智通財経APPによると、天風証券が発表したリサーチレポートによると、我々は常にソフトウェアの大時代にいます。国内を振り返ると、過去5年間、ソフトウェア業界の価値は徐々に低下してきましたが、一部のTOBソフトウェア会社はまだ「価値」を創造しています。ソフトウェア業界の発展において、人は中心的な資産であり、企業の規模が拡大するにつれて階層が増えると、従業員の増加は負のROIを生み出し、SaaSへの転換は管理への課題を低減させる可能性があります。また、より強力な支払能力を持ち、下流のスピンドル型分布の顧客グループに焦点を当てることが重要です。最後に、製品化を続け、ミドルウェアの能力を磨き、新しい製品のイノベーション周期を開始することが重要です。世界を見渡すと、優れたソフトウェア企業は高い一人当たりの総収益、素晴らしい利益、現金流を持ち、大規模な自社株買い/配当を行うことが、成長性の配当資産特性となっています。

過去と未来において、私たちは常にソフトウェアの大時代に身を置いている可能性があります。2011年、Marc Andreessenが「なぜソフトウェアが世界を侵食しているのか」という論文を執筆し、Amazonが書籍市場を変革し、Netflixがエンターテイメント業界を再構築し、Googleがダイレクトマーケティングを革新した方法について述べました。彼はソフトウェアがより大きな市場に向かっていると指摘し、2011年Q1から2024年Q1にかけて、グローバルの時価総額上位10社のうち、ソフトウェア企業は1社から3社に増加しました。将来を展望すると、天風証券は大規模なモデル、特にAIAgentが世界をさらに再構築し、ソフトウェアをさらに多くのシーンや業種に導き、コスト構造がOpEXからCapEXに移行していくだろうと考えています。

国内を振り返ると、過去5年間、価値が徐々に低下していましたが、一部のTOBソフトウェア会社はまだ「価値」を生み出しています。価値を測るために一人当たりの総収益を用いれば、ToCのインターネット企業がより顕著な価値を創出しており、2023年におけるToCソフトウェア企業の一人当たりの総収益はToBソフトウェア企業の7.7倍ですが、天風証券は、ToBソフトウェア企業の中にも企業が適切な経済特性を持っていることを発見しました。例えば、過去2年間で一人当たりの総収益が急速に向上した顶点ソフトウェア、金山办公、恒生電子、および2016年から2019年までの泛微網絡があります。製品化されたソフトウェア企業は、製品の拡大に伴い大幅な利益の弾力性を示すことができます。

中国でソフトウェアビジネスを適切に展開するためにはどうすればよいでしょうか？天風証券は、人材の適切な管理、適切な業種の選択、および製品化への堅持が重要だと考えています。まず、ソフトウェアの中心的な資産は人です。企業の規模が拡大するにつれて階層が増えると、従業員の増加は負のROIを生み出す可能性があります。管理能力は内部開発管理やプロジェクトデリバリー管理能力に表れ、人材の適切な管理は基盤となります。SaaSに転換すると、管理に関する課題を軽減することができるかもしれません。次に、契約精神の強い顧客、支払い能力の高い顧客を選択し、同時に下流のスピンドル型分布の顧客に焦点を当てることが重要です。最後に、製品化を堅持し、ミドルウェア能力を磨き、新製品のイノベーションサイクルを開始することが重要です。金山办公のToC、ToBの製品がクラウド、コラボレーション、AIなどの機能特性に移行している典型的な例、金蝶の18〜19年の星空、そして徐々に収穫期に入っている苍穹与星辰などがあります。

グローバルに目を向けると、優れたソフトウェア企業は高い一人当たりの総収益、優れた利益、現金流、大幅な自己株式買い戻し/配当を持ち、成長性の恩恵をもたらす資産特性となっています。最新の2024会計年度のSAPと2023会計年度のSalesforceを例に挙げると、両社の自己株式買い戻し+配当率はフリーキャッシュフローの50%以上を占めています。A株市場に戻ると、顶点ソフトウェアを例に挙げると、適切な経営業績に加え、2023年の配当率は80％、配当利回りは4％に達し、トップパフォーマーである金蝶を代表とする一部のToB SaaS企業も収益を着実に上げていく見通しです。

関心を持つべき点：管理能力、下流の景気の変動、製品の革新サイクルなど、管理能力、下流の景気の変動、製品の革新サイクルなどの要因を考慮し、金山办公、金蝶国際、顶点ソフトウェア、恒生電子、富士安ソフトウェア、南網技術、中控技術、国網信通、国能日新、中望ソフトウェア、鼎捷ソフトウェアに注目することをお勧めします。

リスクアラート：定量統計手法には偏りがある可能性があります。業界の競争激化リスク、政策の予測外の実施リスク、AIの実施の予測外リスクが存在します。