中国新一代人工智能的发展：国家战略与地方现实 | 国政学人

中国已成为全球人工智能发展的领军者之一，在人工智能相关专利研发、文章发表和研究文章的引用量方面均居世界首位，同时也在快速发展一个促进人工智能在日常生活中应用的生态系统。政府的直接参与是取得显著进步的重要原因。自2017年《新一代人工智能发展规划》发布以来，中央政府已将人工智能视为国家战略部门，并将人工智能发展列为国家重点关注。与此同时，中国政府启动了国家新一代人工智能创新发展试验区，将人工智能作为优先领域纳入“十四五”规划，并在制定发展可信人工智能的指导方针和法规方面走在前列。

中国政治体制所特有的双重责任制意味着地方政府在技术发展中发挥着至关重要的作用。然而，由于各地方政府财力和技术能力参差不齐，地方政府在促进新兴技术发展方面的内在利益很可能不同。一些地方政府可能会认为新技术具有促进经济腾飞的潜力，而另一些则可能会选择更为稳妥的做法，即在技术达到一定的成熟度和先进性后再推广。

文章以2017年国家人工智能发展规划作为中央政策的授权，研究了中国省级政府对这一政策的响应。研究结果表明，地方省份为推动人工智能发展分配了大量财政和政策资源，是中国人工智能发展的重要参与者。然而，中央和地方政府在优先考虑事项上存在差异，后者优先考虑地方经济。且政治和经济实力雄厚的省份倾向于更快地制定本地化政策。

（一）政策传播

政策传播是指政府政策从一个政治体制转移到另一个政治体制，转移的方式可以是采纳，也可以是执行，或兼而有之。现有相关研究侧重于政策从一个地方政府向另一个地方政府的横向传播，传播的形式包括学习、竞争、模仿以及强制。关注的焦点是传播的机制而非性质。有关横向传播的研究侧重于了解政策创新是如何产生并在不同政治机构间传播的。

政策传播可以在目标传播、强度（从源头到目的地的传播频率）、速度（传播所需的时间）、广度（政策传播的覆盖范围）和方向（横向与纵向）等方面有所不同。在讨论纵向传播（从上级政府向下级政府传播）时，覆盖面的维度起着至关重要的作用。因此，适用于横向传播的驱动因素和传播机制并不一定适用于纵向传播。

在中国，地方政府需遵从中央政府政策要求，同时也可以根据自身的社会和经济要求重新制定政策。地方政府在某种程度上是负责创造经济和财政环境以促进增长的自治机构，这种环境鼓励地方机构内部的试验和创新。同时，这种试验的程度受中央政府政治和政策授权的制约，这种既要遵循中央政策，又要根据地方需求灵活调整政策的职能要求，为地方领导人重新设计推广政策提供了良机。因此，政策创新多年来一直是中国地方治理的核心特征。

（二）中国人工智能政策

2015-2016年前后中国早期的人工智能政策，包括《中国制造2015》文件，更侧重于智能和自主系统。2015年“互联网+”行动计划是第一个明确将人工智能和人工智能产业作为11个新兴增长领域之一的中央级长期规划。2017年实施的《国家人工智能发展规划》是中国第一个专门针对人工智能的长期规划。该规划将人工智能确定为具有战略意义的部门，并提出了到2020、2025和2030年要实现的具体目标。

《规划》出台后，国家以下各级政策和人工智能发展项目相继出台。研究结果显示，从2017年到2023年，共有6000多项地方政策在其文本中提及人工智能，500多项地方政策在其标题中直接提及人工智能。省级政府是人工智能政策的最大来源，地方政府政策可以采取广泛的政策工具，从长期计划到研发和应用的财政激励措施，再到引入奖励和宣传计划以提高技术在用户中的普及程度。

（一）文本分析和定性分析比较

研究从政策强度、广度和速度三个方面，重点探讨了地方政府层面的四种传播形式：目标传播和手段传播。研究以《国家人工智能发展规划》作为中央政府政策的基础，追溯了其后所有引用《规划》的地方政府政策，并将其作为“传播”政策，考察了中央政府规划的传播性质。首先，研究对主要政策文件的实质性内容进行了定性内容分析。随后，采用模糊集定性比较分析法对政策工具在中国的传播情况进行了全面的比较分析，模糊定性比较分析能够确定必要和充分条件，从而明确政策在中国传播的因果路径。

（二）文本分析

研究采用内容分析法，系统地比较和对比中国中央和地方政府人工智能发展的政策，以了解其优先事项和目标。分析强调与外交政策、国家战略、国家安全和国防相关的关键术语的出现频率和背景，以及与人工智能相关的可量化政策目标。作者制定了一套编码方案，将参考文本分为“领导人”“国防”“国际竞争/国家竞争力”“国家安全”和“军民”等预定义类别。

（三）定性分析比较

关于中国政策传播的现有研究主要集中于政策传播的政治制约因素，如地方政府与中央政府之间的政治关系、政策制定者的流动性以及省际之间的竞争展开。然而，根据创新的三重螺旋模型，作者认为，除了政府的政治能力外，私营部门和学术界的能力也是政策传播的重要驱动力。

为衡量是否存在传播，作者采用了直接引用《国家人工智能发展规划》的省级人工智能专项长期或中期计划的形式。作者设计了一个因变量“传播”，若该省在《规划》推出后引用了该计划，则该因变量的值为1。

作者计算了各省出台长期规划与《规划》启动日期之间的天数差来衡量传播速度；根据针对人工智能出台的后续政策数量来衡量传播强度；从省政府出台的政策工具的类型来衡量传播广度。作者将每项省级政府政策中引入的政策工具分为施耐德（Schneider）和英格拉姆（Ingram）提出的五大类中的一类/多类，即权威类、能力类、财政激励类、学习类和象征类。基于权威的工具包括授予许可、禁止或强制采取某些行动；激励工具中，减税等正激励和收费等负激励属于软激励，而制裁和使用武力则属于强激励；基于能力的工具指政策工具向所需目标群体提供知识或财政资源以弥补目标与现实的差距；象征性和号召性工具旨在迎合目标人群的文化和社会信仰，说服他们遵守预期的政策成果；学习型工具基于信息收集、计划评估或利益相关者之间的机构对话，使政府能够了解实地情况。省级政府引入的政策工具类型越多，政策传播的广度就越大。

研究数据集包括2017年至2022年间出台的580份省级政策文件。作者使用四个用于人工智能的条件变量。

私营部门的能力。作者使用中国新一代人工智能技术产业区域竞争力评价指数（NGAII）来衡量私营部门的能力，重点关注两个指标：企业规模和企业创新能力。前者考察各省人工智能企业的数量以及企业的市场价值。后者考察三个指标：平均专利数量、省内基础和技术层级企业数量以及技术扶持关系数量。

学术部门的能力。主要通过两个指标来衡量：人工智能领域大学的创新能力和研究机构的创新能力。创新能力采用四个分指标来衡量：开设人工智能专业的大学数量、在国内/国际期刊上发表文章的平均数量以及所获专利的平均数量。

经济能力。使用各省的人均收入来衡量。

省政府的政治权力。使用地区政治权力指数（RPPI）来衡量。

（一）中央与地方在人工智能发展重点上的分歧

在2017年出台的《国家新一代人工智能发展规划》中，“竞争/竞争力”等词在其中出现了14次，“国家安全”出现了8次，“国防”出现了11次。这些发现表明，中央层面的人工智能发展是由地缘政治关切、国家安全利益和国防相关考虑共同驱动的。而上述词汇较少在省级政府发布的人工智能政策文件中被提及，省级政府关心的是人工智能作为中国国内区域竞争的新焦点。由于蓬勃发展的人工智能产业被认为是地区经济的重要推动力，包括省级政府在内的国家级以下行为体对支持人工智能发展表现出了极大的热情。

2020年，中央政府为人工智能核心产业设定了1500亿元的产值目标，为所有人工智能相关产业设定了1000亿元的产值目标。相比之下，各地方政府制定的目标要高得多。2020年地方政府为人工智能核心部门设定的目标总和约为4320亿元。对各省长期计划的政治和经济目标的分析表明，与中央的长期优先事项相比，各省在政治抱负和经济目标的优先次序上存在明显差异。

此外，国家人工智能发展规划中列出的重点之一是要在人工智能基础理论方面取得重大突破。在中央政府的重点工作中，中国希望到2020年在新一代人工智能理论和技术方面取得重要进展，到2025年在人工智能基础理论方面实现重大突破，到2030年在人工智能理论方面达到世界领先水平。而对于中国的省级政府来说，其人工智能发展的核心是人工智能的行业应用，“服务”、“应用”和“企业”等词汇出现的频率要高得多。即使是提到人工智能基础研究或基础理论的省份，其重点也明显集中在前沿或应用的人工智能基础理论或研究上。

（二）人工智能政策在省一级传播的差异

在中国各省内部，人工智能政策的出台速度、类型和内容也存在很大差异。首先，这些文件在发布时间上差异很大。江西在《规划》出台仅一个半月后，就发布了首个地方人工智能新规划。相比之下，包括重庆、天津、湖北在内的其他一些省市在2020年就出台了人工智能政策。截至2023年5月，内蒙古、山西、河北、海南等省、自治区尚未出台相关政策文件。

总体研究结果表明了私营部门能力、学术研究能力和政治权威在决定长期政策传播成功与否方面的重要性，同时也表明各省的收入（发展）并不是必要条件。

作者根据长期政策的传播速度对各省进行了排名，并根据排名确定了结果变量速度。研究发现，政治权威和私营部门能力水平较高、学术部门能力水平较低的省份，有着更快的政策传播。

作者使用两个不同的指标来衡量政策传播的强度：a）2017年至2022年期间出台的政策数量；b）给定时期内人工智能政策的年增长率。结果表明，存在两条路径走向政策传播的成功：第一条路径由强大的私营部门能力、经济部门能力和政治权威组成，包括福建、安徽和山东等地；第二条路径由较强的学术能力和经济能力、相对较弱的政治权威组成，包括天津和湖北等地。

研究表明，有两种主要途径会增加政策传播的广度。第一条路径与强度类似，涉及福建、安徽和山东三个省份，其政治权威水平较低，私营部门能力较强，人均收入较高。第二条路径主要涉及陕西，其政治能力、人均收入和学术部门能力水平较高，但私营部门能力水平较低。

本文探讨了中央和地方政府在人工智能发展方面的优先事项是如何一致/错位的，以及地方经济和政治因素在影响中国人工智能具体政策传播方面的作用。

第一，关于人工智能发展的学术讨论主要集中在中央政府在推动中国人工智能发展方面的动机、战略调整和政策方针。然而，本研究揭示了省级政府在中国推进人工智能发展中的重要作用。各省加入人工智能计划行列的主要目的是促进当地经济发展。省级政府更注重本地化，往往倾向于优先考虑人工智能带来的切实好处，例如其推动经济增长或改善公共服务的潜力。地方政府为发展人工智能产业制定的甚至高于中央政府的目标，表明了地方层面对人工智能产业的大力支持。这些发现凸显了中国人工智能政策的复杂性和多面性，不同级别的政府有着不同的战略重点。

第二，研究表明在全球人工智能竞赛中获胜的这一目标并未普遍反映在中国地方政府的规划中。根据中国省级政府在人工智能发展方面的全球雄心程度，可以将其分为五种类型。北京作为首都和领先的人工智能中心，有着成为全球人工智能发展领导者的明确目标。上海和广东紧随其后，这些省市强大的人工智能产业使它们在全球人工智能竞赛中处于有利地位。随后，一些省市希望在某些人工智能领域和理论发展方面成为全球领先者。这种专业化战略有助于这些省份利用自身独特的优势和专长，在全球竞争中脱颖而出。例如，陕西希望在开发人工智能在国防领域的应用方面成为国际领先者。湖北的目标是在深度学习、类脑智能、跨媒体分析与推理、自主无人智能等领域取得重大突破，完成若干具有国际影响力的领先研究成果。与此同时，许多省份的全球雄心远远不够，或没有明确提出新一代人工智能政策，这表明它们在人工智能发展方面采取了更加区域化/本地化的方法。如甘肃在其人工智能发展规划中表示，要为中亚、西亚等国际市场提供双边、多边跨境、跨区域电子商务等服务。各省在全球雄心水平上的差异凸显了中国人工智能发展的复杂性，不同省份的资源、产业优势和战略重点各不相同。

第三，研究结果显示了地方能力在中国政策传播中的重要性，作者发现了政策传播路径的微妙差异。在传播速度方面，各省的私营部门能力和政治权威发挥了重要作用。同时，学术和经济能力的欠缺导致了传播速度的加快。其原因可能是，在具备经济能力的情况下，地方政府选择对中央政策直接应用，而缺失了政策的地方化过程。就传播强度而言，省一级的经济条件变得至关重要。

相比之下，经济能力强、私营部门发达的省份可以根据本省的需要设计和制定长期规划，因此，政策的实施时间也更长。能力较强的省份需要更长的时间来实施长期计划。研究发现经济条件较差的省份往往倾向于模仿政策，而较富裕的省份则倾向于根据自身需要“淡化增长目标，优先考虑社会目标”。

第四，作者强调了部分省份的异常案例。如广西是人工智能政策设计表现最好的省份之一。在政策传播速度和政策出台数量方面都位居前五，但研究假设中的因素都无法解释广西的优异表现。尽管部分省份既有能力欠缺，但它们仍试图将人工智能发展作为改善其经济和政治资本的潜在工具。广西在政策扶持、技术发展的财政激励、与东盟国家的多边合作、打造科技创新基地等方面表现突出。

本文考察了省级政府在中国人工智能发展中的作用，对2017年《国家人工智能发展规划》的传播情况进行了详细分析。研究结果表明，中央政府和省级政府在人工智能发展目标方面的侧重点并不一定一致。中央政府优先考虑国家安全、国防和全球竞争等问题，而省级政府则更关注人工智能的经济潜力。同时，私营部门的能力和该省份的政治权威是决定人工智能政策传播速度和质量的关键变量。省级政府的经济和政治能力与其战略重点之间存在复杂的相互作用，决定了其在促进人工智能方面的作用。

校对 | 谭皓宇 范昊晖

审核 | 李源

排版 | 刘洹彤 张曈