科技股票的高估值意味着什么？

2021年1月，全世界市值最大的10家上市公司里，有6家科技公司：美国的苹果、谷歌、微软、脸书，以及中国的腾讯和阿里巴巴。如果我们细看这6家公司，会发现他们有一个共同的特点，那就是这些公司的估值都不低。

举例来说，下面是这些公司的企业价值/销售额倍数：苹果9倍，微软11倍，谷歌7倍，脸书9.6倍，腾讯11.5倍，阿里巴巴6.9倍。企业价值对销售额倍数，是一个很常见的股票估值指标。该倍数越高，说明公司股票的估值越高。注意，这里计算的是对公司销售额，而非盈利的倍数。

事实上，目前股市里上市公司的高估值，并不仅限于上面提到的这些头部科技股票。举例来说，在罗素1000指数成分股中，企业价值/销售额倍数达到10倍或以上的公司数量，已经超过了150个，是1999年以来的最高水平。明晟世界（MSCI World）指数中，企业价值/销售额倍数达到10倍或以上的公司数量，超过了200个，甚至比1999年时的数量还要多。这些公司遍布全球，分布于信息科技、通讯服务、金融、医疗、消费和工业等各个行业。这些数据表明，目前股市中上市公司的高估值，并不局限于个别股票，也并不仅限于美国的科技行业，而是一个全球共有的普遍现象。

如果一个公司的企业价值在销售额的10倍以上，说明什么呢？让我在这里援引一段美国太阳微系统公司创始人Scott McNeely说的话：

基于10倍营收的估值，如果要在10年内让股民回本，我必须连续10年以股息形式向股民支付公司所有的营业收入，假设我的董事会允许的话。同时我们还需要假设，公司的商品销售成本为零，费用为零。这对于像我们这样拥有39,000名员工的计算机公司来说很困难。然后我们还需要假设我不交税，这显然是违法的。对了还有研发，我们假设未来十年公司的研发支出也为零，还能维持现在的收入。在考虑了这些假设以后，我想请问大家，你们之中有谁还愿意以64美元购买我公司的股票么？你们知道这些假设有多荒谬么？（那些买股票的股民）你们究竟在想什么？

上面这段话，是Scott McNeely在2002年接受《商业周刊》采访时的发言。当时McNeely回顾了1999/2000年科技泡沫，指出他想不明白为什么有投资者愿意以超过10倍销售额的估值去购买一个公司的股票。

有些读者会指出，当股民今天以10倍于销售额的价格购买股票时，他看中的是该股票的增长前景。如果股票可以如预料中那样高速增长的话，那么3年、5年或者10年以后，估值就不会那么高了。这其实也是购买成长股背后的共通理由。但我们同时也需要明白，当一个股票的估值10倍于其销售额时，其实已经包含了高速的成长预期。而一旦现实和期望不符，成长速度不如预期的那么乐观时，公司的股价就很有可能会受到影响而下跌。

这也是为什么，从历史上来看，购买企业价值超过10倍销售额估值的公司股票，从来就不是一个好主意。研究（Taylor, et al, 2020）统计发现，在罗素1000指数中购买那些企业价值超过销售额10倍的公司股票的话，平均来讲，在接下来的5年中股票的回报会比指数差65%左右。在明晟世界（MSCI World）指数中，购买企业价值超过销售额10倍的公司股票，在接下来5年中股票回报会落后指数33%左右。而如果我们再往上计算，比如购买企业价值超过销售额20倍的公司，那么接下来5年股票回报分别会落后罗素1000指数73%和明晟世界指数50%。这些统计数据表明，购买估值贵的股票，投资风险就比较大。买的股票估值越贵，接下来回报不佳的概率也越高。

有一些读者可能会质疑：像苹果和谷歌这样的科技公司，虽然估值挺高，但是他们的盈利能力也很强。购买利润高的高估值公司股票，会不会安全一些？理论上来说，购买高盈利公司股票，确实要比购买不盈利，或者亏本的公司股票风险低一些。但是从概率上来说，高估值公司股票的盈利能力并不出色。比如研究（Taylor, et al, 2020）统计发现，从1999年到现在的罗素1000指数成份股中，企业价值10倍于销售额的公司，其平均股本回报率（ROE）仅为0%左右。而企业价值20倍于销售额的公司，其平均股本回报率为负20%到负30%左右。一方面股票估值高，另一方面公司盈利能力又差，同时具备这两种特点的股票，对于股民来说投资风险过大，需要谨慎对待。

2020年开始的新冠疫情大流行，给我们每个人的生活，以及全球的资本市场，都带来了深刻的影响。让很多人意外的，是全球股市并没有受到新冠疫情的影响而大跌，反而异常坚挺，甚至在个别市场屡创新高。从历史上来看，高估值股票附带的投资风险更高，更容易拖累股民的投资回报。聪明的投资者，需要清醒认识，并深刻理解市场中包含的风险，做出更为理智的投资决策。

本文首发于FT中文网。

参考资料：

Daniel Taylor, Edward Cole, and Ben Zhao, The Wisdom of Buying Absurdly Expensive Stocks, Dec 2020

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