通信行业运营商系列深度研究之四：数据如何定价？新红利起点！

行业及产业 行业研究/行业深度 证券研究报告 通信 2023 年 04 月 17 日 数据如何定价？新红利起点！ 看好 ——运营商系列深度研究之四 相关研究 "聚焦算力驱动下光通信和运营商，开始关注控制器等反转机会-申万宏源通信周专题（20230403-20230407）" 2023年 4 月 8 日 "技术解构，英伟达 H100 体系 800G 光模块需求几何？——AIGC 系列研究之 十二" 2023 年 4 月 4 日 证券分析师 李国盛 A0230521080003 ligs@swsresearch.com 联系人 李国盛 (8621)23297818× ligs@swsresearch.com 本期投资提示：  本篇报告主要讨论运营商数据要素的商业模式与定价思路。  （一）数据的价值来源：三十年规模经营的红利。我们认为，运营商在数据要素的价值实现过程中，将享受极大红利，其历史意义不亚于过去 C 端等市场成长的红利期。  （二）变现模式：内、外兼修，云、数兼备。 海外运营商已在数据应用领域有一定探索，但大多只停留在数据输出的层面，价值难体现。 对内应用：数据应用起点，营销与管理内驱。当前电信服务 to C 市场几乎进入存量博弈阶段，线下渠道红利瓶颈，to B 蓝海市场也需要定制化服务的深耕。目前运营商对内营销的数据应用价值，最终体现为营销费用 ROI 的提升，通过 EBIT 率和资产周转率的优化反映在运营商综合 ROE 的提升上。机会成本视角看，运营商数据应用的内部价值空间可能至少在十亿至百亿级。 对外输出：平台倍增效应+外部生态协同。运营商积极参与以数据交易所为主导的场内交易环节，挂牌交易各类数据产品；场外场景下，主流方式是把数据要素能力和云网能力绑定，借助平台化的商业模式，以云和 ICT 为载体输出数据价值。 三大运营商实践来看：1）中国移动已形成了数据全产业链条的服务能力，基于 AaaS 中台，从互联网走向 DSSN 数联网。2）中国电信大数据能力和天翼云算力基础深度绑定，AI 平台形成差异化的云 PaaS 能力。3）中国联通率先成立大数据子公司，机制灵活，已形成较成熟的数据商业化运营体系。  （三）运营商数据资产如何定价？市场法、成本法、收益法下尝试讨论。 市场法情景下，可选取可比数据的交易情况来定价，参考过去单用户 EBITDA 估值思路，对比海外数据公司 Equifax 以及科技领域收并购的公允价值情况，预计运营商每个活跃用户产生的每条活跃数据或可对应数十美元、折合数百元人民币数量级的市场价值。结合国内运营商用户数体量，则可推测千亿元数量级的数据价值。 成本法情景下，较难公允体现运营商数据资产的流通价值，因未考虑数据资产的预期收益，预计评估结果低于实际值，且成本较难独立分拆，猜测未来仅在报表端核算时有参考意义。 收益法情景下：1）数据或中台收入体量与云收入对比，规模已较为可观，预计重估空间大；2）数据资产本质是一种无形资产，B-S 期权定价模型和 AHP 法也是常见无形资产评估方式；3）“云重估”的进一步演绎，运营商数据资产定价可与当前估值框架成熟的云计算类比，且有初成规模的收入和较佳商业模式支撑，市场认知有望从兼具集成属性的 IaaS逐步向平台化属性的 PaaS 演进，可对应 5-10x PS 估值。  （四）相关标的。1）首推运营商环节：中国移动、中国电信、中国联通。2）数据运营：亚信科技等。3）网络可视化是数据采集核心：中新赛克、浩瀚深度、烽火通信、恒为科技等。4）此外数据要素/数据安全等亦是重要的市场化环节（计算机）。  风险提示：数据相关政策推进不达预期；产业各方对数据的需求与理解可能暂不明确 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第 2 页 共 34 页 简单金融 成就梦想 投资案件 结论和投资分析意见 运营商在数据要素的价值实现过程中，将享受极大红利，其历史意义不亚于过去 C端等市场成长的红利期。运营商历来发展模式的精髓是规模效应：历史上依靠亿级人口基数和网络技术渗透，曾收获 C 端红利；当前正在依靠过去三十年万亿级资本开支形成、沉淀在报表中的有形资产要素收获 B 端红利；未来空间则来自于已积累数十年、C/B 端成长衍生、即将入表的新要素——数据红利。 定价方法：市场法情景下，可选取可比数据的交易情况来定价，参考过去单用户EBITDA 估值思路，推测千亿元数量级的数据价值。成本法情景下，猜测未来仅在报表端核算时有参考意义。收益法情景下，数据或中台收入体量与云收入对比，规模已较为可观，预计重估空间大；数据资产本质是一种无形资产，B-S 期权定价模型和 AHP 法也是常见无形资产评估方式；“云重估”的进一步演绎，运营商数据资产定价可与当前估值框架成熟的云计算类比，且有初成规模的收入和较佳商业模式支撑，市场认知有望从兼具集成属性的 IaaS 逐步向平台化属性的 PaaS 演进，可对应 5-10x PS 估值。 原因及逻辑 数据对内价值：运营商对内数据应用的驱动力大致在于营销与管理，价值空间巨大；但若以运营商整体视角看，实际数据应用是提升营销类费用、业务支撑类费用的 ROI，本质是降本增效，最终通过 EBIT 率和资产周转率的优化反映在运营商综合 ROE 的提升上，进而传导到估值端，体现数据价值。 数据对外价值：运营商 IaaS 优势显著，PaaS 是短板；但未来产品力提升、云盈利体现主要依赖于 PaaS。且内部管理架构导致了数据大多沉淀在省公司，需要平台化的专业子公司帮助数据变现。因此内部战略协同和资源分配格外关键，平台化的专业子公司与中台机制是解决数据要素生产关系的重要途径。在法律法规、社会伦理、普遍舆论的因素下，运营商的数据资产价值实现需要达到“平衡点”。目前主流方式是把数据要素能力和云网能力绑定，以云和 ICT 的方式输出数据价值。 有别于大众的认识 市场对运营商数据价值的实现路径认识模糊。我们认为运营商数据应用经历了由内至外的阶段，内部以营销和管理驱动，数字化营销和云网业务支撑是重要场景；外部则更多体现为平台化运营和外部生态的协同，场内、场外交易均有参与，且已初具规模。 市场认为运营商数据资产的定价难以量化。我们认为理解运营商数据红利可与历史上的流量红利类比，数据可以通过市场对标方式进行匡算定价，可推测千亿元数量级的数据价值；尽管成本法具有一定局限性，但仍能较好体现数据的账面价值；预计收益法则是数据成长定价的核心方式，收入、无形资产和云化估值三方面均可印证。未来“云重估”的进一步演绎，是“IaaS”走向“PaaS”估值，数据定价最终体现为政企业务或 DICT 估值（例如 PS ratio）的扎实提升。 行业深度 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第 3 页 共 34 页 简单金融 成就梦想 1. 价值来源：三十年规模经营的数据红利 .........................