从法治视角看智能经济新形态丨第1落点·聚焦智能经济新形态

生产力飞跃必然要求生产关系作出适应性调整——

从法治视角看智能经济新形态

□ 陈 兵

智能经济是依托人工智能等前沿技术，推动社会生产力与生产关系发生整体性、深层次变革的经济形态。以系统观念推动智能生产力与智能生产关系的动态适配，构建与发展智能经济新形态相适应的法治秩序与治理生态，对于推动我国经济高质量发展具有重要意义。

智能经济新形态下的生产力变革

智能经济相较于传统发展模式，最根本的变革在于构建起数据、算力、算法协同迭代升级的内生运行闭环。通过海量数据训练持续优化算法，迭代升级的算法不断拉高算力供给需求，强大的算力支撑又持续催生、沉淀更多高质量数据，形成“数据赋能、算法驱动、算力支撑”的良性循环。这一自我优化的运行机制，打破了传统经济线性增长的增长瓶颈，全方位牵引产业体系、经济结构、运行模式发生系统性变革。

生产力变革首先体现在生产要素体系的重构。长期以来，土地、劳动力、资本是支撑经济增长的核心生产要素，传统经济的发展要素结构相对固化。步入智能经济时代，数据、算力、算法、高端人才成为新型核心生产要素，与传统要素互补协同，构建起适配数字智能时代的现代化要素供给体系，重塑了经济增长的核心动力。

生产要素格局的重塑，进一步推动资源配置方式变革。传统经济模式下，资源配置主要依靠市场价格机制自发调节、政府宏观调控精准引导，企业科层制管理开展资源统筹。智能经济的快速发展，催生了以算法为核心的第四种资源配置力量，实现了资源配置模式的迭代突破。算法不再是单纯辅助决策的工具，已然成为独立参与经济运行的配置主体，可自主完成资源识别、价值评估、供需匹配、智能调度的全流程工作，提升了资源配置精准度与运行效率。

但算法仅能实现既定目标下的效率最优，无法自主完成价值判断。这要求政府强化宏观调控职能，为算法设置约束条件与权重参数，统筹兼顾效率与公平。

同时，人机协同推动企业管理走向扁平化。人工智能实时处理海量数据、输出决策参考，赋能一线人员履职决策，智能体承接常规管理事务，有效压缩管理层级。更为深刻的变革体现在知识创造范式，以深度学习和大语言模型为代表的人工智能开始大规模参与甚至主导知识创造过程，知识创造的主体从人类独创扩展为人机共创，彻底革新了知识迭代与科技创新的生成路径。

生产关系调整面临的深层挑战

当前智能经济新形态发展中，生产关系的演进明显滞后于生产力进步，表现为多重层次矛盾——

市场竞争层面，智能经济呈现市场集中与低价内卷的双重困境，持续挤压产业创新空间。数据、算力、算法的正向迭代效应，极易催生“赢者通吃”的市场结构。头部平台依托数据壁垒与算法优势构筑行业壁垒、锁定市场份额，压制市场竞争与新兴主体成长。与此同时，行业无序低价竞争依然普遍，部分企业重短期流量、轻长期研发，依赖价格战抢占市场，导致企业创新投入不足、产业技术迭代放缓，本质是智能生产力与传统生产关系适配不足的集中体现。

创新激励层面，传统产权与利益分配制度难以适配人机共创新模式，制约创新活力释放。当前人工智能生成内容的权属界定、使用权限、收益分配等规则尚不健全，造成创新主体投入与回报失衡，削弱持续创新动力。加之高质量数据资源被少数平台垄断，数据孤岛问题突出，中小市场主体难以获取合规高质量数据。同时，算法模型开源与闭源的平衡难题凸显，过度保护会阻碍技术流通，保护不足则会挫伤创新积极性，制度适配短板持续显现。

就业结构层面，人工智能催生新型岗位的同时，正带来就业分化与新型劳动治理难题。人工智能替代部分重复性岗位，催生就业两极化、高产值低就业的发展悖论，压缩了初级劳动者的职业训练与成长通道。算法控制对劳动者的新型管理也带来劳动异化与权益保障薄弱等新问题，灵活用工表象下，劳动者议价能力弱、社会保障不足、职业发展受限，算法霸权带来的劳动权益保障问题日益突出。

治理模式层面，事后监管滞后于技术迭代，制度供给的结构性缺口日益凸显。人工智能算法具备复杂性、不透明性特征，传统事后监管模式难以有效防范算法偏见、数据泄露等潜在风险，易形成治理真空。当前的法律框架大多是在工业经济时代形成的，其核心逻辑和制度工具难以直接套用于智能经济，在算法合谋、数据垄断、平台用工、零价市场竞争等新型问题上存在明显适用短板。这种制度层面的不适应需从根本上重新审视法律的价值取向和制度设计。

构建相应的法律制度

法治建设需要在规范政府行为、规范企业行为、强化市场监管与执法、推动创新与产业升级以及前瞻性风险防控等多个维度协同发力，逐步构建良性竞争生态和可持续发展环境。

一是以公平竞争审查制度为抓手，规范政府行为，着力优化营商环境。首先要通过科学合理的政绩考核机制，引导地方政府注重长远发展和高质量发展，避免各地在招商引资政策上进行逐底竞争，防止低水平同质化建设，推动区域竞争从政策洼地比拼转向营商环境提质。严格落实公平竞争审查，规范市场准入、产业招商、招投标等各类涉企政策。强化中央层面产业统筹，引导各地依托比较优势发展特色产业，构建错位发展、互补协同的区域创新格局，精准扶持深耕研发的创新型企业，倒逼市场主体摒弃短期低价竞争思维。

二是规范企业行为，着力提升产品质量与服务水平。依托行业自律公约，抵制非理性价格战。建立健全行业产能监测预警体系，精准披露行业产能信息，引导企业理性投融资、有序进退市场。扭转唯市场份额、唯短期利润的评价导向，构建兼顾长期效益与社会价值的企业考核体系，倒逼企业加大研发投入、培育核心人才、提升自主创新能力。

三是强化市场监管与执法，维护市场公平竞争秩序。聚焦平台经济、新兴产业等重点领域，保持反垄断严格执法，重点整治算法合谋、数据壁垒、算法垄断等新型垄断行为。适配智能经济特性，推动反垄断监管从静态市场结构管控转向动态竞争效能评估，重点核查平台排他性竞争、创新遏制等行为。

四是健全创新激励法治体系，夯实智能经济发展动能。加快完善人机共创成果的知识产权界定、使用及收益分配规则，消除创新主体的制度顾虑。稳步推进数据要素市场化配置机制，严守数据安全和隐私底线，有序开放公共数据，搭建市场化数据流通体系，探索数据可携带权、数据互操作制度。建立算法分级分类监管制度，对公共安全、民生医疗、金融稳定等重点领域高风险算法，落实备案、审计、影响评估机制，保障算法透明可溯源。

（作者系南开大学法学院副院长、教授）