酒店行业 供需 影响因素 先验指标 分析 图 1、宏观经济指标对入住率的影响探究 我们从历史的角度回顾整个行业的周期性特

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2017年酒店行业供需影响因素及先验指标分析(图)

字体大小: 2017-10-13 13:07  来源:中国报告网

中国报告网提示: 1、宏观经济指标对入住率的影响探究 我们从历史的角度回顾整个行业的周期性特

         1、宏观经济指标对入住率的影响探究

         我们从历史的角度回顾整个行业的周期性特点,并且通过入住率的变化进行传导机制的解析。行业研究一般以宏观经济指标作为研究起点,GDP 是最直观的滞后解释变量,因而首先对 GDP 增速进行回溯检验。

 
图:入住率增速与经济增速分阶段的相关性检验

         我们认为 GDP 变化对酒店业影响系数逐渐减弱,第三产业升级及行业内供需结构的调整更为重要。在 GDP 和入住率同比增速的趋势图中可以看出,两者的走势呈现分段拟合的特点。2006-2009 年以及 2009-2012 年 GDP 增速与入住率增速分段拟合效果较好,仍属于强相关关系,而在 2013 年以后相关性并不明显,不具有指导意义。

         GDP 作为一个滞后的经济指标,只能作为整个宏观经济的基准,但随着经济系统日益复杂化,对具体行业的影响系数是不断减弱的,更多的微观及行业的解释变量具有更好的提示性和解释力度。

         经济波动幅度越大,越容易掩盖其他因素的解释程度。在经济大幅波动期间,酒店入住率存在明显的经济滞后性。从 GDP 变化率一阶滞后(即为 1 个季度滞后)和入住率变化率的折线图中可以发现,发现在 2009-2012 年间相关性明显提升,其他时间段并没有明显的相关性增强的表现。金融危机后,国家政策对经济进行强刺激,首先带动以制造业为主的行业,其后服务业开始增长,酒店入住率出现大反弹,体现出滞后性的特点。

 
图:入住率增速与经济增速的一阶滞后项分阶段的相关性检验

         由于酒店行业正式放开是在 2000 年前后,由于供给远远落后于需求,我国酒店行业在2012 年以前都处于高速扩张期,经济的增长主要影响需求端的变化,进而直接传导作用于入住率,供给端并不是主要影响因素。

         而 2013 年以后,酒店业供给大于需求的问题逐步凸显,影响入住率的因素则转向行业内供需结构的调整上。所以以 2008 年为分水岭,2017以前的酒店市场大致可以划分为两段 7-8 年的周期,但由于行业处于快速发展期,其规律经历十多年才逐渐确立。

         在酒店业发展初期,我国整体经济发展对酒店行业周期轮动存在明显的直接影响,随着行业逐步成熟,内部结构的供需调整则成为了主要矛盾。因此,我们可以判断在此轮复苏之前中国的酒店业并没有经历过一个典型的周期,而真正的周期性是从本轮起点开始。

         酒店业如同一般周期行业一样会经历以下四个环节:

         复苏期:入住率增速企稳逐步转正,之后伴随 ADR 增速止跌回升;

         繁荣期:入住率、ADR 双升(后期伴随有入住率增速放缓);

         衰退期:入住率增速转负(即绝对值开始下降),后期伴随 ADR 增速反转下滑;

         萧条期:入住率、ADR 齐跌(由于酒店一般会刻意降价保证入住率,后期伴随有入住率增速回升)。

 
图:酒店业的四环节周期循环

         参考中国报告网发布《2018-2023年中国酒店产业市场竞争现状调查与未来发展前景预测报告

         2、非制造业经济发展指数反应酒店行业的需求实时变化

         入住率的本质是供需比--实际需求除以实际供给,我们对供给需求分别进行分析。经过检测,酒店行业的需求变化可以透过非制造业经济发展水平来反映。

         直观角度,住宿需求主要来自于人口的短期流动,不论是商旅还是文娱性质,都涵盖在服务业内。因此社会活动的活跃程度直接反映了需求变化。在各类指标中,我们发现非制造业 PMI:商务活动指数的一季度滞后指数(以下简称“滞后指数”)与住宿需求增速的相关性较好。

         PMI作为经济的前瞻性指标,是采购经理对行业短期后势判断的综合统计,是来自于第一线的反馈。该指标反映了非制造业经济的整体发展情况,随着非制造业 PMI 连续 12 个月处于枯荣线上方,经济结构得以优化,社会商业活动更加频繁,人口短期流动性提高,服务业的乐观趋势延续就直接反映到酒店行业的需求增长上。

         从数据角度观察,滞后指数同比增速从 2016 年下半年开始抬头,而酒店需求表现出较好的同步性,的确在同期出现回升。由于指标的更新频率为月度且发布及时,而酒店业的本身的需求统计存在不全面(对于全国各类型酒店至今没有完全统一的统计口径)且滞后的缺点。

         因此,我们认为以滞后指数作为酒店业需求变化实时监控的先验指标最为合适。如果指数维持景气,则需求在上一期的基础上将继续保持向好趋势,反之亦然。指标本身具有较好的指导意义,但缺陷是并不能量化判断当前的需求增速,只能以前一期为基础进行上调或下调。所以,对于目前增速应处于什么样的水平最为合理,还需要根据各个地理和经济区域实际供需情况进行分析。

 
图:酒店业需求与非制造业商业活动相关性密切

         3、供给端的调整趋势滞后于入住率

         走过“黄金十年”,酒店业大肆扩张后总供给出现过剩。进入 21 世纪后,以经济型酒店为主导,行业进入高速成长期,新增供给保持两位数增速。在市场空白期,存量供给尚能满足相对平稳增长的入住需求,但很多地区大量扩张使得房间数出现过剩,入住率下滑反作用于房价,竞争过于激烈的情况下供给又难以出清(区域层面存在囚徒困境)。

         我国酒店业经历十余年发展,已经是市场化程度较高的行业之一。2010 年以来,供给端高增速不再,市场反馈机制运作效率愈发成熟,供给会自发调整以匹配同一阶段需求的表现。

 
图:酒店业供给端经历高速发展后增速逐渐下滑

         酒店业供给表现出滞后于入住率变化的特点。

         以“固定资产投资完成额中住宿餐饮行业的部分”作为酒店业供给参考指标,酒店端的投资额跟随入住率的趋势。微观角度,行业潜在进入者并不能直接观察到周围酒店经营的入住率出现拐点及细微变化(包含季节性影响等其他复杂因素),但现有运营商在入住率达到满意的水平后会进行提价,因此 ADR可以作为直观信号促使酒店业的投资增量进入市场,而从初始投资到变成实际产能(酒店开业)至少需要六个月到一年的建设期。

         同样的,在行业进入衰退期,现有参与者均降低房价抵御萧条(微观经济学角度,只要经营可以覆盖可变成本,正常企业仍会正常开工),在一段时间复苏无望之后,经营较差且没有信贷支撑的竞争者才会退出市场或者将酒店转手。

         具体数据角度,目前阶段滞后期正常情况下为十二个月,而受到政策导向限制的时期,投资者会更加谨慎的选择投入时间。供给端并不存在明显的先验指标,因为需求变化对于供给影响最为显著。从住宿业固定资产投资额的增速变化与经济传导机制综合判断当下时点,产能进出的滞后期对判断周期拐点相对更重要。

 
图:酒店业供给滞后于行业入住率

         回归前述,入住率的本质是供需比,供需关系决定了价格,也决定了所处的行业周期环节。对于行业研究,对供给和需求的判断不涉及复杂的传导机制和经济原理。我们认为

         短期内将以上实证指标作为判断依据,可以准确地对于后续短期(三至六个月)的行业趋势进行预测。酒店行业的长期趋势需要结合第三产业发展情况,包括消费升级、业态更替、产业迁移等具有大趋势的变化,我们将在下一章展开。

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