高毅资产首席研究官卓利伟在高礼的授课精华

来源 | 高礼价值投资研究院

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基本面投资研究的思维与方法

从复杂系统（混沌）到简练实践（秩序）

（本文节选自高毅资产首席研究官、高礼价值投资研究院教务长卓利伟先生2020年4月在高礼价值投资研习班的主题课程，经编辑整理删减而成。）

KEY POINTS：

▪ 权益投资的本质是追寻Alpha

▪ 投资方法论是世界观与思维方式的自知与自洽

▪ 试论投资的第一性原理：人、时间、科技、价值、信用

▪ 环境：经济增长的长期驱动因素与中国的特殊性

▪ 什么是好生意：时间、规模与创新的朋友

▪ 人与组织：什么是企业的核心竞争力

▪ 估值的理解：未来自由现金流贴现

▪ 从未有过的新环境——“科技+资本”新时代的挑战

▪ 误区、反思与总结

01

权益投资的本质是追求Alpha

1. 时代的变迁与公司的故事

我们先对现代企业史做一个简单的回顾，分析过去三十年全球上市公司市值Top 30名单的变化与著名大型公司的历程，我们可以发现有几个有意思的特征。

一是TOP30的行业结构发生很大的变化：资源品、工业品与商业银行的占比显著下降，而线下消费品的占比有相当多部分被电商与社交网络等消费互联网所侵占，TMT领域的电信与半导体硬件的市值份额被软件所侵占。

二是头部企业变得越来越大，市值量级涨了10倍：TOP30的市值总规模从1990年的0.9万亿美元到了2019年的12万亿美元左右，大市值公司的量级从千亿美金上升到万亿美金。

三是技术革命使得公司成长的速度更快：一些代表工业化的第一代大型公司经历100年左右时间达到1000亿到3000左右的市值峰值，一些大型零售企业经历50多年时间达到3000亿美元左右的市值峰值，而科技公司中的龙头企业只花了20多年就达到万亿美元左右的市值，与此同时代表中国消费互联网的公司花了20年也达到了5000亿美元左右的市值，跻身全球历史上最大市值前列。

人类社会经历从农业经济、工业经济到近年开始的数字经济时代，数据成为继劳动力、土地与资本之后新的生产要素，软件与算法技术的持续进步将数据的零成本可复用的特征发挥到极致（资本可以有信贷货币乘数的货币创造效应，土地与劳动力都不可复用），使得工业经济与数字经济时代的连续生产、规模效应、网络效应的能力不断提升，企业创富的速度更快、量级更大。从这个意义上，技术进步才既是人类持续发挥创造力的Alpha，也是时代变迁对产业发展的Beta。

2. Alpha是Beta的对治

Beta是一个因子繁多、权重不断变化的多因素模型，这意味着先验的经验与预设的模型都非常难以在时间上积累与迭代，认知在方法论上更难以降维。而Alpha可以基于在经济学、财务学与常识对生意与组织进行少数长期权重排序比较稳定的核心要素进行定量与定性研究（或者是定量来证明定性），即对Alpha的追求更可能找到持续可积累的降维方法。从这个意义上，除了天才，对绝大部分投资人来说，我们对Alpha的追求本质上是应对难以持续把握Beta的一个比较有效的对治。

这个Alpha包括几个含义：

一是上市公司总体相对于GDP的Alpha，但这个Alpha还不够显著，过去15年S&P 500指数的年化收益率是6.6%，跑赢了美国经济与CPI。

二是好行业与好生意相对于系统指数或其他行业指数的Alpha，极端的例子是过去15年A股食品饮料指数约上涨了19倍，CAGR达到21%，而同期商品指数只上涨了38%、钢铁行业指数上涨了140%（CAGR=2.3%）。

三是同一个行业中最优质公司相对于同行的Alpha，人与组织是Alpha价值的最终创造者，只有少数公司具备了这个持续进步的组织系统能力。在这几个内涵里，生意与组织的Alpha是我们研究的重点。

02

投资方法论 是

世界观与思维方式的自知与自洽

1. 深度价值、价值创造、对冲套利与情绪交易

自然界可以用物理学、生物学等自然学科的波粒二象性、质能转换、熵增定律、基因变异与适者生存等公理体系来描述它的秩序与规则。市场经济、社会群体、互联网生态以及股票市场等人类集聚在一起不断海量交互的复杂系统，是否也可能存在混沌（Chaos）中的某一种秩序（Rule）? 好生意与伟大的企业有没有一些共同的特征或基因？这些特征我们是否可以认知与论证的？理性经济人的理论假设在实际经济活动中经常受到挑战与讥讽，我们对经济与投资的现实世界是否还有哪些基本原理、最基本的观察点？

笼统的看，权益投资可以简单分为基于价值（Value）与基于博弈（Game）两大类。基于价值的又可以简单分为 深度价值（Deep Value） 与 价值创造（Add Value） ：前者关注市场价格与绝对价值之间的比较，偏重于当期的企业价值；后者更重视企业未来主动创造价值的能力，偏重于未来的价值；但这个分法不是非此即彼的，而是不同的权重；理论上被市场折价的Deep Value的天花板是有限的，而未来的价值创造的空间可能非常巨大。

基于博弈的也可以简单分为 对冲套利 与 情绪交易 两类：前者通常以市场中性策略，寻找不同资产错误定价的无风险套利机会；后者注重于市场参与者的普遍预期，寻找大部分投资者因为恐惧与贪婪导致资产错误定价中的逆向投资机会；由于情绪交易非常难以获得真正完整准确的样本与数据，其复用的可能性很小，也许只有极少部分投资者真正掌握，对绝大部分投资者几乎不能在后天习得。当然，这四个方法很多时候还会在实践中兼而有之，并不是某一种简单策略。

另外，值得一提的是，在互联网与大数据时代，逐渐兴起了基于全网数据的 量化基本面投资 ，在工具科学层面以机器学习与算法技术来不断优化选股模型，在处理信息与数据的能力上将显著胜过人工。

上述四种方法论是一个粗线条的分法，但大部分方法论基本上可以归为这四类。这四类方法背后是投资者心理机制、思维方式、甚至是世界观的本质差异：基于价值者认为价值是可以衡量与认知的，深度价值者是最深的风险厌恶者，对未来的不确定性采用更多的规避；价值创造者更重视人与组织是未来价值的主动创造者，人具有非常强的能动性与应变能力。基于博弈的投资者隐含了企业的当前与未来的价值都是难以衡量与认知的，是本质上的“不可知论者”，对冲套利本质上是金融数学的应用，而情绪交易则假设了“自己在大部分时候比大部分人聪明”。

方法论之间没有高低之分，是投资人对自己的深刻理解之后的选择，是心智模式、世界观与工具科学的一个自知、自省与自洽的过程，你相信什么，你将（可能）终究成为什么。但我们必须清醒，真正的自知是非常困难的。

2. 基本面投资的逻辑框架

基本面投资研究试图从宏观（包括经济、政治、社会甚至历史）到产业中观、再到企业微观形成一个系统性的思维框架。宏观上， 在中期维度上人口因素、技术进步、制度红利以及资产货币化构成经济增长的四个主要驱动力 ，从更长期的维度上，这些因素又反过来影响社会的发展与变迁。宏观因素又在相当程度上影响了产业上的技术进步、生产方式升级与商业模式创新，并在一些关键节点上深刻影响竞争结构；在企业家精神的驱动下，企业组织形成特有的文化与治理结构，从而形成企业的核心竞争力，形成一整套产品与服务层面的运营能力。宏观、中观与微观形成我们对生意的Alpha与企业的Alpha的认识，这两个Alpha是我们试图获得长期较好的超额收益的来源。

从投资实践看，基本面的Alpha是长期股价最为关键的决定因素，长期看市场非常有效，短期看股价更加是一个随机漫步的低效或无效状态，基本面反馈机制的短期无效性恰好证明了长期的有效性。投资回报的来源是产业发展与企业主动创造的价值，企业家精神与公司治理结构是企业价值创造的根本原动力。从研究的投入产出看， 更多的研究是为了更少的、更高含金量与更高准确率的决策， 我们用更少的优质股权来超越经济增长与产业发展，我们认为只有非常少量的公司具备持续的学习与组织创新能力，来穿越经济周期与行业波动。

在投资上，我们将这个逻辑重新解构，形成对企业分析的五个维度，即：生意、人、组织、环境与估值，而估值本质上是一个金融数学问题，我们暂不详述（有无数的教科书了）。

03

试论投资的第一性原理:

人、 时间 (或空间、规模)、 科技、价值、信用

理解从宏观、到中观与微观，以及资本市场本身的复杂系统，其中可能存在一些非常重要的、长期上持续管用的要素，这些要素可能构成了思考投资的第一性原理。

1. 人

人是价值创造者、消费者、群体、劳动者，也是文化与制度的缔造者和企业家，从哲学层面，人既是工具更是目的。互联网与自媒体时代既导致“个体革命”，也导致“群体智慧”（海量交互形成总量上“对”的趋势）与“广场效应”（难以精准追责而可能夸大了人性上的“恶”），商业逻辑从工业时代的厂商导向转到用户导向（如渠道变革的目的是创造更多消费者剩余），而用户既是消费者也可能是内容与产品的生产参与者（UGC、认知盈余、用户评价等），用户的行为数据与关系数据也成为互联网商业模式创新的要素，同时企业的边界也超越了组织本身。科技的发展极大解放了人的创造力，企业家精神发挥的空间与速度更加史无前例，而卓越的企业家非常稀缺。尽管要真正理解“人”这种复杂动物非常困难，但还有什么比这个更为重要的呢？

2. 时间（及规模）

时间与空间（或者说是规模）是衡量这个世界的两个最重要的尺度， 好的商业应该是时间、规模与创新（创新本身也是时间与工作量的函数）的朋友。 金融是人性在时间上的杠杆作用，时间是一切优势积累的复利的最长的杠杆。产品生命周期、存货、折旧、资产周转、DCF估值等含义都是时间的函数。从投资角度看，我们 “既投资不变、也投资于变化” ：我们既重视在时间维度上变化少的企业基因、治理结构、组织文化，也重视关键变化中的技术进步与组织创新。

3. 科技（或技术）

科技无疑是推动人类文明发展与经济增长的最重要的动力之一，对技术进步与创新对理解产业、生意与公司也非常有效。对于技术进步快的行业、尤其是面临技术变迁发生质变与飞跃的时候，意味着新产能的效率与投资回报率好于老产能，老产能的时间价值贬损更快；对于技术进步慢、或者技术进步处于一个连续的微创新迭代的进程、甚至几乎不需要技术进步（如中国传统白酒）的行业，过去的领先者可能更容易持续积累与保持自己的领先优势。从过去100多年全球企业史看， 只有极少部分原先的行业领导者能够在技术变革的转折点获得成功的跨越。

4. 价值

基本面投资隐含了价值规律在长期投资中的有效性。企业的价值来源于它为社会创造的价值而获得的合理的Take Rate，从利益攸关者获取不正当或过高利益的生意要么会遇到法规的惩罚、要么将遇到更为激烈的竞争。从商业模式来说， 为顾客创造价值的角度看，相对于节约成本（节流），用户更愿意为开源与创收而付费 ；从投资逻辑来说，Add Value的空间可能更容易高于被市场错误定价的Deep Value，当然Add Value的判断更难、有更多的不确定性。

5. 信用

几乎一切契约与社会关系都基于信用，而不仅是纸面合同，商业活动就是一个企业的信用扩张的过程，信用的破产是一个企业真正的破产。所谓品牌忠诚度与美誉度，就是消费者与产品之间形成的信用关系。

6. 关键初始条件的微小差异会导致复杂系统最终的巨大差异

只要1%左右的基因差异就会导致人类与黑猩猩在生理、智力与行为上的巨大差异。时间的杠杆作用（“岁月是把杀猪刀”）放大了企业组织关键初始条件的微小差异，这些初始条件可能是：文化与价值观（简单地说是“赚怎样的钱”以及“如何赚钱”），治理结构（股东、董事会、分配机制等），以及决定重要事件的决策与流程的规则。

04

环境：经济增长的

长期驱动因素 与中国的特殊性

我们先从经济增长的四个基本驱动力（人口因素、技术进步、制度红利与资产货币化）来分析环境的变化。

1. 人口因素

除了印度、非洲与部分穆斯林国家，全球主要经济体均处于人口加速老龄化与出生率持续下降的过程，全球人口红利与中国人口红利的消失是总需求下降的最重要的原因。但相对于发达国家，中国仍具有人力资源红利与结构变化的几个积极因素：

一是中国每年新增近900万（相对于法国总人口的1/4）的高素质劳动者与技术人员（约800万大学毕业生、50万硕博、50万归国留学人员），二是中产阶层的持续增加。三是互联网一代成为就业与消费的主要组成部分。这些积极因素既是劳动力生产要素效率提高的动力，也是消费需求结构创新与结构升级的动力。

2. 技术进步

从纺织、铁路、汽车、计算机的信息革命、生物科技的分子革命，以及近年开始的人工智能，科技史中重大的技术进步从发明到商业规模化要经历30年的商用探索期与60年广泛规模化应用的两个时期（见下图）。过去三十年是计算机技术推动的信息革命的爆发期，互联网深刻影响了大部分传统产业，并成为全社会最重要的信息基础设施。而基因工程技术、免疫细胞疗法与分子化学筛选技术的结合，使得生物科技与医疗技术进入一个全新的世界；人工智能在商用上刚刚发端，普遍的应用是算法推荐在互联网信息流中的应用，通用的硬件形态还不明朗。

来源：西湖大学，许田教授

技术进步发端的创造发明与规模化商用并不一定在同一个国家同时发生，经过一段时间的学习曲线积累与技术扩散之后，规模化商用通常更容易在一个更大规模的经济体得以发扬光大。电的发明在英国，但最早形成电网系统是美国，电网的形成推动了机械化与流水线生产；同样，互联网的发明在美国，而中国在移动互联网商业模式上的大规模创新甚至超过了美国本身。由于人口与经济总量的巨大规模，中国无疑是全球科技大爆发与规模化商用的重大受益者，工程师红利与超长的工作时长使得这个转化效率更高。但我们清楚，我国在前沿科学研究、基础技术、核心装备与零部件、关键新材料等领域的能力仍非常不足。

由于在相当程度上提高了要素效率，技术进步在中期维度并不一定对GDP有太大的总量贡献，甚至会导致“创造性破坏”：基因技术与计算机分子筛选将缩短药物发现的进程，精准医疗革命将极大降低原有落后技术的浪费与低效；互联网广告大幅度替代了传统广告，算法推荐又挤占了搜索广告。

3. 制度红利

改革开放无疑是中国过去四十多年最大的制度红利，其极大激发了人的能动性与要素的生产效率，中国加入WTO与融入全球分工体系后，同时获取了很大的全球贸易红利。全球化本质上就是一个逐渐抹平各国要素回报率（尤其是劳动力要素）的过程，发达国家的普通劳动者的竞争力受到了最大的挑战。全球资本的自由流动、劳动力转为商品实现可贸易、资本与科技的高效合作（融资市场与资本市场的作用），这个因素推动了全球产业分工的重大变迁。资本与科技的“合谋”让社会财富更多流向股东与技术精英，导致了美国等发达国家的贫富分化；在此过程的同时，科技飞速发展使得机器与数据更大程度上替代了普通劳动者（当capex的折旧小于工资支出的时候，这个情况就发生了），普通劳动者的议价能力进一步下降。这才是次贷危机与西方民粹主义的根本原因。

4. 资产货币化

从几年的中期维度，土地的货币化成就房地产市场，对推动经济增长有重要作用，土地出让金与相关税收是地方政府最重要的财政收入组成部分，是政府支出与政府项目重要的资金来源。我国的宏观总杠杆处于全球较高水平，过去五年政府杠杆率基本持平、居民家庭的总杠杆率明显提高至全球较高水平，但居民家庭部门的总负债率还不算高，但低收入家庭的压力可能较大。总体上看，居民家庭加杠杆的能力比较有限，而且居民家庭负债表的健康程度可能是宏观经济最重要的保障，政策上可能不再激励居民加杠杆。

5. 中国的特殊性：供给与需求的“超融合”，兼具规模与弹性的供应链网络

经过四十多年的改革开放、有为政府的行政管理与民营企业的大发展，我国逐渐形成了完整的基建与信息基础设施网络、最完整的工业制造业基础与兼具规模与弹性的供应链网络，重化工业基础是构建中游工业品与下游消费品制造业的全社会综合成本的国际比较优势的重要原因，这些网络也是消费互联网能够纵深发展的先决条件。

相较于其他经济体，中国有着大部分国家没有的特征：中国既是全球最大的制造业供给者，也是接近于美国的全球第二大需求市场，供给与需求的耦合促进了快速产品化与高效供应链的不断创新；最完整的产业配套与最庞大的工程师队伍，使得在各个领域逐渐形成兼具规模与效率的“超级工厂”；兼具规模、密度与网络的大一统市场促进了消费互联网领域（甚至在品牌消费品领域）“超级平台”公司的形成、商业模式的创新以及各种消费大单品的成功；同时，中国又是接近于美国的全球第二大股权融资市场。 大一统、规模、密度与网络 的四个特征，使得中国在供给与需求上不断相辅相成、互为因果，在商业模式创新，在研发、工程与工艺的进步更有可持续性。尽管近年全球贸易保护抬头，但仅从市场经济与企业决策的角度看，全球产业链分工与全球贸易事实上已经无法与中国脱钩，而东南亚地区由于不具备重化工业基础与兼具规模与弹性的供应链网络，更像是中国产业链的外挂件。

05

什么是好生意：

时间、规模与创新的朋友

1. 品牌效应、规模效应、网络效应、顾客转换成本与技术独占（IP）

好的生意是时间、规模与创新（也是时间的函数）的朋友。好的生意大概有这些特征：

▪ 社会友好，好生意是企业为社会创造价值与正能量、提高了社会总福利。

▪ 需求有增长或有结构升级。

▪ 供给更倾向于集中，好公司的能力优势更加凸显。

▪ 创新可连续，技术进步或商业模式的创新在一个连续的方向上，否则原有好公司在颠覆式创新中更容易失败。

▪ 规模化伴随核心竞争力的提高，即越大越强。

总结一句话，好生意的特征是过去的要素投入（如capex、市场拓展、人员、研发等）可以积累为更强的可持续的组织系统能力。

从一般意义上，好的生意通常基本可以总结为 五个类型 。

品牌效应

好产品在时间与规模上的扩张，并形成消费者心智上的粘性。

规模经济

在生产、渠道、研发等多个方面的规模优势，规模越大竞争力越强；同时也要注意企业在成长中需要跨越的“规模化陷阱”，从简单业务到复杂业务、从单品类到多品类、从低阶市场到高阶市场、从区域到全国等拓展，对组织能力的要求可能是指数级上升的。

网络效应

供给端、需求端（以及第三方服务提供者）形成双边与多边效应，相辅相成、相互促进、互为粘性。

顾客高转换成本

顾客的容错成本、反悔成本、学习成本、退出成本等较高，从而形成功能或心智上的粘性。

技术独占或者持续领先

在前沿技术、基础研发、专利IP与商业化转化等方面具备持续的领先地位与创新能力，这样的公司非常少，其中更少在技术变迁的周期实现跨越式发展。

在这五个特征中，具备两个或两个以上特征的公司将获得更强的竞争优势；而具备网络效应的商业模式通常兼具规模效应。 在绝大多数情况下，生意的属性要大于“人”（企业家与团队）的作用，但仍有少数伟大的企业家与团队，有能力改变生意的属性、甚至推动了产业的发展与社会的进步，在历史上不乏这样的例子。

2. 以生意特征重新分类与理解不同行业

我们可以把各个行业从投资的角度按照不同的生意属性进行重新分类。

第一大类生意是to C类型 ，其中包括：一是实物商品型，区分可选与必选，重视功能性与精神属性的差异；二是 服务型产品 ，用户体验与交付能力是核心，关注获客成本、履约成本与规模化能力；三是 服务+商品型 ，通常用户重决策，获客成本较高、规模化的难度与壁垒较高；四是 数字化产品（如娱乐、文化，包括线上模式等） ，关注获客成本与用户转换成本，LTV与存续率。

对于to C商品型消费品的行业来说，以下几个因素是需要我们重点关注的：

“

1） 从消费者的角度来说，终极的需求是消费者的 时间与购买力 ，不同品类之间本质上存在替代关系；

2） 从供给者的角度来说， 厂商诉求与消费者诉求 有着天然的矛盾；消费者诉求倾向于丰富度与多变化，而厂商诉求倾向于标准化与规模化；厂商需要在两者之间寻找最优解；

3） 从品类的属性来说，消费品兼具 物质性与精神性 ，两者权重不同可能导致生意属性有很大的差异，兼具物质性与精神性的品类，通常是很大的生意；

4）个性化与普适性 ，个性化的生意难以规模化，普适性的生意更大、但可能壁垒也更低，在普适性上形成品牌效应，则可能形成超级大单品或者在单SKU上形成规模化能力；

5）消费者认知度、美誉度与忠诚度 ，好产品需要让消费者能够获得清晰的认知与感知，做好产品一致性、持续为消费者创造功能与心理上的效用，逐步形成口碑与品牌效应；

6） 中国同时是最大的消费需求市场与最大的制造业供给能力，在文化大一统的背景下，更容易形成 大单品或单SKU的规模化 ，在很多消费品领域会持续诞生“快速产品化与高效供应链”相结合的新的品类与品牌；

7）极致性价比是很大的生意 ：在家庭总负债率上升与老龄化的大背景下，消费分级普遍存在于大部分人群，对于对品质、安全、审美等要求不高的品类， “性能适度” 的日常消费品可能越来越朝着高性价比的方向发展，而逐步取代部分“性能过度”的同类商品，1980年代以后的日本是我们的样本。

”

对于to C的服务型或“商品+服务”的类型，以下几个特征需要我们重点关注：

“

1） 重体验、重服务与重决策决定了较高的获客成本，厂商需要以高品质服务或一站式采购提高客单价与成交率（或转化率）。

2） 规模化、高品质的 交付能力 比流量与获客更重要。

3） 通常要么获客成本高（如租金+线上流量费）、要么交付成本高（如员工薪酬），目的是提高成交率、客单价、存续率、复购或NPS（客户净推荐率，Net Promoter Score）。

”

第二大类生意是to B(或to G)类型 ，其中包括：一是制造型为主，包含技术领先型（创新与技术转化驱动，新产能的ROIC高于老产能）与规模制造型（以高良率、高效率的规模成本优势驱动），规模制造型又可以细分为中间工业品、装备工具型、非标定制型等；二是服务型为主，包含软件、解决方案、纯服务型等细分子行业，研究上需要关注服务的粘性与人效是否可以持续提高。

回顾与展望中国工业制造业的发展历程，从集成与组装、规模化与一体化、关键工艺技术与核心零部件的突破、自动化与信息化、到未来的智能制造的几个阶段，我们总结to B类型中的制造业来说，有几个特征需要关注：

“

1）成本、效率与规模的三位一体 ，制造业的本质上高良率的规模化与经济性。

2）技术进步与工艺优化的连续性 ，好的生意是工艺与技术有壁垒、但同时是在连续的方向上进展的。

3）关键工艺与技术的突破 非常重要，如化工领域关键分子式的合成技术突破（只有少数分子式才是好生意），装备领域关键零部件与关键材料的突破。

4）核心客户的供应链转换成本