基于數字農業的農業企業數據確權模式

摘 要： 隨著數字農業的興起，數據日趨成為農業生產與管理的重要內容。然而，數據的確權問題逐漸凸顯，成為制約數字農業發展的關鍵因素。在“數據二十條”背景下，結合法律、技術、市場機制和管理模式等多角度對農業企業數據確權模式進行探討，以期為農業企業進行數據確權提供指導和建議，促進產業健康發展。

關鍵詞：數字農業；數據確權；農業企業；數據資產管理

中圖分類號：S24 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1795（2024）05-0038-10

DOI：10.19998/j.cnki.2095-1795.2024.05.007

0 引言

隨著信息技術的飛速發展，數字技術已逐步成為推動農業現代化的重要力量，數據成為了新的生產要素，與傳統的土地、勞動力和資本等要素并駕齊驅，其價值日益突顯[1]。

在此背景下，一方面，農業企業積累了大量的數據資源，但由于數據歸屬不明確、權益保護不足，制約了企業對數據的有效利用；另一方面，清楚界定的產權是市場前提。

界定數據生產、流通、使用過程中各參與方享有的合法權利，促進建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等分置的產權運行機制，企業數據確權有利于激發市場活力[2]。加強企業數據合規體系建設和監管，推進非公共數據按市場化方式“共同使用、共享收益”的新模式，為激活數據要素價值創造和價值實現提供基礎性制度保障[3]。

本研究立足數字農業背景，以構建有效的企業數據確權機制、促進數據資源合理利用和農業企業持續發展為目標，研究重點旨在構建與優化數據確權體系，嘗試在界定農事信息類別與特性的基礎上，分析當前涉農實體于數據權益確立環節面臨的困難，從法規、科技及組織管控3 個維度嘗試研究討論應對策略，以為農業企業營造穩定且可信賴的數據管控生態，力爭能夠為農業企業提供清晰的數據確權路徑，促進數據安全流通和價值最大化，進而強化其對各類數據資源的駕馭力，藉此提升商業競爭實力與市場順應效能，同時期望，能夠深度挖掘農業數據潛藏價值，催化農業領域的數字化變革進程，為涉農企業的永續發展注入數據驅動力。

1 數字農業背景下數據確權意義

1.1 研究背景

數字農業的興起不僅昭示著農業生產方式的深刻變革，更意味著數據資源在農業發展中的地位愈發重要。近年來，我國數字經濟頂層戰略規劃體系漸趨完備，頒布了一系列數據相關的政策法規，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》《“十四五”數字經濟發展規劃》和《數字中國建設整體布局規劃》等相繼出臺，進一步明確了推動數字經濟健康發展的指導思想、基本原則、發展目標、重點任務和保障措施?！蛾P于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（以下簡稱“數據二十條”）為數據的使用提供了指導作用，但實際使用中，基于農業領域數據確權方面的法律暫時缺位，對農業企業而言仍存在一定的困擾。

1.2 研究意義

數據確權是數據產權交易市場的基礎，根據經濟學的“科斯定律”，只要財產權明確，并且交易成本為零或很低，那么無論最初財產權屬于誰，市場最終會實現帕累托最優，實現資源配置的有效率。對應到數據要素市場，只要農業數據產權明晰，并且沒有交易成本，市場機制將確保數據要素的最佳配置。如何在現有的法律框架下，為數據確立合適的權利屬性，如何平衡不同權益人之間的利益沖突，如何建立起一套完整、高效、公正的數據確權機制，探討在數字農業背景下的數據確權模式，開展農業數據確權具有以下意義。

1.2.1 對企業的意義

一是保護數據主體權益。明確數據的權屬關系，可以有效防止數據被非法獲取或使用，保護農業企業的數據資產安全。二是促進數據要素流通，明確數據的產權和使用權可降低數據交易風險，增強市場參與者信心，促進數據要素的流通和交易。三是明確的數據確權有助于建立數據交易市場，促進數據的合法、有序流通，為農業企業提供更多的數據資源。四是提升數據價值，通過數據確權，農業企業可以更好地挖掘和利用數據的價值，提升農業生產效率和管理水平。

1.2.2 對農業產業和社會的意義

農業是我國的基本盤，涉及十幾億人民的溫飽問題，產業鏈關乎眾多農業企業，以及農民的就業問題。近年來，第一產業就業人數占比雖有所縮小，但仍保持在20% 以上。2020 年，第一產業就業人數達17 715萬人，占全年總就業人數的23.6%。農業是經濟壓艙石。

對農業企業數據確權，首先是提高數據交易透明度和效率，有利于宏觀調控和企業決策。其次，可以提升農業數據的流通，促進數據要素市場化，推動數據要素市場的發展，有助于推動農業的數字化進程。再次，可以促進產業數據的標準化，對整個農業產業的持續、健康發展具有深遠的影響。最后，可以有序釋放數字農業經濟紅利，調動農業產業鏈各參與者的積極性，促進經濟社會發展。

通過上述內容的深入研究，期望能夠為數字農業發展提供策略支持，使農業企業把握數字化轉型的機遇，促進新質生產力提升，實現企業高質量發展貢獻獨到的見解和實踐指導。

2 數字農業與農業企業發展現狀

2.1 數字農業概述

數字農業，作為信息技術與傳統農業相融合的產物，代表著現代農業發展的一種新趨勢。在數字技術的加持下，農業生產過程中的每一環節都被賦予了前所未有的精確度和效率。從土地的精細化管理到作物生長的實時監控，再到農產品市場的精準對接，數字技術正逐步解構并重構傳統農業的生產關系和經營模式。

2.1.1 決策支撐

隨著物聯網、大數據、云計算等技術的廣泛應用，數字農業不僅體現在生產管理的智能化上，同時通過數據分析為農產品品質提升和農業可持續發展提供決策支持。遙感科技與地理信息系統（GIS）在現代農業生產中的集成運用，賦予了農業企業及農戶實時洞察土壤狀態、作物發育進程及病蟲害侵擾態勢的能力，從而有力驅動資源分配的最優化決策，催生農作物產質雙優的提升。

2.1.2 透明供應鏈

數字農業重塑供應鏈透明度，催化可追溯體系構建，使消費者得以追溯食品本源，有力鞏固并抬升市場對農產品的安全信賴。同時也促進營銷鏈條上的透明，數字技術的嵌入徹底打破了農產品銷售的空間疆界，借力電子商務平臺，實現市場觸及面的空前拓寬。

2.1.3 數字農業發展面臨挑戰

農業環節繁多、需要較為完善的頂層設計；基礎設施有待持續強化；從業人才隊伍建設有待加強。數據資源的積累需要時間沉淀，而且對于大量中小型農業企業而言，數字化改造的初期投入仍是一個難題。同時，已產生和將要產生的農業數據的確權、標準化、收集和分析能力也需要進一步提升，確保數據的有效利用；鼓勵更多農業企業共享數據、共創良性經濟循環。

數字農業不僅要求農業企業在積極擁抱數字技術的同時，也要面對轉型升級中的種種挑戰，不斷調整和優化自身的經營策略。在未來，數字農業有望成為推動農業現代化、實現農業高質量發展的關鍵力量。

2.2 數字農業企業競爭格局

2.2.1 數據企業情況

中國信通院新發布的《2023 年全球數字白皮書》顯示，2022 年，以全球51 個主要經濟體為參照標的，數字經濟總量規模為41.4 萬億元，占GDP 的46.1%，增速同比增長7.4%，一、二、三產業數字經濟滲透均增長，活力持續釋放，數字經濟在國民經濟中的地位穩步提升。從政策演進角度看，數據要素的重要性逐步提升，近年來數據相關的政策涉及數據產權、流通交易、收益分配、安全治理和協同治理等多個方面，政策對于數據要素市場的規劃逐步具體化[4]。2022 年6 月，中央全面深化改革委員會第二十六次會議指出，數據作為新型生產要素，是數字化、網絡化和智能化的基礎，已快速融入生產、分配、流通、消費和服務管理等各個環節。政策對于數據要素產業發展的關注度持續提升，并且逐步覆蓋了數據從產生到流通、治理等多個環節，數據有望在數字經濟發展中發揮愈加重要的作用。我國涉及數據企業上市情況如表1 所示。

2.2.2 數字農業及相關企業情況

從全球數字農業競爭格局來看，近年來各國積極發展農業科技，持續推進數字農業進程。產業滲透方面，歐美發達國家產業數字化轉型起步早、技術應用強、發展成效明顯。亞洲范圍內，在第一產業數字化方面，沙特阿拉伯第一產業數字經濟滲透率在亞洲最高，為19.0%，此外，韓國、日本、新加坡、中國等國第一產業數字經濟滲透率也高于14 個國家平均水平；印度尼西亞、哈薩克斯坦、緬甸等國均發布了涵蓋數字農業領域的本國數字經濟規劃。從合作來看， “中國?東盟地球大數據平臺及應用示范”項目、2020 年發布的《上海合作組織成員國元首理事會關于數字經濟領域合作的聲明》、中亞區域經濟合作（CAREC）發布《CAREC 數字戰略2030》均提出強化數字農業領域合作。目前，多家農業科技公司獲得融資并成功上市，如表2 所示。其中，江蘇益客食品集團股份有限公司和北京云洋數據技術有限公司獲得融資，主營業務分別為智慧農業相關系統及智慧農業物聯網產品、大數據和云計算平臺產品解訣方案服務商。

2.3 數字農業對農業企業的影響

隨著物聯網、大數據、云計算等現代信息技術的應用，農業企業正在從傳統的以經驗和直覺為主的決策方式，轉向數據驅動的精準管理與決策模式。在數字農業的浪潮之下，農業企業正經歷一場深刻的數字化轉型。該轉型并非孤立的技術更新，而是涉及整個生產、管理及銷售體系的根本性革新。數字化實踐在農業企業中表現為以下5 個顯著方面。

2.3.1 農業企業生產自動化和智能化水平提升

植入傳感器、運用無人機和衛星遙感技術，農業生產環境與作物生長狀況能夠實現實時監控，從而精確調控灌溉、施肥和病蟲害防治等關鍵環節。動物養殖領域也借助智能穿戴設備和監控攝像頭實現了對畜禽健康狀態的持續追蹤，有效降低了疫情爆發的風險。如中國農業機械化科學研究院集團有限公司（以下簡稱中國農機院）運用傳感器、物聯網和云計算等新技術，以任務為導向、以農機為核心，突破了農機全程作業智能監測與管理關鍵技術，制定了多元數據交互協議和接口規范，研究了基于數據完整性檢驗、歸一化和空間聚集的多元數據清洗技術；基于數據關聯、多元分析和空間分析等方法，研究了多元異構信息融合技術與具有時空特性的作業數據深度挖掘技術，構建了具有信息發布、農機定位、作業監管、地塊管理、運維管理、數據分析和補貼結算等功能的農業全程機械化云管理服務平臺。這些技術的應用不僅提升了作物產量與質量，同時大幅優化了資源配置，降低了生產成本，使得農業企業在激烈的市場競爭中占據了有利地位。

2.3.2 農業企業日常決策機制正經歷根本性變革

傳統的以經驗為基礎的作業方式正逐步讓位于數據驅動的決策機制。通過收集與分析土壤、氣候和作物生長數據，企業能夠精確調控種植策略，實現灌溉、施肥和病蟲害防治的精細化管理。數字技術的引入為農產品的追溯系統提供了可能，增強了消費者對產品的信任度，進而提高了品牌的市場競爭力。中國農機院農機作業信息化管理云服務平臺替代人工監測，確保農機作業有序、規范、可量化和可追溯，實現了深松、播種、植保、收獲和打捆等作業質量的精準監測全程自動精準監測，農業生產管理效率提升50% 以上，同時，平臺為農機作業補貼提供了量化依據，作業申請、計劃發布、任務分解與進度查詢等全過程的信息化和網絡化監管，降低人工干預，有效杜絕虛報、冒領現象的發生，提升了管控能力。

2.3.3 信息化工具引入極大提升農業企業運營效率

信息化工具引入極大提升農業企業運營效率，如企業資源計劃（ERP）系統不僅整合了財務、人力資源、供應鏈等核心業務流程，還通過數據分析提供了市場預測和風險評估功能?？蛻絷P系管理（CRM）系統的應用使得企業能夠更好地理解和滿足市場需求，加強了與客戶之間的互動和服務。中國農機產品大數據平臺基于產品數據庫和用戶行為，經過數據采集、清洗、存儲、加工和應用，可對農業行業市場數據及用戶行為數據實時展示，并自動產生預警信息，為企業、行業提供一定的參考，為相關政策的制定起到重要的數據支撐作用。

2.3.4 電子商務平臺建設為農產品銷售提供新渠道

借助網絡平臺，農業企業能夠跨越地域限制，直接接觸消費者，縮短產品流通鏈條，提高利潤空間。不僅如此，一些企業還嘗試利用區塊鏈技術保證農產品的溯源可追溯性，以此作為品質保障的一部分，增強消費者的信任感。

2.3.5 數字化實踐中新問題

數據確權問題首當其沖，數據收集和處理的安全性問題、企業員工對于新技術的適應性與接受度，以及與傳統作業模式的沖突等，都是企業在數字化進程中需要解決的問題。對于起步較晚或規模較小的農業企業來說，數字技術的投資成本和技術門檻是一大考驗。企業需要籌集資金購買設備，同時還需培養或引進專業技術人才，以確保技術的有效應用和維護。

3 農業企業數據確權現狀和挑戰

3.1 農業數據類型和特征

農業數據作為新型生產要素，其類型多樣且具有獨特的復雜特性。

3.1.1 分類方面

數字農業背景下，農業數據通常涵蓋了從土地耕種、作物生長、氣象條件到市場供需等多個環節，形成了復雜的信息網絡。具體來看，農業數據可以大致分為以下5 類。一是基礎地理信息數據，包括土壤類型、地形地貌等。二是農業生產數據，涉及種植、養殖、施肥和灌溉等操作的詳細記錄。三是環境與氣候數據，如溫度、濕度、降水量和風速等信息。四是市場與經濟數據，包含農產品價格、供需狀況和物流追蹤等。五是農業機械和設施數據，如使用情況、效率分析等。

3.1.2 特征方面

綜合分析相關情況，農業數據特征具有以下特點。首先，體現在其龐大而繁雜，不僅量大面廣，而且種類繁復，涵蓋了從自然條件到人為因素的各個方面。其次，農業產業鏈長，農業數據的異構性強，來源多樣，格式不統一，這就要求在處理和分析時需要較高的技術能力。再次，這些數據往往具有較強的時效性和地域性，即它們的有效性受到時間和空間的明顯限制。最后，由于農業生產受多種因素影響，農業數據之間的關聯性和動態變化特點十分顯著，這對數據采集、存儲和分析提出了更高的要求[5]。

3.2 農業數據確權現狀

當前，農業企業在數據確權方面的狀況并不樂觀。盡管數據的價值被廣泛認可，但如何界定數據的歸屬、保護數據的合法權益及促進數據的合理流通，這些問題仍然缺乏明確的解決方案。

3.2.1 確權模式

數據具有獨特屬性，如非競爭性和非排他性，意味著一旦數據被生成并進入網絡空間，它便可能被無限次地復制和使用，具有高復用性，而原始數據所有者的控制權會迅速削弱。這種屬性使得農業數據確權難以依托傳統的物權法理進行規范，因為傳統物權的保護依賴于物的唯一性和可控制性，因此，農業數據的確權面臨較大的挑戰。

一方面，數據的歸屬問題復雜。“數據二十條”對數據的持有權、加工權和經營權進行了初步界定，但農業企業相關數據往往涉及多方、多重和多層利益主體，對推進農業領域企業確權值得商榷。另一方面，數據確權需要法律和技術的雙重保障，不僅要明確法律規定，還要有可靠的技術支持來確保數據的安全和隱私保護。當前，盡管國家已經開始重視數據產權制度的建設，但在實際操作層面，農業數據確權仍然是一個待解的難題，需要政策制定者、技術開發者和農業從業者共同努力，探索出一套既符合國情又適應市場規律的數據確權模式。

3.2.2 農業企業數據確權實踐

實踐中，農業企業數據確權難題主要表現在以下5 個方面。

一是數據歸屬模糊性。農業企業產生了大量的數據，包括土地、氣候和作物生長情況等，但這些數據的所有權沒有界定，由于缺乏清晰的法律規定，數據歸屬難以界定，對于日后持有權、經營權的行權可能造成不小的干擾，會導致數據利用的低效率和潛在的權益沖突。

二是數據保護脆弱性。農業數據具有高度的敏感性和價值，除了對存儲條件有一定的要求，對相關從業人員的綜合素質、甚至是保密工作都需要有具體的要求，尤其是要避免在數據交換和共享過程中，保護機制的缺失使得數據泄露和濫用的風險增加。

三是數據流通障礙。數據確權不明確直接影響了數據流通和交易。農業企業在缺乏信任基礎上，很難開展數據交換和合作，這限制了數據價值最大化和農業科技創新步伐。

四是法律法規應用。當前，“數據二十條”提出“三權分置”，對數據使用權進行了界定，但是基于農業產業特殊性，多重屬性下的農業企業缺乏有效確權指導，有可能制約了數字農業健康發展。

五是存在一定的觀望態度。企業數據與企業傳統財產存在較大差異，數據本身的非競爭性和非排他性，現行法律法規中，沒有明確規定“企業數據”的財產權，現對企業數據權屬的認知是通過相關法條的類比適用[6]。由于不確性，各環節參與者對于農業數據各相關環節存在一定的觀望，需要持續加大宣傳引導，否則不利于釋放數據紅利。

綜上所述，農業企業在數據確權方面現狀呈現出一系列問題和挑戰。這不僅需要從法律、技術和市場等多個層面進行綜合施策，還需要構建一個多方參與、共同治理的數據確權框架，以期在確保數據安全的前提下，推動數據資源的合理配置和高效利用，為農業企業的數字化轉型提供堅實的基礎。

3.3 農業企業數據確權主要挑戰

在農業企業數據確權問題現狀和挑戰分析中，數據確權所面臨的主要挑戰是多方面的，并且具有復雜的技術性和法律性因素。特別是在數字農業背景下，大量實時數據的采集和分析對農業生產的精細化管理至關重要，但同時也帶來了確權難題。進一步來說，農業企業數據確權過程中存在以下明顯困境。

（1）如何在保護數據生產者權益與促進數據流通之間找到平衡點。一方面，過度的控制可能會抑制數據的共享和再利用，阻礙了數字技術在農業生產中的應用和創新。另一方面，若缺乏有效的數據確權機制，具有數據生產者和處理者雙重身份的農業企業，其投資回報將難以保障，這可能導致數據資源的供給不足。

（2）如何建立一套公認的標準化流程來識別、評估和分類數據資產。由于農業數據來自多種源，包括傳感器、衛星、無人機及農戶的傳統知識等，這些數據的多樣性和復雜性要求確權體系必須足夠靈活以適應不同類型和級別的數據，需要在確權前的分類分級方面進行重點細化。

（3）數據安全和隱私保護也是確權過程中不可忽視的挑戰。在數字化農業中，涉及個人和企業敏感信息的數據需要得到妥善處理，以防泄露導致法律責任和信譽損失。因此，構建一個既能確保數據安全又能實現數據價值最大化的確權模式，是當前迫切需要解決的問題。

（4）業務形態對農業企業數據確權存在影響。因為數據的特性，不同性質的企業在進行數據確權時應同時考慮共性問題，以及本身的特性問題。如國有農業相關企業在探索數據確權時，可能要考慮“數據二十條”關于“鼓勵探索企業數據授權使用新模式，發揮國有企業帶頭作用”的意見，此外，需要落實《中央企業合規管理辦法》的工作原則和要求，考慮本企業數據落入國有資產范疇的可能性，并按照《關于加強數據資產管理的指導意見》《關于優化中央企業資產評估管理有關事項的通知》等要求，落實國有資產保值增值責任，防止國有資產流失。

4 農業數據確權模式理論構建

4.1 企業確權借鑒

近日，人民數據推出國內首個數據確權平臺。一是基于新型數據要素基礎設施人民鏈的自主研發和建設，進行上鏈、存證、確權和交易等數據服務，應用區塊鏈技術，具有不可篡改和可信功能。二是具有強大的背書，人民鏈經過中央網信辦的審核備案，作為基礎設施面向國內數據領域提供服務。三是具有核心技術，作為國內權威的區塊鏈服務業務，人民鏈是數據要素流通技術底座的核心組成部分，數據確權平臺支持將身份、信息、資產和行為等上鏈，在保證數據隱私的前提下，助力不同機構進行產業協同，完成數據資產的全生命周期保護。

人民數據提出確權名錄作為確權審查的標準，這套體系主要包括5 大類一級審查項（經營資質審查、數據來源審核、數據資源審查、數據產品審查和數據安全審查），33 類二級控制點（關鍵數據識別、數據產品數據源審查和數據產品出境合規要求等），108 類三級審查項目（是否明確數據質量管理相關要求、是否制定網絡可用性管理指標和是否明確核心業務數據導入導出安全制度或審批流程等），如表3 所示。根據確權結果，推出數據確權證書，其中，人民數據的“數據加工使用權證書”為加工使用數據的相關機構提供服務，“數據產品經營權證書”為經營數據產品的相關機構提供服務。以上，對于涉農企業進行數據確權具有一定的參考價值。

4.2 構建農業數據確權模式理論框架

在構建框架時，要認識到數據的核心價值，并理解其在農業企業中的獨特地位。在數字農業的背景下，數據確權不僅是對數據價值認定的一種法律表述，更是一種戰略資源管理的體現，它要求重新審視和構建數據與農業生產要素之間的關系模型。企業開展數據確權的步驟分為以下3 步。第1 步，以企業數據分類分級為基礎，核心目的是提升企業數據管理能力，促進數據要素市場培養。第2 步，對企業數據進行權利分置，以數據價值實現過程為內在線索，分置數據持有權、數據加工使用權和數據產品經營權。第3 步，數據確權與數據流通相協調，包括場外交易和場內交易，在“數據二十條”基礎上，建構起包括但不限于數據登記、數據信托、數據經紀和數據交易所等配套制度。

理論上構建數據確權模式，需要從多個維度進行考量，充分利用“數據二十條”，強化數據分類分級，同時需要借助跨學科的知識體系，如信息技術、經濟學、法學和管理學等，以形成綜合性的解決方案，推進數據有效利用。如可以借鑒信息科技領域的最新研究成果來支撐數據的確權和追溯，同時結合經濟激勵機制來保障數據提供者的合法權益。在此基礎上，通過立法和政策引導，為數據確權提供明確的法律框架和政策環境，通過這種模式的實施，從而推動農業數據的合規流通和高效利用，促進數據資產價值的確認，可以促進農業數據的合理利用和保護，加快農業現代化進程，最終實現農業產業的可持續發展。

構建數據確權模式應考慮以下關鍵要素。其一，確立數據產權主體，包括明確數據產生者、處理者和使用者的權利與義務。其二，界定數據產權客體，涉及數據分類、屬性及其在農業生產全周期中的流轉狀態。其三，設計合理的數據產權結構，平衡好私有數據和公共數據關系，特別是在涉及敏感領域。最后，制定數據產權的交易規則，包括數據收集、存儲、處理、共享和銷毀等各個環節規范。

5 構建農業企業數據確權機制法律與技術路徑

建立健全數據合規體系、搭建數據安全管理流程和機制是企業應履行的法定義務，也是企業開展數據處理活動的基礎。《中華人民共和國網絡安全法》《中華人民共和國數據安全法》和《中華人民共和國個人信息保護法》作為我國網絡空間監管的3 部重要法律，從組織架構、制度建設、管理措施及技術措施等角度對企業開展網絡安全數據保護工作提出了明確要求。國家、地方政府出臺了一系列政策持續推進數字經濟和數據產業。2024 年國家數據工作會上，就數據工作做出部署，并重點提出國家出臺統一合規要求和政策支持公共數據授權運營，如圖1 所示。

當前， “數據二十條”采取暫時擱置數據所有權的爭議，提出“建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等分置的產權運行機制”。盡管如此，對于涉及范圍大、覆蓋地域廣和參與人群多的農業數據確權而言，仍然存在不少盲區，對于涉農企業厘清權限，發揮數據價值，仍有較長的路要走。數據權屬制度及內涵情況如圖2 所示。擬從如下角度，探討農業企業確權路徑。

5.1 法律層面

在構建農業企業數據確權機制的過程中，法律層面應提供明確的指引和規范，以促進數據資源的合理利用和保護。

5.1.1 基于合同約定的數據確權

當前，在《中華人民共和國民法典》的基礎上，農業企業可以通過與數據提供方簽訂合同，明確數據的權屬、使用范圍和期限等，以實現數據的確權。未來，可在法律條款中明確定義數據的產權、使用權和流通權，并確保在合規的基礎上簽訂相應的協議。這種模式簡單易行，但需要雙方具備較高的法律意識和合同執行能力。

5.1.2 制訂法律框架下農業數據確權

（1）數據確權的法律框架需要確立數據產權的基本準則，這包括對數據的定義、分類及權屬劃分?！皵祿畻l”提出，對用于產業發展、行業發展的公共數據有條件有償使用，對于不涉及個人信息和公共利益的、由各類市場主體在生產經營中采集加工農業數據，市場主體享有依法依規持有、使用、獲益的權利。立法應當明確哪些類型的數據可以被視為企業的財產，并據此界定其權利的范圍。如農業企業作為原始數據的收集者或許擁有該數據的初步權利，而經過加工或分析后的數據產品則可能歸屬于處理這些數據的企業，需要在領域法方面進行確認。此外，對于數據的使用權、訪問權和傳播權等也應有相應的法律規定，確保數據的有效流轉同時防止濫用。企業數據主要包含內容如圖3 所示。

（2）為了解決實踐中企業數據與個人數據、公共數據之間的爭議，需設立明確的指導原則來判別不同種類數據的歸屬。這可能涉及對數據生成過程中各方貢獻的評價，以及對數據利用過程中利益分配的考量[7]。當數據跨域流動時，跨境數據協議和國際合作也顯得尤為重要，法律應當為此類交互提供明確的規范和支持。

（3）關注數據交易的安全性和透明度。農業數據的采集過程可能會涉及較廣領域的數據，需要制定嚴格的數據保護法規，保障個人隱私和企業商業秘密不被侵犯，同時要求企業在數據處理過程中遵循標準化的操作流程，提高數據管理的專業性和可靠性[8]。

（4）根據數據的特性仍需加快專業領域立法進度。鼓勵創新和技術進步，可以從法律行政法規、司法解釋、部門規章、規范與標準4 大體系的基礎上建立一套動態調整的法律體系。一是建立《中華人民共和國網絡安全法》《中華人民共和國數據安全法》和《中華人民共和國個人信息保護法》等數據相關規范的邊界。二是強化《中華人民共和國反壟斷法》《中華人民共和國反不正當競爭法》中的數據邊界。三是《中華人民共和國著作權法》《中華人民共和國知識產權法》等的數據內容更新，一方面有效發掘數據的潛在價值，另一方面避免數字經濟時代新的法律問題，隨時適應數字技術發展和市場變化，確保法律既能夠保護數據主體權益，又能促進數據產業健康發展。

5.2 技術層面

為推進在數字農業背景下為農業企業構建一個堅實的數據確權模式，不僅需要法律層面的支持，更需要技術層面的創新和應對。

（1）區塊鏈技術因其不可篡改性、透明性和去中心化特點，成為了數據確權的理想選擇。其不僅成為農業數字化發展的重要工具，助力農業數據要素有效流動，而且能夠促進農業產業升級發展，助力實現數字農業發展[9]。農業企業通過部署一套以區塊鏈為依托的數據保全與交換架構，能夠有力保障其數據資料的完整性與源頭可追溯性。每一單元的數據交互活動均會被精確鐫刻于各異的鏈式區塊內，這些記錄需歷經分布式網絡節點間的共識驗證方可確認其效力，由此達到數據實質的無偽與不可逆變特性。此外，智能合約的應用可以自動化地執行合同條款，進一步簡化和保護數據交易過程。

（2）加密技術是保護數據安全的另一道防線。采用先進的加密算法，如非對稱加密機制與零知識驗證原理，能夠有效地確保信息在傳遞及儲藏階段的高度安全性[10]。尤其值得一提的是零知識驗證原理，該原理使得數據持有者能夠在絲毫不揭示任何真實數據成分的前提下，有力地證實其對數據的所有權歸屬，從而在保護隱私的同時完成確權。

（3）數字身份認證技術也是確保農業數據確權的關鍵。為每個數據產生和交換的實體分配獨特的數字身份，可以確保數據的來源和去向都清晰可追蹤。農業產業鏈條相對比較長，這樣可以防止未經授權的數據訪問，還可以在出現爭議時提供確鑿的證據。

（4）可采取分布式計算與存儲手段作為解決方案。農業數據相對龐雜，即便面臨數據規模劇增的境況，依然能夠確保數據處理及存儲工作的高效性。此外，分布式技術體系亦有助于增強系統的容錯性能，進而保障數據確權體系的持續穩定運作[11]。

5.3 市場機制層面

在數字技術不斷深化其在農業企業中應用的當下，數據確權模式的探討顯得尤為重要。從宏觀角度來看，數據確權的明確化有助于規范市場行為，降低交易成本，促進數據的合理流通與使用。從微觀層面講，數據所有權和使用權的確立，為農業企業提供更為穩固的經營預期，助力企業在數字化轉型方面的投入與創新。針對數據確權在農業領域的特殊需求和挑戰，提出以下政策建議。

（1）構建一個符合農業特性的數據確權框架。該框架需要兼顧農業生產的季節性、區域性和生物多樣性，確保數據確權既科學合理，又能貼合實際需要。在此基礎之上，建立相應的法律法規，為農業數據的確權、收集、存儲和交易提供明確的指導和規范。通過加強立法宣傳與培訓，提高農業企業對數據確權的認識與重視程度，增強法律意識。

（2）推動形成標準化、通用化的數據交換協議。通過制定統一的數據格式和接口標準，簡化不同農業企業和平臺間的數據對接流程，從而提升整個行業的運作效率。同時，利用數據交易所等第三方機構提供的服務，通過審核、評估等過程實現數據資產的確權和認定，獲取數據產權登記證書。這種標準化的做法有助于保護數據提供者的權益，防止數據被非授權使用或濫用。

（3）搭建專業的農業數據交易平臺。政府應給予政策支持，鼓勵農業企業參與到數據交易市場中，豐富數據資源，推動數據的合法流通。作為數據交易的中介，不僅能夠提供專業的數據評估和定價服務，還能增加數據交易透明度，減少信息不對稱帶來的風險。此外，平臺也應承擔起對交易雙方進行資質審查的職責，確保交易的合法性和安全性。

（4）加強農業企業數字化能力培養。除了外部政策支持，企業內部也需要增強對數據確權重要性的認識，并積極提升自身數據處理和分析能力，鼓勵農業企業采用先進技術手段，如區塊鏈、數字簽名等，確保數據的真實性、完整性和可追溯性。這需要政府、教育機構和企業3 方合作，共同推動農業數字化人才培養和技能提升。

（5）鼓勵開展數據確權試點示范。在不同地區、不同類型農業企業中選取典型案例，進行數據確權模式實踐探索。支持有條件、有能力的企業探索完善農業數據確權的機制、構建標準化工作。通過試點示范的方式，既可以積累經驗，也可以為后續政策的制定和推廣提供實證支持。

（6）健全數據紅利共享機制。一是鼓勵并規范征信機構強化企業融資能力。二是農業企業應積極參與行業合作與交流，發揮帶動作用，共同推動數據確權的發展，實現資源共享和互利共贏。

5.4 管理層面

“數據二十條”強調壓實企業的數據治理責任。農業企業，特別是國資背景的農業企業，要嚴格落實相關法律規定，在數據采集匯聚、加工處理、流通交易和共享利用等各環節，推動企業依法依規更應當承擔相應責任和引領作用。在構建農業企業數據確權機制管理層面，解決方案需涉及一系列系統化策略，以確保數據的安全、透明和有效利用。

（1）管理策略需確立數據分類與分級制度。堅持“寬進嚴管”原則，牢固樹立企業的責任意識和自律意識。鼓勵企業積極參與數據要素市場建設，圍繞數據來源、數據產權、數據質量和數據使用等，推行面向數據商及第三方專業服務機構的數據流通交易聲明和承諾制[12]。在此基礎上，對不同等級和類型的數據賦予相應的確權要求和保護措施。如涉及商業秘密或專利技術的數據應實行更嚴格的訪問控制和審計追蹤，而公開數據的共享則可以更為寬松。此種差異化管理不但保護了敏感信息，也促進了非敏感信息的流通與應用。

（2）組織內部建立起跨部門的數據治理委員會，負責統籌數據確權相關的決策和執行。該委員會由法律、技術、運營等多領域專家組成，確保決策的全面性和合理性。通過這種組織結構的創新，可以實現對數據確權的專業化管理，并解決可能出現的跨部門協同問題。

（3）數據確權同時需要內部管理機制和借助技術手段共同強化。運用區塊鏈等分布式賬本技術，能夠為數據交易提供不可篡改的記錄，增強數據確權的透明度和追溯性。同時，智能合約的應用可以在無需中介的情況下，自動執行數據使用權轉移等操作，從而降低交易成本并提高效率。

（4）強化人員培訓和文化建設。通過定期的培訓和教育，提升員工對數據確權重要性的認識，以及對相關法律和技術知識的掌握。此外，營造一種尊重和保護知識產權的企業文化，對維護數據確權機制至關重要。這涉及激勵機制的設計，也包括對違規行為的嚴格監督與懲處。

6 農業企業數據確權模式實施路徑

農業企業數據確權模式實施路徑是一條從數據分類識別到確立權責邊界，再到技術應用和監管完善的漸進之路。數據確權基礎在于對數據的分類與識別。同時農業企業產生的數據種類繁多，包括生產數據、市場數據和環境數據等，需要更細致地進行推進。

6.1 數據分類分級

在確權之前，必須對這些數據進行詳盡的分類，并評估每一類數據的價值和敏感性。這要求農業企業建立一套精細化的數據管理體系，對數據來源、類型、使用情況等要素進行歸檔和標記。

針對自身經營特點，采用分級分類的方法對企業數據進行確權，如圖4 所示。原始數據，如土壤濕度、作物生長狀態等監測數據，歸屬于企業完全支配無排他性權利類別；而經過加工處理形成的數據庫和分析報告，則被賦予有限支配、有限排他性權利。這種差異化的確權策略既保護了企業的數據資產，也為數據的開放與共享創造了條件。

6.2 建立授權機制

（1）確立數據確權邊界。這是實施路徑中的關鍵一環，關系到數據的控制權和收益分配，需要依法明確數據產生者、處理者和使用者之間的權責關系[13]。

（2）在此基礎上，構建數據授權機制則是實現數據價值轉化的橋梁。一是通過制定清晰的授權政策和程序，根據數據的不同屬性和應用場景設計了一重或二重授權原則。二是對于權屬清晰的數據可以根據《中華人民共和國民法典》規定建立有效合同，促進數據資源的合理流通和有效利用，同時保護數據主體合法權益，促進數據共享、紅利共享。如在與外部研究機構合作開發新品種作物時，公司會依據數據確權規則對所需數據進行授權，確保數據使用過程中的透明度和追溯性。

6.3 數據確權模式實施保障

技術手段運用對于數據確權模式實施至關重要。利用區塊鏈、加密技術等手段，可以在保障數據安全的前提下，實現數據交易的透明化和追溯性。這不僅有助于減少數據交易中的糾紛，也能提升整個數據市場運作效率。此外，建立數據登記系統，記錄每一筆數據的產生、流轉和利用情況，加強了數據資產管理。

6.4 完善監管框架對確權模式形成閉環

（1）政府相關部門應出臺相應的農業數據確權法規和標準，為農業數據確權提供法律支撐，并對農業數據交易行為進行有效監督。同時，鼓勵行業內部形成自律機制，通過行業協會等組織制定行業標準和道德準則，引導相關企業健康、合規地開展數據確權和交易活動。

（2）企業在內部制定了一系列規章制度，嘗試在現有法律框架下尋求最佳實踐路徑，以期為未來相關立法提供經驗支持。

7 結束語

本研究分析了當前數字技術和農業企業發展的互動關系，揭示了數字技術賦能農業共同富裕的潛在邏輯和現實挑戰。通過剖析數據確權的社會經濟意義，并結合相關研究和實踐案例，提出了一套旨在解決農業企業數據確權難點的綜合框架。以勞動理論為基礎，將企業數據的客體類型進行細致區分，并提出差異化的確權規則。

考慮到數據流通的需求，建議設計一重或二重授權原則，并由數據登記、數據經紀等配套制度提供外部助力。倡導健全適應性法規體系，以期確立數據財產權屬及使用權之法定化；從科技維度，倡議借力區塊鏈等革新工具，旨在構筑數據之安全性屏障與不可逆變特性；對市場機制配套、企業組織管控體系等提出在標準化數據應用與共享的操作規程建議方案。

受多方面因素限制，本研究不可避免地存在一些局限性，未能對所有類型的農業企業進行全面分析，這影響了數據確權模式普適性的判斷。

本研究聚焦于理論模型的構建和邏輯推導，缺乏實證數據的充分驗證，限制了結論的廣泛適用性。在未來的研究中，應致力于彌補這些不足，同時需考慮農業數據特殊性，包括季節性波動、地域特性及生物多樣性等因素。

“十四五”以來，我國對于智慧農業的支持力度持續增強，發展智慧農業，提升農業生產保障能力，是“十四五”時期農業農村信息化發展的主攻方向，重點是聚焦行業發展需求，提升農業生產效率。在數字農業的大背景下，通過合理的數據確權模式，不僅可以保障農業企業的知識產權和合法利益，還能促進農業產業的升級和可持續發展，推進實現農業現代化與鄉村振興。

未來將持續積極探索更為靈活和動態的數據確權機制，以適應不斷變化的外部環境和內部管理需求，更好地平衡創新激勵、農民權益保護和數據安全等多方面的利益，推動農業企業的數字化轉型，為整個農業行業的可持續發展注入新的動力。