中投顾问对2018-2022年冷链物流行业的预测分析

中投顾问对2018-2022年冷链物流行业的预测分析（通用6篇）

篇1：中投顾问对2018-2022年冷链物流行业的预测分析

未来5年我国对冷链物流行业的预测分析

影响因素分析

一、有利因素

（一）政策支持

2017年4月，国务院办公厅正式公布了《关于加快发展冷链物流保障食品安全促进消费升级的意见》，提出要加快完善冷链物流标准和服务规范体系，制订一批冷链物流强制性标准。2017年8月，交通运输部印发《加快发展冷链物流保障食品安全促进消费升级的实施意见》，提出着力提升设施设备技术水平、健全全程温控体系、优化运输组织模式、强化企业运营监管，力争到2020年，初步形成全程温控、标准规范、运行高效、安全绿色的冷链物流服务体系，“断链”问题基本解决，全面提升冷链物流服务品质，有效保障食品流通安全。

（二）冷链物流市场保持快速增长

三大因素促进冷链物流市场稳步快速增长。一是国际化。国内自贸区试点扩大，进口生鲜品类和数量大幅提升，进而带来新机遇；二是标准化。国内人均消费力提升，对生鲜食品品质要求提高，对冷链标准认知加强，国内法规和监管日趋完善与严格，将推动冷链行业健康发展；三是农村市场。农村市场需求激活，电商下乡、农产品进城和出口需求必将促进生鲜产品深加工和F2C（从厂商到消费者）模式的快速发展，也将为冷链物流供应链行业开辟一片广阔的蓝海市场。

（三）生鲜电商推动冷链物流模式升级

随着电商国际化以及“新零售”在生鲜食品行业的快速发展，对物流综合服务能力提出更高要求，冷链物流行业也将跟随“新零售”所带来的需求和渠道不断变革演进，包括与互联网大数据结合实现运营升级、与上下游结合实现整个产业链条的整合，以及供应链与其他产业跨界结合衍生新的消费场景等等，具有一体化贸易执行能力的冷链供应链企业将快速崛起。

（四）跨界竞争呈现更加多元化的特征

冷链行业中新的竞争者不断涌现，除了传统的冷链物流、冷链设备制造企业外，国内一些有实力快递、电商、贸易商、地产商等已经高调进入冷链行业，冷链物流服务形态将呈现多元化发展的竞争格局，围绕传统冷链物流仓运配业务展开的如物联网技术、供应链金融、融资租赁、冷链包装、冷链装备、冷链商贸、冷链加工与产品交易等全产业链生态系统构建正在形成，同时国内冷链企业开始跟随国家战略逐渐走出国门，跨境收购成为一种新动向。

二、不利因素

（一）行业整体发展不均衡、亟待整合

统计数据显示，美国排名前五位的冷库运营企业合计市场份额为63%，而中国的冷链物流行业龙头企业缺失、市场集中度分散、竞争无序，百强企业仅占整体市场份额的10%，行业内竞争加剧、合作加深是未来发展的主旋律。

（二）冷链物流成本较高

由于冷链物流除了专业化程度不高，我国冷链物流还存在企业运行成本高，经营心态浮躁等问题。路桥费、燃油费、人工费等逐年走高，三者加起来占到冷链企业总收入的80%以上，已成为压在冷链物流企业身上的大山，在一定程度上加剧企业心态的浮躁，在支出方面精打细算，很少有企业主动在信息系统、设备升级、人才培养、服务提升等方面加大投入。

（三）标准化过程难

在标准化建设的推进过程中，会面临不少现实的阻碍。标准化建设是一个庞大的系统工程，方方面面的考量是不可或缺的，然而从冷链行业的发展现状来看，其中的缘由大致包含以下几点：

第一，上游本身缺乏标准化。物流是为第一、第二产业服务的，所以就导致在服务体系上，包括设备、技术等，需要配合非标准化的主体，去做量体裁衣的匹配。冷链物流的主要对象，从上游的角度看，比如农产品、生鲜食品这些，本身是具有天然属性的，并非像汽车、数码产品等纯人造的产品，可以很容易实现标准化、规模化生产。京东物流冷链配送负责人夏萌指出，冷链物流企业能够控制的仓储、配送、车辆设备、系统等所有工具的改造，都要依托于上游的产品来进行调整，所以标准化才成为了最大的问题。

第二，标准化范围难以界定。由于技术是冷链物流企业的核心竞争力，如果标准制定过高，一部分企业会受制于技术和成本的限制；另外，冷链物流标准也涉及食品安全问题，标准不能过低，这就成为一个难点。

第三，受限于技术瓶颈，在运输过程中存在断链和分散的问题，物流企业不得不采用“断点续传”的方式，就像古代驿站“八百里加急”的形式，每到一处就更换一匹马。“续传”的点越多，所经过的运输途中的工序就越多，更难以保证全流程的标准化。

第四，基础设施不完善，标准化的实行缺乏依托。美国、德国、日本等国家在物流基础设施建设上较为成熟，标准化体系较为完善。而我国物流行业整体情况，都是以“小、散、乱”为主要特征，不仅是冷链，整个物流行业的标准化都是一个难题。

冷链运输设备产量规模预测

冷藏车作为冷链运输环节最重要的交通工具，其产销量逐年增加。我国冷藏车产量从2012年的8542辆增加到2016年的2.61万辆。我们预计，2018年我国冷藏车产量将达到4.41万辆，未来五年（2018-2022）年均复合增长率约为26.74%，2022年将达到11.38万辆。

图表 中投顾问对2018-2022年中国冷藏车产量预测

11.3812.009.119.005.656.003.000.002018E2019E2020E2021E2022E4.417.23中国冷藏车产量（万辆）

数据来源：中投顾问产业研究中心 冷链物流市场规模预测

我们预计，2018年我国冷链物流市场规模将达到3,301亿元，未来五年（2018-2022）年均复合增长率约为23.25%，2022年将达到7,617亿元。

图表 中投顾问对2018-2022年中国冷链物流市场规模预测

7,6178,0006,0004,0002,00002018E2019E2020E2021E2022E3,3015,0764,0946,244中国冷链物流市场规模（亿元）

数据来源：中投顾问产业研究中心

篇2：中投顾问对2018-2022年冷链物流行业的预测分析

2年

【报告目录】

第1章：国内外冷链物流行业发展现状分析

1.1 世界冷链物流发展综述

1.1.1 世界冷链物流发展现状

（1）世界冷库数量持续增加

（2）冷链物流现代化程度高

（3）行业集中度不断提高

1.1.2 世界冷链物流发展趋势

1.1.3 国际化冷链物流体系发展经验

1.2 中国冷链产业发展综述

1.2.1 中国冷链物流的需求状况

1.2.2 冷链物流企业的发展模式

（1）以网络化冷库为主导的冷链物流企业

（2）以冷链物流配送为主导的冷链物流企业

（3）以一体化冷链物流为主导的冷链物流企业

1.2.3 中国冷链产业的竞争分析

（1）运输方式竞争

（2）铁路冷藏运输下的竞争

（3）公路冷藏运输竞争

1.3 中国物流行业总体发展情况

1.3.1 物流行业的发展概况分析

（1）物流行业的产业阶段分析

（2）物流行业的盈利能力分析

1.3.2 物流行业的运行指标分析

（1）物流总额增幅及其构成情况

（2）物流总费用增幅及构成情况

（3）物流业景气情况分析

1.4 中国冷链物流行业的发展状况

1.4.1 中国冷链物流发展现状分析

（1）冷鲜产品损耗率分析

（2）产品冷链流通率分析

（3）冷链物流设施设备分析

（4）与国外冷链物流的比较

1.4.2 中国冷链资源发展状况分析

（1）冷链发展现状

（2）冷库建筑结构与特点

（3）冷链的发展趋势分析

1.4.3 中国冷链物流外包情况分析

（1）第三方冷链物流市场规模

（2）第三方冷链物流发展特点

（3）冷链物流外包必要性分析

（4）第三方冷链物流发展建议

1.4.4 中国冷链物流发展问题分析

（1）冷鲜产品生产和流通未规模化

（2）冷链运输需求没有形成规模化

（3）中国冷链物流的运输成本过高

（4）中国冷链物流的运输利润不足

1.4.5 促进我国冷链物流发展的策略

（1）加快冷链物流装备与技术升级

（2）推动冷链物流信息化

（3）建立冷链物流全程健康和追溯系统

第2章：中国冷链物流主要产品市场分析

2.1 肉类产品冷链物流市场分析

2.1.1 中国肉类产品的产销量分析

2.1.2 中国肉类产品流通渠道分析

2.1.3 中国肉类产品流通规模分析

2.1.4 中国肉类产品冷链物流现状

2.2 水产品冷链物流市场分析

2.2.1 中国水产品产销量分析

2.2.2 水产品的流通特点分析

（1）水产品流通渠道分析

（2）水产品运输特点分析

（3）水产品流通体系特点

（4）水产品冷链物流流通分析

2.2.3 水产品冷链物流技术分析

（1）水产品冷链物流技术现状

（2）水产品冷链物流技术趋势

（3）水产品冷链物流技术对策

2.3 速冻米面食品冷链物流市场分析

2.3.1 速冻米面食品产销量分析

2.3.2 速冻米面食品市场现状

（1）行业多样化发展

（2）行业增速存在波动

（3）布局高端市场

2.3.3 速冻米面食品的流通特点分析

（1）速冻米面食品流通渠道分析

（2）速冻米面食品流通特性分析

（3）速冻米面食品冷链物流规模

2.4 果蔬产品冷链物流市场分析

2.4.1 中国果蔬产品产销量分析

（1）水果产销情况

（2）蔬菜产销情况

2.4.2 中国果蔬产品加工市场分析

（1）果蔬产品加工市场需求

（2）果蔬产品加工关键领域

（3）果蔬产品加工区域格局

2.4.3 中国果蔬产品冷链物流分析

（1）果蔬产品冷链物流特点

（2）果蔬产品冷链物流现状

2.4.4 提升果蔬冷链物流的途径

（1）投入资金完善基础设施

（2）制订相关配套政策

（3）加大科技研发力量

（4）加快重点工程和装备的配套

2.5 药品冷链物流市场分析

2.5.1 医药冷链物流市场概述

2.5.2 医药冷链物流发展现状

（1）医药冷藏运输规模巨大

（2）医药冷链物流区域集中性高

2.5.3 中国药品冷链特点分析

（1）药品冷链检测处于空白状态

（2）药品冷链物流发展滞后

（3）药品冷链监管机制发展情况

2.5.4 中国药品冷链需求分析

（1）疫苗市场冷链需求分析

（2）血液制品冷链需求分析

（3）诊断试剂冷链需求分析

2.5.5 医药冷链物流质量管理分析

（1）医药冷链物流质量管理内容

（2）医药冷链物流质量管理特点

（3）医药冷链物流质量管理原则

2.6 乳制品冷链物流市场分析

2.6.1 中国乳制品市场分析

（1）产量分析

（2）消费市场分析

2.6.2 乳制品的流通特点分析

（1）乳制品的一般流通特征

（2）不同乳制品的流通特点分析

（3）乳制品的流通特点分析

2.6.3 乳制品冷链物流的发展及建议

（1）乳制品冷链物流的特点分析

（2）乳制品企业冷链物流的问题

（3）乳制品冷链物流的发展模式

（4）乳制品冷链物流的发展建议

第3章：中国主要冷链物流流通体系建设

3.1 连锁超市冷链物流体系建设

3.1.1 中国连锁超市发展情况分析

（1）连锁超市发展现状

（2）连锁超市冷链物流发展现状

3.1.2 连锁超市冷链物流配送模式

（1）自营配送模式

（2）直接配送模式

（3）共同配送模式

（4）第三方配送模式

3.1.3 连锁超市冷链产品流通体系

（1）连锁超市冷链产品采购方式

（2）连锁超市冷链产品采购渠道

（3）连锁超市冷链食品经营模式

（4）连锁超市冷链食品销售方式

（5）连锁超市产供销一体化模式

3.1.4 连锁超市冷链体系存在的问题

（1）全程冷链不完善

（2）低温物流中心供应紧缺

（3）相关标准缺乏

3.1.5 连锁超市冷链体系的发展建议

（1）资源整合，避免浪费

（2）进一步加强农超对接

（3）优化配送中心运输方式及配送线路

（4）引入物联网技术，提高信息化水平

3.2 连锁餐饮冷链物流体系建设

3.2.1 中国连锁餐饮的发展情况分析

（1）餐饮行业发展现状

（2）市场集中度

3.2.2 连锁餐饮冷链物流的发展现状

（1）连锁餐饮冷链物流发展起源

（2）连锁餐饮冷链物流特点

（3）连锁餐饮冷链物流运作现状

3.2.3 连锁餐饮企业冷链物流运作模式

3.2.4 连锁餐饮企业冷链物流运作案例

（1）海底捞

（2）久久丫

3.2.5 连锁餐饮冷链物流的发展趋势

（1）中央厨房社会化

（2）连锁经营多样化

3.3 农产品批发冷链物流体系建设

3.3.1 农产品批发市场冷链物流发展现状

（1）农批市场规模分析

（2）农产品批发市场冷链环节

3.3.2 农产品批发市场主要地区发展情况

（1）北京市农产品批发市场发展状况

（2）重庆市农产品批发市场发展状况

（3）甘肃省农产品批发市场发展状况

3.3.3 农产品批发冷链物流体系建设建议

3.4 医药流通冷链物流体系建设

3.4.1 中国医药物流行业的发展现状

（1）中国药品流通发展历程

（2）中国药品分销模式分析

（3）中国药品流通区域分布

3.4.2 中国医药冷链物流发展分析

（1）医药冷链物流发展现状分析

（2）医药冷链物流发展前景展望

3.4.3 第三方物流在医药流通中的作用

3.4.4 中国医药冷链物流体系存在的问题

（1）冷藏药品冷链物流体系尚未形成（2）冷链物流软硬件设施相对落后

（3）缺乏完善的行业或国家标准

（4）医药品冷链物流信息技术落后

3.4.5 中国医药冷链物流体系的发展建议

（1）完善冷藏药品冷链物流体系

（2）大力发展第三方冷藏药品冷链物流

（3）制定冷藏药品冷链物流相关标准

（4）采用先进的冷链物流设备和技术

（5）制定专业冷链物流人才培养政策

第4章：中国冷链物流运输市场分析及预测

4.1 公路冷藏运输分析及预测

4.1.1 冷藏汽车的定义及分类

4.1.2 冷藏汽车的保有量分析

4.1.3 公路冷藏运输的优势分析

4.1.4 公路冷藏运输的发展趋势

（1）公路冷藏运输需求量将进一步增加

（2）冷藏车需求量大幅增长

（3）无氟冷藏车将受推崇

（4）公路冷藏车需求领域不断扩大

4.2 铁路冷藏运输分析及预测

4.2.1 铁路冷藏车的定义和分类

4.2.2 铁路冷藏车的保有量分析

4.2.3 铁路冷藏运输量增长情况

4.2.4 铁路冷藏箱运输成本分析

4.2.5 铁路冷藏车和冷藏箱比较

（1）中国铁路冷链运输以机保车为主

4.2.6 铁路发展冷链物流的机遇

（1）冷链市场巨大的总体需求

（2）城镇化进程加快，提高了冷链物流市场需求

（3）政府对铁路冷链运输的关注重视

（4）铁路建设的大发展为铁路冷链运输创造良好基础条件

4.2.7 铁路冷藏运输的前景展望

（1）铁路建设快速发展

（2）铁路冷链运输能力不足的问题将逐步解决

（3）铁路冷链运输未来的发展空间巨大

（4）体制改革走向管运分离

4.3 航运冷藏运输分析及预测

4.3.1 航运冷藏运输的主要形式

4.3.2 航运冷藏运输的发展概述

4.3.3 远洋冷藏航运的主要设备

4.3.4 航运冷藏运输的发展趋势

（1）冷藏船与冷藏集装箱将得到专业化分工

（2）内河冷藏航运与沿海冷藏航运将快速发展

（3）新型保鲜技术将在渔船上得到推广

4.4 航空冷藏运输分析及预测

4.4.1 航空冷藏运输的发展现状

4.4.2 航空冷藏运输的特点分析

4.4.3 航空冷藏运输的发展前景

（1）运输速度快是航空冷藏运输发展的重要因素

（2）疫苗等药品将加大航空冷藏运输需求

（3）国际贸易发展将拉动航空冷藏运输需求

（4）航空货运市场发展将带动航空冷藏运输发展

第5章：中国冷链物流行业主要企业经营分析

5.1 中国外资冷链物流运营企业经营情况分析

5.1.1 美国夏晖集团

（1）企业发展简况分析

（2）企业在华经营情况分析

（3）企业客户结构分析

（4）企业冷链设施设备

（5）企业运营网络分布

（6）企业经营优劣势分析

5.1.2 日本佐川急便

（1）企业发展简况分析

（2）企业在华经营情况分析

（3）企业客户结构分析

（4）企业冷链设施设备

（5）企业运营网络分布

（6）企业经营优劣势分析

5.1.3 普洛斯物流

（1）企业发展简况分析

（2）企业在华经营情况分析

（3）企业客户结构分析

（4）企业冷链设施设备

（5）企业运营网络分布

（6）企业经营优劣势分析

5.2 中国内资冷链物流运营企业经营情况分析

5.2.1 中铁铁龙集装箱物流股份有限公司

（1）企业发展简况分析

（2）企业主营业务分析

（3）企业组织架构分析

（4）企业冷链设备分析

（5）企业营收情况分析

（6）企业盈利能力分析

（7）企业运营能力分析

（8）企业偿债能力分析

（9）企业发展能力分析

（10）企业经营优劣势分析

（11）企业最新发展动向分析

（12）企业发展战略与规划分析

5.2.2 海航冷链控股股份有限公司

（1）企业发展简况分析

（2）企业主营业务分析

（3）企业客户结构分析

（4）企业冷链设施设备

（5）企业运营网络分布

（6）企业经营优劣势分析

5.2.3 山东荣庆投资控股有限公司

（1）企业发展简况分析

（2）企业主营业务分析

（3）企业组织架构分析

（4）企业冷链设备分析

（5）企业经营情况分析

（6）企业运营网络分布

（7）企业经营优劣势分析

（8）企业发展战略与规划分析

5.2.4 中外运上海冷链物流有限公司

（1）企业发展简况分析

（2）企业主营业务分析

（3）企业客户结构分析

（4）企业冷链设施设备

（5）企业运营网络分布

（6）企业经营优劣势分析

（7）企业发展战略与规划分析

5.2.5 河南鲜易供应链有限公司

（1）企业发展简况分析

（2）企业主营业务分析

（3）企业冷链设施设备

（4）企业运营网络分布

（5）企业经营优劣势分析

（6）企业发展战略与规划分析

5.2.6 成都银犁冷藏物流股份有限公司

（1）企业发展简况分析

（2）企业主营业务分析

（3）企业客户结构分析

（4）企业冷链设施设备

（5）企业运营网络分布

（6）企业经营优劣势分析

（7）企业发展战略与规划分析

5.2.7 上海锦江国际低温物流发展有限公司

（1）企业发展简况分析

（2）企业主营业务分析

（3）企业冷链设施设备

（4）企业经营情况分析

（5）企业经营优劣势分析

5.2.8 江苏汇鸿冷链物流有限公司

（1）企业发展简况分析

（2）企业主营业务分析

（3）企业冷链设施设备

（4）企业运营网络分析

（5）企业经营优劣势分析

5.2.9 温州市现代冷链物流有限公司

（1）企业发展简况分析

（2）企业主营业务分析

（3）企业服务架构

（4）企业冷链设施设备

（5）企业运营网络分析

（6）企业经营优劣势分析

5.2.10 广东太古冷链物流有限公司

（1）企业发展简况分析

（2）企业主营业务分析

（3）企业冷链设施设备

（4）企业经营情况分析

（5）企业经营优劣势分析

5.3 中国冷链物流技术装备企业经营分析

5.3.1 大连冷冻机股份有限公司经营情况分析

（1）企业发展简况分析

（2）主要经济指标分析

（3）企业盈利能力分析

（4）企业运营能力分析

（5）企业偿债能力分析

（6）企业发展能力分析

（7）企业产品结构及新产品动向

（8）企业销售渠道与网络

（9）企业经营状况优劣势分析

5.3.2 冰轮环境技术股份有限公司经营情况分析

（1）企业发展简况分析

（2）主要经济指标分析

（3）企业盈利能力分析

（4）企业运营能力分析

（5）企业偿债能力分析

（6）企业发展能力分析

（7）企业产品结构及新产品动向

（8）企业销售渠道与网络

（9）企业经营状况优劣势分析

（10）企业投资兼并与重组分析

（11）企业最新发展动向分析

5.3.3 松下冷链（大连）有限公司

（1）企业发展简况分析

（2）企业产品结构分析

（3）企业销售渠道与网络

（4）企业经营状况优劣势分析

（5）企业投资兼并及重组分析

（6）企业最新发展动向分析

5.3.4 青岛中集冷藏运输设备有限公司

（1）企业发展简况分析

（2）企业产品结构分析

（3）主要产品技术特点

（4）企业销售市场分析

（5）企业经营优劣势分析

（6）企业发展战略与规划分析

第6章：中国冷链物流投资分析及市场预测

6.1 中国冷链物流行业投资分析

6.1.1 中国冷链物流行业投资风险分析

（1）冷链投资特点决定投资风险

（2）居民消费习惯风险

（3）行业竞争不规范风险

（4）人力资源风险

6.1.2 中国冷链物流行业进入壁垒分析

（1）资金壁垒

（2）客户壁垒

（3）专业人才壁垒

（4）资金沉没成本壁垒

6.1.3 中国冷链物流行业影响因素分析

（1）有利因素

（2）不利因素

6.1.4 中国冷链物流行业投资机会分析

（1）冷库建设工程

（2）低温配送处理中心建设工程

（3）冷链运输车辆及制冷设备工程

（4）冷链物流企业培育工程

（5）冷链物流全程监控与追溯系统工程

（6）肉类和水产品冷链物流工程

（7）果蔬冷链物流工程

（8）冷链物流监管与查验体系工程

6.1.5 中国冷链物流基地最新投资动向

6.2 中国冷链物流发展趋势分析

6.2.1 中国冷链物流的发展趋势分析

（1）冷链物流即将进入高速发展期

（2）冷链物流市场竞争将不断加剧

（3）冷链物流外包比例将逐步提高

6.2.2 中国冷链物流企业的发展趋势

（1）服务质量和水平将不断提升

（2）软硬件设施的投入逐步增大

6.3 中国冷链物流市场规模预测

6.3.1 中国冷链物流发展驱动因素分析

（1）政府对冷链物流市场的高度重视

（2）城镇化进程是冷链发展的原动力

（3）不断提升的食品安全和质量要求

（4）软硬件冷链基础设施正不断完善

（5）进口食品带来临港冷链发展机遇

（6）新业态催生新机遇

6.3.2 中国冷链产品市场预测分析

（1）冷鲜肉冷链市场预测分析

（2）水产品冷链市场预测分析

（3）速冻食品冷链市场预测分析

（4）果蔬产品冷链市场预测分析

6.3.3 中国冷链运输市场预测分析

第7章：互联网下冷链物流行业面临的机遇挑战与转型突围策略

7.1 互联网下冷链物流行业面临的机遇与挑战

7.1.1 互联网时代冷链物流行业大环境变化

7.1.2 互联网下冷链物流行业面临的机遇分析

（1）国家及地方出台系列利好冷链物流行业的政策

（2）物联网技术发展对冷链物流带来的影响分析

（3）电商市场发展为冷链物流带来的机遇分析

（4）冷链物流信息化困境

7.1.3 互联网下冷链物流行业面临的挑战分析

7.2 互联网对冷链物流行业的改造与重构

7.3 互联网思维下冷链物流企业转型突围策略

7.3.1 企业如何创新互联网物流商业运作模式

7.3.2 企业互联网营销推广方式及思路分析

7.3.3 企业如何实现数据化运营与管理

7.3.4 冷链物流行业发展模式创新

图表目录

图表1：2016年世界主要国家冷库容量图（单位：百万立方米）

图表2：世界冷链物流发展趋势

图表3：2013-2016年全国冷库容量（单位：万吨）

图表4：销地和产地型冷链物流中心对比表

图表5：夏晖的运作模式

图表6：冷链物流价值链条环节分布（单位：%）

图表7：2013-2017年物流行业的产业阶段发展示意图

图表8：典型发达国家物流市场结构（单位：%）

图表9：2011-2017年中国社会物流总额走势表（单位：万亿元，%）

图表10：2011-2017年中国社会物流总额趋势图（单位：万亿元，%）

图表11：2011-2017年中国社会物流总费用走势表（单位：万亿元，%）

图表12：2011-2017年中国社会流通总费用趋势图（单位：万亿元，%）

图表13：物流业景气指数表现情况分析

图表14：2011-2017年中国物流业景气指数趋势图（单位：%）

图表15：中国与发达国家农产品腐率比较（单位：%）

图表16：中国与发达国家冷链流通率比较（单位：%）

图表17：国内外冷链发展情况对比（单位：%，万立方米，万辆）

图表18：主要国家冷藏、保温车拥有量（单位：万辆）

图表19：主要国家冷藏保温车占货运汽车的比例（单位：%）

图表20：主要国家冷链状况比较（单位：%）

图表21：冷库种类及用途对比（单位：?0?2C）

图表22：冷库建筑

图表23：中国冷库建筑的几种形式

图表24：冷库建筑的形式

图表25：冷库建筑的形式

图表26：冷库建筑的形式

图表27：单层/多层冷库建筑优劣势

图表28：中外冷藏库耗电量对比（单位：千瓦时/立方米?6?1年）

图表29：第三方冷链物流发展特点

图表30：世界农业组织形式的四种类型对比

图表31：中国农产品流通链条示意图

图表32：主要国家速冻食品年人均消费量比较（单位：千克）

图表33：中、日、美冷鲜产品最终售价中自然产值、加工产值和流通成本占比（单位：%）

图表34：冷藏车运输成本与普通车运输成本比较

图表35：2010-2017年中国肉类产量及同比增长（单位：万吨，%）

图表36：中国肉类消费结构（单位：%）

图表37：2010-2017年中国水产品产量及同比增长（单位：万吨，%）

图表38：2016-2017年水产品居民消费价格指数

图表39：冷冻水产品各省产量及产销需求效果图

图表40：小规模养殖户水产品流通渠道

图表41：养殖基地或共同出货团体水产品流通渠道

图表42：协会、合作社和流通企业等主导的契约型流通渠道

图表43：捕捞水产品流通渠道

图表44：2010-2017年中国速冻米面食品产量及同比增长（单位：万吨，%）

图表45：速冻米面食品零售市场流通体系

图表46：速冻米面食品业务市场流通体系

图表47：速冻米面食品储藏、运输、配送特点

图表48：2011-2016年中国水果产量走势图（单位：亿吨，%）

图表49：2016年中国水果均价走势图（单位：元/公斤）

图表50：2011-2016年中国蔬菜产量走势图（单位：亿吨，%）

图表51：2011-2016年中国蔬菜市场规模（单位：亿元，%）

图表52：果蔬产品冷链物流流程图

图表53：果蔬产品冷流物流的特征

图表54：2011-2016年医药销售增速与GDP增速对比（单位:%）

图表55：2011-2016年中国疫苗市场规模及增长情况（单位：亿元，%）

图表56：2011-2016年中国疫苗批签发量及增长情况（单位：亿人份，%）

图表57：2011-2016年血液制品行业销售收入及增长率变化趋势图（单位：亿元，%）

图表58：2011-2016年人血白蛋批签发量及同比增长（单位：万瓶，%）

图表59：2011-2016年静注人免疫球蛋白批签发量及同比增长（单位：万瓶，%）

图表60：2011-2015年我国体外诊断试剂市场测算规模（单位：亿元，%）

图表61：2011-2015年我国体内诊断试剂市场规模（单位：亿元，%）

图表62：2010-2017年中国乳制品产量走势图（单位：万吨，%）

图表63：2010-2017年我国乳制品销售量规模（单位：万吨，%）

图表64：乳制品流通渠道的构成 图表65：冷藏设施的特点

图表66：冷藏车的特点

图表67：陈列柜的特点

图表68：截止到2016年末我国连锁超市十强企业

图表69：产供销一体化物流模式

图表70：2010-2017年中国餐饮营业收入情况（单位：亿元，%）

图表71：2011-2016年中国餐饮百强企业营业额占全国餐饮收入比重情况（单位：%）

图表72：餐饮业冷链物流要求

图表73：连锁餐饮企业冷链物流运作模式

图表74：2017年农批市场发展现状

图表75：农批市场存在问题

图表76：重庆市农批市场发展现状

图表77：完善中国农产品批发市场冷链流通体系的建议

图表78：中国医药流通模式

图表79：中国药品流通区域分布情况（单位：%）

图表80：主要国家冷藏保温汽车占货运汽车的比例对比（单位：%）

图表81：公路冷藏运输的优势

图表82：铁路冷藏车的特点

图表83：铁路机保车、铁路冷藏集装箱与公路冷藏集装箱运输的成本比较

图表84：铁路冷藏集装箱运输相对公路运输成本的盈亏平衡点分析（单位：元，千米）

图表85：铁路冷藏车和冷藏箱的竞争力对比（单位：吨，元/吨公里）

图表86：世界冷藏集装箱保有量结构（单位：%）

图表87：航运冷藏运输主要形式

图表88：冷藏船及船运冷藏集装箱优劣势对比

图表89：美国夏晖集团基本信息表

图表90：美国夏晖集团优劣势分析

图表91：日本佐川急便基本信息表

图表92：日本佐川急便优劣势分析

图表93：普洛斯物流基本信息表

图表94：普洛斯物流优劣势分析

图表95：中铁铁龙集装箱物流股份有限公司基本信息表

图表96：截止到2017年半年度中铁铁龙集装箱物流股份有限公司与实际控制人之间的产权及控制关系的方框图（单位：%）

图表97：中铁铁龙集装箱物流股份有限公司组织架构

图表98：2013-2017年中铁铁龙集装箱物流股份有限公司主要经济指标分析（单位：万元）

图表99：2013-2017年中铁铁龙集装箱物流股份有限公司盈利能力分析（单位：%）

图表100：2016年中铁铁龙集装箱物流股份有限公司主营业务情况表（单位：万元，%）

图表101：2013-2017年中铁铁龙集装箱物流股份有限公司运营能力分析（单位：次）

图表102：2013-2017年中铁铁龙集装箱物流股份有限公司偿债能力分析（单位：%，倍）

图表103：2013-2017年中铁铁龙集装箱物流股份有限公司发展能力分析（单位：%）

图表104：中铁铁龙集装箱物流股份有限公司经营优劣势分析

图表105：海航冷链控股股份有限公司基本信息表

图表106：海航冷链控股股份有限公司组织机构

图表107：海航冷链控股股份有限公司主要客户

图表108：海航冷链控股股份有限公司物流布局

图表109：海航冷链控股股份有限公司优劣势分析

图表110：山东荣庆投资控股有限公司基本信息表

图表111：山东荣庆投资控股有限公司经营优劣势分析

图表112：中外运上海冷链物流有限公司基本信息表

图表113：中外运上海冷链物流有限公司优劣势分析

图表114：河南鲜易供应链有限公司基本信息表

图表115：河南鲜易供应链有限公司温控仓储业务宽温带服务详情

图表116：河南鲜易供应链有限公司冷链运输业务宽服务品类及温度保证

图表117：河南鲜易供应链有限公司冷链运输业务宽服务品类及温度保证

图表118：河南鲜易供应链有限公司主要业务板块

图表119：河南鲜易供应链有限公司优劣势分析

图表120：成都银犁冷藏物流股份有限公司基本信息表

篇3：中投顾问对2018-2022年冷链物流行业的预测分析

关键词：行业增值指数 GDP 主成分回归模型

一、研究问题的提出

目前而言，世界各国及主要经济体仍是将国内生产总值（GDP）的变化情况作为衡量一国经济是否健康的一个重要指标。特别是GDP季度变化数据常被用来作为短期内比较不同国别经济增长优劣的最直观证据。而不同国家的GDP数值虽不相同，但其均在不同程度上与国内资本、劳动力需求、就业率以及股市等宏观经济基本面的因素具有重要内在关联。更进一步来讲，上述宏观经济基本面因素的综合体，也是能够深度反应国家宏观经济发展状况的“晴雨表”则非国家行业企业发展莫属。换言之，不同行业经济的发展对GDP数值变化具有决定性的影响，能够反应经济发展的本质状况。由此，科学合理地通过行业数据来预测GDP数值变化轨迹不仅具有理论上的可行性，更对决策者有效研判经济发展状况，制定较为合理的顶层制度设计具有重要的现实意义。

美国经济发展虽然近年来一直没有走出“疲软”态势，但其在全球经济发展中仍是不具争议的第一大国。甚至美国经济发展在一定程度上也是全球经济发展变化的缩影和代表。以此类推，深入探讨美国行业收益的增长与美国GDP增长之间的内在关联，不仅对科学认知两者之间的作用机理具有学术价值，更对我国经济发展，甚至其他国家经济发展中科学处理行业经济发展与GDP之间的关系具有重要的现实意义。

二、文献综述

准确预测GDP发展趋势是考虑宏观经济变化和制定宏观经济政策的重要依据。国内外大量文献对GDP进行了预测分析，取得了颇多有益成果。最新的代表性研究有：周奎（2016）利用ARIMA模型对我国1978—2013年的GDP时间序列数据进行分析后发现，ARIMA模型方法对我国GDP总量发展趋势具有重要预测作用；蒋铁军和张怀强（2014）提出对GDP序列进行相空间重构，运用C-C方法确定最佳的嵌入维数和延迟时间，并结合主成分回归优化了预测GDP变化的方法。还有学者基于省级特质进行了GDP预测分析，如刘花璐和汤涛（2015）运用灰色系统理论中的GM（1，1）预测模型，对湖北省GDP变化趋势进行了预测，并指出了影响GDP发展诸因素的关联程度；高凤和任志安（2016）则以山东省为例，基于ARIMA模型对山东省1978—2013年GDP数据进行了模型拟合，其研究结果表明ARIMA模型预测方法较好；陈洁等（2015）利用时间序列分析方法，对比1993—2013年间江苏省人均GDP预测值与实际值之间的差异，发现ARIMA模型对GDP变化值具有一定的预测作用。此外，还有研究专门针对不同国别的GDP预测进行了系统分析，如徐坡岭和刘来会（2015）利用俄罗斯2002—2013年的季度数据作为样本，主要分析了季节性差分自回归模型——SARIMA 模型在俄罗斯季度GDP预测中的应用，并得出俄罗斯未来四年的GDP年增长率在2.3%左右，长期的经济增长率在2.1%左右；张倩倩（2016）则应用ARMA算法对美国的人均GDP进行预测，并通过将预测数值与模拟结果对比说明该模型具有科学之处。综上，从最近的研究可得，现有研究中多是以历史GDP数据为样本采用不同研究方法对未来GDP数值变化趋势进行预测分析，样本来源比较单一。在这种情况下，单一的样本来源容易使GDP预测值不能客观关联其他相关因素的影响，也不能考虑GDP预测值变化可能存在的多元性。然而，鲜有研究基于行业增值指数等变量系统预测GDP变化轨迹，并据此建构预测模型。鉴于此，本研究则尝试利用主成分回归分析模型找寻不同行业数据与GDP数值变化之间的内在关联，多途径预测GDP变化趋势。并且，考虑到美国在目前仍是全球经济发展相对成熟和稳定的经济体，其样本来源和预测结果比较有代表性，能在一定程度上代表现阶段经济发展的趋势，故本研究选取美国行业数据来分析其对美国GDP的预测效果。

三、数据收集与实证分析

（一）行业变量界定

本研究所采取的行业信息是依据雅虎金融（Yahoo Finance）对行业划分的八个板块。主要包括：第一，消费品行业（Consumer Goods，简称CG），指的是普通消费者购买的产品，或者称为最终商品。第二，基本材料行业（Basic Materials，简称BM），指基本材料部门的公司涉及发现、开发和加工的原材料。第三，工业品行业（Industrial Goods，简称IG），主要是指与用于建筑业和制造业的生产商品。第四，金融业（Financial，简称FI）主要包含的公司为商业和零售客户提供金融服务。第五，科技行业（Technology，简称TE），指的是基于技术产品和服务的研究、开发和销售。第六，服务业（Services，简称SE），主要指部分经济生产中的无形商品。第七，公共事业行业（Utility，简称UT），指的是天然气和电力等公用事业费用。第八，医疗行业（Healthcare，简称HC），指的是医疗和保健商品或相关服务。

（二）数据来源

对于产业收益的数据获取，笔者在基于Yahoo Finance所提供的信息，查找出对应每个行业的上市公司列表，然后对其进行采样，即，随机选取35个公司。再从Wikinvest中获取每个公司的季度收益数据。考虑到获取真实有效的收益数据以及有足够长的分析时间周期，本文所选的公司必须满足以下两个条件：一是必须是上市公司，并且在Wikinvest上可以查到这个公司在2001年第一季度（2001.q1）至2015年第三季度（2015.q3）之间的季度收益；二是没有缺失数据。所以，在这个过程中初期采样中的一些公司因为上市时间不够长，中途被并购，关闭，或者数据缺失而被放弃，最终只有209个公司用于接下来的分析，其中，消费品行业25个，基本材料行业31个，工业品行业27个，金融业24个，科技行业25个，服务业24个，公共事业行业24个，医疗行业25个。相应的，同时间段2001.q1-2015.q3总共59个GDP的季度数据来自美国国家商务部官网（Bureau of Economic Analysis）。

（三）描述性统计分析对比

本文的数据分析都是用R语言完成。首先我们来观察这2001—2015年的美国GDP的增长趋势，采样获取的八个行业所有公司的收益（简称总收益）增长趋势，以及每个行业收益的增长曲线。通过对比可以看出，总收益的增长趋势（图2）与GDP的增长趋势（图1）非常相似。2008年美国的经济大萧条在两个曲线上都有所体现。每个行业的收益增长曲线（图3）虽各有不同，但是总体上呈上升趋势，且与GDP增长趋势相符合。由此可见，GDP与收益有很强的相关性，并且，不同产业的收益对GDP的影响可能略有不同。

（四）主成分回归结果分析

在每个行业中，各个公司之间其收益增值存在很大的相关性，为了消除这种相关性，本文运用主成分分析法（Principle component analysis，简称PCA）对其进行分析，即在每个行业中对其收益变化提取其最主要的成分，用于建立多元回归模型，也称主成分回归模型（Principle component regression， 简称PCR）。也就是说，用PCA筛选出的主成分作为新的自变量替换掉原来的自变量做回归分析。它的意义在于，为了使建立的模型易于做结构分析和预测，从原始变量构成的子集（每个行业）中选取最优变量，组成最优变量集合（即8个子集合的最优变量组成的集合）。此外，由表1可知，对于每个行业，PCA筛选出的PC1几乎有60%以上的方差贡献率（除了金融业和公共事业稍微差一些，只有40%的贡献率）。 对于每个行业，其第一主成分（PC1）可代表这个行业里公司收益的总体表现/总体变化趋势。 通过观察每个行业主成分的载荷，我们可以看出，对于除了公共事业行业以外的其他七个行业，负的载荷值代表收益增加，而对于公共事业，各公司的正的载荷值代表收益增加。因此，我们认为用PCA得出的PC1来代替各行业收益增值构造回归模型是可行的。

本研究利用两种方式对GDP增值进行处理：第一，构建模型一，即简单的算出每个时间点相对之前时间点的增值；第二，构建模型二，即计算GDP在每个时间点上的导数，目的在于可以明确在每个时间点上GDP的增长率。基于此，本研究利用主成分回归模型分析后的结果如表2所示。从模型拟合结果可知：由可决系数对比分析可得，模型二相比模型一的拟合优度要好一些（模型一：0.4874/0.4054；模型二：0.682/0.6311）；从F—检验结果看，两个方程均在p=0.05的水平上通过显著性检验；从各自变量的显著性检验来看，模型一中，消费品行业，金融业和服务业在0.05的水平上显著重要，科技行业和公共事业行业在0.10的水平上显著重要；模型二中，消费品行业、工业品行业、金融业和服务业在0.05的水平上显著重要，基本材料行业和公共事业行业在0.10的水平上显著重要；综上，可以看出，各行业对GDP的影响在两个模型中略有不同。

此外，本研究将运用逐步回归法（Stepwise Regression）和比较回归方程法选择最优回归方程。本研究的选优参考标准为：剩余均方和（简称MSE），其值较小的回归方程较优；校正后的复决定系数（简称AdjR2），其值较大的回归方程较优；Akaike信息量（简称AIC），其值较小的回归方程较优；BIC信息量（简称BIC），其值较小的回归方程较优；Mallow’s Cp统计量（简称CP），其值较小且与p’较接近的回归方程较优。如表2所示，按照此标准，通过比较两个模型的回归方程可知，两个模型都选择了相同的最优模型（CG + FI + SE + UT）。相同的，逐步回归法（表5）对模型一选出了相同的结果，即CG+FI+SE+UT；而对模型二选择的最优模型中多了基本材料行业（BM）和工业品行业（IG）两个行业，即CG+BM+IG+FI+ SE + UT。由此可以肯定，消费品行业、金融业、服务业和公共事业这4个行业的收益增值对GDP的增值有显著影响。

（五）预测模型结果分析

在上述分析结果的基础上，对两个模型是否可以用来预测GDP的增长进行对比分析。首先，从59个时间点上随机抽取80%的数据（约49个时间点）用作训练数据，剩下的20%（约10个时间点）则用于测试数据。利用训练数据建立模型，并且在测试数据上进行预测，以此来对比真实值与预测值的差异。为了更好的展示训练数据和测试数据可用，笔者进行了4次随机采样，每一次分别抽取80%作为训练数据，20%作为测试数据。测算结果如表3所示，实线代表测试数据上的GDP真实值，虚线代表GDP预测值。如表中对比图形可知，两个模型的四次随机抽取的测试数据中，其GDP真实值与预测值曲线非常相似。并且，上述结果也可从相应的T-test中得到印证，即所有p-value均不能拒绝原假设，换言之，真实值与预测值没有明显差别，所以模型有效。研究结果表明，用最优模型做出来的结果与原模型一样，产业增值与GDP增值之间具有较强的内在关联，上文所述模型对GDP具有较好的预测性。

四、结论

与以往研究不同的是，本研究通过主成分回归方法设定理论模型，并利用美国2001年第一季度至2015年第三季度8大行业增值指数的数据来预测GDP增值的变化趋势，得到如下有益发现：第一，行业收益增值曲线与美国GDP增值曲线轨迹相同，表明GDP与行业收益具有很强的内在关联性。该研究结论表明，不同行业利润增加是增加GDP收入的重要支撑。第二，GDP增值预测模型较GDP导数预测模型整体预测效果好，但不同行业对GDP的影响略有差异。本研究表明，消费品行业、金融业、服务业、科技行业和公共事业行业会显著影响GDP增值预测模型的效果，而消费品行业、工业品行业、金融业、服务业、基本材料行业和公共事业行业则是显著影响GDP导数预测模型效果的主导因素。第三，通过最优回归方程对比分析结果可知消费品行业、金融业、服务业和公共事业这4个行业的收益增值对GDP的增值有显著影响。并且，本研究表明，在2001年至2015年间的八个产业中，金融业最能拉动经济增长，其次是消费品行业、服务业和公共设施行业。政府管理部门可利用上述四个行业所建的最优模型来科学预测GDP增值变化轨迹。

参考文献：

[1]周奎.RIMA模型在我国GDP预测中的应用[J].广西职业技术学院学报，2016（1）

[2]蒋铁军，张怀强.基于相空间重构和进化KPCR的GDP预测研究[J].统计与决策， 2014（3）

[3]陈洁，曹克章，刘哲.基于时间序列的江苏人均 GDP 预测研究[J].南京工程学院学报（社会科学版），2015（4）

[4]徐坡岭，刘来会.俄罗斯经济发展形势的分析与预测[J].2015（2）

篇4：中投顾问对2018-2022年冷链物流行业的预测分析

影响因素分析

一、有利因素

（一）政策支持

2015年10月1日，史上最严的《食品安全法》开始实施。在餐饮服务方面，新食品安全法要求，餐具、饮具集中消毒服务单位应当对消毒餐具、饮具进行逐批检验，检验合格后方可出厂，并应当随附消毒合格证明。消毒后的餐具、饮具应当在独立包装上标注单位名称、地址、联系方式、消毒日期以及使用期限等内容。

（二）“四化”发展机遇期

“四化”分别是：新型城镇化和区域协调发展为餐饮业空间集聚化发展创造战略机遇；跨界产业融合驱使餐饮行业解放思想，开门合作；居高不下的餐饮业用工成本与科技进步推动餐饮服务智能化加速；消费者生活方式转变和消费需求提升催生餐饮品类定制化发展。

（三）发展方向明朗

我国餐饮行业发展态势明显，主要体现在连锁经营、品牌培育、技术创新、管理科学化为代表的现代餐饮企业，逐步替代传统餐饮业的手工随意性生产、单店作坊式、人为经验管理型，快步向产业化、集团化、连锁化和现代化迈进；大众化消费越来越成为餐饮消费市场的主体；饮食文化已经成为餐饮品牌培育和餐饮企业竞争的核心，成为餐饮竞争的分水岭，品牌成为餐饮企业的核心竞争力；现代科学技术、科学的经营管理、现代营养理念在餐饮行业的应用已经越来越广泛，科学化、营养化成为餐饮业的重要指向标。

在市场方面，我国的城市化步伐加快，大量的农村人口逐步城市化，原有城市人口的消费能力逐步增强，由于人口众多和我国经济的持续高速发展，在“民以食为天”的文化背景下，我国已经成为世界上最大的餐饮市场。

（四）互联网+ 在“互联网+”的大背景下，打造餐饮业“互联网+”消费体系是结合信用体系建设、网格化管理、智慧城市建设、标准化建设等传统办法，充分利用信息技术尤其是移动互联网技术的便捷性，而提出的一种综合性解决方案。

随着餐饮与互联网的深度融合，餐饮业新模式激发出消费者新需求；中式正餐向着“店铺小型化、菜品精致化”的路径转型提升，休闲餐饮发展空间持续扩大，餐饮品牌入驻电商促进营销已经成为潮流。在“互联网+”的不断发酵中，关注O2O、餐饮外卖等线上经营与实体经营的协调发展。

“互联网+”战略的实施，将会进一步加快替代和颠覆传统的产业，但也将是传统产业的助推器，通过共同做大“用户”价值，无疑对餐饮行业是一种助推，也是在共享经济时代的一种有益的尝试。

二、不利因素

（一）四高一低

我国餐饮行业面临的主要困境仍然是“四高一低”，即成本高，食品安全、消费投诉率高，媒体曝光风险高，经营收入难增长，获利能力低。近年来餐饮业成本不断攀升，使得原来平均利润率不足5%的餐饮业更是雪上加霜。就人工成本来说，随着各省市公布的最低工资标准，人力成本逐年上升的趋势将不可逆转。加之房租的持续上涨将挤压行业效益的提升，使餐饮业扩张面临一定约束。

（二）食品安全

餐饮行业处于与消费者日常生活联系最紧密的领域，餐饮服务行业对于食品安全的要求非常高，如果质量控制的某个环节出现疏忽，影响食品安全，公司将要承担相应的责任。同时，食品安全事故的发生将对餐饮行业的品牌和经营产生不利影响。

（三）税负重

从餐饮企业税费上来看，目前一般规范单体餐厅的利润率约为2.85%左右，投资人收益为2.05%，而上缴税款至少占到营业额的7.82%，与投资人所获收益比为3.81倍，可见税费负担沉重。各地餐饮企业需要缴纳的各种税费项目总计高达46种，其中税种有11项，费用种类有35项，且科目繁多、各地方收费项目及标准混乱，给企业带来了很大的负担。这与政府将餐饮业作为基本生活性服务业的定位较为不符，一定程度上制约了企业做大做强、产业健康发展。而国际上很多国家和地区对餐饮业都以低税率或零税率为主。

中国餐饮收入预测

2015年，全国餐饮收入为32,310亿元，同比增长11.7%；2016年，全国餐饮收入为35,799亿元，同比增长10.8%；2017年，全国餐饮收入为39,644亿元，同比增长10.7%。

综合以上因素，我们预计，2018年我国餐饮收入将达到43,926亿元，未来五年（2018-2022）年均复合增长率约为10.42%，2022年将达到65,310亿元。

图表 中投顾问对2018-2022年中国餐饮收入预测

80,00060,00040,00020,00002018E2019E2020E2021E43,92648,62653,73159,37365,3102022E中国餐饮收入（亿元）

数据来源：中投顾问产业研究中心

中国餐饮百强企业营业收入预测

2014年，我国餐饮百强企业营业收入为1,916.2亿元，同比增长9%；2015年，中国餐饮百强企业营业收入为2,210.5亿元，同比增长2.4%；2016年，我国餐饮百强企业营业收入为2,181.7亿元。

综合以上因素，我们预计，2018年我国餐饮百强企业营业收入将达到2,380亿元，未来五年（2018-2022）年均复合增长率约为4.61%，2022年将达到2,850亿元。

图表 中投顾问对2018-2022年中国餐饮百强企业营业收入预测

4,0003,0002,0001,00002018E2019E2020E2021E2022E2,3802,5002,6202,7352,850中国餐饮百强企业营业收入（亿元）

篇5：中投顾问对2018-2022年冷链物流行业的预测分析

2018-2022年中国食品制造行业影响因素分析

一、有利因素

（一）食品安全监管加强

随着国家对食品安全的日趋重视、消费者食品安全意识的加深以及权益保护意识的增强，食品安全和质量控制已成为食品生产制造企业的重中之重。近年来国家不仅实施了严格的食品安全法，更是在政府工作中重点推进食品安全工作决策部署，加强食品安全和质量监控，强化源头严防、过程严管、风险严控监管措施，加快解决人民群众普遍关心的突出问题，提高食品安全治理能力和保障水平，有利于食品制造行业健康发展。

（二）电商零售快速发展 在我国，线上平台已成为发展速度最快的分销渠道，许多食品品牌逐渐实现了商品零售由线下到线上的转型，食品电商与传统的便利店、杂货店、超市和卖场相比，更符合人们现代化方便快捷的生活方式，能够满足市场多样化、个性化需求，在人民生活水平日益提高的今天得到市场的青睐。越来越多的食品制造企业和厂商纷纷投入食品电商零售加入线上零售平台，并且取得了可观的经济效益，有效带动了产业经济发展。

（三）高新技术应用广泛

食品科学是高度综合的应用性学科，其他科学领域的重大科技成果都会直接或间接带动食品工业的技术创新。信息技术、生物技术、纳米技术、新工艺新材料等高新技术的迅速发展，与食品科技交叉融合，不断转化为食品生产新技术，如物联网技术、生物催化、生物转化等技术已开始应用于从食品原料生产、加工到消费的各个环节。营养与健康技术、酶工程、发酵工程等高新技术的突破催生了传统食品工业化、新型保健与功能性食品产业、新资源食品产业等新业态的不断涌现。

二、不利因素

（一）资源环境约束

中国社会和经济发展始终面临着资源和环境的双重约束。一方面，由于传统的食品制造设备很少考虑环境及食品安全等属性，一定程度上导致了资源浪费，污染生态环境，加工食品的质量安全也难以得到保证。另一方面，产业链上部分环节的食品制造及包装机械耗能颇高，废弃物排放量大，大功率电机、废水处理、烘干及杀菌设备等生产成本高，造成了资源环境得不到充分有效地利用。当前，我国的整体经济向可持续发展，创造环境友好型、资源节约型食品工业成为共同目标，有效解决食品工业环境资源问题迫在眉睫。

（二）国际竞争激烈

全球经济发展进入了创新推动和产业振兴的时代，食品行业竞争格局不断向多领域、全链条、深层次、全利用、高效益、可持续方向发展，从根本上发生了广泛深刻的转变，将对地影响我国食品制造业的发展产生重大影响。食品跨国集团在全球范围内通过资本整合，以专利、标准、技术和装备的垄断及人才的争夺，将人才、技术优势迅速转化为市场垄断优势，不断提升核心竞争力，采用兼并、控股、参股等多种手段实现食品工业重组，对竞争力相对较弱的食品企业带来严峻的挑战。

（三）产业面临转型升级

食品制造产业长期以来的以数量扩张为主的粗放型发展方式仍然未得到全面改变，随着市场需求的转变和国际竞争日趋激烈，产业结构亟待优化调整。一方面，我国食品生产企业品牌发展良莠不齐，自主品牌的培育建设能力不足，食品制造企业组织结构、产品结构不尽合理。另一方面，我国食品制造企业规模与产业集中度近年来虽有所提升，但仍然存在大企业不大，小企业不小，大中型企业数量偏少的问题。市场竞争结构离散，食品工业兼并重组力度尚且不足，集约化进程比较缓慢，以至于无法形成规模经济和专业化协作优势。推动产业升级和结构优化调整，促进食品制造业发展方式改变的任务依然不可懈怠。2018-2022年中国食品制造行业销售收入预测

2017年，中国食品制造业销售收入为23,118亿元，同比下滑2.12%；2018年1-7月，食品制造业销售收入为11,013亿元，同比下滑21.72%。

我们预计，2018年我国食品制造行业销售收入将达到20,806亿元，未来五年（2018-2022）年均复合增长率约为2.73%，2022年将达到23,177亿元。

图表 中投顾问对2018-2022年中国食品制造行业销售收入预测

25,00020,00015,00010,0005,000020,80619,76619,96421,36123,1772018E2019E2020E2021E2022E中国食品制造行业销售收入（亿元）

数据来源：中投顾问产业研究中心

2018-2022年中国食品制造行业利润总额预测

2017年，中国食品制造业利润总额为1,851亿元，同比下滑7.48%；2018年1-7月，利润总额达到850亿元，同比减少下滑26.56%。

我们预计，2018年我国食品制造行业利润总额将达到1,570亿元，未来五年（2018-2022）年均复合增长率约为4.33%，2022年将达到1,860亿元。图表 中投顾问对2018-2022年中国食品制造行业利润总额预测

2,0001,5001,00050001,8601,5701,4371,4941,6062018E2019E2020E2021E2022E中国食品制造行业利润总额（亿元）

篇6：中投顾问对2018-2022年冷链物流行业的预测分析

影响因素分析

一、有利因素

（一）自动化和信息化程度高

中国葡萄酒的生产厂商主要包括张裕、长城、王朝、威龙、中葡、通化、莫高、尼雅、香格里拉等。其中，张裕目前已是我国乃至亚洲最大的葡萄酒生产经营企业，按收入口径计算，张裕2016年市场份额约为10%，是我国葡萄酒行业的绝对领军龙头。其次为长城，凭借中粮集团强大的渠道协同实力，市场占有率多年稳居行业第二。张裕不仅历史悠久，而且新建成的葡萄酒生产中线的自动化和信息化程度也很高。生产中心从原酒储存、调配、混合、冷冻、灌装、仓储，实现了葡萄酒生产的全过程自动化，原来费时费力较大的体力劳动，如辅料添加、罐清洗、上箱等工作基本全部实现了自动化或半自动化，从而达到生产效率比旧厂提高了三倍，用人是原来的三分之一，生产效率大幅提高。用人约为原来1/3，产能提升为原来的3倍，人均产能为700多吨，远高于国内外葡萄酒行业先进水平。

在灌装区，展示牌上标注该车间一年可生产成品酒6-7万吨，拥有如此高的生产能力，是因为张裕从欧洲引进的10条世界最先进的自动化灌装线，配备了世界一流的自动化检验监测设备，可实现验瓶、验液位、验软木塞、验帽、验标、验喷码等，并实现产品质量的全程追溯。目前，张裕最大一条生产线可实现每小时灌装2.5万瓶，单班生产年产能可达14万吨，为目前葡萄酒行业最高速度。

（二）明显加大并购步伐 2017年5月，张裕与智利蓝姆博公司成立合资公司魔狮葡萄酒公司，以4,800万美元现金收购智利贝斯雅集团旗下贝斯酒庄。2017年12月18日，张裕斥资1亿元人民币收购澳大利亚双红五星酒庄歌浓酒庄（Kilikanoon Wines），该酒庄曾在2013版的《澳大利亚葡萄酒手册》中被评为年度最佳酒庄，全澳大利亚独此一家。

2017年5月3日，中国的佳酿中国基金出资近1亿元人民币，完成对澳大利亚佳酿有限公司的重要参股，这家公司是澳大利亚最大的葡萄园拥有者之一，于2008年在澳洲上市。佳酿中国基金也是由也买酒创始人袁疆和汪洋组建的全球酒业基金。

（三）市场空间大

受西方饮食文化流行、消费升级等多重因素影响，越来越多中国人开始热衷于消费葡萄酒。在中国，知识和受教育水平逐渐代替财富，成为社会地位的标志，而葡萄酒则成为了这种变化的主要受益方。年轻人和女性对于葡萄酒的喜爱，尤其是对于女性来说，葡萄酒是比啤酒更加优雅的选择。中国葡萄酒消费趋向呈现出群体年轻化、需求多样性、动机主动性等特点，主流市场仍在东部沿海经济发达地区，网购正在成为新兴的购买渠道。

2016年全球平均年人均葡萄酒消费量是3.3升/人，而我国仅有1.6升/人，假设我国消费量向全球平均消费水平靠拢，我国葡萄酒市场至少还有翻倍空间。

二、不利因素

（一）相关法律法规的缺失

世界上主要葡萄酒生产国均有针对葡萄酒行业的明确的法律法规，涵盖葡萄园的种植、葡萄酒的酿造及装瓶、包装、销售等环节，这为行业的良性运作和葡萄酒的品质提供了最基本的保障。以法国为代表的欧盟葡萄酒生产国的葡萄酒法律法规更是严格而系统，对每个地区的葡萄品种、种植数量、酿造过程、酒精含量等都有明确规定，并且要得到专家认证。而中国目前还没有针对葡萄酒行业的专门立法。

（二）企业盲从

中国葡萄酒开始产业化和规模化的早期，国际上流行什么、甚至国内人首先听说什么，企业就一股脑儿的种植什么，生产什么。从上世纪80年代的全国“干白热”、90年代的“赤霞珠干红热”、一直到今天的“酒庄酒”“冰酒”铺天盖地，葡萄品种选择、酒种开发的盲目性问题至今并未得到真正解决。目前，全国的葡萄产地都在种赤霞珠，葡萄酒企业都生产干红，甚至连西部一些低温地区也在发展需要较高积温的赤霞珠，而东部一些温暖地区甚至南方却在生产“冰酒”，这种不考虑品种区域化和酒种区域化的科学发展，眼睛只盯着市场，盲目跟风的生产方式，只能让产业市场陷入恶性循环的困境。

（三）葡萄酒造假

2017年12月19日，央视新闻频道曝光了一起重大生产假冒知名进口葡萄酒案件，现场就查获Penfolds酒瓶达6万余个，整个假酒案件涉案金额达到3亿元人民币，是近年来查获的最大的假酒案件。伴随着Penfolds的畅销和涨价，中国的造假者也瞄上这些国际畅销产品。令人匪夷所思的是，据法国葡萄酒媒体爆出猛料，42万升来自朗格多克IGP级别葡萄酒，被当成波尔多顶级佳酿销售，有些被灌装成波美侯村庄级酒，有些被灌装成玛歌村酒、有些被灌装成波雅克村。而朗格多克IGP级别和波尔多几个知名的村庄级酒，两者之间的平均价差在10倍以上。更让人愤怒的是，已经被证实有进入中国市场较早、波尔多排名前十的酒商也参与购买。

随着假酒事件的不断曝出，消费者的购买也会越来越谨慎，最终市场份额将会向更知名的品牌、以及有信誉、资质的进口商、经销商集中。

葡萄酒销售收入预测

2016年，全国规模以上葡萄酒企业共240家，累计实现销售收入484.54亿元，同比增长3.97%。我们预计，2018年我国葡萄酒销售收入将达到560亿元，未来五年（2018-2022）年均复合增长率约为6.62%，2022年将达到724亿元。图表 中投顾问对2018-2022年中国葡萄酒销售收入预测

***02018E2019E***0E2021E2022E中国葡萄酒销售收入（亿元）

数据来源：中投顾问产业研究中心

葡萄酒利润总额预测

2016年，全国规模以上葡萄酒企业共240家，累计实现利润总额48.70亿元，同比下降6.59%。我们预计，2018年我国葡萄酒利润总额将达到55.5亿元，未来五年（2018-2022）年均复合增长率约为5.62%，2022年将达到69.1亿元。

图表 中投顾问对2018-2022年中国葡萄酒利润总额预测

80.055.560.040.020.00.02018E2019E59.162.765.869.12020E2021E2022E中国葡萄酒利润总额（亿元）

数据来源：中投顾问产业研究中心 葡萄酒产量预测

2016年，我国葡萄酒产量累计达到1,137,000千升，同比下降2.1%；2017年，我国葡萄酒产量累计达到1,001,000千升，同比下降5.3%。我们预计，2018年我国葡萄酒产量将达到94.6万千升，未来五年（2018-2022）年均复合增长率约为-4.65%，2022年将达到78.2万千升。

图表 中投顾问对2018-2022年中国葡萄酒产量预测

120.090.060.030.00.094.689.785.281.478.22018E2019E2020E2021E2022E中国葡萄酒产量（万千升）