中信建投指出，零售行业数据价值量巨大，随着基础制度建设和数商生态逐渐繁荣，数据要素市场逐渐由有偏走向无偏、产业链各环节专业程度提高、交易成本降低，数据资产价值将逐步显现、渠道价值得以重构。我们推荐关注零售细分领域龙头企业，其数据资产具备独特性，数据资产价值潜力较大，同时数字化进程正在加速。
全文如下
中信建投 | 数据资产重构零售行业价值，重视专业零售市场商机
零售行业数据价值量巨大，随着基础制度建设和数商生态逐渐繁荣，数据要素市场逐渐由有偏走向无偏、产业链各环节专业程度提高、交易成本降低，数据资产价值将逐步显现、渠道价值得以重构。我们推荐关注零售细分领域龙头企业，其数据资产具备独特性，数据资产价值潜力较大，同时数字化进程正在加速。
部分零售企业积极推进数字化升级，挖掘数据资产价值。原始数据需要经历数据资源化和资产化的阶段才可以发挥价值。原始数据经过收集和初步管理成为数据资源。数据资源是数据资产化的起点，针对特定应用场景或商业目的进行加工、开发，数据资源方可形成数据资产。部分零售企业积极推进数字化，数字化系统等工具已经上线，逐步迈向数据资源和数据资产阶段。
数据产品应用场景丰富，商业价值有待释放。目前已有数据产品落地应用：1、公共领域：推进城市规划建设；2、商业领域：通过客流分析进行商场、门店选址；借助数据进行精准化营销；3、金融领域：定位用户需求，进行风险评估。我们认为，零售行业的数据资产未来主要应用场景包括：产品定价、产品开发、精准营销、选址落位、供应链金融等。
重点关注零售细分方向。聚焦细分市场的零售企业数据具备更为明显的稀缺性和多维性。
投资要件
关键假设
1、 数据要素市场基础制度建设逐步推进。政府出台了一系列政策促进数据要素市场发展，2022年12月出台“数据二十条”，淡化了数据所有权、强调使用权，创造性提出建立数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框架。预计后续政府出台具体性法律制度，进一步完善数据要素市场建设。
2、 数商生态逐渐繁荣，专业数据服务提供商涌现。在基础制度夯实底座的背景下，数商生态也在逐步走向繁荣，不同类型的市场参与者可以降低产品供给成本、高效对接需求、促进数据价值发挥。
与市场不同的观点
1、 市场认为零售行业生产关系落后、市场增速放缓、盈利能力下行，因此给予较低估值，我们认为零售行业数据掌握大规模的数据入口专业渠道的目的性强，数据价值高，潜在数据要素的价值重估空间大。
2、 零售的渠道价值被市场低估，我们认为零售行业的渠道价值是其数据资产价值的重要来源。零售公司广泛的渠道使得公司成为链接品牌商、经销商、零售商和消费者的枢纽，因此，相较于其他消费行业，零售行业数据规模更加庞大。
3、 市场认为电子商务已经掌握足够多的用户信息和2C端商业化应用，线下挖掘的动力不足且应用场景并不直接。但我们认为伴随线上流量红利的不断饱和，重拾线下的数字化开发将成为大趋势，并且对于2B端的商业应用也存在生长的环境。
股价上涨的催化因素
1、 数据要素市场支持政策进一步推出。当前市场仍处于有偏阶段，数据要素支持政策推出有望完善市场建设，降低交易成本。
2、 公司加大数据化投入开发数据资产。数据资产开发有望丰厚公司收入利润，使得公司价值重估。
投资风险
1、 数据确权、数据隐私问题使得数据要素市场建设进展低于预期。
2、 公司数字化投入开发数据资产会增加成本，短期内拖累收入和利润。
3、 不同主体提供类似数据产品，使得数据要素市场竞争加剧，影响盈利水平。
（文章来源：证券时报）
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