02.29 科技泡沫是全面大牛市的前奏

近段時間,科技成為A股市場的主題,市盈率迭創新高。有些人感到非常害怕與恐懼,認為科技市場出現了泡沫化的情況。當然,我前段時間看空科技股的原因並不是因為害怕,因為相比較2014年創業板上百倍的市盈率,現在這種市盈率不過是小兒科。

科技泡沫是全面大牛市的前奏

今天我們要討論的話題是為什麼科技股會呈現泡沫化,以及科技的泡沫化在經濟發展中發揮著什麼作用?而這種泡沫我們不管是從A股還是美股都會看到,如互聯網泡沫等等。

科技:贏家通吃

科技行業的特點是贏家通吃,特別是以信息技術為代表的科技行業更是如此。因為科技行業與傳統的行業存在著較大的差別,其複雜度、細緻化與標準化的程度遠高於傳統行業,這就導致一個問題:高度壟斷

舉例來說,即使阿里、小米紛紛開發出了即時通信產品,但是微信仍然是絕對的主流,而服裝行業便宜一點、昂貴一點其實沒有多大差。這主要是因為科技行業的研發成本高,需要有巨大的市場來攤平成本,而較低的使用成本反過來又會促進該技術的應用。對於科技用戶來說,我只需要最好的產品。

所以,科技行業還有另一個特點就是科技型企業在沒有獲得市場壟斷地位之前,往往利潤非常微薄,或者是在沒有開拓一個新的行業以前,甚至是鉅額虧損的。這就導致企業的每股淨利潤很低,估值變得很高。可是一旦這些企業進入快速成長期,這些估值就會被修復,而且一般會有較大幅度的上漲,如亞馬遜、阿里巴巴、騰訊等等。

這就導致了一個問題,在科技行業剛開始的時候,投資者會給予這些企業極高的估值,但投資風險極高,因為最後真正能夠成長為巨頭的會是少數企業,科技股呈現泡沫化。

那麼投資者為什麼願意給這些企業極大的泡沫化估值呢?這讓我想起了孫正義對阿里巴巴的投資,他看到了這個行業的發展潛力,所以並不會投資某一家公司,而是全方面的投入大量的互聯網公司,最後只需要有一隻成長,他就能盈利。

因此,科技股呈現的特徵是贏家通吃、行業集中度高、投資風險高、收益高等特點,這是投資普通股票與科技股的典型區別所在。

泡沫化是培育科技產業的必經之路

科技產業的泡沫化給予了科技企業極高的估值,從而使得這些科技企業可以源源不斷的從社會上獲取資源,來研發、推動產業的發展。可是在產業初期,如果沒有泡沫化,這些科技企業很難獲得足夠的支持,無法快速獲得發展機會。因為泡沫化可以培養產業人才、加劇產業競爭,將產業最快推向實踐。

一旦產業相對成熟,科技所帶來的生產力的提高會影響到整個社會的方方面面,整個社會的財富創造能力會上一個臺階。進而就會帶動所有的消費行業,包括服裝、家電、能源、地產等等。這些行業的利潤增長進而會帶動整個股市企業利潤的增長,進而帶來全面性的大牛市,因為一方面是從事該行業的人獲得了鉅額收入需要消費,另方面是科技開始與傳統行業結合,從而進一步提升傳統行業的財富創造能力。沒有科技開路,只會有結構性、週期性的牛市

因此,科技的泡沫可以說是全面大牛市的前奏。我們來從歷史上來看,2000年左右的互聯網泡沫,極大地推動了PC互聯網的發展,而PC互聯網提高了整個人類的財富創造能力,進而影響到所有的行業利潤增長,造就了2007年的全面大牛市。而在2008年中的大牛市中,以及隨後的2012年前後,科技股都成為了全面大牛市的號手

科技泡沫是全面大牛市的前奏

不過,我們需要注意的是,科技泡沫雖然是培育科技產業所必須的,但是科技泡沫並不一定就能夠培育成功一個產業,還是需要與當下的各項配套產業相匹配才可以。因此,科技泡沫的產生與全面大牛市的到來中間相隔的時間並不確定。有可能很近,也有可能相隔較遠。如2000年的互聯網泡沫並沒有能夠快速帶來大牛市,而2013年的科技泡沫隨即在2014年帶來了全面大牛市。因為2013年,移動互聯網產業發展所需的智能手機與通信基礎設施已經具備,且物流等基礎產業經過培育,已經成長起來。

最後讓人感到好奇的是,下一輪科技是什麼?5G、新能源汽車是最有可能的,但是目前來看都不具備基礎條件。

因為5G是對信息的革命,會大大降低整個社會的交易成本、加速社會運轉,而物聯網則需要以5G為基礎,屬於5G的應用,不單獨列出。新能源汽車則可以大規模降低汽車這個基礎產業的成本,從而傳導到其他行業。二者一個改變的是信息成本,一個改變的是實物的運輸成本,對於推動社會生產力的作用都是基礎性的。

可是5G的基站佈局才剛開始,要達到應用規模還有一段時間,隨後才能夠產生利潤。因為初始階段只有一些局部應用場景可是實現,如果想要實現大規模的應用,需要大規模的基站佈設,而我們知道5G基站的覆蓋範圍遠低於4G,這就意味著覆蓋速度恐怕沒那麼快。只有覆蓋率達到一定的程度,5G超級應用才會爆發,進而給全社會所有企業帶來利潤上的提升。

新能源汽車則還需要一些技術上的突破,應用其實很快,因為汽車產業本身就很成熟。只要能夠解決瓶頸問題,應用是現成的。所以,二者誰能夠最先成為真正的號手?


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