（报告出品方/分析师：东吴证券张良卫夏路路晋晨曦）
1.数字货运平台龙头，货币化能力持续拓展
货运版“滴滴”，数字货运平台领军者。
满帮由运满满与货车帮合并成立，目前是国内最大的数字货运平台。
其在公路货运领域将托运人与卡车司机连接起来，助力车货匹配，以促进跨距离范围、货物重量和类型的运输。
满帮业务主要涉及整车运输，并逐步向同城及零担市场渗透。
公路货运市场根据运送距离和货物重量可以分为整车、零担、快递及同城货运市场，其中整车市场占比最大，年约60%。
满帮业务领域主要涉及整车运输（货物重量超过3吨），即一辆车运输一批货，负责城际间的运输。零担则是指将几批货物凑整，由一辆车运输。
1.1.货币化能力持续拓展，着重打造交易闭环
货车帮及运满满于年、年相继成立，并于年宣布战略合并，共同成立满帮集团。
在十余年发展历程中，满帮持续拓展变现方式，实现从货运信息匹配到线上交易，并逐步向车后服务延伸的货币化模式。
1、向货主端收费：
（1）会员收入：物流企业可以免费发布一定量的订单，但超过则须支付会员费才能发布订单。目前满帮有两级会员资格。分别是条/元以及条/1元。
（2）货运经纪服务：匹配货主和车主，公司向货主开具增值税发票，以便货主抵扣运费，公司获得政府退税，作为中间商赚取差价。
2、向司机端收费：
交易服务：满帮于年8月开始进行交易服务货币化。目前，对于中国某些城市的特定类型的运输订单，满帮通过在线交易从卡车司机处收取佣金。
3、向司机端及货主端均收费：
增值服务：通过提供信贷、保险、ETC等增值服务满足货主和司机的需求，向保险公司、加油站等收取服务费。
1.2.管理层互联网基因深厚，实际控制权集中
管理层互联网基因深厚。公司实际控制人为运满满创始人张晖，投票权达77.6%。张晖以互联网行业起家，年前就职于阿里巴巴，并于年成立运满满。
管理层深厚的互联网基因推动公司实现货运行业的数字化，推动匹配效率的提升。
1.3.交易服务或成未来营收增长动力，用户规模及粘性兼具
交易佣金业务持续推进，驱动营收高速增长。公司年实现营业收入46.6亿元，同比高增80.4%；H1营收30.0亿元，同比增长51.2%，主因交易业务的推进及满运宝（货运经纪业务）GTV的增长。
自年8月以来，公司开始对运输订单抽取佣金，至Q3，已在个城市收取订单佣金。
H1，交易佣金业务营收达6.1亿元，占总营收20.2%。随着交易佣金业务在全国各城市的推广，未来其有望成为公司营收增长动力。
盈利拐点已现，利润率呈上行趋势。
年，满帮Non-GAAP净利润实现扭亏为盈，年H1公司Non-GAAP净利率已达13.4%。
分业务来看，货运经纪服务成本包含税费（扣除政府税返），表现为更低的毛利率，其余业务成本仅为技术服务费、第三方支付佣金费用以及部分融资成本，毛利率较高，约在80%以上；我们认为，随着交易佣金模式的持续推广及抽佣率的稳步提升，交易佣金收入及占比的提升也将摊薄费用率，增厚毛利率。
平台用户规模及粘性兼具。
规模大：满帮于年进入市场，Q3平台托运人MAU已经达万人，同比提升15.2%，自6月底注册恢复后增长态势良好；截止年底，平台成交货车司机年活约万。根据CIC，在满帮注册的卡车司机数量是第二至第五大数字货运平台总和的两倍多。
粘性强：Q3，平均每个活跃货主可以产生18个成交订单。自年6月起，满帮用户注册受限，但托运人MAU和每个MAU带来的订单量仍保持高增长，前三季度受疫情影响有所下滑。
滴滴及uber作为移动出行领域的人车匹配平台，用户出行打车是一种较为高频的行为。而满帮人均订单数超越滴滴及uber，显示出满帮托运人用户具有一定的粘性。
2.货运线上化：提高车货匹配效率，业务切入行业痛点
无论是电商的蓬勃发展，还是社交信息的快速传递，互联网的参与提升了传统产业的信息传递效率。对于传统行业来说，交易双方或中介通过信息不对称能够从交易流程中获利。
例如，良莠不齐的房产中介通过买卖房源的信息差获利，在商品销售市场中，生产及销售方对商品的质量、成本具有更详细的信息，从而能够加价获利。
互联网平台通过降低信息不对称对线下产业进行线上化改造，其获客及获利的本质为平台能提供更快的信息交换以及质量更好的信息，从而使行业参与者从交易中获益，平台对其进行一定的抽佣。
同时，平台壁垒将由其线下信息获取难度决定。接下来我们将从这几方面具体讨论满帮对行业痛点的线上化改造以及其壁垒。
2.1.公路货运：供需分布“散、乱”，车货匹配效率低
我国公路货运市场中，供需两端均以长尾参与者为主。从托运人结构来看，整车市场中，中小型托运人占主要组成部分。
根据CIC，年中小型托运人贡献了70%的整车货运需求。与具有大型稳定货运需求的托运人不同，中小型托运人的运输需求往往波动性较大。正因如此，仅20%的整车运输由稳定的合同运力承接，80%交由中间方协助寻找熟运力或陌生运力。
运力端以个体司机为主。
中小型货主的发货需求一次1~2台整车就可以满足。因此，相较于成熟的美国市场，中国货运市场运力端更为分散，零散个体司机占主要组成部分。
根据CIC，我国货运市场承运人约80%为个体卡车司机。
供需分散加剧传统市场车货匹配难度，货运信息中介掌握车货信息，加价较高。
在传统市场中，货主端将其不稳定的货运需求交由中间方，大多数陌生车也需要前往偏远的物流园区找货。货运中介掌握着运力及货主的信息，并通过不对称的信息获取收益。
根据CIC，传统货运市场中中间商抽成约10%-15%。
此外，货运需求地理分布呈分散性，货车空载率高。我国面积广阔，但货运需求集中在长三角、珠三角以及京津地区，具有地理上需求分布不均衡，运输线路分散的特点。
当司机在这些地区与货运需求小的地区往来时，回程货源信息难获得，致使货车司机返程找货困难，空载率高；较高的空载率也显著提升了司机的运货成本。
因此，传统货运市场中，货主及司机面临以下痛点：
1、信息分散且不对称，车货匹配效率低下，中间商加价高。
2、货运中介并不参与到撮合交易后的履约流程，不能保证货源、车源的真实性，对货车司机履约的把控也更为困难。
2.2.区别于传统物流链条，满帮业务切入双边痛点
2.2.1.降低信息不对称性，为行业参与者创造增量价值
满帮通过聚合货物及货车信息，提升货运匹配效率，为货主及司机提供增量价值。根据招股说明书，传统货运模式下，司机找货需2-3天；而在满帮平台上，基于大量的货主及司机，匹配时间可以缩短到十余分钟。
此外，相较于传统线下货运市场，满帮信息更具透明度，货主及司机均能够在平台上找到合适的货物或货车，且无需支付服务费。
货主端：
1）货主节省通过中介机构的服务费。在传统货运模式下，无论是货主端通过专业物流公司寻找货车提供服务，还是在物流园区通过黄牛寻找货物，货主均需要交额外的中介服务费，根据公司招股说明书，中间商抽成一般为运价的10-15%。而货主在满帮平台上通过货运匹配业务寻找运力，则无需缴纳额外服务费。
2）市场化定价降低货主运单成本。此外，在满帮平台上，由于货主在使用匹配服务时，定价由供需关系决定，更加市场化，价格相较传统市场会有一定的折价。
司机端：相较传统线下找货，降低空驶及找货时间，为司机每运单利润贡献增量。
1）距离成本：降低司机空驶率，通过线上找货，省去前往物流园的空驶成本，包括燃油费、维修费等距离相关成本。
2）时间成本：匹配效率的提升将缩短司机的找货时间，从而减少司机为在找货中花费的折旧及保险成本。
我们对通过线下物流园找货以及满帮平台上司机的单运单利润进行对比，测算出平台对司机利润的提升比例。下表为我们的相关假设。
根据麦肯锡，6.8m货车载重8吨，运输距离km，运单费用约为元，我们以此为标准对线下黄牛模式及满帮平台模式下，司机每单利润进行测算。
根据测算，司机由于使用满帮平台每单多获得的利润占运单费用比重为6.1%。
2.2.2.提高信息质量：保障交易链条各环节履约及双边权益
货运信息真实性：满帮以用户资格审查为基础，内部评分系统为补充，对于货主端的资质及质量进行把控，提升信息质量。在传统市场中，托运人与司机处于双盲状态，对于双方的信用、资质等了解较浅。
满帮通过用户注册后的一系列资格审查以及内部评分系统，对托运人及司机质量进行评估，消除线下场景下托运人与司机的信息差，改善由于信息不对称导致的假货源、车源等问题，同时缩短司机收款的账期。
对于货车司机：
1）如果托运人出现不当行为，满帮平台会对其会员权益进行一定的惩罚。
2）平台将根据诚信记录，逐渐淘汰劣质客户，提升成交效率。
在传统物流链条中，货主与信息中介的账期往往高达3个月，司机端则须当月结算运费，由于信息不对称，司机常常不能按时收到货款。通过对双方资质的审查及评分，满帮助力货车司机及时收到货款。
对于托运人：对司机诚信级别进行评估并录入系统。如果出现诈骗、倒卖或无故抬价，把司机列入黑名单。如果司机被投诉多次，会根据情况慎重选择甚至加入黑名单。
履约流程服务质量：针对货主及司机的履约流程进行相应奖惩措施。对于货主及司机交易后履约流程进行保障，加强各环节履约完成度，降低违约率。
3.市场空间：满帮龙头地位稳固，空间千亿可期
3.1.整车万亿级市场，数字化货运平台渗透率有望持续提升
“散乱”的公路货运市场规模庞大，整车市场规模达万亿级。
根据国家统计局，年我国公路货运量达亿吨，占总货运量比例高达73.8%。中国公路货运市场又以整车运输为主。根据CIC，年整车运输市场规模已达人民币4.0万亿元。
对效率提升的需求将催化数字化货运平台渗透率持续提升，满帮处龙头地位。
年，数字化货运平台渗透率仅10%，处较低水平。
以满帮为代表的数字化货运平台帮助传统货运行业改善效率，降低成本，将驱动货运市场线上化率持续提升。
在数字化货运平台中，以GTV占比计算，满帮市占率达67%，处龙头地位。
我们根据公路货运市场规模，以及整车市场、数字化货运平台的渗透率，对数字化货运平台的市场空间进行测算，并有以下假设：
（1）6-年，公路货运周转量CAGR为2.5%。随着我国对公路基建的持续投资，根据此前货运周转量增速，且考虑到近年来疫情影响，我们假设-年公路货运周转量增长率达0%/3%/5%。
（2）公路货运市场/公路货运周转量反映运价变动趋势，我们预计货运市场/周转量-年为1元/吨公里。
（3）随着电商行业快速发展及经济活动碎片化的推动，整车市场占比将呈下降趋势，我们预计-年整车市场占比达58%/57%/56%。
（4）数字化货运平台通过聚合零散运力及托运人缩减匹配时间、降低空驶率，为托运人及个体司机端均带来增量价值，我们预计其在整车市场中的渗透率呈上升趋势，-年达9.8%/11%/12.5%。
综上，我们预计数字化货运平台市场规模将于年达亿元。
3.2.竞争格局：底层供需结构决定平台模式，匹配模式大有可为
除以满帮为代表的匹配模式平台外，货运平台也包括网络货运平台、数字承运人等承运模式平台。
其中，匹配模式基于大量长尾运力及托运人，通过撮合车主及货主实现匹配效率的提升。而网络货运平台及数字承运人则为承运模式，网络货运平台更专注于解决税务链条断裂问题，数字承运人则更专注于服务的质量及效率。
底层供需结构决定平台模式，匹配模式平台有望向熟车市场渗透。
我国仍以零散运力及中长尾托运人为主，核心痛点是找车找货难等问题，进而直接影响行业参与者的经济效益。
当前，匹配模式切入约1.6万亿元的陌生车市场，通过聚合零散运力及托运人缩减匹配时间、降低空驶率，为托运人及个体司机端均带来增量价值。
随着货主与司机在平台上使用体验、服务质量及匹配效率的提升，匹配模式平台逐步形成品牌力；匹配模式平台有望向熟车市场渗透，将线下的信任关系转移至平台。熟车市场与陌生车市场规模相近，有望贡献增量。
因此，我们看好匹配模式平台这一数字化模式在万亿级整车市场中的发展。
3.3.龙头地位稳固，GTV增长受MAU及履约率提升驱动
3.3.1.龙头地位稳固，货主及司机两端均存在进入壁垒
对于平台型公司而言，公司壁垒由线下产业的分散度及标准化决定。
对于平台型公司来说，其对线下市场实现线上化改造时，产业线下分散度越高，标准化越低，信息不对称程度越高，其线上化改造将更加困难，平台的壁垒也将更高。
而在货运市场中，货主及司机分散，货运行业需求标准化程度很低，双方需要对车型、货物类型、运输重量、运输地点等多个变量精准撮合。
先发优势明显，抵御竞争能力强。
货车帮及运满满于年、年相继成立。早期较少有公司涉及货运线上信息匹配的业务，因此满帮具有较大的时间窗口优势。公司采取强地推策略，从物流园及加油站等司机、货主聚集地入手，积累了大量的司机及货主，双边网络效应逐渐显现。先发优势有赖于较高的获客壁垒，即司机端更为分散，货主需求更为非标。
司机端：互联网推广难度大。
货车司机较难通过互联网推广获取。根据《年货车司机从业状况调查报告》，约85%卡车司机来自农村地区；截至年12月，农村互联网普及率仅57.6%。货车司机通过互联网营销渗透难度大。
因货车司机分散，地推获客成本更大。
相较网约车司机，货车司机更少且更分散：
1）货车司机需要专业的驾驶执照（多为A2及B2类驾照）及货车，资质更难获取。根据国家统计局，年载货汽车拥有量仅为万辆，远远小于载客汽车数量。
2）货车行驶路线往往跨城市，聚集地通常在离城市中心较远的物流园区及高速公路加油站。货运平台获取司机客户往往需要通过地推推广，且消耗较长时间及精力，获客成本较大。
货主端：货主需求多样且非标，需求的满足依赖于丰富供给端。
与人车匹配不同，在车货匹配中，货源的重量、种类对车辆类型有要求，例如：箱式卡车能够提供天气保护，通常高附加值运输品由其运输；计价方式方面，货物运输的不同时间、线路，计价方式也具有差异，货主端的需求是多样且非标准化的。
获得卡车司机的过程需要长时间地推，壁垒更高；若没有大规模的卡车司机，货主的需求将难以被满足，匹配效率低，相应获客难度也会增大。
满帮通过过去几年的地推获得了稳定的司机及货主群体，并依赖于强网络效应持续吸引更多的货主及司机，因此能够保持行业龙头地位，并得以持续扩张。
3.3.2.GTV空间：受MAU提升及履约率提升驱动以整车市场来拆分，其非合同市场占比约为80%；其中，根据麦肯锡，陌生车市场及熟车市场约占非合同市场的各50%。
以此计算，陌生车市场规模约为1.6万亿元。而满帮年履约GTV为亿元，履约率为27%。以发布订单数及履约运价估算货主发货运价总额，则货主发货运价总额总计约为亿元，已占据大部分陌生车市场。
未来，随着满帮向熟车市场渗透，公司有望进一步获取更多直客货主及司机。
具体来看，满帮平台的GTV可以拆解为MAU*发单频次*履约率*每单运价。我们认为，托运人MAU数提升以及履约率提升将驱动订单量提升，运价由于油价、供需关系等多重影响关系具有不确定性。
我们预计-年履约订单量为1.2/1.4/1.7亿单，具体拆分如下：
（1）MAU：从用户结构来看，平台上货量大部分仍由信息部/三方物流公司贡献。
随着服务质量及匹配效率的提升，以及注册重启后公司的市场投入，用户有望向直客端渗透。我们预计公司平均托运人MAU-年有望达//万人。
（2）发单频次：基于直客比例的提升，直客相较于黄牛发单频次更少，我们预计-年发单频次为//单。
（3）履约率：GTV履约率主要受供需匹配及飞单率影响。年，受疫情影响，公司司机端供给短缺，供需的不匹配促使H1履约率环比呈下降趋势。
我们预计随疫情放开，平台履约率将呈逐步提升趋势。我们预计-年公司履约率为22%/25%/27%。
4.业绩仍具成长性，佣金率提升及新业务拓展值得期待
4.1.抽佣节奏稳健，佣金率有较大提升空间
4.1.1.佣金率的提升将驱动营收及盈利双重增长。
佣金收入高速增长，抽佣节奏稳健。自年8月，满帮开始对司机运单进行抽佣；年底，满帮开始按照匹配时间分层收费，目前已在运营的所有地区全面采用。
至Q3，交易佣金推广至个城市，抽佣比例约达1.1%。当前满帮抽佣节奏较为稳健，抽佣渗透率和抽佣比例均处稳步提升态势。
佣金率的提升将驱动营收及利润率双重增长。
以Q3来看，对约50%的GTV抽取约1.1%的佣金，佣金收入已达3.9亿元，占营收比21.6%。
我们认为，抽佣率的提升将带动营收的增长及营收结构的改善。同时，交易佣金业务成本仅为平台技术费用及相关员工工资费用，毛利率较高。
此前，由于货运经纪业务成本端为运单增值税费用扣除税返，且货运经纪业务占营收比例较大，年，公司总体毛利率仅为45.5%。
未来，随着佣金收入占比提升，毛利率有望持续增长。
4.1.2.抽佣提升空间：为司机提供的增量价值决定抽佣率空间
满帮的整体抽佣率可以分解为抽佣渗透率及抽佣比例。
抽佣渗透率为抽佣GTV占整体GTV的比例，抽佣比例为佣金收入占所抽取的GTV的比例。
对于抽佣比例来说，我们认为满帮通过车货匹配为货车司机提供的利润提升额占总运输费用的比例将决定抽佣率空间。
司机最多可以接受这一比例（前文测算约6.1%），而使得每单利润不会比传统情况下的更低，并且能够通过提升接单频率提升月收入。
Q3抽佣比例仅为约1.1%，抽佣率仍有较大增长空间。
我们认为，满帮按匹配时间分层收费，本质上也是由于对于匹配更快的订单，卡车司机相较传统货运模式每单能够获得更多的经济收益，即与时间相关成本减少，因此能够抽取更多的佣金。
用户具备粘性，抽佣渗透率仍有上升空间。
由于满帮竞争处优势地位，目前为司机提供的服务替代性弱，在佣金逐步渗透的过程中，用户仍具备较强粘性。Q3，司机月留存率在85%以上。因此，我们认为，长期来看，满帮抽佣渗透率仍有一定提升空间。
根据满帮当前谨慎的抽佣节奏及23H1宏观经济仍将处于复苏阶段，我们预计抽佣比例于年达1.1%，年达1.3%。
4.2.切入零担及同城货运市场，延伸货运服务范围
同城及零担具较大市场空间，用户资源将助力公司切入市场。
根据弗若斯特沙利文及CIC，中国线上同城货运市场有望于年达到亿元，零担市场规模有望于年达1.9万亿元。
满帮具有丰富货主端及司机端资源。其货主端以中小托运人为主，需求丰富且多样，不仅具跨城运输需求，对于城内运输、零担运输亦有相应需求。
公司用户资源将助力满帮切入同城及零担市场，扩充产品矩阵。当前，满帮新业务仍处推广阶段，长期来看，新业务为满帮带来的交易额增量空间值得期待。
5.盈利预测与估值
5.1.盈利预测
（1）会员收入：考虑到恢复注册后会员数量的提升，我们预计会员收入-年同比增速为11.7%/15.0%/16.1%。
（2）货运经纪业务：我们预计满帮货运经纪业务营收-年同比增速为33.7%/11.8%/15.5%。
（3）交易佣金业务：满帮年GTV达亿元，总营收达46.6亿元。仅1%的抽佣率提升将贡献26亿元的营收。考虑到23H1宏观经济仍将处复苏阶段，预计抽佣节奏24年后将逐步提升，公司-年交易佣金收入增速为.0%/38.8%/53.7%。
（4）增值业务：我们预计增值业务-年同比增长49%/30%/25%。
（5）由于交易佣金业务成本仅为技术服务费等，毛利率较高，考虑到其占比将随佣金率提升而提升，我们预计-年公司毛利率达47.05%/50.1%/53.4%。同时，营收规模提升将摊薄费用率，我们预计-年经调整净利润增长率为%/56%/57%。
5.2.估值
随抽佣率稳步提升，我们预计公司交易佣金收入22-25年CAGR将达约40%，交易佣金占总营收比例将从22年的21%增长至27年的43%。由于交易佣金业务毛利率超80%，该业务将贡献较大利润弹性，满帮利润仍处快速增长阶段；我们预计公司22-25年经调整净利润CAGR将达52.5%，25-27年经调整净利润CAGR将达33.1%。
我们选取uber、LYFT等打车平台，贝壳、Boss直聘等互联网平台，及CHRobinson、京东物流等物流公司，其24年的平均估值分别为16（人车匹配）、20（互联网平台）、21（物流公司）倍。
年，贝壳、阿里巴巴、CHRobinson等预期利润增速较为稳定，分别为28.3%、24.5%、0.9%，其平均估值约为14倍。
考虑到满帮22-27年利润仍将处于较高增长阶段，我们给予27年17倍P/E，并以10%的折现率折现至23年，得到23年市值为亿元，对应P/E为47倍。
6.风险提示
用户恢复不及预期：重启注册后，若用户恢复不及预期，将会给公司业绩情况带来较大压力。
抽佣进展不及预期：公司对运单抽取佣金，若抽佣业务城市推广或抽佣率提升不及预期，公司营收增长可能放缓；若用户因佣金率提升流失，将会对公司营收造成较大压力。
宏观经济下行风险：若宏观经济下滑，货主端货运需求疲软，将对公司业绩造成不利影响。
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