线下消费：透视区域经济发展核心要素，挖掘线下经济复苏获益赛道lg...

　　多维指标显示城市经济发展加速分化，城市发展核心动力及潜力产生较大差异。基于多维经济指标，挖掘具备较高经济发展潜力的城市。咖啡、中餐赛道在高消费活力城市布局比例较高且率先复苏；品牌侧，建议关注在全样本城市持续扩张且在高消费活力城市具备一定布局比例的咖啡店、中餐店、火锅店。

　　▍聚焦产业变革，科技业成新驱动力，消费类为区域经济成长压舱石。

　　聚焦城市经济核心动力：三产短期受挫，二产迅速发展。据Wind、ICEC及各地统计局数据，2011-2020年，第三产业为城市经济发展核心驱动力，每年GDP增速TOP40城市内，超过75％的城市第三产业对GDP增长贡献率高于50％。2020-2022年，受短期疫情影响，在经济年复合增速最高及GDP总量最高的40城市内，第二产业增速贡献占比显著高于第三产业。

　　聚焦第三产业：科技业成新驱动力，消费类逐步成为区域经济成长压舱石。据Wind、ICEC及各地统计局数据，2019-2021，信息技术业在样本城市内表现亮眼，金融、批发和零售业稳定增长；同期，批发和零售、金融、信息技术三大产业实现较高复合经济增速，95个样本城市，57城市批发和零售业复合增速高于5％。同期，在77样本城市内有49城房地产相关产业链经济占比下降，在房地产占比下降城市中，有24城批发和零售业占比提升 。

　　▍区域经济发展格局研究：聚焦区域财政、产业布局、人口、政策、人民生活等多维指标，挖掘城市发展潜力。

　　多维指标显示城市经济发展加速分化。财政状况分化，中小城市财政自主率较低、负债率较高，财政收入表现进一步分化，据ICEC数据，榆林、鄂尔多斯等地2022年财政收入增速超50％，哈尔滨、昆明财政收入降幅超20％ 。中小城市人口红利渐消，据ICEC数据，22年GDP低于2000亿人民币的城市集群内，常住人口18-19年年均减少0.12％ ,20-21年年均减少1.5％，大中城市年轻、人口红利在数量与质量上可比优势进一步巩固。高科技、先进制造产业融资集中于超一线城市，融资规模跃升，据IT桔子数据，2021年，北京、深圳融资金额同比增速分别达532％、76％。

　　高经济潜力城市构建：我们基于经济发展、财政、产业布局、人口、人民生活、消费环境、创新环境七个维度，构建20个城市经济指标，挖掘具备较高发展潜力城市和较高消费产业、科技产业发展潜力城市。TOP20发展潜力城市中非一线、准一线城市涉及：厦门、无锡、合肥、济南、福州。

　　高产业潜力城市：在城市经济发展潜力TOP50城市内，以年轻人口、消费环境、可支配收入为核心挖掘消费产业发展潜力；以本科及以上学历人口数量、创新环境为核心挖掘科技产业发展潜力指数。TOP20消费产业发展潜力城市中非一线、准一线城市涉及：无锡、佛山、绍兴、珠海、温州、常州 。

　　▍聚焦区域线下经济，结合精准门店布局，聚焦可持续复苏赛道与核心标的：关注高消费潜力城市内布局比例较高的赛道

　　以前述消费潜力指数TOP20城市为高消费活力城市，聚焦本地经济：

　　咖啡、中餐在高消费活力城市内布局比例较高，率先复苏。以前述TOP20消费潜力指数城市为高消费活力城市，据高德、百度、腾讯地图及大众点评数据，截至23年2月，购物中心内，20个城市门店占117样本城市比例达到59％ ，其中，餐饮类门店在高消费活力城市整体布局比例约60％，咖啡、中餐（不含火锅）在高消费活力城市整体布局比例达到70％、72％，而火锅、茶饮在高消费活力城市内布局比例较低。2023年2月在117城、20个高消费活力城市的所有购物中心内，中餐（不含火锅）门店总量增加0.4％、0.4％；咖啡门店总量增加0.5％、0.5％；火锅门店总量增加0.3％、0.0％。

　　中餐、咖啡优质公司观察：据高德、百度、腾讯地图及大众点评数据，截至23年2月末，117城的购物中心内，综合布局与发展趋势来看，在近三个月保持门店扩张趋势的品牌中，依据高消费活力城市中门店占比，中餐（不含火锅）TOP5品牌：云海肴（91％）、小菜园（72％） 、太二酸菜鱼（70％） 、鱼酷活鱼烤鱼（42％） 、半天妖（34％）；咖啡TOP5品牌：Manner（99％）、Peet‘s（97％） 、Mstand（96％） 、Tims（87％） 、瑞幸（63％） ；火锅TOP3品牌：左庭右院（93％）、凑凑火锅（80％） 、海底捞（64％） 。

　　▍投资建议：

　　多维指标显示城市经济发展加速分化，城市发展核心动力及潜力产生较大差异。基于多维经济指标，挖掘具备较高经济发展潜力的城市。咖啡、中餐赛道在高消费活力城市布局比例较高且率先复苏；品牌侧，建议关注在全样本城市持续扩张且在高消费活力城市具备一定布局比例的咖啡店 、中餐店、火锅店。

　　▍风险因素：

　　疫情反复带来的系统性风险；线下客流回暖不及预期；消费者消费意愿不及预期；样本有限，统计偏差风险；部分城市数据缺失导致的统计偏差风险。