薛洪言:當金融科技公司撕下“金融”標簽

2020年10月27日08:40    作者:薛洪言  

  文/新浪財經意見領袖專欄作家 薛洪言

  近年來,金融科技公司對金融屬性避之不及——剝離“金融”的標簽,向“科技”靠攏。普遍的解釋很簡單:科技企業的估值更貴。舉例來說,當前A股市場中,軟件與服務業的市盈率大概是銀行業的10倍,意味著同樣1元凈利潤,若定位為軟件服務業,估值能高十倍。

  換個馬甲就能換種估值?未免太小瞧市場的智慧了。市場的確給了很多金融科技企業更高的估值,但并非它們成功撕下了“金融”的標簽,而是市場對它們的業務有不同的解讀。

  銀行業的估值為何這么低?

  回到問題的起點,我們先看看銀行業的估值為何這么低,以至于讓人“避之不及”。

  近十年來,銀行業的估值一直很低,以至于很多人形成了一種刻板印象:只要看到類似銀行的業務,就不假思索地給予低估值,不再追究業務模式之間的差異。某種意義上,金融科技公司努力凸顯自己的科技屬性,也是害怕被這種刻板印象誤傷。

  雖然當前市場對銀行股10倍以下的低市盈率習以為常,但2001年前后,銀行股也曾享受75倍的高估值,屬于被市場追捧的“六朵金花”之一,受歡迎程度不亞于當前的醫藥科技。2008年金融危機之后,受宏觀環境和行業增速影響,銀行估值水平一路下滑,其市場熱度也從被追捧變成被嫌棄。

  2006年之前,銀行業批量股改上市,業績增長非常亮眼,2004年曾錄得220%的增速,之后回歸常態,但仍處于30%以上的高位。2012年之后,中國GDP增速下臺階,銀行業遭遇對公貸款萎縮、不良率攀升雙重打擊,盈利增速持續下滑,逐步滑落至個位數。股票估值是企業未來現金流的折現,銀行利潤增速持續下滑,估值水平也隨之跌入底部,再也沒能爬起來。

  就一般行業來講,利潤增速就足以解釋長期估值水平了。但在銀行業,由于高杠桿運營,不良率的些許波動都會對利潤產生較大影響,所以市場還非常關注資產質量問題。但很多時候,市場對不良率的關注會產生戴維斯雙擊效應:

當不良率惡化時,銀行增提撥備,利潤下降,拉低估值水平;同時,對不良率更高的銀行,市場還會在現有估值上再打個折扣。這意味著,資產質量惡化這個單一因素,在估值中被計算了兩次,高估了不良率的影響。

  在這種戴維斯雙擊效應影響下,市場對銀行業估值很容易走極端。

  2007年前后,在銀行業股改上市以及經濟高速增長的驅動下,市場對銀行業資產質量非常樂觀,給予了過高的估值;而近幾年,GDP增速放緩,銀行業不良率攀升,銀行業估值又被打入谷底,遲遲翻不了身。

  銀行估值的分化

  其實,資本市場中廣泛存在著戴維斯雙擊效應,如巴菲特曾談到優秀管理層在估值中被重復計算的問題:優秀管理層能改善上市公司業績,在基于業績估值時被計算一次;此外,市場對優秀的管理層還會給予估值溢價,又計算了一次。

  實際上,只要是市場認為對盈利有重大影響的因素,在估值時都容易產生類似的雙重計算效應。就銀行業而言,市場除了關心不良率,還關心增長速度、凈息差、零售業務占比、所在區域經濟增速等因素,使得類似的戴維斯雙擊效應廣泛存在。

  結果就是,一些銀行的優點被放大,一些銀行的缺點被放大,估值拉開了差距,且這種差距遠大于其業務本身的差距。以2020年10月15日的收盤價測算,寧波銀行市盈率達到15.34倍,而市盈率最低的銀行僅為4.32倍。同樣是一塊錢盈利,估值含金量竟然有這么大的差距。

  從不同銀行的估值情況看,我們不難看出以下幾個規律:

  一是估值水平與利潤增速正相關。就36家上市銀行而言,2016-2019年間,三組銀行(市盈率10倍及以上、5-10倍、5倍以下,下同)的平均凈利潤總增幅分別為46%、33%和25%,平均來看,利潤增速越快,估值水平越高。

  二是估值水平與不良率負相關。截止2020年6月末,三組銀行的平均不良率分別為1.33%、1.40%和1.67%,平均來看,不良率越低,估值水平越高。其中,估值水平居前的寧波銀行、常熟銀行,不良率均在1%以內,且疫情期間未有惡化跡象。

  三是估值水平與凈息差正相關。2019年,三組銀行的平均凈息差分別為2.4%、2.2%和2.06%,平均來看,凈息差越高,估值水平越高。

  此外,市場還會基于零售業務占比、所在區域經濟發展活力(針對區域性銀行)等因素來調節估值水平。

  一般來講,個人貸款利率更高,且小額分散、抗風險能力強,個人貸款占比高的銀行更容易受到市場青睞,典型如平安銀行招商銀行;對于區域性銀行而言,若所在區域經濟增速快、經濟發展質量好,相關銀行也能享受估值溢價,典型如江浙地區的城商行,估值水平更高一些。

  對金融科技公司估值

  不同銀行的估值差距很大,說明市場并沒有一刀切。某種意義上,與其說市場給予銀行業低估值,不如說市場給了增速放緩、不良較高的銀行低估值。

  金融科技公司也是如此,面子是面子,里子是里子,市場分得清。無論是撕下了金融標簽,還是貼著金融標簽,決定其估值水平的依舊是成長性和預期不良率,其中,預期不良率屬于對成長性的折扣,可看作負的成長性。

  舉例來說,趣店、和信貸、信也科技三家赴美上市平臺,IPO首日的市盈率(收盤價/上一年度每股利潤)分別為116倍、77倍和54倍,而最新市盈率(2020年10月16日)都在2倍以下。之所以有這么大的差異,并非這些平臺的金融或科技標簽發生了改變,只是市場對它們的成長性有了新的認識。

  當然,并非說向科技靠攏有什么不對,畢竟市場對貸款業務依舊存在著很深的刻板印象。但歸根結底,還是要關注利潤的成長性和對不良率的控制。

  對于高成長的機構,無論是科技屬性還是金融屬性,市場都不吝給出更高的估值。如果在保持高速增長的同時,還能持續保持低不良且經受了周期的考驗,或在業務模式中不承擔信用風險(純撮合模式),那么即便貼著金融的標簽,也能拿到科技股的估值。

  就國內這些頭部金融科技公司而言,成長性體現在三個方面:

  一是市場蛋糕持續擴大。金融為百業之母,只要GDP保持正增長,金融業的市場蛋糕就會持續擴大。同時,中國經濟在全球影響力的持續提升以及金融開放持續加速,也為中國金融業開拓國際市場打開了新的想象空間。金融科技公司,作為金融業中最活躍的一個群體,必然要受益于市場蛋糕的持續擴大。

  二是市場結構持續調整。市場蛋糕擴大的同時,在科技實力、用戶積累、場景融合、管理激勵等因素的綜合驅動下,金融機構內部加速分化,頭部金融科技公司競爭優勢明顯,有望持續擴大市場份額,實現更高的增速。

  三是新業務的廣闊前景。頭部金融科技公司,不僅在金融業務上積累了競爭力,在金融科技輸出、B端產業賦能、C端流量綜合運營等方面也進行了積極探索。這類業務雖然當前難挑大梁,但具有未來的可展望性,也會帶來估值溢價。

  此外,對于市場仍然普遍憂慮的不良率問題、最高利率上限問題,本質上都屬于周期性因素(詳見《當前消費金融的主要矛盾》),不影響頭部金融科技公司的長期質地。

  時間的復利效應

  在預測企業未來前景時,多數人傾向于線性邏輯,在線性邏輯下,今年企業A的盈利是企業B的2倍,五年后二者的差距還是2倍。

  但實際上,企業間的差距很少是線性展開的,總會越拉越大。之所以如此,因為大于1的數字乘積的增長速度遠高于小于1的數字。

  舉例來說,企業A的競爭力在平均水平之上,設定為1.1;企業B的競爭力在平均水平之下,設定為0.9,二者的初始差距為22%(1.1/0.9-1),但6年之后,二者的差距將擴大為2.33倍(1.1^6/0.9^6-1)。

  基于這個原因,市場總是給予龍頭企業更高的估值水平,以彌補線性邏輯下產生的估值偏差。實際上,給龍頭高估值更像個障眼法,真正重要的,并非區分龍頭和非龍頭,而是尋找綜合優勢在平均水平之上(大于1)的投資標的,在時間的復利效應下,這類企業總能在長期帶來令人驚嘆的業績成長。

  當前,頭部金融科技企業的綜合競爭力高于傳統金融機構,競爭力數值大于1,在時間的復利效應下,這種競爭優勢會越來越大,所以它們值得更高的估值。而這種高估值,與是否撕下了金融標簽無關。

  (本文作者介紹:蘇寧金融研究院副院長,碩士生導師。)

責任編輯:陳鑫

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