2024年主要消费产业专题研究报告：估值体系切换，消费价值重估

1、消费需求展望，去杠杆的中场

证券估值本质要解决的是“二次映射”的问题，其中一次映射是从公司经营到财务表现， 二次映射则是市场对基本面的定价。基本面分析是估值的起点，对于中国消费板块而言， 过去十余年最大的趋势是“消费升级”，居民部门在经济增长、地产繁荣驱动下扩大需求， 成就了一批大牛股。然而，基本面变化往往也是估值方法切换的动因，既有 2016 年后消 费白马为代表的核心资产崛起，也有 2021 年后整体增速中枢下滑后的向下调整。 我们在 2022 年 12 月 4 日发布的《消费前瞻专题（一）：从杠杆率趋势看消费周期如何演 绎》中曾经判断，参考日本历史经验，若中国也开启缩表周期，或将面临：

5-10 年维度的消费市场“新常态”， 反映为社零增速中枢的趋势性下调。

市场中长期预期调整带来的估值中枢调整。 站在当前时点，上述判读均已兑现。一方面消费增速已经下一台阶，社零从 10%进入 5% 时代。另一方面板块估值水平也有明显回落，中证消费指数、中证可选指数 PE TTM 分别 从 2023 年初的 40X、20X 回落到 2024 年初的 25X、15X。 现在的问题在于，估值调整是否准确反映了基本面的变化？我们首先分别从基本面的宏观、 微观角度分析，结合 2023 年的新变化，展望未来趋势。

1.1、宏观：楼市依然疲软，去杠杆或难返

收入+房价双升，购买力提升根源。消费升级趋势的核心在于居民购买力提升，有钱了自 然扩大消费、追求质量。而居民购买力在 2010 年后的提升原因有二，其一是经济增长带 动的居民收入水平提升，其二则是房价上涨带来的财富效应，并且楼市繁荣还会带动居民 购房行为和上下游产业链，进一步反映在收入提升之中。 对比社零和居民可支配收入可以看到，2013-2020 年期间社零增速明显高于收入增速，而 2021 年开始则发生逆转。根本变化在于房地产作为居民家庭持有的主要资产，其财富效 应在 2020 年前后由正向扩大转为负向压制。居民加杠杆时代，住房价格稳步上升，创造 资本性收入，因此消费总需求加速上升。而到了去杠杆的偿债阶段，部分收入用于还贷， 压缩消费需求。 由于中国经济发展过去对地产依赖度较高，因此在分析未来消费需求变化时也应关注地产 相关债务带来的影响。

杠杆率高位震荡，扩表意愿未反转。我们曾对走过相似道路的日本 1990s 进行历史复盘， 分析债务驱动下的经济模式，并提炼出杠杆率、新增信贷量作为观测指标（具体分析详见 我们的《消费前瞻专题系列》）。回到中国，我们可以看到 2023 年中国居民杠杆率整体维 持 2020 年以来的高位，小幅上升至 63%左右的水平。尽管政府已相继出台降低存款利率、 放开限购等信贷支持政策，居民贷款买房意愿依然较为低迷，2023 全年仅 1-3 月、9 月中 长期贷款出现明显环比多增，单月绝对值依然低于公共卫生事件前水平。

住房信贷的疲软，同步反映在楼市。2023全年中国住房销售9.5亿平方米，同比下滑17.3%， 已显著低于公共卫生事件前年均 15 亿平方米的水平。若沿着房地产行业“短期看金融， 中期看土地，长期看人口”，长期展望又如何呢？可以看到 2023 年中国出生率继续下探到 6.39‰，年度总人口下滑 208 万，均为历年来最低水平。新生人口是未来的购房主力，若 生育率持续下滑，远期楼市需求也将面临较大压力。 综合来看，除了债务周期正在迈过拐点，中国似乎也迎来了人口拐点，少子化、老龄化的 预期或许也在逐步兑现（详见我们的《消费前瞻专题（二）：从人口结构展望消费需求变 迁》）。中国消费市场近年来面临的是综合性问题，加杠杆模式见顶、人口红利开始消退， 从量、价层面看需求进一步扩张的动能都有所减退。其他诸如通胀率、消费意愿、PMI 等 指标也都显示出短期内消费动力不足的信号。 但值得强调的是，增速放缓不意味着不增长。相比日本 1990s 的情况，我国当前人均收入 水平、经济总量都还有较大增长空间。经济模式的相似性使得两国阶段性呈现相似特征， 但中日之间在资源禀赋、产业链完整度、全球地位上有明显不同，展望长期美国或许才是 更好的对照组。

消费增速放缓，寻找新的未来中枢。结合前文判断，我们认为 2024 年往后 5-10 年，中国 消费增速会在下一台阶后进入新一轮稳定增长期，但新的增速中枢尚未探明，或许会落到 3-4%左右。

长期视角下，增速中枢下降已成定局。回顾过去，2010 年之前社零平均增速在 15% 以上，2013 年后逐渐进入 10%时代，而 2020 年后已进入 5%时代。增速降档既有周期 切换的原因，也是行业走向成熟必然会经历的过程。

眼下的关键，是确定新的中枢是多少？对需求降速的“方向”预判已经被市场定价， 而“幅度”的预判还不清楚，这也是决定消费板块市场底的关键。我们逐月计算了 2021-2023 年单月社零年化复合增速来辅助判断新中枢水平。2023 年年初和 8 月曾触 及高点 5%，而 11 月则触底达到 1.7%，相应带动了市场预期的大幅起落。整体来看， 全年累计增速约 3.4%。 考虑到 2023 年是公共卫生事件放开后第一年，居民消费意愿、市场预期出现大幅扭 转，可能会过度反应，因此新中枢或许会略高一些，我们大胆预计在 4%左右。

1.2、微观：渗透率已到顶，消费升级趋缓

宏观消费需求的变化，在微观行业上也能找到对应线索。消费升级时代，全民购买力提升 扩大消费需求，真正在起作用的是“价”而非“量”。随着周期逆转进入偏紧缩阶段，“性 价比”偏好流行，消费品和服务的提价空间大幅减小，相应的企业毛利率承压、销售费用 增加，最终会导致未来盈利预测下调。 对于未来 3-5 年的中期展望，在最终买单的消费者未能修复其消费能力之前，我们判断消 费品企业利润率可能不会有明显提升。部分议价能力强的企业或许可以通过产业链利润调 节向下游经销商要利润，但多数企业的价格竞争压力在存量市场会加剧。

量：渗透率早已打满，2013 年接近顶峰

从历史复盘角度看，尽管 2013 年是“全国城乡住户调查一体化”的第一年，城乡统筹发 展和收入分配改革开始推进，消费升级浪潮也逐步启动，但主要消费品的产业销量渗透率 实际已经打满。 必选消费板块，2013 年白酒、啤酒、乳制品、调味品的理论渗透率分别达到了 90%、100%、 87%、约 80%，普及和市场教育在 2000s 已经完成，其中酒精消费在此后甚至出现了持续 下滑，可见“年轻人都不喝酒”或许并非空穴来风。 可选消费板块，整体渗透率达峰更早，1990s 彩电、冰箱、洗衣机均已达到 80%+，2013 年均已达到 100%。发展稍晚的空调、汽车则在 2017 年相继达到 100%的渗透率。 由此可见，量的作用并非是推动消费升级的核心。当然其中需要排除：1）新兴品类（小 家电、新式茶饮、潮玩等）开拓出的蓝海市场；2）个别公司通过市占率提升也能实现量 价齐升，但那更多是来自于竞争格局层面的变化。

价：利润率水平提升，公司盈利增长之矛

社零一般被视作观察消费景气度的核心指标，但对消费板块基本面的解释力在过去十年存 在一些问题。例如 2014-2017 年社零增速不断下滑，但中证消费指数净利润增速持续改善， 社零并未及时反映出基本面向好的变化，在增速变动方向、幅度上都不一致。 其中问题在于社零更多是作为大消费行业终端销售指标，而忽略了：1）渠道库存；2）利 润率 对上市公司报表端的影响。

消费升级带来的最大变化反映在消费品企业利润率的改善，必选消费品纷纷开启提价高端 化，而可选消费品随着国货崛起由代工转向做品牌（具体分析详见我们的行业联合专题《国 货崛起下半场，寻找未来冠军品牌》）。2014 年开始，中证消费指数净利润率进入提升通 道，从 7.9%一路提升至 2020 年的 15.7%。 我们对社零指标结合利润率指标进行修正，得到如下图所示新的景气变动指标，可以更好 的拟合消费行业景气的变化。在考虑了净利率变化后，模拟值与行业真实净利润增速在方 向变化上已经高度一致，并且 2016-2020 年在增速绝对值上也相当接近。剩余的差异主要 由行业渠道库存波动所导致，例如 2013-2015 年行业库存去化压力较大，因此模拟出的净 利润增速高于真实净利润增速。

综合以上对量价维度的分析可以看到，利润率改善是大消费板块过去盈利高增长的核心驱 动。而在当前时点，宏观层面居民购买力承压和信心不足已经传导至微观，价格压力较大、 消费者信心不足，因此消费升级趋势短期内或许趋缓。

2、适应时代变迁，估值体系切换

证券估值的第二步，在于从基本面信息给出估值数字。长期跟踪一个公司，可能见证其“导 入-发展-成熟-衰退”的生命周期。这种由新兴到成熟的发展规律不会变，但不同阶段公 司的成长速度、发展特征都有很大差异。终局揭晓之前未来晦暗不明，适用的估值方法也 应有所不同。此外市场预期的波动也会带来对终局展望的变化，放大短期波动。在估值体 系切换的边际时点，市场对同一家公司的定价可能发生巨大变化。因此识别产业周期、选 择最合适的估值技巧是证券估值的重点。 如果把中国大消费看作一个行业，自 1978 年改革开放以来已有 46 年，居民消费总额从不 足 2000 亿元上升至 2023 年的近 47 万亿元，增速也从早期的双位数逐步回落至个位数， 画出一条完美的行业增长曲线。日本战国大名织田信长常颂：“人生五十年，如梦又似幻。 一度得生者，岂有不灭者乎？”。2024 年起消费行业整体已经进入成熟发展阶段，增速下 行大势所趋，因此适用的估值体系也势必发生变化。 下面我们将基于消费投资思考和真实案例，提出与产业生命周期相结合的估值理论体系。

2.1、估值方法纵览，匹配产业周期

估值是一门艺术，但也有部分科学的成分。要选择最合适的估值方法，首先需要划分公司 /行业所处发展阶段。我们以一个理想化的、只经营单一业务的初创公司/行业为例，大致 可分为：

导入期：新技术/新模式等商业创新引爆行业渗透率完成 0-1 的突破，其净利润增速 开始大幅增长，平均增速在高双位数至三位数，吸引高风险偏好的新资本进入，例如 连锁咖啡/医美/MR 内容等新兴赛道。

发展期：行业渗透率已经超过 30%，但需求依然旺盛，具有较大发展空间。公司已经 具有可考证的历史财务数据，机构投资者大举进入，持续跟踪行业发展动态。当行业 渗透率迈过 50%大关，渗透率和业绩增速的二阶导转负，平均增速回落至 15-30%区间， 市场预期和公司业绩开始颠簸。期间若选对有能力维持长期增长的白马股，例如高端 白酒/运动服饰等赛道的龙头公司，长期持有能享受复利回报。

成熟期：所有讲过的故事基本兑现，行业增速集体下行，进入存量竞争时代，龙头公 司继续巩固自身优势。投资者回报开始由前期的股权增值转为现金分红为主，上市公 司再投资空间受限转而提高分红比例，低风险偏好、长久期资金可能更为偏好。常见 于乳制品/白电/生活用纸/大众服饰等发展较早的行业，随着大消费增速下滑此类赛 道大概率增多。

衰退期：若替代性产品/技术路线出现，行业成为明日黄花开始走下坡路，业绩持续 下滑，例如胶卷/罐头食品等。龙头公司谋求多元化或退出市场，资本市场兴趣不再。 在实际应用中，我们建议以 ①行业渗透率 + ②净利润增速 双重指标进行产业生命周期 划分，前者逻辑清晰但往往是后验的，后者能看到边际变化但波动性更大。估值的艺术性 也隐含在对产业周期的判断上，教条的数字阈值不重要，对行业发展阶段的感知更重要。

问题的关键是，不同阶段公司到底该怎么估值？历数估值技术工具箱，可以分为：1）相 对估值；2）绝对估值 两大类，二者侧重点不同。

相对估值的核心逻辑在于“apple to apple”的横向比较，根据可比公司估值水平判 断目标公司的价值。但其存在两个最大的问题：1）可比公司是否真正“可比”；2） 可比估值无法避免随波逐流的问题，板块系统性的高估或者低估可能带来“互相为锚” 的问题。

绝对估值以 DCF 折现为代表，在测算流程上更为精准，也是学术界的主流。但也存在 一些缺陷：1）受制于未来的不确定性和信息有限，容易出现“garbage in, garbage out”的问题；2）估值结果敏感性太强，受关键假设影响过大。

估值最终要刻画价值线，相比绝对估值法，可比估值无法摆脱行业β影响的缺陷更大，因 此估值体系还是应以绝对估值理念为主。 为了解决 DCF 固有的问题，我们采纳其核心理念，谋求有限信息下的“局部次优解”。并 结合经验主义的 PEG 方法，赋予处于不同产业阶段的公司不同的估值方法。 值得提示的是，本文中讨论的公司估值均指长期持有下（至少 3 年）所能反映的内在价值， 隐含“价值回归”假设。中短期内市场交易价格可能偏离内在价值，我们也没有办法对股 价走势进行预判，贵贱可以判断，涨跌无法预测。

2.2、PEG：为成长定价，给梦想买单

处于导入期的企业具有极强的成长性，过往的财务数据参考价值较低，美好的未来蓝图和 无限的增长潜力才是市场关注的焦点。大消费板块的高成长企业由于行业属性所致，一般 都已实现盈利，因此不需要使用 P/S、P/GMV 等另类指标。在对成长性定价的估值技巧中， 主要有 PEG、DCF 两大方法。由于成长初期公司未来还停留在想象层面，可参考的财务历 史和第三方数据也不足，因此 DCF 估值的偏差可能较大，更多作为乐观情况下估值上限的 参考，PEG 相对更为常用。 PEG 方法最早由英国投资大师史莱特在《祖鲁法则》中提出，并由传奇基金经理彼得林奇 发扬光大。其核心逻辑是对于高成长型公司，合理 PE 水平应与预期未来增速相关联，从 而反映公司成长性。当 PEG=1 时公司定价相对合理，PEG=0.5 时属于低估区间。 PEG 方法最重要的贡献是提出“对于成长股，PE 应当反映未来成长性”，这与 DCF 估值中 对未来现金流预测后再折现的理念不谋而合。买成长股是买未来，必须考虑未来成长空间。

但是 PEG 方法给出的估值参考值 0.5、1.0 并未有严格的数学证明，因此也常被诟病。我 们认为其隐含了两个关键假设： 1) 公司将在 3 年后进入成熟发展阶段。 2) 成熟期合理 PE 估值在 15X PE 左右。 若增速 G 代表预期未来 3 年复合净利润增速，当下按照 PEG=1.0 进行估值，且未来 3 年实 际净利润增速符合预期。则对于不同的增速 G，只要 G 大于 30%（导入期的门槛水平），3 年后公司利润增长消化当前高估值，公司的动态 PE 都会回落至接近 15X 的水平。 假如 PEG=1.0 得到的估值结果是正确的，当目前市值计算出的 PEG 小于 1 时则为低估，存 在获利空间，其隐含的三年期收益率如下图所示。对于 PEG=0.5，其隐含的收益率水平约 为年化 26%。 由此可知，若上述关键假设成立，且增速 G 兑现，则 PEG 估值方法给出的结果是有一定合 理性的。实际上 PEG 可以理解为对成长股估值的一种特例，公司成熟期未必是 3 年、成熟 后合理 PE 也未必是 15X。适用性更强的方法应该是预计未来公司市值，再结合当前市值 进行判断，达到成熟期的时间、成熟后的估值都是其中的一个参数而已。

结合 A 股实际案例来看，PEG 的隐含假设其实也是有一定依据的。多数行业的高速增长一 般很难维持 3 年以上，可能是产业规律使然，高成长就会吸引新资本进入走向供给过剩。 以大消费行业为例，纵览 72 个细分赛道，能同时满足：1）过去 3 年净利润年化复合增速 大于 30%；2）过去 3 年单年净利润增速都大于 10% 并不多见。除了化妆品、厨电、白酒、 空调等行业能在特定阶段实现长期增长，其他行业多数是昙花一现。增速筛选标准达标的 赛道数量占比一般在 10%以下，并且每次达标的赛道也不同。

经典案例：2006-2013 年的格力电器

消费板块成长股投资的一个经典案例是 2006-2013 年的格力电器，2006 年四季度公司单 季度净利润同比增速录得 141%，开启了从 5 亿元迈向 100 亿元的高速成长期。 期间公司净利润增速平均维持在 40%以上，估值水平相应也有显著抬升，可以适用 PEG 估 值方法。

从基本面角度分析，格力电器的高增长受益于行业整体上行。2006-2013 年，中国空调销 量从 3000 万台/年上升至接近 6000 万台/年，年均复合增速达到约 13%。空调作为地产后 周期品种，其爆发与住宅销售的增长高度相关。2006-2013 年，中国新房住宅销售面积从 5.5 亿平米上升至 9.8 亿平米，同样接近翻倍，年化复合增速约 10%。叠加居民收入水平 提升和空调家庭渗透率的提升，空调行业高速增长。

根据 PEG 估值方法，我们分别以：1）当年 Wind 一致预期；2）后验的真实净利润复合增 速作为增速 G 的模拟，展望时间为 3 年，每年年末作为交易时点，刻画价值线并进行历史 表现回测。 若以 PEG=0.5 为买入信号，PEG=1.0 为卖出信号，可以看到该策略受到增速 G 的预测质量 影响较大： 1） 基于 Wind 一致预期情况下，由于市场预期持续性低于成长期格力的真实业绩，始终 没有出现 PEG=0.5 的买入信号，该估值方法低估了格力电器的内在价值。若将买入信 号上调至 PEG=1.0，2008 年、2011 年底分别指示买入，持有 1 年后收益率分别为+123%、 -5%。但 2008 年的买入点是 1664 点的历史大底附近，且错过了格力 2006 年开始市值 从 100 亿元上升至 500 亿元的成长机会。 2） 基于真实业绩，策略有效性显著提升。2006 年底行业基本面变化时能准确反映公司内 在价值的提升，当时格力电器市值 96 亿元，而 PEG 方法预测三年后合理市值 290 亿 元，存在 3 倍空间。2007 年年底上证指数从 6124 的历史高点回落，估值接近 PEG=1.0 的高点，指示卖出；而到了 2008 年底公司股价再次跌破 PEG=0.5 的合理价，指示买 入，精准把握了波段机会。2009 年末股价回到 PEG=0.72 的水平，继续持有；2010-2012 年公司市值均低于 PEG=0.5 的水平，可以加仓或者继续持有；2013 年末，公司 PEG=0.69， 格力电器增速预期开始下滑，不再符合 PEG 估值使用条件。

即便以一年交易一次的低换手率，严格按照 PEG 估值方法操作，在 2006 年底到 2013 年累 计涨幅也有接近 17 倍，7 年复合年化收益率 50.4%。同期格力电器市值从 2006 年底的 96 亿元上涨至 2013 年底的 982 亿元，接近 10 倍。可见 PEG 估值方法不仅可以抓住成长股的 机会，波段操作也能放大收益。

然而从格力电器案例中也可以看到 PEG 应用的局限性，有两大原因可能导致失效： 1） 增速 G 影响巨大，预期应相对准确。基于 Wind 一致预期和真实业绩表现回测的 PEG 估值表现差异巨大，主要原因在于分析师一致预期未能准确反应公司真实成长性。 2006-2010 年历年格力电器年报净利润增速都会高于市场预期 10%以上，更高的业绩 一方面抬高了 EPS，更重要的是推升了 PEG 估值下给出的 PE。 因此合理估值有赖于对公司业绩增速的准确判断，这也是成长股投资中最难把握的点。 但若反过来，按照市场估值倒推隐含的增速 G 的预期，或许能帮助看清当前估值水平。 2） PEG 只适用于成长股，即利润增速应大于 30%。前文对 PEG 赋值讨论时已提到，PEG 通 过高成长消化高估值，若净利润增速低于 30%则无法使用，例如不能生搬硬套给 5%利 润增速的公司 5X PE。 对于格力电器而言，PEG 估值合理性在 2013 年后显著下降，根本原因在于公司滚动 3 年预期净利润复合增速已经显著下滑，2013-2017 年均复合增速约 20%，2017 年后下 滑至 10%以下。而 2013-2017 年公司市值从 982 亿元上升至 2629 亿元，但按照 PEG 估 值方法并未给出买入信号。

2.3、PE：长坡+厚雪，复利成长之源

经过高成长期的迅速发展，公司已初具规模，产品得到认可、商业模式跑通、建立起稳定 的管理体系。行业渗透率显著提升后，公司的风险收益特征随之发生改变，相应的市场关 注重点会逐步从短期业绩增速超预期幅度向成长期持续时间的超预期转变。财务角度看， 主要有两点变化： 1） 净利润增速下滑，15-30%区间，逐步向 ROE 靠拢； 2） 公司派息率提升，20-50%区间，开始有稳定分红。

在此阶段，公司由“高速成长”转变为“稳健成长”，尽管增速下滑带动估值水平相较于 前期有所下调，但净利润持续成长带来的复利效应使得 Buy and hold 策略下能收获大量 回报，往往这也是盛产投资大师的阶段。常说的“长坡厚雪”选股标准即是寻找能将复利 效应发挥到极致的赛道，其中“长坡”是指成长性持续时间要长，“厚雪”则是公司 ROE 或行业规模天花板要高。 稳健成长期公司的投资回报主要由股价增长提供，因此估值也聚焦在股权定价。假定 PE 估值水平不变，股价涨幅相当于净利润增速。关键问题在于，一方面成长持续时间较难预 测，需要结合行业渗透率展望市场“终局”；另一方面，公司 PE 水平即便已经回落，但依 然需要给出一个具体数字才能完成绝对估值。 在极端假设下，如果公司净利润不增长，持有股权的隐含收益率近似于市盈率的倒数 （1/PE）。从机会成本角度看，长周期维度下，所有股票的收益率都应该逐步趋同而没有 套利空间，即 PE 估值水平都会趋于一致。瑞士信贷（Credit Sussie）曾统计全球资本市 场 1900 年至 2022 年的长期表现，复合收益率约为 5.0%、算术平均收益率约 6.5%，对应 PE 估值则为 15-20X PE。我们认为这一水平与市场经验相一致，对于稳健成长阶段的公司， 其 PE 估值也应在此基础上进行调整。

结合 A 股市场实际情况看，不同公司之间的净利润增速、ROE 水平存在显著分化。以 2018-2022 年为统计区间，全市场 ROE 在 0-50%之间的公司有 4458 家，加权平均 ROE 约 13.9%，标准差为 8.4%。考虑到公司之间成长性存在差异，因此不能简单的赋予所有稳健 成长型企业相同的 PE 估值，而必须进行合理调整。 稳健成长型公司依然有着成长属性，因此在估值方法上仍可借鉴 PEG 思路，在模型使用上 有两点调整： 1) 增速 G=ROE。正如“树不会长到天上去”，30%以上的高净利润增速不可长期持续，但 高 ROE 可以维持。当公司进入稳定成长期后，在没有额外融资情况下净利润增速会朝 着 ROE 回归，并在此水平波动。在估值时我们先判断公司未来能维持的 ROE 水平，并 以此作为预期增速中枢。 2) 增速 G=PE。为了在估值中体现出不同公司成长性因素差异，将增速 G 与 PE 水平挂钩， 高增速公司给更高的估值水平。此项类似于选择 PEG=1.0 作为合理估值的阈值，由于 稳健成长期企业风险水平相较于高速发展期已有显著下降，因此不再以 PEG=0.5 为买 入水平。 综合来看，我们以“PE=G=ROE”作为关键公式，对稳健成长型公司进行估值。

经典案例：2015-2022 年的泸州老窖

泸州老窖作为典型的白马股，其自 2015 年新一届管理层上任后开启内部改革，业绩进入 持续增长通道，充分享受消费升级浪潮下白酒高端化的机遇。公司净利率从 2015 年的 22.5% 上升至 2022 年的 41.4%，主要归功于高端系列产品放量。同期公司净利润从 14.7 亿元上 升至 103.7 亿元，年化复合增速约 32.1%。

回顾泸州老窖净利润增速的变化，自 2015 年实现底部反转后，2016 年起增速下滑至 30% 左右，向 ROE 水平靠拢。得益于净利率持续提升，公司稳态 ROE 水平不断上升，因此推动 稳态净利润增速上升，直至 2020 年基本达到增速 G=ROE 的水平。 在此期间，公司一直维持了接近 30X PE 的估值水平，股价年化涨幅 35.2%，而净利润年 化增速约 32.1%。若对股价增长进行归因拆分，公司在 7 年间净利润持续增长带来的复利 效应是主要驱动因素，这与上文我们对稳健增长型企业的投资价值判断相一致。

同样的我们利用同一估值技巧，分别基于 Wind 一致预期和公司真实业绩对泸州老窖进行 估值，以 PE=ROE（即 PEG=1.0）为买入信号，卖出信号定为 PEG=2.0，在市场过度高估前 一直持有公司以享受复利回报。 在稳健增长型公司估值中，对未来的判断依然会影响估值结果准确性，这与公司的成长属 性相关： 1） 基于 Wind 一致预期情况下，我们以滚动三年 ROE 作为对增速 G 的预期，相信公司 3 年后净利润增速将与稳态 ROE 相靠拢。结果显示除了 2014 年底给出买入信号、2015 年提示卖出外，期间收益率 32.8%，此后该估值方法下并未提示买入。而泸州老窖的 市值从 2014 年底的 286 亿元上升至 2022 年底的 3301 亿元，错过了十倍股的机会。 2） 基于实际业绩情况下，我们以 4 年后的 ROE 水平作为对增速 G 的预期，回测表现显著 提升。按照估值结果显示，分别在 2014、2018 年底两次提示买入加仓，期间一直建 议持有，直至 2020 年底首次触发卖出信号，并在 2021 年继续保持卖出信号躲开了抱 团破灭的下杀。若按照模型提示交易，则 2014-2020 年底实现累计上涨 10.6 倍，年 化收益率约 50.4%。 可以看到对未来终局展望的准确性会影响稳健增长型企业估值结果，Wind 一致预期低估 了泸州老窖未来成长空间，给出过低的估值因而错过了十倍股的买入机会。

上述“PE=G=ROE”的估值方法同样有其局限性： 1） 要求有成长性，不适用于低增速公司。稳健成长型企业依然带有成长属性，持续增长 带来的复利效应是投资追求的核心，而当增速过低时则无法满足这一条件。理论状态 下，公司 ROE 趋于稳定时的净利润稳态增速 G 为 ROE*（1-派息率）。要维持一定净利 润增速，必须有较高的 ROE 或限制派息率水平，因此对适用公司的范围也做出限制。 2） 忽视分红收益，未完全反映公司价值。股票投资回报由股权增值和现金分红两部分构 成，当公司处于高速成长期往往不会分红，稳健成长期的分红回报相比于股权增值也 不够突出。但是当公司增速放缓，尤其是开始提高派息率后，现金分红的重要性不容 忽视。在对公司成长性进行估值的体系中，并未考虑分红收益以及分红再投资收益， 未完全反映公司价值。 经我们测算，当派息率超过 60%后，即便高 ROE 的成长型企业其投资回报也开始以现 金分红为主，因此不再适用该估值方法。

2.4、DDM：类债券估值，高股息收益

花有重开日，人无再少年。当行业走向成熟，市场规模达到顶峰、竞争格局稳固，公司讲 过的故事都已兑现。终局到来最大的影响是“再投资”机会减少，上市公司无法在传统市 场中找到新的机会，此时面临三种选择：1）跨行业投资，走多元化路线，但要承担跨界 的风险；2）投资于金融理财产品，收益率较低往往会导致资源低效配置，拖累公司 ROE 水平；3）现金分红/股份回购，将多余的现金返还给股东。 是否分红并不意味着对股东的好与坏，而体现公司管理层资源配置的能力。从利润最大化 角度考量，若不能维持原有 ROE 水平则应将现金返还给股东。若公司选择了提高现金分红 或股份回购，则财务特征角度可以看到： 1） 派息率显著提升，往往到 60%以上； 2） 净利润增速放缓，一般在 10%以下。

此时持有公司的投资回报主要由现金分红所贡献，由于净利润增速放缓、股票估值水平一 般较低使得股权增值空间有限。相比成长阶段，公司在成熟期的业绩可预测性和经营风险 已经显著下滑，因此公司未来自由现金流相对比较稳定。对于消费品公司而言，已经筑起 竞争壁垒的龙头公司股票在现金流特征上已经具有类似债券的属性：1）现金流可预测性 较强；2）“违约风险”远低于成长期公司股票；3）股价波动率显著收窄。 买入成熟期公司，相当于买入一个稳定的现金流。对于此类公司，我们建议使用 DDM 方法 进行估值，公司价值主要是其创造的分红现金流的折现金额。相比 DCF 方法，DDM 的估值 结果更为保守，因为自由现金流 FCFE/FCFF 还包含了公司留存的部分，但二者对于成熟期 公司差别不明显，并且分红稳定政策下分红现金流的可预测性相对更强。因此 DDM 的估值 结果可以作为价值评判的下限，而 DCF 的估值结果可以视作上限。

在应用层面，需要从两个层面思考： 1） 现金流，公司创造。重点关注公司的 ROE 和派息率（Payout ratio），决定了公司创 造现金流的能力。公司 ROE 越高，代表其竞争力越强，更能创造现金流，但要关注后 续是否会出现调整。派息率则决定了公司现金流分布，派息率越高则更多的利润以现 金形式返还给了投资者。 在对现金流进行估计时，我们预测未来十年的表现，而对永续增长部分假定增长率为 2%，与通胀水平相近。 2） 折现率，随波逐流。公司价值由现金流折现得到，我们采用 CAPM 模型估计公司的股 权资金成本，Re=Rf+β*(Rm-Rf)。从概念上理解，折现率又可以拆解为无风险利率、 市场风险溢价和风险偏好三部分，折现率和公司价值反向变动。

经典案例：2015 年至今的伊利股份

成熟价值股的代表是 2015 年之后的伊利股份，作为中国乳制品行业的绝对龙头，公司建 立了从供应链、产品到渠道的全面优势，长期维持接近 25%的净资产收益率。但由于乳制 品行业经过长期发展后迎来天花板，公司在 2010 年起就逐步提高了派息率，到 2015 年已 经达到 60%，2017 年至今维持 70%的水平。因此公司净利润增速与 ROE 出现背离，2015-2022 年净利润复合增速约 10.7%。

伊利股份的发展受制于中国乳制品行业整体的进程，2015 年前乳制品行业规模维持双位 数增长，乳品消费习惯普及带来量增驱动。而随着人均消费量在 2015 年达到 20.1 千克/ 年的高点，行业理论渗透率已经达到 91%的高位，行业迎来拐点。价格层面，乳制品提价 空间一般，2015-2019 年乳制品均价由 13.2 元/千克提升至 15.6 元/千克，年化涨幅约 6.8%， 因此伊利股份的净利率也长期维持在 8-9%左右。

由于公司已经进入成熟期，其经营相对稳定，因此股利现金流可以较为准确的预测。基于 2015 年底视角，我们不妨假设公司未来 ROE 均值 25%、派息率 70%，预测未来现金股利现 金流。从事后检验来看，预测值与伊利股份实际派发的股利基本一致。这再次证明了当公 司走向成熟期，其“类债券”的属性越发凸显，背后是行业规模见顶和竞争格局趋于稳固。

我们基于历史数据对 DDM 估值有效性进行回测，其中： 1） 股权折现率基于 CAPM 得到。以十年期国债收益率为无风险利率、万得全 A 指数为市 场参考、β值以过去 3 年周度回报率测算。 2） 公司股利现金流基于公司实际 ROE 和派息率预测。由于成熟期公司业绩波动较小，Wind 一致预期 ROE 和实际 ROE 接近，因此不再分别回测。 从估值结果上可以看到，2015 年以来市场对伊利股份的定价一定程度反映出 DCF 估值理 念，DDM 估值结果与市场实际成交价走势基本一致。若按照模型结果进行交易，2016 年买 入、2017 年卖出，此后在 2018 年买入并持有至 2021 年卖出，2022 年无买入信号。期间 累计上涨 3.5 倍，2015-2021 年的年化复合收益率约 23.2%。 同时有别于成长股能走出独立行情的特征，伊利股份的估值更多呈现“随波逐流”的特征， 当无风险利率下行或市场整体回报率下行时，公司理论估值水平抬升，股息率下行。由于 折现率中市场回报率影响更大，因此可以简化理解成熟型公司为市场整体表现的反向指标。 “牛市”市场回报率高-折现率高-成熟公司估值低；“熊市”市场回报率低-折现率低成熟公司估值高。 从资产配置角度看，成熟公司由于业绩确定性强、以现金形式分红，因而具有较强防御性。 当市场整体表现较好时，不仅合理估值下行，随着资金流向高收益投资标的，高分红公司 往往会进入低估，反映为实际股息率高于理论股息率；而当行情逆转时，对安全性的追求 导致该类公司快速实现价值修复并达到高估状态，股息率也会显著低于合理水平。

当然 DDM 估值同样存在一些缺陷，可能会影响其应用有效性： 1） 现金流层面，DDM 只对分红现金流进行了估值，默认公司留存部分都是非自由的必要 开支，可能会低估公司价值。此外若公司 ROE、派息率出现中枢性调整，需要及时调 整。 2） 折现率层面，存在的问题更多。在测算公司股权回报率时，选用不同指数作为市场回 报率参考，测算出的市场平均回报和公司β会有较大差异。例如我们分别选择万得全 A 和沪深 300 指数进行测算，伊利股份的折现率就会有显著差异，进而影响估值结果。

编辑：火腿肠