數據空間視域下科研數據共享的思維鏈推理與行為策略研究

摘 " 要：探索數據空間視域下科研數據共享中的博弈問題，有助于在分散異質多主體間促進科研數據共享合規路徑的形成，建立復雜環境下科研數據可信流通新范式。文章基于演化博弈論，在梳理數據空間推動科研數據共享思維鏈的基礎上，構建科研數據共享兩方博弈模型，利用復制動態方程原理分析不同主體數據共享行為的動態演化機理。研究發現：基于信任-動態-適配-協同四位一體思維模式的搭建，數據空間能夠有效構建可信數據生態、強化主體數據自主權、規范數字技術治理并引導協同創新，從而推動數據提供者、利用者不同博弈主體在科研數據共享過程中形成唯一演化穩定策略（共享，共享）。結合我國現狀，建議采取“規則制定-合規監管”“多方參與-資源融合”“優化布局-技術突破”多條路徑，加快推進科研數據共享。

關鍵詞：數據空間；科研數據；數據共享；演化博弈

中圖分類號：G358 " 文獻標識碼：Ａ " DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2024017

Chain-of-Thought Reasoning and Behavior Strategy of Scientific Data Sharing from the Perspective of Data Spaces

Abstract To explore the game problem of scientific data sharing from the perspective of data spaces， it is helpful to form a safe and compliant path of scientific data sharing among decentralized and heterogeneous multi-agents， and establish a new paradigm of trusted circulation of scientific data. This paper is based on evolutionary game theory， this study constructs a two-party game model of scientific data sharing based on the thought chain reasoning of data spaces promoting scientific data sharing， and analyzes the dynamic evolution mechanism of sharing behavior by using the principle of replication dynamic equation. The research finds out that under the four-in-one thinking mode of trust-dynamic-adaptation-collaboration， the data spaces built a trusted ecology， strengthened data autonomy， standardized technology governance， and guided collaborative innovation， so that the only evolutionarily stable strategy to promote the sharing of scientific data between the two sides of the game is （sharing， sharing）. Combined with the current situation in China， this study suggests adopting multiple paths of \"rule-making-compliance supervision\"\"multi-participation-resource integration\"\"optimization layout-technological breakthrough\" to promote scientific data sharing.

Key words data space; scientific data; data sharing; evolutionary game

在激活數據要素潛能，加快科技創新、數字經濟發展的時代背景下，社會各界對科研數據共享流通的呼吁日益強烈。國家數據局等17部門聯合印發《“數據要素x”三年行動計劃（2024-2026年）》，從融合創新視角提出發揮科研數據共享流通的高價值性，推動科研數據復用增效。科學歐洲（Science Europe，SE）同樣指出共享可重復利用的科研數據已成為推動歐洲科研創新的常態。誠然，e-Science技術的多樣化發展、機構以及個人等不同主體數據自主權意識的增強等，既為科研數據共享提供了強大推動力，同時也增加了數據流通利用的不確定性，數據隱私泄露、數據權益流失等諸多憂慮會進一步加劇人們數據行為的保守性、封閉性。在這種形勢下，探究科研數據共享行為選擇，對增加多來源、多類型科研數據融合驅動的創新，實現基于科研創新的全局優化，具有重要的現實意義，也是當前國內外學界高度關注的熱點問題。

當下，基于隱私和安全保障的數據權屬問題橫亙在科研數據共享過程中，也是跨領域、多主體科研數據融合匯聚與共享利用的痛點，如科研數據權益及其衍生產權的復雜性、數據驅動型創新成果的獨創性及其應用推廣的不確定性、數據流通動態性、規模性而導致的不可控性增加等。我國一項針對科研數據共享阻礙因素的調查顯示，57%的受訪者擔心數據共享行為涉及數據隱私權與研究參與者的知情同意權，39%的受訪者認為科研共享極易引發數據濫用，36%的受訪者表示出于對數據版權與數據許可權的模糊認知，不敢向同行共享數據［1］。同時，研究發現，歧視性的數據政策［2］、封閉的組織文化［3］、不健全的激勵機制［2］、不受控的數據共享路徑與不可預見的數據用途［4］等皆不同程度地誘發科研數據生產者/提供者產生排斥心理、盲目保護甚至隱瞞所擁有的科研數據，對科研創新進程形成巨大牽制。而數據信任、制度規范、感知收益、共享成本等因素將對科研數據共享行為產生正向影響［5-9］。此外，科研數據共享涉及不同主體間的利益沖突與互動博弈問題，學界多聚焦在科研數據共享的行為選擇結果，并從信任機制［10］、心理契約［11］、區塊鏈［12］等不同視角下，構建科研人員或科研群體間［10-11］、科研人員與共享中介間［13］的博弈模型，探究不同主體的行為邏輯與策略選擇。因而，知識公地、數據空間等成為一些國家/地區，包括部分學科領域以及科研機構間推進科研數據共享模式創新的實踐選擇。

歐盟于2020年發布《歐洲數據戰略》，提出建立歐洲共同數據空間，秉持的基本邏輯是數據的可信流通決定了數據資源的價值發揮，具有存儲去中心化、主體身份可信、規則標準形成共識、數據共享過程自主可控等運行特征。當前，健康數據空間、工業數據空間等在倡導領域/產業數據共享利用的同時，也在鼓勵數據共享從單領域到多領域的集成并存，致力于通過共享最大化釋放數據價值。數據空間的建立或將為科研數據共享中的“不愿、不敢、不能”等現實困境的破解提供新視角。近年來，關于數據空間的研究和應用受到學術界和工業界的廣泛關注。如包曉麗關注到可信流通技術與可信交易制度二元共治下的數據空間治理邏輯［14］；陸志鵬構建了制度-機制-技術三位一體、互為支撐的安全可信數據空間的建設路徑［15］。在汽車［16］、醫學［17］、工業［18］等領域，建設數據空間也已成為跨企業、跨領域、貫通產業鏈上下游數據共享與利用的解決路徑。

雖然學術界對科研數據共享意愿及行為策略的研究較為充分，但從數據共享與科研創新行為的融合延伸視角展開的研究相對有限。在“數據即創新”理念之下，科研數據已從單一領域的生產性工具躍升為跨領域的創新性動力之源，是數據主體、科研主體、產業主體等不同主體形成創新應用的黏合劑。一方面，在全球數據自主權意識覺醒的現實前提下，探索并強化主體數據自主權的管理屬性與限制屬性，有助于科研數據在分散異質的多主體之間形成安全合規的共享路徑；另一方面，數據空間致力于打造數據驅動的科研創新共同體，以規范化的制度標準、體系化的技術底座確保各參與主體的行為自律，有效解決科研數據提供者、利用者之間的信任問題，形成科研數據可信流通的新范式。鑒于此，本研究擬引入演化博弈理論，以數據空間推動科研數據共享的思維鏈推理為基礎，建構納入信任、激勵等參數策略的科研數據共享兩方博弈模型，分析科研數據共享參與主體的行為邏輯與策略選擇，以期為我國科研數據共享提供新思路。

1 " 不同視域下科研數據共享比較

Frost amp; Sullivan在其《2025年世界頂級全球大趨勢及其對商業、社會和文化的影響》報告中提到，90%的變革性轉變高度依賴數據的流通與利用［19］。數字時代，科研數據共享目標是實現數據賦能與協同創新，推動數據鏈、產業鏈、創新鏈的有效銜接，激活產學研自下而上的內生動力。當前，世界各國均已將科研數據的共享利用置于國家戰略的高度，并將數據中心、數據空間等建設作為推動科研數據共享的重要手段（見圖1）。

1.1 " "數據中心視域下科研數據共享

世界各國重視數據中心建設，在數據中心功能（如科研數據存儲、傳播、共享等）、平臺性能［20］（如跳轉速度、響應速度等）、提供內容（如科研數據的豐富性、多樣性等）以及數據中心的安全保障機制［21］等方面積極探索。如英國于2007年《發展英國科研與創新信息化基礎設施》報告中首次提出建立大規模國家科研數據中心，形成強大的科研數據存儲、傳播、服務等能力；美國依托政府投資，形成了覆蓋生物、地理、醫學等不同學科領域的龐大科研數據中心體系；中國科學院以“總中心-學科中心-所級中心”的形式，分別成立了35個科研數據中心［22］。

現有數據中心有效應對了科研數據的分散化、孤島化等特征引發的挑戰，但也呈現出一些新問題。（1）“要么不給要么全給”的供給困境。現有數據中心大多采取“一刀切”的管理政策，較多關注科研數據的獲取、訪問，鮮少重視開放科學環境下數據驅動的多主體協同創新，既造成了數據提供者喪失數據自主權，無法與數據供給對象以及數據流轉全過程保持密切聯系；也使得科研數據供給粒度過于粗放，共享利用效率難以提升。（2）傳統數據流通方式難以滿足高價值科研數據的應用需求。多數科研數據中心以數據集中式存儲為特征，大量高價值科研數據的遷移在占用時間和資源的同時，極易導致數據安全、隱私泄露，科研數據共享逐漸顯現出對實時交互、靈活、分布式服務的需求。（3）自身定位與功能識別模糊?？蒲袛祿行木哂袛祿占?、存儲、共享等多個功能，但實踐中常出現與科研數據匯交平臺、科研數據目錄標注系統等概念混淆、功能等同的現象，由此導致數據中心提供的數據服務不全面，或偏重共享輕視利用，或注重存儲忽略開放。

1.2 " "數據空間視域下科研數據共享

《歐洲數據戰略》除了提出在九大領域建立公共數據空間外，將繼續實施歐洲開放科學云計劃，依據科研數據與工業數據、醫療數據等在數據采集、分析過程中的融合性、同源性特征，大力加強科研數據與各數據空間的聯動性，推進行業數據空間與科研數據空間的一體化建設。具體而言，歐盟聯合現有的分布式科研數據基礎設施，構建了一個開放、便于訪問的虛擬環境——開放科學云（European Open Science Cloud，EOSC）。EOSC通過綜合考量數據安全、隱私、知識產權等不同要素在數據生命周期不同階段的作用范圍，對科研數據共享程度進行分級，以此提升共享效率、確保共享過程可見性。實踐中，歐盟健康數據空間聯合開放科學云計劃，推動科研人員在受信任和安全可靠的空間內獲取數據訪問權［23］。歐盟語言數據空間在對商業服務進行收費的同時，依托該計劃免費向科研人員提供數據，以此提升科研的高效化、透明化［24］。

（1）階段性政策布局推動科研數據共享理念達成共識。一是探索階段：普及科研數據共享理念。2013年歐盟先后發布《歐洲開放獲取科研數據的政策建議》和《地平線2020》計劃，旨在推動歐盟各成員國間的科研數據共享與協同合作。二是發展階段：規范科研數據共享行為。歐盟委員會及SE等行業組織通過《地平線2020指導下的FAIR數據管理指南》《科研數據管理國際布署實用指南》等制度規范，為科研數據生產者、發布者提供數據共享的標準化指引，實現科研數據共享的可持續性。三是深化階段：構建科研數據共享生態。一方面，歐盟及其成員國致力于完善科研數據共享的保障體系，如發布《歐洲科研領域政策議程》，建立適合歐盟研究版權和科研數據開放的立法監管框架；頒布《通用數據保護條例》，強調數據提供者的隱私權、知情同意權等合法權益。另一方面，不斷擴大科研數據共享范圍，如《可持續科研數據實用指南》提供了不同主體間的合作關系成熟度矩陣，覆蓋不同領域、不同層級的科研機構間的數據共享行為。

（2）數據空間整體性技術架構為科研數據共享提供硬件基礎。數據空間重視從系統整體架構與組件功能模塊兩方面，為實現科研數據共享不同主體間的協同性、數據流通安全性提供硬件基礎。一方面，數據空間從技術框架的全局性、系統性視角出發，通過搭建標準化的訪問架構，推動不同來源的科研數據能夠有效連接和交換。另一方面，數據空間為多源、異構科研數據共享提供安全、可信、透明的流通環境。如通過數據連接器、認證管理、應用程序等組件的集成化開發，既實現了數據接口、協議等數據交換與流通結構的統一，也確保數據共享過程可記錄、可追溯，在動態數據流通環境中建立起可信共享、合規管理等多個功能模塊。

（3）數據空間可信生態加強科研數據共享行為規范。歐盟將數據空間各主體關系定位為“互相信任的合作伙伴之間的數據關系”，通過聯邦學習、隱私計算等數字化技術和規范化策略體系共同營造數據空間的可信生態，從自律和他律兩方面促進數據行為規范。自律方面，科研數據利用者可根據數據空間提供的數據安全策略、數據質量要求、數據隱私規范等制度規章，對數據獲取、利用、流通等行為進行自我約束與審視。他律方面，一是數據空間強調數據自主權規則，即科研數據提供者保留對數據利用者、利用方式、利用目的的控制，因此科研數據利用者需嚴格遵守數據共享利用標準，接受合規監管；二是數據空間通過數據連接器及其部署配置、證書安全設置等，對數據共享參與主體的身份與實時數據活動進行動態認證，確保數據共享行為可控、可監督。

綜上所述，數據中心視域下的科研數據共享具有“重共享輕利用”特征，難以滿足數據驅動的科研創新與跨領域數據資源協同開發的現實需求，科研數據尚處于“集中存儲與被動供給”階段，無法向“開放共享與復用增值”邁進。相比之下，數據空間通過數據連接器等組件，在賦予并實現主體對科研數據擁有自主決定權與自主調控權的基礎上，在更大范圍內推動不同來源的科研數據組合迭代、交叉融合，實現數據、技術與能力的整合。科研數據共享不再是傳統的點對點方式，而是被置于一個“多主體、多要素、全景式”的開放協作環境中，逐漸呈現出“跨領域、動態性與協作化”的特征。

2 " 數據空間視域下科研數據共享的思維鏈推理

歐盟重視科研數據多場景開發利用，通過數據連接器等組件，定義了一個存儲去中心化的數據共享生態，即空間對參與主體提供數據隱私、數據安全、數據獲取均等化等保障服務，以此確保數據自主權并維系參與主體間的信任關系。厘清數據空間視域下科研數據共享的思維鏈，旨在剖析數據空間推動科研數據共享所展現出來的規律性和必然性，實現從解決“有沒有”問題——推動科研數據共享，到著力解決“好不好”問題——保障科研數據共享安全性、合規性、透明性等。

2.1 " "信任思維構建可信生態

（1）點：科研數據可信。伴隨數字技術與科研范式的融合發展，科研數據體量不斷增加，但科研數據丟失、篡改、捏造等問題層出不窮，阻礙了科研創新進程?？蒲袛祿尚攀峭苿訑祿Y源轉化為科學、經濟和社會效益的前提，包括質量可信、存儲可信、訪問可信。質量可信，即數據空間強調科研數據的完備性、及時性、一致性等特征，從數據質量認證、元數據管理等加以規范，確保科研數據的實際狀態符合利用者預期。如FAIR Data Space施行自動質量控制，通過Frictionless Toolkit和自動統計分析軟件對數據集進行質量評判，快速清理不合規、低質量數據［25］。存儲可信，即作為數據空間的一大運營特色，分布式存儲避免了科研數據在集中存儲過程中，可能引發的數據丟失、遺漏等安全問題。訪問可信，即訪問數據的主體需經過可信認證，建立科研數據共享安全的第一道屏障。

（2）線：科研數據共享過程可信。針對科研數據共享過程的復雜性、動態性特征，數據空間統籌構建科研數據共享監管體系，確保共享過程可信，實現科研數據安全保護和數據有序流通之間的動態平衡。一是加強監管力度?！稓W洲數據戰略》《通用數據保護條例》等頂層規劃為數據合規監管提供了確定性與權威性。如《歐洲數據戰略》中提到，歐盟將為數據共享提供明確的操作守則，任何遵守監管框架的數據共享行為都將暢通無阻。反之，逃避、脫離監管的數據行為易引發重大法益風險。二是提升監管精度。數據空間既要求在科研數據共享端到端過程中實行端點身份驗證，也要求共享全流程留有電子痕跡，作為共享是否合規的決策依據。

（3）面：科研數據共享體系可信。由于科研數據共享過程存在不確定性，易引發數據提供者產生“威脅感”，數據利用者滋生“機會主義心理”，這些臆想與對科研數據共享成本和收益的考量密切相關。針對不同主體間因數據權益不對等而引發的數據共享顧慮，數據空間兼顧數據提供者和利用者間的供求關系、利益關系、競合關系，以主體賦權的制度安排實現科研數據共享的體系可信。從制度的統一性、規則的一致性、執行的協同性入手，為科研數據共享參與主體設置共同而嚴格的數據標識、存儲和共享利用標準，確保科研數據共享流程規范，增進供需信任。如歐洲數據創新委員會（European Data Innovation Board）從組織機構角度，內設標準化、可移植性與互操作性的技術討論工作組與來自學術界、企業界、標準化組織等利益相關者工作組，共同制定、指導數據空間規則體系與運行指南，保障數據共享環境可信、內容可信、技術可信。

2.2 " "動態思維強化數據自主權

數據空間充分考慮不同參與主體數據權利與訴求博弈引發的科研數據流通管理的不確定性，賦予科研數據提供者數據自主權，確保其最大化發揮數據自主權的管理屬性與限制屬性。

（1）數據自主權的管理屬性?？蒲袛祿ν苿涌萍歼M步、提升社會生產力具有積極作用，但不同的共享方式與數據用途對數據提供者影響不一。如共享數據以開展研究、加強基于數據分析的決策，有助于幫助數據提供者突破單一數據集的局限性、減少數據重復勞動、獲取更多科研靈感等。而共享數據也可能為“數據搭便車”行為提供便利，忽視數據勞動者的合法權利與應得利益，數據提供者有權決定數據給誰用、怎么用。因此，數據空間為提升數據提供者的自決自控能力，擴大其在科研數據流通中的話語權與處置權，防止科研數據被盲目濫收濫用，保留向他人提供數據訪問、下載與利用過程中所擁有的數據控制權。

（2）數據自主權的限制屬性。數據空間賦予主體的數據自主權，是增強主體數據監管自主性、提升數據資質能力的必然舉措。實踐中，數據空間會定義參與主體的最低信任級別，但在共享敏感數據時，科研數據提供者可根據需要，臨時評估數據利用者的“自我描述”，確保必要的信任級別，實時調整對方查閱、處理科研數據的權限。此外，科研數據提供者也可通過連接器啟動或停止數據傳輸，通過必要的技術手段對傳輸進度實時監控。

2.3 " "適配思維規范技術治理

作為一種去中心化的科研數據共享生態，數據空間強調從技術治理的全局性出發、系統性規劃，滿足科研數據共享的可靠性、安全性等要求。然而不同類型的技術有其特定的關系結構與運作邏輯，深化技術對科研數據共享過程的保障與促進作用，需遵循一定的適配邏輯和適配規則。

（1）結構性適配：技術治理與科研數據共享制度的融合吸納。已有研究表明，數據被篡改、濫用或丟失將直接影響科研數據共享意愿，而數據空間的技術向善理念與法治至上規則［26］，符合參與主體對科研數據安全共享的理性預期，如確保共享流程安全、共享內容完整等。具體而言，空間內標準化的數據模型和訪問架構、多元異構的軟硬件環境、不同組件的集成化開發等，將數據共享與流通利用的制度規范嵌入在技術應用中，保障技術在合乎道德規范、國家主權的管轄下發揮作用，推動制度和技術合二為一，將科研數據供需二元關系轉化為目標一致的利益共同體。

（2）生態性適配：技術治理與科研數據共享需求的耦合適應。為避免技術治理對剛性約束的過度強調，認清不同主體科研數據共享需求的高度異質化問題，數據空間強調科研數據共享需求的差異性，重視共享需求與技術治理間的耦合適應關系。將復雜的數據安全、隱私保護需求等，解構為可通過技術治理實現的具體維度，如將數據共享過程轉化為基于痕跡管理的全過程監督、FAIR Data Space利用Geo Engine解決數據在線分析安全保障問題［27］。此外，數據空間內科研數據共享依托的數據傳輸技術并非一成不變，而是取決于科研數據的類型、參與主體的信任級別、技術協議的可用性以及基礎設施環境等。根據共享需求，傳輸技術既可在相關協議中明確指定，也可通過共享的科研數據類型擇優選?。?8］。

2.4 " "協同思維引導科研創新

數據空間注重以科技創新帶動產業發展，以科研數據共享流通為表象，推動數據鏈、產業鏈與創新鏈深度融合。

（1）科研數據獲取利用便捷化。為實現科研數據可發現、可訪問、可互操作、可重用的共識，促進科研數據共享和高效利用，數據空間不同于現有的科研數據共享平臺，選擇擺脫單一學科的框架桎梏，站在科研創新高度，對科研數據共享行動進行跨領域、深融合的統一規范和部署。一方面，面向科研數據需求者，數據空間致力于提供從需求發現到資源獲取、從數據搜集到知識發現的一站式服務，防止數據資源碎片化、數據搜集行動重復化；另一方面，數據空間從包括科研數據存儲、流轉等環節的全生命周期出發，對數據共享實時管理和監督，包括科研數據共享中的元數據標注、數據格式等，旨在使其在更大范圍，跨領域、跨機構的環境下減少不同數據源的差異，實現科研數據互操作和可復用。

（2）產學研一體化聯動。歐盟重視以數據空間帶動創新空間，加速科研數據向應用端的轉化速度，為產業服務、為創新服務。一方面，在探索數據嵌入產業的促進方式中，歐盟極力促進高校、科研機構與企業開展數據合作。如德國作為數據空間發展的先行地，聯邦經濟和能源部啟動“促進技術轉讓計劃”，倡導將科研數據應用到產品生產中，以資金資助、政策扶持等形式激勵科研數據共享行為，加速科研成果轉化。另一方面，歐盟提倡跨空間數據整合、連接和復用能力，探索垂直領域數據開發，提高公共部門循證決策能力，如健康衛生領域，明確提出允許基于科研目的的健康數據獲取與利用，以解決社會衛生健康問題；人工智能領域提出確保高質量的數據可用于算法訓練、科技探索而不侵犯隱私。

3 " 數據空間視域下科研數據共享演化博弈分析

3.1 " "模型假設

數據空間為科研數據共享提供了全新場域，推動參與主體間形成一種“高度黏性、彼此依賴、深度互動、協同共創”的數據合作關系。以信任-動態-適配-協同四位一體的思維鏈推理為基礎，提出數據空間視域下科研數據共享演化博弈模型的基本假設（見圖2）。

假設1：《歐洲數據戰略》指出數據空間與開放科學云計劃的配合實施，旨在使科研人員、創新主體、企業和社會公眾可以無縫訪問和安全重用科研數據［29］。因此，數據空間視域下的科研數據共享參與主體不局限于科研人員單一群體。博弈雙方為隨機抽取的參與主體1和參與主體2，其知識水平和數據水平相當，均為有限理性、有限信息。參與主體1進行科研數據共享的策略空間為（共享，不共享），以x表示共享的概率，1-x表示不共享的概率；參與主體2進行科研數據共享的策略空間為（共享，不共享），以y表示共享的概率，1-y表示不共享的概率；x，y∈[0，1]。

假設2：歐盟重視科研數據對貫通科技創新與企業發展的協同作用，以科研數據的開放共享作為數據鏈、產業鏈、創新鏈三鏈協同的源動力，并承諾對開放獲取行為予以補貼［30］，因此當博弈雙方均選擇共享數據時，既會因數據驅動創新，產生直接收益D1，D2；又會獲取額外補貼，記為R1，R2，為簡化計算，令D1=D2=D（Dgt;0），R1=R2=R（Rgt;0）。

假設3：可信生態下的數據空間，從數據本身、數據流通過程、數據共享體系三方面逐步推動利益共同體的形成，由此在科研數據供需雙方間形成長期穩定的數據合作關系，將為參與主體帶來長遠效益，記為B1，B2，為簡化計算，令B1=B2=B（Bgt;0）。

假設4：動態思維強調的數據自主權與適配思維規范下的技術治理，在共享過程中表現為數據空間對數據共享成本的合理把控。一方面，由于共享一方有權決定數據給誰用，并基于對對方聲譽、人品、研究相關性等內容的考慮，原本因數據共享喪失的數據獨有權而導致的潛在利益損失會降低，即數據共享的機會成本會減少。另一方面，歐洲數據創新委員會為空間內的參與主體提供具有針對性的面向語義、技術、法律等層面的互操作指導，從技術視角減少共享者存儲、清理、篩選、分析數據所付出的時間成本和精力成本。此外，相關研究也表明，信任對降低交易成本具有正向推動作用［8，31］。因此，數據空間視域下科研數據共享成本極低，記為C1，C2，為簡化計算，令C1=C2=C（Cgt;0）。

3.2 " "演化博弈收益矩陣

根據上述假設，本研究構建出參與主體科研數據共享的收益矩陣（見表1）。

令參與主體1選擇“共享”“不共享”策略的期望收益分別為U11、U12，平均期望收益為U1。

U11=y（D+R+B-C）+（1-y）（B+R-C）

U12=y（D-B）

U1=xU11+（1-x）U12=x（B+R-C）+y（D-B）+xyB

令參與主體2選擇“共享”“不共享”策略的期望收益分別為U21、U22，平均期望收益為U2。

U21=x（D+R+B-C）+（1-x）（B+R-C）

U22=x（D-B）

U2=yU21+（1-y）U22=y（B+R-C）+x（D-B）+xyB

演化博弈的基礎是通過收益矩陣推導博弈雙方的復制動態方程，本研究進一步構造參與主體1和參與主體2進行科研數據共享行為的復制動態方程，由共享策略的增長率和表示：

f（x）==x（U11-U1）=x（1-x）（B+R-C+yB）

g（x）==y（U21-U2）=y（1-y）（B+R-C+xB）

基于上述復制動態方程，求解演化博弈均衡點（見表2）：

令f（x，y）=0

g（x，y）=0

3.3 " "均衡點穩定性分析

基于雅克比矩陣的局部穩定性，分析本研究得出的4個均衡點，當且僅當雅克比矩陣的行列式gt;0且跡lt;0時，可判斷該均衡點為演化穩定點，對應的雙方博弈策略為演化穩定策略［32］（見表3）。

因此，分別對f（x，y）和g（x，y）求關于x和y的偏導，得到雅可比矩陣J、行列式矩陣Det（J）、跡Tr（J）。

Det（J）=（1-2x）（B+R-C+yB）（1-2y）（B+R-C+xB）-B2（x-x2）（y-y2）

Tr（J）=（1-2x）（B+R-C+yB）+（1-2y）（B+R-C+xB）

數據空間視域下，參與主體科研數據共享博弈收斂于E4，即演化穩定策略為（共享，共享）（演化相位圖見圖3）。數據空間重視構建數據共享流通的可信生態，通過制度設計與技術賦能增強主體數據自主權；通過構建共識性規則、提高數據管理透明性等手段加強各領域數據資源共享流通的秩序化。因此，數據空間視域下，博弈雙方均選擇“共享數據”，在共享成本最小化、共享風險最低化基礎上，實現自身收益最大化。

4 " 結論與啟示

當前，我國科研數據共享存在開放利用意識“弱”、流通安全顧慮“多”、共享過程信任“低”等現實問題，尚未形成以需求為導向、以可信流通為依托、以跨部門跨領域利用為目的的科研數據共享體系。數據空間從營造可信生態、強化主體數據自主權等多方面為科研數據共享提供新思路。為此，本研究提出“規則制定-合規監管”“多方參與-資源融合”“優化布局-技術突破”多條路徑，以期為進一步加快我國科研數據共享步伐提供破局思路。

（1）采取“規則制定-合規監管”路徑，加強科研數據共享全過程管理?？蒲袛祿蚕磉^程不可控、風險不可預見等現實問題致使數據濫用行為頻發，已成為阻礙我國科研人員數據共享的首要原由［1］，理性借鑒數據空間賦予主體數據自主權、數據共享全過程留痕等做法，可加強科研數據共享全過程管理，消除共享顧慮。一是形成科研數據共享規則共識，加快配套完善技術、語義、數據互操作標準，一體化推進共享政策制定、執行與監管；二是向科研數據提供者賦權，通過制度設計和技術手段加強其在數據共享全過程的參與度、控制力，實現從數據提供者到數據價值合作挖掘者的身份疊加；三是發揮公共部門在科研數據共享的規劃、監管中的統籌作用，確?？蒲袛祿峁┱?、利用者、服務者等不同主體的職責承擔與角色扮演，推動長期穩定的數據合作機制形成。

（2）采取“多方參與-資源融合”路徑，突破科研數據共享傳統邊界。數據空間致力于突破固有邊界，實現科研數據跨領域、跨部門互聯互通。當下，我國科研數據共享在多主體目標同向性、行為協同性、職能互補性等方面尚且欠缺。借鑒數據空間經驗，明確科研數據共享參與主體不局限于科研人員或科研團隊，企業、社會公眾等同樣具備科研創新與數據產出能力，公共部門應鼓勵、培育科研數據共享主體的多樣性；借由數字技術的發展，推動不同領域的科研數據交叉融合，開展多主體、多視角的科研合作新范式，形成“數有所用”的科研數據供需匹配解決方案。

（3）采取“優化布局-技術突破”路徑，完善科研數據共享基礎設施。數據空間的建立并不是以取締先前已有的數據基礎設施為手段，而是聯合現有的分布式數據基礎設施，打破數據共享壁壘、提升數據利用效率。我國雖已有大量的科研數據中心、平臺等基礎設施，但由于技術、標準不一，存在高價值科研數據缺失、重建設輕利用等問題。未來，首先應優化科研數據共享基礎設施的建設布局，避免重復建設，提升智能化、集約化科研數據共享流通能力，建設跨領域的科研數據共享基礎設施；其次，發展并引領新興數字技術，鼓勵本土企業在軟件、高端設備、算法算力等方面攻克卡脖子技術，建設國際化的科研數據共享基礎設施，夯實存、算、用一體化功能。

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作者簡介：錢錦琳，女，南京大學數據管理創新研究中心博士研究生，研究方向：數據管理；夏義堃，女，南京大學數據管理創新研究中心教授，博士生導師，研究方向：政府數據治理、智能情報分析；紀昌秀，女，高級研究員，蘇州大數據研究院有限公司，研究方向：數據開放、公共數據授權運營。