听风辩势∣宠物经济:家庭新“伴侣” 促进新消费
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宠物经济:家庭新
“伴侣” 促进新消费
●●●缘 起●●●
2024年12月,通用磨坊公司宣布,将以14.5亿美元(约105亿人民币)的价格从欧洲私募基金 NXMH手中收购Whitebridge Pet Brands的北美业务,这可能是2024年最大规模的宠物行业并购交易之一。
背景逻辑
养宠文化和社会演变
激发宠物经济
宠物,一般是指人们为了精神目的,而非经济目的而豢养的生物。有部分专家建议将宠物定义为“陪伴动物或伴侣动物”,以强调宠物在人类生活中的重要性。传统的宠物包括猫、狗及家庭饲养的哺乳类、水生动物及鸟类等,通常被当作伴侣或玩伴,主要是为了满足人类的非经济需求,如情感支持和心理慰藉,其饲养亦不会对野生种群的繁衍产生负面影响。其中,狗是人类最早驯化的动物之一,世界上最早确认的家犬来自德国Bonn-Oberkassel地区发现的14000年前人类与狗合葬的墓地。中国最早确认的家犬则是在河南省新石器时代早期(公元前7000-5800年)的贾湖遗址。猫是全球最受欢迎的宠物之一,驯化时间大约在8000-10000年前。如今,随着人们对宠物认知和情感深化以及老龄化与个性化凸显,养宠文化逐渐成为一种普遍的社会现象。从宠物数量的变化来看,近年宠物总数增长显著,其中宠物猫数量激增(近六年复合增长率为11.97%),宠物犬数量小幅增长(近六年复合增长率为1.2%)。从饲养的宠物类型来看,城镇饲养的宠物类型以犬猫为主,占比超过50%。2023年饲养异宠的人群有所上升,其中饲养水族的宠主大幅上升,占比约12.8%。从养宠人数变化来看,国内养宠人数呈现逐年增长趋势,2023年我国城镇养宠人数达到7510万人,同比增长2.9%,其中养猫人群同比增长12.6%,增速明显高于养犬人群。
宠物经济发展促使我国
不断规范和完善管理措施
随着宠物经济的发展,我国不断规范和完善对宠物的管理。从政策发展来看,我国宠物政策大致经历了从最初的禁止饲养阶段,到逐渐放开过渡至合法饲养,直至现在处于放开饲养的情况下,对宠物及宠物行业进行优化管理的阶段。早在1980年11月18号,因控制和消灭狂犬病需要,国家出台了《家犬管理条例》,规定县级以上城市及近郊区、新兴工业区禁止养犬,只有生产、科研用犬及警犬可在城市饲养。随着居民养宠人数的增加,1992年小动物保护协会正式成立。1994年北京出台《北京市严格限制养犬规定》,标志着宠物从禁养转变为限养。1998年,执行了十几年的《家犬管理条例》被全面废除,宠物饲养基本放开。2003年,《北京市养犬管理规定》标志城市可遵循登记年检制度下合法养犬,之后深圳、南京等城市相继出台养犬条例。2009年的《杭州市养犬管理条例》《广州市养犬管理条例》等明确放开对于养宠数量的限制。2020年审议通过《中华人民共和国生物安全法》,公布《宠物饲料管理办法》《宠物饲料卫生规定》《宠物饲料标签规定》等6个规范性文件,规范饲料生产许可管理和进出口制度,标志着我国宠物豢养进入管理优化的自由规范阶段。与此同时,各地政府为了支持宠物经济发展,亦相继发布一系列区域政策措施。诸如:2022年包头市发布《宠物产业发展三年行动计划》,力争在2025年前,使宠物产业形成品牌化、集群式、全链条的发展模式,宠物产业年产值达到100亿元,从业人员达到3万人。2024年深圳市罗湖区出台《支持宠物经济集聚发展若干措施》,给予宠物企业全方位支持,致力形成宠物经济高质量发展模式。
相对海外养宠渗透率
我国宠物经济
具有较大发展空间
从宠物行业消费市场规模来看,我国宠物行业消费市场规模在过去十三年间稳步增长。2022年市场规模达2706亿元,2023年市场规模达2793亿元,从2010-2023年,13年间增幅达1895%,复合增速达25.9%。一方面,数据显示2019年到2023年我国养宠家庭数逐年上升,于2023年达到22%,而美国、英国、加拿大等发达国家地区渗透率普遍达到70%,我国与这些发达国家还有较大差距。另一方面,目前在我国养宠人群的年龄结构中,90后宠主是养宠主力军,占比为41.2%;00后宠主开始持续攀升,占比为25.6%,较2023年上升15.5百分点;80后宠主占比为26.5%,上升10.8个百分点;70后和70前的宠主占比下降。具有更强消费意愿和能力的中青年人群在宠物经济中或占有越来越重要的位置。综合而言,我国养宠渗透率的提升和年轻化趋向既表明养宠观念逐渐日常化和大众化,也可以从比较中看到我国宠物市场未来具有较大的增量发展空间。摩根士丹利最新调研报告显示,预计到2026年,家庭每年在宠物上的支出将达到每只1445美元,到2030年将达到1733美元。这意味着到2030年,宠物行业总支出将从2019年的1220亿美元增长113%,达到2610亿美元。
催化引擎
宏观经济超预期;
下游养宠需求超预期;
产品研发应用超预期;
政策支持落地超预期等。