《數據要素行業系列報告之一：數據要素政策利好+行業布局雙輪驅動有望迎來快速發展-240218（43頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《數據要素行業系列報告之一：數據要素政策利好+行業布局雙輪驅動有望迎來快速發展-240218（43頁）.pdf（43頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、數據要素：政策利好數據要素：政策利好+行業布局雙輪驅動，有望迎來快速發展行業布局雙輪驅動，有望迎來快速發展數據要素系列報告之一數據要素系列報告之一長城證券產業金融研究院分析師侯賓執業證書編號：S1070522080001分析師姚久花執業證書編號：S1070523100001證券研究報告證券研究報告強大于市（維持）時間：2024年02月18日 核心觀點核心觀點 數據要素是新生產要素數據要素是新生產要素，具備經濟與技術特性：具備經濟與技術特性：數據作為生產要素參與生產并形成其要素價格，作為第五大生產要素，對比傳統要素具備可復制可復制、共享及無限增長和供給的先天優勢；共享及無限增長和供給的先天優勢；

2、我國數據要素市場呈現數據量級大且增長迅速、當前市場規模較小、公共數據占總量的絕大部分及場內交易小等特點。數據要素對數據要素對GDP貢獻率逐年持續上升貢獻率逐年持續上升，發展數據要素是必然趨勢：發展數據要素是必然趨勢：1）我國數據要素對GDP貢獻率逐年持續上升，貢獻度仍處低位有較大提升空間；2）數字經濟占GDP比重逐年提升，發展增速顯著快于GDP增速；3）數據要素投入增加顯著帶動行業產出，數字化轉型或直接帶動公司ROA發展，千行百業疊加數據要素有望大幅提升企業生產效益。數據要素商業模式早期數據要素商業模式早期，市場規模星辰大海：市場規模星辰大海：數據要素市場包括數據采集、數據存儲、數據加工、數據

3、分析、數據交易、數據治理及安全等多環節，其中，數據交易是最具數據價值量的環節數據交易是最具數據價值量的環節。根據中國數據交易市場研究分析報告（2023年）稱，我國及全球數據交易市場規模未來將持續增長，至2030年全球數據交易市場規模預計突破3千億美元；國內市場規模預計達5155.9億元，CAGR(2025-2030)=20.3%。隨著數字化進程不斷加速，整個社會經濟發展過程中將不斷涌現大量數據要素相關的新型商業模式。政策政策+行業雙輪驅動行業雙輪驅動，數據要素市場迎來快速發展：數據要素市場迎來快速發展：隨著數據二十條確立了三權分立的運行機制、數據要素資產正式從2024年1月1日入表以及“數據要

4、素”三年行動計劃重點布局12個行業領域等政策落地快速推進市場有序發展。我們認為我們認為，隨著相關政策不斷出臺使得數據要素發展有法可依，未來各行各業對數據的需求將越來越大，多個行業的數據交易流通規模也將迎來快速發展。風險提示：風險提示：政策落地不確定新風險、數據要素市場發展不及預期風險、市場競爭風險、技術發展不及預期風險。OX1W3VAYUX4WVX8OdNbRtRqQoMrNeRmMmOlOnPrQ6MnMpPMYmQrNvPrQmP一、數據要素：新生產要素，具備經濟與技術特性一、數據要素：新生產要素，具備經濟與技術特性 數據要素：根據特定生產需求匯聚、整理、加工而成的計算機數據及其衍生形態數

5、據要素：根據特定生產需求匯聚、整理、加工而成的計算機數據及其衍生形態1.1.1 1.1.1 數據要素：數據價值化衍生概念，第五大生產要素數據要素：數據價值化衍生概念，第五大生產要素廣義上來講，數據就是對現實中的事實、活動等現象進行記錄。按照中華人民共和國數據安全法中給出的定義，數據是指任何以電子或其他方式對信息的記錄任何以電子或其他方式對信息的記錄。在如今的大數據時代，數據被定義為基于二進制編碼基于二進制編碼，按預先設置的規則匯聚按預先設置的規則匯聚的現象記錄的現象記錄。隨著數據應用需求的不斷演變和數據投入生產的方法、規模的不斷發展，數據逐漸成為除資本、勞動、土地、技術外的第五大生產要素。因此

6、，數據要素是數字時代背景下在生產力與生產關系中對數據的替代描述，是數據價值化的衍生概念，即根據特定生產需求匯聚、整理、加工而成的計算機數據及其衍生形態根據特定生產需求匯聚、整理、加工而成的計算機數據及其衍生形態。4數據來源：中國信通院數據要素白皮書2022，長城證券產業金融研究院圖表：數據要素主要形態圖表：數據要素主要形態原始數據原始數據集標準數據集標準數據集數據產品數據產品業務系統數據驅動產生的信息、知識數據庫商品數據查詢接口數據核驗接口數據模型結果|51.1.2 1.1.2 數據要素：由原始數據演變而來，包括多種流通形態數據要素：由原始數據演變而來，包括多種流通形態企業社會運行過程中產生的

7、原始數據具有巨大的利用價值，將采集和管理環節逐漸規范化，在經歷數據資源-數據產品-數據資產轉化全過程后演變為數據要素，即數據作為生產要素參與生產并形成其要素價格即數據作為生產要素參與生產并形成其要素價格，因此區分數據資源與數據要素根本在于是否產生經濟價值。數據要素由原始數據逐步演化而來，且有別于數據資源數據要素由原始數據逐步演化而來，且有別于數據資源從流通形態來看，流通中的數據包括從原始數據到數據應用解決方案等的多種形態，可以參照實體商品的加工程度來進行區分。對結構化數據表、文字圖像等原始數據進行不同程度的加工得到三類不同的下游消費產品：1)標準數據集這類輕加工數據產品；2)數據模型及數據分析

8、結果，相當于深加工產品；3)數據應用解決方案這一精加工產物。圖表：數據要素的主要流通形態圖表：數據要素的主要流通形態數據來源：中國信通院數據要素白皮書2023，長城證券產業金融研究院 數據要素的流通形態根據加工程度分類數據要素的流通形態根據加工程度分類圖表：數據資源、數據資產、數據要素圖表：數據資源、數據資產、數據要素 采集 清洗 匯聚 存儲 分析數據資源數據資源數據產品數據要素數據要素原始數據資源化資源化權屬清晰權屬清晰參與生產參與生產數據資產（利用價值巨大）（利用價值巨大）應用需求應用需求（形成要素價格）（形成要素價格）資料來源：億歐智庫，長城證券產業金融研究院1.1.3 1.1.3 數據

9、要素：作為新型生產要素具備無限供給優勢數據要素：作為新型生產要素具備無限供給優勢6資料來源：中國信通院數據要素白皮書2022，長城證券產業金融研究院 對比傳統生產要素，數據要素具有無限供給優勢對比傳統生產要素，數據要素具有無限供給優勢數據作為第五大生產要素，與土地、勞動、資本、技術等傳統生產要素相比，雖難以使用傳統方式進行管理利用，但因其獨特的技術和經濟特征因其獨特的技術和經濟特征，而具有可復制而具有可復制、共享及無限增長和供給的先天優勢共享及無限增長和供給的先天優勢，使之能夠打破有限資源應對無限需求的發展桎梏，并實現無限擴張和永續發展。圖表：各時代生產要素的演變過程圖表：各時代生產要素的演變

10、過程圖表：數據要素的技術與經濟特征圖表：數據要素的技術與經濟特征 數字經濟時代，數據演變為新型生產要素數字經濟時代，數據演變為新型生產要素數據要素將像資本、管理、技術和知識在工業時代中的作用一樣，大規模地應用于生產、分配、交換、消費各環節以及制造與服務等各場景，推動經濟長期持續增長，且數據要素具備自身的技術特征與經濟特征。資料來源：中國信通院數據要素白皮書2022，長城證券產業金融研究院技術特征技術特征經濟特征經濟特征虛擬性：虛擬性：數據不可見、沒有具體實物形態低成本復制性：低成本復制性：復制數據近乎零成本主體多元性：主體多元性：任一數據均可能關聯多個主體非競爭性非競爭性&非排他性：非排他性：

11、同一數據可同時被不同主體使用異質性：異質性：價值因數據質量、應用場景、使用對象而異數字時代數字時代農業時代農業時代工業時代工業時代土地、勞動土地、勞動、資本資本、管理管理、技術技術、知識知識土地、勞動、資本資本、管理管理、技術技術、知識知識、數據要素數據要素1.2.1 1.2.1 我國數據量級大且增長迅速我國數據量級大且增長迅速7 中國數據量規模大且中國數據量規模大且2022-2027年年CAGR全球第一全球第一IDC最新發布的Global DataSphere 2023顯示，中國數據量規模從2022年的23.88ZB到2027年預計可達年預計可達76.6ZB，且且2022-2027年復合增長

12、年復合增長（CAGR）可達可達26.3%，為全為全球第一球第一。國內數據主要分布在政府、媒體、專業服務、零售、醫療、金融等，更大的數據規模意味著更多通過激活數據從而挖掘數據的商業與社會價值的可能性。圖表：中國圖表：中國2023-2027年數據量規模（年數據量規模（ZB）、）、CAGR及同比增速及同比增速數據來源：IDC Global DataSphere 2023，長城證券產業金融研究院30.0238.0047.8960.8176.6026.3%25.0%25.5%26.0%26.5%27.0%27.5%010203040506070809020232024202520262027中國數據量規

13、模（ZB）CAGR（%）同比增速（%）數據來源：中國數據要素市場發展報告2021-2022，長城證券產業金融研究院圖表：數據要素相關企業數量圖表：數據要素相關企業數量根據中國數據要素市場發展報告2021-2022顯示，2010-2021年數據要素行業層相關企業數量增長最快，由2010年的7524家增至2021年的44.89萬家，年復合增長率為79.16%；其次是數據資源層相關企業，有6280家增至32.24萬家，相較之下，增長幅度最小的安全保障層相關企業也增長了25.96倍，年復合增長率在43%左右。綜上看出綜上看出，中國數據要素市場企業主體增長幅度較大中國數據要素市場企業主體增長幅度較大。數

14、據要素市場企業主體量增長幅度大數據要素市場企業主體量增長幅度大44888733238521832801716796564579.1672.3652.6343.3743.07010203040506070809005000001000000150000020000002500000行業應用層數據資源層通用軟件層基礎硬件層安全保障層2021年公司數量2010-2021年CAGR（%）1.2.2 1.2.2 我國數據要素市場目前規模較小，處于高速發展階段我國數據要素市場目前規模較小，處于高速發展階段8據國家工信安全發展研究中心測算數據，2020年國內數據要年國內數據要素市場規模達到素市場規模達到54

15、5億元億元，預計到預計到2025年可達年可達1749億元億元，且且2020-2025年年CAGR為為26.26%，整體表明“十四五”期間，我國數據要素市場整體將進入高速發展階段。國內數據要素市場規模較小國內數據要素市場規模較小數據要素市場是在數據要素的流通與使用的過程中形成的市場，包括數據采集包括數據采集、存儲存儲、加工加工、交易交易、分析及生態保障六分析及生態保障六大模塊大模塊，而其中數據交易環節測算數據包括場內交易和場外交易的統計數據。根據國家工業信息安全發展研究中心發布的中國數據要素市場發展報告（20212022），我國數據要素市場規模在我國數據要素市場規模在2021年僅達到年僅達到81

16、5億元億元。其中，數據存儲方面的市場規模占比最大，為22.1%，數據分析方面緊隨其后，占21.5%，而占比最小的數據采集僅占5.5%。圖表：圖表：2021年中國數據要素市場規模（億元）年中國數據要素市場規模（億元）數據來源：國家工業信息安全發展研究中心，長城證券產業金融研究院508517512016018045020406080100120140160180200生產保障數據服務數據分析數據交易數據加工數據存儲數據采集62106207375545704904114414261749020040060080010001200140016001800200020162017201820192020

17、2021E2022E2023E2024E2025E圖表：圖表：2016-2025年中國數據要素市場規模及預測（億元）年中國數據要素市場規模及預測（億元）數據來源：國家工業信息安全發展研究中心，長城證券產業金融研究院1.2.3 1.2.3 我國數據要素場內交易占比低，且公共數據占數據總量的絕大比重我國數據要素場內交易占比低，且公共數據占數據總量的絕大比重9 政府掌握公共數據約占數據總量政府掌握公共數據約占數據總量80%規范場內交易占比不足規范場內交易占比不足5%個人數據難以實現交易規?；瘋€人數據難以實現交易規?；矓祿w量大，主要掌握在政府端公共數據體量大，主要掌握在政府端公共數據是指由國家機

18、關和法律、行政法規授權的具有管理公共事務職能或者提供公共服務的組織，在履行公共管理職責或者提供公共服務過程中，收集、產生的涉及公共利益的各類數據；據右圖可知，我國政府掌握公共數據約占數據總量的80%。個人數據的使用難以兼顧經濟價值與安全保障，特別是個人隱私泄露風險大；受制于確權問題及應用難度，個人數據短時間難以實現數據交易規?；?。據2023年中國數據交易市場研究分析報告，2022年數據要素市場規模達876.8億元，但當前規范的場內交易占比不足當前規范的場內交易占比不足5%。截至2024年1月底，各大主要數據交易所表現如下：1）貴陽大數據交易所共有產品數量1529個，交易筆數1541筆，交易交易

19、總額僅為總額僅為25.25億元億元；2）北京國際大數據交易所共有產品1197個；3）上海數據交易所登記了2252個數據產品，數商生態包括中國東方航空、高德地圖、中國聯通和Wind等企業，其2023年交易額約年交易額約11億元億元；4）海南省數據產品超市共有產品1522個，交易額為交易額為6.12億元億元。資料來源：工信部中國數據要素市場發展報告(2021-2022)，長城證券產業金融研究院圖表：政府、企業掌握數據量占比圖表：政府、企業掌握數據量占比4.56%圖表：圖表：2022年國內數據要素場內交易占總交易額比年國內數據要素場內交易占總交易額比資料來源：2023年中國數據交易市場研究分析報告、

20、財聯社，長城證券產業金融研究院80%0%20%40%60%80%100%政府端企業端圖表：圖表：2022年國內數據交易規模占數據市場總規模比年國內數據交易規模占數據市場總規模比資料來源：國家發改委，長城證券產業金融研究院數據交易14.72%根據數據生成來源進行數據要素的分類根據數據生成來源進行數據要素的分類1.3.1 1.3.1 按數據生成來源分類：公共數據、企業數據、個人信息數據按數據生成來源分類：公共數據、企業數據、個人信息數據數據來源：中國信通院數據要素白皮書2023，長城證券產業金融研究院數據要素被分成公共數據數據要素被分成公共數據、企業數據企業數據、個人信息數據三種個人信息數據三種，

21、是按照數據生成來源為標準所進行的分類是按照數據生成來源為標準所進行的分類，并以此為基礎建構數據利用的權利義務體系。圖表：公共數據、企業數據、個人信息數據的關系圖表：公共數據、企業數據、個人信息數據的關系10數據要素分類數據要素分類定義定義公共數據各級政府部門、企事業單位在依法行政履職或提供公共服務過程中產生的數據。企業數據一般被企業所實際管理、控制，用來創造明顯的經濟價值，但是在使用中往往被公開，因此不完全屬于商業秘密范疇。個人信息數據個人信息數據是依據數據集中是否包含個人信息所進行的分類。圖表：按照數據生成來源進行數據要素分類圖表：按照數據生成來源進行數據要素分類數據來源：數據20條，長城證

22、券產業金融研究院對于政府部門、事業單位行政履職和企業經營中產生的公共數據，應當明確管理部門代表地區和行業統一行使公共數據開放和授權使用職責；對于市場主體在生產經營活動中采集加工的不涉及個人信息和公共利益的企業數據，由市場主體享有數據持有、支配和收益的權利；對于承載個人信息的數據，由個人持有或數據處理者按個人授權范圍采集、持有和使用數據。場內集中交易與場外分散交易是數據要素流通的兩種基本方式。場內集中交易與場外分散交易是數據要素流通的兩種基本方式。場內集中交易基本流程：交易前，數據供方將其所有數據產品在數據交易服務機構掛牌出售；交易中，和數據供需雙方一同經歷整個產品交易流程，即交易申請、切磋、實

23、施直至完成數據產品的交付作為結束。場外分散交易主要通過數據供方直接向數據需方出售數據產品并獲得服務費實現。相較于場外分散交易，場內集中交易中，數據交易場所作為公允第三方，能夠通過提供新型交易技術、固定數據交易證據等方式增進買賣雙方的信任并減少爭議，因此場內場內交易數據的公允價值能夠最大限度被發現交易數據的公允價值能夠最大限度被發現，且場內交易數場內交易數據更易追溯與監管據更易追溯與監管。1.3.2 1.3.2 按數據交易場所分類：場內交易數據、場外交易數據按數據交易場所分類：場內交易數據、場外交易數據11 按照數據交易場所進行數據要素的分類按照數據交易場所進行數據要素的分類數據來源：2023年

24、中國數據交易市場研究分析報告，長城證券產業金融研究院圖表：數據場外、場內交易基本流程圖圖表：數據場外、場內交易基本流程圖數據來源：2023年中國數據交易市場研究分析報告，長城證券產業金融研究院圖表：場外、場內數據要素流通圖圖表：場外、場內數據要素流通圖1.4.1 1.4.1 數據要素所有權難以界定，公允價值評估難形成統一標準數據要素所有權難以界定，公允價值評估難形成統一標準12數據要素的估值定價市場化不足，主要受限于數據要素的價值難以估算主要受限于數據要素的價值難以估算和數據要素市場規模不大的現狀，和數據要素市場規模不大的現狀，從而面臨著無法完全參考傳統的資產評估方法來進行數據要素的估值、難以

25、用統一標準衡量數據產品的價格和無法用會計報表來有效核算數據價值價格的問題。2 2-數據要素的公允價值評估難形成統一標準數據要素的公允價值評估難形成統一標準中國信通院在2023年1月發布的數據要素白皮書(2022年)中明確指出數據要素產業發展主要障礙包括權利歸屬難以數據要素產業發展主要障礙包括權利歸屬難以界定、估值定價缺乏依據、流通規則尚不完善、流通技術仍未成熟四個方面界定、估值定價缺乏依據、流通規則尚不完善、流通技術仍未成熟四個方面。1 1-數據要素所有權的歸屬難以界定數據要素所有權的歸屬難以界定數據所有權的歸屬問題是首要問題，但數據所有權難以界定，主要因為：1）數據本身具有的潛在的非排他性潛

26、在的非排他性；2）數據產業鏈涉及的主體多元化、內容多樣化、場景多變化等特性；數據產業鏈涉及的主體多元化、內容多樣化、場景多變化等特性；3）在實際數據流通與使用中，產業的核心需求在于如何權衡個人、企產業的核心需求在于如何權衡個人、企業、政府等不同主體間的權益分配業、政府等不同主體間的權益分配。因此，制度設計需要與實際產業需求接軌；4）我國法律當前尚未對數據權屬作出明確規定我國法律當前尚未對數據權屬作出明確規定，現行法律也較少涉及數據要素的主體權益分配問題，使得各主體人容易容易陷入數據權屬界定不明引發的糾紛。因而，有關數據要素權屬的法律法規亟待完善。圖表：數據要素市場四大市場痛點圖表：數據要素市場

27、四大市場痛點數據來源：中國信通院數據要素白皮書2022，長城證券產業金融研究院3-規則規則不完善不完善1-權屬權屬難界定難界定2-估值估值少依據少依據4-技術技術不成熟不成熟涉及主體多各方需求不一致法規無明確規定影響數據市場的供需發展數據傳輸安全技術體系不成熟隱私計算開銷大不同技術無法互聯互通1.4.2 1.4.2 數據要素流通權責不清且技術支撐有待強化數據要素流通權責不清且技術支撐有待強化13 3 3-流通規則尚不完善使數據要素市場發展受限流通規則尚不完善使數據要素市場發展受限數據來源：中國信通院數據要素白皮書2023，長城證券產業金融研究院我國現行相關法律法規尚不完善，難以調動市場主我國現

28、行相關法律法規尚不完善，難以調動市場主體的積極性，主要表現在：體的積極性，主要表現在：1）現有法律法規尚不完善，現有法律法規尚不完善，導致各類市場主體在數據流通的具體過程中缺乏行事依據，對權責無法形成明確預期；2）缺乏有效的激勵和權益保護機制，缺乏有效的激勵和權益保護機制，使得各方參與主體缺乏動力，同時對數據要素的供給、交易和應用均存在顧慮。圖表：數據基礎制度體系圖表：數據基礎制度體系 4 4-數據要素的流通技術支撐有待強化數據要素的流通技術支撐有待強化數據來源：中國信通院數據要素白皮書2023，長城證券產業金融研究院數據要素的流通涉及到許多技術環節協同作用，目數據要素的流通涉及到許多技術環節

29、協同作用，目前所遇到的技術障礙主要包括：前所遇到的技術障礙主要包括：1）現階段數據安全流通技術體系尚未完全成熟；2）諸多企業受制于隱私計算所需要的巨大開銷，且隱私計算無法完全實現安全合規的數據流通，3）由于存在隱私計算的底層技術和上層開發設計的異構問題，不同技術產品之間無法互聯互通。圖表：數據要素流通技術流程圖圖表：數據要素流通技術流程圖二、二、數據要素對數據要素對GDPGDP貢獻率逐年持續上升貢獻率逐年持續上升2.1 2.1 數據要素對數據要素對GDPGDP貢獻率逐年持續上升，貢獻度仍處低位有較大提升空間貢獻率逐年持續上升，貢獻度仍處低位有較大提升空間數據來源：國家統計局、國家工業信息安全發

30、展研究中心、北京大學光華管理學院、長城證券產業金融研究院根據中國數據要素市場發展報告（20212022）可知，數據要素對2021年GDP增長的貢獻率和貢獻度分別為14.7%和0.83pct?？傮w來說：1）從數據要素的貢獻率來看，）從數據要素的貢獻率來看，數據要素對當年GDP增長的貢獻率呈現持續上升狀態，從2015年的12%左右增長至2021年的14.7%，約提升2.7pct，表明數據要素對于我國表明數據要素對于我國GDP的增長正發揮邊際效應遞增的促進作用。的增長正發揮邊際效應遞增的促進作用。2）從數據要素的貢獻度來看，）從數據要素的貢獻度來看，2019年略有下滑，隨后由于2020年新冠疫情的影

31、響，GDP增速顯著下降，而新基建等促進數據要素發展的措施并未減弱，因而促使數據要素對GDP貢獻度仍呈現上升趨勢。此外，數據要素對數據要素對GDP的貢獻仍處較低水的貢獻仍處較低水平，側面反映出數據要素的經濟貢獻提升還有很大空間。平，側面反映出數據要素的經濟貢獻提升還有很大空間。圖表圖表20：數據要素對：數據要素對GDP增長貢獻圖增長貢獻圖152.2 2.2 數字經濟占數字經濟占GDPGDP比重逐年提升，發展增速顯著快于比重逐年提升，發展增速顯著快于GDPGDP增速增速數據來源：國家統計局、中國信通院、長城證券產業金融研究院2022年我國年我國數字經濟占數字經濟占GDP比重進一步提升，比重進一步提

32、升，數字經濟生產效率持續提升。數字經濟生產效率持續提升。我國2022年數字經濟占GDP比重達到41.5%，相當于第二產業占國民經濟的比重（2022年，我國第二產業占GDP比重為39.9%）；此外，我國數據經濟全要素生產率由2012年的1.66上升至2022年的1.75，提升0.09，我國第一二三產業加持數字經濟數字產業化與產業數字化兩大戰略，持續提持續提升數字經濟生產效率，升數字經濟生產效率，數字經濟作為國民經濟的重要支柱地位更加凸顯。數字經濟作為國民經濟的重要支柱地位更加凸顯。數字經濟持續保持高位增長數字經濟持續保持高位增長，且顯著快于，且顯著快于GDP。2022 年得益于我國疫情防控取得重

33、大勝利，經濟發展環境得到改善，國內生產總值同比名義增長5.3%。在此背景下，我國數字經濟維持高位運行，2022 年，數字經濟同比名義增長10.3%，高于GDP 名義增速4.98 pct。自2012年以來，我國數字經濟增速已連續11 年顯著高于GDP 增速，數字經濟持續發揮經濟數字經濟持續發揮經濟“穩定穩定器器”“加速器加速器”作用。作用。圖表：圖表：數字經濟占數字經濟占GDP比重逐年提升比重逐年提升16圖表：數據圖表：數據經濟發展增速快于我國經濟發展增速快于我國GDP增速增速32.7%34.0%36.3%38.7%39.6%41.5%67.3%66.0%63.7%61.3%60.4%58.5%

34、0.0%20.0%40.0%60.0%80.0%100.0%120.0%201720182019202020212022數字經濟占GDP比重（%）其他占GDP比重（%）11.5%10.5%7.3%2.7%13.4%5.3%20.3%20.9%15.6%9.7%16.2%10.3%0.0%5.0%10.0%15.0%20.0%25.0%201720182019202020212022GDP名義增速（%）數字經濟增速（%）數據來源：中國信通院、長城證券產業金融研究院2.3 2.3 數據要素投入增加顯著帶動行業產出，數字化轉型或直接帶動公司數據要素投入增加顯著帶動行業產出，數字化轉型或直接帶動公司R

35、OAROA發展發展17圖表：圖表：2021年各行業數據要素投入的產出彈性年各行業數據要素投入的產出彈性資料來源：中國數據要素市場發展報告（2021-2022），長城證券產業金融研究院行業間比較來看，信息傳輸信息傳輸、軟件和信息技術服務業軟件和信息技術服務業產出對數據要素最為敏感產出對數據要素最為敏感，2021年其數據要素投入產出彈性達到3.044，是最小彈性0.0016的1902.5倍；這意味著當其他所有投入要素保持不變時，該行業數該行業數據要素投入每增加據要素投入每增加1%，其產出增加其產出增加3.044%。此外，在科學研究與技術、衛生和社會、制造業、電力、交通等行業數據要素投入產出彈性較其

36、他行業高。從下表可以看出：1）數字化轉型對于制造業企業的影響最大數字化轉型對于制造業企業的影響最大，其已轉型和未轉型上市公司的ROA平均回報差異為5.59%；2)ROA平均回報差異從大到小順序為：制造業農業、林業及漁業信息和通信行業能源業采礦業金融行業；3）從ROE平均回報差異來看，信息和通信行業中未轉型和已轉型信息和通信行業中未轉型和已轉型上市公司之間該差異最大上市公司之間該差異最大，達到37.63%；4）ROE平均回報差異從大到小順序為：信息和通信行業金融行業能源業農業、林業及漁業制造業采礦業。圖表：圖表：2020-2021年數字化轉型對上市公司企業行業層面回報影響年數字化轉型對上市公司企

37、業行業層面回報影響 20212021年軟件業數據要素投入產出彈性最高年軟件業數據要素投入產出彈性最高資料來源：中國數據要素市場發展報告（2021-2022），長城證券產業金融研究院行業名稱公司分類ROA(%)ROAROE(%)ROE制造業未轉型-0.505.591.438.02已轉型5.096.59農業、林業及漁業未轉型-2.324.33-12.2815.13已轉型2.012.85信息和通信行業未轉型-1.834.32-28.4137.63已轉型2.499.22能源業未轉型-0.883.63-19.5223.52已轉型2.754.00采礦業未轉型0.432.818.78-4.61已轉型3.24

38、4.17金融服務業未轉型-2.040.80-49.2533.76已轉型-1.24-15.49三、數據要素商業模式早期，市場規模星辰大海三、數據要素商業模式早期，市場規模星辰大海3.1 3.1 工作流程：經過數據采集、整理、聚合及分析環節，實現數據資源化工作流程：經過數據采集、整理、聚合及分析環節，實現數據資源化19數據資源化是使混亂無序的原始數據變成有序且具備使用價值的數據資源數據資源化是使混亂無序的原始數據變成有序且具備使用價值的數據資源，作為數據要素參與全過程的的第一階段，包括對數據要素的采集、整理、聚合及分析包括對數據要素的采集、整理、聚合及分析。數據來源：中國信通院數據價值化與數據要素

39、市場發展報告（2021年），長城證券產業金融研究院圖表：數據資源化框架圖圖表：數據資源化框架圖圖表：數據資源化基本工作流程圖表：數據資源化基本工作流程數據采集數據采集根據需要收集個人企業政府數據。數據整理數據整理通過數據標注、清洗、脫敏、標準化等對數據進行整理。數據聚合數據聚合經過數據傳輸、存儲、集成、匯聚等聚合數據。數據分析數據分析對數據進行分析實現為決策提供支撐。數據來源：中國信通院數據價值化與數據要素市場發展報告（2021年），長城證券產業金融研究院3.2 3.2 我國正逐步形成數據要素交易流轉的全環節鏈條我國正逐步形成數據要素交易流轉的全環節鏈條20圖表：中國數據要素流通行業產業鏈圖表

40、：中國數據要素流通行業產業鏈數據來源：2023年中國數據交易市場研究分析報告，長城證券產業金融研究院數據要素的價值只有通過交易流轉才能實現數據要素的價值只有通過交易流轉才能實現。目前，我國正在形成包含數據采集數據采集、整理整理、聚合聚合、分析分析、流通流通、應用等環節應用等環節在內的數據要素流通產業鏈在內的數據要素流通產業鏈，包括數據產品供應商、加工處理服務商等上游數據供給端主體，和數據交易所、企業主導型數據服務平臺等服務運營端主體及眾多數據需求方。3.4 3.4 數據交易市場規模廣闊，未來仍有較大成長空間數據交易市場規模廣闊，未來仍有較大成長空間21圖表：全球數據交易行業市場規模預測（億美元

41、）及增長（圖表：全球數據交易行業市場規模預測（億美元）及增長（%）842906105612341445167419242230259030110.0%5.0%10.0%15.0%20.0%0500100015002000250030003500202120222023E2024E2025E2026E2027E2028E2029E2030E交易額同比增長圖表：圖表：2022年國內各地區年國內各地區數據交易市場規模占比數據交易市場規模占比圖表：圖表：2022年中國數據交年中國數據交易市場規模在全球占比易市場規模在全球占比圖表：我國數據交易行業市場規模（億元）預測及增長（圖表：我國數據交易行業市場規

42、模（億元）預測及增長（%）617.6876.81198.51583.120462569.33144.13759.24402.55155.90%10%20%30%40%50%0100020003000400050006000202120222023E2024E2025E2026E2027E2028E2029E2030E交易額同比增長圖表：圖表：2022年中國數據交年中國數據交易市場規模在亞洲占比易市場規模在亞洲占比資料來源：中國數據交易市場研究分析報告（2023年），長城證券產業金融研究院資料來源：中國數據交易市場研究分析報告（2023年），長城證券產業金融研究院華東,42.3%華南,46.8%

43、西南,15.2%華中,11.9%華北,11.1%其他,2.8%根據根據中國數據交易市場研究分析報告中國數據交易市場研究分析報告（2023年年）稱稱，我國及全球我國及全球數據交易市場規模未來將持續增長數據交易市場規模未來將持續增長，至至2030年全球數年全球數據交易市場規模預計突破據交易市場規模預計突破3千億美元千億美元，國內市場規模預計達國內市場規模預計達5155.9億元億元。2022年中國數據交易市場規模占全球比重為13.4%，占亞洲比重為66.5%，我國數據交易市場仍有較大發展空間；2022年我國華東、華南、西南地區數據交易市場發展較好，主要系：1）數據需求方主要集中在金融行業，華東的金融

44、行業發展好且較集中；2）華東、華南地區的互聯網行業發展較好；3）西南地區數據中心基建設施較為完善。資料來源：中國數據交易市場研究分析報告（2023年），長城證券產業金融研究院66.5%13.4%3.5 3.5 我國當前早期商業模式探討我國當前早期商業模式探討22資料來源：未來智庫數據要素行業發展現狀和商業模式分析、長城證券產業金融研究院在數字化進程不斷加速的背景下，整個社會經濟發展過程中不斷涌現大量數據要素相關的新型商業模式。目前已有商業模式：1）數據服務商的三種基本商業模式；2）數據交易模式：以數據交易所作為中介的數交所商業模式以數據交易所作為中介的數交所商業模式、目標企業扮演數交所角色的類

45、數交所商業模式。3）跨界融合商業模式：數據要素數據要素醫保、數據要素醫保、數據要素金融領域有望成為最先實現數據價值化的應用領域金融領域有望成為最先實現數據價值化的應用領域。數數據據交交易易模模式式基基本本商商業業模模式式采集、存儲、處理和分析服務模式采集、存儲、處理和分析服務模式分析報告服務模式分析報告服務模式聯合創新合作模式聯合創新合作模式123提供數據采集、存儲、處理和分析等服務，幫助企業或機構更好地管理和利用數據。提供數據分析報告服務，幫助企業或機構了解市場趨勢等。大數據技術企業和科研機構合作大數據技術企業和科研機構合作開展大數據相關領域的研究和開發工作。數據提供方數據提供方數據支付服務

46、機構數據支付服務機構數據交易機構數據交易機構數據需求方數據需求方簽約掛牌、交付結算數據交易所商業模式數據交易所商業模式數據要素數據要素金融領域商業模式金融領域商業模式合合資資公公司司各各委委辦辦局局匯集數據匯集數據數據產品數據產品目目標標企企業業加工售賣提供數據及運營權售賣數據跨跨界界融融合合商商業業模模式式類數據交易所商業模式類數據交易所商業模式數據要素數據要素醫保領域商業模式醫保領域商業模式商業保險公司商業保險公司企業企業/個人個人醫院醫院醫保局醫保局大數據局大數據局銀行、保險銀行、保險數據一體化平臺數據一體化平臺/區塊鏈區塊鏈數據服務商數據服務商提供病患結算數據數據上鏈，為民服務提供征信

47、相關數據對接平臺建設平臺圖表：數據要素商業模型圖表：數據要素商業模型四四、政策政策+行業雙輪驅動，迎來快速發展行業雙輪驅動，迎來快速發展 20232023年年1010月數據要素局正式揭牌，月數據要素局正式揭牌，領導班子目前已出任一正三副領導班子目前已出任一正三副4.1.1 4.1.1 復盤國家數據局發展史：不斷加快全國統一高效數據大市場建設復盤國家數據局發展史：不斷加快全國統一高效數據大市場建設國家數據局是國家發展和改革委員會管理的機構，于2023年10月25日正式揭牌，負責原由中央網信辦和國家發展改革委承擔的職責；數據要素局的其成立將進一步加快全國加快全國統一統一、輻射全球的數據大市場的建設

48、輻射全球的數據大市場的建設，推動數字經濟加速發展推動數字經濟加速發展。24資源來源：新華網、央視網、中國網、國家發改委官網、長城證券產業金融研究院初期組織架構劃分為綜合、數據要素、綜合、數據要素、數字經濟、基礎設施和公共數據五個數字經濟、基礎設施和公共數據五個組組，目前在崗人員有數十人圖表：國家數據局發展時間線圖表：國家數據局發展時間線中央網絡安全和信息化委員會辦公室國家發展和改革委員會國家數據局承擔的統籌推進數字經濟發展、組組織實施國家大數據戰略、推進數據織實施國家大數據戰略、推進數據要素基礎制度建設要素基礎制度建設等職責劃入承擔的研究擬定數字中國建設方案、擬定數字中國建設方案、協調推動公共

49、服務和社會治理信息化、協調推動公共服務和社會治理信息化、協調促進智慧城市建設協調促進智慧城市建設等職責劃入圖表：國家數據局職能規劃圖表：國家數據局職能規劃中共中央國務院關于加快建設中共中央國務院關于加快建設全國統一大市場的意見全國統一大市場的意見逐步建立完善數據資產管理制度，推進數據資產合規化推進數據資產合規化、標準化標準化、增值化增值化全過程管理；探索公共數據資產應用機制探索公共數據資產應用機制，以賦能實體經濟數字化轉型升級明確到2026年底工業制造、現代農業等12個行業領域目標2015促進大數據發展的行動綱要促進大數據發展的行動綱要20162023202220222021202120202

50、02320242024大數據產業發展規劃大數據產業發展規劃關于構建更加完善的要素市場關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見化配置體制機制的意見“十四五”大數據產業發展規劃十四五”大數據產業發展規劃“十四五”國家信息化規劃十四五”國家信息化規劃“十四五”數字經濟發展規劃“十四五”數字經濟發展規劃關于構建數據基礎制度更好發揮數據關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見要素作用的意見關于促進數據安全產業發展的指導意見關于促進數據安全產業發展的指導意見企業數據資源相關會計企業數據資源相關會計處理暫行規定處理暫行規定“數據要素數據要素”三年行動計劃（三年行動計劃（2024202420262

51、026年）年）關于加強數據資產管理的指導意見關于加強數據資產管理的指導意見2022建立健全數據安全、權利保護、跨境傳輸管理等基礎制度體系和標準規范推動我國數據安全產業發展推動我國數據安全產業發展，提供技術，產品和服務支持數據“二十條”數據“二十條”提出統籌推進數據產權、流通數據產權、流通交易、收益分配、安全治理交易、收益分配、安全治理，加快構建數據基數據基礎制度體系礎制度體系創新數據要素開發利用機制，發展專業化、個性化數據服務發展專業化、個性化數據服務提出數字基礎設施、數字技術創新數字基礎設施、數字技術創新等6方面的10個重大任務及17項重點工程健全數據價值體系、要素市場規則明確要素市場制度建

52、設的方向及重點改革任務，加快要素價格市場化改革要素價格市場化改革加快培育數據要素市場加快培育數據要素市場，構建穩定高效的大數據產業鏈大數據產業鏈系統部署大數據發展工作系統部署大數據發展工作，包括加快政府數據開放共享、推動產業創新發展、強化安全保障按會計準則對數據資源進行分類，即企業內部使用數據資源企業內部使用數據資源和企業對外交易數據資源企業對外交易數據資源圖表：數據要素政策梳理圖表：數據要素政策梳理資料來源：工業與信息化部官網、中央人民政府官網、中國政府網、人民網、新華網、德勤官網、長城證券產業金融研究院自2015年發布大數據有關的行動綱要起，我國數據要素政策不斷深化演進，涵蓋數據要素市場培

53、育、產業鏈構建和基礎設施及產權制度等各方面，以推進數據要素市場布局逐漸被細化，數據合規領域的基本法律體系也搭建完成。4.1.2 4.1.2 我國陸續推出一攬子政策為數據要素市場實現健康有序發展提供保障我國陸續推出一攬子政策為數據要素市場實現健康有序發展提供保障4.1.3 4.1.3 數據二十條發布奠定數據基礎制度的“四梁八柱”數據二十條發布奠定數據基礎制度的“四梁八柱”資料來源：綠盟科技：解讀關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見，長城證券產業金融研究院圖表：數據產權制度圖表：數據產權制度數據交易全過程監管數據交易全過程監管數據交易場所規范化數據交易場所規范化數據流通交易生態培育數據流

54、通交易生態培育數據跨境流通安全保障數據跨境流通安全保障開展國際合作第三方服務機構建立流入規則明確流通方式加強標準化建設探索定價機制完善合規體系場內場外分散交易國家級數據交易場所區域性數據交易場所行業性數據交易平臺數據商重點培育兩類主體探索流動方式參與國際標準開展安全審查構建監管機制支持外資進入資料來源：關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見，長城證券產業金融研究院圖表：政策框架圖表：政策框架數據資源持有權數據產品經營權數據加工使用權加強加強變現變現變現變現數據產權三權分置資料來源：關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見，長城證券產業金融研究院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素

55、作用的意見提出20條政策舉措（簡稱數據二十條），探索建立數據產權制度探索建立數據產權制度、合規高效的數據流通和交易制度及安全可控的數據要素治理制度合規高效的數據流通和交易制度及安全可控的數據要素治理制度。其中，數據產權實行“三權分置”的運行機制，旨在強化強化數據加工使用權數據加工使用權，放活數據產品經營權放活數據產品經營權，從而鼓勵數據開發利用、引導數據產品交易，初步形成我國數據基礎制度的“四梁八柱”。圖表：流通交易制度體系圖表：流通交易制度體系26 規范企業數據資源相關會計處理和信息披露規范企業數據資源相關會計處理和信息披露4.1.4 4.1.4 數據要素入表，推動數據實現資產化、價值化數據

56、要素入表，推動數據實現資產化、價值化資料來源：數據資源入表在即，熱點問題，長城證券產業金融研究院企業數據資源相關會計處理暫行規定2024年1月1日起開始實施,明確了適用范圍、會計處理適用準則以及列示和披露要求等內容，涵蓋了對無形資產或存貨中各種數據資源的會計處理情況，回答了數據資源是否為資產回答了數據資源是否為資產，歸類到哪一類資產和如何進行計量歸類到哪一類資產和如何進行計量及信息披露等會計處理問題及信息披露等會計處理問題。圖表：圖表：暫行規定暫行規定主要內容主要內容27圖表：圖表：暫行規定暫行規定適用范圍適用范圍原原始始數數據據有效數據治理有效數據治理符合資產定義且能資產確認的數據資源為無形

57、資無形資產或存貨產或存貨符合資產定義但無法進符合資產定義但無法進行資產確認的數據資源行資產確認的數據資源數據資源數據資源資料來源：企業數據資源相關企業處理和信息披露，長城證券產業金融研究院數據資源無形資產披露格式數據資源無形資產披露格式數據資源存貨披露格式數據資源存貨披露格式圖表：圖表：暫行規定暫行規定無形資產及存貨披露格式無形資產及存貨披露格式資料來源：企業數據資源相關企業處理和信息披露，長城證券產業金融研究院4.1.54.1.5“數據要素數據要素”三年行動計劃三年行動計劃規劃打造規劃打造300+300+典型應用場景典型應用場景 數據通過協同、復用、融合創新發揮乘數效應數據通過協同、復用、融

58、合創新發揮乘數效應資料來源：國家數據局，長城證券產業金融研究院 計劃總體目標：計劃總體目標：1）聚焦金融、醫療等12個數字化轉型程度較高數字化轉型程度較高、數據資數據資源基礎較好且存在較多應用場景需求的源基礎較好且存在較多應用場景需求的行業領域；2）到2026年底，打造出300個以上示范性強、顯示度高、帶動性廣的典型應用場景；3）實現數據產業年均增速超過數據產業年均增速超過20%，數據交易規模倍增數據交易規模倍增，推動國內經濟高質量發展。圖表：圖表：“數據要素數據要素”三年行動計劃（三年行動計劃（20242026年）年）總覽總覽資料來源：中國數據要素市場發展報告（2021-2022），長城證券

59、產業金融研究院 由右圖得出以下結論：由右圖得出以下結論：1）大數據項目主要集中在具體行業的應用層面，其中金金融融、醫療醫療、應急應急、城市大腦等應用方向的項目最多城市大腦等應用方向的項目最多，占比21.5%；2）數據跨行業融合應用占比20.57%，可以發現數據跨行業融合應用已成未來發展趨勢。圖表：圖表：2021年大數據項目方向分布年大數據項目方向分布 20212021年數據要素年數據要素金融、醫療等行業應用較多金融、醫療等行業應用較多284.1.5“4.1.5“數據要素數據要素”行動指引，重點部署行動指引，重點部署1212個“數據要素個“數據要素”領域領域圖表：“數據要素圖表：“數據要素”重點

60、行業領域具體應用指引”重點行業領域具體應用指引資料來源：“數據要素”三年行動計劃（20242026年）（征求意見稿），長城證券產業金融研究院智慧城市智慧城市文化旅游文化旅游商貿流通商貿流通智慧農業智慧農業支持城市時空基礎、資源調查等數據支持文化與旅游場所共享公安、交通等數據支持文物、地方戲曲劇種等數據開放、流通推動非物質遺產等數據資源依法共享、交易鼓勵數字貿易龍頭企業融合交易等數據支持電商平臺整合訂單、物流等數據鼓勵各類商貿經營主體利用客流等數據支持第三方企業匯聚農產品相關數據支持農業生產經營主體融合利用數據科技創新科技創新應急管理應急管理氣象服務氣象服務交通運輸交通運輸建設高質量語料庫和基礎

61、科學數據集支持保險、金融企業融合應用氣象數據支持保險、金融企業融合應用氣象數據支持經濟社會等數據同氣象數據融合支持風能、太陽能企業融合氣象數據構建覆蓋車輛營運、事故統計等數據集推進貨運寄送、保險等數據共享互認綠色低碳綠色低碳醫療健康醫療健康智能制造智能制造金融服務金融服務推動高耗能與能源企業打通碳排放及碳足跡等數據支持醫保、商保機構數據協同支持公立醫療機構依法與金融、養老等共享數據支持公立醫療機構依法與金融、養老等共享數據探索推動電子病歷數據融合共享支持企業整合設計、生產、運行數據支持鏈主企業打通上下游設計、物流等數據支持工業制造類企業融合設計、實驗驗證等數據推動金融信用數據和公共信用數據等共

62、享共用支持金融機構融合科技、醫療、消費、稅務等數據支持金融機構融合科技、醫療、消費、稅務等數據探索利用電力通信、鐵塔等公共數據加強對地震、電磁干擾等數據融合分析推動災害事故等數據跨區域共享共用“數據要素“數據要素”有望推動”有望推動12領域應用場景遍地開花領域應用場景遍地開花針對重點行業領域部署專項行動，征求意見稿做出具體應用指引，以推動12個領域不斷涌現新型應用場景：1）作為數據交易市場規模占比最大的行業，在金融服務領域，支持金融機構融合科技支持金融機構融合科技、醫療醫療、消費等數據；消費等數據；2）支持公立醫療與金融與金融、養老等經營主體跨域共享數據養老等經營主體跨域共享數據。圖表：圖表：

63、2022年中國各行業數據交易市場規模市場規模占比年中國各行業數據交易市場規模市場規模占比資料來源：中國數據交易市場研究分析報告（2023年），長城證券產業金融研究院294.1.6 4.1.6 我國未來多行業數據交易流通規模逐步攀升，金融行業有望占據榜首我國未來多行業數據交易流通規模逐步攀升，金融行業有望占據榜首隨著各行各業對數據的需求越來越大，多個行業的數據交易流通規模也正在持續擴大，其中金融、互聯網、政務、醫療健康、通信等屬于在數據交易市場供需量較大的行業主體。1）國內金融、互聯網、政務、醫療健康等行業數據要素交易市場規模在2021-2030年逐步攀升，未來增速預計呈下降趨勢；2）國內各行業

64、數據交易市場規模占比最大的行業為金融行業國內各行業數據交易市場規模占比最大的行業為金融行業，占比為占比為34.2%，其次是互聯網行業，為20%；此外，通信、制造、政務、醫療健康、交通運輸各自也占據一定比重，數據要素行業應用率先成熟。30資料來源：中國數據交易市場研究分析報告（2023年），長城證券產業金融研究院圖表：制造行業數據交易規模圖表：制造行業數據交易規模圖表：交通行業數據交易規模圖表：交通行業數據交易規模圖表：政務行業數據交易規模圖表：政務行業數據交易規模圖表：醫療健康行業數據交易規模圖表：醫療健康行業數據交易規模23.5 35.1 49.3 66.7 88.2 115.5 146.7

65、 181.5 219.0 264.4 0%10%20%30%40%50%60%050100150200250300202120222023E2024E2025E2026E2027E2028E2029E2030E交易額同比增長43.2 52.6 74.9 102.7 137.3 179.8 228.5 282.6 341.1 411.8 0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%050100150200250300350400450202120222023E2024E2025E2026E2027E2028E2029E2030E交易額同比增長43.2 61.4 83.9 110.8

66、122.8 141.3 172.9 206.8 220.1 257.8 0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%050100150200250300202120222023E2024E2025E2026E2027E2028E2029E2030E交易額同比增長40.1 61.4 88.6 123.0 166.6 218.1 277.1 342.8 413.7 499.4 0%10%20%30%40%50%60%0100200300400500600202120222023E2024E2025E2026E2027E2028E2029E2030E交易額同比增長圖表：圖表：2030年行

67、業數據交易規模比年行業數據交易規模比圖表：金融行業數據交易規模圖表：金融行業數據交易規模圖表：互聯網行業數據交易規模圖表：互聯網行業數據交易規模圖表：通信行業數據交易規模圖表：通信行業數據交易規模55.6 78.9 108.1 143.2 185.5 233.4 286.1 342.7 401.9 471.4 0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%050100150200250300350400450500202120222023E2024E2025E2026E2027E2028E2029E2030E交易額同比增長148.2 210.4 287.6 379.9 470.6 5

68、90.9 691.7 789.4 924.5 0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%01002003004005006007008009001000交易額同比增長213.1 306.9 418.3 551.2 710.8 889.0 1083.9 1291.7 1508.3 1761.2 0%10%20%30%40%50%0200400600800100012001400160018002000202120222023E2024E2025E2026E2027E2028E2029E2030E交易額同比增長交通運輸,5.1%醫療健康,8.0%政務,5.0%制造,9.7%通信,9.

69、1%互聯網,20.0%金融,34.2%其他,8.9%4.2.1 4.2.1 上海數據要素政策配套發布，積極推動數據要素商業模式落地上海數據要素政策配套發布，積極推動數據要素商業模式落地上海市人民政府辦公廳于2023年7月24日發布推動數據要素產業創新發展行動方案（2023-2025年），提出上海市數據要素產業2025年總體發展目標。此外，上海市隨即于7月25日發布上海市促進浦東新區數據流通交易若干規定（草案），明確形成數據產權持有者數據產權持有者、數據需求者數據需求者、數據交數據交易所及數商等多方主體參與的數據要素商業模式易所及數商等多方主體參與的數據要素商業模式。31數據要素市場體系基本建成

70、數據要素市場體系基本建成數據要素產業動能全面釋放數據要素產業動能全面釋放建成數鏈融合應用超級節點建成數鏈融合應用超級節點數據要素發展生態整體躍升數據要素發展生態整體躍升上海數據交易所基本確立國家級數據交易所地位數據產業規模年均復合增長率達15%引育1000家數商企業數據產業規模達5000億元選樹20個國家級大數據產業示范標桿打造1000個品牌數據產品數據形成1000個高質量數據集國際交流合作全面深化網絡和數據安全體系不斷健全圖表：上海市數據要素產業發展圖表：上海市數據要素產業發展2025年總體目標年總體目標圖表：上海市浦東新區數據要素商業模式圖表：上海市浦東新區數據要素商業模式資料來源：推動數

71、據要素產業創新發展行動方案，長城證券產業金融研究院資料來源：上海市促進浦東新區數據流通交易若干規定（草案），長城證券產業金融研究院數據產權持有者數據產權持有者自行交易自行交易政府采購平臺政府采購平臺數商數商上海數據交易所上海數據交易所數據需求者數據需求者數據委托加工數據加工互聯互通浦東新區人民政府及相關部門浦東新區人民政府及相關部門發展改革、網信等部門發展改革、網信等部門共同監管共同監管市和浦東新區知識產權部門市和浦東新區知識產權部門數據資產登記管理數據資產登記管理通聯數據在上海數交所掛牌的“AI盈利預測”數據是AI技術為金融領域創造價值的生動證明，該數據主要被投資機構用于構造量化因子，并融入

72、到其自有量化策略中獲取投資收益，目前該數據服務的機構群體包括公募、私募、券商、銀行及保險資管等。03通聯數據通聯數據“AI盈利預測”數據產品盈利預測”數據產品4.2.2 4.2.2 上海數交所：積極探索數據要素上海數交所：積極探索數據要素行業應用，已初見成效行業應用，已初見成效上海數交所著力建設一站通金融數據交易板塊金融數據交易板塊，針對銀行、保險、證券等金融機構的業務場景，提供高質量數據產品，滿足金融機構多元化需求，已形成一批金融服務領域的典型應用案例。32大智慧持續深耕金融信息服務領域，旗下“財匯金融資訊”數據產品于2022年5月在上海數交所掛牌，提供包括股票、基金、債券業務相關的金融數據

73、，為客戶下游數據使用提供全面、及時、精準的數據支撐。自掛牌以來，大智慧已與多家銀行大智慧已與多家銀行、券商基于券商基于“財匯金融資訊財匯金融資訊”數據產品達成交易數據產品達成交易。01大智慧大智慧“財匯金融資訊”數據產品“財匯金融資訊”數據產品為滿足各金融機構在信用風險監控，中證數智推出了“圖譜數”數據產品，并在上海數交所掛牌。該產品覆蓋了投融資覆蓋了投融資、供應鏈上下游合作等企業知識圖譜數據供應鏈上下游合作等企業知識圖譜數據，供風險傳導供風險傳導、投資等多種業務使用投資等多種業務使用。中證數智與某證券公司在上海數交所達成交易，該證券公司構建了私有化關聯圖譜?！皥D譜數”通過股權、實控、擔保、產

74、品管理等關系，進行實控人分析和資本派系識別。02中證數智中證數智“圖譜數”數據產品“圖譜數”數據產品掛牌以來，通聯數據與某國內頭部公募基金利用利用“AI盈利預測盈利預測”數據中對三大報表指標的預測數據中對三大報表指標的預測，成功成功研發出多個獨特的因子研發出多個獨特的因子，以其以其HI+AI結合的獨特優勢結合的獨特優勢，具備全具備全A股覆蓋股覆蓋、高準確性高準確性、實時性強的特點實時性強的特點。資料來源：上海數交所官方公眾號，長城證券產業金融研究院4.2.3 4.2.3 上海數交所：積極探索數據要素上海數交所：積極探索數據要素行業應用，已初見成效行業應用，已初見成效2023年12月21日，“數

75、據要素x醫療健康”創新數據產品聯仁健康商業保險核保理賠便民數據聯仁健康商業保險核保理賠便民數據在上海數交所掛牌。33聯仁健康是由國家衛健委統一部署，工信部、國資委等部委支持的健康醫療大數據“國家隊”，公司以數據科技助力“三醫聯動”，提高醫療效率、提升醫療質量、服務醫療保障，一直致力于完善數智聯?？萍挤?。該產品秉持“原始數據不出域，數據可用不可見”原則，對數據進行清洗、加工，分析形成合規、安全的數據產品，以API接口形式向社會公眾提供服務。聯仁健康針對衛健委聯仁健康針對衛健委官方授權認證官方授權認證，獲取衛健委平臺獲取衛健委平臺200余家醫療機構就診信息余家醫療機構就診信息，數據覆蓋個人，就診

76、基礎信息，門診信息，住院信息，手術信息、用藥信息、檢驗信息，病案首頁等1043個字段。產品的最大亮點在于加入了AI算法與大模型等前沿科技，從根本上提高了精準度和效率。聯仁健康醫療大數據科技股份有限公司聯仁健康醫療大數據科技股份有限公司資料來源：上海數交所官方公眾號，長城證券產業金融研究院智能投保智能投保智能理賠智能理賠通過引入大數據、人工智能、大模型算法等技術，幫助保險公司分析和建模投保者的相關健康信息等數據，并設計和落地針對不同人、不同場景的個性化定價和產品方案。研發的AI識別技術，可助力理賠業務系統升級反欺詐能力，智能判斷理賠材料是否被篡改，并顯示篡改區域及篡改置信度。圖表：聯仁健康商業保

77、險核保理賠便民數據圖表：聯仁健康商業保險核保理賠便民數據 兩大應用場景：兩大應用場景：4.3 4.3 北京發布公共數據要素管理政策，明晰公共數據要素流通路徑北京發布公共數據要素管理政策，明晰公共數據要素流通路徑北京市于2023年7月18日發布北京市公共數據專區授權運營管理辦法（征求意見稿），指出公共數據專區授權運營：1）在北京市人民政府領導下，確立北京市經濟和信息化局的主管責任確立北京市經濟和信息化局的主管責任，并明確數字資產登記管理部門及監管部門；2）公共數據采集整理之后統一匯集至市公共數據平臺；3）明確公共數據授權單位并規定其依托市公共數據平臺進行數據分享明確公共數據授權單位并規定其依托市

78、公共數據平臺進行數據分享。34圖表：北京市數據要素商業模式圖表：北京市數據要素商業模式資料來源：北京市公共數據專區授權運營管理辦法（征求意見稿），長城證券產業金融研究院授權公共數據采集單位公共數據采集單位市人民政府市人民政府公共數據專區運營單位公共數據專區運營單位市大數據中心市大數據中心市公共數據平臺市公共數據平臺數據需求者數據需求者北京市經濟和信息化局北京市經濟和信息化局各行業主管部門及各區政府部門各行業主管部門及各區政府部門共同監管共同監管財政、國資等部門財政、國資等部門數據資產登記管理數據資產登記管理北京國際大數據交易所北京國際大數據交易所數據采集數據治理數據共享數據交易數據運營非公共數

79、據供給方非公共數據供給方數據交易4.4 4.4 鄭州市發布數據要素政策三年行動計劃，打造數據要素市場化配置“鄭州模式”鄭州市發布數據要素政策三年行動計劃，打造數據要素市場化配置“鄭州模式”鄭州市政府于2023年12月29日發布鄭州市數據要素市場化配置改革行動計劃（20232025年），強調未來發展目標與重點任務，并加快構建全國數據要素市場化配置重要樞紐節點，旨在將鄭州打造成為全國重要的“數倉、數紐、數港”。35到到20242024年年底年年底到到20252025年年底年年底1）累計引進國家級公共數據資源和重點行業社會數據資源10個及以上；2）打造數據應用場景和標志性產品50個及以上；3）數據交

80、易額不少于5億元,數據要素產業規模達到50億元；4）引育數據商和第三方專業服務機構50家及以上；5）數據流通、安全等數據基礎設施建設完成。1）累計引進國家級公共數據資源和重點行業社會數據資源20個及以上；2）打造數據應用場景和標志性產品100個及以上；3）數據交易額不少于15億元,數據要素產業規模達到100億元；4）引育數據商和第三方專業服務機構100家及以上；5）打造數據創新應用場景100個及以上。圖表：鄭州市數據要素市場化配置目標圖表：鄭州市數據要素市場化配置目標資料來源：鄭州市數據要素市場化配置改革行動計劃（20232025年）資料來源：鄭州市數據要素市場化配置改革行動計劃（202320

81、25年），長城證券產業金融研究院公共數據采集單位公共數據采集單位“數字鄭州“建設“數字鄭州“建設工作領導小組工作領導小組市數據主管部門市數據主管部門共同監管共同監管個人數據空間個人數據空間“鄭好辦”APP鄭州市政務服務網數數據據產產品品開開發發商商數數據據中中間間態態開開發發商商數數據據資資源源服服務務商商市大數據局市大數據局數據要素開發加工平臺數據要素開發加工平臺統一采購數據需求者數據需求者數據共享數據交易數據供給方數據供給方數據交易圖表：鄭州市數據要素商業模式圖表：鄭州市數據要素商業模式五、投資標的五、投資標的5.1 5.1 數據要素產業涉及基礎設施、治理數據要素產業涉及基礎設施、治理&安

82、全、流通安全、流通&應用等多個環節應用等多個環節37數據要素產業鏈架構包括:1)數據要素基礎設施:數據中心數據中心（負責計算、存儲、網絡）、物聯網物聯網（涉及數據采集的物理設備）；2)數據要素治理及安全：包括數據采集、分析、數據治理一體化平臺數據治理一體化平臺和商業智能商業智能等，及以隱私計算隱私計算為例的數據安全方面；3)數據流通交易及應用:數據要素應用型企業數據要素應用型企業、數據交易所及交易平臺數據交易所及交易平臺應運而生，助力數據要素流通交易且逐步規范化。數據要素基礎設施數據要素基礎設施數據要素流通及應用數據要素流通及應用民生社保運營民生社保運營智慧城市方案智慧城市方案信息化方案信息化

83、方案電子數據取證電子數據取證數據要素治理及安全數據要素治理及安全個人數據個人數據企業數據企業數據政府數據政府數據數據中心數據中心物聯網物聯網數據安全數據安全-隱私計算隱私計算數據治理數據治理-一體化平臺一體化平臺數據要素服務數據要素服務-商業智能商業智能數據交易所及交易平臺數據交易所及交易平臺行業應用行業應用資料來源：中國信通院、各公司官網、長城證券產業金融研究院整理圖表：數據要素產業圖譜圖表：數據要素產業圖譜 數據基礎設施：數據基礎設施：國家云：國家云：中國移動、中國電信、中國聯通數據存儲：數據存儲：星環科技、達夢數據、太極股份 數據治理數據治理&安全：安全：數據運營治理：數據運營治理：深桑

84、達、云賽智能、三維天地、山大地緯、普元信息數據加工：數據加工：海天瑞聲、海量數據數據資產評估：數據資產評估：人民網、易華錄數據安全：數據安全：信安世紀、啟明星辰、深信服、安恒信息、美亞柏科 數據流通數據流通&應用：應用：數據交易所：數據交易所：浙數文化、廣電運通、易華錄、安恒信息、萬達信息、每日互動數據千行百業應用：數據千行百業應用：大宗商品：大宗商品：上海鋼聯、卓創資訊智能制造：智能制造：寶信軟件、賽意信息、鼎捷軟件醫療健康：醫療健康：中科江南、久遠銀海、亞科電子交通運輸：交通運輸：中遠?？?、長久物流、佳都科技金融服務：金融服務：同花順、恒生電子、長亮科技政政務：務：德生科技、深桑達、云賽智

85、聯、易華錄能能源：源：朗新科技、國能日新、遠光軟件5.2 5.2 數據要素投資標的數據要素投資標的38六、風險提示六、風險提示風險提示風險提示 政策落地不確定新風險：政策落地不確定新風險：數字經濟政策不確定性，后續政策落地困難風險 數據要素市場發展不及預期風險：數據要素市場發展不及預期風險：相關環節發展緩慢、不及預期風險 市場競爭風險：市場競爭風險：隨著數字經濟政策利好，多行業快速入局，市場競爭日益加劇 技術發展不及預期風險：技術發展不及預期風險：數據要素發展需大量技術支撐，若技術發展不及預期，或將直接影響產品及應用受阻40免責聲明免責聲明長城證券股份有限公司（以下簡稱長城證券）具備中國證監會

86、批準的證券投資咨詢業務資格。本報告由長城證券向專業投資者客戶及風險承受能力為穩健型、積極型、激進型的普通投資者客戶（以下統稱客戶）提供，除非另有說明，所有本報告的版權屬于長城證券。未經長城證券事先書面授權許可，任何機構和個人不得以任何形式翻版、復制和發布，亦不得作為訴訟、仲裁、傳媒及任何單位或個人引用的證明或依據，不得用于未經允許的其它任何用途。如引用、刊發，需注明出處為長城證券研究院，且不得對本報告進行有悖原意的引用、刪節和修改。本報告是基于本公司認為可靠的已公開信息，但本公司不保證信息的準確性或完整性。本報告所載的資料、工具、意見及推測只提供給客戶作參考之用，并非作為或被視為出售或購買證券

87、或其他投資標的的邀請或向他人作出邀請。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意見并不構成對任何人的投資建議。在任何情況下，本公司不對任何人因使用本報告中的任何內容所引致的任何損失負任何責任。長城證券在法律允許的情況下可參與、投資或持有本報告涉及的證券或進行證券交易，或向本報告涉及的公司提供或爭取提供包括投資銀行業務在內的服務或業務支持。長城證券可能與本報告涉及的公司之間存在業務關系，并無需事先或在獲得業務關系后通知客戶。長城證券版權所有并保留一切權利。41特別聲明特別聲明證券期貨投資者適當性管理辦法、證券經營機構投資者適當性管理實施指引（試行）已于2017年7月1日起正式實施。因本研究報告涉及

88、股票相關內容，僅面向長城證券客戶中的專業投資者及風險承受能力為穩健型、積極型、激進型的普通投資者。若您并非上述類型的投資者，請取消閱讀，請勿收藏、接收或使用本研究報告中的任何信息。因此受限于訪問權限的設置，若給您造成不便，煩請見諒！感謝您給予的理解與配合。42分析師聲明分析師聲明本報告署名分析師在此聲明：本人具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格或相當的專業勝任能力，在執業過程中恪守獨立誠信、勤勉盡職、謹慎客觀、公平公正的原則，獨立、客觀地出具本報告。本報告反映了本人的研究觀點，不曾因，不因，也將不會因本報告中的具體推薦意見或觀點而直接或間接接收到任何形式的報酬。長城證券投資評級說明長城證券投資評級說明公司評級：公司評級：買入預期未來6個月內股價相對行業指數漲幅15%以上;增持預期未來6個月內股價相對行業指數漲幅介于5%15%之間;持有預期未來6個月內股價相對行業指數漲幅介于-5%5%之間;賣出預期未來6個月內股價相對行業指數跌幅5%以上。行業評級：行業評級：強于大市預期未來6個月內行業整體表現戰勝市場;中性預期未來6個月內行業整體表現與市場同步;弱于大市預期未來6個月內行業整體表現弱于市場。行業指中信一級行業，市場指滬深行業指中信一級行業，市場指滬深300300指數指數43