亿欧智库丨中美经济错年对比,解读我国当前消费升级特征与走向

杜博伟
2017.05.22 10:22
[ 亿欧导读 ] 分析师观点:(1)消费升级通常出现于技术发展瓶颈期,资本与市场能量通过消费市场释放 (2)未来10年,制造业体量持续下降,产业升级迫在眉睫 (3)巨头企业处境危险,需要警惕细分、垂直领域中小企业的攻击
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作者:杜博伟

消费升级”概念的含义,目前正经历着一个“从学术化到通俗化”、“从普遍意义到特定语境”的动态变化过程。在经济学意义上,消费升级这一术语被约定俗成地用以描述“经济发展带来的消费结构改变”过程;近期广泛被媒体采用后,这一概念愈发被框定于描述当前中国的的一系列经济变化,也因此开始与“科技”、“互联网”和“电子商务”等概念产生粘连关系。

想要真正理解消费升级,就不能陷入媒体为我们制造的狭隘语境。历史上,中国不是第一个进入消费升级阶段的国家;与前两次消费升级不同,中国的经济日益趋于市场化,使发达国家的历史经验愈发具有借鉴意义。分析师发现,美国在70年代所经历的经济结构、消费市场变化和我国当前颇为相似,通过比较研究,可以更好地帮助我们理解正在经历的市场变化。

一、 相似借鉴:经济结构决定的本次消费升级必然性

美国发展经验对中国具有巨大借鉴意义,70年代,美国爆发以“体验经济”为主线的消费升级,与我国现阶段情况颇为相似;具体而言,在技术高速发展后的空档期,膨胀的资本和市场共同选择消费升级作为卸力出口。

在60年代,以原子能和电子信息技术为先导的第三次科技革命形成舆论影响力,“电子热”席卷投资和股票市场。60年代末期,“电子热”的经济泡沫破碎,而微电子、生物工程技术又尚不成熟,内外因的共同作用使美国经济失去增长点。与此同时,美国长达20余年,“通过政府投资拉动经济增长”的凯因斯主义走入尾声,上述因素的共同作用下,政府和市场不约而同的将注意力转向经济的稳健增长点:消费。最突出的成果,就是被称为“漂亮50”的50支消费股票保持着15年长期超额收益。“消费升级”并非是投资机构和媒体的炒作噱头,其背后具有一定历史必然性。

漂亮50股指变动趋势图

对比中美两国情况,我们在社会背景中发现下列共性:

(1) 以“互联网潮”对应“电子热”、以“人工智能”对应“微电子技术”,中国技术发展的空档期让消费备受关注,与美国70年代非常类似。

(2) 我国“公共投资拉动经济发展”导致产能过剩后,国家层面开始强调“消费”和“供给侧改革”,类似于美国70年代“有效供给”经济氛围。 

(3)美国消费升级期间,信息服务业、教育医疗业、房地产、住宿食品服务业、文化娱乐业等产业稳健增长,以“麦当劳”、“可口可乐”、“迪士尼”为代表的新消费品牌集中出现。在中国未来10-15年消费升级期间,上述领域值得被重点关注。

(4)如图所示,制造业的衰落和泛消费品的兴起是美国消费升级以来的总体趋势之一。制造业衰退提醒我国产业转型的急迫性;而对于瞄准消费升级的企业而言,应注重开发服务导向的消费需求、注重泛消费领域。

美国消费升级以来的行业产值变化趋势图

二、 差异点:技术与人口差异决定本次消费升级的特殊性

在美国消费升级发生40年后,我国逐渐进入消费升级阶段。横跨四十年时间跨度,技术红利是最值得分析的差异点。70年代,成熟新科技以原子能与技术工程为代表;而反观今天,互联网化、智能物流、电子供应链和全渠道数字化开始反哺消费市场。如果说第三次科技革命带来的是“大规模生产标准化产品”的利好,本次(第四次)科技革命则更多的带来满足“个性化”、“差异化”消费需求的可能。亿欧分析师认为,本次消费升级中,受到结构性冲击的将是各行业龙头企业;细分和个性化消费领域将分食巨头市场,而市值百亿乃至千亿的垄断性巨头出现的可能性较小。

同时应注意到的是:美国70年代坐享50、60年代婴儿潮的人口红利反哺,而我国则正在经历人口红利的消失、老龄化的到来、GDP增速的持续下降。换言之,现阶段中国社会的消费能力较美国70年代有很大差距,供给主义经济政策并不适用于我国经济现状。国家统计局公布数据显示,我国消费对GDP的贡献率约在65%左右,较发达国家80%的基线差距已不大。配合国家去产能、去库存、供给侧改革的宏观政策来看,我国本轮消费升级应主要以“消费结构调整”、“消费类目升级”为主;对于市场盘子的预估,企业不宜盲目乐观。

最后,颇具中国特色的“城乡经济差距”问题正在得到缓解。基尼指数[1]的持续减小,意味着本轮消费升级不仅是“一线城市对国际水平的追赶”,更是“二三线城市对一线城市的追赶”。在关注一线城市中产者消费升级的同时,我们也不应遗忘作为基数的中低收入群体迅猛增长的消费需求。

我国近年基尼指数趋势图

[1]基尼指数:1943年美国经济学家阿尔伯特·赫希曼根据劳伦茨曲线所定义的判断收入分配公平程度的指标,在0和1之间,用来综合考察居民内部收入分配差异状况

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