袁 野，馬彥超，陶于祥，萬曉榆

(重慶郵電大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，重慶 400065)

目前，世界主要發(fā)達國家把發(fā)展人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰(zhàn)略。從全球范圍看，美國出臺了《為了人工智能的未來做好準備》《美國國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》等政策，英國出臺了《八項偉大的科技計劃》《英國 RAS 2020戰(zhàn)略》等政策，日本出臺了《日本特許廳充分利用人工智能技術(shù)》《日本下一代人工智能促進戰(zhàn)略》等政策，韓國出臺了《機器人基本法案》《分布式分類技術(shù)現(xiàn)狀與關(guān)鍵因素》等政策[1]。2017年7月20日，中國國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，這項規(guī)劃明確了我國未來3年新一代人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展目標、工作部署和重點任務(wù)。各個省市也積極響應(yīng)，截至2018年10月，我國已經(jīng)有21個省市出臺了人工智能規(guī)劃。

基于此，本文從供給、需求、環(huán)境三維分析框架的視角出發(fā)，以我國2015—2018年間東部、中部、西部地區(qū)出臺的69項有關(guān)人工智能、智能制造等相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策文件為樣本，采用內(nèi)容分析法對21個省市的395條政策文本，運用Nvivo11軟件進行編碼，然后對各項政策工具進行了分析，為我國人工智能產(chǎn)業(yè)相關(guān)政策的制定和完善提供決策參考。

一、文獻述評

近年來，國內(nèi)諸多學(xué)者對政府出臺的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)相關(guān)政策進行了分析。范柏乃、李承宏、馬江娜等學(xué)者運用文本分析法對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的金融政策、人才政策以及政策研究趨勢進行了分析[2-7]。李勝會、方榮貴、鄧衢文等學(xué)者采用內(nèi)容分析法對我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)培育路線進行分析[8-10]。朱巍等基于中國人工智能發(fā)展歷程分析，結(jié)合現(xiàn)階段實際情況，提出應(yīng)客觀認識發(fā)展差距，出臺國家大腦計劃，深化智能技術(shù)研發(fā)與推廣，加強人才發(fā)展和培育，打造創(chuàng)新發(fā)展平臺和制定相關(guān)領(lǐng)域標準[11]。朝樂門、張會平等學(xué)者歸納了國家大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的總體戰(zhàn)略布局，然后梳理了重點省份大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)推進政策，并提出了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策建議[12-13]。董慧梅等學(xué)者對中部地區(qū)電子信息產(chǎn)業(yè)政策進行分析，并從政策框架的視角提出了相關(guān)建議[14-15]。

已有研究圍繞人工智能相關(guān)政策的文本分析、工具選擇等內(nèi)容取得了一系列成果。但依然存在一些不足：一是人工智能屬于新興產(chǎn)業(yè)和全球關(guān)注的熱點領(lǐng)域，就已有文獻看，大多集中在技術(shù)趨勢、應(yīng)用領(lǐng)域等方面，而有關(guān)于人工智能產(chǎn)業(yè)政策的研究相對滯后。二是涉及人工智能政策的研究大多采用定性分析的方法，政策量化、文本數(shù)據(jù)等定量研究相對缺乏，未能系統(tǒng)性、全面性地對人工智能產(chǎn)業(yè)政策進行量化分析。因此，本文在前人對于科技產(chǎn)業(yè)政策研究的基礎(chǔ)上，運用內(nèi)容分析法，參考RothwellRoy等政策工具分析框架，對我國已經(jīng)出臺了人工智能產(chǎn)業(yè)政策的21個省市進行分析和比較。

二、研究設(shè)計

(一)研究方法

內(nèi)容分析法是一種對傳播信息內(nèi)容進行系統(tǒng)、客觀和量化描述的研究方法。它適用于對一切可以記錄與保存并且有價值的文獻的定量研究，已被廣泛運用于公共政策、新聞傳播、圖書情報等社會科學(xué)各領(lǐng)域中，并取得了顯著的成效[16]。內(nèi)容分析法能夠通過對文獻內(nèi)容進行“量”的分析，從而找出反映文獻內(nèi)容本質(zhì)又易于計數(shù)的特征，由此克服定性研究的主觀性和不確切性的問題，達到對文獻“質(zhì)”的認識[17]。

在內(nèi)容分析法中，一個嚴謹?shù)难芯吭O(shè)計要有效地將其三個要素結(jié)合在一起：即首先從研究問題出發(fā)，其次尋找可靠數(shù)據(jù)，最后通過分析建構(gòu)獲得研究結(jié)論[18]。本文的研究設(shè)計包含以下五個步驟：(1)提出研究問題；(2)政策樣本選擇；(3)確定分析單元；(4)政策工具編碼；(5)分析結(jié)果[16]。

(二)樣本選擇

考慮到人工智能技術(shù)涉及的相關(guān)領(lǐng)域眾多，從國家頒布相關(guān)政策文本看，主要集中在戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)等領(lǐng)域，因此政策樣本的選擇重點參考了國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的目錄，以及《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等政策文件。此外，考慮到產(chǎn)業(yè)政策和技術(shù)領(lǐng)域的關(guān)聯(lián)度，將大數(shù)據(jù)、云計算、智能制造等產(chǎn)業(yè)政策中涉及人工智能產(chǎn)業(yè)的政策文件也作為樣本[19]。截至2018年10月，我國共21個省市區(qū)出臺了人工智能產(chǎn)業(yè)相關(guān)的政策。考慮我國區(qū)域之間人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展不平衡與政策差異化的情況，按照東、中、西部地區(qū)進行分類[20]，其中，東部包括北京、天津、上海、河北、江蘇、浙江、廣東、福建、山東、遼寧10個省市；中部包括黑龍江、吉林、江西、湖南、湖北、河南、安徽、廣西8個省市區(qū)；西部包括四川、重慶、貴州3個省市。

本文收集的渠道包括：國務(wù)院門戶網(wǎng)站、國家發(fā)展和改革委員會、各省市人民政府門戶網(wǎng)站、各省市發(fā)展和改革委員會及經(jīng)濟和信息化委員會等。本文選擇了2015年1月至2018年10月之間有關(guān)于人工智能產(chǎn)業(yè)的12項國家級政策、57項省級政策，按照出臺的時間順序進行排列，如表1所示。

表1 國家及各地區(qū)頒布人工智能產(chǎn)業(yè)相關(guān)政策情況

(三)分析框架構(gòu)建

為了更客觀地分析和研究整個政策體系的完善度和協(xié)同度，需要建立一個科學(xué)合理的政策文本分析框架[21]。參考盧章平等學(xué)者的研究框架，本文選取69項國家和省級層面的人工智能產(chǎn)業(yè)相關(guān)政策文件為樣本，將政策工具劃分為供給類，需求類和環(huán)境類3個維度，構(gòu)建的分析框架如圖1所示，各類政策工具的類型及含義如表2所示[22-24]。

表2 政策工具的類型及其涵義

X維度——環(huán)境類政策。環(huán)境類政策的作用是為人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造適宜的發(fā)展環(huán)境。包括目標規(guī)劃、法律法規(guī)體系、金融支持、稅收優(yōu)惠和策略性措施，主要從間接層面對人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供扶持[25]。

圖1 人工智能產(chǎn)業(yè)政策的分析框架

Y維度——供給類政策。供給類政策的作用是提供人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要動力。包括人力資源管理、公共服務(wù)、資金投入、信息支持、科技基礎(chǔ)建設(shè)。能夠從直接層面擴大產(chǎn)業(yè)供給，改善產(chǎn)業(yè)相關(guān)要素比[26]。

Z維度——需求類政策。需求類政策的作用是為產(chǎn)業(yè)發(fā)展擴大需求，開拓市場并提供相應(yīng)管制措施。主要包括國際合作、貿(mào)易管制和政府采購[27]。

(四)編碼

分析單元是最基本分析單位。由于政策內(nèi)容的復(fù)雜性和語言表述的多樣性，本文以政策文本段落為分析單元，以避免因表述方式不同而出現(xiàn)編碼遺漏現(xiàn)象。根據(jù)上述分析框架進行編碼，步驟如下。

第一步，鎖定每一政策文本中有關(guān)保障措施、實施細則等具體政策工具手段的章節(jié)，并以該章節(jié)每個段落為基本分析單元。

第二步，運用Nvivo11質(zhì)性分析軟件，針對人工智能政策文本內(nèi)容設(shè)計一級節(jié)點，依據(jù)上述分析框架設(shè)計二級節(jié)點，然后進行編碼，若一個節(jié)點在一份政策文本中出現(xiàn)2次及以上，則對其進行多次編碼[28]。

第三步，對自由節(jié)點的從屬關(guān)系進行梳理，形成具有一定結(jié)構(gòu)層次的人工智能產(chǎn)業(yè)政策體系，從而進一步對各地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)政策進行量化分析和對比。

三、分析結(jié)果與研究討論

(一)政策數(shù)量

政策發(fā)布數(shù)量在一定程度上表明該地區(qū)對于人工智能產(chǎn)業(yè)的重視程度，同時能夠反映政府對人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的細化程度。本文共搜集國家頒布政策12項，東部省市有28項，中部省市有18項，西部省市有11項，如圖2所示。從政策數(shù)量上看，除國家頒布的政策外，東部地區(qū)出臺政策總量最多，其次為中部地區(qū)，最后為西部地區(qū)。政策頒布的數(shù)量在一定程度上表明西部地區(qū)對于人工智能產(chǎn)業(yè)關(guān)注程度相對落后于中部、東部地區(qū)。一方面是由于經(jīng)濟發(fā)展等因素造成的，另一方面可能是西部人工智能產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)相對落后。

圖2 國家及各地區(qū)出臺人工智能政策數(shù)量對比

(二)政策工具使用情況

政策工具使用情況的量化分析主要體現(xiàn)在編碼和參考點數(shù)量等方面。根據(jù)編碼結(jié)果顯示所設(shè)置的節(jié)點、編碼材料來源數(shù)及編碼參考點數(shù)量，依據(jù)從父節(jié)點到子節(jié)點以及編碼參考點數(shù)量進行降序排列，如表3所示。三類節(jié)點編碼參考點的數(shù)量在一定程度上能夠反映出各級政府及相關(guān)部門頒布的政策對于人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)注重點。

從父節(jié)點情況看，環(huán)境類政策編碼參考點數(shù)量最多，有199個編碼參考點，其次為供給類政策，有153個編碼參考點，最后為需求類政策，有43個編碼參考點。統(tǒng)計結(jié)果表明，無論是國家層面還是地方層面，營造一個良好的產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境對培育和發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)具有重要作用。

從子節(jié)點使用情況看，排名前三位的分別為：策略性措施有80個編碼參考點，人力資源管理有66個編碼參考點，目標規(guī)劃有63個編碼參考點。策略性措施在子節(jié)點的編碼數(shù)量最多，說明國家和地方政府十分重視人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的具體措施，通過頒布一系列的策略性措施能夠更好地促進人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。同時，政府也重視人工智能的發(fā)展目標和人才的培養(yǎng)與引進，人才更是當(dāng)今世界各國爭奪的焦點。目標規(guī)劃的作用是為產(chǎn)業(yè)發(fā)展指明方向，逐步實現(xiàn)每個階段的目標，可有效推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

表3 所有節(jié)點相關(guān)情況

(三)政策文本分析

為了更清楚地展示各政策工具的使用情況，本文采用圖表的方式進行呈現(xiàn)。所示圖表都是根據(jù)Nvivo11軟件的探索功能導(dǎo)出并重新繪制?？紤]到各地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)政策數(shù)量的差異，因此本文以各維度政策工具的覆蓋率進行分析。

1.政策工具使用情況的總體概述

國家、東部、中部、西部地區(qū)在供給類、需求類、環(huán)境類三類政策工具使用情況如圖3所示?？傮w上看，國家出臺的環(huán)境類政策最多，覆蓋率為103.19%；其次為供給類政策，覆蓋率為74.56%；而需求類政策最少，覆蓋率為57.49%。東部地區(qū)出臺的供給類政策最多，覆蓋率為199.53%；其次為環(huán)境類政策，覆蓋率為182.79%；最后為需求類政策，覆蓋率為117.57%。中部地區(qū)出臺環(huán)境類政策最多，覆蓋率為124.53%；其次為供給類政策，覆蓋率為102.23%；最后為需求類政策，覆蓋率為44.34%。西部地區(qū)出臺環(huán)境類政策較多，覆蓋率為60.78%；其次為供給類政策，覆蓋率為47.37%；最后為需求類政策，覆蓋率為13.84%。

圖3 各地區(qū)三類政策工具使用情況

通過上述分析可以看出，國家、中部和西部地區(qū)比較重視環(huán)境類政策工具的使用，而東部地區(qū)則較為重視供給類政策工具的使用。不同地區(qū)政策類工具的使用呈現(xiàn)一定的差異化，這可能與經(jīng)濟發(fā)展、區(qū)位優(yōu)勢等因素相關(guān)。中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院公布的《2018中國人工智能城市發(fā)展白皮書》中的排名數(shù)據(jù)顯示，北京位列第一，是全國人工智能的領(lǐng)軍城市。上海位居第二，杭州超越深圳，進入人工智能發(fā)展前三名“新一線”隊伍，合肥則憑借科研、政策的優(yōu)勢異軍突起進入榜單前五。由此可見，東部地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展起步較早，產(chǎn)業(yè)規(guī)模較大，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)較為合理，因此東部地區(qū)更加注重供給類政策對技術(shù)創(chuàng)新的驅(qū)動作用。而中部、西部地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對落后，因此在加大直接投入的同時，更加注重為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供間接扶持，包括公共服務(wù)和信息支持等措施。

2.環(huán)境類政策分析

環(huán)境類政策是為產(chǎn)業(yè)發(fā)展營造一個良好的發(fā)展環(huán)境。總體來看，各地區(qū)根據(jù)自身產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況，在環(huán)境類政策的各項工具使用中，存在一定的區(qū)域差異化。具體各個細項政策工具的使用情況如圖4所示。

(1)國家層面。環(huán)境類政策工具覆蓋率的排序依次是：法規(guī)管制>策略性措施>目標規(guī)劃>稅收優(yōu)惠>金融支持。從上述分析可以看出，國家作為政策的頂層設(shè)計者，法規(guī)管制的政策覆蓋率排在第一，是充分考慮到人工智能技術(shù)發(fā)展對社會倫理、法律法規(guī)等層面產(chǎn)生的影響，因此國家非常重視法規(guī)管制類政策的使用。其次是策略性政策和目標規(guī)劃，策略性政策工具是為了保障人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展目標的順利完成，因此，從國家層面看，二者的使用覆蓋率差距不大。金融和稅收政策工具的覆蓋率不高，是因為國家作為一個頂層制度的設(shè)計者，充分考慮各個省市發(fā)展的差異性，具體的金融、稅收、財政等政策由各個地方政府依據(jù)自身情況制定。

圖4 環(huán)境類政策工具使用情況

(2)東部地區(qū)。環(huán)境類政策工具覆蓋率的排序依次是：目標規(guī)劃>法規(guī)管制>金融支持>策略性措施>稅收優(yōu)惠。我國東部地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展較快，政府充分考慮到人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)的迭代性，因此將目標規(guī)劃與法規(guī)管制兩類政策工具的覆蓋率位于前列。例如，上海、山東等多個省市使用目標規(guī)劃這一類政策工具通過規(guī)范和引導(dǎo)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，保障創(chuàng)新主體的知識產(chǎn)權(quán)。其次是金融支持與策略性措施，人工智能產(chǎn)業(yè)的技術(shù)研發(fā)需要大量的資金投入，而東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)達，因此政府對人工智能創(chuàng)新主體的投融資政策比較重視。除此以外，東部地區(qū)還為鼓勵企業(yè)創(chuàng)新頒布相關(guān)的策略性措施，目的是為激勵企業(yè)進行自主創(chuàng)新，因此這兩類政策工具在東部地區(qū)使用較多，并且效果較為明顯。最后是稅收優(yōu)惠，考慮到人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展初期的資金需求、市場運作、銷售模式等因素，稅收優(yōu)惠政策相對于其他幾種政策使用較低。原因可能在于，若繼續(xù)加大對人工智能企業(yè)的稅收優(yōu)惠力度，則會導(dǎo)致金融和稅收優(yōu)惠兩類財政性政策的重復(fù)使用，不利于企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，并且各類政策工具的使用應(yīng)當(dāng)有的放矢[29]。

(3)中部地區(qū)。環(huán)境類政策工具覆蓋率的排序依次是：目標規(guī)劃>金融支持>稅收優(yōu)惠>策略性措施>法規(guī)管制。研究表明，中部地區(qū)目標規(guī)劃類政策工具的覆蓋率最高，具體來看，江西、湖南、湖北、河南、安徽等省市共出臺18項政策文件，都為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展不同階段設(shè)立目標。其次是金融支持、稅收優(yōu)惠與策略性措施，可以看出中部地區(qū)較重視財政類政策對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的扶持，同時為更好地推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，政府出臺策略性措施能夠直接幫助企業(yè)開展創(chuàng)新。最后是法規(guī)管制，這類政策工具在中部地區(qū)覆蓋率較低。

(4)西部地區(qū)。環(huán)境類政策工具覆蓋率的排序依次是：目標規(guī)劃>策略性措施>稅收優(yōu)惠>法規(guī)管制>金融支持。從上述分析看，政府出臺目標規(guī)劃類政策工具較多，其次是策略性措施，表明西部地區(qū)對于人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展目標、發(fā)展策略較為重視。而金融支持、法規(guī)管制、稅收優(yōu)惠與三類政策工具的覆蓋率較為均衡。值得一提的是，與東部、中部地區(qū)相比，西部地區(qū)稅收優(yōu)惠政策的覆蓋率大于金融支持類政策的覆蓋率，原因可能在于西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展相對落后，金融類政策使用的風(fēng)險和難度較大，因此可以更多地運用稅收優(yōu)惠政策，通過減稅、免稅等方式給予人工智能企業(yè)一定的優(yōu)惠。

3.供給類政策分析

供給類政策是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的直接動力。供給類政策工具的使用情況如圖5所示。

圖5 供給類政策工具使用情況

(1)國家層面。供給類政策工具覆蓋率的排序依次是：人力資源管理>資金投入>公共服務(wù)>信息支持>科技基礎(chǔ)建設(shè)。從上述分析看，國家作為頂層設(shè)計者，非常重視人才的培養(yǎng)，連續(xù)頒布了《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等政策，明確我國將堅持培養(yǎng)和引進相結(jié)合，形成我國人工智能人才高地，人工智能的人才涉及產(chǎn)業(yè)發(fā)展的各個層面，是產(chǎn)業(yè)持續(xù)健康發(fā)展的必要保障。其次是資金投入，國家作為政策頂層設(shè)計者，考慮到產(chǎn)業(yè)發(fā)展對資金的需求，積極出臺有關(guān)資金投入的政策，為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供資金保障。再次是公共服務(wù)和信息支持，提高公共服務(wù)效率可有效促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展，考慮到我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平區(qū)域之間差異較大，因此國家鼓勵科技信息開放共享。最后是科技基礎(chǔ)建設(shè)，此類政策工具須依據(jù)各地區(qū)的實際情況制定。

(2)東部地區(qū)。供給類政策工具覆蓋率的排序依次是：科技基礎(chǔ)建設(shè)>人力資源管理>資金投入>公共服務(wù)>信息支持。從上述分析看，東部地區(qū)科技基礎(chǔ)建設(shè)、人力資源管理、資金投入這三類政策工具位于前列，東部地區(qū)作為我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平較高的地區(qū)，政府重視科技基礎(chǔ)和平臺的建設(shè)，發(fā)揮產(chǎn)業(yè)集群效應(yīng)，重視人才發(fā)展和資金投入。例如，浙江省專門出臺12條引進人工智能人才政策，預(yù)留50億元資金聚集人工智能人才；天津市將100億元作為智能制造財政專項資金、1 000億元作為科技產(chǎn)業(yè)基金。其次是公共服務(wù)，公共服務(wù)是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的一項基礎(chǔ)工作，考慮到科技創(chuàng)新活動涉及多個公共服務(wù)，因此政府應(yīng)重視公共服務(wù)效率的提升。最后是信息支持，東部地區(qū)也在積極建設(shè)產(chǎn)業(yè)園區(qū)、產(chǎn)業(yè)中心和搭建有效的信息共享平臺。

(3)中部地區(qū)。供給類政策工具覆蓋率的排序依次是：人力資源管理>科技基礎(chǔ)建設(shè)>資金投入>公共服務(wù)>信息支持。從上述分析來看，人力資源管理政策工具的覆蓋率位于第一，中部地區(qū)非常重視人才。例如，江西、湖南、湖北等多個省市出臺專項措施，加大人工智能技術(shù)人才的引進與培育力度。其次是科技基礎(chǔ)建設(shè)，例如，《安徽(合肥)智能語音及人工智能產(chǎn)業(yè)基地(中國聲谷)的發(fā)展規(guī)劃(2018—2025年)》提出，布局建設(shè)多個智能語音與人工智能特色鮮明的產(chǎn)業(yè)園，推動相關(guān)產(chǎn)業(yè)和生產(chǎn)要素加速聚集，由此形成產(chǎn)業(yè)鏈。最后是資金投入、公共服務(wù)與信息支持。

(4)西部地區(qū)。供給類政策工具覆蓋率的排序依次是：資金投入>人力資源管理>科技基礎(chǔ)建設(shè)>公共服務(wù)>信息支持。從上述分析來看，資金投入的覆蓋率位于第一，這是由于西部地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平相對落后，產(chǎn)業(yè)發(fā)展需科研資金的直接投入，并且資金投入大多用于技術(shù)研發(fā)、人才引進與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。因此在資金投入、人力資源管理與科技基礎(chǔ)建設(shè)三類政策工具的使用方面較為均衡。最后是公共服務(wù)與信息支持，西部地區(qū)人工智能發(fā)展情況稍落后于中部地區(qū)。

從上述分析可以看出，無論是東部、中部還是西部地區(qū)，資金投入、人力資源管理和科技基礎(chǔ)建設(shè)均排在前三位，信息支持這一政策工具排在最后一位，而國家則更加重視公共服務(wù)類政策工具。

4.需求類政策分析

需求類政策主要包括政府采購、國際合作、貿(mào)易管制。各地區(qū)的使用情況如圖6所示。

圖6 需求類政策工具使用情況

(1)國家層面。國際合作>貿(mào)易管制。其中，國際合作政策的覆蓋率為63.74%，遠遠超過了貿(mào)易管制政策的覆蓋率。從國務(wù)院、工信部和發(fā)改委頒布的具體文件看，《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》《智能制造發(fā)展規(guī)劃(2016—2020年)》《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》等都非常重視高層次、多形式、寬領(lǐng)域的國際科技合作。例如，加強國際科技合作基地建設(shè)，鼓勵有條件的科技園區(qū)、經(jīng)濟園區(qū)和企業(yè)，在海外建立研發(fā)中心、科技產(chǎn)業(yè)園區(qū)，加快融入全球創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)等。

(2)東部地區(qū)。國際合作>貿(mào)易管制>政府采購。在東部地區(qū)，國際合作政策的覆蓋率為115.93%；其次是貿(mào)易管制，政策覆蓋率是94.88%；最后是政府采購政策，覆蓋率為31.31%。其中，國際合作與貿(mào)易管制政策的使用情況差異不大，說明東部地區(qū)對發(fā)展人工智能的政策措施非常明確，體現(xiàn)其作為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展較發(fā)達地區(qū)，憑借地理優(yōu)勢，開展國際化合作、貿(mào)易往來均走在我國的前列。通過充分合理利用外資、引進國外先進企業(yè)和技術(shù)、設(shè)立海外機構(gòu)讓企業(yè)走出國門。而在政府采購方面，通過政府先行示范，以點帶面，引導(dǎo)市場需求，建立政府部門采購制度支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)。例如，山東省組織實施一批政府應(yīng)用推廣工程，重點推廣產(chǎn)業(yè)化初期、社會效益高、市場接受度低的重大技術(shù)和產(chǎn)品，提高戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品、服務(wù)的市場占有率等。

(3)中部地區(qū)。政府采購>國際合作。政府采購政策的覆蓋率為68.69%，國際合作的覆蓋率為32.95%，中部地區(qū)僅使用了這兩項政策工具，且差別不大。例如，安徽省采取政府采購、市場培育、創(chuàng)新獎勵、風(fēng)險補償?shù)确绞?，推進品牌、商標、技術(shù)標準等知識產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略實施。河南支持省內(nèi)企業(yè)“走出去”建設(shè)研發(fā)中心和參與國際標準制定。湖南省加強與“一帶一路”沿線國家的合作研究等。中部地區(qū)具有一定的智能制造基礎(chǔ)，在堅持內(nèi)陸開放的同時，也注意政府采購和市場引導(dǎo)。

(4)西部地區(qū)僅使用國際合作這一政策工具，覆蓋率僅為16.48%，而在其他政策工具的使用方面不多。從選取的樣本省市來看，主要是重慶、四川、貴州等地，人工智能的國際合作還處于初級階段。

綜上所述，從需求類政策來看，國家、東部、中部和西部地區(qū)非常重視國際合作，表明人工智能產(chǎn)業(yè)的國際化趨勢會引領(lǐng)全球產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和發(fā)展。

四、相關(guān)政策建議

針對不同政策工具的使用情況，結(jié)合不同地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展條件、產(chǎn)業(yè)規(guī)模結(jié)構(gòu)等因素，本文提出以下相關(guān)政策建議。

第一，各類政策工具應(yīng)均衡使用。從環(huán)境、供給、需求三維的分析框架來看，無論是國家還是地方層面，環(huán)境類政策的覆蓋和使用情況均排在前列，其次是供給類政策，最后是需求類政策。按照林毅夫的觀點，在新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展前期，政策的作用力度要大于市場的作用力度[30]。從本文的分析結(jié)論來看也印證了這一觀點，地方政府在人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策布局中既契合供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的發(fā)展路徑，也符合新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律。需求類政策的覆蓋和使用率不高，建議國家和地方政府應(yīng)當(dāng)注重此類政策工具對市場和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的拉動作用，特別是在中美貿(mào)易摩擦和全球價值鏈重構(gòu)的情況下，如果忽視貿(mào)易管制可能會不利于產(chǎn)業(yè)發(fā)展。因此，隨著人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展逐步成熟，可以考慮增加需求類政策的出臺，并根據(jù)各個省市實際情況，均衡使用各類政策工具。

第二，子類政策工具使用須有所側(cè)重。各子類政策工具的使用應(yīng)當(dāng)符合產(chǎn)業(yè)和技術(shù)生命周期的發(fā)展規(guī)律。就供給類政策而言，要逐步減少財政性資金投入，加大人才培養(yǎng)力度，提高公共服務(wù)效率，改善服務(wù)質(zhì)量。用更完善、健全的金融支持逐步取代政府直接投資，提高市場的自主調(diào)節(jié)能力，增加對人才培養(yǎng)、科技基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)及科技信息平臺建設(shè)的投入。此外，還要引導(dǎo)和鼓勵社會資金進入基礎(chǔ)理論研究、科技平臺建設(shè)等領(lǐng)域，充分發(fā)揮社會資本撬動創(chuàng)新的杠桿作用。

第三，提高各政策工具的可實施性。從政策的頒布到取得實施效果，具有一定的滯后性。而人工智能作為國際競爭的新焦點，是引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，發(fā)展速度快，如何使政策的可操作性能夠與技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展同步，是未來國家和地方政府在政策制定中需要考慮的重要問題，特別是人工智能引起的法律法規(guī)和道德倫理問題不容忽視。另外，還應(yīng)該強化對各類政策工具實施的過程監(jiān)控。比如，政府在加強資金投入的同時，應(yīng)進行對資金使用的追蹤，落實資金使用，避免出現(xiàn)資金使用不到位、效果不佳的情況。