随着大数据、物联网、智能算法等数字信息技术的发展，人类的生存、生产、生活和思维方式都发生了革命性转变，数字技术催生出数字化生产生活方式。英国学者Fuchs^[1]将在信息通信技术行业中，通过数字劳动国际分工串联在一起的受资本剥削的各种形式、涵盖多种不同职业的劳动，称作数字劳动，这也是广泛意义上的数字劳动。相比在信息通信技术行业生产链上有雇佣关系的数字工作者，非雇用形式的互联网用户的数字劳动不仅受数字资本剥削的程度更深，而且其劳动过程和劳动形式变化更为明显，是数字时代劳动新发展的典型代表。运用马克思的劳动、生产性劳动概念正确区分互联网用户的劳动行为，并在此前提下，利用马克思的劳动价值理论对互联网用户的数字劳动进行分析，有利于正确认识互联网用户活动产生数据的价值以及劳动创造的价值。

马克思在正确区分商品使用价值和价值的基础上，明确指出商品的使用价值和价值的矛盾来源于劳动二重性，从而正确揭示出价值的本质和源泉^[2]。马克思劳动价值理论深化了对创造价值的劳动以及生产性劳动的认识。在数字化时代下，作为人生存基础以及本质体现的劳动正被数字化，劳动过程、生产资料甚至劳动产品都发生了显著变化。但是，马克思的劳动价值理论仍是分析数字化劳动有效的思维工具。

“劳动首先是人和自然之间的过程，是人以自身的活动来引起、调整和控制人和自然之间的过程。”^[2]207-208“劳动过程结束的得到的结果，在这个过程开始时就已经在劳动者的表象中存在着，即已经观念地存在着。他不仅使自然物发生形式变化，同时他还在自然物中实现自己的目的。”^[2]208可见，马克思认为人是一种自然力，又不同于一般的自然力，从而形成人类劳动的两个特点：第一，改造自然物质以满足自身需求，在这一过程中同时也改造人类自己；第二，人类劳动不同于蜘蛛吐丝、蜜蜂筑巢等动物本能行为，是有思想、有意志、有目的的行为，劳动过程具有社会性。马克思指出人在其本质上是“一切社会关系的总和”^[3]135。因此人的劳动不是孤立进行的，在不同生产关系下劳动过程必然表现出不同的特点。

马克思的劳动概念具有两层不同的含义，一种是人改造自然、体现劳动的自然属性的实践活动，另一种是同特定社会形式紧密联系的、体现劳动的社会属性的实践活动。两种不同含义的劳动概念为界定劳动的生产性提供不同的分析角度。从自然属性角度分析，如果劳动是人为了满足自身需要改造自然的过程，劳动对象和劳动资料在这一过程中表现为生产资料，那么该劳动表现为生产性劳动；从社会属性上看，在资本主义条件下，劳动能否为资本家带来剩余价值成为判断劳动生产性的依据。因此在讨论互联网用户数字劳动是否为生产性劳动时，需要深刻理解生产性劳动界定的前提。在笔者看来，在判断某一劳动是否具有生产性时，如果从自然属性进行判断与从社会属性进行判断所得出的结论不一致，不能以后者否定前者。首先，劳动的自然属性是劳动最为根本和基础的属性，人与人的关系受人与自然的关系的影响并随之变化，脱离了自然物质，人的劳动也不复存在。其次，在资本主义生产中，资本家为了最大限度地占有劳动者创造的价值，将人的感性实践活动转变为驱动资本增值的生产性劳动。因此，在众多形式各异的自然的劳动中，只有能为资本家带来剩余价值和高额利润的生产性劳动在选择中被留存下，从而使得一种在特定社会形态下所具备的特殊社会属性变为看似普遍存在于一切社会形态中的固有属性，实现从特殊属性变为一般属性。但事实上，当这种社会形态消亡时，这种看似普遍的、固有的社会属性也会随之消失殆尽。最后，劳动的自然属性表明劳动是超历史的、普遍存在于一切社会形式中的社会活动；与之相对，社会属性揭示出劳动的社会历史性。马克思在分析资本主义的历史特殊性以及克服它的可能性时，借助了劳动、财富与时间等资本主义特定形式的范畴^[4]。正是由于这些范畴的历史特殊性，在借由它们来分析现代社会发展时，应当结合其社会历史背景作出判断。

历史上，不同学者对价值来源的问题有不同的回答。亚当·斯密既承认商品价值量由生产商品所需的劳动时间决定，又认同交换过程决定商品价值量，陷入价值二元论^[5]。大卫·李嘉图虽然克服了亚当·斯密价值论的缺陷，坚持劳动创造出商品价值的观点，但依旧未能走出英国古典政治经济学的困境^[5]。马克思创立的劳动二重性理论正确回答了价值的本质、源泉和价值量的决定等问题。

马克思认为在商品经济条件下，人的劳动具有两种规定——具体劳动和抽象劳动，正是劳动的二重性决定了商品的二因素。商品首先是能满足人的需求的有用之物，商品这种能够满足人的需要的属性，被称作使用价值，是商品的自然属性。满足人类生产生活不同需求的使用价值是由形式各异的具体劳动创造的。在商品经济社会中，交换成了生产的首要目的，商品的使用价值是交换的基础，是交换价值的物质承当者。“交换价值首先表现为一种使用价值同另一种使用价值相交换的量的关系或比例。”^[2]49但决定商品交换比例的不是使用价值而是价值。马克思认为，不同的使用价值之所以可以进行交换，是因为商品之间具有共同的东西。抽象劳动就是交换价值所表现的共同的东西，当劳动产品中所有不同的有用性质被抽离，剩下的只是抽象劳动的凝结，也即价值。商品是使用价值和价值的矛盾统一体，人的感官可以直接感受到商品的自然形式——使用价值形式，但价值则与之不同，是商品的社会形式，需要通过交换才能表现出来。

价值不仅是一种财富形式，同时也表达了由劳动作为中介的人与人间之间的关系。在马克思看来，只有将价值理解为以人的劳动时间耗费为度量尺度的，由特定历史所建构的社会范畴，才能正确把握和理解价值的内涵。价值量不直接表达生产产品的量，也不直接表达人改造自然的能力，而只是对耗费的抽象劳动时间的度量。马克思在正确回答了价值实体问题后，还进一步对价值源泉问题做了回答。商品经济下的生产过程既是劳动过程也是价值形成过程，生产资料和劳动者在形成价值的过程中起着不同的作用。作为过去劳动物化的结果，生产资料自身不能产生价值，它们在人的具体劳动下创造出新的使用价值。只有具有特殊使用价值的劳动力商品，才能在其消费的过程中能创造出新的价值，且这一新的价值比劳动力本身的价值更大。因此，生产性劳动是创造价值的唯一源泉。

在互联网信息时代，互联网用户成为最大的“受众”，他们的何种行为构成劳动是我们剖析互联网用户创造价值必须回答的首要问题。对这个问题的回答，不仅涉及马克思劳动概念在信息时代的运用，还牵涉了马克思劳动价值理论是否过时的问题。正确区分互联网用户的行为能避免陷入一切在线活动都是劳动的“泛劳动”论调中，同时为正确分析互联网用户创造价值提供理论基础，避免用户价值被遮蔽。

用户在互联网上的行为同人的日常行为一样，归根结底可分为两类：输入型行为和输出型行为。输入型行为是指互联网用户在互联网上浏览、观看内容等满足自身需要的消费行为，这种行为占互联网用户行为的大部分。而输出型行为则指用户在使用互联网时产生一系列数据的行为，包括为获得各种应用程序使用权或提高用户体验感而进行的信息注册与共享；点赞、关注、浏览痕迹；内容创作与发布。在日常生活中，由于技术和法律的限制，不可能也不可以对每个人的行为进行追踪、监控和分析。然而，大数据技术使得这一切在互联网上成为可能，以大数据为基础的互联网赋予用户的输入型行为产生含义为可能。在大数据背景下，互联网用户的输入型行为不再仅仅是消费行为，也具有了生产的能力。在互联网上，用户无时无刻不在为应用程序生产数据。基于用户协议，应用程序可以轻易获取用户的姓名、性别、手机号码、电子邮箱和地理位置等个人基础信息，这为应用程序提供了用户画像的初级信息。在用户使用应用程序的过程，其观看时长、关注内容的种类等因观看而产生的行为被应用程序收集、过滤、分析，形成最终的用户画像，从而实现应用程序对用户喜好的猜测和行为的预判。只要用户行为的数据样本量足够大，大数据算法足够科学，未来的应用程序无须用户多言，也能清楚明确用户的需求。以上是互联网用户被动输出的行为，与之不同的是互联网用户主动的输出型行为，即利用互联网进行内容创作和发布的行为。

通过对互联网用户行为的划分和分析，就何种互联网用户行为是数字劳动的问题得出以下结论：互联网用户被动输出型行为并非用户在使用应用程序时有意识的行为，在这种意义上，互联网用户的被动输出型行为算不上劳动。互联网用户主动输出型行为满足了用户自身的信息交换、分享欲望和人际交往需求，此类交互数据的产生不仅需要耗费用户相当的时间，而且其在线活动的目的性和创造性也体现得最为显著。从本质上讲，用户生成内容是“一般智力”在虚拟网络空间的普遍物化^[6]。因此，归结起来，互联网用户主动输出型行为就是一种典型的数字劳动。

马克思认为资本主义劳动过程具有以下两个特征：一是工人在资本家的监督下劳动，劳动属于资本家；二是工人劳动的产品归资本家所有^[2]581。在数字时代的今天，互联网用户数字劳动还有以下特点：第一，“非物质性”突出。用户的工作场转移到互联网虚拟平台，劳动工具以智能媒介和人脑为主，劳动对象多是数据、思想、经验等非物质形态的信息材料。第二，劳动过程表面上看似自由自觉，实质上受控制程度更深。从表面上看，互联网用户和平台没有雇佣关系，传统的劳动关系被打破。用户发布个性化和自主化的内容满足社会交往、自我认同和情感宣泄的需要，呈现出强烈的主体意识。但事实上，互联网用户的数字劳动时刻处于资本的数字化信息传递系统控制和监督下。第三，人的劳动被机器的劳动掩盖。资本在数字机器的协助下，其实现增值从表面上看似乎无须费尽心机对劳动进行控制，而事实恰恰相反，数字科技应用不但不能使数字机器取代人的劳动，反而相当依赖人的劳动，从源源不断的数据原材料的生产到数字机器的创造、运作和升级，背后都需要大量的人的劳动推动。最后是“产消合一”。用户不仅是信息的受众，也是生产者，例如，用户在转发分享内容时，实质上是在网络虚拟空间中完成了一次内容的“运输劳动”。在2019年，拼多多正是使用社交网络营销模式迅速实现逆袭，活跃用户超过国内第二大网络购物平台京东，快递数量接近第一大购物平台淘宝，打开社交电商行业新局面^[7]。

互联网用户数字劳动过程表现出来的特征展示出数字劳动的矛盾性，更少的异化创造出更多的剥削。一方面，数字平台的个人普及和用户的深度参与，使得数字平台日益成为用户表达自我和交流的主要途径和方式。在互联网上，用户可以表达真实的自己，更容易找到兴趣爱好一致的同伴。另一方面，用户却又“无所不在枷锁之中”，用户的行为数据被数字平台收集、分析、利用，这又加重了用户自身的被剥削。

前面以互联网用户行为是否具有目的性和具有意识性为划分标准，将用户行为分为了被动输出型行为和主动输出型行为，并且指出前者因为缺乏目的性这一人的活动所具有的独特性质而不能被当作数字劳动。但是用户的被动输出型行为就不参与数据商品的价值生产过程了吗？事实上，随着数字经济深入发展，数据生产力成为第一生产力。这些数据来源非常广泛，其中人们在互联网上使用各种社交软件、平台和应用程序的过程所产生的数据是重要的组成部分。互联网用户产生的数据、创造的内容为互联网公司带来了巨额收益，那么，用户参与活动产生的数据是如何进入价值生产过程的呢？在马克思看来，“一个使用价值究竟表现为原材料、劳动资料还是产品，完全取决于它在劳动过程中所起的特定的作用，取决于它在劳动过程中所处的地位，随着地位的改变，它的规定也就改变”^[2]213。数据究竟扮演何种角色，完全根据它在劳动过程中的地位而定。

互联网用户被动输出型行为生产的数据不是作为劳动结果的商品发挥自身的使用价值，而是成为劳动过程中的另一要素——劳动对象。从原材料数据的使用价值来看，零星的数据并不具备直接使用的实际价值，但是不代表它们没有使用价值。微博热搜榜、购物平台的“猜你喜欢”等实现流量变现无疑受益于其背后活跃的广大互联网用户创造的数据。资本打着免费的幌子，掩盖其对用户创造的数据的实质性吸收，通过开启全方位收集人类生产生活的数据，经过数字机器“二次加工”，形成有应用价值的信息，准确高效地指导智能经济完善服务和创新发展模式。这是原材料数据在价值形成过程中发挥的重要作用。

在数字劳动过程中，数据是最基本的劳动对象，数字机器则是最具时代特征的劳动资料。从资本构成看，数字机器就是数据商品生产的固定资本，脱胎于数字化时代人类“一般智力”的生产力转化和普遍利用^[8]。在《资本论》中对固定资本的研究上，马克思指出：“固定资本的发展表明，一般社会知识，已经在多么大的程度上变成了直接的生产力，从而社会生活过程的条件本身在多么大的程度上受到一般智力的控制并按照这种智力得到改造。”^[9]虽受到所在时代科技发展水平的限制，但马克思还是敏锐觉察到机器的广泛应用对于人类的劳动形式的影响。为了获取更多的剩余价值，劳动资料必然会发展成为自动化的机器体系，将“一般智力”转化为生产力被广泛运用。数字机器的价值主要源于以下三方面的数字劳动的物化：一是专门从事算法开发和算法优化的复杂劳动投入。不同于传统的软件开发，这种劳动片刻离不开海量数据的支持。二是海量数据对机器学习和智能算法等数字机器进行人工训练使其得以产生，而其运行、算法提升更是离不开数据的持续“喂养”。三是在弱人工智能阶段，机器深度学习还需要数据标注等人工协作，才能实现图片、视频等数字内容的精确识别和细分归类^[6]。可见，互联网用户在数字机器的价值来源三个方面都有不可忽视的贡献。

丰富优质的矿藏不进行开采，永远不能发挥价值；先进高效的机器不进行运作，如同废铁烂铜般无用。这些物的劳动要素都需要人的劳动推动才能产生价值。但从开始之初，互联网用户就与生产资料相分离，互联网用户数字劳动的生产资料包括原材料数据和数字平台，互联网用户是数字劳动过程中创造新价值的关键要素。不同于被动输出数据的用户，主动输出内容的用户普遍具有更高的素质和技能水平。为了发布内容可以获得更多的点赞、关注、转发、投币，发布用户需要掌握相当程度的计算机操作、拍照摄影、后期剪辑制作等技术，当然拥有基本技能和学习能力的人经过简单学习训练也能掌握上述的综合能力。用户生成内容是一种内容输出的活动，最难的地方还在于内容创新，创新则需要输出者拥有较好的思想能力、表达能力和创新意识，这就需要输出者长年累月的文化学习、生活体会、知识和经验积累。

再来看劳动三要素是如何在互联网数字生产过程中相互作用的。互联网技术人员通过专业技术数字劳动编写特定程序，制造出数字机器，并运用数字机器处理互联网用户被动输出型行为产生的杂乱无序的数据，生产出具有新的使用价值的数据商品。在这一劳动过程中，成为劳动产品的数据商品的具体形态没有发生变化，仍是计算机中的0和1字符，但相对于作为劳动对象的数据原材料，其状态变得规律整齐有含义。这类似“熵变”，在不做功的自然情况下，数据自发趋向“熵增”，但是由于技术人员做功使得这个过程数据发生了“熵减”。技术人员使用数字机器通过自身的数字劳动将用户被动输出型行为生产的使用价值转移到数据商品上。这些数据被称作“新时代的石油”，数据中心就像工业上的石油精炼厂，从杂乱且数量巨大的原数据中提取信息，为数字机器运转生产关键原料，为网络服务提供支持。而互联网用户的主动输出行为则是利用虚拟平台将自己的想法观点以文字、图片或者视频的方式呈现出来，直接为应用程序生产出有价值的数字内容。传统大众传媒，如电视、广播、报纸等，负载的信息由少及众、自上而下地单向传播，内容生产者和接收者难以形成良好互动，导致了其内容单调且缺乏多样性。不同于传统大众媒体，数字平台具有多种传播形式，如：一对一、一对多、多对多^[10]。它的互动性提高了受众的参与程度。这不仅为互联网用户提供了分享生活、发表观点的平台，还刺激互联网用户发挥创造力和想象力。互联网用户创造出来的数字内容可以满足其他用户观看、欣赏、获取信息的需求。而大量优秀的数字内容可以直接为应用程序吸引庞大的用户群体，为后续应用程序实现流量变现提供了基础。

劳动除了是一个有目的的活动过程外，还会产生满足人类某种需要的使用价值。但在资本主义商品经济下，使用价值不再是生产的直接目的，对剩余价值的占有成了资本主义生产的决定性目的。互联网用户被动输出型行为生产了具有使用价值的数据原材料，主动输出型行为也就是数字劳动生产了数据商品。对于互联网用户创造的不同形式的价值，数字资本采用不同的方式实现其价值，价值实现的方式多样且隐蔽，但是互联网用户创造价值是无法改变的事实。

韩文龙等^[11]认为娱乐性质的“玩劳动”非生产性劳动，仅仅帮助实现商品的价值，不创造新价值。商品资本所有者通过建立起了垄断性的数字平台，挤压前端生产者的剩余价值，同时攫取后端消费者的剩余价值，以此获取剩余价值。笔者不太赞同该种观点，这种观点模糊了互联网用户创造的价值。互联网用户的“玩劳动”虽不直接以生产为目的，但是在“玩劳动”过程中，用户需要消费体力和脑力，并形成具有使用价值的数字化的产品——数据原材料。从前面的分析可知，数据原材料在生产数据商品和开发、维持数字机器上都有不可忽视的重要作用。而且从社会现实情况来看，这种说法也站不住脚。如果娱乐性质的“玩劳动”不创造新价值，那各个应用程序、虚拟平台为何要费尽心思吸收更多的用户，想方设法增加用户黏性留住用户资源，不断创新算法攫取分析用户的足迹、偏好？2020年，社交媒体巨头Facebook的销售收入中98%来自在线广告业务^①，用户对其核心社交网络应用程序的热情和黏性对Facebook的重要性可见一斑。与之相对，百度App拥有5.4亿月活跃用户，但核心日均活跃用户只有2.06亿，不到App用户的40%，这对于互联网平台而言是不容小觑的警告信号^[12]。百度因用户活跃度低导致收入连续下滑，相比之下，即使在2020年新冠肺炎疫情期间，保有较高活跃用户的阿里巴巴集团和腾讯控股有限公司却仍能保持两位数的增长。通过上述的对比分析，我们不难发现，对于互联网平台而言，用户数量、活跃度对平台的收入有重要影响。这是因为平台用户的流失会直接导致由用户参与活动产生数据的数量大幅减少，进而使得平台无法有效获取用于生产数据商品的原材料。没有了源源不断的用户数据原材料，数据商品的准确性将大受影响，也无法实现产品升级，平台最终在激烈的市场竞争中败下阵来。

① 参见The Economist，2021年7月刊，第51-52页。

结合Varian的研究^[13]，笔者认为互联网用户的数据价值实现主要采取以下两种具体形态：第一种是集中于趋势分析与预测领域的预测产品，第二种是提供用户画像和精准匹配的匹配服务。预测产品即对用户过往行为数据收集分析，生成用户未来可能行为的预测。例如，蚂蚁集团的小额贷款业务就是这种数据产品的结果。蚂蚁集团的关联公司阿里巴巴旗下的淘宝网，作为中国最大的网络购物平台，拥有大量用户的消费记录，为蚂蚁集团准确判断用户的信用评级、经济水平以及消费能力提供依据，这使得蚂蚁集团的小额贷款能最大限度发行同时不至于因客户无力偿还而坏账，实现收益最大化。用户产生的痕迹数据详实地记录了用户的活动，能够客观准确地反映用户参与活动的过程、结果甚至开展活动的目的，因此对这些行为数据的收集分析能实现对用户未来行为的预测。匹配服务即利用数字机器实现用户偏好识别，有效提高用户和产品的匹配。匹配服务一方面可以减少用户从海量商品中筛选适合自身的产品这一乏味、无聊的工作，另一方面增加用户消费的可能性。购物平台根据用户浏览足迹向用户推荐商品，社交媒体根据用户观看数据，如观看时长、点赞、收藏、转发等推送内容等都是匹配服务的应用。

下面以云集海量用户的国内数字平台“小红书”以及日本著名快消品行业领头者“优衣库”为案例，分析数字资本如何从互联网用户数字劳动生产的用户生成内容中获取价值。

国内迅速崛起的内容社区平台“小红书”，成立6年用户量突破3亿，月活跃用户超过1亿^①。社区里的内容涵盖了美妆、个护、运动、旅游、家居、餐馆等信息，触及生活消费方方面面的信息和经验。小红书作为一家互联网信息科技公司，除了从事互联网信息通信技术的开发、转让和咨询外，还开展企业形象设计、代理以及发布各类广告的业务。小红书正是通过用户生产内容影响消费者决策从而实现产品宣传推广、流量变现，具体途径如下：首先，在产品发布前期通过明星或头部关键意见领袖(KOL)发布产品试用分享贴，对产品曝光；其次，在产品发布期间，腰部KOL联手有一定带货能力的消费者分享产品使用心得，实现产品宣传；最后，通过投放普通用户的使用反馈分享，形成用户生成内容，进一步提高产品的曝光度，左右潜在消费者的决策。内容成了社区平台最根本的生产力。如果没有庞大的用户群体时时刻刻发布更新内容，平台将无法拥有最新、最快、最全的信息，也就无法留住现有用户，更不可能吸引新用户。

① 什么是小红书[EB/OL].(2019-10).https://www.xiaohongshu.com/protocols/about。

日本快消时尚品牌优衣库在中国实行的数字化营销取得的成绩同样是互联网用户数字劳动为企业创造价值的典型案例。所谓数字化营销是指通过数字化手段收集客户需求的反馈，及时优化升级产品和服务，甚至开发新的产品和服务。优衣库在微信公众号及小程序商城、小红书、微博、抖音等平台上建立了专门团队。首先，通过向用户提供差异化的资讯，吸引大批粉丝关注。短时间内，优衣库在中国社交媒体平台就吸纳了2亿粉丝量^②。庞大的粉丝群为优衣库提供各个方面的信息和内容，从面料改良、设计灵感，到广告营销一应俱全。其次，优衣库又通过与各平台的合作，收集及分析用户需求，针对自身服务乃至产品进行调整。在新冠肺炎疫情期间，优衣库通过线上反馈途径收集客户需求，极短时间内成功开发出在全世界颇为受欢迎的AIRism口罩。除此之外，用户生成内容为企业提供研发灵感和素材。在小红书上与优衣库相关笔记有39万多篇，其中17万多篇是穿搭建议，博主们发布的穿搭建议比官方广告更加灵活多变，适应不同消费者需求，往往能取得不错的营销效果。博主出色的穿搭建议甚至成为优衣库实体店的商品购买指南，而被博主们推荐的产品常常被抢购一空。据中国互联网协会统计，2019年中国社交电商消费者人数超5亿人，到2020年其规模约占互联网零售的30%^[14]。社交电商中规模化、快速增长的细分市场与活跃的互联网用户是市场形成的关键因素，在推动市场形成中起了不可忽视的作用。

② 商业周刊(中文版)，2020年20期，第45-50页。

在数字时代下，互联网用户活动产生出价值巨大的数据。海量的数据作为数据商品生产的原材料和数字机器创造、生产的基础以及持续运转的燃料，在推动数字经济高速发展中发挥了巨大作用。用户生成内容被用于产品或服务优化升级以及营销推广，为资本创造出巨大的价值。本文通过分析数字劳动过程各劳动要素在价值形成中发挥的作用，结合现实案例，揭示出互联网用户在数字经济价值生产链上创造的价值，肯定互联网用户数字劳动创造价值，维护了马克思劳动价值理论在数字经济时代的地位。但要想更有力地维护互联网用户“数据生产者”的身份和更有效地衡量互联网用户创造价值量的大小，还需利用马克思政治经济学基本原理进行深入地定量分析。另外，互联网用户参与活动所蕴含的惊人影响力和巨大经济价值越来越受重视，职业博主、关键意见领袖、多频道网格(multi-channel network，MCN)等个体和机构渐成气候，纷纷从互联网经济中分得一杯羹。互联网用户作为纯粹被剥削的对象这一现象发生了改变，他们主动从自己创造的价值中寻求回报。价值分配问题是政治经济学中重要的研究议题，从价值分配领域研究互联网用户创造的价值能更加全面、深入地探究互联网用户数字劳动价值问题。因此，互联网用户创造的价值分配问题具有深刻的现实意义和重要的理论价值。但对这一问题的研究涉及对分配数量和分配关系的讨论，需要大量的数据资料支持和理论分析，将会是我们下一步深入研究的方向。