...wd......wd......wd...互聯網公司估值的科學方法與經典案例2016-03-05元周律第一局部摘要互聯網估值首先應該對其商業模式有清晰的認知。我們本文中，已經論述過硬件企業和互聯網企業的價值可能相差甚遠;其次，我們需要明確企業所處的開展階段和變現模式;最后才是定量指標，包括反映當前(或者過去)時點的用戶數、流量和單用戶收入(ARPU);以及相關指標的變化趨勢。可比公司市值也是重要參考指標。小米vs火腿腸(HTC)們的案例說明市場對互聯網企業和對硬件制造商的估值體系相差極大。小米公司無疑是近幾年中國企業的一個神話，市場給予小米公司的估價要遠遠優于單純的手機制造商，而直逼互聯網公司。騰訊與中國移動的比照說明需要結合企業開展階段變現能力來看用戶數量。投資者在對互聯網企業進展投資時，需要進一步考慮在用戶數上的變現能力。而決定變現能力的那么是企業獨特的商業模式。Facebook收購WhatsApp：由于梅特卡夫定律所提示的網絡的規模效應，收購方可以在支付較高的溢價下仍然與被收購方取得共贏。梅特卡夫定律提出，網絡的價值和網絡節點中用戶的平方數成正比。收購方和被收購方取得共贏。收購方往往愿意支付一個較高的溢價。人們為其他互聯網公司估值時，會更愿意遵照這種已經含有溢價的“錨〞來估值?；ヂ摼W相關企業估值的難點和特點。首先，互聯網產業開展周期短、企業更迭快、可比標的少;其次，多數企業盈利性弱、且變化幅度較大;再次，財務報表上的資產反響不了現實情況;此外，新興行業本身的多變性導致互聯網企業產生現金流的數量和持續的時間都很難預測。這些特點導致傳統的DCF和相對估值法都很難應用在互聯網企業上。投資者對企業的估值實際上反響的是心中的花，而這朵花可能綻放的時間要到幾年以后。單單以紙上的花(財務數據等)去評價互聯網企業價值遠遠不夠。簡單地去以市盈率評價互聯網相關企業，往往會陷入到形而上學的誤區中。1.互聯網企業估值的幾個經典案例1.1.同樣是賣手機的，小米為什么能值450億美金?結論：市場對互聯網企業和對硬件制造商的估值體系相差極大。“夢想還是要有的，萬一實現了呢?〞——這句話用在小米身上實在是太適宜了。小米在2014年年底完成第五輪融資，其估值已經到達了450億美元(約合2700億元人民幣)。這一估值水平已經接近中國的幾大互聯網巨頭。而比照小米的同行們，除了Apple和三星這兩個老大外，其他的同行已經被遠遠的甩到了后面。如果我們從傳統的估值指標來看，小米的估值水平也遠遠高于其他的競爭對手。小米2014年含稅的銷售額為743億元，市場估計小米2014年的凈利潤約10億美元。以現在450億美元的估值來計算，無論從PE值還是PS值來看，還沒有上市的小米都遠遠高于其他的競爭對手。市場對小米的估值說明了互聯網企業和硬件制造商的估值方法差異極大。市場往往認為傳統的硬件制造(如手機)并不是一個“好〞的商業模式。其一，市場充分競爭，很難獲得超額收益;其二，行業更迭速度極快，需要持續進展投資。市場對這樣的企業估值時，往往基于現在的時點和未來的一個較為穩定的增速，以線性思維進展估值。相應的估值指標有P/E、EV/EDITDA等。然而對于互聯網企業的估值那么不同，由于互聯網企業開展周期短、企業更迭快、盈利性變化較大，市場往往更在乎企業的未來而非現在，對企業更加期待爆發式的增長。因此，如果僅以傳統的估值方式去評價互聯網企業，可能會進入誤區。小米向投資者呈現的商業模式是一個美麗的生態系統。小米強調“硬件+軟件+服務〞三駕馬車，MIUI、小米手機、小米路由器、小米盒子等等諸多產品實際上是個一體化的用戶生態系統(見國泰君安策略“商業模式系列報告第四篇?軟硬一體化，“小〞蝦〞米〞玩轉大生態?“)。這個系統有一些很好的對標，如蘋果、騰訊、阿里巴巴等等。這種生態系統可以牢牢地占據市場中的一席之地，享受穩定增長的盈利能力且不會被輕易地替代。一般的應用級公司差不多能做到十億美元規模就已經很大了、平臺型的公司市值可能到達百億美元，而真正的大型生態系統級公司往往都可以到達千億美元級別的市值。各個階段的投資者(從天使輪到A、B、C輪..)，都會在概率的根基上為這個故事買單?！麄儗τ布S商只會看盈利。1.2.案例：同樣是做用戶的，中國移動和騰訊有什么不同?結論：用戶數不能說明一切，還要結合商業模式和業務開展階段。中國移動2014年的收入為5818億元(人民幣，下同)、凈利潤為1093億元;而騰訊的收入只有789億元、凈利潤為238億元。中國移動的收入是騰訊的7.4倍，凈利潤為騰訊的4.6倍。但收入和利潤上的巨大差異，在市值上卻表達地并不明顯。中國移動的市值只是騰訊的1.5倍，相應地，騰訊的市盈率基本是中國移動的三倍。騰訊和中國移動的用戶數基本是在一個體量上，但市場對他們的看法也仍有很大不同。從中國移動的財務報表中可以看出，其主要的收入還是來自于通話費用及數據流量這兩局部。這兩局部的收益率不菲，但實際上我們也需要注意到這是在我國不對外開發電信產業的背景下，寡頭壟斷的結果。在這個收益構造下，中國移動的擴展空間有限。而騰訊的情況那么完全不同。除了直接收費的產品服務外，其廣告、流量和電商三種能奉獻營業收入的模式是中國移動這樣的巨頭所難以做到的。騰訊表達出了梅特卡夫定律的魔力。隨著用戶數的增長，每個用戶的價值也在增加。這使得騰訊的盈利能力以更快的速度增加。騰訊和中國移動的比照，說明了只看用戶數并缺乏夠。投資者在對互聯網企業進展投資時，需要進一步考慮在用戶數上的變現能力。而決定變現能力的那么是企業獨特的商業模式。1.3.1+1>2的互聯網公司并購會提升公司的溢價結論：由于互聯網的規模效應，并購中帶來的1+1>2的效果往往會推高互聯網企業的溢價。2014年最轟動的并購事件就是Facebook用190億(120億普通股，30億限售股，40億現金)美金收購WhatsApp。190億美金就是相當于是當時收購了19個Instagram，5.9個Nest，32.8個MySpace，11.5個YouTube，2.64個諾基亞，而WhatsApp當時員工只有50人。WhatsApp是一個即時通訊軟件，類似微信，其無廣告但向用戶收費(第一年免費，后續每年0.99美元)。并購時WhatsApp的用戶數達4.5億人。單純從現金流來看，這筆投資需要42年才能回收。Facebook為什么愿意花這么大的價錢去買一個50人的小公司?其核心邏輯就是梅特卡夫定律。梅特卡夫定律提出，網絡的價值和網絡節點中用戶的平方數成正比。Facebook是一個巨大的a,而WhatsApp是一個巨大的b。道理極其簡單：將Facebook(主要是網頁端)和WhatsApp(主要是移動端)的用戶聯系在一起，形成一張更大的價值網——這件事給企業、股東和資本市場的想象空間要遠遠大于190億美元中的溢價局部。國內互聯網其實也在重復上演同樣的故事。國內互聯網創業圈中一個相對默契的目標就是被TABLE(騰訊，阿里，百度，小米和奇虎)收購，隱含的邏輯亦是如此。由于這種規模效應，收購方和被收購方取得共贏。收購方往往愿意支付一個較高的溢價。這種外國和中國市場發生的并購(或者IPO)實際上為互聯網企業的估值提供了“錨〞。人們為其他互聯網公司估值時，會更愿意遵照這種已經含有溢價的“錨〞來估值。其他向互聯網轉型的企業，也會漸漸遵循這樣的原那么為自己尋找“合理〞的定價。2.互聯網企業為什么估值難?2.1.“準確的錯誤“：DCF模型不好用DCF模型涉及兩個核心：分子端的未來現金流及分母端的貼現率。和傳統企業的估值相比，對互聯網企業的估值主要即在于很難對其未來的現金流狀況進展預測。在對傳統企業的估值中，我們傾向于認為某種趨勢會繼續，簡化地用歷史重演的邏輯去估計未來。互聯網是人類社會所共同面對的一場革命，很多互聯網公司對現實社會發生的沖擊甚至連其自身都無法預測到。這導致互聯網企業產生現金流的數量和持續的時間都很難預測，因此，我們以DCF模型做出來的互聯網公司估值可能更傾向是“準確的錯誤〞。這是DCF本身的局限。2.2.反之并不是“模糊的正確〞：相對估值法也不好用由于DCF模型的要求和本身的局限，在股票定價的時候，我們更多用的是基于可比性的估值方法，如P/E和P/B等。其本質是“如果你我差不多，那么你好我也好〞，就是將DCF的絕對估值邏輯簡化為相對估值邏輯。然而，這種“模糊的正確〞也較難把握。第一，互聯網產業開展周期短、企業更迭快、可比標的少?；ヂ摼W本身是新興行業，創新商業模式頻出，很多企業很快即被淘汰。能長期存活在市場上的企業并不多。在互聯網漸漸向傳統產業滲透的過程中，很多新的商業模式也無法找到“前輩〞來比較。很多時候我們很難找到適宜的標的來比照。第二，多數企業盈利性弱、且變化幅度較大。由于成長中的互聯網公司的盈利性比較低，導致市盈率往往顯得極其高?；ヂ摼W企業的增長往往存在一個拐點，在拐點之后，企業的業績增速可能會呈現100%以上甚至幾倍、幾十倍的增加。簡單地以市盈率已經100倍就認為互聯網企業太貴，實際上陷入了形而上學的誤區。第三，財務報表上的資產反響不了現實情況。從財務報表上看，互聯網公司是輕資產公司，如果以市凈率來看，多數企業的市凈率往往會高的離譜。跟傳統企業完全不具有可比性。如果我們拓寬“資產〞的概念，我們認為對多數的互聯網公司來說，真正重要的資產有二：一是團隊、二是用戶。那么我們會發現：團隊的質量很難被量化，我們能觀測到的真正重要的“資產〞就是用戶。但現有的會計準那么，在資產層面完全無視到了這一點。3.互聯網企業估值看什么?用戶+流量+ARPU+X本文從幾個案例出發，初步梳理了互聯網企業的特點、對互聯網企業估值的難點等。對互聯網企業的估值，首先應該對其商業模式有清晰的認知。我們本文中，已經論述過硬件企業和互聯網企業的價值可能相差甚遠;其次，我們需要明確企業所處的開展階段和變現模式;最后才是定量指標，包括反映當前(或者過去)時點的用戶數、流量和單用戶收入(ARPU);以及相關指標的變化趨勢?？杀裙臼兄狄彩且粋€重要參考指標。我們將繼續對此展開深入研究。更重要地，投資者對企業的估值實際上反響的是心中的花，而這朵花可能綻放的時間要到幾年以后。單單以紙上的花去評價互聯網的價值是遠遠不夠的。簡單地去以市盈率等指標評價互聯網相關企業，往往會陷入到形而上學的誤區中。第二局部摘要1.互聯網企業的價值取決于其用戶數、節點距離、變現能力和壟斷溢價。其中，用戶數的影響力最大。

2.梅特卡夫定律告訴我們互聯網企業的價值與用戶數的平方成正比，用戶數越多，企業的價值越大。Facebook和騰訊的營業收入、MAU已經歷證了梅特卡夫定律的有效性。3.網絡的價值不僅和節點數有關，也和節點之間的“距離〞有關。網絡節點之間的距離由科技進步和根基設施建設外生因素和網絡的內容、商業模式等內生因素共同決定。4.互聯網是開放的，但并不平等。互聯網的一個重要特征就是贏者通吃。梅特卡夫定律告訴我們網絡的價值與用戶數的平方成正比，這意味著用戶數相差不多會導致網絡價值相差很多。進一步地，落后者未來獲得新用戶、新資源的時機都要比領先者要小。梅特卡夫定律加劇了互聯網的馬太效應。因此，投資者往往會極為重視互聯網企業的行業地位，他們會愿意付出高溢價來購置領先者的股權。5.我們給出了國泰君安互聯網公司估值框架：V=K*P*N^2/R^2。V是互聯網企業的價值;K是變現因子、P是溢價率系數(取決于企業在行業中的地位)、N是網絡的用戶數、R是網絡節點之間的距離。6.在對互聯網企業進展分析的時候，需要進一步地對其成長空間進展評判。太過于狹小的市場(利基市場)很難兌現投資者對成長股的高預期。7.一個用戶的價值和其所屬網絡的用戶數成正比。我們發現電商的單用戶價值最高，平均約486美元/人。在國內的電商中，展現出明顯的贏者通吃傾向。電商企業的價值驗證了每個用戶的價值和其網絡的用戶數成正相關關系。從社交、電商以及金融企業的情況來看，中國互聯網企業單用戶價值仍有較大的提升空間。1.互聯網企業價值取決于用戶數、節點距離、變現因子和壟斷溢價在此前的報告中，我們論述了互聯網企業難以適用傳統的估值方法，如DCF或P/E等。這是由互聯網企業業績變化快、難以預測的特點所決定的。本文試圖對互聯網的價值做進一步的分析，并由此得到一個初步、定性的結果。1.1.【N^2】用戶為王：從梅特卡夫定律說起梅特卡夫定律是由以太網的創造者3COM公司的創始人，計算機網絡先驅羅伯特?梅特卡夫(RobertMetcalfe)于1973年提出的。該定律在計算機領域的地位和摩爾定律一樣重要。梅特卡夫定律是說：網絡的價值與聯網的設備數量的平方成正比。梅特卡夫定律認為互聯網的價值在于將節點連接起來。而節點越多，潛在存在的連接數越多。如果節點數是N，其中存在的連接數數可能是N*(N-1)，即N^2這一數量級。網絡的價值與節點的平方成正比。梅特卡夫定律提出40年以來，學術界對其有不同的觀點，但一直并沒有特別好的實證。2014年梅特卡夫教授自己發布了一篇文章，其利用Facebook的數據對梅特卡夫定律做驗證，并發現Facebook的收入和其用戶數的平方成正比。中國有學者亦采用一樣的方法，驗證了騰訊的收入和其用戶數的平方成正比。梅特卡夫定律得到了非常好的驗證(以以下圖中藍色線條展示了梅特卡夫定律的擬合結果)。梅特卡夫同時還認為網絡的成本至多是以線性的水平在增長，這樣就必然有一個網絡的價值等于成本的臨界點存在：在網絡的節點數目很小的時候，網絡的價值還不能超過成本。但一旦網絡節點數增加，超越了臨界點，那么網絡將會取得爆發性的增長。梅特卡夫定律是對互聯網企業為什么如此追求增長的一個非常重要的解釋。這里就涉及到為什么很多企業宣稱轉型互聯網特別容易被認可。與互聯網創業企業不同，實體企業已經積累了相當的客戶資源。市場往往相信其在傳統產業中的用戶可以順利地從線下導入到線上，因而愿意為這樣的企業也同樣支付溢價。1.2.【R^2】重新定義“距離〞:曾李青定律萬有引力定律告訴我們，兩個質點之間的引力不僅與彼此的重量成正比，還和距離成反比。騰訊的創始人之一，曾李青先生在2014年的一場演講中提出類似的觀點。他認為，網絡的價值不僅和節點數有關，也和節點之間的“距離〞有關。和經過數據驗證的梅特卡夫定律相比，曾李青的版本還很難成為“定律〞，但是一個很好的研究框架。我們在曾先生的觀點根基上進展闡述。我們或許很難定義什么是網絡之間節點的距離。不過定性地來看，同樣的信息，如果需要更長的時間才能傳達，我們即可以認為節點之間的距離“長〞。如果一樣的時間網絡能傳達更多或質量更高的信息，我們就可以認為節點之間的距離“短〞。可以看出，網絡節點之間的距離，有外生的因素、亦有內生的因素。科技進步和根基設施建設帶來的如寬帶網絡的普及、4G大面積推廣、智能手機等智能移動終端的廣泛應用帶來用戶界面易用性提升等因素，可以全面提升整個網絡的價值。對于個體互聯網企業來說，這些是外生的因素。內生的因素包括網絡的內容(數量和質量)、網絡的聯通度，這實際上是由網絡自身的商業模式和運營情況所決定的。網絡中信息質量越高、數量越多、高連通度節點越多，那么網絡節點的“距離〞就越低，網絡的價值就越大。如果一個網絡本身只是一個中心聯系眾多用戶，這種網絡的價值實際上并不高。而類似像騰訊、Facebook這種節點和節點間有著較多聯系的網絡價值會高很多。有時機實現梅特卡夫定律所預測的平方級增長。高連通度節點可以很有效地減小網絡的“距離〞。這實際上牽扯到社會網絡分析中的“小世界〞現象。我們在本文中不做贅述。在此僅舉一個生動的例子：郭敬明電影?小時代?在新浪微博上的轉發路徑圖。我們可以看出從郭敬明發出到該微博獲得10萬轉發量，對“最遠〞的節點也僅需要花十幾次轉發即可抵達。但如果沒有中間的高連通度節點，那么右邊的所有人可能都要經過20次甚至30次的轉發才能收到這一消息?；氐街拔覀儗︱v訊和移動的比照。除了變現能力外，兩者網絡節點之間的“距離〞是不同的。騰訊的QQ和微信等可以使得其在更短時間內傳達更為豐富的內容，其用戶群等功能也大幅增加了節點之間的連通度。并且，這種趨勢還將隨著移動互聯網的滲透而繼續加強。1.3.【P】老二非死不可：馬太效應使領先者有溢價互聯網是開放的，但并不平等?；ヂ摼W的一個重要特征就是贏者通吃。我們可以觀察到，在全球的幾十億網站中，大多數人都只熟悉整個互聯網的極小局部，即那些更容易被人所知的站點。而隨著鏈接的增多，人們對其偏好亦增強，即所謂富者更富。這就是圣經中所謂馬太效應：“凡有的，還要加給他，叫他有余。沒有的，連他所有的，也要奪過來。〞梅特卡夫定律告訴我們網絡的價值與用戶數的平方成正比，這意味著用戶數相差不多會導致網絡價值相差很多。進一步地，落后者未來獲得新用戶、新資源的時機都要比領先者要小。梅特卡夫定律加劇了互聯網的馬太效應。因此，投資者往往會極為重視互聯網企業的行業地位，他們會愿意付出高溢價來購置領先者的股權。如果能取得壟斷，那么這種溢價將更大?；ヂ摼W贏者通吃的特征的本質是其背后的冪律分布原那么。我們在本篇研究中不展開。1.4.國泰君安互聯網公司估值框架根據上面的討論，我們可以得出一個互聯網企業估值的框架。即:其中，V是互聯網企業的價值;K是變現因子、P是溢價率系數(取決于企業在行業中的地位)、N是網絡的用戶數、R是網絡節點之間的距離。我們成認這是一個非常簡單的模型，但其對我們理解互聯網企業的價值有較大的幫助?；诖耍覀兛梢缘玫揭韵碌慕Y論：K增加，V增加：變現能力加強，企業價值增加;P增加，V增加：市場占有率提升，企業價值增加;N增加，V增加：用戶數量提升，企業價值加速提升;R減少，V增加：網絡節點距離下降，企業價值加速提升。因此，我們認為用戶數是最大的影響因子?，F在我們可以很清晰地理解為什么許多投資者在還看不到變現前景的情況下，愿意為互聯網企業支付那么多錢。這是因為除了變現的因子K外，網絡還可能因為其他三個因素而變得極為有價值：第一，從N的角度看，其可能有很多的用戶數或潛在用戶數;第二，從R的角度看，網絡上的質量可能較高或具有較多的高質量節點(名人、大型企業等)導致網絡節點距離很短;第三，從P的角度看，其目前正處在細分領域的行業前端(或宣稱將要、愿意進展并購以成為行業領先者)，而互聯網的贏者通吃確實支持企業的想法，因為如果不這樣做，企業可能就很快死掉。1.5.進一步，考慮增長階段和市場空間梅特卡夫定律面對的一個問題是N如果一直爆發增長下去，那么企業的價值豈不是很快就變得無窮大?每一個新的用戶的邊際價值也將變得極大?這實際上是一種誤解。韋呂勒在1844年在研究人口增長時發現，當一個物種遷入到一個新的生態系統中時，數量會發生變化。假設該物種在這個生態系統中存在資源的限制(如天敵、食物等)，那么增長函數滿足Logistics方程。這一方程對應的增長曲線即是S型曲線。互聯網領域的企業增長也依然符合這一定律。在用戶數到達一定數量的時候，再想獲取新的用戶就變得較難。最終呈現出S-型曲線，如以以下圖的Facebook用戶數增長已經漸漸放緩。在中國，多數網絡企業往往還處于起步階段?？赡軙簳r還不會面臨到像Facebook一樣的問題。但我們在思考互聯網問題的時候，需要從天花板的角度出發。投資者在選擇互聯網成長股的時候需要關注市場的容量。太過于細分的領域(利基市場)中的客戶往往容易被快速占據掉，從而失去增長潛力。只有有一定規模的市場才能使真正有成長性的企業快速成長到足夠的高度，以滿足投資者的要求。2.用戶價值幾何?對估值參考因素的進一步分析很多人可能對上面的分析意猶未盡，或許大家希望聽到的是，一個用戶到底值多少錢?這并不是一個容易答復的問題。這從上面的公式我們可以看出，一個用戶的價值和其所屬網絡的用戶數成正