互联网企业估值
(转)互联网企业估值一
作为一个从业多年的券商TMT方向研究人员，我们一直在思考一个问题：互联网公司该如何估值？这个问题虽然在圈子内被广泛提及，但似乎并没有特别满意、统一的答案，伴随注册制和VIE们的回归，我们相信，这个问题将会更加重要且棘手，我们尝试着把截至目前的一些碎片化的感悟和体会梳理一下，抛砖引玉。这第一篇，主要是谈谈互联网公司的估值有何特殊性？
如果，今天的“互联网”可以视作是科技的代名词，那么科技股，或者叫新经济，有个最大的特征就是变化相当快。这种快可以表现在几个方面：
第一是技术迭代快，技术发展趋势难以准确判断，以前的领先者可能很快变为落伍者，存在所谓“先行者的诅咒”，从模拟相机到数字相机，从MP3到音乐手机，从电纸书阅读器到IPAD，从传呼机到手机...新技术到来后对传统技术是摧枯拉朽式的颠覆；
第二是马太效应，小公司从崛起到成为龙头几乎就是几年时间，timing非常重要，再好的创意，再多的资金，错过了风口，就难于翻盘，但在初期这种潜在巨头很难预测。比如千团大战后存活下来的活跃、体量玩家仅剩几家，比如诸多的移动IM，微信走出来后易信、来往等很难复制，比如早年同雅虎雷同的门户类公司很多，但最后走下来的只有寥寥几家；
第三是边际定义，通用型的科技可以横跨很多不同的行业，很难定义边界。互联网作为诸多科技的代表，可以连接几乎所有行业，如互联网教育，互联网制造，互联网农业，互联网旅游...在“互联网+”提出之后，千行百业都被辅以互联网的标签，都是互联网企业。比如苹果，这到底是家硬件企业，软件企业，还是互联网企业？再比如华大基因，它是生物企业，还是互联网企业？还有大疆，它是消费电子，还是互联网，还是自动化企业？
第四是国家政策，对于传统企业，由于其增长，成熟会经历漫长的周期，因此在行业政策上不必特别拘泥于一些收紧或放松，但对于从一个仅3-5年就可以从1到100的科技行业，这种影响就变得弹性很大。例如我们都知道Uber的商业模式颇佳，但它在多个国家都被政府严查抵制，那么会不会未来一家新的Uber找到了不彻底的革命方式但又可以被政府认同的中间路线，从而在部分国家走的更快呢？比如像3G、4G，牌照发放、制式选择、全球供应商的准入，都会和监管部门的意志有很大关系。
第五是商业模式，网络公司的商业模式很难一触而就，几乎伴随着从创业期到成熟期，每年都有新的尝试和考虑。比较典型的例子就是奇虎360，这家公司在上市前的几年中，曾经尝试过若干种盈利方式，比如考虑网络U盘（现在叫云盘）收费，软件下载会员制等等，但直到上市后，才确定浏览器流量甩出+游戏/联运双主线驱动...这样的故事似乎发生在所有的初创企业中。
第六是上市阶段。一个标准意义的互联网公司大约经历三个阶段，一是初创阶段，大量的研发、服务器/带宽投入，少量或者几乎可以忽略的收入；二是成长阶段，表现为用户的快速增长，商业模式的不断成熟，但这个阶段或许它们还没有盈利，理由是他们将利润用于补贴市场和最终用户，加速自身的马太效应；三是成熟阶段，公司的用户增速放缓但收入增速较快，开始实现盈利。见下图。
如果所有的互联网公司都能够在第三阶段上市，换句话说，就是我们历史比较熟悉的估值体系，我们可以简单的按照一些指标如DCF或者PE等方式给它定价，但问题恰恰是：他们会经常在阶段一或者阶段二就上市，多数表现为有收入没利润，甚至是有用户没收入大幅亏损！这确实让很多本来意愿的参与者无所适从。
如果我们用绝对估值法去给公司定价，你会很郁闷的发现，企业的永续增长率的赋予是没有意义的，2%-10%甚至更高，你永远说不清楚期间差距的几个点的区别在哪里？假如我们回顾，在1999年纳斯达克4000家上市公司直到今天，2000家公司下市或者转柜台交易，仅有202家创了当年新高（苹果、亚马逊、微软...欢迎补充），约占上市公司总量的5%，收入我没有统计，但数量也不会太多（比如思科收入比当时高，但市值远不如前），我们会意识到，大部分的公司永续增长率其实是负值！但那个时候的投行或者公司自己，甚至包括市场，会这样认为吗？
一句话，科技股代表未来，称之为新经济，“未来”或者“新”是不确定的，这就是区别传统企业的最大之处，也正是如此，他们才会在投资人心目里种下诸多的梦，演绎着无限的憧憬。因此，在激情与梦想之余，互联网企业估值所要面临的最大的挑战是不确定性。
在1998年伯克希尔·哈撒韦的年会上，巴菲特被问及是否考虑过在未来的某个时候投资于科技公司，他回答说：“这也许很不幸，但答案是不。”巴菲特继续说：“我很崇拜安迪·格鲁夫和比尔·盖茨，我也希望能通过投资于他们将这种崇拜转化为行动。但当涉及微软和英特尔股票，我不知道10年后世界会是什么样。
互联网企业估值二
从传统的估值方法出发，互联网公司真实的走法给了投资人的基本是否定。
估值与收入/利润有关吗？
亚马逊是电商领域的龙头，过去的十年里它的盈利能力可以忽略，但是由于它的营收增速始终保持30%左右，因此它的市值从2005年的200亿美元到了现在的2000亿+，所以，在这个案例里，显然，估值和利润关系不大。
以中国移动为例，2014年的中国移动比2007年收入接近翻了一倍，利润大约增加了50%，但市值掉了一半。如果我们小结说因为增速低了，所以PE下去了，因此，估值应该和收入或者利润增速有关，很好的想法，我们继续。
2011年以后，腾讯控股的营收增速和利润增速较再早期，有个系统性的跌落，之前每年60-80%以上的平台上，2011年后基本是在50%以下，且利润的增速掉的更多，到了20-30%之间，但问题是PE从23倍大幅向上摆动到47倍。那么为什么增速低了反倒市盈率高了？大家说，因为有微信了啊，微信改变了市场对公司的预期，所以不必要看当期的市盈率，而是要看微信未来的产业布局。那就是用户了？换句话说，只要互联网公司的用户在快速增长，就可以不必在意收入、利润、收入增速与用户增速？
可以验证该逻辑的有不少案例，例如，2012年Facebook上市，由于它的用户一直较快增长，因此它的市值也快速增加，尽管市盈率有2013年90倍，2014年70倍之高。
我们终于讨论到用户了。
从梅特卡夫定律说起。罗伯特·梅特卡夫(Robert
Metcalfe，1946年-)，出生于纽约布鲁克林，3Com公司创始人，且制定了梅特卡夫定律 (Metcalfe's
Law)，其内容是:网络的价值等于网络节点数的平方，网络的价值与联网的用户数的平方成正比。在有n个成员的通信网络中，每个成员可以与其他成员建立n-1个关系。于是，他认为网络价值V=K*n的平方，K是个常数。这个定律被称之为圣经，主要说服那些投资人，互联网公司只要有用户就是好的，任务也是要获取用户。但伴随互联网泡沫的破灭，回归理性来看梅特卡夫定律，它也有自身的不足。比如说，如果网络规模具有如此大的爆发力，那么为什么有诸多的孤立网络公司存在而不是一股脑的整合起来？或者，如果梅特卡夫定律正确，那么不管两个网络的相对规模有多大，它们都应当互联，但这与历史发展相违背。可参考文章“通信网络价值的魔鬼梅特卡夫定律错在何处”。
我个人认为，伴随着网络规模的扩大，每增加一个用户带给网络的价值效应应该是有衰减的。举个简单的例子，如果我们再加入一个因子，时间，把公式改为V=K*N2*T，就比较能够说明问题。T的含义是，我们究竟有多少时间停留在该网络里。停留时间越长，电商/广告/游戏等变现的能力越强，网络价值越大。在微信中，我们增加了一个好友，我们是不是会花一样多的时间关注他/她的点点滴滴呢？显然不是，如果我们有10000个好友，我们是不是会把一天24小时都用在微信中呢？也不可能。人们总是关注和自己关系最近、最好、最感兴趣的朋友或者话题，因此，伴随着网络规模的增加，后进入网络的用户对于网络中的个体的时间占用分布应该是逐渐衰减的，也就是说，N（数量）增加了，T（时间）减少了，因此网络的价值不应该是N2（平方），而是一个低于N2但大于线性的，包含增长极限特征的曲线。
齐普夫定律正是回答了这一点，齐普夫于20世纪40年代提出的词频分布定律。以英语文本的一大段典型内容为例，最常见的单词the通常占所有出现单词的近7%。排在第二位的词语：of占所有出现单词的3.5%，而排在第三位的单词and占2.8%。换句话说，所占比例的顺序(7.0、3.5和2.8等)与1/k顺序(1/1、1/2、1/3…)紧密对应。如果网络有n个成员，这个值就与1
+ 1/2 + 1/3 +… +
1/(n&1)成正比，齐普夫定律很好的诠释了长尾定律，最后，这接近对数函数Ln(n)。
如果我们用公式V=K*n*Ln（n）来表达这样一个带有n与增长极限e共同存在的网络价值模型，似乎比梅特卡夫定律更接近真实情况。但，这不是问题的关键，因为他们都是增长模型，如果我们不知道用户数在X时的网络价值，那我们也不知道用户数在X（1+Y%）时的网络价值。换句话说，K如何确定？
关于K。简要说来，K是网络公司由用户变成盈利能力的系数，通俗说就是货币化系数。我们可以猜测，K与几个要素有关：第一，互联网公司存在马太效应，因此行业地位或者叫先发优势非常重要，在3-5年的一拨趋势中，我们的记忆几乎没有一个公司市场份额超过50%以后而份额被另外一个公司替代，因此K中应该包含某种先行者或者行业龙头的“马太”因子；第二，商业模式决定了一个公司的议价能力和盈利的持续性，因此，对于2B/2C的不同议价能力，也应该区分来看；第三，用户黏性与活跃度。由于平台本身的定位、产品、体验，会带来用户在不同平台上的活跃度，流失率不尽相同，比如SNS属性的平台黏性，也要分熟人社交平台活跃度较高，而陌生人平台活跃度较低。第四，单体用户的盈利能力ARPU，这个不需要多说，但这个数字的稳定性、持续性和前几条因素都有关系。还有，一个网站用户没有增长的前提下，今年和明年的收入可能大不相同，因为它开始货币化了，那么我们能说这个网站的价值在大幅度提高吗？换句话说，我们给ARPU是个预期值，还是现值？好像都不是，因为如果给现值，比如ARPU=0，那么得到的结论是网站V价值=0，如果给预期值，这种预期的可实现性如何保障？
当我们认为离真像似乎越来越近的时候，反倒让自己离实战越来越远，这就是我对以上分析的感觉。因为即便我们在形而上学层面上仿佛列出了可以导出问题答案的，种种可能性的方法和步骤，但会依然觉得这个方法无法落地实践。因为，马太效应，商业模式，用户粘度/活跃度，单体ARPU等，这些很难用一套模型去定量化，更何况，再加上时间与发展的维度，会让问题更加复杂。
简单说来，跟踪互联网公司的用户可以判断趋势，尤其在行业层面上，这种尝试会比较意义，可参考三年前的思考“10 年200
倍的互联网投资策略:平台的力量”（），但用来定义公司的价值似乎并不容易。但是否说这些方法没有意义呢？我想不是。因为这样的思考会让我们理解互联网的本质，权当是定性分析方法的有益探索，而且，我至今不排除这些定性分析方法在未来被逐渐定量化的可能性。
互联网企业估值三
当90年代互联网出现之后，全球的投资者一路以来不断在摸索中前行，人们的认知也是在不断的深化。其中，有在梅特卡夫定律上构建的DEVA估值方法，亦有从市盈率、市销率、市占率、市值用户比值、营销回报等单个方面的评估方法。
1、DEVA估值法（梅特卡夫定律基础之上）。DEVA
（Discounted Equity Valuation Analysis）最早由摩根斯坦利的分析师 Mary Meeker
提出。1995年 网景上市 4 个月后，米克尔和同事合作出版了论文《互联网报告》，文中提出的 DEVA
估值理论，很快成为了风险投资领域估值的参考标准。DEVA 依据的依然是网络时代每 18
个月芯片速度会增长一倍的**定律，但在投资领域，18 个月的带来的不仅仅是价格下降一半，而且还是项目市值的指数增长，即
E=MC2（其中 E 为项目的经济价值，M 为单体投入的初始资本，C
为客户价值增长的平方值）。引文于36氪（）。随后，DEVA
估值理论催生了新一轮大规模的并购，比如 A 公司有 100 个客户或连锁店，他的估值是 100 的平方 1 万；B 公司有 300
个客户或连锁店，他的估值是 300 的平方 9 万，两家公司估值合计为 10 万。如果推动两家合并，则会变成一家 400
个客户或连锁店的新公司，他的估值是 400 的平方 16 万，凭空产生的 6 万就是并购带来的规模效益。为了实现并购，赚到 6 万，B
公司愿意出价 2 万收购 A 公司，A 公司原来的 1 万估值卖了 2 万，非常满意。B 公司则可以在 9 万估值的基础上加 1
万并购费用，以 16 万的价格卖出，净赚 6 万，A 公司和 B
公司的二级股权交易都能因此获利颇丰。换句话说，1+2=3，但1平方+2平方=5，5-3=2就是当时投资方法给人们心里的溢价，资本市场上，有了溢价就好办了，因为并购可以快速的创造溢价。
关于这个方法，我还想花些篇幅展开说说，因为它背后的梅特卡夫定律实在是对互联网投资界的影响太大了。在《互联网企业该如何估值之二：形而上的梅特卡夫定律》中，（），我曾提及，建立在梅特卡夫定律上的估值方法是有失客观的，核心观点是：用户和用户的时间都是有增长极限的，伴随用户增长，其带来的经济价值在衰减。衰减的原因可能是：用户连接之间的活跃度下降，网站让利于客户等等。我认为其函数关系应该为V=K*n*Ln（n）。下图中取值60个坐标（假设为60个月，源自一般的科技趋势为3、5年），分别展示了N方，N*Ln（n）以及N之间的关系。
几个补充的有益的例子，如，大家都知道土豆和优酷合并，事实证明，合并之后用户大幅增长，但估值没有大幅提高（现在更低了），详细文章见《优酷土豆合并：1+1&2？还是2-1&1？》；再比如说，几乎没有互联网公司的市值走势是一条指数曲线。感兴趣的投资者可以自行测算，这里有篇文章，大约是说的这个意思：《互联网思考
- DEVA估值的漏洞》，，虽不够缜密，因为不同公司的变现能力常数不同，但我同意他的结论。
在想象力引导下的选择性观察，可以带来很大的主观性。倘若我们将时间轴拉长至10年（十年可以跨越小经济周期与技术周期），120个周期，紫色线是N*ln(n)函数，它在3年左右的时候就赶上了线性函数10年的高度，此时如果把蓝色的线当成传统行业（比如制药、消费），谁能说出紫色的线（想象成互联网）未来是什么样子的？估计90%以上的投资人会认为它走的是一条快速向上的指数级曲线吧？倘若我们把它补齐，后边的7年，它的涨幅也只有345%（假定公司经营正常，PE没有摆动）！实际上，我认为梅特卡夫定律更应该揭示的是互联网的快速扩张定律：一个节点会带来与若干个老节点的连接，同时新节点又带来若干个比之还新的新节点。
不管怎样，梅特卡夫定律给了当年投资人很多梦想，比如并购后的互联网公司的估值会快速抬高，尽管现在看起来并非如此，但留下的还有很多共识：1）互联网公司唯快不破，初创公司不应该考虑利润而更应该关注市场份额；2）比如老大吃肉，老二喝汤，老三后价值不大。
2、情景化收益现值法：麦肯锡公司曾在90年代末提出一个“情景化收益现值法”，它包含两个部分，一个是情景化，一个是现值法。现值法就是绝对估值法，无论你取里边的哪一种，几个问题是跑不掉的，永续增长率，资本预期回报率，若干年后的现金以及影响现金的投资与运营因素（假定用分步法）。那么，争议可能在g取多少，资本预期回报率或者WACC取多少，CAPEX取多少，运营资金取多少...于是每个微小的变化将会带来巨大的净现值的变化。麦肯锡引入了情景概念，就是在某某假设时，我们得到乐观场景，然后某某假设时，得到中观场景，再然后是悲观场景。有了几个场景之后，再分别赋予权重，这样能够得到最后的结果。它的优点是让人了解其预测的过程的主要因素；缺点是，如果单一模型都无法准确，凭什么几个模型叠加后就更加准确了呢，几个场景的权重如何科学的赋予？总体而言，绝对估值法派生出来的多种方法，在预测不够稳定、变化较快的互联网公司相当之难或者几乎是“mission
impossible”。
3、市盈率比较法：这个方法几乎每个投资人都是无师自通，就是把一些相近的公司拉出来，然后用该公司与其他公司相比看孰高孰低。这个方法最大的优点是简单直接，通俗易懂。但问题也着实不少：1）PE估值仅是一个横截面的数字，相当不稳定，稍一摆动可能非常剧烈，比如从40倍去20倍，那么得到的数字也是相较的和不稳定的；2）很多互联网公司收入增速相当，但不少没有EPS，PE比较难比，比如电商与广告就很难一起比；3）即便PE相同，其他很多关键指标也可能迥异，比如资产负债率，毛利率，人均收入...与市盈率紧密联系的还有市销率，市净率，市销率就是假定公司未来可以盈利，计算市值与销售收入或者GMV的比值，也有互联网金融公司用市值/贷款余额——市贷率？市净率则试图从净资产盈利能力角度出发分析不同公司间市值与净资产之间的比值。
4、市值用户比较法：既然互联网公司的估值很大程度上和用户相关，市值/用户，市值与独立用户、注册用户、收费用户、页面浏览等诸多指标的比值也可以揭示企业的价值？这种方法确实是为互联网公司量身定做的评估方法，也曾有买方找我们计算此类数据。它的好处显然是能够表现出互联网公司的种种意义上的客户价值、流量价值，但缺点也有大把：不少企业用户披露并不翔实，缺乏数据的可获得性；另外，看似相同企业的用户价值可能差别很大，比如linkedin和Facebook都是web2.0平台，但其单体用户价值差别很大，如果这样两个公司都不可比，显然更难于把不同子领域的公司放在一起比较。
5、营销回报法：我个人觉得该方法相当有其存在的意义。因为互联网公司的每一元营销带来的收入或者净利润是很有在商业模式上解读的意义的。假若，一个O2O公司正在做教育市场的工作，则有时营销费用率可能会超过30%，这是个相当资本推动的生意，不少公司在募资断链时，通常会轰然倒下或者是销售收入大幅下降，比如团购。而一个满足市场需求的公司，可能营销费用率相当之低，例如学而思的口碑传播以及e度自然导流，使得它较其他教育公司的营销成本都低；FACEBOOK更是如此，这样的公司让人非常期待未来的盈利能力。但毕竟，营销回报法也只是观察互联网公司的一个缩影，无法用该单一办法去给一个公司定价。
以上罗列了一些历史上曾经用到的估值方法，当然，它们不是全部，但至少它们说明了一个道理：单一的方法均有不足，而从不同的维度综合思考，可能是解决问题的一种思路。
互联网企业估值四
不结合公司方向、性质的前提下讨论估值基本上是没有意义的，如果预见传呼机可以大卖，电子书阅读器可以成为ipad类产品的未来，铱星电话随着用的人多可以普及全球…回头看这些预言显然都是错误的，自然可忽略当年的估值模型，做TMT研究和投资的本质是把事情的性质定对，但实际上人人都会犯错（这个后边再找个专题说说）。关于互联网公司的定性研究框架，显然没有一个统一的思考方式，这里介绍一下我自己的三维五元思考框架。需要说明的是，定性思考模式和使用者的背景、经历、视野等都有关系，就算两个人用相似的判断方法但得到的结论也可以完全不同，比如判断小米的创始人，有人认为雷军是互联网成功人士，案例经验丰富，因此能够带领小米走向辉煌未来，有人则认为他没有很好的带动小米的技术进步，依旧走的是低价+互联网推广路线，在行业增速放缓后小米将裹足不前…因此，定性的中很多的选择点取决于个人的评判标准。
三个维度是：基因、格局、执行力。基因是先天的，无重大意外后期很难改变的，对于公司而言，基因的基础是人以及与人相关的各种制度、理念与文化。格局，是企业选择一个什么市场，想把自己变成一家什么样的公司。执行力，是企业在既定目标上选择什么样的商业模式，提供什么样的产品体验。三个维度包含了重要的五个元素：基因对人才与治理结构，格局对市场空间、战略定位，执行力对商业模式与产品服务。
关于人、人才与制度。创始人是一个公司的灵魂。技术出身或者技术敏感度高，科技类公司创始人如果经常迷茫在科技海洋中公司就会左右摇摆；最好经历过失败，没有一定级别（比如早年周鸿祎、史玉柱）失败的人很能理解逆境的压力；有财散人聚的胸怀（马化腾、马云、A股乐视网贾跃亭、鹏博士陆榴）；专注与执着，不要在战略能力不及的地方经常性试图尝试与改变；有过目前实业的曾经成功案例，如刘强东以往开店的成功经历。还有勤奋，这是标配。个人的经验是，一个技术公司的拐点往往是中层人员的拐点出现，则公司的爆发力马上就会在未来几年连绵不绝的显现出来。从公司治理的角度来说，要符合现代化产业机制，与现代资本市场紧密结合，公开透明，权责利制衡。就崇尚知识，尊准人才的角度，企业的人力资本应该占主导地位的，金融资本和实业资本辅助而非主导。从文化角度，自由，平等，创新，激情的企业文化比较符合创新企业的特征。有些小小的细节可以揭示这些文化，比如唯品会两个老板一个办公桌，王兴也是扎在人堆儿里没有独立办公室等。当然，国内技术发展较晚，西方追赶论让我们的企业家少了些许改变世界的情怀，e.g.
佩奇，乔布斯，但我相信未来会有越来越多的创始人尤其是80后，90后将持有类似的理念。
市场空间/天花板。一般意义上说，万亿级市场，千亿级收入，百亿级利润，千亿级市值；千亿级市场，百亿级收入，十亿级利润，百亿级市值；百亿级市场，十亿级收入，亿级利润，十亿级市值。在传统行业中，有个“三四定律”：一个稳定的竞争性市场中，有影响力的竞争者数量不超过三个，第一是第二的两倍，第二是第三的两倍。互联网会让这样的局面稍有改变，一些数字化产品（e.g.
互联网广告、搜索、游戏）形态，病毒式营销模式（e.g.
社交），经常出现一家独大，二三四都很小的局面。结合公司的盈利能力，可能支撑相似量级市值对市场空间的要求较传统行业少一个数量级。如：千亿级的市场，大几百亿收入，百亿级利润，千亿级市值。比如线上广告，整个市场规模2000亿，但可以支撑大几百亿营收的百度（按照500-600亿收入，25%的份额，千亿级的市值。游戏也是类似，曾经的端游不到1000亿的市场，支撑了腾讯大几千亿的市值（市场份额50%左右）。因此，互联网企业与传统企业的差距是：获得垄断地位用时很短，龙头高份额，净利润率和ROE很高（如10-12年的百度ROE超过50%）。
创新的层级。这是个很复杂的问题，涉及到公司性质的改变。在KK（凯文.凯利）的总结中，他把公司定位或者叫格局分成四种：功能（feature），产品（product），公司（company），平台（platform）。功能级创新：例如P2P、RSS、团购，更多的是具体技术进步，影响范围有限；产品级创新：例如博客、C2C、Twitter，比功能创新更完整，综合能力更强，但只是一个垂直领域的进步，不影响互联网全局；公司级创新：例如苹果，比较多地依赖个别天才，好的时候势不可挡，天才离去就轰然垮台。平台级创新：能够有影响全局的力度和改变一切的深度，并且创造新的市场空间和长久的生命力，比如Facebook，——摘自《为什么中国没出Facebook》。后来我自己为了方便起见，把company公司改成system系统，则成了功能、产品、系统与平台。层级对应的市值空间依次放大一个数量级。如功能级市值几亿，产品级市值几十亿，系统级市值几百亿，平台级市值几千亿。大多数互联网公司，VC/PE项目处在功能级与产品级，上市公司多在产品级与系统级，超级公司是平台级。由于平台这个词被用烂了，很多人现在用生态取代它，这也不关键，主要是我们心中的平台如何定义？举例说，“有影响全局的力度和改变一切的深度，并且创造新的市场空间和具有长久的生命力，目标客户是全球人口”，这样的定义不就只有寥寥公司能达到吗？在互联网的估值体系里，创新层级的判断是最难的，因为它不是静止的，可以进化。QQ最开始就是个功能（连接传呼机），后来功能逐渐复杂，成了易用的产品，并在增值业务大潮中存留发展了下来。上市后，抓住了PC互联网的人口红利，成为机器标配系统，进而成为游戏行业冠军。再之后，它在移动互联网中又是龙头，成为了平台级公司。一个公司市值的幅度跃升，必然要带来新的逻辑（比如亚马逊从卖书到全方位B2C，苹果从电脑到移动互联网软硬件超级平台），而这个逻辑就是创新层级或者叫战略定位的跃升。不同技术阶段，创新的定义也不尽相同，要理解、分析、评价创新是不容易的，需要丰富的经验和系统的方法。关于创新，可以展开讨论的有很多，未来再找机会讨论。
商业模式。商业模式包含两层含义，一层是服务方式，一层是盈利方式。服务方式实质是分析企业的议价能力，如B2B（其中又有B2大B，B2多/小B），B2G，B2C，C2C，B2B2C…一般说来，2B的服务数量越少，公司的抗风险能力越差，像中兴、华为表现出比较明显的周期现象（几个客户），安居客去年被几家房地产中介关停房源流量瞬间暴降（十几个客户），大多数有体量的互联网公司都是面向前台的2C，面向后台的2B，比如去哪儿，百度，58同城，淘宝，携程…这类模式是最有议价能力的。在估值的时候，我们主要考虑如果在企业发展初期，其单一客户过大或者过少，企业很容易在中后期，尤其是行业不景气的时候迅速失去提价能力，表现为盈利能力增速放缓，股票缺乏向上弹性。盈利模式是以产品销售+服务费用为基本模式，甚至以产品免费，服务收费为模式，或者是基础服务免费，增值服务收费为模式（羊毛出在猪身上），越往后，创新力越强。从历史哲学角度看，“基础”与“增值”是时代的产物，以往的互联网曾是电信的增值业务，现在的互联网的许多服务又变成了互联网的基础业务；从经营哲学角度看，“基础”与“增值”的划分取决于公司的格局或者创新层级，往往不成功的互联网公司都是先规划增值业务但因噎废食，基础业务后继乏力，如SNS中，开心网、51.com把大量的心思用于增值业务而忽视了基础业务的搭建，使得企业格局无法上升一个层级；从开放哲学角度，企业的增值业务选择自建还是开放的立论也不相同，“半开放”——赚钱的自己做不赚钱的别人做，如人人网；“不开放”——全部应用都自己做，因为企业认为自己最专业，开放会带来体验的下降，比如早期的腾讯；“全开放”——全部引入API开发者，如Facebook。总而言之，关注商业模式的主要目的是在企业估值时判断盈利能力的持续性与稳定性。但我依然坚持把商业模式放到比较靠下的层级来看，因为商业模式是由市场空间、创新层级决定的，它不够稳定，一个互联网公司终其一生可能变换过多种商业模式，e.g.
奇虎。因此，“商业模式”也可作“商业摸试”，即一边摸索一边调整。
产品体验。互联网公司非常重要的是产品体验，或者说，我们自己、身边的人对一个产品的直观感受，优秀的产品让我们迅速上手并且把玩如珍，但凡有点小问题可以很快做出改正。有些公司比客户更了解产品，将客户尚未思考过的产品重新定义，e.g.
苹果；有些公司讲究体验是个系统工程，e.g.
腾讯，华为，小米，像腾讯有眼动仪实验室，跟踪用户的眼球和瞳孔变化，进而优化页面；有些公司的产品传承能力很强，开发人员具有丰富的产品经验，e.g.
新浪微博，网易云笔记…好的产品体验同样，可以让产品低成本、高效的传播开去，快速的获取用户。
综上，预判一个互联网公司的价值，可以从团队与治理、市场空间、创新层级、商业模式、产品体验几个维度入手，团队是价值的源泉，市场空间与创新层级决定了价值的天花板，商业模式与产品体验共同决定了价值的可实现度。
互联网企业估值五
前文说过，绝对估值法在研究变化较快的互联网公司有较大的缺陷，因此我们的建议是用相对估值法来做定量分析。相对估值法（市销率、市净率、市盈率）就没有缺陷吗？当然也有。最大的挑战莫过于，相对估值法比较短视，相当于在横截面上的“拍照”，在一个相对稳定的市场下，估值比较合理，但是在大幅摆动的市场环境下，相对估值法得到的结果会根据大盘的调整而变化巨大。价格=市盈率*EPS，或者价格=市销率*SPS（sales
share），市盈率和市销率由市场的风险偏好决定，因此，即便测算正确EPS或SPS，市盈率、市销率也将在一个相当的幅度中摆动。
嗯，这个问题先放一放，我们来换个话题。想想你第一次学开车的经历：第一次上路，手把方向盘，身体僵直，神情严肃，身边有驾驶教练不绝于耳的提醒让你心烦意乱，在眼瞅前方的你试图驾驶出一条直线但往往走一段段的小幅度“之字”曲线，越是努力越是如此。当你变成一个老司机之后，双眼不再紧盯脚下而是向远处空空望去，车子很轻松的走着直线，那么，这种进步的本质在哪里？——看得更远了。既然相对估值法PS/PE的摆动是不可避免的，就好像在很短的距离之内我们不停地试图矫正方向，那么解决问题之道就是如何寻找一个更远的目标点来去矫正它。理论而言，目标点越远，将会让起点开始的方向越精确。但因为种种原因（技术、政策、产业链、接受度、文化...），我们很难对科技股的预测在5年以上保持正确，请参考《互联网企业该如何估值之一：为什么难估？》，于是将目标锁定在3-5年是个比较折衷且实际的方法。
这种方法的核心是，计算3年的核心指标的成长情况，比如收入，利润，再结合当期市盈率，市净率，得到公司的PE/G水平与PS/G水平，它既兼顾了短期性，分子是当期的PE，PS；又考虑到了长期性，即未来若干年的成长性。那么为什么如此不错的估值方法A股似乎不常用呢？因为A股历史上看稳定增长的科技企业太少，或者说真正的互联网标的太少，往往把电子（消费周期）、通信（2B客户投资周期）、计算机（2B客户需求周期）等准周期类的公司打包到TMT一个大篮子里，往往做3年预测是误差极大的。后来，市场所指的“G”慢慢开始所指当年或者次年的G，而非未来三年的CAGR的G。因此，在A股中，我们时常听到的一句话是，“这个公司很便宜，明年不到20倍”，是因为诸多企业的周期性让投资人放弃了对未来三年的预测的认同。
目前A股创业板500家不到，倘若未来几年战略新兴版出炉也能吸引500家公司，同时新三板发展到10000家之时引入撮合交易制度并降低投资人门槛，例如选择10%作为撮合交易标的，则三个市场合计(500-1000创业板扩容)+500+1000家=2500家公司，这个数量刚好与目前纳斯达克主板公司数量相似，也就是说，这有可能成为中国未来的纳斯达克，是由三个交易所的不同板块组合在一起的。到时候，可选标的数量更多，同时互联网在中国也继续深化，从事互联网事业的公司也将会越来越多，国内目前的估值体系将会重构，向美股靠拢。
估值体系包含两个层面，一个是估值方法，另一个是估值水平。之前很多章我们都在讨论估值方法，这里来说说估值水平。纳斯达克历史上市盈率为22.38倍（下图红线，整体法，TTM，剔除负值。btw，投资人应该搞清楚这些基础概念，因为不同算法得到的市盈率会差别很大）。
我们拿07-09金融危机这个片段来说明问题，因为它恰好是最近这拨牛市（09-今）的市盈率高点与低点。以百度、腾讯、网易为例，高点他们的PE/G均值为1.08，低点均值为0.33。结合多个时期的一些对比分析，我们基本可以得到，纳斯达克中概股PE/G的中枢水平为0.5-0.8（e.g.
40%的预期复合增长，20-32倍市盈率），0.3以下-0.5为低估，0.8-1或更高为高估。我个人的建议，如果CAGR低于20%，不必再用PE/G估值，因为它已经落入成熟行业队伍中（e.g.
目前的苹果，多年来的电信运营商，可用绝对估值法）。举例而言，假若我们判断未来三年公司复合增速为1%，给1倍的PE/G，得到100倍估值，这有意义吗？此外，由于互联网公司经常是在成长期没有利润，后续找机会再说明一下PE与PS的关系（实际上并无本质区别）。
按照同比口径（剔除负值，A股的TMT板块，样本244家，在2012年12月PEG均值的极小值为0.8，2015年6月的极大值为3。A股与中概股估值差异体现在：做空差异，退市差异，投资人结构差异，可见《美国人和中国人投资逻辑的差异》。所以，如果选择不同的坐标系（美、中），对同类资产的估值会差异很大。传统上，互联网公司大部分搭建VIE架构并海外上市，估值水平与估值方法更加贴近美国公司，但伴随他们未来大量登陆A股（三板、创业板、战略新兴板），将会导致A股互联网板块的估值重构。因此，对于未来行业主管部门对中国证券市场的顶层制度设计的关注是非常必要的，这会深远影响科技行业的估值向哪边靠拢，可以预期的是，应该在美、中目前的各自水平之间找到平衡而不是绝对单边向哪里靠拢。
互联网企业估值六
Price=PE*EPS，PE=G*PE/G，于是，我们得到了股价=G*EPS*PE/G。
这不是文字游戏。前文所述，如果PE/G水平在资本市场中的波动可以看成一种必然但又规律的摆动：0.3以下-0.5为低估，0.5-0.8合理，0.8-1以上为高估（就纳斯达克而言），那么我们可以把它视作是一种中期的稳态值，这样比单看PE上下不规律的摆动要可控的多，更容易把握。一般说来，当年的EPS并不难预测，比如我们今年预测某公司全年的盈利水平，不会差距过大，正负10%以内是可以预期的，再或者根据分析师们的一致预期，也可以有个初步的判断。往往，多名分析师的一致预期也是公司的预期，因为上市公司多会给资本市场一个指引，该指引可以是次季度的，也可以是年度的，分析师再根据自己对行业的理解，对公司管理层的理解加上自己的预测，得到最终预测的数值，多个分析师的加权平均数，就是一致预期，也叫市场预期。anyway，当年的EPS基本可以视作是一个波动不大的稳态值。那么股价公式中既然PE/G、EPS都稳定了，什么是变量呢？仅有G了。
这就是为什么互联网公司的成长性如此重要的原因。经常有人会这样看，说公司今年净利润水平非常好，折合估值不到20倍，但问题是，可能该公司未来的G并不好，估值低有何意义？为什么低估值的科技股并不比低估值的传统企业好？这是因为，转向成熟的科技类公司并不能像传统企业那样保持更长期的盈利能力，原因是技术变化太快，商业模式变化太快，科技大公司轰然倒塌的概率更大（e.g.&网景、北电、诺基亚、摩托罗拉...），那么对应到绝对估值法中的预期永续现金流往往是被高估了。还记得在第一篇文章中我们提到的比例么？1999年纳斯达克共有4000多家公司（在主板），目前还在主板的只有2000家，也就是说，50%的公司不见了。在剩下的50%中，只有202家创了新高，其余那90%的公司都无法越过当年的高点。但我们也大可不必说，投资科技股是个梦，或者是个击鼓传花式的旁氏骗局。按照20年来的统计，美国GDP的复合增速是2.9%，而纳斯达克企业平均加权利润的增速是5%，显然，科技公司对GDP的带动是正向的，有力的。只不过，科技兴衰之中，总是催使少量的公司快速获得更高的份额，大量的公司从起跑者变成了跟随者，最后成了旁观者而已。
一切关乎成长。一般，我们考虑将企业明年、后年、大后年三年的CAGR作为公式中的G。现在，一切问题似乎变得简单了，这个G如何预测？
每个人都会有自己的方法。来自公司管理层的目标，来自行业判断，来自对公司过往表现的判断...总结下来，大体分成两个层级，第一个是对于公司的定性判断，或者叫战略判断。核心要素是公司治理与人才、市场空间、创新层级、产品体验与商业模式，见《互联网企业该如何估值之四：基因、格局与执行力》。另外一个层级，则是定量判断，或者称之为表象层，可以参考所处行业的增速，公司的地位得到公司潜在增速，也可以试图看公司的前导指标如流量、用户，根据已经实现或者正在实现的用户变现能力，推断未来公司整体的变现能力。见下图。
总之，这不容易。任何的方法绝不是一招半式的简单归纳，或者人云亦云的复制模仿，而是靠长期的分析与实践，不断摸索、积累、总结、提高。在变幻莫测的科技大潮中，我们经常会忽略些什么，或者很难把不同的事物联系起来统一观察。比如2007年1月iphone刚刚出来的时候，我们比较容易得到如下的判断：产品体验一般，因为打电话功能很差；商业模式没有创新，因为App
store还没有推出；市场空间不大，因为诺基亚，黑莓都如日中天，丝毫看不出份额的下滑可能...回头看，错误在哪里？原来是对创新层级的判断出了问题，或者说对产品、商业模式潜在的进化能力判断失误。当然，若从表象层看，当时不会有多少第三方报告定义智能手机这个行业，那时候所指的智能，是以塞班、黑莓为代表的半拉子智能手机，从根子上就非我们今天使用的智能手机。因此，表现层的数据亦不会有太客观的输入。再比如说，今天的谷歌NEST（智能硬件），到底是个简单的硬件，还是家庭综合网关，还是连接电力公司的能源数据采集平台？不同的性质，不同的天花板，不同的能力要求，最终得到大相径庭的估值结论。
很多科技公司，为了追求快速份额扩张，把当年的利润全部投入出去扩大再生产，导致了收入增速飞快，利润长期为负值。这里说说PE与PS的关系，实际上两者并不矛盾，是统一的。EPS=SPS（sales
share）*净利率，PE=P/E=P/（SPS*净利润），于是得到，PE=PS/净利率，即，市盈率=市销率/净利率。亦可得到，PE/G=PS/G/净利率，PSG=PEG*净利率。把PEG的摆动范围代入到公式中，乘以净利率，就得到了PSG的估值水平。这里所指的净利率，是企业稳态情况下的净利率。因此，在PEG和PSG估值切换中，核心假设是企业的稳态净利率。稳态净利率和什么有关？业务特征，商业模式，市场格局等，比如网络游戏高，电商低，O2O低...单独计算PS也不难，PS=PE*净利率=G*PEG*净利率。举例而言：
&高净率（30%+），PS10-20倍正常，折合PE为30-60倍，e.g.&奇虎、百度、阿里巴巴
&中净率（10%-30%），PS3-5倍正常，折合PE为30-50倍，e.g.58、新东方
&低净率（10%-），PS1-3倍正常，折合PE为30-50倍，e.g.&京东、美团、途牛
当然，这些判断不是从一而终的，也要结合行业变迁，相似行业比较等多种方法不断修正与总结。
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