《Economic Analysis and Policy》：Research on Auction-Based Pricing Mechanisms for Personal Health Data Under Privacy Heterogeneity
编辑推荐：
个人健康数据交易中隐私保护与效率的平衡机制研究，通过引入隐私偏好参数和Nesterov加速梯度算法优化双拍卖定价模型，实现数据供需匹配、隐私成本均衡及社会福利最大化，并验证算法的全球收敛性。
沈睿|陈颖熙|肖芳浩|彭远
云南财经大学统计与数学学院，中国昆明650093
摘要
在个人健康数据的交易和流通过程中，隐私泄露与价值提升之间存在矛盾，这迫切需要设计相应的机制来优化并消除交易前供需双方对隐私价值认知的差异。本研究旨在通过分配数据交易任务来最大化交易系统的收益。通过嵌入隐私偏好参数并引入隐私感知系数，试图协调买卖双方之间的利益冲突和差异。此外，本研究还设计了一种Nesterov加速梯度分布式迭代算法来调整隐私保护强度和交易价格，以实现数据供需匹配、隐私成本平衡和社会福利最大化。研究结果表明，Nesterov算法能够全局收敛，从而证明了其理论上的稳健性。其快速收敛的优化方法为解决复杂市场环境中的分布式计算问题提供了有效的理论工具和实践参考。同时，双边拍卖定价机制能够实现高效的数据匹配、个性化的隐私成本补偿以及整体社会福利的最大化。
引言
在数字时代，可穿戴设备、电子健康记录（EHR）和远程医疗平台的快速发展产生了前所未有的个人健康数据（PHD）量。个人健康数据作为一种有价值的商品的概念获得了广泛关注，催生了健康数据交易的新市场。尽管潜力巨大，但个人健康数据交易市场仍处于起步阶段，面临着诸多机遇与挑战的交织。与传统商品市场不同，PHD交易受到严格隐私法规（如GDPR、HIPAA）的约束，同时存在数据提供者和消费者之间的信息不对称问题。双边拍卖通过竞争性出价实现动态价格发现，为平衡双方利益提供了有前景的框架。如何在隐私保护和交易效率之间找到平衡已成为一个紧迫的问题（Qiu和Hu，2025；White T.等人，2022）。欧盟的通用数据保护条例（GDPR）和美国的健康保险可移植性和责任法案（HIPAA）等监管框架对数据共享施加了严格限制，进一步复杂化了交易机制。此外，数据安全、互操作性问题以及关于同意和公平补偿的伦理困境也阻碍了个人健康数据市场的健康发展。
随着健康数据的敏感性成为焦点，研究人员开始将隐私保护机制融入拍卖过程中。在隐私保护方面，Kasperbauer（2020）指出，隐私保护应覆盖数据使用的整个过程，以防止“使用后失控”的现象。Busch-Casler等人（2023）进一步强调，平台明确披露数据使用目的并确保用户控制权是提高用户分享数据意愿的关键因素。在平台治理方面，Arora和Jain（2024）基于合同和机制设计构建了一个三方平台-卖家-消费者模型。他们的研究表明，平台如何通过调整数据共享协议和隐私限制来平衡交易效率和隐私保护，并阐述了在监管干预下最优共享规则对整体社会福利的影响。
一些研究尝试使用拍卖机制来优化资源分配。现有研究大致分为三类：第一类是基于合同理论的协调机制，利用激励兼容的合同来平衡隐私限制和社会福利（Arora和Jain，2024）；第二类拍卖方案结合区块链和可信硬件以提高安全性和透明度；例如，Liu等人（2021）将区块链与可信执行环境相结合，提出了一个保护隐私的双边拍卖方案，为健康数据交易提供了实际方向；第三类依赖于梯度方法的迭代算法在收敛速度和计算效率方面仍存在显著局限。值得注意的是，大多数现有模型未能充分解决交易方之间隐私偏好的差异性，也未将现代优化加速技术纳入机制设计过程（Jia等人，2024），导致实践中出现效率瓶颈。
为了解决上述问题，本研究从模型构建、算法设计和收敛性分析三个维度推进了健康数据交易机制的研究。首先，在机制建模中引入了明确的隐私偏好参数，以捕捉数据提供者和需求者对隐私保护强度的异质敏感性；其次，设计了一种基于Nesterov加速梯度的双边迭代算法，克服了原始分布式双梯度上升方法的收敛速度限制，显著提高了匹配效率；最后，利用非扩张算子理论和Krasnoselskii-Mann定理证明了该加速方案的全局收敛性。这种替代了原始Lyapunov函数方法的证明框架提供了更高的理论严谨性和适用性。总体而言，本研究为健康数据交易中的动态隐私-价格协调机制提供了高效的理论基础。
个人健康数据交易过程
个人健康数据平台通过智能可穿戴设备、健康检查、医疗访问等方式收集个人健康数据。为确保隐私保护，这些平台向制药公司、研究机构等实体提供“可见但不可访问、可访问但不可使用”的数据查询服务。同时，它们负责匹配数据供需、执行隐私保护并实施定价机制。
数据交易变量定义
表示卖家，表示通过数据交易平台进行交易的健康数据买家。相关变量符号总结见表1。社会福利最大化模型
为了实现平台对健康数据交易中隐私保护和流通效率的协调监管，本文构建了一个考虑隐私偏好差异的多目标优化模型。
最优定价策略
在多方数据交易中，合理的定价机制对于最大化社会福利至关重要。基于前述优化模型，本文利用KKT条件推导出卖家、买家和平台的最优定价表达式，从而量化了在隐私保护约束下的数据供需行为和激励机制。
仿真实验和机制验证
为了验证所提出的健康数据隐私保护和双边定价机制的有效性，本文构建了典型仿真场景，并以中国上海数据交易所为背景平台进行了案例研究。作为国内领先的数据流通平台，上海数据交易所不仅促进了数据元素的市场化流通，还非常重视数据隐私保护和交易合规性。
结论与未来工作
本研究通过构建包含隐私强度调整的双边拍卖机制模型，解决了健康数据交易领域中隐私保护和交易效率平衡的挑战。从理论角度来看，该研究创新地将隐私强度作为可控变量整合到博弈论分析框架中。根据数据供应商、需求者和平台参与者的多样化偏好，详细阐述了
作者贡献
概念化：R.S., Y.C.；方法论：Y.C.；验证：R.S., Y.C.；形式分析：F.X., Y.P.；调查：R.S., Y.P.；资源协调：F.X.；数据整理：Y.C.；初稿撰写：R.S., Y.C.；审稿与编辑：R.S., Y.P.；可视化：Y.C., Y.P.；监督：F.X., Y.P.；所有作者均已阅读并同意提交的手稿版本。
资助
本研究得到了中国国家自然科学基金（项目编号72464018和72162022）、教育部人文社会科学项目（项目编号24YJA630076）、云南省应用基础研究重点项目（项目编号202401AS070112）以及云南省哲学与社会科学创新团队（项目编号2025CX15）的资助。
CRediT作者贡献声明
沈睿：撰写 – 审稿与编辑、初稿撰写、验证、调查、概念化。陈颖熙：初稿撰写、可视化、验证、方法论、数据整理、概念化。肖芳浩：监督、资源协调、形式分析。彭远：审稿与编辑、可视化、监督、调查、形式分析。
