通信行业深度：数据资源入表，资产金矿+估值蓝海

证券研究报告|行业深度 通信优于大市（维持）2024年9月18日 数据资源入表，资产金矿+估值蓝海 证券分析师 姓名：李宏涛 资格编号：S0120524070003 邮箱：liht@tebon.com.cn 证券分析师 姓名：王金森 资格编号：S0120524090005 邮箱：wangjs＠tebon.com.cn 0 01数据要素：真正的中特估 ①理论“特色”：数据“升格”，纳入五大生产要素 ②政策“特色”：写入国家战略，数据资产加速入表 ③制度“特色”：三权分置，淡化所有权、强调使用权 ④组织“特色”：国家+地方数据局，监管从分散到统一 ⑤模式“特色”：国外企业三方平台主导，国内政府交易所主导 ⑥方向“特色”：垂直行业预计优先推动，弹性最大 1.1理论“特色”：数据“升格”被纳入五大生产要素之一 •国内数字经济规模超50万亿，数据产量位居世界第二。2023年，我国数字经济规模达到53.9万亿元，总量稳居世界第二，占GDP比重提升至42.8%，数字经济成为稳增长的重要引擎。2017年到2022年，我国数据产量从2.3ZB增长至8.1ZB全球占比10.5%，位居世界第二。 •数据作为五大生产要素之一参与分配，数据资源价值有望加快释放。2020年4月，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配 置体制机制的意见》，将数据作为与土地、劳动力、资本、技术并列的生产要素，要求“加快培育数据要素市场”。 20.4% 15.1% 14.4% 16.1% 9.5% 10.3% 10.5% 9.9% 8.1 中国特色经济范式： 其中，𝑌：经济产出 �=𝑭(𝑨,𝑫,𝑲,𝑳,𝑻) 𝑇：土地 𝐾：资本 𝐹：生产函数 𝐷：数据 𝐴：技术进步 𝐿：劳动力 7.4% 9.6% 9.3% 50.2 53.9 6.6 8.8% 9.1% 39.2 45.5 5.1 31.335.8 22.6 27.2 3.9 20162017201820192020202120222023 201720182019202020212022 数字经济规模/万亿元 同比 产量（ZB） 增速（%） 2.3 3 图表1中国数字经济规模 图表2中国大数据产量及增速 图表3数据成为数字经济的生产要素 历史阶段 生产要素 代表人物/事件 农业经济 土地、劳动力 威廉·配第，庞巴维克 工业经济 第一次工业革命 土地、劳动力、资本 亚当·斯密、萨伊、约翰·穆勒 第二次工业革命 土地、劳动力、资本、技术 马歇尔《经济学原理》 数字经济 土地、劳动力、资本、技术、数据 中共十九届四中全会 国家政策密集出台，加快培育数据要素市场。2020年4月，中共中央国务院《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》明确提出“加快培育数据要素市场”的要求；2021年3月，“十四五”规划中提出“迎接数字时代，激活数据要素潜能”，“充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术和实体经济深度融合”；2023年8月，财政部要求在企业会计报表附注中对确认为无形资产、存货及其他的数据资源相关会计信息进行披露，数据要素市场化加速推进。 图表4数据要素政策整理 中共中央、国务院 2020.4 《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》 首次提出土地、劳动力、资本、技术、数据五个要素领域的改革方向，将数据列为生产要素。 国家数据局等十七部门 2023.12 《“数据要素X“三年行动计划 （2024-2026年）》 十三届全国人大四次会议 2021.03 《“十四五”规划和2035年远景目标纲要》 明确提出培育规范的数据交易平台和市场主体，发展数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等市场运营体系 财政部 2023.08 《企业数据资源相关会计处理暂行 规定》 国务院 2021.12 《要素市场化配置综合改革试点总体方案》 优先选择改革需求迫切、工作基础较好、发 展潜力较大的城市群、都市圈或中心城市等，开展要素市场化配置综合改革试点 国务院 2023.03 国务院机构改革方案 国务院 2021.12 《“十四五”数字经济发展规划》 要求规范数据交易管理，提升数据交易效率,建立健全数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等市场运营体系 中央深改委 2022.06 《关于构建数据基础制度更好发挥 数据要素作用的意见》 到2026年底，数据要素应用广度和深度大幅拓展，在经济发展领域数据要素乘数效应得到显现，打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景 企业应当按照企业会计准则相关规定，对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告，本规定自2024年1月1日起施行 组建国家数据局，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 确立数据要素市场的四大原则体系：“数据产权、流通交易、收益分配、安全治理”，标志着我国数据要素基础制度顶层设计开始启动 国外：欧盟将数据分割为“个人数据”和“非个人数据”，但个人数据严格属于自然人，企业数据使用权受到极大限制；美国的数据要素制 度采取实用主义原则，回避了数据所有权问题，未对数据进行综合立法，只有针对跨境数据主权、行业隐私法、消费者隐私等分别立法。 国内：2022年12月，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，提出构建中国特色的数据产权制度、流通交易制度、收益分配制度和安全治理制度，其中创新数据产权观念，淡化所有权、强调使用权，聚焦数据使用权流通，创造性提出建立数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框架。 产权制度 主要内容 欧盟 个人和非个人二元数据结构 •个人数据：权利严格归属于自然人，享有个人数据全生命周期的绝对控制权•非个人数据：数据控制者和数据处理者享有非绝对的“数据生产者权” 美国 实用主义原则未综合立法 •《澄清合法使用境外数据法》，谁 拥有数据就拥有数据控制权 •通信、医疗、金融等领域各自制定了行业隐私法；•加州、弗吉尼亚、科罗拉多等五个州各自出台了数据相关立法 图表5欧美数据产权制度的探索 图表6中国数据基础制度的“四梁八柱”和“三权分置”的数据产权分置制度 •美国加州颁布了《加州消费者隐私法案》，明确规定用户对其信息具有知情权、删除权、选择权等。知情权即指用户有权知道企业收集了哪些个人信息、个人信息的来源、收集或出售个人信息的企业或商业目的、与企业共享信息的第三方等情况 •欧盟出台《非个人数据在欧盟境内自由流动框架条例》,除非处于公共安全原因的限制或禁止，否则成员国不得以保护 自然人的个人数据处理为由，限制或禁止个人数据在欧盟内部的自由流动 •2023年3月，《国务院机构改革方案》提出组建国家数据局，将原先中央网信办、国家发改委数据监管相关职能划入国家数据局，推进国家 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。至此，结合前期全国20多个 个省市区已设立的大数据管理机构，国内已建立起从中央到地方政府的多级数据管理机构，监管体系逐步完善。 图表7国内政府数据管理机构体系 改革前 划入 改革后 国家数据局 省级大数据管理局（部分） 中央网信办国家发改委 北京市大数据管理局河南省大数据管理局天津市大数据管理中心贵州省大数据发展管理局 局 福建省大数据管理局吉林省政务服务和数字化建设管理 安徽省数据资源管理局浙江省大数据发展管理局 •承担的研究拟订数字中国建设方案、协调推动公共服务和社会治理信息化、协调促进智慧城市建设、协调国家重要信息资源开发利用与共享、推动信息资源跨行业跨部门互联互通等职责 •承担的统筹推进数字经济发展、组织实施国家大数据战略、推进数据要素基础制度建设、推进数字基础设施布局建设等职责 山东省大数据局广西壮族自治区大数据发展局江苏省大数据管理中心广东省大数据管理局海南省大数据管理局内蒙古自治区大数据发展管理局黑龙江省政务大数据中心江西大数据中心 上海市大数据管理局重庆市大数据应用发展管理局四川省大数据中心湖南省政务服务和大数据中心 市级及以下大数据管理局（部分） 贵阳市大数据发展管理局广州市大数据管理局宁波市大数据发展管理局杭州市数据资源管理局 成都市大数据中心兰州市大数据管理局保山市大数据管理局中卫市云计算和大数据发展服务局黄石市大数据管理局咸阳市大数据管理局银川市大数据管理服务局合肥市数据资源局 昆明市大数据管理局南京市大数据管理局沈阳市大数据管理局酒泉市大数据管理局黔南州大数据发展管理局南通市大数据管理局江门市政务服务数据管理局徐州市大数据管理中心龙岗区政务服务数据管理局 •美国数据交易市场以第三方平台为主，现阶段主要有三种交易模式。C2B分销模式，用户将自己的个人数据贡献给数据平台，数据平台向用户给付一定数额的商品、货币、服务等价物或者优惠、打折、积分等对价利益；B2B集中销售模式，数据平台以中间代理人身份为数据提供方和数据购买方提供数据交易撮合服务；B2B2C分销集销混合模式，数据平台以数据经纪商身份，收集用户个人数据并将其转让、共享予他人。 •日本创新设立了“数据银行”交易模式，允许数据银行在获得个人授权的基础上，对数据资产进行交易和利用，从而提升数据交易活力。 图表8国外部分数据交易市场 数据交易市场 国家 主要业务类型 性质 开放程度 数据范围 平台架构 定价模式 成立时间 Dawex 美国 数据交易 中介 混合 跨域 集中 期限收费 2015 IOTA 德国 数据交易 中介 混合 专业 分散 累进价格 2017 DatabrokerDAO 比利时 数据交易 中介 混合 专业 分散 累进价格 2017 Streamr 瑞士 数据交易 中介 混合 跨域 分散 累进价格 2017 DataIntel-ligenceHub 德国 数据交易、附加服务 中介 混合 跨域 集中 混合 2018 Advaneo 德国 数据交易、附加服务 中介 混合 跨域 集中 期限收费 2018 Otonomo 以色列 数据交易、附加服务 中介 混合 专业 集中 期限收费 2015 Datafairplay 德国 数据交易 中介 混合 专业 集中 累进价格 2014 InfoChimps 美国 数据交易 中介 混合 跨域 集中 期限收费 2009 Qlik 美国 数据交易、附加服务 供应商 混合 跨域 集中 数据集收费 2017 xDayta 美国 数据交易 中介 开放 跨域 集中 期限收费 2013 Kasabi 德国 数据交易 中介 开放 跨域 集中 期限收费 2010 HereOLP 荷兰 数据交易、附加服务 供应商 混合 专业 集中 混合 2018 第一阶段：以2015年贵阳大数据交易所成立为标志 2015年，党的十八届五中全会正式提出“实施国家大数据战略推进数据资源开放共享”，以贵阳大数据交易所为代表的数据交易机构如雨后春笋般涌现。 第二阶段：以2021年来北京等大数据交易所成立为标志 党的十九届四中全会提出将数据作为生产要素参与分配，数据交易再度成为热点问题，2021年北京、上海、深圳等数据交易平台的成立标志着数据交易机构迎来了第二轮探索期。 •国内大数据交易平台以政府主导建设运营为主，推动产业数据要素化发展。2015年-2017年是我国数据交易机构的第一轮快速发展期，但由于数据交易的上位法缺失、数据确权困难等数据交易的核心问题尚未解决，2018-2020年数据交易平台处于缓慢发展期；2021年以来我国数据交易机构迎来新一轮的发展热潮，截止2024年3月底，全国已成立49家数据交易机构。 中关村数海大数据交易平台 服务平台 北京大数据交易 河北京津冀大数据交易中心 华东江苏大数据交易平台华中大数据交易平台 重庆大数据交易市场西咸新区大数据交易所 武汉东湖