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　　一级市场上的“财务投资者”大多为各类VC、PE基金，通过标的公司实现IPO或被上市公司并购实现退出，形成投资闭环。这两种退出方式，都有一二级市场价差（并购需要和并购方分享该部分价差）作为缓冲垫。这种缓冲垫的存在，降低了“财务投资者”对于估值准确性的要求。

　　与“财务投资者”不同，“产业投资者”在多数情况下本身就是该参与该产业的实体企业（至少是潜在参与者），其投资目标是通过各种手段（如并购或参股），对标的资产实现整合，在这种情况下，标的资产的短期NPV等固然是重要的参考指标，但更重要的是标的资产的长期现金流入，以及这次并购投资对“投资方自身”企业价值的提升。

　　从某种角度看，其实“财务投资”可以视作“产业投资”一种标准化的特殊形式[1]：即资金方由于与项目标的之间没有任何协同效应的潜在可能，故倾向以IRR、NPV或项目回收期等指标对标的价值进行衡量；而项目方也把自身需求均体现在融资金额上，并将出让同等股权博冠体育下，融资金额的多少作为判断资金方优劣的唯一标准。[2]

　　标准化的过程，是个降低风险的过程，也同样是个降低风险溢价的过程。因此，“财务投资”的期望收益率，也应低于“产业投资”（不包括“财务投资”，下同）。在这种前提下，产业投资的资金方如果直接套用财务投资中的各类估值方法（将在下一段中详述），或是项目方用此类方法对自身价值进行评估，无疑有削足适履之嫌。

　　对于以上弊端，目前常见有两种改进方法，一是基于产业投资（相对于财务投资）的额外风险和超额预期收益对得出的估值中进行调整（直接在估值上乘一个系数，也有对资金成本或预计现金流等数据设置进行调整的）。二是做一个协同性分析，把无法归入项目单体现金流的因素列出来，做一（多为定性）分析。这两种改进方法的分别或混同使用，都无法击穿问题的本质：产业投资相对于财务投资的“额外风险”，或曰“混沌性”，并非一个单独的风险变量造成的，而是大量无法体现在企业历史财务数据中，甚至也不单纯是所谓“法务、财务、业务尽调三件套”能够反应的复杂的宏观、行业（行业大类、产业链和具体业务环节）、区域经济和核心竞争力等等因素的综合后，却被粗糙的估值模型归为了“残差”。如果不从企业及其所处外部环境入手，思考其本质属性，仅想靠调整现有模型的参数去降低这个“混沌性”，岂不是南辕北辙？

　　目前尚被广泛使用在一级市场投资中的估值方法主要有两大类：一类是以PE模型、EV/EBITDA模型为代表的倍数类估值体系[3]；二是DCF现金流折现类模型（以DDM为代表）。前者的优点主要是易于理解，但缺点在于：1、该类模型为相对估值模型，在进行前需要选择对照公司，这种选择本身即带有主观性和随意性；2、该类模型为了突出主要指标（例如PE模型中的净利润、EV/EBITDA模型中的EBITDA），将其他各类指标的影响全都归入倍数指标中，既难以对该倍数进行定量讨论，也不利于对差异产生的原因进行分析。因此，采用现金流折现模型，是较好的选择。

　　现有的几种现金流折现模型中，股权现金流量较为适合用在产业投资，尤其是并购控股式的投资的估值测算中有较大优势。但是无论是现金流不变、持续增长或是分阶段增长假设，都不符合实际情况，如果说在财务投资的较短时间内，尚可忽略其弊端，对长期控股持有的产业投资者，应该使用更加精确的方法对未来现金流进行测算。比较可行的做法是，采用GDP未来增长率作为标的未来利润增长率的预测基础。

　　而在从GDP向实际现金流预测值的调整过程中，除了行业因素外，宏观因素（中未反应在GDP预期增长值中的部分）、区位因素、标的企业的发展阶段、核心资源、融资情况以及出资企业的自身情况等都应作为调整现金流（或资金成本）预测值的依据，将各因素叠加得出最终的折现现金流总额。[4]

　　麦克斯·穆勒有一句名言“只知其一，一无所知”[5]，意思是如若一个人一生只接触和学习一种宗教，无论他对这个宗教的经典多么熟悉，信仰多么虔诚，或许他能成为一个好的神学家、神父或者阿訇，但绝对无法成为一名宗教学家产业投资。唯有在与其他宗教的对比、印证中，宗教学家才能跳出本教本宗的樊笼，对于“宗教学”而非“某宗教”有整体的认知。恰如在产业投资中，深耕某个行业除了不断加深对一个行业的了解外，也会随着时间积累起庞大的行业资源，双重诱惑使得成为“行业专家”远比“投资专家”更具吸引力。但只有在深入了解并研究彼此截然不同的多个行业后，才能真正入乎其中，出乎其外地从宏观视角[6]一窥产业投资的全貌。

　　传统的产业分析中，往往采用宏观——行业——企业三层，或是宏观——行业大类——细分产业——企业四层分析结构。这在过去产业链条相对短小，产业分工程度较低时是可行的，但在今天的视角看，似乎有点“不合时宜”了。例如，在“汽车制造业”这一行业大类[7]中，燃油车和电动车在动力系统的产业环节（也就是通常所说的“细分产业”）迥然不同，但在内饰、白车身的产业环节，又有较大的重叠。所以，可以将燃油车和电动车看成是同一行业大类下的不同产业链，在进行汽车行业的标的分析时，首先考虑汽车行业的行业特性，然后考虑所处产业链的特性，若该标的所在的生产环节同时属于行业大类内的两条以上不同产业链，则应分别考虑两条产业链未来的发展对标的所在产业环节的影响。最后再对产业环节（相对于产业链整体）的特性调整业绩预测。在加入了“产业链”概念后，形成了“宏观经济——行业大类——产业链——产业环节——企业”五层分析结构，可以使对标的的行业分析更加客观和便捷。

　　属加种差是一种常用的定义方法，而在产业投资的判断中，也可引入该思路进行分析。例如第三部分中提到的“宏观经济——行业大类——产业链——产业环节——企业”五层结构，在相邻的两两概念之间即形成了“属-种关系”，对于“宏观经济”这一“属”来说，特定的行业大类，如“汽车行业”，即为其中的“种”，既表现出宏观经济的“属性”又表现出自己行业独有的“种差”，而“汽车行业”同样可以看做一个“属”，而“新能源车产业链”则是其中的“种”，又有自己独特的“种差”……这样经过四次分拆，某家生产新能源车蓄电池正极材料的A企业，所表现出的特性则应该是“1宏观经济属性+2汽车行业大类（相对于宏观经济的）种差+3新能源车产业链（相对于汽车行业大类的）种差+4蓄电池正极材料产业环节（相对于新能源车产业链的）种差+5A企业（相对于蓄电池正极材料产业环节的）种差”。其中的2、3、4三项即为行业分析的范围。

　　因此，在第二部分中，未来GDP增长预测（即为1宏观经济属性）的基础上，基于行业特性（所在行业净利润对整体GDP的相对增速）和企业特性（本企业对全行业净利润的相对增速）对净利润预测值进行调整。与直接使用企业和行业净利润增速数据相比，这样貌似“多此一举”的做法，不但有利于对于假设的合理性进行检验（例如，某企业的净利润增速远高于行业，是否合理），帮助分析反思增长形成的原因机制（例如，某行业的净利润长期增速高于GDP增速，是由于趋势性因素还是周期性因素），更重要的是，在考虑其他维度的风险和机遇时，可以更科学地对增长假设进行调整（如某项行业性政策，可通过调整行业大类种差的系数影响项目估值，而非直接调高净利润增速）。

　　我们无时无刻不处于多种周期的叠加影响下，以最容易理解，且影响产业投资最为直接的信贷周期为例，当央行处于周期中的“放水”阶段，市场上会充斥着“钱很多”的声音，紧随而来的便是“好项目难寻”的感叹，这种情况是非常容易理解的：从资金端来说，过多的资金去追逐过少的项目，需求关系本身推高了标的的价格；从项目端来说，不仅是买家数量的众多让卖家可以待价而沽，资金面的宽松让他有了更强的持有意愿：1、变好的环境使自己经营而非出售看起来收益更高；2、退一步说，即便原股东仍想出售，投资人不是喜欢用PE（或者EV/EBITDA）模型来估值么？那只要在下个财务报告期时，资金面宽松的情况没有发生根本改变（市场上仍维持高P/E倍数），我便能用（收益于放水的）高额利润搏出更高的估值！上述几点造成了市场上为数不多愿意出售的标的，价格高到了天上。

　　按照霍华德·马克斯的观点，在市场过热时购入资产至少带来了两重损失——第一，购入标的的价格过高，使得期望收益率变低；第二，由于购入资产的时间点为资产的阶段高点，面临很大的下行风险却未收到必要的风险补偿。反之，在市场低迷时购入资产会带来双重收益，却少有人为之，这是为何呢？尤其是考虑到，产业投资（相对于股票和债券等证券投资来说）具有变现缓慢的特点，不存在择时进行短期套利的选项，这种“跟风”较之二级市场便显得更缺乏逻辑。[8]

　　所以，PE等乘数模型在偏离周期中点[9]时，往往会得出大幅偏离其内在价值的结论。此时，通过运用DCF现金流折现模型，并对其中的周期性指标（例如存货、固定资产投资和收入）进行逆周期调整，可以得出更接近于其长期价值的估值结论。

　　在很多时候，投资方的生命周期，或者对被投标的的持有时长，不会经历整个周期（这在长周期中特别明显），在这种时候，特别要关注进入和退出的时间点分别发生在周期的哪个位置。此时“择时”对于收益的影响，甚至可能超过标的选择带来的影响。

　　如果用一个多因子回归模型来测度标的企业的内在价值，那么多重共线性的问题会被所有投资者所重视。虽然产业投资的复杂性让直接构造回归模型变得不可行，但不同因素间的交叉影响（也即“多重共线性”）仍应被在估值的整个流程中被反复考虑。

　　例如，某个标的企业的技术团队实力雄厚，但在考虑其核心资产时，已经将其专利、商业秘密等技术优势在估值中进行了调整，所以因团队实力调高其估值时，应仅就其未反应于专利、商业秘密等可度量指标上的部分优势进行调整，避免交叉影响下，过高调整其估值。[10]

　　因素间交叉影响在很多时候会以更加隐秘的方式出现，并干扰估值判断。例如，某产业对于运输成本非常敏感，沿海沿江或路网发达处的该行业企业自然有更大的优势，但当这类企业在国内的分布，本身就集中于上述具有相对优势的地域（例如仅在长三角分布），那某个看似占据优势区位的企业，在同业内部比较，其区位可能并非优势，甚至反倒成为劣势。

　　消除这种交叉影响，可行的努力无非两类方法的联合运用：一是在构建框架之初，清晰地把两种以上因素的交叠部分，归入其中之一进行讨论，而在其他部分的讨论中，不对其考虑。二是在考虑具体标的的每个因素时，反复质问自己，是否忽略了某些潜在的交叉影响？然而即便如此，这种交叉影响，也只能降低到一个可接受的范围，而无法完全消除。

　　在使用DCF模型估值时，会大量使用会计指标参与运算，但会计计量的实质用精确的数值表述对“未来”不确定的估计产业投资，而所依赖的依据是“过往”发生的数据以及“当前”的会计准则和外部环境。这种情况不仅存在于存货、应付账款等资产负债类科目，也存在于各类收入费用类科目。利用过往会计指标对未来现金流进行估计，只能得出一个点估计的结果，并且由于在会计准则中对于“谨慎性”的要求，这个点估计的估值结果并非是无偏的。在认识到这种局限后，可以根据投资者自身的行业认知（同样可以利用第三方知识），对未来发生的各类现金流指标进行估计，根据各类指标的不同特性，会呈现不同的分布种类。由于对于不同指标的估计仰赖于投资人自身的专业技能和行业认知，因此并无“标准答案”。投资团队中的不同成员得出的差异化结论进行比对后（按照会计估计推出的“基准值”也可加入比对），不仅可以了解到彼此间观点的差异，也可了解哪些指标在本次估值中属于敏感性指标，值得在最终确定报价前重点讨论。

　　产业投资者的来源有两类，第一类为财务投资者转入企业内部从事产业投资并购，第二类为本行业其他职能转型而来。一般认为，第一类人的优势在博冠体育于对各类估值方法熟悉，善于处理在投资中常见的财务和法律问题；第二类人对行业有更深的了解，且具备更多行业资源。但从公司整体角度考量，后者的资源是否真的提升了公司的价值？如果一个公司内部对于行业认识最深刻的人处在投资岗位，那显然不是一个最优化的资源配置结构。一个正常公司内部，必然有充足的行业专家资源和行业外部资源，而一个产业投资者，所要起到的作用是，对接内外部的行业资源，降低信息损耗，发现最合适本公司的投资标的，并低价高效地完成投资并购过程。

　　那么是否意味着，除了了解估值方法和财务、法律知识，产业投资者就不需要为公司导入其他技能呢？答案是否定的。产业投资者还需要至少三项重要工具：

　　一是“星图”：将公司和所在行业在宏观经济中进行定位。企业内部不缺少对企业自身、产业链和行业精通的专家，但是对于行业这个“白箱”之外的宏观经济，他们是陌生且恐惧的。产业投资者必须有能力进行判断：新的政治、经济、法律和社会事件，将怎样影响企业所在的行业？哪些潜在的投资标的将从中受到影响？产业投资者应有快速进行上述判断的能力和习惯。

　　二是“周期表”：找出其他行业和本行业的共性，不仅以此发掘优质标的，还可用于本企业的管理改进。在一个企业中，同时需要专业性的同质化思维，和迁移性的异质化思维。虽然为了确保企业的运行效率，同质化思维应是企业的主流思维，但异质化思维的稀缺性，使其往往具有更大的边际产出。产业投资者是一个企业中，最有机会接触到和最有可能具备异质化思维的职能，可以也应当为所在企业提供这项稀缺资源。

　　三是“发问器”：破开问题表象，发掘根本原因并引起思考。例如在考虑一个地理位置绝佳的标的企业时，至少应进行如下四个层次思考：1、这种区位优势是否已经通过现有的利润等指标反应在了估值中？2、它的区位在和其他候选标的对比中是否具有相对优势？3、为了享有这种区位优势，是否支付了过高的租金成本或机会成本？4、从宏观和行业面看，未来这种区位优势是会得到加强还是削弱？

　　要熟练运用上述三项工具，对应的，则需要形成三种习惯：一是保持对宏观政策、新闻和观点的关注；二是对陌生行业和商业模式保持好奇心，而非拘泥于自身所投资的行业；三是不满足于浮于表面的答案，对于事物的本质有强烈的探究欲。

　　以上就是此时此刻，我所能想到的关于产业投资的所有重要事项，如同《产业投资分析框架》一样，这份《产业投资分析理念》亦会随着我自身认知的发展而不断进化，希望能够给阅读者带来新的启发。

　　[1]如果标的进一步排除合规和财务真实性风险，并经过股改，可视为二次标准化，所以公司IPO时的“打新”又可视为一种特殊的一级市场财务投资博冠体育。

　　[2]部分“财务投资”的资金方往往还能提供一些其他资源，如政府关系、供应商或客户资源等，若该类资源的价值与融资金额相比不能忽略不计的，则不应视为单纯的“财务投资”。

　　[7]汽车制造业在证监会行业分类中划分“在制造业（C）”大类下，并享有独立编码“36”。

　　[8]可能的解释是，在PE、VC等投资机构的GP视角，资金面宽松时，正是扩大募资规模，增加管理费收入的大好时机，另外，若是错过了这轮扩张，本年度的投资回报率势必落后于同行，对未来基金的募资带来影响；在并购企业视角，宽松的资金面也带来了本身业绩的提升，此时二级市场对自身的市盈率估值较高，投入资产扩张经营规模需要时间，而在一级市场寻求并购标的则能充分利用高估值时间窗口，进行快速套利。

　　[9]根据霍华德 马克思在《周期》一书中的观点，市场位于周期中点（即既不过热、也不过冷）的时间是非常短暂的，可谓转瞬即逝。

　　[10]在二级市场中所谓“戴维斯双击”、“戴维斯双杀”即为PE模型扭曲估值体系，使短期因素过度影响估值的负面实例。