数字经济是新时代高质量增长的新时空，需提前布局积极开拓。数字经济不同于现有的经济时空，具有范式转换特征。因而，不宜过多受工业经济的局限，仅仅将现有经济时空中的认知映射到数字空间，而是需要“在现场”，保持开放心态，允许商业机构的探索与市场演进，在逐步认知和迭代中推动数字经济的良性发展和合理规范。其中，数据治理是数字空间的基础设施，隐私保护和数据共享是其中的关键。数字经济时代，合理保护用户隐私下发展数据产业，共享并充分挖掘数据价值是国家的核心竞争力。

数据共享是数字时代

国家的核心竞争力

数据是数字时代的核心生产要素。数据只有经过充分挖掘并在使用中才能实现价值。在数据时代，单个数据几乎没有使用价值，只有相互关联的大量单体数据，经过合理加工后才拥有价值。数据价值挖掘和价值实现是需要高投入的创造性劳动，是数字产业发展的关键环节。因此，数字经济时代国家层面的竞争，就是建立一套更合理有效的激励约束机制和基础设施，通过降低成本，以激励相容的方式实现数据收集、加工处理、共享使用的数据产业链的社会化分工合作。数据产业的发展，既要防止信息的不当使用可能危害消费者(信息主体)和社会公共利益，也要充分调动数据收集、加工和使用主体的积极性，“看见”、“挖掘”并“实现”价值。

从国家组织资源的角度看，凝聚信任从而实现数据共享是提升数字经济时代国家竞争力的关键。有效的数据共享，本质上就是要实现数据主体、数据控制者(大部分也是数据采集者)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。

当前数据市场出现的数据杀熟、暴力催收等种种乱象，与我国尚未建立合理有效的数据共享机制有关。

数据控制者因担心数据泄漏无法获得变现环节的合理回报，将数据加工处理环节内部化，导致数据孤岛现象，表现为过度采集消费者数据，泄漏个人隐私，滥用数据侵害消费者权益等。

三个维度共同实现

个人隐私的合理有效保护

保护个人隐私是数据利用的前提和基础。个人隐私保护有三个相互交织的维度。一是法律保障。通过界定个人信息主体的权属和相关人员的行为空间来保护个人隐私。二是技术实现。通过数据处理、计算方法和管理技术等确保个人隐私。三是利益平衡。通过市场交易，以自愿承担一定隐私泄漏风险为对价获得更好服务或收益。三个维度相互补充，也有一定的替代性。过度强调某一维度的保护，如法律保障，从道德的制高点一开始就过于严格地保护个人隐私，可能会丧失合作空间，不能充分挖掘个人信息价值。这种情况下，个人信息保护了，但个人的需求可能没有得到更好、更充分的满足，不利于平衡地实现多方利益。实际上，人类社会就是在更好了解风险从而管理风险，进而在承担一定风险的基础上获得更大收益中发展和演进的。

隐私计算是隐私保护前提下数据共享的技术实现路径。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。隐私计算一般通过三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”。

一是原始数据的“去标识化”。确保合作第三方不能通过数据反向逆推出数据主体，即不能识别出消费者的“自然人”身份，但又尽可能保留数据中的“信息”价值，做到共享信息的“可算不可识”。

二是可信的执行环境。通过硬件化、安全沙箱、访问控制、数据脱敏、流转管控、实时风控和行为审计等技术手段，提升数据和模型计算环境的安全性，确保全程安全可控。

三是能够保护数据和模型隐私的智能计算技术，如多方安全计算、差分隐私、联邦学习等。用户的原始数据可以在不出域、不泄漏的前提下共享并提取数据价值，实现信息的“可用不可见”。

国内外利用隐私计算平衡隐私保护和数据价值流转已经取得了积极成效。运用隐私计算技术，“去标识化”后的数据可以实现绝大部分个人隐私保护要求。隐私计算过程中，在经过“去标识化”和多方安全计算分片处理后，第三方已无法通过共享的数据来反向逆推出数据主体的个人身份，不会泄露个人隐私。因而不需要在“去标识化”数据加工处理过程中再获得信息主体的确认“授权”。

利益平衡是个人隐私保护的市场化机制。个人信息权利既包括人格权，也包括财产权。人格权主要是从社会道德等角度的价值判断，财产权初始配置也带有价值判断，但基于市场效率考虑的财产权属配置，是通过市场交易优化的。因而，可分离个人信息权属界定的价值判断和效率取向，并充分发挥市场的作用平衡风险和收益。

合理保护个人隐私

推动数据产业发展是趋势

美国隐私保护标准一直相对宽松，数字经济也较发达。美国联邦层面没有关于隐私保护的统一立法，无论现行的隐私法案CCPA还是计划实施的CPRA，对个人数据利用都较为开放，更强调市场自我调节，意在保持其互联网第一大国的全球竞争力。如CCPA允许企业通过提供经济激励获得消费者对收集