好幾個小伙伴都來信給我說：“ 那篇關于周期性企業估值的文章 ，我讀過了，里面用了一個EBITA的倍數來估值。我不明白的是，為什么要用EBITA的倍數而不是別的，同時你能對其它的基本概念用通俗易懂的語言來進行描述嗎？”

我們在估值系列的第一季里提到過，用貼現現金流來給項目估值是相對最準確的。但是這個準確是基于對未來現金流的預測基礎上的。這樣我們在實際操作中可以通過對類似企業的比較來估值（倍數分析法），以此來檢驗預測的現金流是否合理。大多數情況下，特別是傳統企業，用企業價值/EBITA是最好的倍數。

盡管在股票市場大發展的這二十年，大多數老百姓都被教育了用市盈率的倍數PE (股價/凈利潤)來評價企業的好壞，因為這比較簡單并且可以和分紅送配掛鉤，但市盈率的倍數最大的問題是沒有考慮資本結構和非經營項目產生的利潤或虧損，以及可以通過調節費用和財務手段來對企業進行操控。

首先在這里 Dr.2 要向大家介紹兩個概念：

１. NOPLAT（扣除調節稅后的凈營業利潤）：讀起來很繞口吧，但它是企業價值最重要的組成部分之一。它是指企業核心業務所產生的利潤減去與核心業務相關的稅收。

２. 已投入資本:　是指企業已經投入核心業務的資本總和。

３. ROIC（投資回報率）：是指企業從每一元錢投資中所賺取的回報。
ROIC= NOPLAT/ 已投入資本

４. WACC (加權平均資本成本): 是指投資人期望從投資項目所獲得的回報。

５. g (增長率)：是指企業每年的NOPLAT和現金流的增長率。

以上的概念都是企業價值的核心驅動。

企業價值=[NOPLATt=1*(1-g/ROIC)]/（WACC-g）

（所有這些公式推演起來比較復雜，況且不是此文的重點，具體可以參考財務理論書籍，就不解釋了）。我們可以將NOPLAT分解成 EBITA 以及企業的稅率（T），那么：

企業價值=[EBITA (1-T)(1-g/ROIC)]/（WACC-g）

然后公式的兩邊再除以EBITA，就得出：

企業價值/EBITA =[(1-T)*(1-g/ROIC)]/（WACC-g）

EBITA 就是息稅和可攤銷無形資產攤銷前利潤。以往我們說的凈利潤，是在營運利潤的基礎上減去稅賦、利息、折舊攤銷等成本計算出來的。如果將凈利潤作為衡量企業表現的指標，那其中重大的缺陷就是凈利潤會受稅收水平、以往財務運作導致的折舊攤銷等因素影響，并不能真正反映一家企業當下真實的運營狀況。因此，相比凈利潤，EBITA指標能更純粹地反映企業經營的水平。

從上面這個公式本身來看，我們發現有4個因子決定 企業價值/EBITA 的倍數：增長率（g）, 投資回報率（ROIC），稅率（T），還有加權平均資本成本（WACC）。如果我們在同一個國家，同一個行業內的公司進行比較，你會發現，稅率和加權平均資本成本應該都差不多，但每個公司的投資回報率和增長率肯定有所不同。所以每個公司的估值（倍數）當然要有所不同。

盡管市盈率的倍數更為大家所熟悉，那為什么不用這個倍數呢？這是因為市盈率的倍數有兩個主要的缺陷。

一是會受企業資本結構的影響。一個企業的融資情況（債權和股權的比例）會在很大程度上影響市盈率的倍數。通常在利率較低的情況下，杠桿越高，市盈率會下降。但有些企業會受影子銀行所累，承受較高利息。杠桿越高，市盈率越高。

二是凈利潤的計算中包含了企業的非經營部分，比如說，無形資產的攤銷，一次性的盈利或虧損等等。所以說一次性的非經營虧損 (比如法律訴訟)就能減少凈利潤，這樣會導致市盈率倍數虛高。有一個著名的案例（讀過MBA的同學理論上應該都學過），就是美國在線和時代華納合并后的估值。合并收購成本為1470億美元，減去時代華納凈資產賬面值和資產負債之后，再加上美國在線的剩余部分，商譽總價值突破1300億美元。天文數字般的商譽以及每年的商譽攤銷（無形資產計提）成為美國在線時代華納的一個沉重包袱。至2002年底，美國在線時代華納一共攤銷了大約1000億的商譽和其他無形資產。即使EBITA有640億美元，但公司的賬面上顯示的是980億的虧損。所以既然凈收入為負數，那么市盈率的倍數就沒有任何意義了。

那么什么是EBIT呢？ EBIT指的是息稅前利潤。它和EBITA的區別主要在于前者扣除了無形資產的攤銷。我們知道，無形資產的攤銷是一個由于收購而出現的會計學產物。企業在被收購前，是沒有無形資產攤銷的。除非一些軟件企業的開發成本，這是可以資本化進行攤銷的。正是因為攤銷和未來現金流無關，所以如果扣除了攤銷，就會造成倍數的扭曲。當收購發生后，由于產生了無形資產發生了攤銷，這就會造成合并公司EBIT的減少，而企業價值/EBIT的倍數上升。這樣的倍數上升只是會計學上的產物，企業價值并不會因此提升。所以為避免造成錯覺，不要用企業價值/EBIT的倍數。

那么EBITDA又有什么不同呢？EBITDA 是指稅息折舊及攤銷前利潤。因為從嚴格意義來說，通常我們認為折舊就是非現金支出，是沉沒成本。記得以前做投資模型時，我們認為對目前資產的折舊就是為了將來替換被折舊完的老舊資產而做的資本支出儲備。但是這個資本支出是已經記錄在現金流里了，和EBITDA并沒有直接聯系。所以我們認為，EBITDA沒有考慮重置資產的現金需求，所以用EBITDA的倍數也是不合適的。

當然，世事無絕對。比如說有兩家公司生產一樣的產品，用一樣的設備，兩家公司的生產成本和售價也差不多。由于歷史遺留問題，如果其中一家公司現在運轉的設備的采購成本比另一家貴，那么這家公司的折舊就會較高，就造成了其EBITA較低。如果從估值的角度來看的話，這兩家公司的現金流是一致的，他們應該有差不多的估值。然而，兩家公司的EBITA是不同的，所以在這種情況下，EBITDA的倍數比EBITA的倍數對企業估值更準確。

我們再來看看市銷率。就是總市值/ 銷售額的倍數。在這里，我們假設總市值=企業價值。通常來講，我們認為用這種倍數來估值比較不靠譜。為什么呢？回顧一下我們之前講的企業價值/EBITA的倍數由4個因子決定，其中包括稅率，加權平均資本成本，投資回報率以及增長率。而市銷率還需要多考慮另一個限制：類似的毛利率。讓我們來看看EBITA的倍數和市銷率之間的聯系吧。

市銷率=企業價值/銷售額=(企業價值/EBITA)* (EBITA/銷售額)

這個公式告訴我們，市銷率等于EBITA的倍數乘以毛利率。所以，盡量不要對收入波動性高或者收入不能持續的企業用市銷率來估值。但是不少早期的TMT企業，電商或團購企業，無法用其它的指標來衡量，那么市銷率至少是一個簡明的，可測量的指標，對估值有一定的幫助。

還有一種叫PEG比值。傳統的PEG比值是指當市盈率的倍數由于收入增長的不同，因而造成兩家公司的市盈率的倍數也不同。為了控制增長的變化，有人發明了PEG比值。它的公式是：

PEG=市盈率/收入增長率*100。

上面我們闡述了市盈率作為倍數的缺陷。所以我們套用了企業價值/EBITA的概念調整了一下PEG比值的公式：

PEG=（企業價值/EBITA）/期望EBITA增長率 *100

PEG比值是將普通的倍數升級了一版，考慮到控制增長率的變化。但是這個比值同樣有缺陷。比如說，只考慮了增長率，但沒有考慮投資回報率（ROIC），所以在同類企業中，變化還是存在。另外，期待的增長率也沒有時間范圍。一年，兩年還是10年，說不清楚。最后，公式假設增長率和EBITA的倍數是一個線性關系，如果收入好多年都維持不變，沒有增長，那么企業價值為0嗎？

值得關注的是，大量的互聯網企業是長期不掙錢，甚至大幅虧損的。那么給這些年輕的或初創型企業估值是個老大難的問題，因為，市場容量，盈利能力，投資需求都存在太多的不確定性。用以上介紹的倍數來衡量這些企業似乎有點不著調。關于這類型企業的估值，我們或許需要依靠非財務數據倍數來比較企業價值，比如說，用戶總數，月活用戶數，每個用戶停留的時間，應用內訂閱量，長粘重（長期，粘性，重度）用戶數量等等。國外許多互聯網大企業都曾經利用總用戶數和活躍用戶數來評價企業的價值，比如，雅虎的每個用戶價值為XXX美元，亞馬遜的每個客戶的價值是XXX美元等等。而facebook獲取第一筆投資的理由只有一個，該投資人認為既然哈佛的學生平均每天在上面停留兩個小時以上的時間，那么他一定是有獨特的價值，雖然目前沒有看見商業價值，但未來一定會有。我們也能找到相關的學術文章證明這些互聯網企業的市值和他們的用戶數量的確直接相關聯。

統計數據也表明，對于電商來說，偶爾點擊的用戶跟企業未來現金流的增加沒有任何直接關聯性。其實可以讓多少數量的核心用戶離不開你，這才是互聯網企業估值的精髓。對于初創型TMT企業，用非財務數據倍數也不失為一個辦法，因為早期上不了臺面的財務數據可能和未來的長期價值沒有太大關聯。不過，隨著企業的不斷成熟，進入了成長期和成熟期，財務數據就會發揮越來越大的作用。最新的報告證明，非財務數據倍數基本會在兩年左右失去其和市值的相關聯性，這樣，傳統的估值方法又回歸了。

在現有的估值工具中，我們還是認為貼現現金流法是最科學的，但是如果選擇合適的可比公司，選擇合適的倍數，用比較法來估值可以同樣出彩。比較法用得好，完全可以和貼現現金流法互相印證，相得益彰。

“黯然銷魂者，唯別而已矣”。連載發出后，就像有個鞭子在不停地抽著我去學習和思考，其實我自己的收獲是特別巨大的，也對人生和事業有了許多新的理解，誰說做投資，做企業的就一定是唯利是圖的人！最近有幸結識了非常多的精英之士，也發現有些同學太沉重了，也許應該跳出這些估值的方法之外去探討估值，工作和投資并不是生活的全部，也許多參加一些公益和慈善活動，放空心靈，放下一些俗事，或將有意外之喜。名與利，貪嗔癡，凡所有相，皆為虛妄，這個世界還有叫做理想和奉獻的信仰，可以讓人爆發無窮的力量，也會讓人熱淚盈眶。

 (   來源：36氪  作者：2561989292@qq.com）