（报告出品方/作者：华泰证券，宋亭亭、陈诗慧）
复盘数据透视本质：重卡周期性波动的主导因素
商用车系强周期行业，投资周期与宏观经济和行业政策强相关。汽车工业发展被视为一个国家的工业化进程的缩影，商用车的投资周期与宏观经济和产业政策强相关，我们复盘近十五年商用车的发展情况，发现商用车市场具有明显的波动性，大致可分三个阶段：1）10年前产业处于快速成长期，10年受4万亿工程推动，产业发展到巅峰。2）11-15年行业由顶峰跌到谷底。3）16-20年为政策推动增长时期，如16年治超治限的法规、2H18国三柴油车提前淘汰、20年支线治超和固定资产投资增加等，均大幅推动商用车销量显著增长。重卡周期波动幅度更大，是研究商用车投资周期的关键点。从细分市场看，商用车销量中卡车约占80%，客车约占20%，其中重卡约占卡车的35%，我们认为重卡与生产经营活动更紧密相关，且易受到宏观经济环境、产业政策的影响，是研究商用车的重点，因此本篇报告以重卡为主要研究点，以小见大透视商用车行业周期波动的本质，帮助投资者抓住商用车行业的投资周期。
我们此篇报告将回答以下三个问题：1、重卡行业当前处于什么发展阶段。2、新一轮复苏与以往的相同点和不同点。3、重卡当前的风险收益比是否有吸引力。按用途重卡可分为载货车（普通货车和专用货车）、半挂牵引车、自卸车、工程类专用车等。其中，载货车、半挂牵引车用于公路物流运输，自卸车用于工程施工（小部分用于矿山），专用车（包括混凝土搅拌车、水泥搅拌车等）用于工程施工，此外小部分重卡被改装成专用作业车，如垃圾车、洒水车、消防车等。由于目前我国汽车分类标准没有对重卡的明确定义，为方便分析，我们按使用用途将重卡分为物流重卡（载货车+半挂牵引车）和工程重卡（自卸车+工程类专用车），其中前者用于公路货运物流，后者用于基建、房地产等工程项目。
行情复盘：重卡行业呈现显著的周期性波动
过去十年重卡行业经历了三轮较为显著的周期性波动。我国重卡销量可以年划分成前后两阶段。（1）年前市场高速扩张：-年受益于政策端治超治限，重卡产业迎来高速增长，年均销量约28万辆；-年按重收费政策释放重卡增购换购需求叠加国三排放实施使需求前置，年重卡销量走高至万辆。（2）年后市场波动向上：-年重卡销量进入被动增长后的回调期，年销量中枢降至55万辆左右。-年，受供给侧改革调整叠加终端需求驱动，我国重卡销量中枢提升至万辆。（3）2H21起重卡销量持续下滑，主要系需求前期透支叠加疫情持续扰动，年重卡销量略高于年周期底部的销量水平。
重卡行业具有强周期特征
重卡对宏观经济景气度敏感度高，销量跟随经济波动呈现出强周期性特征。通过复盘发现，剔除产业政策因素，重卡销量增速与GDP增速高度相关，重卡需求的持续扩张一般发生经济的复苏和扩张阶段。同时我们注意到，当CPI增速高企时，重卡销量增速往往走低，我们认为主要系经济高通胀时，国家会相应实行紧缩性财政与货币政策来抑制经济过热，信贷与投资增速会放慢，对重卡需求有一定抑制作用。
行业政策是重卡销量波动的关键变量
治超治限和排放标准升级等供给侧改革，是增加重卡销量周期性波动的重要因素。我国对重卡的监管涉及了各级发改、工信、环保、交通、公安等，行业政策出台与执行力度以及时间均对重卡销量有较大影响。我们参考中国重汽-A的股价和重卡月销数据，复盘重卡行业在第二发展阶段的表现，-年间重卡销量与GDP增速背离的时点多与排放标准升级或治超治限执行的时点契合，同时，销量在受政策刺激实现大增后，均会出现大幅回调，说明产业政策是重卡销量波动的关键变量。
建立框架分析要素：最关键的要素是把握需求变化
底层逻辑：成本+库存+需求构成产业价值链，需求是重中之重
重卡价值链条主要受成本、库存、需求驱动，获得超额收益主要来自需求端的超预期。从价值链角度看，重卡上中下游的驱动力分别为成本、库存、需求：库存和需求影响重卡产能的释放节奏，进一步影响了企业营收。其中需求端包括经济发展或生命周期驱动的自然增长与自然更换需求，与政策驱动的被动换购需求。行业会根据下游需求进行主动或被动的补库存，进而影响产能利用率，产能利用率则会影响企业固定成本的摊薄。我们认为，重卡需求端的超预期一方面会直接影响企业营收，一方面会影响企业规模效应的释放，进而影响利润兑现节奏，因此是研究重卡产业价值链的关键。
重卡销量中枢由保有量中枢增速和保有量结构决定，产业需求可拆解为经济增长、自然报废带来的主动需求与供给侧改革驱动的被动需求。重卡销量=当年保有量-去年保有量+当年报废量，我们进一步可把重卡销量来源拆解为主动需求及被动需求，其中主动需求包括宏观经济增长的物流运输与工程建设需求（即周期性需求）、货运方式的结构性需求、以及产品生命周期内自然报废需求，被动需求是在重卡存量稳定下，由供给侧改革（如排放标准升级带来的强制报废、治理超载导致的单车运力下滑）驱动的存量结构上的变化。因此，对于重卡销量我们不仅要
