馬克思主義政治經濟學在數字經濟時代的創新發展

摘要：數字經濟的蓬勃興起為馬克思主義政治經濟學的理論創新帶來新機遇。文章從剖析數字經濟的顯著特征入手，探討其對傳統勞動價值論、剩余價值論以及生產力理論構成的挑戰，并深入探究馬克思主義政治經濟學在數字經濟時代的理論創新路徑。運用理論與實踐相結合的研究方法，揭示數字經濟推動高質量發展的內在機制，并提出針對性的政策建議。研究表明，數字經濟不僅促使生產力實現跨越式發展，還為馬克思主義政治經濟學的創新發展開辟了新的理論增長點。

關鍵詞：馬克思主義政治經濟學；數字經濟；勞動價值論；新質生產力；理論創新

一、引言

在全球化背景下，數字經濟成為全球經濟發展的核心驅動力，大數據、人工智能等前沿數字技術全方位重塑人類社會的生產、消費和社會結構。數字經濟的迅猛發展，既為全球經濟增長注入動力、創造機遇，也對傳統經濟理論體系構成挑戰。馬克思主義政治經濟學始終與時俱進，在數字經濟時代需回應新問題，剖析數字經濟運行邏輯，實現理論創新發展。在勞動價值論方面，數據和算法的勞動屬性難用傳統理論衡量，新型勞動形式價值界定成難題；剩余價值論領域，數字經濟中剩余價值來源復雜，與傳統資本剝削模式差異大；生產力與生產關系層面，數字經濟推動生產力發展，卻加劇生產關系不平等，新質生產力發展對生產關系變革提出更高要求。

因此，本文圍繞數字經濟特征深入研究，探討其對傳統經濟理論的挑戰，分析馬克思主義政治經濟學在數字經濟時代的理論創新。運用實踐案例，揭示數字經濟推動經濟高質量發展的內在機理，為馬克思主義政治經濟學創新發展提供理論支撐，為數字經濟健康、可持續發展提供理論指導。

二、數字經濟的特征及其對傳統經濟理論的挑戰

（一）數字經濟的特征

1. 數據成為核心生產要素

在數字經濟的運行體系中，數據占據著核心地位，發揮著至關重要的作用。與傳統生產要素不同，數據具有非競爭性，即多人同時使用數據并不會導致其價值的減損；同時還具有非排他性，在實際應用中難以被某一主體完全獨占。更為關鍵的是，數據能夠通過復雜的算法和模型轉化為直接的生產力，推動經濟的增長。數據的價值并非單純取決于其數量的多少，更體現在數據的質量優劣、處理能力的高低以及應用場景的適配性上。高質量的數據，經過高效的處理和精準的應用，能夠為企業和社會創造巨大的價值。例如，電商平臺通過對用戶瀏覽、購買數據的深度分析，可以精準把握消費者需求，優化商品推薦策略，提高銷售轉化率，從而實現企業利潤的增長。

2. 技術創新的加速與迭代

技術創新是數字經濟發展的核心驅動力，以人工智能、區塊鏈、物聯網為代表的新興技術層出不窮，且更新迭代的速度日益加快。這種快速的技術變革不僅深刻改變了傳統的生產方式，實現了生產過程的智能化、自動化和高效化，還極大地重塑了消費模式，消費者可以借助互聯網平臺更加便捷地獲取商品和服務信息，實現個性化的消費體驗。同時，技術創新也對社會結構產生了深遠影響，催生了新的職業和產業形態，改變了勞動力市場的需求結構。例如，隨著人工智能技術的發展，智能客服、智能物流等新興職業不斷涌現，對具備相關技術技能的人才需求大幅增加。技術創新的加速使得數字經濟充滿了高度的動態性和不確定性，企業需要不斷加大研發投入，提升自身的創新能力，以此作為立足市場的根本保障。

3. 平臺經濟與共享經濟的興起

平臺經濟借助互聯網平臺的強大連接功能，整合各類分散的資源，實現了供需雙方的高效匹配。例如，網約車平臺通過整合閑置的私家車資源和乘客的出行需求，為用戶提供了便捷、高效的出行服務；外賣平臺連接了餐飲商家和消費者，滿足了消費者多樣化的餐飲需求。共享經濟則通過優化資源的配置方式，提高了資源的利用效率，減少了資源的閑置和浪費。以共享單車、共享汽車為代表的共享經濟模式，讓用戶可以在需要時便捷地使用共享資源，降低了個人的使用成本，同時也提高了社會資源的整體利用效率。然而，這些新興經濟模式在發展過程中也暴露出一些問題，如平臺企業憑借其市場優勢地位形成壟斷，限制市場競爭；在數據收集、使用過程中，存在侵犯用戶數據隱私的風險等。這些問題不僅影響了市場的公平競爭環境，也對消費者的權益保護提出了挑戰。

（二）對傳統經濟理論的挑戰

1. 勞動價值論的挑戰

在數字經濟的環境下，傳統勞動價值論在衡量數據和算法的勞動屬性時遭遇了困境。數據的生產、收集和使用過程中，勞動的形式和價值創造方式發生了深刻的變革。在互聯網平臺上，用戶通過瀏覽、評論、分享等行為產生了大量的數據，這些數據被企業無償收集和使用，并進一步轉化為商業利潤。例如，社交媒體平臺依靠用戶生成的內容吸引廣告商投放廣告，從而獲取巨額收益，但用戶卻并未從自己創造的數據價值中獲得相應的回報。這種新型勞動形式難以用傳統的勞動價值論來準確界定其價值，傳統理論中對勞動價值的衡量主要基于勞動時間和勞動強度，而在數字經濟中，數據勞動的價值創造更多體現在數據的質量、應用場景以及對企業決策的支持作用上，這就需要對勞動價值論進行拓展和創新，以適應數字經濟時代的發展需求。

2. 剩余價值論的挑戰

數字經濟使得剩余價值的來源變得更為復雜多樣。在平臺經濟模式下，企業獲取剩余價值的方式與傳統的資本剝削模式存在顯著差異。除了通過用戶數據的免費提供獲取價值外，企業還可以通過對數據的二次銷售，將收集到的用戶數據進行分析、整理后，出售給其他有需求的企業，從中獲取利潤。基于數據的精準營銷也是企業獲取剩余價值的重要途徑，通過對用戶數據的深度挖掘，企業能夠實現精準的廣告投放，提高營銷效果，降低營銷成本，從而獲取更多的剩余價值。例如，電商平臺利用大數據分析向用戶推送個性化的商品推薦，提高了用戶的購買轉化率，增加了企業的銷售額和利潤。這種新型的剩余價值獲取方式，使得馬克思主義政治經濟學的剩余價值論需要重新審視和分析數字經濟中剩余價值的形成機制和分配方式，以揭示數字經濟背后的經濟規律。

3. 生產力與生產關系的變革

數字經濟的發展極大地推動了生產力的飛躍，新質生產力不斷涌現，生產效率得到了前所未有的提升。然而，在生產力快速發展的同時，生產關系也出現了一些新的問題。數字鴻溝的存在使得不同地區、不同群體在獲取和使用數字技術方面存在巨大差距，加劇了社會的不平等。數據壟斷問題也日益凸顯，少數大型平臺企業憑借其在數據收集、處理和分析方面的優勢，形成了對市場的壟斷地位，限制了市場競爭，損害了其他企業和消費者的利益，進一步拉大了社會貧富差距。新質生產力的發展，需要生產關系通過變革，來適應生產力的發展需求。例如，隨著數字技術在生產領域的廣泛應用，需要建立更加公平的數據分配機制，保障各方在數據使用和價值分配中的合理權益；同時，也需要加強對勞動者在數字經濟環境下的權益保護，確保勞動者能夠分享數字經濟發展帶來的成果。馬克思主義政治經濟學需要深入研究新質生產力對生產關系的反作用機制，為推動生產關系的變革提供理論指導。

三、馬克思主義政治經濟學的理論創新

（一）勞動價值論的拓展

1. 數據勞動的價值化

在數字經濟時代，數據勞動的形式呈現出多樣化的特點，除了傳統的數據采集和整理工作外，還涵蓋了算法設計、模型優化等復雜的智力勞動。這些新型的勞動形式雖然與傳統的體力勞動和腦力勞動存在差異，但同樣具有價值創造能力。算法設計人員通過編寫高效的算法，能夠提高數據處理的效率和準確性，為企業創造巨大的價值；模型優化人員不斷調整和改進數據模型，使其能夠更好地適應市場需求和業務場景，從而提升企業的競爭力。因此，要實現數據勞動的價值化，就需要重新定義勞動的形式和價值創造機制。在衡量數據勞動價值時，不能僅僅局限于勞動時間和勞動強度，還應充分考慮數據勞動所創造的實際價值，包括對企業生產效率的提升、市場競爭力的增強以及對社會經濟發展的推動作用等方面。

2. 非物質勞動的理論化

數字經濟的發展使得非物質勞動在價值創造中的地位日益凸顯，創意、設計、算法開發等非物質勞動成為推動經濟增長的重要力量。馬克思主義政治經濟學需要對非物質勞動的價值屬性進行重新定義，將其納入勞動價值論的范疇。非物質勞動的價值不僅體現在其直接創造的經濟價值上，還體現在對社會生產力的間接推動作用上。一個優秀的創意設計可以提升產品的附加值，吸引更多的消費者，從而帶動相關產業的發展；先進的算法開發能夠提高生產過程的智能化水平，降低生產成本，提高生產效率。非物質勞動還能夠促進知識和技術的傳播與創新，為社會生產力的持續發展提供動力支持。因此，在研究數字經濟時代的勞動價值論時，必須充分重視非物質勞動的價值創造作用，深入探討其價值形成和實現機制。

（二）剩余價值論的拓展

1. 數據剩余價值的理論化

“在數字經濟時代，數據已然成為關鍵生產要素，深度參與價值創造過程。”研究數據剩余價值的形成機制，首先要明確數據從收集、整理、分析到應用于生產經營的全流程，探究其如何與勞動、資本、技術等傳統要素結合，進而創造出增量價值。例如，企業通過大數據分析精準把握消費者需求，優化產品設計與營銷策略，提升生產效率，這些因數據驅動而產生的額外價值，便是數據剩余價值形成的體現。數據剩余價值的分配方式同樣復雜。在當前數字經濟生態中，數據收集者、數據處理者、數據使用者等多方參與其中。大型互聯網平臺憑借技術和資源優勢，在數據收集與分析環節占據主導，獲取了大量數據剩余價值，而數據的實際生產者——用戶和參與數據處理的勞動者，其所得分配往往不成正比。分析分配方式，需考量各方在數據價值創造中的貢獻度，以及市場規則、技術壟斷等因素對分配的影響。揭示數字經濟中剩余價值的本質特征，要突破傳統剩余價值理論的局限。數據剩余價值的產生并非單純依靠勞動時間的延長或勞動強度的增加，更多源于數據要素對生產效率的提升、對市場需求的精準挖掘以及對商業模式的創新。它具有虛擬性、流動性和可復制性等獨特屬性，與傳統基于實物生產的剩余價值有著本質區別。

2. 平臺經濟中的剩余價值分配

從馬克思主義政治經濟學視角看，平臺經濟的剩余價值分配機制邏輯獨特。依托互聯網平臺，平臺經濟整合用戶數據、商家資源和多樣服務。平臺上的外賣員、網約車司機、電商商家等勞動者創造價值，可平臺憑借技術和壟斷優勢主導分配。平臺通過多種方式聚集大量剩余價值。以電商平臺為例，商家需支付入駐費、交易傭金，還要投入廣告推廣費，平臺不直接參與生產卻獲取巨額利潤。“平臺對勞動者的剝削，表現為無償占有剩余價值。”如外賣員、網約車司機，看似自由提供服務，實則平臺利用算法控制勞動強度和時間，壓低單位報酬。外賣員勞動強度提升，但工資增長滯后，被平臺無償占有的勞動成果就是剝削體現。數據也是平臺剝削的重要工具。平臺收集用戶數據，分析需求優化商業模式獲取更多剩余價值。用戶數據被無償使用，平臺基于用戶數據制定策略追求自身利益最大化，忽視勞動者與消費者權益。

（三）新質生產力理論的構建

1. 數字經濟推動下的新質生產力

數字經濟通過技術創新和要素創新配置，推動了生產力的跨越式發展，催生了新質生產力。新質生產力具有智能化、數字化和綠色化的核心特征。智能化體現在生產過程中廣泛應用人工智能技術，實現生產設備的自主感知、決策和控制，提高生產的精準度和效率；數字化則表現為生產、管理和運營過程的全面數字化，通過大數據分析和云計算技術，實現對生產流程的優化和資源的高效配置；綠色化強調在經濟發展過程中注重環境保護和資源的可持續利用，數字技術的應用可以幫助企業實現節能減排、降低資源消耗，推動經濟向綠色低碳方向發展。馬克思主義政治經濟學需要重新定義生產力的內涵，將數字技術納入生產力的范疇，充分認識數字技術在推動生產力發展中的重要作用。通過對新質生產力的研究，可以更好地把握數字經濟時代生產力發展的規律，為制定科學的經濟發展戰略提供理論依據。

2. 新質生產力對生產關系的反作用

“新質生產力的發展不僅改變了生產力的形態，也對生產關系產生了深遠的影響，提出了新的要求。”隨著數字技術的廣泛普及，數據成為重要的生產要素，這就需要建立更加公平的數據分配機制，確保數據的合理使用和價值共享。在勞動權益保護方面，數字經濟的發展催生了許多新型的就業形勢，如平臺經濟下的靈活就業人員，他們的勞動權益保障面臨著新的挑戰。“馬克思主義政治經濟學需要深入研究新質生產力對生產關系的反作用機制，分析生產關系如何適應新質生產力的發展需求”。通過推動生產關系的變革，為新質生產力的發展創造良好的制度環境，促進生產力與生產關系的協調發展，實現經濟社會的可持續發展。

四、數字經濟賦能高質量發展的實踐路徑

（一）數字賦能，傳統產業煥新升級

以作為全球領先的數字經濟企業阿里巴巴為例，憑借電商平臺、云計算和大數據技術，為傳統產業數字化轉型構建起強大的支撐體系。在電商平臺領域，從早期的1688批發平臺起步，逐步拓展出淘寶、天貓等零售平臺，構建起覆蓋全球的電商生態。借助大數據與人工智能技術，為中小企業打造了如“生意參謀”和“1688找工廠”等精準營銷工具。通過對市場數據的分析，精準定位目標客戶群體，調整產品款式和營銷策略，提升了供需匹配效率。同時，阿里巴巴的“一件代發”模式，幫助眾多中小零售商緩解了貨源與資金壓力，優化了供應鏈管理。

在云計算與大數據技術應用方面，阿里云投入超1200億元，服務超過400萬家企業，躋身全球云計算市場前三強。阿里云不僅提供基礎云服務，還利用大數據分析助力企業優化生產運營流程。如1688平臺借助大數據分析，為中小企業提供爆款策劃和柔性化生產服務。阿里巴巴還積極推進產業帶數字化轉型，1688平臺覆蓋浙江省近25萬家中小企業，通過數字化手段提升企業創新與服務能力。其“超級工廠”項目和“閃電定制”服務，推動企業實現輕量化定制和柔性化生產。

（二）數據驅動，區域經濟跨越發展

以貴州大數據產業實現經濟彎道超車，縮小區域發展差距為例，自2014年確立大數據發展戰略，貴州積極構建數字經濟生態，產業布局涵蓋數據中心建設、大數據交易、云計算服務及人工智能應用等領域。“目前已建成多個大型數據中心，吸引眾多知名企業入駐。大數據產業推動區域經濟發展，大量高科技企業和創新人才涌入貴州。”通過建設“數字經濟創新區”，促進大數據與各產業融合。

安順市關嶺自治縣打造“數字花椒”，建設花椒大數據中心，利用現代信息技術加快產業數字化。在大數據中心，各類關鍵數據一目了然，為產業發展提供科學依據。據安順市人民政府發布的信息，2023年關嶺縣花椒產業在大數據助力下實現高質量發展。在制造業，大數據助力傳統企業數字化升級；服務業中，大數據優化旅游、物流等行業服務體驗。

貴州還借助數字技術縮小數字鴻溝，通過“數字鄉村”項目推動農村信息化。黔西市新仁苗族鄉化屋村啟用“5G+ 數字鄉村”示范平臺，依托大數據分析助力產業發展與公共服務。據媒體報道，借助 5G 和人工智能等技術，化屋村實現智能辦公與便捷服務，人均收入大幅提升，成為貴州數字經濟助力脫貧的典型，村民通過電商銷售手工編織品，人均年收入增加 5000多元。

（三）科技融合，社會治理智慧進階

運用大數據分析和科技可以助力社會治理。政府收集分析海量社會數據，精準掌握社會動態和民眾需求。比如公共衛生領域，大數據追蹤疾病傳播路徑，分析人口流動等因素，為疫情防控提供依據，實現精準防控，合理調配醫療資源。人工智能技術賦能社會治理。智能安防系統利用圖像識別、行為分析技術，實時監控公共場所，快速識別異常行為并預警，協助執法。智能客服也能快速回應民眾咨詢，提升政務服務效率。智慧城市建設中，物聯網技術是智能化管理的關鍵。在城市交通領域，傳感器收集交通數據并傳輸至管理中心，智能交通系統依此動態調整信號燈時長，緩解擁堵。環境領域，物聯網傳感器實時監測環境指標，異常時立即報警，方便相關部門及時處理。大數據和科技助力社會治理各個環節的核心要點，在數字化時代，數字經濟與社會治理融合，為提升治理水平帶來機遇與變革。數字經濟借助大數據分析、人工智能、物聯網等技術，為社會治理提供新手段。數字經濟與社會治理融合，讓治理更精準高效，優化社會資源配置，為構建和諧智能社會奠定基礎。

五、結論與展望

數字經濟時代的到來，為馬克思主義政治經濟學發展帶來機遇與挑戰。通過對勞動價值論、剩余價值論和新質生產力理論的創新，馬克思主義政治經濟學能更好適應數字經濟發展需求。數字經濟在推動生產力飛躍、促進經濟高質量發展方面成效顯著，如阿里巴巴推動傳統產業數字化轉型、貴州借助大數據產業實現經濟跨越、數字經濟與社會治理融合，優化社會資源配置，為構建和諧智能社會奠定基礎。中國積極推進數字經濟戰略，為全球數字經濟發展提供了中國方案和經驗，推動全球經濟治理體系變革。

展望未來，馬克思主義政治經濟學需深化對數字經濟的研究。在政策建議方面，完善數據要素市場政策框架，明確數據產權，建立規范的數據交易機制，促進數據合理流動與價值釋放。為縮小數字鴻溝，實現數字經濟包容性發展，政府應加大對落后地區數字基礎設施建設投入，開展數字技能培訓，保障弱勢群體數字權益。在數字經濟助力綠色發展上，鼓勵企業利用數字技術優化能源管理、研發綠色技術，制定相關政策激勵企業綠色轉型。通過多方面努力，推動數字經濟與社會公平、可持續發展深度融合，為人類社會進步提供堅實理論支持。

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（作者單位：云南省麗江文化旅游學院）