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1、数字经济系列报告2023年8月31日中航证券研究所发布证券研究报告请务必阅读正文后的免责条款部分行业评级:增持数据要素专题:深挖“数据矿”,抢滩“新蓝海”中航证券社会服务团队分析师:裴伊凡证券执业证书号:S0640516120002邮箱:数据要素:数字经济时代的核心战略资源数据被战略性定义为新型生产要素,数字经济时代,传统要素对经济增长的拉动作用边际减弱,数据要素对经济增长的引擎作用日益凸显。战略高度:三年以来,数据要素战略地位提升、发展速度加快,国家数据局正式获批成立,政府指引下“可以去做些什么”的时代已经到来,地方政策积极响应,广东、北京、上海等经济发达地区率先“出征”,有望成为数据要素市
2、场的开拓者。基础制度:数据二十条作为我国专门针对某一要素的第一份基础制度,对我国数据要素的发展方向起到“指南针”的作用,从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等方面构建数据基础制度,提出20条政策举措,构建了数据产权、数据要素交易、数据要素分配、数据要素治理四个制度。经济地位:数字经济核心资源,对推动经济增长具有倍增效应,土地、劳动力、资本等传统要素对经济增长的拉动作用边际减弱,数据要素对经济增长/GDP的引擎作用日益凸显。行业空间:根据国家工业信息安全发展研究中心测算,“十四五”期间我国数据要素市场规模复合增速将达到26.3%,2025年将突破1749亿元,整体上进入高速发展阶段。新业态:
3、迈向流通和交易阶段,数据要素价值加速释放数据流通交易服务生态:数据要素流通过程中,多方主体共同参与,存在诸多产业机会;多层次数据要素市场构建在途,交易监管建设推动产业高质量发展。数据要素流通:打破“数据孤岛”,推进数据价值释放。聚焦可流通交易的经营性数据资产,数据产品化和数据资产化是数据市场化的关键所在,数据产品化:完成数据资源到数据产品的转变过程,数据资产化:数据产品形成价值和价值兑现;数据资产入表政策落地,推进数据要素资产化。数据确权:为数据交易保驾护航,完善交易合规体系,可有效激励数据生产和流通,为数据交易保驾护航,进一步完善整合合规体系有利于行业发展。参与主体:供应方+服务方+需求方数
4、据资源供应方:所拥有数据资源的高价值、稀缺性、权威性、排他性,成为训练AI模型的“优质饲料”,未来数据资产化入表、数据资源变现提升利润;数据产品服务方:优质数据资源进入市场的必经之路,连接供需双方的“桥梁”,整个数据要素流通中的终末形态;“桥梁”,整个数据要素流通中的终末形态;数据商定位为专业性市场化机构,数据交易所定位为公益性机构。数据资源需求方:选择产业政策力度较大且赋能提质增效的行业的企业,以及用数据投喂改进模型的企业和数据产品供应的第三方数商。投资建议:“高景气行业+新主体”共振数据被战略性定义为新型生产要素,对经济增长的引擎作用日益凸显,随着数据要素顶层设计的展开,数据资源入表政策的
5、落地,数据确权、定价、流通和治理规范不断完善,有利于更好推动数据要素价值释放,国内相关上市公司有望快速打开商业化应用场景,实现“高景气行业+新主体”共振,深化数据资源的开发利用,迸发数字经济新动能。建议关注数据要素产业链中数据供给/需求/服务等相关环节中具备先发优势和资源壁垒的头部企业,重点围绕高景气度行业中几个维度布局:1)数据资源(影视传媒行业):中文在线、视觉中国、中国科传、中国出版、南方传媒、华策影视等;2)数据确权:人民网、新华网、每日互动等;3)数据交易:浙数文化、万达信息、中原传媒、安妮股份、零点有数等;4)数据应用:小商品城、值得买、创业黑马、蓝色光标、昆仑万维、万兴科技、遥望
6、科技、拓尔思等。核心观点bUpOxOuNtQfY7N9R6MnPqQpNtQjMoOxOiNqRpObRrRzQuOtOtPuOtRoN125目录3数据要素:数字经济时代的核心战略资源新业态:迈向流通和交易阶段,数据要素价值加速释放新主体:供应方+服务方+需求方风险提示4投资建议:“高景气行业+新主体”共振资料来源:信通院数据要素白皮书(2022年)、人民网,中航证券研究所整理数据被战略性定义为新型生产要素,数字经济时代,传统要素对经济增长的拉动作用边际减弱,数据要素对经济增长的引擎作用日益凸显。数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态,数据则是数字经济时代的新型生产要素。社会形态的变
7、革会伴随新生产要素出现:农业社会,土地和劳动是基本生产要素;工业社会,资本、管理、技术、知识等成为主要生产要素;信息社会,数据成为新型生产要素,是数字化、网络化、智能化的基础,已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节,深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式是数字经济深化发展的核心引擎。数据要素:是根据特定生产需求汇聚、整理、加工而成的计算机数据及其衍生形态,投入于生产的原始数据集、标准化数据集、各类数据产品及以数据为基础产生的系统、信息和知识均可纳入数据要素讨论的范畴。1.1 数据要素:新型生产要素,推动经济增长的新引擎图表1:各时代主要生产要素农业经济工业经济数字经济土地劳
8、动土地劳动资本管理技术知识数据土地劳动资本管理技术知识新型生产要素新型生产要素图表2:数据要素主要表现形态和特征原始数据库标准化数据集数据产品业务系统数据驱动产生的信息、知识相对分散的各个原始数据集清洗、预处理后的高质量数据集分析、处理、加工后的数据商品和服务数据库商品数据查询接口数据核验接口数据模型接口 资料来源:国务院官网、中国人民银行官网、中国新闻网等,中航证券研究所整理1.2 战略高度:顶层设计步步为营,各地政府加速响应顶层设计:三年以来,数据要素战略地位提升、发展速度加快,政府指引下“可以去做些什么”的时代已经到来。发展初期:2019年,数据首次被增列为生产要素,数据要素地位确立;2
9、020年3月,中共中央、国务院明确提出“加快培育数据要素市场”。2022年开始,数据要素、数字经济、数字中国顶层政策密集出台,进入加速发展期:1)2022年12月,中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见(以下简称数据二十条)发布,数据基础制度建设顶层框架文件落地;2)2023年2月,数字中国建设整体布局规划发布,明确了有关数据要素的全方位管理体系和管理制度;3)2023年3月,国家数据局的成立正式宣告了数据要素“可以去做些什么”的时代到来,政府侧自上而下,有序引导和规范发展,解决数据确权、交易流通、开放共享等数据要素市场的一系列基础性问题,推动市场主体专注创新应用,自律
10、发展。阶段一:数据要素地位确立2019年10月,中共中央提出健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。2020年3月,关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见2021年11月,数字经济及其核心产业统计分类(2021)世界上首次将数据视为新的生产要素,明确了数据要素在数字经济中的作用。2021年11月,“十四五”大数据产业发展规划2021年12月,要素市场化配置综合改革试点总体方案2021年12月,“十四五”数字经济发展规划的通知阶段二:数据要素市场建设与流通数据要素市场化建设成效初显,规范要素市场规则。2022年1月,“十四五”数字经济发
11、展规划2022年4月,关于构建数据制度更好发挥数据要素作用的意见2022年6月,国务院关于加强数字政府建设的指导意见2022年10月,全国一体化政务大数据体系建设指南的通知阶段三:深入发挥数据要素作用加快数据要素市场化流通,创新数据要素开发利用机制。2022年12月,扩大内需战略规划纲要(2022-2035年)2022年12月,关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见2023年2月,数字中国建设整体布局规划2023年3月,国家数据局成立2023年7月,中国人民银行业务领域数据安全管理办法(征求意见稿)2023年8月,企业数据资源相关会计处理暂行规定规范数据要素市场配置,完善数据要素市场化
12、运行机制,构建数据基础制度。阶段四:数据要素进入加速发展期图表3:国家层面有关数据要素重要政策国家数据局正式获批成立:2023年3月,根据国务院机构改革方案第八项内容,国家数据局正式成立,负责协调推进数据基础制度建设,统筹数据资源整合共享和开发利用,统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等,由国家发展和改革委员会管理。数据要素产业化加速:国家数据局承接国家发展改革委员会及中央网络安全和信息委员会办公室部分职责,并由国家发展和改革委员会管理,负责协调推进数据基础制度建设,统筹数据资源整合共享和开发利用,实现数据要素的互联互通,解决多头管理的问题,加速推进以数据要素为核心支撑的数字中国、数
13、字经济、数字社会规划和建设等,有望实现规模化、标准化发展。资料来源:金融界、人民日报,中航证券研究所整理图表4:国家数据局职能及目标数字中国数字经济数字社会国家数据局部门职责国家发展和改革委员会统筹推进数字经济发展组织实施国家大数据战略推进数据要素基础制度建设推进数字基础设施布局建设.部门职责中央网络安全和信息化委员会办公室研究拟订数字中国建设方案协调推动公共服务和社会治理信息化协调促进智慧城市建设协调国家重要信息资源开发利用与共享推动信息资源跨行业跨部门互联互通.职责转移负责管理职责转移统筹数据资源整合共享和开发利用协调推进数据基础制度建设负责规划建设数据要素支撑1.2 战略高度:顶层设计步
14、步为营,各地政府加速响应资料来源:工信安全&北大光华中国数据要素市场发展报告(2021-2022)、和讯网、新华社、澎湃新闻等,中航证券研究所整理1.2 战略高度:顶层设计步步为营,各地政府加速响应地方政策积极响应,经济发达地区率先“出征”,有望成为数据要素市场的开拓者。政策先行,地方市场化指数和政策密集度呈正相关:数据要素政策及企业均分布在广东省、上海市等经济较发达地区,东部地区数据要素市场化程度一枝独秀,南方优于北方。领先地区看未来发展:广东省为数据要素政策以及市场集中地,无论是政策数量还是企业数量,广东省都处于领先地位,或成为中国数据要素市场的开拓者和领路人,广东省正研究推动将数据生产要
15、素纳入GDP核算体系,并且构建以市场竞争机制为主的数据交易二级市场,同时推进“数字湾区”的建设。北京方面,2022年北京数据要素市场规模约为350亿元,占全国的39%左右,率先建成支持“可用不可见”交易模式的国际大数据交易所并发布首批数据资产登记证书,率先开展了数据资产登记评估入表试点;政府发布关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见,表示到2030年,北京市数据要素市场规模将达到2000亿元,基本完成国家数据基础制度先行先试工作,形成数据服务产业集聚区。上海方面,2022年上海全市数据核心企业突破1200家,核心产业规模近3400亿元;建设了上海数据交易所,累计挂牌数据产品超
16、1300个,率先提出数商体系,数商新业态蓬勃兴起,全国首个数据要素产业集聚区在张江启动建设。贵州方面,稳步推进全国一体化算力网络国家(贵州)枢纽节点建设,“东数西算”项目2022年完成投资72.65亿元,其中在建项目50个、完成投资39.13亿元;加快推动以5G为代表的新型基础设施建设,不断夯实城市数字底座,通信网络能力进一步提升,全省5G基站累计达到8.4万个;发布贵州省数据要素市场化配置改革实施方案,明确表示到2025年底,当地数据资源化、资产化改革要取得重大突破,数据要素市场体系基本建成。数据流通交易走在全国前列,年交易额突破100亿元。图表5:各省份数据要素相关【政策】数量分布(单位:
17、个)图表6:各省份数据要素【企业】数量分布(单位:个)数据要素市场化指数数据要素供给 数据要素流通 数据要素价值总体58.73 69.43 60.93 45.84 东部地区70.00 70.78 74.97 64.24 中部地区49.34 55.96 55.70 36.37 西部地区45.45 48.88 51.31 36.16 北方地区51.40 56.56 58.94 38.71 南方地区58.16 60.60 62.49 51.46 图表7:“中国数据要素市场化指数”得分资料来源:国务院官网公开信息,中航证券研究所整理1.3 基础制度:“数据二十条”出炉,构建数据基础制度体系数据二十条出
18、台:数据二十条作为我国专门针对某一要素的第一份基础制度,对我国数据要素的发展方向起到“指南针”的作用,从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等方面构建数据基础制度,提出20条政策举措,坚持促进数据合规高效流通使用、赋能实体经济这一主线,以充分实现数据要素价值、促进全体人民共享数字经济发展红利为目标,将充分发挥中国海量数据规模和丰富应用场景优势,激活数据要素潜能,做强做优做大数字经济,增强经济发展新动能。数据二十条构建了四个制度:保障权益、合规使用的数据产权制度:建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框架;合规高效、场内外结合的数据要素交易制度:从规则、市
19、场、生态、跨境等四个方面构建适应中国制度优势的数据要素市场体系;体现效率、促进公平的数据要素分配制度:在初次分配阶段,按照“谁投入、谁贡献、谁受益”原则,推动数据要素收益向数据价值和使用价值创造者合理倾斜,在二次分配、三次分配阶段,重点关注公共利益和相对弱势群体;安全可控、弹性包容的数据要素治理制度:构建政府、企业、社会多方协同的治理模式。图表8:中国数据基础制度的“四梁八柱”和三权分置数字资源持有权数字加工使用权数字产品经营权数字产权三权分置资料来源:信通院中国数字经济发展报告,中航证券研究所整理数据特性:作为技术产物,数据具有虚拟性、低成本复制性和主体多元性的特性;作为经济对象,数据具有非
20、竞争性、潜在的非排他性和异质性的特性;相比其他生产要素,数据的可复制、可共享、无限增长和供给的禀赋打破了传统要素有限供给对增长的制约,为持续增长和可持续发展提供了基础与可能。数据对生产力提升的作用方式:生产要素是构成生产力最基本的部分,数据要素在自我价值兑现基础上,更能赋能其他要素促进生产力提升和生产关系转变。1.4 经济地位:数字经济核心资源,对推动经济增长具有倍增效应图表9:数据要素对生产力和生产关系的影响数据土地劳动力资本技术深化分工人力资本配置效率信息决策知识生产率、组织效率工艺改良、产品创新潜在机会、风险控制数据自我价值兑现数据赋能其他生产要素数字产业化基础电信软件及服务互联网电子信
21、息制造产业数字化数字技术融入农业/工业/服务业数字化治理多主体参与数字技术+治理数字化公共服务生产要素生产力生产关系资料来源:工信安全&北大光华中国数据要素市场发展报告(2021-2022),中航证券研究所整理生产要素是经济发展的重要组成部分,数据要素在宏观经济增长中贡献度值得关注。数据要素影响宏观经济增长的两个途径:赋能其他生产要素,提高资源配置效率,实现要素协同效应,进而提升生产效率;与第一个途径紧密相连,正因能够提升效率,数据要素本身就变得具有价值,这一价值既通过数据积累作为生产资料而实现,又能转变为数据资产通过增值、交换而产生价值,实现价值创造倍增和个性化定价等效应,从而进一步提升生产
22、效率。数据要素在供需两端发力驱动GDP增长:生产效率提升使供给得以优化,创造新需求并使其得到满足,以此实现供需高质量增长,驱动经济高质量发展。1.4 经济地位:数字经济核心资源,对推动经济增长具有倍增效应数据要素虚拟便能无限收敛智能即时准公共品规模经济性范围经济性通用要素外部性赋能其他要素直接生产要素协同效应生产效率提升数据迭代创造需求数据交易数据定价数据确权数据安全数据产品数据增值网络效应优化供给供需配置效率提升消费者剩余和福利提升需求满足价值创造倍增宏观规模效应高质量增长高质量发展供给侧需求侧数据要素基础设施(技术、法律、制度等)数据要素技术-经济特征数据要素市场组织形式数据要素驱动GDP
23、的原理逻辑图表10:数据要素如何影响GDP增长资料来源:工信安全&北大光华中国数据要素市场发展报告(2021-2022)、中国信通院、世界银行,中航证券研究所整理土地、劳动力、资本等传统要素对经济增长的拉动作用边际减弱,数据要素对经济增长/GDP的引擎作用日益凸显,数字经济蓬勃发展。传统要素经济拉动作用弱化:以资本要素为例,全球固定资本形成总额占GDP比重长期停滞,我国固定资本形成总额占GDP比重维持在40%左右,国内资本效率由1985-2007年的 0.52 下降至 2008-2020 年的 0.24,对经济增速提升作用有限,亟需新型生产要素提供经济增长新动能。数字要素对GDP贡献递增:据国
24、家工业信息安全发展研究中心等测算,2015-2021年数据要素对当年GDP增长的贡献率从12%提升至14.5%,2021年数据要素拉动GDP约0.83个百分点;数据要素带来的资本与劳动份额相对变化约为13%,与第一次工业革命时期新生产要素带来的相对变化相近(17%)。数字经济发展规模持续扩张:2005 年至 2021 年,我国数字经济总体规模增加值已经从 2.6 万亿元扩张至 45.5 万亿元,16 年扩张超过 16 倍;同时,数字经济在我国 GDP 中的占比从 14.2%上升至 39.8%,呈现出持续上升的趋势,标志着数字经济在我国经济发展中占据着越来越重要的地位。1.4 经济地位:数字经济
25、核心资源,对推动经济增长具有倍增效应图表13:数字经济规模及占GDP比重图表12:数字要素对GDP的贡献程度持续增强图表11:资本要素对GDP的拉动作用几乎停滞资料来源:浙江大学数据产品交易标准化白皮书、凤凰网、中国信通院魏凯等数据要素市场化进展综述、普华永道,中航证券研究所整理1.5 行业空间:数据应用加速渗透,数据要素市场规模将破千亿数据要素的使用具有放大、叠加和倍增的作用,推动生产方式、生活方式和治理方式的全面变革,根据国家工业信息安全发展研究中心测算,2025年将突破1749亿元,“十四五”期间我国数据要素市场规模复合增速将达到26.3%,整体上进入高速发展阶段。驱动一:推动政府信息共
26、享、打破“信息孤岛”和“数据烟囱”。前国务院总理李克强表示,目前大约80%的数据资源掌握在政府手中。由于政府数据整合度不高,难以形成共享的、综合性数据,政府公开数据信息加快了块数据的形成进程,实现信息共享有利于建成综合性数据平台,来为政府产业发展决策、企业决策以及个人决策提供有效的针对性方案。驱动二:社会数据资源价值不断提升、加速新业态涌现。数据要素的核心价值体现在支撑更明智的决策,从而创造经济效益和社会福利。根据普华永道调查,高度数据驱动型企业比一般企业在作出重大决策时效率可提高3倍以上。随着各行业数据应用的不断深入,数据驱动的新业态、新模式正在加速涌现。阶段四:数据要素进入加速发展阶段图表
27、14:2016-2025年我国数据要素市场规模及预测(亿元)6257049049040080002001920202021E2022E2023E2024E2025E政府信息共享数据价值提升金融消费互联网智能风控、广告推荐、精准营销了解客户偏好和市场动向提升业务效率和客户体验工业制造网络化协同、全流程运营、柔性制造大数据基础设施和技术能力政务城市管理、交通运输、市场监管政务和行业数据的融合分析图表15:政府信息共享以及数据价值提升起到双重驱动行业增长的作用125目录3数据要素:数字经济时代的核心战略资源新业态
28、:迈向流通和交易阶段,数据要素价值加速释放新主体:供应方+服务方+需求方风险提示4投资建议:“高景气行业+新主体”共振资料来源:各上市公司官网,中航证券研究所整理数据要素流通过程中,多方主体共同参与,存在诸多产业机会。政府、企业等提供数据资源,经过采集、治理、加工环节制作成为数据产品,在数据交易中心完成场内交易,为各行各业的数据需求方的业务赋能。政府等部门的监管,硬件、软件、数据安全等技术支持也必不可少。数据流通环节基础设施(硬件、软件、云平台)数据安全监管方(政府、行业监管等)产品提供方流通与交易采集、治理与加工数据提供方政府行业企业机构供给侧-数据资源数据需求方金融互联网工业医疗智慧城市零
29、售交通电信消费侧-数据应用图表16:数据要素产业生态2.1 数据流通交易服务生态:是数据要素价值释放的基础资料来源:我国多层次数据要素交易市场体系建设机制与路径、搜狐网等,中航证券研究所整理多层次数据要素市场构建在途,交易监管建设推动产业高质量发展 多层次数据要素市场生态体系赋能数据流通:数据要素市场的划分充分满足数字经济层次性、数据产品多样性以及数据要素市场化配置的需要,全国性/区域性市场、场内/场外市场、一级/二级市场、综合/专业市场以及跨境市场为不同规模的企业和机构都能够找到合适的定位,实现资源的优化配置,推动数据要素的良性循环。多样化数据商品交易模式为数据流通带来更多灵活性和可能性:交
30、易模式的多样性使得数据交易更高效,数据流通更加普惠和有益,一定程度上推动新业态的出现。监管审查机制确保数据流通安全:各地数据交易所以及数据局的成立,加快了建造数据要素全流程合规的步伐,提高数据交换的准确性和高效率。图表17:多层次数据要素市场流通机制全国性市场标准规范交易规则流通监管登记清结算区域性市场资源聚集综合治理确权登记服务创新场内市场标准化高范围狭隘过程透明质量可控场外市场非标准化点对点监管难题起补充作用一级市场开发市场数据采集、储存数据开发、登记二级市场交易市场定价交易清结算综合市场精细化专业市场建立异质性交易平台丰富产品种类专业化个性化跨境市场探索跨境数据流动分类监管模式,开展数据
31、跨境传输安全管理试点,探索建设离岸数据交易平台,以国际互联网转接等核心业态,带动发展数字贸易、离岸数据服务外包、互联网创新孵化等关联业态数据交易主要模式内容概述直接交易模式即供需双方就交易内容与方式进行约定,一方交货,一方付款数据交易所模式当前国内各地政府成立一些数据交易所,在政府监管下进行数据供求关系撮合资源互换模式在移动终端App中表现突出,App服务商通过提供免费的App应用服务,换取对用户个人数据的使用权会员账户服务模式数据资产化后,消费者购买会员服务后获得对应的数据访问权API访问模式供方可以根据契约通过API将数据开放给授权的需方利益相关方的数据平台+数据联盟交易模式数据需求方以出
32、资的方式,收购或者入股某一个家企业,使被收购或者入股的企业负责生产数据产品给出资的数据需求方监管审查机制数据交易所职能:在数据交易前,审查交易双方的准入资质,确保供给方的数据合规,需求方的使用合规;在交易进行时,通过数据确权、数据价值评估、数据交易等相关规则与制度规范数据交易事项;在交易完成后,通过相关规范文件,确保数据使用合规合法。数据局职能:建立数据要素全流程合规和监管制度体系,建立数据联管联治机制,开展数据要素安全监管和数据要素市场运行监管;建立风险预警和应急处置机制,审慎对待原始数据的流转交易行为;探索开展央地协同的数据出境监管机制,加强数据出境安全规范管理;打造鼓励创新的市场环境,对
33、数据要素流通交易领域新产业、新业态、新模式实行包容审慎监管。图表18:当前数据要素交易模式以及监管机制情况2.1 数据流通交易服务生态:是数据要素价值释放的基础资料来源:信通院数据要素白皮书,中航证券研究所整理2.2 数据要素流通:打破“数据孤岛”,推进数据价值释放培育数据要素市场的目标是数据在各市场主体间高效有序自由流通,以此由内而外地兑现数据价值、赋能各行各业。按照数据与资金在主体间流向的不同,数据要素的流通模式可分为以下三种:数据开放;数据共享;数据交易。数据流通由内而外的三层价值:数据支撑业务贯通:支撑企业、政府的业务系统运转,实现业务间的贯通;数据推动数智决策:数据的加工、分析、建模
34、揭示出更深层次的关系和规律,使生产、经营、服务、治理等环节的决策更智慧、更智能、更精准;数据流通对外赋能:让数据流通到更需要的地方,让不同来源的优质数据在新的业务需求和场景中汇聚融合,实现双赢、多赢的价值利用。一次价值业务贯通二次价值数智决策三次价值流通赋能数据支撑业务系统运转,推动业务数字化转型与贯通数据分析使战略决策更智慧,支撑业务智能化决策数据流通对外赋能,打破数据壁垒,数据更普惠图表19:数据要素流通驱动数据价值兑现数据要素的流通模式数据开放数据数据共享数据数据交易数据货币提供方无偿提供数据需求方免费获取数据无一般等价物参与共同为供给方和需求方相互提供数据无一般等价物参与提供方有偿提供
35、数据需求方支付获取费用货币作为媒介内外资料来源:上海数据交易所&普华永道、第一财经,中航证券研究所整理2.2 数据要素流通:打破“数据孤岛”,推进数据价值释放聚焦可流通交易的经营性数据资产,数据产品化和数据资产化是数据市场化的关键所在。“原始数据”转变为“数据资产”“的实现路径:可分为数据资源化(数据资源整合后形成的数据价值)-产品化(完成数据资源到数据产品的转变过程)-资产化(数据产品形成价值和价值兑现)-资本化四个阶段,数据产品化搭建起数据资源向数据资产转变的桥梁,数据资产化的本质是形成并初步实现数据价值的过程,二者决定了数据能否正常流通和交易,是现阶段数据要素市场化的关键环节。图表20:
36、数据资产的实现路径原始数据资源性数据资产其他数据资源其他资源性数据资产数据产品数据服务数据资源化建立企业级的 ODS 与数据仓库数据清洗进一步加工挖掘数据价值实现多维度统计分析开展管控式数据治理数据产品化建立企业级数据集市大数据分析挖掘数据价值形成数据产品化多元模式依托管控式数据治理模式数据资产化搭建企业数据资产平台梳理形成数据资产目录全生命周期数据资产运营数据资产管理反哺数据治理经营性数据资产公共/企业/个人数据经加工、有价值的、可被利用的其他数据合法合规、可挂牌交易其他数据资本化数据证券化IPO资产/并购数据资产入表质押融资数据信托数据资产化战略内部专用对外共享数据交易对外开放数据银行确权
37、/定价/交易资料来源:财政部,中航证券研究所整理2.2 数据要素流通:打破“数据孤岛”,推进数据价值释放数据资产入表政策落地,推进数据要素资产化财政部8月21日消息,为规范企业数据资源相关会计处理,强化相关会计信息披露,财政部制定印发了企业数据资源相关会计处理暂行规定,自2024年1月1日起施行。此规定有助于进一步推动和规范数据相关企业执行会计准则,准确反映数据相关业务和经济实质,进一步强化数据资源相关信息披露,有助于为有关监管部门完善数字经济治理体系、加强宏观管理提供会计信息支撑。暂行规定的主要内容包括数据资源的适用范围、数据资源会计处理适用的准则、数据资源列示和披露要求等。数据资源入表,推
38、进数据要素资产化,有助于反映企业营收状况,满足企业融资需求,加强数据市场监管。图表21:企业数据资源相关会计处理暂行规定的主要内容和实施意义资料来源:全国信委数据要素流通标准化白皮书、界面新闻、人民雄安网,中航证券研究所整理2.3 数据确权:为数据交易保驾护航,完善交易合规体系 数据确权可有效激励数据生产和流通,为数据交易保驾护航,进一步完善整合合规体系有利于行业发展数据确权是实现数据安全有序流动和数据资产化不可或缺的重要前提。数据权力主要分为数据持有权、数据经营权和数据使用权,三者相辅相成,目前来讲,构建完善的数据基础制度体系,数据确权、数据定价、数据交易、数据安全、数据增值与协作等操作环节
39、均存在痛点,其中,最大的一项挑战就是数据确权。人民网推出我国首个数据确权平台-人民数据资产服务平台,是行业内首个集数据合规性审核、数据确权出版、数据流通登记、数据资产服务为一体的平台。该平台的服务流程是从数据版权联盟、监管机构、平台发起再到数据确权认证中心最后汇报至政府主管部门。今年7月,人民网针对数据要素市场打造的“数据资源持有权证书”“数据加工使用权证书”“数据产品经营权证书”(三证)正式面向全国发放,公司已与多地数据交易所达成战略合作。图表22:数据权利类别确权服务流程数据版权联盟、监管机构、平台发起数据治理专家委员会行业主管单位专家中国互联网发展基金会代表数据研究院及服务平台代表大学及
40、行业研究机构专家行业龙头数据公司代表中国互联网发展基金会确立数据确权认证中心人民数据资产服务平台提交确权申请政府主管部门指导运营各部委信息中心网信部门公安执法部门其他必要政府部门确权及数据流通情况定期汇报、报告数据权利数据产品经营权数据加工使用权数据资源持有权自主管理权:持有者在法律或合同允许范围内可自主决策数据的应用场景私益性:享有数据资源的排他性和竞争性带来的益处企业自我使用、处理加工数据的权利具有排他性会计意义的控制权对数据的经营遵循场景性公正的原则具有排他性受法律法规和应用场景的约束图表23:人民网确权服务流程125目录3数据要素:数字经济时代的核心战略资源市场空间:迈向流通和交易阶段
41、,数据要素价值加速释放参与主体:供应方+服务方+需求方风险提示4投资建议:“高景气行业+新主体”共振3.参与主体:数据供应方交易服务方数据需求方数据资源供应方:所拥有数据资源的高价值、稀缺性、权威性、排他性,成为训练AI模型的“优质饲料”,未来数据资产化入表、数据资源变现提升利润;数据交易服务方:优质数据资源进入市场的必经之路,连接供需双方的“桥梁”,整个数据要素流通中的终末形态;数据应用需求方:选择产业政策力度较大且赋能提质增效的行业的企业,以及用数据投喂改进模型的企业和数据产品供应的第三方数商。图表24:数据要素流通全景资料来源:复旦大学全国数商产业发展报告(2022)、上海数据交易所、国
42、家工业信息安全发展研究中心,中航证券研究所整理数据要素流通交易功能供方原始数据数据资源数据登记确权数据产品挂牌上市撮合交易合约支付信息系统交易清结算需方传统IT服务市场流通第一阶段流通第二阶段流通第三阶段传统IT服务市场数据分析数据加工数据咨询数据治理数据资源集成政府机构事业单位社会企业数据类型数据类型举例数据联通方式公开数据气象数据、地理数据、统计数据等通过数据开放、API技术服务等方式低度敏感数据车牌号数据、交通违章数据等通过数据沙箱、API技术服务等方式中度敏感数据医疗数据、个人信用数据、企业生产经营数据等通过安全多方计算、联邦学习等手段、进行数据流通高度机密数据国家安全数据、个人核心隐
43、私数据不能进行流通医疗/汽车/区块链/工业/金融/零售/交通/物流/农业/地理空间/气象等数据分析数据加工数据咨询、治理数据确权资产评估合规评估数据定价咨询交易经济交付服务数据资源集成数据产品咨询质量评估服务方资料来源:中国财富网、量子位、智东西等,中航证券研究所整理3.1 数据提供方:数据商“燃料”,数据价值的重估&变现数据供给方:数据资源入表,直接影响企业利润;大模型进入密集发布期,高质量的数据资源将成为差异化竞争的关键。新规出台,数据资源可入表,经济价值确立:2023年8月21日,财政部发布企业数据资源相关会计处理暂行规定,提出企业数据资源经评估可确认为企业资产,列入财务报表。企业内部使
44、用数据资源按条件确认为无形资产,企业对外交易的数据资源按条件确认为存货。此规定是我国推动数据要素市场发展的关键政策,中国成为全球首个提出数据资源入表的国家,在数据资产化方面进行了有益探索。市场对高质量需求暴增,数据质量决定大模型质量:从GPT-1/GPT-2/GPT-3参数投入分别1.17亿/15亿/1750亿,OpenAI是通过筛选优质数据形成参数量阶梯式上升,使得大模型不断迭代优化。伴随国内大模型不断推出迭代,训练数据是竞争取胜的关键,对于优质数据资源的需求出现加速增长,数据资源方将率先受益。数据资源无形资产存货企业内部使用企业日常生活持有最终目的用于出售利润版权、专利和许可使用费销售存货
45、图表25:数据资源入表影响企业利润图表26:大模型参数量和预训练数据量直线增长200212022-2023BERT-Base(1.1)BERT-Large(3.4)GPT-1(1.2)GPT-2(15)Megatron-LM(83)ERINE 1.0/2.0T5(110)GPT-3(1750)mT5(130)GShard(6000)Turning-NLG(172)CLIP&DALL-E(120)Align/ViT-GM6(10)悟道1.0-文汇(113)ERINE 3.0 Titan(2600)混元AI大模型(1360)GPT-4(18000)LLaMA(130)BEiT
46、-3(19)PaLM 2(3400)PaLM(5400)大模型参数量GPT-1GPT-2GPT-3GPT-4时间20023参数量1.2亿15亿1750亿1.8万亿(预估)预训练数据量5GB40GB45TB13万亿token(预估)资料来源:中国信通院数据价值化与数据要素市场发展报告,中航证券研究所整理3.2 数据需求方:数据赋能生产流程,促进数据化转型升级数据需求方:数据要素能够借助区块链、人工智能等为各行各业赋能,为需求方降本增效;加速产品/业务/模型迭代;创新商业模式。数据需求方,包括各类数据分析服务商和行业用户,尤其数据驱动型的公司对数据拥有强烈的需求。AI赋能背景
47、下,数据使用门槛降低,三类数据需求方将获业务和业绩边际改善:(1)AI大模型及小模型自研企业,优质数据加速模型迭代,构筑核心竞争壁垒;2)第三方数据服务商,优质数据改进其核心服务能力;3)公司AI赋能下使用数据,实现收入增厚或降本增效的下游数据需求方,如AI+游戏(数据挖掘、智能投放等生产力辅助工具)、AI+营销(用户数据分析实现精准营销)、以及AI+教育(教学数据智能诊断分析等)等典型应用领域。图表27:数据需求主体及类型需求主体数据品种核心数据类型医药公司、医药设备公司等医疗数据病历数据、就诊数据、药品流通银行、小贷公司、互联网金融公司金融数据企业数据、个人数据、个体户数量企业数据中小微企
48、业数据、外资企业数据等能源企业能源数据石油、天然气等所有相关的数据车联网、汽车公司、汽车后市场交通数据停车场数据、车辆位置数据等供应链相关企业商品数据电子标签数据、商品物流数据等金融机构、汽车公司、消费品公司消费数据个人消费数据、个人征信数据等教育类机构教育数据学习轨迹数据、教育消费数据政府相关部门社会数据与社会管理、政府管理有关的数据其他(如科研机构等)社交数据与社交相关的所有数据政府数据政府统计数据、政府审批数据等电商数据商品交易数据、商品流通数据等数据要素可使用数据要素AI降低使用门槛AI大/小模型自研企业第三方数据服务商数据赋能的各行业需求数据用于训练模型数据用于创造产品,改善服务数据
49、用于辅助决策,降本增效图表28:AI赋能下利用数据受益的三类需求方资料来源:发改委、每日经济新闻,中航证券研究所整理3.3 数据服务方:培育数据商新业态,提升数据要素配置效率数据二十条的第十条提出“培育一批数据商和第三方专业服务机构”,以“所商分离”为主线,发挥数据商的专业化、市场化优势,加快培育数据商新业态,提高数据要素流通效率。重点提出了十一个领域,包括“数据集成、数据经纪、合规认证、安全审计、数据公证、数据保险、数据托管、资产评估、争议仲裁、风险评估、人才培训”等,旨在提升数据流通交易全流程的服务能力,对数据流通交易产业生态进行了有效的补充,丰富了数据要素市场生态体系。图表29:培育数据
50、商新业态数据交易所金融机构数据集成数据经济合规认证安全审计数据公证数据保险数据托管资产评估争议仲裁风险评估人才评价数据商数据提供方数据需求方数据流通数据流通数据需求对接数据需求匹配资料来源:复旦大学全国数商产业发展报告(2022),中航证券研究所整理3.3.1 数据商:激发数据要素市场活力,蓝海市场潜力大数据商定位:专业性市场化机构,扮演三大角色:1)技术方案提供者;2)交易合规保荐者;3数据价值发现者。数据商作用:为数据交易双方提供数据产品开发、发布、承销和数据资产的合规化、标准化、增值化服务,搭建出从数据提供者到数据使用者之间的价值链条,从而大大提升数据要素市场的配置效率。图表30:数据商
51、类型划分和市场主要参与者数据加工商质量评估商资产评估商安全合规评估商经纪服务商人才培训机构数据基础设施(云、网络)分析算法及安全计算数据市场配套服务商数据产品提供方数据流通与交易市场数据产品使用方数据技术与应用服务资料来源:发改委、复旦大学&数库科技全国数商产业发展报告(2022),中航证券研究所整理3.3.1 数据商:激发数据要素市场活力,蓝海市场潜力大发展阶段:数据商作为激发数据要素市场活力的关键角色,目前处于参与者少的蓝海阶段,“政策+市场需求+技术进步”催化,有望进入快速发展期。参与主体:按照数据二十条战略部署,大力发展数据商新业态结合多层次市场交易体系建设,根据数据商的特色优势业务范
52、围、业务能力逐步发展三种类型的数据商,即大型综合类数据商、区域类数据商和行业类数据商。开展四类核心业务:1)资产开发类业务:通过为数据提供方提供数据源开发或数据产品开发业务,帮助数据提供方将其拥有的数据资产开发形成具备交易价值的数据资源或数据产品,促进数据资产价值的释放。2)数据发布类业务:借鉴证券交易市场的券商服务职能,与数据交易所进行业务衔接,为数据源提供方、数据产品提供方提供数据产品的上市辅导、上架保荐、发行报价三类业务,帮助推动数据产品进入市场流通交易;3)数据承销类业务。服务于数据源提供方、数据产品提供方、数据需求方,利用自建平台、交易场所或第三方交易撮合平台,通过多种方式促进数据产
53、品的供需对接,拓展数据产品流通范围;4)数据创新类业务。基于数据的资产化价值,探索对数据资产的创新类业务进行探索,主要包括数据资产有效性审计、数据成本有效性审计、数据资产创新业务和数据资本创新业务。探索合作模式:1)全权代理模式;2)协作开发模式。图表31:四大类型数商企业历年中标数量(单位:个)图表32:四大类型数商企业历年中标金额(单位:亿元)5608756839592056284350534463897105,00010,00015,00020,00025,00030,00020022(M1-9)企业
54、中标数量数据资源集成商数据咨询服务商数据加工处理服务商数据产品供应商137.0 148.0 660.0 286.0 42.2 68.7 331.0 268.0 77.2 55.9 138.0 90.8 92.3 60.4 160.0 111.0 0200400600800020022(M1-9)中标金额总数(亿元)数据资源集成商数据咨询服务商数据加工处理服务商数据产品供应商资料来源:工信安全&北大光华2022年数据交易平台发展白皮书、上海数据交易所官网,中航证券研究所整理3.3.2 数据交易所:数据流通的“载体”,保障高效可信的流通交易环境数据交易所
55、定位:公益性机构,由政府事业单位或者国资企业承担相关职能,突出交易过程的公共属性和金融平台属性,侧重交易的公平与安全,通过自律管理,实现标准化数据产品的交易撮合、价格生成、清结算等核心交易环节和功能。数据二十条提出作为数据要素商业化的关键环节,大数据交易所在积极进行商业模式探索:大体可分为佣金模式、会员制模式以及增值模式,各地交易所的商业模式发展的多样化有利于构建多层次、多元化、规范高效的数据交易市场体系。上海数据交易所作为全国领先的数据交易平台,其主要针对数据服务和数据产品交易服务收费,针对不同的市场主体制定不同的收费标准,为收费对象提供覆盖交易前、中、后全阶段、全方位的服务。图表33:目前
56、交易所的盈利模式交易前服务合规评估资产评估质量评估全方位、多维度评估数据产品质量,出具专用质量评估报告多角度、深层次评估数据产品合规性,出具专业合规评估报告高效化、智能化评估数据产品价值,出具专有资产评估报告交易中服务联合识别联合建模联合查询提供数据驱动的一站式全链路智能查询,助力数商高效查询信息挖掘数商各项行为特性,准确识别风险请求,构建丰富的风险标签数据导入、数据预处理、模型训练等功能于一体,提供一站全方位建模流程交易后服务仲裁纠纷交易核验高效便捷、公正专业地在线解决数据交易纠纷仲裁委员会在上海市浦东新区设立数据仲裁中心,提供在线咨询、立案、开庭审理等 仲裁服务图表34:上海数据交易所提供
57、全方位服务佣金模式会员制模式增值模式盈利来源交易手续费会员费提供增值服务收取费用优势简单易行、门槛低有利于催生出企业之间的长期数据合作、交易安全性和交易质量易获保障盈利模式多元化弊端抑制交易需求、绕开平台交易搭建成熟可持续会员体系成本大对数据交易平台运营管理能力有门槛要求市场现状佣金率不断降低,当前市场整体佣金率为1%-5%不等华东江苏大数据交易中心的盈利模式主要是对会员收取年费,目前拥有6000多家会员,实现平台盈利当前大部分数据交易平台都提供相应的数据增值服务模式,且这一块业务在平台营收中的占比不低重现新生期井喷式爆发期资料来源:信通院数据要素白皮书,中航证券研究所整理3.3.2 数据交易
58、所:数据流通的“载体”,保障高效可信的流通交易环境数据交易中介能够帮助市场建立信任、保障权益,是数据流通的“载体”,其重要地位利好参股数据交易中心的上市企业。大数据交易中介建设经历了三个阶段:井喷式爆发期(2014年-2016年)、发展停滞期(2017年-2019年)、重现新生期(2020年至今)。发展趋势:第三方数据交易平台日益综合化、服务化,由单一的居间服务商向数据资源综合服务商转型;新一批数据交易机构着手搭建“数据可用不可见”的数据可信流通技术平台,发布数据交易规则和凭证,为数据流通交易“保驾护航”。图表35:国内大数据交易所(中心、平台等)建设历程中关村数海大数据交易平台北京大数据交易
59、服务平台香港大数据交易所交通大数据交易平台河北大数据交易中心杭州钱塘江大数据交易中心河北京津冀大数据交易中心华东江苏大数据交易平台华中大数据交易平台重庆大数据交易市场西咸新区大数据交易所武汉东湖大数据交易中心武汉长江大数据交易中心贵阳大数据交易所亚欧大数据交易中心丝路辉煌大数据交易中心深圳南方大数据交易中心浙江大数据交易中心钱塘大数据交易中心广州数据交易平台上海数据交易中心哈尔滨数据交易中心河南平原大数据交易中心青岛大数据交易中心山东省新动能大数据交易中心潍坊大数据交易中心山东先行大数据交易中心中原大数据交易平台东北亚大数据交易服务中心山东数据交易平台粤港大湾区数据平台北部湾大数据交易中心北方
60、大数据交易中心安徽大数据交易中心湖北大数据交易平台山西数据交易服务平台中关村医药健康大数据交易平台西部数据交易中心内蒙古数据交易中心广东省数据交易中心川渝大数据交易平台上海数据交易所贵州省数据流通交易中心海南数据产品超市长三角数据要素流通服务平台德阳数据交易中心合肥数据要素流通平台北京国际大数据交易所华南数据交易公司郑州数据交易中心青岛海洋数据交易平台深圳数据交易所无锡大数据交易平台广东数据交易所福建大数据交易所湖南大数据交易中心在建或筹备中20002020212022发展停滞期125目录3数据要素:数字经济时代的核心战略资源市场空间:迈向流通和交易
61、阶段,数据要素价值加速释放参与主体:供应方+服务方+需求方风险提示4投资建议:“高景气行业+新主体”共振4“高景气行业+新主体”共振,共赴数字经济星辰大海投资建议:数据被战略性定义为新型生产要素,对经济增长的引擎作用日益凸显,随着数据要素顶层设计的展开,数据资源入表政策的落地,数据确权、定价、流通和治理规范不断完善,有利于更好推动数据要素价值释放,国内相关上市公司有望快速打开商业化应用场景,实现“高景气行业+新主体”共振,深化数据资源的开发利用,迸发数字经济新动能。建议关注数据要素产业链中数据供给/需求/服务等相关环节中具备先发优势和资源壁垒的头部企业,重点围绕高景气度行业中几个维度布局:1)
62、数据资源(影视传媒行业):中文在线、视觉中国、中国科传、中国出版、南方传媒、华策影视等;2)数据确权:人民网、新华网、每日互动等;3)数据交易:浙数文化、万达信息、中原传媒、安妮股份、零点有数等;4)数据应用:小商品城、值得买、创业黑马、蓝色光标、昆仑万维、万兴科技、遥望科技、拓尔思等。资料来源:中国信通院、拓尔思,中航证券研究所整理图表36:数据要素投资图谱数据供应方数据需求方数据服务方 个人 政府 企业交通电力金融医疗互联网运营商.数据聚合整理采集-储存-加工 数据分析数据治理AI分析 数据资产定价数据信贷融资数据证券化 数据流通交易登记确权大数据交易平台交付服务互联网影视传媒电商工业交通
63、医疗金融政务.上游:数据资源方中游:数据流通交易下游:数据应用方数据资源化数据价值化4“高景气行业+新主体”共振,共赴数字经济星辰大海投资标的数据资源供给方数据交易服务方数据资源需求方数据交易中心影视传媒人民网(603000)自有大量核心新闻数据资源大数据平台和SAAS化产品,向用户提供舆情大数据分析之类服务歌华有线(600037)自建数据中心已服务政府部门、金融机构等中原传媒(000719)出版物版权资源批量开展集中确权认证,加速版权资源转化为版权资产进程持股郑州数据交易中心10%股份捷成股份(300182)积累5万余小时的影视、动漫、节目版权内容旗下子公司世优科技自主研发“数字人工厂”、“
64、虚拟内容SaaS平台”和“元宇宙分身秀平台”新华网(603888)新华智云打造了数字资产中心、数智运营中心和数字传播中心,提供确权/运营/传播服务智慧政务万达信息(300168)上海“一网通办”平台总集成、核心系统承建方和APP运营方,并建设、运营的市民云等平台,拥有海量社会数据资源公司持有上海数据交易中心有限公司2.4%股份浙数文化(600633)“富春云”互联网数据中心一期已交付投产,稀缺版权+政务数据资源参与设立了浙江大数据交易中心有限公司每日互动(300766)自有丰富的数据资产打造数据智能操作系统“每日治数平台”,提供开发者服务、数据服务、公共服务产品以“绿波带”为抓手、用大数据赋能
65、交通,推出了智慧交通解决方案数智绿波平台零点有数(301169)公司主要服务包括公共事务数据分析与决策支持服务和商业数据分析与决策支持服务,其中智慧政务是公司业务的重要组成部分持股深圳南方大数据交易有限公司比例为10%数字政通(300075)推出智慧政务大数据中心平台,助力政务数据形成专题库统一管理,并形成统一的数据资产图表37:数据要素应用端标的一览注:代表重点关注标的,附公司介绍及财务一览资料来源:各公司官网、各公司年报、东方财富网、证券之星、证券时报网、金融界、新浪财经等,中航证券研究所整理资料来源:各公司官网、各公司年报、东方财富网、每日经济新闻、证券时报网、同花顺财经、金融界等,中航
66、证券研究所整理4“高景气行业+新主体”共振,共赴数字经济星辰大海投资标的数据资源供给方数据交易服务方数据资源需求方数据交易中心文化旅游酒店视觉中国(000681)提供4亿张图片、3,000万条视频和35万首音乐等可销售的各类素材,是全球最大的同类数字版权内容平台之一基于中国版权保护实践建立了业界领先的视觉内容的版权确权、内容监测、使用查询的全流程体系,提供数字版权业务产品和服务石基信息(002153)拥有酒店数据资源作为数据处理商,可以对酒店、餐饮、零售、休闲娱乐业信息数据脱敏后的数据进行处理和运用子公司长益科技专注于流通零售行业信息化全面解决方案和服务,对行业数据需求较大中文在线(30036
67、4)全品类的中文内容资源,海量优质正版内容资源和创作者资源自研AIGC产品AI绘画、AI文字辅助创作需要优质数据资源投喂训练平治信息(300571)拥有各类优质文字阅读产品60,000余本,签约作者原创作品37,000余本,有声作品8,000余部掌阅科技(603533)拥有文学和阅读领域的丰富中文语料中国出版(601949)公司出版图书2.02万种,加快在数字阅读、文创、影视、动漫等领域的融合中国科传(601858)中央级别出版机构,加快数字融合发展推出了“科学文库”“科学智库”“爱医课”等一系列数字产品或知识服务平台电子商务小商品城(600415)拥有商流、信息流、资金流数据,实现出口链全环
68、节数据要素沉淀公司与浙江联通拟合作建设运营国际数据中心汇纳科技(300609)构建了全国目前最大的实体商业客流数据样本库和市场信息数据库公司为苹果、安德玛、优衣库、资生堂等多家知名品牌零售提供的采集与分析数据服务产品遥望科技(002291)遥望云积累了公司直播电商相关数据焦点科技(002315)通过网信办数据出境安全评估,跨境电商领域首个数据合规出境案例新国都(300130)拥有广泛的商户资源和持卡人资源子公司公信诚丰专注于提供基于大数据技术的社会信用数据服务子公司新国都智能依托AI深度内容生成、视频处理技术等,在海外市场成功推出多款工具类产品,模型训练对数据需求量大图表38:数据要素应用端标
69、的一览注:代表重点关注标的,附公司介绍及财务一览资料来源:人民数据资产服务平台官网、工人日报、界面新闻等,中航证券研究所整理4.1 人民网数据确权流通服务商 全国首家数据确权平台,已打通各级政府的政务数据 人民网是由人民日报社控股的上市公司,公司聚焦内容主业,加强原创内容建设力争成为全媒体时代的内容科技领军企业。人民数据资产服务平台是我国首个数据确权平台,由公司控股的人民数据管理有限公司于2019年9月推出的,是行业内首个集数据合规性审核、数据确权出版、数据流通登记、数据资产服务为一体的平台。2022年,“人民数据确权流通平台”再次升级,依托“人民链”与“人民云”的底层技术支撑,公司已在全国建
70、立骨干节点五个,业务节点二十余个,实现与十余个国家部委、省级大数据中台或数据要素流通交易平台的打通,累积实现登记存证的数据要素达200多亿条。2022年6月,公司推出了我国首个个人信息保护与确权服务平台“人民数保”,“人民数保”将对城市全域数据进行全面汇聚、全量存储、全链确权和全程治理,打造“城市数据银行”。2023年7月,公司针对数据要素市场打造的“数据资源持有权证书”“数据加工使用权证书”“数据产品经营权证书”(三证)正式面向全国发放。公司在数据资产确权和服务领域始终处于领先地位,未来将受益于数据要素市场化改革的增量需求。图表39:人民网面向全国正式发放数据要素市场“三证”图表40:”人民
71、云“基础技术平台资料来源:万达信息官网、中国日报,中航证券研究所整理4.2 万达信息政务数字资源与流通服务商 国内城市信息化领先企业,未来有望参与公共数据授权运营 万达信息从事城市信息化领域服务,是国内城市信息化领域的领先企业,在社会保障、卫生服务、民航交通、工商管理、电子政务等领域具有突出的竞争优势。公司将积极争取公共数据授权运营,通过实质性加工和创造性劳动来生产并运营数据产品。随着数据要素市场化改革逐步推进,万达信息多年深耕的政务、医疗卫生、健康服务、智慧城市都将有望深度受益。公司构建的数据中枢是数字化转型的基础设施,通过业务数据化、数据资产化、资产商品化的基本路径,全面支撑体系建设、场景
72、扩充和要素流通。利用数据中枢全面支撑城市数字化转型建设,开发了覆盖城市大数据全生命周期的“睿”系列产品矩阵,涵盖数据采集、标化、加工、管控、运营、安全等各项环节,打造出城市“数治”新范式;城市大数据业务覆盖了全国28个省市地区,覆盖3亿以上人群;同时在医疗健康领域建设了多个覆盖全省的“三医联动”省级平台。一网通办“千人千网,比你更懂你”的智能化服务平台“交钥匙”智慧化实体大厅“一件事,一次办”的线上线下联动服务平台“一网通办”超级服务终端数字政务大数据治理系统大数据资产管控平台数据中台临床科研平台基于NLP的电子病历搜索引擎全息患者画像系统大数据业务数据资源积累数据资产化资产商品化图表41:万
73、达信息数据资源市场化流程资料来源:浙数文化2022年报、浙江大数据交易中心、浙数文化官网、东方财富网,中航证券研究所整理4.3 浙数文化数据交易中心持股方和政务数据资源方 国内领先的数字文化和数字科技产业集团,推进数字技术融入产业,参股浙江大数据交易中心 业内领先的互联网数据中心和参股浙江省唯一一家持牌数据交易场所:公司旗下富春云科技加快业务推进,在杭州富阳数据中心、北京四季青数据中心、杭州大江东富栖云数据中心的多个数据中心项目上取得进展,22年富春云科技营收和利润稳定增长;公司参股的浙江大数据交易中心积极参与浙江省数字要素市场建设。稀缺版权+政务信息资源:公司拥有的数据资源版权具有稀缺性,图
74、影科技图片视频版权有望成为文旅AI模型训练基础资源,实现价值倍增;公司参与建设浙江政务服务网事业中心,参与建设运营浙江政务服务网和“浙里办”APP、首开城市大脑建设和运营等,积累大量政务信息和社会数据。图表42:浙江大数据交易中心交易架构设计图表43:浙数文化数字相关板块布局资料来源:同花顺财经、视觉中国2022年报,中航证券研究所整理4.4 视觉中国数字版权内容资源商 国内头部数字版权内容资源商,“AI+数据资源”赋能多场景应用 视觉中国是国内头部的数字版权内容资源商,依托行业领先的人工智能、区块链、大数据、云计算等互联网技术,聚合超过4亿的优质图片、视频、音乐等数字内容,是全球领先的同类数
75、字版权内容平台之一。公司在数据确权、管理、交易、溯源等全流程上持续发力,是国内第一家将“可信时间戳”用于数字版权的确权和认证的公司,累计完成了超过50亿次图片版权检测,处于行业领先地位。公司以“AI+内容+场景”为核心战略,打造视觉内容交易与服务平台,上下游覆盖创作者、政府、媒体、广告创意、互联网平台以及企业,以AI技术链接上游内容、版权资源,为下游客户提供产品及服务。图表44:视觉中国“AI+内容+场景”图谱资料来源:同花顺财经、石基信息官网,中航证券研究所整理4.5 石基信息酒店数据资源方和数据处理商 国内领先酒店数字技术服务商,拥有海量酒店数据资源且具备数据处理加工能力 石基信息是国内领
76、先的酒店数字技术服务商,公司主要从事酒店、餐饮、零售、休闲娱乐等大消费行业信息管理系统软件的开发与销售、系统集成、技术支持与服务业务。公司主要产品包括信息管理系统平台等。目前,公司在国内五星级酒店市场占有率达到80%以上。伴随酒店行业复苏,景气度上升,行业信息化、数字化建设将提速,公司作为领先酒店数字技术服务商发展空间广阔。归因于:酒店数据资源:海外超过20个国家开设全服务办公室,叠加广泛的业务覆盖,公司积累了行业广泛的酒店数据资源;数据处理商:公司对酒店、餐饮、零售、休闲娱乐业信息数据脱敏后的数据进行处理和运用,子公司长益科技专注于流通零售行业信息化全面解决方案和服务。图表45:Infras
77、ys Cloud企业级云图表46:石基数据平台资料来源:小商品城2022年报、潇湘晨报等,中航证券研究所整理4.6 小商品城国际数据中心建设者全球最大的小商品集散地,转型数字贸易综合服务,拥有海量电商出口数据资源小商品城为义乌国资委旗下国际贸易综合服务商,从事市场开发经营及配套服务,提供网上交易平台和服务,网上交易市场开发经营等。公司亮点:技术赋能:通过AI能力力建设和输出,帮助市场参与各方(采购商、经营户等)无缝衔接人、货、场。跨境支付:公司依托chinagoods平台,联动不同板块推进数字人民币应用工作,上线自有支付品牌“YiwuPay 义支付”。国际化:公司拟投建83亿元打造义乌全球数贸
78、中心,加快实现公司向国际贸易综合服务商转型。“出口数据+数据要素市场化公司+国际数据中心”:出口链全环节数据要素不断积累的前提下,2023年4月底,公司与浙江联通签订战略合作框架协议,拟合作建设运营“一带一路”国际数据中心,项目一期估算总投资约18亿元,规划机柜3000架,计算能力约12万VCPU,智算能力约50Pflops,互联网总带宽约2T和构建与北美、欧洲、东南亚、阿拉伯等国内外主流云服务商、数据中心的国际新型互联网数据专用通道,推动数据要素流动、集成;为推动国际数据中心项目尽快落地,小商品城拟投资5亿元设立云带路公司,经营范围囊括IDC业务、人工智能、数据要素市场化等。图表47:义乌小
79、商品城实体市场生态图表48:义乌小商品城数字贸易市场生态4.7 中国科传打造专业学术品牌国内最大综合性科技出版单位之一,深入推进融合发展,数字化知识服务平台构筑差异化优势 公司是中科院控股隶属央企,是目前国内拥有科技图书和期刊内容资源最多的出版单位之一,也是国内学科分布最全、出版规模最大的综合性科技出版机构;公司持股万方数据15%股份,万方数据库是与知网齐名的学术数据库。在知识服务业务方面,公司围绕专业学科知识库、数字教育云服务、医疗健康大数据、期刊融合平台等方向,先后推出了“科学文库”、“科学智库”、“中国生物志库”、“中国古生物地层知识库”、“中科云教育平台”、“状元共享课堂”、“中科医库
80、”、“SciEngine全流程数字出版与知识服务平台”等多个数字化产品和知识服务平台。以“SciEngine”平台为例,目前该平台已集聚超过360种期刊(包括英文期刊200余种、SCI期刊80余种),年发文量达到40000篇,并建立了数据缴存与分发中心,为平台所属期刊数据进行缴存、转换、分发和国际化传播发布等服务。图表49:中国科传数字平台全景资料来源:同花顺财经、新浪财经、中国科传官网、企查查,中航证券研究所整理中国科学技术信息研究所中国科传中国科学院74.4%49.4%15%图表50:中国科传持股万方数据15%股权125目录3数据要素:数字经济时代的核心战略资源市场空间:迈向流通和交易阶段
81、,数据要素价值加速释放参与主体:供应方+服务方+需求方风险提示4投资建议:“高景气行业+新主体”共振风险提示 行业监管风险:针对行业乱象,监管或趋向严格,部分公司存在被整顿调整风险 政策收紧的风险:数字经济政策的不确定性,未来存在政策监管趋严的风险 技术发展不及预期的风险:数字经济行业发展需要巨量技术支撑,一旦遭遇技术发展瓶颈,数字经济产品应用发挥或受阻 内容生态建设不及预期的风险:数字经济产业布局及内容生态搭建的不确定性,可能存在供需脱轨情况 变现不及预期风险:数据要素产品市场接受度及认可度存在不确定性,未来产品盈利变现能力或不及预期 舆论炒作风险:数据要素概念兴起,部分公司存在概念炒作的可
82、能,而实际技术/产品/应用投入不足,研发能力欠缺 市场竞争风险:伴随数字经济及数字经济政策及市场利好,多行业公司入局数据要素产业,市场竞争日益加剧免责声明本报告由中航证券有限公司(已具备中国证券监督管理委员会批准的证券投资咨询业务资格)制作。本报告并非针对意图送发或为任何就送发、发布、可得到或使用本报告而使中航证券有限公司及其关联公司违反当地的法律或法规或可致使中航证券受制于法律或法规的任何地区、国家或其它管辖区域的公民或居民。除非另有显示,否则此报告中的材料的版权属于中航证券。未经中航证券事先书面授权,不得更改或以任何方式发送、复印本报告的材料、内容或其复印本给予任何其他人。未经授权的转载,
83、本公司不承担任何转载责任。本报告所载的资料、工具及材料只提供给阁下作参考之用,并非作为或被视为出售或购买或认购证券或其他金融票据的邀请或向他人作出邀请。中航证券未有采取行动以确保于本报告中所指的证券适合个别的投资者。本报告的内容并不构成对任何人的投资建议,而中航证券不会因接受本报告而视他们为客户。本报告所载资料的来源及观点的出处皆被中航证券认为可靠,但中航证券并不能担保其准确性或完整性。中航证券不对因使用本报告的材料而引致的损失负任何责任,除非该等损失因明确的法律或法规而引致。投资者不能仅依靠本报告以取代行使独立判断。在不同时期,中航证券可发出其它与本报告所载资料不一致及有不同结论的报告。本报
84、告及该等报告仅反映报告撰写日分析师个人的不同设想、见解及分析方法。为免生疑,本报告所载的观点并不代表中航证券及关联公司的立场。中航证券在法律许可的情况下可参与或投资本报告所提及的发行人的金融交易,向该等发行人提供服务或向他们要求给予生意,及或持有其证券或进行证券交易。中航证券于法律容许下可于发送材料前使用此报告中所载资料或意见或他们所依据的研究或分析。分析师简介裴伊凡(证券执业证书号:S0640516120002),英国格拉斯哥大学经济学硕士,中航证券社会服务行业分析师,覆盖互联网传媒、教育、医美、免税、餐饮、旅游等行业。分析师承诺负责本研究报告全部或部分内容的每一位证券分析师,再次申明,本报
85、告清晰、准确地反映了分析师本人的研究观点。本人薪酬的任何部分过去不曾与、现在不与,未来也将不会与本报告中的具体推荐或观点直接或间接相关。风险提示:投资者自主作出投资决策并自行承担投资风险,任何形式的分享证券投资收益或者分担证券证券投资损失的书面或口头承诺均为无效。我们设定的上市公司投资评级如下:买入:未来六个月的投资收益相对沪深300指数涨幅10%以上。持有:未来六个月的投资收益相对沪深300指数涨幅-10%-10%之间卖出:未来六个月的投资收益相对沪深300指数跌幅10%以上。我们设定的行业投资评级如下:增持:未来六个月行业增长水平高于同期沪深300指数。中性:未来六个月行业增长水平与同期沪深300指数相若。减持:未来六个月行业增长水平低于同期沪深300指数。行业评级与免责声明42