【消费周期】独|全|43页：地产为轴，短周期的骚动

方正纺服团队：丰毅13571855319/王佳敏18516639071

消费周期

    目录   

 CONTENTS

1  逻辑链条

逻辑：经济效益伴随库存的M型周期决定了滞后的财富高度及周期的区间，并结合货币、地产政策带来短周期催化，房地产销售的挤出效应叠加房地产价格的财富效应则决定了消费周期的时点。

按照实际数据：工业企业利润增速推动滞后一年的人均收入增速变化，人均收入增速决定了房地产销售数据、房价数据周期高点的高度及社零、百货及服装收入增速在周期高点的高度。地产及货币政策将出现周期性的“巧合”，房地产销售面积增速“挤出效应”决定了消费周期的高低时点，房价增速的“财富效应”则往往在短期加速了消费上升周期并形成区域高点。

按照时间由长到短，经济周期分为康德拉季耶夫周期（60年左右，简称康波）、库兹涅兹周期（20年左右，简称为房地产周期，实际上房地产周期达20-30年，后文将详述）、朱格拉周期（10年左右，简称为中周期）、基钦周期（3年左右，简称为库存周期，本文研究重点）；按照周期关系，结合熊波特和周金涛的理论，周期嵌套可能达到四层，即一个康波周期嵌套2个房地产周期、6个朱格拉周期、18个库存周期。本文研究将主要围绕消费中最短周期单位基钦周期进行研究。

本文顺序：首先，本文将优先介绍消费周期现状，并将具有典型性的服装消费周期最先拆解，随后拆解整体可选消费品消费周期。其次，论述消费周期的驱动逻辑。最后，给出建议的消费投资时钟及投资建议。

2  消费现状

因服装具有可选消费品典型性，我们将先从服装消费周期拆解开始，并延伸至金银珠宝、烟酒、食品饮料等9种可选消费品周期拆解，拆解完毕后，我们将给出具体的驱动分析。

近10年服装企业营收维持较明显的3-4年短周期波动。根据近10年左右服装企业业绩增速数据，服装企业营收增速拥有一定周期性，且剔除转型企业数据后周期性更加明显。（1）时间：第1、2、3段周期阶段分别为2009Q2-2013Q1、2013Q1-2016Q2、2016Q2-至今。（2）时间长度：3段周期时间长度分别达47个月、37个月、预计3-4年，平均3-4年。（3）周期关系：与存货周期反向变动（即存货周转天数）。因消费本身具有可选择性，价格变化较原材料困难，库存减少并不会成为业绩的驱动，反而只能是业绩的结果，据此，结果“库存”数据将成为我们判断周期变化的主要依据之一。（4）消费驱动：消费周期将是个人财富、利率等因素间接影响及房地产的直接影响共同构成（后文将详述）。（5）服装消费预测：2018H1中报服装公司库存反弹预示服装企业正式进入服装周期下降阶段，时长望1.5-2年,最早预计2020年初重新步入复苏，家纺望自2019年下半年重新步入复苏阶段。 

周期弹性：产品必选属性越强（消费习惯更稳定）及价格越低，弹性越小，反之则越大。

（1）必选属性对周期弹性的影响：SW非转型服装公司中，我们拆出男装、女装、童装、休闲、鞋等板块，童装因父母消费行为的稳定性，必选属性最强，鞋、男装则兼具必选、可选属性，必选属性接近，但弱于风格化较明显的休闲、女装，女装可选属性最强。必选属性排序为——童装>鞋、男装>休闲>女装，从三次消费周期效果来看，波幅从小到大的顺序符合该顺序，必选属性越强，消费周期行业营收增速弹性越小。（说明：男装中海澜之家个体营收规模较大、同时第二轮下行周期中业绩表现优秀，对行业数据影响较大，故同时给出剔除海澜后男装板块作为参考，不过3次周期平均数据看，包含海澜的男装板块数据仍更符合结论。）

（2）价位对周期弹性的影响：我们同样把上市公司分为大众与中高端进行对比，从结果看，中高端服饰周期中营收增速弹性明显好于大众服饰。

因百货业态营收部分来自于百货中品牌商家分成，部分代表整体零售情况，首先对其进行周期分析，后文将进一步对社零、限上各品类消费品零售进行具体分析。

百货业态上市公司：营收同样表现为3-4年的弱周期性，2012年以来的“沟壑”明显。从上市公司百货营收增速看，第1、3轮周期较为明显，第2轮周期向上周期表现较弱，与服装公司整体特征一致。

我们认为第2轮周期百货业态上升周期中（2012Q4-2015Q2）出现明显“沟壑”原因有两点：（1）人均收入增速同期显著下滑叠加人均收入与GDP增速、人均GDP增速差转负，当年消费能力显著下降。一方面，人均收入增速绝对值2013、2014当年均出现显著下滑，另一方面与GDP增速差2009年以来持续为正，仅2014年出现0.3pct的负值，人均收入与人均GDP增速差则在2014转负并拉大至4.3pct，其他时段人均收入与人均GDP增速差部分时间为负对消费影响有限主因GDP与人均收入差大部分时间为正且人均收入仍处于10%以上的高速成长通道。（2）同期电商占比提升至较高位置后并较长时间延续高增速对线下零售的“挤出效应”（但仅为次要原因）。网络购物市场规模（艾瑞咨询）当季同比数据显示，2009年以来网络购物增速维持1.5-2年左右小波段周期，2010年以来的网购热同时导致该周期加长及2012年以来3月第三个周期下降不明显，致使在占比高基数情况下自2012Q2-2015Q2阶段连续12个季度维持40%以上增速，该阶段，单季网购市场规模自4274亿元上升至8763亿元、同年（2012-2015）网购在零售中占比从5.6%提升至12.8%，2012Q4、2014Q3两个网购增速周期高位均对百货营收数据产生较明显“挤出效应”。

社零数据2010年以来持续向下，剔除趋势性因素后同样出现较明显三次周期。社零数据因跟房地产数据具有较强相关性（后文将详述），房地产周期从国际经验看具约20年左右中周期特性（西蒙库兹涅兹于《生产和价格的长期运动》书中提出建筑业出现明显的15-25年不等的中周期。实际上弱周期更符合15-25年，强周期25-30年，后文将详述），社零数据也更复合该中周期特征。近10年来，社零数据持续下降，并按照月1.3pct/年的斜率持续向下，并未表现出较明显短周期特性，我们认为，短周期特性存在于下降趋势的幅度波动规律中，对近十年来社零数据按照1.3pct/年的斜率剔除（因近十年社零增速平均以1.3pct斜率下降），同时用社零数据当月同比数据的12月移动平均数代替原社零数据（主要目的为剔除年内个别月份差异对周期整体数据的干扰），该数据代表了社零数据下降的“加速度”，出现明显的周期性，三次周期分别为2009m7-2012m9，2012m9-2015m7, 2015m7-至今。该周期的时间与百货上市公司营收三次周期较为接近并出现一定的提前，主因社零数据包含的家具、家电、家纺等零售数据与地产销售面积具有一定滞后的同向变动关系对社零数据出现一定影响。

消费细分板块周期弹性：高端、可选的珠宝零售周期弹性显著，偏必选消费品周期弹性有限。（1）整体消费品具备3-4年小周期：按照限额以上企业2001年以来零售额数据，去除地产后周期产品，所有消费品自2001年以来出现5次较为明显3-4年小周期，我们正在经历的是自2016年后半年开始的第5轮上升周期中的触顶阶段。5次周期中第4次周期中2014年出现与前文百货数据同样的“沟壑”（原因见上文）致使该周期整体周期弹性弱并将该周期拆分成两个小周期，此外4个周期较为完整。（2）周期波幅：我们将前4轮周期进行拆解，4次周期平均波幅顺序为金银珠宝、体育娱乐用品、烟酒、饮料、服装、食品粮油、化妆品、中西药品、书报杂志。（3）启动时间： 4次周期平均启动时间顺序为烟酒、体育娱乐用品、金银珠宝、服装、书报杂志、饮料、食品粮油、化妆品、中西药品。

核心结论：我们把9种消费品分为3组，高端或可选性强组1（金银珠宝、体育娱乐用品、烟酒）、高端或可选性适中组2（服装、饮料、食品粮油）、必选性强或消费习惯稳定组3（中西药品、书报杂志、化妆品），得到以下结论。（1）周期波幅与可选属性、价位正相关：组1在四次周期中波幅名次往往均较为靠前，金银珠宝因可选性强、价格高，4次周期波幅均位于第1，中西药品、书报杂志因其必选属性明显较强，4次周期波幅均较为靠后，化妆品虽具有一定可选属性，但女性使用者消费行为稳固，导致周期波幅往往排名靠后。（2）可选属性越强、价格越高周期启动时间越早：烟酒消费行为虽具有一定稳固特性，但部分产品价格较高，在经济上行周期中弹性较大、启动较早（本轮消费复苏周期中白酒复苏早且弹性大，请参考《乘势紧抓复苏主线，甄选效率及品牌溢价标的》），体育娱乐用品具有明显可选属性，启动较早，书报杂志虽有明显可选属性，但2000年以来“互联网无纸化”深入，每次周期书报杂志下行周期均较早，导致整体启动周期靠前，组3中的中西药品、化妆品整体仍启动较晚。

房地产本身具有明显的约20-30年左右的中周期，并受制于短周期的经济波动与政策催化出现明显的3-4年基钦周期（本文主要研究的部分），该周期的波动构成短期消费升与降的核心因素。

挤出效应：地产销售周期高点决定了消费周期的低点，并在销售低点时带来消费的高点。（1）商品房销售周期与消费周期反向变动。基于地产销售对购房家庭的开支影响过大，对消费低点形成明显驱动，我国历次商品房销售周期的高点与社零数据、百货营收数据、服装行业数据的周期低点高度吻合，地产销售周期低点同样对应消费周期高点，说明了地产销售对消费周期的明显挤出效应。同时，地产销售周期、消费周期呈现相反变动关系。（2）美日等国地产对消费的挤出效应同样明显。（美国数据的挤出效应与财富效应说明图在财富效应段落后）海外发达国家地产业及地产政策成熟，中周期较短周期更明显（后文将详述），在时间足够长的周期内受系统性因素（如经济整体向好或经济危机等）影响本身表现为同涨同跌（中国同理），故基钦周期中地产销售高点的挤出效应可以带来较低点而不一定是最低点，美日挤出效应整体表现为非系统性驱动及系统性风险时间以外的消费和地产的反向变动、以及重大系统性风险后（如2008年金融危机）地产的率先反弹。

财富效应：房价周期高点叠加销售周期非高点带来财富效应并短期加速消费上行周期形成区域高点。（1）国内房价周期滞后销售周期约10-20月左右，均处在消费周期上行阶段，形成对消费周期高点的支撑。百城价格指数近三次高点分别为2011年8月、2013年12月、2017年1月，分别滞后商品房销售面积周期起始点21、10、9个月，因近三轮房地产销售周期分别为39、36、38个月，大致约1/4至1/2个周期。同时SW百货营收增速近三个周期高位分别为2011年Q4、2015Q1、2017Q1，财富效应点均处在百货营收增速上行期，并带来部分区域高点，社零、服装出现同样规律。同时财富效应点往往带来地产销售B浪反弹（后文将详述）。（2）美国房价周期高点同样滞后于地产销售周期并对部分零售高点形成支撑。美国地产20年的大周期相较小周期更为明显，除2008年金融危机出现零售、房价、地产销售数据同跌外，整体房价周期滞后于地产高位，并对零售数据高点形成明显支撑。（3）三四线城市房地产财富效应将更加明显。因低线城市房价低，占收入比重低，财富效应弹性更加明显，我们选取了部分一二三线城市做了财富效应弹性测算，低线城市弹性明显较高。同时2017年一二三线城市地产销售高点已过，2018年三线城市滞后于地产销售周期高点仍维持较高位置，财富效应显著，带动了今年2018上半年低线城市的“消费热”。

企业效益驱动滞后约1年的人均收入形成对消费或地产的总量驱动。

（1）人均收入增速成为同期地产、消费增长幅度的基石。近三个地产、消费周期中，周期弹性顺序均为1>3>2，第一周期人均收入增速整体较高，虽然人均收入与GDP增速差在2009年为负，但同期人均收入与人均GDP增速差显著为正，带来第一周期的高成长。第二周期2014年人均收入增速达近十年最低值，且同期人均收入与GDP、人均GDP均显著为负，带动第二周期整体消费、地产弹性弱，第三周期中人均收入增速分别在2015、2017反弹，带动消费周期高点超越上一周期，同时带动地产第三周期在库存较高的情况下仍达到较高位置。而因人均收入增速在2011、2017两次高点分别与消费第一、三周期上升周期重合，导致消费一、三周期弹性高且与第二周期差距进一步拉大，表现出消费第二周期的弱周期性（具体沟壑原因，请参见前文）。

（2）企业效益与推动滞后一年的人均收入增速变化。工业企业利润增速与人均可支配收入存在1年左右滞后期。2016年以来工企利润增速回暖对2017年以来人均可支配收入增速影响明显。

（3）工企利润呈中周期波动，库存周期维持M型短周期波动。工企利润增速维持7年中周期波动，三次高点分别为2000年2月、2007年2月、2017年2月，周期稳定。而工业产成品库存周期维持M型短周期走势，每7年一次强周期，伴随工企利润7年一次快速回升，产成品库存7年中间波谷往往较高，故形成M型，同样因波谷较高形成的弱周期导致企业去库存压力较大，工企利润在7年周期中部的基钦周期中上升动力不足未出现明显周期特征。2016以来工企利润、产成品库存进入新一轮强周期，较前两次周期强度明显趋弱，2018虽短期工企利润出现反弹，按照周期时间计算，近一年工企利润仍处下行通道，并有望在2019年迎来弱反弹或波动并在2020到达弱周期的高位。

地产周期背景：康波下的两次强弱周期变动。从长周期看，康波受技术变革驱动，维持40-60年左右波动，每个康波周期中包含两个库兹涅兹周期，即两个房地产周期。康波分为繁荣、衰退、萧条、回升阶段。而基于房地产周期开始的时间不同，周期时长和强弱不同（后文将详述）。

中周期运行：各国地产更符合中周期波动规律。中周期中地产价格与地产销售整体同向，略滞后。霍伊特在《百年来芝加哥地区的土地价格》、哈里森在《土地的力量》及《荣衰：2010年的萧条与房价》中研究分别得出芝加哥/英美具有18年左右的房地产周期。而受制于经济短周期波动与催化，房地产销售则出现明显的短周期特征。

（1）世界各国地产实际价格维持20-30年中周期波动，时间顺序遵循“主导国”向“外围国”传播的规律，时滞缩短。按照实际房价指数，1975年以来我们经历两次房地产周期，分别为启动于第4康波周期的萧条期和第5康波周期的繁荣期。康波周期由技术驱动，房地产周期整体遵循从“主导国”（技术、经济优势国）向“外围国”（技术、经济优势追赶国）传导规律。70年代开始美国在国际经济中占据主导地位，导致1975-1995房地产周期于1979Q3达到短周期高点，外围国英、法、德、日地产周期高点分别于1980Q3、1980Q4、1981Q1、1982Q4达到，分别滞后4、5、6、13个季度，而随着全球经济、技术联系紧密及同步，主导国与外围国时滞逐步缩短，1995年开始的新房地产周期中，美国于2006Q4达到周期高点，英法德日地产周期高点分别于2007Q4、2007Q4、2006Q4、2008Q2，分别滞后4、4、0、8个季度，整体滞后时长略微缩短。

 （2）受制于启动于康波不同时间房地产周期出现明显强弱间隔，强周期时长更长，增长更为强劲。启动于繁荣或回升期的房地产周期表现为强周期，时长也更长，启动于萧条、衰退期的房地产周期表现为弱周期，时长更短。①强弱周期的房价增幅不同。1892年开始的美国近四个房地产周期中的强周期上行下行实际房价平均涨幅分别达49.4%、29.2%，明显高于两个弱周期上行下行实际房价平均涨幅23.3%、32.5%。②强弱周期时间长短不同：启动于1892、1942两次房地产强周期长度平均为30.5年，启动于1920、1975两次房地产弱周期平均长度为21年。③强弱周期所处货币宽松环境不同，启动于1892、1942两次房地产强周期货币平均增速分别达7.58%、7.10%，启动于1920、1975两次房地产弱周期的货币平均增速分别达3.83%、6.22%。我们目前正处在1995年（我国约为1997年）开始国际房地产强周期中并逐渐触底，迎接我们的将是未来约20年在货币偏紧的货币环境中的房地产弱周期。

短周期骚动：我国地产销售短周期波动更加明确。

（1）房地产小周期顺序：库存高点——地产销售高点——房价和地产投资高点。按照我国房地产数据，库存周期高点往往提前房地产销售周期高点一年左右，而房价周期高点、地产投资高点往往同时滞后房地产销售周期高点一年左右。逻辑关系为房地产的销售增长，带来库存的高位回落，同时房地产市场的火爆带来房价逐渐抬升，当房地产销售高位回落时，因增速绝对值较高，仍带动房价持续上涨，房地产价格的上涨推动地产商投资热情进一步同期加速，最后房地产销售增速回落至平均值以下时，带动房地产房价、地产投资共同下降，最后地产投资前期的高位，进一步推高库存周期进入下一轮高位，且房地产因库存较高价格触底，价格触底后迎来房地产销售新一轮的火爆。

（2）房价、地产投资高位，往往带来周期内部房地产销售的B浪反弹。房价高位、地产投资高位叠加库存下行往往带来房地产销售下行周期的滞后高点一年左右的B浪反弹。B浪反弹的强度取决于房地产库存的高低。2008年及2015年开始的两次房地产周期B浪反弹明显，主因同期库存均达到较低位置。2012开始的房地产周期中，库存高位维持了21个月之久，同时地产投资周期高点前移，导致同期B浪反弹较弱。

（3）货币政策与地产政策的共振。给予对经济的催化及高房价的遏制，每轮地产周期低点往往迎来货币宽松政策或地产积极政策，每轮地产周期高点往往迎来地产调控政策或紧缩的货币政策。地产政策方面，2009、2013、2016开始的近三次房地产销售周期高点分别迎来“国四条”、“新国五条”、“930限购”等对房地产周期高点形成遏制，同时2008年末、2015年初两次周期低点分别迎来“国三条”及“330新政”等对房地产低点的支撑。货币政策方面，2008年地产周期低点迎来3次降准、5次降息，2011-2012年的地产周期低点迎来3次降准、2次降息，2015年地产周期低点当年则出现5次降准5次降息。2009年地产周期高点随后一年，迎来6次提准、2次加息。

4  强周期进入尾声，

低线城市迎来盛宴

强周期进入尾声，低线城市迎来盛宴。

（1）地产弱周期仍未开始。中国地产自1997年进入地产强周期已经历21年时间，按照强周期约25-30年时间，在地产强控的情况下，新的地产弱周期仍未开始，同时因地产强弱周期更替阶段往往伴随着地产价格、销售较大幅度波动，警惕未来1至2个地产小周期尾部下行风险。(2)低线城市销售、房价周期更滞后，增速绝对值更高。40城、70城、百城数据中一线城市周期结束更早，三线城市周期结束更晚，三线城市房价增速明显高于同期一二线城市。（3）韩国80年代后，人口密度逐步向核心城市向围绕核心城市区域转移，90年代后则逐步向低线城市转移。（我国与韩国80-90年代的人均GDP及城市化率较为接近）

（1）1997年起我国进入地产强周期并进入尾声，至今已过去21年，按照时间推算，我国仍未进入新一轮房地产弱周期，强弱周期交替时有产生地产、消费较大波动的风险。

（2）工企利润增速自2016进入新一轮中周期高点，但较前期周期高点强度明显趋弱，如果工企利润增速不达预期将从总量上对人均收入，以至于对消费、地产周期产生遏制。

（3）我国居民部分杠杆率持续提升，有个人财富缩水的风险。