text: 数据要素：从地产经济到数字经济转型中的核心资源
  近年来，信息通信技术与数字经济深度融合发展，数字经济也成为了继农业经济和工业经济之后的新经济形态。数字经济旨在利用数据资源、信息网络和通信技术来提升效率和优化经济结构。一方面，数字经济形成的创新生态，系统全面地提升了范围经济和规模经济发展水平，即数字产业化；另一方面，数字经济赋能传统产业，推动传统产业转型升级，全面促进高质量发展，即产业数字化。---数字经济规模快速增长。截至2021年，我国数字产业化规模达到了8.35万亿元，产业数字化规模达到了37.18万亿元。自2012年以来，我国数字经济规模从11万亿元增长到超过45万亿元，数字经济占国内生产总值的比重也从21.6%上升至39.8%，已经超越了房地产（《中国数字经济发展报告（2022年）》）。---政策持续推动，数字中国已上升为国家战略。今年2月发布的《数字中国建设整体布局规划》为数字中国建设提供了顶层设计指导，数字经济纳入官员政绩考核体系，标志着“数字中国”建设按下加速键，对数字经济的发展具有强推动力；各地将大力布局数字基建和争夺数字产业，新一轮数字经济产业的发展机遇即将来临。数据与农业经济时代的土地和劳动、工业经济时代的资本和技术并称为五大生产要素，是数字经济时代新增的关键生产要素，对于推动生产力发展具有重大价值。根据中国信通院的界定，所谓数据要素是指那些具备经济效益潜力的数据资源。数据资源作为一个重要生产要素，已经被誉为数字经济时代的“黄金”、“石油”，数据要素的战略地位和重要性不断提高。数据要素以迅猛的速度融入到生产、分配、流通、消费以及社会服务管理等各个领域，深刻地改变了生产方式、生活方式和社会治理方式。加速构建数据资源体系将为数字中国的发展注入强大的创新动力，对于推动数字政府建设、促进数字经济发展、加速数字社会建设的步伐都具有至关重要的意义。1、国家政策陆续出台完善数据要素顶层设计2019年10月，首次将数据明确纳入生产要素；2020年5月首次提出培育数据要素市场；2021年国务院提出“十四五”时期发挥数据要素作用的目标；2022年12月，国家出台了《关于构建数据基础更好发挥数据要素作用的意见》（数据20条），提出构建数据基础制度体系，促进数据合规高效流通使用；2023年2月，《数字中国建设整体布局规划》出台，明确提出数字中国建设目标和整体框架。2023年3月，国家数据局成立，解决数据领域的管理体制分散问题，并保证数据要素发展和安全之间的平衡，表明政府高度重视并加速数据要素市场建设，数据要素相关政策有望加速，例如确权政策，产业加速在即。数据要素相关国家政策2、各地加速探索数据要素市场，推出激励制度助力发展2022年1月，北京国际大数据交易所率先在全国建立数字经济中介产业体系。2023年起，先后有多地针对数据要素市场参与者出台补贴政策，补贴对象包括数据供需双方、数据中介等。2023年6月20日，北京发布《关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见》，明确提出大力发展数据服务产业的20项具体任务，力争到2030年，北京市数据要素市场规模达到2000亿元。2023年6月15日，深圳发布《深圳市数据产权登记管理暂行办法》，对数据产权登记问题率先以制度形式明确建立跨部门协同监管机制，保障数据产权登记工作规范有序开展。2023年8月15日、上海市印发《立足数字经济新赛道推动数据要素产业创新发展行动方案（2023-2025年）》，提出建立数据要素价值转化体系，到2025年，数据要素市场体系基本建成，国家级数据交易所地位基本确立；数据要素产业动能全面释放，数据产业规模达5000亿元，年均复合增长率达15%。7月18日，北京出台《北京市公共数据专区授权运营管理办法（征求意见稿）》“鼓励公共数据专区探索市场自主定价模式，探索产业发展及行业发展相关应用场景按需有条件有偿使用”。7月13日，长沙市数据资源管理局发布《长沙市政务数据运营暂行管理办法（征求意见稿）》明确政务数据主体、管理部门、交易规则。首次提出市级/区县级政务数据运营项目中的数据权属主体收益分配纳入对应级别财政收入，明确了数据财政的定位。7月21日，广东省出台《广州市数据条例》征求意见，探索数据要素纳入GDP核算，鼓励企业将数据资源纳入企业财务报表；7月27日，江西省“数字政府”建设方案出台，加强政务数据授权运营和制度探索，强调依托全省数据共享交换平台和公共数据开放平台，将省、市、县（区）各部门接入数据资源体系；近期出台的政策都旨在解决之前数据要素无法流通的问题。可以期待的是，在上海、北京、广州、深圳、长沙等地方相继出台了推动数据要素发展的政策之后，或将有更多的城市出台相关政策，同时国家数据局的成立也将进一步通过顶层设计完善数据要素市场流通的政策规划，推动数据要素产业落地。3、数据资产入表加速数据要素商业化2023年8月21日，财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，2024年1月1日起正式实施。1）收入端：类比研发，企业使用的数据资源，满足要求可确定为无形资产，在提供服务后摊销损益并确认收入；出售的数据资源，满足要求的可确定为存货，在出售后结转损益并确认收入。2）资产端：在资产负债表中，无形资产、存货、开发支出下设数据资源，并在报表附注中进行披露。对于符合条件的数据资源，内部使用确认为无形资产，外部交易确认为存货。此前大部分企业把数据要素计入费用，未来数据资源计入资产，进入资产负债表，可以降低费用。对数据型企业影响：1）报表表观改善：以前，大部分数据相关成本被计入当期费用，对企业的当期损益表产生了直接影响。而现在，这些费用可以被列为资产，这不仅改善了企业的资产负债率，还减少了这些费用对当期利润的冲击，提高了企业的利润率。2）经营方面：这一政策的发布为数据型企业带来了更大的灵活性。以前企业可能因为担心费用对财务报表的影响而犹豫是否投入开发相关数据资源。政策发布后企业可以按计划投入开发数据资源，而不必过于担心对财务报表的负面影响。入表意味着数据从自然资源的角色转变为经济资产，作为数字经济时代的首要生产要素，数据将成为政府和企业财务报表以及财政收入的重要支持。多项自上而下的政策推动下，数字要素顶层设计规划与配套政策逐步完备，产业拐点有望到来。数据要素的内涵是公共数据的开放，这是时代的主题。过去，公共数据是“禁区”，然而现今政策的指引表明，公共数据可以在一定条件下有偿使用。后续公共数据的开放或将会由央国企运营，资产入表，所产生的收益可以用来充实中央和地方政府财政。这一转变也意味着土地财政有望向数据财政转变。公共数据作为一种稀缺资源，具有极高的变现潜力。与土地不同，数据资源是取之不尽、用之不竭的，有望持续不断地为政府提供新的收入来源。因此，为政府提供数据要素运营服务的企业拥有巨大的发展空间。在这一新的格局下，政府将主要专注于拥有原始数据资源，而需要依赖数据运营商来协助政府进行原始数据的脱敏、隐私计算和加工，最终将其转化为标准化的产品。因此，数据运营商或将成为一个备受关注的投资方向。公共数据开发的关键在于上云。在数字经济时代，数据已经成为最宝贵的资源和生产要素，拥有数据就相当于拥有工业时代的土地和石油。央国企和地方政府的数据尤其具有巨大的社会和经济价值。要充分利用这些数据，关键在于将它们存储到云端，确保数据的安全性，并实现数据的共享和流通。综合考虑发展、安全、风险和效率等因素，央国企和地方政府推动将数据上云，而国资云平台因其更高的社会信任度而备受青睐。尽管具体的政策细节尚未完全明确，但在数据要素领域，已形成了共识，即首要任务是实现数据的集聚，以便更好地实现数据资源的开发和利用。而数据的集聚管理核心环节将会是国资云，这一平台为中国特色的数据要素建设打下了坚实的基础。未来，随着政策的不断推进和基础设施的完善，数据要素产业逐渐往下游延伸，数据的运营和安全或将会成为更大的市场。数据资产市场作为未来推动经济增长的重要新动能，其潜在市场规模有多大是市场最为关心的问题。2022年全国数据资产总规模在8.6万亿元左右。根据深圳市统计局测算，按照支出法，2022年深圳全市业务数据要素支出超过1000亿元，包括购买相应的软件、硬件产品等。以深圳占全国企业总数比例（2022年约为2.3%左右）和3年折旧率简单推算，则2022年全国数据资产总规模在8.6万亿元左右。数据资产市场潜在规模将超过60万亿元。根据信通院报告（《中国数字经济发展研究报告（2023年）》，2023.4），2022年数字产业化对产业数字化约有1:4的带动效应，则产业数字化潜在收益在34.4万亿元左右。两者相加，全国数据资产潜在总规模在43万亿元左右。进一步考虑围绕数据资产的评估、融资、质押等衍生市场，预计整个数据资产市场潜在规模将超过60万亿元。医保数据要素在商业价值和市场空间方面具有巨大的潜力，有望成为先行先试的领域。医保数据在多个方面都具备巨大的价值，包括临床诊疗、医疗科技创新、医疗保险和患者管理等。医保数据的维度非常丰富，随着政策的不断推进，医保数据要素市场有望成为首个开放的数据要素领域。据东吴证券的测算，商业保险公司每年使用数据服务的费用将达到554亿元，医药和医疗器械公司市场调研带来的市场空间至少在106亿元，金融机构使用医保数据服务费将达到187亿元（东吴证券《计算机行业数据要素全知道系列1：数据要素市场空间有多大？》，2023.08.21）。未来，随着疾病智能筛查、健康管理等大健康应用的拓展，医保数据应用市场空间有望超过千亿。交通数据要素市场空间接近千亿元。交通领域的数据种类繁多体量大，包括高速大数据、车辆大数据、ETC大数据、运力大数据、运政大数据以及北斗大数据等。据东吴证券的测算，车险和汽车金融公司每年购买数据相关费用将达到817亿元，车企数据服务应用市场预计将达到149.5亿元市场规模（东吴证券《计算机行业数据要素全知道系列1：数据要素市场空间有多大？》，2023.08.21）。这表明交通数据要素市场有着广阔的发展前景。目前，数据要素的主流定价方式主要有三种，分别是成本法、收益法和市场法。1. 成本法成本法是一种基于数据要素投入成本的定价方法。数据要素的生产和维护涉及高固定成本和相对较低的边际成本。这包括了数据的采集、传输、处理、存储、分析和保护等方面的固定成本。因此，成本法将这些固定成本作为定价的基准。但是，成本法的难点在于难以准确评估不同用户或应用之间的数据价值差异。此外，一些数据是企业运营的副产品，其成本通常难以与具体业务成本区分开来，因此难以进行定量计算。2. 收益法收益法是一种基于数据对未来经济社会的影响来进行定价的方法。它通过预测数据可能带来的未来业务收入，并将未来现金流折现到当前来计算数据的估值和定价。然而，这种方法的难点在于数据的经济和社会影响往往难以建模，而且很难单独进行估算。此外，长期价值的评估也具有一定难度。3. 市场法市场法需要一个成熟、有序且活跃的数据资产交易市场，以便根据市场上的交易数据和信息来进行数据要素的定价。这种方法要求市场上存在大量可观测的数据资产交易，以供买卖双方识别价值驱动因素、量化产品差异并修正价值。然而，目前数据产品市场交易的活跃程度有限，因此市场法的应用受到一定的限制。因此，未来的数据要素定价模式可能更倾向于采用一种统一的定价方式，将数据以超过平均固定成本加上适度利润的价格提供。这种适度超过成本的定价方法可以通过让特定受益者承担支付责任的方式，将他们所获得的特殊利益还原为社会整体利益，从而提高社会福祉。数据要素市场是将尚未完全由市场配置的数据要素转向由市场配置的动态过程，即实现数据在流动中产生的价值，其产业链涉及较长，根据过程分为数据采集、数据存储、数据加工、数据流通、数据分析、数据应用、技术支持等模块。数据资产化是数据进入市场流通的前提，也是各类数据要素市场建设的关键步骤。将原始数据转化为数据资产通常需要经历两个阶段：数据资源化：原始数据通常来自企业或机构的信息系统输出，它们需要经过一系列的采集、加工处理等过程，才能成为具有一定规模和潜在使用价值的要素性数据资源。数据资源化更侧重于为数据供给侧提供能力和支持。数据产品化：在这个阶段，需要深入了解目标客户的数据需求和应用场景，充分挖掘数据的应用潜力，将数据转化为能够满足需求侧的数据产品。数据产品化更关注为需求侧提供有价值的数据产品。数据要素产业或将驶入快车道，数据要素相关参与方有望迎来快速发展。数据开发商和数据运营商的壁垒相对较高，因此有望从中获得更大的价值份额。数据运营商可以充分利用数据的价值来开展各种盈利业务。与此同时，技术支持商和相关服务提供商可以在多个环节提供支持，虽然市场可能相对分散。“国资云”运营厂商具备卡位优势，有望从“数据开发商”向“数据运营商”转型。我是无声，每天坚持研究分析基金，每个交易日一篇投资观察和思考，每个交易日一条《基金大复盘》视频，每周日发布周策略报告，随时保持高效沟通和交流，一个坚持努力提高研究能力的基金投顾人。觉得内容有价值，觉得基金投顾组合值得信赖，觉得顾问交流很重要，就点个赞，留个言，转发一下吧。谢谢。文章精选：1、终于可以跟投了2、关于银华天玑---悄悄盈的升级说明3、关于银华天玑---年年红的升级说明4、【重要】组合申购/升级教程5、重归基本面：2023年策略报告6、徐徐图之，曙光初现（2023年下半年策略报告）7、向死而生：2023年9月策略报告（第1040篇周策略报告2023.08.27）温馨提示：本文不构成投资建议，市场有风险，投资需谨慎。管理型基金投资顾问服务由银华基金管理股份有限公司提供。定期定额投资是引导投资人进行长期投资、平均投资成本的一种简单易行的投资方式。但是定期定额投资并不能规避基金投资所固有的风险，不能保证投资人获得收益，也不是替代储蓄的等效理财方式。投顾组合建议中可能包含银华基金管理的基金产品及其他基金管理人管理的基金产品。请投资者在使用基金组合服务之前，仔细阅读相关协议、业务规则以及策略说明书，充分了解组合详情及该组合的基金配置情况，确认该组合符合自身的风险承受能力、投资期限和投资目标。投资者投资基金投顾组合策略应遵循“买者自负”原则，在全面了解基金投顾组合策略的风险收益特征、运作特点及适当性匹配意见的基础上，结合自身情况选择合适的基金投顾组合策略，谨慎作出投资决策，独立承担投资风险。银华基金不保证基金投资组合策略一定盈利及最低收益，也不做保本承诺。基金投资组合策略的风险特征与单只基金产品的风险特征存在差异。投顾服务的过往业绩并不预示其未来业绩表现，为其他投资人创造的收益并不构成业绩表现的保证。基金投资顾问业务尚处于试点阶段，基金投资顾问机构存在因试点资格被取消不能继续提供服务的风险。基金有风险，投资需谨慎。