陳積銀 孫月琴｜數據資本化與資本數據化：數據資本主義的批判與應對_風聞

陳積銀｜西安交通大學新聞與新媒體學院教授

孫月琴｜西安交通大學馬克思主義學院博士研究生

本文原載《探索與爭鳴》2023年第11期

非經註明，文中圖片均來自網絡

具體內容以正刊為準

20世紀末，傳播政治經濟學學者丹· 希勒提出了“數字資本主義”（Digital Capitalism）概念。進入21世紀，互聯網加速普及並逐漸成為經濟社會發展的新型基礎設施，互聯網中的數字平台藉助大數據、雲計算、人工智能等新一代信息技術催生了各式各樣的新興產業，成為當前經濟社會發展最活躍和最受關注的領域之一。隨着數字平台在經濟領域的全面深入，人類社會已經邁入到數字經濟時代，數據作為生產要素的重要性不斷凸顯。舍恩伯格在《數據資本時代》一書中提出：“在今天的數據時代，數據的全面收集與分析，為我們提供了一個前所未有的看待現實的新視角。”在此背景下，數字資本主義研究不斷轉向平台和數據，出現了平台資本主義、監控資本主義、數據資本主義等新概念，用以概括數字經濟時代基於用户數據提取邏輯的資本主義新形態。

數字經濟時代，勞動形式與價值形式均發生了轉變，給馬克思主義政治經濟學提出了新的研究課題：作為生產要素的數據是如何進入資本生產領域的？數字勞動在這一過程中起到了什麼作用？從數據到數據商品的過程是如何實現的？數據商品的價值又是如何分配的？基於上述問題，**本文以數據生產為起點，以數字勞動與數據商品為切入點，沿着數據資本化與資本數據化兩條發展線，揭露數據資本主義的資本邏輯與剝削邏輯。**本文所涉及的平台為一般數字平台，尤其以美國數字平台的實踐為基礎，而這種數據資本主義的發展已經在全球化的深入給我國經濟社會發展帶來不良影響，因此最後本文將基於我國發展實際提出應對之策。

無僱傭數字勞動：數據資本剝削的擴大與隱蔽

進入數字經濟時代，數據已經取代石油成為當今世界最有價值的資源，併成為繼土地、勞動力、資本之後的第四大生產要素。隨着人們生產生活數字化程度的不斷加深，互聯網上每天都有數以億計的數據資源產生。據估計，2022年的全球互聯網流量超過了2016年以前的互聯網流量之和。數據是數字技術的核心，如數據分析、人工智能（AI）、區塊鏈、物聯網（IoT）、雲計算和所有基於互聯網的服務，其已經成為一種基本的經濟資源。數據正在成為這個時代的核心資產，它是生產、創造、消費的主要因素，並影響改變着社會各方面。

雖然數據如此重要，但是社會各界對數據的理解尚存在一定分歧。對於本文而言，**數據是用户在註冊和訪問數字平台時留下的活動痕跡，是用户“真實”生活的“虛擬”表現。**作為一種線上資源，數據有以下特性。一是非競爭性，這意味着許多人可以同時或隨着時間的推移使用相同的數據，而不會耗盡數據。同時，對數據的訪問可能受到技術及法律手段的限制，出現不同程度的排他性。二是正外部性，數據的聚合值通常大於單個值的總和。用户訪問互聯網平台產生的數據往往是零散而瑣碎的非結構化數據，這類原始數據並不能直接產生價值，但將這些原始數據通過技術手段進行聚合、處理後，便可以促進數據使用。數據越詳細、粒度越細，數據的用途就越多，可以提供的價值也就越豐富。

一般而言，用户註冊和訪問互聯網而產生的數據可以分為兩大類——自願數據與觀察數據。自願數據是用户註冊和使用網絡時提供的個人身份數據，這類數據是用户為了使用線上服務自願提供的數據，與用户一一對應，不會無限制增長，通常不會被商業化。平台對於此類數據的使用，應嚴格遵守相關法律規定。觀察數據是用户在線上活動所產生的個人身份數據之外的包含用户個人特徵的數據，也可稱為線上行為數據，其既包括線上瀏覽、點贊、評論、轉發等簡單的行為數據，也包括用户生成內容等具有一定複雜性的行為數據，這類數據通常隨着用户的線上活動呈現指數型增長，是平台進行貨幣化轉化的關鍵資源。本文所指的數據主要是觀察數據，觀察數據基本是在用户知情或同意的情況下由平台進行採集與提取，平台擁有訪問、使用甚至控制的權利，也正是由於對此類數據的開發利用，數字經濟才得以快速發展。

馬克思主義勞動價值論認為，無論勞動形式如何變化，活勞動都是價值創造的唯一源泉。數字經濟時代，數據並非憑空而來，數據價值的形成離不開數字勞動。隨着數字勞動形式的轉變，用户作為無僱傭數字勞動者被納入資本主義生產體系，數據資本剝削進一步擴大，並呈現出高度隱蔽的特徵。

（一）數字勞動的類型分析

英國馬克思主義理論家克里斯蒂安·福克斯對數字勞動做了深入的研究，並認為數字勞動是我們理解互聯網的政治經濟學的一個基礎概念。福克斯理論體系中的數字勞動內涵豐富，他把所有涉及到數字媒介的體力勞動與腦力勞動均劃分到數字勞動範疇，而資本剝削正是通過數字勞動得到加強。通過對現有研究的總體考察，數字勞動按照僱傭性質可劃分為僱傭數字勞動和無僱傭數字勞動。僱傭數字勞動是生產經營數據的勞動，非僱傭數字勞動包括生產個人數據、中間數據與公共數據的勞動。其中，僱傭數字勞動分為兩類：一類是存在於企業內部並與企業簽訂了正式勞動合同的勞動者，此類屬於正式的僱傭關係，企業要支付其工資併為其繳納社保，另一類是與平台之間存在非正式的僱傭關係或合作關係的數字勞動者，這類勞動者一般沒有基本工資，通常按單計費，且大多無法得到相應的社會保障。僱傭數字勞動是一種有酬數字勞動，無僱傭數字勞動是無僱傭關係的無酬數字勞動。按照上述分類，本文對不同類型的數字勞動進行了具體探討與比較，如表1所示。

（二）無僱傭數字勞動及其剝削

在具有正式僱傭關係的數字勞動之下，資本一方面通過生產監視不斷強化勞動控制，提高勞動生產率，另一方面通過形式上的彈性勞動模糊工作時間與非工作時間的界限，延長事實上的勞動時間，最終加強對勞動者的剝削，這在學界已基本形成共識。而具有合作僱傭關係的零工勞動者，通常受到平台在線系統的實時監視，為了在規定時間內完成訂單，他們會不斷強化自我勞動控制，同時平台通過評分機制再次加強對零工勞動者的規訓。無僱傭關係的數字勞動，也即廣大平台用户的線上行為活動，是否屬於數字勞動，是否具有生產性質，用户是否遭受資本剝削，當前在研究中仍然存在較多爭議。基於此，本文將從以下三個層面展開論證。

**第一， 用户的線上活動屬於數字勞動。**馬克思在《資本論》中指出了勞動過程的三個要素：“有目的的活動或勞動本身，勞動對象和勞動資料。” 首先，用户的線上活動是有目的的活動。比如搜索感興趣的信息，通過瀏覽商品獲取市場信息，通過觀看短視頻娛樂身心，通過評論、點贊與轉發表達看法、進行社交等。總之，用户使用平台主要是為了滿足個人的某種需求。其次，用户在線上的勞動對象是數字平台上滿足用户搜索、消費、娛樂、社交等各種形式的信息內容，用户會對接收到的信息內容進行處理，這不僅會花費用户時間，還會消耗用户一定的體力和腦力。比如，當用户判斷搜索到的內容是有用的，就願意花時間去瀏覽，否則會重新搜索或關掉頁面。用户瀏覽新聞信息和短視頻時亦是如此，而平台正是基於此來進行用户畫像。最後，用户在線上的勞動資料是智能設備與數字平台。用户通過智能設備連接數字平台，通過數字平台的使用，即對平台上的信息獲取與處理來滿足個人需求。社交平台給每個人分配一小塊虛擬土地，讓用户在這塊土地上耕作自己的互聯網作物，而這個互聯網作物的產出就是數據。

第二，用户的數字勞動屬於生產性數字勞動，用户在無形中成為平台的無僱傭勞動者。馬克思提出，勞動是一種“有目的的生產活動”。有研究認為，從人類勞動所具有的“目的性”看，用户在互聯網上產生數據的各種活動，並不是一種“以生產數據為目的”的勞動。普通用户使用平台更多是為了社交、娛樂、交易等非生產性的目的，這一過程中產生的數據只是社交娛樂的副產品。況且用户與平台之間並不存在僱傭關係，用户是自由的，不受勞動關係的制約。這似乎沒有問題，從外在的種種表現上來看，普通用户的線上活動的確不同於傳統認知上的僱傭生產勞動。然而，這正是數字經濟時代資本的高明之處。“如果整個過程從其結果的角度，從產品的角度加以考察，那麼勞動資料和勞動對象二者表現為生產資料，勞動本身則表現為生產勞動。”用户生產的數據對用户自身沒有多大用處，但這些數據成為平台進一步生產數據商品的原材料，平台可以從中選取具有使用價值的數據進行利用，用户數據的最終產品成為可用於交易的數據商品。因而用户生產數據的活動從一開始就被納入資本主義的生產體系，用户也在無形中成為事實上的無僱傭數字勞動者。生產數據不是用户的目的，但讓用户源源不斷地生產數據卻是資本的目的。

**第三，數據資本通過隱蔽的方式實現了對用户的數字勞動剝削。**數據商品的形成需要經過兩個階段：第一階段為數據生產，這一階段主要是無僱傭數字勞動形式下的生產，勞動主體為平台用户；第二階段為對用户數據的整合加工，這一階段主要是僱傭數字勞動下的生產，勞動主體為平台內部從事數據技術工作的勞動者。第一階段用户生產的數據作為第二階段數據商品生產的原材料，是數據商品形成的基礎。因而，數據商品的價值來源於平台用户的無僱傭數字勞動與平台內的僱傭數字勞動。馬克思認為：“只有為資本家生產剩餘價值或者為資本的自行增殖服務的工人，才是生產工人。”在數據商品生產的第一階段，資本通過提供平台服務的方式源源不斷獲取用户的線上行為數據，並進一步將用户與用户生產的數據進行分離，為無償使用用户行為數據奠定了合法基礎。也就是説，在數據生產環節，用户與數據是一體的，沒有用户就沒有數據，而在數據加工環節，用户與數據是分離的，平台決定了以何種形式使用並銷售用户數據。因而第一階段用户的數字勞動被隱匿，用户無法參與數據商品價值分配，用户數字勞動所創造的那部分價值被自然而然地剝削。其結果是資本創造性地打破了僱傭勞動的剝削界限，將無僱傭數字勞動者——用户，納入剝削體系，並通過隱蔽的形式實現了對用户剩餘價值的佔有。

無僱傭關係的數字勞動生成的一般數據，成為數字平台獲取數據生產要素的主要渠道。截至2022年6月，我國網民人均每週上網時長達到29.5個小時。數字平台想方設法延長用户的在線時間，因為用户在設備上花費的時間越多，生產的數據也就越多，平台可用於投入生產的數據也就越豐富。數據技術的開發者有意設計令人上癮的技術，通過“無限滾動”與“實時推薦”等形式，使用户無需任何輸入性行為便可無休止地“向下滑動”。在“完美配置”下，消費者甚至失去了尋找替代品的動力，因為平台可能會理解、預見並在適當時候滿足用户任何潛在需求。此外，無僱傭關係的平台用户也包含有僱傭關係的數字勞動者，在僱傭關係之外形成了二次剝削，平台最終成為人們生產與生活的雙重操作系統。數字勞動者逃離了裝配生產線，卻又深陷 App、智能算法等數字機器所左右的“數字漩渦”（Digital Vortex）。

數據商品：數據價值的實現與私人佔有

資本主義生產方式佔統治地位的社會的財富，表現為“龐大的商品堆積”。上文從數字勞動視角分析了數據資本如何實現新形式下的勞動剝削，以及其如何佔有無僱傭數字勞動者的剩餘價值。接下來，本文將從數據商品視角分析數據價值如何實現，以及資本如何合法化私人佔有數據商品價值。

（一）數據商品的生產流通

數據商品的生產和流通直接發軔於對數據價值的發掘和應用，並主要作為一種新的生產資料來間接滿足人的需要。Zuboff 在《監控資本主義時代》（2019）一書中提出了一種基於人們在線行為探索的新型資本主義，通過對改進服務之外的行為數據進行分析預測，打造了一個“未來行為市場”，實現了數據的商品化流通，從而佔有了用户的行為剩餘價值。根據 Zuboff 的研究，數據商品的生產流通大致經歷了以下環節。

**一是獲取存儲數據。**人們在使用網絡的過程中產生了源源不斷的行為數據，這些數據被數字平台儲存，而對這些數據原材料的獲取與存儲的投入與平台的其他投入相比，可以忽略不計。**二是分析數據。**通過對數據的挖掘與分析，智能機器不斷推測用户想法，精準用户畫像，從而實現廣告、內容等與不同用户需求的智能匹配，在增加用户黏性的同時實現廣告的精準投放。**三是預測行為。**數字平台僅僅獲取人類經驗是不夠的，其還通過預測行為與塑造行為，進一步增加平台對用户的控制，增加廣告投放的精準性。**四是引導消費。**平台通過用户行為數據分析與推論出各種情報，在預測行為基礎上，製造預測產品，引導用户消費。在消費之外，智能算法還將在更多方面引導用户的消費決策，使其決策符合平台利益，推動利潤最大化。

在數據商品的生產環節，用户的線上行為數據作為數據商品生產的原材料而存在，平台在獲取數據原材料的基礎上，通過智能算法分析進行用户畫像，基於用户的偏好數據、消費數據等生產出具有使用價值的數據產品。對於廣告商而言，他們可以在更短時間與更大範圍內找到目標消費羣體，進行精準投放與精準營銷；對於生產商而言，他們可以深入瞭解市場供求狀況，對未來市場發展做出預測，從而及時調整生產經營策略，提高生產決策的科學性；對於服務商而言，他們可以增加服務項目的曝光率，提高客單量。在數據商品的流通環節，平台將具有使用價值的數據商品出售給廣告商、生產商、服務商等第三方企業，通過交易流通實現了數據商品的價值。除了與第三方企業合作，平台還會通過海量的用户數據來改進自身服務，發現新的商業趨勢，為進一步商品化用户數據佔得先機。數據商品的生產流通，加速了資本週轉與資本循環，為數據資本積累創造了條件。

（二）數據商品價值的私人佔有邏輯

馬克思指出：“資本主義生產不僅是商品的生產，它實質上是剩餘價值的生產。”前文述及，對於觀察數據，平台擁有訪問、使用和控制的權利，這是平台生產數據商品的前提。在數據商品生產的第二階段，平台將用户與其生產的數據相分離，由於用户不佔有生產資料，無法參與數據商品生產的全過程，平台自然就佔有了用户數字勞動的剩餘價值。那麼，數據商品形式如何能突破傳統的資本剝削路徑，成為資本實現價值積累的新形式呢？

**第一， 要回到勞動力商品，從勞動力商品到數據商品的轉化中尋找答案。**工業資本主義把勞動力轉化為可以被資本佔有的商品，為了換取工資，工人加入了生產機器的行列，成為生產過程中的齒輪，並把他們的智力和知識納入其中。數字平台通過為用户提供免費服務的方式來獲得用户的免費數字勞動，從而代替了工業時代以貨幣購買勞動力的環節。用户表面上是自由的平台使用者，實質上是為平台生產數據的免費數字勞動者。與勞動力商品不同，用户不用依賴平台維持個人以及家庭生計，平台也不用對用户進行教育和培訓，互聯網與智能手機的普及降低了平台使用門檻，用户在網絡化的過程中自然地完成了自我培訓。馬克思指出：“資本佔有的不是工人，而是他的勞動。”在勞動力商品中，勞動者通過出賣個人勞動力獲取工資報酬，而用户是形式上享受平台服務的自由活動者，與平台之間並未建立起僱傭關係，即使付出了勞動，也無法成為勞動力商品，最終不能獲得相應的報酬。成為商品的是用户數據，獲得用户數據價值的是平台。勞動力商品在消費的過程中能夠創造出比它本身更多的價值，數據商品亦是如此，數據商品的可複製性帶來的零邊際成本與邊際效應遞增，為數字平台帶來了更加可觀的利潤。因而，勞動力商品到數據商品的轉化，一方面掩蓋了勞動剝削，另一方面擴大了剩餘價值來源。

**第二，從受眾與用户的視角來看，受眾商品到數據商品的轉化，亦使得數據資本剝削不斷深化。**達拉斯·斯麥茲（Dallas Smythe）從“受眾商品”和“受眾勞動”出發，發現了消費領域中隱藏在廣告商、大眾媒體和受眾三者關係背後的資本積累和價值攫取的秘密。從傳統媒體到如今的數字平台，平台使用者從受眾轉變為用户，平台獲利的方式也不僅僅是依靠受眾注意力，而是轉變為如今的用户數據。（數據）商品形式與受眾商品存在連續性，同時也有新的特點出現，推動着商品形式的再創造。從受眾商品到用户生成內容（UGC），再到用户生成數據，用户勞動範圍不斷擴大。受眾商品需要付出注意力，用户生成內容需要耗費必要的腦力，形成知識勞動，而用户生成數據則不必如此，在用户打開平台的那一刻，就已經成為平台的“勞動者”。

為了進一步説明問題，筆者查閲並統計了Alphabet與Facebook兩大數字平台的財務報告，發現近2017—2021年來 Alphabet的廣告收入佔比總體在80%以上，而Facebook則接近 100%。Facebook平台上的廣告使營銷人員能夠根據年齡、性別、地點、興趣等因素聯繫到人們。Alphabet 的廣告解決方案幫助數以百萬計的公司通過各種設備和產品來發展業務，目標是通過在正確的時間提供正確的廣告以及與品牌和代理商建立深度合作關係來確保積極的用户體驗。可以看出，Alphabet 和 Facebook 的廣告模式已經不同於傳統媒體時期，它們更多是立足於對用户數據的洞察和不斷完備的數據技術來獲取利潤。

作為數字經濟時代的生產要素，海量數據所具有的生產力潛能不斷增加着社會財富，然而這部分增加的社會財富並沒有造福多數人，而是被平台佔有了。交易成本降低所產生的正外部性似乎實際上被這些大型中介機構佔用，而不是作為公共品投放市場。同時隨着生產和消費的界限不斷模糊，數據商品使用價值的生產和消費具有產消同一性，商品流通過程自然消融於商品生產過程。最終，用户不僅貢獻了數據，還為由個人數據生成的數據商品來買單。因此，就像資本家的工薪工人是那些將部分生產作為剩餘價值被資本家提取的人一樣，在數字時代，被視為數據持有者的互聯用户的日常生活被轉化為有利可圖的數據，擴大了資本積累的限度。

資本數據化：數據資本的擴大再生產

資本數字化既以數字經濟的崛起為前提，又是對數字領域的進一步促進和發展。資本通過數據的生產與再生產，不斷擴大資本再生產，為了最大限度獲取數據的價值和利潤，資本不斷流向數據生產領域，數據成為資本的寄居之所。馬克思提出 ：“把剩餘價值當做資本使用，或者説，把剩餘價值再轉化為資本，叫做資本積累。”**隨着數字平台將廣泛的經由用户數字勞動產生的數據投入數據商品生產並私有化數據商品價值，數字平台完成了數據資本化的過程。**在佔有數據資本的基礎上，資本為進一步保證數據要素的無限供給而走向了資本數據化階段。

（一）數據驅動：資本加速流向數據生產領域

數據一旦有利可圖，資本便一擁而入，這是資本的逐利本性所決定的。近年來，超級數字平台廣泛投資收購有潛力的中小型數字企業，不斷擴大並細分數字生態體系，使得資本正在加速流向數據生產領域，如谷歌收購YouTube、馬斯克收購Twitter等。通過投資收購與應用開發，超級數字平台已經成為應用集成的嵌套平台，臉書旗下的App家族（除Facebook外，還有Instagram、WhatsApp、以及第三方附屬網站或移動應用程序等）、Alphabet 旗下的應用程序集（Chrome、Gmail、谷歌硬盤、谷歌地圖、谷歌照片、谷歌播放器和 YouTube）等，能夠實現並將其數據基礎設施擴展到第三方網站、平台和應用程序。由於用户越來越多地使用不同的設備和方式訪問互聯網，在不斷擴充的數字體系下，資本能夠獲得更為全面的用户數據。通過為用户提供從“頭”到“腳”的服務，不斷完善的數據價值鏈所構建的數字生態，使資本擁有了獲取數據的更廣闊的空間和更便利的渠道。總之，從“圈地運動”到“圈數運動”，數據資本時代的數字平台尋求主導一切可能的數據市場。在大規模的數據投資之下，數字平台為進行新一輪的數據資本化提供了數據要素準備，不斷加速着數據資本循環。

（二）技術變革：打造新形式的數據生產空間

**數據資本對用户數據永不滿足，其通過不斷創新數字技術，為數據生產開創新形式和新領域。**2021年10月，Facebook 創始人扎克伯格在《創始人來信》中宣佈將Facebook更名為 Meta，其在信中描述了人類社會的新世界——元宇宙（Metaverse），聲稱將在未來投入上百億美元開發構建元宇宙所需的技術，隨後在世界範圍內掀起了元宇宙研究與投資熱潮。2022年底，ChatGPT風靡全球，在短時間內吸引了過億用户，成為有史以來用户增速最快的應用。元宇宙作為互聯網發展要素的集合體而存在，未來在數字技術支持的理想狀態下，人們可以在元宇宙中沉浸體驗虛擬現實的各類場景；而ChatGPT的誕生則顛覆了內容生產的方式，在以往技術改變人類行為方式與生產方式的基礎上，進一步改造着人類的思維方式。元宇宙與 ChatGPT 雖是兩種不同形式的新技術，但實質都是資本全面深入挖掘人類數據的新手段，是深度數據化的新空間，服務於數據資本獲取剩餘價值的目標。元宇宙帶來現實與虛擬的深度交融，虛擬現實的大規模應用，個性化到定製化的服務，是資本全方位、立體化獲取人類數據的新平台。ChatGPT基於對網絡空間人類數據的整合，以及對用户使用過程中的反饋，不斷吸納並形成更加精準的“數據池”，在反覆多次的數據餵養中實現新一輪的數據監視與數據剝削。

（三）數據壟斷：壟斷資本主義的當代復位

**數據資本不滿足於僅僅擴大規模，為了確保競爭優勢從而對數據資源擁有絕對主導權，壟斷無可避免。**馬克思指出：“資本主義積累的本性，決不允許勞動剝削程度的任何降低或勞動價格的任何提高有可能嚴重地危及資本關係的不斷再生產和它的規模不斷擴大的再生產。”如前文所述，超級數字平台內部擁有龐大的數字生態體系，導致數字基礎設施越來越集中於幾個少數超級數字平台之上，數據的生產力以及數據價值的實現也更多地發生在頭部平台內部。在強大的規模效應與網絡效應影響下，頭部平台很容易形成市場支配地位，尤其是已經具備跨國影響力的超級數字平台，可以在零邊際成本下形成“贏者通吃”局面。數據資本終究無法擺脱資本主義發展的內在邏輯與歷史週期律，最終將進入到數據壟斷資本主義階段。在數據壟斷之下，新興的中小型數字企業無法與頭部數字平台進行較量，甚至時刻面臨被頭部數字平台吞併的風險。掌握數字平台的科技巨頭以犧牲一時的現金流為代價，換回極具聚合效應的全鏈路數據流。

跨國數字平台不滿足於其國內的市場份額，不斷向全球擴張。具體可以體現在近五年超級數字平台在世界範圍內員工總人數的增加（圖2）與本國以外世界其他區域年度總收入的增加（圖3，其中Facebook 統計為美國和加拿大以外的地區）。這種擴張從經濟發達國家到發展中國家，形成數據霸權。數字空間與數據資源取代了過去的地理空間與自然資源，成為數字殖民主義征服、控制與攫取的新對象。平台通過確保沒有競爭對手比它們做得更好而得以生存，因此它們試圖確保自己是全球所有角落特定服務的唯一選擇。他們的目標是獲取更多、更好的數據，作為一種資源，以與“歷史殖民主義的掠奪性開採行為”沒有太大區別的方式出售。通過世界範圍的數據壟斷，跨國數字平台在世界範圍內獲得了更多超額壟斷利潤。最終，在這場數據資源爭奪戰中，超級數字平台大獲全勝，數據資本加速擴張，資本再生產不斷擴大。

總體來説，**數據資本化與資本數據化是數據資本主義發展的一體兩面，在資本發展邏輯之下，兩者並存且相互促進。**數據資本化是基礎階段，為數據資本主義發展提供了資本積累，資本數據化是強化階段，進一步擴大着數據資本生產。（圖4）在數據資本化與資本數據化的不斷循環當中，數據資本成為不斷擴大的“數據帝國”，用户成為龐大數據帝國當中被異化的“自由數據人”。“歷史上很多事物看似藴含着解放的可能性，結果卻是資本主義剝削的支配性實踐的迴歸。”

數據資本主義的在地困境與中國應對

2023年2月，中共中央、國務院印發《數字中國建設整體佈局規劃》，指出建設數字中國是數字時代推進中國式現代化的重要引擎，是構築國家競爭新優勢的有力支撐。數字經濟作為數字中國建設的關鍵環節，應對數據資本主義，要以中國數字經濟的發展為起點，以中國式現代化道路為方向，超越西方“資本至上”的邏輯，尋找“依靠對旨在從用户身上提取價值的資本主義平台的替代方案”。

（一）數據資本主義的在地困境

21世紀初，在發達的經濟與先進的技術優勢基礎上，美國率先建成了Amazon、Google、Facebook等具有國際影響力的跨國數字平台。在資本推動下，這些平台積累了來自世界範圍的數十億用户，收割了來自全球的數據資源，美國由此成為世界數字經濟發展的第一大國。就我國而言，阿里巴巴、騰訊等是依託本土市場建立起來的數字平台，成為我國數字經濟發展的基礎性數字設施，推動我國數字經濟發展形成規模優勢，對促進產業升級與數字化建設發揮了重要作用。當然，在肯定我國平台企業積極作用的同時，也要看到其發展帶來的問題。

**一是數據壟斷與分佈不均衡問題突出。**當前，我國數字經濟規模居世界第二位，本土數字平台存儲的海量數據資源成為數字經濟發展的“壓艙石”。但也應當看到，由於平台的自然壟斷特徵，數據資源的訪問權和控制權仍然歸數字平台所有，大型數字平台為了保持自身競爭優勢，往往通過各種技術手段製造數據壁壘，並利用自身的市場支配地位打壓新興數字企業，一定程度上限制了市場競爭與技術創新。同時在壟斷之下，數據資源在我國的分佈也不均衡，主要表現為區域之間、產業之間、羣體之間的不均衡，這導致數字經濟發展的不平衡。數字經濟紅利分配格局呈現出城市多、農村少，東部多、中西部少的局面，不同羣體的數字化生存與數字收益能力亦存在明顯差異，數字鴻溝有擴大趨勢。

**二是數字勞動形式下資本剝削的深化正在加劇勞資矛盾與貧富分化。**在數據資本主義發展下，數字勞動成為資本剝削剩餘價值的源泉。無論是企業內部的數字勞動者，還是以平台為中介的零工勞動者，或是與平台無直接僱傭關係的外部“玩工”與普通用户，均淪為被剝削的對象。平台通過勞動時間的延長、空間的擴大，不斷模糊生產與生活之間的界限，由生產勞動的監工進化為對人們活動的立體監視。在剝削性的生產關係之下，數據要素所創造的鉅額財富不斷向少數階層集中，擁有數字資本和精通數字技術的羣體藉此獲得了更多的經濟政治權力。普通階層人羣雖然工資水平有所提高，但勞動報酬的比重卻在實際減少，購買力也隨之下降 ；勞動者內部也由於簡單勞動與智能勞動的差別不斷出現分化，勞動分配的公平性進一步喪失。

**三是數據利用與數據保護之間的矛盾凸顯。**數據的廣泛與深度利用是釋放數據價值、推動數字經濟快速發展的前提，而數據安全則是數字經濟平穩、健康、可持續發展的保障。平台不能以維護數據安全為由進行數據封鎖，也不能為了追求利潤而危害數據安全，侵犯國家利益與消費者權益。在數據資本主義的全球擴張之下，國外數字資本憑藉技術與資本優勢，想方設法攫取我國數據資源，進一步加劇了數據安全風險。當前我國數據的權屬問題仍需進一步釐清，數據交易流通的各環節需要進一步規範，這是數字經濟高質量發展的必然要求。上述問題需要在政策、法律、市場等多層面進行更加具體的探討，並結合我國社會主義的制度要求與共同富裕的發展目標，以及數字經濟發展的規律與特徵，將數據安全貫穿於數據利用的各個環節，使數據利用與數據安全相輔相成。

（二）數據資本主義的中國應對

面對數據資本主義發展帶來的不利影響，我們需要將馬克思主義政治經濟學基本原理與中國數字經濟發展實際相結合，在深刻認識數據資本主義本質的基礎上，採取有效的政治經濟手段尋求數字平台的有效治理路徑。

**第一，打造開放、流通、安全的數據市場，進一步釋放數據生產力。**黨的十八大以來，中央針對平台企業反壟斷進行了重要部署，在防止平台企業數據壟斷與無序擴張上取得了明顯成效。在建設全國統一大市場的背景下，數據資源的壟斷是數字經濟循環發展的關鍵堵點，數據要素的不暢通阻礙了數據生產力的進一步釋放。在數據反壟斷基礎上，當前數字經濟發展的重點是推動建立可開放、能流通、保安全的數據要素市場。安全有效的數據市場的建立，有賴於政府、平台等多元主體共同推動。政府要推動形成數據要素的法律法規與行業共識，進一步明確數據產權與可流通的數據範圍，暢通數據流通渠道，建立數據市場試點，在實踐中總結髮展經驗，為數據的開放與流通提供依據。平台企業要增強社會責任，樹立公平競爭理念，逐步開放可用於市場交易的數據資源，擴大數據要素的流通範圍，推動數據要素價值社會化 ；要強化數據風險防範意識，對用户信息進行匿名化處理，保護用户隱私與權益。同時要格外重視涉外數據交易，切實維護國家數據安全。

**第二，建立兼顧效率與公平的“數據要素收益分配製度”，形成與數字經濟發展相適應的數字生產關係。**數字經濟時代，社會的價值創造形式與勞動形式均發生了轉變，探索完善與數字經濟發展相適應的數字分配製度是解決當前發展困境的題中之義。在首次分配中，應適當提高傳統勞動者的收入水平，縮小傳統勞動者與技術勞動者之間的收入差距，同時吸納更多失業人員參與零工勞動並保障其勞動報酬與社會福利。對於數據提供者與數據內容創建者，要保障其在數據流轉過程中享有相應的數據權益，探索建立個人數據市場，按照數據的市場定價給予其相應報酬。在二次分配中，由於數字平台的貨幣化過程具有一定的隱蔽性，很難按照傳統的税收方式進行徵税，因此要儘快建立相應的數字税收制度，避免社會財富的不斷集中導致貧富分化加劇。在三次分配中，要完善數字經濟發展的公共基礎設施，重點保障數字邊緣羣體的數字化生存與數字收益能力，縮小不同羣體間的數字鴻溝，同時要加大對中西部地區的數字投資，做大數字經濟蛋糕，讓數字經濟的發展成果惠及更多地區和人民，為實現共同富裕助力。

**第三，統籌數據資源，構建超越市場價值的數據共同體。**數據不僅是數字經濟時代的生產要素，同時是人類數字化生存階段的社會治理要素。發展中國特色社會主義數字經濟，構建數字社會主義，需要在數據商品化之外，建立一種超越市場價值，超越剝削和異化的數據共同體，在釋放數據生產力的同時不斷提升社會治理效能。隨着網絡化和智能化的發展，通過數據進行數智治理已成為現實。作為一種社會治理要素，數據還將在社會發展的更多領域發揮作用，要進一步探索豐富數據的應用空間與應用場景。在數據安全的前提下，逐步打通政務數據、公共數據、企業數據與個人數據之間的壁壘，統籌利用多種數據資源，推動數據要素在全社會範圍的優化配置，形成你中有我、我中有你的數據共同體。