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1、 計算機計算機|證券研究報告證券研究報告行業深度行業深度 2022 年年 12 月月 16 日日 強于大市強于大市 公司名稱公司名稱 股票代碼股票代碼 股價股價(人民幣人民幣)評級評級 星環科技 688031.SH 99.8 增持 創意信息 300366.SZ 10.45 增持 資料來源：萬得，中銀證券 以2022年12月15日當地貨幣收市價為標準 相關研究報告相關研究報告 稅務信息化行業事件點評：金四催熟中小稅務信息化行業事件點評：金四催熟中小 B稅控稅籌藍海稅控稅籌藍海，金財互聯等廠商角逐，金財互聯等廠商角逐 20221202 稅務信息化專題報告二：細探金稅四期，供稅務信息化專題報告二：細

2、探金稅四期，供應商集中化和跨部門聯動是新機遇應商集中化和跨部門聯動是新機遇20221117 金稅四期提速，疊加政策東風接踵而至：稅金稅四期提速，疊加政策東風接踵而至：稅務信息化行業事件點評務信息化行業事件點評20221031 中銀國際證券股份有限公司中銀國際證券股份有限公司 具備證券投資咨詢業務資格具備證券投資咨詢業務資格 計算機計算機 證券分析師：證券分析師：楊思睿楊思睿(8610)66229321 證券投資咨詢業務證書編號：S1300518090001 聯系人：劉桐彤聯系人：劉桐彤(8610)83949543 一般證券業務證書編號：S1300122030039 國產化替代加速推進，數據國產

3、化替代加速推進，數據庫布局正逢其時庫布局正逢其時 數據庫專題報告之二 本文在系列一之上進一步分析國產數據庫市場規模和其他一些重要廠商。數本文在系列一之上進一步分析國產數據庫市場規模和其他一些重要廠商。數據庫國產替換市場空間有望突破據庫國產替換市場空間有望突破 600 億元。億元。2021 年主要商業銀行的年主要商業銀行的 IT 投入投入高達高達 1898 億元，其中數據庫占軟件投入的億元，其中數據庫占軟件投入的 60%。數據庫國產化進。數據庫國產化進程在加快，程在加快，預計預計 2025 年市場規模超年市場規模超 500 億元，實現億元，實現 4 年近兩倍增長。傳統數據庫廠商年近兩倍增長。傳統

4、數據庫廠商重點對關系型場景進行替代，包括達夢等；新興廠商主要通過分布式等架構重點對關系型場景進行替代，包括達夢等；新興廠商主要通過分布式等架構對非關系型及高并發場景進行替換，代表廠商包括星環科技等。對非關系型及高并發場景進行替換，代表廠商包括星環科技等。支撐評級的要點支撐評級的要點 數據庫市場空間達百億元量級，市場規模有望實現數據庫市場空間達百億元量級，市場規模有望實現 4 年兩倍增長。年兩倍增長。數據庫市場主要分為存量和增量兩部分：存量主要進行國產化替代，自下而上測算，存量市場替換空間可達 600億元；增量主要受 5G和大數據時代的數據量增長，以及分布式、非關系型等新興產品帶動。根據 IDC

5、預測，2025年我國數據庫整體市場規模有望突破 500億元，實現 4年近兩倍增長。數據庫國產化替代加快，未來將從金融向更多行業全面鋪開。數據庫國產化替代加快，未來將從金融向更多行業全面鋪開。數據庫信創進程在多行業加速推進具備確然性。一個驗證因素是近年來國產數據庫中標比例顯著提升：2020 年 7 月，中移動首次進行大規模集采純國產數據庫；2021 年中央國家機關數據庫集采，達夢、人大金倉等十余個國產數據庫品牌入選，且國產廠商在事務型數據庫及分析型數據庫市場份額較2019 年均顯著提升。從推進節奏來看，“八大行業”中的金融行業進展相對更快，落地實踐率達 29.55%。2021年金融 IT投入超

6、1800億元，銀行數據庫投入占軟件投入比例高達 60%。國產數據庫百花齊放，廠商各有優勢領域。國產數據庫百花齊放，廠商各有優勢領域。從技術和生態成熟度角度來區分傳統和新興數據庫廠商的話，傳統廠商主要對關系型場景進行替代，例如：（1）達夢采用全自研路線對標 Oracle，黨政為公司優勢領域；（2）人大金倉在數據庫廠商中份額位列第二，具備廣泛的行業覆蓋；（3）南大通用在金融、運營商領域優勢突出；（4）神舟通用具備國資背景，航天、軍工及政府領域占優；（5）創意信息旗下萬里開源依托 MySQL 高覆蓋率及其數據庫的強實時性在金融領域具備較強競爭力。新興數據庫廠商主要通過分布式等架構對非關系型及高并發場

7、景進行替換，例如：（1）星環科技（可將大數據分析看做數據庫產品一種）主要面向分析型和高并發型場景，在金融領域優勢突出；（2）拓爾思則專注于搜索引擎數據庫（如在黨政領域對 Elastic Search 實現替換）；（3）海量數據依托華為 openGauss打造其核心優勢，在高并發場景下表現優異。重點推薦重點推薦 我們認為行業初期的百花齊放會在后期優勝劣汰，因此推薦數據庫領先企業，如拓爾思、星環科技、創意信息（萬里開源）等，關注達夢數據（擬上市）、海量數據等。評級面臨的主要風險評級面臨的主要風險 政策推進不及預期；技術突破不及預期。2022年 12月 16日 國產化替代加速推進，數據庫布局正逢其時

8、 2 目錄目錄 數據庫市場有望實現四年近兩倍增長數據庫市場有望實現四年近兩倍增長.5 非關系型數據庫開始崛起.5 數據庫市場達百億元量級.6 數據庫國產化進程提速數據庫國產化進程提速.10 政策催化，整體進程顯著提升.10 金融數據庫信創落地較快，未來有望向其他行業全面鋪開.11 數據庫市場格局：國產數據庫百花齊放數據庫市場格局：國產數據庫百花齊放.13 傳統數據庫多采用集中式架構，新興數據庫利用分布式“換道超車”.13 新興數據庫：主要針對非關系型及高并發場景.14 傳統數據庫：重點對關系型場景進行替代.19 投資建議與風險提示投資建議與風險提示.26 星環科技.28 創意信息.34 ZVa

9、XoXrXeXoWoNbRaO6MmOmMsQoMlOoPoMfQnMxP7NqRpMvPpOtNMYpNtQ 2022年 12月 16日 國產化替代加速推進，數據庫布局正逢其時 3 圖表圖表目錄目錄 圖表圖表 1.數據庫屬于基礎軟件數據庫屬于基礎軟件.5 圖表圖表 2.數據庫分類數據庫分類.5 圖表圖表 3.數據庫發展史數據庫發展史.6 圖表圖表 4.關系型與非關系型數據庫對比關系型與非關系型數據庫對比.6 圖表圖表 5.關系型數據庫（本地部署）國外廠商份額關系型數據庫（本地部署）國外廠商份額.7 圖表圖表 6.關系型數據庫（公有云）國外及國內頭部廠商份關系型數據庫（公有云）國外及國內頭部廠

10、商份.7 圖表圖表 7.國內信創數據庫潛在替換市場空間國內信創數據庫潛在替換市場空間.7 圖表圖表 8.全球大數據儲量預測全球大數據儲量預測.8 圖表圖表 9.非關系型數據庫排名迅速上升非關系型數據庫排名迅速上升.8 圖表圖表 10.2025年中國數據庫市場規模年中國數據庫市場規模.9 圖表圖表 11.數據庫相關政策數據庫相關政策.10 圖表圖表 12.國產數據庫入圍比例提升國產數據庫入圍比例提升.11 圖表圖表 13.各行業信創應用落地實踐率各行業信創應用落地實踐率.11 圖表圖表 14.銀行國產數據庫替換銀行國產數據庫替換.12 圖表圖表 15.國內數據庫廠商分類及代表產品國內數據庫廠商分

11、類及代表產品.13 圖表圖表 16.“交易核心交易核心”與與“數據核心數據核心”對數據庫的不同需求對數據庫的不同需求.14 圖表圖表 17.2015-2024中國大數據軟件市場規模中國大數據軟件市場規模.15 圖表圖表 18.星環科技市場份額星環科技市場份額.15 圖表圖表 19.星環科技主要產品星環科技主要產品.16 圖表圖表 20.公司產品主要面向分析型和高并發型場景公司產品主要面向分析型和高并發型場景.16 圖表圖表 21.星環科技在金融領域進行多項數據庫替換星環科技在金融領域進行多項數據庫替換.17 圖表圖表 22.2018-2022年年 ElasticSearch 營收營收及增速及增

12、速.17 圖表圖表 23.海貝大數據管理系統在信用中國的應用海貝大數據管理系統在信用中國的應用.18 圖表圖表 24.“一核兩翼一核兩翼”產品布局產品布局.18 圖表圖表 25.海量數據海量數據庫在客戶中應用情況庫在客戶中應用情況.19 圖表圖表 26.關系型數據庫占據主流地位關系型數據庫占據主流地位.19 圖表圖表 27.2021 H1 關系型數據庫（本地部署）市場份額關系型數據庫（本地部署）市場份額.19 圖表圖表 28.2021 H2 關系型數據庫（本地部署）市場份額關系型數據庫（本地部署）市場份額.19 圖表圖表 29.達夢數據庫可實現柔性替換達夢數據庫可實現柔性替換.20 圖表圖表

13、30.達夢數據庫產品達夢數據庫產品.20 圖表圖表 31.達夢數據庫在黨政領域應用廣泛達夢數據庫在黨政領域應用廣泛.21 圖表圖表 32.人大金倉主要產品人大金倉主要產品.21 圖表圖表 33.人大金倉在多個行業均有產品覆蓋人大金倉在多個行業均有產品覆蓋.22 2022年 12月 16日 國產化替代加速推進，數據庫布局正逢其時 4 圖表圖表 34.南大通用數據庫產品南大通用數據庫產品.22 圖表圖表 35.南大通用在金融領域優勢突出南大通用在金融領域優勢突出.22 圖表圖表 36.神舟通用產品矩陣神舟通用產品矩陣.23 圖表圖表 37.公司在航天、軍工及政府領域主要項目公司在航天、軍工及政府領

14、域主要項目.23 圖表圖表 38.萬里數據庫主要產品萬里數據庫主要產品.24 圖表圖表 39.關系型數據庫中基于主流開源數據庫的分布情況關系型數據庫中基于主流開源數據庫的分布情況.24 圖表圖表 40.公司建設某全國股份制銀行繳費平臺系統項目公司建設某全國股份制銀行繳費平臺系統項目.25 附錄圖表附錄圖表 41.報告中提及上市公司估值表報告中提及上市公司估值表.27 圖表圖表 1.公司主要業務公司主要業務.29 圖表圖表 2.公司產品矩陣不斷擴充公司產品矩陣不斷擴充.29 圖表圖表 3.星環科技大數據技術架構演進星環科技大數據技術架構演進.30 圖表圖表 4.公司營收和凈利增速公司營收和凈利增

15、速.31 圖表圖表 5.公司細分業務收入及增速公司細分業務收入及增速.31 圖表圖表 6.毛利率及凈利率毛利率及凈利率.31 圖表圖表 7.各項費用及費用率各項費用及費用率.31 圖表圖表 8.公司細分業務收入預測公司細分業務收入預測.32 圖表圖表 9.可比公司估值可比公司估值.32 圖表圖表 1.公司發展史公司發展史.35 圖表圖表 2.2018-2021營收和增速營收和增速.35 圖表圖表 3.2018-2021凈利和增速凈利和增速.35 圖表圖表 4.毛利率及凈利率毛利率及凈利率.36 圖表圖表 5.各項費用及費用率各項費用及費用率.36 圖表圖表 6.公司細分業務收入預測公司細分業務

16、收入預測.36 圖表圖表 7.可比公司估值可比公司估值.37 2022年 12月 16日 國產化替代加速推進，數據庫布局正逢其時 5 數據庫市場有望實現四年近兩倍增長數據庫市場有望實現四年近兩倍增長 非關系型數據庫開始崛起非關系型數據庫開始崛起 首先，我們觀察數據庫行業本身的發展驅動力情況。除了數據量的增長，最主要的驅動因素是新技術的產生。數據庫行業近年來出現向非關系型數據庫發展的趨勢。數據庫是用于組織、存儲和管理數據的倉庫，通常由數據庫管理系統數據庫是用于組織、存儲和管理數據的倉庫，通常由數據庫管理系統(DBMS)來控制。來控制。數據庫管理系統具有數據定義、操作、存儲與管理、維護和通信等功能

17、，且能夠允許多用戶使用。數據、數據庫管理系統及關聯應用一起被稱為數據庫。數據庫向下調用底層硬件資源，向上支撐應用業務,是三大基礎軟件之一。圖表圖表 1.數據庫屬于基礎軟件數據庫屬于基礎軟件 資料來源：達夢招股說明書，中銀證券 數據庫可按數據模型、部署方式、架構模型和業數據庫可按數據模型、部署方式、架構模型和業務負載特征進行分類。務負載特征進行分類。按數據模型分類：關系型數據庫以二維表形式存儲結構化數據，非關系型存儲半結構化及非結構化數據。以部署方式分類：數據庫可以部署于本地服務器上或云計算資源上。按架構模型分類：集中式不對數據進行分片，數據被集中存儲在存儲設備中；分布式則將數據分散到不同的計算

18、機上。按業務負載特征分類：交易型數據庫（OLTP）又稱事務型數據庫，主要進行在線實時業務處理，例如銀行交易等；分析型數據庫（OLAP）擅長于處理離線分析業務，支持復雜的分析操作，側重決策支持，并提供直觀易懂的查詢結果；混合負載數據庫（HTAP）能夠同時完成在線交易和統計分析功能。圖表圖表 2.數據庫分類數據庫分類 資料來源：CCF數據庫專委會、頭豹研究院，中銀證券 2022年 12月 16日 國產化替代加速推進，數據庫布局正逢其時 6 非關系型數據庫于非關系型數據庫于 21 世紀初興起。世紀初興起。數據庫始于于 20世紀 60年代，1968年 IBM公司開發出世界上第一個層次數據庫管理系統 I

19、MS，這也是世界上首個大型商用數據庫系統。進入 70年代，關系型數據庫系統開始成為主流。1975年，SQL語言被提出，隨后 IBM DB2、Oracle等商業關系型數據庫陸續誕生。90 年代 MySQL、PostgreSQL 等開源數據庫涌現。隨著互聯網、云計算的發展，影音、文檔、流媒體等非結構化數據大幅度增加，非關系型數據庫（NoSQL）應運而生。NoSQL多數采用分布式架構，減少了對復雜查詢的支持，性能相比關系型數據庫大大提升。2009年，文檔數據庫 MongoDB掀起了一場 NoSQL 潮流，同期，Cassandra、HBase、ElasticSearch、Redis 等非關系型數據庫紛

20、紛涌現。目前MongoDB數據庫已位列 DB-Engines排行榜第五名。圖表圖表 3.數據庫發展史數據庫發展史 資料來源：艾瑞咨詢，中銀證券 數據庫市場達百億元量級數據庫市場達百億元量級 基于技術和產品的趨勢理解之上，我們可以對新老市場進行市場規模的測算。數據庫產品市場仍以關系型數據庫為主導。數據庫產品市場仍以關系型數據庫為主導。關系型數據庫以行和列的形式存儲數據，其數據具備關聯性。常見的關系型數據庫包括 Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server、PostgreSQL 等。非關系型數據庫常用于存儲非結構化的數據，可支持鍵值（key-value）、文檔、圖片等數據存儲

21、格式，相對關系型數據庫使用更加靈活，應用場景廣泛，但無法保證數據的完整性和安全性。IDC數據顯示，2017-2021年全球關系型數據庫占據 80%以上市場。圖表圖表 4.關系型與非關系關系型與非關系型數據庫對比型數據庫對比 關系型數據庫關系型數據庫 非關系型數據庫非關系型數據庫 使用語言 SQl NoSQL 支持事務處理 X 復雜查詢 X 格式 二維表 鍵值（key-value）、文檔、圖片等格式 存儲 存儲于磁盤 存儲于緩存 擴展性 垂直擴展 水平擴展 生態 成熟 缺乏第三方生態 適用場景 電信、電力等行業的核心系統 電商、社交網絡、搜索引擎等 數據一致性 整個生命周期的強一致性 最終一致性

22、 代表廠商 Oracle、MySql、Microsoft SQL Server、PostgreSQL、IBM DB2等 Redis（鍵值數據庫）、Cassandra（列族數據庫）、MongoDB（文檔數據庫）、Neo4j（圖形數據庫）等 資料來源：艾瑞咨詢，中銀證券 2022年 12月 16日 國產化替代加速推進，數據庫布局正逢其時 7 2021年國內關系型數據庫市場規模近年國內關系型數據庫市場規模近 200億元，國產替代規模約為億元，國產替代規模約為 56億元。億元。根據 IDC數據，2021年H1、H2 國內關系型數據庫市場規模分別為 11.9、15.8 億美元，總計約合 185 億元，其

23、中本地部署關系型數據庫份額約為 44.4%，公有云關系型數據庫約占 55.6%。本地部署模式下，Oracle、Microsoft、IBM、SAP等外國廠商份額下降趨勢明顯。截至 2021年 H2，四大國外廠商份額之和已由 2019年的 66.8%下降至 43.9%。公有云模式下，阿里、騰訊占據 60%以上市場份額，國外廠商份額之和基本保持在 20%以下。以 2021年數據估算，關系型數據庫（包括本地部署和公有云）國產替代規模約為 56億元。圖表圖表 5.關系型數據庫（本地部署）國外廠商份額關系型數據庫（本地部署）國外廠商份額 圖表圖表 6.關系型數據庫（公有云）國外及國內頭部廠商份關系型數據庫

24、（公有云）國外及國內頭部廠商份 資料來源：IDC，中銀證券 資料來源：IDC，中銀證券 自下而上測算，國內信創數據庫潛在替換空間有望超自下而上測算，國內信創數據庫潛在替換空間有望超 600億元。億元。假設 1:全國公務員及事業單位人數 4000萬，國有企業人數 4000萬，其他企業人數 6億。公務員、事業單位及國有企業人均電腦配比為 1:0.6，其他企業配比為 1：0.013。所有企業使用計算機數量為 5580萬臺，與 2019年國家統計局公布數據基本一致。假設 2：PC：服務器=20:1，服務器：數據庫=5:1。假設 3：政府、事業單位、國有企業數據庫采購單價為 12萬元（參照 2021年中

25、央國家機關數據庫軟件中標企業提供的單價），其他企業采購單價為 4.5萬元。圖表圖表 7.國內信創數據庫潛在替換市場空間國內信創數據庫潛在替換市場空間 公務員公務員 事業單位事業單位 國有國有企業企業 其他企業其他企業 合計合計 人數（萬）700 3,300 4,000 60,000 配比 0.6 0.6 0.6 0.013 PC數量（萬臺）420 1,980 2,400 780 服務器數量（萬臺）21 99 120 39 數據庫數量（萬臺）4.2 20 24 8 單價（萬元）12 12 12 4.5 市場空間（億元）50.4 238 288 35 611 資料來源：2021-2022中國經濟年

26、會、國家統計局、中國政府采購網，中銀證券 增量市場：海量數據提供增量市場：海量數據提供增長動力，重點關注分布式、非關系型等新興數據庫增長動力，重點關注分布式、非關系型等新興數據庫 數據庫市場增長主要受以下因素帶動：1.數據量的激增將會帶動數據庫產品規模增長。數據量的激增將會帶動數據庫產品規模增長。數據庫是組織、存儲和管理數據的倉庫，海量數據的爆發將催生數據管理的需求。根據 IDC與浪潮聯合發布的最新報告顯示，2020年全球大數據儲量為 50ZB，而到 2025年將達到 175ZB。2022年 12月 16日 國產化替代加速推進，數據庫布局正逢其時 8 圖表圖表 8.全球大數據儲量預測全球大數據

27、儲量預測 資料來源：IDC，中銀證券 2.分布式、非關系型數據庫增長迅猛。分布式、非關系型數據庫增長迅猛。在面臨海量數據的背景下，傳統關系型數據庫采用縱向擴展（scale-up）的方法，即通過增加更多的 CPU、內存和硬盤來提升數據管理能力；而分布式則采取橫向擴展（scale-out）思路，把數據分散到不同的計算機上。位于不同地點的計算機通過網絡互相連接，共同組成一個完整的分布式大型數據庫，以實現降本增效。根據 DB-Engines的排行，傳統關系型數據庫 Oracle、MySQL 和 Microsoft SQL Server 依舊保持排行榜前三名，但 Snowflake、MongoDB等分布

28、式數據庫排名顯著提升。根據艾瑞咨詢的預測，借助 NewSQL、SQL on Hadoop、NoSQL 等新技術架構的非關系型數據庫將是整個市場中增長最快的細分領域，到 2025 年可以實現十倍以上的擴張（同 2020年相比）。圖表圖表 9.非關系型數據庫排名迅速上升非關系型數據庫排名迅速上升 資料來源：DB-Engines，中銀證券 2025年我國數據庫市場規模有望突破年我國數據庫市場規模有望突破 500億元，實現億元，實現 4年近兩倍增長。年近兩倍增長。根據 IDC數據，2021年中國數據庫市場規模約為 27.7 億美元（約合 185 億人民幣）。隨著數據量的爆發式增長，IDC 預計到 20

29、25年 76.7億美元（約合 513億人民幣），4年 cagr達 29%。未來四年內，市場規模有望實現 4年近兩倍增長。2022年 12月 16日 國產化替代加速推進，數據庫布局正逢其時 9 圖表圖表 10.2025年中國數據庫市場年中國數據庫市場規模規模 資料來源：IDC，中銀證券 2022年 12月 16日 國產化替代加速推進，數據庫布局正逢其時 10 數據庫國產化進程提速數據庫國產化進程提速 政策催化，整體進程顯著提升政策催化，整體進程顯著提升 數據庫的國產化不僅是信創整體的要求，而且有自身獨特的重要性，尤其是考慮供應商的集中度（Oracle 等廠商占比極高）、數據安全的緊迫性以及和其他

30、信創產品的聯結性。2022 年 3 月，Oracle宣布暫停俄羅斯業務，數據庫自主可控重要性凸顯?！笆奈濉币巹澨岢鲆嘤龎汛笕斯ぶ悄?、大數據、區塊鏈等新興數字產業。在信息技術、金融科技、交通物流、農業農村對外貿易、公共服務、智能制造等細分領域，國家為各行業在“十四五”期間的數據庫應用創新提出政策指導。在不同領域的“十四五”規劃中，有數十份涉及數據庫相關政策。圖表圖表 11.數據庫相關政策數據庫相關政策 細分領域細分領域 相關文件相關文件 主要內容主要內容 信息技術信息技術“十四五”國家信息化規劃 面向關鍵基礎軟件、高端工業軟件、云計算、大數據、信息安全、人工智能、車聯網等重點領域和重大需求，

31、加強重點軟件的開發?！笆奈濉贝髷祿a業發展規劃 建立多級聯動的國家工業基礎大數據庫和原材料、裝備、消費品、電子信息等行業數據庫，推動工業數據全面匯聚?！笆奈濉避浖托畔⒓夹g服務業發展規劃 推動操作系統與數據庫、中間件、辦公套件、安全軟件及各類應用的集成、適配、優化。加速分布式數據庫、混合事務分析處理數據庫、共享內存數據庫集群等產品研發和應用推廣。政務民生政務民生“十四五”促進中小企業發展規劃 建立覆蓋創新型中小企業、“專精特新”中小企業、專精特新“小巨人”企業的數據庫，形成動態調整入庫機制 “十四五”民政信息化發展規劃 進一步優化完善民政政務信息系統，提升各級民政全業務綜合應用平臺支撐能力

32、，構建具有數據獲取、數據治理、數據分析、數據服務等能力為一體的時空大數據平臺，金融金融 銀行業保險業數字化轉型指導意見 加快數據庫、中間件等通用軟件技術服務能力建設，支持大規模企業級技術應用。交通物流交通物流 數字交通“十四五”發展規劃 推動交通運輸數據資源在部、省兩級有效匯聚整合，推動形成質量高、覆蓋廣、體系全的交通運輸核心數據庫。工業制造工業制造“十四五”信息化和工業化深度融合發展規劃 加強部門間數據共享共治，構建資源能源和污染物公共數據庫，提升資源能源管理水平。知識產權知識產權 知識產權公共服務“十四五”規劃 鼓勵并推動地方共建共享差異化、特色化的知識產權公共服務平臺和知識產權專題數據庫

33、，助推區域創新發展。版權工作“十四五”規劃 以基礎軟件、工業軟件、平臺軟件為重點,探索建立軟件正版化工作大數據中心和正版軟件防偽溯源平臺。農業農村農業農村“十四五”全國農業農村科技發展規劃 開展農業種質資源精準鑒定與基因挖掘,構建種質資源 DNA 分子指紋圖譜庫、特征庫和種質資源數據庫。資料來源：發改委、工信部、民政部、銀保監會、交通運輸部、國家知識產權局、農業農村部、中國信通院，中銀證券 國產數據庫中標比例顯著提升。國產數據庫中標比例顯著提升。2020年中國移動進行 OLTP 自主可控數據庫聯合創新項目招標，此次招標首次將數據庫相關服務純國產化列為采購要求，最終南大通用、人大金倉、阿里云、萬

34、里開源、中興通訊中標。在 2021年中央國家機關數據庫集采中，達夢、人大金倉、阿里、騰訊、新華三等十余個國產數據庫品牌入選，而國外品牌則僅有 Oracle和微軟。相比 2019年，國產廠商在事務型數據庫及分析型數據庫市場中份額均顯著提升。2022年 12月 16日 國產化替代加速推進，數據庫布局正逢其時 11 圖表圖表 12.國產數據庫入圍比例提升國產數據庫入圍比例提升 資料來源：中國政府采購網，中銀證券 金融數據庫信創落地較快，未來有望向其他行業全面鋪開金融數據庫信創落地較快，未來有望向其他行業全面鋪開 考慮到產品的成熟度需要一個應用、反饋、改善的迭代過程，我們認為國產數據庫會經歷一個從重點

35、行業先行落地、改善，隨后再普遍應用的過程。金融等行業預計會是先行適用的重要領域。2021 年金融年金融 IT 投入超投入超 1800 億元，未來有望向其他行業全面鋪開。億元，未來有望向其他行業全面鋪開。自 2020 年完成試點后，2021 年金融信創元年開啟。根據零壹智庫對工信部及下屬機構、地方經信委等職能部門公開的優秀信創案例情況的統計，截至 2021年 12月底，金融在八大行業中進展最快，落地實踐率達 29.55%。根據頭豹研究院的 2021年中國金融級分布式數據庫市場報告，2021年主要商業銀行的 IT投入高達 1898億元。未來數據庫信創將向工業、電信、能源、交通等行業全面推進，演變為

36、帶動央企及地方國資企業在信創領域的全面布局，形成最終的“2+8+N”格局。圖表圖表 13.各行業信創應用落地實踐率各行業信創應用落地實踐率 資料來源：工信部及下屬機構、地方經信委、零壹智庫，中銀證券 2022年 12月 16日 國產化替代加速推進，數據庫布局正逢其時 12 眾多銀行已開啟數據庫國產替換。眾多銀行已開啟數據庫國產替換。根據沙利文的測算，銀行對于金融級數據庫的市場需求占比較高，達 78%，而非銀金融為 22%。同時，銀行業數據庫投入占比較大，占軟件整體投入的 60%。工商銀行、郵儲銀行、民生銀行、北京銀行等紛紛開啟國產數據庫替換，入選品牌包括華為 GaussDB、和openGaus

37、s、巨杉數據庫的 SequoiaDB、PingCAP的 TiDB等。圖表圖表14.銀行國產數據庫替換銀行國產數據庫替換 機構機構 數據庫數據庫 廠商廠商 替代場景替代場景 郵儲銀行 openGauss 華為 新一代核心系統 中信銀行 GoldenDB 中興通訊 卡中心客戶服務、營銷支撐、產品服務、信貸風險等 張家港農商銀行 TDSQL 騰訊云 核心系統（國內銀行傳統核心數據庫首次實現國產化）北京銀行 TiDB PingCAP 多套實時交易類系統 工商銀行 GaussDB 華為 海外數據倉庫 民生銀行 SequoiaDB 巨杉數據庫 數據中臺、分布式影像管理等 農業銀行 Gbase 南大通用 大

38、數據平臺項目 資料來源：中國信通院，中銀證券 2022年 12月 16日 國產化替代加速推進，數據庫布局正逢其時 13 數據庫市場格局：國產數據庫百花齊放數據庫市場格局：國產數據庫百花齊放 從投資的角度看，既需要考慮相關標的技術性（產品成熟度、生態完備情況和國產替換對客戶帶來的學習曲線），也需要考慮自身的財務表現。我們大體上還是按照傳統和新興的方式進行劃分，但這僅反映相關企業的技術優勢，各個企業基本上還是充分競爭的關系。傳統數據庫多采用集中式架構，新興數據庫利用分布式傳統數據庫多采用集中式架構，新興數據庫利用分布式“換道超車換道超車”國內數據庫廠商大體可分為兩類：傳統數據庫廠商以達夢、人大金倉

39、、南大通用、萬里開源、神舟通用為代表；新興數據庫廠商主要以 PingCAP、巨杉數據庫、星環科技等初創企業為代表；除此之外，騰訊、阿里等云廠商以及中興、浪潮、新華三等 ICT廠商也提供數據庫產品及服務。圖表圖表 15.國內數據庫廠商分類及代表產品國內數據庫廠商分類及代表產品 資料來源：頭豹研究院，中銀證券 傳統數據庫多采用集中式架構，新興數據庫利用分布式傳統數據庫多采用集中式架構，新興數據庫利用分布式“換道超車換道超車”。傳統數據庫以交易為核心，主要針對交易系統的渠道、產品、客戶、核算及清算等業務流程，以集中式架構為主。在該賽道，Oracle、IBM 等廠商已經領跑近 20 年，國產廠商追趕存

40、在較大難度。而新興數據庫以數據為核心，依托分布式技術，面向交易過程產生的全量行為數據、流水數據等，解決數據的采集、整理、聚合、運用等問題。在分布式數據庫、云數據庫、湖倉一體架構等領域，國內外廠商幾乎處在相同的起跑線。2022年 12月 16日 國產化替代加速推進，數據庫布局正逢其時 14 圖表圖表 16.“交易核心交易核心”與與“數據核心數據核心”對數據庫的不同需求對數據庫的不同需求 資料來源：巨杉數據庫，中銀證券 新興數據庫在高并發場景表現突出，傳統數據庫主要針對業務緊耦合場景。新興數據庫在高并發場景表現突出，傳統數據庫主要針對業務緊耦合場景。相對于傳統數據庫，新興數據庫具備以下優勢：1.能

41、夠處理半結構化及非結構化數據，包括文檔、圖片、時序等。2.能夠承載高并發量的業務。分布式數據庫具有彈性、業務敏捷的優勢，可以支持海量數據的并發處理，更適用于高頻發、大吞吐的互聯網、金融等場景。而傳統集中式數據庫面對巨量數據時，往往不具備穩定的高并發能力。但分布式數據庫并非通用產品，需要基于客戶業務的場景特點進行拆分，因而更適合具有地理分布特性的組織或機構使用。并且在對分布式數據庫進行設計時，數據的劃分對系統的性能、響應速度、可用性有著極大的影響。因此對于業務緊耦合的場景，更適于使用集中式數據庫。新興數據庫：主要針對非關系型及高并發場景新興數據庫：主要針對非關系型及高并發場景 1.星環科技：對關

42、系型數據庫的分析型場星環科技：對關系型數據庫的分析型場景進行替代，金融領域具備較強優勢景進行替代，金融領域具備較強優勢 公司專注于大數據市場，公司專注于大數據市場，2024 年大數據軟件市場規模有望達年大數據軟件市場規模有望達 492 億元。億元。星環科技屬于企業級大數據基礎軟件開發商，考慮所處的技術環節，我們也可將其看作數據庫廠商。近幾年數據量快速增長、非結構化數據類型增加，傳統數據庫難以解決大數據“4V”問題，即規模性、高速性、多樣性和價值性的問題。數據處理需求的變化推動了數據管理軟件技術的變革，帶動了以分布式技術為主的大數據管理平臺軟件快速發展。根據沙利文研究報告，大數據軟件市場由 20

43、15 年的 52 億元增長至 2019 年的 146億元，預計 2024年將達到 492億元，2019-2024年 CAGR為 27.5%。2022年 12月 16日 國產化替代加速推進，數據庫布局正逢其時 15 圖表圖表 17.2015-2024中國大數據軟件市場規模中國大數據軟件市場規模 資料來源：沙利文，中銀證券 公司在大數據平臺軟件市場中份額靠前。公司在大數據平臺軟件市場中份額靠前。在大數據領域，以 Oracle、IBM和 Teradata等為代表的關系數據庫的擴展性、容錯性、經濟性、靈活性存在局限性，因此新興的分布式數據庫在特定領域正逐漸替代傳統關系數據庫。在國際市場，以 Cloud

44、era、MongoDB、Snowflake、Elastic等為代表的公司具備較強的技術積累。在國內市場，以華為云和阿里云代表的云廠商，基于自身在公有云的優勢，在市場上具備領先優勢；新華三等 ICT 廠商，也對大數據軟件產品進行了布局，2021 年上半年浪潮和新華三份額之和達 8.5%；星環科技排名第 7，市場份額達 1.3%。圖表圖表 18.星環科技市場份額星環科技市場份額 資料來源：星環科技招股說明書，中銀證券 公司專注于分布式和數據云技術。公司專注于分布式和數據云技術。圍繞數據的集成、存儲、治理、建模、分析、挖掘和流通，星環科技提供全生命周期的基礎軟件及服務。其產品包括大數據與云基礎平臺軟

45、件（TDH 和 TDC）、分布式關系型數據庫（ArgoDB和 KunDB）、數據開發與智能分析工具（TDS和 Sophon）。2022年 12月 16日 國產化替代加速推進，數據庫布局正逢其時 16 圖表圖表 19.星環科技主要產品星環科技主要產品 資料來源：公司招股說明書，中銀證券 公司產品主要面向分析型和高并發型場景。公司產品主要面向分析型和高并發型場景。TDH 大數據基礎平臺可以處理包括關系表、文本、時空地理、圖數據、文檔、時序、圖像等在內的多種數據格式，且支持 Oracle、IBM DB2 和 Teradata等數據庫 SQL方言以及 Oracle PL/SQL、IBM DB2 SQL

46、 PL等 SQL擴展，是目前大數據領域對 SQL標準支持較為完善的產品之一。TDC 數據云平臺是將大數據基礎平臺、分布式關系型數據庫、智能分析工具等大數據軟件以 PaaS云服務的方式提供給客戶。ArgoDB是面向數據分析型業務場景的分布式閃存數據庫產品，主要用于構建離線數據倉庫、實時數據倉庫、數據集市等數據分析系統。KunDB 是公司研發的一款面向數據操作場景的分布式交易型數據庫，主要用于支持操作型業務場景（如 ERP、OA、HIS等）和高并發場景（如消費者的手機 APP應用、健康碼查詢等）的核心數據系統的構建。圖表圖表 20.公司產品主要面向分析型和高并發型場景公司產品主要面向分析型和高并發

47、型場景 類型類型 產品產品 應用場景應用場景 主要功能主要功能 大數據與云基礎軟件 TDH大數據基礎平臺 離線數據批處理、高并發的大數據業務場景。查詢搜索、實時分析、統計分析、預測性分析等數據分析功能。TDC數據云平臺 大型企業數字化基礎設施、城市大數據中心的數據平臺、企業級數據應用云以及跨多數據中心的數據平臺等場景。將數據湖、數據倉庫、搜索引擎、實時計算、數據科學平臺、分布式交易數據庫以PaaS云服務提供給客戶。分布式關系型數據庫 ArgoDB 面向數據分析型業務場景。主要用于構建離線數據倉庫、實時數據倉庫、數據集市等數據分析系統。KunDB 操作型業務場景（如 ERP、OA、HIS 等）和

48、高并發場景（如消費者的手機 APP應用、健康碼查詢等）。通過增加節點提升數據庫的存儲能力和計算性能；構建超高并發的數據操作型應用。資料來源：公司官網，中銀證券 公司在金融領域具備較強優勢，可對關系型數據庫的分析型場景實現替代。公司在金融領域具備較強優勢，可對關系型數據庫的分析型場景實現替代。公司在金融、能源、制造、交通等多個行業的核心業務系統領域進行國產化替代，其中金融行業占公司收入比重較大，2021年達 43%。公司主要替代對象包括傳統關系型數據庫 Oracle、IBM DB2、Teradata等，解決了傳統數據庫不能處理大量半結構化和非結構化數據等問題。2022年 12月 16日 國產化替

49、代加速推進，數據庫布局正逢其時 17 圖表圖表 21.星環科技在金融領星環科技在金融領域進行多項數據庫替換域進行多項數據庫替換 客戶客戶 系統名稱系統名稱 功能功能 替換海外系統替換海外系統 某郵政集團 企業經營分析業務與決策支持系統 決了原有系統不能處理大量半結構化數據和非結構化數據的問題；提升數據查詢和分析效率；增強業務實時性。Teradata和 Oracle 某農商行 分析型業務系統 滿足了行內包括歷史明細數據查詢、交易流水查詢、實時交易大屏、大額交易提醒等十多個關鍵查詢業務場景需求。Oracle 某央企省公司 綜合運營管控平臺 利用 KunDB作為后端 OLTP數據庫，實現平臺新業務的

50、快速開發上線；日均處理百萬行數據，并提供查詢服務。Oracle 資料來源：公司招股說明書，中銀證券 2.拓爾思：在黨政領域對拓爾思：在黨政領域對 Elastic Search 實現大量替換實現大量替換 搜索引擎技術是處理非結構化數據的關鍵，對應國內市場規模近搜索引擎技術是處理非結構化數據的關鍵，對應國內市場規模近 30億元。億元。當前國產化替代主要在關系型數據庫領域進行，非關系型數據庫領域較少涉及，但根據拓爾思援引數據，非結構化數據（如管理制度、業務報告、研究和法律報告等）占數據總量的 80%以上，且很多業務的重要見解都隱藏在非結構化數據中。非結構化數據的處理需要依賴基于全文檢索的搜索引擎技術

51、，根據 IDC 測算，搜索系統、內容分析和認知/AI軟件平臺的市場規模約 80億美元。參照中國信通院數據，2020年中國數據庫市場規模占全球比例約為 5.2%，以該比例測算，國內搜索系統、內容分析和認知/AI軟件平臺的市場規模近 30億元。在國內搜索引擎數據庫市場，在國內搜索引擎數據庫市場，ElasticSearch 占據主要份額。占據主要份額。在搜索引擎領域，ElasticSearch 以其靈活的配臵和強大的性能，加上阿里等國內大廠的支持，在市場中占據著主導的地位。ES自發布以來迅速占領了全文搜索引擎市場，目前很多企業已放棄自主研發，逐漸轉投 ES陣營。根據 ES財報顯示，公司在 2021/

52、2022財年的營業總收入達到 8.62億美金，其市場規模保持 30%以上的年均復合增長率。圖表圖表 22.2018-2022年年 ElasticSearch 營收及增速營收及增速 資料來源：同花順，中銀證券 拓爾思數據庫為純國產自研，已在黨政領域對拓爾思數據庫為純國產自研，已在黨政領域對 ElasticSearch 進行大量替代。進行大量替代。TRS 海貝大數據管理系統（簡稱海貝）是拓爾思自主研制的搜索引擎數據庫，適用于數字、文本、地理位臵、結構化數據、非結構化數據等所有數據類型，能夠兼容 ES 常用接口，可平滑替代 ES。目前海貝在電子政務領域裝機量已過萬套，為“信用中國”提供內容發布和信用

53、數據檢索服務，服務了部級、8 個省級以及 16個市級平臺。2022年 12月 16日 國產化替代加速推進，數據庫布局正逢其時 18 圖表圖表 23.海貝大數據管理系統在信用中國的應用海貝大數據管理系統在信用中國的應用 資料來源：拓爾思官網，中銀證券 3.海量數據：依托華為海量數據：依托華為 openGauss打造核心優勢，高并發場景下表現優異打造核心優勢，高并發場景下表現優異 緊抓華為緊抓華為 openGauss 機遇，堅持機遇，堅持“一核兩翼一核兩翼”業務布局。業務布局。海量數據在經歷了產品代銷階段后轉型自研數據庫。在華為開放開源 openGauss后，公司推出了基于 openGauss的數

54、據庫產品 Vastbase G100。公司堅持“一核兩翼”業務布局，“一核”即數據庫核心業務，包括 Vastbase海量數據庫產品；“兩翼”即數據計算與數據存儲，包括 Vastorage存儲產品和 Vastcube系列的服務器及數據庫一體機產品。圖表圖表 24.“一核兩翼一核兩翼”產品布局產品布局 資料來源：公司官網，中銀證券 依托華為生態打造核心優勢，高并發場景下表現優異。依托華為生態打造核心優勢，高并發場景下表現優異。海量數據是 openGauss生態貢獻僅次于華為的第二大社區貢獻者，公司針對 openGauss內核進行了創新優化，提升了數據庫的并發性。根據中國軟件評測中心的測試結果，在兩

55、路鯤鵬服務器下，Vastbase2.0版本可以達到 139萬的 tpmC值；Vastbase2.2版本可達到 154萬 tpmC值。目前公司已為 2000多家大中型企業客戶提供了產品和技術服務。海量數據庫在高并發、高性能場景下得到廣泛應用，公司客戶包括比亞迪、中華聯合人壽等。2022年 12月 16日 國產化替代加速推進，數據庫布局正逢其時 19 圖表圖表 25.海量數據庫在客戶中應用情況海量數據庫在客戶中應用情況 客戶客戶 改造系統改造系統 比亞迪 核心系統（包括 MES等）中華聯合人壽 團險系統 某芯片制造企業 生產核心系統 資料來源：公司官網，中銀證券 傳統數據庫：重點對關系型場景進行替

56、代傳統數據庫：重點對關系型場景進行替代 傳統數據庫廠商依然占據主流地位。傳統數據庫廠商依然占據主流地位。根據 DB-Engines 2022年 12月的排名，全球前 10款最受歡迎的數據庫中有 7款是傳統關系數據庫。據信通院統計，在我國仍有 60%的數據庫產品屬于關系型數據庫。圖表圖表 26.關系型數據庫占據主流地位關系型數據庫占據主流地位 資料來源：中國信通院，中銀證券 注：日期截止至2021年6月 1.達夢：采用全自研路線替換達夢：采用全自研路線替換 Oracle，黨政為公司優勢領域，黨政為公司優勢領域 達夢市場份額領先。達夢市場份額領先。達夢為中國電子信息產業集團 CEC旗下基礎軟件企業

57、，其大股東為中國軟件，持股比例達 25.21%。根據 IDC數據，2021 H1及 2021 H2，達夢在關系型數據庫（本地部署模式下）的市場份額分別 5.7%和 11%，在國內專注于數據庫領域的廠商中份額保持第一，且逐步縮小和 Oracle之間的差距。圖表圖表 27.2021 H1關系型數據庫（本地部署）市場份額關系型數據庫（本地部署）市場份額 圖表圖表 28.2021 H2關系型數據庫（本地部署）市場份額關系型數據庫（本地部署）市場份額 資料來源：IDC，中銀證券 資料來源：IDC，中銀證券 2022年 12月 16日 國產化替代加速推進，數據庫布局正逢其時 20 達夢數據庫采用全自研路線

58、，可對達夢數據庫采用全自研路線，可對 Oracle 數據庫實現平滑遷移。數據庫實現平滑遷移。達夢產品具有完全自主知識產權，其代碼自主原創率達 99.9%，并且在安全性方面達到了目前國產數據庫最高安全級別。達夢 DSC 對標 Oracle RAC 架構，能夠實現柔性替換。在源端是 Oracle的情況下，達夢數據庫可將多數對象（表、視圖、函數、存儲過程、觸發器、包等）進行平滑遷移，即在業務不中斷的情況下實現無感知、平滑切換。圖表圖表 29.達夢數據庫可實現柔性替換達夢數據庫可實現柔性替換 資料來源：達夢官網，中銀證券 達夢具備全棧數據產品和解決方案。達夢具備全棧數據產品和解決方案。DM8是公司新一

59、代大型通用關系型數據庫，在兼顧 OLAP 和 OLTP 的同時，滿足 HTAP 混合應用場景。新一代分布式數據庫 DMDPC是公司推出的分布式數據庫產品，主要適用于金融科技、工業互聯網、物聯網場景。達夢數據交換平臺軟件 DMETL將傳統的 ETL工具（Extract、Transform、Loading)與分布式消息平臺相結合，能夠實現構建數據中心、數據倉庫等功能，DMETL已被廣泛應用于公安、信用、電力等多個行業的數據中心項目中。圖表圖表 30.達夢數據庫產品達夢數據庫產品 資料來源：達夢官網，中銀證券 達夢在黨政領域優勢突出。達夢在黨政領域優勢突出。公司黨政收入占據大頭，根據招股說明書，20

60、19至 2021年，黨政占公司收入比重分別為 48%、63%、59%。黨政系統多數使用 Oracle數據庫，而公司基于自研技術進行研發，滿足自主可控需求。達夢數據庫與 Oracle 的兼容程度達 95%以上，能夠實現平滑遷移，在黨政系統具備競爭優勢，承接了湖北省應急管理廳、最高人民檢察院、海南社保金保信通等多個項目。2022年 12月 16日 國產化替代加速推進，數據庫布局正逢其時 21 圖表圖表 31.達夢數據庫在黨政領域應用廣泛達夢數據庫在黨政領域應用廣泛 客戶客戶 替換系統替換系統 項目說明項目說明 湖北監獄管理局 DMHS、DMCDB 基于 PaaS層平臺，在已有 IaaS平臺基礎上，

61、搭建了達夢啟云數據庫云服務系統（DMCDB），實現多租戶的資源管控和分配，同時實現計算和存儲分離，為省監獄管理局災備中心的十余個業務系統提供統一的數據庫服務。湖北省應急管理廳 DMCDB 采用云化部署計算、微服務、存儲計算分離、多租戶、智能運維管控等前沿技術，實現異構兼容，對基礎設施資源進行一體化納管，構建了按需申請、開箱即用、秒級發放的數據庫云服務系統，為用戶提供安全數據庫服務。最高人民檢察院 DMHS、DMETL 對數據庫及數據同步軟件進行監控管理；助力檢察院實現內網統計系統的數據合并。重慶市高級人民法院 DM8、DMHS、DMDataWatch 對現有專網 9大業務系統進行歸類整合；主庫

62、提供讀寫服務，多個備庫分別提供災備服務及查詢服務。海南社保金保系統 V8 采用讀寫分離集群（一主三備），大幅提升并發事務處理性能；實現了在源端業務系統在線運行的情況下，數據的快速平滑遷移，并升級替換了原有的國外數據庫。資料來源：達夢官網，中銀證券 2.人大金倉：份額位列第二，行業覆蓋廣泛人大金倉：份額位列第二，行業覆蓋廣泛 數據庫廠商中公司份額排名第二。數據庫廠商中公司份額排名第二。人大金倉是中國電子科技集團公司（CETC）成員企業之一，其大股東為太極股份，持股比例達 33.28%。根據 IDC數據，2021年 H1、H2公司在關系型數據庫（本地部署模式下）的市場份額均為 5%，在數據庫廠商中

63、排名第二。公司主要產品涵蓋通用型、分析型及公司主要產品涵蓋通用型、分析型及 HTAP分布式數據庫。分布式數據庫。KingbaseES面向事務處理，適用于數據倉庫、決策支持、高級分析等分析類應用場景并且能夠兼顧簡單分析應用；金倉分析型數據庫系統KingbaseAnalyticsDB（KADB）定位于數據分析類應用市場，適用于數據倉庫、決策支持、高級分析等分析類應用場景，可以處理 TB-PB 級別的數據；KSOne 是人大金倉自主研發的分布式關系型數據庫系統，具備企業級復雜事務混合負載能力，支持大規模橫向擴展以及 PB級海量數據存儲。圖表圖表 32.人大金倉主要產品人大金倉主要產品 產品類型產品類

64、型 產品名稱產品名稱 主要功能和場景主要功能和場景 通用型數據庫 KingbaseES 面向大規模并發交易處理的企業級關系型數據庫。分析型數據庫 KingbaseAnalyticsDB 定位于數據分析類應用市場，可以處理 TB-PB級別的數據，并能集成多種異構數據源進行數據挖掘和分析。分布式數據庫 KSOne 面向交易型業務、實時分析、時間序列等場景的 HTAP 分布式數據庫，為海量數據、海量并發用戶、高負載壓力、高連續性要求的業務系統提供強有力支撐。金倉異構數據同步軟件 Kingbase FlySync 在異構數據平臺間進行實時增量數據同步，幫助用戶打破數據孤島。資料來源：人大金倉官網，中銀

65、證券 人大金倉覆蓋行業廣泛。人大金倉覆蓋行業廣泛。金倉數據庫產品廣泛服務于電子政務、國防軍工、能源、運營商、金融等60 余個關鍵行業。能源領域主要客戶包括國家電網、南方電網、中石油、國家管網等；金融客戶主要包括人民銀行、農業銀行、中國銀行等；軍工領域客戶主要為中國船舶、中核集團等。2022年 12月 16日 國產化替代加速推進，數據庫布局正逢其時 22 圖表圖表 33.人大金倉在多個行業均有產品覆蓋人大金倉在多個行業均有產品覆蓋 行業行業 客戶客戶 時間時間 替換系統替換系統 項目說明項目說明 金融 光大銀行 2018 對公負債系統 人大金倉圍繞光大銀行對高可靠、兼容性、高集成度的需求，采用“

66、一主兩備”部署方案，實現對光大銀行對公主動負債系統的有效支撐。能源 國網甘肅電力公司 2019 D5000系統 通過 Kingbase ES為現貨交易系統提供數據存儲計算等技術支撐，保障系統安全、穩定、高效運行 黨政 某中央政府機關 2021 核心業務系統 對八大類系統（包括核心業務、文件交換、電子文檔、監控管理等）進行全面國產化改造 運營商 中國移動 2020 網間集中結算系統 以 Kingbase ES數據庫為基礎，采用總部+省兩級部署、跨省獨立分庫分表的架構，替換 Oracle數據庫。資料來源：人大金倉官網，中銀證券 3.南大通用：金融、運營商領域優勢突出南大通用：金融、運營商領域優勢突

67、出 南大通用于 2004 年由天津南開創元和北京宏泰安信司聯合創立。公司主要數據庫產品包括 GBase 8a分析型數據庫、GBase 8s共享存儲的數據庫集群和 GBase 8c多模多態的分布式數據庫等，分別面向商業分析和商業智能市場、OLTP 應用場景以及 OLAP等場景。圖表圖表 34.南大通用數據庫產品南大通用數據庫產品 名稱名稱 類型類型 應用場景應用場景 GBase 8a 分析型數據庫 面向商業分析和商業智能市場。GBase 8s 共享存儲的數據庫集群 適用于 OLTP 應用場景。GBase 8c 多模多態的分布式數據庫 行存儲引擎面向 OLTP場景（如訂貨、發貨、銀行交易系統）；列

68、存儲引擎面向 OLAP場景（如數據統計報表分析系統）；內存引擎面向極致性能場景（如銀行風控）。GBase XDM Cluster 極速內存數據庫集群管理系統 主要面向認證業務、精確查詢和緩存查詢場景。GBase 8d 目錄服務管理系統 適用于統一用戶管理平臺、資源整合平臺和信息發布平臺。GBase UP 統一數據平臺系統 企業級數據倉庫。資料來源：南大通用官網，中銀證券 公司在金融、運營商領域具備領先優勢。公司在金融、運營商領域具備領先優勢。GBase 8s適用于 OLTP 應用場景，包括金融、電信行業的關鍵核心業務系統，能夠提供 7*24小時不間斷運行處理能力，在 80%以上場景中可以替代國

69、際主流數據庫。GBase 8a 在電信領域取得規?；袌鰬?，三大運營商均為公司客戶，在中國移動集團下一代數據倉庫選型測試中，GBase 8a排名前三，是唯一入圍的國產產品。圖表圖表 35.南大通用在金融領域優勢突出南大通用在金融領域優勢突出 行業行業 項目項目 應用情況應用情況 金融 中國銀行總行大數據平臺 總行已上線 SAS 模型管理平臺、監控標準化數據報送平臺、審計智能分析平臺等十套應用，共 13個集群，280個節點，總數據量 1530TB。中國農業銀行數據倉庫項目 構建數據來源層、處理層、模型指標層、集市層、分析展示以及應用門戶層來進行海量數據復雜運算處理，替換原有 Sybase IQ

70、。常熟農商銀行數據中心 采用 GBase 8a分析型數據庫構建數據中心。吉林銀行歷史庫項目 采用 GBase 8a 單機數據庫，使用兩臺服務器做主備。系統每日通過數據文件方式將業務系統數據加載入庫，數據源包括賬務系統、信貸系統、國際結算業務系統等。運營商 中國移動總部集中經營分析系統 通過分布式計算和存儲以及Hadoop+MPP+主數據倉庫的混搭結構有效支撐海量數據 浙江移動大數據基礎平臺 GBase 8a MPP Cluster數據庫能夠有效處理 PB級數據，同時將新系統整體成本降為原來的 1/10左右。資料來源：南大通用官網，中銀證券 2022年 12月 16日 國產化替代加速推進，數據庫

71、布局正逢其時 23 4.神舟通用：具備國資背景，航天、軍工及政府領域占優神舟通用：具備國資背景，航天、軍工及政府領域占優 神舟通用隸屬于中國航天科技集團（CASC）,是神舟航天軟件技術股份有限公司控股子公司，神舟軟件持股比例達 81.08%。神通數據庫套件包括數據采集、數據分析、數據存儲和數據展示四部分。其中神通 T-Miner用于對文本數據進行分析和挖掘；K-Cuber能夠對大型數據庫進行在線數據分析，并支持對關鍵業務指標的快速對比和靈活預警；K-Miner 對蘊含在企業運營數據中的各類規律進行深度探索和挖掘，并抽象出對應的數學模型幫助用戶進行經營策略的制定或調整。圖表圖表 36.神舟通用產

72、品矩陣神舟通用產品矩陣 資料來源：神舟通用官網，中銀證券 航天、軍工及政府為公司優勢領域。航天、軍工及政府為公司優勢領域。在航天領域，公司承擔了中國航天科技集團型號設計、測試、運維數據管理系統項目和中國航天科技集團綜合管理信息系統項目。在軍工行業，公司搭建了全軍信息化數據存儲平臺和基地軍事訓練管理信息系統。在政府領域，公司完成了公安部首個部一級的國產數據庫應用。圖表圖表 37.公司在航天、軍工及政府領域公司在航天、軍工及政府領域主要項目主要項目 行業行業 項目項目 應用情況應用情況 航天 中國航天科技集團型號設計、測試、運維數據管理系統 支持用戶總數達到 1萬余人；支撐的數據總量累計達到 20

73、0TB；系統運行使用高峰期時，神通數據庫高效運行，并穩定的支持大數據量的數據導入導出。中國航天科技集團綜合管理信息系統 各系統在集團本部及相關院所部署共計 157家；覆蓋全集團員工 10萬余人；神通數據庫有效支撐了公司本部及相關院所的涉密安全數據存儲。軍工 全軍信息化數據存儲平臺 全軍信息化數據基礎存儲平臺以信息基礎為支撐，構建涵蓋裝備科研、采購等全系統的信息系統，平時作為各級總裝機關和部隊的業務工作平臺和決策支持平臺，戰時作為一體化指揮平臺提供信息支撐。某基地軍事訓練管理信息系統 實現了對基地參訓人員、裝備、物資、場所、任務進行信息化、智能化、規范化管理，并完成訓練任務的智能編排。政府 公安

74、部辦公廳檔案局檔案系統項目 公安部首個部一級的國產數據庫應用；系統支持的數據總量達到 TB級，可保證系統 7 24小時不間斷穩定運行；經過在同樣的 x86平臺上適配優化后，達到與國外主流數據庫相近的性能指標。山東省國稅、地稅數據分析系統 國產數據庫在全國稅務系統率先實現稅務數據挖掘的成功實踐。資料來源：神舟通用官網，中銀證券 2022年 12月 16日 國產化替代加速推進，數據庫布局正逢其時 24 5.萬里開源：萬里開源：MySQL高覆蓋率及數據庫強實時性打造金融行業核心優勢高覆蓋率及數據庫強實時性打造金融行業核心優勢 公司主要數據庫產品分為分布式和集中式。公司主要數據庫產品分為分布式和集中式

75、。GreatDB分布式能夠實現基于內存計算的 TP與 AP混合負載支撐，適用于大數據量高并發低延遲的事務型場景及輕量分析型場景和核心業務中對數據一致性要求高的場景。GreatDB集中式提供完備的事務支持，能適用于要求苛刻的在線事務處理（OLTP）應用場景。圖表圖表 38.萬里數據庫主要產品萬里數據庫主要產品 資料來源：萬里開源官網，中銀證券 公司基于公司基于 MySQL 技術路線研發，技術路線研發，MySQL 在金融行業廣泛應用。在金融行業廣泛應用。公司成立于 2000 年，原為 MySQL 中國研發中心，是創意信息的控股子公司。2021年 4月，公司創立 GreatSQL開源社區，通過對 M

76、ySQL技術的優化，目前已成為國內最主要的 MySQL技術開源分支之一。在開源技術路徑中，MySQL占據較大份額，根據中國信通院的數據，在統計的 81個關系型數據庫中，有 28%的數據庫是基于 MySQL開發的。根據公司調研，90%的金融機構已廣泛應用或試用開源軟件，其中超 9 成金融機構應用了MySQL 數據庫。工商銀行、建設銀行、招商銀行、民生銀行、中國銀聯和泰康保險 6 家金融企業的MySQL數據庫投產節點規模超過 1000個，其中，中國銀聯、工商銀行、招商銀行超過 4000個節點。圖表圖表 39.關系型數據庫中基于主流開源數據庫的分布情況關系型數據庫中基于主流開源數據庫的分布情況 資料

77、來源：中國信通院，中銀證券 注：日期截止至2021年6月 2022年 12月 16日 國產化替代加速推進，數據庫布局正逢其時 25 公司事務型數據庫具備強實時性和一致性，數據庫在金融領域優勢突出。公司事務型數據庫具備強實時性和一致性，數據庫在金融領域優勢突出。2019 年，萬里數據庫與光大銀行基于萬里數據庫源碼聯合研發了 EverDB數據庫，并應用于某國有大型股份制銀行的云繳費、統一支付平臺等核心業務系統中。通過兩地三中心的部署方案，實現事務強一致，打破 Oracle 數據庫壟斷。除此之外，萬里數據庫 GreatDB 還對瑞銀信 POS 支付系統數據庫進行了替換，滿足了瑞銀信大數據量、高并發、

78、業務持續增長的需求，解決了擴展成本高、故障處理效率低下、運維困難等諸多問題。圖表圖表 40.公司建設某全國股份制銀行繳費平臺系統項目公司建設某全國股份制銀行繳費平臺系統項目 資料來源：萬里開源官網，中銀證券 2022年 12月 16日 國產化替代加速推進，數據庫布局正逢其時 26 投資建議與風險提示投資建議與風險提示 投資建議投資建議 數據庫市場空間達百億元量級。存量市場主要是進行數據庫國產化替換，自下而上測算，替換空間可達 600億元。增量市場主要是受分布式、非關系型等新興數據庫帶動。根據 IDC預測，2025年我國數據庫整體市場規模有望突破 500億元。數據庫國產化替代節奏在加快，細分領域

79、中金融進展較快。受“十四五”等政策帶動，數據庫信創進程加速推進，國產數據庫中標比例顯著提升。在八大行業中，金融進展相對較快，落地實踐率達 29.55%。2021年金融 IT投入超 1800億元，銀行數據庫投入占軟件投入比例高達 60%。建議關注數據庫信創核心標的：拓爾思、星環科技、創意信息（萬里開源）、達夢數據、海量數據。風險提示風險提示 1.政策推進不及預期。政策推進不及預期。國產化替代受政策直接帶動，如果政策推動不及預期，將會影響數據庫信創力度。2.技術突破不及預期。技術突破不及預期。目前國內數據庫產品在性能上仍與國外產品存在差距，如果廠商技術突破不及預期，將會對替代進程產生拖累。2022

80、年 12月 16日 國產化替代加速推進，數據庫布局正逢其時 27 附錄圖表附錄圖表 41.報告中提及上市公司估值表報告中提及上市公司估值表 公司代碼公司代碼 公司簡稱公司簡稱 評級評級 股價股價 市值市值 每股收益每股收益(元元/股股)市盈率市盈率(x)最新每股最新每股凈資產凈資產 (元元)(億元億元)2021A 2022E 2021A 2022E(元元/股股)688031 星環科技 增持 99.80 125.52(2.03)(1.91)(49)(52)14.53 300229 拓爾思 買入 12.68 94.07 0.46 0.45 28 28 3.40 603138 海量數據 未有評級 2

81、3.70 66.31 0.08 0.03 293 738 3.13 300366 創意信息 增持 10.45 65.56(0.04)0.01(292)1,049 3.86 資料來源：萬得，中銀證券 注：股價截止日2022年12月14日，海量數據盈利預測來自萬得一致預期 計算機計算機|證券研究報告證券研究報告 首次評級首次評級 2022 年年 12 月月 16 日日 Table_Stock_1 688031.SH 增持增持 市場價格：人民幣市場價格：人民幣 99.8 板塊評級：強于大市板塊評級：強于大市 股價表現股價表現(21%)(9%)4%16%29%41%Dec-21Jan-22Feb-22

82、Mar-22Apr-22May-22Jun-22Jul-22Aug-22Sep-22Oct-22Nov-22星環科技上證綜指 Table_Index_1(%)今年今年 至今至今 1 個月個月 3 個月個月 12 個月個月 絕對 31.3 26.6 0.0 0.0 相對上證指數 43.9 23.6 1.9 13.3 發行股數(百萬)121 流通股(%)100 總市值(人民幣 百萬)12,060 3個月日均交易額(人民幣 百萬)300 凈負債比率(%)(2022E)凈現金 主要股東(%)孫元浩 9 資料來源：公司公告，聚源，中銀證券 以2022年12月14日收市價為標準 中銀國際證券股份有限公司中

83、銀國際證券股份有限公司 具備證券投資咨詢業務資格具備證券投資咨詢業務資格 計算機計算機 證券分析師：證券分析師：楊思睿楊思睿(8610)66229321 證券投資咨詢業務證書編號：S1300518090001 聯系人：劉桐彤聯系人：劉桐彤(8610)83949543 一般證券業務證書編號：S1300122030039 Table_Title_1 星環科技星環科技 分布式數據庫領先者，收入規模效應顯現 星環科技專注于大數據平臺軟件市場，星環科技專注于大數據平臺軟件市場，2021 年年 H1 市場份額達市場份額達 1.3%。公。公司基于自研技術對關系型數據庫的分析型場景實現替代，在金融領域優勢司基

84、于自研技術對關系型數據庫的分析型場景實現替代，在金融領域優勢明顯，明顯，2021 年金融收入占比達年金融收入占比達 43%。公司目前處于發展階段，各項投入。公司目前處于發展階段，各項投入有所加大，但費用率呈有所加大，但費用率呈下降趨勢，凈利率的虧損程度收窄明顯，首次覆蓋，下降趨勢，凈利率的虧損程度收窄明顯，首次覆蓋，給予給予增持增持評級。評級。支撐評級的要點支撐評級的要點 營運投入加大，收入規模效應顯現。營運投入加大，收入規模效應顯現。公司 2019-2021年收入 cagr達 39%，但目前尚未盈利，主要是由于公司處于發展階段，各項投入有所加大。目前公司各項費用率呈下降趨勢，相比 2019年

85、，公司 2021年銷售、管理、研發費用率分別下降 24.2、3.6、20.2 pcts，收入規模效應開始逐步顯現，凈虧損率收窄明顯。公司專注于大數據平臺軟件市場，公司專注于大數據平臺軟件市場，2021年年 H1份額靠前。份額靠前。星環科技屬于企業級大數據基礎軟件開發商，近幾年大數據軟件市場高速增長，預計 2024年將達到 492億元，5年 CAGR達 27.5%。在大數據領域，新興分布式數據庫正逐漸替代傳統關系數據庫。在國內市場，以華為云和阿里云代表的云廠商基于自身在公有云的優勢，在市場上具備領先優勢。2021年上半年，星環科技在市場中份額達 1.3%，排名第 7?；谧匝屑夹g對關系型數據庫的

86、分析型場景實現替代，金融領域具備基于自研技術對關系型數據庫的分析型場景實現替代，金融領域具備較強優勢。較強優勢。公司由開源走向自研，目前 TDH9.0 版本中絕大部分軟件都是屬于自主研發，其產品主要面向高并發和分析性場景，解決了傳統數據庫不能處理大量半結構化和非結構化數據等問題。公司在金融、能源、制造、交通等多個行業的核心業務系統領域進行國產化替代，其中金融行業占公司收入比重較大，2021年達 43%。估值估值 預計 2022-2024年收入為 4.5、6.3和 9.0億元，對應 PS分別為 27X、19X和 13X。公司收入規模效應顯現，盈利拐點可期，首次覆蓋給予增持增持評級。評級面臨的主要

87、風險評級面臨的主要風險 業務拓展不及預期；費用管控不及預期；技術迭代不及預期。投資摘要投資摘要 年結日：年結日：12月月 31日日 2020 2021 2022E 2023E 2024E 銷售收入(人民幣 百萬)260 331 453 632 901 變動(%)49 27 37 39 42 凈利潤(人民幣 百萬)(184)(245)(231)(153)17 全面攤薄每股收益(人民幣)(1.526)(2.025)(1.914)(1.268)0.141 變動(%)(38.9)32.7(5.5)(33.8)(111.1)全面攤薄市盈率(倍)(65.4)(49.3)(52.1)(78.7)710.1

88、價格/每股現金流量(倍)(63.2)(50.6)(51.6)(38.0)(198.6)每股現金流量(人民幣)(1.58)(1.97)(1.94)(2.62)(0.50)企業價值/息稅折舊前利潤(倍)(60.9)(44.6)(45.6)(65.1)(946.4)每股股息(人民幣)0.000 0.228 0.000 0.000(0.010)股息率(%)n.a.0.2 n.a.n.a.(0.0)資料來源：公司公告，中銀證券預測 2022年 12月 16日 星環科技 29 立足于大數據市場，轉型自主研發立足于大數據市場，轉型自主研發 星環科技主要提供大數據基礎軟件產品和服務以及相關的解決方案，除上述兩

89、類業務以外，公司還有少量第三方軟件、硬件等其他業務。公司基礎軟件產品包括三類，分別為大數據與云基礎平臺軟件（TDH 和 TDC）、分布式關系型數據庫（ArgoDB 和 KunDB）和數據開發與智能分析工具（TDS 和Sophon）。其產品主要以軟件授權或軟硬一體的形式交付。圖表圖表 1.公司主要業務公司主要業務 資料來源：公司招股說明書，中銀證券 以大數據基礎平臺軟件為切入點，逐步完善產品矩陣。以大數據基礎平臺軟件為切入點，逐步完善產品矩陣。公司于 2013年發布大數據基礎平臺軟件 TDH 2.0，2014 年向數據開發與智能分析領域進軍，發布了數據智能分析工具 Sophon 的早期版本 Di

90、scover 3.0。2018 年公司正式進入分布式數據庫領域，發布了分布式分析型數據庫 ArgoDB 1.0 和數據云平臺TDC 1.0。隨后公司產品不斷升級迭代，形成了分布式關系型數據庫、數據開發與智能分析、大數據基礎平臺與數據云平臺四類主要產品。圖表圖表 2.公司產品矩陣不斷擴充公司產品矩陣不斷擴充 資料來源：公司招股說明書，中銀證券 2022年 12月 16日 星環科技 30 從開源走向自研。從開源走向自研。在公司成立初期，公司 TDH2.0主要是基于當年新發布的 Apache Hadoop 2.0.4、Apache Spark計算引擎等開發，如圖所示，該版本是基于 Apache Op

91、en Source源代碼開發形成的發行版軟件。2014 年公司發布了關系型分析引擎 Inceptor 和實時流計算引擎 Stream，此兩款軟件屬于公司自主研發，同時公司也發布了基于 HBase開發的 NoSQL數據庫 Hyperbase，并對其開源部分的核心模塊進行了重寫。公司堅持自研路線，2022 年，TDH9.0 版本中絕大部分軟件都是屬于全自主研發或核心部分自主研發，只有少部分采用了 Apache Open Source源代碼。圖表圖表 3.星環科技大數據技術架構演進星環科技大數據技術架構演進 資料來源：公司招股說明書，中銀證券 發展階段加大投入，收入規模效應顯現發展階段加大投入，收入

92、規模效應顯現 公司近 3年收入保持高速增長態勢，2019-2021年收入 cagr達 39%。21年收入增速有所下降主要是由于當年軟件產品及服務收入增速放緩。公司毛利率相對穩定，近 4 年基本保持在 60%左右，但目前尚未盈利，仍處于發展階段。公司銷售費用所占比重較大，主要是因為其業務面向垂直行業，需要銷售人員和相關產品部署。2019-2021年公司銷售人員平均人數分別為 135、141及 159人，技術支持與服務人員平均人數分別為 247、360及 463人，與銷售費用投入趨勢保持一致。公司各項費用率呈下降趨勢，收入規模效應開始逐步顯現，相比 2019年，公司 2021年銷售、管理、研發費用

93、率分別下降 24.2、3.6、20.2 pcts，凈虧損利潤率收窄明顯。2022年 12月 16日 星環科技 31 圖表圖表 4.公司營收和凈利增速公司營收和凈利增速 圖表圖表 5.公司細分業務收入及增速公司細分業務收入及增速 資料來源：萬得，中銀證券 資料來源：萬得，中銀證券 圖表圖表 6.毛利率及凈利率毛利率及凈利率 圖表圖表 7.各項費用及費用率各項費用及費用率 資料來源：萬得，中銀證券 資料來源：萬得，中銀證券 盈利預測盈利預測 數據庫信創向行業推進趨勢明顯，目前金融領域落地進展最快，公司在金融領域優勢突出，預計2022、2023、2024年收入增速分別為 37.1%、39.4%、42

94、.5%。歸母凈利分別為-2.31、-1.53、0.17億元，對應 EPS分別為-1.91、-1.27、0.14元。2022年 12月 16日 星環科技 32 圖表圖表 8.公司細分業務收入預測公司細分業務收入預測（人民幣：百萬元）（人民幣：百萬元）2021A 2022E 2023E 2024E 合計合計 收入 330.9 453.5 632.3 900.8 YOY(%)27.3%37.1%39.4%42.5%成本 135.8 184.5 256.9 356.7 毛利 195.0 269.0 375.4 544.1 毛利率(%)58.9%59.3%59.4%60.4%軟件產品軟件產品 收入 25

95、6.4 350.5 483.7 686.9 YOY(%)24.6%36.7%38.0%42.0%成本 72.2 96.2 130.5 173.9 毛利率(%)71.8%72.6%73.0%74.7%解決方案解決方案 收入 54.5 79.0 120.0 180.0 YOY(%)79.3%45.0%52.0%50.0%成本 54.4 77.2 113.2 167.1 毛利率(%)0.2%2.3%5.7%7.2%軟硬一體軟硬一體 收入 20.0 24.0 28.5 33.9 YOY(%)-15.9%20.0%19.0%18.7%成本 9.3 11.1 13.3 15.7 毛利率(%)53.5%53

96、.6%53.5%53.7%資料來源：萬得，中銀證券 估值分析估值分析 我們選取基礎軟件的頭部企業金山辦公、中望軟件和麒麟信安作為對標，通過 PS進行估值，目前公司估值略高于可比公司水平，而隨著未來公司收入的提升，估值將逐步消化?？紤]到公司業務的成長潛力，首次覆蓋，給予公司增持增持評級。圖表圖表 9.可比公司估值可比公司估值 公司名稱公司名稱 股票代碼股票代碼 股價股價 市值市值（億元）（億元）營收營收（億元）（億元）PS 21A 22E 23E 24E 21A 22E 23E 24E 金山辦公 688111 257.78 1,189 32.80 43.36 56.38 72.71 36 27

97、21 16 中望軟件 688083 182.76 158 6.19 7.53 10.05 13.39 26 21 16 12 麒麟信安 688152 195.79 103 3.38 4.41 5.92 7.93 31 23 17 13 平均平均 484 14.12 18.43 24.12 31.34 31 24 18 14 星環科技星環科技 688031 99.80 121 3.31 4.53 6.32 9.01 36 27 19 13 資料來源：萬得，中銀證券 注：以2022年12月14日收市價為準；中望軟件、麒麟信安營收來自萬得一致預測 風險提示風險提示 1.尚未盈利風險。尚未盈利風險。公

98、司目前處于快速發展階段，如果未來不能對成本進行有效管控，公司將較難實現盈利。2.客戶拓展不達預期?？蛻敉卣共贿_預期。如果公司不能對客戶進行進一步擴展，收入將較難實現規?；鲩L，影響公司整體經營。3.技術迭代不及預期。技術迭代不及預期。目前國內數據庫產品在性能上仍與國外產品存在差距，如果廠商技術突破不及預期，將會對替代進程產生拖累。2022年 12月 16日 星環科技 33 損益表損益表(人民幣 百萬)年結日：年結日：12月月 31日日 2020 2021 2022E 2023E 2024E 銷售收入銷售收入 260 331 453 632 901 銷售成本(111)(139)(189)(263

99、)(365)經營費用(342)(461)(527)(553)(548)息稅折舊前利潤息稅折舊前利潤(193)(269)(263)(184)(13)折舊及攤銷(10)(10)(8)(8)(10)經營利潤經營利潤(息稅前利潤息稅前利潤)(202)(279)(271)(192)(23)凈利息收入/(費用)2 4 1 1 2 其他收益/(損失)41 49 39 38 40 稅前利潤稅前利潤(184)(246)(232)(154)17 所得稅(0)0 0 0(0)少數股東權益 0(2)(1)(1)0 凈利潤凈利潤(184)(245)(231)(153)17 核心凈利潤核心凈利潤(184)(245)(23

100、1)(153)17 每股收益(人民幣)(1.526)(2.025)(1.914)(1.268)0.141 核心每股收益(人民幣)(1.526)(2.025)(1.914)(1.268)0.141 每股股息(人民幣)0.000 0.228 0.000 0.000(0.010)收入增長(%)49 27 37 39 42 息稅前利潤增長(%)(10)38(3)(29)(88)息稅折舊前利潤增長(%)(10)40(2)(30)(93)每股收益增長(%)(39)33(5)(34)(111)核心每股收益增長(%)(39)33(5)(34)(111)資料來源：公司公告，中銀證券預測 資產負債表資產負債表(人

101、民幣 百萬)年結日：年結日：12月月 31日日 2020 2021 2022E 2023E 2024E 現金及現金等價物 339 54 91 102 146 應收帳款 121 174 202 319 422 庫存 31 43 58 82 110 其他流動資產 6 16 9 29 21 流動資產總計流動資產總計 931 804 876 1,049 1,216 固定資產 13 15 14 13 12 無形資產 0 0 0 0 0 其他長期資產 0 31 16 23 20 長期資產總計長期資產總計 13 47 30 36 31 總資產總資產 949 854 906 1,085 1,247 應付帳款

102、30 41 53 79 104 短期債務 0 0 0 0 0 其他流動負債 103 145 153 137 161 流動負債總計流動負債總計 133 186 206 217 265 長期借款 0 0 0 0 0 其他長期負債 36 52 44 48 46 股本 121 121 121 121 121 儲備 690 527 538 703 818 股東權益股東權益 811 648 658 824 939 少數股東權益 0(2)(2)(3)(3)總負債及權益總負債及權益 949 854 906 1,085 1,247 每股帳面價值(人民幣)6.71 5.36 5.45 6.82 7.77 每股有形

103、資產(人民幣)6.71 5.36 5.45 6.82 7.77 每股凈負債/(現金)(人民幣)(2.81)(0.44)(0.75)(0.84)(1.21)資料來源：公司公告，中銀證券預測 現金流量表現金流量表(人民幣 百萬)年結日：年結日：12月月 31日日 2020 2021 2022E 2023E 2024E 稅前利潤(184)(246)(232)(154)17 折舊與攤銷 10 10 8 8 10 凈利息費用(1)(3)(0)(1)(1)運營資本變動(26)(32)26(134)(43)稅金(0)(2)(0)0(0)其他經營現金流 11 34(36)(36)(45)經營活動產生的現金流經

104、營活動產生的現金流(191)(238)(234)(317)(61)購買固定資產凈值(0)(0)5 6 9 投資減少/增加 19 15 17 16 16 其他投資現金流 224(92)(9)(11)(18)投資活動產生的現金流投資活動產生的現金流 243(77)12 10 7 凈增權益 0(28)0 0 1 凈增債務 0 12(12)0(0)支付股息 0 28 0 0(1)其他融資現金流 250 18 271 318 98 融資活動產生的現金流融資活動產生的現金流 250 30 259 319 97 現金變動 302(286)37 12 44 期初現金 37 339 54 91 102 公司自由

105、現金流 52(316)(222)(307)(54)權益自由現金流 51(303)(234)(306)(54)資料來源：公司公告，中銀證券預測 主要比率主要比率 年結日：年結日：12月月 31日日 2020 2021 2022E 2023E 2024E 盈利能力盈利能力 息稅折舊前利潤率(%)(74.1)(81.4)(57.9)(29.1)(1.4)息稅前利潤率(%)(77.8)(84.3)(59.7)(30.3)(2.5)稅前利潤率(%)(70.9)(74.4)(51.2)(24.4)1.9 凈利率(%)(70.9)(74.0)(51.0)(24.2)1.9 流動性流動性 流動比率(倍)7.0

106、 4.3 4.2 4.8 4.6 利息覆蓋率(倍)n.a.n.a.n.a.n.a.n.a.凈權益負債率(%)凈現金 凈現金 凈現金 凈現金 凈現金 速動比率(倍)6.8 4.1 4.0 4.5 4.2 估值估值 市盈率(倍)(65.4)(49.3)(52.1)(78.7)710.1 核心業務市盈率(倍)(65.4)(49.3)(52.1)(78.7)710.0 市凈率(倍)14.9 18.6 18.3 14.6 12.8 價格/現金流(倍)(63.2)(50.6)(47.9)(40.4)(205.6)企業價值/息稅折舊前利潤(倍)(60.9)(44.6)(130.3)(759.3)(57.8)

107、周轉率周轉率 存貨周轉天數 42.3 40.3 39.9 39.7 38.4 應收帳款周轉天數 135.9 159.8 147.9 147.0 146.5 應付帳款周轉天數 39.6 37.9 38.4 37.4 37.7 回報率回報率 股息支付率(%)n.a.n.a.n.a.n.a.(7.0)凈資產收益率(%)(24.5)(33.5)(35.4)(18.8)1.8 資產收益率(%)(22.8)(31.0)(25.6)(14.2)(1.4)已運用資本收益率(%)(6.1)(8.4)(8.9)(5.2)0.5 資料來源：公司公告，中銀證券預測 計算機計算機|證券研究報告證券研究報告 首次評級首次

108、評級 2022 年年 12 月月 16 日日 Table_Stock_2 300366.SZ 增持 市場價格：人民幣市場價格：人民幣 10.45 板塊評級：強于大市板塊評級：強于大市 Table_PicQuote_2 股價表現股價表現(55%)(44%)(33%)(21%)(10%)1%Dec-21Jan-22Feb-22Mar-22Apr-22May-22Jun-22Jul-22Aug-22Sep-22Oct-22Nov-22創意信息深圳成指 Table_Index_2(%)今年今年 至今至今 1 個月個月 3 個月個月 12 個月個月 絕對(15.7)(10.0)36.4(29.9)相對深

109、證成指 7.7(11.9)40.3(4.7)發行股數(百萬)608 流通股(%)82 總市值(人民幣 百萬)6,349 3個月日均交易額(人民幣 百萬)436 凈負債比率(%)(2022E)凈現金 主要股東(%)陸文斌 16 資料來源：公司公告，聚源，中銀證券 以2022年12月14日收市價為標準 中銀國際證券股份有限公司中銀國際證券股份有限公司 具備證券投資咨詢業務資格具備證券投資咨詢業務資格 計算機計算機 證券分析師：證券分析師：楊思睿楊思睿(8610)66229321 證券投資咨詢業務證書編號：S1300518090001 聯系人：劉桐彤聯系人：劉桐彤(8610)83949543 一般證

110、券業務證書編號：S1300122030039 創意信息創意信息 數據庫業務揚帆起航，廣闊市場未來可期 創意信息專注于大數據、數據庫及創意信息專注于大數據、數據庫及 5G 技術，技術，2019 年收購萬里開源后數據年收購萬里開源后數據庫業務高速增長，庫業務高速增長，2021 年實現收入年實現收入 2880 萬元（萬元（+30%）。萬里數據庫在）。萬里數據庫在金融領域優勢突出，金融領域優勢突出，19 年聯合光大銀行研發了年聯合光大銀行研發了 EverDB 數據庫，打破了數據庫，打破了Oracle 的壟斷。的壟斷。2021 年主要商業銀行的年主要商業銀行的 IT 投入高達投入高達 1898 億元，隨

111、著公億元，隨著公司在金融領域優勢的進一步拓展，司在金融領域優勢的進一步拓展，數據庫業務有望釋放增長潛力，首次覆數據庫業務有望釋放增長潛力，首次覆蓋，給予蓋，給予增持增持評級。評級。支撐評級的要點支撐評級的要點 公司專注于大數據、數據庫及公司專注于大數據、數據庫及 5G技術，數據庫收入高速增長。技術，數據庫收入高速增長。公司在大數據、數據庫及 5G領域提供產品及相應服務，目前公司產品已廣泛應用于通信運營商、能源、金融、政府等領域，并為超過 600家大型企業級用戶提供數字化轉型服務。公司自 2019年收購萬里開源后，數據庫收入保持高速增長，2021年實現收入 2880萬元，同比增長 30%。依托依

112、托 MySQL 優勢，擴大金融領域優勢。優勢，擴大金融領域優勢。創意信息子公司萬里開源是國內最主要的 MySQL 開源分支之一。在應用或試用開源軟件的金融機構中，已有超 9 成采用了 MySQL 數據庫。萬里數據庫在金融領域優勢突出，2019年與光大銀行基于萬里數據庫源碼聯合研發了 EverDB數據庫，并應用于某國有大型股份制銀行的云繳費、統一支付平臺等核心業務系統中，打破 Oracle數據庫壟斷。除此之外，萬里數據庫 GreatDB還對瑞銀信 POS支付系統數據庫進行了替換。事務型數據庫為公司強項。事務型數據庫為公司強項。萬里數據庫善于處理高并發、低延遲的事務型場景，該類場景一般屬于核心業務

113、環節，對數據一致性要求較高。GreatDB 能夠提供完備的事務支持，適用于要求苛刻的在線事務處理（OLTP）應用場景。估值估值 預計 2022-2024年凈利潤為 0.06、0.78和 1.21億元，EPS為 0.01、0.13和0.20元，對應 PE分別為 1049X、81X和 52X。公司數據庫業務成長可期、衛星通訊和 CAD軟件業務具有較大潛力，首次覆蓋，給予增持增持評級。評級面臨的主要風險評級面臨的主要風險 客戶拓展不及預期；技術迭代不及預期；費用管控不及預期。投資摘要投資摘要 年結日：年結日：12月月 31日日 2020 2021 2022E 2023E 2024E 銷售收入(人民幣

114、 百萬)2,006 1,867 2,039 2,286 2,624 變動(%)2(7)9 12 15 凈利潤(人民幣 百萬)(780)(22)6 78 121 全面攤薄每股收益(人民幣)(1.283)(0.036)0.010 0.129 0.200 變動(%)(669.7)(97.2)(127.9)1,190.7 55.2 全面攤薄市盈率(倍)(8.1)(292.2)1,049.1 81.3 52.4 價格/每股現金流量(倍)35.8 86.9 246.2 26.4(32.5)每股現金流量(人民幣)0.29 0.12 0.04 0.40(0.32)企業價值/息稅折舊前利潤(倍)6.6 38.6

115、 41.9 20.9 19.9 每股股息(人民幣)0.000 0.045(0.006)(0.122)(0.158)股息率(%)n.a.0.4(0.1)(1.2)(1.5)資料來源：公司公告，中銀證券預測 2022年 12月 16日 創意信息 35 業務結構優化，專注于大數據、數據庫及業務結構優化，專注于大數據、數據庫及 5G領域領域 公司專注于大數據、數據庫及公司專注于大數據、數據庫及 5G技術。技術。大數據方面公司主要提供智能數據管理平臺、大數據基礎平臺等產品以及公安、電力等行業解決方案；數據庫領域主要包括分布式數據庫等產品；5G相關業務包括 5G分布式小基站、加速卡產品以及相關解決方案。目

116、前公司產品已廣泛應用于通信運營商、能源、金融、政府等領域，并為超過 600家大型企業級用戶提供數字化轉型服務。圖表圖表 1.公司發展史公司發展史 資料來源：公司官網，中銀證券 業務結構優化，數據庫收入高速增長。業務結構優化，數據庫收入高速增長。公司 2018-2021年收入 cagr為 3.8%。2019年公司收購萬里數據庫。2020 年公司優化收入結構，在大數據領域專注于政務和能源等優勢行業；在數據庫行業取得突破，收入超 2200萬元。2021年主營業務收入下降主要是由于受疫情影響，客戶未能及時驗收導致營業收入同比下降；當年數據庫實現收入 2880萬元，同比增長 30%。堅持研發投入，短期利

117、潤承壓。堅持研發投入，短期利潤承壓。公司持續加大投入，2081-2021年銷售、管理、研發費用 cagr分別為3%、9%和 22%，銷售和管理費用率基本保持不變，2021年研發費用率相比 2018年提升 4.7pcts。公司毛利率比較穩定，近四年保持在 20%以上。2020年凈利潤有所下滑主要是由于當年子公司經營狀況不達預期對商譽計提減值準備，排除 7.8億元資產減值影響后，公司基本盈虧平衡。2021年凈虧損2172萬元，主要是由于公司繼續加大研發投入，對凈利潤水平造成了短期影響。圖表圖表 2.2018-2021營收和增速營收和增速 圖表圖表 3.2018-2021凈利和增速凈利和增速 資料來

118、源：萬得，中銀證券 資料來源：萬得，中銀證券 2022年 12月 16日 創意信息 36 圖表圖表 4.毛利率及凈利率毛利率及凈利率 圖表圖表 5.各項費用及費用率各項費用及費用率 資料來源：萬得，中銀證券 資料來源：萬得，中銀證券 盈利預測盈利預測 萬里數據庫為公司業績增長提供新動力，隨著數據庫信創向行業推進，公司收入增長迎來利好。預計 2022、2023、2024年收入增速分別為 23.1%、26.7、27.9%。歸母凈利分別為 0.06、0.78、1.21億元，對應 EPS分別為 0.01、0.13、0.20元。首次覆蓋，給予公司增持增持評級。圖表圖表 6.公司細分業務收入預測公司細分業

119、務收入預測（人民幣：百萬元）（人民幣：百萬元）2021A 2022E 2023E 2024E 合計合計 收入 1866.9 2039.1 2285.7 2623.6 YOY(%)-7.0%9.2%12.1%14.8%成本 1467.9 1569.0 1676.1 1891.2 毛利 399.0 470.1 609.6 732.4 毛利率(%)21.4%23.1%26.7%27.9%技術開發及服務技術開發及服務 收入 1020.4 1085.7 1162.8 1262.8 YOY(%)-14.8%6.4%7.1%8.6%成本 892.8 943.5 1002.4 1081.0 毛利率(%)12.

120、5%13.1%13.8%14.4%大數據大數據 收入 701.8 807.0 951.5 1151.3 YOY(%)14.5%15.0%17.9%21.0%成本 495.9 567.3 661.3 794.5 毛利率(%)29.3%29.7%30.5%31.0%物聯網物聯網 收入 99.1 104.6 110.1 116.8 YOY(%)-42.9%5.6%5.2%6.1%成本 50.9 53.3 55.4 58.6 毛利率(%)49%49%50%50%數據庫數據庫 收入 28.8 41.8 61.4 92.7 YOY(%)30.2%45.0%47.0%51.0%成本 11.5 16.8 24

121、.1 36.2 毛利率(%)60.2%59.7%60.7%61.0%資料來源：萬得，中銀證券 估值分析估值分析 我們選取與公司業務相近的上市公司作為對標，大數據領域選取拓爾思為可比公司，衛星和 CAD分別選取航天宏圖和中望軟件進行對標，數據庫信創方向選取信創領域龍頭金山辦公作為可比公司。公司目前估值高于可比公司平均水平，但隨著公司數據庫、CAD、衛星等新業務逐步實現規?；鲩L，公司估值水平有望得到消化。首次覆蓋，給予公司增持增持評級。2022年 12月 16日 創意信息 37 圖表圖表 7.可比公司估值可比公司估值 公司名稱公司名稱 股票代碼股票代碼 股價股價 EPS PE 21A 22E 2

122、3E 24E 21A 22E 23E 24E 拓爾思 300229 12.68 0.34 0.44 0.57 0.73 37 29 22 17 航天宏圖 688066 80.10 1.13 1.60 2.30 3.19 71 50 35 25 中望軟件 688568 62.13 1.00 1.26 1.76 2.42 62 49 35 26 金山辦公 688111 257.78 2.26 2.26 2.91 4.20 5 114 89 61 平均平均 1.18 1.39 1.88 2.63 44 61 45 32 創意信息創意信息 300366 10.45-0.04 0.01 0.13 0.2

123、0-292 1049 81 52 資料來源：萬得，中銀證券 注：以2022年12月14日收市價為準；航天宏圖、中望軟件EPS來自萬得一致預測 風險提示風險提示 1.數據庫業務增長不及預期。數據庫業務增長不及預期。萬里數據庫為公司業務提供增長點，且具備較高毛利率，如果數據庫業務拓展不及預期，將會影響公司業績。2.成本控制不達預期。成本控制不達預期。如果公司不能對成本進行有效管控，公司盈利能力將會受到負面影響。3.技術迭代不及預期。技術迭代不及預期。目前國內數據庫產品在性能上仍與國外產品存在差距，如果廠商技術突破不及預期，將會對替代進程產生拖累。2022年 12月 16日 創意信息 38 損益表損

124、益表(人民幣 百萬)年結日：年結日：12月月 31日日 2020 2021 2022E 2023E 2024E 銷售收入銷售收入 2,006 1,867 2,039 2,286 2,624 銷售成本(1,589)(1,462)(1,576)(1,684)(1,901)經營費用 568(239)(311)(308)(422)息稅折舊前利潤息稅折舊前利潤 985 166 151 293 301 折舊及攤銷(89)(105)(116)(126)(74)經營利潤經營利潤(息稅前利潤息稅前利潤)897 61 36 167 227 凈利息收入/(費用)45 45 42 37 32 其他收益/(損失)18

125、20 13 16 19 稅前利潤稅前利潤(828)(49)9 140 196 所得稅 12 2(0)(5)(7)少數股東權益(37)(26)3 56 67 凈利潤凈利潤(780)(22)6 78 121 核心凈利潤核心凈利潤(780)(22)6 78 121 每股收益(人民幣)(1.283)(0.036)0.010 0.129 0.200 核心每股收益(人民幣)(1.283)(0.036)0.010 0.128 0.199 每股股息(人民幣)0.000 0.045(0.006)(0.122)(0.158)收入增長(%)2(7)9 12 15 息稅前利潤增長(%)227(93)(42)370 3

126、6 息稅折舊前利潤增長(%)198(83)(9)94 3 每股收益增長(%)(670)(97)(128)1,191 55 核心每股收益增長(%)(670)(97)(127)1,235 55 資料來源：公司公告，中銀證券預測 資產負債表資產負債表(人民幣 百萬)年結日：年結日：12月月 31日日 2020 2021 2022E 2023E 2024E 現金及現金等價物 481 466 509 570 655 應收帳款 1,375 1,364 1,626 1,688 2,120 庫存 692 703 614 773 777 其他流動資產 84 61 94 73 115 流動資產總計流動資產總計 2

127、,697 3,181 3,422 3,687 4,247 固定資產 238 250 272 294 313 無形資產 197 200 118 30 6 其他長期資產 93 126 108 115 107 長期資產總計長期資產總計 528 577 498 438 426 總資產總資產 3,247 3,774 3,934 4,143 4,692 應付帳款 559 645 556 788 686 短期債務 587 534 503 357 311 其他流動負債 459 312 424 340 401 流動負債總計流動負債總計 1,605 1,490 1,484 1,484 1,398 長期借款 0 0

128、 0 0 0 其他長期負債 30 25 28 27 27 股本 608 608 608 608 608 儲備 1,204 1,821 1,905 2,057 2,625 股東權益股東權益 1,812 2,428 2,512 2,665 3,232 少數股東權益(68)(92)(89)(33)34 總負債及權益總負債及權益 3,247 3,774 3,934 4,143 4,692 每股帳面價值(人民幣)2.98 4.00 4.13 4.39 5.32 每股有形資產(人民幣)2.66 3.67 3.94 4.34 5.31 每股凈負債/(現金)(人民幣)0.17 0.11(0.01)(0.35)

129、(0.57)資料來源：公司公告，中銀證券預測 現金流量表現金流量表(人民幣 百萬)年結日：年結日：12月月 31日日 2020 2021 2022E 2023E 2024E 稅前利潤(828)(49)9 140 196 折舊與攤銷 89 105 116 126 74 凈利息費用(42)(40)(38)(33)(27)運營資本變動 287(48)(305)130(526)稅金(24)(24)(0)(5)(7)其他經營現金流 696 129 244(118)95 經營活動產生的現金流經營活動產生的現金流 178 73 26 241(195)購買固定資產凈值 17 3 54 60 69 投資減少/增

130、加 779 7(2)(3)(3)其他投資現金流(922)(650)(109)(119)(137)投資活動產生的現金流投資活動產生的現金流(126)(640)(57)(63)(71)凈增權益 0(28)4 74 96 凈增債務 73(102)(43)(147)(46)支付股息 0 28(4)(74)(96)其他融資現金流(50)655 117 30 396 融資活動產生的現金流融資活動產生的現金流 23 553 74(116)351 現金變動 75(15)43 62 84 期初現金 436 481 466 509 570 公司自由現金流 51(567)(31)178(267)權益自由現金流 16

131、4(634)(35)75(262)資料來源：公司公告，中銀證券預測 主要比率主要比率 年結日：年結日：12月月 31日日 2020 2021 2022E 2023E 2024E 盈利能力盈利能力 息稅折舊前利潤率(%)49.1 8.9 7.4 12.8 11.5 息稅前利潤率(%)44.7 3.3 1.7 7.3 8.7 稅前利潤率(%)(41.3)(2.7)0.4 6.1 7.5 凈利率(%)(38.9)(1.2)0.3 3.4 4.6 流動性流動性 流動比率(倍)1.7 2.1 2.3 2.5 3.0 利息覆蓋率(倍)n.a.n.a.n.a.n.a.n.a.凈權益負債率(%)6.1 2.9

132、 凈現金 凈現金 凈現金 速動比率(倍)1.2 1.7 1.9 2.0 2.5 估值估值 市盈率(倍)(8.1)(292.2)1,049.1 81.3 52.4 核心業務市盈率(倍)(8.1)(292.2)1,086.6 81.4 52.4 市凈率(倍)3.5 2.6 2.5 2.4 2.0 價格/現金流(倍)35.8 86.9 246.2 26.4(32.5)企業價值/息稅折舊前利潤(倍)6.6 38.6 41.9 20.9 19.9 周轉率周轉率 存貨周轉天數 129.6 172.5 151.1 149.0 147.6 應收帳款周轉天數 257.3 260.9 259.1 257.0 25

133、6.8 應付帳款周轉天數 99.7 117.7 107.5 107.3 102.5 回報率回報率 股息支付率(%)n.a.n.a.(63.3)(94.9)(79.1)凈資產收益率(%)(50.6)(2.1)0.4 5.1 5.8 資產收益率(%)25.1(1.3)0.2 3.2 4.0 已運用資本收益率(%)(7.3)(0.2)0.1 0.7 0.9 資料來源：公司公告，中銀證券預測 2022年 12月 16日 國產化替代加速推進，數據庫布局正逢其時 39 披露聲明披露聲明 本報告準確表述了證券分析師的個人觀點。該證券分析師聲明，本人未在公司內、外部機構兼任有損本人獨立性與客觀性的其他職務，沒

134、有擔任本報告評論的上市公司的董事、監事或高級管理人員；也不擁有與該上市公司有關的任何財務權益；本報告評論的上市公司或其它第三方都沒有或沒有承諾向本人提供與本報告有關的任何補償或其它利益。中銀國際證券股份有限公司同時聲明，將通過公司網站披露本公司授權公眾媒體及其他機構刊載或者轉發證券研究報告有關情況。如有投資者于未經授權的公眾媒體看到或從其他機構獲得本研究報告的，請慎重使用所獲得的研究報告，以防止被誤導，中銀國際證券股份有限公司不對其報告理解和使用承擔任何責任。評級體系說明評級體系說明 以報告發布日后公司股價/行業指數漲跌幅相對同期相關市場指數的漲跌幅的表現為基準：公司投資評級：公司投資評級：買

135、 入：預計該公司股價在未來 6-12個月內超越基準指數 20%以上；增 持：預計該公司股價在未來 6-12個月內超越基準指數 10%-20%；中 性：預計該公司股價在未來 6-12個月內相對基準指數變動幅度在-10%-10%之間；減 持：預計該公司股價在未來 6-12個月內相對基準指數跌幅在 10%以上；未有評級：因無法獲取必要的資料或者其他原因，未能給出明確的投資評級。行業投資評級：行業投資評級：強于大市：預計該行業指數在未來 6-12個月內表現強于基準指數；中 性：預計該行業指數在未來 6-12個月內表現基本與基準指數持平；弱于大市：預計該行業指數在未來 6-12個月內表現弱于基準指數；未

136、有評級：因無法獲取必要的資料或者其他原因，未能給出明確的投資評級。滬深市場基準指數為滬深 300指數；新三板市場基準指數為三板成指或三板做市指數；香港市場基準指數為恒生指數或恒生中國企業指數；美股市場基準指數為納斯達克綜合指數或標普 500指數。風險提示及免責聲明風險提示及免責聲明 本報告由中銀國際證券股份有限公司證券分析師撰寫并向特定客戶發布。本報告發布的特定客戶包括：1)基金、保險、QFII、QDII 等能夠充分理解證券研究報告，具備專業信息處理能力的中銀國際證券股份有限公司的機構客戶；2)中銀國際證券股份有限公司的證券投資顧問服務團隊，其可參考使用本報告。中銀國際證券股份有限公司的證券投

137、資顧問服務團隊可能以本報告為基礎，整合形成證券投資顧問服務建議或產品，提供給接受其證券投資顧問服務的客戶。中銀國際證券股份有限公司不以任何方式或渠道向除上述特定客戶外的公司個人客戶提供本報告。中銀國際證券股份有限公司的個人客戶從任何外部渠道獲得本報告的，亦不應直接依據所獲得的研究報告作出投資決策；需充分咨詢證券投資顧問意見，獨立作出投資決策。中銀國際證券股份有限公司不承擔由此產生的任何責任及損失等。本報告內含保密信息，僅供收件人使用。閣下作為收件人，不得出于任何目的直接或間接復制、派發或轉發此報告全部或部分內容予任何其他人，或將此報告全部或部分內容發表。如發現本研究報告被私自刊載或轉發的，中銀

138、國際證券股份有限公司將及時采取維權措施，追究有關媒體或者機構的責任。所有本報告內使用的商標、服務標記及標記均為中銀國際證券股份有限公司或其附屬及關聯公司（統稱“中銀國際集團”）的商標、服務標記、注冊商標或注冊服務標記。本報告及其所載的任何信息、材料或內容只提供給閣下作參考之用，并未考慮到任何特別的投資目的、財務狀況或特殊需要，不能成為或被視為出售或購買或認購證券或其它金融票據的要約或邀請，亦不構成任何合約或承諾的基礎。中銀國際證券股份有限公司不能確保本報告中提及的投資產品適合任何特定投資者。本報告的內容不構成對任何人的投資建議，閣下不會因為收到本報告而成為中銀國際集團的客戶。閣下收到或閱讀本報

139、告須在承諾購買任何報告中所指之投資產品之前，就該投資產品的適合性，包括閣下的特殊投資目的、財務狀況及其特別需要尋求閣下相關投資顧問的意見。盡管本報告所載資料的來源及觀點都是中銀國際證券股份有限公司及其證券分析師從相信可靠的來源取得或達到，但撰寫本報告的證券分析師或中銀國際集團的任何成員及其董事、高管、員工或其他任何個人（包括其關聯方）都不能保證它們的準確性或完整性。除非法律或規則規定必須承擔的責任外，中銀國際集團任何成員不對使用本報告的材料而引致的損失負任何責任。本報告對其中所包含的或討論的信息或意見的準確性、完整性或公平性不作任何明示或暗示的聲明或保證。閣下不應單純依靠本報告而取代個人的獨立

140、判斷。本報告僅反映證券分析師在撰寫本報告時的設想、見解及分析方法。中銀國際集團成員可發布其它與本報告所載資料不一致及有不同結論的報告，亦有可能采取與本報告觀點不同的投資策略。為免生疑問，本報告所載的觀點并不代表中銀國際集團成員的立場。本報告可能附載其它網站的地址或超級鏈接。對于本報告可能涉及到中銀國際集團本身網站以外的資料，中銀國際集團未有參閱有關網站，也不對它們的內容負責。提供這些地址或超級鏈接（包括連接到中銀國際集團網站的地址及超級鏈接）的目的，純粹為了閣下的方便及參考，連結網站的內容不構成本報告的任何部份。閣下須承擔瀏覽這些網站的風險。本報告所載的資料、意見及推測僅基于現狀，不構成任何保

141、證，可隨時更改，毋須提前通知。本報告不構成投資、法律、會計或稅務建議或保證任何投資或策略適用于閣下個別情況。本報告不能作為閣下私人投資的建議。過往的表現不能被視作將來表現的指示或保證，也不能代表或對將來表現做出任何明示或暗示的保障。本報告所載的資料、意見及預測只是反映證券分析師在本報告所載日期的判斷，可隨時更改。本報告中涉及證券或金融工具的價格、價值及收入可能出現上升或下跌。部分投資可能不會輕易變現，可能在出售或變現投資時存在難度。同樣，閣下獲得有關投資的價值或風險的可靠信息也存在困難。本報告中包含或涉及的投資及服務可能未必適合閣下。如上所述，閣下須在做出任何投資決策之前，包括買賣本報告涉及的

142、任何證券，尋求閣下相關投資顧問的意見。中銀國際證券股份有限公司及其附屬及關聯公司版權所有。保留一切權利。中銀國際證券股份有限公司中銀國際證券股份有限公司 中國上海浦東 銀城中路 200號 中銀大廈 39樓 郵編 200121 電話:(8621)6860 4866 傳真:(8621)5888 3554 相關關聯機構：相關關聯機構：中銀國際研究有限公司中銀國際研究有限公司 香港花園道一號 中銀大廈二十樓 電話:(852)3988 6333 致電香港免費電話:中國網通 10省市客戶請撥打：10800 8521065 中國電信 21省市客戶請撥打：10800 1521065 新加坡客戶請撥打：800

143、852 3392 傳真:(852)2147 9513 中銀國際證券有限公司中銀國際證券有限公司 香港花園道一號 中銀大廈二十樓 電話:(852)3988 6333 傳真:(852)2147 9513 中銀國際控股有限公司北京代表處中銀國際控股有限公司北京代表處 中國北京市西城區 西單北大街 110號 8層 郵編:100032 電話:(8610)8326 2000 傳真:(8610)8326 2291 中銀國際中銀國際(英國英國)有限公司有限公司 2/F,1 Lothbury London EC2R 7DB United Kingdom 電話:(4420)3651 8888 傳真:(4420)3651 8877 中銀國際中銀國際(美國美國)有限公司有限公司 美國紐約市美國大道 1045號 7 Bryant Park 15樓 NY 10018 電話:(1)212 259 0888 傳真:(1)212 259 0889 中銀國際中銀國際(新加坡新加坡)有限公司有限公司 注冊編號 199303046Z 新加坡百得利路四號 中國銀行大廈四樓(049908)電話:(65)6692 6829/6534 5587 傳真:(65)6534 3996/6532 3371