Mastercard經濟研究所：2023年經濟展望報告

最新報告聚焦多速環球經濟，探討住屋、低消費、價格與消費喜好，以及多渠道行銷等趨勢將如何影響亞太區以至全球市場

Mastercard經濟研究所（Mastercard Economics Institute）發布來年經濟預測，剖析新的多速環球經濟如何影響不同國家的經濟增長和消費模式。2023年度經濟展望報告（Economic Outlook 2023）利用大量公共和專利數據，以及用來預測經濟活動的模型，來評估將繼續影響包括香港和亞太區在内的等全球各地經濟環境的四大主題 ─ 「高利率和住屋」、「低消費和貨比三家」、「價格與消費喜好」，以及「需求衝擊和多渠道行銷」。

研究報告重點如下：

• 經過多年的樓市熾熱，高利率和按揭息率將會加重生活成本，大幅改變消費模式。展望2023年，許多市場將會以不同速度增長。我們預料大部分已發展國家住屋相關的消費佔所有支出將會下跌約5%[1] ，低於疫情前水平。
  • 在亞太區，部分市場的家庭將面臨比其他市場的家庭更沉重的按揭負擔。澳洲的按揭負擔佔可支配收入5%，排名較高，說明家庭冒著過份依靠按揭債務置業的風險更高。相比之下，新加坡和中國大陸家庭的按揭負擔分別為86.2%和66.8%，面對著較低風險。
  • 香港的按揭負擔是居民可支配收入的6%，表示香港家庭因過份依靠按揭債務置業而導致負擔過重的風險亦較低。

• 由於食品和能源在消費預算中佔比較大，低收入家庭將尤其受壓。自2019年至2022年，我們觀察到高收入家庭的可支配開支[2] 的增長速度是低收入家庭的近兩倍。然而，隨著通脹正常化，這個差距將顯著縮窄。經濟研究所預期，已發展經濟體的平均通脹率由2022年第四季的1%按年回落至2023年第四季的3.1%[3] ，說明來年通脹壓力將有所紓緩。
  • 亞太區的消費已大致回復至疫情前水平，而區內家庭收入水平高度分化，導致消費行為明顯不同。
  • 在香港和新加坡等高收入地區，重開邊境的熱潮持續，零售增長勢頭由食品和能源等必需品延伸至旅遊和非必需消費品。在馬來西亞和泰國等中低收入國家，日常生活消費類別如服裝和食品則持續強勁。
  • 聚焦香港市場，富裕與非富裕持卡人的可支配開支分別上升1%及30.7%，兩者相差32%，意味疫情期間較高收入家庭對物價上漲的承受能力較高，低收入家庭則需要較大幅削減可支配開支。
  • 展望2023年，經濟研究所預示旅遊、酒店服務和體驗佔總消費開支的比例將持續提升，相反昂貴耐用品的佔比則會下跌。

• 整體消費在通脹下保持韌性，消費者選擇價格相宜的品牌，同時希望購買划算的必需品，以維持現有生活狀態。全球消費者今年到雜貨店的購物次數比2019年多31%，部分源於避免因大手囤糧而造成浪費，而他們每次造訪所花費的平均金額亦下降約9%[4]。經濟研究所預測，除非食品通脹放緩，否則此趨勢將延續到2023年。
  • 在澳洲，雜貨店每次消費額和消費次數分別上升4%和6.7%。
  • 然而，每次可支配零售交易的消費額下跌7%，消費次數則上升14.9%，或反映疫情初期的先行零售需求。經濟研究所預料來年消費次數增長將放緩。
  • 報告亦顯示，每次餐廳交易的消費額增加7%，而消費者追求體驗和社交活動使消費次數上升14.5%，此趨勢將持續至2023年。

• 企業透過多渠道行銷，擴大接觸顧客層面、加強品牌意識、拓展產品類別和銷售，以及實施較彈性和針對性的定價結構，從而抵禦需求衝擊。分析指，多渠道行銷令2022年零售銷售額提升了6%[5]。
  • 善用多渠道行銷的餐廳避免了於「封城」高峰期損失31%銷售額。[6]
  • 比起只有網店或實體店的服裝店，多渠道行銷的服裝店表現較佳，分別增長快10%和26%。[7] 由於外出購物趨勢重現以及部分消費者習慣網上購物，多渠道行銷將於來年保持勢頭。
  • 多國於疫情高峰期間，透過多渠道行銷的傢俱店錄得比2019年同月高15%的持續增長，實體店則較2019年同期下跌16%。

Mastercard亞太及中東地區首席經濟學家David Mann表示：「隨著東北亞地區陸續放寬邊境防疫限制，邁向2023年，這勢必為亞太地區帶來變數。雖然區內消費者透過選購價格相宜品牌及必需品以應對高通脹，但消費已大致回復至疫情前水平，為『通關熱潮』鋪路，加上旅遊、酒店服務和體驗佔總消費開支比率穩健，意味依賴旅遊業的經濟體將尤其受惠。」

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[1] Mastercard經濟研究所估計。基於對匯總及匿名Mastercard交易量(未經外匯調整之名義美元)和各國統計機構國民賬戶數據的分析。

[2] 根據Mastercard經濟研究所的定義，可自由支配支出包括消費者通常購買非必要商品和服務的消費類別，如在服裝、珠寶、室內家具、活動和電子商店的支出。非自由支配支出包括食品和燃料等基本消費類別。

[3] Mastercard經濟研究所 對全球平均通脹的估計。

[4] 在15個國家的樣本中，基於對截至2022年9月的匯總和匿名Mastercard交易量(名義當地貨幣)的分析。

[5] 根據對截至2022年9月的匯總和匿名Mastercard交易量（義當地貨幣）的分析。基於Mastercard經濟研究所專有的分類模型對中小型企業與大型企業進行分類。

[6] 基於對截至2022年9月的12個國家的樣本中匯總和匿名Mastercard交易量（名義當地貨幣）的分析，並采用了一個固定的商家模板以減少偏差。

[7] 根據對截至2022年9月的匯總和匿名Mastercard交易量（名義當地貨幣）的分析。基於Mastercard經濟研究所專有的分類模型對中小型企業與大型企業進行分類。

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