数据要素市场专题

政策顶层发力+产业供需共振，数据要素市场高质量快速发展

分析师：旷实

分析师：叶敏婷

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请注意，叶敏婷并非香港证券及期货事务监察委员会的注册持牌人，不可在香港从事受监管活动。

核心观点：

数据要素政策密集发布，政策重心转向流通和应用。数据要素相关政策22年来加速出台，聚焦数据要素市场建设，政策重心由前期数据基础设施转向产业链中下游流通和使用，并提升数据产业对社会经济全局的重要性。

产业链供需共振，AI显著提升数据需求，数字经济建设增加高质量数据供给。数据要素产业链包括数据生产、流通和使用三大环节。数据生产环节决定数据生产的规模和质量。数据流通环节主要受限于数据确权立法制度，数据场内交易趋势满足监管要求，有望带动场内交易量显著提升。数据使用环节有望受益于AI浪潮，数据使用服务商融合AI技术，提升服务能力和质量，AI赋能下游应用场景提升数据使用效果。

数据生产环节：数字经济发展+数商技术进步带动数据规模和附加值增长，驱动行业量价齐升。数据要素对全产业的应用渗透有望加速提升，带动数据生产规模快速增长。数商技术持续进步，将促进数据生产质量稳步提升，拉高数据产品的高附加值，长期来看，数据生产相关服务的收费水平将呈现行业系统性提升态势。

数据流通环节：数据确权是关键，数据交易场内化趋势利好数据交易所。数据确权是数据流通的基础环节，也是主要制约因素，弱化“所有权”提供有益思路。政策支持+产业发展双重推动下，市场流通交易数据量将加速提升，数据安全和监管要求下，数据交易将更多往场内转移，两者共同推动交易所内数据交易量进一步提升。

数据使用环节：AI结合数据服务能力输出，赋能数据使用新范式。数据开发服务商通过封装集成AI提升产品竞争力，搭建数据使用服务生态。关注游戏、营销和教育等边际效应显著的典型下游应用场景。

. 投资建议：推荐参与布局数据要素产业链建设并受益于数据要素市场发展的核心标的。从数据要素产业链视角：（1）数据生产环节关注数据技术领先、数据产品和服务应用场景丰富的数据厂商（每日互动等），数据规模增长拉动需求的IDC厂商（浙数文化、世纪华通、歌华有线等），以及具备优质数据资产储备的公司（文学语料数据：中文在线、果麦文化、掌阅科技、阅文集团、平治信息、中原传媒、中国科传、凤凰传媒等；影视综艺IP版权：华策影视、光线传媒、捷成股份、新媒股份等；图片数据：视觉中国等；广告案例数据库：三人行、蓝色光标等；以及游戏内容积累丰富的厂商）。（2)数据流通环节关注数据流通交易核心环节的数据交易中心建设方（浙数文化、中原传媒等），以及数据确权的核心平台服务方（新华网、人民网等）。（3）数据使用环节关注AI加成下的云服务商（百度、阿里巴巴、腾讯控股等）以及其他数据服务商（每日互动等），以及游戏、营销（蓝色光标、三人行等）和教育（视源股份、鸿合科技、佳发教育等）等行业的相关标的。

风险提示。数据要素基础制度推进不及预期、数字经济应用发展不及预期、数据要素确权问题等风险。

目录索引

一、数据要素的产生和发展：第五大生产要素，政策密集发布引领产业链发展提速......5
（一）数据升级为新型生产要素，赋能经济发展.. ...5
（二）政策出台加速，政策重心由基础设施转向流通和使用. ..6
二、数据要素产业链：供需形成共振，驱动产业进入高速向上周期. .9
（一）生产→流通→使用三大环节，产业链初步形成.. ..9
（二）数据生产环节：数据规模和附加值增长，驱动行业量价齐升.. .12
（三）数据流通环节：现阶段重点推进环节，强化数据交易所中心地位 ..16
（四）数据使用环节：AI结合数据服务能力输出，赋能数据使用新范式.. ..24
三、投资建议. ..27
四、风险提示.. .29

图表索引

图1：数据要素及市场流通. .5
图2：我国数字经济内部结构（万亿元） ..6
图3：数字产业化与产业数字化占GDP比重（%）和增速（%） ..6
图4：数据要素政策发展阶段. .7
图5：中国数据要素市场规模（亿元） ..9
图6：数据要素市场各环节规模（亿元） ..9
图7：数据要素产业链.. ..10
图8：2021年前五大行业数据产量占比（%） ..12
图9:大数据联合计算中心"中立国"模式.. ..15
图10：中国数据库市场规模（亿元）及同比增速（%） ..16
图11：中国大数据分析市场规模（亿元）及增速（%） ..16
图12：分类分割分级确权原则.. ..17
图13:人民数据资产服务平台确权流程. ..18
图14:数据要素定价模式... ..19
图15：浙江大数据交易中心股权结构 ..21
图16:上海数据交易所运营成果. ..22
图 17：贵阳大数据交易所运营成果（截至2022年末） ..23
图 18：百度AI大底座提供智能化闭环服务体系， ..25
图 19:阿里通义大模型. ..25
图 20:每日互动数据业务结构 .26
表1：2022年起数据要素相关政策梳理. ..8
表2：数据需求主体及类型 11
表3：数据资源丰富的头部公司情况. .13
表4：上海数据交易所收费标准. .20
表5：持股交易所/交易中心的上市公司（部分） .28

一、数据要素的产生和发展：第五大生产要素，政策密集发布引领产业链发展提速

（一）数据升级为新型生产要素，赋能经济发展

数字经济时代数据重要性提升，与土地、资本、技术、劳动力并列为第五大生产要素。数据已成为数字经济发展不可或缺的重要元素，在社会经济发展的各个方面发挥愈发重要的作用。随着数据重要性的提升，国家层面也正式将数据列为生产要素之一：2019年10月，党的十九届四中全会将数据与土地、劳动力、资本、技术并列，首次明确作为重要生产要素。2020年4月，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》中，正式将数据作为生产要素单独列出，成为社会经济生产活动所需要的基本资源之一。数据要素有望与AI等前沿数字科技结合，进一步赋能更多产业，驱动数字经济加速发展。

数据要素是原始数据经过资源化处理后形成的数据资产，类似将原油加工提炼成石油资源，使其具备应用价值。从狭义视角理解，数据要素是原始数据经过初步处理后形成的初级形态，已具备可参与生产活动或深度使用的基础，但具体的应用方向和开发方式需根据数据使用方的需求来确定，可类比土地作为生产要素，需要由政府及房地产开发商决定土地的具体用途。从广义视角理解，数据要素的范畴进一步扩大，包括以各种方式参与经济活动并发挥作用的各类数据资产，可类比劳动要素，任何参加社会劳动（并获取报酬）的劳动人口均为劳动要素。

图1：数据要素及市场流通

数据来源：广发证券发展研究中心

数据要素是数字经济的底层核心资源，有望推动宏观经济发展，提升微观企业经营效益。数字经济的发展本质上是通过对数据要素更充分、更智能、更精细的运用，赋能产业发展提效，具体落脚在数字产业化和产业数字化两个主要方向。产业数字化目前是数字经济发展的主导推动力，根据中国信通院，2021年产业数字化增加值（37.2万亿元）、占GDP比重（32.5%）和增长速度（17.4%）均快于数字产业化，体现出现阶段数据要素主要通过赋能传统产业的数字化转型升级，促进数字经济快速发展,从而推动宏观经济发展。根据《中国数据要素市场发展报告(2021-2022)》,以726家数字化转型上市公司为样本的调研数据显示，样本公司ROA显著高于上市公司近30年平均水平（2.27%），且数据要素应用水平高的企业ROA显著高于应用水平低的企业，数据要素对企业经营效益的提升发挥重要作用。

图2：我国数字经济内部结构（万亿元）

数据来源：中国信通院，广发证券发展研究中心

图3:数字产业化与产业数字化占GDP比重（%）和增速（%）

数据来源：中国信通院，广发证券发展研究中心

随着数据要素在数字经济发展中的重要性逐步凸显，政策层面的支持力度也不断加大，相关支持性政策相继出台，推进数据要素产业规范、健康发展。

（二）政策出台加速，政策重心由基础设施转向流通和使用

梳理政策层面对数据要素产业发展的态度，我们认为可以分为三个阶段：（1）第一阶段（2014-2019年）：国家“大数据”战略正式提出，数据成为国家基础战略性资源，大数据基础设施建设稳步推进；（2）第二阶段（2020-2021年）：数据资源正式被确立为第五大生产要素，战略地位稳固，逐步开始探索数据确权、数据交易等环节；（3）第三阶段（2022-至今）：数据要素相关政策高频出台，数据要素产权制度、流通和交易制度、收益分配制度等推进完善，数据要素市场加速规范化发展，数据生产、数据应用等环节的潜力得到进一步释放。

图4：数据要素政策发展阶段

数据来源：中国政府网，广发证券发展研究中心

复盘政策具体方向，22年来数据要素市场建设重视程度提升。2020年开始数据要素市场的提法开始出现,进入2022年后，关于数据要素市场建设的多项政策不断出台。2022年1月，国务院发布《“十四五”数字经济发展规划》，提出要加快数据要素市场化流通、创新数据要素开发机制，加快构建数据要素市场规则，到2025年初步建立数据要素市场体系。2022年12月，国务院发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，提出要建立合规高效的数据产权制度、数据要素流通和交易制度、数据要素收益分配制度、数据要素治理制度，为数据要素规范化发展提出指引，激活数据要素潜能。

23年来，国家层面从经济全局发展的高点出发，在多份文件中强调数字经济的重要性，进一步提升数据的战略地位。2023年2月，中共中央、国务院发布《数字中国建设整体布局规划》，强调要促进数字经济与实体经济深度融合，畅通数据资源大循环，构建国家数据管理体制机制，健全各级数据统筹管理机构。3月发布的《政府工作报告》进一步强调了数字经济的重要性，指出要加快完善数据基础制度体系。二十届二中全会通过的《党和国家机构改革方案》提出组建国家数据局，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使用，并再次强调数字经济、数据要素的战略意义，加速推动数字经济产业规范化发展和数据基础制度完善。数据要素及市场有望规范发展，数据要素潜力有望得到进一步释放。

表1：2022年起数据要素相关政策梳理

时间	部门	政策名称	政策内容
2022年1月6日	国务院	《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。完善公共数据开放共享机制。建立健全高效的公共数据共享协调机制，支持打造公共数据基础支撑平台，推进公共数据归集整合、有序流通和共享。建立健全数据流通交易规则。在保护个人隐私和确保数据安全的前提下，分级分类、分步有序推动部分领域数据流通应用。
2022年1月12日	国务院	《"十四五"数字经济发展规划》	要充分发挥数据要素作用、强化高质量数据要素供给，加快数据要素市场化流通，创新数据要素利用机制；加快构建数据要素市场规则，培育市场主体、完善治理体系，到2025年初步建立数据要素市场体系。
2022年4月10日	国务院	《关于加快建设全国统一大市场的意见》	加快培育数据要素市场，建立健全数据安全、权利保护、跨境传输管理、交易流通、开放共享、安全认证等基础制度和标准规范，深入开展数据资源调查，推动数据资源利用。以数据为关键要素，以推动数字技术与实体经济深度融合为主线，以协
2022年10月28日	国务院	《关于数字经济发展情况的报告》	同推进数字产业化和产业数字化，赋能传统产业转型升级为重点，以加强数字基础设施建设为基础，以完善数字经济治理体系为保障，不断做优做大我国数字经济。（1）建立保障权益、合规使用的数据产权制度：探索数据产权结构性
2022年12月29日	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》	分置制度、推进实施公共数据确权授权机制等；（2）建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度：完善数据全流程合规与监管规则体系、统筹构建规范高效的数据交易场所等；（3）建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度：健全数据要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬机制，更好发挥政府在数据要素收益分配中的引导调节作用; （4）建立安全可控、弹性包容的数据要素治理制度：创新政府数据治理机制、压实企业的数据治理责任、充分发挥社会力量多方参与的协同
2023年1月3日	工信部等十六部门	《关于促进数据安全产业发展的指导意见》	治理作用。把握数字化发展机遇，以全面提升数据安全产业供给能力为主线，促进各领域深度应用，发展数据安全服务，推动数据安全产业高质量发展，全面加强数据安全产业体系和能力，促进以数据为关键要素的数字经济健康快速发展。
2023年2月27日	中共中央、国务院	《数字中国建设整体布局规划》	到2025年，数字基础设施高效联通，数据资源规模和质量加快提升，数据要素价值有效释放。畅通数据资源大循环，构建国家数据管理体制机制，健全各级数据统筹管理机构。释放商业数据价值潜能，加快建立数据产权制度，开展数据资产计价研究，建立数据要素按价值贡献参与分配机制。
2023年3月5日	国务院	《政府工作报告》	进一步强调数字经济的重要性，重视数据基础制度的建设。指出数字经济持续健康发展，加快完善数据基础制度体系，“东数西算”工程全面实施。
2023年3月7日	二十届二中全会	《党和国家机构改革方案》	提出组建国家数据局，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利用，再次强调了数字经济、数据要素的重要战略意义，并将此前分散在各部门的相关职责整合。

数据来源：中国政府网，广发证券发展研究中心

总结来看，数据要素政策“纵向深入+横向拓宽”，聚焦数据要素市场的培育和发展。我们认为，国家针对数据要素产业的政策布局符合产业发展规律。一方面，政策重心在产业链内部从上游向下游转移，前期政策更多关注数据基础设施建设，在数字经济已具备良好发展基础后，将重心转向中下游的数据流通和应用环节，通过政策加强引导数据要素市场的规范化建设，纵向深入推进产业链向下游延伸。另一方面，数据产业对经济全局发展的重要性提升，数字中国战略将以数字产业为核心，统领协调各行业发展，设立数据局为产业自身发展和外部协作夯实基础，横向拓宽数据产业对经济发展的渗透领域和影响范围。

二、数据要素产业链：供需形成共振，驱动产业进入高速向上周期

（一）生产→流通→使用三大环节，产业链初步形成

数据要素市场各环节协同发展，潜在空间有望加速释放。根据国家工信安全中心数据，2020年我国数据要素市场规模达545亿元，同比增长45.33%；2021年同比增长49.54%至815亿元，预计2025年数据要素市场规模将增长至1749亿元，2022-2025年的CAGR达25%，整体将保持快速增长。细分环节看，2021年，产业链各环节健康增长，其中，数据生产环节的数据采集、数据存储、数据加工市场规模分别达45、180、160亿元，数据流通和分析环节的数据交易、数据分析、数据服务市场规模分别达120、175、85亿元，未来随着国家政策支持力度继续加大，数据要素市场各环节的潜在市场空间有望得到加速释放。

图5：中国数据要素市场规模（亿元）

数据来源：《中国数据要素市场发展报告（2021-2022）》，广发证券发展研究中心

图6：数据要素市场各环节规模（亿元）

数据来源：《中国数据要素市场发展报告（2021-2022）》，广发证券发展研究中心

2022年1月12日，国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》（后称《规划》），提出为充分发挥数据要素的作用，要（1）强化高质量数据要素供给；（2）加快数据要素市场化流通；（3）创新数据要素利用机制。基于《规划》的思路，数字要素产业链可划分为：数据要素生产环节、数据要素流通环节及数据要素使用环节。

产业链上下游参与者看，上游主要是数据生产方，提供政府数据、企业数据、个人数据等，中游由数据服务商和数据交易所组成，连接了下游包括政府、金融、医疗等不同行业的需求方。在产业链环节中，原始数据经过采集、整理、聚合、分析等一系列处理，成为可以被利用的数据资源（即数据要素）。数据资源经过登记确权，以及进一步分析处理后，成为可交易的数据产品。需求方企业在购买数据产品后深入挖掘并分析应用，充分发挥数据价值。数据在以上过程中实现了资源化、资产化及价值化的迭代。

图7：数据要素产业链

数据来源：拓尔思，广发证券发展研究中心（注：同一机构可以同时是数据生产方也是数据需求方）

（1）从生产环节来看，数据采集是数据要素生产的首要环节，采集的原始数据通过数据整理、聚合和分析，成为可利用的数据资源。根据数据类型可划分为政府（公共）数据、企业数据和个人数据采集，其中政府（公共）数据的供给规模最高。通常数据生产水平需要从数据供给规模和质量两个维度进行评估。

数据要素生产环节的产值规模提升需要量价提升共同驱动,数字经济建设推进+数商技术进步，带动数据供给规模和质量的提升。在大力发展数字经济的大背景下，数据要素对全产业的应用渗透有望加速提升，从而有效带动数据供给规模快速增长。数据生产环节参与数商的技术持续进步，则将有效促进数据质量提升，拉高数据产品的附加值。长期来看，我们预计数据生产相关服务的收费水平将呈现行业性提升态势。数据生产环节的量价提升，或将成为行业长期增长的核心驱动力。

（2）从流通环节来看，数据资源通过数据确权登记、定价、交易和交付，实现从生产方向需求方的转移。数据流通环节的核心参与主体是数据交易所，主要为数据产品提供登记确权服务，搭建交易场所，承担交易合规监管，以及部分数据相关增值服务等功能。除数据交易所外，数据交易服务商也为相关主体提供合规评估、资产评估、交易撮合、数据交付、争议仲裁、知识产权、数据安全等一系列服务。

数据要素流通环节产值增长核心驱动为流通数据量的增长，带动以交易所为中心的数商服务生态共同发展，数据安全要求之下我们预计交易会逐步向场内转移，进一步利好交易所。《数据二十条》指出要让高质量数据“活起来、动起来、用起来”，强调加快发展数据的流通交易。高质量数据供给增加，将有效满足下游数据需求，促进数据产品流传流通。同时，国家对数据安全的重视程度进一步提升，尤其是在政府（公共）数据占据主导的前提下，预计对数据流通交易的合规监管也将进一步加强，驱动数据交易更多往交易所场内转移，推动交易所数据交易量快速增长。另一方面，《数据二十条》提出交易所的职能应“所商分离”，交易所聚焦交易平台定位，而原先交易所承担的部分增值服务功能或将逐步剥离，交由相关数商，共建第三方服务生态，更好激发数商的建设积极性，实现以交易所为中心的数商服务生态健康发展。

（3）从数据产品使用环节看，下游应用场景有望广泛渗透，AI赋能下带来使用新范式。数据需求方涉及公共服务、影视娱乐、交通、医疗、金融、广告营销等众多领域。我们认为，数据的使用是数据真正发挥价值的阶段。在AI等技术加持下，数据要素产业链有望价值重塑，主要体现在高质量数据需求有望快速增长，并且数据使用的门槛也有所降低。一方面，随着AI进入大模型时代，大模型的涌现能力依赖于数据处理量和模型参数量的指数型增长，将显著提升上游数据需求。另一方面，AI大模型的训练和应用模式，可以实现对广泛下游数据使用细分场景的泛化，显著降低数据使用成本和门槛，更好渗透和赋能千行百业。

当前来看，下游应用对高质量数据的潜在需求和使用场景有待充分挖掘，AI等技术的迭代进步有望催生更多对高质量数据的需求，同时降低数据使用门槛，加速场景渗透。我们认为，数据使用的需求广泛，且在AI催化下仍有提升潜力，重点关注两类受益公司：一是具备数据服务输出能力，并融合AI技术，更好助力客户数据开发运用的数据服务提供商；二是拥抱和使用数据服务的下游应用厂商，数据使用效果有望在AI助力下进一步提升，并有效降低数据使用的门槛，进一步提升业务的数字化和智能化水平。

表2：数据需求主体及类型

需求主体	数据品种	核心数据类型列举
医药公司、医疗设备公司等	医疗数据	病历数据、就诊数据、药品流通
银行、小贷公司、互联网金融公司	金融数据	企业数据、个人数据、个体户数量
银行、小贷公司、互联网金融公司	企业数据	中小微企业数据、外资企业数据
能源企业	能源数据	石油、天然气等相关数据
车联网、汽车公司、汽车后市场	交通数据	停车场数据、车辆位置数据
供应链相关企业	商品数据	电子标签数据、商品物流数据
金融机构、汽车公司、消费品公司	消费数据	个人消费数据、个人征信数据
教育类机构	教育数据	学习轨迹数据、教育消费数据
政府相关部门	社会数据	社会管理、政府管理相关数据

识别风险，发现价值

其他（如科研机构等）	社交数据	社交相关数据
	政府数据	政府统计数据、政府审批数据
	电商数据	商品交易数据、商品流通数据

数据来源：《数据价值化与数据要素市场发展报告（2021年)》，广发证券发展研究中心

（二）数据生产环节：数据规模和附加值增长，驱动行业量价齐升

数据生产环节看，按数据所属的行业划分，数据产量的行业分布集中度高，数据生产规模有望受益于主要行业数据的进一步开放。根据《国家数据资源调查报告（2021）》，我国2021年数据产量6.6ZB，同比增加29.4%，其中个人数据产量为1.4ZB，各类行业机构产生数据5.2ZB。行业分布看，数据产量排名前五位的行业分别为政府、互联网、媒体、公众服务及专业服务、交通，前五大行业数据产量占全国行业机构数据总产量的65%。近年来政府公开的数据集质量不断提高，上海、北京、天津、广西开放的有效数据集总数超过1000个，各省份开放数据集动态更新平均比例达到20.59%。其余头部行业同样具备数据进一步开放的空间和动力：互联网平台间的“互联互通”趋势下，平台间数据的交互融合程度有望进一步提升；媒体融合平台的打造，将助力地方媒体整合资源，加速不同媒体平台间的信息互相开放融合。

图8：2021年前五大行业数据产量占比（%）

数据来源：华经产业研究院，广发证券发展研究中心

按生产/供给数据的形式划分，传媒互联网领域文学/论文、影视和图片等行业头部公司深耕多年，均积累种类丰富、数量众多且具备商业价值的数据资源。大规模优质网文、IP、图片、影视等数据库的开放，将成为下游数据使用的重要资源。随着下游应用场景的进一步丰富，对上游数据资源的需求提升，例如AI大模型需要大量良好数据资源进行模型训练，有望进一步释放数据资源的商业价值。从海外来看，目前已有公司对提供数据资源进行收费的案例，如4月18日Reddit宣布将对使用API调用其用户聊天数据收费，而此前Shutterstock已对其图片数据向OpenAl收费，推特也推出通过API使用推文数据收费的计划。我们认为数据收费将成为趋势，海外探索实践为国内产业发展提供有益借鉴。

表3：数据资源丰富的头部公司情况

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	平治信息	公司移动阅读业务聚合海量优质的文字和有声阅读内容，阅读内容丰富，涵盖网络文学、出版书籍、杂志、报纸、电台广播、曲艺杂谈、教育培训等内容，并推出相关影视、动漫、有声等关联产品，截至22H1已拥有各类优质文字阅读产品60,000 余本，签约作者原创作品37,000 余本。
影视	华策影视	公司拥有国内最大的影视原创版权库，2022年初，公司将佳韵社、橄榄、剧盟等版权业务整合为版权创业公司，已积累近3万集的版权资源、其中超过60%为永久版权。2021年初公司上线了正版影视素材库"华策元视界"，拥有合计约3万多个小时的版权素材，来自33部电影、34部网络大电影、248部电视剧，是国内最大的视频素材版权库。
	光线传媒	公司IP 资源储备丰富，IP以自主开发/孵化和外部合作/收购为主要方式，自有IP包括《盗墓笔记》、《三体》等知名大型IP，收购IP包括《大鱼海棠》（2013年投资彼岸天，股权占比30%）、《秦时明月》《斗罗大陆》（2015年投资玄机科技，股权占比5%）、《大圣归来》（2015年投资十月文化，股权占比20%）、《哪吒降世》（2015年投资可可豆动画，股权占比30%）、《姜子牙》（2016年投资中传合道，股权占比30%）等。
	上海电影	3月7日公司公告收购上影元文化51%的股权。上影元文化具有多个知名IP运营权，包括上影集团授权独占许可的《庐山恋》《三毛从军记》《阿Q正传》《巴山夜雨》《阙里人家》，普通许可的《渡江侦察记》《极地营救》《长恨歌》，以及上美影授权独占许可的《大闹天宫》《葫芦兄弟》《黑猫警长》《九色鹿》《天书奇谭》，普通许可的《中国奇谭》《没头脑和不高兴》《小蝌蚪找妈妈》等，大量IP资源有助于转化为"产品"和"体验"落地。
图片	视觉中国	公司拥有大量优质版权内容，在丰富性、全面性和独家性方面构建内容竞争优势，前提供4亿张图片、3000 万条视频和35 万首音乐资源库，拥有超过2/3的高水准独家或自有内容。公司通过收购或合作的方式建设全球创作者生态，收购知名图片库Corbis 资产（2016年）、全球领先的摄影师社区500px（2018年），与人民视觉、CCTV+等国内外300+专业机构紧密合作，并构建了领先的视觉内容版权确权及保护等全流程体系。
互联网	百度	百度的大数据主要包括两类：用户搜索表征的需求数据；爬虫获取的公共Web 数据。百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。百度通过百度数据开放平台开放了汽车、百度购物、百度金融、百度游戏等众多类目数据。
	腾讯	腾讯通过打造国内最大的社交平台，以及以此为基础建立的多元应用生态，拥有大量的用户关系数据和基于此产生的社交数据，以及在多个细分应用场景中的游戏、交易支付、视频等数据。
	阿里	阿里通过电商和电子支付等平台积累了丰富的交易数据和信用数据，这两种数据的应用场景广泛，相对更容易形成商业价值转化。此外，阿里通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据，如微博和高德。

数据来源：各公司财报，证券时报网，证星董秘互动，掌阅科技官网，阅文集团官网，三文娱，证星互动追踪，广发证券发展研究中心

细分来看，数据生产环节可分为数据采集、数据整理、数据聚合和数据分析等环节：

1.数据采集：为后续整理、聚合及分析环节打牢基础

采集方式看，数据采集可分为线下采集和线上采集。线下采集适用于采集主观数据，通过问卷调查、用户访谈、实地调研等方式进行人工采集，采集效率较低且采集成本较高，但对于深入研究个体行为数据较为合适。线上采集根据采集对象不同，又可分为开放数据、第三方平台数据、物理数据、APP数据等，针对数据类型采用不同的采集技术。

参与主体看，主要包括采集设备提供商和数据采集解决方案提供商。数据采集设备提供商为数据采集提供传感器、采集器等专用采集设备和智能设备，主要包括海康威视、大华股份、富士康等厂商。数据采集解决方案提供商通过人工采集服务、系统日志采集系统、网络数据采集系统等为客户提供解决方案，如拓尔思和易华录等厂商。例如，每日互动的开发者服务业务通过SDK采集用户数据后，为App开发者提供消息推送、用户运营和一键认证等服务，持续采集积累的海量动态用户数据，并通过App自有标签和个推标签融合后得到各产品用户画像，基于此为客户提供开发者服务。根据公司22年半年报，截至22H1，每日互动开发者服务SDK累计安装量突破900亿，其中智能loT设备SDK累计安装量已超2亿，开发者服务SDK日活跃独立设备数（去重）达到4亿。

2.数据整理：将原始数据转换为易使用、可操作信息

数据整理可大致分为数据清洗、标注、脱敏及标准化治理四个环节。我们认为，数据要素市场建设中，应重点关注数据脱敏脱密环节。数据整理中数据标注、清洗和标准化等环节，已具备良好的发展基础。随着数据安全重视程度的提升，数据脱敏或将更加受益。基于我国数据要素市场的建设构想，以数据隐私为首的数据安全问题受到充分重视。由于数据确权相关立法尚未明晰，做好数据的脱敏脱密工作，成为数据流通交易的必要条件，能够在部分场景率先实现流通。

相关厂商围绕数据脱敏脱密正积极做出技术尝试。每日互动推动发起建设温州数安港的大数据联合计算中心。其主要模式是，参与方将数据匿名化或去标识化，加密上传至中立安全计算区后（“中立国”），可在联合计算平台上完成数据的挖掘、加工和提取，计算结果经过严格审核和验证后输出，之后平台将销毁各方原始数据，从而在原数据未流转的前提下，实现数据价值的流转。一方面，大数据联合计算中心能为公司数据应用层的商业服务业务赋能，缓解品牌广告主等客户对数据安全合规风险的顾虑，保障业务继续顺利推进。另一方面，为数据要素流通的安全问题，提供全新的解决范式和思路，促成更多数据交易。

图9：大数据联合计算中心“中立国”模式

数据来源：每日互动个推官网，广发证券发展研究中心

3.数据聚合和数据分析：关注数据聚合上量带动数据中心IDC需求边际提升

数据聚合可再细分为数据传输、数据存储、数据集成汇聚等环节。我们认为，在数据规模增长的催化下，数据聚合和数据分析的市场规模有望进一步提升。数据中心（IDC）作为数据计算、存储和交换等集中管理的场所。随着数据分析业务增长，将带动IDC数据计算的需求。同时，数据存储也是数据聚合中的关键环节。因此，在数据聚合和数据分析需求的增长下，IDC有望边际受益。

浙数文化将IDC业务作为数据科技板块的核心，2016年开始就已布局IDC产业，目前已在杭州和北京建设数据中心，截至22年底已累计建成机柜数量超10000余组，杭州富阳数据中心运营良好，北京数据中心达到交付标准，杭州大江东数据中心进入筹建阶段，预计IDC业务对公司业绩的贡献度将进一步提升。世纪华通也将云数据业务作为四大业务板块之一，已在长三角和珠三角等地区投建多座大型数据中心。长三角地区，公司深度参与和投资“腾讯长三角人工智能先进计算中心”，已在22H1完成近万组机柜交付。珠三角地区，公司的深圳市数据中心项目22年开始动工，计划部署机柜达12000台，今年2月9日已正式封顶，预计今年4月完成首批交付。目前，公司已获得腾讯云、华为云等国内重要云厂商的订单。歌华有线基于自身掌握的核心大数据资源构建多媒体数据中心（IDC），为政府、金融企业等客户提供计算、存储、网络服务和增值服务等优质服务，主要优势在于按需定制的优质服务和丰富的服务经验，同时公司过去在奥运票务、重要政府和金融客户方面积累丰富服务经验，IDC服务质量得到有效保证。

图10：中国数据库市场规模（亿元）及同比增速（%）

数据来源：中投产业研究院，广发证券发展研究中心

图11：中国大数据分析市场规模(亿元）及增速（%）

数据来源：赛迪CCIDnet，广发证券发展研究中心

（三）数据流通环节：现阶段重点推进环节，强化数据交易所中心地位

数据流通环节可进一步细分为数据确权、数据定价、数据交易和数据交付等环节。参与主体来看，如前所述，交易所是数据确权的审批登记方和数据交易的平台搭建方，而第三方数商则参与剩下的数据定价、数据交付、以及数据确权和数据交易中的其他增值服务。

1.数据确权：数据流通基础环节，探索解决数据确权难题

针对数据权属问题，目前国内尚未形成明确法律规定，现有政策或文件对数据确权的表述呈现框架性和方向性（如《数据二十条》提出公共数据、企业数据和个人数据分类分级确权授权，探索数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权的产权分置制度，“数字中国”规划提出“加快建立数据产权制度”），但未有具体立法落地。事实上，数据确权问题影响和制约的不仅是数据流通环节，还包括数据资产入表。

《数据二十条》提出三权分置相对弱化“所有权”概念，鼓励各地积极试点。《数据二十条》中提出“探索数据产权结构性分置制度”，按数据生产、流通、使用过程中的各参与方所享有权利的不同，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，其中并未提到数据所有权概念。我们认为，“确权难”的本质原因在于信息主体和数据主体的不一致，导致数据所有权在信息主体和数据主体之间存在模糊，如果将确认数据的所有权规定作为数据流通的必要前提，反而可能制约了数据流通的发展。国家选择转换思路，淡化数据所有权，转而关注数据生产、流通和使用等数据产业链相关环节，将确权的范畴更多聚焦在持有权、加工使用权、经营权等与数据产业链相关性更高的权利，则更有利于推动数据流通的快速发展。《数据二十条》中提出的确权授权机制的建立，也进一步减少了数据流通的阻碍。

图12:分类分割分级确权原则

数据来源：中国信通院《数据价值化与数据要素市场发展报告（2021）》，广发证券发展研究中心

数据资产入表对所有权要求更高，企业资产负债率改善有利于提升融资水平。数据资产入表是指将数据作为企业的资产，确认进入企业的资产负债表中，因此确认数据所有权成为数据资产入表的充分必要条件。2022年12月，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》，拟规范企业数据资源相关会计处理，明确数据要素在企业资产中的价值确认。规定中明确将数据资源细分为“企业内部使用的数据资源”和“企业对外交易的数据资源”两类，其中企业内部使用的数据资源应当确认为无形资产，企业对外交易的数据资源应当确认为存货。数据资产入表将在企业财务报表中体现数据要素的真实价值与业务贡献，切实反映企业的数字竞争优势，改善数据市场供需主体企业资产水平。由于数据资产入表后将在现有基础上对企业资产端进行增厚，有效降低企业资产负债率，资产负债率作为目前银行等资金方重点关注的指标，数据资产入表将为相关企业融资提供更良好的基础。数据资产入表还有利于强化企业的数据资产意识，进一步提升对数据相关业务的重视程度，促进数据业务的更快发展。

目前，数据确权服务工作主要由国企搭建的平台承担。典型平台包括新华网旗下新华智云打造的数字资产中心，以及人民网旗下的人民数据确权流通平台和人民数保平台。

新华网持股新华智云打造数字资产中心，运用区块链技术提供数据确权服务。根据投资者互动平台，新华网通过持有新华智云39%股份，布局数据确权建设。新华智云作为首批取得网信办境内区块链信息服务备案的企业之一，基于区块链技术，提供版权确权、存证、维权等服务。

人民网旗下数据确权平台结合区块链技术，积极探索实践数据确权服务。人民网从2019年就开始积极研究和创新应用区块链技术，并将区块链技术运用于数据确权业务的探索中。2019年9月，以人民网的“人民链”技术为技术底座，人民网旗下人民数据启动人民数据资产服务平台，是行业内首个集数据合规性审核、数据确权出版、数据流通登记、数据资产服务于一体的国家级综合数据资产服务平台，也被视为国内首个数据确权平台。2021年，基于“人民链”开发的数据确权实践成果入选“工信部2021年大数据产业发展试点示范项目”。2022年，在“人民链”和“人民云”的底层技术共同支撑下，“人民数据资产服务平台”升级至“人民数据确权流通平台”。2023年3月，人民数据上线“人民链BaaS服务平台”（2.0版本），可快速接入区块链应用，运用区块链应用能力赋能数字存证、知识产权保护、数字产品、数字确权等应用场景。针对个人数据确权，2022年6月人民数据和世纪互联联合打造的我国首个个人信息保护与确权服务平台“人民数保”上线，通过将个人用户二次数据上链，确保身份数据、内容数据、行为数据的安全、可信和不可纂改，提供数据授权、认证、计费，实现个人数字身份和个人数字资产的全环节审核、授权、存证、确权、流转和二次开发的新型信息基础服务。

图13：人民数据资产服务平台确权流程

数据来源：人民数据资产服务平台官网，广发证券发展研究中心

2.数据定价：数据流通时的价值衡量阶段

我国已初步形成数据资产定价的基本模式，可分为数据评价和价值评估两个环节。数据评价主要是从数据的质量、成本和应用维度，衡量数据产品的价值。价值评估则是具体为数据产品定价的过程，主要方法包括成本法、收益法和市场法。

目前，国家发改委已与地方数据交易中心共研数据价格形成机制。4月10日，贵阳大数据交易所与国家发改委价格监测中心签署合作协议，共同开展数据价格形成机制的联合研究。此前，3月17日，发改委价监中心与上海数据交易所达成战略合作，研究方向包括数据要素价格形成和估值机制等。我们认为，数据要素定价是交易流通的重要环节，合理的定价机制将推动市场交易效率提升。发改委价监中心与各地交易所的密集合作，侧面反映国家对数据登记备案、定价、交付等全环节规范

识别风险，发现价值

监管的重视，在市场培育初期引导数据要素市场良性健康发展，预计交易所也将在定价过程中承担更重要职责。

图14:数据要素定价模式

数据来源：全国信标委大数据标准工作组《数据要素流通标准化白皮书（2022版）》，广发证券发展研究中心

3.数据交易：场内交易占比有望提升，推动交易所成交额增长

数据二十条提出，构建促进使用和流通、场内场外相结合的交易制度体系，规范引导场外交易，培育壮大场内交易。从目前各地政府出台的政策来看，进一步明确数据场内交易的具体要求，特别是要求公共数据进场交易成为主要共识。如广东4月4日发布《广东省数据流通交易管理办法（试行）》，其中明确进场交易清单，公共数据等应进场交易。我们认为，在公共数据的引领下，数据场内交易占比的提升是明确的发展趋势，数据交易所的业务发展有望迎来加速。

4.数据交付：灵活交付为主，交付形式较为多元

根据《中国数据要素市场发展报告（2021-2022）》，目前我国交易所或交易中心的交易/交付形式主要可分为“场内交易、灵活交付”和“场内备案，灵活交付”两类。（1）场内交易、灵活交付：数据买卖双方在数据交易所达成交易合约，交易所提供交易凭证，但对交付过程不做时空限制，允许双方协商。国内典型为上海数据交易所。（2）场内备案，灵活交付：数据交易所开展多种形式的数据产品上架、登记、备案、交易，支持场内交易交付+场外交付后登记备案。国内典型为北京国际大数据交易所。

5.数据交易所为中心，推动第三方数商生态建设

《数据二十条》明确提出要建立数据交易场所与数据商相分离的市场运行机制。其中，数据交易所定位为公益性机构，由政府事业单位或者国资企业承担相关职能，突出交易过程的公共属性和金融平台属性，侧重交易的公平与安全，通过自律管理，实现标准化数据产品的交易撮合、价格生成、清结算等核心交易环节和功能。现阶段，国内数据交易所主要的商业模式，大致包括佣金、会员制和增值服务三类：

(1)佣金模式：即对每一笔交易收取固定比例的交易手续费。其优势在于简单易行，操作门槛低，劣势在于过高的佣金比例会抑制场内交易主体的积极性与交易需求，从而转向场外交易。佣金制的典型代表为早期的贵阳大数据交易所，其在成立之初对每一笔交易收取10%的佣金，但随着实践探索，贵阳数交所于2016年4月宣布取消交易佣金制，改为增值式交易服务模式。

（2）会员制模式：即对在场内交易的数据交易主体与服务商收取会员费。会员制模式有利于推进企业之间的长期数据合作，交易安全性和交易质量更容易获得保障。代表为华东江苏大数据交易中心，目前对其拥有的6000多家会员收取年费，实现平台盈利。

（3）增值式交易服务模式：增值服务制下，数据交易平台已跳出“中间人”的身份，部分承担了数据清洗、数据标识、数据挖掘、数据融合处理等数据服务商的职能和角色。当前大部分数据交易平台都提供相应的数据增值服务模式，且占据一定的营收比例。以上海数据交易所为例，需方数商采用一次性收费方式收取9980元会员费，第三方数商每年缴纳19980元的年费，供方数商需缴纳交易额的2.5%作为数据产品交易服务费。

表4：上海数据交易所收费标准

收费类型	收费对象	收费标准
数商服务费	需方数商	采用一次性收费方式：9980元
数商服务费	第三方数商	19980元/年
数据产品交易服务费	供方数商	交易额的2.5%

数据来源：上海数据交易所官网，广发证券发展研究中心

我们认为，在《数据二十条》对数据交易所提出“所商分离”的明确定位后，数据流通环节会逐步形成以数据交易所为中心，第三方数商协同发展的数据流通生态圈，运营模式可参考目前证券交易所和券商的关系和职责，即数据交易所将现有承担的部分数商职能逐渐剥离，回归交易平台的核心定位，以搭建交易平台、构建交易基础设施、审批登记、合规监管等为主要职能，而第三方数商更多参与并承担相应数据流通服务职能，共享数据流通发展红利。

从产业链视角，我们认为数据交易所将是数据流通环节的核心受益方。一方面，在政策支持+产业发展的双重推动下，市场流通交易的数据量将加速提升。另一方面，基于对数据安全和监管的要求，数据交易将更多往场内转移。两者叠加推动

下，交易所内数据交易量将得到进一步提升，交易所业务发展将得到更好发展。

从数据交易所内部视角，关注浙数文化旗下浙江大数据交易中心等主要数据交易所发展。浙江大数据交易中心成立于2016年5月，目前主要提供数据流通服务及配套数据增值服务，以金融科技、营销和公共治理为核心应用场景。股权结构看，浙数文化、安恒信息参股比例分别为48.2%、46.8%。随着国家对数据交易安全的重视程度提升，交易所作为数据流通的关键场所，履行数据交易监管等重要职能，预计未来国资持股比例仍将进一步提升。

图15：浙江大数据交易中心股权结构

数据来源：爱企查，广发证券发展研究中心
注：截至2023年4月14日。

我们认为，浙江大数据交易所的核心优势可总结为牌照优势、地域经济优势、数据结构优势和业务先发优势。

（1）牌照优势：交易所牌照资源预计收紧，权益类交易场所批复权已从省级收回国家。《数据二十条》指出，要“加强数据交易场所体系设计，统筹优化数据交易场所的规划布局，严控交易场所数量”。浙江大数据交易所是目前浙江省唯一一家持牌数据交易所，虽然浙江省内存在其他中小交易中心，但在国家政策大方向要求下预计不会再新发牌照，浙江大数据交易中心在浙江数据交易的核心地位稳固，未来将以浙数所为中心发挥其主要作用。

（2）地域经济优势：浙江数据产业链建设和数据开放程度全国领先。一方面，浙江省数据基础设施和数商体系建设成熟。根据《浙江省数字经济发展白皮书（2022年）》，2021年浙江省数字经济增加值达3.57万亿元，居全国第四，较“十三五”初期实现翻番；占全省GDP比重达48.6%，居全国各省（区）第一；在企业数量层面，据上奇产业通统计，浙江全省数字经济产业领域共有企业14.6万家，占全国总量的7.4%，位居全国第二；在企业规模层面，浙江省共有数字经济产业领域上市企业240家、高成长类企业691家，数量占比均超过全国的12%。另一方面，浙江省公共数据共享开放比例全国领先。2022年3月《浙江省公共数据条例》施行，这

识别风险，发现价值

是全国首部公共数据领域的地方性法规。浙江积极推动公共数据的共享开放，截至2023年3月，浙江省数据开放平台目前已开放26,387个数据集（含12,998个API接口），145,769项数据项，109.95亿条数据。截至22年2月底，浙江公共数据共享比例达90%，开放比例为20%（共享指公共部门内部之间，开放指面向群众、企业等第三方），位列评估政府数据开放水平的“2021年度中国开放数林指数”第一名。我们认为，浙江政府对公共数据开放的积极推进有助于丰富数据供给规模，浙江数据产业链建设全国领先，则将为从数据生产、流通到应用的全产业链提供更好支持，这都为浙江大数据交易中心的未来发展奠定良好基础。此外，浙数文化数字科技板块的IDC（富春云）和城市大脑等业务也将受益于浙江数字经济的快速发展，业务进展有望提速。

（3）数据结构优势：省市县多层次统分结合数据结构体系，形成数据结构差异化。相较于上海数据交易所和北京国际大数据交易所等依托于直辖市建设的交易所，浙江大数据交易所具备省市县多级多层次的数据结构体系，构建“1+N”统分结合的数据交易服务体系：“1”是指以浙数所作为全省统一数据交易服务平台，“N”是指围绕浙数所建设多个地方行业特色专区，如温州公共数据专区、气象专区和数据国际交易服务专区等，还在筹备的专区包括产业专区、绿碳专区和商贸流通专区等。我们认为，浙数所的数据结构独特性将为全国数据交易所的建设提供丰富经验，同时统分结构下不同层次的数据交互融合也能进一步增加数据交易价值，提升更多市场参与者的数据交易意愿和需求。

（4）业务先发优势：浙数所建成发展多年，业务发展居国内前列。2021年，浙江大数据交易中心平台数据交易累计2亿余次，交易额全年超7000万元。根据浙数文化财报，截至22H1，交易中心累计会员数已达270家。

对比来看，上海数据交易所2021年11月25日揭牌运营，定位国家数据交易所进行建设，2023年1月3日转入正式运营。试运行期间在制度体系、系统支持、交易服务等方面均已取得阶段性成果，2022全年数据产品累计挂牌数超800个，数据产品交易额超1亿元，与800余家数商成功对接，签约数商企业超500家，上数所预计2023年场内交易额有望突破10亿元。

图16：上海数据交易所运营成果

数据来源：上海数据交易所官网，广发证券发展研究中心

贵阳大数据交易所2015年4月正式挂牌运营，经历了较长时间运营，逐步摸索出更切实可行的运营模式。截至2022年末，贵阳大数据交易所已累计入驻数据商402家，其中省内数据商202家，省外数据商200家。已累计上架产品607个，其中数据产品和服务438个，占比72.1%，算法工具125个，占比20.5%，算力资源44个，占比7.2%。已累计撮合交易136笔，交易金额3.59亿元。其中，数据产品和服务交易59笔，金额6221.37万元，算法工具交易6笔，金额888.79万元，算力资源交易71笔，金额2.88亿元。省内交易129笔，金额3.37亿元，省外交易7笔，金额2197.68万。已上架109个政务数据产品，其中云上贵州公司上架23个，政府数据开放专区内上架86个，产生交易额331.48万元。

图17：贵阳大数据交易所运营成果（截至2022年末）

数据来源：多彩贵州网，广发证券发展研究中心

多地积极探索推进数据流通交易建设，数据流通交易环节有望取得突破。4月4日，《广东省数据流通交易管理办法（试行）》（下称《办法》）发布并公开征求意见，聚焦数据流通交易环节。我们重点关注以下方面：（1）进场交易清单：明确规定数据产品/服务的进场交易清单（公共数据等应进场交易）。（2）数据交易所：公共属性+公益定位，突出数据交易基础服务功能，制定数据交易规则。（3）数据经纪人：由省政务服务数据管理局认定，提供数据开放、共享、增值服务、撮合等业务，包括技术赋能型（不拥有数据，提供技术赋能）、数据赋能型（自身数据和供方数据融合）、受托行权型（不拥有数据，代行数据权利）。（4）数据权益保护：数据生产方享有财产权益，数据使用方应获财产权益者的同意并支付费用，公共数据的加工、开发和利用方所获财产权益受法律保护。

我们认为，《办法》主要有两大亮点：（1）明确数据交易规范和相关方职责，建设数据交易所为核心的数据交易生态。数据进场交易清单有望推动交易所场内交易量加速提升，数据交易所公益性基础服务平台定位为其商业模式发展指明方向，经纪人制度作为广东首创，有望优化数据交易流通效率，交易所+经纪人的数据流通交易生态探索有望逐步落地。（2）探索有益先行方案解决数据权属问题。明确数据生产方和使用方对应权益，符合“数据二十条”三权分置原则，积极探索解决数据确权思路，激活数据流通交易积极性。

（四）数据使用环节：AI结合数据服务能力输出，赋能数据使用新范式

数据的使用是数据要素真正发挥价值的重要环节。我们认为，数据的使用和数据生产和流通相辅相成、互相促进：一方面，数据的生产和流通，为数据需求方对数据的下一步更深入使用做好铺垫；另一方面，数据需求方的数据使用，将形成结构更加丰富、信息密度更大的新增数据，为数据生产和流通又提供了原始的数据素材，同时数据使用过程中产生新的问题，进而催生新的数据生产和流通需求。此外，数据使用也能为生产和流通提供使用反馈，帮助生产和流通环节的优化和改进。因此，数据使用既是数据生产和流通的最终落地应用环节，也是生产和流通的效果评估、需求反哺和数据再生产的协同共生环节。

AI推动高质量数据需求提升，降低数据使用门槛，并提升数据使用的效果。实现人工智能的技术支撑之一，就是处理数据方法的变革（如当前AI大模型的数据处理量、参数量大幅提升）。随着AI技术的持续渗透，AI大模型的训练和实践均对数据规模和质量提出更高要求，有望带动数据要素产业链整体需求的提升。同时，ChatGPTAPI的发布、New Bing接入GPT4、微软 365 Copilot融合GPT4、

ChatGPTplugins第三方插件的开放等密集事件，凸显大语言模型在用户交互方面的效果提升，显著降低用户的使用难度，有望进一步降低数据使用门槛。数据使用服务功能和AI紧密集成和融合，通过数据服务商向下游行业输出，原有数据功能更新升级，使用效果、服务能力和用户体验有望提升。

建议关注AI赋能下，业务和业绩发生边际变化的两类公司：（1）一是已具备较强的数据服务输出能力，有望在融合AI后，强化服务能力和用户体验，巩固和加强业务优势的公司，如百度、阿里、腾讯等头部互联网公司，均已自研布局AI大模型，结合已有云服务对外输出；以及每日互动等第三方数据服务商，探索核心服务能力在AI加持下的进展和突破。（2）二是公司AI赋能下使用数据，实现收入增厚或降本增效的下游数据需求方，如AI+游戏（数据挖掘、智能投放等生产力辅助工具）、AI+营销（用户数据分析实现精准营销）、以及AI+教育（教学数据智能诊断分析等）等典型应用领域。

1.数据服务商：AI集成下提升服务效果，降低使用门槛

数据服务商具备AI技术的承载和输出能力，承担AI助力数据使用的“卖铲人”角色。百度文心一言是百度在AI长期技术研发的体现，是百度推动“AI+云”有机融合、相互赋能的的成果之一。以文心一言为例，其对外服务的窗口是百度智能云，其底层基座支撑则是百度自研的芯片昆仑芯，以及AI中台百度飞桨深度学习平台，共同构成了百度国内首个全栈自研AI基础设施“百度AI大底座”。通过对算力-框架-模型-应用的封装，实现端到端智能化闭环，既有效提升百度智能云的服务能力和服务质量（包括数据使用相关服务），也大幅降低AI技术的使用门槛，提升下游客户的开发效率并节约客户开发成本。在智能算力的布局上，百度通过建设智算中心和昆仑芯，为下游客户输出高性能算力支撑。我们认为，百度将AI技术集成封装进百度AI大底座中，提供层次丰富且随用随取的AI研发运营一体化（MLOps）能力，助力企业在数据使用等多元场景实现降本增效。在百度AI大底座的赋能下，企业资源利用率提升至70%，开发效率提升100%。

图 18：百度AI大底座提供智能化闭环服务体系

数据来源：百度智能云，广发证券发展研究中心

阿里和腾讯等大厂均在AI领域深度参与和布局，共同推动高质量数据使用。阿里方面，4月11日的2023阿里云峰会上推出类ChatGPT的大语言模型“通义千问”及其应用规划。而阿里在AI大模型方面早已有深厚的研发积累和应用实践，2022年9月发布“通义”大模型系列，搭建了统一底座-通用模型-行业模型的层次化AI基础设施服务体系，成为国内首个AI统一底座，其包含的M6-OFA模型可同时处理多项单模态和跨模态任务。智能算力方面，2022年8月阿里推出智能计算解决方案平台“飞天智算平台”，计算资源利用率、AI训练效率和AI推理效率的提高幅度在3倍+/11倍+/6倍+。“通义”大模型的服务场景已超过200+，应用效果的提升幅度在2%-10%，我们认为数据使用将构成“通义”大模型重要的应用领域，并将在“通义”大模型助力下实现更好的使用效果。

图19:阿里通义大模型

数据来源：福布斯中国，阿里巴巴达摩院，广发证券发展研究中心

腾讯方面，2022年4月腾讯首次披露混元AI大模型，覆盖自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和多模态等基础模型以及行业模型，并不断推进文本生成、文生图等AIGC领域的迭代升级。AI技术已对腾讯内部业务实现赋能，如AI有效提高腾讯的广告、游戏、短视频和云等业务效率，同时有望在未来为市场提供大模型能力。

其他数据服务商将自身服务能力与AI有机结合后输出，提升服务效率和服务质量。每日互动的数据治理层（M层）和数据应用层（P层）能够为客户提供从数据治理平台搭建到具体数据分析应用服务。

（1）数据治理层面，公司将原本对内服务的数据中台“每日治数平台”数据智能操作系统（DiOS）转为对外输出服务，客户可将自己的数据放到数据中台上，进行数据清洗、加工和分析等数据治理活动，每日治数平台提供相关治理能力的支撑。

（2）数据应用层面，由商业服务和公共服务两块组成。商业服务主要包括品牌服务、增长服务和增能服务等业务，其中品牌服务的客户主要为品牌广告主、4A公司及媒体平台等，每日互动为其分析识别目标客户，帮助客户实现精准投放（第三方DMP服务）；增长服务主要针对App开发者，每日互动根据对用户使用情况的分析，为客户提供相应的用户拉新、促活、留存、拉回、变现等针对性服务；增能服务主要为互联网媒体平台的联盟流量增强用户画像，提升媒体平台广告转化率。公共服务则主要面对政法类客户以及非政法类的城市数字治理服务等，其中政法类客户主要为其提供SaaS类产品，而数字城市则为城市规划、智慧文旅、公共管理等领域提供全面数据解决方案。

AI与自身业务的结合方面，根据公司投资者关系平台，公司自身业务开展都会使用AI相关技术，特别是数据治理层面，例如深度学习、神经网络等，同时AI技术的持续进步也推动公司业务场景的技术战略迭代。公司通过投资并购元凡视觉布局视觉智能领域，AI技术的深入演进或将提升其图片美化和视频剪辑等核心智能视觉解决方案的质量。

图 20：每日互动数据业务结构

数据来源：每日互动，广发证券发展研究中心
识别风险，发现价值
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众多数据使用下游行业中，优选边际效应明显的场景，即AI赋能数据使用实现边际收入增厚和降本增效。传媒板块中，我们建议关注游戏、营销和教育等典型场景。

（1）游戏：AI通过对游戏用户数据进行深度挖掘和学习后，归纳总结出不同用户和游戏间的相关关系，运用于在游戏研发（AIGC针对不同用户偏好生成千人千面的游戏内容）和游戏发行（AI结合不同游戏特点和目标玩家群体，协助精细化运营，实现游戏个性化营销）全生命周期，并提升玩家游戏体验。

(2)营销：AI主要从用户洞察和广告投放等维度结合数据进行分析，提升营销效果。用户洞察方面，AI支持下能够对更广泛的多维度数据进行分类和处理，并实现对用户行为和习惯的高频跟踪，因而可以更好实现目标用户的精准定位和长期运营，并有效降低投放成本。广告投放方面，在用户互联网内容消费平台愈发多元的背景下，通过AI对大量互联网用户数据进行分析和学习后，可得到最适合广告主的投放平台和投放方式。

（3）教育：基于AI对教学数据的全面分析，有望实现对教学质量的全程把控以及教学策略的动态调整，实现对不同学生的因材施教，助力学生学习效果的提升。

三、投资建议

我们从传媒互联网领域相关公司中，推荐参与布局数据要素产业链建设并受益于数据要素市场发展的核心标的。从数据要素产业链视角，我们从数据生产、数据流通以及数据使用环节进行详细拆解。

数据生产环节：建议关注数据技术领先、壁垒稳固、数据产品和服务应用场景丰富的数据厂商，数据规模增长拉动需求的IDC厂商，以及具备丰富数据供给资源的公司。建议关注数据服务提供方每日互动（为客户提供数据积累+数据治理+数据应用的全链路数据服务生态，输出高质量数据资源和数据处理分析能力，同时推动发起温州数安港大数据联合计算中心，运用联合计算模式有效加强数据安全，推动数据价值高效流通）。同时建议关注浙数文化（IDC作为数字科技板块核心业务，累计建成机柜数量超10000余组，IDC业务对公司业绩的贡献度将进一步提升）、世纪华通（已在长三角和珠三角等地区投建多座大型数据中心，获得腾讯云、华为云订单）、以及歌华有线（构建自有多媒体数据中心IDC，为政府、金融企业等客户提供计算、存储、网络服务和增值服务等优质服务）。此外，数据资产供给丰富的公司也将受益于下游应用场景进一步丰富带来的需求边际提升，带来数据资产价值的潜在重估机会，建议关注文学/论文语料数据（中文在线、果麦文化、掌阅科技、阅文集团、平治信息、中原传媒、中国科传等）；影视综艺IP版权（华策影视、光线传媒、捷成股份、新媒股份等）；图片数据（视觉中国等）；以及游戏内容积累丰富的厂商。

数据流通环节：建议关注数据流通的核心交易平台方数据交易中心，以及数据确权的核心平台服务方。建议关注浙数文化（浙江大数据交易中心第一大股东，具备牌照优势、地域经济优势、数据结构优势和业务先发优势四大优势，未来以交易平台为核心职能，专注于平台基础设施建设，聚焦流通交易中间服务，并与第三方数商共建数据流通服务生态）中原传媒（持有郑州数据交易中心有限公司10%的股份）、华扬联众（持有上海数据交易中心有限公司6%的股份，并受邀成为首批数商合作伙伴）、东华软件（持有武汉华中大数据交易公司19.64%股份）等。以及新华网（持有新华智云39%股权，数字资产中心提供数据确权服务）、人民网（人民网旗下人民数据资产服务平台、个人信息保护与确权服务平台“人民数保”等，背靠央企背景优势，在国内率先积极探索实践数据确权服务）。

表5：持股交易所/交易中心的上市公司（部分）

公司	股票代码	持股交易所/交易中心	持股比例（%）
浙数文化	600633.SH	浙江大数据交易中心	48.20%
中原传媒	000719.SZ	郑州数据交易中心	10.00%
华扬联众	603825.SH	上海数据交易中心	6.00%
东华软件	002065.SZ	华中大数据交易所	19.64%

数据来源：深交所互动易，上证e互动，广发证券发展研究中心

数据使用环节：建议关注AI赋能下服务能力提升的互联网云服务商和其他数据服务商，以及AI推动业务边际效应明显的下游数据使用方。建议关注百度（百度智能云提供全栈自研AI大底座，通过算力-框架-模型-应用的闭环体系，助力企业数据使用等多元业务场景降本增效）、阿里（通义大模型构建AI统一底座，数据使用场景将构成“通义”大模型重要应用领域，实现更好效果）、腾讯（混元AI大模型对内提升效率，有望对外输出大模型能力），以及每日互动（数据治理层和数据应用层提供数据治理平台搭建以及具体数据分析应用服务，数据治理等公司各业务已运用AI技术提升服务效果）。下游数据使用方面，建议关注游戏（三七互娱、吉比特、恺英网络、宝通科技、盛天网络、神州泰岳、巨人网络、完美世界、汤姆猫、紫天科技等）、营销（蓝色光标、易点天下、三人行、元隆雅图等）以及教育（视源股份、鸿合科技、佳发教育等）。

四、风险提示

（一）数据要素基础制度推进不及预期

数据要素基础制度建设是保障数据要素市场健康发展的基础，在相关制度的引导和规范下，数据要素市场培育和建设进度将提质增速。但我国数据要素制度建设尚处于起步初期，相关制度建设有待完善，制度建设进度和节奏可能不及预期，则可能对数据要素市场整体发展产生一定制约。

（二）数字经济应用发展不及预期

数字经济蓬勃发展催化下游应用生态快速成长，成为数据产业链重要需求方。但随着数字经济规模的不断提升，其与宏观经济的相关性也会逐渐增强，宏观经济的表现将影响数字经济的应用需求，对数据生产和流通环节产生负面影响。

（三）数据要素确权问题

数据要素确权的不确定性是数据流通环节长期存在的问题，仍需要国家立法层面推动进行解决。但是由于数据确权的复杂性，以及缺乏借鉴等因素，数据确权相关立法和制度的落地或将慢于预期，对数据流通参与者的积极性和参与度造成负面作用。

广发传媒行业研究小组

久实：首席分析师，北京大学经济学硕士，2017年3月加入广发证券，2011-2017年2月，供职于中银国际证券。

叶敏婷：资深分析师，西安交通大学工业工程硕士、管理学学士，2018年加入广发证券发展研究中心。

徐呈隽：资深分析师，复旦大学世界经济学硕士、浙江大学经济学学士，2019年加入广发证券发展研究中心。

周喆：高级研究员，香港理工大学金融硕士，2021年加入广发证券发展研究中心。

卢丝雨：高级研究员，硕士，毕业于上海交通大学，2021年加入广发证券发展研究中心。

张丰淇：研究员，硕士，毕业于伦敦政治经济学院，2022年加入广发证券发展研究中心。

毛玥：研究员，上海交通大学管理学硕士，2022年加入广发证券发展研究中心。

广发证券—行业投资评级说明

买入：预期未来12个月内，股价表现强于大盘10%以上。

持有：预期未来12个月内，股价相对大盘的变动幅度介于-10%～+10%。

卖出: 预期未来12个月内，股价表现弱于大盘10%以上。

广发证券—公司投资评级说明

买入：预期未来12个月内，股价表现强于大盘15%以上。

增持: 预期未来12个月内，股价表现强于大盘5%-15%。

持有：预期未来12个月内，股价相对大盘的变动幅度介于-5%～+5%。

卖出: 预期未来12个月内，股价表现弱于大盘5%以上。

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	广州市天河区马场路	深圳市福田区益田路	北京市西城区月坛北	上海市浦东新区南泉	香港德辅道中189号
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邮政编码	510627	518026	100045	200120	楼

法律主体声明

本报告由广发证券股份有限公司或其关联机构制作，广发证券股份有限公司及其关联机构以下统称为“广发证券”。本报告的分销依据不同国家、地区的法律、法规和监管要求由广发证券于该国家或地区的具有相关合法合规经营资质的子公司/经营机构完成。

广发证券股份有限公司具备中国证监会批复的证券投资咨询业务资格，接受中国证监会监管，负责本报告于中国（港澳台地区除外）的分销。

广发证券（香港）经纪有限公司具备香港证监会批复的就证券提供意见（4号牌照）的牌照，接受香港证监会监管，负责本报告于中国香港地区的分销。

本报告署名研究人员所持中国证券业协会注册分析师资质信息和香港证监会批复的牌照信息已于署名研究人员姓名处披露。

重要声明

广发证券股份有限公司及其关联机构可能与本报告中提及的公司寻求或正在建立业务关系，因此，投资者应当考虑广发证券股份有限公司及其关联机构因可能存在的潜在利益冲突而对本报告的独立性产生影响。投资者不应仅依据本报告内容作出任何投资决策。投资者应自主作出投资决策并自行承担投资风险，任何形式的分享证券投资收益或者分担证券投资损失的书面或者口头承诺均为无效。

本报告署名研究人员、联系人（以下均简称“研究人员”）针对本报告中相关公司或证券的研究分析内容，在此声明：（1）本报告的全部分析结论、研究观点均精确反映研究人员于本报告发出当日的关于相关公司或证券的所有个人观点，并不代表广发证券的立场；（2）研究人员的部分或全部的报酬无论在过去、现在还是将来均不会与本报告所述特定分析结论、研究观点具有直接或间接的联系。

研究人员制作本报告的报酬标准依据研究质量、客户评价、工作量等多种因素确定，其影响因素亦包括广发证券的整体经营收入，该等经营收入部分来源于广发证券的投资银行类业务。

本报告仅面向经广发证券授权使用的客户/特定合作机构发送，不对外公开发布，只有接收人才可以使用，且对于接收人而言具有保密义务。广发证券并不因相关人员通过其他途径收到或阅读本报告而视其为广发证券的客户。在特定国家或地区传播或者发布本报告可能违反当地法律，广发证券并未采取任何行动以允许于该等国家或地区传播或者分销本报告。

本报告所提及证券可能不被允许在某些国家或地区内出售。请注意，投资涉及风险，证券价格可能会波动，因此投资回报可能会有所变化，过去的业绩并不保证未来的表现。本报告的内容、观点或建议并未考虑任何个别客户的具体投资目标、财务状况和特殊需求，不应被视为对特定客户关于特定证券或金融工具的投资建议。本报告发送给某客户是基于该客户被认为有能力独立评估投资风险、独立行使投资决策并独立承担相应风险。

本报告所载资料的来源及观点的出处皆被广发证券认为可靠，但广发证券不对其准确性、完整性做出任何保证。报告内容仅供参考，报告中的信息或所表达观点不构成所涉证券买卖的出价或询价。广发证券不对因使用本报告的内容而引致的损失承担任何责任，除非法律法规有明确规定。客户不应以本报告取代其独立判断或仅根据本报告做出决策，如有需要，应先咨询专业意见。

广发证券可发出其它与本报告所载信息不一致及有不同结论的报告。本报告反映研究人员的不同观点、见解及分析方法，并不代表广发证券的立场。广发证券的销售人员、交易员或其他专业人士可能以书面或口头形式，向其客户或自营交易部门提供与本报告观点相反的市场评论或交易策略，广发证券的自营交易部门亦可能会有与本报告观点不一致，甚至相反的投资策略。报告所载资料、意见及推测仅反映研究人员于发出本报告当日的判断，可随时更改且无需另行通告。广发证券或其证券研究报告业务的相关董事、高级职员、分析师和员工可能拥有本报告所提及证券的权益。在阅读本报告时，收件人应了解相关的权益披露（若有）。

本研究报告可能包括和/或描述/呈列期货合约价格的事实历史信息（“信息”）。请注意此信息仅供用作组成我们的研究方法/分析中的部分论点/依据/证据，以支持我们对所述相关行业/公司的观点的结论。在任何情况下，它并不（明示或暗示）与香港证监会第5类受规管活动（就期货合约提供意见）有关联或构成此活动。

权益披露

(1)广发证券（香港）跟本研究报告所述公司在过去12个月内并没有任何投资银行业务的关系。

版权声明

未经广发证券事先书面许可，任何机构或个人不得以任何形式翻版、复制、刊登、转载和引用，否则由此造成的一切不良后果及法律责任由私自翻版、复制、刊登、转载和引用者承担。

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股票简称	股票代码	货币	最新	最近	评级	合理价值	EPS（元）		PE (x)		EV/EBITDA（x）		ROE(%)
			收盘价	报告日期		（元/股）	2023E 2024E	2023E	2024E	2023E	2024E	2023E	2024E
光线传媒	300251.SZ	人民币	10.46	2022/11/1	买入	9.97	0.33 0.39	31.70	26.82	21.70	17.63	9.60	10.10
芒果超媒	300413.SZ	人民币	32.64	2023/2/28	买入	37.27	1.36 1.67	24.00	19.54	6.09	5.46	13.40	16.30
新媒股份	300770.SZ	人民币	48.23	2022/10/28	买入	45.23	3.29 3.45	14.66	13.98	3.99	2.86	17.40	15.40
蓝色光标	300058.SZ	人民币	10.23	2023/4/20	买入	11.17	0.28 0.36	36.54	28.42	17.33	13.88	8.60	10.00
完美世界	002624.SZ	人民币	20.68	2023/4/9	买入	20.85 0.83	0.97	24.92	21.32	19.19	16.54	15.10	15.00
吉比特	603444.SH	人民币	534.17	2023/3/31	买入	516.14	20.65 23.16	23.09	23.09	13.20	11.06	27.20	28.30
三七互娱	002555.SZ	人民币	26.92	2022/10/31	买入	25.96	1.51 1.71	17.83	15.74	6.15	4.75	19.60	18.10
分众传媒	002027.SZ	人民币	6.34	2022/11/29	买入	6.89	0.27 0.41	23.48	15.46	16.05	9.96	17.10	21.60
天下秀	600556.SH	人民币	7.79	2022/10/31	买入	7.03	0.23 0.31	33.87	25.13	18.72	13.54	9.80	11.50
兆讯传媒	301102.SZ	人民币	34.77	2022/10/25	买入	37.49	1.87 2.39	18.59	14.55	4.05	2.68	10.90	12.20
视觉中国	000681.SZ	人民币	17.95	2022/4/29	买入	14.26	0.39 0.47	46.03	38.19	19.06	15.13	7.40	8.40
博纳影业	001330.SZ	人民币	10.70	2022/12/4	买入	15.34	0.44 0.57	24.32	18.77	10.56	9.36	8.10	9.70
华策影视	300133.SZ	人民币	9.09	2023/4/2	买入	9.89	0.28 0.33	32.46	27.55	16.55	13.71	7.30	8.00
新经典	603096.SH	人民币	23.90	2022/10/30	买入	23.40	1.38 1.62	17.32	14.75	5.04	3.68	10.10	10.60
中南传媒	601098.SH	人民币	12.43	2022/10/28	买入	12.23	1.02 1.10	12.19	11.30	1.18	0.11	11.00	10.60
中信出版	300788.SZ	人民币	38.25	2022/10/25	买入	23.54	1.38 1.56	27.72	24.52	3.86	2.79	11.00	11.00
中国科传	601858.SH	人民币	33.27	2022/10/30	买入	9.32	0.67 0.71	49.66	46.86	4.85	3.46	9.80	9.40
凤凰传媒	601928.SH	人民币	11.83	2022/10/31	买入	9.29	0.77 0.81	15.36	14.60	3.90	2.74	10.50	10.00
视源股份	002841.SZ	人民币	68.33	2023/2/23	买入	96.69	3.58 4.20	19.09	16.27	12.90	10.23	17.40	17.00
华立科技	301011.SZ	人民币	29.22	2022/10/26	买入	37.67	0.94 1.33	31.09	21.97	12.84	9.66	12.10	14.60
国联股份	603613.SH	人民币	64.66	2022/10/28	买入	163.78	3.64 5.56	17.76	11.63	19.27	11.86	25.2	27.8
猫眼娱乐	01896.HK	港元	8.86	2023/4/1	买入	11.83	0.52 0.69	15.14	15.14	9.77	6.81	6.90	8.50
阿里健康	00241.HK	港元	5.48	2023/2/25	买入	7.87	0.02 0.05	292.20	125.10	22.15	16.73	2.01	4.10
美团-W	03690.HK	港元	137.70	2023/3/26	买入	232.54	2.58 3.96	60.92	39.69	51.21	32.97	8.94	13.78
心动公司	02400.HK	港元	23.45	2023/4/3	买入	42.60	0.16 0.96	167.29	27.88	37.87	12.44	4.10	20.50
中手游	00302.HK	港元	2.46	2023/3/28	买入	3.93	0.23 0.28	12.21	10.03	5.75	5.50	10.00	10.90
泡泡玛特	09992.HK	港元	18.28	2023/3/31	买入	35.82	0.73 1.00	28.58	20.87	19.87	14.39	10.14	11.95
哔哩哔哩	BILI.O	美元	20.32	2023/3/5	买入	31.16	-9.70 1.10	■	127.00	■	31.00	-49.00	-8.00
爱奇艺	IQ.0	美元	6.80 91.32	2023/4/3 2023/2/27	买入买入	10.27 129.21	3.01 4.21 35.88 39.34	15.53 17.50		11.10 2.73 15.96 10.10	2.52 9.10	40.00 17.40	24.00 17.10
网易腾讯音乐	NTES.O TME.N	美元美元 7.91

数据要素市场专题

政策顶层发力+产业供需共振，数据要素市场高质量快速发展

核心观点：

相关研究：

目录索引

图表索引

一、数据要素的产生和发展：第五大生产要素，政策密集发布引领产业链发展提速

（一）数据升级为新型生产要素，赋能经济发展

（二）政策出台加速，政策重心由基础设施转向流通和使用

二、数据要素产业链：供需形成共振，驱动产业进入高速向上周期

（二）数据生产环节：数据规模和附加值增长，驱动行业量价齐升

1.数据采集：为后续整理、聚合及分析环节打牢基础

2.数据整理：将原始数据转换为易使用、可操作信息

3.数据聚合和数据分析：关注数据聚合上量带动数据中心IDC需求边际提升

（三）数据流通环节：现阶段重点推进环节，强化数据交易所中心地位

1.数据确权：数据流通基础环节，探索解决数据确权难题

2.数据定价：数据流通时的价值衡量阶段

3.数据交易：场内交易占比有望提升，推动交易所成交额增长

4.数据交付：灵活交付为主，交付形式较为多元

5.数据交易所为中心，推动第三方数商生态建设

（四）数据使用环节：AI结合数据服务能力输出，赋能数据使用新范式

1.数据服务商：AI集成下提升服务效果，降低使用门槛

三、投资建议

四、风险提示

（一）数据要素基础制度推进不及预期

（二）数字经济应用发展不及预期

（三）数据要素确权问题

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