試論從機構投資者角度看我社金融數據庫的建設

王琰穆

新華社作為國家通訊社和世界性通訊社，不僅是播發國內外新聞信息的權威機構，同時也是擴大中國在全球話語權、傳播中國文化價值、建立國際合理經濟秩序的重要平臺。而機構投資者作為全球最重要的資本力量，在接收和傳播國際新聞、信息的過程中起非常重要的的作用，如評級機構、投行機構、對沖基金、國際銀行等在對國際話語權、商品市場走勢、外匯市場方面起到了不可小覷的作用。金融數據庫作為機構投資者依賴的新聞信息來源平臺，就會通過真實、正確、多樣的信息渠道影響機構投資者的研究、判斷、分析、決策、信息發布，從而對全球經濟的參與者起到了潛移默化的影響。本文試圖從機構投資者的角度來研究我社金融數據庫的建設，并提供相關的政策建議。

一、金融數據庫對機構投資者的重要意義

金融數據庫對機構投資者來說相當于投資者的眼睛。在今天全球金融市場增長迅速的情況下，沒有金融數據的支撐，機構投資者就等于盲人摸象，畢竟機構投資者的競爭優勢除了資本實力外，更重要的是對未來的估算，而估算的依據則是各個渠道匯總而來的各類數據。投資機構關注的核心和重點是其管理資產的安全性和收益性，資產的價格就成為了安全性和收益性的標桿，而資產價格的形成由市場交易雙方的博弈均衡而成，因此，價格以及影響價格的各類因素（數據與非數據）對機構投資者來說意義重大。

就全球市場而言，每個市場直接參與者以及非直接參與者機會每天接觸到大宗商品、債券、外匯、股票等價格的波動，這些波動數據以及波動背后的因素數據就成為機構研究、投資、風險管理等部門關注的重點。例如，國際油價的上下波動，以及影響油價波動的美國外交政策、美歐軍事行動、OPEC與非OPEC成員國的油價聯盟政策、全球石油產量、消費量、美聯儲利率、美元指數、新能源汽車銷量、各大經濟體GDP增速等都是大宗商品投資者關心的要素，這些要素有的可以直接用數據表示，不能用數據表示的因素影響則可以通過數量模型進行估算，從而得出未來油價的波動幅度，類似于股票的估值模型得出的結果，各類機構根據這些結果進行投資，以滿足獲利、保值、鎖定成本等各種企業目的。

從1992年索羅斯等國際資本狙擊英鎊事件、1997年東亞金融危機、2007年美國次貸危機中，我們可以清晰看到各方機構對事件本身的走勢演化（資產價格上漲或下跌），這些機構包括政府、本地銀行、國際資本、各類投資者、實體經濟企業等。由于各個參與者對市場的判斷不同，形成了不同的決策行為，當市場最終確定走勢時和交易最終結果時，就形成了有人巨大獲利、有人破產的局面。因此，對數據的研究與判斷在很大程度上決定企業生死存亡的大事。如果有些機構能夠提供全部或部分數據給機構使用，這樣的信息提供商就成為話語權的重要參與者和制定者，比如路透的數據、新聞信息、圖片信息、評論信息等，每一天都在影響全球機構的各類決策，其意義不言自明。

二、機構投資者對數據基本需求

金融數據庫的內容大致可以分為以下幾類：宏觀數據、行業數據、公司數據、交易數據據、衍生數據、其它數據6大類。這些數據的展示和使用，不僅要達到結構化，更需要滿足投資者的多樣化需求，實現個性化的定制需求，而個性化或許是后發信息提供商的突破所在。

宏觀數據是一個國家、地區以及國家（地區）組織的經濟社會數據，各個期限的宏觀數據能夠讓機構研究人員能夠清楚地了解一個地區的基本經濟走勢。在判斷一個地區過去以及未來的經濟走勢時，宏觀數據起著基礎性的作用，這也為其它類型的數據研究結果提供一個基本參考作用，因此，宏觀數據及其分析就為全球經濟體之間的金融投資、貿易往來、直接投資等經濟活動提供基本決策依據。就高頻交易金融市場而言，如外匯市場，機構交易員需要每日關注全球主要經濟體的宏觀數據，如利息、就業、GDP、CPI、PPI等數據的發布，通過這些數據的分析、比較來判斷一國匯率的走勢，從而決定交易的方向，如當前全球外匯市場中的“崩盤四國” i就是典型的關注對象。

行業數據，則是在宏觀數據下的中觀數據，行業數據通過把同類型的企業數據進行匯總和處理，為機構投資者提供了一個行業的總體發展面貌。這些數據包括基本的產量、銷量、庫存、投資、產能、消費、進出口、價格等各類數據。雖然行業數據能夠為投資者提供對行業發展的基本判斷，但是由于當前產業的深化發展，往往一個產業內，不同板塊之間也出現巨大差別。如2000年后的有色金屬行業，一些基本金屬價格出現大幅下行的局面，整個市場哀鴻遍野，但與此同時，與新能源汽車相關的鈷、鋰等的小金屬出現了持續的井噴行情，與此相關的投資標的則成為了金融市場的焦點，這個焦點帶動產業投資，并延伸至非洲、澳洲、拉美等地區。同樣，2017年基本金屬、煤炭的反彈也在股票市場、期貨市場表現非凡。

企業數據，作為微觀主體的數據，是投資者重點分析的對象，尤其在股票市場和債券市場更是如此。對于非券商的投資機構而言，國內滬深兩市3500ii多只股票的基本指標分析（如營業收入、利潤、資產、負債等）是一個巨大的工作量，即使是券商分析師也往往無法及時完全覆蓋所有上市公司，這時候智能化、便利化、專業化的信息提供商則顯示了競爭優勢，如專注價格的百川資訊、中華商務網。

交易數據，由資產交易而產生的數據，包括各類交易價格（現貨、期貨、競價等）、交易量。交易價格和交易量是市場交易雙方綜合了各種信息而產生的最終決策結果，由二者數據又衍生了各種技術工具和數據，用于進一步分析歷史趨勢，并用于判斷未來走勢。

衍生數據，由上述各類數據經過計算而產生的各類數據或數據集合，如經濟指數、金融指數、風險指標體系及數據、估值模型及數據等，通過這些數據，投資者用于判斷交易、盈虧分析、每日盯盤、風險管理、后臺結算等流程工作。

其它數據，則是在上述大數據之外一些數據，通過這些數據，投資者可以進一步了解宏觀經濟、行業經濟、企業運行、價格等方面的可能出現的一些演化后果，輔助研究、交易、風險管理等各項工作。如氣象數據、人口數據、疾病數據、地質數據、軍事數據、社會偏好數據等，通過這些數據產生的基礎性研究和事件性研究，往往會產生重大的社會或經濟研究成果。

三、國內金融數據服務市場的競爭格局

當前國內金融信息市場基本上是全球性競爭市場，從2003新華社經濟信息編輯部iii啟動新聞信息市場化服務以來，至今已經15年已經過去。在這15年中，國內金融信息服務市場風起云涌，從國際巨頭獨霸天下到目前國內企業初露崢嶸，見證了國內金融信息服務的崛起和廣闊發展前景。

金融數據市場目前已經形成了分層市場，同時每個細分市場均出現了2到3個寡頭或領先企業的格局。

在全球化的金融市場（包括股票、債券、商品、外匯、衍生品）的報價、交易、風控的信息系統、數據庫基上都是歐美信息機構把持，如彭博的數據系統、路透電子交易系統、花旗德銀的報價系統、SUNGARD的風控系統等，這些系統和數據庫服務基本上國內短期內無法涉足，而這些服務對國內大中機構來說則是必須的金融交易需求服務。如全球外匯交易、美債日債交易、全球股票交易、有色石油大宗交易、衍生品交易等，這些信息服務從2003年至今，國內機構無一家能夠進入，基本上在中低端市場進行拼殺。國際大型機構不僅壟斷高端的各個細分市場，目前也在積極進軍中低端市場，如果各類數據的查詢服務，僅這一塊的全球化服務，國內信息提供商就無法有力抵抗，畢竟全球數據積累、整理、展示也非一日完成，況且還需要大量的資本投入作保障。

國內中端市場是主要國內金融市場的報價、交易、數據查詢服務，國內金融市場的風控系統和后臺結算系統及相關數據庫還是國際信息提供商把控，如OPICS系統。雖然國內機構也在做，但是所占份額不大。國內市場在金融交易方面基本上是國內私營或國有機構占有，因為涉及到國家金融安全的重要問題，外資機構僅在金融衍生品的場外詢價方面進行跑馬圈地。國內中端市場規模最大、利潤最為豐厚的一塊當屬金融行情報價系統、數據查詢系統，即典型的數據庫服務。在這個領域，股票和債券市場的龍頭則是萬德，東方財富后來居上，在現貨價格報價上，呈現百川資訊和中華商務網兩個寡頭并存的局面。根據市場公開的信息，2016年萬德公司營業收入13.3億元，凈利潤8.25億元，凈利潤率62%，凈利潤率超過了99%的A股上市公司，市場估值200億以上，可以預見，國內金融信息服務市場的獨角獸出現的時間不會太晚。從萬德的凈利潤率來看，其已經形成了一馬當先的競爭優勢，這種優勢包括產品服務、品牌管理、渠道管理三大支柱，其它企業想分一杯羹，也需要下一番苦功夫。

在低端信息市場服務，主要是各類報告、信息、調研、咨詢、宣傳等商模式，由于沒有太高的進入門檻，這個市場基本上是紅海競爭，企業能夠在這個市場存活，主要靠的營銷特長或渠道優勢，各個信息提供商之間的產品基本上可以相互替代。

四、對我社金融數據庫建設之路回顧

新華社金融數據庫的建設最初起始于中國證券報的數據庫，以及原經濟信息編輯部的數據服務。2004年，本文作者通過對海通證券的詳細調研，向經濟信息編輯部提出了建設新華社結構化數據的建議報告，最終由于投資大、困難多iv而暫時擱置。2006年，新華社依托經濟信息編輯局啟動了新華08系統v建設，金融數據庫列入其中，由于各種原因，新華08由于不可用性最終沒有成為新華社的信息拳頭產品。2016年，新華社經濟信息編輯部轉制為中國經濟信息社，金融數據庫的建設再次提上公司的工作議程，并開展大規模的開發工作。從整個建設過程來看，金融數據庫的建設堪稱一波三折，也非一日之功能倉促而就。

金融數據庫建設需要幾個方面的條件：一是投入大。幾千萬的資金投入連每年的數據使用費都不夠，再加上開發團隊、加工團隊的巨額人工開支，不是一般小企業能夠承受。二是，需要企業型決策管理。沒有企業式管理，那么所有重大投資行為將是低效的，甚至是有始無終的。2016年前，金融數據庫由新華社經濟信息編輯部、技術局、營銷平臺三家機構協力構建，這種機關管理模式（而不是企業模式），層層上報，層層批示，沒有任何一個人愿意承擔失敗風險，最終的結果也是可想而知的。三、高水平的金融數據庫建設帶隊人，金融數據庫的建設負責人要具備熟悉金融市場、熟悉數據庫建設的雙重能力，否則就會造成長時間的“再學習障礙”，市場等不得再去學習金融、學習數據庫。四是高質量的內容設計和IT設計團隊，如果沒有相關的經驗，從頭再來，市場必將淘汰落后者。

一個典型的后發代表就是東方財富金融數據系統CHOICE，其從2013開始建設并推向市場，短短5年時間取得了非凡的成績，其中的經驗值得借鑒。

五、構建我社金融數據庫的建議

結合機構投資者的信息需求、信息市場結構、數據庫建設特點、我社新聞信息的發展戰略等方面需求，以及本文作者在我社10幾年的信息研究、模型構建、數據研究、金融市場調研等多方面的經歷和經驗，在構建我社金融數據庫vi建設方面，提出以下幾方面建議：

一是引進戰略投資者，加大資金投入。目前承擔金融數據庫建設的中國經濟信息社一方面要拓展信息服務市場，同時要建設金融數據庫，數據庫的巨額支出需要傳統的信息服務收入來支撐。這給傳統業務的發展造成不小的壓力，在企業員工的激勵機制方面需要進一步優化。在引進戰略投資者后，通過有效的融資來緩解短期的資金壓力，在傳統業務無法快速增長的前提下，也是一個相對的最優策略。由于涉及到社級國有企業的股權變動，也要通盤考慮戰略投資者選擇、股權分配比例、企業投票決策權等重大問題。

二是集中力量做好數據查詢和報價系統。即，集中所有力量做好6大類數據庫的建設，對于金融交易、風控、結算、估值等系統暫時擱置，就新華社目前的建設經驗、財力、人力還無法啟動，而數據查詢系統則是中國市場未來10年內市場最大的市場，農村包圍城市不失為一個上策。

三是引進一家金融機構作為業務戰略合作伙伴，通過合作伙伴的來幫助開發金融數據庫，少走彎路，并快速適應市場需求，這種情況在彭博發展早期其和美林的合作堪稱經典案例。

四是做優存量客戶的綜合信息服務。存量客戶除了政府機關客戶外，還有大量的金融機構、企業、研究機構，這些機構是金融數據的主要用戶，鞏固和優化這些機構用戶有助于我社金融數據庫的建設、推廣，加速渠道建設和品牌形成。

五是建立和優化數據庫人才隊伍建設。金融數據建設的核心要素是一支熟悉金融市場、熟悉技術開發的開發團隊，建立起市場化的績效考核機制以推進研發工作快速推進。

注釋：

i土耳其、意大利、阿根廷、委內瑞拉

ii目前還有幾百只股票等待排隊IPO

iii經濟信息編輯部于2016年整體改制為中國經濟信息社

iv 2004年僅購買數據費用已經超過預算規模

v 2006—2009年，本文作者一直參與新華08的建設

vi目前，金融數據庫的建設由中國經濟信息社主導