数据要素：市场前景广阔，看好运营商数据要素

数据要素专题研究 数据要素——市场前景广阔，看好运营商数据要素 西南证券研究发展中心通信研究团队2023年8月 核心要点 数据要素是实际参与社会生产活动的，完成确权的数据资源。数字化的文本、图形等数据经过权属确定后即为数据资产，再经过数据处理、分析后，形成数据产品并参与社会生产经营，对其他生产要素赋能并发挥数据自身价值，完成数据的价值闭环。根据国务院印发的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，数据产权结构被分置为三权，分别为数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权。在权属划分清晰后，数据便可以切分为数据汇聚、数据流通、数据应用等对应各个权属的产业环节，并在各个环节产生相应的价值。 数据要素政策密集出台，地区补贴将推动行业进入快速成长期。相较于欧美国家，我国数据流通市场和规范建设存在不足，但我国拥有全球近三分之一的数据资源，预计23-27年数据量年增速均在25%以上，为世界第一（IDC数据）。在拥有庞大数据资源的基础上，进行合理有效利用是当下的首要目标。我国已明确以《数据二十条》为顶层设计，多项具体措施并举的“1+N”数据政策框架，目前已有超30个省市发布要素市场化鼓励政策和数据交易激励补贴，数据交易所已建设近50家。在国家数据局的统筹下，我国数据要素产业有望从萌芽期快速进入成长期，据国家工信研究中心，到2025年，我国数据要素市场规模有望达451.7亿元，“十四五”期间CAGR为25%。 运营商手握优质数据资源，有望受益数据全产业链的价值释放。三大运营商拥有C端、B段和G端的全面数据资源，并且围绕通信网络ID的数据具有高连续性、数据结构完整等特点，目前仅中国移动就已汇聚超700PB的数据，且日数据沉淀量为5PB。我们认为在我国数据市场逐步完善的过程中，运营商及上下游配套领域的数据价值逐步得到充分定价，并快速释放价值，建议关注。 相关标的：中国联通、中国移动、中国电信、恒为科技、浩瀚深度、中贝通信、润健股份、人民网、天喻信息、梦网科技、东信和平等。 风险提示：国内数据市场发展不及预期、数据流通市场发展进度不及预期、相关政策法规变动等风险。 1 目录 1数据要素——第四大生产要素 1.1数据要素基本定义 1.2数据要素影响宏观经济路径 1.3数据要素释放价值途径 1.4数据要素“三权分置” 1.5数据要素产业链 1.6国家数据局成立将有效促进数据市场发展 2数字经济政策催化密集，数据要素市场蓬勃发展 3电信运营商手握优质资源，外延产业有望受益 2 作为技术产物 虚拟性 数据是一种存在于数字空间中的虛拟资源，表现为数据库中的一条条记录。 低成本复制性 数据库技术和互联网技术使数据在数字空间中发生实实在在的转移，以相对较低的成本无限复制自身。 主体多元性 数据收集者设定数据的采集和汇聚规则。不同用户参与数据的构成。数据加工者将数据进行处理和分析。 作为经济对象 非竞争性 同一组数据可以同时被多个主体使用，一个额外的使用者不会滅少其他现存数据使用者的使用。 潜在非排他性 数据若为持有者控制，则具有部分的排他性。若数据持有者放弃控制或其控制手段被攻破，数据就将完全具有非排他性。 异质性 相同数据对不同使用者和不同应用场景的价值不同。 1.1数据要素基本定义：完成确权的数据资源 定义：数据要素是实际参与社会生产活动的，完成确权的数据资源。数据是指可通过数字化存入计算机的符号记录，这种符号可以 是数字、文字、图形、声音等，数据资源权属清晰之后即为数据资产，数据资产实际参与社会生产经营活动之后即为数据要素。 发展趋势：数据要素自2020年被提出以来得到快速发展。2020年，中共中央、国务院发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》将数据视为一种新型生产要素，与土地、劳动力、资本、技术等传统生产要素处于并列地位；截至2022年底，我国现有数据交易类企业超9.2万家，由副省级以上政府牵头组建的数据交易所超过30家，大数据局相关的机构超过1100家。 数据要素的独特性：数据与土地、劳动、资本、技术等传统生产要素相比有明显的独特性。作为独特的技术产物，数据具有虛拟性、低成本复制性和主体多元性；作为经济对象，数据具备非竞争性、潜在的非排他性和异质性。数据的以上特性使得与传工统生产要素相配套的规则体系、生态系统等难以直接沿用。 数据要素的独特性 数据来源：《数据要素：特征、作用机理与高质量发展》，《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，《成立国家数据局，设立省级大数据局将利3 好哪些产业》，《2022年数据要素白皮书》，西南证券整理 1.2数据要素能从2大方面影响宏观经济 数据要素的贡献路径 需求端 提高资源配置效率 消费者剩余和福利提升 实现要素协同效应 生产效率提升 数据要素影响宏观经济增长有两个主要的贡 献路径： 赋能其他生产要素。需求端，提高资源配置效率，提升消费者剩余和福利；供给端，实现要素协同效应，提升生产效率。需求和供给端的反馈又能进一步加大数据要素的价值。 本身具有价值。因数据要素能够提升效率，所以本身具有价值。既可作为生产资料之一，又能通过交换而产生价值。从而进一步提升生产效率。实现价值创造倍增等效应。 但是，由于数据要素的负外部性，例如数据垄断和隐私泄密，又可能对经济增长产生负面影响。 赋能其他 生产要素 数 本身具有 价值 据 要 素 供给端 作为生产要素之一 通过交换产生价值 数据垄断 负外部性 隐私泄露 数据来源：《中国数据要素市场发展报告（2021-2022）》，西南证券整理4 1.3数据要素释放价值的途径 数据要素主要通过三种途径释放价值： 一次价值释放：各主体所持有的数据种类相对单一、技术门槛较低；经由各个业务系统的设计而产生，用以支撑业务系统的正常远转。二次价值释放：通过数据的加工、分析、建模揭示出更深层次的关系和规律，从而实现实现经营分析与决策的全局优化。三次价值释放：在保障数据安全的前提下，各组织打通数据壁垒，优化数据配置的需求。不同来源的优质数据在新的业务需求和场景中汇聚融合，实现双赢、多赢的价值利用。 数据要素的三次价值释放 一次价值 业务贯通 二次价值 数智决策 数据分析使战略决策更智慧，支撑业务智能化决策 数据流通对外赋能，打破数据壁垒，数据更普惠 数据支撑业务系统运转，推动业务数字化转型与贯通 对内对外 数据资产（产品）：被进一步加工、分析、建模，使数据要素价值释放不局限于单一环节，向多环节延伸的数据资源。 数据商品：指在市场上用于交换的数据产品。 数据资本：数据商品的交换价值被充分挖掘和无限放 大，形成价值倍增的数据资本。 数据资源：数据资源具有潜在价值，是数据要素价值释放的起点。 数据要素形态 数据来源：《2022年数据要素白皮书》，西南证券整理5 1.4数据要素“三权分置”探索将有效促进市场发展 “三权分置”助力破解数据要素流通难题。数据要素市场的发展需要以数据产权基本制度为保障，数据作为新型生产要素，对传统产权、流通、分配、治理等制度提出新挑战。2022年12月，中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，全方位构建了数据要素市场的顶层设计，其中指出“探索数据产权结构性分置制度”，并明确提出“建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制”。这一“三权分置”思路，有助于破解当前数据确权面临的诸多难题。 数据实现价值的基础。具体内容： 自主管理权，即对数据进行持有、管理和防止侵害的权利； 数据流转权，即同意他人获取或转移其所产生数据的权利。比如，网络安全法、个人信息保护法均规定收集、使用个人信息须经本人同意； 数据持有限制，即数据持有期限的问题。 权利配置： 依据数据流转主体的类型进行配置，即根据数据处理全周期来界定各阶段的数据产生或持有主体。数据持有主体包括政府、企业和个人。 数据实现价值增值的核心。具体内容： 数据加工使用权的权利主体为数据处理者。根据数据安全法，数据处理包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等行为。数据处理的重点在于从杂乱无章的数据中提炼出内在规律。 赋权前提： 在结果层面上，获取数据加工使用权不应损害公共利益、数据安全、数据来源者的合法权益； 在行为层面上，数据处理者加工、使用数据应当以依照法律规定或者合同约定为前提。 充分实现数据要素价值的关键。具体内容： 主要是指网络运营商对其研发的数据产品进行开发、使用、交易和支配的权利。核心在于处分权和收益权。 权利配置： 数据产品经营权的客体并非原始数据或者数据集合，而是经匿名化处理、加工、分析而形成的数据或数据衍生产品，后者已经实现与前置性权益的切割，成为独立的权利客体，因而完全可以由数据产品开发者所享有。 但由于缺乏明确规定，数据要素流转中“不能交易”“不敢交易”的问题仍难以得到有效解决。 数据要素的“三权分置” 数据资源持有权数据加工使用权数据产品经营权 数据来源：《数据产权“三权分置”是什么》，西南证券整理6 1.5.1数据要素产业链概述 数据要素产业链示意图 服务数据供应方 数据需求方 数据应用：金融、医疗、互联网、零售、工业、交通等 数据交易机构：政府主导，国际级/省级数交所正在加速布局，如上海数据交易所。 数据流通 公共数据：政府（统计局、税务局、央行）、电力（国家电网）、交通（航空公司、铁路）等。 个人数据：运营商（移动、电信、联通） 企业数据：互联网（腾讯、百度） 服务服务服务 数据安全 生态保障 加工 数据标注、数据清洗、数据可视化等 采集 采集硬件、传感器、摄像头等 一次开发 云服务/国资云：集数据采集、存储、加工和分析为一体a）两电/华为 b）运营商 c）地方国资云 数据合规评估数据资产评估交易撮合交付服务争议仲裁知识产权服务数据投资服务 数据分析 存储 数据库、数据湖等 数据汇聚 数据来源：《数据山东：数字中国背景下数据要素产业链分析报告》，西南证券整理7 1.5.2数据要素产业链：数据汇聚 数据汇聚包括对原始数据的采集、存储、加工和分析，是实现数据交易的前提。基于马克思理论，数据可交易，原 因在于： 凝结了一般人类劳动，具有价值。 可满足企业生产所需，具有使用价值。 数据汇聚是形成数据产品的劳动，劳动成果是为企业生产服务的数据库、数据软件等。 数据汇聚流程 数据采集数据存储数据加工数据分析 数据来源：《数据要素市场化的理论阐释[J].当代经济研究》，西南证券整理8 1.5.2数据要素产业链：数据的3种流通形式 数据 数据开放 数据 数据共享 数据 数据交易 货币 提供方有偿提供数据 需求方支付获取费用 货币作为媒介 相互提供数据 无一般等价物参与 一方无偿提供数据 无一般等价物参与 数据要素市场的三种主要流通形式 数据要素产业链根据过程可分为四个主要模块：数据汇聚、数据流通、生态保障和数据应用，其中数据流通是关键。培育数据要素市场的目标是实现数据在各市场主体间高效有序自由流通。 数据流通按照数据与资金在主体间流向的不同可分为三种流通形式： 数据开放：以公共数据为主的开放持续推进。 建立公共数据开放平台是各地政府推进数据开放的主要手段。截至2022年底，全国333个地级行政区中建成公共数据开放平台的地区占比已达58%。 数据共享：政府参与的数据共享趋势加强。 根据共享主体的不同，可分为政府间共享、政企间共享、企业之 间共享等形式。 数据交易：场外需求旺盛，场内重启热潮。数据交易是数据流通的关键。 数据来源：《2022年数据要素白皮书》，西南证券整理9 在数据交易所的交易流程 1.5.3数据要素产业链：数据交易所是数据交易的关键环节 交易前 交易中 交易后 纠纷处理 凭证发放 交易结算 数据交付 交易签约 交