数据要素流通与跨境数据治理发展研究报告

数据要素流通与跨境数据治理发展研究报告

编制单位：淞基科技（上海）有限公司、淞基信息通信研究院
编制时间：2026 年 6 月

数据来源说明

本报告数据及信息主要来源于国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家市场监督管理总局等国家主管部门公开政策文件、统计公报；全国数据要素市场化配置改革试点成果、行业白皮书、第三方权威咨询机构调研数据；国内外主流学术期刊、国际组织发布的全球数字经济、数据治理相关报告；国内头部数字科技企业、数据服务商公开技术方案与实践案例。报告中趋势分析、观点研判均基于公开可查资料整合梳理。

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本报告仅为行业研究、学术交流与参考使用，不构成任何商业决策、法律意见、投资建议及合规指导。报告内容均来源于公开信息，编制单位力求数据、观点客观准确，但不对内容的完整性、时效性、绝对准确性作出任何明示或暗示担保。任何主体依据本报告内容开展经营、合规、跨境数据传输等相关活动所产生的一切风险与责任，均由该主体自行承担，本编制单位不承担任何连带法律责任。未经本单位书面允许，本报告不得 篡改、节选、商用、二次传播及用于违规场景。

一、绪论

1.1 研究背景与意义

在全球数字经济深度发展的当下，数据已然成为驱动产业升级、经济增长与社会变革的核心新型生产要素，其战略价值等同于传统生产资料，深刻重塑着全球产业分工、贸易形态与国家治理体系。随着国内数字产业规模化发展，以及企业全球化经营、跨境电商、国际服务外包、跨国产业链协同等业态持续扩张，数据跨主体、跨行业、跨地域乃至跨境流动成为常态。海量的政务数据、产业数据、消费数据、供应链数据在全球范围内流转，不断释放要素价值，也让数据要素流通与跨境治理上升为国家层面的重要议题。

我国高度重视数据要素市场化改革与数据安全治理工作，先后出台《数据安全法》《个人信息保护法》《网络安全法》等基础性法律法规，《中共中央 国务院关于构建数据 基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（简称 “数据二十条”）更是从顶层设计层面搭建起数据产权、流通交易、收益分配、安全治理的整体框架，各地数据交易所、数据交易中心相继落地，数据要素市场进入规范化、体系化发展新阶段。

但数据本身具备可无限复制、非实物形态、隐私关联性强、权责边界模糊等独有特征，相较于土地、资本、劳动力等传统生产要素，其流通规则、交易模式、安全管控逻辑更为复杂。一方面，国内数据产权界定不清、市场化定价机制不完善、交易规则不统一等问题，制约数据要素自由流通与价值变现；另一方面，跨境数据流动直接牵扯数据主权、国家安全、公共利益与个人合法权益，不同国家和地区基于自身国情、法律体系与发展诉求，制定差异化的数据管控规则，形成复杂的全球数据治理格局。同时，个人信息泄露、数据滥用、非法跨境传输等风险事件频发，倒逼行业持续强化安全技术能力与合规管理体系。

在此背景下，系统梳理数据产权、定价、交易的运行逻辑，剖析数据出境合规要求、个人信息保护体系，解读数据安全核心技术应用方向，研判全球数据治理规则演变趋势，对于国内市场主体合规开展数据交易、安全推进跨境数据业务、参与全球数字经济合作具备极强的现实意义。本报告立足国内产业现状与政策框架，结合国际规则与技术实践，全面解析数据要素流通与跨境数据治理全链条内容，为行业发展提供参考。

1.2 研究框架与核心维度

本报告以数据要素流通和跨境数据治理为两大主线，串联全产业链关键环节，整体研究维度分为六大板块。第一部分聚焦数据要素基础制度，围绕数据产权、市场化定价、场内场外交易模式展开分析，厘清数据要素市场化运行的底层逻辑；第二部分针对跨境场景，详解我国数据出境全流程合规体系、适用场景、评估要求与实操难点；第三部分围绕个人信息保护，结合现行法律要求，阐述全生命周期保护体系与落地实践；第四部分聚焦技术层面，深入分析数据脱敏、数据溯源、隐私计算三大核心安全技术的原理、应用场景与产业价值；第五部分梳理全球主流经济体的数据治理规则、监管模式与博弈态势；最后结合当前行业痛点，总结发展趋势并提出针对性发展建议。

1.3 行业发展总体态势

当前国内数据要素市场正处于制度搭建向规模化落地过渡的关键时期。全国多地开展数据要素市场化配置综合改革试点，省级、市级数据交易平台布局基本完成，数据产品种类不断丰富，交易规模逐年增长。但整体来看，市场仍以试点探索为主，标准化、规模化、常态化交易尚未全面形成，产权、定价、收益分配等核心机制仍在持续打磨。

在跨境数据领域，伴随我国对外开放持续深化，跨境数据流动需求持续走高，跨境电商、跨境金融、跨国制造、国际物流等行业成为跨境数据传输的主力领域。与此同时，监管体系持续收紧，数据出境安全评估、个人信息跨境提供认证、数据分类分级管理等制度全面落地，“安全优先、合规为本” 成为跨境数据业务的基本准则。

技术层面，数据安全技术迭代速度持续加快，脱敏、溯源成为企业基础安全配置，隐私计算作为兼顾数据流通与数据隐私的创新技术，落地场景从金融、政务逐步拓展至医疗、零售、供应链等多个领域，技术商业化进程不断提速。放眼全球，数据治理呈现 “规则分化、阵营分明、博弈加剧” 的特征，各国在数据开放、跨境流动、安全管控之间权衡取舍，不同治理模式并行发展，也为我国企业出海、国际数据合作带来新的挑战与机遇。

二、数据要素基础制度：产权、定价与交易体系

数据产权、定价机制、交易模式是数据要素市场化流通的三大支柱，也是 “数据二十条” 明确的核心改革方向。传统生产要素拥有清晰的所有权、使用权、收益权边界，而数据依托载体产生、可多方复用、易流转复制，天然存在权属界定难题。唯有建立适配数据特性的产权制度、科学合理的定价体系、规范有序的交易规则，才能真正激活数据要素价值。

2.1 数据产权制度构建与界定规则

2.1.1 产权制度顶层设计

结合我国法律框架与产业实际，现行数据产权体系摒弃了单一所有权模式，确立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权分置的产权架构，这也是适配数据要素特性的核心创新。该架构区分了原始数据、加工数据、数据产品三类形态，划分不同主体的权利边界，既保障数据来源方的合法权益，也认可数据加工方、运营方的劳动价值，为数据流通扫清权属障碍。

对于公共数据而言，其所有权归属国家，各级政府部门、事业单位依法享有持有权，在履行法定职责范围内使用数据，按照规定向社会开放共享；企业生产经营产生的企业数据，企业依法享有数据资源持有权，可自主开展加工、使用与产品化运营；自然人相关的个人信息数据，个人享有信息权益，任何主体收集、处理、流转个人信息，必须获得合法授权，不得非法侵占、滥用。

2.1.2 权属划分实操难点与落地路径

在实际业务场景中，混合数据的权属界定是最大难点。产业链协同场景下，多方主体共同采集、整合、加工数据，原始数据来源复杂，权利归属容易产生纠纷。同时，数据经过多次加工、融合、脱敏、建模后，原始形态发生改变，权属追溯难度大幅提升。

针对上述问题，行业逐步形成配套落地规则：一是依托数据分类分级，对不同等级数据设置差异化的权利约束，高敏感数据严格限定使用范围与流转主体；二是通过合同约定方式，在数据合作、数据共享、数据交易前期，明确各方持有、使用、经营、收益的权利与责任；三是依托数据溯源技术，记录数据全流转轨迹，作为权属判定、纠纷处置的技术依据。当前，各地试点地区也在不断细化地方规则，针对政务数据、产业数据、社会数据分别制定权属管理细则，推动产权制度从政策文件走向实操应用。

2.2 数据要素市场化定价机制

定价是数据实现市场交易、价值变现的核心环节。数据属于无形商品，不存在统一的成本核算标准，价值会随使用场景、使用频次、数据时效、数据精度发生动态变化，无法直接套用传统商品的定价模式。目前国内数据市场形成了多种定价模式并行的格局，整体分为成本导向、价值导向、供需导向三大类。

2.2.1 主流定价模式

成本导向定价主要适用于基础类数据产品，以数据采集、清洗、脱敏、存储、运维等人力与技术成本为基础，叠加合理利润确定价格，该模式计算简单、风险较低，多用于标准化通用数据，也是早期数据产品的主要定价方式。价值导向定价聚焦数据为采购方带来的实际商业价值，结合数据对企业降本增效、营收增长、风险防控的贡献度定价，常见于行业专项数据、建模分析数据、风控数据等高价值产品，定价弹性较大。

供需导向定价则依托交易平台，由市场供需关系自主调节价格，部分数据交易所采用挂牌竞价、协议定价、撮合定价相结合的模式，根据市场热度、数据稀缺性动态调整价格。除此之外，针对高频复用、批量使用的数据，还衍生出按次收费、按流量收费、年度包年授权、分级授权等阶梯定价形式，适配不同客户的使用需求。

2.2.2 定价现存问题与优化方向

现阶段数据定价体系仍存在明显短板，全国尚未形成统一的定价标准与评估体系，同类数据产品在不同地区、不同交易平台价格差异较大，市场公允性不足。同时，数据价值评估缺乏量化指标，主观判断占比偏高，容易出现高价虚标、低价倾销等乱象。此外，数据时效性极强，部分金融、舆情、供应链数据具备 “过期贬值” 特性，动态调价机制不完善也制约市场良性发展。

未来定价体系的优化方向，将围绕标准化、量化化、动态化推进。一方面，行业协会、交易平台联合制定数据产品价值评估规范，建立包含数据体量、精度、时效、合规等级、应用场景在内的量化评估指标；另一方面，依托交易大数据搭建价格监测体系，形成行业价格参考区间，引导市场合理定价；同时针对不同类型数据，区分静态数据、动态实时数据、历史归档数据，制定差异化的动态调价规则。

2.3 数据交易模式与市场运行现状

国内数据交易分为场内交易与场外交易两大形态，场内交易以各地官方数据交易所、数据交易中心为载体，场外交易则是企业之间、政企之间直接开展的数据共享、授权、合作，两类模式互为补充，共同构成数据流通市场。

场内交易是监管重点引导的规范化交易模式，交易标的以合规加工后的数据产品、数据服务为主，严禁交易原始敏感数据、未脱敏个人信息、涉密数据。交易流程包含数据产品合规审核、上架挂牌、需求对接、合同签订、交付结算、存证备案等全环节，交易平台承担合规审查、交易撮合、存证追溯、风险管控等职责。目前全国已建成多家省级及区域性数据交易机构，交易品类覆盖政务服务、工业制造、金融风控、商贸流通、交通物流等数十个行业，场内交易规模逐年稳步提升。

场外交易是当前市场流通的主要形式，广泛存在于产业链上下游企业、合作机构之间的数据共享与授权使用。该模式灵活性高、交易效率快，但也存在合规管控薄弱、交易留痕不足、权责约定不规范等问题，部分场外交易存在数据来源不合规、过度收集个人信息、非法流转敏感数据等风险。

从交易标的来看，市场交易的主流并非原始数据，而是经过加工、脱敏、融合后的数据产品、数据服务、数据模型，这也是兼顾流通价值与数据安全的必然选择。随着监管趋严，无论场内还是场外交易，合规审查都成为前置必要环节，数据来源合法性、内容脱敏程度、使用范围限制成为审查核心。整体而言，国内数据交易市场正从 “野蛮生长” 转向 “合规优先”，规范化程度持续提升，但交易活跃度、产品丰富度、跨区域流通能力仍有较大提升空间。

三、数据出境合规体系与全流程管控

随着我国企业全球化布局加速，跨境电商、跨国企业经营、跨境投融资、国际科研合作、海外供应链管理等场景产生大量跨境数据传输需求，数据出境成为众多企业的常态化业务。数据出境直接关联国家安全、公共利益、个人信息权益，也是全球数据治理博弈的焦点领域，我国已构建起分层分类、全流程闭环的出境合规监管体系。

3.1 数据出境监管框架与核心法律法规

我国数据出境监管以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》为基础，配套《数据出境安全评估办法》《个人信息出境标准合同办法》《数据分类分级规则》等专项制度，形成 “分类监管、分级管控、多路径合规” 的整体架构。监管核心原则为保障数据自由有序流动，守住国家安全、数据安全、个人信息安全三条底线，针对不同数据类型、出境场景、主体规模设置差异化合规路径。

按照数据敏感程度，监管将数据划分为一般数据、重要数据、核心数据。核心数据关系国家安全、国民经济命脉、重大公共利益，实行最严格管控，原则上禁止违规出境，确有必要出境的，需经过国家层面严格审批；重要数据出境必须履行数据出境安全评估程序；一般商业数据、非敏感公共数据，在满足基础安全条件下可正常流转。针对个人信息跨境提供，单独设置标准合同、安全评估、认证三条合规路径，实现个人信息跨境传输的专项管控。

3.2 主流数据出境合规路径及适用场景

结合现行规则，企业数据出境主要分为四大合规路径，不同路径对应不同适用范围、办理流程与监管要求。

第一，数据出境安全评估。这是适用范围最广、管控等级最高的路径。适用情形包括：处理大量个人信息的平台企业向境外提供个人信息；向境外提供重要数据；关键信息基础设施运营者数据出境；国家网信部门规定的其他需要评估的场景。安全评估由国家互联网信息办公室牵头开展，企业需提交申报材料，包含数据出境场景、数据规模、数据类型、境外接收方资质、安全保障措施、风险处置预案等内容，评估周期较长，评估结果有效期固定，到期后需重新申报。该路径适用于中大型企业、高频次、大规模的跨境数据传输业务。

第二，个人信息出境标准合同备案。该路径主要针对中小微企业、小规模个人信息跨境提供场景，企业与境外接收方签署国家统一制式的个人信息出境标准合同，明确双方权利义务、安全保护责任、违约追责条款，完成线上备案后即可开展业务。标准合同流程简单、成本低、落地快，但有明确规模限制，一旦个人信息处理规模超出阈值，必须切换为安全评估路径。

第三，个人信息保护认证。由具备资质的第三方认证机构开展合规认证，企业通过认证后，可在认证有效期内依法向境外提供个人信息。该模式兼顾灵活性与合规性，适用于有长期跨境业务需求、内部合规体系较为完善的企业。

第四，特殊豁免与专项审批。针对国际科研合作、应急救援、跨境司法协作、国际援助等特殊场景，按照专项规定执行，简化流程或予以临时豁免，但同样要求落实安全保护措施。

3.3 数据出境全流程合规实操要点与风险防控

数据出境合规并非单一环节工作，而是覆盖事前评估、事中管控、事后追溯的全生命周期管理。

事前阶段，企业首先完成内部数据分类分级，全面梳理拟出境数据清单，精准区分核心数据、重要数据、一般数据、个人信息，严禁将核心数据违规出境。其次对照业务场景与数据规模，选择匹配的合规路径，提前筹备申报、备案、认证所需材料，同时对境外合作方开展尽职调查，核查对方的数据安全能力、当地数据监管规则，签订安全协议明确数据使用边界，约定不得二次流转、非法加工数据。此外，企业需完善内部制度，建立数据出境审批流程、权限管理体系。

事中阶段，严格按照审批、备案范围传输数据，不得超范围、超体量出境；对出境数据进行必要的脱敏、加密处理，降低敏感信息泄露风险；全程记录数据出境时间、流向、数量、用途，做到行为可追溯。针对实时跨境传输的数据，部署安全监测系统，实时拦截违规数据、涉密数据出境。

事后阶段，持续开展常态化合规自查，定期复核数据出境行为是否符合审批要求；建立风险应急处置预案，一旦发生数据泄露、境外违规使用数据等事件，第一时间采取阻断、溯源、上报等措施；按照监管要求定期提交合规报告，配合主管部门监督检查。

当前企业在数据出境环节的高频风险集中在数据分级不清、超范围传输、境外接收方管理缺失、留存日志不完整、个人信息未获得有效授权等方面。尤其是部分跨境电商、外贸企业，存在 “重业务、轻合规” 的思维，忽视个人信息与重要数据管控，极易触发监管处罚。

3.4 跨境数据流动区域差异与规则衔接难点

我国不同地区、不同行业的跨境数据需求存在明显差异。沿海外向型经济发达地区，跨境电商、外贸、涉外服务企业集中，数据出境频次高、体量庞大；内陆地区则以跨国制造、跨境科研数据流动为主，整体规模相对较小。行业层面，金融、医疗、互联网平台、跨境物流属于高风险、强监管行业，数据出境约束最多；传统制造业一般商业数据出境管控相对宽松。

同时，国内规则与境外属地监管规则的衔接是一大难点。多数国家和地区均出台本地数据保护法律，部分地区要求本地数据 “属地存储”，限制数据向外传输。国内企业开展跨境业务时，不仅需要满足我国出境合规要求，还必须遵守境外接收地的法律规则，双重合规叠加大幅提升了管理难度，也是当前跨境数据治理的核心挑战之一。

四、个人信息保护体系建设与落地实践

个人信息是数据要素中最特殊的品类，直接关联公民人格权益、隐私安全，是各国数据治理的重中之重。我国以《个人信息保护法》为核心，搭建起个人信息全生命周期保护体系，覆盖收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、删除等所有环节，同时将个人信息保护要求贯穿于境内流通与跨境传输全过程。

4.1 个人信息保护法律框架与核心原则

《个人信息保护法》确立了合法、正当、必要、诚信四大基础原则，明确处理个人信息必须取得个人单独同意，遵循最小必要原则，不得过度收集、强制收集无关个人信息。法律将个人信息划分为一般个人信息与敏感个人信息，生物识别、宗教信仰、医疗健康、金融账户、行踪轨迹等敏感个人信息，实行更加严格的保护规则，处理敏感个人信息不仅需要单独同意，还必须具备特定目的与充分必要性，同时采取强化安全保护措施。

除专项法律外，《网络安全法》《数据安全法》《消费者权益保护法》等法律形成配套约束，国家网信、公安、市场监管等多部门开展联合监管，常态化开展专项整治行动，针对 APP 违规收集个人信息、弹窗强制授权、过度索权、非法共享个人信息等乱象进行查处。目前，个人信息保护已经从单一法律要求，转变为企业合规经营的硬性底线。

4.2 个人信息全生命周期保护管理

个人信息保护贯穿数据全流转环节，每一个阶段都有明确的合规要求。在收集环节，企业必须明确告知用户收集信息的范围、用途、存储期限、共享对象，不得以拒绝服务为要挟强制用户授权，不得收集与业务无关的信息。对于未成年人个人信息，设置专项保护规则，落实监护人同意制度，从严管控收集与使用行为。

在存储与使用环节，企业需对个人信息进行加密存储，划分访问权限，做到 “最小权限访问”，防止内部人员违规窃取、泄露信息；限定个人信息的使用范围，不得超出用户授权的目的使用数据。在对外提供、共享、出境环节，必须再次获得用户同意，按照数据出境规则完成合规流程，禁止未经授权向第三方流转个人信息。

在注销与删除环节，保障用户的 “删除权”“注销权”，用户提出注销账号、删除个人信息申请时，企业需在规定时限内完成操作，并彻底清除相关数据，不得变相留存、隐匿个人信息。同时，企业必须制定个人信息泄露应急预案，一旦发生泄露事件，及时告知受影响用户、上报监管部门，并采取补救措施。

4.3 重点行业落地场景与典型问题

互联网平台、电商、金融、出行、医疗、线下零售是处理个人信息规模最大的六大行业，也是个人信息保护监管的重点领域。互联网 APP、小程序是个人信息收集的主要入口，过往普遍存在超权限申请通讯录、相册、定位等问题，经过多轮专项整治后，乱象得到明显遏制，但隐性收集、后台静默采集等新型违规行为仍时有发生。

金融行业涉及账户、征信、交易记录等高敏感个人信息，一旦泄露将直接造成财产损失，因此行业内部形成了极为严格的内控与技术防护体系，数据共享、跨境传输几乎全程闭环管控。医疗行业数据兼具个人隐私与公共卫生价值，院内数据共享、远程诊疗数据传输、医疗科研数据使用，都需要平衡利用与保护的关系。

当前行业共性问题主要体现在三个方面：一是授权机制不规范，捆绑授权、模糊告知等问题难以彻底根除；二是第三方合作管控薄弱，企业将业务外包后，对合作方处理个人信息的行为监管不足，容易出现数据泄露；三是数据留存管理混乱，超期存储个人信息现象普遍存在。针对上述问题，监管部门持续推进 APP 合规检测、个人信息保护认证、常态化巡检，倒逼企业完善内部管理体系。

4.4 个人信息跨境保护专项规则

个人信息跨境提供是个人信息保护与跨境数据治理的交叉领域，也是监管的核心焦点。除前文提及的安全评估、标准合同、第三方认证三大合规路径外，规则明确要求，向境外提供个人信息时，必须确保境外接收方具备不低于我国标准的个人信息保护能力。

对于大量处理个人信息的平台企业，监管实行从严管控，严禁未经评估擅自出境。同时，针对境外机构在境内收集个人信息的行为，同样适用我国法律，境外主体在境内开展业务，必须遵守国内个人信息保护规则，落实安全保护义务。在全球数字贸易往来日益频繁的背景下，个人信息跨境保护规则不断细化，既保障正常的跨境业务开展，也牢牢守住公民隐私安全底线。

五、数据安全核心技术：脱敏、溯源与隐私计算

技术是落实数据安全、平衡流通与保护的核心支撑。在数据要素流通、跨境传输、个人信息保护全场景中，数据脱敏、数据溯源、隐私计算三大技术应用最为广泛，分别承担 “去敏感化”“全程可追溯”“数据可用不可见” 的功能，构成多层次的数据安全技术体系。

5.1 数据脱敏技术

数据脱敏是应用最基础、落地最广泛的数据安全技术，核心原理是通过技术手段对身份证号、手机号、姓名、地址、交易信息等敏感字段进行变形处理，在保留数据可用价值的前提下，去除可直接定位到特定自然人、涉密主体的敏感信息，防止隐私泄露。

按照应用场景与处理方式，脱敏分为静态脱敏与动态脱敏。静态脱敏主要应用于数据出库、数据交易、数据共享、离线分析场景，对批量原始数据进行一次性脱敏处理，生成脱敏后的数据集，多用于场外数据共享、场内数据产品制作、数据出境前置处理。动态脱敏多用于业务系统在线访问场景，根据访问人员身份、权限、访问场景实时调整脱敏规则，内部管理员可查看完整数据，普通员工、外部合作方仅能查看脱敏后数据，实现权限与脱敏联动。

主流脱敏方式包括掩码屏蔽、部分替换、打乱重排、泛化处理、数值偏移等。掩码屏蔽是最常用的方式，例如将手机号中间四位隐藏、身份证号部分字段替换为星号；泛化处理则是将精准信息转为模糊信息，如将具体地址处理为所在城市，将精准年龄处理为年龄区间。

数据脱敏是数据交易、数据出境的前置必备环节，所有对外流转、跨境传输的包含个人信息、重要数据的数据集，原则上都需要完成脱敏处理。但目前行业存在 “过度脱敏” 与 “脱敏不彻底” 两大问题：过度脱敏会破坏数据价值，导致数据无法正常使用；脱敏不彻底则残留敏感信息，带来泄露风险，因此根据场景制定精细化脱敏规则，是技术落地的关键。

5.2 数据溯源技术

数据溯源旨在记录数据从产生、采集、加工、流转、交易、出境到销毁的全生命周期轨迹，实现数据来源可查、去向可追、责任可究，是数据产权界定、交易存证、跨境监管、风险追责的重要技术工具。

数据溯源技术体系主要包含日志存证、水印溯源、区块链溯源三大方向。日志存证是基础手段，通过系统日志记录每一次数据操作行为，留存操作人、操作时间、操作内容、数据流向等信息，多用于企业内部管理。数字水印分为明水印与暗水印，将专属标识嵌入数据内容之中，肉眼或常规读取无法识别，一旦数据被非法流转、泄露，可通过水印反向追溯源头，广泛应用于交易数据、跨境传输数据、企业内部核心数据防护。

区块链溯源是近年的主流发展方向，利用区块链不可篡改、分布式存证的特性，将数据流转全流程信息上链存储，日志、水印、交易合同、合规文件等内容同步存证，杜绝日志篡改、记录伪造等问题。在数据交易市场与跨境数据场景中，区块链溯源可同时满足权属存证、交易存证、出境行为存证多重需求，也是各地数据交易所重点部署的技术方案。

数据溯源不仅服务于安全防护，也为数据产权纠纷、违规出境、数据泄露等事件提供取证依据，随着监管对数据留痕要求不断提升，溯源技术已经成为大中型企业、数据交易平台的标准配置。

5.3 隐私计算技术

隐私计算是一类技术集合，核心目标是实现数据可用不可见、数据不动价值动，在不原始数据不出域、不泄露隐私信息的前提下，完成多方数据联合计算、联合建模、联合分析，完美解决数据流通与隐私保护之间的矛盾，是当前数据要素市场化与跨境数据合作的前沿技术。

隐私计算主流技术包含联邦学习、安全多方计算、同态加密三类。联邦学习允许多个参与方在本地留存原始数据，仅交互模型参数与计算结果，共同训练人工智能模型，各方数据全程不对外输出，广泛应用于金融风控、精准营销、智能医疗、供应链分析等场景。安全多方计算可实现多方协同运算，运算过程中各方数据均保持加密状态，运算结束后仅输出最终结果，适用于高敏感数据的联合统计、联合查询。同态加密则支持对加密后的数据直接进行计算，计算结果解密后与原始数据运算结果一致，加密状态下数据可流转、可计算，在跨境数据联合分析场景具备巨大应用潜力。

从落地场景来看，隐私计算早期主要应用于金融行业，银行、保险、征信机构之间开展联合风控，无需共享客户原始信息。目前技术边界持续拓展，政务数据融合、医疗科研、零售客流分析、跨境产业链协同等场景纷纷落地应用。在跨境数据领域，隐私计算可在不传输原始敏感数据的前提下，完成中外企业、机构之间的数据协同分析，大幅降低数据出境的合规风险与安全风险，也是未来跨境数据治理技术的重要发展方向。

整体而言，脱敏、溯源、隐私计算三大技术形成梯度防护体系：脱敏解决基础敏感信息去除问题，溯源解决行为留痕与追责问题，隐私计算解决高价值数据协同利用问题，三者结合构建起覆盖全场景的数据安全技术屏障。

六、全球数据治理规则格局与国际发展态势

全球数字经济一体化推动数据跨境流动成为国际常态，但基于数据主权、国家安全、产业竞争、法律文化的差异，世界各国和地区形成了截然不同的数据治理模式，规则分化、阵营博弈、标准竞争成为全球数据治理的核心特征。梳理主流治理规则、监管模式与发展趋势，能够为我国企业参与国际合作、布局海外市场提供参考。

6.1 全球主流数据治理模式分类

当前全球数据治理大致分为三大模式，分别对应不同的监管思路、数据流动规则与安全标准。

第一类为严格保护型模式，以欧盟为代表。欧盟以《通用数据保护条例》（GDPR）为核心，构建全球范围内最为严苛的个人信息与数据保护体系，强调个人数据权利至上，对数据收集、使用、跨境传输设置极高门槛。欧盟推行数据跨境 “充分性认定” 制度，仅与被认定为具备同等保护水平的国家和地区自由流动数据，未通过认定的区域，企业必须采用标准合同、约束性企业规则等补充合规工具。该模式优先保障隐私权益，对数据跨境流动形成较强约束。

第二类为市场开放型模式，部分经济体坚持数据自由流动理念，减少行政性管控，依托市场规则与行业自律开展治理，对一般商业数据跨境流动限制较少，侧重依靠事后监管处置数据安全与隐私问题。该模式充分释放数据要素的流通价值，适配外向型数字经济发展，但个人信息、数据安全防护强度相对较弱。

第三类为安全与发展平衡型模式，我国属于此类模式。立足自身发展阶段与国家安全需求，坚持安全可控、有序流动的核心思路，区分数据类型、场景、主体实施分类分级监管，既不盲目封闭数据流动，也不放任无序跨境传输，在保障国家安全、个人权益的基础上，最大限度发挥数据要素价值，兼顾数字经济发展与数据安全两大目标。

6.2 重点区域规则特征与跨境流动规则对比

欧盟 GDPR 影响力辐射全球，其规则被众多国家和地区借鉴参考，核心特点是权责划分清晰、处罚力度极大，企业一旦违规将面临高额罚款。在跨境数据方面，欧盟严禁向保护水平不足的区域随意传输个人数据，境外企业面向欧盟市场开展业务，必须严格遵守 GDPR 要求，这也是我国出海企业首要面对的境外合规规则。

部分东南亚、拉美新兴经济体，数字经济发展速度较快，数据治理规则仍处于完善阶段，整体监管尺度相对宽松，数据跨境流动限制较少，但近年来也在逐步出台数据保护、数据本地化存储相关法规，监管收紧趋势明显。这些区域是我国跨境电商、外贸企业的主要海外市场，规则动态变化需要企业持续跟踪。

整体来看，全球范围内数据本地化存储成为越来越多国家的选择，各国逐步要求关键行业、敏感领域数据在本地存储，限制大规模原始数据跨境出境，这也成为全球跨境数据流动的主流趋势。同时，个人信息保护、数据安全的全球共识逐步形成，基础保护原则趋于一致，但具体执行标准、监管强度仍存在巨大差异。

6.3 全球数据治理博弈与国际合作趋势

数据不仅是经济要素，更是国家数字主权的重要载体，因此全球数据治理始终伴随着规则博弈。各大经济体围绕数据跨境流动规则、数据产权、数据征税、数字市场准入等议题展开博弈，不同治理阵营之间的规则壁垒逐步显现，全球尚未形成统一通用的数据治理国际规则。

在博弈之外，国际合作也在同步推进。多边国际组织持续推动数据治理对话，探索跨境数据流动的互认机制、规则衔接机制；区域经贸协定中逐步纳入数据流动、数据保护相关条款，推动区域内规则协同。对于跨国企业而言，全球规则分化意味着多重合规成本上升，企业需要同时适配多个国家和地区的法律规则，合规体系建设难度显著增加。

从长期趋势判断，全球数据治理很难实现全球统一规则，差异化监管、区域化协同将成为常态。各国会持续强化自身数据主权，完善本土治理体系，同时在互惠互利的前提下，开展跨境数据流动、数据安全、技术标准等领域的国际合作。

七、行业现存问题、发展趋势与对策建议

7.1 当前行业整体现存突出问题

综合前文分析，我国数据要素流通与跨境数据治理领域，现阶段仍存在多重痛点。在数据要素流通层面，产权细则落地不足，混合数据、产业链数据权属纠纷频发；全国统一的数据定价标准缺失，市场价格秩序有待规范；数据交易产品同质化严重，高价值行业专用数据供给不足，场内交易活跃度仍有提升空间。

在跨境数据治理层面，企业合规能力参差不齐，大量中小微企业合规意识薄弱，对数据出境规则理解不到位，违规传输风险突出；境内外规则衔接难度大，双重合规抬高企业运营成本；数据分类分级在部分企业流于形式，无法精准支撑出境管控。

在个人信息保护层面，隐性违规收集、第三方合作管控缺位、数据超期留存等问题未能彻底根治，合规精细化水平不足。技术应用层面，中小企业数据安全技术投入不足，脱敏、溯源部署不完善；隐私计算等前沿技术成本偏高，规模化普及存在阻力，技术落地场景仍需进一步拓展。

从全球视角来看，我国企业出海面临海外规则壁垒，国际数据合作的规则互认机制不足，参与全球数据治理标准制定的话语权仍需提升。

7.2 未来行业核心发展趋势

第一，制度体系持续细化完善。数据产权、定价、交易的配套细则将加速出台，数据分类分级标准全面落地，全国数据要素市场规则逐步统一，试点经验向全国推广，数据交易将走向规模化、常态化。

第二，跨境合规走向精细化、体系化。数据出境监管持续提质增效，合规路径进一步优化，针对不同行业、不同规模企业的差异化监管规则更加完善，“合规出海” 成为涉外企业的核心竞争力。

第三，数据安全技术加速普及与迭代。脱敏、溯源成为企业基础标配，成本持续下降；隐私计算技术不断优化，落地成本降低、应用场景拓宽，逐步从大型企业向中小企业渗透，技术赋能数据安全流通的作用进一步凸显。

第四，个人信息保护常态化、全域化。监管巡检、合规认证成为常态，行业自律体系更加成熟，个人信息保护从被动整改转向主动管理。

第五，全球数据治理区域协同加深。区域间数据流动规则互认、安全标准对接成为合作重点，国内机构、企业将更多参与全球数据治理规则与技术标准制定。

7.3 针对性发展对策与建议

7.3.1 面向市场主体（企业）

企业需树立 “安全与发展并重” 的理念，将数据合规纳入公司整体战略。内部建立完善的数据分类分级体系，厘清数据清单，明确敏感数据、重要数据边界；搭建全流程数据管理制度，规范数据收集、存储、流通、出境行为。加大数据安全技术投入，根据业务规模部署脱敏、溯源系统，有跨境、多方数据协同需求的企业，可试点应用隐私计算技术。

开展跨境业务的企业，建立常态化境外规则跟踪机制，提前做好双重合规规划，审慎选择境外合作方，完善合同条款与风险预案。中小企业可借助第三方合规服务机构、行业平台，降低合规成本，弥补专业能力短板。同时强化员工合规培训，从源头防范人为违规风险。

7.3.2 面向行业与交易平台

数据交易平台需强化合规审查主体责任，严格审核数据产品来源、脱敏状态，完善交易存证、溯源体系；联合行业机构推动数据产品标准化、定价规范化，丰富交易品类，拓展行业专项数据服务。行业协会牵头制定行业自律公约、技术应用规范，搭建交流平台，分享合规经验与技术方案，引导行业良性发展。

7.3.3 面向产业与监管层面

持续深化数据要素市场化改革，加快产权、定价、收益分配配套政策落地，简化合理合规的数据流通流程。优化数据出境合规办理流程，提升审批、备案效率，针对中小微企业推出轻量化合规指引。加强跨部门协同监管，运用技术手段开展智能化监测，提升监管精准度。同时积极开展国际交流合作，推动中外数据治理规则对接，提升我国在全球数据领域的话语权。