2021年6月，《中华人民共和国数据安全法》经会议表决通过，从数据风险评估、监测预警、安全审查等方面确立了基本制度。这是我国在数据领域出台基础性法律的重大成果，随着数字经济时代的进程加快，在保障数据安全的前提下，实现数据共享已成为各国政府不可忽视的存在。
数据是数字化时代的重要生产要素
2020年4月9日，中国出台第一份关于要素市场化配置的文件《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，明确将数据作为一种新型生产要素纳入到要素领域改革中，加快推进数据要素市场化建设。
《数字经济伙伴关系协定》在智利正式生效:智利外交部23日发布公报宣布，《数字经济伙伴关系协定》（DEPA）今年8月通过智利议会批准程序后，当天在该国正式生效。
DEPA由新加坡、智利和新西兰于2020年6月共同签署，今年1月在新加坡和新西兰生效。该协定涵盖商业和贸易便利化、数据问题、新兴趋势和技术、创新与数字经济、中小企业合作等16个模块，对国际数字经济活动和交流提出了比较全面的规则安排。
本月1日，中国正式申请加入DEPA。智利外长阿拉芒在23日的公报中表示，智利欢迎并且热烈支持中国加入DEPA的申请，并对加拿大和韩国等国有兴趣加入该协定表示欢迎。（新华社）[2021/11/24 7:08:59]
数据具有生产力与生产关系的双重属性，当数据作为生产力时，能通过加工、存储、流通、分析等环节，增强价值和使用价值；当数据作为生产关系时，能与其它产业融合应用，提质增效，促进生产力的发展。
安徽合肥数字经济创新发展试验区获批复:据安徽省人民政府网消息，近日，安徽合肥数字经济创新发展试验区正式获得安徽省政府批复。批复指出，合肥市人民政府要聚焦数字经济发展，明确阶段目标和时间节点，充分发挥统筹协调作用，有序推进试验区建设。要强化财政金融支持手段，引导各类金融机构和社会资本提供融资支持，加强数字经济领域用地、用能等要素保障。要增强数字经济产业发展主体力量，加快引进一批数字经济创新企业，积极推动数字经济重大项目、应用场景落地。（证券时报）[2021/4/22 20:45:54]
保障数据安全，实现数据共享，是发挥数据价值的前提条件，也是数字经济向纵深发展的必然选择。
全球数据池化步伐进程加快
昆明呈贡区将着力引进培育一批区块链等数字经济核心产业企业:昆明呈贡区将在工作中紧盯经济质量效益，着力推动高质量发展。推动产业基础能力和产业链水平有效提升，打造特色产业集群，确保规模以上工业增加值增长6%以上。抢抓数字经济发展机遇，加快云南省数字经济开发区、区块链产业示范基地和华为昆明5G数字经济智慧园区建设，着力引进培育一批软件信息服务业、云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等数字经济核心产业企业，力争高新技术企业突破25家。（云南经济日报）[2020/5/23]
当前数字经济时代，信息数据的增长是爆炸性的。据IDC《数据时代2025》白皮书显示，到2025年，全球数据圈将扩展至163ZB，相当于2016年所产生16.1ZB数据的十倍。
声音 | 财政部原副部长朱光耀：数字经济、数字货币和社交媒体的制度制订已迫在眉睫:据中国网消息，第六届中国企业全球化论坛于2019年11月2日-3日在北京举办，财政部原副部长朱光耀在论坛上表示，在整个经济方面，包括数字税收方面急需推出制度性管理。今年西方7国（G7）试图开始这么做，但不足以完成世界性的制度安排。因此美国、中国这些重要大国需要一起合作，共同找到一条合作之路，而G20是一个关键平台。在数字经济、数字货币、社会媒体方面，制度的制定已经迫在眉睫。Facebook的数字货币Libra就是一个典型的案例。[2019/11/4]
和美国、欧洲等发达国家相比，中国的数据池化步伐位居世界第一，预计到2022年中国将拥有全球最大的数据圈。
据前瞻产业研究院数据统计，从2016-2019年，我国大数据产业市场规模由2840.8亿元增长到5386.2亿元，连续四年增速保持在20%以上，预计到2025年中国大数据产业规模将达19508亿元的高点。
数字经济已成为中国经济增长的新引擎，挖掘数据价值，是提升国家核心竞争力的关键。
制约数据流通共享的因素
有效的数据共享，本质上就是要实现数据主体、数据采集者和数据使用者三者间的利益平衡，处理好隐私保护、数据安全和数据价值挖掘、实现的关系。
当前数据市场由于数据总量规模小、数据质量较差、可利用率不高等原因，无法保证数据的一致性与准确性，数据共享与流通协作受阻，“数据孤岛”现象普遍存在。
其次，过于集中的数据存储及管理，也在一定程度上造成了数据共享的垄断化，加剧了信任鸿沟的产生。
合理保护个人隐私，建立安全可信的数据共享环境，区块链和隐私计算提供了行之有效的解决方案。
区块链与隐私计算，实现数据共享的有力武器
随着在政务、工业、医疗、文创等领域大量应用场景的落地，区块链的实用性得到充分验证。
区块链本质上是一个多中心化的分布式账本数据库，以P2P组网结构、链式账本结构、共识算法、密码算法和智能合约五大要素为技术内核，将数据进行分布式存储，减轻集中化存储带来的风险，确保数据传输和访问的安全，从物理世界到网络世界，建立资产与数据一对一的映射关系，为数据共享提供安全可控的基础保障，解决交易信任问题。
为解决互不信任的多个机构间数据共享和数据价值挖掘问题，国际上开发出了在不共享原始数据前提下实现数据价值挖掘和流转的技术手段，即隐私计算。它是隐私保护前提下数据共享的技术实现路径，一般通过联邦学习、安全多方计算、差分隐私、同态加密、零知识证明五个环节保证数据和模型隐私，实现数据“可用不可见”、“可算不可识”和“可用不可拥”。
目前国内正积极开展基于区块链和隐私计算平衡数据安全和共享流转的应用场景。如腾讯与广东顺德区政府基于联邦学习合作建立的普惠金融平台，融合政务、企业、银行三方数据,进行实时进件分析和风险控制。截止2020年底，该平台已为7家金融机构发放共计433笔小微企业贷款，总金额超3.4亿，初步解决了疫情后顺德区中小微企业的融资难题。
随着社会数字化转型的要求，通过数据共享与上下游产业链之间进行深度合作已是大势所趋，隐私计算与区块链的结合，能有效带动数据跨领域多维度的融合发展，完成数据流通向“价值”的升级。
但同时，我们也该看到实践过程中面临的新技术挑战，比如如何提升效率瓶颈、如何研发自主可控、安全可靠的硬件设备等，平衡实用性、安全性与隐私性等，都是未来数据共享领域需要突破的技术难点。
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