数据要素流通的合规前提（如数据确权、分级）？

数据要素流通的合规前提核心是清晰的数据确权与科学的分级分类，二者共同构建“权利合法、风险可控”的流通基础。

首先，数据确权是解决“谁有权流通”的底层逻辑——数据作为复合型资源，需明确不同主体的权利边界；对个人数据，需以用户为核心确立知情权、同意权及受限处分权（如企业需经用户授权方可处理流通）；对企业数据，需保护其通过采集、加工形成的财产性权益（如脱敏后的经营数据、算法模型）；对公共数据，需明确政府的管理职责与开放规则（如非敏感公共数据向社会有序开放）。

若确权不清，易引发“数据侵权”纠纷（如未经同意的个人数据流通），导致流通失去合法性基础。其次，分级分类是解决“如何安全流通”的关键防线——需按数据敏感程度（敏感、重要、一般）与类型（个人、企业、公共）制定差异化规则：敏感数据（如个人生物识别、国家核心数据）严格限制流通或经特殊审批；重要数据（如关键基础设施运营数据）需脱敏、审计后流通；一般数据（如公开市场调研数据）可自由流通。

若无分级分类，要么因“过度管控”抑制活力，要么因“放任自流”引发安全风险。简言之，确权明确“权利来源”，分级划定“行为边界”，二者缺一不可——只有先确认“谁能动数据”，再明确“动数据的边界”，数据要素才能在合规框架内释放价值。

摘自《可信数据空间合规100问》