算法机器与资本控制：劳动过程理论视域下的平台劳资关系与资本积累

徐景一

掌控着海量数据、算法机器的平台企业在共享经济模式中迅猛生长，一方面发挥着创造就业岗位、促进经济增长的正向作用，但另一面也带来了劳资关系分化、资本积累垄断等负面问题。在平台经济背景下，算法技术是如何导致平台资本控制形式变化的？平台资本控制形式的动态运动怎样影响劳资关系？劳动过程与劳资关系的新变化是否会导致资本积累新形式的出现？这些都是亟需研究者探讨与回答的问题。因此，本文基于马克思劳动过程理论的技术分工—资本控制分析框架，对平台劳动过程中资本控制形式、劳资关系与资本积累等问题进行深入剖析，揭示其中的动态变化与演进机理。

一、劳动过程理论视域下的技术分工与资本控制

在《资本论》第一卷第五章中，马克思认为资本主义劳动过程的实质是剩余价值的生产过程，为了最大程度降低剩余价值生产的不确定性，资本必须控制劳动过程。马克思在分析资本主义从简单协作到工场手工业到机器大工业的劳动过程变迁中，提出了分工—劳动均等化、机器—工人技术退化、管理层级化等重要概念，1参见《马克思恩格斯选集》第2卷，人民出版社2012年版，第224-228页。资本通过改变技术基础和生产组织形式，实现其控制劳动过程、劳动者的最终目的，初步形成了技术分工—资本控制的劳动过程研究框架。在《资本论》出版一百多年后，布雷弗曼在《劳动与垄断资本》一书中，沿袭这一框架，认为在自由资本主义向垄断资本主义发展过程中，由于机器技术大量介入使得劳动过程中“概念与执行”的分离成为可能，实质是资本通过技术分工分解劳动过程，目的要使工人劳动技能持续退化进而成为局部工人，而“科学管理三原则”2[美]哈里·布雷弗曼：《劳动与垄断资本——二十世纪中劳动的退化》，方生等译，商务印书馆1978年版，第103-112页。则是在复杂条件下资本主义控制体系的进一步丰富与完善。

布雷弗曼的研究引起了欧美学者的广泛讨论，焦点集中于其研究中的工人主体性缺失问题。在劳动过程理论从资本到工人的研究视角转化中，针对大规模机器生产背景下的工人抗争，由于原有简单直接的资本监控策略难以发挥作用，弗里德曼、埃德沃兹提出应该采取更为适应机器生产模式的管理策略，即责任自治3Friedman，A.L，Industry and Labour，The Macmillan Press，1977，p78.、技术和官僚控制4Edwards，R.，Contested Terrain: The Transformation of the Workplace in the Twentieth Century，Basic Books，Inc.1979，p.109-110.。布若威则认为工人主体性既可以是抗争资本的源泉，也可以是认同资本控制的同意。在《制造同意》一书中，布若威认为资本在工厂内部（内部劳动力市场）以岗位分类、劳动级别划分等分工形式分化了工人之间关系；在工厂外部（内部国家）安排了工人申诉机制与集体协商，通过将工人打造为个体的工业公民而非整体的工人阶级，掩盖了资本主义的雇佣和剥削关系。内部劳动力市场与内部国家促进了工厂政体的形成，工厂政体将劳动过程建构为“赶工游戏”，资本通过形塑游戏中的赶超文化，将个体工人引入游戏中；通过制定薪酬、惩戒等规则，使工人参与游戏即产生了认同游戏规则。最终，工人的同意在“赶工游戏”（劳动过程）中被制造出来了。布若威强调资本控制劳动过程的主要目的依然是“掩饰和赢得剩余劳动”5[美]迈克尔·布若威：《制造同意——垄断资本主义劳动过程的变迁》，李荣荣译，商务印书馆2015年版，第89-93页。，资本主义劳动过程不仅生产剩余价值，也在生产资本主义的生产关系。

马克思等学者关注的是资本主义机器工业化大生产时期的劳动过程。在当前大数据、算法技术与平台经济迅猛发展背景下，平台企业中的技术形式、分工方式、生产组织形式都发生了颠覆性的变化，平台企业的雇佣模式与劳动过程也发生了相应的变化。针对一系列新变化，学者们进行以下研究：平台劳动者一般分为核心劳动者与普通劳动者两类，一方面，由于工程师对于劳动过程有一定的自主权，平台资本对于核心劳动者采取直接控制、责任控制6Barrett,Rowena，"Working at Webboyz:An Analysis of Control over the Software Development Labour Process"，Sociology，Vol.38，Issue 4，October 2004，pp.777-794.与规范控制7Kunda，Gideon，Engineering Culture:Controland Commitmentina High-tech Corporation，Philadelphia:Temple University Press，2006，p13-15.等策略，同时平台资本通过企业文化、情感规范等控制策略控制劳动者的情感意识，进而激发劳动者的自我控制与对组织的责任承诺8Paul Thompson and Chris Warhurst，Workplaces of the Future，London:The Macmillan Press，1998，p.142-162.。另一方面，平台雇佣模式削弱了普通劳动者参与集体行动与提升技能的能力，9Cockayne，D 2016，"Sharing and Neoliberal Discourse:The Economic Function of Sharing in the Digital on-Demand Economy"，Geoforum，Vol.77，December 2016，P.73-82.平台利用数字技术产生信息和权利不对称是其控制员工能力的基础，10Alex Rosenblat.&Luke Stark 2016，"Algorithmic Labor and Information Asymmetries:A case Study of Uber’s Drivers",International Journal Of Communication，Vol.10，November 2015，pp.3758-3784.普通劳动者受到平台资本控制的力度会更加深刻。因此，算法权力作为一种新的权力形态，其背后隐藏着资本的权力，11陈鹏：《算法的权力：应用与规制》，载于《浙江社会科学》2019年第4期。不加限制的算法技术应用会产生严重的负外部效应12段泽孝：《人工智能时代互联网诱导行为的算法规制》，载于《江西社会科学》2019年第2期。。针对算法垄断，政府应从制定反垄断法律框架与鼓励开发企业公开源代码等方式解决此问题。13李婕：《垄断抑或公开：算法规制的法经济学分析》，载于《理论视野》2019年第1期。

通过对上述学者的观点进行梳理，发现劳动过程理论研究沿袭着技术分工—资本控制的研究框架：第一，劳动过程中的技术分工。对于机器大生产的技术变迁带来的资本管理控制的挑战问题，布雷弗曼、弗里德曼、埃德沃兹从不同角度丰富了资本主义控制体系的应对策略。Rosenblat&Stark、陈鹏等学者则讨论了数字技术在优步平台与人工智能应用中塑造雇主和员工间权力关系方面的基础性作用。综上所述，技术是一个影响劳动过程中权力关系变化的决定性因素，技术进步会带来劳动分工细化，劳动分工则是实现控制、监管和训练雇佣劳动的重要手段。因此，技术既是资本控制劳动的工具途径，也是资本调整控制方式的原因，技术变迁与分工形式的主导权成为劳资权力博弈的关键性因素，由于资本在技术发展过程中占据主导地位，因此也是劳资博弈中的胜利者。

第二，资本控制结构的动态演变。布若威认同沿着技术变迁路径所提出的资本控制策略的动态调整会发挥相应的管理效果，但更应重视劳动过程中资本对劳动者意识形态塑造机制，即通过微观劳动过程、宏观生产政体结构制造劳动者对于资本控制自身的“同意”，这是资本控制结构体系中在技术、管理策略等因素以外，资本发挥意识形态主观作用的另一面。Barrett认为互联网时期的资本控制策略只是机器大工业时期资本控制策略的延伸与拓展，Kunda、Thompson& Warhurst则提出了互联网平台公司基于“工程师文化”基础之上“规范控制”管理策略是资本在互联网劳动过程中对于劳动者意识形态塑造的新形式。当前技术进步引起平台企业生产组织形式和雇佣模式发生巨大变化的背景下，平台资本对于劳动控制的策略方式也发生了相应变化，无论是意识形态规范还是技术管理策略的改进，资本对于劳动过程控制的隐蔽而深刻的本质从未发生改变。

二、算法机器、平台劳动过程与资本控制形式

理论与实践之间存在着长期往复的关系，学术上的延续性也有利于分析技术变迁背景下资本—劳动关系的本质。虽然即有劳动过程理论的技术分工—资本控制分析框架是建立在机器大工业生产基础之上的，但对于数字经济时代的平台劳动过程、平台劳资关系问题的分析依然具有很强的解释力和说服力。本文将应用技术分工—资本控制分析框架对平台劳动过程与平台资本控制形式进行以下分析。

（一）U平台技术条件与生产组织形式

算法机器也叫做机器学习（Machine Learning），它是人工智能的子域与核心，是一种能构建自我的技术，是使计算机具有智能的根本途径。要使机器学习有效运行必须满足以下三个条件：（1）大数据，包括四方面的特征：数据的规模，数据的收集、运用和传播速度，聚合数据的多样性以及数据蕴含的价值。（2）匹配算法。（3）自适应反馈系统，是指通过大数据的规模训练以及随之而来的自适应反馈，再与个性化的学习算法相结合，以激发计算机提高效率的潜能。机器学习主要应用于数据挖掘、模式识别、统计建模、预测分析、适应系统、自组织系统等信息处理领域，当前机器学习领域有五个主要的思想学派，即符号学派、联结学派、进化学派、贝叶斯学派与类推学派，每个学派都有其核心理念以及其关注的特定问题，针对其需要解决的问题，每个学派也有体现本学派理念的主算法，见下表11[美]佩德罗·多明戈斯：《终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界》，黄芳萍译，中信出版集团股份有限公司2017年版，第65-70页。。

表1：机器学习的五大学派

进化学派 基因编程评分函数模型美国国防部先进研究计划贝叶斯学派 贝叶斯推理后验概率模型基于适应度函数的评分，反映待定程序与设定目标之间的契合度遗传学进化生物学相信模拟不确定性是学习的关键，学习是一种概率推理形式 统计学 谷歌搜索引擎类推学派 支持向量机约束最优化模型在不同场景中认识到相似性，由此推导出其他相似性，即通过对相似性判断的外推来进行学习心理学数学 脸书、亚马逊推荐系统

移动出行U平台是一个典型的多边平台，U平台采用联结学派的反向传播算法技术，用户使用次数增多将有助于U-APP通过连续误差测量模型，持续改善误差进而提高应用的准确识别能力，即自学习算法机器的“从做中学”能力，而识别能力的提高则会吸引更多用户使用U-APP，这就会使U平台能够扩大数据规模、持续改进服务品质与吸引更多的用户与司机，形成了一种正反馈回路的企业生态网络。平台企业产生并依赖于网络效应，即平台用户规模越大，平台对于用户就越有黏性和价值，平台就越具有自然垄断的倾向。通过协同平台、用户与司机等多群体行为，U平台形成了以其出行服务为核心，在平台生态系统中占据着主导和支配地位。U平台作为用户与司机的交互平台，用户可以免费使用U-APP获得信息；而司机通过U-APP吸引用户使用其出行服务获得收入；U平台则获得了出行大数据和作为中介平台的经济收益。不仅如此，随着机器学习技术的突飞猛进，大数据在各个领域的表现越来越出色。大数据经过算法机器的提取、处理和分析，会产生经济效益与网络效应；而算法机器的学习能力提升在于对于大数据的反复测试，大数据对于算法机器的学习能力和精准程度发挥着重要作用。平台企业通过算法机器独占、提取、分析和处理数据，将互联网免费的资源变为可持续的经济收益。

（二）平台资本通过意识形态规范、技术监控、管理策略，控制劳动过程、支配劳动

基于U平台技术条件与生产组织形式，本文应用劳动过程理论研究框架，以U平台的劳动过程为研究对象，对平台资本控制形式进行分析。一个完整的移动网约车劳动过程包含以下五个流程：（1）用户下单。用户打开U-APP向平台发布行程。（2）平台配单。平台接单后，经过算法匹配后向最近邻的司机派单。（3）司机接单。司机在接单后，前往指定地点接到用户，按照U-APP应用规划路线完成工作任务。（4）在线结算。当用户行程结束后，用户按照U-APP应用定价向平台支付费用，平台扣除中介服务费后，司机获得其余部分。（5）服务评价。平台从接单、接驾、送客与用户评价四个维度对司机服务进行评估，并依据此对司机给予奖励或惩戒。评估结束后，司机如认可评估则劳动过程结束，如申诉则由司乘争议处理流程介入解决。通过梳理U平台的劳动过程发现，资本通过算法技术将整个劳动过程细化分解，实现了“概念与执行”的分离，核心劳动者工程师应用算法机器执行“概念”劳动，普通劳动者司机执行一般劳动，平台资本控制一般劳动通过意识形态规范、技术监控、管理策略三种形式，呈现出碎片化、隐蔽化与深刻化的特点。

1.平台资本规范意识形态，制定劳动规则。U平台通过自主自由的雇佣模式，透明与激励性质计酬方式，极大激发劳动者参与平台的积极性，进而产生对于平台劳动规则的认同。参与U平台工作，司机只需在线完成两个程序——注册和接单。注册后U平台在三天内完成认证，司机就可以接单获得收入。U平台渲染“做自己的老板”雇佣文化，即工作时间、工作地点、工作方式都由司机决定，自由灵活的平台劳动就业形式对劳动者产生了极大的吸引力。同时，U平台将单个劳动过程设计为“赶工游戏”，采用以周为结算单位的计时、计件结合的基础工资体系，辅以“翻倍补贴奖”“天天冲单奖”“专属返还奖”的超额奖励补贴，1杨学成、涂科：《出行共享中的用户价值共创机理——基于优步的案例研究》，载于《管理世界》2017年第8期。通过交易与计酬规则的透明性，提升了司机对于平台的信任认可，也产生了对于平台劳动过程规则的认同。在U平台的劳动过程中，司机工作自主与资本控制是同时进行的，平台资本只控制劳动者的在线劳动过程，但这种碎片化的控制方式通过渲染工作自由自主文化、设计透明公开的薪酬规则，实现了司机对U平台劳动过程规则的强烈认同，全世界已有超过一百万人注册成为U平台车主，即“从劳动过程中创造出一个游戏的重要性超出了超额的特殊性，正是这种参与游戏的行为产生了对其规则的同意”1[美]迈克尔·布若威：《制造同意——垄断资本主义劳动过程的变迁》，李荣荣译，商务印书馆2015年版，第89页。。

2.平台资本垄断算法技术，监控劳动过程。U平台的司机服务分评级应用，是资本通过技术手段监控劳动过程的重要工具，平台通过算法技术提取U-APP中在线时长、服务时长、司机流水、乘客投诉等多维度数据，形成评估司机运营情况的声誉信任体制。同时，司机的服务分与奖励补贴密切相关，关联着司机的收入与奖惩。用户作为消费者，出于对付费服务质量的敏感性，对于司机劳动过程的监督无处不在、无时不在，从行程路线规划是否合理到与用户交流的情感表达是否愉悦，司机的服务都会由用户评分来判定管控。通过服务分评级应用，一方面，资本将监控权力转移给用户，作为“消失的”雇主，资本实际对劳动过程进行了更为隐蔽的控制监督。另一方面，借助信息技术形成了对司机全方位监控。由于评分与收入紧密相关，深刻影响着司机的工作方式、服务态度与情感表达，这意味着资本控制劳动过程的程度突破了机器工业时期在生理层面对于劳动者的动作、时间的规范，控制已完全深入到劳动者的心理、情感层面，在这种控制下，司机会有意识的通过情感劳动去提升服务质量，主动而甘愿的服从于平台控制。

3.平台资本单边决定管理策略，直接控制劳动者。在意识形态规范与技术监控以外，平台资本对劳动过程的控制也会采用直接控制的管理策略，这主要是针对劳动者质疑平台规则，对于劳动者的奖惩、规训方面。对于U平台制定的奖励补贴规则，司机也有不满与质疑。凭借海量数据、动态定价算法的技术垄断优势，U平台具有掌握全局视野的上帝视角，主导着资本与劳动者之间利益分配关系。隔绝在算法机器帷幕之后的劳动者，只能选择默认与屈从。比如针对司机的服务分低而封号的责任判定申诉，平台会应用直接控制管理策略对司机行使权威，即通过“不服莫辩”等强制性的解雇威胁，迫使司机认可平台的规训机制。这种管理策略实质是资本将司机视为平台的附属物，即平台应用程序延伸的劳动工具，为了尽可能降低劳动过程中劳动力使用的不确定性，所以“给予工人最少的责任等手段和方式，来限制劳动力的变化范围”2Friedman，A.L，Industry and Labour，The Macmillan Press，1977，p.78.。

三、劳动过程理论视域下的平台劳资关系：权力、利益关系失衡

“技术发展的必然结果，就是没有必要再让直接操纵机器的人具有对机器的控制力”3[美]哈里·布雷弗曼：《劳动与垄断资本——二十世纪中劳动的退化》，方生等译，商务印书馆1978年版，第172、149页。，在平台劳动过程中，技术作为资本控制劳动过程的重要工具，应用意识形态规范、技术监控与直接控制三种新途径，延续其自机器工业到数字经济时代的重要使命：即技术和分工的目的不仅追求生产效率与价值利润，更重要的是资本通过技术所有权争夺劳动过程的控制权，以此形成劳动过程中资本主导的权力支配关系，进而保证资本主义生产关系的延续，“科学本身转化为资本，这才是科技革命的关键性的革新”4[美]哈里·布雷弗曼：《劳动与垄断资本——二十世纪中劳动的退化》，方生等译，商务印书馆1978年版，第172、149页。。平台劳动过程中技术分工—资本控制的基本逻辑的确立，使平台劳资关系出现了劳动者分化与劳资利益关系分化的后果。

（一）平台劳动者的二元分化导致平台劳资权力关系失衡

借助于大数据的兴起与算法机器的自我进化，平台打破了线性企业自上而下的供应商→生产系统→消费者的线性价值生产链条，而是凭借核心技术平台连接用户与生产者以搭建一个网络化形式的组织或社群。平台企业组织生产的方式是核心平台生产由算法机器与海量数据完成，外围平台生产则由个人、劳务派遣公司与供应商承担。“核心—外围”平台网络化生产组织形式的益处在于能从资产负债表上剥离成本，并将其转移给外围生产者，例如，投资成本（Uber汽车）、福利保险与培训成本（AMT众包劳动者）。平台企业的“核心—外围”生产网络化组织形式也使得劳动分工和劳动者分工在局部操作中具有了动态网络化分工形式，管理活动与直接劳动过程的分工导致劳资双方在劳动过程中作用的变化，也构成了“核心—一般”的平台劳动者二元分化。借助于生产科层网络化组织形式，平台资本通过凭借“分而治之”的劳动等级制分工使劳动过程管理权扩大到最大限度，同时削弱了劳动者建立稳固的集体联合组织的可能性。

对于执行核心平台“概念劳动”的工程师，平台资本利用团队授权与规范性自我约束等主要手段，即通过工程师文化—意识形态规范（规范控制）、科层绩效考核—高额回报激励（直接控制）的控制策略，掩盖平台企业“996”模式下劳动者超时、高强度劳动的本质，实现了资本对于相对、绝对剩余价值的占有。对于执行众包平台“一般劳动”外围劳动者，资本通过改变雇佣方式与劳动组织形式，加剧了劳动者就业不稳定、工作去技能化与去集体化的趋势。平台企业的外围生产多采取众包与劳务派遣为主的用工模式，从形式上分析，平台与劳动者之间是一种劳务合作/承包关系，实质上是平台通过规避雇佣关系的用工模式，逃脱其应承担的雇主责任，将生产成本和风险责任转嫁给劳动者，劳动者由此丧失了标准雇佣关系条件下的社会保障、工会组织与集体协商等基本劳动权利。灵活就业与不稳定的雇佣方式致使劳动者难以通过长期职业培训提升专业技能积累，加剧了普通劳动者工作技能水平的下降。工作技能水平的下降强化了劳动者之间的同质性就业竞争，使个体劳动者以冲突与竞争的形式来面对彼此，“这既掩饰了他们共同的阶级属性，即同属于一个为了工资而出卖其劳动力的生产者阶级，也掩饰了他们与占有他们的无偿劳动的另一个阶级的区别”1[美]迈克尔·布若威：《制造同意——垄断资本主义劳动过程的变迁》，李荣荣译，商务印书馆2015年版，第89页。。“核心”与“一般”劳动者原子化的生存状态瓦解与侵蚀了二者联合形成集体组织的力量，进而削弱了平台劳资权力关系格局中劳动者与资本博弈、谈判的能力。

（二）平台利益关系两极化导致劳资利益关系失衡

平台企业借助数字技术在共享经济模式下积累了规模惊人的巨额财富。截至2019年3月31日，美国五家主要平台科技公司（苹果、微软、谷歌、脸书、亚马逊）持有的现金与有价证券等储备金额达到惊人的规模，其中Apple（苹果）储备金2254.11亿美元、Microsoft（微软）1316.18亿美元、Google（谷歌）1134.88亿美元、Facebook（脸书）452.43亿美元、Amazon（亚马逊）370.2亿美元，这五家超级平台企业所拥有的现金储备已高达5527.8亿美元。2辣椒客：《苹果等美国五大科技巨头现金储备高达5527.8亿美元 足够买下11个特斯拉》，TechWeb（http://www.techweb.com.cn/world/2019-05-21/2736649.shtml.）

与超级平台企业的巨大财富形成鲜明对比的是美国劳工统计局公布的另一组数字：2017年，美国替代就业岗位（Alternative Arrangements）即以独立承包商（Independent Contractors）、待命工人（On-Call Workers）、临时工人（Temporary Help Agency Workers）、合同工人（Workers Provided by Contract Firms）等形式就业的人数为1553.3万人，依据测算，替代就业岗位的工人与传统就业岗位工人（Traditional Arrangemens）在每周收入、健康保险和退休金覆盖方面存在较大差异：2017年5月，待命工人（797美元）和临时工人（521美元）的收入较低，独立承包商的收入（851美元）与传统就业工人（884美元）大致相似。28%的待命工人、13%的临时工人、41%的合同工人，53%传统就业工人通过雇主获得了健康保险。30.1%的待命工人、6.6%的临时工人、38.3%的合同工人，46.3%的传统就业工人纳入雇主提供的养老金或退休金计划中。依据上述数据可以发现，实际参与健康保险与养老金计划的替代就业工人比例远低于传统就业工人比例。3USBureau of Labor Statistic：Contingent and Alternative Employment Arrangements Summary（https://www.bls.gov/news.release/conemp.nr0.htm.）尼尔·斯尔尼塞克认为，2008年以后，美国净就业增长率都来自外包平台与精益生产模式，4[美]尼尔·斯尔尼塞克：《平台资本主义》，程水英译，广东人民出版社2018年版，第100页。作为众包平台的就业主力的替代就业工人，长期处于一种低收入与不稳定的工作、生存状态。不仅如此，1979-2013年，美国占80%的劳动人口每小时收入只上涨了8%，劳动收入份额在GDP中所占比例从67%下降到47%。5[美]维克托·迈尔-舍恩伯格、[德]托马斯·拉姆什：《数据资本时代》，李晓霞、周涛译，中信出版集团股份有限公司2018年版，第183页。一方面是平台企业财富的指数级增长，另一方面则是非标准雇佣背景下的零工就业模式广泛覆盖与劳动收入份额的在GDP比例中的持续下降，劳动与资本在社会财富分配格局中显现出较为明显的两极化趋势。

四、劳动过程理论视域下的平台资本积累：平台垄断与超额剩余价值

马克思认为，“把剩余价值再转化为资本，叫做资本积累。”6《马克思恩格斯文集》第5卷，人民出版社2009年版，第668页。考察资本积累问题，实际是考察“作为劳动过程与价值增殖过程统一”1《马克思恩格斯文集》第5卷，人民出版社2009年版，第230页。的规模扩大的资本主义生产过程。劳动过程是资本主义生产过程中核心逻辑的承载阶段，即剩余劳动、剩余价值的创造领域，为运行此逻辑，劳动过程不仅包含着资本主义生产关系的再生产，也蕴含着劳动与资本对于劳动过程控制权力的持续争夺。劳动过程决定着生产关系和劳资关系，以劳动过程为基础的劳资关系也影响着资本积累形式。积累的社会结构理论同样认为，为资本主义经济扩大再生产提供一个积累的制度框架体系应主要包括以下关系：劳动和资本的关系、资本和资本的关系、国家和资本的关系。2丁晓钦、谢长安：《从积累的社会结构理论看当代资本主义的发展阶段》，载于《马克思主义与现实》2017年第3期。作为积累体系的核心制度的劳资关系对于资本主义积累结构演化的促进作用体现在，不同时期的资本对劳动场所控制形式对应着不同阶段的积累社会结构。3范春燕：《21世纪“积累的社会结构”理论评析》，载于《马克思主义与现实》2012年第5期。自微观劳动过程至宏观生产体制，技术进步与控制形式的动态运动促进了劳动过程的演进变化，劳动过程的创新形式带来了劳资关系的变化，劳资关系变化具体形式通过经济与社会关系的再生产，重塑了资本与国家、资本与资本之间的关系，最终形成了新的资本积累体系。与上述劳动过程、劳资关系的演变逻辑相适应，20世纪40年代以来的西方资本主义积累模式大致经历了以下阶段：

20世纪40年代至70年代末，福特制资本积累阶段。福特生产体制是以专用性机器与规模经济为基础组织生产，在劳动概念和执行分离的基础上，管理部门获得劳动过程流程设计的绝对控制权，技术与官僚控制成为主导的资本控制形式。工会主导下的集体谈判、社会保障福利制度建立将产业工人抗争纳入不影响资本积累的范围，这使得规模生产与规模消费良性循环的资本积累体系成为可能。

20世纪70年代末至21世纪初，后福特制资本积累阶段。后福特制生产体制是以信息技术与区域经济为基础组织生产，高技能工人与低技能工人相结合进行弹性生产，即高技能工人提供功能弹性化，是指他们所拥有的多种技能和多种任务之间转换，他们创造并维护企业的核心价值，不容易被取代；低技能工人提供数量弹性化，由于他们技能低，更容易被解雇与增减，有效降低单位劳动成本。这种生产体制旨在应对基于多样化消费需求之上的市场需求的不稳定与不确定。结构控制、团队激励成为主导的资本控制形式；弹性化雇佣模式背景下工人队伍急剧分化、工会力量衰减，使资本增殖与积累速度加快。信息技术广泛应用与国家放松金融管控，使得资本集聚、支配的能力空前增强。

21世纪初至今，数据平台资本积累阶段。21世纪的资本主义找到了一种特殊的生产资料——数据。海量数据被算法机器标注数据本体、筛选匹配算法，训练与赋予机器学习系统的技术优势、实现其优化与组织劳动过程、监督与控制劳动者、将低利润的产品转变为高利润的服务，最终为平台资本的增值、积累提供服务。算法机器是由数据形式包装出来的平台资本的生产工具，平台所有权的本质是资本对于技术的所有权。平台资本的技术垄断与其外包生产组织形式紧密联系，平台资本在强化高薪高技能核心劳动力技术优势的同时，也保持着其低技能工人外包的长期趋势，美国替代就业岗位由2005年占劳动力的10.1%上升为2017年劳动力的16.8%，4US Bureau of Labor Statistic：Contingent and Alternative Employment Arrangements Summary（https://www.bls.gov/news.release/conemp.nr0.htm.）替代就业岗位急剧增长为平台生产与资本积累提供了弹性而稳定的“产业后备军”。这种外包和精益生产的商业模式，以优步体现最为鲜明，优步依赖于一种近乎零资产的生产组织形式来产生利润。借助于数字技术垄断，平台资本不仅主导雇佣模式与生产体制，更在工业、教育、医疗、能源与金融等产业领域扮演了创新基础设施与协调资源的角色，例如工业物联网平台MindSphere、Predix；教育平台Skillshare、Duolingo；医疗平台Medicast、Apple Health；能源平台Solarcity；金融平台PayPal、Lending Club；物流运输平台Munchery；劳动和专业服务平台Amazon Mechanical Turk。这些头部平台处于引领和支配其他产业资本的基础性地位，影响和引导着其他产业经营的基本格局。不限于此，头部平台企业基于垄断利润的预期，通过兼并重组、股份制上市等形式，成为大量盈余资本集中的最终出口，通过平台垄断获得超额剩余价值。依据《经济学人》报道：“投资者并不是基于Alphabet（谷歌）、脸书和亚马逊的经营风险而对它们给予了高溢价。他们看重的是这几家巨无霸企业的市场占有率是否持久，以及网络效应与数据库规模是否能够最终让它们站上市场之巅，赢得垄断利润。”1[英]阿里尔·扎拉奇、[美]莫里斯·E·斯图克：《算法的陷阱：超级平台、算法垄断与场景欺骗》，余潇译，中信出版集团股份有限公司2018年版，第311页。

五、结语

资本主义劳动过程中雇佣劳动的主观表现以及特定阶段的劳动条件等方面限制着资本的价值增殖即积累的能力，为了保证剩余价值确定生产，资本必须控制劳动过程即对雇佣劳动进行控制，控制形式可能是强迫、认同，或是强迫与认同的混合物，资本对于劳动的控制是劳资关系的基本形式，也是劳动过程最基本关系。雇佣劳动之于资本的关系从形式隶属转化为实际隶属，就是当前算法技术和结构控制体系下平台劳动者自主劳动的过程。平台资本的技术、结构控制体系主要包含意识形态规范、技术监控、管理策略三种主要形式，这种碎片化、隐蔽化与深刻的劳动控制引起了平台劳动与资本之间权力、利益关系的两极分化。凭借着数字技术垄断优势，平台资本不仅控制劳动过程、主导劳资关系，也改变了产业间的传统界限，重塑经济发展模式，形塑其他产业资本对其的依附关系，最终建构和加快平台资本的积累和集中。

本文应用马克思劳动过程理论视域下技术分工—资本控制的研究框架对平台劳动过程的资本控制形式、劳资关系与资本积累等问题进行分析。与既有工业化大生产时代的劳动过程理论研究相比较，本文主要关注劳动过程理论在数字与平台经济中的应用与拓展，即在平台经济背景下，劳动过程的研究焦点应集中于平台企业技术条件与分工形式对于平台资本控制形式以及劳资关系的作用与影响。与既有偏重于平台劳动关系的性质区分、法律规制研究相比较，本文转换研究视角应用劳动过程理论研究框架深入描述与解释了平台资本控制新形式及其对劳资关系、资本积累的作用影响，希望引起学界对于国家、平台资本、平台劳动者之间关系辨析的审视思考。