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作者：赵恩浩;杨超;李伟;
单位：北京林业大学经济管理学院;中国社会科学院工业经济研究所;
摘要：现有国民经济核算体系难以准确测度未来产业规模，导致相关研究与政策制定缺乏定量依据。为解决此问题，文章应用大语言模型探索构建了测度未来产业规模的新方法。以2012—2022年16255条产业基金投资事件为样本，通过解析投资方、被投企业、项目介绍及评估文书等多源异构文本数据，实现了对地级市层面未来产业年度投资规模的精准识别与量化。为确保测度结果的稳健性，设计了包含轻量化微调与溯源验证的人工干预修正机制。测度结果有效性检验结果表明，大语言模型在精确度、召回率与整体正确率上均表现良好，能有效克服传统统计口径的局限性。基于新测度结果的实证分析发现：2012—2022年，产业基金对未来产业的投资规模与占比均呈快速上升趋势；未来产业规模与国家政策节点表现出高度的相关性；未来产业投资网络呈现“极化-扩散”的二元并存特征，投资高度集中于一线城市，但跨区域投资日益活跃，形成了由沿海向内陆的梯度承接潜力。
关键词：未来产业;;投资规模;;大语言模型;;莫兰指数
基金资助：国家社会科学基金重点项目（24AJY007）;; 北京林业大学大学生创新创业训练项目（S202410022107）
