云創數據的商業模式與盈利能力分析

文/高錚 郭雨晴 高艾 劉雨涵 倪美倩

隨著國家整個經濟結構的轉型升級，與“互聯網+”密切相關的軟件與服務行業正在成為國民經濟的發展新的驅動力。本文以云創數據這家大數據存儲與數據智能處理企業為例，在對其商業模式進行分析的基礎上，使用杜邦分析法和項目質量分析法對其盈利能力進行全面評價。本文發現云創數據采用的是輕資產的B2B和B2G模式，近年來的盈利能力呈下降趨勢。作為北交所的第一批上市公司，本文的發現有助于深入了解大數據存儲與智能處理行業的盈利特征。

一、我國大數據行業發展背景

隨著科學技術的高速發展與網絡信息技術的不斷革新，各行各業對網絡數據信息處理的技術有了更高的要求，而大數據技術這一領域是近年來為了適應新時代的發展需求應運而生的新型網絡數據技術，具體包括大數據存儲與智能處理兩大方面。從2017年到2021年，我國大數據產業規模從4700億元增加到1.3萬億元；數據產量從2.3ZB增加到6.6ZB，位居世界第二。“十四五”規劃指出，到2025年，大數據產業測算規模突破3萬億元，年均復合增長率保持在25%左右，國家對大數據產業發展的支持與鼓勵也極大地推動了大數據產業的進步。云創數據成立于2011年3月18日，是一家集人工智能、大數據、云計算、云儲存技術于一體的高新技術企業，聚焦于大數據存儲與智能處理業務，是首批北交所上市的企業之一。本文主要對其商業模式及其盈利能力進行分析，借此進一步深入了解大數據存儲與智能處理行業的行業特點與盈利特征。

二、云創數據的商業模式

本文對商業模式的分析主要沿用國內學者魏煒、朱武祥在2012年對商業模式提出的定義：“誰參與交易”的交易主體、“交易什么”的交易內容、“怎么交易”的交易方式，并且主要通過交易主體和交易內容來分析其商業模式的內涵。

（一）交易主體——B2B與B2G模式。云創數據大數據存儲與處理產品主要服務公共安全、環境監測及學科教育等領域，最終用戶為公安、交通、環保等政府機構以及高等院校等。企業針對不同客戶對產品的規格、配置的不同要求，將銷售模式分為直接銷售模式、經銷商銷售模式和系統集成商銷售模式三類，利用網絡營銷及電子商務平臺直接將產品或服務提供給大企業和政府機構，即B2B和B2G模式。B2B或B2G模式與B2C模式的區別在于營銷方式和回款方式的不同。一般而言，B2C模式的企業其營銷費用占營業收入比重高，而應收賬款占營業收入比重較低。相比而言，B2B或B2G模式的企業可能恰恰相反，B端客戶所需的定制業務不需要大量的營銷開支，但是B端客戶的議價能力強，相對而言回款較慢。如表1所示，該公司營銷費用占營業收入的比重逐年下降，從最初并不高的6.91%下降到2021年的3.45%。而應收賬款占比卻相當高，雖然總體呈下降趨勢，但是2021年占營業收入比重仍高達90.12%，兩組數據進一印證了該企業采用的B2B或B2G模式。

（二）交易內容——資產結構特征。云創數據主要以大數據存儲與數據智能處理業務為核心提供兩大類產品，一是cStor云存儲系統軟件以及安裝上述軟件的cStor/cServer存儲服務器的軟硬件一體產品。二是為用戶提供軟硬件結合的智能化大數據解決方案及產品交付。前者是由企業自主研發或采購第三方通用性型硬件裝配形成軟硬件一體機，并安裝自主研發的數據立方大數據庫軟件，形成各領域相應的處理類解決方案。后者則是企業向客戶分別提供軟件產品或硬件產品。由于云創數據并不提供大數據存儲的硬件支持，這一定程度上決定了企業的資產負債表顯示的財務結構呈現出輕資產的特征。如表2所示，云創數據的固定資產和在建工程占比，歷年來有所波動，最高為2019年的15.60%，最低為2017年的3.70%，整體來看占總資產比重并不高。此外，高新技術企業的研發費用占營業收入比重一般會較高。然而，云創數據的研發費用占比從最初的20%，下降到2021年的10%，最低為2020年不足9%（見表3），研發投入不足對于企業的盈利能力可能會有一定的影響。綜上而言，云創數據作為一家大數據存儲與數據智能處理的高科技公司，采用的是輕資產的B2B和B2G模式。

三、云創數據的盈利能力

近5年來，云創數據的營業收入穩步提升，從2017年的1.05億元上漲到2021年的4.77億元，年均增長45.3%。2021年的總資產為13億元，是2017年創業之初的4倍還多。相比而言，凈利潤增長卻比較有限，從2017年的0.34億元僅增長到2021年0.66億元。接下來，本文使用杜邦分析法來分析云創數據盈利能力及變動原因。

（一）杜邦分析。杜邦分析法作為一種較為完善的財務比率綜合分析方法，將企業的凈資產收益率逐級細化到銷售凈利率，總資產周轉率和權益乘數，從而對企業的盈利狀況進行系統分析。從圖1中可見，云創數據的凈資產收益率較低，且2017-2021年呈現出下降趨勢，由2017年的6.32%下降到2021年的2.39%。凈資產收益率下降主要是銷售凈利率的下降造成的，從2017年的32.61%下降到2021年的13.80%，而總資產周轉率和權益乘數變化都不是特別大，且二者在有些年份的上升趨勢都未能扭轉凈資產收益率的持續下降。

圖1 云創數據的杜邦分析

（二）利潤質量分析。分析云創數據的利潤結構發現，銷售費用率、管理費用率和利息費用率都呈下降趨勢，因而銷售凈利率的大幅下降主要由營業成本上升使得毛利率的下降帶來的。毛利率從2017年的66.16%逐年下降到2021年的39.37%。毛利率的持續下降除了受疫情因素影響外，主要受公司業務模式的影響。云創數據的2B或者2G的業務都是私有云存儲業務，主要提供軟件產品，硬件產品主要通過第三方采購的方式，從而企業未能享受到規模經濟帶來的好處，使得營業成本居高不下。隨著阿里云、騰訊云等公有云業務的競爭，使得云存儲業務創造的營業收入和毛利率都不斷下降。而作為公司主要增長點的大數據智能處理業務，毛利率基本與云存儲業務持平，未來的盈利狀況有待進一步關注。綜合來看，受研發投入占比不高的影響，云創數據的產品在大數據市場上的競爭力呈下降趨勢，整體的盈利水平并不高。

四、小結

云創數據作為一家大數據解決方案提供商，受益于整個行業的高景氣度，看似可拓展的下游客戶較多，實則同行業大多小企業都為某區域單一應用場景服務，行業競爭較為激烈。作為B2B或者B2G模式的高新技術企業，企業的毛利率和凈資產報酬率并不高，未能享受到云存儲和智能處理技術帶來的邊際成本低的好處。企業在未來的發展中，需要不斷提升研發能力，不斷優化商業模式，從而提高盈利能力和核心競爭力。

本文由北京信息科技大學創新創業訓練計劃項目資助，并由北京信息科技大學王敬敬老師指導。