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　　独角兽未盈利、缺乏正现金流、历史较短、可比公司少等问题使得传统估值方法失效，宜依据企业发展阶段及财务数据质量，选取关键指标构建估值方法：初期关注用户规模，中期关注财务指标，后期关注净利润。

　　本文作者海通策略荀玉根、姚佩，原文标题《【海通策略】如何给独角兽企业估值？（荀玉根、姚佩）》

　　核心结论：①发行制度改革表明A股为优质独角兽企业开启绿色通道，根据标准可能入围企业有"5+45"家，如何合理估值是独角兽面临的核心问题。②未盈利、缺乏正现金流、历史较短、可比公司少等使得传统估值方法失效，宜依据企业发展阶段及财务数据质量，选取关键指标构建估值方法。③初创期多采用围绕用户数的DEVA、P/MAU，中期转为围绕营收的PS、P/GMV、EV/EBITDA等，成熟期后围绕利润的PE、PEG、DCF等估值方法优势显现。

　　如何给独角兽企业估值？

　　继今年3月底证监会发布《关于开展创新企业境内发行股票或存托凭证试点的若干意见》后，证监会6月6日深夜连发9文，CDR制度核心规则全面落地。我们认为在大家普遍关注的CDR交易规则、试点企业名单、战略配售基金等议题之外，市场需要解决的一个核心问题是独角兽企业的定价，如何对成立时间较短、经营模式独特、微利甚至亏损的独角兽企业估值是本专题的研究重点。

　　1.独角兽企业概览

　　发行制度单一陈旧致使A股结构失调，CDR推进表明A股为优质企业开启“绿色通道”。市场对于“独角兽”企业没有一个共识定义，根据证监会《关于开展创新企业境内发行股票或存托凭证试点的若干意见》，提出试点企业应当是符合国家战略、掌握核心技术、市场认可度高，属于互联网、大数据、云计算、人工智能、软件和集成电路、高端装备制造、生物医药等高新技术产业和战略性新兴产业，且达到相当规模的创新企业。我们在《入摩和CDR都近滴滴加速器原理了：A股国际化加速-20180531》、《CDR的运行及对市场影响——借鉴ADR-20180403》里分析过A股市场上市标准过于单一和陈旧，不适应新经济，导致大量优质的上市资源特别是互联网企业流失海外，成为A股市场发行体制的“痛点”。今年以来A股上市制度改革的背景是全球化竞争背景下，全球各交易所对优质创新企业的渴望越发热切，均在不断调整上市制度以吸引独角兽企业。CDR推进表明A股正在为新经济、大市值、高营收的企业开启“绿色通道”，随着相关基础制度逐渐明确，有利于根除A股发行制度“顽疾”。而根据胡润研究院发布《2018第一季度胡润大中华区独角兽指数》，截至2018年3月31日，未在境内外上市、有获得外部融资且估值超十亿美金的“独角兽”企业有151家，包括蚂蚁金服、滴滴出行、小米等。如果按照证监会《若干意见》提出的试点企业要求，对于已在境外上市的大型红筹企业，我们筛选出市值不低于2000亿的企业共20家，其中符合新经济发展战略的企业共有5家，市值从大到小分别为腾讯、阿里巴巴、百度、京东、网易。对于尚未在境外上市的境内注册企业，依据胡润研究院《2018第一季度胡润大中华区独角兽指数》我们筛选出估值大于200亿元的独角兽企业共45家，如蚂蚁金服、滴滴、小米、今日头条等。

　　独角兽企业集中于互联网领域，北京地区最多，估值中位数100亿元。首先我们以这151家企业为样本（详细信息见表1），就中国独角兽企业分布做一概览。从行业分布看独角兽企业集中于互联网相关行业，而集成电路、高端装备制造、生物医药等行业则相对较少，151家独角兽企业中互联网服务行业有38家、电子商务22家、互联网金融18家、医疗健康10、人工智能4家、机器人2家。从地域维度看，与传统印象中广深地区创新企业密集不同，独角兽企业呈现出由北向南递减的特征，北京66家、上海39家、杭州15家、深圳12家，地域分布特征其实可以与行业分布相互印证，多数互联网企业总部设于北京，北京66家独角兽企业中有36家企业主营业务是互联网相关领域。从成立时间看，独角兽普遍较“新”，近5年成立的企业占半数以上，其中2010年之前成立的有26家、10年8家、11年17家、12年31家、13年11家、14年20家、15年27家、16年9家、17年2家。从注册资本看，＜100万元1家、100-1000万19家、1000-5000万50家、5000-1亿17家、＞1亿64家。从市场估值看，＜100亿元65家、100-200亿41家、200-500亿28家、500-1000亿5家、＞1000亿12家。此外我们还统计滴滴加速器原理了独角兽企业所处的融资阶段，共101家企业披露了融资情况，其中A轮15家、B轮19家、C轮23家、D轮18家、E轮14家、F轮10家、G轮1家（饿了么）、H轮1家（滴滴出行）。从投资方看，红杉资本捕获上榜独角兽企业40家，腾讯和IDG分别捕获27家和22家分列二三；排名前十的投资机构都捕获超过10家上榜独角兽企业，机构投资组合较为集中在互联网服务、电子商务和文化娱乐等行业。

　　2.独角兽企业估值核心难题

　　对于市场上一般企业的估值，投资者会参照其盈利、现金流、历史表现、可比公司等因素进行综合估值。但独角兽企业往往属于尚未实现盈利、缺乏正现金流、市场历史较短、可比公司极少的成长型企业，这就为其估值带来了多重难题。

　　难题一：未盈利。如果一家公司亏损经营，没有稳定的盈利表现，就难以估计该公司未来的盈利增速。在基于DCF或DDM模型进行估值时，背后隐含了“持续经营”（Going Concern）的假设，而在未实现盈利的情况下，持续亏损将侵蚀公司权益最终导致资不抵债、破产重组，这种情况下估值就不能基于净利润或者现金流而只能参照其它财务指标。2010-2017年间纳斯达克成分股中亏损企业占比均值为41.0%，创业板综成分股中亏损企业占比均值为2.6%。诸如途牛、京东、特斯拉、迅雷、易车、ZYNGA等企业都存在微利甚至持续亏损问题，未盈利对独角兽企业“持续经营”的假设提出了挑战，使得A股市场普遍使用的PE、PEG等指标失效。

　　难题二：市场历史短。尽管估值理论不是完全建立在历史数据之上，但如果过度缺乏历史数据，会使得估值中的很多步骤难以进行，例如在估算CAPM模型中的Beta（公司股价与市场整体的相关性）时，需要历史数据进行回归分析，较长期限的数据可靠性更强。过短的历史也会使得现金流、净利润的预测失去意义，难以验证公司增长逻辑真实性，而根据我们前一部分的统计，国内独角兽企业截至目前平均存续时间仅为6.5年，较短的历史数据使得估值难度增加。

　　难题三：无可比公司。在企业初创期，亏损与历史较短是比较常见的问题，因此依靠相对估值模型成为了常见的方法，例如根据同业可比公司的市盈率、市净率、市销率等指标锚定所估企业的估值水平，或者以同行业可比公司的Beta替代本公司的Beta。但独角兽企业多数在经营与盈利模式上具备颠覆性创新，特别是在初创期很难有明确的商业运营模式，很少有相似度较高的可比公司进行参照，估值时简单套用相对估值模型进行横向比较就可能造成较大误差，进一步加大了估值的难度。

　　3.独角兽企业估值方法探讨

　　依据企业发展阶段及财务数据质量，选取可量化的关键指标构建估值方法。目前已披露的独角兽中，互联网科技类公司占大部分，而历史上对互联网公司的估值一直是难题。这一类公司由于技术迭代快、商业模式新，而且前期为了攫取用户流量，很多互联网公司会烧钱导致账面巨大亏损，因此面临上述独角兽估值的核心难题，用传统的估值模型进行估值往往有失偏颇。估值方法构建的关键问题是依据企业发展阶段及财务数据质量，选取可量化的关键指标对企业价值进行评估。我们以一家互联网公司为例，在其创始期最重要的驱动因素是用户规模，投资者更关注非财务指标如：用户数、市场空间、流量等，在此基础上发展了DEVA、P/MAU等方法。逐渐的这家公司有了收入，围绕营收概念的PS、P/GMV、EV/EBITDA、研发占比等财务估值方法具备了实践可能，在企业成长期后期及成熟期有了质量较高的盈利数据，如业绩增速、回报率、净利润等，PE、PEG、DCF等估值方法优势显现。

　　开创互联网企业估值先河的DEVA方法。上世纪90年代Mary Meeker在梅特卡夫定律基础上构建的DEVA估值方法，曾应用非常广泛，公式为E=MC^2（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）。DEVA估值将用户贡献作为企业价值的主要驱动因素，主要适用于处于初创期的以用户作为企业价值驱动因素的互联网企业估值。该方法避免了现金流折现法因企业存在负现金流、财务杠杆不持续稳定而不能适用的情况，也避免了会计计量问题。但其本身也存在一定缺陷，一方面互联网技术的加速进步使得互联网用户也出现爆发式增长，随着互联网产品的丰富，用户粘性和活跃度会出现下降，用户规模的爆发式增长和单一用户价值的下降使得DEVA估值法容易导致企业价值高估，另一方面从企业驱动因素看，除了用户价值外，市场份额、产品关联度、用户互动等因素并未被考量在模型内。从实际应用看，市场上除了FACEBOOK、Twitter、Cousera等企业在融资阶段应用该估值方法外，国内天舟文化在2015年收购互联网泛教育平台决胜网时也采用此方法，2015年决胜网注册用户超1000万，以此估值超7.3亿元。

　　初创期独角兽企业多采用以用户数为核心的修正DEVA、P/MAU估值法。单纯的DEVA估值法现在已经很少被使用，该方法的核心价值是指出了对于互联网公司估值的一个最重要的指标：用户价值。此后许多估值方法就此角度入手，修正的DEVA 估值法在此基础上加入了活跃用户概念、修正后的互联网价值与用户贡献关系n*ln（n）、市占率指标P、单位用户平均贡献值ARPU等指标，在一定程度上修正了DEVA模型易导致企业价值高估的问题，但以用户数作为企业价值评估的核心指标仍受到不少挑战。与之类似的估值方法也有V=f(单用户价值)*f(用户数)，据媒体报道，几年前雷军给小米的估值就采用这一方法，“小米有7000万用户，每个用户的价值380美元，这样算下来，小米市值300亿美元”，同样这一估值方法的难点在于用户价值的估量。这一公式稍微做一变形，变得到相对估值法P/MAU，P为企业市值，MAU为企业月活跃用户数，这一估值方法从原理上与PE、PS一致，区别是PE、PS对企业盈利要求更高，P/MAU则几乎适用于所有企业，当然估值结果的严谨性也要打一些折扣。

　　独角兽企业发展中后期，估值更加关注财务指标，如PS、P/GMV、EV/EBITDA等。之所以会采用用户数、单用户价值等指标的原因是初创期的互联网企业财务指标质量较差，或是微利甚至亏损，或是收入、利润波动很大。独角兽发展的中后期，估值就更加关注财务指标，但与传统企业常用的PE估值仍有不同，在于互联网企业在收入增长的同时由于持续投入，往往难以获得较为稳定的盈利。因此PS、P/GMV、EV/EBITDA等方法应运而生，其切入点在于还原独角兽的真实收入流量。PS估值方法市场都比较熟悉，我们不予赘述，其次的GMV (GrossMerchandise Volume）主要用于对电商网站进行估值分析时使用，定义为GMV=销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额，GMV偏重流水，符合电商的特点。P/GMV使得不同运营模式的电商业绩比较成为可能，比如目前阿里巴巴、京东PS（TTM）分别为13.3、0.9倍，PS指标失效的原因在于平台型电商阿里巴巴的盈利模式为收取交易佣金、年费、广告费，而自营型电商京东的盈利模式则为采购-销售模式，赚取进销差价。P/GMV则很好地解决了这一问题，目前阿里巴巴、京东P/GMV（2017）分别为0.11，0.04倍，但GMV所隐含的虚假交易问题也是这一估值方法的重要缺陷。EV/EBITDA则反映了投资资本的市场价值和未来一年企业收益间的比例关系，之所以用EBITDA也是为了还原独角兽企业的真实收入流量。此外部分科技类独角兽公司前期持续亏损的一个重要原因是持续投入的高额研发费用，短期看研发费用侵蚀了公司利润，但长久看研发新技术及新产品的产生，增强了企业竞争力，增加了企业的现金流量，提高了企业的市场价值。所以对于这类公司研发费用占比也是一个比较实用的估值方法，我们以美股纳斯达克股票为例，包括互联网、计算机、生物科技、医疗保健等多个行业研发费用占收入比重最高的前10家公司估值中位数均高于行业整体估值水平。英特尔研发费用占收入比重从2006年的16.6%提升至2016年的21.5%，同时段公司总市值总1167亿美元升至1718亿美元。当然这些方法的缺点在于收入的影响因素较复杂，且可能受到企业操控造假，存在一定的高估。

　　独角兽进入成熟期后，PE、PEG、DCF等估值方法优势显现。进入成熟期的独角兽企业盈利模式已基本稳定，财务数据质量明显提高，这时围绕净利润指标展开的PE、PEG、DCF等估值方法具备了可操作性。在A股使用PE法对独角兽企业估值的一个重要优势是便于与其他上市公司进行横向比较，对苹果、微软、亚马逊、谷歌等公司的历史PE研究也显示独角兽企业在一定时期后PE基本稳定在某一区间，使得估值数据具备参考价值。许多独角兽公司都具备很强的成长性，PEG估值将估值与业绩很好地联系了起来，稳定的盈利模式和业绩增速也使得DCF估值中未来现金流预测具备了可行性。此外这一阶段的独角兽企业往往会进行多领域布局，如阿里巴巴业务涵盖零售、批发贸易及云计算等业务，小米对自己的定义则是一家以手机、智能硬件和IoT平台为核心的互联网公司。对于这类多元化控股公司宜采用SOTP估值方法，将公司同时经营的不同业务分别选择合适的估值方法估值，再根据持股比例加权汇总得出该多元化控股公司的总价值。除过以上常用估值方法外，还有诸多针对独角兽企业的估值研究，如学术上应用较多的实物期权定价法以及本杰明?格雷厄姆曾经提出的成长股估值公式：价值=年收益×（8.5+预期年增长率×2）。总结来看，任何公式化的估值都有缺陷，特别是对于尚未实现盈利、缺乏正现金流、市场历史较短、可比公司极少的成长型企业，各类估值方法可以参考，不能固守。