數據要素收益分配的困境檢視與紓解路徑

摘 要：數字經濟下，數據作為關鍵生產要素逐步滲透產出與分配的全過程，而數據要素的收益分配則直接影響數據交易市場多元主體參與的積極性以及市場化進程。實踐中，當前數據要素收益分配還存在諸多不足，主要表現在數據要素收益的分配仍面臨定價標準存疑、貢獻度評價失范以及組織機制缺位等方面。基于此，提出通過交易雙方協商定價、第三方機構評估定價、政府引導定價等方式準確定價的建議，并依托科技賦能計算貢獻度比例決定收益分配，建立數據要素收益分配機制，以實現數據要素收益的合理分配。

關鍵詞：數據要素；數據收益；收益分配；數據定價；貢獻度評價

中圖分類號：D920.1

文獻標識碼：A

doi：10.3969/j.issn.1672-2272.202406058

Distribution of Data Factor Benefits： Jurisprudential Logic， Practical Dilemmas and Normative Constructions

Peng Xiaohan

（Law School，Hunan Normal University，Changsha 410081，China）

Abstract： Under the digital economy， data， as a key production factor， has gradually penetrated into the whole process of output and distribution， and the distribution of data factor revenue directly affects the enthusiasm of the participation of multiple subjects in the data trading market， and even the marketization process. However， the current practice of data factor revenue allocation still reveals many deficiencies， especially in the distribution of data factor revenue， which still faces the problems of doubtful pricing standards， unethical evaluation of contribution， and lack of organizational mechanisms. Based on this， the government should determine the accurate pricing through negotiation between the two parties， evaluation and pricing by third-party agencies， and guided pricing by the government， determine the distribution of revenue based on the ratio of contribution to scientific and technological empowerment， and shape the organization and guarantee for the distribution of data factor revenue， so as to reasonably distribute the revenue of data factors.

Key Words：Data Elements; Data Revenue; Revenue Sharing; Data Pricing; Contribution Evaluation;

0 引言

數字經濟時代，數據規模呈爆發式增長。數據規模作為國家基礎性和戰略性資源之一，通過互聯網、傳感器等信息網絡，快速融入生產、分配、流通等各個環節，加速各行各業變革發展。2019年10月，十九屆四中全會首次將數據增列為生產要素，這是社會主義初級階段經濟發展的客觀要求，也是市場經濟發展的必然規律。2020年3月，中共中央 國務院發布《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，將數據認定為新的生產要素，并制定了土地、勞動力、資本、技術和數據五大生產要素框架。2022年12月，《中共中央國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》出臺，分別從數據產權、流通交易、收益分配、安全治理4個方面，明確了數據基礎制度體系的基本架構。其中數據要素收益分配制度是數據基礎制度體系的中心，其與市場評價數據要素價值貢獻、數據要素再分配調控政策密切相關。

盡管數據被歸為主要生產要素并已納入收入分配范疇，但我國對于數據要素的認知尚處于初級階段。如何貫徹落實數據要素有效參與收入分配，已成為增進人民福祉、推動共同富裕的現代化進程中亟待解決的重大問題。梳理已有文獻，目前關于數據要素的研究大多集中于數據確權與登記事項，鮮有關于數據要素在市場化流通中的收益分配制度的研究。因此，本文擬通過論述我國數據要素收益分配的困境，深入挖掘和梳理相關法理基礎，建立既符合數據特性又兼顧各方權益的收益分配制度框架，以期為數據要素市場的繁榮和數字經濟的可持續發展提供堅實的制度保障。

1 數據要素收益分配的法理邏輯

1.1 價值維度：平衡多元數據主體利益的現實需要

數字經濟時代，數據在交易與流通過程中產生了經濟價值，其中個人、平臺運營商以及行政機關各自承載著不同的利益訴求。上述主體在追求各自利益的過程中，可能會遭遇分歧甚至引發沖突。

個人在數據交易與流通中的主要利益訴求在于個人隱私能夠得到保護。一方面，關注個人數據能否被合法、合規地使用，并且在使用過程中能否獲得相應的知情權和控制權。另一方面，強調個人數據是否被濫用，以及是否因此受到不當的損害或風險。平臺作為數據的收集者和處理者，其主要作用是通過數據的分析和利用實現經濟價值的最大化。平臺通過數據驅動服務和產品創新來吸引用戶、提升用戶體驗感，最終實現商業盈利。平臺運營商追求的是數據的有效利用和商業模式的成功，其能通過數據交易獲得的經濟利益。行政機關為解決公共數據在市場中流通不暢、供需匹配不足等問題，往往將公共數據授權給平臺進行運營，促進公共數據產品的應用與流通。

綜上，在數據要素流通中，不同主體的利益存在著顯著差異。平臺銷售的數據產品，基本由個人主動或被動提供的信息形成，在追求經濟利益最大化的過程中不可避免侵犯了個人隱私凸顯了數據治理中的核心問題，即如何在促進技術創新和經濟增長的同時，確保個人信息安全。公共數據是指行政機關、具有管理公共事務職能的組織、公共企事業單位等在履行法定職責的過程中依法采集、產生與獲取各類數據資源，包括個人數據、自然數據等。當平臺運營商未獲得授權獲取個人數據須給予數據提供者相應的報酬，但當平臺運營商獲得授權后，則可以無償使用這些已經被匿名化處理的個人數據[1]。且盡管政府對每個人都實行數據平等開放，但不同的主體獲取與利用政府數據的能力差別較大[2]。因此，真正受益于政府數據開放的群體往往是平臺運營商[3]。由此可見，數據要素收益分配的核心在于平衡不同數據主體之間的利益關系，建立合理的數據收益分配機制，確保分配過程的公正與合理，進而推動數據交易市場的健康發展。

1.2 理論維度：分配正義理論的法理支撐

分配正義這一概念源自倫理學、哲學等領域，其核心理念是關于如何公正、公平地分配機會、權利、義務等社會資源。不同文化、宗教、政治體系以及社會經濟背景都會影響對分配正義的理解和實踐。分配正義包含3個基本要求：確保每個人有公平的機會獲取資源、享有基本的權利和福利、根據個體情況進行差異化分配，以滿足個體的基本需求和公共利益。

數據不正義主要源于數據控制者與數據提供者之間地位的不平等，數據提供者在數據利益分配過程中處于劣勢地位，根本原因是數據利益的分配受到數字資本結構、權力結構以及全球正義結構的三重制約[4]，而如何減輕或者消除這種不平等正是分配正義理論所要解決的問題[5]。梭倫將正義闡釋為“給一個人以其應得”[6]。亞里士多德提出，分配的公正強調成比例，即各人按其貢獻得其應得，一個人做了什么就得什么回報[7]。該理論基于按勞分配原則，承認個體存在差異的同時確保了個體的合法收益，充分體現了分配正義的核心理念。馬克思在《哥達綱領批判》中構建了共產主義分配正義的兩項基本原則-按勞分配與按需分配。基于上述理論，可以得出結論：數據不僅關系到個人名譽和商業信譽，而且直接關系到數據企業的經濟利益，因此數據收益分配問題是分配正義的具體實現[8]。我國數據要素收益分配按價值貢獻度分配，符合亞里士多德的分配正義理論[9-10]。

1.3 規范維度：涉數據要素收益分配規范的體系解讀

2020年4 月，《中共中央 國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》出臺，明確提出要加快培育數據要素市場，推進數據開放共享，建立健全數據產權、交易流通、跨境傳輸和安全保護等基礎制度，以及數據要素收益分配機制[11]。這是我國在國家層面首次明確要求探索數據要素收益分配制度。2021年12 月，《“十四五”數字經濟發展規劃》出臺，強調要建立健全數據要素市場規則，提升數據要素價值，優化數據要素市場化配置，包括推動數據資源產權、交易流通、收益分配、安全治理等制度創新，探索數據產權保護和利用的新模式。2022年12 月，《中共中央 國務院關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”）進一步明確了數據產權、流通交易、收益分配、安全治理等基礎制度建設的具體路徑和措施，明確建立體現效率、促進公平的數據要素收益分配制度，引導企業、個人等主體依法合規開展數據活動，保障數據要素參與各方的合法權益。具體而言，在初次分配階段，按照“誰投入、誰貢獻、誰受益”原則推動數據要素收益向數據價值和價值創造者合理傾斜，在二次分配、三次分配階段，重點關注公共利益和相對弱勢群體，依法規制資本在數據領域無序擴張而形成市場壟斷等風險。

我國數據要素市場主要由交易平臺和數據要素收益分配機制構成，以“數據交換服務”“誰占有誰受益”等事實上的分配機制為主。但數據作為新型生產要素，具有無形性、非消耗性等特點，可以接近零成本無限復制[12]，因此現階段的分配機制難以真正實現按數據要素貢獻度分配的原則。因此，從確定建立數據要素收益分配機制，到“數據二十條”細化了數據要素收益分配的基本原則，充分體現黨的重要部署，為數據要素收益分配提供了扎實的政策依據，有力促進了數字經濟蓬勃發展。

2 數據要素收益分配的困境檢視

2.1 數據要素收益分配的定價標準模糊

數據定價是依據數據的質量、成本、應用評價結果對被評價的數據進行量化估值的過程。數據定價影響數據要素流通與交易，而數據要素的收益只有在流轉、使用和交易過程中才能實現，因而準確評估數據的市場價值是數據要素收益分配的重要環節。

近年來，數據要素市場規模逐年擴大，但數據要素基礎制度尚未成熟，數據權屬界定困難，交易方式多樣化，數據定價標準不一。目前，市場上大多數采用3種方式對數據要素價值進行評估，分別是成本法、收益法以及市場法。成本法主要是針對數據要素市場發展初期階段，直接收益不明顯，價值難以量化，僅計算具有一定便利性的部分數據[13]，如公共數據。這種計算方法的優點在于簡單易算，有利于保持價格穩定，不足之處在于靈活性差，無法及時適應市場的需求，缺乏對數據價值主體差異性的考量。收益法是對數據資產的預期收益進行評估，來確定數據資產價值的方法，其基本思路在于計算資產每年的預期收益，并按照評估基準日的折現率，對未來產生的價值折現為現值[14]。收益法一般適用于商業數據，該方法一定程度上反映了真實的數據價值，但數據預期收益難以評估，折現率確定困難，導致計算的精確度不高，使得此種定價方法實操性低。市場法主要參照市場上同類型產品的價格來對價值進行定價，如證券交易數據。該方法反映了市場的供求關系[15]，能夠客觀公正地評估價值，排除了人為因素的影響。但目前我國數據要素交易市場還處于初期階段，數據尚未進入流通領域，可供參考的樣本量較少。綜上，當前數據價值的量化方法均存在不足，對數據要素收益分配的公正性與準確性產生消極了影響。基于此，如何構建有效的定價標準，成為數據要素收益分配的重要面向。

2.2 數據要素收益分配的貢獻度認定存疑

按貢獻度決定報酬的機制不僅是社會主義市場經濟下的分配制度的體現，也是我國實現共同富裕這一目標的內在要求[16]。但在實踐中，數據要素相關主體往往無法準確合理分得收益，使得以數據要素收益分配增進社會公平、促進全體人民共同富裕淪為“空想”。

首先，數據要素具有非競爭性、非稀缺性、虛擬性等特征，即多個主體可以使用同一組數據，且能夠重復使用[17]，使其在生產過程中的實際貢獻難以衡量。虛擬性特征要求數據要素以硬件設施為載體，融合勞動、資本等傳統生產要素，才能進入流通交易市場和生產應用環節，進而提升數據要素價值。當生產要素組合在一起使用時，改變任何一種生產要素供給，均會改變所有要素貢獻度[18]，這就使得無法準確將數據要素的實際貢獻量從組合中剝離出來。

其次，缺乏客觀的貢獻評價體系。原始數據提供者、平臺運營商等數據加工者都在數據要素價值形態的轉化過程中貢獻了勞動。學術界也對此進行了大量論證，但現有的貢獻評價體系要么不認同原始數據提供者的貢獻，要么從技術角度上無法證明原始數據提供者的貢獻，即大量的原始數據進入平臺后，平臺會進行脫敏處理，尤其會對原始數據提供者的個人數據進行匿名化處理[10]，從而使得原始數據提供者的貢獻變得“不可視”，導致原始數據提供者無法主動證明自己的貢獻，現有技術也無法精準識別其貢獻，最終導致原始數據提供者往往無法參與收益分配。

最后，缺乏技術輔助等客觀要素的參與。缺乏技術不僅可能導致分配制度的不公，還可能導致收益分配制度被數據資源的控制者所壟斷甚至被濫用。數據要素分配的計算易受個人認知差異、利益驅動、信息不對稱等因素影響，缺乏統一、透明的評估標準和計算方法，使得分配結果偏離真實而價值和貢獻，損害部分主體的正當權益。

2.3 數據要素收益分配的組織保障不足

數據要素收益分配缺少組織規制是當前數據要素市場中亟待解決的問題，它涉及數據資源在市場機制中的有效配置、利益各方的權益保障以及數據要素市場的健康發展等多個方面。首先，數據要素收益分配缺乏有效的市場監管機制。數據要素市場作為一個新興市場，其監管體系尚不完善，導致數據交易過程中存在信息不對稱等問題，損害了市場的公平性，難以形成有效的價格體系和激勵機制，從而無法實現數據資源的優化配置，導致收益分配困難。其次，缺乏專門地調解機構。當前，數據要素市場的收益分配往往依賴于各方主體自行協商，但平臺、企業、數據開發人員在數據要素收益分配中仍然占據優勢地位，缺乏與原始數據提供者談判協商的動力，而平臺與企業等數據加工者之間也因為定價標準不一致，難以準確衡量數據價值貢獻度而引發糾紛，導致數據相關主體因收益不均衡而引發糾紛，嚴重阻礙了數據要素市場的健康發展。在此背景下，成立以政府為主導的調解機構，負責協調各方利益、處理糾紛等工作，以促進收益分配的公平與合理。最后，缺乏專有的組織保障機制。數據要素收益分配缺乏明確的標準和規范，使得數據要素收益分配過程缺乏透明度和公信力，可能導致數據要素市場的無序競爭和壟斷行為。如一些實力雄厚的平臺可能會利用自身優勢地位進行不正當競爭或壟斷行為，損害其他主體的利益，破壞市場的公平競爭環境，從而阻礙數據要素市場的創新與發展。

3 數據要素收益分配的規范路徑

3.1 明確數據要素收益分配的定價標準

目前，我國數據要素市場處于發展初期階段，大量數據尚未進入市場，定價策略主要以交易雙方協商定價、第三方機構評估定價、政府引導定價等為主。首先，交易雙方協商定價。即當事人進行交易時，雙方達成一致即可定價。當事人通過自主協商，確定數據要素最終價格，明確各主體權利義務，在不違反法律法規等規章制度的基礎上，尊重當事人的意愿，無需第三方機構的介入。該種定價方法較為靈活、易于操作，為數據市場進入成熟階段的定價策略打下基礎[19]。其次，第三方機構評估定價。該種方法主要應用于數據交易雙方當事人不能準確評估數據要素價值，需要通過第三方機構來評估。第三方機構往往為資產評估機構或者行業協會，其通常掌握了大量的數據資源，對于數據資產評估有著豐富的經驗，可以為數據精準定價，此種定價方式有效地降低了由信息不對稱引發的潛在沖突，并在數據資源的供給與需求雙方之間實現了利益的均衡。最后，政府指導定價。該種方法適用于數據要素市場發展初期階段，政府通過對比個人、企業、公共數據等各種類型數據的特點，結合市場交易反饋，出臺價格標準供各方主體參考。當數據市場邁入成熟階段，市場存有大量交易案例后，則轉為市場自由定價。由政府指導定價轉向市場自由定價，符合數據市場發展規律，有利于數據要素市場的快速發展[20]。 上述定價方式可以根據具體情況靈活運用，也可以結合使用。如數據市場發展初期可能依賴政府指導定價來建立市場準則，隨著市場的發展，逐漸過渡到第三方機構評估定價，最終在市場成熟后依賴交易雙方協商定價。此外，第三方機構評估定價也可能在交易雙方協商定價過程中起到輔助作用，為雙方提供專業的評估意見。交易雙方協商定價，有助于激發市場活力并促進數據流通。多重定價標準綜合應用，為培育兼具準確性和效率性的數據定價體系提供了支持。

3.2 細化數據要素收益分配的貢獻度評價標準

數據驅動提高了社會生產力水平，識別數據對生產活動的貢獻為實施數據要素收益分配制度奠定了基礎[21]。一方面，拓寬貢獻度評價因素。確定數據要素相關主體的貢獻度是一項復雜且細致的工作，它涉及諸多因素。首先，相關主體投入數據要素活動的累計時長是衡量其貢獻度的重要指標之一。較長的參與時間往往意味著較高的資源投入、更多的經驗積累以及對市場動態的深入了解。其次，相關主體為獲取、處理、存儲、保護數據所投入的直接經濟成本也是評價其貢獻度的一個重要指標。包括但不限于數據采集設備購置、數據清洗與整合費用、數據存儲與傳輸成本、數據安全防護投資等。合理的成本支出是創造數據價值的前提，高成本投入通常與高貢獻度相聯系。最后，數據分析和應用所創造的商業價值或社會價值，也是衡量貢獻度的重要標準之一。商業價值通常體現在通過數據分析和應用帶來的收入增長、成本節約、市場份額擴大等方面。社會價值則更主要涉及數據分析和應用對社會發展的積極影響，如改善公共衛生、提高教育質量、促進環境保護等。另一方面，依托科技賦能計算貢獻度比例。各個主體參與時間、成本支出與價值創造等傳統衡量標準在一定程度上揭示了各個主體在數據要素領域的貢獻程度，然而，這些衡量標準通常存在難以量化的問題。因此，運用科技賦能貢獻度比例的方式進行計算，為貢獻度的確定提供了新途徑。這種計算方法充分利用大數據分析、人工智能算法和區域鏈技術等[22]，對各個主體提供的數據數量、質量、領域等因素進行綜合衡量，最終確定貢獻度比例。這種方式不僅能夠確保評估過程的客觀性和準確性，還能夠為數據價值的合理分配提供數據支撐。對此，相關部門可以創設智能系統，運用云計算或區塊鏈技術，對上述因素進行綜合性量化，確定各個主體的貢獻度比例，從而克服傳統評估方法僅關注單一要素的局限性，適應數據要素領域日益復雜、多元的應用場景。

3.3 完善數據要素收益分配的組織保障機制

為了確保數據要素收益分配的公平性、合理性和有效性，建立健全的組織保障機制至關重要。第一，建立市場監管機構。市場監管機構負責監督和管理數據要素市場的運行，確保市場的透明度和公正性。這包括制定數據交易規則、監管數據市場主體的行為、防止市場壟斷和不正當競爭、保護消費者權益等。通過有效的市場監管，可以防止數據濫用和不公平交易，促進數據要素市場的健康發展。第二，建立協調組織。協調組織可能包括行業協會、數據交易所、專業服務機構等，主要負責促進數據供需雙方的對接、提供數據評估和定價服務、協調解決數據交易中的爭議等。協調組織的存在有助于提高數據交易的效率和效益，確保數據要素收益分配的合理性。第三，制定法律依據。制定一套完善的法律法規體系來規范數據要素的權屬、交易與收益分配等方面，有助于確保后續立法工作更好地維護數據提供者的利益；在制定專門針對數據要素的法律時，應加入關于數據收益分配的具體規定，明確所有參與數據生產過程的主體都有權分享數據收益，特別是將原始數據提供者作為收益分配的重要一方；對現行有關數據權屬、數據交易等的法律法規進行細化完善，以確保與數據收益公平分配的原則保持一致，這對于保護原始數據提供者的權益具有重要意義[23]。

綜上，市場監管機構的監督作用確保了數據市場的透明和公平，為數據交易提供了健康規范的環境；協調組織作為中介部門，提高了數據交易的效率和效益，促進了數據供需雙方的有效對接；而法律依據則為數據要素的權屬、交易和收益分配提供了明確的指導和保障。這三者的有機結合，不僅有助于防止數據濫用和保護消費者權益，還能夠在促進數據流通的同時，確保個人信息安全，有效推動了數據要素市場的健康發展，實現了數據資源的優化配置和價值最大化。

4 結語

數據作為一項基礎性資源，不僅是推動社會發展和經濟增長的關鍵要素，更是激發創新活力和提升生產力的重要助推力。針對數據要素市場實踐中所面臨的諸多難題，如收益分配定價標準的模糊性、貢獻度評價體系的不完善以及組織機制的缺失等問題，本文提出了一系列針對性的解決策略，以適應初級階段的數據要素交易市場，如構建交易雙方協商定價、第三方機構評估定價以及政府引導定價等數據定價機制，同時依托科技賦能計算貢獻度比例，并強調通過市場監管機制、協調機制、法律制度等保障數據要素收益分配的落實，最終為增進社會公平、保障民生福祉、促進共同富裕提供原動力。

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（責任編輯：張雙鈺）