數據商品：生產、流通及影響
——基于馬克思勞動價值理論

沈麗

（華南理工大學 廣東廣州 510641）

21 世紀以來，我國數字經濟迅速發展，數據作為數字經濟中的關鍵要素地位也不斷凸顯。在我國數據走向商品化的探索過程中，全國首個大數據交易平臺——北京中關村數海大數據交易平臺于2014 年宣布運行，標志著我國數據商品交易開始走向規范化、市場化，開啟了數據交易的1.0 時代。隨后，在2015 年4 月15 日，我國首家大數據交易所——貴陽大數據交易所也正式掛牌運營。

一、數據商品生產

意大利學者蒂奇亞納·泰拉諾瓦在2000 年提出“免費勞動”命題，將數據商品生產從一般商品生產中區分出來，指明了用戶行為數據商品化的前提是原始數據被資本家無償占有的本質。我國學界關于數據商品化的研究在上世紀末就已出現，早期的研究以偏公益性質的數據商品化為主，強調信息共享的積極性。周炎坤、李滿春在1998 年提出了GIS 地理數據商品化的發展要求，認為實施地理數據商品化具有推動GIS 社會化進程的戰略意義。[1]隨著我國數字經濟發展，數字技術廣泛運用，數據確權、規范問題不斷凸顯，數據安全及應用倫理成為當前研究的焦點問題。王歡[2]、于凡[3]等人都圍繞醫療活動中的數據使用倫理問題展開討論。曲佳寶在探究以數據商品為核心的資本積累過程時，定義生產數據商品原料——用戶生成內容的活動為數字勞動，[4]肯定了數據和用戶之間的生產關系。

（一）數據商品的定義

“商品首先是……一個靠自己的屬性來滿足人的某種需要的物”[5]47，因此，是否具有有用性是衡量某一勞動產品是否是商品的重要尺度。用戶行為數據之所以只能是數據商品的原料，正因為其不具有有用性：未經清洗、篩選、整理處理的用戶行為原始數據是無法被直接調用的。由此可知，數據商品是在基于資本占有用戶行為原始數據的基礎上，雇傭數字工程師對數據原材料進行加工處理，最終使其成為能夠滿足人們某種需求的、可以計量化的數據產品，需獲得密鑰才可調取使用。

數據商品的有用性源于所承載的信息內容，但它又區別于信息商品，僅以“電子形式”這一虛擬形態出現，對人的控制更深刻、更廣泛。商品一種是作為生活資料即消費品來直接滿足，另一種是作為生產資料來間接滿足。[5]48而數據商品由于其以數據為核心，要求突顯數據的可服務性價值屬性也就意味著數據商品將更多作為生產資料來間接滿足需要，如：定向廣告借助消費者消費行為數據安排廣告的設計與設置、依據數據設計算法模型進行模擬訓練和趨勢分析等。

（二）數據商品生產的勞動過程

數據商品生產勞動按是否被給予勞動報酬可分為兩大部分：一個部分是生產數據產品作為數據商品生產原料的勞動，這部分勞動一般不被支付勞動報酬；另一部分是數字工程師依托平臺對數據進行處理的勞動，這部分存在明確的雇傭關系，一般以工資作為勞動補償。勞動過程的基本要素為有目的的活動或勞動本身，勞動對象和勞動資料。[5]208數據商品的勞動過程也包含了上述基本要素，并且其要素具有特殊性，如：勞動對象與勞動結果都是數據。而數據商品生產活動中的勞動對象并非天然存在的，是經過勞動生產活動改造的產物。

生產數據商品原料的活動與互聯網生活息息相關。關于這一勞動過程的討論起源于游戲開發領域。在游戲開發中，都會有一個用戶反饋修改路徑，很多游戲用戶會自主地根據游戲需求，修改游戲程序或者開發其他的游戲路徑，但修改、拓展的成果歸游戲公司所有。換句話來說，這些游戲用戶所修改、拓展的游戲程序作為已量化的價值為游戲公司所無償占有。隨著數字信息技術的發展，人們的日常生活已然與互聯網密不可分，人們在互聯網上以文字、圖片、視頻等方式分享日常生活，創造了可以承載有用信息的數據，其中有些數據能刻畫人們的購物行為，了解市場需求；也有一些數據能進行動態模擬，掌握事物的未來發展動向。不同的數據集群有著不同的服務對象，而這些與游戲拓展成果一樣，被視為人們的日常娛樂休閑活動的產物，未被支付勞動報酬但卻歸數字資本家所有了。2013 年，美國人Federico Zannier 曾統計存儲自己3 個月的隱私數據，其中包括：280 萬行文本信息，75.5 萬次鼠標點擊次數，2.1 萬張電腦攝像頭自動拍攝的圖片，以及約2 萬張屏幕截圖，[6]這是一次被明確量化的用戶行為數據，顯現出人們日常生活的勞動創造，而這些卻因娛樂表象而被排斥在勞動之外，這一現象也在當前頻繁發生。

另一勞動過程被支付勞動報酬，這部分勞動中，包含了數據工程師對數據進行采集、清洗、處理、挖掘等。在數據商品生產前，資本家雇傭數字工程師對用戶行為數據進行采集，所采集到的數據一般是隨機的、不完全的，要使這些數據變成能夠被調用的數據必須進行加工，去除無價值的、空白的數據，留下承載信息的有用數據，最終人們在使用這些數據時可從中獲得所需信息內容。

簡言之，數據商品生產的勞動過程包括：第一階段是生產資料和平臺工程師結合，搭建數字平臺；第二階段，互聯網用戶在數字平臺中享受平臺服務，產生數據原料，為平臺所采集；最后，被雇傭的數字工程師與數據原料、相關生產資料結合，對數據原料（即勞動對象）進行加工，生產出數據商品。

（三）數據商品生產的價值形成過程

從價值層面對上述的勞動過程進行抽象闡述：第一勞動階段是數據原料生產場所的創建。資本家購買生產所需的資料C1，雇傭平臺工程師V1，二者結合的勞動產出P1 為搭建的數字服務平臺及數據平臺服務。第二勞動階段是數據原料的產出。數據原料在消費中產出有別于一般商品生產：互聯網用戶V2 在數字服務平臺上享受著平臺提供的服務，此間并不存在雇傭關系，卻產生了文字、圖像等數據P2，完成這一階段的勞動產出。第三勞動階段是數據加工階段。資本家購買生產所需的資料C2，雇傭數字工程師V3，對前一階段的勞動產出進行加工，最終產出數據商品，完成全部生產過程。

綜上來看，數據商品的價值總共包括三個部分：一是全部預付資本中的不變資本C，這里就包括了三個階段中資本家購買的生產資料。二是全部預付資本中的可變資本V，包括了付給勞動者的報酬。需說明的是：第一、三階段的勞動者都處在較為明確的雇傭關系中，被給予了勞動報酬，而互聯網用戶因不存在雇傭關系而未被支付勞動報酬。三是雇傭勞動所創造的剩余價值M。在三個階段的勞動中，第一、三階段的雇傭關系是無可爭議的，故在這兩個階段中所產生的剩余價值是能被確定的，理應被計入到數據商品價值當中。因此，數據商品的價值如（圖1）所示：

圖1：數據商品的價值形成過程（名詞使用參照 曲佳寶《數據商品與平臺經濟中的資本積累》）

二、數據商品流通

數據商品作為一種特殊的商品，在流通過程中也具有其特殊性：數據交易是交易數據商品的使用權，而非所有權?？疾煳覈斍拜^為成型的數據交易所和平臺，發現我國數據交易市場需求較大，所形成的數據交易市場體系也較為龐大（大致統計我國市場上正在運營的數據交易所及交易平臺，如表1）。貴陽大數據交易所目前入駐402 家交易主體，提供的產品種類包括數據產品和服務、算法工具、算力資源共計606 個，截至2022 年12月，今年重組后的交易總數為137 筆，交易總額達到3.61億元；天元數據交易平臺中顯示數據需求數達630，數據供應數為618，完成223 次平臺撮合，已完成數達81，足見當前我國數據交易市場發展如火如荼。

表1：全國數據交易所及數據交易平臺統計

在數據流通的過程中，主要需要對兩大問題進行討論規定：一是數據定價；二是數據安全（個人數據隱私保護和數據交易市場規范）。解決數據定價問題是數據商品流通的前提，解決數據安全問題是數據商品流通市場長遠發展的關鍵。當前，我國大數據國家戰略正在逐步形成，相關法律法規也在逐步完善，數據商品流通也將越來越順暢。

（一）數據商品定價

數據定價問題與數據商品價值形成過程是一脈相承的。在價值形成過程中，未量化和難量化情況顯著：第一，互聯網用戶勞動量未量化；第二是數據處理難度的量化標準尚不確定；第三是在數據交易過程中如何通過合理的價值定量來平衡數據商品無限次使用和時效性強之間的矛盾。各大交易所或交易平臺應對數據商品理論尚不成熟的情況，通常會在當年發布數據流通交易管理辦法，在辦法中對定價問題進行規定。普遍來看，主要有協商定價、自動定價、估價定價等形式[7]?？偨Y來說，定價的自主性較高，采用“參考價+自由定價”的方式，參考價依據數據商品生產成本來定，而自由定價則考慮到數據交易的復雜性，給予數據交易雙方一定的自主空間。此外，大多數據交易平臺都設置了交易反饋通道，便于數據購買用戶進行反饋，平臺也會據此對定價規則進行相應調整。當前在行業中數據的使用付費一般采用兩種模式：第一種是按照時間上的包月、包季、包年來收取費用；第二種是在數量上按照調用次數來計費。當數據購買用戶按照消費需求，選擇相應的服務類型，并對所需數據完成支付之后，于數據平臺或者數據提供方處獲得數據的使用密鑰。

（二）數據商品安全

數據安全問題主要指個人數據隱私保護問題和數據市場交易規范問題。學界從經濟學、傳播學、法學等多視角探討了個人隱私數據商品化問題，學者師瑞峰認為個人隱私數據商品化有利有弊，它將有利于人們擺脫勞動的時空束縛，帶動勞動方式的變革，但也將使得剝削程度加深、勞動異化加深。[8]當前，我國數據交易買賣中大多以醫療數據、算法數據和地理數據等客觀性數據為主，在數據流通中仍存在著如涉及個人隱私的數據因數據確權、脫敏等問題受到開發限制的情況。大眾進入應用程序前被要求同意使用條例的日常將個人隱私數據商品化問題擺到了人們面前，讓渡部分個人隱私數據以獲得應用程序使用作為價值補償。在個人隱私數據商品化的過程中，除了對其進行限制外，對隱私數據進行保密程度分級也是十分必要的，如此才能在保證個人隱私安全的同時，發揮數據的最大作用，便利大眾生活。

在馬克思的商品流通理論中，交換遵循等價交換的原則，而目前數據市場中出現的自主性較高的定價行為便是數據商品市場規范化的最大隱患。在數據商品高利潤誘惑下，數據生產商、數據制造商、數據服務商將盡可能對數據進行無酬取用，這樣一來不僅無法保證數據是否合理合法采集，還無法保證數據的真實可靠性。因此，對這一問題的解決，尚需借助國家強制力，規定數據商品“生產線”上的所有人員必須在獲得相關部門授權許可之后才被允許進入到數據商品生產當中，否則數據商品生產過程中的藏污納垢，將直接影響數據商品市場的長遠發展。此外，在學者葉雅珍、朱揚勇看來，還需要補充對數據制造商設置一定的準入和技術門檻，如此才能使得數據商品嚴格遵守國家的各類法律法規和標準要求，保證數據商品產品質量和合法合規性。[9]

三、數據商品化的影響

數字時代的到來為市場經濟發展注入了新的發展動力，數據商品在新的時代條件下應運而生，數據商品化的發展趨勢既影響著經濟發展走向，也給人的全面發展帶來巨大的挑戰。

（一）數據商品化的積極影響

數字勞動對數據商品的創造打破了傳統的勞動形式，改善了勞動環境。當前，勞動場所、勞動時間、勞動產品形態和勞動環境等因素都在數字勞動過程中發展了變化。勞動場所不固定、勞動時間不固定，這使得工作與休閑之間的明確界限在不斷模糊消亡，人們開始在相對輕松自在的環境中開展工作，實現勞動創造。有學者也表示，數據商品化趨勢的出現，意味著共產主義社會中勞動成為人的第一需要的萌芽。數字勞動打破了工作與休閑的時空界限，人們在更加輕松愉悅的工作環境中，滿足工作要求，資本亦從中獲得更多的價值增值。

數據商品化將有力地帶動產業變革，推動生產方式的變革和生產力水平的提高。數據商品是服務于社會生產的，因此其對社會生產的發展是直接的。孫丕恕指出，數據將成為未來最重要的生產資料，未來將邁向“人人使用并受益于數據，人人產生并貢獻數據”的數據社會化狀態。[10]此外，數據商品作為當前發展炙手可熱的產品，其價值利潤空間較大，因此數據商品的發展交易不可避免，積極推動數據商品化，建立規范化市場體系，將有利于經濟市場的健康發展，為精細化、精準化生產提供科學指導，用大數據融合一切的發展思維去整合、優化和節約資源。

（二）數據商品化的消極影響

用戶行為數據商品化背后，所蘊含的空閑時間侵占和無酬勞動占有是誘發數據商品化消極影響的重要因素。

第一，空閑與工作界限模糊，數字資本剝削加劇。數據商品化等同于認同了數字勞動的存在，使得人們所有的在線時間既是休閑娛樂時間，又是新型勞動時間。如此，數字勞動成為了當代變相絕對延長勞動時間的手段，人們沉浸在娛樂化的表象當中，“社交媒體的數字玩家工人被客體化地異化于社會控制、平臺控制、他們在線經歷所發生數據的控制以及源自貨幣利潤的控制”[11]。在互聯網上的日常交往成為了勞動過程，在網絡世界自由遨游也成為了數字資本設計好的程序，“萬千的社交媒體用戶都成為受剝削的創造剩余價值和貨幣利用的數字工人”[12]。

第二，數據商品生產推動勞動異化。在購物應有程序上搜索《21 世紀資本論》時，商品詳情頁下方會出現系列更多推薦，如《認識數字化轉型》《數字化轉型的道與術》等，這些當中不乏是有給予推廣費進行推廣的，但大多源自部分購買人群的大數據統計。在算法計算下發現：購買《21 世紀資本論》的人，也會購買數字經濟相關書籍?！叭送约旱膭趧赢a品、自己的生命活動、自己的類本質相異化的直接結果就是人同人相異化”[13]，上述的情景則是目前較為常見的人同自己的勞動產品異化的結果——人們被裹挾于個性化定制當中，看似隨意的購物推送背后包含著對人們購物行為數據的挖掘，自主的消費行為背后充斥著外在因素的誘導，人類逐步從工具的掌控者轉變為工具的附庸，互聯網用戶成為異化的數據人。

四、結語

隨著數字經濟時代的到來，人們的數字生活日益便利，數據商品化已然成為不可阻擋的發展趨勢，它側面反映出社會發展過程中對數據共享的需要。所以，順應社會發展趨勢，享受數據商品化帶來的積極影響，同時也必須警惕數據商品化的負面影響。2021 年以來，我國相繼出臺《要素市場化配置綜合改革試點總體方案》《中華人民共和國數據安全法》和《中華人民共和國個人信息保護法》等規定和法案，反映了我國重視數據商品化立法工作以及數據商品化研究取得較大成果?，F實行動已表明了我國數據商品市場發展行穩致遠勢不可擋。因此，順勢而為、充分發揮數據資源價值必然要求以完善的理論體系作為支撐。