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一、我国 IDC 市场规模增长，区域布局上架率不均衡，或将面临结构性调整

根据中国信通院《数据中心白皮书（2018）》，以收入口径统计，2015-2018 年全球 IDC 数据中心基础设施租赁的 市场规模由 384 亿美元增长至 514 亿美元，若加入 IaaS 和 PaaS 的云计算服务，2018 年全球 IDC 总体市场规模约为 1111 亿美元，过往四年的年化复合增长率 20%。而同口径下，2018 年中国的 IDC 总体市场规模为 858 亿人民币（约 126 亿美元），占全球比 11%较 2n H {015 年提- O ` { 6 i ; i a升 2 个点p m J，2015-2018 年的年化复合增速为 32%，远超全球 IDC 增速，中 国已经成为全球 IDC 发展的主阵地。预计未来三年中国 IDC 市场规模仍将保持平均约 30%的增长，全球市场份额 将进一步提升，2020 年国内 IDC 市场规模将接近 1500 亿人民币。

（一）我国 I5 | * ^ D YDC“数量”及“体@ l h . D z * 量”同增

观察中国IDC市场， 2017年的在用数据中心达1844个| Z # E X o较上年增长12.4%，其中超大型数据中心36个较上年增长12S C ^ p5%， 大型 166 个较上年增长 52%。与此同时，中国超大型数据中心数量占全球比由 2017 年的 8%提升至 2019 年` i / H R 2 ?三季度的 10%。明显可见，中国 IDC 数s b 2 7 @ D E ) 8量增长速度w W 8 ) W 2 A G明显快于全球。而与海外市场不同的是，当前国内的数据中心仍旧以电信、 联通、移动这三大电信运营商为主，以收入为统计口径 2016-2018 年 CR3 平均为 58%，且每年波动较小。与之对应 的，市场中以光环新网、世纪互联、万国数据为主的第三方 IDC 服务商市场份额明显逐年提升。2016-2018 年，光 环新网、世纪互联. Z m L x、万国数据三者总市场份额分别为 10 %、11%、11.3%+ p p o & p；上市公司中另外两家 IDC 服务商企业宝 信软件和数据港的市场份额也有所提升，2018 年分别为 1.2%和 1%。可见，国内的第三方 IDC 服务商收入@ d M 0 j & Y J规模增速 超电信运营商，第三方数据中心龙头企业在互联网行业大规模发展的市场环境下，逐步以自身的资源禀赋、技术优 势、资本动能抢} Y . 4占 IDC 市场份额，在这场数据浪潮的推动下享有更为强劲的上升动力。

（二] w Z t ( ) ] u ^）数据中心分布以经济人口发达地区为主，中西部c = w为主要增长贡献

根据2018中国IDC蓝皮书，我国大型、超大型在用数据中心* t | 9 j $总` & c F S量约202个，数量占比前五的省市依次为广东省（16%）、 上海（12%）、浙江（8%）、内蒙（7%）z j ^ P、北京及河北（6.9%），) } c数据中心的分布以大湾区、长三角、京津冀经济 人口等较发达地域为主。2019年预计的可用机架数约245万，较上年增长20%，中部、西部地区是主要增长贡0 5 S , M Q U献地区。

（三）大型、超大型数据中心V b q s 2上架率、占比、规模均逐年提升

我国超大型、大型、中小型数据中心个数占比分别为2%、9%、89%；其对应的机架规模占比为17%、33%、50%； 上架率分别为34%、55%、58%。全国上架率平均约m 2 z53%，较上年提升2个点。国内数据中心的上架率逐年提升，以 超大型数据中心为主，2017年较2016年上架率提升超过5个点；其余大型、中小型数据中心上架率亦有所上升。骨干 网直连比例逐年提升，已至50%。W Y ~ fPUE能耗指标基本控制在1.5-1.t 6 C a6，根据核心地区新数据中心的建设标准，平均PUE 将有所下降。

（四）各地域上架率不均衡，面临结构调整

根据2018s s F V b中国IDC蓝皮书，全国数据中心平均的上架率约为52.8%。我们整理了全国} f F K i T P各地数据中心的机D t 3 W g [架数，北京、 上海、广深的) : F $机架数占总数比分别约8%、13%、8%，按京津冀、长三江、大湾) - , , : x区的区U j & x域划分，除去北京、上海、广 深的机架占比分别为10%、14%、5%。除4 _ x j ] 1 , #去核心城市，我国剩余8大骨干网节点成都、南京、武汉、沈阳、西安机架J 9 . X l U 数分别占比1%、0.2%、1%、1%、2%。贵州省及内蒙古机架数占比分别约3%和4%。可见，机S _ A架数的分布仍旧以北 上广深核心城市为主，其次为内蒙、贵州。我们分别按各地区数据中心体量对应超大型、I c { * ~ r k大型、中小型数据中心的 平均上架率，计算得非京津冀、长三角E w E、大湾区、非骨干网节点城市、非贵州内B & E蒙区域的数据中心上c H L G 架率约25-26%， 而这类二三四线城市的机架数占比达32%。可见，全国各地域上架率差异较大，数据中心市场整u v K I q ]体维持较强增速的 同时，将不断面临结构性调整。

二、IDC 投建选址影响因素一：政策支持是数据中心发展的必要因素

（一）国家层面支持 IDC 产业发展，能源绿色环保为主要指导

1. 国家政策持续推进 IDC 产业的Z c z发展建设

近年来，国家推出了一系列政策以支持和推进 IDC 产业的发展。2012 年 6 月，工信部发布了《关于鼓励和引导民间 资本进一步进入电信业的实施意见》明确对民间资本开放 IDC 和 ISP 相关业务许s i f可证，引导民间资本参与 IDC 的经 营业务；7 月，国务院发布了《“十二五”国家战F i s W . /略性新; o , N l 8 4兴产业发展规划》，明确指出“十二五”期间包括云计算 和互联网数据中心在内的新一代信息技术产o | 1 b 0 0 J t业销售收入年均增长将达到 20%以上；9 月，科技部发布了《中国云科 技发展“十二五”专项规划的通知》，明确将研究和建立_ t G q n K J b云计算数据中心的评测方法作为D V 6 g E a y f W“L 7 ( ; 2十二五”的重点任务. _ Y 0 x； 11 月& Y H r 3 2，工信部发布了《关于进一步规范因特网数据中心业务和因特网接入服务业务市场准入工作的通告》和实施方 案，进一步完善了 IDC 业务准入& j , $ A 8 8 ; )要求。监管政策降低了 IDC 市场准入门槛，促进 IDC 市场健康快速发展。1 { % N B 3 q ? r2017 年 8 月，工信部发布《关于组织申报 2017 年度国家新型工业化产业示范基地的通知》，首次将数据中心、云计算、大数 据、工业互联网等新兴产业纳入国家新型工业化产业示范基地创建的范畴。2019 年 12 月，国务院发布《长江三角 洲区域一体化发展规划纲要》，指出要统筹规划长三角数据中心，推进区域信息枢纽港建设，实现数据中心和存算 资源协同布局，支持北斗导航系统率先应用，建设南京位置服务数据中心。

2. 严格限定 PUE 指标，绿色环保为长期E . ( x 0 )导向

国家层面政策严格限定 PUE 指标，指出绿色环保为长期目标。2012 年 2 月，工信部发布《工业节能“十二五”规划》， 重点发展绿色数据中心，目标到 2015 年数据中心 PUE 值下降 8%。2013 年 1 月，工信部等五部委发布《关于数 据中心建设布局4 . S c ^的指导意见》，要求新建数据中心 PUE 值在 1.5 以下，并要求企业整合、改造和升级已建数据中心 以达到相关标准要求（PUE 降低到 2.0 以下+ ^ B K 5 L ( V）。2015 年 3 月，工信部、国家机关事务管理局、国家能源局联合发布 了《关于国家绿色数据中V / T S 6心试点工作方案》，提C E /出到 2017 年，围绕重点领域创建百个绿色数据中心试点，试点数据 中心能效2 1 5 ^ 平均提高 8%以上，制定绿色数据中心相关国家标准 4 项，推广绿色数据中e a ` } { / x心先进适用技术、产品和运维管 理最佳实践 40 项，制定绿色数据| m F ^ 2中心建设指南；5 月H v r，国务院发布《中国制造 2025》，要求大幅降低电子信息产品 生产、使用能耗及限用物质含量，建设绿色数据中心和绿色基站。2017 年 5 月，工信部发布《数据中心设计规范》， 指出数据中心的建设应符X 3 * O 5 E合节能环保、安全可靠的要求。2019 年 1 月，工信部、国家机关- ` g w r M事务管理局、国家能源局 联合发布《三部X F J A ) @ Q门关于J O n p加强绿色数据中心建设的指导意见》，要求到 2020 年，新建大型、超大型数据中心的电能使% ( A X K e _ k S 用效率值达到 1.4 以下；2 月o ! . 3 P Q s，工信部发布《关于加强数据中心建设的指导意见》，提出 2022 年数5 b 2 1 | ~ + j据中心平均能耗 水平达到国际先进水平，新建大型、超大型数据中心 PUE1.4 以下；11 月，+ Y Z . r O工信部《绿色数据中心先进适用技术产 品目录（2019 年版）》指出` P 8 ! T | $ 6 j，药推动数据中心节能与绿色发展水平c M B * C持续提升，选出涉及能源、资源利用效率提升、 可再生能源利用、分布式供能和微电网建设，废旧设备回收处理、限用物质使用控制、} s ) T k 6 = ~绿色运维管理等 4 个领域 50 项技术产品。

3. PUE 是数据中心总成本的关键指标

降低 PUs I 3 z } J a dE（Power Usage Effectiveness）是降低电费成本和总成本的关键措施。数据中心建成后的日常运维支出中， 成本大致可分为折旧摊销、电费、人力成本、水费及其他，其中电力消耗占比约 50%。因此，电价及耗电量是 IDC 运营的关键指标，低电价和 PUE 是降低总成本的重要措施。PUE 是数据中心总t N o设备能耗与 IT 设备能耗之比。当 PUE 值等于 1 时能耗效率处于理想的最佳水平，但是实际场景中，数据中心的电力有一n ? r r & X /部分将被转移支持制冷和照明等， 同时能量使用的过程中有一部分电力将损失消n z / W 耗。PUE 指标值越大，意味着额外电力消耗越多，因此电费支出越大， 数据中心的运营成本就越高。

假设一个中小型数据中心标准柜 220 个，能耗 3kWh，假若 PUE 为 2，则每年耗电量为 220*3 kWh*24h*365 天*2， 假如平均电费 0.8w 8 % 元/度，则全年电费约 925 万人民币；同样的数据中心机房，PUE 降低至 1.6，则全年电费可降 185 万人民币，节x ] Q k 8 3 7 3省电费 20%。

（二）省市政策结构化发展，区域定位各不相同

1. 核心区域资源紧张，注重能耗要求

北上广g M w M i Z 9 n %深等一线城市及江苏等核心区域，由于资源相对紧张，对新y 6 k建数据中心政策较紧，且特别注重 PUE 要求。2018 年 11 月i / 8 | G h !，上海发布《新一代信息基础设施建设三年行动计划》，要求存量改造 PUE 不高于 1.4，新建 PUE 不高 于 1.3；2019 年 6 月发布的《上海市互联网数据中心建设导 则（2019 版）》再次强调新建 PUE 严格控制在 1.3 以 下。2014 年 7 月，北京市发布《北京市新增产业的禁止和限制目o ~ 1 f i l (录（2014 年版）》，要求新建及扩建的数据中心 PUE 不高于 1.5；2018 年 9 月，《北京市新增产业的禁止和限制目录（2018 年版）》规定全市新建、扩建 PUE 不于 1.3，7 W a R e k k s中心城区全面禁止新建和扩建数据中心。2017 年 3 月，浙江省发布《$ B t 4浙江省数据中心“十三五( r @ W 6 5 @ j S”发展规划》， 规定新建数据中心 PUE 值低于 1.5，改造后的数据+ 2 H * f t中心 PUE 值低于 2.0，- N _ $ 3 l绿色数据中心和云计算数据中心比例均超 过 40%。数据中心年增长率控制在 30%以下，至“十三五”末，数据中心机架数不超过 25 万个。2I K I l w x # =019 年 4 月，深 圳市发布《数据中心节能审查y m 4 z d有关事项的通知》，对不同 PUE 数据中心给予不同政策支持。

2. 卫星城承载A / % 2 $核心城市外溢业务需求

卫星城市承接一线城市的产业溢出，为一线城市提供支撑，能够建设大型数据c 8 K中心。以江苏省为例，万国数据昆山 数据中心定位为大型商业化的数据中心、国家级数据存储中心和国家级信息灾备基地。 2010 年 11 月投入运营，一t o C Y X u a 期建筑面积约 24,03a F T E 24 平方米。2019 年，世纪互联太仓数据中心基地项目落地江苏太仓，项目用地 50 亩。该项目计 划建设数据中心及辅助用房约 80000 平方米，可容纳 8000 到 10000 个高密度机柜。

3. 偏远地区着重建设超大型数据中心，提供延时要求较低的大型存储业务

偏远地区土地和能源资源充足，适合建设超大型数据中心。以内蒙古为例，2017 年 12 月，内蒙古发布《内蒙古自 治区大数据发展总体规划（201n & Z7-2020）》，建设以和林格尔新区为核心、东中西合理布局的绿色数据中心基地，将 内蒙古打造成中国北方大d g s I 1 Q L . l数据中心。2c d ` t 5 x D018 年 12 月，《内蒙古自治区人民政府关于印发自治区新兴产业高质量发展 实施方案（2018—2020 年）》提出完善信息基础设施，优化大数据中心功能布局，Y C F拓展共享应用，建设国E o A X p s T U %家大数据 基4 K 4 I 4 P础设施统筹发展类化大数据中心北方分中心落户内蒙古。2019 年 1 月，《呼包鄂榆城市群发展规划》提出加快建 设中国北方大数据中心、T K _ u政务服务云计算中心、开发应用7 C R n g ? = C中心；12 月，发布《内蒙古自治区新兴产业高质量发展实 施方案（2018—2020 年）》，争取国家一体化大数据V _ i [ @ 1 B -中心北方分中心落户内蒙古，引进国家部委、电信运营企业、 大, Y t s 2 ! t 5型互联网企业、金融* ! t机构T ] p c k l @数据中心。

目前已经落户内蒙古的超大型数据中心包括中国移动呼和浩特数据中心，中国电信云计算内蒙古信息园，阿里巴巴 乌兰察布大数据综合服务平台和苹果中国北方数据中心。

三、IDC 投建选址影响因素二：网络的建设直接影响数据中心分S ( K y布

（一）骨干网是提供互联网服务的基础网络构架

骨干网（Backbone% c O i ^ n Networkh + *）是提供互联网服务的基础网络构架。其拓扑结构为光线路终端连接到汇聚层，汇聚层 再汇总到核心M . e { C层。每个骨干网中至L O N少有一个4 [ j p r 4 4和其他骨! E _ l 干网进行互联互通的连接点，并得到国家批准能与国外网络直 接相连，不同的网络供应商都拥有自己的骨干网。狭义上的骨干网也指中国电信宽带互联网 ChinaNet，其中，有 8 个骨干网节点，分别为上海、北京、广州、成都、南京、武汉、沈阳、西安，构成了骨干网的核心层。核心节点之 间为不完全网状结构。以北京、上海、广州为中心的三中心结构，其他核心节点分别以至少两条高速 ATM 链路与 这三个中心相连。各省也建立了二f . { c级节点，形成了我国网络的基本框架。其中上海、北京q o a & Z 6 g a、广州是 CHINANET 的三 大国际出口，也是 8 大节点的核心。

（二）数据中心的分布以骨干网为核心向外发散分布

数据中心作为数据存储计算的基础，需要接入网络实现信息的交互，a } M - w H $ * ~网络是数据中心的必要条件，数据中心的分布 呈现出以骨干网为中心，像周边辐射的特点，还^ T P 7 ! w有部分大型、超大型数据中心分布在偏远地区。近年来，我国的网 络架构不断优化，8 ! f @ * S O s国家级骨干直联点不断增加，由原来的 3h 5 6 P o 9 u N 个增加至 13 个，中西部地区网络流量和互通| g J y U R效率明显改 善，中西部地区数据中心的网络能力明显提升。从接入网络层级看，至 2017 年底，国家在用数据中心近~ 1 k & 1 m一半直连骨 干网，其中大型、超大型数据中心比例达到 78%，中小型数据中心这一比例为 44%，未来规划的数据中心有 57%直联骨干网。从接入带宽来看，全国在用数据中心出口带宽平均为 311Gbit/s，折& = k z N `合平均每个机架 495Mbit/s。规划在建 数据中心平均每机架带d H . ; 9 . t d `宽约 550Mbits/s。

地区分布上，华中、华北、华南、西北、东北、西南地区各自: 2 9 C u拥有一个骨干网节点，华东地区有两个。仅八大节点 所在省市就拥有超过全国一C _ p { c ?半的 IDC 机房，若加上其周边邻近地区，其比例超过 80%。IDC 产业的分布和骨干网节 点的分布显示出极大的一致性。

（三）不同网络效率的数据中心适用于不同业务需求

随着信息技术的发展. C .，数据中心业务越来越丰富，而不同, # 1数据中心的业务，对网络. s n X ] n x带` e B i a宽、时延有其特定的要求。就 网络效率而言，网络时延主要包括信号传输时延和信号U * & ( ^ B b跳转时延，不, X I G u ; 5 i U同网络节点间的跳转时延也存在差异，而时延 的关键因素便是数据中心接入网络节点的位置。 * k )通z B } ) { / Q } 4常情况下，距离骨干网节点越近的网络传输越高效，网络质f O S 5 z z量也 越好。例h k e i $ v % Z如网络游戏、在线支付等时延要求较高的业务，要求时延控制于 1G s 6 ) s0ms 以内，这就意味着提供业务的数据中 心必须在骨干网直联点城市或周边 21 ~ f D s / _ m ;00km 范围内。同时，大型数据中心服务供应商可基于网络将其进行% | c (资源的系统 化优化，例如联通提出了搭建一个基于广组网和数据中心结合的模式，把客户原本布局在热门城市的业务在* ) s i M a不牺牲 可靠性的前提下，转移到更边缘的数据中心，同时使其使用成本下降 25%。

离骨干节点距离不同的数据中心承载着对时延要求及网络质量不同的业务需求。接入骨干网的数据中心能更多得被 调度，得到更高的资源利用率。而那些离骨干节点较远的数据中心，其业务以数据存储备份、冷数据处理为主，网 络因素对其优先级较低，} p X更多会考虑成本因素。

四、IDC 投建P & K选址影响因素三：下游客户主导数; w h j Q据S g m ~ c中心所耕耘的行业

（一）数据中心的下游客U r B | 7 户以人口及经济密集区域为主

下_ g K F t 0 * X游客户的地理位置也是数据中心所建位置的影响因素之一。整体而言，我国经济发达及人口密集区域的数据中心 数量及机架数量越多。经济发0 I T达区域的经济活动多，信息I K ` c P q n * s化水平高，所产生的数据量大，同时这些地区亦有更为充 裕的资金投入企业的数字化需+ C $ 3 ` + A求。除少数省份，大部分地区的人均 GDP 与数据中心所建机架数呈正向比例5 E } h *，例如北 京市人均 GDP14 万对应约 15 万机架数，上海市人均 GDP13 万对应约 24 万机架，江苏省人均 G; S +DP11 万对应约 10 万机架。从各省市的产业结构看，北京. O V 7 C `市的信息技术产业对地区 GDPc O P Y u g c ! 贡献占比最大为 12%，其次为深圳（8%）、 浙江（6%）、上海（6%）、广州（5%）。而这些信息技术发达地区与数据中心核心区域重合，侧面说明数据中心 是信息技术的基础建设，而数据中心的选址极大程度依照下游客户需求所建。

（二）数据中心主要客户向云商收敛

全球云计算行业高速发展，云服务商入局数据中心推动行业增长。预计 2021 年，全球云计算市场规模将超过 2500 亿美金，平均增速超过 20%。届时，中国云计算市场规模将达 1^ W U U C y H858 亿元人民币，平Y ! ^均增速仍接近 30%。各行业企业 上云已是信息技术发展洪流中的大势。云计算服务商为扩张自身服务覆盖范围，纷纷增加其数据中心数量及规模， 从而获得规模效益。云服务 C 1 p商的入局成为数据中心强有力的{ & . ) h I推动力。

（三）云商拓展的传统领域或将成为数据中心下一个重点用户

1. 工业、交通运输业和批发零售业或将成为云商重点开拓传统领域

工业、交通运输业和批发零售z y v 0 P {业云化程度不高且云化增速较快。企业上云指数由基础云化、云化创新、管理变化三 个一级指标构成，是企业云化程度的反应y 8 t = s [ z ) e。截至 2018 年，电力行业云化程度最高，上云指数 2018 年排名第一，达 到 53.9，但增速排在末位，为 0.e T | P + 7 s i4%，电力行业的云化进程或已进展到一定程? M D d I 8 b 9度。工业、交通运输{ T 2 A 8 _业和批发零s U $ h + E k售业的 上云增速分别为 14.0%、12.1%、10.0%，为同期上云增速最高的三个行业，而上云指数仅为 36.0、37.0、38.2，仍有 较大上升空^ 0 1 ! |间。从 IDC 下游客户Q D S M } * 7的行业分类看，制造业占比 25%] { ! + ;，其次为交运（10%）、金融（10%），批零行业 IDC 占比 8%，这些行业与上述的工业、交运、批零行业上云速度不谋而合，由此g H / r R W X - Z我们认为，工业、交通运输业和批 发零售业或将成为云计算厂商下一步重点开拓的传统领域。

2. 广东、山东和江苏或将成为传统行业上云的u N X Q ` y 5 _ N重点区域，数据中心亦可重点布局

广东、山东和江苏是我国工业、交通运输业和批发零售业最为集中的区域：从各个省份的行业 GDP 占比来看，广东、 江苏和山东占全国工业 GDP 贡献比重最高8 ^ s V 7，分别为 11.7%、11.3%、9.5%；广东、山东和江苏占全国交通运输业 GDP 比重最高，分别为 9.3%、8.5%、8.0%；山东、广东P + g和江苏占全国批发零售业 GDP 比重最高，分别为 11.7%、10.3%、. n o 0 4 10.1%。结合上述网络布点，广东省有广东骨干网节点、江苏省N . |有南京骨干网节点，| O I 7 6在网络的质量及效率上由于山东 省省内没有骨干节点，或许稍弱一些。但结合行业及l # 1 % p 2 J ~ N区域，我们认为广东、江苏、山东或将成为云商布局传统行业 的重点，数据中心亦可跟随云商客户的走向进行& L U布局。由此，我们认为未来结合行业及区域，广东、江苏、山东或 将成为云商布局传统行业重点，数据中心亦可跟随云商客户的走向进行布局。

五、相关公司投资建议

（一）光环新网：国内资本市场第三方 IDC 服务供应商龙头

第三方 IDCD T F U L , T 服务商龙头，互联网底层基础设6 @ (施核心标的：北京光环新网科技股份有限公司（代码 300383.SZ）成立 于 1f 5 6 N - 7999 年 1 月，并于 2014 年 1 月登陆创业板。公司是国内领先的互联网综合服务提供商，其主营业务为互联网数 据中心服务，包括 IDC 数据中心托管运营及相关增值服务，以及宽带接入和云计算等互联网综合服务。公司在电信 及互联网信息服务领域深耕二十年，已经成为国内专业 IDC 供应商龙头之一。按收入口径，公司 IDC 及相关增值运 营收入占国内市场份额约 4%，是第三方 IDC 服务供应商的龙头。

以“IDC 为核心”、“云计算K l - t .为延伸”局部互联网产业链：目前公司2 ; 7 _在北京、上海等核心城市拥有酒u 4 ? p M T仙桥、科信盛 彩、中金云网、上海嘉定、房山、燕郊等高品质自建数据中心，共0 $ q Z S R运营机柜数约 3.5 万个。同时，房山二期、燕郊 三期四期、嘉定二期以及昆山园区绿色云计算基地项目也正处积极筹划中，预计项目全部达产后公司的服务能力可 达 10 万0 h % 0 Q P个机柜。IDC 及相关增值运营服务收入占比约 22%% # 5，贡献 56%毛利。此外，公司的子公司光环有云以亚马逊 公有云为核心为用户提供咨询、部署、迁移和运维托管等基于云计算的增值服务。光环有云已经成为 AWS 全球最 高等级咨询合作伙伴，拥有 AWS Migration Competency 能力认证和 AWS Global MSP 认证，光环有云的香港子公司 取得 AWS 全球解决方案提供商资质，可以为全球范围内的用户提供基于 AWS 的终端客户管理服务。云计算收入占 比超过 70%，毛利率 12%。未来，公司业务仍旧以Y m I Q z - IDC 为核心，云计算为延伸，其余为辅助协同发展。

盈利预测及投资建议：基于公司数据中心项目落地进度，我们维持公司 2019-2 x Q d d2021 年归母净利润预测 8.62 亿、11.24 亿、14.83 亿，增速分别为 29.1%、30.5%、31.9%。IDC 业务是一个前w j 6 {期资源投入较高，但后续现金流稳定的行业。 因此，我们采用 DCF 及 EV/EBITDA 相结合估值方式定价。DCF 估值r z b R u 7 P体系下，公司 WACC 9%，对应权益评m H [ 0 , a - v X估价值 355 亿。重资产运营的商业模式下，考虑到t + J公司估值与 EBITDA 增速相关，我们预测公司未来三年 EBI% = L Y STDA 的平均 增速为 21%，给予 EV/EBITDA 20X，对应目标市值为 367 亿。综合绝对及相对估值方法，公司目标价为 23.45 元， 基于公司后续业务的稳健性预期及其第三方 IDC 服^ 2 S ;务供应商龙头地位，维持“强推”评级。

风险提示：政策影响外资云商在国内的销售情况；IDC 项目落地不及预期。

（二）宝信软件：IDC 与钢铁信息化双轮驱动

钢铁信息化领军企业，同时拥有得天独厚的数据中心优势：公司是宝钢股份控股旗t 9 K x g V v下的上市软件企业，代码 600845.SH。历经多年发展,公司已经成为中国领先的工业软件行业应用解决方案i Z `和服务提供商。2013 年起，公司建 设宝之云一~四期，以得天独厚的企业资源优势快速建立数据中心业务，成为国内数据中心行业中的佼佼者。

钢& J ? j 3 Y铁信息化业务厚积薄发，数据中心业务顺9 7 6 M势而为。公司在钢铁信息化领域以MES为核心，打通采购、生产、销售 等多个环节，可提供领先的整体解决方案，竞争实力行业领先。宝钢股份在信息化和智能化领域走在国内前列，其 IT; B / 1投入持续极大给公司带来积极贡献。宝武集团还通过横向整合进一步做大做强，将带来更多信息化需求释放。行 业发展趋势来看，钢铁产业整合催生信息化建设，智能制造与工业互联网推进，打开更大空间，公司作为龙头料将 充分受益。而2012年以来公司布局的数据中心业务独具竞争力，核心区域的数据中心拥有高品质服务，长期合同助 力营收稳步实现。同时，联手宝武有望进一步拓展武y & } d j汉、南京等中心城市，局部全国主# + t I 3 } V要核心区域。2014年，公司 IDC业务贡献的收入为0.65亿元，占营收比Y m o1.60%；2016年IDz ? _ c ( & {C实现的营收大幅增长至3.66亿元，占营收比9.25%。随 着IDC二期上架率持续提升及IDC三期推进及快速上架，我们预计数据中心贡献的营收保持快速增长。N t I x r Z F D

投资建议：宝s $ q T之云三期上架速度较快、四期追加投资后单机柜盈利相对前三期显著提升，以及钢铁信息化? [ k V &业务呈现 加速趋势，我们维持预测 2019 年至 2021 年公司归母净利润分为 8.90 亿元、11.25 亿元、14.26 亿元，对应 PE 分别 为 48 倍、38 倍、30 倍，参考可比公司估值水平，给予 2020 年 40 倍~ + b . 9 @ z C R PE，维持目标价 39.46 元/股，维持“强推”评级。

风险提示：IDC 业务拓展不达预期，钢铁行业 IT_ y - 9 支出不达预期。

（报s / 4 x ] l @告来源：华创证券）

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