交通運輸行業：從地鐵客流數據看微觀經濟復蘇情況-230119（23頁）.pdf

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1、從地鐵客流數據看微觀經濟復蘇情況 證券研究報告 2023年1月19日 證券分析師：葛玉翔 執業證書編號：S0600522040002 聯系郵箱： 首席分析師：胡翔 執業證書編號：S0600516110001 聯系郵箱： 證券分析師：朱潔羽 執業證書編號：S0600520090004 聯系郵箱： 摘要 為什么要跟蹤地鐵數據？地鐵客運量數據可以從側面表征各地疫情防控形勢變化和核心城市的經濟復蘇程度，在疫情放開前后這一特殊時間節點，地鐵數據可以從側向指示各個城市疫情發展形勢和復蘇進程，相比于官方的感染數據更具真實性和參考性。2022年11月11日起，優化疫情防控措施漸次落地，2022年12月以來各地

2、核酸檢測要求逐步取消，完全開放不斷深化。微觀經濟復蘇動能是本輪金融股反攻號角吹響的導火索。整體客運量恢復情況：撥云見日，雨過天晴。12月初各地疫情陸續放開，大規模感染緊隨其后，地鐵客運量隨之進入波谷。12月末以來，隨著地鐵客運量逐步回落，我們預計第一波感染高峰正在過去，地鐵客運量恢復至放開前水平。周內地鐵客運量數據側面反映生產動能修復，周末地鐵客運量數據側面表征消費復蘇。根據高頻地鐵客流數據顯示，周內地鐵客運量在數值上明顯高于周末地鐵客運量，主要系周內為工作日，上下班客流占據主體，核心城市周末客流約為工作日的六成。從地鐵客運量看重點城市經濟復蘇進程。從核心城市來看。北京恢復至放開前85%，疫情

3、前63%；上?；謴椭练砰_前91%，疫情前69%；廣州恢復至放開前77%，疫情前66%；深圳恢復至放開前110%，疫情前102%；佛山恢復至放開前155%。根據我們判斷，客流數據恢復情況與當地城市老齡化程度、客流基數、新增地鐵運營里程等綜合影響。投資建議：2022年11月以來，本輪保險板塊上漲核心邏輯在于資產端復蘇。長端利率是本輪壽險反彈的勝負手。外資搭臺內資唱戲，年初股市開門紅推升外溢。完全放開后經濟復蘇從“強預期”變為“強現實”。負債端拐點有望于2Q23顯現，我國經濟韌性強、潛力大、活力足，長期向好的基本面沒有變，人身險市場長期空間依舊廣闊。推薦順序：中國平安、中國太保和中國人壽，關注財險龍

4、頭中國財險。風險提示：地鐵客流數據表征經濟復蘇恢復動能失效，日歷效應使得客流數據失真，毒株變異使人群缺乏預存免疫，宏觀經濟失速 2 0VpX8WhUcXqRuMtRbRbP6MoMrRnPtQlOpPnMkPoMtQbRrQwPxNtOxPxNnQmP第一章：為什么要跟蹤地鐵數據 為什么要跟蹤地鐵數據？微觀經濟復蘇動能表征 2020年初新冠疫情爆發，直至今日新冠疫情的加速蔓延仍超出我們的預期，各行各業均在一定程度上受其影響，保險行業亦是如此，負債端線下展業活動受阻，資產端又因長端利率下行、股市大幅波動而表現欠佳，疫情成為影響保險公司業績表現重要邊際因素?；茨献佑醒?，以小明大，見一葉落而知歲之將

5、暮，睹瓶中之冰而知天下之寒。地鐵客運量數據可以從側面表征各地疫情防控形勢變化和核心城市的經濟復蘇程度，分析地鐵數據可以準確而直觀地觀察全國多數城市的人員流動情況，進而反映當地疫情防控的緊張程度，地鐵客運量水平的恢復也可在一定程度上表明經濟活力的復蘇。在疫情放開前后這一特殊時間節點跟蹤地鐵數據是有意義的，在這一時間段內，疫情放開放松核酸檢測限制。我們認為地鐵數據可以從側向指示各個城市疫情發展形勢和復蘇進程，相比于官方的感染數據更具真實性和參考性。4 為什么要跟蹤地鐵數據？金融股反攻號角吹響的導火索 2022年11月以來保險板塊領奏歲末金融股反攻號角。2022年11月至今（2023年1月19日），

6、申萬保險指數累計上漲40.7%（同期銀行、券商和滬深300指數分別上漲19.7%、22.0%和18.4%）。我們在年度策略中旗幟鮮明提出資產端底部反轉是短期估值修復的核心。地產紓困政策漸次落地，政策導向徹底扭轉，保市場主體的思路徹底明確。隨著經濟修復的預期升溫，疊加寬信用效果逐步顯現，長端利率與權益市場有望迎來共振向上催化。壽險股隱含經濟正向期權。相比銀行板塊，同樣受益于地產政策轉向以及長端利率回升，保險股優勢在于嚴重超跌+估值分位數更低，在年初集中重定價后，銀行息差“前低后高”，我們預計全年商業銀行息差仍有下行壓力，低點或于2Q23出現。相對而言，得益于基數較低，保險股利潤與NBV增速彈性更

7、具吸引力。相比券商板塊，同樣受益于交投活躍度回暖提升板塊估值與業績預期，保險股優勢在于在本輪市場反彈量能相對略顯不足的背景下，1Q23板塊利潤增速彈性有望更佳。在全面看好券商板塊財富管理方向背景下，外溢至壽險股可期。5 數據來源：Wind，東吳證券研究所；上右統計時間為：2022年11月1日至2023年1月18日 2022年11月以來保險板塊領奏歲末金融股反攻號角 657075808590951001051101152022-01-042022-04-042022-07-042022-10-042023-01-04保險(申萬)100 銀行(申萬)100 證券(申萬)100 滬深300 101

8、36.1%71.7%42.6%91.7%35.6%64.3%40.0%132.2%7.4%58.9%72.0%149.7%85.4%00.20.40.60.811.21.41.6AHAHAHAHAH中國人壽 中國平安 中國太保 新華保險 中國人保 友邦保險 中國太平 眾安在線 2022年11月以來H股保險板塊漲幅領先A股 第二章：地鐵客運量數據分析 疫情防控措施變化梳理 疫情防控從逐步趨松到初步放開。2022年11月11日起，優化疫情防控措施漸次落地，2022年12月以來各地核酸檢測要求逐步取消，隔離方式優化，完全開放不斷深化。疫情防控形勢出現向好跡象 時間 主要內容 影響分析 22.11.1

9、1 疫情防控二十條 1.對密切接觸者，將“7天集中隔離+3天居家健康監測”管理措施調整為“5天集中隔離+3天居家隔離”，期間賦碼管理、不得外出。2.不再判定密接的密接。3.將高風險區外溢人員“7天集中隔離”調整為“7天居家隔離”，期間賦碼管理、不得外出。4.將風險區由“高、中、低”三類調整為“高、低”兩類，最大限度減少管控人員。22.11.30 北京優化核酸檢測要求 自11月30日起，對全市長期居家老人、居家辦公和學習人員、嬰幼兒等無社會面活動的人員，如果無外出需求，可以不參加社區核酸篩查 廣州落實國務院20條解除臨時管控區 廣州各個行政區發布通告，即時解除各臨時管控區的管控措施。該等區域轉而

10、按低風險區實施管理。國務院副總理孫春蘭30日在國家衛生健康委召開座談會 提出隨著奧密克戎病毒致病性的減弱、疫苗接種的普及、防控經驗的積累，我國疫情防控面臨新形勢新任務。指出防控工作穩中求進，防控政策持續優化，走小步不停步。強調落實好“疫情要防住、經濟要穩住、發展要安全”的要求。22.12.7 關于進一步優化落實新冠肺炎疫情防控措施的通知 1.科學精準劃分風險區域。2.進一步優化核酸檢測。3.優化調整隔離方式。4.落實高風險區“快封快解”。5.保障群眾基本購藥需求。6.加快推進老年人新冠病毒疫苗接種。數據來源：財新網，中國政府網，東吳證券研究所 7 整體客流恢復情況：撥云見日，雨過天晴 12月初

11、各地疫情陸續放開，大規模感染緊隨其后，地鐵客運量隨之進入波谷。12月中旬26個國內主要城市地鐵客運量較月初減少過半，非正常運營城市數量激增，峰值處全部26個城市均出現非正常運營狀況。12月末開始，第一波感染高峰已過，地鐵客運量恢復至放開前水平。12月末26個國內主要城市地鐵客運量逐步恢復至疫情放開前水平，非正常運營城市逐日縮減。數據來源：Wind，東吳證券研究所 第一波感染高峰已過，地鐵客運數據恢復至放開前水平 8-40%-20%0%20%40%60%80%100%120%1,3001,8002,3002,8003,3003,8004,3004,8005,3005,80011-111-811-

12、1511-2211-2912-612-1312-2012-2701-301-1026個國內主要城市地鐵客運量7天同比趨勢 當日地鐵客運量（萬人次）工作日周同比（右軸）05101520253011-111-811-1511-2211-2912-612-1312-2012-2701-301-10輕度非正常運營城市數量（環比3Q22周日均下滑30%-50%數量）中度非正常運營城市數量（環比3Q22周日均下滑50%-70%數量）重度非正常運營城市數量（環比3Q22周日均下滑逾70%數量）周內與周末地鐵客運量存在明顯數據差異 周內地鐵客運量在數值上明顯高于周末地鐵客運量，主要系周內為工作日，上下班客流占

13、據主體。我們測算了疫情放開前（3Q22）重點城市的周平均地鐵客運量，測算數據表明周內地鐵客運量明顯高于周末地鐵客運量，在地鐵客運量基數較大的城市表現的尤為明顯。以北京、上海為例，周內地鐵客運量在900萬人次以上，周末地鐵客運量則在400-500萬人次左右。9 814 802 781 512 439 282 268 254 243 211 114 109 100 99 86 81 66 66 59 52 48 47 29 26 13 11 11 10 7 0100200300400500600700800900上海 北京 廣州 深圳 成都 武漢 重慶 西安 南京 長沙 蘇州 鄭州 沈陽 天津 合

14、肥 南寧 昆明 南昌 廈門 哈爾濱 大連 長春 石家莊 貴陽 常州 蘭州 東莞 太原 佛山 3Q22全國主要29個城市日均地鐵客流量（萬人次）01000200030004000500060007000星期一 星期二 星期三 星期四 星期五 星期六 星期日 合計（萬人次）數據來源：Wind，東吳證券研究所 周內地鐵客運量數據側面反映工作生產動能修復 10-60%-40%-20%0%20%40%60%80%100%2,0002,5003,0003,5004,0004,5005,0005,5006,00022-11-0122-11-0822-11-1522-11-2222-11-2922-12-06

15、22-12-1322-12-2022-12-2723-01-0323-01-10當日地鐵客運量（萬人次）工作日周同比（右軸）-4161116212622-11-0122-11-0822-11-1522-11-2222-11-2922-12-0622-12-1322-12-2022-12-2723-01-0323-01-10重度非正常運營城市數量（環比3Q22周日均下滑逾70%數量）中度非正常運營城市數量（環比3Q22周日均下滑50%-70%數量）輕度非正常運營城市數量（環比3Q22周日均下滑30%-50%數量）數據來源：Wind，東吳證券研究所 周內工作日地鐵客運量數據象征工作和生產動能修復情

16、況。12月7日疫情初步放開，大規模感染緊隨其后，地鐵客運量隨之進入波谷。12月末，第一波感染高峰已過，周內工作日地鐵客運量恢復至放開前水平，工作和生產基本修復至放開前狀態。工作日地鐵客運量非正常運營城市數量（個）工作日地鐵客運量及同比變化 周末地鐵客運量數據側面驗證消費復蘇 11-60%-40%-20%0%20%40%60%80%100%120%1,4001,9002,4002,9003,4003,9004,40022-11-0522-11-1222-11-1922-11-2622-12-0322-12-1022-12-1722-12-2423-01-0123-01-08當日地鐵客運量（萬人次

17、）4個滾動周同比（右軸）工作日周同比（右軸）周末地鐵客運量及同比變化 周末地鐵客運量非正常運營城市數量 051015202522-11-0522-11-1222-11-1922-11-2622-12-0322-12-1022-12-1722-12-2423-01-0123-01-08輕度非正常運營城市數量（環比3Q22周日均下滑30%-50%數量）中度非正常運營城市數量（環比3Q22周日均下滑50%-70%數量）重度非正常運營城市數量（環比3Q22周日均下滑逾70%數量）數據來源：Wind，東吳證券研究所 周末地鐵客運量數據側面反映消費復蘇情況。12月初各地疫情陸續放開，大規模感染緊隨其后，地

18、鐵客運量隨之進入波谷。12月末以來，隨著地鐵客運量逐步回落，我們預計第一波感染高峰正在過去，地鐵客運量恢復至放開前水平。從地鐵客運量看重點城市經濟復蘇進程 12 廣州 深圳-100%-50%0%50%100%150%200%01002003004005006007008009001,000地鐵客運量:北京 工作日周同比（右軸）-100%-50%0%50%100%150%200%02004006008001,0001,200地鐵客運量:上海 工作日周同比（右軸）-100%-50%0%50%100%150%200%250%300%350%400%01002003004005006007008009

19、001,000地鐵客運量:廣州 工作日周同比（右軸）-100%-50%0%50%100%150%200%0100200300400500600700800地鐵客運量:深圳 工作日周同比（右軸）北京 上海 數據來源：Wind，東吳證券研究所 北京：恢復至放開前85%，疫情前63%13 環比3Q22周日均增速（相比完全放開之前）同比2019年周日均增速（相比于疫情前）北京市地鐵客運量變化情況（單位：萬人次）地鐵客運量工作日周同比增速 02004006008001,0001,2001,400-90%-40%10%60%110%160%-100%-80%-60%-40%-20%0%20%40%60%8

20、0%100%-100%-80%-60%-40%-20%0%20%40%60%數據來源：Wind，東吳證券研究所 注：恢復比例為近一周客運量與3Q22及2019年測算周均值比例 上海：恢復至放開前91%，疫情前69%14 環比3Q22周日均增速（相比完全放開前）同比2019年周日均增速（相比于疫情前）上海市地鐵客運量變化情況（單位：萬人次）地鐵客運量工作日周同比增速 02004006008001,0001,2001,400-70%-50%-30%-10%10%30%50%70%90%110%-80%-60%-40%-20%0%20%40%60%80%100%-100%-80%-60%-40%-2

21、0%0%20%數據來源：Wind，東吳證券研究所 注：恢復比例為近一周客運量與3Q22及2019年測算周均值比例 廣州：恢復至放開前77%，疫情前66%15 環比3Q22周日均增速（相比完全放開前）同比2019年周日均增速（相比于疫情前）廣州市地鐵客運量變化情況（單位：萬人次）地鐵客運量工作日周同比增速 02004006008001,0001,200-100%-50%0%50%100%150%200%250%300%350%-100%-80%-60%-40%-20%0%20%-100%-80%-60%-40%-20%0%數據來源：Wind，東吳證券研究所 注：恢復比例為近一周客運量與3Q22及

22、2019年測算周均值比例 深圳：恢復至放開前110%，疫情前102%16 環比3Q22周日均增速（相比完全放開之前）同比2019年周日均增速（相比于疫情前）深圳市地鐵客運量變化情況（單位：萬人次）地鐵客運量工作日周同比增速 0100200300400500600700800-60%-40%-20%0%20%40%60%80%100%120%140%-80%-60%-40%-20%0%20%40%60%80%-120%-100%-80%-60%-40%-20%0%20%40%數據來源：Wind，東吳證券研究所 注：恢復比例為近一周客運量與3Q22及2019年測算周均值比例 蘇州：恢復至放開前78

23、%，疫情前89%17 環比3Q22周日均增速（相比完全放開之前）同比2019年周日均增速（相比于疫情前）蘇州市地鐵客運量變化情況（單位：萬人次）地鐵客運量工作日周同比增速 數據來源：Wind，東吳證券研究所 注：恢復比例為近一周客運量與3Q22及2019年測算周均值比例 020406080100120140160180200-70%-20%30%80%130%180%230%-100%-80%-60%-40%-20%0%20%40%60%-100%-80%-60%-40%-20%0%20%40%60%80%佛山：恢復至放開前155%18 環比3Q22周日均增速（相比疫情放開之前）佛山市地鐵客運

24、量變化情況（單位：萬人次）地鐵客運量工作日周同比增速 02468101214161820-100%-50%0%50%100%150%200%250%300%-100%-50%0%50%100%150%200%250%佛山較其他城市地鐵客運量恢復更為迅速，客運量水平于12月末超過疫情放開前水平，原因在于佛山本身地鐵客運量基數較小，隨著第一波感染高峰結束，外地來佛山打工人數激增。數據來源：Wind，東吳證券研究所 注：恢復比例為近一周客運量與3Q22測算周均值比例 第三章：結論與投資建議 主要結論、投資建議、風險提示 主要結論：從地鐵客流數據看，微觀經濟復蘇動能超出預期。2022年12月初，隨著各

25、地逐步完全放開，市場預期需要歷經相對較長的達峰周期，而從主要城市地鐵客運量看重點城市經濟復蘇進程。從核心城市來看，北京恢復至放開前85%，疫情前63%；上?；謴椭练砰_前91%，疫情前69%；廣州恢復至放開前77%，疫情前66%；深圳恢復至放開前110%，疫情前102%；佛山恢復至放開前155%。投資建議：2022年11月以來，本輪保險板塊上漲核心邏輯在于資產端復蘇。長端利率是本輪壽險反彈的勝負手。外資搭臺內資唱戲，年初股市開門紅推升外溢。完全放開后經濟復蘇從“強預期”變為“強現實”。負債端拐點有望于2Q23顯現，我國經濟韌性強、潛力大、活力足，長期向好的基本面沒有變，人身險市場長期空間依舊廣闊

26、。推薦順序：中國平安、中國太保和中國人壽，關注財險龍頭中國財險。風險提示：地鐵客流數據表征經濟復蘇恢復動能失效，日歷效應使得客流數據失真，毒株變異使人群缺乏預存免疫，宏觀經濟失速 20 估值表 表：上市險企估值表（以2023年1月19日股價計）代碼 EVPS 收盤價 2021A 2022E 2023E 2024E P/EV 2021A 2022E 2023E 2024E 601318.SH 中國平安 51.81 76.34 80.14 86.87 94.52 中國平安 0.68 0.65 0.60 0.55 601628.SH 中國人壽 35.99 42.56 45.66 49.50 53.3

27、2 中國人壽 0.85 0.79 0.73 0.67 601601.SH 中國太保 25.84 51.80 54.87 60.48 65.04 中國太保 0.50 0.47 0.43 0.40 601336.SH 新華保險 33.00 82.96 84.63 91.75 99.37 新華保險 0.40 0.39 0.36 0.33 代碼 EPS 收盤價 2021A 2022E 2023E 2024E P/E 2021A 2022E 2023E 2024E 601318.SH 中國平安 51.81 5.56 6.35 8.24 9.17 中國平安 9.32 8.15 6.29 5.65 6016

28、28.SH 中國人壽 35.99 1.80 1.17 1.80 2.04 中國人壽 19.98 30.89 20.01 17.67 601601.SH 中國太保 25.84 2.79 2.29 3.36 3.58 中國太保 9.26 11.27 7.69 7.22 601336.SH 新華保險 33.00 4.79 2.64 4.05 4.44 新華保險 6.89 12.49 8.15 7.44 代碼 BVPS 收盤價 2021A 2022E 2023E 2024E P/B 2021A 2022E 2023E 2024E 601318.SH 中國平安 51.81 44.44 47.14 51.

29、88 57.44 中國平安 1.17 1.10 1.00 0.90 601628.SH 中國人壽 35.99 16.93 17.58 19.09 20.62 中國人壽 2.13 2.05 1.89 1.75 601601.SH 中國太保 25.84 23.57 25.01 27.64 30.04 中國太保 1.10 1.03 0.93 0.86 601336.SH 新華保險 33.00 34.77 34.08 37.58 41.06 新華保險 0.95 0.97 0.88 0.80 代碼 BVPS 收盤價 2021A 2022E 2023E 2024E P/B 2021A 2022E 2023

30、E 2024E 2328.HK 中國財險 7.62 9.12 9.99 10.96 12.02 中國財險 0.72 0.66 0.60 0.55 數據來源：Wind，公司財報，東吳證券研究所 注：除中國財險外，以上公司皆為A股上市險企，其中A股上市險企股價單位統一為人民幣，港股（H股）險企股價單位統一為港元，估值數據則按照1港元=0.8637元人民幣匯率計算，數據更新至2023年1月19日，上述公司盈利預測均來自東吳證券研究所，均為已覆蓋標的。21 免責聲明免責聲明 東吳證券股份有限公司經中國證券監督管理委員會批準，已具備證券投資咨詢業務資格。本研究報告僅供東吳證券股份有限公司（以下簡稱“本公

31、司”）的客戶使用。本公司不會因接收人收到本報告而視其為客戶。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意見并不構成對任何人的投資建議，本公司不對任何人因使用本報告中的內容所導致的損失負任何責任。在法律許可的情況下，東吳證券及其所屬關聯機構可能會持有報告中提到的公司所發行的證券并進行交易，還可能為這些公司提供投資銀行服務或其他服務。市場有風險，投資需謹慎。本報告是基于本公司分析師認為可靠且已公開的信息，本公司力求但不保證這些信息的準確性和完整性，也不保證文中觀點或陳述不會發生任何變更，在不同時期，本公司可發出與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告。本報告的版權歸本公司所有，未經書面許可，任何機構和

32、個人不得以任何形式翻版、復制和發布。如引用、刊發、轉載，需征得東吳證券研究所同意，并注明出處為東吳證券研究所，且不得對本報告進行有悖原意的引用、刪節和修改。東吳證券投資評級標準：公司投資評級：買入：預期未來6個月個股漲跌幅相對大盤在15%以上；增持：預期未來6個月個股漲跌幅相對大盤介于5%與15%之間；中性：預期未來 6個月個股漲跌幅相對大盤介于-5%與5%之間；減持：預期未來 6個月個股漲跌幅相對大盤介于-15%與-5%之間；賣出：預期未來 6個月個股漲跌幅相對大盤在-15%以下。行業投資評級：增持：預期未來6個月內，行業指數相對強于大盤5%以上；中性：預期未來6個月內，行業指數相對大盤-5%與5%；減持：預期未來6個月內，行業指數相對弱于大盤5%以上。東吳證券研究所 蘇州工業園區星陽街5號 郵政編碼：215021 傳真：（0512）62938527 公司網址：http:/ 東吳證券 財富家園