《数据的本质》一书中，作者提到其在支付宝团队中一直有的一个口号:不懂商业就别谈数据。数据是为商业服务的，不能为商业服务的数据缺乏价值。作者本意应该是，看懂企业需求，才能整合各部门资源，协同为企业服务。 这句话在投资中也适用。 价值投资者里，大多数追求定量分析，希望通过几个简单的财务数据，历史统计的估值数据等预测企业的未来业绩增长和股价增长。这种方法在过去十多年的股市中有很好的效用，但在未来适用性可能大幅降低。 究其原因，我们首先应该明白财务数据的本质是企业过去和现在经营结果的数据化体现，是过去式和现在式。从逻辑上讲，过去好不代表未来好（比如反对价值投资的朋友经常提到的四川长虹），过去不好也不代表未来不好，过去和未来之间没有必然联系。 而定量分析的基本逻辑，是财务数据的优中选优，经营数据的延续，估值的延续。这种假设是有逻辑缺陷的。 首先，财务数据是企业经营的结果，如果不结合商业，对财务数据优劣的评判往往会有失偏颇。 比如价值投资者非常喜欢的选股指标ROE，如果不懂商业，单纯凭借这一指标选股，在经济环境变化的时候是容易遇到问题的。实现高ROE的途径有三个:高净利率、高周转率、高杠杆率。高净利率的典型代表是贵州茅台，净利率高达50%；沃尔玛这样的流通企业是高周转的典型代表，卖得便宜但依然赚钱；而曾经的房地产行业是典型的高杠杆行业，以极小的资本撬动巨大的项目资金。过去两年，在融资端限制越来越大的时候，房地产行业开始追求提高周转率，今年的郑州19条房地产救市政策，就是从融资端、加快建设周期、促进消费等方面全面予以刺激，背后的本质就是在提高周转率。 不同ROE实现方式的企业对抗经济周期的能力大小不同。经济周期向下的时候，周转率和融资会受到重大影响，高周转和高杠杆企业业绩会受到更大影响。因此，我们不光要懂财务数据，还得明白数据背后的商业逻辑。 其次，企业的业绩增长不会是线性的。相对稳定的增长速度通常出现在外部环境没有大变化以及企业发展阶段没有变化的阶段里。 从外部环境看，中国绝大多数行业已由增量市场变为存量市场，对这些行业里的企业而言，鸡犬升天的好日子已经结束了，行业整体增速必然下滑。对于高固定成本的行业而言，龙头集中趋势已成必然，龙头企业依然可以通过抢占其他企业的市场份额获得发展，但增速下滑也难以避免。 从企业发展阶段来说，企业发展阶段通常分为幼稚期、成长期、成熟期和衰退期。在过往的发展历程中，龙头企业往往有较长的成长期，这是由信息传播速度、基础设施完善程度、资金充裕程度等因素决定的。过往的企业需要通过逐步铺设销售渠道的方式缓慢从区域市场扩张到更大的市场，因此发展较慢，成长期较长。现如今，资本极为丰富，互联网打通了地域界限，行业往往呈现快速扩张的态势，很短时间内，一个品牌就在全国市场生根发芽。过去几年我们看到诸如火锅、奶茶、咖啡、水果连锁等快速实现了全国布局，这在十年前二十年前是难以想象的。 所以我们能够看到，在外部因素变化加剧（百年未有之大变局）叠加企业发展阶段变化迅速等因素的作用下，对业绩的线性类推未来可能遇到越来越多的想不到。 估值上也是如此。历史估值可以参考，但切忌照搬照抄。估值是由很多因素决定的，比如企业的发展阶段（高成长阶段伴随高估值）、无风险收益水平（无风险收益越低，估值越高）、市场参与者态度（比如追求确定性的机构往往会给予龙头更高的估值）等因素共同决定的。当前社会，企业成长期大幅缩短，无风险收益下行，未来龙头溢价趋势明显，很可能从长期改变龙头估值体系。这样的趋势下，追求高成长的风险在增大。比如斗鱼直播的上市，就因为晚了一年时间，估值就发生天翻地覆的变化，因为短视频快速崛起，快速抢占市场份额。而抖音，仅用三年时间，就基本达到了用户量的巅峰，宣告短视频市场的增量时代结束。 不论财务指标、业绩预测还是估值预测，背后的本质都是商业，在未来，商业端变化加剧，财务数据变动也会随之加剧，不懂商业，仅仅依靠数据做定量分析，在未来适用范围会越来越窄。 这并不是说历史统计数据的线性类推在未来毫无作用。如前篇所讲，线性类推的最大敌人是变化，变化不大的行业、企业，线性类推依然可以适用，比如长江电力这样的基本面基本不受外部环境影响的企业。 我们认为，未来的市场环境中，定量分析的适用范围会越来越窄，未来的价值投资，将更加考验投资者的定性分析能力，不光要懂数据，更要懂商业!
|
