5月6日，廣東省民政廳官網(wǎng)發(fā)布廣東民政事業(yè)統(tǒng)計(jì)季報(bào)（2025年第一季度）。統(tǒng)計(jì)季報(bào)顯示，今年第一季度，廣東結(jié)婚登記14.1萬(wàn)對(duì)、離婚登記4.4萬(wàn)對(duì)。
從各地市情況來(lái)看，今年一季度，廣州、深圳兩地的結(jié)婚登記量超過(guò)2萬(wàn)對(duì)。其中，深圳為25736對(duì)、廣州為24504對(duì)。
南方+記者 汪祥波
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中國(guó)食品產(chǎn)業(yè)分析師朱丹蓬對(duì)證券時(shí)報(bào)記者表示，“餐飲消費(fèi)券的發(fā)放，無(wú)疑為行業(yè)注入了一劑強(qiáng)心針，對(duì)整個(gè)餐飲市場(chǎng)的復(fù)蘇和恢復(fù)起到了關(guān)鍵作用。對(duì)于消費(fèi)者來(lái)說(shuō)，消費(fèi)券政策的紅利增強(qiáng)了他們的消費(fèi)意愿、信心以及消費(fèi)能力。不過(guò)，各地在實(shí)施過(guò)程中，務(wù)必注重消費(fèi)券的傾向性和針對(duì)性，以實(shí)現(xiàn)‘雪中送炭’的效果?！?/p>
火鍋消費(fèi)進(jìn)入旺季
“秋冬季節(jié)進(jìn)入火鍋消費(fèi)旺季，店內(nèi)的消費(fèi)人次環(huán)比上季度增幅明顯，營(yíng)收環(huán)比增長(zhǎng)近20%，聚餐類(lèi)消費(fèi)比例增加。周末餐期基本是排隊(duì)狀態(tài)，尤其晚餐時(shí)段，排隊(duì)時(shí)長(zhǎng)明顯增加，周末包間基本處于滿(mǎn)訂狀態(tài)?！苯?，位于成都萬(wàn)象城的海底撈門(mén)店相關(guān)負(fù)責(zé)人表示。
海底撈后臺(tái)數(shù)據(jù)顯示，自“立冬”節(jié)氣以來(lái)，海底撈全國(guó)門(mén)店的客流出現(xiàn)了不同程度的上升。“冰雪游”代表城市哈爾濱、“溫泉游”代表城市南京、“避寒游”代表城市?？诘鹊氐亩辔缓５讚频杲?jīng)理表示，近期上述城市中的多家門(mén)店日均客流較上月上升了10%左右。
值得一提的是，海底撈多地門(mén)店客流大增，是火鍋成為冬季餐飲市場(chǎng)熱門(mén)選擇的縮影。
攜程美食林榜單數(shù)據(jù)顯示，11月火鍋店訪(fǎng)問(wèn)量較去年增長(zhǎng)300%。成都、上海、北京、廣州、南京成為火鍋店訪(fǎng)問(wèn)量最多的城市。同時(shí)，得益于北方各大雪場(chǎng)的開(kāi)板，吉林市、哈爾濱、張家口等滑雪熱門(mén)目的地成為火鍋店搜索熱度增長(zhǎng)TOP3的城市；美團(tuán)、大眾點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)顯示，立冬以來(lái)，成都地區(qū)火鍋店的堂食線(xiàn)上交易額位居其他品類(lèi)之首，“火鍋團(tuán)購(gòu)套餐”的關(guān)鍵詞搜索量較上月同期增長(zhǎng)20%。
面對(duì)火鍋消費(fèi)旺季，“火鍋雙雄”也正在加速推行新品并迎來(lái)大賣(mài)。證券時(shí)報(bào)記者獲悉，近期，海底撈推出冬季主題6大新品。其中，采用“300目研磨”方式的“濃濃濃菌湯鍋”鍋底味道濃郁醇厚，深受消費(fèi)者喜愛(ài)，截至12月3日該款鍋底累計(jì)銷(xiāo)量近140萬(wàn)份。
呷哺方面告訴記者，11月，呷哺呷哺全新推出內(nèi)蒙草原烏珠穆沁小肥羊，憑借鮮嫩口感和出眾品質(zhì)，迅速成為消費(fèi)者熱捧的新品。烏珠穆沁小肥羊是來(lái)自北緯43度專(zhuān)屬牧場(chǎng)的草原羊，6個(gè)月以上自然牧草飼養(yǎng)，每天自由活動(dòng)10小時(shí)以上，配合400余種中草藥喂養(yǎng)。產(chǎn)品上市后點(diǎn)擊率雙倍暴漲，銷(xiāo)量指數(shù)大幅上升，成為呷哺餐桌上的新寵。
從整體餐飲行業(yè)看，近期，餐飲市場(chǎng)正在逐漸復(fù)蘇成為共識(shí)。11月15日，據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局最新數(shù)據(jù)顯示。2024年10月，全國(guó)餐飲收入4952億元，同比增長(zhǎng)3.2%；限額以上單位餐飲收入1322億元，同比下降0.3%。2024年1-10月，全國(guó)餐飲收入44367億元，同比上升5.9%；限額以上單位餐飲收入12469億元，同比上升3.2%。
中國(guó)飯店協(xié)會(huì)表示，10月份在政府推動(dòng)、協(xié)會(huì)聯(lián)動(dòng)、企業(yè)發(fā)力的帶動(dòng)下，線(xiàn)下消費(fèi)活力持續(xù)改善，生活服務(wù)消費(fèi)增速回暖，居民消費(fèi)潛力和動(dòng)力不斷釋放。10月份餐飲收入環(huán)比上漲0.1%，在政策的推動(dòng)下，餐飲市場(chǎng)逐漸回暖；中國(guó)烹飪協(xié)會(huì)認(rèn)為，10月份隨著存量政策加快落實(shí)以及一攬子增量政策加力推出，餐飲市場(chǎng)運(yùn)行穩(wěn)中有進(jìn)。
多地發(fā)放新一輪餐飲消費(fèi)券
隨著年末消費(fèi)旺季到來(lái)，多地紛紛啟動(dòng)新一輪餐飲消費(fèi)券發(fā)放活動(dòng)，餐飲市場(chǎng)有望進(jìn)一步復(fù)蘇成為共識(shí)。
上海市商務(wù)委近期發(fā)布消息，考慮到元旦假期臨近，上海將于12月份發(fā)放第三輪“樂(lè)品上?！辈惋嬒M(fèi)券。第三輪四種券面仍以七折優(yōu)惠安排，具體仍為滿(mǎn)300元減90、滿(mǎn)500元減150、滿(mǎn)800元減240、滿(mǎn)1000元減300。第三輪共安排發(fā)放三批，時(shí)間具體為12月7日、14日和28日。
廣州也將發(fā)放一億餐飲消費(fèi)券。據(jù)中國(guó)廣州發(fā)布，第一輪“食在廣州”餐飲消費(fèi)券于12月4日上午10：00正式開(kāi)搶。本輪消費(fèi)券分四個(gè)周期進(jìn)行發(fā)放，每逢周三開(kāi)放領(lǐng)券。11月28日，16屆86次廣州市政府常務(wù)會(huì)議審議通過(guò)了“食在廣州”政府消費(fèi)券有關(guān)實(shí)施方案，計(jì)劃發(fā)放1億元“食在廣州”政府消費(fèi)券，擬于近期至2025年上半年開(kāi)展。
“消費(fèi)券的推出是一種有效的經(jīng)濟(jì)刺激手段，它在特定階段能夠發(fā)揮重要作用。從產(chǎn)業(yè)、政策和消費(fèi)三個(gè)層面來(lái)看，餐飲消費(fèi)券的發(fā)放對(duì)經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)、餐飲行業(yè)的復(fù)蘇以及消費(fèi)者消費(fèi)意愿的增強(qiáng)都帶來(lái)了顯著的益處?！敝斓づ畋硎?。
天風(fēng)證券指出，餐飲消費(fèi)券拉動(dòng)效果直接、明顯，有利于刺激餐飲行業(yè)的恢復(fù)。在行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇的背景下龍頭公司經(jīng)營(yíng)韌性更強(qiáng)，看好具備阿爾法、同店趨勢(shì)改善、現(xiàn)金流充足的餐飲龍頭公司。
東興證券研報(bào)認(rèn)為，10月餐飲行業(yè)收入總額4952億元，同比增長(zhǎng)3.2%，比上月加快0.1個(gè)百分點(diǎn)，雖然月增速慢于年初，但是餐飲消費(fèi)整體仍處于平穩(wěn)增長(zhǎng)。預(yù)期在各地消費(fèi)券刺激下，餐飲消費(fèi)將有進(jìn)一步的復(fù)蘇空間。隨著餐飲消費(fèi)的復(fù)蘇，圍繞餐飲產(chǎn)業(yè)的上下游需求都將有所恢復(fù)，白酒、調(diào)味品、 啤酒等行業(yè)整體需求處于逐步恢復(fù)當(dāng)中。
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重大利好！港股餐飲股，集體大漲！
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又有基金經(jīng)理清倉(cāng)式卸任在管產(chǎn)品，年內(nèi)公募基金經(jīng)理變更頻繁
Hoang Anh Phu 還提到，AMD 在銳龍 9 9000X3D 上將沿用上代的“不對(duì)稱(chēng)” 3D V-Cache 配置，即僅單一 CCD 擁有額外 64MB 的 3D 緩存，另一顆 CCD 維持 32MB L3。
AMD 在銳龍 7 9800X3D 處理器上采用了有利于 CPU 核心散熱與超頻的 CCD 在上、3D V-Cache 在下立體設(shè)計(jì)，兩顆銳龍 9 9000X3D 預(yù)計(jì)也將采用這一經(jīng)改進(jìn)的物理布局。
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資料來(lái)源：《數(shù)據(jù)要素白皮書(shū)》，源達(dá)信息證券研究所
數(shù)據(jù)要素的一次價(jià)值體現(xiàn)在支撐企業(yè)、政府的業(yè)務(wù)系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)間的貫通。在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，數(shù)據(jù)經(jīng)由各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)而產(chǎn)生，用以支撐業(yè)務(wù)系統(tǒng)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。
數(shù)據(jù)要素的二次價(jià)值體現(xiàn)在數(shù)據(jù)可揭示內(nèi)在運(yùn)行規(guī)律，用于支持生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)和治理等環(huán)節(jié)的戰(zhàn)略決策。在數(shù)據(jù)分析、人工智能等技術(shù)支持下，數(shù)據(jù)可用于構(gòu)建出理解預(yù)測(cè)乃至控制事物運(yùn)行的模型體系，從而支撐未來(lái)決策。
數(shù)據(jù)要素的三次價(jià)值體現(xiàn)在數(shù)據(jù)作為商品，可交易至更多需要的場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)價(jià)值利用。數(shù)字化和智能化趨勢(shì)下，各組織需要更多數(shù)據(jù)用于分析決策，產(chǎn)生數(shù)據(jù)流通需求，因此數(shù)據(jù)可作為商品進(jìn)行價(jià)值流通。
圖2：數(shù)據(jù)要素產(chǎn)生價(jià)值的三種方式
資料來(lái)源：《數(shù)據(jù)要素白皮書(shū)》，源達(dá)信息證券研究所
根據(jù)數(shù)據(jù)要素的三次價(jià)值，數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)可分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)流通、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用、生態(tài)保障七大模塊。其中為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素的一次價(jià)值需推動(dòng)政府及企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，發(fā)力服務(wù)器及云計(jì)算中心等數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)；實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素的二次價(jià)值需發(fā)展人工智能行業(yè)，通過(guò)大模型等智能終端輔助決策；實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素的三次價(jià)值需構(gòu)建數(shù)字要素交易流通市場(chǎng)，方便數(shù)據(jù)要素的市場(chǎng)化流通。
圖3：數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)構(gòu)成
資料來(lái)源：國(guó)家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心，源達(dá)信息證券研究所
通過(guò)數(shù)據(jù)分級(jí)分類(lèi)可將數(shù)據(jù)分為四類(lèi)數(shù)據(jù)：公開(kāi)數(shù)據(jù)、低敏感度數(shù)據(jù)、中敏感度數(shù)據(jù)、高度機(jī)密數(shù)據(jù)四種，提出針對(duì)不同數(shù)據(jù)類(lèi)型，應(yīng)用不同的數(shù)據(jù)流通技術(shù)和服務(wù)模式。
圖4：數(shù)據(jù)流通金字塔模型
資料來(lái)源：國(guó)家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心，源達(dá)信息證券研究所
中國(guó)數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)規(guī)模保持高速增長(zhǎng)趨勢(shì)，預(yù)計(jì)2023年中國(guó)數(shù)據(jù)交易行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)1199億元，同比增長(zhǎng)36.72%。預(yù)計(jì)2030年中國(guó)數(shù)據(jù)交易行業(yè)市場(chǎng)有望增長(zhǎng)至5156億元。
圖5：2021-2030年中國(guó)數(shù)據(jù)交易行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模及預(yù)測(cè)
資料來(lái)源：《2023年中國(guó)數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)研究分析報(bào)告》，源達(dá)信息證券研究所
二、加快新質(zhì)生產(chǎn)力建設(shè)，為數(shù)據(jù)要素生態(tài)保駕護(hù)航
人工智能大模型對(duì)數(shù)據(jù)要素有巨大需求。AIGC行業(yè)進(jìn)入高速發(fā)展期，AI大模型性能持續(xù)提升的背后是千億級(jí)以上的參數(shù)訓(xùn)練，帶來(lái)對(duì)算力的高額需求，有望推動(dòng)新一輪AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。根據(jù)OpenAI官網(wǎng)，AI模型訓(xùn)練計(jì)算量自2012年起每3.4個(gè)月就增長(zhǎng)一倍。以GPT-3模型為例，根據(jù)lambdalabs數(shù)據(jù)，該模型參數(shù)規(guī)模達(dá)1750億，完整訓(xùn)練運(yùn)算量達(dá)3640PFlop/s-days（以3640PFlop/s速度進(jìn)行運(yùn)算，需要3640天）。模型完成單次訓(xùn)練約需要355個(gè)CPU年并耗費(fèi)460萬(wàn)美元（假設(shè)采用Nvidia Tesla V100芯片）。
表1：人工智能大模型的參數(shù)規(guī)模呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)趨勢(shì)
Models
Release time
Developers
Parameter size/10-8
Sample size/10-9
GPT-1
2018
OpenAI
1.17
10
BERT
2018
3.40
34
GPT-2
2019
OpenAI
15.00
100
Fairseq
2020
Meta
130.00
—
GPT-3
2020
OpenAI
1750.00
4990
GLaM
2021
1200.00
16000
LaMDA
2022
1370.00
15600
GPT-4
2023
OpenAI
—
—
Ernie Bot
2023
Baidu
—
—
SparkDesk
2023
iFLYTEK
1700.00
—
PanguLM
2023
HUAWEI
>30000
資料來(lái)源：《大語(yǔ)言模型研究現(xiàn)狀及趨勢(shì)》，源達(dá)信息證券研究所
更多大模型類(lèi)應(yīng)用的推出是對(duì)數(shù)據(jù)要素有效利用的基礎(chǔ)。AI Agent是一種以AI大模型驅(qū)動(dòng)的人工智能工具，可根據(jù)具體場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)高度個(gè)性化和智能化的智能服務(wù)，有望將大模型的潛力最大化，推動(dòng)AI技術(shù)應(yīng)用化，加速人工智能產(chǎn)業(yè)商業(yè)化。
表2：國(guó)內(nèi)廠(chǎng)商加大對(duì)AI Agent等大模型驅(qū)動(dòng)下的人工智能應(yīng)用的投入
公司名稱(chēng)
大模型產(chǎn)品
阿里云
百煉大模型服務(wù)平臺(tái)
AWS
Amazon bedrock 以及partyrock.aws等工具
百度智能云
TiAppBuilder、AgentBuilder
京東云
Al Agent開(kāi)發(fā)管理平臺(tái)
螞蟻集團(tuán)/螞蟻數(shù)科
螞蚊Al Studio+Max
昆侖萬(wàn)維
SkyAgents
商湯科技
MaaS平臺(tái)-應(yīng)用智能體
深信服科技
AI算力平臺(tái)
神州數(shù)碼
神州問(wèn)學(xué)-AI應(yīng)用及Agent管理
騰訊云
騰訊元器
月之暗面
Kimi Plus
中國(guó)電信（天翼AI）
智能體開(kāi)發(fā)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)
字節(jié)跳動(dòng)
扣子/Coze，火山引擎Al Agent開(kāi)發(fā)管理平臺(tái)
360
360智腦、360智匯云
資料來(lái)源：IDC，源達(dá)信息證券研究所
服務(wù)器等數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施是數(shù)據(jù)要素價(jià)值得到有效利用的基礎(chǔ)。自O(shè)penAI發(fā)布ChatGPT后，AI大模型有望成為助力千行萬(wàn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的底層支撐。AI大模型的訓(xùn)練和運(yùn)行過(guò)程對(duì)對(duì)算力需求極大，預(yù)計(jì)將推動(dòng)一輪算力中心的建設(shè)。以Nvidia A100服務(wù)器為例（由8個(gè)A100 GPU構(gòu)成），單臺(tái)服務(wù)器算力約為5Pflop/s，則訓(xùn)練一個(gè)具有1750億個(gè)模型參數(shù)的大模型需要約2917臺(tái)A100服務(wù)器。
表3：具有1750億個(gè)模型參數(shù)的大模型訓(xùn)練一天需要約2917臺(tái)Nvidia A100服務(wù)器
模型參數(shù)（億個(gè)）
350
700
1050
1400
1750
所需算力（E+8PFlop/s）
0.63
1.26
1.89
2.52
3.15
有效算力比率（%）
25%
25%
25%
25%
25%
實(shí)際算力需求（E+8PFlop/s）
2.52
5.04
7.56
10.08
12.6
服務(wù)器算力（PFlop/s）
5
5
5
5
5
每日工作時(shí)間（s）
86400
86400
86400
86400
86400
服務(wù)器需求數(shù)（臺(tái)）
583
1167
1750
2333
2917
資料來(lái)源：Nvidia官網(wǎng)，OpenAI，源達(dá)信息證券研究所
用于構(gòu)建算力中心的AI服務(wù)器出貨量高速增長(zhǎng)。2023年全球普通AI服務(wù)器/高端AI服務(wù)器出貨量分別為47.0和27.0萬(wàn)臺(tái)，較2022年分別同比增長(zhǎng)36.6%和490.5%，并預(yù)計(jì)2024年全球普通AI服務(wù)器和高端AI服務(wù)器出貨量分別為72.5和54.3萬(wàn)臺(tái)，分別同比增長(zhǎng)54.2%和172.0%。
圖6：AI服務(wù)器出貨量高速增長(zhǎng)
資料來(lái)源：華勤技術(shù)投資者關(guān)系公眾號(hào)，源達(dá)信息證券研究所
華為加大算力基礎(chǔ)設(shè)施研發(fā)力度。目前華為算力基礎(chǔ)設(shè)施布局中：鯤鵬系列以通用算力為主，昇騰系列以智能算力為主，均采用國(guó)產(chǎn)芯片打造。華為憑借自身強(qiáng)大的研發(fā)能力，已實(shí)現(xiàn)從算力、存力、互聯(lián)技術(shù)和計(jì)算架構(gòu)等方面為世界提供第二選擇，打造算力堅(jiān)實(shí)底座。從產(chǎn)業(yè)鏈布局看，目前華為主要負(fù)責(zé)服務(wù)器或其中核心器件的研發(fā)和生產(chǎn)，并由下游服務(wù)器廠(chǎng)商代理銷(xiāo)售，主要的華為系服務(wù)器廠(chǎng)商有高新發(fā)展（對(duì)華鯤振宇持股70%）、四川長(zhǎng)虹、神州數(shù)碼、拓維信息和烽火通信等。此外2023年3月中興通訊宣布自身服務(wù)器將為百度“文心一言”提供算力支撐。
圖7：搭載鯤鵬920處理器的鯤鵬服務(wù)器主板
圖8：華為推出昇騰系列AI算力基礎(chǔ)設(shè)施
資料來(lái)源：華為官網(wǎng)，源達(dá)信息證券研究所
資料來(lái)源：華為官網(wǎng)，源達(dá)信息證券研究所
三、構(gòu)建數(shù)據(jù)要素交易平臺(tái)市場(chǎng)，商業(yè)模式加快成熟
數(shù)據(jù)流通端是數(shù)據(jù)要素流通的中介與核心，溝通各類(lèi)市場(chǎng)主體，是數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素進(jìn)行交互、整合、交換、交易的平臺(tái)，是推動(dòng)數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)建設(shè)的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)流通端按類(lèi)型可分為數(shù)據(jù)交易所、企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)及開(kāi)放數(shù)據(jù)平臺(tái)。未來(lái)數(shù)據(jù)交易所有望成為數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)交易的主流平臺(tái)。
圖9：中國(guó)數(shù)據(jù)要素流通行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈
資料來(lái)源：《2023年中國(guó)數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)研究分析報(bào)告》，源達(dá)信息證券研究所
數(shù)據(jù)交易按類(lèi)型可分為場(chǎng)內(nèi)交易和場(chǎng)外交易，場(chǎng)內(nèi)交易由數(shù)據(jù)交易所制定數(shù)據(jù)交易流程及規(guī)章，在交易前負(fù)責(zé)質(zhì)量評(píng)估、合規(guī)評(píng)估和資產(chǎn)評(píng)估等；在數(shù)據(jù)交易環(huán)節(jié)做好風(fēng)險(xiǎn)控制；在交易后提供交易核驗(yàn)、仲裁糾紛等服務(wù)。
圖10：數(shù)據(jù)要素交易模式
資料來(lái)源：《2023年中國(guó)數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)研究分析報(bào)告》，源達(dá)信息證券研究所
圖11：場(chǎng)內(nèi)外數(shù)據(jù)交易流程
資料來(lái)源：《2023年中國(guó)數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)研究分析報(bào)告》，源達(dá)信息證券研究所
目前國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的規(guī)模仍有待壯大。數(shù)據(jù)交易平臺(tái)注冊(cè)資本數(shù)額大多在5000萬(wàn)元-1億元，有23家；而注冊(cè)資本數(shù)額超過(guò)1億元的有4家，其中上海數(shù)據(jù)交易所注冊(cè)資本達(dá)8億元，北京國(guó)際大數(shù)據(jù)交易所和鄭州數(shù)據(jù)交易中心注冊(cè)資本達(dá)2億元。
數(shù)據(jù)交易平臺(tái)分布以華東、華南和華中為主。受企業(yè)數(shù)字化水平及數(shù)據(jù)資源分布情況影響，目前數(shù)據(jù)交易平臺(tái)分布仍以華東、華南和華中為主，其中華東地區(qū)有14家，占比達(dá)35%，華南和華中地區(qū)各7家，占比為17.5%，三個(gè)地區(qū)合計(jì)占比達(dá)70%。
圖12：數(shù)據(jù)交易平臺(tái)注冊(cè)資本數(shù)額情況
圖13：數(shù)據(jù)交易平臺(tái)區(qū)域分布情況
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資料來(lái)源：《數(shù)據(jù)交易平臺(tái)發(fā)展白皮書(shū)》，源達(dá)信息證券研究所
資料來(lái)源：《數(shù)據(jù)交易平臺(tái)發(fā)展白皮書(shū)》，源達(dá)信息證券研究所
目前國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)交易機(jī)構(gòu)的產(chǎn)品以數(shù)據(jù)集、API和數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)為主。少數(shù)機(jī)構(gòu)還提供許可（金麒麟分析師）證、數(shù)據(jù)處理服務(wù)、數(shù)據(jù)分析工具服務(wù)和行業(yè)研究報(bào)告等產(chǎn)品。
圖14：主流數(shù)據(jù)交易機(jī)構(gòu)的產(chǎn)品上架情況
資料來(lái)源：《數(shù)據(jù)流通市場(chǎng)中數(shù)據(jù)產(chǎn)品的特性及其交易模式》，源達(dá)信息證券研究所
目前數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的盈利模式主要有三種：傭金模式、會(huì)員制和增值式交易服務(wù)三種。其中交易傭金模式的優(yōu)勢(shì)是簡(jiǎn)單易行、門(mén)檻低，但傭金費(fèi)率過(guò)高會(huì)抑制平臺(tái)交易需求；會(huì)員制模式可利于促進(jìn)長(zhǎng)期合作及交易安全性，但交易規(guī)模的擴(kuò)大具有一定難度；增值式交易服務(wù)模式交易所需提供數(shù)據(jù)處理等更多服務(wù)，對(duì)平臺(tái)的能力提出更高要求。
圖15：數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的盈利模式
資料來(lái)源：《數(shù)據(jù)交易平臺(tái)發(fā)展白皮書(shū)》，源達(dá)信息證券研究所
中國(guó)數(shù)據(jù)要素交易場(chǎng)內(nèi)機(jī)構(gòu)可分為國(guó)家級(jí)、省市級(jí)、行業(yè)級(jí)和企業(yè)級(jí)。其中國(guó)家級(jí)和省市級(jí)交易機(jī)構(gòu)是市場(chǎng)內(nèi)主流，集中于華東與華南地區(qū)，以國(guó)資主導(dǎo)公司制為主，通常為通用型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)。而行業(yè)級(jí)和企業(yè)級(jí)交易機(jī)構(gòu)往往專(zhuān)耕單個(gè)或數(shù)個(gè)細(xì)分行業(yè)和領(lǐng)域，如：鋼鐵行業(yè)、醫(yī)藥行業(yè)、金融行業(yè)和電信行業(yè)都有較好應(yīng)用前景。
圖16：中國(guó)數(shù)據(jù)要素交易場(chǎng)內(nèi)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局
資料來(lái)源：《2023年中國(guó)數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)研究分析報(bào)告》，源達(dá)信息證券研究所
目前國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)要素交易市場(chǎng)存在的問(wèn)題有：數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)不清、數(shù)據(jù)交易活躍度低、同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)和新技術(shù)應(yīng)用不成熟等。目前各機(jī)構(gòu)收集的個(gè)人數(shù)據(jù)權(quán)屬仍存在爭(zhēng)議，導(dǎo)致交易風(fēng)險(xiǎn)較高，需要進(jìn)一步完善相關(guān)制度體系及讓交易所發(fā)揮好做市商功能；而數(shù)據(jù)交易機(jī)構(gòu)的建設(shè)需根據(jù)區(qū)域、產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟(jì)情況做好統(tǒng)籌布局，避免同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)和資源浪費(fèi)。
圖17：目前數(shù)據(jù)要素交易行業(yè)仍存在的問(wèn)題
資料來(lái)源：《數(shù)據(jù)交易平臺(tái)發(fā)展白皮書(shū)》，源達(dá)信息證券研究所
四、投資建議
數(shù)據(jù)要素是國(guó)家基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)和新質(zhì)生產(chǎn)力產(chǎn)業(yè)發(fā)展的又一重要政策導(dǎo)向方向。國(guó)家數(shù)據(jù)局等17個(gè)部門(mén)聯(lián)合引發(fā)《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動(dòng)計(jì)劃（2024—2026年）》：將工業(yè)制造、交通運(yùn)輸、金融服務(wù)、科技創(chuàng)新、醫(yī)療健康、氣象服務(wù)、城市治理等12個(gè)行業(yè)作為數(shù)據(jù)要素高水平應(yīng)用的重點(diǎn)行業(yè)。數(shù)據(jù)交易層面國(guó)內(nèi)已建成多個(gè)大型數(shù)據(jù)交易所，形成“國(guó)家級(jí)+省市級(jí)+行業(yè)級(jí)”的發(fā)展局面，為數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)發(fā)展打牢基礎(chǔ)。伴隨國(guó)內(nèi)新質(zhì)生產(chǎn)力產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步發(fā)展壯大，數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)有望加快成熟。
五、風(fēng)險(xiǎn)提示
政策導(dǎo)向不及預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)；
市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇的風(fēng)險(xiǎn)；
技術(shù)發(fā)展不及預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)；
" alt="源達(dá)研究報(bào)告：加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，數(shù)據(jù)要素商業(yè)生態(tài)逐步成熟">源達(dá)研究報(bào)告：加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，數(shù)據(jù)要素商業(yè)生態(tài)逐步成熟