助力200多家企业挂牌上市跑赢一二级市场靠这些！丨投资人说|国货_新浪财经

原标题：助力200多家企业挂牌上市跑赢一二级市场靠这些！丨投资人说

应文禄先生，毅达资本董事长，中国证券投资基金业协会创业投资基金专业委员会委员，中国证监会第六届创业板发审委委员，深圳证券交易所行业咨询专家库专家。超过二十年股权、创业投资经验，多次被评为“中国最具影响力创投人物”。带领的毅达资本，稳居国内创投机构第一阵营，其团队累计管理基金规模超过1100亿元，投资超过1000家企业，助推200余家企业登陆境内外资本市场。

一、ToB类投资也『疯』国货

第一财经高远：感谢应总接受第一财经专访，最近在ToC的消费赛道当中，其实有一个特别热的国货的概念。如果说将 ToC的国货的概念复制到ToB的领域当中，您认为它的难点在哪里？ToB领域的国货它的机会怎么把握？

毅达资本应文禄：我认为这当中有一个大的逻辑，实际上就是中国在崛起，从消费这一端，大家过去可能还买很多进口的一些消费端的产品，这个疫情大家觉得国货越来越好用，国货的机会也挺多，在B端这一端，我认为更重要的是一个可能是作为产业链循环过程中过去我们一些龙头企业优势的产业里面很多一些关键的零部件设备，大家都喜欢进口，因为质量比较好、比较好用，但疫情以后，我认为改变了这样的结构，这是第一点；

第二个中国现在这些龙头企业都希望能够在自身的产业链的完善和供应链的配套方面做好工作，所以给了国内中小企业很多配套的机会，这些优势的这些龙头企业主动的派工程师、技术人员到中小企业去服务，帮助他们提高他们的产品质量，给他们试错的机会，我认为可能是一个大的环境发生了一个很大的变化，所以国货的概念是油然而生；

但B端阶段其实更重，其实我们做投资来讲，其实感受最深，现在所有类似华为、中兴通讯为代表的，基本上都是这样，现在是自己拿钱去奖励中小企业，做他们供应商，所以我认为这个可能是一个时代的选择。

二、未来10至15年投科技是不二选择

第一财经高远：我们也看到其实在2018年开始，毅达已经将自己主要的投资重点设定在了科技领域，在科技领域选择标的它的重点是什么？然后它跟过去的那些传统制造来比，最大的不同在哪里？

毅达资本应文禄：2005年到2015年这一段时间，是互联网的高光时刻，到了2015年之后进入互联网的下半场。2018年的最重要的事情就是有些国家对中国中兴通讯为代表的企业搞实体清单，就逼着你就往另一条赛道上去转，

那个时候我们在向这个方向转的时候，我们不是『可以选择』，不是nice to have，而是必须去干have to have。所以准备去做科技领域投资，其实也是一个时代的选择，不是哪一个机构先知先觉，我认为是倒逼出来的。

现在所有的投资机构都会说，我们要投科技，我们要投硬科技。

当然我想可能是两个，一个模式开始在转化，一个是被别人倒逼出来的，在未来10年或者15年，投科技，我认为可能是一个不二的选择，大家都会去往这个方向去走，这个机会确实也很多，而且在试点过程中越来越重视。

三、新能源汽车赛道投资机会仍强劲不以人的意志转移

第一财经高远：新能源汽车产业链被很多投资人看好，您认为如何把握新能源汽车赛道当中中国制造的机会？

毅达资本应文禄：我认为机会还很多，不能说是刚刚开始，目前还在上半场，大家不要认为新能源汽车真的很热，其实还没有到热的程度，为什么说呢？你看去年疫情的时候，以德国为代表的欧洲，新能源汽车的消费量首次超过中国，中国实际上在新能源汽车领域里布局是比较早的，大家其实认识到新能源汽车将来不管对这些造车新势力来讲是一次突破的机会，对传统厂商来讲，它也是必然之选择，为什么？是因为大家对新能源的消耗指标、能耗指标有考核要求，传统能耗再怎么降，它都是有物理基性的，新能源汽车这一部分是天然的，不需要消耗传统能源，这个结构在发生变化。

第二个从去年中央政府提出来，碳达峰、碳中和这个概念之后，大家越来越认识到这个目标，甚至你会发现特斯拉去年的财务结构里面就卖碳指标赚了十几个亿，会极大的改变产业结构，也会改变公司的财务结构，财务盈利方式都会发生变化。

所以我认为这个是一个必然的选择，将来新能源汽车这个比重是一定会大幅提升，不以人的意志为转移的。

四、半导体领域投资将有十年黄金期

第一财经高远：毅达很早就布局了半导体产业的投资，其实中国制造在这方面的差距还是客观存在的。如果放眼未来5年发展的角度来看，您对这一领域的中国制造是乐观还是不乐观？

毅达资本应文禄：我认为半导体产业不是5年、而是10年的黄金期，半导体我们缺的是太多了，这是一个。

第二个从下游应用这一端来讲，过去我们理解的半导体就是为电子类产品服务的，现在5G时代来临以后，大家对这种所谓的新技术新领域里面，我认为到了『硅时代』，就是所有地方都会用到半导体。而我们供给这一端完全没有准备好，所以你会发现，现在汽车也缺芯片、各行各业都缺芯片。

过去谁在控制？基本上都是欧美、日韩、包括中国的台湾地区，中国大陆内部基本上靠大量的去买。最近七八年什么花外汇最多？是半导体领域，今年一季度花了360亿美金，是我们花外汇最多的地方、最多的行业。所以这个行业里面我们统计过，从半导体领域制造设备这一端，进口替代率才20%，在芯片这一端只有5%，在半导体的材料这一块才15%，80%至85%甚至到95%半导体领域领域里面基本上是被外资控制的，我认为，这一领域中国还是『小荷才露尖尖角』，将来如果把一年三四千亿美金的半导体产业全部转转为国货和国产，这条路还很长很远。

五、二级市场投资要有一级市场思维做充分尽调

第一财经高远：我们看到的过去的毅达的投资逻辑当中，会在产业链的上下游找到一个特别深入的行业投资布局，如果说能够从中总结出一些经验给二级市场的投资者一些建议和方法论的话，您的方法论是什么呢？

毅达资本应文禄：我认为一级市场和二级市场有些方面领域是非常通的，我们自己也有个团队做二级市场。是偏向二级市场的并购和定增、再融资这个市场，比较偏向这个领域，业绩做得也还不错。但是我跟他们沟通过程中，我明显地感觉到其实需要调整思维。

这里面两点，一个就是所谓尽调，过去做二级市场的，包括现在的公募基金、私募证券基金，我认为都有这样的浮躁的想法，跟企业的董事长总经理或者董秘财务老总开一个见面会以后，就可以回去洋洋洒洒写一篇报告，我觉得没那么简单，看一个企业要花很长时间，所以我要求我的团队，尤其偏二级市场的团队要有一级市场的思维，你对这家上市公司要做充分的尽调，尽调的程度、强度要求像做VC一样，你才知道这家企业未来几年可能会成长一个什么样的企业，它的成长路径是什么，有没有第二级增长的空间；

第二个，投资上市公司绝对不只是看一个指标，有好多指标背后的东西你是看不到的。比如人，所谓的企业的创业者和他的创业团队有没有将来把公司带来一个高度的能力、格局，这是蛮重要，一般在做二级市场的人里面是没有这样的思维方式的，或者没有这样的能力去干这个活的。

所以我觉得大家可能在一级市场，你们的思维转到二级市场来，更多的要做尽调、更多做人的判断，如果你们真的没有这个能力，就交给专业的团队去干。其实投资逻辑和思维方式是一样的。

但是二级市场和一级市场的评价标准不太一样，二级市场评价标准有时候是所谓的行业的相对值来考核，我战胜了大盘还是弱于大盘来评价，大盘跌了公司它跌的少，评价的结果是，评价也还不错，你看它少跌了，还说不定评上五星级四星级的投资经理；在一级市场可不是这样，一级市场是算绝对收益的，最后赚不到钱，不能给投资人带来收益、带来DPI大家对你是不认可的，市场再怎么变化，这个指标是硬的，如果二级市场的人能够敬畏投资，能够像一级市场学绝对收益的话，我相信他能做得好，你永远想战胜市场，我觉得还不够，还要算绝对收益。

六、面对粉饰过的财务数据投资人要坚持独立判断

第一财经高远：其实在有些公司，公布的一些财报数据的时候，会有意放大某些数据，也会有意去缩小或者规避掉一些指标、数据，这当中人为的因素影响了财报数据的客观，您认为无论是一二级市场的投资人如何去穿越表象，认识到家公司的本质？当中的方法论是什么？

毅达资本应文禄：这个问题很好，这是个非常专业领域，一般人确实是不太能够搞得明白，就是说你这个指标里面有没有猫腻，或者是不是经过粉饰过，这个非专业人员是蛮难的，就是专业人员你不尽职。

你没有那种敬业精神，其实可能也蛮难的，也容易被忽悠。

如果对你的投资人、对钱负责，你可能要多花一点功夫，任何东西，只要你认真，它在阳光面前也是藏不住的，这时候你看你怎么判断你这个事情，你是做这家公司的投资还是不做。对金融风险的识别到风险的判断，你要自己做理解。

所以这个市场上绝对不能追风、不要跟风、也不要人云亦云，我一直崇尚投资人要自己去判断、独立判断，所有人越说好的时候，你越要小心，他为什么说好，说好是容易的，说这个公司价值点是非常容易的，而说这公司的风险点、哪不足是蛮困难的，当这些不足和风险摆在你面前的时候，你如何做决策也是一种考验，所以我们很多人为什么不能战胜市场，不能取得绝对收益，核心问题我认为可能自己的独立的判断能力、独立的尽调能力、这个机会来之前，他们这种精神定不定，有没有定力。我觉得也是蛮重要的。

七、投资领域人工智能无法取代人的劳动

第一财经高远：在选择投资标的时，人为因素的干扰会影响对标的的判断，这一过程中，如何结合AI和大数据和人的经验做结合，您是怎么来看待的？

毅达资本应文禄：我一直在认为这种在投资领域，如果细分一点的话，在一级市场投资领域，AI、机器人是没办法取代人的劳动；在二级市场领域里面一些简单的分析、重复性的工作是可以做的。

如果投资都能让机器人替代的话，那巴菲特没事干了，我觉得不太可能，这个领域可能最它魅力就是每一天都在变化，每一天都有不同的故事，所以你能不能够通过你的这种判断，基于基本常识去做一些研究，我觉得可能比机器人那种简单的重复的，所谓作为规律性的东西可能来得更好。