2022计算机行业-数字经济发展核心引擎是数据要素.docx
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1、1 .宏观分析:数据已成关键显著生产要素52 .中观作用:市场培育和价值挖掘,投资机会显现72.1 政策助力,数据要素被重新认知72.2 十四五期间市场规模超1700亿83 .微观实操:服务商铺路,数交所搭台113.1 软件服务商:DAM铺路,构筑要素市场底层基础设施113.1.1 山大地纬:区块链打造信任底座,转型成为领先“数两”123.1.2 三维天地:DAM铺垫数据要素管道143.1.3 新炬网络:企业级全栈交付能力赋能数据要素价值163.2 数据交易所:多地布局,引导流通184 .投资建议235 .风险提示23相关报告汇总插图目录图1:数据要素理论图图2:20172020年中国大数据产
2、业市场规模情况.图3:数据要素市场构成图4:20162025年我国数据要素市场规模情况.图5:20142023年我国数据安全行业市场规模情况.图6:2019年我国数据安全用户占比图7:数据要素市场产业图谱图8:面向数据生命周期的除私计算技术图9:数据资产管理推动数据要素市场构建图10:山大地纬产业布局图11:山大地纬通过区块链技术打造数据交易信任底座图12:山大地纬建设基础设施并将持续运营图13:三维天地产品一览图14:三维天地检测检验管理平台架构图15:三维天地数据资产管理软件产品架构图16:三维天地数据资产管理软件产品功能模块.图17:新炬网络部分成功案例合作客户一览图18:新炬网络“AI
3、GOV五星模型”图19:大数据产业链S20:数据交易体系图21:数据交易中的数据交付服务图22:北京国际大数据交易所涵盖多种数据源.图23:北京国际大数据交易所数据产品多样21图24:上海数据交易所部分数据产品一览21图25:上海数据交易所成立当日完成首单交易22表格目录表1:“十四五”数字经济发展规划数据要素相关专项工程7表2:我国支持数据要素市场发展的各项政策7表3:国内已有数据交易机构基本情况20引言:国家针对数字经济首次出台五年规划“十四五”数字经济发展规划,为中长期发展带来指引,规划中重点提到“数据要素”的质量培育、市场化流通和开发利用。那么数据要素在数字经济中将起到什么样的巨大作用
4、?数据质量如何提升?数据要素市场化怎样去培育?数据交易所如何运作?落实到具体投资机会上,哪些厂商将有机会参与到其中?并在何种环节受益?怎么去前瞻把握这种投资机会呢?在本文中,我们将自上而下,沿着“宏观分析一中观作用一微观实操”,从政策和市场变化维度去层层剖析,并以软件服务商和数交所为例证,解构数据要素将如何成为计算机行业下的细分领域,从而前瞻指引投资机遇。1 .宏观分析:数据已成关键显著Th产要素进入信息时代后,最重要的生产资料是用“比特”来描述的数字化信息,人类的生产活动正逐渐由物理世界深度转向比特世界,越来越多的生产环节需要在赛博空间中独立完成。数据对生产的贡献越来越突出,同时也显著提升了
5、其他生产要素在生产中的利用效率,因此,数据已成为当今经济活动中不可或抉的生产资料。数据为新型生产要素。生产要素主要包含土地、资本、技术、劳动力和数据。数据作为新型生产要素,具有劳动工具和劳动对象的双重属性。首先数据作为劳动对象,通过采集、加工、存储、流通、分析环节,具备了价值和使用价值;其次,数据作为劳动工具,通过融合应用能够提升生产效能,促进生产力发展。2019年10月,党的十九届四中全会提出:“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”,这是中央文件第一次将数据确立为一种生产要素。图1:数据要素理论图促进生产力构建新生产关系生产关系生产要素
6、生产力:土地、资本、劳动力、技术自然属性社会属性资料来源:国家工信安全中心中国教据要素市场发展报告(20202021)1东兴证券研究所数据生产要素的独特特征有四个:非稀缺性、非均质性、非排他性、隐私敏感性。从本质来看,与资本、劳动、技术等传统生产要素相比,数据作为一种新的生产要素具有以下四种独特特征。(1)非稀缺性:自然资源和劳动人口都不是无限可得的,具有稀缺性。而数据则有所不同。当然,数据的非稀缺性并不是指数据到处都是、随手可得,或者数据资源“极大丰富”,而是指两个方面的含义:一方面,数据量目前看来是接近无限开发的,尽管事实上存储数据的物理设施最终要受资源总量约束;另一方面,数据参与生产过程
7、之后仍然存在,并不会被消耗掉,而是可以多次循环使用,且使用中可能促进数据量的进一步增加,也没有污染、排放等问题。(2)非均质性:资本、劳动等传统生产要素具有一定的均质性。例如,资本的每一元钱之间没有本质区别;劳动力之间尽管有明显差别,但是这种差别只是在一定范围内存在,均质性仍然比较明显。而数据则不同,一个比特数据跟另外一个比特数据包含的生产价值通常是完全不同的,我们几乎无法用某一企业的数据量来衡量这个企业的价值或者进行横向比较。两个同样数据量的视频,一个可能是极有用的信息,另一个则可能是垃圾信息,这种情况在大数据中普遍存在。(3)非排他性:经济学意义上的排他性是指在技术上排斥他人使用的可能性,
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