主讲人：

刘景江    浙江大学管理学院创新创业与战略学系副教授

主讲人简介：

刘景江，管理学博士，浙江大学管理学院创新创业与战略学系副教授，博士生导师，中国技术经济学会人工智能发展与治理专业委员会副主任，主要研究方向是：技术创新与创业管理、战略科技人力资源管理、人工智能技术在管理研究与产业创新中的应用。作为第一负责人，已完成国家级课题4项，在研国家级课题1项；作为第一执笔人，10余项智库成果已获国家领导批示和中央重要部门采用；出版专著3部；学术论文代表作发表在管理世界、Journal of Management Studies、Journal of Product Innovation Management、Strategic Entrepreneurship Journal、Human Resource Management、Technovation、Information Processing & Management、Management and Organization Review、International Journal of Technology Management等国内外高水平学术期刊。

内容摘要：

本讲座主要内容包括两块。第一，AI技术对社会科学研究方法的影响。第二，以一个具体研究为例，阐述如何运用AI技术开展社会科学研究。

在具体研究分享中，刘教授将介绍他的最新研究，研究提出“基于指令微调的经济推理对齐”（Economic Reasoning Alignment via Instruction Tuning，ERA）框架，通过使大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的语义推理与显示性经济偏好相对齐，构建一种实时、可解释的专利价值评估新范式。在理论层面，本研究将专利续费历史概念化为一种显示性经济偏好，并将其作为客观监督信号，使LLMs的生成式推理与市场现实相一致。我们将这一过程称为“经济—语义对齐”（Eco-Semantic Alignment）。研究从欧洲专利局的专利中跨领域随机抽取10,000件专利进行实证分析，结果验证了该方法的有效性。与基准模型相比，ERA框架在所有评估指标上均表现出更优的性能。具体而言，相较于基于词频—逆文档频率（TF-IDF）特征的传统随机森林模型，ERA框架的准确率提高了36.3%，宏平均F1值（Macro-F1）提高了33.1%，马修斯相关系数（Matthews Correlation Coefficient，MCC）提高了88.1%。相较于判别式预训练语言模型Longformer，ERA框架的准确率、Macro-F1和MCC分别提高了11.5%、8.7%和27.4%。与生成式大型语言模型GPT-5-mini的零样本性能相比，ERA框架的准确率、Macro-F1和MCC也分别提高了9.6%、8.3%和21.5%。消融实验进一步证实了理由生成模块，即“经济思维链”（Economic Chain-of-Thought）的关键作用。移除该模块会导致模型性能出现最大幅度的下降，其中Macro-F1相对下降6.4%。此外，ERA框架在异质性较强的不同专利领域中也表现出稳健的适用性。

主办单位：

上海社会科学院信息研究所

上海社会科学院信息化办公室

承办单位：

上海社科院信息所社科智能实验室(AI4SS)

青年学术交流中心

讲座时间和地点：

2026/07/16  10:00-  上海社会科学院淮海中路总部113会议室