来源：国金证券研究所
国金证券研究所
创新技术与企业服务研究中心
通信团队
基本结论
科创板推动估值走向多元化，识别企业价值锚定“三看”。科创板注册制下，更多处于发展初期的创新技术企业能够更快速进入二级市场。传统的PE估值方法不再适用，A股的估值体系将逐渐走向多元化。我们认为，企业成长的推动力基本遵从“行业渗透率提升—集中度提升—业务覆盖广度及深度提升”的发展路径，科创板企业的价值识别锚定三大标准： 1）看行业：赛道决定企业未来发展的市场空间，新兴产业发展初期主要的成长逻辑是行业整体渗透率的提升。主要追踪指标包括政策支持力度、资本入局强度及技术成熟度等，对行业渗透率提升的进程产生一定的预判；2）看壁垒：企业的竞争壁垒会体现为企业集中度的提升，最终转化为盈利能力；3）看估值：科创板企业多数企业并未进入收获阶段，更需要投资者站在现在看未来，结合企业发展阶段及行业特性，以新的估值方法及体系去看待科技类企业的估值。
企业发展阶段的不同决定估值方法的差异，科创板企业多聚焦初创期及成长期，前期估值应弱化盈利指标。初创期企业技术成熟度及产品化能力低，盈利能力差，收入及现金流作为先行指标，P/S、EV/Sales、P/FCF更适用。成长期企业伴随需求增长，技术逐渐成熟趋向产品化，此阶段成长受“行业渗透率提升”+“集中度提升”双轮驱动盈利能力逐渐提升，PEG、EV/EBITDA可作为衡量价值指标之一。成熟期的企业经营状况稳定，此阶段经营风险大幅降低，盈利能力较为稳定，DCF、P/E等多种主流方法均适用。我们认为，对于进入成熟期的企业，在估值时根据行业特性进行估值更加重要。衰退期企业难以产生未来价值，竞争能力削弱，盈利能力大幅下滑，甚至会出现亏损。这个阶段使用清算价值法，根据资产质量折算率推断企业剩余价值。
从海外ICT企业价值评估看科创板，根据不同行业特性筛选适合的估值方法。1）云计算IaaS厂商，往往具备重资产、高研发的经营特性，随之带来每年高水位的折旧及摊销，此类企业关注EBITDA、FCF、研发支出等指标。从Amazon的PE水平来看似乎一直存在过高溢价，但是EV/EBITDA较为稳定，基本在20-40倍之间，并未产生高估；2）云计算SaaS厂商，早期净利润常处于亏损状态，P/S及EV/Sales适用于原生或云转型基本完成的SaaS企业，转型中的传统企业更宜采用分部估值法；3）AI算法类企业，尚未实现盈利的高科技企业，EV/Sales是关键指标，同时考虑企业未来成功概率；4）IDC行业与REITs高度相似，P/FFO、EV/EBITDA是主要估值方法。同时可参考PEG，给FFO增长率更高的企业更高的估值。从美国5个IDC REITs的估值和FFO增长率来看，两者也基本呈现正相关性。5）对于运营商等周期性显著、重资产、高财务杠杆的企业，P/B法更适合。从海外及我国运营商P/B走势来看，基本稳定在1-3倍之间，其中龙头及互联网化转型领先的运营商具备一定估值溢价。
投资建议
建议关注公有云厂商Ucloud；计算机视觉商汤科技；智能语音云知声、科大讯飞；SaaS龙头金蝶国际等。
风险提示
研发投入转化不及预期；
科创板推进不及预期。
一、科创板推动估值走向多元化，识别企业价值锚定三大指标
科创板推动估值体系走向多元化，发展初期的创新技术企业加速进入二级市场。A股对于企业的价值评估多以PE为主，过去审核制下，能够在A股进行IPO的公司多为发展较为成熟，经营指标稳健的企业，在此背景下使用PE衡量企业价值较为合理。科创板上市制度较为灵活，不再对企业当前的盈利能力进行设限，考量因素中加入营业收入、现金流及研发投入等指标，且针对不同市值的企业上市标准差异化。我们认为，科创板注册制机制下，更多处于发展初期的创新技术企业能够更快速进入二级市场。传统的PE估值逐渐失效，A股的估值体系将走向多元化，EV/EBITDA、EV/(EBITDA+研发支出)、EV/FCF、PS、Pipeline等估值方法将越来越多的运用到企业估值中。
科创板企业锚定三大标准，前期估值弱化盈利指标。我们认为，产业的发展可概括为三阶段：“技术驱动—产能驱动—品牌驱动”，对应企业成长的推动力基本遵从“行业渗透率提升—集中度提升—业务覆盖广度及深度提升”的发展路径，科创板企业的成长主要受前两个“提升”的推动：
1） 技术驱动阶段：产业的起步阶段，新兴技术诞生，市场给予较高预期；此时企业的增长逻辑主要是行业渗透率的提升，行业内企业均能够享受市场的高预期。此阶段需要警惕预期及估值过高风险。
2） 产能驱动阶段：技术经过市场的考验，产业进入大规模投资发展阶段；此时企业的成长逻辑主要是集中度提升，通过自身建立的竞争壁垒争夺市场份额，获取快速成长。
3） 品牌驱动阶段：产业进入成熟稳定的发展阶段，成长趋缓；此阶段企业的成长主要是依托品牌优势进行产品广度和深度的拓展，形成市场垄断。
科创板企业大多处发展初期，并未进入收获阶段；在此背景下，如何识别有价值的企业，需要投资者具备更强的战略眼光。我们认为，科创板企业的价值判断可以锚定以下三个指标：
1）看行业：赛道决定企业未来发展的市场空间，新兴产业发展初期主要的成长逻辑是行业整体渗透率的提升，这个阶段的企业吸收行业红利，普遍呈现高速增长态势。主要追踪指标包括政策支持力度，如2017年工信部强化新能源汽车安全监管，强制国内所有新能源车安装车载终端、建立与国家监测平台对接的运营监控平台，直接带动产业链发展；资本入局强度，科技巨头如海外的GAFA，国内的华为、阿里、腾讯等布局的重点行业，如云计算、车联网、AI芯片及算法等，重金投入的领域往往具备高速增长潜力；技术成熟度，业务/产品的效果最终是技术水平的呈现，判断技术已经达到可商用程度还是处在市场过热追逐的泡沫期；通过前三个指标对行业渗透率提升的进程产生一定的预判，识别公司所处的赛道是真趋势还是伪概念。
2）看壁垒：企业的壁垒决定能否获得第二阶段的成长推动力—“集中度提升”，竞争壁垒包括企业的核心技术、资本、商业模式、生态构建能力等等。判断不同阶段公司形成壁垒的标准亦有差异，如AI语音识别已经进入规模化落地阶段，现阶段的核心壁垒在产品化及生态能力。整体而言，竞争壁垒会体现为企业集中度的提升，最终转化为盈利能力。
3）看估值：科创板企业多数处高速成长期，并未进入业务收获阶段，更需要投资者站在现在看未来，结合企业发展阶段及行业特性，以新的估值方法及体系去看待科技类企业的估值。对于处于高投入高增长期的云计算企业，更多采用EV/FCF方式；对于高研发投入、低利润率的人工智能企业，可以考虑EV/（EBITDA+研发投入）的方式；对于重资产、高折旧的IDC或运营商，可以考虑EV/EBITDA、PB方式。科创板到来后，根据不同企业的特性及发展阶段的差异决定相应的估值方法，以发掘企业真正的价值。
二、从成长阶段看估值方法，科创板聚焦高速成长期
企业发展阶段的不同决定估值方法的差异，科创板企业多聚焦初创期及成长期，估值弱化盈利指标。企业的发展往往四大阶段：初创期—成长期—成熟期—衰退期；科创板企业多聚集于初创期及成长期，不同成长阶段的企业具备的特性不同，在估值时需要选择符合企业发展特性的方法进行评估。
DCF在科创板适用性较低，需经过多步预测，估值结果对预测数高度敏感，往往容易产生较大偏差。企业价值的本质是“公司当前的价值等于其未来能够产生的所有自由现金流的价值”。理论上，通过对企业未来5-10年的现金流预测从而判断企业价值是最理想的方法。但DCF使用的前提是企业面临的经营环境是稳定的，投资者的估计是无偏差的。这对于较多处于初创期及成长期的科创板企业适用性较小。
且DCF计算时需对企业未来5-10年的自由现金流、永续增长率及贴现率等多项指标进行预测，预测值的不同会对结果产生影响且带有评估人较强主观性。尤其是对永续阶段的增长率预测，1%的调整即会对企业价值产生大幅影响。故虽然理论上DCF是较理想的估值方法，但在实际应用过程中，受预测偏差的影响，DCF的结果往往是精确度最低的。相比之下，相对估值法可操作性更强，能够更好地反映市场对于公司价值的预期。
初创期企业盈利能力差，收入及现金流作为先行指标，P/S、EV/Sales、P/FCF更适用。初创期或是传统企业的新兴业务，发展初期的特点往往是技术成熟度及产品化能力低，收入较少，尚未进入盈利期，多处与大幅亏损状态。此时收入及现金流是企业未来发展的先行指标，P/S、P/FCF可以用来衡量企业价值。
对于初创期企业，资本结构差异性往往较大，部分企业利用高杠杆进行资本投入，在此背景下，P/S或许无法完全反映企业价值。例如企业Q，股东价值（市值）及债权人价值（负债）分别为10亿和100亿，若其收入为10亿元，P/S对应为1倍；如果考虑股权及债权整体价值，对应EV/Sales实际为11倍。我们认为，对于发展初期负债较高的企业，相比市值（P），EV更能反映整体价值，平滑不同企业间的资本结构差异。
成长期企业伴随需求增长，盈利能力逐渐提升，PEG、EV/EBITDA可作为衡量价值指标之一。进入成长期的企业，技术逐渐成熟趋向产品化，此阶段公司成长受“行业渗透率提升”+“集中度提升”双轮驱动，经营利润逐渐转正。在此背景下，利润相关指标可以纳入估值体系中。成长阶段企业的增速是追踪其发展的重要因素，在利润为正的情况下，PEG往往能够反映企业未来成长的价值。对于一些净利润尚未转正，或重资产、高杠杆的企业，使用EV/EBITDA亦能较好衡量企业价值。
衰退期企业难以产生未来价值，清算或重置成本法更适用。处于衰退期的企业需求减少，增长率逐渐下降甚至出现负增长；竞争能力削弱，企业盈利能力大幅下滑，甚至会出现亏损。这个阶段使用清算价值法，根据资产质量折算率推断企业剩余价值。
三、识别ICT行业特性筛选适合的估值方法
转型企业需要用动态估值，亚马逊和微软转型后估值中枢明显提升。我们认为，成熟企业向新领域进行转型时，在对新业务的价值评估上也需重新权衡采用适合的方法。新业务的切入往往能够帮助企业提升整体估值，如Amazon及Microsoft在转型前后利润并未获得大幅增长，但两家企业的估值中枢显著提升。显然传统的PE并不适用于对多元化布局的企业进行整体估值，我们认为，对于业务多元的企业需要使用分部估值法，细致拆分每项业务，针对不同行业特性选择相应的估值方法。
我们认为，企业的业务发展往往遵循起步—增长—成熟—下滑的S型增长曲线。伴随着产品发展成熟、市场竞争加剧及新技术不断涌现，企业的业务增长逐渐趋缓，增长曲线逐渐拐至下滑轨迹，这是一项产品或业务发展的必然经历。而企业实现不断增长的秘诀在于，在第1条S曲线下滑前，开始第2 条S曲线的布局，即在现有业务保持发展状态下，提前谋求转型。在估值时，对于已经处于发展成熟期的企业，要综合新业务的特性及所处发展阶段选择适合的方法，例如Amazon，对于其传统电商零售业务，海外多用GMV方法；对于AWS云业务，则会使用EV/EBITDA。
3.1 云计算IaaS层 — 重资产&高研发，关注FCF、EBITDA及研发支出
云计算IaaS厂商资产、研发高投入，估值时需综合考虑EBITDA及研发支出的情况。IaaS厂商对数据中心建设投入较高，随之带来每年高水平的折旧及摊销。以Amazon为例，2005年起布局IaaS市场后历年折旧摊销逐渐走高，2018财年达153亿美元，为净利润的1.5倍。在此背景下，EBITDA能够更好反映公司盈利水平。从PE来看公司似乎产生过高溢价，近两年一直在100-300倍之间，且走势呈显著波动性。但从EV/EBITDA走势来看，基本稳定在20-40倍之间；若考虑研发支出，EV/（EBITDA+研发支出）维持在10-15倍水平；从这个角度看公司价值并未产生高估。
FCF是反映企业真实经营状况的重要指标，PCF更能准确衡量企业价值。自由现金流是企业经营活动产生的现金流扣除为了持续经营而必须再投资的部分，剩余可以进行自由支配的部分。FCF往往比净利润更能准确反映企业的真实经营状况。对于处于小幅亏损及已盈利企业，使用PCF较PE能够更好反映企业价值。相比净利润，Amazon的自由现金流增长更为稳定，2018财年已超过194亿美元，PCF一直稳定在30-40倍之间。我们认为，对于利润尚未进入释放期的企业，PCF能够更好地解释公司股价走势。
Ucloud逐步进入微盈利阶段，经营现金流快速增长。Ucloud是国内领先的第三方云计算服务商，是通过工信部可信云服务认证的首批企业之一。提供公有云、私有云、混合云多种服务，并针对下游垂直行业提供综合解决方案。公司自2012年成立后发展迅猛，2017年起已开始实现盈利。2018H1，公司以4.8%的份额位列国内第六名。2018年公司实现营业收入11.87亿元，同比增长41.31%；净利润0.8亿元，同比增长3.9%；经营现金净流量4.46亿元，同比增长131.09%。
客户数快速增长，产品趋向成熟，逐渐由初创期向成长期过渡。截至2018年末，公司公有云平台自注册用户数达14.45万名，2016-2018年公有云平台消费ID数分别为1.22万个、1.15万个和1.29万个，单个ID的ARPU值分别为4.24万元、7.29万元及9.18万元，呈快速增长趋势，用户平均次月留存率分别为86.60%、88.85%和90.66%，客户留存率不断提升。高水平的客户留存率代表公司产品已趋向成熟，从财务指标来看，公司已经进入到小幅盈利阶段。经营现金流快速增长，我们认为，对公司用PCF方法估值较为适合。
从海外公有云厂从海外云计算厂商估值水平来看，EV/EBITDA倍数基本稳定在20-40倍水平，PCF则在15-35倍之间。我们认为公司处于初创向成长的过渡阶段，预计2019年EBITDA及经营现金流分别为4.1亿、6.2亿；如按EV/EBITDA方法，给予40倍估值，对应合理企业价值约160亿；如按PCF方法，给予35倍估值，对应合理市值约220亿；综合两种方法，我们认为公司对应合理市值区间为170-220亿元。
3.2 云计算SaaS—EV/Sales及P/S适用性更高
收入是衡量SaaS企业未来发展的先行指标。不同于时常处于亏损状态的净利润，企业的营收不会出现负值情况。伴随客户体量及需求增长，SaaS企业的营收能在较长时期内维持稳定增长，一般不会出现大幅波动的情况。营收往往被视为SaaS企业未来获利能力的先行指标，市场往往会给高收入增速的SaaS企业较高的估值。
EV/Sales更适用于初创企业。企业价值比销售收入是P/S的主要替代指标。P/S在理论上的主要缺点在于，对于一家有过多债务融资的企业，无法确认并非所有的销售收入属于企业的股权投资者。企业营收的一部分将被用于支付企业债权人的利息及本金。这导致负债较少的企业与依赖债务融资的企业不具备可比性。EV/Sales考虑了企业的债务价值，在比较不同资本结构的公司时较为有效。SaaS企业在发展早期需产生较大资本投入以拓展市场，故初创企业的负债率往往更高，此时使用EV/Sales方法进行估值更加适用。
转型企业采用分部估值法根据各自特性对传统业务及SaaS业务进行分别估值。对于像Oracle、SAP、金蝶等传统巨头，其本身的传统软件业务已具备较大体量，在转型时往往采用循序渐进的布局方式。在云业务收入占比较小时，P/E仍能够较好的解释企业价值。但伴随云转型逐步深入，P/E与股价相关性下滑，单纯的P/E、P/S或EV/Sales均不能准确的反映企业的价值。在此背景下，分部估值法最为适用。对企业的传统软件业务部分沿用过去的P/E法，对转型后的云业务采用P/S、PCF或EV/Sales等方法。
3.3 AI算法Veritone—尚未实现盈利的科技企业，关注收入及未来成功概率
利润及现金流均未转正，经营尚处投入期，EV/Sales是关键指标，同时考虑企业未来成功概率。对于需要长期研发投入的高新技术行业，企业在发展初期往往经历长期亏损，用大量的资源进行投入。这个阶段营收往往能够反映出企业的资源是否具备变现能力，同时也要对企业未来走出投入期的概率进行预判。美国“人工智能第一股”—Veritone，利用AI引擎将非结构化数据结构化，通过智能分析帮助广告主进行投放，通过实时广告验证和媒体分析来实现投资最大化。公司14年成立至今亏损面持续扩大，净利润及经营性现金流均未转正。
3.4 IDC—与商业地产高度相似，P/FFO、EV/EBITDA是主要方法
IDC行业与商业地产高度相似，P/FFO倍数是主要估值方法。IDC行业的基本商业模式是出租机柜或机房面积，同时提供电力、网络、安全等相应配套设施和运营服务，和商业地产高度相似。由于IDC现金回报和业务模式类似商业地产特性，美国已有多支专注于数据中心的REITs，如Equinix、Digital Realty、CoreSite等。为了比较客观的衡量REITs的表现，美国房地产投资信托协会（Nareit）设计了一个行业指标“FFO（fund from operation）”，用来取代净利润，并使用P/FFO类比PE作为衡量REITs类股票投资价值的指标。FFO定义为，根据普遍会计准则计算的净利润，加上不动产折旧，扣除债务重组所得或损失及房产销售收入后的现金流（FFO = Net Income + Depreciation + Amortization - Gains on Sales of Property）。
美国IDC REITS目前总体P/FFO倍数约17.06倍，个股估值大致与FFO增长率正相关。根据Nareit 2019年2月发布的REITWATCH月报，美国市场REIT的总体2019年P/FFO倍数在10-30倍，其中IDC REITs在各大种类REITs中居于中游，平均保持在17.06倍，行业最高为林地（Timber）REITs的19.76倍，最低为酒店行业9.26倍。具体到个股，Equinix为17倍，DLR为16.07倍。我们认为，与PE类似，具体给一个REIT多高的P/FFO倍数是个见仁见智的事，但可参考PEG估值法，给FFO增长率更高的企业更高的估值。从美国5个IDC REIT的估值和FFO增长率来看，两者也基本呈现正相关性。
PE波动性强烈，EV/EBITDA相对稳定。IDC企业由于重资产模式，历年产生的折旧摊销金额巨大。以万国数据为例，2018年公司净利润亏损62.7亿，但EBITDA达141.5亿。可见折旧摊销极大程度上影响了公司的利润表现，EBITDA相较净利润能够更加准确衡量公司价值。从IDC企业EV/EBITDA历史走势来看，整体波动较小，相对稳定，能够更好反映企业价值。
3.5 运营商—P/B更适合周期性显著的企业
P/B更适合重资产、周期性显著、高财务杠杆的企业，运营商受代际演进影响收入及利润呈现明显周期性，P/B能够一定程度平滑周期影响。对于重资产、周期性显著的企业来说，业绩往往呈现较大波动性，在萧条时期经营惨淡，在繁荣时期增长迅速。在此背景下，如果用P/E衡量企业价值会呈现巨幅的波动性，相比之下P/B更加稳定。从海外及我国运营商P/B走势来看，基本稳定在1-3倍之间，其中龙头或互联网化转型领先的运营商具备一定溢价。
四、投资建议
科创板将重构A股估值体系，建议关注各领域具备“硬实力”的科技公司：
IaaS：阿里云、腾讯云、青云、Ucloud、金山云；
计算机视觉：CV四小龙商汤、旷视、依图、云从；
智能语音：云知声、科大讯飞；
5G主设备商中兴通讯；车联网龙头高新兴等；
SaaS：金蝶国际、用友网络、广联达等。
五、风险提示
研发投入转化不及预期；
科创板推进不及预期。
