李旭輝，彭 勃，程 剛

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 管理科學(xué)與工程學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

一、引 言

隨著人工智能理論和技術(shù)的整體完善，以“人工智能+”為代表的應(yīng)用層產(chǎn)業(yè)鏈日臻豐富，催生出了產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新業(yè)態(tài)、新模式和新方向。習(xí)近平總書(shū)記指出：“人工智能是新一輪的科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力量，加快發(fā)展新一代人工智能是事關(guān)我國(guó)能否抓住新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革機(jī)遇的戰(zhàn)略問(wèn)題。[1]”因此，作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革核心驅(qū)動(dòng)力的人工智能正推動(dòng)著現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系沿著數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展主線演進(jìn)，已經(jīng)成為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎。黨的十九大工作報(bào)告中明確指出，加快建設(shè)制造強(qiáng)國(guó)，加快發(fā)展先進(jìn)制造業(yè)，推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合[2]。發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)是加快人工智能與經(jīng)濟(jì)社會(huì)深度融合的重要渠道。深度推進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展是構(gòu)筑產(chǎn)業(yè)新競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的迫切需要，是推動(dòng)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要途徑，是助力經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新動(dòng)能，它具有重要的意義和價(jià)值。

推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展是一項(xiàng)國(guó)家級(jí)重大區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略[3-4]。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶覆蓋中國(guó)九省二市，面積占全國(guó)的21%，人口和經(jīng)濟(jì)總量均超過(guò)全國(guó)的40%，生態(tài)地位重要，綜合實(shí)力較強(qiáng)，是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要推動(dòng)力量。2016年，中央政治局頒布的《長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃綱要》(以下簡(jiǎn)稱《綱要》)為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展戰(zhàn)略進(jìn)行了頂層設(shè)計(jì)，確立了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶“一軸、兩翼、三極、多點(diǎn)”的發(fā)展新格局。其中，以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)提質(zhì)增效和綠色發(fā)展的重要任務(wù)[5]，人工智能產(chǎn)業(yè)是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整的重要途徑。因此，發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)成為提升長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量、效益和效率的重要支撐，也是建立長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)的內(nèi)在要求。

以人工智能產(chǎn)業(yè)支撐長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，關(guān)鍵是要將反映人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的指標(biāo)納入到長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展評(píng)價(jià)體系中，使其成為人工智能產(chǎn)業(yè)推進(jìn)過(guò)程中的“航向標(biāo)”。在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的環(huán)境下，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省份人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀如何？長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有哪些優(yōu)勢(shì)和不足？長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展系統(tǒng)協(xié)調(diào)度如何？這些是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展過(guò)程中需要解決的重要問(wèn)題，這些問(wèn)題解決的關(guān)鍵是構(gòu)建長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展評(píng)價(jià)體系，并進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶?shí)證分析。構(gòu)建長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展評(píng)價(jià)體系是推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要抓手，是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶利用自身發(fā)展的優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)變革和升級(jí)的理論基礎(chǔ)，具有重要的現(xiàn)實(shí)價(jià)值和意義。

二、文獻(xiàn)綜述

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、人工智能產(chǎn)業(yè)等新興產(chǎn)業(yè)的相關(guān)研究吸引了學(xué)者們的廣泛關(guān)注。從評(píng)價(jià)角度來(lái)看，學(xué)者主要對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)等進(jìn)行了相關(guān)評(píng)價(jià)研究[6-12]。人工智能產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)最富有活力的增長(zhǎng)點(diǎn)，對(duì)中國(guó)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的作用。因此，本研究將人工智能產(chǎn)業(yè)作為研究對(duì)象，對(duì)其發(fā)展進(jìn)行科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膭?dòng)態(tài)評(píng)價(jià)，探索其發(fā)展規(guī)律和趨勢(shì)。此外，從評(píng)價(jià)對(duì)象來(lái)看，相關(guān)學(xué)者對(duì)產(chǎn)業(yè)的評(píng)價(jià)主要以特定省份為研究對(duì)象[13-15]。其中對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的研究主要圍繞技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率、生態(tài)效率以及城市協(xié)同發(fā)展水平等領(lǐng)域展開(kāi)。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶已經(jīng)成為中國(guó)戰(zhàn)略性經(jīng)濟(jì)帶，對(duì)加速產(chǎn)業(yè)升級(jí)、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和促進(jìn)產(chǎn)業(yè)分工合作有引領(lǐng)作用。因此，本研究以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶為研究對(duì)象構(gòu)建人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并完成對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的動(dòng)態(tài)分析，這對(duì)加速長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)升級(jí)變革具有指導(dǎo)意義。

從評(píng)價(jià)指標(biāo)體系來(lái)看，學(xué)者們針對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)以及戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)等構(gòu)建了各種評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。這些指標(biāo)體系多數(shù)是以投入—產(chǎn)出的角度構(gòu)建的，這種構(gòu)建方法充分考慮生產(chǎn)各環(huán)節(jié)中的依存關(guān)系，具有整體性、綜合性的優(yōu)點(diǎn)，但是它沒(méi)有考慮到創(chuàng)新的因素，也忽略了外部環(huán)境對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響，導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果不科學(xué)。本研究為了避免這種缺點(diǎn)，采用修正的鉆石理論模型來(lái)構(gòu)建指標(biāo)體系，既充分考慮了科技創(chuàng)新因素又重視相關(guān)政策等外部環(huán)境對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響，這使得評(píng)價(jià)結(jié)果更具科學(xué)性以及合理性，這也是本研究的創(chuàng)新點(diǎn)之一。另外，目前已構(gòu)建的指標(biāo)體系缺乏科學(xué)的理論依據(jù)，這嚴(yán)重影響評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。本研究根據(jù)人工智能產(chǎn)業(yè)的特性對(duì)每一個(gè)準(zhǔn)則層以及每一個(gè)選取的指標(biāo)進(jìn)行分析，充分考慮每個(gè)指標(biāo)選取的理論邏輯，構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，這樣可以全面、系統(tǒng)、真實(shí)地反映出長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀。

從評(píng)價(jià)方法來(lái)看，學(xué)者們?cè)谥笜?biāo)賦權(quán)時(shí)主要采用了主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法。主觀賦權(quán)法主要有層次分析法(AHP法)、專家調(diào)查法和灰色模糊評(píng)價(jià)法?？陀^賦權(quán)法主要集中在熵值法、主成分分析法、因子分析法和變異系數(shù)法。主觀賦權(quán)法充分考慮了決策的主觀意向，但過(guò)分重視人的主觀判斷，可能會(huì)導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果準(zhǔn)確度不高?？陀^賦權(quán)法降低了決策者的負(fù)擔(dān)，但這種方法對(duì)樣本數(shù)據(jù)以及實(shí)際問(wèn)題有著比較高的要求，缺乏通用性和可參與性，無(wú)法體現(xiàn)評(píng)價(jià)者對(duì)不同指標(biāo)的重視程度，得到的權(quán)重可能會(huì)和實(shí)際重要程度相差較大。因此，單獨(dú)使用主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法會(huì)降低評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性和科學(xué)性，而將這兩種方法結(jié)合起來(lái)，可以克服兩者單獨(dú)使用時(shí)的缺點(diǎn)。基于此，本研究采用DEMATEL法和熵值法的主客觀組合賦權(quán)法確定各指標(biāo)的權(quán)重。在評(píng)價(jià)模型方面，本研究采用改進(jìn)的TOPSIS模型，傳統(tǒng)的TOPSIS模型計(jì)算的是各評(píng)價(jià)方案與正負(fù)理想解之間的歐氏距離，如果一個(gè)方案最接近正理想解而同時(shí)又遠(yuǎn)離負(fù)理想解，那么該方案便是最好的方案。但是與正負(fù)理想解之間的歐氏距離可能都很相近，所以依據(jù)相對(duì)歐氏距離對(duì)各方案進(jìn)行排序并不能準(zhǔn)確反映出方案間的優(yōu)劣性[16]。因此，本研究為了解決這問(wèn)題引入“垂面距離”，由于與理想解垂面距離更小的方案同時(shí)與負(fù)理想解的垂面距離更大，則根據(jù)垂面距離的相對(duì)大小可以科學(xué)地判斷各方案的優(yōu)劣性。

三、人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

(一)修正的鉆石理論模型

鉆石理論模型是由美國(guó)戰(zhàn)略管理學(xué)家邁克爾·波特提出的，主要用于分析一個(gè)國(guó)家某種產(chǎn)業(yè)為什么會(huì)在國(guó)際上有較強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力，該理論被提出后得到了學(xué)者們的認(rèn)可和廣泛應(yīng)用，國(guó)內(nèi)學(xué)者利用鉆石理論模型對(duì)體育產(chǎn)業(yè)的發(fā)展、文化產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)、動(dòng)漫產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律、綠色產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)等不同產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行了定性和定量研究。因此，在本研究中人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建以鉆石理論模型為重要理論依據(jù)。由鉆石理論模型可知，決定某種產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的影響因素主要包括四大基本要素和兩個(gè)變數(shù)要素，它們之間相互作用、相互影響。其中，四大基本要素分別為市場(chǎng)需求、生產(chǎn)要素、相關(guān)產(chǎn)業(yè)及支持產(chǎn)業(yè)以及企業(yè)的戰(zhàn)略結(jié)構(gòu)和競(jìng)爭(zhēng)狀況，兩個(gè)變數(shù)因素分別為機(jī)遇和政府。由此，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建以鉆石模型理論所涉及的影響因素作為理論基礎(chǔ)，但是，由于人工智能產(chǎn)業(yè)是新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，具有規(guī)模性、高科技性和創(chuàng)新性三個(gè)顯著特征，這些顯著特征促使人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建必須考慮生產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力、技術(shù)水平和創(chuàng)新能力等因素對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響，而這些因素并不在鉆石理論模型的四大基本因素中。此外，人工智能產(chǎn)業(yè)對(duì)政府政策的反應(yīng)敏感度高，這要求人工智能產(chǎn)業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建必須將政府因素作為基本因素，而不是變數(shù)因素。綜上所述，由于人工智能產(chǎn)業(yè)的特殊、顯著特征，不能直接簡(jiǎn)單套用鉆石理論模型，而是需要在傳統(tǒng)鉆石理論模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步修正，從而使評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建的理論基礎(chǔ)更具科學(xué)性和合理性。具體來(lái)說(shuō)，鉆石理論模型的修正包括以下幾個(gè)方面：

第一，將傳統(tǒng)鉆石理論模型中的變數(shù)因素“政府”修正為影響人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基本要素。由于人工智能產(chǎn)業(yè)是新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)，而該類型的產(chǎn)業(yè)對(duì)國(guó)家政策反應(yīng)敏感度較強(qiáng)，因此，政府在新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中扮演著十分重要的角色，其制定的有關(guān)該產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策措施都將直接影響著人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展方式和前景。因此，本研究更加重視政府因素對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響，將其修正為基本要素。

第二，將傳統(tǒng)模型中的“市場(chǎng)需求”這一基本要素延伸為“市場(chǎng)需求和生產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力”?？茖W(xué)、全面、客觀評(píng)價(jià)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，必須依托于該產(chǎn)業(yè)宏觀發(fā)展水平的測(cè)度，而人工智能產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力能夠客觀地反映出該產(chǎn)業(yè)的宏觀發(fā)展水平，它也是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展最直觀的外在表現(xiàn)。因此，本研究在“市場(chǎng)需求”的基礎(chǔ)上，充分考慮生產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力的影響，將其延伸為“市場(chǎng)需求和生產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力”。

第三，將傳統(tǒng)模型中的“企業(yè)戰(zhàn)略、結(jié)構(gòu)和同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)”修改為“技術(shù)創(chuàng)新能力”。人工智能產(chǎn)業(yè)作為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，具有技術(shù)上的復(fù)雜性和創(chuàng)新性特點(diǎn)，因此，它對(duì)技術(shù)創(chuàng)新能力的需求較大，它只有不斷追求創(chuàng)新才會(huì)有更好的發(fā)展前景。此外，本研究以整個(gè)人工智能產(chǎn)業(yè)為研究對(duì)象，所以無(wú)需考慮企業(yè)戰(zhàn)略和結(jié)構(gòu)因素的影響。綜上所述，本研究將創(chuàng)新作為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)因素，并將“企業(yè)戰(zhàn)略、結(jié)構(gòu)和同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)”這一要素修正為“技術(shù)創(chuàng)新能力”。

基于傳統(tǒng)鉆石理論模型考慮的四個(gè)基本因素，以及對(duì)傳統(tǒng)鉆石理論模型的修正，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建主要涉及生產(chǎn)要素、市場(chǎng)需求和產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力、相關(guān)產(chǎn)業(yè)及支持產(chǎn)業(yè)、技術(shù)創(chuàng)新能力、機(jī)遇和政府六個(gè)維度。這也是國(guó)家層面人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展必須重點(diǎn)考慮的關(guān)鍵因素，同時(shí)也契合了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》(以下簡(jiǎn)稱《規(guī)劃》)提出的“人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展要在加大生產(chǎn)要素投入的基礎(chǔ)上堅(jiān)持市場(chǎng)主導(dǎo)、開(kāi)放的基本原則，堅(jiān)持人工智能研發(fā)攻關(guān)、產(chǎn)品應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)培育‘三位一體’推進(jìn)，構(gòu)建科技創(chuàng)新體系”和“人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開(kāi)國(guó)家政策的支持”的要求，即人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展必須要在加大生產(chǎn)要素投入的前提下，把握市場(chǎng)需求，以產(chǎn)業(yè)合作為“催化劑”，以科技創(chuàng)新為“跳板”，充分利用國(guó)家政策和國(guó)際市場(chǎng)給予的發(fā)展機(jī)遇，不斷提高其發(fā)展水平。以下是修正鉆石理論模型包括的六個(gè)因素。

(1)生產(chǎn)要素。所謂生產(chǎn)要素是指人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展所需要的資源、設(shè)備和技術(shù)等。它包括人工智能產(chǎn)業(yè)在發(fā)展過(guò)程中所需要的各種社會(huì)資源，是人工智能得以發(fā)展的重要基礎(chǔ)。此外，由于人工智能產(chǎn)業(yè)屬于新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)，因此，以高技術(shù)要求和高資源需求為主要特征的新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)在發(fā)展過(guò)程中高級(jí)生產(chǎn)要素起著重要作用。

(2)市場(chǎng)需求和生產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力。鉆石理論模型中的市場(chǎng)需求指的是國(guó)內(nèi)市場(chǎng)對(duì)于人工智能的需求，是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的動(dòng)力所在。此外，生產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力是評(píng)價(jià)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的最直觀因素，因此，市場(chǎng)需求和生產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展評(píng)價(jià)的重要內(nèi)容。

(3)相關(guān)產(chǎn)業(yè)及支持產(chǎn)業(yè)。波特認(rèn)為，任何一個(gè)擁有優(yōu)勢(shì)的產(chǎn)業(yè)絕不是“單打獨(dú)斗”，它離不開(kāi)其他產(chǎn)業(yè)的支持和協(xié)作，只有高度融合上下游產(chǎn)業(yè)并形成產(chǎn)業(yè)集群，才能保證產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力持續(xù)性提高。人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的相關(guān)產(chǎn)業(yè)及支持產(chǎn)業(yè)包括教育產(chǎn)業(yè)、軟件業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)等，這些產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展起著重要作用。

(4)技術(shù)創(chuàng)新能力。技術(shù)創(chuàng)新是引領(lǐng)人工智能發(fā)展的第一動(dòng)力，為人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了強(qiáng)大的戰(zhàn)略支撐?！兑?guī)劃》中明確指出，人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展要以提高其創(chuàng)新能力為主攻方向，構(gòu)建開(kāi)放協(xié)同的人工智能科技創(chuàng)新體系。

(5)機(jī)遇。鉆石理論模型中的機(jī)遇指的是外部機(jī)遇，包括政治、經(jīng)濟(jì)等多因素形成的外部環(huán)境。隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，各領(lǐng)域正在向智能化方向邁進(jìn)，這對(duì)技術(shù)能力提出了更高要求。由于國(guó)內(nèi)技術(shù)有限，因此需要將目光轉(zhuǎn)向國(guó)外，這使得人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展很大程度上受到國(guó)際經(jīng)濟(jì)環(huán)境影響，因此，機(jī)遇對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有重要作用。

(6)政府。人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展得到了國(guó)家和政府的高度重視，與此同時(shí)，政府出臺(tái)了很多關(guān)于人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策，這些政策為人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展不斷帶來(lái)利好。基于此，相較于傳統(tǒng)的鉆石理論模型，本研究將原本的變數(shù)因素“政府”變更為基本要素。

(二)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

對(duì)傳統(tǒng)鉆石理論模型的修正，結(jié)合《規(guī)劃》中對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的目標(biāo)和要求，遵循評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建的系統(tǒng)性、科學(xué)性、可操作性和客觀性等基本原則，以影響人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響要素——生產(chǎn)要素、市場(chǎng)需求和生產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力、相關(guān)產(chǎn)業(yè)及支持產(chǎn)業(yè)、技術(shù)創(chuàng)新能力、政府和機(jī)遇為準(zhǔn)則層，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了包含33個(gè)一級(jí)指標(biāo)的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如表1所示。

表1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及其權(quán)重

四、評(píng)價(jià)方法和評(píng)價(jià)模型

評(píng)價(jià)方法和評(píng)價(jià)模型的設(shè)計(jì)是動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)的關(guān)鍵。如前文所述，本研究的評(píng)價(jià)方法主要采用基于主客觀組合賦權(quán)法。主觀賦權(quán)法注重決策者的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，但是受到較大的主觀偏好影響?？陀^賦權(quán)法充分考慮了客觀環(huán)境的因素，通過(guò)指標(biāo)數(shù)值進(jìn)行賦權(quán)更具理論依據(jù)，但是忽略了決策者的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)?？梢?jiàn)單獨(dú)使用主觀或者客觀賦權(quán)法都存在賦權(quán)結(jié)果不科學(xué)的缺點(diǎn)，導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性受到影響。所以，本研究將兩者組合起來(lái)共同確定指標(biāo)權(quán)重系數(shù)，可以做到取長(zhǎng)補(bǔ)短，提高賦權(quán)結(jié)果的科學(xué)性和準(zhǔn)確度。此外，在評(píng)價(jià)模型方面，為了避免傳統(tǒng)TOPSIS模型的不足，本研究采用“垂面距離”對(duì)傳統(tǒng)的TOPSIS評(píng)價(jià)模型進(jìn)行改進(jìn)和修正，從而克服了現(xiàn)有模型的缺點(diǎn)，使評(píng)價(jià)結(jié)果更加科學(xué)和客觀。

(一)基于主客觀組合賦權(quán)的評(píng)價(jià)方法

1.客觀賦權(quán)法——熵值法。熵值法是一種利用信息熵原理對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行客觀賦權(quán)的方法。它通過(guò)計(jì)算指標(biāo)的信息熵，根據(jù)所提供的數(shù)據(jù)指標(biāo)的數(shù)量大小、不確定性和指標(biāo)變異程度來(lái)確定指標(biāo)間的相互重要程度進(jìn)而確定各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的初始權(quán)重。這種賦權(quán)的方法可以深刻地反映出指標(biāo)信息熵的效用價(jià)值，這種思想和產(chǎn)業(yè)評(píng)價(jià)很相似，影響各省份產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平差異的主要因素正是其中數(shù)據(jù)差距較大的因素，所以通過(guò)熵值法得出的權(quán)重具有較高的可信度。其工作原理和步驟如下：

假設(shè)有m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，各評(píng)價(jià)對(duì)象有n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。首先根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系獲取各評(píng)價(jià)對(duì)象每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)值構(gòu)建初始評(píng)價(jià)矩陣X={xij}(i=1，2，…，m；j=1，2，…，n)。由于評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的指標(biāo)中存在正向指標(biāo)和逆向指標(biāo)，為了保證賦權(quán)結(jié)果的準(zhǔn)確性，需要對(duì)上述評(píng)價(jià)矩陣針對(duì)正項(xiàng)指標(biāo)和逆向指標(biāo)分別進(jìn)行歸一化處理，得到歸一化矩陣V= {vij}。正項(xiàng)指標(biāo)和逆向指標(biāo)的處理方法分別為：

然后計(jì)算出第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的特征比重，其具體的計(jì)算方法為：

(1)

再根據(jù)上述計(jì)算得出的特征比重求出第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵值，其計(jì)算方法為：

(2)

最后利用上述計(jì)算結(jié)果計(jì)算出各個(gè)指標(biāo)的初始權(quán)重向量w1，其計(jì)算方法為：

(3)

2.主觀賦權(quán)法——DEMATEL法。決策試行與評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)法(DEMATEL法)是一種有效測(cè)算各元素之間的相互影響程度或邏輯關(guān)系的方法，該方法的基本原理是通過(guò)評(píng)價(jià)指標(biāo)之間相互邏輯作用關(guān)系借助矩陣計(jì)算工具和圖論，通過(guò)聚集專家或群組的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)判斷，建立所有指標(biāo)因素之間的直接影響矩陣，利用計(jì)算得出的影響權(quán)重對(duì)初始權(quán)重進(jìn)行修正得到綜合權(quán)重。這種方法減少了系統(tǒng)要素的構(gòu)成，使要素之間的關(guān)系簡(jiǎn)化。此外它充分利用了專家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，可以處理復(fù)雜的社會(huì)問(wèn)題，對(duì)于要素關(guān)系不確定的系統(tǒng)，該方法極為有效。其具體原理和步驟如下：

首先確定評(píng)價(jià)系統(tǒng)的影響因素，然后設(shè)計(jì)專家評(píng)估的語(yǔ)意量表，通過(guò)專家對(duì)各影響因素之間的兩兩比較，記錄分值，構(gòu)建各因素的直接影響矩陣A，其中直接影響矩陣反映了系統(tǒng)各影響因素之間的直接關(guān)系T=(1-B)-1=(tij)m×n。接著根據(jù)直接影響矩陣A，通過(guò)將直接關(guān)系矩陣每行數(shù)值求和，得到最大值k，再用直接影響矩陣除以最大值，然后建立規(guī)范化直接影響矩陣B=n×n，其具體計(jì)算公式為：B=A/k。在規(guī)范化權(quán)重矩陣的基礎(chǔ)上，通過(guò)計(jì)算得到綜合影響矩陣，其中tij指的是第i個(gè)元素對(duì)第j個(gè)元素的綜合影響程度，再根據(jù)上述計(jì)算得出的綜合影響矩陣進(jìn)一步計(jì)算得到影響權(quán)重，具體計(jì)算方法為：

(4)

3.組合賦權(quán)。DEMATEL法反映了眾多專家的知識(shí)和主觀經(jīng)驗(yàn)，但是這主要基于過(guò)去問(wèn)題的認(rèn)知，一旦客觀環(huán)境發(fā)生變化，權(quán)重系數(shù)的變化就無(wú)法及時(shí)體現(xiàn)出來(lái)。熵值法反映了指標(biāo)數(shù)值的變化程度，隨著客觀環(huán)境的變化而變化，而且熵值法確定的權(quán)重系數(shù)能夠真實(shí)反映指標(biāo)數(shù)據(jù)中的隱含信息，提高指標(biāo)的分辨率，避免因指標(biāo)差異過(guò)小導(dǎo)致選擇偏差，故能全方位反映指標(biāo)信息，但是有時(shí)候確定的權(quán)重系數(shù)會(huì)和指標(biāo)實(shí)際的重要程度相差較大。因此，將DEMATEL法和熵值法進(jìn)行組合賦權(quán)，可以充分考慮主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法單獨(dú)使用時(shí)的優(yōu)缺點(diǎn)，組合賦權(quán)得到的權(quán)重系數(shù)既可以反映專家的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)，又可以反映客觀環(huán)境的變化，這種方法確定的權(quán)重系數(shù)更加科學(xué)合理。組合賦權(quán)有多種方法，本研究采用乘法集成法進(jìn)行組合賦權(quán)，設(shè)w為使用DEMATEL法和熵值法組合賦權(quán)后的綜合權(quán)重，其計(jì)算公式如下：

(5)

(二)基于“垂面距離”修正改進(jìn)的TOPSIS評(píng)價(jià)模型

TOPSIS法是利用逼近理想解的技術(shù)對(duì)各評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行排序的決策模型，其原理是：以歸一化之后的數(shù)據(jù)矩陣為基礎(chǔ)，確定各指標(biāo)的正、負(fù)理想解，然后計(jì)算得出各個(gè)待評(píng)價(jià)方案到正、負(fù)理想值之間的加權(quán)歐氏距離，并依據(jù)各方案和理想解之間的接近程度來(lái)對(duì)各方案進(jìn)行排序。此時(shí)如果一個(gè)方案最接近正理想解而同時(shí)又遠(yuǎn)離負(fù)理想解，那么該方案便是最好的方案，但是與正負(fù)理想解之間的歐氏距離都很相近時(shí)會(huì)使得評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性受到很大的影響，所以依據(jù)相對(duì)歐氏距離對(duì)各方案進(jìn)行排序并不能準(zhǔn)確反映出方案間的優(yōu)劣性。改進(jìn)的TOPSIS法在傳統(tǒng)的方法基礎(chǔ)上考慮“垂面距離”之后，會(huì)使得和理想解之間的垂面距離近的方案必定離負(fù)理想解也更遠(yuǎn)，這克服了傳統(tǒng)TOPSIS模型的不足之處，其具體計(jì)算步驟如下：

首先，根據(jù)已構(gòu)建的標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)價(jià)矩陣V構(gòu)建加權(quán)規(guī)范化評(píng)價(jià)矩陣，將上述過(guò)程中確定的各指標(biāo)的權(quán)重向量考慮到?jīng)Q策矩陣中，矩陣V中的第j行乘以其相應(yīng)的權(quán)重wj得到加權(quán)規(guī)范化矩陣Z，矩陣如下式所示：

(6)

Si=|(s+′-s-′)·(s+′-Ri)|

(7)

(8)

五、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)與實(shí)證分析

(一) 數(shù)據(jù)來(lái)源和預(yù)處理

2018年12月，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類 (2018)》(以下簡(jiǎn)稱《分類2018》)中將戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分為新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)、高端裝備制造產(chǎn)業(yè)和數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)等9大領(lǐng)域。其中，新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)包括5個(gè)子產(chǎn)業(yè)，具體為：下一代信息網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)、電子核心產(chǎn)業(yè)、新興軟件和新型信息技術(shù)服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算、大數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)和人工智能產(chǎn)業(yè)，而人工智能產(chǎn)業(yè)屬于新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)?！斗诸?018》將人工智能產(chǎn)業(yè)分為人工智能軟件開(kāi)發(fā)、智能消費(fèi)相關(guān)設(shè)備制造和人工智能系統(tǒng)服務(wù)三個(gè)部分，它與國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)相對(duì)應(yīng)的關(guān)系如表2所示。

表2 《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類 (2018)》中人工智能產(chǎn)業(yè)分類

由于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省份在2012—2016年的產(chǎn)業(yè)分類使用的是《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類 (2012)》(以下簡(jiǎn)稱《分類2012》)，但是《分類2012》中尚未對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)行界定和細(xì)分類，即《分類2018》中的人工智能軟件開(kāi)發(fā)、智能消費(fèi)相關(guān)設(shè)備制造業(yè)和人工智能系統(tǒng)服務(wù)為新增產(chǎn)業(yè)類型，難以在統(tǒng)計(jì)年鑒中直接查找相關(guān)數(shù)據(jù)，因此需要在參考《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)(服務(wù)業(yè))分類(2018)》以及《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)(制造業(yè))分類(2018)》中產(chǎn)業(yè)業(yè)務(wù)活動(dòng)內(nèi)容的基礎(chǔ)上進(jìn)行綜合考慮，將部分人工智能產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)利用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行近似轉(zhuǎn)換處理。其中，人工智能軟件開(kāi)發(fā)和人工智能系統(tǒng)服務(wù)的數(shù)據(jù)采用軟件與信息技術(shù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)表示，智能消費(fèi)相關(guān)設(shè)備制造業(yè)由電子及通信設(shè)備制造業(yè)近似表達(dá)。

各指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2012—2016年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)信息年鑒》《中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)火炬統(tǒng)計(jì)年鑒》及長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份2012—2016年的統(tǒng)計(jì)年鑒等。另外，部分高階指標(biāo)(產(chǎn)業(yè)集中度、產(chǎn)業(yè)對(duì)區(qū)域GDP貢獻(xiàn)度、產(chǎn)業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度)需要進(jìn)行計(jì)算獲得，具體計(jì)算公式為：產(chǎn)業(yè)集中度=人工智能產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值/某地區(qū)生產(chǎn)總值、產(chǎn)業(yè)對(duì)區(qū)域GDP貢獻(xiàn)度=某地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增加值/某地區(qū)生產(chǎn)總值增加值、產(chǎn)業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度=該地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)R&D總經(jīng)費(fèi)/人工智能產(chǎn)業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入值。

完成上述各指標(biāo)數(shù)據(jù)收集后，需要對(duì)原始指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。原始指標(biāo)數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括數(shù)據(jù)類型一致化和無(wú)量綱化處理。首先，由于不同的指標(biāo)量綱和量級(jí)存在差異，這種不可公度性要求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理，本文采用標(biāo)準(zhǔn)化的處理方法，記為：

(9)

(二)實(shí)證研究

1.權(quán)重系數(shù)的確定。根據(jù)前述方法完成原始數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理后，首先按照熵值法的具體步驟，將數(shù)據(jù)分別代入公式(1)～(3)中，從而獲得客觀賦權(quán)法的權(quán)重系數(shù)，由于數(shù)據(jù)量較大，本文應(yīng)用Python工具進(jìn)行計(jì)算，從而獲得了客觀賦權(quán)法權(quán)重系數(shù)w1(如表1的第4列所示)。接著按照主觀賦權(quán)法DEMATEL法的原理，本研究邀請(qǐng)了三位在人工智能產(chǎn)業(yè)、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)業(yè)理論等領(lǐng)域具有豐富經(jīng)驗(yàn)的專家，按照DEMATEL法的步驟，計(jì)算出主觀賦權(quán)法的權(quán)重系數(shù)w2(如表1的第5列所示)。最后根據(jù)組合賦權(quán)的方法，將w1和w2代入公式(5)中，從而獲得了基于主客觀組合的綜合權(quán)重系數(shù)W(如表1的第6列所示)。

2.動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)值計(jì)算。通過(guò)上述方法獲得評(píng)價(jià)指標(biāo)組合權(quán)重系數(shù)后，應(yīng)用修正后的TOPSIS模型，將權(quán)重系數(shù)和處理后的指標(biāo)數(shù)據(jù)代入公式(6)～(8)得到2012—2016年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展評(píng)價(jià)值，進(jìn)而根據(jù)評(píng)價(jià)值的大小獲得2012—2016年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平排名(如表3所示)。

表3 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平評(píng)價(jià)值和排名(2012—2016年)

(三)結(jié)果分析

1.整體分析。結(jié)合表3來(lái)看，2012—2016年，上海、江蘇、浙江的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平名列前茅，其中僅僅在2015年上海的排名略高于浙江，其余年份中前三名依次為江蘇、浙江和上海。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，長(zhǎng)三角地區(qū)人工智能企業(yè)數(shù)占中國(guó)人工智能企業(yè)總數(shù)的46%，是人工智能產(chǎn)業(yè)主要聚集區(qū)，這為江浙滬地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。此外，江浙滬人工智能產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展得益于三地政府的重視和支持。另外，長(zhǎng)三角地區(qū)良好的協(xié)調(diào)機(jī)制整合了本地區(qū)的綜合優(yōu)勢(shì)，江浙滬之間高度接軌，經(jīng)濟(jì)一體化得以推進(jìn)，這為人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了優(yōu)越的環(huán)境。

從波動(dòng)情況來(lái)看，除了江蘇省之外的所有省份在2013年的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平都呈現(xiàn)明顯上升趨勢(shì)，在2014年只有江蘇省和重慶市呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，尤其是重慶市排名有大幅度上升。各省份在2015年均回歸正常，且波動(dòng)很小。究其原因，從發(fā)展動(dòng)力來(lái)看，正是物力、財(cái)力和人才的匱乏導(dǎo)致了這種“平和型”波動(dòng)的現(xiàn)象，而且由于人工智能產(chǎn)業(yè)屬于新興產(chǎn)業(yè)，各地區(qū)對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的配套政策沒(méi)有正式出臺(tái)，都在做嘗試性發(fā)展，致使各省份人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展較為平緩。此外，從沿江開(kāi)發(fā)來(lái)看，雖然各省份相繼提出了一系列沿江開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略，但是各省份之間缺乏系統(tǒng)化的、有效的協(xié)調(diào)合作機(jī)制，各省份各自為政、惡意競(jìng)爭(zhēng)，嚴(yán)重影響了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)整體競(jìng)爭(zhēng)力。再者，國(guó)務(wù)院2014年頒發(fā)《意見(jiàn)》一文，要求國(guó)家和政府更重視對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)等新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，加大資金投入，并將產(chǎn)業(yè)的發(fā)展落實(shí)到具體的規(guī)劃當(dāng)中，這一舉措助推了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省份在2015年集體呈現(xiàn)“向陽(yáng)性”發(fā)展態(tài)勢(shì)。

2.聚類分析。為了揭示長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶不同省份之間人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的差異，對(duì)上述實(shí)證結(jié)果利用K-均值聚類的方法進(jìn)行聚類分析，聚類結(jié)果顯示，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平被劃分為三類，具體的劃分結(jié)果如表4所示。

表4 聚類分析結(jié)果

第一類為江浙滬地區(qū)，江蘇是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展最好的區(qū)域，其人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜合得分明顯高于浙江和上海，可見(jiàn)江蘇在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展位居前列，浙江和上海的發(fā)展水平基本相當(dāng)，雖和江蘇有一定差距，但遙遙領(lǐng)先其他省份。這三個(gè)省份人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展很大程度上得益于良好的地理位置和資源條件。從地理位置來(lái)看，江浙滬位于中國(guó)高速發(fā)展的長(zhǎng)江三角洲地區(qū)，長(zhǎng)三角地區(qū)和國(guó)外先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)具有高度的關(guān)聯(lián)性。此外，該地區(qū)為中國(guó)重點(diǎn)發(fā)展區(qū)域，政府給予的政策措施充足，這為人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供獨(dú)特的條件。從資源基礎(chǔ)角度來(lái)看，江浙滬地區(qū)類似于信息技術(shù)行業(yè)等一系列高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，擁有豐厚的科技資源和大量科技型人才，技術(shù)創(chuàng)新能力突出，這使得該地區(qū)擁有更多關(guān)于人工智能產(chǎn)業(yè)的核心、關(guān)鍵技術(shù)。

第二類包括安徽、四川、湖北、湖南四個(gè)省份。雖然這些省份人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平同第一類地區(qū)有著較大的差距，但是這些地區(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)步明顯。人工智能產(chǎn)業(yè)的成熟度日益提高，信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展推動(dòng)了該地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)的前進(jìn)，而且它們緊鄰快速發(fā)展的一線城市，受到這些城市的產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)效應(yīng)。此外，該地區(qū)的人才數(shù)量較多、經(jīng)濟(jì)實(shí)力較強(qiáng)、科技基礎(chǔ)堅(jiān)實(shí)，這為人工智能產(chǎn)業(yè)不斷發(fā)展進(jìn)步提供了可能性。對(duì)于第二類省份來(lái)說(shuō)，應(yīng)當(dāng)更好地利用臨近城市的產(chǎn)業(yè)推動(dòng)作用，為各自的發(fā)展納入更多的資源，引進(jìn)更多的人才，為人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展創(chuàng)造更多的創(chuàng)新點(diǎn)。

第三類包括江西、云南、貴州、重慶四個(gè)省份。第三類省份人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展雖然緊跟前兩類省份，但同前兩類省份有著較大的差距，在人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展上仍存在短板。這四個(gè)省份中的部分城市近些年人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)步幅度較大且與第二類地區(qū)相比差距較小，但是總體而言這四個(gè)省份的人工智能產(chǎn)業(yè)總體投入能力、技術(shù)引進(jìn)力度以及政府扶植強(qiáng)度同第一類城市相比仍有很大差距，這使得其人工智能產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力受到較為嚴(yán)重的影響。此外，無(wú)論從地理位置和資源條件來(lái)看，這四個(gè)省份的發(fā)展基礎(chǔ)欠佳、技術(shù)創(chuàng)新能力和資金支撐力度的欠缺導(dǎo)致該地區(qū)和其他地區(qū)相比發(fā)展速度相對(duì)較慢，難以在短時(shí)間趕超一、二類地區(qū)。因此，對(duì)于第三類地區(qū)來(lái)說(shuō)，應(yīng)該借鑒前兩類地區(qū)的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，依據(jù)人工智能產(chǎn)業(yè)的特征，尋找戰(zhàn)略機(jī)遇，利用自己的優(yōu)勢(shì)提高人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平。

六、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)協(xié)調(diào)度分析

系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展是產(chǎn)業(yè)各要素相互聯(lián)動(dòng)的重要保障，是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的著力點(diǎn)。2018年習(xí)近平同志在武漢召開(kāi)深入推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展座談會(huì)，提出要協(xié)調(diào)、均衡推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量發(fā)展。因此，本研究從生產(chǎn)要素、市場(chǎng)需求和生產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力、相關(guān)產(chǎn)業(yè)及支持產(chǎn)業(yè)、技術(shù)創(chuàng)新能力、政府和機(jī)遇六個(gè)子系統(tǒng)出發(fā)研究長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)的系統(tǒng)協(xié)調(diào)度，揭示出人工智能產(chǎn)業(yè)各方面協(xié)調(diào)發(fā)展的狀況。這對(duì)推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)一體化協(xié)同發(fā)展具有重要的意義。

(一)系統(tǒng)協(xié)調(diào)度測(cè)算方法

系統(tǒng)協(xié)調(diào)度分析是分析評(píng)價(jià)系統(tǒng)中的各個(gè)子系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展的情況，反映它們?cè)诎l(fā)展過(guò)程中彼此和諧一致的程度。計(jì)算步驟為：首先根據(jù)前文實(shí)證結(jié)果分別計(jì)算出各個(gè)子系統(tǒng)的發(fā)展水平得分，接著計(jì)算出各子系統(tǒng)得分的平均值σ和標(biāo)準(zhǔn)差s，最后得出協(xié)調(diào)度E=1-σ/s。借鑒當(dāng)前學(xué)術(shù)界對(duì)于E值的普遍分類法，同時(shí)結(jié)合人工智能產(chǎn)業(yè)及各子系統(tǒng)協(xié)調(diào)的特性，可將2012—2016年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份人工智能產(chǎn)業(yè)子系統(tǒng)協(xié)調(diào)度劃分為四個(gè)類型(如表5所示)，有優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)0.7≤E<1、良好協(xié)調(diào)0.5≤E<0.7、勉強(qiáng)協(xié)調(diào)0.3≤E<0.5以及瀕臨協(xié)調(diào)0≤E<0.3。

(二)結(jié)果分析

1.長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)子系統(tǒng)發(fā)展指數(shù)分析。本研究是以修正的鉆石理論模型為理論基礎(chǔ)，分別以生產(chǎn)要素、市場(chǎng)需求和生產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力、相關(guān)產(chǎn)業(yè)及支持產(chǎn)業(yè)、技術(shù)創(chuàng)新能力、政府和機(jī)遇六個(gè)子系統(tǒng)為依托，構(gòu)建長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)體系，并通過(guò)上述實(shí)證評(píng)價(jià)得到的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)子系統(tǒng)發(fā)展指數(shù)，揭示了六個(gè)子系統(tǒng)之間的相互關(guān)系以及各子系統(tǒng)動(dòng)態(tài)發(fā)展規(guī)律。

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份人工智能產(chǎn)業(yè)六個(gè)子系統(tǒng)發(fā)展水平整體上呈穩(wěn)步增長(zhǎng)的趨勢(shì)，其中政府子系統(tǒng)增長(zhǎng)幅度最為明顯，相關(guān)產(chǎn)業(yè)及支持產(chǎn)業(yè)子系統(tǒng)增長(zhǎng)幅度次之，再次之為市場(chǎng)需求和生產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力子系統(tǒng)以及技術(shù)創(chuàng)新能力子系統(tǒng)，可見(jiàn)，各子系統(tǒng)指數(shù)增長(zhǎng)幅度不一致，而且部分子系統(tǒng)無(wú)顯著增長(zhǎng)趨勢(shì)，如生產(chǎn)要素子系統(tǒng)和機(jī)遇子系統(tǒng)指數(shù)基本保持不變。具體來(lái)說(shuō)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省份為深入貫徹習(xí)近平同志的重要指示，對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展工作進(jìn)行了聚焦和細(xì)化，更加重視政府對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要性，且收到了較好的效果，2015年政府子系統(tǒng)得分升至考察期內(nèi)最高點(diǎn)。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)相關(guān)產(chǎn)業(yè)及支持產(chǎn)業(yè)子系統(tǒng)的發(fā)展軌跡表明，隨著長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)集群的打造、產(chǎn)業(yè)鏈的承建以及產(chǎn)業(yè)格局的重塑，相關(guān)產(chǎn)業(yè)及支持產(chǎn)業(yè)子系統(tǒng)發(fā)展指數(shù)雖在2014年跌落至最低點(diǎn)，但是在2015年重新回到最高點(diǎn)并在2016年得以保持。市場(chǎng)需求和生產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力子系統(tǒng)受到市場(chǎng)環(huán)境的影響，其發(fā)展指數(shù)呈現(xiàn)“W形”上下波動(dòng)，2012年和2013年市場(chǎng)需求和生產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力子系統(tǒng)發(fā)展指數(shù)相當(dāng)，2014年有所好轉(zhuǎn)，但在2015年市場(chǎng)需求和生產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力子系統(tǒng)發(fā)展指數(shù)達(dá)到最低點(diǎn)，隨后在2016年再次回暖并達(dá)到最高點(diǎn)。隨著長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新體制的升級(jí)，其技術(shù)創(chuàng)新能力子系統(tǒng)得分穩(wěn)步提升，但受到傳統(tǒng)模式的慣性作用，該子系統(tǒng)發(fā)展指數(shù)上升態(tài)勢(shì)較為緩慢，年增長(zhǎng)率在5%上下波動(dòng)。受到國(guó)際經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、政策變動(dòng)和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式的影響，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)要素子系統(tǒng)和機(jī)遇子系統(tǒng)發(fā)展水平在2012—2016年保持平穩(wěn)，沒(méi)有上升態(tài)勢(shì)也沒(méi)有下降跡象。

2014年習(xí)近平同志指出：“要重點(diǎn)實(shí)施‘一帶一路’倡議、京津冀協(xié)同發(fā)展、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展戰(zhàn)略。”至此，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展戰(zhàn)略正式成為國(guó)家級(jí)發(fā)展戰(zhàn)略。沿江各地政府紛紛落實(shí)習(xí)近平同志的工作指示，在多產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域加大資金投入的同時(shí)增強(qiáng)政府扶植力度，為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的發(fā)展保駕護(hù)航。此外，人工智能產(chǎn)業(yè)的相關(guān)產(chǎn)業(yè)及支持產(chǎn)業(yè)，如智能制造、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)、電子科技產(chǎn)業(yè)和新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)等正是近年來(lái)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省份為了響應(yīng)國(guó)家發(fā)展政策所優(yōu)先承接發(fā)展的對(duì)象。這些為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)政府子系統(tǒng)和相關(guān)產(chǎn)業(yè)及支持產(chǎn)業(yè)子系統(tǒng)的快速發(fā)展帶來(lái)了保障。此外，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)處于發(fā)展初期，無(wú)論是技術(shù)層面、營(yíng)銷層面、戰(zhàn)略層面，還是生產(chǎn)規(guī)模方面均尚未成熟，因此多采用模仿跟隨的策略，這使得市場(chǎng)需求和生產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力發(fā)展水平出現(xiàn)明顯波動(dòng)。為了挖掘長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力，各省份充分利用智力資源，以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，積極打造長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新增長(zhǎng)極，技術(shù)創(chuàng)新能力子系統(tǒng)發(fā)展水平得以穩(wěn)步提升。由于這五年間鮮有關(guān)于人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策出臺(tái)，因此長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省份未能全面把握人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的大方向，導(dǎo)致人工智能產(chǎn)業(yè)要素投入未產(chǎn)生明顯改善，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整未得到及時(shí)調(diào)整。2012—2016年中國(guó)仍處于國(guó)際金融危機(jī)后的深度調(diào)整期，總體復(fù)蘇疲弱態(tài)勢(shì)沒(méi)有明顯改觀，國(guó)際市場(chǎng)波動(dòng)較大，這對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展所面臨的外部機(jī)遇環(huán)境產(chǎn)生較大影響。

2.長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)協(xié)調(diào)度分析。首先，應(yīng)用上述組合賦權(quán)方法及評(píng)價(jià)模型，可以獲得2012—2016年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)各子系統(tǒng)的權(quán)重系數(shù)和各子系統(tǒng)評(píng)價(jià)值。然后，利用系統(tǒng)協(xié)調(diào)度測(cè)算公式，獲得2012—2016年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)各子系統(tǒng)的協(xié)調(diào)度指數(shù)以及協(xié)調(diào)性類別(如表5所示)。

結(jié)合表5結(jié)果，從時(shí)間維度來(lái)看，2012—2016年，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)協(xié)調(diào)度不斷提升，但仍基本處于良好協(xié)調(diào)和勉強(qiáng)協(xié)調(diào)狀態(tài)，尚未出現(xiàn)優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)狀態(tài)的地區(qū)。除了云南省整體協(xié)調(diào)度略有下降之外，其他省份協(xié)調(diào)度均穩(wěn)中有升，比如江西省和貴州省的協(xié)調(diào)性由2012年的不協(xié)調(diào)上升至勉強(qiáng)協(xié)調(diào)，湖北省和四川省在5年間的協(xié)調(diào)性也有比較為明顯的好轉(zhuǎn)，協(xié)調(diào)狀態(tài)由勉強(qiáng)協(xié)調(diào)發(fā)展至良好協(xié)調(diào)等。究其原因，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶作為國(guó)家性戰(zhàn)略經(jīng)濟(jì)帶，近年來(lái)受到了政府的高度重視，與此同時(shí)，政府先后出臺(tái)多項(xiàng)政策，為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展做了宏觀設(shè)計(jì)和協(xié)調(diào)把控。這使得長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)各要素之間能夠有序自由流動(dòng)，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)得以優(yōu)化，發(fā)展模式實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)化升級(jí)，這很大程度上實(shí)現(xiàn)了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省份人工智能產(chǎn)業(yè)高效率、高質(zhì)量、可持續(xù)的發(fā)展，從而提高了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省份人工智能產(chǎn)業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展水平。

表5 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份人工智能產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)協(xié)調(diào)度

注：本研究結(jié)果中無(wú)優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)型。S代表良好協(xié)調(diào)，T代表勉強(qiáng)協(xié)調(diào)，U代表不協(xié)調(diào)。

從空間維度來(lái)看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游城市的人工智能產(chǎn)業(yè)整體協(xié)調(diào)度高于中上游地區(qū)，其中下游江浙滬地區(qū)的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平屬于第一梯隊(duì)，可見(jiàn)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平越高的城市，其系統(tǒng)協(xié)調(diào)度相應(yīng)的也越好。這可能是因?yàn)榻銣貐^(qū)不僅擁有堅(jiān)實(shí)的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，還建立了高度規(guī)范、開(kāi)放的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展體系，這很大程度彌補(bǔ)了人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展短板，從而提高了人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展協(xié)調(diào)水平。此外，處于瀕臨協(xié)調(diào)狀態(tài)的省份數(shù)量越來(lái)越少，處于勉強(qiáng)狀態(tài)和良好協(xié)調(diào)狀態(tài)的省份在不斷增加。可以預(yù)見(jiàn)，隨著經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展以及人工智能技術(shù)的日益成熟，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省份人工智能產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)協(xié)調(diào)度將繼續(xù)提升，達(dá)到良好協(xié)調(diào)和優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)狀態(tài)的省份數(shù)量會(huì)越來(lái)越多。

七、結(jié)論和政策建議

(一)研究結(jié)論

本研究利用修正的鉆石理論模型構(gòu)建了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并采用組合賦權(quán)法和修正的TOPSIS評(píng)價(jià)模型對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶2012—2016年的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展實(shí)施了動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)，并以此為基礎(chǔ)，深入研究分析了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)各子系統(tǒng)發(fā)展動(dòng)態(tài)水平及其協(xié)調(diào)度，得到以下結(jié)論：

1.產(chǎn)業(yè)發(fā)展缺乏要素支撐，產(chǎn)業(yè)核心技術(shù)空心化問(wèn)題亟需解決。實(shí)證分析可知，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)整體發(fā)展態(tài)勢(shì)緩慢，其中生產(chǎn)要素以及技術(shù)創(chuàng)新能力這兩個(gè)子系統(tǒng)發(fā)展指數(shù)較低。此外，從長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)各子系統(tǒng)發(fā)展水平動(dòng)態(tài)演化分析可見(jiàn)，2012—2016年生產(chǎn)要素子系統(tǒng)發(fā)展指數(shù)未出現(xiàn)上升趨勢(shì)，且技術(shù)創(chuàng)新能力子系統(tǒng)發(fā)展水平進(jìn)步不顯著。究其原因，一是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省份在人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展過(guò)程中人力、物力和財(cái)力的投入較少，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)不牢固、資源配置合理性欠缺以及產(chǎn)業(yè)質(zhì)量偏低；二是技術(shù)創(chuàng)新能力有限造成了關(guān)鍵核心技術(shù)缺乏，導(dǎo)致各省份在近年來(lái)沒(méi)有實(shí)現(xiàn)突破性發(fā)展，甚至在個(gè)別年份出現(xiàn)微弱的倒退現(xiàn)象，這一方面由于創(chuàng)新投入力度偏低而導(dǎo)致的創(chuàng)新環(huán)境欠佳，另一方面是從事創(chuàng)新發(fā)展的技術(shù)人員缺乏創(chuàng)新意識(shí)。正是這種生產(chǎn)要素整合不足和技術(shù)創(chuàng)新能力欠缺的現(xiàn)象阻礙了人工智能產(chǎn)品的延伸開(kāi)發(fā)，最終使得產(chǎn)業(yè)核心技術(shù)空心化問(wèn)題難以解決。

2.區(qū)域發(fā)展協(xié)同性差，亟需構(gòu)建跨區(qū)合作幫扶模式。通過(guò)聚類分析及系統(tǒng)協(xié)調(diào)度分析中空間維度的分析可見(jiàn)，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展是一個(gè)動(dòng)態(tài)過(guò)程，各省份受到地理位置、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、政策等多因素的影響，出現(xiàn)了各地區(qū)發(fā)展不均衡、協(xié)同性差的現(xiàn)象。分析發(fā)現(xiàn)，雖然長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省份人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平排名波動(dòng)性較小，發(fā)展較為平穩(wěn)，但是11個(gè)省份之間近年來(lái)發(fā)展存在顯著的異質(zhì)性，江蘇、上海和浙江的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展較大幅度領(lǐng)先于其他沿江城市，尤其是江蘇省，近五年的人工智能產(chǎn)業(yè)水平都位居首位。安徽、四川、湖北、湖南的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平相對(duì)較高，發(fā)展相對(duì)較差的為江西、云南、貴州。各省份沒(méi)能準(zhǔn)確地抓住發(fā)展機(jī)遇從而實(shí)現(xiàn)持續(xù)性發(fā)展，而且彼此之間沒(méi)有形成一個(gè)“趕幫比超”的良好發(fā)展環(huán)境?！堕L(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃》明確指出長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶要實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)同發(fā)展。此外，由于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶不同區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式和發(fā)展體系存在差異，使得長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游城市的人工智能產(chǎn)業(yè)整體系統(tǒng)協(xié)調(diào)度高于中上游地區(qū)，且人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平越高的省份，其系統(tǒng)協(xié)調(diào)性相應(yīng)也越好，存在高度一致性，進(jìn)一步印證了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)調(diào)性不足，因此，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展必須構(gòu)建跨區(qū)合作幫扶模式，從而實(shí)現(xiàn)協(xié)同發(fā)展目標(biāo)。

3.聯(lián)動(dòng)發(fā)展缺乏保障機(jī)制，系統(tǒng)發(fā)展協(xié)調(diào)度欠缺。從長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)各子系統(tǒng)發(fā)展水平動(dòng)態(tài)演化分析可見(jiàn)，由于各要素發(fā)展缺乏聯(lián)動(dòng)，使得各子系統(tǒng)在2012—2016年整體上雖呈現(xiàn)穩(wěn)中有升的趨勢(shì)，但是各子系統(tǒng)指數(shù)增長(zhǎng)幅度不一致，甚至部分子系統(tǒng)未出現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)，且各子系統(tǒng)具有不同的發(fā)展軌跡。此外，通過(guò)系統(tǒng)協(xié)調(diào)度分析中時(shí)間維度分析可見(jiàn)，2012—2016年雖由于政府扶植力度的增強(qiáng)，初步優(yōu)化了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，改善了人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)協(xié)調(diào)度整體呈上升趨勢(shì)，但是仍未達(dá)到優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)狀態(tài)。

(二)政策建議

1.加大產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)要素投入，夯實(shí)產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)。根據(jù)上述研究，要解決產(chǎn)業(yè)發(fā)展要素缺乏支撐的問(wèn)題，關(guān)鍵是加大產(chǎn)業(yè)要素投入，夯實(shí)產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)。資源稟賦、基礎(chǔ)設(shè)施、人力資源對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展均具有重要影響，因此，各地區(qū)應(yīng)該優(yōu)化要素資源配置，打造高質(zhì)量產(chǎn)業(yè)體系，應(yīng)依托長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)優(yōu)勢(shì)，整合資源要素，引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)資源合理布局。這通過(guò)以下兩個(gè)方面來(lái)實(shí)現(xiàn)，一是政府增強(qiáng)宏觀調(diào)控能力，加大對(duì)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)要素的投資占比，逐漸完善產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)設(shè)施；二是各省份應(yīng)該提升資源綜合利用水平，提高要素資源利用率。

2.加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新，實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)。通過(guò)上述分析可知，技術(shù)創(chuàng)新能力不足導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)核心技術(shù)空心化問(wèn)題出現(xiàn)，想要解決這一難題必須加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新，實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)。技術(shù)創(chuàng)新是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的靈魂與核心，沒(méi)有技術(shù)創(chuàng)新人工智能產(chǎn)業(yè)就會(huì)停滯不前，因此，各地區(qū)應(yīng)該健全人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新體系，利用創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，進(jìn)一步提高人工智能產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。這一方面要求積極推進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)走向中高端，在重點(diǎn)行業(yè)、關(guān)鍵技術(shù)和核心產(chǎn)品方面促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步與利用，并通過(guò)優(yōu)化技術(shù)和產(chǎn)品資源的配置，引導(dǎo)其向價(jià)值鏈高端爬升；另一方面需要增強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新意識(shí)，引導(dǎo)技術(shù)型人才用創(chuàng)新的眼光和思維去發(fā)現(xiàn)和探索新領(lǐng)域、新方向和新路徑。政府和企業(yè)應(yīng)該結(jié)合人工智能產(chǎn)業(yè)的特點(diǎn)，制定適宜的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展方案，完善創(chuàng)新體制機(jī)制，打造人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展新動(dòng)力。

3.結(jié)合區(qū)位優(yōu)劣勢(shì)，遴選合適的產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略。從上述分析結(jié)果可以看出，解決長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)區(qū)域發(fā)展非均衡性問(wèn)題，各省份應(yīng)該充分利用本地區(qū)的區(qū)位優(yōu)勢(shì)并有效避免區(qū)位劣勢(shì)，進(jìn)而遴選合適的產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略。例如江浙滬地區(qū)應(yīng)該充分利用其較強(qiáng)的技術(shù)創(chuàng)新能力、豐厚的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)以及優(yōu)異的國(guó)際化發(fā)展平臺(tái)。爭(zhēng)取在全球價(jià)值鏈分工體系下，利用較低的成本實(shí)現(xiàn)人工智能產(chǎn)業(yè)高端化技術(shù)的跨越式發(fā)展，在國(guó)際分工中占據(jù)更重要的位置。此外，相較于江浙滬地區(qū)，安徽、湖北等省份可以重點(diǎn)實(shí)施資源積累戰(zhàn)略，通過(guò)資金積累、人才積累以及技術(shù)積累來(lái)逐漸推動(dòng)該地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，并抓住機(jī)遇，尋找人工智能產(chǎn)業(yè)追趕性發(fā)展機(jī)會(huì)。

4.加強(qiáng)政策扶植，拒絕“馬太效應(yīng)”。通過(guò)上述分析可知，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省份人工智能產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)嚴(yán)重異質(zhì)性，因此，各地政府應(yīng)該加強(qiáng)政策扶植，各地區(qū)之間應(yīng)當(dāng)積極推動(dòng)合作幫扶模式。對(duì)于各省份而言，應(yīng)認(rèn)真分析自身短板，有的放矢，積極學(xué)習(xí)其他省份的產(chǎn)業(yè)發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)“主干”引領(lǐng)帶動(dòng)，“多支”競(jìng)相發(fā)展，“干”“支”協(xié)同聯(lián)動(dòng)等舉措，實(shí)現(xiàn)各地區(qū)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、錯(cuò)位發(fā)展，推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。此外，各省份應(yīng)當(dāng)深入學(xué)習(xí)有關(guān)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的重要精神，貫徹落實(shí)《綱要》中對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展戰(zhàn)略的工作指示，全區(qū)域、全方位推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量、一體化發(fā)展，并緊扣《規(guī)劃》中對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展要求，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同發(fā)展。

5.增強(qiáng)要素聯(lián)動(dòng)，促進(jìn)系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展。上述結(jié)果顯示，由于各要素聯(lián)動(dòng)發(fā)展缺乏保障機(jī)制，使得各子系統(tǒng)發(fā)展水平及動(dòng)態(tài)變化存在異質(zhì)性，并且產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)發(fā)展整體協(xié)調(diào)度不足。解決此問(wèn)題必須增強(qiáng)人工智能產(chǎn)業(yè)要素優(yōu)化配置以達(dá)到有效組合，從而提高人工智能產(chǎn)業(yè)整體發(fā)展水平。此外，協(xié)調(diào)是持續(xù)健康發(fā)展的內(nèi)在要求，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省份要擺脫傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式的束縛，堅(jiān)持問(wèn)題導(dǎo)向，以實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展為主線，以完善各要素配置為重點(diǎn)，加強(qiáng)六個(gè)要素相互聯(lián)動(dòng)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)協(xié)同發(fā)力，共同推進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人工智能產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展。