类型b：学术报告

本文《数据与算法要素的价值创造、产权界定和分配依据》由湖南大学经济研究中心李松龄教授撰写，发表于《消费经济》期刊（ISSN 1007-5682, CN 43-1022/F），网络首发日期为2025年10月24日。该研究聚焦数字经济时代下数据与算法要素（data and algorithmic elements）在生产关系中的三重核心逻辑——价值创造、产权界定与分配依据，通过批判性分析现有理论并提出创新性观点，为数字经济基础理论构建提供了重要参考。

核心观点一：数据与算法要素的价值创造本质是"社会劳动再分配效应"，而非"价值倍增效应"

作者首先驳斥了"数据与算法独立创造价值或产生价值倍增效应"的主流观点。通过马克思劳动价值论（labor theory of value）的重新诠释，指出数据与算法作为物化劳动（materialized labor），其参与生产仅表现为：1）大幅替代活劳动（living labor）降低个别价值；2）通过"有为政府（proactive government）"发展传统产业吸纳剩余劳动力，维持社会劳动总量。交换价值不减反增的现象源于社会必要劳动（socially necessary labor）的再分配，而非要素本身的价值创造。这一结论得到两重证据支持：市场均衡理论显示交换价值由社会必要劳动决定；超额剩余价值（excess surplus value）分析揭示价值构成变化源于劳动结构重组而非要素贡献。

核心观点二：基于"控制权-有限使用权"二分法的产权界定新范式

针对数据与算法要素的非排他性（non-excludability）特征引发的"搭便车（free-riding）"和"并行控制权（parallel control right）"问题，作者提出创新性产权框架：1）生产者保留排他性控制权（exclusive control rights）；2）使用者仅获有限使用权（limited usage rights），禁止二次转让。该设计的理论依据包括：姚佳（2023）提出的"产权光谱（property rights spectrum）"理论证明排他性可分级实现；魏鲁彬等（2018）的"生成原则（generation principle）"支持初始生产者权益。实践路径上强调需配套全国统一大市场建设，通过价格信号发现侵权行为，并打破行政垄断保障要素流动。但作者也指出该方案的局限性：依赖使用者守法意识，且监管成本较高。

核心观点三：数据与算法参与分配的合理性源于"社会价值有偿交换"机制

对于分配依据的争议，作者否定了两种传统解释：1）"所有权实现说"可能滑向剥削理论；2）"价值创造说"违背劳动价值论。提出新论证路径：数据与算法通过融入生产资料参与使用价值生产，其获得的超额剩余价值本质是"社会劳动者（需求方）以社会价值交换商品"的市场行为。具体逻辑链为：个别劳动→社会平均化→社会劳动形成社会价值→商品交换实现超额剩余价值→要素所有者有偿占有。这种分配既不否定劳动价值论，又解释了要素收益的合法性，为《资本论》在数字时代的适用性提供新注解。

学术价值与实践意义

该研究的理论突破体现在三方面：1）首次系统论证数据与算法要素不能创造价值但能重组价值构成；2）提出"有限使用权"产权模型解决非排他性困境；3）构建"社会价值交换"分配理论弥合传统理论与数字实践的矛盾。实践层面，为政府制定数据要素市场规则提供依据：包括发展劳动密集型产业缓冲技术失业、建立要素确权制度、完善反垄断机制等政策建议。

创新亮点与争议空间

研究的突出贡献在于：1）将马克思劳动价值论扩展至数字经济分析，保持理论一致性；2）产权方案兼顾效率与公平，具有制度设计可行性。但文中未充分讨论的问题包括：数据要素的"伴生性（derivative nature）"对产权界定的影响、全球数据流动场景下的管辖权冲突等，这些可作为未来研究方向。