计算机行业深度研究报告数据要素迎来大发展

（报告出品方/作者：国联证券，孙树明，黄楷，姜青山）

1、数据要素流通环节有望迎重大发展

1.1、数据成为关键生产要素

数据被明确为生产要素。年4月9日，中共中央、国务院印发《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》，分类提出了土地、劳动力、资本、技术、数据五个要素领域改革的方向，明确了完善要素市场化配置的具体举措。数据作为一种新型生产要素首次正式出现在官方文件中。数据资源是数字经济的关键要素。年12月12日，国务院发布《“十四五”数字经济发展规划》，指出数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，是以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。数据对提高生产效率的乘数作用不断凸显，成为最具时代特征的生产要素，是数字经济深化发展的核心引擎。

数据赋能数字政府建设。年6月23日，国务院发布《关于加强数字政府建设的指导意见》，指出坚持数据赋能是加强数字政府建设的基本原则，要求建立健全数据治理制度和标准体系，加强数据汇聚融合、共享开放和开发利用，促进数据依法有序流动，充分发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，提高政府决策科学化水平和管理服务效率，催生经济社会发展新动能。数据要素具有不同于传统生产要素的特性，驱动数字经济持续增长。传统生产要素如土地、劳动、资本等，其数量增长受供给侧规模收益递减规律和需求侧单个产品需求增长有限性约束，要素投入数量增长无法促进可持续的经济增长。而数据要素具有非竞争性、可复制性、零边际成本和数据开发应用所具有的强外溢性，预计将呈现出规模收益递增的增长促进效应，驱动数字经济持续增长。

1.2、数据要素流通环节亟待发展

数据要素产业链预计将很大程度不同于现有的实体商品体系。数据要素具有可复制性、非消耗性、边际成本零等不同于传统生产要素的特点，因此数据要素的生产、确权、加工、定价、销售等环节也存在着独特的特点和待解决的问题。数据要素产业链预计将很大程度不同于现有的实体商品体系。数据要素流通环节亟待发展。数据要素市场涉及环节众多，包括数据采集、数据分析、数据加工、数据确权、数据质量评估、数据定价、数据交付、数据治理、数据安全等。经过数年乃至十数年的发展，行业数字化取得了相当的进展，传统IT服务市场已较为成熟，但跨行业、跨公司的数据要素流通仍有较大发展空间，新兴IT服务市场迎发展机会。

据交易是数据要素流转方式之一，助力发挥数据价值。数据交易是以数据作为商品进行分类定价、流通和买卖的行为，是数据要素流通的基本方式之一，帮助数据要素实现信息与货币的交换，使数据需求方能够从拥有合法数据产权的供给方中得到数据要素的合法手段。数据交易有助于激活数据要素潜力，有效发挥数据价值，从而实现数据资源到数据要素到数据资产再到数据资本的转变。

2、数据交易是数据要素流通的重要方式

2.1、数据交易主要模式

年1月，西班牙学者SantiagoAndrésAzcoitia和NikolaosLaoutaris发布了《对数据市场及其商业模式的调查》（ASurveyofDataMarketplacesandTheirBusinessModels），对来自欧美亚22个国家的97个在互联网上提供数据产品的公司进行了调研分析，并以数据交易实体的角色为依据，将数据交易模式分为了单边数据提供模式、数据交易平台模式、数据管理系统模式三种类型。单边数据提供模式：数据供给方直接与数据消费方进行交易。其中数据供给方可以划分为数据产品提供商和数据服务提供商，差异在于数据产品提供商将数据作为产品，而数据服务提供商根据数据提供相关服务。例如ClearviewAI公司从公开互联网收集到的人脸照片整合为人脸识别服务，并提供给执法机构客户，是典型的数据服务提供商。

数据交易平台模式：数据供应商和数据消费者可通过数据交易平台进行联系，并在数据交易平台的管理下，完成数据交易。数据交易平台方提供数据分类、数据监管、元数据管理等服务，以帮助潜在消费者发现相关的数据产品。AWSDataExchange、Advaneo、DataRade等都是通用数据交易平台。数据管理系统模式：数据管理系统通过收集、组织、储存、组合丰富组织内信息，通过提供大数据分析服务、允许企业在组织内进行安全数据交换等方式帮助企业实现战略规范与风险预判。数据管理系统较少包含完整市场功能，更多是局限于保障组织内数据交换，以此来控制客户信息围墙内的数据资产交付和访问。

2.2、数据交易价值链

数据交易价值链可分为四个层级。数据价值创造过程是一个从原始数据到数据产品的整体耦合过程，从数据交易的角度，可将数据价值链分为基础设施层、支持层、数据层和管理层四个层级。基础设施层为堆栈中的上层提供基本处理、安全存储和通信功能；支持层提供通用应用程序编程接口(API)和面向数据交易实体的功能如DLT储存、匿名化交易、安全信息交换、数据沙盒等服务；数据层提供数据处理到数据交付的全流程数据服务，包括数据采集、数据分析、数据监管、数据准备、数据交易五个环节；管理层提供包括面向数据交易流程的交易协调、合同跟踪等服务，面向数据所有者的数据定价、报酬分配等服务，面向数据购买者的交易管理、收费、计费和会计核算等服务。

3、我国数据交易发展情况

年我国数据要素市场规模有望超过亿元。根据国家工信安全中心测算，年我国数据要素市场规模达到亿元，“十三五”期间市场规模复合增速超过30%；“十四五”期间，我国数据要素市场规模有望突破亿元，整体上进入高速发展阶段。根据中研普华产业研究院统计，年我国数据交易市场规模为亿元，同比增长31.16%。

3.1、数据交易平台模式是我国数据交易的重要发展方向

3.1.1、数据交易平台模式的优势

数据交易平台具有保障信息安全的优势。合规是数据交易平台的底线，如上海数据交易所确立了“不合规不挂牌，无场景不使用”的原则，“不合规不挂牌”是指需要进行合规性和质量等评估，满足合规要求后才能够进行挂牌；“无场景不使用”是指使用方在申请数据产品时，要首先明确使用场景并签订相关约定，滥用将会被处罚。数据交易平台将合规理念融入平台交易规章制度中，降低数据交易的潜在风险，有利于企业更合规、更高效地获取外部数据赋能数字化转型，并推动数据要素市场建设。

数据交易平台有利于交易双方建立信任。数商是指以数据作为业务活动的主要对象的经济主体，可以通过在数据交易平台挂牌来建立专业服务商的形象，以此完善建立数据交易生态圈。在数据交易平台参与监督、管理数据交易全流程的前提下，数据交易的规范程度与透明公开度都有了显著提升，数商需要在交易全程中都受到平台规章的约束，增加了交易双方的公信力。数据交易平台能够提供交易后相关保障。数据交易平台可提供交易核验、仲裁纠纷等交易后服务，对双方交易后行为作出一定约束，一定程度上可以减弱交易问题的出现。

数据交易平台模式是我国数据交易的主要发展方向。数据交易平台通过制定数据交易流程及规章，能够更好在数据交易环节做好风险控制，以利于企业更合规、更高效地获取外部数据赋能数字化转型，并推动数据要素市场建设。数据交易平台模式在风险控制、流程合规等方面的优势，使其成为我国数据交易模式的主要发展方向。

3.1.2、数据交易平台交易步骤

数据交易中心提供的数据交易可主要分为五个步骤。第一步：注册会员。交易双方要成为平台的会员。平台会对交易主体进行评估，提供相关服务指导，并就此维护市场秩序，做好管理。第二步：卖方申请挂牌。挂牌前，其产品要经过合规性评估、质量评估等严格把关。第三步：定价。可采用市场议价-每次交易中，相关主体开展协商，形成价格。第四步：交易。需求方对某产品有兴趣，交易所进行撮合，形成交易。第五步：交付。根据数据的安全等级采取有针对性的渠道。目前，部分数据交易平台（上海数据交易所）采取交易、交付分离的模式。交易在交易所，交付有多种手段，比如双方约定好直接交付，也有的通过云厂商，因为现在很多数据都存在云服务器。

数据交易平台服务贯穿数据交易全程。交易前，数据交易所可以提供质量评估、合规评估、资产评估等服务。交易中，交易所可以通过联合查询、联合识别（构建风险标签）、联合建模等最大程度把控风险。交易后，交易所可以提供交易核验、仲裁纠纷等服务。根据各地数据交易所

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