5月13日，庆祝建校119年周年相辉校庆系列学术报告会在复旦大学经济学院201会议室进行。经济学院教授陈钊作题为 “中国关键核心技术测度——基于机器学习的方法”的学术报告。经济学院教授寇宗来主持会议，经济学院青年教师及学生参会。
在报告中，陈钊首先介绍了我国关键核心技术产品的重要特征事实。他表示，2018年后，我国的产品进口急剧下降，暴露出我国的产业链风险问题，因此，当前重中之重是解决关键核心技术攻关问题，维护产业安全，而解决问题的关键首先在于识别什么是面临“卡脖子”风险的关键核心技术产品。
基于此，陈钊介绍了三方面的重要研究内容，一是回答什么是关键核心技术产品，以及怎么识别关键核心技术产品；二是基于识别得到的结果对中国关键核心技术的现状与总体特征进行描述；三是对FDI与关键核心技术进出口之间的关系进行研究。
以对美加征关税商品排除清单和2020-2021年市场化采购排除清单作为识别样本，他通过机器学习的方法，以产品的绝对进口依存度、相对进口依存度、发达国家出口比例和相对进口单价四个指标为基础对关键核心技术进行识别。对识别到的关键核心技术产品进行统计后，陈钊发现，“卡脖子”产品系统性的进口更多依赖于发达国家，而中国“卡脖子”产品的主要进口和出口者是外资企业和民营企业。
因此，他建议应继续坚持高水平的对外开放，欢迎高水平外资进入，通过本地的技术溢出采购，学到更多技术；同时发挥民营企业的创新作用，在合法合规的情况下，给民营企业更宽松的环境和更好的产权保护。
在讨论时间，师生纷纷提出问题，就研究方法、研究方向等与陈钊进行了深入探讨。
