核心观点 - 数字时代资本利益的核心从对剩余价值的独占，转向对数据贡献系数γ的控制权博弈，数据成为独立于传统资本和劳动的核心生产要素，重塑了价值创造与分配格局 [1][3][4] 理论演进 - 马克思理论指出，工业时代剩余价值的唯一源泉是雇佣工人的活劳动，资本利益是对活劳动的无偿占有，剩余价值在不同资本形式间分配 [1][5] - 数字经济中，价值创造公式演进为 M = α·K + β·L + γ·D，数据成为价值创造的第三个核心源泉，分配矛盾从劳资二元对立转变为资本、劳动、数据的三角博弈 [4][6] 现实表现 - 平台资本通过用户协议进行“数据圈地运动”，将用户产生的海量行为数据据为己有，试图垄断数据贡献γ系数对应的价值 [7][10] - 平台利用算法黑箱处理数据，使γ系数和γ·D的规模难以计量，便于其将利润归因于算法效率或资本投入，从而低估数据的贡献并独占利益 [10] - 平台经济中用户/劳动者身份模糊化，例如网约车司机贡献驾驶服务劳动和数据，但通常仅获得劳动报酬，其产生的数据价值被平台独占，导致平台剩余价值率远高于传统行业，如美团骑手达380% [10] 深层矛盾 - 数据生产的社会化与平台私人占有之间存在根本矛盾，全球1%的主体控制85%的数字资产，导致财富向少数科技寡头集中，抑制社会创新 [10] - 作为数据生产者的用户，其“数字劳动”常被视为零成本副产品，无法参与γ·D的分配，加剧了价值创造与价值分配的背离和社会贫富分化 [10] - 全球数字价值链存在“γ殖民主义”风险，发达国家凭借技术优势获取发展中国家数据资源并独占价值，全球92%的AI专利集中于美中日三国 [10] 中国实践 - 通过数据产权制度创新破解私有制垄断，如深圳探索数据资源持有权、加工使用权、产品经营权“三权分置”，保障数据提供者70%的收益权 [9][10] - 北京试点“数据资产入表”，2024年首批12家企业数据资产增值超180亿元，使数据要素的贡献在财务上显性化 [9] - 利用区块链和智能合约技术赋能透明分配，如雄安新区的数据贡献分成系统、顺丰快递员因贡献物流数据在2023年人均增收12,000元 [12] - 政府通过宏观治理引导数据收益流向公共服务，如深圳将数据税收的10%注入公共数据基金，用于建设算力网，降低中小企业算力成本40% [12]