1、 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 Table_Info1Table_Info1 计算机计算机 Table_Date 发布时间：发布时间：2022-11-06 Table_Invest 优于大势优于大势 上次评级:优于大势 Table_PicQuote 历史收益率曲线 Table_Trend涨跌幅（%）1M 3M 12M 绝对收益 18%2%-18%相对收益 19%10%5%Table_Market 行业数据 成分股数量（只）331 总市值（亿）33916.30 流通市值（亿）26334.92 市盈率（倍）90.69 市净率（倍）3.61 成分股总营收（亿）11193.

2、12 成分股总净利润（亿）535.48 成分股资产负债率（%）42.54 Table_Report 相关报告 NVIDIA：以太坊合并或导致矿卡海啸-20221011 重视国产化机遇：广阔天地大有作为-20220920 Tesla 虚拟电厂达到 50MW 规模-20220907 国网发布数字技术白皮书，电力 IT 持续高景气 -20220724 电力 IT:新能源高景气带动三千亿投资空间 -20220719 Table_Author 证券分析师：吴源恒证券分析师：吴源恒 执业证书编号：S0550522100004 Table_Title 证券研究报告/行业深度报告 数字

3、经济星辰大海，数据要素星火燎原数字经济星辰大海，数据要素星火燎原-数字经济及数字要素行业深度报告数字经济及数字要素行业深度报告 报报告摘要：告摘要：Table_Summary Table_Summary 数字经济是以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。数字经济已经成为我国经济发展重要推动力，本质是伴随着信息技术发展进行的下一轮经济革命。数字经济是科技投资的集合，各类投资机会处于不同投资阶段。数据要素：数据要素：1、定义与意义：、定义与意义：数据要素本质是能够产生经济效益的数据资源，在我国数据要素

4、发展承接大数据发展，对于我国的意义在于驱动经济发展、推动治理能力现代化。2、市场构成、市场构成&市场规模：市场规模：数据要素市场由数据采集、存储、加工、流通交易、分析应用、资产证券化构成，受益最大的是数据供需方、弹性最大的是提供各类服务的数据服务商、目前最火热的是数据交易所行业。数据要素市场规模大趋势市场空间初期很难测算，保守在千亿以上。3、边际变化：、边际变化：主要问题：主要问题：确权难、定价难、流通难、监管难，本质问题是权责不统一，利益没有形成闭环；政策变化：政策变化：顶层+地方法规/政策不断推动，建立具体部门统筹监管规划；技术变化：技术变化：需求端 AI 成熟，供给端区块链+隐私计算技术

5、成熟；应用变化：应用变化：金融、医疗、政务等应用场景不断落地。4、新环节、新环节&新产业新产业&新价值新价值 数据供应商：数据供应商：公共数据完成基础聚集，未来会不断开放产生巨大价值；数据交易所：数据交易所：政府参与数据要素的最主要方式，历经波折重新起航；数据服务商：数据服务商：数据要素特征决定了生态伙伴的必要性，未来巨大空间等待发掘。5、未来发展推演：、未来发展推演：政策密集推进、权责逐渐清晰、标杆案例落地、收益不断体现。风险提示：风险提示：政策推进不及预期，下游应用不及预期政策推进不及预期，下游应用不及预期 Table_CompanyFinance -40%-30%-20%-10%0%10

6、%20%2021/112022/22022/52022/8计算机沪深300 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 2/38 计算机计算机/行业深度行业深度 目目 录录 1.数字经济已经成为我国经济发展重要推动力，本质是伴随着信息技术发展数字经济已经成为我国经济发展重要推动力，本质是伴随着信息技术发展进行的下一轮经济革命进行的下一轮经济革命.5 1.1.数字经济定义：区别于传统经济的新经济模式，最核心区别在于生产资料是数据数字经济定义：区别于传统经济的新经济模式，最核心区别在于生产资料是数据.5 1.2.数字经济分类：数字产业化、产业数字化、数据价值化、数字化治理数字经济分类

7、：数字产业化、产业数字化、数据价值化、数字化治理.5 1.3.我国数字经济现状：我国数字经济现状：GDP 占比逐渐提升，成为拉动经济最主要动力，未来重点在一二占比逐渐提升，成为拉动经济最主要动力，未来重点在一二产业产业.6 1.4.数字经济意义：信息技术和数据发展到一定程度后进行的下一轮产业革命数字经济意义：信息技术和数据发展到一定程度后进行的下一轮产业革命.9 1.5.数字经济与投资的关系：科技类投资集合，大趋势中寻找细分方向数字经济与投资的关系：科技类投资集合，大趋势中寻找细分方向.9 2.数据要素行业简介数据要素行业简介.10 2.1.数据要素定义：数据从数据要素定义：数据从 0-1 向

8、资产的演进结果，能够产生经济效益的数据资源就是数据向资产的演进结果，能够产生经济效益的数据资源就是数据要素要素.10 2.2.数据要素特征：数据要素特征：非稀缺性、非均质性、非排他性，资产化过程中面临很多困难非稀缺性、非均质性、非排他性，资产化过程中面临很多困难.11 2.3.数据要素发展现状：海外积极探索，国内基于大数据市场发展曲折前进数据要素发展现状：海外积极探索，国内基于大数据市场发展曲折前进.11 2.4.数据要素市场构成数据要素市场构成.13 2.4.1.数据采集数据采集.13 2.4.2.数据存储数据存储.14 2.4.3.数据加工数据加工.14 2.4.4.数据流通交易.15 2

9、.4.5.数据分析应用数据分析应用.18 2.4.6.数据资产证券化数据资产证券化.18 2.5.数据要素市场规模：灰黑产千亿规模，正规化后前景广阔数据要素市场规模：灰黑产千亿规模，正规化后前景广阔.19 3.数据要素行业存在的问题和边际变化数据要素行业存在的问题和边际变化.20 3.1.存在问题：确权难、定价难、流通难、监管难，本质问题是权责不统一存在问题：确权难、定价难、流通难、监管难，本质问题是权责不统一.20 3.2.政策变化：顶层政策变化：顶层+地方法规地方法规/政策不断推动，建立具体部门统筹监管规划政策不断推动，建立具体部门统筹监管规划.22 3.2.1.法律法规体系逐渐成型，参与

10、的政企有法可依法律法规体系逐渐成型，参与的政企有法可依.22 3.2.2.监管部门建设完毕，受益运营主体逐渐建立监管部门建设完毕，受益运营主体逐渐建立.23 3.3.技术变化：需求端技术变化：需求端 AI 成熟，供给端区块链成熟，供给端区块链+隐私计算技术成熟隐私计算技术成熟.26 3.4.应用变化：金融、医疗、政务等应用场景不断落应用变化：金融、医疗、政务等应用场景不断落地地.28 3.4.1.金融行业金融行业.28 3.4.2.医疗行业医疗行业.29 4.新环节新环节&新产业新产业&新价值新价值.29 4.1.数据供应商：公共数据完成基础聚集，未来会不断开放生巨大价值数据供应商：公共数据完

11、成基础聚集，未来会不断开放生巨大价值.29 4.2.数据交易所：政府参与数据要素的最主要方数据交易所：政府参与数据要素的最主要方式，历经波折重新起航式，历经波折重新起航.31 4.2.1.数据交易所数据交易所 1.0 阶段阶段.31 4.2.2.数据交易所数据交易所 2.0 阶段阶段.31 4.3.数据服务商：数据要素特征决定了生态伙伴的必要性，未来巨大空间等待发掘数据服务商：数据要素特征决定了生态伙伴的必要性，未来巨大空间等待发掘.33 5.未来发展展望未来发展展望&标的梳理标的梳理.34 OYdYkWlY9YlVqQ3XkXvW7N8Q9PpNqQpNsQiNrQmNeRpOqQaQqQx

12、PMYmRsQNZtRyR 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 3/38 计算机计算机/行业深度行业深度 5.1.未来发展推演：政策密集推进、权责逐渐清晰、标杆案例落地、收益不断体现未来发展推演：政策密集推进、权责逐渐清晰、标杆案例落地、收益不断体现.34 5.2.投资方法：早期做板块级别主题投资，后期看老企业获利和新企业崛起投资方法：早期做板块级别主题投资，后期看老企业获利和新企业崛起 目前行业仍属目前行业仍属于早期阶段，仍旧处于主题投资阶段，但我们认为会是个板块级别的大主题机会。于早期阶段，仍旧处于主题投资阶段，但我们认为会是个板块级别的大主题机会。.35 5.3.标

13、的梳理：按照环节进行梳理，主推政务数据供应方标的梳理：按照环节进行梳理，主推政务数据供应方+金融数据应用方金融数据应用方.35 6.风险提示风险提示.36 图表目录图表目录 图图 1：不同经济范式下生产要素构成：不同经济范式下生产要素构成.5 图图 2：国家统计局数字经济涵盖范围：国家统计局数字经济涵盖范围.5 图图 3：数字经济的四化框架：数字经济的四化框架.6 图图 4：2021 年各国数字经济规模（亿美元）年各国数字经济规模（亿美元）.7 图图 5：数字经济占：数字经济占 GDP 比及增速比及增速.7 图图 6：数字产业化：数字产业化&产业数字化对比产业数字化对比.7 图图 7：2021

14、 年我国部分省区市数字经济规模、占比及增速年我国部分省区市数字经济规模、占比及增速.8 图图 8：全国各省数字经济规划词云图：全国各省数字经济规划词云图.8 图图 9：数字经济十四五规划简要总结：数字经济十四五规划简要总结.10 图图 10：以气象数据为例，举例说明数据资产化：以气象数据为例，举例说明数据资产化/要素化过程要素化过程.11 图图 11：数据要素三类主要特征：数据要素三类主要特征.11 图图 12：各国数据要素发展市场现状：各国数据要素发展市场现状.12 图图 13：我国数据要素认知过程：我国数据要素认知过程.12 图图 14：数据要素对我国意义：数据要素对我国意义.13 图图

15、15：数据要素化过程与数据要素市场对应关系：数据要素化过程与数据要素市场对应关系.13 图图 16：数据采集示意图：数据采集示意图.14 图图 17：全球存储市场规模：全球存储市场规模.14 图图 18：全球：全球&中国云计算市场规模中国云计算市场规模.14 图图 19：数据标注示例：数据标注示例.15 图图 20：数据标注市场规模：数据标注市场规模.15 图图 21：数据产品价值评估体系示意图：数据产品价值评估体系示意图.16 图图 22：光大银行数据资产评估方法：光大银行数据资产评估方法.17 图图 23：不同成熟状态下市场数据资产定价方式：不同成熟状态下市场数据资产定价方式.18 图图

16、24：数据资产证券化市场简单举例：数据资产证券化市场简单举例.19 图图 25：数据要素产业链全景图：数据要素产业链全景图.19 图图 26：2016-2025 年年中国数据要素市场规模（亿元）中国数据要素市场规模（亿元）.20 图图 27：我国数据要素相关法律法规及政策我国数据要素相关法律法规及政策.22 图图 28：我国数据要素相关地方法规及政策我国数据要素相关地方法规及政策.23 图图 29：我国各省数据管理部门设置情况我国各省数据管理部门设置情况.24 图图 30：成都市大数据集团组织架构及运营机制：成都市大数据集团组织架构及运营机制.25 图图 21：历年地级及以上平台数量增长情况：

17、历年地级及以上平台数量增长情况.25 图图 32：城市平台上线时间一览表：城市平台上线时间一览表.25 图图 33：数据交易双方困扰：数据交易双方困扰.26 图图 34：三种隐私计算路线技术说明：三种隐私计算路线技术说明.26 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 4/38 计算机计算机/行业深度行业深度 图图 35：隐私计算发展历史：隐私计算发展历史.27 图图 36：隐私计算行业全景图：隐私计算行业全景图.27 图图 37：公共数据金融应用案例：公共数据金融应用案例-1.28 图图 38：公共数据金融应用案例：公共数据金融应用案例-2.29 图图 39：公共数据医疗应用

18、案例：公共数据医疗应用案例.29 图图 40：福建大数据集团子公司：福建大数据集团子公司.30 图图 41：福建大数据公司：福建大数据公司 2022 年主要承担工作年主要承担工作.30 图图 42：上海各大数据相关公司：上海各大数据相关公司.31 图图 43：目前全国数据交易所情况：目前全国数据交易所情况.31 图图 44：上海数据交易所主要功能介绍：上海数据交易所主要功能介绍.32 图图 45：上海数据交易所主要产品介绍：上海数据交易所主要产品介绍.33 图图 46：各数据交易所数据服务商生态差异点：各数据交易所数据服务商生态差异点.34 图图 47：数据供应方标的梳理：数据供应方标的梳理.

19、35 图图 48：数据服务方标的梳理：数据服务方标的梳理.36 图图 49：数据需求：数据需求&应用方标的梳理应用方标的梳理.36 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 5/38 计算机计算机/行业深度行业深度 1.数字经济已经成为我国经济发展重要推动力，本质是伴随数字经济已经成为我国经济发展重要推动力，本质是伴随着信息技术发展进行的下一轮经济革命着信息技术发展进行的下一轮经济革命 1.1.数字经济定义：区别于传统经济的新经济模式，最核心区别在于生数字经济定义：区别于传统经济的新经济模式，最核心区别在于生产资料是数据产资料是数据 根据国务院印发的“十四五”数字经济发展规划定

20、义，数字经济，即以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。数字经济与其他经济形式最大的不同在于数字经济是以数据作为核心生产要素，不同经济形态下，数据对于全要素生产力的提升作用有区别。伴随着人类社会不断发展，不同阶段各种生产要素的重要程度逐渐变化：农业经济：农业经济：首先要解决吃饭的问题，最核心的生产要素主要涉及土地和劳动力；工业经济：工业经济：解决的是大规模生产的问题，在土地和劳动力之上增加了最主要的资本要素，同时技术、管理等软性要素重要程度不断提升；数字经济：数字经济：目标是解决大规模生产过程中生

21、产过剩、供需错配问题，数据成为目标是解决大规模生产过程中生产过剩、供需错配问题，数据成为更为重要的生产要素，提升全社会要素生产力。更为重要的生产要素，提升全社会要素生产力。1.2.数字经济分类：数字产业化、产业数字化、数据价值化、数字化治数字经济分类：数字产业化、产业数字化、数据价值化、数字化治理理 国家统计局在数字经济及其核心产业统计分类中对数字经济的定义，数字经济行业主要包括：数字产品制造业、数字产品服务业、数字技术应用业、数字要素驱动业、数字化效率提升业五大类，涵盖上百个国民经济行业。图图 1：不同经济范式下生产要素构成：不同经济范式下生产要素构成 数据来源：东北证券 图图 2：国家统计

22、局数字经济涵盖范围：国家统计局数字经济涵盖范围 数据来源：东北证券，国家统计局 经济范式农业经济工业经济数字经济生产要素技术、劳动力、土地技术、劳动力、土地、资本技术、劳动力、土地、资本、数据Y=F1(A1,L,T)Y=F2(A2,L,T)Y=F3(A3,K,L,T)Y:F:A:L:T:K:D:KD经济产出 生产函数技术逬步 劳动力 土地资本 数据1、数字产品制造业数字金融计算机制造信息基础设施建设数字产品租赁数字商贸数字产品维修其他数字技术应用业数据资源与产权交易其他数字要素驱动业其他未列明数字技术应用业其他数字产品服务业4、数字要素驱动业3、数字技术应用业互联网平台软件开发5、数字化效率提

23、升业数字媒体设备制造智慧农业数字社会其他数字产品制造业电信、广播电视和卫星传输服务互联网批发零售数字政府智能制造互联网金融互联网相关服务智能设备制造其他数字化效率提升业数字内容与媒体智能交通智能化电力、热力、燃气及水生产和供应2、数字产品服务业数字产品批发信息技术服务智慧物流电子元器件及设备制造数字产品零售电子元器件与机电组件设备制造计算机、软件及辅助设备零售运行维护服务数字广告电力电子元器件制造通信设备零售信息处理和存储支持服务银行金融服务计算机整机制造光伏设备及元器件制造音像制品、电子和数字出版物零售信息技术咨询服务网络基础设施建设数字资本市场服务计算机零部件制造电气信号设备装置制造地理遥

24、感信息及测绘地理信息服务新技术基础设施建设互联网保险计算机外围设备制造电子真空器件制造计算机及通讯设备经营租赁动漫、游戏及其他数字内容服务算力基础设施建设其他数字金融工业控制计算机及系统制造半导体分立器件制造音像制品出租其他信息技术服务业其他信息基础设施建设信息安全设备制造集成电路制造数字化批发其他计算机制造显示器件制造计算机和辅助设备修理三维（3D）打印技术推广服务数字化零售通讯及雷达设备制造半导体照明器件制造通讯设备修理供应链管理服务数字化住宿通信系统设备制造光电子器件制造安全系统监控服务数字化餐饮通信终端设备制造电阻电容电感元件制造数字技术研究和试验发展数字化租赁雷达及配套设备制造电子电

25、路制造互联网生产服务平台数字化商务服务敏感元件及传感器制造基础软件开发互联网生活服务平台广播电视节目制作及发射设备制造电声器件及零件制造支撑软件开发互联网科技创新平台数字化设施种植智慧教育广播电视接收设备制造电子专用材料制造应用软件开发互联网公共服务平台数字林业智慧医疗广播电视专用配件制造其他元器件及设备制造其他软件开发其他互联网平台自动化养殖数字化社会工作专业音响设备制造新技术育种应用电视设备及其他广播电视设备制造记录媒介复制电信互联网批发其他智慧农业行政办公自动化电视机制造电子游戏游艺设备制造广播电视传输服务互联网零售网上税务办理音响设备制造信息化学品制造卫星传输服务数字化通用、专用设备制

26、造互联网海关服务影视录放设备制造计算器及货币专用设备制造网络借贷服务数字化运输设备制造网上社会保障服务增材制造装备制造互联网接入及相关服务非金融机构支付服务数字化电气机械、器材和仪器仪表制造其他数字政府工业机器人制造专用电线、电缆制造互联网搜索服务金融信息服务其他智能制造特殊作业机器人制造光纤制造互联网游戏服务数字采矿智能照明器具制造光缆制造互联网资讯服务广播智能铁路运输可穿戴智能设备制造工业自动控制系统装置制造互联网安全服务电视智能道路运输数字化建筑业智能车载设备制造互联网数据服务影视节目制作智能水上运输互联网房地产业智能无人飞行器制造其他互联网相关服务广播电视集成播控智能航空运输专业技术服

27、务业数字化服务消费机器人制造计算机、软件及辅助设备批发电影和广播电视节目发行其他智能交通数字化水利、环境和市政设施管理其他智能消费设备制造通讯设备批发集成电路设计电影放映互联网居民生活服务广播影视设备批发信息系统集成服务录音制作智慧仓储互联网文体娱乐业半导体器件专用设备制造物联网技术服务数字内容出版智慧配送 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 6/38 计算机计算机/行业深度行业深度 根据信通院定义，数字经济可以通过社会运转环节分为四个部分，其中包括：数据价值化数据价值化：包括但不限于数据采集、数据标准、数据确权、数据标注、数据定价、数据交易、数据流转、数据保护等；数字产

28、业化数字产业化：信息通信产业，具体包括电子信息制造业、电信业、软件和信息技术服务业、互联网行业等;产业数字化产业数字化：传统产业应用数字技术所带来的产出增加和效率提升部分，包括但不限于工业互联网、两化融合、智能制造、车联网、平台经济等融合型新产业新模式新业态；数字化治理数字化治理：包括但不限于多元治理，以数字技术+治理为典型特征的技管结合，以及数字化公共服务等。综合权威部门定义，我们认为数字经济作为一种新的经济形式，随着信息技术的不断发展和数据在各行业逐渐应用，片面定义哪些行业属于数字经济、哪些不属于数字经济有失偏颇，从产业研究角度，采用信通院的划分方法，从功能上进行理解与区分更为准确。1.3

29、.我国数字经济现状：我国数字经济现状：GDP 占比逐渐提升，成为拉动经济最主要动力，占比逐渐提升，成为拉动经济最主要动力，未来重点在一二产业未来重点在一二产业 数字经济作为与信息通信技术高度相关的经济形式，发达国家在此布局较早，已经数字经济作为与信息通信技术高度相关的经济形式，发达国家在此布局较早，已经成为驱动领先国家发展的主要驱动力。成为驱动领先国家发展的主要驱动力。以美国为例，1998 年美国商务部便发布浮现中的数字经济系列报告；近年来又先后发布美国数字经济议程（2015）、联邦数据战略（2019）、创新与竞争法案（2021）年，一再强调数字经济在其经济发展中的重要作用。在欧洲，欧盟正式具

30、备国际法主体资格后也不断开始进行数字经济相关方面的政策探索，即 2014 年提出数据价值链战略计划后，又陆续推出欧洲工业数字化战略、欧盟人工智能战略等规划；2021 年 3 月发布了2030 数字化指南：实现数字十年的欧洲路径，全面规划从 2021 年到 2030 年的数字化发展路径。但从发展策略角度看，欧美发展路径不尽相同：美国强调资本力量，保持绝对的技术领先，吸收全球力量维持自身领先优势；而欧洲更强调公平共享，从欧盟层面希望通过数据推动形成单一市场。图图 3：数字经济的四化框架：数字经济的四化框架 数据来源：东北证券，中国信通院 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 7

31、/38 计算机计算机/行业深度行业深度 对我国而言，数字经济也已经成为经济重要组成部分，是拉动我国对我国而言，数字经济也已经成为经济重要组成部分，是拉动我国 GDP 的重要力的重要力量。量。目前数字经济占我国 GDP 比重已经达到 40%且仍旧在稳步提升，主要推动力来源于产业数字化，即数据对于各传统行业的改造。从三类产业看，我国第三产业目前的数字化程度已经比较高，处于稳步发展阶段，而农业、工业还有非常大的提升空间。图图 5：数字经济占：数字经济占 GDP 比及增速比及增速 图图 6：数字产业化：数字产业化&产业数字化对比产业数字化对比 数据来源：东北证券，中国信通院 数据来源：东北证券，中国信

32、通院 国家提出数字经济整体概念后，各省及地市纷纷进行本地规划落地，经过几年重点发展均已取得不俗成绩，从统计情况看，经济发展较为领先的地区其数字经济的规模和增速都相对表现较好，侧面说明目前数字经济已经驱动地方经济发展的重要支柱力量。图图 4：2021 年各国数字经济规模（亿美元）年各国数字经济规模（亿美元）数据来源：东北证券，中国信通院 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 8/38 计算机计算机/行业深度行业深度 我们收集分析了全国 30 个省市自治区以及 300 多个地市的地方数字经济规划，发现有如下特点：定义定义：数字经济有广义与狭义之分，核心在于是否包含数字政府，绝大

33、多数地区采取了广义的定义；异同点异同点：相同点在于重视基础设施建设、数字政府建设，不同点在于重点布局产业和特色环节；外界合作外界合作：各地纷纷与领先数字经济企业（京东、阿里、华为、中电科、中电子等）合作布局；核心指标核心指标：1、数字基础设施建设；2、数字政府建设；3、工业互联网发展；最主要抓手：数字政府，包括一网通办、一网统管、一网协同；最快指标增长领域：最快指标增长领域：工业互联网 图图 7：2021 年我国部分省区市数字经济规模、占比及增速年我国部分省区市数字经济规模、占比及增速 数据来源：东北证券，中国信通院 图图 8：全国各省数字经济规划词云图：全国各省数字经济规划词云图 数据来源：

34、东北证券，中国信通院 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 9/38 计算机计算机/行业深度行业深度 综上说明，数字经济已经成为我国目前经济最主要驱动力之一，而我国各级决策部门也已经把数字经济作为未来经济发展中重要方向做布局，顶层规划设计更强调整体结构和创新技术方向，基层规划更注重实际落地方向和指标设计。1.4.数字经济意义：信息技术和数据发展到一定程度后进行的下一轮产数字经济意义：信息技术和数据发展到一定程度后进行的下一轮产业革命业革命 数字经济本质是伴随着信息技术发展进行的下一轮经济革命，我们认为数字经济对于我国来讲，其意义体现在四方面：1、提升传统行业生产效率、提升传

35、统行业生产效率/社会治理效率：社会治理效率：通过信息技术与传统行业的结合，提升传统行业生产效率，进一步挖掘传统行业价值和潜能；相关研究表明，采用产品全生命周期管理系统的企业研发周期降低 17%，产能利用率提升 16%，设备利用率提升 10%；世界经济论坛研究表明，数字化程度每提高 10%，人均 GDP 将增长 0.5%至 0.62%。2、从“中国制造”变为“中国智造”，增强国际经济竞争力：、从“中国制造”变为“中国智造”，增强国际经济竞争力：“中国制造”通过几十年努力已经成为物美价廉的代名词，但目前我们还存在高端产品能力不足、存量市场空间有限的情况；通过数字经济赋能传统经济，“中国制造”升级成

36、“中国智造”，同时向外输出我国数字产品，创造更大的市场空间。3、从依赖土地的经济发展模式转变为多种经济要素、从依赖土地的经济发展模式转变为多种经济要素协同发展的模式：协同发展的模式：过去数十年，我国的经济发展本质上是围绕土地生产要素和资本生产要素做的一系列生产力释放，包括基建、房地产、可选消费等等；随着城镇化率提升速度越来越慢、共同富裕的社会主义本质要求下，传统的土地要素、资本要素对于经济的边际促进作用已经越来越小；展望未来，我国必须通过依托数字手段提升制造业全要素生产效率，从单纯的依赖土地、资本发展向以数据为核心的数字经济转变；4、打通历史周期论中供需不平衡的经济循环：打通历史周期论中供需不

37、平衡的经济循环：市场经济的一大症结在于生产资料私有化和生产活动的社会化造成的周期性供需不匹配；计划经济试图通过全面计划熨平这一周期症结，但局限于技术和数据发展落后无法做到；数字经济通过对传统经济赋能改善全社会供需；a)供给方面：大幅提升生产制造、经营管理、商贸流通等环节效率，挖掘供给潜力，实现按需、高效供给；举例：C2M 生产；b)需求方面：最大程度挖掘内需潜力，消化吸收现有产能，带动产业升级；举例：直播带货；c)供需平衡：有效打通供需数据匹配，提高经济系统快速反应能力和整体协同能力；1.5.数字经济与投资的关系：科技类投资集合，大趋势中寻找细分方向数字经济与投资的关系：科技类投资集合，大趋势

38、中寻找细分方向 数字经济规模庞大种类繁多，实际上从投资角度来讲，可以根据行业发展的不同阶段拆成一个个细分行业做基本面投资和主题投资。结合行业生命周期和投资角度，我们认为数据要素相关领域是唯一一个几乎完全没数据要素相关领域是唯一一个几乎完全没有被认知的领域，可能是整个行业下一个板块性大机会有被认知的领域，可能是整个行业下一个板块性大机会 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 10/38 计算机计算机/行业深度行业深度 2.数据要素行业简介数据要素行业简介 2.1.数据要素定义：数据从数据要素定义：数据从 0-1 向资产的演进结果，能够产生经济效益向资产的演进结果，能够产生经济

39、效益的数据资源就是数据要素的数据资源就是数据要素 目前对于数据、数据资源和数据要素没有特别权威公认的定义，我们参考中国信通院定义，将数据要素定义为参与社会生产经营活动、为使用者或所有者带来经济效益的数据资源。数据：数据：对客观事物（如事实、事件、事物、过程或思想）的数字化记录或描述，是无序的、未经加工处理的原始素材；数据资源：数据资源：能够参与社会生产经营活动、具备使用价值、以电子方式记录的数据；数据资产数据资产/数据要素：数据要素：参与社会生产经营活动、为使用者或所有者带来经济效益的数据资源；数据资产偏重形而下的会计概念，数据要素偏重形而上的经济概念。图图 9：数字经济十四五规划简要总结：数

40、字经济十四五规划简要总结 数据来源：东北证券，国务院 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 11/38 计算机计算机/行业深度行业深度 2.2.数据要素特征：非稀缺性、非均质性、非排他性，资产化过程中面数据要素特征：非稀缺性、非均质性、非排他性，资产化过程中面临很多困难临很多困难 数据要素作为一种新型生产要素，其与其他生产要素相同的部分，同时也有其独特的特征；数据要素的独特特征使其在经济学研究和实际使用中有各种新问题出现。目前学术界和产业界普遍认为，与其他生产要素相比，数据要素具有非稀缺性、非均质性、非排他性。2.3.数据要素发展现状：海外积极探索，国内基于大数据市场发展曲

41、折数据要素发展现状：海外积极探索，国内基于大数据市场发展曲折前进前进 数据作为新时代的“石油”，各国均采用了各种方式进行积极探索，其中美国与韩国是进展最为靠前的国家。目前看来美国已经形成了较为成熟的数据要素市场，韩国也在探索基于 Mydata 模式的个人隐私数据保护模式。图图 10：以气象数据为例，举例说明数据资产化：以气象数据为例，举例说明数据资产化/要素化过程要素化过程 数据来源：东北证券 图图 11：数据要素三类主要特征：数据要素三类主要特征 数据来源：东北证券 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 12/38 计算机计算机/行业深度行业深度 我国对于数据的要素化认知

42、并非一蹴而就，而是基于对大数据的认知不断深入，随着市场不断发展、技术不断成熟、问题不断解决，理论认知不断提升，最终形成数据要素这一概念，并于 2019 年党的十九届四中全会中，明确提出了“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”，从而正式认定了数据的经济要素价值。我国对于数据生产要素的重视缘于我国在数据要素方面具有资源禀赋，同时数据要素对于我国经济发展和治理能力现代化都具有不可替代的作用。图图 12：各国数据要素发展市场现状：各国数据要素发展市场现状 数据来源：东北证券 图图 13：我国数据要素认知过程：我国数据要素认知过程 数据来源：东北证

43、券 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 13/38 计算机计算机/行业深度行业深度 2.4.数据要素市场构成数据要素市场构成 数据要素价值化三阶段构成了数据要素市场，数据要素市场的构成就是把数据要素价值化的过程。从产业链环节看，我们将数据要素市场根据过程分为数据采集、数据存储、数据加工、数据交易流通、数据分析应用和数据资产证券化几个部分。2.4.1.数据采集数据采集 数据资源化是通过数据采集、存储、清洗、标注等手段使数据能够从无序、无价值数据资源化是通过数据采集、存储、清洗、标注等手段使数据能够从无序、无价值的比特组合变为能被利用的数据资源；的比特组合变为能被利用的数据资

44、源；图图 14：数据要素对我国意义：数据要素对我国意义 数据来源：东北证券 图图 15：数据要素化过程与数据要素市场对应关系：数据要素化过程与数据要素市场对应关系 数据来源：东北证券 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 14/38 计算机计算机/行业深度行业深度 数据采集作为数据要素行业的起点是整个行业中发展最为成熟的环节，同时受益于我国互联网产业和物联网产业的高度发达，目前我国数据采集方式多种多样且在不断演进。未来伴随着联网设备增加，数据的来源、采集量和异构程度越来越复杂；且随着数字经济行业逐渐从第三产业向第一、第二产业渗透，数据采集的重点方向也将从注重采集个人数据转向

45、生产数据转变。同时，未来的数据采集将更为有序合法。2.4.2.数据存储数据存储 数据存储市场整体是一个非常稳定发展的市场，由于存储技术进步及云计算趋势兴起，目前全球存储市场已经呈现比较稳定的周期性，而全球和中国的云计算市场进入到相对平稳的发展阶段，我们预计未来数据存储市场会继续云化发展，同时在国家“东数西算”等政策要求下，空间角度市场格局更为均衡，格局角度更为倾向于国产化厂商。图图 17：全球存储市场规模：全球存储市场规模 图图 18：全球：全球&中国云计算市场规模中国云计算市场规模 数据来源：东北证券，WSTS 数据来源：东北证券，中国信通院 2.4.3.数据加工数据加工 数据加工包含数据清

46、洗、数据标注、数据审核等，本质上是提升数据资源质量的过程，数据资源的质量越高其价值越大。具体分环节看：数据清洗：基本已经成为各图图 16：数据采集示意图：数据采集示意图 数据来源：东北证券 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 15/38 计算机计算机/行业深度行业深度 企业标配的能力，基本在数据收集存储环节就已经完成；数据标注：由于非结构化数据占比越来越大，对于数据标注行业的需求稳定提升，已经形成一个稳定成长的行业，目前市场规模在 50 亿元人民币以上，每年保持 20%以上增长。2.4.4.数据流通交易 数据流通环节还可以细分为数据确权、数据估值&定价以及数据交易等几个阶

47、段。数据确权：发展最慢难度最高的环节，总体趋势是淡化确权数据确权：发展最慢难度最高的环节，总体趋势是淡化确权 数据确权是数据要素行业中连接上下游最关键的环节，同时也是目前发展最慢、难度最高的环节，主要原因在于：1.法律地位不清晰:民法总则、物权法、知识产权法、反不当竞争法等未明确数据法律地位；2.源头难确认：数据的初始来源复杂传播链条长且处理后信息丢失，经常无法确定最初来源；图图 19：数据标注示例：数据标注示例 数据来源：东北证券 图图 20：数据标注市场规模：数据标注市场规模 数据来源：东北证券，赛迪顾问 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 16/38 计算机计算机/

48、行业深度行业深度 3.追责成本高：数据复制简单迅速且难以追踪，及时发现被侵权也很难维权；对于数据如何确权，市场一直处于争论期。目前主流态度逐渐清晰，即在产业/政策萌芽期，暂时搁置“数据归谁所有“这一难题，从数据的使用权利、流通权利、收益权利层面确定归属，引入合规和登记公正体系，保证交易合法合规。这一环节中，未来主要参与玩家可能是律师事务所、数据交易所、区块链等新玩家 数据估值数据估值&定价：当前一事一议，未来多种定价与估值方式结合定价：当前一事一议，未来多种定价与估值方式结合 由于数据具有多种独特性质，导致其定价非常困难，一直是学术界和产业界的难题：1.成本定价：边际成本极低，无法根据初始成本

49、或者预估成本定价；2.效用定价：使用之前效果不清晰，使用之后难以重新收费；3.体验定价：使用体验和最终效果无关；4.质量定价：数据质量难以标准化；5.防套利定价：技术难度太高，无法实时实现。行业标准协会也在不断推进数据定价的试点，中国资产评估协会于 2020 年 1 月推出资产评估专家指引第 9 号数据资产评估，2022 年 6 月进一步推出数据资产评估指导意见(征求意见稿)，我们预计在征求意见稿出台 6-12 个月内正式的指导意见即将出炉，则对于整个数据要素市场形成了官方的定价评估指导，具有十分重大的意义。图图 21：数据产品价值评估体系示意图：数据产品价值评估体系示意图 数据来源：东北证券

50、 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 17/38 计算机计算机/行业深度行业深度 展望未来，由于数据要素的特殊性质，数据定价目前仍处于一事一议的阶段展望未来，由于数据要素的特殊性质，数据定价目前仍处于一事一议的阶段。未来大概率形成多种定价方式并存的格局，即在不成熟市场中，平台或者数据供给方通过静态+动态结合的方式定价，主要方式包括协商、拍卖等；在成熟市场中，既存在个性化定价方式，同时标准定价、自动定价也成为主要定价方式之一。图图 22：光大银行数据资产评估方法：光大银行数据资产评估方法 数据来源：东北证券，光大银行 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明

51、 18/38 计算机计算机/行业深度行业深度 数据交易：数据交易：经过接近 10 年的发展，已经走过了萌芽-爆发-幻灭期，目前是当前地方政府争夺最激烈的市场 数据交易市场经过接近 10 年的发展，已经走过了萌芽-爆发-幻灭期，伴随着数据要素重要性逐渐提升，由政府主导的数据交易市场重新蓬勃发展。目前来看数据交易市场分类方式很多，目前发展争夺最激烈的是合法场内交易，发展最快的是合法场外交易。数据交易所作为地方政府参与数据要素的主要形式，已经成为目前各地方政府争夺最激烈的市场；但从草根调研看，各地的数据交易市场仍旧处于探索阶段，普遍交易额不大。2.4.5.数据分析应用数据分析应用 数据分析应用细分市

52、场成熟度不同，是市场价值最大的环节。从有数据的时刻起，数据分析行业便应运而生，对于数据的分析能力直接决定了数据的价值；从产业链角度，数据分析应用市场是整个数据要素市场最大的细分环节，也是所有市场环节价值的最集中体现，包括内部数据、外部数据等。这一环节属于相对来讲比较成熟、稳定发展的细分环节，参与者众多。2.4.6.数据资产证券化数据资产证券化 数据资本化是指数据被打包成金融产品进入资本市场，具体形式包括但不限于数据质押、数据 ABS、数据权益，目前仍旧处于点状探索阶段，除了数据权益外没有特别完善的理论和实践体系。目前数据入表（资产负债表）是学术界和产业界最关注的政策指引方向，一旦数据入表政策公

53、布，可能会引起整个资本市场的规则重估。图图 23：不同成熟状态下市场数据资产定价方式：不同成熟状态下市场数据资产定价方式 数据来源：东北证券，数牍科技 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 19/38 计算机计算机/行业深度行业深度 综上，结合产业链各参与者地位，我们可以得到数据要素市场产业链全景图。综合看来，在政策的大力推动和各方面参与者的不懈努力下，我国数据要素市场体系已经初步形成，但我国数据要素交易市场仍处于发展早期阶段，未来的空间、格局仍在不断变化中。根据我们的推演，未来数据流通速度加快，受益最大的是数据供需方、空间最大的是提供各类服务的数据服务商、而目前最火热的仍

54、旧是数据交易所行业。2.5.数据要素市场规模：灰黑产千亿规模，正规化后前景广阔数据要素市场规模：灰黑产千亿规模，正规化后前景广阔 根据国家工信安全发展研究中心定义，中国数据要素市场目前在千亿左右规模；但这一数字非常保守，原因在于在市场空间计算时主要是数据采集、数据存储、数据加工等现有可测量的环节，数据交易环节和规模最大的数据分析应用环节没有纳入；图图 24：数据资产证券化市场简单举例：数据资产证券化市场简单举例 数据来源：东北证券 图图 25：数据要素产业链全景图：数据要素产业链全景图 数据来源：东北证券 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 20/38 计算机计算机/行业

55、深度行业深度 仅仅数据交易环节，国内每年黑灰产市场规模就在千亿以上。目前数据要素行业刚刚处在正规化发展的初期，未来各行各业都会从中显著受益，当下去纠结市场空间多大意义不大，更多应该以发展的视角看待这一成长行业。3.数据要素行业存在的问题和边际变化数据要素行业存在的问题和边际变化 3.1.存在问题：确权难、定价难、流通难、监管难，本质问题是权责不存在问题：确权难、定价难、流通难、监管难，本质问题是权责不统一统一 确权难：确权难：a)数据所有权分类：数据权分为国家主权、人格权和财产权三个维度；数据安全法和个人信息保护法解决了数据国家主权和人格权的问题，但财产权问题尚未在法律层面有明确定义；b)人格

56、权追溯困难：个人对数据有知情权、修改权、删除权、查询权，但在实际应用中，个人维权成本非常高，维权手段非常少;c)财产权仍需讨论：数据的特殊性质导致其在财产上的归属、追溯、增值等行为很难确定，因此如何定义财产相关的归属、分配等仍旧需要探索。定价难：定价难：a)传统定价方式不适用：数据具有初始成本固定、边际成本极低、产权确定困难、来源多维、结构多样的特点，传统经济学中的各种定价方法都难以使用；b)对于买卖方价值差异大：数据买卖双方对数据价值评估存在“双向不确定性”，双方对于同一数据的价值评估差距可能会非常大，因此对于同一数据的估值也存在比较大差异；c)可参考经验少：目前数据交易市场规模小、案例少、

57、公开少，也难以形成成型的定价体系。图图 26：2016-2025 年中国数据要素市场规模年中国数据要素市场规模（亿元亿元）数据来源：国家工业信息安全发展研究中心 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 21/38 计算机计算机/行业深度行业深度 流通难：流通难：a)数据供需双方都不明白自己的需求：绝大多数潜在供需方并不清楚自身能提供什么样的数据和需要什么样的数据，因此缺少主动入场参与流通的意愿；b)供需双方缺少互信：由于数据要素的特殊属性，供给方担心数据泄露和可能的隐私安全，需求方担心数据来源合规性和数据质量，缺少互信基础；c)平台能力太弱：目前数据交易平台大部分仍是一个撮合

58、场所，没有保障流通的能力。监管难：监管难：a)监管主体缺失：目前从国家顶层线条向下，没有具体负责数据要素全条线监管的机构（资本-证监，土地-国土，人力-人社，知识产权-市场监督）b)监管依据缺失：数据交易没有成熟法理依据和案例经验，仍处于一事一议的阶段；c)监管能力缺失：由于数据的特殊性质，对于数据要素的监管要具备追溯、处理、分析等多项高度专业化的能力，目前的政府机关当前均不具备。各种困难的背后，问题的本质是合规数据要素权责利益的不清晰、不对等 我国数据要素市场从 2011 年开始逐渐发端，经历了 2012-17 年的野蛮生长期后在 2018-2019 年法律体系健全之后被严厉打击，数据交易被

59、片面污名化，各类数据主体，尤其是政府机关和国有企业，对于数据要素市场敬而远之。我国数据要素市场从 2011 年开始起步后快速发展，尤其是在互联网/移动互联网快速发展后，数据在精准营销、社会治理等领域起到了重要作用；但在巨大的利益诱惑下，越来越多数据被收集和分析后用来从事网贷/诈骗/大数据杀熟等非法活动；2016 年，“徐玉玉案”成为全社会关注的热点，甚至成为当年的全国公务员考题，个人信息泄露进一步受到全社会关注；2017 年，新三板上市公司数据堂的 COO 柴银辉、技术总监揭宇飞因侵犯公民个人信息罪被判刑；2019 年 9 月，魔蝎公司、新颜、聚信立、天翼征信等多家头部大数据风控公司，均因涉嫌

60、侵犯公民个人信息罪被刑事立案调查，公司高管被采取刑事强制措施；2021 年相继判刑，其中魔蝎公司被判罚款三千万元，主要负责人判三缓三；在过往国内的数据要素市场中，整个链条面临着极大的风险收益比不匹配：收益：收益最大的一般是数据倒卖者和服务提供方（类 Tier1），而提供原始数据的反而受益程度很弱甚至根本没有受益；风险：数据倒卖者众多只可能抓到“倒霉”的典型；但数据来源相对好辨别，可以直接追究到相应的责任人（运营商、银行、人社等）；权责和利益的极度不清晰、不对等，导致市场参与方对于数据要素市场的参与意愿非常低，党政干部和国企领导本着“宁可不发展，也不要出问题”的心态，对于数据要素市场敬而远之。请

61、务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 22/38 计算机计算机/行业深度行业深度 3.2.政策变化：顶层政策变化：顶层+地方法规地方法规/政策不断推动，建立具体部门统筹监管政策不断推动，建立具体部门统筹监管规划规划 3.2.1.法律法规体系逐渐成型，参与的政企有法可依法律法规体系逐渐成型，参与的政企有法可依 我国数据要素市场的发展实际上就是相关法律法规不断完善、细化的过程；目前已经形成了以“五法一典”为核心框架的数据要素法律体系。其中五法一典包括国家安全法、网络安全法、密码法、数据安全法、个人信息保护法以及民法典。图图 27：我国数据要素相关法律法规及政策我国数据要素相关法律

62、法规及政策 数据来源：东北证券 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 23/38 计算机计算机/行业深度行业深度 国家法律体系框架下，各地也推出自身的数字经济国家法律体系框架下，各地也推出自身的数字经济/数据要素发展政策与法规数据要素发展政策与法规。其中。其中公共数据相关政策密集集中在公共数据相关政策密集集中在 2021/2022 年年。3.2.2.监管部门建设完毕，受益运营主体逐渐建立监管部门建设完毕，受益运营主体逐渐建立 从 2018 年开始，各地开始在政府内部设置大数据局等部门承接当地数据要素管理工作，从而形成完善的数据监管、治理、运营体系。层级：省级-地市级-县市级

63、，各级政府均已成立了大数据局/大数据中心、大数据管理局/政务数据局；职责：一般均承担各地区域内数据全面战略，同时有些机构还负责各地对民政务平台（类似随申办）、电子政务建设、政务云、政务招采等；越到基层负责的职能越多、越具体；来源：从顶层到基层，来源从独立建设到部门整合；领导干部一般来源于工信/经信系统或办公厅系统；图图 28：我国数据要素相关地方法规及政策我国数据要素相关地方法规及政策 数据来源：东北证券 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 24/38 计算机计算机/行业深度行业深度 级别：省级层面正厅、副厅级均有（副厅级为下挂），地市级均为政府正常组成部门（与局委办平行

64、）；下属单位：大部分省、重点地市都有自己的下属单位（事业单位、国资企业）用于做政企分开，甚至在部分地区形成了省总公司-地市分公司的成熟企业体系。一些先进地市已经通过建立大数据中心一些先进地市已经通过建立大数据中心/公司的形式形成政企分开的政务数据受益公司的形式形成政企分开的政务数据受益运营主体运营主体，原因原因主要有以下三点：主要有以下三点：权责权责：对于未来可能出现的风险做主体区隔，降低政务数据开放的心理压力；受益：受益：当前财政体系下政府部门无法通过数据开放获取收益，但事业单位/国资公司不受限制；运营：运营：数据要素需要极强的技术支持，当前的财政/招采体系在政府部门序列内难以支撑；该类公司

65、股权穿透后基本为当地国资委，部分先进地区有其他技术类公司参与；负责干部主要来源于工信系统/办公厅系统；未来，我们认为会形成对标国土局-城投公司-公共资源交易中心体系，形成大数据局-大数据公司-数据交易中心体系。图图 29：我国各省数据管理部门设置情况我国各省数据管理部门设置情况 数据来源：东北证券 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 25/38 计算机计算机/行业深度行业深度 我们认为，我们认为，政务数据政务数据的不断开放是数据要素行业发展的不断开放是数据要素行业发展最重要的标志性事件最重要的标志性事件。原因在。原因在于于：体量大，价值高：体量大，价值高：公共数据是全社会

66、数据资源中体量最大、被挖掘程度最差的资源；公共部门持有：公共部门持有：公共数据的持有者都是政府、国企等敏感部门而非单纯的商业部门；所有权归属复杂：所有权归属复杂：公共数据的初始来源都是全社会公民，持有者为政府和国企，面临着复杂的权属问题，公共数据开放引领意义更大。截至 2021 年 10 月，我国已有 193 个省级和城市的地方政府上线了数据开放平台，其中省级平台 20 个（含省和自治区，不包括直辖市和港澳台），城市平台 173 个（含直辖市、副省级与地级行政区）。与 2020 年下半年相比，新增 51 个地方平台，其中包含 3 个省级平台和 48 个城市平台，平台总数增长超 3 成。数据开放

67、平台建设由经济发达地区向次发达地区推进，由高线城市向低线城市推进，未来会形成全国一体化、省级一体化、地市全覆盖的全国政务数据开放平台系统。图图 21：历年地级及以上平台数量增长情况历年地级及以上平台数量增长情况 图图 32：城市平台上线时间一览表城市平台上线时间一览表 数据来源：东北证券，中国地方政府数据开放报告，2021H2 数据来源：东北证券，中国地方政府数据开放报告，2021H2 图图 30：成都市大数据集团组织架构及运营机制成都市大数据集团组织架构及运营机制 数据来源：东北证券，数据交易网 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 26/38 计算机计算机/行业深度行业

68、深度 3.3.技术变化：需求端技术变化：需求端 AI 成熟，供给端区块链成熟，供给端区块链+隐私计算技术成熟隐私计算技术成熟 技术的发展一方面从需求端增加了对数据的需求，另一方面从供给端解决了双方的技术的发展一方面从需求端增加了对数据的需求，另一方面从供给端解决了双方的矛盾矛盾。从需求端看，AI 算法已经基本得到普及，各行各业都在利用 AI 进行自身业务和流程的改造；AI 需要大量数据进行模型生成和结果迭代，对于数据，尤其是多源/连续数据的需求越来越多。从供给端看，区块链+隐私计算等技术的发展，使得数据确权、数据可用不可见成为了可能，为数据要素流通提供了坚实的技术保障。数据流通的供需矛盾在于需

69、求端希望数据越翔实、越接近原始数据越好；而供给端希望数据越简洁、越不暴露底层数据越好。区块链能够解决数据确权、数据交易过程确认问题；隐私计算能够解决数据泄露担忧、数据隐私担忧、数据质量担忧。隐私计算，广义上是指带有隐私机密保护的计算系统与技术，能够在不泄露原始数据的前提下对数据进行采集、加工、分析、处理与验证。目前主流技术分为安全多方计算平台（MPC)、联邦学习（FL)、可信计算环境（TEE）。图图 33：数据交易双方困扰数据交易双方困扰 数据来源：东北证券，艾瑞咨询 图图 34：三种隐私计算路线技术说明：三种隐私计算路线技术说明 数据来源：东北证券，艾瑞咨询 请务必阅读正文后的声明及说明请务

70、必阅读正文后的声明及说明 27/38 计算机计算机/行业深度行业深度 隐私计算从 20 世纪 80 年代发展到今天，已经基本成熟，目前的问题是如何通过软硬件协同、算法优化等方式提升系统性能，尽量接近明文计算.目前，目前，隐私计算在数据交换领域的使用已经有了比较成熟的案例隐私计算在数据交换领域的使用已经有了比较成熟的案例，例如：，例如：诺崴科技于 2014 年在美国首创了全球第一个基于隐私保护的超大规模医学科研网络 pSCANNER，通过创建一个大型、具有高度代表性的医疗网络来辅助临床结果研究，提高国家进行比较有效性研究（Comparative Effectiveness Research）的能

71、力。数牍科技于 2020 年率先落地 TB 级隐私计算商用标杆项目，接下来与三大运营商、银联、工商银行、北京银行等多家客户达成合作，覆盖金融、营销、风控、医疗等场景，积累了近百个数据协作产品和模型。2021 年还陆续成为北京、上海、深圳等多地数据交易所首批数商及交易平台建设方。隐私计算目前看来是数据要素市场发展繁荣必不可少的技术手段，也因此吸引了非常多来源的玩家加入，当前已经形成巨头和初创公司共同逐鹿的市场环境。在政策推进、技术成熟的背景下，隐私计算市场规模急剧扩大，据统计，我国 2022 年上半年隐私计算领域的招投标项目总金额已经接近 2019-2021 年三年招投标总额，预计全年同比几倍增

72、长。图图 35：隐私计算发展历史：隐私计算发展历史 数据来源：东北证券 图图 36：隐私计算行业全景图：隐私计算行业全景图 数据来源：东北证券，艾瑞咨询 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 28/38 计算机计算机/行业深度行业深度 3.4.应用变化：金融、医疗、政务等应用场景不断落地应用变化：金融、医疗、政务等应用场景不断落地 3.4.1.金融行业金融行业 金融行业是数据要素应用最活跃的行业，多维数据对于金融机构提升风险评估能力，从而实现普惠金融具有非常重要的左右。过往中小企业以及个人实际贷款利率难以下降的一大原因就是无法通过传统数据（资产规模、经营流水）证明自身实力从

73、而实现信贷增信；但是包括税务、社保、海关、电力等一系列政务公共数据能够有效提升金融机构对相关信贷主体的评估能力，从而实现普惠金融，因此这一方向也是目前政务数据开放最主要的方向。数据要素不仅在普惠金融方面助力金融机构，同时对于其内部其他业务也有显著提升。在数据要素基础设施、基础技术逐渐完善后，金融机构可以更好地与其他机构合作进行数据分析，从而提升自身业务效率。图图 37：公共数据金融应用案例：公共数据金融应用案例-1 数据来源：东北证券，四川新闻网，清华中国电子数据治理工程研究院,中山网，微众银行&毕马威 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 29/38 计算机计算机/行业深

74、度行业深度 3.4.2.医疗行业医疗行业 我们认为医药、医疗、医保会是下一个即将爆发发展的行业。过去，数据来源、数据安全是各医疗相关机构一大难题，未来通过数据交易、隐私计算等手段能够促进全行业效率提升.4.新环节新环节&新产业新产业&新价值新价值 4.1.数据供应商：公共数据完成基础聚集，未来会不断开放生巨大价值数据供应商：公共数据完成基础聚集，未来会不断开放生巨大价值 以政府为代表的公共数据是数据领域最大的金矿，占到总数据体量的 80%左右，但受制于体制原因和政策原因，一直无法得到充分开放和利用，目前是政策推动的重点。我们认为由于政府数据特殊性，未来大概率采用地方国资公司代理的模式做开放共享

75、，地方国资大数据公司会成为政务开放过程中最确定的受益者。成立地方国资大数据公司的原因我们认为有以下三点：法理依据：公共数据大部分来源于公民信息或日常生产生活活动，追溯穿透后属于公民私人数据的集合；国资委作为国有资本代表出资成立全资大数据公司代理运营公共数据，法理上瑕疵不大；图图 38：公共数据金融应用案例：公共数据金融应用案例-2 数据来源：东北证券，零壹财经 图图 39：公共数据医疗应用案例：公共数据医疗应用案例 数据来源：东北证券，甲子光年 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 30/38 计算机计算机/行业深度行业深度 利益归属：国资委作为国有资本代表出资成立全资大数

76、据公司代理当地全体公民和单位运营公共数据，所得款项以分红形势返回国资上交当地财政，利益归属上实现闭环；技术运营：政府部门由于编制限制无法大量扩充技术运营人员，但国资企业可以采取自建团队、外部招采、资本合作等多种形式进行数据运营工作；以福建为例，福建大数据公司成立晚发展快，但已经成为数字福建重要抓手。福建大数据公司成立于 2021 年 8 月 26 日，为福建国资委 100%全资子公司。在成立/筹备阶段和 2022 年的数字福建发展规划中，公司承担了未来数字福建建设的重要任务。目前，福建大数据公司已经快速建立/整合了多个子公司，逐渐迈入正轨。图图 40：福建大数据集团子公司：福建大数据集团子公司

77、 图图 41：福建大数据公司：福建大数据公司 2022 年主要承担工作年主要承担工作 数据来源：东北证券 数据来源：东北证券，中国福建 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 31/38 计算机计算机/行业深度行业深度 以上海为例，上海市目前有三家单位具有政务大数据相关业务，各有其负责的领域。2022 年 6 月 3 日，上海市政府同意上海市国资委成立上海数据集团有限公司用以整合全市公共数据资源相关企业。4.2.数据交易所：政府参与数据要素的最主要方式，历经波折重新起航数据交易所：政府参与数据要素的最主要方式，历经波折重新起航 数据交易所行业已经经历了两个阶段，目前处于第二个

78、阶段，行业重新恢复生机数据交易所行业已经经历了两个阶段，目前处于第二个阶段，行业重新恢复生机。4.2.1.数据交易所数据交易所 1.0 阶段阶段 2015 年至 2017 年，第一波“爆发期”：自 2015 年贵阳大数据交易所正式挂牌运营以来，这一期间，先后有近 20 家数据交易所成立；但由于缺少强力法律保障和独特优势，无法打败数据灰产交易，部分交易所已经处于名存实亡状态；4.2.2.数据交易所数据交易所 2.0 阶段阶段 2020 年之后，北京和上海等地成立了新一批数据交易所，且未来还会有多个交易所准备落地。2.0 阶段数据交易所更注重国有股权和生态建设，目前处于蓬勃发展和活跃探索阶段。图图

79、 42：上海各大数据相关公司：上海各大数据相关公司 数据来源：东北证券 图图 43：目前全国数据交易所情况：目前全国数据交易所情况 数据来源：东北证券 1中关村数海大数据交易平台北京2014.124吉林省东北亚大数据交易服务中心吉林2018.12北京大数据交易服务平台北京2014.1225山东数据交易公司山东2019.12 山东产权交易中心、上海数据交易中心3香港大数据交易所香港2014.1226山西数据交易服务平台山西2020.74重庆大数据交易市场重庆2015.127中关村医药健康大数据交易平台北京2020.9 北京市大数据中心、中关村科学城管委会5贵阳大数据交易所贵州2015.4 贵州国

80、资委、贵阳国资委28安徽大数据交易中心安徽2020.12 上海数据交易所，淮南国资委6武汉长江大数据交易中心湖北2015.7、湖北科投29北部湾大数据交易中心广西2020.8 中国-东盟信息港公司7武汉东湖大数据交易中心湖北2015.7 中润普达30北京国际大数据交易所北京2021.3 北京金控、华控清交、8西咸新区大数据交易中心陕西2015.8 西咸新区国资委、美林数据31北方大数据交易中心天津2021.4 上海爱数、天津国资委9华东江苏大数据交易中心江苏2015.11 盐城科教32上海数据交易所上海2021.11上海数据交易中心、上海信息投资、上海联合产权、上海国际集团10华中大数据交易所

81、湖北2015.1133华南数据交易有限公司广东2021.11广东交易集团、中航云软件、佛山市南海区大数据、睿至科技11河北京津冀大数据交易中心河北2015.1234深圳数据交易所广东2021.12 深圳交易集团、深圳智慧城市集团12哈尔滨数据交易中心黑龙江2016.1、云谷科技35德阳数据交易中心四川2021.12 德阳城市经营发展集团13上海数据交易中心上海2016.4上海真裕、上海信息投资、中电数据、联通云、中南建设36海南数据产品超市海南2021.12 海南省大数据局、海南电信14浙江大数据交易中心浙江2016.537无锡大数据交易平台江苏2022.3 开鑫科技、无锡产权交易所15广州数

82、据交易平台广东2016.638广州数据交易有限公司广东2022.6 广州交易集团、16钱塘大数据交易中心浙江2016.7 萧山城投、益路顺39福建大数据交易所福建2022.7 福建大数据集团、福建广电17深圳南方大数据交易平台广东2016.12 深圳交易集团、国信优易、40青岛海洋数据交易平台山东2022.8 青岛市国资委18河南中原大数据交易中心河南2017.2 河南信产投、中原资管、中原证券41郑州数据交易中心河南2022.8 正数网络、安阳经开、19青岛大数据交易中心山东2017.4 青岛大数据、42湖南大数据交易所湖南2022.8 天心区产投、长沙市产投、岳麓区国资委20潍坊大数据交易

83、中心山东2017.4 潍坊金控、21序号交易所名称所在地区成立时间主要股东（部分穿透）序号交易所名称所在地区成立时间主要股东（部分穿透）山东省新动能大数据交易中心山东2017.6 济南高新控股22山东省先行大数据交易中心山东2017.6 济南高新控股23河南平原大数据交易中心河南2017.11 新乡国资、20020200222017数海科技亚信数据数海科技亚信数据亚信数据九次方九次方九次方吉视传媒百度腾讯、京东东华软件华扬联众浙数文化、安恒信息广电运通零点有数浪潮软件中原传媒、易华录 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 32/3

84、8 计算机计算机/行业深度行业深度 数据交易所力求提供贯穿交易前中后流程的多维服务，但目前更多提供类黄页+背书功能。图图 44：上海数据交易所主要功能介绍：上海数据交易所主要功能介绍 数据来源：东北证券，上海数据交易所 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 33/38 计算机计算机/行业深度行业深度 各交易所都在努力不断丰富自身数据维度，目前暂时没有排他情况各交易所都在努力不断丰富自身数据维度，目前暂时没有排他情况 目前数据交易所行业仍旧处于高速发展阶段，我们预判未来形成多层次市场目前数据交易所行业仍旧处于高速发展阶段，我们预判未来形成多层次市场+三个三个发展方向发展方向

85、未来会形成 N 个全国性交易所+多个地方性交易所的多层交易体系，原因如下：为什么会有全国性交易所：交易行为天然具有集聚效应、数据资源具有非实体性，异地上架非常容易、大部分数据资源全国口径价值大于地方口径、数据交易支持服务需要大量的成本投入。为什么会有地方性交易所：部分数据具有地域独占性、本地数据维度更丰富，精度更高、远程在线交易背景下跨域交易成本低。未来会向三个方向发展，其中大型交易所会综合发展：从数据交易平台发展为数据要素市场生态体系：目前各交易所均在打造自身数商体系和交易规则，力求打造数据要素生态体系；以深圳数交所为例，其累计引入市场主体 348 家，其中备案数据商 74 家、数源单位 8

86、5 家、数据需求方 189 家；以贵阳大数据交易所为例，其发布全国首套数据交易规则体系；从单一数据交易扩展为数据、算法和算力的综合交易，以及数据衍生品和数字资产交易：数据要素交易参与方天然就是数据资产&衍生品的参与方；以上海数据交易所为例，其联合华谊集团旗下国有老字号“回力”和发行平台”bilibili”首发数字资产“回力 DESIGN-元年”；从数据价值的等量交换扩展到金融价值的放大创造 4.3.数据服务商：数据要素特征决定了生态伙伴的必要性，未来巨大空数据服务商：数据要素特征决定了生态伙伴的必要性，未来巨大空间等待发掘间等待发掘 我们把数据服务商定义为在数据要素市场中除了狭义数据供需双方之

87、外的所有参与者。数据服务商是数据要素市场的必然存在者，核心原因是供需双方碎片化+供需双方能力有差异：供需场景碎片化：供需场景碎片化：数据供应者和数据需求者几乎遍布于各行各业各种大小企业，数量上非常多且碎片化，无法完全地发现合适的供应者和需求者，数据服务商有渠道、场景、技术等能力，能够匹配碎片化需求；供需能力有差异供需能力有差异：数据交易参与者在 IT 能力上差异非常大，比较差的例如政府机构、传统行业企业，比较强的例如互联网公司等，而数据要素交易市场的增图图 45：上海数据交易所主要产品介绍：上海数据交易所主要产品介绍 数据来源：东北证券，上海数据交易所 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正

88、文后的声明及说明 34/38 计算机计算机/行业深度行业深度 量参与者主要来源都是能力相对较差的参与者，因此需要数据服务商为能力比较差的提供数据服务、补齐中间差距。数据服务商商业模式多种多样，但核心还是提供服务，从资源化、资产化过程中分润，因此其想象空间最大：数据资源化服务数据资源化服务：其功能为数据采集、清洗、治理、存储。主要产品及典型供应商例如物联网平台（移远通信）、系统日志（博睿数据）、数据清洗（海天瑞声）、数据存储（易华录）、数据治理（海康威视）；数据资产化服务数据资产化服务：其功能为数据确权、评估、定价、产品化。主要产品及典型供应商：律师事务所、资产评估所、行业 IT 公司（宇信科技

89、、航天信息）、通用 IT 服务（华控清交）。目前各大交易所都在着力打造自身的数据服务商体系，不断引入更多全国性和本地性的服务商。各交易所数据服务商名字不同，更多是细微差别之后做定义区分，但本质上都是为了作为“助燃剂”赋能其他数据交易参与主体。5.未来发展展望未来发展展望&标的梳理标的梳理 5.1.未来发展推演：政策密集推进、权责逐渐清晰、标杆案例落地、收未来发展推演：政策密集推进、权责逐渐清晰、标杆案例落地、收益不断体现益不断体现 我们认为数据要素行业仍旧处在政策密集推进的阶段，相关政策会推动治理体系不断完善资产要素化流程。其中可能包括：数据产权：从立法角度推动或者模糊化数据的所有权收益权，解

90、除核心风险顾虑；数据评估：完善数据资产价值评估体系；数据入表：数据以资产形式计入资产负债表，并调整相应资本政策；数据财政：地方政府探索“数据出让金”、“数据补助“制度；数据税收：民生数据应用抵税、数据采购费用纳入研发费用、平台企业征收数据税；数据金融：公民企业数据贷款、数据入股、创新金融服务。同时还可能有的一些发展情况包括数据要素经营交易的标杆案例落地、权责逐渐清晰以及收益不断体现。图图 46：各数据交易所数据服务商生态差异点：各数据交易所数据服务商生态差异点 数据来源：东北证券，北京国际数据交易所，上海数据交易所，广州数据交易所 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 35

91、/38 计算机计算机/行业深度行业深度 5.2.投资投资方法：早期做板块级别主题投资，后期看老企业获利和新企业方法：早期做板块级别主题投资，后期看老企业获利和新企业崛起崛起 目前行业仍属于早期阶段，仍旧处于主题投资阶段，但我们认为会目前行业仍属于早期阶段，仍旧处于主题投资阶段，但我们认为会是个板块级别的大主题机会。是个板块级别的大主题机会。未来趋势确定：数据要素市场是一个已经有灰色交易的市场，证明需求真实存在。随着政策、技术等领域不断成熟，正规市场规模会越来越大。展望 5-10 年后，数据要素市场会是个涉及到个人、企业、政府的成熟、稳定、有序的市场；影响企业众多：能够参与数据要素市场的企业非常

92、多，几乎所有计算机、传媒类上市公司都有机会，同时部分传统行业公司也有机会参与；收益目标明确：无论是现有公司还是未来新公司，都能通过数据要素交易获取收益，行业参与者收益获取方式相对清晰 行业阶段早期：数据要素行业仍处于早期阶段，具体兑现到上市公司业绩上仍旧需要时间；各种催化不断：行业发展十分迅猛，政策层面各种催化不断，行业内各种机构都在不断探索尝试。综上，我们认为当前数据要素会是一个伴随政策催化有板块效应的主题性机会，后续伴随着收益体量和方向不断明确，出现业绩受益的一批公司。5.3.标的梳理：按照环节进行梳理，主推政务数据供应方标的梳理：按照环节进行梳理，主推政务数据供应方+金融数据应用金融数据

93、应用方方 图图 47：数据供应方标的梳理：数据供应方标的梳理 数据来源：东北证券 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 36/38 计算机计算机/行业深度行业深度 6.风险提示风险提示 政策推进不及预期，下游应用不及预期。图图 48：数据服务方标的梳理：数据服务方标的梳理 数据来源：东北证券 图图 49：数据需求：数据需求&应用方标的梳理应用方标的梳理 数据来源：东北证券 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 37/38 计算机计算机/行业深度行业深度 研究研究团队团队简介：简介：Table_Introduction 吴源恒：武汉大学遥感工程学士，伯明翰

94、大学国际商务硕士，曾在湖北省测绘局从事测绘地理信息数据处理、遥感地理信息解译等工作，对卫星遥感应用产业有较深的认识。2020 年加入万联证券 TMT 团队，2022 年加入东北证券数字经济团队。目前主要研究 5G、卫星互联网、遥感、物联网、光通信等数字经济相关领域。重要重要声明声明 本报告由东北证券股份有限公司（以下称“本公司”）制作并仅向本公司客户发布，本公司不会因任何机构或个人接收到本报告而视其为本公司的当然客户。本公司具有中国证监会核准的证券投资咨询业务资格。本报告中的信息均来源于公开资料，本公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证。报告中的内容和意见仅反映本公司于发布本报告当日的判断

95、，不保证所包含的内容和意见不发生变化。本报告仅供参考，并不构成对所述证券买卖的出价或征价。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的证券买卖建议。本公司及其雇员不承诺投资者一定获利，不与投资者分享投资收益，在任何情况下，我公司及其雇员对任何人使用本报告及其内容所引发的任何直接或间接损失概不负责。本公司或其关联机构可能会持有本报告中涉及到的公司所发行的证券头寸并进行交易，并在法律许可的情况下不进行披露；可能为这些公司提供或争取提供投资银行业务、财务顾问等相关服务。本报告版权归本公司所有。未经本公司书面许可，任何机构和个人不得以任何形式翻版、复制、发表或引用。如征得本公司同意进行

96、引用、刊发的，须在本公司允许的范围内使用，并注明本报告的发布人和发布日期，提示使用本报告的风险。若本公司客户（以下称“该客户”）向第三方发送本报告，则由该客户独自为此发送行为负责。提醒通过此途径获得本报告的投资者注意，本公司不对通过此种途径获得本报告所引起的任何损失承担任何责任。分析师声明分析师声明 作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格，并在中国证券业协会注册登记为证券分析师。本报告遵循合规、客观、专业、审慎的制作原则，所采用数据、资料的来源合法合规，文字阐述反映了作者的真实观点，报告结论未受任何第三方的授意或影响，特此声明。投资投资评级说明评级说明 股票 投资 评级 说明 买入

97、未来 6 个月内，股价涨幅超越市场基准 15%以上。投资评级中所涉及的市场基准：A 股市场以沪深 300 指数为市场基准，新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为市场基准；香港市场以摩根士丹利中国指数为市场基准；美国市场以纳斯达克综合指数或标普 500 指数为市场基准。增持 未来 6 个月内，股价涨幅超越市场基准 5%至 15%之间。中性 未来 6 个月内，股价涨幅介于市场基准-5%至 5%之间。减持 未来 6 个月内，股价涨幅落后市场基准 5%至 15%之间。卖出 未来 6 个月内，股价涨幅落后市场基准 15%以上。行业 投资 评级 说明 优于大势 未来

98、6 个月内，行业指数的收益超越市场基准。同步大势 未来 6 个月内，行业指数的收益与市场基准持平。落后大势 未来 6 个月内，行业指数的收益落后于市场基准。请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 38/38 计算机计算机/行业深度行业深度 Table_SalesTable_Sales 东北证券股份有限公司东北证券股份有限公司 网址：网址：http:/http:/ 电话：电话：-06860686 地址地址 邮编邮编 中国吉林省长春市生态大街 6666 号 130119 中国北京市西城区锦什坊街 28 号恒奥中心 D 座 100033 中国上海市浦东新区

99、杨高南路 799 号 200127 中国深圳市福田区福中三路 1006 号诺德中心 34D 518038 中国广东省广州市天河区冼村街道黄埔大道西 122 号之二星辉中心 15 楼 510630 机构销售联系方式机构销售联系方式 姓名姓名 办公电话办公电话 手机手机 邮箱邮箱 公募销售公募销售 华东地区机构销售华东地区机构销售 王一（副总监） 吴肖寅 李瑞暄 周嘉茜 陈梓佳

100、 chen_ 屠诚 康杭 丁园 吴一凡 王若舟 华北地区机构销售华北地区机构销售 李航（总监） 殷璐璐 曾彦戈 吕奕伟 孙伟豪

101、 陈思 chen_ 徐鹏程 曲浩蕴 华南地区机构销售华南地区机构销售 刘璇（总监） liu_ 刘曼 王泉 王谷雨 张瀚波 zhang_ 王熙然

102、 wangxr_ 阳晶晶 yang_ 张楠淇 钟云柯 杨婧 梁家潆 非公募销售非公募销售 华东地区机构销售华东地区机构销售 李茵茵（总监） 杜嘉琛 王天鸽 王家豪 白梅柯 刘刚 曹李阳 曲林峰 华北地区机构销售华北地区机构销售 温中朝（副总监） 王动 wang_ 闫琳 张煜苑