时间： 2025年10月10日（星期五）9：30

方式： 线上会议，腾讯会议号为：546-792-852

一、会议简介

当前，我国的科技发展水平整体上处于从跟跑到并跑、领跑转段阶段，在面临严峻外部形势及新一轮科技革命和产业变革背景下，我国正在从跟踪模仿走向创新引领发展。在这样的背景下，本论坛将针对面向创新引领的前沿技术、关键核心技术和优势技术等不同层次技术的识别评估方法、实证和相关政策展开讨论，邀请了多位国内外知名学者分享最新研究进展，共同探讨转段阶段和中美竞争背景下技术预测、技术进出口管理的面临的挑战和机遇。旨在通过深度交流，促进学术进步与创新发展，为参与者提供多维度的学术视野与实践指导。

二、会议召集人

李莉 中国科协第八届青年人才托举工程入选者、中国工程科技创新战略研究院副研究员

三、点评专家

王宏伟  中国技术经济学会常务副理事长，中国社会科学院项目评估与战略规划研究咨询中心主任、二级研究员

王革   中国技术经济学会未来产业专业委员会主任委员，北京工业大学未来产业研究院院长、教授

王睿  重庆大学经济与工商管理学院教授

四、会议议程

五、报告简介

闵超 南京大学信息管理学院，副教授、博士生导师，中国科协青年人才托举工程入选者

1、利用机器学习和网络结构预测突破性创新

突破性创新具有颠覆技术范式、创造新市场的潜力。在本研究中，我们开发了一个基于机器学习的集成预测框架，该框架整合了网络结构指标和专利特征，用于预测突破性创新。我们提议以知名专利奖项作为企业突破性创新的替代指标，并构建了一个包含240,915项专利的数据集，其中3,273项获得中国专利奖的专利被视为突破性创新成果。研究结果显示，该模型能够有效识别出约占总数1.4%的突破性创新专利，平均F1值（一种综合衡量模型性能的指标）达到77.11%。在来自英国的“女王企业创新奖”数据集中，我们也观察到了类似的结果。我们还进一步揭示了结构特征的动态效应，为创新管理理论提供了启示。

吴超  浙江大学公共管理学院长聘副教授、研究员，计算社会科学研究中心主任。具有计算机与数据科学领域学术背景，曾担任伦敦帝国理工学院数据科学研究所荣誉研究员

2、计算社会科学在技术识别评估中的理论与运用

报告简介：重点探讨如何借助计算社会科学的方法提升技术识别与评估的科学性与前瞻性。回顾计算社会科学在大数据分析、社会网络建模和因果推断等方面的发展，强调其在突破传统专家经验与定性分析局限中的作用。随后提出基于多源数据融合的技术识别框架，通过文本挖掘与传播路径分析，揭示新兴技术的知识演化、产业扩散与社会接受度。

李莉 中国工程科技创新战略研究院副研究员、中国技术经济学会第八届青年人才托举工程入选者

3、限制出口技术遴选框架及实证研究

报告简介：如何科学、有效地遴选限制出口技术方向，充分运用技术出口管理举措对实现科技自立自强、维护国家安全具有重要战略意义。本研究在对美国限制出口技术方向分析基础上，结合中国国情和发展阶段，提出限制出口技术遴选标准，以及定性定量方法结合、可实践可操作的限制出口技术遴选流程，并在化工、冶金与材料领域，机械领域，农业领域，信息领域，能源领域和医药领域进行了实践，最后得出相关启示与建议。

曹琨 中国科学院西北生态环境资源研究院，博士后，获得2025年度国家资助博士后研究人员计划C档资助

4、基于“科学-技术”复杂网络的关键核心技术识别方法研究

随着新一轮科技革命和产业变革的到来，关键核心技术自立自强成为决定国家价值链地位和战略竞争性的重要因素。关键核心技术识别可以为政府及企业等各市场参与主体制定科技战略规划、开展科技创新管理提供重要参考。本研究创新性地融合科技论文与专利的句子级语义信息与多维引文关系，构建“科学-技术”知识主题复杂网络；在此基础上，提出融合技术价值、战略竞争性与垄断性等多维指标的改进PageRank算法——关键核心排序算法（KCR），并结合重尾分级法，在数控机床领域成功识别出53项关键核心技术，如热误差建模与补偿、数控控制技术、进给系统等。实证结果与中美欧政策清单高度吻合，不仅验证了方法的可靠性，更展现出其前瞻性与可迁移性。本研究为关键核心技术的细粒度、量化、动态识别提供了一套新方法，助力科技决策从“经验判断”迈向“数据驱动”。

中国技术经济学会
2025年9月30日