区块链:数字经济时代下如何实现数据安全与开放共享？_数字资产

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。

广州：建设数字经济引领型城市，统筹推进区块链基建:1月4日消息，《广州市数字经济促进条例》日前经广州市第十五届人大常委会第六十二次会议表决通过，《条例》提出推动区块链等前沿技术领域关键数字技术攻关与突破。利用区块链、多方安全计算等新技术，推动公共数据有序流通。统筹推进区块链等新技术基础设施建设，支持建设底层技术平台等基础平台。[2022/1/4 8:23:07]

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。

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。

央行行长易纲：支持互联网经济和数字经济健康发展:央行行长易纲在国际清算银行(BIS)监管大型科技公司国际会议上发表题为《中国大型科技公司监管实践》的讲话，其中提到近年来分布式记账等新兴技术逐渐与金融业务深度融合，加速了金融创新，我们始终坚持“两个毫不动摇”，支持民营经济、互联网经济和数字经济健康发展。相关举措集中体现为三条监管实践：一是金融作为特许行业，必须持牌经营。二是建立适当的防火墙，避免金融风险跨部门、跨行业传播。三是断开金融信息和商业信息之间的不当连接，防止数据-网络效应-金融业务的闭环效应产生垄断。（央行官网）[2021/10/10 20:18:11]

全球数据池化步伐进程加快

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。

香港宝新金融首席经济学家：OSL获原则性批准对亚洲数字经济发展影响巨大:针对中国香港证监会日前原则性批准BC科技集团旗下的OSL公司就虚拟资产交易平台牌照的申请，香港宝新金融首席经济学家郑磊博士在接受采访时表示：“中国香港对数字资产的态度一直都是比较积极的，跑在了亚洲的前列，这对于保持其国际资本市场的地位非常重要。此次中国香港证监会原则性批准了首家虚拟资产交易平台的牌照意义非常重大，可以说是迈出了历史性的一步，对未来整个亚洲数字经济发展的影响是巨大的。”[2020/8/26]

刘昌用：应用分布式共识构建更加安全、高效和自由的数字经济:北京大学经济学博士、知密大学创始人刘昌用在“区块链媒体群”中表示，持续扩大的过度金融化是法币体系的痼疾。去中心化密码货币的根本任务和相对优势之一，就是根除法币体系的这一痼疾。但是，密码货币过早引起传统金融的关注和追捧，导致去中心化密码货币自身染上了过度金融化的病，各种中心化的密码货币更是喧宾夺主。这些会随着法币体系矛盾的爆发而遭遇打击。当前，应该回归密码共识的本来面目，回到用非对称密码和分布式共识构建更加安全、高效和自由的数字经济的正道上去。[2020/3/23]

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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