2022年7月15日，《数据治理研究报告——数据要素权益配置路径（2022年）》正式发布。报告从数据要素权益配置的重大意义、内涵结构、关键症结、探索机制以及实现路径进行分析，提出隐私计算技术的出现能够很好地平衡数据价值挖掘与隐私保护间的矛盾问题，成为实现数据交易流通的有效技术手段。

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所谓数据要素权益主体是指，数据要素权益的归属主体，即数据要素之上承载的具体权益到底由谁享有。数据要素权益主体通常需结合数据要素流转所处阶段和具体应用场景进行确认，个人、企业、政府等数据主体之间的相互关系也需在数据流动场景的过程中进行分析。

个人与其他主体之间的数据法律关系以信息传递、个人信息权益保障为主。个人的利益诉求主要集中于个人信息权益保护方面，如限制企业使用其个人信息或要求政府部门更正其个人信息等。企业与其他主体之间的数据法律关系较为宽泛，包括数据收集、数据交易、数据共享等。企业收集用户个人信息是与个人之间主要的数据法律关系，企业通过提供服务等方式获取大量个人信息，利用技术、人力等资源对海量原数据进行深加工，实现数据增值。企业与企业之间的数据活动也较为丰富，例如达成合意进行数据共享或者交易。

政府与其他主体之间的数据法律关系以数据开放、数据共享为主。政府部门及具有公共管理职能的机构在履行职责过程中收集个人信息或获取企业数据，并基于税收、扶贫等特定目的分析整理数据，形成公共数据资源。政府与企业之间的数据法律关系包括签订数据处理委托协议，委托数据处理公司整合、分析、利用数据资源等。政府与政府间的数据法律关系表现形式则是各部门间进行数据共享，以数据驱动形式实现国家治理能力现代化建设。

数据要素只有在有序、高效的动态流转场景中才能激活生产力，加速社会经济价值的创造。数据要素的非竞争性、复用性、流动性以及数据权益的利他性又使得数据要素权益分配需要置于具体数据流转场景中才能体现不同主体的价值贡献和权益诉求。因此，以数据要素动态流转场景进行权益配置，才能够清晰、充分体现数据要素在不同数据主体间权益转移的状态和数据要素价值增值过程。

依据数据流转主体的类型进行权益配置，是指根据数据处理全周期来界定各阶段的数据产生或持有主体，明确数据要素权益的流转。数据流转主体包括个人、企业和政府。以数据流转主体作为具体要素权益配置方法可以梳理不同主体对数据加工的劳动产出以及急需保障的权益内容。

依据数据流转全周期中的数据类型，特别是在数据产业发展中涉及的各数据类型进行权益分配，成为学界研究数据权益配置问题的重要思路。此种分类方法主要包括将数据类型分为“原生数据和衍生数据”不同类别。此种分类方法均以数据流转及加工前后数据特征之变化为标准，注重数据价值的衍化增值。在根据数据流转过程中涉及数据类型的基础上，确定不同类型的数据归属主体。

数据价值开发在根本上并不取决于传统的产权定性，而是通过多方的市场参与，达成数据共享利用，促进价值生成的市场共识规则。数据要素具有数字化、网络化、智能化等较强的技术性特征，在解决配置数据要素权益问题时，隐私计算、区块链等技术工具以及包含各类技术方案在内的工业数据空间等解决方案也可以发挥积极作用。

以隐私计算及区块链作为推进数据交易流通的主要抓手

近年来，通过隐私计算及区块链等技术变革传统数据流通范式，在保护数据安全的同时实现多源数据跨域合作，也可在一定程度上规避数据产权争议，受到广泛关注。

隐私计算技术的出现能够很好地平衡数据价值挖掘与隐私保护间的矛盾问题，成为实现数据交易流通的有效技术手段。常见的实现隐私计算的技术路径包括联邦学习、多方安全计算、可信执行环境。隐私计算能够在处理和分析计算数据的过程中保持数据不透明、不泄露、无法被计算方以及其他非授权方获取。在隐私计算框架下，参与方的数据不出本地，在保护数据安全的同时实现多源数据跨域合作，破解数据保护和融合应用难题。2020年10月，Gartner将其列为2021年企业应用的9项重要科技趋势之一。自2018年开始，隐私计算成熟度迅速提升，在我国加快培育发展数据要素市场、数据安全流通需求快速迸发的推动下，隐私计算的应用场景越来越多。在金融领域，隐私计算以营销、风控端（反欺诈、反洗钱等）为主要落地场景；在政务领域，隐私计算可以在一定程度解决政务数据孤岛问题，提高政府治理能力；在医疗领域，隐私计算可以对不同数据源进行横向和纵向的联合建模，保证各方医疗数据安全。

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