摘要: 在互联网技术的迅猛发展和国家政策的大力支持下，直播电商已经成为推动数字经济增长的重要引擎。然而其协同机制在提升产业效率的同时，也暴露出信息垄断、劳动异化与剥削强化等问题。本文基于马克思分工理论，深入剖析直播电商产业中平台、主播、供应商、物流与消费者之间的协同机制。通过对各主体间协作关系的系统分析，发现平台对数据和算法的垄断削弱了主播与供应商的话语权，消费者的互动行为虽为平台创造价值，却未获得相应的回报，劳动者的创造性劳动被简化为数据指标，导致内容同质化严重。这些现象正是马克思在《资本论》中所批判的资本主义分工弊端在数字经济中的体现，为此，本文提出优化协同机制的路径，包括构建透明公平的算法机制、加强主播与供应商的权益保障等。本研究不仅丰富了马克思分工理论在数字经济领域的应用，也为实现直播电商的高质量发展提供了理论支持。
Abstract: With the rapid advancement of internet technologies and strong governmental support, live-streaming e-commerce has emerged as a significant driver of digital economic growth. However, while its collaborative mechanisms enhance industrial efficiency, they also expose issues, such as information monopolies, labor alienation, and intensified exploitation. This study, grounded in Marx’s theory of the division of labor, delves into the collaborative dynamics among platforms, streamers, suppliers, logistics providers, and consumers within the live-streaming e-commerce industry. A systematic analysis of these interrelations reveals that platforms’ monopolization of date and algorithms undermines the bargaining power of streamers and suppliers. Consumers’ interactive behaviors, although generating value for platforms, often go unrewarded, and the creative labor of workers is reduced to mere data metrics, leading to significant content homogenization. These phenomena reflect the capitalist division of labor’s shortcoming critiqued by Marx in “Capital”, now manifesting within the digital economy. To address these challenges, the study progresses pathways for optimizing collaborative mechanisms and the strengthening or rights protections for streamers and suppliers. This research not only extends the application of Marx’s division of labor theory into the digital economic sphere but also offers theoretical support for the high-quality development of live-streaming e-commerce.
1. 引言
在互联网技术的迅猛发展、国家政策的大力支持、消费文化的盛行等多方因素的推动下，直播电商渗透率从2019年的4.9%跃升至2023年的37.8% [1]，在四年期间增长近8倍，这一新兴商业模式实现了跨越式发展。当前直播电商的协同机制一方面体现了社会化大分工的优势，即主播职业化、服务专业化等，较传统电商而言实现了“人找货”到“货找人”的转变，提高了整个产业链的效率。另一方面其也逐步暴露出一些深层次的协同机制问题，如供应商与头部主播之间供应商话语权的缺失，主播与消费者之间信任关系的破坏等。马克思分工理论作为政治经济学的重要组成部分，指出分工与协作在推动生产力发展方面的积极作用，与此同时也强调其在资本主义生产方式下的弊端。借助马克思分工理论来分析直播电商协同机制现状，有利于找到其表象问题的根源，推动高质量发展。
2. 理论基础与核心概念界定
2.1. 分工理论基本概念
马克思对分工的理解是不断深化的，在《1848年经济学哲学手稿》中将分工与异化联系起来，在《德意志意识形态》中初步分析了“社会分工”并构建了以分工为核心的批判话语体系，最后在《资本论》中进行了详细阐述。他首先将分工分为社会分工和生产机构内部的分工两类，前者指不同领域和行业的细化拆分，后者指企业或单位内部具体职业和岗位的划分，并将分工与协作紧密结合，将协作定义为“许多人在同一生产过程中，或在不同的但互相联系的生产过程中，有计划地一起协同劳动[2]”，强调在协作过程中创造出了一种“集体力”，使单个劳动者无法达到的生产效果成为可能，将个人劳动转化为“社会平均性质的劳动”，从而提升了劳动效能。并且随着“个别的分工”的发展提高了劳动熟练程度，从而改进劳动技术，推动劳动工具的专业化和分工化，节约了“劳动力的非生产耗费”，扩大了生产规模，实现了劳动力分配的合理化、资本流动的效率化以及经济效益的最大化。
在直播电商领域，社会分工可以被理解为行业的专业化发展，如直播电商催生了MCN (Multi-Channel Network)机构；生产机构内部的分工则可以被理解为直播间角色的细化，如运营、主播等职位的诞生。这一商业模式下的协同机制创造了个体难以企及的商业奇迹，为马克思分工理论提供了新的实践场景。
2.2. 直播电商模式解析
直播电商是电商企业平台推出的以直播形式销售商品，以高互动性、娱乐性、真实性和可视性为特点，提高消费者购物体验为目的的营销模式[3]。它的运作依赖于平台、主播、供应商与消费者之间的有效互动，这与马克思在《资本论》中所揭示的分工与协作机制的核心思想一致，即劳动者在生产链条中因不同的分工而形成的相互依赖关系。
平台作为技术和数据的拥有者，承担着流量分配、交易保障等多重职能；主播依靠平台的流量支持及个人影响力，通过直播中的即时互动实现对消费者需求的情感动员；供应商借助平台和主播的联动，迅速响应市场变化，实现“零库存”压力；消费者通过实时互动、点赞打赏等形式参与产品推广，并在直播这一沉浸式购物场景中满足自身对购物、娱乐等多维需求。与传统电商相比，直播电商的核心差异在于真实性、实时交互性、社群性和沉浸性[4]，借助移动互联网普及、社交媒体生态的成熟以及消费者个性化需求的不断释放，直播电商打破了时间和空间的限制，使商家、主播、消费者在原有分工框架下的线性关系转化为以平台为中心的网状协同分工模式。在这一分工体系之下，其生产方式优化了资源配置，实现了更高的经济效益，与马克思分工理论中所论述的分工促进生产力发展内在机制一致，即依靠参与各方的耦合，由此带来巨大的分工利益。
3. 直播电商协同机制现状分析
直播电商这一新兴商业模式的发展，离不开其产业链内部平台、主播、供应链和物流以及大数据之间的良性互动，通过分析其中各要素协同现状，有助于我们更好地发现问题所在，推动直播电商健康可持续发展。
3.1. 平台与主播的协同作用探讨
平台作为数字基础设施[5]，在为用户提供服务的同时，收集用户的浏览、收藏和购买数据来刻画用户画像并掌握当前的市场需求，且以此为据给予更加符合用户偏好的主播以更高的曝光率，从而提升平台用户的留存率和活跃度，将数据转化为平台的市场价值并盈利。主播可以根据后台数据分析自己主要的受众群体，通过爆款内容解读把握当前流量风口，从而提升自己的工作效率。
电商主播采用“家人们”“所有女生”等话术拉近与用户之间的距离，运用自身的专业知识与人格魅力打造个人IP，从而建立与用户的信任机制，提升自己的销售数额，由此获取商家佣金或者坑位费。主播的活跃提升了用户对其签约平台的黏性，而主播自身的相关数据也能成为平台招商素材的一部分。由此平台和主播之间形成了优势互补，在双向互动中吸取有利于自身的因素实现发展。
然而该良性互动只存在于少数头部主播和平台的表象上。头部主播掌握平台绝大多数流量资源，而中小主播除非自身投流或者是产生某条爆款内容能获得较好的反馈外，其自然流量获取数据较差，导致生存空间被压缩。头部主播虽有较好的数据，但可能会面临着平台的高额抽成，情感劳动被量化为数据指标，想要离开也可能面临着严苛的竞业协议。这些问题削弱了平台和主播之间的协同效应，不利于直播电商的持续健康发展。
3.2. 供应商与物流协同现状
直播电商行业的高效运转离不开供应商与物流的协同发力。依托于直播电商的爆款制造，供应商找到了更加高效的销售途径，由此可专注于商品生产而提升产品质量和生产效率。并可通过平台数据把握市场需求而调整生产计划，使得资本周转时间被压缩而获得更高的经济效益。直播间产品的爆单需要强大的物流体系的迅速反应，从而倒逼物流行业实现数字化转型。
为应对行业发展要求，物流体系采用柔性供应链与仓储物联网技术。前者可以借助大数据预测各地产品需求量对比，提前把货物运输到就近区域仓库，避免因特殊促销活动出现的运力不足问题；后者可以对物料进行智能化的识别、定位、追踪、监控和管理，降低管理费用并提高管理水平[6]。通过这一系列管理系统的运用，订单处理效率得以大幅提升，为直播电商的发展提供了后勤保障。
供应商和物流虽借助平台提供的数据打破了传统供应链的信息孤岛，实现了规模效益，可仍存在一些不足。在生产的过程中，供应商可能会过于依赖算法而缺乏抗风险能力，集中过多的资源去生产所谓的“爆款”产品，从而导致了缺货预售和库存积压并存。在运输的过程中，由于算法主导了整个配送环节，物流工作人员基本上需要24小时轮班工作且随时听从数据指令，异化现象加剧。
3.3. 用户互动与参与机制
在传统电商平台中，消费者行为处于“人找货”模式，根据自己的需求主动在平台上检索产品，将其加入购物车后再经过筛选，最终以支付终结。整个消费行为耗时较长，而直播电商这一销售模式则彻底改变了消费者的行为习惯。
在直播间中主播利用消费者的“厌损”心理以及限时秒杀话术，将整个消费行为流程压缩，并且消费者在此直播过程的评论、点赞、打赏、反馈等行为，一方面增加了直播间的热度，从而为主播带来更多的曝光率，间接地提升了此主播直播间中产品坑位费的“价值”；另一方面为平台优化推荐算法、商家完善产品积累了数据，从而能够使得商家更好地优化自己的产品设计、调整生产计划，也使平台能够将用户停留时长、互动等海量数据转换为平台资本，提升自身价值。
消费者通过上述行为参与到商品价值的生产链条，为产品和平台带来热度从而创造了价值，因而被一些学者视为典型的数字劳动，甚至有些学者在此基础上提出了“玩劳动”的概念，强调了娱乐与劳动的交融特性[7]。然而用户所创造的隐形价值被主播和平台无偿占有，所以并没有得到应有的尊重，也未享受到由此带来的经济效应。甚至有时自身的权益得不到保障，对主播的负面评价会被删除禁言、在“秒杀”中抢到的产品可能货不对版等，削弱了用户参与机制的公平性。
3.4. 数据驱动的协同模式探索
通过对直播电商中各主体之间协作环节的分析，不难看出大数据已经渗透进其方方面面，平台需要大数据刻画用户画像从而优化算法提升用户活性；主播需要大数据分析粉丝群体和偏好从而调整直播内容与话术提升粉丝粘性；供应商需要大数据掌握市场动向从而制定生产计划提升生产效能；物流需要大数据把握各地运力系统需求从而动态调整人员配置提升灵活性。
然而，在这种高效协同的背后，存在数据垄断与算法歧视等问题。少数大型平台凭借其技术和资源优势，通过垄断海量数据，不仅获得了对市场趋势的主导权，还将主播的情感劳动简化为数据指标，消费者的自主审美权也被削弱。算法在不断优化和筛选信息的过程中，可能导致对某些群体的不公平待遇，使部分主播和供应链环节的劳动者在平台经济中处于不利地位。如头部主播占据绝大多数流量推荐，中小商家被迫支付高额营销费用，扩大了头部主播和中小商家之间的资源差距。物流链上的工人若偏离“最佳路径”，其行为可能被系统标记为低效[8]。这些本应该解放劳动的技术，反而成为资本加剧剥削的工具。
4. 存在的问题与成因分析
4.1. 信息垄断与技术隔离
大平台依托对大数据和先进算法的垄断，构建出了相对封闭的信息系统。比如一些平台通过API访问权限(API Access Permission)限制、数据加密、商业保密协议等形成了明显的信息壁垒，使各主体无法共享关键信息[9]，与此同时也完成了数据资本的原始积累。正如马克思在《资本论》中阐述的一样，当技术为资本家所掌握时就会沦为剥削压迫工人的工具，因而在电商领域这种垄断和隔离之下，平台将复杂劳动简化为标准化操作指令，这极大地削弱劳动者的自主选择权和议价能力。
4.2. 制度隐蔽与资源分配不均
在直播电商生态中，平台往往在算法制定、资源调度和利益分配上处于绝对优势地位，从而形成“技术黑箱”。因为平台抽佣比例与广告分成机制的制定并不透明，所以导致主播实际收入被隐性成本侵蚀，而资本可以借助制度规定不断集中资源，使得头部主播因粉丝基数与历史数据获得算法倾斜，位于链条末端的主播则难以突破流量壁垒。与此同时，“兴趣标签”与“行为预测”构建了“信息茧房”，动态定价算法使消费者在信息不对称中被迫接受非理性消费决策。
4.3. 劳动异化与隐性剥削
在当前协同机制下，劳动者的实际劳动过程被数据化，从而形成了高度精细化的管理与监控体系[10]。平台借助算法将主播的情感劳动转化为“平均停留时长”“完播率”和“广告CPM (Cost Per Mille/Cost Per Thousand Impression)”；将供应链各环节的体力劳动转化为“工作时长”和“任务完成量”；将用户的沉浸式观看行为转化“用户粘性指数”。这些都使劳动过程与劳动成果之间的关系被人为切断，劳动者只能看到绩效数据却不能把握价值生产的真实过程。
4.4. 剥削机制的自我强化效应
技术隔离和制度隐蔽作用下，直播电商内部构成了一种自我强化的剥削机制。平台在享受效率和利益的同时，也借助于技术手段固化自身主导地位，这使得各环节的协同仅浮于表面[11]。而各环节下的具体劳动者不得不迎合对平台有利的规定，如主播为满足平台设定的数据指标而不得不借鉴融合他人“爆款”视频与话术，这些改变并非基于自身创意和判断，导致内容同质化严重，且劳动创造性被压缩，劳动过程变得机械化，进而沦为资本高效获取剩余价值的机器。
5. 协同机制优化路径
5.1. 平台：构建透明公平的协同机制
从上述问题分析不难看出，问题核心在于平台对数据的垄断。因而平台应在运用方面提升透明度和公平性，逐步公开影响各方利益的算法逻辑，说明内容推荐和流量分配的基本原理，允许主播和商家了解影响曝光率的主要内容，打破消费者的“信息茧房”。与此同时摒弃单纯逐利的流量倾斜策略，设置流量扶持池，定期向优质中小主播倾斜一定资源，完善新人扶持机制，鼓励内容创新，建立多元评价体系。在此基础上，可搭建数据共享平台，与供应链和合作伙伴实现供需协同，彼此之间可共享销量走势、库存水平等，确保全链条能及时响应。平台透明度的提升离不开政府的监管，有关部门应完善与直播电商平台有关的法律法规，特别是反垄断方面和《广告法》[12]在这方面的适用性。
5.2. 主播：体现劳动主体的协同增益
除极少数头部主播外，绝大多数中小主播都面临着收入不稳定、缺乏保障、过度竞争等问题，在与平台对话时处于弱势地位。改变现状需要主播、MCN机构和政府层面同向发力。主播自身应提升自己专业素养，拓展知识面的广度和深度，从而更好进行内容创新创作，增强对自身职业发展的掌握，避免被平台流量导向淹没。MCN机构应改善对主播的管理模式，根据主播的业绩增长和长期发展给予阶梯式奖励，与此同时加强对主播的人文关怀，帮助主播找到自身定位，建立更加公平的收益分层和竞争机制，延长主播“生命周期”。政府相关部门应制定行业规范，明确直播带货主播的法律责任[13]，结合乡村振兴需求，扶持本地生活类、农产品类主播崛起，并开展相关技能培训帮扶。
5.3. 供应链：构建高效透明的协同网络
当前直播带货模式往往造成供应链运作的被动与紧张，为了实现对市场变化的敏捷反应，供应链上的企业可导入EPR系统对接直播平台的直播数据流从而简化操作，各环节联手打破各自为战的模式，建立更加紧密的产销协作关系，与头部主播或平台联合开展C2M (Customer-to-Manufacturer)模式，实现从需求端驱动生产。与此同时，必须保证商品质量与诚信经营，主动配合平台完善产品溯源和质量追踪系统，建立供应链合作伙伴信用档案，以维持直播电商的用户信任。政府应联合银行推出供应链金融服务，基于平台交易和数据信誉为供应商提供低息贷款，解决其备货资金压力。在此基础上，制定直播电商供应链协同的标准和规范，推进示范项目。
5.4. 用户互动机制：赋权用户与共创价值
消费者作为直播电商的参与者，其互动参与行为早已成为价值生产链上不可或缺的一环。平台应提供清晰的数据读取权限设置，开放数据导出功能，尊重用户对自身数据的掌握权，并根据用户贡献的数据价值与参与度，给予等值的积分、优惠券等，在行动上落实用户数据权益。与此同时，严格考核直播内容，建立直播诚信机制，打造安全可信且具有参与感的互动环境，并给予用户类似于共创大会或线上讨论会等发声途径，邀请核心用户对平台改进提出建议。国家也高度重视用户的信息与数据安全，于2021年颁布并执行《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国数据安全法》等法律，相关部门应严格执法，促进直播电商平台全面合法合规，并继续加大消费者权益保护在直播电商领域的执行力度[14]，创新消费者参与市场治理的渠道。
6. 结语
直播电商作为新经济形式，其健康可持续发展离不开多主体的有效协同。基于马克思分工理论的分析，我们发现当前信息垄断、制度隐蔽、劳动异化和剥削强化等问题，正是传统资本主义分工弊端在数字领域的投射。在马克思分工理论的指导下，我们有望通过信息透明、协同治理和权益再分配等举措，破解直播电商协同机制中的顽疾，释放出更大的生产力。各参与主体在新的协同机制中贡献权利与利益、共担责任与风险，直播电商将实现经济效应与社会效应的统一。