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互金“独角兽”之殇:生于泡沫,困于上市

点击: 时间:2018-09-07


私募市场与公开市场的估值差异最终总会消失——要么是通过首次公开募股逐步拉低价格,要么是上市前估值突然大跌。而对于那些中国互联网金融领域的“超级独角兽”们而言,任何一个选项的代价都是巨大的。

——馨金融

尽管中国的互联网金融巨头(或者说金融科技巨头)对于上市话题的公开表态始终暧昧不明,但这个日期正在临近却是不争的事实。2017年,几家互金巨头的上市或许又要重新刷新中国上市公司市值的排行座次。

根据艾瑞的统计,目前中国估值TOP 10的“超级独角兽”企业中,互联网金融公司就占据了五个席位。分别是蚂蚁金服(600亿美元)、陆金所(185亿美元)、借贷宝(76.9亿美元)、众安保险(76.3亿美元)、京东金融(71.8亿美元)。

此时,距离它们上一轮融资已经过去好几个月,市场对于这些“独角兽”企业的估值预期还在不断升温。但随着上市大考的临近,各种担忧和质疑也接踵而来。

在市场和监管没有变天的时候,谁也想不到形势会变化如此之快。

“上一轮融资过高”是最近我听到最多的担忧。确实,在资本充裕的时间点完成融资,在“资本寒冬”最严峻的时间点要求变现,这一盘棋怎么看都不好走。连选择上市地点,这第一步就已经左右为难。

先是主动抛出橄榄枝的战略新兴板“胎死腹中”;美国市场对于中国互金模式“看不懂”的态度在宜人贷一波三折的上市征途中已经可见一斑;而在互联网金融风险整治的关键阶段,A股的大门早已对这些公司关闭。

港股,一直都是排在最后的选项。但现在来看,似乎也是唯一的选择。不过,要在一个公认估值偏低的市场完成一个高规格的亮相,怎么想都不是很乐观。

今天分享麦肯锡的一篇文章,虽然观点比较克制,但担忧已经一览无遗。文末写到,“如果这次市场出现纠正的话,那么这一轮似乎会比上一轮的科技泡沫更温和。”不过,再温和的泡沫也是泡沫,总有人要为之买单。(David Cogman、刘家明/文)

现在科技公司上市前的高估值引发了广泛担忧,不免令人回想起世纪之交时关于科技泡沫的争论——并且扩大到了媒体业和电信业。2016年第一季度,尽管“独角兽”(估值10亿美元以上的初创公司)的数量在持续上升 , 风投对美国科技公司的投资却急剧下降。

7年之前,没有一家风投投资的公司在上市前估值达到10亿美元,而现在市场上已经有14家估值100亿美元的“超级独角兽”了。还有一点值得注意的是,这些“独角兽”大多是未上市的私有企业,而非公开上市公司。这也与世纪之交时的情形类似。

同时再从全球的角度来看:中国科技业的创新与发展的势头也远胜于2000年 。

到现在为止,大部分公开市场对科技公司的估值还算合理——甚至可能稍低于历史标准,私募市场的估值下降对公开市场的影响并不会太大。而且中国市场和美国市场的情况也完全不同。本文将深挖基本面,分析这些未上市科技公司的强项,以及近几年涉足其中的风投资金。

01 历史的教训

2000年的科技泡沫很明显来自公开市场。

1998年初,科技公司的估值要比普通市场高40%,2000年初,科技泡沫达到峰值,估值超165%。然而当时获得风投资金最大的初创科技公司上市估值也才60亿美元左右——按今天的标准看只是个小数字。而且,很大一部分估值过高的并不是互联网,而是传统的电信公司——电信行业从1997年到2000年的总价值增长了250%。

总体来说,尽管首次募股的发行价一直在稳步提高,2015年上市科技公司估值过高的情况却极少出现。其平均市盈估值为20倍,只比普通市场高10%,并且自2010年后就一直相对稳定地保持在这个水平。

在过去20年,科技公司平均估值溢价达到了25%,有时比这高。以历史标准来看,的确算是较低。在2000年科技和电信泡沫时期,全球科技业市盈估值达到最高点(将近80倍),是其他板块的3倍以上,而在2001年泡沫破灭后的5年,比其他板块高了50%(见图)。而到目前为止上市公司并未出现明显的泡沫迹象。

从增长预期来看,这些公司的估值溢价也并不比普通市场高多少。更高的市盈率主要是因为人们对这些公司的收益和利润有信心。当然乐观预期有可能是错的,但至少市场保持了一致。

中国的情况却是例外,对其股市估值尤其需要谨慎观察。

在2008年前,中国科技公司估值溢价比普通市场高50%到60%,自那之后飙升到了190%。部分原因是中国互联网市场要比美国大,增长速度也更快。同时中国政府为接下来的几年制定了宏伟计划,将大力发展硬件价值链上价值更高的环节 。

另一部分原因在于,中国民营企业的发展也非常迅速。过去5年里,很多新上市的科技公司为民营企业,而且在科技业中,民营企业的估值一直比同类国企高50%到100%。

02 这次真的不一样吗?

此轮与2000年的最大不同主要在私募市场,以及公司如何上市。

直到2009年才出现第一家上市前估值超过10亿美元的公司,而当下大部分“独角兽”公司只花18个月就能达到这个估值水平。从地理分布看,35%左右位于旧金山湾区,20%在中国,还有15%在美国东海岸。

随着“独角兽”越来越多,融资与估值也发生了显著变化。

上市前的融资次数变多,从2013年到2015年风投的投资规模提高了2倍以上,这段时间的平均交易规模与交易数量均创历史新高。每轮融资的估值增长也极富戏剧性:有些中国公司在一年内估值就增长了5倍。

不管新商业模式“成色”如何,目前可以确定的是风投手握极为可观的现金。目前风投未投资的承诺资金已从2012年的1000亿美元上升到了2015年的1500亿美元,创下有史以来的最高纪录。

风投基金的投资范围比收购基金、房地产基金以及特殊基金的灵活性要小得多。很多风投基金的活动范围都在同一波潜力股内,而有些风投投资则局限在邻近区域内。

随着一系列新投资人的加入,有些基金的有限合伙人开始想直接投资上市前公司,风投的流动性因此有所提高。这也使科技公司得以面向投资机构和高净资产人士进行更大型的上市前融资。

而这部分投资人规模远大于风投行业,这样就可以拉长所投公司的上市准备期。当然,这些投资是临时性的,最终会通过上市或转让的方式退出,因此不能无限期地延续。

如此一来,需谨慎看待未上市的独立初创公司的估值,它们给风投带来的实际回报变动很大,交易条款里的保护性条款和估值都会影响到回报。在估值较低的融资中(后期投资人加入时估值比上一轮低),这些条款在决定投资人如何分配收益上至关重要。

03 首次公开募股的障碍

私募市场并没有与公开市场完全隔绝:比如,风投投资的公司最终必须上市或者卖给上市公司。私募市场与公开市场的估值差异最终总会消失——要么是通过首次公开募股逐步拉低价格,要么是上市前估值突然大跌。

第一种情况更为多见。有些后期投资人,如富达风投(Fidelity)和T. Rowe Price已经减少了对多家独角兽公司的投资,初创企业在首次公开募股时筹集到的资金也经常比上市前的估值更少。鉴于这些估值依然很高,2000年的悲剧并没有重现。不管最后收益如何分配,公司依然保持独立和公开上市。

科技公司私有的时间也平均长了3倍,很多公司打算实现会计利润后再上市。从2001年到2008年,达到盈利后上市的科技公司不到10%:从2010年起,有将近50%的科技公司实现了收支平衡。

自20世纪末的科技泡沫以来,选择上市的公司数量一直相对稳定。但上市时这些公司的资本估值却比过去5年增长了2倍以上,由此也可以看出这些首次公开募股的公司规模更大也更成熟。

这些公司在上市后的表现如何?在过去3年里,61家估值超过10亿美元的科技公司上市了,其中,中型公司的交易价仅比发行价高了3%。很多“独角兽”估值变得更低,包括一些知名公司,如美国的推特和中国的阿里巴巴。

04 地理维度

目前上市前的科技公司的地理分布要比2000年分散得多,美国和中国最为集中,到底哪个更胜一筹?

以互联网公司为例,目前上市互联网公司的总市值为1.5万亿美元左右。其中,美国公司占了2/3,其余大部分都是中国公司(大多是在美国上市),其他国家的上市互联网企业数量加起来都不到5%。

不同地区“独角兽”公司的区别揭示了原因。

100多家美国和中国的“独角兽”公司中,只有14家之间有重合的投资人。其中,两家公司——小米和滴滴出行就占了“独角兽”公司总估值的2/3。从行业来看,3/4的中国“独角兽”公司来自互联网行业。而在美国,这个比例不到一半。

此外,由于两国互联网市场的监管不同,两国“独角兽”公司所服务的用户群也有所不同。所以,现在仍无法看出到底哪个优势更大。因为,中国互联网公司所面对的本地市场非常庞大,用户数量往往是美国的2倍以上。

例如,中国的电商市场要比美国大得多,增长速度大概是美国的3倍。中国的三家互联网巨头百度、阿里巴巴和腾讯,已经投资了很多本土“独角兽”,使这些公司获得了更便捷的亿万级用户平台。

还有,从商业模式来看,中国的“独角兽”公司以中介类最多(作为其他公司服务的渠道或转卖机构,并从中抽取收益的初创公司),大概约1/3是中介类公司,而美国只有1/8。

最后,美国的初创公司能更快适应全球用户。尽管中国已有几家科技公司成功登 上全球舞台,如华为、联想、中兴等,但在过去五年成立的公司里,成功的案例极少。

尽管今天的科技初创市场和2000年相比有很多不同,但都被认为新科技和新业务可以刺激经济变革。在估值过高的情况下,私募市场会更脆弱。但是,看问题的角度也非常关键。

美国与中国的股市市值仅在2016年1月就下跌了2.5万亿美元。所有“独角兽”公司最后一轮融资加起来的总值将近0.5万亿美元,如果这次市场出现纠正的话,那么这一轮似乎会比上一轮的科技泡沫更温和。

作者:David Cogman (岑明彦)为麦肯锡全球董事合伙人;刘家明为麦肯锡全球资深董事合伙人


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