数据的价值决定与价值分配

摘要：随着以数据为主要内涵及技术支撑的人工智能出场，特别是ChatGPT4.0的悄然问世，人类社会进入了所谓的“超人工智能”阶段，其发展趋势与前景再次引发了人们对价值理论问题的关注。数据的价值决定与价值分配始终是关系数字经济学理阐释及实践应用的基本问题和理论前提。无论人工智能如何发展，作为发展数字经济的显性入口，数据特别是数字化的数据仍然是商品，其价值由社会必要劳动时间决定。数据网络平台是推动新经济的重要力量，但也是容易形成数据市场垄断的重要物质基础，要发挥好数据的最大化效能，就必须特别关注数据的价值决定、实现及其分配机制重构，警惕数据价值在实现及分配过程中的市场垄断问题。

关键词：数据要素；价值决定；价值分配；人工智能；市场垄断

基金项目：国家社会科学基金项目“中国补充性货币监管研究”（16CJY067）；教育部人文社会科学研究一般项目“数字人民币的网络外部性对西部地区居民消费潜力的影响及机制研究”（23XJC790002）

中图分类号：F49 文献标识码：A 文章编号：1003-854X（2024）09-0026-07

一、问题的提出

党的二十大报告明确提出，要加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。（1）党的二十届三中全会进一步提出，要加快构建促进数字经济发展体制机制。（2）数字的实质是数据的数字化，是数据的一种非图形的特殊形式，因此，数字经济实质上是数字化的数据在社会生产及生活中被广泛运用、深度嵌入的经济形态，是资源配置方式在动能上的革命。近年来，学术界与政府部门都在关注数字经济的发展，其研究阐释和实践探索方兴未艾，数字经济已成为推动中国经济社会持续发展的动力源。2023年，中国数字经济规模达到53.9万亿元，较上年增长3.7万亿元，占全国GDP的比重高达42.8%。预计到2030年，数字化或可转化并创造行业总收入的10%—45%。（3）

与此同时，在我国经济结构和产业组织深度转型的大背景下，数字经济还存在着一系列的理论与实践问题。在理论方面，就数字经济的重大作用和影响而言，尽管人们用“数字赋能”来表达，而“数字赋能”的机制是什么？原理是什么？在实践方面，如何在传统产业领域找到数字赋能产生巨大经济效益的途径，依旧处于探索中；如何在各个产业领域通过数字赋能形成新质劳动者、新质劳动资料、新质劳动对象，并使其优化组合，进而实现新质生产力的跃升，其效果还不显著。这些重大理论或实践问题不解决，将给数字经济发展带来很大的思想认识误区和实践方面的盲目性片面性。因此，对数据、数字经济引发的数据价值、价值决定、价值分配、价值实现等新问题新现象进行理论概括和内涵提炼，丰富和完善数字经济的理论体系，具有重大的研究价值。

二、马克思主义价值理论的发展与跃迁

威廉·配第于1662年在《赋税论》中提出了劳动时间决定商品价值的命题。之后，亚当·斯密系统地阐述了他的劳动价值理论。大卫·李嘉图则进一步发展了斯密的劳动价值论，并在价值量的确定、简单劳动与复杂劳动的内涵确定等方面都有新的理论建树。（4）但是，由于他们的劳动价值论存在时代局限性，最终导致其理论的破产。在亚当·斯密提出劳动价值论９０余年后，以《资本论》出版为标志，马克思的劳动价值论创立了。

马克思的劳动价值论认为，价值是凝结在商品中的人类无差别的劳动；商品是价值与使用价值的有机统一；商品价值由交换价值所体现；任何一种劳动都体现为具体劳动和抽象劳动的两个方面或两重属性，具体劳动创造商品的使用价值，抽象劳动创造商品的价值；商品的价值量由社会必要劳动时间决定；社会劳动生产率与商品的价值量成反比；商品社会受价值规律所支配；商品的价值形式随社会生产力的发展而高级化；等等。简言之，马克思的劳动价值论揭示了价值的来源，分析了使用价值、价值以及交换价值之间的关系，分析了抽象劳动与具体劳动的关系。（5）正是在劳动价值论的基础上，马克思建立起了包括剩余价值论在内的马克思主义经济学的理论大厦。

在马克思主义经济学发展的历史长河中，如何建设和发展社会主义始终是一个重要议题。列宁、斯大林特别是毛泽东等人，在探索社会主义建设规律方面，坚持与发展了包括马克思劳动价值论在内的马克思主义经济学。进入中国特色社会主义新时代之后，习近平新时代中国特色社会主义思想坚持把马克思主义基本原理同中国具体实际相结合、同中华优秀传统文化相结合，在马克思主义哲学、政治经济学、科学社会主义各个领域都提出了许多标志性引领性的新思想新观点新论断，以全新视野深化了对共产党执政规律、社会主义建设规律、人类社会发展规律的认识，形成了21世纪的中国马克思主义经济学。习近平多次强调，要坚持马克思主义政治经济学基本原理和方法论，不断开拓当代中国马克思主义政治经济学新境界。特别是在2020年8月24日，习近平在经济社会领域专家座谈会上发表重要讲话：我们要运用马克思主义政治经济学的方法论，深化对我国经济发展规律的认识，提高领导我国经济发展能力和水平。（6）在这个意义上，习近平新时代中国特色社会主义思想坚持把马克思主义政治经济学基本原理同中国实际和时代特征相结合，深入研究中国经济和世界经济面临的新情况新问题，谱写了中国特色社会主义政治经济学的新篇章。

值得注意的是，在马克思劳动价值论创立以来的100多年间，以劳动价值论为基本内核的马克思主义价值理论体系的跃迁路径并不是单向度的。中外许多专家学者穷其一生致力于价值理论的系统诠释和研究工作，尽管他们的研究视角和研究方法在不断拓展，并出现了融合的趋势，但仍然是仁者见仁、智者见智，特别是在如何科学检视马克思劳动价值论的应用价值方面纷争不休，尚未形成统一的认识。纵观中外学者们的理论观点，其对马克思劳动价值论的研究大致形成了如下分析范式或理论流派：（１）广义劳动价值论；（２）物化劳动价值论；（３）多元价值论或泛价值论；（４）狭义劳动价值论；（５）革命的或历史局限性的劳动价值论；（６）整体劳动价值论；（７）统一价值论；（８）非劳动价值论。（7）这些分析范式或理论流派大都具有比较系统的学理支撑，其理论框架的基本逻辑也是比较清晰的，都是马克思劳动价值论创立之后100多年来逐步形成的理论流派。

党的二十大报告明确提出，新时代新征程中国共产党的中心任务就是“团结带领全国各族人民全面建成社会主义现代化强国、实现第二个百年奋斗目标，以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴”。强国建设、民族复兴的宏伟目标令人鼓舞、任重道远。我们不仅担负着实现中国式现代化、实现中华民族伟大复兴的战略使命，而且还面临着应对世界百年未有之大变局的现实。而在百年未有之大变局中，除了变幻莫测的国内外政治、经济、文化、生态的影响因素外，还受到以人工智能、大数据、互联网等为代表的高新技术高速发展的深刻影响。因此，在大数据、人工智能、物联网等信息技术的加持下，我国经济社会发展出现的许多新现象新趋势，如智能制造、智慧医疗、无人工厂、网络大Ｖ等，再次引发人们对价值问题的强烈关注。由于人工智能是基于数据即大数据结构、算力、算法的当代科技，而数据便是其最核心、最基础的内涵，成为关键性生产要素。从数据最显性的特质来看，数字化的数据所形成的“数字赋能”，一方面激发了社会生产生活潜能，使经济社会总量急剧增长，并提高了人们的生活层次及社会福利，另一方面史无前例地大量排挤“白领”“蓝领”乃至“金领”工人，加剧了人们的职业担忧。（8）正如互联网的发展被一些人看作是人类进化的一部分一样，人工智能同样引起了人们的关注。（9）特别是ChatGPT4.0的出现，使得一些学者认识到以当代数据支撑的人工智能，已从弱人工智能阶段，迅速地迈过强人工智能门槛，开始到达超人工智能阶段，即“人能它能，人不能它亦能”的通用人工智能阶段。于是，为了规避和制止未知的经济社会风险，以马斯克为首的1000余位世界知名人士联名呼吁暂停ChatGPT5.0的研发。在这种情况下，一些学者又搬出了“要素创造价值论”，开始质疑“劳动创造价值”的正确性，认为以当代数据支撑的人工智能机器人产品已完全没有“劳动价值”。显然，这已从理论与实践层面对经典的劳动价值论构成了严重挑战。因此，回到马克思创立劳动价值论的起点，厘清数据这一特殊商品的价值来源与价值决定机制，有利于为解决人工智能方面的相关问题创造条件。

三、数据商品的价值属性与价值决定

为了厘清数据这一特殊商品的价值问题，必须首先挖掘数据商品的价值来源、价值属性与价值决定的内在机理。

（一）价值的历史观及数据价值观

柏拉图较早地关注了事物价值问题。（10）而最早分析价值形态的学者是亚里士多德。（11）后来，经济价值被人们划分为两种，一是西方经济理论的效用价值，二是政治经济学理论的劳动价值。这两种价值可以由货币量度，在经济活动中具有实用意义，故而呈现出经济价值。如果考虑到效用价值是人类对物品或商品的有用性的感受程度，这种有用性是恒定的，只会随人们对其感受不同而产生效用的大小，故效用价值的大小，完全由人们的需要所形成的感受来决定。

数据就其实质而言，是指一切客观事物经过图形或非图形转换的知识和信息符号。在农业社会，自然界以各种现象向人类传递各种信息，人们根据这些信息来感知现象，分析事物及寻找规律。这时人们利用信息的模式是“人—物”及“人—人”的直接模式。这种模式的实现需要较大的空间及较长的时间，且感知的事物限于个体化认识，必须要通过互相交流、传授、影响等途径才能形成局部的群体化认识。由于时代的局限以及技术的限制，信息难以转化为数据。到了工业社会，社会化的生产及生活要求人们追求标准、追求效益，过去个性化感知客观事物的“人—物”“人—人”模式不再适用了。这时，就需要将客观事物的各种特征显示的各种信息抽象成人们能普遍接受、识别的非图形或图形的知识及信息符号，这就是数据。数字是数据最简洁的信息表达符号。这样，人们就可以抛弃“人—物”“人—人”的直接感知客观事物的个体化认识模式，通过感知数据即“人—数据”的间接感知客观事物的个体化认识模式，形成人们对客观事物的群体化感知认识。如果说在工业时代，数据的经济价值已经大大凸显，那么我们也要看到这时数据的经济价值一般限于扩大人力资本、使生产的过程简化、提供生活消费的方便等方面，其经济价值也是以知识的成果如专利、专有技术、商标或高级智力的形式实现。但即使受条件限制，工业社会对数据的运用也足以造成社会生产及社会生活的飞跃。

（二）数据的商品观

信息时代来临后，社会生产及社会生活进入一个全新的时期。正如凯文·凯利认为的那样：新经济是基于信息的经济形态；信息最有价值；产品中的信息越多，价值就会越高。这里的信息，实际上是经过转化的信息，即数据。2014年10月，凯文·凯利在美国斯坦福大学的一次讲演中更是认为，未来的数据会更多地在每个人的智能设备之间传输，所有生意都是数据生意。值得注意的是，凯文·凯利这时已经预见到数据的商品化趋势。

凯文·凯利关于数据商品化的观点是符合客观实际的。按效用价值论的观点，数据的效用价值在今后将会越来越多地被发掘出来。按照劳动价值论的观点，数据会作为商品被越来越多地生产出来，从而使得其价值越来越大。物质世界（包括人类社会）具有的原始信息可以作为生产要素，但不是商品，因而不能形成价值。农业社会以后，随着工业经济特别是信息经济的发展，人们不断对原始信息加工处理后形成商品的信息即数据，乃至进行再加工，形成越来越多的数据商品，从而为形成数据产业提供了可能，也为数据资本的产生提供了可能。因为数据作为商品进行生产，其数据商品的价值由生产这种商品的社会必要劳动时间决定。而资本作为可以带来剩余价值的价值，则使得数据资本成为一种具体的资本，这时数据成为资本的一种物化形式。

（三）数据的价值决定理论辨析

实际上，当代数据的经济价值及其决定问题早已被人们觉察到。梅特卡夫就认为，支撑互联网等高科技运行的当代数据及其产品，“只有在有许多人使用它时才会变得有价值。因为信息或数据的消费过程，很可能同时就是其生产过程”，它所包含的资源只有在消费者那里催生出更多的知识或感受，消费它的人越多，它所包含的资源总量就越大。1993年，乔治·吉尔德在《福布斯》杂志上就系统地阐述了梅特卡夫的关于网络价值指数增长的理念，并把它命名为“梅特卡夫定律”，这是一种“消费决定价值论”。

信息经济学的创始人道格拉斯·W·哈伯德认为，今后的数据化世界将改变人类的生产方式及生活方式。《信号与噪音》的作者奈特·西尔弗指出，大数据不再强调意义的真实来源，“而是强调意义如何被生产”。吕乃基认为，大数据认识论的关键在于把复杂世界的存在方式——非结构化的大数据，按不同主体的不同目的转变为特定化的结构化数据，使之对于特定的认识主体显得简约有序。（12）不少学者还认为，如今一个大规模生产、分享、应用大数据的时代正在到来。麦肯锡公司的一份报告指出，大数据将是一个生产力的来源，“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率的增长和消费者盈余浪潮的到来”。一些学者还认为今后将出现“数据行业产业化”的趋势。

数据的经济价值的决定，其机理是通过云计算的强大计算能力快速处理海量的结构化和非结构化数据，使之成为有经济价值的数据商品，继而成为数据资本。因为大数据的总体结构具有数据存储、数据处理和数据分析三大层次，数据存储层解决类型复杂及海量数据的贮存问题，数据处理层处理数据运行的时效及速度问题，数据分析层形成数据的经济价值，最终形成数据商品。数据商品的这种生产机理导致了一些学者产生对经济学理论的颠覆性认识。著名的经济学家及管理学家德鲁克认为，当今社会的“主要资源将是知识”，“基本经济资源——用经济学家的话来说，就是生产资料——不再是资本、自然资源（经济学家的土地）或‘劳动’，它现在是并且将来也是知识。”（13）加拿大阿尔伯特大学教授尼科·斯特尔认为，当今知识社会的主要特征“是知识价值论，而不是劳动价值论”（14），这是一种“知识创造价值论”或“知识决定价值论”。

（四）数据的价值决定的马克思主义经济学分析

知识创造价值论是不正确的，这是因为：其一，当代数据的价值是“整体工人”的活劳动创造的。当今社会数据商品的价值，仍是由设计、制作、维护大数据架构的“总体工人”的活劳动创造的，只不过这种活劳动越来越复杂而已。其二，知识价值论认为知识是价值，则价值本身是无法创造价值本身的，知识创造知识价值是一种同义反复。其三，数据的经济价值的增大，不在于本身的自然扩张，而在于客观事物的信息在活劳动作用下产生价值增殖的结果，这是数据资本的特性，而不是数据的自然属性。其四，数据仍是物质资料生产的要素，而不是物质资料生产的全部。当今社会的数据生产，其数据商品可以是生产资料，可以是消费资料，也可以在一定时空独立存在。尽管它可以用作生产资料，也可以用作消费资料，但绝不是全部物质资料。当它用作生产资料时，其价值仍然会像其它生产资料如机器设备、原料等一样，其价值不断被转移到新产品（商品）中去，构成其价值的一部分。毕竟人类社会的生存，不是单纯依靠数据。其五，未来社会数据的经济价值（劳动价值）可以消亡，其使用价值可以更大。我们认为，看待数据的经济价值应将其价值（劳动价值）与使用价值区分开。按照马克思主义经济学的观点，价值商品、资本等都是社会历史范畴，使用价值是自然范畴。在未来社会，数据的劳动价值消失，使用价值依然存在，而且可以被发现更多，被人们感受到的效用价值也更多，这才符合一些学者的知识价值论（学者们往往把马克思的商品二因素，即价值与使用价值混淆，故而否认劳动价值论）。

总之，在当今社会，数据的经济价值仍然由社会必要劳动时间决定，其经济价值是由当代总体工人的活劳动创造的。但要特别强调的是，在当代大数据背景下，劳动价值决定理论也面临颠覆性的创新性发展。其一，决定商品价值的活劳动将从个体、社会的直接活劳动，大量地迅速地转变为间接活劳动；其二，在商品价值形成过程中，“总体工人”的作用越来越超过“局部工人”的作用；其三，商品价值的形成，逐渐要通过数据将活劳动转化为凝固的劳动，即商品的价值。这些变化都被已打破的传统生产模式及分配格局所证明。

当然，有学者根据以“当代大数据支撑+算力+算法”形成的人工智能发展的现实情况，认为“弱人工智能和强人工智能均无法创造价值，而超人工智能可以成为价值创造的主体”。（15）这是一种“人工智能主体价值决定论”。显然，无论是“消费决定价值论”“知识决定价值论”，还是“人工智能主体决定价值论”，尽管未完全脱离“效用决定价值论”的理论框架，但其内涵已有重大改变，是对传统“效用决定价值论”的颠覆性的创新发展。而根据马克思主义经济学原理，商品的价值仅是一个历史范畴。如果“人工智能主体决定价值论”成立，这种价值已不是马克思所指的价值。在当代大数据背景下，商品价值的决定面临劳动者主体与人工智能主体的转换，价值决定从形式到内容，都有颠覆性的创新发展。总之，无论如何，当代数据的价值决定问题已成为当代经济学的颠覆性的创新发展内容。

四、当代数据价值的分配特征与市场化垄断

毋庸置疑，无论人工智能的发展如何迅速，作为特殊商品的数据就其构成实质而言，其基本的关键内涵从来就没有变化，即当代数据仍是商品，仍是使用价值与价值的统一。从数据价值的决定因素来看，数据的价值量仍由社会必要劳动时间决定。由于当代数据的价值实现离不开数据的创造与分配等重要环节，而数据的价值创造与分配二者是密不可分的。因此，为了确保数据价值的最终实现，还必须规制当代数据价值实现过程中的市场垄断问题，这样才能不断适应当代经济社会发展的剧烈变化。

（一）当代数据的价值实现与分配新特征

经济学对经济利益的实现与分配是极为重视的。价值实现与分配理论林林总总，但萨伊的“三位一体”公式及以后的“四位一体”公式成为西方经济学分配理论的经典，也是后来西方分配理论的基础。马克思主义分配理论通过分析生产条件的分配，进而认为生产资料的所有制决定了消费资料的分配。然而，当代数据引发的新问题使得现实社会在分配方面涉及的价值实现、资本积累、商品分配等产生了新现象，从而导致颠覆性的数据价值这种特别价值的分配及市场垄断现象。

人们对当代数据重要性的认识，随着“人工智能革命”冲击而不断加深。在农业经济时代，任何事物的信息不可能被加工转化为数据，故而数据并不作为重要的生产要素。工业经济时代特别是信息经济时代，数据在提高劳动生产率、开创新的生产及生活领域等方面日益扮演重要角色，以致符合人们生产与生活需要的各类数据被生产出来，完成了由信息到数据资料、再到数据商品的转化，从而形成以数据为物化形式的资本，即数据资本。而数据商品价值的实现，与其它类型商品的价值的实现相同，要靠市场交易来完成。此外，数据商品的价值增殖或数据资本的积累，同样符合价值增殖或者资本积累的一般规律。

但是，由于数据资源、数据商品的特性，即“数据是数字化的知识和信息”，“无数据，不经济”，且由于数据资源更多地指向互联网活动产生的记录，体现了海量、异质、多样、快速生成、动态变化等特点，使得社会生产超常的高效化，使得掌握最大量、最新颖数据资源或数据商品的企业，在进行物质资料生产中能率先获得超额暴利。而由当代数据的特点引发的“数据产业化”及“产业数据化”加速了数字经济的发展。由于数字是数据的重要的表现形式，数字化的数据的大量生产，形成了数据或数字产业，甚至形成了第Ⅲ部类。大量数据投入到各个产业，成为重要的关键要素，加速了产业资本在各个环节的循环，提高了物质资料生产的效率，产出了诸多数字产品、数字货币等满足社会需要的新型物质资料。在消费领域，数字消费资料更是人们追求美好生活不可缺乏的。显然，数据或数字的产业化，为大量数据商品的供给提供了可能性及现实性；产业的数据化或数字化以及人们越来越大的数据消费能力，为实现数据商品价值及彰显数据商品的巨大经济价值同样提供了可能性与现实性。

值得注意的是，数据生产的超高速性及价值增殖的超高速性，使得当今数字经济时代的社会再生产是一种超常规扩大再生产，这为资本的积累特别是数据资本的高速积累提供了前提条件。这样，无疑会产生新的价值分配及市场垄断问题。按照专家们的看法，数据要素市场化包括数据要素市场的配置、定价、交易、竞争及市场制度安排等方面（16），但这一切必须建立在数据产权明晰的基础上，进而谁拥有数据所有权谁就能控制数据资产。

（二）当代数据价值的实现和分配的市场化垄断

所谓数据资产，即是“由企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以一定方式记录的数据资源”，是“拥有数据权属（勘探权、使用权、所有权）、有价值、可计量、可读取的网络空间中的数据集”。（17）但是如何明晰数据的产权，关系到对数据价值的分配及对数据资产的拥有与支配。一般将数据产权简称为数权，它不同于一般的物权，物权具有固定的所有者，实行对物的直接支配。但数权则可以在数据不同的生产或形成阶段被不同的数据主体所支配。同时，数权比一般物权要复杂得多，是财产权与人格权的综合体，数据具有原始价值及共享价值。因此一些学者强调，“数据财产权的前提是‘数据有价’，核心是强调数据可作为新的财产客体”，“数据人格权的核心价值是维护数据主体——人的尊严，承认数据人格权就是强调数据主体依法享有自由不受剥夺、隐私不被窥探、信息不被滥用等权利”。（18）但是，笔者认为无论数据如何复杂，一旦形成了对数据的垄断，则数据主体必然拥有数据的原始价值以及超高的剩余价值，则数据价值的共享断无可能，且数据的人格权也只能是保护数据主体的有力武器。如果不对此加以控制及调节，将会产生新型的两极分化：一是数据主体永远地拥有超速增长的资本与财富；二是数据生产者等非数据主体、数据的消费者在一定的条件下，如失去数据资产权利、“数字鸿沟”无法轻易逾越的状况下，将永远地处于生产、消费的弱势位置。因为数据生产者生产的数据商品，不断地产生巨量的数据堆积，使其数据生产愈加复杂，负荷更大。而数据消费者面临海量数据的选择，其搜寻成本、学习成本、机会成本会越来越大于因数据容易实现供需对接带来的红利。这种情况在“产消合一”的情况下更加显著。当今世界由于大数据时代造成的更多的无序竞争现象更具有普遍性，海量数据生产及消费中开始出现的“码农现象”、“内卷现象”和若干大企业组成数据联盟等情况，已经昭示了这种发展趋势的可能性。

一般而言，数据商品的生产过程与一般商品生产（包括服务商品的生产）并无本质的不同。但数据商品生产的特殊性在于数据商品的价值增殖更快，更容易积累，更容易转移和不受时空条件限制地加以创造，但其价值的实现却无法通过分散的市场主体轻易达到，必须通过一定的市场集中度（如平台）、借助强大的搜寻集中功能（如网络功能），让客户低成本、快速地选择相应的数据为之服务。而当代以大数据、云计算、互联网等技术手段能够轻易地将其变成现实，数据网络平台是控制数据商品生产及价值实现的枢纽，且是最容易形成垄断的主要市场角色。

当代数据的颠覆性市场垄断行为引起不少学者担忧，叶夫根尼·莫洛佐夫认为，诸如BinCam之类的数字公司，“制造了一种监控用户回收习惯的 ‘智能’垃圾桶”，“以期将社会弊病转化为积极的成果”。他担忧数据市场垄断“可以方便地忽略数字生态，仅仅反映现有的不平等和权力关系的方式”，成为“高度监管的专有系统”。（19）

数据市场垄断形成的原因在于数据商品生产不受时空的限制，数据平台可以无偿地甚至负价格地获得他人生产的数据商品，如通过平台的数据控制外卖骑手、网约车司机的行为，并不断免费获得他们在工作中的创造性思维成果和决策数据，形成新的数据商品。又如平台上消费者的意见、评论、点赞等包含的创意成果和决策数据，甚至创意视频这一类成熟的数据商品也会被平台无偿获取。一些网站类平台整合各类资源形成链接，通过吸引流量及“会员制”等将占有的数据形成使用权出售，平台获得不用向数据商品供给者或生产者付费的巨大收益。更有甚者，不少“元劳工”群体自身创造的玩法及经验所形成的“玩机制”的改进成果，实际是“产消合一”的新的数据商品，相关平台都会理所当然地、不用付费地占为己有，而不断积累起更多的数据资本。

（三）消解数据的垄断何以可能

数据商品的价值分配具有天然的平等性，但在现实社会中，又极易形成天然的不平等性。天然的平等性指初始信息属于大自然与人类社会的一种运动形式的表现，属于公共资源，无论何人、何时、何地都可以获取，体现了公共的平等性。然而经过人们加工、整理、创造及不断的后续加工、整理、创造之后，所形成的数据商品将在工业社会及以后不同的时期、不同的过程及环节被不同的主体所占有并被用来增殖，形成资本积累。理论上讲，数据商品的创造，可以来源于个人、企业、政府等广义数据商品的价值创造者，故而其数据商品的价值也应归其所有。但是数据商品的经济价值是按其数量的指数级数的增加来衡量的，数据集越大，数据商品集的价值越大。分散的数据所有者是无法获得巨大的数据商品价值的，故而只有让利于平台。以“大数据+算法+算力”支撑的大平台，实现了跨越时空的超高数据控制力，从跨时空角度将社会生产及消费的各个环节控制起来，任意占有社会生产及消费过程涌现出来的数据商品价值，超常规实现资本的积聚，实现资本积累。从上述机理可以看出，平台的扩张和发展，是形成数据的经济价值不平等分配及形成市场上数据垄断的重要条件。

这种颠覆性的不平等分配不是靠对市场的强力控制形成的，而是市场自发形成的。数据市场垄断形成的价值分配，使得提供这些数据的群体几乎没有因为他们的贡献而获得任何补偿或权利，这对生产者和消费者都是不公平的。所以，在数字经济时代，数据的垄断较之于任何商品的垄断更具有破坏性，打破数据的垄断势在必行。这就需要加快做好以下三个方面的工作：

其一，强化社会的数据保护及共享意识。这就需要通过各种途径，培养社会各个群体的数据共享的意识，培养社会各个群体不占有垄断公共数据的自觉性，反对公共数据私有化。当然，在公共数据及个人数据权益受到不当分割时，应旗帜鲜明地反对及制止。

其二，加强数据保护、防止垄断的立法工作。通过立法，保护数据主体的合法权益，保护数据的合理运用，保证数据经济价值的合理分配。

其三，构建中国特色社会主义的平台经济结构。数据网络平台是推动新经济的重要力量，但也是容易形成数据市场垄断的重要物质基础。根据中国的国情，应加快构建“以公有制为主体、多种所有制平台经济共同发展”的平台经济结构。这样既可以保证平台经济发展的正确方向及市场活力，确立数据价值分配的合理原则，同时也为消除数据垄断的隐患提供坚强的制度保证。

随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展，数据对培育与发展新质生产力的重要赋能作用日益凸显。在此时代背景下，我们应深刻认识到当代数据的分配特征与市场化垄断问题，充分挖掘数据潜能，深度释放数据红利，将数据要素更好地赋能于新质生产力发展，以实现“加快构建促进数字经济发展体制机制”，更好地助力建设“数字中国”的战略目标。

注释：

（1） 习近平：《高举中国特色社会主义伟大旗帜 为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗——在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告》，人民出版社2022年版，第30页。

（2） 《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》，人民出版社2024年版，第11页。

（3） 中国信息通信研究院：《中国数字经济发展研究报告（2024年）》，2024年8月。

（4） 潘慧然：《西方价值理论主线索的回顾与思考》，《理论月刊》2001年第9期。

（5） 马克思：《资本论》第1卷，人民出版社2004年版，第47—87页。

（6） 习近平：《正确认识和把握中长期经济社会发展重大问题》，《求是》2021年第2期。

（7） 蒋南平：《“劳动价值论”的最新研究进展》，《江汉论坛》2007年第2期。

（8） 张晓雪、孙迎光：《人工智能背景下马克思劳动价值论的三维审视》，《江苏社会科学》2021年第3期。

（9） 浩浩汤汤、跑堂风云、秦沐阳：《互联网时代的浪漫与痛痒：传统行业转型之道》，电子科技大学出版社2015年版，第44页。

（10） ［古希腊］柏拉图：《理想国》，吴献书译，商务印书馆1957年版，第74—75页。

（11） 《马克思恩格斯全集》第23卷，人民出版社1972年版，第74页。

（12） 吕乃基：《大数据与认识论》，《中国软科学》2014年第9期。

（13） ［美］彼得·德鲁克：《后资本主义社会》，傅振焜译，东方出版社2009年版，第87页。

（14） ［加］尼科·斯特尔：《知识社会》，殷晓蓉译，上海译文出版社1998年版，第176页。

（15） 吴丰华、于家伟：《人工智能创造价值吗？——基于劳动三维分析框架的再考察》， 《人文杂志》 2020年第9期。

（16） 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。

（17） 朱扬勇、叶雅珍：《从数据的属性看数据资产》，《大数据》2018年第6期。

（18） 连玉明主编：《中国大数据发展报告》，社会科学文献出版社2019年版，第157页。

（19） ［白俄］ 叶夫根尼·莫罗佐夫：《技术至死：数字化生存的阴暗面》，张行舟、闾佳译，电子工业出版社2014年版，第208—210页。

作者简介：蒋海曦，西南财经大学国际商学院副教授，四川成都，611130；蒋南平，西南财经大学经济学院教授、博士生导师，四川成都，611130。

（责任编辑 李灯强）