数据要素收益分配的困境检视与纾解路径

摘 要：数字经济下，数据作为关键生产要素逐步渗透产出与分配的全过程，而数据要素的收益分配则直接影响数据交易市场多元主体参与的积极性以及市场化进程。实践中，当前数据要素收益分配还存在诸多不足，主要表现在数据要素收益的分配仍面临定价标准存疑、贡献度评价失范以及组织机制缺位等方面。基于此，提出通过交易双方协商定价、第三方机构评估定价、政府引导定价等方式准确定价的建议，并依托科技赋能计算贡献度比例决定收益分配，建立数据要素收益分配机制，以实现数据要素收益的合理分配。

关键词：数据要素；数据收益；收益分配；数据定价；贡献度评价

中图分类号：D920.1

文献标识码：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

数字经济时代，数据规模呈爆发式增长。数据规模作为国家基础性和战略性资源之一，通过互联网、传感器等信息网络，快速融入生产、分配、流通等各个环节，加速各行各业变革发展。2019年10月，十九届四中全会首次将数据增列为生产要素，这是社会主义初级阶段经济发展的客观要求，也是市场经济发展的必然规律。2020年3月，中共中央 国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，将数据认定为新的生产要素，并制定了土地、劳动力、资本、技术和数据五大生产要素框架。2022年12月，《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》出台，分别从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理4个方面，明确了数据基础制度体系的基本架构。其中数据要素收益分配制度是数据基础制度体系的中心，其与市场评价数据要素价值贡献、数据要素再分配调控政策密切相关。

尽管数据被归为主要生产要素并已纳入收入分配范畴，但我国对于数据要素的认知尚处于初级阶段。如何贯彻落实数据要素有效参与收入分配，已成为增进人民福祉、推动共同富裕的现代化进程中亟待解决的重大问题。梳理已有文献，目前关于数据要素的研究大多集中于数据确权与登记事项，鲜有关于数据要素在市场化流通中的收益分配制度的研究。因此，本文拟通过论述我国数据要素收益分配的困境，深入挖掘和梳理相关法理基础，建立既符合数据特性又兼顾各方权益的收益分配制度框架，以期为数据要素市场的繁荣和数字经济的可持续发展提供坚实的制度保障。

1 数据要素收益分配的法理逻辑

1.1 价值维度：平衡多元数据主体利益的现实需要

数字经济时代，数据在交易与流通过程中产生了经济价值，其中个人、平台运营商以及行政机关各自承载着不同的利益诉求。上述主体在追求各自利益的过程中，可能会遭遇分歧甚至引发冲突。

个人在数据交易与流通中的主要利益诉求在于个人隐私能够得到保护。一方面，关注个人数据能否被合法、合规地使用，并且在使用过程中能否获得相应的知情权和控制权。另一方面，强调个人数据是否被滥用，以及是否因此受到不当的损害或风险。平台作为数据的收集者和处理者，其主要作用是通过数据的分析和利用实现经济价值的最大化。平台通过数据驱动服务和产品创新来吸引用户、提升用户体验感，最终实现商业盈利。平台运营商追求的是数据的有效利用和商业模式的成功，其能通过数据交易获得的经济利益。行政机关为解决公共数据在市场中流通不畅、供需匹配不足等问题，往往将公共数据授权给平台进行运营，促进公共数据产品的应用与流通。

综上，在数据要素流通中，不同主体的利益存在着显著差异。平台销售的数据产品，基本由个人主动或被动提供的信息形成，在追求经济利益最大化的过程中不可避免侵犯了个人隐私凸显了数据治理中的核心问题，即如何在促进技术创新和经济增长的同时，确保个人信息安全。公共数据是指行政机关、具有管理公共事务职能的组织、公共企事业单位等在履行法定职责的过程中依法采集、产生与获取各类数据资源，包括个人数据、自然数据等。当平台运营商未获得授权获取个人数据须给予数据提供者相应的报酬，但当平台运营商获得授权后，则可以无偿使用这些已经被匿名化处理的个人数据[1]。且尽管政府对每个人都实行数据平等开放，但不同的主体获取与利用政府数据的能力差别较大[2]。因此，真正受益于政府数据开放的群体往往是平台运营商[3]。由此可见，数据要素收益分配的核心在于平衡不同数据主体之间的利益关系，建立合理的数据收益分配机制，确保分配过程的公正与合理，进而推动数据交易市场的健康发展。

1.2 理论维度：分配正义理论的法理支撑

分配正义这一概念源自伦理学、哲学等领域，其核心理念是关于如何公正、公平地分配机会、权利、义务等社会资源。不同文化、宗教、政治体系以及社会经济背景都会影响对分配正义的理解和实践。分配正义包含3个基本要求：确保每个人有公平的机会获取资源、享有基本的权利和福利、根据个体情况进行差异化分配，以满足个体的基本需求和公共利益。

数据不正义主要源于数据控制者与数据提供者之间地位的不平等，数据提供者在数据利益分配过程中处于劣势地位，根本原因是数据利益的分配受到数字资本结构、权力结构以及全球正义结构的三重制约[4]，而如何减轻或者消除这种不平等正是分配正义理论所要解决的问题[5]。梭伦将正义阐释为“给一个人以其应得”[6]。亚里士多德提出，分配的公正强调成比例，即各人按其贡献得其应得，一个人做了什么就得什么回报[7]。该理论基于按劳分配原则，承认个体存在差异的同时确保了个体的合法收益，充分体现了分配正义的核心理念。马克思在《哥达纲领批判》中构建了共产主义分配正义的两项基本原则-按劳分配与按需分配。基于上述理论，可以得出结论：数据不仅关系到个人名誉和商业信誉，而且直接关系到数据企业的经济利益，因此数据收益分配问题是分配正义的具体实现[8]。我国数据要素收益分配按价值贡献度分配，符合亚里士多德的分配正义理论[9-10]。

1.3 规范维度：涉数据要素收益分配规范的体系解读

2020年4 月，《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》出台，明确提出要加快培育数据要素市场，推进数据开放共享，建立健全数据产权、交易流通、跨境传输和安全保护等基础制度，以及数据要素收益分配机制[11]。这是我国在国家层面首次明确要求探索数据要素收益分配制度。2021年12 月，《“十四五”数字经济发展规划》出台，强调要建立健全数据要素市场规则，提升数据要素价值，优化数据要素市场化配置，包括推动数据资源产权、交易流通、收益分配、安全治理等制度创新，探索数据产权保护和利用的新模式。2022年12 月，《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称“数据二十条”）进一步明确了数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等基础制度建设的具体路径和措施，明确建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度，引导企业、个人等主体依法合规开展数据活动，保障数据要素参与各方的合法权益。具体而言，在初次分配阶段，按照“谁投入、谁贡献、谁受益”原则推动数据要素收益向数据价值和价值创造者合理倾斜，在二次分配、三次分配阶段，重点关注公共利益和相对弱势群体，依法规制资本在数据领域无序扩张而形成市场垄断等风险。

我国数据要素市场主要由交易平台和数据要素收益分配机制构成，以“数据交换服务”“谁占有谁受益”等事实上的分配机制为主。但数据作为新型生产要素，具有无形性、非消耗性等特点，可以接近零成本无限复制[12]，因此现阶段的分配机制难以真正实现按数据要素贡献度分配的原则。因此，从确定建立数据要素收益分配机制，到“数据二十条”细化了数据要素收益分配的基本原则，充分体现党的重要部署，为数据要素收益分配提供了扎实的政策依据，有力促进了数字经济蓬勃发展。

2 数据要素收益分配的困境检视

2.1 数据要素收益分配的定价标准模糊

数据定价是依据数据的质量、成本、应用评价结果对被评价的数据进行量化估值的过程。数据定价影响数据要素流通与交易，而数据要素的收益只有在流转、使用和交易过程中才能实现，因而准确评估数据的市场价值是数据要素收益分配的重要环节。

近年来，数据要素市场规模逐年扩大，但数据要素基础制度尚未成熟，数据权属界定困难，交易方式多样化，数据定价标准不一。目前，市场上大多数采用3种方式对数据要素价值进行评估，分别是成本法、收益法以及市场法。成本法主要是针对数据要素市场发展初期阶段，直接收益不明显，价值难以量化，仅计算具有一定便利性的部分数据[13]，如公共数据。这种计算方法的优点在于简单易算，有利于保持价格稳定，不足之处在于灵活性差，无法及时适应市场的需求，缺乏对数据价值主体差异性的考量。收益法是对数据资产的预期收益进行评估，来确定数据资产价值的方法，其基本思路在于计算资产每年的预期收益，并按照评估基准日的折现率，对未来产生的价值折现为现值[14]。收益法一般适用于商业数据，该方法一定程度上反映了真实的数据价值，但数据预期收益难以评估，折现率确定困难，导致计算的精确度不高，使得此种定价方法实操性低。市场法主要参照市场上同类型产品的价格来对价值进行定价，如证券交易数据。该方法反映了市场的供求关系[15]，能够客观公正地评估价值，排除了人为因素的影响。但目前我国数据要素交易市场还处于初期阶段，数据尚未进入流通领域，可供参考的样本量较少。综上，当前数据价值的量化方法均存在不足，对数据要素收益分配的公正性与准确性产生消极了影响。基于此，如何构建有效的定价标准，成为数据要素收益分配的重要面向。

2.2 数据要素收益分配的贡献度认定存疑

按贡献度决定报酬的机制不仅是社会主义市场经济下的分配制度的体现，也是我国实现共同富裕这一目标的内在要求[16]。但在实践中，数据要素相关主体往往无法准确合理分得收益，使得以数据要素收益分配增进社会公平、促进全体人民共同富裕沦为“空想”。

首先，数据要素具有非竞争性、非稀缺性、虚拟性等特征，即多个主体可以使用同一组数据，且能够重复使用[17]，使其在生产过程中的实际贡献难以衡量。虚拟性特征要求数据要素以硬件设施为载体，融合劳动、资本等传统生产要素，才能进入流通交易市场和生产应用环节，进而提升数据要素价值。当生产要素组合在一起使用时，改变任何一种生产要素供给，均会改变所有要素贡献度[18]，这就使得无法准确将数据要素的实际贡献量从组合中剥离出来。

其次，缺乏客观的贡献评价体系。原始数据提供者、平台运营商等数据加工者都在数据要素价值形态的转化过程中贡献了劳动。学术界也对此进行了大量论证，但现有的贡献评价体系要么不认同原始数据提供者的贡献，要么从技术角度上无法证明原始数据提供者的贡献，即大量的原始数据进入平台后，平台会进行脱敏处理，尤其会对原始数据提供者的个人数据进行匿名化处理[10]，从而使得原始数据提供者的贡献变得“不可视”，导致原始数据提供者无法主动证明自己的贡献，现有技术也无法精准识别其贡献，最终导致原始数据提供者往往无法参与收益分配。

最后，缺乏技术辅助等客观要素的参与。缺乏技术不仅可能导致分配制度的不公，还可能导致收益分配制度被数据资源的控制者所垄断甚至被滥用。数据要素分配的计算易受个人认知差异、利益驱动、信息不对称等因素影响，缺乏统一、透明的评估标准和计算方法，使得分配结果偏离真实而价值和贡献，损害部分主体的正当权益。

2.3 数据要素收益分配的组织保障不足

数据要素收益分配缺少组织规制是当前数据要素市场中亟待解决的问题，它涉及数据资源在市场机制中的有效配置、利益各方的权益保障以及数据要素市场的健康发展等多个方面。首先，数据要素收益分配缺乏有效的市场监管机制。数据要素市场作为一个新兴市场，其监管体系尚不完善，导致数据交易过程中存在信息不对称等问题，损害了市场的公平性，难以形成有效的价格体系和激励机制，从而无法实现数据资源的优化配置，导致收益分配困难。其次，缺乏专门地调解机构。当前，数据要素市场的收益分配往往依赖于各方主体自行协商，但平台、企业、数据开发人员在数据要素收益分配中仍然占据优势地位，缺乏与原始数据提供者谈判协商的动力，而平台与企业等数据加工者之间也因为定价标准不一致，难以准确衡量数据价值贡献度而引发纠纷，导致数据相关主体因收益不均衡而引发纠纷，严重阻碍了数据要素市场的健康发展。在此背景下，成立以政府为主导的调解机构，负责协调各方利益、处理纠纷等工作，以促进收益分配的公平与合理。最后，缺乏专有的组织保障机制。数据要素收益分配缺乏明确的标准和规范，使得数据要素收益分配过程缺乏透明度和公信力，可能导致数据要素市场的无序竞争和垄断行为。如一些实力雄厚的平台可能会利用自身优势地位进行不正当竞争或垄断行为，损害其他主体的利益，破坏市场的公平竞争环境，从而阻碍数据要素市场的创新与发展。

3 数据要素收益分配的规范路径

3.1 明确数据要素收益分配的定价标准

目前，我国数据要素市场处于发展初期阶段，大量数据尚未进入市场，定价策略主要以交易双方协商定价、第三方机构评估定价、政府引导定价等为主。首先，交易双方协商定价。即当事人进行交易时，双方达成一致即可定价。当事人通过自主协商，确定数据要素最终价格，明确各主体权利义务，在不违反法律法规等规章制度的基础上，尊重当事人的意愿，无需第三方机构的介入。该种定价方法较为灵活、易于操作，为数据市场进入成熟阶段的定价策略打下基础[19]。其次，第三方机构评估定价。该种方法主要应用于数据交易双方当事人不能准确评估数据要素价值，需要通过第三方机构来评估。第三方机构往往为资产评估机构或者行业协会，其通常掌握了大量的数据资源，对于数据资产评估有着丰富的经验，可以为数据精准定价，此种定价方式有效地降低了由信息不对称引发的潜在冲突，并在数据资源的供给与需求双方之间实现了利益的均衡。最后，政府指导定价。该种方法适用于数据要素市场发展初期阶段，政府通过对比个人、企业、公共数据等各种类型数据的特点，结合市场交易反馈，出台价格标准供各方主体参考。当数据市场迈入成熟阶段，市场存有大量交易案例后，则转为市场自由定价。由政府指导定价转向市场自由定价，符合数据市场发展规律，有利于数据要素市场的快速发展[20]。 上述定价方式可以根据具体情况灵活运用，也可以结合使用。如数据市场发展初期可能依赖政府指导定价来建立市场准则，随着市场的发展，逐渐过渡到第三方机构评估定价，最终在市场成熟后依赖交易双方协商定价。此外，第三方机构评估定价也可能在交易双方协商定价过程中起到辅助作用，为双方提供专业的评估意见。交易双方协商定价，有助于激发市场活力并促进数据流通。多重定价标准综合应用，为培育兼具准确性和效率性的数据定价体系提供了支持。

3.2 细化数据要素收益分配的贡献度评价标准

数据驱动提高了社会生产力水平，识别数据对生产活动的贡献为实施数据要素收益分配制度奠定了基础[21]。一方面，拓宽贡献度评价因素。确定数据要素相关主体的贡献度是一项复杂且细致的工作，它涉及诸多因素。首先，相关主体投入数据要素活动的累计时长是衡量其贡献度的重要指标之一。较长的参与时间往往意味着较高的资源投入、更多的经验积累以及对市场动态的深入了解。其次，相关主体为获取、处理、存储、保护数据所投入的直接经济成本也是评价其贡献度的一个重要指标。包括但不限于数据采集设备购置、数据清洗与整合费用、数据存储与传输成本、数据安全防护投资等。合理的成本支出是创造数据价值的前提，高成本投入通常与高贡献度相联系。最后，数据分析和应用所创造的商业价值或社会价值，也是衡量贡献度的重要标准之一。商业价值通常体现在通过数据分析和应用带来的收入增长、成本节约、市场份额扩大等方面。社会价值则更主要涉及数据分析和应用对社会发展的积极影响，如改善公共卫生、提高教育质量、促进环境保护等。另一方面，依托科技赋能计算贡献度比例。各个主体参与时间、成本支出与价值创造等传统衡量标准在一定程度上揭示了各个主体在数据要素领域的贡献程度，然而，这些衡量标准通常存在难以量化的问题。因此，运用科技赋能贡献度比例的方式进行计算，为贡献度的确定提供了新途径。这种计算方法充分利用大数据分析、人工智能算法和区域链技术等[22]，对各个主体提供的数据数量、质量、领域等因素进行综合衡量，最终确定贡献度比例。这种方式不仅能够确保评估过程的客观性和准确性，还能够为数据价值的合理分配提供数据支撑。对此，相关部门可以创设智能系统，运用云计算或区块链技术，对上述因素进行综合性量化，确定各个主体的贡献度比例，从而克服传统评估方法仅关注单一要素的局限性，适应数据要素领域日益复杂、多元的应用场景。

3.3 完善数据要素收益分配的组织保障机制

为了确保数据要素收益分配的公平性、合理性和有效性，建立健全的组织保障机制至关重要。第一，建立市场监管机构。市场监管机构负责监督和管理数据要素市场的运行，确保市场的透明度和公正性。这包括制定数据交易规则、监管数据市场主体的行为、防止市场垄断和不正当竞争、保护消费者权益等。通过有效的市场监管，可以防止数据滥用和不公平交易，促进数据要素市场的健康发展。第二，建立协调组织。协调组织可能包括行业协会、数据交易所、专业服务机构等，主要负责促进数据供需双方的对接、提供数据评估和定价服务、协调解决数据交易中的争议等。协调组织的存在有助于提高数据交易的效率和效益，确保数据要素收益分配的合理性。第三，制定法律依据。制定一套完善的法律法规体系来规范数据要素的权属、交易与收益分配等方面，有助于确保后续立法工作更好地维护数据提供者的利益；在制定专门针对数据要素的法律时，应加入关于数据收益分配的具体规定，明确所有参与数据生产过程的主体都有权分享数据收益，特别是将原始数据提供者作为收益分配的重要一方；对现行有关数据权属、数据交易等的法律法规进行细化完善，以确保与数据收益公平分配的原则保持一致，这对于保护原始数据提供者的权益具有重要意义[23]。

综上，市场监管机构的监督作用确保了数据市场的透明和公平，为数据交易提供了健康规范的环境；协调组织作为中介部门，提高了数据交易的效率和效益，促进了数据供需双方的有效对接；而法律依据则为数据要素的权属、交易和收益分配提供了明确的指导和保障。这三者的有机结合，不仅有助于防止数据滥用和保护消费者权益，还能够在促进数据流通的同时，确保个人信息安全，有效推动了数据要素市场的健康发展，实现了数据资源的优化配置和价值最大化。

4 结语

数据作为一项基础性资源，不仅是推动社会发展和经济增长的关键要素，更是激发创新活力和提升生产力的重要助推力。针对数据要素市场实践中所面临的诸多难题，如收益分配定价标准的模糊性、贡献度评价体系的不完善以及组织机制的缺失等问题，本文提出了一系列针对性的解决策略，以适应初级阶段的数据要素交易市场，如构建交易双方协商定价、第三方机构评估定价以及政府引导定价等数据定价机制，同时依托科技赋能计算贡献度比例，并强调通过市场监管机制、协调机制、法律制度等保障数据要素收益分配的落实，最终为增进社会公平、保障民生福祉、促进共同富裕提供原动力。

参考文献

参考文献：

[1] 张素华，王年.公共数据国家所有权的法理基础及实现路径[J].甘肃社会科学，2023（4）：146-158.

[2] 丁晓东.从公开到服务：政府数据开放的法理反思与制度完善[J].法商研究，2022，39（2）：131-145.

[3] 赵申豪.共同富裕背景下政府开放数据收益分配的制度规制[J].电子政务，2023（4）：80-92.

[4] 郑智航，雷海玲.大数据时代数据正义的法律构建[J].国家检察官学院学报，2022，30（5）：73-88.

[5] 谷佳慧.数字时代正义的内涵变迁及法治保障[J].北方法学，2023，17（5）：131-145.

[6] 廖申白.西方正义概念：嬗变中的综合[J].哲学研究，2002（11）：60-67，80.

[7] 亚里士多德. 尼各马可伦理学［M］.廖申白，译.北京：商务印书馆，2003.

[8] 包晓丽.二阶序列式数据确权规则[J].清华法学，2022，16（3）：60-75.

[9] 蔡继明.按生产要素贡献分配理论：争论和发展[J].山东大学学报（哲学社会科学版），2009（6）：2-15.

[10] 李巧巧.数据产权的分配正义及其制度实现——基于马克思的产权论与正义观[J].行政法学研究，2024（3）：164-176.

[11] 保平.新发展阶段我国高标准市场体系建设及其体制机制改革[J].China Economist，2023，18（4）：30-58.

[12] 沙烨.跨越财富鸿沟：通往共同富裕之路［M］.北京：当代世界出版社，2021.

[13] 鄢浩宇.数据定价的机制构建与法律调节[J].金融经济，2022（9）：62-71.

[14] 包晓丽，齐延平.论数据权益定价规则[J].华东政法大学学报，2022，25（3）：64-79.

[15] 高富平.公共机构的数据持有者权——多元数据开放体系的基础制度[J].行政法学研究，2023（4）：19-36.

[16] 王亚新.数字经济、空间溢出与共同富裕——基于效率与公平视角[J].科技创业月刊，2023，36（2）：82-87.

[17] 李勇坚.建立体现效率促进公平的数据要素收益分配制度[J].中国党政干部论坛，2022（8）：66-69.

[18] 曼昆. 经济学原理：微观经济学分册+宏观经济学分册［M］.7版.梁小民，梁砾，译.北京：北京大学出版社，2015.

[19] 李晶晶.我国数据要素交易制度的构建与完善[J].湖北社会科学，2023（8）：139-147.

[20] 鄢浩宇.数据定价的机制构建与法律调节[J].金融经济，2022（9）：62-71.

[21] 肖旭，戚聿东.数据要素的价值属性[J].经济与管理研究，2021，42（7）：66-75.

[22] 王延川.区块链赋能突发事件应急物资保障系统探析[J].北京理工大学学报（社会科学版），2020，22（5）：126-133.

[23] 王延川，吕君枝.原始数据提供者参与数据要素收益分配的理论逻辑与实践路径——以共同富裕为视角的考察[J].陕西师范大学学报（哲学社会科学版），2023，52（3）：82-93.

（责任编辑：张双钰）