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学者观点

蔡继明:厘清数据要素按贡献参与分配的理论认识

随着数字经济的快速发展,数据已成为关键生产要素。党的十六大首次确立了劳动、资本、技术、管理等四大生产要素按贡献参与分配的原则,党的十七大又将生产要素按贡献参与分配提升为一种制度,党的十八届三中全会首次将“知识”纳入按贡献参与分配的生产要素范畴,党的十九届四中全会则进一步将数据、土地与劳动、资本、知识、技术、管理并列为按贡献参与分配的七大生产要素。为了提升数据资源应用及转化的社会和经济价值,有必要从理论层面厘清数据要素按贡献参与分配的物质基础和价值基础,并具体讨论其实现形式。

数据要素之所以能参与分配,首先是因为数据要素具有使用价值,有助于提高劳动生产力。所谓劳动生产力是指单位劳动时间所生产的使用价值量。马克思指出,劳动生产力是由多种情况决定的,其中包括工人的平均熟练程度、科学的发展水平和它在工艺上应用的程度、生产过程的社会结合、生产资料的规模和效能,以及自然条件等五个因素。如果把土地比喻为财富之母,把劳动比喻为财富之父,数据、技术、知识(相当于马克思所说的科学的发展水平及其在工艺上应用的程度)、资本(相当于马克思所说的生产资料的规模和效能)、管理(相当于马克思所说的生产过程的社会结合),则可看作是财富的催化剂,而其中的数据要素越来越成为提升劳动生产力的最主要来源。

数据要素助力劳动生产力提升,主要通过如下途径实现。在服务业方面,对出行时间、人流量等数据的挖掘分析与应用,催生了共享单车、共享电动车、共享充电桩等共享经济模式的广泛使用;完善的征信数据系统可以有效减少不良贷款,提高贷款服务效率;数字化技术还带来了在线教育、电子商务以及送餐、问诊等生活服务类的新经济业态和商业模式。在制造业方面,工业物联网平台通过对接供需信息,使生产各环节协同管理,还能实现远程智能管控、智能检测、智能计划等智能化生产,提高了生产质量和效率。在农业方面,通过对田间数据的精准测量,按照每一操作单元的具体条件,精准调整各项土壤和作物的管理措施,在优化投入的同时,获取最高产量与最大经济效益。在微观经济领域,数据要素能够优化企业生产决策流程,降低交易成本和运行不确定性,驱动企业管理方式创新,进而推动传统产业转型升级,催生新的比较优势。

基于马克思劳动价值论,同一部门内单个生产者劳动生产力与其单位时间内所创造的价值总量之间存在正相关关系。我们可借助相对生产力、综合生产力、比较生产力以及总和生产力等概念,将这一相关关系扩展到整个部门和整个社会。假设考察一个由部门1和部门2构成的两部门体系,其中两部门均可生产产品1和产品2,q11、q12分别表示部门1在产品1和产品2上的劳动生产力,二者之比表示部门1的相对生产力RP1=q11/q12;q21、q22分别表示部门2在产品1和产品2上的劳动生产力,二者之比表示部门2的相对生产力RP2=q21/q22,两部门相对生产力之比RP1/2=q11q22/q21q12可作为比较优势判别式。如果RP1/2>1,意味着部门1和部门2分别在产品1与产品2的生产上具有比较优势;如果RP1/2<1,意味着部门1和部门2分别在产品2与产品1的生产上具有比较优势,双方将根据各自的比较优势进行专业化分工生产和交换。接下来,我们将q11与q12的几何平均定义为部门1的综合生产力,将q21与q22的几何平均定义为部门2的综合生产力,两部门的综合生产力之比CP1/2=被定义为部门比较生产力。进一步,我们将两部门综合生产力的几何平均定义为社会总和生产力TP=,将t期与t-1期的总和生产力之比定义为总和生产力增长率:

g=(TPt-TPt-1)/TPt-1

=-1。

以上假设可以引出两个定理。定理1:部门平均劳动及总劳动创造的价值量与部门比较生产力正相关。定理2:全社会总劳动创造的价值量与全社会总和生产力增长率正相关。

定理1表明,数据要素可通过单个企业数据的初始存量、前期收集处理数据所投入的劳动,以及当期在收集处理数据所投入的劳动等三种途径,提高企业的劳动生产力,从而使其单位劳动创造更多的价值。数据要素还可通过提升整个部门的劳动生产力,进而提升部门综合生产力和比较生产力,增加部门单位平均劳动和部门总劳动创造的价值量。从部门之间的关系看,率先采用数字技术、加大数据开发力度、增加数据要素投入的行业,伴随其比较生产力水平的提高,其产品的交换价值即购买力也会相应提高,从而能用较少的劳动投入换取其他部门需较多劳动投入生产的产品,提高部门的盈利水平。

定理2表明,当一个社会在当期通过数据要素的开发投入使社会总和生产力提高时,在社会劳动投入总量保持不变的前提下,全社会的价值总量会超过同量劳动在前期所创造的价值,这就破解了我国改革开放40余年来(1979—2019年)9.4%左右的实际GDP年均增速远高于就业人口仅约1.53%的年均增速这一所谓“价值总量之谜”。

最后,从数据权属的维度看,公共数据和私有数据有其特定的分配形式与要素市场结构。公共数据不需要复杂的交易市场,直接向社会公众公开提供。开放数据(Open Data)是当前全球数字经济发展的主要趋势,也是有助于公共数据充分开发的有效机制。政府公开数据是开放数据的重要应用场景之一,因为政府数据首先具有公共属性,且是较为集中的大规模数据,需要社会各界力量通过发挥各自优势有效释放数据的社会和经济价值。目前,我国各地政府正在积极开发统一的开放平台,制定开放目录和数据采集标准,以加快公共数据价值转化、优化数据资源配置。

私有数据参与价值分配主要是在完备的竞争性市场中进行公平交易。一方面,个人所有数据的分配形式主要通过使用企业提供的服务或享受更优质的服务间接实现。目前,作为消费者的个人与企业的数据交易一般产生在平台经济模式下。但由于网络外部性,拥有较多用户的平台企业很可能在其行业内扩张形成垄断势力,进而对个人数据进行过度开发或买卖。因此,加强平台经济领域反垄断和消费者隐私权保护是保障个人数据要素合理参与分配的重要环节。另一方面,对于企业所有数据而言,数据产业链上的各类企业都对其所有数据在不同生产环节所作贡献拥有相应的收益权。这些企业参与分配的形式是根据其生产函数对数据要素的贡献做出计算与评估,再将其生产的数据产品或相关服务进行市场交易。数据要素市场中的企业可能同时作为买家和卖家,交易过程动态变化。以平台经济为例,商家作为原始数据提供者是数据的卖方,但其经营依赖于平台,这部分数据贡献应得的报酬通常以使用平台的服务作为形式,当平台能够为商家提供较大商业价值时,商家还需向平台交付使用费和管理费。平台在完成基础数据采集后,可在信息整合的基础上进行大数据分析,此时的商家便会作为数据要素的买家根据其需求购买经过加工处理后的数据产品或服务。


来源:中国社会科学网 9-28

蔡继明:澳门威泥斯人app下载经济所教授

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