中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平評價及測度

匡祥琳

（百色學院，廣西 百色 533000）

一、引言

近年來，人工智能技術(shù)已成為各國科技經(jīng)濟領(lǐng)域的重要支柱，并在多個領(lǐng)域取得明顯成績[1-4]。加速構(gòu)建人工智能核心技術(shù)體系，提升人工智能技術(shù)創(chuàng)新能力對突破技術(shù)壁壘、塑造科技強國具有重大戰(zhàn)略意義。《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035 年遠景目標綱要》指出，要瞄準人工智能、量子信息等前沿領(lǐng)域，實施一批具有戰(zhàn)略性、前瞻性的國家重大科技項目。然而，囿于國際貿(mào)易技術(shù)壁壘加劇、單邊主義盛行以及中國核心技術(shù)發(fā)展緩慢等因素，如何有效驅(qū)動中國信息技術(shù)水平提升，已成為目前亟待解決的難題。

梳理現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，部分學者從理論機理[5，6]、提升路徑[7-9]及影響因素[10，11]等角度對人工智能發(fā)展水平展開研究。還有部分學者分別從單一區(qū)域、國家等角度對人工智能發(fā)展水平及效率進行實證分析及測度[12，13]。這些研究為測度人工智能發(fā)展水平奠定了良好基礎。但上述研究中，主要側(cè)重于從人工智能產(chǎn)業(yè)主體、產(chǎn)業(yè)收益等宏觀維度評價人工智能發(fā)展水平，以技術(shù)創(chuàng)新這一微觀視角切入的研究尚處于空白階段。事實上，技術(shù)創(chuàng)新作為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心競爭力[14]，對于考察人工智能技術(shù)發(fā)展具有重要意義。鑒于此，文章嘗試在借鑒人工智能技術(shù)相關(guān)研究成果的基礎上，以技術(shù)創(chuàng)新角度構(gòu)建一套適用于評價中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平的指標體系，并運用定性與定量相結(jié)合的評價方法加以評價，進而為該研究領(lǐng)域作出重要補充。在此基礎上，通過對中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平進行統(tǒng)計測度，嘗試找出中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新方面存在的不足，比較分析中國各省份間、區(qū)域間的人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平，為相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策制定與提升人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平提供指導與借鑒。

二、研究設計

1. 評價指標體系構(gòu)建

創(chuàng)新能力指的是在激烈的市場競爭中，創(chuàng)新主體在相關(guān)政策指引下，將創(chuàng)新理念與構(gòu)思轉(zhuǎn)化成新產(chǎn)品、新技術(shù)，進而獲得擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的關(guān)鍵核心技術(shù)的能力[15]。結(jié)合人工智能技術(shù)創(chuàng)新的相關(guān)研究[16，17]，文章從創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新資源、創(chuàng)新質(zhì)量以及創(chuàng)新產(chǎn)出四個方面構(gòu)建中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平評價指標體系。

（1） 創(chuàng)新環(huán)境

趙彥飛等(2019)[18]指出創(chuàng)新環(huán)境是創(chuàng)新的基礎保障，保障創(chuàng)新系統(tǒng)各主體正常有序運行，在創(chuàng)新進程中起到重要作用。因此，創(chuàng)新環(huán)境是測度人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平的重要內(nèi)容。創(chuàng)新環(huán)境所含因素眾多，既包括政策頒布、體制機制等政策因素，也包含算力等客觀因素，還涵蓋碳排放等環(huán)境因素。

（2） 創(chuàng)新資源

李旭輝、李麗雅(2020)[19]認為創(chuàng)新資源是指人工智能技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展所需的各種資源要素，是人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動的起點與源頭。創(chuàng)新資源亦是人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平的重要衡量指標。而且，由于人工智能產(chǎn)業(yè)自身具有創(chuàng)新性與發(fā)展性特點，其創(chuàng)新發(fā)展所需資源并不局限于物質(zhì)資源，更需要創(chuàng)新資源的投入。除研發(fā)資金投入外，還需人力投入、專利授權(quán)等客觀因素為技術(shù)創(chuàng)新提供有力保障。

（3） 創(chuàng)新質(zhì)量

創(chuàng)新質(zhì)量是創(chuàng)新進程與結(jié)果的具體體現(xiàn)，其在一定程度上決定著創(chuàng)新規(guī)模、效率及潛在內(nèi)含的創(chuàng)新能力。由此，創(chuàng)新質(zhì)量是人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平評價體系的重要指標之一。侯建、陳恒(2016)[20]指出自主研發(fā)與技術(shù)轉(zhuǎn)化是驅(qū)動創(chuàng)新發(fā)展，實現(xiàn)創(chuàng)新的兩大路徑。其中，自主研發(fā)能力是借助產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平提升創(chuàng)新質(zhì)量的核心要素。強化關(guān)鍵技術(shù)開發(fā)、掌握人工智能核心技術(shù)有助于中國在激烈國際科技競爭中站穩(wěn)腳跟。而技術(shù)轉(zhuǎn)化能力主要是通過驅(qū)動人工智能產(chǎn)業(yè)加大創(chuàng)新力度與深度、融合發(fā)展的動力，亦是體現(xiàn)創(chuàng)新質(zhì)量的關(guān)鍵因素。

（4） 創(chuàng)新產(chǎn)出

創(chuàng)新產(chǎn)出是人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平最直觀的反映，是人工智能技術(shù)創(chuàng)新的最終結(jié)果，亦是人工智能發(fā)展對社會經(jīng)濟發(fā)展貢獻的重要體現(xiàn)。因此，創(chuàng)新產(chǎn)出是人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平評價體系的重要內(nèi)容。創(chuàng)新產(chǎn)出是通過實施創(chuàng)新活動而形成的有形或無形結(jié)果，如人工智能產(chǎn)業(yè)總利潤或新產(chǎn)品盈利。

綜上所述，文章從創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新資源、創(chuàng)新質(zhì)量、創(chuàng)新產(chǎn)出4 個層面選取了20 個指標構(gòu)建人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平評價指標體系，如表1 所示。

表1 人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平評價指標體系

2. 數(shù)據(jù)來源與處理

文章以2010—2020 年中國30 個省區(qū)市（除西藏及港、澳、臺地區(qū)） 面板數(shù)據(jù)展開實證分析。數(shù)據(jù)主要來源于歷年《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》 《中國統(tǒng)計年鑒》 《科技統(tǒng)計年鑒》，以及部分數(shù)據(jù)來源于中國信息通信研究院相關(guān)研究報告。由于中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平評價指標體系中各指標數(shù)據(jù)量綱差異，采用無量綱化處理方式消除因量綱不同造成的評價結(jié)果誤差。之后采用效用值方法對數(shù)據(jù)進行處理，效用值區(qū)間限定為[0，100]。具體公式為：

上式中，xij為指標i在j省區(qū)市的原始數(shù)據(jù)；ximax表示樣本省區(qū)市的評價指標i的原始數(shù)據(jù)最大值；ximin表示為樣本省區(qū)市評價指標i的原始數(shù)據(jù)最小值；yij則為樣本省區(qū)市的評價指標i在第j個樣本省區(qū)市的指標效用值。

3. 評價指標體系測試與確定

第一步，借助數(shù)據(jù)分析軟件SPSS26.0 對評價指標進行相關(guān)性分析，得到具體相關(guān)系數(shù)矩陣。

第二步，假定評價指標相關(guān)性臨界值為0.8，然后將臨界值低于0.8 的“國家自科基金批準項目中信息科學學科項目數(shù)”“人工智能領(lǐng)域人才需求量”“專利申請數(shù)”3 個指標剔除（計算過程省略）。

第三步，使用變差系數(shù)法Vi=，測試中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平評價指標的鑒別能力。其中，Xˉ表示為平均值，Si表示標準差。當變差系數(shù)越大，則指標鑒別能力越強；變差系數(shù)越小，指標鑒別能力越弱。

第四步，根據(jù)上述變差系數(shù)公式，對指標進行變差系數(shù)展開計算，剔除變差系數(shù)較小的“新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出”“新產(chǎn)品銷售收入”2 個指標，保留15 個指標，形成中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平評價指標體系，如表2 所示。

表2 中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平評價指標體系

三、中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平測度模型構(gòu)建

主成分分析法主要以降維方式將多個指標篩選組合成少數(shù)幾個主成分，通過簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，再根據(jù)主成分上的指標載荷與方差貢獻率計算指標權(quán)重，以實現(xiàn)綜合評價。一般情況下，主成分分析法適用于多層次多目標的評價主體，且該方法在學術(shù)界的使用較為成熟[21，22]。為使測度結(jié)果更加精準，采用主成分分析法與數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析軟件SPSS26.0，對中國30 個省份人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平指標數(shù)據(jù)的效用值展開因素分析，并構(gòu)建統(tǒng)計測度模型。

1. 共同度分析

在構(gòu)建統(tǒng)計測度模型前，應先檢驗上述評價指標是否符合主成分分析法的基本要求。特對這些指標進行初始共同度與再生共同度分析，結(jié)果如表3 所示。觀察可知，各指標提取值高于0.4，表明測度指標效度良好且與主成分間關(guān)聯(lián)密切，滿足主成分分析法基本要求。

表3 各指標共同度分析

2. 方差分析

為檢驗被提取的4 個主成分指標是否能夠?qū)?5 個評價指標進行變差分析，故展開方差分析。使用主成分分析法，對15個指標展開與初始旋轉(zhuǎn)，得到各主成分初始與旋轉(zhuǎn)后的特征值、方差貢獻率與累計方差貢獻率，如表4 所示。觀察可知，被提取的4 個主成分特征值依次為6.578、3.214、1.897、1.542，而且方差貢獻率高達88.809%。表明這4 個主成分能夠滿足對15 個指標中大部分變差的解釋，可作為評價中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平的主成分。

表4 方差分析

3. 載荷分析與主成分命名

根據(jù)上述方差分析結(jié)果，對4 個主成分展開命名并解釋。

第一個主成分主要由人工智能開放平臺數(shù)X1、產(chǎn)出數(shù)據(jù)量X2、集成電路產(chǎn)量X3、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)碳排放X5組成，載荷矩陣分別為0.953、0.917、0.894、0.921。以上指標分別以不同角度測度了中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新應具備的創(chuàng)新環(huán)境維度。由此，可將第一個主成分定義為創(chuàng)新環(huán)境。

第二個主成分由每年相關(guān)政策頒布數(shù)X4、專利授權(quán)量X6、R&D 經(jīng)費投入X7、人工智能產(chǎn)業(yè)R&D 人員X8組成，其載荷矩陣系數(shù)依次為0.774、0.841、0.654、0.698。上述指標從不同角度測度了中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新應具有的創(chuàng)新資源維度。因此，將第二個主成分定義為創(chuàng)新資源。

第三個主成分主要由R&D 人員全時當量X9、R&D 經(jīng)費內(nèi)部支出X10、吸引技術(shù)支出經(jīng)費X11、消化吸收支出經(jīng)費X12組成，其載荷矩陣系數(shù)依次為0.768、0.693、0.647、0.598。以上指標分別以不同角度測度中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新的質(zhì)量維度。由此，可將第三個主成分定義為創(chuàng)新質(zhì)量。

第四個主成分主要由人工智能產(chǎn)業(yè)利稅總額X13、人工智能產(chǎn)業(yè)利潤總額X14、人工智能產(chǎn)業(yè)市場占有率X15組成，其矩陣載荷系數(shù)依次為0.749、0.681、0.617。上述指標分別從不同角度測度了中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)出能力，因此將第四個主成分定義為創(chuàng)新產(chǎn)出。至此，可得到中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平評價指標體系與權(quán)重，如表5 所示。

表5 中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平評價指標體系與權(quán)重

根據(jù)上述4 個主成分與權(quán)重，文章構(gòu)建中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平評價指標體系測度模型如下：

上式中，j表示樣本省區(qū)市；i表示的是主成分；Fij表示的是j樣本在主成分i上的得分；Fj(j=1，2，…，4)表示的是省區(qū)市j的總分；βi(i=1，2，3，4)表示的是主成分i所對應的權(quán)重數(shù)值。

將主要評價指標作為預測變量，求出各個主成分上指標的載荷系數(shù)與權(quán)重，構(gòu)建如下人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平4 個主成分的測度模型：

上式中，X為樣本省區(qū)市j在第i個評價指標上的效用值。

四、實證分析

1. 整體分析

中國30 個省區(qū)市人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平如表6 所示?？傮w而言，2010—2020 年間，中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平整體呈增長態(tài)勢，且省際差異明顯。2010—2015 年，中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平呈現(xiàn)波動增長態(tài)勢，可能是由于2015 年以前中國經(jīng)濟處于快速增長階段，各地對于人工智能技術(shù)發(fā)展缺乏統(tǒng)一政策指導，使得人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平出現(xiàn)波動現(xiàn)象。2016—2020 年，中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平呈穩(wěn)步上升趨勢。究其原因，中國2016 年國務院發(fā)布的《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》 以及同年頒布的《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》等政策指引密切相關(guān)。各地貫徹落實人工智能創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略，逐步加大人工智能研發(fā)投入，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，使得人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平逐年提升。從均值來看，中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平均值排名前五的省區(qū)市依次為江蘇、浙江、北京、福建、上海，以上省區(qū)市人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平均值均大于0.55；排名后三位的分別為青海、新疆、寧夏，均值均小于0.1。其中，中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平最高的江蘇省與最低的新疆之間相差7.4倍，可見中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平的省際差距十分明顯。

表6 2010—2020 年中國工智能技術(shù)創(chuàng)新水平

進一步將中國30 個省區(qū)市按照國家統(tǒng)計局劃分標準分成東、中、西部三個地區(qū)，得出分區(qū)域人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平結(jié)果，如圖1 所示。觀察可知，中國東、中、西部三個地區(qū)人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平均呈不同程度的波動上升態(tài)勢。其中東部地區(qū)人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平遠高于中西部地區(qū)，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)居后?？赡苁怯捎跂|部地區(qū)省區(qū)市經(jīng)濟與科技實力較強，其中大部分省區(qū)市正處于高質(zhì)量發(fā)展階段，相較于中、西部地區(qū)省區(qū)市更關(guān)注科技水平的提升，使得人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平高于中國其他地區(qū)；中部地區(qū)人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平在當?shù)卣龠M科技發(fā)展、打造人工智能教育產(chǎn)業(yè)基地等利好政策的指引下，逐漸趨近于全國均值；西部地區(qū)人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平則長期低于全國均值。究其原因，西部地區(qū)主要采用粗放型經(jīng)濟發(fā)展模式，使其在經(jīng)濟加速發(fā)展的同時對其他技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域關(guān)注更少，人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平相對其他地區(qū)更低。

圖1 中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平分地區(qū)比較

2. 分維度分析

（1） 創(chuàng)新環(huán)境

依據(jù)上述研究結(jié)論，文章繪制中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平準則層時序比較圖與截面圖如圖2、3 所示。樣本考察期間內(nèi)，創(chuàng)新環(huán)境維度呈現(xiàn)波動上升的時序特征，且上升程度在四個準則層中最高。這可能是由于中國人工智能創(chuàng)新、數(shù)字基建等政策的頒布與實施，使得創(chuàng)新環(huán)境逐步完善，有了相應的政策支持與數(shù)字、技術(shù)等基礎。從各省區(qū)市創(chuàng)新環(huán)境均值來看，上海、江蘇、北京的創(chuàng)新環(huán)境水平位居前三，內(nèi)蒙古、青海、寧夏的創(chuàng)新環(huán)境水平相對較低，樣本省區(qū)市間創(chuàng)新環(huán)境水平極差較大；高水平省區(qū)市周邊區(qū)域來看，上海、北京以及江蘇周邊省區(qū)市的創(chuàng)新環(huán)境水平相對較高，通過高水平省區(qū)市的輻射帶動作用，推動了周邊省區(qū)市創(chuàng)新發(fā)展；從低水平城市的周邊區(qū)域來看，低水平省區(qū)市周邊區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境水平相對較低，尚未形成人工智能技術(shù)創(chuàng)新能力的區(qū)域間良性促進作用，難以帶動創(chuàng)新環(huán)境區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。

（2） 創(chuàng)新資源

樣本考察期內(nèi)，創(chuàng)新資源維度展現(xiàn)出波動上升的時序特征，且上升程度僅次于創(chuàng)新環(huán)境（圖2～3）。從各省區(qū)市創(chuàng)新資源水平均值來看，江蘇、福建、北京的創(chuàng)新資源得分相對較高，且得分均大于0.49，可能是由于這些省區(qū)市經(jīng)濟實力較強，有較強的經(jīng)濟實力作支撐，推動科技發(fā)展，進而帶動人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。內(nèi)蒙古、寧夏以及新疆等地創(chuàng)新資源水平較低，得分均低于0.11，可能是由于這些省區(qū)市關(guān)注更多的是經(jīng)濟發(fā)展，在推動經(jīng)濟快速發(fā)展的同時忽略了對創(chuàng)新資源的投入。

（3） 創(chuàng)新質(zhì)量

樣本考察期內(nèi)創(chuàng)新質(zhì)量維度呈波動上升態(tài)勢，上升程度在四個子維度中最低（圖2～3）。極小值出現(xiàn)在2011 年，自2016年中國創(chuàng)新質(zhì)量呈現(xiàn)出穩(wěn)步增長態(tài)勢。究其原因，2017 年以前，中國發(fā)展模式多是以粗放式發(fā)展模式為主，產(chǎn)量、效益增加的同時并未真正做到高質(zhì)量發(fā)展，導致創(chuàng)新質(zhì)量水平下降。2017 年國務院政府工作報告中將人工智能加入國家戰(zhàn)略規(guī)劃，以及《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等一系列政策發(fā)布及實施，中國創(chuàng)新質(zhì)量得以持續(xù)提升。從準則層水平截面來看，樣本考察期內(nèi)各省份創(chuàng)新質(zhì)量評分中，浙江、北京、江蘇、上海、福建等省區(qū)市的創(chuàng)新質(zhì)量在30 個省區(qū)市中處于領(lǐng)先水平，且得分均超過0.49。由于這些省區(qū)市本身經(jīng)濟發(fā)展正處于高質(zhì)量發(fā)展階段，且在相關(guān)政策扶持下取得了進一步發(fā)展。內(nèi)蒙古、青海、新疆、陜西的創(chuàng)新質(zhì)量評分較低，且均低于0.11，這也在一定程度上說明上述省區(qū)市的經(jīng)濟發(fā)展屬于“重經(jīng)濟發(fā)展、輕發(fā)展質(zhì)量”的模式。

（4） 創(chuàng)新產(chǎn)出

樣本考察期內(nèi)，創(chuàng)新產(chǎn)出維度呈現(xiàn)波動上升趨勢，且上升程度僅次于創(chuàng)新資源（圖2～3）。從波動趨勢來看，創(chuàng)新產(chǎn)出在2016—2020 年呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢，究其原因可能是由于2014—2015 年國家領(lǐng)導人開始將人工智能發(fā)展的內(nèi)容在講話或報告中單獨提出，并于2016 年制定《機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016—2020 年）》。這進一步推動了中國人工智能發(fā)展，促使大部分省區(qū)市在這期間創(chuàng)新產(chǎn)出水平得到提升。觀察圖3 可知，內(nèi)蒙古、新疆、寧夏、云南的創(chuàng)新產(chǎn)出水平較低，可能是由于這些省區(qū)市前期投入用于技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域的人力、資金、技術(shù)等資源更少，導致其創(chuàng)新產(chǎn)出得分低于其他省區(qū)市。

圖2 準則層人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平時序比較

圖3 準則層人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平截面比較

五、結(jié)論與建議

文章從創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新資源、創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新質(zhì)量四個層面，構(gòu)建中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平測度的15 個指標，之后采用主成分分析方法對中國30 個省區(qū)市效用值數(shù)據(jù)展開因素分析，定義創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新資源、創(chuàng)新質(zhì)量、創(chuàng)新產(chǎn)出4 個主成分及其權(quán)重，并最終得出以下結(jié)論：第一，從整體上看，研究樣本期間內(nèi)，中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平呈現(xiàn)出波動上升時序特征，但省際差距十分明顯，人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平上最高省區(qū)市與最低省區(qū)市之間比率為6.5 倍。經(jīng)濟水平越高的省區(qū)市其人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平越高、增長率越低，經(jīng)濟發(fā)展水平越低，人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平均值越低、增長率越高。第二，分地區(qū)來看，研究期內(nèi)東、中、西部地區(qū)人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平均呈上升態(tài)勢，其中東部地區(qū)最高，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)居后。第三，從準則層來看，創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新資源、創(chuàng)新質(zhì)量、創(chuàng)新產(chǎn)出四個子維度均呈不同程度上升態(tài)勢，按照提升程度排列為：創(chuàng)新環(huán)境＞創(chuàng)新資源＞創(chuàng)新產(chǎn)出＞創(chuàng)新質(zhì)量。

根據(jù)以上結(jié)論文章提出如下政策建議：

1. 強化技術(shù)創(chuàng)新的邊際遞增收益優(yōu)勢

從結(jié)果上看，中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平省際差距十分明顯，且這種差距是由于科技發(fā)展水平、技術(shù)資金投入等因素導致。因此，地方政府應發(fā)揮人工智能產(chǎn)業(yè)的邊際遞增收益優(yōu)勢，通過增加創(chuàng)新資源投入，助推地方技術(shù)創(chuàng)新水平提升。具言之，地方政府財政可采用加大對人工智能產(chǎn)業(yè)的投入、頒布利好政策等方式，助推地方人工智能產(chǎn)業(yè)形成“科學—技術(shù)—創(chuàng)新—產(chǎn)業(yè)”邊際效益遞增的創(chuàng)新路徑，逐步完善區(qū)域內(nèi)人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平均衡發(fā)展。

2. 實施差異化人工智能創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略

研究顯示，東部地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出水平高于中、西部地區(qū)，說明東部地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)相較于中、西部地區(qū)更為發(fā)達。因此，要整體提升中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平，政府還需因地制宜制定提升人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平政策。一方面，針對中、西部地區(qū)，政府可大幅度增加區(qū)域內(nèi)重點省區(qū)市的創(chuàng)新投入。增加創(chuàng)新基建力度，推動人工智能產(chǎn)業(yè)升級，以省區(qū)市創(chuàng)新驅(qū)動帶動區(qū)域整體技術(shù)創(chuàng)新水平提升。另一方面，針對東部地區(qū)，應持續(xù)推進國家人工智能創(chuàng)新示范區(qū)、國家高新區(qū)建設等政策，充分發(fā)揮示范區(qū)、高新區(qū)對人工智能智能技術(shù)創(chuàng)新水平較低地區(qū)的指引與帶動作用，加速推進人工智能成果轉(zhuǎn)化與普及速度。

3. 培育人工智能技術(shù)創(chuàng)新土壤

研究結(jié)果顯示，盡管人工智能技術(shù)創(chuàng)新水平的省區(qū)市在增長率方面有了一定提升，但從均值審視卻遠未達到經(jīng)濟發(fā)達省區(qū)市水平。因此，為加速突破人工智能技術(shù)發(fā)展不均衡格局，欠發(fā)達省區(qū)市需加大人工智能技術(shù)創(chuàng)新能力土壤培育力度。一方面，政府可積極落實人工智能相關(guān)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級政策，促進區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由以往重制造業(yè)傾斜至高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)。另一方面，政府需推進高校與人工智能產(chǎn)業(yè)達成深度產(chǎn)教融合合作模式，在高校中開設人工智能相關(guān)課程，培養(yǎng)人工智能技術(shù)創(chuàng)新人才。