一、 疫情对全球经济冲击最严重的时刻可能已结束 7 月下旬以来，全球新冠疫情步入平台震荡期，出现见顶迹象，主要工业国 G7（美国、英国、法国、德国、意大利、加拿大和日本）的新增确诊数量已过第二波高峰，并呈下降趋势。每日死亡病例也稳定在每日 1000 人左右。
我们认为无论从每日新增病例，还是死亡病例来看，G7 工业国疫情整体向下的趋势不会改变。虽然法国、英国、意大利等国家出现第二波疫情的情况，但预计这三个国家会像日本和美国一样良好地控制住第二波疫情。虽然各国未来还会有疫情的反弹，但疫情导致的全面停工停产可能性降低，我们称之为“社会免疫”。国家在第二波疫情当中充分吸取第一波疫情的经验和教训，使第二波疫情对经济的冲击大幅降低。
图
1 ：
G7
新冠肺炎每日新增病例总和
5
日
MA （人）
图
2 ：
G7
工业国每日死亡病例
5
日
MA （人）
资料来源：Wind，
4 月份是全球人员流动性的最低点，亦是全球经济活动的最低点。4 月份后，随着各国陆续复工，人员流动性开始回升。“Apple 地图”的全球驾车路线请求也从 4 月 12 日的最低点，回升到现在的 100（2020年 1 月 13 日的基准量，见图 3）以上，并且超过了今年 1 月份的水平。航空业作为被新冠疫情打击最大的行业之一，也随着人员流动性的增加开始缓慢复苏。彭博数据显示，全球境内航班的收入客公里（RPK）从 4 月份的最低点显著回升。
图
3
全球“ Apple
地图”中驾车路线请求趋势变化
图
4
全球境内
RPK （单位：百万美元）
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
0 80,000
70,000
60,000
50,000
40,000
30,000
20,000
10,000
0
资料来源：Apple，
资料来源：Bloomberg，
注：全球数据为“Apple
地图”所统计的各国家和地区的算数平均值。“Apple
地图”数据以
2020
年
1
月
13
日为基准量
100（泰国
1
月
13
日为
100.25），后续数据均为基准量的相对量。
根据 Markit 数据口径显示，世界 8 个主要国家除日本和意大利外，美、英、法、德、俄、中六国综合 PMI 指数已回升到荣枯线以上。而包含全球 32 个主要经济体的 J.P. Morgan 的全球综合、制造业和服务业三个 PMI 指数也均已从 4 月份的最低点回升到疫情前水平，并稳站在 50 以上，经济景气度向好，全球整体经济处于扩张态势之中。
图 5
世界各主要国家 Mark it
综合 PMI （ ）
图 6 J .P.
M organ
全球 PMI （ ）
60 55 50 45 40 35
30 25 20
15 10 55
52.4
51.8
50 45 40 35
39.6
30 25
26.2
20 23.7
美国 英国 德国 法国 日本 意大利 俄罗斯 中国
JP Morgan全球综合PMI JP Morgan全球制造业PMI JP Morgan全球服务业PMI
数据来源：Markit，Bloomberg，
180 160 140 120 100 80 60 40 20 160,000 140,000 120,000 100,000 80,000 60,000 40,000 20,000 0
全球境内航班RPK
疫情对经济最核心的影响路径在于医疗资源挤兑促使政府当局被迫封锁经济活动。我们在 7 月 26 日发布的《美国疫情恶化到什么程度会导致美股下跌》中明确提出只要医疗资源没有发生挤兑，各国疫情将与各国经济逐渐脱钩。
图 7
美国 ICU
病床占用率与普通病房占用率
资料来源：HealthData.gov，
新冠疫苗年内或将推出也加强了“疫情对经济冲击最强的时刻已经过去”的判断。目前阿斯利康/牛津大学、Moderna、BioNTech/辉瑞、以及我国的科兴和康希诺等机构研制的疫苗均已进入第三期临床试验阶段。9 月 14 日，我国疾控中心的首席生物安全专家武桂珍表示，中国居民最早将在 11 月或 12 月接种新冠疫苗。疫苗良好的进展使得我们更加确信疫情整体将会呈下降趋势，经济活动也将继续复苏。
二、 可选消费板块跟随经济复苏 可选消费是遭受疫情打击最为严重的板块，但随着我国疫情得到良好控制、国内货币和财政政策逆周期调节的发力，国内消费者信心指数随之回升，可选消费需求也开始逐渐回暖，甚至有一些行业因受疫情时需求的积压，在疫情后经历了“V”字型反弹。我们梳理了受疫情影响严重的几个可选消费类板块，包括：代表人员出行需求航空、机场和铁路板块，代表线下休闲娱乐需求的电影和旅游酒店板块，以及代表社交和饮食需求的餐饮板块，从数据层面来观察和预测可选消费目前以及未来的恢复状况。
美国住院病例数/全部病床数（ ，右轴）
美国ICU病床占用率（ ）
0 40 2 45 4 55
50 6 60 8 65 10 70 12 75 04-01 04-08 04-15 04-22 04-29 05-06 05-13 05-20 05-27 06-03 06-10 06-17 06-24 07-01 07-08 07-15 07-22 07-29 08-05 08-12 08-19
图 8
消费者信心随经济的复苏而恢复
资料来源：Wind，
交运行业中航空、机场和铁路板块 客运航空需求持续恢复，国内航空业已过“寒冬”。随着国内疫情发展的根本性转变，加之各航司推出各类“随心飞”产品刺激旅客出行需求，国内航线民航客运量已开始“√”型反弹，国航、东航和南航的收入客公里（RPK）也随之回升。
随着航空需求端和供给端的恢复，全国机场客运状况也明显改善。北京首都、广州、上海虹桥、上海浦东、深圳、成都、昆明、西安、重庆和杭州等全国十家主要机场的旅客吞吐量总和也从 2 月份最低点的 814 万人次大幅回升到 6 月份的 2540 万人次，飞机起降架次也从 2 月份的 10.36 万次回升到 6 月份的 23.1 万次。旅客吞吐量和起降架次同比降幅也均有所收窄。
虽然疫情可能会继续在部分地区出现小范围反弹，但由于我国防控疫情力度之大，不会使客运航空需求的上涨趋势出现调转。随着近期全球疫情状况的好转，民航局“五个一”政策的调整，占航空公司 RPK很大一部分的国际客运需求也将会恢复。
克强指数:当月值（ ，右轴）
消费者信心指数(月) 16 14 12 10 8 6 4 2 0 130
125
120
115
110
105
40 20
-20 -40 -60 -80 -100 -120
民航客运量:当月同比 民航客运量:国内航线:当月同比民航客运量:国际航线:当月同比 20
-20
-40
-60
-80
-100
三大航司（国航、东航和南航）收入客公里 （RPK）同比
图 9
民航客运量当月同比（ ）
图 10
中国三大航司收入客公里同比（ ）
数据来源：Wind，
图 11
全国十家主要机场旅客吞吐量总和同比（ ）
数据来源：Wind，
全国复产复工的推进使得铁路货运量已经基本恢复常态，2020 年 7 月，铁路货运周转量已经实现同比 6.51 的正增长。而客运的恢复相对滞后，疫情依旧对铁路客运施加影响，截至 7 月的旅客周转量虽已比 2月的低点有较大幅度的回升，从 185.09 亿人公里回升到 738.33 亿人公里，但仍比去年 7 月同期低 52.56 。但随着国内疫情的好转、复产复工的推进等因素使得出行需求持续回暖，全国铁路客运量预计将继续恢复。
20
-20
-40
-60
-80
-100
十家主要机场旅客吞吐量总和同比 2019-08 2019-09 2019-10 2019-11 2019-12 2020-01 2020-02 2020-03 2020-04 2020-05 2020-06 2020-07 2019-01 2019-02 2019-03 2019-04 2019-05 2019-06 2019-07 2019-08 2019-09 2019-10 2019-11 2019-12 2020-01 2020-02 2020-03 2020-04 2020-05 2020-06 2020-07
图 12
铁路旅客和货物周转量同比（ ）
数据来源：Wind，
电影市场 随着国内疫情防控取得阶段性胜利，全国影院自 7 月 20 日起已正式复工，电影行业开始回暖。依据 猫眼专业版的数据，截至 9 月 2 日，全国已有 9499 家影院开业复工，复工率达 83.71 。根据灯塔专业版 数据显示，截至 2020 年 8 月，全国票房已达 33.94 亿元，上座率达 12.3 ，虽全国票房同比增长仍为负 56.4，但上座率已超过疫情爆发前去年 12 月的水平，显示出全国电影市场已经开始回暖。预计随着后续重量级电影《我和我的家乡》、《姜子牙》、《唐人街探案 3》、《夺冠》等新片的陆续上映，国内电影市场将加速复苏。
铁路货物周转量:当月同比（右轴）
铁路旅客周转量:当月同比 -15 -100 -10 -80 -5 -40 -60 0 -20 5 10
15 40 20
图 13
全国票房开始回暖 图 14
影院上座率快速提升
数据来源：灯塔专业版，
旅游和酒店行业 国内疫情的爆发，使得旅游行业也承受了前所未有的压力，旅游系统的工作重心也随之调整为“停组团、关景区、控疫情”。仅海南省而言，旅游收入和接待过夜人次就分别同比大幅下跌 87.7 和 78.9 。而根据各旅游行业公司半年报显示，黄山景区上半年累计接待进山游客 51.6 万人，同比下降 68.2 ；桂林旅游上半年游客接待量118 万人次，同比下降 71.62 ；丽江股份的三条索道上半年共接待游客65.17 万人， 同比下降 68.99 。
但随着国内疫情的好转，居民因疫情被抑制的旅游需求得到释放。从海南省的数据可以看出，旅游收入和接待过夜人数从 2 月份开始快速反弹，截至 7 月份，同比减幅已分别收窄至-9.75 和-8.46 ，预计 8月暑假和即将来临的“十一黄金周”将会使国内旅游热度继续回升。
旅游和商务出行需求恢复，也使得酒店行业景气度企稳回升。通过统计华住、锦江和首旅如家三家上市公司的每间可供出租客房收入（RevPAR）可以发现，2020 年第一季度三家连锁酒店的业绩由于疫情的原因骤然下跌，但第二季度的经营业绩已有所回升，RevPAR 同比跌幅分别收窄到-38.35（该数据为预测值）、 -34.48 和-49.30 。
我们之前所分析的交运板块中民航铁路客运量数据持续向好，国内宏观经济形势也在持续恢复，虽 8 月 PMI 小幅回落，但仍在荣枯线以上，处于扩张区间，因此我们预计国内酒店行业将会继续回暖。
25
20
15
10
上座率（ ）
同比增长（ ，右轴）
票房（亿元）
-150 10 0 -100 20 -50
30 50 70 60 50 40 100 80 150 90 2019-09 2019-10 2019-11 2019-12 2020-01 2020-02 2020-03 2020-04 2020-05 2020-06 2020-07 2020-08
图 15
海南省旅游行业景气度稳步回升 图 16
华住、锦江和首旅如家三大连锁酒店每间可 供出租客房收入（ RevPAR ）同比
数据来源：Wind，
数据来源：公司财报，Bloomberg，
注：如家、华住
RevPAR
均为当季度值，锦江第二季度和第四季度
RevPAR
为当年累计值；华住
2020Q2
的
RevPAR
为预测值。
餐饮行业 餐饮也是受疫情影响最为严重的行业之一，根据国家统计局的社零数据显示，2020 年上半年，全国餐饮收入 14609 亿元，同比下降 32.8 。但随着疫情的好转，国内餐饮需求开始回升，社零中餐饮收入同比降幅持续收窄，已从 3 月份的-46.8 收窄到 8 月份的-7 。
8 月 6 日，央行发布的《2020 年第二季度中国货币政策执行报告》中表示，“通过加大信贷、租金、税费等方面的扶持政策激发餐饮企业活力”。政策上表明将助力餐饮行业供给端的恢复，这也将进一步推动餐饮行业从疫情的打击中复苏。
20
-20
-40
-60
-80
-100
海南:旅游收入:当月同比 海南:接待过夜人次:当月同比 20 10
-10 -20 -30 -40 -50 -60 -70
华住RevPAR同比 锦江（中国大陆境内酒店）RevPAR同比首旅如家RevPAR同比 2019-01 2019-02 2019-03 2019-04 2019-05 2019-06 2019-07 2019-08 2019-09 2019-10 2019-11 2019-12 2020-01 2020-02 2020-03 2020-04 2020-05 2020-06 2020-07
图 17
社会消费品零售总额中餐饮收入当月同比（ ）
数据来源：国家统计局，
三、
可选消费板块配置价值明显 以可选消费为整体来看，可选消费类的限额以上零售额当月同比在疫情后开始上涨或跌幅收敛，并在 6 月份达到增速修复的峰值。虽然在 7 月份同比增幅随克强指数的下跌有所修正，但 8 月份增速再次恢复，景气度攀升。全球疫情继续好转的预期不会改变，消费者信心指数预计会继续上涨，带动消费行业，尤其是前期遭受严重打击的可选消费行业继续增长。
图 18 ：限额以上社会零售额同比增速（ ）
20 10
-10 -20 -30 -40 -50
2020 年 2020 年 2020 年 2020 年 2020 年 2020 年 2020 年 1-2 月 3 月 4 月 5 月 6 月 7 月 8 月
必选消费 粮油、食品类饮料类 烟酒类 中西药品类 9.70
19.20
18.20
11.40
10.50
6.90
4.20
3.10
6.30
12.90
16.70
19.20
10.70
12.90
-15.70
-9.40
7.10
8.60
10.40
13.30
5.00
3.10
5.30
6.20
0.20
8.00
7.30
9.70
可选消费 日用品类 体育、娱乐用品类通讯器材类 文化办公用品类 书报杂志类 -6.60
-4.00
-8.80
-8.90
0.30
8.30
17.30
16.90
6.90
7.60
11.40
-7.10
11.60
12.20
15.40
19.80
18.80
8.90
6.50
6.10
3.60
11.40
11.30
25.10
6.50
1.90
8.10
0.50
9.40
-32.70
-11.50
10.80
17.00
12.80
15.20
化妆品类
-14.10
-11.60
3.50
0.00
12.90
20.50
9.20
19.00
汽车类 建筑及装潢材料类家用电器和音像器材类 金银珠宝类 -37.00
-18.10
-13.90
3.50
1.90
4.30
-8.20
12.30
11.80
-30.50
-30.00
-5.80
-8.50
-12.10
2.20
-2.50
-2.90
-29.70
-30.10
9.80
-2.20
4.30
-41.10
-3.90
-6.80
7.50
15.30
服装鞋帽针纺织品 类
-30.90
-34.80
-18.50
-0.60
-0.10
-2.50
4.20
数据来源：Wind，国家统计局，
整体盈利修复或带动可选消费行业上涨。可选消费的周期性比较强，2017 年底到 2018 年第一季度开始，我国 GDP 累计同比增速开始持续下降，Wind 可选消费指数的归母净利润同比增长率也跟随 GDP 增幅的降低，在 2018 年年报阶段迈入同比负增长区间。而疫情好转后，经济的恢复和需求的增长，使得 2020 年中报阶段可选消费指数归母净利润同比增速开始上升。预计随着经济恢复常态增长率，可选消费行业公司的盈利能力将继续恢复。
图 19 Wind
可选消费指数归母净利润增速从 2018
年开始进入同比负增长区间
数据来源：Wind，注：中报和年报数据为累计值
我们对申万二级行业 2020Q1 归母净利润同比增速进行排序。从中挑选出表现最差的可选消费（包括：餐饮Ⅱ、航空运输Ⅱ、酒店Ⅱ、景点、专业零售、汽车服务Ⅱ、公交Ⅱ、高速公路Ⅱ、旅游综合Ⅱ、文化传媒、汽车整车和机场Ⅱ），并从这 12 个二级行业中提取全部的成分个股，总计 192 只股票以 2020 年 1 月 2 日为基期市值加权编制了指数（按申万行业分类，12 个行业总计有 195 只股票，但因阿尔特、同庆楼 和西域旅游三家公司在 1 月 2 日之后上市，所以未被纳入）。我们编制的“大可选消费行业消费指数”和 Wind 可选消费指数一样，因受疫情的影响跑输 Wind 日常消费指数，涨跌幅剪刀差日益走阔。截止 2020 年 9 月 11 日，“大可选消费行业指数”今年累计涨幅为 14.63 ，远低于同期日常消费指数涨幅的 46.8 ，两者相差 32.17 。必选消费与可选消费 32.17 的收益差远大于小盘成长股与大盘价值股的收益差。截止 9月 11 日，小盘成长股指数累计涨幅减去大盘价值股指数累计涨幅为 19.49 。
Wind日常消费指数（ ）
15 10
-5
Wind可选消费指数（ ）
GDP当季同比增速（ ，右轴）
20 60 40 20 0 -20 -40 -60 -80
必选消费估值已经极端化，今年以来的上涨或许透支了未来的增速。申万生物医药指数动态 PE 已经创出 07 年以来新高，申万食品饮料指数的动态 PE 也创出 15 年以来新高。虽然人口老龄化下医疗支出上 升以及消费升级的长期逻辑没有问题，但 2020 年必选消费的上涨核心驱动在于疫情冲击下的盈利优势，我们应避免用长逻辑解释短时间内的估值极端化。
在经济复苏的背景下四季度 PPI 将继续由负值区间向零回升，站在利率变化的角度低估值板块边际上确实有增配的价值，但我们认为相较于风格的切换，行业上必选向可选的切换可能更值得注意。
非常规性质的货币宽松高峰已过，今年权益资产上升最快的阶段已经结束了，四季度指数整体的上升 空间有限。相较于疫情时期具备盈利比较优势的必选消费，目前可选消费的配置价值明显。若疫苗年底上市则可能对可选消费会有进一步的催化作用。我们看好航空、机场、电影、酒店、旅游、餐饮、交通等受疫情影响冲击严重的大可选消费板块。
图 20 ：可选大幅跑输必选
数据来源：Wind，
70 60 50 40 30 20 10
-10 -20 -30
受疫情影响最深的大可选消费类行业指数涨跌幅（ ）
Wind可选消费指数涨跌幅（ ）
Wind日常消费指数涨跌幅（ ）
120X
100X
80X
60X
40X
20X
0X 120X
100X
80X
60X
40X
20X
0X
图 21
必选消费与可选消费的收益差远大于小盘成长股与大盘价值股的收益差
数据来源：Wind，
图 22
申万生物医药指数历史 PE - TTM
图 23
申万食品饮料指数历史 PE - TTM
数据来源：Wind，
风险提示：疫情反复、中美贸易摩擦加剧、经济恢复不及预期 50 45 40 35 30 25 20 15 10
-5 2020-01 2020-02
2020-03 2020-04 2020-05 2020-06 2020-07 2020-08 2020-09 小盘成长指数涨跌幅-大盘价值指数涨跌幅（ ）
日常消费指数涨跌幅-受疫情影响最深的大可选消费类行业指数涨跌幅（ ）
2000-09-22 2001-10-22 2002-11-15 2003-12-05 2004-12-23 2006-01-12 2007-02-01 2008-02-25 2009-03-11 2010-03-25 2011-04-15 2012-05-04 2013-05-23 2014-06-12 2015-06-26 2016-07-12 2017-07-28 2018-08-13 2019-08-29 2020-09-16 2000-09-22 2001-10-22 2002-11-15 2003-12-05 2004-12-23 2006-01-12 2007-02-01 2008-02-25 2009-03-11 2010-03-25 2011-04-15 2012-05-04 2013-05-23 2014-06-12 2015-06-26 2016-07-12 2017-07-28 2018-08-13 2019-08-29 2020-09-16
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