发展人工智能的产业政策存在的问题与调整思路

发布时间：2022-07-19 14:39

　　2016年以来,中央部委以及各级地方政府出台了大量政策文件,旨在推动人工智能快速发展。在总结梳理中国过去30年所实施的产业政策不足的基础上,将美国、日本、德国等发达经济体的政府与中国各级政府所出台的人工智能产业政策进行对比分析,发现当前中国发展人工智能的产业政策存在一些问题,如果处理不当有可能出现各地区盲目发展人工智能和产能过剩的局面。要想促进人工智能的健康发展,需要对产业政策进行三方面调整。第一,尽量不要制定明确的量化目标,尤其要避免将人工智能与经济增长目标直接挂钩,以防引发不同地区之间的重复建设和产能过剩风险。在制定人工智能发展规划时,可以采取"中央政府顶层设计+地方政府因地制宜"的模式,让不同地区发挥自身的比较优势。第二,加大对人工智能关键领域基础性研发的支持力度,为人工智能的发展提供核心技术支撑。第三,尽快从选择性产业政策转向功能性产业政策,减少对项目审批、目录指导等直接干预手段的使用,转而注重营造良好的发展环境,从而促进人工智能的健康发展。 

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
一、引言
二、对中国已实施产业政策的总结和思考
    第一,政府部门将产业政策视为拉动增长的工具,容易导致重复建设和产能过剩。
    第二,政府部门对基础科学研究的重视程度不够,再加上产业政策实施过程中的监督和评估不到位,导致所扶持产业的创新能力不足。
    第三,政府部门主要采取目录指导和项目审批等形式落实产业政策,容易造成不公平的竞争环境。
三、当前中国出台的人工智能产业政策存在的问题
    第一,就最终目标而言,发达经济体的产业政策很少制定量化指标,而中国的产业政策注重制定量化目标,而且与经济增长直接挂钩,容易引发重复建设和产能过剩等问题。
    第二,就技术创新而言,发达经济体的产业政策注重直接增加基础性研发投入,而中国的产业政策主要使用项目审批、补贴和税收减免等传统手段鼓励创新,缺少对基础性研发的直接扶持和培育。
    第三,就具体应用而言,发达经济体政府部门通常不会主导人工智能的产业化应用,而中国政府部门则高度重视人工智能的产业化应用,有可能导致各地人工智能产业高度同质化,并加剧重复建设和产能过剩问题。
四、中国发展人工智能产业政策的调整思路
    第一,尽量不要制定明确的量化目标,尤其避免将人工智能与经济增长目标直接挂钩,以防引发不同地区之间人工智能的重复建设和产能过剩风险。
    第二,加大对人工智能关键领域基础性研发的支持力度,为人工智能的发展提供核心技术支撑。
    第三,从选择性产业政策转向功能性产业政策,减少对项目审批、目录指导等直接干预手段的使用,注重营造良好的发展环境,从而促进人工智能的健康发展。


【参考文献】：
期刊论文
[1]人工智能、老龄化与经济增长[J]. 陈彦斌,林晨,陈小亮.  经济研究. 2019(07)
[2]新一代人工智能和实体经济深度融合促进高质量发展的效应与路径[J]. 任保平,宋文月.  西北大学学报(哲学社会科学版). 2019(05)
[3]新技术革命下人工智能与高质量增长、高质量就业[J]. 蔡跃洲,陈楠.  数量经济技术经济研究. 2019(05)
[4]产业政策面临的问题:不是存废,而是转型[J]. 吴敬琏.  兰州大学学报(社会科学版). 2017(06)
[5]政府不当干预与战略性新兴产业产能过剩——以中国光伏产业为例[J]. 余东华,吕逸楠.  中国工业经济. 2015(10)
[6]我国光伏产业困境的形成:路径、机理与政策反思[J]. 王文祥,史言信.  当代财经. 2014(01)
[7]直接干预市场与限制竞争:中国产业政策的取向与根本缺陷[J]. 江飞涛,李晓萍.  中国工业经济. 2010(09)



本文编号：3663598