数据要素建构路径：价值量增长与中国式现代化

张丽芳

近年来，中国数字经济发展重心逐渐进入全面构建数据要素市场的发展阶段。《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》强调：“数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。”[1]可见，在国家层面，数据要素不仅是数字经济的重要组成部分，同时也是生产方式、生活方式等转型的关键。因此，解决好数据要素创造价值全过程中的问题，不仅要在短期的经济战略目标下解决数据要素实践困境，也必须在长远的社会主义发展目标下审视数据要素实践困境。例如，2022 年10 月，国务院印发《全国一体化政务大数据体系建设指南》，强调要“进一步发挥数据在促进经济社会发展、服务企业和群众等方面的重要作用，推进政务数据开放共享、有效利用，构建完善数据全生命周期质量管理体系，……为推进国家治理体系和治理能力现代化提供有力支撑”。[2]显然，促进经济与社会协调发展、推动治理体系现代化、助力中国式现代化等赋予数据要素创造价值这一路径以新内涵、新任务。

在既有的研究成果中，学术界对数据要素的讨论主要集中在三大视野：一是数据要素对价值量增长、经济发展等方面的贡献。例如，杨俊等比较了短期经济产出、长期经济增长以及在中国要素收入分配偏向资本这三种情境下，大数据对经济增长的作用；[3]二是数据要素创造价值的实践困境。在此，数据要素流通过程中的确权、垄断、安全等成为学界讨论的焦点；三是数据要素创造价值的政治经济学批判。例如，王文臣、马梦雪沿着马克思主义政治经济学批判的路径，指认了数据要素的资本化成为当代资本主义生产的新阵地。[4]

综上，这三大视野的逻辑开端都朝向数据要素促进价值量增长的理论视野。但学界对数据要素创造价值实践困境的考察以及对数据要素创造价值的政治经济学批判都表明，在中国式现代化的发展背景下，与价值量增加这一视野并行不悖的是，数据要素创造价值的逻辑开端实际上已经开始从属于社会转型、共同富裕等现实问题。这意味着，必须转变思维方式、超越单一价值量增长的传统理论框架，重新审视数据要素建构的现实路径，从而探索中国式现代化在何种方式上赋能数据要素创造价值的全过程。

一、不充分的视角：数据要素促进价值量增长

立足于价值量增长这一逻辑开端，学界对数据要素创造价值进行讨论的理论焦点是：数据要素在价值量增长中发挥着越来越重要的作用。对此，学界主要从两个方面来论证，其一，数据要素对价值量增长的一个重要贡献是，提高生产力；其二，数据要素对价值量增长的另一个重要贡献是，通过积聚效应、协同效应等缩短商品流通时间、降低商品流通成本，促进价值量的增加。但这两个方面遇到的共同理论局限是，价值量增长的理论视野越来越难以涵盖数据要素的现实运动全貌。

首先，在近年来的数字经济研究中，一个基本的共识是，数据要素在价值创造的过程中扮演着提高生产率的角色。[5](p127)这一观点进一步肯定并发展了生产力对价值量增加的积极作用。例如，王胜利、樊悦强调，数据要素参与经济过程可以增加使用价值量，从而为价值量的增加奠定基础；[6]在这一理论路径中，学界把马克思的劳动价值理论深入当今时代的数字经济中。蔡继明、刘媛、高宏等在《数据要素参与价值创造的途径——基于广义价值论的一般均衡分析》一文中在对“价值总量之谜”进行解释的基础上，进一步指出，数据要素的投入与生产力提升这二者之间密切关联。例如，以综合生产力为视角，该文认为，“数据要素的正外部性特征使得数据的收集处理能够带动其他产品生产效率的提升，即提升消费—生产者在不具备比较优势的产品上的绝对生产力，进而提升其在两种产品上的综合生产力”。[7]换言之，数据要素的投入不仅可以提升本行业数字经济的生产效率，也会提升其相关联产品的生产效率，这在结果上最终会提升数字经济的综合生产力。

在《资本论》中，马克思不仅揭示了生产力的提高与价值量增加之间具有正相关的关系，与此同时，生产力的发展也暗含着价值量增加的否定性纬度。在商品总循环或资本总循环过程中，如果快速增加的使用价值不能转化为交换价值，交换价值或价值形式的逻辑发展就会中断，这在实际的经济过程中表现为价值量增加的中断。简言之，《资本论》不仅强调了生产力的提高对价值量增加的积极作用，同时也提示了生产力的提高暗含着价值量增加的否定性纬度。此外，从数据要素交易市场的现实发展状况看，一方面，数据要素的确权、定价等难题已经成为学界的共识，这意味着，普遍的数据要素交易市场仍然没有形成。故此，仅从数据要素率先发展的个别行业分析数据要素对价值量增加的积极作用显然是有局限性的。另一方面，既然价值量增加的前提在本质上是各行各业所构成的统一大市场的运行结果，那么，进一步检视数据要素与生产力之间的关系，就须把价值量增加的问题放在各行各业共同建构的统一大市场之中进行考察。

其次，在学界影响较大的一个研究视角是：数据要素对价值量增加的重要贡献机制是通过数据要素的积聚、协同等效应，加速商品总过程或资本总过程的周转，降低成本。持这一观点的学者认为，数据要素参与价值创造过程的显著特征是数据要素可以贯通生产、交换、分配、消费环节，从而缩短商品总过程的时间。例如，数据要素的参与可以缩短劳动时间、生产资料的储备时间、劳动过程的中断时间等各个环节的生产时间。[6]虽然，《资本论》第三卷强调了加速周转、缩短商品流通时间是价值量增加的重要途径，但被广泛忽视的是，马克思在《资本论》第三卷同时强调了，直接创造价值的生产要素与间接创造价值的经济因素之间具有重要区别。以商业资本这种间接因素为视角，马克思强调，商业资本虽不直接创造价值，但它与产业资本在空间上并存、在时间上继起。故此，在资本的总循环过程中，一方面，商人资本本身不改变价值量和剩余价值量的变化，因为，“在流通过程中，任何价值也没有生产出来，因而任何剩余价值也没有生产出来。在这个过程中，只是同一价值量发生了形式变化。事实上不过是发生了商品的形态变化，这种形态变化本身同价值创造或价值变化毫无关系”。[8](p311)另一方面，商人资本在流通过程中承担着独特的作用：“它有助于流通时间的缩短，它就能间接地有助于产业资本家所生产的剩余价值的增加。既然它有助于市场的扩大，并对资本之间的分工起中介作用，因而使资本能够按更大的规模来经营，它的职能也就会提高产业资本的生产效率和促进产业资本的积累。”[8](p312)简言之，在资本的价值形式运动层面，《资本论》强调的是，商业资本不直接参与价值生产和剩余价值生产，但会因为缩短流通时间、扩展生产规模、加速剩余价值量积累等贡献，从而在资本总循环过程中分割剩余价值。

正是从间接参与价值创造这一视角出发，黄奇帆等指出：“数据之所以有价值，是因为其承载着某种客观事实。”[9](p139)对于这一客观事实，蔡继明指出，数据要素创造价值的前提是，数据首先转化为具有使用价值的生产要素。即它在价值生产的过程中须进一步转化为技术、知识等，以参与价值的生产过程。[5](p21)可见，不同于传统的生产要素直接参与价值创造过程，在数字经济过程中，数据要素本身的确权、加工等机制不仅在广度上，也在深度上延伸了数据要素创造价值的全过程，这意味着，数据要素参与价值创造的中间环节不断增加。在资本总循环的过程中，一方面，数据要素创造剩余价值的中间环节增多意味着分割剩余价值的中间环节增多；另一方面，在发达资本主义国家，数据要素资本化的一个重要特征是，数据要素的发展势必趋向脱实就虚的发展阶段，这必然导致数据要素领域的资本量越来越失去价值量的支撑。在马克思的政治经济学批判语境中，这两个方面在本质上朝向剩余价值和价值生产的否定性纬度。

总而言之，以价值量增长为视角考察数据要素面临的一个理论局限是，价值量增长现实运动全貌往往被忽视。一方面，数据要素不充分发展的行业或领域并未被纳入这一路径的考虑之中，另一方面，数据要素直接创造价值与数据要素间接创造价值之间的区别也未被澄清。而这两个方面显然是考察价值量增长的前提性问题。忽视这两个前提，也势必忽视在价值创造的两大条件中，数据要素既可以促进价值量的增加，也暗含着价值量增加的否定性纬度。

二、视角转化：中国式现代化赋能数据要素统一大市场

从整体的市场经济视野来看，数据要素既可以与资本主义生产方式结合，也可以与非资本主义生产方式结合。但如上文分析，数据要素与资本主义生产方式结合的负面效应，以及仍未形成普遍的数据要素自由流通机制等表明，中国式现代化的现实运动不仅面临数据要素与资本主义生产方式结合带来负面影响的危险，同时面临如何促进数据要素市场充分发展，从而促进价值量增长的时代任务。

首先，在中国式现代化视野下，与数据要素市场直接关联的根本问题是，如何避免数据要素创造价值的成果被私人占有。与私有财富的积累路径关联的一个显著现象是，数据要素创造价值的难题往往会演变为更复杂的剩余价值积累问题。在资本主义生产方式下，资本家凭借其对数据平台的垄断以及在市场中积累起来的权力，他们把数据加工为支配人们经济活动的新手段。例如，经由数字平台对一些数据商品的垄断和一些数据痕迹的加工，平台资本家不仅展开着《资本论》意义上的原始积累，与此同时，数据演变为当代资本主义体系中的生产要素，这成为平台资本支配数据要素的重要前提。对于前者，平台资本家利用人们对平台的使用，不仅对人们在平台上留下的数据痕迹进行无偿采集，还把这种无偿获取的数据用于资本牟利。在这一意义上，数据要素的确权、定价等难题在一定程度上是资本原始积累问题在当代的具体体现。例如，没有被定价或确权的数据要素往往表现为一些企业的垄断资源。以脸书、谷歌、亚马逊等数字平台为代表，在发达资本主义国家中，数字技术发展水平较高的企业凭借其技术优势对数据要素进行垄断，从而在世界市场中获取超额剩余价值。这意味着，一方面，当代资本主义国家数字经济的发展路径呈现出超额剩余价值生产的路径；另一方面，不同国家之间、不同区域之间、不同企业之间等所拥有的数字技术差距，使得当下的资本主义世界体系延缓了发达国家从超额剩余价值生产阶段进入到相对剩余价值生产阶段。从客观的经济发展规律看，美国进入丰裕社会的发展阶段时必然会遭遇相对剩余价值生产停滞的危险。但凭借数据要素垄断带来的超额剩余价值，美国不但延缓了其进入剩余价值生产停滞的危机，同时通过超额剩余价值积累把剩余价值生产的负面效应转嫁至资本主义世界体系中的发展中国家。对于后者，在数据要素创造价值的全过程中，资本主义生产方式的全球化有一个显著的经济现象，即人们经济活动全面数据化必然导致人们经济生活的全过程不断从属于资本主义世界体系。例如，在数字经济生产的过程中，工人越来越依赖数字平台或数字算法所给定的生产体系。在企业内部，生产内容、生产量等指标都极大依赖于数据、算法、算力三者共同建构的数字化生产体系。这意味着，在资本主义生产体系下，不仅数据要素，而且其源泉，即人们的生活过程也从属于资本的价值形式。对此，以中国式现代化的发展理念赋能数据要素市场，避免数据要素的资本化是建构数据要素市场的应有之义。

其次，在当代各个主权国家逐渐进入物质丰裕发展阶段的背景下，中国式现代化赋能数据要素建构的必要性在于，如何从国家层面上推进数据要素在更高层次上参与价值创造。前已分析，一方面，在商品总循环过程中和资本总循环过程中，生产力的提高使得单位商品的价值量不断降低；另一方面，在资本总循环过程中，数字技术的发展不仅带来资本有机构成的提高，同时也会提高生产过程的智能化。这两个方面相互作用的结果是，数据要素创造价值过程中的具体劳动量呈现下降趋势。在其他条件不变的情况下，商品中所包含的抽象劳动量也会越来越少。根据马克思的政治经济学批判性语境，在商品总循环中，整个行业商品价值量的降低在本质上是对私有制生产方式下商品价值形式的否定；而在资本总循环过程中，整个行业商品价值量的降低在本质上是对资本价值形式的否定。故此可以判定，在数字经济时代，劳动价值理论在中国式现代化的数字经济发展阶段中已经展现出其历史局限性。一方面，当生产力不断提高、使用价值量持续增加、社会进入丰裕发展阶段，使用价值将不再转化为交换价值，从而，市场经济的发展趋势是，不同行业之间的具体劳动不再转化为同一的社会劳动，换言之，具体劳动的本来面貌不需要呈现为异化劳动的形式；另一方面，在商品总循环过程中和资本总循环过程中，存在不直接创造价值的数据要素所关涉的中间环节在本质上只有价值的形式规定，没有价值的内容规定。在这一意义上，当代数字经济过程背后将在越来越普遍的意义上失去价值的支撑。

在这一历史背景下，从物质文明与精神文明相协调的视角、更高层次的共同富裕方面建构数据要素发展显然是中国式现代化的重要时代课题。

再次，数据要素的定价、确权等难题表明，私有财产积累的路径对于促进数据要素市场的充分发展的贡献是有限的。事实上，从数据的基本特征，即虚拟性、非排他性等特征[7]来看，不同于传统意义上的生产要素，数据要素本身的性质决定了其不能被纳入私有财产权之中，相反，数据要素的非排他性质意味着，数据要素原本是社会性质的生产要素，在这一意义上，数据要素的交易难题在本质上不仅越出了商品的价值形式框架，也越出了资本的价值形式框架。在既定的研究成果中，以戎珂教授为代表的学者发现，在当今时代的数字经济中，数据要素创造价值的过程不仅是经济实践，与此同时，这一过程也朝向数字治理的政治实践。其中，戎珂教授强调：“数据管理是为了实现数据合规、安全、高效地流通、交易和使用。”[5](p28)换言之，数据要素已经不仅是生产要素归谁所有的财产权利归属问题，从安全、规范等层面来看，数据要素的治理关乎人们的隐私权、安全权等，这些权利显然是不能被量化确定的。那么，公有制是否可以进一步助力数据要素市场的充分发展呢？

虽然西方学者早在20 世纪中叶后已经系统地研究了公共财富的积累，但以资本主义私有制发展路径下的西方发达国家为样本，这一理论路径悲观地发现西方发达国家的公共财富最终往往又落入资本主义私有制的发展窠臼，例如，在《垄断资本：论美国的经济和社会秩序》一书中，保罗·巴兰与保罗·斯威齐强调，在发达资本主义国家（尤其是美国）中，公共财富积累实际上严格受制于其军国主义和帝国主义的制度。这决定了，美国的对外经济关系也势必以资本价值观为核心发展理念，把资本主义生产方式强加于其他国家工业化进程中。这使得世界市场的发展仍然遵循着短缺经济时代的资本价值观。但这种资本价值观主导下的发展路径面临着一个现实困境是：在世界市场范围内，当各个主权国家经济发展逐渐从短缺进入到丰裕或过剩时，如何进一步增加私人财富。不同于西方发达国家把价值量增长置于绝对优先的位置，从中国式现代化的现实运动来看，公共财富积累过程的根本目标与最终目标是，实现全体人民共同富裕。这就决定了，一方面，在社会主义初级阶段仍然需要发挥市场决定性作用的历史背景下，发展数据要素市场既面临着物质财富与精神财富共同发展的时代任务，也面临着消灭剥削、消除两极分化的问题；另一方面，把数据要素创造价值的两大难题（数据要素如何持续促进价值量的增长以及如何促进数据要素的交易）转化为新的时代课题：在数据要素共享、交易并存的发展路径下，如何通过数据要素助力中国式现代化，实现全体人民共同富裕。不难发现，这一问题视野的转化在本质上把数据要素的建构置于政治使命之中。

综上分析，数据要素的建构在世界市场中大体与两种路径相关联：其一，数据要素与私有财富的积累路径相关联；其二，数据要素与公共财富的积累路径相关联。数据要素创造价值过程在这两种路径中呈现出不同的发展动力和发展目标等。在私有财富的积累路径中，以价值量的增长为发展目标，数据要素创造价值会遇到两大实践困境：其一，当社会发展逐渐进入物质丰裕的发展阶段时，数据要素将不会持续促进价值量的增加；其二，在数字经济发展过程中，数据要素的定价、确权等难题表明，在市场经济中，仍未形成普遍的数据要素自由流通机制。从本质上看，以价值量增长为理论焦点，这两大理论难题都是以私人财富的增加为发展背景探讨价值量的增加问题。而在中国式现代化的公共财富的积累路径中，以全体人民共同富裕为发展目标，数据要素创造价值的过程演变为数字治理与数字经济发展相互作用的过程。在这一过程中，中国式现代化的现实运动赋能数据要素以政治因素，从而把数据要素建构的难题从物质财富发展和私有财产发展视野转化为更高文明发展的问题。在这一意义上，以中国式现代化赋能数据要素意义重大。

三、中国式现代化赋能数据要素统一大市场的当代启示

中国式现代化赋能数据要素的建构路径意味着，须转变思维方式，辨识数据要素建构路径中不同层次的问题，以及这些问题之间的关联。一方面，在社会主义初级阶段，仍然需以中国式现代化赋能数据要素创造价值的发展路径；另一方面，不同于价值量增长视野下人们用量化的统一标准考察数据要素的发展，中国式现代化的现实运动把数据要素的建构置于社会转型、共同富裕的发展道路中。

首先，促进价值量增长是中国式现代化赋能数据要素的重要任务。从价值量增长的原初理论语境来看，中国式现代化赋能数据要素的一个重要途径在于，推进数据要素市场的充分发展，促进数据要素统一大市场的发展。值得关注的是，在马克思所考察的统一大市场中，市场充分发展的一个前提是，工人阶级失去生产资料以及工人阶级没有任何物质财富。故此，在分配环节，工人阶级在统一大市场中仅获取生活必需品的份额。对于建构数据要素参与的统一大市场而言，一个客观的经济现象是，数据要素本身有四大来源：其一，自有数据；其二，个人信息；其三，数字痕迹；其四，衍生数据。由于这四种数据要素并非都是私人的劳动产品，故此，不同于传统意义上的生产要素，一个新的特征是，大量数据作为生产要素与具体劳动无关。在《资本论》中，马克思强调，具体劳动耗费量的减少，不仅暗含着抽象劳动量的减少，同时也暗含着价值范畴的否定性纬度。一方面，以抽象劳动时间为衡量标准，在市场经济中，抽象劳动时间的减少意味着，商品使用价值转化为交换价值这一经济过程的合理性正在经历着技术发展或生产力发展的挑战；另一方面，数字技术在市场中的全方位运用意味着，数字技术的发展会不断提高资本的有机构成，如此，劳动力价值的比例将呈现出下降的趋势。在商品总循环过程中，技术发展或生产力的提高意味着，价值生产过程所需要的劳动数量在不断减少；在资本总循环过程中，劳动数量的减少意味着，可变资本在总资本中所占的比例在不断降低。这两个方面的变化都表明，数据要素流通暗含着价值生产以及剩余价值生产的自否性。由此可以推论的是，在数字经济中，抽象劳动在何种范围上作为社会财富衡量标准是须进一步考察的。

从生产是为了满足需要的角度来说，在价值范畴发挥作用的边界，对劳动量的计量就可以不采取作为抽象劳动代表的价值计量方式或货币计量方式，转而采取作为具体劳动代表的使用价值量的计量方式。如果说资本主义市场经济的本质特征在于赚钱，而社会主义市场经济的本质特征在于满足人民群众日益增长的生活需要（过去是物质文化需要，现在是美好生活需要），那么，重新把交换价值与使用价值联系起来，就是可能的和必要的。

其次，从社会转型角度看，中国式现代化道路赋能数据要素的建构路径不仅朝向社会发展的新动力机制的转换，同时朝向社会主义道路过程中异质性社会关系的建构。

从中国式现代化的发展动力看，数据要素从属于中国式现代化道路意味着，解决数据要素创造价值的两大难题须首先实现数字经济发展动力的升级。在中国式现代化道路中，社会转型首先面临的是中国社会主要矛盾变化。换言之，中国当下面临着人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾是中国从国家层面引领社会转型的根本动力。在物质文明发展程度日渐加深的时代，从以价值量增长为社会发展动力到以人民对美好生活需要为社会发展动力，数据作为生产要素也逐渐从属于人民对美好生活的需要。正是在社会发展动力演变这一意义上，数据要素创造价值两大难题的积极意义在于，它们不仅在理论上预示着社会转型的必要性，也在实践中朝向社会转型的现实运动。

从中国式现代化的现实运动看，人们日常生活的全面数据化与数据要素创造价值之间具有难以逾越的鸿沟。前已分析，数据要素创造价值的两大难题是价值量增长路径的核心难题。但在中国式现代化运动中，一方面，在限制资本无序扩张的发展背景下，人们日常生活的全面数据化不仅越出商品的价值形式，也往往越出资本的价值形式，这就决定了中国式现代化现实运动中的数据要素发展与价值量增长并非是正相关的；另一方面，在中国式现代化的现实运动中，人们日常生活的全面数据化把每个人的生活过程纳入可视化的社会主义道路中，从而赋予数据要素以数据治理、数字治理等政治任务。而在中国共产党领导的现代化过程中，不同于西方学者对自上而下的权力的担忧，也不同于资本总循环过程中数据要素从属于资本的发展路径，即数据要素创造价值的总过程把当代工人阶级置于社会秩序的边缘力量，在中国式现代化运动中，通过数据治理、数字治理、数字经济等方面联动，中国共产党作为先锋队把数据要素所关涉的各方力量整合进社会主义道路。

总之，在中国式现代化过程中，数据要素的建构已经不是单纯的经济事件，因而也不是单纯的价值量增长事件。以国有企业对数据交易的引领性发展为理论焦点，数据要素创造价值在当代呈现出私有财富积累与公共财富积累共同发展、物质财富与非物质财富齐头并进的基本特征。这不仅从国家层面引领了社会转型，也在微观上把数据要素发展的具体路径置于每个人全面、自由发展的实践中。不容忽视的是，虽然中国政府在政策层面不断推进数据要素交易，但与政策的密集布局形成一定视差的是，数据要素的实际交易过程在当前阶段呈现出数据要素定价难、确权难等消极特征。这些消极特征如果不能有效规避，将制约数据要素的自由流通，进而制约数字经济的进一步发展。在这一历史背景下，国有企业率先引领数据要素交易的优势在于，把数据要素促进价值量增长的过程从属于中国式现代化的终极目标，从而有效规避数据要素朝向资本主义方向发展的危险，而国有企业引领数据要素交易的挑战在于，如何促进民营企业实现数字化转型，从而建构充分竞争的数据要素交易市场。