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。
北京将举办2022全球数字经济大会：策划全球万人数字安全元宇宙峰会:金色财经报道，据北京日报消息，2022全球数字经济大会将于7月28日至30日在北京举行，本届大会拟策划全球万人数字安全元宇宙峰会，将深度探讨互联网3.0、数据要素、5G创新、数字安全、开源、东数西算等前沿领域。[2022/6/3 4:00:29]
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。
动态 | 2019年浙江十大社科学术热点发布 包括“区块链、人工智能与数字经济研究”:浙江省社科发展研究和评价中心戴道昆发表文章《2019年浙江十大社科学术热点》，其中包括“区块链、人工智能与数字经济研究”。文章指出，全省社科界深入研究区块链等新一轮科技革命和产业变革，为打造数字经济“一号工程”提供智力支持。举办了“人工智能与社会趋势”“认知科学与思维发展”等跨学科系列主题研讨会。推出浙江省社科学者“数字经济引领高质量发展”研究专版；举行第三届中国经济学家高端论坛、“2019浙商（秋季）论坛暨新制造新发展峰会”等会议。（浙江日报）[2020/1/22]
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。
现场 | 阿里云杨军：智能科技是驱动数字经济快速崛起的秘诀:金色财经现场报道，在8月16日的WMIC2018世界移动互联网大会上，阿里云研究中心战略总监杨军表示：数据处理必须服务实体经济，生物医疗、太空等是未来真正可以造福人类和普惠的重要技术，互联网技术还在研究怎么构建未来城市，未来我们要用数据智能技术，打通数字世界到物理世界，这就需要在两者间配套的连接技术，才能有击穿效应，智能科技就是其中的秘诀。
区块链脱胎于比特币，是比特币的底层技术。区块链的核心是分布式账本，是新的数据传递网络，是一种数据管理的机制创新。而区块链的本质是数字世界的一种生产关系。
生产关系的三方面包括：
1、归谁所有：全网分布保存，即共享、防丢失、难篡改。
2、人们的地位和关系：多方共识记账（加密算法、共识机制）：可追溯、分叉
3、如何分配：激励机制（智能合约），规则公开透明。
就未来超级应用会出现的方向，他认为，区块链创新的“引爆点”将是新赛道的价值，是远大于老难题的新价值。现在大家还是用区块链解决追溯等老问题，未来的大规模应用一定出现在新赛道。而区块链云上部署是未来，其有全球接入、成本弹性、性能可控、安全防护的特点。[2018/8/16]
欧洲数字经济与社会专员：欧盟不能因能耗问题禁止比特币挖矿:据coindesk，在上周发布的一份声明中，欧洲数字经济与社会专员Mariya Gabriel解释了对加密货币挖掘耗能性质的担忧，同时澄清了该行业的监管状况。她表示，如果这项活动所消耗的能源是依法生产的，那么就没有法律依据来禁止甚至限制它。由于加密货币的开采活动不是非法行为，迄今为止委员会并没有采取任何手段对其进行追踪。她补充说，然而作为一项耗电的经济活动，挖掘加密货币需要遵守欧盟关于“能源效率，电力和温室气体排放”的规定。Gabriel表示，欧盟委员会将继续审查加密货币对能源消耗和需求的影响。目前还不清楚在欧盟国家内有多少加密货币挖掘正在进行，虽然大部分挖掘活动目前仍集中在中国，但是不能排除部分挖掘加密货币的活动是在欧盟完成的。[2018/3/13]
图来源：IDC《数据时代2025》白皮书
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
距中本聪首提区块链已过去十年有余，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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