【数据分享】省级人工智能发展水平综合指标体系（2011-2022）
数据介绍
01、数据简介
为系统评估中国各地区人工智能（AI）发展水平，本研究参考《中国工业经济》孙早（2019）等权威文献的构建方法，从基础设施、生产应用、市场与社会经济效益三个维度选取核心指标，分别采用主成分分析法（PCA） 和熵值法计算得出中国30个省份、直辖市（未含西藏）2011–2022年的人工智能发展水平综合指数。
指标体系构建依据：
基础设施维度：包括光缆线路长度、高技术企业R&D经费内部支出、R&D人员全时当量、智能设备进口额占工业企业主营业务收入比重等；
生产应用维度：涵盖软件产品收入、嵌入式系统业务收入、智能制造企业主营业务收入占比、新产品销售收入占比等；
市场与社会效益维度：包括专利申请授权量与R&D人员的比值、高技术制造业利润、总资产贡献率、成本费用利润率、单位GDP能源消耗等。
数据来源：
《中国统计年鉴》
《中国科技统计年鉴》
《中国高技术产业统计年鉴》
各省份统计年鉴
数据年份：2011–2022年
覆盖范围：30个省、自治区、直辖市（不含西藏）
02、相关数据字段说明
数据集包含以下字段（部分核心变量）：
字段名称 | 说明 |
|---|---|
行政区划代码 | 省份行政区划编码 |
地区 | 省份名称 |
年份 | 数据年份（2011–2022） |
互联网基础投入光缆省域面积 | 光缆线路长度与省域面积的比值 |
智能设备投入信传软件服务业固定资产投资额 | 信息传输、软件服务业固定资产投资额 |
智能经费投入高技术RD经费内部支出万元 | 高技术产业R&D经费内部支出（万元） |
智能人才投入高技术制造业RD人员 | 高技术制造业R&D人员全时当量 |
工业企业主营业务收入万元 | 工业企业主营业务收入（万元） |
软件开发与应用情况 | 软件产品收入占比 |
智能产品开发情况 | 嵌入式系统业务收入占比 |
智能企业发展情况 | 智能制造企业主营业务收入占比 |
新产品生产情况 | 新产品销售收入占比 |
创新效率 | 专利申请授权量 / R&D人员全时当量 |
市场利润 | 高技术制造业利润总额 |
经济效益 | 总资产贡献率、成本费用利润率等综合 |
社会效益 | 单位GDP能源消耗（电力、煤炭） |
综合指数（熵值法） | 基于熵值法计算的AI发展综合指数 |
综合指数（主成分分析法） | 基于主成分分析法计算的AI发展综合指数 |
c1, c2, c3 | 主成分分析所得三个主成分得分 |
参考文献
[1] 孙早, 侯玉琳. 工业智能化如何重塑劳动力就业结构[J]. 中国工业经济, 2019(05): 61–79.
[2] 戴魁早, 吴婷莉, 潘爱民. 人工智能与工业结构升级[J]. 暨南学报(哲学社会科学版), 2022, 44(10): 17–35.
注：本文中的数据和指标仅为示例，实际数据请参考最新发布的省级人工智能发展水平综合指标体系（2011-2022）-未统计西藏
数据概览
数据跨度：省级人工智能发展水平综合指标体系（2011-2022）-未统计西藏
数据说明
1、数据来源网络收集
2、本资源仅用作为学习用途，不能用于商业通途
数据获取方式
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