數據壟斷的資本邏輯與技術權力

[關鍵詞]數據壟斷 資本積累 技術權力 平臺權力 數據公共性 制度創新 基礎設施建設跨國協作

引言

新一輪科技革命和產業變革背景下催生出的數字經濟已經成為經濟發展的新動能，數據也成為與土地、勞動力、資本、技術并列的關鍵生產要素，是推動技術革新與經濟發展的重要資源。然而，隨著平臺經濟的快速發展，數據壟斷問題日益突出——少數科技巨頭通過資本驅動與技術賦能，形成“數據一算法一算力”的閉環壟斷，不僅扭曲了市場競爭秩序，更威脅到國家數據主權和數字經濟發展安全。2022年12月2日，中共中央、國務院正式印發《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（簡稱“數據二十條”），就此提出“不斷健全數據要素市場體系和制度規則，防止和依法依規規制資本在數據領域無序擴張形成市場壟斷等問題”的指導意見。

然而數據壟斷絕非技術演進的偶然產物，而是資本邏輯在數字時代的必然延伸，是資本在數字經濟日寸代為突破自身矛盾、延續無限增殖本性而發動的適應性變革。當前，數據壟斷呈現出四大核心問題：（1）資本通過數據商品化實現超額增殖，固化“贏者通吃”的市場格局；（2）技術壁壘導致數據資源高度集中，抑制中小企業創新活力；（3）催生出“數據鴻溝”與“數字貧農”等新社會分化現象；（4）跨境數據流動失衡，影響國家數據安全治理能力。在此背景下，亟待從國家戰略高度剖析數據壟斷的形成機制，厘清資本權力在數字維度形成技術權力，進而驅動數據壟斷的生成與固化的邏輯理路，以問題為導向探尋超越資本主導的數字化發展范式和以公共利益為目標的數據壟斷治理路徑，為構建“有效市場”與。有為政府”相結合的數據要素市場體系提供理論支撐，為數字經濟高質量發展的國家戰略需求提供服務。

1文獻綜述：數據壟斷的理論基礎與全球趨勢

1.1數據壟斷的理論基礎

從數據的自然特征來看，數據作為承載和表達信息的新型生產要素，具有易復制性、非競爭性、部分排他性等許多異于傳統生產要素的特質。數據資源的非競爭性和部分排他性雖能有效促進信息共享與要素流通，但同時也加劇了市場主體的資源整合傾向，導致具備技術優勢的大企業更容易通過先進的數據采集與分析系統形成數據資JP2源集聚并影響市場競爭格局。從技術特征看，數據要素使用中的規模報酬遞增特性與網絡效應形成正向反饋循環，使掌握龐大數據資產的市場主體更易實現業務拓展與市場份額擴張。這種技術驅動的數據壟斷現象在平臺經濟中尤為突出。互聯網平臺借助用戶行為數據的持續積累，通過深度學習算法構建精準預測模型，既優化服務吸引更多用戶，又增強用戶黏性，客觀上抑制潛在競爭者的市場空間。現有文獻多將數字技術視為中立的工具，未能深入探討資本如何通過技術手段實現數據壟斷。而將數據壟斷歸因于數據的技術特性或網絡效應，則會忽視資本利用算法強化增殖控制的根本意圖。從政策維度來看，相關法律與制度存在缺陷也是數據壟斷的重要成因。目前，數據產權的界定尚不清晰，現有法律體系未能有效保護數據產權，導致數據交易機制不完善，從而使得數據壟斷問題頻發。在對于數據壟斷規制路徑的研究上，多數學者認為要從反壟斷法律法規入手，建議完善濫用大數據市場支配地位的反壟斷規則，使用反壟斷法對數據壟斷進行長期靈活的治理。而對反壟斷的治理路徑研究多關注于在企業的行為層面修補競爭秩序，卻較少觸及數據壟斷與資本積累邏輯的緊密聯系。數據壟斷的產生并非偶然現象，而是資本主義發展邏輯下的必然結果。

1.2數據壟斷的全球趨勢與中國獨特性

數據壟斷已成為全球趨勢，大型科技公司如微軟（Microsoft）、谷歌（Google）、蘋果（Apple）等，掌握著海量包含用戶的消費偏好、社交互動及信息檢索特征的信息流，通過數據積累和技術優勢壟斷著全球數字經濟和互聯網及衍生市場。除了經濟領域，數字巨頭依靠其壟斷地位在規則制定方面也會產生影響。2021年臉書（Facebook）因不滿澳大利亞《新聞媒體和數字化平臺強制議價準則》要求數字平臺為新聞內容付費，限制澳大利亞境內的新聞媒體和用戶分享或獲得本國及國際新聞內容，迫使澳政府對草案內容作出調整。在數據壟斷的影響向不同領域滲透的同時，全球數據治理政策對數據壟斷的規制效果卻有限。有學者通過實證研究發現，《通用數據保護條例》（GDPR）施行后網站提供技術支持的技術供應商市場的行業集中度顯著提高，某種程度上反而加劇了某些行業的數據壟斷，同時由于其施行增加了企業數據合規成本，也可能會抑制企業技術創新和競爭力。傳統的處罰、業務拆分等手段可能對具有新特征的數據壟斷效果并不明顯。

中國的數據壟斷問題相較于歐美國家具有一定的特殊性。中國數字經濟發展迅速，百度、騰訊、阿里巴巴等互聯網巨頭也通過平臺經濟模式進行生態化布局，構建了封閉的數據系統并形成數據壟斷，在這種情況下用戶脫離生態的成本往往很高，因此數據壁壘會更加穩固。在數據治理方面相比于歐美市場依賴反壟斷法來限制企業的市場行為，中國采取了更直接的監管措施。出臺《數據安全法》與《個人信息保護法》等法規，形成涵蓋法律、行政法規、部門規章等不同層級的制度規則：并構建從中央到地方一體化的數據治理組織架構，使得政府在數據治理中扮演更強的主導角色。同日寸相較于歐美國家，中國堅持國家安全與數據跨境有序自由流通并重的理念，對企業提出較為嚴格的本地化存儲要求，把國家安全作為核心訴求。但是現有政策仍存在一定的不足，對于數據驅動平臺自我優待以及扼殺式并購等新型壟斷行為缺乏針對性條款。現有文獻對中國數據壟斷問題的研究不足，對中國政策環境的深入分析尤為缺乏。

2數據壟斷的歷史演進與影響：從技術革命到資本形態的轉變

數據壟斷的出現并非是數字時代的技術偶然，而是資本主義發展進程的歷史延續，從工業革命到數字經濟時代，資本通過對技術吸納不斷升級積累工具，推動自身形態從實體壟斷向數據控制轉變，并逐步實現對公共資源的暴力無償占有，最終在逐利性的驅使下走向數據壟斷。

2.1技術革命與資本形態的轉變

歷史地看，資本與技術始終處于動態共生關系中，資本通過對技術革命的吸納不斷地推動著自身形態的轉變。第一次科技革命帶來的機器化大生產使得資本得以打破手工勞動的限制，通過工廠制度將勞動力固化為機器的延伸，利用對機器的占有不斷進行絕對剩余價值的榨取。第二次工業革命帶來的電氣化技術打破了生產的地域限制，推動重工業的規模化擴張，鐵路、制造業和礦業的巨大融資需求刺激了資本市場與投行業務的發展。而流水線技術將勞動過程分解為標準化動作，使剩余價值剝削從依賴勞動時間的絕對延長轉向通過效率提升壓縮必要勞動時間，電報技術使紐約與倫敦證券交易所實時聯動，資本流動速度空前提升，股票、債券等金融工具將財富增殖從實體生產剝離。這一階段的技術革新不僅催生了卡特爾、辛迪加等壟斷組織的形成，也加速了工業資本與銀行資本的結合。第三次科技革命以來，互聯網技術打破物理空間限制、消解物質與信息的邊界，云計算與數據庫技術則實現了生產、流通與消費過程的實時互聯，傳統垂直整合的福特制工廠被分布式生產網絡取代。進入第四次科技革命（或者說是3.5）階段，人工智能、大數據、區塊鏈、物聯網、云計算等新一代信息技術的廣泛應用進一步加速了數字化進程，在此階段資本不僅從土地和金融中獲取租金，也從知識產權、數字平臺中獲取租金。資本通過對數字技術的吸納，實現利用平臺控制價值鏈節點，將實體生產剝離為可外包的低利潤環節，并實現從工業一金融資本主導的形態向數據一平臺資本形態的轉變。數據成為關鍵生產資料，資本通過平臺壟斷將人類社交、瀏覽、消費等行為數據化，榨取剩余價值的手段也從剝削勞動者的體力勞動轉向對數字勞動成果的無償占有。技術革命極大地改變了傳統的生產生活方式，其與資本的結合不斷催生新的資本形態并創造新的剩余價值榨取機制；另外，資本主義的周期性危機也迫使資本不斷尋找新的科技工具以滿足暫時延緩體系崩潰的需求。因此，在互聯網技術發展拓展了資本剝削的場域，而傳統生產要素的邊際成本遞增與稀缺性約束使得資本積累逐漸陷入瓶頸的當下，具有可復制性與幾乎零邊際成本特性的數據成為資本繼承傳統發展邏輯的必然選擇。

2.2從“原始圈地”到“數字圈地”

18世紀末的英國發生的原始圈地運動一直被認為是現代資本主義發展的前提，新興資產階級通過《公有地圍圈法》等所謂的合法手段，將公共土地強行私有化。這一過程一方面剝奪了農民與土地的天然聯系，讓個體脫離與土地的附庸關系，從而為工業資本積累廉價勞動力和商品市場；另一方面通過土地的集中為工業化提供原料。這種切斷勞動者與勞動資料所有權的邏輯，構成了資本主義剝削的原始模板。而在當今數字經濟時代，資本借助對數字技術的占有將用戶數據私有化、商業化，迫使用戶接受看似平等的平臺協議，以出讓個人數據控制權的代價換取數字服務，將可成為核心生產資料的人類社交、生物特征、行為軌跡等數據從個體身上剝離，并轉化為私有數據資產。這本質上仍是對公共資源私有化手段與切斷勞動者與生產資料直接聯系的剝奪性積累策略的繼承。正如《公有地圍圈法》將公共土地定義為“無主荒地”來進行合理化掠奪，數字資本也將用戶行為數據包裝為“技術副產品”，掩蓋其作為勞動產物的本質。從原始圈地到“數據圈地”，盡管技術形態從蒸汽機躍遷至人工智能，但資本依然沿襲著原始圈地的底層邏輯，通過對技術的吸納，將公共性資源轉化為排他性利潤源泉，這既是資本突破積累危機、進行適應性轉型的歷史慣性，也是在數字技術發展下資本剝削從實體空間向數字維度擴張的必然結果。

2.3壟斷邏輯的歷史延續

“集中發展到一定階段，可以說就自然而然地走到壟斷。因為幾十個大型企業彼此之間容易達成協議：另一方面，正是企業的規模巨大造成了競爭的困難，產生了壟斷的趨勢”。當資本將技術吸納為進行剝削的工具，并對生產資料進行了占有，逐利的本性便會驅使其利用這些優勢重構競爭的邊界，從而攫取壟斷利潤。大型企業會選擇結成壟斷同盟，憑借其市場支配地位，在勞動力、技術研發和設備供應等環節強化控制力，以此擴大對產業鏈上下游的掌控，瓜分更多的利潤。1870年洛克菲勒創建了股份制的標準石油公司，但因不滿足于僅僅控制生產環節，隨后通過與鐵路公司達成秘密協議、收購輸油管道等，構建起從油井到加油站的垂直壟斷網絡，并利用價格戰、收購乃至威脅等方式吞并競爭對手，最終成為世界上第一個大型工業壟斷企業，壟斷逐漸超越生產領域，向流通與分配環節擴張。雖然最終標準石油公司被拆分為30多個小公司，但是實際上這種反壟斷的本質仍是資本主義國家利用國家機器對內維護各資本家集團間的“利益均衡”，對外維護其在國際市場的壟斷地位，實現自身利益最大化的手段。

數據壟斷的形成正是這一壟斷邏輯在數字時代延續與升級的結果。與標準石油公司通過控制輸油管道和鐵路網絡實現垂直壟斷相似，當今平臺資本則通過算法、用戶協議和數據基礎設施構建起對數據資源的排他性支配。資本以“技術副產品”的名義將具有公共屬性的數據進行私有化，將用戶的行為數據包裝為可以開采的“數字石油”，同時通過壟斷數據人口和數據處理技術鞏固其市場霸權。國際上針對科技巨頭的反壟斷拆分措施，本質上仍是資本集團間利益再平衡手段，無法遏制資本追逐超額利潤的壟斷天性。從歷史邏輯來看，數據壟斷是資本主義在技術革命中不斷更新生產資料占有形式、擴大剝削邊界的必然結果，是資本發展邏輯在數字時代的延續。

2.4數據壟斷的表現與影響

數據壟斷表現為少數平臺巨頭通過資本并購擴張市場份額，強制獲取用戶行為數據，利用算法黑箱等技術將數據轉化為排他性競爭優勢，最終形成“數據占有一算法控制一收益獨占”的閉環壟斷體系。這種壟斷直接導致市場競爭失衡、消費者權益受損、勞動者被剝削，并威脅著國家數據安全。其本質是資本通過技術手段實現的數據生產資料私有化。

（1）在市場競爭層面，數據壟斷產生了顯著的負效應。以滴滴公司為例，其通過資本驅動快速擴張市場份額，依托平臺經濟積累海量用戶出行數據，并借助技術賦能實現數據商品化，最終形成“資本擴張一數據壟斷一市場支配”的閉環生態（見表1）。滴滴通過合并快的打車、收購Uber中國業務等一系列資本運作，在網約車市場逐步占據壟斷地位；同時對用戶出行、支付、行程等核心數據進行深度采集與整合，利用算法和人工智能技術實現精準匹配與動態定價，在提升服務效率和盈利能力的同時形成強大的數據壁壘。這一過程加劇了市場競爭的失衡，許多中小網約車平臺因難以獲取足夠的數據資源而退出市場，創新動力和市場活力受到抑制。此外，數據壟斷還催生出向不同用戶收取不同價格的“大數據殺熟”等嚴重損害消費者權益的問題。

（2）在社會層面，數據壟斷引發了嚴重的數據正義危機。平臺通過算法權力將司機、騎手等數據生產者異化為“數字貧農”。“數字貧農”是指在數字經濟中完全喪失數據產權的底層群體，他們作為數據的生產者（如生產軌跡數據和行駛數據的外賣騎手與網約車司機），因數字技術的壟斷和產權制度的缺失，既無法控制自身數據的使用，也無法分享數據增值收益，淪為數字經濟中的“無產者”。其核心特征表現為：數據產權的徹底剝奪（平臺通過用戶協議和算法強制占有數據）、勞動與數據的雙重異化（行為數據被資本化為平臺資產，勞動者反而受算法支配）、系統性收益排斥（數據價值沿“平臺資本一技術精英一普通用戶一勞動者”鏈條遞減分配），以及身份固化的底層性（在“數據價值鏈”中處于不可逆的弱勢地位）。“數字貧農”現象標志著數字經濟中數據剝削的終極形態——它超越了傳統“數字佃農”②面臨的勞動剩余價值榨取，演進為對數據生產資料的徹底剝奪。

這種剝奪通過雙重機制實現：一方面，平臺借助算法權力無償占有勞動者的數據產出。如根據滴滴2019年報告顯示，滴滴司機與平臺用戶為公司新增了超過106TB原始軌跡數據，卻既無數據產權，也無收益分成，甚至還要反向購買平臺的數據服務：另一方面，平臺利用數據產權制度的系統性缺失，將勞動者排除在數據收益分配體系之外。阿里巴巴集團旗下的數字營銷平臺——阿里媽媽廣告平臺通過打包分析用戶產生的瀏覽與消費數據，為品牌方提供精確的人群畫像、鎖定廣告投放目標。阿里巴巴財報顯示，其2020財年營收超2500億，但用戶卻未因此獲得任何收入。這種“數據反哺”悖論凸顯了數據生產關系的異化，不僅加劇了數字經濟的結構性不平等，更將數據壟斷問題從市場失序升級為社會正義危機。其核心矛盾直指“數據基本權利”的產權歸屬問題——當勞動者對其生產的數據既不擁有所有權、使用權，也無收益權時，數據正義的缺失便成為數字經濟中最深刻的制度性缺陷。

（3）在國家安全維度，數據壟斷還帶來嚴重的系統性風險。平臺企業壟斷關鍵領域數據資源，不僅威脅著個人隱私保護，更危及國家數據主權和網絡安全。2021年，監管部門因滴滴公司涉嫌違規收集用戶數據問題對其啟動網絡安全審查，最終發現滴滴公司違法收集用戶手機中的截圖、剪貼板信息。更關鍵的是，滴滴公司憑借數據壟斷掌握了全國主要城市的實時交通數據、重要場所人員流動信息等敏感數據，但未按法規要求完成數據出境安全評估，存儲于境外服務器的數據包含大量高精度地理信息。其數據處理活動可能被用于構建關鍵基礎設施的三維建模，存在被惡意利用的風險，嚴重影響國家安全的數據處理活動。這一案例暴露出數據壟斷企業可能成為國家安全的“數據漏洞”，特別是當平臺涉及外資背景或跨境數據流動時，風險更為凸顯。

這一系列影響表明，數據壟斷已不僅是經濟問題，更是涉及社會公正和國家安全的系統性挑戰，亟須通過數據產權重構等制度規制來破解重重困境。

3數據壟斷的形成機理：資本驅動與技術賦能

數據壟斷是資本與不同技術的聯合以及剝奪性積累從物理暴力占有到數據占有的形態迭代，但其長期存續與擴張的深層動力則在于資本內在邏輯與技術邏輯的相互強化。

3.1資本驅動：數據商品化與壟斷性積累

正如馬克思所言：“資本只有一種生活本能，這就是增殖自身，創造剩余價值，用自己的不變部分即生產資料吮吸盡可能多的剩余勞動”。資本具有無限追求價值增值的本性，當傳統實體經濟的利潤率下滑時，資本增殖的本能驅使其開辟新的價值源泉，將數據資源異化為私有化商品。資本利用數字技術采集用戶在網絡平臺上進行社交、瀏覽與消費行為而產生的數據流，再經算法加工后將其轉化為廣告定向包、信用評分模型等高溢價商品出售，從而實現對數字勞動者創造的剩余價值的無償占有。以Meta（原Facebook）公司為例，該公司的數字廣告可以通過對用戶行為數據的深入分析實現精準定位和個性化推送，較傳統廣告更具優勢。該公司披露的財報顯示，2024年第一季度公司旗下APP用戶平均日活量達到32.4億人，從單個用戶賺取的收入有11.2美元，來自廣告業務的營收占總營收的97.7%，但用戶卻未因數據貢獻而獲得任何分成。在資本主義運行機制下，資本會迅速介入任何展現出增殖潛力的新興資源并從中攫取利潤。數據作為數字時代的新型生產要素，其商品化過程正是資本增殖邏輯在新領域延續的表現。與此同時，資本的增殖邏輯決定了資本不會僅僅滿足于數據商品化的初級階段，而是必然尋求數據規模的擴張與收益的最大化，也正因如此資本并不會局限于現有數據資源的開發，而是持續推動數據獲取范圍從個人隱私、社會行為到生物數據的擴張。這種對數據無限占有的趨勢最終會導致數據市場向少數資本集中，并使資本能夠在更高層面主導市場結構和資源配置奠定基礎。

資本的擴張不僅依賴于看重剩余價值的即日寸榨取的資本增殖環節，更依賴于剩余價值資本化再生產的資本積累環節。資本通過擴大再生產與對技術控制權的獨占，主導市場競爭結構并構建可持續的壟斷權力。首先，資本以橫向并購以及進行生態擴張等手段整合分散的數據資源以建立規模優勢，同時利用網絡效應吸引用戶進而獲取更多數據投入生產實現積累，強化數據壟斷。此后，資本通過縱向控制數據生產鏈條建立排他性閉環，將數據流動限定于自有生態內，使數據資源脫離公共領域轉化為私有資本品。然而數據價值不僅僅取決于存量積累，更取決于對數據處理能力與變現手段的提升。因此最終資本會將積累成果投入算法迭代與技術升級，通過技術優勢將數據規模轉化為市場優勢，同時通過專利化核心技術構筑排他性壁壘以鞏固自身壟斷地位。2014年阿里巴巴收購高德地圖，通過整合地理數據資源進行用戶定位，為本地服務、廣告推送和外賣等業務提供支持并構建商業閉環。同時高德地圖借助阿里巴巴的技術與規模優勢，于2021年4月實現了全月平均日活躍用戶數超過1億的重要里程碑，成為阿里巴巴020戰略的關鍵支撐之一。這種資本積累機制的本質在于確保資本增殖的可持續性，從而推動數據資源不斷集中并最終走向壟斷。

3.2技術賦能：平臺權力與數據控制體系

數據本身的價值并不能直接顯現，而是依賴于數字技術使其從零散的信息轉化為可量化、可交易的商品。資本邏輯雖然作為數據壟斷形成的內生驅動力推動著數據從分散性公共資源向私有化壟斷資本的轉化，但利用數字技術實現對數據的全鏈條控制，才使得資本的壟斷意圖轉化為現實真正成為可能。

在采集環節，數字技術推動了數據收集的規模化和精細化。平臺經濟依托社交媒體、電商平臺等渠道大規模收集用戶數據，同時結合物聯網、智能設備等拓寬數據來源，使數據采集的范圍從線上交互擴展至線下行為軌跡、環境數據等領域。這一過程不僅擴大了數據的覆蓋面，也細化了數據的顆粒度，使其更具商業價值。如蘋果公司借助其強大的設備生態系統以及軟件服務實現對用戶數據的全方位采集。蘋果設備能夠利用物聯網技術收集用戶的地理位置、健康數據、使用習慣等相關信息，為蘋果提供構建用戶畫像的基礎，進而為其后續的產品與服務優化提供條件。在處理環節，數字技術提升了數據的利用效率。資本能夠利用大數據分析和人工智能技術高效挖掘數據價值，從而可以從海量數據中提取用戶行為模式、消費傾向等關鍵信息。算法的優化和算力提升進一步增強了數據處理能力，能夠使企業更快、更精準地提供定制化服務，同時憑借專有算法建立競爭壁壘，使其他市場主體難以復制其優勢。如微軟的Azure云計算平臺集成了Azure Databricks、Azure Synapse Analytics等多種大數據分析工具和Azure Machine Learnlng等人工智能服務，使企業能夠利用其強大的算力和先進的算法庫高效地處理和分析海量數據。在數據應用環節，數字技術的進步顯著提高了決策的精確度。企業通過先進的數據分析方法和智能算法能夠對用戶需求和行為實現更加精準的預測，并基于這些預測制定個性化的服務和營銷策略。這種精確度的提升不僅優化了產品推薦、廣告定向等業務功能，還能更好地滿足用戶需求，增強用戶黏性，使得擁有先進技術的企業能夠持續優化業務流程、提升盈利能力，最終獲得競爭優勢。如Netflix通過其先進的數據分析和機器學習技術分析用戶的觀看歷史、評分、停留時間等行為數據，預測用戶的興趣偏好，從而為用戶提供個性化的內容推薦，增強用戶黏性。

3.3動態耦合：資本與技術協同強化的壟斷路徑

數據壟斷的形成根植于資本增殖與積累邏輯與數字技術的聯合，這一過程中，資本與技術相互強化，資本依托技術打破數據的分散格局，構建高度集中的私有化數據體系，而技術在資本的推動下不斷迭代升級，將數據規模優勢轉化為市場主導權。最終，資本通過技術標準的私有化與政策游說，進一步鞏固壟斷地位，形成數據集中化向市場主導，再到制度壁壘的演進路徑，最終鎖定數據壟斷格局，并在全球資本體系的支持下進行數據壟斷的擴張。

（1）數據集中化為數據壟斷奠定基礎。在資本驅動下，企業對分散的數據進行采集、整合與處理，同時借助先進的數據挖掘、算法優化和云計算等技術，提升數據獲取的規模化、標準化和精細化程度，從而形成高度集中的數據資源庫。與此同日寸，領先企業會憑借技術優勢在數據獲取和處理上建立門檻，加劇數據資源向少數資本集中的態勢，構成數據壟斷的基礎。進一步地，資本利用數據集中化逐步占據市場主導地位。數據的集中化為資本提供了規模優勢，而對先進數字技術的掌握則會進一步放大這種優勢，使其具備市場主導能力。頭部企業憑借數據積累可以精準預測用戶需求，優化產品和服務，提高市場競爭力，擠壓競爭對手，使得市場份額向少數數據寡頭集中。隨著市場主導地位的確立，頭部企業會進一步利用算法推薦、數據壁壘和資本收購等方式，增強對市場資源的控制，確保其在數據市場中的主導地位。

（2）資本憑借制度壁壘的構建進一步固化數據壟斷。在市場主導地位確立后，資本并不會滿足于僅憑市場優勢維持壟斷，而是會進一步通過建立技術標準、制定行業規則和政策游說等方式構建制度性壁壘，確保數據壟斷的長期穩固。壟斷資本會通過專利保護、數據產權界定和隱私協議等手段，將數據資源鎖定在自身生態系統內，限制外部競爭者的數據獲取權，同時試圖在法律、行業監管和數據治理層面施加影響，使行業規則向有利于自身的方向傾斜，進一步鞏固數據壟斷格局。

以谷歌（Google）公司為例，其通過自身的搜索引擎、安卓操作系統、谷歌地圖、YouTube等多個平臺，構建覆蓋全球用戶的全場景數據采集網絡，并利用先進的數據挖掘技術和云計算能力，對這些分散的數據進行整合和處理，而后利用其數據積累，預測用戶需求，優化廣告投放，從而提高廣告的點擊率和轉化率，獲得產品優勢并逐漸占據在數字廣告市場的主導地位。在市場主導地位確立后，谷歌通過多種手段構建制度性壁壘，為對抗各國對數據日益加強的監管措施，谷歌公司又提出第一方集（First-Party Sets）提案，試圖通過新的隱私政策來更好控制用戶數據，增強其競爭優勢。同時通過專利保護等手段，將數據資源鎖定在其生態系統內，限制外部競爭者的數據獲取權，進一步鞏固其數據壟斷格局。

3.4全球博弈：跨國資本擴張與監管治理困境

在世界數字經濟競爭加劇的背景下，數據壟斷不僅源于市場內部的資本驅動和技術賦能，還深受全球資本體系的支撐與各國政策環境的影響。

一方面，跨國資本通過并購整合、技術封鎖和制度安排不斷強化數據壟斷，使數據資源向少數企業集中。首先，全球資本體系為數據壟斷提供了金融支撐。數據資本的擴張往往依賴于風險投資、資本市場并購等金融手段，大型科技企業通過資本運作迅速收購初創公司，獲取其數據資產及技術，從而擴大自身的數據生態體系。這種并購整合加速了數據的集中化，使少數跨國企業掌握全球范圍內的數據資源。其次，數據壟斷依賴全球技術體系的支撐。核心算法、云計算、大模型等關鍵技術往往掌握在少數資本集團手中，領先資本通過技術標準、專利封鎖等方式，確保自身在數據處理和商業化領域的優勢，并通過控制云服務、AI基礎設施等核心環節，使全球數據市場高度依附于特定資本體系。此外，資本借助全球性制度安排強化數據壟斷。主導數據市場的資本不僅通過市場競爭形成壟斷，還依托國際貿易協定、數據主權政策、跨境數據流動規則等制度，建立符合自身利益的全球數據治理體系。跨國資本利用政策談判影響各國數據法規，使發展中國家在數據主權和市場競爭中處于不利地位，從而加強其對全球數據資源的控制。

另一方面，各國政府基于對經濟安全、市場公平和數據主權的考慮，采取不同的反壟斷與數據監管政策，試圖平衡數據資源的開放與安全。

美國的政策環境以市場主導為特點，強調數據自由流動和市場競爭。其對數據壟斷的治理主要依賴《謝爾曼法》《克萊頓法》等傳統反壟斷法，缺乏聯邦層面的統一數據立法，但各州的立法比較積極。歐盟則主要強調個人隱私和數據保護。其核心立法包括《通用數據保護條例》（GD-PR）和《數字市場法案》（DMA），對科技巨頭提出了嚴格的合規要求。

中國的反壟斷和數據監管政策以政府主導為特征，較為注重數據安全和國家安全。其核心立法包括《中華人民共和國反壟斷法》《網絡安全法》和《數據安全法》等，近年中國也針對數據產權提出了“三權分置”的政策框架。從阿里巴巴因實施強制“二選一”壟斷行為被罰款182億元也可看出政府對平臺經濟的強力監管。這種政策環境有助于維護市場秩序，但也可能限制數據的跨境流動，對企業的國際化發展造成影響。

總體而言，不同的政策環境對數據壟斷治理路徑和實踐效果有著深遠的影響。中國的政府主導模式強調快速干預，但可能影響市場活力：美國的市場主導模式鼓勵創新，但可能導致監管滯后；歐盟的法規主導模式注重預防，但可能限制企業發展。這些差異需要在全球化背景下進行協調，以實現對數據壟斷的有效治理。

國際經驗一致表明，數據壟斷治理不能僅依賴傳統反壟斷法，還需要結合數據安全、隱私保護和市場公平等多重因素制定綜合治理體系。對于中國而言，未來的政策重點應是構建更加科學的競爭規則，以及更加完善的數據產權制度，在保障數據安全的同時，促進數據要素的流通和創新，推動數字經濟的可持續發展。

4數據壟斷的治理路徑：制度創新與全球合作

數據壟斷的成因既有資本主義發展歷史的必然性，也有資本自身增殖、積累和尋求全球擴張的內在特性。因此，數據治理不僅需要解決技術和市場中存在的瓶頸，更要立足于公共利益和社會正義，在制度和理念上對資本邏輯進行突破，從根源上打破數據資源被資本無限占有的格局，重新定義數字時代的數據權利和價值分配機制，推動實現技術從資本增殖工具向人類解放手段的轉變。

4.1產權制度創新：數據權益的公平分配體系

治理數據壟斷需超越傳統反壟斷思維，關注“數據正義”。數字勞動并非傳統意義上的勞動，而是數字經濟中核心價值創造的重要環節。用戶在社交網絡、電子商務、內容分享等平臺上所產生的信息和互動，構成了數據生產的重要基礎。這種勞動被平臺收集、整合并經算法處理，最終轉化為巨大的剩余價值。

（1）確立數據生產者權益保障機制。要在制度和法律層面明確數字勞動的定義和地位，承認并保障數字勞動者的權益，建立合理的利益分配和權益保障機制。具體措施包括：將數字勞動納入勞動保護范疇，重新界定用戶生成內容、在線互動等行為的勞動屬性；推進利益分配機制改革，推動平臺企業建立收入共享模式：強化對數據采集與使用的透明監管，賦予數字勞動者對自身數據的知情權和控制權。

（2）創新數據確權機制。造成資本對數據無償占有和對“數據貧農”剝削的根源在于當前數據產權制度的不完善。為破解這一問題，必須構建新型數字生產關系，建立數據資源“三權分置”制度：要明確界定數據所有權、使用權、收益權的分離與界定；將政府、企業和個人在數據生成、加工和商業化過程中的權益進行清晰劃分：依托技術手段，不斷完善數據中介服務和數據信托機制。

（3）建立數據收益的二次分配制度。通過設計合理的數據紅利分配模型，使個人用戶、平臺企業及政府等數據貢獻者能夠共享數據收益：借助政策激勵和財政補貼等手段保障“數字佃農”權益，引導平臺企業在盈利過程中按數據貢獻比例等方式向騎手、司機等群體返還部分平臺數據收益：加快制定統一的數據標準和市場交易規則，促進數據公平流通。

（4）重構平臺與用戶契約關系。參考Gillespie（2018）對用戶協議的分析，現行平臺契約往往通過不平等條款剝奪用戶權益，要規范用戶協議格式條款，防止平臺單方面制定霸王條款：建立用戶集體議價機制，平衡平臺與用戶的權利義務關系：引入第三方仲裁制度，保障用戶在數據權益糾紛中的救濟渠道。

4.2技術體系重構：公共數據基礎設施的建設

傳統資本邏輯將數據視為增殖工具，但這一邏輯忽視了數據在社會公共生活中的廣泛影響。應明確將數據認定為共享資源和公共財富，通過技術體系的重構，打破數據孤島，將關鍵數據從私有化控制中剝離出來，為全社會提供公平的資源分配平臺，從根本上改變資本對數據的壟斷格局。

（1）打造國家級公共數據池。①要在如金融、醫療、交通等關鍵領域，將數據強制接人公共平臺。鼓勵政府、科研機構及非政府組織主導建立跨部門、跨行業、跨領域的數據共享平臺，形成覆蓋社會各主要領域的公共數據池：②要盡快建立數據資源共享交換標準。在保護用戶隱私和數據安全的前提下，制定統一的數據格式、接口和開放標準；③構建全社會共享的公共數據平臺。通過政策引導和財政補貼，激勵中小企業、科研機構參與平臺建設，降低技術和資金壁壘，進而打破資本對數據資源的壟斷局面；④縮小數據鴻溝，強制平臺開放非核心數據（如交通熱力圖、用戶行為統計等），供公共研究與社會創新使用。

（2）開發普惠性技術工具。為削弱資本對數據資源的獨占性控制，需構建開放共享的技術生態。①借鑒歐盟《數字市場法》等經驗，開源核心算法庫，并建立如國家AI開放創新平臺等開源算法共享平臺：②建設公共算力服務平臺并開發基于區塊鏈的共享驗證技術架構。

（3）推進技術民主化改造。通過制度設計確保技術權力的公平分配。①要盡快建立并完善算法審計制度。在立法中應強制高風險算法備案與審計，建立國家算法審計機構，制定分級標準，開發檢測工具，并引入第三方監督與公眾參與機制，破除算法黑箱．制衡技術權力，確保算法公平透明，防范資本濫用和數據壟斷；②需著力開發用戶數據控制權技術工具。堅持“技術中立、用戶可控”的基本原則，采取“政府定標準、市場做產品、用戶選服務”的協同推進模式開發如個人數據銀行等用戶數據控制權技術工具。通過技術賦權的方式，使用戶重新獲得對自身數據的實際掌控能力，扭轉當前數據控制權嚴重向平臺企業傾斜的不對稱格局；③保障算法民主化。規范平臺行為，保障對影響勞動者權益的算法邏輯（如配送時效計算）的公開化，并完善工會、NGO等第三方監督機制。

4.3治理機制突破：跨國協作與多元共治

數據壟斷的全球性特征要求構建新型國際合作治理框架，當前亟須建立兼顧數據主權與全球協同的治理體系。

（1）完善跨境數據流動方面的國際合作機制。應建立“安全可控”的流動規則，實施分類分級管理，推行“白名單+負面清單”模式，形成數據跨境流動“安全港”機制：在反壟斷協作方面，需加強跨國聯合執法，建立科技企業拆分標準聯動機制，推動全球數據稅協調：在標準互認方面，要制定技術互操作性標準，完善數據倫理認證體系。

（2）構建系統性全球合作框架。依托國際組織平臺，在尊重數字主權前提下構建平衡各方利益的治理體系。應推動建立國際數據治理協定和跨國監管機構，制定統一的數據隱私、安全和權屬標準；另外，要強化各國反壟斷執法協作，建立信息共享機制，對跨國資本壟斷行為實施聯合調查與制裁。

（3）構建防范數據霸權的綜合應對體系。在國內層面，要加快數據安全立法進程，完善關鍵數據出境管控機制；在國際合作方面，推動建立非對稱數據主權保護機制，特別是針對美國“長臂管轄”制定反制措施：在技術自主層面，重點突破大數據、人工智能等核心技術，降低對西方技術體系的依賴：在企業合規方面，要求跨國企業建立數據本地化存儲和獨立審計制度：全球治理層面，倡導建立多邊、民主、透明的國際數據治理新秩序。

（4）創新多元參與的全球共治模式。應倡議成立全球數據治理聯盟，整合政府、企業、社會組織等多元主體參與，構建多邊協同的監管機制：同日寸，需通過建立技術標準互認、數據倫理認證等制度，為全球數據治理提供可操作的實施路徑，最終形成技術權力再平衡的新型治理格局。