作者：徐浩然、胡建濤

　　隨著網絡基礎設施、智能機的升級迭代以及互聯網、云計算、物聯網、人工智能等數字技術的快速發展，人類對大數據的處理能力和應用水平不斷提高，社會生產力倍增，人類進入數字經濟時代。近年來，數字經濟發展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有，正在成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量。數字平臺改變了資本循環的空間結構，數據要素賦能資本循環的全過程，數字時代資本循環呈加速發展態勢。

　　平臺縮短了資本循環中的生產及流通時間

　　資本循環不是抽象的，它實在地存在于由供應商、中間商、物流服務者、消費者等經營主體塑造的網絡上。平臺是一種數字經濟中廣泛存在的經營主體組織形式，它作為中介能夠將不同用戶匯集在一起并促成它們的交易，從而提高資本循環的效率。

　　在傳統工業生產方式中，傳統企業生產遵循一種鏈式的生產—銷售模式。這種生產—銷售模式的價值創造過程是單向運行并且難以逾越中間環節。互聯網平臺的出現使傳統鏈式格局轉變成一種復雜的網絡。小世界網絡是復雜網絡的典型形態之一，網絡中各節點依托少數中心節點縮短了彼此之間的距離。因此這類網絡有兩個特點：一是網絡中存在連接度較高的中心節點，二是網絡具有較短的平均路徑。這意味著相較于線性連通的鏈式格局，小世界網絡中各節點交互的效率高而成本低。

　　在由各類經營主體塑造的小世界網絡中，多數主體不再需要經過冗長的路徑來相互連通，而是能夠借助平臺來實現彼此之間的直接連接，并且他們之間的信息反饋是實時的、雙向的。路徑的縮短降低了主體之間的交易成本并提高了交易效率。例如，消費者能夠在消費電商平臺直接購得所需；而生產商在平臺獲取需求信息后能夠及時借助物流網絡滿足消費者需求，這期間無須再經過多個中間銷售商，從而節省了資本循環中純粹勞動時間之外的生產時間和流通時間。這意味著企業預付的貨幣資本能夠更快回流，即加速了資本循環。

　　平臺擴展了資本增殖的空間和來源

　　馬克思把商品的價值定義為凝結在商品中的無差別的人類勞動。勞動是資本循環中新增價值的來源。平臺改變了勞動形式、拓展了生產空間，將非雇傭勞動納入生產體系中，從而使資本循環的體量和規模加速擴張。

　　平臺打破了生產過程的時空限制，從而擴展了資本循環的空間。獲取數據是平臺進行數據商品生產的前提，這主要通過數字勞動實現。數字勞動是利用數字技術設備對人類的知識、經驗和思想等勞動對象進行加工、處理的過程。在平臺經濟形態下，勞動的時空條件和工作形式趨于虛擬化、靈活化、自主化。生產空間由固定的廠房、車間轉為“線上”“云上”等虛擬場所；生產資料由制造裝備等重資產轉為網絡、數據等輕資產；生產方式由集中辦公轉變為在線辦公、虛擬社交等數字活動。隨著平臺生產的時空限制被打破，人們的工作與生活之間邊界逐漸模糊，人們的日常生活也成為價值生產的“車間”。

　　平臺將自發形成的非雇傭勞動納入資本循環的生產過程，從而拓展了價值增殖（價值增殖過程即剩余價值的生產過程）的來源。數據是平臺企業與大眾共同創造的，因此數據商品的價值具有兩個來源：平臺員工的雇傭勞動和海量用戶自發的非雇傭勞動。當用戶使用相關產品和服務或同意使用條款時，其數字勞動就自動地被納入資本循環的生產過程，并同時賦予資本低成本甚至無償占有數字勞動及其勞動成果的權利。例如，在具有開放性和互動性的互聯網社交平臺中，用戶自發瀏覽、點擊、評論、分享信息的行為客觀上生產了數據、豐富互聯網平臺內容，創造了一定價值。可見，平臺將非雇傭勞動納入生產體系后，資本循環體系中不僅流動著雇傭勞動創造的價值，還流動著海量用戶自發的、無酬的勞動所創造的價值，這成為資本指數級增殖的基礎。

　　數據要素充分釋放了資本循環的潛力

　　數據是數字經濟時代最活躍的生產要素，已經成為推動經濟發展和社會變革的關鍵變量。數據大量產生于人類的生產生活過程中，同時它作為生產要素廣泛滲透到生產、分配、交換和消費的各個環節，持續賦能和擴展現代經濟的增長空間。比如在工業生產中，企業通過數據采集可以全方位深入了解勞動對象的可塑性，繼而不斷提升工業機器人、流水線設計與勞動對象的匹配度。又如交換過程，諸如精準推送、直播帶貨、到家業務等各種營銷方式如雨后春筍般呈現出來，人、貨、場線上線下全網全渠道融合的結構模式愈加成熟，買賣逐漸超越了時間和空間的限制，而且能夠做到端到端的全鏈路高效、精準的匹配。再如在消費領域，供給方運用大數據技術設計、研發消費者切實需要且適銷對路的好產品，提供個性化服務使人們的消費體驗不斷提升。

　　數據作為重要生產要素可實現規模報酬遞增。傳統工業生產方式的經濟增長更多依賴物質要素的投入，其增長受要素稀缺性限制，難以實現規模報酬遞增。在數字經濟中，企業的生產規模不存在絕對的臨界值，可以實現生產規模持續擴大的規模經濟效應，即規模報酬遞增。這是因為數據要素本身具有規模報酬遞增特性。數據易儲存，可復制性強，同時被多個用戶使用也幾乎不會相互影響，因而更少面臨稀缺性限制。數據要素初始投入較高，然而一旦形成參與價值創造的數據資源，其邊際使用成本幾乎為零，從而不斷攤薄投入成本。數據要素具有互補性，不同來源的數據相互融合有助于增加單一數據源的邊際價值，也就是說數據規模越大、種類越多，其對生產力的推動作用越強勁。因此，數據要素投入越多、使用越多，其效益就越好，并且成本會被不斷攤薄。加之網絡效應和學習效應的助推，數據要素就具備了規模報酬遞增特性。資本是趨于無限增殖的價值，而土地、勞動力、技術等傳統生產要素是相對稀缺的，于是傳統生產要素的稀缺性在一定程度上限制了資本的無限增殖趨勢，而可實現規模報酬遞增的數據要素則能夠更充分釋放資本循環的增長潛力。

　　數據自由流動賦能資本循環全過程

　　資本循環的原動力在于對剩余價值的追求，利益驅動資本進行不斷轉換形態周期性運動。然而，在數字經濟時代，資本循環僅僅靠利益驅動是無法完成運動全過程的，資本在循環中依靠自由流動的數據來完成不同階段的形態轉化。

　　數據只有在流動中才具有價值，自由流動的數據也會加速資本循環。例如，數據的自由流動有助于企業提高決策的及時性和有效性。企業能夠利用數據持續優化產品的研發、制造、銷售、運營等環節，為企業產品生產全過程賦能。數據的應用過程本身也可以產生更多新數據，這些源源不斷的海量數據投入算法訓練將有助于加快算法迭代，從而支持企業完成更及時、更復雜的決策。再如，數據要素能夠提高其他要素資源的配置效率。就勞動力要素而言，以往由于勞動力供求信息不對稱，勞動者的求職信息成本高、求職過程耗時長。隨著各類招聘軟件和網站的出現，勞動力供求信息高度集中，從而降低了求職信息成本和求職時耗，勞動力要素配置效率明顯提高。從數據的跨境流動來看，全球數據流動對經濟增長有明顯的拉動效應。