曹普华：数据分类分级是安全治理前提

作为我国第一部有关数据安全的专门法律，《中华人民共和国数据安全法》将于9月1日起施行。该法的落地，意味着数字安全受到高度重视，为数字经济发展保驾护航。

作为数字经济和信息社会的核心资源，数据被认为是继土地、劳动力、资本、技术之后的又一个重要生产要素，在企业数字化转型中发挥重要作用，并对国家治理能力、经济运行机制、社会生活方式等产生深刻影响。近年来，全球经济数字化发展趋势愈加明显，以大数据、人工智能等新技术为代表的数字经济规模持续扩大，成为经济发展新动能。与此同时，数据安全的重要性愈发凸显。依法采取严密的监管措施，保障数据安全无虞，有利于为数字经济发展夯实安全基础，为国家安全和公共利益保驾护航。

数据是信息的载体，数据不是死的，而是在不断地流动，并产生了巨大的商业价值。对数据而言，开放才有意义，但开放的前提则是安全。由于不同类型的数据，其级别和价值均不同，不能等同视之，应根据数据的重要性、价值指数，予以区别对待，因此数据安全法提出建立数据分类分级保护制度。

数据分类是为了规范化关联，分级是安全防护的基础，不同安全级别的数据在不同的活动场景下，安全防护的手段和措施也不同。比如关系国家安全、国民经济命脉、重要民生、重大公共利益等数据属于国家核心数据，将实行更加严格的管理制度。

分类分级是数据全流程动态保护的基本前提，不仅是数据安全治理的第一步，也是当前数据安全治理的痛点和难点。数据安全建设需要针对数据的收集、存储、使用、加工、传输、公开等各个环节，进行数据安全风险的监测、评估和防护等，需要用到权限管控、数据脱敏、数据加密、审计溯源等多种技术手段。只有做好了数据分类分级工作，才能进行后续数据安全建设。2016年，贵州省出台《政府数据　数据分类分级指南》，定义了政府数据的分类分级原则和方法。今年以来，上海市、武汉市和浙江省等多地，分别发布了公共数据开放分级分类的试行指南。这些探索，为数据安全建设积累了有益经验。

数据作为生产要素，具有标准化、非同质性、快速折旧、价值聚合、交互特性等特征，需要在国家统一部署下，保障数据要素的有序自由流动，实现市场有效配置，激发数据要素的市场价值。目前，各地在数据治理、数据分类分级领域的积极实践意义值得肯定，但要防止出现地方分类分级标准不一，造成数据市场地方割裂现象，避免阻碍数据要素的自由流通，以防数据要素的价值打折扣。

如今，数据安全法即将正式实施，应在地方立法探索数据分类分级的基础上，不断总结实践经验，通过完善有关制度，督促各地区、各部门以及相关行业、领域确定重要数据具体目录，加快建立全国统一的数据分类分级标准，实现数据要素市场统一、全国一盘棋。可通过颁发行政法规的方式，进一步细化规则、量化标准，便于地方执行。

针对某些领域出现的一些具体问题，可由有关部门出台司法解释，形成具有法律效力的制度，从而依法解决。比如，此前最高法关于规范人脸识别的司法解释，就对人脸识别数据的采集、应用等加以明确。同时，鼓励市场主体、行业协会、政府机构共同搭建数据交易平台，让数据要素充分自由流通，更好地发挥数据价值，促进数字经济发展，为建设数字中国提供优质服务。此外，还应加强执法环节的监管力度，对违规行为施以严厉处罚，以达到法律的震慑力。

（作者系湖南省社会科学院党组书记、院长）