我们认为，长远视角来看，中国工业机器人产业具有两方面的驱动因素：1)适龄劳动力 供给持续收缩，工业机器人可用于替代繁重作业；2)机器人价格稳中有降，使用机器人 的经济性和效率提升。横向比较，中国工业机器人的渗透率大幅低于发达工业国家，仍有 较大提升空间，据 IFR，2018年中国工业机器人密度为140台/万人制造业从业人数，而 美国和日本这一数据分别为217、327台/万人制造业从业人数，密度高的新加坡和韩国 达到831和774台/万人制造业从业人数。

　　在这一产业背景下，中国的机器人产业链中规模以上企业数量逐步增加，据国家统计局， 截止2019年7月底，中国规模以上机器人与智能制造行业共有1012家企业，同比增长36%。随之产生的问题就是，如何评判一家工业机器人企业的价值？

　　我们认为，可以从经营价值、并购价值和潜在价值三个维度来评估机器人的企业价值。经 营价值是指在持续经营条件下公司的价值，即使用常规估值方法所得到的企业价值，核心 关注的变量在经营性净现金流(DCF 估值)、净利润(P/E 估值)等。并购价值主要是对 公司资本实力、股权结构、资源整合能力及行业影响力的衡量，体现公司通过对合意标的 的并购整合来获得协同效应、市场议价权及行业影响力的价值。在大数据时代，潜在价值 主要体现在机器人公司的人才技术储备及数据积累等因素，这些因素有望在未来为公司创 造更多价值。

　　我们通过对制造业全球上市公司的数据分析研究全球价值链和率的关系。我们期 望将制造业全球上市公司通过行业划分确定其所处产业链及产业链中的位置，通过对这些 公司近10年数据的采集和分析来探究价值链和的关系。我们根据Bloomberg行业分类(BICS 3级)筛选出共18个行业、776家公司。这些公司的总市值(20190630) 合计约为4万亿美元，2018年营业收入合计约为2.6万亿美元。

　　以3-5年的时间跨度看，半导体制造、工厂自动化设备等新兴产业的总回报居前列。选取总 回 报 ( 资本收益加股息 ) 数据作为衡量标准， 在全球制造业中，近3年 (2016/06/30~2019/06/30下同)总回报高的细分行业分别为半导体制造(102%)、 环保设备(62%)、工业自动化控制(59%)、工业配送与租赁(59%)、原材料处理机械 (53%)。近5年(2014/06/30~2019/06/30，下同)总回报高的行业为半导体制造(151%)、 工厂自动化设备(117%)、原材料处理机械(111%)、新能源设备(105%)、测量仪器(85%)。

　　从更长的时间跨度来看，近10年(2009/06/30~2019/06/30，下同)总回报高的行业为半导体制造(662%)、工业配送与租赁(564%)、工厂自动化设备(518%)、原材料处理 机械(509%)、飞机与零部件(476%)。

　　传统装备制造业的人均创收更高。人均创收主要用于衡量企业的经营效率，对设备制造企业而言，人均创收指标的高低与自动化程度正相关，与劳动密集度负相关。2018年人均创收排名靠前的行业为工业配送与租赁、半导体制造、建筑与采矿机械、农业机械、飞机 与零部件，除半导体制造以外，均为产业发展较为成熟的传统装备制造业。

　　但新兴装备制造业具有更高的盈利能力。EBITDA可用于衡量企业主营业务产生现金流的能力，也可用于近似地衡量产业增加值率，而产业增加值率可以反映出该企业/细分行业在价值链中的地位。2018年EBITDA利润率排名靠前的行业为半导体制造、工厂自动化设备、测量仪器、环保设备、工业自动化控制；净利率排名靠前的行业为环保设备、半导体 制造、测量仪器、工厂自动化设备、工业自动化控制。新兴装备制造业的现金流与净利润 的能力均强于传统装备制造业。

　　按照迈克尔·波特的逻辑，每个企业都处在产业链中的某一环节，一个企业要赢得和维持 竞争优势不仅取决于其内部价值链，而且还取决于在一个更大的价值系统(即产业价值链) 中，一个企业的价值链同其供应商、销售商以及顾客价值链之间的联接。完整的产业价值 链包括原材料加工、中间产品生产、制成品组装、销售、服务等多个环节，实现供给、生产、销售、服务的功能，从而保证该产业价值链中人流、物流、信息流、资金流的畅通， 进而实现互补、互动、双赢。

　　如果产业价值链当中的企业供给、生产、销售、服务都处于 一种良好的、动态自我调整的平衡状态，那么这个产业价值链就会很平稳地运行。但是一旦该产业价值链中的某一个环节不能及时或不能提供充足的供给，这个良性的循环就会被 打破，从而引发上游企业或者下游企业不能正常运转。

　　产业增加值≈EBITDA+工资+租金+生产税，增加值率≈EBITDA 利润率+工资/租金占营 收比+生产税率。产业增加值为销售收入中扣除原材料/中间件/水电气成本后的剩余部分， 包括工资/租金/折旧摊销/利息/生产税/税前利润。而 EBITDA 为利润总额/折旧摊销/利息之和，即扣除工资/租金/生产税的产业增加值。对同一个国家或行业而言，工资/租金占(收 入)比例与生产税率差别不大。因此，我们可以使用 EBITDA 利润率的高低去近似地衡量 产业增加值率的高低。

　　在工业自动化行业价值链中，单元产品制造及工程后续服务的附加值更高，系统集成的附加值较低。系统集成企业需要向上游延伸，提高设备自给化率增强盈利能力。从自动化工程类上市公司2018年的盈利水平来看，设备自给率越高的公司盈利能力也越高，纯粹做 系统集成的公司盈利较差。对于国内自动化工程厂商来说，系统集成能力是发展的基础和 前提，而关键设备自给能力将影响企业的市场竞争力和盈利能力。

　　工业自动化行业的总回报与增加值呈现一定的正相关关系。从近5-10年的的角度来看，关键零部件生产(继电器与工业控制、测量和控制设备)与模块零部件生产(工厂自动化零部件与服务)的回报率较高，而加工组装(机器人本体生产)回报率较低。

　　从收入体量来看，工业自动化产业价值链各环节的龙头公司主要集中在日本，尤其是增加值较高的关键零部件和模块零部件生产环节。例如工业自动化零部件龙头哈默尼克在近10年中回报率高达1743%，其2018年EBITDA利润率也高达34.14%，体现出较高的产品附加值。

　　高增加值意味着更强的现金流创造能力。一方面，具有高增加值产品的企业由于其较高的盈利能力，可以获得更为丰厚的利润，即具有较高的价值创造能力。另一方面，具有高增加值的产品的企业由于具有较高的壁垒往往在产业链中处于优势地位，拥有更强的议价权， 在产业链中表现为更强的上下游占款能力，即将创造的价值变现为现金流的能力。例如处于产业链上游的关键零部件生产商基恩士，具有较高的EBITDA利润率，同时也具有较高的经营性净现金流/营收比例，表现出较强的现金流变现能力。

　　更强的现金流创造能力往往会产生更高的率。当行业景气度向上时，价值链上游 (技术、、研发、关键和模块零部件)的规模经济效益更加显著，市场对现金流的乐观预期一定程度上提升企业预期价值，有望实现较高的。当行业景气度向下时， 价值链中游(加工组装)经营状况紧张，现金流变差，企业或存在较大的流动性风险，因此或将成为投资者先抛售的资产。更强的现金流创造能力体现了企业的经营稳定性及在 经济下行周期中更强的韧性，因此会获得投资者的青睐，或体现出更高的率。

　　对全球价值链的参与度和增加值的提升是获得主导地位的基础。一个国家想要在全球价值链处于主导地位的主要过程是 1)先通过资源开采及半成品生产实现全球价值链的参与， 2)通过生产率的提高及技术复杂度的提升逐步拉高该国家对整体价值链中增加值的贡献 比例，从而在全球价值量中攀爬至主导地位。

　　1)中国制造业升级的根本目标在于提升制造业的价值创造能力，增强在全球产业价值链中的地位

　　制造业属于典型的生产者驱动价值链，增加值收益主要来自生产环节的规模经济、技术改进等方面，从生产环节到流通环节的价值增值率呈现边际递减效应。因此，制造业产业升级的重点在于工艺和产品升级上，且升级难度较大，而集中在流通领域的功能升级相对容易。相对产品升级，工艺升级的难度更大。产品升级可以通过引进新设备或新产品，对其中包含的知识进行编码来交易，而工艺升级需要的隐性知识很难编码和交易。生产者驱动价值链的升级轨迹是沿着功能升级、产品升级、工艺升级、链条升级，由易到难依次推进。在升级过程中，会遇到许多竞争者的挤压，如果不积极进行技术创新，将会不断被新竞争者赶超，压在全球价值链分工的底端。

　　2)中国制造业发展的主要制约：产品结构失调与创新能力不足

　　产品结构不能适应市场需求，低水平产能过剩和高附加值产品短缺并存。主要工业品中， 大部分产品的生产产能利用率不足，但每年仍需进口大量高技术产品及部分高附加值产品。以半导体产业、新能源动力电池产业、工业机器人产业为例。

　　研发投入与企业创新能力不足，拥有的自主知识产权不多。据国家统计局，2018年国内研发经费支出合计1.97万亿元，占GDP比例为2.18%，按折合全时工作量计算的全国研发人员总量为419万人；其中基础研究支出1,118亿元，占总支出的5.69%。而据《中国 研发经费报告 2018》，创新型国家基础研究支出占整体研发支出比重在10%以上，其中2016年日本为12%，美国为17%，法国占比高，达到24%。

　　3)自动化和人工智能技术有望加快劳动密集型制造转变为资本密集型制造的趋势

　　全球价值链从1990年代到2000年代初逐步扩张，劳动力成本成为企业选择生产所在地的重要决策因素，尤其是那些提供生产劳动密集型商品和服务的行业。但与人们的普遍认 识相悖的是，据麦肯锡全球研究院，2017年仅有18%的商品贸易属于劳动成本套利型贸易(此处的“劳动成本套利”指出口国人均GDP不高于进口国的1/5)。换言之，如今超过80%的全球商品贸易并不是从低工资国家流向高工资国家。除了工资成本之外，决策者选择生产所在地时还要考虑其他因素，包括能否在当地获取熟练劳动力或自然资源、是否邻近消费市场，以及基础设施质量如何。