作者简介：王守义，云南大学工商管理与旅游管理学院副教授；袁丹，云南大学经济学院硕士研究生。
引用格式：王守义，袁丹.人工智能时代劳动关系的“动态稳定”——兼论构建中国特色和谐劳动关系[J].经济纵横，2026（2）：36-47.
摘要：人工智能的深度发展正在系统性地重塑传统劳动关系，并催生出新型生产方式与组织形态。在技术维度，人机关系呈现出协同与博弈的双重特性；在社会维度，则表现为劳动组织结构的网络化转型与劳资互动模式的人本化转向。本文基于马克思社会再生产理论框架，通过对生产、交换、分配、消费四个环节的辩证分析，揭示出人工智能时代劳动关系呈现的“不稳定”态势实质上蕴含着一种“动态稳定”的新型均衡状态，并论证了其存在的结构性合理内核。为推动人工智能发展与劳动关系和谐稳定相互促进，亟须通过技术应用、组织创新与制度保障的三维协同，构建与新质生产力相适应的中国特色和谐劳动关系。具体而言，需要确立技术发展的工具理性边界，引导生产组织方式的人本化转型，构建劳动者友好型的制度环境，从而实现人工智能时代劳动关系的持续健康发展。
关键词：劳动关系转型；人工智能；社会再生产；新型生产关系；动态稳定；新质生产力
一、引言
习近平总书记强调“健全劳动法律法规，完善劳动关系协商协调机制，完善劳动者权益保障制度，加强灵活就业和新就业形态劳动者权益保障”，这为新时代构建和谐劳动关系提供了根本遵循。《中共中央 国务院关于实施就业优先战略促进高质量充分就业的意见》提出，“积极应对人工智能等新兴技术快速发展对就业的影响”。随着人工智能从技术赋能走向系统融合，其不再仅仅是外生变量，而是成为深度重塑就业结构、劳动组织形态乃至整个生产关系体系的核心驱动力。在这一过程中，资本通过智能重组实现要素配置优化、产业链柔性调整与生产范式迭代，劳动者则面临技能结构重构、就业身份多元化和职业路径片段化等多重挑战，传统基于长期雇佣的稳定劳动关系正逐步被灵活化、项目化、平台化的新型用工模式所取代。尤其值得注意的是，依托人工智能的平台经济催生了规模庞大的新就业形态。第九次全国职工队伍状况调查显示，目前全国职工总数为4.02亿人左右，新就业形态劳动者约为8400万人，占比超过20%，折射出劳动力市场结构正在发生系统性变迁。在此背景下，一个兼具理论张力与现实紧迫性的核心问题亟待厘清：人工智能是否正在系统性解构传统劳动关系的稳定性根基，并催生一种内嵌“动态稳定”特征的新型劳动关系形态？更进一步，如何从制度适应性与社会再生产良性循环的视角，理解这种“不稳定中的稳定”所蕴含的治理逻辑与发展方向？
通过既有文献研究发现，人工智能对劳动关系的影响是多方面的。其一，在演进趋势方面，劳动关系的具体形式逐渐趋向于劳动力替代转移、用工形式灵活化、人机关系一体化和劳动方式智能化。传统工业社会通常把劳动关系限定在传统就业形态内，这违背了经济社会发展的客观规律和基本逻辑。有学者探讨了技术如何促成非标准劳动关系的形成，解释了新技术与工业化经济体中非标准工作增长之间的联系，尤其是平台工作中形成的最不稳定的非标准工作。不过，这类劳动关系表象上的脱钩并不一定意味着劳动者的权益受损。有学者研究了在线教育平台的劳动关系，认为劳资的合作与对立趋向取决于企业雇主在意的是发展关切还是控制关切，发展关切促成劳资合作，控制关切则相反。因此，劳动关系并不是静态稳定的关系，而可能是一种不稳定的关系。其二，在就业影响方面，现有研究主要聚焦于就业结构变迁、劳资关系变革及量化评估方法三个核心维度。首先，在就业结构层面，人工智能对就业岗位的破坏效应和创造效应并存。人工智能对部分岗位特别是重复性、标准化劳动进行替代，但在替代劳动力的过程中又吸纳了更多的廉价劳动力，并且产生了大量的隐形就业。其次，平台化就业的兴起伴生着显著的劳动关系困境。在由人工智能创造的以平台为依托的新型职业中，人工智能的资本主义应用造成了平台资本家与劳动者之间的矛盾。在这种具有非稳定性特征的后福特主义生产模式中，劳动者凭借平台获得收入，却无法享受平台公司的正规福利，劳资关系的对抗性进一步加剧，而隐性福利的减少、过于严格的劳动法保护和过高的人工成本已成为导致劳资关系恶化的主要因素。进一步来看，平台被视为“不稳定”的加速器，其作为中介连接需求方与供给方，其发展促成了不稳定的“三角”劳动关系的形成。最后，在研究方法层面，量化追踪人工智能的就业影响尽管已有进展，但仍面临障碍。有学者讨论了阻碍科学家衡量人工智能和自动化对就业影响的障碍，并通过改进数据的纵向维度和空间维度的方法，以及改进有关工作场所技能的数据，更准确地监测和预测技术进步对就业的复杂影响。其三，在劳动异化方面，人工智能的技术迭代发展使人沦为智能社会系统的附庸，人类面临主体丧失危机，并在资本与技术的合谋下形成了一种劳动者之间相互异化的权力关系。部分劳动者的异化劳动生产出了替代性力量，不断将更多的劳动者排除在社会分工体系之外，而这种“智能升级—人力替代”模式最终服务的是资本增殖，“使一部分工人回到野蛮的劳动，并使另一部分工人变成机器”。但也有学者认为，人工智能的运用通过提高劳动者的议价能力，从而提高劳动者的收入份额，劳动者的自主性提高在一定程度上蕴含着劳动者之间再次实现团结的可能。可见，既有研究多将“稳定”与“不稳定”视为对立范畴，并将劳动关系的“不稳定”视为一种需要被纠正的问题。本文认为，这种二元视角难以充分解释人工智能时代劳动关系展现出的强大韧性与适应性。为此，本文提出“动态稳定”这一核心概念，旨在揭示一种在新的技术经济范式下，通过系统内部各要素的持续互动、调适与再平衡实现新型稳态。它并非对“不稳定”的简单否定，而是在更高层次上对稳定性概念的重新定义与发展。
本文立足于“技术—制度”协同演化的理论视角，构建起“技术冲击—组织响应—制度调适”三位一体的分析框架，旨在揭示人工智能时代劳动关系不稳定性背后的结构性成因与再稳定路径，在此基础上提出并系统阐述“劳动关系的不稳定性恰似一种稳定状态”的新论点，并对该观点进行论证，为构建人工智能时代具有韧性、包容性和可持续性的和谐劳动关系提供学理支撑与政策参考。
二、人工智能时代劳动关系的新变化及其内在作用逻辑
在《哲学的贫困》中，马克思指出：“随着新生产力的获得，人们改变自己的生产方式，随着生产方式即谋生的方式的改变，人们也就会改变自己的一切社会关系。”可见，技术变革通过引起生产方式的变革来改变生产关系，最终改变社会关系。人工智能作为数智时代生产力的最新表现形式，对劳动过程中的劳动者、劳动资料和劳动对象的结合产生影响，重塑了劳动过程中的物质关系。同时，劳动不仅使人与自然界构建起联系，还使人们集聚在一起，促进个体与他人建立起关系，在技术的作用下人与人之间形成越来越复杂的社会关系。
（一）劳动过程中的人机关系：人工智能促进人机协同与博弈
劳动过程是劳动者与生产资料相结合生产商品的过程。人机关系的本质是人与工具的关系，智能劳动工具的出现改变了传统的固有劳动协作关系。人工智能可以在促进人机协作方面发挥重要作用，帮助工人执行繁琐或体力要求更高的任务，同时允许他们利用自己独特的人类能力。在以往的人机关系中，机器按照既定程序执行劳动者的指令，劳动者负责规划和监督；而大语言模型会对人类思维进行一定程度的模拟，这将使劳动者从执行、规划、监督等环节中部分地解放出来，也迫使劳动者专注于创新环节，形成新的人机协作模式。传统的机器只是部分替代劳动者的技能，并没有超越工具机的范畴；但在人工智能引入后，机器变得越来越智能化，智能机器不仅可以替代人的技能，而且开始学习和模仿人类的意识活动过程，将一部分原来必须由人类意识驱动的劳动过程程序化，进而利用智能机器替代人类劳动。大语言模型能够基于海量数据进行学习，并且根据对用户需求的理解，以人机协同的方式实现知识内容的生产。在人机交互的过程中，大模型又会进行学习以改进自身，进而优化人机之间的协同关系。这种人机关系打破了人机之间的边界，重塑了知识的生产和使用范式。与此同时，这种变化并非均匀地作用于所有劳动者群体。对于高技能劳动者而言，人机协作关系更为紧密，人工智能将参与劳动产品的创制、规划和设计环节，人与机器在生产过程中协同创造价值，而对于中低技能劳动者而言，人工智能表现为大规模替代传统重复性、危险性劳动岗位，这使人机关系呈现出明显的两极分化趋势。可见，随着人工智能的深度应用，人机之间已然呈现出成为实质性“劳动竞争”对手的趋向，并且在生产领域展开了激烈的“角逐”，形成了既协同又相互博弈的新型关系。
人机关系的深刻转变植根于以数据、算法、算力为核心的人工智能技术内在逻辑的颠覆性演进。智能机器不同于传统的机械和工具，其本质特征在于通过数据、算力、算法三大要素的协同作用，实现对人类劳动过程中决策性环节的渗透，进而对人类意识活动过程形成主动模拟和替代。随着海量数据的出现、算力的增强和算法的精进，人工智能技术的介入一方面有效扩展了人类智力和体力的边界，另一方面还扩展了人类活动的时空疆域。这一机制不仅重新定义了生产力的构成，也促使人机之间的分工界限发生变化，凡是可以由机器完成的任务都交由机器去做，人更多的是发布命令、验收机器工作的成果。现今，人工智能广泛渗透到更多领域，颠覆传统劳作模式，物化劳动与活劳动的耦合程度更深，并且物化劳动在生产中逐渐占据越来越重要的位置，活劳动则逐步转向对生产进行系统性部署与设计，更多地参与设计、监督、维护等环节。然而，对于与这种转变相伴而来的物化劳动边界不断向活劳动延展的现象，也要求我们在探索长远的人机协同模式过程中，要始终把握人作为主体的本质要求。
（二）劳动过程中的劳劳关系：人工智能支撑劳动组织的网络化发展
劳动过程也是劳动者之间价值交换的过程。劳劳关系是指劳动者与劳动者之间的关系。在前几次工业革命中，生产组织经历了从手工工场、机器工厂到福特制的变迁，劳动的规模、管理方式、分工范围与协作程度都发生了巨变，但劳动仍然受限于人的自然体力和脑力，人的体力和脑力决定了分工与协作的客观边界。进入人工智能时代，智能机器作为人的活动器官的延伸，已表现出对人类自然能力的超越。基于数字平台的生产组织方式，协作与分工的规模和范围都超越了时空的物理界限，劳动者之间的协作更具灵活性和即时性。尤其是在人工智能技术的驱动下，劳动组织正经历重塑，劳动者之间的协作共享关系愈加紧密。在组织之间，数字平台凭借其超强的渗透力贯通了产业链上下游，将原本分散的产业纳入统一协同网络，产业间的边界逐渐消失，劳动者得以实现更为高效便利的协作方式。在组织内部，协作也由传统科层制的“命令—服从”模式转向基于算法与平台规则的自治性协作，其中各生产环节和要素被协同于统一的数字网络之中，以算法为手段赋予劳动者高度的自治性来进行协作。劳动者之间通过数字化平台和工具实现高效沟通与协作，确保信息与生产要素在组织内部、劳动力市场快速流动和共享，提高劳动力资源的配置效率与协作程度。在平台劳动体系中，零工型、用户型劳动者提供数据，专业型数字劳动者进行算法构建和大数据分析，从而实现多角色协同。这种现实世界与数字空间融合下的新型生产关系呈现出虚拟化特征，表现为工作场所虚拟化、劳动工具数字化、分工与协作非面对面。
劳劳关系的演变深植于集中化与分布式相融合的新型劳动组织模式的兴起。人工智能在生产活动中的运用突破了以往单一的聚集型劳动组织方式，变得更为分散。数据化劳动资料使远程劳动成为可能，远程协作和数字化平台使劳动空间进一步重构与扩展，虚拟社会关系呈现出智能化特征，分工日益精细，为生产力的进一步发展奠定了基础。基于平台的组织方式，借助人工智能等数字技术和数字基础设施，实现了广域协同生产。新技术拓宽了劳动力来源并降低了低技能劳动者的进入门槛，但也使空间上离散的劳动者难以形成有效的组织以维护自身权益。此外，人工智能的技术偏向效应在重组任务的过程中会加剧技能分化，引致劳动力市场结构重构。高技能劳动者实现技能溢价，中等技能劳动者工作流程简化、效率提高，低技能劳动者则面临与技术发展脱节的困境并易陷入“技术鸿沟”。
（三）劳动过程中的劳资关系：人工智能推动劳资互动日益人性化
劳动过程也是劳资关系嬗变的过程。劳资关系是生产关系的核心，技术创新始终是其变革演进的根本动力与显著标志。在人工智能深化发展的趋势下，劳资关系呈现出三大维度的演进特征。第一，人工智能改善了劳资双方信息不对称的程度。人工智能在信息收集、传递和应用方面，降低了人工干预的客观壁垒，提升了信息收集的全面性和精确性，实现了信息传递的实时性和即时性，从而弥补了传统信息不对称的“鸿沟”。此外，人工智能技术还能通过精准的供需匹配，减少传统科层制结构中的信息失真现象，尤其是生成式人工智能利用大数据，通过算法形成新信息和新知识，降低了劳资之间知识和信息的约束壁垒，提升了基于知识的职业效率。第二，核心企业与边缘企业深度合作使传统制造业中的劳动关系复杂化。技术薄弱的边缘企业多位于价值链的低端环节，通常以非标准劳动关系为主，如自由职业者、临时工、承包商等。借助智能化工具和平台，边缘企业得以高效管理和调度外部劳动力。同时，核心企业将非核心业务外包至边缘企业，使后者对灵活的劳动力配置方式更为依赖。在此背景下，人工智能深化了企业之间的生产协作，拓宽彼此的发展空间，重构经济关系网络，使生产展现出更为复杂的社会分工与协作图景。第三，新就业形态加速了“去劳动关系化”趋势。相比于工业时代稳定雇佣关系下的标准劳动形式，人工智能时代用人单位对劳动者的控制方式更为间接，劳动者的组织从属性和人格从属性大大降低，话语权相对上升，逐步呈现出以网约车司机、外卖员为代表的具有灵活化和劳动管理数字化导向的去劳动关系化趋势。
作为当前最具代表性的生产力革新因子，分析人工智能对劳资关系等基本生产关系的影响，需要回归其作用于生产运行的机理。随着技术的变迁，制造范式已由手工制造、大机器生产、流水线生产发展至大规模定制，并正加速迈向以智能制造为核心的新制造范式。具体而言，智能制造以马克思界定的传统自动机器体系（即发动机、传动机和工具机）为基础，通过叠加智能控制装置，实现人工智能技术和制造技术的融合。一方面，智能制造以技能工作的自动化解放劳动者，使其知识劳动得以依托更高水平的一般生产力。在这一过程中，智能系统承担基础性知识工作的自动化，而劳动者专注于创造性决策与战略规划，在知识生产链条中的角色由执行向设计前移，从而在信息获取与决策参与上削弱资本的信息垄断权。另一方面，智能制造注重灵活生产，通过人工智能技术实现生产与需求的动态匹配，形成柔性和弹性化的生产机制。在此过程中，人工智能引入“算法中介”，将传统科层制控制转化为数据导向的柔性约束。这种转变既通过精准供需匹配减少信息失真，又通过实时数据反馈形成新的控制维度——劳动者在享有时间、地点自主权的同时，其工作质量与在创新方面的投入被算法绩效指标持续量化评估，劳动过程与劳动模式也相应数据化。于企业而言，柔性生产机制通过算法实现“生产—需求反馈—再生产”的全流程数字化，将传统线性生产关系转化为动态网络。在此基础上，“中心—边缘”协作体系中的劳动关系突破了单一雇佣关系，演变为项目制合作、平台接单等多元形态。可见，人工智能条件下的制造范式突破了传统生产逻辑，实现了生产效率跃升以及生产和使用一体化，在信息权力对称化、控制范式数字化、雇佣关系隐蔽化等方面重构了新时代的劳资关系图景。
三、“动态稳定”：一个基于社会再生产循环的理论框架
劳动关系的本质必须在社会再生产的完整循环中才能被真正把握。正如马克思所指出的，生产、分配、交换、消费“构成一个总体的各个环节，一个统一体内部的差别”。这一循环不仅是价值实现的物质过程，更是以其内在的辩证运动持续塑造劳动关系结构形态的过程。在人工智能的驱动下，这一嬗变集中表现为劳动关系从传统“稳定”向现代“不稳定”的显著转向。此种“不稳定”并非偶然。从布迪厄对其早期形态的探讨，到当代学者提出“稳定职业已成为过去，不确定性将成为常态”，乃至关于未来工作形态的预测，均已表明“不稳定”已成为社会经济的一种常态。这不仅是标准劳动关系的式微，更是整个社会再生产系统在技术革命下的深层重构。因此，本文基于社会再生产的整体框架，通过剖析生产、分配、交换与消费四个环节的辩证互动，论证这种广泛存在的“不稳定”表象之下，正孕育并运行着一种新型的、系统性的“动态稳定”秩序。这种秩序并非对“稳定”的否定，而是在复杂性提升后，在更高层级上实现的新均衡。
（一）生产环节：灵活化结合与“动态稳定”的效率逻辑
生产环节作为社会再生产的起点，从根本上决定了劳动关系的基本形态。马克思认为：“社会生产过程既是人类生活的物质生存条件的生产过程，又是一个在特殊的、历史的和经济的生产关系中进行的过程，是生产和再生产着这些生产关系本身”。这表明，生产过程不仅是物质资料的创造过程，也是特定生产关系的再生产过程。在这一过程中，劳动者与生产资料的结合方式构成其核心内容。正是在这种关系结构中，任何一种生产关系都是劳动者与生产资料相结合的社会形式。在人工智能时代，劳动资料的智能化与劳动对象向知识、数据等非物质要素的拓展，正在重塑劳动者与生产资料的结合方式。马克思曾精辟地指出，劳动者和生产资料“二者在彼此分离的情况下只在可能性上是生产因素。凡要进行生产，它们就必须结合起来。实行这种结合的特殊方式和方法，使社会结构区分为各个不同的经济时期”。
人工智能催生的平台化、分布式生产组织，正是这样一种具有时代特征的结合方式。研究表明，平台通过数字平台与自有资本结合、企业通过数字平台与劳动力灵活匹配等多种形式，实现了生产要素的重新配置。从全社会范围来看，这种灵活化的结合方式显著提升了资源配置效率。传统的固定雇佣模式在应对快速变化的市场需求和技术迭代时往往存在僵化问题，而平台化的灵活配置能够根据实时需求，将劳动力与生产任务进行精准匹配，从而减少了资源闲置和错配现象。同时，这种模式也为创新提供了更高的容错率——短期的、项目制的合作使企业可以较低成本尝试新的业务方向和技术路径，即使失败也能快速调整，而不必承担长期雇佣带来的刚性成本。
从市场主体选择来看，资本与劳动者双方共同推动了这一进程。对于资本而言，灵活用工不仅是降低成本的策略，更是提升组织敏捷性的有效手段。正如对人工智能训练师等岗位的研究显示，项目制的高流动性不仅不会阻碍生产，反而可以通过按需配置专业人才提升效率。对于劳动者而言，尽管面临不确定性，但灵活就业提供了传统雇佣模式难以企及的工作自主性和时间弹性。以外卖骑手为例，该群体虽具有高流动性特征，但其在工作时间及劳动空间上相对自主，能够基于个体体验与收益状况进行灵活选择，而这种自主权也成为吸引劳动者参与的重要因素。因此，表面上看似“不稳定”的劳动关系，实则是数字经济条件下提升全社会资源配置效率的必然产物。它既满足了资本在不确定环境中保持灵活性的需要，又回应了部分劳动者对工作自主性的追求，共同构成了支撑“动态稳定”的生产关系基础。这种新型结合方式不是对“稳定”的否定，而是通过建立更具弹性和适应性的生产组织形态，在更高层次上实现效率与“稳定”的统一。
（二）交换环节：劳动力商品化深化与高流动性要素市场的形成
交换环节作为连接生产与消费的桥梁，不仅实现了商品流通，更通过劳动力资源的配置机制，深刻塑造着劳动关系的形态与稳定性。从政治经济学视角看，交换环节本质上是劳动力商品化的实现过程，它决定了劳动者参与生产的方式及其获取报酬的条件，反映了市场经济中劳动力资源的供求关系。在人工智能时代，交换环节的演变催生了一个高度流动的劳动力要素市场，这一变化内在地契合了市场经济的效率原则。这一深化过程直接提升了劳动力市场的匹配效率与资源配置能力：一方面，人工智能通过精准的数据分析，使企业能够实时预测劳动力需求，实现人才与岗位的精准对接；另一方面，求职者也能借助智能平台获取更丰富的就业信息，拓宽职业选择空间。更为重要的是，人工智能打破了传统劳动力交换的时空限制，构建起一个全天候、跨区域的虚拟劳动力市场，极大扩展了要素流动的边界。这种高度流动的要素市场显著增强了市场经济的活力与适应性。人工智能对就业的替代效应与创造效应并存，持续推动着就业结构与技能需求的变革，这就要求劳动力资源必须保持充分的流动性，才能及时响应经济结构的动态调整。高技能劳动者凭借其稀缺性在流动中实现价值增值，低技能劳动者也因流动性增强而获得更多的就业机会与转职路径。整个劳动力市场因此成为一个能够自我调节、快速响应的有机生态系统，这是市场经济保持活力的微观基础。
从市场主体角度看，资本与劳动者在这一高流动性市场中各取所需。对于资本而言，深化了的劳动力商品化使其能够更方便地从扩大的产业后备军中获取所需劳动力。正如大卫·哈维所言，为了维持资本积累，产业后备军必须具备以下特征：可得性、社会化、有纪律、符合特定的素质要求。人工智能平台恰恰强化了这些特征——技术进步创造的“虚拟蓄水池”极大地扩展了劳动力的可得性，以就业为导向的教育体系则提供了素质合格的劳动者，算法管理则确保了劳动力的纪律性。对于劳动者而言，尽管面临着就业不稳定性的挑战，但要素市场流动性的提升也创造了新的机会——低门槛的平台就业为弱势群体提供了进入劳动力市场的通道，灵活的工作形式为劳动者提供了多元收入来源，智能匹配系统则降低了求职过程中的信息成本与交易费用。因此，交换环节中劳动关系的不稳定现象实质上反映了劳动力商品化深化背景下要素市场流动性的增强。这种流动性既是资本追求灵活积累的结果，也是市场经济保持活力的必要条件。它通过促进劳动力资源的优化配置和及时重组，为经济结构转型和技术创新提供了要素支撑，构成了“动态稳定”的劳动关系的市场基础。在这个意义上，劳动关系的“不稳定”并非市场失灵的表现，而是高流动性要素市场的必然特征和效率源泉。
（三）分配环节：弹性化收入、风险配置与价值创造激励
在马克思主义政治经济学框架下，分配关系与生产关系具有内在同一性，“分配关系本质上和这些生产关系是同一的，是生产关系的反面”。马克思的分配理论涵盖两个基本维度：一是生产资料或生产要素的分配，它先于生产活动并决定生产方式的性质；二是消费资料或收入的分配，其作为生产的结果由生产所决定。在劳动者不占有生产资料的条件下，“生产的物质条件以资本和地产的形式掌握在非劳动者手中，而人民大众所有的只是生产的人身条件，即劳动力”。因此，本文聚焦于收入分配环节的深刻变化。在人工智能时代，按件计酬、分成制、绩效工资等弹性收入分配模式日益普及，这不仅是一种报酬形式的变革，更是一种深层的风险分散与强激励相容机制。在传统的固定工资制下，资本承担主要的市场风险，劳动者获得稳定收入但缺乏价值创造的直接动力。而弹性分配机制通过将部分市场风险转移给劳动者，同时赋予其更高回报的可能，从而构建起一种风险共担、收益共享的激励结构。这一机制服务于价值创造的“开源”，它激励劳动者主动提升劳动效率、改善服务质量、挖掘创新潜力，从而做大价值分配的“总蛋糕”。劳动者为获取更高收入，更倾向于采取按需劳动、众包协作等方式，其自我监督与市场竞争能力也随之增强。
从对生产环节的反作用来看，弹性分配直接影响着企业的技术选择与就业结构。研究表明，劳动者工资构成的变化会促使企业调整生产技术路径，进而影响全员劳动生产率与就业吸纳能力。于资本而言，弹性人力成本增强了其在不确定市场环境中的灵活性与抗风险能力；于劳动者而言，尽管需要承担更多的收入波动风险，但其“自由精神、独立性和自我监督能力”也在此过程中得到激发与发展。进一步从再分配层面审视，劳动关系的不稳定性与社会保障的欠缺，本质上是劳动力商品化深化的表现。在马克思的经典假设中，劳动力价值补偿应完全通过工资实现。社会保障作为一种“间接工资”，是劳动力“去商品化”的制度安排，源于对劳资冲突的社会调节。商品经济的逻辑天然趋向于推动劳动力更高程度的商品化，即更高流动性与更低保障水平。从效率视角看，这种配置在一定程度上强化了市场在初次分配中的主导作用，客观上可能增强资本积累能力、改善劳动力供求关系，从而在动态中提升劳动报酬在初次分配中的比重。因此，分配环节弹性化改革的核心在于构建一套将风险有效配置、与强激励相容的收入分配体系。它通过将劳动者收入与其创造的价值更紧密地联动，激发了价值创造的源头活力，为“动态稳定”的劳动关系提供坚实的微观利益基础，这也是构建适应新质生产力发展的新型生产关系的关键所在。
（四）消费环节：需求升级与劳动供给转型的循环强化效应
马克思认为“消费的需要决定着生产”，这深刻揭示了需求端对生产体系的牵引作用。在人工智能时代，这一机制表现为个性化、发展型消费需求的崛起，对劳动力供给侧的灵活化转型形成系统性倒逼，并构建起供需协同演进的正向循环。当代劳动者的消费结构正经历从生存型向发展型的根本性转变。为适应生产力中高端发展对劳动力素质的更高要求，劳动者日益将消费重心转向教育、技能提升与健康管理等“知识消费”领域。这种消费升级不仅提升了劳动者在价值创造与分配中的地位，实现了“知识的资本化”，更关键的是培育了劳动者对工作自主性与职业发展空间的更高期待。传统的刚性雇佣关系难以充分满足这种新型偏好，从而推动劳动者主动选择灵活就业、项目合作等非标准劳动关系，以换取更具弹性、更富创造性的工作安排。劳动力供给侧的灵活化转型由此成为回应消费需求升级的必然产物。与此同时，消费层次的全面跃迁进一步强化了这一循环。超越基本生存的发展型与享受型需求——无论是赫伯特·马尔库塞所批判的由资本塑造的“虚假需求”，还是个体主动追求的“真实需求”，均显著扩大了对个性化服务、创意内容与即时体验等“活劳动”密集型消费的市场需求。为了满足这些瞬息万变、高度细分的消费诉求，企业必须采用更具弹性的生产组织方式，依赖灵活就业者来快速响应市场。这就催生了家政、康养、文创等大量新兴服务领域，而这些领域的劳动力供给主体正是广泛采用平台接单、个体承揽等灵活就业形式的劳动者。由此，一个“需求升级—供给响应—循环强化”的内生机制得以形成：消费端的多元化与高级化倒逼生产端采用灵活用工形式；灵活用工的普及满足了劳动者对自主工作的偏好，同时其收入模式又进一步激发了对发展型消费与个性化服务的需求。劳动关系的“不稳定”形态在此过程中不再是消极被动的结果，而是供需双侧在更高水平上实现动态平衡的必然表现，构成了社会再生产循环持续升级的内在动力。
综上所述，生产、交换、分配与消费四大环节共同构成了人工智能时代“动态稳定”型劳动关系的有机整体。在生产环节，平台化组织提升了资源配置效率；在交换环节，劳动力商品化深化推动了要素市场流动；在分配环节，弹性收入机制实现了风险共担与价值激励；在消费环节，个性化需求倒逼劳动供给转型。这四个环节相互耦合、彼此强化，形成了自我调节的运行系统。在此系统中，“不稳定”不再是需要矫正的异常状态，而是系统保持活力的内在特征。劳动关系从单一“稳定”走向“动态稳定”的演变，正是其适应新质生产力发展的必然结果。这种“动态稳定”不是对传统“稳定”的否定，而是在更高层次上实现系统平衡的新型稳态。
四、迈向“动态稳定”：构建人工智能时代和谐劳动关系的路径选择
上述对劳动关系“动态稳定”的政治经济学分析表明，这一现象本质上是人工智能驱动下核心要素变革、劳动方式转型与制造范式重塑共同作用的结构性结果。正如布莱恩·阿瑟所言，“当一项新技术进入经济后，它就会召唤新的安排，即新技术和新的组织形式。新的技术或新的安排，反过来有可能引发一系列新问题，为了找到这些新问题的答案，又需要进一步的新安排或通过修正现有技术来实现这个目的”。这一洞见揭示了技术变革与制度演进的内在逻辑，即由人工智能引领的生产力跃迁必然要求生产关系在技术嵌入、组织调适与制度重构三个维度作出系统性响应。正是通过这三个维度的协同创新，才能构建起适应人工智能时代所需的“动态稳定”型劳动关系，这也是形成与新质生产力发展相匹配的新型生产关系的核心要义。这里，我们分别从分工、组织与制度三个层面展开具体路径探讨。
（一）分工层面：实现技术工具理性与人本价值的统一
技术的应用必须在工具理性与价值理性之间建立有效平衡。正如马克思辩证指出的，“一切东西都有好的一面和坏的一面，重要的是，好的一面应当吸收，而坏的一面则应抛弃……着急去肯定或否定这一事物或那一事物是蠢举”。技术的最终走向取决于应用主体与使用方式，这意味着我们必须通过制度创新引导技术服务于人的全面发展。技术与就业的关系也并非绝对的必然，其结果取决于我们的选择。
首先，构建系统化的人工智能社会影响评估制度。该制度应明确要求，在重大人工智能项目研发立项及商业化部署前，必须开展全面的社会影响评估。评估内容需涵盖就业结构变迁、技能需求转型及劳动关系演变等关键维度，重点研判技术应用可能带来的岗位替代效应、技能重构需求及劳动形态变化。同时，建立评估结果的应用机制，要求项目方制定详细的过渡期安置方案，包括但不限于岗位转型路径设计、技能培训体系构建、就业帮扶措施等。为确保评估质量，应设立独立的第三方评估机构，制定科学的评估指标体系，并将评估结果作为项目审批的重要依据。这一制度既体现了技术进步的前瞻性规划，也彰显了社会发展的人本关怀，有助于实现技术创新与社会稳定的有机统一。其次，创建多层次的技能更新终身账户体系。该体系应建立政府、企业、个人三方协同的筹资机制，明确各方责任边界与出资比例。政府层面可通过就业保障资金予以适当补贴，并给予税收优惠政策激励；企业应依法履行职工培训义务，按比例提取职工教育经费；个人则根据自身情况适度投入，从而形成责任共担、利益共享的投入格局。账户资金实行专户管理、定向使用，严格限定于职业技能提升相关支出，包括培训费用、认证考试、学习资源获取等。同时，建立账户流转机制，确保劳动者在职业流动过程中培训权益的连续性和可持续性。这一制度设计既强化了各方在人力资本投资中的共同责任，也为劳动者应对技术变革提供了坚实的制度保障，有效增强了劳动力市场的韧性和适应性。
在治理架构上，应充分发挥新型举国体制优势，完善科技创新体系。通过加强政府引导与市场机制的协同，推动人工智能成果在产业体系中高效转化，实现技术进步与就业扩大的良性互动。总之，要通过“敏捷治理”模式的制度创新，确保人工智能的发展始终服务于人的全面发展需求，使技术红利惠及全体劳动者，最终实现人民对美好生活的向往的根本目标。
（二）组织层面：构建以人为本的生产组织新范式
面对人工智能时代催生的生产组织变革，急需构建与之相适应的新型生产关系。随着生产网络去中心化趋势加深及生产社会化程度提升，我国社会主义制度优势为引导生产组织变革提供了历史性机遇。为此，应着力从要素治理与关系协调两个维度推动生产组织的转型发展。
首先，创新数据与知识要素的治理机制。在人工智能时代，数据和知识已超越传统生产要素范畴，成为驱动智能生产的核心资源。为避免资本对数据的垄断性占有导致利益关系失衡，应在贯彻落实《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》等政策基础上，建立健全数据权益集体谈判机制。可由工会或行业组织代表劳动者群体，与平台企业就数据所有权界定、使用权限划分及收益分配方案等进行平等协商，确立基于数据价值贡献的合理回报机制。同时，构建以人为本的知识价值评估体系，通过完善知识产权保护与共享制度，防范知识在人工智能工具化过程中可能出现的主体性异化，推动建立开放、协作、共享的知识创新生态。其次，建立人性化的生产组织新秩序。随着人机协同的深度发展，应率先推动建立人性化算法认证体系。由政府部门主导，联合行业协会、技术专家和劳动者代表共同制定认证标准，重点考量算法透明度、人工干预权限、劳动强度合理性、职业安全保障等维度。对通过认证的平台企业给予政策支持和市场推介，形成优质优价的正向激励。在教育体系改革方面，构建与智能时代相匹配的人才培养模式，强化培育数字素养、创新思维和跨界协作能力，系统提升劳动者的技术适应性和职业竞争力。在劳资关系重构方面，推动建立基于“正和博弈”的新型协商机制，通过完善集体谈判制度、推行利润分享计划、建立共同决策委员会等途径，切实增强劳动者的议价能力，促进发展成果的公平共享。
通过以上路径，既能充分发挥人工智能带来的效率提升效应，又能确保技术进步服务于人的全面发展，最终构建起充满活力且具有人文关怀的生产组织新范式。
（三）制度层面：构建适应“动态稳定”的包容性政策环境
面对人工智能时代劳动关系“动态稳定”的新形势，制度设计应秉持开放与前瞻的原则，通过构建包容性政策环境，在保障劳动者权益与激发市场活力之间实现有机平衡。其中，政府需扮演积极协调者的角色，引导劳动者与资本形成良性互动关系。
首先，应着力构建分层分类的劳动者社会保障体系。针对灵活就业群体日益增多的现实，可设计模块化的社会保障套餐，允许劳动者根据自身就业形态、收入水平和风险结构，在基本养老、医疗、失业和职业伤害保险等险种中进行弹性选择与组合缴纳。在此基础上，建立与就业形态相适应的缴费基数和费率确定机制，并通过数字社保卡等信息化手段提升参保便利性。同时，强化再分配政策的补偿功能，通过加大针对转型期劳动者的转移支付力度、设立技能过渡补贴专项基金、完善多层次公共就业服务体系等举措，系统性地对冲动态劳动关系所带来的结构性风险。其次，加强平台资本监管与市场秩序规范。为有效抑制数字资本无序扩张，应当建立健全分级分类的平台企业垄断行为识别与监管机制，重点防范和制止滥用市场支配地位的行为。在坚持公有制主体地位的前提下，通过创新性的制度安排，引导资本更好地履行社会责任。具体而言，可从三个方面加以推进：一是打破“数字鸿沟”，通过推动技术开源、建立数据共享机制，降低劳动者对平台的单向依赖；二是弘扬具有社会责任感的企业家精神，通过建立企业社会责任评价体系，激励劳资利益协同；三是完善资本行为法律约束机制，在尊重市场规律的前提下，通过制定负面清单、完善信用监管体系等方式，切实保障劳动者的基本权益。
通过上述制度创新，既能显著增强劳动者在不确定环境中的安全感与发展能力，又能有效引导资本服务于经济社会发展的长远目标。这种平衡各方利益、兼顾效率与公平的制度设计，将为在动态发展中构建和谐、稳定且可持续的劳动关系新格局提供坚实保障，最终实现技术进步与民生改善的有机统一。
五、主要结论与启示
进入人工智能时代，以新一代信息技术为代表的新质生产力正深刻重塑劳动关系的形态与结构。本文系统考察了人工智能时代劳动关系的转型特征与形成机制，研究发现劳动关系正经历从传统“稳定”形态向“动态稳定”新范式的深刻转变。这一转变并非偶然现象，而是根植于社会再生产循环过程的结构性演化。同时，这一转变并非对劳动价值的否定，而是劳动力所有制发生深层次变革的体现，其中劳动者对主体性与灵活性的内在追求构成了新型劳动关系形成的根本动力，技术进步则为这一转变提供了物质基础。需要清醒认识的是，技术革新始终具有辩证特征。马克思曾深刻指出：“每一种事物好像都包含有自己的反面。”人工智能在显著提升生产效率、优化资源配置、拓展人机协同边界的同时，也因其嵌入特定的生产关系结构而可能放大既有矛盾，蕴含着加剧社会不平等、弱化劳动者权益保障的潜在风险。这种风险并非源于技术本身，而是技术在资本逻辑主导下被工具化、控制化的结果。尤其值得警惕的是，当算法管理逐步取代传统科层控制、数据资源日益集中于平台资本，而社会保障制度尚未有效适配灵活多变的就业形态时，原本作为结构性调适产物的“动态稳定”就有可能异化为缺乏制度托底的“脆弱不稳定”，不仅难以支撑劳动者的长期发展，反而可能削弱其议价能力与再生产韧性。因此，构建“动态稳定”的劳动关系，绝非被动顺应技术冲击的权宜之计，而是立足社会再生产整体框架，主动推动技术、组织与制度协同演进的战略选择。这一过程不仅关乎劳动力市场的运行效率，更深层次地关联着中国式现代化的本质要求、高质量发展的内生动力以及共同富裕的价值目标。正如本文所强调的，劳动关系的“不稳定”之所以蕴含着“动态稳定”的可能性，关键在于其背后是否具备公平的分配机制、有效的风险共担安排和充分的发展支持体系。这就要求我们在尊重市场规律与技术演进逻辑的同时，更加注重通过系统性制度创新引导技术向善，确保人工智能发展服务于劳动的解放而非支配，契合社会主义生产关系的根本方向。具体而言，应加快完善新就业形态劳动者权益保障体系，在认定劳动关系时，超越传统雇佣形式表象，重点考查平台通过算法对劳动过程的实际控制；进一步推动数据要素收益向实际创造者合理倾斜，健全劳动者参与数据价值分配的机制；进一步强化平台在算法透明、用工规范与社会责任方面的约束，并在职业教育、技能提升与社会保障等领域，构建适配灵活就业的支持性制度安排。在此基础上，“动态稳定”才有望真正成为包容性增长的制度载体，而非掩盖结构性失衡与风险转嫁的话语形式。未来研究的开展应当进一步深化对“动态稳定”劳动关系的量化研究，加强对不同行业、不同群体劳动者的差异化影响评估，为构建具有中国特色的和谐劳动关系理论体系提供更加坚实的学理支撑。
