通过构建人工智能发展水平综合评价指标体系,在利用全局熵值法测度2010～2020年重大国家战略区域人工智能发展水平的基础上,进一步采用Dagum基尼系数、核密度估计、空间马尔科夫链和地理探测器方法对其差距贡献、动态演进趋势和影响因素进行了深入研究。研究结果表明:研究期内,重大国家战略区域的人工智能发展水平均呈现逐年上升态势,但区域发展水平差距较大,阶梯分布特征显著,总体上呈现“东高西低、南高北低”的空间分布格局;区域间人工智能发展水平的相对差异有所减弱,但绝对差异仍然较大,长三角与黄河流域区域间差距最为明显,长三角区域内差距最大,区域间差距是造成总体差距的主要原因;重大国家战略区域人工智能发展水平“极化效应”显著,京津冀、长三角和长江经济带均呈现“两极”分化趋势,黄河流域由“两极”分化逐步强化为“多极”分化,层级结构明显;由于人工智能的空间交互影响和溢出效应,其发展的“马太效应”有所缓解,各等级发展水平向上转移态势明显,但无法实现“跨越式”转移;重大国家战略区域人工智能发展水平的空间分布受多种因素综合影响,对外开放和人力资本是其长期主导因子,随着时间的推移,创新活跃度和科技金融发展的主导地位不断提升。
