中端酒店升级深度展望调研投资分析报告Word文件下载.docx
《中端酒店升级深度展望调研投资分析报告Word文件下载.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《中端酒店升级深度展望调研投资分析报告Word文件下载.docx（51页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
具体到行业微观结构，不同档次业态发展不一：
1、资本助推经济型酒店圈地扩张：
2002年如家酒店的创立标志着中国有限服务型酒店的诞生，2006年以来，如家、7天和汉庭（华住）相继登陆纳斯达克。
借助资本，经济型酒店迅速跑马圈地；
近年来并购重组成为行业内的大趋势，首旅如家、锦江和华住形成三足鼎立之势；
2、高星级酒店受政策+竞争双挤压：
高星级酒店在发展初期利润较高，但随着供给增长，竞争加剧。
2012年末八项规定出台，不合理消费得以抑制，高档酒店业需求下降严重，而以地四、地五受到的影响最为严重，至今仍未摆脱泥潭；
3、中端酒店业态迎来发展蓝海：
高端和低端市场竞争日趋激烈，反而促生中端酒店发展机遇。
以华住酒店在2010年扩展旗下全季酒店为开始，2013年进入中端酒店发展元年。
当年华住酒店集团开始对旗下标准化中端品牌全季和非标准化品牌星程进行大规模招商；
铂涛推出丽枫、喆·
啡、ZMAX三个中端品牌；
锦江系也增加了新的中端品牌——锦江都城。
在此轮发展中，华住以布局快和经营效率高的特点成为领头羊，并购桔子水晶后进一步完善品系，如家旗下如家精选、和颐及锦江旗下国内第一大中端酒店维也纳亦不断壮大。
1.2经营者活动致使平均房价滞后入住率反应
从上节的图1我们大致可以发现酒店业入住率和平均房价（指标为AverageDailyRate，以下简称ADR）呈现出了一种相对的跟随性，进一步来看，我们将奥运会和世博会的强影响点进行调整，修正后的情况如图2。
从中我们可以发现，入住率增速的变化比ADR增速一般提前一个季度。
（除2008年和2012年的下降周期中分别提前9个月和6个月）
图2：
入住率增速变化一般提前平均房价增速一个季度
ADR的滞后性反映了行业经营者的决策活动。
由于相比入住率提升，酒店经营受益于房价提升的效果更加明显（提升入住率虽然会提高利用率，但能耗、人工、物料等是同比上升的，但提升房价并不存在这样的成本问题）。
另一方面，入住率的提升存在明显的瓶颈，而长年满负荷运转其实并不符合最优效率。
因此，考虑淡旺季因素，每家酒店均有一个均衡入住率的节点。
从周期轮动角度，当门店入住率不断提高超过均衡点之后，短期内周边市场又没有新供给出现，经营者可以考虑通过提高房价来增厚利润；
而当入住率下降后，经营者则希望通过降价的方式吸引客流，因此房价呈现出跟随且滞后入住率的特点。
2.我国酒店业的周期验证与指标探寻
2.1供给与需求的影响因素及先验指标
2.1.1宏观经济指标对入住率的影响探究
上章我们从历史的角度回顾了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3：
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4：
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5：
酒店业的四环节周期循环
2.1.2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1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。
1Wind：
中国非制造业PMI指数体系由商务活动、新订单、新出口订单、积压订单、存货、中间投入价格、收费价格、从业人员、供应商配送时间、业务活动预期10项扩散指数构成。
由于没有合成指数，国际上通常用商务活动指数来反映非制造业经济发展的总体情况，一般来说该指数达到50%以上，反映非制造业经济总体上升或增长；
低于50%，反映非制造业经济下降或回落。
图6：
酒店业需求与非制造业商业活动相关性密切
2.1.3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7：
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8：
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。
2.2历史回顾与本轮周期的趋势判断
在结合简要的传导机制后之后，我们确认了影响酒店业供给与需求的主要指标，那么在这一轮复苏中，我们进一步需要判断的是持续时间，对应的峰值以及后续的走势。
根据我国星级饭店出租率统计（注：
STR数据涵盖的我国酒店更加广泛且普遍，但限制于统计时间，我们此处根据星级饭店数据对周期进行判断，尽管不挂星酒店未包含在统计数据内，但整个行业的周期时点是保持一致的，因此可以此进行推演），酒店行业呈现不稳定的周期性变化，每一轮的高低点并不一致。
以行业复苏作为新周期的起点，可以看到两个明显的周期，即2004-2009年和2010-2016年，每个周期历经6-7年，且呈现出上升期短下降期长的特点。
按照过去的表观情况推演，从2017年起预计复苏上升期可持续至2019年，下降期将持续3-4年，至2023年左右结束本轮周期。
图9：
我国星级饭店客房出租率周期变化
图10：
我国星级饭店客房出租率较前一年增减变化
2.2.1通过供需再平衡预判本轮周期高点
入住率由供需共同作用的结果，当需求增速和供给增速相同时，入住率即达到一个平衡状态，而当需求增速和供给增速差达到阶段最大时，入住率的变化便到达了一个临界点。
从当前的周期情况来看，虽然供给端增速已经在2017年一季度开始止跌回升，需求增速仍然高于供给增速，两者逐步拉开差距，表明行业已进入复苏期。
图11：
供需交替导致入住率周期性变化
考虑到部分市场领先者已经从提升入住率切换到提升房价的经营策略，我们预计一线城市及部分经济增长强劲的二线城市正在从复苏向繁荣期切换，而复苏正向大部分二三线城市传递。
从全国出发，假设经济形势不存在重大波动，需求端的增长在拐点复苏期最高，后续增速将逐步放缓，延续今年上半年的趋势，我们预计2017-2019年的增速为分别为6%/5%/4%；
供给端的增长滞后于收入端，但是由于其刚突破临界点转正，而且后期随着入住率与房价的提升使得行业乐观情绪更加普遍，其增长速度会不断上升。
考虑到现在的固定资产投资总量及第三产业发展情况，我们预计2017-2019年供给增速分别为1%/2%/3%，由此行业入住率三年增速分别为5%，3%，1%。
从时点上判断，在2020年前后酒店业市场会达到供需平衡点。
2.2.2区分经营类别判断本轮高点的入住率水平
经济增长强劲的地区将享受更长的复苏周期。
分地区来看，深圳入住率在2014年反弹力度最大，之后继续保持上扬，因为深圳作为最年轻的一线城市，其人口流入及城市建设仍处于高速发展期，区域内酒店业仍存在较好的发展环境，实际上并未受周期过度影响；
上海地区入住率从2014年反弹后维持住了持续上升的势头，得益于本身商旅需求比例较高，因此受到非经济因素影响后复苏较快，甚至已经达到世博会时期的高点；
相比之下，北京地区入住率走势相对较为平稳，人口增长停滞，酒店业态饱和程度高，政务需求的比例高，导致复苏程度明显弱于其他城市。
综合而言，一线城市及部分二线热点城市的复苏领先于全国，而抗风险能力更强，所以衰退期更短，京沪酒店业的发展趋势可以作为全国周期的先行指标，而华东和华北地区则具有酒店业主体市场的参考性。
图12：
北上深杭四地入住率季度数据
图13：
北上深杭四地入住率增速季度变化
图14：
各地区入住率季度情况
图15：
各地区入住率增速季度变化
另一方面，行业龙头将享受更高的入住率溢价。
从华住、如家和锦江三家的经营数据来看，各家入住率在2016年末前后均出现了止跌回升的情况。
三家作为经济型酒店的龙头在入住率水平上要明显优于行业，而高入住率的公司由于存在上限，因此增速有一定限制，转而率先进入提升ADR的阶段。
对于目前尚未进入复苏期的星级酒店而言，我们认为这一轮的结构性调整并不友好，因为其市场受到来自外来品牌及国内中端品牌的两面夹击，复苏强度及持续时间都会表现较弱，如果国内传统星级酒店没有自行升级或者重新定位的趋势。
预期星级酒店类型的目标入住率峰值仅能达到60%的盈亏平衡点，也就是还有过剩产能需要逐步出清。
（暂不考虑传统星级酒店的餐饮业务不断被新业态蚕食市场份额的情况）
而对于规模扩充迅速的经济型酒店而言，行业集中度的上升是正反馈循环，入住率将受益于规模效应。
上一轮高点时，主要的酒店运营商的规模并没有现在那么大，因此存在比较明显的地域性，区域性的经济景气以及相对较少的竞争可能将公司的入住率提高到历史最高位（比如如家、华住受益于2010年的世博会，最高点整体入住率达到过94%的高位）。
新的一轮周期，不论是布局的全国性、竞争格局都不可同日而语，因此，从主要经营者的角度，此轮以及之后的周期峰值都将低于2009-2010年的高点。
这一轮周期，有限服务型龙头企业可以90-95%的理想状态，二级龙头可达到85-90%的水平。
图16：
华住、如家、锦江三家入住率
图17：
华住、如家、锦江三家入住率增速季度变化
2.2.3结合宏观指标水平判断本轮高点的房价水平
我国酒店业平均房价自2010年以来基本处于下降通道，2010-2016年ADR下降了26.66%，而同期CPI指数则上涨了19.55%。
一方面，行业进入下行周期，经营方主动降价维护入住率；
另一方面，互联网使得信息透明化，价格比较更加直观，酒店经营方的信息不对称优势趋近于零。
租金、人力、物料、能耗成本逐年上升的情况下，酒店业经营差分加剧，投资回收期拉长。
本轮周期中，随着入住率陆续达到均衡点，ADR的提升将更加明显地提升行业的盈利能力。
假设理想情况下供需平衡可达到2010年的水平（即修正物价指数影响），对应房价已落后同期物价水平超过60%（考虑到统计口径的变迁，实际差额小于60%，但过去数年间行业ADR逐年下行是大趋势）。
实际考虑到信息不对称优势的丧失以及落后老旧供给的陆续淘汰，我们认为行业整体ADR有望回归到2011-2012年的水平，也就是存在约15-20%的空间，而且由于结构变化，这部分增长将主要来自于品牌连锁酒店以及小部分精品酒店。
回溯前文，供给的转换及出清相对滞后，行业结构调整将是个长期的过程，恢复性回补将成为这轮周期的一大特点。
图18：
平均房价在物价上涨的情况下不升反降
2.2.4酒店行业周期波动性将会降低
经过数十年的发展，酒店业的供给与需求端从总量上均达到一定规模，存量对波动的影响权重已高于增量。
伴随供给需求对行业变化的反应效率的提升，整个供需传导机制会更加完善，如图11可以看到，行业波动情况近年来稳步趋于零轴。
因此波动性会进一步降低，难以再出现2010年这样的大起大落。
2.3中端升级的逻辑的延续性
本轮酒店行业的复苏最先的起步于新业态——中端有限服务型酒店（简称中端酒店）的发展，以全季、如家精选、麗枫等有限服务连锁品牌的快速崛起为标志，作为传统经济型连锁酒店向上延伸的品系。
从行业角度看，中端升级并没有带动行业整体经营指标的改善，我们认为变化主要作用于存量市场的转换而并非来自于增量市场，一方面是存量的三四星级标准的星级和非星级酒店大部分经历了较长的经营周期，存在落后老化导致的经营问题，另一方面是八项规定之后，很多企业商旅标准规范化后，中端酒店业态正好契合消费者需求。
中端升级的逻辑能够持续多久取决于来自于未来市场空间以及预期的扩张速度，我们认为现有的中端酒店发展空间来自于三方面：
1.原有三四星级市场的存量转换，也就是取代旧业态的过程；
2.原有经济型品系的升级转换，也就是老业态升级的过程；
3.现有新消费需求的增量市场，符合消费升级趋势的过程。
图19：
中端酒店发展空间的三条路径
2.3.1三四星级市场的存量转换空间巨大
根据饭店业协会的统计显示，三四星级酒店的数量是逐年下滑的，我们认为真正的市场退出部分不是主要部分，而更多是来自于为了满足客户需求而主动从评星级转换到不评星级，也就是经营方从挂星到不挂星的选择。
图20：
三四星级及酒店数量变化（家）
图21：
三四星级酒店分布占比
由于存在统计口径的不统一，市场并没有对非挂星、非品牌的酒店进行直观的跟踪。
因此，我们采用携程网口径（几乎所有的酒店运营商均会接入携程销售体系），选取合理的中端酒店价位，再通过排除法确认真实的酒店品类结构。
通过对一线及二线重点城市采样（至于为何仅选取一二线城市样本，后一小节将作出解释），我们发现符合中端标准的酒店中，65.74%为非挂星且非品牌运营商在经营，其中一线有超过3500家，二线有超过5300家。
同期，三四星的星级酒店一二线合计仅有1600余家。
表1：
一二线城市酒店非挂星比例统计
中端酒店业态的高速发展是必然建立在对三四星级及同档次非挂星酒店的替代之上的。
因此，我们看到非挂星的中端酒店市场存在大量的转换空间。
如果参考国外发展路径，我们认为至少有50%的中档酒店存在“标准化”的转换空间，也就是目前将近9000家的非挂星中档酒店中的4500家可以被取代为为标准化的中端酒店。
另外，还有超过1.7万家的不挂星但没有达到相应标准的酒店，我们认为其中应该有5%-10%的酒店本身物业资质或地理位置具有可改造升级为中端酒店。
综合而言，如果不考虑供给增长，现阶段一二线城市存在5000家以上中档酒店的存量转换空间。
以京沪两地为例，北京、上海两地人口增长减缓，中端需求主要来自商旅活跃度，中端酒店开发仍有三年以上的时间。
北京中端品牌（包括三大家和国内主要品牌运营商）数量2016年合计为120家，三四星级酒店数量为313家。
而上海中端品牌数量2016年合计为274家，占全国中端品牌数量10.42%，三四星级酒店数量为133家。
根据统计，不挂星酒店占中端发展空间的60%左右，那么假设两地的开设速度大约为200家/年，预测存在可供转换升级的酒店分别为773家和627家，则北京和上海未来开发年限分别为3.86和3.13年。
表2：
不挂星酒店开发年限测算（单位：
家）
2.3.2业态覆盖范围：
三年内仍以一二线城市为主
中端酒店作为一种有限服务业态能够吸引到消费者，主要是因为其兼顾了经济连锁的标准化品质和相对适宜的性价比。
从消费者角度，一部分原先出行采用经济型酒店的用户随着收入水平的提升，愿意升级到中端酒店消费；
另一部分采用原有三四星酒店的用户，对比发现花费比同档次三四星便宜，也不太需要额外的服务，也转入到中端酒店消费。
因此形成了对上下两端业态的挤占。
不过，考虑到建设和运营成本，中端酒店的房价一般是同区域经济型的1.8-2.0倍，能够开设中端酒店的区域必须具备一定的商业活动和消费水平，这天然形成了业态现阶段的适用范围，根据盈蝶咨询数据，2016年底全国中端连锁酒店达到2600余家，其中一线及重点二线城市占2000余家。
因此，这样的标准也导致了目前将近80%的中端酒店在一二线布局。
图22：
城市人均GDP指标统计
图23：
城市CPI指标统计*
虽然酒店业需求来自于人口流动，但城市本身的经济发展水平和基础设施建设也反映了来往旅客的“质量”，因此城市人均GDP及城市CPI指数可以作为商业活动环境的指标。
从人均GDP角度，全线城市均保持一致增长。
三线城市和二线城市之间的差别较小，2010年二线城市平均人均GDP为11.05万元，三线城市平均人均GDP为9.04万元，且从增长率从来看，三线城市人均GDP增速近三年均高于二线城市。
加权CPI是通过以城市GDP占各线城市总GDP比例为权重得出。
2017年以来三四线城市加权CPI均超过了一二线城市，三四线城市消费水平开始加速上升。
综上，我们认为未来2-3年三线城市经济发展可以达到二线城市目前的水平，但尚需4-5年左右可达到二线重点的水平。
三四线消费水平可能依然保持高速增长。
中端酒店扩张的逻辑在三年后可以承接到三线城市，而四线城市目前人均GDP及消费水平与一二线城市相差甚远，故短时间内不大可能会出现中端酒店门店扩张。
因此，我们判断中端升级逻辑的三个阶段分别为：
2017-2018年主要集中于一二线重点地区，2019-2020年集中于二线次级城市及三线热点城市，2020年之后进一步蔓延至三线其他城市。
所以未来三年的主战场仍在一二线城市，也就是我们现在可观测到的市场空间的覆盖范围。
同时，中端酒店的发展区域扩张与城市的旅游成熟度也有一定的关系。
从主要二线城市的中端酒店布局情况来看，杭州（经济发展程度高也有较大影响）、三亚、成都和西安数量明显领先。
人口
升级会员 