基于34份国家层面人工智能产业政策的文本量化研究

马晓飞，白雪松

(北京邮电大学 经济管理学院，北京 100876)

一、引 言

党的十九大报告指出，创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑[1]。要加快建设创新型国家，就必须牢牢把握住新一轮科技革命的浪潮。毋庸置疑，人工智能在全球范围内掀起了一场具有新的历史特点的深刻革命[2]。1956年，在达特茅斯会议上，有关人工智能的概念第一次被提及，在之后长达几十年的时间内，人工智能逐渐在世界舞台上大放异彩[3]。无论是在政治、经济、科技、文化领域还是教育等领域，人工智能的身影随处可见，如何正确引导人工智能发展是当今每个国家都必须重视的问题[4]。

2016年10月，美国白宫科技政策办公室发布了《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研发战略规划》两份报告，以促使美国在人工智能领域实现新的突破。2017年11月，英国政府发布了《产业战略：建设适应未来的英国》一文，认为人工智能将会影响英国未来的发展。我国人工智能的发展滞后于其他国家长达半个世纪，直到21世纪的第二个十年，人工智能才在中国受到越来越多的关注。尤其是近几年来，我国政府出台了一系列重要政策措施，将人工智能的发展置于国家宏观发展战略层面，自此打开了我国人工智能飞速发展的大门。2017年，国务院发布的《新一代人工智能发展规划》(以下简称《规划》)提出“三步走”战略目标：第一步，到2020年要实现我国的人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步；第二步，到2025年实现人工智能基础理论重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平；第三步，到2030年实现人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。

目前，我国已经走过第一个阶段。那么国家在“第一步”计划中是如何推动我国人工智能产业发展的？提出“三步走”战略前后国家对政策工具的使用有何特点和不同？我国已有的人工智能产业政策体系是否契合新时代的发展需求？未来人工智能产业政策该如何优化？要想顺利实现第二步、第三步的战略目标，这些都是亟需关注的问题。

二、文献综述

人工智能已成为全球新一轮科技革命和产业变革的着力点，旧领域生发出新的产业形态，新兴的细分行业不断涌现，并由此创造出巨大的经济价值和社会财富[5]。学界针对人工智能做了许多有益探索，目前国内外有关人工智能的研究已取得丰硕成果[6]，包括人工智能技术的开发[7]、与具体行业的深度融合[8-9]。毫无疑问，人工智能深刻地改变了我们的生活，它甚至被称为一种政治现象，能够回应国家关切、应对国家挑战[10]。

政策是以权威形式标准化地规定在一定的历史时期内应该达到的奋斗目标、遵循的行动原则、完成的明确任务、实行的工作方式、采取的一般步骤和具体措施[3]76。人工智能产业作为我国战略性新兴产业的重要组成部分，获得政府大力度的政策支持。但对人工智能产业的扶持不是中国专属，其他国家也在积极为本国人工智能产业的发展制策铺路。如Marda[11]认为人工智能是印度以政策重点帮助发展的一个新兴领域，其当下的政策格局是持续鼓励人工智能快速发展以促进经济增长和社会福利；Kostyukova[12]对日本人工智能产业政策的研究表明，阻碍日本预期成果实现的原因在于政府对已开展活动的监测和分析力度不足；Mckelvey等[13]总结了加拿大公共服务部门对人工智能开展的举措，即与社会力量合作以建设更具包容性的人工智能治理的未来；Vesnic-Alujevic等[14]通过分析欧洲地区一些人工智能政策文件，认为欧洲的政策议程重点在对个人和社会的影响上。

我国人工智能产业政策不仅涉及理论指导，还包括技术应用与产业发展，政策内涵十分丰富[15]，厘清其政策脉络很有必要。近年来人工智能产业国家层面政策的密集出台，为相关研究提供了良好的依据。目前有关我国人工智能政策的已有研究，主要思路如下：一是放眼国际社会，关注政策的对比与借鉴。如贾开等[4]79-86回顾了美、英、德、中四国人工智能政策的历史沿袭，归纳出各国当前政策框架的主要特征，并为中国人工智能政策的未来改革提出了建议；曾坚朋等[16]比较了中美两国国家和地方两个层面的人工智能政策，指出两国在国家策略上的差异以及地方政策的侧重点；毛子骏等[17]系统梳理了中、美、日、英、法五国政策的结构布局和工具分配，对比并学习国外人工智能政策规划的先进经验,以促进中国人工智能产业政策的优化；郑烨等[18]以人工智能政策的研究文献为对比分析样本，系统地梳理了中外学界对于人工智能政策的研究；陈婧嫣等[19]深度挖掘全球科技强国人工智能政策文本，系统探讨各国人工智能政策的静态特征和动态趋势。二是将目光放在国内人工智能政策的制定与实施情况上。刘红波等[20]探讨了当前我国人工智能发展特征与政策议题的关注现状；汤志伟等[21]基于政策工具-创新价值链视角研究了我国地方政府人工智能产业政策的实施情况；李明等[22]在构建三维分析框架的基础上，对中央和地方政府的人工智能政策进行了比较分析；Roberts等[23]特别关注中国人工智能投资的主要战略和使用范围的政策辩论。许晔[24]指出，2017年7月国务院发布《新一代人工智能发展规划》，这是相当长一段时间内我国人工智能发展的指导性文件，是我国旨在抓住人工智能发展重大战略机遇，构筑先发优势而制定的纲领性文件。但是这样一份纲领性文件的出台到底对我国人工智能产业政策的制定和推行产生了何种影响，我国国家层面的政策偏好是否比较恒定，目前少有学者关注《规划》出台前后我国人工智能产业政策各阶段应用的变化情况。本研究以此作为出发点，以2012—2020年国家层面颁布的34份与人工智能产业密切相关的政策为样本，采用内容分析法，分阶段分析收集到的政策文件，揭示我国促进人工智能产业发展政策的演化路径，以期为未来政策的制定提供一些启示。

三、人工智能产业政策文本分析框架

(一)X维度：政策工具维度

政策工具是人们为达成某一政策目标所采取的具体方法和应用范式，使用的最终目的是解决社会问题[25]。国外学者早在20世纪50年代中期就展开了对政策工具的研究，半个世纪之后有关政策工具的研究才在中国学界兴起。近年来，在我国学者的不懈努力下，政策工具研究已被广泛应用于各个领域[26]。黄萃等[27]以中国的风能政策为例，重点讨论了政策工具的选择、组织和架构问题；李健等[28]以我国慈善事业政策作为切入点，关注了政策工具的数量和组合结构问题；白彬等[29]分析了我国以创业促就业的相关政策，认为虽然我国将创业作为拉动就业的重要战略工具，但是政策力度相对欠缺；黄新平等[30]研究了我国促进科技金融发展的政策，认为存在目标取向模糊的弊端。除了利用政策工具对多样本进行研究，宁甜甜等[31]研究了单一特定的政策文件，许治等[32]则追踪了对科技人才的施策在政府文件中的变化与发展。政策工具吸引了学术界的众多目光，是深入研究各个学科和领域的重要媒介。

合适的政策工具能够保障政策目标如期实现，不同的学者对政策工具的划分有不同的依据，因而也就出现了不同的结果(如表1所示)。其中，影响最深远、应用范围最广的是Rothwell和Zegveld的分类方法,即按照政策对科技活动的作用层次,将政策工具划分为供给型、环境型和需求型三种类别(如表2所示)。供给型政策工具的作用体现在政府通过扩大对人工智能产业资金、信息、人才和基础设施等要素的直接供给，促进人工智能产业的发展；环境型政策工具的作用体现在政府通过法规管制、金融支持等政策塑造有利于人工智能产业发展的环境，间接促进人工智能产业的发展；需求型政策工具的作用体现在政府以拉动人工智能产业的发展为目标，营造积极的市场环境，减少市场的不确定性等。

表1 政策工具分类维度比较

表2 人工智能产业政策基本政策工具的分类及解释

该种分类方法将复杂的政策体系做了清晰明确的结构化分析，是目前国内文献使用频率最高的政策工具分类方法之一。人工智能产业本身属于战略性新兴产业，具有物质资源消耗少、知识技术密集、成长潜力大等特点[38]，它的发展进程和政府政策的引导息息相关，这与Rothwell和Zegveld的观点不谋而合，笔者即参照了该种分类方法。三种政策工具对人工智能产业发展的作用方式，如图1所示。

图1 政策工具对人工智能产业的作用方式

(二)Y维度：人工智能产业链维度

我国人工智能产业在发展过程中形成了自身的特点，仅使用政策工具进行分析并不能全面反映我国人工智能产业政策的特征。人工智能产业自身的特性是决策过程中重要的影响因素，不同的政策作用于人工智能产业的不同层次会产生不同的效果。中国的人工智能产业链正在逐步完善，通过对相关资料的研究，可以将人工智能产业链的核心归纳为三个层级：基础层、技术层和应用层[39]。基础层为人工智能产业提供基础的软硬件和底层算法；技术层是人工智能产业的重点突破对象，对应用层的产品智能化程度起到决定性作用；应用层的核心在于具体应用场景的产品、解决方案及其商业化，基于基础层和技术层实现与传统产业的融合。

(三)二维分析框架的构建

基于政策工具和产业链内容的描述，最终可形成我国国家层面人工智能产业政策的二维分析框架，如图2所示。

图2 我国人工智能产业政策二维分析框架

四、样本选择与编码分析

(一)人工智能产业政策样本选择

本文首先对国家层面出台的、促进我国人工智能产业发展的相关政策进行检索，检索平台主要是政府门户网站和相关部委网站，并通过北大法宝等数据库进行交叉检索查漏补缺。考虑到人工智能技术的特殊性，“人工智能”不一定出现在政策文件名中，因此，在检索过程中再对政策内容进行研读，判断是否和人工智能相关。为确保政策选取的权威性和代表性，笔者进行了如下筛选：(1)发文单位需为中央级政府及相关机构，省级政府、市级政府等出台的文件暂不统计在内；(2)与人工智能主题密切相关；(3)为更明确地体现政府政策的核心内容，主要选取法律法规、规划、意见、办法、通知、公告等政策文件，复函、批复、行业标准等不予考虑。

《规划》正式提出人工智能“三步走”战略目标，以此为节点可将收集到的政策样本分为两个部分。结合样本筛选条件，最终得到2012年1月到2017年3月的样本16份，以及2017年4月到2020年8月的样本18份，共计有效政策样本34份，具体如表3所示(因篇幅所限，表中仅展示部分样本)。

表3 人工智能产业相关政策文本目录

(二)内容分析编码

通过对每份政策文本的仔细研读，笔者对遴选出的34份政策文件内容按照“政策编号-章节号-条款号”的格式进行编码，若某项政策使用多种政策工具则继续加入数字后缀。最终形成了基于政策工具的人工智能产业政策文本内容分析单元编码表，如表4所示(因篇幅所限，表中仅展示部分编码)。

表4 政策文本内容分析单元编码表

(三)总体状况分析

通过对表4分析可得，2012—2020年出台的34份促进人工智能产业发展的政策，共计使用政策工具102次，涉及32个党政部门。从总体上看，促进人工智能产业发展的国家层面政策囊括了供给型、环境型和需求型三类政策工具，同时覆盖了人工智能产业链的三个层级——基础层、技术层和应用层。

在政策颁布时间上，从2012年开始“智能”一词逐渐活跃在相关文件中。在国务院正式出台《规划》之前，各年度颁布政策的频次十分不均衡，《规划》出台后人工智能产业政策的颁布呈相对平稳的态势。在政策数量上，两个阶段出台的有效政策数量相差无几。值得注意的是，在《规划》颁布之前的时间跨度为五年半，《规划》出台后到完成“第一步”战略目标的时间间隔仅3年，第二阶段的发文数量就已反超，可以看出发文数量和频率大幅提升。在政策主体上，9年间先后有国务院、科技部、工信部、发改委等32个党政机关参与政策制定(如图3所示)，共14项政策由多部门联合发文，且第二阶段的联合发文率要略高于第一阶段，《关于推动先进制造业和现代服务业深度融合发展的实施意见》一文创下部门合作之最，共15个部门参与制定。在政策主题上，初期颁布的政策倾向于宏观指导我国人工智能产业的发展，近几年则呈现出精细化制定政策方案的趋势，越来越多的部门开始根据自身实际情况出台“人工智能+”行动方案。

图3 人工智能产业政策发文主体统计(1)为显示清晰，本图所涉及的发文主体均用发文部门的简称。

(四)2012—2017年第一阶段分析

在“三步走”战略提出之前，我国共出台人工智能产业政策16份，使用政策工具共计47次，政策数量和政策工具使用频率略小于第二阶段，但也全面覆盖了人工智能产业链的基础层、技术层和应用层，三种类型的政策工具也都有涉及。

就政策工具的使用情况而言(如表5所示)，供给型政策工具使用最多，共计20次。环境型和需求型政策工具次之，分别为15次和12次。该阶段使用政策工具整体上比较少，究其原因，一是中国人工智能领域的发展起步略晚，人工智能在该阶段获得的国家层面的注意力较少，缺乏有针对性的政策，扶持力度也较小，该阶段关注的重点在新产品开发和服务升级上[40]；二是我国在搭建人工智能平台的过程中前期以政府宏观战略指导为主，没有深入到细节，也没有让过多的社会力量参与其中，导致环境型和需求型政策工具没有被充分使用[15]133。在具体的政策条款中，技术支持是使用频率最高的手段(7次)，税收优惠使用最少(2次)。这表明政府鼓励攻关基础和核心技术，倡导建立中国的人工智能技术标准，并将人工智能技术应用于多个场景之中。从供给端推动我国人工智能产业的初步发展是主要策略，其中技术是最重要的部分。从人工智能产业链的角度来看(如表6所示)，三个层级的产业链均有涉及，针对基础层的政策工具使用占44.7%，技术层占23.4%，应用层则占31.9%。这说明第一阶段的重点在于夯实人工智能产业的基础，包括培养人工智能领域优秀人才、投入资金以支持基础设施建设、推动落实各种法律保护制度、成立创新平台和实验室等，进一步搭建从内部到外部、从硬件到软件的人工智能产业基础发展平台。

表5 第一阶段政策工具使用情况

表6 政策工具于产业链维度两阶段对比分布情况

(五)2017—2020年第二阶段分析

2017年的政府工作报告第一次出现了人工智能的身影，提出要加快人工智能等重点技术研发和转化，做大做强产业集群。《规划》的颁布意味着我国发展人工智能被正式提上议程，2020年是人工智能“第一步”战略计划的结束之年，该阶段仅3年即出台人工智能产业国家政策18份，使用政策工具共计55次。相比于时间跨度长达5年的上一阶段而言，这一阶段国家出台人工智能产业相关政策有显著增加的趋势。第二阶段有别于上一阶段以“智能”“智造”等词语作为模糊的主题词，开始紧紧围绕“人工智能”这个主题部署发展计划。第二阶段保持每年都颁布一定数量的人工智能政策文件的态势，进入稳定发展时期，政策工具的使用频率更为密集，人工智能产业链的三个阶段也都有涉及。

就政策工具的使用情况而言(如表7所示)，供给型政策工具使用最多，共计29次，环境型和需求型政策工具分别使用了16次和10次。具体来看，使用最多的是信息支持政策工具，共计12次，最少的则是税收优惠和市场塑造，两者分别使用过1次。在走过的“第一步”战略计划中，政府部门一方面通过各种途径加强人工智能的宣传和推广工作，强化大众认知，营造了积极发展人工智能的社会氛围；另一方面倡导数据开放和信息互动，在学习中进步、在交流中成长，促使人工智能和各行各业深度融合发展。人工智能研发投入巨大，前期发展基础薄弱且很难事先做出精准预算，这是导致环境型政策工具使用量迟迟难以提升的重要原因[41]。需求型政策工具效果更直接、快捷，但一直使用较少，这是由我国人工智能产业发展仍处于初期阶段的现实情况决定的。相比之下，在政策文件中传达支持人才、信息、技术、资金投入的思想则相对简单，根据国家层面提出的明确指示，省市级政府再依据辖区内的具体情况，细化政策制定和推动落实，因此供给型政策工具的使用量居高不下。同时，通过搭建良好的信息、技术、人才配套支撑体系和可观的资金支持体系，也能够优化我国的人工智能产业发展环境，这是导致政策工具使用不均衡的另一重要原因。从人工智能产业链的角度来看(如表6所示)，第二阶段中应用层是关注的焦点，投入的政策工具占43.6%，其次是供给型(占38.2%)和环境型(占18.2%)，这说明政策注意力的重点逐渐转向商业化和产业化。在我国，人工智能产业积累了一定的基础后，“人工智能+X”是未来发展的主要方向。随着本阶段产业规模和市场主体不断增加，各种类型的企业、消费者等丰富了市场的多样性，同时，政策涉及的对象也越来越多，一定程度上增加了政策实施的难度。

表7 第二阶段政策工具使用情况

五、研究结论与政策建议

(一)研究结论

本文采用内容分析法研究我国人工智能产业发展两个阶段的特点，得出以下结论：

(1)我国政府对人工智能产业的引导已经形成了一定规律，发文时间和频率越来越稳定；发文部门从单一到多个，指导策略从宏观到微观；产业政策经过十多年的发展演化，主题由模糊到聚焦，从最初的“智能”到“人工智能”，以及如今更具体的“人工智能+X”，体现了我国政府对人工智能产业的引导具有与时俱进的特征。

(2)无论是从整体而言还是分别从两个阶段来看，供给型政策工具一直是政府部门的首选。我国国家层面的人工智能产业政策体现了政府的宏观引导能力和顶层设计能力。政府承担了搭建人工智能发展平台的主要任务，直接提供信息、人才、技术、资金等生产要素是过去一段时间政府推动我国人工智能产业发展的主要手段，并取得了一定成果。两个阶段对政策工具的使用情况都呈现出“供给型—环境型—需求型”阶梯递减的特征，并且从第一阶段到第二阶段，环境型政策工具和需求型政策工具的使用频率都有所下降。仅靠供给型政策工具的推动作用无法成功实现促进产业发展的目标，尤其是我国人工智能“第二步”和“第三步”的战略目标分别定位为“人工智能产业进入全球价值链高端”“人工智能产业竞争力达到国际领先水平”，完全依赖政府的直接推动不是长久之计，必须重视环境型和需求型政策工具的使用，促进人工智能产业形成良好的发展生态。

(3)从人工智能产业链上看，我国在《规划》出台前更强调基础层的构建，并且投入了大量的财政资金、人才和信息支持，这也是我国人工智能在较短时间内能取得长足进步的重要原因。相比之下，国家对技术层和应用层的扶持力度较小。《规划》出台后着重塑造应用层，这与“第一步”战略提出“人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径”一致，所以开始助推人工智能商业化和产业化进程。中国工程院院士徐匡迪于2019年提出一个问题：“中国有多少数学家投入到人工智能的基础算法研究中？”“徐匡迪之问”反映了当下人工智能产业发展的短板，更为学界和产业界敲响了警钟：人工智能发展面临“卡脖子”困境。不论“第二步”“第三步”规划的产业规模是多少，基础算法与核心算法的突破仍是将来较长一段时间内需要关注的重点问题。

(二)政策建议

我国人工智能“第二步”的发展规划为“到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展”，在制定和使用人工智能政策过程中，与时俱进是最需要关注的问题，针对“第二步”发展规划，提出如下政策建议:

(1)优化政策工具应用结构。供给型政策工具的直接推动作用、环境型政策工具的间接引导作用以及需求型政策工具的拉动作用，是促进我国人工智产业发展的三驾马车，三者缺一不可。目前呈现出供给型政策工具使用过溢、环境型和需求型政策工具使用不足的情况，尤其是税收优惠和市场塑造等措施缺位严重。尽管通过政府直接强化信息、人才、技术和资金投入能够取得可观的进步，但也会导致一定的问题，如缺乏法规管制和税收优惠将降低企业和研发机构的参与信心，对消费的补贴力度较小会导致人工智能产业没有健康、稳定、可持续的需求市场。因此需要政府综合考虑，调节各种政策工具的搭配，使用多元化的政策工具并积极落实相关政策配套措施，以保障顺利实现“第二步”的战略目标。《中华人民共和国个人信息保护法》和《中华人民共和国数据安全法》的颁布昭示着国家意识的转变，显示了国家在环境侧和需求侧意识的提升，为我国人工智能产业的发展破除了许多障碍，有利于消解潜在的隐私泄露等伦理风险，保障和规范人工智能产业健康发展，也有利于开展海外交流和吸纳更多的社会力量参与以壮大市场。此外，政府部门应深入落实细节工作，以环境型政策工具为例，要具体到对不同类型的企业施以不同的政策支持：对初创企业和小微企业，可以实施一定比例的税收减免和研发费用加计扣除政策；对传统企业，应引导其向智能化方向转型，如提供行政审批和市场准入便利；对发展势头良好的大型企业，可鼓励其与高校和科研院所展开合作，不断支持企业利用数据、算法等优势资源开展人工智能基础研究，促进科技成果转移转化。

(2)协调政策工具在人工智能产业链上的应用。政策的制定应瞄准限制产业发展的核心问题，更大规模的产业化是下一阶段的追求，“人工智能+X”是当前的发展策略，但基础算法、关键核心技术不容忽视，这样才不至于陷入受制于人的困境。在向产业层倾斜的过程中，一定不能忽视基础层的基础理论研究和技术层的关键技术突破，这些领域都需要国家提供强有力的政策支持，需要针对阶段施策。当前，人工智能产业的底层硬件领域被国际芯片巨头长期垄断，中国企业正在夹缝中艰难求生。传统芯片如CPU、GPU等面临着能耗高、速度慢等自身缺陷，人工智能产业需要新的底层硬件来更好地完成更复杂的工作任务，这对中国来说是机会也是挑战。我国人工智能产业的发展并非一帆风顺，要想在科技革命的浪潮中占据有利地位，政府政策的制定和实施显得尤为重要。在政策规划的过程中政府应直击要害，结合我国人工智能产业发展阶段的特点，制定和实施行之有效的扶持政策。

(3)建立健全政策作用体系。从发文特征中可以看到，部门协作与联合将是未来一段时间的主流，针对动辄即多部门联合发文的情况，有必要审视部门间协调和沟通机制是否畅通、透明，各部门协调有序推进政策的制定、分配和落实是最理想的状态。另一种情况是国务院率先发文，各部委再次印发相关文件，这就涉及政策的传达和执行问题。政策的颁布不是终点，后续一系列的执行和反馈情况尤其值得关注，如果有必要，可以采取合适的政策评估手段以衡量政策效果，为将来的政策制定提供有益借鉴。《规划》提出的“第二步”目标相比于“第一步”特别指出需建立人工智能法律法规、伦理规范和政策体系，这表明人工智能安全评估和法规管制问题不容忽视。随着人工智能产业的发展，必然产生有关伦理、隐私、数据等一系列的问题，善用法规管制等政策工具，构建更加合理、有效、完善的人工智能政策体系应成为下一阶段的不懈追求，以早日布局面向人工智能产业的政策网络[42]。同时，中央政府和地方政府在制定和实施人工智能产业政策时应该注意层级的差异。已有研究表明，地方政府在落实国家人工智能发展规划时，由于经济基础等水平不一，并不是每个省市都能如期完成规划。因此，地方政府除了要以国家层面的战略规划为指导外，还应结合本地区实际发展状况做出差异化的宏观部署。