数据要素产业指数分析_第1页
数据要素产业指数分析_第2页
数据要素产业指数分析_第3页
数据要素产业指数分析_第4页
数据要素产业指数分析_第5页
已阅读5页,还剩15页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

数据要素产业指数分析数据要素从何而起?基本概念:数据成为驱动经济发展的第五大生产要素数据要素是第五大生产要素。数据是描述事物的符号化表示,数据中能为组织带来价值的部分称为数据资源,其中具备经济价值且权属明晰的即为数据资产。数据要素作为生产要素,通过数据资产参与生产经营贡献经济效益。2020年4月《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的建议》(以下简称为“数据二十条”)正式将数据作为生产要素单独列出,数据成为继土地、劳动力、资本和技术之后的第五大生产要素。传统生产要素已难以持续高速拉动经济增长,数据要素成为驱动经济发展的重要引擎。传统生产要素土地、劳动力、资本和技术,由于各自的局限性,如资源有限、人口增长放缓、两极分化效应、难以量化衡量等,已经难以持续高速拉动经济增长。而数据要素具有无限供应、可复制性强、迭代速度快、复用价值高等特点,不仅可以作为单生产要素通过流通交易直接创收,而且可以与其他生产要素叠加产生乘数效应,提高资源配置效率。根据国家工信研究中心,2021年数据要素对GDP贡献率为14.7%(即GDP占比),保持持续上升趋势;2021年数据要素对GDP贡献度为0.83个百分点(即1单位数据要素变化对GDP的影响),数据要素逐渐成为驱动经济发展的重要因素。产业链角度来看,数据通过数据要素市场实现价值转化。数据要素市场的本质即数据要素价值化,包括数据资源化、数据资产化、数据资本化三大过程,分别形成数据的使用价值、交换价值,最终实现数据要素的社会化配置。数据要素产业链包含数据采集、数据存储、数据处理加工、数据流通、数据分析、数据应用、生态保障七大模块,覆盖数据要素从产生到发生作用的全过程,其中数据存储、数据加工、数据分析应用是三大关键。数据要素市场参与者包括数据供应方、数据服务商、数据需求方。其中上游数据供应方负责提供各类数据,中游数据服务商起连接作用,下游数据需求方包括政府、金融、教育、医疗等行业客户。政策体系:顶层设计助力体系完善,“1+N+X”体系稳步构建国家高度支持数据要素发展,稳步构建“1+N+X”的数据要素制度体系。中国数据要素市场尚处起步阶段,数据确权、安全、交易等方面仍有不足。目前我国正在稳步构建“1+N+X”的数据要素制度体系,其中“1”为顶层设计文件“《数据二十条》”,“N”为围绕顶层设计的一系列配套制度,涵盖数据产权、流通交易、收益分配、协同治理等方面,“X”为地方层面出台的数据条例及管理办法。当前,数据要素制度文件以地方试点为主,2023年以来地方政府工作部门和数据交易所的各类管理办法密集落地。国家数据局正式揭牌,将统筹协调数字中国、数字经济、数字社会规划和建设,数据要素制度有望深化落地。2023年10月25日,国家数据局正式揭牌,初期组织架构按照综合、数据要素、数字经济、基础设施和公共数据等工作划分为五个组。一方面,我们认为国家数据局的正式组建有利于解决数据行政管理多头管理、交叉分散等问题,更好地协调推进数据基础制度建设和资源整合,统筹推进数字中国、数字经济、数字规划和建设,预计数据要素顶层制度文件将陆续落地。2023年7月以来,中央层面数据要素的制度推进已经呈现明显加速态势。另一方面,我们认为国家数据局仍有许多准备工作在努力推进,短期内政策以协调为主。例如,根据《中央机关及其直属机构2024年度考试录用公务员招考简章》,国家数据局五个用人司局招考12人,人员队伍还在不断壮大。建设进展:国家、行业、区域持续发力,建设成效显著国家层面:积极推动新型数据基础设施建设,多项创新应用涌现。根据中国电子信息产业发展研究院,新型数据基础设施是以支撑数字化发展为目标,以挖掘数据价值和保障数据安全为基本点,以实现数据要素的采集、汇聚、传输、存储、处理、开发、应用等为主要内容的制度体系和系统设施。狭义上讲,新型数据基础设施是指支撑数据要素流通的各类硬件设施和软件平台。在2018年中央经济会议上,“新型基础设施”一词被首次提出,明确新基建的建设重点是面向数字经济领域。2023年2月,中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》,其中提到要夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”,打通数字基础设施大动脉。2023年7月,国家发改委在发布会上表示将加大对光纤网络、5G、人工智能等新型基础设施建设的投入支持力度。伴随国家新基建的推进,新型算力网络、数据中心等数据基础设施相继亮相。例如,2023年6月在上海世界移动通信大会上,IDC系统解决方案服务商“海兰云”发布全球首例商用海底数据中心半年度运营报告,根据海兰云该报告,自2022年12月海底数据中心启用以来,项目运营良好,相比传统数据中心节能30%以上,水资源消耗为0,未来有望将海底数据中心与海上风电融合并落地上海,为数据中心产业注入高效、集约、绿色的新力量。行业层面:数字化产业集群加速建设,数据要素与实体经济融合程度不断加深。根据中国电子信息产业发展研究院,目前我国25个先进制造业集群中,六成以上主导方向为数字经济。在实体经济结合方面,数据要素可以应用于产品设计、制造、销售等多个环节,在数据分析的基础上叠加人工智能技术发展,推动实体经济产业升级。其中,以金融、政府、电信、医疗为代表的数据储备充足、市场需求旺盛、且已有数字基建基础的应用领域有望率先把握转型机遇。目前,智能制造和智慧医疗领域已有显著进展:1)智能制造:数字化工厂建设稳步推进,智能制造领域提效显著。根据国家工业信息安全发展研究中心,2022年全国工业企业关键工序数控化率已达58.6%。例如,根据公司公告,三一集团于2018年正式发布数字化转型战略,截至2022年底,三一重工已有25座数字化工厂建成达产,其中长沙18号工厂实现产能扩大123%、生产率提高98%、单位制造成本降低29%;常熟工厂则联合中国电信、中兴通讯成功建设5G数字化工厂,并实现“5G+数据采集”功能,即可将生产过程中产生的海量数据实时传输到本地数据中心,经过分析、诊断后制定维护、管控策略,从而优化生产工艺、减少设备等待时间和故障时间。2)智慧医疗:医保平台全面升级,医疗大数据共享交换效率提升。近年来伴随医疗行业数字化以及人们健康意识的增强,医疗数据呈指数级增长,数据管理问题亟待解决。根据国家医保局,2022年全国统一的医疗保障信息平台已基本建成,截至2022年5月已有效覆盖约40万家定点医疗机构和40万家定点零售药店,为13.6亿参保人提供优质医保服务。新的医保平台功能完备、响应高效、运行稳定,住院结算平均响应时间约为0.8秒,相比旧系统系统平均提升3-5倍,显著提高医保数据管理效率,并有效保障医保业务“一网通办”“一窗办结”的社会效益。2023年3月,中办国办印发《关于进一步完善医疗卫生服务体系的意见》,进一步提出加强健康医疗大数据共享交换与保障体系建设。区域层面:充分发挥地方试点优势,京津冀、珠三角、长三角及川渝地区进展较快。以贵州、浙江为代表的20多个省份围绕“数据采集共享、开发应用和安全管理”三大核心方面先后出台相关条例,为数据要素市场发展提供政策支持。从地区分布来看,京津冀、珠三角、长三角及川渝地区数据要素市场建设进展较快。根据中国信通院,2022年全国各地由政府发起、主导或批复的数据交易所数量达48家,主要集中在京津冀、珠三角、长三角、中西部经济发达地区;根据中国网络空间研究院《全国数商产业发展报告》,截至2022年11月,京津冀、珠三角、长三角及川渝地区的数商企业合计占比达56.8%,其中长三角占比约26%,位居全国之首。政策展望:公共数据授权及重点区域、行业试点先行数据要素市场有望以公共数据授权为突破口,重点区域、行业试点先行,带动多主体参与,助力数字经济发展。根据国务院新闻办,我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里,公共数据体量大、价值高且权属清晰,在各类数据中最有可能率先通过确权授权及运营、经营实现流通,是数据要素市场发展的关键突破口,建议优先关注医疗、教育、金融、电力、地理测绘数据。在政策实施方面,我们预计基础设施完备、数据储备充分的大型城市、大型央国企或先试先行。2023年10月,上海市政府印发《上海市进一步推进新型基础设施建设行动方案(2023-2026年)》,其中提到要率先创建国家级数据交易平台。2023年11月,北京数据基础制度先行区正式启动运行,先行区空间范围为68平方公里,共有数据要素相关产业园区18个、4.57万家市场主体,其中数据要素类企业30家,成为全国首个数据基础制度综合改革试验田和数据要素集聚区。2023年5月,国资委表示要加快构建“1+98+X”国资央企大数据体系,其中“1”指国资央企大数据平台,“98”指98户央企自建的数据平台,“X”指国资委组建的国内领域的大数据平台,国资央企大数据体系建设提速。在数据获取、数据贮存、数据分析、数据应用等环节,各类企业积极参与,助力数据价值释放。政策支持如何助力产业受益?制度保障:数据基础制度得到明确,市场发展有规可循2022年12月19日,《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(即“《数据二十条》”)正式对外发布,针对数据基础制度构建从数据产权、流通交易、收益分配、协同治理四方面提出了政策举措,为数据要素市场的规范发展奠定基础,同时为企业如何参与数据要素市场提供政策指引。1)数据产权方面,数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”,厘清权属之间的关系,避免模糊地带摩擦,对企业在生产经营中控制的数据进行了清晰的分类和权属界定。其中,“强化使用权、放活经营权”为企业的数据开发利用、数据产品交易提供更多机会。2)流通交易方面,从规则、市场、生态、跨境“四方面”构建合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度,驱动数据流通交易规范化,为企业逐步由场外交易向场内交易转移提供动力。3)收益分配方面,兼顾“效率”和“公平”,按照“谁投入、谁贡献、谁受益”原则进行初次分配,再分配阶段则重点关注公共利益和相对弱势群体。当前数据提供方包括以政府为代表的公共数据以及企业和个人数据,需求端覆盖政务、金融、工业等多方面,此外数据服务商以及数据交易平台可为数据要素的价值释放提供增值服务。4)协同治理方面,在界定企业数据治理责任的同时明确政府监管红线,构建政府、企业、社会多方协同的治理模式。明确责任与监管要求,有助于健康可持续发展。数据开放:公共数据开放授权,为企业展业提供资源支持公共数据正在加速开放,有望实现全行业赋能。根据国务院新闻办,我国80%的数据由政府掌握。在数据产权、流通交易等机制得到明确之后,公共数据开放授权正在加速,不仅公共部门能够获得收益分配,而且能为企业提供更多的数据资源,支持企业产品和业务创新升级。省市层面,根据复旦大学数字与移动治理实验室《中国地方政府数据开放报告——指标体系(2022年度)》,截至2022年10月,我国已上线208个省市公共数据开放平台,基于开放平台,各级政府开放大量公共数据集,覆盖市监、工商、交通、生态、公共设施等多领域,并在各个地区建立了开放数据需求反馈机制,以便满足社会对公共数据的应用需求。行业层面,行业主管部门通过建设平台开放高质量数据。例如,中国气象局通过中国气象数据网开放气象数据,在2023年2月、7月先后发布两批《基本气象数据开放共享目录》,共包含106项气象数据产品,在天气预报、农业指导、物流运输等场景发挥重要作用。更为重要的是,公共数据授权运营近年来得到推广。行业数据方面,政策优先支持医疗、金融、物流等行业的数据加工开发。授权运营指的是公共数据主管部门授权特定的市场主体,在保障安全的前提下对数据进行开发利用。政策方面,《数据二十条》以单独成段的形式对公共数据确权、授权展开论述,鼓励公共数据以产品和服务的形式向社会提供。浙江省和北京市等地先行先试出台公共数据授权运营管理办法(征求意见稿),授权运营迈入加速阶段。我们认为,授权运营将明显加速公共数据的开发利用,进一步挖掘公共数据价值,理由如下:1)授权运营提供专业技术支持。为公共数据开放共享提供了前端开发和后端运营服务,通过专业技术增加了公共数据的供给,也降低了公共数据的安全风险,保障数据安全和质量。2)授权运营提供社会资金支持。通过市场化运营解决公共数据此前免费开放的过程中投入产出的问题。3)授权运营拓宽流通渠道。通过运营主体二次开发利用数据,探索公共数据利用机制,提供了公共数据向市场流通的新模式。交易流通:数据交易合规化,流通效率将提速数据交易流通获明确规定,数据交易规范发展,场内交易占比有望提升。《数据二十条》提出,“统筹构建规范高效的数据交易场所”,“出台数据交易场所管理办法,建立健全数据交易规则,制定全国统一的数据交易、安全等标准体系”。《“十四五”数字经济发展规划》对数据交易的提法为“规范数据交易管理,培育规范的数据交易平台和市场主体,建立健全数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等市场运营体系”。伴随政策的推出和完善,我们预计:1)数据交易规范发展。国家主导的数据交易所/中心逐步成型,将具备更规范的流通交易机制、更透明的定价以及更严格的监管要求,能更大程度地保障交易方权益,激励企业转向交易更安全、且数据价值转化效率更高的场内交易,交易市场将更加规范。根据中国信通院,2022年全国数据交易所数量达48家,其中头部数据交易所交易规模已达亿元至十亿元级别,呈现爆发式增长趋势;国内活跃数据交易机构已上架数据产品超12000种,规范性数据交易机制正在持续完善。根据上海交易所,2022年数据产品交易额超过1亿元,上交所总经理预计2023年场内交易额可达10亿元。2)场内交易占比有望提升。根据中国信通院,以数据交易所/中心为主导的场内交易占比仅为2%,由企业等主导的场外交易占比98%,主要由于真正拥有数据、掌握数据主动权的市场主体往往更倾向于自己独立完成交易以保证主动权。后续,我们预计在公共数据入场交易+合规诉求+政策补贴的多重利好下,场内交易占比有望不断提升。一方面,当前场内交易的最大优势在于合规评估,也是数据买卖双方选择数据交易所的重要动力。数据交易作为新的交易模式,随着数据市场的深度与广度不断拓宽,合规问题也愈发复杂。另一方面,目前已有上海、合肥、郑州、广东佛山顺德区等地方出台了数据交易激励补贴,鼓励数据要素参与方通过数据交易所进行交易。价值评估:数据入表规定落地,数据要素资产化在即数据资产入表在即,数字经济产业链公司重点受益。2023年8月21日,国务院就“加快数字经济,促进数字技术与实体经济融合”进行专题学习,同日财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》(以下简称为《暂行规定》),明确数据资产确认和计量的会计问题,主要内容包括数据资源的适用范围、数据资源会计处理使用准则、数据资源列示和披露要求等,并规定自2024年1月1日起施行,推动数据资产入表。9月8日,中评协再度印发《数据资产评估指导意见》,进一步细化落实数据资产评估细则。我们认为,《暂行规定》的发布将主要带来以下几点变化:1)数据价值显性化,对公司而言有助于确认数据产品的定价以方便后续市场化的流通交易;对投资者而言则更利于直观评估公司数据资源的价值。2)数字经济产业链重点受益,对于数据生产、采购的企业来说,相关支出可以由费用化处理转为资本化,进而增厚公司业绩。根据国家工业信息安全发展研究中心,2022年数据加工/数据采集/数据服务(含资产评估)的市场规模分别为177/50/94亿元,合计超300亿元。3)提高市场关注度,数据资产入表有助于提升企业数据资产意识,激活数据市场流通交易的积极性。后续,我们预计2024年起会有部分代表性央国企成功实现数据资产入表,或以能源、医疗、交通行业为主,但全面推行需要依赖数据确权、数据登记等更多基础性制度的完善。数据市场空间几何?数据资源:数据储备丰厚,数字经济市场广阔目前我国数据产量、数据经济规模位居全球第二。根据中国信通院,2022年我国数据产量达8.1ZB,同比增长22.7%,占全球数据总产量10.5%,位居世界第二;我国数据存储量达724.5EB,同比增长21.1%,占全球数据总存储量的14.4%。2022年我国数字经济规模达50.2万亿元,稳居世界第二。2023年2月,中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》,其中提到“十四五”期间实现我国数字经济核心产业增加值占GDP比重由7.8%提升至10%的目标。数据价值:成本、收益、市场法,数据资产价值评估方法逐渐成熟根据全国信标委发布的《信息技术大数据数据资产价值评估》(征求意见稿),数据资产价值评估主要包括成本法、收益法、市场法三种基本方法及其衍生方法。1)成本法:以重置该项数据资产所发生的成本作为确定评估对象价值的基础,扣除相关贬值,以此确定评估对象价值的评估方法,重置成本则包括前期费用、直接成本、间接成本、合理利润、相关税费等。2)收益法:通过测算该项数据资产所产生的未来预期收益并折算成现值,进而确定被评估数据资产的价值。3)市场法:在具有公开并活跃的交易市场前提下,选取近期或往期成交的类似参照系价格作为参考,并调整有特异性、个性化的因素,从而得到估值的方法。数据要素:数据要素快速发展,市场规模提升可期中国数据要素市场即将进入快速发展期。产业方面,数据交易机构逐步升级优化,不断创新服务模式和内容;技术方面,隐私计算技术与区块链等技术进一步融合,在数据确权、计量、监管等方面实现场景化应用;流通方面,掌握先期优势的行业不断探索流通模式和技术手段创新,激发数据要素市场差异化活力。根据国家工信研究中心,2021年我国数据要素市场规模为815亿元,“十四五”期间市场规模复合增长率将超过25%,我们据此预测2025年市场规模可达1990亿元。从使用环节来看,数据存储、数据分析、数据加工的市场规模位列前三,合计占比63%。数据要素如何影响行业发展?传媒互联网行业:出版和互联网公司作为数据资源提供方有望受益数据要素是数字经济发展的“石油”,“数据二十条”等政策驱动下,数据要素的挖掘、储存、确权、交易、应用等环节不断完善,数据要素的价值和应用潜力有望加速释放。我们认为传媒互联网板块的数据要素投资主要围绕两大主线展开:一、数据重要性不断提升,出版公司优质数据内容将成为重要看点。长期看,我们认为伴随技术成熟,算法本身的差距将逐步缩小,人工智能领域的成功要素和竞争壁垒将从算法层转移到数据层。现有互联网资源参差不齐,而出版企业所拥有的内容资产具有专业性和文化底蕴,包括专业科技学术资料、优质文化内容、教育出版资源等,可以为模型提供丰富的优质语言素材,提高模型的训练质量和效果,我们预计未来内容资产的数字化和变现将成为重要看点。在数字时代,数据将成为核心生产要素,作为智能化生产方式的基础快速融入生产、消费和服务等各环节。我们认为:出版公司积累了优质内容数据资源,将依托数据资产的稀缺性、价值倍增效应、交易流通体系,逐步实现价值重估。1)优质出版数据资产具备稀缺性。从数据量来看,网络数据规模巨大,根据IDC,2021年全球数据总量达到84.5ZB。但是互联网数据的整体质量较差,单纯数据的堆叠难以实现训练质量的提升,反而导致数据清洗和模型训练困难,造成算力的浪费。随着大模型应用范围扩大,优质内容数据资源将愈发稀缺。根据OpenAI公布的GPT-3模型原论文数据(《LanguageModelsareFew-ShotLearners》TomB.Brown,BenjaminMann,NickRyder等),GPT-3的训练数据中共使用1750亿个参数,其中普通网络爬虫、网页文本、书籍、维基百科的训练数据量占比分别为60%/22%/16%/3%,书籍内容已经成为GPT模型训练的重要部分。2)数字时代的出版数据具备价值倍增效应。当前出版物主要采用成本加成的定价逻辑,在作者版权成本、纸张印刷、发行流通等成本基础上进行定价,出版物本身的内容价值没有充分体现,变现潜力受到局限。但是,在出版数据资源作为数据集的一部分参与到人工智能、大数据等体系的构建后,优质出版内容中蕴含的价值将被充分释放,融入人工智能应用的各个场景,在原有价值基础上实现数据资源价值放大甚至倍增。3)数据基础设施和交易体系不断完善,加速出版数据资产流通、定价和变现。随着数据交易体系的完善,出版公司长期经营中沉淀的数据内容资产也有望实现流通、定价和变现,从而进一步推动出版业资产重估。二、头部互联网平台拥有丰富的用户和业务数据积累,有望拓宽变现路径。头部互联网平台在业务过程中积累了海量的用户数据和业务数据,这些数据不仅数量庞大,而且涵盖用户行为、偏好、交易信息等多个方面,具有极高的价值潜力。根据2019年Techo开发者大会,腾讯的数据量在5年间增长了几千倍,每天有超过几十万亿条数据在产生,腾讯云日实时数据计算量超30万亿条。基于海量的数据积累,互联网公司能够更好地挖掘用户数据价值,通过对用户数据的分析和挖掘,深入了解用户需求和行为特征,进而赋能广告、游戏、电商等业务,在为用户提供更个性化的服务和产品的同时,亦能带来商业化能力提升。此外,伴随数据要素确权和估值体系的逐渐完善,基于数据要素的交易和共享,公司还可以实现数据的增值和变现,为平台带来更多的商业机会和收益。通信行业:数据要素加快算网融合,赋能产业链蓬勃发展数据要素加快算网融合,持续拓展下游商用场景。我们认为数据要素市场本质为数据量暴涨带来的商用场景拓展,其对应通信行业算网融合进程加速,电信运营商、网络基础设施商作为市场中的重要参与者,有望持续受益。一、数据要素助力运营商拓展创收模式,业务版图扩张机遇斐然。三大运营商作为数据要素的“提供方”,深耕电信市场多年,具有掌握大量数据资产的天然优势,其积极响应国家数字经济政策,通过积极探索数据变现路径,增加创收场景。目前三大运营商已与国家各大数据交易所开展合作,推出多款大数据产品,中国移动的主要产品为中移洞察、“中移梧桐风控”系列、梧桐大数据产品;中国电信则推出翼知时空、“电信星海”系列、天翼云诸葛AI平台;中国联通的主要产品包括数盾风控系列和营商环境监测平台。以中国移动的梧桐大数据产品为实用案例:某地运河景点采用智慧旅游方案,为旅游行业客户提供客流分析、客流预警分流、互动服务等“智能化”功能的服务平台,通过收集、统计、挖掘分析游客数据,整合旅游行业服务信息,优化旅游营销工作。运营商数据要素业务高速增长。2023年8月,三大运营商陆续发布中报及业绩发布会,其产业数字化业务营收同比增速均在10%以上,中国移动、中国联通数据要素业务营收同比增速均超过50%。二、网络基础设施为数据要素流通的重要基石。数据要素的流通主要基于各类网络,包括数据中心网络、企业园区网络、工业互联网等,对应的基础设施包括交换机、路由器、服务器、安全设备等。中国“十四五”规划纲要从现代化、数字化方面对加快新型基础设施建设提出了方针指引,从长期战略规划角度对信息通信行业的数字化发展提出新要求。计算机行业:数据流通利好全产业链,数据应用落地有望加速数据从生产到流通需要各环节的产品与技术服务者。根据数据使用的生命周期,数据要素化的周期包括生成、采集、治理、流通、运营、应用、安全、加密等,不同类型数商提供相应的数字化服务。数据要素产业链包括数据收集、存储、治理、加工、分析、开发、流通、运营、三方服务,覆盖数据要素从产生到发生要素作用的全过程。典型应用场景:当前在数据授权运营的流通实践中,在金融、政务、医疗、零售等多个行业领域已有应用场景落地。在金融领域,支持小微企业信用评估和风险管控,解决企业融资问题;在市场治理方面,公共数据帮助监管市场秩序和产品质量,确保公平竞争;在税收领域,可以通过税务风险分析提高税

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论