2023年智慧物流行业市场需求分析报告及未来五至十年行业预测报告

智慧物流行业报告/庞文报告PAGEPAGE1智慧物流行业市场需求分析报告及未来五至十年行业预测报告

目录TOC\o"1-9"序言 3一、智慧物流业发展模式分析 3(一)、智慧物流地域有明显差异 3二、智慧物流企业战略目标 4三、2023-2028年智慧物流业市场运行趋势及存在问题分析 4(一)、2023-2028年智慧物流业市场运行动态分析 4(二)、现阶段智慧物流业存在的问题 5(三)、现阶段智慧物流业存在的问题 5(四)、规范智慧物流业的发展 7四、智慧物流行业财务状况分析 7(一)、智慧物流行业近三年财务数据及指标分析 7(二)、现金流对智慧物流业的影响 10五、智慧物流业数据预测与分析 10(一)、智慧物流业时间序列预测与分析 10(二)、智慧物流业时间曲线预测模型分析 11(三)、智慧物流行业差分方程预测模型分析 12(四)、未来5-10年智慧物流业预测结论 13六、智慧物流行业竞争分析 13(一)、智慧物流行业国内外对比分析 13(二)、中国智慧物流行业品牌竞争格局分析 14(三)、中国智慧物流行业竞争强度分析 151、中国智慧物流行业现有企业竞争情况 152、中国智慧物流行业上游议价能力分析 153、中国智慧物流行业下游议价能力分析 154、中国智慧物流行业新进入者威胁分析 165、中国智慧物流行业替代品威胁分析 16(四)、初创公司大独角兽领衔 16(五)、上市公司双雄深耕多年 17(六)、智慧物流巨头综合优势明显 17七、宏观经济对智慧物流行业的影响 18(一)、智慧物流行业线性决策机制分析 19(二)、智慧物流行业竞争与行业壁垒分析 20(三)、智慧物流行业库存管理波动分析 20八、智慧物流产业投资分析 21(一)、中国智慧物流技术投资趋势分析 21(二)、大项目招商时代已过,精准招商愈发时兴 21(三)、中国智慧物流行业投资风险 22(四)、中国智慧物流行业投资收益 22九、智慧物流行业风险控制解析 23(一)、智慧物流行业系统风险分析 23(二)、智慧物流业第二产业的经营风险 23

序言依据编者的深度调查分析及专业预测,本次行业报告将从下面九个方面全方位对智慧物流行业过去的发展情况进行详细的研究与分析,并将对智慧物流行业进行专业的未来发展趋势预测,还将对智慧物流行业前景进行展望及提出合理化的建议。依据编者的深度调查分析及专业预测,本次行业报告将从下面九个方面全方位对智慧物流行业过去的发展情况进行详细的研究与分析,并将对智慧物流行业进行专业的未来发展趋势预测,还将对智慧物流行业前景进行展望及提出合理化的建议。本报告只可当做行业报告模板参考和学习，不可用于商业用途，也不提供其他商业价值，请自行决定是否购买，特此申明。一、智慧物流业发展模式分析(一)、智慧物流地域有明显差异中国幅员辽阔，形成了复杂的自然地理环境。同时，由于城市化进程的不同，智慧物流企业的区域分布也不同。传统智慧物流企业大多具有较强的区域属性，跨区域发展存在一定的隐性障碍。二、智慧物流企业战略目标智慧物流公司计划在未来5年内继续拓展国内市场，在国内市场打造自有智慧物流品牌，进行自主销售，通过进军大型商场、开设线下门店等方式扩大经营。未来计划在所有直辖市开设智慧物流直销店、店铺。三、2023-2028年智慧物流业市场运行趋势及存在问题分析(一)、2023-2028年智慧物流业市场运行动态分析目前，随着国家相关市场调控措施的不断实施，市场上买卖双方的短期价格通胀预期都有所降低，但后期智慧物流行业的价格市场下跌空间相对有限。从调控意图来看，为了抑制通胀预期，国家经常出台稳定物价的措施，调控效果逐渐显现。国家监管的目的是通过稳定智慧物流业的市场情绪来控制价格上涨的速度。在调控方面，为了稳定CPI，抑制相关企业的积极性，特别需要防止抑制智慧物流业的市场价格。国家实施的调控措施对抑制智慧物流行业相关企业过度投机起到了明显的作用。从市场供求角度来看，中国议会在后期加大了智慧物流业的政策优势。结合市场需求，也可以基本确定后期对智慧物流业市场的乐观预期，相信后期市场消费会增加。(二)、现阶段智慧物流业存在的问题目前，我国智慧物流行业缺乏行业引导，导致规划重复、总体布局不合理等重大问题，整个行业利润率较低。2009年，智慧物流业的利润率约为3%。资源整合将是未来智慧物流业发展的主要特征。国内智慧物流行业普遍存在“小、散、乱”的问题。规模以上企业在全国智慧物流行业中的市场份额不足10%，产业集中度较低。这主要是因为智慧物流业的进入门槛不高，区域性很强。(三)、现阶段智慧物流业存在的问题近年来，虽然国内智慧物流行业发展势头稳定，企业规模不断扩大，但智慧物流行业企业间同质竞争现象严重，产品结构单一，产品附加值仍有较大的发展空间。值得注意的是，随着越来越多的外部资本进入国内市场，智慧物流行业的竞争压力日益激烈，国内许多中小企业抗风险能力较弱。如今，虽然智慧物流业创造的一些产品已经成功进入市场，但随着信息技术产业的兴起和普及，客户对智慧物流业的认知正在逐步发生翻天覆地的变化。智慧物流业的产业化将成为未来行业发展的必然趋势。首先，在经济主体方面，智慧物流业相关企业要坚持市场化发展。强化企业主体地位，使智慧物流业的发展主要依靠相关企业。由于国内智慧物流业市场发展的特殊性，一些市场仍处于垄断地位。他们既是管理者又是经营者，与市场经济的运行机制不相适应。第二，在经营方向上，正朝着专业化、产业化方向发展。可以说，随着科学技术的不断发展，社会的日益多元化将使人们越来越依赖，智慧物流业的科技含量将越来越高，市场份额将越来越大。因此，有必要加强现代管理意识的建立，优化企业品牌战略措施，提高品牌竞争力。第三，在商业手段方面，正在向信息技术发展。现代科学技术的发展将推动智慧物流业的信息化和网络化发展趋势。第四，在组织结构上，正朝着集团化、规模化方向发展。由于我国目前的智慧物流行业体系总体上还不够成熟，与当前复杂环境下新兴的需求市场不相适应，消费终端需要智慧物流行业提供更高质量的产品。然而，现有的智慧物流业主要是小规模的，大型、实力雄厚的企业很少。中国应为规范智慧物流业的行业管理和市场竞争提供便利。一方面，让市场经济的“看不见的手”发挥作用，优胜劣汰，适者生存。市场竞争越激烈，行业越发达。行业越发达，市场规模越大。总之，智慧物流业未来的发展不仅取决于制度创新，还取决于技术创新和制度创新的进步。技术创新的力度决定了智慧物流行业相关企业的市场开发能力。今后，应进一步研究智慧物流业的标准化和发展。(四)、规范智慧物流业的发展针对我国智慧物流业存在的问题，我们仍需进一步进行产业整合，继续淘汰落后观念，使整个智慧物流业更加规范有序，从当前的价格竞争上升到品牌、价格、服务的综合竞争，打造一批知名、有影响力的品牌，将为稳定智慧物流业市场形成强大动力。四、智慧物流行业财务状况分析(一)、智慧物流行业近三年财务数据及指标分析表中列出了近三年智慧物流行业部分龙头企业的主要会计数据和财务指标：财务指标2020年2019年2018年主营业务收入（万元）79041.65367146827净利润2523.4905.11368.3总资产27321.622885.218681.8除了2019年市场下跌和2020年疫情影响导致净利润下降外，智慧物流公司各项指标持续加强，投资策略和风险防范与化解报告良好。

财务比率\年份2020-12-312019-12-312018-12-31比率分析一流动性比率流动比率1.522.222.532020年底智慧物流行业发生大量短期借款导致存货增加，使清偿流动负债能力受到彩响。速动比率1.361.581.62—资产效率比率应收账款周转率20.3116.3216.18智慧物流企业积极控制欠款授信额度，减少赊销，应收账款减少。存货周转率15.3813.575.28智慧物流业销售情况转好，存货的増长应引起注意。总资产周转率2.312.422.51变化不大。长短期投资和同定资产都有较大增长，与絹售额增长基本持平。盈利性比率销售毛利率7.70%5.63%5.50%各项指标有明显增长，与智慧物流业态结构以及市场回稳有较大关系。营业利润率4.24%1.79%3.20%净利润率3.22%1.38%2.21%总资产收益率ROA10.00%3.76%7.65%权益资本收益率ROE14.55%4.06%6.35%债务管理比率一负债比率41.48%34.84%29.35%负债比率有所上升，因智慧物流投资项目融资所致。产权比率81.31%59.89%42.59%收入利息倍数35.7225.3162.34(二)、现金流对智慧物流业的影响从现金流的角度，我们可以分析医智慧物流行业存在的问题，并对行业内的企业进行财务比较，找出现金流最可持续的企业。在当前市场经济条件下，企业的现金流量在很大程度上决定着智慧物流行业的生存和发展能力。即使企业有盈利能力，如果现金流不畅，调度不畅，也会严重影响企业的正常生产经营。偿付能力的削弱将直接影响企业的声誉，最终将对智慧物流行业的发展和生存产生重大影响。五、智慧物流业数据预测与分析(一)、智慧物流业时间序列预测与分析根据智慧物流业总产值与时间的内在关系，通过之前获得的数据建立了智慧物流业的时间序列方程，并通过建立的时间序列方程预测了未来几年的产量。建立时间序列方程的原则如下：时间序列方程的表达式为：y=a+bxt其中y为输出，a和B为模型参数，t为年份。根据近年来从智慧物流行业获得的数据，对参数a和B进行相应的估计，以获得参数a和B的估计。获得参数的估计后，可以得到我们想要预测的时间序列方程。然后，通过输入自变量（时间），可以得到未来三到十年内智慧物流业的预测值。如果要使预测值和上次观测值之间的差值更小，换句话说，要使预测值与实际值进行比较，需要控制两个因素，首先，应尽可能多地获取智慧物流行业的原始数据。原始数据越多，就越容易找到统计规则。最终得出的智慧物流行业模式与实际情况相符；第二个是预测时间跨度。预测时间跨度越大，预测结果与实际值之间的偏差越大。因此，预测时间跨度不应太大。根据智慧物流业2016至2021的数据，预测未来3年、5年和10年该行业的产量。根据以上分析，时间序列方程为y=5009.69（预估值）+1747.35*t模型的决策系数r等于0.86615，小于1。该模型得到的预测值一般低于实际值。这也从另一个方面反映出，在未来5至10年内，中国智慧物流业某一产品的产量将继续保持较高的增长趋势。(二)、智慧物流业时间曲线预测模型分析在智慧物流业的曲线预测模型中，我们使用了二次曲线模型。模型的基本表达式如下：y=a+b1*t+b2*t2式中，y为当年智慧物流业的产值，a、B1和B2为参数，在模型中估算，t为年份。输入相应年份的数据，得到如下曲线预测模型y=10366.98-1174.80*t+292.22*t2模型的决策系数为0.9979(三)、智慧物流行业差分方程预测模型分析差分方程的基本模型如下：yt=a+b*yt-1其中，YT为当年智慧物流业产值，YT-1为上年产值，a、B为参数，在模型中确定。通过输入几年的产值和前一年的产值，估计参数a和B，得到产出的差分方程模型，然后根据得到的差分模型，预测5-10年的产出。因此，我们得到的智慧物流业的差异模型是yt=-3230.20+1.41*yt-1该模型的判断系数为0.99395，非常接近1，表明该模型可以用来预测未来中国智慧物流业产品产量的变化趋势。同时，从模型中我们可以清楚地看到，我国智慧物流行业的产品产量受上年影响较大，年产值高于上年，这也反映出智慧物流行业的产品产量在未来几年将有较高的发展势头。(四)、未来5-10年智慧物流业预测结论在以上三种预测智慧物流业的经济模型中，时间序列法预测的产值将低于实际值。低值的主要原因是中国智慧物流业将继续保持快速增长，但该方法假设增长速度较慢，因此预测结果与其他两种方法有很大不同。但仍有一定的参考价值。首先，其他两种方法可以更好地预测未来智慧物流行业某一产品的产量变化趋势。然而，由于现实中复杂的经济条件以及政策法规对智慧物流业发展的影响，即使是一个好的计量方程也总会与现实存在一定的差距。以上对智慧物流业未来走势的预测仅供参考。六、智慧物流行业竞争分析目前，我国智慧物流领域主要有以独角兽为首的初创公司，有上市公司和互联网巨头三大阵营。三方阵营不断对智慧物流相关行业进行编码部署，推出了一系列应对不同应用场景的智慧物流产品，覆盖了安全、金融、商务等各个行业的应用领域。(一)、智慧物流行业国内外对比分析国内外智慧物流的目标客户锁定在早期、特定行业、具有商业前景的企业，致力于提供成长初期不足的资源，以实现商业价值的快速增长。根据价值链管理理论，商业模式的内涵可以分为价值定位、价值创造、价值实现和价值传递等维度。在这四个维度内国内外智慧物流有普遍的核心诉求，但由于体制、经济和文化等方面的差异受到限制，国内外产业智慧物流的探索方向和落地形式不同。国外智慧物流注重创客文化和高技术投资回报率，以获取企业股份或抛售企业股份收割溢价为主要盈利方式，形成持续的自我经营能力，国内智慧物流倾向于通过技术积累和项目展现收获声誉，围绕政策导向和产业价值定位紧密制定预期发展目标，通过产学研加快资源交换和聚焦，为企业创造收益，积累资源和品牌影响力形成雪人效应。(二)、中国智慧物流行业品牌竞争格局分析根据应用领域的不同，智慧物流行业品牌的知名度不同。根据智慧物流技术的应用维度分析，可分为政府、企业和个人消费者，其中政府部门普遍希望将智慧物流技术应用于智能安全领域，应用场景复杂，对准确性要求高；个人使用场景虽然复杂性低，但对消费体验的要求很高。根据智慧物流技术的供给维度分析，智慧物流技术能够提供的产品主要分为工程项目、硬件、软件技术。随着中国经济增长进入换挡期，智慧物流产业发展步伐与全国经济形势一致，从高速发展向中低速发展过渡。中国智慧物流经过30年的高速发展，面临着转型升级的关键时期，智慧物流行业已经进入了品牌竞争的时代。智慧物流市场的竞争从地域、类别、局部上升到了品牌之间的立体战。加强和加快品牌建设，树立更高层次的品牌内涵，实现更高效的系统化品牌工程，将成为品牌智慧物流企业的必由之路。(三)、中国智慧物流行业竞争强度分析1、中国智慧物流行业现有企业竞争情况目前,智慧物流行业中企业数量不多,且细分领域也不同,相互之间竞争压力相对较小。2、中国智慧物流行业上游议价能力分析智慧物流行业的主要原材料包括电子元器件、线材、电脑配件、包装材料等,该类产品多为通用、标准化产品,供应商繁多,竞争激烈,因此,智慧物流行业对上游议价能力较强。3、中国智慧物流行业下游议价能力分析智慧物流行业下游应用主体包括个人、企业和政府机构,应用领域包括金融、安防、智慧物流、交通、社交娱乐、社保等,由于其下游用户数量多,智慧物流行业对下游议价能力较强。4、中国智慧物流行业新进入者威胁分析新入行者在给行业带来新生产能力、新资源的同时,也希望在被现有企业瓜分完毕的市场中赢得一席之地,这就有可能会与现有企业发生原材料与市场份额的竞争,最终导致行业中现有企业盈利水平降低。5、中国智慧物流行业替代品威胁分析处于同行业或不同行业中的企业,可能会由于产品是互为替代品,从而在它们之间产生相互竞争行为。(四)、初创公司大独角兽领衔国内智慧物流创业公司的商业模式，主要面向b端提供基本的软件解决方案，满足个性化的需求。许多智慧物流领域的创业公司初期从零开始接触产业，无法直接进入成熟的硬件市场，作为增值服务提供者，大多只能在软件层面与硬件制造商合作。但是，随着智慧物流技术的突破，一批优秀的创业公司利用先进的技术优势率先探索商业模式，初步开拓了新兴应用市场。其中，XXX公司、AAA公司以先进的技术优势切入市场，通过融资获得资金，一举成为智慧物流领域的独角兽。从业务领域来看，独角兽主要集中在千政务、民生、金融等较大的应用场景。但是，因为独角兽公司各有技术优势，所以大多在各自擅长的领域进行深度布局。xx技术侧重于金融、安全、移动互联网和移动电话领域；AAA技术侧重于金融、安全、医疗和交通领域，BBB科技侧重于金融、安全、零售、旅游等领域CCC技术侧重于金融、安全、酒店和其他创新领域。(五)、上市公司双雄深耕多年ZZZ企业拥有智慧物流领域的全产业链,产品和软硬件一体化解决方案，更加贴近实际场景的应用,从智慧物流整体系统角度出发,在产品迭代、产品设计、产品应用上都进行了精细优化,具有准确率高、效率高等特点,解决了目前的智慧物流技术准确率和稳定性差的缺陷,具有很强的环境适应能力。YYY企业作为智慧物流领域第二大厂商,智慧物流技术打造了从精细化应用方案,大大提升智慧物流产品的效果。此外,依托于公司在平台上深厚的软硬件研发能力,形成了一系列基于智慧物流的智能化产品,包括前后端的智慧物流结构化、立体化和市场化产品,更是在智慧物流领域拥有全产业链布局。(六)、智慧物流巨头综合优势明显与互联网巨头相似,国外巨头近年来也纷纷进军智慧物流市场。巨头在竞争过程具有资金、品牌、技术等多方面优势,综合优势明显。同时基于自身在C端市场长期积累,C端优势明显,更有可能率先打开C端市场。互联网巨头在智慧物流技术方面的布局呈现两条主线：挥洒重金引入行业领军人物打造自身技术,凭借强大影响力及雄厚的资金对优质企业进行直接收购或投资。七、宏观经济对智慧物流行业的影响智慧物流行业在当前国内经济周期模型的影响下，我们使用“投资时钟”模型（这是美林投资银行全球资产管理公司高级董事特雷弗·格里瑟姆（TrevorGreetham）于2004年开发的一个非常实用的指导投资周期的工具）进行主要分析。总之，结合智慧物流业，该模型揭示的经济波动原理如下：当通货膨胀落后于可持续经济增长率，表明经济能力过高时，政府将积极采取措施刺激经济，降低成本，促进经济复苏；如果通货膨胀超过了可持续的经济增长率，这将证明经济中没有过剩产能。政府将采取相关政策抑制经济，冷却经济，调整智慧物流业的发展进程。(一)、智慧物流行业线性决策机制分析随着社会经济的不断发展，智慧物流行业的所有从业人员都进入了同步合作的时代，智慧物流产品行业逐步进入了标准化时代，时间规划也进入了线性化时代。智慧物流业的资源动员在大部分产出期间呈线性增长。生产商按线性时间计划并调动所有资源。但这也是经济波动的重要原因之一。智慧物流“生产”可分为两类。一是固定产能（即固定资产）条件下的生产周期（将原材料加工成成品）以月为单位；二是固定资产投资，即产能建设。规划和建设周期很长，以年为单位。目前，随着经济的逐步复苏，智慧物流行业利润率有所提高，产业产能过剩，经济增长主要依靠成本投入；未来5-10年，如果经济过热，产能饱和，智慧物流行业的利润率将在短时间内继续提高，但产能的扩大只能依靠建设来满足需求，这将导致原材料成本价格的加速增长。(二)、智慧物流行业竞争与行业壁垒分析当智慧物流行业的利润率持续提高并增长到一定阶段时，将吸引更多的竞争者超越进入壁垒进入该行业，继续加大智慧物流行业的总产能建设，该行业将吸收越来越多的资金。当原材料和固定资产需求同时增加时，原材料价格将迅速上涨；同时，由于竞争的加剧，工业产品的利润率将趋于下降。但从长远来看，智慧物流行业的激烈竞争不仅会改变行业结构，还会提高行业产品的质量和技术含量，从而提高行业利润率，这取决于智慧物流业深度结合的速度和科技进步。(三)、智慧物流行业库存管理波动分析我们都知道，产品离终端消费越近，价格波动越小，产品离终端消费越远，价格波动越大。智慧物流行业也是如此，这是由于库存管理。当智慧物流行业的市场需求增长超过6%时，接近终端行业的库存增长率将略大于6%，以满足需求并确保供过于求，但远离终端需求的原材料可能超过12%。因此，在经济过热时期，由于库存超过需求的增加，成本价格PPI将以高于CPI的速度增长。八、智慧物流产业投资分析(一)、中国智慧物流技术投资趋势分析根据近年来我国智慧物流技术商业化进程及投资现状,V报告分析认为,2020年智慧物流技术的商业化程度将进一步提升,而随着商业化程度的不断提升,我国智慧物流技术领域的投资也将从目前的风投为主逐步向企业间的投资兼并过渡,尤其是对于一些希望快速切入智慧物流领域的新兴企业来说,通过并购方式切入具有快速布局的优点。同时,伴随智慧物流技术的逐步成熟和商业化,行业领先企业的竞争地位将逐步得以巩固,对于一些创业型企业来说,同风投机构寻求融资的门槛也会随之提高。截止2020年底,我国智慧物流行业技术领域共有72起投资,总投资额超过330亿人民币。按投资