非雇傭數字勞動與“數字化個體”

劉偉杰　周紹東

摘要：隨著數字技術的快速發展和廣泛應用，數據逐漸成為社會化生產的核心要素。在資本主義生產方式下：資本推動數據成為商品，生產數據商品的勞動包括雇傭和非雇傭兩種形式，雇傭數字勞動主要在雇傭體系內生產“生產經營數據”，非雇傭數字勞動則主要在雇傭體系外生產“個人數據”“中間數據”和“公共數據”，資本家能夠同時占有這兩種勞動的成果及其剩余價值;為極大地拓展剩余價值來源，資本勢力憑借技術進步偏向性從生產領域向生活領域入侵，將大量數字活動轉化為非雇傭數字勞動，從事非雇傭數字勞動的勞動者被抽象為一條條數據從而成為“數字化個體”;“數字化個體”突破了傳統資本主義生產方式在勞動時間、勞動人群和勞動空間等方面的限制，但其并不擁有關鍵性數字生產資料的所有權，成為被資本家剝削的對象，而資本為“數字化個體”再生產支付的代價大為降低，勞動對資本的依附性則進一步增強。可見，數字資本主義沒有改變資本主義生產關系的實質，但拓展了剝削范圍、提高了剝削強度、增強了剝削隱蔽性。因此，我國在積極發展數字經濟的過程中，不能任由私人資本尤其是外國資本控制和壟斷數字平臺，要更好發揮政府作用以促進共同富裕。

關鍵詞：數字經濟;數據商品;數字勞動;非雇傭勞動;數字化個體;數字平臺

中圖分類號：F030;F062.4文獻標志碼：A文章編號：1674-8131（2021）0-0034-12

一、引言

當前，數字技術對整個經濟體系的滲透、改造和重構正在世界范圍內推動社會生產方式的數字化轉型，形成新的經濟形態——數字經濟（王靜田等，2020）[1]。成為經濟增長新引擎的數字經濟，不僅帶來社會生產力的極大進步，也推動著社會生產關系的演變。資本主義是當今世界最為普遍的社會形態，在數字經濟大潮中，其正以數據商品為核心、以數字平臺為依托從商業資本主義、工業資本主義向數字資本主義、平臺資本主義轉變。正如丹·席勒（2001）所言，“網絡正在擴大資本主義經濟中的社會與文化的范圍，這在以前從未發生過……因特網正在帶動政治經濟向所謂的數字資本主義轉變”[2]。學界對數字平臺與新型生產方式的分析，不但衍生出諸如“數字勞動”“玩工”“共享經濟”“數字剝削”等各類新術語，而且從不同視角就數字經濟對資本主義經濟社會的正負面影響展開了諸多有益探討，其中，數字勞動、剝削和利益分配等議題尤其受到關注。

一方面，有些研究認為，平臺經濟（數字經濟）會使人的所有社會活動都成為資本的無償勞動，剝削和社會分化將進一步加劇，進而加速資本主義的系統危機;另一方面，有些研究認為，作為一種新的商業模式，平臺經濟所帶來的“共享”效應對推進生產生活方式的革新、促進經濟社會發展有著重大意義，資本主義社會也將憑此維持經濟增長并煥發活力。總體來說，現有相關研究主要探究了這些正、負面效應緣何而起以及通過怎樣的機制發揮作用，進而探討如何規避負面效應并盡可能使數字技術和數字經濟更好地服務于人本身和經濟社會的發展。其中，“數字勞動”的出現及其引致的“數字鴻溝”“數字剝削”等問題備受關注。相關文獻研究了數字勞動的起源、定義、分類、效應等，但很多關鍵性議題，如數字勞動的形式、數字勞動中剩余價值的來源及資本對數字勞動的剝削過程等都有待進一步研究和突破，而這恰是本文關注的重點。

本文主要從數字勞動的角度探討數字經濟引發的資本主義生產關系變化。與傳統資本主義生產關系不同的是，數字經濟中的大量數字勞動以“非雇傭”的形式廣泛地參與生產并創造價值。除被數字企業雇傭的勞動者外，數字用戶的相關日常活動都被納入數據商品的生產過程中，使“活動”成為“勞動”，創造出巨量的“數據商品”;在資本和技術的作用下，這些非雇傭數字勞動雖然在形式上與傳統的雇傭勞動有所差異，但實質上依然從屬于資本主義勞動過程，是形成數據商品價值和剩余價值的重要源泉。對此，本文運用馬克思主義政治經濟學基本原理，在數據分類的基礎上將數字勞動劃分為雇傭和非雇傭兩種形式，重點討論了非雇傭數字勞動的價值創造過程及其引致的個體數字化，并就“數字化個體”對資本主義生產關系的影響進行了探討。具體的結構安排如下：首先，基于數據成為社會生產的核心要素分析數據商品化過程及數據商品的價值和使用價值;然后，研究生產數據商品的勞動結構，指出數字勞動包含雇傭勞動和非雇傭勞動兩種形式，重點考察非雇傭數字勞動的剩余價值生產過程;最后，在非雇傭數字勞動的基礎上提煉出“數字化個體”概念，進而基于“數字化個體”視角對資本主義生產關系的演進趨勢進行了探討。

二、數據商品及其二重性

在《資本論》中，資本主義生產方式下的社會財富表現為龐大的商品堆積。數字經濟的發展使“龐大的商品堆積”不僅表現為物質商品的極大豐富，還表現為數據商品的指數式增長，這是當代資本主義最為顯著的特征之一。與傳統商品一樣，數據商品具有價值和使用價值二重屬性，但在具體內容上又有所差異。這里，主要通過對數據的分類和數據商品二重性的分析，揭示資本熱衷于收集處理數據的根本原因。

1.數據：社會生產的核心要素

《二十國集團數字經濟發展與合作倡議》（2016）將數字經濟定義為：以使用數字化的知識和信息作為關鍵生產要素、以現代信息網絡作為重要載體、以信息通信技術的有效使用作為效率提升和經濟結構優化的重要推動力的一系列經濟活動[3]。隨著大數據、IoT、人工智能引領的新一輪科技革命到來，整個經濟體系中的各項生產生活都或多或少具備數字化特征，而數據是數字經濟時代社會化生產的核心要素，成為“最有價值的資源”（楊佩卿，2020）[4]。

與以往的工業革命一樣，數字革命也源自技術進步。但前三次工業革命都是首先從工業生產價值創造中最重要的環節——生產環節開始的，即對生產方法及相關能源進行改變。而在數字經濟中，企業首先注重廣告宣傳、服務和貿易，然后才考慮產品的研發和生產，顧客成為市場主體（烏爾里希·森德勒，2018）[5]。如何挖掘、收集、處理生產和服務所需要的數據，從而提高生產效率，更好把握市場動態并獲取有效客戶反饋，成為企業關心的重點。傳統資本主義商業模式沒有經過精心的設計，不能有效提取和使用數據，其經營方法是在一個大部分信息丟失的工廠里生產商品然后出售，大量公司外部數據甚至相當量的內部活動數據都未能被收集和利用，只能夠從生產流程和客戶使用過程中提取相對有限的數據（尼克·斯爾尼塞克，2018）[6]97。而在新一輪科技革命的帶動下，數據是信息和數字技術的基礎要素，社會生產生活中的數據量開始迅速膨脹。據研究，2016年全球連接IoT（物聯網）的設備約80億臺，2020年這一數據將達到500臺，2030年將達到1兆臺;2020年物聯網網絡價值將升至2016年的39倍，到2030年將達到1.5萬倍;2000年全年的社交網絡數量僅相當于2018年一天的量，到2020年更是只相當于其1小時的量（此本臣吾，2020）[7]。與資本主義發展同步的是生產勞動的社會化程度不斷提升，從某種意義上來說，數字化的實質是“網絡效應”：使用平臺的用戶越多，平臺就越有價值（尼克·斯爾尼塞克，2018）[6]51。網絡效應所帶來的“萬物互聯”能夠有效地將零散的生產力整合起來，提升生產的社會化水平和經濟效率。

2.數據的所有權與分類

數字經濟實現了生產力水平和效率的提高，也使數據成為社會生產的核心要素，而在市場經濟中要素配置有效的前提是所有權清晰。但是，當前數據所有權模糊并被忽視，這是產生數字勞動相關問題的癥結所在。從所有權角度來看，可將數據大致分為四個類型：一是純個人數據或隱私數據。這部分數據的所有權完全屬于個人，它主要是人們在生活中的各種活動所產生的數據，比如私人行程、私人相冊、通訊錄、電話短信記錄、錄音等，個人有完全權利決定該數據的使用與否和使用范圍。二是生產經營數據。這部分數據的所有權屬于產生數據的生產單位，如企業生產運營中的各項指標、運輸和銷售數據等，生產單位對該類數據的使用有完全權利。三是中間數據。這部分數據的所有權難以確認，因為這些數據在大多數情況下雖然是由個人創造，但數據發掘由企業來完成，比如微博、微信、淘寶的點贊和轉發記錄、瀏覽網頁時目光停留在某個商品或文字的時間等。企業付出一定投入發現和收集和處理這些數據，理論上企業和原始數據產生者共同擁有這部分數據的所有權和使用權，但其份額如何劃分以及如何防止企業濫用或不當使用這些數據都是現實中的難題。四是公共數據。這部分數據的所有權屬于公共團體，如政府機關、社會非營利性組織等機構公開發布的數據，可以為社會各界所用，但這些數據被企業或個體利用所帶來的收益應該如何分配還無定論。在這四類數據中，所有權歸屬最易界定的是生產經營數據和個人數據，中間數據和公共數據的所有權及其收益分配都是不易界定的（見表1）。

3.數據商品的價值和使用價值

資本不斷加強對數據進行收集加工處理的能力，使數據成為商品并進行交易而盈利，是當代資本主義發展的重要趨勢之一。尤爾根·哈貝馬斯（1999）指出，資本主義的社會利益決定著技術進步的方向、作用和速度[8]。2008年國際金融危機后，原有資本主義生產經營模式已不能適應資本主義平均利潤率下降以及消費者需求結構的變化。隨著制造業盈利能力的長期下滑，面對物質生產領域的低迷狀況，資本主義生產開始轉向數據生產，并將它作為維持經濟增長和獲利的一種方式（尼克·斯爾尼塞克，2018）[6]7。當各類傳感器、網絡基礎設施、智能設備等科技成果遍布人類社會的各個生產生活領域時，生產數據商品背后所蘊藏的巨大機遇和利益便展現出來。

互聯網用戶在網絡上創造數據的過程就是生產數據原材料的過程，企業收集、整理、加工這些數據，將數據作為生產和服務的中間產品或是直接以商品形式出售。因此，數據不再僅僅是信息，也是勞動成果和商品。消費者同時也以生產數據的勞動者身份加入資本主義生產中，成為社會化生產不可或缺的部分。20世紀70年代，Mcluhan和Nevitt（1972）就注意到“生產與消費合一”的現象，將參與這一活動的人稱為“生產性消費者”，并認為隨著電子信息技術的發展和應用，消費者與生產者的界限將變得模糊[9]。“產消合一”使人們消費他們自身生產的產品，勞動成為與他人交換的直接形式（姚建華，2019）[10]123。進入21世紀后，隨著智能設備廣泛普及，數字平臺收集人們生產生活信息的能力大幅提升，出現了諸如Facebook、Airbnb、Uber等一系列國際性壟斷數字平臺。這些數字平臺的盈利模式主要包含兩種：一是“交叉補貼”（或“交叉盈利”）。平臺收集個人身份信息、消費偏好、瀏覽記錄等大量數據，通過先進的數據算法，盡可能掌握“完全市場信息”以擁有精準的消費預判能力，并將信息出售給廣告商使其可以針對個人精準投送廣告，平臺企業以此獲取利潤。統計數據顯示，2018年谷歌的廣告收入達到1163億美元，占全球廣告收入總額的32%

數據來源：http：//finance.sina.com.cn/stock/usstock/c/2019-12-04/doc-iihnzhfz3491823.shtml。。二是“傭金模式”。平臺利用獲取交易雙方的信息來撮合交易，進而賺取團購差價或進行一定比例的抽成。這兩種模式的共同點在于，數據成為最核心的生產要素，并被塑造成商品在市場上流通，幾乎一切生產生活數據都能夠被資本收集、使用和出售，并以此盈利。

與傳統物質性商品一樣，數據商品具有使用價值和價值二重屬性。數據商品的使用價值實際上是一種預判能力（Predictions）。Fuchs（2011）在“產消者”概念的基礎上，進一步提出“產消商品（ProsumerCommodity）”的概念[11]。以用戶、數字平臺、廣告商這一經典三方交易模式為例，在市場中，生產者總是希望盡可能掌握更多市場信息，包含消費者偏好、消費者消費能力、市場整體需求等。平臺通過收集大量用戶信息并利用先進的算法處理進行市場偏好分析，進而可以進行迎合消費者偏好的精準廣告推送，從而協助生產者更好地實現從商品向貨幣轉化“驚險的跳躍”。對消費者和市場精準的分析和預估成為數據商品的賣點所在，這也是數據商品使用價值的內涵。因此，盡可能多地收集數據以增加數據商品的使用價值成為數字經濟時代資本擴大盈利的重要手段。

與此同時，隨著數字技術飛速發展，數據不再僅僅是勞動對象，也成為勞動產品，使數據商品具有了價值。數據商品的價值與傳統商品一樣，是凝結在商品中的無差別的人類勞動，但與傳統物質生產活動中商品價值來源于雇傭工人的勞動相比，數據商品的價值包含的人類勞動更加多元，除了企業內的雇傭勞動力創造的價值外，還包括企業外數據生產過程中人的體力和腦力的耗費，即非雇傭勞動力創造的價值。隨著技術水平提升，非雇傭勞動被更廣泛地吸收進資本主義生產方式的運行體系內，而且其在數據商品價值中的比重不斷提高。

三、雇傭形式和非雇傭形式的數字勞動

資本主義的本質是剝削。“產消合一”和數據商品出現背后的邏輯實際上是資本剝削從生產領域向生活領域的進一步入侵，推動著一些本不屬于生產性勞動的人類實踐活動轉變為生產性勞動。數據不是憑空產生或自然出現的，而是耗費了一定人類腦力和體力的，是無差別人類勞動的產物，生產數據的勞動就是數字勞動。資本通過占有數字勞動成果豐富了剩余價值來源，使參與網絡活動的每個個體都能夠被資本轉化為生產數據商品的勞動力。進而，在資本控制力不能增強的背景下，資本將其雇傭體系內和雇傭體系外的所有社會人全部卷入其生產過程，并剝削其剩余價值。

1.數字勞動概念的提出

數字勞動的出現與人類傳播技術的發展密不可分。20世紀70年代，Smythe（1977）提出“受眾商品”“受眾勞動”等范疇，認為人類傳播技術的不斷發展使受眾的注意力成為商品并被出售給廣告商。一方面，受眾將注意力放在廣告上構成了一種“受眾勞動”;另一方面，作為對商業信息的回應，受眾的消費成為必要勞動。消費擴大驅使受眾勞動回到工作中，一般意義上的雇傭關系得以再生產出來[12]。21世紀初，Terranova（2000）明確提出了“數字勞動”的概念，其主要包含建立和瀏覽網站、閱讀、寫郵件等網絡活動，并認為是“現代血汗工廠”的延續[13]。此后，奈格里、拉扎拉卡等“自治馬克思主義學派”的學者從勞動的非物質性角度指出，當前資本主義社會中諸如“生產商品信息和文化內容的勞動”等非物質勞動正占據愈發重要的地位（許紀霖，2006）[14]。克里斯蒂安·福克斯（2019）基于馬克思勞動價值論和剩余價值理論指出，“數字勞動實際上具有明顯的物質屬性，數字勞動包含所有有酬和無酬勞動，它幫助創造那些作為商品出賣的數字技術、內容和數據”，并認為“資本控制并擁有他們的人格（奴隸）、勞動力（雇傭工人）、生產和生活資料（外包合同勞動）、勞動產品（無報酬和報酬不足的勞動）”[15]。總的來看，廣告和平臺的作用遠不止傳播信息，無償或低價占有用戶所創造的數據商品價值，已成為資本主義新的利潤來源，大數據加資本壟斷成為資本主義生產方式的重要組成部分。

2.數字勞動與數字活動

自人類社會進入工業文明以來，技術進步呈現出“偏向性”，表現為技術紅利的分配在不同階級間存在較大差異，相對于勞方，資本在紅利產生和分配的過程中處于強勢地位。回溯歷史，從18世紀英國的“圈地運動”到各種知識產權保護法案的陸續實施，從20世紀無線電行業“頻率帶寬公地”爭奪到數字經濟時代各大企業巨頭爭奪“數字公地”資源，資本主義的發展建立在私有財產范圍不斷擴大的基礎上。隨著生產社會化程度的提升，社會資源愈發集中在少數資本家手中，不斷論證著馬克思的一個經典命題：“平等地剝削勞動力，是資本的首要人權”[16]338。從本質上說，資本主義社會數字經濟的發展，就是資本憑借技術進步偏向性從非生產性人類活動中挖掘數據原料，將一些本不屬于生產性勞動的人類實踐活動轉為生產性勞動，從而極大地拓展剩余價值的來源渠道。

相比數字勞動，數字活動是一種更為廣泛的人類行為。隨著數字化程度加深，數字活動在人類實踐活動中的地位愈發重要。此本吾臣（2020）認為，人類社會正經歷著由勞動社會向活動社會的轉變[7]。越來越多的人類活動能夠以數據形式呈現，人與人之間的信息交流更加便捷，很大程度解決了信息不對稱、不充分問題。出于逐利本性，資本主義衍生出“交叉盈利”等商業模式，以相對低廉的方式給客戶提供生產生活所需要的服務，同時大規模投資服務器、基站、應用程序等數字基礎設施建設，高薪聘用高端研發人才，尋求在“數字公地”爭奪戰中占據優勢。正如馬克思對資本主義發展規律的總結：“資產階級除非對生產工具，從而對生產關系，從而對全部社會關系不斷地進行革命，否則就不能生存下去”[17]。與傳統勞動不同，數字勞動通常與非生產性的人類實踐活動融合為一體，剩余價值生產過程進一步隱匿。勞動與活動的邊界日漸模糊，資本通過掌握生產資料所有權，擁有以較低代價甚至無償占有勞動成果的能力，極大擴展了生產數據商品的勞動來源。資本具有這一能力不僅僅是由于其擁有對數據處理的絕對統治力，還由于數據所有權界定的不清客觀上導致個體的數據所有權權益難以得到保障，實質上的數字勞動也不被承認。因此，在研究數字勞動過程中，這種與人類實踐活動融合的非雇傭形式的勞動必須被區分出來并著重分析。

3.非雇傭形式的數字勞動

世界經濟論壇（WorldEconomicForum，WEF）發布的《2018年未來就業報告》（TheFutureofJobsReport2018）指出，到2022年，機器將覆蓋全球42%的工作任務，2025年這一數字將進一步增長至52%

數據來源：https：//cn.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2018.。2008年國際金融危機后，一些資本壟斷的數字平臺相繼崛起，利用數字技術推動資本主義生產組織演進。歐洲的研究數據表明，2.5%的在線平臺勞動者一般的經濟收入來自平臺，對于大部分勞動者而言，在線平臺的收入是他們額外經濟收入的來源（姚建華等，2019）[18]。就業變遷過程中數字勞動占生產性勞動的比例將進一步攀升，而且其中相當部分是沒有簽訂正式勞動合約甚至非法的。同時，資本借助數字平臺等技術廣泛收集數據，實現對其雇傭體系外的勞動的占有。

網絡已成為形塑當代資本主義生活并同時被形塑的一個重要的“社會技術體系（socio-technicalsystem）”（克里斯蒂安·福克斯等，2017）[19]。在這個體系中，企業越是能夠獲取更多與生產經營有關的數據，就越能夠在市場中取得優先權和競爭優勢。對于前文提到的四種類型數據，生產經營數據的所有權比較容易界定，由于生產這種類型數據的是企業內部的雇傭勞動者，因此其所有權屬于企業，雇傭勞動者生產數據的勞動即為雇傭形式的數字勞動（即雇傭數字勞動）。而對于個人數據、公共數據和部分中間數據，數據生產的主體則是處于企業的雇傭體系之外的，生產此類數據的勞動稱為非雇傭形式的數字勞動（即非雇傭數字勞動），其勞資關系往往被認定為“勞務關系”而非“勞動關系”（周紹東等，2021）[20]。也正因為不存在清晰的雇傭關系，這些數據的所有權及其權益的實際歸屬是不明確的。

非雇傭數字勞動形成的根本原因在于，新興信息技術的大規模應用導致企業邊界變得模糊，將原本需要雇傭勞動才能完成的工作交給企業外部的“社會人”來完成，這也是資本主義生產社會化新趨勢的具體表現。交易成本理論指出，企業規模取決于企業組織內交易成本和市場交易成本的對比，當在企業組織內交易的成本超出在市場中執行同樣交易的成本時，企業的規模就面臨限制。隨著“眾包”“玩工”等新勞動形式的不斷發展，相對企業組織內交易成本而言，市場交易成本大幅降低，企業能夠在不擴大甚至縮小規模的前提下具備更強的競爭力。其原因有三點：一是數字平臺能夠提供高效的搜尋服務，尋找完成某項工作任務所需的信息、人員以及資源的效率顯著提升，進而大大降低企業的搜尋成本。二是數字平臺能夠建立起相對有效的雙向選擇機制和信用保障體系，從而降低企業為生產活動所付出的談判成本、保密成本和合同監管成本等（唐塔普斯科特等，2016）[21]90。三是數字平臺能夠將生產或服務的不同環節配給不同主體進行協作生產，從而降低各環節之間的協調成本。

與交易成本理論不同，馬克思主義政治經濟學探討了資本主義企業的形成過程，厘清這一過程，有助于理解非雇傭數字勞動的本質屬性。馬克思在《資本論》中指出：“貨幣占有者想把貨幣轉化為資本，就必須在商品市場上找到自由的工人”[16]197。工人通過出賣自身勞動力得到相應報酬，而勞動力商品本身能創造出新的價值，且這個新價值比勞動力自身的價值更大，價值增值的奧秘便在于資本購買到了勞動力這一特殊商品。在數據商品生產過程中，資本不僅通過市場購買傳統意義上的雇傭勞動，還以相對低的代價獲取更廣泛存在的數據原材料，而生產這些數據原材料的勞動者沒有與企業簽訂正式勞動合約（沒有形成雇傭關系），所得到的報酬也微乎其微。這便是一種典型的非雇傭形式的勞動，其廣泛存在于生產個人數據、中間數據和公共數據的活動中，并被囊括在數字資本主義生產方式中（見圖1）。

由于非雇傭勞動的出現，數據商品的價值構成也發生了深刻變化。數據商品的價值包括兩個部分：其一是雇傭勞動所創造的價值。與傳統物質商品生產部門的雇傭勞動類似，雇傭數字勞動者在勞動過程中接受資方的統籌安排，如信息技術企業的雇傭員工，他們在工作中產生或處理的數據被用于生產或服務。其二是非雇傭勞動創造的價值。非雇傭數字勞動在雖然在形式上與傳統雇傭勞動有所不同，但當用戶使用相關產品和服務或同意使用條款時，就自動地與資本簽訂了不平等的“隱形雇傭合約”并被納入資本主義生產過程，同時也賦予了資本低成本甚至無償占有數字勞動及其勞動成果的權利。因此，資本主義生產方式中剩余價值的構成也可進一步細分為雇傭勞動和非雇傭勞動生產的剩余價值。傳統商品價值構成為：W=c+v+m，即商品價值等于不變資本、可變資本與剩余價值之和。對于數據商品而言，它的價值構成同樣分為三個部分。其中c是生產資料價值，主要是企業為收集、傳輸和處理數據所投入的各種設備的價值;v主要是為雇傭勞動力而支出的勞動力價值（工資）;m是雇傭數字勞動和非雇傭數字勞動所產生的剩余價值之和，分別為m1和m2，且有m=m1+m2。由此，數據商品的價值構成為W=c+v+m1+m2，剩余價值率為m′=m/v=（m1+m2）/v。

在數字經濟下的資本主義生產方式中，企業的影響力范圍超出了由物質資源決定的實體邊界，即企業的實體邊界與能力邊界出現分離，企業的邊界變化呈現出“實體邊界不斷縮小、能力邊界不斷擴大”的趨勢（徐禮伯等，2014）[22]。調查顯示，數字技術發展并未對自工業化以來的資本主義企業層級化架構產生顯著沖擊，但新型互聯網公司雇傭員工人數大大低于傳統產業。在美國，制造業領域雇員人數是數字技術產業雇員的4倍，Google擁有約6萬名直屬員工，Facebook擁有1.2萬名員工，而WhatsApp以190億美元被收購時只有55名員工，Instagram以10億美元被收購時只有13名員工;相比之下，在傳統產業，1962年AT&T擁有56.4萬員工，Exxon擁有15萬名員工，GM員工數則有60.5萬[21]137。資本通過對生產資料的占有和技術壟斷提高非雇傭勞動在數據商品生產中的作用，并壓低雇傭勞動力價值在數據商品價值中的比例，進而在可變資本不變甚至降低的情況大幅度提高剩余價值m2，由此顯著提升剩余價值率。資本收集到的個人數據、中間數據以及公共數據越多，強占和竊取的非雇傭數字勞動成果越多，剩余價值m2就越多，數字資本主義生產方式的剩余價值率就越高，這也是當代資本壟斷的數字平臺能以有限雇傭體系把控巨量社會資源的奧秘所在。

四、“數字化個體”與資本主義生產關系演進

Robins和Webster（1999）指出：資本正在通過信息革命進入到社會生活的每一個細節和毛孔，實現了資本勢力從生產領域向生活領域的全方位入侵，致使非雇傭數字勞動以及資本對數字網絡中每個社會人的剝削得以廣泛存在[23]。在此背景下，人的一切生產生活行為都可被抽象為數據，并被塑造為資本主義生產的原材料，形成“數字化個體”。由此引致的生產關系演進及其社會負面效應，亟待探討和解決。

1.數字化個體：冰冷數據的多維加總

馬克思在《政治經濟學批判大綱》中指出：“每一單個人可以獲知其他一切人的活動狀況，并力求使本身的活動與之相適應”[24]。資本控制下的數字平臺運用信息優勢構造新的生產方式，在個體層面上集中表現為各項人類活動的數字化，人類活動的各項指標、信息以數據形式被資本系統地收集、處理和利用。“人”從各種維度被抽象為一條條數據，在資本家眼中“人”不再是具有情感、意志、思想的有機體，而成為冰冷數據的多維加總，成為數據生產過程中的無機要素，成為資本剝削的直接原材料，成為“數字化個體”。

“數字化個體”與傳統雇傭工人的差別在于：第一，“數字化個體”的工作時間突破了“八小時”或任何意義上的工作時長限制，使資本主義生產進一步把勞動者的休息時間卷入進來。“數字化個體”的上網痕跡、運動軌跡、睡眠數據、消費支出等，都成為產品或生產商品的原材料。數字平臺運用日新月異的技術工具和精巧算法發掘數據背后蘊含的巨大商機，不僅機器設備等“死勞動”可以實現24小時運轉，每一位“數字化個體”都能夠全天候為資本勞作。第二，“數字化個體”涵蓋的人群突破了勞動人口，把兒童、老人、殘疾人甚至完全喪失一般意義上勞動能力的人都納入“數據生產者”的行列，極大地擴展了勞動力來源。第三，“數字化個體”的生產空間突破了傳統資本主義的生產空間，進入非營利性機構和公共服務部門，甚至自然經濟的殘留領域，推進了社會生產的部門一體化、區域一體化和全球一體化進程。以數據為載體，不同地區、部門、機構的“數字化個體”都在從事資本控制下的數字生產勞動。

2.資本主義生產關系中的“數字化個體”

馬克思在分析商品形式的奧秘時指出：“商品形式在人們面前把人們本身勞動的社會性質反映成勞動產品本身的物的性質，反映成這些物的天然屬性，從而把生產者同總勞動的社會關系，反映成存在于生產者之外的物與物之間的社會關系。”[16]89從表面上來看，“數字化個體”是資本主義生產方式在技術層面變化的反映，但深入來看，其更昭示著資本主義生產關系的演進。

第一，“數字化個體”并不擁有關鍵性數字生產資料的所有權。對傳統雇傭勞動來說，勞動者不擁有生產資料，“一無所有”而不得不出賣自己的勞動力。在數據商品生產過程中，“數字化個體”也不擁有生產數據商品的關鍵性生產資料，如平臺系統、信息網絡和強大的數據處理設備等。由于數字平臺具有規模效應、網絡效應、自然壟斷等特征，數據只有在被大量收集、處理、分析的前提下才具備生產資料的屬性，因此“數字化個體”依然是處于喪失生產資料的“一無所有”的狀態，其所擁有的碎片化數據和終端設備并不能被視為生產資料，正如馬克思所講的“只是充當勞動對象的容器的勞動資料”[16]210。

第二，資本為再生產出“數字化個體”所支付的代價大為降低。在雇傭形式的數字勞動中，勞動力再生產仍然要用傳統意義上的“工資”形式來完成。但是，在大量非雇傭形式的數字勞動中，資本幾乎不需要為其生產過程中“數字化個體”的勞動力再生產付出代價，即使有一些這種“工資”，也只是極為微薄的點擊量報酬、打賞或者流量提成等。究其原因，一方面，資本控制的數字平臺可以在人們不知情的情況下獲取大量的個人數據;另一方面，平臺也可以與“數字化個體”談判，支付極少的費用以獲取部分中間數據。

第三，勞動對資本的依附性進一步增強。互聯網遠不是一個虛幻、真空的空間，而是一個通過文化和技術勞動產生連續價值，并使這些價值不斷流入整個網絡社會的空間[10]9。數字資本主義的生產關系中，勞動對資本的依附性增強建立在資本壟斷相關數字技術的基礎上。一方面，從數據商品的生產過程看，資本完全忽視個人對數據的所有權及其權益，強制勞動幾乎成為數據商品生產的必要條件。資本需要做的就是盡可能構建起生產和生活全方位的數據網絡，以便收集數據。現實中，應用程序過度收集個人信息的問題普遍存在，這不僅給個人隱私帶來安全隱患，也極大地便利了資本無償獲取非雇傭數字勞動的剩余價值。個人客戶端應用程序在使用前往往會不同程度要求獲取照片、通訊錄、短信電話記錄等個人信息，數字平臺的使用條款會告知用戶在產品使用過程中數據將會被采集，如果用戶不同意條款內容則無法使用該產品。而有些平臺甚至連使用條款都沒有，用戶生產的個人數據和中間數據被肆意采集，人臉特征、聲音特征、指紋信息等數據被強制收集甚至竊取的亂象屢見不鮮。另一方面，從“數字化個體”自身來看，人們的生產生活愈發難以擺脫數字技術，即使清楚地知道數據被收集利用的風險，用戶也很難拒絕各種涉及數據收集的“霸王條款”和偷竊行為。“數字化個體”無法脫離資本打造的“脅迫式”數字勞動陷阱，進而使勞動對資本的依附性進一步增強。

總體來說，資本不斷加強數據收集和處理能力，以更好發掘非雇傭數字勞動生產的數據，進而獲取更多剩余價值。從短期看，率先進行數字化改造的產業可在一定時期內獲得高于平均利潤率的利潤;從中期看，數字革命的影響幾乎是全方位的，伴隨著資本對非雇傭數字勞動的剝削加劇，資本積累在速度和規模上都會進入一段繁榮期，數字資本主義時代的平均利潤率將比傳統工業資本主義時代有所提升;從長期看，隨著各產業部門間競爭加劇，一般利潤率將逐步恢復到正常水平。馬克思指出，“資本發展成了一種強制關系，迫使工人階級超出自身需要從事更多勞動”[16]359。數字資本主義通過“數字化個體”進一步強化了這種強制關系，從而實現對比工人階級更為廣泛的“數字化個體”的剝削。正是在這個意義上，數字經濟背景下的資本在“精力、貪婪、效率方面，遠遠超過了一切以直接強制勞動為基礎的生產制度”（ChristianFuchs，2012）[25]。

綜上所述，傳統資本主義的生產關系——“以生產資料私有制為基礎的雇傭勞動制度”在數字資本主義階段有了新的發展。雖然生產關系的基礎——生產資料所有制形式沒有改變，即生產資料依然為資本家私人所有;資本主義剝削關系的實質也沒有改變，即資本家仍然無償地占有勞動者勞動所產生的剩余價值;但是剝削的范圍得到極大的拓展，資本家不但占有其雇傭工人的剩余價值，還占有其雇傭體系外的“數字化個體”數字勞動的剩余價值，而且由于資本家與非雇傭數字勞動者沒有形成正式的雇傭關系而使這種剝削更為隱蔽，同時社會生產生活全領域的數字化也使數字勞動對數字資本的依附性進一步增強。可見，數字經濟的產生和發展有效促進了資本主義社會生產力進步，但數字資本主義并沒有改變資本主義的基本矛盾——生產社會化與資本主義生產資料私有制之間的矛盾，也沒有改變資本家占有生產資料并剝削勞動者的生產關系，反而使資本家的剝削對象從雇傭工人拓展到“數字化個體”，并且剝削關系更為隱蔽，勞動也更加依附于資本。因此，隨著數字資本主義的發展，將會帶來更大的貧富差距并進一步激化資本主義的社會矛盾。

五、結語

數字經濟為生產力發展、經濟運行效率提升以及生活便利提供了巨大契機和動能，數據逐漸成為社會化生產的核心要素。與此同時，資本推動了數據的商品化進程。和傳統物質性商品一樣，數據商品具有價值和使用價值二重屬性：數據商品的價值是凝結在其中的無差別人類勞動，數據商品的使用價值是一種預判能力。數據作為勞動成果和商品加入資本主義生產體系中，其背后的邏輯在于：在人類活動數字化的背景下，資本勢力從生產領域向生活領域進一步入侵，憑借技術進步偏向性推動一些本不屬于生產性勞動的人類實踐活動轉化為生產性勞動，即將大量數字活動轉化為非雇傭數字勞動，進而極大地拓展剩余價值的來源。

基于數據分類可以將數字勞動分為雇傭和非雇傭兩種形式，雇傭數字勞動主要是企業雇傭體系內的勞動力生產“生產經營數據”勞動，非雇傭數字勞動則主要是企業雇傭體系外的勞動力生產“個人數據”“中間數據”“公共數據”的勞動，資本家能夠同時占有這兩種勞動成果。由于非雇傭勞動形式的出現，數據商品的價值（剩余價值）構成也分為雇傭勞動產生的價值（剩余價值）和非雇傭勞動產生的價值（剩余價值）兩個部分。資本收集到的個人數據、中間數據以及公共數據越多，強占和竊取的非雇傭數字勞動的勞動成果就越多，剩余價值率也就越高，繼而實現對其雇傭體系內外所有社會人的剝削以及“人的數字化”。

隨著資本對數據收集和處理的日益拓展和強化，“數字化個體”使數字資本主義突破了傳統資本主義生產方式在勞動時間、勞動人群和勞動空間等方面的限制，但“數字化個體”并不擁有關鍵性生產資料的所有權，而資本為勞動力再生產所付出的代價大幅降低，勞動對資本的依附性也進一步增強。數字資本主義沒有改變資本主義生產關系的實質，但拓展了傳統資本主義的剝削范圍——資本家的剝削對象從雇傭工人拓展到“數字化個體”，并使其得到強化（數字勞動者對數字資本的依附性不斷增強）和更為隱蔽（資本家與非雇傭數字勞動者之間沒有雇傭關系或只有隱性雇傭關系）。

雖然資本主義是當今世界最為普遍的社會形態，但并不意味著其是最先進的社會形態。數字資本主義不能解決資本主義社會的基本矛盾，并不斷拓展和強化資本主義剝削關系，進而加劇資本主義社會的兩極分化和社會矛盾。作為社會主義的中國，面對數字革命的機遇和挑戰，一方面，要積極發展數字經濟，提高社會生產力以滿足人民日益增長的美好生活需要;另一方面，也要更好地發揮中國特色社會主義制度的顯著優勢，克服私人資本控制數字平臺可能帶來的弊端，確保數字技術服務于人民和社會經濟發展。

在缺乏政府引導和必要管制的情況下，任由私人資本尤其是外國資本控制和壟斷數字平臺，往往會導致數據被資本違規收集和濫用，甚至危害國家安全。例如，打車平臺所儲存的大數據中包含了一定時間內所有用戶的出行數據、道路數據、街景數據等，這些數據經過處理能被運用于軍事、經濟等各個重要領域，其被違規收集和濫用的風險也不言而喻。為此，本文提出如下建議：第一，加強立法，進一步推進依據數據來源或所有權對數據進行分類的工作，承認數據生產者對數據的所有權和數據使用的決定權，通過法律保障數字勞動者的合法權益，并規范各類數據的使用范圍和程序。第二，將數字平臺作為關系國計民生的重要領域，鼓勵國有資本進入以體現公有制經濟的主體地位;探索建立政府主導、社會所有的數字平臺單位，提供更多公共數據產品，使數字平臺直接服務于廣大人民。第三，加強對數字平臺日常運營及數據使用的監管，防止數據被不法分子濫用或被敵對組織利用。第四，優化國民收入分配格局，在二次分配中推進全民保障體系建設并落實基本收入補貼，減輕智能制造、數字化背景下就業變遷和數字收益可能帶來的分配不公及財富差距，進而促進共同富裕。

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（編輯：黃依潔）