2020国际大都市科技创新能力评价.pdf

编 委 会 成 员 陈 超 杨荣斌 林 鹤 肖沪卫 陈 晖 顾震宇 宁 笔 卞志昕 瞿丽曼 钟 婷 课 题 组 成 员 课题组长： 顾震宇 主要执笔人： 顾震宇 杨莺歌 黄吉 俞俊 主要 参与 人： 朱敏 目录 第1章 研究方法 . 1 1.1 研究思路 . 1 1.1.1 研究主线一，基于国际榜单的城市评价 . 1 1.1.2 研究主线二，基于专利论文文献计量的城市评价 . 2 1.2 样本选取 . 2 1.2.1 城市样本选取 . 2 1.2.2 新兴技术选取 . 4 1.3 数据采集 . 6 1.3.1 专利数据 . 6 1.3.2 学术论文数据 . 6 1.3.3 高质量论文数据 . 7 1.4 评价指标设计 . 7 1.4.1 指标体系 . 7 1.4.2 评价指标 . 9 第2章 主要创新 . 12 2.1 国内外已取得的成果 . 12 2.2 本研究创新点 . 15 第3章 主要发现 . 17 3.1 城市科技创新能力综合排名 . 17 3.2 基于国际榜单的城市排名 . 22 3.2.1 新兴技术领域城市技术研发排名（50城市）东京、深圳、北京领先 . 22 3.2.2 新兴技术领域城市学术研究排名（50城市）北京、深圳、上海表现亮眼 . . 24 3.2.3 基于高质量专利的城市排名（50城市）深圳、北京、东京领先 . 26 3.2.4 基于高质量论文的城市排名（50城市）北京、伦敦、波士顿领先 . 27 3.2.5 基于领先研发机构的城市排名（50城市）东京一枝独秀 . 27 3.2.6 基于领先学术机构的城市排名（50城市）北京、波士顿和纽约领先 . 29 3.2.7 基于高被引科学家城市排名（50城市）北京排名第一 . 31 3.3 基于专利论文的5维度城市评价 . 32 3.3.1 创新态势 . 32 3.3.2 创新热点 . 35 3.3.3 创新质量 . 38 3.3.4 创新主体 . 41 3.3.5 创新合力 . 43 3.4 研究总结 . 46 3.4.1 国际大都市科技创新能力总体评价 . 46 3.4.2 上海科技创新能力总体评价 . 49 第4章 上海 . 54 4.1 创新态势 . 54 4.1.1 PCT专利公开量保持两位数复合增长，增长势头强劲 . 54 4.1.2 论文数量持续快速增长 . 55 4.2 创新热点 . 56 4.2.1 专利技术热点集中在生物制药和数字信息技术领域 . 56 4.2.2 新兴技术产业研发聚焦无人驾驶技术、人工智能、石墨烯、沉浸式体验和氢 能技术 . 5 6 4.2.3 学术研究热点聚焦材料科学、工程电子电气和化学等领域 . 57 4.2.4 新兴技术学术研究领先，聚焦石墨烯、人工智能、氢能技术 . 58 4.3 创新质量 . 58 4.3.1 专利质量偏弱，50城市排名第三十四位 . 58 4.3.2 学术论文质量较弱，50城市排名第三十八位 . 59 4.4 创新主体 . 59 4.4.1 专利创新主体中，未出现研发实力较强的机构 . 59 4.4.2 学术创新主体中，名牌大学学术成果产出率高 . 60 4.5 创新合力 . 60 4.5.1 较好的技术创新合力，50城市排名第五，体现在良好的机构合作上 . 60 4.5.2 学术创新合力50城市排名中上升5位排在第九，基金资助学术研究比重高， 国际合作、机构合作比重低 . 61 第5章 北京 . 62 5.1 创新态势 . 62 5.1.1 PCT专利年度公开量持续高速增长 . 62 5.1.2 论文数量持续快速增长，近期增幅略有下降 . 63 5.2 创新热点 . 63 5.2.1 专利技术热点聚焦显示驱动装置、共用衬底半导体器件、光控制等 . 63 5.2.2 新兴技术产业研发排名靠前，聚焦人工智能、沉浸式体验、无人驾驶技术 . . 64 5.2.3 学术研究热点聚焦材料科学、工程电子与电气、环境科学等领域 . 64 5.2.4 新兴技术学术研究全球领先，更关注石墨烯、人工智能技术 . 65 5.3 创新质量 . 66 5.3.1 专利质量快速提升，处于50城市第七位 . 66 5.3.2 学术论文质量仍存在短板，50城市排名第三十九位 . 66 5.4 创新主体 . 66 5.4.1 专利创新主体中，新经济企业、IT企业占据较大比重 . 66 5.4.2 学术创新主体中，中科院学术研究成果领先 . 67 5.5 创新合力 . 67 5.5.1 技术创新合力50城市排名第二，机构间合作密切 . 67 5.5.2 学术创新合力排名第一，基金资助数量和比重高，但国际合作占比低 . 68 第6章 深圳 . 69 6.1 创新态势 . 69 6.1.1 PCT专利年度公开量持续高速增长后出现回落 . 69 6.1.2 论文总量偏少，呈现高速增长 . 69 6.2 创新热点 . 70 6.2.1 专利技术热点聚焦数字信息技术 . 70 6.2.2 新兴技术产业研发排名第二，聚焦人工智能、无人驾驶、沉浸式体验技术 . . 71 6.2.3 学术研究热点聚焦材料科学、工程电子与电气、应用物理等领域 . 71 6.2.4 新兴技术学术研究排名持续提升，关注石墨烯技术 . 72 6.3 创新质量 . 73 6.3.1 专利质量较弱，50城市排名第四十三位 . 73 6.3.2 学术论文质量50城市排名第三十二位 . 73 6.4 创新主体 . 73 6.4.1 专利机构集中度高，华为和中兴占近4成 . 73 6.4.2 学术创新主体中，深圳大学、南方科技大学学术成果占近四成 . 74 6.5 创新合力 . 74 6.5.1 技术创新合力较好，50城市排名第六位，较2019年报告上升3位 . 74 6.5.2 学术创新合力下降1位50城市排名第二十，基金资助比例较高，国际合作 比例较低 . 75 第7章 纽约 . 76 7.1 创新态势 . 76 7.1.1 PCT专利年度公开量微幅增长 . 76 7.1.2 论文数量平稳增长 . 76 7.2 创新热点 . 77 7.2.1 专利技术热点聚焦生物医药制品 . 77 7.2.2 新兴技术产业研发聚焦人工智能、精准医疗、基因编辑、沉浸式体验技术 . . 78 7.2.3 学术研究热点聚焦医学领域，并且偏向其中的肿瘤学、外科学、神经学等领 域 . 78 7.2.4 新兴技术学术研究方面关注精准医疗和石墨烯技术 . 79 7.3 创新质量 . 80 7.3.1 专利质量上升1位排名第四位 . 80 7.3.2 学术论文质量50城市排名第十五位 . 80 7.4 创新主体 . 80 7.4.1 大学与研究机构拥有较多专利 . 80 7.4.2 学术创新前十机构排名中，医疗机构和医科大学占半 . 81 7.5 创新合力 . 81 7.5.1 技术创新合力50城市排名第二十一位，比2019年报告下降1位 . 81 7.5.2 学术创新合力50城市排名第二十一位 . 81 第8章 波士顿 . 83 8.1 创新态势 . 83 8.1.1 PCT专利年度公开数量十年间变化不大 . 83 8.1.2 年度论文数量呈缓慢上升趋势，近两年增幅放缓 . 83 8.2 创新热点 . 84 8.2.1 专利技术热点聚焦生物医药技术 . 84 8.2.2 新兴技术产业研发聚焦基因编辑、精准医疗和人工智能 . 85 8.2.3 学术研究热点聚焦医学领域，并且偏向其中的肿瘤学、神经学等领域 . 85 8.2.4 新兴技术学术研究50城市排名第十一位，精准医疗、基因编辑突出 . 86 8.3 创新质量 . 87 8.3.1 专利质量50城市排名第十位，比2019年报告下降2位 . 87 8.3.2 学术论文质量高，50城市排名第六位 . 87 8.4 创新主体 . 87 8.4.1 医疗机构和学术机构拥有较高专利占比 . 87 8.4.2 学术创新主体中，医院成为领军机构 . 8 8 8.5 创新合力 . 88 8.5.1 技术创新合力排名第十位，比2019年报告下降3位 . 88 8.5.2 学术创新合力50城市排名第十位 . 88 第9章 亚特兰大 . 90 9.1 创新态势 . 90 9.1.1 PCT专利年度公开量规模较小近年增长快速 . 90 9.1.2 论文数量保持稳定 . 91 9.2 创新热点 . 91 9.2.1 专利技术热点侧重通信技术和医药医疗 . 91 9.2.2 新兴技术产业研发50城市排名第十六位 . 92 9.2.3 学术研究热点规模较小，热点聚焦医学、健康 . 92 9.2.4 新兴技术学术研究方面50城市排名第三十二位 . 93 9.3 创新质量 . 93 9.3.1 专利质量排名第一 . 93 9.3.2 学术论文质量较高，50城市排名第八位 . 93 9.4 创新主体 . 94 9.4.1 佐治亚理工研究院公开专利排在首位 . 9 4 9.4.2 学术创新成果集中在前4家机构手中 . 9 4 9.5 创新合力 . 95 9.5.1 技术创新合力50城市排名第三十九位 . 95 9.5.2 学术创新合力50城市排名第二十一位 . 95 第10章 西雅图 . 96 10.1 创新态势 . 96 10.1.1 PCT专利年度公开量近3年有所增长 . 9 6 10.1.2 论文数量整体呈缓慢上升趋势 . 97 10.2 创新热点 . 97 10.2.1 专利技术热点聚焦生物医药 . 97 10.2.2 新兴技术产业研发50城市排名第九位 . 98 10.2.3 学术研究热点以医学领域为主要研究方向 . 98 10.2.4 新兴技术学术研究领域50城市排名第三十一位，比2019年报告上升2位 . . 99 10.3 创新质量 . 100 10.3.1 专利质量排名第三 . 100 10.3.2 论文质量排名居第二 . 100 10.4 创新主体 . 100 10.4.1 领先专利申请人中，大学和研究机构占一定比例 . 100 10.4.2 华盛顿大学学术成果占超七成 . 101 10.5 创新合力 . 101 10.5.1 技术创新合力 50 城市排名第二十 三位，较 2019年报告下降 3位 . 101 10.5.2 学术创新合力 50 城市排名第二十七位 . 101 第 11 章 伦敦 . 103 11.1 创新态势 . 103 11.1.1 PCT 专利年度公开量小幅增长 . 103 11.1.2 论文年度发表增速放缓 . 104 11.2 创新热点 . 104 11.2.1 专利技术热点集中在化妆品、电子 烟技术 . 104 11.2.2 新兴技术产业研发排名第十二位，关注人工智能和氢能技术 . 105 11.2.3 学术研究热点以医学研究为主要研究方向 . 106 11.2.4 新兴技术学术研究领域 50城市排名第九，关注人工智能、精准医疗技术 . . 106 11.3 创新质量 . 107 11.3.1 专利质量 50 城市排名第十五位，比 2019年报告提升 1位 . 107 11.3.2 论文质量 50 城市排名第二十五位 . 107 11.4 创新主体 . 107 11.4.1 领先机构企业居多 . 107 11.4.2 名校引领学术创新 . 108 11.5 创新合力 . 108 11.5.1 技术创新合力 50 城市排名第二十四位，比 2019年报告下降 1位 . 108 11.5.2 学术创新合力 50 城市排名第二位，与 2019年报告排名相同 . 109 第 12 章 东京 . 110 12.1 创新态势 . 110 12.1.1 PCT 专利年度公开量呈持续上升趋势，升势有所减缓 . 110 12.1.2 论文数量 2019年出现下滑 . 111 12.2 创新热点 . 111 12.2.1 专利技术热点聚焦半导体制造技术、光学元件等方面 . 111 12.2.2 新兴技术产业研发排名居首，关注氢能和 无人驾驶技术 . 112 12.2.3 论文呈现多元化发展，工程电子占据首位 . 113 12.2.4 新兴技术学术研究领域 50 城市排名第七位，关注人工智能、氢能和石墨烯 技术 . 114 12.3 创新质量 . 114 12.3.1 专利质量 50 城市排名第二十八位，比 2019年报告上升 5位 . 114 12.3.2 论文质量落后， 50城市排名第四十七位 . 115 12.4 创新主体 . 115 12.4.1 企业拥有技术创新绝对话语权，领先机构中多为企业 . 115 12.4.2 大学是学术创新主体 . 115 12.5 创新合力 . 116 12.5.1 技术创新合力居首 . 116 12.5.2 学术创新合力 50 城市排名第三十四位，比 2019年报告上升 3位 . 116 第 13 章 香港 . 118 13.1 创新态势 . 118 13.1.1 PCT 专利年度公开规模较小增长 快速 . 118 13.1.2 论文数量加速增长 . 119 13.2 创新热点 . 119 13.2.1 专利技术热点多元化 . 119 13.2.2 新 兴 技术产业研发关注人工智能、沉浸式体验技术 . 120 13.2.3 学术研究热点关注工程电子与电气、材料科学 . 120 13.2.4 新兴技术学术研究方面关注石墨烯和人工智能技术 . 121 13.3 创新质量 . 121 13.3.1 专利质量 50 城市排名第二十六位 . 121 13.3.2 学术论 文质量较高， 50城市排名第二十六位 . 121 13.4 创新主体 . 122 13.4.1 大学和研究机构拥有一定的话语权 . 122 13.4.2 学术创新前 5机构成果超过 8成 . 122 13.5 创新合力 . 123 13.5.1 技术创新合力 50 城市排名第四十一位 . 123 13.5.2 学术创新合力 50 城市排名第二十四位 . 123 1 第 1章 研究方法 1.1 研究思路 课题组选定 50个国际大都市为研究对象，通过两条研究主线考察城市科技 创新能力。 一条研究主线以基于国际榜单的城市排名为基础，考察城市的科技创 新能力。另一条研究主线是采用专利论文文献计量方法考察城市的科技创新能力。 在两条研究主线的基础上，形成城市科技创新能力评价指标体系。 与去年基于 20个 样本 城市的研究相比，本次将城市样本扩大到 50个城市， 使得城市科技创新能力的排名 更能 反映全球城市，排名 也 更具参考价值。 1.1.1 研究主线一，基于国际榜单的城市 评价 以十大新兴技术、全球 高被引科学家 、领先技术研发机构和领先学术研究 机构、高质量 论文和 专 利 的国际 榜单或排名为基础，形成相应的城市排名 。通过 这几个城市排名，从不同视角考察城市科技创新能力。 1） 新兴技术城市排名 ： 通过分析 Gartner 2020 年十大战略科技、 Gartner 2019年 新兴技术成熟度、 麻省理工科技评论 2020年全球十大突破性技术 等国 际知名机构每年发布的新兴技术榜单为基础，提取十项新兴技术，分别在 PCT 专 利和 SCI、 CPCI论文 数据库中检索，获得 50个 城市在十项新兴技术领域中学术 和研发排名 。 2） 基于 高被引科学家 的全球城市排名 ： 以科睿唯安 2019 全球高被引科 学家 中 约 6,000位 高被 引 科学家 为基础，按科学家所在机构映射城市，了解各 城市中 高被引科学家 数量，以此获得全球城市排名。 3） 基于高质量专利的全球城市排名 ： 以 50 城市 2017-2019年 PCT 专利为 基础，选取被引专利数量大于 10件的高质量 PCT 专利，按专利申请人地址进行 城市映射，获得城市排名。 4） 基于高质量 论文 的全球城市排名 ： 以 50 城市 2017-2019 年 ESI 高质量 论文 为基础 ，按 学术机构 地址进行城市映射，获得城市排名。 5） 基于领先研发机构的全球城市排名 ： 以 2019 年公开的 PCT 专利为基 础，对 PCT 专利数量排名前 500 的领先研发机构进行城市 映射，研究城市对领 先研发机构吸引力， 并 获得 全球 城市排名。 2 6） 基于领先学术机构的全球城市排名 ： 以 2019年 ESI高质量论文为基础， 对发表论文数量排名前 500的领先学术机构进行城市映射，研究城市对领先学术 机构吸引力， 并 获得 全球 城市排名。 1.1.2 研究主线二，基于专利论文 文献计量的 城市评价 以专利、学术论文为基础，从创新态势、创新热点、创新质量、创新主体 和创新合力 5个维度开展 文献计量 分析。其中专利揭示技术创新能力，学术论 文揭示学术创新能力。 图 1.1.1 基于文献计量的 5维度 城市评价体系 1.2 样本选取 1.2.1 城市样本 选取 在城市样本的选取方面，课题组从国内外知名机构发布的全球 创新 城市榜单 中筛选与科技、产业 创新 相关的分项榜单，参考森纪念财团 2019全球城市实力 指数研发排名、普华永道机遇之都 7智力资本和创新排名、毕马威改变 现状的颠覆性技术：全球科技创新中心 、科尔尼 2019 Global Cities Report 以 及 2thinknow Innovation Cities Index 2019: Global 中排名前 50位的城市， 三个榜单共涉及 62个城市。 课题组将 62个城市，按 2019年 PCT 专利公开 量、 2019年 SCI、 CPCI 论文 数量，使用等权重的 指标体系 对这些城市打分并排序， 选取了排名前 50的城市 。 最终选择中国的上海、北京、深圳，北美的纽约、波士顿、 亚特兰大、 洛杉矶、 休斯顿 、 旧金山、 芝加哥、西雅图、 华盛顿特区、 奥斯丁 、达拉斯、 多伦多 、 温 哥华、 蒙特利尔 ，欧洲的伦敦、巴黎、 柏林、 慕尼黑、阿姆斯特丹、 斯德哥尔摩、 3 特拉维夫、 布鲁塞尔、 米兰 、罗马 、 奥地利、 日内瓦、 苏黎世、 哥本哈根、巴塞 罗那、 赫尔辛基、 都柏林、 莫斯科 、伊斯坦布尔、马德里 ，亚洲的东京、大阪、 福冈、 香港、 首尔、新加坡 、 台北、 班加罗尔 、孟买 ， 澳大利 亚 的悉尼 、墨尔本 ， 巴西的孟买、圣保罗 共计 50个城市作为本次研究的样本城市。 表 1.2.1 全球城市科技创新相关榜单 排名 森纪念财团 2019全球城市 实力指数研发 排名 普华永道机 遇之都 7 智 力资本和创新 毕马威全球 科 技 创 新 中 心 科尔尼 2019 Global Cities Report 2 think now Innovation Cities Index 2019 : Global 1 纽约 伦敦 新加坡 纽约 纽约 2 伦敦 旧金山 伦敦 伦敦 东京 3 东京 巴黎 特拉维夫 巴黎 伦敦 4 洛杉矶 多伦多 东京 东京 洛杉矶 5 首尔 阿姆斯特丹 纽约 香港 新加坡 6 波士顿 纽约 上海 新加坡 巴黎 7 芝加哥 洛杉矶 北京 洛杉矶 芝加哥 8 旧金山 东京 首尔 芝加哥 波士顿 9 巴黎 悉尼 班加罗尔 北京 旧金山 -圣何塞 10 香港 斯德哥尔摩 香港 华盛顿特区 多伦多 11 新加坡 芝加哥 奥斯丁 悉尼 墨尔本 12 华盛顿 特区 新加坡 波士顿 布鲁塞尔 柏林 13 北京 首尔 柏林 首尔 达拉斯 -沃思堡 14 墨尔本 香港 芝加哥 柏林 首尔 15 柏林 柏林 法兰克福 马德里 悉尼 16 悉尼 北京 孟买 墨尔本 西雅图 17 大阪 莫斯科 深圳 多伦多 休斯顿 18 上海 迪拜 蒙特利尔 莫斯科 亚特兰大 19 阿姆斯特丹 上海 达拉斯 上海 华盛顿特区 20 多伦多 米兰 台北 阿姆斯特丹 迈阿密 21 布鲁塞尔 马德里 / 波斯顿 巴塞罗那 22 莫斯科 墨西哥城 / 旧金山 蒙特利尔 23 斯德哥尔摩 波哥大 / 巴塞罗那 圣地亚哥 24 苏黎世 吉隆坡 / 布宜诺斯艾利斯 费城 25 台北 约翰内斯堡 / 维也纳 维也纳 26 温哥华 圣保罗 / 伊斯坦堡 北京 27 特拉维夫 孟买 / 迪拜 慕尼黑 28 日内瓦 雅加达 / 法兰克 马德里 29 赫尔辛基 里约热内卢 / 蒙特利尔 米兰 30 都柏林 拉各斯 / 苏黎世 阿姆斯特丹 31 哥本哈根 / / 迈阿密 迪拜 4 32 马德里 / / 慕尼黑 斯德哥尔摩 33 巴塞罗那 / / 圣保罗 上海 34 福冈 / / 亚特兰大 奥斯丁 35 法兰克福 / / 休斯顿 丹佛 36 维也纳 / / 罗马 温哥华 37 米兰 / / 日内瓦 大阪 38 伊斯坦布尔 / / 温哥华 莫斯科 39 迪拜 / / 斯德哥尔摩 波特兰 40 圣保罗 / / 墨西哥城 拉斯维加斯 41 布宜诺斯艾利斯 / / 米兰 特拉维夫 42 墨西哥城 / / 曼谷 奥斯陆 43 吉隆坡 / / 达拉斯 伊斯坦布尔 44 曼谷 / / 台北 台北 45 雅加达 / / 哥本哈根 罗马 46 孟买 / / 都柏林 汉堡 47 约翰内斯堡 / / 西雅图 哥本哈根 48 开罗 / / 布拉格 布里斯班 49 / / / 吉隆坡 奥克兰 50 / / / 大阪 奥兰多 1.2.2 新兴技术选取 新兴技术是指 21 世纪发展的一系列最 尖端技术，具有技术融合的特点。近 年来，随着科技的迅速发展，新兴技术不断出现、不断更替。国际上一些知名机 构每 年都发布了新兴技术的榜单，根据这些榜单，我们确定了本报告中进行评价 的十大新兴技术。 1) 新兴技术来源 从国际的权威榜单看， Gartner 等机构在近一年内公布了最新的全球新兴技 术名单，通过分析 Gartner2020 年十大战略科技、麻省理工科技评论 2020 年 全球十大突破性技术、 2019 国际前沿科技热点等榜单，可以透析目前全球比较 认可的新兴技术，从中选取适合本研究的技术对象。 将十大新兴技术分别在 PCT 专利数据库和 SCI、 CPCI 论文数据库中检索， 每一项新兴技术分列出 50个样本城市的 PCT专利和论文数量， 为 新兴技 术领域 城市的技术研发和学术研究排名 提供量化指标 。 2) 新兴技术 选取方法 5 基于以上 2020年榜单内容，本研究从中选择一些重点技术作为分析研究对 象。选取原则基于以下三点： (1) 在 1 个或多个榜单中多次出现的技术； (2) 符合 50 大城市主要技术领域和学科领域的技术； (3) 处于技术萌芽期，近期发展前景看好的技术。 2019年，我们关注了 区块链 、人工智能、无人机、石墨烯 、 无人驾驶汽 车、 基因编辑、 精准医疗 、 量子计算 、 边缘计算 和 沉浸式体验 等 10项新兴技 术。 2020年，氢能技术被上情所评为 2018-2019 国际前沿科技热点。因此， 我们 将氢能 技术 列入研究对象中 ，替代了 2019年的无人机技术 。 表 1.2.2 2020年十项新兴技术 新兴技术 介绍 区块链 区块链是一个分布式的账本，区块链网络节点之间的去中心化协议维护着 一条不停增长的由有序数据块组成的数据链 。 每一个数据区块内都有一个 时间戳和一个指针，指向上一个区块，它能安全地存储数字货币或者股 权，债权，版权等的交易数据 ， 区块中的信息不可伪造和篡改 。 区块链可 以极大降低社会中的信任成本，重塑了互联网价值传输的机制。 人工智能 简单来说，人工智能就是用计算机来做人类能够做的事的科学。过去几 年， 人工智 能 发展显著：现在我们大部分都是用可以识别语音的智能手 机，或者利用图像识别技术快速通过机场入境处。在某些特定的学习和记 忆任务方面，机器的表现超越人类。 石墨烯 虽然不是仅有的一种，但石墨烯或许是最闻名的单原子层材料。大幅降低 的生产成本得益于 2D 材料的广泛应用，包括空气净化器、净水器、新一代 的可穿戴设备和电池等。 无人驾驶 汽车 虽然无人驾驶车目前在世界上大部分国家尚未完全合法化，但其在挽救生 命、节能减排、促进经济发展、改善老年人生活质量等方面的潜在优势， 使得与其相关的重要技术先驱已经开始飞速发展。 基因编 辑 传统基因工程一直备受争议。最新技术通过直接 “ 修改 ” 植物基因编码， 让植物更加营养、更能应对气候变化；这些优点和 “ 修改 ” 的精准性，能 将当前的担心与质疑化为广泛的接受。 精准医疗 精准医疗是以个体化医疗为基础的新型医学概念与医疗模式。其本质是通 过基因组、蛋白质组等组学技术和医学前沿技术，对于大样本人群和特定 疾病类型进行生物标记物的分析与鉴定、验证与应用，从而精确寻找到疾 病的原因和治疗的靶点，并对一种疾病不同状态和过程进行精确分类，最 终实现对于疾病和特定患者进行个性化精准治疗的目的。 量子计算 量子计算是一 种依照量子力 学理论进行的新型计算。量子计算的基础和原 理以及重要量子算法为在计算速度上超越图灵机模型提供了可能。 6 沉浸式体 验 沉浸式 体验 技术通常分为虚拟现实（ VR）和增强现实（ AR），而介于两者 之间的一切则被归为混合现实（ MR）。 边缘计算 边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、 应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏 捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键 需求。 氢能技术 氢能作为一种清洁、高效、安全、可持续的新能源，被视为 21 世纪最具发 展潜力的清洁能源，是人类的战略能源发展方向。 氢的制取、储存、运 输、应用技术也将成为 21世纪备受关注的焦点。 氢燃料电池技术 作为氢能 技术的下游应用 ， 广泛应用在车辆、发电、航天、军事等领域 。 1.3 数据采集 数据来源上，本研究使用了科睿唯安 Derwent Innovation 平台的 WIPO 专利 申请数据库、德温特专利数据库， Web of Science平台的科学引文数据库（ SCI）、 会议录引文索引数据库（ CPCI）、基本科学指标数据库（ ESI）。 1.3.1 专利数据 使用 Derwent Innovation 平台 WIPO 专利申请数据库，检索 50 个城市 2017 至 2019年公开的 PCT专利，按德温特专利族合并后进行采集， 数据下载 日期为 2020 年 6 月。我们采用 2019 年公开的 PCT 专利数据对城市技术研发的创新态 势、创新热点、创新主体、创新合力、基于领先研发机构的全球城市排名进行分 析。 考虑到评价城市专利质量的指标如专利被引用数量、在多国申请专利数量等 指标与时间相关度极高，仅分析 2019 年公开的专利数据无法反映实际情况。因 此，在分析城市专利质量、基于 高质量专利的全球城市排名 方面，使用 2017-2019 年公开的 PCT 专利。在 新兴技术 专利采集 方面，由于每个城市对应的新兴技术 专利数量不多，考虑到文献计量的统计意义，并没有限制 PCT 专利检索年限。 1.3.2 学术论文数据 使用 Web of Science平台科学引文数据库（ SCI）、国际会议录引文索引数据 库（ CPCI），采集 50 个城市 2017 年至 2019 年发表的学术论文数据，检索日期 为 2020 年 6 月。课题组采用 2019 年发表的 SCI、 CPCI 学术论文数据对城市学 术研究的创新态势、创新热点、创新主体、创新合力以及 基于领先学术机构的全 球城市排名 进行分析。 7 考虑到评价城市论文质量的指标如论文被引用数量等指标 与时间相关度极 高，仅分析 2019 年发表的学术论文数据无法反映实际情况，因此在考察城市论 文质量方面，使用 2017-2019年公 开的 SCI、 CPCI 学术论文数据。在 新兴技术论 文采集方面，由于某些城市对应的新兴技术论文数量不多，考虑到文献计量的统 计意义，并没有限制论文检索年限。 1.3.3 高质量论文数据 使用 Web of Science 平台基本科学指标数据库（ ESI），采集 50 城市 2017- 2019年 ESI论文数量作为城市高质量论文数量，检索日期为 2020年 6月。对采 集的数据根据城市进行排序，获得基于高质量论文的城市排名。 1.4 评价指标 设计 1.4.1 指标体系 结合基于国际榜单的城市排名与基于专利论文的 5维度城市创新能力评价 体系这两条研究主线 ，将基于国际榜单的城市排名中 “ 新兴技术城市排名 ” 归 入创新热点维度，将 “基于 领先研发机构 和领先学术机构的 城市排名 ” 、 “基于 高被引科学家 的 城市排名 ” 归入创新主体维度， 将“基于高质量专利和高质量 论文的城市排名”归入创新质量维度， 建立 三级 指标体系 。指标体系包括 5个 一级指标、 10个二级指标、 66个三级指标，评价 50个样本城市的科技创新能 力。 8 图 1.4.1 城市科技创新能力综合排名指标体系 城市科技创新能力综合排名指标体系 创新趋势 技术创新趋势 2019年 PCT专利量 C1 2017-2019年 PCT专利 CAGR C2 学术创新趋势 2019年学术论文量 C3 2017-2019年学术论文 CAGR C4 创新热点 技术创新热点 新兴技术 PCT专利量 C5-C14 新兴技术 PCT专利比重 C15-C24 学术创新热点 新兴技术论文量 C25-C34 新兴技术论文比重 C35-C44 创新质量 技术创新质量 2017-2019年同族专利平均规模 C45 2017-2019年平均被引数量 C46 2017-2019年高质量专利占比 C47 学术创新质量 2017-2019年论文平均被引量 C48 2017-2019年高质量论文占比 C49 创新主体 技术创新主体 2019年领先研发机构数量及 PCT专利量 C50-C51 学术创新主体 2019年领先学术机构数量及 ESI论文量 C52-C53 2019全球高被引科学家数量 C54 创新合力 技术创新 合力 2019年产学研专利量及占比 C55-C56 2019年申请人合作量及占比 C57-C58 2019年非专利引用量及占比 C59-C60 学术创新 合力 2019年基金资助论文量及占比 C61-C62 2019年国际合作论文量及占比 C63-C64 2019年机构合作论文量及占比 C65-C66 9 1.4.2 评价指标 1) 创新 态势 创新态势一级指标中，分析 50 个城市年度专利、论文年度公开数量及其增 长率，揭示创新发展态势，包括： (1) 2019 年 PCT 专利量 C1： 2019 年各城市 PCT 专利数量 ， 指标权重为 1/20。 (2) 2017-2019年 PCT 专利 CAGRC2：以各城市 2017-2019年 PCT 专利为 基础，计算三年的年均复合增长率 ， 指标权重为 1/20。 (3) 2019 年学术论文量 C3： 2019 年各城市 SCI、 CPCI 论文数量 ， 指标权 重为 1/20。 (4) 2017-2019年学术论文 CAGRC4：以各城市 2017-2019年 SCI、 CPCI论 文为 基础，计算三年的年均复合 增长率 ， 指标权重为 1/20。 2) 创新热点 创新热点一级指标中，以国际上较为专注的十大新兴技术为视角，通过对 50 城市中每项新兴技术专利、学术论文的数量和比重的统计，定性分析城市的技术 研发和学术研究热点，包括： (1) 新兴技术 PCT 专利量 C5-C14：十项新兴技术中，每项新兴技术在各个 城市的 PCT 专利数量，每项新兴技术 PCT 专利量权重各为 1/200，权重 共计 1/20。 (2) 新兴技术 PCT 专利比重 C15-C24：十项新兴技术中，每项新兴技术在 各个城市的 PCT 专利数量与该城市 PCT 专利总量的比值，每项新兴技 术 PCT 专利比重的权重各为 1/200，权重共计 1/20。 (3) 新兴技术论文量 C25-C34：十项新兴技术中，每项新兴技术在各个城市 的 SCI、 CPCI 论文数量，每项新兴技术论文量权重各为 1/200，权重共 计 1/20。 (4) 新兴技术论文比重 C35-C44：十项新兴技术中，每项新兴技术在各个城 市的 SCI、 CPCI 论文数量与该城市 SCI、 CPCI论文总量的比值，每项新 兴技术论文比重的权重各为 1/200，权重共计 1/20。 10 3) 创新质量 创新质量一级指标中，分别从专利、学术论文相关指标分析 50 个 城市技术 创新与学术创新的质量。其中，技术创新质量 将 各城市 2017-2019 专利公开的 PCT专利按德温特专利族合并，找出对应的德温特专利记录，选取相关指标进行 统计分析。学术创新质量， 在 各城市 2017-2019 年发表的 SCI、 CPCI论文 中 ，选 取相关指标进行统计分析。 (1) 2017-2019年同族专利平均规模 C45： 2017-2019年各城市公开的专利族 同族专利数量加总与专利族数量的比值 ， 指标权重为 1/30。 (2) 2017-2019年专利平均被引数量 C46： 2017-2019年各城市公开的专利族 被引用数量加总 与专利族数量的比值 ， 指标权重为 1/30。 (3) 2017-2019 年高质量专利占比 C47： 2017-2019 年各城市公开的专利族 中，被引次数大于 10次（包括）的专利数量与专利族数量的比值 ， 指标 权重为 1/30。 (4) 2017-2019年学术论文平均被引量 C48： 2017-2019年各城市发表的论文 被引用数量加总与论文总量的比值 ， 指标权重为 1/20。 (5) 2017-2019年高质量论文占比 C49： 2017-2019年 ESI收录各城市的高质 量论文数量与各城市 SCI、 CPCI论文数量 的比值， 指标权重为 1/20。 4) 创新 主体 创新主体一级指标，以专利申请人、学术论文作者机构、 2019全球高被引 科学家榜单数据为基础，展开城市技术创新主体和学术创新主体分析。 (1) 2019年领先研发机构数量 及 PCT 专利量 C50-C51： 2019年 PCT 专利按 申请人专利数量由高到低排序，得到排名前 500 的机构申请人，统计各 城市机构数量 及对应 PCT 专利总量 ， 指标权重 各 为 1/20。 (2) 2019年领先学术机构数量 C52-C53： 2019年 ESI论文按作者机构排序， 得到排名前 500 位的机构，统计各城市机构数量 及对应 ESI 论文总量 ， 指标权重 各 为 1/40。 (3) 高被引科学家 数量 C54：以科睿唯安 2019 全球高被引科学家为基础， 按科学家所在机构映射城市，统计各城市高被引科学家数量 ， 指标权重 1/20。 11 5) 创新合力 创新合力一级指标，分别从专利、学术论文数据中选择与技术创新、学术创 新相关的指标，分析 50个城市创新合力。 (1) 2019年产学研 专利数量及 占比 C55-C56： 2019年公开的各城市 PCT专 利机构申请人中，企业与研究机构共同申请专利的数量 ，及 其 占该城市 专利总量的百分比。指标权重 各 1/60， 权重共计 1/30。 (2) 2019 年合作 申请专利数量及 占比 C57-C58： 2019 年公开的各城市 PCT 专利的申请人中， 2 个或 2 个以上申请人合作申请的专利数量 ，及其 占 该城市专利总量的百分比。指标权重 各 1/60， 权重共计 1/30。 (3) 2019 年引用非专利文献量 及占比 C59-C60： 2019 年公开的各城市 PCT 专利中，将专利引用非专利文献数量加总 的数量 ， 及其 与该城市专利总 量的比值。指标权重 各 1/60， 权重共计 1/30。 (4) 2019 年基金资助 论文量及 占比 C61-C62： 2019 年各城市 SCI、 CPCI 论 文中受到基金资助的学术论文总篇数 ，