党的二十届三中全会提出，“建设和运营国家数据基础设施，促进数据共享”。习近平指出：“要构建以数据为关键要素的数字经济……发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用。”人工智能、大数据、云计算等新兴信息技术的快速发展和普及应用，日益塑造泛在数字化生产生活环境、重构人类社会物质资料生产方式。在泛在数字化环境中，整个社会无时无刻不在生产、传播、分享和消费数据。数据成为继土地、劳动力、资本等传统生产要素之后的一种新型生产要素。社会物质生产数据化和数据生产要素化催生了数据资本这一新的资本形态。运用马克思主义立场、观点和方法阐明数据资本本质及其独特属性、深化数据资本的认识、形成科学数据资本观，对坚持和完善社会主义市场经济体制、规范和引导数据资本健康发展、推动共同富裕取得更为明显实质性进展具有重要理论和现实意义。
一、数据资本的生成逻辑
人类对数据的认识与应用历史悠久。从古埃及时期测量土地产生的数据，到文艺复兴时期对自然的数据化，再到如今数字经济时代储存和流通于各种介质中的数据，可以说“翻开科学史，我们很快会发现，科学的历史就是一部人类对事物数据化的历史”。近代科学的发展使数据化的脚步逐渐从自然界向人类社会延伸，数据越来越成为人类认识客观世界的尺度。随着20世纪末复杂科学兴起，以及21世纪互联网的普及和智能设备的风行，人类迎来大数据时代。无处不在的海量数据越来越成为人类生产力持续取得新突破的一种不可或缺的、基础性的生产要素。在当前全球经济竞争格局中，大力发展以数据为关键要素的数字经济成为各国抢占经济发展制高点的新引擎。资本主义在数字经济中进一步发展，资本与数据“联姻”生成资本新样态—数据资本。但是，数据并非天然就是资本。数据成为资本必须实现“原始数据—数据资源—数据商品—数据资本”等一系列跳跃。
1.原始数据资源化
数据资本通过生产和卖出数据商品来创造和实现价值。其中，生产数据商品的“原料”即原始数据，是用数字化方法对客观事物的记录或描述，不仅指狭义上的数字，还可以是具有一定意义的文字、图像、音视频等离散或连续的值，也可以是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。在计算机系统中，数据以二进制信息单元0、1的形式表示，是所有能输入计算机系统并被计算机程序处理的符号介质的总称。网络用户在日常网络活动中遗留的痕迹是原始数据的主要来源。这里的网络用户不仅指独立分散的个体用户，还包括各种规模的公司企业以及政府部门和机构组织。他们通过网络进行生产、生活、经营、服务和管理等活动时会在服务器中留下数据信息。其中，网络个体用户数据是原始数据最主要的来源。这些数据作为个体用户在数字化、网络化生活中产生的副产品，其所有权本应归属个人。但是，一方面，这些数据在初始状态下以非结构化的、分散的形式存在于网络空间各个角落，其使用价值尚未凸显。数字平台一般直接通过网络爬虫、应用程序接口(API)等方式对网络个体用户进行无征求数据采集。另一方面，网络个体用户普遍缺乏收集、处理和分析大规模原始数据的技术能力和需求。这导致原始数据往往被用户忽略，成为一种看似“无实际效用”且“无主可寻”的信息碎片。随着数字技术不断迭代发展，零散庞杂的原始数据内蕴的潜在价值被资本逻辑捕捉和挖掘。数据成为资本家竞相争夺的宝贵资源，数据资源化及其价值实现过程体现了数字经济下资本积累的新常态。
数据化的社会发展趋势日益显示出“数据是可以‘挖掘’的矿藏。”例如，谷歌公司利用其强大的数据处理能力和统计技术，通过收集和观察人们的网上搜索记录，成功预测美国冬季流感的传播，并因此获得巨大市场价值。随着数据不断富集和深度分析，其潜在价值日益显现。原始数据逐渐转化为具有显著经济效益的数据资源。换言之，数据资源是对原始数据进行系统化采集、精细化处理、智能化聚合和科学化分析而形成的结构化、标准化、可互操作且具有科学可信度的数字化信息集合。数据资源的形成要求数据达到一定规模和质量，展现出体量大、多维度、全面性的特点。只有满足这些条件，数据才能实现从原材料到资源的跨越。
资本家以“山猫眼睛”般洞察市场，察觉到数据资源蕴藏巨大经济潜力。随之，他们发起一场旨在实现数据剥夺性占有的现代“数据圈地运动”。一方面，资本家投入巨额资本，构建以数字平台为核心的数字化基础设施，用于原始数据的收集、存储和分析，并创造和攫取大量数据资源；另一方面，他们积极推动能够实现量化一切的大数据、大幅度提升计算能力的云计算、万物互联的物联网等数字技术的发展和普及，不断积累技术优势，以实现数据规模化增长和高效率流通。谷歌公司利用其互联网服务每天处理的数据量已超过24PB(1PB=1048576GB),这一数字相当于美国国家图书馆所有报纸出版物所含数据量的上千倍。资本家利用数字平台的基础垄断地位以及强大的技术优势实现原始数据生产者与所有者相分离，成功剥夺网络用户的数据所有权。这不仅展示出数据资源的巨大价值，也反映出资本家为创造和实现数据资源价值进行了前期大规模资本投入，这些构成了数据资源商品化的重要前提和基础。
2.数据资源商品化
数字平台是数据商品生产与交换的关键场所。平台经济发展初期，原始数据和数据资源并不主要转变为商品形式。这个阶段的平台流量和用户群体还不稳定，必须通过收集和分析用户数据来提升平台服务水平，优化用户体验，进而增强用户黏性以及吸引更多流量和新用户。随着用户规模化发展，平台运营主体逐渐获得开发用户数据的充分条件，原始数据变成商品有了可能。在市场竞争驱动下，资本家从各式各样的盈利模式中发现“数据剩余堆积”蕴含巨大商机。数字平台作为连接多边市场的重要中介，在资本逻辑下利用数字技术分析和加工海量数据，在了解各方用户特点和需求的基础上生产和提供丰富的、个性化的数据商品和服务，既满足多方用户需求，又能为平台自身带来更多利润。在这个过程中，数据分析是决定数据能在多大程度上促进平台发展以及满足用户需求的关键环节。
必须明确的是，进行数据分析并创造数据新价值的主体只能是数据劳工。不论数字技术如何先进，离开数据劳工的劳动，数据商品则无从谈起。用户在平台数字留痕、产生原始数据的过程是一种无意识行为，他们没有参与数据商品生产过程，不能纳入数据劳工范畴。数据劳工被资本家雇佣为数据价值链上的关键执行者，他们运用算力、算法工具对原始数据进行系统标识、规范化等预处理。随后，数据劳工对经过预处理的海量数据进行细致整理、清洗、提炼和挖掘，以筛选出符合特定任务要求的高质量数据。接着他们借助机器学习和神经网络等算法工具，对数据进行深层信息提取和知识发现。这一步是使海量数据转化为行之有效的“交易决策”的关键环节。最后通过检验并确认为有效的数据产品以数据商品身份进入流通领域，用来更好地指导现实经济活动，实现企业数字化转型、产业体系变革和经济效率提升。数据劳工在一系列劳动过程中不仅丰富了数据商品的使用价值，还通过大量体力和脑力劳动创造剩余价值，因而他们的数字劳动是一种生产性劳动，也是数据商品价值形成的源泉。
资本主义生产“不仅要生产使用价值，而且要生产价值，不仅要生产价值，而且要生产剩余价值”。为实现数据资源商品化的剩余价值生产的目的，资本家需将数据商品投入数字流通平台，与广泛经济主体进行交易从而实现数据商品价值。
3.数据商品资本化
资本主义生产方式具有两个特征：一方面，生产是为了交换，“它生产的产品是商品”；另一方面，生产是为了创造剩余价值，“剩余价值的生产是生产的直接目的和决定动机”。数据商品在投入市场前一般通过算法匹配与预测行为实现精准供需对接。然后再利用广告宣传等方式引导用户消费与决策，从而催生更多消费行为，提高交易量，实现利润最大化。也就是说，数据商品最终的消费者是平台用户。前文提到，原始数据这一生产数据商品的重要原材料也产生于平台用户。无论是用户在平台进行各种操作和活动留下的“数字足迹”，还是用户在消费平台数据商品时产生的新数据，都被技术后台无偿提取。数据商品正是在这样的逻辑中实现其价值，转化为资本家手中的大量资本，同时又为下一轮资本积累创造条件。
资本家为了不断占有剩余价值，势必进行数据资本的扩大再生产，进行新一轮资本积累。只要用户持续访问和使用平台，就会源源不断地为平台及其背后的数据资本运转提供数据原料。此外，资本家不断增加开发、建设和应用数字技术体系的资金投入，持续提高数字劳动生产率。他们甚至将资本的力量渗透至教育领域，意图培育大批信息技术人才成为未来数据劳工为其生产剩余价值。如此循环往复的资本积累过程，导致数据资源资本化程度不断加深，数据资本最终实现自我增殖的转变。
作为一种新兴社会生产关系，数据资本运用先进的数字技术和数字平台进行生产活动。在此过程中，数据资本以数据资源私有化为前提，实现对数据劳工剩余劳动时间的控制和占有，从而攫取数据商品生产过程中产生的剩余价值，进一步巩固和扩展其经济利益。
二、数据资本的资本一般性
资本一般性是对资本特性最高度的抽象概括，指的是资本在不同社会形态中所共有的普遍属性。为了深入理解和精确阐述资本一般性，需要回溯马克思主义经典作家对资本一般性的深入剖析。数据资本本质上仍属于资本的范畴，它不仅体现并且深化了资本一般性。对资本一般性的分析有助于更好地理解数据资本的本质。
1.马克思主义经典作家对资本一般性阐释
马克思主义视域中资本有三个典型特征：一是“资本是能带来剩余价值的价值”；二是资本在运动中实现价值增殖，“资本作为自行增殖的价值……价值经过不同的形式，不同的运动，在其中它保存自己，同时使自己增殖，增大”；三是“资本不是一种物，而是一种以物为中介的人和人之间的社会关系”。因此，可以将资本一般性概括为逐利性、运动性和物役性。这三个特征相互关联、相互作用，共同构成资本一般性的完整内涵。
(1)逐利性。这是资本最本质属性。“而资本只有一种生活本能，这就是增殖自身，创造剩余价值，用自己的不变部分即生产资料吮吸尽可能多的剩余劳动。”-资本的本能就是在运动中无限追逐更多剩余价值，不断实现增殖，这也是资本存在的根本目的。
雇佣劳动制度的形成是资本产生的重要条件。在原始经济形态中，劳动者原本拥有属于其个人的生产资料，可以直接在生产领域进行生产活动，实现自我价值的创造。由于资本主义生产方式的兴起和发展，生产资料所有权逐渐集中在少数人手中，劳动者与生产资料的联系被迫断裂，逐渐“自由得一无所有”,从而不得不靠出卖自己的劳动力维持生存。“这个过程一方面使社会的生活资料和生产资料转化为资本，另一方面使直接生产者转化为雇佣工人。”
但这一过程也让资本成为破除封建主义生产方式，促进社会生产力高度发展的进步力量。马克思明确指出：“资产阶级在它的不到一百年的阶级统治中所创造的生产力，比过去一切世代创造的全部生产力还要多，还要大。”资本的逐利本能不仅激励个体和行业不断追求更高经济效益，而且在宏观层面促进生产力发展和生产规模扩大。此外，资本还深刻影响消费行为，推动市场需求扩展和消费模式多样化。资本的自由流通和竞争为社会注入源源不断的活力。这种活力对落后的封建主义生产方式和社会组织形式产生革命性冲击。传统的基于人身依附的社会关系也在资本的冲击下逐渐解体，个体的自由和独立性得到解放。“世界贸易和世界市场在16世纪揭开了资本的现代生活史。”资本主义的全球扩张不仅促进了商品和资本的跨国流动，也推动了技术和文化的交流与融合。它不断打破地域和文化限制，重塑全球经济和社会格局。当然，我们也绝不能忽视这一过程中资本的逐利性带来的不平等加剧、环境破坏、社会关系异化等一系列问题和挑战。
(2)运动性。马克思强调资本的生命在于运动。换言之，资本不是一种产生后就静止不动的物，也不是单指作为一般等价物的货币，而是在运动中诞生，又在运动中不断壮大自身。并且资本逐利的本性驱使它在运动过程中不断产生价值增殖，“原预付价值不仅在流通中保存下来，而且在流通中改变了自己的价值量，加上了一个剩余价值，或者说增殖了。正是这种运动使价值转化为资本”。
资本运动性主要体现在两个维度：一是资本“是一种运动，是一个经过各个不同阶段的循环过程，这个过程本身又包含循环过程的三种不同形式”。“资本价值在它的流通阶段所采取的两种形式，是货币资本的形式和商品资本的形式；它属于生产阶段的形式，是生产资本的形式。”,在这里，马克思以产业资本为典型来解释资本在循环过程中依次执行货币资本、生产资本、商品资本的职能形态，即资本在时间维度上不断循环；二是“以资本为基础的生产，其条件是创造一个不断扩大的流通范围，不管是直接扩大这个范围，还是在这个范围内把更多的地点创造为生产地点”。即资本为了追求更多剩余价值在空间维度上不断扩张至各个生产部门和国家（地区）。资本两个维度的运动是一个过程的两个方面，它们相互促进、相互影响，共同构成资本完整的运动过程。资本正是在两个维度的不间断运动中实现价值增殖，不断扩大自身，并影响社会生产力的发展。
(3)物役性。资本在运动中不断实现增殖，对生产力和生产关系产生重要影响。“黑人就是黑人。只有在一定的关系下，他才成为奴隶。纺纱机是纺棉花的机器。只有在一定的关系下，它才成为资本。”当纺纱机在生产过程中充当劳动工具，表现为技术关系时，它是一种生产要素。但当它作为吮吸雇佣工人活劳动的手段，表现为权力关系时，则转变为一种资本。后者在现实中表现为资本主义生产关系。资本主义生产过程是“劳动过程和价值增殖过程”的统一。资本的自我增殖通过无偿占有雇佣工人在剩余劳动中创造的剩余价值而实现。经过资本主义生产过程，原本仅用来纺棉花的机器这种“物”（生产资料）被资本赋予了全新的社会属性，即支配和奴役雇佣工人的力量，本文将其概括为资本的物役性特征。这种权力－支配力量使机器超越作为物理实体的功能，成为资本家剥削工人的工具，并展现出资本主义生产方式下人与物、人与人之间的复杂关系。
2.数据资本对资本一般性的体现和深化
数据与资本“联姻”生成数据资本。数据资本本质上依然属于资本的范畴，但在数字技术加持下，数据资本呈现出新的内涵。
(1)更强的逐利性。数据资本产生和积累过程依旧遵循为逐利而生产的规律：从生产资料方面来看，数据资本家对核心生产资料的占有呈现强者恒强的“马太效应”。在数字资本主义条件下，数字平台、数字技术、高端数字生产设备等劳动工具的更新迭代，是资本家为了更高效地攫取剩余价值而对相关领域科技创新进行巨额投资的结果，因而依旧被资本家占有。资本家通过对科技研发和创新的投资，控制技术进步的方向和速度。原始数据作为数据劳工的劳动对象，虽然产生于平台用户，但是数字平台企业凭借一些法律条款和终端用户许可协议(EULA)等非暴力手段剥夺了个体用户的数据所有权，从而形成无偿占有、使用和经营个人数据的权力。从劳动者方面来看，数字经济发展中的劳资矛盾并没有得到缓解，反而由于数字技术的发展进一步强化。资本家利用“数端互联”的监控技术，对数据劳工的生产过程进行全景监控，数据劳工被剥削的程度进一步加深。此外，随着平台经济、外包经济的发展，劳动者工作与休闲的界限不断被模糊与消解，越来越多新的剥削对象被纳入数字资本主义生产体系。
与产业资本、商业资本和金融资本等传统资本相比，数据资本的逐利性所蕴含的生产力呈现显著增长趋势。数据资本隐匿于数字化平台之中，通过精准的数据分析与应用，能够迅速捕捉市场趋势，实现高效资源配置，从而获得更高的利润回报。它不仅能够极大提高生产效率、优化传统生产流程、促进产业升级，更在技术创新领域展现巨大潜力，为经济发展注入新的活力。如何在运用好数据资本促进社会生产力跃迁的同时更好地增进最广大人民福祉，是数字经济发展面临的重大时代课题。
(2)更快速的运动性。传统资本大多具有物理形态和较强排他性，其循环扩张的速度和时间难免会受影响。由于数据本身是一种非物质性、虚拟性的资源，对它的反复使用不仅不会造成磨损，反而能够将它的价值最大程度发挥出来。并且在发达的通信技术加持下，数据能够快速传递至世界各地。数据资本无需像传统固定资本一样需通过物理实体体现自身的价值，而是通常以“所有权证书”的形式实现自身的流通。数据资本可以实现瞬时流动，这不仅能够大大缩短资本周转的时间，加快资本循环的速度，而且还利于资本家在现实和网络空间同时拓展资本增殖场域。在“海量数据市场”中，随着数据运动速度不断提升，数据资本能够为人类带来的经济价值呈现指数级增长趋势。
(3)更显著的物役性。在资本主义生产关系中，“不是工人使用劳动条件，相反地，而是劳动条件使用工人”。人类的社会生活颠倒地表现为人受到自己创造的物化经济力量的奴役。数据资本虽然是对资本样态的创新，但并没有改变资本对人的关系的物化以及对劳动者剥削压榨的本质。在资本逻辑操控下，这种“物役性”现实甚至变得更为严峻。
一方面，由于手机、电脑等移动智能设备的普及和各种操作简单、功能强大、连接虚实的软件问世，人与人之间的直接现实联系逐渐被虚拟空间的数据交往所取代。就连消费、交友这种“自主”选择，也可能是大数据算法精心策划的“可控”行为。现实中的人逐渐变成依赖数据的“单向度的人”。另一方面，数据资本依然依靠剥削活劳动实现价值增殖。数字技术的资本主义应用没有改变人的活劳动是创造剩余价值唯一源泉这一事实。数字资本主义仍然是一种资本主义。发达资本主义国家在取得数据垄断地位后通过成立巨型跨国公司，突破传统地缘政治限制，开拓“数据殖民地”，剥削的触角延伸至全球，攫取各种各样的“原初数据”。这些公司通常拥有数据量、技术、设备、人才和管理经验等方面的巨大优势，因此可以实现对更大范围数据商品生产的控制。并且这些公司通过算法和平台规则，力图“将一切人的社会关系‘物化’为‘数据物’的生产、交换与消费的关系”。
数据资本对资本一般性的全面拓展与深化，提醒我们在享受数据资本带来的前所未有的生产效率和创新机遇的同时，亦不能忽视对数据资本本质的深刻洞察，要对资本固有的剥削性和扩张性保持清醒的认识和审慎的态度。在深度全球化、信息化、智能化背景下，要准确研判当代资本主义的“变”与“未变”。
三、数据资本的独特属性
数据资本既有资本的一般特性，又具有一系列区别于传统资本的独特属性。
1.数据的一般特性
认识与把握数据的一般特征是理解数据资本独特属性的前提。数据依托数字编码在互联网进行传播，具有非物质性、泛在性等一般特征。
(1)非物质性。数据的非物质性主要体现为其无实物形态，以及其表现形式的多样性和可加工性。首先，数据本质上就是有根据的数字编码，是用数字化即二进制的方式对客观事物的记录或描述，是区别于客观实在物质的虚拟性存在。因此数据需要存储在一定介质中，如磁盘、磁带、光盘、硬盘等，以方便随时进行访问、使用、备份或分享。数据的非物质性使数据既可以凭借载体或媒介实现远距离传输，又不会因为反复多次的使用而产生消耗和磨损。“数据具有可复制、非竞争性和非排他性等不同于其他商品的属性。”因此，数据具有极高的复用性和可共享性，我们既可以为了同一目的反复使用某数据，也可以将数据用于其他潜在目的。由于数据以非物质形态存在于虚拟网络空间，因此其总量极其丰富且还在呈现快速增长的趋势。吉姆·格雷定理认为，每18个月全球数据容量翻一番。数据的日增量已经以PB、EB甚至ZB为存储单位来衡量。所以人们在生产过程中可以对数据进行重复使用和充分开发，进而发挥出它的最大价值。其次，数据的非物质性还体现为其表现形式的多样性和可加工性。由于数据是对客观事物的记录或描述，所以数字、表格、图像、声音、视频、文字、光电信号、化学反应甚至是生物信息等都可以数据为表现形式。同时，各种形态的数据可以被维护、更新、补充，从而适配各种需求和应用场景。
(2)泛在性。数据的泛在性是指数字技术的迅猛发展和普及应用实现数据在现代社会中普遍存在和广泛分布的情势。首先，个人日常生活不断数字化，人们几乎无时无刻不在产生数据。譬如，我们使用智能设备进行网络购物、在线教育和线上通信等活动时，会不断产生、遗留相关数据，其中包括我们的位置信息、浏览记录、购买记录等。随着智慧城市和智慧生活理念的发展，智能穿戴设备已经与人们的日常生活密不可分。这些智能终端与“云端”连接，造就了无限发展的泛在数字化应用场景。其次，从社会层面来看，经济活动、教育教学和科研创新等各行业和领域都在积极推进数字化进程。比如，我国以实体经济作为发展数字经济的基础，不断促进国家工业化转型升级；现代信息技术推动教育数字化快速发展，促进教育教学全方位改革，为我国培育高素质人才、建设教育强国提供有力支撑；研究机构进行科学研究、推动技术进步和创新更是离不开相关数据的支撑，等等。最后，数据的泛在性还体现在形式的多样性。除了结构化、半结构化数据外，还有大量的非结构化数据，如社交媒体上的文字、图像和视频等。这些数据不仅形式多样，还具有实时性和动态性，能够更加全面、准确地反映社会现状和个人特点。
(3)依附性。数据的依附性可以从两方面理解：一方面，由于数据是一种抽象的信息表示，它需要依赖某种载体或媒介来存储和传输。在信息社会，这个载体或媒介主要是各种数字设备，如计算机、手机、传感器等。数据的存储、处理、传输、显示和交互均需依附于数字设备来实现。另一方面，当数据超越单纯的信息传递功能，进入生产领域成为一种生产要素时，会重构社会对生产方式的认知，深刻影响生产方式的变革。数据的分析与应用，能够优化生产流程、提高效率、降低成本，催生新的商业模式和服务。但是，数据本身只是信息的一种表示，它并不直接产生价值，往往需要通过与土地、劳动力、资本、技术等传统生产要素相结合，在生产过程中发挥协同效应，才能有效推动经济的发展和创新。
(4)来源多样性。数据的来源在信息社会中复杂多样，既包括自然人、企业、政府部门和科研机构，也包括各类社交媒体平台和物联网设备。首先，自然人也就是个人是直接产生数据最基本的主体。得益于智能设备的普及，个人在日常生活、工作和娱乐中会直接产生大量数据。其次，企业是产生和处理数据的重要主体。不论是新兴企业还是传统企业都在向数据化转型，他们设立专门的数据管理部门支持其业务决策和经营管理优化。政府部门通过收集和分析社会发展所需的各类信息生成政务数据，进而从宏观上把控政策制定、服务和治理的方向以及监管和评估政策实施效果，推进“数字政府”建设。科研机构是数据科技创新和应用的重要推动者。他们通过统计学方法或机器学习算法对实验数据进行处理和分析，并将新数据用于未来科学研究和技术创新，推动科技进步和社会发展。此外，社交媒体平台和物联网设备也会产生大量数据。社交媒体平台拥有大量通过用户互动和分享产生的多源异构用户生成内容,这些数据是分析用户行为、理解用户个性化需求的宝贵信息。物联网设备则通过智能设备内置的传感器或集成监测模块产生和收集数据，并通过无线或有线网络将数据传输到数据处理中心进行分析处理，最终可将分析结果应用于业务决策、流程优化、产品改进等，从而为企业和用户创造价值。随着社会数字化、网络化和智能化程度不断加深，数据的来源将更加复杂多样。
2.数据资本的独特属性
快速发展的数字经济让数据与资本的融合成为一种不可逆转的趋势。数据的非物质性、泛在性等特征在与资本融合后赋予数据资本区别于传统资本形式的独特属性。
(1)可持续使用性。日益泛在的数字化环境以及数字技术的迅猛发展，使数据规模快速增长，数据采集、存储成本持续降低，人们分析处理数据的能力迅速增强，数据因此成为一种储量丰富的非稀缺性资源。这是数据资本可持续使用的基础。加之数据具有极高复用性和可共享性，可以实现在不同用户和场景中重复利用，数据资本持续使用的可能性增强。此外，数据在持续使用过程中可以产生新的数据和价值，具有“越用越多”的要素禀赋。这种再利用和再创造的过程是数据资本可持续使用的关键。通过深入分析和挖掘数据，人们可以持续发现新价值和经济增长机会，就如舍恩伯格和拉姆什所言：“这种增长将会来自低效与浪费的减少，它将带来的不仅是更加繁荣的未来，而且是更可持续的未来。”
数据资本这一特性集中体现为其优化资源配置的能力，尤其是可以减少对部分有限稀缺资源的依赖性消耗。比如，在利用土地资源时，运用高精度勘测技术，土地经营主体可以全面收集土地的物理、化学和生物特性等数据，构建起土地的时空数据全景。基于这些详尽的数据，数据工程师可以设计出既满足使用需求又兼顾环境保护的土地使用方案，实现土地资源的集约化和可持续利用。在劳动力领域，随着数据管理系统和自动化技术广泛应用，许多产业已经建立起智能化生产线和“黑灯工厂”。这些高度自动化的生产系统通过精准控制生产过程，不仅能大幅提升生产效率，还显著降低对人力资源的依赖，节约生产成本。在资本投资过程中，数据的作用同样不容忽视。通过对不同行业、市场和生产要素数据进行收集、整理和分析，投资者能够更准确地把握市场动态，识别投资机会，规避风险。基于数据的精准投资决策，能降低企业试错成本，实现资本有效配置和投资回报最大化。
总之，数据资本在促进资源节约、提高生产效率、优化投资决策等方面展现出巨大潜力和价值。它不仅有助于缓解资源紧缺地区的经济压力，更是推动经济向绿色化、智能化方向转型的重要力量。
(2)全面统摄性。“将世界看作信息，看作可以理解的数据的海洋，这是一种可以渗透到所有生活领域的世界观。”数据资本及其泛在性等特征能全面统摄整个社会的生产、消费、分配与生活交往。
在生产领域，数据资本的渗透体现在生产模式由传统的规模化生产转变为以数据为中心的智能化、个性化生产。工业经济时期的商品生产受限于信息流通速度而具有较大盲目性。进入数字经济时期，企业在生产数据商品及其他实体商品之前，普遍采取一种基于数据驱动的灵活生产策略：他们通过广泛收集和精准分析市场数据，洞察消费者行为、需求和市场趋势，从而实现产品生产的多样化和个性化。这样既能实现资源优化配置，又优化消费者体验。在此过程中，数据资本运用数字技术对整个生产流程进行监控和调节，不断进行技术革新，提升劳动生产效率。数据驱动的智能生产模式，不仅能够提高商品质量、增强商品的市场竞争力，还可以缩短商品从设计到上市的周期，加速商品的流通和更新速率。
在消费方面，数据资本掌控下的数字技术广泛应用导致消费异化现象愈加普遍化。资本无休止追求剩余价值的欲望导致“庞大的商品堆积”。因此，扩大消费成为实现资本增殖和化解产能过剩危机的关键。但是，消费的不断扩大导致消费者容易被算法推荐系统禁锢，频繁出现非理性消费行为。具体而言，一些电子商务平台通过数字技术对消费者在线行为进行追踪和数据收集，从而深入分析和挖掘消费者的偏好、兴趣和购买习惯，构建细致的“用户画像”。“消费者披着以技术为名的‘皇帝的新衣’，敞亮地向大家展示自己在网络上的一举一动。”基于这些用户画像，平台能够实现高度个性化和精准化的商品推荐，在无形中引导甚至操控消费者的购买决策。这种基于算法的推荐机制，在一定程度上提高购物便捷性的同时也制造越来越多虚假需求。消费者被商业逻辑和市场力量控制，逐渐忽视自身实际需求和消费的内在价值，沦为“资本增殖的欲望机器”。
在分配方面，资本家基于数字平台的规模经济效应、网络效应和基础垄断地位，通过跨界经营和市场控制，形成一种“双轮垄断”新模式。这种垄断模式不仅能够巩固数据资本在原有领域的垄断优势，而且能够通过扩张进入新领域，进一步增强市场集中度。在这一过程中，数据寡头企业凭借其拥有的庞大数据资源和先进算法技术，迅速积累起巨额社会财富。这种现象在分配领域表现为财富分配的不平等，即社会财富的大部分流向数据资本所有者。这些数据寡头往往属于社会中最富有的1%群体，其财富规模之大，甚至超过了一些国家的GDP规模。以美国的亚马逊、Alphabet（谷歌的母公司）和Meta（脸谱的母公司）等为代表的巨型数字企业，在企业市值排名中名列前茅，远超其他传统企业。
在生活交往方面，数据资本的渗透正逐渐重塑人的交往模式与情感体验。人际交往方式的选择和情感生成是个体主观意志的直接体现，是高度个性化和内在化的过程。如今，生活在“平台生态圈”中的每一个网络个体的行为细节均可被转化为数据，并进行存储、分析乃至预测。随着数据积累量级不断增大，数据分析技术对个体行为的预测将愈加精确。在特定情况下，数据分析甚至能够揭示个体潜在需求和深层心理状态。这种洞察力可能超越个体自我认知的界限，并开始在人际交往和情感表达中发挥作用，指导人们如何与他人建立联系、交流互动，以及如何更加精准传达自己的情感状态。在数据资本的操控下，以情感工业化、意识形态与“无个性的人”为症候的情感资本主义正悄然发展。
数据资本基于平台生态广泛链接与渗透生产、消费、分配与生活交往等各个社会关系领域。资本家已经架构出使每个用户都难以逃离平台的社会生产、生活的新秩序。
(3)价值倍增性。数据资本的价值倍增性以其可持续使用性和全面统摄性为基础。数据以非实体形态存在，在使用过程中不会产生折旧和磨损成本，其价值能够持续积累。社会数字化、网络化、智能化深度发展，生产生活的数据泛在化趋势已不可逆转，这为数据资本的广泛应用和价值实现提供了日益充分条件。数据蕴含的价值远未得到与土地、石油等传统生产要素等量水平的认识和开掘。
一方面，数据还有许多潜在用途等待人们去发掘，对数据的高投入能够获得难以预估的高回报。因此许多互联网巨头企业甚至愿意花费远远溢出市场价的超高价格来收购和并购其他公司。谷歌公司就曾以16.5亿美元和32亿美元分别收购了油管网和生产智能家居的筑巢实验室；脸书曾用7.15亿美元收购了13名员工的照片墙；微软公司以超50%的溢价即262亿美元收购领英。这些掌握数字平台的科技巨头以牺牲一时的现金流为代价，换回极具聚合效应的全链路数据流。
另一方面，数据的依附性要求其在具体的生产环境中与土地、劳动力、资本及技术等传统生产要素相结合，才能发挥价值倍增作用。在生产领域，数据要素的引入和应用，能够提高传统生产要素生产效率，推动传统产业转型升级，促进新产业、新业态、新模式的发展。“数据＋土地”的组合模式，通过数据分析合理规划对土地的使用，实现科学种植和集约化生产，在提高作物产量的同时获得可观的经济效益；“数据＋劳动”的组合确实会产生大批结构性失业人口，但同时也促使劳动者与时俱进学习相关数字技术，最终能够培育更多高素质劳动力。而且海量数据能够推动劳动力市场升级，“市场可以更轻松、更频繁地为我们推出更多令人满意的个性化工作”；“数据＋资本”组合可以让资本更精准投资高效益部门，并培育一批具有发展潜力和未来前景的新兴产业，调整产业结构以适应社会生产力的发展要求；“数据＋技术”组合能够促进高端数字技术的进一步发展，人工智能、脑机接口等前沿科技的创新发展无不需要大量数据的“喂养”。
在数字经济发展过程中，数据资本不仅具有高投入高回报的特点，还能实现“连接一切、跨界融合”的穿越和流动，优化传统生产要素使用效率，聚合各方优势，为发展新质生产力和经济高质量发展注入新动能。
(4)剥削的深度性与隐蔽性。数据资本的价值倍增性驱使资本家不遗余力地寻求和占有更多数据资源，不断消除资本数字化剥削的时空界限，扩大数据资本积累场域。数据来源的多样性可为资本家这一欲望提供丰富的“资源库”。在数据资本增殖逻辑中，任何能够产生数据的主体，无论其社会属性或活动类型，都被视为潜在剥削对象。这种剥削不局限于传统经济活动，而是渗透至人的整个生命周期，不断将个人生活经历和行为模式转化为可量化的数据，进而成为资本运作的对象。
在剖析数据资本对数据劳工的剥削现象时，我们先着眼于传统雇佣劳动。数字技术的发展为突破数字劳动的时空限制提供基础，互联网企业普遍采取人性化、自由化的“弹性”工作模式。然而，这种“弹性”实质上是数据资本通过算法精心设计的隐蔽“自由陷阱”。资本家通过智能算法实现即时分派与更新劳动任务，并依托后台算法实时监控数据劳工劳动过程。另外，公司通过设立目标奖励机制，刺激劳动者主动适应算法预设的工作强度，从而在无形中增加劳动强度和时长。互联网行业中出现的“996”“716”等工作制度，正是数据资本积累过程中劳动时间不断延长的直观体现。伴随数据化浪潮出现的还有“零工经济”这种雇佣关系较为松散的工作模式。以网约车司机为例，他们工作时间看似自由，但是算法通过捕捉司机“多劳多得”的心理特点，设置需要达到一定服务时间的收入流水机制和竞争性奖励机制。这必然导致网约车司机只能“拿时间换流水”，从而陷入自我加压的群体焦虑中。
通过数字平台之间的相互嵌套与关联，数字资本主义已突破传统雇佣劳动的剥削关系，实现剥削对象的极大扩容。这里的新剥削对象主要指平台用户。用户与平台并未签订劳动合同，但用户在平台上的每一次活动，都会转化为流量与关注度，为资本家带来利润。在这一过程中，用户可能在不经意间，或是在意识到但无法改变的情况下，丧失自己的数据所有权，被迫成为数据资本攫取剩余价值道路上的垫脚石。尽管这些用户群体没有经历正式雇佣程序，更没有获得相应报酬或实质性补偿，却在无形中为数据资本家提供生产剩余价值所需的数据原材料。这是数据资本家掌握的“新的剥削的秘密”。
除了对劳动时间的控制和延长，数据资本还进一步控制非劳动时间。全球数据量的与日俱增，信息爆炸式增长。人的有限的时间与注意力变得相对稀缺，注意力资源成为宝贵的资源。数字平台为互联网用户推送个性化广告和信息，总是不断刺激用户投入更多时间和注意力进行点击和浏览。此外，平台通过构建个性化虚拟环境和身份认同，进一步吸引用户参与平台内容的创造与社交互动，如发布动态、点赞、评论和转发等。这些活动不仅消耗用户的休闲时间，甚至已逐渐侵占其大量睡眠时间。数据资本更为精明的地方在于它将剥削的本质隐匿于数字平台，让用户得到愉悦的感受和自主的选择，而非传统的劳动压迫感。这种愉悦感掩盖了数据资本剥削的本质，使用户在不知不觉中成为资本剥削的对象。
四、结语
数据资本作为一种新兴的生产要素，其本质及独特属性为我们提供了理解和应对数字化时代的挑战和机遇的新视角。在利用数据资本发展社会主义生产力、实现共同富裕的过程中，既要重视资本的生产功能，发挥数据资本推动生产力更新发展的“文明面”的积极作用；又要警惕其更加隐蔽和深入的剥削性，克服其“野蛮面”的弊端。正如习近平总书记所强调的，“必须深化对新的时代条件下我国各类资本及其作用的认识，规范和引导资本健康发展，发挥其作为重要生产要素的积极作用”。
数据资本的兴起，不仅重塑社会物质生产方式和精神生产方式，也重塑全部社会关系和每个社会主体的存在和发展方式。数字资本主义实现少数人的富裕，造成更加严峻的社会两极分化。在整个社会深度数字化、网络化和智能化发展背景下，我们必须深入认识数据资本本质及其属性，加强数据资本以人民为中心的应用和治理。在当代中国，开掘数据资本应始终坚持和完善社会主义市场经济体制、加快数字技术自主创新、加快创建中国自主数字社会知识体系，不断推进数字社会主义发展。在整个社会主义现代化建设的历史进程中，我们必须审慎规范和引导数据资本健康发展，确保其在促进社会整体福祉和实现社会主义现代化强国建设中发挥积极作用，加快推进合规数据应共享尽共享，让数据取之于民，用之于民，从而推动共同富裕取得更为明显实质性进展。这将有助于我们更好地利用这一新的资本形态，推动构建一个更加公平、包容和可持续的数字生态，不断满足人民美好数字生活需要。
（作者系江西师范大学马克思主义学院特聘教授、博士生导师；江西师范大学马克思主义学院博士研究生）
来源：《当代经济研究》2025年第6期
网络编辑：马京仁
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