多主体协同治理的公共科学数据要素权益分配研究

随着数据成为国家基础性战略资源，公共科学数据的高效流通与价值释放已成为推动科技创新的关键。然而，由于权属界定不清、利益分配失衡等问题，数据流通面临诸多障碍。本文基于多主体协同治理视角，系统分析了供给方、数据商与平台方三大核心主体在数据价值链中的权益诉求与冲突，提出了以“贡献匹配”与“分类分级”为原则的动态权益分配机制，构建了“属性-贡献双维适配”模型，为实现公共科学数据的公平、高效、可持续流通提供了理论支撑与实践路径。

公共科学数据的权益分配困境，其本质可归结为多元主体在数据全生命周期动态博弈过程中，因诉求失衡而引发的系统性协调难题。本研究通过深入剖析数据价值链中的关键参与方，识别出供给方、数据商与平台方三大核心主体，并厘清其各自的核心权益诉求。

供给方作为基础数据的贡献者，主要由科研机构及相关企业构成，其核心诉求在于建立覆盖数据治理成本并体现基础贡献的合理回报机制，同时关注数据共享带来的长期社会效益与科研价值。数据商承担价值增值者角色，通过专业技术投入对原始数据进行深度加工与产品开发，其诉求聚焦于通过直接经济回报实现专用性投资与风险承担的价值补偿。平台方作为数据流通生态的构建者，核心诉求在于建立可持续的运营模式以覆盖基础设施与运营成本。其诉求导向因属性而异：公益性平台侧重社会价值最大化，商业性平台则追求投资回报。

在缺乏有效协同治理框架的情况下，三方主体的目标差异衍生出三对结构性冲突：供给方与数据商围绕"原始产权与增值收益"的分配博弈，根源在于数据价值的不确定性导致难以缔结完备契约；供给方与平台方之间的"治理责任与经营收益"权责配置冲突，反映了委托-代理关系中激励相容结构的瓦解；数据商与平台方围绕"加工权与经营权"的生态位竞争，源于制度框架下权能边界的模糊与功能挤压。这三对冲突共同构成了阻碍公共科学数据价值释放的核心症结。

为系统化解多元主体间的结构性权益冲突，本研究构建了一套以“分类分级”与“贡献匹配”为原则的“属性-贡献双维适配”动态权益分配机制。

“分类分级”原则聚焦数据客体规制，从权属形态、敏感度与价值密度三个核心维度对数据进行结构化识别与分级，据此建立差异化的基准权益配置规则，克服"一刀切"治理局限，为数据流通与价值分配奠定客观基础。“贡献匹配”原则立足于“按劳分配”理念，通过构建涵盖智力、物质与风险承担的全要素贡献度量模型，量化各方在数据全生命周期中的实质性投入，生成动态贡献调节系数，实现“多劳者多得，优劳者优酬”的精准激励。

上述两大原则通过一个包含四个阶段的连续运行流程得以具体实施与动态协同：

第一阶段，系统对输入的原始数据及其元数据进行多维度属性解析，依据既定的分类分级框架，生成一个稳定、透明的基准权益配置方案，为后续所有权益分配活动提供清晰的初始规则框架。

第二阶段，与第一阶段并行运作，系统通过接入各协作平台，实时采集并量化供给方、数据商与平台方在数据价值创造过程中的各类投入，经由贡献度量模型计算出动态调节系数，精准刻画各主体的相对贡献度。

第三阶段，为机制的核心运算环节，系统通过内置的智能合约与算法引擎，将前一阶段输出的基准权益方案与贡献调节系数进行深度融合与耦合运算，最终输出一个兼具客观性、公平性与可操作性的权益分配方案，明确界定各参与方的具体收益比例、权限范围与执行周期。

第四阶段，建立完善的监测预警与反馈回路，系统持续追踪数据属性状态与主体贡献度的变化，一旦监测到显著变动，即自动触发权益重配流程，使机制回归至属性识别或贡献度量的早期阶段，从而形成一个能够自我优化、持续改进的完整治理闭环，有效应对技术演进、政策调整与市场环境变迁带来的各类挑战。

本研究构建了“属性-贡献双维适配”动态权益分配机制，通过数据属性识别、贡献度量、权益耦合三阶段流程，实现从静态确权向动态治理的范式转变，为落实“数据二十条”提供了可行路径。该机制基于分类分级与贡献匹配原则，建立了可操作、可调整的权益治理体系。

本机制仍需在实践中进一步检验与完善。后续研究将重点推进三方面工作：通过平台试点验证优化模型参数；探索跨境数据权益协调机制；推动人工智能等新技术与制度创新的深度融合。通过构建更加公平、高效、智能的权益分配生态系统，充分释放公共科学数据价值，为我国实现高水平科技自立自强提供坚实的数据基础支撑。

作者：成熙姝¹，白晨¹，赵伟¹

1. 中国科学技术信息研究所 北京 100038