「学思平治」程恩富：数字经济时代的数据垄断与掠夺路径分析

程恩富：数字经济时代的数据垄断与掠夺路径分析

学思平治

近年来，随着科学技术的发展，人类从信息化迈向数字化、智能化时代。在全世界，以“互联网+”为特征的生产工具变革，不仅推动了生产力水平的提高，而且极大地影响了社会经济运行方式和人们的生产生活方式。2020年4月，《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》首次将数据列入生产要素的范畴，并且确定其可以按贡献参与分配。一方面，数据成为数字经济发展的关键生产要素，不断促进产业结构的调整和重塑，为社会经济发展增添新动能；另一方面，数据垄断所带来的负面影响也扰乱了公平竞争的市场环境。“十四五”规划指出，要“激活数据要素潜能”，为此，应发挥数据要素的优势作用，规避数据垄断的负面影响，推动我国数字经济健康发展。

本文的分析框架如下：首先，梳理数据的基本特点和在社会生产中发挥的作用；其次，分析数字经济时代数据垄断的表现、特征以及形成原因；再次，在前述分析的基础上概括数字经济时代数据垄断的掠夺路径，以更加清晰地从理论上认识数字经济时代的新变化，从而使我们能更好地应对数据垄断问题，为促进互联网健康发展提供参考。

一、数据的基本特点及作用

数据的特征

数据是载有信息和知识的数字，其背后隐含着人与人之间的社会关系，具有社会属性。数据依托数字进行编码，数据传播的媒介主要是互联网，因此数字经济时代的数据具有以下特点：一是可复制和分享。数据承载自然界和人类社会的各类信息，在第一次生产后可供人们复制、传递和分享。二是可无限增长和供给。人们的社会生活每时每刻都在产生数据，数据生产可以无限增长和供给。三是非实体性。数据的表达必须依赖一定的媒介，比如报纸或者网络，其本身不具有实体性。四是时效性。人们每天都在生产着数据，数字技术的进步和发展以及社会环境的变化必然导致数据所承载信息的价值随着时间的推移而逐渐衰减。

作为生产要素的数据与传统生产要素有着本质区别。首先，若不考虑产权的专有性，数据本身不具有唯一性和排他性，而传统的生产要素则具有唯一性和排他性。由于数据的可复制性和可分享性，相同的数据可以被不同的使用者使用，也可以多次分享和消费，因而具有非排他性。从理论上说，不考虑数据的控制权，人们都可以使用已产生的数据。其次，与传统的生产要素不同，数据不具有明晰的产权所属关系。数据由大众生产和消费，由少数人占有整体控制权和使用权，即数据一方面是公共品，另一方面又是私人品。最后，数据作为一种生产要素不同于其他生产要素，其他生产要素可以直接投入生产过程，而数据需要进行相应的处理后方可投入社会生产过程。

数据在社会生产中的作用

进入Web2.0时代以来，数据在经济发展中的重要作用越发凸显。“数字经济的高渗透性已经对产业链与价值链产生深远影响”，而数据作为数字经济的核心生产要素，更是在社会生产中发挥着如下作用：

降低生产和流通成本。数据及相关技术的有效使用可以提高对生产过程的控制与优化，帮助合理安排生产计划，减少原材料入库、折损和看管机器等方面产生的成本，降低商品的成本价格，提高商品竞争力；数据的有效使用也有利于合理布局原材料购入点、商品售出点，减少运输成本、加快流通速度，尽可能避免原材料供不应求耽误生产和商品滞销的情况，从而降低商品的流通成本，使更多资本投入生产过程，创造和实现更多的价值。

提高生产和流通效率。数据的有效使用可以帮助资本家及时获取市场上原材料和商品的价格与供求信息，从而合理规划原材料的购入和商品的出售，尽可能地避免生产中断，提高原材料利用率和劳动生产率。数据生产方式更高效率的根源在于它对人类脑力劳动的替代和对人类体力劳动的整合。这种生产方式在本质上可以看作一种结合劳动，因而可以产生“结合的生产力”，大大节约社会劳动时间。从现实情况看，通过使用数据提高生产和流通效率的影响是巨大的，其不仅提高了生产运行的效率，还提高了资本的使用效率，伴随资本周转速度的加快能获取更多的利润。提高劳动生产率以减少时间损失，不断转换劳动过程以提高效率，从而获取更多的利润，这是资本家强大的动力来源之一。

分析趋势，调整供给。随着社会生活水平的提高，批量生产的标准化产品已不能满足人们的需求，一个工厂只需要生产同质化产品的时代已经过去，人们对个性化的生产要求越来越高，并且这将会是一种长久的趋势。消费者的个性化需求给厂家的生产带来了挑战——如何批量生产个性化商品。从批量生产到批量定制，以大数据、物联网、云计算、人工智能等作为支撑的智能化生产是关键，快速获取消费者偏好信息，精准匹配个性化商品的买卖双方，已经成为当下企业的重要手段。此外，不少商家不仅利用数据分析趋势、调整供给，甚至还开始利用数据优势“制造”需求。

加快创新产品供给，更快占领市场。数字企业要想在市场上占据主导地位，就必须抢先开发出新一代产品。如果说传统经济中资本的竞争是“大鱼吃小鱼”的特点，那么在当今时代，“快鱼吃慢鱼”则是资本发展的显著特征——是否能领先开发出新技术、新产品，对数字企业的发展至关重要。但是，能否抢先用创新产品占领市场不仅与其创新产品的能力有关，有的中小企业即便拥有创新性技术或产品也会因为“势力”不够而被大型垄断企业技术兼并。

二、数据垄断的表现与影响

进入21世纪以来，伴随数字技术的飞速进步和知识经济的发展，许多国家涌现出一大批基于信息技术的互联网企业。尤其是近十年以来，数字经济异军突起，“数据信息成为互联网数字平台上最重要的生产资料”，全球数字经济竞争和数据资源争夺愈演愈烈。

数据垄断的表现

1.数据成为企业竞争的关键要素

由以上分析可知，数据在生产的各个环节都能发挥出其优势作用。“数字经济之父”唐·泰普斯科特认为，数据将成为数字时代最强大的资产，《经济学人》杂志和很多企业家也将数据视为数字经济时代的“新石油”。因此，进入数字经济时代后，企业竞争的焦点从传统的生产要素聚焦到新的生产要素——数据上，能否掌握和使用数据很大程度上决定着企业能否在竞争中脱颖而出。

2.数据的双轮垄断：横向跨界、纵向渗透

数据垄断更多以双轮垄断的形式呈现，“双轮垄断是基于平台的基础垄断地位将垄断地位延伸到新领域的跨界垄断”。数据垄断不局限于本身的领域，它既在横向上延伸也在纵向上渗透。

从横向上看，一方面，大型互联网平台为了保持自身的竞争优势和垄断地位，会限制其他竞争对手获得平台的数据和用户，并且通过合并、控股等方式实现对数据的全面掌握。另一方面，一些极具垄断地位的平台利用自身的强大实力，对一些还没有发展起来的潜在竞争者进行“杀手式”并购或掠夺，抄袭小微企业的产品，卷走其用户，强化自身的垄断优势。

从纵向上看，一是具有数据垄断能力的主体利用自身的垄断地位进行自我优待。自我优待是指数据垄断主体既是平台的提供者，也是平台上的商户，其往往利用自己的支配地位优待自营产品。比如亚马逊平台利用自身掌握的商家数据调整自营产品的销售策略。二是渗透到消费者使用的各个场景。首先，被迫开放数据权限。用户在进入各类互联网平台时都必须向平台提供授权，否则就不能正常使用，而用户所提供的授权往往超过平台的服务范围。其次，被迫“站队”。一些大型电商平台利用其在市场中的主导地位，与具有一定依赖性的商家签订协议，排斥同行业竞争，具有明显的强迫性和排他性。从客观上来说，商家对于大型平台具有一定的依赖性，容易形成用户黏性，由于数据迁移等方面的难度，部分商家甚至无法脱离平台生存。这种依赖性恰恰成为平台强迫商家进行排他性选择的重要因素，具有强迫性质的“站队”行为严重损害了用户的权益，强化了平台的垄断地位。最后，大数据“杀熟”或差别定价。用户在接入平台后就授予了平台数据收集权，平台根据收集的用户数据分析其行为，如浏览记录、点赞评论、交易数量等，对用户进行大数据精准画像，模拟用户的习惯、偏好，进而采取差别定价，实施价格歧视。随着技术手段的进步和营销方式的多样化，平台会依据用户画像和算法随机生成各类优惠券和价格组合，大数据“杀熟”也越来越具有隐蔽性。

数据垄断的影响

1.数据垄断扩大了资本的增殖空间

后工业阶段的资本主义社会依然表现为“市场的扩张赶不上生产的扩张”，此时对于所有生产者来说，最为关键的是找到新的市场，现在不再是生产决定消费，而是“消费决定生产”。在数字经济时代，大数据画像技术为资本增殖提供了技术支持，数据垄断是大数据画像得以开展的前提。大数据画像技术在收集、统计用户多维度信息数据的基础上，利用定性与定量相结合的方法进行数据分析，据此推测用户的兴趣与需求，将结果以标签体系的形式呈现，进而向用户推荐适销对路的产品和服务，以此实现对用户信息全貌的抽象。这也是现代营销不同于传统营销的一个关键之处，重点不在于商品是否物美价廉，而在于是否和目标人群的需求与兴趣相一致。要想实现大数据画像首先必须拥有海量数据，这对于已经具有垄断地位的平台而言是轻而易举的事情，因此它们更容易利用自身的数据垄断优势，借助大数据画像技术进行分析、推荐，在获得高额垄断利润的同时拓宽资本的增殖空间。

2.数据垄断加强了资本的统治力度

在数字经济时代，数据已经渗透生产、消费、流通等各个领域，“物质生活的生产方式制约着整个社会生活、政治生活和精神生活的过程”，这种新的生产方式极大地影响着人们生活的各个领域。不同于传统的垄断企业，以数据垄断和算法垄断为核心的平台企业并不需要把生产的物质资料集中起来，它依靠核心的计算机技术、核心的数据和算法垄断就可以把庞大、分散的小资本联系起来。一个巨大的平台具有集散式的网络结构，一个大资本就可以协调调度更大规模的分工协作，并由其主导分配和消费。资本的统治力度在数据垄断的加持下得到增强。

3.数据垄断挤压传统经济空间，造成数字经济与实体经济的失衡

根据前述分析，数据集中产生的是数据垄断和数据资本与实物资本的分离。一方面，数字经济独立于实体经济；另一方面，数字经济又无法离开实体经济而发展。线上数据、算法不断集中，同线下实体的分散状态产生对立。平台企业凭借数据垄断优势调动更大的社会资本，但平台本身并不从事实物生产，而资本又大量积累在平台企业家那里。随着数据垄断走向数据寡头，传统的经济生产完全受制于数据寡头，实体经济受制于数字经济，这种对立与倒置将会导致整个经济结构的不稳定。

三、数据垄断的形成路径

数据垄断主要是指拥有数据绝对优势的企业基于对数据来源和渠道的控制，利用技术优势在数据交易、数据分析、数据使用等环节实施垄断行为。从实践角度讲，处于互联网中的个体每天都在生产数据，但这些数据并非都能成为人们的生产资料。由于平台的网络外部性，数据的集中成为必然，而作为数据载体的平台具有先天的数据垄断优势，其数字技术和数据处理能力建立了极强的排他壁垒。

数据的集中：向数据资本转化的前提

数字经济时代的数据不同于传统时代的数据，在互联网技术、大数据等的支持下，智能设备可以将所有传统设备产生的数据链接到互联网络中。数据的集中就像原始的劳动对象——土地的兼并，集中的数据更具价值和竞争力。数据作为生产要素参与整个社会生产流通过程，在劳动过程中，数据属于劳动对象，数据集中后才能进一步形成数据资本。在互联网虚拟空间中，数据比其他在现实空间运行的物质资料更容易形成垄断。

对数据的掌握是平台之间竞争的关键。在传统的行业竞争中，占有物质生产资料的多少是一个企业能否做大做强的条件之一，而在数字经济时代，对数据的占有是使其从竞争中脱颖而出的先决条件。数据的集中有两方面的要求，其一是数据量的规模，其二是数据所涉及的广度和宽度。基于此，就必然要求企业有相应的数据收集和存储能力。单纯的数据收集并不能产生价值，这又对企业的数据挖掘和分析处理能力提出了要求。但是，由于数据的价值密度较低，无论是数据挖掘还是机器学习都需要建立在大量数据的基础之上，且数据的涉及面广也有助于得出全面、立体、准确的信息。从这个角度来说，只有大规模、多结构、多类型的数据才能发挥出大数据的真正优势。现实中，往往只有大型平台或者大型公司具备控制并分析这些数据的能力。

企业拥有的数据优势不仅利于技术开发，也能在定价策略、营销策略、个性化服务、行业预测等方面发挥积极作用。与此同时，这种优势还能自我强化，呈现出马太效应，即拥有数据绝对优势的企业居于“赢者通吃”的地位。该现象的形成有以下原因：

一方面，算法和数字技术优化具有技术壁垒，易使具有数据、技术、资本基础的企业形成绝对优势。算法是运用数学和统计学知识，通过计算机程序解决问题的步骤，其核心是建立模型。模型需要足够的数据支持，才能形成并进一步优化，提高准确性。另一方面，数据迁移难度大、消费习惯等会造成用户黏性。尤其是在平台模式下，由于数据迁移的难度和成本，平台内的大量经营者对平台往往具有一定的依赖性。而平台由于着力收集用户数据，对用户喜好等信息较为了解，能够更快实现商品与用户的匹配，从而更能获得消费者的青睐，比如线上购物平台、网约车平台等。具有数据优势的企业能提供更好、更便利的服务，能留住和吸引更多的用户，从而获得更多的数据。此外，它们还能利用其优势刺激消费者消费，甚至“制造”需求以引导消费。

平台型企业的崛起：数据垄断的载体

平台经济是以互联网等现代信息技术为基础，将消费者、广告商、服务提供商、生产商、供应商等聚集于平台，整合多主体资源和关系以创造价值，使多主体利益最大化的一种新型经济。“数据垄断实质是以平台为主体的垄断”，平台经济的快速发展对于精准匹配供需、优化资源配置、推动产业升级都起到了显著的作用。

平台型企业的崛起具有一定的合理性和必然性。一般来说，平台企业更容易使消费者和生产者直接“见面”，促进人的需要的多样化和个性化。平台企业大大满足了现代社会中消费者的个性化需求，顺应了买方市场下社会生产的发展趋势。平台企业在提高社会生产效率方面同样具有优势，其能够加强对生产过程的控制，大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，最终实现从传统工业到智能化生产的转向。从商品流通来看，平台提供了一个场所，让生产者与消费者通过能对双方产生价值的互动而集中到一起，制定交易流程和规则，提供网络配套服务，使商品的供需方快速配对。

平台具有大规模数据收集、存储、分析和应用的优势。平台存在多边主体，平台之上产生的交易信息、用户偏好信息、背景信息，以及各类产品和服务的供求信息等，都可以被平台所有者收集、存储，进而用于生产经营。“数字经济平台型企业天然具有从竞争到垄断的发展趋势”，由此，作为劳动资料的数据也具有天然的垄断属性。大型平台往往集数据收集能力和数据处理能力于一体，比如亚马逊不仅通过线上购物平台收集来自各方的信息，而且还拥有自己的数据平台AWS，形成了其他企业难以企及的强大数据优势。

在平台经济中，数据的有效使用是降低生产成本、提高生产流通效率、打造竞争优势的关键，数据因而成为各公司争夺的主要对象。但是在实践中，真正有价值的数据主要掌握在少数数据寡头手里，这种数据的集中化实际上形成了数据垄断和平台巨头竞争优势的基础。事实上，大型平台企业的垄断往往是围绕核心业务部门的生态系统的扩张。与传统的企业垄断不同的是，平台既不是单纯纵向兼并供应链上下游企业，也不是横向兼并直接竞争对手，它们不仅致力于某一核心业务的垄断，而且往往会围绕核心业务进行扩张，尽可能地形成闭环的生态系统。在不断的跨行业整合中，大型平台掌握的数据规模和数据面广度是其他中小企业难以企及的，其数据优势地位也将越来越难以撼动。

数据处理技术和算法：数据垄断的基石

数据作为关键生产要素进入生产消费全过程，是科技革命发展的产物，也是数字经济时代的显著特征。很多数据本身无所谓价值，只有当数据的量积累到一定程度，通过一系列的处理和分析提取出满足人们需要的内容，数据才真正具有了使用价值。

在大数据时代，传统的人工分析数据的方法已难以完成有效的数据分析，这与如今数据的特点直接相关：首先是数据的规模巨大，人们每天生活、学习、娱乐、生产等各方面的行为都可能作为数据被收集，庞大的数据规模使得人工分析变得艰难；其次是数据的类型繁多、结构复杂，整合处理的难度升级；再次，由于数据的规模过大，因而目前数据的价值密度较低；最后，很多数据具有较强的时效性，如果处理能力有限，则无法跟上数据更新的速度。面对海量、复杂的数据，处理数据、获取信息的效率至关重要，而这一效率取决于企业是否拥有大量数据以及数据的存储、分析能力。因此，对数据处理技术和算法的掌握是在数据竞争中取胜的关键。

基于上述分析，“大型数字平台得以不断强化甚或固化其市场支配力，使平台经济领域呈现出愈发显著的‘双轮垄断’态势”。

四、数字经济时代数据垄断的掠夺路径

本来，数据的集中可以为人“自由而全面的发展”提供助力，然而在全球化迅猛发展的态势下，我们正面临着数据要素市场治理机制不完善和数据产权界定困难等问题，数字平台利用自身的数据垄断地位一步步加强掠夺。首先，利用平台和用户间的不平等地位无偿收集用户数据，无偿占有用户的数字劳动；其次，基于大数据“制造”需求，而这个需求并不一定是人的真实需求；最后，利用自身的垄断地位收取“数据租金”。

无偿占有用户的数字劳动

根据第51次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2022年12月，我国网民规模达10.67亿，手机网民规模达10.65亿。用户在进入网络平台时要签订数据授权协议，平台可以免费收集用户产生的各类数据。平台商利用梅特卡夫法则使网络价值以用户数量的平方的速度增长，也就是所谓的网络外部性。每一个先加入网络平台的用户都成为后来用户的吸引者，并且数据转移的困难也增强了用户黏性。数字平台利用互联网技术无征求地抓取用户数据，大众无意识地直接参与了海量数据的形成，在不知情的情况下成为生产数据的“免费劳工”。对这些自愿贡献数据看似合理的占有实则是一种剥夺。网络平台以宣扬数字网络空间中的社区构建和用户权利来掩盖对数字劳动的无偿占有。比如，互联网中网页导入链接的数量和质量是谷歌网页搜索排名的关键指标，而每一个网页链接的背后都凝结着网民的免费劳动。网页链接的庞大集合自然物化了不容忽略的数字劳动，用户越多、用户提供的数据越多，数字平台获得竞争优势和垄断地位的支撑就越牢固。

基于大数据的需求“制造”

随着互联网技术的发展和用户的集中，平台所掌握的数据规模变得无比庞大，这为资本主义找到新的市场打开了突破口——“制造”需求。这里需要说明的是，“需求”和“需要”是不一样的，政治经济学视域下的需要是客观的，而需求是主观的。在资本主义以前的社会中，人们进行生产主要是为了满足自己的需要，其需要的内容也主要是其生产的内容，“他需要的界限也就是他生产的界限”。在不同时代背景下，人们的需要随着社会的发展而不断变化。伴随社会生产力的发展，人们需要的内容不断地扩充、丰富。在资本主义早期阶段，由于物质生产力还不够发达，资本家为了追求剩余价值，把工人的需要降到最低限度，只维持工人必要的生活需求；资本主义发展到今天，物质生产水平有了极大提高，随着蛋糕的做大，工人阶级获得的绝对份额也在增加，并且最重要的是，社会生产力水平远远超过满足人们必要生活需求所需的生产力水平——资本主义生产过剩的问题一直存在，并且会随着科学技术水平的提高而加剧。在发达资本主义国家，人们的生活必需品已经在一定程度上得到了满足，甚至还有些过剩，资本在这个领域获取利润的空间缩小、难度加大，于是出现了一种现象：为了能够持续获利，资本通过广告、意识形态灌输等方式人为“制造”需求，以此来开拓市场。这是资本逐利本性的必然结果。

大数据是需求“制造”的重要前提。分析单个用户的浏览、交易等数据，可以找到其感兴趣的方面，推荐其可能感兴趣的产品；分析平台所有用户的数据，可以更为精准地定位人们的潜在需求。在过去的商品交换中，“一方只有符合另一方的意志，就是说每一方只有通过双方共同一致的意志行为，才能让渡自己的商品”。然而在数字经济时代，即使人们不一定有这个需求，对一些商品的态度起初并不与资本家一致，但资本家借助大数据、互联网平台的垄断地位铺天盖地地营销宣传，也会让人们“自觉”接受这些“制造”出来的需求，实现这种“一致”。用户大多数情况下处于被动接受平台提供信息的地位，因而资本家得以顺利实现找到新市场进行资本增殖的目的。从实践角度讲，一方面消费者对个性化商品的要求逐渐提高，另一方面数据垄断主体利用平台快速掌握消费者偏好，经由数据分析等操作“制造”出满足人们“需要”的需求。正如法兰克福学派指出的那样：“人们似乎为了商品而生活。”换句话说，拥有足量数据、具有一定资本规模并掌握先进技术的大型垄断平台，不仅能够获取消费者偏好再将其提供给厂家，也能通过智能化生产系统进行个性化商品的批量生产，还能迅速匹配商品的买卖双方，甚至通过一些方式人为“制造”需求，这将导致生产与人类追求幸福自由的目的的对立。

“数据租金”

数字经济时代，平台上聚集的用户越多，该平台就越具有在竞争中获胜的潜力，呈现“强者愈强、弱者愈弱”的马太效应。数字平台在竞争中具有多方面优势，比如用户黏性、数据垄断、网络外部性等，这些优势会进一步强化平台的技术垄断、市场垄断，进而形成稳定性垄断，催生出“超级平台”。数字平台形成垄断后，平台利润的来源主要是“数据租金”。

在《资本论》第3卷中，马克思详尽论述了地租的三种基本形式，即级差地租、绝对地租和垄断地租。级差地租产生于地理位置优越、土壤肥沃的土地，其实质是投入个别土地所产生的个别利润高于平均利润的余额；绝对地租产生的根本原因是土地所有权的垄断，即农业资本家获得的农产品价值高于社会生产价格所产生的超额利润；垄断地租是由于商品价格不受价值规律约束而直接取决于消费者的购买欲望和支付能力所产生的，是以垄断价格为基础获得的地租。“我们把第三种地租称为刚需地租，它的剥削对象主要是消费者，如果相应的商品是消费品的话。而如果相应的商品是生产资料，购买者是资本家，那么刚需地租的获得者并没有剥削资本家，而是要么瓜分资本家剥削来的剩余价值，要么伙同或借助资本家剥削利用这个生产资料生产出来的商品的消费者。”

数字平台以两种方式获得“数据租金”。其一，利用自身数据垄断优势对平台的收入进行抽成。以网约车Uber为例，Uber在2009年成立于美国旧金山，其通过旗下的同名打车软件连接乘客与司机，给人们的出行带来了便利，并在美国出租车市场迅速扩展，对传统出租车行业造成了较大冲击，但其基本没有旗下车辆的所有权。Uber从一开始就有明确的盈利模式，即对平台用户的每次收入抽取一定份额的租金。初始阶段主要是通过优惠吸引更多的消费者，培养其消费习惯，形成用户黏性。平台可以在每一次出行订单中获取用户信息，以减少出租车主与消费者之间的信息不对称，以此提升用户体验，这是其优势不断自我强化的过程。在积累了一定的用户人群后，平台开始提高价格，以此获取更多的利润。从Uber的利润来源可以看出，它的利润与马克思所说的地租性质是基本一致的。其二，在数字平台上为广告商提供广告空间，广告商支付租赁费用。比如商家开通“淘宝直通车”，支付一定的租金换取平台为其商品提供更好的权重展示，使数字平台用户更容易看到。

五、结论

进入信息化时代以来，人们每天都在生产数据，这些数据在互联网等计算机技术的支持下可以被收集起来，进而化为左右这个时代社会生产、消费的重要因素。从数据的特征即分享性、无限性、非实体性和时效性等出发，本文阐释了数据在社会生产中的重要作用。用好数据可以降低成本、分析趋势、调整供给、提高生产和流通效率、加快创新产品供给、更快占领市场。而在现实生活中，掌握和使用数据的是那些数据垄断商。数据垄断也是一把双刃剑，一方面，数据的集中可以发挥其在生产生活中的优势作用；另一方面，由于数据的集中并不是掌握在国家手中，数据的滥用引发了很多问题。数据垄断商利用自己的垄断地位自我优待、限制竞争，而本身处于弱势地位的用户不得不面临强迫授权、价格歧视等问题。数据垄断扩大了资本增殖空间，增强了资本统治力度，也挤压了传统的经济空间，导致实体经济和虚拟经济的失衡，给国家经济稳定带来了很多不确定性。数字经济时代的数据垄断为资本家的进一步掠夺提供了新空间：数字平台无偿占有用户的数字劳动，利用垄断协议收集用户的各类数据，以数据垄断优势“制造”需求，获得“数据租金”。

数据垄断的根本原因在于数据资源的私人占有，掌握数据的是平台，因此，管好平台是解决数据垄断的关键。数字经济一方面是目前经济发展的重要组成部分，另一方面其数据垄断等新表现确实带来了一系列问题。因此，我们只有正确审视数字经济时代的新变化，才能制定符合实际的监管方法。

【作者程恩富和余晓爽，程恩富系长安街读书会成员、中国社会科学院学部委员】

注：授权发布，本文已择优收录至“长安街读书会”理论学习平台，转载须统一注明“长安街读书会”理论学习平台出处和作者。

责编：刘星月；初审：程子茜；复审：李雨凡

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