当金融科技公司撕下“金融”标签

薛洪言

薛洪言

· 10月27日

金融科技公司高估值,与是否撕下了金融标签无关。

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当金融科技公司撕下“金融”标签

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图片来源@视觉中国

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文丨薛洪言微语,作者为丨薛洪言

近年来,金融科技公司对金融属性避之不及——剥离“金融”的标签,向“科技”靠拢。普遍的解释很简单:科技企业的估值更贵。举例来说,当前A股市场中,软件与服务业的市盈率大概是银行业的10倍,意味着同样1元净利润,若定位为软件服务业,估值能高十倍。

换个马甲就能换种估值?未免太小瞧市场的智慧了。市场的确给了很多金融科技企业更高的估值,但并非它们成功撕下了“金融”的标签,而是市场对它们的业务有不同的解读。

银行业的估值为何这么低?

回到问题的起点,我们先看看银行业的估值为何这么低,以至于让人“避之不及”。

近十年来,银行业的估值一直很低,以至于很多人形成了一种刻板印象:只要看到类似银行的业务,就不假思索地给予低估值,不再追究业务模式之间的差异。某种意义上,金融科技公司努力凸显自己的科技属性,也是害怕被这种刻板印象误伤。

虽然当前市场对银行股10倍以下的低市盈率习以为常,但2001年前后,银行股也曾享受75倍的高估值,属于被市场追捧的“六朵金花”之一,受欢迎程度不亚于当前的医药科技。2008年金融危机之后,受宏观环境和行业增速影响,银行估值水平一路下滑,其市场热度也从被追捧变成被嫌弃。

2006年之前,银行业批量股改上市,业绩增长非常亮眼,2004年曾录得220%的增速,之后回归常态,但仍处于30%以上的高位。2012年之后,中国GDP增速下台阶,银行业遭遇对公贷款萎缩、不良率攀升双重打击,盈利增速持续下滑,逐步滑落至个位数。股票估值是企业未来现金流的折现,银行利润增速持续下滑,估值水平也随之跌入底部,再也没能爬起来。

就一般行业来讲,利润增速就足以解释长期估值水平了。但在银行业,由于高杠杆运营,不良率的些许波动都会对利润产生较大影响,所以市场还非常关注资产质量问题。但很多时候,市场对不良率的关注会产生戴维斯双击效应:

当不良率恶化时,银行增提拨备,利润下降,拉低估值水平;同时,对不良率更高的银行,市场还会在现有估值上再打个折扣。这意味着,资产质量恶化这个单一因素,在估值中被计算了两次,高估了不良率的影响。

在这种戴维斯双击效应影响下,市场对银行业估值很容易走极端。

2007年前后,在银行业股改上市以及经济高速增长的驱动下,市场对银行业资产质量非常乐观,给予了过高的估值;而近几年,GDP增速放缓,银行业不良率攀升,银行业估值又被打入谷底,迟迟翻不了身。

银行估值的分化

其实,资本市场中广泛存在着戴维斯双击效应,如巴菲特曾谈到优秀管理层在估值中被重复计算的问题:优秀管理层能改善上市公司业绩,在基于业绩估值时被计算一次;此外,市场对优秀的管理层还会给予估值溢价,又计算了一次。

实际上,只要是市场认为对盈利有重大影响的因素,在估值时都容易产生类似的双重计算效应。就银行业而言,市场除了关心不良率,还关心增长速度、净息差、零售业务占比、所在区域经济增速等因素,使得类似的戴维斯双击效应广泛存在。

结果就是,一些银行的优点被放大,一些银行的缺点被放大,估值拉开了差距,且这种差距远大于其业务本身的差距。以2020年10月15日的收盘价测算,宁波银行市盈率达到15.34倍,而市盈率最低的银行仅为4.32倍。同样是一块钱盈利,估值含金量竟然有这么大的差距。

从不同银行的估值情况看,我们不难看出以下几个规律:

一是估值水平与利润增速正相关。就36家上市银行而言,2016-2019年间,三组银行(市盈率10倍及以上、5-10倍、5倍以下,下同)的平均净利润总增幅分别为46%、33%和25%,平均来看,利润增速越快,估值水平越高。

二是估值水平与不良率负相关。截止2020年6月末,三组银行的平均不良率分别为1.33%、1.40%和1.67%,平均来看,不良率越低,估值水平越高。其中,估值水平居前的宁波银行、常熟银行,不良率均在1%以内,且疫情期间未有恶化迹象。

三是估值水平与净息差正相关。2019年,三组银行的平均净息差分别为2.4%、2.2%和2.06%,平均来看,净息差越高,估值水平越高。

此外,市场还会基于零售业务占比、所在区域经济发展活力(针对区域性银行)等因素来调节估值水平。

一般来讲,个人贷款利率更高,且小额分散、抗风险能力强,个人贷款占比高的银行更容易受到市场青睐,典型如平安银行和招商银行;对于区域性银行而言,若所在区域经济增速快、经济发展质量好,相关银行也能享受估值溢价,典型如江浙地区的城商行,估值水平更高一些。

对金融科技公司估值

不同银行的估值差距很大,说明市场并没有一刀切。某种意义上,与其说市场给予银行业低估值,不如说市场给了增速放缓、不良较高的银行低估值。

金融科技公司也是如此,面子是面子,里子是里子,市场分得清。无论是撕下了金融标签,还是贴着金融标签,决定其估值水平的依旧是成长性和预期不良率,其中,预期不良率属于对成长性的折扣,可看作负的成长性。

举例来说,趣店、和信贷、信也科技三家赴美上市平台,IPO首日的市盈率(收盘价/上一年度每股利润)分别为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。之所以有这么大的差异,并非这些平台的金融或科技标签发生了改变,只是市场对它们的成长性有了新的认识。

当然,并非说向科技靠拢有什么不对,毕竟市场对贷款业务依旧存在着很深的刻板印象。但归根结底,还是要关注利润的成长性和对不良率的控制。

对于高成长的机构,无论是科技属性还是金融属性,市场都不吝给出更高的估值。如果在保持高速增长的同时,还能持续保持低不良且经受了周期的考验,或在业务模式中不承担信用风险(纯撮合模式),那么即便贴着金融的标签,也能拿到科技股的估值。

就国内这些头部金融科技公司而言,成长性体现在三个方面:

一是市场蛋糕持续扩大。金融为百业之母,只要GDP保持正增长,金融业的市场蛋糕就会持续扩大。同时,中国经济在全球影响力的持续提升以及金融开放持续加速,也为中国金融业开拓国际市场打开了新的想象空间。金融科技公司,作为金融业中最活跃的一个群体,必然要受益于市场蛋糕的持续扩大。

二是市场结构持续调整。市场蛋糕扩大的同时,在科技实力、用户积累、场景融合、管理激励等因素的综合驱动下,金融机构内部加速分化,头部金融科技公司竞争优势明显,有望持续扩大市场份额,实现更高的增速。

三是新业务的广阔前景。头部金融科技公司,不仅在金融业务上积累了竞争力,在金融科技输出、B端产业赋能、C端流量综合运营等方面也进行了积极探索。这类业务虽然当前难挑大梁,但具有未来的可展望性,也会带来估值溢价。

此外,对于市场仍然普遍忧虑的不良率问题、最高利率上限问题,本质上都属于周期性因素(详见《当前消费金融的主要矛盾》),不影响头部金融科技公司的长期质地。

时间的复利效应

在预测企业未来前景时,多数人倾向于线性逻辑,在线性逻辑下,今年企业A的盈利是企业B的2倍,五年后二者的差距还是2倍。

但实际上,企业间的差距很少是线性展开的,总会越拉越大。之所以如此,因为大于1的数字乘积的增长速度远高于小于1的数字。

举例来说,企业A的竞争力在平均水平之上,设定为1.1;企业B的竞争力在平均水平之下,设定为0.9,二者的初始差距为22%(1.1/0.9-1),但6年之后,二者的差距将扩大为2.33倍(1.1^6/0.9^6-1)。

基于这个原因,市场总是给予龙头企业更高的估值水平,以弥补线性逻辑下产生的估值偏差。实际上,给龙头高估值更像个障眼法,真正重要的,并非区分龙头和非龙头,而是寻找综合优势在平均水平之上(大于1)的投资标的,在时间的复利效应下,这类企业总能在长期带来令人惊叹的业绩成长。

当前,头部金融科技企业的综合竞争力高于传统金融机构,竞争力数值大于1,在时间的复利效应下,这种竞争优势会越来越大,所以它们值得更高的估值。而这种高估值,与是否撕下了金融标签无关。

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