2019年中國定制家具行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢：家具行業(yè)轉(zhuǎn)型期來臨[圖]

定制家具王密 2019-10-25 05:29 來源：智研咨詢

我國家具行業(yè)近十年保持持續(xù)增長。2010年之前家具市場成交額和攤位數(shù)增速較快，2011年之后，我國家具市場發(fā)展受商品房銷售情況影響波動(dòng)性較強(qiáng)，近幾年家具市場整體增速較前期有所放緩。

2019年，我國定制家具行業(yè)市場規(guī)模將超過2800億元，到2020年，定制家具行業(yè)市場規(guī)模有望超過3400億元。然而，生產(chǎn)端缺乏效率和工藝標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一已成為阻礙產(chǎn)業(yè)協(xié)同的關(guān)鍵因素。

一、定制家具現(xiàn)狀

隨著居民收入水平的提升，越來越多的消費(fèi)者希望在居家生活中能更高效利用居家空間，在居家環(huán)境中融入更多的自主創(chuàng)意與個(gè)人風(fēng)格，對家具的消費(fèi)由過去的被動(dòng)式接受向主動(dòng)式設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)型。定制家具的出現(xiàn)，滿足了消費(fèi)者的個(gè)性化需求，開拓了家具行業(yè)的C2B商業(yè)模式，引領(lǐng)家具行業(yè)由傳統(tǒng)生產(chǎn)性企業(yè)向現(xiàn)代服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)變。定制家具的發(fā)展大致經(jīng)歷了三個(gè)階段：

1990s至2004年：單品類定制階段。行業(yè)呈現(xiàn)年20%以上的高增長，市場規(guī)模不斷擴(kuò)大至千億級(jí)別，滲透率逐年提升。定制家具市場格局以中小廠商居多，行業(yè)較為分散。通過開單品類專賣店的形式進(jìn)行渠道下沉。

2004年至2014年：尚品宅配成立，率先開啟全屋定制戰(zhàn)略。此外，部分廠商開始朝多品類定制家具發(fā)展。

2014年以后，定制家具廠商沿著“柜體類/木門類單品類→多品類→全屋”的成長路徑發(fā)展，集中開啟全屋定制戰(zhàn)略。

從生產(chǎn)端來看，目前主流定制家具企業(yè)嘗試采用柔性化生產(chǎn)線打通全流程，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)上的規(guī)模化。當(dāng)前行業(yè)主流使用的是德國豪邁生產(chǎn)的設(shè)備，能夠根據(jù)軟件輸送的信息做到對于板材等原材料尺寸大小、形狀、顏色等進(jìn)行自動(dòng)調(diào)整，減少了人工調(diào)試機(jī)器的頻繁程度，從而減少了生產(chǎn)成本實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模的多品種生產(chǎn)定制。

從需求角度來看，我國定制家居行業(yè)正在經(jīng)歷轉(zhuǎn)型期。隨著消費(fèi)群體代際的轉(zhuǎn)移、流量分散化/碎片化趨勢、消費(fèi)者對個(gè)性化體驗(yàn)的追求增加，同時(shí)也受到工業(yè)化邊際效應(yīng)遞減以及行業(yè)滲透率已實(shí)現(xiàn)較大提升的影響。定制家居行業(yè)正由依托于工業(yè)化增長發(fā)展并壯大的“1.0時(shí)期”，切換至以用戶運(yùn)營/消費(fèi)思維為特征的“2.0時(shí)期”。

1.0與2.0時(shí)期定制家居行業(yè)對比

數(shù)據(jù)來源：公開資料整理

2019年7月全國家具類零售額達(dá)為163億元，同比增長6.3%。累計(jì)方面，2019年1-7月全國家具類零售額累計(jì)達(dá)到了1062億元，與去年同期相比增長5.8%。

2018-2019年7月全國家具類零售額統(tǒng)計(jì)及增長趨勢

數(shù)據(jù)來源：公開資料整理

2018年中國家具行業(yè)銷售收入8年來首次出現(xiàn)下降，全年累計(jì)銷售收入為7011.9億元，同比下降22.57%。主要原因?yàn)榧揖咝袠I(yè)經(jīng)歷了8年以上的連續(xù)增長，市場逐漸飽和，行業(yè)進(jìn)入調(diào)整期，加之商品房銷售面積增速下滑、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)調(diào)整等導(dǎo)致行業(yè)銷售收入下降。

2012-2018年中國家具行業(yè)銷售收入統(tǒng)計(jì)及增速趨勢

數(shù)據(jù)來源：公開資料整理

2012-2018年中國定制家具市場規(guī)模統(tǒng)計(jì)及增速趨勢

數(shù)據(jù)來源：公開資料整理

一線城市消費(fèi)者是家具消費(fèi)的主力人群，二線城市和三線城市遠(yuǎn)不及一線城市的家具消費(fèi)需求，二線城市家具消費(fèi)僅占全國比重的16.48%，三線城市更少，僅占全國比重的5.95%。家具消費(fèi)者常駐的前十個(gè)城市都是一二線城市，其中廣州、上海、北京三個(gè)地區(qū)的消費(fèi)者購買力最強(qiáng)，遠(yuǎn)高于其他城市。

中國家具行業(yè)消費(fèi)者地區(qū)分布占比

數(shù)據(jù)來源：公開資料整理

二、行業(yè)趨勢

房地產(chǎn)市場測算：我國的一手住宅、二手住宅銷售套數(shù)比為：一線城市1:2、二線城市1:1、三線城市7:3。結(jié)合弗羅斯特沙利文的總額估測，我們預(yù)計(jì)全國范圍內(nèi)我國一二手成交套數(shù)比將從2017年的4:1逐漸提升到2022年的3:1。

客流量測算：假定精裝修滲透率從2017年的20%開始，逐年以+3%的比率增加，二手房交易帶來80%的翻新率，存量房中除二手房交易外有0.5%的改善型需求。

衣柜市場：假設(shè)精裝修配套率10%，每50平米匹配一套衣柜，假定非大宗衣柜出廠價(jià)為3500元/套，價(jià)格年增速2%，大宗出廠價(jià)為非大宗出廠價(jià)的1/2。定制衣柜滲透率2017年為30%，之后逐年以5%的比率增加。衣柜出廠價(jià)為終端價(jià)的50%。經(jīng)測算，2022年，我國定制衣柜終端市場規(guī)模有望達(dá)到1894億。

住宅套數(shù)與客流量測算

一手、二手住宅套數(shù)測算									客流量
時(shí)間	一手住宅銷售額（十億元）	住宅平均面積（平方米/	一手房均價(jià)（元 /）	一手住宅成交套數(shù)（萬套）	二手住宅銷售額（十億元）	住宅平均面積（平方米/套）	二手房均價(jià)（元/平方米）	二手住宅成交套數(shù) （萬套）	精裝房客流量（萬套）	毛坯房客流量（萬套）	二手交易客流量（萬套）	存量房翻新客流量（萬套）
2018	11994.1	107.26	7615.86	1468.23	7082.7	107.26	15477.73	426.63	337.69	1130.54	341.31	181.76
2019E	12845.7	107.26	7972.63	1502.11	7911.4	107.26	15945.26	462.58	390.55	1111.56	370.06	188.92
2020E	13590.8	107.26	8329.4	1521.17	8631.3	107.26	16658.8	483.05	441.14	1080.03	386.44	196.33
2021E	14256.7	107.26	8686.17	1530.16	9270	107.26	17372.34	497.49	489.65	1040.51	397.99	203.86
2022E	14827	107.26	9042.94	1528.59	9835.5	107.26	18085.88	507.01	535	993.58	405.61	211.46

數(shù)據(jù)來源：公開資料整理

衣柜客流量測算

時(shí)間	衣柜總需求量（萬套）	精裝房需求量（萬套）	新房銷售需求量（萬套）	二手交易翻新需求量（萬套）	存量房改善性需求量（萬套）
2018	4195.13	72.43	3076.57	682.61	363.51
2019E	4339.96	83.77	3138.23	740.12	377.84
2020E	4428.54	94.63	3168.37	772.88	392.65
2021E	4485.7	105.02	3176.98	795.98	407.72
2022E	4513.15	114.77	3164.24	811.22	422.93

數(shù)據(jù)來源：公開資料整理

定制衣柜市場規(guī)模測算

時(shí)間	衣柜出廠價(jià)（元/）	衣柜終端價(jià)（元/）	大宗出廠價(jià)（元/）	精裝修（億元）	新房（億元）	二手房交易翻新（億元）	存量房翻新（億元）	衣柜出貨總量（億元）	終端總量（億元）	定制滲透率	定制衣柜終端總量（億元）
2018	3570	7140	1785	12.93	1098.34	243.69	129.77	1484.73	2969.46	35%	1039.31
2019E	3641.4	7282.8	1820.7	15.25	1142.75	269.51	137.59	1565.1	3130.2	40%	1251.08
2020E	3714.23	7428.46	1857.11	17.57	1176.81	287.07	145.84	1627.29	3254.57	45%	1464.56
2021E	3788.51	7577.03	1894.26	19.89	1203.6	301.56	154.47	1679.52	3359.04	50%	1679.52
2022E	3864.28	7728.57	1932.14	22.17	1222.75	313.48	163.43	1721.83	3443.67	55%	1894.02