计算机行业整体分析报告（2022年计算机行业报告）
计算机行业整体分析报告（2022年计算机行业报告）➢ 数字经济： 目标是解决大规模生产过程中生产过剩、供需错配问题，数据成为更为重要的生产要素，提升全社会要素生产力。➢ 农业经济：首先要解决吃饭的问题，最核心的生产要素主要涉及土地和劳动力；➢ 工业经济：解决的是大规模生产的问题，在土地和劳动力之上增加了最主要的资本要素，同时技术、管理等软性要素重要程度不断提升；1.1. 数字经济定义：区别于传统经济的新经济模式，最核心区别在于生产资料是数据根据国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》定义，数字经济，即 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。数字经济与其他经济形式最大的不同在于数字经济是以数据作为核心生产要素，不同经济形态下，数据对于全要素生产力的提升作用有区别。伴随着人类社会不断发展，不同阶段各种生产要素的重要程度逐渐变化：
报告出品/作者：东北证券、吴源恒
以下为报告原文节选
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1. 数字经济已经成为我国经济发展重要推动力，本质是伴随着信息技术发展进行的下一轮经济革命
1.1. 数字经济定义：区别于传统经济的新经济模式，最核心区别在于生产资料是数据
根据国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》定义，数字经济，即 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。
数字经济与其他经济形式最大的不同在于数字经济是以数据作为核心生产要素，不同经济形态下，数据对于全要素生产力的提升作用有区别。
伴随着人类社会不断发展，不同阶段各种生产要素的重要程度逐渐变化：
➢ 农业经济：首先要解决吃饭的问题，最核心的生产要素主要涉及土地和劳动力；➢ 工业经济：解决的是大规模生产的问题，在土地和劳动力之上增加了最主要的资本要素，同时技术、管理等软性要素重要程度不断提升；
➢ 数字经济： 目标是解决大规模生产过程中生产过剩、供需错配问题，数据成为更为重要的生产要素，提升全社会要素生产力。
1.2. 数字经济分类：数字产业化、产业数字化、数据价值化、数字化治理
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，涵盖上百个国民经济行业。
根据信通院定义，数字经济可以通过社会运转环节分为四个部分，其中包括：
➢ 数据价值化 ：包括但不限于数据采集、数据标准、数据确权、数据标注、数据定价、数据交易、数据流转、数据保护等；
➢ 数字产业化 ：信息通信产业，具体包括电子信息制造业、电信业、软件和信息技术服务业、互联网行业等;
➢ 产业数字化 ：传统产业应用数字技术所带来的产出增加和效率提升部分，包括但不限于工业互联网、两化融合、智能制造、车联网、平台经济等融合型新产业新模式新业态；
➢ 数字化治理： 包括但不限于多元治理，以"数字技术 治理"为典型特征的技管结合， 以及数字化公共服务等
综合权威部门定义，我们认为数字经济作为一种新的经济形式，随着信息技术的不断发展和数据在各行业逐渐应用，片面定义哪些行业属于数字经济、哪些不属于数字经济有失偏颇，从产业研究角度，采用信通院的划分方法，从功能上进行理解与区分更为准确。
1.3. ： 我国数字经济现状：GDP 占比逐渐提升，成为拉动经济最主要动力，未来重点在一二产业
数字经济作为与信息通信技术高度相关的经济形式，发达国家在此布局较早，已经
成为驱动领先国家发展的主要驱动力。
以美国为例，1998 年美国商务部便发布《浮现中的数字经济》系列报告；近年来又先后发布《美国数字经济议程》（2015）、《联邦数据战略》（2019）、《创新与竞争法案》（2021）年，一再强调数字经济在其经济发展中的重要作用。在欧洲，欧盟正式具备国际法主体资格后也不断开始进行数字经济相关方面的政策探索，即 2014 年提出《数据价值链战略计划》后，又陆续推出《欧洲工业数字化战略》、《欧盟人工智能战略》等规划；2021 年 3 月发布了《2030 数字化指南：实现数字十年的欧洲路径》，全面规划从 2021 年到 2030 年的数字化发展路径。
但从发展策略角度看，欧美发展路径不尽相同：美国强调资本力量，保持绝对的技术领先，吸收全球力量维持自身领先优势；而欧洲更强调公平共享，从欧盟层面希望通过数据推动形成单一市场。
对我国而言，数字经济也已经成为经济重要组成部分，是拉动我国 GDP 的重要力量。目前数字经济占我国 GDP 比重已经达到 40%且仍旧在稳步提升，主要推动力来源于产业数字化，即数据对于各传统行业的改造。从三类产业看，我国第三产业目前的数字化程度已经比较高，处于稳步发展阶段，而农业、工业还有非常大的提升空间。
国家提出数字经济整体概念后，各省及地市纷纷进行本地规划落地，经过几年重点发展均已取得不俗成绩，从统计情况看，经济发展较为领先的地区其数字经济的规模和增速都相对表现较好，侧面说明目前数字经济已经驱动地方经济发展的重要支柱力量。
我们收集分析了全国 30 个省市自治区以及 300 多个地市的地方数字经济规划，发现有如下特点：
➢ 定义 ：数字经济有广义与狭义之分，核心在于是否包含数字政府，绝大多数地区采取了广义的定义；
➢ 异同点 ：相同点在于重视基础设施建设、数字政府建设，不同点在于重点布局产业和特色环节；
➢ 外界合作 ：各地纷纷与领先数字经济企业（京东、阿里、华为、中电科、中电子等）合作布局；
➢ 核心指标：1、数字基础设施建设；2、数字政府建设；3、工业互联网发展；➢ 最主要抓手：数字政府，包括一网通办、一网统管、一网协同；
➢ 最快指标增长领域：工业互联网
综上说明，数字经济已经成为我国目前经济最主要驱动力之一，而我国各级决策部门也已经把数字经济作为未来经济发展中重要方向做布局，顶层规划设计更强调整体结构和创新技术方向，基层规划更注重实际落地方向和指标设计。
1.4. 数字经济意义：信息技术和数据发展到一定程度后进行的下一轮产业革命
数字经济本质是伴随着信息技术发展进行的下一轮经济革命，我们认为数字经济对于我国来讲，其意义体现在四方面：
1 、提升传统行业生产效率/ 社会治理效率：
➢ 通过信息技术与传统行业的结合，提升传统行业生产效率，进一步挖掘传统行业价值和潜能；
➢ 相关研究表明，采用产品全生命周期管理系统的企业研发周期降低 17%，产能利用率提升 16%，设备利用率提升 10%；世界经济论坛研究表明，数字化程度每提高 10%，人均 GDP 将增长 0.5%至 0.62%。
2 、从“中国制造”变为“中国智造”，增强国际经济竞争力：
➢ “中国制造”通过几十年努力已经成为物美价廉的代名词，但目前我们还存在高端产品能力不足、存量市场空间有限的情况；
➢ 通过数字经济赋能传统经济，“中国制造”升级成“中国智造”，同时向外输出我国数字产品，创造更大的市场空间。
3 、从依赖土地的经济发展模式转变为多种经济要素 协同发展的模式：
➢ 过去数十年，我国的经济发展本质上是围绕土地生产要素和资本生产要素做的一系列生产力释放，包括基建、房地产、可选消费等等；随着城镇化率提升速度越来越慢、共同富裕的社会主义本质要求下，传统的土地要素、资本要素对于经济的边际促进作用已经越来越小；
➢ 展望未来，我国必须通过依托数字手段提升制造业全要素生产效率，从单纯的依赖土地、资本发展向以数据为核心的数字经济转变；
4、 打通历史周期论中供需不平衡的经济循环：
➢ 市场经济的一大症结在于生产资料私有化和生产活动的社会化造成的周期性供需不匹配；计划经济试图通过全面计划熨平这一周期症结，但局限于技术和数据发展落后无法做到；
➢ 数字经济通过对传统经济赋能改善全社会供需；
a) 供给方面：大幅提升生产制造、经营管理、商贸流通等环节效率，挖掘供给潜力，实现按需、高效供给；举例：C2M 生产；
b) 需求方面：最大程度挖掘内需潜力，消化吸收现有产能，带动产业升级；举例：直播带货；
c) 供需平衡：有效打通供需数据匹配，提高经济系统快速反应能力和整体协同能力；
1.5. 数字经济与投资的关系：科技类投资集合，大趋势中寻找细分方向
数字经济规模庞大种类繁多，实际上从投资角度来讲，可以根据行业发展的不同阶段拆成一个个细分行业做基本面投资和主题投资。
结合行业生命周期和投资角度，我们认为数据要素相关领域是唯一一个几乎完全没有被认知的领域，可能是整个行业下一个板块性大机会
2. 数据要素行业简介
2.1. 数据要素定义：数据从 0-1 向资产的演进结果，能够产生经济效益的数据资源就是数据要素
目前对于数据、数据资源和数据要素没有特别权威公认的定义，我们参考中国信通
院定义，将数据要素定义为参与社会生产经营活动、为使用者或所有者带来经济效
益的数据资源。
数据：对客观事物（如事实、事件、事物、过程或思想）的数字化记录或描述，是
无序的、未经加工处理的原始素材；
数据资源：能够参与社会生产经营活动、具备使用价值、以电子方式记录的数据；
数据资产/数据要素：参与社会生产经营活动、为使用者或所有者带来经济效益的数
据资源；数据资产偏重形而下的会计概念，数据要素偏重形而上的经济概念。
2.2. 数据要素特征：非稀缺性、非均质性、非排他性，资产化过程中面临很多困难
数据要素作为一种新型生产要素，其与其他生产要素相同的部分，同时也有其独特
的特征；数据要素的独特特征使其在经济学研究和实际使用中有各种新问题出现。
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。
2.3. 数据要素发展现状：海外积极探索，国内基于大数据市场发展曲折
数据作为新时代的“石油”，各国均采用了各种方式进行积极探索，其中美国与韩国是进展最为靠前的国家。目前看来美国已经形成了较为成熟的数据要素市场，韩国也在探索基于 Mydata 模式的个人隐私数据保护模式。
我国对于数据的要素化认知并非一蹴而就，而是基于对大数据的认知不断深入，随着市场不断发展、技术不断成熟、问题不断解决，理论认知不断提升，最终形成数据要素这一概念，并于 2019 年党的十九届四中全会中，明确提出了“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”，从而正式认定了数据的经济要素价值。
我国对于数据生产要素的重视缘于我国在数据要素方面具有资源禀赋，同时数据要素对于我国经济发展和治理能力现代化都具有不可替代的作用。
2.4. 数据要素市场构成
数据要素价值化三阶段构成了数据要素市场，数据要素市场的构成就是把数据要素价值化的过程。
从产业链环节看，我们将数据要素市场根据过程分为数据采集、数据存储、数据加工、数据交易流通、数据分析应用和数据资产证券化几个部分。
2.4.1. 数据采集
数据资源化是通过数据采集、存储、清洗、标注等手段使数据能够从无序、无价值的比特组合变为能被利用的数据资源；
数据采集作为数据要素行业的起点是整个行业中发展最为成熟的环节，同时受益于我国互联网产业和物联网产业的高度发达，目前我国数据采集方式多种多样且在不断演进。未来伴随着联网设备增加，数据的来源、采集量和异构程度越来越复杂；且随着数字经济行业逐渐从第三产业向第一、第二产业渗透，数据采集的重点方向也将从注重采集个人数据转向生产数据转变。同时，未来的数据采集将更为有序合法。
2.4.2. 数据存储
数据存储市场整体是一个非常稳定发展的市场，由于存储技术进步及云计算趋势兴起，目前全球存储市场已经呈现比较稳定的周期性，而全球和中国的云计算市场进入到相对平稳的发展阶段，我们预计未来数据存储市场会继续云化发展，同时在国家“东数西算”等政策要求下，空间角度市场格局更为均衡，格局角度更为倾向于国产化厂商。
2.4.3. 数据加工
数据加工包含数据清洗、数据标注、数据审核等，本质上是提升数据资源质量的过程，数据资源的质量越高其价值越大。具体分环节看：数据清洗：基本已经成为各企业标配的能力，基本在数据收集存储环节就已经完成；数据标注：由于非结构化数据占比越来越大，对于数据标注行业的需求稳定提升，已经形成一个稳定成长的行业，目前市场规模在 50 亿元人民币以上，每年保持 20%以上增长。
2.4.4. 数据流通交易
数据流通环节还可以细分为数据确权、数据估值&定价以及数据交易等几个阶段。
➢ 数据确权：发展最慢难度最高的环节，总体趋势是淡化确权
数据确权是数据要素行业中连接上下游最关键的环节，同时也是目前发展最慢、难度最高的环节，主要原因在于：
1. 法律地位不清晰:《民法总则》、《物权法》、《知识产权法》、《反不当竞争法》等未明确数据法律地位；
2. 源头难确认：数据的初始来源复杂传播链条长且处理后信息丢失，经常无法确定最初来源；
3. 追责成本高：数据复制简单迅速且难以追踪，及时发现被侵权也很难维权；对于数据如何确权，市场一直处于争论期。目前主流态度逐渐清晰，即在产业/政策萌芽期，暂时搁置“数据归谁所有“这一难题，从数据的使用权利、流通权利、收益权利层面确定归属，引入合规和登记公正体系，保证交易合法合规。这一环节中，未来主要参与玩家可能是律师事务所、数据交易所、区块链等新玩家
➢ 数据估值& 定价：当前一事一议，未来多种定价与估值方式结合
由于数据具有多种独特性质，导致其定价非常困难，一直是学术界和产业界的难题：
1. 成本定价：边际成本极低，无法根据初始成本或者预估成本定价；
2. 效用定价：使用之前效果不清晰，使用之后难以重新收费；
3. 体验定价：使用体验和最终效果无关；
4. 质量定价：数据质量难以标准化；
5. 防套利定价：技术难度太高，无法实时实现。
行业标准协会也在不断推进数据定价的试点，中国资产评估协会于 2020 年 1 月推出《资产评估专家指引第 9 号——数据资产评估》，2022 年 6 月进一步推出《数据资产评估指导意见(征求意见稿)》，我们预计在征求意见稿出台 6-12 个月内正式的指导意见即将出炉，则对于整个数据要素市场形成了官方的定价评估指导，具有十分重大的意义。
展望未来，由于数据要素的特殊性质，数据定价目前仍处于一事一议的阶段 。未来大概率形成多种定价方式并存的格局，即在不成熟市场中，平台或者数据供给方通过静态 动态结合的方式定价，主要方式包括协商、拍卖等；在成熟市场中，既存在个性化定价方式，同时标准定价、自动定价也成为主要定价方式之一。
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