在数据流通方面，中国正在建立数据分类分级授权使用规范和标准体系，采取开放、共享、交换、交易等方式流通数据。同时对公共数据政府指导定价、企业与个人信息数据市场定价的模式和数据安全管理认证制度进行规范，保障数据流通的落地。
在数据交易方面，“数据二十条”提出，“统筹构建规范高效的数据交易场所”，“鼓励各类数据商进场交易”，数据交易需要有平台支撑，从中央到地方的相关政策均表示鼓励数据交易场所或平台的建设。各类数据交易场所应运而生。
报告指出，尽管中国数字经济蓬勃发展，但多数政策的发布与交易所的建立均集中在近两年，数据交易和流通仍处于发展初期，在发展过程中仍面临一系列难题。如上海数据交易所发布的《2022年全国数商产业发展报告》中提出，目前数据交易存在“确权难、定价难、互信难、入场难、监管难”等关键共性难题。
“数据权利冲突”的复杂性，是导致数据确权难的根本原因。报告详细分析了四个方面因素。
一是基础概念不清导致的冲突。数据权利冲突的首要原因，是缺乏对数据、信息、权利等基本概念的一致性定义、共识性理解。
二是混合权利主体导致的冲突。数据确权难，与数据的“混合权利主体”特性紧密相关。企业数据资源，是典型的多种主体混合权利的集合体，企业数据经营活动全过程，包含数据生成过程的多元主体、数据处理过程的多维主体、数据权利治理的多方主体。有效识别数据权利主体，是企业数据确权路径中的重要环节。
如何理解企业数据生产环节的多元主体？信息通过电子化记录产生数据的过程，至少涉及两种类型的主体，即信息源主体（单一或多个）、电子化记录主体。数据生成环节对数字技术具有依赖性，即计算机及网络传输设备、操作系统及应用软件等。企业从事数据电子化记录和处理过程中，需要各类数字技术产品与服务方的参与。因此，企业数据中既涉及信息源主体、还涉及到电子化记录处理主体等，是造成了数据生产环节多元主体共存的现状原因之一。而如何界定各方对共同作用产生数据的权利，是数据权利主体冲突的一个分析难点。
企业在数据处理过程也存在多维主体。企业数据经营活动，导致数据客体、数据主体及权属持续动态变化。企业对信息和数据的处理活动，如收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等行为，会不断增加数据源主体、信息处理主体，因此企业数据权利主体呈现多维特性。如何针对数据处理过程的多维主体，进行权益界定与分配，是企业数据混合界权的难点。
此外，企业数据权利治理中存在多方主体。企业数据关系到企业经济利益，又可能影响个人和其他组织权益，甚至国家主权利益，解决权利冲突的企业数据权利治理活动，需要企业内部权力部门与外部社会权力机构共同作用。个人、企业、协会组织，以及立法、司法、行政等公权力机构，都是企业外部数据权利治理的主体。
三是数据权利理论导致的冲突。
权利理论的一些基本观点尚未形成共识。在数据权利理论方面，中国学界提出的权属主要是围绕人格权、财产权、隐私权、商业秘密权、知识产权等权益主张，不足以涵盖数权世界中的动态结构和多元欲求。数据产权理论，是否适应人工智能技术发展，有学者提出数据与所有权逻辑具有内在冲突，基于数据的特征对数据不能作类似有体物那样的所有权安排。需要选择恰当的数据权利理论，解决当前和未来数据权利冲突。
四是数据市场制度导致的冲突。数字技术快速发展，加剧权利制度冲突。数据权利需要来自于社会体制的认可与保障，但法律制度所确立的权利边界的模糊性，和相较于社会发展的滞后性，成为引发权利体系冲突的重要原因。此外，各国政策法规制定，围绕“数据安全保护、促进信息利用、规范市场发展”三个方向权衡，不同权力部门间利益博弈还会引发制度内部冲突。
识别企业数据权利主体 根据数据活动分析作为突破口
解决“数据权利冲突”难题，企业需要适合的理论与方法体系支撑。
清华大学技术创新研究中心数权经济研究室利用霍菲尔德理论塑造了一套全面的企业数据“精准确权路径”：企业针对具体业务、场景中的数据资源，可以通过三个步骤界定数据权属：精准识别数据权利主体，清晰定义权利关系，为权利关系获得法律认可与保护找到依据。
如何理解企业数据“精准确权路径”在实践中的落地？
报告指出，识别企业数据权利主体，可以将数据活动分析作为突破口，结合数据特性，划分为数据生产环节、信息处理过程、权利关系治理三大类型。
第一层数据生产活动，主要是基于数字技术的采集、存储和传输(提供)三类行为（信息以计算机二进制格式被装入数据油桶和管道中保存、转运，而非对信息内容的加工使用）。
第二层是指“信息价值体”的处理活动。针对信息内容的处理活动，按照目的划分为分配、加工、使用三类行为。相较于第一层数据活动，决定数据的保存方式和持有者，第二层针对信息的活动，则决定谁可以获取信息及其价值，以何种方式加工和使用信息。企业数据业务包含的信息来源主体多样，信息加工使用过程涉及内外部各种主体，叠加造成权益主体多维性。
第三层是指“权利关系体”的治理活动。企业数据是混合权利的集合体，需要通过内外部治理解决权利冲突。规范、监管和解纷是三种最主要的治理活动，企业内部通过构建权力治理架构，如数据经营战略、业务、管理等部门，应对内外部数据权利冲突。社会权力主体和国家公共权力机构，如立法、行政、执法、司法机关等，是企业数据权利治理的外部主体。
“数据三体”模型根据数据活动目的，自下而上分为“数据层、信息层、权利层”三个层级，每个层级提炼了三种最重要的数据活动分类，构建数据权利主体分析工具。
数据权属相关案件数量激增 企业应平衡私权利约定与公权力保护
基于数据三体模型，根据企业最主要的数据社会活动创设九种基础权能，不同企业根据自身的情况结合外部市场变化，可以完善和调整权能框架。
主要角色包括：一阶数据的提供者、采集者、存储者，统称为数据物质“持有者”；二阶信息的加工者、分配者、使用者，统称为信息价值“经营者”；三阶治理的规范者、监管者、解纷者，统称为数据权利“规治者”。企业数据权能基础架构，按三个层级自下而上构建，每个基础权能相对独立又相互关联，低阶权能是高阶权能实现的基础，高阶权能是低阶权能的约束。其中一阶采集者、二阶分配者、三阶监管者，是数据权能配置决策的核心角色，纵向构成了企业数据权能体系的支柱。
报告指出，企业数据权能基础框架可以绘制企业数据经营活动的产业链图谱，基于数据活动识别出内外部相关数据权利主体；明晰企业数据业务及管理组织架构，根据业务发展和监管需要调整优化公司、部门和岗位的职责范围；确定业务开展相关确权、合规等必要环节，快速搜集影响业务收益、成本、风险的关键因素提升决策效率。
报告强调，符合不同地区数据法律制度，是企业数据确权的终极挑战。企业在不同国家或地区开展数据业务或者涉及数据的经营活动，都会面临两大问题，数据经营活动的合法性基础、数据处理行为的合规性评估。从企业角度为了规避外部公权力治理带来的潜在经济损失和刑事责任，内部倾向更加严格和保守的数据管控模式，客观造成数据流通的困境，不利于数据价值的发现。数据市场公权力治理体系尚不完备，企业数据权能体系的合法合规性判断缺乏明确依据，是数据市场化流通困境的首要原因。
“规范确权路径”必须依赖出台新的法律对数据权属进行逐一细化认定，首先要形成统一的理论，以及较长时间的立法过程。但司法部门正面临数据权利冲突这一社会新兴问题挑战，数据权属相关案件数量激增，如何应对当前数据要素市场、数字经济和数字治理对数据权属界定规则的现实需求，已经成为极为紧迫的问题。
目前，针对立法的滞后性，最高人民法院给出了司法创新解决路径，进一步完善互联网新兴领域裁判规则，针对数据权属与交易、算法规制等前沿司法问题方面做出积极回应，通过个案裁判确立行业规范和行为标准，推动将个案裁判规则转化为立法规范、政策要求。
在企业端，企业数据实现精准确权要平衡私权利约定与公权力保护。首先，企业依据我国现有知识产权、反不正当竞争、反垄断等现有法律法规，根据业务创设司法体系认可的数据权能体系，尽可能将数据权利和权益纳入公权力保护之内。其次，企业采用供需双方合同方式约定权利义务，基于合同私权利自治，符合现代法律制度发展规律，可以解决相当一部分权利冲突问题。现有法律体系认可的基于协议合同等形式构建数据权利法律关系，在数据权属产生争议时，可以成为法院裁决可采纳的证据依据，企业数据权利和权益可以有效获得司法制度的保护与救济，突显了“精准确权”路径对于企业数据权利保护的实用性。
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