非雇佣数字劳动与“数字化个体”

刘伟杰　周绍东

摘要：随着数字技术的快速发展和广泛应用，数据逐渐成为社会化生产的核心要素。在资本主义生产方式下：资本推动数据成为商品，生产数据商品的劳动包括雇佣和非雇佣两种形式，雇佣数字劳动主要在雇佣体系内生产“生产经营数据”，非雇佣数字劳动则主要在雇佣体系外生产“个人数据”“中间数据”和“公共数据”，资本家能够同时占有这两种劳动的成果及其剩余价值;为极大地拓展剩余价值来源，资本势力凭借技术进步偏向性从生产领域向生活领域入侵，将大量数字活动转化为非雇佣数字劳动，从事非雇佣数字劳动的劳动者被抽象为一条条数据从而成为“数字化个体”;“数字化个体”突破了传统资本主义生产方式在劳动时间、劳动人群和劳动空间等方面的限制，但其并不拥有关键性数字生产资料的所有权，成为被资本家剥削的对象，而资本为“数字化个体”再生产支付的代价大为降低，劳动对资本的依附性则进一步增强。可见，数字资本主义没有改变资本主义生产关系的实质，但拓展了剥削范围、提高了剥削强度、增强了剥削隐蔽性。因此，我国在积极发展数字经济的过程中，不能任由私人资本尤其是外国资本控制和垄断数字平台，要更好发挥政府作用以促进共同富裕。

关键词：数字经济;数据商品;数字劳动;非雇佣劳动;数字化个体;数字平台

中图分类号：F030;F062.4文献标志码：A文章编号：1674-8131（2021）0-0034-12

一、引言

当前，数字技术对整个经济体系的渗透、改造和重構正在世界范围内推动社会生产方式的数字化转型，形成新的经济形态——数字经济（王静田等，2020）[1]。成为经济增长新引擎的数字经济，不仅带来社会生产力的极大进步，也推动着社会生产关系的演变。资本主义是当今世界最为普遍的社会形态，在数字经济大潮中，其正以数据商品为核心、以数字平台为依托从商业资本主义、工业资本主义向数字资本主义、平台资本主义转变。正如丹·席勒（2001）所言，“网络正在扩大资本主义经济中的社会与文化的范围，这在以前从未发生过……因特网正在带动政治经济向所谓的数字资本主义转变”[2]。学界对数字平台与新型生产方式的分析，不但衍生出诸如“数字劳动”“玩工”“共享经济”“数字剥削”等各类新术语，而且从不同视角就数字经济对资本主义经济社会的正负面影响展开了诸多有益探讨，其中，数字劳动、剥削和利益分配等议题尤其受到关注。

一方面，有些研究认为，平台经济（数字经济）会使人的所有社会活动都成为资本的无偿劳动，剥削和社会分化将进一步加剧，进而加速资本主义的系统危机;另一方面，有些研究认为，作为一种新的商业模式，平台经济所带来的“共享”效应对推进生产生活方式的革新、促进经济社会发展有着重大意义，资本主义社会也将凭此维持经济增长并焕发活力。总体来说，现有相关研究主要探究了这些正、负面效应缘何而起以及通过怎样的机制发挥作用，进而探讨如何规避负面效应并尽可能使数字技术和数字经济更好地服务于人本身和经济社会的发展。其中，“数字劳动”的出现及其引致的“数字鸿沟”“数字剥削”等问题备受关注。相关文献研究了数字劳动的起源、定义、分类、效应等，但很多关键性议题，如数字劳动的形式、数字劳动中剩余价值的来源及资本对数字劳动的剥削过程等都有待进一步研究和突破，而这恰是本文关注的重点。

本文主要从数字劳动的角度探讨数字经济引发的资本主义生产关系变化。与传统资本主义生产关系不同的是，数字经济中的大量数字劳动以“非雇佣”的形式广泛地参与生产并创造价值。除被数字企业雇佣的劳动者外，数字用户的相关日常活动都被纳入数据商品的生产过程中，使“活动”成为“劳动”，创造出巨量的“数据商品”;在资本和技术的作用下，这些非雇佣数字劳动虽然在形式上与传统的雇佣劳动有所差异，但实质上依然从属于资本主义劳动过程，是形成数据商品价值和剩余价值的重要源泉。对此，本文运用马克思主义政治经济学基本原理，在数据分类的基础上将数字劳动划分为雇佣和非雇佣两种形式，重点讨论了非雇佣数字劳动的价值创造过程及其引致的个体数字化，并就“数字化个体”对资本主义生产关系的影响进行了探讨。具体的结构安排如下：首先，基于数据成为社会生产的核心要素分析数据商品化过程及数据商品的价值和使用价值;然后，研究生产数据商品的劳动结构，指出数字劳动包含雇佣劳动和非雇佣劳动两种形式，重点考察非雇佣数字劳动的剩余价值生产过程;最后，在非雇佣数字劳动的基础上提炼出“数字化个体”概念，进而基于“数字化个体”视角对资本主义生产关系的演进趋势进行了探讨。

二、数据商品及其二重性

在《资本论》中，资本主义生产方式下的社会财富表现为庞大的商品堆积。数字经济的发展使“庞大的商品堆积”不仅表现为物质商品的极大丰富，还表现为数据商品的指数式增长，这是当代资本主义最为显著的特征之一。与传统商品一样，数据商品具有价值和使用价值二重属性，但在具体内容上又有所差异。这里，主要通过对数据的分类和数据商品二重性的分析，揭示资本热衷于收集处理数据的根本原因。

1.数据：社会生产的核心要素

《二十国集团数字经济发展与合作倡议》（2016）将数字经济定义为：以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动[3]。随着大数据、IoT、人工智能引领的新一轮科技革命到来，整个经济体系中的各项生产生活都或多或少具备数字化特征，而数据是数字经济时代社会化生产的核心要素，成为“最有价值的资源”（杨佩卿，2020）[4]。

与以往的工业革命一样，数字革命也源自技术进步。但前三次工业革命都是首先从工业生产价值创造中最重要的环节——生产环节开始的，即对生产方法及相关能源进行改变。而在数字经济中，企业首先注重广告宣传、服务和贸易，然后才考虑产品的研发和生产，顾客成为市场主体（乌尔里希·森德勒，2018）[5]。如何挖掘、收集、处理生产和服务所需要的数据，从而提高生产效率，更好把握市场动态并获取有效客户反馈，成为企业关心的重点。传统资本主义商业模式没有经过精心的设计，不能有效提取和使用数据，其经营方法是在一个大部分信息丢失的工厂里生产商品然后出售，大量公司外部数据甚至相当量的内部活动数据都未能被收集和利用，只能够从生产流程和客户使用过程中提取相对有限的数据（尼克·斯尔尼塞克，2018）[6]97。而在新一轮科技革命的带动下，数据是信息和数字技术的基础要素，社会生产生活中的数据量开始迅速膨胀。据研究，2016年全球连接IoT（物联网）的设备约80亿台，2020年这一数据将达到500台，2030年将达到1兆台;2020年物联网网络价值将升至2016年的39倍，到2030年将达到1.5万倍;2000年全年的社交网络数量仅相当于2018年一天的量，到2020年更是只相当于其1小时的量（此本臣吾，2020）[7]。与资本主义发展同步的是生产劳动的社会化程度不断提升，从某种意义上来说，数字化的实质是“网络效应”：使用平台的用户越多，平台就越有价值（尼克·斯尔尼塞克，2018）[6]51。网络效应所带来的“万物互联”能够有效地将零散的生产力整合起来，提升生产的社会化水平和经济效率。

2.数据的所有权与分类

数字经济实现了生产力水平和效率的提高，也使数据成为社会生产的核心要素，而在市场经济中要素配置有效的前提是所有权清晰。但是，当前数据所有权模糊并被忽视，这是产生数字劳动相关问题的症结所在。从所有权角度來看，可将数据大致分为四个类型：一是纯个人数据或隐私数据。这部分数据的所有权完全属于个人，它主要是人们在生活中的各种活动所产生的数据，比如私人行程、私人相册、通讯录、电话短信记录、录音等，个人有完全权利决定该数据的使用与否和使用范围。二是生产经营数据。这部分数据的所有权属于产生数据的生产单位，如企业生产运营中的各项指标、运输和销售数据等，生产单位对该类数据的使用有完全权利。三是中间数据。这部分数据的所有权难以确认，因为这些数据在大多数情况下虽然是由个人创造，但数据发掘由企业来完成，比如微博、微信、淘宝的点赞和转发记录、浏览网页时目光停留在某个商品或文字的时间等。企业付出一定投入发现和收集和处理这些数据，理论上企业和原始数据产生者共同拥有这部分数据的所有权和使用权，但其份额如何划分以及如何防止企业滥用或不当使用这些数据都是现实中的难题。四是公共数据。这部分数据的所有权属于公共团体，如政府机关、社会非营利性组织等机构公开发布的数据，可以为社会各界所用，但这些数据被企业或个体利用所带来的收益应该如何分配还无定论。在这四类数据中，所有权归属最易界定的是生产经营数据和个人数据，中间数据和公共数据的所有权及其收益分配都是不易界定的（见表1）。

3.数据商品的价值和使用价值

资本不断加强对数据进行收集加工处理的能力，使数据成为商品并进行交易而盈利，是当代资本主义发展的重要趋势之一。尤尔根·哈贝马斯（1999）指出，资本主义的社会利益决定着技术进步的方向、作用和速度[8]。2008年国际金融危机后，原有资本主义生产经营模式已不能适应资本主义平均利润率下降以及消费者需求结构的变化。随着制造业盈利能力的长期下滑，面对物质生产领域的低迷状况，资本主义生产开始转向数据生产，并将它作为维持经济增长和获利的一种方式（尼克·斯尔尼塞克，2018）[6]7。当各类传感器、网络基础设施、智能设备等科技成果遍布人类社会的各个生产生活领域时，生产数据商品背后所蕴藏的巨大机遇和利益便展现出来。

互联网用户在网络上创造数据的过程就是生产数据原材料的过程，企业收集、整理、加工这些数据，将数据作为生产和服务的中间产品或是直接以商品形式出售。因此，数据不再仅仅是信息，也是劳动成果和商品。消费者同时也以生产数据的劳动者身份加入资本主义生产中，成为社会化生产不可或缺的部分。20世纪70年代，Mcluhan和Nevitt（1972）就注意到“生产与消费合一”的现象，将参与这一活动的人称为“生产性消费者”，并认为随着电子信息技术的发展和应用，消费者与生产者的界限将变得模糊[9]。“产消合一”使人们消费他们自身生产的产品，劳动成为与他人交换的直接形式（姚建华，2019）[10]123。进入21世纪后，随着智能设备广泛普及，数字平台收集人们生产生活信息的能力大幅提升，出现了诸如Facebook、Airbnb、Uber等一系列国际性垄断数字平台。这些数字平台的盈利模式主要包含两种：一是“交叉补贴”（或“交叉盈利”）。平台收集个人身份信息、消费偏好、浏览记录等大量数据，通过先进的数据算法，尽可能掌握“完全市场信息”以拥有精准的消费预判能力，并将信息出售给广告商使其可以针对个人精准投送广告，平台企业以此获取利润。统计数据显示，2018年谷歌的广告收入达到1163亿美元，占全球广告收入总额的32%

数据来源：http：//finance.sina.com.cn/stock/usstock/c/2019-12-04/doc-iihnzhfz3491823.shtml。。二是“佣金模式”。平台利用获取交易双方的信息来撮合交易，进而赚取团购差价或进行一定比例的抽成。这两种模式的共同点在于，数据成为最核心的生产要素，并被塑造成商品在市场上流通，几乎一切生产生活数据都能够被资本收集、使用和出售，并以此盈利。

与传统物质性商品一样，数据商品具有使用价值和价值二重属性。数据商品的使用价值实际上是一种预判能力（Predictions）。Fuchs（2011）在“产消者”概念的基础上，进一步提出“产消商品（ProsumerCommodity）”的概念[11]。以用户、数字平台、广告商这一经典三方交易模式为例，在市场中，生产者总是希望尽可能掌握更多市场信息，包含消费者偏好、消费者消费能力、市场整体需求等。平台通过收集大量用户信息并利用先进的算法处理进行市场偏好分析，进而可以进行迎合消费者偏好的精准广告推送，从而协助生产者更好地实现从商品向货币转化“惊险的跳跃”。对消费者和市场精准的分析和预估成为数据商品的卖点所在，这也是数据商品使用价值的内涵。因此，尽可能多地收集数据以增加数据商品的使用价值成为数字经济时代资本扩大盈利的重要手段。

与此同时，随着数字技术飞速发展，数据不再仅仅是劳动对象，也成为劳动产品，使数据商品具有了价值。数据商品的价值与传统商品一样，是凝结在商品中的无差别的人类劳动，但与传统物质生产活动中商品价值来源于雇佣工人的劳动相比，数据商品的价值包含的人类劳动更加多元，除了企业内的雇佣劳动力创造的价值外，还包括企业外数据生产过程中人的体力和脑力的耗费，即非雇佣劳动力创造的价值。随着技术水平提升，非雇佣劳动被更广泛地吸收进资本主义生产方式的运行体系内，而且其在数据商品价值中的比重不断提高。

三、雇佣形式和非雇佣形式的数字劳动

资本主义的本质是剥削。“产消合一”和数据商品出现背后的逻辑实际上是资本剥削从生产领域向生活领域的进一步入侵，推动着一些本不属于生产性劳动的人类实践活动转变为生产性劳动。数据不是凭空产生或自然出现的，而是耗费了一定人类脑力和体力的，是无差别人类劳动的产物，生产数据的劳动就是数字劳动。资本通过占有数字劳动成果丰富了剩余价值来源，使参与网络活动的每个个体都能够被资本转化为生产数据商品的劳动力。进而，在资本控制力不能增强的背景下，资本将其雇佣体系内和雇佣体系外的所有社会人全部卷入其生产过程，并剥削其剩余价值。

1.数字劳动概念的提出

数字劳动的出现与人类传播技术的发展密不可分。20世纪70年代，Smythe（1977）提出“受众商品”“受众劳动”等范畴，认为人类传播技术的不断发展使受众的注意力成为商品并被出售给广告商。一方面，受众将注意力放在广告上构成了一种“受众劳动”;另一方面，作为对商业信息的回应，受众的消费成为必要劳动。消费扩大驱使受众劳动回到工作中，一般意义上的雇佣关系得以再生产出来[12]。21世纪初，Terranova（2000）明确提出了“数字劳动”的概念，其主要包含建立和浏览网站、阅读、写邮件等网络活动，并认为是“现代血汗工厂”的延续[13]。此后，奈格里、拉扎拉卡等“自治马克思主义学派”的学者从劳动的非物质性角度指出，当前资本主义社会中诸如“生产商品信息和文化内容的劳动”等非物质劳动正占据愈发重要的地位（许纪霖，2006）[14]。克里斯蒂安·福克斯（2019）基于马克思劳动价值论和剩余价值理论指出，“数字劳动实际上具有明显的物质属性，数字劳动包含所有有酬和无酬劳动，它帮助创造那些作为商品出卖的数字技术、内容和数据”，并认为“资本控制并拥有他们的人格（奴隶）、劳动力（雇佣工人）、生产和生活资料（外包合同劳动）、劳动产品（无报酬和报酬不足的劳动）”[15]。总的来看，广告和平台的作用远不止传播信息，无偿或低价占有用户所创造的数据商品价值，已成为资本主义新的利润来源，大数据加资本垄断成为资本主义生产方式的重要组成部分。

2.数字劳动与数字活动

自人类社会进入工业文明以来，技术进步呈现出“偏向性”，表现为技术红利的分配在不同阶级间存在较大差异，相对于劳方，资本在红利产生和分配的过程中处于强势地位。回溯历史，从18世纪英国的“圈地运动”到各种知识产权保护法案的陆续实施，从20世纪无线电行业“频率带宽公地”争夺到数字经济时代各大企业巨头争夺“数字公地”资源，资本主义的发展建立在私有财产范围不断扩大的基础上。随着生产社会化程度的提升，社会资源愈发集中在少数资本家手中，不断论证着马克思的一个经典命题：“平等地剥削劳动力，是资本的首要人权”[16]338。从本质上说，资本主义社会数字经济的发展，就是资本凭借技术进步偏向性从非生产性人类活动中挖掘数据原料，将一些本不属于生产性劳动的人类实践活动转为生产性劳动，从而极大地拓展剩余价值的来源渠道。

相比数字劳动，数字活动是一种更为广泛的人类行为。随着数字化程度加深，数字活动在人类实践活动中的地位愈发重要。此本吾臣（2020）认为，人类社会正经历着由劳动社会向活动社会的转变[7]。越来越多的人类活动能够以数据形式呈现，人与人之间的信息交流更加便捷，很大程度解决了信息不對称、不充分问题。出于逐利本性，资本主义衍生出“交叉盈利”等商业模式，以相对低廉的方式给客户提供生产生活所需要的服务，同时大规模投资服务器、基站、应用程序等数字基础设施建设，高薪聘用高端研发人才，寻求在“数字公地”争夺战中占据优势。正如马克思对资本主义发展规律的总结：“资产阶级除非对生产工具，从而对生产关系，从而对全部社会关系不断地进行革命，否则就不能生存下去”[17]。与传统劳动不同，数字劳动通常与非生产性的人类实践活动融合为一体，剩余价值生产过程进一步隐匿。劳动与活动的边界日渐模糊，资本通过掌握生产资料所有权，拥有以较低代价甚至无偿占有劳动成果的能力，极大扩展了生产数据商品的劳动来源。资本具有这一能力不仅仅是由于其拥有对数据处理的绝对统治力，还由于数据所有权界定的不清客观上导致个体的数据所有权权益难以得到保障，实质上的数字劳动也不被承认。因此，在研究数字劳动过程中，这种与人类实践活动融合的非雇佣形式的劳动必须被区分出来并着重分析。

3.非雇佣形式的数字劳动

世界经济论坛（WorldEconomicForum，WEF）发布的《2018年未来就业报告》（TheFutureofJobsReport2018）指出，到2022年，机器将覆盖全球42%的工作任务，2025年这一数字将进一步增长至52%

数据来源：https：//cn.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2018.。2008年国际金融危机后，一些资本垄断的数字平台相继崛起，利用数字技术推动资本主义生产组织演进。欧洲的研究数据表明，2.5%的在线平台劳动者一般的经济收入来自平台，对于大部分劳动者而言，在线平台的收入是他们额外经济收入的来源（姚建华等，2019）[18]。就业变迁过程中数字劳动占生产性劳动的比例将进一步攀升，而且其中相当部分是没有签订正式劳动合约甚至非法的。同时，资本借助数字平台等技术广泛收集数据，实现对其雇佣体系外的劳动的占有。

网络已成为形塑当代资本主义生活并同时被形塑的一个重要的“社会技术体系（socio-technicalsystem）”（克里斯蒂安·福克斯等，2017）[19]。在这个体系中，企业越是能够获取更多与生产经营有关的数据，就越能够在市场中取得优先权和竞争优势。对于前文提到的四种类型数据，生产经营数据的所有权比较容易界定，由于生产这种类型数据的是企业内部的雇佣劳动者，因此其所有权属于企业，雇佣劳动者生产数据的劳动即为雇佣形式的数字劳动（即雇佣数字劳动）。而对于个人数据、公共数据和部分中间数据，数据生产的主体则是处于企业的雇佣体系之外的，生产此类数据的劳动称为非雇佣形式的数字劳动（即非雇佣数字劳动），其劳资关系往往被认定为“劳务关系”而非“劳动关系”（周绍东等，2021）[20]。也正因为不存在清晰的雇佣关系，这些数据的所有权及其权益的实际归属是不明确的。

非雇佣数字劳动形成的根本原因在于，新兴信息技术的大规模应用导致企业边界变得模糊，将原本需要雇佣劳动才能完成的工作交给企业外部的“社会人”来完成，这也是资本主义生产社会化新趋势的具体表现。交易成本理论指出，企业规模取决于企业组织内交易成本和市场交易成本的对比，当在企业组织内交易的成本超出在市场中执行同样交易的成本时，企业的规模就面临限制。随着“众包”“玩工”等新劳动形式的不断发展，相对企业组织内交易成本而言，市场交易成本大幅降低，企业能够在不扩大甚至缩小规模的前提下具备更强的竞争力。其原因有三点：一是数字平台能够提供高效的搜寻服务，寻找完成某项工作任务所需的信息、人员以及资源的效率显著提升，进而大大降低企业的搜寻成本。二是数字平台能够建立起相对有效的双向选择机制和信用保障体系，从而降低企业为生产活动所付出的谈判成本、保密成本和合同监管成本等（唐塔普斯科特等，2016）[21]90。三是数字平台能够将生产或服务的不同环节配给不同主体进行协作生产，从而降低各环节之间的协调成本。

与交易成本理论不同，马克思主义政治经济学探讨了资本主义企业的形成过程，厘清这一过程，有助于理解非雇佣数字劳动的本质属性。马克思在《资本论》中指出：“货币占有者想把货币转化为资本，就必须在商品市场上找到自由的工人”[16]197。工人通过出卖自身劳动力得到相应报酬，而劳动力商品本身能创造出新的价值，且这个新价值比劳动力自身的价值更大，价值增值的奥秘便在于资本购买到了劳动力这一特殊商品。在数据商品生产过程中，资本不仅通过市场购买传统意义上的雇佣劳动，还以相对低的代价获取更广泛存在的数据原材料，而生产这些数据原材料的劳动者没有与企业签订正式劳动合约（没有形成雇佣关系），所得到的报酬也微乎其微。这便是一种典型的非雇佣形式的劳动，其广泛存在于生产个人数据、中间数据和公共数据的活动中，并被囊括在数字资本主义生产方式中（见图1）。

由于非雇佣劳动的出现，数据商品的价值构成也发生了深刻变化。数据商品的价值包括两个部分：其一是雇佣劳动所创造的价值。与传统物质商品生产部门的雇佣劳动类似，雇佣数字劳动者在劳动过程中接受资方的统筹安排，如信息技术企业的雇佣员工，他们在工作中产生或处理的数据被用于生产或服务。其二是非雇佣劳动创造的价值。非雇佣数字劳动在虽然在形式上与传统雇佣劳动有所不同，但当用户使用相关产品和服务或同意使用条款时，就自动地与资本签订了不平等的“隐形雇佣合约”并被纳入资本主义生产过程，同时也赋予了资本低成本甚至无偿占有数字劳动及其劳动成果的权利。因此，资本主义生产方式中剩余价值的构成也可进一步细分为雇佣劳动和非雇佣劳动生产的剩余价值。传统商品价值构成为：W=c+v+m，即商品价值等于不变资本、可变资本与剩余价值之和。对于数据商品而言，它的价值构成同样分为三个部分。其中c是生产资料价值，主要是企业为收集、传输和处理数据所投入的各种设备的价值;v主要是为雇佣劳动力而支出的劳动力价值（工资）;m是雇佣数字劳动和非雇佣数字劳动所产生的剩余价值之和，分别为m1和m2，且有m=m1+m2。由此，数据商品的价值构成为W=c+v+m1+m2，剩余价值率为m′=m/v=（m1+m2）/v。

在数字经济下的资本主义生产方式中，企业的影响力范围超出了由物质资源决定的实体边界，即企业的实体边界与能力边界出现分离，企业的边界变化呈现出“实体边界不断缩小、能力边界不断扩大”的趋势（徐礼伯等，2014）[22]。调查显示，数字技术发展并未对自工业化以来的资本主义企业层級化架构产生显著冲击，但新型互联网公司雇佣员工人数大大低于传统产业。在美国，制造业领域雇员人数是数字技术产业雇员的4倍，Google拥有约6万名直属员工，Facebook拥有1.2万名员工，而WhatsApp以190亿美元被收购时只有55名员工，Instagram以10亿美元被收购时只有13名员工;相比之下，在传统产业，1962年AT&T拥有56.4万员工，Exxon拥有15万名员工，GM员工数则有60.5万[21]137。资本通过对生产资料的占有和技术垄断提高非雇佣劳动在数据商品生产中的作用，并压低雇佣劳动力价值在数据商品价值中的比例，进而在可变资本不变甚至降低的情况大幅度提高剩余价值m2，由此显著提升剩余价值率。资本收集到的个人数据、中间数据以及公共数据越多，强占和窃取的非雇佣数字劳动成果越多，剩余价值m2就越多，数字资本主义生产方式的剩余价值率就越高，这也是当代资本垄断的数字平台能以有限雇佣体系把控巨量社会资源的奥秘所在。

四、“数字化个体”与资本主义生产关系演进

Robins和Webster（1999）指出：资本正在通过信息革命进入到社会生活的每一个细节和毛孔，实现了资本势力从生产领域向生活领域的全方位入侵，致使非雇佣数字劳动以及资本对数字网络中每个社会人的剥削得以广泛存在[23]。在此背景下，人的一切生产生活行为都可被抽象为数据，并被塑造为资本主义生产的原材料，形成“数字化个体”。由此引致的生产关系演进及其社会负面效应，亟待探讨和解决。

1.数字化个体：冰冷数据的多维加总

马克思在《政治经济学批判大纲》中指出：“每一单个人可以获知其他一切人的活动状况，并力求使本身的活动与之相适应”[24]。资本控制下的数字平台运用信息优势构造新的生产方式，在个体层面上集中表现为各项人类活动的数字化，人类活动的各项指标、信息以数据形式被资本系统地收集、处理和利用。“人”从各种维度被抽象为一条条数据，在资本家眼中“人”不再是具有情感、意志、思想的有机体，而成为冰冷数据的多维加总，成为数据生产过程中的无机要素，成为资本剥削的直接原材料，成为“数字化个体”。

“数字化个体”与传统雇佣工人的差别在于：第一，“数字化个体”的工作时间突破了“八小时”或任何意义上的工作时长限制，使资本主义生产进一步把劳动者的休息时间卷入进来。“数字化个体”的上网痕迹、运动轨迹、睡眠数据、消费支出等，都成为产品或生产商品的原材料。数字平台运用日新月异的技术工具和精巧算法发掘数据背后蕴含的巨大商机，不仅机器设备等“死劳动”可以实现24小时运转，每一位“数字化个体”都能够全天候为资本劳作。第二，“数字化个体”涵盖的人群突破了劳动人口，把儿童、老人、残疾人甚至完全丧失一般意义上劳动能力的人都纳入“数据生产者”的行列，极大地扩展了劳动力来源。第三，“数字化个体”的生产空间突破了传统资本主义的生产空间，进入非营利性机构和公共服务部门，甚至自然经济的残留领域，推进了社会生产的部门一体化、区域一体化和全球一体化进程。以数据为载体，不同地区、部门、机构的“数字化个体”都在从事资本控制下的数字生产劳动。

2.资本主义生产关系中的“数字化个体”

马克思在分析商品形式的奥秘时指出：“商品形式在人们面前把人们本身劳动的社会性质反映成劳动产品本身的物的性质，反映成这些物的天然属性，从而把生产者同总劳动的社会关系，反映成存在于生产者之外的物与物之间的社会关系。”[16]89从表面上来看，“数字化个体”是资本主义生产方式在技术层面变化的反映，但深入来看，其更昭示着资本主义生产关系的演进。

第一，“数字化个体”并不拥有关键性数字生产资料的所有权。对传统雇佣劳动来说，劳动者不拥有生产资料，“一无所有”而不得不出卖自己的劳动力。在数据商品生产过程中，“数字化个体”也不拥有生产数据商品的关键性生产资料，如平台系统、信息网络和强大的数据处理设备等。由于数字平台具有规模效应、网络效应、自然垄断等特征，数据只有在被大量收集、处理、分析的前提下才具备生产资料的属性，因此“数字化个体”依然是处于丧失生产资料的“一无所有”的状态，其所拥有的碎片化数据和终端设备并不能被视为生产资料，正如马克思所讲的“只是充当劳动对象的容器的劳动资料”[16]210。

第二，资本为再生产出“数字化个体”所支付的代价大为降低。在雇佣形式的数字劳动中，劳动力再生产仍然要用传统意义上的“工资”形式来完成。但是，在大量非雇佣形式的数字劳动中，资本几乎不需要为其生产过程中“数字化个体”的劳动力再生产付出代价，即使有一些这种“工资”，也只是极为微薄的点击量报酬、打赏或者流量提成等。究其原因，一方面，资本控制的数字平台可以在人们不知情的情况下获取大量的个人数据;另一方面，平台也可以与“数字化个体”谈判，支付极少的费用以获取部分中间数据。

第三，劳动对资本的依附性进一步增强。互联网远不是一个虚幻、真空的空间，而是一个通过文化和技术劳动产生连续价值，并使这些价值不断流入整个网络社会的空间[10]9。数字资本主义的生产关系中，劳动对资本的依附性增强建立在资本垄断相关数字技术的基础上。一方面，从数据商品的生产过程看，资本完全忽视个人对数据的所有权及其权益，强制劳动几乎成为数据商品生产的必要条件。资本需要做的就是尽可能构建起生产和生活全方位的数据网络，以便收集数据。现实中，应用程序过度收集个人信息的问题普遍存在，这不仅给个人隐私带来安全隐患，也极大地便利了资本无偿获取非雇佣数字劳动的剩余价值。个人客户端应用程序在使用前往往会不同程度要求获取照片、通讯录、短信电话记录等个人信息，数字平台的使用条款会告知用户在产品使用过程中数据将会被采集，如果用户不同意条款内容则无法使用该产品。而有些平台甚至连使用条款都没有，用户生产的个人数据和中间数据被肆意采集，人脸特征、声音特征、指纹信息等数据被强制收集甚至窃取的乱象屡见不鲜。另一方面，从“数字化个体”自身来看，人们的生产生活愈发难以摆脱数字技术，即使清楚地知道数据被收集利用的风险，用户也很难拒绝各种涉及数据收集的“霸王条款”和偷窃行为。“数字化个体”无法脱离资本打造的“胁迫式”数字劳动陷阱，进而使劳动对资本的依附性进一步增强。

总体来说，资本不断加强数据收集和处理能力，以更好发掘非雇佣数字劳动生产的数据，进而获取更多剩余价值。从短期看，率先进行数字化改造的产业可在一定时期内获得高于平均利润率的利润;从中期看，数字革命的影响几乎是全方位的，伴随着资本对非雇佣数字劳动的剥削加剧，资本积累在速度和规模上都会进入一段繁荣期，数字资本主义时代的平均利润率将比传统工业资本主义时代有所提升;从长期看，随着各产业部门间竞争加剧，一般利润率将逐步恢复到正常水平。马克思指出，“资本发展成了一种强制关系，迫使工人阶级超出自身需要从事更多劳动”[16]359。数字资本主义通过“数字化个体”进一步强化了这种强制关系，从而实现对比工人阶级更为广泛的“数字化个体”的剥削。正是在这个意义上，数字经济背景下的资本在“精力、贪婪、效率方面，远远超过了一切以直接强制劳动为基础的生产制度”（ChristianFuchs，2012）[25]。

综上所述，传统资本主义的生产关系——“以生产资料私有制为基础的雇佣劳动制度”在数字资本主义阶段有了新的发展。虽然生产关系的基础——生产资料所有制形式没有改变，即生产资料依然为资本家私人所有;资本主义剥削关系的实质也没有改变，即资本家仍然无偿地占有劳动者劳动所产生的剩余价值;但是剥削的范围得到极大的拓展，资本家不但占有其雇佣工人的剩余价值，还占有其雇佣体系外的“数字化个体”数字劳动的剩余价值，而且由于资本家与非雇佣数字劳动者没有形成正式的雇佣关系而使这种剥削更为隐蔽，同时社会生产生活全领域的数字化也使数字劳动对数字资本的依附性进一步增强。可见，数字经济的产生和发展有效促进了资本主义社会生产力进步，但数字资本主义并没有改变资本主义的基本矛盾——生产社会化与资本主义生产资料私有制之间的矛盾，也没有改变资本家占有生产资料并剥削劳动者的生产关系，反而使资本家的剥削对象从雇佣工人拓展到“数字化个体”，并且剥削关系更为隐蔽，劳动也更加依附于资本。因此，随着数字资本主义的发展，将会带来更大的贫富差距并進一步激化资本主义的社会矛盾。

五、结语

数字经济为生产力发展、经济运行效率提升以及生活便利提供了巨大契机和动能，数据逐渐成为社会化生产的核心要素。与此同时，资本推动了数据的商品化进程。和传统物质性商品一样，数据商品具有价值和使用价值二重属性：数据商品的价值是凝结在其中的无差别人类劳动，数据商品的使用价值是一种预判能力。数据作为劳动成果和商品加入资本主义生产体系中，其背后的逻辑在于：在人类活动数字化的背景下，资本势力从生产领域向生活领域进一步入侵，凭借技术进步偏向性推动一些本不属于生产性劳动的人类实践活动转化为生产性劳动，即将大量数字活动转化为非雇佣数字劳动，进而极大地拓展剩余价值的来源。

基于数据分类可以将数字劳动分为雇佣和非雇佣两种形式，雇佣数字劳动主要是企业雇佣体系内的劳动力生产“生产经营数据”劳动，非雇佣数字劳动则主要是企业雇佣体系外的劳动力生产“个人数据”“中间数据”“公共数据”的劳动，资本家能够同时占有这两种劳动成果。由于非雇佣劳动形式的出现，数据商品的价值（剩余价值）构成也分为雇佣劳动产生的价值（剩余价值）和非雇佣劳动产生的价值（剩余价值）两个部分。资本收集到的个人数据、中间数据以及公共数据越多，强占和窃取的非雇佣数字劳动的劳动成果就越多，剩余价值率也就越高，继而实现对其雇佣体系内外所有社会人的剥削以及“人的数字化”。

随着资本对数据收集和处理的日益拓展和强化，“数字化个体”使数字资本主义突破了传统资本主义生产方式在劳动时间、劳动人群和劳动空间等方面的限制，但“数字化个体”并不拥有关键性生产资料的所有权，而资本为劳动力再生产所付出的代价大幅降低，劳动对资本的依附性也进一步增强。数字资本主义没有改变资本主义生产关系的实质，但拓展了传统资本主义的剥削范围——资本家的剥削对象从雇佣工人拓展到“数字化个体”，并使其得到强化（数字劳动者对数字资本的依附性不断增强）和更为隐蔽（资本家与非雇佣数字劳动者之间没有雇佣关系或只有隐性雇佣关系）。

虽然资本主义是当今世界最为普遍的社会形态，但并不意味着其是最先进的社会形态。数字资本主义不能解决资本主义社会的基本矛盾，并不断拓展和强化资本主义剥削关系，进而加剧资本主义社会的两极分化和社会矛盾。作为社会主义的中国，面对数字革命的机遇和挑战，一方面，要积极发展数字经济，提高社会生产力以满足人民日益增长的美好生活需要;另一方面，也要更好地发挥中国特色社会主义制度的显著优势，克服私人资本控制数字平台可能带来的弊端，确保数字技术服务于人民和社会经济发展。

在缺乏政府引导和必要管制的情况下，任由私人资本尤其是外国资本控制和垄断数字平台，往往会导致数据被资本违规收集和滥用，甚至危害国家安全。例如，打车平台所储存的大数据中包含了一定时间内所有用户的出行数据、道路数据、街景数据等，这些数据经过处理能被运用于军事、经济等各个重要领域，其被违规收集和滥用的风险也不言而喻。为此，本文提出如下建议：第一，加强立法，进一步推进依据数据来源或所有权对数据进行分类的工作，承认数据生产者对数据的所有权和数据使用的决定权，通过法律保障数字劳动者的合法权益，并规范各类数据的使用范围和程序。第二，将数字平台作为关系国计民生的重要领域，鼓励国有资本进入以体现公有制经济的主体地位;探索建立政府主导、社会所有的数字平台单位，提供更多公共数据产品，使数字平台直接服务于广大人民。第三，加强对数字平台日常运营及数据使用的监管，防止数据被不法分子滥用或被敌对组织利用。第四，优化国民收入分配格局，在二次分配中推进全民保障体系建设并落实基本收入补贴，减轻智能制造、数字化背景下就业变迁和数字收益可能带来的分配不公及财富差距，进而促进共同富裕。

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（编辑：黄依洁）