數智時代協作生產力的運行機理與優化路徑

〔摘要〕 人類社會自誕生之日起就已出現協作，協作創造的協作生產力是一種強勁的社會生產力，社會生產力的發展也正是協作和分工互促推動的結果。數智時代的協作生產力是新質生產力的重要表現形式，其運行機理已經發生系統性重構。數據、算法和算力構成數智時代協作生產力的底層邏輯，底層邏輯的基要性轉變引致協作要素、協作方式、協作規模和協作范圍發生變革，協作變革進一步傳導至不同層級，呈現出企業內部協作共享化、企業之間協作柔性化、產業協作虛擬化、區域協作融通化和國際協作開放化“五化聯動”的經濟發展形態。數智時代協作生產力的運行在企業、產業、區域和國際層面分別面臨外圍依附、低端鎖定、供血不足和共識破裂的阻滯困境。建立多元化反壟斷機制、持續健全新型舉國體制、加快構建全國統一大市場以及扎實推進高水平對外開放等是推動數智時代協作生產力運行和發展的重要路徑。

〔關鍵詞〕 協作生產力；新質生產力；數智時代；數據要素

〔中圖分類號〕F124. 4 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1000 - 4769 （2025） 01 - 0014 - 11

〔基金項目〕 國家社會科學基金重點項目“數字經濟促進共同富裕的邏輯機理、潛在風險及實現路徑研究”（23AKS014）

黨的二十屆三中全會通過的《中共中央關于進一步全面深化改革 推進中國式現代化的決定》，將發展新質生產力作為推動經濟高質量發展的重要內容進行統籌部署。新質生產力集中表現為數字、協作、綠色、藍色和開放五大生產力①，其中，協作生產力作為一種粘合劑，能夠為高質量發展凝聚強大合力②，促進社會生產力實現巨大飛躍。當前，人類社會步入數智時代，協作能夠促進數據、技術等各類先進生產要素向發展新質生產力集聚，還能夠直接創造出一種更為強勁的合力——協作生產力。重視發展數智時代的協作生產力是我國把握新一輪科技革命和產業變革機遇、扎實推進高質量發展以實現中國式現代化的必然選擇。

學界關于協作的重要性及協作生產力的探索由來已久、文獻連綿不絕，但步入數智時代后對協作生產力的關注度反而下降。王道義曾于20世紀80年代對協作生產力進行探討，認為協作的四種雙重功能產生了協作生產力③，協作生產力在社會生產力發展史上和我國經濟騰飛中地位特殊④，社會主義初級階段應重視發展協作生產力。⑤ 進一步研究發現，馬克思的生產力理論是由要素生產力和協作生產力構成的二維理論體系①，在現實生產活動中，要素生產力和協作生產力相互促進、共同發力，創造更多的使用價值。② 協作還與所有制緊密聯系，資本主義社會的協作本質上是資本的協作，社會主義公有制條件下的協作才能真正體現為勞動者之間的協作，企業、產業及區域之間的協作收益能夠由勞動者獲得。③ 步入數智時代后，學界僅張晉銘和徐艷玲深度聚焦馬克思的生產力二維理論，認為應充分利用數字技術優化全社會的協作規模、協作程度、協作方式，為加快發展新質生產力奠定堅實基礎。④

當前有關新質生產力的研究方興未艾，相關文獻對數字、綠色、藍色及開放等新質生產力的表現形式進行了充分探討，但唯獨缺乏對協作生產力的系統性研究。數字生產力是數字經濟時代孕育出的新質生產力，數字生產力強調創新要素的重要性，能夠為經濟高質量發展提供新的生產力基礎要素。⑤ 綠色生產力是新質生產力的生態本體論基底，體現人類對社會生產力和自然規律認識運用的能力，生產力系統三大要素的生態化重塑推動了綠色生產力的發展。⑥ 藍色生產力與海洋領域緊密相關⑦，作為海洋經濟的核心要素，藍色生產力是推進海洋強國戰略的關鍵，實現藍色生產力、藍色經濟和藍色生態的統一發展對推進中國式現代化意義重大。⑧ 開放生產力是依托國內超大規模市場優勢，綜合利用國內國際兩個市場兩種資源，持續提高產品國際競爭力的能力，當前在我國深入推進高水平對外開放的進程中，開放生產力的優勢正逐步凸顯。⑨ 還有學者聚焦智能生產力⑩和農業新質生產力11等新質態的生產力進行深入研究，但對于協作生產力的研究仍略顯不足。

數智時代無限深化的分工愈加凸顯了協作的重要性。當前學界主要從西方經濟學的相關理論出發，對“鏈式經濟”進行了充分研究，相關文獻可謂汗牛充棟。“鏈式經濟”是一種強調產業鏈、創新鏈、資金鏈和人才鏈等單一鏈條上下游主體緊密合作或多重鏈條之間協同發展的經濟模式。“四鏈融合”是當前建設現代化產業體系中的最根本和核心的問題。12 在新質生產力視角下，產業鏈韌性和安全性關乎新質生產力的創新能力，供應鏈韌性則影響著新質生產力的釋放程度和價值實現程度。13 深入研究“鏈式經濟”可以發現，其本質就是協作的具象化展現形式。要想透過現象看本質，系統闡述協作在數智時代的變革和協作生產力的發展，就需要回到馬克思的理論，運用馬克思主義政治經濟學的理論和方法進行深入剖析。

數字技術的發展和智能機器的普及是當前數智時代最顯著的全域性、顛覆性技術創新，而每一次顛覆性技術創新成功并普及之后，人類社會的生產力都會實現跨越式發展，協作方式也會發生相應變革，社會的歷史發展階段也會改變。14 總體而言，既有研究有力推動了有關協作生產力的理論建構，也為相關部門培育和發展協作生產力提供了重要參考，但仍存在以下不足：一是步入數智時代后對協作生產力的關注度急劇下降、嚴重不足；二是對于數字、綠色、藍色及開放四類新質生產力研究充分，但唯獨缺乏對協作生產力的深入研究；三是鮮有文獻從馬克思主義政治經濟學視角出發，直擊本質、分層分類研究數智時代的協作生產力。鑒于此，為加快發展數智時代的協作生產力并釋放其乘數效應，本文在系統梳理協作生產力理論的基礎上，深入研究數智時代協作生產力的運行機理，厘清數智時代協作生產力運行面臨的阻滯困境，通過科學的路徑安排精準發力。

一、社會生產力的發展是協作和分工互促推動的結果

馬克思在《資本論》中明確指出，協作創造了協作生產力，這是一種“不費資本分文”①的社會生產力。人類社會自誕生之日起就已出現協作，協作本身既是一般形式又是特殊形式。協作的一般形式表現為以提高社會勞動生產率為目的的社會組合，協作的特殊形式則是專業化的勞動分工。② 一般形式的社會組合和特殊形式的專業分工互促發展，推動著歷史長河中人類協作形態的演進和社會生產力的進步。步入數智時代，重視發展協作生產力更是成為加快推進中國式現代化的現實需要。

（一）協作創造的協作生產力是一種強勁的社會生產力

只要實現了協作，協作生產力就會應運而生，協作所創造的協作生產力是一種強勁的社會生產力。馬克思在《資本論》中闡明了協作本身創造出巨大生產力的九類原因：“是由于提高勞動的機械力，是由于擴大這種力量在空間上的作用范圍，是由于與生產規模相比相對地在空間上縮小生產場所，是由于在緊急時期短時間內動用大量勞動，是由于激發個人的競爭心和振奮他們的精力，是由于使許多人的同種作業具有連續性和多面性，是由于同時進行不同的操作，是由于共同使用生產資料而達到節約，是由于使個人勞動具有社會平均勞動的性質”。③ 在上述九種情形下，協作通過結合勞動達到的效果，是個人勞動在短時間內或大規模中根本不可能達到的，因為勞動者在協作中擺脫了個人的種屬局限，所以“協作提高了個人生產力，而且是創造了一種生產力，這種生產力本身必然是集體力”④，協作所產生的協作生產力“不費資本分文”⑤，是無償的社會生產力。

根據有無分工可以將協作分為簡單協作和復雜協作。簡單協作不存在分工，是在集中的基礎上產生的，沒有改變勞動本身的過程，只是增加了協同勞動的人數，“許多人在同一生產過程中，或在不同的但互相聯系的生產過程中，有計劃地一起協同勞動”⑥，就產生了簡單協作。簡單協作古已有之，人類文化初期的狩獵、戰爭、建造龐大建筑物、印度公社中的農業活動等，都屬于最原始的簡單協作。復雜協作則是在勞動分工的基礎上產生的。勞動分工發跡于資本主義工場手工業時期，勞動分工中的“每一個人不是代表一種特殊勞動，而只代表聯合、匯集在一種特殊勞動中的個別操作”⑦，勞動分工越發展，體力勞動和腦力勞動分離得越徹底，就越需要通過協作來創造出巨大的合力。勞動分工作為“一種特殊的、有專業劃分的、進一步發展的協作形式”⑧，一方面導致勞動工具分化和簡單化，另一方面使得勞動工具完善化。專業化的勞動分工引發了近代技術革命和產業革命，機械工業和冶金工業迅速發展，社會內部形成了各式各樣的行業和產業，城市和鄉村也逐步分立成型，為了創造更強勁的社會生產力，協作的重要性愈發凸顯，協作范圍也不斷擴大。

（二）社會生產力發展的歷史是一部協作形態不斷演進的歷史

人類社會自誕生之日起就已出現協作，協作生產力也總是寄存于一定的經濟實體或組織形態來發揮作用，社會生產力發展的歷史就是一部協作形態不斷演進的歷史。原始社會時期，以打制石器為主要勞動資料、氏族血緣關系為紐帶的原始共同體促進了協作生產力的產生。原始社會中人類支配自然的能力極其有限，只有通過形成原始群、氏族和部落等簡單協作共同體，才能同自然界作斗爭，以集體行動獲得必要的生活資料求得生存。奴隸社會時期，以磨制器具為主要勞動資料、棍棒紀律為紐帶的奴隸作坊推動了協作生產力的發展。奴隸作坊中監工秉承奴隸主旨意，使用棍棒迫使奴隸從事繁重的勞動，大量的奴隸在國家權力的指揮下進行集體勞動，就能夠通過簡單協作興建宏偉的建筑物，同時促進科學技術的發展。封建社會時期，以鐵制器具為主要勞動資料、土地私有制為紐帶的行會手工業作坊使得協作生產力占據主導地位。行會手工業作坊是封建社會時期簡單協作的主要組織形態，作坊內部嚴格的勞動等級制度以及作坊外部同業行會的保護限制使得這一時期的協作生產力不斷發展并逐步居于主導地位。

步入資本主義社會，以機械制器為主要勞動資料、雇傭勞動關系為紐帶的協作生產力達到鼎盛。簡單協作所創造的協作生產力最初是人類社會自然經濟的起點，在經歷了原始社會、奴隸社會和封建社會漫長的生產力發展和生產關系變革后，于封建社會末期和資本主義社會初期達到頂峰并成為資本主義商品經濟的起點。資本主義初期的簡單協作，是“人數較多的工人在同一時間、同一空間（或者說同一勞動場所），為了生產同種商品，在同一資本家的指揮下工作”①的勞動組織形式。工場手工業時期出現了專業化分工，即在生產同一種商品的過程中“每一個工人或每一組工人，只是完成某種特殊的操作，別的工人完成其他的操作”②，在專業化分工的基礎上誕生了復雜協作，復雜協作的出現標志著協作生產力實現了跨越式發展。進入機器大工業時期，在自動工廠內，首先出現了同種并同時發生作用的機器在空間上的集結，隨后“把各種不同的工人小組分配到不同的機器上去”③進行生產，勞動力之間的協作轉變為勞動資料之間的協作，以機器為基礎的復雜協作應運而生。馬克思也超前地預見到，機器的使用和進步會“扼殺工人”，工人“過剩”的現象隨時可能發生。隨著技術的進步和世界市場的形成，協作呈現出簡單協作趨小化、復雜協作擴大化的趨勢，協作范圍也逐步從企業內部擴展至企業之間、產業之間、區域之間和國家之間。

（三）數智時代發展協作生產力是推進中國式現代化的現實需要

數智時代各領域的分工無限深化，迫切需要通過協作來實現社會生產力的跨越式發展。數智時代造就了爆炸式增長的數據信息和專業化分工的知識體系，技術創新的進程被大大加快。然而，數智時代的技術創新往往具有高度的復雜性和系統性，通常涉及多個學科和領域，需要不同專業背景和技術特長的人員參與，也需要各類企業的協作和配套產業的支撐。任何個人或單一組織無法全面掌握所有信息并處理各領域的知識，難以在短時間內獨立完成顛覆性技術創新。單一主體推動的創新模式已不再適應數智時代的發展需求，只有通過協作才能夠加速促進各類先進生產要素向發展新質生產力集聚，推動社會生產力實現跨越式發展，加快塑造我國在新一輪科技革命和產業變革中的獨特優勢。

重視發展協作生產力，是數智時代推進中國式現代化的現實需要。通過協作聯合各行各業的高素質勞動者，能夠將巨大的人口規模優勢轉化為顯著的人才集聚優勢，加速推進實現人口規模巨大的現代化。在要素有序自由流動、資源高效配置的前提下，通過區域協作和產業協作能夠縮小城鄉差距、地區差距和收入差距，促進實現全體人民共同富裕的現代化。分工在促進人類技能專業化的同時也造成了人類發展片面化，使得物質文明和精神文明的分立程度加深，而協作在提高生產效率促進物質文明生產的同時，還能夠通過培養團隊精神和合作意識、加速文化交流與融合等路徑推進實現物質文明和精神文明相協調的現代化。通過協作還能夠將污染處理、能源消耗、環境監測以及政策規制等領域的知識和技術優勢結合起來，為可持續發展提供更加全面有效的解決方案，有力促進實現人與自然和諧共生的現代化。走和平發展道路的現代化則需要通過國際協作構建人類命運共同體，推動全世界文明發展、共享繁榮。

二、數智時代協作生產力的運行機理

揭示事物的運行機理能夠為具體實踐提供根本遵循和研判標準。相較于傳統協作生產力，數智時代協作生產力的底層邏輯發生了基要性轉變，其主要依靠數據、算法和算力相結合進行驅動，底層邏輯的改變引致協作要素、協作方式、協作規模和協作范圍發生相應的變革，這種變革進一步傳導至企業、產業、區域和國際層面，呈現出企業內部協作共享化、企業之間協作柔性化、產業協作虛擬化、區域協作融通化和國際協作開放化“五化聯動”的經濟發展形態。

（一）底層邏輯：數據、算法、算力

底層邏輯是事物存在和變化的根源，事物的底層邏輯變化會深刻影響其運行機理。勞動資料的不同是造成傳統協作生產力和數智時代協作生產力底層邏輯存在差異的最主要原因。傳統協作生產力通過集中非智能化的機器、增加物質形態的材料以及集結能夠熟練操作非智能化機器的工人而產生，其底層邏輯是以非智能化機器為基礎、人—人之間的協作關系為紐帶所驅動的。數智時代協作生產力主要是通過集中智能化的機器、增加非物質形態的材料和集結更高素質的勞動者而產生，核心是出現了智能機器。而智能機器的設計、制造和運行離不開大量非物質形態的材料，其中占據主導地位的是流動性強、依附性廣和復用性高的結構化數據，生成結構化數據需要數據工程師提供復雜的算法，還需要強大的算力基礎設施支撐。因此，數智時代協作生產力的底層邏輯本質上是依靠數據、算法和算力相結合驅動的，人—人之間的協作關系也逐漸轉變為人—機、人—機—人、機—機之間的協作關系。

數據成為數智時代協作生產力運行的基礎驅動。數據可以理解為一種信息載體，建立在深度學習算法之上的人工智能，核心目的就是基于海量搭載信息的數據，通過機器學習算法尋找事物的內在聯系和規律①，對具體任務進行預測處理并給出解決方案。這也是數據成為數智時代協作生產力運行最基礎驅動的主要原因，沒有海量的數據作燃料，算法和算力很難一躍成為數智時代的引擎。算法成為數智時代協作生產力運行的關鍵驅動。從提升社會生產力水平的邏輯來看，數據只有完成“數據化”過程，即使得非結構化的數據成為計算機能夠“讀懂”的結構化數據②，才能為社會生產作出實際貢獻。將非結構化數據轉化為結構化數據，傳統方法是耗費大量勞動力對原始數據進行人為分類和特征提取，在數智時代則主要依靠復雜算法作為關鍵驅動。例如，運用自然語言處理算法能夠抓取大量自然語言文本中的語義學信息，語音識別算法能夠將聲音中的詞句內容轉換為計算機的可讀輸入。算力成為數智時代協作生產力運行的核心驅動。算力即計算能力，是數據中心的服務器處理數據并實現結果輸出的一種能力③，本質上是一種基礎設施支撐。數智時代井噴式地產生了大量數據，將這些數據運用于人工智能大模型訓練需要消耗大量的計算資源，構建算力網絡、提升算力水平成為促進智能技術發展的核心驅動。作為集信息計算力、網絡運載力、數據存儲力于一體的典型的新質生產力，算力對社會經濟發展的推動作用日益顯現④，逐漸成為國家間科技實力較量、經濟競爭力提升的核心維度。

（二）協作變革：協作要素、協作方式、協作規模、協作范圍

從協作要素維度來看，數智時代非物質形態生產要素的地位和勢能迅速提升。生產要素是一個歷史范疇，隨著科技的進步和社會的發展，參與協作的生產要素不斷豐富。數智時代的協作對腦力勞動提出了更高要求，需要有更多諸如知識、技術、管理、數據等非物質形態的生產要素支撐。因此，相較于土地、勞動力、資本等物質形態的傳統生產要素，非物質形態的生產要素特別是數據要素的地位和勢能迅速提升。2019年10月，黨的十九屆四中全會首次提出將數據納入生產要素范疇；2020年4月，中共中央、國務院發布《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，強調加快培育數據要素市場①，數據要素的地位再次提高。數據要素具有豐裕度足、流動性大、復用率高、依附性強等顯著優勢，能夠促進形成多元主體參與、靈活開放的協作生態。

從協作方式維度來看，數智時代人—機、人—機—人、機—機之間的協作成為主流趨勢。第一、二、三次工業革命的一個基本特征是使用不具備自主思考能力的機器去替代人的自然力和部分腦力，即使是第三次工業革命標志性發明之一的電腦，也需要根據人類給定的指令去輔助完成既定的腦力勞動，本質上體現的還是人—人之間的協作。然而在數智時代，海量數據被制造出來，再配合各類智能技術，出現了具備深度思考、自主學習、靈活決策能力的人工智能，人—人之間的協作逐漸轉變為人—機、人—機—人、機—機之間的協作。② 例如，聊天機器人是人—機協作的具體展現，手術機器人協助醫生遠程完成精準的外科手術并反饋患者情況則充分體現了人—機—人之間的協作，“黑燈工廠”中智能機器之間相互配合則屬于機—機協作。

從協作規模維度來看，數智時代智能機器的運用使得協作規模迅速擴大。在生產力與生產關系的互動視角下，協作的規模一方面取決于勞動者自身的素質，即人類體力與腦力的上限，另一方面則受到資本投入度和集中度的影響，大規模的協作往往需要大量持續的資本投入。數智時代通過大量數據訓練出來的智能機器打破了人類勞動者體力與腦力的有限性，能夠無休止地高效工作并無條件地聽從管理者指令，已經成為超越人類自然能力的超級勞動力，基于人類體力與腦力上限的客觀協作邊界已不復存在，協作規模迅速擴大。同時，數智時代的技術研發和機器制造一旦成功且市場化就能獲得巨額回報。因此，資本的逐利本性會使其集中的趨勢更加明顯，在助力協作規模擴大的同時也會帶來市場壟斷、收入極化等新的挑戰。

從協作范圍維度來看，數智時代極度深化的分工使得協作范圍全面拓展。協作規模的擴大強調生產數量的增多和經濟效益的提升，協作范圍的拓展則關注產品種類的增加和服務類型的豐富。數智時代協作范圍的全面拓展主要得益于勞動過程無限分割的可能性，這種可能性進一步使得分工極度深化，各類組織能夠利用數字平臺或智能技術靈活地改變業務模式和價值創造方式，提供更加多元化的產品和服務。例如，氣象機構與外賣、快遞平臺進行跨界協作，能夠及時提供氣象預警信息，助力外賣員和快遞員合理規劃路線或采取必要的防護措施，使配送服務更加精準高效。同時，云計算、大數據等技術的發展提供了彈性化的云端計算環境，協作的范圍不再受限于地理位置的影響，信息的收集、處理和共享也變得更加高效便捷，全球范圍內的即時即刻協調成為可能。

（三）形態呈現：共享化、柔性化、虛擬化、融通化、開放化

數智時代企業內部的協作更加共享化。錢德勒指出了現代工商企業的兩個特點，一是企業內部包含許多不同的營業單位，二是企業由多個不同層級的支薪人員管理，企業決策通常由中高層級的管理人員作出。③ 但數智時代的企業決策往往是數據驅動的，要求數據在企業各部門之間具備開放性和可訪問性，信息的流通效率和透明度得以提高，促進了企業內部協作的共享化。在數據共享的基礎上，數字化工具的開發、云計算技術的運用以及智能化機器的配備，使企業內部的組織結構發生變革，管理層級和冗余人員大量減少，企業組織出現扁平化和網絡化趨勢，促進了跨部門和跨團隊的協作。

數智時代企業之間的協作更加柔性化。柔性化是指組織或系統能夠根據環境和需求變化，靈活調整其結構或運作方式。數智時代的企業之間，主要通過模塊化設計、智能化生產及精細化管理來實現協作的柔性化。設計環節，通過智能傳感技術、自動化技術等，對產品進行參數化建模與模擬，依據產品特點科學地將其分解為若干個獨立模塊，每個模塊交由具有比較優勢的企業設計生產，再通過模塊的組合和替換迅速推陳出新以滿足市場需求。生產環節，智能化生產機器和控制技術的應用，讓生產過程具備自我診斷和自動調整的能力。管理環節，通過智能算法和大數據分析，企業能夠更加高效便捷地協調供應商、生產商和分銷商之間的關系，提高其協作的動態響應能力。

數智時代的產業協作更加虛擬化。在新質生產力的推動下，數智時代的產業發展有三個基本方向：大力培育未來產業、壯大戰略性新興產業以及對傳統產業進行“智改數轉網聯”。① 未來產業主要包括類腦智能、量子信息、通用AI、未來網絡等領域，本質上就是網力和算力催生的產業，相互之間的協作自然能夠凸顯虛擬化的特征。戰略性新興產業主要涉及新一代信息技術產業、高端裝備制造產業、新材料產業、生物產業、新能源汽車產業等領域，通過嵌入數智技術，能夠將互聯互關的產業數據和信息在云端共享，以實時交互的云端虛擬協作模式代替基于特定地理空間集聚的協作模式。傳統產業方面，通過智能化改造和數字化轉型，能夠放大網絡化聯接的乘數效應，激活發展動力。

數智時代的區域協作更加融通化。數智時代城鄉之間、省區之間以及各省區內部協作的融通化將會體現得更加明顯。一是數據流動和網絡智能可以打通城鄉之間的信息流、知識流、資金流和物流，并通過建設現代化的鄉村基礎設施體系，完成城鄉要素流動閉環和價值創造閉環，使得城鄉之間的協作真正實現高度融通。二是通過構建跨區域的多級互聯算力網絡，充分發揮算力網絡的高鏈接性、強滲透性、泛時空性、快衍生性、正外部性以及廣賦能性等優勢②，推動形成超越省際邊界、虛實結合的社會性空間，消除囿于行政區劃限制的省際協作障礙。三是通過搭建一體化計算平臺、大數據算力平臺和人工智能開放服務平臺等，能夠促進各省區內部的協作實現自主交互。

數智時代的國際協作更加開放化。全球化推動了各國之間經濟、文化和技術等領域的交流，數字化技術和智能化設備的發展進一步加深了這種趨勢，使得國際協作更加開放化。在經濟領域，數智時代催生了大量打破地理界限的平臺經濟，區塊鏈技術和數字貨幣也迅速發展，為國際經濟協作創造了新的平臺和工具。在文化領域，VR/AR、6G技術、數字孿生等為文化的沉浸式遠程體驗提供了新的互動方式，機器翻譯降低了文化交流的語言障礙，使得文化內容的創作主體更加多元，促進了文化貿易和傳播。在技術領域，云計算技術提供了跨國界的資源共享平臺，開源軟件和開源硬件的普及促進了全球開發者和研究者之間的協作，加速了技術的研發和創新。

三、數智時代協作生產力運行的阻滯困境

就理論而言，只要達成協作，協作生產力就會自然形成自發運行，但協作的達成通常需要諸多條件，在創造條件的過程中更是會面臨不少阻滯困境。厘清數智時代協作生產力在不同層面運行所面臨的阻滯困境，有助于通過科學的路徑安排突破困境并順利達成協作，加速協作生產力的形成和發展。

（一）算力供需不匹配，協作生產力的驅動效能減弱

從底層邏輯來看，數智時代的協作生產力主要依靠數據、算法和算力相結合進行驅動，其中算力處于核心地位，而當前我國算力的供需不匹配使得數據、算法和算力難以深度融合，數智時代協作生產力的驅動效能也大幅減弱。算力的供需不匹配主要體現在智能算力和區域算力兩個方面。智能算力方面，人工智能的迅猛發展使得原有的通用算力已經無法滿足大模型訓練的需求，諸多復雜高端的應用場景更是難以落地，而隨著類腦智能、未來網絡等產業的加速發展，對智能算力的需求將持續擴大，供需不匹配會愈加嚴重。區域算力方面，不同的經濟發展水平和產業結構差異導致了區域之間存在算力需求差異，東部地區經濟發達且第三產業占比較高，對算力的品質和服務需求通常更高，西部地區經濟落后且產業結構相對傳統，對算力的量級和規模需求通常較低，但隨著東部地區更為嚴格的土地政策和碳排放政策出臺，我國的算力中心建設逐漸向西部偏移，但短期內西部地區的算力供給仍然無法滿足東部地區的算力需求。此外，由于高級別的算力芯片幾乎被國外壟斷，我國算力核心芯片價格持續走高且面臨嚴重的斷供風險，高額的芯片成本使得平價的算力供給不足，企業發展受阻。

（二）政策包容性欠佳，協作生產力的紅利釋放有限

從協作變革來看，數智時代各個維度的協作變革始終是圍繞著人工智能展開的，而人工智能本質上是一種全域性、顛覆性的技術創新，由此引發的變革能夠釋放指數級的技術紅利。但技術進步是一把雙刃劍，在釋放紅利的同時也會造成負面影響，不消除負面影響會進一步阻礙變革的發生，因此需要通過制定具有包容性和針對性的政策抵消負面影響。數智時代人工智能的飛速發展對勞動力市場和收入分配造成的負面影響最大。人工智能的應用改變了勞動力市場的結構，大量傳統勞動部門的低技能勞動力被智能機器所替代，原先的工作崗位被取締，成為社會中收入最低的群體；少部分掌握高精尖技術的高素質勞動力能夠出任人工智能的設計者和研發者，其崗位的不可替代性進一步增強，自然能夠獲得高額報酬，成為收入極高的社會群體；還有部分具備較強學習能力的中高素質勞動力，能夠維護、管理和訓練智能機器，崗位不會被完全替代，成為社會的中等收入群體。數智時代勞動力市場的結構性變化使得低技能勞動力的處境極為艱難，而低技能勞動者通常又是社會中的弱勢群體，若未來的就業政策和分配政策不能為其提供更加強有力的支持，不同維度的協作變革就會產生木桶效應，最終使得數智時代協作生產力的紅利釋放極度有限。

（三）數據飛輪效應凸顯，企業協作面臨外圍依附困境

飛輪效應最早由管理學家吉姆·柯林斯提出，被用于描述企業與消費者之間產生良性互動的擴張機制。① 飛輪是在旋轉運動中用于儲存動能的機械裝置，啟動靜止的飛輪最初需要巨大的推動力，然而當其越轉越快到達某一臨界點時，便會進入無需動力就能夠自我加速和狀態增強的慣性階段。置身于數智時代，數據及基于海量數據成長起來的數字科技企業或平臺企業展現出了強大的飛輪效應。數字科技企業或平臺企業在度過艱難的初創期后，借助平臺能夠獲取大量搭載消費者個人信息的數據，再利用個性化推薦算法對數據進行計算，可以實現供需精準匹配并提供個性化和定制化服務。平臺自身產生的數據和消費者數據再結合智能機器人、區塊鏈技術等，能夠實現平臺自動化運營并提供智能化服務，以快速響應消費者的咨詢和需求，進而吸引更多的企業和消費者入駐平臺，持續擴大平臺規模，形成“獲取用戶數據—個性化推薦產品和服務—企業和消費者數量增多—平臺規模擴大—獲取更多用戶數據—提供更優質的個性化產品和服務—吸引更多企業和消費者—平臺規模進一步擴大”的良性互動機制，從而產生飛輪效應。飛輪效應使得數字科技企業或平臺企業逐步成長為大型企業甚至形成雙邊市場壟斷，強大的數據獲取能力、數據計算能力及數據再生產能力使其能夠準確感知市場需求和應用場景，在企業協作中逐步居于核心和樞紐地位。其他企業與其協作不得不依附在外圍共享信息并接受規則，如此才能迅速投入大規模生產，最終導致企業協作面臨外圍依附困境。

（四）關鍵核心技術壟斷，產業協作面臨低端鎖定困境

產品內的專業化分工引致關鍵核心技術壟斷，使產業協作面臨低端鎖定的困境。在數智時代產品內分工無限深化的背景下，為了降低生產成本，發達國家通過離岸外包或國際代工的方式進行產品生產，將技術研發和銷售環節掌握在自己手中，將加工組裝等勞動密集的非核心制造環節轉移到發展中國家。沿此路徑，發達國家的研發能力迅速提升，逐步掌握了數智時代知識密集型產業的關鍵核心技術，并通過壟斷定價權攫取高額利潤，成為產品內專業化分工的最大受益者；而發展中國家則遭受發達國家關鍵核心技術的壓制，難以通過國內產業協作自主生產高精尖產品，與發達國家進行產業協作又只能處于從屬地位，因此被牢牢鎖定在價值創造的低端環節，產業技術升級和產業結構優化困難重重。產業協作的低端鎖定在芯片領域尤為明顯。芯片作為數智時代技術發展的核心，具有集成度高、工藝復雜、技術密集等特點，生產芯片也涉及多個配套產業之間的協作和支撐。芯片生產主要包括上中下游三個階段，上游為芯片設計領域，中游是芯片制造和封裝測試領域，下游則是具體的終端應用領域。當前，我國在封裝測試領域和終端應用領域的技術基本達到成熟水平，在設計領域伴隨著新一代信息技術產業的發展，通過EDA（電子設計自動化）技術也能夠實現7納米工藝級別的芯片設計。然而，由于制造領域所涉及的高端裝備制造業和新材料產業還存在許多尚未攻克的關鍵核心技術，例如7納米以下的光刻機、高端光刻膠、硅片、離子注入機等，這些關鍵核心技術的欠缺使得我國即使能夠設計芯片，也因缺乏上述產業的配套協作而難以生產出世界領先水平的芯片，國產化芯片的生產仍然被限制在低端水平。

（五）各類要素流通不暢，區域協作面臨供血不足困境

數智時代的區域協作具備一定的技術平均化作用，有助于加速新技術的研發與應用，不同區域之間通過協作還能夠實現資源共享，優化資源配置，形成區域協作生產力進而推動區域經濟實現高質量發展。然而區域之間的高效協作需要建立在各類要素順暢流通的基礎上，要素流通不暢會導致區域協作面臨供血不足困境，影響社會再生產過程的連續性。數智時代的區域協作需要物質形態和非物質形態生產要素的強力支撐，其中數據要素、資本要素和勞動力要素更是占據主導地位。在數據要素方面，由于數據具備非物質性和可復制性，數據的所有權、使用權和流通權等權利尚未在法律層面得到清晰界定，權屬關系模糊從根本上導致了數據在不同區域之間難以順暢流通，各區域間形成了數據壁壘，同時由于缺乏統一的數據標準規范、數據架構存在差異、數據安全保護困難、數據市場交易機制和定價機制不健全等因素的影響，數據的充分利用和高效流通障礙重重。在資本要素方面，智能化機器的研發和生產需要更好的數智基礎設施、更成熟的技術服務市場及更高的投資回報率，而不同區域的上述條件存在顯著差異，發達地區通常更具備優勢，也更容易吸引資本流入，加之各類金融機構在不同區域之間的非均衡存貸款配置，加速了資本在發達地區的過度集中，影響了資本的流通和配置效率。在勞動力要素方面，數智技術的發展不僅需要加快數據要素確權和投入巨大的物質資本，更需要區域間人才的順暢流動和協作配合，但由于戶籍、教育、醫療、社保等公共服務存在區域差異，導致各區域間的人才市場相對獨立，人才流動的非均衡性顯著，區域間的人才優勢難以互補。

（六）數智治理分歧較大，國際協作面臨共識破裂困境

推動形成廣泛認可的數智治理框架并達成相應的共識，有助于增強各國之間的信任，為數據共享、數字貿易及新技術合作研發等領域的國際協作提供穩定基礎，實現共同繁榮發展。然而目前各國之間對于數智治理還存在較大分歧，進而導致國際協作受阻，主要表現在以下三方面：一是數據是否能跨境流動分歧較大，導致數字貿易領域的國際協作難以達成。例如，在體現美國意志的《美墨加協定》（USMCA）中，為推動數字貿易全球化發展，明確禁止各締約方對數據跨境自由流動進行任何形式的限制或對數據采取本地化措施；在歐盟主導的《歐盟—加拿大綜合經濟與貿易協定》（CETA）中，認為在數據有效監管的前提下應該允許數據跨境自由流動并在境內存儲；體現中國主張的《區域全面經濟伙伴關系協定》（RCEP）則突出主權國家安全利益導向，在此基礎上允許基于商業行為的數據跨境自由流動。二是對未來人工智能的發展應用領域分歧較大，導致人工智能的全球治理共識難以達成。是否將人工智能發展應用于軍事領域所引發的國際分歧最大，美國、俄羅斯、以色列等國家通過出臺人工智能軍事應用的戰略及政策，鼓勵支持人工智能軍事化發展，智能化戰爭模式已初現雛形，然而人工智能的軍事化應用可能會導致武裝沖突擴大到前所未有的規模，缺乏管控將會使戰爭成為常態。三是由于智能技術的復雜性和發展水平的差異，導致智能事故的責任歸屬存在較大分歧。例如自動駕駛汽車在自動駕駛模式下發生事故，由于所涉及的技術和技術運作情況極其復雜，具體應由誰承擔責任難以明確，而這種責任歸屬的復雜性又需要各國之間形成統一的數智治理政策和法規框架。

四、數智時代協作生產力發展的優化路徑

針對數智時代協作生產力在不同層面所面臨的主要阻滯困境，亟需在充分考慮我國發展實際的基礎上，通過科學合理的路徑安排，加快形成與數智時代協作生產力發展相適應的新型生產關系，主動破局、擺脫困境，加速協作生產力發展。

（一）提升算力供給能力，點燃協作生產力驅動引擎

數智時代隨著人工智能的飛速發展，算力特別是智能算力逐漸成為協作生產力發展的核心動力。實現智能算力提質增效有助于促進數據、算法和算力深度融合，創造出強大合力共同驅動協作生產力發展。發展智能算力是一個系統性工程，需要相關行業和部門高度配合、同向發力。一方面要注重提升智能算力供給能力。緊密結合人工智能產業發展需求，重點考慮滿足數智化水平較高地區的智能算力需求，強化與當地科研院所的合作，推動人工智能應用場景加速落地，填補智能算力供需缺口。另一方面要注重優化區域算力布局。推動建設全國統一的算力資源調配平臺，整合各地分散的算力資源，促進各級算力設施互聯互通，實時監控和調度全國范圍內的算力資源，精準匹配各地算力需求，提高算力資源利用率，更好服務于國家戰略部署和區域數智化發展需求。此外，在加強算力芯片技術攻堅的基礎上，要依據不同的使用時段和使用需求，制定靈活多樣的算力使用定價策略，推動算力應用普惠發展，使數智紅利惠及各行各業。針對科技創新、民生發展等具有顯著社會價值和巨大創新潛力的特定行業領域，應充分發揮政府作用降低算力使用門檻。

（二）強化政策支撐保障，共享協作生產力發展紅利

數智時代協作變革的順利推進離不開強有力的政策支撐，加快形成與數智時代協作變革相適應的政策支持體系，有助于讓全社會共享協作生產力發展的紅利。智能機器應用的規模越大，生產的自動化和連續性就越高，被替代的低技能勞動力就越多，各項政策的制定理應向其傾斜，讓協作生產力發展的紅利盡可能惠及更多群體。未來強化政策支撐保障應充分考慮數智時代勞動力市場的結構性分化和收入分配極化。一要優化稅收政策，減緩收入極化程度。通過實施累進稅制提高高收入群體稅率、降低低收入群體稅率，考慮征收資本所得稅等方式，調整資本積累和工資收入，進一步緩解收入不平等現象。二要健全社會保障體系。加快推進戶籍制度改革，聚力實現社會保障城鄉統籌，增強社會保障可及性。聚焦新業態就業人員、靈活就業人員和農民工等低技能弱勢群體，完善參保政策措施，擴大新就業形態就業人員職業傷害保障試點。三要轉變輕視服務業就業的政策取向。服務業涉及的諸多崗位與人際交往和情感理解密切相關，這些工作不僅需要技術能力，更需要同理心和溝通能力，人工智能難以完全替代。加大對服務業就業崗位所需技能的培訓，鼓勵會被智能機器替代的低技能勞動者積極轉向服務業就業，是順應數智化變革的合理舉措。

（三）建立多元化反壟斷機制，構筑健康良好的企業協作新生態

在數智時代背景下，海量數據的產生和數智技術的深度運用并沒有使數字科技企業或平臺企業跨越壟斷，反而由于數據飛輪效應、平臺網絡效應等因素加速了此類企業形成雙邊市場壟斷的進程，打破了公平競爭、互惠互利的企業協作生態。數字科技企業或平臺企業通常具備發展迅速、跨行業、跨地域等特征，需要通過建立多元化的反壟斷機制，從事前、事中和事后三個階段對其進行反壟斷治理，創造公平合理、健康良好的企業協作新生態。建立多元化反壟斷機制的核心是做好事前識別，結合平臺用戶數量和數據流量等多維因素進行綜合判定，明確數字科技企業或平臺企業壟斷行為的具體界定標準，強化金融監管部門、數據監測和管理部門以及反壟斷執法部門在各自領域識別壟斷行為的能力，提前預判可能出現的壟斷行為。加強反壟斷法律修訂的前瞻性，構建起政府、市場及社會主體積極聯動和定期會商協調的溝通機制。在做好事前識別的基礎上，全面落實公平競爭審查制度，對識別出可能具備壟斷行為的企業集中進行分級分類審查，充分發揮行業協會的規范引領作用，通過制定競爭行為準則、數據使用規范及合規管理制度等引導企業自覺維護公平競爭的市場氛圍，為中小企業提供信息咨詢和技術支持等服務，幫助其更好更快地融入平臺經濟環境。加強對金融領域和技術領域雙重監管，發揮媒體輿論監督作用，深入調查、專題報道平臺企業壟斷行為，促進市場公平競爭，共同構筑健康良好的企業協作新生態。

（四）持續健全新型舉國體制，塑造獨立自主的產業協作新優勢

新型舉國體制是我國在社會主義市場經濟發展條件下，集中力量辦大事的具體制度安排，其實質是黨和國家根據治理需要組織的大規模協作，以此創造出更強勁的社會勞動生產力。① 黨的二十屆三中全會將健全新型舉國體制作為構建支持全面創新體制機制的重要內容進行統籌安排，強調面向世界科技前沿和國家重大需求，優化重大科技創新組織機制，強化關鍵核心技術攻關，充分體現了持續健全新型舉國體制對打破發達國家關鍵核心技術壟斷、構建安全可控的現代化產業體系以及塑造獨立自主的產業協作優勢的重要意義。新型舉國體制并非要替代市場在科技創新資源配置中的核心作用，而是要集中力量解決科技創新活動中市場機制失靈的關鍵環節。在產業協作的過程中，出現市場失靈的情況主要有三類：第一類是重大基礎研究領域的前瞻性部署，市場化機構主要考慮短期收益，需要政府統籌安排加大投入。第二類是“卡脖子”現象，主要是競爭對手出于主導世界經濟運行和保護產業安全目的的國家行為所致，需要國家集中力量攻堅突破。第三類是補齊現代化產業體系建設的短板，僅依靠市場力量進程緩慢，政府跨部門協同推動能夠迅速補齊，實現產業跨越式發展。據此應識別梳理攸關經濟發展和國家安全的“卡脖子”技術，對重大基礎研究領域進行前瞻性部署，圍繞產業鏈部署創新鏈、圍繞創新鏈布局產業鏈。在此基礎上充分利用好完備產業體系、超大規模市場及強大動員組織能力等綜合優勢，集中產學研優質資源聚力攻堅，支持有能力的民營企業牽頭承擔國家重大技術攻關任務，加速“卡脖子”技術點上突破。統籌建設現代化的基礎設施，破除地方保護壁壘和行業壁壘，協調各層級產業集群合理分工，提高重點產業鏈技術供給能力，促進科技成果轉移轉化，通過建設完整、先進、安全的現代化產業體系，塑造獨立自主的產業協作新優勢。

（五）加快構建全國統一大市場，形成融通互補的區域協作新格局

全國統一大市場是通過充分競爭與分工深化所形成的一體化運行的全國性大市場體系，其最大的特征在于規則統一、政策一致、執行協同。① 市場是分工的基礎，市場容量決定分工的社會化程度，也深刻影響著協作的規模和范圍。② 全國統一大市場也是一個與大國經濟循環緊密相關的經濟范疇，若國內市場長期處于分割狀態，再疊加地方保護主義和其他阻礙要素自由流動的超經濟強制力量，資源配置機制便難以得到優化，也就不利于形成協同融通、優勢互補的區域協作新格局。要素資源的自由流動是加快構建高水平全國統一大市場的基礎條件，也是實現區域協作融通互補的重中之重。要持續深化要素市場化改革，破除限制土地、數據、資本、勞動力等生產要素自由流動的體制機制障礙，引導各類資源要素向先進生產力集聚。構建城鄉統一的建設用地市場，穩妥合理推動城鄉建設用地同等入市、同價同權。扎實推動數據要素確權，加快培育數據要素市場，建立健全數據資產交易、跨境流動、安全傳輸等基礎制度和統一標準，積極搭建各區域間互聯互通的數據或技術交易平臺。全面落實公平競爭審查制度，提升審查程序規范性，建立跨區域聯動的審查機制，及時清除妨礙依法平等準入和退出的障礙，強化反壟斷部門監管職能，加快發展全國統一的直接融資市場，完善股市進入退出機制，促進資本要素在各行各業、各個地區通暢流動。放開除個別城市外的落戶限制，建立常住地戶籍登記制度，按常住人口繳稅規模合理配置區域公共資源，通過完善統一規范的人力資源市場體系和技術技能評價制度，消除就業歧視，加大人才引進力度，進一步促進勞動力要素在城鄉、地區之間的合理有序流動。

（六）扎實推進高水平對外開放，繪就互利共贏的國際協作新篇章

智能技術作為一種革命性的新質生產力，已經展現出重構人類社會的巨大潛力，若全球更多國家能夠積極參與智能技術的研發并促進其合理運用，國際協作就能打開更加廣闊的互利共贏空間。高水平對外開放是新時代中國特色社會主義生動實踐的具體表現，也是推動全球數智治理變革的題中之義。中國于2024年7月1日在第78屆聯合國大會上提出《全球人工智能治理倡議》，這是聯合國通過的首份關于人工智能能力建設國際協作的決議，也是中國積極促進數智領域國際協作的重大舉措。只有實現開放才有可能協作，未來仍應秉持共商共建共享的治理原則，多層次寬領域扎實推進高水平對外開放，為全球數智治理貢獻中國智慧和中國力量。一要推動凝聚數智治理共識。積極搭建開放包容、平等參與的國際交流平臺，支持聯合國等國際組織發揮關鍵平臺作用，加強人工智能能力建設國際協作，推動形成國際統一、安全可靠的數智治理共識。二要共建公平開放的國際協作環境。堅持智能向善、造福人類的原則，加速彌合發達國家與發展中國家之間的數字鴻溝和智能差距，幫助發展中國家加強智能能力建設，確保發展中國家在全球數智治理中有充分的發言權。三要統籌兼顧開放與安全。制定數據開放與共享規則，推進技術標準通用共享，在確保數據安全的基礎上促進數據跨境流動和技術協同攻關，加強設備自由貿易和設施互聯互通，從要素流動型開放轉向制度型開放，主動對接高標準經貿協定，推動數字貿易等領域的國際協作高質量發展。

① 蔣永穆、馬文武、馮奕佳等編著：《新質生產力：如何看？怎么辦？》，北京：中國經濟出版社，2024年，第58頁。

② 蔣永穆、喬張媛：《新質生產力：邏輯、內涵及路徑》，《社會科學研究》2024年第1期。

③ 王道義：《簡論協作生產力的自然形成》，《經濟問題》1986年第7期。

④ 王道義：《協作生產力芻議》，《求索》1986年第3期。

⑤ 王道義：《論社會主義初級階段協作生產力》，《經濟研究》1988年第10期。

① 程啟智：《論馬克思生產力理論的兩個維度：要素生產力和協作生產力》，《當代經濟研究》2013年第12期。

② 程啟智：《生產力的二維理論：要素生產力和協作生產力及其互動演化——兼論馬克思主義經濟學在當代的發展與借鑒》，《河北經貿大學學報》2014年第1期。

③ 王馗：《馬克思的協作理論與協作形式的發展——兼論協作與所有制的關系》，《經濟學家》2015年第6期。

④ 張晉銘、徐艷玲：《數字經濟時代發展新質生產力的內在邏輯與現實啟示——基于馬克思生產力二維理論的分析》，《蘭州學刊》2024年第9期。

⑤ 任保平、王子月：《數字新質生產力推動經濟高質量發展的邏輯與路徑》，《湘潭大學學報》（哲學社會科學版）2023年第6期。

⑥ 岳奎、曲秀玲：《新質生產力的綠色發展維度》，《當代經濟研究》2024年第8期。

⑦ 謝寶劍、李慶雯：《新質生產力驅動海洋經濟高質量發展的邏輯與路徑》，《東南學術》2024年第3期。

⑧ 張震宇、侯冠宇：《新質生產力賦能中國式現代化的歷史邏輯、理論邏輯與現實路徑》，《當代經濟管理》2024年第6期。

⑨ 蔣永穆、喬張媛：《新質生產力：邏輯、內涵及路徑》。

⑩ 王水興、劉勇：《智能生產力：一種新質生產力》，《當代經濟研究》2024年第1期。

11 蔣永穆、李明星：《發展農業新質生產力的政治經濟學分析》，《經濟縱橫》2024年第5期。

12 劉志彪：《“四鏈融合”：一個關于現代產業增長方程的系統分析》，《學術界》2023年第3期。

13 洪銀興、王坤沂：《新質生產力視角下產業鏈供應鏈韌性和安全性研究》，《經濟研究》2024年第6期。

14 謝富勝、江楠、匡曉璐：《馬克思的生產力理論與發展新質生產力》，《中國人民大學學報》2024年第5期。

① 《資本論》第1卷，北京：人民出版社，2018年，第387頁。

② 《馬克思恩格斯全集》第47卷，北京：人民出版社，1979年，第291頁。

③ 《資本論》第1卷，第382頁。

④ 《資本論》第1卷，第378頁。

⑤ 《資本論》第1卷，第387頁。

⑥ 《資本論》第1卷，第378頁。

⑦ 《馬克思恩格斯全集》第47卷，第304頁。

⑧ 《馬克思恩格斯全集》第47卷，第301頁。

① 《資本論》第1卷，第374頁。

② 《馬克思恩格斯全集》第47卷，第301頁。

③ 《資本論》第1卷，第484頁。

① 洪永淼、史九領：《人工智能的政治經濟學分析》，《學術月刊》2024年第1期。

② 根據國際數據公司（IDC）的統計預測，2027年全球非結構化數據將占到數據總量的86. 8%。數據來源：2024年1月23日國際數據公司IDC發布的《IDC Future Scape：全球數據和分析市場2024預測——中國啟示》，2024年1月24日，https：//www.idc.com/getdoc.jsp？containerId=prCHC51814824，2024年11月6日。

③ 中國信息通信研究院：《中國算力發展指數白皮書》，第1頁，2021年9月18日，http：//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/ 202109/P020210918521091309950.pdf，2024年11月6日。

④ 《2022—2023全球計算力指數評估報告》顯示，中國、美國、日本等15個全球主要國家的計算力指數平均每提高1點，國家的數字經濟和GDP將分別增長3. 6‰和1. 7‰，這一增長趨勢在未來仍將繼續保持。數據來源：2023年7月12日，國際數據公司IDC、浪潮信息、清華大學全球產業研究院聯合發布的《2022—2023全球計算力指數評估報告》，2023年7月12日，https：//tech.gmw.cn/2023-07/12/content_36691480.htm，2024年11月6日。

① 《中共中央 國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，《人民日報》2020年4月10日，第1版。

② 劉志彪：《新質生產力驅動下的新型生產關系：趨勢、挑戰與對策》，《財貿經濟》2024年第8期。

③ 錢德勒：《看得見的手——美國企業的管理革命》，重武譯，北京：商務印書館，1987年，第1—3頁。

① 劉志彪：《新質生產力的產業特征與驅動機制》，《探索與爭鳴》2024年第3期。

② 余東華：《算力：數字經濟時代的新質生產力》，《財貿研究》2024年第7期。

① 吉姆·柯林斯：《從優秀到卓越》，俞利軍譯，北京：中信出版社，2006年，第210—214頁。

① 謝富勝、潘憶眉：《正確認識社會主義市場經濟條件下的新型舉國體制》，《馬克思主義與現實》2020年第5期。

① 劉志彪：《全國統一大市場》，《經濟研究》2022年第5期。

② 向國成、劉晶晶、羅曼怡：《馬克思恩格斯的分工與市場思想及其當代價值》，《經濟學動態》2021年第9期。

（責任編輯：冉利軍）