国有资本投资公司系列12：如何从数据要素的角度看央国企重估？

- 1 -国有资本投资公司系列12：如何从数据要素的角度看央国企重估？2023.4.24林喜鹏智库研究分析师linxipeng@cmschina.com.cnS1090522050001梁程加通信首席分析师liangchengjia@cmschina.com.cnS1090522060001证券研究报告| 专题报告刘浩天通信行业研究助理liuhaotian@cmschina.com.cn- 2 -目录 研究框架及核心观点 数据要素带来的经济增长效应已近似工业革命 央国企有望激活数据要素价值并得到重估 三大运营商是国内稀缺的大数据&数据要素龙头 云计算是大数据业务的基座，运营商将成为云生态主导者pOpMoQmRtMqQtMuNqPtQtPaQbP7NnPoOtRnOkPqQnReRoMrN6MqRrPvPmQpOMYqMmM- 3 -数据要素推动央国企价值重估研究框架宏观层面•央国企是中国经济发展的压舱石，积累了海量、多数处于沉睡的数据资源•数据要素对中国的经济贡献愈发重要，阻碍数据交易流通的障碍正在消解中观层面•产业链“链长”央企拥有突出的产业生态主导能力，有望成为产业链的数据“链长”•不同行业对数据要素利用能力不同，信息通信、制造业的数据要素投入产出弹性较大微观层面•数据要素的积累、应用能力是衡量世界一流企业的重要标准•央国企在“信息-数据-要素-价值”的转变过程中实现价值创造央国企价值重估- 4 -核心观点：数据要素推动央国企价值重估，运营商数据价值凸显➢ 4月21日，国资委召开国资央企信息化工作推进会议。会议认为，要着力提高智能监管水平，全面推进国资央企云体系和大数据体系建设，持续健全完善信息化工作保障机制，在建设世界一流企业过程中，同步建成一流信息化能力，以“智慧国资、数字央企”建设，更好促进国资监管效能提升，加快推进国资央企高质量发展，为推进国家治理体系和治理能力现代化贡献更大力量。招商局集团、中交集团、中国电信、中国电子等4家中央企业作了交流发言。会议还举行了中资信息技术应用创新促进中心有限公司揭牌仪式，国资央企信息化工作新征程将全面开启，央国企的数据资源优势将有望充分发挥，并推动央国企价值重估。➢ 数据要素在宏观、中观、微观三个层次对央国企的价值产生影响。宏观层面，央国企作为中国经济发展的压舱石，积累了海量的数据资源，央国企体系内对数据流通的各类障碍正逐步消解，有望在新型举国体制下充分激活价值。中观层面，以信息通信为代表的“链长”央企拥有突出的产业生态主导能力，有望拉动产业链上下游的数据融通，成为产业链数据“链长”。微观层面，打造世界一流企业系列行动正引导央国企通过“信息-数据-要素-价值”的转变过程，实现价值创造。➢ 通信运营商深度参与数字要素的价值实现过程。数据要素产生的过程十分复杂，其中运营商在基础的数据采集环节占主导地位，数据资源规模大且质量高，数据业务与云、ICT 等B 端业务结合紧密，在数据方面具有产业链优势。◼ 运营商拥有丰富的数据资源，大数据业务高速增长，2022年1-10月电信行业大数据收入同比增速59.3%。中国移动，超 9亿用户数据沉淀，“数据中台”汇集内外部价值数据，形成企业级可服用的数据资产，实现“海量数据资源向资产、资本的转换”；中国电信，云网融合构筑产业数字化领域核心竞争力，天翼云领衔“国家云”产业；中国联通，成立专门大数据公司单独披露收入，与腾讯等合作优势互补，共同开发 CDN 与边缘计算业务。◼ 投资建议：我国数据要素市场发展正当时，运营商深度参与数字要素的价值实现过程，数据业务与云、ICT 等 B 端业务结合紧密，蓄力支撑数字经济提质提速。庞大的人口规模以及互联网等产业多年的发展，使我国在各领域的数据土壤肥沃。同时，我国高度重视数据要素市场建设，有望建设统一可靠的数据交易市场和成熟的监管体系。数据要素产业链包含多个关键环节，参与者众多。我们认为，运营商数据具备真实、高频、多样等特点，数据资源价值极大，同时前瞻性布局算力网络，不断完善云及 IDC 基础设施布局，同时加强技术研发及产业合作，有望受益于中国数据要素市场兴起。➢ 风险提示：相关政策推进不及预期风险、数据要素基础设施发展不及预期、数据隐私泄露及数据安全风险- 5 -目录 研究框架及核心观点 数据要素带来的经济增长效应已近似工业革命 央国企有望激活数据要素价值并得到重估 三大运营商是国内稀缺的大数据&数据要素龙头 云计算是大数据业务的基座，运营商将成为云生态主导者- 6 -标题XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX数据要素：数字经济时代的重要生产要素➢ 数据要素是指参与社会生产经营活动，并且为使用者或所有者带来经济效益，同时以电子方式记录的数据资源。随着数字经济蓬勃发展，数据作为继土地、劳动力、资本、技术后的第五大生产要素被人们所熟知。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。➢ 数据要素有别于其他生产要素。数据要素作为一种新型生产要素，有与其他生产要素相同的部分，同时也有其独特特征；目前学术界和产业界普遍认为，与其他生产要素相比，数据要素具有非稀缺性、非均质性、非排他性。➢ 数据要素与大数据的着重点有所不同。大数据是立足企业和组织角度，贯穿数据价值链驱动生产运营决策发挥价值。数据要素则是立足全社会角度，创建包括数据持有者，使用者以及数据中介等参与方的数据市场，分享并互相使用各自的数据，极大发挥数据再利用的价值，促进社会经济、治理和生活的全面数字化转型。资料来源：国家工业信息安全发展研究中心、招商证券图：数据要素理论图大数据数据要素出发角度立足企业和组织角度，贯穿数据价值链驱动生产运营决策发挥价值立足全社会角度，个人、企业和组织基于相关法规和制度，共同创建包括数据持有者，使用者以及数据中介等参与方的数据市场，促进社会经济、治理和生活的全面数字化转型应用重点侧重于数据价值发掘应用相关分析和AI技术问题更专注于数据开放、共享、连接、流通、互操作相关的数据可获得和可利用的运营机制体制、框架体系架构及技术实现问题资料来源：数据交易网、招商证券表：数据要素与大数据对比特点传统生产要素数据要素稀缺性自然资源和劳动人口都不是无限可得的，而且在生产过程中会消耗并产生废物和排放污染非稀缺性：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，数据参与生产过程之后仍然存在，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、排放等问题均质性资本、劳动等传统生产要素具有一定的均质性。资本的每一元钱之间没有本质区别；劳动力之间的差别只是在一定范围内存在，均质性仍比较明显；不同技术之间存在的差异性更大，但是专利审查制度会将这种差异度减小非均质性：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，几乎无法用某一企业的数据量来衡量这个企业的价值或进行横向比较。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排他性资本和劳动这