问题——如何更准确识别“突破式创新” 推动高质量发展背景下，地方创新能力评价正在从“数量增长”转向“质量提升”。但在实践中，“突破式创新”仍不易识别：一上，专利数量、研发投入等传统指标更能反映规模和强度，难以直接判断技术路线是否发生跃迁；另一方面，各地产业结构与知识基础差异较大，同一指标不同地区的含义并不完全一致。因此，构建一套更贴近“创新突破”内涵、又能跨区域比较的量化指标，成为学界与政策部门共同关注的方向。 原因——以专利引用结构刻画技术路径“替代”与“延续” 本次整理发布的数据以企业年度专利的突破度为基础，更汇总形成省级指标。其思路不是简单统计专利被引次数，而是观察“后续创新”在引用该专利时，是否继续沿用其既有知识链条。方法上参考国内权威期刊对应的研究，并借鉴国际研究中以“引用模式差异”衡量突破性的思路：当后续专利引用某专利时，不再同时引用该专利所依赖的既有技术（即其后向引用），意味着新技术可能在一定程度上替代原有路径，体现更强的突破性；反之，如果后续专利既引用该专利，又继续引用其后向引用，则更多表现为对既有路径的延续。 据介绍，测算分三步进行：先在单次引用层面构建突破程度指标，再在专利层面按被引情况加权汇总形成专利综合突破度，最后在企业层面按当年专利构成加权得到企业年度突破度（CD）。理论上，CD取值在-1至1之间，数值越高表示突破性越强。省级指标在企业层面结果基础上进一步汇总，便于跨地区、跨年份比较。 影响——为区域创新政策“看得见、算得清”提供工具 业内人士认为，这类数据主要有三上价值。 其一，提高创新质量评价的精细度。以往区域创新比较容易停留“比数量、比投入”，而突破度指标把重点放在技术路径是否发生变化，有助于识别从跟随模仿走向原创引领的结构性转变。 其二，增强政策评估的可验证性。本次数据同步提供原始数据、计算代码与过程截图留痕，强调可复核、可追溯，有助于减少“黑箱式”指标引发的争议，提升研究结论和决策依据的可信度。 其三，支持差异化治理与精准施策。对创新资源集聚地区，突破度指标可用于评估科研组织方式、产业链协同是否真正带动原始创新；对产业转型压力较大的地区，也可用来观察政策组合是否推动技术路线升级，从而在招商引资、平台建设、金融支持各上更有针对性。 对策——用好数据，更要把握边界与配套条件 专家提醒，指标应用需注意方法边界与现实约束。首先，专利引用存滞后，不同领域引用周期差异明显，短期波动不宜过度解读。其次，专利布局与产业特征密切相关，高突破度并不必然意味着成果可以迅速产业化，还需结合产业链成熟度、市场验证与标准体系等因素综合判断。再次，跨地区比较应充分考虑产业结构差异，建议将突破度与研发投入强度、人才结构、科技金融环境、企业生命周期等指标联动分析，避免用单一指标直接“下结论”。 在政策层面，建议各地以数据为参照，完善促进突破式创新的制度条件：加强基础研究与关键共性技术供给，优化以质量、贡献、绩效为导向的评价机制；推动企业成为技术路线选择的主体，健全知识产权保护与高价值专利培育体系；同时通过开放应用场景、首台套应用、政府采购等方式加快成果验证，打通从“突破”到“转化”的关键环节。 前景——从“可量化”走向“可解释、可预测” 随着创新竞争加速，创新指标体系正从“描述现状”走向“解释机制、辅助预测”。覆盖2006年至2024年、包含34个省级地区（含港澳台）的长期序列数据，为观察我国区域创新演进提供了更长的时间窗口。未来若进一步与产业链数据、科研项目数据、人才流动以及投融资数据对接，有望在识别突破式创新的集聚规律、研判区域创新韧性与政策敏感性上提供更强支撑，为建设创新型国家提供更具操作性的量化依据。
衡量创新不仅要看“量”，更要看“质”，关键在于是否带来技术路线和产业范式的实质性跃迁。覆盖2006—2024年的省级创新突破度数据，为观察区域创新质量提供了新的视角。用好这把“新标尺”，既能帮助各地更清晰地定位自身在创新链中的位置，也有助于在更大范围内形成鼓励原创、包容失败、促进转化的制度合力，让创新成为高质量发展的持续动力。