问题: 脚注分隔符为什么被强制缩进2字符？

因为pandoc的默认输出docx是基于一个预设docx模板生成的。这个预设模板可能和外国人的写作习惯有关（这方面可以参考 Taylor & Francis 旗下期刊的投稿模板，该模板的第一自然段（First Paragraph）不缩进，第二自然段及后续段落（正文文本）才缩进）。正文部分实际上分成3种，正文 正文文本 First Paragraph，实际生效的样式是后面两个，其中第一自然段被设置成First Paragraph，其余的正文部分被设置成正文文本。如果自定义模板中没有这两个样式，pandoc就会把所有文本都设置成正文样式。而正文样式一般会被我们设置成首行缩进，这样就自然产生脚注和脚注分割线都被缩进的问题。

另外一个需要指出的问题是，脚注样式对应的是脚注文本。如果没有设置过这个样式，pandoc也会默认赋予给正文样式。这就造成了脚注和脚注下划线都被首行缩进的双重问题。 解决方案,最好直接基于pandoc默认生成的docx文档来修改样式。尽量不要缺少相应的样式，避免pandoc在缺少相应样式的时候使用缺省值，产生很多格式上的麻烦。

学习来自《中国工业经济》的一篇文章(宋敏 et al., 2021)，提供了不少有价值的数据，尝试用R语言进行进一步加工。

本文主要工作如下：

• 构建了一个处理GDP面板数据的函数，可以计算各城市的年度GDP增长率。
• 构建了一个处理A股上市公司面板数据的函数，解决开头数字为0的问题，如果是4位，就在前面填充00（002中小板），如果是3位，就在前面填充000（000深A）

城市GDP面板数据

• 城市GDP面板数据
  • 数据来源：(宋敏 et al., 2021)
  • 注意：数据中的year，实际上是出报告的year，其实对应的是上一年度的year

数据处理过程

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18

data=import("D:/博士/参考文献/一手资料/中国工业经济stata程序源代码/宋敏,2021–金融科技与企业全要素生产率——“赋能”和信贷配给的视角/数据/L1_GDP.dta")
# export(data,"地级市GDP面板数据2011_2020.xlsx")
# 计算地区GDP增长率
## 增长率 = （本年度 - 上一年度）/上一年度 
## 第一年的增长率为NA
growth_rate <- function(vec) {
(vec - dplyr::lag(vec)) / dplyr::lag(vec)
}

a <- data %>% 
group_by(city2) %>% 
arrange(year, .group = TRUE) %>%
# 假设要计算增长率的列名是GDP
mutate(growth_rate = growth_rate(GDP))

b <- a %>% drop_na()

export(list(data,a, b), sheet=c("data","all", "drop_na"), file="地级市GDP面板数据_含增长率2011_2020.xlsx")

上市公司面板数据

文章回归用的上市公司面板数据

• 文章回归用到的上市公司面板数据
  • 数据来源：(宋敏 et al., 2021)

文章回归用到的上市公司面板数据处理过程

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34

data=import("D:/博士/参考文献/一手资料/中国工业经济stata程序源代码/宋敏,2021–金融科技与企业全要素生产率——“赋能”和信贷配给的视角/数据/Baseline_BigLimited.dta")
# head(data)


#处理证券代码

# nchar((data[[1]]))
# 构造一个处理函数，如果是4位，就在前面填充00（002中小板），如果是3位，就在前面填充000（000深A）
id_error <- function(id) {
  if(nchar(id) == 4) {
    paste("00",id,sep = "")
    } else 
      if(nchar(id) == 3) {
        paste("000",id,sep = "")
        } else
        if(nchar(id) == 2) {
          paste("0000",id,sep = "")
          } else
            if(nchar(id) == 1) {
              paste("00000",id,sep = "")
              } else
                id
}

#将获得的id利用map函数处理成一个数据框（一开始获得的是一个list）
id <- purrr::map(data[[1]],~ id_error(.)) %>% as.data.frame() %>% t()


df <- data %>% 
  mutate(id) %>% 
  mutate(realyear=df$year-1,.before = year) %>% 
  select(id,everything())

export(df,"宋敏.2021回归用到的上市公式面板数据.xlsx")

原始的上市公司面板数据

原始的上市公司面板数据

数据来源：(宋敏 et al., 2021)

处理过程:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33

data=import("D:/博士/参考文献/一手资料/中国工业经济stata程序源代码/宋敏,2021–金融科技与企业全要素生产率——“赋能”和信贷配给的视角/数据/Chanel3.dta")
# head(data)


#处理证券代码

# nchar((data[[1]]))
# 构造一个处理函数，如果是4位，就在前面填充00（002中小板），如果是3位，就在前面填充000（000深A）
id_error <- function(id) {
  if(nchar(id) == 4) {
    paste("00",id,sep = "")
    } else 
      if(nchar(id) == 3) {
        paste("000",id,sep = "")
        } else
        if(nchar(id) == 2) {
          paste("0000",id,sep = "")
          } else
            if(nchar(id) == 1) {
              paste("00000",id,sep = "")
              } else
                id
}

#将获得的id利用map函数处理成一个数据框（一开始获得的是一个list）
id <- purrr::map(data[[1]],~ id_error(.)) %>% as.data.frame() %>% t()


df <- data %>% 
  mutate(id) %>% 
  select(id,everything())

export(df,"上市公式面板数据.xlsx")

参考文献

附件:: [[GBT20003.1-2014-标准制定的特殊程序第1部分-涉及专利的标准.pdf]]

备注:: 不会在标准文本中注明，国家标准化行政主管部门、全国专业标准化技术委员会或归口单位会通过国家标准化行政主管部门网站、全国专业标准化技术委员会网站、国家级期刊等渠道公布标准或标准草案中涉及专利的信息。可以去全国标准信息公共服务平台和专利项目公示进行查询

[!question] 网友提问

如果做标准专利，专利需在标准中注明吗？即标准文本中会写出专利号？

[!tip] 解答

不会在标准文本中注明，国家标准化行政主管部门、全国专业标准化技术委员会或归口单位会通过==国家标准化行政主管部门网站、全国专业标准化技术委员会网站、国家级期刊==等渠道公布标准或标准草案中涉及专利的信息。可以去相应部门的网站进行查询

参考： [[GBT20003.1-2014-标准制定的特殊程序第1部分-涉及专利的标准.pdf]]

查询网站：专利项目公示

查询结果案例：

[!quote] 标准必要专利的披露

4.1.1==参与标准制修订的组织或个人应尽早==向相关全国专业标准化技术委员会或归口单位披露自身及关联者拥有的必要专利，宜尽早披露其所知悉的他人（方）拥有的必要专利。参与的组织或个人包括项目提案方、工作组的所有成员、全国专业标准化技术委员会的委员、提供技术建议的单位或个人等。鼓励没有参与国家标准制修订的组织或者个人在标准制修订过程中尽早披露其拥有和知悉的必要专利。

4.1.2==鼓励没有参与国家标准制修订的组织或者个人==在标准制修订过程中尽早披露其拥有和知悉的必要专利。

4.1.3在披露必要专利时，==应填写必要专利信息披露表==（见附录A的表A.1），并将必要专利信息披露表与相关证明材料一起提交至所属的全国专业标准化技术委员会或归口单位。==已授权==专利的证明材料为专利证书复印件或扉页，==已公开==但尚未授权的专利申请的证明材料为专利公开通知书复印件或扉页，==未公开==的专利申请的证明材料为专利申请号和申请日期。

[!quote] 标准必要专利的许可声明

• 4.2.1在作出必要专利实施许可声明时，专利权人或专利申请人应填写必要专利实施许可声明表（见表A.2）和/或通用必要专利实施许可声明表（见表A.3）。

• 4.2.2专利权人或专利申请人在填写必要专利实施许可声明表时，应在以下三种方式中选择一种：

  • A）专利权人或专利申请人同意在公平、合理、无歧视基础上，免费许可任何组织或者个人在实施该国家标准时实施专利；

  • B）专利权人或专利申请人同意在公平、合理、无歧视基础上，收费许可任何组织或者个人在实施该国家标准时实施专利；

  • C）专利权人或专利申请人不同意按照以上两种方式进行专利实施许可。

• 4.2.3专利权人或专利申请人所作出的必要专利实施许可声明一经提交就不可撤销，直到该标准的相关内容由于标准的修订导致己作出实施许可声明的必要权利要求对于该标准的实施不再是必要的：只有后提交的实施许可声明对标准实施者而言更宽松、更优惠时，才可取代在先的实施许可声明。

• 4.2.4专利权人或专利申请人在作出必要专利实施许可声明时，应保证其不会以规避4.2.2中所作出的实施许可声明为目的转让专利权或专利申请权。对于已经向全国专业标准化技术委员会或者归口单位提交实施许可声明的专利，专利权人或专利申请人转让或者转移该专利时，应当事先告知受让人该专利实施许可声明的内容，并保证受让人同意受该专利实施许可声明的约束。

• 4.2.5标准制修订或者实施过程中，专利权人或专利申请人应将标准中必要专利的任何信息变更及时通知全国专业标准化技术委员会或归口单位。这些信息包括但不限于专利权或者专利申请权转移，专利申请被驳回、撤回、视为撤回、视为放弃或恢复，专利权无效、终止或恢复等。

[!quote] 标准必要专利信息的公布

4.3.1国家标准化行政主管部门、全国专业标准化技术委员会或归口单位应通过==国家标准化行政主管部门网站、全国专业标准化技术委员会网站、国家级期刊==等渠道公布标准或标准草案中涉及专利的信息。

4.3.2公布的相关信息应至少包==括涉及了专利的标准或标准草案、已披露的专利清单==（见表A.的和全国专业标准化技术委员会或归口单位的联系方式。

4.3.3已披露的专利清单由全国专业标准化技术委员会或归口单位根据收到的专利信息披露表和必要专利实施许可声明表等填写。已披露的专利清单如有更新，全国专业标准化技术委员会或归口单位应至少在标准制修订过程中的起草阶段和审查阶段结束时，将更新后的==已披露的专利清单报送国家标准化行政主管部门==。

4.3.1国家标准化行政主管部门、全国专业标准化技术委员会或归口单位应通过==国家标准化行政主管部门网站、全国专业标准化技术委员会网站、国家级期刊==等渠道公布标准或标准草案中涉及专利的信息。

4.3.2公布的相关信息应至少包==括涉及了专利的标准或标准草案、已披露的专利清单==（见表A.的和全国专业标准化技术委员会或归口单位的联系方式。

4.3.3已披露的专利清单由全国专业标准化技术委员会或归口单位根据收到的专利信息披露表和必要专利实施许可声明表等填写。已披露的专利清单如有更新，全国专业标准化技术委员会或归口单位应至少在标准制修订过程中的起草阶段和审查阶段结束时，将更新后的==已披露的专利清单报送国家标准化行政主管部门==。

备注:: 回归 Obsidian 的纯与真，写给普通人的入门指南

附件::

[!quote] 回归 Obsidian 的纯与真，写给普通人的入门指南，2022-04-21 .

01 Obsidian 入坑之路

02 什么才是 Obsidian 最纯粹的用法？

第一层：收集 & 表达

第二层：拆解 & 构造

第三层：原子化

第四层：关联 & 内化

第五层：元知识

03 Obsidian 实操指南

MOC

Evergreen Notes

Anki

软件里的笔记越积越多，可脑子依旧是空空如也。 笔记应该伴随思考，把思考的过程记录下来，否则只是进行信息的整理，没有在大脑中形成新的认知

无论是输入还是输出，信息都只能以线性的方式传递，但逻辑通常是立体的 作者把自己脑海中的认知从立体的逻辑（思想）转换成线性的逻辑（文字），读者再反过来把线性的文字转换成立体的认知。

用问题作为线索去组织逻辑

你的阅读就是我的写作。写作时，我既是作者也是读者，我在构造文章结构的同时，也在不断地以读者视角进行拆解。去思考：这里是不是真的写清楚了？我有没有糊弄读者想着蒙混过关？ 王树义-写作的对象感[[王树义-论文写作的对象感]]

多元思维模型，其实就是不同的学科的表征

Nick Milo 将 MOC 定义为一种可以自由编辑的非独占性文件夹结构。在我看来 MOC 说的就是一个可以随时调整的，链接了很多其他笔记的一个容器。 MOC可以随时调整，最好可以自动化，但是如果基于dataview的自动化反而有不能自己调整了。

类似于没有限制的文件夹 不受文件夹的约束是双链笔记的灵魂之一，之二是自动反向链接

最小的娃娃就是 Evergreen Notes

Evergreen Note 就是跨项目和跨时间的逐步进化、积累的笔记

Evergreen Notes 就是记录一个一个概念、命题的笔记，这也是在 Obsidian 中数量最多的东西。 此处作者的观点和《卡片笔记写作法》中的permanent notes不同，作者认为原子化的笔记就是永久笔记，作者所称的MOC更类似书中的永久笔记。用MOC把各种原子化的知识串联起来，变成写作的草稿

MOC 和 Eevegreen Notes，前者是后者的容器 作者观点：永久笔记是卡片，MOC是卡片盒

MOC 其实就是 Evergreen Notes 应证了我前面的的批注

Obsidian 最核心、最纯粹的用法其实一句话就能说清楚： 用 Obsidian 帮助我们进行思考。 Obsidian是模拟思考的过程，变成笔记，防止遗忘。回顾的时候可以再现当初的思维过程

很庆幸我能生活在这个时代，各种工具的介入减少了普通人与天才之间的天生智力差异。 普通人可以发挥工具优势，做到过去只有天才才能做到的事情

--------.

[!quote] 回归 Obsidian 的纯与真，写给普通人的入门指南 - 少数派, 2022-04-21.

ob容易将知识结构化的整理成一本词典，这个例子可能不够恰当，但借着这个比喻，我想说的是词典是原子化的，也是结构化的，但却不包含着我使用它的理由，我作为思考的主体是带着问题、带着旨趣去查找词典的，这也是知识得以展开的场所，如果做成一本词典，那么问题的部分便被刻意丢失了，也意味着我所思考的部分被丢失了，只留下了一些可能被用来思考的材料，如果思考变成命题的转述和回忆，那笔记就变成和Anki Card没什么区别，成了概念的填空游戏了。

--------.

要解决的问题

Youtube支持双语字幕，学英语很方便。 痛点在于： 1. 如果一时没看懂，难以获得字幕的上下文，必须快退，影响理解。 2. 重要的句子无法收藏，只能手动记录，效率低下。 3. 收藏的句子没有时间戳，下一次想观看，又要重新搜索，难以找到对应的时间点。 4. 在知识管理工具实现Youtube时间戳内部跳转并做视频笔记

安装插件

地址：[Enjoy Learning Languages - Chrome 网上应用店]:https://chrome.google.com/webstore/detail/enjoy-learning-languages/cnppaiifcooegmendcabeagbgnhhjoea

获得字幕翻译及上下文

点击五角星收藏喜欢的句子

获得时间戳

复制收藏区的字幕文字获得字幕及时间戳：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

[![](chrome-extension://cnppaiifcooegmendcabeagbgnhhjoea/assets/youtube.png)](https://youtu.be/AWUk8-6yG2g?t=505)

I can't help but question Roam's value

我不禁质疑 Roam 的价值。

[![](chrome-extension://cnppaiifcooegmendcabeagbgnhhjoea/assets/youtube.png)](https://youtu.be/AWUk8-6yG2g?t=376)

of arrogance or elitism on the part of the Roam team

傲慢或精英主义令人费解的例子

改成Obsidian的时间戳

删除中括号中多余的内容，最重要的一点是，要把t=seconds 改成 #t=seconds，如图：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

[](https://youtu.be/AWUk8-6yG2g?#t=505)

I can't help but question Roam's value

我不禁质疑 Roam 的价值。

[](https://youtu.be/AWUk8-6yG2g?#t=376)

of arrogance or elitism on the part of the Roam team

傲慢或精英主义令人费解的例子

最终效果

点击句子前面的跳转符号，即可在Obsidian内部开启时间戳对应的视频片段

• 附件:: [[速查表-ggplot2数据可视化.pdf]]|[[速查表-ggplot2数据可视化中文版.pdf]]|[[张敬信-R语言编程：基于tidyverse-至第3章-2021-11-07.pdf#page=218|张敬信R语言教程tidyverse可视化p218]]
• 备注:: R语言-ggplot2绘图语法串讲_哔哩哔哩_bilibili, 2022/4/9

[!info]- 教程主要内容 R语言-ggplot2绘图语法串讲，包括全部10个部件： • 数据(data) • 映射(mapping) • 几何对象(geom) • 标度(scale) • 统计变换(stats) • 坐标系(coord) • 位置调整(Position adjustments) • 分面(facet) • 主题(theme) • 输出(output) 语法+代码实例讲解

• 00:47 图层叠加而成，R语言的名片。
  • 整洁的数据映射为几何对象，集合对象具有美学特征，会根据需要对数据做统计变换，调整标度，结果投影到坐标系，更换主题。
• 06:16 基本绘图模板
• 10:31 图形映射

汽车数据可视化案例

19:39

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

library(tidyverse)
ggplot(data = mpg,mapping = aes(x = displ,y = hwy, color = drv)) # 颜色映射到驱动方式 `drv` 变量

## 简化之后的代码

ggplot(mpg,aes(displ,hwy,color=drv))+
	geom_point()

## 美学映射也可以放在几何对象中，效果同上
ggplot(mpg,aes(displ,hwy))+
	geom_point(aes(color=drv))+ # 感觉这种更容易理解一些，但是这样的话只能对本层生效，不会全局生效，几何对象优先使用局部，局部没有则用全局
	geom_smooth() # 加上光滑的拟合曲线，默认是局部多项式拟合

1
2
3
4
5
6
7
8

geom_point():散点图
geom_line():折线图
geom_smooth():光滑（拟合）曲线
geom_bar()/geom_col():条形图
geom_histogram():直方图
geom_density():概率密度图
geom_boxplot():箱线图
geom_abline():参考直线

• 26:26 标度设置 scale_<MAPPING>_<KIND>，标度函数控制几何对象中的标度映射：不只是x,y轴，还有color,fill,shape,size产生的图例。它们是数据中的连续或分类变量的可视化表示，这需要关联到标度，所以要用到映射。
• 28:37 常用的标度函数，对数坐标，开根号的坐标、颜色渐变等
  • 
• 图例与坐标轴的组件：
  • 
• 32:02 修改坐标轴刻度及标签35:17 修改坐标轴标签为分类数据
• 38:35 美国经济数据时间轴日期间隔设置
• 40:35 修改坐标轴标签，图例名称和图例位置 "none" 不放图例
• 46:32 设置图形标题，主标题、副标题、备注，标题居中
• 53:48 设置 fill，color 颜色，更建议使用RColorBrewer（调色板）或colorspace包
• 57:21 使用调色板的颜色、渐变色[[张敬信-R语言编程：基于tidyverse-至第3章-2021-11-07.pdf#page=233]]
• 01:02:39 添加文字标注，添加数据标签，先选要标记的样本，library(ggrepel)

  • 

  • 添加文本注释annotate()

1
2
3
4

ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
	geom_point() +
	annotate(geom = "text" , x = 6 , y = 40,
		label ＝ "引擎越大\n燃油效率越高!" , size= 4 , color = "red" )

01:10:36 统计变换

1
2
3
4
5
6
7
8

stat_bin():geom_bar(),geom_freqpoly(),
geom_histogram()
stat_bindot():geom_dotplot()
stat_boxplot():geom_boxplot()
stat_contour():geom_contour()
stat_quantile():geom_quantile()
stat_smooth()geom_smooth()
stat_sum():geom_count()

01:17:10 小提琴图

1
2
3
4
5
6

ggplot(mpg, aes(x = class, y = hwy)) +
	geom_violin(trim = FALSE, alpha = 0.5, color = "green")+ # 小提琴图
	stat_summary(fun = mean,
		fun.min = function(x) {mean(x) - sd(x)}, # 最小：均值-一倍标准差
		fun.max = function(x) {mean(x) + sd(x)}, # 最小：均值+一倍标准差
		geom = "pointrange", color = "red")

01:18:36 坐标系

1
2
3
4
5
6

coord_flip()：坐标轴翻转，即x 轴与y 轴互换，比如绘制水平条形图
coord_fixed(): 固定ratio = y / x 的比例
coord_polar()：转化为极坐标系，比如条形图转为极坐标系即为饼图
coord_trans(): 彻底的坐标变换，不同于scale_x_log10() 等
coord_map(), coord_quickmap(): 与geom_polygon() 连用，控制地图的坐标投影
coord_sf(): 与geom_sf() 连用，控制地图的坐标投影

01:20:38 水平箱线图 01:22:49 位置调整

条形图中的条形位置调整

1
2
3

position_stack(): 竖直堆叠
position_fill(): 竖直(百分比) 堆叠，按比例放缩保证总高度为1
position_dodge(), position_dodge2(): 水平堆叠

1
2
3

ggplot(mpg, aes(class, fill = drv)) + # 横轴：其中车型，每个class根据不同的drv来填充颜色
	geom_bar(position = position_dodge(preserve = "single")) # single 是为了保证只有一个drv的时候，绘制一个条形图，而不是和三个一样宽的条形图
# geom_bar(position = "dodge")

01:26:38 借助 patchwork实现多个图形排布（多图排布），注意和[[R语言-分面绘图|分面绘图]]有区别，也可以用[[多图拼接]]的方法

1
2
3
4
5
6
7
8

library(patchwork)
p1 = ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
	geom_point()
p2 = ggplot(mpg, aes(drv, displ)) +
	geom_boxplot()
p3 = ggplot(mpg, aes(drv)) +
	geom_bar()
p1 | (p2 / p3) # 第一列放p1,第二列放p2和p3

^gfi4cm

01:28:32 分面（Facet）[[R语言-分面绘图|分面绘图]]

1
2
3

ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
	geom_point() +
	facet_wrap(~ drv, scales = "free")# free 表示独立坐标系，可以设置共用坐标系还是独立坐标系

01:30:35 主题

1
2
3
4
5
6
7
8

theme_bw()
theme_light()
theme_classic()
theme_gray(): 默认
theme_linedraw()
theme_dark()
theme_minimal()
theme_void()

01:32:26 保存[[张敬信-R语言编程：基于tidyverse-至第3章-2021-11-07.pdf#page=243]]

待阅读的参考文献

待阅读的笔记

Vis (2020)

• 创新调整后的经济复杂性和增长：专利流动是否表明经济能力增强？Innovation-adjusted economic complexity and growth: Do patent flows reveal enhanced economic capabilities?-Web of Science Core Collection

2021-12-27 20:38:03

CiteSpace文献分析

高被引

Hartmann et al. (2017) Can & Gozgor (2017) C. M. Sweet & Eterovic Maggio (2015) Hausmann & Hidalgo (2011)

高中心性文献

生态研究

• Graph Analysis - Co Citations - YouTube
• Productivity Power Hour (#1): My Workflow for Making Notes in Obsidian and More - YouTube
• (1) Inoreader - 全部文章
• 技术预测与社会变革_百度搜索
• Does inter-regional investment by publicly listed companies promote local technological catch-up? A study of the mediation effects of patents in China-Web of Science Core Collection
• 创新的障碍：专利诉讼在企业研发中的作用-Web of Science 核心合集
• Analysis on the diffusion of RFID technological innovation from the perspective of disruptive innovation-Web of Science Core Collection
• 旅游业发展的关键性、经济复杂性和国家安全对生态足迹的影响-Web of Science 核心合集
• 基于专利网络预测的面向组织的技术机会分析：以阿尔茨海默病为例-Web of Science 核心合集
• Organization-oriented technology opportunities analysis based on predicting patent networks: a case of Alzheimer’s disease | SpringerLink
• 研发补贴与产业技术复杂性：知识重组观-Web of Science 核心合集
• 追赶清洁能源技术：专利分析-Web of Science 核心合集
• 探索性思维与企业创新-Web of Science 核心合集
• Asia-Web of Science 核心合集中的商业秘密保护/过度保护问题
• 商标作为创新的指标：迈向更全面的图景-Web of Science 核心合集
• 商标作为创新指标：走向更全面的图景| 施普林格链接 Ribeiro et al. (2022)
• 自动化及相关技术：新知识库-Web of Science核心合集的映射
• Automation and related technologies: a mapping of the new knowledge base | SpringerLink

参考文献

• 附件::

• 备注::

• ROC

  • ROC curve
  • Response Operator Characteristic curve

• AUC

  • Area Under the Curve
  • [[SAND第6章代码]]，[[用R对网络数据进行统计分析#^e84r1qmf327|ROC曲线介绍]]

• (Arts et al., 2021)

• (Albora et al., 2021)

• (Bojanowski & Chroł, 2020)

• (Brachtendorf et al., 2020)

• (Bustos et al., 2012)

• (Gao et al., 2017)

• (Hausmann et al., 2021)

  • [[隐藏能力理论]]

• (Jie Chen et al., 2020)

• (Lee et al., 2021)

• (Ma et al., 2022)

• (Medo et al., 2018)

• (Ren et al., 2018)

• (Teodorescu, 2018)

• (Wu et al., 2019)

参考文献

Patent Law of the People's Republic of China
中华人民共和国专利法
(Adopted at the 4th Session of the Standing Committee of the Sixth National People's Congress on March 12, 1984; amended for the first time by the Decision on Amending the Patent Law of the People's Republic of China adopted at the 27th Session of the Standing Committee of the Seventh National People's Congress on September 4, 1992; amended for the second time by the Decision on Amending the Patent Law of the People's Republic of China, adopted at the 17th Session of the Standing Committee of the Ninth National People's Congress on August 25, 2000; amended for the third time by the Decision of the Standing Committee of the National People's Congress on Amending the Patent Law of the People's Republic of China adopted at the 6th Session of Standing Committee of the 11th National People's Congress of the People's Republic of China on December 27, 2008; and amended for the fourth time in accordance with the Decision of the Standing Committee of the National People's Congress to Amend the Patent Law of the People's Republic of China adopted at the 22nd Session of the Standing Committee of the Thirteenth National People's Congress of the People's Republic of China on October 17, 2020)
（1984年3月12日第六届全国人民代表大会常务委员会第四次会议通过 根据1992年9月4日第七届全国人民代表大会常务委员会第二十七次会议《关于修改〈中华人民共和国专利法〉的决定》第一次修正 根据2000年8月25日第九届全国人民代表大会常务委员会第十七次会议《关于修改〈中华人民共和国专利法〉的决定》第二次修正 根据2008年12月27日第十一届全国人民代表大会常务委员会第六次会议《关于修改〈中华人民共和国专利法〉的决定》第三次修正　根据2020年10月17日第十三届全国人民代表大会常务委员会第二十二次会议《关于修改＜中华人民共和国专利法＞的决定》第四次修正）

来源

• 标题:: 经济复杂度与中国产业升级
• 备注:: 【】
• 作者:: 吴真如, (2019)
• 期刊:: [[上海社会科学院，博士]]
• 附件::
• 摘要:: 改革开放四十年来中国加速融入全球化进程,借助融入全球化取得了被誉为“中国奇迹”的经济社会发展成就。但是近期世界经济正面临深刻调整,由美国引发并不断升级的贸易等多领域摩擦引发学界和政策制定者的普遍担忧。主要焦点集中在外部环境的重大深刻变化可能将对中国经济发展动力和发展质量产生深远影响。2018年12月13日,中共中央政治局召开的经济主题政治局会议上指出,2019年的经济工作需要“面对错综复杂的国际环境,要辩证看待国际环境和国内条件的变化”,其意义何等深刻。目前中国经济正由高速增长阶段转向高质量发展阶段,高质量发展的主要内涵是从总量扩张向结构优化转变,从“有没有”向“好不好”转变,这也是决定中国是否能跨过潜在“中等收入陷阱”的重要阶段。在外部条件变化下的经济增长动力、产业升级方向与产业政策制定等问题具有十分重要的理论意义和现实意义,需要新的理论提供支持,这也是本文的主要研究的问题所在。产业升级是经济增长的重要动力,在向产业高端攀升时能准确识别各类产业和产品的潜在收益,对促进中国经济的高质量发展以及跨过中等收入陷阱的现实意义非常重大。但传统产业升级理论主要问题有二。一是以Gereffi等(1999)为代表的全球价值链理论(Global Value Chain,GVC)视野下的产业升级主要适应于产业内升级,即认为产业升级过程是一个企业在产业价值链上不断攀升的过程。这在Humphrey和Schmitz(2000)定义的四种产业升级的类型,即技术升级、产品升级、功能升级和跨产业升级中属于前三种,属于产业内升级或称为垂直升级(vertical shift),这是一种微观视角或企业视角。但当产业结构要求一种“产业网络视角”时,传统的GVC理论较难以适用。此时需要一种能将“产业链”拓展至“产业网”的新方法,而这正属于第四种产业升级的类型,即跨产业升级视角。同时这也属于宏观视角,即指公司一国生产的产品向全球产业网络高端攀升,代表其拥有的能力向复杂和高端延伸,这种转型升级的角度可以被视为水平升级(horizontal shift),更符合宏观结构性改革的本意,也更适于当下供给侧结构性改革的政策内涵。二是传统产业升级理论的同质性假设在解决产品异质性方面存在一定缺陷。Romer的继承者如Grossman和Helpman(1991)以及Aghion和Howitt(1998)等基于同质性的Dixit-Stiglitz(1977)生产函数建立了质量阶梯理论,假设了完全同质化的产品空间,即现有产品与新产品间的距离仅由开发新产品的固定成本所决定,与该国在国际分工中的地位无关。该假设显然没有考虑到国际分工带来的比较优势,尤其是Balassa(1965)提出的能衡量一国某产品国际出口地位的显性比较优势(Revealed Comparative Advantage,RCA)。这影响了产业升级理论的解释力和现实指导力,而这恰恰对中国的现实情况非常重要。从产业链到产业网的突破,要求一种异质性网络理论作为底层基础,而无标度网络理论(Scale Free Network)正为此提供了合适的理论支撑。无标度网络理论对传统随机网络理论的突破在于对异质性的刻画,被产品空间(Product Space)理论采用后,用产业网络的理论视角揭示了新发展观的内涵:如何在全球生产网络中,通过能力和技术积累改善本国所处的位置。产业升级不仅体现在传统产业链意义上的向价值链高端攀升,而是向产品网络中更“密集”的区域跃迁,重点体现在对高通量中心节点的占有上。“密集”区域和高通量中心节点的经济内涵是该区域的产品具有更丰富的技术能力储备,对发展具有更强的带动性,因此对新时代下推动经济高质量发展具有重要意义。本文使用的产品空间理论即在这种宏观视角下指出,产业升级不是垂直地停留在同一产品上,而是水平地创新和拓展新产品,并拥有更多生产这些新产品背后的能力。一国拥有越多的产品或能力后,产品或能力结合所带来的多样性大幅上升,这种多样性积累进一步决定了未来产品复杂化的潜力,成为国家能力池或能力储备的基础。产品空间理论的建立者哈佛大学教授Ricardo Hausmann和Dani Rodrik与麻省理工大学教授Cesar Hidalgo共同提出产品空间理论以来一直引领着发展经济学的理论前沿变革,也在世界银行、联合国商品贸易统计数据库、亚洲开发银行等国际组织中产生了广泛的实际影响。其利用了全球出口数据的方法为产业政策制定者提供全球视野下的国家能力定位,同时通过异质性网络为描述为产品间距离提供可视化参考。本文可能的理论贡献有三,一是补充了国内研究视角上的空白点。产品空间理论作为发展经济学、异质性复杂网络理论、认知科学、学习理论等多学科的交叉学科,其中最重要的是以复杂网络为代表的基础学科的突破带来了经济学的发展与突破。2018年诺贝尔经济学奖获得者罗默(Paul Romer)曾评价“任何对经济学的未来数学理论有兴趣的人都应该阅读Hidalgo的书”。而国内现有文献尚未注意到这样的关联,这阻碍了国内研究者在理论变革的策源地进行拓展和创新。本文的第三章从思想源头系统地探讨了异质性网络理论对产品空间理论形成的具体影响,这在国内外文献中都属少见,这在理论上弥补了国内相关研究所缺少的跨学科完整视角,而这恰恰是产品空间最为突出且最具价值的特点。无标度网络理论帮助传统产业升级理论从产业链拓展至产业网的视角,在异质性网络中揭示发展的新内涵。本文提出产品空间所度量的空间,不是空间地理所理解的空间,而是刻画了以异质性能力距离构成的产品间网络。作为内生增长理论的一支,产品空间理论对经济增长的来源提出了与强调全要素生产率的新古典经济增长理论所不同的见解。可能的理论贡献之二在于对理论进行了较为深入的探索。本研究对产品空间理论思想形成及发展的全过程做了完整梳理,通过深入梳理相关学术脉络对其做了较完整的学术定位,并详细剖析了各指标的来源及发展。产品空间理论自身仍处在进展和发展中,如果缺少必要的深入理解易造成指标的误用和机械套用,甚至得出误导性的结论,本文对理论发展过程的深度梳理为现有文献的一些矛盾之处提供了解决线索,也为后续研究者提供了一个必要的起点和基础。可能的理论贡献之三在于对Dani Rodrik教授提出的“中国出口有什么特殊”之间做出了理论回应。Rodrik教授提出了一个关于“What's so special about China's export”之间,提出了中国出口复杂度远超过高于自身GDP水平数倍的国家的水平的观点,这引起了学界和政策制定者对中国复杂度快速接近发达国家的普遍关心。本文在理清了Rodrik方法的基础上,认为Rodrik提出了一个重要的问题,但是使用的指标本身存在“循环论证”的问题,导致结论并不可靠。本文从新的经济复杂度ECI入手,对此做出理论回应:中国的复杂度并未明显地高于自身GDP水平,虽然在2000-2016年间中国的经济复杂度ECI实现了快速提高,处于发展中国家前列,与发达国家相比仍有很大差距,并不能得出Rodrik所做出的结论。随后本文利用有可得数据的61个国家的出口数据测算了各国2000-2016年的经济复杂度,通过面板回归实证检验了经济复杂度与经济增长的正相关关系,提高经济复杂度是促进经济增长的动力来源之一,在理论上支持了知识与能力积累对增长的内生性影响。本文的现实意义是,提出在外部条件变化下应采用基于已有能力并以提升经济复杂度为导向的经济增长与产业升级政策,并提供现实具体方案作为应对。本文利用基于全球出口数据的产品空间理论制作出的各国能力网络图谱,在全球视野下提供了2000-2016年以来中国具体方位的变化。提出新形势下的经济增长理论和产业升级理论的落脚点应是强化能力积累与创新。在产业政策制定中应结合能力距离、机会收益、经济复杂度等三个维度进行考量,即基于“已有能力”向目标产品进行“聪明地跳跃”。长远来看,为了继续提高经济复杂度以促进经济的长远发展,应该通过政策不断引导知识和技能流入生产领域,促进知识流动,破除阻碍人才和知识流通的藩篱。让知识的流动充分释放知识存量的“多样性红利”,只有这样才能在应对外部环境变化时继续保持产业升级的创新基础。
• DOI::
• Bibkey:: (吴真如, 2019)

参考文献