一、引言：智能化时代的政治经济范式转换

人类社会正经历一场前所未有的深度变革。以人工智能为代表的新一轮科技革命，已不再仅仅是技术层面的迭代，而是正在重塑国家形态、经济运行机制乃至人类文明的基本逻辑。2026年政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”，标志着人工智能发展正式进入“形态塑造”阶段。这一战略跃升的背后，是一个根本性的判断：智能化时代已经到来，人们的生活必须智能化，政治运行和经济生产必须智能化。

在这场深刻的变革中，传统的政治体制与经济体制面临着双重挑战：既要容纳新技术带来的效率提升，又要应对技术权力崛起所引发的结构性重构。正如孟天广教授所指出的，数字国家的兴起绝非单纯将人工智能等新技术应用于国家治理场景，而是国家形态的重塑、国家运行的变革和国家范畴的拓宽。从阿尔巴尼亚任命全球首位AI生成的虚拟部长“迪埃拉”，到尼泊尔民众借助ChatGPT选出临时总理，这些看似边缘的政治事件，实则预示着人类政治文明正在进入一个全新的历史阶段。

本文提出的《未来国策》框架，正是试图回应这一时代命题。所谓“未来国策”，并非指某一项具体的政策，而是指在智能化时代背景下，国家治理体系与经济发展模式需要进行的系统性、代际性重构。这种重构的核心在于：如何将人工智能从被治理的“工具”转化为参与治理的“主体”？如何在人机协同的新范式下重新定义权力、责任与分配？如何通过体制创新，使技术真正服务于人的全面发展而非替代人的价值？

本文将从代际转移与智能化政治体制重构两个维度展开论述。前者关注生产要素、权力结构和治理逻辑的历史性演变，后者聚焦人工智能如何嵌入并重塑政治决策、行政执行与公共参与的全过程。

二、历史视野中的代际转移：从土地、资本到智能

（一）生产要素稀缺性的代际转移

经济体制的本质，是对稀缺资源配置的制度安排。而稀缺要素本身，却在历史长河中不断转移。张晓晶的研究揭示了这一规律：在前工业社会，土地是最核心的稀缺要素，地租成为分配的基础；工业社会中，资本与劳动取代土地成为主导，资本积累与工资劳动构成了增长的双轮；知识经济时代，无形资本的重要性日益凸显，技术、知识开始超越物质资本成为价值创造的关键。

而人工智能时代的到来，将这一转移推向了一个全新的阶段。数据、算法、算力正在成为新型的核心生产要素，但它们与传统要素有着本质区别：数据具有非竞争性和边际收益递增的特性，算法具备自我迭代的能力，算力则依赖于底层物理资源的支撑。由此形成的“双重稀缺性结构”——无形资本主导增长，物理资源形成新的刚性约束——正在重塑整个经济体系的运行逻辑。

这种转移不仅是经济学的，更是政治学的。谁掌握了关键生产要素，谁就掌握了分配的主导权。当数据成为新的石油，当算法成为新的权力，传统的国家与社会关系、政府与市场边界、权力与权利配置，都必须重新审视。

（二）国家形态的代际转移

与生产要素的转移相伴随，国家形态本身也在经历代际跃迁。孟天广将其概括为从“科层制国家”向“数字国家”的演进。传统国家依赖横向分权、纵向分层的组织结构，通过合法性塑造、理性化控制和层级化运行来提升国家能力。而数字国家的来临，正在从四个维度重塑国家形态：

第一，组织形态从科层化走向扁平化协同化。跨层级、跨部门、跨系统的业务协同成为常态，基于数字技术的业务流程重塑正在推进“整体性政府”的形成。

第二，运行场域从物理空间拓展至数字空间。国家权力进入数字空间建立新机构、新规则，数字空间与物理空间、社会空间的深度融合，使得国家治理必须同时应对三重空间的复杂互动。

第三，信息成为国家运行的关键机制。数据、算法、算力等技术要素，本质上都是信息技术要素，它们极大提升了国家汲取、处理和应用信息的能力，增强了国家克服超大规模治理难题的能力。

第四，国家社会边界进一步模糊。政民互动成本降低，双向触达和协同交互成为常态，国家与社会的关系从管控转向协同。

这种代际转移，构成了《未来国策》框架的历史前提。我们正在进入的，是一个生产要素、国家形态、治理逻辑同步转型的“大过渡时期”。

（三）劳动形态的代际转移

对于劳动者而言，智能时代的冲击更为直接。国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出要“创造更加智能的工作方式”，既要在劳动力紧缺、高危岗位推广智能应用，也要培育“智能代理”等新工作形态。这一政策导向背后，是劳动形态的深刻转型：人工智能正在接管大量重复性、流程化的体力和脑力劳动，促使劳动者从事更具创造性和决策性的工作。

然而，这一转型并非没有阵痛。就业市场研究中提出的“AI暴露度”指标，衡量的是一个职业中已有多少工作任务被人工智能覆盖。数据显示，“AI暴露度”越高的职业人群，工作时长反倒在拉长，岗位被替代的风险也在增高。这意味着，赋能与替代是同一枚硬币的两面。如何在技术变革中实现劳动者的平稳转型，是《未来国策》必须回应的核心命题。

三、智能化政治体制：人工智能如何重构政治运行

（一）从“计算的政治”到“政治的计算”

孟天广提出的“计算政治学”框架，为我们理解智能化政治体制提供了重要的分析工具。他将计算政治学区分为两个相互交织的路径：一是“计算的政治”，即对国家计算或社会计算实践展开政治学分析，揭示其政治规律和政治过程；二是“政治的计算”，即从方法论意义上对政治实践和现象进行计算化研究。

这两个路径的交织，恰恰反映了智能化政治体制的双重意涵。一方面，国家计算体系正在成为现代国家治理的基础设施。从国家统计体系、登记认证体系到数智时代的数据治理体系、国家算力基础设施，国家通过标准化、制度化的计算系统，实现对超大规模社会的简约化治理。另一方面，社会计算体系的崛起正在重构公共参与和民意表达的全过程。社交媒体、数字平台、智能应用使得社会公众、专业机构、社群网络等多元主体广泛介入政治过程，形成了与国家计算并行的“社会性基础设施”。

智能化政治体制的核心，正是在国家计算与社会计算之间建立有效的协同机制。既要发挥国家计算在制度化、稳定性方面的优势，又要吸纳社会计算在应对复杂性、理解多样性方面的能力。这种协同，不是简单的技术叠加，而是制度层面的深度融合。

（二）政治决策的人机协同模式

人工智能进入政治决策领域，正在引发关于权力合法性的深层讨论。清华大学的一项实验研究，以中国农村道路规划为情境，探讨了人工智能辅助决策对公众合法性认知的影响，提出了“数字合法化”与“数字补偿”的双重机制解释。研究发现，当人工智能参与决策时，公众对决策质量的感知会发生复杂变化——既有可能因技术理性而增强信任，也有可能因算法黑箱而产生疑虑。

更具冲击力的案例来自尼泊尔。2025年，在政局动荡的背景下，尼泊尔年轻人将政治组织活动转移至数字平台，通过ChatGPT生成“总理人选推荐名单”并进行网上投票，最终女法官卡尔基获得超过50%的“选票”，军方领导层和总统宣布认可这一“数字共识”，任命其为临时总理。这一事件揭示了智能化政治的几个关键特征：一是传统政治信任瓦解后，技术可能成为替代性的合法性来源；二是数字参与可能演变为“数字精英民主”，熟练使用数字工具的城市年轻人主导议程，而农村和老年群体被边缘化；三是国家主权面临新的挑战——当决策过程依赖外国公司的算法模型时，国家独立的边界何在？

这些案例表明，智能化政治体制不能简单地“把决策权交给算法”，而必须建立人机协同的决策模式。在这一模式中，人工智能发挥数据处理、模式识别、方案模拟等优势，为决策者提供更全面、更精准的信息支持；而最终的价值判断、政策选择和权力行使，必须由具备政治智慧和责任担当的人来完成。正如中国所倡导的“以人为本、智能向善”理念，人工智能应被定位为辅助人类决策的工具，而非替代人类决策的主体。

（三）行政执行的智能化重构

如果说决策环节的人机协同还处于探索阶段，那么行政执行领域的智能化应用已经相当普遍。英国政府为工作人员提供名为“汉弗莱”的人工智能系统，帮助处理日常工作、汇总分析民众意见；法国政府着手为公共部门部署生成式人工智能工具；美国公开的联邦人工智能应用案例超过1700例。这些应用正在重塑行政执行的效率和形态。

更具标志性的事件是阿尔巴尼亚任命全球首位人工智能生成的虚拟部长“迪埃拉”，负责公共采购事务。尽管这位部长的实际权力相当有限——每个决定都需经人类专家复核，而且其设计逻辑、训练数据、判断标准全由人设定——但这一事件的政治象征意义不容忽视。它向世界宣告：非人类担任政府高官已经成为现实。

然而，这一事件也暴露了智能化行政的深层问题：权力从分散、可见的官僚体系转移到了集中、隐蔽的技术团队那里。谁来设计算法？谁来选择训练数据？谁有权修改参数？这些关键权力如果缺乏透明度和问责机制，“技术中立”就可能变成掩盖权力转移的烟幕。

因此，智能化政治体制的构建必须同步推进制度约束。北京大学相关研究提出的“主权AI框架”，强调以政治、技术、文化自主性为核心，确保人工智能发展符合国家价值观和社会伦理。智能体分级分类治理框架、算法备案与审计机制、算法决策的透明化与可解释性要求，都应成为智能化政治体制的有机组成部分。

（四）智能时代的民主形态

智能化正在改变民主的运行方式。哈佛大学肯尼迪学院的研究指出，某些先进的人工智能系统已不再仅仅是现有制度行使权力的工具，而是成为事实上的权力中心——它们塑造信息、协调行为、大规模结构化社会和经济现实。该研究提出了“四社会主体框架”，将这类人工智能系统视为与人民、国家、企业并立的第四类社会主体，并主张建立联邦化、多中心的治理架构，在四个主体之间实现动态制衡。

这一框架为我们思考智能时代的民主形态提供了新视角。传统的代议制民主建立在人类主体之间权力制衡的基础上，而智能时代则必须处理人与非人智能体之间的权力关系。当算法能够影响甚至决定信息可见性、资源分配、风险识别时，民主制度如何确保这些权力行使的合法性？当人工智能参与到政策制定和公共决策中时，公民如何实现对决策过程的知情和监督？

对这些问题的回答，将决定智能化政治体制的民主品质。未来的民主形态，既不能是“技术乌托邦”——盲目相信算法必然公正，也不能是“技术悲观主义”——拒绝一切智能化尝试。而应是“智能增强型民主”——利用人工智能扩大公民参与、提升决策质量，同时通过制度设计确保算法的透明、可问责和符合公共价值。

四、人工智能经济体制重构：智能经济新形态的制度基础

（一）智能经济的内涵与特征

2026年政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”，标志着我国人工智能发展战略进入新阶段。从2017年《新一代人工智能发展规划》，到2024年“人工智能+”行动首次写入政府工作报告，再到今年明确“智能经济新形态”，短短数年时间完成了从战略规划、行动推进到形态塑造的三级跳。

如何理解“智能经济”？上海财经大学数字经济研究院发布的《智能经济：中国发展新形态》报告提出，智能经济的实质是“能力经济”——通过人类开发的人工智能，人类解锁了能力天花板，进入发展新通道。智能经济主要包括两个部分：智能科技产业经济和智能科技应用经济。前者指人工智能本身的产业发展，后者指人工智能赋能千行百业所带来的经济形态变革。

与传统经济形态相比，智能经济具有几个本质特征：第一，生产要素的非物质化，数据、算法、算力成为核心驱动力；第二，生产主体的人机协同，数字劳动力和人类劳动力共同参与价值创造；第三，价值创造的能力驱动，人工智能不仅提升效率，更能“创造能力”——催生新的生产方式、新的产业形态和新的发展范式；第四，经济循环的双重性，出现了“有人经济”与“无人经济”两种循环并存的结构。

（二）两个“超级周期”的叠加与联动

当前中国正面临智能科技与新兴未来产业“两个超级周期”的叠加。第一个周期是智能科技产业周期，即人工智能技术本身的快速迭代和产业化；第二个周期是智能科技驱动的新兴未来产业周期，即人工智能赋能下新材料、新能源、生物技术、空间技术等未来产业的崛起。

这两个周期的发展速度和相互关系，将深刻影响智能经济的演进路径。智能科技产业周期发展迅速，但也带来就业替代、行业洗牌等冲击；新兴未来产业周期发展相对缓慢，但能够创造更多就业岗位和产业新形态，对于对冲前者的风险至关重要。因此，智能经济体制设计的核心任务之一，就是促进两个周期的良性联动——利用智能科技产业周期形成的能力，催化未来产业群的崛起，实现“飞轮效应”。

这种联动需要制度创新的支撑。周鸿祎委员提出的打造智能体开放平台、楼向平代表建议的数据要素新型试验区，都指向同一核心命题：当前智能经济发展的主要矛盾，已从“算力不足”转向“数据要素焦虑”。中国智能经济要走出区别于美国“算力堆砌”模式的差异化路径，必须在数据要素的定价、确权、入表等制度创新上取得突破。

（三）分配制度的重构：稀缺性转移与要素价格重估

人工智能对经济体制最深刻的冲击，体现在分配领域。张晓晶提出的“稀缺性转移”框架揭示：随着数据、算法、算力等新型无形资本成为价值创造的关键要素，要素价格体系正在发生系统性重估。掌握数据和算法的主体，在分配格局中获得越来越大的份额；而传统劳动力的议价能力，则面临持续下降的压力。

更值得关注的是，这一趋势可能随着人工智能发展而加剧。当人工智能逐步演进为“经济主体”，将触发产权、税收、劳动法的系统性变革。如果人工智能能够独立创造价值，那么价值应该如何分配？是归于算法开发者、数据提供者、算力所有者，还是建立某种形式的“智能税”用于社会再分配？这些问题在现行制度框架内尚无答案。

崔丽丽指出，智能经济的制度竞争时代已然开启。建议探索的方向包括：建立人机协同劳动标准，界定智能体参与生产时的权益分配；探索智能体法律人格制度，为智能经济主体参与市场活动提供法理基础；建立数据要素市场化配置机制，确保数据价值创造的收益能够合理分配。

（四）劳动市场的制度创新：从替代到赋能

人工智能对就业的影响，是经济体制重构必须直面的核心议题。谢琦在《工人日报》撰文指出，要主动融入“人工智能+”行动，以更加积极的状态迎接人工智能时代带给劳动者的新机遇，锻造新技能、开辟新赛道、实现新价值。

这一判断的政策含义是：劳动市场制度不能被动应对冲击，而应主动引导转型。具体路径包括：一是建立终身学习体系，补齐“人工智能通识”短板，深耕“人机协同专业技能”长板；二是培育新职业形态，催生数据标注师、智能训练师、人机协作工程师等新职业，为劳动者开辟新赛道；三是关注劳动者权益保障，加强人工智能时代劳动者的工作风险评估，通过集体协商等方式为劳动者争取合理的薪酬回报和职业发展空间。

与此同时，社会福利保障制度也需要提前改革。以科技保障作为社会保障解决方案的一部分，减轻发展中的社会摩擦力，释放更大的社会创新潜能。当“AI暴露度”较高的职业面临转型压力时，社会安全网必须能够提供缓冲和支持。

五、《未来国策》的核心框架：体制重构的路径设计

（一）政治体制：从嵌入到融合

基于以上分析，《未来国策》框架下政治体制重构的核心路径，是从人工智能的“技术嵌入”走向“制度融合”。

第一阶段是技术嵌入阶段。人工智能作为工具应用于政务服务、行政办公、决策辅助等具体场景，但权力结构和运行机制基本保持不变。目前大部分国家的智能化实践处于这一阶段。

第二阶段是制度融合阶段。人工智能不再是外部工具，而是成为制度运行的内在组成部分。国家计算与社会计算体系深度融合，形成新的权力配置和运行规则。决策过程的人机协同制度化，算法决策的透明性和可问责性有法可依，人工智能的“认知权力”受到有效约束和监督。

第三阶段是主体重构阶段。当人工智能发展到通用人工智能甚至更高级阶段时，政治体制可能需要容纳非人智能体作为正式参与者。哈佛研究提出的“四主体框架”提供了一种可能的方向：建立联邦化、多中心的治理架构，在人民、国家、企业、人工智能系统之间实现动态制衡。这一阶段的制度设计，需要回答更为根本的问题：人工智能的“权利”和“责任”如何界定？人类对人工智能的“统治权”如何行使？算法决策的“合法性”从何而来？

（二）经济体制：从效率优先到包容性智能增长

《未来国策》框架下经济体制重构的核心任务，是确保智能经济发展具有包容性——不仅创造增长，更要让增长惠及全体人民。

短期任务是建立智能经济的制度底座。包括：数据要素市场化配置机制，解决数据确权、定价、交易的核心难题；智能体分级分类治理框架，明确智能体参与经济活动的规则；算力基础设施的公共属性保障，避免算力资源过度集中。

中期任务是构建智能经济的分配调节机制。面对“有人经济”与“无人经济”并存的格局，需要创新分配制度。探索方向包括：智能税或数据红利税，对自动化收益进行再分配；全民数据分红，让数据价值创造的收益惠及全体人民；基本公共服务智能化供给，降低生活成本，释放人的发展潜力。

长期任务是实现智能普惠的可持续发展。确保不同社会群体都能从智能经济发展中受益，避免技术鸿沟演变为社会鸿沟。农村地区、老年群体、低技能劳动者，都应有机会获得智能技术带来的便利和机会。

（三）代际转移的体制保障

《未来国策》的“代际转移”维度，强调的是体制的持续演进能力。智能化时代的技术变革速度前所未有，体制设计必须具备足够的适应性和弹性。

一是建立前瞻性的制度试验机制。面对不确定性，不能等到完全看清再行动。应在可控范围内开展制度试验，通过实践检验和迭代完善规则体系。如上海建议的智能体分级分类治理、人机协同劳动标准等，都可在试验区先行先试。

二是构建多层次的治理架构。不同层级、不同领域的人工智能应用，需要差异化的治理规则。国家层面确立基本原则和底线约束，地方和行业层面根据实际情况制定具体规范，企业和社会层面发挥自我治理的作用。

三是培育适应智能时代的公民素养。制度设计离不开人的支持。培养“算法素养”，让公众理解技术逻辑和局限；坚守人的主体性，确保技术服务于人的价值而非替代人的价值。只有具备数字素养的公民，才能参与智能时代的政治生活，才能监督算法权力的运行。

六、结论：为了人的智能时代

在人工智能重塑世界的今天，我们需要的不仅是技术的进步，更是制度的智慧。《未来国策》框架的提出，正是试图回应一个根本问题：如何在拥抱智能化的同时，确保技术始终服务于人的解放而非人的异化？

政治体制的重构，不是为了创造更高效的算法政府，而是为了让决策更贴近人民的需求。经济体制的重构，不是为了追求更高的自动化率，而是为了让创造的财富能够更公平地分配。代际转移的体制设计，不是为了被动应对变革，而是为了主动塑造一个更美好的未来。

正如俞可平教授所言，数字时代正在重塑国家主权的内涵与边界。在这场重塑中，中国所倡导的“以人为本、智能向善”理念，为智能化政治与人工智能体制重构提供了重要的价值指引。善治与良治从来不是源自先进的工具，而在于对人的尊重、对正义的追求和对共同体的责任。这些工作无法外包给算法，需要的是持久的制度建设、理性的政治文化，以及始终清醒的人的主体意识。

智能时代的来临不可逆转，但智能时代的面貌取决于我们今天的选择。《未来国策》的构想，正是希望为这个选择提供一份思考的框架。当人工智能之舟破浪而来，我们要以智慧为帆、以人性为舵，航向那片共善与尊严同在的新世界。