數據的價值決定與價值分配

摘要：隨著以數據為主要內涵及技術支撐的人工智能出場，特別是ChatGPT4.0的悄然問世，人類社會進入了所謂的“超人工智能”階段，其發展趨勢與前景再次引發了人們對價值理論問題的關注。數據的價值決定與價值分配始終是關系數字經濟學理闡釋及實踐應用的基本問題和理論前提。無論人工智能如何發展，作為發展數字經濟的顯性入口，數據特別是數字化的數據仍然是商品，其價值由社會必要勞動時間決定。數據網絡平臺是推動新經濟的重要力量，但也是容易形成數據市場壟斷的重要物質基礎，要發揮好數據的最大化效能，就必須特別關注數據的價值決定、實現及其分配機制重構，警惕數據價值在實現及分配過程中的市場壟斷問題。

關鍵詞：數據要素；價值決定；價值分配；人工智能；市場壟斷

基金項目：國家社會科學基金項目“中國補充性貨幣監管研究”（16CJY067）；教育部人文社會科學研究一般項目“數字人民幣的網絡外部性對西部地區居民消費潛力的影響及機制研究”（23XJC790002）

中圖分類號：F49 文獻標識碼：A 文章編號：1003-854X（2024）09-0026-07

一、問題的提出

黨的二十大報告明確提出，要加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群。（1）黨的二十屆三中全會進一步提出，要加快構建促進數字經濟發展體制機制。（2）數字的實質是數據的數字化，是數據的一種非圖形的特殊形式，因此，數字經濟實質上是數字化的數據在社會生產及生活中被廣泛運用、深度嵌入的經濟形態，是資源配置方式在動能上的革命。近年來，學術界與政府部門都在關注數字經濟的發展，其研究闡釋和實踐探索方興未艾，數字經濟已成為推動中國經濟社會持續發展的動力源。2023年，中國數字經濟規模達到53.9萬億元，較上年增長3.7萬億元，占全國GDP的比重高達42.8%。預計到2030年，數字化或可轉化并創造行業總收入的10%—45%。（3）

與此同時，在我國經濟結構和產業組織深度轉型的大背景下，數字經濟還存在著一系列的理論與實踐問題。在理論方面，就數字經濟的重大作用和影響而言，盡管人們用“數字賦能”來表達，而“數字賦能”的機制是什么？原理是什么？在實踐方面，如何在傳統產業領域找到數字賦能產生巨大經濟效益的途徑，依舊處于探索中；如何在各個產業領域通過數字賦能形成新質勞動者、新質勞動資料、新質勞動對象，并使其優化組合，進而實現新質生產力的躍升，其效果還不顯著。這些重大理論或實踐問題不解決，將給數字經濟發展帶來很大的思想認識誤區和實踐方面的盲目性片面性。因此，對數據、數字經濟引發的數據價值、價值決定、價值分配、價值實現等新問題新現象進行理論概括和內涵提煉，豐富和完善數字經濟的理論體系，具有重大的研究價值。

二、馬克思主義價值理論的發展與躍遷

威廉·配第于1662年在《賦稅論》中提出了勞動時間決定商品價值的命題。之后，亞當·斯密系統地闡述了他的勞動價值理論。大衛·李嘉圖則進一步發展了斯密的勞動價值論，并在價值量的確定、簡單勞動與復雜勞動的內涵確定等方面都有新的理論建樹。（4）但是，由于他們的勞動價值論存在時代局限性，最終導致其理論的破產。在亞當·斯密提出勞動價值論９０余年后，以《資本論》出版為標志，馬克思的勞動價值論創立了。

馬克思的勞動價值論認為，價值是凝結在商品中的人類無差別的勞動；商品是價值與使用價值的有機統一；商品價值由交換價值所體現；任何一種勞動都體現為具體勞動和抽象勞動的兩個方面或兩重屬性，具體勞動創造商品的使用價值，抽象勞動創造商品的價值；商品的價值量由社會必要勞動時間決定；社會勞動生產率與商品的價值量成反比；商品社會受價值規律所支配；商品的價值形式隨社會生產力的發展而高級化；等等。簡言之，馬克思的勞動價值論揭示了價值的來源，分析了使用價值、價值以及交換價值之間的關系，分析了抽象勞動與具體勞動的關系。（5）正是在勞動價值論的基礎上，馬克思建立起了包括剩余價值論在內的馬克思主義經濟學的理論大廈。

在馬克思主義經濟學發展的歷史長河中，如何建設和發展社會主義始終是一個重要議題。列寧、斯大林特別是毛澤東等人，在探索社會主義建設規律方面，堅持與發展了包括馬克思勞動價值論在內的馬克思主義經濟學。進入中國特色社會主義新時代之后，習近平新時代中國特色社會主義思想堅持把馬克思主義基本原理同中國具體實際相結合、同中華優秀傳統文化相結合，在馬克思主義哲學、政治經濟學、科學社會主義各個領域都提出了許多標志性引領性的新思想新觀點新論斷，以全新視野深化了對共產黨執政規律、社會主義建設規律、人類社會發展規律的認識，形成了21世紀的中國馬克思主義經濟學。習近平多次強調，要堅持馬克思主義政治經濟學基本原理和方法論，不斷開拓當代中國馬克思主義政治經濟學新境界。特別是在2020年8月24日，習近平在經濟社會領域專家座談會上發表重要講話：我們要運用馬克思主義政治經濟學的方法論，深化對我國經濟發展規律的認識，提高領導我國經濟發展能力和水平。（6）在這個意義上，習近平新時代中國特色社會主義思想堅持把馬克思主義政治經濟學基本原理同中國實際和時代特征相結合，深入研究中國經濟和世界經濟面臨的新情況新問題，譜寫了中國特色社會主義政治經濟學的新篇章。

值得注意的是，在馬克思勞動價值論創立以來的100多年間，以勞動價值論為基本內核的馬克思主義價值理論體系的躍遷路徑并不是單向度的。中外許多專家學者窮其一生致力于價值理論的系統詮釋和研究工作，盡管他們的研究視角和研究方法在不斷拓展，并出現了融合的趨勢，但仍然是仁者見仁、智者見智，特別是在如何科學檢視馬克思勞動價值論的應用價值方面紛爭不休，尚未形成統一的認識。縱觀中外學者們的理論觀點，其對馬克思勞動價值論的研究大致形成了如下分析范式或理論流派：（１）廣義勞動價值論；（２）物化勞動價值論；（３）多元價值論或泛價值論；（４）狹義勞動價值論；（５）革命的或歷史局限性的勞動價值論；（６）整體勞動價值論；（７）統一價值論；（８）非勞動價值論。（7）這些分析范式或理論流派大都具有比較系統的學理支撐，其理論框架的基本邏輯也是比較清晰的，都是馬克思勞動價值論創立之后100多年來逐步形成的理論流派。

黨的二十大報告明確提出，新時代新征程中國共產黨的中心任務就是“團結帶領全國各族人民全面建成社會主義現代化強國、實現第二個百年奮斗目標，以中國式現代化全面推進中華民族偉大復興”。強國建設、民族復興的宏偉目標令人鼓舞、任重道遠。我們不僅擔負著實現中國式現代化、實現中華民族偉大復興的戰略使命，而且還面臨著應對世界百年未有之大變局的現實。而在百年未有之大變局中，除了變幻莫測的國內外政治、經濟、文化、生態的影響因素外，還受到以人工智能、大數據、互聯網等為代表的高新技術高速發展的深刻影響。因此，在大數據、人工智能、物聯網等信息技術的加持下，我國經濟社會發展出現的許多新現象新趨勢，如智能制造、智慧醫療、無人工廠、網絡大Ｖ等，再次引發人們對價值問題的強烈關注。由于人工智能是基于數據即大數據結構、算力、算法的當代科技，而數據便是其最核心、最基礎的內涵，成為關鍵性生產要素。從數據最顯性的特質來看，數字化的數據所形成的“數字賦能”，一方面激發了社會生產生活潛能，使經濟社會總量急劇增長，并提高了人們的生活層次及社會福利，另一方面史無前例地大量排擠“白領”“藍領”乃至“金領”工人，加劇了人們的職業擔憂。（8）正如互聯網的發展被一些人看作是人類進化的一部分一樣，人工智能同樣引起了人們的關注。（9）特別是ChatGPT4.0的出現，使得一些學者認識到以當代數據支撐的人工智能，已從弱人工智能階段，迅速地邁過強人工智能門檻，開始到達超人工智能階段，即“人能它能，人不能它亦能”的通用人工智能階段。于是，為了規避和制止未知的經濟社會風險，以馬斯克為首的1000余位世界知名人士聯名呼吁暫停ChatGPT5.0的研發。在這種情況下，一些學者又搬出了“要素創造價值論”，開始質疑“勞動創造價值”的正確性，認為以當代數據支撐的人工智能機器人產品已完全沒有“勞動價值”。顯然，這已從理論與實踐層面對經典的勞動價值論構成了嚴重挑戰。因此，回到馬克思創立勞動價值論的起點，厘清數據這一特殊商品的價值來源與價值決定機制，有利于為解決人工智能方面的相關問題創造條件。

三、數據商品的價值屬性與價值決定

為了厘清數據這一特殊商品的價值問題，必須首先挖掘數據商品的價值來源、價值屬性與價值決定的內在機理。

（一）價值的歷史觀及數據價值觀

柏拉圖較早地關注了事物價值問題。（10）而最早分析價值形態的學者是亞里士多德。（11）后來，經濟價值被人們劃分為兩種，一是西方經濟理論的效用價值，二是政治經濟學理論的勞動價值。這兩種價值可以由貨幣量度，在經濟活動中具有實用意義，故而呈現出經濟價值。如果考慮到效用價值是人類對物品或商品的有用性的感受程度，這種有用性是恒定的，只會隨人們對其感受不同而產生效用的大小，故效用價值的大小，完全由人們的需要所形成的感受來決定。

數據就其實質而言，是指一切客觀事物經過圖形或非圖形轉換的知識和信息符號。在農業社會，自然界以各種現象向人類傳遞各種信息，人們根據這些信息來感知現象，分析事物及尋找規律。這時人們利用信息的模式是“人—物”及“人—人”的直接模式。這種模式的實現需要較大的空間及較長的時間，且感知的事物限于個體化認識，必須要通過互相交流、傳授、影響等途徑才能形成局部的群體化認識。由于時代的局限以及技術的限制，信息難以轉化為數據。到了工業社會，社會化的生產及生活要求人們追求標準、追求效益，過去個性化感知客觀事物的“人—物”“人—人”模式不再適用了。這時，就需要將客觀事物的各種特征顯示的各種信息抽象成人們能普遍接受、識別的非圖形或圖形的知識及信息符號，這就是數據。數字是數據最簡潔的信息表達符號。這樣，人們就可以拋棄“人—物”“人—人”的直接感知客觀事物的個體化認識模式，通過感知數據即“人—數據”的間接感知客觀事物的個體化認識模式，形成人們對客觀事物的群體化感知認識。如果說在工業時代，數據的經濟價值已經大大凸顯，那么我們也要看到這時數據的經濟價值一般限于擴大人力資本、使生產的過程簡化、提供生活消費的方便等方面，其經濟價值也是以知識的成果如專利、專有技術、商標或高級智力的形式實現。但即使受條件限制，工業社會對數據的運用也足以造成社會生產及社會生活的飛躍。

（二）數據的商品觀

信息時代來臨后，社會生產及社會生活進入一個全新的時期。正如凱文·凱利認為的那樣：新經濟是基于信息的經濟形態；信息最有價值；產品中的信息越多，價值就會越高。這里的信息，實際上是經過轉化的信息，即數據。2014年10月，凱文·凱利在美國斯坦福大學的一次講演中更是認為，未來的數據會更多地在每個人的智能設備之間傳輸，所有生意都是數據生意。值得注意的是，凱文·凱利這時已經預見到數據的商品化趨勢。

凱文·凱利關于數據商品化的觀點是符合客觀實際的。按效用價值論的觀點，數據的效用價值在今后將會越來越多地被發掘出來。按照勞動價值論的觀點，數據會作為商品被越來越多地生產出來，從而使得其價值越來越大。物質世界（包括人類社會）具有的原始信息可以作為生產要素，但不是商品，因而不能形成價值。農業社會以后，隨著工業經濟特別是信息經濟的發展，人們不斷對原始信息加工處理后形成商品的信息即數據，乃至進行再加工，形成越來越多的數據商品，從而為形成數據產業提供了可能，也為數據資本的產生提供了可能。因為數據作為商品進行生產，其數據商品的價值由生產這種商品的社會必要勞動時間決定。而資本作為可以帶來剩余價值的價值，則使得數據資本成為一種具體的資本，這時數據成為資本的一種物化形式。

（三）數據的價值決定理論辨析

實際上，當代數據的經濟價值及其決定問題早已被人們覺察到。梅特卡夫就認為，支撐互聯網等高科技運行的當代數據及其產品，“只有在有許多人使用它時才會變得有價值。因為信息或數據的消費過程，很可能同時就是其生產過程”，它所包含的資源只有在消費者那里催生出更多的知識或感受，消費它的人越多，它所包含的資源總量就越大。1993年，喬治·吉爾德在《福布斯》雜志上就系統地闡述了梅特卡夫的關于網絡價值指數增長的理念，并把它命名為“梅特卡夫定律”，這是一種“消費決定價值論”。

信息經濟學的創始人道格拉斯·W·哈伯德認為，今后的數據化世界將改變人類的生產方式及生活方式。《信號與噪音》的作者奈特·西爾弗指出，大數據不再強調意義的真實來源，“而是強調意義如何被生產”。呂乃基認為，大數據認識論的關鍵在于把復雜世界的存在方式——非結構化的大數據，按不同主體的不同目的轉變為特定化的結構化數據，使之對于特定的認識主體顯得簡約有序。（12）不少學者還認為，如今一個大規模生產、分享、應用大數據的時代正在到來。麥肯錫公司的一份報告指出，大數據將是一個生產力的來源，“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率的增長和消費者盈余浪潮的到來”。一些學者還認為今后將出現“數據行業產業化”的趨勢。

數據的經濟價值的決定，其機理是通過云計算的強大計算能力快速處理海量的結構化和非結構化數據，使之成為有經濟價值的數據商品，繼而成為數據資本。因為大數據的總體結構具有數據存儲、數據處理和數據分析三大層次，數據存儲層解決類型復雜及海量數據的貯存問題，數據處理層處理數據運行的時效及速度問題，數據分析層形成數據的經濟價值，最終形成數據商品。數據商品的這種生產機理導致了一些學者產生對經濟學理論的顛覆性認識。著名的經濟學家及管理學家德魯克認為，當今社會的“主要資源將是知識”，“基本經濟資源——用經濟學家的話來說，就是生產資料——不再是資本、自然資源（經濟學家的土地）或‘勞動’，它現在是并且將來也是知識。”（13）加拿大阿爾伯特大學教授尼科·斯特爾認為，當今知識社會的主要特征“是知識價值論，而不是勞動價值論”（14），這是一種“知識創造價值論”或“知識決定價值論”。

（四）數據的價值決定的馬克思主義經濟學分析

知識創造價值論是不正確的，這是因為：其一，當代數據的價值是“整體工人”的活勞動創造的。當今社會數據商品的價值，仍是由設計、制作、維護大數據架構的“總體工人”的活勞動創造的，只不過這種活勞動越來越復雜而已。其二，知識價值論認為知識是價值，則價值本身是無法創造價值本身的，知識創造知識價值是一種同義反復。其三，數據的經濟價值的增大，不在于本身的自然擴張，而在于客觀事物的信息在活勞動作用下產生價值增殖的結果，這是數據資本的特性，而不是數據的自然屬性。其四，數據仍是物質資料生產的要素，而不是物質資料生產的全部。當今社會的數據生產，其數據商品可以是生產資料，可以是消費資料，也可以在一定時空獨立存在。盡管它可以用作生產資料，也可以用作消費資料，但絕不是全部物質資料。當它用作生產資料時，其價值仍然會像其它生產資料如機器設備、原料等一樣，其價值不斷被轉移到新產品（商品）中去，構成其價值的一部分。畢竟人類社會的生存，不是單純依靠數據。其五，未來社會數據的經濟價值（勞動價值）可以消亡，其使用價值可以更大。我們認為，看待數據的經濟價值應將其價值（勞動價值）與使用價值區分開。按照馬克思主義經濟學的觀點，價值商品、資本等都是社會歷史范疇，使用價值是自然范疇。在未來社會，數據的勞動價值消失，使用價值依然存在，而且可以被發現更多，被人們感受到的效用價值也更多，這才符合一些學者的知識價值論（學者們往往把馬克思的商品二因素，即價值與使用價值混淆，故而否認勞動價值論）。

總之，在當今社會，數據的經濟價值仍然由社會必要勞動時間決定，其經濟價值是由當代總體工人的活勞動創造的。但要特別強調的是，在當代大數據背景下，勞動價值決定理論也面臨顛覆性的創新性發展。其一，決定商品價值的活勞動將從個體、社會的直接活勞動，大量地迅速地轉變為間接活勞動；其二，在商品價值形成過程中，“總體工人”的作用越來越超過“局部工人”的作用；其三，商品價值的形成，逐漸要通過數據將活勞動轉化為凝固的勞動，即商品的價值。這些變化都被已打破的傳統生產模式及分配格局所證明。

當然，有學者根據以“當代大數據支撐+算力+算法”形成的人工智能發展的現實情況，認為“弱人工智能和強人工智能均無法創造價值，而超人工智能可以成為價值創造的主體”。（15）這是一種“人工智能主體價值決定論”。顯然，無論是“消費決定價值論”“知識決定價值論”，還是“人工智能主體決定價值論”，盡管未完全脫離“效用決定價值論”的理論框架，但其內涵已有重大改變，是對傳統“效用決定價值論”的顛覆性的創新發展。而根據馬克思主義經濟學原理，商品的價值僅是一個歷史范疇。如果“人工智能主體決定價值論”成立，這種價值已不是馬克思所指的價值。在當代大數據背景下，商品價值的決定面臨勞動者主體與人工智能主體的轉換，價值決定從形式到內容，都有顛覆性的創新發展。總之，無論如何，當代數據的價值決定問題已成為當代經濟學的顛覆性的創新發展內容。

四、當代數據價值的分配特征與市場化壟斷

毋庸置疑，無論人工智能的發展如何迅速，作為特殊商品的數據就其構成實質而言，其基本的關鍵內涵從來就沒有變化，即當代數據仍是商品，仍是使用價值與價值的統一。從數據價值的決定因素來看，數據的價值量仍由社會必要勞動時間決定。由于當代數據的價值實現離不開數據的創造與分配等重要環節，而數據的價值創造與分配二者是密不可分的。因此，為了確保數據價值的最終實現，還必須規制當代數據價值實現過程中的市場壟斷問題，這樣才能不斷適應當代經濟社會發展的劇烈變化。

（一）當代數據的價值實現與分配新特征

經濟學對經濟利益的實現與分配是極為重視的。價值實現與分配理論林林總總，但薩伊的“三位一體”公式及以后的“四位一體”公式成為西方經濟學分配理論的經典，也是后來西方分配理論的基礎。馬克思主義分配理論通過分析生產條件的分配，進而認為生產資料的所有制決定了消費資料的分配。然而，當代數據引發的新問題使得現實社會在分配方面涉及的價值實現、資本積累、商品分配等產生了新現象，從而導致顛覆性的數據價值這種特別價值的分配及市場壟斷現象。

人們對當代數據重要性的認識，隨著“人工智能革命”沖擊而不斷加深。在農業經濟時代，任何事物的信息不可能被加工轉化為數據，故而數據并不作為重要的生產要素。工業經濟時代特別是信息經濟時代，數據在提高勞動生產率、開創新的生產及生活領域等方面日益扮演重要角色，以致符合人們生產與生活需要的各類數據被生產出來，完成了由信息到數據資料、再到數據商品的轉化，從而形成以數據為物化形式的資本，即數據資本。而數據商品價值的實現，與其它類型商品的價值的實現相同，要靠市場交易來完成。此外，數據商品的價值增殖或數據資本的積累，同樣符合價值增殖或者資本積累的一般規律。

但是，由于數據資源、數據商品的特性，即“數據是數字化的知識和信息”，“無數據，不經濟”，且由于數據資源更多地指向互聯網活動產生的記錄，體現了海量、異質、多樣、快速生成、動態變化等特點，使得社會生產超常的高效化，使得掌握最大量、最新穎數據資源或數據商品的企業，在進行物質資料生產中能率先獲得超額暴利。而由當代數據的特點引發的“數據產業化”及“產業數據化”加速了數字經濟的發展。由于數字是數據的重要的表現形式，數字化的數據的大量生產，形成了數據或數字產業，甚至形成了第Ⅲ部類。大量數據投入到各個產業，成為重要的關鍵要素，加速了產業資本在各個環節的循環，提高了物質資料生產的效率，產出了諸多數字產品、數字貨幣等滿足社會需要的新型物質資料。在消費領域，數字消費資料更是人們追求美好生活不可缺乏的。顯然，數據或數字的產業化，為大量數據商品的供給提供了可能性及現實性；產業的數據化或數字化以及人們越來越大的數據消費能力，為實現數據商品價值及彰顯數據商品的巨大經濟價值同樣提供了可能性與現實性。

值得注意的是，數據生產的超高速性及價值增殖的超高速性，使得當今數字經濟時代的社會再生產是一種超常規擴大再生產，這為資本的積累特別是數據資本的高速積累提供了前提條件。這樣，無疑會產生新的價值分配及市場壟斷問題。按照專家們的看法，數據要素市場化包括數據要素市場的配置、定價、交易、競爭及市場制度安排等方面（16），但這一切必須建立在數據產權明晰的基礎上，進而誰擁有數據所有權誰就能控制數據資產。

（二）當代數據價值的實現和分配的市場化壟斷

所謂數據資產，即是“由企業擁有或者控制的，能夠為企業帶來未來經濟利益的，以一定方式記錄的數據資源”，是“擁有數據權屬（勘探權、使用權、所有權）、有價值、可計量、可讀取的網絡空間中的數據集”。（17）但是如何明晰數據的產權，關系到對數據價值的分配及對數據資產的擁有與支配。一般將數據產權簡稱為數權，它不同于一般的物權，物權具有固定的所有者，實行對物的直接支配。但數權則可以在數據不同的生產或形成階段被不同的數據主體所支配。同時，數權比一般物權要復雜得多，是財產權與人格權的綜合體，數據具有原始價值及共享價值。因此一些學者強調，“數據財產權的前提是‘數據有價’，核心是強調數據可作為新的財產客體”，“數據人格權的核心價值是維護數據主體——人的尊嚴，承認數據人格權就是強調數據主體依法享有自由不受剝奪、隱私不被窺探、信息不被濫用等權利”。（18）但是，筆者認為無論數據如何復雜，一旦形成了對數據的壟斷，則數據主體必然擁有數據的原始價值以及超高的剩余價值，則數據價值的共享斷無可能，且數據的人格權也只能是保護數據主體的有力武器。如果不對此加以控制及調節，將會產生新型的兩極分化：一是數據主體永遠地擁有超速增長的資本與財富；二是數據生產者等非數據主體、數據的消費者在一定的條件下，如失去數據資產權利、“數字鴻溝”無法輕易逾越的狀況下，將永遠地處于生產、消費的弱勢位置。因為數據生產者生產的數據商品，不斷地產生巨量的數據堆積，使其數據生產愈加復雜，負荷更大。而數據消費者面臨海量數據的選擇，其搜尋成本、學習成本、機會成本會越來越大于因數據容易實現供需對接帶來的紅利。這種情況在“產消合一”的情況下更加顯著。當今世界由于大數據時代造成的更多的無序競爭現象更具有普遍性，海量數據生產及消費中開始出現的“碼農現象”、“內卷現象”和若干大企業組成數據聯盟等情況，已經昭示了這種發展趨勢的可能性。

一般而言，數據商品的生產過程與一般商品生產（包括服務商品的生產）并無本質的不同。但數據商品生產的特殊性在于數據商品的價值增殖更快，更容易積累，更容易轉移和不受時空條件限制地加以創造，但其價值的實現卻無法通過分散的市場主體輕易達到，必須通過一定的市場集中度（如平臺）、借助強大的搜尋集中功能（如網絡功能），讓客戶低成本、快速地選擇相應的數據為之服務。而當代以大數據、云計算、互聯網等技術手段能夠輕易地將其變成現實，數據網絡平臺是控制數據商品生產及價值實現的樞紐，且是最容易形成壟斷的主要市場角色。

當代數據的顛覆性市場壟斷行為引起不少學者擔憂，葉夫根尼·莫洛佐夫認為，諸如BinCam之類的數字公司，“制造了一種監控用戶回收習慣的 ‘智能’垃圾桶”，“以期將社會弊病轉化為積極的成果”。他擔憂數據市場壟斷“可以方便地忽略數字生態，僅僅反映現有的不平等和權力關系的方式”，成為“高度監管的專有系統”。（19）

數據市場壟斷形成的原因在于數據商品生產不受時空的限制，數據平臺可以無償地甚至負價格地獲得他人生產的數據商品，如通過平臺的數據控制外賣騎手、網約車司機的行為，并不斷免費獲得他們在工作中的創造性思維成果和決策數據，形成新的數據商品。又如平臺上消費者的意見、評論、點贊等包含的創意成果和決策數據，甚至創意視頻這一類成熟的數據商品也會被平臺無償獲取。一些網站類平臺整合各類資源形成鏈接，通過吸引流量及“會員制”等將占有的數據形成使用權出售，平臺獲得不用向數據商品供給者或生產者付費的巨大收益。更有甚者，不少“元勞工”群體自身創造的玩法及經驗所形成的“玩機制”的改進成果，實際是“產消合一”的新的數據商品，相關平臺都會理所當然地、不用付費地占為己有，而不斷積累起更多的數據資本。

（三）消解數據的壟斷何以可能

數據商品的價值分配具有天然的平等性，但在現實社會中，又極易形成天然的不平等性。天然的平等性指初始信息屬于大自然與人類社會的一種運動形式的表現，屬于公共資源，無論何人、何時、何地都可以獲取，體現了公共的平等性。然而經過人們加工、整理、創造及不斷的后續加工、整理、創造之后，所形成的數據商品將在工業社會及以后不同的時期、不同的過程及環節被不同的主體所占有并被用來增殖，形成資本積累。理論上講，數據商品的創造，可以來源于個人、企業、政府等廣義數據商品的價值創造者，故而其數據商品的價值也應歸其所有。但是數據商品的經濟價值是按其數量的指數級數的增加來衡量的，數據集越大，數據商品集的價值越大。分散的數據所有者是無法獲得巨大的數據商品價值的，故而只有讓利于平臺。以“大數據+算法+算力”支撐的大平臺，實現了跨越時空的超高數據控制力，從跨時空角度將社會生產及消費的各個環節控制起來，任意占有社會生產及消費過程涌現出來的數據商品價值，超常規實現資本的積聚，實現資本積累。從上述機理可以看出，平臺的擴張和發展，是形成數據的經濟價值不平等分配及形成市場上數據壟斷的重要條件。

這種顛覆性的不平等分配不是靠對市場的強力控制形成的，而是市場自發形成的。數據市場壟斷形成的價值分配，使得提供這些數據的群體幾乎沒有因為他們的貢獻而獲得任何補償或權利，這對生產者和消費者都是不公平的。所以，在數字經濟時代，數據的壟斷較之于任何商品的壟斷更具有破壞性，打破數據的壟斷勢在必行。這就需要加快做好以下三個方面的工作：

其一，強化社會的數據保護及共享意識。這就需要通過各種途徑，培養社會各個群體的數據共享的意識，培養社會各個群體不占有壟斷公共數據的自覺性，反對公共數據私有化。當然，在公共數據及個人數據權益受到不當分割時，應旗幟鮮明地反對及制止。

其二，加強數據保護、防止壟斷的立法工作。通過立法，保護數據主體的合法權益，保護數據的合理運用，保證數據經濟價值的合理分配。

其三，構建中國特色社會主義的平臺經濟結構。數據網絡平臺是推動新經濟的重要力量，但也是容易形成數據市場壟斷的重要物質基礎。根據中國的國情，應加快構建“以公有制為主體、多種所有制平臺經濟共同發展”的平臺經濟結構。這樣既可以保證平臺經濟發展的正確方向及市場活力，確立數據價值分配的合理原則，同時也為消除數據壟斷的隱患提供堅強的制度保證。

隨著新一輪科技革命和產業變革的深入發展，數據對培育與發展新質生產力的重要賦能作用日益凸顯。在此時代背景下，我們應深刻認識到當代數據的分配特征與市場化壟斷問題，充分挖掘數據潛能，深度釋放數據紅利，將數據要素更好地賦能于新質生產力發展，以實現“加快構建促進數字經濟發展體制機制”，更好地助力建設“數字中國”的戰略目標。

注釋：

（1） 習近平：《高舉中國特色社會主義偉大旗幟 為全面建設社會主義現代化國家而團結奮斗——在中國共產黨第二十次全國代表大會上的報告》，人民出版社2022年版，第30頁。

（2） 《中共中央關于進一步全面深化改革、推進中國式現代化的決定》，人民出版社2024年版，第11頁。

（3） 中國信息通信研究院：《中國數字經濟發展研究報告（2024年）》，2024年8月。

（4） 潘慧然：《西方價值理論主線索的回顧與思考》，《理論月刊》2001年第9期。

（5） 馬克思：《資本論》第1卷，人民出版社2004年版，第47—87頁。

（6） 習近平：《正確認識和把握中長期經濟社會發展重大問題》，《求是》2021年第2期。

（7） 蔣南平：《“勞動價值論”的最新研究進展》，《江漢論壇》2007年第2期。

（8） 張曉雪、孫迎光：《人工智能背景下馬克思勞動價值論的三維審視》，《江蘇社會科學》2021年第3期。

（9） 浩浩湯湯、跑堂風云、秦沐陽：《互聯網時代的浪漫與痛癢：傳統行業轉型之道》，電子科技大學出版社2015年版，第44頁。

（10） ［古希臘］柏拉圖：《理想國》，吳獻書譯，商務印書館1957年版，第74—75頁。

（11） 《馬克思恩格斯全集》第23卷，人民出版社1972年版，第74頁。

（12） 呂乃基：《大數據與認識論》，《中國軟科學》2014年第9期。

（13） ［美］彼得·德魯克：《后資本主義社會》，傅振焜譯，東方出版社2009年版，第87頁。

（14） ［加］尼科·斯特爾：《知識社會》，殷曉蓉譯，上海譯文出版社1998年版，第176頁。

（15） 吳豐華、于家偉：《人工智能創造價值嗎？——基于勞動三維分析框架的再考察》， 《人文雜志》 2020年第9期。

（16） 何玉長、王偉：《數據要素市場化的理論闡釋》，《當代經濟研究》2021年第4期。

（17） 朱揚勇、葉雅珍：《從數據的屬性看數據資產》，《大數據》2018年第6期。

（18） 連玉明主編：《中國大數據發展報告》，社會科學文獻出版社2019年版，第157頁。

（19） ［白俄］ 葉夫根尼·莫羅佐夫：《技術至死：數字化生存的陰暗面》，張行舟、閭佳譯，電子工業出版社2014年版，第208—210頁。

作者簡介：蔣海曦，西南財經大學國際商學院副教授，四川成都，611130；蔣南平，西南財經大學經濟學院教授、博士生導師，四川成都，611130。

（責任編輯 李燈強）