这个我知道，答案都来自报告《数据治理研究报告：数据要素权益配置路径（2022年）》，如果有兴趣了解更多相关的内容，请下载原报告阅读。
1.类型化思路
不同类别数据要素的权益配置具有不同的解决思路，推 进节奏也不尽相同，无法采用统一化的解决方案，需要因类 施策，实现数据要素权益配置规则构建的准确、周延与完整。 为此，数据要素权益配置需要以不同种类、不同级别的数据 为基础进行讨论，采取差异化权益配置方式，确定区分保护的模式。
2.价值化思路
实现数据价值释放只有数据充分融合，流动于各主体之 间，进行开发利用的方式才能实现。为此，不可过度强调数 据权利归属问题而忽略了数据作为生产要素这一关键特性。 数据要素权益配置的实现方式必须符合当前经济发展的特 征，应沿着数据产业链创造或者数据价值形成的路径展开， 鼓励利用数据创造价值的行为，构建开放、发展的数据要素 权益配置体系。
3.场景化思路
数据要素权益配置既要摆脱数据产权理论上的学理争 执，又要摆脱数据产权分配“非此即彼”的思维束缚，摒弃 “套模具”的方法，另辟蹊径，使用“搭积木”的方案，围 绕不同场景下，数据处理活动产生的互动关系，不断分步式 探索，从特殊性中归纳普遍性，积累权益配置规则，逐步建 成涵盖多维度、多层次的规范体系。
1.采用分类分级推进权益配置：差异化的配置方案
数据要素涉及的权益主体广泛，为促进各类数据要素高 效利用，需要着力推动数据分类分级，根据不同数据的属性 和特点，制定差异化的权益配置方案。
从理论层面来看，数据分类和数据分级是按照不同的依据进行的。数据分类是把具有共同属性或特征的数据归并在 一起，纳入不同的分级保护体系之中。数据分级侧重于划定 数据所具有的某种后果性标准，并构建相应的保护措施。也 就是说，分级和分类并非简单并列的关系。对数据进行分类 有多种维度，不同维度各有价值，选择的维度取决于数据分 类的目的；而分级是安全管理视角下，依据重要性和影响程 度进行的划分。一般按照数据对国家安全、公共利益或者个 人、组织合法权益的影响和重要程度，将数据分为一般数据、 重要数据、核心数据。
从实践层面来看，数据分类分级往往 难以进行清晰划分。尽管二者的定义分开来看是较为清晰的， 但一起使用时，便存在对二者之间关系的争议和困惑。数据 分类分级并非一直以固定搭配出现在我国法律文件中。《网 络安全法》和《个人信息保护法》中使用的表述是“分类”， 而《数据安全法》中使用的表述是“分类分级”。而目前，对 于数据分类分级工作，缺乏国家层面的法律来明确其顺序关 系。
2.公共管理环境下的权益配置：打造公共数据资源池
当前，公共数据要素配置机制的痛点在于公共数据的开 放性不足。前文已说明，应当将公共数据权益配置给政府， 这为政府展开公共数据开放利用提供了正当性基础。在公共 管理环境下，政府需要利用公权力机关的地位解决数据供给 侧问题，通过建设数字基础设施，加强资源流通和整合，推 动公共数据进入数据要素市场，建设、维护并扩大公共数据 资源池。
3.商业应用环境下的权益配置：控制格局下的流动规则
在商业应用环境下，数据已经成为企业的重要资产，对 企业数据权益应当进行合理保护。正如上文所述，应当承认 数据处理者对于企业数据加工之后所形成的财产性利益，以 维护其对企业数据的控制力。但同时，考虑到企业数据的集 中与垄断现象越来越明显，应在保护数据处理者权益的基础 上，推动企业数据的共享与重新使用。
