数字经济产业创新评估报告核心观点 - 北京集中大量科技资源和创新企业 创新指数位列全国首位 [1] - 数字技术成为重塑经济结构的核心驱动力 数字经济产业创新是区域实践热点领域 [1] - 报告从数字产业化、产业数字化、数字化治理、数据要素价值、数字基础设施5个维度构建三级评价指标体系 [1] 数字经济产业创新区域格局 梯队分布 - 第一梯队：北京、广东 优势显著 [3] - 第二梯队：山东、四川 发展稳健 [3] - 第三梯队：湖南、陕西 有提升空间 [3] - 第四梯队：内蒙古、甘肃 需不断加力 [3] 区域特征 - 沿海地区数字经济产业创新指数明显高于内陆地区 得益于优越地理位置和发达科技产业体系 [3] - 北京、上海等地数字化治理指数较高 因数字政务和数据开放政策优势 [3] - 上海、北京和广东数据要素指数出色 因数据交易市场成熟度和数字生态体系建设水平高 [3] 主要经济圈对比 - 珠三角地区指数领先 制造业和外贸发达 深圳、广州创新集群优势明显 [4] - 长三角地区经济基础雄厚 人才集聚 城市协作强 数字经济产业链整合度高 [4] - 京津冀地区北京科研资源丰富 但区域发展不均衡 需加强协同和产业布局 [4] - 川渝地区作为内陆经济圈新秀 区位优势明显 潜力大 [4] 发展对策建议 - 加大对中西部地区5G网络、高速宽带和数据中心的投入 夯实基础设施建设 [5] - 加强人才培养 强化技术创新能力 提升欠发达地区创新发展能力 [5] - 开发数字政务平台 提升行政效率和透明度 推进数据开放共享 发展数据驱动型创新应用 [5]

并购重组市场 - 上半年A股战略性新兴产业上市公司披露资产重组超140单 是去年同期的2倍 [1] - 随着政策进一步落实 下半年并购重组市场活跃度将持续提升 更多标杆案例有望涌现 [1] 券商股份回购 - 2025年上半年7家上市券商回购股份金额合计20.28亿元 同比大增1058.86% [2] - 部分券商加强现金分红预期 研究制定市值管理制度 [2] 私募调研动向 - 6月份私募机构调研A股上市公司频次达1769次 涉及387只个股 [3] - 电子 医药生物 机械设备三大行业成为调研主阵地 小市值成长股受青睐 [3] 资本市场改革 - 证监会提出优化股债融资 并购重组等机制 促进要素高效集聚 [4] - 深入推进"两创板"改革 提升A股市场吸引力 竞争力 [4] 公募基金分红 - 今年以来逾千只基金分红累计金额超1200亿元 同比增38% [5] - 华泰柏瑞沪深300ETF单次分红83.94亿元 创境内ETF单次分红纪录 [5] 深海科技产业 - 国家推动海洋经济高质量发展 提高海洋科技自主创新能力 [6] - 多家上市公司通过互动平台或机构调研回应深海科技领域布局 [6] 行业去产能 - 钢铁 光伏 水泥行业迅速开展减产工作 推动落后产能有序退出 [8] 科创债ETF - 首批10只科创债ETF获批 6家在上交所上市 4家在深交所上市 [9] - 科创债ETF落地标志着债券市场"科技板"建设取得实质性突破 [9] ETF市场发展 - 上半年ETF总规模达4.31万亿元 同比增长15.57% [10] - 债券型ETF规模增长120.71%至3839.76亿元 宽基ETF规模2.23万亿元 [10] - 华夏基金以7513.36亿元ETF管理规模位居行业首位 [10] 数据要素市场 - 2025年上半年数据要素价值化趋势凸显 数据资产融资渠道多元化 [11] - 数据要素市场有望在规范化发展中释放更大价值 [11] 险资投资策略 - 截至一季度末险资配置呈现"债券压舱 权益提升"特征 [12] - 预计下半年险资配置趋势为"固收为主 权益扩容 另类多元" [12] 汽车行业 - 2025年上半年新能源汽车持续领跑 自主品牌市占率再创新高 [13] - 行业转向技术竞争 智能化与全球化成为核心关键词 [13]

2025年上半年，数据要素价值化趋势进一步凸显，越来越多的数据被转化为高价值资产。同时，金融市 场创新为数据资产开辟了多元融资渠道，更好地帮助相关企业"点数成金"。 展望未来，接受《证券日报》记者采访的专家表示，随着数据要素市场化配置机制的不断完善，数据要 素价值释放进程将进一步加速。从技术标准统一到跨行业数据流通体系构建，再到数据安全与隐私保护 的强化，数据要素市场有望在规范化发展中释放更大价值，成为驱动数字经济高质量发展的核心引擎。 从上述交易中不难看出，数据已然成为企业重视的重要资源。在此背景下，2025年以来，企业纷纷围绕 数据资产管理展开积极探索。 一方面，部分企业着力构建完善的数据管理体系，以提升数据质量、挖掘数据价值。不少企业组建了专 业的数据管理团队，涵盖数据架构师、数据分析师、数据治理专员等多类专业人才，负责统筹数据资产 管理的各项工作。 据《证券日报》记者不完全统计，今年上半年，协创数据技术股份有限公司、深圳市城市交通规划设计 研究中心股份有限公司、大连德迈仕精密科技股份有限公司等多家上市公司先后披露聘任首席数据官的 相关公告，以进一步强化数据战略顶层设计，推动数据资源与业务深度融合。 另 ...

数据要素赋能产业升级 - 迪尚集团通过3D+AI交互平台将样衣设计研发时间从2-3天/款缩短至1小时/多款，其纺织数字化平台及智能制造项目获评山东省"引领型"项目并获378万元奖补资金 [2] - 威海市6个数据集(电源智能制造/毛衫纱线产业链等)获得省级"数据要素×"创新应用转移支付资金170万元 [2] - 威海市整合10多个部门的4715万条地址数据生成524万条统一地址数据，开放19.2亿条公共数据支持企业开办等场景 [2] 数字基础设施建设 - 威海经开区智慧谷园区构建物联感知网络，通过AI技术实现600多家企业的精准化运营管理 [3] - 威海市与数字发展公司签署《公共数据授权运营协议》，以整体授权模式推进数据运营 [3] - 市级政策重点扶持高质量数据集/数据企业/智能算力等领域发展 [3] 数字经济园区发展 - 威海已建成5大数字经济园区(智慧谷/临港数字园区等)，预计总营业收入超100亿元 [4] - 威海入选山东省首批数字经济创新发展试验区，计划培育数字经济示范项目和领军企业 [4] 数字化转型成果 - 威海在全省率先全域建成四星级新型智慧城市，连续2年获省级督查激励 [5] - 威海连续多年入选中国数字百强市和数字经济百强市 [5] - 威海探索数据资源管理/开发利用/流通交易/产业生态四位一体的数据要素价值转化路径 [5]

数据要素价值化的中国路径 - 中国探索"既要安全也要发展"的稳健道路，统筹数据发展与监管、安全与应用、国内与国外三组关系 [2] - 党的十九届四中全会首次将数据列为生产要素，2020年《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》强调数据市场化机制 [3] - 2023年财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》和《关于加强数据资产管理的指导意见》，2025年发改委印发数据流通安全治理实施方案，标志政策从顶层设计进入全面实施阶段 [3] 数据资产化进展 - 数据资源化阶段实现数据从"供得出""流得动"向"用得好"转变，公共数据释放推动专业化授权运营 [4] - 数据交易类企业数量达17.6万家，其中25%成立于1年内，反映行业高速扩张 [4] - 数据价值释放需经历资源化、资产化、资本化三阶段，资产化阶段需解决权属界定、会计入表与市场定价问题 [5] 数据变现案例与模式 - 某城投公司投入300万元建成"综合民生服务数据集"，资产入表金额500万元，市场估值3000万元，获得银行1000万元授信 [6][7] - "价值魔方"模式通过确权、流通、融资三环节实现闭环： - 确权：采用"三权分置"制度，人民数据开发含108项审查指标的"审查式确权"平台 [8] - 流通：构建政府引导+市场驱动的双轮模式，已在6省市落地数据要素服务平台 [10] - 融资：数融平台助力水务公司获批390万元数据资产质押贷款 [12] 技术赋能与生态协同 - 区块链技术用于数据全生命周期存证溯源，解决权属痛点 [8] - 模式创新×技术赋能×生态协同构成"价值魔方"本质，多元主体协作实现价值循环 [14]

数据要素×行动成效 - 国家数据局介绍"数据要素×"行动开展一年多来取得阶段性成效，挖掘出一批优秀数据开发利用解决方案，有效推动各行业领域数据要素价值释放 [1] - 行动以试点建设为牵引，部署开展了金融服务、气象、中医药等领域"数据要素×"试点，加快破解行业内数据汇聚、流通、使用等环节堵点卡点难点 [1] - 发布两批共48个"数据要素×"典型案例，促进以数据破解行业发展难题、以数据助力行业焕新提质 [1] - 启动"数据要素×"大赛，去年吸引超过1.9万支队伍约10万人参赛，涌现出一批可复制、可推广、高价值的数据开发利用项目 [1] 各行业数据要素应用进展 - 中国人民银行组织开展金融数字化转型提升工程、金融科技赋能乡村振兴示范工程 [2] - 中国气象局构建覆盖全球、区域、局地的数据产品体系，向社会开放5批12类100余种气象数据，累积向130多万用户提供13PB气象数据，支撑20余个行业和领域创新开发应用气象数据 [2] - 中国证监会稳步推进数据要素在资本市场的深度融合与创新应用 [2] - 国家文物局持续扩大文物基础数据规模，建成文物保护领域首个科学数据中心 [2] 下一步工作计划 - 国家数据局将联合各部门持续深入推进"数据要素×"行动，从典型应用场景入手，加快挖掘更多数据要素价值释放的新模式新路径 [2] - 希望更多企业能够参与到相关试点、案例遴选及大赛活动中来，共同激活数据要素价值，为各行业高质量发展提供新动能 [2]

在数字经济的浪潮中,政企合作模式正经历深刻变革。作为以科技创新为驱动的综合性产业投资集团,半 岛港湾集团立足"数据赋能、生态共建"理念,通过数字平台搭建与产业生态重构,探索出一条政企协同发 展的新路径。集团以技术为纽带、以数据为资产、以服务为纽带,系统性破解传统企业发展中的信息壁 垒、资源错配等痛点,为区域经济高质量发展注入新动能。 半岛港湾集团的创新实践,始于对"数据要素价值"的深度挖掘。集团自主研发的贸易信息化平台与大数 据中心,通过跨渠道、多格式、高维度数据资产的有机融合,构建起覆盖产业全链条的数字化底座。这一 体系不仅实现了地方平台公司经济价值与社会效益的可视化呈现,更通过智能分析模型,为政府产业规 划、企业战略决策提供精准的数据支撑。例如,区块链技术确保供应链金融数据的真实性与不可篡改 性,AI算法则通过企业成长力模型实现金融资源的精准匹配,系统性破解地方平台公司融资信息不对称、 资源配置效率低等核心难题。 在技术驱动层面,半岛港湾集团重塑政企合作逻辑。集团整合区块链、大数据分析及人工智能技术,推出 新一代电商供应链生态系统平台,创新开发覆盖产业链全周期的金融服务解决方案。该平台通过数据中 台实现物 ...

手工穿戴甲产业发展与数字经济融合 - 手工穿戴甲产业快速发展得益于数字化平台整合生产、流通、服务和消费环节，实现产业融合、分化和网络化，创造新业态 [1] - 数字化平台为东海手工穿戴甲产业提供广阔线上销售渠道，增强生产者与消费者交互性，精准识别个性化需求，实现设计到生产的全程个性化 [1] - 东海手工穿戴甲产业是实体经济和数字经济深度融合的典范，为县域经济转型提供可复制经验，需因地制宜将本地特色资源转化为新质生产力 [1] - 东海"指尖经济"奇迹依托"水晶之都"产业根基，更受益于全国统一大市场的底层支撑 [1] 数字经济新业态的形成机制 - 数字经济新业态是基础设施、技术、要素、产业与市场融合的结果，数字基础设施是新业态发展的根基 [2] - 数字平台、数据资源、算力设施一体化建设降低新业态创新成本，保障服务稳定可靠与规模推广 [2] - 技术融合是形成新业态的核心驱动力，实现新兴互联网消费模式与沉浸式经济等前沿业态 [2] - 要素融合创造新价值，资本、劳动力、知识与数据要素深度融合催生精准营销与个性化定制等新型服务模式 [2] - 市场融合打破行业、地域、线上线下壁垒，形成统一、互联、动态演化的新型市场空间 [2] - 产业融合为新业态提供落地场景，消费数据跨产业流动使供应链、消费与生产形成闭环 [2] - 未来数字经济新业态竞争关键在于识别高潜力产业融合场景并构建适配的产业生态 [2] 人工智能与数据要素的未来路径 - 人工智能与激活数据要素价值是创新数字经济新业态的关键路径，人工智能可挖掘数据潜在规律与价值 [3] - 我国数据总量庞大但数据要素市场制度不完善，数据共享与治理水平有待提升 [3] - 释放数据要素价值需系统性思维，以"权益可追溯、贡献可量化、收益可分配"为基本原则 [3] - 推动数据资源跨部门、跨区域、跨行业开放共享，加快以数据要素为核心的人工智能应用 [3] - 人工智能应用可重构产业发展理念、催生产业新业态，为高质量发展打造新动能 [3]

市场表现 - A股三大主要指数开盘涨跌不一 整体呈现震荡格局 [1] - 中证大数据产业指数(930902)上涨0 64% 成分股石基信息涨停 云天励飞上涨4 01% 科华数据上涨3 37% 深信服上涨3 32% 天融信上涨3 01% [1] - 数据ETF(516000)上涨0 65% 冲击4连涨 最新价报0 92元 [1] 行业观点 - 数据要素已逐渐进入落地阶段 有望迎来价值重估 惠及全产业链 [1] - 建议关注具备海量数据资源的企业 以及在数据处理、管理和分析方面具备深厚积累的企业 [1] - 中央企业成立数字科技类公司近500家 约66%的行业龙头企业购买过数据 [1] - 一批以数据为主营业务的企业成功上市 显示企业对数据开发利用的热情持续提升 [1] - 数据要素产业蕴含巨大潜力与广阔空间 乘数效应加速释放有望带动相关产业加速发展 [1] 产品信息 - 数据ETF紧密跟踪中证大数据产业指数 [2] - 中证大数据产业指数选取业务涉及大数据存储设备、大数据分析技术、大数据运营平台、大数据生产、大数据应用等领域的上市公司证券作为指数样本 [2] - 数据ETF(516000)场外联接包括华夏中证大数据产业ETF发起式联接A(020335)、C(020336)、D(023779) [2]

政务领域垂直大模型的战略意义 - 政务大模型作为核心技术支撑，推动政府服务从"信息化"向"智能化"跃迁 [1] - 通过AI赋能提升政府决策科学性、服务精准性和应急响应能力 [2] - 打通政务数据孤岛，实现跨部门、跨层级数据智能融合与应用 [2] 数据资源与特点 - 企业工商数据量达18,000万+，企业商标数据4,590万+，企业版权数据1,000万+，企业专利数据10,000万+ [3] - 产业政策数据100万+，资质资金数据1,500万+，产业链数据20,000+，材料数据20,480GB+ [3] - 数据覆盖企业、政策、专利、产业，促进通用大模型对垂直行业的应用 [3] 核心技术架构 - 基础层：基于国产算力的政务通用大模型底座 [3] - 领域层：针对政策解读、民生服务、市场监管等场景的专项模型 [3] - 应用层：面向具体业务场景的轻量化微调模型 [3] 关键技术创新 - 多模态政务知识处理技术 [4] - 基于隐私计算的联邦学习框架 [4] - 政策文本结构化解析引擎 [4] - 政务事理图谱构建技术 [4] 典型应用场景 - 智能政策服务：政策精准匹配与推送、申报条件智能预审、政策效果模拟推演 [4] - 城市治理优化：多源舆情智能分析、城市风险预警预测、资源配置优化建议 [10] - 便民服务升级：政务咨询7×24小时智能应答、办事材料自动生成与核验、个性化服务推荐 [10] 科策云的核心业务 - AI产品线：依托亿级参数大模型技术，在中文续写、理解、逻辑拆解及政策分析、企业评价等方面具有国际领先水平 [7] - 政企产品线：提供查政策、查企业、查产业等功能，覆盖政策多维度画像、企业商业数据、产业链图谱等 [8][9] 技术实现与优势 - 大模型采用Transformer改良版基座，具备强大并行处理能力，通过预训练、微调、人类反馈优化交互体验 [7] - 前端采用Nuxt.js框架提升加载速度，后端采用Laravel框架支持高效开发 [11] - 大数据治理系统实现非阻塞数据治理，实时监控与事件驱动机制确保信息及时更新 [8] 未来发展方向 - 政务垂直大模型将推动"数据驱动决策、智能赋能服务"的新型治理模式 [6] - 持续优化AI产品线和政企产品线，提升大模型性能和应用范围 [11]