么，B做了什么”，应直接总结某一方向的研究进展、问题，并引出自己的创新点，提高信息密度。
        • 创新点提炼：文献综述的结尾部分，需要明确总结出现有研究的缺口（如对异质性、动态性的研究不足），从而顺理成章地引出本文的创新点。
     4. 创新点贯穿全文：林老师强调，论文中提炼出的创新点（如异构、有效加权等关键词）需要在全文中反复提及和体现，确保文章的整体性和一致性。
3. 管明露（汇报论文研究方法章节的撰写情况）
   • 工作进展：
     1. 完成研究方法章节初稿：主要撰写了研究方法部分。
     2. 内容结构：
        • 数据来源：介绍了研究使用的数据。
        • BerTopic主题建模：阐述了该方法在研究中的应用。
        • 轮廓系数法二次聚类：介绍了该方法的原理和公式。
        • 技术识别指标体系：基于新兴技术的定义，选择了四个特征（并分别介绍了计算方法）来构建指标体系。
        • 综合评价模型：使用熵权法计算权重，TOPSIS法计算最终得分。
   • 问题与讨论（林超然老师的指导）：
     1. 提炼创新点：现有框架已基本成型，下一步需要反向思考并提炼出3个明确的创新点。
        • 建议方向1：BerTopic模型与HTM（层次主题模型）的结合，用于研究新技术主题的形成过程。
        • 建议方向2：使用语义分析方法（而非纯文本分析）的优势，能够挖掘更深层次的信息。
        • 建议方向3：轮廓系数可作为备选，需要进一步挖掘其他可能的创新点。
     2. 撰写引言：需要构思并撰写引言，逻辑顺序建议为：识别新兴技术的宏观背景与重要性 → 现有研究的尝试与不足 → 本文的创新点如何解决这些不足。
     3. 调整章节结构：建议将论文结构调整为：第二章纯粹介绍研究方法，第三章作为实证分析部分，呈现使用这些方法对数据进行处理后得到的结果，使方法与结果一一对应。
4. 李山岚（汇报开题报告构想，探讨研究设计与数据问题）
   • 工作进展：
     1. 确定研究题目方向：根据老师建议，题目方向为“府际协作对GPU技术融合的影响研究”。
     2. 初步构想：
        • 考虑加入公共管理的理论框架。
        • 初步筛选了数据，发现将专利范围限定在中国后，数据量减少至约1万条。
   • 问题与讨论：
     1. 数据与分析单元：核心问题是如何在现有技术融合分析框架中体现“省份”维度的信息，以匹配“府际协作”这一自变量。
        • 方案一（简化）：将府际协作（X）和技术融合（Y）都处理成全国层面的年度数据，分析两者的时间序列关系。优点是简单，不需大改模型；缺点是分析粒度粗，只有一个数据链。
        • 方案二（深化）：将技术融合的测度下沉到省份层面，形成面板数据。这需要在现有技术融合模型中，设法保留和利用各技术主题内专利的省份信息，构建出分省份的融合指标。
     2. 变量测量：
        • 自变量（府际协作）：可以通过分析政策文本来量化，或参考现有文献，选取3-4个核心指标来综合衡量。
        • 控制变量：如果采用面板数据，可以引入各省的GDP等宏观经济指标作为控制变量。
     3. 林超然老师的建议：
        • 优先方案二：建议李山岚深入思考如何实现方案二，因为这样能使研究更深入，且与府际协作的分析更匹配。可以尝试在不破坏原有流程的基础上，通过比例分配等方式，将技术融合程度分解到不同省份。
        • 理论框架：理论的引入要服务于研究，最好与府际协作的测量或关系分析相结合。
        • 开题报告结构：文献综 部分需要同时涵盖“府际协作”和“GPU技术融合”两个方面的内容。
        • 整体框架：可以参考近期发表的类似研究（如《XX府际协作对XX的影响》）的整体框架。
5. 王硕（汇报典型企业筛选的可视化与后续研究计划）
   • 工作进展：
     1. 典型企业定义完善：将典型企业的定义细化为“定义概况”、“作用”和“实操”三个层面。
     2. 数据处理与可视化：
        • 将各企业在所有主题的专利数和占比整合到统一表格中，并优化了数据计算方式（解决了专利被重复计算的问题）。
        • 筛选出每个主题排名前二的企业，并绘制了散点图（X轴：专业聚焦度/占比，Y轴：技术规模/专利总数）。
     3. 筛选方法探索：
        • 分析了OTSU方法不适用的原因（该方法适用于图像分割，与本研究根据点的位置分布进行筛选的需求不匹配）。
        • 采用画斜线的方法进行筛选，通过设定斜率和截距，将右上方的企业定义为典型企业，并初步筛选出7家。
   • 问题与讨论：
     1. 筛选标准主观性：林老师指出，当前画斜线的参数（斜率、截距）选择缺乏客观依据，说服力不强。
     2. 改进建议：需要使“定义”、“指标”和“筛选方法”三者之间逻辑自洽。例如，如果在定义中明确了“在某一主题专利占比超过一半”为典型特征，那么筛选标准就有了理论支撑。需要反复调整这三者，使其相互协调。
   • 下一步计划：
     1. 访谈的替代方案：由于直接访谈难度大，计划采用二手数据法作为替代，通过分析企业的年报、社会责任报告、权威媒体报道等文本，利用扎根理论或内容分析法，提取企业实现技术突破的关键驱动因素。
     2. 近期工作：首先优化并最终确定典型企业的筛选方法和名单；然后开始收集这些企业的二手数据，为下一步的驱动因素分析做准备。
6. 朱丹晨（汇报课程作业完成情况）
   • 主要工作：
     1. 应用统计课程：正在完成该课程的5个系列报告，涉及聚类分析、因子分析、回归分析等。计划运用这些方法，使用数字经济发展数据和各省份出口数据，探讨数字经济发展水平与出口竞争力之间的关系。
     2. 高岚老师课程：整理了30多篇关于“新兴技术识别”的文献，并按照目的、理论视角、方法、模型、案例、结论等维度进行了结构化梳理。
   • 说明：近期课程作业和考试任务较重。
7. 马婧怡（无汇报内容）
   • 因课程和考试临近，本周未进行研究汇报。
8. 南迪柯（汇报课程作业与理论模型探索）
   • 主要工作：
     1. 课程作业：完成了一项EViews相关的期中作业，内容涉及数据分析、散点图绘制、二乘法等。
     2. 理论模型探索：为自己的研究寻找理论模型，初步找到一个名为“CIRCLE模型”，但其适用性仍需进一步研究。
     3. 技能学习：观看了老师分享的文本分析视频资源，并下载了相关资源库。

有道是：

学海无涯起风浪，九子聚义论穹苍。
导师指引开天地，学生拼搏不辞劳。
数据洪流何所惧，模型衔接费煎熬。
识别技术已成篇，政策分析待启瓢。
路径构建难上难，对策建议空寥寥。
双差检验心有惑，数量多少怎证昭？
文献参考柳师姐，知网求索夜复朝。
技术政策如何接，此问盘旋似海潮。

书发浩铭战文献，沉浸其中不自骄。
吴师刀削三千字，句句如虹贯九霄。
创新三点须精炼，引言逻辑要逍遥。
双链融合重要性，AI芯片领风骚。
忽忆游戏三角洲，枪林弹雨亦英豪。
莫道虚拟无益处，战术思维或可抄。
浩铭曾言有点懵，吴师批点记心梢。
文献缺口怎填补，动态一致性更高。

明露执笔写方法，BerTopic聚类豪。
专利文本求深意，轮廓系数定低高。
二次聚类分边界，指标体系建碉堡。
熵权法下权重定，TOPSIS不差毫。
GPU专利整万条，山岚府际探新潮。
智慧芽里寻踪迹，省域面板待细敲。

山岚仗剑走开题，府际协作论今朝。
政策文本量化难，网络分析路一条。
面板数据省域间，GDP控制不可抛。
中国专利一万整，重跑代码不辞劳。
全国总览或分省，两种方案心内焦。

王硕论剑选典型，清华北大竞风骚。
华为中科皆入座，南京智能展奇招。
技术规模量广度，专业聚焦看深高。
创新活力两者合，散点图中定英豪。
OSTU算法弃不用，斜线分割定天条。
右上为强左下弱，七侠四校立城壕。
扎根理论寻驱动，年报新闻作粮草。
社会责任媒体报，ISM模型待操刀。
QCA分析模糊集，二手数据化滔滔。
访谈渠道何处觅，借来资料亦英豪。

丹晨课业重如山，应用统计五章繁。
数字经济比出口，二十七省绘江山。
聚类因子回归法，数据挖掘不等闲。
莫道作业无益处，计量算法可循环。

迪柯EViews期中急，散点二乘初学攀。
计量模型未窥奥，视频资源始观澜。
理论根基待加固，文本分析路漫漫。
资源库中寻宝藏，细枝末节莫轻看。

且看那

众侠齐心何所惧，他日江湖留芬芳。
论文一篇天下知，算法千行镇八荒。

莫畏前路多坎坷，科研英雄自有光。
今日组会论长短，明日登科折诺奖。
书发浩铭明露强，山岚王硕更猖狂。
丹晨迪柯不懈怠，婧怡蓄势待飞翔。
九子同心齐用力，学术高峰任攀翔！