人工智能對于我國職業化人才培養及收入差距的影響研究

蒙曉霞 劉承偉

摘要：本文在分析我國人工智能技術發展現狀及收入不平等現狀的基礎上，梳理出規律性、共通性和可供參考的應用思路和框架，闡述了在規劃（計劃）、實施落實、檢查監控、總結改進等環節中的具體做法以及取得的作用成效，提供可參考的策略方法。

關鍵詞：人工智能，職業化人才培養，影響收入差距

人工智能簡稱AI，是信息技術發展的產物，主要表現為智能機器或智能程序，可模仿人類的思維與行為，有省時省力、嚴密精準、管理效率高等顯著優勢。2019年教育部在智能教育戰略研究研討會上提出利用智能技術支撐人才培養模式的創新，構建智能化的教育體系，作為提高教育質量的重要手段。2022年教育部明確了職業教育要聚焦提高質量，重點推動職業本科教育穩中有進、職業教育數字化升級等工作。近年的典型案例如2020年以來，將AI應用于培養職業化人才并縮小收入差距，使職業化人才培養在一定程度上破除了空間與距離等的限制，顯示了AI與教育相融合的重要性、必要性和可行性。

（一）人工智能概念。在人工智能發展的過程中，不同的機構和學者對其概念內涵提出了不同的理解。根據《人工智能未來法案》（2017）這一美國法案的內容，人工智能簡稱為AI，具體是指一種類似于人類思維特性的一種信息分析、知識學習、任務處理以及一系列的理性行為的信息化、數字化系統。在我國的《人工智能標準化白皮書（2018版）》一文里，人工智能的內涵被表述為基于數字計算機或者相關控制設備的一種對人類智能行為進行模擬、拓展以及延伸的技術系統，通過對目標環境信息的感知形成相應的信息結果并結合相關技術、方法對信息進行分析以實現特定的應用效果。本課題研究重點針對人工智能與收入不平衡之間的關系問題進行探討分析，因此需要以經濟學為切入點，從經濟學理論層面出發重新定義人工智能的內涵，將其具體理解為旨在實現類似于人類感知以及思維等行為的相關技術手段，通過對相關信息進行感知、學習和訓練達到一種類似于思維活動的處理效果，在對相關數據信息進行計算分析的基礎上形成相應的處理結果和策略，從而滿足現代醫療、金融、制造等領域創新發展的需求，形成以智能設備、智能機器人為代表的新型消費產品體系。

（二）人工智能產業領域專利申請總體呈現上升趨勢。在科

技創新發展的推動下，人工智能相關技術數量不斷增加。特別是從2010年開始，全球人工智能技術呈現出爆發式的發展特征并延續至今。由圖1-1相關內容可知，從全球主要國家的范圍來看，與人工智能有關的專利技術申請量在2006至2009年之間達到了1.1萬至1.2萬件之間的水平；而從2010年開始，這一數據從1.2萬直接飆升至10萬余件。從2019年開始，雖然該數據仍然保持增長勢頭，但是增長量有所減少。2020年這一數據呈現出減少趨勢。本研究具體以中國、日本、歐美國家所公布的統計數據為研究基礎，對專利技術的分布特征、發展狀況等問題進行對比分析。在未特別說明的情況下，相關數據均默認為發明專利。

在全球范圍內，目前人工智能相關技術的創新發展以美國、歐洲各國以及亞洲三強（中日韓）為典型代表，在諸多領域表現出良好的應用勢頭，因此在數據分析領域具有顯著的代表性。

具體到我國，與人工智能技術相關的專利技術申請情況詳見圖1-2所示。根據這一排名結果，廣東是目前全國相關專利申請量排名第一的省份，申請量達到了72737件；排名第二的是北京市，其數據為50906件。需要指出的是，江浙滬在全國專利技術申請量方面都位于全國前五的水平。在地區分布來看，東部地區入圍的省市數量相對較多，其原因在于東部地區相對領先的社會經濟發展水平為創新活動提供了相對較好的條件，同時也取決于當地政府對科研、創新活動的投入和支持力度相對較大。需要強調的是，盡管目前我國在人工智能技術領域表現出良好的發展勢頭，但是具體到基礎技術、芯片技術等領域則存在比較突出的基礎薄弱、研發滯后等問題，距離歐美先進水平之間的差距仍然十分顯著，尚未形成獨立自主的技術體系。

（三）人工智能領域高層次人才現狀。高水平、專業性的技術人才是人工智能產業創新發展的基礎所在。因此，對于目前重視人工智能技術的國家而言，都將相關人才的培養工作確定為重點項目，從頂層設計的維度出發確保其科學水平。具體到人工智能技術領域，不同國家在高層次人才的數量方面表現出一定差異。在全球排名前十的國家里，高層次學者數量最多的國家是美國，統計數據為1244人；中國則是排名第二的國家，統計數據為196人，與美國的數據表現出較大差距；而德國則是排名第三的國家，其高層次人才的數量則僅為113人。具體到區域分布情況而言，人工智能技術領域已經呈現出十分顯著的人力資本聚集效應。目前我國的人工智能高層次人才的分布也表現出顯著的地區差異特征。排名第一的層次為北京。依托其政治、文化、國際交往等優勢地位，北京在科技創新領域表現出顯著發展優勢，不僅具備良好的創新環境，同時也在研究機構、高等院校、創新企業等領域表現出顯著優勢，這就使得北京在該領域表現出顯著的優勢。但是整體來看，我國人工智能領域的高層次人才短缺問題仍然十分突出，尚未形成顯著的人才集聚效應。

（一）我國居民總體收入不平等。由相關統計數據可知，目前我國居民收入存在比較突出的不平等問題。從2010年開始，全國居民人均收入的基尼系數始終超過了0.462，超出國際警戒線。這一數據反映出現階段我國存在十分突出的居民收入不平等問題，不利于社會經濟的長期穩定發展。此外，基尼系數的取值呈現出逐漸減小的發展態勢。由這一結果可知，自2010年以來我國政府更加關注收入分配問題，一定程度上緩解了收入不平等問題，有利于社會經濟的和諧穩定。

（二）城鄉收入不平等現狀。目前，我國存在比較突出的居民收入不平等問題，其中最典型的問題就是城鄉收入不平等。在對該問題進行研究分析時，通常將城鄉收入比這一指標作為量化分析工具。結合《中國統計年鑒（2001-2020）》相關統計數據可對2000年至2011年的城鄉收入情況進行統計分析，對應可確定城鄉收入比的具體取值，相關數據結果詳見圖1-3所示。這一數據結果表明，在數據統計期間，我國始終存在十分顯著的城鄉收入差距問題，并且以2009年為轉折點，收入差距整體表現出先上升、后下降的變化特征。與上升速度相比，其下降速度相對更快。

（三）地區間收入不平等現狀。在本課題研究中，具體以《中國統計年鑒》（2022）相關數據為依據，對不同地區的居民人均可支配收入進行統計分析，所得結果詳見圖1-4所示。由該統計分析結果可知，我國居民收入呈現出顯著的地區差異。其中，東部地區的領先優勢十分顯著，無論是收入水平還是增長速度均顯著領先于其他地區。

（四）本章小結。在本章節中，具體對人工智能技術的整體發展情況進行調研分析。通過對比分析其他國家與我國在該領域的發展情況，明確我國人工智能技術在全球領域的地位，理性肯定相對落后的發展水平。然后以國民收入基尼系數為指標，對我國收入特征進行統計分析，明確城鄉收入差距這一客觀現狀，從而為后續研究奠定良好基礎并確保課題研究的科學性。

在國家職業教育改革方向的指導下，將人工智能應用于職業化人才培養并縮小收入差距，具有一定的理論研究意義與實踐價值。本研究提供了可參考的思路和策略。但由于本研究還處于初步探索階段，今后還需進一步應用人工智能新技術去更新和完善職業化人才培養質量保障體系，以不斷提高商貿類專業職業化人才培養的質量，促進區域經濟更快更好發展。 PR

本文系2021年度廣西職業教育教學改革研究項目（編號：GXGZJG2021B019）《人工智能應用于職業本科商貿類專業人才培養質量保障體系的研究》的研究成果。

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（作者簡介：蒙曉霞，職稱：副教授，學歷：碩士研究生，研究方向：國際經濟與貿易、人力資源管理、職業教育等；劉承偉，職稱：經濟師，學歷：碩士研究生，研究方向：國際經濟與貿易、金融學）

（責任編輯：李雪威）