智能经济是我国历经平台经济、数字经济战略迭代升级、人工智能深度赋能的突破性发展阶段。2026年政府工作报告重点强调打造智能经济新形态，标志着智能经济正从技术探索、业态培育层面，上升为我国培育新质生产力、推动高质量发展的核心战略抓手。厘清智能经济新形态的核心内涵与变革特质，剖析其对经济结构、社会治理带来的深层变革与现实问题，构建兼顾创新赋能与风险规制的制度适配体系，是培育新质生产力、夯实中国式现代化经济根基的关键课题。
智能经济新形态的核心特征
经济形态的迭代本质上是生产力的升级跃迁。从农耕经济的人力蓄力、工业经济的机器赋能、数字经济的网络联通，到智能经济的全域智驱，生产力三要素的重构重塑，构成了智能经济“新”的核心底层逻辑，也是其区别于过往经济形态的根本特质。
一是生产要素实现迭代重构，高质量数据成为核心战略要素。传统工业经济以土地、劳动力、资本、技术为核心生产要素，数字经济实现了数据要素的初步赋能，而智能经济对数据质量提出了更高要求，确立了高质量数据的核心生产要素地位。依托海量数据资源、高效算力支撑和智能算法模型，数据完成了从“信息载体”到“价值源泉”的转变，通过全域采集、深度挖掘、精准匹配，渗透到生产、分配、交换、消费全链条，实现传统要素的提质增效和新型要素的价值增值，彻底打破了传统要素边际报酬递减的桎梏，催生全要素生产率持续提升。
二是生产工具完成智能革新，人智协同逐渐成为主要生产模式。智能经济依托工业智能体、智能机器人、通用大模型、智能算力终端等新型生产工具，实现了脑力劳动的规模化替代与升级。生产模式从传统标准化、流水线、规模化生产，转向柔性化、定制化、智能化生产，人机物全域互联、人机深度协同的生产范式全面形成，生产的精准度、效率度、创新度实现质的飞跃，推动生产力发展从“人力驱动”“机器驱动”迈向“智能驱动”新阶段。
三是劳动者能力体系全面升级，新型智能劳动者群体崛起。智能经济下，劳动者不再是单纯的体力执行者或基础操作岗，而是兼具数字素养、智能思维、创新能力的复合型人才。数据分析师、算法工程师、智能运维师、数字创新人才等新型劳动者成为生产力主体。
智能经济带来生产组织和经济社会治理变革
智能经济不仅重塑生产经营运行逻辑，更重构了产业组织、利益分配、市场运行、社会治理等经济社会关系全维度，推动传统经济社会结构发生深层次调整，同时衍生出诸多新型矛盾与治理难题。
从产业组织关系来看，传统层级化、集中式、刚性化的产业组织模式逐步瓦解，分布式、网络化、扁平化、生态化的新型组织形态成为主流。传统企业垂直管理、产业链单向传导的模式被打破，跨行业、跨领域、跨区域的智能协同生态加速形成，“一人公司”“小微智能主体”“平台生态集群”等新型市场主体不断涌现，产业分工从线性分工转向网状协同，市场资源配置从传统要素驱动的低效匹配，转向数据智能驱动的精准适配。这种组织变革极大地释放了市场活力，但也带来市场主体碎片化、产业链协同权责模糊、传统行业监管失效等新问题。
从利益分配关系来看，智能经济重构了价值创造与收益分配逻辑。传统按劳分配、按资分配的单一格局被打破，数据、算法、算力等新型要素深度参与价值分配，智能平台、技术研发主体、数据运营主体成为价值分配的核心受益者。与此同时，智能技术替代传统劳动，导致部分普通劳动者收入空间压缩，行业收入差距、数字鸿沟、要素分配失衡等问题凸显，传统分配制度、社会保障体系难以适配新型分配格局。
从社会治理关系来看，智能经济推动治理主体、治理场景、治理风险全面迭代。治理主体从政府单一主导，转向政府、平台企业、社会组织、智能主体多元协同；治理场景从线下实体场景，延伸至虚实融合的数字智能场景；治理风险呈现复合型、隐蔽化、跨界化特征，数据泄露、算法歧视、智能垄断、算力壁垒、新型市场乱象等风险层出不穷。传统基于工业经济构建的属地化、条块化、事后处置的治理模式，难以适配智能经济全域化、实时化、前置化的运行特点，治理理念、制度规则、工具方法的滞后性问题日益突出。
智能经济新形态高质量发展的堵点卡点
当前，我国智能经济正处于快速扩张、深度渗透的关键阶段，生产力的快速发展与生产关系、制度体系的适配滞后形成突出矛盾，主要体现在治理理念、制度规则、技术工具、法律体系四个维度，存在“重监管约束、轻创新赋能”的失衡问题。
一是治理理念存在偏差，创新与规制的平衡机制缺失。部分领域仍沿用传统工业经济管控思维，以刚性监管应对智能经济的创新迭代，存在过度规制、静态监管的问题，抑制了技术创新和业态探索；部分新兴领域存在监管空白、规制滞后，包容审慎的治理边界不够清晰，导致野蛮生长、风险累积，陷入“一管就死、一放就乱”的治理困境。
二是制度体系适配不足，新型要素市场规则不完善。数据作为核心生产要素，其确权、流通、定价、交易、收益分配、安全监管的制度体系尚未完全健全，数据要素市场化配置机制不畅通，数据壁垒、数据滥用、数据垄断问题并存。同时，智能算法、算力资源、智能知识产权等新型生产要素的规则体系缺失，市场准入、竞争监管、行业标准、信用体系等制度难以适配智能经济新业态。
三是治理方法工具滞后，智能化治理能力存在短板。传统人工巡查、事后追责的治理方式，难以应对智能经济实时运行、跨界联动、隐蔽化风险的特点。治理数字化、智能化水平不足，缺乏适配智能经济的动态监测、风险预警、精准规制、溯源追责的技术工具，跨部门、跨区域、跨业态的协同治理机制不健全，治理效能与经济发展速度不匹配。
四是法治保障体系有待健全，合规保障与创新激励双重不足。现有法律法规多适配传统经济形态，针对算法治理、智能产品责任、数据权益保护、平台智能垄断、人机协同劳动关系等新兴领域的法律规范不完善。部分创新业态面临合规性模糊问题，创新试错空间不足；同时，新型侵权、垄断、歧视等违法行为缺乏明确法律界定和追责标准，法治保障体系难以兼顾创新赋能与风险防控。
构建现代化治理体系
适配智能经济生产力发展要求、构建新型生产关系，核心是坚持“创新为本、规制为基、包容审慎、守正创新”的原则，摒弃单一管控思维，统筹发展与安全、效率与公平、创新与规制，从治理理念、制度规则、方法工具、法律体系全方位迭代升级，构建适配智能经济高质量发展的现代化制度生态。
一是重塑治理理念，构建包容审慎、守正创新的治理逻辑。树立“发展优先、风险可控、分类施策、动态适配”的现代化治理理念。对技术研发、业态创新、模式探索等前沿领域，坚持包容审慎监管，划定创新容错边界，鼓励先行先试、大胆探索，破除制约智能经济创新发展的制度壁垒；对数据安全、算法伦理、市场垄断、民生保障等关键风险领域，坚守安全底线、压实主体责任，实现“创新有空间、风险有管控、发展有秩序”。平衡政府调控、市场配置、社会协同的关系，推动治理从“被动管控”转向“主动赋能”，从“静态规制”转向“动态适配”。
二是完善市场基础制度规则，健全要素市场化与产业发展制度体系。聚焦数据、算法、算力等新型生产要素，加快构建权责清晰、流转高效、安全可控的要素市场化配置制度。健全数据确权、定价、交易、流通、收益分配机制，破除行业、区域、平台数据壁垒，培育规范的数据要素市场；完善算法备案、算力统筹、智能知识产权保护制度，保障新型要素合法权益。优化市场准入、公平竞争、产业扶持制度，简化智能经济新业态、新模式准入流程，出台专项扶持政策，鼓励传统产业智能化改造，支持通用人工智能、工业智能、智能服务等领域创新突破，以制度创新赋能生产力升级。
三是升级治理工具方法，打造智能化、精准化、协同化治理体系。依托大数据、人工智能、区块链等技术，构建智能经济动态监测、风险预警、溯源追责、精准监管的数字化治理平台，实现对新业态、新风险的实时感知、智能研判、精准处置。建立跨部门、跨区域、跨业态的协同治理机制，打破条块分割、属地壁垒，形成全域联动、上下协同的治理格局。推行柔性监管、沙盒监管、分类监管模式，针对不同行业、不同业态的创新属性和风险等级，差异化设置监管规则，既严控系统性风险，又最大限度释放创新活力。
四是健全法治保障体系，实现创新激励与风险规制双向赋能。坚持立法先行、立改废释并举，加快补齐智能经济领域法治短板。一方面，完善创新激励法治体系，明确智能技术研发、业态创新、模式探索的合法边界，保护市场主体创新权益，降低创新试错成本，为智能经济高质量发展提供法治保障；另一方面，健全风险规制法治体系，细化算法歧视、数据垄断、智能侵权、隐私泄露、平台无序扩张等行为的法律界定与追责标准，规范市场主体经营行为。同时，完善劳动保障、收入分配、公共服务法治体系，缩小数字鸿沟、平衡要素分配、保障劳动者权益，构建适配智能经济的公平正义、安全有序、充满活力的法治生态。
（陈兵系南开大学竞争法研究中心主任、法学院副院长，南开大学前沿交叉学科研究院研究员，中国法学会经济法学研究会常务理事；王炳娇系南开大学前沿交叉学科研究院博士生）
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