新一代人工智能产业政策及治理体系现代化研究

贾怡炜，戚 湧，2，孙明汉

(1.南京理工大学知识产权学院，江苏 南京 210094；2.南京理工大学经济管理学院，江苏 南京 210094)

0 引言

在当今世界新一轮科技和产业变革的竞争环境中，人工智能和大数据等新兴技术的融合演进持续加快以 “数智化”为鲜明特征的治理体系现代化步伐[1]。对此，围绕人工智能技术开发、功能应用、产业发展和科技伦理等方面，中央和各地政府纷纷制定并完善人工智能产业政策，推进新一代人工智能产业治理体系现代化建设成为国家治理体系与治理能力现代化的题中之义。当前，国内外学者对人工智能产业政策进行研究，在定性研究方面，张铤[2]、雷恩等[3]和Dwivedi等[4]围绕人工智能技术发展与应用进行文献调研，剖析人工智能嵌入社会治理的政策挑战。在半定量研究方面，毛子俊等[5]对11份美、日、英、法、中的人工智能政策文本进行编码，通过内容分析和比较研究发现中国在人才、资金和风险方面重视不足；吕文晶等[6]从政策工具视角对中央层面21份人工智能产业政策文本进行编码，发现中国缺乏需求侧和面向创新商业化阶段的政策工具。在定量研究方面，单晓红等[7]使用自然语言处理和主题识别等方法对中国170份人工智能产业区域政策的政策属性和政策结构进行研究，发现区域政策趋于 “强管控”态势；郑烨等[8]对国内外395篇人工智能政策研究的学术论文进行共被引和主题分析，发现人工智能应用前景、技术革新和社会影响是未来政策的关注重点。

党的十八届三中全会首次提出 “国家治理体系”概念，广义上的治理体系可被定义为各领域体制机制和政策法规的安排[9]。国内关于治理体系和治理能力现代化的学术研究从党的十八届三中全会召开后陆续开展，研究主题主要包括政府治理[10]、社会治理[11]、乡村治理[12]、数据治理[13]和教育治理[14]等。产业治理具有系统性、包容性和持续性的特征[15]。目前，学者基于创新生态系统、公共政策等理论或从产业演化视角对产业治理体系进行研究。孙丽文等[16]基于创新生态系统理论从治理主体、治理原则和治理路径3个方面构建人工智能技术产业化的风险治理体系；柳鸣毅等[17]运用公共政策分析方法从演化机制、运作体系和治理路径3个方面构建我国运动休闲特色小镇产业治理体系；解学芳等[18]从产业演化视角基于动态演化机理构建网络文化产业治理体系。国外关于治理体系的现有研究主要采用文献综述和案例研究方法，分析数据信息[19]、农业粮食[20]和生态环境[21]等治理体系中的参与要素和优化对策，尚未涉及产业治理体系的相关内容。

综上所述，人工智能产业政策的既有研究大多以国家或地方层面专项政策为数据来源，样本量较小且基本集中于政策文本内容、政策工具和国内外政策比较3个方向，缺乏对我国地方人工智能产业政策的空间异质性和政策协同问题的关注，与实际产业治理体系现代化之间的关联不足。学术界对于人工智能的伦理和风险治理体系研究较多，人工智能产业治理体系研究内容的完整性不够，且大多是基于文献梳理的定性研究。鉴于此，本文采取统计分析、社会网络分析、内容分析和文本挖掘方法，从政策形势、政策主体和政策内容维度，对中央和地方人工智能产业的宏观和专项政策进行比较分析，基于产业政策发展的趋势与特征，提出政策嵌入下的人工智能产业治理体系框架，以期为人工智能产业的高质量发展提供理论支撑和战略指引，为国家现代化科技治理体系的整体构建和完善提供有益启示。

1 研究设计

1.1 样本选择与数据处理

政策文本数据来源于北大法宝数据库以及国务院、国家部委和各省市政府门户网站。为了更科学、准确地遴选和分析研究样本，本文将政策标题和全文中含有 “人工智能产业”关键词的政策分别定义为人工智能产业专项政策和宏观政策。以 “人工智能产业”为关键词进行检索，检索日期为2022年9月25日，选取政策状态为现行有效，并对收集的数据进行筛选、合并等降噪处理，最终得到102份人工智能产业专项政策和983份宏观政策。提取政策标题、政策内容、文种类型和发布机构等著录信息作为人工智能产业政策计量分析的语料库。

1.2 研究方法与工具

本文运用政策文献计量和科学知识图谱的方法，对中央和地方人工智能产业宏观和专项政策进行统计和对比分析，通过归纳演绎方法进一步提出政策嵌入下的产业治理体系框架，部分研究方法和工具如下。

(1)社会网络分析。社会网络分析以行动者为最小单元，探讨网络成员关于社会互动的内在联系[22]。代欣玲等[23]利用Citespace软件绘制中国创新人才培养领域的政策主体合作网络，研究政策发文部门间的协作关系和合作程度。本文统计人工智能产业政策发文主体信息，利用Gephi软件构建政策主体协同网络，根据网络结构特征指标比较专项和宏观政策主体的关联特征。其中，协同网络中节点越大、颜色越深，说明该节点部门发布的政策越多；边的颜色越深越粗，说明边连接两个节点部门间协同关系越紧密；节点连接边的个数越多，说明该节点部门的协同能力越强。

(2)内容分析。内容分析是一种半定量的研究方法，通过编码对文本内容进行分类和赋值。近年来，不少研究将该方法应用于网络舆情分析[24]、文献研究述评[25]和科技政策研究[26]。本文以具体政策条例为基本单元，对包含 “人工智能产业”的政策内容按 “政策属性—政策序号—章节号—条例号”规则进行人工编码 (专项政策属性编码为a，宏观为b)，结合 “北大法宝”平台中政策类别的标引对政策工具进行分类。

(3)文本挖掘。文本挖掘指从大量文本数据中提取隐含主题并揭示语义联系的过程，处理结果的可视化形式包括词云图[27]、关键词共现网络图[28]和文本聚类图[29]等。本文构建人工智能产业政策语义网络和可视化政策主题词共现关系。首先，将txt文件的编码模式批量修改为ANSI；然后，分别将政策标题和内容数据导入文本分析软件ROSTCM进行预处理，得到共词矩阵；最后，利用Ucinet软件可视化政策语义网络。语义网络中的节点代表政策主题词，节点连接边的数量越多，度数中心性越强，说明该主题词在政策文本中的热度越高。

2 人工智能产业政策计量分析

2.1 政策形势分析

(1)总体发布情况。截至目前，我国中央层面产业政策共77份，主要效力级别为部门工作文件和行业规定；地方层面产业政策共1008份，主要效力级别为地方规范性文件和工作文件。自2015年起，随着第十二届全国人大第三次会议的召开，中央层面政策开始提及人工智能产业，宏观政策数量持续增长，于2018年达到首个峰值；2019年至今，产业政策的制定和出台受疫情因素影响不太稳定；近5年来，中央层面对人工智能产业的重视程度持续加深，专项政策出台累计达7项，如图1 (a)所示。我国于2011年发布首项人工智能产业地方宏观政策，人工智能产业基地建设作为发展重点写入 《天津市电子信息产业发展 “十二五”规划》；地方宏观政策数量随2015年后中央政策的出台持续上升；自2017年起，多项地方专项政策陆续出台，深圳、上海先后于2022年发布地方性法规 《深圳经济特区人工智能产业促进条例》和 《上海市促进人工智能产业发展条例》，如图1 (b)所示。

图1 中央和地方政策年度变化

我国人工智能产业政策发展可划分为3个阶段：①政策萌芽期 (2011—2014年)，期间仅出台两项地方产业宏观政策，人工智能产业开始在指导性较强的计划或规划类政策中得到更多关注；②政策探索期 (2015—2017年)，中央和地方产业宏观政策数量逐年增加，经济社会发展对人工智能的需求不断显现，产业专项政策应运而生；③政策转型期 (2018年至今)，人工智能正成为引领经济和科技发展的重要驱动力，产业专项政策的效力位阶提升至省级地方性法规和经济特区法规，政策力度和可操作性明显增强，人工智能产业发展逐步从顶层设计和规划阶段进入到关键的全面推进新阶段。

(2)区域分布特征。人工智能产业95项地方专项政策和913项地方宏观政策的空间和时间分布情况如图2所示。由图2 (a)可知，全国已有20个省/直辖市发布人工智能产业专项政策，北京、天津和上海等7个省市最早发布专项政策，具备新兴技术研发的良性环境基础和发展人工智能产业的先动性；上海和安徽在2017—2022年期间每年都发布专项政策，对人工智能产业发展最为重视，政策供给能力持续加强；广西、湖北、内蒙古和河南于近两年开始发布专项政策，政策类别皆为知照性较强且执行要求较弱的通知。由图2 (b)可知，全国已有28个省市发布人工智能产业宏观政策，天津最早在政策内容中提及人工智能产业，政策的前瞻性较强；江西、贵州和山西等8个省市仅在政策内容中对人工智能产业有所提及，扮演 “政策追随者”[30]的角色，产业发展较缓慢。综合看，产业政策发展总体呈现 “东部快，西部慢”的特征，安徽、广东和江苏等经济发达的东部地区发布人工智能产业政策较早且数量较多，青海、宁夏和云南等科技产出水平较低的西部地区发布产业政策较晚且数量较少，海南、西藏和新疆发展旅游产业具有显著的比较优势，科技体制机制改革相对滞后，尚未发布任何与人工智能产业相关的政策内容。

图2 地方专项政策和宏观政策的区域分布

由此可知，我国越来越多的省份对人工智能产业发展愈加重视，根据公共政策的过程模型[31]，人工智能产业政策正处在政策调整与改变过程。地方政策分布与区域经济和科技发展水平密切相关，由于区域创新资源禀赋和发展重点的异质性，区域分化现象逐渐显现。多数在政策探索期就出台人工智能产业专项政策的省市，如北京、福建和山东等地在近两年以发布宏观政策为主，重点将人工智能融入经济社会各领域管理事务中，地方产业政策制定呈现出 “宏观政策—专项政策—宏观政策”的阶段性演变规律。

2.2 政策主体分析

(1)部门统计分析。中央层面有19个部门出台人工智能产业政策，全国人民代表大会和国务院分别作为中国最高权力机关和行政机关，反映出人工智能产业政策较高的发文效力。工信部作为拟订行业规划和产业政策的部门，发布相关政策数量最多，在强化人工智能技术创新和优化产业布局等方面起到重要的促进作用。教育部、交通运输部和商务部等在政策内容中对人工智能产业的关注体现出人工智能技术应用行业渗透的特性。中国证监委和互联网协会专项政策的出台，表明市场监管和社会参与为人工智能产业政策资源的供给增添活力。特别是国家卫生健康委出台宏观政策较多，仅次于工信部，致力于推动医学人工智能产业健康发展，说明智慧医疗成为健康服务行业未来发展的重要趋势。中央政策发布部门见表1。

表1 中央政策发布部门

对地方政策发布部门进行统计分析，地方层面共有11个部门出台产业专项政策，22个部门出台产业宏观政策。中关村科技园作为首个国家高新技术产业开发区和自主创新示范区，参与制定人工智能产业宏观政策，反映出地方社会组织和企业群体较高的政策参与度。与中央相比，地方政策部门类型更为多元，部门职能涵盖技术创新、文化宣传和市场服务等方面，地方政策多样性和创新性得以体现。

(2)协同网络分析。地方专项政策主体协同网络呈现 “整体分散、结构稀疏”特征，孤岛节点较多，仅有安徽、广东、广西、湖南和四川5个省份存在政策部门协同，协同规模最大不超过3个部门。专项政策中皆为同级部门横向合作，尚不存在省市级纵向协作以及跨省市部门合作。从政策数量看，地方政府和工信部门为主要专项政策主体，在协同网络中发挥重要引领作用；从协同紧密程度看，广州和成都市政策部门间合作较紧密，信息交流效率较高；从具体部门协同关系看，工信、科技和财政部门的合作对象广泛，政策协同能力较强，说明专项政策更倾向采用科技创新引导和财政资金投入等调控行为进行产业治理。

由于宏观政策内涵外延丰富，协同网络呈现 “团簇密集、多中心紧凑”特征，协同规模大于3个部门的团簇有6个，协同规模最大的团簇包含9个政策部门，政策部门间合作密切。宏观政策以同级部门横向合作为主，鲜有省、市和区级部门间纵向合作，存在跨省市政策协同，府际关系较专项政策更复杂。安徽省和上海市等各级人民政府发布的产业宏观政策最多，说明政府主导仍是当前人工智能产业政策执行的明显特征。除工信、科技和财政部门外，商务和教育部门的政策协同能力同样较强。值得注意的是，中科院和中关村科技园分别出现在2个部门团簇中，意味着科研机构和产业园区等非政府部门参与产业协同治理的态势愈发明显。

根据网络结构特征指标，对地方人工智能产业专项和宏观政策主体协同关系进行比较分析，结果见表2。从节点和边的数目看，宏观政策部门种类更多，部门间的关联关系更为多元化。从平均度和平均加权度的数值看，宏观政策数值是专项政策的近2倍，说明宏观政策部门间协作关系更密切。宏观政策协同网络的网络直径和平均路径长度更大，网络密度和平均聚类系数更小，说明宏观政策协同网络传输性能和效率较低，职能差异较大部门间政策协作难度和障碍仍然较大。

表2 政策主体协同网络结构特征

2.3 政策内容分析

(1)政策工具分析。基于扎根理论，对我国1085项人工智能产业政策文本进行编码。随机抽取其中40项专项政策和200项宏观政策，由两位具有政策研究工作基础的研究生独立编码，以验证编码结果的可信度。编码结果与原编码的一致性分别为89.3%和90.1%，编码结果可信。部分编码情况见表3。

表3 部分编码结果

采取Rothwell等[32]的观点，最终将人工智能产业政策工具分为供给型、环境型和需求型3类：①财政支持、网络通信、人才引培、科技研究、建设开发；②目标规划、标准与知识产权、证券金融；③购置补贴、采购外包。

按照时间序列对产业专项和宏观政策工具进行分析，如图3所示。总体而言，政策工具使的结构上存在明显失衡，财政支持和科技研究等供给型政策工具偏多，而购置补贴和采购外包等需求型政策工具使用较晚且严重不足，说明目前人工智能产业领域对于科学研究和技术开发的推动力度明显高于需求创造和市场培育。人才引培和证券金融等专项政策工具的持续使用，说明人工智能产业领域对高层次创新人才引进和培养的需求愈加迫切，金融体系在产业智能化发展中发挥助推器作用。产业宏观政策使用的政策工具类型更多，随着知识产权强国战略的深入推进，标准与知识产权成为重要的产业政策工具，政策工具的使用逐步走向多元化。

(a)产业专项政策

(2)政策主题分析。我国政策标题中一般含有省市及具体机构名称，对政策标题进行语义网络分析便于观察和比较不同地方产业政策的主题偏好和特征。政策内容的文本体量和丰富度上远高于政策标题，单独对内容文本进行分析，利于挖掘更多潜在信息。

由分析结果可知，人工智能、工业、软件、信息化和创新的节点度数中心性最强，为人工智能产业专项政策标题中的核心主题词，说明智能制造与创新发展是产业专项政策的主要目标；吉林和黑龙江等东北地区政策内容偏向行动计划和统筹规划，广州、南京和珠海等长三角地区政策内容偏向技术开发和平台推广，北京政策内容偏向大数据，说明政策内容偏好与地方经济和产业发展水平紧密相关；大数据、语音、汽车、教育、自贸和医疗等主题词反映人工智能融合大数据和语音处理等技术，应用场景拓展至交通、教育、商贸和医疗健康等领域。北京和上海等科技发展水平较高的省市宏观政策关注点关联程度更高；协同、融合、体系，产业链、创业等主题词反映政策内容中推进产业链创新链深度融合、围绕产业链部署创新链的重要思想；创新、经济、数字和知识的节点度数中心性最强，说明知识应用、数字创新和经济发展是人工智能产业宏观政策的主要目标；政务、金融、交通、能源、旅游、服务业、物流等主题词映射未来人工智能产业融合发展的前瞻方向。

3 结论与进一步思考

3.1 研究结论

本文选取中央和地方1085项人工智能产业政策，采用统计分析、社会网络分析、内容量化分析和文本挖掘方法，比较研究产业专项和宏观政策总体概况和变化趋势。主要研究结论是：①产业政策发展呈现明显的阶段性特征，政策力度和政策效力显著提升，政策制定呈 “宏观政策—专项政策—宏观政策”的演变规律；②政策区域分化现象逐渐显现，政策先发城市主要集中在东部经济发达地区，新疆和西藏等西北部多省市产业专项政策仍处于空白；③地方政策具备较高的多样性和创新性，非政府部门的政策参与度愈发提升；④政策主体协同不足，央地联合有待突破，宏观政策部门间协作关系较密切，职能差异较大，部门间政策协作难度仍较大；⑤标准与知识产权成为重要产业政策工具，政策工具的使用逐步走向多元化，政策工具结构仍有待完善；⑥各地区产业政策内容偏好存在差异，知识应用和数字经济发展成为产业政策目标，交通运输、医疗健康和商务贸易等领域成为未来政策制定方向。

3.2 进一步思考

公共政策与产业治理体系在内在逻辑与实践层面上具备较高的契合性，政策现代化是产业治理现代化的重要内容[33]，产业治理体系现代化为产业政策的制定和完善提供制度和组织保障。当前，我国从顶层设计、场景应用和技术创新等层面全方位布局人工智能产业政策法规，为产业发展提供良好的政策环境。为适应新时期高质量发展阶段的产业政策需求，本文基于产业政策发展的趋势与特征，从政策主体、政策资源、政策工具和政策内容维度，进一步提出政策嵌入下的人工智能产业治理体系框架，如图4所示。

图4 政策嵌入下的人工智能产业治理体系框架

人工智能产业政策制定主体、执行主体与产业治理主体间职能交互，通过政策创新与实践，发挥顶层设计的引导和规范作用；产业政策是治理体系的基础资源，政策资源的合理配置、科学投入和安全管控为治理能力的提升提供关键支撑和有效保障；政策工具组合作用于治理机制的内在运行逻辑，调节产业主体的策略性行为；政策内容映射产业发展形势，指向产业治理理念、治理目标和治理对象，为治理结构动态优化提供间接参照。本文根据研究结论，针对当前产业政策主体协同不足、政策资源配置不均、政策工具结构失衡和政策内容覆盖不全等问题，提出管理启示如下。

(1)加强政策主体合作，协同产业治理主体。加强工信部与交通运输部、商务部和教育部等的政策横向协作；探索中央与地方、省市级政府机构间的政策纵向联动，创建央地联合的产业政策试点项目，创新人工智能产业发展模式；营造政府支撑、企业主导、公众参与、高校院所和中介机构服务的产业协同治理生态，提升产业政策质量和决策效率，推动和落实人工智能行业应用。

(2)优化政策资源配置，提升产业治理能力。依据区域发展重点调整政策空间布局，建立以北京和天津为引领的产业政策综合示范城市群，推动海南、西藏和新疆等地加快制定首项人工智能产业政策；加大人工智能基础性技术和共性技术的研发投入，促进人工智能与元宇宙和智媒体等新业态融合；增强人工智能产业发展中伦理道德风险的监测与管控。

(3)优化政策工具结构，完善产业治理机制。推动人工智能人才战略规划制定，发挥政策性金融工具协调作用，加速产业智能化转型；提升购置补贴和采购外包等需求型政策工具的使用频次和实施效果；聚焦人工智能知识产权保护与标准应用，依据产业国际政策运行的逻辑机理，制定并完善人工智能产业治理机制。

(4)拓展政策适用领域，革新产业治理结构。持续围绕重点技术领域制定人工智能产业专项政策，除现有政策已提及的政务服务、医疗健康、商务贸易和物流运输等应用场景，拓展产业宏观政策适用的行业领域；积极开展人工智能社会实验，权衡经济安全与产业发展双重需求间的博弈关系；推进产业链创新链深度融合，围绕产业链部署创新链，探索智能社会治理的中国道路。