透视区域经济发展核心要素挖掘线下经济复苏获益赛道

张若海、汤可欣、王博隆

中信证券研究部

数据科技组

2023年3月23日

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核心观点

聚焦产业变革，科技业成新驱动力，消费类为区域经济成长压舱石。

 聚焦城市经济核心动力：三产短期受挫，二产迅速发展。据Wind、ICEC及各地统计局数据，2011-2020年，第三产业为城市经济发展核心驱动力，每年GDP增速TOP40城市内，超过75%的城市第三产业对GDP增长贡献率高于50%。2020-2022年，受短期疫情影响，在经济年复合增速最高及GDP总量最高的40城市内，第二产业增速贡献占比显著高于第三产业。

 聚焦第三产业：科技业成新驱动力，消费类逐步成为区域经济成长压舱石。据Wind、ICEC及各地统计局数据，2019-2021，信息技术业在样本城市内表现亮眼，金融、批发和零售业稳定增长；同期，批发和零售、金融、信息技术三大产业实现较高复合经济增速，95个样本城市，57城市批发和零售业复合增速高于5%。同期，在77样本城市内有49城房地产相关产业链经济占比下降，在房地产占比下降城市中，有24城批发和零售业占比提升。

 区域经济发展格局研究：聚焦区域财政、产业布局、人口、政策、人民生活等多维指标，挖掘城市发展潜力。

 多维指标显示城市经济发展加速分化。财政状况分化，中小城市财政自主率较低、负债率较高，财政收入表现进一步分化，据ICEC数据，榆林、鄂尔多斯等地2022年财政收入增速超50%，哈尔滨、昆明财政收入降幅超20% 。中小城市人口红利渐消，据ICEC数据，22年GDP低于2000亿人民币的城市集群内，常住人口18-19年年均减少0.12% ，20-21年年均减少1.5%，大中城市年轻、人口红利在数量与质量上可比优势进一步巩固。高科技、先进制造产业融资集中于超一线城市，融资规模跃升，据IT桔子数据，2021年，北京、深圳融资金额同比增速分别达532%、76%。

高经济潜力城市构建：我们基于经济发展、财政、产业布局、人口、人民生活、消费环境、创新环境七个维度，构建20个城市经济指标，挖掘具备较高发展潜力城市和较高消费产业、科技产业发展潜力城市。TOP20发展潜力城市中非一线、准一线城市涉及：厦门、无锡、合肥、济南、福州。

 高产业潜力城市：在城市经济发展潜力TOP50城市内，以年轻人口、消费环境、可支配收入为核心挖掘消费产业发展潜力；以本科及以上学历人口数量、创新环境为核心挖掘科技产业发展潜力指数。 TOP20消费产业发展潜力城市中非一线、准一线城市涉及：无锡、佛山、绍兴、珠海、温州、常州。

聚焦区域线下经济，结合精准门店布局，聚焦可持续复苏赛道与核心标的：关注高消费潜力城市内布局比例较高的赛道

以前述消费潜力指数TOP20城市为高消费活力城市，聚焦本地经济：

 咖啡、中餐在高消费活力城市内布局比例较高，率先复苏。以前述TOP20消费潜力指数城市为高消费活力城市，据高德、百度、腾讯地图及大众点评数据，截至23年2月，购物中心内，20个城市门店占117样本城市比例达到59% ,其中，餐饮类门店在高消费活力城市整体布局比例约60%，咖啡、中餐(不含火锅)在高消费活力城市整体布局比例达到70%、72%，而火锅、茶饮在高消费活力城市内布局比例较低。 2023年2月在117城、20个高消费活力城市的所有购物中心内，中餐(不含火锅)门店总量增加0.4%、0.4%；咖啡门店总量增加0.5%、0.5%；火锅门店总量增加0.3%、0.0%。

 中餐、咖啡优质公司观察：据高德、百度、腾讯地图及大众点评数据，截至23年2月末，117城的购物中心内，综合布局与发展趋势来看，在近三个月保持门店扩张趋势的品牌中，依据高消费活力城市中门店占比，中餐(不含火锅)TOP5品牌：云海肴(91%)、小菜园(72%) 、太二酸菜鱼(70%) 、鱼酷活鱼烤鱼(42%) 、半天妖(34%)；咖啡TOP5品牌：Manner(99%)、Peet‘s(97%) 、Mstand(96%) 、Tims(87%) 、瑞幸(63%) ；火锅TOP3品牌：左庭右院(93%)、凑凑火锅(80%) 、海底捞(64%) 。

投资建议：多维指标显示城市经济发展加速分化，城市发展核心动力及潜力产生较大差异。基于多维经济指标，挖掘具备较高经济发展潜力的城市，如右表。咖啡、中餐赛道在高消费活力城市布局比例较高且率先复苏；品牌侧，建议关注在全样本城市持续扩张且在高消费活力城市具备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(不含火锅)：云海肴(91%)、小菜园(72%) 、太二酸菜鱼(70%) 、鱼酷活鱼烤鱼(42%) 、半天妖(34%) ；火锅店：左庭右院(93%)、凑凑火锅(80%) 、海底捞(64%) （门店数据来自高德、百度、腾讯地图及大众点评）。

风险因素：疫情反复带来的系统性风险；线下客流回暖不及预期；消费者消费意愿不及预期；样本有限，统计偏差风险；部分城市数据缺失导致的统计偏差风险。

城市发展潜力指数TOP30

发展潜力TOP30	指数	消费潜力TOP30	指数	科技潜力TOP30	指数
上海	7.1	深圳	9.1	上海	10.0
北京	7.0	上海	8.9	深圳	9.8
深圳	6.4	北京	8.2	北京	8.8
广州	5.6	广州	7.9	广州	7.8
杭州	4.8	苏州	5.9	重庆	5.4
重庆	4.7	杭州	5.7	成都	4.5
苏州	4.5	重庆	5.6	杭州	4.3
成都	4.5	成都	5.1	武汉	4.3
武汉	4.1	武汉	5.0	天津	4.0
宁波	4.0	宁波	4.9	南京	3.7
南京	4.0	长沙	4.6	苏州	3.6
长沙	4.0	无锡	4.5	宁波	3.4
厦门	3.9	佛山	4.5	西安	3.2
青岛	3.8	东莞	4.4	合肥	3.1
无锡	3.8	绍兴	4.3	青岛	2.5
合肥	3.6	珠海	4.0	长沙	2.5
西安	3.6	温州	4.0	常州	2.3
济南	3.6	常州	3.9	无锡	2.2
东莞	3.6	南京	3.9	济南	2.2
福州	3.5	厦门	3.8	佛山	2.1
天津	3.5	嘉兴	3.8	株洲	2.1
温州	3.5	青岛	3.6	厦门	2.0
佛山	3.5	天津	3.5	郑州	1.9
海口	3.5	福州	3.4	邵阳	1.9
金华	3.5	中山	3.4	宁德	1.9
常州	3.4	金华	3.3	沈阳	1.9
珠海	3.4	南通	3.3	珠海	1.7
绍兴	3.3	合肥	3.2	福州	1.7
嘉兴	3.3	泉州	3.1	东莞	1.7
郑州	3.3	济南	3.1	南宁	1.6

资料来源： Wind，ICEC，各地统计局，IT桔子，各地政府官网，中信证券研究部；详细指标构建参见PPT第14页及附录页1 2

CONTENTS目录

聚焦产业变革：科技与创新成新驱动力，消费类为区域经济压舱石

多维指标观察：城市发展核心要素分化，构建城市经济潜力指数
聚焦本地消费，咖啡、中餐在高消费活力城市布局占优且率先扩张多维指标跟踪：囊括财政、产业布局、人民生活、投资及出口、消费、地产、人口、创新环境八个维度，核心指标量超50余项。

统计局数据+另类数据：区域经济数据集中既有来自统计局的城市宏观经济数据，也有各城市的消费、房地产业、企业融资、政策量化四个维度的另类数据。

高频数据跟踪：区域经济数据集中的消费、房地产、政策量化、企业融资四个维度的数据，可以做到月度甚至周度级别跟踪。

各指标详细构建方法，参见附录1。

区域经济数据矩阵介绍

指标分类	指标类型	值类型	数据源	更新频度	历史数据长度
财政	财政自主率	同比值(%)	WIND	季度	近五年
财政	负债率	同比值(%)	WIND	季度	近五年
财政	非税收入占比	同比值(%)	WIND	季度	近五年
财政	收入增速	财政盈余率(%)	WIND	季度	近五年
产业布局	三产、二产	同比值(%)	WIND、统计局	季度	近五年
产业布局	住宿及餐饮、批发零售等	同比值(%)	WIND、统计局	季度	近五年
产业布局	地方产业政策力度量化	指数	地方政府	月度	22-23
产业布局	地方产业融资金额	绝对值	IT桔子	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	人均消费性支出	同比值(%)	WIND	季度	近五年
人民生活	医院病床数量	绝对值	ICEC	季度	近五年
投资及出口	固定投资占GDP比值	同比值(%)	WIND	季度	近五年
投资及出口	固定投资增速	同比值(%)	WIND	季度	近五年
投资及出口	地区进出口	同比值(%)	ICEC	年度	近五年
消费	地铁客流	绝对值	WIND	日度	近五年
消费	门店布局	绝对值	百度地图	日度	近五年
消费	城市拥堵指数	指数	高德	日度	近五年
房地产	二手房房价	同比值(%)	贝壳	季度	近三年
房地产	住房在售率	在售率(%)	贝壳	季度	2022Q3-今
房地产	新房预计交房面积	同比值(%)	房天下	季度	近两年
房地产	土地拍卖面积	同比值(%)	landcode	季度	2022-今
房地产	住房在租率	在租率(%)	贝壳	季度	2022Q3-今
人口	年轻人口数量	同比值(%)	WIND	年度	近五年
人口	人口老龄化比例数量	绝对值	ICEC	年度	近五年
人口	本科及以上学历人口	绝对值	ICEC	年度	近五年
创新环境	产业园区统计	绝对数量	各地政府官网	年度	2022-今
创新环境	高校在校生数量	同比值(%)	各校官网	年度	近三年
创新环境	新兴产业融资金额	同比值(%)	WIND	季度	近五年

资料来源：Wind，ICEC，各地统计局，IT桔子，各地政府官网，中信证券研究部；详细指标构建参见PPT第14页及附录页1

 区域经济发展加速分化：2022年，在31个省级行政区域中，经济增速差距拉大，GDP增速最高为江西、福建等沿海地区，达到4.7%，受疫情影响较为严重的吉林、上海、海南GDP增速最低。

 产业格局分化致GDP差距拉大：在GDP增速靠前的省份，如福建、江西湖南等地，第二产业GDP增速普遍高于第三产业GDP增速，在GDP增速靠后的区域，受疫情、限电影响，二产GDP增速普遍低于第三产业增速。

2022年各区域第三产业占比及同比增速（%）

资料来源：Wind，各地统计局，中信证券研究部；注：北京第二产业GDP为-11.4%，为方便展示故如图展示。

31省级行政区GDP不变价同比增速（%，不含港澳台）

	2015	2016	2017	2018	2019	2020	2021	2022
江西	9.1	9.0	8.8	8.7	8.0	3.8	8.8	4.7
福建	9.0	8.4	8.1	8.3	7.6	3.3	8.0	4.7
甘肃	8.1	7.6	3.6	6.1	6.2	3.9	6.9	4.5
湖南	8.5	8.0	8.0	7.8	7.6	3.8	7.7	4.5
山西	3.1	4.5	7.1	6.6	6.2	3.6	9.1	4.4
陕西	7.9	7.6	8.0	8.3	6.0	2.2	6.5	4.3
云南	8.7	8.7	9.5	8.9	8.1	4.0	7.3	4.3
湖北	8.9	8.1	7.8	7.8	7.5	-5.0	12.9	4.3
内蒙古	7.7	7.2	4.0	5.2	5.2	0.2	6.3	4.2
宁夏	8.0	8.1	7.8	6.8	6.5	3.9	6.7	4.0
山东	8.0	7. 6	7.4	6.4	5.5	3.6	8.3	3.9
河北	6.8	6.8	6.6	6.5	6.8	3.9	6.5	3.8
安徽	8.7	8.7	8.5	8.0	7.5	3.9	8.3	3.5
新疆	8.8	7.6	7.6	6.1	6.2	3.4	7.0	3.2
浙江	8.0	7.6	7.8	7.1	6.8	3.6	8.5	3.1
河南	8.3	8.1	7.8	7.6	7.0	1.3	6.3	3.1
广西	8.1	7.3	7.1	6.8	6.0	3.7	7.5	2.9
酬	7.9	7.8	8.1	8.0	7.5	3.8	8.2	2.9
江苏	8.5	7.8	7. 2	6.7	6.1	3.7	8.6	2.8
黑龙江	5.7	6.1	6.4	4.5	4.2	1.0	6.1	2.7
重庆	11.0	10.7	9.3	6.0	6.3	3.9	8.3	2.6
青海	8.2	8.0	7.3	7. 2	6.3	1.5	5.7	2.3
辽宁	3.0	-2.5	4.2	5.6	5.5	0.6	5.8	2.1
广东	8.0	7.5	7.5	6.8	6.2	2.3	8.0	1.9
贵州	10.7	10.5	10.2	9.1	8.3	4.5	8.1	1.2
西藏	11.0	10.1	10.0	8.9	8.1	7.8	6.7	1.1
天津	9.3	9.1	3.6	3.6	4.8	1.5	6.6	1.0
北京	6.9	6.8	6.7	6.7	6.1	1.2	8.5	0.7
海南	7.8	7.5	7.0	5.8	5.8	3.5	11. 2	0.2
上海	6.9	6.9	6.9	6.8	6.0	1.7	8.1	-0.2
吉林	6.3	6.9	5.3	4.4	3.0	2.4	6.6	-1.9

资料来源：Wind，各地统计局，中信证券研究部

 聚焦城市经济增长核心驱动产业：以经济增长贡献率高于50%的产业为经济增长核心驱动产业。

长周期看，三产成城市经济增长核心驱动力。在2022年GDP增速TOP40城市内，2013-2020年间，近38城三产对经济增长贡献率高于50%。在全量250城及增速TOP40城市，均存在类似趋势。

短周期来看，二产重要性提升。自21年起，二产对城市经济的带动作用超过三产，250样本城市中有105城二产成经济增长核心驱动。

250城经济增长核心驱动产业（单位：座）

资料来源：ICEC，各地统计局，中信证券研究部
增速TOP40城核心驱动产业（单位：座）

资料来源：ICEC，各地统计局，中信证券研究部
GDP TOP40城核心驱动产业（单位：座）

资料来源： ICEC，各地统计局，中信证券研究部

金融业GDP占比分城市规模分布

资料来源：ICEC，各地统计局，中信证券研究部；注：城市GDP以22年为准，产业占比以21年为准，部分城市未公开21年细分产业占比数据，用19-20年数据替代

批发和零售业经济占比分城市规模分布
房地产业GDP占比分城市规模分布

资料来源：ICEC，各地统计局，中信证券研究部；注：城市GDP以22年为准，产业占比以21年为准，部分城市未公开21年细分产业占比数据，用19-20年数据替代

住宿和餐饮业占比分城市规模分布
交运仓储和邮政业占比分城市规模分布
批发和零售业占比

交通运输、仓储和邮政业占比

资料来源： ICEC，各地统计局，中信证券研究部；注：城市GDP以227年为准，产业占比以21年为准，部分城市未公开21年细分产业占比数据，用19-20年数据替代

科研及技术服务业GDP占比及分布

资料来源：ICEC，各地统计局，中信证券研究部；注：城市GDP以22年为准，产业占比以21年为准，部分城市未公开21年细分产业占比数据，用19-20年数据替代，本页其余图同样处理方式

信息技术业GDP占比及分布
信息传输、软件和信息技术服务业占比

资料来源：ICEC，各地统计局，中信证券研究部

教育业GDP占比及分布

租赁和商务服务业GDP占比及分布
资料来源：ICEC，各地统计局，中信证券研究部

资料来源：ICEC，各地统计局，中信证券研究部

居民服务业GDP占比及分布
居民服务、修理和其他服务业占比

资料来源： ICEC，各地统计局，中信证券研究部

20-21年各产业复合年均增长率分布(单位：座， 90样本城市 )

资料来源：ICEC，各地统计局，中信证券研究部

19年各产业同比增长率分布（单位：座， 85样本城市）

资料来源：ICEC，各地统计局，中信证券研究部

20-21年各产业增长率分布（单位：座，经济增长TOP40城市）

资料来源：ICEC，各地统计局，中信证券研究部

20-21年各产业复合增长率分布（单位：座， GDP体量TOP40城市）

资料来源： ICEC，各地统计局，中信证券研究部

 居民服务、租赁和商贸服务、信息技术业高速增长。在20样本城市内，20-21年信息传输业录得高增长，18城年均复合增长率高于10%。

20样本城市，20-21各产业年均增长率分布（单位：座）

资料来源：ICEC，各地统计局，中信证券研究部
15样本城市，19年各产业年均增长率分布（单位：座）

资料来源： ICEC，各地统计局，中信证券研究部

 5000亿人民币GDP以上体量城市内，批发零售业经济占比较高城市的经济增速普遍较高，批发零售业产业占比高于10%的城市内，20-21年年均GDP增速均高于4%。

批发零售业与城市20-21年GDP复合增速散点图

资料来源：ICEC，各地统计局，中信证券研究部；注：样本城市为：5000GDP以上城市
金融业与城市20-21年GDP复合增速散点图

资料来源： ICEC，各地统计局，中信证券研究部；注：样本城市为：5000亿人民币GDP以上城市

 77样本城市内有49城房地产产业21年GDP占比较19年下降，在房地产产业GDP占比下降城市中，同期，有24城批发和零售业占比提升，39城金融业占比提升。

 样本区间内，35个二线及以下城市房地产产业21年GDP占比较19年下降。35个城市中，33城21年批发和零售业GDP占比高过金融业。前述35个二线及以下城市中，19-21年，19城批发和零售业GDP占比提升，27城金融业GDP占比提升。

注：为准确衡量房地产业对城市经济的影响，本页PPT所述房地产产业GDP占比包含三产里的房地产业GDP及二产的建筑业GDP

各城市房地产GDP占比及变化（单位：座）

资料来源：ICEC，各地统计局，中信证券研究部；注：77样本城市，此处房地产产业GDP占比包含三产里的房地产及建筑业

房地产占比下降且各产业占比上升城市数量

资料来源：ICEC，各地统计局，中信证券研究部；注：样本城市为44个21年房地产GDP占比较19年下降的城市，此处房地产产业GDP占比包含三产里的房地产及建筑业

住宿和零售业、金融业占比分布

资料来源： ICEC，各地统计局，中信证券研究部；注：样本城市为33个21年房地产GDP占比较19年下降的二、三、四线城市

CONTENTS目录

聚焦产业变革：科技与创新成新驱动力，消费类为区域经济压舱石
多维指标观察：城市发展核心要素分化，构建城市经济潜力指数
聚焦本地消费，咖啡、中餐在高消费活力城市布局占优且率先扩张 城市经济高质量发展能力指数构建：我们基于经济发展、财政、产业布局、人口、人民生活、消费环境、创新环境七个维度，量化20个核心指标。具体计算流程为：1、对每一个指标进行极大、小值处理，标准化至0-1，为指标得分。2、对各维度下指标值求均值，计算各维度的得分。3、对各维度得分求均值，并乘10，得最后指数值。

 受益于优质产业布局与创新、消费环境、人才流入，上海、北京、深圳、广州、杭州、重庆等20城具备较强经济发展潜力。

详细指标介绍，参见附录页

TOP30城市经济发展潜力指数（该指数较真实计算值乘10，未含港澳台）

资料来源：Wind，ICEC，各地统计局，IT桔子，各地政府官网，中信证券研究部
城市经济潜力发展指数构建指标库

指标分类	指标类型	指标统计时间
经济发展	GDP体量	2022年
经济发展	GDP增速	20-22年复合增速
财政	财政收入	2022年
财政	财政收入增速	20-22年复合增速
财政	财政自主率	2022年
财政	政府负债率	2021年
财政	财政税收占比	2022年
产业	三产占比	2022年
产业	三产增速	20-22年复合增速
产业	优质产业GDP占比	2021年
人口	年轻人口总量	2021年
人口	常住人口增速	20-21年复合增速
人口	老龄人口占比	2021年
人民生活	医院病床数量	2021年
人民生活	可支配收入	2022年
消费环境	消费产业融资金额	21年1月至22年7月
消费环境	消费产业政策力度	22年1月至23年2月
创新环境	本科及以上人口	21年
创新环境	新兴产业融资金额	21年1月至22年7月
创新环境	新兴产业政策力度	22年1月至23年2月

资料来源：Wind，ICEC，各地统计局，IT桔子，各地政府官网，中信证券研究部

 产业发展潜力探索：挖掘具备特定产业发展能力城市。消费产业：在城市经济发展潜力TOP50城市内，以年轻人口数量、人口增速、可支配收入、消费产业融资金额、消费相关政策力度五个指标构建指数。科技产业（注：此处科技业包含先进制造业、信息技术、科学研究业，下同）：以本科及以上学历人口数量、新兴产业融资金额、科技产业相关政策力度三个指标构建指数。指标构建方法与前述城市经济潜力指数类同，唯一区别是，在进行指标处理时，会将TOP2极值设置为1。

科技业发展潜力呈现更明显的聚集效应，消费产业在北京、长三角、珠三角、成渝等地等地更具发展潜力，科技及新兴制造业呈现出更明显的聚焦效应，头部城市发展潜力指数明显差距拉大。

消费产业发展潜力指数TOP20（未含港澳台）

资料来源：Wind，ICEC，各地统计局，IT桔子，各地政府官网，中信证券研究部

科技发展潜力指数TOP20（未含港澳台）

资料来源：Wind，ICEC，各地统计局，IT桔子，各地政府官网，中信证券研究部

 中小城市财政自主率较低。从财政自主率来看，2022年，低于5000亿人民币GDP的城市内有大量城市财政自主率低于40%。而5000亿人民币GDP以上城市的财政自主率相对较高，多城超过60%。

 适量的负债或可推动城市经济的发展，较高的负债率则成为城市发展的阻碍，部分城市负债发展。

各城市财政自给率与城市GDP分布间关系

资料来源：ICEC，各地统计局，中信证券研究部；注：财政自主率=一般财政预算收入/一般财政预算支出

经济增速与城市负债率

资料来源： ICEC，各地统计局，中信证券研究部；注：财政负债率=地方政府债务余额/财政收入

 财政收入分化：2022年，榆林、鄂尔多斯等地财政收入增速较高，超过50%，哈尔滨、昆明等地财政收入下降幅度超过20%。

 负债结构变化明显：2021，深圳、佛山、苏州、杭州等多地保持健康负债结构，负债率低于50%。十堰、宜昌、武汉、黄石等多地负债结构优化，负债率较2020年下降幅度超过30%。

部分城市2021年负债率（单位：%）

资料来源： IECE，各地统计局，中信证券研究部（注：负债率=地方债务余额/财政收入）

部分样本城市财政收入增速情况统计（单位：%）

城市	2016	2017	2018	2019	2020	2021	2022
榆林	-21.3	34.5	24.5	4.1	0.2	44.6	57.8
鄂尔多斯	1. 1	-20.9	21.5	15.6	-7.2	18.7	52.7
南阳	6.4	4.6	4.0	7.8	3.0	11. 2	14.3
宜昌	-11. 5	-19.3	-2.0	1.5	-41.9	41.8	10.0
合肥	7. 6	6.7	8.6	4.7	2.3	10.7	7.7
临沂	3.5	-2.9	9.3	5.8	6.0	17.1	2.6
漳州	4.8	8.7	7.2	0.3	-0.4	12.6	1.8
济宁	6.2	-1.5	3.7	1. 2	1.7	7.0	1. 6
厦门	6.9	7.6	8.3	1.8	2.0	12.4	0.3
南宁	5.3	6.2	8.1	3.3	0.4	5.2	0.2
东莞	5.2	8.7	9.8	3.6	3.2	10.8	-0.4
济南	4.4	5.6	11. 2	16.1	3.6	11.2	-0.6
烟台	6.3	4.0	6.0	-6.5	2.5	6.0	-1.7
上海	16.1	3.7	7.0	0.8	-1.7	10.3	-2.1
西安	-1.5	2.1	4.6	2.6	3.1	18.2	-2.6
北京	7. 6	6.9	6.5	0.5	-5.7	8.2	-3.7
武汉	6.1	6.1	9.0	2.3	-21.3	28.3	-4.7
扬州	2.5	-7.3	6.2	-3.3	2.6	2.0	-5.4
贵阳	-2.1	3.1	8.9	1.4	-4.6	7. 2	-5.7
青岛	9.3	5.2	6.5	0.8	1.0	9.1	-6.9
潍坊	7.6	3.4	5.7	0.2	0.5	14.5	-7.4
郑州	7.2	4.5	9.0	6.1	3.0	-2.8	-7.6
沈阳	2.4	5.7	9.8	1.3	0.8	5.0	-7.7
重庆	3.4	1.1	0.6	-5.8	-1.9	9.1	-8.0
大连	5.5	7. 5	7.0	-1.6	1.4	5.0	-9.2
嘉兴	10.7	14.4	16.8	9.1	5.9	12.7	-11.6
天津	2.1	-15.2	-8.8	14.4	-20.2	11.3	-13.8
昆明	5.5	5.8	6.2	5.8	3.2	5.9	-26.7
哈尔滨	-7.7	-2.2	4.4	-3.5	-8.4	7.7	-28.3

资料来源：IECE，各地统计局，中信证券研究部

 大型城市固定投资占GDP比例较低。中小型城市固定资产投资占GDP比例相对较高。从2022年来看，3万亿人民币GDP体量城市，固定资产投资占GDP比例相对较低，在30%以下。从长时间周期来看，样本城市内，固定投资占GDP比例呈下降趋势。

2022年，城市固定资产投资对经济的拉动作用明显，在120样本城市内（此处指经济体量高于3000亿人民币的样本城市），城市固定资产增速与GDP增速呈现较高相关性。

各城市按固定资产占GDP比例分布图

资料来源：ICEC，各地统计局，中信证券研究部
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
资料来源： ICEC，各地统计局，中信证券研究部
资料来源：ICEC，各地统计局，中信证券研究部

2022年经济增长TOP50城市增速与固定投资

各GDP量级城市固定投资占GDP比值

2022年经济增速与固定投资增速

资料来源： ICEC，各地统计局，中信证券研究部

 6000亿人民币GDP规模以下城市人口红利渐消。长久以来中国的城镇化一直有两种路线，一种是人口往大中城市聚焦，一种是农民就地城镇化，发展中小城市经济。自改革开放至2011年，中国城镇化率突破50%，城市进入人口增速放缓和经济高质量发展阶段。2015年后，大中城市的落户限制逐渐放松，中小城市人口红利渐消。数据上看（左图），自2016年至2021年，越来越多的城市陷入人口负增长，2021年在217样本城市内有105城陷入人口负增长；从城市规模上看（中图），6000亿人民币GDP规模以上城市仍保持较高的城市人口年均增长率，6000亿GDP规模以下的城市整体陷入人口负增长，今后的城镇化进程将更多呈现“强者恒强”的马太效应。

 经济高增速城市内保持一定常住人口吸引力。自2015-2021年，经济增速TOP50城市内，40城保持常住人口正增长。

217城常住人口变化情况

资料来源：ICEC，各地统计局，中信证券研究部

分城市规模常住人口变化情况

资料来源：ICEC，各地统计局，中信证券研究部

经济增速TOP50城市常住人口变化

资料来源：ICEC，各地统计局，中信证券研究部

 近五年，“万亿GDP俱乐部”，多城保持常住人口持续增长：2021年，23重点城市中，21城常住人口正增长，其中武汉常住人口同比增长9.7%，遥遥领先其他城市。北京、天津常住人口减少，2021年同比减少1%、0.02%。

 常住人口增速趋缓：23重点城市中，16城2021常住人口增幅不及2020年常住人口增幅，常住人口增速趋缓。

2021年重点城市常住人口（单位：万）

资料来源： Wind ，各地统计局，中信证券研究部

重点城市常住人口变化情况（单位：%）

城市	2017同比	2018同比	2019同比	2020同比	2021同比
武汉	1. 18	1. 73	1.18	11.02	9.65
杭州	3.05	18.86	3.19	3.03	2.00
长沙	3.57	2.99	2.94	19.85	1.77
西安	10.10	5.03	3.69	4.94	1.57
青岛	1. 10	1. 01	1. 11	1.84	1.49
济南	1. 22	1.90	19.41	3.30	1.45
宁波	1.65	13.87	1.96	1.36	1.32
福州	2.41	1.36	0.86	0.97	1.20
成都	0.80	1.78	1.54	26.33	1. 17
郑州	1.61	2.58	2.13	21.72	1. 12
南京	0.79	1.21	0.76	9.64	1. 11
合肥	1. 22	1.53	1.26	14.42	1.01
佛山	2.88	2.89	1.85	0.93	0.99
苏州	0.34	0.35	18.52	0.33	0.77
泉州	0.82	0.58	0.46	0.57	0.68
广州	4.04	2.97	1.84	2.34	0.38
深圳	6.15	4.97	2.66	3.10	0.27
无锡	0.37	0.33	13.37	0.14	0.21
重庆	1. 09	0.60	0.79	0.66	0.11
南通	0.04	0.07	5.67	0.05	0.06
上海	-0.04	0.36	0.24	0.29	0.05
北京	-0.05	-0.12	-0.07	-0.05	-0.02
天津	-2.29	-1.91	0.14	0.13	-1.00

资料来源： Wind，各地统计局，中信证券研究部

 新兴产业融资集中于超一线城市：从23样本城市内新兴产业相关公司融资金额来看，融资金额主要集中于北京、深圳、上海、深圳、广州等超一线城市，2021年四城分别完成融资金额1064、433、655、96亿人民币。其他城市中，苏州新兴产业融资金额较多，2022年（截至7月5日）已达338亿，超过上海、广州融资金额。

 多城新兴产业融资规模快速增长。从近三年来看，多城新兴行业融资金额同比大幅提升。2021年，北京、深圳、苏州、上海融资金额同比增速分别达532%、76%、67%、432%，新兴产业助力城市发展。

2022年23样本城市融资事件数量

资料来源： IT桔子，中信证券研究部；注：2022年数据截至7月5日，统计行业以IT桔子口径为准，包括：区块链、先进制造、智能硬件、元宇宙

重点城市新兴行业融资金额变化（单位：亿人民币）

城市	2018	2019	2020	2021	2022
北京	340.7	209.7	168.4	1064.4	923.2
深圳	212.8	137.5	264.6	443.3	412.4
苏州	20.6	18.0	33.9	137.8	337.6
上海	370.2	126.8	370.7	654.5	304.4
广州	22.7	41.9	92.8	96.1	173.5
杭州	62.3	53.4	38.0	213.4	92.5
南京	21.8	29.2	50.4	110.1	72. 1
成都	22. 4	26.2	23.5	55.1	67.5
天津	37.7	14.0	12.1	59.7	66.7
宁波	6.2	3.6	7. 2	37.6	59.9
武汉	5.8	2.9	53.3	73. 6	58.0
济南	16.9	1.0	4.5	21.8	41.9
佛山	5.6	4.6	5.8	3.7	33.1
无锡	3.3	5.7	12.7	98.7	29.2
合肥	10.4	32.0	159.6	196.0	24.7
西安	6.1	5.7	31.0	30.7	24.5
长沙	5.8	24.1	3.7	59.1	15.1
南通	5.6	1. 6	13.3	39.9	14.6
重庆	7.8	2.7	4.6	17.1	8.0
泉州	2.3	0.0	1.0	1.8	3.0
青岛	5.1	1.0	52.7	55.3	2.8
福州	1.5	0.6	1.5	10.0	0.3
郑州	0.4	0.3	0.0	1.5	0.2

资料来源： IT桔子，中信证券研究部；注：2022年数据截至7月5日，统计行业以IT桔子口径为准，包括：区块链、先进制造、智能硬件、元宇宙

CONTENTS目录

聚焦产业变革：科技与创新成新驱动力，消费类为区域经济压舱石
多维指标观察：城市发展核心要素分化，构建城市经济潜力指数
聚焦本地消费，咖啡、中餐在高消费活力城市布局占优且率先扩张 购物中心内，门店聚集高消费活力城市：以前述TOP20消费潜力指数城市为高消费活力城市，截至23年2月，20个城市的所有购物中心内门店数量占117城比例达到59.2%。

 购物中心内，门店布局：奢侈品、汽车、运动场所、教育类门店在高消费活力城市内布局比例较高，其中奢侈品在高消费活力城市内布局比例达到70%。

 购物中心内，餐饮赛道中咖啡、中餐在高消费活力城市内布局比例较高。样本城市购物中心内，餐饮赛道在高消费活力城市整体布局比例约60%，咖啡、中餐在高消费活力城市整体布局比例达到70%、72%，而火锅、茶饮在高消费活力城市内布局比例较低。

级线下赛道分行业门店分布

餐饮业分细分赛道门店分布
资料来源：大众点评，高德地图，百度地图，腾讯地图，中信证券研究部

资料来源：大众点评，高德地图，百度地图，腾讯地图，中信证券研究部；注：此处中餐不包括火锅

高消费活力城市购物中心内门店占比（较117城）

资料来源：大众点评，高德地图，百度地图，腾讯地图，中信证券研究部

餐饮业分细分赛道门店分布

23资料来源：大众点评，高德地图，百度地图，腾讯地图，中信证券研究部

餐饮业购物中心内门店总量变化(117样本城市)

资料来源：大众点评，高德地图，百度地图，腾讯地图，中信证券研究部

中餐业购物中心内门店总量变化

资料来源：大众点评，高德地图，百度地图，腾讯地图，中信证券研究部

咖啡业购物中心内门店总量变化

资料来源：大众点评，高德地图，百度地图，腾讯地图，中信证券研究部

门店布局： 117城的所有购物中心内，Manner、代数学家、MStand运营门店布局高消费活力城市比例高于星巴克、瑞幸。在高消费活力城市的购物中心内，Manner、M Stand、代数学家存在明显的高消费活力城市偏好，运营门店布局比例分别为99%、96%、98%，而星巴克、瑞幸分别为73%、63%。

 多品牌门店增加，23年2月，117城的所有购物中心内，瑞幸、MStand、McCafe、星巴克运营门店总量环比增加0.8%、1.0%、1.1%、0.2%。Manner，2月门店相对稳定，近三个月整体扩张。

综合布局与发展趋势来看，在近三个月保持门店扩张趋势的品牌中，依据高消费活力城市中运营门店占比，TOP5品牌分别为：Manner(99%)、Peet‘s(97%) 、Mstand(96%) 、Tims(87%) 、瑞幸(63%) 。

咖啡门店布局（117样本城市购物中心内）

资料来源：大众点评，高德地图，百度地图，腾讯地图，中信证券研究部

咖啡门店变化（ %，117城市购物中心内）

资料来源：大众点评，高德地图，百度地图，腾讯地图，中信证券研究部

门店月度环比（ 117样本城市购物中心内）

25资料来源：大众点评，高德地图，百度地图，腾讯地图，中信证券研究部

购物中心内门店布局呈现明显差异性：117城的所有购物中心内，半天妖烤鱼在高消费活力城市布局比例34%，太二酸菜鱼、西贝莜面村、云海肴在高消费活力城市布局比例分别达到70%、84%、91%。

 重点品牌中，117城的所有购物中心内，22年8月至23年2月，太二酸菜鱼保持持续扩张趋势，2月环比增加1.3%；小菜园近三个月也保持持续扩张趋势；半天妖自1月门店收缩后，2月门店环比增加1.4%。

 综合布局与发展趋势来看，在近三个月保持门店扩张趋势的品牌中，依据高消费活力城市中门店占比，TOP5品牌分别为：云海肴(91%)、小菜园新徽菜(72%) 、太二酸菜鱼(70%) 、鱼酷活鱼烤鱼(42%) 、半天妖烤鱼(34%) 。

中餐品牌门店布局（ %，117城市购物中心内）

资料来源：大众点评，高德地图，百度地图，腾讯地图，中信证券研究部

门店总量变化（ %，117样本城市购物中心内）

资料来源：大众点评，高德地图，百度地图，腾讯地图，中信证券研究部

门店月度环比（ %，117样本城市购物中心内）

资料来源：大众点评，高德地图，百度地图，腾讯地图，中信证券研究部

头部火锅更易触达，多品牌在高消费活力城市布局比例偏低，而左庭右院、凑凑火锅等品牌布局相对集中：117样本城市购物中心内，左庭右院、凑凑火锅门店布局高消费活力城市比例达到93%、80%，而小龙坎、德庄火锅布局比例为56%、53%

 117样本城市购物中心内，22M11-23M2，海底捞、凑凑火锅、左庭右院运营门店总量增加1.1%、1.8%、1.0%，而谭鸭血、小龙坎、马路边边近一季度运营门店减少较多，其中小龙坎2月份已开启供给侧门店复苏节奏。

 综合布局与发展趋势来看，在近三个月保持门店扩张趋势的品牌中，依据高消费活力城市中门店占比，TOP3品牌分别为：左庭右院(93%)、凑凑火锅(80%) 、海底捞(64%) 。

火锅头部品牌门店布局（ %，117城市购物中心内）

资料来源：大众点评，高德地图，百度地图，腾讯地图，中信证券研究部
火锅头部品牌门店变化（ %，117城市购物中心内）

资料来源：大众点评，高德地图，百度地图，腾讯地图，中信证券研究部

财政自主率：一般财政预算收入/一般财政预算支出

 财政负债率：地方政府债务余额/财政收入

财政税收占比：税收收入/财政收入

 优质产业GDP占比：金融、批发及零售、住宿及餐饮这三类三产细分产业GDP占比

 老龄人口占比：65及以上年龄段人口占比

医院病床数量：包含医院、卫生院病床数量

 消费产业融资金额：IT桔子数据源，含IT桔子内本地生活、教育、旅游、体育运动、电商零售五类企业融资金额

 科技产业融资金额： IT桔子数据源，含IT桔子内区块链、先进制造、智能硬件、元宇宙四类企业融资金额

 消费、科技产业政策力度：“政策力度量化”指各地政府文件对相关产业的提及力度，不包含对政策情绪分析。

 在指标构建中，部分城市缺少当年数据，若存在历史数据，则根据历史数据及历史增速进行推断，若该城市未公开相关维度数据，则忽略该城市的数据指标，会导致该城市缺少指标维度，引入误差。

			117样本城市			20高消费活力城市
	高消费活力城市占比	门店总量（个）	较23M1（%）	较22M11（%）	较22M8（%）	较23M1（%）	较22M11（%）	较22M8（%）
私教	79%	1105	2.7	3.7	5.0	3.5	5.9	7.6
舞蹈	65%	5146	1.8	0.0	1.1	1.8	-0.1	0.5
超市及便利店	59%	11527	1.6	0.4	2.6	1.5	0.0	1.7
鞋靴	57%	11522	1.9	-2.9	-5.6	1.3	-4.3	-8.1
美业服务	60%	42545	1.8	0.6	1.9	1.2	-0.5	0.8
EV	70%	2645	1.7	9.5	27.5	1.0	9.1	26.4
轮滑	65%	1367	1.0	0.1	1.6	0.9	0.4	1.5
数码3C品牌店	57%	16058	1.1	-0.4	1.5	0.9	-0.7	0.3
健身	64%	2882	0.3	-1.8	-1.1	0.6	-0.9	-0.2
海鲜	65%	1571	0.7	-3.1	-3.4	0.6	-3.9	-4.3
酸菜鱼	64%	2191	0.1	-1.7	-2.2	0.6	-1.1	-2.4
咖啡	72%	8682	0.5	1.8	5.9	0.5	1.6	5.5
教育培训	65%	13303	0.4	-4.6	-6.4	0.4	-4.6	-6.2
中餐	70%	23001	0.4	-1.9	-1.2	0.4	-1.8	-1.0
母婴服饰	54%	13023	0.0	-3.9	-6.9	0.3	-4.3	-6.6
奢侈品牌店	68%	2450	-0.1	-1.2	-6.7	0.3	0.0	-2.7
桌游密室	51%	2213	0.1	-3.2	-4.6	0.3	-4.2	-5.7
西式快餐	58%	5267	0.4	0.6	2.3	0.2	0.4	2.2
麻辣烫	64%	1827	0.1	-1.8	-3.9	0.1	-2.5	-5.7
火锅	56%	9614	0.3	-1.3	-0.4	0.0	-2.1	-0.7
黄金珠宝	56%	19326	0.0	-2.6	-4.1	0.0	-2.9	-4.0
中式快餐	57%	93599	0.0	-2.6	-3.7	0.0	-2.6	-3.8
家电	48%	5325	-0.2	-3.3	-10.0	0.0	-3.7	-9.0
家具	57%	17092	-0.1	-4.2	-8.8	-0.1	-4.0	-7.4
西餐	66%	8309	-0.3	-2.8	-3.5	-0.2	-2.5	-3.3
运动服饰	53%	14507	0.7	-5.7	-11.9	-0.5	-6.3	-12.5
箱包	59%	2912	-1.0	-8.4	-13.5	-0.5	-8.5	-15.2
茶饮	58%	21239	-0.2	-2.4	-3.6	-0.5	-3.0	-3.9
美妆	52%	19609	-1.1	-8.0	-13.1	-1.0	-7.6	-11.8
潮玩及杂货店	59%	5289	-1.5	-8.3	-10.5	-2.1	-8.5	-11.4

资料来源：大众点评，高德地图，百度地图，腾讯地图，中信证券研究部；注此数据只对我们观测到的117城市中购物中心内门店变化负责，不代表该赛道全量门店变化

分类			117城（%）			20高消费活力城市（%）
饮品	品牌	高消费活力城市占比	较23M1	较2211	较22M8	较23M1	较2211	较22M8
火锅	海底捞火锅	57%	0.0	1.1	4.1	-0.2	0.0	2.7
火锅	呷哺呷哺	50%	-0.5	-1.2	0.5	-0.5	-2.0	2.6
火锅	浅渍火锅·茶憩	77%	2.4	1.8	2.4	3.1	3.1	3.1
火锅	谭鸭血老火锅	69%	-3.3	-13.8	-17.9	-2.4	-15.5	-18.0
烧烤	九田家黑牛烤肉料理	39%	0.3	0.3	1.1	-0.7	-2.8	-4.2
烧烤	韩宫宴炭火烤肉	72%	1.3	-0.9	-1.3	1.2	0.6	0.0
酸菜鱼	太二酸菜鱼	70%	1.3	4.5	9.5	0.9	5.6	9.7
西式快餐	必胜客	59%	0.0	1.8	1.0	-0.4	1.6	-0.3
西式快餐	肯德基	60%	-0.1	0.3	0.4	-0.3	0.4	0.4
西式快餐	麦当劳	67%	0.5	1.0	1.7	0.6	1.2	2.2
西式快餐	汉堡王	65%	-0.6	-1.4	-1.4	-0.5	-0.7	-0.7
西式快餐	华莱士	55%	-0.3	2.7	2.7	0.0	1.6	0.0
中餐	半天妖	34%	1.4	2.8	9.2	1.5	3.6	9.7
中餐	胖哥俩	62%	-0.4	-1.4	-2.1	0.0	-2.3	-2.3
中餐	西贝莜面村	84%	-2.5	-4.6	-5.0	-1.8	-3.0	-3.0
中餐	小菜园新徽菜	72%	1. 2	5.3	8.4	0.5	3.4	5.7
中餐	绿茶餐厅	71%	-1.1	0.5	5.6	0.0	0.8	4.7
中餐	鱼酷活鱼烤鱼	42%	0.6	2.5	3.8	0.0	6.2	7.8
中餐	探鱼鲜青椒爽麻烤鱼	83%	0.0	-1.3	-3.2	0.0	-1.6	-3.1
中餐	先启半步颠	72%	-1.7	-7.2	-7.9	0.0	-7.8	-6.7
中餐	蛙小侠	66%	0.0	-0.9	2.9	0.0	0.0	2.9
中餐	云海肴	91%	0.0	1.9	3.9	1.1	2.1	5.5

资料来源：大众点评，高德地图，百度地图，腾讯地图，中信证券研究部；注此数据只对我们观测到的117城市中购物中心内门店变化负责，不代表该品牌全量门店变化

分类			117城（%)			20高消费活力城市（%）
饮品	品牌	高消费活力城市占比	较23M1	较2211	较22M8	较23M1	较2211	较22M8
茶饮	CoCo都可	60%	-1.1	-4.5	-4.5	-1.2	-5.4	-5.5
茶饮	茶百道	60%	1.9	3.4	8.4	1.1	2.4	5.5
茶饮	1点点	74%	-0.9	0.7	-0.1	-1.4	-0.8	-1.6
茶饮	蜜雪冰城	39%	0.6	4.6	9.9	0.9	4.5	11.6
茶饮	书亦烧仙草	58%	-0.4	-2.8	-3.8	-0.5	-4.3	-5.4
茶饮	奈雪的茶	75%	-0.2	2.3	5.9	-0.2	3.5	8.2
茶饮	7分甜	78%	-0.7	-4.3	-9.2	-0.7	-4.3	-10.1
茶饮	喜茶	80%	1.3	2.9	1.9	0.5	0.2	-2.3
茶饮	沪上阿姨鲜果茶	25%	1.4	9.2	17.2	0.8	15.6	20.0
茶饮	古茗	60%	3.3	6.7	12.6	0.7	3.6	13.1
茶饮	茶颜悦色	99%	-1.3	-1.3	4.0	-1.3	-1.3	4.1
酒吧	海伦司	53%	-2.1	-10.6	-9.8	-2. 5	-10.0	-10.0
咖啡	星巴克	73%	0.2	0.2	0.3	0.3	0.1	-0.3
咖啡	瑞幸	63%	0.8	5.7	13.4	1.2	6.0	13.4
咖啡	McCafe	85%	1.1	2.0	5.4	1.0	2.4	4.2
咖啡	Manner	99%	0.0	8.1	14.4	0.0	7.7	13.9
咖啡	Tims	87%	0.0	9.3	18.0	-0.5	7.3	14.4
咖啡	M Stand	96%	1.0	10.0	22.2	1.0	8.7	19.8
咖啡	COSTA	75%	-1.1	1.6	0.5	-2.8	0.0	-0.7
咖啡	西西弗矢量	68%	0.0	-1.6	-1.6	0.0	-0.8	-1.6
咖啡	Peet's	97%	1.1	5.6	18.8	1.1	4.5	17.9
咖啡	代数学家	98%	-2.4	-3.5	0.0	-2.4	-3.6	0.0
咖啡	Seesaw Coffee	100%	0.0	2.5	14.1	0.0	2.5	14.1

资料来源：大众点评，高德地图，百度地图，腾讯地图，中信证券研究部；注：此数据只对我们观测到的117城市中购物中心内门店变化负责，不代表该品牌全量门店变化

局部疫情反复带来的系统性风险；

线下客流回暖不及预期；

样本有限，统计可能出现偏差风险；

 消费者消费意愿回暖不及预期；

 部分城市数据缺失导致的统计偏差风险。

感谢您的信任与支持！

THANK YOU

张若海（首席数据科技分析师）

执业证书编号：S1010516090001

汤可欣（数据科技分析师）

执业证书编号： S1010520120002

王博隆（数据科技分析师）

执业证书编号：S1010522050005

免责声明

分析师声明

证券研究报告 2023年3月23日

主要负责撰写本研究报告全部或部分内容的分析师在此声明：（i）本研究报告所表述的任何观点均精准地反映了上述每位分析师个人对标的证券和发行人的看法；（ii）该分析师所得报酬的任何组成部分无论是在过去、现在及将来均不会直接或间接地与研究报告所表述的具体建议或观点相联系。

一般性声明

本研究报告由中信证券股份有限公司或其附属机构制作。中信证券股份有限公司及其全球的附属机构、分支机构及联营机构（仅就本研究报告免责条款而言，不含CLSA group of companies），统称为“中信证券”。

本研究报告对于收件人而言属高度机密，只有收件人才能使用。本研究报告并非意图发送、发布给在当地法律或监管规则下不允许向其发送、发布该研究报告的人员。本研究报告仅为参考之用，在任何地区均不应被视为买卖任何证券、金融工具的要约或要约邀请。中信证券并不因收件人收到本报告而视其为中信证券的客户。本报告所包含的观点及建议并未考虑个别客户的特殊状况、目标或需要，不应被视为对特定客户关于特定证券或金融工具的建议或策略。对于本报告中提及的任何证券或金融工具，本报告的收件人须保持自身的独立判断并自行承担投资风险。

本报告所载资料的来源被认为是可靠的，但中信证券不保证其准确性或完整性。中信证券并不对使用本报告或其所包含的内容产生的任何直接或间接损失或与此有关的其他损失承担任何责任。本报告提及的任何证券或金融工具均可能含有重大的风险，可能不易变卖以及不适合所有投资者。本报告所提及的证券或金融工具的价格、价值及收益可跌可升。过往的业绩并不能代表未来的表现。

本报告所载的资料、观点及预测均反映了中信证券在最初发布该报告日期当日分析师的判断，可以在不发出通知的情况下做出更改，亦可因使用不同假设和标准、采用不同观点和分析方法而与中信证券其它业务部门、单位或附属机构在制作类似的其他材料时所给出的意见不同或者相反。中信证券并不承担提示本报告的收件人注意该等材料的责任。中信证券通过信息隔离墙控制中信证券内部一个或多个领域的信息向中信证券其他领域、单位、集团及其他附属机构的流动。负责撰写本报告的分析师的薪酬由研究部门管理层和中信证券高级管理层全权决定。分析师的薪酬不是基于中信证券投资银行收入而定，但是，分析师的薪酬可能与投行整体收入有关，其中包括投资银行、销售与交易业务。

若中信证券以外的金融机构发送本报告，则由该金融机构为此发送行为承担全部责任。该机构的客户应联系该机构以交易本报告中提及的证券或要求获悉更详细信息。本报告不构成中信证券向发送本报告金融机构之客户提供的投资建议，中信证券以及中信证券的各个高级职员、董事和员工亦不为（前述金融机构之客户）因使用本报告或报告载明的内容产生的直接或间接损失承担任何责任。

评级说明

投资建议的评级标准		评级	说明
报告中投资建议所涉及的评级分为股票评级和行业评级（另有说明的除外）。评级标准为报告发布日后6到12个月内的相对市场表现，也即：以报告发布日后的6到12个月内的公司股价（或行业指数）相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅作为基准。其中：A股市场以沪深300指数为基准，新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准；香港市场以摩根士丹利中国指数为基准；美国市场以纳斯达克综合指数或标普500指数为基准；韩国市场以科斯达克指数或韩国综合股价指数为基准。	股票评级	买入	相对同期相关证券市场代表性指数涨幅20%以上
		增持	相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于5%～20%之间
		持有	相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-10%～5%之间
		卖出	相对同期相关证券市场代表性指数跌幅10%以上
	行业评级	强于大市	相对同期相关证券市场代表性指数涨幅10%以上
		中性	相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-10%～10%之间
		弱于大市	相对同期相关证券市场代表性指数跌幅10%以上

免责声明

特别声明

在法律许可的情况下，中信证券可能（1）与本研究报告所提到的公司建立或保持顾问、投资银行或证券服务关系，（2）参与或投资本报告所提到的公司的金融交易，及/或持有其证券或其衍生品或进行证券或其衍生品交易，因此，投资者应考虑到中信证券可能存在与本研究报告有潜在利益冲突的风险。本研究报告涉及具体公司的披露信息，请访问https://research.citicsinfo.com/disclosure。

法律主体声明

本研究报告在中华人民共和国（香港、澳门、台湾除外）由中信证券股份有限公司（受中国证券监督管理委员会监管，经营证券业务许可证编号：Z20374000）分发。本研究报告由下列机构代表中信证券在相应地区分发：在中国香港由CLSA Limited（于中国香港注册成立的有限公司）分发；在中国台湾由CL Securities Taiwan Co., Ltd.分发；在澳大利亚由CLSA Australia Pty Ltd.（商业编号：53 139 992 331/金融服务牌照编号：350159）分发；在美国由CLSA（CLSA Americas, LLC除外）分发；在新加坡由CLSA Singapore Pte Ltd.（公司注册编号：198703750W）分发；在欧洲经济区由CLSA Europe BV分发；在英国由CLSA （UK）分发；在印度由CLSA India Private Limited分发（地址：8/F, Dalamal House, Nariman Point, Mumbai 400021；电话：+91-22-66505050；传真：+91-22-22840271；公司识别号：U67120MH1994PLC083118）；在印度尼西亚由PT CLSA Sekuritas Indonesia分发；在日本由CLSA Securities Japan Co., Ltd.分发；在韩国由CLSA Securities Korea Ltd.分发；在马来西亚由CLSASecurities Malaysia Sdn Bhd分发；在菲律宾由CLSA Philippines Inc.（菲律宾证券交易所及证券投资者保护基金会员）分发；在泰国由CLSA Securities (Thailand) Limited分发。

针对不同司法管辖区的声明

中国大陆：根据中国证券监督管理委员会核发的经营证券业务许可，中信证券股份有限公司的经营范围包括证券投资咨询业务。

中国香港：本研究报告由CLSA Limited分发。本研究报告在香港仅分发给专业投资者（《证券及期货条例》（香港法例第571 章）及其下颁布的任何规则界定的），不得分发给零售投资者。就分析或报告引起的或与分析或报告有关的任何事宜，CLSA客户应联系CLSA Limited的罗鼎，电话：+852 2600 7233。

美国：本研究报告由中信证券制作。本研究报告在美国由CLSA（CLSA Americas, LLC除外）仅向符合美国《1934年证券交易法》下15a-6规则界定且CLSA Americas, LLC提供服务的“主要美国机构投资者”分发。对身在美国的任何人士发送本研究报告将不被视为对本报告中所评论的证券进行交易的建议或对本报告中所述任何观点的背书。任何从中信证券与CLSA获得本研究报告的接收者如果希望在美国交易本报告中提及的任何证券应当联系CLSA Americas, LLC（在美国证券交易委员会注册的经纪交易商），以及CLSA 的附属公司。

新加坡：本研究报告在新加坡由CLSA Singapore Pte Ltd.，仅向（新加坡《财务顾问规例》界定的）“机构投资者、认可投资者及专业投资者”分发。就分析或报告引起的或与分析或报告有关的任何事宜，新加坡的报告收件人应联系CLSA Singapore Pte Ltd，地址：80 Raffles Place, #18-01, UOB Plaza 1, Singapore 048624，电话：+65 6416 7888。因您作为机构投资者、认可投资者或专业投资者的身份，就CLSA Singapore Pte Ltd.可能向您提供的任何财务顾问服务，CLSA Singapore Pte Ltd豁免遵守《财务顾问法》（第110章）、《财务顾问规例》以及其下的相关通知和指引（CLSA业务条款的新加坡附件中证券交易服务C部分所披露）的某些要求。MCI（P）085/11/2021。

加拿大：本研究报告由中信证券制作。对身在加拿大的任何人士发送本研究报告将不被视为对本报告中所评论的证券进行交易的建议或对本报告中所载任何观点的背书。

英国：本研究报告归属于营销文件，其不是按照旨在提升研究报告独立性的法律要件而撰写，亦不受任何禁止在投资研究报告发布前进行交易的限制。本研究报告在英国由CLSA （UK）分发，且针对由相应本地监管规定所界定的在投资方面具有专业经验的人士。
涉及到的任何投资活动仅针对此类人士。若您不具备投资的专业经验，请勿依赖本研究报告。

欧洲经济区：本研究报告由荷兰金融市场管理局授权并管理的CLSA Europe BV 分发。

澳大利亚：CLSA Australia Pty Ltd (“CAPL”) (商业编号：53 139 992 331/金融服务牌照编号：350159) 受澳大利亚证券与投资委员会监管，且为澳大利亚证券交易所及CHI-X的市场参与主体。本研究报告在澳大利亚由CAPL仅向“批发客户”发布及分发。本研究报告未考虑收件人的具体投资目标、财务状况或特定需求。未经CAPL事先书面同意，本研究报告的收件人不得将其分发给任何第三方。本段所称的“批发客户”适用于《公司法（2001）》第761G条的规定。CAPL研究覆盖范围包括研究部门管理层不时认为与投资者相关的ASX All Ordinaries 指数成分股、离岸市场上市证券、未上市发行人及投资产品。CAPL寻求覆盖各个行业中与其国内及国际投资者相关的公司。

印度：CLSA India Private Limited，成立于 1994 年 11 月，为全球机构投资者、养老基金和企业提供股票经纪服务（印度证券交易委员会注册编号：INZ000001735）、研究服务（印度证券交易委员会注册编号：INH000001113）和商人银行服务（印度证券交易委员会注册编号：INM000010619）。CLSA 及其关联方可能持有标的公司的债务。此外，CLSA及其关联方在过去 12 个月内可能已从标的公司收取了非投资银行服务和/或非证券相关服务的报酬。如需了解CLSA India“关联方”的更多详情，请联系Compliance-India@clsa.com。

未经中信证券事先书面授权，任何人不得以任何目的复制、发送或销售本报告。

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