【摘要】数字技术变革改变了经济社会生产方式和组织形式，在提高传统要素生产效率的同时，赋能数据成为经济发展新驱动，为实现高质量发展奠定了坚实基础。然而，在资本意志和数字技术的双重作用下，数据实现了资本化和商品化蜕变，具备价值和使用价值。平台资本将用户数据视为数据时代推行价值剥削机制的沃土，广泛开展数据“圈地”运动，无偿攫取用户数据，并进一步利用算法技术对用户施行精准剥削和循环剥削。应立足平台、数据、算法形成的三维市场结构，优化制度建设，推动数字经济健康发展。

【关键词】平台资本；数据剥削；剥削性滥用；生产消费者；掠夺性占有

一、问题的提出

数据价值化加速推进的过程中，以数据为关键生产要素的数字经济规模不断扩张，成为世界各国经济发展最为核心、稳定的增长极之一。2021年，我国数字经济规模达到45.5万亿元，同比名义增长16.2%，占GDP比重高达39.8%。新冠肺炎疫情之下，相较于萧条停滞的线下经济，数字经济异军突起彰显了其强大潜能和动力，也进一步重塑了人们对数据要素的价值认知与思维模式。2020年4月9日发布的《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》明确指出要加快培育数据要素市场，推进政府数据开放共享，提升社会数据资源价值，加强数据资源整合和安全保护。2022年6月，中共中央深化改革委员会《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》中强调，数据作为新型要素，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。这是党和国家对数据生产要素价值的精准研判，具有理论突破与创新意义。数据脱胎于信息，在网络、算法和现代信息技术的加持下，实现了价值跃迁，在客观记录和反映世界之余，新增了创造社会价值和改造生产方式的内涵。

以数据生产要素为核心驱动的数字经济迅猛发展，在改写和重构世界经济版图的同时，其产业高附加值共性引发社会公众对新型资本剥削和价值分配问题的关注。在打破时空限制、链接多方主体、提供社交、搜索、电商、调配、金融等多元化服务之余，平台近乎独占地榨取数据红利以壮大其资本力量。人工智能、大数据、云计算、区块链等数字技术带来了新一轮的科技变革和产业变革，形成“赢者通吃”和“无序扩张”的新型市场结构，也推动社会经济进入数据资本时代。

在此环境下，人类生产方式得以重塑，资本剥削结构发生剧变。平台内部员工超时、超强度的有酬数字劳动成为一种普遍的社会业态，而与之对应的平台外部用户的无酬数据劳动更模糊了生产者与消费者的身份界限。前者与传统工业劳动剥削逻辑相近，后者成为数据资本时代劳动异化和价值剥削的新形态。利用数据“无形资产”特征和市场“零价格”属性，平台诱导大量用户开展无酬的注意力劳动、玩乐劳动和数据劳动，继而肆意剥削其数据劳动的数据价值，以实现平台资本的自我增殖与扩张，大大推动了社会财富的极化进程。

基于此，学界多从批评性视角对平台资本、数据劳动、数据剥削、数据价值创造等新生现象对经济社会的正反面影响展开了广泛辩证思考，然而对数据剥削何以可为、剥削形式、产生根由等关键问题有待进一步研究和探讨。本文试图从用户数据的本质属性、平台剥削的开展形式、剥削数据化转型的症结所在等角度展开分析，以揭开平台资本剥削用户数据的面纱，以期推动用户数据价值利益得以公平、合理、全面分配，发挥数字经济对共同富裕的助推作用。

二、用户数据：何以剥削

资本主义实现资本增殖的基本运行逻辑是通过多样化剥削方式和劳动组织形式，实现剩余价值最大化。平台资本主义作为资本主义发展的进阶产物，亦不能突破这一定式。随着数据资源晋升为新型生产要素，平台资本剥削呈现对象泛化、领域拓展、形式多元的趋势。资本剥削体系呈现由“资本—劳动”的二元结构向“资本—劳动—数据”的三元结构转变。在平台资本的运营模式中，非雇佣的用户沦为“数据佃农”，用户数据成为资本增殖新的不竭源泉。那么，用户数据究竟何以成为资本剥削的价值载体？厘清这一问题成为剖析平台资本剥削用户数据问题的先决条件。

1.用户数据的资本商品属性

为舒缓制造业投资回报率经年衰退的经济上行压力，资本主义日益将数据生产要素的开发利用视为驱动资本增殖的新支柱。凭借人工智能、大数据、云计算等数字技术支撑，数据在资本的运营下生成资本商品并实现盈利，其生产链条可划分为四个阶段：用户数据→提炼数据→资本数据→资本商品。用户行为被多种传感器、智能设备进行数字化记录后创造了大量的数据原材料，经平台企业采集、清洗、标注、分析、可视化等技术提炼后产生使用价值，初具潜在的资本属性。数据的使用价值本质上是一种预判能力，其价值的大小由平台提炼能力和资本运营模式所决定。具有特定功能的提炼数据，如征信数据、金融数据、搜索数据等，可转化为资本数据，服务于平台企业的生产、经营、战略决策等社会生产环节。

随着数据使用价值的日益凸显，资本市场自然产生了新的市场交易需求，数据的资本商品属性最终形成。一方面，数据作为生产要素不仅能提高资本、劳动力、土地等其他生产要素的使用效率，更深刻影响平台经济活动的组织方式，具有独立的价值形态。另一方面，功能各异的提炼数据亦可以资本商品的形式出售，促进关联企业产品或服务的优化升级和创新发展，催生规模庞大的数据交易市场。此外，数据兼具资本商品经久耐用这一重要特征。作为一种以多种方式采集、提炼和使用的无形资源，数据可以重复使用而无损耗，且其价值和使用价值会随着数据提炼技术、提炼方式和关联数据的发展而不断增值。

2.用户数据的劳动异己属性

数字经济时代的变革给资本主义的生产组织方式和剥削形式带来了极大颠覆，但劳动剥削和异化的本质并未发生根本改变。在工业经济时代，资本家基于生产资料的垄断权迫使工人出卖劳动力，并对其劳动产品无偿占有，而数字经济时代的情形更甚，平台资本的剥削演变为对工人和用户的双重剥削。平台企业通过提供“零价格”的产品或服务，诱导用户异化为生产消费者(Prosumer)，在主动贡献个人信息数据之余，更利用自身时间、脑力及精力无意识地为平台提供注意力劳动和生成信息内容的数据劳动。但相较于获取非等价劳动工资的工人，用户的被剥削处境更为恶劣，用户享受“零价格”平台产品或服务的过程掩盖了用户出卖数据劳动的过程，使得用户在无意识中沦为“数据佃农”而无法自拔，其劳动产出的数据产品更天然具有异己属性，被平台资本无偿占有以实现剥削效率最大化和资本增殖。不仅如此，平台还可基于用户数据进行标注、分析、可视化等技术提炼形成“用户画像”，进而掌控消费者偏好、消费承受能力、产品市场需求等市场交易信息，通过外部性剥削或剥削性滥用等手段最大限度地挖掘用户数据的剩余价值。

3.用户数据的价值隐蔽属性

作为数据资本时代的核心驱动力，数据生产要素的价值已毋庸置疑，但与其他传统生产要素相比，其价值亦存在显著特性，即价值隐蔽属性。数字技术和平台组织经营模式的发展重新掩盖了资本逻辑的运行规律，为用户数据价值剥削蒙上了一层面纱，具体表现在以下几个方面。

其一，用户数据的非物质性。作为描述用户个人信息、生成信息和数字足迹的抽象符号记录，用户数据是用户线上生活的“天然孳息”，属于无形资产范畴，作为代码存储于平台企业的数据存储服务器内不为用户所见闻。同时，作为“天然孳息”，用户数据独立于用户主体，在法定范围内对其使用和交易，并不会对用户本身造成客观影响。

其二，用户数据的初始性。个体用户数据是有待清洗、整理、分析的杂乱原始数据，处于数据资本商品价值积累的初始阶段，有待平台资本基于特定目的开发利用。因此，个体用户往往难以判断其关联数据是否具有价值以及怎样产生价值。

其三，用户数据价值的主体性。数据价值关系的形成有赖于平台主体的存在。用户数据客观上天然存在某种有用性，但在平台发现和掌握其使用方法之前，仍不具备现实价值。例如，居民的纳税、消费、借贷、收入等数据在征信平台出现之前，难以被综合利用以促进信贷市场发展。搜索平台亦可根据用户的搜索记录，洞察消费者偏好和产品市场需求以供生产商和商家生产、经营和战略决策考量。概言之，用户数据的价值有赖平台主体的创造性发现。

图1  用户数据价值创造生产链

其四，用户数据价值的难以评估性。价值是“凝结在商品中无差别的人类劳动”，而数据资本商品的凝结过程更为复杂、多元。数据资本商品的价值生成不仅是量变到质变的过程，亦是广大用户、数据工程师、平台等多方参与的结果。因此，个体用户数据的贡献价值往往难以衡量。同时，基于用户数据价值的主体性，数据价值的话语权由平台资本所掌控。在此情形下，平台资本为追求利益最大化，通常会抹杀用户数据对数据资本商品的源泉性贡献，使其价值不为用户所知悉。

三、平台资本：以何剥削

数据资本时代，数据成为经济增长的核心要素。平台资本采用“零价格”产品或服务运营策略掠夺性占有用户数据，并借助网络效应垄断数据生产要素。凭借对其平台生态市场的控制力和数据生产要素的支配力，平台资本将马太效应发挥到极致。与此同时，平台还借助算法频繁地对用户实施过度采集数据、大数据杀熟、算法歧视等剥削性行为。数字技术带来高生产效率的同时，也使平台能以更精巧与隐蔽的方式对用户开展全面、深刻、无限的剥削。

1.利用零价格市场掠夺性占有数据

伴随着数字技术的变革发展和数字化进程提速，平台逐渐成为数字经济发展的核心驱动力。云计算、人工智能、算法、大数据、区块链等数字技术的更新迭代，使用户数据价值凸显，成为关键生产要素。为在市场竞争中处于优势地位，平台资本通常采取“零价格”策略收集用户行为数据，即通过免费的产品或服务换取用户个人数据和生成信息内容数据。提供免费产品或服务的营销战略掩盖了数据对价给付的实质，用户在使用过程中产生的浏览、点击、购买、分享等数据都将被平台无偿收集。被收集的用户数据通常被运用于优化算法，囿于用户数据的非物质性、初始性、数据价值的主体性和难以评估性等特征，个体用户难以认识到其数据的价值，因而通常默许网络平台收集其个人数据。基于此，越来越精准的算法推荐及更加高效的供需匹配效率将极大增强用户黏性，强化平台对用户数据的掠夺性占有。

平台对用户数据的掠夺性占有还伴着数据的过度采集与使用。随着数据生产要素价值的日益凸显，资本逐利性必然催生更强烈的占有欲望，驱使平台过度收集用户数据。凭借迭兴的数字技术，平台为广大用户构筑了如影随形的信息感知系统，实时、全方位地收集用户行为的“数据剩余”。同时，“零价格”市场恰巧回避了数据给付的必要限度，模糊了必要数据与剩余数据间的界限，导致用户在不确定个人数据使用场景与使用程度的情形下，便授权平台任意采集其行为数据，进而沦为数据佃农。当用户数据创造的价值大于数字平台投入的研发成本时，便产生数据剥削。这一剥削过程体现了平台产业高附加值的资本运行逻辑，平台资本对数据的掠夺性占有形成事实上群雄并起的“数据殖民”新格局，由此形成的极端集中的算法权力在资本利益至上的逻辑下必然致使数据的掠夺性占有得到进一步强化。

2.利用网络效应垄断数据生产资料

平台得以肆意掠夺性占有用户数据，其关键原因在于网络效应的聚合作用。网络效应可分为直接网络效应与间接网络效应，直接网络效应是指平台一边的用户数量会伴随着同一边用户数量的增加而增加；间接网络效应是指平台一边的用户数量会伴随着另一边用户数量的增加而增加。在“零价格”模式下，平台一侧的用户成本由另一侧用户承担，在网络效应的加持下，承担平台运营成本的一侧用户并不必然因过度采集数据而脱离平台，反而可能因平台另一侧用户数量的增加而对平台产生更高的依赖性与用户黏性。

在网络效应的影响下，平台的用户黏性逐渐增强，平台不仅利用“零价格”的数据赚取巨额的广告费用，还通过用户个人信息及行为数据喂养并提升学习型算法的预测能力。平台的算法预测能力越强，用户对平台的依赖程度就越高，用户跨平台转换成本同步提高。在平台、数据、算法三维竞争结构的影响下，平台极易利用网络效应形成正向反馈循环，不断提高数据市场进入门槛及其他平台采集用户数据的成本与难度，进而垄断数据生产资料。此外，平台基于业务与发展的战略考量，通常会不断拓展新领域与新市场以巩固自身垄断地位，通过将自身既有数据与算法优势传导至新的市场领域，实现对数据生产资料的跨界垄断。

3.利用算法对用户数据剥削性滥用

算法技术的发展革新了平台资本生产经营和资本增殖的方式，却并未使用户从资本剥削中抽离出来，反而使资本剥削披上了平等、自由的面纱，以更为精巧的方式实施无孔不入的剥削。数字技术在提高生产效率的同时，也成为平台剥削用户数据的重要手段。一方面，平台以免费的产品或服务，打破用户劳动时间和休闲时间的界限，通过算法的个性化推荐，增加用户使用网络平台的时间，从而获取更多用户数据。另一方面，平台记录和分析用户的生活分享信息和数字生活足迹，借助数字技术将此类行为信息转化为可利用的资本数据，既可运用于优化学习型算法以提升产品服务质量和用户体验，又可将其商品化交易以赚取巨额利润。

数据资本时代，技术革新赋能价格歧视成为平台资本增殖的重要手段。算法在为消费者提供高效服务的同时，为平台资本实施高精准、高隐蔽性的价格歧视行为提供了可能性与可行性。实践中，具有垄断地位的平台通常滥用其算法技术和行业支配能力，针对用户黏性和消费能力较强的消费者施以更高价格或更严限制条件，最大限度地攫取用户剩余价值。在算法黑箱的影响下，用户无法获知算法的运行机理及其技术逻辑，导致市场主动权始终掌握在平台手中。长此以往，平台终将沦为资本逐利与数据剥削的数字围场。除此之外，为更好地迎合用户需求，平台还通过学习型算法实现用户个性化推荐，不断向用户推荐其感兴趣的内容。这类个性化推荐收窄了用户的信息接收范围，并减少了接受差异化讯息的可能性，致使用户深陷“信息茧房”而不自知，亦为平台持续实施数据驱动型剥削性滥用行为创造了客观条件。

四、机理解构：剥削数据化转型的历史必然与现实因由

人工智能、大数据、算法等数字技术的发展催生了平台这一新型经济组织形态，有效提高了社会生产经营效率，解放了生产力。但是，作为资本主义的创新运用，数字技术并未使平台摆脱通过剥削实现资本增殖的基本逻辑，反而为其蒙上一层隐蔽而精巧的技术面纱。数据的价值实现亦为资本统治劳动缔造了新条件，推动平台资本剥削的数据化转型。同时，基于工业经济理论和原理的所有权制度和传统监管体系无法有效应对数字经济破坏性创新发展的挑战，使得平台资本无需通过暴力手段即可实现数据的掠夺性占有和剥削性滥用。概言之，平台资本剥削用户数据既是资本主义发展的必然结果，亦是社会治理体系的法治缺漏使然。

1.资本意志驱使平台剥削

资本原始积累是资本主义发展的重要前提，但积累过程并不会随着资本主义生产关系的确立就此中止，而是持续贯穿资本主义发展全部阶段。资本的目的是追求利益最大化，平台资本亦不外如是。平台股权架构中的资本属性和无序扩张的现实表现即是对此的最好映照。因此，在资本运行逻辑的驱使下，用户数据这一平台重要生产要素不可避免地成为资本积累和剥削的重要围场，平台通过掠夺用户数据以实现资本增殖和精益再生产，进而在资本与技术的合谋下最大限度地剥削用户的消费能力。

2.平台垄断造就数据霸权

在网络效应和锁定效应的反馈作用下，数字经济呈现“赢者通吃”的特征，平台的垄断资本主义进程不断提速。市场先驻平台基于对用户数据的掠夺性原始积累，初步占据市场主导地位，并充分利用数据优势和算法范式优化竞争策略，不断强化其市场控制能力，形成马太效应。近10年来，由数据争夺引起的平台纠纷频发不止，从早期的“3Q大战”、顺丰菜鸟数据之争到如今的“平台二选一”“头腾大战”“微信断链飞书”，这些争端事件本质上都是平台对数据控制权的角逐。此外，平台充分利用海量用户数据优化算法范式，更精准地研判用户需求和市场趋势，建立超强的用户黏性，进一步排除和限制市场竞争，构建和巩固其市场垄断势力。

随着平台进入垄断资本主义阶段，数据资源的空前集中造就数据霸权应运而生。这也意味着平台对数据资源的掠夺和剥削发展到新的阶段。用户锁定效应发生质变，由基于高额转换成本的“弱锁定”转型为因市场选择缺失导致的“强锁定”。在数字化改革不断深化的大背景下，用户将陷入进退维谷的境地，被迫接受平台的数据掠夺和剥削。平台凭借对用户的“强锁定”成为数字经济稳定用户流量入口，通过产业多维化变革，构筑平台生态系统，以全面监视和收集用户数据。此外，为实现数据价值快速、高效变现，平台不再满足于利用用户数据优化资源配置和市场布局，而是对用户实施数据驱动型剥削性滥用行为。平台依据用户数据通过算法技术对用户进行分类画像，并将同样的产品或服务根据不同的用户群像匹配以不同的价格，或者在消费体验、权益保障等方面有所差别，形成算法偏见(Algorithm of Prejudice)和价格歧视。

3.制度滞后引致分配缺位

目前，我国法律在用户数据的权利归属、交易规则、定价机制、隐私安全等方面存在着制度滞后问题，使数据要素贡献评价和利益分配受阻。尽管“加快培育数据要素市场”已成为发展数字经济的重要指引，地方竞相搭建数据交易平台，但数据要素统一大市场建设仍处于起步阶段，亟待完善。究其原因，概数据要素市场化配置的法律机制不畅使然。

其一，数据权属尚不明确。所谓数据权属是指数据的权利归属和行使规则，具体包括数据的支配权、占有权、使用权、收益权、处分权、用益物权等。“清晰的产权界定是市场交易的前提”，明确数据的相关权利主体和权利内容是推动数据市场繁荣发展的基础。然而，现行《民法典》《数据安全法》《个人信息保护法》等相关法律法规在数据权属问题上普遍采取留白形式，使得数据权属体系成为制约数据市场建设发展的主要因素。

其二，数据交易规则有待健全。数据交易是数据价值实现和利益分配不可或缺的重要环节。但从目前各数据交易平台的运营实践看，数据市场交易惨淡，归根结底是缺乏完善的交易规则。一方面，核心数据多由垄断平台所掌控，平台往往不愿意交易其核心数据。数据垄断和数据割据客观加剧了数据市场的“孤岛效应”，造成流通数据品类贫乏、利用率低下，致使市场交易意愿淡薄，极大抑制了交易活力。另一方面，数据的价值不仅取决于数据本身质量更受制于互联网公司的价值转换能力。交易相对人在未获取数据之前无法确定数据是否符合估值，而一旦商家披露数据，交易相对人既已实际获取该数据价值。简言之，在数据交易市场，交易双方陷入双重信用危机致使交易停滞。再者，因缺乏数据财产权保护，诸多初创平台为削减数据获取成本，往往采取数据爬取等“搭便车”行为，未经授权即窃取用户数据，进而加剧数据交易市场的悬置。

其三，在价值定价环节，个体用户数据的市场贡献往往难以被精准评价。无可非议，单一数据不存在使用价值，且数据本身不能独立创造价值，而是在资源配置过程中充当良性触媒。因而，数据要素的价值实现，不仅需要数据的集中，更有待将其与资本、土地、劳动、技术等传统生产要素有机融合。传统的数据交易往往追求“量”，标的均为海量的用户数据集合。在数据集合中，冗杂的、碎片化、非结构化数据堆积成为常态，一方面增加了关键数据和结构化数据价值识别的难度和风险，另一方面为个人用户数据价值的合理评价带来不便。同时，数据要素的市场贡献度随应用场景的转换亦有差异。数据指标之间的复杂互动使得同组数据在不同应用场景下优化资源配置和赋能经营决策的效用并不相同。此外，数据的价值发现是一个延续性过程。基于数据的内容非消耗性特征，用户数据的价值亦非一成不变，而是随着平台数据收集的维度和算法技术的优化而不断产生新的价值增量。基于算法黑箱和信息不对称，用户往往难以充分、及时、准确觉察其数据的实用价值。凡此种种使得个体用户的数据价值定价成为一笔“糊涂账”，不利于统一开放、竞争有序的数据要素市场建设。

其四，隐私安全保护体系不健全是数据型剥削生成的另一症结。在数据收集阶段，现行《个人信息保护法》规定的“知情—同意”规则尚不足以保障用户对平台数据收集的质疑权利。在平台数据收集权利清单缺位的情况下，平台得以无负担地基于经济地位的不平等性，以“拒绝即无服务(Take it or Leave it)”数据政策对用户处以直接性剥削，过度收集用户数据。在数据开发利用阶段，平台会以提升个性化服务为噱头，取得用户自愿同意而突破数据“可用不可见”的处理原则，对用户数据进行商业化利用，以信息茧房或价格歧视等方式最大限度收割用户的剩余价值。即使是匿名处理后的用户数据，平台依然可以通过大数据和算法技术对其进行群体画像达到“识别性”效果，由此为剥削性滥用行为披上技术“隐身衣”。概言之，一元的数据隐私安全保护体系无法因应经营策略和算法技术创新发展带来的挑战，有待将隐私保护原则纳入数字经济治理体系的各个领域，诸如平台反垄断、算法管理、平台责任等，形成数据型剥削的多元化规制体系。

五、规制进路：普惠数据红利

不同于传统生产要素，数据劳动具有普遍性，且数据价值具有非消耗性和非排他性。通过规制资本剥削用户数据问题，还民以数权，将可持续的数据红利普惠于民。

1.推动数据要素权属的结构性分置

根据科斯定理，明晰的产权是解决外部不经济问题的最优路径，进而保证资源配置过程中的效率与公平。换言之，数据要素的权属配置是首要问题。不同于传统生产要素，数据要素的权属配置涉及多元利益主体。以用户数据为例，其来源主体为用户，处理主体为平台，并最终为平台所事实控制。复杂的数据生产过程使得既有的“所有权—用益权”模式难以因应数据权益公平分配的挑战。必须落实《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》中的确权政策，以“权利束”为理论基础，构建满足数据多元主体利益诉求的结构性分置路径，为用户参与数据分配提供法治保障。

2.构建平台、数据、算法三元融合反垄断规制体系

随着数据的要素价值凸显，平台资本基于用户数据的原始积累和算法技术的迭代优势，获取市场垄断势力，成为平台资本得以剥削用户数据的力量泉源。在垄断型市场结构的背景下，用户逐渐丧失选择的权利，受制于社会生活的客观需求，不得已成为资本剥削的对象。鉴于此，应立足于平台、数据、算法三元融合视角构建反垄断规制体系以抑制资本剥削用户数据。其一，落实《反垄断法》“鼓励创新”的立法目的，将市场创新创造活力纳入反垄断审查范围，评估平台资本对相关市场的控制力和影响力，客观保障用户的替代选择。其二，将数据、算法作为评估平台垄断行为的重要因素。在零价格市场中，平台对其市场支配地位的滥用不应仅局限于价格审查，更应包含对数据的违法性收集和算法的剥削性滥用。其三，引入数据的可携带权和互操作性制度，降低数据迁移成本以削弱平台资本对用户的黏性控制，促进用户数据市场的繁荣供给和有效竞争。

3.创设数据银行完善数据要素市场生态

普惠数据价值不仅需要保障用户对其数据的掌控，更有赖于完善的数据要素市场基础设施建设以助其变现。如前所述，个体用户的数据并无使用价值，唯有大量用户数据经过基于特定目的的清洗、整理、分析后才能投入生产和使用。此外，根据现有的数据交易所规则，用户个人无法直接成为数据交易的主体。换言之，纵使用户掌握了其数据的迁移性权利，仍然无法实现该部分数据权益。为因应此挑战，可借鉴银行资产管理理念和经验，建设用户数据银行作为数据要素市场基础设施。在数据可迁移和互操作的制度保障下，用户可控制个人数据在平台与数据银行之间自由流转。数据银行作为用户数据的运营平台参与数据市场交易流通，为用户数据的资产化和收益化提供组织保障。通过对用户数据的规模化和专业化运营，数据银行可遵循“市场评价贡献、贡献决定报酬”的分配导向，兼顾效率与公平，为不同用户支付差异化“数据利息”，切实实现数据红利全民共享。

4.发展监管科技革新资本剥削数据的监管范式

徒法不足以自行，还需以适应数字经济发展规律的思维与手段完善监管范式，防范和应对资本剥削用户数据问题。监管科技勃兴于金融领域，有效解决了传统金融监管中的技术性风险，亦可为监管平台资本对用户数据的剥削性滥用提供借鉴。监管部门可采用与科技发展相匹配的新型监管模式回应资本数据垄断的特殊性，以契合数字经济创新的技术性本质特征，从而更好地应对数字经济平台剥削数据问题所内含的风险及其引发的监管挑战。具体而言，即将监管理念形式化、代码化后嵌套于平台算法之内，对用户数据剥削性滥用行为实行穿透式、平等式、触发式监管，实现数据治理体系与治理能力现代化目标。

结论

在资本意志和技术变革的双重作用下，用户数据实现了价值跃迁，形成资本数据或资本商品。同时，其天然的劳动异己性和价值隐蔽性使其成为数据时代资本剥削开展的不二选择。为推进资本积累和价值增殖进程，平台广泛掠夺占有用户数据资源，开展数据“圈地”运动，并结合技术手段实施数据驱动型剥削性滥用行为，最大限度攫取用户剩余价值。概言之，平台经济作为资本主义的创新运用形态，并未摒弃资本积累和剥削的内核，反而将其拓展到用户数据维度。

诚然，数据的价值创造是多方主体共同参与的结果，但究其源头，用户的数据劳动是数据价值生产链条的初始环节。倘若没有用户生成数据，平台也就无从提炼和利用数据要素实现精益生产，数据资本时代亦将丧失其独特性。因此，平台资本应饮水思源，将用户纳入数据利益分配体系之中，完善数据要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的分配机制，扎实推动共同富裕。

此外，堵塞制度漏洞是治理平台肆意剥削用户数据问题的必由之路。在全面建设社会主义现代化国家和全面依法治国的战略背景下，应立足平台、数据、算法形成的三维市场结构，优化制度建设，推动数字经济健康发展。首先，明确数据权属，赋民以“数权”，为用户参与分配提供法治保障。其次，重构反垄断法律框架，将数据垄断纳入反垄断法规制度体系，瓦解平台数据霸权，破除因市场选择缺失造成的用户“强锁定”效应。再次，建立数据要素市场化配置体制机制，健全数据交易和定价规则，推动数据要素统一大市场建设，促使平台基于用户数据的公共收益公开、透明。最后，创新和发展技术驱动型监管范式，揭穿算法技术面纱，有效防范和规制平台的数据驱动型剥削性滥用行为。

作者：侯晨亮 中国人民大学法学院博士研究生；杨东 中国人民大学法学院教授。

本文原载于《中国特色社会主义研究》2022年第5期。