第6章 龙头企业深度案例:德业股份(605117.SH)

6.1 公司概况与业务结构

宁波德业科技股份有限公司(Ningbo Deye Technology Co., Ltd),股票简称德业股份,代码605117.SH,于上海证券交易所主板上市。公司注册地址为浙江省宁波市北仑区大碶甬江南路26号,法定代表人为ZHANG DONG YE,注册资本相关信息以其定期报告披露为准(A级,2025年半年度报告)。

德业股份是一家典型的"业务转型成功"的企业。 公司以家电配套(热交换器)与环境电器(除湿机)起家,近年来成功切入新能源赛道(逆变器、储能电池包),形成了"传统家电+新能源"的双轮驱动结构。

表6-1 德业股份2025年上半年分业务结构(A级,2025年半年度报告)

表6-1 德业股份2025年上半年分业务结构(A级,2025年半年度报告)
业务分部营业收入(亿元)占比毛利率同比增速
逆变器26.4447.77%47.8%+13.90%
储能电池包14.2225.69%35.0%+85.80%
热交换器8.6815.68%12.6%−17.83%
除湿机4.087.36%36.1%−10.30%
其他1.753.16%
其他业务0.190.34%
合计55.35100%37.48%+16.58%

关键财务指标(2025H1,A级):

图B-9 德业股份(605117)2025年上半年业务结构与盈利质量
图B-9 德业股份(605117)2025年上半年业务结构与盈利质量

6.2 除湿机业务的战略定位变迁:从主业到"高质量现金牛"

德业除湿机业务的定位演变可以分为三个阶段:

阶段一(2003—2020年):主业阶段。 德业以除湿机为核心产品建立品牌,深耕空气温湿度调控领域,是国内较早进入除湿机赛道的企业之一。根据企业公开资料,德业是除湿机国家标准起草单位之一,产品覆盖家用除湿、工业除湿、吊顶除湿、转轮除湿、加湿器全品类。

阶段二(2021—2023年):转型探索期。 随着新能源业务(逆变器、储能)的快速增长,公司资源开始向新能源倾斜。除湿机业务保持稳健增长但增速放缓,其角色从"增长引擎"转为"稳定基本盘"。

阶段三(2024年至今):高质量现金牛阶段。 除湿机业务在公司总营收中的占比降至7.36%(2025H1),但其36.1%的毛利率显著高于热交换器的12.6%,且接近公司整体37.48%的水平。这意味着除湿机业务虽然规模不大,但盈利质量高、现金流贡献稳定、品牌资产价值大

为什么德业不放弃规模仅4亿元的除湿机业务? 本报告分析认为有四个理由:

  1. 高毛利贡献:36.1%的毛利率,在公司四大业务中仅次于逆变器(47.8%),高于储能电池包(35.0%)与热交换器(12.6%);
  2. 品牌资产:德业品牌在除湿机领域建立了"连续多年线上销量领先"的认知(C级,企业披露),这一品牌资产可迁移至其他环境电器品类(如公司推出的无雾加湿器F15获得2025年AWE艾普兰创新奖);
  3. 制造能力的基础:除湿机业务积累的压缩机应用、两器制造、电控开发能力,是公司在环境电器领域的底层技术能力;
  4. 现金流稳定性:相比新能源业务受海外政策与市场需求波动影响大,除湿机业务需求相对稳定,提供可预测的现金流。

6.3 除湿机业务的财务解剖

收入端分析(A级与C级结合):

6.3 除湿机业务的财务解剖
期间除湿机收入同比行业背景备注
2025H14.08亿元−10.30%行业家用除湿机销量530.80万台,−11.40%(产业在线,公司引用)收入降幅小于行业降幅,份额提升
2024全年约8.05亿元(产值口径)行业销量1,290万台,+36.7%行业景气年
2025全年约8.01亿元(产值口径,C级)约−0.5%行业销量1,143.4万台,−11.4%逆势基本持平

(注:2024/2025全年的"产值"数据来自企业披露口径(C级),与财务报告中的"营业收入"口径可能不同,此处并列呈现并明确标注差异)

毛利率分析(A级):

德业除湿机业务毛利率的变化轨迹:

在行业整体下滑、公司收入下降10.30%的背景下,毛利率逆势提升1.7个百分点,这是一个非常强的经营信号。本报告分析其可能来源:

6.3 除湿机业务的财务解剖
可能原因解释力佐证/反证
产品结构升级(高毛利机型占比提升)公司持续推出变频、智能化高端机型;高端化是行业趋势
原材料成本下降2025年上半年大宗原材料价格整体平稳,非大幅下降
中小厂商退出带来的竞争缓解新国标GB/T 19411—2024实施,淘汰虚标与低质产能
供应链议价能力提升公司规模与垂直整合能力支撑采购议价
会计口径或产品结构变化无法排除,但影响有限

综合判断(E级): 德业除湿机毛利率的逆势提升,主要来自产品结构升级行业出清带来的竞争缓解两个因素,体现了龙头企业在下行期的韧性与定价能力。

子公司层面信息(A级,券商研报整理): 德业电器(除湿机业务主体)2025年上半年实现利润约1.6亿元。以除湿机收入4.08亿元计算,对应净利率约39%——但需注意,此处"利润"可能为子公司口径的利润总额或净利润,且可能包含内部交易与分摊因素,不宜直接与合并报表净利率对比

6.4 制造体系与垂直整合:德业的护城河

根据企业公开资料(C级),德业的制造体系具有以下特征:

多基地布局: 在宁波北仑、慈溪、嘉兴海盐等地布局5大生产制造基地,总面积达43万平方米。多基地布局的价值在于:①分散单一区域的成本与政策风险;②不同基地承接不同品类(家用/工业/出口);③靠近不同配套资源。

全流程垂直整合: 实现从精密模具制造、两器加工、注塑成型到自动化总装、微米级品质检测的全流程自有完成。垂直整合的价值:

6.4 制造体系与垂直整合:德业的护城河
环节自有的价值对成本的影响
精密模具新品开发周期缩短30%—40%,模具成本降低单台模具摊销降低
两器加工品质可控,铜材利用率高降低换热器采购毛利
注塑成型结构件自制,减少供应商毛利层降低结构件成本
自动化总装效率与一致性降低人工成本
品质检测降低不良率与售后成本降低质量成本

国家绿色工厂: 获评国家绿色工厂,这在当前的政策环境下具有三重价值:①符合绿色制造政策导向,可能获得政策支持;②满足部分B端客户(尤其是外资企业与政府采购)的供应商ESG要求;③在出口市场(尤其欧洲)具有合规优势。

产能规模: 全年除湿机产能超300万台套(C级,企业公开资料,为设计/规划产能口径)。以2025年行业总销量1,143.4万台计,德业单一企业的产能规模相当于行业全年销量的26%以上;若对照本报告估算的行业年产能区间(1,750万—2,250万台,见第2章),其份额约在13%—17%——无论按何种口径,德业均处于行业产能的第一梯队,这是其在不同气候情景下都能保障交付的基础。需说明的是,设计产能不等于实际产量,其产能利用率需结合产量口径判断。

6.5 渠道与品牌:线上优势的形成与维持

德业在渠道上的核心优势是线上渠道的深度运营。根据企业披露,其除湿机产品"稳居线上单品销量冠军"(C级,2025年半年报表述)。

线上优势的形成机制:

  1. 先发优势:德业是国内较早布局电商渠道的除湿机品牌,在平台搜索权重、用户评价积累、店铺等级等方面建立了时间壁垒;
  2. 规模投放:线上流量是"买"来的,规模企业可以承担更高的投放预算,形成"投放→销量→评价→权重→自然流量"的正循环;
  3. 产品矩阵:覆盖不同价格带与除湿量的完整产品线,可以承接不同搜索意图的流量;
  4. 数据能力:多年线上运营积累的用户搜索与购买数据,指导新品开发与精准投放。

线上优势的可持续性判断(E级): 德业的线上优势在中期内可持续,但面临两个挑战:一是内容电商(抖音等)崛起改变了流量分配逻辑,传统的货架电商运营经验部分失效;二是平台流量成本持续上升,获客成本增加侵蚀利润。

6.6 隐忧与挑战:德业除湿机业务的三个风险

风险一:资源分配的内部竞争。 在公司新能源业务高速增长(储能电池包+85.80%)的背景下,除湿机业务在内部资源分配(研发预算、产能扩张、管理注意力)中处于相对弱势。若公司持续将资源向新能源倾斜,除湿机业务的长期竞争力可能被削弱。

风险二:气候依赖无法消除。 2025年上半年除湿机收入下降10.30%,公司明确将其归因于"回南天天气特征较弱"(A级,半年报表述)。这说明即使是最强的品牌,也无法摆脱气候对需求的影响——品牌优势能带来份额提升,但无法创造需求

风险三:产品同质化下的溢价维持难度。 除湿机产品差异化空间有限,德业36.1%的毛利率依赖于品牌溢价与产品结构升级,但这一溢价面临两方面压力:一是综合家电品牌(美的、格力)的品牌力更强且渠道更广;二是白牌产品的价格冲击。

6.7 案例小结:德业模式的启示

德业股份的案例提供了三点对行业有价值的启示:

启示一:在单一品类天花板明显的行业中,企业应构建"品类能力+第二曲线"的组合。 德业把除湿机领域积累的制造能力(压缩机应用、两器、电控)迁移到新能源逆变器领域,实现了跨越式增长。这种迁移的基础是底层技术能力的通用性,而非简单的多元化。

启示二:高毛利的小业务不该被轻易放弃。 除湿机业务仅占德业营收7.36%,但贡献了36.1%的毛利率与稳定的现金流,同时承载了公司的品牌资产。在评估业务价值时,毛利率、现金流与战略价值,比收入占比更重要

启示三:垂直整合在规模支撑下是有效的护城河,但会提高经营杠杆。 德业的全流程垂直整合带来了成本与品质优势,但也意味着在需求下滑时承受更大的固定成本压力。企业在选择垂直整合时,必须对自身规模的稳定性有充分信心。

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发布日期:2026-09-10 · 最近更新:2026-09-16 · 数据分级与研究方法