数字经济之数据交易定价专题报告：数据交易对哪些行业有望带来资产重估？.pdf

数字经济之数据交易定价专题报告：数据交易对哪些行业有望带来资产重估？2022年1月6日国务院办公厅印发《要素市场化配置综合改革试点总体方案》，对于数据要素改革主要强调数据开放共享、 数据流通交易、规范化数据开发利用、数据安全保护。  数字经济不仅仅2014年的互联网+，而是基于数据共享、数据流通、数据开发利用、数据安全的产业发展规划。根据国 家统计局在《数字经济及其核心产业统计分类》中对数字经济的定义，数字经济行业主要包括：数字产品制造业、数字 产品服务业、数字技术应用业、数字要素驱动业、数字化效率提升业五大类，在五大类产业上形成的产业规模是数据要 素发展的基础。数据流通交易规章、数据分类要求等制度是数字经济顶层设计的第一步，数字货币、数据中心等的快速 推进是数字经济新基建的开始，数据安全又是行业发展的标准化约束，他们在数字经济的发展过程中都是不可或缺的。

数据分类是数据交易的基础。国家建立数据分类分级保护制度，未来按照数据对国家安全、公共利益或者个人、组织合 法权益的影响和重要程度，将数据分为一般数据、重要数据、核心数据，不同级别的数据采取不同的保护措施。2021年 11月上海数据交易所成立，受理挂牌和完成挂牌的数据产品约100个，涉及金融、交通、通信等八大类。典型交易包括： 国网“企业电智绘”的数据产品，卖给工商银行。在对用电数据进行脱敏、清洗和深度加工，再经模型与算法，形成综 合评估报告，作为银行对企业客户授信前的“背书”或旁证。

关于数据交易的定价研究，我们此次借鉴美国数据经纪商Factual的交易模式和报价同时参考IDC各行业产生数据量的测 算和未来30年数据量增速的预测。Factual是美国开放定位数据库服务商，拥有的数据包含29种语言超过1.3亿个地点， 涵盖52个国家。通过收集近6亿活跃用户的位置信息，建立庞大的数据共享网络，然后对收集到的数据进行清洗整理分 层，再提供给需要使用的开发者、企业和组织。通过Factual的交易模式以及以IDC公布的大类行业产生的数据量测算行 业交易净利润。

第一步主要假设：1、行业数据量的1%能够交易并且我们本次测算假设只交易一次；2、每一条数据30个属性；3、根据 factual数据定价标准，每条数据0.03元人民币。根据测算结果显示全行业1%的数据仅一次交易就可以直接带来的净利 润超过150亿人民币，制造业、零售、金融因为大量数据资源，数据交易能为行业带来的直接净利润排名靠前。

第二步主要假设：1、假设将大类行业数据交易净利润根据申万一级行业营收占比进行分配；2、数据量的增速以IDC公 布的数据量预测为准，经过测算我们看到，数据交易带来收入靠前的行业分别为商贸零售、银行、汽车、非银金融和电 子；以2030年预测行业数据交易净利润/2020年行业净利润测算，有望做到因为数据资产重估的行业分别为社会服务、 传媒、商贸零售、纺织服饰、交通运输、计算机、汽车、通信、电子、以及美容护理。

最后对于数字经济中的数据交易板块我们认为资本市场可以关注的主要有三个方向，主要包括：（1）数据资产重估概念， 此类公司大量数据资源优势未来有可能带来资产重估可能；（2）能够切入数据交易所业务上市公司；（3）在数据交易 之前能够切入数据清洗、数据处理、数据脱敏等业务。