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作者：连港慧;徐蔼婷;李金昌;
单位：浙江财经大学数据科学学院;浙江工商大学统计与数学学院;浙江省“八八战略”研究院;
摘要：绿色高价值专利是绿色高质量技术的显性表达。从庞大数量的专利群中判别出绿色高价值专利并考察其空间分布及影响因素，是在“双碳”愿景下开启科技强国建设新征程的关键一环。因此，将绿色高价值专利的内涵解读反馈至判别体系构建，通过“绿色专利—高价值专利”的递进式流程与基于变精度邻域粗糙集方法提出的“初步构建—属性约简—指标赋权”三阶段评估思路，进行绿色高价值专利的统计判别。基于此，刻画绿色高价值专利的空间分布，探究并比较其与绿色专利影响因素的差异。研究发现：专利法颁布以来，尽管中国绿色高价值专利实现了从零件、百件到万件的量级跨越，但其空间分布仍较难达成多层级的跨越式发展；绿色高价值专利区域分布的总体差异仍处于高位状态且主要源于区域间，其空间分布呈现明显的聚集性特征。绿色高价值专利与绿色专利的影响因素具有较明显的差异。其中，经济基础、政府支持、人才支撑、数字基建水平、知识产权保护水平能够激励本地绿色高价值专利的积极培育，而人工智能水平却具有一定的抑制作用；鉴于绿色专利尤其是实用新型专利的技术门槛相对较低，对复杂高端的技术信息流动以及高水平知识产权保护的依赖相对较弱，数字基建及知识产权保护水平未能产生预期的显著影响；由于环境规制存在一定程度的潜在扭曲，其仅会对绿色专利的培育产生激励效应。由此，应优化创新资源配置并积极推动人工智能与绿色技术的跨领域融合创新，避免资源被过度挤占；应调整知识产权保护力度，避免因过度保护而产生技术壁垒；应制定渐进式的环境规制政策，避免因过度强调即期合规目标而抑制高水平绿色技术的研发。
关键词：绿色高价值专利;;统计判别;;邻域粗糙集;;空间分布;;创新资源配置
基金资助：国家社会科学基金重大项目“基于‘知识产权强国’战略的高价值专利判别、测度与驱动效应的统计研究”(22&ZD162);; 浙江省一流学科A类(浙江财经大学统计学)、浙江省登峰学科(浙江工商大学统计学)和浙江工商大学经济运行态势预警与模拟推演实验室资助
