本次，我们做建模的案例，是一个牵涉到国计民生的行业——教育。
本案在教育行业中所属的子赛道，是：民办高等教育。从学生人数上来看，它目前处于民办高校上市公司的首位，旗下有7所高等学校，2家职业学校，1家海外学校，这些学校覆盖专科、本科和硕士。
图：走势对比图 （单位：港币/股）来源：Wind
绿线为恒指，橙线为标普500，紫线为沪深300
看到这里，如果你熟悉这个赛道，想必应该能猜到，今天建模的主角是：中教控股。
众所周知，今年开年，教育行业遭遇了近十年来罕见的黑天鹅，线下线上格局实现极大逆转。线下教育遭遇巨大打击，很多培训机构只能转为线上。并且，开年黑天鹅之后，又遭遇美股和全球市场大幅下跌，进而引发连锁反应导致内地、中国香港市场大幅波动。
这个赛道截至目前，却稳坐泰山，纹丝不动。以本案为例，在开年意外事件导致大盘单日暴跌之后，其很快便能恢复，之后美股暴跌、恒指下挫，黑天鹅两度暴击，也未能对本案有大幅撼动。
这奇怪的表现，让人不得不思考，这背后，到底怎么回事？
从商业模式来看，这公司的逻辑和我们前两天研究过的复星医药有点类似，核心词是：并购。它更像是一个教育领域的PE投资控股机构。据公开资料披露，其一年要看大约30-50个学校项目，平均每年大约会并购2-3家。
看到这里，几个关于建模的核心问题随之而来：
1）为什么教育这个领域出现不了超级巨头？并且，在教育的各大细分门类中，哪些子赛道相对较好？
2）作为一门需要牌照属性的生意，它未来的扩张、增长之路要怎么走？
3）在黑天鹅轮番出现的当下，民办高校这样的赛道，是会受到实质打击，还是会在灾害中继续成长？
4）当下，在经历了上市之后的大幅震荡回调之后，很多人都非常着急：它的估值数据到底在什么区间？到底是贵了，还是便宜了？
今天，我们就以本案为例，来研究一下教育领域的建模逻辑。对相关赛道，之前我们研究过枫叶教育、跟谁学、流利说等案例，查阅优塾团队的“专业版报告库”，查看相关报告。
另外，本案研究过程中，我们查阅了大量资料、财报、研报、新闻，研究过程历时很长、极为辛苦，如果大家看完后有收获，记得将本文翻到右下角，给我们点一个“在看”。送人玫瑰，手有余香；举手之劳，感激不尽。
本文坚决不做任何建议，
仅服务于产业研究需求、学术讨论需求
如为股市相关人士，或非财务专业人士
请务必自行取消对本号的关注
数据由以下机构提供支持，特此鸣谢
国内：Wind数据、东方财富Choice数据、理杏仁、企查查
海外：Capital IQ、Bloomberg、路透
如果大家有购买以上机构数据终端的需求，可和我们联系
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龙头、模式
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中教控股是一家民办高等教育集团，主打高等教育和职业教育。目前，该集团旗下共有10所学校，其中高等教育学校6所，提供专科、本科课程，职业教育学校3所。此外，它刚刚收购了一家澳大利亚学校，这所学校覆盖本科和硕士课程。
按照提供的课程来划分，中教控股提供7个硕士课程，215个普通本科课程、68个普通专科课程，150个职业教育课程和132个继续教育课程。因此，它的财务报表上，收入的构成分为三类，学费、住宿费及配套服务。
本案的创始人是于果和谢可滔，作为一致行动人合计持股75.24%，为该公司重大股东。
图：公司股权结构
根据2019年年报数据（2018年8月到2019年8月）来看，它的核心收入是学费（占比90.75%），其次是住宿收入（7.85%）和配套服务收入（1.40%）。
图：收入结构
财务数据如何？来看基础数据：
2014财年到2019财年（备注：其中剔除2018年8月31日年报数据，因为只有当期8个月数据），其营业收入分别为8.61亿元、9.04亿元、9.33亿元、9.92亿元、20.22亿元，净利润分别为3.09亿元、3.48亿元、4.11亿元、4.29亿元、5.93亿元，经营活动产生的现金流净额分别为4.39亿元、4.44亿元、4.81亿元、7.06亿元、11.41亿元。
从盈利能力上来看，销售毛利率为50.28%、50.84%、53.03%、58.97%、57.37%，净利率为35.89%、38.44%、44.11%、43.26%、33.99%。其毛利率呈现上升趋势，其中的原因在于教育这门生意，营业成本中的大头为教师工资，随着招生数量的递增，其教师成本会呈现边际递减趋势，因此毛利率呈现上升趋势。
以上的商业模式，形成了本案如下的报表结构：
资产负债表方面——以2019年财年为例，其资产总额为153.39亿元，占比 从高到低依次为固定资产净值58.51亿元（占比38.14%）、商誉及无形资产32.74亿元（21.34%）、货币资金34.97亿元（22.80%）。（此处有个调研点，商誉较高，需要询问未来是否存在减值风险）
利润表方面——以2019年财年为例，其营业收入为20.22亿元，其中，花在了营业成本上41.20%，花在了销售费用上2.62%，花在了管理费用上17.46%，余下33.99%净利率。粗略来看这么生意烧钱的地方在成本和管理费用。
要弄明白本案，需要从产业链结构入手：
图：教育产业链
上游——主要是教材出版商、教学器材生产商以及信息化服务商，代表公司新华文轩，毛利率38%、净利率13%。
中游——主要为教育机构，其中线上教育机构的代表公司有跟谁学（毛利率70.58%、净利率8.07%）、新东方在线教育（毛利率55.86%、净利率-15.37%）、无忧英语（毛利率68.47%、净利率-14.15%）等，线下教育机构的代表公司有中教控股（毛利率57.84%、净利率35.06%）、新东方（毛利率56.96%、净利率13.61%）、中公教育（毛利率57.14%、净利率13.67%）、美吉姆（毛利率66.28%、21.24%）等；
下游——学生服务行业，主要有求职和留学服务两个方向，其中代表公司有猎聘网（毛利率80.07%、净利率9.87%）、前程无忧（毛利率71.36%、-1.07%）等，由于主要为线上业务，因此毛利率的参考意义不大。
整体来看，这个产业链中游的代表公司，线上教育的净利率大多为负，还处于成长期中，未能达到盈亏平衡状态中，相对而言，线下教育的成长较为稳定，净利率较高。
以2019财年年报为主，本案前五大供应商（教材、教育设备提供商）占比低于30%，前五大客户（主要为学生个人）占比低于30%。
具体来看，《并购优塾》整理的基本面数据：
图：营业收入及净利润、以及二者增速情况 （单位：亿元、%）
图：现金流情况（单位：亿元）
图：ROE及ROIC情况 （单位：%）
图：销售毛利率及净利率 （单位：%）
图：费用率情况 （单位：%）
图：带息债务对现金流的拉动效应（单位：亿元、%）
图：净营运资本对现金流的拉动效应 （单位：亿元、%）
图：资本性 支出对现金流的拉动效应（单位：亿元、%）
图：中教控股PE、PS、及股价 （单位：港币/股、倍数）
图：资产结构图 （单位：亿元）
分析完以上数据后，大致了解，这家公司的重资产主要为固定资产、货币资金、无形资产及商誉，收入的来源主要是学生学费。未来的亮点，就来看一个：
学生数量。
接着，重要的问题来了——本案如果对它进行建模，到底应该从何入手？
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核心，拆解
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本案，作为一家做高等教育和职业教育的集团，它的收入分为两大部分，一是主营业收入（教育类相关），一是其他收入，其他收入是指管理费、教务管理收入以及员工宿舍收入等，其占整体收入的比例仅为3.3%。因此，关于本案，我们重点研究其学费收入。
图：主营业收入及增收增收情况 （单位：亿元）
从主营业务收入的结构上来看，90.74%为学费收入，7.8%为住宿费收入，1.38%为配套服务收入。而这三部分收入，面对的确是同一个客户：学生。
因此，我们的收入预测方式为量价拆分法：收入=学生数量*客单价。
接下来，我们来看这两个因素，都由什么驱动？
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高考，人数
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图：高考人数及变动情况
首先，是从行业整体趋势来看，来看我国每年参加高考的人数变化：
2018年和2019年，正处于我国高考人数增速大幅上升的阶段，主要原因为21世纪初期的婴儿潮，出生率提升导致的，接着，我们再来看这些考生进入公办高校和民办学校的情况：
图：民办VS公办招生人数增速
整体来看，公办高校的招生人数增速较为平稳，从2011年到2018年，增长在3%上下波动，而民办高校招生人数的波动较为剧烈，在-1%到5%中间波动，但结合上图我们可以发现：当参加高考总人数增速较高时，民办教育的学生增速会有所上升。此处的原因，我们认为可能是公办学校满招后，学生溢出带来的效应。
不过，从公办和民办两个渠道招生人数占比来看，自2011年开始都比较稳定，其中民办高校招生人数占整体高等学校招生人数的比例为19%上下，波动不大。这也体现出，民办高校领域“刚需”的特性。
图：民办VS公办招生人数占比
那么，未来几年，高考人数会如何变动呢？我们参考人口年龄结构的数据。据人口普查的数据来看，高考的发生时点为18岁左右，15-19岁人口占比有所下滑，这意味着，近三年，参加高考人数的高增速可能无法延续。
但10-14岁人口占比，仍在上升通道，这意味着4-8年后参与高考的群体仍然在增加，因此，从长期的角度来看，参与高考人数并不会下滑太多。
图：10-19岁人口占比
好，高考人数明确后，我们来看其中有多少学生会去中教旗下的民办学校。
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学生，人数
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本案虽然是民办教育领域的龙头，但考虑到旗下学校也仅有10所，并且不能随意扩张扩招，因此，其学生人数取决于其学校容量，先来看学生人数的历史数据：
图：学生人数及学校数量
根据上表中的数据，可看出，在集团旗下学校数量不变的情况下，每年学生人数的增速仅有2%，甚至还可能出现负增长（提高录取分数，当年学校人数下降）。因此，只有新增学校，才能提高学生数量。
不过，需要注意的是，从学生数量到收入增长，有一个滞后的过程，此处，是收入确认时点确认和财报时间节点错位导致的。学生入学前，需要付一笔学费，这笔学费不能立刻确认为收入，会计入递延收入，在整个学期内按一定比例确认，而财报时间节点12月31日，学期并未结束。所以，收入增速延缓于学生人数增长。
考虑到如果以12月31日作为财报节点，会与开学时点出现比较大错位，因此，本案在2019年将财报节点改为了8月31日，与教学周期相吻合。所以，2019年财报及后续财报中，其收入增速与学生人数会保持同步增长。
关于学生人数的内生驱动力，我们从定性和定量两个视角来看。一所学校，它的招收人数取决于学校的质地水平，而质地上，我们重点看三个维度，分别是录取分数线、报道率和就业率。
维度一，录取分数线——录取分数线高，说明学校的入读门槛高，教学质量优。
图：各大民办学校的录取分数线情况
通过国盛证券整理的录取分数线来看，本案中教控股的录取分数线，高于同省份三本线10-15分左右。但从录取标准上来看，低于同业可比公司水平。
维度二，报到率——报到率是指实际报到人数占总招生人数的比例。通常来说，本科的报到率高于专科。本科的报到率一般在90%以上（优质本科在95%以上），专科报到率在80%-90%中间。通过下面的数据，我们来看民办高等教育公司的报到率水平。
对比来看，本案的报到率水平处于同业可比公司中的高值。
图：可比公司报道率水平
维度三，就业率——民办高校以应用型大学及高职高专为主，因此透过就业率，可以看出公司在就业市场的口碑及其办学能力。
图：可比公司就业率情况
从现有的数据来看，除了希望教育和本案旗下的江西科技学校就业率出现90%以下的情况，其他的可比公司就业率水平一般都维持在95%以上的水平，不过，考虑到就业数据的差异不明显，且统计不透明，我们认为这个数据的参考价值有限。
看完上述维度，我们总结一下中教控股的特点：
1）教学质地和准入门槛在行业内并不算突出；
2）报到率较高，在行业内属于一线水平，现有学校中学生数量增量空间有限。
这两点，能够让我们明确，未来，中教控股不大可能通过降低录取标准的行为来刺激学生增长，因为报到率已经很高，这样的刺激等于放弃质量换取少量增长，并不划算，因此，内生扩量只有两个方法：
1）校区扩建。2）提升校区使用效率。这两点，我们分别来看。
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扩建，升效
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图：可比公司扩建计划
从校区扩建来看，目前行业内的教育公司都在推进。
本案旗下有两所学校有计划扩建校区，预计未来新增5600名学生。但注意，学校扩建涉及的周期包括新增教学楼、宿舍等固定资产的投建以及后续的招生流程，整个流程下来，我们乐观估算，假设一年以后新增人数全部落实，则其学生总人数的增速也仅为3.29%。
再看提升校区使用效率，即，招到更多的学生。
学校招生受限的一个重要原因在于应届本科学生的数量有限，如果用市占率的维度去理解，即，每年应届毕业生中有一个稳定的比例划分到中教。公式表达为：本科应届人数*中教的占有比例。
两个因子中，比例很难快速提升，首先由于中教的国内学校数量只有9所，其次，其与教学质量挂钩。但注意，本科应届人数，其实有提升的方法——专升本。
比如中国科培旗下的广东理工学院在 2014 年成功升格为本科学校后，测算2014/15学年到2017/18学年本科学额分 别约1000+/3200+/5100+/5400+，预计 2018/19 学年学生人数在7000 人，学生人数的CAGR为60%。
但专升本在实际中很难操作，并且政策仍在收紧。根据教育部发布的《关于做好2018年度高等学校设置工作的通知》，调整了高职高专升本的政策，按照“特色学校不变为综合学校，专科高职学校不升为普通本科学校，职教体系学校不转为普教体现本科学校”的原则。
综上来看，存量学校的学生人数，增长的驱动力主要为扩建（乐观情况3.29%人数增长），专升本扩张招生人数（政策在缩紧）。
所以，存量学校中很难出现学生人数的大幅增长，接着只能考虑另外一个途径——新增学校。
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自建，学校
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新增学校的方式主要有两种，一种是自建、一种是并购。
我们暂时不考虑并购，先看自建模式，主要看投入成本、审核机制、政策导向。自建方式，一次性投入大，投资金额在2-10亿元不等，且筹备建设及回收周期较长。而且民办学校需要有办学资质，这其中就涉及到了很多流程标准事项。
除了盈利能力的不确定性较高，还有一个非常重要的背景是政策导向，根据教育部发布的《全国普通高等学校名单》，截止2017年5月31日，全国普通高等学校有2631所，其中本科学校1243所（占比47%），高职高专院校1388所（占比53%）。
本科院校中，民办占比34%，专科占比23%。根据国盛证券统计，每年平均新增民办学校（本科+专科）为6-8所。
图：2004年到2017年我国公办和民办高校数量和民办占比情况
注意，回看历史上，民办学校存在一次爆发增长，受政策驱动。发生在 2008年，民办占比从15%提高到近30%的水平。注意，放开学院审批，其实也是监管层逆周期政策中的一个环节。
从中期的视角来看，虽然专升本、新增民办高等学校的牌照吃紧，但有一个口在放松，那就是专科院校。
新的十三五规划中，将专科高校的审批节奏，由原定的一年一次集中备案改为实时申报，较少审查备案及符合条件公示的时间流程。但对本科高校的审批流程，则是做出了更详细的限定。
注意，按照当前政策，明显在
职业学校这一细分领域有所放开（中国东方教育所在的赛道）。
图：本科和专科学校审批流程对比
从短期的视角来看，由于今年受到年初特殊情况影响，2月28日教育部表示要扩大硕士研究生招生和专升本规模，预计同比增加18.9万、32.2万人。
因此，今年的学生数量，有小幅超预期的可能性。
分析到这里，我们可以明确，在不考虑外延并购的情况下，短期内，学生数量有小幅超预期的可能性，但总体增长空间较为有限，未来新设学校主要为职业教育，并不是本案的民办高等教育。
因此，其学生数量增长主要在于白云学院和泉城学院的扩建，其中白云学校预计2019年9月招生2000名，泉城学校预计扩招3600，时间未定。澳洲国王学校现有学生2400人，预计3年后翻倍。
则关于学生人数，《并购优塾》的测算如下：
非扩建期的国内学校——学生人数的增速我们以历史增速为主（1.26%）；
扩建期学校——2020年白云学校预计扩招2000名，泉城学校预计2020年到2021年2年时间逐步扩招3600名，后续进入非扩建期后，回归到历史增速1.26%；
国外学校——目前只有国王学院一所，2019年学生人数2400人，2022年学生人数逐步增长到4800人，后续学生人数的增长以澳洲留学生增速3.2%为主。
现有学生数量预测完成后，其实，还有一个增长驱动——并购。不过考虑到并购对模型的扰动较大，因此，我们在财务模型中不予体现，在估值方法上，将并购考虑为期权定价的模式，作为一个额外的参照。
接下来，我们来看学费增长。
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学费，增长
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在价格上，高校有一个特点，那就是招生初期会约定一个学费金额，此后，有限学期内，学费不会波动。注意，这意味着，即便是学费涨价，也只是针对于刚入学的新生进行提价。
此外，学费的制定标准上，民办本科学费高于专科学费。以江西科技学院为例，普通本科课程1年学费为1.6万到2.3万之间，普通专科课程1年学费在1.35万到1.6万元之间。
由于学生人数是年度数据，而学费收入又是有递延收入逐步转为营业收入，因此如果用同一年度的学费收入/当期学生数量，则会出现时间错配现象。
因此，此处我们用下一年的学费收入/上一年的学生人数，来观察它学费单价的变动情况。
2014年到2019年（扣除2017年），学费单价收入为1.22万元、1.24万元、1.14万元、1.04万元、1.04万元。注意，它的学费单价出现了小幅下降，主要原因在于其并购的学校中职业学校和专科学校拉低了整体的单价水平。
那么，未来其学费单价如何预测？我们按照上文分析的学校分类情况，将学校分为国内和海外院校两类。
国内学校客单价——我们参照投资者交流会中，首席财务官提到的保持新生每年5%-10%的增速，但由于学费增长仅仅影响新生，之前的招收人数不受学费提价的影响，因此整体来看学费的边际增速在5%。
海外学校客单价——海外学校的客单价增速存在一定不确定性，因为海外学校在学费制定上，对于本国和国际学生是两套标准。比如加拿大本国学校学费涨幅为14%，留学生学费涨幅为32%。2018年到2019年，英国授课型硕士学费（英国本土和欧盟学生）平均比去年上涨8.3%，留学生学费上涨3.6%。
考虑到可以将海外留学视作教育领域一种高端消费行为，因此关于海外学校的学费增速，我们参照奢侈品的提价幅度，区间为4-14%，取中位数8%，与国内的人均可支配收入增速接近。
学费的量价假设完成后，我们来看住宿及服务费，未来情况如何？
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住宿，服务费
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由于学费收入占大头，住宿费收入，也是依据学生人数而收取的。因此，住宿费收入的预测，我们采取比例法：
住宿费收入=历史住宿费收入/学费收入*当期学费收入；
配套服务费收入=历史配套服务费收入/学费收入*当期学费收入；
图：住宿费及配套服务费收入占比情况
经测算，历史上住宿费收入占比学费收入比例的均值为6.97%，历史配套服务费收入占学费收入的比例为2.25%。 此外，其他收入占学费收入的比例为3.43%。
总数人=学费收入+住宿费收入（6.97%学费收入）+配套服务（2.25%学费收入）+其他收入（3.43%学费收入）
综上，可测算出，其未来3年的收入增速大约为17.67%、14.39%、12.02%。不过，这样的预测未必靠谱，我们还需要结合其他方法来做逻辑验证。
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交叉，印证
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方法一，季报反推法——通过季报、中报与年报的历史关系，反推出2020年收入增速。但由于港股财报仅仅披露中报数据，而本案由于调整了财报时间节点，因此目前仅有2019年财年整年收入，目前并无2020年中报数据，因此无法通过季度反推法来测算全年收入。
方法二：内生增速——按照公式：内生增速=净资产回报率*（1-分红率）。
根据其年报披露，目前其自上市以来进行过一次分红，分红率为7.86%，历史上ROE均值为9.57%，则代入公式内生增速为8.82%。
方法三：外部分析师预测增速——WIND一致预测未来三年的收入增速为31.41%、13.20%、12.78%，其中光大证券预测未来3年收入增速分别为19.06%、8.02%、6.63%，中泰证券预测未来3年收入增速分别为31%、14%、12%。
整体来看，我们的预测增速与机构一致预测的2020年差异较大，后两年增速差异不大。而2020年差异较大的原因主要在于，2019财年其新收购4所院校进行并表，但是其年报中，仅披露4家公司为2019年合计贡献的收入情况，并未分拆。因此无法根据各自并表时间推算出收入占比。
至此，收入部分预估完成。接下来，我们还必须仔细研究另一件重要的事——本案每年要花掉多少钱？这些钱，未来又会花在哪里？
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钱，去处
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影响毛利率的指标主要有两个，一个是收入，一个是成本。上文分析过收入情况，下面重点来看成本这个科目。
根据2017年发布的招股书，它的成本主要为教师工资、教育运营成本（教学材料考试费等）、楼宇物业折旧摊销、水电开支和租金等。
由于年报未披露收入成本明细，但可从招股书上看到，以2017年上半年为例，成本中占比较高的科目主要是教师工资（52.3%）和教育运营成本（13.4%） ，两者占据总成本的65.7%。
以往建模中，我们会将折旧和摊销单列出来，然后再重构报表中核算剔除折旧摊销的主营业务成本。不过，由于本案从2017年开始不再披露成本和费用科目的明细，因此我们通过招股书中2014年到2016年的明细数据，测算出主营业成本中的折旧摊销占总折旧摊销的比例为80%，销售费用中没有折旧摊销，管理费用中的折旧摊销占总数的比例为20%。
因此，我们根据成本和管理费中，折旧摊销的8:2比例分配，重新构建利润表，先来看历史上毛利率：
图：历史上毛利率情况 （单位：%）
整体来看，它的毛利率水平出现了上升后小幅下降的趋势。历史上它的毛利率从50%，逐步提高到60%水平，但近期其毛利率下降到57.37%。
而从2019年开始，其毛利率出现的下滑，主要是因为2019年的财报中，并表了新增的4家学校。而并购标的质量拉低了整体毛利率水平。
关于未来的毛利率，我们需要解决的一个问题是，根据上文分析，它未来的发展方向，很可能是海外高端院校，那么，这样的趋势，会对毛利率带来什么样的影响？
此处，参考新收购的澳洲国王学院，根据公告披露，澳洲国王学院的毛利率为60.2%，与本案的综合毛利率差距不大，因此，并购并不会导致其毛利率水平出现大幅波动，因此，《并购优塾》合理假设，未来的毛利率水平近3年均值水平。
毛利率预测完成后，我们来看费用情况。
它的销售费用主要是广告开支和员工工资。它的管理费用主要是人员成本、折旧摊销、 员工差旅开支等。
图：销售费用率及管理费用率 （单位：%）
历史上看，其销售费用率和管理费用率在2017年以前波动不大，到了2019年，销售费用率和管理费用率大幅提升，根据年报披露，这背后的原因主要是并入了销售开支和管理开支较大的职业学校，此外由于学校数量的增加，其中央管理运营及并购活动相关的开支也会有所增加。
因此，《并购优塾》合理假设，未来10年，销售费用率和管理费用率维持2019年财报水平。
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物业，厂房
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图：资本性支出情况
本案的资本性支出，主要为物业厂房维护性支出，以及厂房的租赁支出。
历史上，其资本性支出呈现下降趋势，前期资本性支出较高主要是由于此前它的校区主要为自建，因此需要高额的资本性支出，后续由于它的并购步伐加快，而并购的标的所带来的固定资产增加并表后，并不会体现为其自身的资本性支出增加。
后续，因为我们不考虑其继续并购，未来的增长仅看现有学校的内生增长，因此后续的资本性支出主要为维护性资本支出。
1）新增固定资产——由于目前有两所学校计划扩建，预计2021年结束，因此2020年新增固定资产占收入的比例维持历史上2014年2015年扩建时期的水平30%，后续固定资产新增主要为维护性资本支出，占比降为15%。
2）折旧率——它的固定资产主要是物业厂房等，折旧期限为50年；参照历史折旧率均值4.96%水平。
3）新增无形资产——无形资产的新增情况，收购前本案并无无形资产，收购后由于标的公司的无形资产并表，导致无形资产的增加，2017年和2019年无形资产占收入的比例为26.03%和 33.96%。后续不考虑并购，则就不存在无形资产的增加，即无形资产新增占比为0%；
4）无形资产摊销——历史上无形资产摊销只能测算出来2019年的水平为4.4%，未来则以2019年的水平为主；
至此，本案花钱的地方已经挨个梳理清楚，但还有一大块需要考虑——在产业链上，它的话语权到底如何？它能否占用上下游资金，以增强自身现金流？
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产业，话语权
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营运资本的变动，归根结底意味着对产业链上下游话语权的问题，我们具体来看：
1）对下游话语权——主要看应收账款及预收账款。
从应收账款层面来看，主要是应收关联方货款、应收学生款（此处为代付学生考试费等），应收账款的账期一般在一年以内。2014年到2019年，应收款项占主营业收入的比例为23.24%、32.15%、76.07%、7.59%、29.21%。
其中2016年的异常高值是由于当年新增应收董事款，而2017年应收款占比大幅下降是由于这一年应收关联方及应收董事款项减少。而2019年应收账款占比的提升，是由于并购产生的弥偿资产增长导致的。
考虑到后期不再并购，《并购优塾》合理假设，应收账款恢复2014年（未有新增学校，学校运营成熟）水平，后续同理预测。
再看预收款项，它的预收款主要是预售学生的学费。2014年到2019年，预收款占比为71.78%、71.16%、69.11%、76.61%、84.65%，随着收购项目的增加，使得其预收款占比提升，但后续不再并购。
因此，《并购优塾》合理假设，未来其预收账款占比维持2014年水平，理由同上。
2）对上游话语权——主要看应付账款、预付账款。
从历史数据上来看，它的预付款主要是预付房租，2014年到2019年，预付款占比为0.29%、0.29%、0.32%、0.71%、3.88%，其中2019年预付款占比大幅上升，是因为它收购的校区，有一些是以租赁形式获得的物业。
因此，《并购优塾》合理假设，其未来预付款占成本的比例维持2014年水平，理由同上。
它的应付款主要是应付配套供应商账款以及应付校区建设费，2014年到2019年，应付款占比为6.67%、12.32%、14.83%、3.91%、3.57%，应付款占比的降低，主要是应付关联方账款下降。
《并购优塾》预测，未来应付款占成本的比例维持2014年水平，理由同上。
3）存货——它的存货主要是书本等物品，占比极低，2014年到2019年，存货占比为0.00%、0.00%、0.00%、0.00%、1.00%。预计未来存货占比维持2019年水平。
好，分析到这里，关于本案未来在不并购的前提下，所有的相关假设已经做完，但是，对于本案的思考仍在继续。整个教育行业内，到底哪个赛道，是更值得关注的赛道？
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细分赛道，对比
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整个教育领域中，按照其覆盖的人群年龄从低到高，总共大致可分为6个阶段，分别是
学前教育、K12教育，国际教育、高等教育、职业培训，此外在线教育在各个阶段均有涉及，因此，我们可以将教育行业大致分为这6个子赛道。
首先，我们将各个领域的代表公司筛选出来，观察市值情况。很显然，市值较高的两家是主营K12教育的好未来和新东方，二者的市值明显高于其他的赛道的代表公司。
图：教育领域上市公司市值、涉及领域
接下来，我们重点从成长和回报，两个维度来思考，如何对教育领域进行横向的对比？
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成长，排序
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先看成长，我们将其分为市场容量和成长驱动两个方面来考量。从成长空间来看，我们重点看目标人群受众及市场规模：
图：各个阶段的人数情况
总的来看，学生人数中占大头的是小学和学前教育，这个两类群体分别对应的两个赛道，分别是K12教育和学前教育。此外，高等教育学生人数少。这主要是由于学前教育、K12教育覆盖了一部分义务教育的范畴，因此从人数总量上来看多。
市场规模和增速情况也能够印证上述对比。
学前教育——2018年学前教育市场规模在6270亿元，复合增速为14.3%；
K12教育——2017年K12教育市场规模在7224亿元，增速为20%；
国际学校——2018年国际学校市场规模在350亿元左右，增速为12%；
在线教育——2018年在线教育市场规模2517亿元，增速为25%，预计未来增速会下降到18%左右；
高等教育——2016年民办高等教育市场规模954亿元，历史复合增速为8.2%，预计到2021年复合增速为7.8%；
职业培训——2017年市场规模为5281亿元，历史增速为21%;
成长空间上的排序依次为：K12>学前教育>在线教育>职业培训>民办高等院校>国际学校。
从成长驱动来看——我们重点关注可复制性以及政策限制。
说到可复制性，总广义上来看分为线上和线下两个渠道来看，线上平台的可复制性明显高于下线门店授课模式。而线上平台说白了就是网课，主要受益于这个的赛道是K12教育、考试培训和职业培训，而以线下为主的是高等教育和国际教育。
此外，高等教育和国际教育，由于其并未以培养某项技能、特长、业余爱好为终极目标，它的成品是对学生颁发一系列的资格证书，比如本科学历、专科学历等。因此，它们受到教育局的监管力度较大。
由于高等学校牌照的限制，它很难通过加盟的方式，进行区域化拓展。但是对于线下的学前教育、职业培训、K12教育等则可通过加盟方式，加速网点覆盖。
因此，成长驱动的排序为：在线教育>职业培训>K12>民办高等教育>国际学校>学前教育。
好，分析完各个赛道的成长性，我们根据成长空间（市场规模&受众人群）和成长容量（内生驱动&外生驱动）这里两个方面，对上述6个赛道的成长进行打分，得到的排序为：在线教育>K12>职业培训>民办高等教育>学前教育>国际学校。
图：教育赛道成长性分析
成长属性对比完成后，我们来看回报情况。
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高回报，对比
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通过拆解ROE，我们能够发现，权益乘数在这个行业里并没有显著的区别，因为学费天然有预收的属性，因此，各家的营运资本都较好，唯一需要考虑的就是增加多少债务，因此，我们不考虑权益乘数，重点对比净利率和周转率这两个角度，整体来看，即，ROA。
图：各赛道代表公司ROE及拆解情况
好，分析完各个赛道的回报率情况，我们在对其进行一个打分。由于这个行业有6个赛道，每一个子科目（净利率、周转率、权益乘数）我们都按照高低对其进行一个排列，分数分别为0、20、40、60、80、100，由于总分是100，分别对比净利率和周转率这两个维度，净利率对比的是客单价，周转率对比的是课程长度。
打分结果如下，回报的排序为：K12>学前=民办高等学校=国际学校>在线教育>职业培训。
图：各个赛道投资回报情况
我们将成长和回报，两个维度的分数加在一起，来看这六个赛道的总打分情况：
图：各个赛道总成绩
将成长和回报放在一起来看，教育行业中排名前三的分别是：K12、在线教育和职业培训。从目前，市值情况来看，大致也能够印证我们的分析。
对比完成后，我们能够发现，本案所处的民办高等教育，不论从成长还是回报，在行业内都不算一流的赛道，那么，这个赛道长期来看，看的是什么呢？
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并购，逻辑
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答案：并购整合能力。并购，是民办高校领域的核心逻辑，来看一组数据：
图：高教公司收购案例总结
截止2019年4月，中教控股旗下并购5家学校，新高教并购6家学校、民生教育并购7家学校、希望教育并购6家学校、新华教育并购2所学校。
通过梳理并购案例，我们发现，教育公司在国内并购标的时，并不是特别在意盈利能力，并购标的中不乏亏损公司，我们认为，呈现这样的原因很可能在于牌照稀缺，如果不是因为运能能力不行导致亏损，那么民办高校也不至于变卖。
因此，对于民办高校教领域的上市公司，发展逻辑，就接近于3G资本这类的私募股权机构，收购一个标的后，通过改善其盈利能力，进而获取回报，其核心在于：自身运营能力，对问题学校的整改能力。
所以，本案的核心逻辑，就是两个字：并购，运营。据管理层公开信息披露，其一年看大约30-50个学校项目，平均一年大约会并购2-3家。
不过，考虑到并购学校的体量以及支付对价存在一定的不确定性，因此，此处我们对于并购采用期权定价模型，会在后面的估值部分额外进行计算。
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建模，到底如何操作？
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在进行建模之前，我们先总结一下本案的基本面：
1）未来增长空间：它未来的增长空间主要在外延并购。短期来看，核心在于可否拿下优质的海外高校标的，长期来看就是海外与国内学校之间协同效应的运营情况。
2）抗跌原因：分析至此，本案之所以能在黑天鹅之下如此抗跌的原因，也就找到了。一是年初黑天鹅，不能改变民办高等教育刚需赛道的本质，以及长远增长前景。二是，学费已经提前收到，黑天鹅不能影响其业绩。三是较强的并购预期。四是估值调整因素。
3）收入驱动力：量的方面主要看向外拓展并购标的质地情况，比如入学率、就业率等，这些会提高其未来招生人数。从价格上来看，收入的驱动力主要在其在民办高等教育这个赛道，是并购海外本科硕士院校，还是并购专科这类院校。因此，不同类别的院校，其招生规模和学费情况相差较大。
4）回报分析：2014年到2019年，其剔除现金后的ROIC分别为20.7%、21.3%、19.6%、19.5%、14.5%，剔除现金后的回报率逐年下降，这是因为并购导致的有息负债增加。
5）核心护城河：作为上市公司中民办教育中的龙头公司，其募资并购标的项目的能力和后续集团运营产生协同效应的能力，是其护城河。
6）竞争格局，从目前行业现状来看，民办高校这个赛道就是存量竞争，后续要关注其并购标的质地水平。
6）风险因素，如果并购海外院校，在财报上会有汇率波动风险，此外，还有运营的标的与集团公司的之间的协作能力和运营能力。
研究到这里，建模的几个主要变量已经明确。在假设搞定之后，其实建模计算就是水到渠成的过程。以上所有的一切，都是为了进行建模的表格测算………………
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如需获取本报告全文
以及部分重点行业Excel建模表，
请查阅：科技版建模案例库
以及：专业版建模案例库，
建模部分，样图如下
以XX电力为例，经配平后的BS表预测样图：
以XX视频为例，CF表预测样图：
在专业版、科技版建模案例库中，我们将沿着上述思路，解决几个重大问题。只有这些问题思考清楚，才能彻底看懂上述行业，形成逻辑闭环。很多人以为仅仅依靠产业逻辑分析，就能在市场横行——但其实，如果不把财务建模、财务风险两大因素搞清楚，仍将可能面临巨大灾难：
1）在本案建模过程中，我们对比了大量的可比案例，得出的数据区间大家有何不同，其中是否有值得思考的点？国内巨头和国外巨头之间，是否有差异？
2）综合相对法、绝对法，得出的数据区间，是否符合逻辑？其中的差异因素，又在什么地方？如果进行敏感性分析，WACC和增速对数据的影响有多大？
3）本案，是产业链上极为重要的一家——在本案建模测算过程中，不同方法的选择之下有何差别？到底应该怎样将所有数据因子串联起来，形成逻辑的闭环？
4）经过前期的变动之后，很多人可能心里都很慌张，夜不能寐——那么，本案的建模数据，到底在什么样的区间，到底是贵了，还是便宜了？
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除了这个案例，
你还必须学习这些......
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这个案例的研究已经告一段落，然而——市场风险变幻莫测，唯有稳健的人才能夜夜安枕。
价值洼地、安全边际，这八个字，可以说是巴菲特、查理·芒格、塞斯·卡拉曼、彼得·林奇、约翰·聂夫、乔尔·格林布拉特等诸多大师的思想精华。
无论你在全球任何一个市场，只有同时掌握财务分析、产业分析、护城河分析、建模分析等技能，才能安身立命。其中，尤其是建模分析技能 ，更是整个行业研究的精髓所在。
然而，由于建模不仅仅是数据测算，还需要建立在对市场的理解、对产业的分析，以及严谨庞杂的数据计算，这个领域专业门槛极高，往往让人望而生畏，因而，也是限制职业发展、思考体系突破的瓶颈。
而这，正是并购优塾团队未来终生都将为之努力的方向——和我们一起，每天打卡，用10年时间，研究10000个案例。
炮制虽繁，必不敢省人工；品味虽贵，必不敢减物力。我们将近5年来关于研究体系的思考历程，近3年来的数百家建模研究案例，以及精选的数百篇优质建模报告，全部浓缩在这份案例库里，一方面，这是并购优塾团队思考体系的全部记录，另一方面，也希望能促进你的思考，少走弯路。
我们是一群研究控，专注于深度的产业研究。这两份案例库，浓缩了我们的研究精华，是并购优塾用户手头必备的研究指南。希望你：每日精进，必有收获。
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