A股半年报揭秘:汽车零部件行业成大赢家,8049%企业利润正增长
截至7月24日,A股市场已有1675家上市公司发布了2024上半年业绩预告,这一数字占上市公司总数的31.27%。
从整体表现来看,尽管预增企业数量458家,占比达到27.3%,成为主要亮点,但不容忽视的是,预告类型中首亏(243家)、预减(242家)、减亏(185家)、增亏(162家)等涉及业绩下滑或亏损的类别,在整体数量上占据了显著位置,规模位列第二至六名,凸显了当前市场的复杂性与挑战性。
按照申万二级划分,这1675家上市公司涉及了123个行业,其中业绩预告披露家数超过30家的行业共有13个,这些行业因为披露数量相对较多,更能反映对应行业2024上半年的经营情况。
其中,汽车零部件行业披露企业家数最多,达到82家。房地产开发(67家)、化学制品(54家)、半导体(52)等行业紧随其后。值得注意的是,按照披露企业的归母净利润增速中位值来看,这13个行业当中,汽车零部件行业预计80.49%的企业,在2024上半年实现了利润正增长位列之首。
除此之外,电力行业、光学光电子和消费电子三大行业,预计利润正增长企业数量占比,分别为79.49%、76.67%和76.67%紧随其后。
汽车零部件行业平均利润增速高达49.62%
无论是参与预告的企业数量还是利润正增长企业的占比,汽车零部件行业均显著突出。究其原因,新能源汽车市场的迅猛发展,为该行业注入了新的活力与增长点。据中国汽车工业协会的权威数据,2024年上半年,我国新能源汽车的产销量分别飙升至492.9万辆和494.4万辆,同比增长率分别达到30.1%和32%。这一强劲增长态势直接拉动了对电池、电机、电控等核心零部件的需求,进而推动了相关汽车零部件企业的业绩提升。
此外,众多汽车零部件企业通过积极拓展海外市场、建立海外生产基地等举措,有效提升了产能并扩大了市场份额。部分企业还敏锐地捕捉到智能网联、自动驾驶等前沿技术领域的机遇,积极开拓新业务领域。
在已发布业绩预告的82家汽车零部件上市公司中,归母净利润增速中位值达到了49.62%的平均水平,彰显了行业整体的良好增长态势。沪光股份和索菱股份更是实现了超过500%的增速,业绩表现亮眼。
从利润规模层面分析,此次业绩预告中,排名前五的汽车零部件企业预计利润均超过5亿元,稳居行业前列。其中,赛轮轮胎的业绩表现尤为突出,预计实现归母净利润在21.20亿至21.80亿元之间,增速高达102.68%至108.41%,在利润规模和增速上均展现出实力。
赛轮轮胎上半年业绩优异,得益于其不断加大研发投入,推动技术创新,同时全球化战略、品牌建设等工作也取得了显著成效。公司产品在国内外市场均受到广泛认可,全钢、半钢和非公路三类轮胎产品的产销量均达到历史同期最佳水平,国内外销量同比增长均超过30%,特别是高毛利率产品的增幅显著,从而推动了净利润的增长。
然而,在行业整体向好的背景下,也需注意到部分企业的业绩挑战。如春兴精工、联诚精密、成飞集成等个股,其业绩预告显示为首亏、增亏或预减,表现相对较差。其中,春兴精工预计亏损额在1.00亿元至1.30亿元之间,利润下滑幅度较大,反映出市场竞争的激烈以及企业面临的特定经营困境。
本文源自金融界
广东国际商会大讲堂第四期:汽车行业竞争加剧,未来将是“科技+成本+生态”的竞争
南方财经全媒体记者谭海燕 实习生钟言 广州报道
为加快推进新型工业化,助力我省制造产业攀高逐新,近日,广东国际商会联合广汽埃安等单位举办了2024年广东国际商会大讲堂第四期。南方财经全媒体记者了解到,本次活动以“科技创新 聚势而行 制造业发展势与行”为主题,聚焦“双碳”背景下广东制造业供应链安全性与竞争力,帮助企业洞察市场新格局、新变化、新趋势,促进上下游产业链“新质”与“高质”双向奔赴。
广东省贸促会(广东国际商会)副会长姚信敏提到,希望企业夯实实体经济为本,制造业当家的根基,持续推动高质量化的发展,鼓励在场各位企业家加快形成数字化、信息化、智能化、绿色化的生产方式,进一步提升供应链的安全性和竞争力,加快国际化步伐。
现场,参会的广东国际商会会员企业代表参观了广汽埃安生产线、广汽研究院,现场感受了“中国制造”和智慧工厂的生产模式,了解汽车制造最前沿科技成果与前瞻设计,学习优秀企业管理理念和管理模式,分析新质制造业面临的机遇与挑战。
座谈会上,广汽埃安新能源汽车有限公司副总经理席忠民解读当前新能源汽车行业发展情况及未来趋势。“在国家政策大力支持下,新能源汽车经过十多年发展大幅崛起,当下正处于竞争激烈的‘战国时代’,多种新能源技术路线并行、超充换电补能形式相争、ICV软硬件多路线混战,未来政策将向双碳、环保转变,汽车行业竞争加剧,即将到来的是‘科技+成本+生态’的竞争。”席忠民说。
据悉,广汽埃安用7年成长为全球新能源汽车的头部企业,离不开数字化转型的顶层设计。“广汽埃安工厂已成功运用自动化技术进行精益制造,信息化算法进行预防维护,数字化工厂进行数据分析”,不过,席忠民也表示,自主决策先进深度学习算法发展在工业界已进入瓶颈期,需要国家及科研机构支持,才能完成数字化智能制造的最后一环——运用智能化进行预测性维护。
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