数据生产要素的政治经济学分析——兼论基于数据要素权利的共同富裕实现机制

王宝珠 王朝科

(1.上海外国语大学 马克思主义学院， 上海 201620； 2.上海对外经贸大学 马克思主义学院， 上海 201620)

扎实推进共同富裕与数字经济发生发展叠加，数字经济赋能共同富裕，将从财富创造和财富分配两个维度深刻影响共同富裕。数字经济发展将极大地促进生产力发展并创造丰富的物质财富和精神财富，满足人民美好生活需要，为促进共同富裕奠定强大的物质基础，这一点毋庸置疑；但是数字经济发展是否必然导致共同富裕则有赖更系统更有效的制度建设。数据是数字经济的“关键要素”，也是“新型生产要素”。“数据作为新型生产要素，对传统生产方式变革具有重大影响。”(1)习近平：《不断做强做优做大我国数字经济》，《求是》2022年第2期。关于数据要素促进共同富裕的内在作用机理，既有文献研究大致集中在以下几个方面：第一，数据要素为共同富裕提供物质基础的作用逻辑。数据成为生产要素可以提升企业生产经营效率、实现价值创造能力倍增、增加消费者剩余和福利。(2)蔡跃洲、马文君：《数据要素对高质量发展影响与数据流动制约》，《数量经济技术经济研究》2021年第3期。大数据技术体系通过对大数据的收集和传递、计算和分析、管理和使用及大数据的落地应用等，使大数据成为新型生产资料，从而推动生产力的飞跃。(3)张建云：《大数据技术体系与当代生产力革命》，《马克思主义研究》2021年第4期。“效率提升—产业结构升级—商业模式创新”是大数据推动高质量发展的机理。(4)李辉：《大数据推动我国经济高质量发展的理论机理、实践基础与政策选择》，《经济学家》2019年第3期。数据要素促进经济增长是“要素驱动—融合激发—协同提升—反馈正配机制”系列过程协同作用的结果，改变着经济运行的微观基础，促进结构优化、模式创新和制度变革，推动着生产、组织、交易效率提升，最终提高资源正配水平。(5)王谦、付晓东：《数据要素赋能经济增长机制探究》，《上海经济研究》2021年第4期。第二，数据要素参与分配的理论依据。普遍的观点是，数据要素产权是数据要素所有者参与分配的前提(6)王颂吉、李怡璇、高伊凡：《数据要素的产权界定与收入分配机制》，《福建论坛(人文社会科学版)》2020年第12期。，只有产权清晰的数据才能进入市场实现交易权和收益权(7)戚聿东、刘欢欢：《数字经济下数据的生产要素属性及其市场化配置机制研究》，《经济纵横》2020年第11期。。然而，完全排他性的数据要素产权界定是争论的焦点。有人主张数据要素产权归平台企业所有最有效率、最符合“成本—收益”法则(8)陈永伟：《数据产权应划归平台企业还是消费者?》，《财经问题研究》2018年第2期。；也有人主张，个人数据用户享有所有权，数字企业享有处理后的数据即匿名化数据的所有权(9)操奇、孟子硕：《数据作为生产要素参与分配机制的几个问题》，《福建论坛(人文社会科学版)》2020年第11期。。排他性产权数据要素如何按贡献参与剩余的分配，现有文献也是仁者见仁、智者见智。一部分人认为数据要素参与分配的多少与数据在社会生产过程中所创造的物质财富成正相关(10)蒋永穆：《数据作为生产要素参与分配的现实路径》，《国家治理》2020年第31期。，也有部分学者强调数据要素参与分配的额度应该与数据要素在生产价值创造过程中的贡献率相符合(11)庄子银：《数据的经济价值及其合理参与分配的建议》，《国家治理》2020年第16期。，这两种主张显然都没有解决数据要素参与分配的尺度或标准问题；还有学者基于数据的形成过程，强调数据最初表现为一种劳动产品或者商品，数据的生产创造和加工传播是一种劳动过程，与之相关的分配属于按劳分配的范畴，当数据作为生产要素服务于生产过程并因此而获得的回报则属于按要素参与分配的范围。(12)李政、周希禛：《数据作为生产要素参与分配的政治经济学分析》，《学习与探索》2020年第1期。显然，数据要素参与分配的理论依据以及参与分配的尺度依然是一个尚无定论的理论问题。第三，数据要素参与分配的实践困境。数据要素化必然要求建立完善的数据要素市场，《中共中央国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》明确提出，要加快培育数据要素市场，建立健全数据安全、权利保护、跨境传输管理、交易流通、开放共享、安全认证等基础制度和标准规范。没有发育成熟、功能健全的数据要素市场，所谓“由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”就是纸上谈兵。就大数据交易市场来看，我国大数据交易囊括基于大数据交易所(中心)、行业数据、数据企业、互联网平台“派生”等类型，但总体来看，大数据交易环境有待完善、交易内容仍以“粗放型”为主、平台定位不清、数据质量难以保障等现实困境依然有待解决。(13)唐斯斯、刘叶婷：《我国大数据交易亟待突破》，《中国发展观察》2016年第13期。与此同时，数据的科学分类、不同类型数据的权属以及数据的利用与保护等与数据要素参与分配息息相关的问题也亟待系统谋划。(14)李政、周希禛：《数据作为生产要素参与分配的政治经济学分析》，《学习与探索》2020年第1期。

不难发现，现有文献已经注意到数据要素促进共同富裕这一重要命题并取得了一定研究成果，为后续的深入研究奠定了基础并提供了富有启发性的思路。同时，我们认为，既要考察数据本身的生产，也要考虑数据的作用，如果不深入到数据要素生产的微观过程，我们几乎不可能给出数据要素参与剩余分配合理性的充足证据。基于这一认识和判断，本文将在数据要素生产的展开过程中回答数据要素权利与实现共同富裕的内在逻辑，具体围绕四个问题展开：第一，从经济史与经济思想史交互的视角探究数据成为数字经济时代生产要素新形式的现实必然性；第二，系统考察数据要素的生产原理，这是厘清数据要素权属问题的前提；第三，基于数据要素与剩余价值量的关系，分析数据要素对财富增加的贡献；第四，深入剖析数据要素权利、剩余价值分配与促进共同富裕之间的逻辑机理，并考虑促进全体人民共同富裕的系列制度安排。

一、数据是数字经济的新型生产要素

从系统论意义上讲，要素(元素)是构成事物的基本单位。物质资料的生产和再生产是人类生存发展的第一个前提，也是一切历史的第一个前提。生产要素也就是人类从事物质资料生产的基本元素。马克思认为：“各种经济时代的区别，不在于生产什么，而在于怎样生产，用什么劳动资料生产。”在马克思的理论中，劳动资料无疑是最重要的生产要素，“不仅是人类劳动力发展的测量器，而且是劳动借以进行的社会关系的指示器”。作为一种生产要素的劳动资料“更能显示一个社会生产时代的具有决定意义的特征”。(15)马克思：《资本论》第1卷，北京：人民出版社，2004年，第210页。作为“新型生产要素”的数据是生产要素历史变迁的最新表现形式，是生产方式的决定性力量。

(一)生产要素是决定社会生产时代的关键性变量

从原始文明到农业文明、再到工业文明的发展过程一定意义上也是生产方式和劳动资料的变迁过程。农业经济时代，人类生存发展严重依赖土地和劳动力。威廉·配第的名言“土地是财富之母，劳动是财富之父，劳动是创造财富的能动的要素”(16)威廉·配第：《赋税论》，北京：华夏出版社，2013年，第97页。，揭示了土地和劳动在农业生产活动中具有决定性意义的特征。尽管生产要素概念在当时未被明确提出，但学术界一般认为这是“生产要素二元论”的雏形。18世纪60年代，以机器和化石能源利用为标志的工业革命，昭示着人类进入工业文明时代，创造了人类文明史上前所未有的辉煌。机器大工业不断排挤工场手工业以及家庭手工业，逐渐壮大的工业经济部门成为国民财富的主要生产部门，资本以机器设备等物质形态表现出来并在生产过程中的作用越来越显著。资本是作为物化劳动的凝结，抑或说是“物”的代表，是为了填补农业经济时代以土地为主的劳动资料的空白而被引入的。19世纪60年代后期，内燃机、电动机、发电机等为代表的机器广泛应用，与此同时，垄断组织在资本主义社会化大生产中应运而生，第二次工业革命蓬勃兴起。与第一次工业革命时期技术主要来自工匠的实践经验所不同的是，科学技术在第二次工业革命时期同工业生产紧密结合。技术在生产过程发挥重要效能的同时，金融业迅猛发展、股份制有限公司制度不断扩散，资本主义也逐步由自由竞争阶段转向垄断阶段，对于垄断组织的管理也愈发重要。知识、技术、组织等要素在这一时期开始进入学术界的视野。

综上所述，我们可以得出几点关于生产要素的一般性认识：(1)生产要素不是所有投入生产过程的资源总和，而是对某一时期经济发展中所需重要资源的科学抽象，是一个历史范畴；(2)从生产力角度来看，生产要素对财富生产具有举足轻重的作用；(3)生产要素显示社会生产时代的典型特征；(4)从分配关系角度来看，生产要素对财富分配具有导向作用。与此同时，我们还可以得到新生产要素的产生必须具备技术和制度条件：(1)技术变迁是新生产要素产生的必要条件。在从原始文明到农业文明、再到工业文明的演变过程中，关键生产要素历经劳动、土地、资本、组织的演进，新生产要素的每一次产生都离不开新技术变革。(2)制度条件是新生产要素产生的充分条件，其中制度可分为非正式制度(意识、观念等)和正式制度(政策等)。从非正式制度来看，生产要素的演进由植根于人类价值观发展水平的需求所决定。(17)戚聿东、刘欢欢：《数字经济下数据的生产要素属性及其市场化配置机制研究》，《经济纵横》2020年第11期。比如，在人们普遍追求物质财富的工业经济时代，以机器设备等为形态的由资本主导的大规模生产应运而生。就正式制度而言，与新生产要素相配套的政策体系对其作用于经济过程有着重要的保障作用。

(二)数据是数字经济的关键生产要素

一般而言，数据是指：(1)用于分析、决策的信息或事实；(2)计算机存储处理的信息。(18)《牛津英汉双解词典》给出的英文解释为“facts or information， especially when examined and used to find out things or to make decisions; information that is stored by a computer”。《辞海》给出的定义是：“描述事物的数字、字符、图形、声音等的表示形式。常指用于计算机处理的信息素材。”因此，就一般而言，数据的定义可以归纳为两个方面。数据与信息在内涵上具有一致性，但其与信息也存在着区别。信息是对观察对象形态、运动状态以及方式的反映，而数据是这些信息中能够被表示出来的部分。因此，数字经济中的数据是信息的载体，这部分信息自然就是能够被比特数据(19)本文认为在数字经济中，作为生产要素的数据主要是指比特数据，即可被编码为“0”和“1”的二进制序列的信息。表示出来的内容。数据(比特数据)伴随着1942年世界上第一台电子计算机(Atanasoff-Berry Computer，简称ABC计算机)的诞生而诞生，是计算机和现代信息通信技术的产物。

2008年金融危机爆发后，数据在社会再生产过程中广泛发挥重要作用并逐步成为新生产要素。这一方面是因为数字技术取得重大突破已然成为客观事实，以数字技术为核心的新一轮科技革命和产业变革加速演进。5G、云计算、AI、区块链等数字技术跨越式发展，已经在经济系统中发挥积极作用，这一机制需要数据要素的支撑。例如，数字技术在器件制造上的进步可以使工厂生产出的商品更具同一性和稳定性，通过将商品生产的数量、时间等特征信息记录下来回溯分析，可以帮助制造商对生产资源作优化分析，反作用于商品生产，推动制造商降低成本提升效率，获得更高效益。另一方面，与数据相关的非正式制度和正式制度逐渐构筑，即人们的需求升级与相关制度建设为数据成为生产要素提供保障。在工业经济使得物质财富指数级增长、人们的物质需要不断被满足之后，个性化、定制化的生产模式成为时代趋势。在数字技术的支撑下，生产者和消费者可以精准对接，进而消费者的需求可以被精准满足，数据要素是新经济形态的需要。与此同时，与数据相关的正式制度建设也逐步出台，如《中华人民共和国数据安全法》。

基于生产要素作为决定社会生产时代的关键性变量分析，数据之所以发展成为一种新型生产要素，也是因为数据显示了一种崭新的社会生产时代的典型特征：

第一，数据已经成为决定一个社会生产时代的典型特征变量。第二次世界大战后，肇始于美国以信息技术为标志的第三次工业革命在西方主要资本主义国家兴起。尽管信息对经济发展的重要作用得到普遍肯定，但信息一直未能够在理论上作为生产要素被定义。一是因为信息对经济的作用表现为经济主体运用信息减少信息不对称，进而作用于财富生产和实现，这与传统生产要素直接投入带来产出增加有所不同；二是因为信息本身难以计量，与产出之间的关系也难以用恰当的函数关系和计量模型所测度。理论与实践层面的双重困难致使信息难以作为独立的生产要素被呈现出来。与信息一样，尽管数据也需要借助于实物载体才能得以传播与扩散，但是数据对于经济的作用逻辑发生了变化、作用程度空前提升以及可计量性在一定程度上有了突破。进一步比较数据与传统生产要素，数据具有非竞争性、低复制成本、非排他性、外部性、即时性等新的“技术—经济”特征(20)蔡跃洲、马文君：《数据要素对高质量发展影响与数据流动制约》，《数量经济技术经济研究》2021年第3期。，这就使得数据难以归结在传统生产要素之中。因此，无论是作为信息在数字经济时代的新型表达，还是相较于传统物质生产要素，数据已经成为决定一个社会生产时代的典型特征变量，也就是具备了作为新生产要素的全部条件。

第二，从生产力角度来看，数据与传统经济融合成为传统经济升级的强大驱动力，而且能够与数字经济发展中的创新场景相适应以创造新的财富形式。劳动资料是划分不同经济时代的指示器。数据作为一种生产要素，在生产过程中发挥着劳动资料的作用。正是因为数据发展成为一种独立的生产要素，才使人类社会步入了数字经济时代。数字经济的关键就在于，以数据信息及其传输决定生产率。当前，数据已经被广泛应用于社会生产、再生产的各个环节，并改变着社会生活的方方面面。数据“作为关键投入要素已成为所有科技创新和经济发展的重要驱动力”(21)裴长洪、倪江飞、李越：《数字经济的政治经济学分析》，《财贸经济》2018年第9期。。以大数据、物联网、人工智能等为核心的新技术涌现所引致的数字技术变革是时代趋势，新技术对经济发展的作用依赖于数据。因此，数据的扩散与应用在一定程度上造就了数字经济时代，也必将推动数字经济时代生产力的发展。

第三，从分配关系来看，数据必将对数字经济时代的财富分配格局产生影响。印度总理莫迪曾说：“听说数据被称为新的石油。我还要补充一点，数据是新的黄金。”(22)“‘Data is the New Oil， New Gold，’ Says PM Modi in Houston，”https://www.hindustantimes.com/india-news/data-is-the-new-oil-new-gold-says-pm-modi-in-houston/story-SphHDPQadvF1dJRMXHCkwK.html，访问时间：2022年8月5日。早在2013年，习近平总书记就曾指出：“大数据是工业社会的‘自由资源’，谁掌握了数据，谁就掌握了主动权。”(23)《国家大数据战略——习近平与“十三五”十四大战略》， http://www.xinhuanet.com//politics/2015-11/12/c_128422782.htm，访问时间：2022年8月5日。数字平台就是典型的数据提取装置，数据提取已经成为构建垄断平台并从广告商那里获得收入的关键方法。(24)尼克·斯尔尼塞克：《平台资本主义》，广州：广东人民出版社，2018年，第65页。凭借海量数据以及相适应的算法，平台企业不仅可以降低企业成本、提高劳动生产率，获得更多的财富创造，而且可以在竞争中走向垄断，在“赢者通吃”法则作用下实现财富更大规模、更快速度集中，加剧两极分化。数据已经成为一种财富，数据竞争将是国家间、企业之间未来竞争的重要形式。

二、数据要素的生产原理

作为生产要素的数据本质上仍然是生产资料，一种特殊表现形式的生产资料。要厘清数据要素与促进共同富裕的逻辑，需要回到对物质资料生产的研究上来。数据要素与物质资料生产要素最大的不同是，数据要素是非实物形态的，存在于虚拟数字空间。数据(25)本文所探究的数据，主要是指和分散用户有关的平台企业所获得的数据，并不包括与用户活动无关的数据，比如人工标注员对人工智能程序进行训练产生的数据、程序运行过程中自我搜集的机器运转指标或者大自然产生的信息数据(比如与天气相关的人工智能体系)等。是一种信息载体，其源于现实物理空间，因此，我们尝试从空间的视角讨论数据的生产过程，以期发现数据要素与共同富裕之间的逻辑关系。

(一)数字经济时代物质资料生产的空间变化：物理空间与数字空间的融合

作为社会发展基础的物质资料生产和再生产过程，其展开必须依赖于一定的空间条件。物质资料的生产首先表现为劳动过程，即“制造使用价值的有目的的活动，是为了人类的需要而对自然物的占有，是人和自然之间的物质变换的一般条件，是人类生活的永恒的自然条件，因此，它不以人类生活的任何形式为转移，倒不如说，它为人类生活的一切社会形式所共有”。劳动过程的展开不仅需要简单要素——“有目的的活动或劳动本身，劳动对象和劳动资料”，还需要一定的物质条件，空间就是重要的物质条件之一。(26)马克思：《资本论》第1卷，第215、208页。“空间是一切生产和一切人类活动的要素。”(27)马克思：《资本论》第3卷，北京：人民出版社，2004年，第875页。劳动、劳动对象和劳动资料三要素结合所展开的经济社会实践依赖于一定的自然空间，这是物质资料生产展开的前提。一般而言，在农业经济、工业经济时代，人们所需要的物质生产资料以实物形态为主，其生产过程亦是以物理空间为载体而展开。但随着生产的进步，每一次劳动资料的变更都会引发劳动对象、劳动者劳动方式升级，进而推动劳动过程的变革和生产力跃迁，空间条件随之变化，这种改变不仅可以表现为空间边界的延展，还表现为空间形态的变化。

空间是指一定的范围，通常可以用长、宽、高等表现出来。根据空间的形态特征，我们可以将数字经济时代生产空间划分为物理空间和数字空间。物理空间是基于陆运、海运以及空运等基础设施，以有形生产要素聚集而形成的具有边界的空间。其强调地理固定性，比如厂房，这就是物理空间在工业经济生产实践中的典型例子。要素聚集于固定的物理空间以展开物质资料生产过程是农业经济和工业经济的典型特征。数字空间是指基于宽带、无线网络等数字基础设施，以数据及符号为基本要素、具有虚拟性特征的非实物形态空间。在资本寻求空间扩张及释放的过程中，数字经济具备两大特征：一是从物理空间延伸至数字空间，二是将日常生活过程并入生产空间。

数字经济时代物质资料生产不再局限于物理空间，不仅强调数字空间与物理空间的融合，同时消费过程与生产过程之间的界限也趋于模糊。传统物质生产要素通过物联网、互联网映射为数据。数据作为数字经济时代不可或缺的关键生产要素，其是物质的(28)尼克·斯尔尼塞克：《平台资本主义》，广州：广东人民出版社，2018年，第46页。，但并不具备实物形态。因此，对数据要素的生产不能简单局限于现实物理空间或是单纯的数字虚拟空间，必须将其置于物理空间和数字空间融合的混合空间中才能理解其生产过程。

(二)数据要素的生产过程：数据化、产品化与要素化

数据要素的生产不同于传统有形物质生产要素，其在物理空间和数字空间的交互中历经信息数据化、数据商品化和数据要素化三个过程，在这三个过程中所对应的数据形态则分别为原始数据、数据商品和数据要素(见图1)。

图1 数据要素的生产过程

1.过程一：信息数据化——原始数据的生产过程

信息是对现实世界的反映，产生于物理空间。对于数据的生产过程，首要的问题是厘清转化为数据的信息从何而来。如前文所述，信息是对观察对象形态、运动状态和方式的反映，是信息系统采集、传输、存储和处理的对象。说到底，信息作为现实世界的反映，必然源于现实生产生活。消费者在物理空间中的消费过程，也是其劳动力再生产的过程，与此同时，这个过程是信息或者说内容的积极创造者。

数据是信息的载体，存储于数字空间。信息在社会发展演进中形成了多种形态的记录形式(如文字、图像、声音等)和记录载体(如纸张、磁带、光盘、磁盘等)，但难以以统一的形式表达出来。随着技术的不断进步和升级，多种形式表达的信息通过数字化的编码方式形成统一的原始数字信息，这种数字信息经过整理、修改、存储被物理载体记录下来，形成了数据。因此，数据作为信息的载体或者说表现形式，起到了统一多种形式的作用，不同表达形式的信息都可以通过数据呈现。但如何才能及时、全面记录所有数据呢？囿于技术发展，以往时代都未能解决这一问题，直至迈入数字经济时代，被安装于移动客户端或是计算机等设备上的平台软件突破了这一技术瓶颈。

以数字平台为中介，现实物理空间中的信息可以转变为数字虚拟空间中的原始数据。用户活动发生于现实世界——物理空间之中，其借助于数字平台这一载体转化为数字虚拟空间中的原始数据。用户并没有刻意进行数据生产，用户活动作为消费过程，同时也自然成为生产过程。也就是说，用户在现实物理空间中的消费行为，同时是虚拟空间中原始数据的生产行为。马克思在《〈政治经济学批判〉导言》中曾经论述过“生产直接是消费，消费直接是生产”的观点，消费从两个方面生产着生产，一是“产品只是在消费中才成为现实的产品” ；二是“消费创造出新的生产的需要，也就是创造出生产的观念上的内在动机，后者是生产的前提。消费创造出生产的动力；它也创造出在生产中作为决定目的的东西而发生作用的对象。……消费在观念上提出生产的对象，把它作为内心的图像、作为需要、作为动力和目的提出来。消费创造出还是在主观形式上的生产对象”。(29)《马克思恩格斯选集》第2卷，北京：人民出版社，2012年，第691页。生产的目的是满足消费者的需要，准确把握消费者的需要对于生产者至关重要。比如，广告商不仅对平台用户的上网时间感兴趣，而且对他们的数字内容和在线行为感兴趣。(30)克里斯蒂安·福克斯：《数字劳动与卡尔马克思》，北京：人民出版社，2020年，第123页。数字平台则可以将所有用户浏览、购买、观看时间、路线选择等信息完全记录下来，这就形成了原始数据。原始数据是指由所有分散的平台用户在使用过程中产生并被存储下来的各种痕迹，是未经过处理或简化的数据，是所有分散用户个人数据的集合。

综上，数字经济时代物质资料生产的双重空间——物理空间和数字空间，使得数字平台用户的活动具有双重性，即在现实物理空间中，用户活动表现为消费过程；在数字虚拟空间中，用户活动直接就是原始数据的生产过程，是数据的直接生产者。原始数据，本质上是物理空间中所有分散个体消费过程的信息经由平台映射到数字虚拟空间中的数字化表达。这里需要说明的是，尽管所有分散用户并非有目的地进行生产，但由于数字经济时代生产空间的双重性，用户在平台中的活动成为数字经济时代下原始数据的自然来源，所有分散用户也成为原始数据的生产者。

2.过程二：数据商品化——数据商品的生产过程

原始数据不能直接提供具有价值的信息，其更多地表现为一种“天然的劳动对象”。马克思曾将劳动对象划分为两类：一类是“天然存在的劳动对象”，即“未经人的协助，就作为人类劳动的一般对象而存在”，“例如从鱼的生活要素即水中分离出来的即捕获的鱼，在原始森林中砍伐的树木，从地下矿藏中开采的矿石”；另一类是“已经被以前的劳动可以说滤过的劳动对象”，也称为原料，比如“已经开采出来正在洗的矿石”。(31)马克思：《资本论》第1卷，第209页。原始数据可以被看作第一类劳动对象，若使其能直接提供具有价值的信息，必须被“提纯”，即转变为原料(第二类劳动对象)。

数字平台的所有个体用户已经提供的“天然的劳动对象”——原始数据——是如何被“提纯”并转化为有用数据的？如前所述，原始数据存储于数字平台中，平台企业似乎自然拥有了原始数据的控制权。在拥有原始数据控制权的前提之下，平台企业尤其是社交平台、广告平台等则可以基于数字空间和物理空间的融合开展其资本积累过程。平台企业在现实空间中将生产资料(服务器、计算机等基础设施)、数据劳动者与数字空间中的劳动对象——原始数据相结合，生产出数据产品(Wd)。一般而言，平台企业的数据劳动者按照一定的目的对原始数据进行收集、挖掘、整理、提取，使其变成规范格式输出的形式，最终成为可供交易的数据产品。数据商品的使用价值表现为可以被用作数据分析，为企业生产、产品价值实现提供所需要的信息；其价值则表现为凝结在商品中的无差别的人类劳动。

3.过程三：数据要素化——数据要素的形成过程

数据在成为数据要素之前，首先表现为数据产品(Wd)，随后不同企业通过向平台企业购买数据产品，使之进入到不同企业新的产品生产过程、资本积累过程中，进而数据产品便表现为一种生产要素(Pd)。

数据要素与传统物质要素存在着明显的区别，这种区别外在直接表现为非实物形态，内在表现为无限性、裂变性与融通性三大特征：(1)数据要素的无限性是指数据可以被接近无限地开发，它本身就是来源于日常生产生活，只要社会生产生活不停止，数据总量就会不断增加；(2)数据要素的裂变性是指不同经济主体可以根据其经济活动的目的，从同样的数据中解读出不同的信息，进而可以应用于多种创新场景；(3)数据的融通性是指数据要素在数字空间中的传播，无须受到物理空间的边界限制。

综上，数据要素的形成历经信息数据化、数据商品化与数据要素化三个阶段，经由原始数据、数据产品转变为数据要素。在信息数据化阶段，所有分散用户在物理空间的消费过程直接成为数字空间中数据的生产过程，产生了原始数据；在数据商品化阶段，平台企业往往雇佣数据劳动者对原始数据进行“提纯”，生产出数据产品；在数据要素化阶段，不同企业向平台企业购买数据产品，投入至新产品的生产过程，数据产品转变为数据要素。从数据要素的生产过程可以看出，所有分散用户与数据劳动者真实参与了数据生产过程，所有分散用户与平台企业构成了数据要素所有权的复合主体。分散用户成为数据要素生产的参与者和数据要素产权所有者，是数字经济区别于工业经济和农业经济的典型特征。

三、数据要素与剩余价值量的关系

中国特色社会主义的最终目的是实现共同富裕。“富裕”中的“富”意指收入用于补偿劳动力生产和再生产后的剩余的积累。实现共同富裕的必要条件是大力发展生产力，创造大量的剩余。马克思曾说：“剩余价值的生产是资本主义生产的决定的目的，同样，富的程度不是由产品的绝对量来计算，而是由剩余产品的相对量来计算。”(32)马克思：《资本论》第1卷，第265页。剩余产品是含有剩余价值的那部分产品。剩余，与社会发展规模及质量正相关，没有剩余则难以谈论社会发展。创造大量剩余的前提条件是，能够创造和积累大量的社会财富。数据要素对社会剩余的贡献主要表现在两个方面：(1)数据作为一种新的商品，平台企业的数据劳动者在生产数据商品过程中会产生剩余；(2)数据要素渗透于各类产业部门，凭借无限性、裂变性和融通性增加剩余的创造。此处主要考虑数据要素运用与剩余价值量的关系，即主要考虑上述第二个方面。具体而言：

第一，数据要素的无限性使其突破传统物质要素有限性的约束，并缩短非劳动时间，增加劳动时间，即在一定程度上突破劳动过程中的两对矛盾，极大促进财富创造。劳动过程中始终存在着两对矛盾——人类需要的无限性与满足需要能力(生产力)的有限性的矛盾和人类需要的无限性与劳动时间的有限性的矛盾。(33)王朝科、程恩富：《经济力系统研究》，上海：上海财经大学出版社，2011年，第124页。第一对矛盾的解决或是要求生产要素数量的增加，或是要求人们必须在有限的劳动时间内提高生产效率以生产出更多的产品。从资源稀缺性角度来看，得益于无限性的特征，数据要素不存在资源有限性与人的需求无限性之间的矛盾。一方面，数据作为现实物理空间在数字空间的映射信息，只要现实活动不停止，数据就会被源源不断开发；另一方面，数据的无限性表现为它的非竞争性，即它可以被不同主体同时使用且不会减损使用价值，这可以极大增加生产规模，促进财富增长。第二对矛盾要求劳动时间的绝对增加或者劳动效率提升下相对劳动时间的增加。一方面，只要数据量足够，就可以从中分析出足以致用的信息，进而有效减少非劳动时间，直接增加劳动时间的绝对量。首先，可以缩短备料时间，即通过数据要素的使用，生产者可以通过消费者购买记录等市场供求信息，调整备货格局实现预先备货。比如，零售电商平台通过掌握从货源到运输、配送到消费者的全链条数据，对其进行收集与分析，进而针对一定区域内用户的购买习惯进行前置备货，于消费者下单时就可即时配送，极大缩短非劳动时间。其次，可以缩短劳动中断时间，即通过数据信息监控可以直接减少设备检修、调研时间等。比如，根据某新能源汽车企业所公布的客户隐私声明，其直接谈到会搜集所有用户车辆、诊断、信息娱乐系统和 Autopilot 自动辅助驾驶数据。这些数据将极大缩短该企业进行车辆改进、检修和调研的时间。另一方面，数据要素可以直接提高劳动时间内的生产效率，增加财富创造。数据要素使得生产效率的提高表现为两点：(1)通过劳动资料数据化实现最优化的方案设定以提高劳动生产率。譬如，某外卖平台根据骑手平时送单的数据，不断优化地图路线，进而不断压缩送餐时间，平台送餐时长从2015年的38分钟降到2017年的28分钟(34)佟新：《数字劳动：自由与牢笼》，北京：中国工人出版社，2022年，第20页。，在平台算法的驱使下外卖骑手的劳动效率不断提高。(2)通过增强劳动者决策能力或者缩短劳动者决策时间以提高劳动生产率。借助于分散用户的客观数据分析结果，劳动者可以迅速做出研判，提升决策速度，进而提升劳动过程效率。

第二，数据要素的裂变性使其可以同时被无限应用于多种场景，即打破时空限制，产生价值倍增效应。工业经济时代下资本物化的机器或者技术通常只能被固定于物理空间，在某一时间只能被运用于某一种产品的生产，只有等这一任务完成之后，才能够继续执行其他任务。然而，数据要素则不同。就空间维度而言，数据的使用价值多重性意味着不同经济主体可以根据其经济活动的目的从同样的数据中解读出不同的信息，进而应用于多种创新场景。从时间维度来看，数据能够被不同生产过程同时使用，进而突破传统要素在时间上的“队列性”(35)所谓“队列性”，是指在面对多任务时，对于任务的接收和执行具有严格时间序列，队列中的任务接收与完成遵循先进先出的原则，且单一任务执行具有时间独有性和排他性。问题。因此，数据要素化不仅可以促使经济活动形成规模效应，还可以规避要素数量不足导致的失调问题。

第三，数据要素的融通性不仅可以打破不同区域间的物理空间阻隔以促进均衡发展，而且可以突破不同经济环节之间的传输障碍以缩短流通时间，从而促进剩余价值量的增加。融通性使得数据可以突破物理空间的限制，将分布于不同物理空间的劳动者、消费者通过虚拟网状互联的方式集聚于数字空间，不仅可以使得劳动者展开无固定地点的劳动，而且可以将计算机机房等硬件设施设立在发展相对落后的区域。数据要素可以有效破除传统要素在不同区域的空间阻隔，这样不仅可以激发这些区域的增长潜力，也可以促进不同区域之间的均衡发展。进一步而言，数据要素的融通性特征可以使得不同经济环节的信息瞬时传输、互联互通。尽管流通过程不能够生产剩余价值，但是流通时间的缩短，可以加快资本周转。在单次周转利润率不变的条件下，增加周转次数，可以生产更多的剩余价值。从经济循环过程来看，流通时间包括生产要素购买时间和商品销售时间。一方面，数据要素的使用可以缩短生产者购买劳动力和生产资料的时间。比如，通过招聘平台中劳动者相关信息筛选以改变传统大量的“面对面”考察，可以减少生产者的购买时间。另一方面，数据要素可以通过买卖信息的瞬时匹配甚至改变循环次序，进而缩短销售时间。比如，互联网购物平台根据用户的浏览条目、浏览时长等数据，通过特定算法形成推荐机制，向用户推送更加精准的偏好信息，或者根据用户的互联网使用偏好，定制形成个性化的信息空间，并通过长期的迭代更新逐步优化匹配形成用户个人画像和信息图谱，从而极大提升交易速度。与此同时，生产者可以借助于平台搜集的数据，通过区域、用户群体等特征提前形成商品供给的预布局，形成更加精准的投放和配送，真正实现根据需求而生产，进而极大降低“惊险的跳跃”的风险。

基于上述分析，从不同部门分类来看，运用数据要素促进剩余价值量的增加可以囊括为两个方面：一是通过对生产领域中相关实体产业部门劳动者非劳动时间的缩短、劳动时间的增加来增加剩余价值的生产；二是通过对流通领域相关部门流通时间的缩短来增加资本周转速度，进而促进剩余价值量的增加。但值得注意的是，一般情况下，数据要素促进流通时间的缩短必须以某产品的社会生产未出现大规模产品过剩的情况为前提。假定社会中因有众多竞争的大规模生产方式的厂家而导致某种产品生产过剩，那么，此时通过数据匹配抑或平台应用以促进产品销售，可能对社会整体的资本周转来说作用并不大。未来，随着“大规模”生产模式逐渐转向“个性定制”生产的过程中，形成数据、平台搭配定制化生产的生产模式，产品流通时间将被极速降低，也同时可以在一定程度上避免生产过剩的情况。与此同时，我们可以发现，数据要素的运用所带来的大量社会剩余增加仍然主要来自相关实体产业部门劳动者的劳动。

四、数据要素权利、剩余价值分配与促进共同富裕

纵观人类发展史，每一次技术进步的结果都是财富的进一步集中，尤其在进入资本主义社会之后，生产力得到了飞跃式发展，正如马克思所描绘的，“资产阶级在它的不到一百年的阶级统治中所创造的生产力，比过去一切世代创造的全部生产力还要多，还要大”(36)《马克思恩格斯选集》第1卷，北京：人民出版社，2012年，第405页。。然而，资本主义并没有因生产力的巨大发展而实现资产阶级和无产阶级之间的和解，占有生产资料的资产阶级与只是自己劳动力所有者的无产阶级之间的阶级固化和阶级对立更加严重。(37)王朝科、王宝珠、冒佩华：《收入分配理论创新：缘由·方法·突破点》，《上海经济研究》2021年第1期。为什么呢？因为“做大蛋糕”仅仅是解决收入差距持续拉大的物质条件，解决收入分配差距持续拉大要靠建立在科学分配理论基础上的制度安排和政策体系。实现共同富裕的充分条件是平等地分享剩余，减少贫富分化现象。同样的道理，数据作为生产要素推动生产力发生巨大的发展，产生了更多的剩余，那应该谁来分享剩余呢？

数据作为生产要素，应当遵循按要素所有权分配的原则。“从质的方面看，生产要素按贡献参与分配的前提是生产要素所有权和使用权的存在。各生产要素在财富和价值创造中发挥着各自的不同作用(其中，生产资料部分是创造新价值的条件，劳动力部分是创造新价值的源泉)。它们之所以要参加分配，其依据是主体所拥有的生产要素的所有权或使用权。从量的方面看，凭借要素所有权或使用权所获得的收入量大小，取决于生产要素在生产中贡献的大小。因此，生产要素按贡献参与分配的内涵可以被表述为：以生产要素的所有权或使用权为前提(质的方面)，以其在生产过程中贡献的大小为量规(量的方面)。”(38)王朝科、冒佩华、王宝珠：《中国特色社会主义分配制度——一个整体性的阐释》，《广西财经学院学报》2021年第5期。因此，我们首先要厘清数据要素的权属问题。

(一)数据要素权属的决定

权属，是指所有权的归属。权属是权利的基础前提。对于剩余价值的分配，必须要考虑要素所有权。“所有权一方面决定分配关系，另一方面它又要由分配关系来实现。”既然将数据要素与土地相类比，不妨简要回顾一下土地两权与地租、超额利润之间的关系。假设考虑土地所有权和使用权分离的情况，土地属于资本主义性质的土地所有者，农业资本家向土地所有者租赁土地，而后雇佣农业劳动者耕种土地，与这种生产关系相适应的分配关系则是，雇佣工人所创造的新价值v+m会作为收入分配给三种所有者，即工人作为劳动力所有者获得工资v、资本家作为资本所有者获得m中的平均利润部分、土地所有者以地租形式获得m中超过平均利润的剩余利润部分。(39)张薰华：《〈资本论〉脉络》，上海：复旦大学出版社，1999年，第180-181页。土地所有权的经济价值就在于凭其可以获得地租，或者说“地租是土地所有权在经济上的实现”(40)马克思：《资本论》第3卷，北京：人民出版社，2004年，第715页。。

明晰数据要素所有权的归属对数据利益分配有着关键作用。数据要素的所有权归属问题至今备受争议，主要有两种观点：一是主张数据所有权归控制者所有，因为“未经搜集的零散数据不具有经济价值，大数据的价值来源于数据的收集和挖掘活动，大数据财产应当归属于数据的收集者和挖掘者而非数据生产者”(41)张弛：《大数据财产——概念析正、权利归属与保护路径》，《杭州师范大学学报(社会科学版)》2021年第1期。。二是认为数据所有权应当归生产者所有，“大数据的应用和价值的挖掘，不能以牺牲个人数据财产权为代价。科技的发展、社会的进步，其终极目标是让人类更安全、更自由。保障数据主体对其数据的占有、使用、收益和处分的权利，必须是谁的数据谁做主”(42)吴晓灵：《大数据应用：不能以牺牲个人数据财产权为代价》，《中国人大》2016年第14期。。事实上，这两种观点并非完全对立。遵循“共同生产—共有权利”，上述数据要素的生产过程分析表明，在数据要素所历经的三个过程使得数据要素的所有权形成了复合主体——所有分散用户和平台企业。

(二)分散用户和平台企业数据要素权利的分配

以“共同生产—共有权利—共享剩余”为原则，所有分散用户应当凭借原始数据权利分享剩余。但为什么作为原始数据的所有者——所有用户并未取得让渡其使用权的收益，也并没有分享数据要素所带来的剩余？因为数据要素所有权的复合主体在现实中被平台企业这一单一主体所掩盖。众所周知，原始数据一般是记载于特定的软件，平台企业通过这些软件获取用户的数据，并从中获得了大量收益。比如，社交平台通过分散用户的数据分析进行定向广告实现变现，已经成为普遍的盈利模式，根据腾讯控股有限公司2021年财报显示，截至2021年12月31日，腾讯2021年度网络广告业务全年收入886亿元，同比增长8%，其中，社交及其他广告收入753亿元，同比增长11%。

平台企业获得分散用户的个人数据看似合法，实则不然，这种“看似合法”被一种不对等的权利交互所掩盖。比如，用户在使用某软件时首先要选择是否同意最终用户许可协议，这份协议看似可商量，但基本是不容许谈判的，用户无权制定任何要求，必须要同意这份最终用户许可协议才可以使用软件，在这一过程中，数字平台以合法征收使用权的方式获得了原始数据的控制权。也就是说，数字平台利用不对等的权利，通过看似合理合法的用户许可协议，完成了原始数据的私有化过程获得了原始数据的控制权，回避了所有用户拥有原始数据所有权的问题。比如，早在2016年华为与腾讯就曾展开过用户数据之争，华为希望通过其荣耀Magic智能手机收集用户活动的信息，使用手机越久，数据越多，越能了解用户需求，进而不断进化以助力其人工智能功能优化；但与此同时，Magic手机收集的信息范围很广，其中就包括热门社交应用——微信的聊天信息。微信的所有者腾讯控股有限公司指出华为的做法实际上侵犯了个人隐私，而华为则声称用户的数据属于用户，其是在获得用户授权的情况下收集和处理用户数据。然而，我们知道，若用户不同意数据收集则无法正常使用手机业务，普通用户面对用户协议根本毫无谈判的力量。进一步而言，作为个人数据的所有者——分散用户在这场数据之争中完全没有发言权。

那么，数字平台为何能够在不对等的权利中占据优势地位？一方面，数字平台以“强者越强、赢者通吃”机制不断追逐与维持垄断地位。数据是数字平台企业竞争角逐的关键资源，数字平台聚合的数据越多，越能对算法进行训练优化，进而提高劳动效率，提供更优质的服务，吸引更多的用户使用。数字平台具有争夺数据、占有数据以丰富自身数据资源的内在驱动力，且围绕数据的竞争愈演愈烈。在平台经济的网络效应下，具有技术优势、资金优势以及数据优势的平台企业在竞争中占据更有利位置，呈现“强者越强、赢者通吃”的局面，平台企业在激烈的竞争中出现并购、寡头竞争、垄断的趋势，进一步借助“烧钱”补贴、“二选一”等系列排他性手段巩固垄断地位。另一方面，在垄断地位的基础上，平台企业通过“数字圈地”手段获得数据的控制权。谢富胜等将平台企业获取数据控制权的方式类比于12—19世纪间旨在取得充足土地、原材料和劳动力的圈地运动，将用户生产的数据视为“土地”，算法就是确认“土地”所有权的“围栏”。(43)谢富胜、江楠、吴越：《数字平台收入的来源与获取机制——基于马克思主义流通理论的分析》，《经济学家》2022年第1期。平台垄断导致平台用户处于被动地位，用户在以“同意或退出”方式要求各项非必要信息授权，并通过各类并购和合作扩大数据提取范围并巩固数据闭环。(44)谢富胜、吴越：《平台竞争、三重垄断与金融融合》，《经济学动态》2021年第10期。

(三)基于数据要素权利的共同富裕实现机制

中国特色社会主义共同富裕强调的是全体劳动者的共同富裕，参与数据要素生产的所有分散用户、数据劳动者能够分享数据要素所带来的大量剩余，这是实现共同富裕的充分条件。上述分析已经证明，所有分散用户作为数据要素的生产者，是数据要素所有权的复合主体之一，自然具备分享数据要素所带来剩余的权利。这里我们需要说明的是，在中国特色社会主义市场经济中，数据劳动者作为数据要素的生产者也应当具备分享剩余的权利并借助这种权利分享数据要素所带来的剩余。如果劳动者不能参与剩余的分享，那最终只能走向两极分化。一般而言，商品价值是由不变资本(C)、可变资本(V)和剩余价值(M)构成。不变资本必须用于补偿生产过程中消耗的生产资料，从理论上来看，可变资本和剩余价值则构成了分配对象。可变资本实际上是劳动力再生产成本，作为成本范畴的可变资本并不应该构成分配对象，应当是劳动力成本的补偿对象，但在实践中其被视为收入并被蒙上了劳动者参与分配的神秘面纱，剩余价值被分割为产业利润、商业资本的商业利润、生息资本的利息以及土地资本家的地租，全部被资本家占有。(45)王朝科、王宝珠、冒佩华：《收入分配理论创新：缘由·方法·突破点》，《上海经济研究》2021年第1期。一旦劳动者被剥夺了参与剩余价值分配的权利，就失去了积累的基础。不妨假设商品的价值量(W)表示为：

W=C+V+M

假设资本所有者的财富积累量为Mk，财富积累系数为α(α≥1)，资本家的个人消费系数为δk(0<δk≤1)，t表示时间，我们可以得到：

对于劳动者而言，其获得全部收入就是工资(V)，进一步假设劳动者的财富积累系数为β(β≥1)，消费系数为δL(0<δL≤1)，则其财富积累量ML可以表示为：

工资作为劳动者再生产劳动力的成本，即再生产自身劳动力与再生产劳动力后备军的成本，其工资则全部用于消费，即表现为δLt=1。此时，无论积累系数为多少，无论时间多久，劳动者的财富积累量MLt都等于零，他们永远停留在贫困的一极。如果工资是劳动者再生产劳动力的成本，且劳动者希望积累一定数量的私人财富，也就是0<δLt<1，那满足这一条件的前提是以牺牲劳动力再生产的质量为代价。然而，不可否认的是，劳动者千辛万苦以牺牲劳动力再生产的质量为代价积累起来的财富主要是防御性质的，这一部分往往以储蓄的形式变现出来，即在现实生活中，β总是无限趋近于1，劳动者的财富积累系数远远小于资本所有者的财富积累系数，其财富积累速度和积累量无法与资本所有者相比。如果承认工资是劳动力再生产的成本且得到完全补偿，则劳动者的财富只能来源于社会净财富，这就推导出劳动者应当拥有参与分配社会净财富的权利。然而，现实经济生活中，因为把劳动收入错误地认为是国民净财富的一部分，错误地认为劳动者事实上参与了国民净财富的分配。这是一个巨大的“骗局”，也是劳动与资本必然两极分化的秘密。

数字经济能够促进共同富裕的一个重要路径就是所有劳动者能够分享数据作为数字经济关键要素所创造的大量剩余。重新回到数据要素的生产过程，原始数据是由所有分散用户共同生产。无论其生产过程是否属于生产劳动(47)部分学者主张受众劳动理论，即认为用户在网络中的行为(比如观看、购买产品等行为)也是劳动，并且是无偿劳动，其与企业员工的内容生产劳动共同创造了剩余价值。参见克里斯蒂安·福克斯：《数字劳动与卡尔马克思》，北京：人民出版社，2020年，第139页。但部分学者强调这一主张有悖于生产劳动的界定，“不论是在消费、运动与休息过程中产生了多少数据，也不论这些数据对于企业生产来说具有多么重要的意义，不以生产为直接或主要目的的活动就只是活动，而不是劳动”。参见石先梅：《数字劳动的一般性与特殊性——基于马克思主义经济学视角分析》，《经济学家》2021年第3期。我们赞同生产原始数据的过程并非马克思所界定的生产劳动，但从数据要素的形成过程来看，这两种观点存在契合。对于原始数据，即便生产原始数据的劳动并非生产劳动，但无法否认其是所有用户共同生产的事实；对于数据产品，其是由平台企业的数据劳动者对原始数据进行了“提纯”。，所有分散用户既构成了原始数据的生产者，也同时构成了数据要素所有权的主体，其可以凭借数据要素所有权分享数据要素所带来的剩余。基于上述两极分化与共同富裕的实现机制，数据劳动者为数据要素的形成付出了劳动，也应当凭借其劳动分享剩余。值得注意的是，基于数据要素与剩余价值量的关系分析，我们可以看出，尽管相关实体产业部门劳动者并未直接参与数据的生产过程，但是数据要素使用所带来的大量剩余源于实体产业部门劳动者的价值创造，因此，在以共同富裕为最终目标的中国特色社会主义经济中，相关实体产业部门劳动者也应当分享部分剩余。

实现全体劳动者的共同富裕，必须将剩余作为分配对象，作为研究分配问题的逻辑起点。人们在探寻长期失业与经济失调的根本原因时往往遗漏掉一个重要的因素——加速的技术进步。尽管技术进步使得生产力提高，财富增加，但如果只有一小撮人拿走新增的大量财富，而其他人依然相对贫困，那么，技术进步所带来的财富增长则于平均收入毫无意义。(48)杰瑞·卡普兰：《人工智能时代》，杭州：浙江人民出版社，2016年，第10页。因此，要使技术进步所新增的财富能够促进全体劳动者共同富裕，必须辅以行之有效的分配理论以及相应的分配制度安排。也就是说，要使得所有劳动者能够分享数据要素所创造的大量剩余以促进共同富裕，从理论层面的剖析到实践层面的真正落实，必须考虑完善数据要素权利参与剩余分配的制度安排。

(四)完善数据要素权利参与剩余分配的制度安排

基于上述分析，直接考虑数据要素的生产过程，所有分散用户、数据劳动者以及数字平台企业皆具备分享数据要素所带来剩余的权利。考虑数据要素带来的大量剩余依然是来自实体产业部门劳动者的价值创造，与数字平台相关的实体产业部门劳动者也应当分享部分剩余。但因为平台企业通过不对等的权利，以“数字圈地”方式直接获取了原始数据的控制权，而未与个体用户分享数据要素所带来的剩余，又因现有分配理论及分配制度所存在的桎梏，数据劳动者、实体产业部门劳动者也未能分享数据要素所带来的剩余。必须承认的是，一方面，数据要素是新形式的要素，确权、定价、交易等确实在不断研究过程之中，存在着一定的实践难点；另一方面，平台经济的集中化、垄断化趋势日趋严峻，资本无序扩张倾向愈发明显，对分散用户、数据劳动者、与数字平台相关的实体产业部门劳动者福利的侵蚀越发严重。因此，要使得数据要素带来的大量剩余促进共同富裕，亟须系列的制度安排：

第一，明确分散用户具有原始数据的所有权，构建数据产权制度体系。目前，用户对于个人数据被利用的情况知之甚少，甚至未意识到个人信息自决权，但随着大数据的广泛运用与深度挖掘，公众的数据意识会不断增强，应该以严格的法律保障机制处理好数据深度利用与个人数据保护之间的矛盾。(49)李政、周希禛：《数据作为生产要素参与分配的政治经济学分析》，《学习与探索》2020年第1期。但在实践中，一方面由于数据量难以精准量化，另一方面由于分散用户难以与平台企业组织有效谈判，因此，应当以政府为主体构建协调机制并加强相关法制建设。一是完善数据产权的法律制度，建立数据保护、公开、交易、侵权认定、法律救济等方面的系统产权保障体系。目前，我国已经进行了卓有成效的探索。2021年8月20日第十三届全国人民代表大会常务委员会第三十次会议通过《中华人民共和国个人信息保护法》，这开启了我国个人信息保护法治的新篇章，其中第四章明确规定了“个人在个人信息处理活动中的权利”。比如，该法第四十四条指出：“个人对其个人信息的处理享有知情权、决定权，有权限制或者拒绝他人对其个人信息进行处理；法律、行政法规另有规定的除外。”此外，2021年6月第十三届全国人民代表大会常务委员会第二十九次会议通过了《中华人民共和国数据安全法》，对数据分类分级管理以及相关主体的数据安全保护义务进行了明确规定。二是探索有效的数据产权实现形式。(50)戚聿东、刘欢欢：《数字经济下数据的生产要素属性及其市场化配置机制研究》，《经济纵横》2020年第11期。比如，对于数据难以量化问题，在明确分散用户所有权的基础上，政府可以建立国家统一数字账户平台，用户可以使用在国家统一数字账户平台中注册的账户链接至企业软件，政府可以凭借企业平台中注册并使用的国家统一账户数量和数据，与相关平台企业签订有限使用与收益分配协议，进而保障分散用户的原始数据权益。对于政府开发供社会管理和公共服务的公共数据，从法律上确定公共数据的国家权属，推进有序开放、合理使用。(51)何玉长、王伟：《数据要素市场化的理论阐释》，《当代经济研究》2021年第4期。

第二，明晰数据要素权利，构建服务于实现全体人民共同富裕的中国特色社会主义分配制度体系。要使得增加的财富惠及所有劳动者，必须构建与之相匹配的财富分配制度。分配制度说到底是围绕谁有权参与分配(分配主体)这个中心，由分配什么(分配对象)、分配标准(分配尺度)以及最终要实现的目的(两极分化抑或共同富裕)等构筑的系列制度安排，以实现共同富裕为最终目标，劳动者理应拥有参与剩余产品分配的天然权利，即使在非公有制经济中同样具备实行按劳分配的条件。(52)王朝科、冒佩华、王宝珠：《中国特色社会主义分配制度——一个整体性的阐释》，《广西财经学院学报》2021年第5期。将数据作为生产要素参与分配，体现了数字经济时代数据要素对财富创造的巨大作用，是中国特色社会主义分配制度与时俱进的结果，是我国分配理论与实践交互创新的体现。我们必须在中国特色社会主义分配制度的框架下，在分配体制机制设计中呈现数据要素参与分配的科学规定。就关于数据生产过程所涉及的主体而言，具体包括：分配主体——所有分散用户、平台企业与数据劳动者(有权参与按要素分配的主体)；分配客体——数据要素所带来的剩余(分配对象)；分配原则——数据要素权利与贡献；分配主体的权利边界规定；等等。政府需要在这些方面做出完善、科学且有效的制度安排。不可否认的是，数据要素所带来的剩余增加源于各类实体产业部门劳动者的价值创造，在实体产业部门劳动者创造出剩余价值后，被平台企业以垄断租金的形式所提取。因此，考虑促进全体人民共同富裕的中国特色社会主义的最终目的，数字平台涉猎的实体产业部门劳动者也应当分享部分剩余(比如，提高工资)，平台企业应减少其垄断加价和佣金。

第三，把握平台经济发展规律，认清平台垄断的内在逻辑，构建适应平台经济的监管制度体系。习近平总书记指出：“要坚持正确政治方向，从构筑国家竞争新优势的战略高度出发，坚持发展和规范并重，把握平台经济发展规律，建立健全平台经济治理体系。”(53)《推动平台经济规范健康持续发展 把碳达峰碳中和纳入生态文明建设整体布局》，《人民日报》2021年3月16日，第1版。如前所述，数字平台在获得市场支配地位后，往往会采取系列手段无形中获取垄断利益。因此，必须拓展更新适应数字平台经济的《反垄断法》和《反不正当竞争法》，对大型平台复合体和平台生态系统的跨行业垄断、攫取垄断利益等行为进行有效遏制，包括限制第三方访问或链接、未经用户允许采集隐私数据、维持平台生态系统间数据闭环等意图排除竞争、巩固自身跨行业垄断地位的行为等。(54)谢富胜、吴越：《平台竞争、三重垄断与金融融合》，《经济学动态》2021年第10期。然而，不可否认的是，传统的金融监管体系和原则是建立在监管技术相对固定的基础之上而形成的最优监管体系和原则，面对科技和金融的二元融合的平台经济已经显得力不从心，亟待依靠大数据、云计算、人工智能、区块链等技术构建科技驱动型监管体系，在克服目前监管乱象的同时，助益政府监管能力建设。(55)杨东：《监管科技：金融科技的监管挑战与维度建构》，《中国社会科学》2018年第5期。

结 语

数据作为数字经济的关键生产要素，它已经具备了成为决定一个社会生产时代典型特征变量的全部条件。从生产力角度来看，数据与传统经济融合成为传统经济升级的强大驱动力，而且能够与数字经济发展中的创新场景相适应以创造新的财富形式。从分配关系来看，数据必将对数字经济时代的财富分配格局产生影响。对数据要素生产过程的解构与深剖是厘清其生产主体的前提条件。作为生产要素的数据本质上仍然是生产资料，一种特殊表现形式的生产资料。数字经济时代物质资料生产不再局限于物理空间，其强调数字空间与物理空间的融合。数据要素的形成历经信息数据化、数据商品化与数据要素化三个阶段，经由原始数据、数据产品转变为数据要素。数字经济时代物质资料生产的双重空间——物理空间和数字空间，使得数字平台用户的活动具有双重性，即在现实物理空间中，用户活动表现为消费过程；在数字虚拟空间中，用户活动直接就是原始数据的生产过程。原始数据本质上是物理空间中所有分散个体消费过程的信息经由平台映射到数字虚拟空间中的数字化表达。在数据商品化阶段，平台企业往往雇佣数据劳动者对原始数据进行“提纯”，生产出数据产品；在数据要素化阶段，不同企业向平台企业购买数据产品，投入至新产品的生产过程，数据产品转变为数据要素。从数据要素的生产过程可以看出，所有分散用户与平台企业构成了数据要素所有权的复合主体。中国特色社会主义的最终目的是实现共同富裕，其必要条件是大力发展生产力，创造大量的剩余，其充分条件是平等地分享剩余，减少贫富分化现象。数据要素凭借其无限性、裂变性和融通性可以极大增加剩余。但我们必须明晰的是，共同富裕指的是全体劳动者的共同富裕。遵循“共同生产—共有权利—共享剩余”的原则，所有分散用户、数据劳动者应当凭借原始数据权利分享剩余。在数字经济时代，如果所有分散用户、数据劳动者、相关实体产业部门劳动者不能分享数据要素所带来的剩余，只有少部分平台寡头拿走大多数剩余，那么，发展数字经济对于共同富裕的作用将难以完全发挥出来。但目前，数字平台企业通过不对等的权利，以“数字圈地”方式直接获取了原始数据的控制权，攫取大量剩余。要使得数据要素所带来的财富增加促进全体人民共同富裕，亟须系列的制度安排：(1)明确分散用户具有原始数据的所有权，构建数据产权制度体系；(2)明晰数据要素权利，构建服务于实现共同富裕的中国特色社会主义分配制度体系；(3)把握平台经济发展规律，认清平台垄断的内在逻辑，构建适应平台经济的监管制度体系。