2022年11月30日，《科技日报》刊发清华大学经济管理学院史带讲席教授、人工智能与管理（AIM）研究中心主任徐心及其合作者孙辰朔文章《运用数字科技 为数据要素市场发展保驾护航》。现转发全文，以飨读者。

原文刊发于《科技日报》（2022年11月30日08版）

习近平总书记在主持中央全面深化改革委员会第二十六次会议时指出，数据基础制度建设事关国家发展和安全大局，要维护国家数据安全，保护个人信息和商业秘密，促进数据高效流通使用、赋能实体经济，统筹推进数据产权、流通交易、收益分配、安全治理，加快构建数据基础制度体系。充分释放数据要素价值，关键在于促进数据要素市场流通，改善数据要素市场发展环境，夯实数据要素市场运行机制。

数据作为一种新型生产要素，相较于其他生产要素有其独特特征，针对数据要素的独特特征，可以借助数字技术来应对数据要素在产权持有、流通交易、加工使用、产品经营4个产权运行机制中的风险挑战。

其一，区块链技术明确数据所有权。数据确权是数据价值释放的基础，数据具有非实体性、可复制性、非竞争性、可排他性、初始成本高等特点，难以溯源所有权，容易造成数据被滥用、贩卖。区块链技术具有去中心化、安全性和不可篡改可追溯性，可以通过将数据资源持有权、交易和授权范围记录在区块链上的方式，使数据所有权得到确认，解决数据资源产权归属不明确的问题。

其二，隐私计算促进数据流通共享。数据流通是数据价值释放的路径。数据持有方出于个人、商业或公共敏感信息泄露风险的担忧，可能不敢或不愿对所拥有的数据进行授权、分享、流通。通过使用隐私计算技术，给原始数据加入噪声“保护机制”，可以在满足同等业务指标的同时，减少数据中的隐私或敏感信息泄露的风险，从而促进数据要素安全可信流通，支撑数据要素市场化。

其三，联邦学习赋能数据协同使用。数据要素价值释放具有正外部性和网络效应，多源数据价值可以互补。但因“数据孤岛”等问题，往往难以通过开放合作、协同学习充分发挥数据价值。使用联邦学习等数字技术，可以让多个数据持有方在满足隐私保护、数据安全和合规要求的同时，协同进行数据开发利用和机器学习建模，更好地释放数据对经济发展的放大、叠加、倍增作用。

其四，因果推断量化数据产品价值。数据产品在交易时，其价值通常难以衡量或不透明。在信息不对称的情况下，容易造成数据要素市场“劣币驱逐良币”。使用大规模对照实验等数字技术建立起关于数据价值的因果推断，有助于直接测算出数据产品的经济价值，使得在不同应用场景下的数据价值变得更加透明，从而降低数据产品经营上下游间的信息不对称。

教授简介

徐心

徐心现为清华大学经济管理学院史带讲席教授、人工智能与管理（AIM）研究中心主任。获国家杰出青年科学基金，入选国家级高层次人才。研究方向包括企业数字化战略与治理、商务智能与分析。在国际学术期刊和会议上发表论文80余篇，其中16篇发表在UTD期刊，谷歌学术引用8500次。徐心的研究成果两次在国际信息系统年会（ICIS）获最佳论文奖，四次获ICIS最佳论文提名，并多次在美国管理学年会、美洲信息系统年会、亚太地区国际会计年会等国际学术会议上获最佳论文奖。2016年获首届中国信息经济学乌家培奖。