市值分化，商业变迁，重估物流企业

 01

  疫情加剧全球物流业市值分化

  人口、地理、经济和政策是决定物流业(甚至交通运输业)发展的关键变量。从全球来看，美洲大陆、欧洲大陆和中国存在较大的相似性(人口众多、幅员辽阔、经济良好、政策稳定)，日本市场(国土面积较小)也可作为参考。

  我们首先观察新冠疫情对全球物流业的影响：得益于全球性货币宽松与财政刺激，行业总市值从疫情前的3.6万亿增长至4.8万亿，但10家最大的企业贡献了1.0万亿的市值增幅。(除特别说明，报告正文货币单位均为人民币，汇率基于即期人民币中间价计算)

  我们对国内36家物流上市公司的研究，同样表现为，市值集中度提升(行业总市值从约6100亿增加至约9500亿)。

  值得关注的是，疫情前后，顺丰和中通市值增幅名列全球首位和第七位，但韵达/申通/百世成为全球物流企业中市值降幅最大的三家企业。

  02

  物流是门好生意吗?

  物流需求(仓储/运输)源于货物在时间/空间上的错配;物流供给则呈现垄断(基础设施服务)和竞争(运输服务)二元特征。

  物流网络是运输线路和操作节点(仓储/集散/分拨中心)的集合：需求的派生性意味着，网络突破阈值后可以自然扩张;高边际成本使得成本效率优先于连接数，不同细分市场有其最优结构。

  规模效应是商业世界的万有引力，快递是最好的物流赛道(物流产品规模效应随公斤段提升下降);管理是反规模效应的(组织成本边际递增)，组织成本与服务溢价的匹配是商业模型成立的前提。

  1.供需关系：派生性与两重性

  从广义视角，物质、能量和信息(乃至“人”)在时间/空间上都会发生错配，进而产生仓储/运输需求。物流即物品从供应地向接收地的实体流动过程，包括运输、储存、装卸等功能，但物流并不局限于物质的范畴(如煤炭运输是以物流为载体的“能量流”)。

  运输是对地球表面异质性的应对(物质分布不均匀)，也奠定了专业化与规模化生产的基础;仓储(库存)吸收了供应链风险，实现了供需的跨期限匹配(如粮食库存平滑了季节性供给)。

  (1)需求：商流决定物流

  供应链是商流、物流/服务流、资金流和信息流的融合。除了有限的特殊场景(如搬家服务)，物流都是商流的衍生需求。

  这导致物流在和商流的博弈中居于弱势，物流企业有很强的动力跨界商流。但由于单品管理能力的缺失，物流企业的跨界整体难言成功。

  另一方面，外卖、社区团购等新业态对供应链能力提出了更高要求，商流渗透物流的态势前所未有(亚马逊自建物流对美国三大快递产生不小的冲击)。

  (2)供给：竞争与管制

  物流供给由承运人、基础设施服务商和代理人共同完成。基础设施(如高速公路)高沉没成本、长生命周期、规模经济使其具备自然垄断特征;运输工具(如车辆)低进入门槛、短生命周期、低沉没成本加剧市场竞争。

  因而，政策倾向于管制基础设施服务商，而允许承运人自然竞争。非完备的制度环境下(信用、合规、税务等)，轻资产企业难以建立护城河，重资产成为物流企业的必然选择。

  2.物流网络：点与线的结合

  运输为线状结构，加上若干节点(仓储/集散/分拨中心等)，共同构成运输网络。如前文所述，商流结构决定物流结构，即物流网络的地域范围可视为外生变量。

  以零售物流为例，跨境、跨城、同城、即时配送构成全场景物流服务。

  随着地域范围的收敛，物流网络趋于碎片化，竞争周期相应拉长：局部市场防御难度加大，进攻方需要逐城“巷战”。这一结论对商流同样成立，地域范围：电商(全国型)>团购(城市型)>外卖(蜂窝型)。

  物流需求具有派生性：网络中节点增加，提高了网络通达性，进而产生新的需求，还提高了网络对新节点的吸引力。

  因此，物流网络存在阈值(既包括供给侧的线路/节点，又包括需求侧的用户数和业务量)，成为物流业的关键护城河：第一，低于阈值的物流网络难以生存;第二，突破阈值的网络才能自然扩张(这一过程通常称为起网);第三，市场竞争不断提高网络阈值(护城河越来越宽)。

  消费互联网中(尤其社交网络)，网络价值以用户数量的平方增长。其背后的商业逻辑在于：第一，n个节点连接的组合数=n×(n-1)/2;第二，很低的边际成本。

  物流业中(产业互联网)，高边际成本使得成本效率优先于连接数。货量不足的情况下，中转集散综合成本低于点点直发(增加中转成本和全程时限，提高装载率以降低运输成本，使得总成本最优)。

  因此，不同细分市场有其最优结构：快递/小票零担为轴辐型(HUB)，大票零担为通道型(专线)，整车则进一步简化为点点直发。

  3.规模效应：成本优势与体验优势

  物流产品的五个关键价值包括：时效、网络、体验(个性化)、品质(货损)和成本(价格)。传统规模效应理论聚焦成本，我们此处引用王慧文先生在“互联网产品课(2020)”的定义：“销售/用户量/客户量扩张所产生的用户体验及成本优势”。物流业中，用户体验的规模效应即时效。

  规模效应是商业竞争的高权重要素：首先，不同业态规模效应差异显著，如物流产品规模效应随公斤段提升下降;其次，抓住(决定规模效应)关键要素的参与者更有希望赢得竞争。

  物流网络经济性即平均成本递减，又可细分为“密度经济”和“幅员经济”。

  密度经济：物流网络幅员不变(以线路长度及节点数等衡量)，运量扩大致平均成本下降;成本的“规模效应”大都属于密度经济范畴。

  幅员经济：运输密度不变，幅员扩大致平均成本递减，典型案例是铁路单位运费=基价1+基价2*里程。

  规模效应曲线，表征规模效应和用户数量的函数关系：

  超线性增长：单边网络正向效应，如社交网络的价值以用户数量的平方增长;

  线性增长，双边网络且同边接近独立，如供给接近无限的电商平台;

  亚线性增长：双边网络且同边负向竞争，如外卖用户对骑手形成负向竞争，且规模达到一定程度后用户体验和成本趋于平缓。

  由于物流成本和物流时效不能无限下降，物流业的规模效应最终趋于收敛(亚线性规模效应)。当然，在物流网络发展的早期，规模效应仍可能表现为线性/超线性增长。以加盟制快递网络为例，加盟制1.0实现了超线性增长，而加盟制2.0和加盟制3.0则接近于线性增长和亚线性增长。

  4.反规模效应：组织成本与组织边界

  从组织行为学角度，管理是反规模效应的(组织成本边际递增)，需要通过业务的规模效应对冲：一方面，规模效应带来的成本节约;另一方面，用户体验优势带来的产品/服务溢价。

  以快递为例，加盟制显著降低了企业的组织成本：减少管理层级，规避制度成本，加盟商自激励。根据董中浪先生的观点(全球智慧物流峰会：2019)，组织成本与服务溢价的匹配是商业模型成立的前提。

  同样，以快递为例，高组织成本的直营模式依赖高服务溢价传导(高端产品/核心区域)，低组织成本的加盟模式则适应低服务溢价场景(低端产品/非核心区域)。

  根据科斯的观点，企业的边界，取决于市场交易成本和内部组织成本的比较。自建物流和外包物流的战略选择，同样遵循“组织成本与服务溢价的匹配”原则。2019年11月，唯品会宣布关闭自建物流(外包予顺丰)，实现了单位履约费用的下降。

  03

  物流企业如何估值?

  商业环境的变迁对传统估值方法构成挑战：

  一是马太效应导致业务、盈利和市值向头部企业聚集;

  二是新业态(如亏损的孵化业务)能见度下降;

  三是科技巨头携商流、物流和资金流入场，试图重构物流业。

  我们认为，市场空间(集中度)、综合化运营和企业家精神，是物流企业估值的核心因子。基于DCF模型，我们估算物流企业的退出价值约18-25xPE(和国际物流巨头估值相当)，但目标报酬率的选择颇具挑战。

  以退出价值为中枢，我们建议对盈利的物流企业使用PE/PEG估值，亏损企业则可参考PS或P/GMV估值(PE*预期净利率)。

  1.商业环境的变迁

  新冠疫情后，各国政府普遍启动财政+货币双重刺激，国际三大快递市值屡创新高(类似科技巨头)。IT技术的进步扩大了企业管理边界，大型物流企业业务趋于全场景化，甚至向产业链上下游延伸(内部孵化/并购/参股等)。

  当然，寻找新的增长曲线并非一帆风顺，战略决心、组织架构和资源投入缺一不可，对企业家是不小的考验。有趣的是，我们似乎并未观察到传统估值理论中的多元化折价现象;市场反而给予“无边界增长”和“无限游戏”很高的预期。

  (1)时间维度：物流业似乎并不适宜弯道超车

  海外大型物流企业(市值>200亿)历史普遍超过50年，甚至达到100年。中国经济与电商红利让最优秀的快递企业实现赶超，但这一过程也长达20-30年，中通可能是过去20年全球成长最快的物流企业。中国物流企业国际化还处于探索阶段，这意味着更大的增长潜力。

  (2)截面维度：业务量/盈利/市值向头部企业聚集

  以通达系为例，中通2020年件量占通达系的28%，但盈利/市值分别占比65%/64%(美国和日本快递行业甚至形成2家快递+1家邮政的寡头格局)。

  美国零担行业中，UPSFreight被以8亿美元出售给TFI，而ODL市值超过250亿美元(UPSF/ODFL2019年收入分列行业4/5位)。

  “阿里、京东、亚马逊等互联网、科技业巨头有商流、物流、现金流的全方位竞争力。他们不止在冲击一个行业，也引起其他行业的激烈竞争。传统企业如何能够找准定位突破口，冲破‘三流合一’的包围，对企业而言是全方位的考验。

  如果能在与巨头PK的过程中脱颖而出，那代表企业的能力，包括技术能力、专业能力、内部治理能力上了一个新的台阶，得到了真正提升。”(顺丰王卫：波士顿咨询专访，2020)

  以阿里巴巴为例，菜鸟网络承担了物流基础设施的功能：行业标准的制定者和监管者，促进电商物流变革升级;阿里对抗非淘系电商的战略资源。由于缺乏线下运营经验等因素，菜鸟网络“重构”快递企业的设想未能实现;但加强对快递企业的控制符合其战略意图，这无疑压制了物流企业的独立发展空间(我们称为“管道化风险”)。

  2.生命周期与估值方法

  过去30年，美国物流业颠覆式创新(如70年代FedEx隔夜快递)较少，但经历1990S上市潮和随后二十余年的整合，市场集中度显著提升。

  从生命周期看，上市公司大都处于“成熟成长”和“成熟”阶段，估值方法也相对传统。

  成熟成长&成熟期：轻资产企业以PE估值为核心，重资产企业结合EV/EBITDA(物流企业折旧政策和资本结构差异通常不大)。

  初创期&年幼期：海外该阶段上市公司很少;我们观察境内外物流企业PE/VC投资，盈利企业仍然聚焦PE估值，亏损企业则会参考PS或P/GMV估值。

  我们认为，市场空间(集中度)、物流综合化和企业家精神是物流企业估值的核心因子。

  (1)市场空间(集中度)

  得益于网络与规模效应、营改增、IT技术进步和职业经理人壮大，钟鼎创投认为中国物流业可能只需要10年就能完成美国物流业25年的整合。而尚未国际化的中国企业，可能拥有相较海外同行更大的潜能。

  (2)物流综合化

  我们将物流业划分为五层——操作层、产品层、产品集成、合同物流和供应链服务，标准化程度依次下降，客户需求、资产复用、信息技术和资本驱动物流企业综合化，并购补齐网络和产品是重要手段。

  (3)企业家精神

  DCF模型的估值基础是预期现金流，达摩达兰认为，其低估了“类期权”资产的价值，即企业的学习能力和灵活性(选择权)未被充分估值。而企业的期权价值在相当大的程度上取决于企业家精神。

  3.估值参数的选择

  实际操作中，为避免“精确的错误”，投资者往往追求“模糊的正确”。借鉴“风险资本法”，我们将传统的DCF模型分解为：1)成熟期/成熟成长期价值(退出价值);2)目标报酬率贴现至即期。

  参考海外市场，我们首先基于FCFE贴现模型估算物流企业的退出价值：

  1)永续增速：假设中国长期实际GDP增速为2%，通胀率为3%(隐含名义GDP增速5%);国际三大快递50-100年的历史意味着龙头物流企业具有很强的生命力，2%的名义永续增速是相对合理的估计(隐含价格下跌/产业变迁预期)。

  2)两阶段模型：假设超常增长期十年，8%-10%的贴现率隐含22-30x即期FCFE。考虑物流业重资产特征(FCFE=净利润-净资本开支-营运资本投资+净债务融资)，给予净利润80%折扣(FCFE=0.8x净利润)，隐含18-25x即期PE，和国际物流巨头估值大致相当。

  3)国际化潜力：中国物流企业尚未完成国际化和平台化，但已经表现出很强的竞争力(如国际快递巨头基本放弃中国国内市场)。以中国国内市场为基础，通过东南亚探索全球本土化，我们认为中国物流企业应当享受增长溢价。

  目标报酬率则很大程度受到市场流动性与风险偏好的影响。相对估值法的基准假设是“市场被正确估值”，我们不妨以前述退出价值为中枢，通过相对估值法观察目标报酬率的变化。

  以PE估值为例(目标报酬率=盈利 CAGRxPE CAGR)，随着企业盈利增长(业务趋于成熟)，远期PE倍数应当下降;但当企业盈利显著超预期时，PE 倍数可能反而提升，即经典的“戴维斯双击”(与之相反的过程则是“戴维斯双杀”)。

  随着流动性宽松与风险偏好提升，可比估值方法和乘数往往同步放大，加剧企业估值波动。对于盈利的物流企业，我们建议以 PE/PEG 作为相对估值的主要方法;市场空间(集中度)、物流综合化和企业家精神是影响乘数的核心因子。

  对于暂时性亏损/低盈利的物流企业，前述退出价值法仍然适用。我们梳理了全球物流业中有限的亏损/低盈利企业：

  1)企业的阶段性亏损/低盈利主要源于并购(裁员等非经常性支出大)，盈利伴随协同效应逐步修复;

  2)由于商流和物流的差异，我们并未发现长期亏损/低盈利但市值高速增长的物流企业(类似亚马逊/美团等互联网巨头);

  3)类似企业的经营风险较大，估值波动也更大。

  参考XPO，我们建议以PS或者P/GMV对亏损/低盈利物流企业估值，即PS或P/GMV=PE*合理净利率(如 5%-10%)。值得关注的是，XPO曾于2018年底遭遇Spruce Point Capital沽空。

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