基于深度学习和灰色关联分析的我国氢能政策协同测度研究.pdf

第４７卷第１期世界科技研究与发展Ｖｏｌ．４７Ｎｏ．１

２０２５年２月１１１－１２８页ＷＯＲＬＤＳＣＩＴＥＣＨＲ＆ＤＦｅｂ．２０２５ｐｐ．１１１－１２８

引用格式：连迎洁，孙玉玲，罗家棠．基于深度学习和灰色关联分析的我国氢能政策协同测度研究［Ｊ］．世界

科技研究与发展，２０２５，４７（１）：１１１－１２８．

基于深度学习和灰色关联分析的

我国氢能政策协同测度研究

１，２，３，１，２１，２

连迎洁孙玉玲罗家棠

（１．中国科学院文献情报中心，北京１００１９０；

２．中国科学院大学经济与管理学院信息资源管理系，北京１００１９０；

３．中国三峡新能源（集团）股份有限公司建设管理分公司，北京１０００３２）

摘要：政策协同是保障和促进产业良性健康发展的重要基础。本文以我国８６８份氢能相关政策

为研究对象，设计包含时间、空间两维度，政策主体、工具和主题三要素的政策协同测度框架，利用

深度学习和灰色关联分析法量化测度我国氢能政策的协同情况。研究表明：时间维度上，我国氢能

政策主体合作网络规模日益扩大，协同度持续提升；工具协同度略有降低，偏好使用试点示范和法

规标准子工具，而较少使用政府采购和税收优惠子工具；主题协同度处于中上水平且不断提升，但

制氢、储氢、运氢和加氢环节的政策支持仍有待提升。从空间维度看，中央政府的主体协同度明显

高于其他氢能产业聚集区，主题协同度处于中下水平，明显低于其他氢能产业聚集区；中央及各氢

能产业聚集区政策工具使用情况相近，工具协同度相差不大。未来应从建立跨区域政策协同框架

与沟通平台、优化政策工具组合、促进氢能上游及中游环节发展等方面进行协同优化。

关键词：氢能；政策协同测度；深度学习；政策工具；政策主题

ＤＯＩ：１０．１６５０７／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－６０５５．２０２４．０７．００４

ＣＳＴＲ：３２３０８．１４．１００６－６０５５．２０２４．０７．００４

ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＣｏｏｒｄｉｎａｔｅｄＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆＣｈｉｎａｓＨｙｄｒｏｇｅｎＥｎｅｒｇｙ



ＰｏｌｉｃｙＢａｓｅｄｏｎＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇａｎｄＧｒｅｙＲｅｌａｔｉｏｎａｌＡｎａｌｙｓｉｓ

１，２，３，１，２１，２

ＬＩＡＮＹｉｎｇｊｉｅＳＵＮＹｕｌｉｎｇＬＵＯＪｉａｔａｎｇ

（１．ＮａｔｉｏｎａｌＳｃｉｅｎｃｅＬｉｂｒａｒｙ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１９０，Ｃｈｉｎａ；

２．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＲｅｓｏｕｒｃｅｓＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ

ｏｆＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１９０，Ｃｈｉｎａ；３．ＣｈｉｎａＴｈｒｅｅＧｏｒｇｅｓＲｅｎｅｗａｂｌｅｓ（Ｇｒｏｕｐ）

Ｃｏ．，Ｌｔｄ．ＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＭａｎａｇｅｍｅｎｔＢｒａｎｃｈ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００３２，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｐｏｌｉｃｙｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎｉｓａｃｒｕｃｉａｌｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｆｏｒｅｎｓｕｒｉｎｇａｎｄｐｒｏｍｏｔｉｎｇｔｈｅｈｅａｌｔｈｙａｎｄｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆ

ｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｔ