馬克思勞動價值論視域下數據商品的演化及特性探賾

沈麗

（華南理工大學馬克思主義學院，廣州 510641）

在人力資源社會保障部修訂的《中華人民共和國職業分類大典（2022年版）》中，我國確認增加了“數字職業”標識S，并標注了游戲設計員、數據分析師等97個數字職業。這一修訂表明了數據要素對“生產、消費、交換、分配”社會再生產四大環節的影響，已在實際的經濟活動中獲得反饋，數據在社會生產中的作用愈發凸顯。2022年12月，中共中央、國務院印發《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》，明確了數據作為新型生產要素的發展定位。當前，巨大的市場需求以及日益完善的現實發展條件，與相對欠缺的數據商品理論之間的矛盾日益突出，完善數據商品理論迫在眉睫。

一、數據商品的起源：信息商品數據化發展的產物

從“語言”的產生，到“文字”的產生，再到“紙”的發明，再到“印刷術”的發明，再到“信息技術”的誕生，人類迄今為止已經進行了五次信息技術革命［1］。人類為尋求擺脫自然物質運動變化影響、克服交流時空限制的交流載體，不斷推動信息交流形式的迭代更新。正因為如此，信息在發展中不斷被要求采取數字形式。當前，數據就是信息獲得數字形式的新形態?？偨Y來說：在信息技術革命的作用下，社會生活的各種因素呈現信息化發展，而后朝著數據化方向演變。因此，作為當代信息交流形式的存在形態的數據，也必然緊跟信息的經濟化發展步伐，逐漸衍生出數據商品。

（一）從學界研究情況觀察數據商品與信息商品的整體關聯

在數據交易市場上，數據的本質在于提供有用的信息服務［2］，數據與信息密切關聯，二者商品化發展形態也同樣聯系密切。在對數據商品、信息商品相關研究成果進行可視化分析之后，解析所獲得的可視化分析結果可基本得出以下結論：數據是信息在數字時代的變式，數據商品是信息商品數據化發展的產物。

從對數據商品、信息商品研究成果的可視化分析結果（見下頁圖1）來看，分析圖左的突現詞圖譜可知：隨著數字信息技術對經濟發展的影響不斷深化，信息市場發展迅速，突現值7.44 的“信息商品”自1998 年起成為該領域的一個重要研究趨勢，研究熱度在持續9年之后趨于下降，其間以“電子商務”“會計信息”作為延續，逐步發展到“數字勞動”“數據商品”研究階段。在圖右的關鍵詞共現聚類分析圖譜中，既進一步佐證了上述觀點，又表明了“電子商務”“數字勞動”與“數據商品”研究關聯密切。因此，由信息商品發展到數據商品的過程可大致演繹為：在由于信息差而導致收益差的市場經濟活動當中，信息的價值為大眾所發現。自此，構建信息市場要求迫切，信息商品多以知識提煉從而獲得前瞻性指導為生產目標。伴隨著互聯網經濟發展，電子商務出現，信息的電子形式逐漸被要求，新一輪的數字信息技術革新有效滿足了這一要求，數據商品走進大眾視野。承載有用信息是數據商品的必要條件，依據有用信息發揮功用是數據商品使用價值的表現，因此，基本可以認為數據商品對信息商品具有繼承性，表現在二者共有的信息內容當中；同時，數據商品對信息商品也具有超越性，表現在數據商品獨有的數字形式當中。

圖1 數據商品、信息商品研究成果的可視化分析圖譜

（二）從使用價值層面分析數據商品對信息商品的繼承與發展

“商品體本身……是使用價值，或財物”［3］48，商品通過使用價值對自身作出在質上的規定性，展現其作為具體商品形態與其他商品的區別。因此，從使用價值層面討論數據商品對信息商品的繼承與超越，有利于對數據商品本身作出質的層面的界定。脫胎于信息商品的數據商品，獲得了被固定下來的數字形式和更加豐富的信息內容，以快捷的交流速度和精確的信息記錄適應于當前社會經濟發展的水平。

數據商品對信息商品的繼承，表現在數據商品的有用性仍然主要體現在它所承載的有用信息上。作為信息經濟時代不同階段的代表性商品新形態——信息商品、數據商品，在本質上都是交換信息，憑借有用信息來滿足人們的各種需要。此外，早在信息商品化發展過程中就存在數據商品的生產及交易，只是當時一般將其稱為“數字信息商品”，指代的是“被數字化了并通過一定載體向外傳播的文字、聲音和圖像等一系列數字信息資料”［4］。數據商品對信息商品的發展，一方面表現在信息獲得數字形式，數據被固定充當信息的載體，信息的傳播精確度和交流速率都大大增強。在商品形式上，信息商品不僅有數字形式，也有紙質形式、聲音形式等。因此，在生產信息商品時，需要信息生產者進行形式轉化，主動創建信息關系網絡。這些因素也就使得信息商品具有以下弊端：一是對信息生產單位的內部生產條件［5］要求較高，信息生產者的自身素養等主觀因素將極大地影響信息商品的使用價值；二是信息發揮社會交流功能的速度較低，且提升難度較大。另一方面，表現在龐大體量與增量的大數據，必然呈現比各個獨立數據相加更豐富的信息內容。過去，受限于技術發展的不完全性和較低的網絡普及率，數據量小且結構簡單，主要用于數值運算。后來，數值、字符、聲音、圖像等能夠輸入計算機中的符號集合都被納入數據范疇當中，數據越來越龐雜，需要和能夠進行的非數值運算占比也越來越大，多角度的海量數據自然串聯形成了用戶完整的數字畫像，展示了用戶更為多元豐富的社會關系。

二、數據商品的生產：從數據化到要素化再到商品化的過程

數據商品的生成演進過程是以用戶網絡行為數據為起點、以數據商品為終點，在數字勞動和雇傭勞動分階段發揮作用的情況下，經歷“數據化→要素化→商品化”的發展過程，最終徹底完成從用戶行為數據到數據商品的轉變。在數據化過程中，數字勞動逐漸在現實經濟活動中顯現勞動在唯物史觀層面的三重含義，為數字勞動歸屬于勞動范疇提供依據。在要素化過程中，數據作為物的要素被納入數據商品勞動生產過程中，軟硬件技術設備通過價值轉移的方式參與數據商品價值形成。在商品化過程中，雇傭勞動展現出人類智力的效用，數據商品改變著當代人們的生產生活方式。

（一）第一階段：用戶網絡行為數據化

隨著數字信息技術的迭代更新，計算機的算術運算和邏輯運算能力不斷提升，數據日漸擴展為包括數值信息數據和非數值信息數據兩大類的信息符號。在數字空間中，用戶的搜索、購買、瀏覽等行為動作，用戶發布的文字、照片、音頻視頻文件等生成內容，用戶依托各類網絡社交平臺產生的交流信息，都逐漸被納入數據范疇當中，享有以原格式與狀態保存的平等性——形態各異的數據能夠為新型數據管理應用所容納。用戶網絡行為數據化作為數據商品生成的第一階段，是數據商品生產的基礎，產生了數據商品生產所需的數據原料。

用戶網絡行為數據化階段既是數據商品原料的生產過程，也是大眾享受平臺服務的消費過程。在這種“產消”合一的過程中，生產用戶行為數據的數字勞動，表現了人們作為物質生命體在數字空間中的生產生活方式，具備了演變為謀生手段的發展趨勢，也在休閑與勞動界限模糊中凸顯了實現勞動成為“生活的第一需要”［6］的現實可能。例如，在美國的數據交易流通市場中，個人用戶能夠以向數據平臺貢獻其數據的方式換取部分物品、金錢或服務等補償；在中國的職業分類中，較早進行數字勞動討論的游戲開發領域的相關人員，如游戲設計師、電子競技員均被納入數字職業當中；數字勞動在現實物理空間中表現為休閑、娛樂等活動，在虛擬數字空間中進行著生產性的勞動［7］。因此，數字勞動在“物質變換”“謀生手段”“第一需要”等三個層面的意蘊［8］已逐漸在現實經濟活動中顯現，數字勞動歸屬于勞動具備一定的理論依據。

（二）第二階段：數據要素化

馬克思在考察資本主義商品生產的勞動過程時指出：“（未來的資本家）已經在商品市場上購買了勞動過程所需要的一切因素：物的因素和人的因素，即生產資料和勞動力?！保?］215數據商品以數據為核心，是對數據要素進行內涵分析、信息挖掘等處理之后產生的勞動產品。因此，在數據商品生產之前必然存在數據轉變為數據要素的過程，也就是數據商品生成的第二階段——數據要素化。

數據要素是參與數據商品勞動過程中重要的物的因素。因此，數據在這一階段將會作為生產數據商品的物的要素被售賣（這也使得在部分研究中將數據要素稱為數據商品）。那么，平臺在通過出售數據要素取得利潤的同時，究竟為數據要素的生產付出了怎樣的成本呢？在實際的經濟活動中，數據要素的直接生產者（用戶）被限制在消費領域，并未被給予任何的勞動報酬。而數據要素的所有者（平臺）憑借其所擁有的數據收集、更新和積累等技術設備取得了占有數據要素的壟斷權力，并宣稱數據要素的價值來源于技術設備使用損耗的價值轉移。從用戶網絡行為數據到數據要素，零散分布的用戶網絡行為數據被收集起來形成龐大、復雜的“具有描述性和指向性的標準化數據集合”［9］。因此，雖然“勞動并不是它所生產的使用價值即物質財富的唯一源泉”［3］56，但數字勞動作為數據要素使用價值的重要來源是毋庸置疑的。從勞動表現為使用價值生產來看，生產用戶網絡行為數據的具體勞動與生產數據要素的具體勞動是一致的。換言之，生產用戶網絡行為數據的抽象勞動與生產數據要素的抽象勞動也具有一致性。所以，生產用戶網絡行為數據的抽象勞動形成了數據要素的價值。綜上所述，數據要素的價值至少由兩部分構成：一是用戶網絡行為數據中凝結的一般的無差別的人類勞動的價值；二是生產過程中的技術設備使用耗損的價值。

（三）第三階段：數據商品化

數據商品的最后一個勞動階段與馬克思所考察的雇傭勞動過程相似。在這一勞動生產過程中，數據要素充當原料，勞動過程中所需要的一切物質資料（工具、機器等）充當勞動資料，被雇用的數據分析師充當勞動者，進行著對數據要素的加工勞動活動。數據商品的生產以獲取盡可能多的有用信息、知識為尺度，要求以剔除數據要素中承載著缺失、重復、錯誤信息的數據片段，提升數據信息集中程度，在節約存儲與管理成本的同時增強數據應用效率；要求以數據要素中不同數據的優化組合、信息交流，實現決策指導、模擬測驗、匹配服務、環節管理等不同的使用價值，滿足購買者個性化需求。

數據要素的篩選、分類和挖掘等數據商品的生產環節，都要求被雇用的勞動者具有較強的大數據分析能力，因此，在充當原料的數據要素舊價值的基礎上追加新價值的活勞動一般為復雜的腦力勞動。這一狀況也使得數據商品的質量在很大程度上受到被雇用的勞動者自身因素（如科學文化素養、專業技術能力等）的影響。亞當·斯密在《國富論》中指出：“一個人如把他一生全消磨于少數單純的操作，而且這些操作所產生的影響，又是相同的或極其相同的，那么他就沒有機會來發揮他的智力，或運用他的發明才能來尋找克服困難的方法?！保?0］在數據商品生產的過程中，簡單、重復的操作為機器設備所替代，被雇用勞動者被要求充分發揮聰明才智發現數據背后所掩蓋的潛在信息。這樣看來，數據分析師們的勞動呈現出逐漸擺脫“成為人人都能從事的勞動”［11］356狀態的趨勢，在傳統機器大工業生產過程中勞動與智力分離的狀況在數據商品生產行業得以改善。而在數據商品的使用價值實現的過程中，無論是依據描繪消費者購買行為的數據商品實現產品的定向廣告推送，還是將體現算法管理的數據商品與工廠生產線有機結合，數據商品“已快速融入生產、分配、流通、消費和社會服務管理等各個環節”［12］，幫助有效節約銷售成本，優化生產組織，提升生產效率。

三、數據商品的二因素與獨有特性

數據商品作為一般商品，具備馬克思在《資本論》中所考察的商品的二重因素——使用價值和價值，這既是數據能夠商品化的前提，也是能夠繼續運用馬克思勞動價值論來對其進行考察的原因。同時，數據商品作為互聯網時代下的具體商品形態，一方面不存在物理意義上的形態，產品數量由一到多并不會增加其生產成本，使用也不會造成物理損耗；另一方面，從總體上看，伴隨著使用人群的增加，并最終形成一定的使用規模，將會給數據商品帶來質與量的優化提升。因此，數據商品的非排他性呈現復用性和規模效益的統一，然而，伴隨著平臺資本的“數據圈地”行為破壞數據商品的平等交易，數據商品必然呈現去商品化特征。

（一）二因素：使用價值與價值

商品的使用價值是商品體本身能夠滿足人們某種需要的有用性特質，是商品交換價值的物質承擔者。數據商品以數據為核心，其使用價值源自數據所承載的有用信息，商品體憑借自身所具備的有用信息為人們的各類社會行為提供依據，滿足個性化需求，但相較于數據原料而言，經過各類加工處理后的數據商品，獲得了統一的數據格式，數據分析更加高效，信息內容的集中程度也顯著提升，大大降低了數據存儲空間的占用和數據管理的難度。同時，數據商業化的發展意味著數據體量的龐大積累，在格式統一化和設備普遍化的技術條件下，大數據的流動性增強，大眾的數字生活獲得了更多的靈活性，算法也隨之優化升級，數據商品生產部門發生結構調整，專業的數據加工處理部門、企業應運而生。這就使得從數據消費過程來看，消費者的數字素質、文化水平、經濟條件等方面的要求進一步放寬，更為多數的人群成為數據商品的潛在用戶，但不可否認的是，數據商品的使用價值實現，就目前發展水平來看，并不僅僅取決于本身所固有的有用性屬性，還與使用者的內外在條件、全社會科學技術水平密切相關。

數據商品中所包含的價值是既定的，但是它最終能產生出的價值量受到數據商品體本身的信息密度、消費者自身內外在條件以及國家之間不同水平的數據解釋運用能力的影響。數據商品中包含的既定價值由三個部分組成：一是數據原料本身的價值。在通常情況下，這部分價值是由平臺企業無償占有的，一般被稱為數據資本家形成的“原始積累”過程，也是數據交易市場這一不完全競爭市場結構形成的根源——數據占有者據此“要求獲得其他企業創造的剩余價值”［13］。二是數據生產、收集、加工所需的軟硬件設備的價值轉移。三是數據篩選、挖掘等過程中所耗費的人類勞動價值。上述三個部分價值的確定性，使得數據商品中所凝結的無差別人類勞動量的價值能夠進行一般意義上的確定性估算。而在數據商品作用于現實經濟活動時，首先，信息不對稱性和不確定性仍然存在于數據商品的生產、消費過程中，這要求購買者率先付出一定的成本對數據商品的質量和價值進行評估和驗證；其次，數據商品的利用往往涉及再次開發，再次開發依賴于專業的技術、平臺以及算法、模型等工具，這要求購買者同時獲得相應的開發資源；最后，從數據中提取信息在應用于實際的決策、管理等活動中時，會受到宏觀層面如市場環境、政策法規等因素和微觀層面如使用者自身素質、供求變化等因素的影響?？偟膩碚f，信息密度對數據商品價值構成正向影響，國家整體的數據解釋應用能力基本上規定了數據商品實際收益的一般水平，而消費者的內外在條件則個別化地影響著具體數據商品的實際收益最終是低于一般水平還是高于一般水平。

（二）獨有特性：非排他性

從數據資源的開發應用實際狀況來看，普遍采取的是“實踐先行”路徑，即允許在數據空間中先行構建安全可信的數據交換路徑，以數據市場化發展促進數據相關政策和法律的提出與完善，從而提高數據資源的利用率和安全性。之所以能夠在法律法規尚不成熟時就允許數據進行市場化運營，不僅源自其能夠具備成為商品的基本屬性——擁有使用價值和價值，還源自數據產品本身能夠重復使用以及具有規模效應的特點，使得數據產品具有要求商品化發展的內在傾向。

在商品流通過程中，無論是復制出售的數據商品或是無限次出售使用權的數據商品，都與原數據商品無異，它的第一位購買者并不意味著剝奪其他人的使用權，它能夠同時被多人使用，這就是數據商品的非排他性。同時，數據商品的生成依賴于人的活動，數據商品的使用者越多，數據商品內容也將得以不斷優化。因此，大數據的發展局面得到不斷鞏固，數據生產形成“循環加速結構”。在循環加速結構中，市場化運營的大數據要求增強數據流動性，有效促進數據流通，多元組合配置形成新數據，優化算法以實現數據商品使用價值，為用戶提供更多的靈活性。而數據來源于平臺用戶行為，這些行為主體是一切被卷入平臺生產中的具有自主能力的主體。由此可見，數據生產在獲得更優的生產條件之后，無論是數量還是質量都將有較大提升，數據商品的實時更新意味著單一具體數據商品的時效性將為整個數據商品生產行業的實時更新所彌補，數據資源必然朝著更優方向發展。

數據的商品化發展為自身贏得了循環加速的發展結構，但也在數據商品不斷朝著數據資本發展的過程中呈現去商品化、去資本化的發展要求。這一發展要求在經濟市場上表現為數據商品的非排他性與平臺資本的壟斷性的矛盾運動，在生產力水平提升上表現為數據交流與數據壁壘的矛盾運動。數據商品能夠帶來規模收益遞增，這也必然要求全社會積極推動數據資源有效開發和共享使用；而平臺在收益分配中排斥數據生產者（用戶），擠壓數據商品生產者（數據分析師），在一定程度上腐蝕著數據平等交易市場，導致數據交易市場成為當代不完全競爭市場的典型，甚至出現數據市場的“卡特爾”，進而使得數據壁壘高筑，阻礙數據交流。

四、結語

21 世紀是“數據大爆炸”的時代，數字信息技術的普遍應用使得包裹著信息的數據，成為當代人類社會信息交流的新形式。用戶的網絡行為信息填充了數據內容，用戶、平臺建設工程師、數據分析師的活勞動賦予數據生命力，數據商品的二因素本質上仍然來源于生產數據商品的勞動二重性。數據商品作為新質生產力重要表現之一，在融入生產、分配、交換、消費等環節的過程中，潛在地改變著人類的生產、生活方式?！皠趧硬⒉幌騺砭褪枪蛡騽趧印保?1］332，以勞動力成為商品為分界線，在此之前，原始公社的社員共有、人與人之間的人身依附關系，使得勞動不是雇傭勞動；在此之后，工人只有靠出賣自身勞動力，才能獲得生存的條件，雇傭勞動關系成為資產階級奴役工人的鎖鏈。而在包含雇傭勞動和非雇傭勞動的數據商品演化的過程中，數據分析師的雇傭勞動以專業的數據分析（腦力勞動）為主，結合繁復的數據整理（體力勞動），勞動者的自身素養直接影響著數據商品的質量；用戶的數字勞動（非雇傭勞動）在空間層面上實現了勞動與休閑的統一，其勞動產品及后續加工產品具備不斷循環優化、可重復利用的非排他性。上述情況表明：工業化時代造成的勞動“無內容化”的狀況逐漸在信息化時代得到緩和，甚至呈現著勞動內容的恢復，勞動生產越來越依賴于人的活動。