近些年来,随着信息技术的迅猛发展,反映国家经济活动的高分辨率数据越来越多,从而涌现了许多探索国家经济发展的研究。大量实证研究表明,国家经济与疾病、环境、贸易、教育、科学研究等各方面的活动息息相关。技术创新也是关乎国家经济发展的重要因素之一,但目前技术创新与经济增长关系的研究仅仅停留在相关性分析上,没有深入到预测层面,且大规模、长时间跨度的定量分析仍然缺乏。为了弥补上述缺陷,本论文旨在利用专利这一丰富的数据来源,使用专利作为技术创新的代表,构建国家间的专利引用网络,根据网络结构提出指标衡量国家技术创新能力,通过分析国家技术创新能力与经济发展水平的相关性,结合各国技术与宏观经济指标随时间在二维平面上的演化特性,建立二维动态系统进行国家经济增长率的预测。本文的创新点如下:1.通过世界专利数据提出国家技术中心性指标,并基于该指标预测世界各国的人均GDP增长率。2.研究通过构建国家间的专利引用网络,发现网络中的H指数与人均GDP的相关性最高,是衡量国家经济发展水平的一个潜在指标。3.在由H指数与人均GDP组成的平面上建立二维动态系统进行人均GDP的预测。结果表明所提出方法的预测误差比国际货币基金组织的预测结果降低超过35%。4.显著不同于以往基于全球贸易数据的经济复杂性研究,本文使用专利数据探索从其他数据来源推断国家经济增长潜力的可能性。本研究不仅为技术发展对国民经济增长的预测价值提供了实证证据,而且从复杂性科学的角度为宏观经济的预测研究做出了探索,研究结果将启发人们从更多不同来源的数据集中挖掘影响国家经济发展的潜在因素。