目标—工具—产业链三维框架下各省市人工智能政策范文研究

笔者认为构建人工智能政策分析的三维框架，对选取样本深入进行一维和二维分析，得出了各省市政策制定在政策目标上的制定情况，在政策工具上的使用频率以及在产业链上的分布规律，对各省市人工智能政策有了更深刻的认识。第三，根据分析结果得出了政策制定中客观存在这四方面的不足之处这一结论，其中，政策目标方面有创新体系为得到足够重视这一问题，政策工具上有人才措施不完善、环境型政策工具力度不大两个方面的问题，产业链则存在布局不均的问题。最后，根据存在的问题，提出了针对性的建议。

第一章 绪论

1.1 研究背景
在当今世界科技的发展浪潮中，人工智能以其迸发出的巨大经济效益和社会效益彰显了它的发展前景[1]。世界上主要国家和地区都纷纷将目光投向人工智能，人工智能在科技发展乃至整个国家发展中的地位越来越重要，主要通过或制定政策，或发布专项报告，或进行专门立法种种行动来展示对人工智能的重视。
从 2016 年开始，美国陆续发布《国家人工智能研究与发展战略规划》等三项专项战略，这三项专项政策分别明确了政府的职责、资金资助的优先级排序以及对经济的影响，这三份报告使人工智能在美国发展战略中的重要性更加突出，并基本奠定了其在美国的战略核心地位。同时，美国是当今世界的科技大国，拥有微软、苹果、亚马逊等科技力量雄厚的大型公司，为发展人工智能打好了技术基础。2018 年人工智能被特朗普政府纳入《国家安全战略》，2019 年 2 月 11 日，《维持美国人工智能领导地位》这一行政命令指出，必须保持美国在人工智能领域的领先地位。
2013-2017 年间，欧盟提出了“地平线 2020 计划”以资助机器人开发，开展“人脑计划”，目的是为了实现虚拟脑以及掌握人脑疾患；欧盟另一项重要举措是从法律角度探讨对人工智能的约束和监管，成果之一是《欧盟机器人民事法律规则》，为人工智能立法提供了可能性。2018 年 4 月，欧盟委员会提交了《欧洲人工智能》；2018 年 12 月，欧盟发布了《人工智能协调计划》，主题是“人工智能欧洲造”[2]。2019 年 4 月，欧盟《人工智能伦理准则》指出，人工智能应该具备符合伦理和安全可靠的特点。
此外，世界其他国家也纷纷不甘落后，都加入到人工智能领域当中争夺话语权。如英国有《英国 RAS 2020 战略》这一政策，韩国出台了《机器人基本法案》《分布式分类技术现状与关键因素》等政策[3]。日本则提出了“机器人革命”，希望提供此次战略的实现来缓解国内劳动力短缺的现状。新加坡制定了“AI.SG”计划，重点在于推动人工智能和工业领域的应用，等等。
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1.2 研究目的与意义
1.2.1 研究目的
发现并确定本文的研究问题之后，明确本文有以下几个研究目的：（1）各省市出台的人工智能政策情况有哪些区别？（2）这些政策提出了哪些待实现的目标？（3）为确保政策的有效施行，运用了哪些政策工具？（4）人工智能产业链上的政策目标和政策工具是如何结合的？（5）这些政策有哪些没有考虑全面的地方？明确以上五个研究目的之后，才能更好地为各省市今后的政策制定给予完善的建议：（6）如何完善？
1.2.2 现实意义
德勤研究表面，国内的人工智能市场规模（至 2017 年）约为 216.9 亿元人民币，同比增幅超过 50%，并预测到 2020 年这一数值将达到 710 亿元人民币，人工智能产业作为经济发展的新引擎持续发力[6]。人工智能市场规模的飞速扩大，离不开政策环境的扶持，因此对人工智能政策进行研究很有必要性。通过对人工智能政策的分析，我们可以掌握目前我国在该领域的整体布局，客观、正确、全面地了解产业的发展现状，使得当前国家对产业的前景规划和目标更清晰明确。政府和企业管理者可以在推进产业发展的过程中清晰看到两者之间的关系，从而迅速而准确地找到自己的定位，确立共同的目标。
运用政策工具是政府政策发挥作用的方式，从政策工具的角度对国家政策进行分析解读，可以让我们更好地理解国家政策是怎么对产业发展起到推动作用的，以及现实执行和理论上有什么出入，这对于之后新的人工智能产业政策的制定和实施具有借鉴意义。同时，要根据人工智能产业的内在规律，综合产业发展的具体需求，去分析政策工具对产业链的具体作用点，对今后产业发展制定的政策细则更具意义。

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第二章 文献综述与理论基础

2.1 文献综述
2.1.1 国外研究现状
国外学者的研究十分丰富。
一是人工智能的潜在风险，安德里亚斯马提亚（Andreas Matthias）提出了“责任差距”的概念，这一概念的内涵是：目前的法律在分配交由机器实施的行为部分的权责关系层面上有所欠缺，导致出现了责任差距；同时他认为，机器所作行为的连带责任需要被实施控制行为的实体考虑到[15]。有学者担心由于机器人的发展会不可避免地生产出电子垃圾，这样不仅会导致环境更糟糕，也可能危及人类健康比如说已经出现了蜜蜂授粉率下降和农业污染等情况[16]。另外，由于数据的不对称性，未来可能引发许多个人隐私和数据安全问题，学者们对此表示了担忧（Kyarash and Mana）[17]。Wirtz 等 (2018)提出了为了应对风险和挑战的四维人工智能挑战模型，包括人工智能的技术运用、法律法规、伦理和社会四方面[18]。
二是人工智能的应用方面，人工智能的应用涉及多领域，在医疗领域，有学者肯定了人工智能在促进医患沟通时起到的积极作用（PhyllisButow,EhsanHoque，2020）[19]。同样的，能够从数据收集中提取有意义的模式并根据已识别模式建立决策的自动化算法（也称为人工智能）可能是临床决策过程中的有用助手（DianaBonderman，2017）[20]。在司法领域，Floris Bex 等人总结了人工智能在此领域主要关注这些方面：软件代理应该能够对规范和价值进行推理，信息检索中的概念框架要能适应法律软件工具的开发和改进，在进行合规性检查时软件代理的操作性等等（FlorisBex，2017）[21]。在其他领域，Milano 等人以欧盟 FP7 项目中人工智能技术的一些潜在应用和挑战来讨论人工智能技术在改进决策过程中的重要作用（Milano 等，2014）[22]。等等。
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2.2 理论基础
2.2.1 政策工具理论
政策工具理论在各领域得到了广泛的运用，国内外学者们对政策工具的研究已经十分深入和全面。
首先，什么是政策工具？不同的理解角度会使学者们对政策工具下的定义有所差异。欧文·E·休斯（2001）将政府工具当作一种调节政府行为的方式和机制[45]。Salamon（2002）则认为它是是一种手段——为了政策的顺利实施[46]。有学者将政策工具的含义总结成工具—技术—手段这三个由宏观到微观的三个层次（Pierre 等，2007）[47]。国内的代表观点有三种：政策工具作为政府治理的核心，能够将政府治理行为的根本目标具体体现为行动路径和机制（张成福，2007）[48]；政策工具是回应公众或社会需求的制度安排，是提供公共物品和服务的实践手段（陈振明，2015）[49]；政策工具相当于资源转换的中介中心，即将政府的意图转化为具体政策执行过程，（王辉。2014）[50]。
其次，政策工具有哪些类型？Rothwell 和 Zegveld（1981）以功能差异为依据对其有三种划分：供给型政策工具、需求型政策工具和环境型政策工具。简单来说，就是为产业发展提供资金人才等产业要素、通过政府采购等方式引导需求以及做好政策法规等环境保障[51]。在为公民提供公共产品和服务时，政府表现出来的主导性是有差异的，豪利特与拉米什（2006）以此为根据把政策工具分为自愿性、混合性与强制性这三大类共计十小类[52]。EdlerJ 等（2007）认为供给侧政策工具和需求侧政策工具是创新政策工具的主要类型[53]。Borras 等（2013）认为可以将之分为规制、经济转移和软性工具三种类型[54]。林德和彼得斯认为政府工具不是单一，而是多种多样的，具体包括财政补助、管制规定、税收、劝勉、权威、合同等[55]。国内有学者把它分成十大类：政府部门直接提供、契约外包、补助或补贴、抵用券、自我协助等等（张成福，2007）[48]。也有的将政策工具分为资金投入、人才引进和培养等十六类（仲伟俊和蔡琦，2014）[56]。还有其他分类方式，这里并没有全部列出。总的来说，从不同的角度出发，分类结果也不一样，但各种分类方式之间并无好坏之分，选择与自己想要研究的内容更契合的分类方式才是最重要的。
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第三章 人工智能政策分析框架构建...............................16
3.1 政策目标维度.................................17
3.2 政策工具维度................................18
3.3 产业链维度.............................19
第四章 各省市人工智能政策分析.....................21
4.1 样本选择...............................21
4.1.2 样本来源..........................21
4.1.2 样本分类.........................21
第五章 人工智能政策的完善建议...............................42
5.1 健全人工智能创新体系............................42
5.2 完善人工智能人才措施.......................43
5.3 强化环境面政策供给....................44

第五章 人工智能政策的完善建议

5.1 健全人工智能创新体系
《国家新一代人工智能规划》明确提出要建立人工智能创新体系的战略目标，其中就包括理论与技术体系。所以，完善人工智能创新体系可以从一下几方面着手：第一方面，从理论和技术入手，实现技术创新。科学技术是人工智能产业的核心动力，加大人工智能领域的基础研究投入和攻克核心关键技术是人工智能技术创新的主要途径，也是重点和难点。重视并主动技术创新，企业才有动力在领域内拥有竞争优势和话语权。第二方面，从创新主体入手，推动多方主体间的协同创新[73]。一般来说，创新主体应当包括产学研三方主体，即人工智能企业、高校、科研机构。产学研协同创新是三者在资源整合的基础上各展所长，目标是为了共同完成某项创新任务，合作形式是分工协作，原则是“三共”——共同参与、共享成果、共担风险[99]。人工智能企业是最主要的创新主体，应当鼓励其常创常新，并作为科技产业化和商业化的推动者，应当联系高校和科研机构共同开展科技成果转化的任务；另外，政府也应当通过制定行业政策来参与到人工智能技术创新的全过程，为其把控好发展的大方向。第三方面，从要素投入入手，推动平台创新。建立资源整合平台，高效整合人工智能相关资源，与领域内技术持有者进行交流合作；建立公共服务平台，充分利用平台内部信息、成果、服务等资源，为标准、知识产权等共性规则提供咨询服务；建立技术研发平台，还有宣传平台等等。第四方面，从政策制定入手，推动政策创新。政策环境对任何产业发展的影响都是不可忽视的。如果政策对产业的限制多，内容僵化，那么反而会阻碍产业发展。所以，政策制定应当以灵活、有针对性为原则，避免大而泛。除了指导性的规划或计划外，各省市应当着手制定细化的人工智能专项政策，比如说人工智能资金专项政策、人工智能人才专项政策等等。

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结论
自国家发布相关规划和各省市政策纷纷出台之后，在人工智能领域的研究文献也开始增多。我们在看到政策促进产业发展的同时，也应该意识到，任何政策都不是面面俱到的，都会有侧重点和疏漏的地方。对政策进行客观的分析，才能让更全面地了解存在的问题和对比找出改进的方向。
本文主要研究成果有：
第一，选择了 35 份各省市主要的人工智能政策文件，对其进行文本梳理，按三个角度各自开展了编码，完成了 35 份政策文本的量化工作。
第二，构建人工智能政策分析的三维框架，对选取样本深入进行一维和二维分析，得出了各省市政策制定在政策目标上的制定情况，在政策工具上的使用频率以及在产业链上的分布规律，对各省市人工智能政策有了更深刻的认识。
第三，根据分析结果得出了政策制定中客观存在这四方面的不足之处这一结论，其中，政策目标方面有创新体系为得到足够重视这一问题，政策工具上有人才措施不完善、环境型政策工具力度不大两个方面的问题，产业链则存在布局不均的问题。最后，根据存在的问题，提出了针对性的建议。
参考文献（略）