经济学学术论文哪里有？笔者认为数字化时代的生产力发展未能给人类带来平等与解放的福音，反而成为资本加深其剥削与压迫的工具。马克思指出，“同机器的资本主义应用不可分离的矛盾和对抗是不存在的，因为这些矛盾和对抗不是从机器本身产生的，而是从机器的资本主义应用产生的”①。数据不是使人类堕入更深层次价值剥削困境的直接原因，其根源是数据资源开发、利用的资本化进程。如今，世界范围内出现的与数字经济直接相关的政治经济学难题说明资本主义生产体系已经内在地表现出了“数字化衰退”的迹象①。
引言
自 20 世纪末始，移动互联网、云计算、区块链等数字信息技术逐渐嵌入并改造着人类的生产生活方式，人类社会呈现出数字化智能化发展态势。数字技术与现代社会的深度融合创造出了海量的数据内容和以数据要素投入为主的软件业、电信业、电子设备制造业、互联网行业等数字产业①，同时也推动着传统产业与数据要素的融合以实现生产组织方式的改造升级和生产效率的提升。数据渗透进社会生产生活的各个领域，成为人类进行生产活动的重要生产资料，并同资本结合成为一种新的资本形式——数据资本。对于数据资本的研究讨论，国外研究起步较早，丹·席勒在《数字资本主义》中认为，“在扩张性市场逻辑的影响下，因特网正在带动政治经济向所谓的数字资本主义转变”②。而《数字化衰退》中，丹·席勒进一步指出，数据资本主义价值运动过程中“几乎每一部门都延续了资本对共享资源的（通常是不公正的）占有功能”①。尼克·库尔德利也深入探讨了当代资本主义制度下数据资本时代的剩余价值生产过程中所催生出的有利于资本自我更新的社会交往关系，他认为数据资本扩张的过程实际上是“数据殖民”的表现②。国内学者近年来逐步展开了相关研究，蓝江提出了“一般数据”的概念，数据资本正是将对象化的以一般数据形式表达的知识、经验、技术通过平台进行攫取和占有而形成的③。胡莹、韩文龙、刘璐认为，在数据资本积累的过程中，资本主义生产关系和劳动关系呈现出诸多不同于以往的新特点，但表面形式的变化并未改变数据资本竭尽所能地占有数据资源、剥削剩余价值、追求价值增殖的本质④⑤。综合国内外学者的相关研究，数据资本是一种建立在数字信息技术及其相应的基础设施之上的资本形态，其形成、发展离不开数据商品的生产与价值实现，更无法离开价值产生的根本来源——人类劳动。需要注意的是，由于数据这种跨越物理时空的非实体物质能够带来知识、信息、经验的广泛流通，使得一部分西方学者认为数字技术的开放性和共享性最终会导致资本主义体系的崩溃⑥。但是当我们观察现阶段资本主义的发展状况时，可能会对这种结论产生怀疑，数字技术为资本进行知识、技术、利润的垄断和全球性扩张提供了更为有效的手段。于是，我们需要深入数据资本主义内部错综复杂的生产体系，进一步研究在数据资本的价值运动过程中出现的理论和实践问题：数据究竟如何成为产品并进入流通领域实现自身的商品化？数据从何而来，资本对数据的占有关系如何成为当今时代的普遍秩序？互联网平台在数据资本权力扩张的历史过程中扮演着何种角色？数据资本是否完全不同于传统资本的增殖逻辑？厘清这些问题，有利于准确把握数据产品生产和数据产品商品化过程的整体图景以及揭示当代资本主义数据商品生产价值链的实践逻辑，也有助于理解和判断数据资本主义的资本扩张呈现的特征和现实趋势。
一、数据产品
如今，人们的经济活动、生活方式已被数字信息技术所重构，大量以数字化的语言、文字、图像、声音、知识、经验、创意等形式存在的数据产品进入人的生存领域，可以说，这些功能各异的数据产品的广泛生产和交易已经成为当代资本主义的显著表征。数据产品的生产成为资本推动自身循环、周转、再生产的过程以及获取剩余价值实现资本积累的基础。尼克·斯尔尼塞克指认，制造业的长期衰退和经济的持续低迷使得资本主义转向数据生产①。同时，资本规律又表明其总是试图对生产资料、雇佣劳动以及生产产品进行占有，将其作为促进经济增长的手段②。理解数据产品在数据资本主义价值运动过程中的生产过程，需要回到数据本身研究，数据潜在的使用价值的发掘和应用，是数据成为生产力要素的重要条件。
（一）数据的使用价值
何谓数据？“数据是将世界抽象为类别、度量和其他表现形式而产生的材料，它们构成了信息和知识创造的基石。”③在今天数据资本主义的语境中，数据是指寄存在电子计算机等数字设备上的数字化信息，是人类活动在虚拟数字空间留下的行为足迹，其本质仍是对客观物质世界的反映④。当然，数据并不完全都是真实的，但是经过清洗（筛选、除杂、提炼）后的数据越是能够符合客观对象，越是能够接近客观世界并做出一定的预测。库尔德利指出，“人类的生活，正以有利可图的抽象数据的形式，变得更像是马克思笔下的生产要素的种子或肥料——曾经只是人类与土地互动循环的一部分”⑤。今天，数据作为一种新的生产要素已广泛而深刻地参与到人类社会的生产生活之中。其中的主要原因，正是因为数据具有的与土地、资本等传统生产要素截然不同的新特征。
其一，数据具有天然的非排他性、非稀缺性。技术的发展使数据复制与传输的成本变得低廉，数据的拥有者不会因为共享而失去数据的价值，反而可以通过数据资源共享而获得更大的价值。其二，可循环性。数据原材料可以重复投入生产过程中。其三，数据具有规模经济效应显著的特点①。数据产生的价值收益能够随着数据规模的增加产生指数级的增长。同时，在经济应用中，规模数据更容易吸引数据②。其四，强渗透性。数字信息技术的通用性和开放性使得数据可以推动传统产业智能化网络化转型，提高生产效率。总之，随着网络感知、传输、计算、交换能力的不断升级，数据的形成、存储、共享、计算、分析和使用变得方便快捷，深刻地影响着人的日常生活以及产业生产与商业决策方式，其“可复制、可共享、无限增长和供给的禀赋”③为全球经济发展找到了新的可持续增长动力。
（二）数据的产生
在电子计算机还未普及的时期，数据的生产往往是单个组织内部收集的“小数据”④。当局域网出现之后，数据同时段的采集和处理成为可能，但此时数据仍然局限于本地本组织的“碎片化”状态。互联网技术成熟之后，数据产品生产的数据原材料实现了大规模采集和共享，成为数字产业发展的基础。可是，正如舍恩伯格和拉姆什所说，技术的产生只是带来了一种动力加强版的指挥与控制系统①，而人类自身的活动才是数据生产的根本来源。由于无所不在的跟踪设备和互联网平台组织的兴起，人类的日常生产生活无时无刻不在被纳入数据生产的抽象化过程之中，成为数据产品的生产原材料。
首先，各处分布的监控设备是数据资源形成的前沿阵地。学校、工厂、公路、商厦中的电子摄像机对人员、车辆行为的记录，可穿戴设备对个人体征的记录，实时遥感与雷达图像对天气、地理状况的记录等等，这些数字设备可以做到全天候、不间断地监控和记录，同时宽带的铺设与物联网的快速发展为这些数据的传输利用提供了技术条件，这些数字设备共同构筑了人类生活的数据空间。其次，数据生产的部门还包括沟通了多个个体、多个组织的众多类型各异的互联网平台。其中，由互联网企业主导的互联网平台在引导用户使用和进行数据生产中最为活跃，它们通过提供网络服务来吸引用户登录和使用，并以隐蔽的手段收集和开发着用户在平台上的所有数据足迹。于是，互联网平台凭借数据交互空间的搭建成为坐拥数据资源池的资本代表，平台聚集的用户越多，其产生的聚集效应越显著，越是能吸引更多的用户、数据、资金、技术②。
（三）数据产品的生产
马克思认为，“在劳动过程中，人的活动借助劳动资料使劳动对象发生预定的变化。过程消失在产品中”①。也就是说，产品包含着人的生产性劳动。没有经过人的对象化劳动的数据原材料只是一堆繁杂的抽象化信息。一旦数据原材料与人类的对象化劳动产生存储、提取、输送等交互活动，此时的原始数据才能够具有交换价值以应用于商业活动。数据产品本身蕴含着多少的劳动时间和劳动量，是数据产品使用价值的物质基础。
以互联网平台的数据产品生产为例，其详细的生产过程可以分为以下几个阶段：第一个阶段即购买阶段，数据资本家需要进行数字交互平台的搭建，购买或者租用进行数据存储、软件开发、测试运营的服务器，还需要物理空间用于安置这些数字设备和工作人员，这部分支出被称作数据生产固定资本，同时必须雇佣数字劳动者进行数据资源开发，这些是具有价值增殖功能的数据生产可变资本。值得注意的是，数字劳动者创造的数字技术成果，可以转化为数字技术专利投入成为一种固定资本。第二个阶段为收集阶段，个人用户在平台上产生的一系列原始数据都被智能算法提取出来存储于计算机之上，尽管此时的数据仅是一堆包含着个人身份、特征等的繁杂无序的电子信号，看上去像是人类日常生活自然产生的“废气”，但是聚合的海量原始数据实际上是用户群体的“一般智力”②的表现，它由群体的认识、知识、技能、劳动共同创造，每一个用户都为数据流的聚合贡献出部分主体性力量。
二、数据商品
“资本主义生产方式占统治地位的社会的财富，表现为‘庞大的商品堆积’。单个的商品表现为这种财富的元素形式”④。据相关数据，2019 年全球数据商品服务贸易总量规模达到 31.8 万亿美元，占全球经济总量比重已经达到 41.5%。⑤如此庞大的数据商品规模在一定程度上体现数据资本的生产在社会总体生产中所占的比重。不过究其本质，数据商品是用于交换获取价值的数据产品，是产品所有者为了获得价值增殖而放置到市场中用于销售的物品，在交换关系中仍表现出和传统商品共同的东西——价值，其包含着无差别的人类劳动，是一定量劳动时间的凝结。
（一）多样化的数据商品
不同于传统的物质商品或者金融服务类商品，数据商品更多是作为一种生产服务类产品出现，需要与其他产业资本相融合才能发挥出其本身蕴含的使用价值。数据商品在生产的阶段便明显地表现出其生产的目的性，便是服务于其他产业从而获取更多的利润。通过分析数据商品在生产和流通领域中服务的内容和领域，可以大致地将数据商品的种类分为以下这几种。
一是统计分析和趋势预测类的数据商品。如 Inside View 的指数服务可以通过搜集和比较互联网用户在一段时间内的关键词搜索，从而分析这一段时间内的社会热点和互联网用户的需求分布，其行业指数的数据服务，更可以提供细分行业热门搜索和搜索份额排行以帮助顾客了解行业需求格局和发展趋势。二是客户画像和精准营销类的数据商品。美国的塔吉特百货超市通过分析孕妇在怀孕的不同时期的消费数据来细分孕妇群体，针对不同妊娠期的孕妇进行孕婴产品的精准营销。各大购物网站也会借助数据标注、偏好识别、机器学习等智能算法，通过分析个人用户的搜索、购买记录向用户投放定向广告以提高成交量。“来自个人的量化数据是企业科学分析和预测消费者活动、进行产品定制开发的依据。”①三是流程优化类的数据商品。基于数据信息技术与各行业生产经营联系的日益紧密，各行业往往引用数据模型来模拟现实情境，对数字化的场景试验进行赋值和相关数值的更改，从而对现实的生产运营系统进行动态优化。如公务员绩效考核体系优化，便可利用数据服务进行数字化场景模拟和试验②。此类数据商品除了可以用于人员管理类的流程优化，如今也广泛地应用于仓储物流、工程设计、财务管理、军事作战等社会各领域各方面。四是风险监测与信用评价类的数据商品。银行在进行贷款业务时利用的征信系统，便是典型用于风险监测的数据服务。银行会通过收集企业和个人的交易历史、财务状况、生产经营状况等方面的数据来分析企业和个人的信用评级和还款能力，以此保证贷款资金的回收率和业务的正常经营。此类数据商品服务对于减少社会交往活动中由于信息不对称而造成的诸多风险，推动社会交往活动的有序进行具有十分重要的作用。
（二）数据商品的价值实现
马克思曾指出，“生产剩余价值或赚钱，是这个生产方式的绝对规律”①。数据商品的价值实现阶段是资本循环运动的一个必不可少的环节，也是整个生产流通过程的一个最为重要的环节。在过去，商品从供给端到需求端的移动往往需要经历较长的流通过程。但是当商品采取了数据流的形式，流通时间和交通成本可以趋近于零，同时，数据分析和个性化营销也促进了传统产业商品生产和流通过程。于是，数字技术创造的数据资本主义发展到一个“无摩擦”②的新阶段——信息的畅通成为完美市场的基础。
马克思在总结流通对资本价值运动过程的影响时提及，“资本的流通时间，一般说来，会限制资本的生产时间，从而也会限制它的价值增殖过程”③。流通过程的长短，对于资本运动效率具有十分重要的影响。因此，不断地压缩商品交换的流通过程，是资本增殖的必然选择。数据资源的开发则有效地提高了资本循环运动的效率，提高了资本利润率。及时高效的市场数据反馈为数据商品生产与流通搭建了快车道，订单式生产使得生产数量和生产细节在数据产品生产前就可以确定；交互的数据网络使得生产者和经营者可以快速对市场做出资源调配和系统优化的生产经营策略；精准营销加速了数据商品从生产流水线到消费者手中的运动过程。这些从需求端出发来调整生产的产业链变化对于货币资本、生产资本、商业资本的转化和循环过程具有显著的积极意义。基于消费方的实时需求的定制化数据商品减少了商品生产者生产经营的盲目性，降低了生产、存储、流通、销售的大量成本，加速了商品的价值实现和资本价值增殖。社交媒介的普及应用与文化娱乐产业的平台化趋势也催生出众多免费提供创造力、社交关系、时间、注意力的“受众商品”④，资本主义的生产过程与消费过程实现了无缝融合。
三、数据资本
数据资本的出现代表着社会生产力发展的最新力量，是数字技术驱动下的历史必然，也将引领着未来很长一段时间内的全球资本主义发展趋势。就数据资本当代社会效应的文明面而言，数据资本以数据生产与增殖为核心，其价值运动为全球产业发展注入了新的生机，一方面推动着生产过程中的产品创制和科技研发，另一方面指导着市场资源配置、降低资本循环周期、辅助政府决策、推动全球产业升级。但是，数据资本绝不满足于生产上的发展和财富上的积累。马克思已明确提出：“资本是资产阶级社会的支配一切的经济权力”②，“积累是对社会财富世界的征服，它在扩大被剥削的人身材料的数量的同时，也扩大了资本家直接和间接的统治”③。数据资本成为统治世界的新的权力形式，资本积累的场域也从实体的物理空间转移到虚拟的数据空间，并在全球范围内掀起又一轮资本竞争的浪潮。在数据资本时代，数据资本积累的逻辑“主导着资本主义的数据生产，并试图全方位直接介入每个人日常生活的既有结构”④。
（一）数据采集全面侵入生活领域
一方面，数据及其技术变革使得每一个人的生产生活都与数据相联结，数据成为一种支配现代人日常生活和社会交往的技术力量。传播媒介的革命性发展带来的是人类社会物质交往和精神交往方式的整体变革，当周围人都在使用数字设备和互联网平台融入社交网络，个体只能主动或被动地参与数据空间的构建，与数据社会建立交往联系。另一方面，人类广泛的“数字化生存”⑤创造出来的数据内容不仅潜在地包含了个体的身份属性、浏览偏好以及社会热点等具有商业价值的信息，也是资本改进机器学习和人工智能系统提升算法权力的重要材料，于是利润驱使下的资本无限制地将数据收集的触角延伸至人类生活的每一寸领域。今天，由于数据本身的非实在性、技术和平台的壁垒、现阶段法律在数据监管方面的不完善，致使个人用户缺乏对个体数据的掌控权①。
在自由主义资本市场的社会理性的操纵下，数据被塑造成一种可以随意使用的公共资源，从而遮掩了个人用户与数据资本在数据使用权力方面的不对等关系。于是，借助商品化体系，数据资本将人类的一切社会生活——工作、学习、娱乐、运动、购物、社交等等——都纳入数据与算法的统治当中，转化为有利可图的资本主义生产体系的一部分，建构起持续支配现代社会生活的数据霸权。正如库尔德利所言，“一旦这个世界被资本主义视为一个可以而且必须全面跟踪和开发以确保更多利润的领域，那么作为生产过程基础的所有生命过程也必须被完全控制”②。于是，基于对个体数据的占有和控制，数据资本逐渐成长为“数字化生存世界经济社会关系的支配型力量”③。如今，“掌握网络开关机制”④的巨型互联网平台企业正不断成长为一种通过对数据空间的持续掌控从而影响经济社会关系的支配型力量，这种权力不止于一种经济权力样态，它对人的生存方式和思维方式也产生深刻的影响，并以一种渐进的姿态向政治—文化权力转化。
（二）资本集中的互联网平台垄断
“现代数字平台推动了数据资本的积累以及数据资本权力的生成扩张，占有数据资本成为获取社会权力的重要途径。”⑤在 Web2.0 时代，互联网平台被视作是一种社会成员参与网络联系和经济交往的“数字基础设施”，同样也是一种社会量化与数据提取的业务模式。互联网平台组织借助硬件支持、智能算法和层级嵌套结构使得多人员、多组织可以在线实时互动，借此提取和占有用户数据，并与其他主体相互联结参与经济活动的生产、流通与消费的各个阶段，从而有效推动资源分配、交易协调与资本循环过程①。可以说，互联网平台是如今数据资本的典型代表。
虽然各平台业务经营范围和资本积累的具体模式不同，但是对于互联网平台来说，市场规律是共同的——吸纳更多的用户，这不仅意味着更高的市场占有率和竞争力，同时还意味着获取更多的进行价值生产的数字劳动生产资料，更意味着产生更大的网络规模效应从而吸引更多的用户和数据、人才、技术，能够生产和销售更多的数据商品从而实现利润增长。资本竞争在资本主义早期就已存在，“竞争使资本主义生产方式的内在规律作为外在的强制规律支配着每一个资本家”②。竞争最终会走向资本集中与垄断，对于互联网平台而言，抢占“数据高地”，尽可能多地积累数据资源是构建平台经济生态圈、实现可持续扩大经营的必要手段。现实领域进行的市场竞争侵入虚拟数据空间，存在着竞争关系的互联网平台为了继续生存和快速扩张，通过低价甚至免费的数据服务笼络用户。而更“高级”的互联网平台为了保持已有的数据垄断地位，构建数据壁垒，借助技术手段限制用户使用其他相关平台的服务，普通用户只能选择形成寡头垄断地位的平台，并且被迫为平台参与市场垄断竞争的前期资本投入分担成本。
四、结语
立足于马克思关于社会生产的理论视角来看，不可否认，依托于信息技术革命带来的空前规模的数字基础设施集群，数据资本的兴起繁荣鼓励着世界范围内知识与技术的创新，重塑了资本主义社会生产与消费的模式，进一步推动了全球产业分工向深度发展，缓解了近四十年来全球资本主义利润率总体呈现的下滑态势。但是在资本主义生产关系下，数据资本在为全球经济注入新动力的同时也在积累着资本主义的内在矛盾。只要数据资源、技术等生产资料和劳动仍然控制在少数资本家手中，由此难以避免人类生活的全面商品化、资本化以及社会发展各领域的诸多挑战。数字化时代的生产力发展未能给人类带来平等与解放的福音，反而成为资本加深其剥削与压迫的工具。马克思指出，“同机器的资本主义应用不可分离的矛盾和对抗是不存在的，因为这些矛盾和对抗不是从机器本身产生的，而是从机器的资本主义应用产生的”①。数据不是使人类堕入更深层次价值剥削困境的直接原因，其根源是数据资源开发、利用的资本化进程。如今，世界范围内出现的与数字经济直接相关的政治经济学难题说明资本主义生产体系已经内在地表现出了“数字化衰退”的迹象①。数据资源同样也是中国发展市场经济的重要推动力，因此如何拒绝数据资本所构建的暴力性的、殖民化的、不平衡的社会秩序对人类生活的持续统治，是数字经济时代下的中国面临的重要问题。
公正、理性的数据权属制度和数字劳动权益保护制度的构建是破解此困境的关键手段。首先，数据作为生产要素参与市场分配需要在法律上明确数据权属。数据资源是社会公众智慧的集体创造。因此，国家需要在制度上尊重与确认公众的数据贡献，加快形成兼顾企业开发利用的技术投入与社会公众数据权益的数据资源产权界定与收益分配制度，引导互联网平台定期有序开放数据资源供公众使用，最终构建起国家、公众和平台资本“共建共治共享”的数据资源市场流通新格局②。其次，必须要在法律层面上明确数字劳动的价值贡献与权益保护举措，要着力构建数字劳动者尤其是平台“零工”群体的社会保障体制机制，明确数据资本方对劳动者的责任和义务，劳动行政部门要切实履行监管职能，督促数据资本方承担应有的社会责任，促进劳资关系协调。再次，完善数据资源反垄断机制，提升数据资源市场治理效能，建立算法规范与公平性审查机制，消除算法霸权，推进国家数字经济健康有序发展。最后，中国应加强数据空间治理，规范网络空间中的价值观传播，制约数据资本逻辑所建构的以商品文化为核心的价值体系在网络空间的延伸，始终坚持马克思主义意识形态在网络空间的主流地位，确保中国网络空间中的价值传播始终坚持人民立场和根本诉求，让数据和技术真正为人的精神自由而服务。
参考文献（略）
