新一代人工智能產(chǎn)業(yè)區(qū)域競爭力評價研究

劉剛　劉晨

摘要：人工智能屬于通用技術(shù)，具有廣泛的應(yīng)用前景，能夠引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)社會全面發(fā)展。從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角，應(yīng)用主成分分析法，基于屬性和關(guān)系數(shù)據(jù)構(gòu)建評價指標(biāo)體系，本文對我國人工智能產(chǎn)業(yè)區(qū)域競爭力水平進(jìn)行評價。從評價的結(jié)果看，我國人工智能產(chǎn)業(yè)尚處于“極化”階段。隨著人工智能與實體經(jīng)濟(jì)的深度融合發(fā)展，人工智能產(chǎn)業(yè)將進(jìn)入以“擴(kuò)散”為主導(dǎo)的新階段，京津冀、長三角和珠三角地區(qū)是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展集中的區(qū)域，走在了全國的前列。構(gòu)建多元創(chuàng)新主體協(xié)同的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，推動人工智能與實體經(jīng)濟(jì)的融合發(fā)展，是實施《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》和加快人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵舉措。

關(guān)鍵詞：人工智能;產(chǎn)業(yè);區(qū)域競爭力;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號：F49? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ? ?文章編號：1003-1502（2021）01-0030-09

引? ?言

作為第四次工業(yè)革命的引擎，人工智能屬于通用技術(shù)，具有廣泛的應(yīng)用前景，能夠引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)社會的發(fā)展。為了搶抓人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機(jī)遇，構(gòu)筑我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢，2017年7月8日國務(wù)院發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（以下簡稱《規(guī)劃》）。

《規(guī)劃》制定了我國新一代人工智能三步走戰(zhàn)略，明確了每一步人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的目標(biāo)。第一步，到2020年人工智能產(chǎn)業(yè)競爭力進(jìn)入國際第一方陣。初步建成人工智能技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、服務(wù)體系和產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈，培育若干全球領(lǐng)先的人工智能骨干企業(yè)，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1500億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元。第二步，到2025年人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)入全球價值鏈高端。新一代人工智能在智能制造、智能醫(yī)療、智慧城市、智能農(nóng)業(yè)、國防建設(shè)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過4000億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過5萬億元。第三步，到2030年人工智能產(chǎn)業(yè)競爭力達(dá)到國際領(lǐng)先水平。人工智能在生產(chǎn)生活、社會治理、國防建設(shè)各方面應(yīng)用的廣度深度極大拓展，形成涵蓋核心技術(shù)、關(guān)鍵系統(tǒng)、支撐平臺和智能應(yīng)用的完備產(chǎn)業(yè)鏈和高端產(chǎn)業(yè)群，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過10萬億元。為了響應(yīng)國家戰(zhàn)略，各省市都相繼出臺了新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃和行動計劃，制定了各自的產(chǎn)業(yè)發(fā)展目標(biāo)。

人工智能產(chǎn)業(yè)包括兩個基本組成部分：核心產(chǎn)業(yè)部門和融合產(chǎn)業(yè)部門。其中，核心產(chǎn)業(yè)部門是指為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)、基礎(chǔ)軟硬件、核心技術(shù)和產(chǎn)品研發(fā)生產(chǎn)的產(chǎn)業(yè)部門。而融合產(chǎn)業(yè)部門則是指人工智能與實體經(jīng)濟(jì)融合過程中創(chuàng)造的新興產(chǎn)業(yè)部門。隨著人工智能技術(shù)的成熟和核心產(chǎn)業(yè)部門的發(fā)展，人工智能與實體經(jīng)濟(jì)的深度融合發(fā)展和融合產(chǎn)業(yè)部門的發(fā)展將逐步成為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主導(dǎo)。

無論是核心產(chǎn)業(yè)部門還是融合產(chǎn)業(yè)部門，人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展都是包括企業(yè)、大學(xué)、科研機(jī)構(gòu)、投資者和政府在內(nèi)的多元創(chuàng)新主體協(xié)同創(chuàng)新的結(jié)果。受不同地區(qū)市場需求條件、科技創(chuàng)新資源、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和政府政策諸多因素的影響，人工智能產(chǎn)業(yè)在區(qū)域之間存在差異，表現(xiàn)出明顯的“極化”趨勢。人工智能產(chǎn)業(yè)的“極化”現(xiàn)象不僅表現(xiàn)在都市圈、省市和城市，而且表現(xiàn)在城市空間范圍內(nèi)某個特定區(qū)域，例如，北京的海淀區(qū)、深圳的南山區(qū)和杭州的余杭區(qū)。隨著人工智能與實體經(jīng)濟(jì)深度融合，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展將逐步呈現(xiàn)出“擴(kuò)散”趨勢。如何促進(jìn)區(qū)域空間和產(chǎn)業(yè)范圍的“擴(kuò)散”，是推進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。

對人工智能產(chǎn)業(yè)區(qū)域發(fā)展差異產(chǎn)生的關(guān)鍵因素和動力機(jī)制進(jìn)行比較分析，將有助于制定進(jìn)一步推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的有效政策。本文試圖通過評價指標(biāo)體系的構(gòu)建，科學(xué)評價我國新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的區(qū)域競爭力水平，系統(tǒng)考察各地區(qū)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策和環(huán)境的有效性。

一、理論綜述

區(qū)域產(chǎn)業(yè)競爭力往往受包括市場需求、政策環(huán)境、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、人才和創(chuàng)新資源在內(nèi)的諸多因素的影響。如何評價分析決定和影響區(qū)域產(chǎn)業(yè)競爭水平的關(guān)鍵因素和動力機(jī)制，成為學(xué)術(shù)界研究的重點。

20世紀(jì)80 年代，美國學(xué)者邁克爾·波特在《競爭優(yōu)勢》中最早對產(chǎn)業(yè)競爭力進(jìn)行了系統(tǒng)研究，指出一國特定產(chǎn)業(yè)是否具有國際競爭力主要取決于六個因素：要素條件、需求條件、相關(guān)產(chǎn)業(yè)與輔助產(chǎn)業(yè)的狀況、企業(yè)策略、結(jié)構(gòu)與競爭對手、政府行為和機(jī)遇[1]。在《國家競爭優(yōu)勢》一書中，邁克爾·波特進(jìn)一步提出了“鉆石模型”解釋國家和區(qū)域競爭力的來源。在他看來，決定國家和區(qū)域競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵因素包括：要素條件，需求條件，相關(guān)及支撐產(chǎn)業(yè)，公司戰(zhàn)略、結(jié)構(gòu)及其對抗表現(xiàn)[2]。從發(fā)展階段看，一國或地區(qū)競爭力將經(jīng)歷四個階段，即要素驅(qū)動、投資驅(qū)動、創(chuàng)新驅(qū)動和財富驅(qū)動。在邁克爾·波特的引領(lǐng)下，學(xué)術(shù)界分別從內(nèi)涵、影響因素、測度方法和機(jī)制等方面對國家或區(qū)域產(chǎn)業(yè)競爭力展開理論分析和實證研究。

人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是多元創(chuàng)新主體協(xié)同創(chuàng)新和發(fā)展的結(jié)果，表現(xiàn)為一個復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的演化過程。從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的視角考察人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展和區(qū)域競爭力，能夠?qū)θ斯ぶ悄墚a(chǎn)業(yè)區(qū)域發(fā)展動力和機(jī)制進(jìn)行比較分析。基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法，在進(jìn)行區(qū)域產(chǎn)業(yè)競爭力評價指標(biāo)體系構(gòu)建研究上，學(xué)術(shù)界主要從兩個方面展開研究。一是從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)視角，曼紐爾·卡斯泰爾認(rèn)為在分析區(qū)域競爭力時應(yīng)考慮各種資源在全球流動而形成的龐大網(wǎng)絡(luò)體系，提出“全球流動空間”理論，強(qiáng)調(diào)城市地位應(yīng)該由城市間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系所決定[3];張靜嫻、周文等采用關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)DEA模型對復(fù)雜系統(tǒng)效率進(jìn)行評價，對于有較多子系統(tǒng)的復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)，通過將其子系統(tǒng)按照投入產(chǎn)出類型進(jìn)行歸類，從而將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為簡單的鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)[4]。二是將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)指標(biāo)直接納入指標(biāo)核算體系，黃國妍、劉江會等從先進(jìn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和先進(jìn)制造業(yè)兩個維度，采用“點出度”“點入度”和“中間中心度”等多重網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)評價全球主要城市競爭力，發(fā)現(xiàn)紐約、倫敦等頂級層級城市具有強(qiáng)大的綜合網(wǎng)絡(luò)競爭力[5]。

同時，學(xué)術(shù)界廣泛采用不同的評價方法對區(qū)域產(chǎn)業(yè)競爭力進(jìn)行評價和指標(biāo)體系的構(gòu)建，例如，因子分析法、主成分分析法、鉆石模型、層次分析法、結(jié)構(gòu)方程模型、云模型結(jié)構(gòu)方程法、DEA法和灰色關(guān)聯(lián)投影模型法。其中，主成分分析法是近年來區(qū)域競爭力評價中最常使用的方法。

本文從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的視角，運(yùn)用主成分分析方法對我國新一代人工智能產(chǎn)業(yè)區(qū)域競爭力進(jìn)行評價。為了動態(tài)刻畫新一代人工智能產(chǎn)業(yè)區(qū)域競爭力水平，本文建立了包括797家人工智能企業(yè)的中國智能經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)包括屬性和關(guān)系數(shù)據(jù)。其中關(guān)系數(shù)據(jù)包括技術(shù)合作、人力資本和投融資三個維度。本文基于屬性和關(guān)系數(shù)據(jù)，運(yùn)用主成分分析方法構(gòu)建評價指標(biāo)體系，從多維度視角刻畫新一代人工智能產(chǎn)業(yè)區(qū)域競爭力的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢。

二、人工智能產(chǎn)業(yè)區(qū)域競爭力評價指標(biāo)體系

在研究中，本文把人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展看作是一個復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)。區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)興起和發(fā)展是包括企業(yè)、大學(xué)和非大學(xué)科研機(jī)構(gòu)、投資者、鏈接者和政府在內(nèi)的多元創(chuàng)新主體相互聯(lián)系和作用中的涌現(xiàn)現(xiàn)象。多元創(chuàng)新主體互動所形成的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)是區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)活力和競爭力的基礎(chǔ)。因此，區(qū)別于以往的指標(biāo)體系構(gòu)建，本文從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的角度出發(fā)，除了包含屬性數(shù)據(jù)的相關(guān)指標(biāo)外，為了考慮企業(yè)之間、企業(yè)與政府之間的互動關(guān)系數(shù)據(jù)，創(chuàng)新性地納入了以關(guān)系數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的相關(guān)指標(biāo)。

指標(biāo)體系的建立主要考慮如下原則：第一，多維度度量人工智能產(chǎn)業(yè)區(qū)域競爭力。為了確保二級指標(biāo)度量的完整性，均采用兩個及兩個以上三級指標(biāo)進(jìn)行衡量。所選擇的每個指標(biāo)至少能在一定程度上、一定時期內(nèi)反映區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)競爭力的基本特征。第二，所選擇的指標(biāo)必須是可度量的，而且在數(shù)據(jù)上具有可獲得性。屬性數(shù)據(jù)主要來自各類創(chuàng)新主體統(tǒng)計指標(biāo)，關(guān)系數(shù)據(jù)主要來自數(shù)據(jù)庫的相關(guān)數(shù)據(jù)。

指標(biāo)體系從六個方面衡量區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)的競爭力（如表1所示）。

1.企業(yè)能力X1。企業(yè)作為復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)多元主體互動中的核心主體，其能力是測度地區(qū)產(chǎn)業(yè)競爭力的重要部分。在企業(yè)能力評價中，本文主要從企業(yè)規(guī)模和企業(yè)創(chuàng)新能力兩個方面進(jìn)行測度。其中企業(yè)規(guī)模評價由各地區(qū)人工智能樣本企業(yè)數(shù)量、樣本企業(yè)估值/市值2項三級指標(biāo)構(gòu)成。人工智能樣本企業(yè)數(shù)指標(biāo)使用797家人工智能企業(yè)在各地區(qū)的分布情況進(jìn)行測度，樣本企業(yè)估值/市值指標(biāo)用各區(qū)域有效樣本企業(yè)的估值/市值進(jìn)行測度。而企業(yè)創(chuàng)新能力則包括3項三級指標(biāo)：樣本企業(yè)平均專利數(shù)、基礎(chǔ)和技術(shù)層樣本企業(yè)數(shù)①和樣本企業(yè)技術(shù)賦能關(guān)系數(shù)。

2.學(xué)術(shù)生態(tài)X2。隨著人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，高校和研發(fā)機(jī)構(gòu)通過構(gòu)建人工智能學(xué)術(shù)生態(tài)與產(chǎn)業(yè)界協(xié)同創(chuàng)新，推動人工智能產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)智能化步伐。本文分別從高校和非大學(xué)科研機(jī)構(gòu)的角度衡量各地區(qū)學(xué)術(shù)生態(tài)的整體情況，AI大學(xué)創(chuàng)新能力主要包括4項三級指標(biāo)，分別為AI大學(xué)數(shù)量、AI大學(xué)平均國內(nèi)論文數(shù)、平均國際論文數(shù)和平均專利數(shù)。非大學(xué)科研機(jī)構(gòu)創(chuàng)新能力指標(biāo)也包括4項三級指標(biāo)，分別為非大學(xué)科研機(jī)構(gòu)數(shù)，非大學(xué)科研機(jī)構(gòu)平均國內(nèi)論文數(shù)、平均國際論文數(shù)和非大學(xué)科研機(jī)構(gòu)平均專利數(shù)。

3.資本環(huán)境X3。融資和投資反映了區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)對資本的吸引力，因此資本環(huán)境包括3項三級指標(biāo)，分別為融資關(guān)系數(shù)、融資額和投資關(guān)系數(shù)。其中，投、融資關(guān)系數(shù)量指標(biāo)由樣本企業(yè)各區(qū)域投融資關(guān)系總數(shù)測度，而企業(yè)融資額指標(biāo)用各區(qū)域有效樣本企業(yè)的融資總額進(jìn)行測度。

4.國際開放度X4。國際開放度測度的是區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的國際資源整合能力。區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展往往得益于和國外創(chuàng)新主體的互動，國際合作的加強(qiáng)往往帶動了人工智能產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展。往往得益于前期國際學(xué)習(xí)經(jīng)驗、核心人力資本前期國際工作經(jīng)驗、國際技術(shù)輸入關(guān)系、國際技術(shù)賦能反映了區(qū)域人工智能企業(yè)與國外企業(yè)、高校、研究機(jī)構(gòu)的互動。國際開放度包括4項指標(biāo)：核心人力資本前期國際學(xué)習(xí)經(jīng)驗、核心人力資本前期國際工作經(jīng)驗、國際技術(shù)輸入關(guān)系數(shù)和國際技術(shù)賦能關(guān)系數(shù)。核心人力資本前期國際學(xué)習(xí)經(jīng)驗和工作經(jīng)驗、國際技術(shù)輸入和賦能關(guān)系數(shù)指標(biāo)主要用各地區(qū)樣本企業(yè)核心人力資本和技術(shù)關(guān)系數(shù)據(jù)的區(qū)域分布進(jìn)行測度。

5.鏈接能力X5。鏈接者是一類特殊的創(chuàng)新主體和活動，它通過把包括企業(yè)、開發(fā)者、大學(xué)、非大學(xué)科研機(jī)構(gòu)和政府在內(nèi)的多元創(chuàng)新主體連接起來，促進(jìn)多元創(chuàng)新主體之間的合作與交流，是人工智能科技和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的黏合劑和催化劑。區(qū)域鏈接者的活躍程度往往反映一個區(qū)域智能經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新和發(fā)展的活力。鏈接者評價指標(biāo)包括人工智能會議數(shù)和產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟數(shù)。

6.政府響應(yīng)X6。政府是區(qū)域產(chǎn)業(yè)整體發(fā)展的推動者，政府通過制定和落實相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策以及興建產(chǎn)業(yè)園區(qū)，加速人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，引領(lǐng)地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向。對政府響應(yīng)能力的測度用2項三級指標(biāo)進(jìn)行：人工智能產(chǎn)業(yè)園區(qū)規(guī)劃建設(shè)數(shù)量和政府出臺政策數(shù)量。其中，出臺政策的數(shù)量包括統(tǒng)計期內(nèi)政府出臺的規(guī)劃、實施意見和行動方案數(shù)量，人工智能產(chǎn)業(yè)園區(qū)指標(biāo)則用近年來各地方規(guī)劃和建設(shè)的人工智能和機(jī)器人產(chǎn)業(yè)園的數(shù)量進(jìn)行測度。

三、實證分析

（一）標(biāo)準(zhǔn)化處理

本文中區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)競爭力評價指數(shù)由24個基礎(chǔ)指標(biāo)構(gòu)成，每個指標(biāo)的評分表明各省份在人工智能領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)化競爭度的相對差距。各項指標(biāo)均與競爭度正相關(guān) ，即指標(biāo)值越高，人工智能產(chǎn)業(yè)競爭度越高。為了消除各指標(biāo)量綱影響，本文采用最小值—最大值方法，對各指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。單項指標(biāo)得分值的計算公式如下：

其中Xij為第i個省份的第j個指標(biāo)的得分，X為指標(biāo)值。

此外，由于本文所構(gòu)建的指標(biāo)體系中各指標(biāo)均為正向指標(biāo)，因此無須進(jìn)行正向化處理。

（二）競爭力評價模型構(gòu)建

采用多項關(guān)系數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)對區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)競爭力進(jìn)行評價，屬于多屬性決策問題，關(guān)鍵問題在于如何確定指標(biāo)權(quán)重。目前，確定指標(biāo)權(quán)重的方法，主要包括主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法和組合賦權(quán)法。主觀賦權(quán)法通常由決策者主觀上比較不同指標(biāo)的重要性之后進(jìn)行排序，從而確定指標(biāo)權(quán)重。主觀賦權(quán)法通?；跊Q策的實際問題和專家自身的經(jīng)驗和知識進(jìn)行賦權(quán)，往往帶有較強(qiáng)的主觀性。客觀賦權(quán)法則是由數(shù)據(jù)本身屬性特點形成，根據(jù)原始數(shù)據(jù)之間的關(guān)系來確定權(quán)重，權(quán)重的客觀性強(qiáng)，具有較強(qiáng)的數(shù)學(xué)理論依據(jù)。但是可能因為缺乏對事物真實情況的了解從而產(chǎn)生偏差，確定的權(quán)重也因此可能與現(xiàn)實不符。

因此，本文采用組合賦權(quán)法確定指標(biāo)體系的權(quán)重。組合賦權(quán)法兼顧主、客觀兩類權(quán)重信息， 既能充分利用客觀信息， 又能滿足決策者的主觀愿望，從而使得評價結(jié)果更加科學(xué)合理。本文主觀賦權(quán)法采用層次分析法，客觀賦權(quán)法采用熵權(quán)法，再通過加權(quán)得到最終權(quán)重。

1.主觀權(quán)重的計算

本文采用層次分析法來計算主觀權(quán)重。層次分析法的優(yōu)點在于符合系統(tǒng)性原則，簡潔實用，所需定量信息較少，只需將同一層次的指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較，即可得出最終結(jié)果?；舅悸肥前雅c問題有關(guān)的指標(biāo)分成目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和方案層等諸多層次，由專家對屬于同一支配元素的指標(biāo)進(jìn)行兩兩對比，得到兩兩對比的判斷矩陣。通過對判斷矩陣的計算，確定每一支配元素中的指標(biāo)相對于其支配元素的重要程度（權(quán)重），然后由下往上逐層合成不同層級的指標(biāo)權(quán)重，最終得到層次體系最底層指標(biāo)相對于目標(biāo)層的權(quán)重。本文基于層次分析法的基本思路，將所選指標(biāo)分解成目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和指標(biāo)層，構(gòu)建了層次分析模型。

2.客觀權(quán)重的計算

熵權(quán)法充分衡量了指標(biāo)數(shù)值之間的差異程度，克服了主觀賦權(quán)法主觀性過大的缺點?；舅悸肥歉鶕?jù)指標(biāo)變異性的大小確定客觀權(quán)重，若某個指標(biāo)的熵值越小，表明指標(biāo)值的信息量越多，評價中所起的作用越大，其權(quán)重也就越大，反之則權(quán)重越小。

3.組合權(quán)重的計算

參考李廉水等采用兼顧主觀偏好和客觀信息的組合賦權(quán)法來計算各評價指標(biāo)的組合權(quán)重，綜合權(quán)重計算公式為：

W=（w₁，w₂，…，w_n）T

w_j=βw^a_j+（1-β）w^b_j，j=1，2，…，n

其中，W為綜合指標(biāo)權(quán)重，waj為主觀賦權(quán)后各指標(biāo)權(quán)重，wbj為客觀賦權(quán)后各指標(biāo)權(quán)重，為了平衡主觀、客觀權(quán)重比重，取β=0.5。

（三） 數(shù)據(jù)來源

本文選取全國31個省份作為研究對象，由于受數(shù)據(jù)所限，中國臺灣、香港和澳門三個地區(qū)沒有列入評價范圍?；趧?chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的視角，截至2019年12月31日，本文構(gòu)建了包括797家人工智能企業(yè)、1915個投資者（投資機(jī)構(gòu)和非投資機(jī)構(gòu)）②、109所AI大學(xué)和103家非大學(xué)科研機(jī)構(gòu)③、在中國境內(nèi)召開的1870場會議、190家產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟④、31個省、自治區(qū)、直轄市出臺的577項相關(guān)政策和301家人工智能產(chǎn)業(yè)園區(qū)規(guī)劃建設(shè)情況⑤在內(nèi)的中國智能經(jīng)濟(jì)樣本庫。通過實際調(diào)查和大數(shù)據(jù)相結(jié)合的方法，采集數(shù)據(jù)和建立樣本數(shù)據(jù)庫。樣本數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)包括兩類：屬性數(shù)據(jù)和關(guān)系數(shù)據(jù)。屬性數(shù)據(jù)是指包括人工智能企業(yè)在內(nèi)的創(chuàng)新主體的成立時間、所屬地區(qū)和銷售收入等方面的信息;關(guān)系數(shù)據(jù)則是指樣本企業(yè)與其他節(jié)點發(fā)生的關(guān)系和互動規(guī)則方面的信息。

四、新一代人工智能產(chǎn)業(yè)區(qū)域競爭力總體排序和結(jié)果分析

依據(jù)上述模型及理論，結(jié)合2019年各省份相關(guān)數(shù)據(jù)，得到區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)競爭力評價指數(shù)總體得分及相應(yīng)排名（如表2所示）。

從2019年中國人工智能產(chǎn)業(yè)區(qū)域競爭力指數(shù)排名看，北京排名第一。廣東、上海、浙江、江蘇和山東在人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展上排在第二梯隊，分值分別為45.54、29.38、26.27、16.78和16.59。從區(qū)域上看，2019年中國人工智能產(chǎn)業(yè)競爭力北京和廣東最強(qiáng)，江蘇、浙江、上海次之，中部地區(qū)、東北三省競爭力水平普遍較高，西部地區(qū)整體競爭力較弱。

通過二級指標(biāo)排名可以看到（如表3所示），北京在國際開放度、企業(yè)能力和鏈接能力等方面均名列第一，廣東在政府響應(yīng)能力方面位列第一。產(chǎn)業(yè)競爭力排名較高的省市自治區(qū)都是人工智能企業(yè)較為聚集的區(qū)域。雖然各省市智能產(chǎn)業(yè)競爭力發(fā)展不平衡，但是有部分省份在某一組得分排名較高。如遼寧在學(xué)術(shù)生態(tài)得分排名較高，上海在資本環(huán)境和鏈接能力方面得分均排列前三。城市經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和升級過程中創(chuàng)造出的智能化需求，是引致創(chuàng)新資源集聚和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素。學(xué)術(shù)生態(tài)評分較高的遼寧?。?）、吉林?。?）在人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展上沒有表現(xiàn)出相應(yīng)的水平和能力，反而是學(xué)術(shù)生態(tài)排名分別位列第11、19、20名的安徽省、河北省和河南省，在人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展上走在了全國前列。以智能化需求為導(dǎo)向，構(gòu)建和培育富有活力的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，是區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的前提和基礎(chǔ)。

在上述分析的基礎(chǔ)上，本文提出的建議為：

第一，以京津冀、珠三角和長三角為重心，布局人工智能科技創(chuàng)新戰(zhàn)略，輻射帶動區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的同時，推動區(qū)域間產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展。北京作為中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的龍頭，在人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展上，不僅擁有科技創(chuàng)新資源優(yōu)勢，而且擁有數(shù)據(jù)生態(tài)和應(yīng)用場景優(yōu)勢。尤其是依托互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)和特色產(chǎn)業(yè)的優(yōu)勢，在數(shù)字內(nèi)容和新媒體、科技金融和智慧城市領(lǐng)域獲得了飛速發(fā)展。從在人工智能領(lǐng)域的地位看，北京市應(yīng)當(dāng)緊緊抓住建設(shè)具有全球影響力的科技創(chuàng)新中心的歷史機(jī)遇，以人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展為抓手，引領(lǐng)中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級。廣東省作為先進(jìn)制造業(yè)基地，在轉(zhuǎn)型升級過程中創(chuàng)造出了強(qiáng)烈的市場需求，通過政府的大力推動，牽引廣東省的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。從全國一盤棋的角度，應(yīng)著力加快北京、廣東、江蘇、浙江、上海以及黑龍江、遼寧地區(qū)間的產(chǎn)業(yè)互動，帶動周邊地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，以點帶面，進(jìn)而推動全國人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步升級。

第二，各地區(qū)發(fā)揮相應(yīng)優(yōu)勢，增強(qiáng)與優(yōu)勢地區(qū)間互動關(guān)系，帶動產(chǎn)業(yè)發(fā)展。企業(yè)、政府、高校以及科研院所的互動是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)，應(yīng)當(dāng)促進(jìn)中西部地區(qū)與優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)地區(qū)間的技術(shù)、學(xué)術(shù)合作。同時，偏遠(yuǎn)地區(qū)企業(yè)發(fā)展往往相對滯后，而且學(xué)術(shù)生態(tài)方面也相對薄弱，應(yīng)當(dāng)發(fā)揮區(qū)域鏈接者及政府的作用，提高區(qū)域鏈接能力，以需求為導(dǎo)向，因地制宜發(fā)展相應(yīng)的人工智能產(chǎn)業(yè)。

第三，加快人工智能與實體經(jīng)濟(jì)的融合。人工智能產(chǎn)業(yè)包括核心產(chǎn)業(yè)部門和融合產(chǎn)業(yè)部門。其中，核心產(chǎn)業(yè)部門是指基礎(chǔ)和技術(shù)層產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，主要由為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供基礎(chǔ)設(shè)施和核心技術(shù)的企業(yè)構(gòu)成。與核心產(chǎn)業(yè)部門不同，融合產(chǎn)業(yè)部門是人工智能與實體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展的領(lǐng)域，主要由應(yīng)用層人工智能企業(yè)構(gòu)成。從人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的實際進(jìn)程看，人工智能技術(shù)與實體經(jīng)濟(jì)的加速融合和融合產(chǎn)業(yè)部門的發(fā)展是未來決定和影響人工智能區(qū)域產(chǎn)業(yè)競爭力的關(guān)鍵變量。尤其是隨著邊緣計算的興起和發(fā)展，人工智能在更廣泛的范圍內(nèi)賦能現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)的時代即將到來。

第四，加快形成包括政府戰(zhàn)略引領(lǐng)、市場需求牽引、政產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同和加快新基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在內(nèi)的協(xié)同創(chuàng)新推動機(jī)制，是決定和影響區(qū)域產(chǎn)業(yè)競爭格局的關(guān)鍵。在人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展上，政府的作用不僅表現(xiàn)為制定完善的政策體系和引導(dǎo)新基礎(chǔ)設(shè)施投資的加強(qiáng)，而且表現(xiàn)在推動應(yīng)用場景的開放和數(shù)據(jù)生態(tài)優(yōu)勢的形成。在人工智能與實體經(jīng)濟(jì)的融合過程中，應(yīng)用場景的開放和數(shù)據(jù)生態(tài)優(yōu)勢的形成，是融合產(chǎn)業(yè)部門加速發(fā)展的前提。

第五，隨著核心產(chǎn)業(yè)部門的成熟和融合產(chǎn)業(yè)部門的發(fā)展，人工智能產(chǎn)業(yè)將從 “極化”走向“擴(kuò)散”。在“十四五”規(guī)劃中，要積極在欠發(fā)達(dá)地區(qū)布局新基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和人工智能科技創(chuàng)新資源，加快人工智能科技和產(chǎn)業(yè)向中西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)的“擴(kuò)散”趨勢，消除“數(shù)字鴻溝”可能帶來的新一輪區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡。

注釋：

①人工智能基礎(chǔ)和技術(shù)層企業(yè)是指提供包括大數(shù)據(jù)、云計算、邊緣計算和智能芯片在內(nèi)的基礎(chǔ)技術(shù)和包括核心算法在內(nèi)的核心技術(shù)企業(yè)。與應(yīng)用層企業(yè)相比，基礎(chǔ)層和技術(shù)層企業(yè)具有更強(qiáng)的創(chuàng)新和輻射帶動能力。

②投資者的樣本來自797家企業(yè)關(guān)系數(shù)據(jù)中作為關(guān)系節(jié)點的投資方，包括投資機(jī)構(gòu)和非投資機(jī)構(gòu)。

③AI大學(xué)和非大學(xué)科研機(jī)構(gòu)的樣本，來自權(quán)威機(jī)構(gòu)發(fā)布的人工智能大學(xué)和非大學(xué)科研機(jī)構(gòu)榜單。在對大學(xué)這類主體樣本進(jìn)行選擇和數(shù)據(jù)采集時，本文以Scopus數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，根據(jù)我國高校在國際上發(fā)表人工智能相關(guān)論文數(shù)和人工智能相關(guān)專業(yè)機(jī)構(gòu)的設(shè)置情況，截至2019年12月31日，共檢測到109所AI大學(xué)和103家人工智能領(lǐng)域的非大學(xué)科研機(jī)構(gòu)。

④會議包括2017年以來在中國境內(nèi)召開的以“人工智能”和“機(jī)器人”為主題的會議，產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟包括國家和地方成立的人工智能和機(jī)器人相關(guān)的產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟組織，主要來自網(wǎng)絡(luò)公開數(shù)據(jù)篩選。

⑤各地政府出臺的規(guī)劃、實施意見和行動計劃政策信息，來自各省、自治區(qū)、直轄市和重點城市的政府官網(wǎng)。

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A Research on Regional Competitiveness Evaluation of the New Generation Artificial Intelligence Industry

LIU Gang， LIU Chen

Abstract： Artificial intelligence is a general technology. It has a wide range of prospects of application， and can lead the comprehensive development of economy and society. From the perspective of complex network， this paper uses principal component analysis to build an evaluation index system based on attributive and relational data， and evaluates the regional competitiveness of China's artificial intelligence industry. According to the evaluation results， China's artificial intelligence industry is still in the stage of "polarization". With the deep integration of AI and real economy， artificial intelligence industry will enter a new stage dominated by "diffusion". It is the key to implement the new generation artificial intelligence development plan， to speed up the development of artificial intelligence industry to build an ecosystem of innovation with multiple innovation actors， and to promote the integration of artificial intelligence and real economy.

Key words： artificial intelligence; artificial intelligence industry; regional competitiveness; complex network

責(zé)任編輯：翟? ?祎

作者簡介：劉? ?剛（1965—），男，南開大學(xué)經(jīng)濟(jì)研究所教授、博士生導(dǎo)師。

劉? ?晨（1993—），男，南開大學(xué)經(jīng)濟(jì)研究所博士研究生。