近日，计量经济学领域的国际顶级期刊 Journal of Econometrics 正式刊发华东师范大学统计学院郁淼淼助理教授与周勇教授的合作研究成果 ——《Enhancements of communication-efficient distributed statistical inference and its privacy observation》。作为该领域最具权威性和影响力的国际期刊之一， Journal of Econometrics 是前沿理论与方法的核心发表平台，此次成果的刊发，标志着华东师大在分布式统计推断与隐私保护交叉领域的研究达到国际领先水平。
破解行业痛点：分布式数据的 “两难困境”
在大数据时代，数据往往因安全合规、所有权归属等问题分散存储于不同机构，形成 “数据孤岛”—— 银行不能随意共享客户交易数据，医院需严格保护患者隐私，企业核心数据更难以跨主体传输。此时，分布式统计推断成为挖掘数据价值的关键技术，但传统方法始终面临两大核心矛盾：
一方面，通信效率与估计精度难以兼顾。传统分布式算法依赖大量向量型数据跨机器传输，想提升估计精度就必须增加通信成本，导致系统延迟高、运维压力大；反之，降低通信开销又会造成估计误差扩大，难以满足实际应用需求。
另一方面，隐私保护与统计效率存在冲突。差分隐私作为主流的隐私保护技术，需通过在数据或估计结果中加入随机噪声实现保密，但这会直接牺牲统计效率，导致估计结果的收敛速率下降 —— 例如在经典密度估计问题中，隐私化处理后的收敛速率往往低于非隐私场景的最优水平，形成 “为保密而牺牲准确性” 的困境。
如何在分布式环境下，同时实现 “低通信成本、高估计精度、强隐私保障”，成为困扰学术界与产业界的交叉难题，也是团队此次研究的核心目标。
三重创新突破：构建分布式推断的 “最优解”
团队首次在国际上实现了隐私保护、通信效率、估计精度的协同优化，形成兼具理论深度与实践价值的研究成果，核心突破体现在三个方面：
方法创新：四重需求的一体化设计
团队在通用参数模型框架下，创新性地将 “统计推断、差分隐私保证、通信效率、提升的统计性质” 四大要求统一处理：设计了仅需交互局部估计量的高效算法，无需传输原始数据，大幅降低通信成本；通过拉普拉斯噪声机制实现隐私保护，该框架可灵活扩展至各类向量信息的隐私防护；针对隐私噪声导致的协方差矩阵估计难题，独创全新自助法构建置信区域，有效减轻噪声对估计结果的负面影响。
理论突破：严格论证的 “最优性质”
通过系统的理论分析，团队严格证明了新方法的优越性：所提估计量的均方误差上界比传统分布式估计量更紧，意味着估计误差的收敛阶更优；精准量化了满足差分隐私所需的随机扰动大小，在保证估计量具备渐近正态性等大样本性质、保持相同统计效率的前提下，将隐私保护带来的统计效率损失控制在可忽略范围，彻底弥合了隐私与效率之间的理论鸿沟。
实践价值：抗风险的通用型框架
该研究不仅具备扎实的理论基础，更给出了清晰的实际应用指南：针对不同隐私保护强度需求，提供了具体的算法设计参数；构建的通用隐私保护框架可灵活扩展至金融、医疗、管理等多个场景；同时，算法在面临通信失败时仍能保持良好性能，具备极强的抗风险能力，为实际部署提供了可靠保障。
此次研究成果的发表，不仅为分布式数据的隐私保护与高效推断提供了全新的理论方法，更为跨机构数据协作、合规数据价值挖掘提供了切实可行的解决方案，有望在金融风控、医疗健康、城市治理等多个领域发挥重要作用，为数字经济时代的数据安全与高效利用注入新动能！
作者介绍：
郁淼淼助理教授，曾任香港科技大学、华东师范大学博士后，研究方向包括大数据分析、隐私保护、质量过程控制。在包括权威期刊 Journal of Econometrics , Annals of Applied Statistics, Journal of Quality and Technology, IISE Transactions, Computers &Industrial Engineering, Statistica Sinica 等杂志上发表学术论文二十余篇。荣获上海市浦江人才、上海市“超级博士后”、上海市优秀毕业生等荣誉称号。
周勇教授，国务院学位委员会第七届统计学科评议组成员，国务院政府特殊津贴专家。现任统计学院和统计交叉科学研究院院长。他长期从事大数据分析与建模、统计理论和方法，金融计量、数量金融、风险管理，经济计量学等科学研究工作，取得许多有重要学术价值和影响的研究成果。近期对人工智能的迁移学习、分布式计算及隐私保护等领域感兴趣，并把发展的方法应用到经济与金融、管理科学及医疗健康上。在包括国际顶级机器学习杂志 Journal of Machine Learning Research, The Annals of Statistics, Journal of The American Statistical Association, Biometrika, Journal of the Royal Statistical Society, Series B 等四大国际顶级统计学杂志和 Journal of Econometrics, Journal of Business and Economic Statistics 等顶级计量经济学杂志上发表学术论文近200篇，其中，SCI/SSCI索引论文近160篇。