数据资源资本化的内生逻辑与路径构建

李明星 苏柏瑞 李林建

摘   要：随着数字经济的快速发展，数据的要素价值不断凸显，进而引发了对数据资源资本化的论争。传统的数据资源资本化是以数据商业变现为目的，并试图通过数据要素价值悖论掩饰背后资本逐利的本 性，进而达到侵占数据资源价值的目的。对此，只有坚持用马克思主义劳动价值论透视数据及其要素价 值的本质，才能构建科学合理的数据资源资本化路径，引导数据回归生产要素的价值本位，为经济社会 发展提供有力支撑。

关键词：数据要素;资本化;价值悖论;路径

一、引言

信息化是大势所趋，它改变了人们生产生活 的方式，重塑经济社会活动的基本逻辑，而作为 信息化发展的底层支撑——数据（包括信息和知 识），变得至关重要。如今，以数据为核心的技术 应用已扩展到了各个领域，进而形成了庞大的数 据体系。

我国对数据高度重视，十九届四中全会通过 的《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义 制度、推进国家治理体系和治理能力现代化若干 重大问题的决定》和十九届五中全会通过的《中 共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化 配置体制机制的意见》等都从战略高度对数据要 素进行了明确和强调：健全劳动、资本、土地、 知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价 贡献、按贡献决定报酬的机制;加快培育数据要 素市场等。但是，我国目前在数据治理方面还存在诸多困境，对此，笔者试图从数据属性、变现 逻辑和制度范式等维度对数据资源资本化的实现 路径进行初步分析。

二、数据要素观及其资本化研究

“生产要素”概念源于经济学领域。古典经 济学时期，威廉·配第最早提出了土地和劳动作 为基本生产要素的论断，随后以亚当·斯密等为 代表的古典经济学家进一步深化经济理论研究并 提出了土地、劳动和资本三要素论，再后来，技 术、管理、制度等相继进入要素体系。到 21 世纪 初，互联网技术催生数据参与生产的价值不断彰 显，不过，直到 2016 年杭州 G20 峰会上，数据才 作为生产要素被正式提出来。如今，数据作为重 要的生产要素已成为人们的共识。于立等（2020） 认为数据成为核心生产要素是新经济发展的产物; 戚聿东等（2020）认为数据作为生产要素是生产要素内部矛盾和技术进步与需求升级等外部条件 综合影响的结果;林善浪（2020）认为数据具备 与传统要素相同的生产共性功能，但同时又具有 相较于传统生产要素的个性特征。戴双兴（2020） 认为数据要素具有明显的非排他性、规模经济性、 可再生性、强渗透性等新特征;郭琎等（2021） 认为数据要素体现出准公共物品、规模经济和范 围经济等特性;梁平汉（2021）认为数据要素产 生者和拥有者分离是其他要素所不具备的特征。

生产要素资本化是市场经济体制下实现资源 价值变现的基础。研究认为，数据要素资本化的 基础与核心在于数据确权（王宁江，2015 ;杜庆 昊，2020）。但数据资源要素的确权又面临特殊问 题，“数据归谁所有、数据谁可以用和数据收益是 谁的”是当前面临的主要问题（毕颖等，2019）， 而邹丽华等（2020）认为其难点在于其确权目的 多样，以及数据自然属性和社会属性的复杂性等。 对此，应从个人、企业、政府等多维建立数据所 有权、数据使用权、数据收益权架 构。包晓丽（2021）认为应当建立多元共治的规则体系;陈涛（2020）认为将数据产权配置給国家（政府）无疑 是当前最好的选择;唐要家（2021）认为应采取 “情景依存的有限产权”模式，对数据采集与开发 等进行重要投资或做出创造性衍生数据的持有人 的财产权予以保护。此外，文禹衡（2019）认为 数据产权初始配置的最优路径应是针对用户控制 数据的需求设立数据控制权和针对企业经营数据 的需求设立数据经营权。

不难看出，理论界关于数据作为一种新型生 产要素没有异议，但对数据确权仍各执己见，数 据确权和资本化进程仍然面临现实难题。

三、关于数据要素价值悖论的辨析

诚然，尽管数据作为生产要素已成共识，但 这种要素观还停留在资源层面，对数据的资本价 值认识仍存在争议，包括：如何实现数据要素的 市场开放和制度化管理（王芳，2020 ;曾铮等， 2021），如何开展数据要素的确权交易和进行资产 化改造（赵瑞琴等，2021），以及因此而引发的关于数据要素参与分配的问题考量等（操奇等， 2020 ;李卫东，2020）。从本质上看，这些争议 未从数据要素价值化过程及价值创造机制的视角 理解数据价值，过多关注企业对数据的应用改造， 进而引致对数据要素价值的认知谬误。而笔者将 这些谬误归纳为三个价值悖论：价值本体悖论、 价值形成悖论和等价交换悖论。

（一）产品服务掩饰下的价值本体悖论

所谓数据价值本体悖论是指对数据本身存 在价值的不认可，认为数据仅仅是实现供需衔 接的一种呈现，其自身不是价值体。换言之， 数据并不是专门的交易活动对象，除非是特定 场景下的约定，否则，其一般不具备通适性的 交易基础，承载交易价值的是数据背后的市场 消费需求。这一观点的现实依据就是，在市场 交易中，企业以产品或服务供需作为根本，认 为价值交换是以满足消费者需求的具体产品或 服务为对象，而数据是特定产品或服务供给的 天然附属和前期准备，因此，也就误以为价格、 利润等交易元素都应归结且只能归结为产品或 服务本身的价格或利润，进而为数据收集的合 理性和必要性“正名”。

对于这一悖论，我们需要运用马克思主义劳 动价值论进行思考。马克思对商品的定义包括使 用价值和价值两个方面，而数据本身是关于对象 的客观反映，从这个层面上看，似乎其具备使用 价值而没有人的劳动的凝结，即没有价值。但我 们忽略了重要的一点，虽然客观事物的信息是天 然具有的（例如消费者对产品或服务的需求），但 反映消费者及其需求等客观事物的数据不是天然 形成的，它包含了对特定事物的主观认识与分析， 如果缺少这个过程，以客观事物改造为基础的生 产生活将失去聚焦，原本的产品或服务在实现消 费需求满足方面将大打折扣。因此，基于这个前 提来看，数据也是价值本体，与产品、服务一样 都凝结了无差别人类劳动，并且这种劳动凝结无 时无刻不存在于社会交互行为中。

（二）技术改造掩饰下的价值形成悖论

所谓数据价值形成悖论是指对数据价值形成的本体参与者不认可，或说是刻意掩饰，过分强 调数据价值是数据收集者和使用者对数据进行技 术改造后的私人成果，进而忽略市场相关方和公 众在价值形成中的主体地位和作用。相对于价值 本体悖论而言，这种观点承认了数据的价值属性， 具有一定的进步性，但这种承认又是有条件的， 试图掩饰数据本体劳动而夸大数据二次加工的劳 动付出。这一观点的现实依据是，企业通过数字 技术进行数据改造和应用变现，同时，以主张知 识产权等为“借口”进行数据资源的私有化保护， 进而试图实现对数据资源价值的长期占有。尤其 是在共享经济、智能应用等新业态新模式加速发 展的背景下，这种对数据资源的技术占有很容易 形成“马太效应”，催生出更多其他市场细分领域 的垄断。

对于这一悖论，需要从两个方面进行厘清： 一是关于数据价值的本源。数据是关于客观事 物的特征反应，是企业进行技术改造和策略优 化的前提，因此，客观事物的活动及特征所形 成的信息反馈才是数据价值的本源，而企业对 数据进行的技术改造无非是对数据整体价值中 部分摄取的过程。二是关于知识产权的指向维 度。知识产权本质上是权利人对其智力劳动成 果的拥有权，而企业所声称的知识产权大多是 针对数据加工的技术性产权，并非针对数据信 息本身的产权，是一种“双标”性质的产权观。 基于这两点可知，数据价值的形成是一个多元 参与的过程，企业之于数据的使用改造不应否认 原生数据形成的劳动投入。

（三）供需关系掩饰下的等价交换悖论

所谓数据等价交换悖论是指以优化供需为理 由，把要求社会大众无偿提供数据合理化。按照 这一逻辑，消费者提供数据信息是理所应当的， 甚至是必须的，而企业是在消费者和社会大众需 求的迫使下进行数据收集的。当然，这种观点确 实承认了数据的价值属性和消费者在数据价值形 成中的劳动付出，但同时也试图通过假象的价值 共享来粉饰价值占有，拒绝通过如产品或服务的 回馈、数据获得的现金付费等更为实际的补偿来确保消费群体和社会大众对数据价值的共享。这 一观点的现实依据就是，企业往往会在与消费群 体的交互过程中无偿索取消费者提供的各类数据 信息，最常用的方式包括注册会员、关注公众号、 收集搜索记录等，还常常以所谓自愿参与和推动 产品升级与服务创新等进行掩饰。

对于这一悖论，我们需要回归到市场交易的 基本规则上进行分析。等价交换是市场交易的基 本原则，不过，这里的等价交换事实上包含两个 层面：第一层是价值层面的等价交换，可称为绝 对等价;另一层是价格层面的等价交换，可称为 相对等价。而有企业参与的市场经济都是相对等 价交换，即便如此，这种等价交换的原生逻辑也 是平等的产品或服务货币置换，产品供给和产品 创新是资本的义务，货币支付是消费者的义务， 此外通过信息交互实现价值共建等应当是另一个 维度的交易，自然应该增加新维度上的价值共享。 但事实上，企业在市场交易过程中，往往就以产 品维度的价格交换掩盖了信息维度的价值交换， 就像工资掩盖了剩余价值一样①，企业通过产品 和服务的等价掩盖了消费者被迫提供的信息等价， 使得企业在获得产品利润的同时还获取了消费信息反馈带来的未来潜在性收益，看似价值共享的 背后实际上是不平等交换。

对于上面三个价值悖论，或许有人认为因过 分夸大而存在“泛价值论”（刘有源等，2004）的 嫌疑，但事实上，伴随数字技术的快速发展，一 些企业已经嗅到甚至扎进了数据资源变现的饕餮 盛宴之中，数据商业变现催生出各类数字平台企 业，并反客为主地控制着诸多实体产业和整个消 费市场，进而滋生了各种以数据为壁垒的行业垄 断现象，助长了越来越多打政策擦边球、钻制度 漏洞的投机势力，对数据资源的管控迫在眉睫。 对此，笔者认为，数据资源商业变现是企业在再 生产过程中对数据资源价值的吸收，而数据要素 价值实现是指通过数据开发增加社会整体红利， 再结合劳动价值论进行深度剖析可知，数据资源 资本化的目标决不是数据资源商业变现，而是数 据要素价值实现。换言之，数据商业变现可能是 数据资源资本化的手段，但数据公益变现才是其 核心，而数据要素价值悖论正好揭示了对数据要 素价值实现逻辑的掩饰，认清了企业侵犯公共利 益和掠夺剩余价值的本质。

四、数据资源资本化的路径构建

如上所述，数据要素价值实现的本质内涵是 开掘数据之于社会生产与公共服务的整体红利， 现实样态的数据资源商业变现是在资本绑架下数 据要素价值实现的畸形发展。而要破解这一发展 困局，就必须在深刻理解上述三个“价值悖论” 的前提下，以数据的要素价值观为基础，以原生 数据为价值本体，充分尊重社会大众作为数据源 的价值贡献地位，兼顾企业的技术服务投入，重 构数据资源资本化路径，包括要素价值观、产权 结构、交易机制及价值实现模式的系统性重构。

（一）树立以原生价值为基础的数据要素价值观

作为特殊的生产要素，数据具备两个基本属性：一是数据不以个体意志为转移而参与人 类生产生活的属性，可将其称为数据的自然原 生性;二是数据可依托技术手段、服务载体和 交易规则等被改造运用的可塑性，可将其称为 社会后生性。而数据要素的价值实现自然也要 立足于这两个属性。就自然原生性而言，数据 要素蕴含着最一般的广谱性价值，这是从量的 维度来看待数据要素价值的，如同分数的分母。 因此，凡是通过人的主观能动反映出来的对象、 关系、思维、概念等都是价值数据，它们没有 属性和优劣的差别，自然也就不会区分“一亩 地的產出数据”和“一头牛的生育数据”的不 同，而与之形成映射关系的自然就是所有社会 大众，即一般社会大众构成了数据要素原生性 价值的创造基础。就社会后生性而言，数据蕴 含着差异化的个体性价值，这是从质的维度来 看待数据要素价值的，如同分数的分子。因此，通过不同能动性反映获得的数据就具备不同的 价值，它们会有类别、质量、形态等差异，医 疗机构对人身体数据加工的结果和裁缝铺对人 身体数据加工的结果必然含金量不同，而与之 形成映射关系的就是相关的不同数据加工者， 包括各种机构、组织及个人等。

根据数据的属性及其价值维度的分析可知， 科学的数据要素价值观应当是：坚持对数据“二 重性”的属性认识，以数据的自然原生价值为基 础，不断深化对数据的社会后生价值的创造，探 索数据要素价值实现的方式。

（二）构建以要素特征为核心的数据产权架构

基于数据要素的价值观不难看出，数据要素 价值的社会性（集体性）是基础，这就意味着其 所属关系应建立在社会大众公有的基础上，再细 分映射到部分主体。不过，仅考虑数据所有权关 系是不够的，数据要素还具有使用、收益、用益等关系，这就需要圍绕要素特征继续丰富其他产 权关系。相关研究认为，数据要素具有非排他性、 规模经济性、可再生性、强渗透性等新特征（戴 双兴，2020）。而笔者从其功能实现的视角归纳了 四方面特征：一是共生性，即数据产生和应用是 共生的，它既是社会活动的结果，又作用于社会 活动;二是人格性，即数据不仅是物质特性的体 现，同时也附带人格特点的表达，具有天然的交 互属性;三是多益性，即同一数据可以被不同主 体在不同领域使用并变现;四是衍生性，即数据 可以经过加工衍生出不同的信息，并在应用中实 现价值增值。鉴于此，数据产权已大致清晰，就 是围绕回到“为谁所有、归谁使用、由谁受益” 三个问题构建“所有权 + 使用权 + 收益权”的产 权体系。

而结合上文关于数据价值悖论的辨析和要素 价值观的厘定可知，数据首先应为公共（国家、 集体）所有，归生产服务主体使用，并以实现公 益价值为核心，同时应当兼顾企业在数据要素价 值实现过程中的附加投入。因此，数据产权的内 涵是指以数据要素公有为基础（国家或公益性集 体组织作为公有性主体代表），赋予使用权条件性 让渡，保障数据所有和数据增值开发兼顾的收益 权共享。

（三）探索以市场规律为导向的数据交易机制

市场交易是数据要素资本化的结果，也是其 实现的途径。按照市场交易的一般规律来看，数 据市场交易机制的建立需要解决四个问题：交易 的对象是什么？交易的主体是谁？数据如何定 价？如何保障交易安全？

对于交易的对象，即以商业数据及产品的 使用权为标的，明确公益数据、商业数据、特 殊数据的类型及划分标准，科学界定公益数据 的公开程度，合理设置商业数据的交易及适用 范围，充分保障数据所有权主体权益，维护社 会公益和人格隐私等，坚决杜绝商业行为对数 据价值及消费者权益的侵犯。交易的主体，即 为数据及数据产品的使用权人，主要针对商业 数据的交易，要明确使用权的归属，规范约定交易主体完成数据交易后的权利边界，明确因 交易行为而形成的权利排除。对于数据的定价， 要以价值规律为导向，充分考虑数据的商业价 值和社会价值，尊重市场竞价的基本规则，在 优先保证程序公平的基础上，不断探索包括技 术创新和机制完善等在内的价值实现方式。对 于安全的保障，一方面是对数据本身涉及的信 息安全保障，要从技术运用和制度约束上加强 数据加密及防护，另一方面是对数据交易的安 全保障，要重点围绕交易过程中的矛盾处置、 争议裁决等进行程序和机制设计，这就需要构 建规范可控的数据交易平台。

（四）完善以社会共享为目标的价值实现模式

数据要素的属性、特征及所属关系决定了 其价值实现将创造发展红利，但在这一过程中 会不可避免地出现商业变现行为，因此，这就 需要构建兼顾公共利益和商业利益的社会价值 共享模式。

数据要素价值共享包含三个维度：一是对社 会集体作为数据所有权主体的权益保障;二是对 企业进行数据开掘的成本补偿，以及作为商业数 据使用权主体的权益保障;三是对数据二次开发 形成的增值收益调节。基于此，应当探索建立多 元兼顾的收益分配机制。可供参考的方式包括： 一是征税，对各类平台型、数字型企业等市场主 体的经营收益征收公共数据使用税;二是收费， 对各类从事大数据服务的市场主体收取公共数据 资源使用费;三是设立调节金，对数据交易等商 业行为按照一定比例对成交价征收收益调节金。 所得的税收、费用及调节金主要用于重建公共性 数据库，优化公共性大数据服务，维护私人信息 安全等。

五、建立健全数据资源资本化制度体系

数据资源资本化是具有内生逻辑和现实必然 性的，但数据资源资本化路径的构建不仅需要深 刻探析数据要素的本质特性，不断厘清数据商业 变现中的价值悖论，还需要完善的制度体系为其保驾护航。对此，现提出以下建议：

一是建立数据产权保护制度。强化数据作为 新生产要素的战略部署，尽快开展数据资源确权 试点，探索数据产权实现的模式和机制，并将数 据要素纳入产权保护体系，进一步完善我国生产 资料所有制结构。

二是建设数据公共服务体系。探索由政府直 接参与或授权社会公益组织开展大数据平台建设， 延伸服务职能，不断完善数据管理的体制机制， 加快对公益性等数据资源的梳理整合，采用多种 方式收归各类数据资产，加大数字型、平台型企 业整治，将数据纳入公共性、规范化、平台式管 理。

三是健全数据市场生态体系。鼓励并支持数 据开掘、数字资产定价、数据收储、个人隐私监 管、数据溯源、风险评估、争议仲裁等有关技术 和服务的发展，引导社会资源参与数据交易市场 活动，打造多元制衡的数字生态。

四是完善数字经济法治体系。重点面向个人 隐私保护及重大公共信息安全防护，完善相关法 律法规，健全相关配套机制，加快推进数字经济 法治体系建设。

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（作者李明星、苏柏瑞，成都新经济发展研究院; 李林建，巴中市恩阳区农民工服务中心）