基本面量化系列：線下消費(fèi)專題透視區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展核心要素挖掘線下經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇獲益賽道、湯可欣、王博隆條款和聲明1聚焦產(chǎn)業(yè)變革，科技業(yè)成新驅(qū)動(dòng)力，消費(fèi)類為區(qū)域經(jīng)濟(jì)成長(zhǎng)壓艙石。TOP0聚焦城市經(jīng)濟(jì)核心動(dòng)力：三產(chǎn)短期受挫，二產(chǎn)迅速發(fā)展。據(jù)Wind、ICEC及各地統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)，2011-2020年，第三產(chǎn)業(yè)為城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展核心驅(qū)動(dòng)力，每年GDP增速TOP40城市內(nèi)，超過(guò)75%的城市第三產(chǎn)業(yè)對(duì)GDP增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率高于50%。2020-2022年，受短期疫情影響，在經(jīng)濟(jì)年復(fù)合增速最高及GDP總量最高的40城市內(nèi)，第二產(chǎn)業(yè)增速貢獻(xiàn)占比顯著高于第三產(chǎn)業(yè)。聚焦第三產(chǎn)業(yè)：科技業(yè)成新驅(qū)動(dòng)力，消費(fèi)類逐步成為區(qū)域經(jīng)濟(jì)成長(zhǎng)壓艙石。據(jù)Wind、ICEC及各地統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)，2019-2021，信息技術(shù)業(yè)在樣本城市內(nèi)表現(xiàn)亮眼，金融、批發(fā)和零售業(yè)穩(wěn)定增長(zhǎng)；同期，批發(fā)和零售、金融、信息技術(shù)三大產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)較高復(fù)合經(jīng)濟(jì)增速，95個(gè)樣本城市，57城市批發(fā)和零售業(yè)復(fù)合增速高于5%。同期，在77樣本城市內(nèi)有49城房地產(chǎn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈經(jīng)濟(jì)占比下降，在房地產(chǎn)占比下降城市中，有24城批發(fā)和零售業(yè)占比提升。1區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局研究：聚焦區(qū)域財(cái)政、產(chǎn)業(yè)布局、人口、政策、人民生活等多維指標(biāo)，挖掘城市發(fā)展?jié)摿?。多維指標(biāo)顯示城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展加速分化。財(cái)政狀況分化，中小城市財(cái)政自主率較低、負(fù)債率較高，財(cái)政收入表現(xiàn)進(jìn)一步分化，據(jù)ICEC數(shù)據(jù)，榆林、鄂爾多斯等地2022年財(cái)政收入增速超50%，哈爾濱、昆明財(cái)政收入降幅超20%。中小城市人口紅利漸消，據(jù)ICEC數(shù)據(jù)，22年GDP低于2000億人民幣的城市集群內(nèi)，常住人口18-19年年均減少0.12%，20-21年年均減少1.5%，大中城市年輕、人口紅利在數(shù)量與質(zhì)量上可比優(yōu)勢(shì)進(jìn)一步鞏固。高科技、先進(jìn)制造產(chǎn)業(yè)融資集中于超一線城市，融資規(guī)模躍升，據(jù)IT桔子數(shù)據(jù)，2021年，北京、深圳融資金額同比增速分別達(dá)532%、76%。高經(jīng)濟(jì)潛力城市構(gòu)建：我們基于經(jīng)濟(jì)發(fā)展、財(cái)政、產(chǎn)業(yè)布局、人口、人民生活、消費(fèi)環(huán)境、創(chuàng)新環(huán)境七個(gè)維度，構(gòu)建20個(gè)城市經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，挖掘具備較高發(fā)展?jié)摿Τ鞘泻洼^高消費(fèi)產(chǎn)業(yè)、科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿Τ鞘小OP20發(fā)展?jié)摿Τ鞘兄蟹且痪€、準(zhǔn)一線城市涉及：廈門、無(wú)錫、合肥、濟(jì)南、福州。高產(chǎn)業(yè)潛力城市：在城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿OP50城市內(nèi)，以年輕人口、消費(fèi)環(huán)境、可支配收入為核心挖掘消費(fèi)產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿?；以本科及以上學(xué)歷人口數(shù)量、創(chuàng)新環(huán)境為核心挖掘科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)。TOP20消費(fèi)產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿Τ鞘兄蟹且痪€、準(zhǔn)一線城市涉及：無(wú)錫、佛山、紹興、珠海、溫州、常州。1聚焦區(qū)域線下經(jīng)濟(jì)，結(jié)合精準(zhǔn)門店布局，聚焦可持續(xù)復(fù)蘇賽道與核心標(biāo)的：關(guān)注高消費(fèi)潛力城市內(nèi)布局比例較高的賽道以前述消費(fèi)潛力指數(shù)TOP20城市為高消費(fèi)活力城市，聚焦本地經(jīng)濟(jì)：咖啡、中餐在高消費(fèi)活力城市內(nèi)布局比例較高，率先復(fù)蘇。以前述TOP20消費(fèi)潛力指數(shù)城市為高消費(fèi)活力城市，據(jù)高德、百度、騰訊地圖及大眾點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)，截至23年2月，購(gòu)物中心內(nèi)，20個(gè)城市門店占117樣本城市比例達(dá)到59%,其中，餐飲類門店在高消費(fèi)活力城市整體布局比例約60%，咖啡、中餐(不含火鍋)在高消費(fèi)活力城市整體布局比例達(dá)到70%、72%，而火鍋、茶飲在高消費(fèi)活力城市內(nèi)布局比例較低。2023年2月在117城、20個(gè)高消費(fèi)活力城市的所有購(gòu)物中心內(nèi)，中餐(不含火鍋)門店總量增加0.4%、0.4%；咖啡門店總量增加0.5%、0.5%；火鍋門店總量增加0.3%、0.0%。中餐、咖啡優(yōu)質(zhì)公司觀察：據(jù)高德、百度、騰訊地圖及大眾點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)，截至23年2月末，117城的購(gòu)物中心內(nèi)，綜合布局與發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，在近三個(gè)月保持門店擴(kuò)張趨勢(shì)的品牌中，依據(jù)高消費(fèi)活力城市中門店占比，中餐(不含火鍋)TOP5品牌：云海肴(91%)、小菜園(72%)、太二酸菜魚(70%)、魚酷活魚烤魚(42%)、半天妖(34%)；咖啡TOP5品牌：Manner(99%)、Peet‘s(97%)、Mstand(96%)、Tims(87%)、瑞幸(63%)；火鍋TOP3品牌：左庭右院(93%)、湊湊火鍋(80%)、海底撈(64%)。1投資建議：多維指標(biāo)顯示城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展加速分化，城市發(fā)展核心動(dòng)力及潛力產(chǎn)生較大差異。基于多維經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，挖掘具備較高經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿Φ某鞘?，如右表。咖啡、中餐賽道在高消費(fèi)活力城市布局比例較高且率先復(fù)蘇；品牌側(cè)，建議關(guān)注在全樣本城市持續(xù)擴(kuò)張且在高消費(fèi)活力城市具備一定布局比例的咖啡店：Manner(99%)、Peet‘s(97%)、Mstand(96%)、Tims(87%)、瑞幸(63%)；中餐店(不含火鍋)：云海肴(91%)、小菜園(72%)、太二酸菜魚(70%)、魚酷活魚烤魚(42%)、半天妖(34%)；火鍋店：左庭右院(93%)、湊湊火鍋(80%)、海底撈(64%)(門店數(shù)據(jù)來(lái)自高德、百度、騰訊地圖及大眾點(diǎn)評(píng))。1風(fēng)險(xiǎn)因素：疫情反復(fù)帶來(lái)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)；線下客流回暖不及預(yù)期；消費(fèi)者消費(fèi)意愿不及預(yù)期；樣本有限，統(tǒng)計(jì)偏差風(fēng)險(xiǎn)；部分城市數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致的統(tǒng)計(jì)偏差風(fēng)險(xiǎn)。TOP0TOP0科技潛力TOP30PPT第14頁(yè)及附錄頁(yè)12CONTENTS2.多維指標(biāo)觀察：城市發(fā)展核心要素分化，構(gòu)建城市經(jīng)濟(jì)潛力指數(shù)區(qū)區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)指標(biāo)——囊括財(cái)政、產(chǎn)業(yè)、人口多維度1多維指標(biāo)跟蹤：囊括財(cái)政、產(chǎn)業(yè)布局、人民生境八個(gè)維度，核心指標(biāo)量超50余項(xiàng)。1統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)+另類數(shù)據(jù)：區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)集中既有來(lái)自統(tǒng)計(jì)局的城市宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，也有各城市的消費(fèi)、房地產(chǎn)業(yè)、企業(yè)融資、政策量化四個(gè)維度的另類數(shù)據(jù)。1高頻數(shù)據(jù)跟蹤：區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)集中的消費(fèi)、房地產(chǎn)、政策量化、企業(yè)融資四個(gè)維度的數(shù)據(jù)，可以做到月度甚至周度級(jí)別跟蹤。1各指標(biāo)詳細(xì)構(gòu)建方法，參見附錄1。指標(biāo)分類指標(biāo)類型值類型數(shù)據(jù)源更新頻度歷史數(shù)據(jù)長(zhǎng)度財(cái)政財(cái)政自主率同比值(%)WIND季度近五年財(cái)政負(fù)債率同比值(%)WIND季度近五年財(cái)政非稅收入占比同比值(%)WIND季度近五年財(cái)政收入增速財(cái)政盈余率(%)WIND季度近五年產(chǎn)業(yè)布局三產(chǎn)、二產(chǎn)同比值(%)WIND、統(tǒng)計(jì)局季度近五年產(chǎn)業(yè)布局住宿及餐飲、批發(fā)零售等同比值(%)WIND、統(tǒng)計(jì)局季度近五年產(chǎn)業(yè)布局地方產(chǎn)業(yè)政策力度量化指數(shù)地方政府月度22-23產(chǎn)業(yè)布局地方產(chǎn)業(yè)融資金額絕對(duì)值月度近五年人民生活人均可支配收入同比值(%)WIND季度近五年人民生活人均消費(fèi)性支出同比值(%)WIND季度近五年人民生活醫(yī)院病床數(shù)量絕對(duì)值季度近五年投資及出口固定投資占GDP比值同比值(%)WIND季度近五年投資及出口固定投資增速同比值(%)WIND季度近五年投資及出口地區(qū)進(jìn)出口同比值(%)年度近五年消費(fèi)地鐵客流絕對(duì)值WIND近五年消費(fèi)門店布局絕對(duì)值百度地圖近五年消費(fèi)城市擁堵指數(shù)指數(shù)高德近五年房地產(chǎn)二手房房?jī)r(jià)同比值(%)貝殼季度近三年房地產(chǎn)住房在售率在售率(%)貝殼季度2022Q3-今房地產(chǎn)新房預(yù)計(jì)交房面積同比值(%)房天下季度近兩年房地產(chǎn)土地拍賣面積同比值(%)ndcode季度2022-今房地產(chǎn)住房在租率在租率(%)貝殼季度2022Q3-今人口年輕人口數(shù)量同比值(%)WIND年度近五年人口人口老齡化比例數(shù)量絕對(duì)值年度近五年人口本科及以上學(xué)歷人口絕對(duì)值年度近五年創(chuàng)新環(huán)境產(chǎn)業(yè)園區(qū)統(tǒng)計(jì)絕對(duì)數(shù)量各地政府官網(wǎng)年度2022-今創(chuàng)新環(huán)境高校在校生數(shù)量同比值(%)各校官網(wǎng)年度近三年創(chuàng)新環(huán)境新興產(chǎn)業(yè)融資金額同比值(%)WIND季度近五年WindWindICECIT子，各地政府官網(wǎng)，中信證券研究部；詳細(xì)指標(biāo)構(gòu)建參見PPT第14頁(yè)及附錄頁(yè)131省級(jí)行政區(qū)GDP不變價(jià)同比增速(%，不含港澳臺(tái))經(jīng)濟(jì)觀察：多因素致二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)展分化31省級(jí)行政區(qū)GDP不變價(jià)同比增速(%，不含港澳臺(tái))經(jīng)濟(jì)觀察：多因素致二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)展分化1區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展加速分化：2022年，在31個(gè)省級(jí)行政區(qū)域中，經(jīng)濟(jì)增速差距拉大，GDP增速最高為江西、福建等沿海地區(qū)，達(dá)到4.7%，受疫情影響較為嚴(yán)重的吉林、上海、海南GDP增速最低。1產(chǎn)業(yè)格局分化致GDP差距拉大：在GDP增速靠前的省份，如福建、江西湖南等地，第二產(chǎn)業(yè)GDP增速普遍高于第三產(chǎn)業(yè)GDP增速，在GDP增速靠后的區(qū)域，受疫情、限電影響，二產(chǎn)GDP增速普遍低于第三產(chǎn)業(yè)增速。22022年各區(qū)域第三產(chǎn)業(yè)占比及同比增速(%)GDP:第二產(chǎn)業(yè)增速(%)GDP:第三產(chǎn)業(yè)增速(%).0-2.0-4.0-6.020152016201720182019202020212022江西9.19.0福建9.04.7甘肅6.94.5湖南8.58.08.07.74.5山西9.14.4陜西8.36.0云南7.34.3湖北7.87.5-5.012.94.3內(nèi)蒙古6.34.2寧夏8.04.0山東8.03.9河北6.53.8安徽8.03.5新疆7.03.2浙江8.03.1河南7.67.036.33.1廣西6.86.0四川8.02.9江蘇8.62.8黑龍江2.7重慶11.02.6青海8.28.055.72.3遼寧3.0-2.1廣東8.09貴州10.710.54.58.12西藏11.010.110.06.71天津3.64.856.60北京0.7海南11.20.2上海6.86.078.1-0.2吉林4.43.02.46.6-1.956250城經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)核心驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)(單位：座)TOP0城核心驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)(單位：座)長(zhǎng)周期來(lái)看，三產(chǎn)成城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)核心驅(qū)動(dòng)，短周期看二產(chǎn)重要性提升250城經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)核心驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)(單位：座)TOP0城核心驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)(單位：座)長(zhǎng)周期來(lái)看，三產(chǎn)成城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)核心驅(qū)動(dòng)，短周期看二產(chǎn)重要性提升1聚焦城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)核心驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)：以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率高于50%的產(chǎn)業(yè)為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)核心驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)。1長(zhǎng)周期看，三產(chǎn)成城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)核心驅(qū)動(dòng)力。在2022年GDP增速TOP40城市內(nèi)，2013-2020年間，近38城三產(chǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率高于50%。在全量250城及增速TOP40城市，均存在類似趨勢(shì)。1短周期來(lái)看，二產(chǎn)重要性提升。自21年起，二產(chǎn)對(duì)城市經(jīng)濟(jì)的帶動(dòng)作用超過(guò)三產(chǎn)，250樣本城市中有105城二產(chǎn)成經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)核心驅(qū)動(dòng)。0二產(chǎn)驅(qū)動(dòng)三產(chǎn)驅(qū)動(dòng)050二產(chǎn)驅(qū)動(dòng)三產(chǎn)驅(qū)動(dòng)050二產(chǎn)驅(qū)動(dòng)三產(chǎn)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)占比(%)三產(chǎn)占比：批發(fā)零售、住宿類消費(fèi)產(chǎn)業(yè)占比穩(wěn)定產(chǎn)業(yè)占比(%)三產(chǎn)占比：批發(fā)零售、住宿類消費(fèi)產(chǎn)業(yè)占比穩(wěn)定GDP比分城市規(guī)模分布金融業(yè)占比864200500100015002000250030003500400045005000業(yè)GDP占比分城市規(guī)模分布86420房地產(chǎn)業(yè)占比0500100015002000250030003500400045005000城市GDP(單位：十億人民幣)分產(chǎn)業(yè)占比數(shù)據(jù)，用19-20年數(shù)據(jù)替代分產(chǎn)業(yè)占比數(shù)據(jù)，用19-20年數(shù)據(jù)替代分城市規(guī)模分布批發(fā)和零售業(yè)占比50010002000300040005000城市GDP(單位：十億人民幣)資料來(lái)源：ICEC，各地統(tǒng)計(jì)局，中信證券研究部；注：城市GDP以22年為準(zhǔn)，產(chǎn)業(yè)占比以21年為準(zhǔn)，部分城市未公開21年細(xì)分產(chǎn)業(yè)占比數(shù)據(jù)，用19-20年數(shù)據(jù)替代占比分城市規(guī)模分布住宿和餐飲業(yè)占比.543210010002000300040005000城市GDP(單位：十億人民幣)資料來(lái)源：ICEC，各地統(tǒng)計(jì)局，中信證券研究部；注：城市GDP以22年為準(zhǔn)，產(chǎn)業(yè)占比以21年為準(zhǔn)，部分城市未公開21年細(xì)分產(chǎn)業(yè)占比數(shù)據(jù)，用19-20年數(shù)據(jù)替代布交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)占比86420010002000300040005000城市未公開21年細(xì)分產(chǎn)業(yè)占比數(shù)7數(shù)據(jù)替代三產(chǎn)占比三產(chǎn)占比：信息技術(shù)、商務(wù)服務(wù)在大體量城市內(nèi)占比較高術(shù)服務(wù)業(yè)GDP占比及分布科研及技術(shù)服務(wù)業(yè)占比8765432100500100015002000250030003500400045005000分產(chǎn)業(yè)占比數(shù)據(jù)，用19-20年數(shù)據(jù)替代，本頁(yè)其余圖同樣處理方式技術(shù)業(yè)GDP占比及分布信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)占比864200500100015002000250030003500400045005000城市GDP(十億人民幣)教育業(yè)教育業(yè)GDP占比及分布6543210教育業(yè)占比10002000300040005000城市GDP(十億人民幣)ICEC證券研究部GDP占比及分布租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)占比87654321010002000300040005000居民服務(wù)業(yè)居民服務(wù)業(yè)GDP占比及分布居民服務(wù)、修理和其他服務(wù)業(yè)占比 0100020003000400050008資料來(lái)源：ICEC，各地統(tǒng)計(jì)局，中信證券研究部三產(chǎn)增速：批發(fā)和零售、金融成城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展新支點(diǎn)三產(chǎn)增速：批發(fā)和零售、金融成城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展新支點(diǎn)<00-22-44-66-88-10>1000批發(fā)和零售業(yè)交運(yùn)倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)住宿和餐飲業(yè)金融業(yè)房地產(chǎn)業(yè)OP<00-22-44-66-88-10>105050批發(fā)和零售業(yè)交運(yùn)倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)住宿和餐飲業(yè)金融業(yè)房地產(chǎn)業(yè)ICEC證券研究部<00-22-44-66-88-10>1000批發(fā)和零售業(yè)交運(yùn)倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)住宿和餐飲業(yè)金融業(yè)房地產(chǎn)業(yè)<00-22-44-66-88-10>105050金融業(yè)房地產(chǎn)業(yè)9批發(fā)和零售業(yè)交運(yùn)倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)金融業(yè)房地產(chǎn)業(yè)9三產(chǎn)增速：居民服務(wù)、租賃和商貿(mào)服務(wù)、信息技術(shù)高速增長(zhǎng)三產(chǎn)增速：居民服務(wù)、租賃和商貿(mào)服務(wù)、信息技術(shù)高速增長(zhǎng)1居民服務(wù)、租賃和商貿(mào)服務(wù)、信息技術(shù)業(yè)高速增長(zhǎng)。在20樣本城市內(nèi)，20-21年信息傳輸業(yè)錄得高增長(zhǎng)，18城年均復(fù)合增長(zhǎng)率高于10%。城市，20-21各產(chǎn)業(yè)年均增長(zhǎng)率分布(單位：座)<00-22-44-66-88-10>10864201515樣本城市，19年各產(chǎn)業(yè)年均增長(zhǎng)率分布(單位：座)<00-22-44-66-88-10>1086420ICEC信證券研究部城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與產(chǎn)業(yè)布局：城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與產(chǎn)業(yè)布局：消費(fèi)產(chǎn)業(yè)壓艙石作用明顯15000億人民幣GDP以上體量城市內(nèi)，批發(fā)零售業(yè)經(jīng)濟(jì)占比較高城市的經(jīng)濟(jì)增速普遍較高，批發(fā)零售業(yè)產(chǎn)業(yè)占比高于10%的城市內(nèi)，20-21年年均GDP增速均高于4%。城市20-21年GDP復(fù)合增速散點(diǎn)圖城市GDP城市GDP20-21年增速(單位：%)765432100246810121416182021年批發(fā)零售業(yè)產(chǎn)業(yè)占比(單位：%)20-21年GDP復(fù)合增速散點(diǎn)圖城市GDP城市GDP20-21復(fù)合年均增速(單位：%)765432100246810121416182021年金融業(yè)產(chǎn)業(yè)占比(單位：%)21年房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)GDP占比(%)021年房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)GDP占比(%)050聚焦產(chǎn)業(yè)變遷，金融、批發(fā)和零售業(yè)重要性凸顯177樣本城市內(nèi)有49城房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)21年GDP占比較19年下降，在房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)GDP占比下降城市中，同期，有24城批發(fā)和零售業(yè)占比提升，39城金融業(yè)占比提升。1樣本區(qū)間內(nèi)，35個(gè)二線及以下城市房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)21年GDP占比較19年下降。35個(gè)城市中，33城21年批發(fā)和零售業(yè)GDP占比高過(guò)金融業(yè)。前述35個(gè)二線及以下城市中，19-21年，19城批發(fā)和零售業(yè)GDP占比提升，27城金融業(yè)GDP占比提升。1注：為準(zhǔn)確衡量房地產(chǎn)業(yè)對(duì)城市經(jīng)濟(jì)的影響，本頁(yè)P(yáng)PT所述房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)GDP占比包含三產(chǎn)里的房地產(chǎn)業(yè)GDP及二產(chǎn)的建筑業(yè)GDP各各城市房地產(chǎn)GDP占比及變化(單位：座)255-8-6-4-202419-21年房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)GDP占比變化(%)GDP里的房地產(chǎn)及建筑業(yè)比上升城市數(shù)量4539401ICEC中信證券研究部；注：樣本城市為44產(chǎn)及建筑業(yè)融業(yè)占比分布21年金融業(yè)GDP21年金融業(yè)GDP占比(%)864200510152021年批發(fā)和零售業(yè)GDP占比(%)GDP比較19年下降的二、三、四線城市CONTENTS2.多維指標(biāo)觀察：城市發(fā)展核心要素分化，構(gòu)建城市經(jīng)濟(jì)潛力指數(shù)指數(shù)構(gòu)建指標(biāo)庫(kù)構(gòu)建城市經(jīng)濟(jì)指數(shù)構(gòu)建指標(biāo)庫(kù)構(gòu)建城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展能力指數(shù)1城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展能力指數(shù)構(gòu)建：我們基于經(jīng)濟(jì)發(fā)展、財(cái)政、產(chǎn)業(yè)布局、人口、人民生活、消費(fèi)環(huán)境、創(chuàng)新環(huán)境七個(gè)維度，量化20個(gè)核心指標(biāo)。具體計(jì)算流程為：1、對(duì)每一個(gè)指標(biāo)進(jìn)行極大、小值處理，標(biāo)準(zhǔn)化至0-1，為指標(biāo)得分。2、對(duì)各維度下指標(biāo)值求均值，計(jì)算各維度的得分。3、對(duì)各維度得分求均值，并乘10，得最后指數(shù)值。1受益于優(yōu)質(zhì)產(chǎn)業(yè)布局與創(chuàng)新、消費(fèi)環(huán)境、人才流入，上海、北京、深圳、廣州、杭州、重慶等20城具備較強(qiáng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿Α?詳細(xì)指標(biāo)介紹，參見附錄頁(yè)TOPTOP30城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)(該指數(shù)較真實(shí)計(jì)算值乘10，未含港澳臺(tái)).04.84.74.54.54.14.04.04.03.93.63.63.63.63.53.53.53.53.53.53.43.4上海北京深圳廣州杭州重慶蘇州成都武漢寧波南京長(zhǎng)沙廈門青島無(wú)錫合肥西安濟(jì)南東莞福州天津溫州佛山海口金華常州珠海紹興嘉興鄭州間2年復(fù)合增速2年復(fù)合增速年2年復(fù)合增速GDP比1年復(fù)合增速金額至22年7月力度至23年2月資金額至22年7月策力度至23年2月5.4科技及先進(jìn)制造業(yè)發(fā)展?jié)摿Τ尸F(xiàn)更明顯的聚集效應(yīng)5.4科技及先進(jìn)制造業(yè)發(fā)展?jié)摿Τ尸F(xiàn)更明顯的聚集效應(yīng)1產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿μ剿鳎和诰蚓邆涮囟óa(chǎn)業(yè)發(fā)展能力城市。消費(fèi)產(chǎn)業(yè)：在城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿OP50城市內(nèi)，以年輕人口數(shù)量、人口增速、可支配收入、消費(fèi)產(chǎn)業(yè)融資金額、消費(fèi)相關(guān)政策力度五個(gè)指標(biāo)構(gòu)建指數(shù)?？萍籍a(chǎn)業(yè)(注：此處科技業(yè)包含先進(jìn)制造業(yè)、信息技術(shù)、科學(xué)研究業(yè)，下同)：以本科及以上學(xué)歷人口數(shù)量、新興產(chǎn)業(yè)融資金額、科技產(chǎn)業(yè)相關(guān)政策力度三個(gè)指標(biāo)構(gòu)建指數(shù)。指標(biāo)構(gòu)建方法與前述城市經(jīng)濟(jì)潛力指數(shù)類同，唯一區(qū)別是，在進(jìn)行指標(biāo)處理時(shí)，會(huì)將TOP2極值設(shè)置為1。1科技業(yè)發(fā)展?jié)摿Τ尸F(xiàn)更明顯的聚集效應(yīng)，消費(fèi)產(chǎn)業(yè)在北京、長(zhǎng)三角、珠三角、成渝等地等地更具發(fā)展?jié)摿?，科技及新興制造業(yè)呈現(xiàn)出更明顯的聚焦效應(yīng)，頭部城市發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)明顯差距拉大。5.65.74.54.34.04.03.93.93.8.0深圳上海北京廣州蘇州杭州重慶成都武漢寧波長(zhǎng)沙無(wú)錫佛山東莞紹興珠海溫州常州南京廈門.5.0.03.7.03.23.12.52.52.32.22.52.5上海深圳北京廣州重慶成都杭州武漢天津南京蘇州寧波西安合肥青島長(zhǎng)沙常州無(wú)錫濟(jì)南佛山WindICECIT券研究部15較低，部分城市負(fù)債率較高1中小城市財(cái)政自主率較低。從財(cái)政自主率來(lái)看，2022年，低于5000億人民幣GDP的城市內(nèi)有大量城市財(cái)政自主率低于40%。而5000億人民幣GDP以上城市的財(cái)政自主率相對(duì)較高，多城超過(guò)60%。1適量的負(fù)債或可推動(dòng)城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，較高的負(fù)債率則成為城市發(fā)展的阻礙，部分城市負(fù)債發(fā)展。財(cái)政自給率與城市GDP分布間關(guān)系20222022年財(cái)政自給率0%05000100001500020000250003000035000.5 .5 .5 .5 00.01.02.03.04.05.06.07.02022年GDP增速(單位：%)城市財(cái)政跟蹤——財(cái)政收入分化，部分城市負(fù)債率在優(yōu)化城市財(cái)政跟蹤——財(cái)政收入分化，部分城市負(fù)債率在優(yōu)化1財(cái)政收入分化：2022年，榆林、鄂爾多斯等地財(cái)政收入增增速情況統(tǒng)計(jì)(單位：%)速較高，超過(guò)50%，哈爾濱、昆明等地財(cái)政收入下降幅度超過(guò)20%。1負(fù)債結(jié)構(gòu)變化明顯：2021，深圳、佛山、蘇州、杭州等多地保持健康負(fù)債結(jié)構(gòu)，負(fù)債率低于50%。十堰、宜昌、武漢、黃石等多地負(fù)債結(jié)構(gòu)優(yōu)化，負(fù)債率較2020年下降幅度超過(guò)30%。位：%)83%84%83%84%72%72%2%0%深圳佛山金華蘇州杭州寧波江門臺(tái)州嘉興煙臺(tái)湖州廊坊青島孝感溫州鄭州咸寧黃岡成都-21.36-20.9-7.2-11.5-19.3-2.041.98-2.9.4-.5-1.7-1.7-2.1-1.5-2.6-5.7-3.7-21.3.7-7.3-3.3-5.4-2.1.6-5.7.9-7.4-2.8-7.6-7.7-5.8-1.9.0-1.6.2-11.6-15.2.8-20.2-13.8-26.7-7.7-2.2-3.5.4-28.3IECE172022年固定資產(chǎn)投資占GDP比例(%)2022年固定資產(chǎn)投資增速(%)按固定資產(chǎn)占GDP比例分布圖GDP市固定投資占GDP比值02022年固定資產(chǎn)投資占GDP比例(%)2022年固定資產(chǎn)投資增速(%)按固定資產(chǎn)占GDP比例分布圖GDP市固定投資占GDP比值002020202120222022年城市GDP(億人民幣)0-2020-4040-6060-8080-100100-150150-200>20000201020112012201320142015201620172018201920202021202200-10-10052022年固定投資拉動(dòng)作用明顯，中小城市對(duì)固定投資依賴度較高1大型城市固定投資占GDP比例較低。中小型城市固定資產(chǎn)投資占GDP比例相對(duì)增長(zhǎng)TOP50城市增速與固定投資較高。從2022年來(lái)看，3萬(wàn)億人民幣GDP體量城市，固定資產(chǎn)投資占GDP比例相對(duì)較低，在30%以下。從長(zhǎng)時(shí)間周期來(lái)看，樣本城市內(nèi)，固定投資占GDP比例呈下降趨勢(shì)。12022年，城市固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用明顯，在120樣本城市內(nèi)(此處指經(jīng)濟(jì)體量高于3000億人民幣的樣本城市)，城市固定資產(chǎn)增速與GDP增速呈現(xiàn)較高相關(guān)性。2022年固定投資與GDP增速20222022年GDP增速(%)8765449141924292022年固定資產(chǎn)投資增速(%)經(jīng)濟(jì)增速與固定投資增速2022GDP增速(%)ICEC證券研究部ICEC信證券研究部資料ICEC證券研究部ICEC信證券研究部人口增長(zhǎng)速度(%)城市數(shù)量(座)0紅利漸消，大中城市仍存較強(qiáng)吸引力人口增長(zhǎng)速度(%)城市數(shù)量(座)0紅利漸消，大中城市仍存較強(qiáng)吸引力16000億人民幣GDP規(guī)模以下城市人口紅利漸消。長(zhǎng)久以來(lái)中國(guó)的城鎮(zhèn)化一直有兩種路線，一種是人口往大中城市聚焦，一種是農(nóng)民就地城鎮(zhèn)化，發(fā)展中小城市經(jīng)濟(jì)。自改革開放至2011年，中國(guó)城鎮(zhèn)化率突破50%，城市進(jìn)入人口增速放緩和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展階段。2015年后，大中城市的落戶限制逐漸放松，中小城市人口紅利漸消。數(shù)據(jù)上看(左圖)，自2016年至2021年，越來(lái)越多的城市陷入人口負(fù)增長(zhǎng)，2021年在217樣本城市內(nèi)有105城陷入人口負(fù)增長(zhǎng)；從城市規(guī)模上看(中圖)，6000億人民幣GDP規(guī)模以上城市仍保持較高的城市人口年均增長(zhǎng)率，6000億GDP規(guī)模以下的城市整體陷入人口負(fù)增長(zhǎng)，今后的城鎮(zhèn)化進(jìn)程將更多呈現(xiàn)“強(qiáng)者恒強(qiáng)”的馬太效應(yīng)。1經(jīng)濟(jì)高增速城市內(nèi)保持一定常住人口吸引力。自2015-2021年，經(jīng)濟(jì)增速TOP50城市內(nèi)，40城保持常住人口正增長(zhǎng)。17城常住人口變化情況1631492018年2019年2020年2021年ICEC信證券研究部16-17年均增長(zhǎng)率18-19年均增長(zhǎng)率20-21年均增長(zhǎng)率.002022年GDP規(guī)模(單位：億人民幣)ICEC信證券研究部TOP口變化1-00-11-2>200重點(diǎn)城市保持常住重點(diǎn)城市保持常住人口增長(zhǎng)，增速趨緩1近五年，“萬(wàn)億GDP俱樂(lè)部”，多城保持常住人口持續(xù)化情況(單位：%)增長(zhǎng)：2021年，23重點(diǎn)城市中，21城常住人口正增長(zhǎng)，其中武漢常住人口同比增長(zhǎng)9.7%，遙遙領(lǐng)先其他城市。北京、天津常住人口減少，2021年同比減少1%、0.02%。1常住人口增速趨緩：23重點(diǎn)城市中，16城2021常住人口增幅不及2020年常住人口增幅，常住人口增速趨緩。20212021年重點(diǎn)城市常住人口(單位：萬(wàn))0 18811768 10261024961954947942934885842773748 04051207050229-1.91-1.00Wind20萬(wàn)億萬(wàn)億GDP城市內(nèi)，新興產(chǎn)業(yè)成新發(fā)動(dòng)機(jī)1新興產(chǎn)業(yè)融資集中于超一線城市：從23樣本城市內(nèi)新興產(chǎn)重重點(diǎn)城市新興行業(yè)融資金額變化(單位：億人民幣)業(yè)相關(guān)公司融資金額來(lái)看，融資金額主要集中于北京、深圳、上海、深圳、廣州等超一線城市，2021年四城分別完成融資金額1064、433、655、96億人民幣。其他城市中，蘇州新興產(chǎn)業(yè)融資金額較多，2022年(截至7月5日)已達(dá)338億，超過(guò)上海、廣州融資金額。1多城新興產(chǎn)業(yè)融資規(guī)?？焖僭鲩L(zhǎng)。從近三年來(lái)看，多城新興行業(yè)融資金額同比大幅提升。2021年，北京、深圳、蘇州、上海融資金額同比增速分別達(dá)532%、76%、67%、432%，新興產(chǎn)業(yè)助力城市發(fā)展。2年23樣本城市融資事件數(shù)量00 136128514497665119766造、智能硬件、元宇宙城市20182019202020212022北京340.7209.7168.41064.4923.2深圳212.8137.5264.6443.3412.4蘇州20.618.033.9137.8337.6上海370.2126.8370.7654.5304.4廣州22.741.992.896.1173.5杭州62.353.438.0213.492.5南京21.829.250.4110.172.1成都22.426.223.555.167.5天津37.714.012.159.766.7寧波37.659.9武漢5.82.953.373.658.0濟(jì)南16.904.521.841.9佛山3.733.1無(wú)錫3.35.712.798.729.2合肥10.432.0159.6196.024.7西安6.15.731.030.724.5長(zhǎng)沙5.824.13.759.115.1南通5.6613.339.914.6重慶17.18.0泉州2.30.0083.0青島5.1052.755.32.8福州50.6510.00.3鄭州50.2ITCONTENTS2.多維指標(biāo)觀察：城市發(fā)展核心要素分化，構(gòu)建城市經(jīng)濟(jì)潛力指數(shù)關(guān)注受益于城市消費(fèi)紅利的中餐、咖啡賽道關(guān)注受益于城市消費(fèi)紅利的中餐、咖啡賽道1購(gòu)物中心內(nèi)，門店聚集高消費(fèi)活力城市：以前述TOP20消費(fèi)潛力指數(shù)城市為高消費(fèi)活力城市，截至23年2月，20個(gè)城市的所有購(gòu)物中心內(nèi)門店數(shù)量占117城比例達(dá)到59.2%。1購(gòu)物中心內(nèi)，門店布局：奢侈品、汽車、運(yùn)動(dòng)場(chǎng)所、教育類門店在高消費(fèi)活力城市內(nèi)布局比例較高，其中奢侈品在高消費(fèi)活力城市內(nèi)布局比例達(dá)到70%。1購(gòu)物中心內(nèi)，餐飲賽道中咖啡、中餐在高消費(fèi)活力城市內(nèi)布局比例較高。樣本城市購(gòu)物中心內(nèi)，餐飲賽道在高消費(fèi)活力城市整體布局比例約60%，咖啡、中餐在高消費(fèi)活力城市整體布局比例達(dá)到70%、72%，而火鍋、茶飲在高消費(fèi)活力城市內(nèi)布局比例較低。布 57% 4%3% 57% 4%3% 0%中式小吃中餐火鍋東南亞菜西餐%%%%%%%40%35%37%39%35%32%40%35%37%39%35%32%30%43%43%44%42%7%60%57%65%57%56%58%63%61%65%53%資料來(lái)源：大眾點(diǎn)評(píng)，高德地圖，百度地圖，騰訊地圖，中信證券研究部資料來(lái)源：大眾點(diǎn)評(píng)，高德地圖，百度地圖，騰訊地圖，中信證券研究部；注：此處中餐不包括火鍋59.5%9.4%59.4%59.3%9.4%59.4%59.3%59.3%59.2% 59.2%59.4%59.3%59.2%59.0%58.9%58.8%部布.0%.0%.0%.0%.0%.0%2.4%%飲飲量增加量增加中式小吃中餐火鍋東南亞菜西餐0.5%0.0%2022-072022-082022-092022-102022-112022-122023-012023-020.4%0.2%0.4%0.2%0.2% 2022-072022-082022-092022-102022-112022-122023-012023-021.0%-0.2%-1.2%-1.0%-3.2%-3.0%-4.0%2022-072022-082022-092022-102022-112022-122023-012023-02化2.3%0.9%0.7%-0.5%2022-072022-082022-092022-102022-112022-122023-012023-02 1門店布局：117城的所有購(gòu)物中心內(nèi)，Manner、代數(shù)學(xué)家、MStand運(yùn)營(yíng)門店布局高消費(fèi)活力城市比例高于星巴克、瑞幸。在高消費(fèi)活力城市的購(gòu)物中心內(nèi)，Manner、MStand、代數(shù)學(xué)家存在明顯的高消費(fèi)活力城市偏好，運(yùn)營(yíng)門店布局比例分別1多品牌門店增加，23年2月，117城的所有購(gòu)物中心內(nèi)，瑞幸、MStand、McCafe、星巴克運(yùn)營(yíng)門店總量環(huán)比增加0.8%、1綜合布局與發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，在近三個(gè)月保持門店擴(kuò)張趨勢(shì)的品牌中，依據(jù)高消費(fèi)活力城市中運(yùn)營(yíng)門店占比，TOP5品牌分別為：Manner(99%)、Peet‘s(97%)、Mstand(96%)、Tims(87%)、瑞幸(63%)。咖啡門店布局(咖啡門店布局(117樣本城市購(gòu)物中心內(nèi))0%97%68%63%37%32%4%4%3%2%高德地圖，百度地圖，騰訊地圖，中信證券研究部咖啡門店變化(咖啡門店變化(%，117城市購(gòu)物中心內(nèi))25.022.214.41 -5.0-2.4-5.0高德地圖，百度地圖，騰訊地圖，中信證券研究部門店月度環(huán)比(門店月度環(huán)比(117樣本城市購(gòu)物中心內(nèi))8.0%6.0%4.0%2.0%0.0%-2.0% 瑞幸 瑞幸McCafé 2022-082022-092022-102022-112022-122023-012023-02 太二、小菜園、云海肴高消費(fèi)活力城市門店布局比例較高，且持續(xù)擴(kuò)張 太二、小菜園、云海肴高消費(fèi)活力城市門店布局比例較高，且持續(xù)擴(kuò)張1購(gòu)物中心內(nèi)門店布局呈現(xiàn)明顯差異性：117城的所有購(gòu)物中心內(nèi)，半天妖烤魚在高消費(fèi)活力城市布局比例34%，太二酸菜魚、西貝莜面村、云海肴在高消費(fèi)活力城市布局比例分別達(dá)到70%、84%、91%。1重點(diǎn)品牌中，117城的所有購(gòu)物中心內(nèi)，22年8月至23年2月，太二酸菜魚保持持續(xù)擴(kuò)張趨勢(shì)，2月環(huán)比增加1.3%；小菜園近三個(gè)月也保持持續(xù)擴(kuò)張趨勢(shì)；半天妖自1月門店收縮后，2月門店環(huán)比增加1.4%。1綜合布局與發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，在近三個(gè)月保持門店擴(kuò)張趨勢(shì)的品牌中，依據(jù)高消費(fèi)活力城市中門店占比，TOP5品牌分別為：云海肴(91%)、小菜園新徽菜(72%)、太二酸菜魚(70%)、魚酷活魚烤魚(42%)、半天妖烤魚(34%)。中餐品牌門店布局(中餐品牌門店布局(%，117城市購(gòu)物中心內(nèi))72%71%72%71%2%38%30%34%28%29%28%34%0%，高德地圖，百度地圖，騰訊地圖，中信證券研究部門店總量變化(門店總量變化(%，117樣本城市購(gòu)物中心內(nèi)) .5 .5 -1.4-1.1.0-2.0-4.0-6.0-8.0-10.0高德地圖，百度地圖，騰訊地圖，中信證券研究部門店月度環(huán)比(門店月度環(huán)比(%，117樣本城市購(gòu)物中心內(nèi)).0% 菜魚2022-082022-092022-102022-112022-122023-012023-02高德地圖，百度地圖，騰訊地圖，中信證券研究部海底撈、湊湊火鍋、左庭右院近一季度運(yùn)營(yíng)門店總量擴(kuò)張海底撈、湊湊火鍋、左庭右院近一季度運(yùn)營(yíng)門店總量擴(kuò)張1頭部火鍋更易觸達(dá)，多品牌在高消費(fèi)活力城市布局比例偏低，而左庭右院、湊湊火鍋等品牌布局相對(duì)集中：117樣本城市購(gòu)物中心內(nèi)，左庭右院、湊湊火鍋門店布局高消費(fèi)活力城市比例達(dá)到93%、80%，而小龍坎、德莊火鍋布局比例為56%、53%1117樣本城市購(gòu)物中心內(nèi)，22M11-23M2，海底撈、湊湊火鍋、左庭右院運(yùn)營(yíng)門店總量增加1.1%、1.8%、1.0%，而譚鴨血、小龍坎、馬路邊邊近一季度運(yùn)營(yíng)門店減少較多，其中小龍坎2月份已開啟供給側(cè)門店復(fù)蘇節(jié)奏。1綜合布局與發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，在近三個(gè)月保持門店擴(kuò)張趨勢(shì)的品牌中，依據(jù)高消費(fèi)活力城市中門店占比，TOP3品牌分別為：左庭右院(93%)、湊湊火鍋(80%)、海底撈(64%)。火鍋頭部品牌門店布局(火鍋頭部品牌門店布局(%，117城市購(gòu)物中心內(nèi))%%%%%%%%%53%5%7%5%4%3%4%海底撈呷哺呷哺湊湊火鍋?zhàn)T鴨血大渝火鍋?zhàn)笸ビ以褐貞c德莊馬路邊邊小龍坎火鍋頭部品牌門店變化(火鍋頭部品牌門店變化(%，117城市購(gòu)物中心內(nèi)) .1 2.42.42.42.4-5.0-3-5.0-3.5-3.5--20.0海底撈呷哺呷哺湊湊火鍋?zhàn)T鴨血大渝火鍋?zhàn)笸ビ以褐貞c德莊馬路邊邊小龍坎1財(cái)政自主率：一般財(cái)政預(yù)算收入/一般財(cái)政預(yù)算支出1財(cái)政負(fù)債率：地方政府債務(wù)余額/財(cái)政收入1財(cái)政稅收占比：稅收收入/財(cái)政收入1優(yōu)質(zhì)產(chǎn)業(yè)GDP占比：金融、批發(fā)及零售、住宿及餐飲這三類三產(chǎn)細(xì)分產(chǎn)業(yè)GDP占比1老齡人口占比：65及以上年齡段人口占比1醫(yī)院病床數(shù)量：包含醫(yī)院、衛(wèi)生院病床數(shù)量1消費(fèi)產(chǎn)業(yè)融資金額：IT桔子數(shù)據(jù)源，含IT桔子內(nèi)本地生活、教育、旅游、體育運(yùn)動(dòng)、電商零售五類企業(yè)融資金額1科技產(chǎn)業(yè)融資金額：IT桔子數(shù)據(jù)源，含IT桔子內(nèi)區(qū)塊鏈、先進(jìn)制造、智能硬件、元宇宙四類企業(yè)融資金額1消費(fèi)、科技產(chǎn)業(yè)政策力度：“政策力度量化”指各地政府文件對(duì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的提及力度，不包含對(duì)政策情緒分析。1在指標(biāo)構(gòu)建中，部分城市缺少當(dāng)年數(shù)據(jù)，若存在歷史數(shù)據(jù)，則根據(jù)歷史數(shù)據(jù)及歷史增速進(jìn)行推斷，若該城市未公開相關(guān)維度數(shù)據(jù)，則忽略該城市的數(shù)據(jù)指標(biāo)，會(huì)導(dǎo)致該城市缺少指標(biāo)維度，引入誤差。附錄2：23年2月，購(gòu)物中心內(nèi)，各細(xì)分賽道門店變化費(fèi)活力城市門店總量(個(gè))M%)M(%)M%)M%)M(%)M%)09461店%%963125455.5.1%47-1.8-1.1921493-1.72-1.1495訓(xùn)64621-1.9-1.2-1.8-1.0%9936店1-1.277%2627%67-1.8957%614-1.3417%6190%359967688%2523-10.070%128104385253%7-11.953-12.5%-1.04-13.555-15.2%9246509%-1.10-13.1-1.06-11.8%89-1.53-10.515-11.4附錄附錄3-1：23年2月，購(gòu)物中心內(nèi)，餐館重點(diǎn)品牌門店變化117城(%)20高消費(fèi)活力城市(%)M%.12%5-1.250鍋3-13.8-17.94-15.5-18.07829-6.7%43136-1.4-1.4577%3.2.74-1.4133560-1.80037-1.16.72%爽麻烤魚-1.32-1.61-1.7298791%5117城(%)20高消費(fèi)活力城市(%)Co-1.155-1.245591-1.48-.5%48853429273273-10.13.29%-1.3-1.3.0-1.3-1.3.1%1-10.685-10.0-10.037f4.2r9%.35and6%-1.187-1.6-1.68-1.67%6.58%4546awCoffee1局部疫情反復(fù)帶來(lái)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)；1線下客流回暖不及預(yù)期；1樣本有限，統(tǒng)計(jì)可能出現(xiàn)偏差風(fēng)險(xiǎn)；1消費(fèi)者消費(fèi)意愿回暖不及預(yù)期；1部分城市數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致的統(tǒng)計(jì)偏差風(fēng)險(xiǎn)。感謝您的信任與支持！THANKYOU技分析師))證券研究報(bào)告2023年3月23日分析師聲明述的具體建議或觀點(diǎn)相聯(lián)系。一般性聲明本研究報(bào)告由中信證券股份有限公司或其附屬機(jī)構(gòu)制作。中信證券股份有限公司及其全球的附屬機(jī)構(gòu)、分支機(jī)構(gòu)及聯(lián)營(yíng)機(jī)構(gòu)(僅就本研究報(bào)告免責(zé)條款而言，不含CLSAgroupofcompanies)，統(tǒng)稱為“中信證券”。本研究報(bào)告對(duì)于收件人而言屬高度機(jī)密，只有收件人才能使用。本研究報(bào)告并非意圖發(fā)送、發(fā)布給在當(dāng)?shù)胤苫虮O(jiān)管規(guī)則下不允許向其發(fā)送、發(fā)布該研究報(bào)告的人員。本研究報(bào)告僅為參考之用，在任何地區(qū)均不應(yīng)被視為買賣任何證券、金融工具的要約或要約邀請(qǐng)。中信證券并不因收件人收到本報(bào)告而視其為中信證券的客戶。本報(bào)告所包含的觀點(diǎn)及建議并未考慮個(gè)別客戶的特殊狀況、目標(biāo)或需要，不應(yīng)被視為對(duì)特定客戶關(guān)于特定證券或金融工具的建議或策略。對(duì)于本報(bào)告中提及的任何證券或金融工具，本報(bào)件人須保持自身的獨(dú)立判斷并自行承擔(dān)投資風(fēng)險(xiǎn)。本報(bào)告所載資料的來(lái)源被認(rèn)為是可靠的，但中信證券不保證其準(zhǔn)確性或完整性。中信證券并不對(duì)使用本報(bào)告或其所包含的內(nèi)容產(chǎn)生的任何直接或間接損失或與此有關(guān)的其他損失承擔(dān)任何責(zé)任。本報(bào)告提及的任何證券或金融工具均可能含有重大的風(fēng)險(xiǎn)，可合所有投資者。本報(bào)告所提及的證券或金融工具的價(jià)格、價(jià)值及收益可跌可升。過(guò)往的業(yè)績(jī)并不能代表未來(lái)的表現(xiàn)。本報(bào)告所載的資料、觀點(diǎn)及預(yù)測(cè)均反映了中信證券在最初發(fā)布該報(bào)告日期當(dāng)日分析師的判斷，可以在不發(fā)出通知的情況下做出更改，亦可因使用不同假設(shè)和標(biāo)準(zhǔn)、采用不同觀點(diǎn)和分析方法而與中信證券其它業(yè)務(wù)部門、單位或附屬機(jī)構(gòu)在制作類似的其他材料時(shí)所給出的意見不同或者相反。中信證券并不承擔(dān)提示本報(bào)告的收件人注意該等材料的責(zé)任。中信證券通過(guò)信息隔離墻控制中信證券內(nèi)部一個(gè)或多個(gè)領(lǐng)域的信息向中信證券其他領(lǐng)域、單位、集團(tuán)及其他附屬機(jī)構(gòu)的流動(dòng)。負(fù)責(zé)撰寫本報(bào)告的分析師的薪酬由研門管理層和中信證券高級(jí)管理層全權(quán)決定。分析師的薪酬不是基于中信證券投資銀行收入而定，但是，分析師的薪酬可能與投行整體收入有關(guān)，其中包括投資銀行、銷售與交易業(yè)務(wù)。若中信證券以外的金融機(jī)構(gòu)發(fā)送本報(bào)告，則由該金融機(jī)構(gòu)為此發(fā)送行為承擔(dān)全部責(zé)任。該機(jī)構(gòu)的客戶應(yīng)聯(lián)系該機(jī)構(gòu)以交易本報(bào)告中提及的證券或要求獲悉更詳細(xì)信息。本報(bào)告