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 3 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，以实际组会过程中的表达为准。
1. 周书发（城市创新能力评价与颠覆性技术指标构建）
主要工作内容与建议
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题目与核心概念调整
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关于“AI芯片”的处理： 为了避免题目显得过于偏向纯技术领域或脱离公共管理范畴，建议在题目表述和理论分析框架的前端隐藏“AI芯片”这一具体对象。建议将框架构建为通用的“专利相关数据”分析框架，仅在实证分析部分引入“AI芯片”作为具体案例进行验证，并在实证章节的开头明确说明选择该案例的理由。
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“城市创新能力”的定义风险： 原计划直接使用“颠覆性值”来代表“城市创新能力”，这存在较大的逻辑风险，容易被评审专家质疑存在概念偷换。建议保留“城市创新能力”作为核心被解释变量，而将“颠覆性技术”内化为评价该创新能力的一个具体维度或下级指标，而非直接画等号。
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指标体系修正
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引入双链融合： 第三章的指标构建需要进行大幅度修改。建议引入“双链（产业链、创新链）”相关的指标，以此来更全面地支撑对城市创新能力的评价。
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QCA变量筛选： 在第四章进行动态QCA（定性比较分析）时，需要重新筛选条件变量。原有的“高校人员/研发人员”作为“创新主体”不够准确，应调整为“创新资源”。同时，第四章选取的指标应尽量体现“双链”融合的逻辑，以保持论文前后逻辑的一致性。
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数据与层级问题
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明确城市层级： 确认研究的层级为“城市”而非“省份”。具体操作上，利用专利申请人的地址信息来匹配对应的城市数据。
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直辖市数据偏差处理： 注意到北京等直辖市的数据表现过于突出（属于离群值），这可能会严重影响QCA的分析结果。需在定义创新能力评价方式时尝试解决此问题，例如侧重于评价创新的“质量”而非单纯的“数量”。
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2. 李浩铭（政策组合对城市创新质量的影响研究）
主要工作内容与建议
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题目与关键词优化
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去“AI芯片”化策略： 同样采取“以AI芯片为例”的策略，减少在背景介绍和理论框架中提及该词的频率，确保论文前半部分框架具有足够的通用性和理论创新性。
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题目措辞具体化： “政策组合”一词若直接用在题目中显得略微单薄。建议将其明确化，例如改为“双试点政策”，或者在题目中具体描述该政策组合的逻辑。
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章节结构与逻辑规范
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禁止使用“进一步研究”作为标题： 严禁将“进一步研究”作为正式章节的标题，因为这通常代表工作尚未完成。应将其修改为体现具体研究内容的标题，如“异质性分析”、“机制检验”或“政策效应分析”。
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内容扩充至六章： 建议将论文整体结构扩展至六章。原有的所谓“进一步研究”内容（如空间溢出分析、内生性检验等）可以整合为第五章“政策效应分析”或相关的实证章节。
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创新点表述技巧
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体现“新”与“好”： 撰写创新点时，不能只写“丰富了应用领域”（这仅代表“新”）。要写出“引入了XX系统方法，从而得到了XX更优/更深入的结论”（这代表既“新”又“好”）。
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确认研究路径： 明确研究的逻辑主线为：政策组合（单一政策/组合政策/实施时序）→ 城市创新质量。
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3. 管明露（集成电路产业政策对新兴技术创新的激励效应）
主要工作内容与建议
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核心概念界定
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政策对象明确化： 需明确研究对象为2020年发布的、针对集成电路的国家级特定政策，而非泛指的一般性产业政策。
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被解释变量修正： 建议将“技术产出”或“创新产出”统一修改为“新兴技术创新”或“新兴技术产出”，以避免概念歧义。
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“激励效应”的框架构建： 需确认“政策激励效应”这一术语的学术规范性。建议参考同类高水平文献，构建一个包括“总量激励”、“结构激励”以及“R&D投入激励（中介效应）”的综合分析框架。
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研究方法（双重差分 DID）
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因果识别流程： 必须利用DID方法的标准流程来确立因果关系，包括平行趋势检验、安慰剂检验、加入控制变量，并排除由于美国制裁、宏观事件等带来的共性冲击。
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遵循标准范式： 严格按照该领域的标准范式（如柳卸林、刘琪等学者的论文）完成所有的检验步骤，不可遗漏。
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章节调整与细节
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结构拆分： 建议将论文扩展为六章。将“新兴技术识别”的技术过程单独拆分为第四章，将实证分析部分作为第五章。
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对策建议规范化： 将“政策优化建议”章节名称规范化，删除过于细节的操作性建议，保留具有学理高度的优化策略。
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系数解释慎重： DID模型的回归系数主要用于判断显著性（影响的有无），不宜过度解读系数数值大小所代表的具体影响程度。
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4. 李山岚（公共管理视角下的GPU技术融合/算力创新研究）
主要工作内容与建议
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选题危机与转型
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原题存在的问题： 原题“府际协作对GPU技术融合的影响”被多位评审老师指出存在“不够公管”、“GPU过于微观且私人产品属性强”、“生搬硬套”等问题。
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整改方向： 建议参考成熟的学姐论文范式（如“某某政策对某某的影响”），将技术术语进行“公管化”包装。
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备选方案讨论
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方案一（新一代人工智能政策）： 政策发布时间点（2017年）偏早，可能无法解释当下的技术爆发，且人工智能话题容易过时，仅作为备选。
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方案二（算力方向）： 建议将“GPU技术融合”替换为“算力创新”、“区域算力创新”或“算力韧性”等更具宏观视角的概念。
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方案三（地方未来产业政策）： 研究“地方未来产业发展政策对区域算力创新发展的影响”。可以使用专利数据聚类的方法来测度“算力创新”。
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核心建议
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不再纠结于“技术融合”这一难以落地且晦涩的技术术语。
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重点考察是否有现成数据（如专利数据）能支撑“区域算力创新”的测度。
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尽快形成新方案，核心逻辑确立为：政策（如算力互联互通、未来产业）→ 区域算力创新（通过专利测度）。
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5. 王硕（存算一体典型企业的驱动因素研究：扎根理论与QCA）
主要工作内容与建议
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概念定义优化
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典型企业： 修改“典型企业”的定义，去除“技术布局”等微观词汇，转而强调其在“发展路径”上的代表性和行业参照价值。
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数据收集与处理
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二手数据扎根策略： 在第二步提取驱动因素时，无需局限于“存算一体”领域的企业，可广泛搜索关于“技术突破因素”的通用文献进行扎根，只要达到理论饱和即可。
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QCA数据赋值： 在第四步进行QCA分析时，再针对具体的8-12家典型企业，利用新闻报道和年报数据进行赋值（使用TOE框架作为分类辅助）。
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删除ISM模型： 建议删除ISM（解释结构模型）步骤。因为样本量较少且通过文献扎根已能提取关键因素，无需再用ISM进行筛选，直接进行QCA分析即可。
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论文发表策略
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大论文与小论文逻辑： 大论文的逻辑建议为：步骤1（识别）+ 步骤2（扎根）+ 步骤4（QCA）。小论文建议将各步骤拆分发表，或遵循1+2+4的逻辑。
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学科属性担忧： 存算一体技术偏向管科或工商管理。如果想发表公共管理类的小论文，需尽量向政策或公共属性靠拢，或者准备一个更贴近公管的备用选题。
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6. 朱丹晨（基于BERTopic模型的弱信号与新兴技术识别）
主要工作内容与建议
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方法论探讨
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BERTopic的应用场景： 该模型适合处理大规模文本数据（如政府工作报告、海量专利），可用于提取地级市或省级报告中的潜在变量。
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对弱信号识别的批判： 指出目前主流的“指标化”识别方法（如通过文档频率、增长率等外在指标判断）存在逻辑缺陷（类似“通过称重一本书来判断其内容”）。
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研究方向建议
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算法创新： 鼓励尝试直接基于文本内容/语义深度的弱信号识别，而非仅靠外部统计指标。
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多源数据融合： 建议结合论文、专利、新闻、政策报告等多源数据进行综合分析。
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发表难度预警： 纯技术或情报学方法（如弱信号识别）在公共管理期刊发表难度极大（公管期刊偏好案例研究或政策实证）。建议如果做技术识别方法创新，可投情报学类期刊；若投公管期刊，必须与政策背景强关联。
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7. 马婧怡（基于多模态的专利价值评估/数字政府）
主要工作内容与建议
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选题方向
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专利价值 vs 专利质量： “专利质量”的研究已趋于饱和，而“专利价值”评估更有新意，但也面临更大的难度。
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多模态分析创新： 提出结合文本与图像（附图）的多模态分析是一个很好的创新点。
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难点与对策
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评估依据缺失： 专利价值往往取决于外部市场表现（如股票波动、转让价格），单纯靠专利内部信息（文本/图）很难建立准确的评估体系。
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技术门槛： 图像分析涉及复杂的算法，需要寻找技术外援（如计算机背景同学）协助处理模型。
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下一步计划
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继续深度调研文献，寻找能够支撑“多模态特征反映专利价值”的理论或实证依据。
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