在数字经济蓬勃发展的当下，数据流通成为关键，但其中的合规问题也日益凸显。本研究致力于建立一套科学合理的数据流通合规性评估理论框架，以推动数据合规高效流通。​

当前，我国数据要素市场规模快速增长，数据产权制度加速实践，隐私计算等前沿技术商业化进程加快，数据跨境治理体系不断完善，《数据安全法》《个人信息保护法》等法规相继出台，奠定研究基础。本课题探究了深圳数据交易动态合规体系、上海政府数据开放平台等典型案例，梳理数据交易、开放共享、跨境流通等环节的合规创新实践。研究表明，数据流通领域存在评估标准不统一、数据权属界定不清、合规技术适配性差等问题。为此，本研究旨在构建科学的数据流通合规性评估理论框架，提出实用且前瞻的合规指引。

数据流通合规性评估理论框架设计是本课题的研究核心。本研究将数据流通界定为数据于多元主体间的动态流转过程，涵盖数据开放、共享、交易等多元形态。典型应用场景包含数据资源入表、资产登记及产品交易等，各场景下合规评估的侧重点呈现显著差异，需建立差异化的评估标准与方法。

在三类典型场景下，评估体系与审查机制各有侧重：​

数据资源入表：聚焦数据来源合规性与处理使用合规性两大核心维度。采用数据边界界定、合规路径追溯等基本方法，通过内部自查、审计核验、技术检测、法律审查四位一体的审查机制，确保数据入表全流程合规。​

数据资产登记：从登记目的合法性、主体资质合规性、流程操作规范性等维度构建评估体系。依托权属关系确认、信息准确性校验、状态实时性监测等方法，建立“形式审查+实质审查”双轨制审查模式，夯实资产登记法律效力。​

数据产品交易：围绕主体资格合法、交易标的合规、流通流程规范、安全管理有效四大维度开展评估。运用交易主体资质审核、标的合规性验证、流通环节追溯、安全风险评估等方法，形成数据供方自审、第三方法律核查、监管机构抽检的多层级审查体系，保障交易活动合法有序。​  在理论框架设计维度，其构成要素涵盖四个核心层面：一是底层基础要素，包括组织保障机制、制度规范体系与技术支撑架构；二是评估基本原则；三是数据流通相关要素；四是评估内容、流程及依据。在具体实施路径层面，评估依据的构建需遵循类别划分、行业层级差异及实践需求进行系统梳理；制度体系建设强调合理性原则，需统筹规划组织架构优化与制度规范完善。同时，需对数据流通类型进行全面清查，精准识别并梳理数据流通模式与链路结构，深入剖析流通场景特征，进而构建包含通用评估指标与行业特殊评估维度的多层次评估内容体系，并建立动态更新机制以确保评估体系的时效性与适应性。​

本研究构建的数据流通合规性评估理论框架，为数据流通参与方提供了系统的合规评估思路与方法，对规范数据流通秩序、推动数字经济发展具有重要意义。