2022年金融业数据流通交易市场研究报告.pdf
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1、金融业数据流通交易金融业数据流通交易市场研究报告市场研究报告上海数据交易所研究院2022 年 11 月摘摘 要要数据是开展金融业务的核心要素,在营销与风控领域发挥着基础性作用。由于金融业普遍存在逆向选择与道德风险,其天然属性决定了金融业是数据密集型投入行业。可以说,金融业自从诞生的那刻起,就在进行数据交易。基于近年来公开采购信息与企业工商数据,本报告分析了金融业作为数据需求方的数据交易行为。第一部分从数据交易规模、采购方式、细分行业交易、数据交易的空间分布等各方面对金融业数据交易进行了分析;第二部分站在金融业数据交易供应商的视角,分析了供应商的基本情况、来源、行业动态。第三部分归纳总结了金融业
2、数据交易的常见数据产品与定价信息;最后,结合数据给出政策建议。本报告发现,近年来数据采购信息披露的数量持续增长,银行业的数据需求最为旺盛,数据交易和数据供应商集中在北上广三地。以国有企业为代表的优质数据供应商虽然数量不大,但在资金规模、数据来源专有性、知识产权等方面占据主导地位。金融业交易的数据产品以征信类数据为主,包括个人征信与企业征信,近九成的数据产品来源于对公共数据的处理加工。鉴于此,本报告在数据要素市场建设、引导数据交易由场外转向场内、以及相关制度建设方面,提出了若干政策建议。目录目录一、交易概况一、交易概况.8(一)采购项目数量规模年度趋势(一)采购项目数量规模年度趋势.8(二)采购
3、项目地区分布(二)采购项目地区分布.9(三)细分行业数据采购分析(三)细分行业数据采购分析.12(四)采购项目月度分析(四)采购项目月度分析.14(五)金融业数据采购方式分析(五)金融业数据采购方式分析.16(六)金融业数据交易的区位分布(六)金融业数据交易的区位分布.19二、金融业数据供应商分析二、金融业数据供应商分析.21(一)数据供应商年龄分布(一)数据供应商年龄分布.21(二)数据供应商区位分布(二)数据供应商区位分布.22(三)数据供应商企业类型分布(三)数据供应商企业类型分布.25(四)金融业数据供应商规模(四)金融业数据供应商规模.26(五)金融业数据供应商权属分析(五)金融业数
4、据供应商权属分析.30(六)数据供应商多指标分析(六)数据供应商多指标分析.33三、金融业数据产品交易情况三、金融业数据产品交易情况.44(一)金融业数据交易产品(一)金融业数据交易产品.44(二)数据产品定价(二)数据产品定价.45(三)单一数据来源(三)单一数据来源.48四、政策建议四、政策建议.50图目录图目录图 1数据采购项目数年度趋势.8图 2数据采购项目金额分布.9图 3各实施地数据采购情况.10图 4不同地区金融业数据采购金额分布.11图 5各实施地数据采购次数逐年情况.错误!未定义书签。图 6代表省市数据采购项目数分年度占比.11图 7数据采购项目数量行业分布.12图 8数据采
5、购金融分部门支出情况.12图 9各行业数据采购次数逐年趋势.13图 10分部门数据采购金额比例年度趋势.14图 11各金融行业数据采购次数占比逐年分布.14图 12数据采购次数季节性分析.15图 13月度数据采购金额比重.15图 14数据采购次数分年度季节性分析.16图 15采购方式分布(采购项目数).17图 16采购方式分布(采购金额数).17图 17采购方式年趋势.18图 18不同采购方式支出占比年度趋势.18图 19数据采购交易跨省与否.19图 20数据采购交易跨省与否年度趋势.19图 21跨省交易中供方地区分布.20图 22数据供应商年龄分布及累计占比.21图 23年度新增数据供应企业
6、数量.22图 24数据供应商省际分布图.23图 25数据供应商四大地区分布图.24图 26数据供应商公司类型情况.25图 27数据供应商上市情况省际分布.26图 28数据供应商注册资本分布.27图 29数据供应商实收资本分布.28图 30数据供应商人员数量分布.29图 31数据供应商参保员工数量分布图.30图 32不同权属数据供应商年龄分布.31图 33不同权属数据供应商省际分布图.32图 34数据供应商权属与规模.33图 35数据供应商行政处罚次数分布.33图 36不同权属数据供应商行政处罚数量分布图.34图 37数据供应商持有软件著作权数量分布.35图 38不同权属数据供应商持有软件著作权
7、数量分布.36图 39数据供应商持有专利数量分布.36图 40不同权属数据供应商持有专利数量分布.37图 41数据供应商中立舆情数量分布.38图 42不同权属数据供应商中立舆情数量分布.38图 43数据供应商正面舆情数量分布.39图 44不同权属数据供应商正面舆情数量分布.40图 45数据供应商负面舆情数量分布.40图 46不同权属数据供应商负面舆情数量分布.41图 47数据供应商综合评分分布图.42图 48不同权属数据供应商综合评分分布图.43图 49金融业数据产品交易情况.44表目录表目录表 1各地区开展金融业数据采购项目数.9表 2数据供应商年龄分布及累计占比.21表 3数据供应商省际分
8、布.22表 4数据供应商四大地区分布表.24表 5数据供应商上市情况省际分布.25表 6数据供应商注册资本分布.27表 7数据供应商实收资本分布.27表 8数据供应商人员数量分布.28表 9数据供应商参保员工数量分布.29表 10数据供应商省际分布.31表 11数据供应商综合评分分布.41表 12工商数据与价格信息.46表 13公安数据与价格信息.46表 14航旅数据与价格信息.47表 15数据单一类来源供应商.48金融业数据交易流通报告金融业数据交易流通报告一、交易概况一、交易概况(一)采购项目数量规模年度趋势(一)采购项目数量规模年度趋势金融业数据要素采购规模呈指数增长。公开的招投标信息显
9、示,近五年来,金融业数据要素采购项目数量复合年均增长率达 40%,远超金融业采购总项目数量复合年均增长率 26%,显示出金融业数据交易市场规模发展迅速。图 1数据采购项目数年度趋势从数据采购金额规模看,数据采购金额主要分布在 10 万元至 100万元之间,此间的数据采购项目约占全部数据采购项目的一半;其次是百万级别的数据采购项目,约占总数据采购项目的三分之一,如图2 所示。图 2数据采购项目金额分布(二)采购项目地区分布(二)采购项目地区分布从数据采购项目的实施地分析,数据采购活动主要在北京市、上海市、广东省、江苏省、河南省等地区进行,其中在北京市开展的数据采购次数最多,占比 27.18%;在
10、北京市、上海市、广东省开展的数据采购次数合计占比 47.85%,如表 1 所示。表 1各地区开展金融业数据采购项目数省份采购项目数量省份采购项目数量北京2809湖北152上海1093重庆139广东1044山西135江苏574江西131河南462黑龙江122河北431广西120山东367吉林112浙江351陕西107湖南336新疆66天津290甘肃65贵州253内蒙古55四川242宁夏45福建208海南36云南192西藏27辽宁191青海27安徽154图 3各实施地数据采购情况从采购金额看,金融业数据采购金额最多的地区有北京市、贵州省、广东省、上海市、河北省等;其中北京市发生的数据采购金额占全国
11、数据采购金额的 29.47%;贵州省和上海市发生的数据采购的金额分别占去工商局采购金额的额 10.98%和 8.57%,如图 4 所示。图 4不同地区金融业数据采购金额分布对数据采购项目数最高的北京市、上海市、广东省的数据采购次数逐年分析,2016 年至 2018 年,北京市和上海市的数据采购次数占比都呈现下降态势,广东省的数据采购次数占比呈现上升态势,三个省市的数据采购次数合计占比也呈现下降态势;2018 年至 2021 年,北京市的数据采购次数占比相对稳定,上海市则经历了上升以后略微下滑,广东省在 2021 年之前增长幅度较大,贡献了三地区合计占比上升的主要力量。如图 6 所示。图 6代表
12、省市数据采购项目数分年度占比(三)细分行业数据采购分析(三)细分行业数据采购分析数据采购项目最多的行业是银行业,占全部数据采购次数的69.22%;保险和证券的数据采购次数占比分别为 14.74%和 7.7%,如图 7 所示。图 7数据采购项目数量行业分布数据采购金额方面,银行部门的数据采购金额最多,占数据采购金额总额的 76.86%;保险部门和证券部门的数据采购金额分别占数据采购金额总额的 12.22%和 4.38%;还有 6.54%的数据采购金额来自其他部门,如图 8 所示。图 8数据采购金融分部门支出情况2016 年开始,银行业进行数据采购的规模逐年大幅增加,保险业、证券业及其他行业进行数
13、据采购的规模也在不断增加,但总体还是呈现银行业数据采购规模大大领先,保险业和证券业次之的格局,如图 9 所示。图 9各行业数据采购次数逐年趋势从部门间数据采购金额的结构方面看,银行部门的数据采购金额占比呈现出逐渐下降的趋势,但仍为数据采购最主要的部门;保险部门的数据采购金额占比经历了从减小到增大到减小的过程,是除了银行部门以外最重要的部门;近年来其他非银保证部门的数据采购也在不断发展,数据采购的主体越来越多元化。图 10分部门数据采购金额比例年度趋势部门间数据采购项目数量的关系上,银行业的数据采购次数占比从 84.38%减少到 65.03%,保险业的数据采购次数占比从 5.21%增长到 14.
14、95%,证券业和其他行业的数据采购次数占比也在也呈上升态势,如图 11 所示。图 11各金融行业数据采购次数占比逐年分布(四)采购项目月度分析(四)采购项目月度分析金融业数据采购月度平均项目数在全年呈现出逐渐增加的态势,2 月与 10 月较为特殊。第四季度的平均采购次数最多,占数据采购次数的 33.32%,如图 12 所示。图 12数据采购次数季节性分析从数据采购金额的月度分布来分析,2-5 月数据采购金额较少,但总体呈增加趋势;6 月数据采购金额较多,位列全年第二;7-9 月数据采购金额呈现出与 2-5 月相似的趋势;10-12 月数据采购金额较多,但总体呈减少趋势,如图 13 所示。图 1
15、3月度数据采购金额比重如图 14 展示了不同年份采购项目数的月度规模,2016 年至 2021年的数据采购次数大致呈现 2 月和 10 月减少,4 月至 8 月增长,10月至 12 月增长的趋势,且都体现出第四季度的采购次数占比最多。图 14数据采购次数分年度季节性分析(五)金融业数据采购方式分析(五)金融业数据采购方式分析从数据采购方式分析,采用公开招标的方式进行数据采购的项目最多,占数据采购项目总数量的 67.03%;采用单一来源或竞争性的方式进行数据采购的项目分别占数据采购总额的 16.61%和 10.99%;而通过询价或者邀请招标进行数据采购的项目最少,仅占 4.08%和1.30%,如
16、图 15 所示。图 15采购方式分布(采购项目数)数据采购金额的 71.71%来自公开招标,17.22%来自单一来源,4.98%来自竞争性,3.55%来自询价,2.54%来自邀请招标,如图 16所示。图 16采购方式分布(采购金额数)2017 年至 2021 年,采用公开招标一直是数据采购的最主要方式,占比在 64.08%至 74.90%之间;单一来源、竞争性、询价、邀请招标的方式被使用的次数依此递减,如图 17 所示。图 17采购方式年趋势对不同采购方式下数据采购的逐年支出趋势进行分析,2017 年、2018 年总体的数据采购金额较少,主要以公开招标为主;2019 年至2022 年的数据采购
17、金额较多,2020 年采用单一来源进行数据采购的金额大幅增加,接近于采用公开招标进行数据采购的金额,可能是受到新冠疫情的影响,企业公开招标条件受限带来的结果。如图 18 所示。图 18不同采购方式支出占比年度趋势(六)金融业数据交易的区位分布(六)金融业数据交易的区位分布如果采购双方的注册地在同一省内,则定义此次交易为省内交易,反之则为跨省交易。在搜集到的数据采购交易信息中,有 46%的交易是跨省交易,54%的交易是省内交易,如图 19 所示。图 19数据采购交易跨省与否从数据采购交易跨省与否的年度趋势来分析,2016 年至 2021 年,数据采购跨省交易与省内交易占比上相差不大,从 2019
18、 年起,省内交易的数量略高于跨省交易,如图 20 所示。图 20数据采购交易跨省与否年度趋势跨省的数据交易中,数据供应商大部分集中于北京市、上海市、广东省三地区,分别占比 37.78%、23.09%、12.02%,三个地区合计占比 72.89%,如图 21 所示。图 21跨省交易中供方地区分布二、金融业数据供应商分析二、金融业数据供应商分析(一)数据供应商年龄分布(一)数据供应商年龄分布通过对招投标等公开信息的整理,我们搜集到金融行业的数据供应商共 2216 家。截至 2022 年,年龄在 10 年以下的数据供应商共有987 家,占数据供应商总数的 44.54%;年龄在 20 年以下的数据供应
19、商共有 1774 家,占数据供应商总数的 80.05%;年龄在 20 年以上、30 年以下的数据供应商共有 410 家,占数据供应商总数的 18.50%;而年龄在 30 年以上的企业有 32 家,占数据供应商总数的 1.44%。如表 2 所示。表 2数据供应商年龄分布及累计占比年龄区间供应商数量累计占比10 年98744.54%10-20 年78780.05%20-30 年41098.56%30-40 年3099.91%40 年2100.00%图 22数据供应商年龄分布及累计占比从年龄结构上看,接近半数的数据供应商成立时间不超过 10 年,业态整体表现出欣欣向荣之势。对数据供应商年龄进行进一步
20、分析,可得到数据供应商年度新增企业数量,如图 23 所示。图 23年度新增数据供应企业数量2014 至 2016 年,相关政策的出台叠加市场热度,金融数据供应商增量出现一段井喷期;2017 年,国家进行了对数据行业的严打,以整顿数据黑市。监管收紧、经济进入新常态,市场行情叠加政策因素,企业新增数量步入冷静期;2020 年新冠疫情致使企业新增数量持续走低。(二)数据供应商区位分布(二)数据供应商区位分布从数据供应商所属省份分析,数据供应商主要来自北京市、上海市、广东省、浙江省、江苏省等地区,其中来自北京市、上海市、广东省的数据供应商数量最多,合计占比 55.43%,如表 3 所示。表 3数据供应
21、商省际分布省份数据供应商数省份数据供应商数北京623陕西26上海329天津26广东273广西24浙江133云南24江苏103吉林16山东96黑龙江14四川66江西13福建54山西13湖南53甘肃10河北50海南9河南48内蒙古9湖北46新疆7辽宁41宁夏4重庆35西藏3安徽33青海2贵州27图 24数据供应商省际分布图从数据供应商所属地区分析,数据供应商主要来自东部地区,东部地区1的数据供应商数量共有 1691 家,占数据供应商总数的 76.74%。值得注意的是,西部地区的数据供应商数量有不俗的表现,占比10.72%,相对经济较发达的中部地区 9.32%的占比领先了 1.4 个百分点。如表 4
22、 所示。“一带一路”建设的推进与数字经济政策的实施共振,是西部地区数据供应商占比逆经济梯度差的主要原因。根据中国信息通讯研究院的数据,贵州、重庆、江西、四川等地区的数字经济持续快速发展,增速超过全国平均水平,其中贵州、重庆数字经济同比增速超 20%。表 4数据供应商四大地区分布表地理区域供应商数量占比东部169676.74%西部23710.72%中部2069.32%东北713.21%图 25数据供应商四大地区分布图1参考国家统计局使用的东中西和东北地区划分方法,东部包括:北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南。中部包括:山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南。西部包括:内蒙古、
23、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。东北包括:辽宁、吉林、黑龙江。(三)数据供应商企业类型分布(三)数据供应商企业类型分布源于公网信息的数据供应商信息显示,2022 年数据供应商中,企业类型有四类,分别是有限责任公司(1594 家)、其他有限责任公司(267 家)、股份有限公司(237 家)、其他股份有限公司(119 家),占比分别为 72%、12%、11%与 5%。如图 26 所示。图 26数据供应商公司类型情况截至 2022 年 10 月,数据供应商中上市公司有 119 家,非上市公司有 2100 家,这些公司主要来自北京市、上海市、广东省、浙江省等地区。其中
24、,北京市有 41 家上市公司和 582 家非上市公司,分别占上市公司总数和非上市公司总数的 34.45%和 27.72%;北京市、上海市、广东省的上市公司数量合计占上市公司总数的 60.50%,非上市公司数量合计占非上市公司总数的 54.9%,如表 5 所示。表 5数据供应商上市情况省际分布省份上市公司非上市公司省份上市公司非上市公司北京41582陕西026上海15314广西024广东16257云南123浙江9124天津323江苏499吉林115山东789黑龙江014四川363山西112湖南152江西211河北050甘肃010福建549内蒙古09河南147海南09湖北145新疆07辽宁338宁
25、夏04重庆134西藏12安徽132青海02贵州027图 27数据供应商上市情况省际分布(四)金融业数据供应商规模(四)金融业数据供应商规模1.注册资本。注册资本。截至报告期,数据供应商注册资本主要分布于 100万元至 10 亿元之间,约占数据供应商总数的 92.90%;其中注册资本在 500 万元至 1 亿元元之间的数据供应商数量占总数的 67.00%,如表 6 所示。表 6数据供应商注册资本分布注册资本数量累计占比100 万元723.26%100 万-500 万元26115.06%500 万-1000 万元41333.74%1000 万-5000 万元80370.06%5000 万-1 亿元
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