一、问题的提出与文献综述随着物联网、大数据、人工智能等数字技术在农业领域的深度融合与广泛应用，农业正经历由传统经验驱动向数据驱动转型的深刻变革[1]。智慧农业作为这一转型的核心形态，依托感知、分析、决策与执行的闭环系统，实现农业资源精准配置、生产过程智能管控与全链条效率提升，已成为推动农业现代化的重要引擎[2]。在这一进程中，农业数据从辅助性记录信息跃升为具有独立价值与战略意义的核心生产要素，其规模、维度与复杂度空前扩展，成为智慧农业系统运作的血液与基石[3]。然而，与数据要素在工业与服务业领域相对顺畅的流通与应用景象形成鲜明对比的是，农业数据要素的市场化配置正面临着深层的法权困境[4]，其权属状态的模糊性与权益分配的不公，已从潜在的制度风险逐渐显化为制约智慧农业整体效能发挥的现实瓶颈[5]。这一困境根植于农业数据自身的独特禀赋：既具有数据要素共有的非竞争性、可复制性等一般特征[6]，更蕴含着由农业本质所决定的生物关联性、强公共产品属性、生成场景多元性与复合性等特殊品格。这使得肇始于工业文明的传统财产权理论在应对农业数据时均呈现出相当程度的不适应性[7]。农业数据能否以及如何成为权利客体，其权利应如何界定，利益又当怎样分配，已成为智慧农业纵深发展无法回避的基础性法理命题。
围绕农业数据权属问题，学术界已形成多视角的初步探讨。其一，经济学与管理学领域的研究侧重论证数据作为生产要素的经济价值，强调明晰产权对降低交易成本、优化资源配置的意义[8-9]。此方向的研究多沿袭科斯定理的逻辑，主张通过产权界定来释放数据红利，但往往未能深入回应产权的具体法律构造及其与现行法律体系的衔接问题。其二，政策与制度分析多见于农业经济与公共管理领域，主要致力于梳理评述国内外农业数据政策[10]，如欧盟的《农业数据共享原则》、美国的“农业数据透明倡议”等，并在此基础上提出构建中国农业数据治理框架的政策建议[11-12]。其三，法学学科内部的初步探索，部分学者尝试将民法学中的“财产权”理论延伸适用于数据领域，提出了“数据财产权”“数据用益权”等构想[13-14]，为讨论提供了有益的概念工具；另一部分学者则从“权利束”理论出发，主张对数据权利进行分解与配置[15-16]，并从数据生命周期和属性特征维度拓展分析维度[17]。亦有研究关注到农户在数据关系中的弱势地位，呼吁对其权益予以倾斜保护[5]。值得关注的是，随着智慧农业从概念走向实践，相关研究也逐渐从技术应用层面拓展至其经济社会效应与制度建构维度。学者们不仅关注智能装备、信息平台等硬技术，也日益重视智慧农业引发的生产组织变革、利益分配调整与治理模式创新[18]。有研究指出智慧农业在提升生产效率的同时，也可能加剧小农户与技术资本之间的权力不对称[19]；另有研究强调，智慧农业的健康发展需要建立与之匹配的数据治理规则，以协调技术理性、经营自主与公共利益之间的张力[20]。这些讨论不仅揭示了智慧农业背景下数据权属问题的特殊性与紧迫性，也为本研究在智慧农业视域下开展农业数据权属界定与权益分配的制度构建提供了重要的理论参照与现实背景。
现有研究已从多学科视角探讨农业数据问题，但一个体系化且能精准回应其特殊性的法学理论框架仍有待建立。其一，研究深度有待掘进。多数成果仍停留于“应当确权”的政策倡导，对“如何确权”及“确何种权”的法理基础论证不足，尤其缺乏对农业数据在生命关联、公共属性等方面特殊法律意涵的深入阐释。其二，概念精细化有待加强。多数研究将“农业数据”视为一个同质化的整体，缺乏基于生成逻辑、内容性质与利益关联度的精细类型化分析，难以针对不同类型的数据设计出精准差异化的权属规则。其三，体系化建构有待加强。既有讨论或偏重抽象的所有权归属，或局限于具体场景的合同安排，难以对智慧农业中多元主体间动态复杂的法律关系提供系统性解释框架与制度设计。鉴于此，本研究回归基本法理，旨在对智慧农业视域下农业数据要素的权属界定与权益分配进行法律阐释与体系化建构，力求在以下三方面作出边际贡献：一是解构农业数据作为法律客体的独特属性；二是采用更具弹性和解释力的“权利束”理论，结合农业数据的多元生成逻辑，建构能够容纳并清晰界定数据来源者、数据处理者与公共利益管理者等多方主体权利的法律阐释；三是旨在通过类型化确权、结构化配权与场景化衡平的核心规则，辅以相应的监管架构，以期在激励数据创新、保障源头公平与维护公共利益之间寻求动态平衡，为破解智慧农业发展的制度瓶颈提供兼具法理自治与实践操作的解决方案。
二、何种数据？——农业数据要素的独特属性与类型化分析法律关系的明晰，始于对客体本质的深刻把握。将农业数据简单地视为一般数据生产要素并套用既有数据权属理论，无疑忽略了其赖以生成的农业本源与智慧化场景的特殊性，难以回应其内在的法律规制需求。因此，对农业数据权属问题的探讨，需要超越其作为数字符号的表象，深入剖析智慧农业运行过程中数据所呈现出的独特法权禀赋，并在此基础上进行精细的类型化建构，从而为后续动态、多元的权利配置提供坚实的逻辑起点与分类基础。
（一）农业数据要素的独特法权属性农业数据的特殊性并非源于其数字形态，而是根植于其赖以生成的农业这一本源领域。农业作为与自然再生产紧密交织的社会再生产活动，赋予了其数据产物以“生命性”“环境性”与“社会性”的三重维度，这决定了其法律规制需超越纯粹的财产逻辑，进行深刻的属性反思。
生物关联性与生命伦理属性。 农业数据的核心组成部分直接关联着生命体本身及其自然生长过程。从作物基因序列、植株生理参数到畜禽行为与基因组信息，农业数据实质上是生命活动的数字化表征。这一根本特征使得农业数据的收集、处理与利用，不可避免地触及生命伦理与生物安全的底线[21]。智慧农业中广泛采用的持续、自动化监测手段，在提升数据粒度的同时，也可能构成对生命完整性或安宁状态的数字介入。例如持续的体内传感器监测可能对动物福利构成潜在影响，这要求法律在权利配置时必须考量“非财产性”的伦理限度。与此同时，数据的滥用可能引发超出经济损害的、不可逆的伦理与安全风险。如特定作物高精度生长模型的恶意利用可能被用于实施精准的生物攻击，威胁区域粮食安全；珍稀物种遗传信息的无管制跨境流动，则可能损害国家生物主权与遗传资源安全[4]。因此，在智慧农业所构建的数据驱动体系中，农业数据不能仅被视作中立的财产客体，而必须被置于生物安全与伦理治理的双重框架下进行规制。其权利的内容与边界必须受到生命伦理与公共安全等更高位阶法益的严格约束，其财产权能必然是不完整和受限的。
场景依赖性与高公共产品属性。 大量基础性农业数据的产生与效用，高度依赖于特定的自然地理环境与生态系统。区域性气象数据、土壤墒情与成分数据、病虫害发生与迁徙数据等，这些数据的价值在于其时空上的特定性，而其生产与消费却具有显著的非排他性与非竞争性。一个家庭农场对气象数据的利用，并不妨碍其邻域家庭农场对同一数据的同步使用；反之，数据的缺失或垄断将导致区域内所有生产者面临共同的风险[22]。这使得此类数据具备了准公共产品的鲜明特征。其生产往往需要巨大的初始投资，例如部署监测网络等，但边际传播成本极低，市场私人主体缺乏足额动力提供，从而存在市场失灵的天然倾向。更重要的是，此类数据的开放与共享，关乎农业生产的整体效率、风险抵御能力乃至国家粮食安全的战略大局。这就决定了法律必须承认，在这一数据领域，公共利益构成了对私人财产权的在先限制与正当理由[23]。纯粹的私有化确权路径在此是行不通甚至是有害的，法律制度的设计必须优先保障此类数据的安全性、可得性、可及性与普惠性，强制其以合理条件开放共享，从而在源头上避免“数据封建主义”对农业公共领域的侵蚀。
生成多元性与产权模糊性。 农业数据的产生是一个多元主体、多重因素共同作用的复合过程，其源头在法律上难以清晰追溯。以一块农田的产量数据为例，它既是自然禀赋的馈赠，是作物生命周期的自然结果，也凝结了农户的劳动与管理决策，如不误农时地播种、施肥、灌溉等，还依赖于农机装备的标准化作业，甚至可能包含了农业技术服务商提供的处方方案。据此，土地、生物体、劳动者、智能机器与技术方案共同构成了一个“数据共生体”。在这种复杂的生成场景中，试图沿用传统物权法中“劳动取得”或“投资取得”的单一逻辑，清晰地将初始“所有权”赋予某一方主体，几乎是一项不可能完成的任务。若强行将权利赋予单一主体，必将漠视其他贡献者的合理利益，导致实质不公。这种初始产权的模糊性，要求法律放弃对“唯一所有权人”的徒劳寻找，转而采纳一种更为务实的法律工具，即承认数据之上并存着多个权利来源，并基于各主体的贡献性质、投资大小与合法期待，对数据上的不同权能进行“权利束”的分离与配置[15]。这并非法律的无奈妥协，而是对复杂社会事实的精准回应。
非竞争性与价值实现的聚合性。 数据要素的非竞争性，即一人使用不减损他人使用的特性，在农业领域表现得尤为突出。然而，农业数据的真正价值不止于个别数据的简单加总，而在于大规模、多来源数据的聚合、分析甚至建模。单个农户的耕作数据价值有限，但成千上万个农户数据的汇聚，则能揭示出区域性的生产规律、优化农艺方案、预测市场趋势，从而产生聚合效应。这一特性对法律设计提出了双重指令：一方面，它强烈要求促进数据的流通与共享，任何导致数据碎片化、孤岛化的绝对排他性权利设计都会阻碍其潜在价值的实现；另一方面，它凸显了数据处理者在价值创造中的关键作用，法律必须为其提供足够的投资激励与权利保护，以鼓励其对数据聚合、清洗、分析的投资。因此，农业数据的产权制度不能是僵化的、禁止性的，而必须是开放的、促进性的[5]。它需要在保护数据来源者基本权益与激励数据价值深度开发之间，寻求一种精妙的平衡，其核心在于构建一个能够促进数据在可控、合规前提下高效流通与共享的法律环境。
（二）基于法益关联度的类型化分析法权属性的分析表明，对农业数据进行“一刀切”的法律规制面临诸多不足。有必要通过精细的类型化分析，将抽象属性转化为具体的分类标准，从而为差异化的权属界定与权益分配铺平道路[21]。本文主张应以“个人/公共利益关联度”与“数据加工深度”作为核心轴线，构建一个更具解释力与操作性的类型化框架。其中个人/公共利益关联度标准用以衡量数据内容本身所承载的法益性质：一端是纯粹的私人经营信息；另一端为关乎国计民生的基础性信息。处于中间地带的则是兼具私人属性与公共价值的数据，如区域性的病虫害预警数据等。这一轴线直接决定了国家强制力介入的程度与私人权利自治的边界。而数据加工深度标准用以衡量从原始数据到增值数据的过程中人类智力与资本投入的程度，从而区分不同数据来源者与数据处理者的权利贡献基础，具体类型与法权定位如表1所示。
具体而言，基于上述双重标准将纷繁复杂的农业数据大致归入以下3种类型：一是基础性公共数据。主要包括由国家主导投资生产的气象监测数据、地质勘探数据、全国性或区域性土壤普查数据、水利资源分布数据、重大病虫害监测与预警数据、主要农产品市场供求信息数据等。此类数据位于高公共利益关联度与低加工深度的象限。其法权本质应被定性为国家所有或公共资源，即并非民法上的所有权，而是一种公法上的管理权与支配权，其目的在于保障数据的完整性、安全性与普惠性。国家作为公共利益的受托人，负有强制其向全社会开放共享的法定义务[24]。任何私人主体不得对此类数据主张排他性财产权利。对于该类数据，法律规制的核心在于建立完善的公共数据开放制度，明确开放范围、标准与程序。二是涉农经营主体数据。此类数据主要源于具体的农业生产经营活动，可进一步区分为两个子类。农户原始数据是指在农户或新型农业经营主体自主经营过程中产生的、未经深度加工的数据，其位于个人利益关联度较高、加工深度较低的象限。农户作为其生产经营活动的直接实施者与数据的初始来源，其法益基础源于其劳动投入与经营自主[21]。法律应赋予农户以数据来源权或初始财产权益。这是保障其作为产业链最前端且通常处于弱势地位基本权益的底线要求，是后续一切数据权利衍生与交易的合法性基石。农业企业运营数据是指农业产业链上的企业，如农产品加工企业、仓储物流企业、销售平台等在自身运营过程中产生的内部数据。此类数据同样位于高私人利益关联度、低加工深度的象限。基于企业经营自主权与商业秘密保护的法理，企业对此类数据应享有近乎完整的、排他性的财产权，可类比为商业秘密或一般数据财产权予以保护。其权利内容与行使方式相对自主，除受反垄断法等一般性规制外，法律干预的空间较小。三是衍生性分析数据。主要是指农业科技公司、科研机构等通过投入实质性智力劳动与资本，对来源多样的数据进行聚合、清洗、分析、建模后所形成的增值数据产品。例如，作物生长优化模型、精准施肥处方图、产量预测报告、农业保险精算模型等。此类数据位于加工深度的顶端，其公共利益关联度则因其具体内容而异。由于数据处理者在加工过程中创造了显著的增量价值，法律有必要为其提供充分的激励。对于达到“独创性”要求的分析报告或模型，可受著作权法保护。对于大量虽不具备独创性但凝结了实质性投资的衍生数据，则可借鉴欧盟《数据库指令》或创设一种新型的“数据处理者权”或“数据作品权”，赋予其一定期限的排他性使用权与收益权[25-26]。然而，此项权利也并非绝对，其行使必须受到一系列限制，以平衡与原始数据主体权益及公共利益的关系[24]。
三、权利如何界定？——农业数据要素权利主体的识别与权利束构建明确了农业数据要素作为法律客体的独特属性与基本类型之后，问题的核心便自然而然地转向了权利的主体层面，即探讨智慧农业生态中各参与方对农业数据可以主张何种权利。传统财产法在面对诸如数据等无体、非排他性且由多方共同贡献的客体时，其奉行的“一物一权”所有权中心主义范式显得力不从心。因此，需要摒弃对单一、绝对所有权的追寻，采纳一种更具弹性和解释力的“权利束”理论：即将数据上的完整权利视为一个由多种不同权能组成的集合，通过法律规则与合同安排，将权能依据各主体的贡献度、投资规模与合法期待等进行分离，分别配置给不同的适格主体，从而形成一个并存、互补且相互制约的权利结构[15]。
（一）关键权利主体的法律地位与法益基础构建农业数据的权利束，首要前提是精准识别并廓清关键主体的法律地位及其各自赖以主张权利的法益基础。这是一个在分配具体权能之前，必须完成的“确身份、明根基”的理论任务。农业数据关键权利主体与权利束核心要素的对照如表2所示。
农户/新型农业经营主体：作为数据来源者的劳动与经营自主法益。 农户及家庭农场、合作社等新型农业经营主体，是农业数据最初、最基础的来源。其法益基础根植于两项基本的法律原则：其一，劳动赋权。农户通过其具体的农事劳动：播种、施肥、灌溉、收割等，以及对农业生产过程的持续性管理，将其智力与体力劳动对象化于土地与作物之中，从而凝结于记录这一过程的数据之中。这种劳动投入，构成了其对原始数据主张初始权益的正当性来源，与洛克的劳动财产理论内核相契合[27]。其二，经营自主权与隐私权。农业生产活动发生于农户享有合法经营权的土地之上，是其私人经营活动的重要组成部分。对农业生产全过程数据的采集行为本质上是对其经营秘密与私人领域的一种数字化呈现与探查。若未经准许，此行为可能构成对其经营自主与生活安宁的侵扰。因此，法律必须承认农业数据来源者的核心地位[28]。这意味着，不能仅将其视为被动的数据提供方，而应确立其为数据权利关系的起点。基于此地位，其所应被赋予的核心权利，旨在保障其人格尊严与基本财产利益，具体表现为“数据知情同意权、获取权与公平受益权”。这三项权利构成了保护数据来源者的“权利盾牌”，确保其在数据价值链的起点不致“失语”与“失位”。
农业科技企业：作为数据处理者的投资与价值创造法益。 在智慧农业体系中，农业科技公司、农业服务提供商等企业是驱动数据价值倍增的关键力量。其法益基础主要源于两个方面：其一，资本投入与风险承担。企业为数据的采集、传输、存储与处理投入了显著的资本，并承担了相应的商业风险。其二，智力创造与价值增值。企业通过应用复杂的算法模型，对海量、混杂的原始数据进行清洗、整合、分析与建模，创造出具有更高决策支持价值的衍生数据产品或服务，如精准施肥处方图、产量预测模型等，这一过程凝结了企业的高度智力劳动，实现了数据的质变与价值飞跃。基于此，其法律地位应被明确为“数据处理者与投资者”。法律制度的核心目标之一，是提供稳定有效的激励，以保障其持续进行技术创新与资本投入[29]。因此，对于农业科技企业通过实质性投资与智力创造产出的衍生性分析数据，企业应享有排他性的使用权、收益权和有限的处分权。该项权利在性质上可类比知识产权体系中的邻接权，或视作一种专门的数据处理者权，旨在保护其劳动成果，防止他人无偿侵占与利用，从而维系产业创新的动力源泉。
政府/公共机构：作为公共利益守护者的主权与管制法益。 政府在农业数据关系中扮演着超越一般市场主体的特殊角色。其法益基础并非源于私法上的贡献或投资，而是源于其宪法与法律赋予的公共职责：保障国家粮食安全、维护农产品市场稳定、促进农业科技发展、保护农民群体福祉以及守护生物主权与生态安全[30]。因此，政府的法律地位是“公共利益守护者与基础设施提供者”。由此地位衍生出的并非民事权利，而是一种公权力。具体而言，主要包括：第一，监管权。政府有权制定数据收集、处理、交易与利用的安全标准与伦理规范，对数据市场进行反垄断审查，防止数据滥用与不正当竞争。第二，数据征用权。在发生重大动植物疫情、区域性粮食危机等紧急状态下，为了公共利益的需要，政府有权依法定程序，强制收集或调用相关私人主体持有的农业数据，并给予合理补偿。此权力是对私人数据权利的必要限制。第三，促进公共数据开放的义务。对于前文所述的基础性公共数据，政府有责任建立和完善开放平台，确保这类数据能够被社会公众和市场主体公平、便捷地获取与使用，履行其作为公共数据管理者的职责。
（二）农业数据要素核心“权利束”的构建农业数据的非排他性生成、多元主体贡献以及价值实现的聚合性，呼唤一种更具弹性与包容性的法权模型。为此，引入“权利束”理论作为分析框架，将财产权并非视为一个单一、不可分割的实体，而是视为一束可以分离、组合与分别授予不同主体的法律关系的集合[15]。借鉴此理论，致力于构建一个由多项功能各异、主体不同，但又相互关联的具体权利所组成的“权利束”体系。具体而言，该体系可解构为以下四个核心子权利束，其核心要素对照如表3所示，以更精细的权能配置与动态的利益平衡机制，为探讨更具操作性的权益分配规则提供更加清晰的法理支撑与理论框架。
数据来源者权利束：以控制与人格保障为核心。 数据来源者权利束的构建旨在矫正数据价值链起点处主体地位的结构性失衡，并保障数据采集的合法性与正当性[16]。其法理基础主要源于两方面：一是基于劳动价值理论，农户通过其农事劳动与管理决策，将自身的智力与体力对象化于数据之中，理应享有相应的初始财产权益；二是基于人格权与隐私权理论，农业生产数据是其经营活动的“数字镜像”，关乎经营自主与私人领域，未经同意的数据采集可能构成人格利益侵害。因此，法律应确立具有人格与财产复合属性的“数据来源者权”，权利主体为直接从事农业生产经营并生成原始数据的农户及新型经营主体。其核心权能包括：第一，知情同意权。数据来源者有权在数据被收集前，清晰、明确地知悉收集者的身份、收集目的、数据范围、存储方式、使用期限、潜在风险与利益分享机制[28]。并基于此知情，有权作出自主的、具体的且可随时撤回的授权。此项权能是防范数据强制收集与不当搜取关键环节。第二，数据获取与可携权。数据来源者有权获取其原始数据副本，并在技术可行时要求以结构化、通用格式提供，以便数据跨平台迁移，从而增强其谈判能力，抑制数据锁定效应[24]。第三，权利行使保障机制。为避免个体农户的谈判劣势，应支持通过合作社、行业协会等组织进行集体谈判与权利代理，以聚合分散的个体力量，形成有效的制衡。
数据处理者权利束：以经营与价值创造为核心。 数据处理者权是数据价值转化与实现的关键法律载体。本权利束的构建旨在为农业科技企业等主体提供稳定可预期的法律激励，鼓励其对数据聚合、清洗、分析与建模进行实质性投入。其法理基础源于投资保护与功利主义理论，即通过授予排他性权利以回报和激励数据增值创造行为[28]。该项权利在性质上可界定为一种特殊的财产性权利，其主体为对原始数据实施实质性增值加工的农业科技企业或服务商。其核心权能主要包括：第一，排他性持有与使用权。权利人在授权范围内有权持续持有并控制合法获取的数据集，用于算法训练、模型优化及决策支持等服务，以保障投资安全与成果控制。第二，加工与演绎权。权利人对可数据开展清洗、脱敏、整合、建模等智力加工，形成衍生数据产品或分析洞见。该过程所凝结的独创性智力成果可受著作权法保护；即使未达独创性标准，其实质性投资亦应受相关法律原则保护。第三，权利行使须受必要限制。该权利不得违反与数据来源者的授权约定，不得借衍生数据识别特定数据来源者身份，亦不得滥用市场支配地位实施排除、限制竞争行为[31]。
受限的数据处分权权利束：以市场流通与资源配置为核心。 数据价值的最大化在于市场化的流通与聚合。本权利束关乎数据权益能否以及如何在市场上进行交易与配置，是实现数据要素市场化配置的关键[29]。然而，鉴于农业数据可能涉及的个人信息与公共利益，此项权利必须被设计为一种“受限的权利”。其核心权能包括：一是对高度衍生化、聚合化与匿名化数据产品的处分权。对于经过深度处理、已无法识别至特定数据来源者且具有独立市场价值的数据产品，如区域产量预测模型、行业分析报告等，数据处理者应享有较为完整的处分权，包括自由转让、许可使用，甚至设立质押进行融资[32]。法律在此层面的主要任务是确认其可交易性，并规范交易市场的秩序。二是对包含可识别性原始数据的数据包的处分权。若待处分的数据包中仍包含可关联至特定农户或农场的原始数据或未充分匿名化的数据，则其处分权必须受到严格限制。任何向第三方转让或许可此类数据的行为，都必须获得数据来源者的再次明确授权。此即“目的限定原则”在流通环节的延伸适用，旨在防止数据在流转中脱离原始主体的控制，沦为任人交易的纯粹商品。
数据利益相关者救济权权利束：以利益平衡与秩序维护为核心。 权利的宣示若缺乏有效的保障与救济，便形同虚设。本权利束是一组工具性、保障性的权利集合，它贯穿于前三大权利束行使的全过程，是维系整个体系动态平衡与实质正义的“安全阀”。其权利主体具有多元性，不仅包括数据来源者与处理者，在特定情况下也包括作为公共利益代表的政府机构。其核心权能包括：第一，公平收益分享权。这是对数据来源者劳动贡献的最终兑现，也是矫正利益分配不公的关键。法律应确立“公平分享”原则，并鼓励通过标准合同、集体协议或建立“数据收益基金”等模式，确保作为价值源头的农户能够从数据产生的增值收益中获得合理份额。第二，异议、更正与删除权。当数据来源者发现其数据不准确、不完整或被用于未经授权的目的时，有权提出异议并要求更正。在数据处理目的已实现、授权关系终止或数据处理行为违法时，数据来源者有权要求删除其原始数据，即“被遗忘权”，这赋予了数据来源者对其数据生命周期的持续控制力[32]。第三，监管介入与数据征用权。作为公共利益守护者，政府机构在特定情形下享有超越私权的权力。政府还享有常态化的监管权，负责制定安全标准、进行合规审查与反垄断执法[33]。为应对突发的重大动植物疫情、保障粮食市场稳定，政府还可依法定程序行使数据征用权，强制收集相关关键数据，并给予公平补偿。
四、权益如何分配？——农业数据要素权益分配规则的构建权利界定为明晰智慧农业生态中各主体的静态权属关系提供了基础，而权益分配则关乎这些权利在动态运行中产生的利益如何分享，是检验前述权利束理论是否具备生命力的实践标尺。在智慧农业语境下，数据要素的市场化配置与高效流通，不仅影响微观主体的创新激励与公平获益，更直接关系到产业整体效能提升与粮食安全等宏观目标的实现。因此，权益分配并非简单的经济利益分割，而是一个需要在智慧农业数据驱动的决策逻辑中，统筹考量价值贡献、风险承担、公共利益保护等多重法益的复杂权衡过程。构建一套层次分明、逻辑自洽且能够适应智慧农业多元应用场景的权益分配规则体系，对于稳定主体预期、促进数据合规流通、最终实现智慧农业的可持续发展具有重要意义。
（一）权益分配的基本原则在智慧农业所构建的数据驱动生态中，权益分配原则构成了协调多元利益、引导规则运行的价值基础。本文认为，智慧农业数据权益分配应遵循以下三项基本原则：一是贡献与激励相结合原则。此原则源于功利主义法学与产权经济学，强调通过产权配置实现社会总福祉的最大化[34]。在智慧农业背景下，必须充分肯定资本与技术投入对数据价值创造的关键作用。对于农业科技企业承担设备部署、算法研发与算力构建的成本与风险，法律需通过保障其对衍生数据产品的排他性使用权、收益权与有限处分权，提供稳定的投资回报预期，从而维系持续创新动力。二是公平与利益共享原则。此原则立足于社会主义法治的公平正义观与分配正义理论，旨在对“贡献论”进行必要平衡[35]。其核心在于，不能因资本与技术在数据增值环节的显著作用而忽视劳动在数据生成源头的根本性贡献。法律应确立公平的利益共享机制，确保农户的“数据来源者权”切实转化为可实现的财产性收益，实现数据价值链的合理分配。三是公共利益优先与安全可控原则。此原则体现了国家管制对私法自治介入的正当性，其法理基础在于国家主权理论与公共利益本位论。智慧农业数据关涉国家粮食安全、生物安全、战略资源分布等核心利益，具有鲜明的公共属性。当私人数据权利行使与重大公共利益发生冲突时，应遵循比例原则对私权进行适度限制。该原则授权政府行使数据监管与紧急状态下的数据征用权，以防范数据垄断、滥用及系统性风险，确保农业数据市场发展符合国家安全与公共福祉的根本要求[22]。
（二）权益分配的核心规则构建在基本原则的指引下，需要构建一套具体、可操作的分配规则，将静态的权利转化为动态的利益流。主要包括以下核心规则，规则的核心目标、核心内容及适用场景如表4所示。
类型化确权规则。 此规则是权益分配的逻辑起点，旨在将第二部分对数据客体的类型化分析与第三部分构建的权利束模型进行精准对接，实现“一类数据，一套权属”。对于“农户原始数据”，其分配规则应偏向于保障农户的控制与受益权能。在确权上，明确农户享有数据来源权；在分配上，强制要求在数据采集协议中明确约定未来收益分享的比例或方式，并可借鉴“强制许可费”制度，设定最低分享标准。对于“衍生性分析数据”，其分配规则偏向于保障企业的经营与处分权能。在确权上，确认企业享有数据处理者权；在分配上，承认企业通过市场交易获得的绝大部分收益，但需以向原始数据来源者支付对价或贡献费为前提。对于“基础性公共数据”，其分配规则以开放共享和无偿使用为指向。对于其产生的间接社会效益和经济效益，主要通过产业整体发展和技术溢出效应进行分配，而非直接货币化分割。
分层配权与权利边界规则。 权利的行使绝非毫无边界，需建立约束机制以防其产生负外部性。一方面，应设立数据权利“负外部性”审查机制，确保任何数据权利的行使，无论是企业的排他性许可，还是农户的拒绝授权，都不得损害国家粮食安全、侵犯他人合法权益或实质性破坏市场竞争秩序[34]。反垄断执法机构应有权对可能形成数据壁垒、排除限制竞争的行为进行审查和干预。另一方面，还应构建“合理使用”制度，平衡私权保护与公共利益，并设立法定的数据“合理使用”情形，如为保障粮食安全进行的科学研究、政府部门的统计监测、出于公共卫生目的疫情溯源等，可以在不经数据权利人事先同意的情况下，在必要限度内使用相关数据，且无需支付报酬。
场景化衡平与争议解决规则。 法律规则的抽象性需通过典型场景的具象化衡平来补足[5]。在耕地托管场景，服务商与农户共同贡献数据。可制定标准合同范本，明确约定数据权益归属；农户保有数据来源者身份及核心控制权；服务商因提供智能作业服务，可享有托管期间产生的作业数据的经营权，并可约定将聚合化、匿名化后的数据用于模型优化，但数据商业化产生的收益需按约定比例向农户群体进行分配。在农业供应链场景，为解决上游生产者与下游销售平台的数据权益争议，规则应强调数据的反向赋能。销售平台不得滥用其市场优势地位无偿占有生产数据，而应通过数据接口向生产者反馈市场趋势、消费者偏好等分析结果，帮助其优化生产决策，实现“数据赋能生产”，以此作为数据使用的一种对价形式。在政府与企业合作（PPP）场景中，对于政府投资、企业运营的农业数据平台项目，必须通过合同明确“风险共担、收益共享”模式。政府开放的基础数据资源应视为“政府方出资”，企业方投入的技术与运营视为“社会资本方出资”，项目产生的收益在扣除成本后，应按约定比例进行分配，并将政府所得部分用于农业数据基础设施的再投资与普惠服务。
（三）保障性监管架构与实现机制权利束体系与权益分配规则的落地成效依赖于贯穿数据全生命周期、衔接权利行使与利益平衡的保障性监管架构[5]，核心目标是通过制度设计降低交易成本、防范权利滥用、救济利益受损，为农业数据要素市场化配置提供稳定可预期的制度环境。一是夯实基于农业数据类型化与权利配置的基础规范。建议在国家农业主管部门统筹下，制定统一的农业数据分类分级管理指南，明确基础性公共数据的开放范围与标准程序，强化农户原始数据中的敏感个人信息保护，并界定衍生性分析数据的合规利用与权利行使边界。同时，应面向耕地托管、供应链协同等智慧农业典型场景，制定并推广标准合同范本，将数据来源者的知情同意权与公平受益权等核心权能列为必备条款，从而在源头规范主体间合意，减少约定不明导致的纠纷，为权益分配提供稳定的契约依据。二是构建公平透明的数据流转与权益分配机制，建立数据交易平台准入备案与持续监管体系。重点审查衍生性分析数据交易中对原始数据来源者的合理对价支付情况，以及涉及可识别农户数据交易中的二次授权义务履行状况，防范数据掠夺与无权处分行为。同时，鼓励设立第三方专业评估机构，围绕数据贡献度、加工投入与市场价值等维度建立评估体系，为数据定价与收益分配提供客观专业的参照，缓解信息不对称，推动分配正义的实现。三是完善适应智慧农业多元参与的纠纷解决与利益反馈路径。依托农业主管部门与行业协会的专业力量，高效化解数据权益争议，并明确司法裁判中的侵权认定与损失赔偿规则；同时可探索设立农业数据社区发展基金，从大型农业数据平台营业收入或高价值衍生数据产品交易额中按比例提取资金，用于支持农村数字基础设施建设、小农户数字化转型补贴与数字农业技能培训，促使数据红利惠及更广泛的农业社区，落实公平共享原则。
五、主要结论本文在智慧农业纵深发展的现实背景下，系统审视了农业数据要素所面临的核心法权困境。研究表明，智慧农业并非单纯的技术升级，其以数据驱动为核心的运行范式，正深刻重构农业生产关系与利益格局，从而使农业数据的权属与分配问题凸显出复杂性与紧迫性。研究揭示，农业数据因其特有的生物关联性、显著的公共产品属性及多元生成机制，难以被传统财产权理论所完全涵盖，亟需实现从“所有权绝对”向“利益平衡”的范式转换，构建与之相适应的新型法权结构。本文的主要理论建构体现为三个层次分明的体系化探索：首先，通过厘清农业数据的独特法律属性，建立法益关联度与加工深度的双维分类标准，为精准界定权利客体奠定基础；其次，运用“权利束”理论，构建了由数据来源者权、数据处理者权、受限处分权与救济权组成的多元权利体系，清晰界定了各方主体的权能边界；最后，在此基础上形成了以三大基本原则为引领，通过类型化确权、分层配权与场景化衡平规则实现权益配置，并以全流程保障机制为支撑的权益分配方案，以期在智慧农业创造的数据红利中，统筹技术创新的动力、源头贡献的回报与粮食安全等根本性公益的权益分配保障。
面对智慧农业驱动下农业数据要素化带来的深刻变革，需明晰农业数据区别于一般数据的特殊禀赋，借助体系化的法律建构，激励数据价值创造、保障源头公平与维护公共利益之间建立可持续的平衡机制。本研究不仅可为理解与规范智慧农业中的数据关系提供理论框架，也可为更广泛的数据要素产权制度在特定产业领域的落地与创新提供理论参照。
发表于 2026-6-3 21:12:59