吴 静 邓玉龙 | 以数据劳动解析平台资本主义的价值生成

政治经济学研究

作者简介

吴静，南京师范大学公共管理学院哲学系教授、博士生导师，南京师范大学数字与人文中心主任；

邓玉龙，南京师范大学公共管理学院哲学系博士研究生。

基金项目：本文系国家社会科学基金一般项目“德勒兹资本批判视域下的西方平台资本主义研究”（项目号：20BZX011）的阶段性成果。

以数据劳动解析平台资本主义的价值生成

摘  要

对于平台中涉及的数字劳动，国内外诸多学者都进行了探索与争论。“数据劳动”概念的提出是为了消解“数字劳动”概念面临的争议和泛化使用，指向了互联网用户进入平台进行在线活动时，为平台无偿生产出数据的劳动形式。除了对概念本身进行厘清，还必须深入到具体劳动背后的生产关系维度，分析平台通过“八爪鱼效应”对数据生产者的辖制关系。尽管这种辖制关系发生在非雇佣劳动关系中，但马克思揭露了资本的实质目的是对剩余劳动的剥削。资本附身于平台后其一般属性并没有发生改变，但是吸纳剩余价值的方式却展现出新的特征。平台对“数据劳动”的“总体吸纳”，实现了对社会化劳动结合力的吸纳，更深层的是对隐形劳动结合力的吸纳。

关键词

数据劳动；平台资本主义；剩余价值；总体吸纳；劳动结合力

数字化时代，平台成为人们日常工作、生活中不可或缺的一部分，其在劳动、社交、娱乐等方面发挥着重要作用。假如在社会生活中脱离了平台，人们将变得无所适从。对于平台中涉及的数字劳动（digital labor），国内外诸多学者都进行了探索与争论。有学者认为数字劳动与任何其他形式劳动具有一致性，这些劳动同样具有雇佣关系和生产过程，因此无论是数字劳动还是免费劳动，抑或非物质劳动，劳动本身的性质并没有发生改变；另有学者则指出这样定义数字劳动，仅仅局限于进入价值创造环节并且被雇主剥削的劳动，而让很多自我雇佣（self-employment）和自我剥削（self-exploitation）的数字劳工们的活动不被认为是一种数字劳动。对于“数字劳动”这一范畴，有学者将其视为一个“空能指”（empty signifier），原因在于这一范畴涉及了多种劳动形式，其中包含了有酬劳动和无酬劳动；另有学者则反对将“数字劳动”指认为一个“空能指”，而将其看作是一个可以容纳不同劳动结构、不同劳动群体之间关系讨论的“框架”。针对这些争论，有学者总结认为“数字劳动”概念存在泛化的问题，而对其的定义需更加细致地考察不同具体劳动形式及劳动产品；另有学者则进一步指出，“数字劳动”（digital labor）这一概念是被模糊、泛化使用的，当数字劳动在免费劳动的维度上讨论时，其实际上指涉的是“数据劳动（data labor）”。面对这些有关“数字劳动”概念的争论，我们需要的不仅仅是在理论上对其概念本身进行厘清，同时还必须深入到具体劳动背后的生产关系维度，通过对数字时代劳动关系的透视，才能把握劳动形式的转变和生产关系的内在矛盾。

一、从数字劳动到数据劳动

数字时代的劳动是近年来学界研究的热点话题，围绕数字技术的发展对劳动工具的改变、劳动产品的转型、劳动过程的变革，国内外学者都进行了有益的探索。但是可以看到一个明显的趋势，数字劳动从一开始在免费劳动的意义上被定义，到目前作为一种研究数字时代劳动的理论框架——其中包含了有酬劳动和无酬劳动、雇佣劳动和非雇佣劳动，其外延是在不断扩展的。蒂奇亚纳·特拉诺瓦（Tiziana Terranova）最早在《免费劳动：为数字经济生产文化》（Free Labor: Producing Culture for the Digital Economy）一书中，借用意大利自治主义马克思主义的“非物质劳动”概念研究了互联网中的“免费劳动”，并通过界定数字经济中互联网用户的“免费劳动”对“数字劳动”进行了初步的定义。“免费劳动”作为一种文化知识性消费转化为生产性行为，其生产的互联网用户信息被作为商品售卖。达拉斯·史迈兹（Dallas Smythe）在《消费者在广播电视中的利益》（“The Consumer's Stake in Radio and Television”）一文中，从传播政治经济学的视角研究了受众劳动和受众商品，并首次提出了“受众是广告商劳动的‘盲点’”，大众媒体生产的受众商品是卖给广告公司的，广告的观看/阅读既再现了观众/读者的劳动力，也促进了受众商品的生产。克里斯蒂安·福克斯（Christian Fuchs）延续了前两位学者的理论逻辑，在其著作《数字劳动与卡尔·马克思》（Digital Labor and Karl Marx）中，继续探究信息通信技术（ICT）发达的当代数字劳动的全球布展，并且从国际分工的视野考察广义的数字劳动。“数字劳动”概念提出的最初理论目的是研究互联网中新兴的一种无酬劳动形式，当代学者在立足于劳动的国际分工视域和整体的价值创造链时，尽管将劳动的各个环节更加清晰地呈现了出来，但是却将互联网中的无酬劳动和高度依赖于互联网平台的有酬劳动混杂在同一个理论范畴中。这种混杂既没有对当今劳动的复杂结构进行清晰地解剖，也偏离了最初试图揭露免费劳动中存在新型剥削的理论目的。在其背后，缺失的更是对无酬劳动和有酬劳动背后的劳动关系更加细致的区分和考察。单单一个“数字劳动”概念，在面对现实中复杂的、多种劳动形式相互嵌套的劳动结构时显露出了其理论的单薄性。因此，需要更加细致的理论和概念深入到对数字时代劳动复杂结构的精确考察中，加强对其背后的劳动关系的透视与呈现。

尼克·斯尔尼塞克（ Nick Srnicek）分析了平台经济的兴起就是伴随着处理大量数据需求的增长，传统的经济模式不能有效地提取和使用数据，而经过精心设计的平台经济模式不但满足了处理海量数据的需求，并且对数据的处理日益精准、高效。“数据”对于平台来说是一种基础性资源。在独占数据的基础上，平台才能进一步筛选、提取、分析数据，并进一步建构起有效的信息进行使用。在平台整体的价值创造链中，包括了对数据的独占、筛选、提取、分析、建构、销售等等一系列过程，而在这一系列链条中，既包括了平台没有直接雇用的用户创造数据的劳动，也包括了平台直接雇用的员工对数据进行加工生产的劳动。“数字劳动”概念不足以透视其中包含的非雇佣劳动和雇佣劳动的区别。因此“数据劳动”概念的提出就是指涉了对于平台最基础的、高度依赖的数据是如何产生的，以及平台是如何独占用户生产的数据为自身价值生产所服务的，在这背后平台和用户之间的非传统雇佣关系又该如何被定义。

数据劳动是指互联网用户进入平台进行在线活动时，为平台无偿生产出数据的劳动形式。这个概念的提出是为了消解数字劳动概念面临的争议和泛化使用，进而指向数字时代复杂的劳动结构中互联网用户的免费劳动。凯里·杰瑞特（Kylie Jarret）认为：“每一次链接的点击，每一次投入在特定主题阅读上的时间，每一次对好友帖子的反应，用户都在自我生产出有关自身兴趣爱好的数据。而这些数据可以用来投放个性化广告，可以聚合进营销的数据库中，或者可以用来训练算法和人工智能……用户正在创造一个社交媒体经济模式的核心产品：用户数据（user data）。”但是用户创造的这种原初数据并不都会被平台加以利用，平台只会对具有潜在交换价值的数据进行筛选和提取。换句话说，每个互联网用户进入互联网进行在线活动时，都会留下活动痕迹，然而这些活动痕迹所产生的数据并不是都会进入价值的生产体系中，并不是所有的原初数据都蕴含价值、信息和意义。对于平台商业模式来说，只有从这些孤立、零散、无意义的原初数据中，通过算法的最基本功能——“数据结构是构造计算机算法的基础”，从中筛选出有效数据并构成数组、链表、树、散列、图等基本数据结构，进而利用这些数据结构经由算法的分析处理得出信息和意义，才能为平台的价值生产作出贡献。也就是说，每个互联网用户所产生的大量数据，只有在对平台具有潜在的交换价值的意义上，才会被平台筛选出来并进一步加工和生产，剩余的大量无法为平台带来潜在收益的数据则成为数据冗余而被排除掉。从数据到信息再到意义并不是自然化和自动化的过程，原初数据不是一个可读、蕴含信息、有意义的存在，但是算法使得数据结构不再呈现出随机、无关联、任意的特征，而是成为一种可以被分析、可以得出信息的存在。平台基于自身目的设计的算法，预设了被提取出来的有效数据的可使用目的，数据中所生成的信息和意义，从根本上取决于算法设计的初衷和目的，平台的算法从一开始就决定了具有潜在交换价值的数据才可能成为有效数据。由此可见，数据生产的全过程中嵌套了多重劳动，从原初数据的产生，到数据被筛选出有效数据结合成数据结构，再到算法对数据结构的分析处理形成有效信息，最终到对这些有效信息的进一步分析和商业化应用等等。在此，“数据劳动”并不指称数据生产的全过程，而仅仅是指社会个体在使用互联网时成为数据提供者和生产者，即指原初数据的生产过程。对于“数据劳动”概念的定义之所以细化到数据生产中的一个环节，一方面在于当代资本主义的发展不再依赖于一种或多种劳动形态，而是形成了多种劳动形态相互嵌套的复杂性结构，对数字劳动的泛化认知可能会导致研究的不严谨；另一方面在于数据生产中的其余环节仅仅是传统的物质劳动演变为数字化形式，而原初数据的生产环节却展现出了平台经济模式独特性的一面。原初数据是数据生产的最基础环节，而平台商业模式的兴起和发展，也正是从小数据到大数据的时代发展的产物，“能独占、提取、分析和使用记录下来的日益增加的数据量”。

那么，为何在平台经济时代，要特别强调数据生产环节的“数据劳动”这一数字时代的劳动中特殊的具体劳动？

一方面是从具体的“数据劳动”中抽象出不同于传统产业劳动的新特征。马克思考察的19世纪资本主义生产过程中，各种繁杂的具体劳动都具有同样的价值生产（增殖）过程，即资本家与劳动力市场中的自由劳动力形成雇佣劳动关系，从而工人出卖自己的劳动力，在雇佣劳动的条件下进行劳动过程，同时也是价值增殖过程。因此，马克思可以从各种具体的劳动过程中抽象出一般性的价值增殖过程。但是，在数字时代的“数据劳动”却展现出平台经济中完全不同于产业经济的特殊性的一面，即“数据劳动”既不是由平台资本在劳动力市场签订雇佣劳动合同的劳动力生产的，也不是劳动力出卖自身为平台资本进行劳动、完成价值增殖的。所以，“数据劳动”这一具体劳动突破了19世纪产业劳动的特点，是在资本主义发展历史中演变出的一种全新的劳动形态，需要对其进行特别的考察。

另一方面是对“数据劳动”背后生产关系的透视。对“数据劳动”的考察，不能仅仅停留在对这一特殊的劳动形态的技术分析上，而是要深入到劳动形态演变的背后所隐藏的资本主义生产关系的演变，历史地、具体地从生产关系的维度反思生产过程的性质。“数据劳动”中平台与用户并没有形成任何的雇佣劳动关系，但是却能从任何一个平台的用户协议和隐私政策中看到，平台具有收集、使用用户个人信息、数据的权利，也都能看到“如您不同意本协议，这将导致公司无法为您提供完整的产品和服务，您也可以选择停止使用”的话语，只有当用户授权平台收集、使用用户个人信息、数据时，个体才被允许进入平台网络。也就是说，尽管平台与用户是非雇佣劳动关系，但是用户生产出的数据却真实地在为平台进行生产。“数据劳动”反映出“原先不被视为生产劳动的行为产生了生产性的价值”，反映出在平台经济时代劳动社会化迁移——对劳动关系的改变、对社会生活方式的重构、对生产关系再生产（公共性）的吸纳。可以说，平台经济推动着社会中的个体源源不断地为其免费生产着原初数据，推动着社会生活的方式围绕着平台的生产模式展开，推动着社会性的生产关系的再生产完全被平台吸纳，也正是在这个意义上，我们需要进一步考察“数据劳动”背后的生产关系。

二、平台“八爪鱼效应”对数据生产者的辖制

在分析完“数据劳动”所凸显的平台经济中劳动特征的新变化之后，需要进一步阐述的是这些新变化背后劳动过程的改造，以及平台和数据生产者之间关系的重构，只有这样才能透视平台经济中的资本主义生产关系。平台经济生产模式采用的劳动是：雇用少量的固定员工提供的劳动，和利用上亿用户“自愿”或不知情贡献的劳动。尼克·迪尔-维斯福特（Nick Dyer-Witheford）认为用户/数据生产者在数字公地（digital commons）中形成了新的“赛博无产阶级”（cyber-proletariat/cyber-tariant）。“Web2.0资本的特点是平台可以动员无报酬的‘用户生成内容’，无论是被搜索引擎爬虫所处理的被动提供的原材料，还是对各种形式的社交媒体的积极贡献。”相较于Web1.0需要雇用专门技术人员提供网络信息不同，Web2.0的信息很大一部分由用户自己生成，而用户产生的内容和数据被资本无偿占有，也就是说资本不需要雇佣关系就能占有用户的无偿劳动。并且反过来平台对用户数据的占有，被卖给广告商用以投放定向广告。基于此，维斯福特认为这种免费网络数字劳动模式带来了以下六个方面的影响：传统雇佣劳动关系下工人数量的有限性；传统工作日界限在自由化、数字化的劳动特征下逐渐消弭；对传统产业固定稳定工作结构的颠覆；刺激了在线广告市场的繁荣；强化了生产、流通之间的联系沟通，促进了产业生产和商业流通交互的饱和；网络数字劳动经验成为就业求职的条件。用户成为网络劳工，在数字公地为平台提供了无酬劳动，于是形成了网络平台中的“赛博无产阶级”。平台通过“八爪鱼效应”形成了对数据生产者的辖制，呈现出离散化和中心化并存的特征。

第一，劳动组织形式和扩张形式的离散化。与产业经济不同，平台经济具有边际效应递增的特性。平台覆盖的社会面越广，拥有的用户数量越大，收集使用的数据越多，其具有的潜在使用价值越高。这也是从小数据时代转变到大数据时代的一个时代特性。在小数据时代，可以通过对小数据的详细分析得到信息和价值，但是在大数据时代，其基本要求是通过尽可能多的数据来分析信息和价值，这也造就了平台模式的产生——其产生本身就是为了应对商业中出现的大数据处理问题。而平台经济进一步也要求其必须占有大量的数据资源，也就带来了劳动的社会化扩散，大量的平台用户为其进行“数据劳动”。要实现劳动的离散化需要满足两个条件：一是信息通信技术成本的低廉，信息通信技术的发达让资本可以把劳动向社会场域内无限广度和深度扩展，“数据信息靠电缆或卫星传输，成本越来越低，因此终端与总机之间的地理距离就不再是一个重要考虑因素”；二是差异化数据的大量生产，数据的粒度越低，个体化、差异化程度就越高，社会个体为平台所生产的差异化数据就越多，在“微粒社会”中，“数据越多，我们的特征就越清晰可见；数据越丰富，单体就越多；网络化程度越高，个体化程度就越高”。劳动的离散化给数据生产者带来了三个后果：一是劳动资料的自备，用户通过不同的终端（手机、iPad、电脑等）都可以接入平台实现在线的劳动，这种终端被认作是“一种新的全球资本主义包容的范式技术”，利用大量离散化的劳动场所和劳动时间容纳剩余人口；二是劳动力生产与再生产的自我负责，平台不再承担劳动力成本，用户生产与再生产自身价值的过程转变为用户自我的责任，依靠自我学习和提升以符合互联网时代的技术门槛；三是劳动责任和劳动风险的转移，劳动的离散使劳动全过程的责任和风险由用户自我承担，但是责任和风险的转移，不意味着价值的转移，平台仍掌握了劳动力使用价值发挥的过程——劳动过程。

第二，核心基础建设与控制的中心化。尽管平台将劳动向社会场域内无限扩张，但对于平台而言，最重要的仍是用户在为平台进行的“数据劳动”。从宏观层面上来说，用户是在为平台生产而不是为自己生产；从微观层面上来说，用户是为某一平台生产而不是为其他平台生产。所以，不同的平台都尽可能将用户固定在其平台生态系统中，这意味着独占数据资源。维斯福特所认为的“数字公地”其实并没有成为一个公共性空间，它是一个依赖于平台经济所建立的、为平台资本所服务的、能够进行潜在剩余劳动生产的私有化空间。互联网的乐观主义者会认为其是一个消除了中心化和层级化的空间，但实际上资本通过对“数字公地”的私有化，完成了对平台总体价值的吸纳。这可以理解为控制论的一种实际应用，通过平台这一中心，资本实现了对全社会各种差异化“数据劳动”的整体控制，将必要劳动时间最小化直至趋向于零，而将剩余劳动时间最大化，无限延展用户的劳动时间。在这种“新媒体拜物教”的趋向中，用户高度依赖于平台提供的操作生态系统，这种生态系统从某种意义上架构了用户的社会生活。用户持续性地在平台中通过认知、交流、合作创造数字信息产品，但是用户对这些产品并没有所有权，产品由平台所有者控制，而用户一旦离开了这些垄断性质的平台，就会受到交往联系贫困的威胁。于是，用户开始自我生产及优化，以适应平台的需要。这是在产业时代所无法达到的效果。产业时代的扩大再生产，始终面临着物理空间成本和劳动力成本的界限：一方面，工厂的扩张意味着不变资本（厂房、机器）的进一步投入，而不变资本是无法为资本带来增殖的部分；另一方面，雇佣劳动力的增长意味着资本要承担更多的责任和风险，这时资本需要考虑投入与产出比。但是这些界限被平台模式打破：一方面，平台不再受物理空间的限制，而是把劳动的空间扩展至更为广阔的赛博空间中，同时由于劳动资料的自备，平台也不用担心机器的折旧与更新；另一方面，劳动力成本这一概念逐渐被平台模式所消解，劳动力生产与再生产的自我负责、劳动责任和劳动风险的转移，在不用维系雇佣劳动关系和责任的基础上，用户的无酬劳动依旧隶属于资本。在平台经济模式中，无论劳动实现何种程度的社会化离散，最终都能借助平台这一中介收束，使得平台能以最小的成本实现最大的资本增殖。

总体来说，离散化与中心化的并存为平台资本的增殖服务。一方面，离散化使资本可以在全球、全社会的范围内，吸纳无酬的劳动力为其生产；另一方面，中心化使资本即使面对广阔、差异化的用户市场，依旧可以将其固定在为平台的生产劳动中。数据生产者的离散化是平台经济的必然结果，又促进着平台经济的进一步发展，而数据生产者的中心化保证了剩余劳动对平台资本的稳定供给。平台带来了许多社会新现象，但是平台资本主义并不是一个全新的社会历史阶段，它不过是资本利用平台这一技术完成自身的增殖，平台资本主义仍然具有资本主义的一般特征——对剩余价值的贪欲。平台经济的生产模式，仍然依赖于对平台中所产生的数据的价值进一步生产，而原材料——数据则是平台通过不对称的权利进行收集和使用的。

平台的“八爪鱼效应”对数据生产者的辖制是发生在非雇佣劳动的生产关系中的，这一点也饱受批评，有学者认为在非雇佣劳动关系中不存在对剩余价值的剥削。传统产业劳动的发展带来了一种误解，剩余价值只有在雇佣关系的条件下才得以生产。其实剩余劳动并不是资本主义社会的独特产物，在前资本主义社会的各种经济形态中，都有剩余劳动的身影。马克思有如下一段阐述：

资本并没有发明剩余劳动。凡是社会上一部分人享有生产资料垄断权的地方……不论这些所有者是雅典的贵族，伊特鲁里亚的神权政治首领，罗马的市民，诺曼的男爵，美国的奴隶主，瓦拉几亚的领主，现代的地主，还是资本家。

马克思阐明了剩余劳动并不仅仅存在于资本主义生产关系中，在封建贵族垄断生产资料的历史条件下，就已经存在着劳动者为生产资料占有者劳动、生产资料的占有者可以自己不用劳动而获得生活资料的现象。但仍然要区别前资本主义的剩余劳动与资本主义的剩余劳动，前者剩余劳动的存在仅仅是生产资料的占有者们为了获得更多的使用价值，以满足自身生活的需要，这里的剩余劳动存在着生理需求的限制；后者资本家对剩余劳动的贪欲本质上是对交换价值的追求，而交换价值不会遭遇生理界限的限制，因此也就带来资本的无序扩张。“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。”也就是说，对于资本而言，剩余劳动只是为了更多地和生产资料相结合从而产生出剩余价值，进而为资本增殖服务。马克思想要揭露的资本主义生产关系的实质是，在雇佣劳动条件下资本要求工人在完成必要劳动后，继续进行剩余劳动，这个秘密是被掩盖在工资所表征的雇佣关系下的，但是平台资本把必要劳动进行削减，转移劳动力生产与再生产的过程与责任，完成了纯粹剩余劳动的剥削。在平台模式的运行下，上亿的数据生产者被捆绑进平台的生态系统，这是平台所带来的劳动社会化迁移、外溢和扩散的后果，这一社会化过程使得资本在全部社会生活中得以布展，一方面生产与生活的界限消弭，生活即是在生产，生产即是在生活；另一方面生产的速度不断提升，以跟上机器运转的速度。

三、总体吸纳：对数据生产者劳动结合力的占有

资本附身于平台，通过榨取社会性用户的剩余价值而完成自身的原始积累，在这里资本的一般属性并没有发生改变，但是资本吸纳剩余价值的方式却展现出新的特征。德勒兹和加塔利在批判资本主义时就谈道：“剩余劳动，全部的资本主义组织形式，都越来越少地通过（与劳动的物理—社会的概念相对应的）时空的纹理化而运作。毋宁说，就好像人在剩余劳动之中的异化被一种普遍化了的‘机器性的役使’所取代，而这就使得一个人可以在不进行任何劳动的情况下提供剩余价值（儿童，退休者，失业者，电视观众，等等）。”平台经济的发展，也正使用一种普遍化了的机器——平台，资本家攫取剩余价值的模式不再局限于占有传统的工厂中工人的剩余劳动，而是转向更大范围的剩余劳动主体。这不仅表现为体力劳动中制造业自动化系统取代了传统雇佣工人劳动，也表现在脑力劳动中自动化办公以及Web2.0免费网络数字劳动。

马克思对绝对剩余价值生产和相对剩余价值生产的阐述是联系资本对劳动的形式吸纳（formal subsumption）和实质吸纳（real subsumption）而展开的。资本对劳动吸纳的两种形式和绝对剩余价值生产、相对剩余价值生产具有同等意义：以绝对剩余价值生产为基础的是资本对劳动的形式吸纳；以相对剩余价值生产为基础的是资本对劳动的实质吸纳。“起初，资本家在市场上找到什么样的劳动力就得使用什么样的劳动力……由劳动从属于资本而引起的生产方式本身的变化，以后才能发生”。早期资本主要通过形式吸纳的方式向全球布展资本主义生产方式，但是形式吸纳会遭遇到人体生理和社会法律道德的界限，而通过实质吸纳，资本将生产过程进一步“优化”为适应资本增殖目的的结构，即可以在有限的范围内更大程度地为资本提供剩余劳动。资本对剩余劳动的形式吸纳只是量上的关系，资本把雇佣劳动的关系扩展到各个生产部门，并通过剩余劳动的绝对延长实现对剩余劳动的吸纳。与此相比，资本对剩余劳动的实质吸纳则扩展到质上的改变，资本不只满足于在量上吸纳剩余劳动，而是进一步改变生产过程以更符合资本增殖的目的。相比于绝对剩余价值的生产受到自然条件的限制，相对剩余价值的生产则更依赖于技术的进步，这成为资本吸纳的主要形式。

到了平台经济时代，当资本对剩余价值吸纳的作用方式远远超越了工厂的围墙和写字楼的玻璃幕墙而蔓延到整个社会领域时，必须要把资本的形式吸纳和实质吸纳结合起来看待资本主义统治的多样性，即总体吸纳（total subsumption）。在产业经济时代，资本是通过扩大经营规模来获取更多剩余价值；但是在平台经济时代，资本不再依赖于规模经济模式，而是采用少量雇用员工+大量非雇用用户的模式，实现劳动的社会化迁移、外溢和扩散，让平台用户可以无偿地为平台提供剩余价值。也就是说，平台资本的这种“总体吸纳”模式完全不同于传统的形式吸纳或实质吸纳，呈现出以下特征：第一，不仅发生在物理空间内，而且扩展到虚拟空间中，“对劳动力的剥削程度标志着产业资本主义和信息资本主义之间的显著差异。对劳动力的剥削又增加了一个特征，即资本家攫取虚拟世界中的剩余劳动力，这加剧了剥削和异化程度”。第二，向全球范围内的物理和虚拟空间布展着资本吸纳的逻辑，这种吸纳关系“发生在物理空间和数字空间内，以便在全球范围内从直接生产者那里剥削剩余劳动”。第三，从生产时间向生产和生活时间融合的各个方面和层次渗透，使得对剩余劳动的吸纳不再被生产工作日所限制。因此，“总体吸纳”是与形式吸纳、实质吸纳性质完全不同的资本吸纳方式，“随着积累基础的扩大，有酬劳动和非直接劳动不再是获取剩余价值的唯一途径。因此，我们面临着吸纳进程的异质性和人类生活的剥削……这创造了一种新性质的吸纳过程，这种吸纳过程不局限于工作日的长度（形式吸纳），也不局限于对生产过程的技术增强（实质吸纳）”。

大数据时代相较于小数据时代的一个突出特征就是发掘了全数据联结的价值，小数据时代依靠的是发掘抽样样本数据之间的因果关系联结的价值，而大数据的模式则是从全部海量数据的相关关系中发掘价值。因此，除了上述劳动社会化带来的“总体吸纳”一般特征外，为处理大数据应运而生的平台对“数据劳动”的“总体吸纳”，更深层的是对劳动结合力的占有和吸纳。一方面，劳动社会化和平台的广泛应用带来的是对社会化劳动结合力的吸纳；另一方面，对社会化劳动结合力的吸纳，在大数据时代的全新特征是对其中隐形结合力的吸纳。

第一，对社会化劳动结合力的吸纳。在产业经济时代，资本要想扩大对劳动结合力的吸纳，就只能通过扩大经济规模的方式，完成对更多劳动力的容纳。但正如前文所述，这遭遇着物理空间成本和劳动力成本的限制。也就是说，存在着边际递减效应。在其他条件不变的情况下，对厂房、机器和工人的投入持续增加，达到一定边界之后，所产出产品的增量就会下降，剩余价值也会下降。所以，资本始终无法完成对全社会的劳动结合力的吸纳，总是遇到成本边界。而这一边界在平台经济时代不复存在，原因在于平台模式是完全不同于传统产业模式的生产逻辑，边际递减效应在此转变为边际递增效应。与此同时，在产业经济时代的吸纳“数据劳动”采用的是小数据生产逻辑，统计学家往往抽样选择样本数据，原因在于一方面数据的收集技术难以满足在全社会范围内收集海量数据，另一方面数据的存储技术难以满足海量数据存储的要求。抽取样本数据成为唯一可行的方式，如果持续在数据收集上投入成本，边际递减效应会使资本陷入泥潭。而在平台经济时代吸纳“数据劳动”采用的则是大数据生产逻辑，海量数据的收集、存储和分析技术的发展，使得资本可以在全球、全社会内完成对海量“数据劳动”的吸纳。这也是一种全数据模式，可以不局限于样本数据，全社会范围内的全部数据都可以被平台发掘其中的使用价值，边际递增效应在此表现为：数据越多，全数据之间联结的使用价值越大。因此，海量数据之间联结产生的信息便成为平台资本吸纳的新对象，也就是平台资本完成了对这背后全部“数据劳动”之间的劳动结合力的吸纳。

马克思在《资本论》中谈到了“结合劳动”能够创造出个人劳动所不可能发挥出的、更为强大的生产力，而这种生产力不仅仅来自协作对个人生产力的提高，或是个人生产力单纯数量上的叠加，更是“创造了一种生产力，这种生产力本身必然是集体力”。因为协作本身即是一种力——“协力”（concours de forces），个体生产者之间相互结合、共同劳动形成的那种社会关系所创造的生产力，是在独立生产的条件下所无法发挥出来的力。这种生产力的发挥与个人生产力单纯数量上的叠加有着本质性的区别，其不是一种力的机械总和，而是由“劳动结合力”所发挥出的力量。可以说，“劳动结合力”（combined labor power）是社会劳动生产力，是劳动者在进入到社会化的生产关系中创造的力。当劳动没有扩展为社会性协作劳动时，劳动者与劳动者之间并没有形成生产劳动关系，劳动者只能作为相对孤立的生产者进行劳动，这时尽管可以从社会整体层面将劳动总体相加，但并没有发挥出作为协作的劳动相结合的力量，结合劳动的共同性、总体性在此是缺失的。而当劳动扩展为社会性协作的“数据劳动”时，则意味着海量数据之间联结的价值、全数据的总体性价值被社会化劳动结合力发挥出来。

第二，对隐形劳动结合力的吸纳。如前所述，尽管资本实现了在更广的空间和时间范围内吸纳劳动结合力，但是空间和时间毕竟仍存在着物理界限，“总体吸纳”还存在着更深层的逻辑。除了由小数据转向大数据、样本数据转向全数据，资本对劳动结合力的吸纳在可行范围内的扩张，更深层的逻辑是对劳动之间结合关系的再发掘，这就是对以往不可见的隐形劳动结合力的吸纳。在小数据模式中，劳动之间的结合关系依赖的是因果关系联结，这就决定了是对已知的、固定的劳动联结进行吸纳，舍恩伯格等称之为“建立在人的偏见基础上”考虑数据之间联结的价值。但是当一种全数据的大数据模式降临时，以往建立在因果联系基础上分析数据之间联结价值的方式不再适用，因为其面对的不再是少量的样本数据，而是海量的全数据。这就带来了由因果关系转向相关关系，在此“数据劳动”的结合力呈指数级爆发。可以说，资本对数据之间联结潜在价值的发掘，是着眼于一种隐形相关性，劳动结合力不再依赖于因果关系基础上的固定联结，而是扩展到非固定联结，不再受时空界限的限制，人类任何已有的因果逻辑判断也不再适用，而是可以在任何非因果逻辑、无因果逻辑之处由平台发掘出价值并完成“总体吸纳”。在大数据时代，相关关系和非线性关系的发掘，使得“看到了很多以前不曾注意到的联系，还掌握了以前无法理解的复杂技术和社会动态”。但是资本对隐形劳动结合力的吸纳，由于其隐形的相关性和潜在的价值性，在表象中呈现为平台资本自身的生产性。张一兵将这种资本的伪生产性假象归纳为：“资本的生产性假象更深地来自它是社会劳动生产力和一般社会生产力的吸收和占有者。”也就是说，资本抑或机器本身不具有任何创造价值的生产性，平台资本展现出来的伪生产性，根源于其借助机器（平台）吮吸的社会性劳动生产力，即劳动结合力。“只要把工人置于一定的条件下，劳动的社会生产力就无须支付报酬而发挥出来，而资本正是把工人置于这样的条件之下的。”因此，对于平台资本来说，正是要把社会整体范围内的数据生产者置于这种劳动关系的条件下，这种社会劳动的生产力创造的公共性、共享性、总体性才能被资本所吸纳。在劳动力与资本进行交换之后，劳动力就隶属于资本而不是其自身，劳动力使用价值的发挥也就隶属于资本，而劳动力在其使用价值发挥过程中因为与其他劳动力相结合产生的劳动力也就隶属于资本。“因为工人在他的劳动本身属于资本以前不能发挥这种生产力，所以劳动的社会生产力好像是资本天然具有的生产力，是资本内在的生产力。”到了平台经济时代，资本甚至不用与劳动力进行任何交换，就可以免费得到用户的“数据劳动”。也就是说，平台资本不用付出劳动力再生产的价值，就可以将劳动力吸纳进自身的劳动关系和劳动条件中。当社会性范围内的劳动力被吸纳进劳动关系和劳动条件时，其相互协作产生的劳动结合力也就天然地为资本吸纳。在此，必须要转换的视角是，不能将平台视为具有独立性的第三方，而要将其视为资本增殖的一种模式，“平台几乎不控制数字文化的生产，而是控制数字文化的消费，即剥削数字受众的劳动……在数字时代，传播过程也是资本积累的过程，具体原因在于传播资本家控制着受众的文化消费活动，直接或间接地剥削着受众劳动者”。平台作为一种机器性的死劳动，只能在生产中转移自身的价值而无法创造新的价值，必须吮吸活劳动才能在生产环节中创造出新的价值。尽管平台在不断更新迭代，在占有更多大数据和用户的过程中价值不断增进，但其增进的价值，源于“数据劳动”不断为其注入的新价值，而非其自身运转所能创造新价值。

正如德勒兹和加塔利所分析：“资本主义的运作更少依赖于一种劳动的量，而更多地依赖于一种复杂的质化的程式，此种程式动用了运输的模式，城市的模型、媒体、娱乐工业、感知和体验的方式——各种各样的符号系统。” 因此，在数字时代对于“数据劳动”的考察，除了对“数据劳动”单独的分析，还需将其置于更为广阔的劳动社会化视野和各种劳动相互嵌套的复杂社会体系中加以研究。资本不再依赖于单一劳动形式为其完成资本增殖，而是将社会总体性都吸纳进资本增殖的逻辑中。资本的总体吸纳是对社会各种层级、复杂性系统的总体性吸纳，而不是对不同劳动形式吸纳的简单机械叠加，这是一种“互补的剥削”，每一种剥削促进着另外一种剥削，由此产生“叠瓦式效应”，而这些都有待进一步分析。

参考文献略

本文刊登于2023年第3期

转自：“马克思主义理论教学与研究”微信公众号

如有侵权，请联系本站删除！