一、问题的提出

数据是多学科的研究对象，而法学尤为关心数据的权属、性质与法律制度问题。在私法领域，与数据作为一项客体相关的研究，着重于数据权属及其规则的确立。[1]在公法领域，除了宪法层面致力于探究数据资源国家所有与公共信托制度，[2]以及数据对国家权力的重构之外，[3]行政法领域尤其关注公共数据治理问题，其中主要包括四个方面：其一，公共数据的范围与界定。[4]其二，公共数据开放利用制度与政府信息公开、个人信息保护之间的关系。[5]其三，公共数据授权运营等开放利用制度的性质与定位。[6]其四，公共数据开放利用的收益分配制度。[7]现有研究虽已展开“通过数据的治理”和“对数据的治理”两个面向的探讨，但由于忽略公共数据内涵界定与制度定位之间彼此联系、相互影响的关系，对公共数据的定性、权属和收益分配机制的把握缺乏公共性语境的整体视角。

公共数据是一种基于聚合而释放价值的非竞争性、非排他性资源。[8]只关注公共数据开放利用的某一个环节对收益分配制度的影响，容易陷入局部性偏差。例如，若只是观察到公共数据的公益性利用环节，会倾向于认可公共数据归国家所有，遵循所有者标准来进行收益分配；若只是观察到公共数据的营利性利用环节，会倾向于保障企业数据权益，遵循贡献者标准来进行收益分配；若只是观察到公共数据的价值传递环节，会倾向于重视数据提供者收益，遵循来源者标准来进行收益分配。然而，公共数据处于由多视角多阶段的开放利用整合而成的公共性语境之中。在缺乏公共性语境的情况下，探讨任何单一视角或环节的收益分配标准都有失偏颇，容易陷入数据制度定位与收益分配标准的阶段性立场分歧。

公共数据应立足于公共性语境，并以此统合其制度定位和收益分配基础。《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”）并不要求数据基础制度必须以数据确权为前提，公共数据的收益分配亦无需严格遵循“逻辑”推导，即先确立公共数据范围，再建立公共数据开放利用机制，最后明确收益分配标准的思路，而是将之置于公共性语境中加以整体性建构。此种公共性语境可以是公共部门的语境，由此产生对公共部门持有数据时公权力行使的规范要求；也可以是公共利用的语境，由此产生对受保护的个体数据流通利用时保障数据价值回馈社会公众的制度约束。鉴于公共数据如何产生收益以及收益如何分配，会与前端数据从何而来、给谁用、如何用、有何目的联系在一起，因此，公共数据的公共性语境会同时决定何种数据属于公共数据，以及何种收益分配标准能够匹配公共性语境下公共部门、企业与公民之间的行政法律关系。本文以行政法为视角，基于公共数据的公共性语境，为其确立收益分配标准。

二、公共数据的界定困境及其类型化

公共数据尚未形成统一的内涵，存在规范主义与功能主义两条界定路径。规范主义立场遵循规范先行的思路，缺陷是在中央立法尚付阙如的情况下，地方法规范容易产生内涵不一且倾向地方便宜性的现实困境。功能主义立场虽有助于丰富多元视角，但脱离规范框架，笼统地探究公共数据的公共利用价值，容易导致内涵的离散和泛化。公共数据需要根据相应数据集开放利用所处的公共性语境予以界定。本文主张根据数据集的不同来源，基于相关制度规范的公共性目标，区分不同的公共性语境，将公共数据划分为“不源于任何个体的公共数据”“政府数据与个体数据混合的公共数据”以及“个体数据归集而成的公共数据”。

（一）规范主义立场下公共数据的内涵不一

从方法论上来看，界定公共数据最直接的方法是从法规范中找寻定义，形成“规范主义”[9]立场。目前，我国法规范对公共数据的内涵界定具有三个特点：其一，没有中央层面立法对公共数据进行界定，位阶最高的立法是地方性法规，比如《浙江省公共数据条例》。其二，公共数据的范围服务于特定制度目标，各地的法规范对公共数据开放利用的制度期待不同。其三，各地的法规范对公共数据的界定内涵不一。如表1所示，主要确立了“主体+行为”“主体+用途”与“用途”三类标准，并呈现以下四种表现形态。

表1 地方法规范对公共数据的界定

1.原初形态：“主体+行为”标准

起初，为促进电子政务发展与数字政府建设，公共数据围绕公共履职形成了“主体+行为”的界定标准。“主体”一般是指“行政机关+履行公共管理和服务职能的事业单位”，少数情形限定为“政务部门”。“行为”被限定为“依法履职”。此时公共数据的内涵界定，关乎对经手数据的公共部门或准公共部门履职的要求与限制。例如，2018年《上海市公共数据和一网通办管理办法》旨在推进“一网通办”，提升政府治理能力和公共服务水平。在促进数据整合与提升政务水平上，行政机关与履职单位负有数据共享与开放义务，其采集和产生的数据成为公共数据。2018年《成都市公共数据管理应用规定》旨在推动数据资源整合和共享开放，政务部门产生和管理的数据首当其冲地受到监管与应用，理所当然地被纳入公共数据范围。

2.扩张形态：“主体+行为”标准的扩张

随后，更多准公共主体的数据资源被纳入公共数据范畴，扩张了“主体”和“行为”各自的内涵。例如，2021年《安徽省大数据发展条例》为更好地利用大数据价值，扩张了“主体”的范围，将“法律、法规授权履行公共事务管理职能的组织，财政性资金保障的其他机关和单位”囊括其中。2022年《浙江省公共数据条例》为加强公共数据管理、促进公共数据应用创新，同时扩张了“主体”和“行为”，不仅将“规章授权的具有管理公共事务职能的组织”与“供水、供电、供气、公共交通等公共服务运营单位”纳入“主体”范围，而且将“行为”扩展为“依法履行职责与提供公共服务”。

3.改进形态：“主体+用途”标准的增设

随着数据价值释放赋能社会治理的重要性提升，产生了对公共主体或准公共主体保障公共数据公共利用的要求，为此增设了公共数据界定的“主体+用途”标准。例如，2021年《安徽省大数据发展条例》为发挥数据要素作用，发展数字经济与创新社会治理，不仅要求公共部门汇聚融合、共享开放政务数据资源，还要推动满足公众需求的数据流通利用。由此，“公用企事业单位”在与人民群众利益密切相关的领域中制作或收集的“公用”数据被纳入公共数据范围。

4.发展形态：“用途”标准的单列

基于大数据工作的持续推进，数据的主体标准并非不可或缺，公共使用价值成为核心判断要素。例如，2021年《北京市公共数据管理办法》将公共数据界定为：“具有公共使用价值的，不涉及国家秘密、商业秘密和个人隐私的，依托计算机信息系统记录和保存的各类数据。”该办法本身旨在提升政府治理能力和公共服务水平，主要适用于北京市各级行政机关和法律法规授权的具有公共管理和服务职能的事业单位。该办法的制定主体是北京市大数据工作推进小组办公室，其设立于北京市经济和信息化局，在此前已颁布《关于通过公共数据开放促进人工智能产业发展的工作方案的通知》《关于推进北京市金融公共数据专区建设的意见的通知》等规范性文件，这展现了通过数据流通利用促进数字产业创新发展的职能目标，反过来也促成了公共数据的用途标准。

综上所言，基于数字化发展阶段与地方便宜性考量产生不同的制度目标，各地的法规范形成了两类公共性语境：其一，此种公共语境为了整合与共享政府部门之间的数据资源，优化电子政务，建设数字政府，防止政府垄断自己持有的数据，借助数据资源整合提升公共管理和服务水平，从而确立“主体+行为”标准。其二，此种公共语境为了促进数据资源的社会化利用，服务于数字经济发展，促进数据公用，从而确立“主体+用途”标准，甚至单独的“用途”标准。由于公共数据不是事先被界定的，而是取决于我们希望借助数据资源实现的制度目标，[10]因此规范主义立场下的公共数据内涵很难统一。公共数据界定更需要回归制度目的。[11]

（二）功能主义立场下公共数据的内涵泛化

基于规范主义立场下公共数据内涵界定的困境，有观点认为宜从功能主义进路出发，将公共数据界定为具有较高开发利用价值和公共使用性的开放数据。[12]这种“功能主义”[13]立场，旨在突出公共数据的公共使用价值，但公共使用的范围过广。例如，政府部门数据公开地供社会公众查阅并获取相应的信息资源，这可被视为公共使用；企业数据或者个人数据被提供给政府部门或者第三方主体，发展增进民生福祉的公共事业，这也可被视为公共使用。二者的制度目标与公益性追求是不同的，不在具体情境中探究公共使用价值，易泛化公共数据内涵，以至于需要额外设置公共数据的识别机制。[14]

以欧盟的两项数据规范为例，尽管二者均致力于实现数据的公共使用价值，但数据来源不同，所处的公共性语境与目标完全不同，公共部门与个体的职责（权利）义务亦有差别。一项是《开放数据与公共部门信息再利用规则》，[15]该规则围绕公共部门与法律授权的企事业单位等公共主体在履行公共任务或提供公共服务过程中收集与产生的数据，借助公共履职要素，明确数据的开放利用旨在促进信息公开与扩大知情权。因此，能够实现该功能目标的政务数据会被界定为公共数据。另一项是《数据治理法案》，[16]涉及公共主体持有的其他数据，尤其是受保护的个体数据等，旨在促进原本不具有公共性的数据进行公共利用。该法案通过数据中介服务机构与数据利他主义组织确立数据公共利用的程序与规则，并明确监管机构的职责义务。此时，个体数据尽管具有公共使用功能，但不同于公共部门为履行公共任务所形成的数据的公共使用功能。数据主体所负担的公共义务较轻，只能基于自愿提供数据，实现数据利他主义。

不区分具体语境，功能主义立场下的公共数据会被泛化为政务数据、个人数据、企业数据等一切数据，难以匹配合理的数据开放利用制度。另外，功能主义立场下公共数据界定还存在着公共数据利用的正当性困境。也就是说，数据的公共使用产生了经济价值，不能当然证成对数据予以公用具有法律上的正当性。在欧盟，数据的公共使用功能是经由规范得以确立的，因此，公共数据的功能实现需要一个较为明晰的规范框架，否则易混淆主体的公共性与用途的公共性，相较于规范主义立场陷入更大的困境。

（三）公共性语境下基于来源的公共数据类型化

鉴于规范主义与功能主义立场的公共数据界定困境，需根据数据开放利用的制度目标，区分不同公共性语境，确定类型化的公共数据。而公共性语境下公共性目标的决定因素恰恰是数据来源。不同来源的数据会对应不同主体，从而围绕数据在公共部门、企业和公民之间形成不同的行政法律关系。

1.不源于任何个体的公共数据

诸如自然风貌、地理环境、天文气象等数据不来源于任何个体，具有数据资源全民共享的公共性语境，展现了积极开放与供给数据资源的公共性目标，这些数据构成了公共数据。例如，《浙江省公共数据开放与安全管理暂行办法》第7条第（二）项所列举的“自然资源、生态环境、交通出行、气象等数据”，作为公共数据，具有“重点和优先开放”的公共性目标。欧盟2019年《开放数据与公共部门信息再利用规则》在附件1中列举了高价值数据，其中“地理空间数据、地球观测和环境数据、气象数据”与个体数据无关。该规则第13条要求提供条件支持高价值数据的再利用，这意味着这些数据具有“通过数据开放与再利用来释放高价值”的公共性目标。尽管欧盟该规则没有直接提及公共数据，但欧盟2022年《数据治理法》在公共部门信息再利用的语境下，提及“公共数据”（public data）[17]是指向公共部门的信息。因此，《开放数据与公共部门信息再利用规则》中的“高价值数据”应为公共数据。

这些与个体数据无关但具有公共性目标的数据构成“不源于任何个体的公共数据”。此类公共数据本就构成一种公共资源，大多由公共部门采集与持有，不仅不存在任何与个体利益相抵触的风险，而且应当予以开放，供全社会利用。其形成的是公共部门与企业、公民之间的积极行政法律关系，即公共部门以无偿或基于填补行政成本而收费的方式，积极开放数据并为数据的再利用提供条件支持，以满足全部公众对数据资源的获取、利用与受益。

2.政府数据与个体数据混合的公共数据

如交通行政处罚数据、企业行政许可数据是政府数据与个体数据的混合，往往在政府执法过程中生成，处于优化公共管理和服务供给与提升政府治理效能的公共性语境，难免会被打上公共性烙印，具有以数据为载体的信息公开与以数据为要素的治理工具优化的公共性目标，因此，这些数据构成公共数据。例如，《行政处罚法》第39、47和48条规定了“行政处罚的实施机关、立案依据、实施程序和救济渠道等信息”“行政处罚的启动、调查取证、审核、决定、送达、执行等全过程记录”以及“行政处罚决定信息”等行政处罚执法信息，这些信息属于行政处罚执法的过程中产生的个体数据与政府数据混合体。这些数据的收集与公开契合政府信息公开与公民知情权保障的公共性目标，因此构成公共数据。又如，《浙江省公共数据开放与安全管理暂行办法》第7条第（三）项将“与数字经济发展密切相关的行政许可、企业公共信用信息等数据”界定为公共数据。

政府执法过程中生成的“政府数据与个体数据混合的公共数据”，可区分两个层次的公共性目标：一是公开目标，需要符合公民知情权保障与行政权监督要求；二是开发创新目标，旨在优化政务服务、提升政府治理效能。二者可以统合在公共行政的语境之下。例如，美国《开放政府数据法案》提及的“公共数据资产”（public data asset），[18]不仅强调政府相关信息的电子化并以数据方式向公众公开或提供，而且强调政府相关数据构成政府资产，可以通过公私合作等方式开放利用公共数据，发挥资产增值效用。故“政府数据与个体数据混合的公共数据”在公共性目标上的最佳表达，是在保护个体隐私与知情等相关权益的前提下，借助执法数据提高政府治理效能。相应的场景应用在实践中已经出现，例如，美国洛杉矶市为解决交通拥堵、维护交通秩序，委托技术公司开发算法模型，为驾驶员提供通过路口时是否停止以及停止时间的指示。[19]

“政府数据与个体数据混合的公共数据”的公共性目标的实现，通常要防止公共部门超出必要目的使用个体数据，或在委托私人主体开发应用算法模型时防止公共部门对侵害个体权益情形的不作为。围绕此类公共数据，形成两个场景的行政法律关系：在公共部门开放公共数据的场景下，形成公共部门与社会公众之间的信息公开法律关系，以及公共部门与数据主体之间的个人数据保护法律关系。在公共部门委托私人加工利用公共数据，提供优化政府治理效能的数据产品或服务的场景下，形成公共部门与私人主体之间的公私合作法律关系。

3.个体数据归集而成的公共数据

如人社部门、民政部门等政务部门和公共服务组织所收集的自然人、法人或非法人组织的数据集，构成个体数据归集而成的公共数据。这类数据处于通过推动社会发展来增进公民福祉的公共性语境，具有基于个体数据聚合利用价值来合理分配数据收益、反哺个体福利的公共性目标。例如，《厦门市公共数据共享开放管理暂行办法》第11条中的“自然人基础数据”，包括人社部门收集的社会保障数据，民政部门收集的婚姻登记、收养登记、最低生活保障、殡葬死亡数据等，这些数据指向自然人个体数据的归集。第12条中的“法人和非法人组织基础数据”，包括市场监督管理部门收集的企业和个体工商户登记数据，民政部门收集的民办非企业单位、社会团体、基金会等非营利组织登记数据等，这些数据则涉及法人和非法人组织数据的归集。这些源于个体的数据由政务部门、公共服务组织依据职责收集与提供，具有推进公共数据的汇集、提高共享效率、扩大有序开放的公共性目标。与之类似，欧盟《开放数据与公共部门信息再利用规则》附件1所列举的高价值数据，还包括“统计数据，公司和公司所有权数据，住处、社会阶层、职业方面的流动性数据”，亦是由个体数据归集而成，具有促进相应数据集再利用的公共性目标。

源于自然人、法人或非法人组织但具有公共性目标的数据构成“个体数据归集而成的公共数据”。在我国地方法规范中，这类数据大多由公共部门收集与持有。这是因为，公共部门收集与持有个体数据集的公共性目标最不容置疑。欧盟《开放数据与公共部门信息再利用规则》第1条之所以排除了图书馆、博物馆、档案馆之外的其他文化机构的信息再利用，正是考虑到不同主体归集数据的公共性目标不同。相较于戏剧院、舞蹈团等特殊文化机构，公共部门与具有基础性文化服务职能的文化机构所收集的个体数据集更为基础与重要，前者所收集的个体数据集更易涉及知识产权等个体权益保护，公共性目标更隐蔽。

反言之，“个体数据归集而成的公共数据”的公共性目标的实现，需要平衡个体利益与公共利益。包括两个方面：一是公共数据“取之于民”，即个体数据供给与公共数据价值释放之间具有必要性；二是公共数据“用之于民”，即公共数据价值释放与个体公共福利保障之间具有相关性。[20]越是基础性、高价值的数据集，越倾向于保障数据开放利用的公共价值。越是非基础性、低价值的数据集，越倾向于防止公共部门为推进政务服务对个体施加过重的公共义务。围绕此类公共数据形成了多阶段的行政法律关系：在个体数据归集阶段，公共部门与个体之间形成个体数据处理法律关系；在数据开放利用阶段，公共部门与个体之间形成数据利益分配法律关系，因此，公共部门应当积极推动数据价值释放，分配数字红利。

综上所述，公共性语境决定了相应数据所形成的行政法律关系，使数据得以成为公共数据。由于公共数据收益分配的制度目标也隐含在公共性语境之中，服务于公共性目标，故宜区分上述三类公共数据，分别确立收益分配的行政法基础。

三、类型化视角下公共数据收益分配的行政法基础

公共数据的公共性语境暗含积极促进数据聚合和流通利用、创造数字财富，且形成比数字化转型之前更好的国家、政府与社会的意蕴。[21]“数据二十条”要求“构建数据基础制度，促进全体人民共享数字经济发展红利”。《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》提出要“充分发挥数据要素乘数效应，赋能经济社会发展”。《数字经济促进共同富裕实施方案》亦要求“推进全体人民共享数字时代发展红利，助力在高质量发展中实现共同富裕”。值得注意的是，虽然经济利益无疑构成公共数据的收益，但在行政法视角下，政府治理效能的提升、行政成本的节约，公民获取公共服务便捷度和丰富度的提高，企业获得更大的发展机会与空间等非经济利益，同样可以构成公共数据的收益内容。而各类收益应否再转化为个体福利，个体是否需要再负担公共义务，这会涉及公共数据收益再分配问题。本文基于类型化的公共数据，观察公共数据在公共部门、公民、企业之间形成的行政法律关系，区分收益分配的行政法基础。

（一）类型1：通过数据开放保障公共福利

第一类公共数据是不源于任何个体的公共数据，其收益分配的行政法基础是通过数据开放保障公共福利。有观点将公共数据界定为公物，[22]即行政主体支配之下的直接服务于公共利益并供公众无须获得许可或根据特定的许可使用的物品，或者是服务于行政活动的物品。[23]但公共数据与传统公物有差异：传统公物大部分作为有体物，在资源的获取上存在有限性，只能由部分主体实际利用。例如，公共景区无法满足全体公民同时使用该公物，实际利用时需要设置公物的利用方式、收费机制等使用条件。[24]而公共数据是无体物，不受限于访问的地理位置、时间频次、人群范围。不源于任何个体的公共数据可以无限次开放与使用，也不会产生对个体数据权益的侵害风险，且此类公共数据的使用，会给公共部门、企业和公民带来收益，产生公共福利的价值增量。[25]从用途的角度，公共数据可以如公物一般，区分为公共用公共数据与行政用公共数据。它们的公共性目标都从公共数据使用不受资源有限性的限制，转向积极促进公共数据的开放使用。

当不源于任何个体的公共数据被用作公共用途时，它的行政法基础是公共资源的主动公开，且服务于社会公众日常生产生活所需的基本信息资源获取，[26]不同于公物的公共用途，其旨在管制私人滥用或垄断。公共数据的公共用途，是实现社会公众对公共数据的共享，为公众提供便捷、及时获取信息资源的渠道。这类公共数据没有来源者，只有收集者，一般是公共部门。不存在公共部门获得额外收益的机会，至多只能基于成本而收费。此外，公共部门还负担积极提供公共数据资源和服务的义务，例如，建设门户网站、公布数据资源目录等。公民为日常生活所需获取此类公共数据，应当免费。企业等生产主体出于营利目的获取此类公共数据，无需授权，通过公开渠道获取即可。后续的营利收益并非来自公共数据授权运营，而是来自企业等生产主体对公共资源的自主利用。

当不源于任何个体的公共数据被用作行政用途时，它的行政法基础是政务一体化建设，且提供更优质的基础性公共管理和服务。《全国一体化政务大数据体系建设指南》提出由政府主导建立政务大数据平台，作为“政务数据管理的总枢纽、政务数据流转的总通道、政务数据服务的总门户”。这类公共数据本就是服务于社会整体的公共资源，政府部门的划分只是治理需要，并不成为政府部门垄断公共数据的理由。因此，无论公共数据由哪个行政主体收集，都应遵循“整体治理”的思路，在政府部门之间开放共享，用于政府管理与服务事项。这类数据原则上应被免费共享利用，公共数据的提供者无权从其他共享者处获得收益，除非基于维护公共数据资源收取成本费用。

不源于任何个体的公共数据，应通过向社会公众开放以及政府部门之间共享的方式，保障公共福利。此类公共数据本质上是社会公众共享的公共资源，可以不受物理限制地开放、复制与利用。对于公共部门、企业、公民而言，基于公共数据开放本身就能比使用传统资源获得更多的收益。

（二）类型2：通过公私合作保障公共福利

第二类公共数据是政府数据与个体数据混合的公共数据，其收益分配的行政法基础是通过公私合作保障公共福利。此类公共数据具有公开与开发创新两项公共性目标。“公开”旨在实现政府执法层面的行政权监督与知情权保障，如交警非现场执法时对当事人公开执法信息、公告安装监控情况以及平台记录违法数据等。[27]“开发创新”则指向更优质的政务服务与治理效能，创造更多公共福利，是附加在公开之上的公共性目标。但此种开发创新不同于公共数据的完全市场化运营。它被置于政府治理的视野之下，开发创新的产品或服务旨在提高政府治理效能。政府数据与个体数据混合的公共数据所形成的行政法律关系，除了公共数据公开中涉及的信息公开与个体数据权益保护法律关系之外，主要是行政机关与技术公司等企业之间因开发创新公共数据产品或服务形成的公私合作法律关系。

此类公共数据所保障的公共福利表现为政府治理效能的提升，而公私合作是收益分配的主要支撑。行政机关不从公民处获得经济收益，但基于企业等私人主体提供的公共数据产品或服务带来的治理效能优化而获得行政收益。为此，行政机关需要向企业等私人主体支付相应的研发运维费用。企业等私人主体一般可基于技术能力与智识贡献直接获得行政协议中约定的经济收益，但产出的产品或服务是行政机关指定的。例如，上海市的“随申办”作为政务服务平台即是一项目标和内容被指定的公共数据服务。该平台“以向社会公众提供‘动态最优’服务为核心目标，同时依据动态变化的数据或政策法规实时调整服务内容，实现公共服务供给的动态效率”。[28]至于公民，则从行政机关处获得了非经济性利益，即基于政府治理效能提升，节约生活成本，享受更优质的政务服务。

政府数据与个体数据混合的公共数据应在政府主导下，通过公私合作的方式，提升政府治理效能，保障公共福利。行政机关在主导此类公共数据的收集储存与公开利用时，一方面，需处理好公共数据价值释放与个体数据权益之间的关系，保障数据安全与个体权益不受侵害；另一方面，行政机关需积极采用招投标等公平竞争方式，促成公私合作，在保障私人主体契约利益等经济收益的同时，向公民分配政府执法效能提升的公共福利。

（三）类型3：通过数据归集保障公共福利

第三类公共数据是个体数据归集而成的公共数据，其收益分配的行政法基础是通过数据归集来保障公共福利。此类公共数据的形成，不仅为个体数据附加了相应的公共义务，而且也对公共福利反哺个体提出了相应的要求。可供参照的传统法学理论是个人财产的社会义务。[29]可否将个体数据归集理解为对数据主体施加的公共义务，需要考虑个体数据与个人财产之间的差别。传统上，对个人财产施加的社会义务可分为两项：一是无补偿的单纯限制。例如，要求所有权人对他人必要通行自家空间负担容忍义务，维持社会交往的正常运行，避免绝对所有权造成他人生产生活的社会成本过于高昂。二是须补偿的征收。当个人财产需要为维护公共利益而在必要限度内被征收时，个人有权获得相应的补偿。若局部地观察公共部门归集个体数据，将其视为履行公共行政任务的必要环节，就会自然地将个体提供数据用作公共用途视为个体的义务。

然而，基于数据与传统财产的不同，至少在两个方面无法类推适用个人财产的社会义务理论：其一，个体数据并不等同于个体财产。个体在数据上的权益并不像在传统财产上一般，防御其他主体的占有使用。数据恰恰在流通中才能给个体带来利益。其二，公共数据并非个体数据的简单累加，而是产生了个体数据的聚合价值。[30]鉴于此，有观点认为个体数据由全社会公有，个体数据聚合后的经济价值的释放与分配，应由全社会分享红利。[31]此种思路跳出了传统个人财产的社会义务理论的局限，但忽视了个体数据与个体数据归集而成的公共数据之间的差异。个体数据公用与公共数据公用的正当性基础不同：前者更偏向个体权益的消极保护，需要论证对个体自由施加公共性约束的正当性；后者更偏向个体权益的积极保护，需要论证公共用途通过公共福利实现造福个体的正当性。

个体数据归集而成的公共数据收益分配的正当性体现在两个方面：其一，个体数据归集直接带来的是经济效益。基于大数据聚合技术，此类数据相较于个体数据单独利用能够产生呈现指数级增长的额外利益。出于经济社会发展的需要，各方主体都喜闻乐见个体数据的聚合。并且，个体数据即便被归集，个体依然可以不受影响地访问、处理自己的数据。可以说，在个体数据归集成公共数据的情境中，形成了公共利益与个体利益共赢的逻辑。其二，个体数据归集而成的公共数据，在开发利用过程中产生的经济价值增量，需要进行再分配。这就需要判断公共数据收益是由公共部门获得，还是由企业加工者获得，抑或是由作为数据来源者的个体获得；利益分配的方式是直接授予经济利益，还是通过税收、社会保障等其他渠道反馈至相应主体。有学者提出的“数据的人民性”[32]可以成为解释路径。只不过，更确切地说应是“公共数据的人民性”。公共数据的人民性联结了个体需求与公共目标，妥善地诠释了通过数据归集保障公共福利中个体利益与公共利益之间的转化，契合我国《宪法》的“社会主义原则”，以及统合“国家建构、社会调控和个体保护的三重任务”[33]的秩序定位。由此，个体数据向公共数据的聚合，不仅服务于公共数据价值释放，也符合造福公民集体的目标追求。同时，对基于公共数据价值释放所形成的公共福利予以分配，不仅要赋予公民集体以利益增量，而且要保障公共福利能够落实到公民个体。

个体数据归集而成的公共数据开发利用产生的收益主要是经济利益，需对经济利益予以再分配。此类公共数据开放利用一般通过授权运营的方式进行，在行政机关、运营主体与公民之间形成了三方法律关系。尽管该三方法律关系可以在各个环节中拆解为两主体之间的双方法律关系，例如行政机关与公民之间因个体数据保护与归集产生的法律关系，行政机关与运营主体之间的授权运营协议关系，以及运营主体与公民之间的数据产品或服务交易关系；但总体上看，通过数据归集保障公共福利，旨在增加经济收益以及保障社会公众分享该经济收益。在行政机关授权运营主体加工开发公共数据，最大化产生公共数据价值增量时，运营主体应基于贡献程度享受协议约定的经济收益。公民则基于产品或服务定价调控与免费供给，以及税收调整等其他手段获得额外经济或非经济收益。而行政机关付出的成本可以通过授权运营协议得到补偿，至于能否对运营企业进行营利性收费，则取决于营利性收费是否有利于保障公共福利以及将公共福利回馈给公民个体。

概言之，就个体数据归集而成的公共数据产生的经济收益而言，这会出现行政机关能否向运营主体收费，运营主体能否按照市场定价向公共数据产品或服务购买者收费，以及公民在何种程度上能够获得公共数据开放利用产生的收益等问题。这需要匹配和组合各阶段的经济收益分配措施，在整体上通过数据归集来保障公共福利。

四、公共数据收益分配的类型化标准

公共数据收益分配的行政法基础关乎公共福利与个体利益之间的平衡。它的标准可从公共数据的“所属”“所源”和“所劳”三方面展开，目前形成了所有者标准、来源者标准和贡献者标准。这些标准本应有具体适用情境与考量目的，但由于未限定公共数据的类型，导致有限的适用情境与模糊的公共数据内涵之间产生冲突。对此，需要为公共数据收益分配确定类型化标准。

（一）既有收益分配标准及其适用问题

1.所有者标准：国家所有与全民共享

公共数据收益分配嵌入公共数据国家所有的界定之中，公共数据的所得与所属被联系在一起，形成一种所有者标准。需注意的是，公共数据的所属是已归集数据的所属，不等同于个体数据所属的相加，否则会折损公共数据作为一个整体的公共性目标。而公共数据的所有者，比起被界定为某些个体，被认定为国家更为妥当。[34]

公共数据国家所有之下的收益分配的既有研究，大体有三个切面：其一，从国家管理、收益权能与公民使用、受益权能之间的平衡切入。代表性观点认为，公共数据作为公共财产，可区分为国有公用公共数据和国有私用公共数据，既通过公法规范实现全民共享和分配正当，又通过私法规范来实现社会化、市场化利用，从而推动以数据为关键要素的数字经济发展。[35]其二，从数据资源经营的收益分配与再分配的两阶段切入。代表性观点提出“对价—补偿”模式的收益分配逻辑。在国家基于数据资源所有权获得收益的同时，网络用户和平台有权分别以数据写入和管理投入获得对价性收益，以及基于合法权益减损获得补偿。另外，国家可以凭借所有权人的身份，向经营主体收取数字税，纳入公共财政来反哺公民。[36]其三，从国家受全民所托管理公共数据的公共信托视角切入。代表性观点认为，国家所有是国家受全民所托管理公共资源，公共数据的最终收益应由全民共享。其区分普惠供给公共数据与商用经营公共数据，并提出公共数据需要形成基础配额免费、超额部分收费的阶梯式价格制度，以兼顾公众权益与成本收益。[37]综合来看，既有的所有者标准旨在实现公共数据的国家所有与全民共享，并基于公共服务供给与商业化运营的不同用途，划分公共数据收益分配的公用标准与私营标准。在公用领域，该标准突出国家对公共数据资源的干预与管理，强调普惠免费供给，保障公民受益权。在私营领域，该标准维护经营主体的正常营利，但附加税收制度、收费制度，以平衡市场经营的营利性与全民共享的公益性。

但所有者标准有两项问题：其一，公共数据指向不明。它是否由个体数据组成、在何种场景下生成，会影响公共性目标的确立与收益指向。其二，所有者标准在处理国家与公民之间的双方法律关系时，较为妥当。一旦涉及私营主体开发经营公共数据，营利性收益分配与公益性收益分配之间易产生冲突。国家既要管控私人不当利用公共数据，也要积极促进私人加快利用公共数据，在国家、私营主体、公民之间形成了复杂的、多时段的三方法律关系。

2.来源者标准：谁提供、谁获益

公共数据收益分配嵌入“数据价值链理论”，[38]形成了来源者标准。该标准将公共数据的所得与所源联系在一起，实现公共数据收益分配的“饮水思源”。数据价值链理论认为，原始数据通过发现汇聚、整合治理、加工利用三阶段实现价值释放。基于数据价值的后验性，在数据价值链中距离价值变现场景越远的一端将更难参与到价值分配过程中。[39]为此，我们需要考虑数据价值链条上不同数据来源者的收益，尤其是数据应用价值最终变现的实际经济利益如何分配至前端数据来源者。需注意的是，原始个体数据的来源者是个体，数据经过治理、归集所形成的公共数据来源者是数据归集者。数据来源者其实是在具体情境中向下游主体提供数据的主体。公共数据收益分配的来源者标准主要关注个体数据提供者与公共部门数据提供者，实现“谁提供、谁获益”。

就个体数据提供者的收益分配而言，有的实践做法支持个体获得利益分成。例如，2023年，好活（贵州）网络科技有限公司在贵阳大数据交易所完成了个人简历数据资产交易。[40]这项交易包括企业采集求职者个人数据、加工处理成数据产品、在数据交易所交易三个数据价值传递环节。第一阶段的原始数据提供者是求职者个人，第二阶段的个人数据集提供者、第三阶段的数据产品提供者都是科技公司。就第三阶段所产生的数据交易经济利益是否完全由科技公司享有，处于数据价值链最前端的求职者能否分配到相关收益的问题，该实例遵循了来源者标准。科技公司基于数据产品交易获益，求职者个人也获得了数据产品交易的分成，数据价值链每一阶段的数据来源者都获得了收益。

就公共部门数据提供者而言，有观点提出，公共机构的数据持有者权是基于事实控制的使用权，数据持有者可以通过转让数据使用权、许可他人使用、授权他人经营等方式实现数据的流通利用。[41]收益分配问题主要在于，公共部门履行公共管理与服务职能，能否通过公共数据授权运营方式向经营者收取费用来支撑数据财政？答案是可以，但需要在数据主体、数据提供者、数据运营者、最终消费者等数据价值链上的主体之间构建良好的价值分配机制。例如，收费机制将公共数据用途区分为国家财政支撑的普惠性公共服务、依赖社会资本运营的普惠性公共服务与商业用途的非普惠性公共服务，公共机构分别适用免费、收取运营成本费与有偿收费的规则。[42]

但来源者标准存在两项问题：其一，公共数据的界定偏狭。如果具有公共用途但由非公共部门收集的个体数据集不被纳入公共数据，那么前述贵州好活公司向求职者进行收益分成，就不会被视为公共数据收益分配。仅观察公共部门持有数据的收益分配，会忽略数据价值链最前端的个体收益分配，将数据流通利用环节的来源者限缩为公共部门，以偏概全。其二，来源者标准能解决应否向数据来源者分配利益的问题，却无法解决公民、企业与公共部门等数据来源者基于不同贡献度的收益分配有何差异的问题。来源者标准还需跳出规范主义立场下的公共数据内涵，匹配至公共性语境下的公共数据类型，并与其他标准组合适用。

3.贡献者标准：谁投入、谁获益

“数据二十条”要求健全数据要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制，按照“谁投入、谁贡献、谁受益”原则，保护数据要素各参与方的投入产出收益。公共数据的所得与所劳被联系在一起，确立了贡献者标准。但该标准在“数据二十条”中有相对具体的适用情境。首先，贡献者标准处于数据要素价值释放的大背景下，围绕数据加工处理与开发创造展开。该标准既不是为了特定政府治理目标而开放共享公共数据，也不是为了普惠性公共服务而利用公共数据，而是为了推动各类市场主体在生产经营活动中开发利用数据。其次，贡献者指向市场主体，对应到公共数据开发利用中，主要是公共数据授权运营主体，既包括公共数据的采集、加工等处理者，也包括开发挖掘公共数据价值的创造者。再次，贡献者的投入，包括劳动和其他要素。贡献者标准保障数据要素各参与方的投入能够产出收益，劳动者贡献与报酬相匹配。最后，对数据价值创造和价值实现予以激励，向创造更多数据价值和使用价值的主体倾斜分配合理的收益。

贡献者标准遵循“体现效率”的思路，有益于对企业数据权益的保障，但公共数据收益分配还要促进公平。为此，公共数据价值的贡献者会受到数据主管部门的监管与激励。例如，《杭州市公共数据授权运营实施方案（试行）》对公共数据授权运营施加了两项监管要求，保障公共部门得以低成本甚至无偿利用公共数据产品或服务，并获得相应财政收入：其一，授权运营主体可无偿使用公共数据所产生的数据产品和服务，但数据提供单位也有权无偿使用。其二，公共数据定价收费并不完全按照市场定价方式，而是由相关政府部门统筹制定，并探索向运营主体收费，以反哺财政收入。又如，《厦门市公共数据开发利用管理暂行办法》第25条规定，建立公共数据贡献评价指标，并基于公共数据授权运营单位的数据贡献度，激励数据价值的创造和实现。由此，公共数据价值释放的贡献者可基于数据价值释放有利于保障公共福利，而获得激励性收益。

贡献者标准的问题主要是，该标准适用于数据市场交易时无法兼顾公共数据的公平利用。[43]市场主体投入技术、资源等，产出公共数据产品或服务，自然应当通过营利性收费获得经济收益。可一旦进入保障公共福利的语境之中，公共数据收益分配就要考量市场主体基于劳动贡献获得经济收益与社会公众基于共享公共资源获得公共服务等非经济收益之间的平衡。贡献者标准尚需匹配公共数据类型，并视情况和其他标准组合适用。

（二）按公共数据类型选择收益分配标准

1.不源于任何个体的公共数据：所有者标准

不源于任何个体的公共数据收益分配应适用所有者标准。基于此类公共数据归国家所有，公共部门应积极主动开放公共数据，供全体公民平等获取与使用。不源于任何个体的公共数据收益分配的行政法基础是通过数据开放保障公共福利。这意味着，此类公共数据的收益主要是非经济利益，确保公民在生产生活中更加便捷地获取信息资源或享受更优质的公共服务。虽然公共数据收益分配可以是多阶段的，[44]但此类公共数据收益分配的语境侧重于国家对公共数据资源的第一次分配，即通过开放的方式向公民分配利益。数据开放之后的再利用，不在公共性目标的调整范围之内。在此语境下，不源于任何个体的公共数据收益分配所形成的是国家与公民之间的公共数据资源开放与获取的关系。

在既有收益分配标准中，所有者标准最适合此类公共数据，并可以单独适用。原因主要有三个方面：其一，所有者标准指向国家所有。国家负有对公共数据资源的管理义务，有权防止任何私人主体乃至公共部门自身不当地侵害公共数据资源，从而保障全体公民对公共数据资源的公平利用。不源于任何个体的公共数据不产生除国家所有之外的所有者界定争议，是各类公共数据中最适宜确权的。其二，所有者标准是公共部门主导下的收益分配标准。这契合不源于任何个体的公共数据收益分配上的政府主导地位与积极义务。为保障公共数据聚合价值能够产生收益，分配至全民，公共部门需要积极地归集、开放公共数据，通过制定公共数据目录、建立公共数据开放平台等高效便捷的数据供给方式，让全民获得公共数据资源获取方面的利益增量。其三，所有者标准旨在实现全民共享。这是全民最直接共享公共数据资源的情形之一。此类公共数据本身不存在任何个体数据权益，处于公共数据资源归集与整合的阶段，尚不涉及复杂的社会化利用。收益分配主要对应着满足公民基本生产生活需要的基础性公共服务，属于国家应当保障的普惠性供给情形。国家与公民之间形成服务供给与受益的双方法律关系，符合所有者标准的有效适用情境。

在各类公共数据开放利用中，不源于任何个体的公共数据往往具有高价值性、基础性与公益性的特征，应当优先重点推进。原则上直接向全体公民平等开放公共数据即可实现收益分配。但在数字弱势群体获取公共数据资源不便时，公共部门要适当地予以照顾，[45]保障公共数据资源的公平获取。

2.政府数据与个体数据混合的公共数据：贡献者标准

政府数据与个体数据混合的公共数据收益分配应当适用贡献者标准。作为此类公共数据开发利用贡献者的企业等私人主体，遵循“谁投入、谁获益”原则，基于技术、劳动等投入，获得来自公共部门给付或者协议约定的经济收益。公共部门与公民不被视为贡献者，不产生经济收益，但基于政府治理效能提升带来的公共福利而获益。

“数据二十条”所确立的贡献者标准，主要适用于在数据市场经营活动中分配经济利益的情境，尤其是公共数据授权运营等依托私人主体发展数字经济的情形。该标准可适用于政府数据与个体数据混合的公共数据，且无需和其他收益分配标准组合适用。原因主要有三个方面：其一，政府数据与个体数据混合的公共数据收益分配重点关注公私合作中公共部门与私人主体之间的经济利益分配，符合贡献者标准的适用情境。此类公共数据收益分配的行政法基础是通过公私合作保障公共福利，具有优化公共管理和服务事项的独特情境。在公共数据开发利用目标明确的公私合作中，私人主体承担公共数据加工者的角色，私人营利成为达成公私合作的基础，亦构成收益分配的重点。其二，贡献者标准意味着可以营利性收费，这契合政府数据与个体数据混合的公共数据收益分配中的贡献者定位。贡献者主要是私人主体，不包括公共部门。对于政府治理效能提升而言，私人主体贡献的是劳动或其他要素，产出的算法模型等数据产品可直接适用于政府执法与服务。考虑到“单纯的数据开放并不能自动实现公共利益”，[46]公共部门整合与提供公共数据，对直接提升政府治理效能来说贡献较小，因此至多可向私人主体收取成本性费用。其三，政府数据与个体数据混合的公共数据所保障的公共福利，是提升政府治理效能产生的非经济利益，且并不依托于经济收益。一定程度上，可将私人主体的经济收益与公民分享的公共福利进行区分，不对经济利益进行再分配。公共部门对公共福利的保障是通过优化公共管理或服务工具来实现的，而非直接向公民个体分配经济利益。并且，基于公共部门天然具有管理和服务的公共性目标，公共管理和服务的优化成为公民获益的代名词。政府数据与个体数据混合的公共数据收益分配情形较为简单。其在提升政府治理效能语境下的公益性目标与公私合作中为贡献者确立的目标相重合，无需在贡献者标准之外，另外增设其他标准。

3.个体数据归集而成的公共数据：来源者标准+贡献者标准

个体数据归集而成的公共数据收益分配应组合适用来源者标准与贡献者标准。首先，此类公共数据与不源于任何个体的公共数据正好相反，由个体数据组成，不适用所有者标准。虽然国家所有在一定程度上可以防止公共数据被私人控制或垄断，但其有效适用情境是国家与公民之间形成供给与受益的双方法律关系。此类公共数据一般以授权运营方式开发利用，运营主体与国家、公民之间形成三方法律关系，仅靠国家所有，无法应对。[47]另外，个体数据的来源者并非全体公民，范围各异。在公共数据收益分配上形成的并非国家与全体公民之间的关系，而是国家与提供数据的公民个体、分享公共数据收益的公民集体之间的关系。若将不同区域和行业所归集的个体数据集均界定为国家所有，就意味着全民共享来源于部分个体的数据集。但全体公民共享的公共资源与部分公民共享的公共资源在权属界定与权责配置上有所不同，前者如山川河流，后者如农村集体土地。那些由特定社区、行业、群体聚合的个体数据集，其公共用途未必能够辐射到全体公民，往往只在特定群体范围内共享。个体数据归集而成的公共数据在全民共享上受到客观限制，不宜界定为国家所有，在收益分配上不适用所有者标准。

其次，在个体数据归集而成的公共数据价值链上，数据个体和公共部门宜适用来源者标准。根据通过数据归集保障公共福利的行政法基础，此类公共数据的开放利用经历了公共数据归集、授权运营与数据产品或服务供给等多阶段。基于数据价值链理论，个体作为个体数据的来源者有权获得后续阶段公共数据的收益分红，公共部门作为公共数据的来源者，有权向运营主体收费来支持数据财政。但无论是数据个体获得经济分红，还是公共部门获得数据财政，本质上都是对公共数据收益的均衡分配，遵循的不是市场规律，而是公益性保障。基于个体数据归集带来的价值释放能够促进公共福利，而反过来要求收益分配应向公益性保障倾斜。这佐证了在不确立个体数据所有权的基础上归集个体数据的正当性，以及公共部门在不进行营利性收益的前提下积极促进公共数据开发利用的正当性。

再次，运营主体宜适用贡献者标准，通过行使自主经营权与进行市场公平交易来实现营利性收益。个体数据归集而成的公共数据除了释放公益性价值之外，还具有授权私人主体运营公共数据、释放营利性价值的目标。根据数据价值链理论，运营主体是数据价值释放链条上公共数据产品或服务的来源者，但它同时也是公共数据经济价值的贡献者。相较于来源者标准，贡献者标准更突出市场占据资源分配的主体地位，有助于激励私人主体参与数据市场。故应通过评价运营主体的劳动等要素投入及提供公共数据产品或服务所产生的贡献，为其匹配营利性收益。

最后，来源者标准与贡献者标准的组合适用，并非简单相加，而是彼此互促，以便兼顾公共数据收益分配的公益性目标与营利性目标。一方面，通过贡献者标准保障公共数据总收益的增加。运营主体的贡献是收益分配的动力。营利程度越高，公共数据释放的价值就越多；反过来，作为数据来源者的个体与公共部门，能从营利性收益中得到的再分配的利益就越多。另一方面，通过来源者标准保障公共数据总收益在数据价值释放链条上的各主体之间的均衡分配。公共数据保障公共福利的目标对授权运营的市场属性与营利程度反过来施加了限制。譬如，对公共数据授权运营产品或服务进行“价格行为规制”，[48]对公共数据授权运营单位“征收数字服务税”[49]等，以保障公共数据营利收益反哺公益。

个体数据归集而成的公共数据收益分配是各类公共数据中较为复杂的情形。不能将公共数据开放利用在公共部门、运营主体、公民之间形成的法律关系完全拆分成两两关系来分析，需要总分结合，以通过数据归集保障公共福利为基础，构建三方法律关系。同时，组合适用来源者标准与贡献者标准，以便践行“数据二十条”要求的“平衡兼顾数据内容采集、加工、流通、应用等不同环节相关主体之间的利益分配”。

结语

随着数据要素价值的释放，公共数据收益分配成为创造数字财富、保障公民获取更多数字福利、实现分配正义的重要依托。但公共数据构成复杂，按照公共数据是什么、如何开放利用、怎么分配开放利用的收益进行逻辑推导，难以确立收益分配标准。脱离制度目标与特定语境，数据本身无法体现公共性。公共数据及其收益分配制度的形成，需要基于特定的公共性语境，追求特定的公共性目标。鉴于规范主义立场与功能主义立场下公共数据的界定困境，应基于来源将公共数据类型化为不源于个体的公共数据、政府数据与个体数据混合的公共数据，以及个体数据归集而成的公共数据。三者均致力于释放公共数据价值，但匹配不同的公共性语境与实现路径，在收益分配上分别形成了通过数据开放、公私合作与数据归集来保障公共福利的行政法基础。

就公共数据收益分配而言，目前已有的所有者标准、来源者标准和贡献者标准所对应的公共数据内涵并不明晰，也并未严格区分不同的公共性语境，无法与公共数据类型一一匹配。为遵循公共数据收益分配的行政法基础，应按照公共数据类型重新选择收益分配标准。不源于任何个体的公共数据旨在通过公共数据的开放，实现普惠供给，并不产生个体权益争议，界定为国家所有较为妥当。在收益分配上，应适用所有者标准，由全民共享收益。政府数据与个体数据混合的公共数据，旨在通过公私合作促进政府执法和服务的优化，提升政府治理效能。在收益分配上，着重保障与公共部门合作的私人主体的营利性收益，应适用贡献者标准。至于个体数据归集而成的公共数据，收益分配的情形较复杂，应组合适用来源者标准和贡献者标准，以平衡此类公共数据价值释放的营利性与公益性目标。如此分门别类，方能妥当地分配公共数据价值释放所带来的利益增量，实现数字时代的公共福利供给与保障。

【注释】

[1]参见梅夏英：《数据的法律属性及其民法定位》，《中国社会科学》2016年第9期，第164-183页；王利明：《数据何以确权》，《法学研究》2023年第4期，第56-73页。

[2]参见衣俊霖：《论公共数据国家所有》，《法学论坛》2022年第4期，第107-118页。 See Aziz Z. Huq, “The Public Trust in Data”, Georgetown Law Journal, Vol.110, No.2(2021), pp.333-402.

[3]See Bridget A. Fahey, “Data Federalism”, Harvard Law Review, Vol.135, No.4(2022), pp.1007-1081.

[4]参见马颜昕：《论公共数据的范围》，《行政法学研究》2024年第4期，第83-96页；宋烁：《公共数据识别宜采用功能主义进路》，《政法论坛》2024年第4期，第63-76页；王锡锌、王融：《公共数据概念的扩张及其检讨》，《华东政法大学学报》2023年第4期，第17-27页。

[5]参见王万华：《论政府数据开放与政府信息公开的关系》，《财经法学》2020年第1期，第13-24页；蒋红珍：《〈个人信息保护法〉中的行政监管》，《中国法律评论》2021年第5期，第48-58页。

[6]参见冯洋：《公共数据授权运营的行政许可属性与制度建构方向》，《电子政务》2023年第6期，第77-87页；吴亮：《政府数据授权运营治理的法律完善》，《法学论坛》2023年第1期，第111-121页；张涛：《公共数据授权运营中的国家担保责任及其调控面向》，《清华法学》2024年第2期，第18-30页。

[7]参见孙清白：《公共数据授权运营营利性与公益性的冲突及其制度协调》，《行政法学研究》2024年第3期，第140-153页；沈斌：《政府数据开放收益分配模式探究》，《北方法学》2024年第5期，第84-96页。

[8]参见齐英程：《作为公物的公共数据资源之使用规则构建》，《行政法学研究》2021年第5期，第140-141页。

[9][英]马丁·洛克林：《公法与政治理论》，郑戈译，商务印书馆2013年版，第85页。

[10]参见高富平：《公共机构的数据持有者权——多元数据开放体系的基础制度》，《行政法学研究》2023年第4期，第19页。

[11]参见马颜昕：《论公共数据的范围》，《行政法学研究》2024年第4期，第83页。

[12]参见宋烁：《公共数据识别宜采用功能主义进路》，《政法论坛》2024年第4期，第63页。

[13]参见[英]马丁·洛克林：《公法与政治理论》，郑戈译，商务印书馆2013年版，第85页。

[14]参见宋烁：《公共数据识别宜采用功能主义进路》，《政法论坛》2024年第4期，第72页。

[15]See Open Data and the Re-use of Public Sector Information, Directive (EU)2019/1024.

[16]See Data Governance Act, Regulation (EU)2022/868.

[17]See Data Governance Act, Regulation (EU)2022/868, Recital 6.

[18]See OPEN Government Data Act, Section 4, 44 U. S. C.§3502(2025).

[19]See Cary Coglianese, David Lehr, “Transparency and Algorithmic Governance”, Administrative Law Review, Vol.71, No.1(2019), p.12.

[20]参见时建中：《数据概念的解构与数据法律制度的构建：兼论数据法学的学科内涵与体系》，《中外法学》2023年第1期，第44页。

[21]参见周文、韩文龙：《数字财富的创造、分配与共同富裕》，《中国社会科学》2023年第10期，第4页。

[22]参见齐英程：《作为公物的公共数据资源之使用规则构建》，《行政法学研究》2021年第5期，第138页。

[23]参见肖泽晟：《公物法研究》，法律出版社2009年版，第8页。

[24]参见马颜昕：《论公物公众使用收费的标准》，《现代法学》2018年第1期，第108-111页。

[25]参见刘权：《政府数据开放的立法路径》，《暨南学报（哲学社会科学版）》2021年第1期，第92页。

[26]参见丁晓东：《从公开到服务：政府数据开放的法理反思与制度完善》，《法商研究》2022年第2期，第134-135页。

[27]参见余凌云：《交警非现场执法的规范构建》，《法学研究》2021年第3期，第40-43页。

[28]朱宗尧：《政务图谱：框架逻辑及其理论阐释——基于上海“一网通办”的实践》，《电子政务》2021年第4期，第47页。

[29]参见张翔：《财产权的社会义务》，《中国社会科学》2012年第9期，第100-119页。

[30]参见丁晓东：《数据公平利用的法理反思与制度重构》，《法学研究》2023年第2期，第29页。

[31]参见夏志强、闫星宇：《作为漂流资源的个体数据权属分置设计》，《中国社会科学》2023年第4期，第164页。

[32]参见邵六益：《数据人民性的政法解读——以数据权属争议为切入点》，《法制与社会发展》2024年第5期，第74页。

[33]李忠夏：《宪法功能转型的社会机理与中国模式》，《法学研究》2022年第2期，第3页。

[34]参见张玉洁：《国家所有：数据资源权属的中国方案与制度展开》，《政治与法律》2020年第8期，第15页。

[35]参见张素华、王年：《公共数据国家所有权的法理基础及实现路径》，《甘肃社会科学》2023年第4期，第146页。

[36]张玉洁：《国家所有：数据资源权属的中国方案与制度展开》，《政治与法律》2020年第8期，第21-22、24-25页。

[37]参见衣俊霖：《论公共数据国家所有》，《法学论坛》2022年第4期，第117-118页。

[38]H. Gilbert Miller, Peter Mork, “From Data to Decisions: A Value Chain for Big Data”, IT Professional, Vol.15, No.1(2013), pp.57-59.

[39]参见黄科满、杜小勇：《数据治理价值链模型与数据基础制度分析》，《大数据》2022年第4期，第3-16页。

[40]参见贵阳大数据交易所：《全国首笔个人数据合规流转场内交易完成，探索B2B2C数据交易全新商业模式》，https://www.gzdex.com.cn/open/news/detail? id=559, 2024年10月25日访问。

[41]参见高富平：《公共机构的数据持有者权——多元数据开放体系的基础制度》，《行政法学研究》2023年第4期，第25页。

[42]参见高富平：《公共机构的数据持有者权——多元数据开放体系的基础制度》，《行政法学研究》2023年第4期，第31-32页。

[43]参见丁晓东：《数据公平利用的法理反思与制度重构》，《法学研究》2023年第2期，第36页。

[44]可参照经济学中的三次分配理论。参见厉以宁：《关于经济伦理的几个问题》，《哲学研究》1997年第6期，第13页。

[45]参见王也：《数字鸿沟与数字弱势群体的国家保护》，《比较法研究》2023年第5期，第124页。

[46]胡凌：《论地方立法中公共数据开放的法律性质》，《地方立法研究》2019年第3期，第15页。

[47]参见戴昕：《数据界权的关系进路》，《中外法学》2021年第6期，第1577页。

[48]参见刘凯：《价格行为规制的法理逻辑——基于整体价格法秩序的视角》，《法学研究》2023年第4期，第152页。

[49]参见李帅：《论我国数字服务税法律制度的构建》，《法商研究》2023年第4期，第45页。