计算机行业深度研究报告：数据要素专题：政策与产业共振，数据赋能千行百业

顶层设计：数据已成为第五大生产要素。生产要素是指进行社会生产经营活动时所需要的各种社会资源，是维系国民经济运行及市场主体生产经营过程中所必须具备的基本因素。随着大数据时代来临，数据对生产贡献日益突出，已成为第五大生产要素。近年来，数据要素产业顶层设计正不断完善，（1）政策端，中央和地方自上而下形成合力，2022年12月19日“数据二十条”的发布，构筑起数据基础制度“四梁八柱”，同时各地纷纷出台政策针对公共数据开放、数据资产入表、加快数据资产流通、公共数据运营收益分配、数据资本化路径等细分领域积极展开探索。（2）机构设置上，2023年10月25日，国家数据局已正式挂牌，主要负责顶层设计工作，首个政策《“数据要素×”三年行动计划》已正式发布，同时近期江苏省、云南省、上海市等多地数据局揭牌，后续有望迎来地方成立序幕。 实践落地：公共数据开放释放供给，需求端加速探索。2022年，我国数据产量达8.1ZB，同比增长22.7%，占全球数据总产量10.5%，位居世界第二，我国数字经济规模超50万亿元，占GDP比重达到41.5%，位居世界第二位，随着数据要素市场稳步推进，有望为我国经济发展带来新动能。供给端，以数据生成来源为标准，数据可分为公共数据、企业数据、个人数据三大类，政策助力下，公共数据开放扩大了数据供给，有望打开蓝海市场。目前公共数据开放采用授权运营模式，参考近期公示案例发现，数据多由当地政府机构进行授权，被授权主体性质多为国有背景(国企或国企控股)，且授权期限以3年居多，收益分配角度，实践中各主体的收益分配机制仍处于探索过程。需求端，目前数据产品需求多为场景驱动，较为成熟场景涉及金融、医保、地理信息等。以金融行业为例，数据采购金额规模主要约一半分布在10万元至100万元之间，数据采购项目最多的为银行业，占比达69.22%，以个人征信、身份认证、不动产数据为代表的个人信息类数据产品交易占据主导地位。 产业链：关注各环节生态厂商。产业链角度，数据要素市场化带来的边际变化主要在于数据需进行资源化（采集、加工处理、聚合、分析等）、数据资产化（流通、入表）、数据资本化（质押、信托等），同时带动数据安全等环节需求。根据定位，产业链中生态厂商可分为基础能力建设方（基础硬件、软件、大数据底层平台厂商）、数据资源运营方、第三方服务商（数据登记确权、数据合规性审查、数据审计等）几个大类，在数据要素市场化发展大趋势下，建议关注数据基础能力建设方、数据运营方、数据资源持有方。 投资建议：建议关注数据要素板块性机遇： 数据基础能力建设：浪潮信息、中科曙光、紫光股份、深桑达、易华录、星环科技、三维天地、普元信息等 数据运营： 政务数据运营：太极股份、深桑达、广电运通、云赛智联、德生科技 行业数据应用：久远银海、国新健康、银之杰、测绘股份、超图软件、航天宏图、中科星图、每日互动、中远海科等 数据确权：人民网、新华网 数据流通：浙数文化、安恒信息、零点有数等数据资产入表：上海钢联、卓创资讯、生意宝等 数据安全：电科网安、三未信安、奇安信、安恒信息等。 风险提示：技术发展不及预期；竞争者加入加剧竞争；下游需求不及预期。 投资主题 报告亮点 报告自上而下对数据要素市场从顶层设计、实践落地、产业链等维度进行了梳理，探讨了产业现状及发展方向，指出在产业迎来变革的当下，产业链中生态厂商迎来的投资机遇。 投资逻辑 从顶层设计看，推动数据要素市场化为大势所趋，其中公共数据开放带来的授权运营模式有望成为一大增量，但实践中落地仍有待推进，主因行业存在公共数据授权运营模式、收益分配模式不清晰，数据确权、定价方式不明确等痛点，亟待顶层指引推进方向。因此，我们认为，伴随政策出台细化各环节发展方向，有望催化板块迎来β行情，同时也需关注产业中生态厂商落地层面的积极变化。 产业链维度，建议关注数据基础设施建设方、数据资源持有方、数据运营方。 从产业发展看，行业处于0-1发展期，中央到地方正自上而下形成合力，推动产业发展。 1、数据基础设施为基础产业发展的重要支撑，随着数据要素市场的发展，有望最先落地； 2、在入表政策推动下，拥有数据资源企业一方面有望迎来报表端改善，另一方面也可扩大数据流通使用、为数据资本化提供依据； 3、随着公共数据开放，数据供给端迎来释放，公共数据往往采用授权方式给第三方进行数据运营，获得授权的企业或迎全新发展机遇。 一、顶层设计：数据已成为第五大生产要素 （一）政策蓝图：构筑数据要素统一大市场 数据已成为第五大生产要素。生产要素是指进行社会生产经营活动时所需要的各种社会资源，是维系国民经济运行及市场主体生产经营过程中所必须具备的基本因素。传统经济学中，基本生产要素包括土地、劳动力、资本、技术四大类，随着大数据时代来临，数据对生产贡献日益突出，成为具有多重价值的生产资料，正与其他要素一同参与到经济价值创造过程中，成为第五大生产要素。 图表1数据要素影响GDP增长原理图 从发展历程看，2014年至今我国数据要素产业发展可大致分为三大阶段： 酝酿阶段(2014年-2015年)：2014年3月，“大数据”首次写入政府工作报告，同年，贵阳大数据交易所开始筹备并于2015年挂牌，产业发展起步。 落地阶段(2016年-2019年)：“十三五”规划纲要正式提出实施国家大数据战略，国内大数据产业开始全面、快速发展，各地掀起交易中心建设浪潮。 深化阶段(2020年至今)：2020年，中共中央、国务院将数据与土地、劳动力、资本、技术并称为五种要素，提出“加快培育数据要素市场”；去年年底以来，“数据二十条”、数据资源入表相关政策陆续发布，同时国家数据局组建并正式挂牌，数据要素市场化进程不断加速。 图表2数据要素政策端发展历程 “数据二十条”构建起数据基础制度体系。2022年12月19日，《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（简称“数据二十条”）对外发布，构筑起数据基础制度“四梁八柱”。 图表3近期顶层政策发布一览 地方上，各地纷纷出台地方性政策推进当地数据要素发展，针对公共数据开放、数据资产入表、加快数据资产流通、公共数据运营收益分配、数据资本化路径等细分领域积极展开探索，为后续发展提供政策方向。 图表4近期部分地方政策发布一览 （二）机构设置：国家数据局引领，地方开启成立序幕 国家数据局挂牌，顶层设计加快完善。从发展脉络看，2023年3月国务院机构改革方案首次明确组建国家数据局，7月28日，国家数据局局长刘烈宏官宣，10月11日，国家数据局副局长沈竹林官宣，10月13日，国家数据局发布多个职位启动公招，10月25日，国家数据局正式揭牌，12月20日，数据局第二位副局长陈荣辉官宣。 从定位看，国家数据局主要负责顶层设计，协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等，由国家发改委管理。所属五个司局主要职责为：数据治理和发展策略研究、数据基础制度和政策研究、数据资源管理和开发利用推进、拟定数字经济有关发展战略等。 图表5国家数据局发展脉络 地方层面，前期部分省市已经成立了大数据局，承担地方大数据建设、管理和服务等职责。根据机构类型和规格可分为省政府直属机构、部门管理机构和挂牌机构三类。 1、省政府直属机构省政府直属机构指省级人民政府为了管理某项专门或特定的事务而设置的一类机构，通常承担某项专门业务，具有独立的行政管理职能，机构规格一般为正厅级。如吉林、安徽、山东、广西、重庆、贵州六省（市）将大数据局设置为政府直属机构。 2、部门管理机构部门管理机构指由主管部门管理的，负责某方面工作的行政机构，具有相对独立性。如浙江、广东、河南三省大数据局均由省政府办公厅管理，福建省大数据局由省发展改革委员会管理。 3、挂牌机构在机构编制管理实践中，挂牌机构是指一个机构承担多项职责，因工作需要加挂牌子，有两个或者两个以上名称，在不同场合以相应名称对外开展工作的机构。如北京市在市政府组成部门经济和信息化局挂大数据管理局牌子。 图表6省级大数据管理部门盘点 省级数据局开启成立序幕。步入2024年，随着1月5日江苏省数据局的挂牌，各省掀起数据局成立浪潮，至今已有十余家省级数据局相继挂牌成立，大部分省级数据局名称和国家数据局保持一致，或意味着省级层面进行一轮新的调整，对应设立一个承上启下的数据管理部门，在省域内发挥着顶层设计、总体布局、统筹协调和整体推进作用。 图表7近期成立的地方数据局 （三）数据财政：探索经济发展新动能 土地财政是指地方政府依赖土地使用权的出让来维持地方政府支出。1994年分税制改革，地方政府税收分成比例被压缩，地方政府财政不足，其事权与财权不相匹配，奠定了地方政府走向“土地财政”的基础，随着1998年住房制度改革和2003年土地招拍挂等一系列制度创新，“土地财政”不断完善。 2022年开始，我国土地出让金出现显著下滑，全年土地出让收入下降23.2%至6.69万亿元，截至目前，我国国有土地使用权出让收入仍处于下滑态势，2023年为57996亿元，同比下降13.2%。 图表8历年国有土地使用权出让收入 数据财政是数据开发和流通过程中适配的财政税收制度的概括和总称，可分为狭义数据财政和广义数据财政。狭义数据财政是指公共性数据进入市场涉及的财政收支活动；广义数据财政则包括政府和市场更多主体、更大范围内的所有数据生产、使用和流通过程中的财政活动，涉及各种财税工具和手段。 数据资源不断丰富，数字产业规模稳步增长。2022年，我国数据产量达8.1ZB，同比增长22.7%，占全球数据总产量10.5%，位居世界第二，我国数字经济规模超50万亿元，占GDP比重达到41.5%，位居世界第二位，随着数据要素市场稳步推进，有望为我国经济发展带来新动能。 图表10我国数字经济规模、名义增长及占GDP比重 图表9我国数据产量及全球占比情况 二、实践落地：公共数据开放释放供给，需求端加速探索 （一）供给端：公共数据开放打开新蓝海 以数据生成来源为标准，数据可分为公共数据、企业数据、个人数据三大类。 图表11数据按生成来源分类 公共数据开放释放数据供给，有望打开蓝海市场。 1、公共数据范畴看，根据来源主体，公共数据主要包含五种类型： （1）政务数据，即政务部门（党委、人大、政府、政协、法院、检察院等）依法履职过程中采集、获取的数据； （2）具有公共职能的公共企事业单位在提供公共服务和公共管理过程中产生、收集、掌握的各类数据资源，如教育医疗数据、水电煤气数据、交通通信数据、民航铁路数据等； （3）由政府资金资助的专业组织在公共利益领域内收集、获取的具有公共价值的数据，如基础科学研究的数据； （4）具有公共管理和服务性质的社会团体掌握的与重大公共利益关切的数据； （5）涉及公共服务领域的其他数据来源，如其他社会组织和个人利用公共资源或公共权力，在提供公共服务过程中收集、产生的涉及公共利益的数据。 2、授权运营模式：多以国有企业主导，现有落地案例3年授权期限较多。从公共数据授权运营模式来看，目前主导性模式基本上是“一局一中心一公司”的建设模式。“一局”是大数据局或者政务数据管理局，“中心”是大数据中心，“公司”一般包括三类：1、自主运营模式，依托下属国有企业开展数据开发使用；2、合作模式，借助外部力量合资或者成立控股企业承担数据的开发运营；3、市场化模式，无特定的控股公司与合作机构，完全通过市场化机制。 图表12公共数据授权运营推进思路 实际落地角度，参考近期公示的地方公共数据授权运营案例可以发现，被授权主体性质多为国有背景(国企或国企控股)，且授权期限以3年居多。 图表13近期公示的公共数据授权运营案例 各地公共数据授权运营模式各异。在机制探索方面，各地方推进探索各具特色的授权运营机制，以释放公共数据价值为核心，逐步形成了几类不同的发展模式。 一是集中1对1模式，地方政府集中统一授权某一机构承担