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1、 建筑裝飾/行業深度分析報告/2024.05.19 請閱讀最后一頁的重要聲明！數據要素應用加快推進，掘金建筑行業應用 證券研究報告 投資評級投資評級:看好看好(維持維持)最近 12 月市場表現 分析師分析師 畢春暉 SAC 證書編號：S0160522070001 相關報告 1.核心城市放松限購，專項債發力可期 2024-05-13 2.國內拐點尚需等待，海外需求相對景氣 2024-05-05 3.靠前發力改善需求，長三角一體化發展或加快 2024-05-04 核心觀點核心觀點 在當前我國數字經濟快速發展的趨勢下，數據成為新型關鍵生產要素。在當前我國數字經濟快速發展的趨勢下，數據成為新型關鍵生產

2、要素。2019 年 10 月，十九屆四中全會首次將數據納入生產要素，與土地、勞動、資本、技術等傳統生產要素并列。根據中國數據要素市場發展報告（2021-2022），數據要素對當年 GDP 增長的貢獻率和貢獻度在 2021 年分別為 14.7%和 0.83 個百分點，已經呈現上升趨勢。分行業來看，信息傳輸、軟件和信息技術服務業對數據要素投入最為敏感，產出彈性高達 3.044。除此以外，數據要素投入亦能夠改善行業內相關企業 ROE 及 ROA。歐美歐美對對數據應用數據應用持開放態度持開放態度，我國數據要素頂層架構逐漸完善。，我國數據要素頂層架構逐漸完善。當前歐美均采用了中介的方式進行交易數據，對于

3、公用數據使用持相對開放態度，歐盟同時也許可政府對數據收費；權屬層面上，美國傾向于鼓勵數據進行流通使用，歐盟對“非個人數據”也給予了持有者和處理者“數據生產權”。國內“數據 20 條”明確數據產權制度，建立數據資源持有權、加工使用權和數據產品經營權“三權分置”的運行機制，為激活數據要素價值創造和價值實現提供基礎性制度保障。2023 年國家數據局成立，未來將進一步從數據產權、流通交易、收益分配和安全治理等方面繼續完善數據要素制度體系，助力數字中國建設。全國各地正在積極實踐數據資產變現。全國各地正在積極實踐數據資產變現。數據資產變現主要通過數據交易及數據資產入表。數據交易是最直接的變現路徑之一，20

4、22 年我國數據交易所交易規模約在 40 億左右。數據資產入表能夠發揮數據資產作為生產要素的價值，增厚企業資產，優化企業的資產負債結構。另外，通過數據資產入表，企業能更高效的完成數據資產交易、出資及抵押等行為。案例來看，江蘇聯合征信“企業批量查詢”產品獲得質押融資 1200 萬元；南京揚子國資投資集團 1 月24 日將首批 3000 戶企業用水脫敏數據按照賬面歸集研發投入入表。但是，數據資源的資產化仍具有較高門檻，首先計入報表門檻較高，其次從攤銷的角度來看，如果初期計入較多數據資產，存在后期對報表的影響如何把控等問題。建筑企業主要通過在數字基建、業務賦能、數據資產可銷售三個層面參建筑企業主要通

5、過在數字基建、業務賦能、數據資產可銷售三個層面參與到數據要素的應用。與到數據要素的應用。以隧道股份為例，數據基建示范樣板 G15 嘉瀏高速，“車道級管理”促進道路升級，公司在路側布設多種技術設備，數字化改建后嘉瀏高速較上年同期應急處置到位速度提升約 35%、日均車流量增長 49.6%，同時 72%的突發事件已通過 AI 策略系統自動識別報警；業務賦能方面，公司“1+6+N”的數字化服務矩陣賦能城市路網精細化治理；數據交易層面，2023 年8 月公司“低速作業車時空”數據產品完成交易簽約。當前，根據我們對建筑企業梳理，大部分企業已實現數據要素對業務的賦能，未來隨著數據資產入表、確權等逐步推進，數

6、據資產在建筑行業中的應用或可進一步打開。風險提示：風險提示：數據資產確權落地不及預期、數據資產入表合規風險、數據要素在建筑行業應用不及預期。-28%-22%-16%-10%-4%2%建筑裝飾滬深300上證指數 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 2 行業深度分析報告/證券研究報告 1 數字經濟處在發展快車道數字經濟處在發展快車道.5 1.1 數字經濟是以數字化的知識和信息作為關鍵生產要素數字經濟是以數字化的知識和信息作為關鍵生產要素.5 1.2 數據要素的重要性數據要素的重要性.6 1.2.1 數據要素對各行各業的貢獻數據要素對各行各業的貢獻.6 1.2.2 數據要素納入生產要素

7、數據要素納入生產要素.8 1.2.3 數據要素可以是土地財政的補充數據要素可以是土地財政的補充.9 2 數據要素頂層架構逐漸完善數據要素頂層架構逐漸完善.11 2.1 歐美對數據應用均持開放態度歐美對數據應用均持開放態度.11 2.2 國內數據要素頂層架構逐漸完善國內數據要素頂層架構逐漸完善.12 2.3 數據要素資產化路徑已相對明晰數據要素資產化路徑已相對明晰.15 2.3.1 數據要素價值實現需經歷資源化、產品化及資產化數據要素價值實現需經歷資源化、產品化及資產化.15 2.3.2 上海市公共數據產品化案例上海市公共數據產品化案例.17 2.3.3 金潤征信數據資產化案例金潤征信數據資產化

8、案例.19 2.3.4 重點省份推進數據資產入表實踐重點省份推進數據資產入表實踐.20 2.4 當前階段數據資產入表仍相對謹慎當前階段數據資產入表仍相對謹慎.21 3 建筑業中數字要素應用建筑業中數字要素應用.26 3.1 數字基建：捕捉數據信息的智慧底座數字基建：捕捉數據信息的智慧底座.27 3.2 數字化轉型賦能建筑企業生產與運營效率數字化轉型賦能建筑企業生產與運營效率.28 3.3 建筑企業自身加工后形成可銷售數據資產建筑企業自身加工后形成可銷售數據資產.31 3.4 案例：隧道股份在三大層面皆實現數據要素的應用案例：隧道股份在三大層面皆實現數據要素的應用.33 3.5 眾多建筑企業都不

9、同程度的實現數字要素的應用眾多建筑企業都不同程度的實現數字要素的應用.35 4 風險提示風險提示.37 圖圖 1.數字經濟的數字經濟的“四化四化”框架框架.5 圖圖 2.我國已形成完善的數字經濟政策體系我國已形成完善的數字經濟政策體系.6 圖圖 3.數據要素對數據要素對 GDP 貢獻情況貢獻情況.7 圖圖 4.數據已成為新發展階段下的關鍵生產要素數據已成為新發展階段下的關鍵生產要素.9 圖圖 5.數據作為生產要素優勢與挑戰并存數據作為生產要素優勢與挑戰并存.9 內容目錄 圖表目錄 bUeZcWbZ9W9WcWaY6M9R6MmOmMsQrNeRnNrMkPsQmNbRmNpPvPmPxOwMp

10、MxO 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 3 行業深度分析報告/證券研究報告 圖圖 6.2023 年國內土地財政收入同降年國內土地財政收入同降 0.89 萬億元萬億元.10 圖圖 7.2022 年智慧市政市場規模達年智慧市政市場規模達 3671.1 億元億元.10 圖圖 8.美國主流數據交易模式美國主流數據交易模式.12 圖圖 9.美國數據類型與產業模式美國數據類型與產業模式.12 圖圖 10.數據要素有關政策逐步完善數據要素有關政策逐步完善.13 圖圖 11.“數據二十條數據二十條”的四梁八柱的四梁八柱.14 圖圖 12.“數據二十條數據二十條”對數據產權三權分置的構架對數據

11、產權三權分置的構架.15 圖圖 13.數據資源化數據資源化.16 圖圖 14.資源產品化資源產品化.16 圖圖 15.產品資產化產品資產化.17 圖圖 16.上海市公共數據涉及多方治理上海市公共數據涉及多方治理.18 圖圖 17.上海市基于公共數據開放服務體系提供普惠金融服務上海市基于公共數據開放服務體系提供普惠金融服務.18 圖圖 18.金潤征信數據產品化流程金潤征信數據產品化流程.19 圖圖 19.金潤金潤“高速通高速通”功能功能“人車關系一致核驗人車關系一致核驗”.20 圖圖 20.金潤征信掛牌數據產品（部分）金潤征信掛牌數據產品（部分）.20 圖圖 21.數據入表費用化與資本化對比數據

12、入表費用化與資本化對比.24 圖圖 22.數據資源化流程數據資源化流程.24 圖圖 23.數據資產入表步驟數據資產入表步驟.25 圖圖 24.數據入表后續發展展望數據入表后續發展展望.26 圖圖 25.數據要素流通流程數據要素流通流程.26 圖圖 26.數據基建的三個層次數據基建的三個層次.27 圖圖 27.智慧基建采集的數據在經過加工后可應用到眾多場景智慧基建采集的數據在經過加工后可應用到眾多場景.28 圖圖 28.數字建筑關鍵技術和典型模式數字建筑關鍵技術和典型模式.28 圖圖 29.數字建筑數字建筑“三橫兩縱三橫兩縱”結構結構.29 圖圖 30.BIM 平臺運作流程平臺運作流程.29 圖

13、圖 31.柏誠股份柏誠股份 BIM 應用應用.29 圖圖 32.CIM 平臺架構平臺架構.30 圖圖 33.西安灃西新城西安灃西新城 CIM 平臺平臺.30 圖圖 34.中國中鐵智慧建造中國中鐵智慧建造 BIM+GIS 駕駛艙駕駛艙.30 圖圖 35.中國電建智慧水務綜合解決方案中國電建智慧水務綜合解決方案.30 圖圖 36.北京四象數科多光譜衛星數據北京四象數科多光譜衛星數據.31 圖圖 37.利用利用 BIM 技術產生的建筑數據主要應用場景為后續運營技術產生的建筑數據主要應用場景為后續運營.31 圖圖 38.測繪股份于北京數據交易所上架測繪股份于北京數據交易所上架 InSAR 地表沉降數據

14、產品地表沉降數據產品.32 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 4 行業深度分析報告/證券研究報告 圖圖 39.車路協同系統架構示意圖車路協同系統架構示意圖.32 圖圖 40.嘉瀏高速檢測平臺嘉瀏高速檢測平臺.33 圖圖 41.嘉瀏高速檢測系統功能嘉瀏高速檢測系統功能.33 圖圖 42.上海市道運中心云路中心項目楊浦大橋數字孿生上海市道運中心云路中心項目楊浦大橋數字孿生.34 圖圖 43.臨港新片區公安交通一體化平臺臨港新片區公安交通一體化平臺.34 圖圖 44.數交所為數交所為“低速作業車時空低速作業車時空”數據產品授牌數據產品授牌.34 表表 1.各行業數據要素化投入的產出彈

15、性估算（各行業數據要素化投入的產出彈性估算（2021 年）年）.7 表表 2.數字化轉型對上市公司企業行業層面回報的影響（數字化轉型對上市公司企業行業層面回報的影響（2020-2021）.8 表表 3.歐洲數據資產相關政策歐洲數據資產相關政策.11 表表 4.我國當前法律法規對數據確權的要求主要集中在保護數據權利我國當前法律法規對數據確權的要求主要集中在保護數據權利.14 表表 5.重點省份數據資產入表實踐重點省份數據資產入表實踐.20 表表 6.近期城投數據資產入表概況近期城投數據資產入表概況.21 表表 7.數據資產入表的主要特點數據資產入表的主要特點.22 表表 8.三大評估方法的具體計

16、算方法三大評估方法的具體計算方法.22 表表 9.基于不同類型數據評估方法選擇優先度對比基于不同類型數據評估方法選擇優先度對比.23 表表 10.建筑企業數據要素相關業務匯總建筑企業數據要素相關業務匯總.35 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 5 行業深度分析報告/證券研究報告 1 數字經濟處在發展快車道數字經濟處在發展快車道 1.1 數字經濟是以數字化的知識和信息作為關鍵生產要素數字經濟是以數字化的知識和信息作為關鍵生產要素 中共中央總書記、國家主席、中央軍委主席習近平在 2022 年 1 月求是雜志上發表的 不斷做強做優做大我國數字經濟 一文中提到，“數字經濟發展速度之快、

17、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有，正在成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量”。數字經濟是以數字化的知識和信息作為關鍵生產要素，具體包括四大部分：1）數字產業化：）數字產業化：信息通信產業，具體包括電子信息制造業、電信業、軟件和信息技術服務業、互聯網行業等；2）產業數字產業數字化：化：傳統產業應用數字技術所帶來的產出增加和效率提升部分，包括但不限于工業互聯網、智能制造、車聯網、平臺經濟等融合型新產業新模式新業態；3）數字）數字化治理：化治理：包括但不限于多元治理，以“數字技術+治理”為典型特征的技管結合，以及數字化公共服務等；4）數據價值化：）數據價值化：包括但不

18、限于數據采集、數據標準、數據確權、數據標注、數據定價、數據交易、數據流轉、數據保護等。激發數據要素潛能，培育新質生產力。新質生產力是由技術革命性突破、生產要素創新性配置、產業深度轉型升級而催生的當代先進生產力，它以勞動者、勞動資料、勞動對象及其優化組合的質變為基本內涵，以全要素生產率提升為核心標志。數據作為新的生產要素，可以催生新產業、新模式、新動能，屬于新質生產力。圖1.數字經濟的“四化”框架 數據來源：中國數字經濟發展研究報告（2023 年）中國信息通信研究院，財通證券研究所 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 6 行業深度分析報告/證券研究報告 我國我國目前目前已基本形成完

19、善的數字已基本形成完善的數字經濟頂層設計與細化的地方推進舉措相結合的經濟頂層設計與細化的地方推進舉措相結合的政策體系。政策體系。近年來數字經濟政策密集出臺，從頂層設計的角度來看，黨和國家更加重視數字經濟發展、頂層戰略布局和協調機制持續完善；從產業體系的角度來看，我國加大力度推動關鍵領域戰略布局和落地，重視關鍵領域產業鏈供應鏈協同發展，系統布局新型基礎設施建設；從數實融合的角度來看，相關政策加快促進數字技術和實體經濟深度融合，全力破解中小企業數字化轉型難題；從政府治理的角度看，黨中央持續加強數字政府建設賦能提升治理效能；從供需結構來看,需求側提振消費挖掘國內市場潛力，供給側加快構建數據基礎制度體

20、系，探索構建數據要素市場。圖2.我國已形成完善的數字經濟政策體系 數據來源：中國政府網，中國工信部網站，財通證券研究所 1.2 數據要素的重要性數據要素的重要性 1.2.1 數據要素對各行各業的貢獻數據要素對各行各業的貢獻 數據要素深度賦能國民經濟。數據要素深度賦能國民經濟。數據要素影響宏觀經濟主要通過兩個途徑：一是通過帶動其他生產要素，產生要素協同，提高資源配置效率；二是通過其自身價值，這一價值既可以通過數據積累作為生產資料實現，也可以通過增值和交換產生價值。根據中國數據要素市場發展報告（2021-2022），數據要素對當年 GDP 增 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 7

21、行業深度分析報告/證券研究報告 長的貢獻率和貢獻度在 2021 年分別為 14.7%和 0.83 個百分點。數據要素對 GDP貢獻率呈現上升趨勢，其對國民經濟的促進作用日益顯著?？傮w來說，數據要素對 GDP 的貢獻度仍處于較低水平，仍存在較大的增長空間。圖3.數據要素對 GDP 貢獻情況 數據來源：中國數據要素市場發展報告（2021-2022）國家工業信息安全發展研究中心，財通證券研究所 注：數據要素的貢獻率與貢獻度是通過測算 ICT 硬件軟件對當年中國 GDP 增速的貢獻率和貢獻度再估算得出 不同行業數據要素投入產出彈性不同，不同行業數據要素投入產出彈性不同，信息傳輸、軟件和信息技術服務業以

22、及科信息傳輸、軟件和信息技術服務業以及科學研究和技術服務業學研究和技術服務業彈性較大彈性較大。數據要素通常通過提升資源配置效率和全要素生產率這兩種途徑帶動行業經濟。從中觀層面來看，數據要素能夠顯著促進行業發展主要通過行業內以及跨行業的決策效率和效果提升、知識轉移、以及企業在行業內和行業間協同來實現。根據中國數據要素市場發展報告（2021-2022），信息傳輸、軟件和信息技術服務業對數據要素投入最為敏感，產出彈性高達 3.044，即每投入 1%的數據要素，信息傳輸、軟件和信息技術服務業產出約增加 3%。其次是科學研究和技術服務業（1.5699）和衛生和社會工作（0.5736）。表1.各行業數據要

23、素化投入的產出彈性估算（2021 年）行業名稱 對行業產出彈性 電力、熱力、燃氣及水生產和供應業 0.1014 交通運輸、倉儲和郵政業 0.0989 水利、環境和公共設施管理業 0.0027 教育行業 0.0084 文化、體育和娛樂業 0.0016 采礦業 0.0031 制造業 0.4643 建筑業 0.0048 信息傳輸、軟件和信息技術服務業 3.044 住宿和餐飲業 0.0021 居民服務、修理和其他服務業 0.0363 衛生和社會工作 0.5736 租賃和商務服務業 0.0295 科學研究和技術服務業 1.5699 數據來源：中國數據要素市場發展報告（2021-2022）國家工業信息安全

24、發展研究中心，財通證券研究所 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 8 行業深度分析報告/證券研究報告 數據要素數據要素投入能投入能明顯增明顯增強企業績效。強企業績效。數據要素通常通過整合、加工、分析、交易等環節為企業帶來經濟效益。根據中國數據要素市場發展報告（2021-2022）對726 家上市公司的數字化轉型調研，對數據要素應用水平高低的上市公司分為高分組（高于平均值一個標準偏差）與低分組（低于平均值一個標準偏差），其中高分組平均 ROA 為 3.6%，而低分組的企業平均 ROA 為-1.1%，兩者差異為 4.7%。再比較數字化轉型對同行業上市公司的影響，從 ROA 來看，制造

25、業數字化轉型影響最大，已轉型上市公司 ROA 為 5.09%，未轉型上市公司 ROA 為-0.50%，兩者相差達 5.59%。其次是農業、林業及漁業（兩者相差 4.33%），再次是信息和通信行業（4.32%）。從 ROE 來看，數字化轉型影響最大的是信息和通信業，未轉型和已轉型的上市公司 ROE 相差高達 37.63%，其次是金融服務業（33.76%），再次是能源業（23.52%）。表2.數字化轉型對上市公司企業行業層面回報的影響（2020-2021）行業 公司類型 ROA（%）ROE（%）ROA ROE 制造業 未轉型上市公司-0.5-1.43 5.59 8.02 已轉型上市公司 5.09

26、6.59 農業、林業及漁業 未轉型上市公司-2.32-12.28 4.33 15.13 已轉型上市公司 2.01 2.85 信息和通信行業 未轉型上市公司-1.83-28.41 4.32 37.63 已轉型上市公司 2.49 9.22 能源業 未轉型上市公司-0.88-19.52 3.63 23.52 已轉型上市公司 2.75 4 采礦業 未轉型上市公司 0.43 8.78 2.81-4.61 已轉型上市公司 3.24 4.17 金融服務業 未轉型上市公司-2.04-49.25 0.8 33.76 已轉型上市公司-1.24-15.49 數據來源：中國數據要素市場發展報告（2021-2022）國

27、家工業信息安全發展研究中心，財通證券研究所 1.2.2 數據要素納入生產要素數據要素納入生產要素 在當前我國數字經濟快速發展的趨勢下，數據成為新型關鍵生產要素。在當前我國數字經濟快速發展的趨勢下，數據成為新型關鍵生產要素。我國是全球首個將數據確立為生產要素的國家。2019 年 10 月，十九屆四中全會首次將數據納入生產要素，與土地、勞動、資本、技術等傳統生產要素并列。2020 年 4 月，中共中央、國務院發布的 關于構建更加完善得要素市場化配置體制機制的意見中正式把數據作為生產要素單獨列出，并提出了促進數據要素市場化配置的改革方向。數據成為生產要素是人類歷史發展到一定階段的必然結果，對傳統生產

28、方式變革具有重大影響，催生新產業新業態新模式，進一步驅動數字經濟社會發展。根據國家工業信息安全發展研究中心測算，數據要素帶來的經濟增長不亞于第一次工業革命時期新生產要素所帶來的巨變。謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 9 行業深度分析報告/證券研究報告 圖4.數據已成為新發展階段下的關鍵生產要素 數據來源：艾瑞咨詢，財通證券研究所 數據要素區別于其他生產要素，優勢與挑戰并存。數據要素區別于其他生產要素，優勢與挑戰并存。與其他生產要素相比，數據要素具備虛擬使能、無限收斂、智能及時性、泛在賦能性等特點；另外數據要素具有勞動對象和生產工具雙重屬性。作為勞動對象，通過采集、加工、存儲、流

29、通、分析等環節，數據要素具備了價值和使用價值；作為生產工具，數據要素通過融合應用能夠提升生產效能，促進生產力發展。然而，數據要素同時也具備非競爭性、部分排他性、獨占性、隱私負外部性等特點為數據要素的發展帶來挑戰。圖5.數據作為生產要素優勢與挑戰并存 數據來源：中國數據要素市場發展報告（20212022）國家工業信息安全發展研究中心，財通證券研究所 1.2.3 數據要素可以是土地財政的補充數據要素可以是土地財政的補充 當前國內土地財政依賴度高，地產下行周期或難以延續當前國內土地財政依賴度高，地產下行周期或難以延續。長周期來看，過去二十年土地財政創造性地發展出以土地為信用基礎的制度，土地財政在推動

30、基建與社會事業發展等方面貢獻顯著。2023 年由于房價上漲預期減弱、居民收入水平悲觀等原因，房企拿地積極性處于低位，國有土地使用權出讓收入 5.8 萬億元同比下降 0.89 億元，土地出讓收入占地方綜合財力（地方政府性基金收入+地方一般預算收入+中央對地方轉移支付）比例僅為 15%，相比前幾年有所回落。土地財政在 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 10 行業深度分析報告/證券研究報告 為地方政府帶來大量財政收入、促進地方經濟增長的同時，也加大了地方政府債務和融資風險，居高不下的房地產價格也為后續的房地產市場轉弱埋下隱患，因此我國需要新的來源彌補土地財政的缺口。圖6.2023 年

31、國內土地財政收入同降 0.89 萬億元 數據來源：iFinD，財通證券研究所 數據財政有望成為后土地財政時期的補充。數據財政有望成為后土地財政時期的補充。與土地資源相比，數據資源可無限循環利用、多方共享、衍生創新再利用。數據財政體系主要由兩部分組成：1）財政收入直接來源于政府所管理和掌握的大量數據資源；2）政府數據的開發和創新應用，加速數據價值釋放，助力傳統行業轉型升級。政務數據政務數據已已初步嘗試，具體落地尚待實踐觀察。初步嘗試，具體落地尚待實踐觀察。2023 年 11 月 10 日，湖南省衡陽市政府提出將數據和智慧城市特許經營權以超過 18 億元的拍賣底價公開進行拍賣，這是全國首次公開交易

32、公共數據特許經營權，被稱為“政務數據第一拍”。該拍賣在數日后被叫停，反映出了數據財政具備一定的可行性，但實際落地仍需相關配套法律法規的完善。據中商產業研究院數據，預計我國 2022 年全國智慧市政市場規模 3671 億元，后續政務數據要素運營價值空間廣闊。圖7.2022 年智慧市政市場規模達 3671.1 億元 數據來源：中商產業研究院，財通證券研究所 0%50%100%150%02000040000600008000010000020132014201520162017201820192020202120222023地方國有土地使用權出讓收入（億元）地方政府性基金預算本級收入（億元）地方國有

33、土地使用權出讓收入占地方政府性基金收入預算本級收入比重05001000150020002500300035004000201620172018201920202021E2022E智慧市政市場規模（億元）謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 11 行業深度分析報告/證券研究報告 2 數據要素頂層架構逐漸完善數據要素頂層架構逐漸完善 2.1 歐美歐美對對數據應用數據應用均持開放態度均持開放態度 歐美歐美在在公用數據使用上都持相對開放的態度。公用數據使用上都持相對開放的態度。目前，歐美已經在數據交流、公用數據使用以及數據確權上形成了一些可用經驗?？偨Y來看，歐美均采用了中介的方式進行交易數

34、據；對于公用數據使用均持相對開放態度，歐盟同時也許可政府對數據收費；權屬層面上，美國傾向于鼓勵數據進行流通使用，歐盟對“非個人數據”也給予了持有者和處理者“數據生產權”。具體來看：歐洲：歐洲：數據交流層面：數據交流層面：歐洲目前建立了“共同數據空間”作為實現歐盟跨行業跨領域數據交換共享的可操作性工具，由各種不同數據主體協同研發和建設。參與者之間供需匹配后進行數據交換，數據空間運營商只負責監控和記錄元數據，以確保遵循條件的正確交換；公共數據使用上：公共數據使用上：2003 年歐盟發布公共部門信息再利用指令，在數據權利方面，承認政府機構擁有相關公共數據的版權；在收費方面，允許政府部門通過提供有償數

35、據服務來盈利，以彌補政府經費的不足，但收取費用不得超過傳播的邊際成本；在授權使用方面，要求任何社會機構使用公共數據都必須得到政府機構授權，并制定更加透明的數據使用協議，明確禁止排他性協議；在開放條件方面，要求公共部門提供應用程序編程接口（API）開放實時數據和動態數據；數據權屬層面：數據權屬層面：歐盟將數據分為“個人數據”和“非個人數據”兩種類型，個人數據受通用數據保護條例（GDPR）保護，自然人享有個人數據生命周期的絕對控制權；非個人數據受 歐盟非個人數據自由流動條例（FFD）保護，數據持有者和數據處理者享有對非個人數據的“數據生產權”。表3.歐洲數據資產相關政策 政策方向 具體政策 公共數

36、據 不斷擴大公共數據的開放范圍和獲取便捷性 2003、2013、2019公共部門信息再利用指令規定了公共部門信息范圍、使用公共信息的授權、用戶最感興趣和最常使用的信息類型、以及公共部門應如何收費等內容。2021 年數據治理法案（DGA），通過創建促進公司、個人和公共部門共享數據的流程和結構，促進公共部門數據可重復利用，推動企業間有償共享數據，允許個人在數據中介幫助下使用數據，促進以公共利益為目的的數據使用 企業數據 保障數據流動，防止企業濫用個人數據 2019 年正式生效的歐盟非個人數據自由流動條例（FFD），為歐盟境內的商業數據處理活動提供基本準則，以保證數據在歐盟內部的自由流動 2022

37、年 3 月的數字市場法案（DMA），明確大型互聯網在線平臺企業不得將不同業務數據進行合并或交叉分析，不得強制要求用戶使用其身份驗證服務，并要求其開放數據，保障用戶的數據可攜帶權。2022 年 4 月的數字服務法案（DSA），嚴格監管月終端用戶超過 4500 萬的“超大在線平臺企業”利用自己掌握的龐大數據資源定向推送在線廣告，尤其是禁止針對未成年 個人數據 對個人數據規范保護 2018 年通用數據保護條例（GDPR）規定全球各地的機構在提供產品或者服務的過程中，無論是否收費，只要處理了歐盟境內個體的個人數據，都將受到 GDPR 的規范 數據來源：歐盟的數據要素實踐及其對我國的影響和啟示張茜茜等，

38、財通證券研究所 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 12 行業深度分析報告/證券研究報告 美國：美國：數據流通數據流通層面：層面：除了政府數據免費開放之外，其他數據的共享、交換、交易等各種流通活動主要以數據經紀的方式開展。公共數據使用上：公共數據使用上：建立政府數據開放平臺，加大政府數據開放規模，提高政府數據開放質量，為社會經濟發展不斷注入新的數字活力。截止到 2022 年 12 月，美國開放政府數據平臺 Data.gov 已累積免費開放數據集 25 萬余個、數據工具 300 余個、以及眾多的數據 API 接口，覆蓋醫療、能源、財政、教育、農業與氣候在內的數十個領域。數據權屬層面

39、：數據權屬層面：美國一貫注重數據自由流動，限制數據的自由流動總體上不利于數字經濟的發展。因此，美國歷史上多次否決了可能造成數據壟斷的立法嘗試和司法實踐。比如：1）不支持對數據權利保護：2020 年底達成和解的“Ticketmaster v.Tickets 案”，確認了爬蟲抓取他人數據并不當然違法，只有當爬蟲給數據控制者的系統帶來負擔或破壞，數據爬取才具有可責性，否認了數據屬于平臺獨占財產的觀點；2）判例引導防止企業數據壟斷：2011 年谷歌收購 ITA 軟件時，美國司法部則認為 ITA 的基礎數據是其他旅行類網站和搜索網站不可或缺的投入要素，要求谷歌承諾繼續以公平方式對外授權 ITA 數據；3

40、）鼓勵政企合作：如美國環境研究系統所與美國 12 個城市合作，為 12 個城市政府提供免費地圖與應用；Google Earth Engine 為聯邦政府和州政府開放了 40 多年的衛星地圖數據，并每日進行更新。圖8.美國主流數據交易模式 圖9.美國數據類型與產業模式 數據來源：cncih.org，財通證券研究所 數據來源：cncih.org，財通證券研究所 2.2 國內數據要素國內數據要素頂層架構逐漸完善頂層架構逐漸完善 數據要素數據要素相關相關政策逐漸完善。政策逐漸完善。數據要素的政策發展大致可分為三個階段：前期構想前期構想階段階段：2014 年 3 月政府工作會議中“大數據”首次被提及，2

41、016 年十三五規劃單設“國家大數據戰略篇章”標志著我國正式啟動大數據國家戰 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 13 行業深度分析報告/證券研究報告 略，2017 年中共中央總書記習近平在主持國家大數據戰略進行第二次集體學習時指出，“要構建以數據為關鍵要素的數字經濟”。戰略規劃階段：戰略規劃階段：2019-2022 年，為推動數據要素的市場化發展，國務院、國家工業信息安全發展研究中心等部門分別提出要健全數據要素的市場規則、建立數據要素流通規則、探索數據資產定價機制。體系完善階段：體系完善階段：2022 年以來，數據資源的確權、定價、入表被進一步規范。2022 年 6 月中央全面

42、深化改革委員會通過 關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見（簡稱“數據 20 條”）明確數據產權制度，流通規則，探索數據收益的形成和分配機制。2023 年 10 月國家數據局正式成立，未來將進一步從數據產權、流通交易、收益分配和安全治理等方面繼續完善數據要素制度體系，助力數字中國建設。圖10.數據要素有關政策逐步完善 數據來源：中國政府網，中國互聯網信息辦公室官網，發改委官網，財通證券研究所“數據二十條”是我國首份專門針對數據要素的基礎制度文件，與時俱進地調整“數據二十條”是我國首份專門針對數據要素的基礎制度文件，與時俱進地調整了與數字生產力發展相適應的生產關系。了與數字生產力發展相適

43、應的生產關系。數字產權方面數字產權方面：提出建立數據資源持有權、數據加工使用權和數據產品經營權“三權分置”的數據產權制度框架；流通交易方面：流通交易方面：強調建立可確認、可界定、可追溯、可防范的四可體系，從“流通規則、質量標準、交易市場、服務生態”四方面加強數據流通交易頂層設計；收入分配方面：收入分配方面：按照“誰投入、誰貢獻、誰受益”的原則，建立“公平、高效、激勵與規范”相結合的價值分配機制；謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 14 行業深度分析報告/證券研究報告 要素治理方面：要素治理方面：強調“守住安全底線，明確監管紅線”的同時，明確“分行業監管和跨行業協同監管，建立數據聯

44、管聯治機制”，建立“政府、企業、社會”多方協同的有效治理模式。圖11.“數據二十條”的四梁八柱 數據來源：畢馬威，關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見（國務院），財通證券研究所 我國我國當前當前法律尚未對數據權屬做出清晰規定，難以形成規則共識。法律尚未對數據權屬做出清晰規定，難以形成規則共識。對于數據資源而言，確權是數據資產化過程中的首要步驟，不可或缺。我國現有法律多是從保護和監管的角度出發，通過網絡安全法 數據安全法 個人信息保護法等規范數據的利用，但還沒有一部法律對各種場景下數據應歸誰所有做出明確界定。民法典明確了個人信息主體對數據享有的查閱權、復制權、更正權、刪除權等，同時在合

45、法、正當、必要且征得同意的前提下，也允許數據處理者（數據控制者）享有對數據處置和收益的權利。司法過程中，目前主要是以反不正當競爭法等作為數據權益保護的依據。表4.我國當前法律法規對數據確權的要求主要集中在保護數據權利 與數據權利相關內容與數據權利相關內容 民法典 強調任何組織和個人需要獲取他人個人信息的，應當依法取得并確保信息安全。刑法 強調對于公民個人信息的保護。并且將非法獲取計算機系統數據、侵犯知識產權也納入刑事制裁。消費者權利保護法 在我國公法中首次構筑以知情同意為基礎的個人信息保護基本制度 網絡安全法 個人信息保護法 進一步完善了以知情同意為基礎的個人信息保護制度，強調數據主體所享有的

46、保護知情權、同意權、查詢權、更正權、拒絕權和刪除權，以及相應侵犯個人信息的民事、行政責任。數據安全法 亦規范了數據的處理活動，明確數據的安全保護和權利人的合法權益，以及相關的民事、行政責任。數據來源：數據資源入表白皮書（2023 版）深圳數據交易所，財通證券研究所 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 15 行業深度分析報告/證券研究報告 高層高層框架框架已定，已定，“三權分置”“三權分置”助力激活數據要素價值創造和實現助力激活數據要素價值創造和實現。2022 年 6 月，習近平主持召開中央全面深化改革委員會第二十六次會議，指出要建立數據產權制度，推進公共數據、企業數據、個人數據分

47、類分級確權授權使用，建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等分置的產權運行機制，健全數據要素權益保護制度；“數據二十條”強調在處理數據資源時，需要根據數據的來源和生成特征，劃分在數據的生產、流通和使用過程中各參與方的合法權利。建立數據資源持有權、數據加工使用權和數據產品經營權“三權分置”的運行機制，推進非公共數據按市場化方式“共同使用、共享收益”的新模式，為激活數據要素價值創造和價值實現提供基礎性制度保障。然而然而，目前“三權分置”的明確定目前“三權分置”的明確定義、具體的權利歸屬，企業和第三方服務機構如何確定這些權利的邊界，以及相義、具體的權利歸屬，企業和第三方服務機構如何確定這

48、些權利的邊界，以及相應的投入成本等問題仍亟待解決。應的投入成本等問題仍亟待解決。圖12.“數據二十條”對數據產權三權分置的構架 數據來源：國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見國務院，財通證券研究所 2.3 數據要素資產化路徑已相對明晰數據要素資產化路徑已相對明晰 2.3.1 數據要素價值實現需經歷資源化、產品化及資產化數據要素價值實現需經歷資源化、產品化及資產化 上海數據交易所根據企業數據資產形成路徑的研究，結合場內登記掛牌的業務實踐，創新性提出企業數據資產化三部曲：數據資源化、資源產品化和產品資產化，又稱之為“三步蒸餾法”。經過三個蒸餾形成的數據資產憑證擁有可清晰辨認、應用場

49、景明確、價值可以計量的特點，能更好賦能數據資產化。數據資源化是一個將原始數據轉換成有價值、有組織、并且易于使用的數據資源數據資源化是一個將原始數據轉換成有價值、有組織、并且易于使用的數據資源的過程。的過程。企業從多個渠道獲取原始數據，然后通過脫敏、清洗、整合、分析和可視化等一系列加工步驟，對數據進行精細化處理，提升數據的質量和可用性，并涉及到將加工后的數據按照特定邏輯在物理上歸集，以形成一定規模的數據集合。最終轉化為可重用、可應用并且容易獲取的數據資源。謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 16 行業深度分析報告/證券研究報告 圖13.數據資源化 數據來源：數據資產入表及估值實踐與

50、操作指南上海數據交易所，數據要素視角下的數據資產化研究報告普華永道，財通證券研究所 資源產品化是數據資源為企業創造交換價值的核心環節。資源產品化是數據資源為企業創造交換價值的核心環節。資源產品化指在數據資源化后，企業通過對數據資源進行創新性勞動和實質性加工，在明確的應用場景中，將有價值的數據內容通過與服務終端或算法等相結合，以數據產品作為載體，通過內部使用或對外交付客戶使用。數據產品是數據要素參與實體經濟運行的重要載體，基于需求特征和服務方式不同，可以將數據產品形態分以下三類。數據數據集：集：以數據庫的形式提供，以滿足客戶模型化需求的數據產品；數據信息服務：數據信息服務：即以數據資源庫為基礎，

51、為客戶提供滿足其特定需求的信息類服務；數據應用：數據應用：即指以應用程序的方式，基于統一的用戶界面，提供基于數據資源和模型應用的數據產品。圖14.資源產品化 數據來源：數據資產入表及估值實踐與操作指南上海數據交易所，數據要素視角下的數據資產化研究報告普華永道，財通證券研究所 產品資產化標志著數據產品從會計價值向市場價值的轉變，是確定數據資產公允產品資產化標志著數據產品從會計價值向市場價值的轉變，是確定數據資產公允市場價值的關鍵步驟。市場價值的關鍵步驟。目前有主要的四種數據資產化戰略為：內部專用、對外共享、數據交易、對外開放：1）內部專用：）內部專用：企業可以利用數據了解企業的經營狀況，并依經營

52、狀況之客觀數據來協助改善企業的經營，還可以提取數據的特征值去開發新的業務；2）對外共享：）對外共享：企業可能會與供應鏈上下游的商業伙伴共享數據，從而提升業務關系和整體的市場供給；謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 17 行業深度分析報告/證券研究報告 3）對外開放：）對外開放：社交媒體、電商平臺等企業往往通過開放數據把更多的賣家和買家聯系起來。他們可以通過廣告獲得收入，也可以為部分客戶提供付費服務；4）數據交易）數據交易：數據交易可以在場內或場外開展交易，場內交易更容易保證數據交易的合規性和公允性，場外交易更容易解決定制化的問題。數據交易可分為場內與場外交易，場內交易更容易保證合

53、規性和公允性，而場外交易則更容易解決定制化的問題。最終可交易的數據產品經過登記后獲得數據資源登記憑證，數據資產憑證記錄了數據資源在形成產品或服務中的信息，包括數據來源，如公共數據和企業數據，數據資產登記憑證也是數據資源持有權的確權途徑。數據資產登記憑證也是數據資源持有權的確權途徑。圖15.產品資產化 數據來源：數據資產入表及估值實踐與操作指南上海數據交易所，數據要素視角下的數據資產化研究報告普華永道，財通證券研究所 數據資產有數據資產有兩種主要變現兩種主要變現路徑，全國各地正在積極實踐中。路徑，全國各地正在積極實踐中。1）數據交易：）數據交易：是最直接的變現路徑之一，2022 年全年我國數據交

54、易所交易規模約在 40 億左右，當前我國實際運營中的數據交易所總共 26 家，其中大部分為場外交易；2）數據資產）數據資產入賬入賬入入表：表：能充分發揮數據資產作為生產要素的價值。根據財政部發布企業數據資源相關會計處理暫行規定（以下簡稱暫行規定），數據資產入表入賬開始逐步落地。作為表內資產，數據資產能增厚企業資產，優化企業的資產負債結構，提升企業盈利能力。另外，通過數據資產入表，企業能更高效的完成數據資產交易、數據資產出資、數據資產抵押等行為?！皵祿畻l”明確提出鼓勵征信機構提供基于企業運營數據等多種數據要素的多樣化征信服務，支持實體經濟企業特別是中小微企業數字化轉型賦能開展信用融資。目前已

55、有多家企業通過質押數據資產開展信用融資：2023 年 3 月 30 日，深圳微言科技公司憑借其在深數所上架的數據交易標的，成功獲得光大銀行深圳分行 1000 萬元授信貸款。江蘇省聯合征信有限公司研發的數據產品“企業批量查詢”，在交通銀行江蘇省分行獲得質押融資 1200 萬元。2.3.2 上海市公共數據產品化案例上海市公共數據產品化案例 上海市公共數據上海市公共數據由由多方多方協同協同參與治理。參與治理。上海公共數據資源由上海市 32 個市級部門以及 12 個區政府所提供，同時他們也是數據的所有者；上海市大數據中心是公共數據資源平臺的管理方。數據提供方提供數據，平臺管理方負責數據的儲存、管理及為

56、數據查詢提供窗口服務；數據的指導監督方為市經濟和信息化委員會、謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 18 行業深度分析報告/證券研究報告 市委網信辦、市財政局、市辦公廳等，而指導監管方負責指導、監管、推進整個公共數據開放服務；此外，“互聯網+政務服務”領導小組為上海市公告數據開放服務的戰略指導方。領導小組下設的“公共數據治理工作小組”負責協助推進上海市的公共數據治理工作。圖16.上海市公共數據涉及多方治理 數據來源：數據要素視角下的數據資產化研究報告普華永道，財通證券研究所 在上海市公共數據資源產品化服務中，服務于銀行的普惠金融是最典型的案例在上海市公共數據資源產品化服務中，服務于

57、銀行的普惠金融是最典型的案例：上海普惠金融數據開放基于供給側改革的思路。由上海市大數據中心經過歸集、清洗、融合、深度加工等步驟后，使數據能達到支持商業銀行業務要求的質量水準和合規水平，通過開放網關提供給商業調用。大數據中心通過開放日志記錄銀行訪問公共數據的情況，并定期與相關銀行進行溝通，獲取最新的需求，不斷調整數據處理的過程，并與各個委辦局溝通協商，確保公共數據能夠滿足銀行需求，增強銀行把自身數據與公共數據結合，幫助銀行提高評估中小企業信用風險的能力，推廣普惠金融。圖17.上海市基于公共數據開放服務體系提供普惠金融服務 數據來源：數據要素視角下的數據資產化研究報告普華永道，財通證券研究所 謹請

58、參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 19 行業深度分析報告/證券研究報告 2.3.3 金潤征信數據資產化案例金潤征信數據資產化案例 金潤征信是一家從事數據科技、計算機科技領域服務的小微企業，已實現“數據金潤征信是一家從事數據科技、計算機科技領域服務的小微企業，已實現“數據蒸餾三部曲”的實踐。蒸餾三部曲”的實踐。交通行業自誕生以來一直自動化產生高質量、高精度的數據，包括車主信息、車輛狀況、運行信息和貨物規格等。然由于技術和合規性問題，這些數據長期未得到充分利用。金潤征信便利用高速公路通行數據創建了“高速通”產品，幫助銀行解決數據短缺問題，補充金融機構的數據來源，支持交通相關的數字普惠金

59、融。1）數據資源化：數據資源化：公司的數據由外部采集和內部加工兩部分組成。外采來源的數據包括全國 ETC 車輛高速通行數據、重卡全路段通行數據（北斗+GPS）、車聯網數據、主機廠數據等四類，其中全國 ETC 車輛高速通行數據為相關部門第一源合法授權該企業并且獨家加工處理輸出的數據，已投放市場實踐運用兩年，很受相關行業歡迎，調用量近兩千萬次。內部采集的數據主要是由企業自身多年交通行業經營積淀形成的車輛運營相關數據。該企業及其下屬商業保理公司擁有十年的客貨車 ETC 記賬卡金融服務運營經驗，并與超過十個省份的高速方合作開展 ETC發行服務，其中包括山東、江蘇、福建、云南、浙江、廣東、江西、貴州等，

60、所服務的全國車輛已近百萬。2）資源產品化：資源產品化：金潤征信通過對交通數據加工處理創建了高速通、車輛通、路徑通、核驗通、司法通、工商通、稅務通等數據產品，按運用類型可分為查詢類、核驗類、模型類。上述產品主要的應用場景包括：（1）物流，如車隊運力綜合評估、單車運力情況分析；（2）交通管理，如稽查打逃高速費、車流量分析等；（3）金融，包括銀行信貸業務、非銀行金融業務（商業保理、融資租賃等)；（4）保險，如保險定價（網約車識別、貨車識別）、理賠的補充等。公司產品均采取按次收費方式，根據不同的查詢內容定價不同。以“高速通”產品為例，可通過高速公路通行數據推斷車輛經營情況，為上海銀行客戶識別和風險管理

61、提供支持。圖18.金潤征信數據產品化流程 數據來源：數據資產入表及估值實踐與操作指南上海數據交易所，財通證券研究所 3）產品資產化：產品資產化：金潤征信在物流運輸、供應鏈管理、信貸、保險等行業不斷深挖客戶需求，在快速實現產品市場化的同時，不斷實現產品的價值化。2022 年 2 月，謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 20 行業深度分析報告/證券研究報告 金潤征信的產品“高速通”正式在上海數據交易所掛牌，是首批掛牌的數據產品之一。截至目前，該企業已經在上海數據交易所掛牌了高速通、路徑通兩個系列共計 58 個產品，其中高速通產品 48 個。圖19.金潤“高速通”功能“人車關系一致核驗

62、”圖20.金潤征信掛牌數據產品（部分）數據來源：上海數據交易所，財通證券研究所 數據來源：上海數據交易所，財通證券研究所 2.3.4 重點省份推進數據資產入表實踐重點省份推進數據資產入表實踐 各大省份正各大省份正積極積極開展數據資產相關配套政策探索。開展數據資產相關配套政策探索。2024 年 3 月 19 日，南京發布關于推進數據基礎制度建設更好發揮數據要素作用的實施意見(征求意見稿)。其中提到，推進實施公共數據確權授權機制，強化授權場景、授權范圍和運營安全監督管理，開展公共數據授權運營試點。針對公共數據提出有條件無償使用，促進公共數據互聯互通和數據資源整合，打破“數據孤島”。在此之前已有浙江

63、、貴州、山東、廣西等多個省份陸續發布政策文件，探索數據要素基礎制度建設，加快培育壯大數據要素市場，有望充分發揮數據要素的放大、疊加、倍增作用,將對經濟社會發展產生深遠影響。表5.重點省份數據資產入表實踐 時間 省份/直轄市 政策及內容 2023.10 山東 山東省深化數據“匯治用”體系建設 加快推進數據價值化實施方案，明確要“探索數據知識產權保護和運用”。下一步，省市場監管局將緊緊圍繞綠色低碳高質量發展先行區建設和數字強省建設，聯合有關主管部門加大工作力度，持續推進數據知識產權試點工作。2023.11 北京 先行區將集中試點示范落地國家和本市的 10 條政策措施，按照適應數據要素和數字經濟特征

64、的新型監管方式建立先行先試機制，加快建設數據基礎制度綜合改革試驗田和數據要素集聚區 2023.11 廣西 廣西數據要素市場化發展管理暫行辦法，鼓勵數據處理者在依法設立的數據交易場所開展數據交易，培育壯大場內交易。支持數據處理者依法依規開展場外數據流通交易活動，建立健全場外交易規則，規范場外交易管理。2023.11 貴州 貴州省數據要素登記服務管理辦法（試行），提出貴州省人民政府數據主管部門負責數據要素登記服務管理工作，指導登記服務機構制定實施相關標準 2023.12 浙江 數據資產確認工作指南，該標準是國內首個針對數據資產確認制定的省級地方性標準，指引組織將其擁有或控制的數據資源確認為數據資產

65、 數據來源：北京政府網，山東省人民政府新聞辦公室，貴州省人民政府，浙江網信網，財通證券研究所 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 21 行業深度分析報告/證券研究報告 已有城投公司通過數據資產融資，一定程度上有助于改善城投企業財務報表。已有城投公司通過數據資產融資，一定程度上有助于改善城投企業財務報表。據21 世紀經濟報道不完全統計，截至 2024 年 3 月，近期已有 13 家城投或其下屬企業實現數據資產入表，希望借此推動轉型。入表資產以公交、供暖、供水等公共事業數據為主，個別城投還通過數據資產完成了融資。具體而言，青島華通集團將公共數據融合社會數據治理的數據資源企業信息核驗數

66、據集，列入無形資產數據資源科目，計入企業總資產；南京揚子國資投資集團有限責任公司 1 月24 日將首批 3000 戶企業用水脫敏數據按照賬面歸集研發投入計入“無形資產數據資產”科目?；瘋尘跋?，數據資產入表有望改善城投企業財務報表，做大資產規模，邊際降低財務杠桿。表6.近期城投數據資產入表概況 披露日期 企業名稱 資產內容 2024/3/1 天津臨港投資控股有限公司 兩項數據資產 2024/2/19 江蘇鹽城港控股集團有限公司 集裝箱碼頭生產操作系統數據 2024/2/2 許昌市投資集團有限公司 智慧停車應用場景數據 2024/1/26 南京揚子國資投資集團有限責任公司 企業用水數據 2024

67、/1/25 南京公共交通（集團）有限公司 公交數據 2024/1/23 北京亦莊投資控股有限公司“雙智”協同數據 2014/1/19 泉州交通發展集團有限責任公司 泉數工采通數據集 2024/1/5 成都市金牛城市建設投資經營集團有限公司 智慧水務監測數據 2024/1/2 無錫市梁溪經濟發展投資集團有限公司 未披露 2024/1/1 青島華通國有資本投資運營集團有限公司 公共數據融合社會數據治理的數據 2024/1/1 天津市河北區供熱燃氣公司 供熱數據 2024/1/1 廣東省交通集團有限公司 高速公路相關數據 2024/1/1 成都產業投資集團有限公司 公共數據服務平臺運行產生的數據 數

68、據來源：21 財經，財通證券研究所 2.4 當前階段數據資產入表仍相對謹慎當前階段數據資產入表仍相對謹慎 數據資產數據資產將將納入會計報表納入會計報表中中無形資產及存貨科目無形資產及存貨科目。2023 年 8 月，財政部發布了企業數據資源相關會計處理暫行規定（以下簡稱：暫行規定），自 2024 年 1月 1 日起開始實施。暫行規定首次明確了數據資源的適用范圍、會計處理標準以及披露要求等內容。企業使用的數據資源，符合企業會計準則第 6 號無形資產定義和確認條件的，確認為無形資產。企業日?；顒又谐钟?、最終目的用于出售的數據資源，符合企業會計準則第 1 號存貨規定的定義和確認條件的，應當確認為存貨。

69、謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 22 行業深度分析報告/證券研究報告 表7.數據資產入表的主要特點 類別 特點 是否涉及會計政策變更 否 入表涉及的資產科目 無形資產：使用的數據 資產存貨：日常持有以備出售的數據資產 初始計量原則 歷史成本觀 后續計量原則 數據資源無形資產：使用壽命有限的需要攤銷；期末計量按照賬面價值與可收回金額孰低原則 數據資源存貨：如可變性凈值低于成本則需計提存貨跌價準備；期末計量按成本與可變現凈值孰低原則 處置或出售計量原則 數據資源無形資產：直接計入當期資產處置損益 數據資源存貨：確認營業收入和營業成本 披露方式 表內披露+表外披露，存貨、無形資產和

70、開發支出科目下設數據資源二級科目，并在附注中列示具體情況 披露模式 強制+自愿模式，對報表有重要影響的強制披露 是否需要追溯調整 否，采用未來適用法 數據來源：數據資產入表的價值效應及經濟后果初探趙麗芳等，財通證券研究所 數據資產的資產形成和價值實現路徑與傳統資產基本類似數據資產的資產形成和價值實現路徑與傳統資產基本類似，因此，因此在估值方法層面在估值方法層面與傳統評估不存在重大差異。與傳統評估不存在重大差異。數據資產價值評估的方法主要在成本法、收益法、市場法三大基本方法的基礎上，考慮數據資產的特殊因素對評估模型加以修正和改進。由于價值參數可獲取，目前主要采用的方法為成本法與收益法，而市場法由

71、于現有數據資產的研究正處于初期階段，因此短期內無法提供流通性較強的市場案例作為對比。表8.三大評估方法的具體計算方法 計算方法 成本法 評估值=數據資產總成本（1+數據資產成本投資回報率）數據效用 收益法 評估值=數據資產預期帶來的經濟效益并考慮相關風險后折現計算的價值 市場法/數據來源：中國資產評估協會，數據資產入表及估值實踐與操作指南上海數據交易所，財通證券研究所 基于不同類型的數據，其評估方法的選擇上亦有差異?；诓煌愋偷臄祿?，其評估方法的選擇上亦有差異。從數據資源分類分級來看，源于公共數據的數據資產更適用成本法，源于公開采集或企業業務運營的數據資產更適用市場法與收益法；從數據產品生命

72、周期的角度看，在項目早期，成本法更適合，而項目成熟后其收益性更可評估，因此更適合收益法；從經濟行為來看，當面臨產品被清算、處置、質押等情況時，需要考慮數據產品的變現價值，市場法優先級更高。在出資、轉入等需要考慮數據資產為企業的未來收益產生貢獻的情況下，收益法優先級更高。謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 23 行業深度分析報告/證券研究報告 表9.基于不同類型數據評估方法選擇優先度對比 經濟行為類型 評估方法選擇優先度 基于數據資源分類分級 公共數據 成本法收益法 公開采集或者企業業務運營 收益法/市場法 基于數據產品生命周期 導入期 成本法 成長期 收益法/市場法 成熟期 收益

73、法/市場法 衰弱期 收益法 基于數據資產經濟行為 轉讓 賣方：成本法、收益法 買方：收益法 許可使用 市場法 出資 收益法市場法/成本法 質押融資 市場法收益法 企業清算 市場法成本法 司法訴訟 收益法 司法執行 財產處置 市場法成本法 財務報告 數據為無形資產 減值測試：公允價值減去處置費用后的凈額與資產預計未來現金流量的現值孰高 合并對價分攤：收益法/成本法市場法 數據為存貨 期末計價：可變現凈值 合并對價分攤：產成品、在產品、庫存商品按市場法，原材料按成本法。資產證券化 收益法 數據來源：數據資產入表及估值實踐與操作指南上海數據交易所，財通證券研究所 滿足特定條件的滿足特定條件的數據資產

74、數據資產研發支出可研發支出可以資本化。以資本化。在傳統的會計準則下，企業內部使用的數據資源及對外交易的數據資源，在相關成本發生時通常被視為費用，并在當期損益中反映，這些成本直接影響當期的財務結果，而不是作為資產長期持有。在數據資源入表的框架下，如果數據資產的開發階段符合資本化條件，這些支出將轉化為無形資產或存貨進入資產負債表，而不是立即計入損益。與費用化相比，資本化的會計處理方式能改善企業的短期財務表現，更準確的反映出企業的資產價值。謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 24 行業深度分析報告/證券研究報告 圖21.數據入表費用化與資本化對比 數據來源：數據資產入表及估值實踐與操作

75、指南上海數據交易所，財通證券研究所 數據數據資源的資產化仍具有較高門檻。資源的資產化仍具有較高門檻。從適用范圍看，兩種類型的數據資源可以推進入表，第一種是滿足資產確認條件，可以確認為無形資產或存貨的數據資源；第二種是不滿足資產確認條件，但企業擁有或控制、預期能給企業帶來經濟利益流入的數據資源。然而，在數據資源開發的早期階段，可能由于如經濟利益流入可能性不高、缺乏持續的資源支持，或者無法單獨計算數據產品的成本，導致數據資源無法滿足資本化條件。另外，從企業研究與開發的角度來看：企業進行內部研究開發項目時，研究階段的支出應直接作為費用處理，計入當期損益；而開發階段的支出，只有在滿足技術可行性、利用意

76、圖、有用性、資源支持和成本可靠計量這五個條件時才能資本化。并且，從后期攤銷的角度來看，如果初期計入較多數據資產，則存在后期對報表的影響如何把控等問題。圖22.數據資源化流程 數據來源：數據資產入表及估值實踐與操作指南上海數據交易所，財通證券研究所 數據資產入表計量數據資產入表計量面臨諸多挑戰。面臨諸多挑戰。數據資產入表的步驟主要可以分為初始計量、后續計量、列報與披露。數據資產本身具有時變性、非排他性、高重塑性等特點，謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 25 行業深度分析報告/證券研究報告 且數據資產在時間上不會隨使用而發生實質性損耗。因此企業推進數據資產入表存在 1）成本歸集困難

77、：成本歸集困難：由于不合理的組織架構和部門資源重復利用，導致難以準確計算數據資產的成本和價值，無法滿足資產確認的關鍵條件之一；2）收入成收入成本匹配難：本匹配難：企業在對外提供服務時常出現不同業務線之間重復調用和組合數據資源的情況，導致在分攤通用數據資源成本到各業務時存在難題；3）數據資產的攤數據資產的攤銷年限確認難：銷年限確認難：但由于數據資產的價值隨時間衰減而無法精確確定完全喪失價值的時點，企業往往難以提供合理的無形資產攤銷期限依據。從企業視角而言，暫行規定為指引推進數據資產入表同樣面臨諸多挑戰從企業視角而言，暫行規定為指引推進數據資產入表同樣面臨諸多挑戰：1）企業對數據資產認知有限：企業

78、對數據資產認知有限：企業對數據要素認知不到位、對數據資產的定義不清晰、對數據資產確認范圍不明確；2）企業對形成數據資產的路）企業對形成數據資產的路徑理解不足：徑理解不足：企業對如何確認權屬、如何開發利用形成企業的數據資產，如何從計算機語言轉換為會計語言等路徑尚不明確；3）會計處理存）會計處理存在困難：在困難：現企業前期的組織架構不利于數據資產形成路徑中成本歸集，進而導致企業數據資產入表會計處理存在挑戰；4）數據資產信）數據資產信息披露規范和機制不明確：息披露規范和機制不明確：披露平臺、披露規范、披露機制、披露內容如何編制尚不明確；5）專業服務機構）專業服務機構對數據資產評估方法實踐標準不統一對

79、數據資產評估方法實踐標準不統一。數據資產入表應從鼓勵披露和加強排摸開始，以提高入表效率及數據資產管理效數據資產入表應從鼓勵披露和加強排摸開始，以提高入表效率及數據資產管理效能為目標。能為目標。數據資產入表應該服務于國家數據要素市場戰略，積極推動數字經濟的發展。具體來看未來或有三大階段：1）鼓勵披露，加強數據資產排摸：）鼓勵披露，加強數據資產排摸：數據資源的價格確定、計量方法、屬性，以及財務報表上的攤銷或減值處理等關鍵操作目前都存在挑戰，但暫行規定的首要目標是鼓勵企業加強披露，以排摸全國范圍內的數據資產規模。2）加強指引，形成加強指引，形成入表可行路徑：入表可行路徑：推進企業運營伴生數據入表，有

80、助于數據要素型企業發展，改善市場主體的財務報表，發揮數據要素的多次使用價值。3 3）數據資產憑證賦能國家數據資產管理工作：）數據資產憑證賦能國家數據資產管理工作：數據資產憑證是探索數據資產入表、資產估值以及數據資產創新應用的基礎，國家也可以通過交易所平臺來管理全國范圍內的數據資產，有效推進數據分類分級授權確權機制研究。圖23.數據資產入表步驟 數據來源：數據資產入表及估值實踐與操作指南上海數據交易所，財通證券研究所 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 26 行業深度分析報告/證券研究報告 圖24.數據入表后續發展展望 數據來源：數據資產入表及估值實踐與操作指南上海數據交易所，財通

81、證券研究所 3 建筑業中數字要素應用建筑業中數字要素應用 從數據要素的流通流程來看，建筑企業主要通過在數字基建、業務賦能、數據資從數據要素的流通流程來看，建筑企業主要通過在數字基建、業務賦能、數據資產可銷售三個層面參與到數據要素的應用。產可銷售三個層面參與到數據要素的應用。在數據基建層面，建筑企業通過打造或利用現有的數字基礎設施，為數據的采集、存儲、處理和傳輸提供硬件和網絡支持；在業務賦能層面，建筑企業對數據進行進一步加工，經過加工后的數據要素能賦能企業的生產，不僅支持內部決策，提高施工、生產效率還可能提高客戶服務的質量；在數據資產可銷售層面，建筑企業已形成具備一定通用性的數據資產，在完善確權

82、、定價等流程并取得相關憑證后可在數據平臺進行交易，實現數據的“二次價值”。圖25.數據要素流通流程 數據來源：中國數據要素市場發展報告（2021-2022）國家工業信息安全發展研究中心，財通證券研究所 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 27 行業深度分析報告/證券研究報告 3.1 數字基建：捕捉數據信息的智慧底座數字基建：捕捉數據信息的智慧底座 數字基建目前還沒有明確的邊界，隨著新一代技術不斷涌現，數字基建也在日益數字基建目前還沒有明確的邊界，隨著新一代技術不斷涌現，數字基建也在日益擴圍。擴圍。目前，數字基建主要是指提供數據感知、采集、存儲、傳輸、計算、應用等支撐能力的新一代數

83、字化基礎設施建設。根據工信部發布的我國數字基礎設施現狀及推進措施研究具體來看，數字基建主要由與數據相關的基礎軟硬件構成，包括網絡通信層、儲存計算層、融合應用層三個層次。網絡通信層主要承擔數據的感知、采集與傳輸，是數字基建的“感官”和“神經”系統。存儲計算層支撐海量數據的存儲和計算，是數字基建的“大腦”。融合應用層是管理數字基建和創造應用價值的“靈魂”，一類是支撐數字技術應用和產業數字化轉型的通用軟硬件基礎設施，另一類是對傳統基礎設施的數字化改造和升級。圖26.數據基建的三個層次 數據來源：我國數字基礎設施現狀及推進措施研究工信部，財通證券研究所 建筑企業是數字基建的參與者建筑企業是數字基建的參

84、與者之一之一，通過，通過參與參與智慧基建智慧基建建設建設參與數字基建的建設。參與數字基建的建設。對比傳統基建以及數字基建：1）運營體系：傳統基建支撐工業經濟，數字基建支撐數字經濟；2）建設對象：傳統基建構造的是物理世界，數字基建是構造數字孿生世界；3）運行方式：傳統鐵路、公路、機場是相對獨立運行的系統，數字基建是基于多種技術集成所帶來的價值體系；4）價值體現：鐵路、公路、水運、電力的核心價值在于連接，實現流通。數字基建的核心價值在于賦能，通過智能工具、精準決策優化資源配置效率；5）經濟影響：基建更多帶動的投資和需求，數字基建更多考慮在前向如何能夠給社會、消費者、企業、政府、學校、醫院創造更多的

85、數字紅利。以智慧交通為例，傳感器、監控攝像頭、GPS 系統、交通流量監控系統等能捕捉到各類數據，這些數據再加工后能進一步應用到交通管理、停車管理、自動駕駛等場景中。謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 28 行業深度分析報告/證券研究報告 圖27.智慧基建采集的數據在經過加工后可應用到眾多場景 數據來源：推動浙江省智慧交通及交通新基建發展的建議陳明華，財通證券研究所 3.2 數字化轉型賦能建筑企業生產與運營效率數字化轉型賦能建筑企業生產與運營效率 建筑企業通過數字信息技術創新與協同化應用賦能新型建筑工業化。建筑企業通過數字信息技術創新與協同化應用賦能新型建筑工業化。2022 年 3

86、 月中國通信院發布數字建筑發展白皮書（2022 年）中提到“數字建筑”概念：從典型模式看，數字建筑通過一系列信息技術的集成化創新和協同化應用，以全鏈條數字化協同、全周期集成化管理、全要素智能化升級為主要模式，最優化配置要素資源，最高效提升生產施工效率，最大化提高建筑質量，全面賦能智能建造和新型建筑工業化。具體來看，數字建筑能利用 BIM、數據管理、智能感知等數據技術在協同設計、智能生產、智慧工地、智慧運維、智能審查、綠色建筑等場景中促進各環節運行提質增效。圖28.數字建筑關鍵技術和典型模式 數據來源：數字建筑發展白皮書（2022 年）中國信通院，財通證券研究所 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股

87、票和行業評級標準 29 行業深度分析報告/證券研究報告 數字建筑框架體系可總結為“三橫數字建筑框架體系可總結為“三橫兩縱”結構兩縱”結構。數字建筑自底向上分為基礎設施層、能力平臺層、應用服務層三橫平臺架構層，以及標準規范、安全防護兩縱基礎保障體系?；A設施層主要為上層平臺和應用提供感知、計算、存儲、網絡等資源。能力平臺層主要構建體系能力中樞，提供數據使能、圖形使能、業務使能等專業服務為上層的應用服務層提供共性技術支持和應用開發服務等。應用服務層通過提供全生命周期的 BIM 應用軟件和數字化解決方案，支撐智能建造和建筑工程的各環節，從而提升工程質量、效率和安全性。圖29.數字建筑“三橫兩縱”結構

88、 數據來源：數字建筑發展白皮書（2022 年）中國信通院，財通證券研究所 從應用場景來看，數字化賦能建筑企業降本增效主要體現在施工生產端與從應用場景來看，數字化賦能建筑企業降本增效主要體現在施工生產端與后續后續運運維維端。其中，施工生產端通過對端。其中，施工生產端通過對 BIM 為主為主等平臺等平臺的應用，的應用，在施工現場通過傳感器和設備實時采集環境、工況等相關數據,為項目管理提供精確、全面的信息基礎技術，提升項目施工過程管控,通過智慧工地平臺實現模型輕量化、進度管理、質量安全管理和文檔管理等功能,提升施工的效率和質量。圖30.BIM 平臺運作流程 圖31.柏誠股份 BIM 應用 數據來源：

89、建筑工程項目信息管理中 BIM 技術應用分析 方紅亞，財通證券研究所 數據來源：柏誠 view，財通證券研究所 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 30 行業深度分析報告/證券研究報告 在運營端的應用主要通過構建如在運營端的應用主要通過構建如 CIM 平臺的業務中臺產品助力企業實現數字化平臺的業務中臺產品助力企業實現數字化運營。運營。隨著新型技術的迅速發展和深入應用，城市信息化發展向更高階段的智慧化發展已成為必然趨勢。以城市信息模型 CIM 平臺為例，CIM 是數字孿生城市的核心信息載體，以建筑信息模型（BIM）、地理信息系統（GIS）、物聯網（IoT）數據等各類多源異構數據為基

90、礎，通過數據融合治理、空間分析計算等，建立起城市全要素三維數字底座。建筑企業通過 CIM 平臺、數據中心平臺、業務管理平臺等，為后期的運維階段的物業管理、設備管理提供數據保障和支持，實現對運行狀態的及時感知，風險及問題的早期預測預警和高效處置應對，進而實現對建筑全生命周期的數字化管理。圖32.CIM 平臺架構 圖33.西安灃西新城 CIM 平臺 數據來源：學術交流|SuperMap CIM 開發支撐平臺助力快速構建 CIM+應用中國測繪學會，財通證券研究所 數據來源：中國建設報，財通證券研究所 從發展從發展階段階段看，我國數字建筑雖已取得一定成效，但總體仍處于發展初期，存在看，我國數字建筑雖已

91、取得一定成效，但總體仍處于發展初期，存在諸多痛點亟待攻克。諸多痛點亟待攻克。建筑業數字化轉型方面，建筑央國企先行先試、走在前面。建筑央國企在數字化轉型道路上，圍繞上述幾個方向進行了探索實踐，但仍面臨關鍵技術缺失、應用滲透不足、生態建設不完善、高端人才缺失等問題。在當前建筑企業數字化轉型過程中，主要面臨三個挑戰：1）雖然構建了眾多應用系統，但它們與業務需求脫節，導致技術與業務之間缺乏有效整合；2）盡管建立了多個平臺，但缺少能夠實質支持業務的 PaaS 平臺或數字基礎設施；3）雖然積累了大量數據，卻未進行有效的數據治理，導致數據未能轉化為有價值的資產。圖34.中國中鐵智慧建造 BIM+GIS 駕駛

92、艙 圖35.中國電建智慧水務綜合解決方案 數據來源：中國港口網，財通證券研究所 數據來源：中國電建公司官網，財通證券研究所 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 31 行業深度分析報告/證券研究報告 3.3 建筑企業自身加工后形成可銷售數據資產建筑企業自身加工后形成可銷售數據資產 目前建筑工程領域中的可交易數據資產是目前建筑工程領域中的可交易數據資產是以以信息服務公司信息服務公司為主為主要數據提供方要數據提供方。當前在北京數據交易所上架的 8 款建筑行業數據產品都由信息服務企業提供，其中大部分產品為建筑工地相關檢測服務；在上海數據交易所掛牌的數據產品同樣主要由信息技術公司提供。以北

93、京四象科技上架的中國建筑開工指數為例，其系憑借 Skysight 四象通過衛星遙感技術，對房地產工程、建筑工程、路網工程、城市夜間燈光等設備及工程建設情況等進行時序性跟蹤監測。該數據對應的主要應用場景是為相關政府部門、金融投資機構、銀行、保險公司及相關行業上下游用戶提供決策支持。建筑企業施工過程所產生的數據建筑企業施工過程所產生的數據亦有潛力亦有潛力轉化為數據資產進行交易轉化為數據資產進行交易。數據的通用性和價值在很大程度上取決于其可轉移性、標準化程度以及適用于不同場景的能力。與當前掛牌的建筑行業數據相比，建筑企業在施工過程中積累的工程數據樣本量較小、應用場景通常更針對單一專業場景。因此建筑企

94、業在設計施工中所獲取的數據更適合用于建立建筑信息模型與自身業務實現協同，例如由軌道集團聯合上海城建信息科技公司承建的廈門地鐵在各線路的設計和施工建設層面全面應用 BIM 技術，其可視化數據資產的應用場景目前只限于移交至運營公司進一步促進軌道交通資產管理。而在施工過程中產生的數據亦有潛力作為數字資產進行交易，賦能更多不同的場景，但是需要在更多的實踐中進一步驗證。圖37.利用 BIM 技術產生的建筑數據主要應用場景為后續運營 數據來源：交通運輸部公路科學研究院，財通證券研究所 圖36.北京四象數科多光譜衛星數據 數據來源：四象科技官網，財通證券研究所 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標

95、準 32 行業深度分析報告/證券研究報告 GIS 測繪數據是當前主要建筑測繪數據是當前主要建筑行業行業生產的可銷售數據資產之一。生產的可銷售數據資產之一。2024 年 1 月，自然資源部辦公廳印發自然資源智庫課題研究指引（2024 年版）提出，為適應數字中國建設要求，將加強“發揮市場在測繪地理信息數據要素配置中的作用”相關研究，并完善政府規制。2023 年 4 月，北京市測繪設計研究院在北京國際大數據交易所取得全國第一筆測繪地理信息數據資產登記證書。2023 年 6 月，全國第一筆測繪地理信息數據入場交易在北京完成。截至目前，航天宏圖、數慧時空、國圖信息、測繪股份、帝測科技等測繪地理信息企業紛

96、紛在全國各數據交易所上架測繪地理信息數據產品。此類數據產品的主要應用場景體現在城市規劃部門與軌道交通可通過數據分析可能存在的災害隱患，排查周邊建筑物安全風險。圖38.測繪股份于北京數據交易所上架 InSAR 地表沉降數據產品 數據來源：北京國際大數據交易所，財通證券研究所 車路協同是當前交通數據應用落地的重要場景，智慧運營是建筑企業獲取交通數車路協同是當前交通數據應用落地的重要場景，智慧運營是建筑企業獲取交通數據要素的重要渠道。據要素的重要渠道。車路協同系統是一種先進的智能交通系統，它通過集成路側系統、車載系統、無線通信技術和云控技術，實現人、車、路之間的信息交互和共享。從應用場景來看，車企在

97、實現車路協同的研發、驗證以及應用過程都會對交通數據有較大需求。在路側系統中，道路運營商可通過收集、加工后的交通路況、車輛狀態等數據，推動車載端與路側端的交互。因此，參與智慧運營的企業在經過收集加工后產生的數據資產在數據交易市場上存在切實需求。圖39.車路協同系統架構示意圖 數據來源：智能網聯先導區道路交叉口車路協同系統設計董金瑋，財通證券研究所 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 33 行業深度分析報告/證券研究報告 3.4 案例：隧道股份在三大層面皆實現數據要素的應用案例：隧道股份在三大層面皆實現數據要素的應用 數據基建示范樣板數據基建示范樣板 G15 嘉瀏高速嘉瀏高速，“車道

98、級管理”促進道路升級。，“車道級管理”促進道路升級。隧道股份為應對嘉瀏高速“大交織、大流量、大物流”的交通特點，以數字化賦能高速公路改拓建。隧道股份在隧道股份在 G15 嘉瀏高速布設了多種技術設備，包括攝像頭、毫米波雷達和嘉瀏高速布設了多種技術設備，包括攝像頭、毫米波雷達和激光雷達、邊緣計算等，可實現車道級交通參數、車型等數據的獲取及分析。激光雷達、邊緣計算等，可實現車道級交通參數、車型等數據的獲取及分析。隧道股份進一步依托 AI 算法、毫米波雷達、激光雷達、邊緣計算等一系列軟硬件提升，實現了車道級交通流精準管控、突發事件的智慧化快速處置，有效提升設施綜合運營管理效率。數字化改建后一個月內，嘉

99、瀏高速較去年同期相比，應急處置到位速度提升約 35%、日均車流量增長 49.6%，同時 72%的突發事件已通過 AI策略系統自動識別報警。圖40.嘉瀏高速檢測平臺 圖41.嘉瀏高速檢測系統功能 數據來源：上觀新聞，財通證券研究所 數據來源：隧道股份公司官網，財通證券研究所 “數字矩陣”賦能城市路網精細化治理：“數字矩陣”賦能城市路網精細化治理：公司數字信息業務主要由全資子公司上海城建數字產業集團有限公司開展，主導創建國內首個超大城市路網級智慧運管平臺，形成了“1 個城市級智慧運管平臺，6 項專業板塊，N 項智能技術應用”的“1+6+N”的數字化服務矩陣。參建重點工程包括上海市一網統管城市綜合運

100、營管控平臺、上海市道運中心云路項目楊浦大橋數字孿生 1.0、臨港公安交通一體化平臺、上海軌道交通市域線機場聯絡線工程、嘉定智能網聯示范區車路協同、上海停車 App 等若干重點項目。隧道股份將以“數據”為引，圍繞城市數字建造、城市數字運營、數商和數字社會四大發展極打造核心競爭力，依托隧道股份長期的建設運營管理經驗和海量的項目實施數據，整合數字生態圈資源，成為城市數字建設的領軍者。謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 34 行業深度分析報告/證券研究報告 圖42.上海市道運中心云路中心項目楊浦大橋數字孿生 圖43.臨港新片區公安交通一體化平臺 數據來源：隧道股份公司官網，財通證券研究所

101、 數據來源：隧道股份公司官網，財通證券研究所 “低速作業車時空數據產品”在上海數據交易所簽約，實現數據“二次價值”的“低速作業車時空數據產品”在上海數據交易所簽約，實現數據“二次價值”的釋放。釋放。2023 年 8 月，隧道股份上海城建城市運營（集團）有限公司與智能汽車創新發展平臺（上海）有限公司完成“低速作業車時空”數據產品交易簽約。智能汽車創新發展平臺，作為國家發改委唯一批準在上海建立的智能汽車創新平臺，對車路協同的數據產品有著緊迫的需求?！暗退僮鳂I車時空”數據原先僅供隧道股份企業內部降本增效，通過上海數交所搭建的數字商務生態系統，隧道股份城市運營有限公司和智能汽車平臺在專業數商的服務支持

102、下，基于城市道路管理和智能網聯汽車的數據合作，以城市道路管理與智能網聯汽車數據協后為基礎，共同開發車輛預警等類型的數據產品與服務，并完成掛牌。這一過程加速了企業數據由內部使用向外部共享的轉變，形成數據交易可復制模式、將數據從業務端提升到產品端，為公司打開了更好實現數據賦能和數據業務化的途徑。圖44.數交所為“低速作業車時空”數據產品授牌 數據來源：上海數據交易所，財通證券研究所 謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 35 行業深度分析報告/證券研究報告 3.5 眾多建筑企業都不同程度的實現數字要素的應用眾多建筑企業都不同程度的實現數字要素的應用 在中央政府的號召推動下，地方紛紛發布

103、建筑業發展規劃，加速傳統建筑業轉型在中央政府的號召推動下，地方紛紛發布建筑業發展規劃，加速傳統建筑業轉型升級的探索實踐。升級的探索實踐。江蘇省、福建省在建筑業十四五規劃中進一步強調了建筑業的轉型升級。南京、北京城市副中心、廣州、廈門、雄安新區等 BIM、CIM 試點城市的建設工作已取得系列階段性成果，上海、重慶、佛山、深圳積極開展智能建造試點工作，湖南、深圳、常州推進綠色建造試點。根據我們建筑上市企業的梳理，大部分企業已實現數據要素對業務的賦能，未來隨著數據資產入表、確權、定價在實踐中的規范與推進，數據資產在建筑行業中的應用或可進一步打開。表10.建筑企業數據要素相關業務匯總 公司名稱 數據基

104、建 業務賦能 可銷售數據資產 備注 研發費用金額（百萬元）研發費用/利潤 隧道股份 公司數字信息業務主要由全資子公司上海城建數字產業集團有限公司開展；覆蓋數字化咨詢、智慧基建、智慧交通、智慧環境、韌性城市、智慧醫療、數據治理、智能化安裝等多個領域 1,829 122%測繪股份 提供各類基于地理信息的信息系統集成及相關服務 29 162%招標股份 測繪與地理信息服務是指有資質的企業根據政府、企業等客戶的要求，對自然地理要素或者地表人工設施的形狀、大小、空間位置及其屬性等地理信息進行測定、采集、表述，以及對獲取的數據、信息、成果進行處理和提供的活動。22 95%經緯股份 公司地理信息技術服務包括地

105、理信息數據服務以及基于公司 3DGIS 引擎、云渲染引擎技術的 3D 可視化管理平臺、行業應用數字孿生管理平臺、綜合能源管理平臺等數字化平臺開發服務。19 76%華設集團 數字運維軟件開發智慧交通/城市場景設計智慧交通/城市系統集成 153 44%上海建科 正式啟動上海市建筑碳排放智慧監管平臺，為上海建筑領域節能降碳工作提供大數據智慧分析和數據支撐 151 116%羅曼股份 羅曼慧云管理平臺以及能源云管理系統在本報告期內持續開發應用場景，為數字化智慧城市管理提供精準服務 14 19%深桑達 A 智慧供熱集團級管控平臺，實現了線上 6 家供熱子公司的數據共享和聯結，進一步加強管理能力和推動重點任

106、務的執行與落地 1,273-472%地鐵設計 公司擁有先進的計算機智能仿真技術，通過大數據分析技術、客流模擬仿真等技術對樞紐車站的方案進行驗證評估，仿真乘客在車站的行為以及列車的到發情況，直觀檢驗車站的空間布局和設施配備的合理性 95 33%中達安 自主創新研發了“isDC 智慧工程數據中心、isPM 智慧工程項目管理平臺、isCM 智慧工程全過程咨詢管理平臺、isBM 智慧工程企業管理平臺、isGM 智慧工程監管平臺”等產品體系 37 970%永福股份 公司基于大數據、云計算、人工智能等先進技術，為客戶提供風電、光伏、儲能智能化運維服務 69 226%謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業

107、評級標準 36 行業深度分析報告/證券研究報告 華藍集團 公司自主研發的“CIM 基礎信息平臺”一期已完成整個平臺架構的搭建，整合了國土空間、地下物探、地上測繪、實景三維、建筑市政 BIM、工程建設項目等數據信息資源 20-207%深水規院 勘測對自然地理要素或地表人工設施的形狀、大小空間位置及其屬性進行測量、采集、表述以及獲取數據、信息、成果進行處理的活動 32-50%蘇州規劃 基于公司在規劃、市政、交通等領域幾十年來形成的技術沉淀與業務資源，融合信息技術，形成包含規劃、市政、交通等領域不同應用場景的信息化平臺軟件產品及相關技術成果，為政府管理部門提供城市信息分析管理與決策的支持工具。15

108、59%中設咨詢 “城市橋梁健康監測系統 V1.0”、“城市橋梁體檢評估數據平臺 V1.0”、“全過程工程咨詢 BIM 協同管理平臺V1.0”12-92%上海建工 建筑服務業重點拓展建筑運營維護（建筑智慧運維）；新基建領域重點拓展智慧城市 7,256 560%騰達建設 自主開發的“騰達云”系統，搭建“1+9+X”全要素智能管控模式，即 1 個數據中心平臺、9 個業務管理系統，X個專業管理應用 155 105%中材國際 數字智能服務：依托現有水泥行業資源，公司開展水泥和礦業數字化產品服務業務，包括智能工廠系統解決方案及智慧礦山、數字設計、智慧建設、智能制造等數字化智能化服務。1,276 64%中國

109、能建 積極推進交通基礎設施綠色運營，利用交通基礎設施沿線土地資源及空間，配套建設風電、光伏、儲能，疊加“數字賦能、智慧互聯”6,920 225%建發合誠 積極探索城市更新、環境整治以及基礎設施智慧運維項目 24 83%時空科技 積極深化智慧城市業務布局，通過智慧路燈及智慧停車等產品及服務為智慧城市賦能，形成了“夜間經濟”和“數智運營”雙軌并行戰略 12-10%山東路橋 自主研制“自主研制高速清掃車”和主動安全預警設備 1,108 79%筑博設計 通過整合物聯網、云計算、大數據、人工智能等先進技術，為目標項目定制精準適用的人工智能體系，為用戶創造安全、高效、舒適、便捷的工作和生活環境，為物業管理

110、者提供高效、便捷、經濟、易用的信息服務平臺 31 63%設研院 集團級數字化管理平臺通過數據抓取、統計分析、自動預計、指標監管、全程跟蹤、下達整改、監督驗收、問題整改以及平臺管控等過程，實現項目數字化閉環管理 89 87%蘇文電能 “電能俠”云平臺基于云計算、大數據、物聯網和移動互聯網技術為用戶提供“源、網、荷、儲”以及多能互補的綜合智慧能源服務平臺 61 30%能輝科技 “能輝智能云運維管理平臺，通過公司自主研發的一體化智能實時運維大屏系統，實現了對已有站點的統一智能化運維監控。15 47%深城交 公司通過構建數字孿生底座基礎能力，創新性研發新一代城市級交通操作系統，支撐城市交通政策規劃與綜

111、合治理、重大工程設計與新基建、基礎設施監檢測與運維、數78 150%謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 37 行業深度分析報告/證券研究報告 字化城市管理與運營服務四大板塊專業服務,創造“數-規-建-養-運”的全周期核心價值。數據來源：各個公司公告，財通證券研究所 注：數據基建判斷依據主要為公司業務是否參與數字化基建的建設以及是否存在數字化管理平臺；業務賦能的判斷依據主要為公司數字化平臺是否有助于公司其他業務發展或有助于提升公司運營效率。4 風險提示風險提示 1）數據資產確權落地不及預期：目前全球數據資產確權尚處于發展過程中，并無成熟體系可借鑒，從實踐到細則規定落地可能是緩慢發展

112、的過程。2）數據資產入表合規風險：數據資產入表還處于初步發展階段，一些方法模式和制度規則還不成熟。企業可能會借會計規則變更之機粉飾財務報表，改善相關財務指標。3）數據要素在建筑行業應用不及預期：雖然目前大部分建筑企業積極進行數字化轉型，但如何形成可入表的數據資產與可落地的商業模式仍是建筑企業待解決的問題。謹請參閱尾頁重要聲明及財通證券股票和行業評級標準 38 行業深度分析報告/證券研究報告 分析師承諾分析師承諾 作者具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格，并注冊為證券分析師，具備專業勝任能力，保證報告所采用的數據均來自合規渠道，分析邏輯基于作者的職業理解。本報告清晰地反映了作者的研究觀點

113、，力求獨立、客觀和公正，結論不受任何第三方的授意或影響，作者也不會因本報告中的具體推薦意見或觀點而直接或間接收到任何形式的補償。資質聲明資質聲明 財通證券股份有限公司具備中國證券監督管理委員會許可的證券投資咨詢業務資格。公司評級公司評級 以報告發布日后 6 個月內，證券相對于市場基準指數的漲跌幅為標準：買入：相對同期相關證券市場代表性指數漲幅大于 10%；增持：相對同期相關證券市場代表性指數漲幅在 5%10%之間；中性：相對同期相關證券市場代表性指數漲幅在-5%5%之間；減持：相對同期相關證券市場代表性指數漲幅小于-5%；無評級：由于我們無法獲取必要的資料，或者公司面臨無法預見結果的重大不確定

114、性事件，或者其他原因，致使我們無法給出明確的投資評級。A 股市場代表性指數以滬深 300 指數為基準；香港市場代表性指數以恒生指數為基準；美國市場代表性指數以標普 500 指數為基準。行業評級行業評級 以報告發布日后 6 個月內，行業相對于市場基準指數的漲跌幅為標準：看好：相對表現優于同期相關證券市場代表性指數；中性：相對表現與同期相關證券市場代表性指數持平；看淡：相對表現弱于同期相關證券市場代表性指數。A 股市場代表性指數以滬深 300 指數為基準；香港市場代表性指數以恒生指數為基準；美國市場代表性指數以標普 500 指數為基準。免責聲明免責聲明 本報告僅供財通證券股份有限公司的客戶使用。本

115、公司不會因接收人收到本報告而視其為本公司的當然客戶。本報告的信息來源于已公開的資料，本公司不保證該等信息的準確性、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或其他投資標的邀請或向他人作出邀請。本報告所載的資料、意見及推測僅反映本公司于發布本報告當日的判斷，本報告所指的證券或投資標的價格、價值及投資收入可能會波動。在不同時期，本公司可發出與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告。本公司通過信息隔離墻對可能存在利益沖突的業務部門或關聯機構之間的信息流動進行控制。因此，客戶應注意，在法律許可的情況下，本公司及其所屬關聯機構可能會持有報告中提到的公

116、司所發行的證券或期權并進行證券或期權交易，也可能為這些公司提供或者爭取提供投資銀行、財務顧問或者金融產品等相關服務。在法律許可的情況下，本公司的員工可能擔任本報告所提到的公司的董事。本報告中所指的投資及服務可能不適合個別客戶，不構成客戶私人咨詢建議。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意見均不構成對任何人的投資建議。在任何情況下，本公司不對任何人使用本報告中的任何內容所引致的任何損失負任何責任。本報告僅作為客戶作出投資決策和公司投資顧問為客戶提供投資建議的參考?？蛻魬敧毩⒆鞒鐾顿Y決策，而基于本報告作出任何投資決定或就本報告要求任何解釋前應咨詢所在證券機構投資顧問和服務人員的意見；本報告的版權歸本公司所有，未經書面許可，任何機構和個人不得以任何形式翻版、復制、發表或引用，或再次分發給任何其他人，或以任何侵犯本公司版權的其他方式使用。信息披露信息披露