报表行业研究报告

标题说是经典的案例分析，实际上也就是一个普通的分析。会计的东西太多，教科书上的东东太多。而结合企业战略、市场的变化、同行的情况、内部的管理、制度以及会计政策，等方面，分析的太少。所以，本文仅适用于财务经理级别以下的人员，是有用的。可以上交给财务经理，供其进一步分析和提炼，才能上交到最高管理层。1.中色股份有限公司概况中国有色金属建设股份有限公司主要从事国际工程承包和有色金属矿产资源开发。1997年4月16日进行资产重组，剥离优质资产改制组建中色股份，并在深圳证券交易所挂牌上市。目前，中色股份旗下控股多个公司，涉及矿业、冶炼、稀土、能源电力等领域；同时，通过入股民生人寿等稳健的实业投资，增强企业的抗风险能力，实现稳定发展。2.资产负债比较分析资产负债增减变动趋势表01.增减变动分析从上表可以清楚看到，中色股份有限公司的资产规模是呈逐年上升趋势的。从负债率及股东权益的变化可以看出虽然所有者权益的绝对数额每年都在增长，但是其增长幅度明显没有负债增长幅度大，该公司负债累计增长了20.49%，而股东权益仅仅增长了13.96%，这说明该公司资金实力的增长依靠了较多的负债增长，说明该公司一直采用相对高风险、高回报的财务政策，一方面利用负债扩大企业资产规模，另一方面增大了该企业的风险。（1）资产的变化分析08年度比上年度增长了8%，09年度较上年度增长了9.02%；该公司的固定资产投资在09年有了巨大增长，说明09年度有更大的建设发展项目。总体来看，该公司的资产是在增长的，说明该企业的未来前景很好。（2）负债的变化分析从上表可以清楚地看到，该公司的负债总额也是呈逐年上升趋势的，08年度比07年度增长了13.74%，09年度较上年度增长了5.94%；从以上数据对比可以看到，当金融危机来到的08年，该公司的负债率有明显上升趋势，09年度公司有了好转迹象，负债率有所回落。我们也可以看到，08年当资产减少的同时负债却在增加，09年正好是相反的现象，说明公司意识到负债带来了高风险，转而采取了较稳健的财务政策。（3）股东权益的变化分析该公司08年与09年都有不同程度的上升，所不同的是，09年有了更大的增幅。而这个增幅主要是由于负债的减少，说明股东也意识到了负债带来的企业风险，也关注自己的权益，怕影响到自己的权益。02.短期偿债能力分析（1）流动比率该公司07年的流动比率为1.12，08年为1.04，09年为1.12，相对来说还比较稳健，只是08年度略有降低。1元的负债约有1.12元的资产作保障，说明企业的短期偿债能力相对比较平稳。（2）速动比率该公司07年的速动比率为0.89，08年为0.81，09年为0.86，相对来说，没有大的波动，只是略呈下降趋势。每1元的流动负债只有0.86元的资产作保障，是绝对不够的，这表明该企业的短期偿债能力较弱。（3）现金比率该公司07年的现金比率为0.35，08年为0.33，09年为0.38，从这些数据可以看出，该公司的现金即付能力较强，并且呈逐年上升趋势的，但是相对数还是较低，说明了一元的流动负债有0.38元的现金资产作为偿还保障，其短期偿债能力还是可以的。03.资本结构分析（1）资产负债率该企业的资产负债率07年为58.92%，08年为61.14%09年为59.42%。从这些数据可以看出，该企业的资产负债率呈现逐年上升趋势的，但是是稳中有降的，说明该企业开始调节自身的资本结构，以降低负债带来的企业风险，资产负债率越高，说明企业的长期偿债能力就越弱，债权人的保证程度就越弱。该企业的长期偿债能力虽然不强，但是该企业的风险系数却较低，对债权人的保证程度较高。（2）产权比率该企业的产权比率07年为138.46%，08年为157.37%，09年为146.39%。从这些数据可以看出，该企业的产权比率呈现逐年上升趋势的，但是稳中有降的，从该比率可以看出，该企业对负债的依赖度还是比较高的，相应企业的风险也较高。该企业的长期偿债能力还是较低的。不过，该企业已经意识到企业的风险不能过大，一旦过大将带来重大经营风险，所以，该企业试图从高风险、高回报的财务结构向较为保守的财务结构过渡，逐渐增大所有者权益比例。（3）权益乘数该企业的权益乘数07年为2.38，08年为2.57，09年为2.46。从这些数据可以看出，该企业的权益乘数呈现逐年上升趋势的，但是也是稳中有降的。说明一开始企业较多依赖负债，当意识到带来的企业风险也较大时，股东就加大了权益性资产投入，增大了权益性资本在资产总额中的比重，选择调整为稳健的财务结构，于是降低了权益乘数，使公司更好地利用财务杠杆的作用。04.长期偿债能力分析（1）利息保障倍数该企业的资产负债率07年为10.78，08年为2.92，09年为3.19。从这些数据可以看出，该企业的利息保障倍数呈现逐年下降的趋势。08年金融危机来的当年影响最大，后又缓慢上升，说明企业经营开始好转。利息保障倍数越高，说明企业偿还债务能力越有保障，该企业07年到09年期间，利润有了大幅下降，而同时财务费用却有进一步增长，对债务的偿还能力有所降低，所以应该要多加注意。（2）有形资产净值债务率该企业的有形资产净值债务率07年为203.64%，08年为227.15%，09年为205.51%。从这些数据可以看出，该企业的有形资产净值债务率是呈现逐年上升趋势的，但是也是稳中有降的。该项指标越大，企业的经营风险就越高，长期偿债能力就越弱。以上数据可以看出，该企业正在努力降低该指标，以进一步有效提高企业的长期偿债能力。

前言近年来，随着人们的数据意识和数据素养不断提升，商业智能和数据分析领域迎来了快速发展期，据Gartner商业智能报告统计，到2020年全球的商业智能市场容量预计将达到228亿美元。同时，大数据、人工智能、机器学习、深度学习等技术的快速发展，也促进了商业智能和数据分析产品的新一轮进化。Gartner分析师认为，到2020年，自然语言生成和人工智能将是90%的新BI平台的标准特征，50%的分析查询将使用搜索、自然语言处理，或语音生成，或将自动生成。但我们必须认识到，我国商业智能的市场特征、企业需求、关注点、发展阶段均与国外有所不同，以Gartner为代表的分析机构并不能准确描述我国商业智能行业的实际状况。针对这一问题，帆软数据应用研究院调研了规模不一的216家企事业单位，了解到他们的大数据BI应用状态、需求情况、对大数据BI产品功能的期待，同时基于帆软数据应用研究院对行业的长期观察和思考，形成了该篇报告。主要预测：2018年，中国大数据 BI 产品将主要在自助分析的可操作性和功能丰富度、平台的安全性、数据管理能力、分析的共享能力、数据挖掘能力、大数据处理能力六大功能模块进行提升。一、2018年中国商业智能行业发展分析(一) 行业总体形势向好在当前经济环境下，企业盈利的压力和难度不断增加，越来越多的企业，尤其是一、二线稍具业务规模的企业，其高层都希望通过精细化运营提升市场竞争力，降低企业的运营成本。这些企业绝大多数都已经在2008年~2015年间上线了各种业务系统，存储了大量管理和运营数据，具备应用大数据BI进行数据分析和数据化管理的各种条件，这些需求将在2018年~2022年继续爆发。值得注意的是，艾瑞咨询在《2017年中国商业智能行业研究报告》中指出，我国已经进入商业智能领域第一方阵，成为发展最快的国家之一，但和美国还有比较大的差距。所以未来中国大数据BI行业总体将呈现加速度增长，市场容量将不断扩大。(二) 大数据BI厂商马太效应显现马太效应是指强者越强，弱者越弱的现象，国内BI行业的马太效应已经显现。据帆软品牌部调研数据显示，处于行业第一梯队的帆软、Tableau、微软PowerBI的品牌知名度和市场份额与其他厂商进一步拉大。帆软2017年全年营收2.77亿，远超其他国内厂商之和。同时帆软销售部反映，2017年度销售跟单中遇到的竞品种类和数量均较2016年有相当大幅度的下降。BI行业出现马太效应实属必然，综合实力强大的厂商更能投入资源做好产品、服务，解决更多用户的需求和问题。可以预见，2018年中国BI行业马太效应将进一步增强，逐步淘汰掉实力弱、规模小、产品差的企业。(三) 新型自助式BI与传统型BI平分秋色得益于敏捷、自助的特征，从2013年起新型自助式BI迎来了高速发展期，这一时期也是传统型BI的衰退期。2017年，传统型BI与新型自助式BI在国内市场中平分秋色。受访企业中，约50.2%的企业仍然在使用传统型BI，其中最典型的需求是企业常规日报、月报等汇总分析报告。约49.8%的企业应用新型自助式BI，通过报表平台+自助式BI+大数据底层平台的解决方案，来解决企业综合的数据展示和分析需求，形成经营和战略决策。在调研中我们注意到，约有18%的企业引进了新型自助式BI，部分或全部替代了传统BI。虽然传统型BI尤其自身优势和应用场景，但随着新型自助式BI的不断发展，传统型BI必将逐渐退出历史舞台，从国际传统BI巨头积极调整产品结构可见一斑。二、2017年中国商业智能用户状况分析根据企业的IT人员和业务人员在数据分析中的工作量和投入程度占比，我们将BI用户（企业）划分为5大类型，即BI应用金字塔模型，以更好的统计、分析企业的BI应用状况。(一) BI应用金字塔模型1. IT完全主导型其典型特征为，IT人员做底层数据仓库，以及BI工具层面的数据模型处理的所有相关工作，完成95%以上的BI分析页面（注：主要是指用于生产、经营、管理会议所需要的数据分析页面，下同）的开发。业务人员仅负责前端数据查看，完成查看报表时相关联动钻取操作。调研中我们发现，处于“IT完全主导型”这一等级的企业，约有93.2%都在使用传统型BI工具，企业的业务人员基本没有能力，也没有需求去自主完成数据分析的工作。这些企业的业务变革并不剧烈，企业管理层认为当前的日常数据报告能够满足企业管理和决策的需要，相对缺少变革的动力。2. IT强主导型其典型特征为，IT人员做底层数据仓库，以及BI工具层面的数据模型处理的所有相关工作，完成80%~95%数量的BI分析页面。业务人员完成低于20%数量的BI分析页面。从调研数据来看，这类企业中，67.5%的企业认为当前业务人员不具备数据分析的能力。而企业需要快速完成部分数据分析工作，所以选择让IT人员更多承担工作。这类企业中普遍认为，商业智能产品本身并非能够快速上手，且业务人员仍需要统计学基础，阻碍数据分析工作从IT人员向业务人员的转移。3. 业务强主导型其典型特征为，IT人员做底层数据仓库，以及BI工具层面的数据模型处理的所有相关工作，完成前期示例不超过20%数量的BI分析页面。业务人员完成超过80%数量的BI分析页面。从调研数据来看，这类企业中，超过80.2%是曾经推行传统BI的企业，并且部分业务人员是有较高学历和能力的，能够学习和掌握商业智能工具和数据分析技能，并愿意在工作中积极使用；从帆软数据应用研究院的实地走访的部分企业来看，这些企业普遍行业排名靠前，公司从高层就重视数据分析工作。4. 业务完全主导型其典型特征为，IT人员做底层数据仓库，以及BI工具层面的数据模型处理的部分相关工作。业务人员完成95%以上数量的BI分析页面和相当部分BI工具层面的数据模型处理。相比于第三类使用人群（业务强主导型），这类用户的一大特点是业务变革十分迅速，从事业务工作的人员学历普遍较高，业务经营和发展需要企业快速做出决策。而基于数据分析得出的业务判断相比个人历史经验准确度更高，是这类企业基本共识。比如在新兴的互联网企业，或者新零售领域，这个特点尤为突出。5. 智能自助型其典型特征为，IT人员只做底层数据仓库、数据连接、数据字典相关工作。业务人员处理所有BI工具层面的数据处理，以及所有BI分析页面。IT人员搭建数据中心，业务人员完全自主处理和分析数据，这类企业有着明显的资源密集型的特点，业务人员更多的是偏向运营相关的工作。当然，因为此类受访企业占比较少，原因分析的可信度还有待进一步调研来核实。(二) BI用户状况分布基于BI应用金字塔模型，2017年企业分布如下；从调研数据中，我们可以得出两大结论。1、IT人员主导企业数据分析的模式仍占据主流，也就是IT驱动仍是2017年企业商业智能平台应用现状。从数据调研的受访企业来看，有高达60.5%的企业的数据分析工作仍是第二类型（IT强主导型），甚至有21.5%的企业的数据分析工作处在第一类型（IT完全主导型），这显然和业务人员自助数据分析的目标距离遥远。2、新型自助BI正在成为商业智能市场的主流。17.5%的企业是在2017年上线了新型自助BI，实现了让少部分业务人员自助完成BI数据分析的目标。三、2018年商业智能用户需求分析(一) 企业多级部门数据分层次IT权限和平台管控，占受访企业97.6%需求描述：BI工具支持企业的多级部门的数据/分析页面权限管控，使得不同层级的部门机构只能看到本部门机构和辖属部门机构的数据/分析页面。需求产生的原因：有的信息中心为释放压力，放权给业务部门使用数据，一旦口子打开，数据缺口就会像洪水一样泛滥，就又会走向另外一个极端，导致放权下的数据管理混乱，数据口径不统一，部门之间的数据壁垒等等问题就会出现，同时这将给企业带来极大的数据安全隐患。满足该需求对企业的价值和意义：在满足业务部门BI数据自助分析的同时，兼顾企业的数据权限管控，形成企业以IT部门集中管理下的良性数据分析风貌，杜绝企业数据安全隐患。(二) 业务人员可通过BI工具进行自助数据分析，占受访企业94.5%。需求描述：业务人员可以在浏览器前端，对自己权限范围内的数据进行多维拖拽探索和自助分析，发掘隐含在数据中的业务价值。需求产生的原因：企业的传统信息化建设中，IT信息中心对公司数据进行高度集中的管控，来自企业各职能部门的数据处理以及报表就会全部由IT人员来输出，一旦业务部门需求集中扎堆，就会造成响应不足，业务部门怨声载道。信息中心自身成员熬夜加班做报表，成就感却很低。满足该需求对企业的价值和意义：通过高效灵活的BI工具，业务人员对自己权限范围内感兴趣数据进行多维拖拽探索和自助分析，以工具简单易上手的低学习成本，让真正对分析业务价值最熟悉的业务人员实现自助数据分析探索，最大化业务数据的分析维度和分析效率，灵活发掘数据中可能潜在的业务价值，同时也解放了IT人员的劳动力，降低企业人力成本。(三) 可快速搭建型自助BI业务数据模型，占受访企业87.5%。需求描述：数据库表中的数据需要基于业务分析主题进行分类管理，相关数据表之间支持手动/自动构建关联模型，同时建立的关联模型支持灵活应用，无需反复编辑修改或创建新的模型，一次建立即可灵活满足多重业务场景进行数据分析使用。需求产生的原因：传统BI工具创建的底层数据关联相互独立，无法重复利用，一旦遇到新的业务数据计算分析场景，数据关联就需要修改或重新创建，极为麻烦，非常不利于IT人员维护。满足该需求对企业的价值和意义：通过BI工具快速构建的新型自助式BI业务数据模型，较传统BI工具针对不同业务分析场景需要多次、重复建模的应用痛点，极大地提高了BI工具的企业中业务数据分析应用的效率，解放了以往IT人员对数据维护的压力。(四) OLAP多维分析：上卷、下钻、旋转、切片、联动、跳转等，占受访企业84.5%需求描述：BI工具支持强大的页面OLAP多维分析功能，包括分析视角的上卷、下钻，维度的旋转切换，指标的切换，分析数据的切片过滤，组件之间的联动过滤、页面超级链接跳转等。需求产生的原因：随着业务发展的复杂化，单一角度的数据分析往往难以再发掘出更多有价值的潜在业务信息，取而代之的是需要BI工具能够满足强大的页面OLAP多维分析功能。满足该需求对企业的价值和意义：通过BI工具强大的OLAP多维分析功能，以实现多角度、多关联数据之间的数据无限层次探索分析，发掘出数据中潜在的业务价值。(五) 大数据处理性能处理能力达到十亿数据秒级响应，占受访企业63.6%需求描述：BI工具可支撑处理亿级以上大数据分析计算的秒级响应，提供多维加速引擎对传统关系型数据仓库（SQLServer、Oracle、Mysql等）进行数据提速处理，同时也支持实时对接企业大数据平台（Vertical、Kylin、Greenplum等）进行数据分析计算。需求产生的原因：一方面，传统关系型数据库在面对上亿级别以上数据量时，容易出现性能瓶颈，长时间的查询等待往往会导致业务数据分析效率太低。另一方面，当今信息化水平飞速发展，越来越多的企业已经有了自己的高性能大数据平台，对于这部分企业来说，拥有一款能够直接对接大数据平台进行数据分析的工具尤为总要。满足该需求对企业的价值和意义：BI工具提供的强大数据计算处理引擎，能够降低企业数据查询等待时间成本，提高业务数据分析效率。同时，通过直接对接企业大数据平台，还可满足企业实时数据分析的需求。(六) 业务人员可完成工具层面的零代码数据加工处理工作，占受访企业57.5%。需求描述：BI工具可通过快速易上手的交互方式，让业务人员也能完成工具层面的零代码数据加工处理工作，例如例如表合并、分组统计、结构数据分层、过滤、增加列、同比环比、累计值、所有值、公式运算等数据清洗和数据处理方法，实现对数据的无限层次多维透视分析统计。需求产生的原因：当业务需求相对偏复杂时，简单的维度和指标统计往往无法直接计算出业务所需要的计算结果，以往的处理方式往往可能是业务部门提需求给IT，然后IT经过SQL或者代码对底层数据表加工处理，然后最终导出一张excel数据表给业务部门，期间的反复沟通和等待时间往往降低了企业的业务数据分析应用效率。满足该需求对企业的价值和意义：通过BI工具，使得业务人员也能快速实现对数据的无限层次多维透视分和析加工统计，降低了传统模式下的沟通成本和等待时间，提高了企业业务数据分析的应用效率。(七) 移动端数据分析查看支持，占受访企业44.9%需求描述：BI工具支持移动端数据分析多维分析查看功能（兼容PC端的上卷、下钻、旋转、切片、联动、跳转等），对于BI工具的应用app支持便捷的扫码登陆、离线查看、批注、分享等功能，同时满足某些社区平台如微信、钉钉的企业公众号集成。需求产生的原因：在当今这个移动设备便捷时代，仅仅PC端的数据分析已经不能满足某些特定时间和场所的业务分析需求了，而BI对移动端的支持已经成了必然要满足的功能点。满足该需求对企业的价值和意义：通过移动端的BI分析查看，使得数据分析不仅仅局限于PC端，较大地增强了数据分析的便捷性。同时微信和钉钉的集成接入，让业务通过社区平台也能直接查看想要的数据分析页面，更是为移动端数据分析锦上添花。四、中国大数据BI产品功能预测结合用户需求调研，和我国BI厂商的产品计划研究，2018年如下六个大的功能模块将会得到增强。(一) 提升自助分析的可操作性和功能丰富度为满足业务人员可通过BI工具进行自助数据分析的需求，中国大数据BI产品需要改善自助分析的功能和可操作性，包括图表的丰富性。前端布局自定义搭配，让业务人员随心所欲布置。比如仪表板自由布局，可快速拖拽生成所需要分析的页面；在全面支持常见的柱状图、条形图等图形基础上，增加支持中国（世界）地图、GIS地图、桑基图等大数据图表；为了适应更加多样的用户，大数据BI平台需要支持强大的OLAP多维分析功能，包括分析视角的上卷、下钻，维度的旋转切换，指标的切换，分析数据的切片过滤，组件之间的联动过滤、页面超级链接跳转等。业务人员在OLAP多维分析的基础上，能够在数据分析查看时，再次对所有维度进行二次的维度指标加工，并无限层次多维透视分析统计，全面开放业务人员对数据的处理和分析操作，以满足当前中国用户多个视角、多个层级的分析需求，把传统业务分析的智慧充分沉淀到数据分析系统中来。为了给不同用户提供个性化的视觉体验，大数据BI平台支持表格动态数值预警功能和图形设置动态警戒线，支持图表样式风格自由拖拽调整。同时，也需要大数据BI平台智能自动设置预警值和样式风格等。(二) 提升平台的数据挖掘能力为满足企业业务人员自助数据分析和自动挖掘的需求，中国大数据BI产品需要在已有的数据可视化和数据分析的功能基础上，增强数据自动挖掘能力，使业务人员在能够掌握挖掘基本概念的基础上，深入挖掘分析业务数据，为业务运营提供数据结论支持。大数据BI平台需要支持嵌入式高级分析功能，用户能够轻松使用平台内置的高级分析功能，也可以通过导入和集成外部开发的高级分析模型。比如平台内含数据挖掘常见算法（如线性预测、时序预测、聚类、分类等），或者提供外接其他数据挖掘平台和工具的可视化接口（如R语言或者Python语言），甚至内含适合特定业务场景的挖掘模型 。(三) 提升平台大数据处理能力为满足企业对大数据BI平台实时响应的需求，中国大数据BI产品需要将当前大数据处理能力提升一个量级，达到10亿数据量秒级响应水平，同时支持丰富多样的数据源。大数据BI平台需要支持丰富的数据源，如企业主流的关系型数据库、大数据平台、NOSQL数据库以及多维数据库，需要支持实时对接数据平台和分布式引擎拓展，同时支持跨数据源关联，同时支持对较大级别数据量进行数据抽取和索引建模，提高数据分析效率。(四) 提升平台的数据管理能力为了满足中国企业业务人员用户对数据处理的需求，中国大数据BI平台需要提升自身的元数据管理能力、数据的ETL处理能力、数据存储能力。提高元数据管理能力，使得用户能够集中管理元数据，包括对元数据进行检索、提取、处理、存储、分享复用和对外发布。中国企业的业务人员将需要在数据分析的过程中，直接操作经过IT人员标准化处理的元数据。近几年来，中国数据分析人才迅速增加，企业中也成长出一批有一定数据分析能力的业务人才，这些中国企业业务人才更多的是需要对数据进行ETL处理和存储，这就需要平台功支持用于查询、提取、转换和加载的功能，具有索引、管理、调度数据的能力。(五) 提升平台分析的共享能力随着ERP、OA、MES、HIS等常见业务系统的完善，企业少则数十套IT系统，多则上千套系统。新型自助BI需要能够与多个系统同时融合，全面分析企业的业务数据。这就需要中国大数据BI产品需要加强产品与不同软件系统的集成融合能力，这是中国企业面临的共同难题。大数据BI平台需要支持嵌入式部署，如主流的应用服务器，支持跨平台的权限集成和页面集成。大数据BI平台不同用户创建的分析页面，可以方便地分享给其他成员。同时，在企业的分析用户设计仪表板时，可以复用仪表板中的图表、维度、指标等，支持用户分享指定页面进行给其他部门成员，便于互动沟通交流。为满足企业人员实时办公、互通信息的需要。大数据BI平台还需要支持移动端上共享和查看分析结果，支持在移动端对分析结果进行数据层级钻取穿透、联动等。(六) 提升平台的安全性为了满足企业多级部门同时使用、不同权限的功能，中国大数据BI产品除了要提供灵活丰富的用户管理功能、权限控制功能，还需要内置强大的用户行为监控与分析功能，确保企业的数据安全和信息保密。大数据BI平台将支持持批量导入用户，支持同步企业统一权限管理数据库中的用户，以企业IT系统统一的用户管理方式进行用户管理。支持用户以企业IT系统统一的用户权限认证方式进行权限管理。同时，需要支持短信平台功能，并可用于用户账号身份验证等，多种用户和权限管理方式，来满足广大中国企业的不同的安全级别要求和安全管理策略。随着大数据BI在中国的发展，中国企业自身的大数据BI平台已有众多员工账号。这就对大数据BI平台提出新的挑战，除了要拦截非法用户，还要对大数据BI平台有效用户进行有效监控。2018年，大数据BI平台需要支持监控用户的操作行为，支持监控页面被访问的频次、访问来源，甚至是支持监控访问到的数据范围。为了保证大数据 BI平台系统持续支持企业经营管理，需要大数据BI平台支持系统数据迁移到企业数据库，支持对系统进行备份与还原，备份可以手动或设置周期定时备份。同时，支持云端服务器部署和本地服务器部署，支持多机热备，达到企业的灾备要求。此外，为了有效避免BI平台出现严重异常，还需要支持监控自身的运行性能，遇到系统性能风险，提前给出系统预警信号。

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国内的企业级SaaS市场正处于快速成长阶段，无论从市场热度还是产业成熟度来看，都正发生着日新月异的喜人变化。移动互联网发展迅猛但流量红利日益衰竭，“纺锤型”的宏观企业结构构造出独特的企业级市场面貌，C端市场与B端市场从若即若离走向融合。站在“风口”之后，SaaS市场依然让人有些捉摸不透。本报告从SaaS的源起、演进、主要类型说起，向客户阐明SaaS模式的内涵及其核心价值，为创业者梳理行业发展动态与企业经营策略，也给投资者提供行业未来发展的挑战与趋势作为参考。核心观点：1. 2017年国内SaaS行业市场规模为168.7亿元，增长率为32.3%，未来几年仍将保持30%以上的增长率。2. 中国SaaS市场占全球的比重将从2017年的5.5%增至2020年的9.4%。3. BI、安全、营销类SaaS更受一级市场青睐，垂直行业市场则呈现出高度碎片化。4. 总体来看，SaaS化进程与商业价值链的路径方向相反：由价值链末端的C端用户开始不断向上游倒逼。目前终端to C行业的SaaS化成熟度最高。尽管“云”早已不再是艰深的技术名词，而是进入普通民众的日常语汇中，但大多用户对“云”的认知往往来自于“云盘”“云端存储”。从这些toC的SaaS应用中，人们获得了“云”的最初认知与宝贵的一手使用经验。SaaS由于直接提供应用服务，天生就与用户的距离更近，也是云服务中最为人所熟知的一类。其实，就SaaS本身的定义而言，但凡直接向用户提供最终服务，而其背后的计算、数据存储都无需本地运行的，都可被归为SaaS服务。因此广义上，SaaS几乎可以包含我们日常生活中接触到的所有Web应用，包括搜索引擎、邮箱、地图、视频网站等等。但通常意义上，人们提到的“SaaS”都用来指代toB的SaaS服务，即面向企业提供的、部署在服务提供商自己的服务器上的、按需订购的、通过互联网提供的服务。本报告也只聚焦于企业级SaaS市场。SaaS是对传统软件交付形式的变革从历史发展的角度来看，SaaS的实质是应用交付形式的一次变革。传统软件的交付，最简单的就是采用单机软件的形式，即在每个用户的电脑上安装一套应用程序，程序的运行、数据存储等都在本地进行。这些彼此独立的应用程序使得集中管理难以实现。而在SaaS模式中，应用程序运行在SaaS厂商自己的服务器中（即所谓“云端”），大多情况下直接基于Web进行交付，无需本地安装与部署，且可以同时向多租户提供服务。核心价值：删繁就简，直接向客户交付简单易用的服务SaaS作为云服务的重要组成部分，其核心理念与云服务一脉相承，即通过专业化的社会分工优化社会资源的配置。如果说IaaS层省去的是客户对基础设施层的操心，PaaS层省去客户对中间件、数据库等应用开发环境的关心，那么SaaS层则是几乎向客户隐去了所有IT相关的部署与管理流程，直接将最终服务和盘托出。这个核心特色至少能够给客户带来四点好处：一是简化管理，二是产品快速迭代和自动更新，三是付费方式灵活减轻企业的现金流压力，四是获得更具针对性、更能帮助企业创造价值的客户服务。我们绝不能将SaaS简单地理解为“互联网+软件”，其背后所蕴含的“从销售硬件产品到售卖服务”的产品理念才是其真正的价值与潮流所在。二、企业级SaaS市场发展现状风起云涌，国内SaaS市场将保持30%以上增长率国内SaaS市场在2014-2015年经历了短暂的爆发式增长，增速分别高达71.3%和65.4%。从2016年开始，SaaS市场进入相对理性平稳的发展阶段，将保持30%-40%的按年增长率。预计2017年国内SaaS市场规模将达到168.7亿元，2020年将达到473.4亿元，未来发展空间十分广阔。青出于蓝，中国在移动互联网时代可实现弯道超车美国SaaS市场在其成熟、平稳发展的宏观经济大环境下，呈现出与中国较为不同的市场特征。由于美国企业的信息化产品使用率高，SaaS市场的发展空间其实来自于传统软件向SaaS的转化。而中国的SaaS市场受到创业企业数量不断增加和企业信息化产品使用率提升的双重利好，发展速度更快。另外，在中国异常发达的移动互联网经济下，SaaS产品也顺应潮流率先走向移动化。BI、安全、营销更受一级市场青睐，垂直行业市场则呈现高度碎片化梳理2017年Q1-Q3国内SaaS领域在一级市场的融资事件，共有169笔融资。从业务垂直型市场来看，BI大数据分析、运维管理与安全、CRM（尤其是营销）更受到一级市场青睐，其次为HRM领域。而行业垂直型市场则呈现出高度碎片化特征，在特定垂直行业中获得融资超过2笔的仅有电商、零售、金融、制造等少数行业。SaaS行业产业图谱：业务垂直型 信息量大，点击图片，大图更清晰～SaaS行业产业图谱：行业垂直型 信息量大，点击图片，大图更清晰～三、SaaS企业经营策略分析细水长流，续约和留存是SaaS业务的基石和传统软件厂商的“一锤子买卖”相比，SaaS厂商的一个显著差异在于强烈依赖用户的续费。而且企业级服务的获客成本一向颇高，厂商能否尽快从客户续费中收回获客成本，也是考验其经营成功与否的重要指标之一。总的来看，对SaaS厂商而言较为核心的运营指标包括：获客成本（CAC）、客户生命周期价值（LTV）、月/年经常性收入（MRR/ARR）、月均客单价（ARPA）、客户流失率（Churn）等等，覆盖客户整个生命周期的各个节点。目前行业内普遍的观点认为，LTV在CAC的3-5倍以上，获客成本能够在12个月内收回（即CAC小于12倍的MRR），客户流失率控制在一定范围以内（欧美主流观点认为流失率应在5%以内，但在国内受国情影响极难达成），是一个SaaS厂商持续健康发展的关键性指标。当然，由于企业在具体经营发展中存在业务模式、客户特征、市场竞争态势等诸方面的差异，并不建议一味死磕上述标准。岂在朝暮，培养客户的持续付费意愿是SaaS商业模式的基础SaaS产品的前期投入主要集中于产品研发以及固定的IT支出，得益于其能够同时为多租户提供服务的特性，使得SaaS的边际成本极低。这既给SaaS厂商带来了相当可观的边际利润，也让厂商在面对同类竞争时得以在价格上做出更多让步。价格上的不断让步最终催生了免费模式，动摇了作为SaaS产品商业根基的订阅模式，引发了行业内的大量争论。诚然，免费模式作为“噱头”有利于前期吸引用户，迅速做大用户量。很多声称产品免费的企业实际依赖增值服务、周边服务、硬件设备等途径获得收入，但在国内目前的市场情形下，如果没有强大的资金支持，没有足够壮大的用户群体带来足够多的流量，单纯依靠此类增值或周边服务支撑企业运营发展将步履维艰。产品在早期采取低价或免费模式集聚用户，是通过牺牲营收的方式降低获客成本的有效途径，但归根结底，通过切入客户生产经营的核心痛点，培养客户对此进行持续付费的意愿，才是SaaS商业模式的基础。各有千秋，中小企业具有数量优势，大客户付费能力强在客户定位上，不同的SaaS厂商有着截然不同的选择。部分厂商专注于大型企业客户，偏向casebycase的服务；部分厂商专注于数量庞大的中小企业客户；也有厂商同时做两边的市场。整体而言，SaaS服务从其商业特性上来看，按需订购的模式天生更加适合现金流不够充分的初创型企业，而且国内7000多万小微企业是任何厂商都难以忽略的巨大市场。但大型客户的客单价高，付费能力和留存情况都好于中小企业，促使部分企业致力于为大型客户提供定制化的SaaS产品与服务。各取所长，直销提升服务质量，分销降低销售成本SaaS的销售模式与传统软件类似，大体上可分为直销与分销两种模式。但由于传统的渠道代理商对SaaS的认知度依然不足，再加上SaaS的回款周期更长，渠道商代理SaaS类产品的意愿并不强烈，因而很多初创SaaS厂商实际上是被迫采用直销模式。直销由于跳过了中间环节，自有销售团队直接与客户接触，在贯彻企业文化与对产品理念的理解上显然能有更好的表现。而且随着产品的不断迭代，复杂度也必然不断提升，传统的分销渠道人员接受的培训不足，越来越难以适应产品定制化服务与落地实施的要求。当然，分销模式的优势在于能够十分有效地降低企业销售成本，帮助产品短期内迅速打开市场，提升品牌认知度。求同存异，定制化是SaaS服务的必然方向在传统企业管理软件时代，定制化服务在软件的咨询、安装、部署过程中在所难免。一些厂商将其中具有普遍共性的功能提取出来，以互联网服务的形式提供“批量化”的标准产品，成为SaaS产品的最初理念。这样的标准化产品实际上的确足以解决大部分企业的简单需求，也是很多早期SaaS产品能够快速获取用户的原因，包括SaaS极高的边际利润也是建立在这样的商业逻辑假设之上。但随着客户在使用过程中不断发现并提出新的需求，随着企业向垂直行业发力，随着产品开始接触到大中型企业客户，定制化需求必将成为SaaS厂商不得不面临的重要问题。归根结底，SaaS的实质是一种服务，其商业逻辑绝不是让客户被动地适应产品。进入中后期的SaaS产品不妨参考国际厂商的做法，既最大化提取企业的共性需求提供标准化产品，又针对企业的个性化需求提供相应的增值服务或开发平台，尽可能平衡中小企业廉价标准化产品需求与大客户定制化需求的关系。风雨同舟，客户成功是SaaS区别于传统软件的核心SaaS产品在商业模式上取得成功的一个必要条件在于产品能够解决企业的核心业务问题。只有找到企业业务上存在的核心痛点，才能让企业因为刚需而产生持续的付费意愿。此外，市面上大多SaaS产品在各自的细分领域内都面临严重的同质化竞争，而产品在功能层面却难以做到差异化，因此最终仍然拼的是服务。在服务层面，由于商业模式的差异，SaaS显然比传统软件向前走出更多，尤其是在Salesforce的全力提倡下日渐火热的“客户成功”的服务理念。区别于客户支持与客户服务，客户成功更加强调主动获取客户需求，帮助客户最终达成其商业目标。这也促使不少国内SaaS厂商组建了专门的客户成功团队，并建立起一套相对科学的客户成功体系。可以说，客户成功理念正是SaaS模式区别于传统软件的核心所在，是客户服务理念的一次升级，在SaaS企业的整体销售转化、用户留存中起到日益重要的作用。四、SaaS服务的行业应用场景溯游而上，SaaS化进程由价值链末端向上游不断倒逼纵观整个互联网（尤其是移动互联网）的发展历程，个人消费者是最先受惠于其“去中心化”的技术特征的群体，这又反过来助推了整体互联网经济十多年的飞速发展。随着互联网C端市场的日益壮大，用户使用习惯被养成，同时吸聚了大量流量与数据，互联网开始逐步从价值链下游向上游改造，呈现出与价值链逆向的互联网化进程。作为互联网经济的一部分，SaaS化的进程也遵循着价值链末端（即用户）向上游不断倒逼的规律。目前来看，企业级SaaS在社会化程度较高的行业中，如餐饮、零售、美业、酒旅、物业管理、售楼、广告营销等，成熟度相对较高。这些直接toC的行业在业务环节上相对更加快捷和标准化，也更加适合早期标准化SaaS产品的切入。处于价值链中间环节的物流、外贸、采购、工程施工等行业，在下游环节的带动下，也陆续迈出了互联网转型的步伐，正处于发展勃兴期。而最上游的生产制造环节如工业制造、农业生产等领域，目前的SaaS化进展相对缓慢，未来的改造空间十分巨大。五、SaaS行业发展挑战与机遇厚积薄发，勿因前期持续亏损而失去耐心由于SaaS企业在盈利模式上有别于传统软件厂商，客户的付费需分期确认收入，形成递延收入，而企业当期投入的获客营销成本、实施服务成本等在短期内难以收回，导致SaaS企业在前期往往面临持续亏损且亏损不断扩大的局面。纵观国内外诸多成功的SaaS企业，早期的扩张带来严重亏损的现象实属正常。况且企业级市场向来都不似C端市场一般容易爆发，需要企业兢兢业业，脚踏实地打磨产品与服务。SaaS创业者切不必因为一时的入不敷出而焦躁，投资者也不必因为看不见投资回报而失去对创业者的耐心。从另一个角度来说，SaaS企业由于现金回流慢，也成为一个异常“烧钱”的行当，一旦在早期发展中缺少足够的资金支持将在后继的竞争中失去大量机会。胜者通吃，同质化竞争中要么脱颖而出要么自取灭亡由于突破了地域桎梏，“胜者通吃”的现象在互联网诸多领域都屡见不鲜，尤其是当行业内的产品功能上趋于同质化时，先进入市场的或最快规模化占据市场份额的玩家往往能够笑到最后。这一规律在SaaS行业同样适用。首先，单纯从技术、功能上来说，同一赛道内的玩家基本水平相当，产品功能上的差距几乎都不难通过快速开发与迭代来弥补。其次，SaaS行业的长尾市场不大，因此SaaS产品蜂拥进入几大主流赛道，又难以在功能上形成壁垒，从而陷入同质化竞争的恶战中。各赛道内的头部玩家或是进入的时间早，或是扩张速度快，或是有充足的资金支持，从而进入了良性发展的循环，体量持续壮大。企业如何找准自身竞争优势点，不脱离第一梯队，将是下一阶段面临的首要挑战之一。厉兵秣马，C端巨头将适时收割B端市场当我们沉浸于企业级市场的探讨时，容易惯性地忽略另一边瞬息万变的C端市场。诚然，二者无论市场特征还是发展思路上都大相径庭，往往保持着一种“礼尚往来”的上下游互补关系。但在C端已经相当成熟的部分企业，面对市场与业务的天花板，早已对这边的B端市场虎视眈眈。这些C端巨头牢牢占据用户生活与消费场景，手握流量，期待通过发展B端业务掌握更多供应链数据；而企业级SaaS厂商（尤其是做ToC行业SaaS应用的厂商）在实际操作中难免在某些功能点上触及C端消费者，一定程度上开始接触C端消费者的数据。二者的碰撞让原本相对平和的市场环境生出更多变数：C端巨头由于自带流量，握有用户，容易“挟天子以令诸侯”，对上游商家产生强大的震慑作用，将给目前的企业级SaaS市场带来巨大冲击。总的来说，出于业务增长需要和对上游数据的渴望，有实力的C端玩家将适时切入企业级市场，而已深耕多年的SaaS厂商也或能凭借客户的使用粘性与之抗衡，找到自身竞争差异点，避免被巨头围剿。你中有我、我中有你，融合与跨界将成为常态纵观近两年SaaS行业的动态，产品之间突破原有界限、走向融合与跨界，将成为行业常态。融合与跨界的方式主要有三种类型：其一是业务垂直型SaaS产品在向周边环节延伸服务，其中较为显著的是IM类产品纷纷以沟通功能为基础扩充OA类服务，另外CRM与OA/HRM、ERP与财务/CRM等也往往存在功能上的重叠，其中的界限日益模糊。其二是业务垂直与行业垂直类产品逐渐走向混合：例如CRM、HRM等行业通用型SaaS产品越来越强调垂直行业解决方案，或是借助开放平台与合作伙伴集成更多行业版本的产品；行业垂直型产品在原有行业站稳脚跟后，也开始尝试将通用需求抽象出来，向更多行业推广产品。其三是在部分领域，如人力、财务、法务等，SaaS也将走向线上服务与线下服务相结合的道路。总的来看，正因为SaaS的本质在于服务，那么凡是客户的需求就都是厂商的努力方向。在这样的发展动力面前，一切人为的类型划分都显得苍白，SaaS厂商必将无视边界，不断寻求最合适的业务范围。殊途同归，SaaS走向平台化，与PaaS之间的界限日益模糊一个让SaaS厂商难以忽视的事实是，企业越来越倾向于使用整体化的解决方案，而非过去彼此独立的CRM、ERP、OA产品。这样的观念变化其实并不难理解——随着整体市场走向成熟，客户早已不复当年的小步试水，在使用SaaS产品的同时也希望进一步简化企业的IT管理——这实际上类似于IaaS层从独立的计算、存储、网络走向超融合，或者PC时代从DIY组装机到品牌机/一体机的变化。其次，SaaS厂商在撬动大型客户时，强大的定制化能力成为极大的加分项。市场上较有实力的SaaS厂商几乎都正在或计划走向平台化，实质上建立起自己初级的PaaS平台。此举一方面能够集成客户的其他自有或第三方应用，打破数据孤岛，另一方面试图通过开放API、吸引ISV的开发与集成来打造生态，增强其影响力与话语权。与此同时，我们也看到越来越多的PaaS企业向上提供应用层的服务，延长自身的服务链条。SaaS服务离客户的实际业务更近，与企业业务场景的联系更加紧密，无疑给PaaS企业带来了更多想象空间。虽然SaaS与PaaS的服务对象与内容起初大相径庭，但在企业级市场“攻城略地”的争夺中，二者的界限日益模糊，最终都走向企业的一体化解决方案与一站式管理平台。更上层楼，数据价值不断提升将变革SaaS的商业模式SaaS与传统软件的一大不同在于SaaS厂商实际掌握了大量客户数据，这些数据的价值也越来越受到SaaS厂商的重视，正推动着不少厂商从提供简单的工具服务到提供数据服务的转变。当然，这里的数据服务不只是停留在财务报表、数据统计与分析之类的静态层面，而是要基于客户的业务数据为其决策提供支持，为客户创造更多价值。更进一步，当厂商拥有足够多的客户、积累到足够大的数据量时（也即拥有了真正的行业大数据能力时），可以挖掘出更多数据服务的可能性，例如精准营销、授信、金融服务等等。可以说，对数据的重视与利用，一方面给整个SaaS行业带来了商业模式的变革，即基于软件自身的数据价值延展出更多增值服务能力，另一方面也是行业发展思路上的转型。在保证用户信息安全的前提下，SaaS厂商合理地利用数据、挖掘数据的潜在价值，不仅能为客户自身带来收益，而且推动了整个行业的进步。

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财务分析报告是企业依据会计报表、财务分析表及经营活动和财务活动所提供的丰富、重要的信息及其内在联系，运用一定的科学分析方法，对企业的经营特征，利润实现及其分配情况，资金增减变动和周转利用情况，税金缴纳情况，存货、固定资产等主要财产物资的盘盈、盘亏、毁损等变动情况及对本期或下期财务状况将发生重大影响的事项做出客观、全面、系统的分析和评价，并进行必要的科学预测而形成的书面报告。今天小编就给大家分享一份最新完整的财务数据分享报告，里面包含了所有财务数据分析所需要的流程模板说明，可以让我们财务人员快速完成一份完美的财务数据分析报告，很大程度上，提高财务人员的工作效率。希望小编的分享，可以帮助到大家。（文末有免费获取方式）目录1.主要会计数据摘要2.基本财务情况分析3.预算完成情况及分析4.重要问题综述及分析财务数据分析报告（一）财务分析报告前言（二）目录（三）主要会计数据摘要（四）主营业务收入表（五）主营业务成本表（六）主营业务利润表（七）其他业务利润表（八）管理费用表（九）财务费用表（十）投资收益表（十一）营业外支出净额（十二）利润总额表（十三）净利润表（十四）基本财务情况分析（十五）基本财务情况分析（十六）资产情况概述（十七）资产状况分类（十八）资产构成（十九）资产质量（二十） 负债情况（二十一）资产经营状况和变动原因（二十二）主营业务收入分析（二十三）利润总额分析（二十四）预算完成情况及分析（二十五）预算完成情况及分析（二十六）成本费用类（二十七）预算分析综述（二十八）重要问题综述及建议（二十九）管理费用和财务费用的期间性影响较大以上就是小编给大家分享的最新的财务数据分析报告模板，里面包含了所有财务数据分析的流程模板及说明，此内容比较多，小编这里只给大家展示了部分内容，只要财务人员录入相应的数据，就可以成为一套完美的财务数据分析报告。需要的财务人员，小编可以把电子版分享给大家。希望小编的分享，可以帮助到大家。免费福利若需要源文件，请①关注→②评论（需要）→③点击头像私信（资料）即可

常见数据分析报告三大类别，你都知道吗上一期我们讲过了数据分析报告的作用，本期我们就一起聊一聊数据分析报告的类别有哪些吧。数据分析报告通常分为以下三个类别，分别是：日常运营报告、专项研究报告以及行业分析报告，其中日常运营报告属于日常报告，定期随工作报告一起递交，而专项研究报告则属于不定期报告，行业分析报告既可以定期报告也可以不定期报告，接下来我们详细说明。第一点：日常运营报告，日常运营报告通常是指新媒体运营部门每天、每周或每月、每季度需要给主管领导进行汇报，这其中包括《网站流量日报》、《微信公众号粉丝周报》以及《今日头条阅读量周报、粉丝月报》还有《网站转化率月报》等，这里只是举例子，还会有其他自媒体平台的阅读量统计报表、粉丝增长数、转发量、评论量、点赞数等，具体是日报、周报还是月报，要看每个公司考核安排来定了。一般都是周报和月报的形式，毕竟日报会增加大量的工作。撰写日常运营报告要注意，表头是固定的，一旦固定好不要轻易改动，这样方便领导查阅和对比，其次是递交数据要遵循流程化原则，日常运营报告一般会需要微信微博、活动策划、自媒体平台以及品牌推广相关负责人提供当天的数据，因此每天几点之前统计好数据要提前与大家打好招呼，一旦形成规则，将会大大提高制作日常运营报告的效率。第二点：专项研究报告，专项研究报告主要是指针对某个特定问题进行的相关数据汇总和分析，比如《粉丝增长来源报告》、《流量异常分析报告》、《上周广告投放效果报告》等，专项研究报告的重点是深入挖掘问题，以及寻找解决问题方案。这些报告是针对特别事件孕育而生的产物，所以是不定期报告，因为你并不知道什么时候会发生什么事情。第三点：行业分析报告行业分析报告是对整个新媒体行业的情况汇总报告，主要是分析当前新媒体的相关情况，这样可以有助于掌握整个趋势，比如抖音风刚起，就能判断短视频平台即将到来的大佬们都获得了最高的流量支持。行业分析报告主要分两点，一是整个行业的报告，一是同行竞争对手的报告，整个行业趋势可以通过大数据来获得相关数据，而同行分析，则是通过分析竞争对手的微博数据、微信数据来了解他们的大概情况。以上三点就是常见的数据分析报告类别，肿么样看完了本文，是不是清晰多了呢？好了，本期分享我们就到这里了，下期我们再继续吧！

本文讲如何解读上市公司财报。一份财报意味着什么？意味着对这家公司过去一个阶段的经营总结。财务指标是通行的投资语言，通过读懂财务数据能比较好地了解一家公司，当然，在不同的行业和不同的商业模式下，财务指标可能有不同的含义，这需要结合公司的业务模式进行理解。作者：Ricky来源：雪球本文主要分三部分。第一部分先给大家把财务报表里的主要概念给过一下，我们以好未来为例子。第二部分我们再从横向来看，不同公司财务指标背后的商业模式差异，无论是收入还是成本还是利润，即使是同样的指标，但是不同的商业模式会有不同的表现。第三部分我们再拿陌陌作为例子，来讲讲如何通过财务数据的变化分析来看一家公司商业模式的变化。一：指标先讲第一部分，我认为看财报应该需要关注的主要指标。以好未来为例，这是一家现在比较热门的公司，是做教育培训的，也是近年美股的一个大牛股。我认为公司财报主要分四大块，首先是传统三大表（资产负债表、利润表、现金流量表），还有经营指标。除了三大报表，还有一部分就是公司在财报中一般也会披露和自己业务密切相关的运营指标，比如互联网公司，会把它的DAU、MAU、付费用户、ARPU等，教育公司会讲它开多少店。下图是一份公司年报里摘出来的利润表。我们先看一下利润表从上到下都有什么构成。首先是收入，收入其实在美股的报表里面叫topline，就是报表的第一栏，对应的是报表最后一栏bottomline，topline就是收入的意思，bottomline就是净利润的意思。收入的定义很简单，你卖什么产品，卖什么服务，然后你收了多少钱，就是收入。虽然简单，但是它有一个很重要的原则，就是“权责发生制”，我们举例说明。比如教育行业来说，教育行业通常有一个叫做“现金收入”跟“确认收入”，第四季度你去一个培训机构参加培训，给培训机构交钱，交了1年1万块的费用。虽然你交了1万块钱给这个机构，但是对于这个机构来说，他在当季不能直接把1万块都确认为收入，只能确认四分之一。确认收入跟现金收入的差别，不是钱到你那儿了，就可以记入收入的，要把你的服务履行完，服务性行业要把你的服务履行完之后，才是你的收入。现在都有很多会员，比如你交一年的会员，不可能今年就是你的确认收入，可能随着会员时间的推进，一期一期确定你的收入。所以这里面重要的就是现金收入跟确定收入的差异。再比如电商公司，不同电商公司的业务模式会导致对收入的定义也不一样，比如阿里的淘宝、天猫是平台模式，平台模式有一个GMV的概念，指的是商品在平台上的交易额，平台模式的交易额，平台并不承担直接服务客户的角色和承担库存的风险，所以交易额并不是淘宝天猫的收入，他们的收入是广告费和交易佣金。但是京东就不一样了，它以自营为主，京东赚的是商品低买高卖的价差，商品服务都是京东做，所有资金都是过京东的账，所以京东自营的销售额就是他的收入，卖了多少货，就确认多少收入。同样一个冰箱通过在京东上卖，比如这个冰箱1万块钱，京东的收入就是1万。但是对阿里来说，确认的是1万块钱交易额产生的佣金或者广告费，比如500块钱。所以，商业模式不同，导致它的收入确认的方式也不一样，要遵循权责发生制原则。再往下看，收入扣掉成本，就是毛利，毛利是公司重要的盈利指标，影响毛利的是什么呢？主要是营收成本，营收成本用最通俗的话就是你做这门生意用的原材料，比如开一个餐馆，营收成本包括买菜的成本、厨师的成本、房租的成本，这个属于营收成本。比如说好未来，这是一个教育培训公司，它原材料是“老师”，即师资成本，还有它需要租一个地方，就会有场地成本，所以对于好未来来说，它的营收成本主要就是师资跟房租。比如京东，它的营收成本就是它的进货成本，卖一台冰箱1万块，京东进货价是9000，那京东的营收成本就是9000，毛利率就是10%。比如对阿里来说，淘宝天猫平台电商的毛利率就非常高，因为阿里的营收成本基本只有带宽服务器等，所以它的商业模式跟盈利就很不一样。再比如京东跟唯品会，也有很大的差异，京东做的是电器，电器是标品，所以它的毛利是很低的，京东的毛利现在只有10%左右；但唯品会因为做的是服装，虽然它的商业模式和京东一样都是自营，但是它们的毛利有很大的差异，因为他们做的品类不一样，唯品会做的是服装，服装的毛利要比电器的毛利高很多，所以这几年唯品会的盈利能力其实是比京东高的，唯品会可以做到25%的毛利率，3-5%左右的净利润率，京东则基本处于盈亏平衡点上。毛利下面就是三项费用，市场营销费用包括广告费、销售人员工资等；还有行政管理费用，就是你的高管的费用，总部的费用，包括财务的运营费用等。一般还会有一项研发费用，因为这是教育公司，研发成本都放在上面了，正常情况下这边会有研发费用，都有的。一般毛利下面就三项，市场营销费用、管理费用和研发费用。这三样费用加起来就是运营费用，是整个公司运营过程中产生的费用，而不是原材料产生的费用。比如京东，它的总部需要管理各个职能线，各个职能线有各种管理费用，就放在这儿。比如京东要买广告，要买流量，市场费用也放在这边。运营费用扣完了以后，就是运营利润。运营利润再扣掉利息支出、投资收益、税收、外汇损失、非持续性业务开支等之后，就是公司的净利润了。这是利润表，是轻资产公司我们最关注的。资产负债表，很多时候被忽视，但是这个也是很重要的。先从资产负债表来看看它是重资产还是轻资产。比如好未来，主要资产都是现金，它在全国有1000多个培训点，培训点都是租赁的，基本上没有什么固定资产的，它的主要资产就是现金。这是轻资产行业。如果你看制造业或者建筑行业，这个数字就会非常大。轻资产行业有一个东西是需要重点关注的，就是所谓的商誉或者无形资产，像好未来的资产以现金为主，很好评估，做不了假，但是如果资产是以无形资产或者商誉为主，调节空间就比较大。商誉或者无形资产特别高的时候，就要分析它为什么那么高，或者是不是有操纵的嫌疑。我们看好未来最大的负债项目是递延收入，递延收入什么意思呢，教育公司比较特殊的项目，我刚才说教育公司做的都是预收买卖，有些是收一年的，有些是收两年的，有些收三年的，一下子会把钱交给你。虽然这个钱在你账上是现金，但对你是一个负债，因为你的服务还没有履行。好未来的预收能力是很强的，主要负债体现在预收款，就是所谓的递延收入。所以并不是负债都是不利的，有时候适当的负债是核心竞争力的体现。要看负债的构成是什么，比如好未来的负债是预收款。其实这样的公司很爽的，对于投资人来说，是很喜欢这张资产负债表，因为没有什么对你不利的东西，资产里面没有什么有坑的地方，最多的就是现金。然后负债里面也是现金，而且现金是别人的钱都在你账上，不像很多重资产公司要借银行很多钱。所以这种公司是投资人喜欢的资产负债表。资产负债表讲完就讲现金流量表。现金流量表就是整个公司运营的时候，钱从客户手中到公司账上，公司然后再支付给供应商、员工等整个生意相关中的各个环节，描述整个资金流的走向。如果从投资来看，现金流量表的分析很多时候会重于利润表的分析，因为利润表的收入包括收入确认方式的调整，包括对成本的调整，可以看出盈利是不是真实的。来看好未来的现金流量表。这是利润表里面的利润，2017和2018财年分别是1.12亿、1.95亿美元，对应的运营现金流分别是3.79亿和6.85亿，好未来的运营现金流远远高于它的利润，这就是强现金牛生意，这种盈利属于非常健康的。当然预收款方式实际上有利有弊，我们经常听到有教育培训机构跑路，比如去年有个很知名的天空琴行，为什么会倒闭？天空琴行的高管都很牛，知名互联网公司出来的，用互联网思维打教育行业。互联网往往是先烧钱做用户规模，然后再想办法去变现，想办法赚利润。但是教育培训是很不一样的，如果没有严谨的财务管控，预收款往往会让创业者会产生错觉，因为按照现金收入制来看的话，错以为自己是盈利的。因为你还没有提供服务，还没有支出，你的账上就有钱了。如果把现金收入认为是真实收入，按照这个去做开支预算猛扩张，就会导致灾难性后果。好未来的现金流量表是相对比较健康的，投资人非常喜欢这个现金流量表，我们再拿乐视网作为反例来看看。乐视2015年、2016年是它的巅峰，贾跃亭从国外回来，股价在A股涨得特别好，业绩表面看着也做得很好，成为唯一一个号称有盈利能力的视频网站。乐视出事情是2017年，但是如果看他2015和2016年的现金流量表很容易看出问题了。虽然它从利润表上看2015年盈利6亿、2016年盈利10亿，但是你看经营活动产生的现金流是负的，两年分别是6.85亿和16.77亿的负向现金流，所以它的现金流量表在2015年的巅峰时期已经恶化了，2016年是严重恶化了。虽然它的收入、利润从利润表看是在在增加，但是现金流量表看是在极度恶化的，如果看现金流量表能够看出来已经出现问题了。再举一个例子，唯品会。利润从2015年到2016年有增长，2017年基本上持平。如果只看这个，感觉还行，不是太糟糕。但如果看唯品会的现金流量表，其实会发现更严重的问题。我们看它的运营现金流2016年是正的28亿，但是你看2017年，只有10亿，所以它的运营现金流是急剧下滑的。这是什么原因导致的，我们要去看原因。你看上面所有的项，最大的变化是哪一项，就是库存那边。2016年的库存只有6.8亿，但是到2017年的库存变成22亿，然后回去分析一下它的商业模式，它的竞争力是不是有问题。刚才讲了传统的三大块，有利润表、资产负债表，还有现金流量表。然后一般上市公司把这些列完以后，会把跟它相关的业务指标列出来。像好未来它是在全国开展业务的，会把它每年进入的城市数、新开校区数、招生数等关键数据都列出来。好未来为什么是一个大牛股，我们看他过去几年它的收入基本上保持了百分之六七十的复合增长，而且从它的业务指标看也是非常健康的，进入的城市数在不断增加，校区数也在不断增加，招生数呈一个加速增长。这个运营指标也要跟财务指标结合起来看。比如好未来的毛利实际上过去几年是在下滑的，我们就要看这个下滑的原因是什么，到底是有利还是弊。如果看2016、2017、2018，每年下滑两个点，特别是2017年毛利下滑是比较多的，就要分析它的原因。如果跟它的业务指标、运营指标结合起来看，你发现那不是一个问题。比如像2017年，毛利大概下滑了两个点，为什么，因为它2017年扩张比较快，2017年当年就开了144个校区，一个实体的校区，开设以后，招生是有周期的，比如这个校区能装500个人，不可能一年之内装满，第一年装300，第二年才能装满，新开校区多的话就会影响毛利率，分析完了发现这个毛利是正常的。二：对比我们说到看一份财报，要先把基本的财务指标捋一遍，然后我们要搞清楚每一个指标在不同行业和不同商业模式下，它对应的具体含义是不一样的，反过来，如果我们找出财务指标的不同，也能分析出商业模式的差异。举例子来做分析。这有三家公司，$好未来(TAL)$、$紫光学大(SZ000526)$、$尚德机构(STG)$，这三家都是做教育培训的，我们把他们的核心财务指标——收入、成本、毛利、费用、净利润都列出来以后，再做对比，分析商业模式的差异，然后再看哪家公司是教育培训机构里更值得投资的。当然我这组例子会更极端些，因为三个公司的差异很明显。首先看毛利和毛利率，虽然都是教育培训行业，但是毛利率差异非常大，尚德机构达到了82.45%，好未来48.55%，学大教育只有28.83%。像达内将近70%，学大是48%。影响毛利最重要的是看营收成本，教育培训行业的营收成本主要是是两项，师资成本和教室房租。为什么尚德的毛利率最高，一是因为尚德前些年把所有线下教学点都砍掉，all in线上，所以没有线下的教室房租，二是尚德的线上是1对几百上千个学员的大班直播模式，老师数量少、杠杆高，所以师资成本也很低。为什么学大的毛利率最低呢？因为学大做得是中小学1对1课外辅导机构，1对1业务因为老师没有杠杆效应，1次只能服务1个学生，所以师资成本很高，1对1的教室利用率也相对要低，所以毛利率低，只有28.83%。好未来也是做中小学课外辅导的，但是好未来的教学模式主要是1对二三十学员的小班教学，所以毛利率可以做到比学大高20个百分点左右。同在教育培训行业，是不是毛利率高的生意就一定更好呢？可能也不是。我们来看净利润率，尚德的毛利率高达82.45%，比另外两家公司要高很多，但是亏损率达到了惊人的94.70%，我们来分析数据可以看到，主要原因是因为尚德的市场营销费用占比达到了139.34%，获客成本高于收入，从而导致亏损。为什么会这样呢？这就要去分析尚德的生意，尚德做的是成人自考，一方面这是相对小众的市场，每年参加自考的人数就两三百万，有参培意愿的可能就百万人左右，要从国内那么多人口里找到这100万人，需要很高的成本，尚德之前非常依赖百度的搜索广告，后来虽然开拓了头条、广点通等信息流广告，但是广告成本依然很高，而且还有非常重的销售团队（几千人）做营销转化，而K12培训对象是亿量级的，满大街都是潜在客户；另一方面成人自考业务是一锤子买卖，基本不会又复购，用户的生命周期短，不像K12业务，获客以后不仅仅有复购，还能在语数外理等多学科间做交叉销售。所以单单从获客的难易程度和获客成本来看，尚德的生意要比好未来和学大差很多，最终的盈利能力也受限。而好未来和学大对比市场营销费用的话，好未来是14.1%比学大的8.8%，主要原因是好未来更加重视教学，是口碑驱动的获客模式，而学大的生意模式中非常依赖课程顾问即销售，是销售驱动的公司。两种不同的业务和获客模式，导致即使是同一个细分市场，营销费用都完全不一样。再看另一个费用大头是行政管理费用，尚德的达到了35.35%，也是最高的（这个部分和尚德的收入确认方式有关系），学大做到了14.42%，是三家里最低的，说明学大的费用管控能力还是不错的，但是由于学大的毛利率太低了，即使费用管控得好，也很难实现盈利，做到4.4亿美元的体量，1对1行业第一，仍然是处于盈亏平衡。而好未来，毛利率在三家里适中，但是获客成本低，费用管控也不错，净利润率达到了11.35%，远高于另外两家公司。所以，通过这组案例，我们就可以知道通过财务指标的差异对比，来分析出公司业务模式的差异化，当我们对比完以后，该怎么进行投资决策就一目了然。三：案例一家公司不同的发展阶段，随着它的业务变化，财务指标也会发生变化。当我们去研究这家公司的时候，应该先把财务数据梳理一下建立数据模型，通过财务数据的历史对比，去看它是不是有业务的变化，然后再分析这个业务的变化是好还是坏，再看是不是值得投资。我们$陌陌(MOMO)$ 以为案例，当深度分析陌陌的时候，首先要先做数据统计，把所有的经营数据跟财务数据做到一个表里面——》从这些数据里面找到规律或者异常——》分析数据异常的原因——》再看异常背后是不是公司业务有发生变化——》再看这个变化是正面的还是负面的，是向好的发展趋势还是不好的趋势。我们把这个表统计完了之后，先从利润率来看，你会发现一个明显趋势，陌陌的毛利率一直在下降，特别是从2016年Q1开始有一个比较大的毛利率下降，我们去看原因是什么。如果你对互联网产业比较熟悉，会知道陌陌是从这个季度开始做直播。陌陌开始做直播以后，它的毛利或者营业成本发生了重大的变化。原来陌陌在做直播以前，它的毛利是很高的，因为它那个时候陌陌主要靠会员费，除了带宽和服务器成本，没有什么营收成本，毛利率可以做到70%多。但是开始做直播以后，直播需要和主播进行收入分成，从而会有很大一部分的内容成本，因为直播的收入是陌陌分50-60%，然后主播分40-50%，所以导致理论上陌陌的毛利率不可能高于60%，因为内容成本支付了40-50%的收入给主播。然后陌陌从2016年Q1这个季度开始毛利率就下来了，之后它的毛利率就没有高过60%了。首先，这个事情对它是个好事还是坏事？那之前虽然毛利高，但是市场规模小，因为这个之前基本上都是会员费，会员费是不需要什么内容成本的，所以毛利率特别高。但是问题是，陌陌只有会员模式的时候面临不小的问题，2015年Q3、Q4的时候，陌陌的股价是很惨的，它的市值曾经跌到10亿美金。它当时遇到的问题，因为本身只有会员，会员进来以后如果搭讪不成功、不知道怎么玩就会走，陌陌遇到用户流失MAU下滑的问题，因为陌陌上面提供的服务和内容太少了。我们看表的上方关于MAU和付费用户的数据，2015年Q3和Q4的MAU和付费用户都是在下滑的，这对互联网公司来说是很严重，这个时候毛利高没用。但是自从2016年Q1这个季度开始推出直播了，它推出直播非常成功，因为秀场直播和陌陌的用户生态特别吻合，传统做秀场直播的比如YY，最大的问题就是获客很困难，但是陌陌上天然就适合做直播，所以陌陌有天然的用户池。陌陌最开始推直播，采用的是PGC模式，但是开始效果不是特别好，然后在2016年Q2又开始推出UGC模式的秀场直播，从第这个季度开始，直播成为陌陌的第一大收入来源（看表看表看表）。同时，你会发现之前它的MAU都在下滑，但从这个季度开始止跌回升。虽然它是一个相对低毛利的业务，但是第一，它的产品受到用户的喜欢，带动了活跃用户的增长；第二还因为付费习惯的养成，还带动了它的会员增长。会员原来是下滑的，但是这个季度开始回升；第三，更重要的是陌陌找到了一个天花板高得多的新增长点，那个季度就已经产生了130万的直播付费用户，原来这块是零，直播一下就把陌陌的商业模式打开了。再往后看，直播成了陌陌最主要的收入来源，基本上其他收入可以忽略掉了，陌陌的直播可以说改变了它的商业模式，因为虽然推出直播前陌陌的毛利率比较高，但是业务单一而且没增长，这几年其实没有什么大的变化，比如游戏基本上废掉了，广告没有什么增长，增值服务一会儿再讲。所以通过看毛利率的历史数据，可以发现在这个时点上它有一个重大的变化，就是它的商业模式的变化，做直播。直播其实把它的天花板打开了，天花板包括两个，第一个是活跃用户和付费用户数在增加，二是收入大幅增加。陌陌在这个时点找到了很好的商业模式。虽然毛利率相对那之前来说有所下滑，但是它的盈利能力其实一直在提高，因为直播虽然毛利率低，但是收入体量大，规模效应非常明显，净利润最高的时候37%，而此前最高就到过单季25%。所以从这个季度陌陌股价开始回升，从10美元不到涨到30多美元，而收入从2016年Q1的5052万美元增涨至2016年Q4的2.46亿美元，这就是陌陌找到了爆炸式的商业模式，并由此带来了股价的飞跃，这些不需要什么内幕消息，财报数据已经很好地告诉了投资者，只是投资者需要透过财务数据去读懂这种变化。我们在继续看毛利率数据，2018年Q2，陌陌的毛利率又有个相对大的下滑，从原来50%几跌到40%几了，还再往下降，怎么回事呢？作为投资者就又要去寻找这个数字变化的原因了，这个时候你需要去做研究。我们通过调研后发现，原来是因为陌陌增加了公会，做秀场直播生意的如YY，生态链都有个重要的角色叫公会，公会帮助平台培养主播、发现主播、捧主播，你可以理解为传统影视行业的经纪公司，而且一般工会后面都会跟着一些土豪，有很强的“造星”和“氪金”能力。陌陌刚开始做直播是没有工会的，但这个季度开始引入了公会，公会的存在需要平台做一些收入分成，所以导致毛利率下滑，那是不是值得呢？这需要投资者对直播生意有很好的理解才行，事实上，虽然公会降低了陌陌的毛利率，但是公会是直播生态非常重要的角色，可以帮陌陌快速培养和孵化主播，完善直播生态链，如果理解不到这点，只是看到毛利率下滑了就容易产生误判，要理解公会对陌陌直播的价值：公会可以大量帮你培养主播，主播的颜值、才艺、社区氛围等等，各方面都有帮助，主播的数量和质量都有一个很大的提升，由此又会促进月活、付费用户数、ARPU值的提升，从而让陌陌的收入和利润都能再上一个台阶。以上我们通过看陌陌的历史毛利率数据，通过两个毛利率的拐点来读懂陌陌业务的模式变化，如果能在2016年Q1和Q2就通过财务分析看到陌陌商业模式升级带来的增长潜力，那就很可能获得好的投资回报率。那么，我们回到当下，现在陌陌又应该重点关注什么财务数据呢（备注：这是份培训分享的速记稿，分享时间是2018年10月28日）？现在很多投资者对陌陌有一个担心，就是觉得陌陌就已经不能再算是一家社交公司了，因为陌陌的收入基本来自直播，这样的话和类似YY等其他直播公司就没什么差异化，而且直播公司的用户粘性、用户生命周期等都没有社交公司的好。从财务数据上来看，投资者也会担心陌陌的收入结构过于单一。好，那我们再回到陌陌的历史数据统计来看看能不能回答这个问题。表里可以看到，陌陌的直播收入占比从2015年不到1%提升到2017年的85%左右，看其他业务，游戏收入是在下滑的，基本处于放弃状态，广告收入的绝对值是有增长的，但由于增速远不如直播，收入占比也在下降，但是非常值得关注的是增值收入，从2018年Q1开始稳步提升，18年Q2更是达到了11.17%。再去研究，我们可以知道增值收入占比提升主要有两个推动力：一是陌陌提了个娱乐社交的战略，除了直播以外，把更多的线下娱乐场景线上化，电台、聊天室、派对、狼人圈等等，给用户创造了除直播以外更多的内容娱乐场景，不仅仅如此，这也同时创造了很多低门槛的付费场景，比如陌陌电台里会有语音版的《非诚勿扰》，你抢个麦什么都要打赏付费，还有比如用户在电台里玩游戏，玩输了就要被惩罚，如果是个女生玩输了被恶搞，不忍心的用户可以打赏解救她，想继续恶搞她的则可以加钱让她继续。很多互联网产品在由免费变付费以后，会面临用户流失的问题，但是陌陌的这些增值服务如果不收费，倒反而不好玩了，是非常天然的货币化方式，同时又能培养用户的付费习惯，也能和秀场直播产生协同，这是目前陌陌增值服务增长的最大推动力，还有就是陌陌收购了探探，探探也开始用陌陌的经验进行货币化，也对增值服务贡献了收入。所以我们可以看到陌陌的增值收入的增速124%在2018年Q2已经远远高于直播收入增速58%，收入占比自然就跟着提升。而当前看增值收入的变现潜力应该还是很大的，收入占比很有可能在2019年超过20%，成为陌陌除直播以外的第二个增长点 （注：这篇速记稿是2018年10月28日的，后来陌陌在2019年3月公布2018年Q4季报看，陌陌的增值服务营收同比 262%至1.05亿美元，收入占比提升至了18.8%），可以说这又是陌陌商业模式的一个升级，而只要我们通过历史财报数据整理去分析收入构成的变化，并去搞清楚背后的原因，就可以对陌陌形成更好的判断。以上关于陌陌的两个例子，就是透过财务数据变化来理解公司业务变化，从而读懂公司的过程演绎，我们需要做的是：读懂财报提取财务指标——进行数据化统计——从数据中找规律找问题——进行研究并解释问题——读懂公司。对任何一家公司，不管是好公司还是坏公司，财务数据都是公司密码，任何变化都能从财报密码里找到蛛丝马迹，但是要通过剥丝抽茧去解析，才能真正读懂公司。（完）看行情、买股票、选基金，雪球连接投资的一切！

报告概要1、海底捞作为行业龙头，虽然疫情对共公司2020年业绩产生了较大影响，但公司护城河未变，新店开设稳步进行，公司基本面成长性扎实，并相信2021年业绩将有效修复。2、未来，公司的主要动力仍是海底捞新餐厅的扩张，预计2020/2021每年新开餐厅仍可达200~300家。3、但新餐厅开设增多，公司总体同店销售和翻台率或将继续小幅降低，但是4次/天的翻台次数已经很高。4、公司原材料成本和人工成本未来有可能继续以超出收入速度增长。综合考虑，给与“增持”评级，目标价36.95港元。注：股价已做前复权处理，下同海底捞股价表现2019高光表现餐厅扩张助推未来稳步增长主要财务指标及相关预测整体数据2019年，得益于公司餐厅数量的大幅增长，以及人均消费金额的稳步提升，公司营收和净利实现“双大幅增长”。2019年，营业收入265.56亿元（人民币，下同），同比增长56.5%，归母净利润23.45亿元，同比增长42.5%。餐厅方面，据公司年报数据显示，2019年公司新开业308家海底捞餐厅，全球门店数量从2018年的466家增长至2019年的768家，同比增长64.8%，其中716家位于中国大陆，52家位于港澳台及海外地区。翻台率从2018年的5.0降至2019年的4.8。人均消费金额从2018年的101.1元增长至2019年的105.2元。但是，公司翻台率有所减小，从2018年的5.0次/天，减少到2019年的4.8次/天。与此同时，公司同店销售增长率明显放缓，从2018年的6.2%减少到2019年的1.6%。一线城市：营收大涨60%至64.8亿，餐厅数量增加84个2019年，一线城市海底捞餐厅总收入64.82亿元，相比2018年的40.36亿增长60.60%，占海底捞餐厅总收入的25.2%。一线城市餐厅收入大幅增长来自于餐厅数量的大幅增加，以及人均消费金额的增长。据公司年报数据显示，2019年，一线城市餐厅数量190家，比2018年增加84家，人均消费金额从2018年的106.1元增加至2019年的110.1元。但是，一线城市餐厅翻台率出现下滑，从2018年的5.2次/天下滑至2019年的5.1次/天。同店销售额增长率大幅减小，从2018年的11.7%下滑至2019年的-0.2%。二线城市：餐厅数增加推动收入增加，人均消费和翻台率均下降2019年，二线城市海底捞餐厅总收入111.4亿元，相比2018年77.9亿，增长43%，占餐厅总收入的43.4%，占比较2018年减少了3.8个百分点。二线城市餐厅收入大幅增长主要得益于餐厅数量的大幅增长。根据公司年报数据显示，2019年，公司二线城市餐厅数量共332家，比2018年增加了125家。但是，公司二线城市人均消费金额从2018年的99.4元，下降到2019年的94.8元，降幅达4.6%；二线城市餐厅翻台率从2018年的5.3次/天，下滑到2019年的4.9次/天；同店销售增长率从2018年的4.3%，下滑到2019年的-1.9%。显然，公司在二线城市人均消费金额、翻台率及同店销售增长上均不甚理想。三线城市：餐厅数量、人均消费及同店销售三者增长推动营收大增得益于餐厅数量的大增、人均消费额的增长以及同店销售的增长，2019年公司三线城市收入大幅增长。2019年，海底捞餐厅三线城市总收入57.8亿，相比2018年33.8亿收入，增长71%，占餐厅总收入的22.5%，占比进一步提高。根据公司年报数据显示，2019年，公司三线城市餐厅达194家，比2018年增加77家，公司三线城市人均消费金额从2018年的92.1元增加至2019年的94.9元。同店销售增长率从2018年的10.6%降低至2019年的8.3%，虽较2018年有所降低，但8.3%的增长远好于一线城市和二线城市表现。但是在翻台率上，从2018年的4.8次/天减少至2019年的4.7次/天。大陆外地区：餐厅收入增长最快部分，人均消费不稳定得益于餐厅数量大幅增长、同店销售进一步提高，以及餐厅翻台率的提升，公司大陆以外区域收入大幅增长。2019年公司大陆以外区域餐厅实现营业收入22.7亿，相比2018年13.2亿收入大幅上涨72%，占餐厅总收入的8.9%，占比进一步提高。根据年报数据显示，2019年，大陆以外区域餐厅方面，数量达到52家，相比2018年增长14家，2018年同店销售负增长8.5%，但2019年变为正增长11.9%，此外，翻台率从2018年的3.8次/天增长至2019年的4.1次/天。但是，大陆以外区域餐厅的人均消费额呈下降趋势，2016年人均消费额215.4元，2017年179.6元，2018年199.3元，2019年185.3元。成本上涨速度超过收入上涨速度公司最大的成本来源是原材料及易耗品成本、人工成本，两者合计占收入之比超过70%。2019年公司原材料及易耗品成本112.4亿人民币，占收入42.3%，与2018年69.35亿相比增长了62.1%。2019年公司员工成本79.93亿元，占收入30.1%，与2018年50.16亿员工成本相比，增长了59.3%。公司业务扩张，采购单价上升以及员工薪资水平的提高，使公司原材料及易耗品成本、人工成本上涨幅度超过公司营收增长幅度。盈利预测与投资建议一、虽然疫情对公司2020年业绩产生较大影响，但作为行业龙头，公司护城河未变，新店开设稳步进行，坚定看好公司基本面成长性，并相信2021年业绩修复。二、 未来，公司的主要动力仍是海底捞新餐厅的扩张，预计2020/2021新开餐厅可达200~300家。三、但新餐厅开设增多，公司总体同店销售和翻台率或将继续小幅降低，但是，4次/天的翻台次数已经很高。四、公司原材料成本和人工成本未来有可能继续以超出收入之速度增长。综合考虑，预测公司20/21/22年归母净利润分别为19.4/46.4/59.3亿元，EPS为0.37/0.88/1.12元，给与“增持”评级，目标价36.95港元。风险提示①疫情对2020年业绩影响超出预期；②新店开设速度低于预期；③同店销售及翻台率下滑超出预期；④原材料成本与人力成本增速超出预期；⑤食品安全风险；⑥其他方面风险。附：海底捞近五年财务摘要数据来源：Wind投资评级说明：买入：预期未来6－12个月内上涨幅度在15%以上。增持：预期未来6－12个月内上涨幅度在5%－15%。中性：预期未来6－12个月内变动幅度在-5%－5%。减持：预期未来6－12个月内下跌幅度在5%以上。来源：港股头条网