风险投资的本质不是估值,而是定价 | 爱分析精选

上个月，华尔街日报撰文称，美国著名风投机构a16z虽然位列顶级风投之列，但其实名不副实，因为他们的资本回报相比红杉资本（Sequoia Capital）、基准投资（Benchmark Capital）、Founders Fund等其他精英风投相差甚远。

对此，a16z执行合伙人Scott Kupor专门发表博文反驳华尔街日报的说法。他声称，a16z所使用的估值方法比其他风投机构都要保守和谨慎。而且，回报并非评价VC的标准，风险投资是一项长期博弈，只有实际的现金和股权分配才最重要。

（爱分析对这篇博文做过编译，详见《美国顶级风投告诉你，VC的投资回报到底怎么算？|爱分析精选》）

针对这场论战，纽约大学斯特恩商学院专门从事股票估值研究的教授阿斯沃思·达莫达兰（Aswath Damodaran）也在自己的博客上发表了看法。他表示，风险投资并不是一场估值游戏，其本质是定价，但这正是VC们的赚钱之道。而且，由于难度很高，能否做好定价也成了区别精英投资人和普通投资人的重要标准。

爱分析对全文进行了编译，分享如下。

作者：Aswath Damodaran

编译：王京京

风险投资家们从来不是在评估企业，他们做的是定价。

你可能会对这句话表示强烈反对或者义愤填膺，但这不是对风投所作所为的批评，它说的就是事实。甚至，定价做得好不好，也是精英风投和普通风投的核心区别所在。

当我读到Scott Kupor的回应文章时，看到他讲述VC是如何把一些估值数字赋予创业公司，而后又不断更新和解读时，我就觉得，他可能一不小心打开了风投界的潘多拉盒子。

华尔街日报和风投，谁对谁错？

让我们从华尔街日报的文章开始。

首先，标题极具煽动性——“a16z的资本回报，拖了顶级风投的后腿”。著名风投拖后腿，让你一看就想点。事实上，我当时也被标题吸引点了进去，但是看完并没有太大印象。

文章作者Rolfe Winkler基于a16z所运营三项VC基金的已实现和未实现回报，计算了它的IRR（内部回报率），我重新做了这张图：

这样算从技术上来讲没有问题，即使是用面值。如果我是这三项基金的投资者，对于25%-42%的年回报率，我不会有半点怨言。但是在竞争激烈的风投圈，这篇文章却能够引发血雨腥风，尤其是当它引起了Scott Kupor的注意和回应。

Scott尤其抓住了这篇文章的弱点——把已实现和未实现收益结合起来算IRR。风险投资不同于投资上市公司。在公开市场投资中，未实现回报可以基于交易股票的市场价格，并且可以相对顺利地转化为已实现回报。而VC基金的未实现回报都是基于估计，这些估计也是根据一些不透明、而且很难货币化的VC投资。这种估计不仅可能村在错误，而且可能包含偏见。因此相比已实现回报，我们应该更保守地计算未实现回报。

我同意他的说法，尽管他一再辩称，未实现回报不应被作为评价风投表现的指标，却还在推销话术中频繁使用这些指标来达成目的。

风投们的游戏

Scott的回应在VC圈引起了广泛争论，部分评论者补充了一些衡量回报的合理指标，不过大多数还是引用华尔街日报的文章来重申自己的观点，并且让圈外人别再对VC投资妄加评论，因为他们根本不理解其中的机制。

作为一个圈外人，我过去收到的类似批评已经不在少数，你可能会认为这次我会默默围观，但我实在忍不住想表达一下我的观点。我可能确实不知道VC的内部运行机制，但是对VC们如何把一些数字赋予其所投公司这一点，我还是十分确信的。

风投们做的是定价，而不是估值

我此前曾多次指出价值和价格的区别，现在我还想再强调一遍。你可以对一项资产进行估值，基于它的基本面（包括现金流、增长率和风险等），也可以对它进行定价，基于其他人会为类似资产支付多少钱，这两个数字很可能不同。

我已经说过，在公开市场投资中，最关键的地方在于，你是要玩估值游戏（你投资那些价格小于价值的资产并且希望市场会纠正价格），还是要玩定价游戏（你进行资产交易，希望低价买入高价卖出）。我很乐意接受反面证据，但是基于我所看到的很多VC的“估值”，他们其实是通过如下四种方式，给所投公司赋予一个数字，这是在玩定价游戏，而非估值游戏。

1. 参照同一公司的近期定价。

在大多数情况下，一个潜在或现有投资者会看这家公司最新一轮估值的定价，然后来判断这一价格是否合理。拿Uber来说，这就意味着，当一个价格接近于沙特主权基金在2016年6月向Uber投资35亿美元时定下的625亿美元，它就会成为一个合理的定价标准，如果你要在那段时间投资的话。这种做法十分危险，不仅存在错误定价（新投资者定价过高或过低）螺旋式上升或下降的可能性，而且从VC投资的定价中推断公司的价值本身也存在问题。

2. 参照类似公司的定价。

VC们还可以参考投资人对“相同领域”内的“相似”公司（关于“相同”和“相似”几乎全是主观判断）给出的定价，将这个价格按照收入进行等比调整（如果没有收入数据，就按照该领域内的通用指标），来为目标公司进行定价。还以乘车共享行业为例，你可以基于Uber的交易价格来为Lyft进行定价，通过两家公司的收入比，或者用户数和服务城市数量这些指标进行折算。

3. 调整上市公司的价格。

如果能获得一家非上市公司足够的收入和盈利数据，在相同领域内找一家上市公司，以上市公司的价格为基础对非上市公司进行定价。比如，如果一家非上市公司处于游戏行业，年收入1亿美元，同一领域的一家上市公司价格是其收入的2.5倍，那么这家非上市公司的估值就会是2.5亿美元。考虑到非上市公司缺乏流动性，以及投资人可能无法很好地分散风险，因此还要给这个价格一个20%-30%甚至更多的折价。

4. 前瞻定价。

年轻的创业公司存在一个很大的问题，像用户数、下载量等这些运营指标要么不相关，要么太小而不足以作为定价基础。要获得任何实质性的数据，你必须要预测未来2年、3年甚至5年的指标，然后用它们来确定一个定价乘数。这些预测指标可能是未来收益或收入（如果创业公司太小还没有产生利润的话）。而定价乘数不仅可以从私募市场的交易中获得，也可以从公开市场中获得（通过看上市公司公开披露的信息）。

另外，这个前瞻价值必须得是现值，因此风投们会用一个目标回报率。这个目标回报率和DCF（折现现金流）中的折现率有着同样的机制和作用。但是，不同于折现率将风险、期望现金流以及持续经营考虑在内，目标回报率不仅考虑了持续经营风险，还考虑了生存风险（因为很多年轻的创业公司都活不下来），以及对股权稀释的担忧（这是创业公司烧钱的必然后果），此外，它还充当着谈判筹码的作用。甚至在一些情况下，VC的内含价值（以DCF的形式）表面上是一个前瞻定价，实际上也是一个使用乘数和年利润或收入估算的终值。

在VC进行投资时，他们想把所投公司当前的价格压低，以便用同样的投资获得更高的权益份额。而在投资之后，VC又想把价格抬高。一方面是因为，更高的价格使得VC投资组合的未实现回报有一个更吸引人的数字。另一方面，它还意味着任何后续的资本进入都会稀释VC的股权。

如果你觉得这是对风险投资家们将数字赋予所投公司的批评，那你就误会了，因为这正是他们应该做的事情，也是这个行业评判成功的标准。VC行业是一个很少用你培养的公司质量来衡量你成功与否的行业，而更多的是看你进入时投了多少钱，退出时赚了多少钱。因此，投资时你愿意支付多少，变成了一个判断你将会在退出时获得多少的逆向推导过程。

风投们面临着数据问题

不仅仅是风投在玩定价游戏。正如我前面所说，大多数公开市场投资人（包括那些自称为价值投资者的人）也在玩定价游戏，尽管他们使用更长期的定价指标（从PE到EV/EBITDA），并且有着更大规模的公开交易公司样本作为比较。要让这种定价游戏适用于风险投资，VC们很大程度上还面临一些统计数据上的挑战：

1.样本太少。

如果你是一家VC而不是公开市场投资者，要基于其他非上市公司的投资进行定价，你的样本规模就会非常小。举个例子，如果你是一家上市石油公司的投资人，我可以找出351家美国上市公司，甚至1029家全球上市石油公司，给你作为估值或者定价的参考。而对于乘车共享行业的VC来说，他们拿来做样本的公司数量在全球范围内甚至都不足10家。

2. 不经常更新。

除了样本太少，数据不经常更新也是一个问题。公开市场由于交易频繁，价格也会及时更新。而非上市公司的交易通常很少，而且时间间隔很长。在很大程度上，VC定价的问题更类似于房地产定价，而不是股票定价。房地产就是基于最近一次同类资产的售价来确定它的价格。

3. 交易不透明。

这是使得VC定价变复杂的第三个问题。不同于上市公司明确的市值计算方法（用公开发行的股票数乘以股价），从VC在一家公司所占的份额中推断公司的整体价值通常是非常复杂的。为什么？正如我之前写过的一篇关于独角兽估值的文章（Billion-dollar Tech Babies: A Blessing of Unicorns or a Parcel of Hogs?），早期融资的VC资本结构是非常复杂的，因为它包含了很多期权和防稀释等保护性条款。正如我在那篇文章中所说，一家创业公司的“真实”价值是7.5亿美元，VC会支付5000万美元（而不是3750万美元）来换取5%的公司股权，就是因为一些期权性风险。

我可能会误解Scott在使用期权定价法来对VC投资进行定价的部分，但是如果我的解读时对的，我认为Scott所说意味着，a16z使用期权定价模型来使投资中的附加期权达到其公允价值。通俗点说，尽管用5000万美元获得5%的股权，但是可以推断出，a16z给这家公司的估值是7.5亿美元，而不是10亿美元。

我敢说，以上这些对于风险投资家、创业者以及熟悉VC运作的人来说并不稀奇。但是对于公开市场的投资者来说还是有些不同，所以这些人在面对非上市公司的估值（比如Palantir、Uber和Airbnb）时，就需要持保留态度了。我也因此一再主张，像共同基金和大学捐赠基金这些公开市场的投资机构应该谨慎进入风投领域，或者干脆远离，哪怕整个市场看涨的时候。因为他们很容易就会忘记，整个定价模型有多依赖状态和势能，就像它依赖基本面的要素一样。

后果是可以预见的

所以，VC基于很少的样本，以及不经常更新和很难解读的数据来给公司定价，其后果也是可以预料的。

1. 估计定价会包含很多错误。

据我所知，Lyft的定价是基于Uber、滴滴以及GrabTaxi的价格。如果这一估计扩展到更大的范围，那么它越有可能是错的。

2. 定价会更加主观。

由于你可以自由选择可比公司、调整没有频繁更新的数字以及复杂的股权结构，这个过程很可能会掺杂主观偏见。因此，并不是所有的VC都可以创造相同的回报，尤其是涉及到未实现的部分，更激进的VC会比那些相对保守的VC宣扬“更高”的回报，这可能也是Scott在区别已实现和未实现回报时想要强调的点。

3. 定价会落后于市场。

这是一个公认事实，进入VC投资领域的资本随着市场的涨落起起伏伏，当产生剧烈的纠正（也就是在互联网泡沫之后），交易会趋于静止。这时候，重新定价要么不太可能，要么会非常困难。如果VC推迟定价直到交易再度回暖，这中间就会有一个严重滞后，当年轻公司的价格下降，这种降价就会体现在VC机构的回报中。

4. 有一个价格反馈环。

由于VC定价基于非频繁交易的小样本，它就容易受到反馈环的影响，一桩被错误定价（无论是高还是低）的交易会引发更多的错误定价交易。

5. 有一个时间跨度问题。

流动性的缺乏和样本规模过小也给定价游戏带来一定的限制。不同于公开市场投资人分分钟就可以玩定价游戏，私募市场的定价需要耐心，一家公司越年轻，需要的耐心就越多。也就是说，要赢得VC定价游戏，你就得站在年轻公司的角度，韬光养晦，直到它能成长起来，然后找到一个对它足够有兴趣的人付给你一个更高的价格。这就是Scott在回应中说的，风险投资是一项长期博弈。

还有最后一点需要明确。我们总喜欢把VC市场和公开市场分开来讲，事实上，这两者关系密切。尤其是当风险投资家们开始谋划退出，不论是通过IPO还是出售给上市公司。如果公开市场感冒了，风投市场就会得肺炎，尽管诊断可能会来得更晚一些。

VC优势

如果要用几句话总结这篇文章的要点，我想就是，风险投资家们基于不透明的小样本交易为他们投资的公司定价，因此这个价格很可能是错的，而且滞后于现实。这听起来很扯，但是，正是要做好如此困难的定价工作，才让风险投资家们相比他们的同行更具有优势，并且最终成为投资领域的精英。

这么说可能有点自相矛盾，但是这个观点是基于以下几个基本事实。

1. VC平均水平高于公开市场活跃投资人的平均水平。

不管是VC还是公开市场投资人，大家都在玩定价游戏，后者在公开数据方面更有优势。但是正如下图所示，随着时间推移，风险投资家们似乎会取得比公开市场投资人更高的回报。

2. 精英。

最成功的VC不仅能比公开市场的顶尖投资人赚取到更多的回报，而且VC投资更具有持续性，只要他们能够在长期一直获得高额回报，这种回报就会继续下去。这就意味着，风险投资家们比公开市场投资人在投资游戏中拥有更多的长期竞争优势。

VC定价游戏从根本上来说很容易出错，但他们又正是基于这样的方式进行赚钱，如何解释这个矛盾？我想，正是那些让定价变得困难的因素，以及VC从投资中赚取的利润，使得VC得以赚取超额回报，也将那些优秀的风险投资人和普通VC区别开来。这种区分，主要体现在以下三个维度：

1. 他们是更好的定价者。

正如Scott在他的回应中所说，不同的投资人会给一家公司定不同的价格，他还举例说明了a16z所用的期权定价模型是如何为同一家公司定出比其他方法下更低的价格。然而，所有这些价格毫无疑问都是错的（因为它们都是估计出来的），其中一些可能比其他错得轻一点。再重复一遍我刚才的论述，你挣钱的方式不一定要完全正确，你只需要尽量比别人少犯错误，那么你就能在这场VC定价游戏中比别人得到更多的机会。

2. 他们能够影响定价游戏。

不同于公开市场投资者能够看到公司指标但是无法改变它们，风险投资家们可以在他们所投的公司中扮演更积极的角色，从不太正式的顾问经理到正式一点的董事会成员，都可以帮助这些公司决定应该关注哪些指标，如何提高这些指标以及如何和何时退出。

3. 他们更懂得抓住时机。

定价游戏几乎都与时机相关，VC定价游戏尤其如此。要想取得成功，你不仅需要以合适的时机进入，而且更重要的是，要抓住合适的时机退出。

因此，如果你是一名VC基金投资人，你当然不应该只看已实现回报和未实现回报，还应该看看这个基金如何衡量其未实现回报，以及如何产生回报。来自长期多种投资的回报比那些来自一项重大投资所取得的回报更能说明问题。毕竟，要在公开市场中把运气因素从技巧中排除出去是非常困难的，在风险投资领域中尤其如此。

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