人工智能对于我国职业化人才培养及收入差距的影响研究

蒙晓霞 刘承伟

摘要：本文在分析我国人工智能技术发展现状及收入不平等现状的基础上，梳理出规律性、共通性和可供参考的应用思路和框架，阐述了在规划（计划）、实施落实、检查监控、总结改进等环节中的具体做法以及取得的作用成效，提供可参考的策略方法。

关键词：人工智能，职业化人才培养，影响收入差距

人工智能简称AI，是信息技术发展的产物，主要表现为智能机器或智能程序，可模仿人类的思维与行为，有省时省力、严密精准、管理效率高等显著优势。2019年教育部在智能教育战略研究研讨会上提出利用智能技术支撑人才培养模式的创新，构建智能化的教育体系，作为提高教育质量的重要手段。2022年教育部明确了职业教育要聚焦提高质量，重点推动职业本科教育稳中有进、职业教育数字化升级等工作。近年的典型案例如2020年以来，将AI应用于培养职业化人才并缩小收入差距，使职业化人才培养在一定程度上破除了空间与距离等的限制，显示了AI与教育相融合的重要性、必要性和可行性。

（一）人工智能概念。在人工智能发展的过程中，不同的机构和学者对其概念内涵提出了不同的理解。根据《人工智能未来法案》（2017）这一美国法案的内容，人工智能简称为AI，具体是指一种类似于人类思维特性的一种信息分析、知识学习、任务处理以及一系列的理性行为的信息化、数字化系统。在我国的《人工智能标准化白皮书（2018版）》一文里，人工智能的内涵被表述为基于数字计算机或者相关控制设备的一种对人类智能行为进行模拟、拓展以及延伸的技术系统，通过对目标环境信息的感知形成相应的信息结果并结合相关技术、方法对信息进行分析以实现特定的应用效果。本课题研究重点针对人工智能与收入不平衡之间的关系问题进行探讨分析，因此需要以经济学为切入点，从经济学理论层面出发重新定义人工智能的内涵，将其具体理解为旨在实现类似于人类感知以及思维等行为的相关技术手段，通过对相关信息进行感知、学习和训练达到一种类似于思维活动的处理效果，在对相关数据信息进行计算分析的基础上形成相应的处理结果和策略，从而满足现代医疗、金融、制造等领域创新发展的需求，形成以智能设备、智能机器人为代表的新型消费产品体系。

（二）人工智能产业领域专利申请总体呈现上升趋势。在科

技创新发展的推动下，人工智能相关技术数量不断增加。特别是从2010年开始，全球人工智能技术呈现出爆发式的发展特征并延续至今。由图1-1相关内容可知，从全球主要国家的范围来看，与人工智能有关的专利技术申请量在2006至2009年之间达到了1.1万至1.2万件之间的水平；
而从2010年开始，这一数据从1.2万直接飙升至10万余件。从2019年开始，虽然该数据仍然保持增长势头，但是增长量有所减少。2020年这一数据呈现出减少趋势。本研究具体以中国、日本、欧美国家所公布的统计数据为研究基础，对专利技术的分布特征、發展状况等问题进行对比分析。在未特别说明的情况下，相关数据均默认为发明专利。

在全球范围内，目前人工智能相关技术的创新发展以美国、欧洲各国以及亚洲三强（中日韩）为典型代表，在诸多领域表现出良好的应用势头，因此在数据分析领域具有显著的代表性。

具体到我国，与人工智能技术相关的专利技术申请情况详见图1-2所示。根据这一排名结果，广东是目前全国相关专利申请量排名第一的省份，申请量达到了72737件；
排名第二的是北京市，其数据为50906件。需要指出的是，江浙沪在全国专利技术申请量方面都位于全国前五的水平。在地区分布来看，东部地区入围的省市数量相对较多，其原因在于东部地区相对领先的社会经济发展水平为创新活动提供了相对较好的条件，同时也取决于当地政府对科研、创新活动的投入和支持力度相对较大。需要强调的是，尽管目前我国在人工智能技术领域表现出良好的发展势头，但是具体到基础技术、芯片技术等领域则存在比较突出的基础薄弱、研发滞后等问题，距离欧美先进水平之间的差距仍然十分显著，尚未形成独立自主的技术体系。

（三）人工智能领域高层次人才现状。高水平、专业性的技术人才是人工智能产业创新发展的基础所在。因此，对于目前重视人工智能技术的国家而言，都将相关人才的培养工作确定为重点项目，从顶层设计的维度出发确保其科学水平。具体到人工智能技术领域，不同国家在高层次人才的数量方面表现出一定差异。在全球排名前十的国家里，高层次学者数量最多的国家是美国，统计数据为1244人；
中国则是排名第二的国家，统计数据为196人，与美国的数据表现出较大差距；
而德国则是排名第三的国家，其高层次人才的数量则仅为113人。具体到区域分布情况而言，人工智能技术领域已经呈现出十分显著的人力资本聚集效应。目前我国的人工智能高层次人才的分布也表现出显著的地区差异特征。排名第一的层次为北京。依托其政治、文化、国际交往等优势地位，北京在科技创新领域表现出显著发展优势，不仅具备良好的创新环境，同时也在研究机构、高等院校、创新企业等领域表现出显著优势，这就使得北京在该领域表现出显著的优势。但是整体来看，我国人工智能领域的高层次人才短缺问题仍然十分突出，尚未形成显著的人才集聚效应。

（一）我国居民总体收入不平等。由相关统计数据可知，目前我国居民收入存在比较突出的不平等问题。从2010年开始，全国居民人均收入的基尼系数始终超过了0.462，超出国际警戒线。这一数据反映出现阶段我国存在十分突出的居民收入不平等问题，不利于社会经济的长期稳定发展。此外，基尼系数的取值呈现出逐渐减小的发展态势。由这一结果可知，自2010年以来我国政府更加关注收入分配问题，一定程度上缓解了收入不平等问题，有利于社会经济的和谐稳定。

（二）城乡收入不平等现状。目前，我国存在比较突出的居民收入不平等问题，其中最典型的问题就是城乡收入不平等。在对该问题进行研究分析时，通常将城乡收入比这一指标作为量化分析工具。结合《中国统计年鉴（2001-2020）》相关统计数据可对2000年至2011年的城乡收入情况进行统计分析，对应可确定城乡收入比的具体取值，相关数据结果详见图1-3所示。这一数据结果表明，在数据统计期间，我国始终存在十分显著的城乡收入差距问题，并且以2009年为转折点，收入差距整体表现出先上升、后下降的变化特征。与上升速度相比，其下降速度相对更快。

（三）地区间收入不平等现状。在本课题研究中，具体以《中国统计年鉴》（2022）相关数据为依据，对不同地区的居民人均可支配收入进行统计分析，所得结果详见图1-4所示。由该统计分析结果可知，我国居民收入呈现出显著的地区差异。其中，东部地区的领先优势十分显著，无论是收入水平还是增长速度均显著领先于其他地区。

（四）本章小结。在本章节中，具体对人工智能技术的整体发展情况进行调研分析。通过对比分析其他国家与我国在该领域的发展情况，明确我国人工智能技术在全球领域的地位，理性肯定相对落后的发展水平。然后以国民收入基尼系数为指标，对我国收入特征进行统计分析，明确城乡收入差距这一客观现状，从而为后续研究奠定良好基础并确保课题研究的科学性。

在国家职业教育改革方向的指导下，将人工智能应用于职业化人才培养并缩小收入差距，具有一定的理论研究意义与实践价值。本研究提供了可参考的思路和策略。但由于本研究还处于初步探索阶段，今后还需进一步应用人工智能新技术去更新和完善职业化人才培养质量保障体系，以不断提高商贸类专业职业化人才培养的质量，促进区域经济更快更好发展。

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本文系2021年度广西职业教育教学改革研究项目（编号：GXGZJG2021B019）《人工智能应用于职业本科商贸类专业人才培养质量保障体系的研究》的研究成果。

參考文献：

[1]贾泽宇.以人工智能为例浅析计算机科学技术对智能生活的影响[J].中国战略新兴产业，2018（4）.

[2]郭继强，蒋娇燕，林平.技术进步类型与要素收入份额变化研究的理论梳理[J].社会科学战线，2020，6.

[3]段海英，郭元元.人工智能的就业效应述评[J].经济体制改革，2018 （3）：
187-193.

（作者简介：蒙晓霞，职称：副教授，学历：硕士研究生，研究方向：国际经济与贸易、人力资源管理、职业教育等；
刘承伟，职称：经济师，学历：硕士研究生，研究方向：国际经济与贸易、金融学）

（责任编辑：李雪威）

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