亚商投顾-AI应用催生+顶层设计完善，数据要素或将迎来快速发展（附股）！

 

事件驱动：

 

①2024年开年以来，数据要素市场改革发展正快马加鞭。在国家数据局的示范效应下，多个省份迅速反应，纷纷成立或挂牌省级数据局。截止目前，全国相继已有21家省级数据局/数据管理机构正式揭牌或投入运行。

 

②知情人士称，美国社交媒体平台Reddit已同谷歌达成协议，将其内容用于训练后者的人工智能模型。人工智能在使用媒体品牌内容进行大模型训练时将需要向媒体品牌付费，这意味着AI大模型向数据提供方的知识产权付费或将成为行业趋势，优质训练数据库价值有望重估。

 

行业透视

 

前不久，国家发改委研究起草了《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026 年）（征求意见稿）》，提出要将 2026 年底数据产业年均增速超过 20%，数据交易规模增长 1 倍设为总体目标，并就数据要素在各行业的拓展行动做出规划。随着数据要素顶层设计持续落地，市场化配置改革也在持续推进。地方各省市数据要素落地推行跃跃欲试，密集发布促进数据要素发展有关政策举措。随着顶层制度的完善，省市由点到面形成规模效应，数据要素的红利即将迸发。（文末附产业链及相关上市公司梳理）

 

一、数据要素行业概述

 

1.数据要素的定义

 

广义上来讲，数据就是对现实中的事实、活动等现象进行记录。按照中华人民共和国数据安全法中给出的定义，数据是指任何以电子或其他方式对信息的记录。在如今的大数据时代，数据被定义为基于二进制编码，按预先设置的规则汇聚的现象记录。

 

随着数据应用需求的不断演变和数据投入生产的方法、规模的不断发展，数据逐渐成为除资本、劳动、土地、技术外的第五大生产要素。因此，数据要素是数字时代背景下在生产力与生产关系中对数据的替代描述，是数据价值化的衍生概念，即根据特定生产需求汇聚、整理、加工而成的计算机数据及其衍生形态。

 

 

2.数据要素由原始数据逐步演化而来，且有别于数据资源

 

企业社会运行过程中产生的原始数据具有巨大的利用价值，将采集和管理环节逐渐规范化，在经历数据资源-数据产品-数据资产转化全过程后演变为数据要素，即数据作为生产要素参与生产并形成其要素价格，因此区分数据资源与数据要素根本在于是否产生经济价值。

 

 

3.数据要素的特征

 

数据作为生产要素之一，具有劳动对象和生产工具双重属性：数据作为劳动对象，通过采集、加工、存储、流通、分析等环节产生价值和使用价值；数据作为生产工具，通过合理使用能提升生产效能，促进生产力发展。数据要素与土地、劳动、资本、技术这些传统生产要素相比有明显的独特性。因其独特的技术和经济特征，而具有可复制、共享及无限增长和供给的先天优势，使之能够打破有限资源应对无限需求的发展桎梏，并实现无限扩张和永续发展。

 

 

4.数据要素市场环节

 

数据要素市场是以数据产品及服务为流通对象，以数据供方、需方为主体，通过流通实现参与方各自诉求的场所，是一系列制度和技术支撑的复杂系统。

 

 

数据要素市场是以数据产品及服务为流通对象，以数据供方、需方为主体，通过流通实现参与方各自诉求的场所，是一系列制度和技术支撑的复杂系统。数据要素市场可具体分为六大细分，分别为生态保障市场、数据服务市场、数据分析市场、数据交易市场、数据加工市场、数据存储市场和数据采集市场。

 

数据要素市场化其他环节还包括数据流通、交易、监管、安全等环节。随着政策及试点的落地，数据要素市场化监管体系将逐步完善，数据安全厂商也将推出数据安全产品和解决方案保障数据要素全流程安全。未来，数据流通与交易将在合法、合规的前提下安全有序运行，更好的推进数据要素市场化发展。

 

二、我国行业发展现状

 

1.顶层设计逐步完善

 

顶层设计渐趋完善。随着最高层对数据要素的定调落地后，国家陆续出台推进数据要素市场发展的基础制度文件，涉及数据要素产权、会计处理、流通交易、安全等环节。其中，2022 年 12 月下发的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》作为数据要素的顶层设计文件，创造性提出了数据产权结构性分置的制度，并且对流通交易、收益分配、要素治理等几个方面提出了重要的发展方向。

 

 

国家数据局正式挂牌，有望发挥统筹发展、打通数据壁垒作用。3 月 16 日，中共中央、国务院印发《党和国家机构改革方案》，其中提出组建国家数据局；10 月 25 日，数据局正式挂牌，由刘烈宏任局长。国家数据局由发改委管理，负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等。

 

数据局领导人近期密集发声，首提数据基础设施建设。11 月 23 日，国家数据局党组书记、局长刘烈宏在全球数字贸易博览会上首次提出“数据基础设施”的内涵，指出需要构建适应数据要素特征、促进数据流通利用、发挥数据价值效用的数据基础设施。

 

 

2.产品矩阵渐趋丰富，场内交易需求有望释放

 

数据产品矩阵丰富。从产品形式来看，各地数据交易所对数据产品的分类存在差异，但总体上包括数据产品、数据服务、数据能力等三类。

 

国家积极推进大数据交易中心建设，场内交易需求有望释放。为了推进数据要素市场建设，近年国家大力推动数据交易所的建立，截至22年11月，全国各地共有57家数据交易中心（含筹备）。场内交易中心的建立，一方面能够降低数据供需双方的信息差，加快数据交易的流通，另一方面也能够保障参与方的合法权益。目前我国数据交易主要还是以场外交易为主，据信通院数据，2022年场外交易市场规模约为1,000亿元。随着政策不断完善，预计场内交易需求有望陆续释放。

 

数据要素产业链条较长，2022年市场规模815亿元。数据产品或服务最终的流通交易涉及数据供方、交易所、数据需方、以及数据服务提供商等多方角色，涉及的环节包括数据采集、存储、加工、分析、确权、评估、安全、交易。据国家工信安全发展研究中心，2022年我国数据要素市场规模达到815亿元，同比大幅增长49.51%。其中，数据存储、数据分析、数据加工、数据交易等环节的市场规模超百亿元，分别为180、175、160和120亿元。

 

 

3.公共数据流通有望率先落地

 

公共数据流通有望率先落地。按照数据生成来源分类，数据可以分为公共数据、企业数据以及个人数据。其中，公共数据是指政府部门及企事业单位在履职或提供公共服务过程中产生的数据，比如供水、供电、公共交通等单位组织在履职过程中所收集的数据。目前我国可利用、可开发、有价值的数据80%左右都在政府手上，同时公共数据市场化运营有望给地方政府带来相关收入及税收，因此公共数据的运营有望率先落地。

 

三、行业投资逻辑

 

1.数据要素对GDP贡献率逐年持续上升，贡献度仍处低位有较大提升空间

 

根据中国数据要素市场发展报告（2021~2022）可知，数据要素对2021年GDP增长的贡献率和贡献度分别为14.7%和0.83pct。总体来说：

 

1）从数据要素的贡献率来看，数据要素对当年GDP增长的贡献率呈现持续上升状态，从2015年的12%左右增长至2021年的7%，约提升2.7pct，表明数据要素对于我国GDP的增长正发挥边际效应递增的促进作用。

 

2）从数据要素的贡献度来看，2019年略有下滑，随后由于2020年新冠疫情的影响，GDP增速显著下降，而新基建等促进数据要素发展的措施并未减弱，因而促使数据要素对GDP贡献度仍呈现上升趋势。此外，数据要素对GDP的贡献仍处较低水平，侧面反映出数据要素的经济贡献提升还有很大空间。

 

 

2.我国陆续推出一揽子政策为数据要素市场实现健康有序发展提供保障

 

自2015年发布大数据有关的行动纲要起，我国数据要素政策不断深化演进，涵盖数据要素市场培育、产业链构建和基础设施及产权制度等各方面，以推进数据要素市场布局逐渐被细化，数据合规领域的基本法律体系也搭建完成。

 

 

3.数据要素入表，推动数据实现资产化、价值化

 

《企业数据资源相关会计处理暂行规定》2024年1月1日起开始实施,明确了适用范围、会计处理适用准则以及列示和披露要求等内容，涵盖了对无形资产或存货中各种数据资源的会计处理情况，回答了数据资源是否为资产，归类到哪一类资产和如何进行计量及信息披露等会计处理问题。

 

 

4.《“数据要素×”三年行动计划》规划打造300+典型应用场景

 

1）数据通过协同、复用、融合创新发挥乘数效应

 

✓ 计划总体目标：

①聚焦金融、医疗等12个数字化转型程度较高、数据资源基础较好且存在较多应用场景需求的行业领域；

②到2026年底，打造出300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景；

③实现数据产业年均增速超过20%，数据交易规模倍增，推动国内经济高质量发展。

 

 

2）2021年数据要素×金融、医疗等行业应用较多

 

 

✓ 由图得出以下结论：

①大数据项目主要集中在具体行业的应用层面，其中金融、医疗、应急、城市大脑等应用方向的项目最多，占比21.5%；

②数据跨行业融合应用占比20.57%，可以发现数据跨行业融合应用已成未来发展趋势。

 

5.数据交易市场规模广阔，未来仍有较大成长空间

 

根据《中国数据交易市场研究分析报告（2023年）》称，我国及全球数据交易市场规模未来将持续增长，至2030年全球数据交易市场规模预计突破3千亿美元，国内市场规模预计达5155.9亿元。

 

① 2022年中国数据交易市场规模占全球比重为13.4%，占亚洲比重为66.5%，我国数据交易市场仍有较大发展空间；

②2022年我国华东、华南、西南地区数据交易市场发展较好，主要系：a.数据需求方主要集中在金融行业，华东的金融行业发展好且较集中；b.华东、华南地区的互联网行业发展较好；c.西南地区数据中心基建设施较为完善。

 

 

四、产业链分析

 

从原始数据到数据要素价值释放的整个过程，由数据资源向数据资产转化、由供给赋能向需求赋能递进。

 

 

1.数据资源持有者：数据要素价值释放的“原材料”

 

数据资源持有者位于数据要素产业链最上游，不仅可以利用数据内生驱动自身业务发展，而且可以外生通过交易等方式赋能其他主体创造更多价值，随着企业数据资产入表政策落地以及 AI 大模型发展，数据资源持有者的价值将随行业发展水涨船高。

 

内生驱动力数据资产入表：2023 年 8 月，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式对外发布，可以更好地指引和推进企业数据资产入表过程，注重数据资源的管理和使用，提升数据价值的同时也使得企业数据价值“显性化”。数据变现或是上市企业阻力最小的扩表路径，有望加快其进行数据价值发现、数据盈利模式探索，与入表形成共振。

 

外生驱动力 AI 大模型：人工智能正在从“以模型为中心”加速向“以数据为中心”转变，AI 大模型带来了更多算法训练需求。当前，预训练模型参数数量、训练数据规模按照 300 倍/年的趋势增长，继续通过大模型和增加训练数据仍是短期内演进方向，“数据”作为基础燃料，由此极大程度上提升对数据外生需求。

 

 

2.数据服务

 

在我国，大部分数据资源掌握在政府手中，该部分数据敏感度高，国资背景数据运营商可信度高，能在政务数据逐步公开节奏中受益，大数据上云打破“数据孤岛”问题，实现互联互通，首要关注“国资云”厂商。

 

3.数据流通

 

1）确权、登记、评估是流通前提

 

数据要素投入生产的三次价值释放实现数据流通对外赋能，而确权、登记以及评估为数据流通第一/第二阶段，系数据要素交易市场基础。

 

2）交易是数据价值释放的核心枢纽

 

数据交易：打通数据供需互信互通壁垒，数据价值化的核心枢纽与桥梁。数据要素既可以在企业内部实现一次价值，更需要通过市场化配置实现二次价值和溢出价值，从而完成数据要素的倍增效应。

 

3）数据交易平台向数据资源综合服务商转型

 

数据交易平台已形成佣金收取、会员制、增值式交易服务等多种盈利模式，并由单一的居中服务商向数据资源综合服务商转型，服务内容多元化、综合化。

 

 

4）关注数据交易平台持股公司

 

股权架构上，政府及国资参股为数据交易平台的主流。截至 2022 年 9 月，政府（国企）发起的数据交易场所达 74%。ü交易结构上，我国面临“场内交易意愿不强，场外数据黑市上千亿”问题，即数据交易面临场外交易活跃、场内交易冷清问题。ü我们认为，随着数据交易需求递增，在政策保障下，数据交易平台服务模式更加多元化、综合化，积极拓展新业务、新模式，提升场内交易吸引力。由此，参股数据交易平台的公司将从中享受行业增长红利。

 

4.数据技术支持商

 

数商的价值主要体现在数据要素市场建设中的主导作用，以及数字经济发展中的带动作用，前者偏重于数商建设再新兴市场体系中的创新性主导功能，后者偏重于数商应用新兴生产力在经济层面带来的提质增效功能。

 

五、机会显现及企业梳理

 

数字经济已成为我国经济发展压舱石，数据要素重要性逐步提升；数据要素“1+N”顶层政策体系形成，伴随着国家数据局正式挂牌成立、数据局主要领导正式任命以及数据集团落地，数据要素迎来众多政策利好。由此，数据要素产业有望进入加速发展期，从原始数据到数据要素价值释放的整个产业链充分受益。

 

数据要素产业链架构包括:

1.数据要素基础设施：数据中心（负责计算、存储、网络）、物联网（涉及数据采集的物理设备）；

2.数据要素治理及安全：包括数据采集、分析、数据治理一体化平台和商业智能等，及以隐私计算为例的数据安全方面；

3.数据流通交易及应用：数据要素应用型企业、数据交易所及交易平台应运而生，助力数据要素流通交易且逐步规范化。

 

 

 

相关概念股梳理如下：

风险提示：政策落地不确定新风险、数据要素市场发展不及预期风险等

 

参考资料：20240218——长城证券——数据要素：政策利好+行业布局双轮驱动，有望迎来快速发展

               20231225——慧博智能投研——数据要素行业深度

 

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