近年來，金融科技公司對金融屬性避之不及——剝離“金融”的標簽，向“科技”靠攏。普遍的解釋很簡單：科技企業(yè)的估值更貴。舉例來說，當前A股市場中，軟件與服務(wù)業(yè)的市盈率大概是銀行業(yè)的10倍，意味著同樣1元凈利潤，若定位為軟件服務(wù)業(yè)，估值能高十倍。

換個馬甲就能換種估值？未免太小瞧市場的智慧了。市場的確給了很多金融科技企業(yè)更高的估值，但并非它們成功撕下了“金融”的標簽，而是市場對它們的業(yè)務(wù)有不同的解讀。

銀行業(yè)的估值為何這么低？

回到問題的起點，我們先看看銀行業(yè)的估值為何這么低，以至于讓人“避之不及”。

近十年來，銀行業(yè)的估值一直很低，以至于很多人形成了一種刻板印象：只要看到類似銀行的業(yè)務(wù)，就不假思索地給予低估值，不再追究業(yè)務(wù)模式之間的差異。某種意義上，金融科技公司努力凸顯自己的科技屬性，也是害怕被這種刻板印象誤傷。

雖然當前市場對銀行股10倍以下的低市盈率習(xí)以為常，但2001年前后，銀行股也曾享受75倍的高估值，屬于被市場追捧的“六朵金花”之一，受歡迎程度不亞于當前的醫(yī)藥科技。2008年金融危機之后，受宏觀環(huán)境和行業(yè)增速影響，銀行估值水平一路下滑，其市場熱度也從被追捧變成被嫌棄。

2006年之前，銀行業(yè)批量股改上市，業(yè)績增長非常亮眼，2004年曾錄得220%的增速，之后回歸常態(tài)，但仍處于30%以上的高位。2012年之后，中國GDP增速下臺階，銀行業(yè)遭遇對公貸款萎縮、不良率攀升的雙重打擊，盈利增速持續(xù)下滑，逐步滑落至個位數(shù)。股票估值是企業(yè)未來現(xiàn)金流的折現(xiàn)，銀行利潤增速持續(xù)下滑，估值水平也隨之跌入底部，再也沒能爬起來。

就一般行業(yè)來講，利潤增速就足以解釋長期估值水平了。但在銀行業(yè)，由于高杠桿運營，不良率的些許波動都會對利潤產(chǎn)生較大影響，所以市場還非常關(guān)注資產(chǎn)質(zhì)量問題。但很多時候，市場對不良率的關(guān)注會產(chǎn)生戴維斯雙擊效應(yīng)：

當不良率惡化時，銀行增提撥備，利潤下降，拉低估值水平；同時，對不良率更高的銀行，市場還會在現(xiàn)有估值上再打個折扣。這意味著，資產(chǎn)質(zhì)量惡化這個單一因素，在估值中被計算了兩次，高估了不良率的影響。

在這種戴維斯雙擊效應(yīng)影響下，市場對銀行業(yè)估值很容易走極端。

2007年前后，在銀行業(yè)股改上市以及經(jīng)濟高速增長的驅(qū)動下，市場對銀行業(yè)資產(chǎn)質(zhì)量非常樂觀，給予了過高的估值；而近幾年，GDP增速放緩，銀行業(yè)不良率攀升，銀行業(yè)估值又被打入谷底，遲遲翻不了身。

銀行估值的分化

其實，資本市場中廣泛存在著戴維斯雙擊效應(yīng)，如巴菲特曾談到優(yōu)秀管理層在估值中被重復(fù)計算的問題：優(yōu)秀管理層能改善上市公司業(yè)績，在基于業(yè)績估值時被計算一次；此外，市場對優(yōu)秀的管理層還會給予估值溢價，又計算了一次。

實際上，只要是市場認為對盈利有重大影響的因素，在估值時都容易產(chǎn)生類似的雙重計算效應(yīng)。就銀行業(yè)而言，市場除了關(guān)心不良率，還關(guān)心增長速度、凈息差、零售業(yè)務(wù)占比、所在區(qū)域經(jīng)濟增速等因素，使得類似的戴維斯雙擊效應(yīng)廣泛存在。

結(jié)果就是，一些銀行的優(yōu)點被放大，一些銀行的缺點被放大，估值拉開了差距，且這種差距遠大于其業(yè)務(wù)本身的差距。以2020年10月15日的收盤價測算，寧波銀行市盈率達到15.34倍，而市盈率最低的銀行僅為4.32倍。同樣是一塊錢盈利，估值含金量竟然有這么大的差距。

從不同銀行的估值情況看，我們不難看出以下幾個規(guī)律：

一是估值水平與利潤增速正相關(guān)。就36家上市銀行而言，2016-2019年間，三組銀行（市盈率10倍及以上、5-10倍、5倍以下，下同）的平均凈利潤總增幅分別為46%、33%和25%，平均來看，利潤增速越快，估值水平越高。

二是估值水平與不良率負相關(guān)。截止2020年6月末，三組銀行的平均不良率分別為1.33%、1.40%和1.67%，平均來看，不良率越低，估值水平越高。其中，估值水平居前的寧波銀行、常熟銀行，不良率均在1%以內(nèi)，且疫情期間未有惡化跡象。

三是估值水平與凈息差正相關(guān)。2019年，三組銀行的平均凈息差分別為2.4%、2.2%和2.06%，平均來看，凈息差越高，估值水平越高。

此外，市場還會基于零售業(yè)務(wù)占比、所在區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展活力（針對區(qū)域性銀行）等因素來調(diào)節(jié)估值水平。

一般來講，個人貸款利率更高，且小額分散、抗風(fēng)險能力強，個人貸款占比高的銀行更容易受到市場青睞，典型如平安銀行和招商銀行；對于區(qū)域性銀行而言，若所在區(qū)域經(jīng)濟增速快、經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量好，相關(guān)銀行也能享受估值溢價，典型如江浙地區(qū)的城商行，估值水平更高一些。

對金融科技公司估值

不同銀行的估值差距很大，說明市場并沒有一刀切。某種意義上，與其說市場給予銀行業(yè)低估值，不如說市場給了增速放緩、不良較高的銀行低估值。

金融科技公司也是如此，面子是面子，里子是里子，市場分得清。無論是撕下了金融標簽，還是貼著金融標簽，決定其估值水平的依舊是成長性和預(yù)期不良率，其中，預(yù)期不良率屬于對成長性的折扣，可看作負的成長性。

舉例來說，趣店、和信貸、信也科技三家赴美上市平臺，IPO首日的市盈率（收盤價/上一年度每股利潤）分別為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。之所以有這么大的差異，并非這些平臺的金融或科技標簽發(fā)生了改變，只是市場對它們的成長性有了新的認識。

當然，并非說向科技靠攏有什么不對，畢竟市場對貸款業(yè)務(wù)依舊存在著很深的刻板印象。但歸根結(jié)底，還是要關(guān)注利潤的成長性和對不良率的控制。

對于高成長的機構(gòu)，無論是科技屬性還是金融屬性，市場都不吝給出更高的估值。如果在保持高速增長的同時，還能持續(xù)保持低不良且經(jīng)受了周期的考驗，或在業(yè)務(wù)模式中不承擔信用風(fēng)險（純撮合模式），那么即便貼著金融的標簽，也能拿到科技股的估值。

就國內(nèi)這些頭部金融科技公司而言，成長性體現(xiàn)在三個方面：

一是市場蛋糕持續(xù)擴大。金融為百業(yè)之母，只要GDP保持正增長，金融業(yè)的市場蛋糕就會持續(xù)擴大。同時，中國經(jīng)濟在全球影響力的持續(xù)提升以及金融開放持續(xù)加速，也為中國金融業(yè)開拓國際市場打開了新的想象空間。金融科技公司，作為金融業(yè)中最活躍的一個群體，必然要受益于市場蛋糕的持續(xù)擴大。

二是市場結(jié)構(gòu)持續(xù)調(diào)整。市場蛋糕擴大的同時，在科技實力、用戶積累、場景融合、管理激勵等因素的綜合驅(qū)動下，金融機構(gòu)內(nèi)部加速分化，頭部金融科技公司競爭優(yōu)勢明顯，有望持續(xù)擴大市場份額，實現(xiàn)更高的增速。

三是新業(yè)務(wù)的廣闊前景。頭部金融科技公司，不僅在金融業(yè)務(wù)上積累了競爭力，在金融科技輸出、B端產(chǎn)業(yè)賦能、C端流量綜合運營等方面也進行了積極探索。這類業(yè)務(wù)雖然當前難挑大梁，但具有未來的可展望性，也會帶來估值溢價。

此外，對于市場仍然普遍憂慮的不良率問題、最高利率上限問題，本質(zhì)上都屬于周期性因素（詳見《當前消費金融的主要矛盾》），不影響頭部金融科技公司的長期質(zhì)地。

時間的復(fù)利效應(yīng)

在預(yù)測企業(yè)未來前景時，多數(shù)人傾向于線性邏輯，在線性邏輯下，今年企業(yè)A的盈利是企業(yè)B的2倍，五年后二者的差距還是2倍。

但實際上，企業(yè)間的差距很少是線性展開的，總會越拉越大。之所以如此，因為大于1的數(shù)字乘積的增長速度遠高于小于1的數(shù)字。

舉例來說，企業(yè)A的競爭力在平均水平之上，設(shè)定為1.1；企業(yè)B的競爭力在平均水平之下，設(shè)定為0.9，二者的初始差距為22%（1.1/0.9-1），但6年之后，二者的差距將擴大為2.33倍（1.1的六次方/0.9的六次方-1）。

基于這個原因，市場總是給予龍頭企業(yè)更高的估值水平，以彌補線性邏輯下產(chǎn)生的估值偏差。實際上，給龍頭高估值更像個障眼法，真正重要的，并非區(qū)分龍頭和非龍頭，而是尋找綜合優(yōu)勢在平均水平之上（大于1）的投資標的，在時間的復(fù)利效應(yīng)下，這類企業(yè)總能在長期帶來令人驚嘆的業(yè)績成長。

當前，頭部金融科技企業(yè)的綜合競爭力高于傳統(tǒng)金融機構(gòu)，競爭力數(shù)值大于1，在時間的復(fù)利效應(yīng)下，這種競爭優(yōu)勢會越來越大，所以它們值得更高的估值。而這種高估值，與是否撕下了金融標簽無關(guān)。