资源描述
请务必阅读正文之后的免责条款部分 守正 出奇 宁静 致远 Table_Title 行业集中度上升会提高 哪 些板块的利润水平？ 太平洋证券宏观 专题研究 20180523 Table_Summary Table_Summary 核心观点： 行业集中度变化会影响公司利润。 本文采用上市公司数据，建立相应的指标体系，量化测算集中度变化对利润变化的影响。根据测算结果得出相应的变化规律，同时结合相应理论支撑，将集中度变化对利润的影响进行分类总结，以期对投资形成一定参考借鉴。 第一， 总结 2013-2017 年以及 2016-2017 年各行业集中度变化，发现 2016 年是集中度转折点。 CR4 和 CR10 在 2013-2016 年大多数行业集中度均下滑， 2016-2017 年过半行业的集中度出现上升。集中度上升有来自内部和外部两者力量推动，外部方面，一方面供给侧改革 效果卓著，另一方面产业结构优化升级和消费升级推动集中度变化； 内部 方面，行业自身发展特点也起了决定性作用。 其中， 按照 CR4 来看， 2013-2017 年集中度上升幅度最大的前六名分别为：传媒（ 7.2%）、机械设备（ 6.3%）、房地产（ 6.0%）、食品饮料（ 5.6%）、汽车（ 2.5%）、家用电器（ 2%）。 2013-2017 年集中度下降幅度最大的前六名分别为：国防军工（ -14.7%）、化工（ -12.8%）、计算机（ -11.8%）、电气设备（ -11.6%）、通信（ -10.9%）、公共事业（ -5.8%）。 第二 ， 通过行 业集中度和利润集中度的对比，我们总结相对较有潜力的行业 。 2013-2017 年和 2016-2017 年行业集中度和利润集中度均有上行的行业为：传媒、食品饮料、家用电器、房地产； 2013-2017年和 2016-2017 年集中度下降而利润却出现上行的行业为：电子、休闲服务。 2016 年以来利润集中度提高较行业集中度提高大的行业分别为：电子、通信、传媒、非银金融、食品饮料、农林牧渔、休闲服务、轻工制造、公共事业、医药生物、商业贸易、建筑材料、国防军工、电气设备、家用电器、房地产。 第三 ， 根据行业集中度特点， 我们 将行业 总结 为技术 /制度壁垒派、效率派和弹性派，所谓弹性派主要是指消费弹性较大继而不容易形成市场势力的行业。 根据 测算，技术 /制度壁垒派 （如 通信、医药生物、非银金融、公共事业 ） 、效率派 （如 电子 、传媒、 家用电器 ） 和弹性派 （如 商业贸易、食品饮料、 休闲服务 ） 。 相对来说，技术 /制度壁垒派行业变化较慢，因此可作为长期配置标的。而效率派则需深入研究其竞争力，在取得确定性长期竞争优势之后，方可选择相应标的。弹性派行业的选择则相对复杂，既要研究竞争力， 也 需要灵活应对出现的变化。 风险提示： 经济增速不达预期 宏观研究报告 Table_ReportInfo 证券分析师： 魏涛 电话： 010-88321708 E-MAIL： weitaotpyzq 执业资格证书编码： S1190517030001 研究助理 ： 杨晓 电话： 13699244869 Email： yangxiaotpyzq 执业资格： S1190118040002 Table_Author 电话： 15810801367 Email： yy_buddysina 执业资格证书编码： S1250117080032 Table_Message 2018-05-23 宏观研究 报告 宏观研究报告 太平洋证券股份有限公司证券研究报告 宏观研究 报告 P2 行业集中度上升会提高哪些板块的利润水平 请务必阅读正文之后的免责条款部分 守正 出奇 宁静 致远 目录 一、引言：行业集中度与利润关系的论证 . 1 二、集中度指标体系构建 . 2 三、 2010-2017 年各行业集中度 变化 . 3 （一） 2010-2017 年 CR4/CR10/GINI 集中度整体变化趋势 . 3 （二） 2013-2017 年 CR4/CR10 各行业集中度对比 . 6 （三） 2013-2017 年 CR4/CR10 各行业集中度变化及其规律 . 8 四、根据行业集中度变化与利润变化筛选较有 潜力行业 . 12 （一） 2013-2017 年集中度和利润变化 . 12 （二） 2016-2017 年集中度和利润变化 . 13 （三） 2013 年以来行业集中度和利润变化 . 13 （四） 2013 年 以来各行业集中度和利润变化比较 . 15 五、行业集中度变化到利润集中度变化的逻辑 . 18 （一）行业集中度变化和利润变化的理论支撑 . 18 （二）行业集中度 变化和利润变化关系的实际应用 . 18 宏观研究 报告 P3 行业集中度上升会提高哪些板块的利润水平 图表目录 图 1： CR（ N）上升，基尼系数下降 . 3 图 2： CR（ N）与基尼系数同方向变动 . 3 图 3： CR（ N）上 升，基尼系数下降 . 3 图 4： CR（ N）下降，基尼系数上升 . 3 图 5： CR4 集中度排序 . 7 图 6： CR10 集中度排序 . 8 图 7： CR4 集中度变化 . 10 图 8： CR10 集中度变化 . 11 图 9： 2013、 2016、 2017 年 集中度 及 2016-2017 年集中度变化 （ CR4） . 11 图 10： 2013、 2016、 2017 年 集中度 及 2016-2017 年 集中度 度变化 （ CR10） . 12 图 11： 2013-2017 年集中度和利润变化 . 13 图 12： 2016-2017 年集中度和利润变化 . 13 图 13： CR4 行业和利润集中度变化（ 2017-2016） . 14 图 14： CR4 行业和利润集中度变化（ 2016-2013） . 15 图 15： CR4 行业和利润集中度变化（ 2017-2016） . 16 图 16：家用电器行业 . 16 图 17：电子行业 . 16 图 18：休闲服务行业 . 17 图 19：通信行业 . 17 图 20：医药生物行业 . 17 图 21：食品饮料行业 . 17 图 22：传媒行业 . 17 图 23：房地产行业 . 17 表 1：各行业集中度变化 . 4 表 2： 2013-2017 年 CR4 和 CR10 中值排序 . 6 表 3：行业集中度变化统计 . 8 请务必阅读正文之后的免责条款部分 守正 出奇 宁静 致远 一、引言 ： 行业集中度与利润关系的论证 行业集中度变化 会影响 公司利润 。 本文采用上市公司数据，建立相应的指标体系， 量化测算集中度变化对利润变化的影响 。根据测算结果得出相应的变化规律，同时 结合相应 理论支撑， 将集中度变化对利润的影响进行分类总结 ， 以期对投资形成一定参考借鉴。 本文分为四个部分： 首先，设置指标体系。 构建 2010-2017 年行各行业 cr4、 cr10 指标和行业基尼系数指标。采用数据为申万分类下各个行业上市公司数据，以营业收入作为市场份额的代表指标。 第二 部分 ， 总结 2013-2017 年以及 2016-2017 年各行业集中度变化， 发现 2016 年是 集中度转折点 。 CR4 和 CR10 在 2013-2016 年大多数行业集中度均下滑， 2016-2017 年过半行业的集中度出现上升。 集中度上升有来自内部和外部两者力量推动 ， 外部方面， 一方面供给侧改革效果卓著，另一方面产业结构优化升级和消费升级推动集中度变化； 内 部方面，行业自身发展特点也起了决定性作用。 第三 部分 ， 根据行业集中度变化与利润 集中度 变化筛选较有潜力行业 。 行业集中度上升 /下降是否会对利润变化产生非对称性影响？ 行业集中度和利润集中度均上升行业以及行业集中度下降而利润集中度上升的行业为相对具备潜力行业 。 根据测算 ， 2013-2017 年和 2016-2017 年行业集中度和利润集中度均有上行的行业为：传媒、食品饮料、家用电器、房地产； 2013-2017 年和 2016-2017 年集中度下降而利润却出现上行的行业为：电子、休闲服务。 2016 年以来利润集中度提高较行业集中度提高大的行业分别为：电子、通信、传媒、非银金融、食品饮料、农林牧渔、休闲服务、轻工制造、公共事业、医药生物、商业贸易、建筑材料、国防军工、电气设备、家用电器、房地产。 第四 部分 ， 总结行业集中度变化和利润变化之间逻辑 ，将行业分为技术 /制度派、 效率派和弹性派 ，以期对 投资形成一定参考 。 目前关于产业集中度和绩效的研究存在两种解释：哈佛学派和芝加哥学派，也即合谋和效率。 在实际中， 结合 我们的测算数据，我们分为技术 /制度壁垒派 （如 通信、医药生物、非银金融、公共事业 ） 、效率派 （如 电子 、传媒、 家用电器 ）和弹性派 （如 商业贸易、食品饮料、 休闲服务 ） ，所谓弹性派主要是指消费弹性较大继而不容易形成市场势力的行业。 相对来说，技术 /制度壁垒派行业 相对稳健 ，因此可作为长期配置标的。而效率派则需深入研究其竞争力，在取得确定性长期竞争优势之后，方可选择相应标的。弹性派行业 的选择则相对复杂，既要研究竞争力， 也 需要灵活应对出现的变化。 二 、集中度指标体系构建 本文构建 2010-2017 年行各行业 cr4、 cr10 指标和行业基尼系数指标。采用数据为申万分类下各个行业上市公司数据，以营业收入作为市场份额的代表指标。 cr（ n）指标 指的是在该行业分类下营业收入前 n 大上市公司的营业收入之和在所有该行业上市公司营业收入之和的占比。一般 cr（ n）指标计算的是前 n 大公司份额占行业总份额的比值，本文的 cr（ n）数据则为上市公司数据，因此其绝对值的意义会有所减弱，但是其相对变化意义更大。 行业基尼系数 是基于劳伦兹曲线下的不同区域的面积比。劳伦兹曲线指的是将各公司营业收入按从小到大排序并依次描点作出的曲线，其中横坐标为累计公司数量在总公司数量的占比，纵坐标为累计公司营业收入在总行业收入的占比。记劳伦兹曲线与 x 轴及直线 y=x 所形成的面积为 s（图 1 中的 灰色部分 ），则行业基尼系数为 s/0.5，即灰色面积占整个三角形面积的比 。基尼系数越大，表明行业偏离平均分布的水平越高，即行业集中度越高。 两个指标都是测量行业集中度的指标。其区别在于 cr（ n）指标通过前 n 企业的占比刻画行业集中度，基尼系数则是通过市场 份额的不平均分布情况刻画行业集中度，即 cr（ n）更多地关注前 n 的情况，而基尼系数更加关注总体情况。 因此两个指标即有可能同向变动，也有可能发生背离。图 2 表示的是两个指标同向变动的情况，蓝色线是初始的曲线，如果变动为红色线，则表明两个指标同时变小；如果变动为黄色线，则表明两个指同时变大。图 3 表示 cr（ n）上升，基尼系数下降，这种情况下前 n大企业占据的市场份额变大了，但是剩下的市场份额在非前 n 企业之间的分布更加平均，所以基尼系数下降。图 4 表示 cr（ n）下降，基尼系数上升，这种情况下前 n 大企业占据的市场份额变小了 ，但是剩余的市场份额在非前 n 企业之间的分布变得不平均了，所以基尼系数下降。 利润集中度则采取 cr（ n）指标体系，前 n 利润占比 是市场啊份额前 n 的企业的利润之和在行业总利润中的占比， 行业总利润 是该行业分类下所有上市公司营业利润之和。 图 1： cr（ n）上升，基尼系数下降 图 2： cr（ n）与基尼系数同方向变动 资料来源： Wind，太平洋研究院整理 资料来源： Wind，太平洋研究院整理 图 3： cr（ n）上升，基尼系数下降 图 4： cr（ n）下降，基尼系数上升 资料来源： Wind，太平洋研究院整理 资料来源： Wind，太平洋研究院整理 根据我们的计算，从 crn 指标来看，基本所有的指标都呈现相同的趋势，即从 2010 年到2016 年，行业的集中度呈趋势下降，到了 2017 年有较大的回升。从基尼系数来看，同样表现为 2010 年至 2016 年趋势下降，在 2017 年较大回升。利润占比与集中度趋势较为吻合。 三 、 2010-2017 年各行业集中度变化 根据计算， CR4 和 CR10 在 2013-2016 年大多数行业集中度均下滑， 2016-2017 年过半行业的集中度出现上升。 集中度上升有来自内部和外部两者力量推动。 外部方面， 一方面说明供给侧改革效果卓著，另一方面产业结构优化升级和消费升级推动集中度变化； 内 部方面，行业自身发展特点也起了决定性作用。 （一） 2010-2017 年 CR4/CR10/GINI 集中度整体变化趋势 选取 cr4、 cr10 和 gini 三个指标， 2010-2017 年总体呈现 v 型走势，即 2010-2016 年集中度下降， 2016-2017 年集中度上升， 但 各行业 集中度走势 也不尽相同。利润走势 与集中度走势 基本趋同，变化幅度不尽相同 。 表 1：各行业集中度变化 资料来源： Wind，太平洋证券研究院 （二） 2013-2017 年 CR4/CR10 各行业集中度对比 首先，我们选择 2013 年 -2017 年 行业集中度变化进行分析， 根据可获得的财务报表数据，2013 年 -2017 年各行业 可获得数据的 上市公司 个数变化不大，但 2010 年 -2013 年上市公司数量变化较多，若使用 2010-2017 年数据，则会因为上市公司数量变化稀释行业集中度变化 数据有效性。 2013-2017年，行业集中度较高的行业排名变化不大，集中度最高的为 采掘业（ cr4为 83%、cr10 为 90%） ， 其次为 非银金融 （ cr4 为 82%、 cr10 为 91%） ，通信（ cr4 为 72%、 cr10 为 80%），化工（ cr4 为 71%、 cr10 为 76%），建筑装饰（ cr4 为 67%、 cr10 为 87%），银行（ cr4 为 63%、cr10 为 89%），家用电器（ cr4 为 60%、 cr10 为 81%），休闲服务（ cr4 为 58%、 cr10 为 81%），汽车（ cr4 为 52%、 cr10 为 71%， 国防军工（ cr4 为 51%、 cr10 为 77%） 。 表 2： 2013-2017 年 cr4 和 cr10 中值排序 CR4-2013-2017 年中值 CR10-2013-2017 年中值 CR10-CR4 采掘 83% 90% 8% 非银金融 82% 90% 8% 通信 72% 80% 8% 综合 72% 84% 12% 化工 71% 76% 5% 建筑装饰 67% 87% 20% 银行 63% 89% 26% 家用电器 60% 81% 21% 休闲服务 58% 81% 23% 汽车 52% 71% 19% 国防军工 51% 77% 26% 有色金属 43% 63% 21% 房地产 42% 58% 15% 钢铁 41% 71% 29% 食品饮料 41% 63% 22% 农林牧渔 40% 62% 21% 建筑材料 38% 58% 20% 机械设备 38% 51% 13% 交通运输 38% 63% 25% 计算机 37% 52% 15% 公用事业 36% 56% 21% 商业贸易 33% 55% 22% 电气设备 30% 44% 14% 纺织服装 28% 46% 18% 轻工制造 26% 43% 17% 医药生物 24% 38% 14% 电子 23% 38% 15% 传媒 20% 35% 16% 资料来源： Wind，太平洋证券研究院 图 5： Cr4 集中度排序 资料来源： Wind，太平洋研究院整理 0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%采掘非银金融通信化工建筑装饰银行家用电器休闲服务汽车国防军工有色金属房地产钢铁食品饮料农林牧渔建筑材料机械设备交通运输计算机公用事业商业贸易电气设备纺织服装轻工制造医药生物电子传媒2013 2016 2017 2013-2017年中值
展开阅读全文