数据要素行业专题：数据要素案例分析，价值、交易和定价模式-20230515-东北证券-39页_3mb

数据要素案例分析总结

核心内容

数据要素被视为数字经济时代的核心资源，是继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素。它在企业数字化转型、国家治理能力提升和社会生活方式优化等方面发挥着重要作用。数据要素的乘数效应使其在不同场景中能够放大价值，推动社会效率提升和创新生态形成。

主要观点

• 数据要素的属性：数据具有非稀缺性、非均质性、非排他性和多维性等特点，其价值在于信息的深度挖掘与应用。
• 数据要素的市场潜力：数据要素市场仍处于早期成长阶段，但未来市场空间广阔，将带来万亿级的经济效益。
• 政府数据的高价值性：政府是高价值数据的重要持有者，其数据资源具有信息密度高、种类繁多、权威性强等优势。
• 数据要素流通的挑战：数据流通面临信息泄露、不可控和价值确认两大核心问题，需通过监管、技术手段和交易机制加以解决。
• 数据流通的解决方案：通过数据分级、隐私保护技术（如差分隐私、区块链）和可信计算平台，逐步构建安全可控的数据流通环境。
• 数据要素的行业赋能：数据要素通过与各行业的深度融合，提升生产效率、降低要素投入、推动行业创新，并带来“更简单、更容易、更便宜”的解决方案。

关键信息

数据要素的经济价值

• 数据要素是数字经济时代的关键生产要素，其价值在于通过数据赋能提升各行业效率。
• 数据要素具有“虚拟替代性”，可替代传统要素如土地、劳动力，从而节约成本，提升生产力。
• 数据要素的开放有助于创造新的产业生态、推动科学研究、提高社会公平性和公共服务质量。

政府数据的开放与治理

• 政府是高价值数据的关键持有者，包括人口库、交通数据库、宏观经济库等。
• 政府数据开放面临两大问题：资源短缺和使用不当，前者指数据处理能力不足，后者指缺乏监管和激励机制。
• 政府数据开放的推进依赖于政策支持、法律法规制定、数据平台建设以及数据流通机制的完善。

数据要素的交易与定价

• 数据流通需要解决信息泄露和不可控问题，以及价值确认问题。
• “数据可用不可见” 是当前数据交易中较为安全的模式，通过可信计算平台保障数据使用安全。
• 数据定价问题逐渐清晰，有偿开放政策推动数据交易市场的发展。

数据要素市场的发展趋势

• 数据要素市场逐步迈向深水区，政府与企业合作推动数据共享和流通。
• 多个数据交易所相继成立，如贵阳大数据交易所、北京大数据服务平台等，为数据交易提供平台支持。
• 数据要素的流通和应用，正在推动各类新经济形态的形成，如平台经济、共享经济、零工经济等。

行业数据

政策背景

• 2015年：国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，提出加快数据资源开放共享。
• 2016年：出台《政务信息资源共享管理暂行办法》、《大数据产业发展规划》等，推动数据开放与共享。
• 2017年：发布《政务信息系统整合共享实施方案》，要求提升数据完整性、准确性、有效性。
• 2019年：党的十九届四中全会提出健全数据要素市场机制。
• 2022年：国务院发布《要素市场化配置综合改革试点总体方案》，探索建立数据要素流通规则。
• 2023年：中共中央、国务院发布《数字中国建设整体布局规划》，将数字中国建设纳入领导干部考核指标，并组建国家数据局。

案例分析

案例1：政府数据为社会和企业“开天眼”

• 商业查询平台：通过整合政府数据资源，减少信息不对称，提升信用体系。
• 天眼查：通过整合企业信用信息、法院文书、知识产权等数据，提供商业查询服务，助力企业决策。

案例2：开放卫生安全信息以提高市场卫生状态

• 英国食品卫生评级数据：通过开放数据，促进餐饮行业卫生改善，并提升城市管理效率。
• 社会影响：数据开放不仅改善了食品安全，还帮助地方政府优化资源配置，提升治理能力。

案例3：数字化系统提高城市运行效率

• 数字孪生城市：通过地下管道数字化，提升城市运营效率，节约维护成本。
• 数据产品“企业电智绘”：利用企业用电数据，为银行提供授信、贷后管理等决策支持。

案例4：气象数据助力全行业高质量发展

• 气象数据应用：气象数据通过预警、预报、指引等形式，赋能农业、电力、新能源、零售、保险、交通等多个领域。
• 气象投入产出比：1:98，表明气象数据具有极高的经济价值。

案例5：交通数据反映城市的“一呼一吸”

• 交通数据应用：交通数据涵盖路况、施工、事故、限行等多个维度，推动智慧交通、智能导航和出行模式创新。
• 百度金融地图解决方案：通过整合交通数据与金融业务，推动金融行业的数字化转型。

投资建议

• 关注政府数据开放与交易相关公司，如大数据交易中心、数据安全平台等。
• 关注拥有优质数据或数据处理能力的企业，这些企业在数据要素市场中将受益于数据开放带来的机遇。

风险提示

• 数据要素行业发展不及预期。
• 宏观经济增长不及预期。
• 数据流通过程中可能出现信息泄露、滥用等风险。
• 数据定价机制尚不成熟，影响市场发展。