立足智能浪潮 深耕現(xiàn)代治理

2026年《政府工作報告》首次提出“打造智能經濟新形態(tài)”，標志著人工智能（AI）在國家戰(zhàn)略層面被正式賦予重塑經濟運行方式的新定位。當數(shù)字智能從輔助工具演變?yōu)轵寗咏洕D型的內生力量，其對經濟體系與產業(yè)生態(tài)的影響便不再是提高局部效率，而是涉及生產要素及其配置方式、產業(yè)組織形態(tài)、價值創(chuàng)造模式以及治理體系格局的系統(tǒng)性重構。在AI快速迭代的推動下，這種重構加速演進，產業(yè)體系調整與政策制度適配的時間窗口極為有限。數(shù)據(jù)、算力和算法取代傳統(tǒng)生產要素組合，構成新型要素體系；智能體驅動的生產組織突破企業(yè)邊界，重塑分工格局；價值創(chuàng)造從線性產業(yè)鏈轉向網(wǎng)狀協(xié)同網(wǎng)絡；開放共生的產業(yè)生態(tài)正在取代封閉垂直的傳統(tǒng)產業(yè)結構。深入辨析這一系統(tǒng)性重構的深層邏輯，已成為新發(fā)展格局下兼具理論緊迫性與實踐必要性的重要命題。

圖/中經視覺

生產要素體系的智能化重構

數(shù)據(jù)的要素化躍升。數(shù)據(jù)作為新型核心生產要素的確立，蘊含著對傳統(tǒng)經濟學基本假設的突破。土地、勞動、資本等傳統(tǒng)生產要素均具有競爭性與排他性——被占用則他人無法使用，被投入則不能再用于別處。數(shù)據(jù)則截然不同：一旦產生，可被無限次使用而不損耗價值，多主體可同時使用而互不干擾。這一非競爭性特征直接導致邊際報酬遞增效應——數(shù)據(jù)驅動的智能系統(tǒng)具備自學習能力，數(shù)據(jù)使用越頻繁、積累越豐富，系統(tǒng)性能與產出價值就越高。數(shù)據(jù)要素通過放大、疊加、倍增作用提高其他要素的全要素生產率，使經濟運行的底層邏輯從“稀缺性約束”轉向“豐裕性可能”。

數(shù)據(jù)在智能經濟中的角色遠非“記錄過去的痕跡”，已成為算法訓練的原料、智能決策的依據(jù)和價值創(chuàng)造的來源。從“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃的提出，到國家數(shù)據(jù)局成立后系列制度的落地，再到《關于完善數(shù)據(jù)流通安全治理更好促進數(shù)據(jù)要素市場化價值化的實施方案》的出臺，數(shù)據(jù)要素的制度框架正在加速成型。數(shù)據(jù)的角色正在從“記錄過去”走向“驅動未來”——每一次數(shù)據(jù)的使用都是價值的再創(chuàng)造，而非價值的消耗。這種從“存量記錄”到“流量創(chuàng)造”的轉變，意味著數(shù)據(jù)要素的價值實現(xiàn)方式發(fā)生了根本性變化。

算力與算法的協(xié)同驅動。如果說數(shù)據(jù)是智能經濟的原料，算力與算法則是加工原料的生產工具與生產方法。國家“十五五”規(guī)劃綱要已將算力設施建設納入國家整體布局，提出“統(tǒng)籌推進算力設施建設、模型算法發(fā)展和高質量數(shù)據(jù)資源供給，筑牢數(shù)智化發(fā)展底座”。2026年《政府工作報告》進一步提出“實施超大規(guī)模智算集群、算電協(xié)同等新基建工程”。截至2026年3月底，我國智能算力總規(guī)模達1882EFLOPS（FP16）。目前，我國已初步構建以國家樞紐為核心、重點區(qū)域為承接、城市邊緣為支撐的多層次算力設施體系和全國一體化算力網(wǎng)。算力的革命性意義不僅在于提高計算的速度，更在于改變了“什么可以被計算”的邊界——以往因計算量過大只能依賴經驗判斷的領域，如今可通過大規(guī)模計算實現(xiàn)精準預測與優(yōu)化。

算法的意義則更為根本。傳統(tǒng)經濟學中的生產函數(shù)是既定的——土地、勞動、資本等要素按照固定技術關系組合產出，而算法則是一種“活的生產函數(shù)”，能自動優(yōu)化要素配置、發(fā)現(xiàn)新的生產路徑，甚至提供新的產品和服務。機器學習從數(shù)據(jù)中提煉知識、從經驗中改進性能，算法具備了持續(xù)學習、自我優(yōu)化的能力。數(shù)據(jù)、算力、算法三者共同構成智能經濟的核心生產要素——數(shù)據(jù)是基礎資源，算力是支撐平臺，算法是驅動引擎。三者有機融合，推動生產力從“人驅動機器”向“機器輔助人、自主迭代”躍升。三者之間的辯證關系在于：數(shù)據(jù)量的擴張?zhí)嵘怂懔Φ睦眯剩懔Φ奶嵘卣沽怂惴ǖ膬?yōu)化空間，算法的突破又開辟了數(shù)據(jù)價值挖掘的新維度，由此形成正向循環(huán)的要素協(xié)同效應。

認知能力的要素化配置。如果說工業(yè)經濟的本質是機械動力的規(guī)模化配置，數(shù)字經濟的本質是信息能力的規(guī)模化配置，那么智能經濟更深層的特征則在于認知能力的規(guī)模化配置。馬克思在《政治經濟學批判大綱》的“機器論片段”中提出“一般智力”的概念——科學知識、技術能力等社會性智力在資本主義生產方式中被物化為固定資本，成為直接生產力。智能經濟正是這一預言的當代實現(xiàn)：識別、理解、生成、判斷、調度、協(xié)同等原本只能由人類完成的認知活動，開始通過模型、知識系統(tǒng)、智能體和平臺服務被外顯化、結構化和系統(tǒng)化。認知能力從人類專屬稟賦轉變?yōu)榭梢?guī)模化生產、流通和消費的生產力要素。

這一轉變帶來的關鍵變化是經濟活動中的成本結構正在被改寫。市場運行和組織運轉中長期存在一類重要卻常被忽視的成本——信息獲取、搜索發(fā)現(xiàn)、供需匹配、判斷決策所需的高強度認知投入。這些活動過去只能依靠人來完成，昂貴、分散、不可復制。如今，模型、知識系統(tǒng)、智能體正越來越多地承接這類活動。智能經濟真正壓低的，遠不止一般性交易成本，而是認知型交易成本和認知型組織成本。從更深層次來看，認知能力的要素化配置使得經濟系統(tǒng)的決策結構從“中心化理性”走向“分布式智能”——決策不再集中于少數(shù)管理層，而是分散于無數(shù)智能節(jié)點之中，這一變化具有深遠的經濟學意義。

支撐這一變化的深層標志是詞元（Token）正從大模型處理信息的基本技術單元加速演變?yōu)楹饬亢徒粨Q認知能力的基本尺度。截至2026年3月，我國日均詞元調用量已突破140萬億次，兩年間增長超千倍。每一次調用模型完成識別、理解、生成或決策，背后都是詞元的消耗與產出。詞元使認知能力從邊界模糊的技術形態(tài)轉變?yōu)榭捎嬃俊⒖啥▋r、可交易的新型生產要素，使得認知能力的生產、流通和消費成為可能，標志著智能經濟在生產要素層面的革命性變化——認知能力不再是附著于人的不可轉讓的稟賦，而成為可在市場中高效配置的生產要素。

產業(yè)組織的網(wǎng)絡化變革

生產組織方式的智能化重塑。AI對生產組織方式的重塑，首先源于生產主體的根本性變化。AI正在從被動執(zhí)行指令的工具，發(fā)展成為能夠自主感知、自主決策和自動執(zhí)行的智能體。從馬克思主義政治經濟學的視角看，生產工具由傳統(tǒng)的機械化、自動化裝備躍升為具備強大自主學習與推理能力的大模型智能體，勞動資料的性質發(fā)生了質變。生產過程的優(yōu)化不再依賴人的經驗判斷，而是基于實時數(shù)據(jù)流的動態(tài)調優(yōu)——這一轉變的實質是決策權的重新配置。具身智能機器人已能夠在汽車壓鑄、電池生產、裝配等高精度場景中自主完成此前由人工完成的復雜任務，人機協(xié)同已從概念走向現(xiàn)實。智能制造、柔性生產正成為主流，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺能夠實現(xiàn)全流程智能化。

由此，傳統(tǒng)工業(yè)組織的底層邏輯正在被改寫。泰勒制奠定的“管理層制定標準、工人執(zhí)行標準”的分工結構正在松動。當智能體能夠自主完成感知、決策、執(zhí)行的全鏈條工作時，它不僅替代體力勞動，更開始分擔復雜的腦力任務。在行動者網(wǎng)絡理論視角下，智能體已成為網(wǎng)絡中的“行動者”節(jié)點，與其他節(jié)點實時交互、協(xié)同決策。科層制信息壁壘被打破——過去信息需逐級上報、指令需逐級下達，現(xiàn)在智能體可直接獲取數(shù)據(jù)、自主做出局部決策、實時調整執(zhí)行方案。組織不再依賴少數(shù)管理者的理性判斷，而依賴網(wǎng)絡中所有節(jié)點的分布式智能。AI的應用正在從單設備控制走向全鏈路協(xié)同決策，生產組織正從垂直科層結構走向扁平化、網(wǎng)絡化的協(xié)同網(wǎng)絡。

產業(yè)邊界的消融與重組。數(shù)字化、網(wǎng)絡化解決的是產業(yè)內部的連接與效率問題，智能經濟帶來的則是一場“生態(tài)級”的產業(yè)重構。從羅納德·科斯關于企業(yè)性質的理論來看，企業(yè)存在的原因是市場交易存在成本，企業(yè)的邊界由內部組織成本與外部交易成本的比較決定。在智能經濟中，AI大幅降低了跨企業(yè)協(xié)同的搜索成本、締約成本和監(jiān)督成本。當跨企業(yè)協(xié)同成本低于企業(yè)內部管理成本時，產業(yè)便不再以垂直一體化為最優(yōu)解，而走向跨界融合與網(wǎng)絡化協(xié)作。

這種協(xié)作的典型形態(tài)是“虛擬集群”。與傳統(tǒng)產業(yè)集群依賴地理鄰近性不同，虛擬集群以數(shù)字平臺和AI基礎設施為紐帶，將分散在不同地域、不同行業(yè)的主體連接為功能互補、實時協(xié)同的生產網(wǎng)絡。數(shù)據(jù)是核心連接介質，算法是協(xié)調機制，智能體是執(zhí)行節(jié)點。企業(yè)之間邊界不再涇渭分明——生產、研發(fā)、服務可在不同主體間無縫流轉。智能汽車的生產可能涉及：算法公司提供決策系統(tǒng)、芯片企業(yè)提供算力底座、運營商提供數(shù)據(jù)通道、傳統(tǒng)整車廠提供制造能力——它們分屬不同行業(yè)，卻圍繞同一價值目標協(xié)同運轉。“人工智能+制造”正成為不同領域創(chuàng)新主體協(xié)同攻關的示范場景，從AI手機到AI眼鏡，從智能汽車到智慧醫(yī)療，不同行業(yè)以AI為紐帶加速跨界融合，技術供給與場景需求在深度互動中催生新業(yè)態(tài)。

新型組織形態(tài)的涌現(xiàn)。智能體正從“對話助手”躍遷為“任務管家”，可自主理解并執(zhí)行復雜任務。在企業(yè)生產運營各環(huán)節(jié)，智能體的嵌入正在重塑組織運行方式：智能排產環(huán)節(jié)實時分析多維數(shù)據(jù)，自動生成最優(yōu)計劃；質檢環(huán)節(jié)通過機器視覺實現(xiàn)毫秒級缺陷識別；在供應鏈管理中持續(xù)監(jiān)測上下游動態(tài)、提前預警中斷風險。AI智能體正以自主決策、實時協(xié)作和多任務編排的能力，成為嵌入企業(yè)核心流程的新型組織單元。

當智能體能夠自主完成原本需要多個崗位協(xié)同才能實現(xiàn)的復雜任務時，傳統(tǒng)科層制組織架構正在被打破。生產指令不再需要從管理層逐級傳達，智能體可直接接收目標、自主調用資源完成執(zhí)行，中間層級的協(xié)調職能正被算法替代。這一變革的深層意義在于個體被空前賦能。大模型降低了專業(yè)知識的獲取門檻，智能體降低了復雜任務的執(zhí)行成本，個體可以繞過組織直接調用過去只有大型機構才能支配的知識和能力。獨立開發(fā)者借助AI工具即可完成編碼、設計、測試、部署全流程；內容創(chuàng)作者借助AI即可完成文案、圖像、視頻的全鏈條生產。“一人公司”“超級個體”等新型組織形態(tài)開始涌現(xiàn)——組織的概念正從“人的集合”演變?yōu)椤澳芰Φ募伞薄＝M織的邊界正從制度性邊界轉向功能性邊界，其本質是對能力的編排與調度，而非對人的管理與控制。

價值鏈的協(xié)同化升級

價值創(chuàng)造主體的多元拓展。智能經濟對經濟體系的深層重塑，最終體現(xiàn)在價值創(chuàng)造方式的質變上。數(shù)字經濟解決的是信息不對稱問題，智能經濟依托的則是價值共創(chuàng)能力。在傳統(tǒng)價值鏈中，價值由企業(yè)創(chuàng)造、消費者購買，消費者處于價值鏈末端，是價值的被動接受者。在智能經濟中，用戶的數(shù)據(jù)和行為反饋本身就是價值創(chuàng)造的輸入——每一次使用都在訓練模型，每一次反饋都在優(yōu)化服務。智能經濟超越了傳統(tǒng)意義上的效率改進，驅動經濟系統(tǒng)從“信息驅動”向“共創(chuàng)能力驅動”質變。價值創(chuàng)造不再局限于企業(yè)內部或線性供應鏈上下游之間，而是在多元主體、動態(tài)組合的協(xié)作網(wǎng)絡中實時完成。

清華大學互聯(lián)網(wǎng)產業(yè)研究院將產業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的演進劃分為三個階段：數(shù)字化工具普及期，通過企業(yè)資源計劃（ERP）、生產執(zhí)行系統(tǒng)（MES）等系統(tǒng)實現(xiàn)業(yè)務流程在線化；跨主體協(xié)同期，依托產業(yè)平臺打通供應鏈數(shù)據(jù)壁壘；當前正在邁入價值原生期，契合產業(yè)互聯(lián)網(wǎng)從效率革命走向價值創(chuàng)造的深層趨勢。AI不再是附著于現(xiàn)有流程的輔助工具，而是重構產業(yè)研發(fā)、生產、運營全鏈條的核心基礎設施。當AI與產業(yè)場景的科學原理、價值邏輯深度耦合，產業(yè)互聯(lián)網(wǎng)便從“可選優(yōu)化配置”升級為“企業(yè)生存必需模式”。

價值創(chuàng)造范圍在向更廣闊的價值網(wǎng)絡擴展。智能技術加速向新能源汽車、量子信息、低空經濟等新賽道滲透，推動經濟系統(tǒng)從行業(yè)分割、線性關聯(lián)的價值鏈，走向跨界共創(chuàng)、網(wǎng)狀協(xié)同的價值網(wǎng)。智能經濟價值創(chuàng)造主體的參與范圍、覆蓋領域、利益分配均發(fā)生改變，每一個使用者都是價值的共同創(chuàng)造者，數(shù)據(jù)即生產，使用即創(chuàng)造。這種“產消融合”的新格局意味著生產與消費的傳統(tǒng)二分法正在被超越，價值創(chuàng)造的主體邊界日益模糊。

價值創(chuàng)造機制的服務化轉型。AI已從大模型能力競爭邁向智能體規(guī)模應用階段。2026年《政府工作報告》明確提出“促進新一代智能終端和智能體加快推廣”。行業(yè)討論的重點已從智能體的智慧轉向其價值創(chuàng)造能力，從模型參數(shù)規(guī)模轉向投入之后能否轉化為生產力。

智能體正在深刻改變商業(yè)模式的底層邏輯。傳統(tǒng)商業(yè)模式以產品交易為終點，賣出產品即完成價值實現(xiàn)。當產品在交付后仍能持續(xù)學習和進化時，交易便不再是價值的終點，而是價值創(chuàng)造的起點。商業(yè)模式必然從交易導向轉向持續(xù)服務，智能體與用戶之間形成長期互動關系，價值在持續(xù)服務中不斷生成和累積。Gartner預測，到2028年，至少15%的日常工作決策將通過AI智能體自主完成，約33%的企業(yè)軟件將集成AI智能體功能。

“智能原生”新業(yè)態(tài)的涌現(xiàn)是這一重構邏輯的集中體現(xiàn)。生成式AI、數(shù)字人、空間計算等原生新業(yè)態(tài)，從誕生之初就以智能技術為內核構建價值創(chuàng)造方式。智能經濟并非簡單疊加在傳統(tǒng)產業(yè)上的新增業(yè)態(tài)，而是將智能能力深度嵌入農業(yè)、工業(yè)、服務業(yè)的每一個環(huán)節(jié)，打破產業(yè)邊界與流程壁壘，催生出大量智能原生新業(yè)態(tài)新模式。這些新業(yè)態(tài)的根本特征在于，其價值主張、運營邏輯和競爭壁壘都以智能能力為核心構建，而非在傳統(tǒng)業(yè)態(tài)基礎上附加智能功能。

價值創(chuàng)造鏈條的協(xié)同化貫通。AI正在成為類似蒸汽機、電力、計算機的通用目的技術。其對全要素生產率的拉動不是線性的，而是通過賦能全鏈條產生乘數(shù)效應——每一個環(huán)節(jié)的效率提升都會放大其他環(huán)節(jié)的產出。《“人工智能+制造”專項行動實施意見》提出，到2027年，“推動3-5個通用大模型在制造業(yè)深度應用”“打造100個工業(yè)領域高質量數(shù)據(jù)集，推廣500個典型應用場景”。目前，AI已滲透領航級智能工廠70%以上的業(yè)務場景，沉淀了超6000個垂直領域模型，帶動1700多項關鍵智能制造裝備與工業(yè)軟件規(guī)模化應用，形成一批具備感知、決策和執(zhí)行能力的工業(yè)智能體，推動智能制造從“自動化”向“自主化”演進。從政策引導到產業(yè)實踐，“人工智能+制造”正在打通從研發(fā)設計到生產制造再到增值服務的全鏈條價值協(xié)同，從“單點工具”到深度嵌入“全環(huán)節(jié)數(shù)字底座”。

場景成為大國科技博弈的戰(zhàn)略新高地，場景驅動成為價值協(xié)同的關鍵機制。場景需求不再是技術落地的被動接受者，而成為驅動技術迭代與產業(yè)升級的雙螺旋引擎。前端研發(fā)、生產、供應需求倒逼AI從通用能力向專業(yè)工具進化；后端銷售、服務反饋又推動AI從效率工具向決策大腦升級。從技術性能比拼到產業(yè)生態(tài)與治理規(guī)則的全方位博弈，競爭重心正在發(fā)生轉移。場景驅動的本質是以真實需求牽引技術迭代，以技術突破回應場景痛點，由此形成供需雙向賦能的良性循環(huán)。

產業(yè)生態(tài)與治理體系現(xiàn)代化的適配

開源生態(tài)與多元主體協(xié)同創(chuàng)新。開源不僅是技術擴散的渠道，更已成為產業(yè)標準形成和生態(tài)主導權競爭的核心場域，是智能經濟時代技術擴散與產業(yè)生態(tài)構建的關鍵機制。從經濟學角度看，開源本質上是一種新型的知識產權配置——通過“使用權”的充分開放換取“改進權”的廣泛參與，很大程度上打破傳統(tǒng)知識產權制度的兩難困境，在保護創(chuàng)新者聲譽和影響力的同時，加速知識積累和技術迭代，實現(xiàn)最大化擴散。中國已成為全球開源模型供給最活躍的地區(qū)之一。

創(chuàng)新三螺旋理論表明，政府、高校、企業(yè)三類關鍵創(chuàng)新主體通過資源共享與協(xié)同產生螺旋上升的創(chuàng)新溢出效應。在智能經濟中，這一結構因AI平臺的存在變得更加扁平。2025年8月，《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》首次提出“智能原生企業(yè)”概念。2026年6月，工業(yè)和信息化部等七部門印發(fā)《促進平臺經濟大中小企業(yè)協(xié)同發(fā)展行動方案（2026—2028年）》，圍繞強化創(chuàng)新協(xié)同引領、健全生態(tài)協(xié)同體系、深化開放協(xié)同聯(lián)動部署重點任務。創(chuàng)新主體之間的物理距離和制度距離被AI大幅壓縮，協(xié)同創(chuàng)新正從“制度設計”走向“自然發(fā)生”。

制度供給的范式轉換。智能經濟的健康發(fā)展，既需要技術創(chuàng)新的加速度，也需要制度供給的適配度。治理理念正從“管理”走向“治理”。從學理層面，治理不僅是限制，更是促進；不僅是設置防火墻，更要為發(fā)展清障、鋪路、賦能。AI已不再是簡單的技術工具，而是具有自主學習、自主行動能力的“類主體”系統(tǒng)性存在。新的技術經濟范式必然呼喚新的治理范式——從“事后追責”轉向“全程嵌入”，從“單向管控”走向“多元共治”。

監(jiān)管邏輯的轉變在制度層面已有重要進展。2026年3月20日，工業(yè)和信息化部等十部門聯(lián)合印發(fā)《人工智能科技倫理審查與服務辦法（試行）》（以下簡稱《辦法》），標志著倫理治理從原則倡導向制度化、程序化、全鏈條的關鍵跨越。《辦法》構建起“預防、服務、監(jiān)管”三位一體的善治體系，突破傳統(tǒng)治理中“重監(jiān)管、輕服務”的固有思路，明確將倫理治理定位為產業(yè)發(fā)展的助推器。2026年5月，全國網(wǎng)絡安全標準化技術委員會發(fā)布《人工智能應用倫理安全指引1.0》，系統(tǒng)劃定人工智能應用倫理安全邊界，提出九大倫理安全原則，明確要求事先評估并防范人工智能應用可能引發(fā)的就業(yè)替代或失業(yè)風險。基于“敏捷治理”與“分級分類”理念，中國正在建立覆蓋人工智能全生命周期的治理框架，為人工智能科技創(chuàng)新與安全發(fā)展提供更為明確的制度保障。制度供給的范式轉換，本質上是將治理從技術的外部約束內化為技術發(fā)展的有機組成部分。

全球治理視域下的角色轉變。在國際治理層面，2023年，中國率先發(fā)布《全球人工智能治理倡議》，確立智能向善、安全可控、普惠公平的治理導向；2025年，中國政府倡議成立世界人工智能合作組織，提出《人工智能全球治理行動計劃》和《“人工智能+”國際合作倡議。從“跟跑”到“領跑”，中國在全球治理中正從規(guī)則遵循者轉變?yōu)樯鷳B(tài)組織者。治理的終極目標不是管住技術，而是釋放技術的正向價值——讓創(chuàng)新服務于人，而非讓人服務于創(chuàng)新，讓發(fā)展成果惠及全社會。在全球人工智能治理規(guī)則尚未定型的窗口期，中國的角色轉變具有重要的制度性意義，不僅關乎技術話語權的提升，更關乎構建更加包容、公正的國際治理新秩序。

智能經濟對經濟體系與產業(yè)生態(tài)的系統(tǒng)性重構，正從理論設想加速轉化為現(xiàn)實圖景。從生產要素的智能化重組，到產業(yè)組織的網(wǎng)絡化變革，從價值鏈的協(xié)同化升級，到產業(yè)生態(tài)與治理體系的現(xiàn)代化適配，這種重構不是局部修補，而是系統(tǒng)再造。貫穿這一系統(tǒng)再造的主線在于：智能技術正在重新定義經濟活動的核心變量——生產要素從“物質形態(tài)”向“認知形態(tài)”擴展，生產組織從“科層結構”向“網(wǎng)絡結構”演化，價值創(chuàng)造從“線性流程”向“協(xié)同生態(tài)”躍遷，治理邏輯從“事后管控”向“全程嵌入”轉變。

全球人工智能競爭日趨激烈，留給我國布局智能經濟新賽道的時間窗口有限。唯有向新求變、向智提質、向遠布局，在技術創(chuàng)新與制度創(chuàng)新兩個層面同步發(fā)力，才能將智能技術的先發(fā)優(yōu)勢轉化為產業(yè)體系的競爭優(yōu)勢，推動智能經濟從“點上開花”走向“面上結果”，真正成為人人可感、各行業(yè)可享的新經濟形態(tài)，為高質量發(fā)展注入持久強勁的新動能。

（對外經濟貿易大學北京對外開放研究院研究員、國際經濟貿易學院教授 華迎；本文第二作者為對外經濟貿易大學國際經濟貿易學院 郭可欣）