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证券研究报告·海外专题研究
再看电商产业链，内生增长
究竟几何
刚刚结束的双十一再次刷新了天猫的成交记录，伴随着今年阿里
的财报略低于市场预期，各种质疑纷至沓来，本篇报告希望从我
们自己看电商产业的框架角度试着回答投资者的高频质疑点。
高频质疑一：双十一成交额水分较大？是不是存在合并口径差异
和临时冲量的嫌疑？
通过对比历年天猫双十一成交额变化，我们认为整个过程还是比
较平稳的，并没有出现临近结束时冲销量的状况。统计口径方面，
根据年报披露 2015-2017 年天猫双十一的 GMV 统计的是国内零
售（淘宝+天猫）以及国际零售（AliExpress）的交易额。产业链
调研情况看，2018 年天猫双十一的 GMV 统计的是国内零售（淘
宝+天猫）以及 AliExpress、Lazada 的交易额，没有包含盒马、口
碑、饿了么。
高频质疑二：关于电商 GMV 的统计口径——这是做空报告们的
高频质疑点
GMV 不是美国公认会计准则（GAAP）要求的经审计数字，所以
各大电商可以有相当大的余地选择统计口径。我们通过梳理媒体
披露的部分买家和卖家的交易额发现GMV统计口径确实在放宽，
但是依旧排除了部分特定商品和特定金额的交易。GMV 的含金量
可以用平台货币化率，特别是佣金率来衡量。天猫的佣金率保持
稳定，从 2014 财年的 %变为 2018 财年的 %。佣金率略
有下降的原因是增加了 3C、家电等佣金率较低的品类，使得佣金
率较高的服装类产品的销售占比降低。剔除品类结构的变动，我
们认为天猫的佣金率保持稳定，GMV 含金量较高。
高频质疑三：MAU 增速放缓大背景下，如何看目前电商产业链
的成长空间？
电商收入=活跃买家数×客单价×平均年下单次数×货币化率。
虽然随着活跃买家人数逐渐接近天花板，增速逐渐放缓，但是随
着用户使用年份越久，其人均购买次数和人均 GMV 都会高于新
用户。货币化率方面，和国外的亚马逊、eBay 相比，国内的阿里、
京东、拼多多的货币化率还很低。国内电商看，不同平台间肉眼
可见的货币化率差异究竟是商业模式必然还是非稳态也是本文
希望探讨的点。
风险担忧：《电子商务法》将于 2019 年 1 月 1 日执行，电商征税
影响几何？B2C 电商无实质影响，C2C 电商中小卖家受影响较大。
B2C 电商如天猫、京东仅允许企业入驻，企业成立时需办理工商
登记和税务登记。对于淘宝、拼多多等存在大量个人卖家的电商
平台，因为依照 2014 年施行的《网络交易管理办法》，自然人开
设网店并非强制进行工商登记，所以个人卖家在过去实质上享受
了“电商免税红利”。电子商务法施行后，无须办理工商登记的
个人卖家在产生合法收益后也需办理税务登记，如实申报纳税。
陈萌
chenmeng@
021-68821600-818
执业证书编号：S1440515080001
发布日期： 2018 年 11 月 26 日
市场表现
相关研究报告
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互联网传媒 沪深300
海外研究
海外专题研究
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目录
一、我们的电商研究框架，剖析现在的内生增长................................................................................................ 1
高频质疑一：双十一成交额水分较大？是不是存在合并口径差异和临时冲量的嫌疑？ ........................ 1
高频质疑二：关于 GMV 的统计口径——这是做空报告们的高频质疑点 ................................................ 2
高频质疑三：电商，甚至于整个移动流量是否是不可逆的增速放缓了？ ................................................ 4
一、从快递的角度看：快递价格下降刺激了买家更频繁地下单 ........................................................ 8
二、活跃买家数：人数接近天花板，但是人均购买量在增加 ...........................................................11
三、货币化率：对标美国，国内电商货币化率还较低 ...................................................................... 13
风险担忧：《电子商务法》将于 2019 年 1 月 1 日执行，电商征税影响几何？ ...................................... 15
二、前瞻研究，电商的未来还能有哪些期待 ..................................................................................................... 17
三、核心标的的最新估值建议 ............................................................................................................................. 21
阿里巴巴 ......................................................................................................................................................... 21
美团点评 ......................................................................................................................................................... 22
拼多多 ............................................................................................................................................................. 23
图表目录
图表 1： 从流传甚广的误会图说起——天猫双十一成交额变化图 ................................................................... 1
图表 2： 天猫双十一历年销售额 .......................................................................................................................... 2
图表 3： 天猫双十一成交额变化图 ...................................................................................................................... 2
图表 4： 各大电商对于 GMV 定义以及平台主要收入来源 ............................................................................... 2
图表 5： 不同电商各品类向卖家收取佣金率 ...................................................................................................... 4
图表 6： 天猫佣金率保持稳定 .............................................................................................................................. 4
图表 7： 2007 -2017 年中国移动互联网用户规模 ............................................................................................... 4
图表 8： 网络购物 app 的日均使用时长基本不增长 ........................................................................................... 4
图表 9： 淘宝、京东、拼多多用户的城市分布 .................................................................................................. 5
图表 10： 淘宝、京东、拼多多用户的年龄分布 ................................................................................................ 5
图表 11： 阿里巴巴中国零售平台年活跃买家数 ................................................................................................. 5
图表 12： 阿里巴巴中国零售平台移动月活跃用户数 ........................................................................................ 6
图表 13： 京东年活跃买家数 ................................................................................................................................ 6
图表 14： 京东年度 GMV ...................................................................................................................................... 6
图表 15： 拼多多与淘宝用户重合度超过 40% .................................................................................................... 7
图表 16： 拼多多用户月收入构成 ........................................................................................................................ 7
图表 17： 拼多多年活跃买家数 ............................................................................................................................ 7
图表 18： 拼多多年度 GMV .................................................................................................................................. 7
图表 19： 货币化途径：主要包括佣金、广告 .................................................................................................... 8
图表 20： 社会消费品零售总额不含非实物网上零售额..................................................................................... 8
图表 21： 网上商品和服务零售额 YoY（累计值） ............................................................................................ 8
图表 22： 快递业务单量及增速 ............................................................................................................................ 9
图表 23： 快递业务收入及增速 ............................................................................................................................ 9
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图表 24： 快递业务单量增速与网上实物商品销售额增速................................................................................. 9
图表 25： 阿里巴巴国内零售业务 GMV 及 YoY ................................................................................................. 9
图表 26： 三通一达和顺丰单量及增速 .............................................................................................................. 10
图表 27： 中通快件中阿里巴巴生态的订单占比 .............................................................................................. 10
图表 28： 异地快递单价持续下降 ...................................................................................................................... 10
图表 29： 阿里巴巴活跃买家人均单数增加，客单价下降............................................................................... 10
图表 30： 快递行业集中度 CR8 回升 ..................................................................................................................11
图表 31： 非实物商品网上零售额占比提升 .......................................................................................................11
图表 32： 2012-2017 年京东同一批客户购买数量 .............................................................................................11
图表 33： 阿里 1 年用户和 5 年用户 2018 财年消费对比 ..................................................................................11
图表 34： 实物商品网上零售额占社会消费品零售额比重............................................................................... 12
图表 35： 实物与非实物商品网上零售额占比（累计值）............................................................................... 12
图表 36： 2018 年 1-9 月限额以上单位商品零售构成 ...................................................................................... 12
图表 37： 2017 年天猫商城销售额前十类目 ..................................................................................................... 12
图表 38： 2018 年 3 月天猫最新组织架构 ......................................................................................................... 13
图表 39： 汽车后市场在汽车产业链中占据重要位置 ...................................................................................... 13
图表 40： 亚马逊第三方 GMV 和货币化率走势 ............................................................................................... 13
图表 41： eBay GMV 和货币化率走势 ............................................................................................................... 13
图表 42： 阿里 GMV 和货币化率走势（元） .................................................................................................. 14
图表 43： 京东第三方 GMV 和货币化率走势 .................................................................................................. 14
图表 44： 拼多多 GMV 和货币化率走势 .......................................................................................................... 14
图表 45： 2017 年主流电商平台模式 GMV（亿元） ....................................................................................... 14
图表 46： 国内外主流电商各品类的佣金率 ...................................................................................................... 14
图表 47： 亚马逊、eBay、阿里、京东发展历史 .............................................................................................. 15
图表 48： B2B、B2C、O2O 电商不受电商征税影响，而 C2C 电商受影响较大 .......................................... 16
图表 49： 个体工商户适用所得税率 .................................................................................................................. 16
图表 50： 阿里机房巡逻员“天巡” ....................................................................................................................... 17
图表 51： 人脸识别机器人“蚂蚁佐罗” ............................................................................................................... 17
图表 52： 机器人设计师“鲁班”能够自动生成海报 ........................................................................................... 17
图表 53： 针对水乳类偏好人群的个性化首页 .................................................................................................. 18
图表 54： 针对面膜类偏好人群的个性化首页 .................................................................................................. 18
图表 55： 京东库存管理的数据罗盘 .................................................................................................................. 18
图表 56： 大数据支撑下的库存管理 .................................................................................................................. 18
图表 57： 京东和美的协同型计划、预测及补货 .............................................................................................. 19
图表 58： 阿里巴巴本地生活服务未来图景 ...................................................................................................... 20
图表 59： 2013-2018 年阿里海外投资数量 ........................................................................................................ 20
图表 60： 2013-2018 年阿里海外投资金额 ........................................................................................................ 20
图表 61： 2010-2018 年阿里海外分行业投资数量 ............................................................................................ 21
图表 62： 2010-2018 年阿里海外各地区投资数量 ............................................................................................ 21
图表 63： 阿里巴巴各业务板块收入预测 .......................................................................................................... 21
图表 64： 美团点评收入预测 .............................................................................................................................. 22
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图表 65： 拼多多市场法参考估值 ...................................................................................................................... 23
图表 66： 拼多多企业自由现金流折现预测 ...................................................................................................... 23
图表 67： 拼多多阶段现值之和敏感性测试（亿美元）................................................................................... 24
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刚刚结束的双十一再次刷新了天猫的成交记录，伴随着今年阿里的财报略低于市场预期，各种质疑纷至沓
来，本篇报告希望从我们自己看电商产业的框架角度试着回答投资者的高频质疑点。
一、我们的电商研究框架，剖析现在的内生增长
高频质疑一：双十一成交额水分较大？是不是存在合并口径差异和临时冲量的
嫌疑？
这张流传比较广的图，在画图上有几个问题，使得视觉上产生了错误的判断
1、 横坐标每个的间隔时间不相等。前面两个空格，每个间隔 30 分钟，之后变成了 1 小时 30 分钟，再之
后变为 2 小时 30 分钟，最后几格变成了 4 小时，这样就扭曲了曲线的斜率。
2、 2015 年和 2016 年的成交额变化，在最后几个小时的统计点数较少，平滑了变化。而 2017 年的曲线数
据点增多，表观上看起来 2017 年在 20:00 之后相比 2015 和 2016 年的曲线交易额曲线快速变陡，让人
产生平台在刷单冲销量的错误判断。
图表1： 从流传甚广的误会图说起——天猫双十一成交额变化图
资料来源：亿邦动力，中信建投证券研究发展部
通过对比历年天猫双十一成交额变化，我们认为整个过程还是比较平稳的，并没有出现临近结束时冲销量
的状况。交易额前 1 小时的成交额速度明显加快，主要是网络质量变好了。1:00 以后交易额曲线再度变陡，原
因是预售订单开始支付尾款。2018 年仅用时 1 小时 47 分 26 秒就突破 1000 亿，而 2017 年达到这个数字用了 9
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小时 04 分，2016 年用时 18 小时 55 分。15 点 49 分 39 秒，2018 天猫双 11 成交额突破 1682 亿，超过去年天猫
双 11 全天总额。在经过了前几个小时的高峰后，历年天猫双十一全天的交易额都比较平稳，2017 年也并未在
在 20:00 之后曲线交易额曲线快速变陡。作为一年一度的互联网盛会，天猫双十一的成交额不断刷新的纪录。
从 2009 年的 5200 万元到 2017 年的 1682 亿元，再到 2018 年的 2135 亿元，十年“双 11”见证了互联网的蓬勃
发展，见证了消费升级的大潮，也见证了云计算、大数据、移动支付、人工智能、智慧物流等高新技术的发展
成熟。
图表2： 天猫双十一历年销售额 图表3： 天猫双十一成交额变化图
资料来源：阿里巴巴，中信建投证券研究发展部 资料来源：阿里数据，中信建投证券研究发展部
统计口径方面，根据年报披露 2015-2017 年天猫双十一的 GMV 统计的是国内零售（淘宝+天猫）以及国际
零售（AliExpress）的交易额。根据产业链调研，2018 年天猫双十一的 GMV 统计的是国内零售（淘宝+天猫）
以及 AliExpress、Lazada 的交易额，没有包含盒马、口碑、饿了么。
高频质疑二：关于 GMV 的统计口径——这是做空报告们的高频质疑点
GMV 不是美国公认会计准则（GAAP）要求的经审计数字，所以各大电商可以有相当大的余地选择统计
口径。阿里巴巴在 2015-2017 年的财报中对 GMV 的定义是集团国内零售业务的所有已确认的订单，这个定义包
括了销售额、取消订单金额、拒收订单金额和退货订单金额。此外在 2015 年之前阿里对订单金额进行了限制，
不包括清单价格超过 50 万元的车辆和财产交易以及清单价格超过 10 万元的其他产品或服务，以及买方在一天
内累计购买超过 100 万元人民币的交易。但是从 2015 年年报开始，GMV 不再对金额具体限制，改成了相对模
糊的表述，“排除了超过特定数额的特定产品类别的交易，以及买家每日超过特定数额的特定产品类别的交易”。
京东对 GMV 的定义为京东集团线上自营业务和第三方平台所有产品和服务订单的全部订单金额，无论该
商品是否完成销售，投递或者被退回。2017 年 3 季度之前，京东 B2C 业务的 GMV 统计中排除了金额超过 2000
元的未支付订单。但是从 2017 年 3 季报开始，GMV 的定义也改成了相对模糊的表述“不包括我们主要同行定
义的一些特定金额和特定交易”。
图表4： 各大电商对于 GMV定义以及平台主要收入来源
公司名称 财报关于 GMV 定义 平台主要收入来源
阿里巴巴
阿里巴巴在 2015-2017年的财报中对 GMV 的定义是集团国内零售业务的所有已确认的订单，这个
定义包括了销售额、取消订单金额、拒收订单金额和退货订单金额。此外在 2015 年之前阿里对
订单金额进行了限制，不包括清单价格超过 50万元的车辆和财产交易以及清单价格超过 10 万元
佣金、广告、淘宝店铺月租
费用、天猫年费
%
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销售额（亿元） YoY
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的其他产品或服务，以及买方在一天内累计购买超过 100 万元人民币的交易。但是从 2015 年年
报开始，GMV 不在对金额具体限制，改成了相对模糊的表述，“排除了超过特定数额的特定产品类
别的交易，以及买家每日超过特定数额的特定产品类别的交易”。
京东
京东对 GMV 的定义为京东集团线上自营业务和第三方平台所有产品和服务订单的全部订单金额，
无论该商品是否完成销售，投递或者被退回。2017年 3 季度之前，京东 B2C 业务的 GMV 统计中排
除了金额超过 2000 元的未支付订单。但是从 2017年 3季报开始，GMV的定义也改成了相对模糊
的表述“不包括我们主要同行定义的一些特定金额和特定交易”。
佣金、广告、物流服务
拼多多
无论是否最终成交买家与卖家在平台确认的产品或服务订单价值，但不包括单笔超过 10 万元的
产品或服务、买家单日累计购买超过 100 万元的交易。
佣金、广告
eBay 无论是否最终成交买家与卖家在平台确认的产品或服务订单价值
佣金、广告、店铺费、刊登
费
亚马逊 未披露 佣金、广告、物流服务
资料来源：公司公告，中信建投证券研究发展部
双十一之后“淘宝退款系统崩溃”一度上了热搜，很多人据此分析说双十一的 GMV 水分大，存在大量退
款现象。但是需要注意的是“双 11”活动当天，消费者已付款未发货订单不支持申请退款，已付款已发货订单
支持申请退款是连续多年的安排，并非今年“淘宝退款系统崩溃”或“支付宝系统崩溃”。因为活动期间流量巨
大，订单产生数量过大，所以每年双十一活动当天都会暂时关闭退款功能，退款功能会在 11 月 12 日 0 点开放。
GMV 统计口径确实在放宽，但是并未完全放开。根据淘宝公布的双十一周边消费榜，很多网友发现自己
周边区域出现了单日消费金额数百万的土豪。相比 2015 年以前 GMV 统计口径中不包含“买方在一天内累计购
买超过 100 万元人民币的交易”来说已经放宽。但是 GMV 统计口径中还是“排除了超过特定数额的特定产品
类别的交易，以及买家每日超过特定数额的特定产品类别的交易”。比如 2017 年双十一江苏卖家黄平在淘宝上
开的卖飞机的店接到了 4093 笔订单，成交金额 969 万亿。显然这家店的交易就没有计入 GMV 中。
GMV 的含金量可以用平台货币化率，特别是佣金率来衡量。货币化率指的是平台型电商 GMV 转化为平台
收入的比率，主要通过佣金和广告来实现。佣金是平台按交易流水向卖家收取固定比率的交易佣金，广告是卖
家为在平台获取流量而向平台支付的推广费用。各电商平台根据不同品类商品设定特定的佣金率，而佣金是按
最终交易额核算的，即退单、未确认订单等都不会收取佣金，所以电商平台在 GMV 品类结构稳定的情况下，
佣金货币化率可以反映平台 GMV 的含金量。相比国外的电商，国内电商起步晚，且基本与亚马逊、eBay 进入
中国市场时间重叠，在发展初期为同跨国电商竞争，倾向于采用低佣金率引流来获取后发优势，比如阿里在创
建淘宝之初执行三年免费策略，以与 eBay 争夺市场，后续除收取店铺月租等费用外，仍延续了零佣金制度，而
后于 2008 年才创建淘宝商城（天猫前身）逐步收取佣金。天猫的佣金率（佣金/天猫 GMV）保持稳定，从 2014
财年的 %变为 2018 财年的 %。佣金率略有下降的原因是增加了 3C、家电等佣金率较低的品类，使得佣
金率较高的服装类产品的销售占比降低。剔除品类结构的变动，我们认为天猫的佣金率保持稳定，GMV 含金
量较高。
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图表5： 不同电商各品类向卖家收取佣金率 图表6： 天猫佣金率保持稳定
天猫 京东 苏宁 拼多多
图书 % % % %
个护健康 2~5% 4~6% 3~6% %
酒水 % 3~% 3~4% %
母婴用品 2~5% 2~8% 2~6% %
大家电 % 4~8% % %
手机通讯 % 4~6% % %
办公用品 % 1~8% % %
服装 % 7~8% % %
资料来源：公司官网，中信建投证券研究发展部 资料来源：公司公告，中信建投证券研究发展部
高频质疑三：电商，甚至于整个移动流量是否是不可逆的增速放缓了？
中国移动互联网用户规模增长放缓，网络购物 app 的日均使用时长基本不变。截止 2017 年底，我国移动
用户规模达 亿，较 2016 年底增加 5734 万人，同比增长 %，增速比上年降低了 4 个百分点。移动用户
占全体网民的比重也由 2016 年的 %提升至 2017 年的 %，移动互联网的用户规模逐渐接近天花板。另一
方面网络购物类 app 的日均使用时长基本不增长。根据极大数据的统计，网络购物 app 的日均使用时长从 2017Q4
的 分钟下降到 2018Q3 的 分钟，仅占用户日均 4 小时左右使用时长的 4%左右。日均使用时长最长的是
社交类 app，其次是网络视频类 app。由于短视频的兴起，2018Q2 网络视频类 APP 的使用时长增加，因为移动
网民的日均使用总时长在 4 小时左右，所以社交网络类 APP 的时长相对减少。
图表7： 2007 -2017 年中国移动互联网用户规模 图表8： 网络购物 app 的日均使用时长基本不增长
资料来源：中国互联网络信息中心，中信建投证券研究发展部 资料来源：极光大数据，中信建投证券研究发展部
电商通过向三四线城市下沉以及拓展年龄更大的用户来继续扩张用户。淘宝四线及以下城市的用户占比从
2017 年 6 月的 %提升到了 2018 年 3 月的 %。根据阿里巴巴披露的数据，2018 年 4 月到 6 月新增的 2500
万淘宝天猫年度活跃用户，有 80%来自三四线城市和农村地区。京东四线及以下城市用户的占比从 2017 年 6
月的 %提升到 2018 年 3 月的 %。拼多多的四线及以下城市占比从 2018 年 3 月的 %提升到 2018 年
8 月的 %。年龄方面淘宝 31-35 岁用户以及 36 岁以上用户的占比分别从 2017 年 6 月的 %和 %上升到
2018 年 8 月的 %和 %。京东的用户年龄分布结构比较稳定。拼多多的 31-35 岁用户的占比从 2018 年 3
月的 %上升到 2018 年 8 月的 %。通过向三四线城市下沉，以及向年龄更大的用户拓展，电商得以获取
更多的用户。
0%
1%
1%
2%
2%
3%
3%
4%
4%
2014/3/31 2015/3/31 2016/3/31 2017/3/31 2018/3/31
天猫佣金率 国内零售广告费率 国内零售货币化率
%
%
%
%%%
%%% %
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2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
手机网民(亿) 增速 手机网民占整体网民比例
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2017Q4 2018Q1 2018Q2 2018Q3
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图表9： 淘宝、京东、拼多多用户的城市分布 图表10： 淘宝、京东、拼多多用户的年龄分布
资料来源：QuestMobile，中信建投证券研究发展部 资料来源：QuestMobile，中信建投证券研究发展部
用户扩张战略起效，阿里巴巴国内零售业务年活跃买家数增速重回 20%以上。根据阿里巴巴财报披露的数
据，阿里巴巴国内零售业务年活跃买家数的同比增速从 2017 年 3 月的 7%回升到 2018 年 9 月的 23%，年活跃买
家数达到 亿。移动端月活跃用户数同比增速也从 2017 年 12 月的 18%回升到 2018 年 9 月的 21%，移动端
月活跃用户数达到 亿。这也与 QuestMobile 披露的购物 APP 的用户城市分布和年龄分布的数据相印证。虽
然阿里巴巴国内零售业务年活跃买家数增速重回 20%以上，但是相比 2014 年 40%以上的增速还是低了很多。
图表11： 阿里巴巴中国零售平台年活跃买家数
资料来源：公司公告，中信建投证券研究发展部
% % %
% % %
% %
% % %
%
% %
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% % %
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% %
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1
8
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3
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2
0
1
8
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8
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2
0
1
8
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3
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2
0
1
8
年
8
月
淘宝 京东 拼多多
一线 二线 三线 四线及以下
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0%
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60%
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90%
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2
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7
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6
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2
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1
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3
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2
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1
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8
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2
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1
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6
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2
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3
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2
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8
月
2
0
1
8
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3
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2
0
1
8
年
8
月
淘宝 京东 拼多多
24岁以下 25-30岁 31-35岁 36岁以上
133 145
160 172
185 202
231 255
279
307
334 350
367 386
407 423
434 439 443 454
466 488
515
552
576
601
36%
42% 40% 40% 39% 39%
44%
48%
51% 52%
45%
37%
32%
26%
22% 21%
18%
14%
9% 7% 7%
11%
16%
22% 24% 23%
0%
10%
20%
30%
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50%
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0
100
200
300
400
500
600
700
年活跃买家数（百万） YoY
6
海外专题研究
互联网
请参阅最后一页的重要声明
图表12： 阿里巴巴中国零售平台移动月活跃用户数
资料来源：公司公告，中信建投证券研究发展部
腾讯导流作用逐渐消退，京东活跃买家增速持续放缓。2014 年京东和腾讯战略合作，腾讯入股京东 15%后，
腾讯开始往京东导流。特别是 2015 年双十一，微信将一级入口开放给京东，通过点击微信上的“购物”就可以
进入京东。腾讯的导流，对京东活跃买家的增长产生了巨大作用。2015 年 12 月京东活跃买家数量环比 9 月上
升了 22%，而 9 月环比 6 月的增速为 8%。但是腾讯的导流作用正在逐渐消退，京东的年活跃买家数同比增速从
2016 年 3 月的 73%持续下降到 2018 年 9 月的 15%。2018 年 9 月的活跃买家数甚至环比下降了 %。。GMV 增
速方面，2018 年 9 月的 GMV（12 个月）同比增速下降到 %（相比 2017 年 9 月）。
图表13： 京东年活跃买家数 图表14： 京东年度 GMV
资料来源：公司公告，中信建投证券研究发展部 资料来源：公司公告，中信建投证券研究发展部
拼多多用户集中在低线城镇，平均收入水平较低。根据 QuestMobile 数据，2018 年 8 月拼多多四线及以下
城市用户占比为 %，远高于其他电商平台。拼多多用户 48%月收入不足 3000 元，63%月收入不足 5000 元，
用户收入水平偏低。中低收入人群消费消费能力偏低，消费时更关注商品价格，而低价是拼多多产品最显著的
特征，对比拼多多与天猫、京东的产品价格，可见拼多多商品具有明显价格优势，部分商品折扣甚至超过 50%，
低价拼团契合了低线城市消费者消费偏好。因为触达了低线城市及农村的消费者，拼多多的活跃买家数从 2017
年 3 月的 6770 万上升到 2018 年 9 月的 亿，创造了用户增长奇迹。截至 2018 年 9 月，阿里、拼多多、京
东的活跃买家数分别为 亿、 亿、 亿，拼多多成为仅次于阿里的电商平台。拼多多的 GMV（TTM）
从 2017 年 3 月的 209 亿元上升到 2018 年 9 月的 3448 亿元。
217
265
289 307
346
393 410
427
450
493 507
529 549
580
617 634
666
138%
95%
77%
63% 59%
48%
42% 39%
30% 25% 24% 24% 22% 18% 22% 20% 21%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
120%
140%
160%
0
100
200
300
400
500
600
700
2014-09 2014-12 2015-03 2015-06 2015-09 2015-12 2016-03 2016-06 2016-09 2016-12 2017-03 2017-06 2017-09 2017-12 2018-03 2018-06 2018-09
移动端月活跃用户数（百万） YoY
98
118 127
155
169
188 199
227 237
258 266
293 302
314 305
73%
59%
57%
46%
40% 37%
34%
29% 28%
21%
15%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
0
50
100
150
200
250
300
350
年活跃买家数（百万） YoY
%
%
%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
2015/12/31 2016/12/31 2017/12/31 2018/9/30
GMV （TTM，十亿元）
7
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互联网
请参阅最后一页的重要声明
图表15： 拼多多与淘宝用户重合度超过 40% 图表16： 拼多多用户月收入构成
资料来源：QuestMobile、中信建投证券研究发展部 资料来源：迅飞广告平台、中信建投证券研究发展部
图表17： 拼多多年活跃买家数 图表18： 拼多多年度 GMV
资料来源：公司公告，中信建投证券研究发展部 资料来源：公司公告，中信建投证券研究发展部
电商收入=活跃买家数×客单价×平均年下单次数×货币化率。所以电商收入的增长不仅来源于活跃人数的
增长，还来自于买家的下单次数、客单价、货币化率等诸多因素。虽然随着活跃买家人数逐渐接近天花板，增
速逐渐放缓，但是随着用户使用年份越久，其人均购买次数和人均 GMV 都会高于新用户。京东统计其同一批
客户从 2008 年到 2017 年，单个用户的平均购买次数不断增加，从 2008 年的 次到 2017 年的 次。阿里
巴巴 2018 财年年报中披露，使用 5 年的老用户全年下单 132 次，总额 12000 元，而使用 1 年的新用户全年下单
27 次，总额 3000 元。所以用户的购买力还有很大的成长空间。货币化率方面，和国外的亚马逊、eBay 相比，
国内的阿里、京东、拼多多的货币化率还很低。根据最新披露数据，亚马逊、eBay、阿里、京东、拼多多的货
币化率分别为 16%、%、%、%、%，所以在货币化率方面，国内电商还有较大成长空间。
%
%
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5%
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30%
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40%
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50%
2016年12月 2017年6月 2017年12月
与淘宝重合度 与京东重合度
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
2017-03 2017-06 2017-09 2017-12 2018-03 2018-06 2018-09
活跃买家数（百万）
0
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100
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GMV（TTM，十亿元）
8
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图表19： 货币化途径：主要包括佣金、广告
资料来源：中信建投证券研究发展部
一、从快递的角度看：快递价格下降刺激了买家更频繁地下单
消费业态不断推陈出新，统计数据无法及时全面反映真实消费水平。以国家统计局公布的社会消费品零售
总额为例，它是指是指企业（单位）通过交易售给个人、社会集团非生产、非经营用的实物商品金额，以及提
供餐饮服务所取得的收入金额。社会消费品零售总额仅包含实物商品和餐饮服务两部分，这显然与当前服务消
费、虚拟消费快速增长的实际情况不相符，它忽视了旅游、电影、娱乐、健身、保养等很多消费种类，而不同
的消费之间可能会有替代作用。比如儿童选择打游戏看电影了，可能就减少了玩具的购买，按现行统计口径，
社会消费品零售总额反而减少了。2015 年国家统计局开始公布网上商品和服务零售额，包括实物商品和非实物
商品。社会消费品零售总额包括实物商品网上零售额，但不包括非实物商品网上零售额。因此我们将非实物商
品网上零售额加上社会消费品零售总额作为广义社会消费品零售总额，可以发现 2017 年 12 月广义社会消费品
零售总额的增速为 %，高于狭义社会消费品零售总额 %的增速，统计数据低估了真实的消费水平。另
一方面网上商品和服务零售额中没有包含拼多多和微商的销售额。2018 年前 10 月网上商品和服务零售额累计
值为 万亿，同比增长 %。如果将拼多多的交易额算上，我们用拼多多披露的 2017 年 6 月和 2018 年 6
月的 GMV（TTM）384 亿元和 2621 亿元作为前 10 月的累计交易额，测算出来 10 月份网上商品和服务零售额
的增速为 %，提高了 个百分点。如果再将微商的交易金额考虑进去，则增速将更高。
图表20： 社会消费品零售总额不含非实物网上零售额 图表21： 网上商品和服务零售额 YoY（累计值）
资料来源：国家统计局，中信建投证券研究发展部 资料来源：国家统计局，中信建投证券研究发展部
备注：因为国家统计局从 2018 年开始调整了统计口径，因此我们只采用 2017 年 12 月以前增速数据
广告货币化率
广告收入
平均 活跃买家数 人均点击量
活跃买家数 人均点击量 平均点击购买率 平均客单价
平均点击购买率 平均客单价
①佣金： 电商平台根据不同品类商品设定特定的佣金率收取
②广告：
货币化
途径
0%
5%
10%
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20%
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30%
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狭义社会消费品零售总额YoY 广义社会消费品零售总额YoY
0%
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-1
2
网上商品和服务零售额累计值yoy 非实物商品网上零售额累计值yoy
实物商品网上零售额累计值yoy
9
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互联网
请参阅最后一页的重要声明
电商的发展离不开快递业的发展，电商和快递是需求和供给的关系，两者有很强的关联性。随着电商兴起
快递单量迅速增加，快递业务单量从 2010 年的 亿件迅速增加到 2017 年的 亿件，复合增速达 50%。
快递业务收入从 2010 年的 亿元增长到 2017 年的 亿元，复合增速达 36%。快递业务量增速高于
快递业务收入增速是因为快递单价在下降。
图表22： 快递业务单量及增速 图表23： 快递业务收入及增速
资料来源：国家邮政局，中信建投证券研究发展部 资料来源：国家邮政局，中信建投证券研究发展部
但是对比统计局公布的网上实物商品销售额增速与邮政局公布的快递业务单量增速，发现两者存在较大差
异。2015 年和 2016 年实物网上零售额的增速分别为 %和 %，远低于快递业务量增速。2015 年和 2016
年快递业务量增速分别为 %和 %。如果对比淘宝天猫合计 GMV 增速和快递单量增速，则吻合度较高。
阿里 2013、2014、2015 财年 GMV 增速为 62%、56%和 46%，对应 2012、2013、2014 年快递单量增速为 %、
%和 %。考虑到邮政局的快递单量中统计了京东的订单，所以我们又采用了三通一达这 4 家国内最大的
快递公司的合计订单量来和阿里 GMV 增速对比。2014-2017 年 4 家快递公司合计单量增速分别为 52%、41%、
45%和 29%，对应阿里 2015-2018 财年的 GMV 增速分别为 46%、27%、22%和 28%。两者的增速在 2015 和 2016
年出现了较大的差别。
图表24： 快递业务单量增速与网上实物商品销售额增速 图表25： 阿里巴巴国内零售业务 GMV 及 YoY
资料来源：国家统计局，国家邮政局，中信建投证券研究发展部 资料来源：公司公告，中信建投证券研究发展部
三通一达和顺丰合计单量增速与阿里巴巴 GMV 增速的差别的原因主要有四个：一、随着微商、拼多多的
兴起、京东开放第三方平台，快递中阿里巴巴系的占比开始减少。中通快递中阿里巴巴生态的订单占比从 2014
年的 80%降低到 2016 年的 76%。
%
% %
%
%
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% %
0%
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400
450
快递业务量（亿件） yoy
1,
1,
2,
2,
3,
4, 4,
%
%
%
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1,000
2,000
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5,000
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快递业务收入（亿元） yoy
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20%
30%
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2015 2016 2017 2018年前10月
实物商品网上零售额YoY 快递业务量YoY
663
1077
1678
2444
3092
3767
482062%
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46%
27%
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0%
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20%
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0
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5000
6000
2012/3/31 2013/3/31 2014/3/31 2015/3/31 2016/3/31 2017/3/31 2018/3/31
淘宝天猫GMV（十亿元） 合计GMV同比
10
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请参阅最后一页的重要声明
图表26： 三通一达和顺丰单量及增速 图表27： 中通快件中阿里巴巴生态的订单占比
资料来源：公司公告，中信建投证券研究发展部 资料来源：公司公告，中信建投证券研究发展部
二、异地快递单价下降，寄件成本降低，使得拆单更普遍。异地快递件均价从 2011 年 1 月的 元下降
到 2018 年 9 月的 元。因为快递价格下降，包邮等优惠更普遍刺激了买家更频繁地下单，所以阿里巴巴国
内零售业务的活跃买家人均年订单量从 2013 财年的 42 个上升到 2018 财年的 90 个，客单价从 元下降到
元。人均 GMV 从 2013 财年的 6262 元上升到 2018 财年的 8732 元。客单价在 2014-2017 财年之间均明显
降低，使得三通一达和顺丰的单量增速在 2015 和 2016 年高于阿里国内零售 GMV 增速。随着 2017 财年和 2018
财年阿里国内零售客单价的稳定，未来快递单量与 GMV 增速的吻合度将更高。
图表28： 异地快递单价持续下降 图表29： 阿里巴巴活跃买家人均单数增加，客单价下降
资料来源：国家邮政局，中信建投证券研究发展部 资料来源：公司公告，中信建投证券研究发展部
三、快递行业集中度提升。我国快递行业从业企业众多，所以行业集中度一度呈下降趋势。但是在 2017 年
2 月达到低点后，集中度开始回升。CR8 从 2017 年 2 月的 %上升到 2018 年 9 月的 %。四、非实物商
品网上零售额占比提升，会使得 GMV 增长大于快递单量增长。
52%
41%
45%
29%
34%
0%
10%
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30%
40%
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0
50
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150
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250
2013 2014 2015 2016 2017 2018H1
三通一达合计单量（亿件） 三通一达合计单量YoY
80%
77% 76%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
2014 2015 2016
中通快件中阿里巴巴生态的订单占比
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5
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快递单价（元） 同城快递单价（元） 异地快递单价（元）
42
50
58
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0
20
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160
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2013/3/31 2014/3/31 2015/3/31 2017/3/31 2018/3/31
活跃买家人均单数（单/年） 阿里国内零售业务客单价（元/单）
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请参阅最后一页的重要声明
图表30： 快递行业集中度 CR8 回升 图表31： 非实物商品网上零售额占比提升
资料来源：国家邮政局，中信建投证券研究发展部 资料来源：国家统计局，中信建投证券研究发展部
二、活跃买家数：人数接近天花板，但是人均购买量在增加
随着用户使用年份越久，他们在线上的购买量越大。以京东为例，其统计的同一批客户从 2008 年到 2017
年，单个用户的平均购买次数不断增加，从 2008 年的 次到 2017 年的 次。阿里巴巴 2018 财年年报中披
露，使用 5 年的老用户全年下单 132 次，总额 12000 元，而使用 1 年的新用户全年下单 27 次，总额 3000 元。
所以用户的购买力还有很大的成长空间。电商平台一方面需要注重用户忠诚度提升，将新用户培养成老用户。
另一方面需要提供更多商品和服务，满足消费者更多的需求。
图表32： 2012-2017 年京东同一批客户购买数量 图表33： 阿里 1 年用户和 5 年用户 2018 财年消费对比
资料来源：公司公告，中信建投证券研究发展部 资料来源：公司公告，中信建投证券研究发展部
实物商品网上零售额占社会消费品零售额比重仅有 %，还有较大空间。实物商品网上零售额占社会消
费品零售额的比重从 2015 年 1-2 月的 %上升到 2018 年 9 月的 %，占比不断提升，而且我们认为未来还
有较大提升空间。以汽车类商品为例，2018年1-9月限额以上单位商品零售构成中，汽车类商品的占比高达29%，
而汽车类产品目前电商渗透率并不高。2017 年天猫公布一级类目销售额来看，服饰内衣、家用电器、个护化妆
和母婴用品几个品类贡献了销售额前四，占比贡献超过 30%，其中服装品类（包括女装、男装、童装、内衣家
居服等）交易额达到 2737 亿元，同比增长 %。另一方面非实物商品网上零售额的占比从 2015 年 1-2 月份的
16%上升到 2018 年 9 月的 24%，非实物商品将成为电商的下一个增长极。
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非实物商品网上零售额占比
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订单数 平均GMV（百元）
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图表34： 实物商品网上零售额占社会消费品零售额比重 图表35： 实物与非实物商品网上零售额占比（累计值）
资料来源：国家统计局，中信建投证券研究发展部 资料来源：国家统计局，中信建投证券研究发展部
图表36： 2018 年 1-9 月限额以上单位商品零售构成 图表37： 2017 年天猫商城销售额前十类目
资料来源：国家统计局，中信建投证券研究发展部 资料来源：电商魔镜，中信建投证券研究发展部
电商巨头切入汽车市场，天猫双 11 预售汽车整车卖出近 8 万台。正如上文提到 2018 年 1-9 月限额以上单
位商品零售构成中，汽车类商品的占比高达 29%，而汽车类产品目前电商渗透率并不高。2018 年 3 月天猫调整
组织架构，布局家装、汽车行业。上汽大众、别克、本田、奥迪、宝马、奔驰、路虎纷纷在天猫开设旗舰店。
消费者可以直接在天猫汽车线上下单，支付预付款，车辆运输到指定提车门店后，消费者到店提车，在店内支
付尾款即可。京东通过无界零售切入汽车后市场，向上直接打通零部件采购环节，自 2012 年至今，京东已与超
过 5000 个品牌合作，向下与大量的汽修店合作。2014 年上线的“车管家”系统目前已经积累形成包含 28000
以上车型的车型库，车型保养周期库，保养用量库等数据库，可以完成近 10 万个零配件的相关匹配。消费者只
需输入自己的车型信息，即可自动匹配相关产品，并根据行驶时间和里程自动匹配需要保养的项目，大大降低
了消费者自行维修保养汽车的难度。
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实物商品网上零售额占社会消费品零售总额的比重:累计值
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非实物商品网上零售额累计指占比 实物商品网上零售额累计值占比
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汽车类
石油及制品类
粮油、食品类
服装鞋帽、针纺织品类
家用电器和音像器材类
中西药品类
日用品类
通讯器材类
烟酒类
文化办公用品类
金银珠宝类
化妆品类
建筑及装潢材料类
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服饰内衣
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运动健康
家居家装
家具
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图表38： 2018 年 3 月天猫最新组织架构 图表39： 汽车后市场在汽车产业链中占据重要位置
资料来源：亿邦动力网，中信建投证券研究发展部 资料来源：中信建投证券研究发展部
三、货币化率：对标美国，国内电商货币化率还较低
我们梳理了亚马逊、阿里、京东、eBay、拼多多五家在美股上市的主流电商在平台型运营模式下货币化率
数据，以公司最新披露数据为例，亚马逊根据 测算 2017 年第三方 GMV 货币化率达到 16%；eBay
根据财报披露为 %；阿里 2018 财年货币化率为 %；京东 2016 年第三方货币化率为 %，但采用阿
里 GMV 口径则货币化率为约 %；拼多多截止 2018 年二季度末 12 个月内货币化率为 %。可以看出两家
美国电商货币化率明显高于国内三家电商。但需要指出的是，根据“货币化率=平台收入/GMV”，由于 GMV 并
非美国会计准则下要求审计的数据，而各家采用 GMV 统计口径也并非完全一致，导致各家货币化率数据并非
完全可比。
图表40： 亚马逊第三方 GMV和货币化率走势 图表41： eBay GMV 和货币化率走势
资料来源：，中信建投证券研究发展部 资料来源：公司公告，中信建投证券研究发展部
上游行业
•原材料
•零配件
中游行业
•整车制造
下游行业
•汽车经销
•维修养护
•旧车交易
•汽车金融
•汽车油品
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eBay GMV/亿美元 平台货币化率 佣金率 广告费率
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图表42： 阿里 GMV和货币化率走势（元） 图表43： 京东第三方 GMV 和货币化率走势
资料来源：公司公告，中信建投证券研究发展部 资料来源：公司公告，中信建投证券研究发展部
注：GMV 采用旧口径，即不包含单笔 2000 元以上未成交订单
图表44： 拼多多 GMV和货币化率走势 图表45： 2017 年主流电商平台模式 GMV（亿元）
资料来源：公司公告，中信建投证券研究发展部 资料来源：公司公告，中信建投证券研究发展部
注：京东第三方 GMV 占比参照 2016 年按照 44%估算，阿里采用 2018
财年数据，汇率采用 2017 年算数平均值
佣金率的差异是中美两国电商货币化率差异的主要原因。在一些电商主要交易品类上，亚马逊、eBay 收取
佣金率明显高于国内电商。这一差异或是由历史原因造成，由于美国电商起步比国内早十年，已经形成较强本
土化壁垒，得以维持较高佣金率；而国内电商起步晚，且基本与亚马逊、eBay 进入中国市场时间重叠，在发展
初期为同跨国电商竞争，倾向于采用低佣金率引流来获取后发优势，比如阿里在创建淘宝之初执行三年免费策
略，以与 eBay 争夺市场，后续除收取店铺月租等费用外，仍延续了零佣金制度，而后于 2008 年才创建淘宝商
城（天猫前身）逐步收取佣金。
图表46： 国内外主流电商各品类的佣金率
亚马逊 eBay 天猫 京东 苏宁 拼多多
图书 % % % % % %
个护健康 % % 2~5% 4~6% 3~6% %
酒水 % % % 3~% 3~4% %
母婴用品 % % 2~5% 2~8% 2~6% %
大家电 % % % 4~8% % %
16780
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阿里GMV/亿元 货币化率 广告费率 佣金率 其他
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拼多多GMV（TTM）/亿元 货币化率（TTM）
佣金率（ttm） 广告费率（ttm）
13469
5976
48200
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2621
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亚马逊 eBay 阿里 京东E 拼多多
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手机通讯 % % % 4~6% % %
办公用品 % % % 1~8% % %
服装 % % % % % %
珠宝首饰 % % ~5% 3~10% 1~6% %
资料来源：公司官网，中信建投证券研究发展部
图表47： 亚马逊、eBay、阿里、京东发展历史
资料来源：公司公告、中信建投证券研究发展部
风险担忧：《电子商务法》将于 2019 年 1 月 1 日执行，电商征税影响几何？
电子商务法将于 2019 年 1 月 1 日开始实行，电子商务进入全面纳税时代。8 月 31 日全国人大常务委员会
审议通过《中华人民共和国电子商务法》，要求包括自然人在内电子商务经营者应当办理市场主体登记，但个人
销售自产农副产品、家庭手工业产品，个人利用自己技能从事依法无须取得许可的便民劳务活动和零星小额交
易活动，以及依照法律、行政法规不需要进行登记的除外；电子商务经营者应当依法履行纳税义务，并依法享
受税收优惠，不需要办理市场主体登记的电子商务经营者在首次纳税义务发生后，应当依照税收征收管理法律、
行政法规的规定申请办理税务登记，并如实申报纳税。
B2C 电商无实质影响，C2C 电商中小卖家受影响较大。B2C 电商如天猫、京东仅允许企业入驻，而企业成
立时均需办理工商登记和税务登记，因此电子商务法关于市场主体登记要求的改动以及纳税义务的规定对 B2C
电商无实质影响。对于淘宝、拼多多等存在大量个人卖家的电商平台，由于依照 2014 年施行的《网络交易管理
办法》，自然人开设网店并非强制进行工商登记，因此个人卖家在过去实质上享受了“电商免税红利”；而电子
商务法施行后，除销售个别品类及零星小额交易卖家外的所有个人卖家均须办理工商登记和税务登记，无须办
理工商登记的个人卖家在产生合法收益后也需办理税务登记，如实申报纳税，因此受电子商务法影响的主要为
电商平台个人卖家。
目前国内最大的税种为增值税和所得税，首先从增值税来看，依据 2018 年实施《国家税务总局关于小微企
业免征增值税有关问题的公告》，2018~2020 年免除月销售额不超过 3 万的小规模纳税人增值税，同时年销售额
在 500 万元以下的按照小规模纳税人缴纳 3%增值税。然后从所得税来看，分为个体工商户和企业两种征收方式，
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个体工商户依照年应纳税所得额从小于 万元部分至大于 10 万元部分分别适用 5%、10%、20%、30%、35%
五档所得税率，而小微企业年度应纳税所得额不超过 100 万元的目前按照 10%实际所得税率征收。对于年销售
额在 36~500 万元区间中小卖家，增值税的征收将致其毛利率下滑 3 个百分点，而所得税的征收将导致其个人收
益下降 5~35%。
图表48： B2B、B2C、O2O 电商不受电商征税影响，而 C2C 电商受影响较大
资料来源：公开资料整理、中信建投证券研究发展部
图表49： 个体工商户适用所得税率
级数 全年应纳税所得额 税率（%）
1 不超过 15000 元的 5
2 超过 15000 元至 30000 元的部分 10
3 超过 30000 元至 60000 元的部分 20
4 超过 60000 元至 100000 元的部分 30
5 超过 100000 元的部分 35
资料来源：公开资料整理、中信建投证券研究发展部
C2C 电商平台 GMV、收入将受影响，长期利好 C2C 电商行业发展。电子商务法的实施将导致个人卖家丧
失过往“电商免税”带来成本端优势，同时造成收益下滑，短期一方面或导致部分个人卖家退出，另一方面或
推高平台部分商品价格，减少平台价格优势，造成一定比例消费者流失到 B2C 平台或线下零售实体店。但从长
远来看，平台征税将显著提升卖家刷单成本，有助于减少刷单欺诈行为，增强平台信用评价体系可信度；同时
卖家强制进行工商登记和税务登记，将提升卖家售假法律风险，有助于遏制假货。
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二、前瞻研究，电商的未来还能有哪些期待
人工智能提升工作效率，降低人力成本。为了提高工作效率，降低人力成本阿里研发了智能客服店小蜜、
机房巡逻员天巡、人脸识别机器人佐罗等。店小蜜可以一年 365 天*24 小时不间断工作，在 2017 年“双 11”预
售开始时，店小蜜每天的单日对话量都超过 1000 万，是首个日对话量达到千万级的服务机器人。机房巡逻员“天
巡”可以全天 24 小时巡查数据中心，排查异常，接替了运维人员以往 30%的重复性工作。目前天巡已经在张北
数据中心实现无人作业。天巡的“智力”来源于阿里巴巴天机，天机监管着数据中心近百万台服务器，对每个
服务器的数百个数据点进行实时检测采集，能对亿万级的数据点进行秒级检测和故障定位，并根据使用情况绘
制服务器生命周期曲线，实现对服务器故障的提前预判能力。天机统管国内规模最大的 IDC（数据中心）集群，
实现了阿里巴巴国内 IDC 连续 745 天无影响业务故障的记录。
图表50： 阿里机房巡逻员“天巡” 图表51： 人脸识别机器人“蚂蚁佐罗”
资料来源：阿里技术，中信建投证券研究发展部 资料来源：阿里技术，中信建投证券研究发展部
机器人设计师“鲁班”每秒生产 8000 张商品 Banner，解决了大批量设计问题。双 11 是对设计师的大考，
海量的设计需求，做海报、改文字、换商品、调设计、换 banner，而且需要保证所有人都统一规范。如果遇到
紧急设计需求，还要快速出稿。2015 年“双 11”后阿里成立“鲁班”项目自动生产海报，实现广告位上的千人
千面。2016 年“双 11”，鲁班首次登场，最终制作了 亿张广告 banner，点击率提升 100%。
图表52： 机器人设计师“鲁班”能够自动生成海报
资料来源：阿里技术，中信建投证券研究发展部
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大数据和人工智能技术帮助商家提升客户运营的效率。以访客运营为例，通过 AI 分群引擎，可以对访客进
行细分，实现精准营销。比如某个美妆店铺的访客分群个性化店铺首页上，针对水乳类和面膜类偏好人群出现
了不同的个性化首页。当客户进入店铺的一瞬间，AI 分群引擎就会对客户所属人群进行实时预测，得到最佳的
页面商品推荐。AI 分群引擎会将诸多因素考虑在内。比如针对不同行业，同一个特征会有不同的权重，例如地
域属性，对美妆来说，因为北方干燥，南方潮湿，那不同地域的用户对保湿产品就有不同偏好。但对零食来说，
地域属性的影响就小。此外分群引擎还会分析用户的不同时期的消费偏好，推荐合适的商品。最后还要结合店
铺的实际情况，以美妆为例，从用户在平台层面上的行为来看，大部分用户可能会偏好美白、保湿功效的产品，
而具体到某个品牌，其主营的产品品类和平台总体的品类成交分布很可能有较大偏差，比如一些品牌可能是主
打彩妆，另外的一些品牌则主打紧致类的产品。
图表53： 针对水乳类偏好人群的个性化首页 图表54： 针对面膜类偏好人群的个性化首页
资料来源：阿里技术，中信建投证券研究发展部 资料来源：阿里技术，中信建投证券研究发展部
数据赋能实现精细化管理。电商的供应链也需要由库存来支撑，库存管理的效率直接影响了供应链的质量
和效率。以京东的库存管理为例，他们建立了清晰完善的库存管理的数据罗盘，可视化的监测库存情况。另外
开发了智能补货系统对海量 SKU 进行自动化补货，解放劳动力。库存优化的前提是对销售进行合理预测，使得
所备的库存既不会过多而导致积压，也不会过少导致短缺。京东利用大数据技术，结合多种参数，比如需求形
态、产品生命周期、采销经验等，对销售进行预测，进而指导库存管理，优化库存布局。
图表55： 京东库存管理的数据罗盘 图表56： 大数据支撑下的库存管理
资料来源：京东技术，中信建投证券研究发展部 资料来源：京东技术，中信建投证券研究发展部
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与供应商协同生产、采购，从源头优化供应链。京东的协同型计划、预测及补货可以实现跟供应商在销售
计划、订单预测、物流补货等方面数据的充分共享，建立协同型供应链。在协同项目推出前，京东发现业务多
关注采购环节，较少关注供应商商品的生产环节，导致需要补货时发现供应商库存不足。协同型计划、预测及
补货项目基于 EDI 电子数据交换技术实现数据有效及时的共享，EDI（电子数据单据）是合作伙伴间按照商定
的协议，将商业文件标准化、格式化，通过系统自动进行传输。协同项目业务流程分为三步，以京东和美的的
协同项目为例，第一步协同销售计划，京东提前一个月提报备货计划，美的接收并反馈供货计划，双方即以供
货计划作为下个月采购及供货依据。然后美的根据供货计划制定每周排产计划，并共享给京东。第二步协同订
单预测，美的排产完成商品入库后，同步库存数据给京东。京东应用自动补货系统，以仓到仓支援关系及供应
商库存等为限制因素，计算出各仓补货建议，并将补货建议共享美的，美的根据发货要求进行调整并反馈给京
东。第三步协同订单补货，美的评审后的补货建议自动形成京东采购单，美的接收系统自动发起仓库入库预约，
收到预约号后进行发货，并反馈京东发货单，京东仓库收到货物后回传美的收货确认。协同项目让供应商共享
了京东大数据分析能力和京东的智慧采购能力，降低了缺货风险、提高了存货周转率、EDI 提高了数据共享效
率。
图表57： 京东和美的协同型计划、预测及补货
资料来源：京东，中信建投证券研究发展部
新零售，融合线上线下。新零售以数据驱动人、货、场的重构，对传统零售实体及其上游供应链进行整合
和改造，以减少商品流通环节，提高物流、管理、营销效率，降低地租成本和人力成本等。以便利店、商超为
代表的传统零售实体配合对消费者购物需求和习惯的深度挖掘，构建场景化的体验式消费。阿里巴巴从 2014 年
就开始向线下渗透，先后投资了银泰、苏宁、三江等，逐步完成了涵盖物流、支付、门店、数据的全方位的新
零售布局。新零售也为阿里巴巴生态注入新鲜活力，除银泰百货、盒马鲜生、饿了么属于阿里巴巴自营，收入
直接计入新零售板块外，其他新零售业务为阿里巴巴在云基础设施、广告营销费用、系统和技术服务费、物流
数据支撑等方面带来增长。目前阿里新零售已经形成了以服装百货、电器、食品生鲜、餐饮为代表的“四路大
军”。
20
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图表58： 阿里巴巴本地生活服务未来图景
资料来源：阿里巴巴，中信建投证券研究发展部
电商出海，扩大全球份额。阿里巴巴从 2010 年开始海外投资，并在 2014 年加快了步伐。2014 年的投资数
量增长率达到 120%，而投资金额增长率则接近 400%。截止 2018 年 10 月，阿里巴巴的海外投资项目达到 94
个，金额达到 182 亿美元。投资行业方面跨度较大，涉及电子商务、金融、企业服务等诸多领域，其中电子商
务占比最高，项目达到 21 个。阿里的海外投资主要涉及北美洲、亚洲、欧洲和非洲四个大洲，投资范围覆盖全
球，其中亚洲和北美占比较高，项目有 37 项和 32 项。
图表59： 2013-2018 年阿里海外投资数量 图表60： 2013-2018 年阿里海外投资金额
资料来源：Wind，中信建投证券研究发展部 资料来源：Wind，中信建投证券研究发展部
5
11
16
21 22
19
-40%
-20%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
120%
140%
0
5
10
15
20
25
2013以前 2014 2015 2016 2017 2018
海外投资事件数量 增长率
0%
50%
100%
150%
200%
250%
300%
350%
400%
450%
0
10
20
30
40
50
60
2013以前 2014 2015 2016 2017 2018
海外投资共计金额（亿美元） 海外投资金额增长率
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图表61： 2010-2018 年阿里海外分行业投资数量 图表62： 2010-2018 年阿里海外各地区投资数量
资料来源：Wind，中信建投证券研究发展部 资料来源：Wind，中信建投证券研究发展部
三、核心标的的最新估值建议
阿里巴巴
图表63： 阿里巴巴各业务板块收入预测
单位：百万人民币 2015 2016 2017 2018E 2019E 2020E 2021E
核心商务 69,423 92,335 133,880 214,020 332,463 474,814 619,347
YoY % % % % % % %
-国内商贸零售 59,732 80,033 114,109 176,559 250,249 346,628 448,959
YoY % % % % % %
-国内商贸批发 3,205 4,288 5,679 7,164 9,851 12,610 15,888
YoY % % % % % %
-国际商贸零售 1,768 2,204 7,336 14,216 22,328 43,131 60,384
YoY % % % % % %
-国际商业批发 4,718 5,425 6,001 6,625 7,522 7,871 8,421
YoY % % % % % %
-菜鸟物流 6,759 14,489 21,717 27,146
YoY % % %
-客户服务 22,614 38,474 53,289
YoY % %
-其他 385 755 2,697 5,253 4,383 5,259
YoY % % % % %
数字媒体与娱乐 3,972 14,733 19,564 26,253 34,190 41,842
YoY % % % % %
-优酷土豆 10,867 15,573 21,611 28,720 35,723
YoY % % % %
-其他 3,866 3,991 4,642 5,470 6,119
YoY % % % %
云计算业务 1,271 3,019 6,663 13,390 25,441 45,031 74,300
1 1 1 2
3 3 4
5 6 6 6
9 10
16
21
0%
5%
10%
15%
20%
25%
0
5
10
15
20
25
房
产
服
务
教
育
旅
游
社
交
网
络
医
疗
健
康
游
戏
物
流
文
化
娱
乐
本
地
生
活
工
具
软
件
汽
车
交
通
硬
件
企
业
服
务
金
融
电
子
商
务
海外投资事件数量 投资数量占比
4
6
15
32
37
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
45%
0
5
10
15
20
25
30
35
40
海外投资事件数量 投资数量占比
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YoY % % % % % %
-云计算
YoY
创新举措及其他 1,817 2,997 3,292 3,819 4,582 5,499
YoY % % % % %
营业总收入 70,694 101,143 158,273 250,266 387,976 558,617 740,988
YoY % % % % % %
持续经营业务总收入 70,694 101,143 158,273 250,266 387,976 558,617 740,988
YoY % % % % % %
综合毛利率 % % % % % % %
毛利 48,581 66,785 98,794 143,227 214,551 299,419 393,465
调整后 EBITA Margin 税息及
摊销前利润率
% % % %
-核心商务 % % % % % %
-数字媒体与娱乐 % % % % % %
-云计算业务 % % % % % %
-创新举措及其他其他 % % % % % %
调整后的 EBITA Margin（加
上各类股权激励费用）
51,636 72,940 101,415 139,130 189,554 240,671
-核心商务 58,171 83,006 113,431 152,933 204,170 253,932
-数字媒体与娱乐 -1,827 -6,483 -8,217 -10,239 -12,308 -14,226
-云计算业务 -1,238 -466 -803 -509 901 3,715
-创新举措及其他其他 -3,470 -3,117 -2,996 -3,055 -3,208 -2,749
资料来源：中信建投证券研究发展部
美团点评
图表64： 美团点评收入预测
单位：百万人民币 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
餐饮外卖 175 5,301 21,032 38,915 56,064 76,422 101,265
YOY % % % % % %
配送收入 7,750 15,922 23,564 31,781 43,432
抽成收入 12,342 21,705 30,954 42,632 55,325
营销收入 940 1,288 1,546 2,010 2,508
酒店、到店及旅游 3,373 7,019 10,852 14,997 19,242 23,398 27,095
YOY % % % % % %
到店 5,602 8,140 9,849 11,524 13,252 14,975
YOY % % % % %
酒店及旅游 1,055 2,713 5,148 6,495 7,642 8,095
YOY % % % % %
其他业务 704 667 2,043 6,096 8,587 10,805 12,979
YOY % % % % % %
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总营收 4,252 12,987 33,927 60,009 83,893 110,625 141,339
YOY % % % % % %
毛利率
餐饮外卖 % % % % % % %
酒店、到店及旅游 % % % % % % %
其他业务 % % % % % % %
综合毛利率 % % % % % % %
资料来源：中信建投证券研究发展部
拼多多
我们预计拼多多 2018 年 GMV 、货币化率、营收分别达到 4388 亿元、%、 亿元。
图表65： 拼多多市场法参考估值
2017Q1 2017Q2 2017Q3 2017Q4 2018Q1 2018Q2 2018Q3 2018Q4
活跃用户数（亿）
增速 % % % % % % %
单用户 GMV（元/active buyer） 309 385 449 577 674 763
增速 % % % % % % %
GMV（TTM）（亿元） 209 384 708 1412 1988 2622 3448 4388
货币化率 % % % % %
收入（亿元）
资料来源：中信建投证券研究发展部
图表66： 拼多多企业自由现金流折现预测
2018Q1 2018Q2 2018Q3 2018E 2019E 2020E 2021E 2022E 2023E 永续…
活跃用户数（亿）
增速（季度环比，年度同比） % % 12% 9% 20% 10% 5% 2% 0% 0%
单用户 GMV（元/active buyer） 674 763 894
增速 % % 17% % % % % % % %
GMV（亿元） 1988 2622 3448 4388 9218 15210 20762 24354 25572 26850
货币化率（TTM） % % % % % % % % % %
收入（亿元）
毛利率 80% 80% 80% 80% 80% 80% 80%
毛利润（亿元） 98 236 426 615 740 777 816
营销费用率 % % % % % % %
研发费用率 % % % % % % %
管理费用率 % % % % % % %
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营销费用（亿元）
研发费用（亿元）
管理费用（亿元）
息税前利润（亿元）
所得税率 25% 25% 25% 25% 25% 25% 25%
FCCF（亿元）
折现率 % % % % % % %
年限
现值（亿元）
阶段现值之和（亿元）
注：拼多多为轻资产运营模式，计算自由现金流时不考虑其净资本支出以及非现金营运资本变动。
图表67： 拼多多阶段现值之和敏感性测试（亿美元）
人均 GMV 增速
% % % % %
折现率
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
%
资料来源：中信建投证券研究发展部
注：汇率按 计算。
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分析师介绍
陈萌：中信建投海外前瞻研究首席分析师，中信建投中小市值首席分析师。从事中小
市值研究 5 年，理学金融复合背景，擅长把握新兴产业边际改善投资机会及产业跨界
研究，2017、2015 年“新财富”中小市值研究第三名、2016 年“新财富”中小市值研
究入围奖。
报告贡献人
黄旭 huangxu@
刘烁 liushuo@
孙晓磊 sunxiaolei@
研究服务
机构销售负责人
赵海兰 010-85130909 zhaohailan@
保险组
张博 010-85130905 zhangbo@
高思雨 gaosiyu@
张勇 010-86451312 zhangyongzgs@
张宇 010-86451497 zhangyuyf@
北京公募组
黄玮 010-85130318 huangwei@
朱燕 85156403 zhuyan@
任师蕙 010-8515-9274 renshihui@
黄杉 010-85156350 huangshan@
王健 010-65608249 wangjianyf@
杨济谦 010-86451442 yangjiqian@
私募业务组
李静 010-85130595 lijing@
赵倩 010-85159313 zhaoqian@
上海销售组
李祉瑶 010-85130464 lizhiyao@
黄方禅 021-68821615 huangfangchan@
戴悦放 021-68821617 daiyuefang@
翁起帆 wengqifan@
李星星 021-68821600-859 lixingxing@
范亚楠 fanyanan@
李绮绮 liqiqi@
薛姣 xuejiao@
许敏 xuminzgs@
王罡 wanggangbj@
深广销售组
胡倩 0755-23953981 huqian@
许舒枫 0755-23953843 xushufeng@
程一天 chengyitian@
曹莹 caoyingzgs@
张苗苗 020-38381071 zhangmiaomiao@
廖成涛 0755-22663051 liaochengtao@
陈培楷 020-38381989 chenpeikai@
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评级说明
以上证指数或者深证综指的涨跌幅为基准。
买入：未来 6 个月内相对超出市场表现 15％以上；
增持：未来 6 个月内相对超出市场表现 5—15％；
中性：未来 6 个月内相对市场表现在-5—5％之间；
减持：未来 6 个月内相对弱于市场表现 5—15％；
卖出：未来 6 个月内相对弱于市场表现 15％以上。
重要声明
本报告仅供本公司的客户使用，本公司不会仅因接收人收到本报告而视其为客户。
本报告的信息均来源于本公司认为可信的公开资料，但本公司及研究人员对这些信息的准确性和完整性不作任何保证，
也不保证本报告所包含的信息或建议在本报告发出后不会发生任何变更，且本报告中的资料、意见和预测均仅反映本报告发
布时的资料、意见和预测，可能在随后会作出调整。我们已力求报告内容的客观、公正，但文中的观点、结论和建议仅供参
考，不构成投资者在投资、法律、会计或税务等方面的最终操作建议。本公司不就报告中的内容对投资者作出的最终操作建
议做任何担保，没有任何形式的分享证券投资收益或者分担证券投资损失的书面或口头承诺。投资者应自主作出投资决策并
自行承担投资风险，据本报告做出的任何决策与本公司和本报告作者无关。
在法律允许的情况下，本公司及其关联机构可能会持有本报告中提到的公司所发行的证券并进行交易，也可能为这些公
司提供或者争取提供投资银行、财务顾问或类似的金融服务。
本报告版权仅为本公司所有。未经本公司书面许可，任何机构和/或个人不得以任何形式翻版、复制和发布本报告。任
何机构和个人如引用、刊发本报告，须同时注明出处为中信建投证券研究发展部，且不得对本报告进行任何有悖原意的引用、
删节和/或修改。
本公司具备证券投资咨询业务资格，且本文作者为在中国证券业协会登记注册的证券分析师，以勤勉尽责的职业态度，
独立、客观地出具本报告。本报告清晰准确地反映了作者的研究观点。本文作者不曾也将不会因本报告中的具体推荐意见或
观点而直接或间接收到任何形式的补偿。
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电话：(8610) 8513-0588 电话：(8621) 6882-1612 电话：（0755）8252-1369
传真：(8610) 6560-8446 传真：(8621) 6882-1622 传真：（0755）2395-3859
