網際網路產品估值（網際網路行業專題報告）

2023-09-12 11:51:56

（報告出品方/作者：國泰君安證券，劉越男、於清泰）

1.1. 漸行漸遠的網際網路超級周期

所有行業都有周期性，產業趨勢疊加資本擴張會形成超級周期。產業周 期與資本周期共振形成了投資周期。平臺網際網路過去 30 年的牛股輩出 本質上是技術變革、需求爆發、疊加資本擴張周期形成了技術革命 滲 透率提升 估值擴張的超級產業周期。 從資本回報角度，產業和資本始終存在以下周期性變化：需求繁榮吸引資本進入，資本創造供給； 導致產能過剩競爭加劇，利潤與回報率下滑，資本撤出；長期投資不足，產能出清，格局改善與利潤率恢復； 需求再次回暖，供給短缺行業進入下一個繁榮期，資本進入；

一個超級周期由幾個存在部分重疊的小周期疊加而成。供給側的技術持 續迭代與需求側的爆發互為因果，隨著技術的普及和基礎設施的不斷完 善，推動產業整體滲透率的持續向上。多輪技術和需求的小周期共同形 成一輪超級產業周期。

技術導入期（1995-2000）、Web1.0 與 PC 網際網路時代（2000-2008）、移 動網際網路 Web2.0（2008-2020），目前正處在從 Web2.0 向 Web3.0 過渡 階段。而 PC 移動網際網路的 Web1.0-2.0 時代（2000-2020）構成了超級 周期的主升浪，並由此帶來了最高的資本回報率。 平臺網際網路的超級周期正漸行漸遠。我們正處於技術對社會的深度改造 階段，新的生產關係對生產力的再適配。技術變革和深度應用極大提升 了全社會生產力和生產效率，但現有的生產資料分配方式和生產關係需 要對高水平的生產力做出適配和調整。

1.2. 平臺網際網路的投資時鐘

平臺網際網路發展符合標準產業發展的滲透率 S型曲線。基於滲透率曲線， 應當關注：滲透率、滲透率增速、滲透率增速的變化（二階導）四個指 標的周期性變化規律，以及收入/業績/估值如何受上述四個指標的影響。

以滲透率增速的變化為基準，可以將平臺網際網路發展分為四個階段：導 入-爆發增長期、加速成長期、成熟成長期、成熟-衰退期；四個階段的 滲透率的加速度經歷了增長-觸頂-放緩-負增長-企穩的過程。 我們發現：滲透率主導了收入/業績的絕對水平，滲透率增速決定了收入 和業績的增速（一階導），而估值變化由滲透率增速的變化決定（二階 導）：

導入-爆發期：滲透率 0-15%，滲透率增速為正，且滲透率加速度為 正；由此帶來：收入加速增長，但往往尚未盈利；估值（往往是 PS， EV/S 甚至採用更早期的 Top Line 指標，如用戶數，訂閱數，GMV 等）與滲透率加速度同步達到生命周期最高點；

加速成長期：滲透率 15-50%，滲透率增速依然為正，但增速在放緩； 收入持續增長但增速放緩（對應滲透率增速），但尚未實現規模效應， 業務的擴張可能帶來虧損加劇；此時估值（PS）隨著滲透率加速度 曲線放緩開始均值回歸，但收入擴張對衝了估值的回歸；

成熟成長期：滲透率 50-70%，滲透率仍在提升，但滲透率增速明顯 放緩，加速度為負；體現為收入增速明顯放緩（但仍為正），此時平 臺普遍開始盈利，估值面臨從 PS 向 PE 以及 DCF 切換；估值水平進 一步收縮。此時分析重點從需求和空間開始向供給側格局與龍頭競 爭優勢切換；

成熟-衰退期：滲透率 70%以上，滲透率大幅放緩，滲透率增速逐步 降至 0，加速度持續下滑至穩定；收入增速放緩至不增長甚至負增長； 但規模效應充分體現，平臺往往擁有極強盈利能力；且平臺往往開 始探索新的市場和增長曲線；供給側的格局改善，龍頭競爭優勢帶 來的業績持續性，以及探索新市場拓展新曲線可能帶來估值的再次 擴張。

1.3. 選擇擺脫「地心引力」能力強的企業

增速和估值存在均值回歸的「地心引力」規律。在整個產業生命周期的各 個階段，尋找能夠持續克服「地心引力」實現超越同行業和市場預期的增 長曲線和回報率的企業： 在爆發增長期具有超預同行業平均水平和市場預期的增長和回報率， 且增長的持續性更長，增速放緩的節奏更慢；對於成熟成長期的企業，尋找恢復能力強於行業平均且快於一致預 期的企業。

2.1. 平臺簡史：從信息革命到生產關係變革

技術迭代遵循清晰的規律：能源利用效率提升，信息處理效率提高。 物質、能量與信息是產業和社會演變的基礎要素，歷代產業革命過程中， 技術的迭代與進化方向十分清晰，沿兩條路徑螺旋前進：能源的利用效 率更高，信息的獲取效率和分發效率更高；在同一個技術周期中，能源 作為基礎，利用效率的提升往往引領一輪產業變革，信息革命緊隨其後。 技術變革對產業和社會的影響遵循：技術變革-生產力提升-生產關係重 新適配的一般性規律。技術變革推動生產力提升，生產效率的變化導致 現有生產要素和分配規則的周期性失衡，並在一定程度上制約生產力的 進一步迭代。因此生產關係始終需要適配最先進的生產力，並由此驅動 了技術-生產力-生產關係的周期性變革。

上述周期性規律自工業革命、能源革命、信息革命以來周期性重複出現。 並非技術本身，而是技術進步帶動的生產關係的組織形式變化，以及社 會制度變化才是關鍵。

本文聚焦於平臺網際網路的發展，傾向於採用信息和媒介的視角，而非硬 件和製造端的視角，對平臺及網際網路產業變革規律做歸納。 網際網路發展的三個階段：Web1.0（Read），Web2.0 平臺（Read & Write） 移動網際網路時代，以及正在孕育的 Web3.0（Read & Write & Own）時 代。 上述發展階段分別對應了：信息處理效率的變革，技術的大規模應用帶 來的生產力的快速提升，以及新的生產效率帶來一系列的社會財富與階 級分配以及治理機制的影響，並最終導致新的生產關係調整與適配。

Web1.0：技術導入期，信息處理效率的革命

1985-1990 年：技術導入期和 PC 基礎設施普及。Windows 作業系統 降低了個人計算機的使用門檻，在此期間網際網路技術的研究從學術 界的小範圍交流開始向大規模的商業化應用。1990-2000 年：泡沫時代。以 1993 年思科（Cisco）上市為標誌，全 球網際網路硬體基礎初步完善；同時 1995 年網景公司開發的瀏覽器提 供了訪問網際網路的最重要工具；這也是 Dotcom 企業大爆發的時代， 雅虎、eBay、雅虎、亞馬遜、Google 均成立於這個時期； 2000-2010 年：PC 網際網路時代。產業發展回歸理性，在網際網路泡沫 期保持了擴張的謹慎性，專注技術的研發和商業模式真正能夠成立 的企業隨著美國經濟在 2003 年後恢復繁榮開始崛起，Google 在此期 間上市，Facebook 為代表的社交網絡亦在此期間誕生（即時通訊 IM 的誕生亦在此時期）。

2008 年金融危機之前的寬鬆的流動性，此時距離 2000 年網際網路泡沫 破滅已經過去 7 年，貨幣寬鬆 經濟復甦使得市場需要一個足夠體量 的新產業新邏輯驅動經濟增長，Web2.0 的概念被市場熱捧。 Facebook 和 YouTube（後被 Google 收購）為代表的 Web2.0 平臺逐 步成熟並成為主流。眾多內容創造者和程序開發者在平臺上提供其 他服務，並與平臺分享利潤的模式快速發展（區別於 Web1.0，所有 內容和服務均有網站提供）。 2007 年發布的 iPhone 帶動了智慧型手機的爆發，迅速普及的 3G 網絡 使得移動網際網路的基礎設施開始成熟，移動網際網路的時代正在快速 開啟；

Web2.0：平臺時代，生產力大幅提升，新的階層與財富誕生

2010-2020 年：Web2.0 移動網際網路時代，平臺時代。隨著 iPhone4 的發布，以及谷歌安卓系統的推出，基於智慧型手機系統的應用商店 成為移動網際網路的基礎設施和流量入口，並成為了 Web2.0 理念的主 流發展方向；蘋果的 APP store 和安卓的應用商城成為了 Web2.0 時 代最重要的基礎設施平臺。 移動網際網路突破了 PC 端在線時長的瓶頸，基於移動網際網路的商業模 式在此期間蓬勃發展，並真正開始將線上世界與線下融合，基於數 字和平臺基礎的生活服務開始加速發展，移動網際網路的線下供應鏈 和基礎設施建設局新一步加速，海外和國內並誕生了 Uber、美團、 大眾點評等一系列生活服務平臺。同時，所以 PC 時代的巨頭也紛紛 向移動端轉型。

但與此同時，Web2.0 平臺時代的弊端與矛盾亦逐步出現，主要平臺 控制了信息與基礎設施的入口，佔據了產業鏈大部分利潤，並形成 壟斷。伴隨著社會基礎算力的完善，虛擬實境設備的快速突破以及 區塊鏈等去中心化思想和工具的產生，新的技術和模式開始逐步孕 育。VR/AR 等技術開始落地。 不僅在技術層面，平臺的崛起以及掌握了核心的數據資源後，生產 資料的趨勢性集中帶來了財富分配失衡的加大，既有的政策和社會 分配體系在新的生產力之間逐漸失衡，並由此帶來了生產關係的逐 步迭代和完善。

Web3.0：技術變革的第三階段，生產關係對生產力的再適配

Web3.0 是「後端」的革新。2.0 時代的平臺導致了數據作為生產資料 的壟斷和不平衡；數據的生產者不掌握數據的所有權。平臺的存在 擠壓了平臺參與各方的利益。Web3.0 概念的誕生，正是在上述背景 下，基於 P2P 網絡原理，但去掉了大多數中介機構，僅基於技術和 算法、以及參與者的共識構建去中心化的網絡生態，對生產要素所有權的重新分配，希望進行生產關係的重構。

產業周期位置判斷：技術對社會的深度改造，新的生產關係對生產力的 再適配。 從技術迭代的周期判斷，我們仍然處於在 1985 年以來網際網路和信息技 術驅動的同一輪技術周期中，但已經進入第三階段，即技術變革和深度 應用極大提升了全社會生產力和生產效率，但現有的生產資料分配方式 和生產關係需要對高水平的生產力做出適配和調整。

2.2. 三大規律主導平臺的興衰更替周期

信息產業存在三條規律1：7-2-1 定律、諾維格定律、基因決定率，上述 三條規律解釋了平臺網際網路行業發展過程中的大部分趨勢。

科技產業很容易形成 7-2-1 的行業格局： 規模效應極強，為市場競爭大於在市場競爭。輕資產的成本結構帶來了 擴張極低的邊際成本，和極強的規模效應，需求端對軟體和服務亦相對 標準化，由此造成了贏者通吃的現象。 70%是反壟斷風險與市場主導地位的最佳平衡。平臺網際網路領域往往形 成龍頭 70%，第二名 20%，其餘參與者 10%的市佔率格局。龍頭掌握行 業規則制定權，佔據 60-70%的市場份額，但在反壟斷的潛在擔憂下， 龍頭通常不會選擇佔據更高的市場份額。70%通常是龍頭在壟斷與市場 主導地位的平衡選擇。而龍頭和第二名通常不會關注更小的企業和細分， 因此小企業能夠在 10%的市場中生存。

市佔率達到 50%後增速會明顯放緩，需要尋找新的增長曲線。 市佔率超過 50%後，收入增速很大程度上受制於行業增長。平臺低擴 張邊際成本和贏者通吃的特徵往往導致平臺「早熟」，並迅速佔據大部分 市場份額，在此之前，新興平臺只要專注於自身商品服務以及商業模式 的迭代，即可對高增長具備較高的控制力。 但當市場份額超過 50%後，公司經營數據以及財務數據的增長，開始受 制於行業增速。考慮到行業規模的擴張必定更慢，因此公司若希望在較 長時間內維持增速，必須考慮尋找具備足夠市場空間的新興領域，作為 公司新的增長曲線。

企業跨領域競爭受制基因存在很大不確定性 。為什麼一家龍頭企業進入成熟期後，在新的領域很難成功？並不是因為 忽視技術創新，事實上龍頭企業往往在改進式創新領域始終處於行業領 先地位；也並不是管理層沒有關注到顛覆式技術的出現和潛在威脅，實 際上很多顛覆式技術的誕生恰好來自於龍頭企業內部。 在克裡斯坦森的《創新者的窘境》一書中，認為導致成熟企業跨領域擴 張高失敗率的原因更可能來自於支撐其成功的原因：穩定且高效的客戶 價值反饋體系，能夠迅速滿足客戶需求的企業流程，以及判斷哪些項目 能夠最大程度滿足客戶需求，並對公司發展有益的企業價值觀。上述三 個因素構成了上文所述的一家企業的基因。 高效而成熟的客戶反饋體系，決定了企業內部的決策流程及價值觀判斷 是以滿足現有客戶需求而設置的，顛覆式技術，新興市場的需求在市場 誕生的初期規模很小，難以成為主流市場，或成為公司主要客戶的需求， 因此在內部流程的推進過程中層層受阻，新興業務往往成為犧牲品。

2.3. 王朝建立：要素、標準、變現

王朝建立的標誌，是掌握一個時代最重要生產要素的控制權和規則制定 權，這決定了財富的分配結構。

財富的歸屬。核心生產要素的階段性集中和壟斷導致了社會財富的周期 性分化加劇。縱觀全球歷史，土地是最根本的生產要素，周期性的土地 兼併與過度集中往往帶來貧富差距的加大與矛盾激化。 網際網路時代的巨頭扮演了流量「守門員」的角色，現階段美股網際網路龍頭 主要可以提煉歸納為四大賽道：作業系統（硬體 軟體）、內容創作/分 發、社交通訊、零售和消費履約服務。

產業標準的爭奪往往生死之戰：市值和體量並非決定因素，顛覆式技術 往往能以弱勝強。 發生時機：15-20 年產業周期的前 3-5 年內。在 15-20 年一輪的產業技 術周期中，上述重大商業競爭普遍發生在產業初期的 3-5 年時間段。 這亦符合此前的贏者通吃定律：科技行業存在 7-2-1 定律，贏者通吃決 定了是為市場競爭大於在市場競爭，爭奪市場進入的權力就等於爭奪市 場主導份額，所以激烈的商業競爭總是發生在行業發展初期。 參與企業：參戰各方往往實力（實力/市值）差距懸殊。參與重要商業 爭奪戰的雙方普遍不是勢均力敵的，甚至往往是實力差距懸殊。如 1981-1990 年，蘋果已經是 PC 行業巨頭，而微軟彼時只是小軟體和系 統開發商、瀏覽器之戰中已經是巨無霸的微軟和新興企業網景 Netscape， 微軟與雅虎對網際網路內容的爭奪之戰時二者收入和實力差距同樣巨大。 獲勝規律：能否獲勝不只是看市值大小，顛覆式技術往往以弱勝強。在 收入和市值等帳面實力相差懸殊的情況下，實力較弱的企業是否毫無勝 算？

我們發現並非如此，上述對規則爭奪的勝負往往取決於小企業是否具備 了顛覆式技術並建立起足夠影響主流需求的細分市場： 追溯英特爾與日本半導體之戰、雅虎與 Google 對網際網路內容分發權之 戰的爭奪、微軟與 Google 的搜索之戰、Google 與 Facebook 對通信和社 交流量的爭奪，上述相對弱勢的一方（市值/收入更小）獲得最終勝利， 都是依靠自身顛覆式技術優勢（如 Google 的 PageRank 搜索技術在當時 對關鍵詞搜索技術的代際優勢），以及培養起足夠撼動主流需求的市場； 而龍頭往往由於此前提及的基因決定論，無法集中資源對潛在顛覆領域 投入。 但若新興企業技術的顛覆性不足，往往被巨頭利用市場優勢碾壓。英特 爾和微軟可能是最擅長用市場優勢對衝技術優勢的企業。英爾特與摩託羅拉的處理器之爭（1989 年）、複雜指令集與精簡指令集之爭；微軟與 蘋果的作業系統之爭、與網景的瀏覽器之爭、與蓮花公司的企業軟體服 務之爭；本質上都是在不具備技術優勢，但也並不存在顛覆式技術代差 的情況下，利用自身市場優勢實現了對中小企業的碾壓。

2.4. 平臺需持續創新以尋求壟斷的「正當性」

收租並不能高枕無憂。掌控要素與制定標準後，利用現有壁壘和商業模 式收租是最常見的獲取超額壟斷收益的路徑。但我們認為，與傳統產業 的兩點差異決定了平臺具有更迫切的創新動力。

產業特徵差異：網際網路和科技產業的競爭動態性。行業一直處於高 速和頻繁的變化中，以研發創新和主導權爭奪為代表的動態競爭為 主。 許多盛極一時的網際網路科技公司或平臺運營商，雖然曾經一度擁有 很高的市場份額和集中度，但是只要允許在市場中自由地研發創新， 很快就被新進入者或跨界對手取代，或者受到強有力的競爭壓力。

社會外部性：基礎設施屬性導致平臺天然有尋求自身壟斷「正當性」 的證明。贏者通吃和基礎設施屬性使得網際網路天然具有比傳統工業 企業更大的社會外部性，始終是全社會關注的焦點。 壟斷紅利不應當成為巨頭掌握行業規則的目的，而是持續創新和尋 找增長的手段。在社會輿論、反壟斷等監管下，平臺需要對自身超 額壟斷利潤的使用方向尋找「正當性」。即：並非用於進一步加大貧富 差距，或對權力的俘獲（這也是觸發反壟斷訴訟的兩個核心原因）， 而是持續對創新與科技投入，以保持對全要素生產率提升的貢獻。

2.5. 政策是生產關係適配生產力

我們認為政策與產業的關係，與生產力和生產關係具有相似之處：生產 力決定生產關係，如果生產關係始終需要適配生產力的發展。政策本質 上是產業發展的結果，政策始終是適配最先進生產力，以促進創新和發 展。 全球政府對科技企業監管背後的三個核心問題：科技創新、要素與財富 的分配、公共權力2。政策監管的周期性是有其內在規律的：本質是技 術創新、分配公平/效率、以及私權/公共權力之間的動態平衡。

美國反壟斷周期往往伴隨國內民粹主義崛起，本質是生產要素的集中度 提升帶來的貧富分化加劇。美國在經歷「鍍金時代」尖銳的社會貧富分化 與勞資矛盾後，在一系列的政治和經濟社會運動中，形成了能夠對抗資 本負面因素的機制，並被法律化為一系列社會保障制度，包括：反壟斷、 消費者保護、勞工保護等。 美國併購潮與反壟斷往往此消彼長，但並非完全一致。自 1890 年至今， 美國出現過六輪併購潮，在歷次併購潮後期，往往伴隨著政策與監管的 轉變。 百年反壟斷歷史，其背後的主流學派完成了從布蘭迪斯學派的啟蒙，到 如今新布蘭迪斯學派再次崛起的完整輪迴，背後是學派主張與社會背景 和國家核心利益的最大契合。

反壟斷通過影響：市場進入、服務定價、投融資三種方式對產業規則進 行調整，進而影響產業格局。 反壟斷因素在一定程度上成為了產業普遍出現 7-2-1 格局的重要主導原 因。對於不同行業，不同處罰措施對企業後續發展影響大不相同：

對能源這類天生具備規模效應的企業而言，拆分只能在短期內實現 市場結構上的分散化假象，規模經濟規律驅動下，最終拆分的企業 經過重組和併購，重新成長為四大石油巨頭（埃克森美孚、英國石 油、皇家殼牌、雪佛龍）。

對於科技類企業，拆分帶來的市佔率的下滑以及超額壟斷收益的降 低，將極大削弱其核心研發能力（AT&T 貝爾實驗室被拆分後再無重 大創新），核心競爭優勢的喪失將使得企業在激烈競爭的科技行業因 為研發速度的放緩而最終喪失競爭力。

而同樣是科技行業的微軟案例中，即使面臨相對溫和的處罰方式， 在位企業也會由於擔心社會輿論和再次監管的壓力，而放緩在新興 的，可能顛覆現有核心領域競爭格局的賽道中的布局腳步。

產業環境、社會結構差異決定國家間反壟斷價值取向差異大。美歐反壟 斷在法律淵源、衡量標準、執法機構及域外效率四個維度存在較大差異， 並且在對待平臺反壟斷具體規制策略維度亦存在較大分歧。 關於美歐反壟斷領域的差異，存在包括反壟斷法實施機制、權利集中度 等方面的諸多解釋。我們認為美歐產業環境、社會及政治結構上的異同 才是導致反壟斷規制差異的核心原因：

美國的網際網路平臺監管，是本國科技企業全球數字定價權與日益擴 張的平臺公權力之間的艱難權衡，並在國內民粹主義大潮以及利益 集團對政策反覆遊說下充滿矛盾與妥協的司法博弈過程。

歐盟對網際網路平臺企業的監管，是受限於數字產業定價權劣勢背景 下，基於貿易保護和消費者權益保護視角，依賴權利機關的行政執 法權利，對具備數據壟斷能力的國際巨頭的行政規制行為。本質上 反的是外國企業對本國市場的壟斷。

歐盟的反壟斷對超級平臺遠非傷筋動骨。儘管歐盟反壟斷在執法效率、 執行標準上遠比美國嚴格，但囤於科技及數字產業鏈的比較劣勢，以及 美國企業佔據全球數字定價權的事實，巨額罰款、市場準入以及競爭行 為的限制，很難對超級平臺構成傷筋動骨的影響。

3.1. 收入比盈利重要，加速度決定估值

平臺模式前期有大量基礎設施投入和資本開支，並最終依靠規模效應和 經營槓桿盈利，盈利和現金流呈現出典型前低後高，前期長期虧損，後 期持續且大規模盈利的特點。因而對平臺企業而言，財務指標特別是盈 利往往顯著滯後。市場總是尋找更早期的增長指標作為驗證空間和判斷 周期的代理變量。 成長股投資範式下，收入是判斷周期階段的最可靠指標。平臺網際網路投 資滿足產業成長股投資時鐘，生命周期的判斷與滲透率的加速度是核心 指標，直接影響估值水平。高風險偏好下，市場會進一步尋找更為前瞻 性的指標作為增長和滲透率的代理變量。 能夠持續多年保持 20%的收入增速（超額收入增速）的企業十分罕見。收入增速與估值水平在長周期維度嚴格單調關係。在 40 年的長周期維 度，估值趨勢與收入增速趨勢是嚴格單調的。

3.2. 最佳投資時機：滲透率加速 估值擴張

平臺盈利明顯滯後與收入。平臺網際網路的商業模式需要較大的前期基礎 設施投入並依靠營銷和管理費用的經營槓桿，因此盈利節奏與份額及規 模擴張存在明顯的滯後。 成長股投資時鐘範式下，收入擴張 估值擴張，以及收入擴張 估值均值 回歸兩個階段是收益率最高的階段。而企業業績和盈利的提升期反而並 不是股價收益率最高的階段。

案例一：eBay 在 2000-2004 的輝煌後增長失速

美國電商行業平臺模式因其更快的增速和更高的盈利能力，在早期更被 看好。eBay 早期的擴張速度和盈利能力遠高於同期競爭對手 Amazon， 高增長 高盈利能力驅動 eBay 在 2000-2004 年股價累計漲幅超 2680%， 且 2000 年的網際網路泡沫也未能對 eBay 股價構成明顯衝擊，符合標準的 收入擴張 估值擴張戴維斯雙擊。 但隨後，2005 年起公司收購 Skype 因缺乏業務協同性和發展前景飽受市 場質疑（最終減記 14 億美金商譽減值）；與此同時，作為收入的前瞻性 指標，eBay的GMV開始出現明顯增速放緩，在2005年增速降低至30%， 此後逐年下滑，儘管金融危機後有所回暖，但增速趨勢性放緩。 儘管 eBay 憑藉自身平臺的輕資產模式下始終保持了 30-40%的 EBID A Margin，但成長股投資範式下，高盈利能力並不是決定 eBay 估值和股 價的決定性因素。

案例二：雅虎的高盈利能力並不能改變其產品和商業模式的衰落

雅虎自始至終保持了高盈利能力：其 EBITDA Margin 始終保持在 35%以 上。但雅虎自身在內容領域投入的滯後，以及搜索領與 Google 的競爭失 敗，導致其收入增速自 2005 年大幅放緩，並由此帶來了股價的大幅調 整。

Booking（Priceline）：長達十四年的 20%以上超額收入增速

Booking 面對的是全球商旅出行線上化滲透率提升的大產業周期機遇， 大空間高天花板和輕資產低邊際成本的商業模式使得 Priceline 能夠實現 全球擴張，並連續 14 年實現收入端 20%以上增長，並由此驅動其股價 累計超過 12191%的漲幅。 但自 207 年後，隨著交通出行線上化滲透率逐步見頂，Booking 的預定 量，間夜數以及收入明顯放緩。儘管依然保持了41%以上EBITDA Margin的高盈利能力，但股價仍在 2017-2020 年出現明顯調整。

3.3. 哪些因素決定收入增速拐點？

經營數據、收入以及業績和盈利能力的變化是平臺運營和戰略實施的結果。因此收入本身依然是一個滯後指標。我們試圖進一步尋找驅動收入 和經營數據出現變化和拐點的前瞻性因素。

如何看待併購帶來的收入增長？ 併購最主要的兩大影響是縮短拓展新業務的時間，以及改變行業競爭格 局，分別對應了收入端增長的持續性和盈利情況的改善。

3.4. 平臺拓展第二曲線成功率更高

增速快，觸及單一市場增長瓶頸也很快。平臺模式在觸達臨界點/壟斷 核心入口後往往呈現非線性增長，使得平臺市佔率達到 50%的速度遠超 一般行業。但諾維格提出了產業發展過程中的另一個重要規律：即一家 企業市佔率超過 50%後，其進一步的增長往往受制於行業，公司自身的 努力對增長的貢獻邊際遞減。這意味著增速放緩的必然性，若平臺僅滿 足於現有利潤池而停滯不前，甚至存在增速斷崖式下滑的風險。 平臺必須時刻尋找具備足夠市場空間的新興領域，作為公司新的增長引 擎。因此復盤歷史上的科技巨頭，其探索新領域尋找第二增長曲線的步 伐從未停止，甚至在核心利潤池仍處高速成長期，即開啟了新市場拓展 的步伐。

基因決定論：企業擴張邊界的核心約束。對於第二增長曲線的探索往往 並非一帆風順：企業邊界的擴張本質上來自於組織能力的外溢，對互聯 網企業而言，由於具備靈活的組織架構，其組織能力的邊界通常高於傳 統工業企業，但企業的基因往往成為限制企業擴張邊界的核心因素。 我們復盤了歷史上重要的平臺網際網路企業對全新業務領域的探索。結果 表明： 平臺網際網路企業普遍具備相比傳統工業企業更強大的組織能力以及更 適應靈活多變業務的組織架構，並由此導致平臺企業往往能夠利用自身 1）流量資本、2）組織架構靈活性、3）管理方法論的優勢，在新領域 獲取優勢，進而展現出明顯超越傳統工業企業的擴張能力。即：龍頭之 所以成為龍頭，本身即具備了超強的多領域擴張並持續尋找增量市場的 能力。

探索新業務和增長曲線的成功與否，取決於： 1）業務與企業核心能力賽道的相近程度； 2）增量市場的大小，體量能否支撐成為主要驅動力； 3）技術的顛覆性/漸進性改進。

通常而言：作業系統生態、內容分發與工具、通訊社交、電商履約四個 賽道之間存在明顯的能力邊界： 平臺網際網路企業在同一賽道內的擴張往往具備： 1）資源能力稟賦有規模效應，能夠復用； 2）及時有效的客戶價值反饋體系； 3）高效而規範的企業內部組織架構和決策流程； 4）能夠做出正確決策，並形成業務發展正循環的企業決策價值體系；上述因素共同支撐了在同一賽道內的擴張具有極大成功概率。

Google 收購 YouTube 進一步對網際網路內容分發與工具業務的拓展，微 軟在企業專業軟體服務領域從作業系統向 Office 的拓展；蘋果憑藉 iPod 的成功進一步向 iPhone、iPad 等一系列 i 產品的擴張等，均是成功的案 例。 而跨賽道的相關業務嘗試，則多以失敗告終。我們認為這種失敗，往往並非來自於技術的落後，甚至並非因為對跨領域業務缺乏足夠了解的專 業員工，因為上述因素很容易通過研發/收購/招聘解決。企業基因的因 素影響更大。 企業的基因，可以按以下思路拆解為三個要素：1）核心客戶與反饋客 戶需求的一整套價值體系；2）企業的決策流程：決定什麼樣的解決方 案能夠被管理層看到；3）企業價值觀：決定企業最終做什麼才能符合 企業利益最大化。 基因決定論對企業邊界的影響可以進一步從以上三個維度進行解讀：龍 頭企業跨界擴張的困難，更核心的因素來自企業賴以成功的客戶反饋體 系、決策流程以及價值觀。企業組織架構和決策流程的構建是圍繞如何 鞏固現有核心業務的利益最大化而然服務的。 這套高效運轉的體系，使得企業內部在進軍面臨差異較大的行業時，對 現有核心客戶價值貢獻較低，以及缺乏明朗前景價值的領域，存在巨大 的內部流程、文化和價值觀阻力。

3.5. 博弈政策拐點的彈性很大

反壟斷調查及裁決直接影響公司持續經營的根本假設，因此資本市場對 正在接受反壟斷調查的公司反應劇烈且持久。 考慮到微軟作為數字經濟時代科技企業接受反壟斷調查、被裁決拆分， 並最終反轉的戲劇性過程，以及其數據的可獲得性，本文以微軟反壟斷 案為例，對企業在時間窗口期資本市場表現進行分析。

微軟的反壟斷始末資本市場表現分四階段：

第一階段：情緒樂觀，慣性向上期。相關部門/企業剔除指控/訴訟期 伊始，市場偏樂觀預期下，超額收益慣性向上。 立案信息捕風捉影，超額收益小幅回撤。對龍頭信仰仍在，累計超額利 潤慣性上行。

第二階段：情緒轉變，大幅調整期。調查和訴訟程序深入，情況向 不利於公司發展，超額收益大幅調整 創始人/CEO 在輿論環境/監管壓力下隱退，超額收益事前先大幅調整， 後反彈。

第三階段：情緒崩潰，加速下行期。反壟斷裁決落地，累計超額收 益小幅反彈，但面對拆分的嚴厲裁決，累計超額收益大幅下行。 情緒向極度悲觀方向發展，超額收益大幅下行。裁決落地小幅反彈，但 拆分處罰下繼續下行。

第四階段：柳暗花明，絕地反轉期。政府換屆，態度趨緩，市場預 期從極度悲觀低谷大幅反彈。美國政黨交替是重要拐點。累計超額收益反應出極強的事前反應屬性 （往往在政策和裁決正式公布前 1-3 個月即反應）。

我們試圖進一步從更長周期維度審視這輪針對微軟的反壟斷影響： 1998-2001 期間的反壟斷對微軟而言並非傷筋動骨：微軟在核心 PC 操作 系統領域的統治性地位並沒有受到本質重塑，亦沒有出現核心業務部門 的拆分；這是微軟在此後依然維持其 PC 時代王朝壟斷基礎設施紅利的 前提； 反壟斷更多是阻擊了微軟向網際網路等新興大的具備顛覆性可能的產業 野蠻擴張的步伐。通過約束微軟的行為，客觀上為新興一代的雅虎、 Google 等網際網路企業崛起贏得了窗口期。

即使不考慮反壟斷影響，微軟自身 PC 時代的企業基因，是否具備把握 住網際網路時代商業模式和技術路線的能力，並在網際網路領域延續其統治 基因仍然是值得討論的。 更長周期視角，金融周期和自身業務發展趨勢則是更為主導的因素。微 軟 80%的漲幅來自於 2008-09 年之後，並與美聯儲貨幣寬鬆周期同步。 而微軟自 2014 年後，積極主動轉型雲計算，基於作業系統和企業服務 市場持續的業務拓展和恢復是其大幅跑贏納斯達克基準的核心原因。

2014 年 2 月 4 日，微軟董事會宣布由納德拉擔任公司董事和 CEO，納 德拉上任後採用了兩大戰略以扭轉微軟的戰略頹勢： 戰略一：業務上做減法，資源能力聚焦核心利潤池。此前微軟與 Google 業務 100%重合，並還有遊戲、資料庫業務等，團隊眾多，派系複雜， 組織內耗嚴重。納德拉只強化企業級軟體相關業務，對於不可能和沒有 競爭力的業務，通過自生自滅的方式進行精簡。 因而：網際網路業務、微軟亞洲研究院、移動業務、Skype 即時銅須你業 務都在做減法之列；微軟將資源能力集中到了最擅長、核心能力最強的 Office 和資料庫為核心的企業級軟體服務。 戰略二：基於現有企業軟體服務市場，大力發展雲計算 Azure。2014 年 微軟的 Azure 其實處於行業中相對落後位置。微軟通過將 Office 從過去的軟體銷售，變成跟在線軟體訂購（Saas），轉型為雲計算業務服務。 Azure 平臺依靠 Office 的支撐，從幾乎 0 的市場佔有率，快速提升至 20%， 超越了 Google 的 12%。

3.6. 資本周期通過貼現率影響估值

在所有影響估值的要素中，資本周期的影響是決定性的： 資本周期對平臺網際網路企業估值影響很大。自 1994 年，特別是自 2020 年疫情以來，美聯儲貨幣寬鬆程度與納斯達克指數漲幅擬合程度很高。 而 1980-1994 年二者擬合程度較低。 上述長周期維度的非同步/同步特徵顯示了金融和資本周期與科技和平 臺網際網路產業周期的相互影響： 資金總是流向對全社會生產率邊際貢獻最高的產業。個人電腦與網際網路 產業爆發期為 1990-1995 年，並迅速成為驅動美國和全球經濟發展的核 心引擎，階段性的全要素生產率最高。新興產業的快速爆發與美聯儲趨 勢性流動性寬鬆是金玉相逢，並成為主導 1994 年後納斯達克指數走勢 的核心因素。2020 年新冠疫情以來，平臺網際網路的生產率貢獻在所有行業中依然最高， 並由此驅動了平臺網際網路企業的進一步水漲船高。

為什麼產業生命早期會產生估值泡沫？ 產業生命周期早期往往伴隨著資本和估值泡沫，上述現象在不同時期的 眾多產業已經多次出現。本文更關心：產生上述階段性泡沫的微觀解釋， 即估值泡沫產生的微觀交易結構和投資者心理。 Dave Valliere & Rein Peterson在《Inflating the bubble: Examining Dot-Com Investor Behavior》一文中，針對 2000 年美股網際網路泡沫時期的一級市 場投資人進行了系列深度訪談與研究，並總結出了以下產業生命周期早 期產生估值泡沫的核心原因： 「產業發展初期的金融泡沫與其說是對新技術的追捧，不如說是投資組 合競賽壓力下的囚徒困境3。」 在一個正常投資決策模型中，對於新興業務誕生初期，市場缺乏充分認 知，早期投資的失敗導致對認知風險的提升，並驅動投資組合降低相關 領域的風險敞口，由此實現投資組合風險的負反饋機制。

估值泡沫時期與上述模型的差異來自增加了全新的變量：高市場預期 （Market hype）。對新興產業前景能夠顛覆現有行業的高期待，改變了 投資者預期，此時：

認為舊的估值方法和度量企業價值的手段已經不能再解釋正在快 速發展的新興業務（在本案例中為平臺經濟和網際網路）；

因此，極高的估值被認為是可以接受的，因為舊的估值已經不能度 量新企業價值，新的估值方法被發明出來，在新的估值方法下，高 估值看起來可以被接受；

失敗的投資在以往被認為會提高投資人對風險的認知，並降低對特 定行業的風險敞口；但在高預期下，失敗的投資被認為是排除了難 以跑通的選項，倖存的尚未被證偽的商業模式和企業的成功率反而 是提升了，因而降低了投資組合風險，應當進一步加大對這一產業 相關投資組合的投資力度以攤薄沉沒成本；

從投資組合的角度，出於組合競賽壓力和錯過顛覆式創新大時代的 擔憂，投資經理選擇進一步加碼上述賽道，並由此導致上述投資決 策流程從負反饋轉變為正反饋，持續推動估值水漲船高。

資本與產業存在「高增長-高估值-持續融資」的正循環。資本周期主要通 過影響 DCF 中分母的貼現率來影響企業估值。對企業估值的影響更進 一步體現在建立起融資、高增長、高估值的正循環體系：

由於平臺的基礎設施屬性，必然經歷市場教育和規模不經濟的階段， 因此融資活動現金流而非經營現金流成為支撐企業度過規模不經濟 階段的核心動力；

基於平臺爆發式增長的客觀規律，平臺依靠融資現金流進行激進的 營銷和市場教育和拓張以迅速佔領主導市場，而高增長的事實（也 許並非業績，可以是客戶、可以是訂單數，可以是 GMV）支撐了平 臺企業初期的高估值；

高估值（一級 OR 二級）進一步提升了公司融資能力，使得公司具備 持續獲取融資現金流保證持續的營銷和市場推廣的可能性，並通過 持續的高增長維持現有估值水平；

上述正循環能夠維持的核心來自：1）寬鬆的流動性帶來的一級市場 和二級市場的高風險偏好；2）企業位於產業生命周期的早期，持續 增長具備足夠的空間和動能；

而流動性始終具備周期性，產業總會走向成熟期，上述兩個條件的 周期性變化使得上述正循環的失效。此時，前期對基礎設施的投入， 和真正能產生經營活動現金流的商業模式最終存活下來。經營活動 現金流取代融資現金流，成為支撐企業發展的核心動力。

4.1. 優秀的產品/服務且持續創新是基礎

什麼是優秀的產品和服務：高效建立起用戶信任關係 能夠更低成本、更快速地建立起用戶信任關係的產品和服務模式具有更 高估值。商業社會的運行基礎來自信任關係，我們認為流量時長爭奪的 本質也是信任關係建立效率的爭奪。流量的變現效率競爭，本質上是能 夠在更短時間、更輕的資產、更低的代價建立起用戶與平臺/渠道/品牌 之間的信任關係。 信任關係的獲得存在兩種路徑1）信任時間的佔據（體現為用戶時長 的佔據）；2）商譽的積累；

信任時間的佔據常見：娛樂場景：媒介形態上看熱媒介（媒體）對冷媒介（社交和社區） 的替代；內容特徵上看，「形象」代替「概念」，「知道」代替「理解」；社交場景：互動、反饋、身份，通過朋友圈、視頻號等線上「工作量 的證明」，積累社交資本；工作場景：作為生產力的工具本身，作為產出的保障，從而對工具產生依賴；

商譽的積累是另一種形式：典型如電商履約和供應鏈體系，本質上是通 過重資產的服務和體驗實現對渠道心智的佔據，即渠道商譽的積累。這 種方式和途徑更慢、更重、需要更長時間的資金投入，但顛覆的難度也 極高。 商業模式的差異表面上看是信息（流量）變現效率的高低，實際上則是 信任關係建立效率的差異。

作業系統：從媒介而非功能角度理解，系統是生產、休閒娛樂、社 交的媒介本身，媒介即內容，作業系統作為基礎性媒介，媒介的偏 好決定了你使用的軟體，接觸的內容，甚至價值觀； 社交網絡：社交資本的積累（實際或虛擬）；信息分發：精準的信息匹配體系和能力，純線上，構建信任的效率 高，但信任時間的更替也很快，所以顛覆也很快； 電商：履約體系和商品匹配效率，輕重結合，很難顛覆，但增長速 度慢，投入大，建立信任的成本高； 從Windows 的視窗作業系統、到Google的Page Rank搜索技術，到TikTok 的推薦算法，均符合上述規律。而上述特徵在財務端的體現，則是輕資 產、高利潤率、且具備可持續性的商業模式普遍享受更高的估值。

顛覆式產品的必要條件： 科技行業的主要矛盾：如何通過快速降低成本，讓科技帶來的生產力提 升快速普及並提高生活水平和便利程度。 我們認為，具備成為秩序顛覆者並領導新一輪產業革命的企業，具備以 下三個特徵：大眾的而非精英的，開放的而非封閉的，迭代的而非完美 的。 上述三大特徵分別代表了最廣泛的客戶需求和市場、最先進生產力，因 而最具備掌控規則制定權，並成為基礎設施的潛力。

大眾的而非精英的： 基於上述主要矛盾，平臺提供的服務最終一定是能夠服務儘可能多的人 群與客戶，而非僅僅服務少數/特定精英群體。根據創新擴散理論，新技 術的推廣在初期一定是從少數向大眾擴散的過程，但技術和模式的創新， 最終一定是滿足大多數人的利益而服務。 技術和服務的基礎性，目標客戶廣度的潛力，是度量新的科技趨勢、企 業和商業模式能否具備顛覆性和引領時代的核心指標。 服務於大眾市場的產品和服務，必然是以規模效應、密度經濟等降低成 本為導向的，通常是以極低的門檻吸引最廣大的消費者，並通過技術降 低個性化服務的邊際成本。

開放的而非封閉的：開放和封閉是相對的，背後的核心是判斷，巨頭構建的服務/生態，能否 藉助全社會最優秀的智慧和技術，充分受益於整個時代的技術進步。 從開放 PC 作業系統授權的微軟戰勝試圖通過封閉硬體-作業系統獨吞 PC 市場的蘋果；到 Web2.0 時代構建平臺，引入開發者完善平臺生態進 而帶動了 UGC 強勢崛起的 YouTube；再到安卓憑藉開源在硬體和生態 落後的情況下維持了移動端市場份額的勢均力敵。 開放是手段而不是目的，開放的意義在於最大程度分享和受益整個時代 的科技進步的結果，利用全社會的技術、人才槓桿，始終站在先進生產 力的最前沿。

迭代的而非完美的： 世界上沒有完美的產品。信息和數字時代，方法論的最大變化在於，控 制論的思想下，通過高頻的數據反饋，實現產品和服務的不斷迭代。完 美某種程度意味著落後，具備持續迭代改進空間的產品和服務，才能始 終維持競爭力。

4.2. 賽道決定天花板，空間通常比預期大

潛在市場空間 TAM（Total Addressable Market）選擇決定了高增長的 持續性和空間，進而決定了市值空間和估值水平。 本文對平臺網際網路從系統生態、內容分發、社交通訊、電商服務四大賽 道的產業特徵、商業模式、用戶特徵和估值特點進行了提煉：

四大賽道並非並列關係，而是構成產業鏈層級：我們常用的流量概 念，本質上可以被拆解為：用戶規模、用戶時長、用戶花費、用戶 心智；最終爭奪的是用戶信任關係（決定產業鏈價值分布）。

都是基礎設施，但構建作業系統生態相比其他賽道，具有更強的基 礎設施特徵，因而具備了成為基礎設施中的基礎設施特徵。

都希望構建生態提高遷移成本，但重資產與重投入（硬體）的電商 和作業系統天生更難被顛覆。而內容分發與社交通訊，則天然迭代 更快且更迭頻繁。

作業系統和電商服務市值空間更大，超額收益分布平均。大空間、 慢變化、高遷移成本的行業是最符合投資者審美的長坡厚雪賽道， 為此投資者可以容忍較低的利潤率水平（如強管控 B2C 電商）、較長 期的虧損、和更平緩的增長曲線。 因而系統生態與電商服務吸引了最多，且長期的投資者關注，其超 額收益的分布在整個生命周期中分布相對均勻。其後期的超額收益更多來自前期重資產基建投入積累的壁壘。

內容分發與社交通訊高迭代，快節奏。而內容分發與社交通訊高頻 迭代，多平臺棲息，代際更替頻繁的特徵決定了其收益曲線的高仰 角和快節奏，因而其爆發式增長期往往吸引了成長股範式的投資者 追捧，並導致了超額收益相比系統生態和電商服務更集中在前期。 我們也看到內容分發與社交通訊鮮有機會在市值秩序中佔據榜首， 這也表明了其市值空間的相對局限性。

潛在市場空間會隨著基礎設施的完善和使用習慣的養成而比預期更大。 市場往往基於現有的基礎設施的水平對潛在市場空間缺乏想像力。 Netflix最初從光碟租賃轉型流媒體訂閱業務時市場對潛在空間的測算存在低估，這與彼時低水平的網際網路接入速度、PC 和移動網際網路的低滲 透率均相關。市場對基礎設施的普及和新模式滲透率提升速度的非線性 認知不夠。事實上，隨著北美，甚至全球網際網路基礎設施水平的迅速提 高，基於 Netflix 面對的是全球流媒體訂閱市場的快速爆發，巨大的 TAM 支撐了 Netflix 自 2005 年以來持續 15 年的 20%以上（除 2008、2012 年） 超額增長。

4.3. 用戶中心和長期主義是最好的商業模式

平臺模式的財務結果往往滯後於戰略實施，短期的亮眼數據也許對中長 期的競爭優勢的構建並沒有更多貢獻。 資本青睞的「好模式」屢屢成為短期的季度冠軍。輕資產、高利潤率和高 回報率的商業模式因為有更好的季度業績表現和盈利能力，在短期往往 更受資本市場青睞，因為具備更高的估值和短期更高的資本回報。 但用戶為中心的長期主義戰略犧牲短期利潤業績，往往在長期獲勝。但 在網際網路發展的歷史上，以用戶體驗而非資本市場的喜好為核心，並願 意犧牲短期盈利能力，通過長期資本投入構建起基礎設施，持續滿足用 戶需求的公司屢屢在長期的商業競爭中獲勝，並通過更持續的高增長和 更高的天花板，獲得更高的長期投資收益。 在網際網路發展歷史上，Amazon 對 eBay 的驚天逆轉，以及美國版「外賣 大戰」中 DoorDash 對 Grubhub 的後來者超越為上述結論提供了有力證明。

Amazon 對 eBay 上演了網際網路歷史上最激動人心的逆轉 在電商平臺發展初期，資本市場對輕資產平臺模式的青睞顯而易見：更 高的利潤率水平（長期 35%以上 EBITDA Margin），更快速增長的活躍 用戶數，使得 eBay 享受了高估值和高市值。而彼時亞馬遜正因其長期 虧損和高額資本開支，以及捉襟見肘的現金流，飽受資本市場質疑。

亞馬遜的史詩級逆轉是眾多因素共同的結果：

Amazon 在產品創新領域始終保持了高度創造力，除了重要的 AWS 雲計算產品之外，還推出了包括 Kindle 閱讀器、Prime 會員、無現金 門店等產品。

亞馬遜保持了管理團隊的穩定性以及戰略的一致性；在 2020 年統計 的數據，亞馬遜的資深管理團隊（S-team）平均在公司年限為 16 年； 亞馬遜上市至今只有一位 CEO，而 eBay 至今經歷了 4 任 CEO 更替；

相比專注長尾和 C2C 交易的 eBay，亞馬遜的目標市場（TAM）更大 且更為廣泛支撐了其業績持續超額增長的持續性和更高的天花板， 這也是其長期市值佔優的重要因素。

但最根本的原因，在於相比 eBay 更加重視商戶的成功（eBay 的關注 重點多年來經歷了從小商戶，到頭部商戶，再到回歸小商戶的轉變）， 亞馬遜的B2C和後來的Marketplace自始至終更加關注消費者的用戶 體驗。

始終堅持長期主義戰略，願意犧牲短期經營利潤，保持長期基礎設 施的資本投入，以保證更快的履約購物體驗，討好消費者，而不是 投資人和資本市場；亞馬遜的管理層更傾向於忽略短期的利潤波動 和市場壓力，而 eBay 則更加擅長盈利數據和市場預期的管理；

亞馬遜的 Prime 會員以及對於物流基礎設施的持續投入是其長期主 義戰略，犧牲短期利潤並帶來長期回報的證明。

DoorDash 對 Grabhub 的後來居上是另一個用戶體驗長期取勝的案例

Grabhub 在美國更早開展外賣業務，其商業模式為典型的平臺模式：提 供餐廳預訂平臺，並通過收取預訂佣金獲取收入，而配送由餐廳自己完 成。滿足輕資產、高利潤率、高回報率。但上述模式也導致了缺乏獨立 配送能力的餐廳無法在 Grabhub 上滿足消費者需求，由此限制了平臺的 餐廳供給。 而 DoorDash，包括後續的 UberEats 則選擇了最大化滿足消費者、商戶 需求，提高履約體驗，自建配送團隊的方式。這種商業模式更加重資產， 並且需要對用戶、商戶、配送員更高的激勵費用。但卻提供了更多的平 臺餐廳供給，以及更好的履約體驗。因此儘管犧牲了短期的利潤， DoorDash 和 UberEats 很快實現了對 Grabhub 市佔率的顯著超越，2020 年 DoorDash 上市時其市值已經是 Grabhub 的 10 倍。

4.4. 管理團隊和組織能力決定企業邊界

平臺和科技類企業的核心資產是優秀的團隊和管理層。創始人和管理團 隊的創造力、價值觀以及穩定性對持續創造超額增長和收益的影響更大。

資訊時代企業生產關係的變革，以及帶來的利益分配機制的變化，是科 技企業保持持續創新能力的核心來源。 公司所有權決定了分配製度。工業時代的生產資料是原材料和設備，股 東/管理人與工人是僱傭關係，材料和設備折舊以及耗材構成了大部分 成本，企業盈利的核心來自效率的提升，支付給公司的工資與企業利潤 是零和博弈。 資本掌握的設備、材料是最先進的生產力，而勞動力可替代性極強，因 此資本對勞動力的剝削隨著經濟周期而波動，並由此誕生了歐美的工會 組織，在爭取權利的過程中產生了很多資源和時間的消耗。 科技時代知識型員工是先進生產力，掌握技術和知識的核心員工不可替 代，因此分享公司所有權，才是信息和科技時代降低成本的重要方法。 因此各大科技企業普遍採用期權激勵機制。所有權的變化改變了分配製 度，並構成了科技企業能夠持續創新的重要動力。 同時我們應當注意到，生產關係的變化，不僅僅是公司內部的職能層級 之間的，更是社會各個階級之間的對數據這一全新要素的所有權的生產 關係的重新調整。

管理方法論的變化：從機械論，向控制論、資訊理論、系統論轉變。 機械論誕生於工業時代，強調確定性和可預知性。因此強調計劃、戰略， 強調效率的提升和執行的完成度，與工業生產型企業較低的利潤率水平， 需要依靠效率改善提高利潤率帶來規模效應的運營邏輯。 控制論、資訊理論與系統論則是面向不確定的方法論： 控制論的核心是持續迭代。區別於機械論對未來做儘可能確定的預測邏 輯，而是根據變化不斷進行調整，即看重迭代與反饋。信息和數字時代 的高頻數據反饋與迭代能力為控制論在企業管理中的運用提供了基礎； 資訊理論是關於通信的理論。資訊理論認為，系統中不確定性越多，熵就越 大，消除不確定性的方法，是引入更多信息。如同廣告的精確投放需要 引入更多的搜索關鍵詞，以消除不精確的推薦。關鍵詞，成為消除系統 不確定的信息。 系統論的觀點認為局部最優不等於全局最優。即更加強調整體用戶體驗 的最優，而不只是追求堆積硬體性能的最強。 上述三大方法論相比工業時代企業的機械論管理思維上的優勢，是科技 產業能夠快速增長更為核心的支撐力。

4.5. 估值方法隨生命周期與風險偏好大不同

估值是產業趨勢、資本周期和商業模式共振的結果。因此，研究估值規 律，本身是研究產業規律和資本周期，以及交易結構和背後的交易心理。 估值方法的選擇和估值水平的高低具有極強的事後解釋性；估值規律是 產業和資本運行規律通過交易的映射。 好的生意和企業是比較的結果，估值水平的高低同樣來自比較。拋開產 業生命周期，資本周期，在不考慮參照系的情況下討論估值的絕對水平 和企業的絕對價值，缺乏足夠的規律歸納。

生命周期對估值方法的選擇是決定性的：本文無意贅述不同估值方法的 原理。我們認為，儘管處於同一網際網路技術大周期下，但細分技術迭代 周期以及行業內企業的生命周期階段，是決定網際網路估值方法的核心因 素：

相對估值法在成長期最主流。處於快速迭代和新業務拓展階段的企 業遠期現金流具有低可預測性和不穩定性，基於高速增長的業績， 甚至收入的相對估值法是最為普遍且最具比較意義和一般規律性的 估值方法，因此 PS、PE 估值方法是成長期和成熟成長期較為普遍。

DCF 則多用於已經進入成熟期的業務或企業進行估值。平臺的多業務特徵使得分部估值法（SOTP）對度量整體市值較為常 見。而不同部分的估值方法選擇同樣基於生命周期，以相對估值法 最為常見。 估值指標的創新本質是在評估增長的節奏，尋找增長和滲透率階段的量 化前瞻性指標，但也受資本周期與市場風險偏好的影響。 由於平臺企業新興企業和商業模式在中期內缺乏盈利：因此價值-點擊率 （Price per Click）、頁面觀看次數（Price per View）、單客戶價值（Price per Customer）等新的估值方法被採用，以解釋收入/利潤的短期缺失。 2000 年網際網路泡沫時代，資本寬鬆周期，高市場偏好下，對於網際網路科 技企業的美好前景的預期帶會帶來相對估值方法的創新。

（本文僅供參考，不代表我們的任何投資建議。如需使用相關信息，請參閱報告原文。）

精選報告來源：【未來智庫】。未來智庫 - 官方網站