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核心观点：

目前，加快形成与新质生产力更相适应的生产关系，必须着力解决其中的一些难点、堵点、卡点，旨在发挥生产关系的优越性、先进性、引领性，充分体现新型生产关系对新质生产力的促进作用。

李海舰 唐跃桓

日前召开的中共中央政治局会议认为，今年以来，我国经济运行总体平稳、稳中有进，新质生产力稳步发展。

发展新质生产力，必须进一步全面深化改革，形成与之相适应的新型生产关系。党的二十届三中全会指出，推动生产关系和生产力、上层建筑和经济基础、国家治理和社会发展更好相适应。其中，推动生产关系和生产力更好相适应是基础、根本、核心、关键。因此，必须加快形成同新质生产力更相适应的生产关系，推动AI时代构建“人尽其才、物尽其用”的制度安排。

为什么要形成同新质生产力更相适应的生产关系

第一，数据资源作为关键生产要素，其产权界定问题面临重大挑战。

作为关键生产要素，数据产权界定面临重大挑战。一是非物质性，数据以比特形式存在，不具有物理形态，与传统物质存在本质不同，无法简单套用现有物权制度。二是非均质性，主要体现为“一数多权、一数多主”和“一数多值、一数多用”，使得数据产权归属难以界定、数据价值难以评估。三是非消耗性和非稀缺性，数据可以无限生产、无限复用、无限组合、无限迭代，越用越多、越分越多。四是非竞争性和非排他性，传统产权强调独占和排他，但数据可以被广泛共享。

“公地悲剧”理论认为，如果产权不清，不同参与者均有使用资源的权利，其结果必然是资源被过度消耗。根据“公地喜剧”理论，如果资源被少数人所拥有，进而排除他人使用，其结果必然是资源利用不足，出现与“公地悲剧”正好相反的结果。基于数据特性，一方面，数据消耗过程就是数据生产过程，消耗即生产，数据恰好需要被过度消耗；另一方面，数据转让出去后原持有者依然可以继续使用，数据恰好需要被过度转让。因此，数据具有“公地喜剧”效应。这意味着，只有施加一套“弱化所有权、强化使用权”的制度安排，促进数据资源不断被“使用、复用、共用、通用”，才能最大限度发挥数据的价值创造倍增效应。

第二，人工智能作为最强技术进步，其就业替代问题变得日益严峻。

从资本替代劳动、技术替代劳动，到数据替代劳动、AI替代劳动，人们逐步从繁重复杂的劳动中解脱出来，以此达成解放人、发展人的目的，这是人类社会发展的大势所趋。不过，历次技术革命也对社会造成一定冲击，要警惕出现第一次工业革命时期的“卢德运动”。否则，将导致新质生产力破坏和倒退。然而，大规模的“机器换人”，将引致全社会对“就业替代”问题的担忧。

制造业领域，目前我国工业机器人的安装量占全球比重已超过50%，黑灯工厂、无人工厂大量涌现；服务业领域，“去人工化”淡化了“鲍莫尔病”，提升了服务业的生产率，但造成一定的就业冲击。例如，以“萝卜快跑”为代表的“无人驾驶”导致许多出租车、网约车司机面临生计问题，被迫“下岗”，遭到武汉等地司机群体的集体抵制。可见，新一轮科技革命和产业变革带来的失业问题，若解决不好将滞缓新质生产力的发展。

第三，共享员工作为时代发展必然，其社会保障体系亟待全面完善。

AI时代，数字平台提高了劳动力的流动性和匹配率，灵活就业已成为国家总就业的重要组成部分。据统计，截至2021年，我国约有2亿灵活就业人员，他们有被AI随时替代的可能。目前，这个群体一直处于弱势地位，很少与数字平台建立正式劳动关系，他们往往存在失业保险替代率低和保障不足的问题。面对AI大规模部署的现实，完善灵活就业人员社会保障体系尤为迫切。这里，特别需要关注共享员工劳动用工模式。共享员工，指同一员工可被多个单位共享共用，其突破了传统劳动关系主体排他性束缚，促进劳动力跨行业、跨时间流动，可有效盘活闲置劳动力。

在共享员工模式下，“单位人”变为“社会人”，员工劳动关系由“雇佣身份”变为“公民身份”，这需要社会保障体系进行重大变革，否则这些员工的生存发展将受到影响。当前，以“五险一金”为代表的中国社会保障体系是基于传统雇佣关系之上的，只有进入“单位”建立雇佣关系，才具备社会保障资格。共享员工脱离了对“单位”的依附关系，“单位”不再为员工的社会保障买单。这就要求，基于“公民身份”而非“雇佣身份”在全社会建立真正惠及每个公民的社会保障体系，从而建设普惠社会。

第四，闲暇增多作为社会进步产物，其时间分配问题需要重新认知。

随着数智技术革命特别是AI的广泛应用，全社会劳动时间普遍缩短，大量劳动力得到释放，人们自由支配的时间随之增多。这是社会进步、生产力发展的结果，随之也带来了新的问题和挑战。一方面，因技术进步而失业的人们拥有大量闲暇时间，许多人“躺平”“啃老”甚至退出劳动力市场，这无疑造成人力资源的浪费；另一方面，对处于就业状态且拥有更多闲暇时间的劳动者来说，如何合理、有效地分配这些时间已成为一项重要议题。人们需要思考在闲暇时间中如何寻求个人成长、家庭幸福和社会贡献的平衡点，实现更加充实、更有意义的生活。从历史上看，哲学和科学的繁荣、创新和创业的发展往往与人们的闲暇时间密切相关。同时，闲暇增多还意味着有更多潜在的消费机会，有助于缓解供需矛盾，刺激消费。

以上问题说明，现有生产关系的某些方面已不适应新质生产力的发展，加快新型生产关系建设迫在眉睫。

什么是同新质生产力更相适应的生产关系

生产关系是人们在生产过程中所结成的人与人的社会关系，它包括三个基本要素：生产资料的所有制形式、人在生产中的地位和相互关系、产品的分配形式。根据生产关系“三要素”理论，本文结合新质生产力展开具体分析。

第一，生产资料的所有制形式。

AI时代，数据生产要素、数字基础设施和数字平台企业成为关键生产资料。与传统生产资料不同，三者具有典型的公共物品属性，只有“共有、共用、共享、共治”，才能充分发挥它们的最大作用。这意味着，要厘清关键生产资料的所有权、使用权、收益权和治理权，以建立适应性的生产关系。

作为公共资源的数据生产要素。数据分为公共数据和非公共数据。对于前者，其天然为“全民共有、国家持有”，是一项拥有巨大开发价值的公共资源。据估算，公共数据占全国数据总量的比重高达70%。在现有产权关系下，推动公共数据有效利用，还需要灵活的制度安排。特别是，根据具体应用场景，明确不同的数据持有、加工使用、产品经营三者权责利关系，实现合理的价值分配。对于非公共数据，其虽为个人或企业持有，但同样具有数据要素的一般特性，即只有充分流动、共享才能创造价值。因此，应探索设计合理的制度机制，鼓励非公共数据开放开发，推动部分潜在公共价值较高的非公共数据成为“公共物品”。

作为公共物品的数字基础设施。数字基础设施，如互联网、物联网、数据中心、算力中心、大模型等，其建设和维护成本高昂，属于典型的重资产投入，但其边际使用成本极低甚至趋零。一旦建成，即可为无数的用户提供服务支持，无需重复投入。因此，数字基础设施的所有制形式应当鼓励多元化投资、共建共享。政府、企业和社会资本可以共同参与数字基础设施的建设和运营，形成多元化的投资结构和治理模式。同时，应当明确数字基础设施的公共属性，确保其开放性和普惠性，避免被单一实体垄断，旨在保障数字基础设施“全民可及、全体可享”，使其“物尽其能、物尽其用”。

具有公共属性的数字平台企业。数字平台企业掌握海量用户数据、交易信息和市场资源，这些数据资源，涉及国家安全、商业秘密和个人隐私。同时，数字平台企业不仅“赢者通吃”而且具有跨行业、跨生态、跨场景的特点，既有企业、市场、网络、生态功能，又承担“准政府”的职责，其公共属性特征尤为突出。因此，加强社会治理成为必须。对于平台所拥有的数据资源，特别是那些具有公共价值的数据，应在保护个人隐私和数据安全的前提下，适当开放共享。这不仅有助于提升整个社会的数字化水平，还能促进创新和竞争，避免数据垄断，使新质生产力得到更加充分的释放和发展。

第二，人在生产中的地位和相互关系。

AI时代，人的角色和地位在生产活动中发生深刻变革。随着重复性劳动逐渐被智能机器所取代，人类劳动日益倾向于脑力、知识和创造性形态。在这一过程中，人机协同、机机协同成为常态，人类在协调人机关系、机机关系，监督机器工作上占据主导地位。

人主导下的创新驱动发展。在AI的助力下，人们更多投身于高创造力、情感思维和灵活应变的任务中。人将不再是生产过程的被动执行者，而是成为创新创造者。创新不再是少数研发人员的专属领域，而是各个环节和岗位上的普遍行为，每个个体的创意和想法能够即时转化为生产力。而且，人的主导不仅体现在科技创新上还体现在价值导向上。AI发展坚持以人为本、向上向善，最大限度提升人类福祉；同时，防止科技成为“脱缰野马”，脱离社会伦理道德，从而产生不可控的风险。

人机协同下人的主导地位。在生产制造领域，机器的优势在于快速处理大量数据，劳动者需要协调人机关系、监督机器工作，特别是确保机器能够按照既定规则行事，防止因机器故障或误操作造成损失。在战略决策、市场拓展等领域，面临复杂环境、需要创新思维和情感沟通，人类的决策力、创造力和理解力尤为重要。尽管大型语言模型提升了人工智能的视觉语言理解能力，但机器在处理情感和人际交往方面存在局限，而人类则擅长理解和表达情感，建立和维护人际关系。

机机协同中人的重大作用。机机协同是指多个机器系统之间通过数据共享、任务分配和协同工作，共同完成复杂任务的过程。随着物联网、云计算和大数据技术的发展，机器之间的协同合作日益紧密，形成了更加高效和智能的自主生产体系。尽管如此，在机机协同中，人的角色依然重要。如在系统设计与规划、规则制定与监管、应急处理与故障恢复、持续优化与创新等方面，劳动者发挥关键作用。如果缺乏人的实时监控和及时应对，机机协同系统很容易“瘫痪”，这在需要不断“打补丁”的计算机和互联网系统上早已屡见不鲜。

第三，产品的分配形式。

AI时代，必须重新定位初次分配和再分配的关系，切实提高再分配在社会总产品分配中的地位和作用。当劳动力被AI大规模替代时，一是全社会的劳动收入占比下降，二是全社会的收入差距扩大，这最终会降低社会总需求。如果再分配政策不能跟进，“阻止创新”就会成为劳动者的自然反应，这将动摇支持创新的社会基础和政治共识。为共享大规模使用AI所带来的生产效率提升好处—促进技术进步成果惠及全体人民，要在保持初次分配原则不变的基础上，进一步改革再分配政策，包括：完善最低收入保障体系，建立公共产品按人分配机制，合理配置闲暇时间。

完善最低收入保障体系。随着AI带来的生产力大幅提升和经济增长，加快提升社会保障的覆盖面和福利水平的最低线，既有必要更有可能。对此，亟需改进过去面向“特定人群”且“有条件”的社会保障机制，建立一套面向全民的、普惠的最低收入保障体系。

建立公共产品按人分配机制。过去，教育、医疗、就业、养老等公共产品基于户籍身份或某些固有身份进行分配。这种公共产品分配方式，在一定程度上导致城乡居民之间产生差异。因此，要改变过去按户籍身份分配的情况，真正搭建起按人分配的公共产品分配方式。这还意味着建立完善动态的公共产品分配增长机制，确保每个人都能从时代发展红利中获益。

合理配置闲暇时间。在获得基本生存保障的大前提下，时间分配作为产品分配的组成部分，变得越来越重要。新质生产力的发展，特别是随着远程办公、居家办公模式的兴起，工作与闲暇、公域与私域的边界变得日益模糊。同时，闲暇时间增多，人们将会把更多的时间和精力投入到个人兴趣、照顾家庭和社会活动中，实现人的自由全面发展，包括旅游娱乐、养生公益、教育培训、创新创业、零工共享等。这不仅有助于提升个人生活质量，减少因过度劳累导致的医疗支出、降低社会成本，还能够促进文化、教育、旅游、娱乐和商业消费等领域的繁荣发展，增强民众的幸福感、获得感和创造力。

怎样形成同新质生产力更相适应的生产关系

目前，加快形成与新质生产力更相适应的生产关系，必须着力解决其中的一些难点、堵点、卡点，旨在发挥生产关系的优越性、先进性、引领性，充分体现新型生产关系对新质生产力的促进作用。

畅通数据流通，构建高效率开发机制。当前，我国数据资源开放开发程度不高，面临“不敢开、不愿开、不会开”的困境，这严重制约了数据要素价值的充分释放。鉴此，一是充分发挥政府作用。像抓基础设施建设那样，各级政府要将公共数据的收集、清洗、标注，以及促进数据开放、共享、流通作为核心任务，积极推动公共数据整合、开发、开放，打破部门间的数据壁垒、数据孤岛，促进数据流通，为数据赋能提供有力支撑。二是完善基础设施建设。加大对网络设施、数据中心、算力中心、智能传感设备等基础设施建设的投入，提升数据处理和传输能力，确保数据能够源源不断“供得出、流得快、使得上、用得好”。三是加强数据安全和隐私保护。政府研究制定和完善相关法律法规，明确数据使用的权限和范围，并提升技术手段，加强对各类数据的安全防护。此外，制定统一的数据交易标准和规则，完善数据流通市场机制，优化交易环境，降低交易成本，提高数据要素市场活跃度，切实做到“数尽其能、数尽其用”。

警惕数字剥削，完善数字治理体系。数字智能技术是一把“双刃剑”，要警惕数字异化和数字剥削。例如，劳动者的生产生活被数字和算法控制、监视，个人隐私受到侵犯，自由受到限制；劳动者被客体化和缺乏自主权，剩余价值被平台、算法和数据剥削等。鉴此，一是建立完善数字伦理与法律框架，通过立法确保劳动者在数字工作环境中的自主权，防止平台和算法对劳动者的过度控制和剥削。二是提升劳动者数字素养与权利意识，帮助劳动者识别和抵制数字剥削行为，鼓励劳动者依法维护自身权益。三是提高算法透明化与可解释性水平，要求数字平台企业提高其使用的算法的透明度和可解释性，建立算法审计机制，定期对算法进行公正性和偏见性的评估。四是建立由政府、企业、劳动者和社会组织等多方参与的监管与治理机制，共同监督数字工作环境中的剥削行为。

减小收入差距，加大再分配的力度。人工智能发展，引致劳动力市场出现收入极化现象。一些重复性劳动（含低中技能的从业者）收入损失最为严重，而另一些创造性劳动（含高技能从业者）得到更高工资收入，这扩大了群体间收入差距，加剧了社会不平等。鉴此，一是因地制宜发展新质生产力，通过发展新质生产力稳步提升生产效率和居民收入，首先做大经济总量“蛋糕”。二是加大再分配政策实施力度分好“蛋糕”，面向发展新质生产力的获益群体、产业部门和区域实施更高的累进税率，调节其过高收入；同时，对受新质生产力冲击较大的传统行业和低收入群体，给予税收减免或补贴，以缓解其经济压力。三是探索构建数据财政机制，引导新经济部门更好服务新型财政建设和经济健康发展，真正构建起以数据作为关键生产要素的数字经济。

防范技术冲击，促进高质量充分就业。AI对就业的替代作用和创造作用是并存的。一般而言，就业替代的影响是即时的，而就业创造效应是滞后的。也就是说，新的就业形成需要一个过程。因此，这个时期不可避免产生一定规模的失业问题。鉴此，一是加快知识体系更新行动，通过大规模的职业培训，提升劳动者的数字素养和数字能力，形成与AI更强的互补关系，强化人机协同效应，发挥AI对劳动的赋能作用。二是加强人才教育体制改革，以构建AI无法替代的核心能力为目标，大力培养创造型、创新型人才，强化人的主导地位，发挥人类智能对人工智能的引领作用，确保人类智能与人工智能合理分工、协同发展。三是促进就业创造，鼓励包括新产业、新业态、新模式在内的新经济部门发展，在数据清洗、数据标注等新兴领域创造更多就业岗位。四是鼓励灵活就业，推广远程工作、兼职工作、共享工作等灵活就业模式，以适应数字智能技术带来的工作形态变化。总之，发展中的问题要用发展的方式加以解决。

（李海舰系中国社会科学院数量经济与技术经济研究所党委书记、研究员，唐跃桓系中国社会科学院数量经济与技术经济研究所助理研究员）