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《中国社会科学文摘》2022年第6期P89—P90 西北大学经济管理学院，摘自《经济纵横》2022年2期，梁华摘 数字经济时代的到来使数据要素日益重要，厘清数据和数据商品的内涵，明确数据商品的形成依据，挖掘数据商品的价值实现机制，有助于推动数据要素、数据商品和数字经济的健康发展。 数据商品二因素 数据商品的二因素体现在数据商品既具有使用价值，即传递信息、提供管理依据等自然属性，能够满足人类的某种需要；又凝结了人类一般劳动，具有价值。具体来说，数据商品的使用价值体现在数据商品的有用性，不同类型数据商品的作用各不相同。数据商品能满足人们的某种需要，不仅可直接作为消费资料，也可作为生产资料。作为一种生产要素，数据商品同技术、劳动、资本等一起参与新价值的创造。数据商品的使用价值是其自然属性。同时，数据商品具有价值，即数据商品凝结了无差别的人类劳动，包括数据的搜集、整理、加工、分析等。数据商品的生成耗费了一定量的数字劳动，是一种人类抽象劳动的凝结。数据商品的价值是其社会属性。具体来说，数据商品的价值构成至少应包含以下三个方面：一是新价值创造，包括收集、整理、开发等数据资源耗费的人类劳动；二是旧价值转移，包括收集、整理、开发等数据资源设备和软件转移的价值；三是原始数据本身的价值，也就是原始数据作为一种原料产生的垄断性价值，如支付给原始数据资源拥有者的报酬，即支付数据提供商的报酬。由此可见，数据商品既能满足人的某种需求，其自然属性决定其有使用价值；又凝结着人类无差别的抽象劳动，具有价值，体现其社会属性。数据商品是使用价值和价值的统一，具有二因素。 此外，数据商品还有交换价值，而且其交换价值不同于普通物质商品的交换价值，具有特殊性。马克思指出，交换价值首先是一种使用价值同另外一种使用价值相交换的量的关系或比例。商品交换价值是商品价值必然的表现形式。普通物质商品交换的是商品的所有权，通过获得商品所有权获取商品的使用价值，而数据商品一般交换的是其使用权或经营权。由于数据商品复制的边际成本为零，数据商品所有者可以无限交换其使用权，进而获取超额利润。而且，数据商品的交换价值要依赖数据平台来实现，因而交换效率更高、交换活动更加专业。 数据商品的使用价值、价值与交换价值密切相关。首先，数据商品的使用价值是数据商品价值和交换价值的前提，也是数据商品价值和交换价值的物质承担者。如果数据商品没有使用价值就形不成商品，更不存在价值和交换价值，不同数据商品所具有的不同使用价值及人们的不同需求促使交换行为发生。其次，数据商品价值是交换行为度量的依据，是交换价值的内容和基础。数据商品的价值是内在的、抽象的、绝对的，而交换价值是外在的、具体的、相对的。数据商品的交换价值有时与数据商品价值一致，但更多的情况是数据商品的交换价值会随着供求关系的变化而与价值偏离。最后，数据商品交换价值是数据商品价值的表现。通过数字平台中数据商品的交换，才能实现数据商品价值。 生产数据商品劳动的二重性 数据商品的二因素本质上来源于生产数据商品的劳动的二重性。一方面，商品具有满足一定需要的某种使用价值，生产某种商品需要特定种类的生产活动，这种生产活动有明确目的，有具体的操作方式，也有特定的对象、具体的手段和明确的劳动结果，这称之为有用劳动或具体劳动。作为生产商品使用价值的有用劳动，是不以一切社会形式为转移的人类生存条件，是人类生产生活得以实现的永恒的自然必然性。因此，生产商品的具体劳动是劳动的自然属性，有着具体的表现形式。那么，生产数据商品的劳动也有具体的形式——数字劳动，即劳动者在网络设备或终端设备上系统地表达或组织已有数据，从而带来利润的劳动。这种数字劳动既可以是脑力劳动，也可以包含一定的体力劳动。生产数据商品的具体劳动也有明确的目的、操作方式、对象、手段和结果。如，生产采集类数据商品的具体劳动的主要目的，就是搜集到可靠、准确、及时的数据商品；具体操作方式多种多样，可以人工采集，也可以利用机器、算法采集；劳动对象可以是没有经过加工的一手数据或原始数据，也可以是通过各种手段整理之后的二手数据或次级数据；采集手段方面，可以通过各种客户端采集，也可通过服务器采集，还可通过第三方渠道采集；劳动结果则是通过以上具体方式获得的数据结果。这样，生产数据商品的具体劳动就形成了数据商品的使用价值。另一方面，如果把生产数据商品劳动的特定形式和性质撇开，从而把数字劳动的有用性撇开，那么生产数据商品的劳动就只剩下一点——人类劳动力的耗费。尽管生产数据商品的劳动的具体形式表现多样，但归根到底都是人的脑力或体力的耗费，也就是说数据商品价值体现的是人类劳动本身，是一般人类抽象劳动的耗费。因为无论是生产数据商品的何种具体劳动形式，如采集、治理、存储、整理、计算、分析、管理、挖掘等，虽然是不同质的生产活动，但都是人的脑、肌肉、神经等劳力的耗费。生产数据商品的抽象劳动是劳动的社会性，没有具体形态，形成数据商品价值。 数据商品价值的实现 数据商品价值的实现必须通过数据商品的交换环节，大力挖掘数据商品的交换价值，将其充分放大，从而获取数字劳动的剩余价值。 通过价值实现，数据商品可以转化为数据资本，正类似于普通商品转化为货币。由于数据商品的非竞争性和边际使用成本为零的特点，使得数据商品的价值倍增实现成为可能。但同时，数据商品的低边际使用成本和可复制性的特点，也使数据商品的确权比较困难。 数据商品价值实现过程中涉及多个参与主体，包括数据商品生产者、采集者、处理者、分析者等。数据商品生成的每个环节都有一定量的劳动注入，因此，多个参与主体都认为自己参与了数据商品的价值创造，数据的权属界定不清，更没有相应的法律保护，极易出现数据商品垄断。目前，数据商品的价值实现机制还不透明。 |
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