区块链技术问题及解决范文

导语：想要提升您的写作水平，创作出令人难忘的文章？我们精心为您整理的13篇区块链技术问题及解决范例，将为您的写作提供有力的支持和灵感！

篇1

引言

近年来，随着互联网金融的兴起，供应链金融也正如火如荼发展着，但其与物流业、电商平台等的融合面临着新的挑战。与此同时，区块链以其特点与优势在金融行业掀起一片热潮。虽然区块链的应用发展仍处于探索阶段，但其在简化操作流程、节约交易成本和提高行业效率等方面已显现出巨大的优势。区块链技术有望突破供应链金融发展的瓶颈，推动供应链金融继续向前发展。

一、区块链概述

区块链基于去中心化和去信任，利用密码学技术将各个区块数据连接起来，每个区块都拥有全网所有信息的副本，因此也可以认为区块链本质上是分布式总账技术。具体而言，区块链具有如下主要特征：

去中心化。区块链没有中心节点和核心机构，每一个节点拥有所有的交易信息，处于同等重要的地位，即使个别节点受到攻击，系统仍然可以稳定运行。去除了中心化的概念，既维护了网络系统的安全性，又降低了维护中心处理器的成本。

公开可查性。区块链的运行规则公开透明，保证了系统的安全性，并且每个节点的交易信息公开可查，新记录也将迅速复制到整个网络中。因此，可以极大程度地降低互联网金融交易过程中的欺骗。

可追溯性。在区块链中，每一笔交易都有详细的记录，包括交易的时间、交易对象及数量以及交易方等，因此只需回溯历史区块，就可以查找到当前记录的来龙去脉。

二、运用区块链技术发展供应链金融的建议

供应链金融以供应链为核心，主要为供应链上的中小企业或小微企业提供金融服务，有助于解决供应链上节点资金短缺问题，缓解供应链失衡状态，维持采购、生产、销售等各个环节的稳固运行和供应链的平稳发展。但由于供应链上信息不对称，供应链金融的发展和应用受到了制约。区块链基于去中心化特点和密码学原理，将为供应链金融创造新的发展机会。

1.出台相关政策，打造良性发展环境

区块链尚处于发展阶段，对区块链的研究和应用势必需要大量的资金和资源投入。为促进和鼓励其发展，政府应尽早出台相关政策。第一，政府可以通过设立专项基金、建设发展高新区等引导区块链的发展，打造良性发展环境。第二，适时引导互联网金融企业打造特色产品、提升行业标准。第三，防范区块链对传统金融行业的冲击与风险，加强安全监管。

2.加强技术建设，促进区块链对供应链金融的应用发展

目前，业界对于区块链的争论多是因为其技术尚不完善，因此，应当着重加强区块链技术建设，形成成熟的应用研发平台。针对区块链与金融产业的高度融合性，需要建设区块链对于供应链的应用系统及区域经济。进一步发展区块链与大数据、人工智能等技术的复合应用，为供应链金融的发展创造更大的可能性和更广阔的应用场景。

3.重视和培育区块链与供应链金融等新兴领域复合性人才

随着信息技术的发展和金融市场体系的建设，复合性人才将成为社会发展的助推力，他们既要有深厚的互联网功底，又需要经济发展态势具有极度敏感性，擅长利用区块链和供应链金融的融合性，发展供应链金融的互联网效应。学校可开设相关专业，开展交叉学科，培养复合性人才，同时，企业也应当注重对相关工作人员的培训，适应快速发展的信息化经济时代。

三、区块链技术下供应链金融发展的机遇与挑战

目前，供应链金融的发展较为成熟，开始逐渐向线上供应链金融发展。线上供应链金融通过信息化协同合作，服务于金融业和供应链管理的实体产业，包含在线支付、融资和物流管理等多个环节，是创新性金融产品。区块链作为一个新兴技术，因其去中心化、可追溯性等特点，将对供应链金融的发展产生极大的促进作用，并推动其向线上供应链金融过渡和转型。

篇2

预测未来的最好方式是创造未来，生活在未来之中。本刊拟请上海大学管理学院管理会计与信息化中心主任许金叶撰写《区块链：引领财会革新的逻辑》系列文章，以期抛砖引玉，引起社会各界对区块链中财务创新与会计问题的关注与探讨；同时，也欢迎有见解的作者投稿，本刊将优先发表。

【摘 要】 随着物联网、大数据、云计算、移动终端四大技术的落地、发展及壮大，数字货币的底层信息技术――区块链（Block Chain）得到世界各国广泛的重视。正本清源，借鉴科技发展三大动力结构理论，从信息技术、社会经济及其思维三个维度来探索区块链产生的根源。认为区块链本质是现代数据库技术、现代密码学、网络管理激励机制的集成，是一门集现代信息技术、数学、金融学、法学等学科为一体，解决人与人之间信任问题的科学，从而为未来阐述区块链将引领财务业务创新与会计核算革命提供逻辑基础。

【关键词】 区块链； 数据库技术； 密码学； 激励机制

【中图分类号】 TP309.7；F275.2 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2017）13-0132-05

引 言

当前，区块链技术不仅在金融领域的应用逐渐成熟，而且在物流追溯、资产转移及合约管理、身份论证、选举投票等领域中应用。以比特币、以太币为首的数字货币在金融等各领域应用，标志着信息互联网时代向价值互联网时代转变。为何数字货币的底层技术（区块链）会释放出如此巨大的联动效应？有人甚至把它与社会发展史上印刷术发明的作用相媲美。那么，区块链（Block Chain）因何而生？^块链是什么技术，有何种特征？为何说具有分布式社会账本功能？区块链对社会和企业的财务运行、商业模式有何影响，又对会计核算、审计业务有什么创新，企业应该采取什么应对策略？本文就此作一分析。

一、区块链发展的三大动力结构：经济全球化需求、现代信息技术推动、社会认识转型三者联动的必然

除了细菌、古细菌、原生生物三类单细胞有机体，加上菌类、植物和动物共六类物种外，科技产物（人造物）被称为地球上第七类物种。科技与前面生物共同具有基本属性。针对当前出现的“机械系统在生命化，生命系统在机器化”的现象，人们对科技的本源、发展轨迹与动因非常关注。本文借鉴《失控》作者凯文・凯利在新作《科技想要什么》中提出科技发展三大动力要素来解释区块链技术的发展动因[1]。凯文・凯利阐释了科技发展的三大动力要素，以科技自身结构的需求解释了科技发展的必然性，以科技内部发展的引力解释科技进步的偶然性，以人类社会在开发科技选择时的集体意识解释科技发展的开放性。

（一）经济全球化需要解决的信息技术问题：区块链发展的自身结构需求

经济全球化（Economic Globalization）是当今世界经济繁荣发展的重要标签，各国经济均朝着全球化趋势发展。经济全球化是指在全球范围内使用和配置劳动力、资本、技术、服务等经济资源，以完成社会生产、分配、交流和消费等经济行为。经济全球化主要表现为市场、生产、资金、金融、科技及信息传播等多领域的全球化，而多领域全方位的全球化经济正迫切需要业务实施的实时性。实时性一方面要求在交易时间上的及时性，但是事实上，目前资金、资产的转移需要通过第三方机构，而且由于各国机构的管理差异，造成了交易时间与成本的增加。另一方面，实时性要求信息的真实性，这直接影响经济业务的开展与决策。这些经济问题的本质是分离均衡问题，正在发展的区块链技术能够有效解决分离均衡问题。

1.分离均衡：制约经济全球化发展的核心问题

均衡是指一种平衡的状态，均衡不代表着绝对平均，而是一种相互依存的状态，又或者是一种逻辑关系，例如力学中的稳定与平衡。类似的，均衡的概念被经济学家引用到经济领域，经济学中的均衡是指经济体系中各经济单位或变量相互制约，没有任何“变革动机”而形成的一种稳定状态。经济均衡的理论是源于西方经济学的基础理论，可用来解释宏、微观的经济问题。作为一个被广泛采用的分析性工具，经济均衡理论在社会科学的各个研究领域中具有独一无二的地位。分离均衡也是经济学分析中常用的概念，约瑟夫・斯蒂格利茨（Joseph Stiglitz）[2]与迈克尔・斯宾塞（Michael Spence）[3]对分离均衡的研究颇有建树。简单而言，分离均衡是指不同的经济单位利用信息传递机制分离到不同领域，或者不同的经济单位通过信息传递机制汇聚到同一领域的过程，最终达到一种稳定状态，任何参与方无法轻易改变这种形成机制。

在资源面前，人人平等。每一个企业或组织都想用自己最大的力量去创造财富，但是有限的资源不能被无限制地瓜分，每一个企业或组织应当合理配置资源并利用资源去创造更多资源。因此，企业管理面临两个基本问题：一是如何优化企业资源配置；二是如何激发企业资源的有效性。分离均衡理论可以用来解决企业管理中的这两大难题，即利用信息传递机制使企业资源达到稳定和最优的状态。例如，利益分配的不合理是企业关系处理中普遍存在的问题，处理利益均衡问题就需要利用信息来区分它们从而实现分离均衡。均衡问题在经济全球化中表现更加突出，例如经济全球化直接的需要是业务的实时有效执行，然而在交易时间上，资金、资产的转移需要通过第三方机构，而且，各个国家的机构管理差异，造成时间与成本的增加。同时，信息的真实性也直接影响经济业务的开展与决策。

2.信息不完全、信息不对称、信息不实时造成分离不均衡

在西方经济学理论中，已经有学者证明，当信息完全对称时，企业能够实现资源配置的最优化，使得企业资源创造出最大收益。以次类推，在企业管理中，信息的不完全性、非对称性、信息的实时有效性同样影响企业绩效是否达到了最优。信息的不完全性会导致管理者难以预测未知的变化，从而在执行业务的过程中一旦出现突发状况，则难以控制和及时应对。在企业的组织管理中，信息不对称性是指参与业务的双方由于制度或其他因素不能彻底实现信息共享，导致其中一方不知道另一方拥有的信息及信息的真假，容易造成逆向选择等问题。

3.解决信息分离均衡呼唤区块链技术

解决信息分享均衡问题需要经济业务实时产生，传递与共享真实的信息，互联网下虽提供了巨量信息，但也表现出信息超载、泛滥的问题。这些问题需要新的信息技术来解决，而区块链技术恰是适应这种需求而诞生的。

（二）现代信息技术发展的推动力：区块链技术进步的偶然性

现代信息技术是以互联网（Internet）为核心的信息技术。互联网的本质是网络（Web），网及网络广泛存在于自然界。互联网技术主要采用超文本和超媒体的信息组织方式，将信息扩展到整个网络以实现信息的互联。以互联网技术为核心的现代信息技术有两个主要特点：一是连接，主要表现为人与人之间的连接（互联网），还表现为人与物的连接，以及与物与物的连接（物联网）；二是信息传递，信息传递的发展经过三个阶段：单向信息传递的Web 1.0大门户时代、双向信息传输的Web 2.0互动时代，以及个性化信息集成的Web 3.0智能时代。现在的互联网技术已经能够基于平台实现个性信息整合。

从互联网到物联网，信息产生的内容从结构化数据到非结构化数据（大数据），信息产生的主体从人到物，信息产生的方式从手动到自动，信息性质逐渐呈现真实性。但是，信息的收集、存储及传输仍然饱受不安全、不真实的困扰，这需要互联网信息技术内部寻求解决这个问题的可能办法。

（三）分布式群体智慧：区块链产生的社会思维

提及区块链，人们提到最多的词汇是“去中心化”，但是区块链的核心思维应该是分布式群体智慧的思想。人们想到“去中心化”主要是因为人们饱受互联网发展过程中“中心化媒介”对个体隐私侵害。实际上，区块链的贡献不仅是“去中心化”思想，还是分布式群体智慧。分布式群体智慧主要是人类认识思维从还原性思维向复杂性思维转变的结果。

人类认识世界的思维主要有两种方向：一种方向沿着分解、细化、深入的思维，即还原性理论；另一种方向沿着综合、集体、组成的思维，即复杂性理论。还原论推崇简单性规律，主张任何现象均能够经分解、细化、深入等程序推导出一系列的基本组成因子，随着对这些基本因子研究的深入，一步一步还原出表面现象的内涵。复杂性理论是一门研究复杂现象的理论，这些现象具有非线性、不确定性、时间不可逆性、自组织性、涌现性等特点。基于还原理论上“高效源于控制”的思想向基于复杂理论上“高效源于无为（失控）”的思维转变，这个道理，后面的系列文章中将不断涉及，由于篇幅问题，论文不展开。实际上汇流成河、积沙成塔等道理都是分布式群体智慧的反映，区块链中的分布式群体智慧有助于解决交易中的“公信力”问题。

二、区块链是各项信息技术的C合体

（一）数字货币的底层技术：区块链产生简史

虽然杰出数学家戴维・查姆在1993年就提出eCach数字化支付系统，并创建荷兰公司进行运营，但是，最终因为在线购物客们不关心个人隐私的泄露和安全问题，在1998年最终破产。eCach数字化支付系统一度受到冷落。针对澳大利亚企业家James A Donald对不需要第三方权威认证、点对点网络的eCach支付系统的质疑，在2008年11月1日深夜2点10分，Satoshi Nakamoto（中本聪）给他回复了一封《比特币：一种点对点电子现金系统》的邮件。这封邮件简洁、优雅地阐述了eCach支付系统的五个主要特性[4]：可以用点对点的网络解决双重支付问题；没有类似铸币一级的第三方的信任机构；使用者可以完全匿名；可以用哈希现金形式的“工作量证明”来制造新的货币；用以制造新的货币的“工作量证明”同样可以用来预防双重支付。

《比特币：一种点对点的电子现金系统》一文得到黑客及金融社会的广泛重视，比特币、以太币等数字货币得到迅速应用，这也标志着价值互联网的到来。因《比特币：一种点对点电子现金系统》而闻名的中本聪获得2016年诺贝尔奖的提名。

那么，《比特币：一种点对点的电子现金系统》到底解决了什么信息问题，为何数字货币的底层技术（区块链）可以具有eCach支付系统的五个特性？论文认为探讨区块链技术能够在金融领域、物流追溯、资产转移及合约管理、身份论证、选举投票等各个领域中广泛应用的原因之前，必须清晰区块链是什么。论文认为区块链=现代信息技术+现代密码学+网络管理激励机制。也就是说，区块链是现代信息技术、现代密码学、网络管理激励机制的集成，是一门集信息技术、数学、金融学、法学等学科为一体，解决人与人之间信任问题的科学。

（二）加密、序时链接的分布式数据库：数据库技术在区块链中的发展

1.数据库技术发展简史

数据库（Database）是信息技术的核心，主要用来采集、存储和管理数据，是进行数据加工和信息传递的基础。根据数据模型的特征，数据库技术的发展历程分为网状数据库（又称层次数据库）时代、关系数据库时代和面向对象数据库时代。

（1）网状数据库（层次数据库）

网状数据库（层次数据库）解决了集成数据的存储问题，为现代数据库技术的发展奠定了基础。网状数据库利用存储路径表明数据与数据之间的关系，这些存储路径既能在一定程度上保证数据和程序的物理独立性，又能保证一定的逻辑独立性，可以有效促成数据的集成与共享。但是，网状数据库（层次数据库）中需确切表明数据的存储路径，因此也导致了此类数据库在数据独立性和抽象性方面的不足。

（2）关系数据库

Codd E F[5]首次以数学理论为出发点提出了关系模型的概念，列示了衡量关系型系统的十二条标准，用数学理论奠定了关系数据库的基础。随后，霍尼韦尔公司（Honeywell）研发了世界上第一个商用的关系数据库系统，并在之后的诞生了与关系型数据库相对应的结构化查询语言（Structured Query Language，简称SQL），以标准的计算机编程语句为基础，集成并实现了数据库生命周期中的全部操作，能够接受用户的行动指令，而用户不需要给出具体的步骤指令，即可实现查询、操纵、定义和控制等功能。关系型数据库不仅能够解决数据的集成与共享，也能解决数据的独立性与抽象性问题。同时，关系数据库以严格的数学和逻辑学为基础，界面简洁，容易理解和操作。不足的是，关系数据库无法解决更为复杂的数据结构。

（3）面向对象数据库

随着科技的不断进步，关系型数据库已经不能满足各领域对数据库技术的要求，于是在20世纪80年代，面向对象数据库技术应运而生，也标志着第三代数据库系统时代的到来。第三代数据库系统在集成第二代数据库系统技术的基础上，结合了多种信息技术，支持关系模型和面向对象模型等多种数据结构，普遍应用于各大领域。面向对象数据库支持标准网络协议和数据库语言标准，能够实现对数据、知识和对象的有效管理，具有优良的兼容性、可移植性与可扩展性等特性。不足的是，这种数据库采用了更为复杂的技术取代了原来的关系型数据库，查询语句十分复杂，加大了使用者的更新成本和学习成本。

2.加密、序时链接的分布式数据库

区块链技术是加密、序时链接的分布式数据库技术。其中加密、序时链接在下文展开分析，这里仅介绍区块链数据库技术是分布式数据库技术。

信息的本质和来源在不断变化，伴随着Internet与国际电子商务的发展推动分布式数据库技术产生。物联网下数据的复杂度和数据量都在迅速增长，传统的数据库技术已经不能满足人们的更高要求，传统数据集中式存储在单个计算机上，系统不安全且不灵活，不能够随时适应用户的需要。分布式数据库技术是数据库技术（并行数据库技术、Web数据库技术等）与计算机网络技术（大数据挖掘与商务智能技术、联机分析技术、内容管理技术等）结合的产物[6]。分布式数据库技术将分散各地的数据库系统通过网络连接起来，形成一个似集中数据库。分布式数据库技术具有局部数据库和整体数据库的概念，不仅能够对数据进行全局管理，又能够保证各点自主管理数据。数据具有独立性和透明性，除了处理数据的能源花费大外，数据的安全性和保密性问题较大。

三、哈希（Hash）函数及其算法：区块链中的密码学

（一）哈希（Hash）函怠―密码学的“瑞士军刀”

信息有极大的价值，尤其在军事领域中，信息加密与解密具有重要的价值。“凯撒密码”、二战中的“恩尼格玛密码机”、戚继光之反切码、二战中池步洲与山本五十六之死等都是著名的信息密码故事。密码学是一门研究能够将可识别的正常信息转换成不可识别的隐秘信息用以传播，同时又能将不可识别的信息还原成正常信息的方法和原理的科学。最原始的加密的方法是手工加密，需要人工破译。随着科技的进步，不断实现了机械加密、现代密码加密和数据加密[7]。哈希（Hash）函数是密码学中的高级手段，具有三个特性：其输入可为任意大小的字符串；能产生固定大小的输出；能够进行有效的计算（哈希值计算的复杂度为0（n））。

哈希（Hash）函数之所以被称为密码学中的“瑞士军刀”，关键是因为哈希（Hash）函数能够满足密码安全需要的三个标准：

（1）碰撞阻力：如果无法找到两个值，x和y，而x≠y，则H（x）=H（y），称哈希函数H具有碰撞阻力。

（2）隐秘性：哈希函数H具有隐秘性，当其输入r选自一个高阶最小熵的概率分布，在给定H（r/x）条件下，得出x的值是不可行的。

（3）谜题友好：如果对于任意n位输出值，假定k选自高阶最小熵分布，如果无法找到一个可行的方法，在比2n 小很多时间内找到x，保证H（r/x）=y成立，那么，哈希函数H为谜题友好。

（二）数据的加密、序时存储与通信：区块链中的密码学

当密码与数据库结合在一起时，此类数据库俗称是可定义的数据库。随着数据库技术的发展，根据管理的需要可以对数据库进行定义，也就是可定义的数据库。区块链中的数据库就是应用密码学来进行定义的数据库。

区块链以区块为单位组织数据，区块是一种记录交易的数据库，以加密的方式存储网络上所有的交易记录。每个区块由区块头和区块主体组成。区块主体只负责记录前一段时间内的所有交易信息，区块链的大部分功能都由区块头实现。区块头履行数据库的加密、序时存储及通信的义务，由以下方面的内容组成：

（1）版本号，标示软件及协议的相关版本信息。

（2）父区块哈希值，运用哈希值使得每个区块首尾相连，形成了区块链，并且哈希值对区块链的安全性起到了至关重要的作用。

（3）Merkle根，由区块主体中所有交易的哈希值再逐级两两哈希计算得出，用于测试某笔交易在区块中的真实性。

（4）时间戳，记录该区块产生的时间，精确到秒。

（5）难度值，指该区块相关数学题的难度系数。

（6）随机数（Nonce），记录解密该区块相关数学题的答案值。

区块链的形成主要过程如下：把在本地内存中的交易信息记录到区块主体中，在区块主体中生成此区块中所有交易信息的Merkle树，把Merkle树根的值保存在区块头中；把上一个刚刚生成区块的区块头数据通过SHA256 算法生成一个哈希值填入到当前区块的父哈希值中；把当前时间保存在时间戳字段中；在当前区块加入区块链后，各节点就会立即开始生成下一个区块[8]。难度值字段会根据之前一段时间区块的平均生成时间进行调整以应对整个网络不断变化的整体计算总量，如果计算总量增长了，则系统会调高数学题的难度值，使得预期完成下一个区块的时间依然在一定时间内。

时间戳不仅能够准确记录文件创建的时间，更重要的是能够准确反映文件创建的先后顺序。数据库对一份文件进行确认，时间戳服务器必须包括指向之前文件确认的哈希指针，当前时间和文件内容本身，并用这三条信息来对文件进行签名。时间戳保证了文件的真实性，确保了文件内容不会被其他节点篡改，文件存储的顺序也被保存下来。

四、网络管理激励机制：区块链的网络f议

群体智慧的结晶往往大于局部的力量，但是，并非所有的部分凑合在一起就能够大于群体。究竟是“三个臭皮匠大于诸葛亮”还是“三个和尚无水喝”，这需要视情况而定。在企业管理中，容易出现“三个和尚无水喝”的困难。如何促使部分总和超过整体，就是区块链技术与管理技术结合的结晶：通过网络协议（个体遵循一定的规则），通过“共信力”来解决“公信力”的问题，实现网络管理激励机制。

（一）网络通信协议：各个节点的通信规则

网络最早产生于美国军事的阿帕网（ARPA）。基于阿帕网的大部分电脑相互之间不兼容，不仅单机上任务不能共享，而且单机之间难于通过接口信号处理机实现互联。为解决“资源共享”的目标，有必要建立所有电脑共同都必须遵守的标准，即网络协议。网络协议实质是一种规则，规定了网络上各节点进行网络通信的规则，每一台计算机必须遵守网络协议才能与因特网联通。其中，TCP传输协议和UDP用户数据报协议是两个广为使用的因特网协议。一般而言，TCP/IP协议分为网络接口层、网络层、传输层、应用层4个层次。在进行数据传送时，每一层可以直接联系它的上下层进行数据传输，并可借助上下层网络以满足本层的要求。

（二）点对点价值传输协议

区块链技术支持点对点的网络。每个节点都是平等的，没有等级差异。任何节点都可以随时参与协议，能够随时与其他节点连接，这些节点构成一个随机的网络拓扑结构，共同遵循点对点价值传输协议。点对点价值传输协议是充满技术特质的协议，比如需要遵循泛洪算法；比特币点对点价值传输协议是一个开源协议。同时，各个节点的资产必须能够数字化，能够形成智能资产，参与“智能合约”。

（三）网络节点整体行为的管理激励

由于区块链所支持的点对点的随机网络，各个节点参与整体合作网络的原则是“平等”与“民主”，只能依靠“利益”驱动而不能够用“棍棒”约束。这就是网络节点整体合作行为的管理激励。合作要形成稳定的均衡需要一定的条件，这就要求所设计的“挖矿”算法不仅能够激励各个节点积极参与价值传输活动的记账活动，同时，又要防止任何节点难于操控共识形成的过程。当前，比较流行的是权益证明机制和工作量证明机制。

结 语

本文从源头上分析了区块链技术发展的三大动力要素，以经济全球化趋势解释区块链发展的自身需求、以现代信息技术的进步解释区块链技术的偶然性、以社会认识转型解释区块链发展的开放性。区块链的本质是现代信息技术、现代密码学、网络管理激励机制的集成，是一门集信息技术、数学、金融学、法学等学科为一体，主要用于解决人与人之间信任问题的科学。区块链技术的应用已从金融领域逐步引入各领域，将在物流追溯、资产转移及合约管理、身份论证、选举投票等领域中广泛应用，未来必引领财务业务创新与会计核算革命。

【参考文献】

[1] 凯文・凯利.科技想要什么[M].北京：中信出版社，2011：11.

[2] STIGLITZ J E，et al. Credit Rationing in Market with Imperfect Information[J]. The American Economic Review，1981，71（3）：393-410.

[3] SPENCE M A. Market Signaling：The Information Structure of Job Markets and Related Phenomena[M]. PHD thesis，Harvard University Press，1972.

[4] 徐明星.区块链：重塑经济与世界[M].北京：中信出版集团，2016：13-14.

[5] CODD E F. A relational model of data for large shared data banks[J].MD computing Computers in Medical Practice，1998，15（3）：162-166.

篇3

数据法学是伴随现代信息技术，尤其是大数据和人工智能技术的发展而出现的新兴学科，数据法学的教学往往需要与数据科学及信息技术的研习结合进行，具有知识体系的综合性、学科视野的开放性、应用场景的广泛性、方法工具的多元性和专业性等特点。相较之下，传统法学教育的发展已然十分成熟，不仅教学模式趋于稳定，而且教学内容的体系相对成熟，诸如法律诊所、模拟法庭等教学方法与法学实践结合甚密。正因如此，新兴数据法学教学与传统法学教学之间存在多个层面的差异。就内容而言，传统法学教育重在法律规则、原理及其适用的讲授，数据法学教学则不限于此，与数据科学相关的信息技术问题均融入法学教育的体系，且占据近乎同样重要的地位。传统法学教育围绕我国现行法律体系中的部门法展开，既包括法的本体、价值和发展等理论问题，又包括法律适用、运行等实务问题，这些方面的教学成果，使法学教育在我国社会科学教育中占有一席之地。相比之下，数据法学是对数据生成、采集、存储、传输、处理、应用等一系列过程中的法律现象进行研究的学科，数据法学的教育也围绕这些内容展开。[1]数据法学教学中的“数据含量”，使其与相邻计算机科学、互联网科技具有极大的相通性。这意味着数据科技的全新法学镜像世界，使法学问题不再拘泥于传统部门法调整对象和调整方式的范畴，而是经由数据问题的整合以全局性、领域性的态势予以因应。如此一来，数据法学的教育往往包括不同层级的多种法律门类，单一法律部门的课程设计无法满足数据法学教育的需求。数据法学的实践教学方式区别于传统法学。我国以法典法为基础的法律形式，使得传统法学教育与实践的环节往往是分开的，通常在校学习期间安排专门的时段进行实习，或者兼职从事实务工作。就数据法学而言，理想的教学实践应当综合数据技术和数据方法，比如实验教学、可操作性编程、数据研发应用等“产学研一体化”的要求，这无疑对法学传统的教学实践模式构成了冲击。法学教学中的实践导向，往往引用已经发生的案例阐释法律规范的教义与适用情形，这是一种“向后看”的思维方式。而数据法学则不同，它不忽视已经制定了的规范性内容，更重要的是将规制融入数据科学算法的世界，这就要把握科技发展的现状和前沿问题，甚至要求对数据的风险性与可能性进行前瞻性的评估。这样一来，数据法学实际具有了“向前看”的思维方式，它改变了传统法学教育的保守性和稳定性，使法学具有了尖端科学的色彩。调研数据法学学生的实践实习情况，科技公司、互联网企业的数据合规部门逐渐成为重要基地，这与传统法学院青睐律所、政府部门和法检机构的情况不同。数据科技的进步导致数据法学发展迅速，而与传统法学教材、教辅资料总量繁多、内容固定的情况相比，数据法学教育教材、资料的建设是薄弱的。作为法学教育的重要环节，概念清晰、体例完备的教材是实现法学教育功能的重要工具和载体。它不仅是法学知识传承的载体，而且是规范教学内容、提高教学质量的关键。相比之下，尽管数据法学前沿性的研究成果频出，但可以形成通说的数据法学理论和规则体系远未形成，大量基本概念和范畴处于争议之中，直接影响教材建设的进程。同步于数据科技进步的国内外各级行政法规、技术标准，成为规制数据问题的先锋性制度文件。这些制度文件的调整比较频繁，导致数据法学教材的出版发行可能面临及时更新与增补的问题。[2]如此一来，短期之内形成稳定的数据法学教学资料似乎不大可能，目前教学主要依托于各数据法学研究人员的学术涉猎，而这种学术涉猎难免片面，这就导致数据法学教学的资料支持远落后于传统法学的诸学科。

二、可融合性：培养方向与基本路径

无论如何，数据法学仍处于法学学科的大框架之中，传统法学仍旧是数据法学教育的重要基础。不能否认，数据法学教育的重点在于法学人才，只不过数据法学教育又有所突破，它独具特色地为国家各级公安司法机关、行政机关、法律科技领域的企事业单位等培养高层次的研究型和应用型人才。尽管数据法学教育与传统法学教育存在较大差异，但数据法学教育的发展仍需与传统法学教育的优势进行整合。1.传统法学在一定程度上为数据法学的新兴理论和范畴提供了分析工具。数据法学之所以为法学，意味着传统法理论中，诸如法的性质、渊源、要素、效力等级、权利义务、行为关系等基本范畴，可以为数据法学理论体系的建构提供支点。与此同时，由于数据法学根植于信息化数据所创造的新兴客体，有条件在传统法学的理论视野上实现超越，且这种超越并不意味着必然的冲突和矛盾。数据空间的特有话语体系、规制手段和价值判断，的确导致了新兴法学范畴的确立，但也启动了对既有法学理论体系的解释和补充。应对数据空间的复杂化，传统法学应当继续扮演理论元叙述的角色，而数据法学突出的实务性和前沿性，也将为法学体系的发展提供充分的补给与反刍。2.数据法学教育的核心在于以数据法学为主干的跨学科复合型人才培养，其关键在于法学研究与信息技术的有机融合，这就要求我们在既有培养模式的基础上，厘清法学教育与数据科学教育的逻辑关系，必须明确数据法学并不等同于尖端数据科学，其科研侧重点、教学培养目标存在交叉，但又有明显差别。数据法学属于法学一级学科，同时借力信息网络技术、数据安全技术尖端学科为支撑。以法学教育为主体，就是要借鉴传统法学教育的理论与实践教学范式，促进法学素养的形成。以网络技术、数据安全为支持，推动这种法学素养向数据技术、数据防范、数据问题等方向的演化，这种演化或许加入了计算机代码、算法、程序、数据等不同于传统法律课题的话语表述，但它并不构成对传统法学体系的颠覆，而是一种法学教育话语体系的更新。可以说，法学仍旧是基础，而数据是现实的关照，前者是基础方法，后者是方法所给予的对象，只不过方法要根据对象的特征进行调整。3.数据法学教育对课程体系建设提出了新的要求。目前，国内各院校数据法学课程建设模式主要有三种：第一种是“三分模式”，以清华大学2019年开设的计算法学专业硕士为例，教学内容对既有法学体例形成了实质性的颠覆，法学、数据科学、法学数据交叉科学构成了“交叉型课程集群”，沿用传统法学教学内容的法学科目仅占三分之一，以数据科学为先导的数据技术教育、交叉学科教育，实现了法学院与强势理工科教学的合并，将编程语言、概率论、线性代数等数据技术基础课程涵盖在内，又以数据与法律的整合类课程，如科技法、专利法、技术规范进行辅助。第二种是“二分模式”，教学内容包括传统法学教育与数据科学教育两个部分，传统法学课程注重教学培养过程中的“法学”含量，数据科学教育则确保教学过程中的“数据”含量，这要求相关院校具备法学和数据科学的学科基础，唯有两类课程的相互影响，才能推动学生产生对数据与法学的思维碰撞与整合。第三种是“综合模式”，这也是目前国内大多数院校开设数据法学的教育模式。该模式将数据科学融入目前法学院的日常教育体例之中，不同学科以课程接力或者课后拓展的形式展开。综合模式对开课学校的理工科背景要求并不高，但是这种模式往往过多偏重法学教育的内容，容易将数据法学等同于知识产权法学、专利法学等具有数据相关性的部门法学教育，是否能够有效实现数据法学的教学效果仍应存疑。4.以科研创新和前沿性资料库弥补教材薄弱的现状。数据法学教育目标在于为新一代信息技术的发展提供人才保障，也为法律行业和法治现代化提供技术支持。正因如此，学术创新能力培养是数据法学教学的重要内容。鉴于教材、教辅资料体系尚未确立的现状，现阶段数据法学教学应在科研训练、问题意识为先导的教学方法上有所突破，间接推动数据法学教学案例、实验、文献等资料的系统性完善。这样不仅跳出了传统法学教育以课堂、教材为核心的旧模式，还推动了科研项目、论文融入教学过程中，增强了学生的参与度，也对前沿性数据政策、法规和行业标准予以关照。借此，可以尝试以数据法学方向为单位建立主文献库，加强文献研读、资料分析与写作指导，同时注重数据分析、计算机编程等技术的实操能力训练，为跨学科研究打下了基础。以数据库的形式拓展资料、文献的存储载体，利用信息技术开展传统课堂、教材的教学模式改革，推动信息化手段在教学资料查阅、利用过程中的便利性，通过数据手段实现数据法学的教学创新。5.实现人才培养与实务需求的对接，不同授课模式可以发挥各自所长。数据法学教育需要通过实践训练和学位论文撰写等环节，培养学生解决信息技术相关法律问题的能力。为此，应当深化实践教学改革，加强实践教学基地、研究生工作站建设和数据法学实验室建设，拓展与互联网法院、信息技术公司、公安执法网安部门的学习与合作，实践第二课堂。对于理工科实力并不突出的学校，可以整合校内外培养资源，突出跨学科人才培养特色。可以实行校内外双导师制度，第一导师由法学院教师和专家担任，第二导师由校内外从事计算机、网络安全研究的教师和专家担任，或者聘请校外实务部门知名专家作为兼职导师辅助培养；制定联合导师、兼职导师管理办法，建立完善兼职导师的遴选、任职、考核、激励、保障和退出等工作机制。法学、计算机学科建设都相对成熟的学校，可以积累教学经验并打造精品教学资源，开发线上线下课程，建立数据法学教育案例库，服务于校内外人才培养，建立数据法学教学领域的“参考样板”。除此之外，传统法学院实习成果转化的多种可能性值得拓展，调研文章、案例研究、智库建议、技术研发、专利申请等多样化应用成果可以作为数据法学学位授予条件的改革试点。在实践过程中，尤其要注重学生法律职业伦理和计算机、大数据应用职业能力的培养。法律职业伦理包括职业道德与执业规则；大数据应用职业能力包括计算机工程、数据分析工程等技术职业思维，如常用编程语言、计算机应用方法及知识、大数据通用工作能力等。唯有面向实务需求的数据法学教育，才能整合法学教育与数据法学教育的优势，实现传统教学模式与方法的突破。

三、结语

数据法学交叉学科的兴起，紧紧围绕党的的战略部署，聚焦国家治理体系和治理能力的现代化。与此同时，数据法学教学也因“跨学科专业”和“跨理论实践”的特征，成为值得讨论的时代教育命题。数据法学教育既集成了数据科学的迅速发展，又打破了传统法学教育相对稳定、固化的态势，使其不得不在解决新问题的过程中整合交叉学科资源并向前发展。无论如何，数据法学教育与传统法学教育的整合，可以将数据信息技术与法律融入培养教授的环节；数据法学教育的培养质量与成果，将直接为中国特色社会主义法律体系建设与发展输送新型人才。数据法学教育的不断改进与发展，是为我国学术研究前沿阵地的关键性突破服务，更是为我国加快建设创新型国家服务。

参考文献