中信证券研报指出,汽车行业2023年7月实现批发销量238.7万辆,环比-9.0%,同比-1.4%,同环比双下滑主要系去年同期高基数影响,叠加传统车市淡季,产销节奏放缓。新能源汽车行业7月实现批发销量78万辆,环比-3.2%,同比+31.6%。
7月下旬发改委等13部门印发《关于促进汽车消费的若干措施》,中信证券预计汽车消费潜力在政策刺激下将继续释放,看好“金九银十”的车市表现。
▍事项:
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2023年8月10日,中国汽车工业协会发布2023年7月汽车产销数据,对此我们点评如下:
▍汽车总量:汽车行业7月实现销量238.7万辆,环比下降主要系传统车市淡季、产销节奏放缓等因素。
根据中汽协数据,2023年7月,汽车产销分别为240.1万辆/238.7万辆,环比-6.2%/-9.0%,同比-2.2%/-1.4%,去年同期高基数下,同比仅小幅下滑,整体表现稳健;环比下降系为7、8月行业传统淡季下,正常季节性因素所致,符合预期。2023年1~7月汽车产销分别为1565万辆/1562.6万辆,同比+7.4%/+7.9%。站在当前时点,我们认为淡季过后汽车消费仍将保持韧性,看好“金九银十”的车市表现。
▍乘用车:乘用车行业7月实现销量210万辆,环比下降主要系车市淡季需求减弱。
根据中汽协数据,乘用车7月产销分别为211.5万辆/210万辆,环比-4.7%/-7.4%,同比-4.3%/-3.4%;其中,传统燃油车国内销量112.6万辆,比2022年同期减少29.2万辆(同比-20.67%)。结构方面,乘用车7月出口32.6万辆,环比+4.5%,同比+34.9%,延续高速增长;自主品牌7月销量120.1万辆,同比+11.4%,单月市场份额为57.2%,同比+7.6pcts;1-7月自主品牌销量718.7万辆,同比+20.4%,表现大幅优于行业平均水平。我们认为5-7月乘用车高频销量表现亮眼,系行业价格战在23Q2进入平稳期、高线城市需求韧性强,传统淡季过后,“金九银十”乘用车销量继续存在超预期可能。
▍商用车:商用车行业7月实现销量28.7万辆,环比降幅符合预期。
根据中汽协数据,商用车7月产销分别为28.6万辆/28.7万辆,环比-16.4%/-19.0%,同比+17.0% /+16.8%,商用车产销实现两位数增长,主要系去年同期低基数等因素所致。我们对2023年行业复苏的三大核心变量判断维持不变,继续看好商用车行业2023年复苏:
1)基建投资的刺激将是对冲经济增速下行压力的不可或缺的调控工具;
2)重卡行业的平均置换周期为7-8年,而上一轮重卡牛市销售(2016Q4-2021Q1)的重卡保有量预计将在2023Q4起开启置换周期;
3)在众多初创科技公司、物流运营商和硬件厂商的合作下,商用车自动驾驶正在逐步实现场景落地,不断实现商业模式创新,拉动行业需求向上。
▍新能源车:新能源车行业7月实现销量78万辆,环比略有下滑。
根据中汽协数据,新能源车7月产销分别为80.5万辆/78万辆,环比+2.7%/-3.2%,同比+30.6%/+31.6%,渗透率达32.7%,同比+8.2pcts,环比+2.0pcts。分动力类型看,纯电动汽车产销分别完成55.5万辆/54.1万辆,同比分别+17.5%/+18.2%;插电式混合动力汽车产销分别完成25万辆/23.9万辆,同比分别+73.3%/+77.0%,产销量再创历史新高。展望2023年下半年,随着多款优质新品陆续推出与交付,新能源汽车产销同环比有望持续修复,此外,随着智能驾驶进入城市场景,2023H2智能驾驶迎来质变,我们看好城市智驾领先的头部新能源车企。
▍风险因素:
中国经济增长不及预期的风险,或来自海外需求不足、中国大陆消费不足或政府投资不及预期;新冠疫情带来的不确定性风险,或导致需求不足及国产供应链的阶段性供给不足;缺芯导致整车出货量不及预期的风险;汽车需求放缓的风险;关键原材料大幅涨价的风险;自动驾驶事故导致相关企业估值大幅下降的风险。
▍投资策略:
7月汽车产销同比下降系季节性因素所致,汽车消费仍具韧性。
展望下半年,电动化方面,我们认为新能源车优质供给集中已在7月开始交付,预计新能源车渗透率会持续提升。
智能化方面, 2023年下半年起,头部车企自动驾驶体验将集中落地“无图城市”,将辅助驾驶的功能应用从10%的低频场景(高速、泊车),拓宽到90%的高频场景(城市公路),辅助驾驶体验有望迎来“量变时刻”,带动主机厂和零部件两类投资机会。
整车方面:落地价值量大,对标特斯拉FSD和自主品牌的配置价差,高阶智驾带来价值提升为2-6万元/车;大模型壁垒高,全栈自研的主机厂模型迭代快,算法壁垒高;智驾训练数据壁垒高、价值高。
零部件方面关注三类投资机会:1)域控制器:算力是智能驾驶的核心基础,与头部芯片商紧密合作、产品配套领先的tier-1产业链卡位效应强;2)智能底盘:功能安全要求高、壁垒高;3)智能感知。
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