探索價值投資在創新葯領域的深度適配與融合 | 巴倫精選

2025年7月份，東方馬拉松團隊非常榮幸在百年財經Barron's巴倫中文網發表過《探究爭論不休的世紀話題：科技公司與價值投資如何適配融合？》一文，探討了價值投資在科技公司投資當中的應用規律，創新葯企業也是科技公司的一個分支，這些規律在創新葯投資中有相通之處，但創新葯公司的投資還有自己的一些特色規律，我們試圖展開進一步的探索。

傳統價值投資框架似乎很難應用於創新葯行業，因為創新葯具有專利懸崖、收入或盈利非線性、高失敗率和政策影響大等特點，傳統價值投資強調的「護城河、安全邊際、長期持有、DCF（Discounted Cashflow Model，金流折現模型）」等原則似乎並不適用。我們的投資實踐證明，在創新葯領域價值投資的基本原則並未失效，但需要結合「階段性爆發窗口+動態概率管理」的實操方法，才能實現理想的投資回報。

投資創新葯的要點，首先需要區分「研發-商業化-成熟」三個不同階段，用不同久期的資金進行匹配；其次，需要構建「臨牀-商業-平臺」的三維體系加權評估管線價值，引入「峰值銷售×成功概率×折現係數」的藥物估值方法；最后，可以通過「穩進雙驅配置策略」與「貝葉斯決策樹」實現主動風險管理。作為信奉價值投資的資產管理人，我們建議採用「20%資金投早期項目+50%資金佈局商業化拐點+30%剩余資金購買現金流類資產」的資產組合，輔以數據驅動的風控體系，最大化地捕獲創新葯投資機會。

傳統價值投資框架與創新葯特徵存在衝突

傳統價值投資投資者在投資創新葯的過程中，往往感覺價值投資原則與創新葯產業特徵存在嚴重衝突，投資框架失靈。

第一，護城河的非永久性。傳統價值投資強調長期「護城河」，希望競爭壁壘的持續性越久越好，但是創新葯企的核心資產是專利保護期內的獨家銷售權，通常會在專利到期后受仿製藥衝擊導致收入斷崖式下跌。以全球首個突破千億美元銷售額、連續8年蟬聯全球藥品銷售冠軍的立普妥為例，其銷售峰值約為130億美元，在專利到期后兩年內銷售額迅速跌至約20億美元。

第二，盈利能力的非線性。創新葯企業通常在研發期鉅額虧損，例如百濟神州近10年累計虧損超過500億元，2025年纔可能第一年開始盈利。巴菲特認為：「上市公司的內在價值就是該企業在其未來生涯中所能產生的現金流量的折現值」，但創新葯的投資者通常很難在研發初期對未來自由現金流進行準確預測。

第三，安全邊際的失效。創新葯企業的臨牀III期藥物失敗率仍達30%，即使考慮這一因素，將臨牀III期藥物的未來現金流估值打七折，一旦臨牀失敗仍將引發市值大量蒸發。例如，康寧傑瑞的KN046-303研究III期失敗致其股價單日跌45%。

第四，長期持有的陷阱。創新葯的成功具有不確定性和隨機性，導致企業的業績波動較大。比如恆瑞醫藥2010至2020這十年時間，股價漲幅約20倍。但2021-2023年因卡瑞利珠單抗談判降價及管線青黃不接導致股價回撤70%，證明「買入持有」策略在創新葯領域存在致命缺陷。

為解決以上衝突，我們在投資實踐中發現的規律是：投資創新葯，應該從簡單追求「永久護城河」轉向重點捕捉階段性價值爆發窗口，從靜態估值轉向動態概率管理。

將資金久期與研發周期的精準適配

創新葯的價值創造大致可以分為三個階段。第一階段是研發期，長達5-10年，適合這一階段的資金是能夠容忍零現金流的長線風投資金。第二階段是商業化爬坡期，通常3-5年，適合這一階段的資金是追求成長性的中線資金，也是二級市場投資的重點。投資者通常可以在NDA（New Drug Application,新葯生產上市註冊申請）批准后介入，例如諾誠健華開發的奧布替尼於2021年上市，敏鋭的投資者可以捕捉到收入從0到10億級爆發的機會。第三階段是成熟變現期，只要在專利期內，均屬於這一階段，適合這一階段的資金是穩健收益偏好型資金，投資時要重點選擇現金流穩定的平臺。

如果投資者錯配資金久期與創新葯的價值創造周期，就會招致投資損失。資產管理者由於資金期限較短，壓力更加明顯，如果用短久期資金投資研發期的創新葯，很可能會因資金過早退出錯失股價爆發期。以阿里拉姆製藥為例，上市7年股價幾乎未動，此后14年漲幅超過60倍。

作為信奉價值投資的資產管理人，我們的解決方案是「久期分層配置」：例如用20%資金投資尚處於VC/PE階段的研發期企業，用50%資金佈局處於商業化拐點階段的臨牀III期，用30%剩余資金配置作為現金流資產的成熟藥企或CXO（Contract X Organization，醫藥研發生產外包服務組織），最大化地捕獲創新葯投資機會。

從靜態資產估值轉變為動態概率估值

（一）用臨牀、商業、以及技術平臺三維體系加權評估管線價值

紐約大學金融學教授達莫達蘭曾説：「估值是一切投資決策的靈魂」。創新葯企的核心價值在於管線，需要重構傳統估值方法纔能有效評估。在投資實踐中，我們採用三維體系評估創新葯的管線價值。

第一個維度，臨牀價值，我們給予40%的估值權重，包括：一，治療效果突破：OS（總生存期）改善≥6個月，例如Keytruda將晚期非小細胞型肺癌五年生存率從5%提至23%；二，治療範式革新，例如CAR-T（Chimeric Antigen Receptor T-Cell Immunotherapy，嵌合抗原受體T細胞免疫療法）對血液瘤治癒率超40%，而傳統化療<20%。

第二個維度，商業價值，我們給予35%的估值權重。例如，美國肥胖人羣達到總人口的40%以上，相關減肥藥市場空間巨大，經測算遠期市場規模可能超過1000億美元。

第三個維度，技術平臺價值，我們給予25%的估值權重。例如，榮昌生物的ADC（Antibody-Drug Conjugate，抗體藥物偶聯物）平臺，在維迪西妥單抗成功后另有3個ADC進入臨牀，説明其在已有平臺上具備產品持續拓展能力。

（二）用概率化模型動態評估企業價值

我們認為，傳統DCF模型難以適配創新葯管線價值的動態變化，合理的解決方案是構建概率化估值模型。其核心邏輯是通過量化管線成功概率與時間價值，精準計算企業整體價值，可以用公式表示為：企業價值=Σ(管線峰值銷售×成功概率×專利期內折現係數)。

我們以某擁有3個臨牀管線的創新葯企為例：

管線A（III期）：處於臨牀后期，成功概率較高（70%），對應峰值銷售50億，疊加專利期內折現係數（對未來專利保護期內所有預期現金流進行折現后，其現值佔峰值銷售額的大致比例）0.6，單管線價值為50億×70%×0.6=21億；

管線B（II期）：臨牀進展居中，成功概率40%，峰值銷售30億，折現係數0.4，價值為30億×40%×0.4=4.8億；

管線C（I期）：臨牀早期風險較高，成功概率僅15%，峰值銷售20億，折現係數0.2，價值為20億×15%×0.2=0.6億。

合併計算，該企業合理估值為26.4億。這一方法，相比傳統DCF模型忽略階段風險的靜態估值，更貼合創新葯研發的不確定性特徵。

構建從個股到組合的風險管理體系

創新葯投資的風險貫穿研發、商業化全周期，單一標的防禦難以應對「黑天鵝事件」，需建立系統化風險管理體系。

（一）構建「穩進雙驅配置策略」的組合

我們建議，投資者可以根據自身風險偏好，相對均衡地配置不同類型的創新葯企業，平衡收益與風險。舉例來説，可以將80%的基礎倉位配置確定性較高的標的，包括具備持續產出能力的平臺型龍頭、商業化落地效果顯著的領先企業，以及CXO等現金流穩定的企業，為組合提供基礎收益支撐；用20%的彈性倉位佈局高成長潛力標的，如掌握突破性技術（如新型ADC、雙抗平臺）的中小企業，或短期有臨牀數據發佈、NDA申報等催化劑的企業，捕捉階段性爆發機會。

（二）根據貝葉斯機制動態跟蹤

對組合內的公司，投資者需要依託數據迭代調整決策，通過「監控矩陣+決策樹」實現風險可控。

首先，建立關鍵指標的監控矩陣，按研發階段設置核心指標與預警信號，提前識別風險。具體如下：

其次，建立數據驅動的決策樹。以臨牀II期數據發佈這一關鍵節點為例，可以根據數據結果動態調整倉位，若ORR≥40%，説明藥物療效超預期，增持至倉位上限；若ORR處於30%-40%，符合市場預期，維持基準倉位；若ORR<30%，提示藥物療效不及預期，啟動止損程序。

用「鐵三角」重構創新葯的價值投資體系

綜合以上分析，傳統價值投資在創新葯領域的適配，需突破靜態思維，構建「久期-概率-動態」的「鐵三角」。

首先，設計久期適配的資本結構，採用「20%投早期項目+50%投商業化拐點項目+30%投現金流類資產」的分層配置，長線資金匹配研發期（5-10年）企業，中線資金佈局商業化爬坡期（3-5年）標的，穩健資金配置成熟變現期資產，從根源化解資金屬性與研發周期的錯配矛盾。

其次，採用概率定價的估值範式，以「Σ(管線峰值銷售×成功概率×折現率)」的管線組合估值模型為核心，結合臨牀、商業、技術平臺三維評估，動態跟蹤臨牀里程碑（如II/III期數據、NDA獲批）觸發價值重估，穿透研發不確定性迷霧。

最后，建立貝葉斯進化的風控機制，通過臨牀數據監控矩陣提前預警風險，依託量化決策樹調整倉位，將風險管理從被動應對轉為主動駕馭，提升組合韌性。

總之，醫藥是長坡厚雪的賽道，創新葯又是醫藥賽道中具有高成長潛力的細分領域，傳統價值投資者常糾結於DCF模型是否適用於創新葯，實則需跳出單一工具侷限，通過「久期適配化解周期矛盾、概率估值精準定價、動態風控駕馭風險」的三維框架，捕獲產業紅利。我們嘗試總結出當前全球創新葯投資領域實用的方法論，認為掌握「久期-概率-動態」鐵三角的投資者，才能在生物科技革命中把握時代機遇，摘取投資碩果。

（本文緣起東方馬拉松投資團隊對創新葯行業二級市場投資近20多的長期研究和實踐，做出的階段性總結提煉，主要由醫藥組投資經理劉翎、王攀峰負責撰寫，首席研究官孔鵬提供指導，鍾兆民先生和陸江川博士對本文亦有貢獻。)

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