推动人工智能创新的治理架构：40个国家的比较分析

《TECHNOLOGICAL FORECASTING AND SOCIAL CHANGE》：Governance configurations driving AI innovation: A comparative analysis from 40 countries

　　

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  实现高水平人工智能创新并非依赖某一种治理要素。
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  有三条不同的治理路径能够推动人工智能的创新发展。
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  数据开放与国际合作是所有路径的基础。
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  奥斯特罗姆的IAD框架可被扩展应用于作为数字公共资源的人工智能领域。
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  对40个国家的比较分析揭示了其中的结构化因果关系。

引言

人工智能创新已被广泛视为推动技术、经济和社会变革的关键力量（Schmid等人，2025年）。从美国OpenAI推出的通用大型模型，到中国近期实施的“AI+”战略计划，各国都在积极追求人工智能带来的发展机遇。然而，由于人工智能技术的快速普及，既带来了增长机会，也引发了不平等、信息泄露和治理失效等风险（Birkstedt等人，2023年），其未来发展路径仍存在极大不确定性。数据孤岛等结构性障碍会降低模型训练的准确性，而国际监管标准差异则会增加实施成本并带来跨境应用中的不确定性（Taeihagh，2021年）。这些挑战表明，人工智能创新不仅是一项技术突破，更是一场需要各方协调资源与环境的系统性治理挑战。仅仅优化某一种治理要素或工具并不足以支撑高水平创新，必须从系统层面审视治理结构的配置，才能弄清各要素之间如何相互作用以促进人工智能创新。

以往关于人工智能治理与创新的研究虽已取得一些有价值的成果，但仍然存在明显的理论和方法论局限。在理论层面，现有研究较为零散，部分学者仅关注创新生态系统中的单一主体（Graham和Nur Akcan，2026年）或特定资源（Lu和Zhao，2025年），忽视了主体、资源与环境之间的复杂互动关系（Qian等人，2025年；Zhu等人，2026年）。另有学者提出了治理框架，但大多属于规范性或分类性的研究（Robles和Mallinson，2025年），缺乏能够整合多层级变量并解释互动机制的元理论基础。在方法论方面，大多数研究采用线性定量模型来分析治理要素与创新之间的关系（Graham和Nur Akcan，2026年；Xu，2025年），这类方法无法体现现实世界中复杂的因果关系——往往多种因素的组合都能同样推动创新。虽然也有研究采用构型分析法，比如运用技术-组织-环境框架来探讨研发实验室中的人工智能创新路径（Shi和Wang，2024年），但这些研究并未充分涉及治理要素，也缺乏跨国对比数据。这些局限性使得现有研究难以充分回答核心问题：人工智能治理体系通过怎样的要素配置，在不同国家产生不同的创新效应。

为克服上述局限，本研究在理论与方法上进行了创新。在理论层面，我们将人工智能治理视为一种数字公共资源治理形式，因而需要合适的制度分析工具，为此我们对奥斯特罗姆的IAD框架进行了调整与扩展。鉴于人工智能的无形性、全球性以及快速变化的特点，传统的IAD框架需要进行重构。我们重新定义了人工智能行动场域，将其视为一个包含三个维度的生态系统：主体包括政府、企业和公众；资源涵盖基础设施和开放数据；环境则涉及风险程度和国际参与情况。在方法层面，我们采用了模糊集定性比较分析法，以40个国家在人工智能治理与创新方面的实践作为实证案例，以此识别出能够推动高水平人工智能创新的治理结构，进而揭示各要素之间的互动模式与替代效应。从理论层面来看，本研究丰富了关于人工智能治理与创新的因果复杂性分析视角，填补了将生态系统理论与构型分析方法相结合的空白。在实践层面，它为处于不同发展阶段的国家提供了差异化的政策路径，帮助其优化人工智能治理模式，提升创新绩效。

本文的其余结构如下：第二部分回顾相关文献，并详细阐述基于IAD框架的人工智能治理体系；第三部分介绍研究方法、数据来源及变量设置；第四部分呈现模糊集定性比较分析的结果；第五部分总结研究的理论贡献与实践意义，同时指出局限性及未来的研究方向。

章节要点

文献综述

在现有的研究语境中，人工智能治理被视为一个多维度、多工具、多主体参与的动态过程（Birkstedt等人，2023年）。它既包括以人工智能作为治理工具的“由人工智能进行的治理”，也包括以人工智能作为治理对象的“对人工智能的治理”（Erman和Furendal，2024年）。人工智能治理的目的不仅是防范潜在风险，还要引导人工智能的发展方向与应用边界，确保技术进步与

方法与数据

本研究采用了模糊集定性比较分析法，这是一种基于集合论和布尔逻辑的方法，旨在识别出导致某一特定结果的多种条件组合（Rihoux和Ragin，2009年）。该方法特别适合用于分析因果复杂性以及构型等价性（Misangyi等人，2017年），能够揭示不同条件组合如何通过不同路径产生相同的结果。此外，

必要性分析

我们首先使用fsQCA 4.1软件，检验是否存在某种单独的先行条件是人工智能创新的必要条件。一般来说，当一致性值超过0.9时，该先行条件可被视为结果的必要条件。如表3所示，无论是高水平人工智能创新还是非高水平创新，七种先行条件的一致性值均低于0.9的标准，这说明不存在某一种单独的人工智能治理要素是

研究结论

基于IAD框架，我们在主体、资源和环境三个维度构建了人工智能治理框架，然后运用构型分析法（fsQCA）研究哪些治理条件组合能够促使国家实现高水平创新成果。主要研究结论如下：首先，没有任何单一因素是推动人工智能创新的必要条件，创新实际上是多种要素协同作用的复杂结果，

CRediT作者贡献说明

方芳：论文撰写——初稿撰写、审稿与编辑、资金获取、正式分析、数据整理、概念构建。戴一坤：论文撰写——初稿撰写、软件使用、方法设计、数据整理。Knut Blind：论文撰写——审稿与编辑、正式分析、概念构建。单标安：论文撰写——审稿与编辑、正式分析、数据整理、概念构建。

利益冲突声明

作者声明，他们不存在任何可能影响本文研究结果的已知财务利益冲突或个人关系。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金（项目编号：72274054）和湖南省哲学社会科学基金重点课题（项目编号：25ZDB026）的资助。

方芳，女性，博士，湖南大学公共管理学院教授，研究方向为标准化与公共政策。

Fang Fang|Yikun Dai|Knut Blind|Biaoan Shan