讓詞元更有質(zhì)量

——推動詞元經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展

編者按詞元（Token）正成為人工智能服務(wù)的核心計量、結(jié)算與統(tǒng)計單位。當(dāng)前，詞元經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長態(tài)勢，各類應(yīng)用場景層出不窮，但“有流量、無質(zhì)量”“有消耗、難評價”等問題日益凸顯：詞元消耗量難以反映AI服務(wù)真實(shí)價值、定價機(jī)制混亂、高質(zhì)量供給缺乏有效激勵。

近日，國家數(shù)據(jù)局召開詞元經(jīng)濟(jì)座談會，明確將詞元經(jīng)濟(jì)納入工作體系，釋放出推動行業(yè)從規(guī)模擴(kuò)張轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展的強(qiáng)烈信號。中國經(jīng)濟(jì)時報社等機(jī)構(gòu)的專家學(xué)者和部分知名企業(yè)代表應(yīng)邀參會發(fā)言。本期《智薈月刊》以“讓詞元更有質(zhì)量——推動詞元經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展”為主題，特別邀請四位與會專家，圍繞詞元經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展的核心議題展開深入研討，并從政策、技術(shù)、經(jīng)濟(jì)與治理等維度帶來前沿思考與務(wù)實(shí)建議，以饗讀者。

中國人民大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副院長、教授，中國人民大學(xué)數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究中心主任李三希

核心觀點(diǎn)

推動詞元經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展，應(yīng)堅持場景價值牽引、基礎(chǔ)制度先行、產(chǎn)業(yè)生態(tài)開放和風(fēng)險治理同步，把重點(diǎn)放在提高有效詞元率、建設(shè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集、增強(qiáng)有效算力產(chǎn)能、完善可信計量審計機(jī)制、維護(hù)開放競爭市場結(jié)構(gòu)上。只有形成計量可信、價格合理、競爭開放、責(zé)任清晰、風(fēng)險可控的制度框架，詞元經(jīng)濟(jì)才能避免走向概念炒作和資源空轉(zhuǎn)，真正成為支撐智能經(jīng)濟(jì)新形態(tài)的重要基礎(chǔ)。

■李三希 劉希

2026年《政府工作報告》明確提出，打造智能經(jīng)濟(jì)新形態(tài)，深化拓展“人工智能+”，促進(jìn)新一代智能終端和智能體加快推廣，推動重點(diǎn)行業(yè)領(lǐng)域人工智能商業(yè)化、規(guī)模化應(yīng)用。2025年國務(wù)院印發(fā)的《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動的意見》進(jìn)一步提出，到2027年新一代智能終端、智能體等應(yīng)用普及率超過70%，到2030年進(jìn)一步超過90%，智能經(jīng)濟(jì)成為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要增長極。由此看，詞元經(jīng)濟(jì)不能僅在大模型問答的意義上理解，而應(yīng)放在智能體加快普及、智能服務(wù)深度嵌入生產(chǎn)生活流程的背景下把握。

大模型使人工智能具備通用推理、內(nèi)容生成和復(fù)雜表達(dá)能力，但在智能體出現(xiàn)之前，這種能力更多停留在問答、生成和輔助推理環(huán)節(jié)，應(yīng)用場景相對有限，任務(wù)鏈條不夠完整，詞元調(diào)用規(guī)模也受到約束。智能體的出現(xiàn)，使模型從回答問題進(jìn)一步走向執(zhí)行任務(wù)，能夠圍繞既定目標(biāo)進(jìn)行規(guī)劃、檢索、調(diào)用工具、生成代碼、校驗(yàn)結(jié)果并持續(xù)反饋，從而把人工智能能力嵌入真實(shí)業(yè)務(wù)流程。2026年4月，斯坦福數(shù)字經(jīng)濟(jì)實(shí)驗(yàn)室有關(guān)智能體編碼任務(wù)的研究顯示，智能體任務(wù)消耗的詞元可達(dá)到傳統(tǒng)代碼聊天和代碼推理任務(wù)的約1000倍。高盛研究部2026年5月發(fā)布的研究也預(yù)計，隨著消費(fèi)端和企業(yè)端智能體加快采用，到2030年全球月度詞元消耗將較2026年增長24倍，達(dá)到約1200萬億個詞元。

在這一進(jìn)程中，詞元正在從大模型內(nèi)部的技術(shù)概念，逐步上升為智能經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要計量基礎(chǔ)和制度抓手。推動詞元經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展，關(guān)鍵在于準(zhǔn)確把握其概念邊界、戰(zhàn)略定位、運(yùn)行邏輯和治理要求，引導(dǎo)詞元調(diào)用從規(guī)模擴(kuò)張轉(zhuǎn)向價值創(chuàng)造，更好服務(wù)智能經(jīng)濟(jì)新形態(tài)建設(shè)和新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展。

一、詞元經(jīng)濟(jì)的戰(zhàn)略定位：智能經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的度量衡與價值轉(zhuǎn)化樞紐

（一）詞元是人工智能服務(wù)調(diào)用、資源消耗和價值交付的基礎(chǔ)尺度

詞元是人工智能處理和生成信息的基礎(chǔ)計量單位，是衡量人工智能服務(wù)調(diào)用、資源消耗和價值交付的基本尺度，核心作用是為數(shù)據(jù)供給、模型能力、算力消耗在場景之間的價值轉(zhuǎn)化提供統(tǒng)一刻度。從技術(shù)層面看，大模型將文本、代碼、圖像、音頻、視頻等信息轉(zhuǎn)化為可識別、可編碼、可推理、可生成的詞元序列。從經(jīng)濟(jì)層面看，隨著大模型服務(wù)產(chǎn)業(yè)化和智能體加快發(fā)展，詞元已經(jīng)從模型內(nèi)部的技術(shù)參數(shù)，延伸為服務(wù)計量、成本核算、交易結(jié)算和治理審計的基本單位。

詞元作為基礎(chǔ)尺度，其價值在于貫通人工智能價值全鏈路。數(shù)據(jù)是原生資源，模型是能力載體，算力是生產(chǎn)底座，三者在實(shí)際應(yīng)用場景中持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)，催生出問答、檢索、編程、設(shè)計、決策輔助、自動執(zhí)行等各類智能服務(wù)。而詞元正是串聯(lián)數(shù)據(jù)、模型、算力與應(yīng)用場景的統(tǒng)一度量標(biāo)準(zhǔn)。缺少這一通用尺度，智能服務(wù)的成本核算、質(zhì)量對標(biāo)、價值分配與責(zé)任追溯都將失去依據(jù)。

（二）智能體興起推動詞元經(jīng)濟(jì)從模型計費(fèi)走向任務(wù)經(jīng)濟(jì)

大模型發(fā)展初期，核心應(yīng)用集中在內(nèi)容創(chuàng)作與問答交互，此時詞元主要對應(yīng)單次對話與內(nèi)容產(chǎn)出，行業(yè)商業(yè)模式也以按調(diào)用量計費(fèi)、會員訂閱為主。隨著智能體落地，人工智能開始承接各類復(fù)雜長周期任務(wù)。詞元的消耗模式隨之改變，不再局限于單次單點(diǎn)調(diào)用，而是演變?yōu)檫B續(xù)的鏈?zhǔn)秸{(diào)用；應(yīng)用形態(tài)也從簡單問答、單次內(nèi)容生成，升級為全流程任務(wù)落地與能力輸出。企業(yè)級智能體運(yùn)行時，往往會聯(lián)動知識庫、業(yè)務(wù)系統(tǒng)、檢索工具、代碼環(huán)境及審批流程等多項(xiàng)資源，其價值最終落腳于能否高效、保質(zhì)完成訂單處理、合同審核、設(shè)備運(yùn)維、風(fēng)險研判等實(shí)際業(yè)務(wù)工作。

由此可見，詞元經(jīng)濟(jì)的核心，不單是搭建模型調(diào)用的收費(fèi)規(guī)則，更要搭建一套面向智能任務(wù)的計量、評估與交易體系。往后衡量效能的核心指標(biāo)，也不再局限于詞元調(diào)用總規(guī)模。更需要關(guān)注的是，完成一項(xiàng)具體任務(wù)對應(yīng)的詞元消耗量、單位詞元所能創(chuàng)造的實(shí)際價值、不同模型與系統(tǒng)處理同類任務(wù)的成本差距，同時區(qū)分出正常推理產(chǎn)生的合理消耗，以及重復(fù)試錯、無效檢索、智能體空轉(zhuǎn)帶來的資源浪費(fèi)。隨著智能體應(yīng)用不斷普及，圍繞任務(wù)落地成效，重新梳理詞元統(tǒng)計規(guī)則與價值評判標(biāo)準(zhǔn)，已是必然趨勢。

（三）詞元經(jīng)濟(jì)是數(shù)據(jù)要素市場化配置改革向人工智能領(lǐng)域的深化形態(tài)

過去討論數(shù)據(jù)要素市場，重點(diǎn)是解決數(shù)據(jù)如何匯聚、確權(quán)、授權(quán)、流通、交易和開發(fā)利用的問題，核心是讓數(shù)據(jù)供出來、流起來、用起來。進(jìn)入智能經(jīng)濟(jì)階段，數(shù)據(jù)要素市場的主要矛盾進(jìn)一步深化：數(shù)據(jù)是否具有價值，取決于能否被模型有效吸收、推理和調(diào)用，在真實(shí)產(chǎn)業(yè)場景中轉(zhuǎn)化為可衡量的任務(wù)完成能力。

由此可見，詞元經(jīng)濟(jì)并不是脫離數(shù)據(jù)要素市場的新概念，而是數(shù)據(jù)要素市場在人工智能階段的自然延伸和深化形態(tài)。它把相對分散的數(shù)據(jù)供給、模型訓(xùn)練、推理服務(wù)、算力調(diào)度、應(yīng)用開發(fā)、交易結(jié)算和安全審計納入同一條價值鏈，形成以智能服務(wù)交付為核心的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)。其戰(zhàn)略意義在于，為人工智能進(jìn)入千行百業(yè)建立新的度量衡、結(jié)算體系和責(zé)任框架，推動模型能力轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中可度量、可交易、可治理的智能服務(wù)能力。

二、詞元經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行邏輯：從流量擴(kuò)張轉(zhuǎn)向智能服務(wù)價值創(chuàng)造

（一）正邊際成本改變數(shù)字經(jīng)濟(jì)傳統(tǒng)增長邏輯

傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)建立在信息低成本復(fù)制的基礎(chǔ)上。網(wǎng)頁、視頻、應(yīng)用和數(shù)字內(nèi)容一人使用和被億萬人使用，邊際復(fù)制成本都接近于零，因此平臺可以依靠免費(fèi)服務(wù)、流量擴(kuò)張和生態(tài)變現(xiàn)實(shí)現(xiàn)增長。而詞元經(jīng)濟(jì)的底層邏輯不同，每一次智能服務(wù)調(diào)用都消耗真實(shí)的算力、電力、顯存、帶寬和工程維護(hù)資源，且復(fù)雜任務(wù)、高風(fēng)險場景和長上下文推理往往帶來更高的邊際成本。智能體任務(wù)的多輪調(diào)用、重復(fù)檢索、工具執(zhí)行和結(jié)果校驗(yàn)，還會進(jìn)一步放大成本波動。

成本結(jié)構(gòu)的變化，決定了詞元經(jīng)濟(jì)不能簡單沿用“燒錢換規(guī)模”的增長模式。若只追求調(diào)用量，可能導(dǎo)致大量算力消耗在無意義閑聊、重復(fù)生成、低質(zhì)內(nèi)容和測試調(diào)用上，形成低價值資源浪費(fèi)。更合理的方向，是從規(guī)模指標(biāo)轉(zhuǎn)向效率指標(biāo)，把“單位詞元價值密度”作為評價重點(diǎn)，即在同等資源消耗下，詞元調(diào)用能夠完成多少有效任務(wù)、降低多少錯誤風(fēng)險、節(jié)約多少人力時間、創(chuàng)造多少業(yè)務(wù)價值。

（二）高質(zhì)量數(shù)據(jù)和有效算力決定單位詞元價值密度

詞元經(jīng)濟(jì)表面上是模型和算力問題，底層仍然是數(shù)據(jù)質(zhì)量和算力效率問題。沒有高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)，詞元調(diào)用量再大，也可能只是低質(zhì)量生成和重復(fù)消耗。國家數(shù)據(jù)局相關(guān)信息顯示，截至2026年一季度，全國已建成高質(zhì)量數(shù)據(jù)集超過11.6萬個，總體量超過960PB；國家數(shù)據(jù)集管理服務(wù)平臺已啟動試運(yùn)行，發(fā)布當(dāng)日共認(rèn)證供需主體200余家、發(fā)布數(shù)據(jù)集1000余個，我國數(shù)據(jù)資源規(guī)模優(yōu)勢正在加快向人工智能可用的數(shù)據(jù)供給能力轉(zhuǎn)化。下一步，應(yīng)圍繞重點(diǎn)行業(yè)建立高質(zhì)量數(shù)據(jù)集目錄、數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)范和動態(tài)更新機(jī)制，推動公共數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)和科研數(shù)據(jù)在安全合規(guī)前提下更好服務(wù)模型能力形成。

算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)同樣要從規(guī)模擴(kuò)張轉(zhuǎn)向有效供給。根據(jù)《全國數(shù)據(jù)資源調(diào)查報告（2025年）》，截至2025年底，全國智能算力規(guī)模達(dá)到159萬PFLOPS；與此同時，全國算力資源監(jiān)測調(diào)度體系加快建設(shè)，可監(jiān)測、可供調(diào)度的算力資源分別達(dá)到85.7萬PFLOPS和9.6萬PFLOPS。詞元經(jīng)濟(jì)不僅需要建算力，更需要用好算力，推動訓(xùn)練、推理、邊緣部署和行業(yè)專屬場景分類布局，提升算力調(diào)度效率、服務(wù)穩(wěn)定性和綠色集約水平。

（三）場景組織能力決定詞元調(diào)用能否轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力

應(yīng)用場景是詞元經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)價值轉(zhuǎn)化的最終環(huán)節(jié)。場景組織能力越強(qiáng)，需求定義越清晰，業(yè)務(wù)流程越規(guī)范，詞元調(diào)用就越容易轉(zhuǎn)化為可衡量的任務(wù)結(jié)果；反之，如果場景組織能力不足，模型能力和產(chǎn)業(yè)需求之間就會出現(xiàn)錯配，導(dǎo)致智能服務(wù)難以真正形成有效生產(chǎn)力。

因此，推動詞元經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展，不能只靠供給側(cè)建模型、堆算力，還要加強(qiáng)需求側(cè)場景組織能力。政府可以圍繞工業(yè)制造、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、交通物流、金融服務(wù)、醫(yī)療健康、教育科研、城市治理等重點(diǎn)領(lǐng)域建立應(yīng)用場景分級支持目錄，對公共價值高、產(chǎn)業(yè)帶動強(qiáng)、風(fēng)險管控穩(wěn)的場景優(yōu)先開放數(shù)據(jù)、算力和模型資源；對醫(yī)療、金融、法律、網(wǎng)絡(luò)安全和關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施等高風(fēng)險場景強(qiáng)化準(zhǔn)入評測、人工復(fù)核和第三方審計，確保詞元經(jīng)濟(jì)穩(wěn)妥落地、有效賦能。

三、以基礎(chǔ)制度建設(shè)保障詞元經(jīng)濟(jì)服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)

（一）建立可信計量和質(zhì)量評價體系，引導(dǎo)有效詞元率提升

詞元經(jīng)濟(jì)首先是計量經(jīng)濟(jì)。沒有可信計量，就沒有可信價格、可信結(jié)算、可信統(tǒng)計和可信監(jiān)管。當(dāng)前，不同模型、不同分詞器、不同模態(tài)、不同緩存狀態(tài)和不同智能體調(diào)用鏈條下，詞元數(shù)量和成本結(jié)構(gòu)并不完全一致。如果企業(yè)各自定義、各自解釋，就會導(dǎo)致價格不可比、賬單不可核、統(tǒng)計不可用，也會削弱用戶對智能服務(wù)的信任。

應(yīng)逐步明確輸入詞元、輸出詞元、緩存詞元、推理詞元、工具調(diào)用詞元、多模態(tài)詞元和智能體鏈?zhǔn)秸{(diào)用詞元等口徑，推動重點(diǎn)服務(wù)建立賬單明細(xì)、調(diào)用日志和計量審計機(jī)制，讓用戶清晰知曉所購買的算力與智能服務(wù)的真實(shí)價值。同時，要把質(zhì)量評價從數(shù)量導(dǎo)向轉(zhuǎn)向任務(wù)效果導(dǎo)向，重點(diǎn)考察回答正確率、代碼運(yùn)行率、合同審查準(zhǔn)確率、工業(yè)質(zhì)檢識別率、風(fēng)險提示有效性和人工可復(fù)核性，引導(dǎo)企業(yè)提高有效詞元率。

（二）構(gòu)建開放協(xié)同的市場結(jié)構(gòu)，防范生態(tài)鎖定和壟斷風(fēng)險

詞元經(jīng)濟(jì)容易形成新的市場集中和生態(tài)鎖定風(fēng)險。一是規(guī)模經(jīng)濟(jì)明顯，基礎(chǔ)模型訓(xùn)練和推理服務(wù)具有較高固定成本，數(shù)據(jù)、算力、人才和工程能力容易向頭部企業(yè)集中。二是數(shù)據(jù)反饋效應(yīng)較強(qiáng)，用戶調(diào)用越多，企業(yè)越能積累提示詞、交互日志、偏好反饋和錯誤修正數(shù)據(jù)，從而進(jìn)一步改進(jìn)模型和應(yīng)用。三是生態(tài)鎖定程度較深，如果模型企業(yè)同時控制云平臺、開發(fā)工具、辦公入口、應(yīng)用分發(fā)和計量結(jié)算規(guī)則，用戶遷移成本和開發(fā)者依附程度都會上升。一旦少數(shù)主體同時掌握高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)模型、算力入口、應(yīng)用分發(fā)和計量規(guī)則，就可能形成新的縱向一體化壟斷。

但治理詞元經(jīng)濟(jì)的市場結(jié)構(gòu)，不能簡單理解為基礎(chǔ)模型企業(yè)數(shù)量越多越好。基礎(chǔ)模型具有高固定成本和規(guī)模經(jīng)濟(jì)，適度集中有其技術(shù)經(jīng)濟(jì)合理性。真正需要防范的是，少數(shù)主體利用數(shù)據(jù)、模型、算力或入口優(yōu)勢向上下游不當(dāng)延伸，削弱行業(yè)數(shù)據(jù)、垂域模型、推理算力、應(yīng)用服務(wù)、質(zhì)量評測和計量審計等環(huán)節(jié)的專業(yè)化分工。較為合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，應(yīng)是基礎(chǔ)模型層保持有效競爭和適度集中，垂域模型層鼓勵多元發(fā)展，行業(yè)應(yīng)用層推動充分競爭，數(shù)據(jù)和算力服務(wù)層強(qiáng)化開放協(xié)同，第三方評測、審計、合規(guī)和安全服務(wù)專業(yè)化發(fā)展。

（三）堅持服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和分類治理，完善定價、審計與責(zé)任規(guī)則

詞元經(jīng)濟(jì)越是快速發(fā)展，越需要基礎(chǔ)制度先行。首先要防止概念泛化和金融化偏離。詞元可以被計量、定價和結(jié)算，但不宜脫離真實(shí)應(yīng)用場景被資產(chǎn)化、證券化或投機(jī)化。其次要完善價格機(jī)制。現(xiàn)階段通行的“詞元量×模型版本單價”定價方式解決了基礎(chǔ)結(jié)算問題，但用戶真正購買的是具體場景下的任務(wù)完成能力。未來應(yīng)形成基礎(chǔ)詞元計費(fèi)、服務(wù)等級計費(fèi)、任務(wù)包計費(fèi)、訂閱加超額計費(fèi)和效果付費(fèi)等多元價格結(jié)構(gòu)，引導(dǎo)市場關(guān)注單位任務(wù)成本下降和單位詞元價值密度提升。

再次要對不同能力、不同場景、不同開放程度的詞元服務(wù)實(shí)行分類分級治理。通用問答、低風(fēng)險內(nèi)容生成和內(nèi)部輔助辦公，可以采取相對寬松的合規(guī)要求；醫(yī)療、金融、法律、網(wǎng)絡(luò)安全、關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施等高風(fēng)險場景，則應(yīng)強(qiáng)化準(zhǔn)入評測、白名單使用、日志留存、人工復(fù)核和第三方審計。美國人工智能公司Anthropic推出的Project Glasswing項(xiàng)目提供了有益借鑒：該項(xiàng)目主要面向關(guān)鍵軟件安全場景，由于其能力既可用于網(wǎng)絡(luò)防御，也可能被濫用于網(wǎng)絡(luò)攻擊，因此并未直接向公眾開放，而是限定在關(guān)鍵軟件基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)組織中受控使用，并配套日志留存和第三方審計。此案例表明，高能力詞元服務(wù)不一定適合完全公開開放，能力越強(qiáng)，越需要與風(fēng)險分級、白名單使用、日志留存和第三方審計相結(jié)合。

最后，需厘清數(shù)據(jù)供給方、模型研發(fā)方、應(yīng)用開發(fā)方、部署運(yùn)營方及終端用戶各方的責(zé)任劃分。要針對數(shù)據(jù)來源、使用權(quán)限、模型版本、調(diào)用流程、內(nèi)容輸出以及人工審核全環(huán)節(jié)，留存完整追溯依據(jù)，落實(shí)各主體的合規(guī)要求與對應(yīng)責(zé)任。目前，依托《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，服務(wù)備案、應(yīng)用登記等相關(guān)制度已陸續(xù)落地，為行業(yè)規(guī)范發(fā)展筑牢了制度根基。在此基礎(chǔ)上，還需把計量公示、質(zhì)量評估、日志留存、第三方審計等內(nèi)容，整合進(jìn)更為完備的治理體系當(dāng)中。

結(jié)語

推動詞元經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展，應(yīng)堅持場景價值牽引、基礎(chǔ)制度先行、產(chǎn)業(yè)生態(tài)開放和風(fēng)險治理同步，把重點(diǎn)放在提高有效詞元率、建設(shè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集、增強(qiáng)有效算力產(chǎn)能、完善可信計量審計機(jī)制、維護(hù)開放競爭市場結(jié)構(gòu)上。只有形成計量可信、價格合理、競爭開放、責(zé)任清晰、風(fēng)險可控的制度框架，詞元經(jīng)濟(jì)才能避免走向概念炒作和資源空轉(zhuǎn)，真正成為支撐智能經(jīng)濟(jì)新形態(tài)的重要基礎(chǔ)。

（李三希系中國人民大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副院長、教授，中國人民大學(xué)數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究中心主任；劉希系中國人民大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)學(xué)博士生）

總 監(jiān) 制丨王列軍車海剛

監(jiān) 制丨陳 波 王 彧 楊玉洋

主 編丨毛晶慧 編 輯丨陳姝含