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苏宁金融研究院|当金融科技公司撕下“金融”标签

北京联盟_本文原题：当金融科技公司撕下“金融”标签
苏宁金融研究院|当金融科技公司撕下“金融”标签
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本文由“苏宁金融研究院”原创 ， 作者为苏宁金融研究院副院长薛洪言
近年来 ， 金融科技公司对金融属性避之不及——剥离“金融”的标签 ， 向“科技”靠拢 。 普遍的解释很简单：科技企业的估值更贵 。 举例来说 ， 当前A股市场中 ， 软件与服务业的市盈率大概是银行业的10倍 ， 意味着同样1元净利润 ， 若定位为软件服务业 ， 估值能高十倍 。
换个马甲就能换种估值？未免太小瞧市场的智慧了 。 市场的确给了很多金融科技企业更高的估值 ， 但并非它们成功撕下了“金融”的标签 ， 而是市场对它们的业务有不同的解读 。
银行业的估值为何这么低？
回到问题的起点 ， 我们先看看银行业的估值为何这么低 ， 以至于让人“避之不及” 。
近十年来 ， 银行业的估值一直很低 ， 以至于很多人形成了一种刻板印象：只要看到类似银行的业务 ， 就不假思索地给予低估值 ， 不再追究业务模式之间的差异 。 某种意义上 ， 金融科技公司努力凸显自己的科技属性 ， 也是害怕被这种刻板印象误伤 。
虽然当前市场对银行股10倍以下的低市盈率习以为常 ， 但2001年前后 ， 银行股也曾享受75倍的高估值 ， 属于被市场追捧的“六朵金花”之一 ， 受欢迎程度不亚于当前的医药科技 。 2008年金融危机之后 ， 受宏观环境和行业增速影响 ， 银行估值水平一路下滑 ， 其市场热度也从被追捧变成被嫌弃 。
2006年之前 ， 银行业批量股改上市 ， 业绩增长非常亮眼 ， 2004年曾录得220%的增速 ， 之后回归常态 ， 但仍处于30%以上的高位 。 2012年之后 ， 中国GDP增速下台阶 ， 银行业遭遇对公贷款萎缩、不良率攀升的双重打击 ， 盈利增速持续下滑 ， 逐步滑落至个位数 。 股票估值是企业未来现金流的折现 ， 银行利润增速持续下滑 ， 估值水平也随之跌入底部 ， 再也没能爬起来 。
苏宁金融研究院|当金融科技公司撕下“金融”标签
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就一般行业来讲 ， 利润增速就足以解释长期估值水平了 。 但在银行业 ， 由于高杠杆运营 ， 不良率的些许波动都会对利润产生较大影响 ， 所以市场还非常关注资产质量问题 。 但很多时候 ， 市场对不良率的关注会产生戴维斯双击效应：当不良率恶化时 ， 银行增提拨备 ， 利润下降 ， 拉低估值水平；同时 ， 对不良率更高的银行 ， 市场还会在现有估值上再打个折扣 。 这意味着 ， 资产质量恶化这个单一因素 ， 在估值中被计算了两次 ， 高估了不良率的影响 。
在这种戴维斯双击效应影响下 ， 市场对银行业估值很容易走极端 。
2007年前后 ， 在银行业股改上市以及经济高速增长的驱动下 ， 市场对银行业资产质量非常乐观 ， 给予了过高的估值；而近几年 ， GDP增速放缓 ， 银行业不良率攀升 ， 银行业估值又被打入谷底 ， 迟迟翻不了身 。
【苏宁金融研究院|当金融科技公司撕下“金融”标签】银行估值的分化
其实 ， 资本市场中广泛存在着戴维斯双击效应 ， 如巴菲特曾谈到优秀管理层在估值中被重复计算的问题：优秀管理层能改善上市公司业绩 ， 在基于业绩估值时被计算一次；此外 ， 市场对优秀的管理层还会给予估值溢价 ， 又计算了一次 。
实际上 ， 只要是市场认为对盈利有重大影响的因素 ， 在估值时都容易产生类似的双重计算效应 。 就银行业而言 ， 市场除了关心不良率 ， 还关心增长速度、净息差、零售业务占比、所在区域经济增速等因素 ， 使得类似的戴维斯双击效应广泛存在 。
结果就是 ， 一些银行的优点被放大 ， 一些银行的缺点被放大 ， 估值拉开了差距 ， 且这种差距远大于其业务本身的差距 。 以2020年10月15日的收盘价测算 ， 宁波银行市盈率达到15.34倍 ， 而市盈率最低的银行仅为4.32倍 。 同样是一块钱盈利 ， 估值含金量竟然有这么大的差距 。
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从不同银行的估值情况看 ， 我们不难看出以下几个规律：
一是估值水平与利润增速正相关 。 就36家上市银行而言 ， 2016-2019年间 ， 三组银行（市盈率10倍及以上、5-10倍、5倍以下 ， 下同）的平均净利润总增幅分别为46%、33%和25% ， 平均来看 ， 利润增速越快 ， 估值水平越高 。
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二是估值水平与不良率负相关 。 截止2020年6月末 ， 三组银行的平均不良率分别为1.33%、1.40%和1.67% ， 平均来看 ， 不良率越低 ， 估值水平越高 。 其中 ， 估值水平居前的宁波银行、常熟银行 ， 不良率均在1%以内 ， 且疫情期间未有恶化迹象 。
三是估值水平与净息差正相关 。 2019年 ， 三组银行的平均净息差分别为2.4%、2.2%和2.06% ， 平均来看 ， 净息差越高 ， 估值水平越高 。
此外 ， 市场还会基于零售业务占比、所在区域经济发展活力（针对区域性银行）等因素来调节估值水平 。


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