以下探讨数据资产价值在不同的分配机制。
生产要素参与分配是我国国民收入分配方式的重要组成部分，是按劳分配 的必要补充和完善。按要素分配是指在市场经济条件下，生产要素的使用者根 据各种生产要素在生产经营过程中发挥作用的大小，按一定比例对生产要素所 有者支付报酬的一种分配方式。党的十九届四中全会《决定》明确提出要健全 劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按 贡献决定报酬的机制。这是中国实行按劳分配为主体、多重分配方式并存的社 会主义基本经济制度的又一次新的理论突破和改革实践，对于建立我国高效、 公平、有序的数据要素市场具有重大意义。
在传统要素市场中，要素所得份额由该要素贡献的价值决定，本质是由其 边际产出能力决定。市场经济下，数据资产最直观的边际产出只有在使用、流 转和交易过程中才能实现，并由市场来反映和决定。然而，由于我国数据要素 流转机制尚未健全，数据产权制度不完善、权利边界不清、标准规范滞后等原 因，导致数据开放、共享和交易的数据要素市场体系发育尚不充分，进而市场 反映数据要素价值贡献的范围和程度有限。尽管目前业内有成本法、市场法、收益法等数据资产价值评估方法，但现阶段数据交易价格仍以市场主体间通过 协议协商定价为主，难以形成科学合理的市场价格模型。无法充分体现真实的 市场竞争和供求关系，导致由市场评价贡献、贡献决定报酬的数据要素收益分 配机制在现阶段尚未有效形成。
因此，数据交易平台仍需要通过大量培育市场、活跃交易，在实际流通和 交易中建立健全数据资产交易机制和定价机制，形成科学合理的数据要素市场 价格，才能完善市场评价数据要素贡献、贡献决定数据要素收益的机制。确保 数据要素收入初次分配高效合理，处理好公平和效率问题，让企业和个人有更 多活力和空间去开发利用数据要素，促进数字经济发展。
参与价值分配的主体
价值分配过程中最重要也最困难的环节是分配主体的确定。由于数据来源 和处理的方式不同，数据资产权益的主体相较于传统资产更为复杂。数据的价 值来源于数据的流通与利用过程，其中可能形成各种利益交织关系和多元主体 间复杂的权益网络。可能涉及的主体包括个人信息主体、企业等信息加工处理 者、技术算法的权利人等，甚至在公共数据处理过程中还可能涉及公权力主体。 因此，从数据资产的价值生产侧看，参与数据要素价值实现的市场主体在一定 程度上应当同参与数据要素价值分配的主体一致，应兼顾多方主体的分配利益。
由于涉及数据要素权利的界定问题尚未形成定论，对数据权益主体和价值 分配主体，理论界中也有不同观点。但目前国内和国际社会基本形成共识的是， 基于数据产生、流转过程的复杂性和特殊性，简单地赋予数据所有权（具备排他性）可能是不适于数字经济发展的。有观点提出，立法上可以对数据资产赋 予民法上的用益物权，权利人可以在流转过程中占有、使用标的物。但是，用 益物权也是由所有权派生而来，其权利的基础还是需要回归到数据的所有权确 权。2022 年 12 月《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》正式 发布，其中强调要建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等 分置的产权运行机制，健全数据要素权益保护制度。这也意味着数据产权机制 似乎放弃了所有权思路，转而采用了一种权利分置的路径。基于此，从价值分 配的公平角度来说，包括数据资源持有者、数据加工处理者、数据产品经营者 等主体在内的数据资产价值链上的全部权益主体，原则上都应该对数据变现形 成的收益享有分配权。
《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》中也强调，要健 全数据要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬机制。按照“谁投入、谁贡献、 谁受益”原则，着重保护数据要素各参与方的投入产出收益，依法依规维护数 据资源资产权益，探索个人、企业、公共数据分享价值收益的方式。推动数据 要素收益向数据价值和使用价值的创造者合理倾斜，确保在开发挖掘数据价值 各环节的投入有相应回报，强化基于数据价值创造和价值实现的激励导向。
类知识产权要素的收益分配方式
虽然数据资产相关产权制度尚不完善，但在数据资产和交易已成发展趋势 的情况下，依然要探索有效的价值和收益分配方式，避免“反公地悲剧（Tragedy of the Anti-commons）”现象，即因为过度竞逐法律规制所赋予的有限权益与 利益分割导致资源分散，权利持有者相互壁垒，难以合作的僵局。
数据资产化和资本化过程本质上是赋予数据有价值、可有限流通等属性， 因此数据要素可类⽐于技术、知识产权等要素参与价值分配的形式。重庆市原 市长、复旦大学特聘教授黄奇帆曾提出可以参照知识产权的分配模式确定对数 据财产权的分配比例，对数据变现形成的收益，原始数据生产者与二次加工增 值者均应享有分配权。例如，美国拜杜法案出台后，形成了将知识产权收益一 分为三，一份归投资者，一份归发明者，一份归成果转化形成经济效益的转化 机构的基本格局。因此黄奇帆建议，互联网及相关平台应当将使用平台用户数 据形成产品进行数据交易收益的 20%-30%返还给数据的生产者。
构建数据资产价值链贡献度评估模型
如前所述，厘清数据要素发挥作用的方式及流程，从而理解数据要素在生 产活动中的价值链条对于合理分配至关重要。按照数据资产形成的价值链进行 收益分配，可以结合技术手段对涉及的各主体和各价值产生环节进行贡献评估。 例如，中国科学院院士姚期智团队于 2021 年底发布了数据要素定价算法及要素 收益分配平台，值得借鉴。通过经济主体功效函数与决策模型贡献度的耦合， 对不同数据要素起到的经济价值做合理公平的定量评估，从而计算得到数据要 素在经济活动中产生的经济价值。根据博弈论的合作博弈理论，来确立不同的 数据对于决策模型的贡献度，从而确定其收益分配。该平台通过在华润集团内 部的实践，可以根据数据定价算法在集团不同法人主体、不同部门之间根据数 据的贡献度进行要素价值的分配、部门贡献的独立核算。
个人数据要素参与分配权
中国人民大学法学院教授王利明认为传统权利分离理论在解释数据权益时 明显不足。数据权益应该是多项权益的集合，在强调保护个人信息权益的优先 性、重视数据有效利用的基础上，他提出以“权利束”理论视角来观察数据权 益。在确认数据权益时，不光要考虑对数据的加工利用产生的价值，还应当强 调对个人信息的保护，并注重个人信息保护与数据利用之间的有效平衡。平台 不能利用强势地位进行大数据杀熟，也不应未经个人同意将个人数据转让给第 三方获取额外收益。王利明教授认为即便个人信息主体允许数据处理者分析、 加工、处理他的个人信息，也不等于信息主体完全放弃了他对个人信息的权益， 同样也并不意味着信息主体对数据产品里面所包含的各类信息不再享有任何权 益。
有观点认为，个人数据要素收益权应该体现出个人作为原生数据信息来源 的重要价值，应按照其对个人信息的处置权，参与到由其个人信息组成的数据 资产增值收益分配中，获得相应的收益。在尚未建⽴原始数据来源⽅直接参与 收益分配机制的阶段，可以考虑⿎励企业一方面加⼤数据安全合规成本投⼊， 提升数据流通交易安全保护等级，从而为数据来源方提供更安全的隐私保护作 为隐性补偿；另一方面，可以在用户告知—同意环节，承诺与用户以派发现金/ 优惠券、服务折扣、数据衍生品优先、免费或优惠使用等方式分享收益。
在企业数据对外流通交易后产生的收益应在企业内部按价值贡献度进行合 理分配。在数据产生、收集、使用、加工等过程中，除了数据本身的固有价值、技术设备软硬件的投入成本等之外，均凝结了数据从业人员的劳动价值。如果 没有企业内数据决策者敏锐的商业布局和技术人员、数据管理人员的加工增值， 数据流通和交易便成了无源之水。因此，为了激发企业内部对于数据流通和变 现的积极性，可以搭建内部的数据价值实现管理路径，以数据安全、合规、有 效变现产生的收益作为数据业务的绩效管理内容。
企业应注重提升数据要素价值生成链中劳动者的初次分配收益。企业可以 向数据采集、储存、清洗、标注、整理、分析、技术等的主要贡献者和劳动者， 采取一次性和中长期奖励相结合的激励机制。例如，对数据业务决策者可以采 取数据管理要素入股、股票期权制、数据交易项目收益提成等；对拥有高级数 据技能的劳动者，可以采取数据技术入股、数据技术特殊津贴、一次性项目奖 励、员工持股计划等⽅式，提升数据技术劳动者的初次收入分配水平。其中， 数据⼊股机制可以将数据产品成果市场作价折合成公司股份作为员工奖励报酬， ⿎励员工发挥主观能动性创造数据价值并参与长期分配。
