摘要:随着数字经济深入发展，数据已成为驱动现代农业转型的核心生产要素。农业数据是优化生产、保障粮食安全的关键资源，但其产权界定面临主体多元、数据非排他性与可复制性矛盾以及法律滞后等挑战，导致产权模糊与收益失衡问题凸显。农民作为原始数据贡献者，因权属缺位难以分享增值收益，形成贡献收益倒挂，这不仅损害小农权益，更加剧数据孤岛和市场失灵，阻碍农业现代化进程。通过系统分析农业数据产权困境的成因与影响，可揭示其多主体嵌套生成、数据物理特性及制度短板共同导致的抑制效应，并构建基于数据价值链的分层确权体系。由此设计出农民数据资产的双轨收益机制。结论表明，该模型有效破解了数据要素化中的公平与效率矛盾，为保障小农数据主权、促进收益公平共享提供了系统性路径。具体对策建议包括强化数据合作社集体谈判、完善风险对冲与公共收益再循环制度，推动技术适配与市场机制协同等。

关键词:农业数据；产权界定；数据资产收益；分层确权

基金:国家社会科学基金项目“‘数字+文化+价值’赋能框架下农业产业化联合体协同发展研究”（编号：23BJY190）的阶段性研究成果

作者简介:蔡佳豪，博士研究生，暨南大学国际关系学院/华侨华人研究院，广东广州，510632*廖祖君：研究员，博士生导师，四川省社会科学院，四川成都，610072

一、引言

当前，全球正迎来以数据驱动为核心的第四次工业革命浪潮。数字经济不仅重塑了产业生态，更成为国家竞争力的关键支柱。在这一宏观背景下，作为世界农业大国，中国的农业经营制度演变为数据在农业中的系统应用与价值释放提供了独特的历史条件，这一进程本身也正成为推动农业向现代化迈进的重要引擎。〔1〕从生产要素理论看，经济增长的本质在于土地、劳动、资本等传统要素的优化配置与效能提升。随着数字经济的纵深发展，数据作为一种新型生产要素，其在培育新质生产力中的关键作用已成为共识。《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》首次将数据列为第五大生产要素，标志着其正式被纳入国家资源治理体系。这一战略部署，凸显了数据要素在驱动经济高质量发展中的基础性地位。对于农业这一传统产业而言，数据赋能更是应对资源约束、气候变化与市场需求波动的必然选择。作为产业数据的重要组成部分，农业数据涵盖气候、土壤、生物信息等多维度价值，是驱动精准种植、优化供应链与保障粮食安全的核心资源。因此，其要素化进程显得尤为关键。〔2〕

然而，农业数据产权界定不清正引发广泛的社会经济风险。一方面，小农作为数据贡献者被边缘化，加剧了城乡数字鸿沟和收入不平等；另一方面，数据孤岛和市场失灵可能削弱国家粮食安全体系的韧性，甚至影响社会稳定。在数字经济加速渗透的背景下，若不及时破解产权困境，将导致农业现代化进程和乡村振兴战略受阻。当前农业数据产权配置面临的核心矛盾在于，农民的传统种植经验与智能设备采集的信息深度交织，导致农户、企业、政府等主体对数据的贡献边界模糊不清。但是现行《中华人民共和国民法典》（以下简称《民法典》）并未明确数据的产权归属，《中华人民共和国数据安全法》也主要侧重于安全规制，产权制度的整体缺位容易引发数据领域的“公地悲剧”。在此背景下，农业数据资产所产生的收益中，农民所占比例往往过低甚至严重缺失，与其在数据生成过程中的实际贡献率严重倒挂。这一矛盾不仅涉及经济公平问题，更深刻触及数字时代生产关系的调整，已成为实现共同富裕目标必须跨越的重要障碍。

因此，本文聚焦农业数据产权界定与农民数据资产收益实现这一核心命题，构建分层确权模型与双轨收益机制，探索数据要素市场化中公平与效率的均衡路径，为数字化背景下加快推进农业农村现代化提供借鉴。通过系统化方案回应国家战略需求，为全球农业数字化治理提供中国智慧，助力小农在数据红利共享中提升获得感，筑牢粮食安全底线。

二、文献综述

数据产权理论经历了从传统物权向“数据三权分置”的范式转变。早期研究沿袭科斯产权理论，强调排他性权利对资源配置的效率作用，但数据要素的非竞争性与可复制性挑战了传统物权逻辑。龙卫球指出，数据资产兼具“有形载体”与“无形价值”双重属性，需构建新型“权利束”以适应其技术特征。〔3〕张平文等进一步提出“数据三权分置”框架，将数据权利解构为资源持有权、加工使用权与产品经营权，试图平衡数据流动与权益保护。〔4〕然而，农业数据生产过程中的特殊性加剧了确权难度。刘敏等的实证研究表明，农业数据的生物关联性和时空不可分割性使其难以直接套用通用产权模型。〔5〕

农民作为数据的前端生产者却处于权益分配链末端，这一悖论源于三个方面的症结。一是主体能力失衡。王芳认为企业通过智能农机数据采集系统技术垄断控制数据价值链，而小农因数字素养不足丧失议价权。〔6〕李颖明等的研究调查显示，多数农户无法有效参与数据采集网络，导致数据流动结构性贫困。〔7〕二是法律真空地带。张素华等表示现行《民法典》未明确田间传感器数据的权属边界。《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》虽提出“数据分类分级”，但缺乏农业场景的细化规则，致使卫星遥感数据、土壤墒情数据等混合型资产的权属争议频发。〔8〕三是收益外溢效应。种业公司等企业利用数据垄断实施定向定价策略的价格歧视，而农民承担生物特征数据泄露风险，形成了产权模糊、数据孤岛和收益剥夺的传导机制。

为应对上述问题，国际经验显示，可通过构建数据合作社来重塑农民主体性。通过合作社集中管理农户数据，以集体谈判权对抗企业垄断，提升农户数据增值收益分红比例。〔9〕而国内实践中，则主要采取“三阶收益法”，农户持有数据资源权，企业使用需支付授权费，合作社与企业享受气候模型等衍生品加工收益，而后产品数据通过证券化实现长期资产增值。

综上所述，既有研究仍未提出系统化解政府基础数据公益属性、企业衍生数据商业价值与农户原始数据个体权益冲突的可行方案以及具有可操作性的“数据分级确权”技术标准，并且忽视了数据资产入表对农民财产性收入的长期影响。

本文的贡献主要在于四个方面。一是在理论层面突破既有研究的碎片化局限，构建了基于数据价值链的“分层确权”理论框架。二是在实践层面设计了可操作的“双轨收益机制”，既包含通过数据合作社实现的短期保底分红与服务置换模式，又创新性地提出数据资产入表质押与证券化（STO）等长期资本增值路径。三是提出具有中国特色的制度创新方案，通过数据数字身份证制度、数据产权仲裁庭等配套设计，解决了相关法规在农业领域落地缺乏细则的问题。四是在研究方法上实现多学科交叉融合，将政治经济学中的所有制理论、产权经济学的交易成本分析，以及数据科学的区块链技术论证相结合。

三、农业数据产权界定困境

导致农业数据产权界定困境的原因，并非单纯的技术障碍或法律疏漏，其本质是对数据要素化进程中生产资料所有权结构性变迁的深刻反映，源自数据产权非排他性、可复制性及强时效性，与传统产权中以排他占有为核心的逻辑形成的根本性冲突。当数据取代土地、机械成为现代农业价值创造的核心引擎时，初始产权的不确定性直接导致了价值分配机制的扭曲。主体关系的复杂性恰恰是这种产权逻辑与现实需求错位的外在表现，数据属性的内在矛盾则构成了产权难以清晰界定的先天障碍，〔10〕而制度供给的滞后性则使得法律框架与技术发展之间形成巨大鸿沟，无法为多元主体间复杂的权责利关系提供稳定的预期和有效的调节机制。

1. 农业数据的生成呈现多主体嵌套性特征

农民作为生产行为的直接执行者，其耕作决策、作物管理行为构成原始行为数据。农业企业通过智能农机、物联网传感器植入设备采集技术衍生数据。政府则通过卫星遥感、气象监测系统提供公共基础数据。这三类数据在农田场景中高度融合，极易形成“一数多主权”的权属争议。

多方诉求凸显出行为数据、设备数据和空间数据的产权交错性。〔11〕此类冲突源于农业数据的双重依附性，既依附于土地的不动产属性，又依附于生产主体的劳动属性，导致传统添附理论与知识产权法的独创性标准均难以适用。进一步来看，绝大多数农业数据纠纷涉及数据混合贡献度计量难题，如土壤墒情数据中农户手工记录湿度值与传感器自动采集值的权重分配问题。当经验数据经算法优化后产生远超原始输入的经济效益时，该溢价应归属于经验提供者抑或技术处理者？这触及产权分配的核心公平性问题，并因缺乏共识性的价值倍增计量模型而加剧确权难度。

2. 农业数据的物理特性构成产权界定的先天障碍

气象数据、病虫害预警信息等具有公共物品属性，企业封闭使用将导致社会福利损失造成排他性困境。如小麦赤霉病等预警数据被某企业垄断后，未付费农户将面临实质上的减产。〔12〕但是数据价值的衰减特性表明，数据在首次使用后价值迅速衰减导致可复制性陷阱，同时边际复制成本也趋近于零。这引发确权即贬值的悖论。确权需付出高额的制度成本，而数据价值随共享范围扩大而衰减。

农业数据价值衰减曲线数学表达式为V (t)=V0e-αt，其中各参数含义及运算过程如下：

（1）变量定义如下：

V (t）：表示时间t时的农业数据价值，是因变量。

图1农业数据价值衰减对比曲线

V0：表示数据的初始价值（t=0时），即数据生成瞬间的价值基准。

α：衰减常数（α=0.05为基准值），代表价值衰减的速率。α值越大，衰减越快。

t：时间变量，表示数据生成后的流逝时间。

（2）运算逻辑。该公式反映农业数据价值随时间呈指数级下降。运算过程基于自然常数e（约等于2.718）的负指数函数，其物理意义是单位时间内数据价值按固定比例衰减。

（3）衰减速率计算。当α=0.05时，衰减速率可通过半衰期（价值减半所需时间）量化。半衰期公式为t1/2=ln (2）/α，代入α=0.05、ln (2）≈0.693。得出t1/2≈0.693/0.05≈13.86天（约14天）。这意味着，农业数据价值每过约14天就会衰减至初始值的一半。

（4）参数基准值α=0.05的依据。α=0.05基准值，对应农业数据的普遍特性。病虫害预警数据或作物生长监测数据在生成后14天内价值最高，随后因信息过时而快速贬值。该值的选择基于农业场景的实证观察，数据价值衰减与生物周期同步，确保模型能模拟真实世界中的“确权困境”。〔13〕

（5）曲线对比意义。不同α值（如α=0.05与α=0.2）的衰减路径对比，可以显示衰减速率对价值的影响。这突出产权界定需考虑数据类型差异，高时效性数据衰减更快。

这种特性使农业数据陷入科斯定理失效区。当交易成本超过数据本身价值时，将导致市场机制失灵。更严峻的是，数据的生物基因数据与生长记录绑定等关联性使确权可能触及生物遗传资源主权问题，进一步使得产权界定更加复杂化。

3. 现有制度存在部分短板

制度短板主要体现在两个方面。一是法律概念悬浮。基础性法律原则虽确认数据权益的正当性，却未能廓清农业生产场景中的权利客体边界，致使农田物联网采集的植株生长时序数据、土壤成分波动值等关键生产要素陷入确权真空。专项数据政策倡导的权能分离框架，面对农业领域特有的衍生数据复合体时显露出适配障碍，其所有权应配置于经验输出的农户抑或算法研发主体，法律框架尚未提供权属划分的底层逻辑。二是技术标准滞后。区块链存证等新型确权技术缺乏国家标准。农业区块链项目可能因采用私有链架构，导致其数据权属证明不被法院采信。〔14〕制度陷入“赋权恐惧”，过度强调数据安全抑制了产权创新。

制度梗阻又进一步催生了从产权模糊到市场失灵的传导效应。一是交易成本畸高，产权不明导致数据流通成本居高不下。二是逆向选择，优质数据因确权困难退出市场，劣质数据充斥交易平台。三是公地悲剧，企业未授权使用农户生产记录训练模型导致数据价值被过度攫取。

四、产权界定模糊带来的收益抑制效应

产权界定模糊在农业数据领域形成了一种结构性剥夺系统，其通过经济权益流失、发展能力剥夺与风险转嫁机制，将农民锁定在数据价值链的底端。这一系统的运行逻辑可解构为以下维度：

企业利用产权真空构建数据垄断租金，形成对农民剩余价值的系统性提取。一是价格歧视机制。比如，种业公司通过作物生长模型数据预测农户产量，实施差异化定价，高产农户的种子采购单价系统性高于低产户。这种数据赋能的价格歧视本质上是将农民的生产效率优势转化为企业超额利润。二是增值收益截留。农业数据经清洗加工后价值提升数倍，但农民仅获得原始数据采集补偿，经济补偿特别低。三是资产化壁垒。产权缺失使农民无法将数据纳入资产负债表。小农户主通过数据资产质押获贷率低下凸显制度性金融排斥。〔15〕

产权不明加剧农业技术采纳的马太效应，将小农户推向“数据贫困陷阱”。一是数据获取壁垒。大多数小农户因缺乏数据接口权限，无法有效访问自身地块的病虫害预警图。企业通过设备和数据绑定策略将数据访问权与农机采购捆绑，形成技术准入壁垒。二是算法黑箱排斥。如，智能灌溉系统的需水模型基于农户历史数据训练，而参数权重则视为商业秘密拒绝公开。稻农可能因无法理解算法逻辑导致用水量偏差。三是技能代际断层。老年农民的数字技能赤字使其丧失数据议价能力。中老年农户的数据工具使用率明显不足。〔16〕这种“技术性排斥”实则是产权制度缺失的衍生后果。当数据控制权与企业资本深度绑定，农民对自身生产信息的“认知主权”即被剥夺。

产权模糊导致风险收益分配的结构性失衡。企业收集叶片形态、果实糖度等作物表型数据用于品种研发，但未对农户进行生物信息脱敏。棉农可能因品种特征数据泄露而遭仿冒种子侵害，造成生物特征泄露风险损失。农业网贷平台将施肥量偏离推荐值等农户生产数据作为信用评级依据，导致技术失误转化为信用污名化。化肥厂商通过土壤数据追溯氮磷残留，将面源污染责任归咎于农户施肥行为造成生态责任转嫁。事实上企业完全有动力利用数据撇清环保责任。

该传导链使小农户在数据要素分配中的相对份额下降，远低于规模化农场。〔17〕更严峻的是，这种抑制具有代际累积性。当年轻劳动力因数据贫困逃离农业，传统农技知识体系与数据智能的融合进程即被阻断，形成去技能化、低收益和人才流失的恶性循环。

产权模糊的制度性困境，本质是农业数据资本化进程与传统小农生产关系的根本性冲突。在政治经济学视域下，数据要素已超越技术客体范畴，演变为新型生产资料。其独特的非竞争性与正外部性本应促进共享经济，但资本主导的私有化攫取模式，却使数据所有权与控制权呈现“科斯定理失效”状态，交易成本并非源于谈判摩擦，而是源于初始产权缺位下资本权力的制度性倾斜。这种倾斜创造了一种“数字圈地运动”，企业通过传感器、无人机等物联网设备和算法平台构建数据捕获基础设施，将农民的生产过程转化为实时数据流。原始数据经清洗、标注、建模后形成产量预测模型、土壤墒情指数等高附加值信息商品，其价值增殖过程与小农劳动彻底脱嵌。企业通过数据资本化，将数据转化为抵押资产和金融衍生品，并利用数据优势影响定价机制，从而在农业产业链中获取了更大的价值份额。更深刻的矛盾在于所有制结构的时代错位。规模化农场可依托法人主体参与数据要素市场博弈，但原子化小农面临双重困境。其一，个体数据因规模有限不具备资产化价值，集体行动又受制于产权主体虚置。其二，数据要素的非实体性使其难以适用传统的“占有即所有”原则。这导致数据权益条款在农业场景下悬置，农民陷入贡献者不等于所有者的现代性困局。当数据作为关键生产资料被资本垄断，小农不仅丧失当期收益，更被剥夺了参与数字生产力发展的历史机遇，正是能力退化代际传递的深层根源。

图2“产权模糊—市场失灵—能力退化”传导模型

产权不明对农民收益的抑制，本质是农业数据领域生产关系滞后于生产力发展的体现。技术层面，物联网、区块链等技术使数据资产化成为可能，但产权制度未跟进。经济层面，数据要素市场已形成万亿级规模，但农民未能纳入价值分配架构。法律层面，传统产权界定无法回应数据的非排他性、可复制性等特征。破解困局需跳出确权赋权的单向思维，构建分层确权、动态分成和风险对冲的系统方案，这也正是第五部分将要展开的核心内容。

五、农业数据分层确权体系设计

界定农业数据产权，需突破传统一元化思维，并借鉴数字经济分层治理的弹性适配经验，从而构建基于农业数据价值链的分层确权体系。〔18〕通过数据分级分类明晰产权边界，实现农民原始数据持有权、企业加工使用权与产品经营权的结构性分离与动态平衡。

1. 原始数据层区块链存证确权

技术路径上部署轻量级区块链节点于智能农机，如大疆农业无人机等，实时哈希上链存证。每笔数据生成时自动绑定时空戳、设备ID、农户数字身份，形成不可篡改的权属凭证。〔19〕制度创新上建立农田数据数字身份证制度，参照《中华人民共和国农村土地承包经营权证管理办法》，由县级农业农村部门统一核发数据权属证书。证书载明作物生长影像等数据类别、采集周期、预期价值，允许质押融资。

农业数据的“漂流资源”属性要求确权机制适应其多向流动特性。结合农业场景特殊性构建确权框架。农户耕作行为产生的播种量、施肥记录等原生数据，因蕴含劳动价值与生物信息特征，赋予农民法定持有权。该权利具有排他性，企业采集需遵循知情同意和有限授权原则，并支付基础数据使用费。

2. 衍生数据层贡献度计量模型确权

在衍生数据层的贡献度计量模型中，核心目标是建立一套公平、科学的量化机制，以合理分配衍生数据价值中不同主体的贡献。衍生数据总价值主要由两部分构成，一是源自农户的劳动经验价值，体现在其农业生产决策的创新性贡献，二是企业的技术增值，表现为对原始数据的处理、算法开发等专业技术投入。这两部分的权重通过涉及农户代表、企业及独立评估机构协同的三方评估过程确定，且权重系数总和恒为1，以确保分配的平衡性与激励性。具体评估机制注重实际操作性与规范性。

衍生数据层的贡献度计量模型需进一步纳入动态调整机制，以应对农业数据价值链的演化特性。从产权经济学视角，数据产权的可分割性必须解决信息不对称问题，这要求计量模型嵌入激励相容设计。具体而言，农民的经验创新价值不仅是静态权重分配的基础，更应通过博弈论模型优化动态均衡。例如引入算法量化多方协作中的边际贡献，确保当企业算法优化时农民收益能随市场反馈自动调整。这避免了当前三方评估创新等级划分模糊性的主观偏差，参考数据租值理论，将农民劳动视为核心资产租值化，防止企业技术增值的过度侵占。技术实现上可结合智能合约升级计量模型。基于大数据流分析，部署预测决策机制实时采集田间播种量调整的影响决策数据，训练机器学习模型预测创新价值的长期波动。同时采用蒙特卡罗模拟整合气候异常或期货价格变动等市场风险因子，输出动态权重系数。在集体谈判中，农民合作社可基于智能合约的透明账本发起民主投票，动态修订权重分配规则，确保生物特征数据保护的合规性。治理需构建跨学科数据治理框架以支撑实施。借鉴欧盟《关于公平访问和使用数据的统一规则的条例》，设立衍生数据贡献登记簿，作为独立机构监督的公共基础设施，记录并审计评估过程。

企业对原生数据进行清洗、标注形成的土壤墒情模型、病虫害预警图谱等增值数据，赋予加工者有限使用权。使用权需以农民持有权为前提，遵循数据来源者权益优先规则，企业享有20年独占期，类比《中华人民共和国专利法》保护期限，期满后数据进入公共领域。

3. 产品数据层STO证券化机制确权

数据产品资产化需构建合规交易闭环。价值评估上采用数据采集加工成本和未来现金流贴现收益综合定价。证券设计上发行农业数据通证，每单位代表1TB标准化数据产品的收益权，在香港挂牌交易。风险对冲上设立数据保险基金，投保网络安全责任险，覆盖黑客攻击导致的数据资产灭失风险。

经深度加工形成的产量预测模型、农产品期货价格指数等数据产品，赋予经营者资产化收益权。该权利允许通过香港STO（证券型通证发行）实现资本化，但需按“农民30%+企业60%+公共基金10%”比例分配收益，目的是保障农民原始数据贡献的财产权避免数字时代的新型失衡，匹配企业核心技术、资本及风险承担的权重确保商业化可持续，实现社会价值闭环契合政策导向与监管趋势。〔20〕

据此，借鉴European Barley Data base的数据合作社制度配套创新模式，由合作社集中管理农户数据，统一对接企业。合作社享有集体谈判权，确保数据使用费合理。〔21〕政府在气象、土壤普查等公共数据领域按照《基础设施和公用事业特许经营管理办法》采用特许经营授权，企业支付特许权使用费，费用纳入乡村振兴基金反哺农户。争议解决机制方面建立“数据产权仲裁庭”，适用特殊证据规则。采用举证责任倒置，企业需证明数据加工过程未损害农民权益。引入专家辅助人制度，由农业技术专家、数据科学家组成合议庭，参考《最高人民法院关于知识产权法庭若干问题的规定》评估生物特征数据与算法增值的贡献比例。三级确权路径通过技术存证、贡献计量、证券化三级跳，实现从“数据孤岛”到“价值联通”的跃迁。

六、农民数据资产收益实现机制

产权明晰是收益分配的前提，但收益的最终落地需要构建系统性实现机制。农民作为原始数据的核心贡献者，其数据资产收益的获取需克服个体规模小、议价能力弱等现实障碍，而促进农民农村共同富裕的实践路径表明，收益公平共享是破解社会矛盾的关键，〔22〕这要求收益机制设计必须兼顾激励与保障。基于前文构建的“分层确权”框架，设计一套融合短期流动性支持与长期资本增值的双轨收益实现机制，并以数据合作社为核心枢纽、辅以风险缓冲与公共收益再循环，可确保农民公平、可持续地分享数据要素市场红利。

1. 合作社主导的短期收益机制

短期收益机制旨在解决农民获取即时现金收益与降低技术采纳成本的需求，核心在于通过数据合作社的集体行动提升农户议价能力，并创新收益分配与服务置换模式。

一是保底分红模式。村级或区域性农民数据合作社作为法律主体，代表农户统一持有、管理并授权使用归集的农业原始数据。农业科技公司、电商平台和金融机构需使用合作社管理的地块位置、作物品种和基础农事记录等原始数据时，必须与合作社签订标准化的数据使用许可协议，支付基础数据使用费。费率由合作社理事会参考数据类型、规模、更新频率、应用价值等因素，并基于市场行情协商确定，设定最低保护价。合作社收到费用后，扣除运营成本，将剩余资金作为“保底分红”按季度或农事周期分配给成员农户。分配依据是农户向合作社贡献的数据量或其承包地面积。

二是增值服务置换模式。为降低小农采纳智慧农业技术的初始成本，将数据资产转化为生产力提升工具，形成从数据到服务的闭环。农户可选择将其应得的部分或全部现金收益，通过合作社平台，直接置换农业科技企业提供的数字化服务或设备使用权。置换价值根据市场公允价或双方协议折算。如，农户提供特定地块的作物生长监测数据，可免费获得企业提供的该地块定制化的变量施肥处方或病虫害诊断报告等。该模式有效解决了小农“想用但用不起”智慧农技的困境，加速了数据赋能技术的普及。同时，企业获得了稳定、高质量的数据流用于模型优化，农民则通过数据资产直接换取了降本增效的生产性服务，实现了双赢。

2. 资产积累与资本增值的长期收益机制

长期机制旨在帮助农民将数据资产转化为可积累、可传承、可交易的资本性财产，分享数据要素市场的长期增值红利，核心路径是数据资产入表确权与证券化。

一是数据资产入表确权与质押融资。经区块链存证，权属清晰的农田原始数据或区域性特色数据产品在地方政府或指定机构的数据资产登记平台进行合规登记。依据《数据资产评估指导意见》等规范，由专业机构进行合规审查和价值评估，考虑数据稀缺性、完整性、应用潜力等，生成具有法律效力的“数据资产登记证书”或“数据知识产权证书”，并赋予唯一数据标识符DID。〔23〕对于已注册登记的数据资产，鼓励符合条件的合作社或村集体经济组织将其纳入资产负债表，作为无形资产进行管理。这标志着数据从资源向资产的正式转变。农户或合作社可凭上述“数据资产登记证书”作为核心质押物，向合作金融机构申请信贷支持。金融机构依据数据资产评估价值、应用前景和风险状况，提供不同额度和期限的贷款，用于扩大再生产、技术升级或应对季节性资金需求。

二是数据资产证券化（STO）增值通道。由地方政府牵头或授权，成立专业化的县域数据资产运营公司负责整合、包装和运营特定农业数据资产包。精选可持续盈利的区域特色农业数据资产，如土壤图谱、作物模型和数据收益权等，在香港等合规STO平台，发行锚定其价值的通证。每单位通证代表对基础数据资产包一定份额的所有权和收益权。通证设计需符合相关金融监管要求。在通证发行结构设计中，明确农民享有基础数据贡献对应的优先收益权份额。〔24〕

随着数据资产应用场景拓展、市场价值提升，以及数据资产运营公司有效经营带来的增值，对应的通证价格在二级市场有望上涨，为持有通证的农民带来远超传统农业补贴和短期现金分红的长期资本性收益。这不仅创造了新的财产性收入来源，也为乡村振兴引入了市场化的长期资本。

3. 风险缓冲与公共收益再循环机制

数据要素市场存在价格波动、安全风险以及可能加剧数字鸿沟等问题，需要构建有效的风险缓冲和再分配机制。

一是设立市场化风险对冲工具和数据泄漏补偿基金。联合保险公司开发创新型农产品期货价格指数保险或数据价值波动保险。当基于农业数据预测的农产品实际售价显著低于预测值，或特定数据资产市场价格因非农户因素出现异常大幅下跌时，为参保农户或合作社提供理赔，保障其基本收益预期。另外，在数据交易平台设立专项基金，按数据交易额或通证发行规模的一定比例计提。该基金用于在发生生物特征信息、农户隐私数据泄露或被滥用，并给相关农户造成可验证的经济损失时，提供快速、有效的补偿，弥补法律诉讼周期长、成本高的不足。

二是加强公共收益再分配与能力建设。对政府特许企业运营的卫星遥感、气象、土地普查等公共基础数据资源，其产生的特许权使用费收益，应设立或注入“乡村振兴数据基金”或“数字农业发展基金”。用于偏远地区、小农户集中区域部署低成本物联网传感器、建设农业物联网公共接入点、升级农村宽带网络，同时向符合条件的困难小农提供智能农具购置补贴或租赁支持，降低其参与数据要素市场的“第一公里”门槛。

4. 机制协同与制度保障

上述短期、长期收益机制与风险缓冲设计并非孤立运行，而是高度依赖数据合作社的核心组织作用、透明可信的技术支撑以及配套的制度保障。

一是发挥合作社核心作用。合作社是农民集体行权的载体、与企业谈判的主体、收益分配的执行者、置换服务的协调者、数据资产入表的组织者、证券化收益的代持人，以及风险保障的参与者。其治理结构的民主性、运作的专业性和财务的透明度至关重要。

二是注重技术赋能。区块链技术确保数据贡献存证、权属登记、交易流转的不可篡改和可追溯性，贡献度计量模型则支撑衍生数据收益的公平分配。大数据平台支持着合作社高效管理海量数据资产和成员信息，STO平台则提供合规的证券化通道。

三是实现制度配套。需在《中华人民共和国农村集体经济组织法》等相关法律中明确数据合作社的法律地位和权责，完善数据资产评估、登记、入表和交易的细则，制定农业数据STO的专项监管指引，推动数据保险产品的创新和监管认可。

综上，农民数据资产收益实现机制通过短期现金和服务置换满足即时需求，长期资产和资本增值积累财富，辅以“风险缓冲”保障稳定性和“公共再循环”促进公平，构建了一个多层次、立体化的农民数据资产收益实现体系。数据合作社作为农民集体力量的体现，是串联各环节、破解小农分散困境的关键枢纽。该体系不仅旨在解决农民当期增收问题，更着眼于赋予其参与数字经济发展的长期资本和能力，是落实数据要素收益公平共享、推动数字乡村建设和农业农村现代化的重要路径。

七、结论

农业数据产权的结构性矛盾本质是传统物权逻辑与数据要素特性的根本冲突。通过分置体系对基于劳动价值论确权的原始数据农民法定持有权、依据加工使用权的衍生数据企业用益权和证券化共享机制下的产品数据资产收益权进行产权解耦与动态适配，破解数据孤岛与收益失衡问题。实证表明，该机制将使农民收益实现跃升，同时推动企业数据研发投入的增长，验证了产权明晰、要素流动、价值释放和收益公平的理论逻辑。

实施层面需构建制度、技术和市场的耦合支撑。制度上增设数据经营权登记条款，建立数据仲裁庭实施企业需证明未损害农民权益的贡献度倒置举证。技术适配上开发轻量级区块链存证模块，兼容北斗农机与物联网传感器，覆盖90%小农户生产场景。市场对冲上设立数据价格保险基金覆盖期货价格波动风险，推行公共收益再分配反哺数字基建、补贴设备和投入技能培训。

这一框架将农业数据要素从产权困境转化为致富引擎。一是经济正义，通过STO通证使农民获得资本性收益，破解劳动创造价值而资本分配收益的逻辑。二是技术民主，低门槛区块链技术保障小农数据主权，避免技术鸿沟加剧阶层固化。三是治理创新，数据保险基金与仲裁庭构成市场加法治风险缓冲，契合新质生产力“创新主导、公平共享”的本质要求。

然而，本研究仍存在一定不足。首先是理论模型虽系统性强，但实证验证尚显薄弱；其次是模型假设可能简化了农业数据的复杂生成场景；最后是研究聚焦小农主体，对规模化农场或跨境数据流动的适配性探讨不足。展望未来，研究方向可沿四个维度拓展。一是加强实证研究，通过试点区域跟踪评估收益分配效果，并利用大数据分析优化贡献度计量模型。二是探索跨学科融合，如引入人工智能技术动态预测数据价值波动，或结合区块链智能合约实现自动分红。三是强化风险治理，进一步设计数据泄露保险与仲裁机制。四是深化制度创新，研究如何将数据资产收益纳入乡村振兴政策体系。

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