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算法劳动与剩余价值分配的当代变革
杨鑫鑫
文章字数:1412
  摘要:随着数字平台经济的兴起,算法劳动成为新型劳动形态,重塑了传统劳动关系与剩余价值生产逻辑。本文基于马克思剩余价值理论,结合平台经济实践,分析算法劳动的本质特征,探讨其对剩余价值生产、占有与分配环节的变革,并指出变革中凸显的矛盾,为理解数字时代劳动关系提供理论参照。
  关键词:算法劳动;剩余价值;平台经济;分配变革
  一、算法劳动的本质特征
  算法劳动是数字技术与劳动过程深度融合的产物,指劳动者在算法的调度、监控与评估下,为数字平台提供数据生产、服务交付等劳动的新型形态,广泛存在于外卖配送、网约车、内容创作等领域。劳动过程的“去雇主化”表象与“强控制”实质并存,平台以“自主经营者”“合作伙伴”等名义模糊劳动关系,却通过算法实现对劳动过程的精准控制——外卖平台的“智能调度系统”规定配送时间、路线与服务标准,网约车平台的“派单算法”决定司机的接单顺序与收入议价权,形成马克思所言的“形式隶属”向“实际隶属”的深度绑定。
   二、算法劳动对剩余价值分配的当代变革
  (一)剩余价值生产:从“物质生产”到“数据-服务”双维度拓展
  马克思认为,剩余价值是劳动者在剩余劳动时间里生产出的价值。在传统工业经济中,剩余价值生产主要源于物质商品生产。而在算法劳动场景下,剩余价值生产维度呈现“双层次”特征:首先,外卖送餐、家政服务等“实体服务劳动”直接提供使用价值与剩余价值;其次,内容创作者的“数据生产劳动”与用户的“无偿数据贡献”,经平台方算法加工转化为精准广告、用户画像等数据产品,以“间接”方式创造出巨额剩余价值。这一变化既拓宽了剩余价值生产范围,又使其来源更趋隐蔽。
  (二)剩余价值占有:平台资本的“算法垄断”与超额剩余价值攫取
  平台资本凭借对算法技术与数据资源的垄断,构建起新型剩余价值占有机制。一方面,算法通过“动态定价”“抽成比例调整”等手段,推动劳动者创造的剩余价值向平台集中。例如,网约车平台借助算法优化派单效率,使司机单位时间劳动强度提升30%以上,而平台抽成比例最高可达20%~30%;另一方面,平台利用数据垄断形成“网络效应”,吸引更多劳动者与用户加入,通过规模效应降低单位商品价值,进而攫取超额剩余价值。这种占有方式的核心,在于平台资本对“算法生产力”的垄断性控制。
  (三)剩余价值分配:两极分化加剧与分配正义困境
  算法化背景下的剩余价值分配,在逻辑上呈现“强者恒强、弱者恒弱”的两极分化特征,且存在明显不公。平台资本所有者与技术主管成为分配的实际主导者,占据绝大多数剩余价值;而外卖骑手、出租车司机等广大普通算法劳动者,因丧失基本议价能力,仅能获得维持劳动力再生产所需的最低劳动报酬。此外,算法剥削还伴随不确定性结果,如算法误判导致的超时罚款、平台抽成比例变动引发的收入减少等问题,在实践中屡见不鲜。
   三、结语
  算法劳动没有改变马克思剩余价值论,而是在数字时代发生了异化。算法参与的剩余价值生产更难被察觉、剩余价值占有更具优势、剩余价值分配则严重失衡,这些现象进一步激化了资本与劳动者之间的矛盾。为推进算法劳动领域的剩余价值分配正义,需从制度层面加强对算法的监管,明确平台与算法劳动者的劳动关系,建立健全算法数据利益共享机制,引导算法技术回归服务劳动者的正确方向,最终促进数字经济可持续发展。
  参考文献:
  [1]周建新,王福如.人工智能算法嵌入文化产业的技术异化及其消解路径[J].南京社会科学,2025, (06): 138-148.
  [2]王兆成.数字化条件下劳资关系的变化研究[D].四川大学,2024.
  作者单位:青海大学

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