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经销商利润还在下行中。
我们利用上市公司财务数据,建立模型拟合了上市公司经销商利润变化趋势曲线,结果显示经销商利润下降自2011年开始,目前还在下降过程中,但可能已在2015年三季度触底。
白酒行业价格下降压力已消失,需求逐步慢恢复,经销商盈利水平会很快回升,确认行业反转。
从分类经销商模拟的结果来看:
A类经销商利润趋势2015年三季度已经反转,四季度有望延续;
B类经销商利润2015年还在下降,可能已触及历史底部,反弹在即;
C类经销商利润趋势处在相对高位,2016年公司业绩有望兑现弹性。
新变量:
盈利模式转变、供应链整合和电商渠道崛起。
白酒经销商盈利模式转变在本轮调整中带来行业转变机会。
怡亚通引领的深度分销服务模式+供应链金融模式,以及白酒电商的快速增长都在极大改变传统白酒经销商模式。
新变量对经销商的影响将有可能在2016年集中体现,而厂商参与经销商供应链金融和电商渠道也有可能在2016年爆发。
一、白酒渠道资源存量大,留得“青山”在
1、白酒行业调整产量未现缩量下跌
白酒行业产量增长趋势,曾出现过两个峰值,分别是1997年的709万千升,以及2014年的1257万千升。
2015年1-9月的白酒产量达到939万千升,同比增长5.53%,可以预期2015年白酒行业产量会再创新高(暂不考虑统计数据的真实性,2005年后产量持续增长趋势不会因数据偏差发生重大改变)。
白酒行业本轮的调整周期始于2012年下半年,至今已经有三年时间,白酒行业价格水平、收入和利润均已经完成下降的过程。
2015年2月后白酒行业收入和利润总额都恢复了同比增长趋势,从这两个行业指标我们可以说白酒行业已经走出底部区间。
上一轮白酒向下调整周期中(1998年至2004年),行业底部的产量数据相比峰值下降了56.07%。
而2014年白酒产量比之前的顶峰1997年产量提升了77.39%,相比2011年数据也增长了22.58%。
产量变动趋势不同是这两轮行业向下调整的重大差异。
2、人均消费无法支撑产量扩张,渠道需求扩张才是原因
能够解释两轮周期中白酒产量差异的浅层逻辑是:
上一轮白酒行业产能调整是需求缩量(1998年山西朔州假酒案件是压垮白酒需求的最后一根稻草),尤其中低端白酒需求快速萎缩。
本轮白酒行业调整是高端需求下降,高端白酒产量占比小,对行业产量影响不显著,并且高端白酒基酒存放时间越长其产品潜在价格越高,企业不用迅速调整产量来减少对销售压力。
但我们认为产量数据包含了更多的信息,对于白酒产量“异常”要从需求本质找到原因。
首先考虑人均消费量是不是产量增长的支撑因素。
2014年中国人口总量比2004年(白酒上一轮行业底部)增长仅5.22%,同期白酒行业产量同比增长高达303.31%,即便考虑白酒产量统计数据不精确,10年期间白酒产量增速也至少在150%以上。
根据CTR中国城市居民调查数据,酒类消费者中,白酒消费者占比39.4%,低于啤酒和葡萄酒消费占比。
白酒的重度消费者(每天至少喝1次白酒)中,53%重度消费者的年龄在45岁以上,只有47%的人年龄在45岁以下。
80后、90后白酒饮用需求远低于80前人群。
人均白酒实际消费量数据可能是在下降的,显然用人均白酒消费量增长来解释产量增长是不符合逻辑的。
以上分析需求的逻辑出发点是考虑购买和饮用需求,换一个角度看,渠道扩张也会构成白酒厂商需求增长。
从EuromonitorInternational2009年对中国烈酒市场销售渠道的统计数据来看,80%的比例在off-trade渠道,on-trade渠道的销售占比只有20%。
off-trade渠道是直在超市、便利店、专门店以及折扣店的销售,on-trade渠道是直在酒吧、咖啡店、夜总会等销售。
虽然on-trade的增速快于off-trade,但off-trade渠道仍然是中国烈性酒精饮料销售最大渠道。
我们认为中国白酒产量增长的合理逻辑需要用渠道扩张理论来做更合理解释。
3、地产周期带了动渠道增加
无论是off-trade还是on-trade渠道,渠道扩张都需要依赖实体经营场所,我们认为白酒经营场所增加与房地产周期有直接联系——终端渠道面积增长带来了渠道库存需求增长。
白酒终端网络主要是商超、便利店、烟酒店、餐饮酒店等构成。
商业地产项目一定会配套大型超市、餐饮门店。
而本轮房产大周期增长主要是住宅地产的增长。
住宅地产尤其是大型社区,也都会设臵社区超市、餐饮门店以及烟酒零售店等商业设施。
社区商业按照面积不同一般可以分三种类型:
社区底商、邻里中心和社区购物中心。
从北京不同区域的地产项目设臵商业配套情况看,三种不同类型的社区商业均有分布。
具体表现是建筑面100-200万平方米的大型商业住宅项目会设臵购物中心,建筑面积中等体量采用邻里中心模式较为普遍,建筑面积20万平方米以下的项目多是社区底商模式。
我们认为全国其他地区的商业住宅地产配套社区商业情况也大体和北京地区类似。
深圳23个社区商业按照面积占比统计:
超市、餐饮、便利店这三种主要社区业态面积占比合计都在45%以上,最高占比超过60%。
超市、餐饮和便利店也是白酒终端的主要表现,只是不同终端销售的产品结构有所不同。
我们希望找到房地产增长和白酒产量增长的数据上的相关性(图形上相关已经可以显示,但更为严谨的研究方法需要做数据相关性测试)。
以当年新增竣工面积来反映终端渠道增长,再和白酒产量增长量数据关系比较。
但需要把白酒产量增长绝对数推后一年,推后一年的原因是新竣工的地产项目还有销售的周期以及后续招商装修入住的时间,假设这个时间周期为1年。
从新增竣工面积和次年白酒产量增长趋势可以看出,在2006年至2011年的时间段,白酒产量增长和新增竣工面积呈现显著正相关。
2012年和2013年两个数据均呈现下降趋势,但2014年数据出现不同趋势,房地产新增竣工面积上升,而白酒产量增长量在收缩。
虽然存量房产面临空臵率的问题,但我们认为还是有部分会转化为有效居住面积,白酒终端渠道有效面积还会扩张。
目前白酒终端渠道规模已经足够巨大,并且没有看到萎缩的趋势,只是增速下降,这为白酒行业复兴留住了“青山”。
二、白酒渠道商盈利趋势模拟研究
1、渠道商在行业下行周期中必然分化
在白酒产业链中,生产厂商一般无法直接控制终端,白酒经销商是渠道直接控制者。
白酒流通渠道通常包括一批、二批经销商、分销商再到销售终端等几个环节。
白酒的流通渠道在过去30年间也发生了巨大变化。
我们基于经销商的白酒产业链的研究希望能从不同角度解读白酒产业的大周期。
经销商的盈利变化和白酒定价模式直接相关。
1987年十三种名酒价格放开,由行政定价转变为厂商自主定价。
当时白酒(尤其知名白酒)经销还是依赖国营糖业烟酒公司以及县乡供销体系销售,但定价权限的下放给国营糖业烟酒体系带来直接冲击:
批发渠道和零售终端开始独立业绩核算,追求利润增长变成经营目标;
不再被动接受行政计划销量和价格安排,可以自主选择产品代理销售;
糖业烟酒销售体系从90年代开始改革,在国有性质不变的前提下,引入个体经营机制,实行直供集资承包门店经营。
承包员工的职工身份不变更。
公司和承包人签订承包经营合同,承包人对门店拥有完全经营权,门店自负盈亏、独立核算,定期上交承包金。
同时期民营资本也开始进入白酒等酒精饮料流通渠道,包括商源集团、百川商贸、陕西天驹等一批白酒行业知名经销商都在这一时期创立。
民营经销商进入白酒流通行业选择了传统糖业烟酒体系没有强势的餐饮渠道,得到快速增长。
随着白酒行业从2005年开始进入增长周期,白酒经销商也迅速增长。
按照前文表述逻辑:
白酒上一轮行业上升周期量的增长和渠道数量的扩张有直接关系。
渠道的建立和管理一般由全国的经销商掌控。
经销商在白酒黄金十年增速远超上游制造行业,但在白酒行业下行过程中,盈利的收缩弹性也会更大。
银基集团和北京朝批商贸这样的大商在2012年至2014年期间都经历了收入增速和毛利率的向下大幅波动过程。
中小型经销商也难以避免同样经历。
2007年糖酒快讯对当时白酒行业调查资料显示,高档白酒的经销商中独家经销商占比较高,高档白酒的经销商作为白酒经销商的经营年限时间多余4年的占比最高,高档经销商的库存比例相对较低。
中档白酒经销商的独家经营比例,经营年限和库存情况居中。
而低档白酒的经销商独家经营比例最低、经销商经营年限时间最短、库存水平也相对最高。
虽然2007年白酒行业和2015年白酒行业已经发生较大变化,但是我们认为不同档次白酒的经销商特点总体没有发生变化,尤其是独家经营比例和经营年限变化不大。
从经销商的角度看,经营年限越长的经销商对行业周期的预判可能更加准确,经营年限越长累积的利润规模越大(尤其是在2012年以前,经销商基本都处在盈利状态)。
高档和中档经销商对白酒行业风险的承担能力更强,低档白酒经销商因为自身规模、渠道资源的差异,可能对白酒行业系统风险承担能力较弱。
渠道单一:
随“团购”兴起进入行业,流通渠道和餐饮渠道覆盖不足,“团购”萎缩对销售冲击大;
厂商支持不足:
中低档就经销商代理品牌厂商自身市场投入资源有限,对经销商支持有限,折扣和返点的下降造成本来就不高的利润率波动更大;
现金流压力:
中低档酒经销商规模小,历史累积留存利润少,单品毛利率低,现金流容易出现周转压力。
针对经销商的库存增长带来的现金流压力,有银行可以提供抵押贷款业务。
但银行对经销商可抵押物的审核比较严格,茅台、五粮液等一线品牌相对容易办理。
大部分经销商难以从银行获得信用贷款,中低档白酒经销商更难获得。
2、白酒渠道商盈利趋势曲线研究
(1)经销商利润还处在底部阶段
经销商相比厂商更靠近消费市场,经销商对市场变化更敏感,例如银基集团每个季度都会根据价格情况和销售情况调整进货数量,经销商数据理论上比上游制造商数据反映提前。
通过研究经销商盈利趋势能作为白酒制造商利润变化的提前反映或者验证。
我们希望能建立经销商盈利的模拟曲线,直观展示经销商盈利变化情况。
之前对行业经销商研究都是草根性质、片面调研,无法获得大量数据支持。
白酒经销商虽然有上市公司,但数量太少,无法看出经销商行业业绩变化趋势。
我们的方法是通过白酒上市公司财务数据希望能模拟出经销商利润趋势曲线。
模型的扩展意义在于白酒公司财务数据更新,希望能从经销商利润趋势角度进一步验证白酒产业链拐点的出现。
模型建立的基本思路:
经销商收入-经销商成本+经销商费用化利润=经销商利润
经销商利润/行业销量基数=经销商单位利润
模型数据取得是基于上市公司财务数据,再对数据做一定调整。
白酒行业是一个业绩有季节性变化的行业,我们还对数据均做了移动平均,除数据本身季节性波动。
基于假设经销商下一季度可用于备货现金流大部分来自这一季度销售回款,对当季度经销商收入我们使用的是白酒厂商下一季度的现金流数据来替代。
把应收款项(包括应收票据和应收账款)变化值作为对现金流数据的修正,现金流数据还需要剔除增值税影响。
对经销商成本
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