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2016年三季报业绩已披露完毕,我们对IT行业公司(共447家,已剔除徕木股份)的三季报进行了总结与分析。
2016年三季报,IT行业的整体业绩呈现高速增长。
行业公司共实现营业收入11795.92亿元,同比增长18.20%;
实现净利润756.88亿元,同比增长24.24%;
实现归母净利润725.07亿元,同比增长34.73%;
实现扣非净利润603.50亿元,同比增长16.65%。
IT子板块的业绩增速大多高于沪深300水平,基本延续了近年来的增长势头。
基于板块(使用历史成分)历年三季报数据
由于上市公司的收入不呈现正态分布,因此中位数更能体现业绩增长情况。
2016年三季报,IT行业上市公司营业收入增速的中位数为20.87%,净利润增速的中位数为21.00%,归母净利润增速的中位数为25.45%,扣非净利润增速的中位数为19.30%,比去年同期分别提升6.61、10.14、13.09和16.40个百分点。
2016年三季报,IT行业上市公司的商誉共计1652.11亿元,同比增长89.61%。
商誉同比大幅上升标志着行业并购规模的持续扩大。
2016年三季报,IT行业整体毛利率为24.03%,较去年同期降低0.25个百分点;
净利率为6.41%,较去年同期提高0.31个百分点;
扣费净利率为5.11%,较去年同期降低0.08个百分点;
净资产收益率(ROE)为5.61%,较去年同期提高0.06个百分点。
另外,IT行业整体销售费用率为7.11%,较去年同期上升0.14个百分点;
管理费用率为9.35%,较去年同期上升0.39个百分点;
财务费用率为0.94%,较去年同期下降0.42个百分点。
2016年三季报,IT行业整体盈利质量基本维持稳定,经营性现金流较去年紧张。
上市公司应收账款与营业收入的比例为34.92%,较去年同期上升1.45个百分点;
存货与营业收入的比例为23.15%,较去年同期上升0.81个百分点;
经营活动产生的现金流净额/营业收入为5.09%,较去年同期下降2.67个百分点。
2、行业现状:
技术、政策、资金多轮驱动,行业发展向好
(1)技术创新:
多领域已从“陪跑并跑”转变为“并跑领跑”
中国的IT技术正在快速进步,很多领域的技术水平已经从“陪跑并跑”转变为“并跑领跑”。
基础研究方面,多自由度量子隐形传态、外尔费米子、北斗系统等前沿技术在世界处于领先位置。
据工信部报道,国际专利检索公司(QUESTEL)报告显示在过去18年里全球芯片专利数量增长了6倍,我国芯片专利量增长了23倍。
在芯片专利申请数量方面,我国已连续5年蝉联全球第一。
专利覆盖2G、3G、4G、Pre5G及5G芯片、虚拟化网络、物联网芯片、云存储和云计算等领域。
据中国版权保护中心数据显示,“十二五”期间我国共完成软件著作权92.4万件,期间年均增速约为29.0%,呈现强劲增长态势。
目前我国IT行业各领域的技术呈现出一些亮点:
集成电路方面,0.35μm到45/40nm是国内目前的成熟技术,28nm已实现小规模量产,设计水平达到16nm。
高性能计算方面,在2016年6月份出炉的第47届全球顶级超级计算机TOP500榜单上,中国的神威太湖之光是新的全球第一快系统,其运行速度达到每秒93千万亿次浮点运算(93petaflop/s),排名第二的“天河二号”达每秒33.86千万亿次浮点运算。
通信方面,自主4G技术获得全球认可,5G研发全球领先。
云计算、物联网、射频连接器、同轴通信电缆等国际标准成功发布。
由于技术的不断进步,我国的IT产业链的重心呈现出向上游移动的趋势。
工信部数据显示,2015年仪器设备和信息机电行业500万元以上项目完成固定资产投资的同比增速分别为14.93%和19.57%,显著超过了电子元器件的12.22%。
同时,IT行业国内自有品牌的价值也日益凸显。
BAT、中国移动、华为、联想等公司逐步站稳国际巨头地位。
《2016胡润品牌榜》的前三名均属IT行业,科技行业领跑品牌价值涨幅,平均上涨高达59%。
网易和华为是今年品牌价值涨幅最大的两个上榜品牌,涨幅分别为298%和293%。
(2)政策环境:
天时地利推动IT产业跨越发展及行业渗透融合
国家层面,一系列相关政策为IT产业的发展提供了“天时”,旨在大力推动新一代信息技术这一战略性新兴产业的发展,为产业的规划布局指明方向,并促进IT在各行各业中的渗透和融合。
一些较“接地气”的政策包括:
优化IT公司的行政审批过程;
增加IT产品的政府采购;
提出某些领域的IT公司的财务和税收利好政策;
加强标准及知识产权保护等。
地方层面,产业集群为IT产业提供有力的“地利”。
在工信部关于促进产业集群发展的一系列政策下,许多城市积极培养、壮大IT产业集群,并为其提供不同程度的支持和激励,如土地及税收的利好政策,基础建设的加强,工业园区和贸易园区的建立,企业技术升级的支持,产研结合的促进等。
(3)投融资情况:
行业固定投资及上市公司总融资规模持续增加
电信业固定资产投资总体呈现快速上升趋势,移动领域保持稳定增长,互联网及数据通信领域则呈现出强烈的反弹。
电子信息产业投资总体呈现温和上升趋势,按资金来源划分,内资企业的增速最快;
按行业划分,仪器设备及信息机电等整机系统的增速超过电子元器件。
IT行业上市公司总融资规模呈现快速上升趋势。
硬件设备业的融资规模居首,电信业和软件及服务业(包含互联网行业)的增速较快,半导体行业则呈现低速平稳增长。
(4)规模与结构:
行业规模持续扩大,逐步转向高附加值领域
从规模来看,2016年电信业、电子信息制造业和软件及服务业都呈现增长。
其中,软件行业增速最快。
电信业收入同比增速为5.6%,一扫去年的颓势。
移动数据及互联网领域呈现领跑态势,增速大幅超过其他行业,达到37.7%。
电子信息业收入同比增速为7.2%,增速相比过去两年间略微放缓。
主要产品多数呈现快速增长,集成电路、手机、智能电视行业的增速较为可观,微型计算机行业的萎缩幅度增大。
软件及服务业的收入同比增速为14.7%,低于过去7年间的平均水平,但仍领跑IT行业。
其中,嵌入式系统软件和IT服务高于行业平均水平。
从结构来看,IT行业逐步转向高附加值领域,内生动力增强,呈现出以下一些特征:
第一,软件和硬件的比例日益协调;
第二,硬件内销比例上升,行业的内生动力增强;
第三,硬件进口比例逐年降低,对硬件进口的依赖有所减弱;
第四,出口设备比例增加,出口产品的附加值有所提升;
第五,软件产品的比重逐年上升,技术含量增加;
最后,电信业非话音业务比重逐年升高,数据业务比例加大。
基础设施规模持续扩大,互联网宽带接入端口“光进铜退”趋势愈加明显;
移动通信基站数量大幅增加;
新建光缆线路主要为接入网和本地网中继光缆。
信息时代下,不仅仅是IT行业本身,几乎所有其它行业的发展也都需要IT解决方案,因此信息化社会的发展会带动IT行业的发展。
除此之外,巨大的经济总量和人口基数决定我国的IT行业具有强大的市场需求。
随着电话普及率的提高,电信用户总量已接近人口总量,新增用户趋于饱和,移动用户的占比不断提升。
3、展望:
发展前景明朗,机遇挑战共存
尽管我国的IT行业受到政策环境扶持、资本青睐、信息化社会发展的推动、具有强大的市场需求等,具有明朗的发展前景,但同时也面临着一些风险和挑战。
首先,在我国进入经济新常态的宏观背景下,经济增长中低速为IT行业带来一定的风险和挑战,尤其是对于一些依赖经济规模获得增长的大企业。
同时过去的阶段内高速的经济发展使IT行业中某些领域的首次购买者减少,用户需求拉动的行业增长模式受到了一定的限制。
总之,依赖于销售量增长的企业增长模式的风险变大,企业的创新能力受到考验。
第二,随着人力成本的上升,我国IT业的成本优势不再十分明显,部分生产、服务等业务存在迁移到其它国家的风险。
第三,IT行业日新月异,企业必须面对
技术或需求驱动的各类新市场以及个性化的用户需求。
这样的环境下企业对行业和需求的理解能力受到挑战,企业的颠覆性创新能力、快速转型能力受到挑战。
另外,某些新兴行业是否能形成行业标准并规模化也具有不确定性。
第四,由于技术的逐渐成熟,IT行业中的很多子领域准入门槛变低,行业内激烈竞争引发价格战是一大风险。
最后,IT行业存在一些道德风险问题,如盗版问题、网络安全问题等,考验着行业的规范成长、技术创新能力。
与此同时监管的不确定性也是可能的风险。
二、IT的下一个风口:
人工智能
1、人工智能领域现状简介
(1)人工智能:
企图了解智能实质的机器
从AlphaGo化身Master横扫中日韩大师,到NVIDIA黄仁勋在CES开场演讲震撼赌城,AI不缺乏吸引眼球的能力。
人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的、能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
德勤(Deloitte)认为人工智能是能够完成通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统的理论及开发。
人工智能领域的研究包括机器学习(Machinelearning),自然语言处理(Naturallanguageprocessing),机器人(Robotics),语音认知(Speechrecognition)等。
AI技术的快速发展标志着IT将逐渐从编程计算时代进入认知计算时代,成为IT领域当之无愧的下一个风口。
在人工智能的先驱者亚瑟·
塞缪尔的定义下,机器学习给予计算机不需要被明晰、详细地编程就可以学习的能力。
机器学习是研究以及建立可以从数据中学习并作出预测的算法。
这样的算法不需要严格的静态程序指令,而是以数据驱动进行预测和决定。
很多计算任务中,精确、明晰的算法很难被设计出来,如垃圾邮件的过滤,光学字符辨识,搜索引擎及机器视觉等,这时就要依靠机器学习。
自然语言处理指计算机像人类一样处理文字的能力,如从文字中提取语义,甚至是产生语法正确、文体自然的可读的内容等。
自然语言处理系统并不像人一样理解文字,但它们可以以复杂的方式操纵文字,如自动识别出文件中的人名和地名,识别出文件的主题,在合同的大量内容中提取出条款和合约等。
这些任务都不是传统的文字处理软件可以做到的。
机器人是将机器视觉、自动规划等人工智能科技集成在小型的、具有高性能的传感器、执行器,并经过精巧设计的硬件中。
这样的机器人可以与人一起工作,并且在不可预测的环境中灵活地处理各种不同的任务,如无人驾驶汽车,工厂中的人机合作机器人,机器人吸尘器,以及大量的消费电子产品,包括玩具型机器人和家庭助手机器人等。
语音认知主要是指将人类的语音自然、准确地转录。
这项技术与自然语言处理面临很多相同的挑战,除此之外,不同的口音、背景噪声,同声字的识别,在自然语速下工作等,这些都
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