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专栏
CRn曲线对产业链整合的指导意义
 
文:星瀚资本创始合伙人/杨歌
 
 

从2016年起,产业升级逐渐超过文娱消费,成为了星瀚资本关注和投资的第一大板块。受互联网赋能的深化影响,传统线下商业以及第一、第二产业纷纷转型升级,开始尝试从生产供应到终端消费等各环节的整合。我们经常提到的产业升级和产业整合,以及包括供给侧改革、渠道整合、新零售等政策方向与商业模式,其实都离不开对产业链整合的理解。实现整合是降低生产成本、优化生产关系、提高生产效率、总体提升生产力的综合体现。


非标准化与碎片化是整合的公敌与改造对象(这当然也是区块链最初爆发的重要原因之一),其衍生问题,如产业链上的多中间环节、效能低下、商品价格泡沫严重、金融信用体系亟待建立并完善等,也是投资和行业变革要面对的重要课题和机遇。我们经常形象地把传统端到端的产业链环境比作毛细血管,如何实现毛细血管向支系血管顺畅地汇合,进而最终形成标准、畅通的主干管道,是产业升级、B2B和供应链升级改造的重要工作。


在提升各环节生产工具和重组生产关系的过程中,商品和提供服务的标准化、销售和运营管理的信息数字化是我们考察企业整合产业能力的重要因素。在合适的赛道中选择合适的阶段,通过专业化的人员培训、系统化的运营管理、信息化的产业赋能(互联网+),乃至进一步调用区块链、大数据和人工智能等更高级的生产工具,借助数字和算法的力量,将传统的非标业务进行智能化的升级改造,会帮助企业在产业链整合的竞争环境中形成优势壁垒,并完成一个个阶段性的整合过程。


捕捉合适赛道中的优势企业以及抽象产业链整合的共性要素,是投资决策的重要任务。笔者在此不对企业的基本面选择做深入分析,仅就对行业的中宏观规律性认知与大家作一探讨。



首先,我们可以把多数行业的产业链归纳为四个环节:生产制造环节、供应链环节、分销链环节、零售终端环节。各个环节之间以及各环节内部进行整合的过程,可以归纳为八个阶段:经验化、标准化、信息化、数据化、模块化、系统化、自动化、智能化。对每个阶段来说,不同的生产工具和方法有不同的历史意义和作用。比如,专业的商业管理可促成企业从经验化走向标准化;互联网的赋能使企业完成从标准化走向信息化的过程;大数据对应数据化,区块链对应模块化,人工智能驱动的自动智能化还只是我们目前想象与预期的终极目标,目前只能在极少数系统化的产业链中能够实现。


在利用互联网改造企业的过程中存在“三流”,这指的是用互联网的方式实现链条信息流、资金流和物流的整合。在产业链中,以上三点分别对应着区块链、资金链和供应链。互联网把行业文明送到了信息和数据的平台上,区块链则进一步帮助企业完成产业模块化的拼接过程,以形成一套更完整标准的体系。


在不同行业中,商品服务与运营环境的状态是不同的,因而每个行业的标准程度和进化进程在相同的历史阶段中也是不同的。因此,不是机械地套用互联网TMT方式就能完成所有传统产业的信息化和数据化升级,也不是只有等到互联网出现时系统化整合的格局才出现。对于很多传统的属于第二产业的行业(例如矿产、能源、化工等)来说,由于商品以及流通环节本身的特殊性,它们早已实现了大面积的整合,从生产源头到零售终端都被产业链条上的主导企业(我们称其为“链主”)所垄断和把持。在当前的历史阶段,基本已经不存在二次整合或绕道超车的可能。相反,一些碎片化的行业(如零售、消费),以及一些更传统的第一产业中的行业,在过去十年里乃至现在,仍存在大量的整合机遇。因为它们的产业资源相对分散,“链主”身份的归属并不明显,行业标准也尚未完全建立,在新技术出现并为其赋能的过程中会凸显整合趋势,这是投资判断和企业产业升级的重点方向。





定义一套体系化的方法去分析各行业的产业链集中度,在其中寻找可整合的机遇并结合实际分析可行性,是产业整合的核心问题。在此首先介绍一下产业集中度(Concentration Ratio,CR)的基本概念,它是指某个行业中部分头部企业的生产量、销售量、资产总额等方面对该行业的支配程度,一般由头部几家企业的某项经营指标(多数情况下采用销售额指标)占全行业总量的百分比来表示。表达公式为:


CRn = Σ(Xi)n /Σ(Xi)N

其中,Xi为行业中的企业,n为头部企业数量,N为行业中全部企业数量。


美国经济学家贝恩和日本通产省对产业集中度的划分制定标准,将产业市场结构粗分为寡占型(CR8≥40%)和竞争型(CR8<40%)两类。其中,寡占型细分为极高寡占型(CR8≥70%)和低集中寡占型(40%≤CR8<70%);竞争型细分为低集中竞争型(20%≤CR8<40%)和分散竞争型(CR8<20%)。


本文的主要工作即是将CRn的定义与产业链的环节进行结合,并用连续图线来细化CRn在产业链上的动态变化过程,描述产业链在各个环节下的集中程度分布。


常见的传统产业链,其特征是复杂且零碎的端到端过程,由分布在各地的繁多的小生产户提供产品,最终销往各类不同的终端消费者。在产业链的中段,为了便于物流和仓储而实现了部分整合,因此CRn曲线呈现两端低、中间高的情况。这种曲线形态在农业生产和手工业生产领域最为典型,我们可以将其定义为“凸型CRn曲线”。




在过往众多的投资案例和投前项目分析过程中,我们接触了上万家分属于不同行业的企业,我们还曾经为很多企业梳理产业链结构、分析产业形态,并指出产业升级和整合的机遇。从第一产业中的农林牧渔到第二产业中的轻工重工,再到第三产业中的消费与零售、金融与地产、科技与服务等等,每个行业的产业链条既有关联也有不同。我们将各行业的CRn曲线归纳为12种形态,其中包含理想模型形态,但未纳入例如M型、W型等极特殊的长尾形态。


某个行业在当前阶段下的CRn曲线的形态,是由其提供商品或服务的模式最终决定的,以下我们列举分析中国一些行业的曲线形态形成原因、特点及产业链整合的机遇所在。


农产农资产业链由于小农农户生产经验有限,生产效率相对低下,除部分大宗商品外,农产品的标准难以制定,导致零售终端形态多样,消费需求分散,因此CRn曲线通常呈现强凸型。在电子化记账和互联网平台化的推动下,该产业链有很明显的整合机遇。


汽修零配件产业链由于SKU数目繁多,传统代理商、中间商存在资源竞争,终端需求差异大,因而CRn曲线呈现供给端寡占、需求端分散的形态。数据库体系化的管理方式可以迅速提升管理效率,精准触达并快速解决客户需求,最终实现品牌化的渠道整合。


酒类行业产业链由于部分酒类品牌强势占有着市场,因而存在第一集团品牌市场相对集中而第二、第三集团品牌的市场逐渐分散的特点,多如牛毛的中间批发商则导致了成本不透明与终端价格的攀升。由此,CRn曲线也呈现供给端寡占、需求端分散的形态。在互联网的强运营与风险投资支持下的价格战中,出现了一轮渠道整合的趋势。


珠宝行业产业链由于宝石开采加工的复杂性与品牌终端的高壁垒,加上商品毛利高而吸引了大量的中间倒手经销商,导致这一行业的CRn曲线形态与大多数行业截然相反。中段分散、两端集中的强凹型曲线意味着中段供应链存在整合的机遇,但由于成本不透明、商品SKU繁杂,以及上游经销商标准不统一、下游代理商地域性斗争激烈等原因,目前仍然没有涌现出能在中段强力整合的企业。


畜牧业产业链以猪肉供应链为典型代表,产业链的上游包含饲养、畜牧经纪业务、屠宰,之后是漫长而繁琐的冷链供应,导致行业中集中度最高的中段也不过是CR20<8%,属于典型的弱凸型曲线,至今没有完成有效的整合。


建材行业产业链产业链后端是大型的房地产开发商,而产业链上游的石料板材的原料价格不统一、不标准、不透明,因而该行业是典型的买方市场,形成了需求寡占而供给分散型曲线,这与酒类行业的产业链CRn曲线截然相反。


纺织行业产业链该行业从棉花、纱线、布类再到服装的链条环节极其复杂,其前端是较为标准的大宗商品,因而相对集中,而从中段到中后段,由于商品自身的特性(包括纱与布类的各项指标,如柔韧度与色泽)难以实现工程标准化,因而导致对应的经销买卖的碎片化,CRn曲线呈现出复杂单边的供给型形态。


芯片行业产业链这是一条很特殊的产业链,其上游是极少数的厂商(如高通、Intel)垄断的市场,中游众多的经销商被夹在上游大型制造商和中下游品牌硬件整合商(如苹果、小米)之间。该行业还有一个很特殊的特性,即品牌硬件整合商通常会屯储大量尾货以备超卖和换件,而这些尾货最终又会流入下游的经销商和尾部的山寨电子产品生产者手中,因此与纺织行业的产业链条相似,其CRn曲线也呈现复杂单边的供给型形态。


渔业行业产业链渔业也是一个很特殊的行业,由于商品含水量大而易腐烂(这也是第一产业中同类性质产品的通病),导致仓储、物流的难度大幅度增高,产品上岸后的上游流转过程与冷链链条都十分复杂。因此,与畜牧业类似,其CRn曲线也属于典型的弱凸型,整合难度较大。


林板行业产业链该行业也极具特殊性,从苗木种植与买卖,到林木林板、板材建材生产,再到后端对接到建材行业,是一个相对漫长的流转过程。除了自身链条较长之外,由于苗木的生长周期远远大于农牧渔业的生产周期,导致流转周期也相对加长,使得小生产者难以进入,大户固有的链条相对稳定,这不利于新赋能而完成颠覆性的整合。




理解了不同产业链的CRn曲线形态,选择整合点、分析整合可行性就相对简单了许多。在之前星瀚资本与华兴资本合作的分享会上,华兴资本副总裁徐锟首次提出了“产业链链主”的概念,这非常值得思考。在切入行业业务的过程中,与链主进行正面竞争,特别是与局部寡占型行业的链主正面竞争,显然是不明智的。多数情况下,机遇会从相对分散的环节开始,逐步向上下游渗透,最终形成行业新格局,这时才有可能再与链主分夺市场。


选定了方向与切入点后,新型企业还需要大量的战略战术思考、运营工作与资本助力,笔者在此不作更多讨论,希望在接下来对行业的探索中继续发现更有价值的规律。

 
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