2025年12月23日下午，复旦创新与数字经济前沿讲座第20期在复华科技楼301会议室召开，上海交通大学上海高级金融学院助理教授黄秋实老师应邀分享其与合作者的研究“Data as a Networked Asset”。讲座由复旦大学马克思主义研究院毕睿罡老师主持，吸引了众多教师与学生的积极参与。

在讲座开篇，黄秋实老师从“数据为何是一种新型生产性资产”这一核心问题切入，系统梳理了数据的三大关键属性。他指出，数据首先是企业在经营过程中自然产生的副产物，其次具有“非竞争性”特征，即一家企业对数据的使用并不会影响其他企业使用的可能性，再次还具有显著的“外部性”——单一企业所采集的用户偏好与行为信息往往能够为其他企业理解消费者、构建预测模型提供启发，从而使数据价值在更大范围内扩散。

随后，他介绍了企业间数据共享的运作机制。研究发现，众多企业的移动应用（app）会将用户数据上传至具备数据整合能力的软件开发工具包（SDK），这些SDK能够匹配来自不同应用但属于同一用户的信息，为企业提供更完整的客户画像。基于企业使用的SDK重叠情况，研究团队构建了反映数据连通性的指标，并据此刻画企业间的数据共享网络。黄老师进一步提到，苹果在2021年推出了ATT隐私政策，该政策允许应用用户阻止身份追踪，从而使SDK难以合并来自不同企业的数据。通过双重差分方法，他们发现ATT推出后，企业间依赖数据共享所形成的经营联动显著减弱，而其他类型的经济联系则并未受到影响。

在理论部分，黄老师介绍了研究团队构建的动态网络模型，用以刻画数据如何影响企业估值。在模型中，企业预测客户偏好的能力取决于自身及其数据网络伙伴的数据，更精准的预测有助于提升客户互动与现金流，并进一步生成新数据形成循环。基于这一动态模型，研究团队推导出网络增强版的戈登增长公式用于企业估值，为衡量企业的系统重要性提供了分析框架。研究发现，在数据共享背景下，企业的系统重要性并不能完全由其市值或规模反映。这为监管机构提供了重要启示：在制定数据监管政策时，需要超越传统的基于企业规模的监管框架，充分考虑企业在数据共享网络中的重要性及其对整体数据生态系统的影响。

互动环节中，现场师生就模型设定、数据共享现实、隐私管制政策实施效果等问题展开了热烈讨论，黄老师对相关问题逐一回应。本次讲座不仅展示了前沿的研究方法,也为理解数字经济时代的企业互联性和数据资产估值提供了全新视角，对相关政策的制定和企业战略决策具有重要参考价值。