低質量增長困擾伊利

http://www.capitalweek.com.cn/article_13009.html

【《證券市場週刊》特約作者 梁軍儒】「伊利」是中國最著名的消費品牌之一，很多投資者也其情有獨鍾，但投資需要開感性因素，客觀地分析伊利股份（600887.SH）真正的價值。

在 2000年初開始的城鎮居民消費升級浪潮中，乳業經歷了一輪高增長，伊利股份作為龍頭，營業收入也高增長。但在此期間乳業市場競爭白熱化，伊利不但沒有獲 得超額利潤的能力，而且淨利潤率逐年下降，淨資產收益率低下，淨利潤增長率遠遠趕不上營業收入的增長率。伊利的增長依靠的是不斷融資，是低質量的增長。

最新公佈的三季報出乎市場預期，但仔細分析利潤增長動力，仍不容樂觀。

增長依靠再融資

回顧1997年至2005年，若以每年股價中位數計算，伊利的股價1997年為23.5元，2005年為36.5元，九年間漲幅只有55％，復合年收益率僅僅為5％。即使按23.5元買入，到2005年最高價47.14元賣出，復合年收益率也不到9％。

2006年—2007年的牛市造就了一次較大的上漲，但隨後經歷金融危機及三聚氰胺事件，2009年股價幾乎又回到了2005年的水平。

最近兩年伊利基本面稍有改善，股價才再次較大恢復。而且近兩年股價上漲並非因基本面產生了質的飛躍，而是三聚氰胺事件後非因理性下跌的修復，以及經濟轉型使消費行業整體獲得了較高的溢價。

表 1顯示，伊利的營收超高速增長，淨利潤增長率也不錯，而長期回報率卻不是太高，這是因為依靠融資的增長加上平庸的淨資產收益率只能獲得平庸的回報。伊利的 淨利潤十年間增長了5倍，期間進行了兩次配股、一次增發，攤薄後約為2.5倍。可見伊利的淨利潤增長很大程度依靠再融資，融資總額達到13.5億元，而總 淨利潤額僅與總融資額相當。

所以，需要股東不斷增加投資，同時新增資產獲利能力不強的企業很難帶來優異的投資回報。

最近幾年受三聚氰胺事件的影響，伊利各項數據波動幅度較大。2009年後ROE大幅上升的主要原因是三聚氰胺事件令公司淨資產大幅減少，而非基本面的根本性改善（見表2）。

儘管現在產業環境有了積極變化，但伊利真的擺脫從前騰空而起了嗎？

淨利率暫時難以提升

伊利的三季報超出市場預期，前三季度實現銷售收入292.01億元，同比增長24.13%；淨利潤14.18億元，同比增長157.51%。仔細分析其利潤增長動力，卻不能過度樂觀。

伊利三季報的淨利潤增幅遠遠高於收入增長率，主要原因有兩個，首先是處置資產產生的投資收益約2.18億元，2010年同期為5600萬元，這影響淨利潤1.43億元。

其 次是前三季度三項費用率同比降1.85%至25.5%，銷售費用率降1.6%至21.2%。僅僅第三季度銷售費用率同比降3.65%至16.6%，就使三 項費用率降3.92%至21.11%，最終第三季度淨利潤率同比上升3.52%至5.87%。由於伊利淨利潤率較低，營業收入龐大，所以利潤率對費用率的 變化很敏感，而且銷售費用較為剛性，第三季度3.92%的降幅不可謂不大。而伊利的毛利率依然沒有改善，維持30%左右的水平。

很顯然，利潤的大幅增長主要依靠一次性收益以及費用率的大幅下降。

資產處置屬於一次性收益，不具可持續性。

而隨著銷售規模的不斷擴大以及奧運廣告費用攤銷完畢，銷售費用率逐步回歸至21%左右比較合理，但在擬增發募集70億元之前，特別是三季度，費用率大幅下降，不排除刻意調節的可能性。

在行業競爭沒有發生質的變化的情況下，費用率突變性的大幅下降帶來的高速增長難以保持，而且費用率繼續下降空間極為有限，未來兩年淨利率維持在3.5%-4%左右的可能性比較大，難以持續上升。

大力發展高毛利產品

近幾年為了提升整體盈利能力，伊利大力發展高毛利產品，金典有機奶、QQ星兒 童奶、舒化奶、嬰兒奶粉都獲得了不錯的增長，佔比也越來越高，產品高度同質化得到一定改善，舒緩了價格戰對公司利潤增長的壓力。但大部分液態乳產品和冷飲 仍陷於價格戰，原奶價格處於高位，包裝材料、運輸和人力成本高企，中期毛利率仍難以改善。

增發實施後，伊利業績將會被大幅攤薄，再加上仍未擺脫競爭激烈的產業環境，在毛利率持續改善之前，融資—ROE大幅下降—增長—ROE回升—再大量融資的非良性循環仍有可能延續，到目前為止，持續的融資使伊利能保持一定的增長，但未必能達到投資者的樂觀預期。

蒙牛乳業（02319.HK）是伊利最大的競爭對手，但現在兩大巨頭的競爭逐漸緩和。2010年蒙牛營收302億元，液態奶收入268億元，佔總收入的88%，遙遙領先於其他競爭對手。其他收入主要來自於冷飲產品，奶粉收入幾乎可以忽略不計。

而伊利2010年營收296億元，其中液態奶收入209億元，冷飲品35億元，奶粉排行中國品牌第一，佔有率超過10%，是公司重要的利潤增長點。

蒙牛的毛利率比伊利低，是產品結構差異所致，它的絕大部分收入來自於毛利率相對較低的液態奶，而伊利的產品中，高毛利的奶粉佔比較高。

兩者淨利率的差異主要來自於稅率和費用率，伊利的銷售費用率比蒙牛高出3%以上，蒙牛近三年銷售費用率為18%左右，保持平穩。伊利銷售費用率2008年以前約為21%，2008年贊助奧運費用大增隨後逐步回落，但2011年三季度突降至16.6%，似有人為調節因素。

伊利採取較為激進的擴張策略，同時因為三聚氰胺的影響，使負債率維持在60%-70%的高位，迫切需要融資，蒙牛則相對穩健。不過總體而言，兩者實力相當。

行業整合還需要時間

西方成熟市場很多產業有一個特點，都經歷了自由競爭逐漸向寡頭壟斷階段，這在消費行業尤為突出。如乳業巨頭達能在法國本土的佔有率近40%。

中國乳製品行業也正在經歷這一進程。伊利蒙牛雙寡頭主導乳業市場競爭的態勢已經十分穩固，一旦行業完成整合，雙寡頭都將能活得更加滋潤。近兩年中國乳業的整合已經展開，蒙牛併購了君樂寶，伊利併購了長富。但行業整合並非一朝一夕。

參考啤酒業的整合，以青島啤酒（600600.SH）為例，從表3中可以看出，從2003年開始行業整合五、六年後，青島啤酒的毛利率和ROE才開始進入明顯提升期。

2010年底國家頒佈乳業准入新規，提高行業准入門檻。全國共1031家乳製品企業和145家嬰幼兒配方乳粉企業申請重審，643家通過審核，雖然超過30%的企業被淘汰，但由於都是小型企業，所佔市場份額十分有限，未來乳業的整合之路依然很長。

行業競爭趨緩的態勢已經初露端倪。隨著行業整合的推進，中小乳企被大量淘汰，龍頭企業佔有率不斷上升，伊利也許會逐步出現內生性與外延擴展共生的良性增長。

屆時，伊利的毛利率持續攀升，淨資產收益率穩步上升，就是投資的好時機。

大米產業低質低效，已經投了20億的益海嘉里怎麽破？

大米產業低質低效，已經投了20億的益海嘉里怎麽破？

一財網 張誌偉 2015-09-06 13:06:00

記者了解到，雖然2014年益海嘉里米業實現盈虧平衡，但單純在大米加工環節還處於虧損狀態，主要盈利來源則是下遊深加工環節。而這也是益海嘉里針對大米產業低產低效局面制定的戰略戰術，當然，也是其發力糧食產業的突破口。

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袁隆平回應雜交水稻“高產低質”質疑：魚和熊掌可以兼得

“雜交水稻同時實現高產和優質，難度很大，但產量和質量不是對抗性的矛盾。”針對一些人對雜交水稻“高產低質”的質疑，“雜交水稻之父”袁隆平正面回應。

據新華社報道，這位86歲的老科學家精神抖擻地參加在北京舉行的2016年世界生命科學大會，輕松回答記者的“辣問”。

格子襯衣、薄毛衣外套一件半舊西服，袁隆平穿得比采訪他的年輕記者還少。他不喜歡北方的幹燥，這會讓這位南方人的皮膚很癢，但他似乎不懼寒冷。

魚和熊掌

“有些人對雜交稻有片面的看法，認為雜交稻高產不優質，吃起來不香。”袁隆平坦陳，上個世紀主要任務是解決人民群眾的溫飽問題，所以雜交稻把產量擺在優先地位，吃飽肚子再說。

在他看來，盡管難，但是魚和熊掌可以兼得。

“現在生活水平提高了，人民不滿足於吃飽，還要吃好。我們也改變戰略，既要高產又要優質。已經培育出的雜交水稻新品種大米‘超優千號’，品質可以與市場上一種80元一斤的日本米媲美。日本商人專門取樣檢測了，說有彈性有嚼頭，口感很好。”他說。

但袁隆平堅持：不以犧牲產量來求優質。他指出，有的優質米價格炒得很高，老百姓吃不起。從中國國情看，人多耕地少，把糧食安全牢牢抓在自己手中的唯一出路就是提高單位面積產量。

“世界人口不久將達到80億，耕地卻在不斷減少，養活世界人口是非常嚴峻的挑戰。最經濟、有效的辦法就是使用優良的高產品種。”袁隆平說。

向“海”要糧

酷愛“挑戰不能”的袁隆平耄耋之年依然很忙。近年來，他除了第五期超級稻攻關，還在探索種植海稻田。

前不久，青島成立海水稻研究發展中心，袁隆平出任首席科學家。野生海水稻最初在大江大河入海口被發現，具有不需施肥、抗病蟲、耐鹽堿三大特性。但產量低，農民種植的積極性不高。

“目前首要的技術攻關是提高抗鹽濃度和提高畝產。我們期望幾年後把海水稻的抗鹽濃度從目前的約0.6%提高到1%，畝產增加到300公斤。方法有兩個，一條是通過傳統育種方式培養;一個是利用分子技術，將抗鹽基因轉移給海水稻。第二個效果較好，但難度較大。”袁隆平說。

盡管難，袁隆平還是信心十足。如果達成這一目標，海邊不長植物的鹽堿地和灘塗將得以利用。“產量上來，農民就會有效益。種植1億畝海水稻，將實現300億公斤的產量，相當於湖南省全年糧食產量。”他說時滿眼光芒。

禾下有夢

搞了半個多世紀育種，是什麽讓袁隆平不知疲倦地繞著稻田轉?

時光回到1961年，那時袁隆平是湖南安江農校的青年老師。正當三年困難時期，守著農業試驗田的袁隆平照樣吃不飽飯。“那個時候非常慘，我看見兩個人倒在路旁邊，兩個人倒在橋底下……”餓肚子的滋味深深刻在袁隆平的腦海中。

日有所思、夜有所夢。袁隆平夢見試驗田中超級雜交稻長得比高粱還高，稻穗比掃帚還長，谷粒就有花生米那麽大，沈甸甸下垂著，千萬個穗子，好似氣勢磅礴的大瀑布，他和助手就在禾下乘涼。

追逐夢想，這位湘西普通教師，把讓更多人吃飽飯當作畢生追求。

剛滿80歲的時候，袁隆平曾說，他將爭取在90歲前實現超級雜交稻畝產1000公斤的目標。今年已經86歲的他，距離目標還有多遠?袁隆平表示，畝產1000公斤的目標在2014年就已經實現了。現在第五期超級稻攻關的目標是每公頃產量達到16噸，也就是每畝1067公斤。

“以後還要向17噸攻關……”禾下有夢，袁隆平正向更高目標攀登。

大數據市場亂象：用人工智能講故事 低質虛假數據大量倒賣

大數據行業看上去似乎並沒有受資本寒冬的影響。第一財經記者從投中網獲悉，僅今年4月以來，大數據行業就有7家公司獲得融資，其中國外4家、國內3家，金額總計約11億元人民幣。而這一情況已經持續了很久，2016年僅上半年就有22起與大數據相關的企業獲得融資，從天使輪到C輪均有。

伴隨著資本大量進入大數據行業，出現了創業公司估值過高的現象，好像只要打上大數據的標簽，一些公司的估值動輒翻番好幾倍。企業信用數據服務商上海斯睿德信息技術有限公司出現在上述7家公司名單中，其不僅近期剛獲得由東方海富領投的數千萬元融資，且最近18個月已經成功完成了3輪融資。而另一家2015年8月剛成立的大數據公司鼎複數據也在一年多的時間內完成了2輪1.07億元的融資。

就此現象，上海斯睿德信息技術有限公司CEO趙傑在接受第一財經采訪時表示，大數據公司受資本追捧，本質上是因為，物以稀為貴。雖然國內這兩年大數據企業融資速度快、頻率高，但真正能融到資的在市場上其實並不多，很多用人工智能講故事、單純擁有多少億數量級數據的公司是很難獲得資本青睞的。

人工智能是個好“故事”

記者在查閱上述新近完成融資的大數據公司資料時發現，各家企業無一例外都在自己的宣傳介紹中提到了人工智能。而不僅是大數據公司，一些征信公司和互聯網金融公司也都會說自己在利用人工智能識別信用風險或者反欺詐。

但實際上，人工智能並不是高不可攀的東西。“我認為大家沒有必要把人工智能給神話了，過去十年在大數據行業的帶動下，深度學習、自然語言處理等技術得到快速發展，為今天人工智能的爆發奠定了堅實的基礎。但是如何把掌握的技術落地成產品，挖掘數據資源，幫助企業用戶更高效、更低成本地解決風控問題，才是我們努力的方向。”趙傑表示。

就拿機器學習的建模環節來說，在過往的很多場景中其實都是需要建模的。例如，去銀行貸款買房或者申請信用卡，銀行給你授信，一個剛畢業的學生和在職場工作很多年的高級白領，額度必然是不一樣的，這里就會涉及到模型的設立。在此模型中，會有很多個維度的數據，學歷、收入水平、婚姻狀況、過往信貸記錄等。過去往往會采用專家法和計量分析等方法建模，通過人工網查獲取各類信息。

現在，伴隨各類智能技術的發展，機器可以在分秒內處理上十億次的數據，於是就開始引入機器學習。機器學習本質上是先找一些數據樣本，這些樣本有好有壞。隨後將全量數據放入模型中，讓系統自己識別，如果發現在好的樣本中90%都具備某一共同特征例如“受過高等教育”，則系統就會自動認為受過高等教育的人信用佳。反之，當系統發現壞的樣本具備“擁有五張以上信用卡”的特征，它便會將此認定為信用差的特征。隨著樣本數據的增多，系統識別出的特征維度就越全面，得出的結論也就越準確。

在當前的技術條件下，機器學習也不是萬能的，如果是機器沒有學習過的數據，它便無法自主做出正確的應對。從1997年IBM的“深藍”戰勝了卡斯帕羅夫到20年後AlphaGo以4:1的成績戰勝李世石，驗證了人工智能技術的趨於成熟，隨著樣本數據的增多，系統識別出的特征維度就越全面，得出的結論也就越準確。但是AlphaGO輸掉的這一局卻是因為遇到了從沒有學習過的“怪棋”，價值網絡瞬間崩潰。

至於神經網絡、決策樹、隨機森林、機器學習等“高大上”的名詞，實際上也無需誇大它們的作用。“像多元神經網絡這樣的算法模型早就是非常成熟的多元數學統計方法，很早就應用於物理學、力學以及工業領域，但並未被大眾所熟知。也是因為這兩年大數據市場火爆，才把這些名詞帶到大眾視野內。”趙傑對記者表示。

有關人工智能的故事常常還會引申到“團隊成員為國際高端人才”上，在趙傑看來，掌握國外先進的算法技術只是一個方面，有些技術在國外的應用環境下是適用的，但如果直接照搬到國內，不結合國內的實際情況，也無法提供符合國內應用場景的解決方案。

好算法不如好數據

“Better data beats better algorithm(好數據能打敗好算法)，有一套厲害的算法模型不如有一套靠譜的數據。”棱鏡大數據研究院首席科學家廖辰瀚博士對第一財經記者表示。

“實際上在整個解決實際問題的過程中，人工智能建模所花費的精力只占30%，而70%的精力都花費在信息的獲取和處理數據上。用人工智能做風控和模型的切入點，首先是自動化，即用人的思維和方式獲取數據，提煉數據，第二步才用到機器學習的算法將獲取的信息進行關聯。”廖辰瀚稱。

對於大數據公司而言，高質量的數據是根本。“目前對大數據市場造成困擾的還有一個主要方面就是，各家公司都在說自己有上億數量級的數據，但卻常常忽略這些數據的質量。”趙傑表示。

記者從一位征信業內人士處獲悉，近兩年大數據市場給人太多負面印象的原因在於，真正擁有高質量數據，且擁有數據分析能力和產品研發能力的公司數量非常有限。目前市場上有很多所謂的大數據公司，都是通過倒賣數據賺取差價的公司，而這些公司的數據來源，很多來自數據黑市。

“一些數據販子由於沒有任何加工能力，通過一些關系，掌握某類數據源，在不做任何加工的情況下，直接賣裸數據，賺取差價。由於這些數據通常都會不斷更新，不斷會有新的數據加入，也同時會有過期的數據失效，因此，只要稍加修改，又會變成一套全新的數據庫，販子們重複販賣，從中賺取差價。”上述征信業內人士表示。

該人士稱，“在販賣的數據中，有些數據是合法的，有些數據是違法的。線上消費的、網銀的、pos機的、信用卡的、運營商的、甚至是工商的數據都有人賣。除了一些企業本身會打包賣一些數據，也會有企業內部人員與外人勾結聯手倒賣數據，即使是BAT里也有人出來賣數據。”

記者還從相關知情人士處了解到，數據販子倒賣的數據很多都是臟數據，由於數據通常按量出售，為了把量做上去，里面往往只有30%的數據是真實的，而70%都是造假充量的假數據。“如果底層的數據都是虛假、不準確的數據，再好、再先進的分析模型也不可能解析出正確的結果。”趙傑對記者表示。

Maxent猛獁反欺詐CEO張克此前在接受第一財經采訪時也表示，做數據能夠有優勢的企業，一定是控制了流量的公司，因為所謂的線上數據的來源都需要依靠線上流量，沒有流量就沒有數據源。而依靠買賣數據是肯定行不通的，只是在表層包了一個殼。