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    人工智能發(fā)展水平測度指標(biāo)體系及其應(yīng)用

    2022-06-10 03:06:42鐘玉婷
    社會科學(xué)動態(tài) 2022年6期
    關(guān)鍵詞:測度指標(biāo)體系人工智能

    鐘玉婷 鐘 堅

    數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展與廣泛應(yīng)用,使人工智能迅速成為新一輪科技革命中最具通用性和滲透性的新型技術(shù),不僅產(chǎn)業(yè)融合度高,而且能夠有效提高產(chǎn)業(yè)效率,賦能經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。世界各國紛紛加快制定人工智能發(fā)展規(guī)劃,出臺相關(guān)支持政策,以捕捉新一輪技術(shù)革命與產(chǎn)業(yè)變革的機遇。在這樣的時代背景下,我國政府將人工智能發(fā)展提升至國家戰(zhàn)略高度,2015 年5 月,黨中央、國務(wù)院著眼全球視野和戰(zhàn)略布局,立足我國國情和發(fā)展階段作出了實施《中國制造2025》 的戰(zhàn)略決策。 《中國制造2025》明確提出,加快推動新一代信息技術(shù)與制造技術(shù)融合發(fā)展,把智能制造作為兩化深度融合的主攻方向;著力發(fā)展智能裝備和智能產(chǎn)品,推進生產(chǎn)過程智能化,培育新型生產(chǎn)方式,全面提升企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、管理和服務(wù)的智能化水平。2017 年7月,國務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,明確提出到2030 年成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心的發(fā)展目標(biāo)。2020 年11 月,《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二O 三五年遠景目標(biāo)的建議》明確提出,瞄準(zhǔn)人工智能、量子信息、集成電路、生命健康、腦科學(xué)、生物育種、空天科技、深地深海等前沿領(lǐng)域,實施一批具有前瞻性、戰(zhàn)略性的國家重大科技項目。為了貫徹實施上述文件精神,各地政府也不斷加大科研投入力度,積極布局人工智能產(chǎn)業(yè),建設(shè)人工智能產(chǎn)業(yè)園區(qū);各高校不斷新設(shè)相關(guān)學(xué)科專業(yè),足見我國各地對人工智能發(fā)展的重視。

    然而,就整個行業(yè)而言,全球范圍內(nèi)人工智能技術(shù)仍處于發(fā)展的初級階段。在此背景下,客觀判斷我國人工智能的發(fā)展水平,有利于準(zhǔn)確把握我國人工智能行業(yè)在國際市場的實際競爭能力,有利于推動人工智能行業(yè)實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。因此,人工智能發(fā)展水平測度指標(biāo)體系的設(shè)計與研究,無論是對相關(guān)政府部門還是學(xué)術(shù)界而言,都有著重要的參考價值。

    一、 問題的提出

    近年來,基于數(shù)字技術(shù)的機器學(xué)習(xí)不斷突破推動了人工智能產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展,人工智能設(shè)備通過機器學(xué)習(xí)完成了大量人類難以企及的工作任務(wù)。當(dāng)前,中國人工智能領(lǐng)域也取得了一些進展,主動了解和掌握人工智能發(fā)展情況、發(fā)展水平及發(fā)展方向,對中國戰(zhàn)略層面的研發(fā)布局至關(guān)重要。而人工智能的快速發(fā)展和決策者的重視也使得人工智能成為新的研究熱點,相關(guān)領(lǐng)域的研究人員圍繞這一主題開展了研究。曹靜等通過分析人工智能發(fā)展對經(jīng)濟增長的影響,發(fā)現(xiàn)人工智能發(fā)展提升勞動生產(chǎn)率、促進經(jīng)濟增長,但也加劇失業(yè)①,類似觀點還存在于陳楠、蔡躍洲的研究成果中②。陳彥斌等基于人口老齡化背景,對人工智能與經(jīng)濟增長的關(guān)系展開討論,認(rèn)為衡量人工智能發(fā)展水平主要有兩個方向:一是使用已經(jīng)實現(xiàn)自動化的生產(chǎn)任務(wù)占所有生產(chǎn)任務(wù)的比重反映人工智能發(fā)展程度③,郭凱明、程承坪、王瑞瑜等的研究成果支持類似觀點④;二是假設(shè)人工智能發(fā)展使生產(chǎn)函數(shù)中出現(xiàn)了與普通資本不同的智能資本,然后通過智能資本及其變化來刻畫人工智能的發(fā)展程度,如陳利鋒、黃旭與董志強、程惠芳等的研究成果⑤。

    一些專業(yè)機構(gòu)和學(xué)者則聚焦于人工智能發(fā)展測度問題從不同視角展開研究。烏鎮(zhèn)智庫發(fā)布的《全球人工智能發(fā)展報告》,自2016 年起連續(xù)多年從產(chǎn)業(yè)、技術(shù)、應(yīng)用場景3 個維度匯總?cè)斯ぶ悄馨l(fā)展數(shù)據(jù);2018 年,清華大學(xué)中國科技研究中心發(fā)布的《中國人工智能發(fā)展報告2018》,從科技產(chǎn)出與人才投入、產(chǎn)業(yè)發(fā)展與市場應(yīng)用、發(fā)展戰(zhàn)略與政策環(huán)境、社會認(rèn)知與綜合影響等4 個維度對國內(nèi)人工智能發(fā)展水平進行測度;2019 年,國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心發(fā)布的《中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展指數(shù)》,從基礎(chǔ)支撐、創(chuàng)新能力、融合應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)運行、環(huán)境保障5 個維度對人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況進行綜合評價。相比之下,學(xué)者們的研究則更加細化與學(xué)術(shù)化。李旭輝等嘗試構(gòu)建人工智能產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力測度指標(biāo)體系,運用縱橫向拉開檔次法、非線性規(guī)劃法對人工智能產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力進行測度⑥;呂榮杰與郝力曉通過熵權(quán)法,從制度環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施、技術(shù)創(chuàng)新與生產(chǎn)應(yīng)用4 個維度測度2003—2018年中國省際人工智能發(fā)展指數(shù)⑦;顧國達與馬文景則構(gòu)建了以環(huán)境力、知識創(chuàng)造力、產(chǎn)業(yè)競爭力為主的人工智能綜合發(fā)展指數(shù)體系,運用組合賦權(quán)法和時序加權(quán)平均算子對2010—2018 年中國、美國、歐盟、日本、韓國、加拿大等國家和地區(qū)的人工智能發(fā)展水平進行量化評估⑧。

    通過以上分析不難發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有研究成果更多采用較為單一或相對簡單的指標(biāo)對人工智能發(fā)展水平進行替代研究,也有學(xué)者針對相關(guān)問題嘗試構(gòu)建測度指標(biāo)體系。遺憾的是,迄今為止學(xué)術(shù)界對人工智能發(fā)展水平的測度,尚未構(gòu)建相對科學(xué)的指標(biāo)體系,導(dǎo)致人工智能發(fā)展的相關(guān)研究缺少量化分析基礎(chǔ)。由于人工智能發(fā)展仍處于初級階段,統(tǒng)計數(shù)據(jù)稀缺,更是加大了評估難度,適用于該領(lǐng)域發(fā)展水平測度的指標(biāo)體系仍有待于進一步歸納與提煉。

    為了更好地對相關(guān)學(xué)術(shù)問題進行深化與探索,本文圍繞人工智能發(fā)展的表征與影響展開分析,著重考察以下問題:第一,人工智能發(fā)展水平測度的對象是什么?第二,測度指標(biāo)體系設(shè)計思路是什么?哪些指標(biāo)更適合衡量我國人工智能發(fā)展?fàn)顩r?第三,指標(biāo)體系整體適用性怎么樣?具體來看,首先考察的是人工智能概念內(nèi)涵與外延的界定,回答了何謂人工智能;其次,結(jié)合人工智能以無形資產(chǎn)為主的基本特征,本文重點關(guān)注其發(fā)展水平測度指標(biāo)體系的構(gòu)建;最后,本文分析了指標(biāo)體系的數(shù)據(jù)獲取、權(quán)重測算等應(yīng)用問題。

    二、 測度對象的界定

    人工智能作為技術(shù)進步的一種具體形式,指“賦予計算機系統(tǒng)具備正常執(zhí)行需要人類智慧的任務(wù)的能力”,是基于電子信息技術(shù)的自動化設(shè)備,與生物智能相對應(yīng);而斯圖爾特·羅素等認(rèn)為,人工智能是擁有類人類行為、類人類思考、理性的思考和理性的行為的人造工具⑨,其發(fā)展大致經(jīng)歷了孕育、誕生、早期熱情與現(xiàn)實困難等孵化階段。當(dāng)前人工智能發(fā)展還處于早期階段,盡管研究人工智能的相關(guān)文獻逐漸增多,但當(dāng)前研究多以人工智能的應(yīng)用、影響以及發(fā)展趨勢為主,鮮少關(guān)注到人工智能發(fā)展水平的測度問題。此外,人工智能多以無形資產(chǎn)為主。以阿爾法狗為例,人工智能不再簡單呈現(xiàn)為自動化機器設(shè)備,而是基于算法和數(shù)據(jù)且具有學(xué)習(xí)能力的智能數(shù)據(jù)處理系統(tǒng),無形中加大了對人工智能資產(chǎn)價值進行衡量的難度。實質(zhì)上,對某一領(lǐng)域發(fā)展水平測度的研究,明確測度對象需要用哪些指標(biāo)來衡量其發(fā)展水平尤為重要。

    基于此,本文將從宏觀和微觀兩個層面明確測度人工智能發(fā)展水平的對象和相關(guān)衡量指標(biāo),以期能夠科學(xué)全面地對我國人工智能發(fā)展水平進行測度。

    (一) 宏觀測度對象

    鑒于人工智能發(fā)展離不開科技發(fā)展環(huán)境支持和社會包容,因此選擇測度對象的首要考量是人工智能發(fā)展的宏觀環(huán)境,具體細分為政策環(huán)境、經(jīng)濟環(huán)境與創(chuàng)新環(huán)境。

    一是政策環(huán)境對人工智能發(fā)展的支撐。政策環(huán)境作為支持人工智能發(fā)展的重要外部環(huán)境,其環(huán)境的好壞直接影響到人工智能的發(fā)展?fàn)顟B(tài),尤其是各級政府出臺的政策對技術(shù)進步或新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在較強影響的情況下,如何科學(xué)、合理地評估政策環(huán)境,對衡量人工智能發(fā)展水平尤為重要。首先,在政策環(huán)境評估的具體政策選擇方面,應(yīng)包括方向引導(dǎo)、融資扶持、稅收優(yōu)惠及業(yè)務(wù)支持等相關(guān)主題;其次,在政策內(nèi)容評估方面,應(yīng)聚焦于相關(guān)支持政策數(shù)量、金融扶持政策數(shù)量以及人工智能專項資金扶持。無須諱言,政策環(huán)境評估結(jié)果也反映出政府部門對人工智能發(fā)展的重視程度。

    二是經(jīng)濟環(huán)境對人工智能發(fā)展的適配。一方面,由于技術(shù)進步最終呈現(xiàn)在軟件(網(wǎng)絡(luò)) 服務(wù)或硬件設(shè)備上,因而人工智能發(fā)展離不開信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展,同樣也離不開相關(guān)硬件產(chǎn)業(yè)發(fā)展,脫離產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)空談人工智能發(fā)展顯然是不現(xiàn)實的;另一方面,人工智能發(fā)展離不開經(jīng)濟能力與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的支撐,區(qū)域經(jīng)濟總量尤其是二、三產(chǎn)業(yè)總量對人工智能發(fā)展具有重要影響。因此,測度人工智能發(fā)展水平必然需要考察信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展、區(qū)域經(jīng)濟總量及二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平,且經(jīng)濟環(huán)境作為承接人工智能外部發(fā)展的重要基礎(chǔ),對其進行評估亦有著重要現(xiàn)實意義。

    三是創(chuàng)新環(huán)境對人工智能發(fā)展的孵化。創(chuàng)新環(huán)境是創(chuàng)新系統(tǒng)的內(nèi)部基礎(chǔ)條件,支撐著人工智能創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)各主體的良性運轉(zhuǎn),不僅是效率改善和能力提升的關(guān)鍵,而且技術(shù)創(chuàng)新也離不開創(chuàng)新環(huán)境的孵化。因此,在不考慮科技創(chuàng)新輸入的情況下,區(qū)域科技創(chuàng)新活力和自主創(chuàng)新能力不僅是技術(shù)創(chuàng)新的基礎(chǔ),也是服務(wù)于科技創(chuàng)新活動和促進科技進步的重要保障。相關(guān)技術(shù)孵化平臺或產(chǎn)業(yè)園區(qū)作為技術(shù)創(chuàng)新的繁育土壤,既是創(chuàng)新能力的重要體現(xiàn),又是支撐經(jīng)濟社會發(fā)展的重要戰(zhàn)略資源。因此,人工智能發(fā)展水平測度考察的一個重點應(yīng)為區(qū)域科技自主創(chuàng)新能力、孵化平臺數(shù)量及人工智能產(chǎn)業(yè)園區(qū)數(shù)量。

    (二) 微觀測度對象

    微觀層面的考察側(cè)重于社會主體的投入產(chǎn)出情況,具體細分為微觀主體、創(chuàng)新成果與成果應(yīng)用。

    一是微觀主體積極性。微觀主體是人工智能技術(shù)創(chuàng)新的載體與實踐者,同時也是人工智能產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力的重要支撐,具有整合科技資源、開放共享、支撐和服務(wù)科技研發(fā)活動的功能,其主體包括與人工智能產(chǎn)業(yè)相關(guān)的企業(yè)、研發(fā)機構(gòu)及相關(guān)高校等。另外,微觀主體對技術(shù)創(chuàng)新的參與積極性,將直接推動區(qū)域人工智能發(fā)展水平的提升。習(xí)近平總書記指出,人才資源是第一資源,也是創(chuàng)新活動中最為活躍、最為積極的因素⑩。顯然,高素質(zhì)的科研人才數(shù)量也是衡量人工智能創(chuàng)新發(fā)展水平的重要指標(biāo)之一。因此,相關(guān)測度的重點應(yīng)為研發(fā)人員數(shù)量、人工智能企業(yè)數(shù)量、研發(fā)機構(gòu)數(shù)量、高校相關(guān)一流學(xué)科數(shù)量、研發(fā)經(jīng)費投入及固定資產(chǎn)投入等。

    二是創(chuàng)新產(chǎn)出能力。主要體現(xiàn)在創(chuàng)新成果和創(chuàng)新效益兩個方面,創(chuàng)新成果是指由于實施創(chuàng)新活動而產(chǎn)生有形或無形的成果,既是科學(xué)技術(shù)進步的最終結(jié)果,又是驅(qū)動過程的開端資源1?,其成果數(shù)量還是創(chuàng)新產(chǎn)出力的表征。創(chuàng)新效益作為衡量創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展過程中創(chuàng)新產(chǎn)出能力的關(guān)鍵因素,既是評價創(chuàng)新產(chǎn)出能力的量化標(biāo)準(zhǔn),還能為人工智能產(chǎn)業(yè)進行再創(chuàng)新提供技術(shù)與資金支持。從最終表現(xiàn)看,創(chuàng)新成果和創(chuàng)新效益都是影響創(chuàng)新產(chǎn)出能力的重要因素。因此,考察人工智能發(fā)展水平的核心是對創(chuàng)新成果數(shù)量和創(chuàng)新效益的衡量。根據(jù)對當(dāng)前人工智能發(fā)展水平的分析可知,人工智能產(chǎn)出具體表現(xiàn)為技術(shù)發(fā)明、研究突破及行業(yè)產(chǎn)出,因此,相關(guān)測度重點應(yīng)為發(fā)明專利數(shù)、研究論文數(shù)量、相關(guān)會議/論壇數(shù)、相關(guān)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值等。

    三是成果應(yīng)用貢獻度。科技創(chuàng)新最終要應(yīng)用于社會經(jīng)濟實踐,以市場需求為導(dǎo)向的創(chuàng)新,才是科技成果社會價值的有效呈現(xiàn)。當(dāng)前,人工智能發(fā)展成果應(yīng)用主要表現(xiàn)為消費場景、生產(chǎn)場景與軍事場景三個方面的應(yīng)用,其中,消費場景應(yīng)用指消費類智能電子設(shè)備或軟件的使用,如學(xué)習(xí)機器人、掃地機器人、智能化翻譯軟件等;生產(chǎn)場景應(yīng)用指生產(chǎn)自動化設(shè)備或軟件的使用,如智能化管理系統(tǒng)、自動化生產(chǎn)線、自動生產(chǎn)輔助設(shè)備等;軍事場景應(yīng)用指軍用智能化裝備的使用,如軍用機器人、軍用無人機及其他智能輔助設(shè)備等。因此,相關(guān)測度重點為發(fā)明專利轉(zhuǎn)讓、消費類智能化設(shè)備或軟件企業(yè)銷售、自動化設(shè)備或軟件生產(chǎn)企業(yè)銷售、智能化軍用設(shè)備銷售等。

    三、 指標(biāo)體系設(shè)計

    基于上述分析,利用單一指標(biāo)對人工智能發(fā)展水平進行變量替代的做法,已經(jīng)對該領(lǐng)域?qū)W術(shù)研究形成制約。因此,本文在明確宏觀考察對象與微觀考察對象的基礎(chǔ)上,梳理人工智能發(fā)展水平測度指標(biāo)體系的構(gòu)建思路與秉持原則,進而對測度指標(biāo)體系進行設(shè)計。

    (一) 指標(biāo)體系設(shè)計思路

    結(jié)合前文對測度對象的界定,借鑒李旭輝等的研究中關(guān)于指標(biāo)體系構(gòu)建的思路?,按照事物發(fā)展“事前—事中—事后”的邏輯順序,提煉我國人工智能發(fā)展水平測度指標(biāo)體系設(shè)計的基本思路。初步擬定指標(biāo)體系的整體框架為“三層四維”,具體而言,縱向分為一、二、三級指標(biāo),由三級基礎(chǔ)指標(biāo)向上逐層支撐;橫向則將我國人工智能發(fā)展水平測度指標(biāo)體系歸納為創(chuàng)新支撐、技術(shù)成果、成果應(yīng)用、創(chuàng)新實踐四個維度。

    一是創(chuàng)新支撐,指直接或間接參與到創(chuàng)新活動過程中的因素,既是人工智能技術(shù)創(chuàng)新的軟硬件基礎(chǔ),又是維系和促進創(chuàng)新活動開展的保障與基礎(chǔ)。因此,創(chuàng)新支撐維度更側(cè)重衡量人工智能創(chuàng)新的趨勢及持續(xù)性能力,測評指標(biāo)設(shè)計則應(yīng)考慮對政策環(huán)境、經(jīng)濟環(huán)境及創(chuàng)新環(huán)境的承接。測度內(nèi)容可歸納為政策環(huán)境、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)與創(chuàng)新環(huán)境等三個二級指標(biāo)。

    二是技術(shù)成果,指人工智能技術(shù)創(chuàng)新成果輸出,由于技術(shù)轉(zhuǎn)化形式包括直接和間接兩種,考慮到間接技術(shù)轉(zhuǎn)化的衡量難度較高,因而此處特指直接技術(shù)成果。之所以將直接技術(shù)成果納入到測度指標(biāo)體系,就在于創(chuàng)新技術(shù)輸出的直接成果不僅是創(chuàng)新技術(shù)的物化顯示,也是作為引領(lǐng)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的主要載體,代表先進技術(shù)的發(fā)展方向。因此,技術(shù)成果維度應(yīng)側(cè)重測度人工智能創(chuàng)新的直接研究成果,測評指標(biāo)設(shè)計要考慮相關(guān)企業(yè)、科研機構(gòu)及高校的發(fā)明專利與科研論文輸出。測度內(nèi)容可歸納為技術(shù)發(fā)明與科研論文兩個二級指標(biāo)。

    三是成果應(yīng)用,指人工智能技術(shù)成果的社會價值。由于知識創(chuàng)造與技術(shù)創(chuàng)新最終要服務(wù)于社會實踐,由社會實踐統(tǒng)一實現(xiàn)其社會價值。因而對一個國家或地區(qū)的人工智能發(fā)展水平進行測度,不僅要考慮人工智能發(fā)展所依托的創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新質(zhì)量,還要明確人工智能的知識創(chuàng)造、傳播和應(yīng)用貢獻度。因此,成果應(yīng)用維度應(yīng)側(cè)重衡量人工智能創(chuàng)新成果的場景使用即技術(shù)轉(zhuǎn)化情況,測評指標(biāo)設(shè)計要考慮相關(guān)研究成果的生產(chǎn)轉(zhuǎn)化或消費場景轉(zhuǎn)化。測度內(nèi)容可歸納為應(yīng)用轉(zhuǎn)化與產(chǎn)智融合兩個二級指標(biāo)。

    四是創(chuàng)新實踐,指人工智能發(fā)展的投入產(chǎn)出。投入與產(chǎn)出作為人工智能技術(shù)發(fā)展過程的重要一環(huán),其資源投入多少會直接影響人工智能發(fā)展水平,且人工智能技術(shù)產(chǎn)出又是人工智能發(fā)展水平狀況的直接表現(xiàn)。換言之,即可通過資源投入來考核產(chǎn)出大小,借此判斷人工智能發(fā)展水平?。因此,創(chuàng)新實踐維度應(yīng)更側(cè)重測度人工智能創(chuàng)新實踐的投入產(chǎn)出,測評指標(biāo)設(shè)計則要考慮社會創(chuàng)新參與主體、實際創(chuàng)新投入及經(jīng)濟產(chǎn)出情況。測度內(nèi)容可歸納為創(chuàng)新主體、創(chuàng)新投入與創(chuàng)新回報等三個二級指標(biāo)。

    (二) 指標(biāo)選取原則

    結(jié)合人工智能發(fā)展測度指標(biāo)體系的構(gòu)建思路,本文立足于指標(biāo)數(shù)據(jù)的可獲得性與指標(biāo)測度的有效性,圍繞我國各地社會經(jīng)濟發(fā)展的現(xiàn)實基礎(chǔ),提出以下三級指標(biāo)的選取原則。

    一是匹配性原則,即三級指標(biāo)需要與測評內(nèi)容相匹配。一方面,各維度指標(biāo)需要與相應(yīng)二級指標(biāo)測評內(nèi)容相匹配,支撐二級指標(biāo)的測評目的;另一方面,三級指標(biāo)作為測度指標(biāo)體系的基礎(chǔ)層,內(nèi)容設(shè)計需要考慮與現(xiàn)實社會活動的匹配性。

    二是適用性原則,即三級指標(biāo)需要適用于我國人工智能發(fā)展水平測度。一方面,考慮到指標(biāo)體系的測度范圍,要求三級指標(biāo)需要適用于我國宏觀層面及省域中觀層面;另一方面,考慮到人工智能發(fā)展的技術(shù)特征,要求三級指標(biāo)選擇需要能適用人工智能軟硬件結(jié)合的技術(shù)特點。

    三是可獲得原則,即三級指標(biāo)測度所需數(shù)據(jù)可以通過搜集整理獲得。鑒于人工智能仍處于早期階段,很多數(shù)據(jù)尚未進行有效統(tǒng)計,因此,測度指標(biāo)選擇的一個重要原則為測評數(shù)據(jù)的可獲得性。一般來講,數(shù)據(jù)來源于政府部門公開發(fā)布的網(wǎng)站或者社會認(rèn)可的權(quán)威機構(gòu),如《中國科技統(tǒng)計年鑒》 《中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展指數(shù)》等;但部分難以獲得的指標(biāo)數(shù)據(jù)可采用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)、擬定算法進行抓取與解析。

    (三) 指標(biāo)體系

    盡管目前學(xué)術(shù)界對如何構(gòu)建人工智能發(fā)展測度指標(biāo)體系尚未形成一致結(jié)論,但相關(guān)研究已有不少成果。結(jié)合前文人工智能發(fā)展測度指標(biāo)體系的構(gòu)建思路與指標(biāo)選取原則,本文借鑒《中國成長型AI企業(yè)研究報告》 《2021 人工智能發(fā)展白皮書》 《人工智能發(fā)展報告2020》 《中國區(qū)域科技創(chuàng)新評價報告2020》等及相關(guān)指標(biāo)體系,設(shè)計了包含4 個維度(一級指標(biāo))、10 個二級指標(biāo)與32 個三級指標(biāo)的人工智能發(fā)展水平測度指標(biāo)體系,具體指標(biāo)內(nèi)容如表1 所示。

    表1 人工智能發(fā)展水平測度指標(biāo)體系

    由于不同指標(biāo)的度量單位存在差異,因而在后續(xù)測度計算過程中需要對相關(guān)數(shù)據(jù)進行無量綱化處理。本文測度的指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》 《中國科技統(tǒng)計年鑒》 《中國城市統(tǒng)計年鑒》及各省《統(tǒng)計年鑒》等,部分指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《自主創(chuàng)新年度報告(2012)》等學(xué)術(shù)成果。

    四、 測度應(yīng)用分析

    為了更好地開展數(shù)據(jù)搜集與分析工作,確保采集的數(shù)據(jù)能夠科學(xué)有效地反映測度對象的真實情況。本文將根據(jù)前面的指標(biāo)體系設(shè)計,對指標(biāo)體系的特征與適用性進行闡述,以便指導(dǎo)所設(shè)計的指標(biāo)體系在后續(xù)人工智能測度研究中得到合適的參照與應(yīng)用。

    (一) 指標(biāo)體系特征

    本文提出的人工智能發(fā)展水平測度指標(biāo)體系的測度范圍涵蓋了整個人工智能領(lǐng)域,具有覆蓋面廣、指標(biāo)數(shù)量少、客觀性強等特征。具體來看:第一,基礎(chǔ)層即第三層級的指標(biāo)覆蓋面廣,基本涵蓋了人工智能領(lǐng)域的宏微觀環(huán)境、技術(shù)創(chuàng)新、創(chuàng)新應(yīng)用及產(chǎn)出回報等全生態(tài)鏈條;第二,指標(biāo)數(shù)量精簡,指標(biāo)設(shè)計充分考慮了測度相關(guān)性,不以指標(biāo)數(shù)量多少衡量指標(biāo)體系的全面程度,以降低測度工作難度;第三,不設(shè)計主觀評價指標(biāo),全部指標(biāo)體系均可通過第三方數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù),以增強評價工作的客觀性。

    (二) 適用性分析

    從地域范圍看,本文構(gòu)建的指標(biāo)體系主要圍繞區(qū)域人工智能發(fā)展水平測度需要展開,空間適用范圍較廣,既可用于國家層面的發(fā)展水平測度,也可用于區(qū)域、省域、都市圈以及大都市人工智能發(fā)展水平測度;在指標(biāo)體系使用過程中,結(jié)合地域具體情況,可對指標(biāo)體系部分內(nèi)容進行數(shù)據(jù)替代,但不建議減少指標(biāo)數(shù)量。從時間范圍看,本文構(gòu)建的指標(biāo)體系較適用于年度發(fā)展水平測度,考慮到動態(tài)變量影響,部分指標(biāo)可采用年末靜態(tài)時點數(shù)據(jù)作為年度測度數(shù)據(jù)。總體來看,本文構(gòu)建的指標(biāo)體系適用于宏觀的區(qū)域性人工智能發(fā)展水平測度,而不是適用于微觀的行業(yè)發(fā)展或企業(yè)技術(shù)發(fā)展測度。

    (三) 權(quán)重測算工具

    關(guān)于三級指標(biāo)體系的權(quán)重確定問題,逐步分化為基于截面數(shù)據(jù)的靜態(tài)綜合測度與基于面板數(shù)據(jù)的動態(tài)綜合測度。對于截面數(shù)據(jù),常見方法是因素分析法和熵權(quán)法。其中,因素分析法是通過因子分析法或主成分法計算指標(biāo)權(quán)重,而熵權(quán)法則常用于計算分項權(quán)重,近年來相關(guān)研究中也較多采用此類方法。對于面板數(shù)據(jù),常見方法為縱橫向拉開檔次法,即針對時序立體數(shù)據(jù)的動態(tài)測度方法,基本原則為最大化立體數(shù)據(jù)來體現(xiàn)各評價對象之間的差異,采用求解非線性規(guī)劃問題思路來逐層確定指標(biāo)權(quán)重,利用指標(biāo)權(quán)重測度各區(qū)域人工智能發(fā)展的評價指數(shù)。在指標(biāo)體系實際應(yīng)用中結(jié)合數(shù)據(jù)搜集,進一步確定采用的權(quán)重計算方法。

    五、 結(jié)語

    本文從人工智能發(fā)展水平測度研究現(xiàn)狀入手,借鑒學(xué)術(shù)界現(xiàn)有的研究成果與思路,構(gòu)建了適合我國人工智能發(fā)展水平測度的指標(biāo)體系。綜合來看,本文主要有如下學(xué)術(shù)貢獻:第一,圍繞人工智能發(fā)展構(gòu)建了適用于中國人工智能發(fā)展水平測度的指標(biāo)體系,其中三級指標(biāo)32 個,覆蓋面較廣,彌補了國內(nèi)關(guān)于人工智能發(fā)展研究局限于理論推演的缺憾。第二,從測度對象分析入手,確定指標(biāo)體系構(gòu)建的思路與指標(biāo)選取原則。其中,匹配性、適用性與可獲得性三大原則的確立,為人工智能發(fā)展水平測度工作提供一個新的研究視角。第三,本文提出的“三層四維”指標(biāo)體系為人工智能的相關(guān)實證問題的測度計算奠定了基礎(chǔ)。

    注釋:

    ①曹靜、周亞林:《人工智能對經(jīng)濟的影響研究進展》,《經(jīng)濟學(xué)動態(tài)》2018 年第1 期。

    ②陳楠等:《人工智能影響就業(yè)的多重效應(yīng)與影響機制:綜述與展望》,《中國人力資源開發(fā)》2021 年第11期;蔡躍洲、陳楠:《新技術(shù)革命下人工智能與高質(zhì)量增長、高質(zhì)量就業(yè)》,《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究》2019 年第5 期。

    ③陳彥斌、林晨、陳小亮:《人工智能、老齡化與經(jīng)濟增長》,《經(jīng)濟研究》2019 年第7 期。

    ④郭凱明:《人工智能發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級與勞動收入份額變動》,《管理世界》2019 年第7 期;程承坪、陳志:《人工智能促進中國經(jīng)濟增長的機理——基于理論與實證研究》,《經(jīng)濟問題》2021 年第10 期;王瑞瑜、王森:《老齡化、人工智能與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整》,《財經(jīng)科學(xué)》2020 年第1 期。

    ⑤陳利鋒、鐘玉婷:《人工智能發(fā)展的宏觀經(jīng)濟效應(yīng):動態(tài)隨機一般均衡視角》,《上海金融》2020 年第1期;黃旭、董志強:《人工智能如何促進經(jīng)濟增長和社會福利提升?》,《中央財經(jīng)大學(xué)學(xué)報》2019 年第11 期;程惠芳、陸嘉?。骸吨R資本對工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的實證分析》,《經(jīng)濟研究》2014 年第5 期。

    ⑥1??李旭輝等:《三大支撐帶人工智能產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力測度分析》,《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究》2020 年第4 期。

    ⑦郝力曉、呂榮杰:《人工智能影響工資水平的機理研究》,《工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟》2021 年第11 期。

    ⑧顧國達、馬文景:《人工智能綜合發(fā)展指數(shù)的構(gòu)建及應(yīng)用》,《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究》2021 年第1 期。

    ⑨ [美]斯圖爾特·羅素、諾文:《人工智能:一種現(xiàn)代的方法》第3 版,姜哲等譯,人民郵電出版社2010版,第1—11 頁。

    ⑩韓民青:《論習(xí)近平科技思想的理論創(chuàng)新》,《東岳論叢》2017 年第4 期。

    ?李旭輝、鄭麗琳、程靜靜:《國家自主創(chuàng)新示范區(qū)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展動態(tài)評價體系研究——基于二次加權(quán)動態(tài)評價方法》,《華東經(jīng)濟管理》2019 年第3 期。

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