1. 软件 SaaS 公司经营指标分析指南 全球 SaaS 云计算系列报告 36｜2020.12.25 中信证券研究部 许英博 首席科技产业 分析师 S1010510120041 核心观点 源于交付&部署模式、商业模式层面的本质差异， SaaS 公司需关注的核心收入、 盈利指标以及分析视角较传统软件公司理应存在明显差异，同时源于和下游客 户维系紧密关系的重要性，以及客户价值的长周期实现过程，客户获取、留存、 价值结构等亦应获得更多重视。我们们建议投资者从用户、收入、盈利等三个 核心层面对 SaaS 企业的短期经营业绩、中长期可能表现展开分析，同时在分 析过程中注重多个指标交叉、综合分析，以有效地避免单一指标的适用场景和 解释局限性。 ▍为什么关注软件 SaaS 经营指标？目前全球 SaaS 产业发展已经超过 20 年，市 场亦不断从收入、用户、盈利等业务维度构建了若干指标体系，以期对 SaaS 公司当期业绩表现、中长期成长性&盈利能力等进行全面、客观的评价和审视。 但毋庸置疑，不同的指标均有其天然的局限性和适用条件，不同类别的企业以 及同一企业在不同的发展阶段，其所被关注的指标体系亦有明显差异。同时相 较于传统软件公司，SaaS 企业在产品开发、市场营销、企业价值实现等层面亦 有本质差异，这亦限制了传统软件行业分析指标在 SaaS 领域的适用性。本篇 陈俊云 前瞻研究高级 专题报告中，我们将结合中信证券研究部前瞻研究团队过去数年对美股 SaaS 分析师 企业主要分析指标的构成、定义、适用条件&局限性等进行系统、全面的分析， S1010517080001 行业及个股的持续研究，从用户、收入、盈利三个核心维度就当前美股 SaaS 以期逐步构建 SaaS 企业的经营分析指标体系。 ▍客户指标：客户获取、留存、价值结构等。相较于传统软件企业，SaaS 公司业 务单位经济效应（unit economics）的源泉主要是客户关系持续维系带来的长周 期增长动力的转变，因此客户相关指标（客户全生命周期行为、价值贡献结构 等）一直是首要关注内容之一。目前客户相关指标主要涉及：用户获取（LTV、 CAC 、LTV/CAC 等）、客户留存（Gross/Net Retention rate、Dollar based Retention rate 等）、客户结构（新老客户、地域分布、SMB 占比等）等。其 中 LTV/CAC 主要反映客户获取效率，但部分参数假设过于简化；客户留存指标 相对简洁，但对于业务现象内在缘由缺乏解释；对客户结构分析有助于企业业 务全貌的把握，但亦需要结合 SaaS 企业具体的业务背景和行业宏观环境进行 分析，以避免部分指标的解释片面性。 ▍收入指标：当期收入、合同&订单、收入结构等。SaaS 公司收入层面的分析， 需在考虑企业财务准则、开票策略等因素情形下，重点关注企业短期收入表现、 后续收入流入的可预见性&稳定性以及微观收入结构等。当前收入相关的分析指 标主要包括当期收入（revenue、 billings 等）、合同&订单（Contract、 Bookings、 ARR、RPO 等）、收入结构（订阅、license、consumption、专业服务等）等。 其中 Revenue 容易受企业财务会计准则影响、 Billings 则和企业开票策略联系紧 密；Contract、Bookings、ARR、RPO 彼此间可通过数学公式进行连接，对企 业未来业绩表现具有良好指示意义，但均和企业业务属性紧密相关，不宜简单 横向比较；收入结构层面，当前市场更为偏好良好确定性，大多倾向于订阅收 入，相对看淡 consumption、专业服务类收入，我们认为收入结构亦和企业发展 阶段、业务模式紧密相关，不宜做简单、静态分析。 证券研究报告 请务必阅读正文之后的免责条款

2. 全球 SaaS 云计算系列报告 36｜2020.12.25 ▍盈利指标：成本、费用、现金流等。同一 SaaS 公司在不同的发展阶段，其成本、运营 费用等相关指标存在明显差异，同时相较于传统软件企业，SaaS 公司对于单一经营指 标亦存在突出的调节能力。当前 SaaS 公司盈利能力分析，主要涉及成本（毛利率） 、费 用（销售、研发、管理、股权激励费用等） 、现金流（FCF、uFCF、40 法则等）等。其 中毛利率主要和企业业务属性、收入确认口径相关，将毛利率的高低和 SaaS 企业最终 盈利能力挂钩，并不恰当；企业不同的运营费用率结构更多体现了企业发展阶段、业务 策略选择、业务属性等层面差异，简单横向比较意义有限，同时关于股权激励费用的会 计处理，近年来市场分歧亦明显增大；FCF 是理想的利润替代指标，但在企业早期高速 增长阶段并不适用，40 法则（收入增速+FCF Margin）是较好的评价 SaaS 企业基本质 地的综合指标，但更适合中期稳定阶段企业。 ▍风险因素：企业 IT 支出复苏不及预期风险；企业软件产品数据隐私、信息安全风险；行 业竞争持续加剧风险；技术进步不及预期风险；企业核心技术、市场人员流失风险等。 ▍投资策略：相较于传统软件公司在业务模式、商业模式层面的显著差异，决定市场对 SaaS 公司的关注指标亦会存在明显不同，我们建议投资者从用户、收入、盈利等三个 核心层面对 SaaS 企业短期经营业绩、中长期可能表现展开分析，同时在分析过程中， 亦应综合多个指标进行客观分析，以有效地避免单一指标的适用场景和局限性。我们持 续看好全球软件 SaaS 产业的中长期发展前景，疫情后企业 IT 需求的复苏，以及疫情期 间云化、数字化习惯的延续，亦将对板块短期、中长期成长性提供坚实的支撑，建议继 续关注：MSFT、CRM、ADSK、NOW、SNOW、VEEV、WDAY、DDOG、OKTA、 TWLO、API 等企业。 重点推荐公司估值列表（亿美元） 公司 代码 PS 市值（亿美元） FY2019A FY2020E FY2021E FY2022E Microsoft MSFT 16710 13 12 11 10 Adobe ADBE 2384 21 19 16 14 Salesforce CRM 2081 12 10 8 7 ServiceNow NOW 1073 31 24 19 15 Snowflake SNOW 939 354 163 86 53 Autodesk ADSK 615 660 20 18 15 Zoom ZM 1098 176 43 31 26 Agora API 40 62 30 24 16 Splunk SPLK 295 13 13 11 9 Veeva VEEV 432 39 30 25 21 Twilio TWLO 548 48 33 25 19 Atlassian TEAM 596 49 37 32 27 Docusign DOCU 455 47 32 25 19 Okta OKTA 353 60 43 33 26 Workday WDAY 597 16 14 12 10 Shopify SHOP 1395 88 49 37 27 Datadog DDOG 327 90 55 41 31 资料来源：彭博一致预期，中信证券研究部，股价为 12 月 23 日收盘价 请务必阅读正文之后的免责条款部分

3. 全球 SaaS 云计算系列报告 36｜2020.12.25 目录 报告缘起 ........................................................................................................................... 1 客户指标 ........................................................................................................................... 1 收入指标 ........................................................................................................................... 7 盈利指标 ......................................................................................................................... 12 风险因素 ......................................................................................................................... 17 投资策略 ......................................................................................................................... 17 请务必阅读正文之后的免责条款部分 nQsOpNvNxPbRbP7NmOqQmOqQkPqRnPeRsQrM6MoPqOMYnOtOxNrNtR

4. 全球 SaaS 云计算系列报告 36｜2020.12.25 插图目录 图 1：Salesforce 收入结构（按客户类型） ...................................................................... 2 图 2：Service Now 年新增收入贡献结构（客户）............................................................ 2 图 3：中信重点覆盖 SaaS 企业 LTV/CAC 数据（2019） ................................................. 3 图 4：中信重点覆盖 SaaS 企业 dollar based net retention rate 数据（2019） ................ 5 图 5：中信重点覆盖 SaaS 企业客户数量（2019） .......................................................... 7 图 6：中信重点覆盖 SaaS 企业北美市场收入占比（2019） ............................................ 7 图 7：中信重点覆盖 SaaS 企业 Revenue 数据（百万美元，2019） ............................... 8 图 8：中信重点覆盖 SaaS 企业 billings 数据（2019） ..................................................... 8 图 9：中信重点覆盖 SaaS 企业 Bookings 数据（百万美元，2019） ............................. 10 图 10：中信重点覆盖 SaaS 企业 RPO 数据（百万美元，2019） .................................. 10 图 11：中信重点覆盖 SaaS 企业 cRPO 数据（百万美元，2019） ................................ 10 图 12：中信重点覆盖 SaaS 企业收入结构（2019） ...................................................... 12 图 13：中信重点覆盖 SaaS 企业毛利率（2019） .......................................................... 13 图 14：Twilio 运营费用率 ................................................................................................ 13 图 15：中信重点覆盖 SaaS 企业运营费用率（2019） ................................................... 14 图 16：Service Now 渠道销售人员、年新增 billings 收入相关性 ................................... 15 图 17：Salesforce 渠道销售人员、人均新订单收入数据 ................................................ 15 图 18：中信重点覆盖 SaaS 企业股权激励费用（2019，百万美元） ............................. 15 图 19：中信重点覆盖 SaaS 企业运营利润（2019，百万美元） .................................... 16 图 20：中信重点覆盖 SaaS 企业自由现金流（2019，百万美元） ................................. 17 图 21：中信重点覆盖 SaaS 企业收入增速+FCF Margin（2019） ................................. 17 表格目录 表 1：美股 SaaS 公司经营分析主要关注内容列表 ........................................................... 1 表 2：美股 SaaS 公司客户类指标列表 ............................................................................. 2 表 3：客户留存指标举例分析 ............................................................................................ 4 表 4：大企业、中小企业客户特征对比 ............................................................................. 6 表 5：SaaS 公司主要收入相关指标列表 ........................................................................... 7 表 6：SaaS 公司盈利相关主要指标列表 ......................................................................... 12 表 7：重点推荐公司估值列表（亿美元） ....................................................................... 18 请务必阅读正文之后的免责条款部分

5. 全球 SaaS 云计算系列报告 36｜2020.12.25 ▍ 报告缘起 自 Salesforce 于 1999 年成立至今，目前全球 SaaS 产业发展已经超过 20 年，同时 市场亦不断从收入、用户、盈利等核心业务维度构建了若干指标体系，以期对 SaaS 公司 当期业绩表现、中长期成长性&盈利能力等进行全面、客观的评价和审视。但毋庸置疑， 不同的指标均有其天然的局限性和适用条件，不同类别的企业以及同一企业在不同的发展 阶段，其所被关注的指标体系亦有明显差异。在本篇专题报告中，我们将结合中信证券研 究部前瞻研究团队过去数年对美股 SaaS 行业及个股的持续研究，就当前美股 SaaS 企业 主要分析指标构成、定义、适用条件&局限性等，进行系统、全面的分析，以期为投资者 对 SaaS 产业的研究提供更为完整的视角。 我们总结认为，和传统软件公司类似，虽然收入、利润指标仍是分析 SaaS 公司应关 注的核心指标之一，但源于 SaaS 软件产品在交付模式、商业模式等层面较传统软件的明 显差异，客户指标（对客户全生命周期的关注）亦是 SaaS 公司经营质量分析重要内容， 同时从对若干细分指标的分析视角层面，SaaS 公司较传统软件公司亦存在明显差异。因 此，在本篇报告中，我们对 SaaS 公司核心指标的分析将主要从客户、营收、盈利三个核 心维度进行展开。 表 1：美股 SaaS 公司经营分析主要关注内容列表 类别 主要关注内容&指标 客户 客户留存、客户获取、客户价值结构等 收入 收入增速、收入结构、订单合同等 盈利 现金流、运营利润、成本、运营费用等 资料来源：中信证券研究部 ▍ 客户指标 为什么关注客户指标：相较于传统软件业态，长周期来看，SaaS 公司业务属性具有 典型的单位经济效应（unit economics），即体现为运营效率的持续改善，和伴随而来的 利润率的不断提升，而这背后的根源，则是 SaaS 公司在下游客户关系、客户营收结构等 方面，较传统软件公司完全不同的逻辑，因此客户相关指标的分析，尤其是对客户全生命 周期的行为、价值贡献分析，一直是 SaaS 公司分析的最关注的内容之一，这一点和我们 在消费互联网领域的关注视角有一定相似之处：  客户获取：对于 SaaS 公司而言，正是源于客户价值实现是长周期、持续的过程， 而非借助 license 等一次性方式实现，导致前期客户获取成本相较于当期客户价 值流入相对偏高，因此客户获取效率（客户生命周期内价值贡献、客户获取成本 分析）是评价 SaaS 公司经营效率的重要观测指标。  客户维系：相较于传统软件的 on premise 部署模式， SaaS 软件的云化部署模式 在带来软件产品部署、交付效率的显著改善同时，亦使得软件厂商和下游客户之 请务必阅读正文之后的免责条款部分 1

6. 全球 SaaS 云计算系列报告 36｜2020.12.25 间形成了长周期、可持续的合作关系，而这种合作关系的建立和维系，亦是客户 价值不断实现的基础性保障，因此客户留存率指标极为重要。  客户价值：对于处于早期快速增长的 SaaS 公司来说，其营收增长自然主要通过 新客户贡献，但对于进入平稳增长阶段的 SaaS 公司来说，以 Salesoforce、 Service Now 等为例，其营收增长将更多依赖于老客户的向上营销、交叉营销等 方式实现，这亦是 SaaS 公司长周期单位经济效应的根本来源。 图 1：Salesforce 收入结构（按客户类型） 新用户 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 老用户产品扩容&升级 图 2：Service Now 年新增收入贡献结构（客户） 老用户新功能模块 成熟客户 新客户 100% 42% 43% 45% 36% 37% 80% 60% 35% 30% 31% 38% 23% 25% 26% 26% 26% FY2016 FY2017 FY2018 FY2019 FY2020 37% 40% 66% 69% 73% 76% 81% 2014 2015 2016 2017 2018 20% 0% 资料来源：彭博，中信证券研究部 资料来源：彭博，中信证券研究部 分析指标：客户获取、客户留存、客户结构等。和一般消费互联网产品的客户获取、 客户留存、客户变现的简化分析框架类似，对于典型 SaaS 公司，市场亦倾向于从客户获 取、客户留存、客户结构等维度进行分析。对于一个典型的企业客户来说，在使用对应 SaaS 产品的全生命周期内，可能涉及特定产品合同额续约&流失、向上&向下调整，以及 购买新的产品&功能模块等，同时企业客户的业务体量、地域分布、合同价值、合同存续 周期等，亦将对后续客户留存、价值贡献等因素产生直接的影响。同时源于客户获取成本 （企业客户获取边际成本很难为零）、商业模式（免费模式较难适用于 SaaS）等层面的 明显差异， SaaS 公司对于客户获取效率、客户付费 ARPU、客户稳定性等指标更为关注。 表 2：美股 SaaS 公司客户类指标列表 类别 部分核心指标列表 客户获取 LTV、CAC 、LTV/CAC 等 客户留存 客户留存率（Gross/Net Retention rate）、客户留存率（dollar based）、客户 up sell/cross sell 等 客户结构 新客户占比、不同 ACV 客户占比、客户数量、客户区域分布等 资料来源：各公司财报，中信证券研究部 客户获取指标 鉴于初期较高的企业客户获取成本，且长周期获取成本很难像消费互联网一样实现边 际为零，同时源于外围市场竞争、企业客户自然死亡带来的客户流失率，无论是对于处于 早期快速增长阶段的 SaaS 企业，抑或是已经进入成熟阶段 SaaS 企业，客户获取效率一 直是市场关注的内容，目前常用的指标主要包括：CAC、LTV、LTV/CAC 等。 请务必阅读正文之后的免责条款部分 2

7. 全球 SaaS 云计算系列报告 36｜2020.12.25 主要指标： CAC：客户获取成本，如果以年为单位，计算公式为 CAC=上一年企业销售费用*用 于新客户拓展销售费用占比。 LTV：客户生命周期内价值贡献，计算公式为 LTV=(新客户年度收入贡献*毛利率)/客 户流失率。 LTV/CAC：为新客户生命周期内价值贡献/客户获取成本，主要反映 SaaS 企业客户 获取效率，简单来说，该指标越高，反映 SaaS 公司客户获取效率更好，相较于初期的客 户获取成本，在客户完整生命周期内能实现更高的客户价值产出。 指标优势&局限性： 优势：作为一个完全聚焦于新客户的指标，LTV/CAC 较好地反映了 SaaS 公司在新 客户获取方面的营销效率，同时较为直观地展示了一个新客户当期的营销付出和长期潜在 收益的配比关系。从目前行业经验性的角度，若 LTV/CAC>=3.0，表示 SaaS 公司新客户 获取效率算是相对理想的；若 LTV/CAC<1.0，则意味着 SaaS 企业目前的新客户获取行为 是在严重损害企业的内在价值。 局限性：目前市场对于 LTV/CAC 诟病较多的，主要还是其过于简化的参数假设，以 及 SaaS 公司披露数据的可获得性。首先，CAC 对应的费用仅包括 S&M 费用，但实际上 企业在新客户获取过程中，研发费用、管理费用等均可能伴随发生，同时 LTV 假设企业客 户流失率、客户年收入贡献、毛利率等核心参数都是稳定不变的。但实际上，上述指标均 可能伴随企业客户自身业务需求、外部市场环境、SaaS 公司产品更新&拓展等而发生明 显的波动，其次，目前并非所有的 SaaS 公司都会在财报中对销售费用、营收结构等数据 做出细粒度的披露，从而导致 LTV/CAC 无法计算。 案例分析：我们基于 2019 年（自然年）财报，统计了中信证券研究部前瞻团队目前 重点覆盖的 15 家 SaaS 企业的 LTV/CAC 数据。整体上，上述企业这一指标均显著高于行 业要求的 3.0 的水平，亦较大程度反映了上述企业在客户获取、核心产品等层面的突出优 势。 图 3：中信证券研究部前瞻组重点覆盖 SaaS 企业 LTV/CAC 数据（2019） 35.0 30.0 25.0 20.0 15.0 10.0 5.0 0.0 请务必阅读正文之后的免责条款部分 3

8. 全球 SaaS 云计算系列报告 36｜2020.12.25 资料来源：彭博，中信证券研究部 客户留存指标 在完成前期的企业客户导入之后，对于 SaaS 公司来说，最为重要的工作就是尽可能 的让企业客户留在公司的平台上，并通过客户不断续约、向上营销&交叉营销等方式（land and expand）实现客户价值的持续稳定流入以及不断增长，这亦是长周期实现 SaaS 公司 单位经济效应的核心基础。因此，客户留存、客户 ARPU 值提升则是该阶段最为关注的指 标之一。 主要指标： 客户留存率（gross retention rate）：（去年末客户数量-年内客户流失数量）/去年 末客户数量。 客户流失率（churn rate）：1-客户留存率（gross retention rate）。 客户留存率（net retention rate）：今年末客户数量/去年末客户数量。 客户留存率（dollar based gross retention rate）：留存客户今年实现收入/留存客 户去年实现收入。 客户留存率（dollar based net retention rate）：今年留存客户实现收入/去年客户 整体实现收入。 表 3：客户留存指标举例分析 SaaS 企业假设参数 代码 数据假设 &测算 （示例） 去年客户数 A 100 今年流失客户数 B 10 今年新增客户数 C 20 今年末客户数 D 110 去年收入（美元） E 1000 去年收入（今年留存用户，美元） F 900 今年收入（留存用户，美元） G 1200 gross retention rate (A-B)/A 90% churn rate B/A 10% net retention rate D/A 110% dollar based gross retention rate G/F 133% dollar based net retention rate G/E 120% 资料来源：中信证券研究部测算，注：数据假设和测算不针对某家公司 指标优势&局限性： 客户留存率（gross/net retention rate）：整体而言，基于企业客户数量视角的客户 留存率指标相对简洁，相对容易理解和计算，客户留存率（gross retention rate）更多从 老客户的角度关注用户留存情况，客户留存率（net retention rate）则将当期新增企业用 请务必阅读正文之后的免责条款部分 4

9. 全球 SaaS 云计算系列报告 36｜2020.12.25 户纳入考虑，对于处于高速增长阶段的 SaaS 公司来说，这一指标具有较大帮助。一般 SaaS 企业亦会倾向于披露上述指标，对于审视用户对 SaaS 产品短期满意度，以及收入 的前瞻性指引均有较好的参考意义，但局限性也比较明显。上述指标并未考虑企业客户的 其他属性指标，默认所有的企业客户都是一样的，显然，这和事实并不相符，例如 SMB 客户流失率天然就大于大企业客户，因此我们看到最近数年，很多客户间彼此差异很大的 SaaS 企业，越来越倾向于在客户分类（比如大企业客户、SMB 客户）的基础上提供上述 指标，以消除数据波动带来的投资者担忧。 客户留存率（dollar based）：同为留存率，这一指标更多从企业用户收入贡献的角 度出发，较好的弥补了前述指标将所有企业用户一视同仁的潜在不足，并通过客户收入贡 献额将周期内客户续约&流失、up sell、down sell、cross sell 等影响收入的因素都包含在 内，指标体系和企业收入指标亦更为契合。但这一指标存在的不足主要体现在：1）并未 就客户收入贡献增长、缩减等缘由做出相应的解释，仍需要依赖于其他数据指标；2）对 于当期新企业客户的收入贡献并没有纳入考虑，主要还是关注存量客户贡献。 指标案例分析：从中信证券研究部前瞻研究团队当前重点覆盖的 SaaS 企业来看，显 然不同的 dollar based net retention rate，更多反映了 SaaS 企业在发展阶段、核心产品 属性等层面的差异，例如主要销售 HR 系统的 workday 就难通过存量用户对 HR 使用量的 增长来实现收入的增长，而需要更多依赖于新产品，或新用户的导入；同时进入平稳增长 阶段的 Service Now、Veeva 等企业，其 dollar based net retention rate 亦低于处于高速 增长阶段的 Datadog 和 Snowflake。 图 4：中信证券研究部前瞻研究团队重点覆盖 SaaS 企业 dollar based net retention rate 数据（2019） 169% 180% 160% 140% 130% 140% 136% 121% 119% 120% 110% 112% ADSK COUP 100% 100% 80% 60% 40% 20% 0% NOW VEEV TWLO OKTA DDOG WDAY SNOW 资料来源：彭博，中信证券研究部 客户结构指标 上述的客户获取、客户留存指标，更多是从总量、整体的维度就 SaaS 公司的客户获 取效率、客户粘性等进行了分析，但存在的主要的局限性就在于，对于内在的客户结构并 没有做出充分的分析，而企业客户在业务规模、合同金额、合同期限、地域分布、产品使 用量等层面的差异，对于分析 SaaS 公司短期的竞争力，以及中长期的业务持续性，毫无 疑问都具有非常重要的启示意义。 请务必阅读正文之后的免责条款部分 5

10. 全球 SaaS 云计算系列报告 36｜2020.12.25 主要指标： 客户体量：大型企业客户（enterprise）、中小企业客户（SMB）各自数量，以及收入 贡献占比。一般而言，大企业客户具有更高的 ARPU，同时承担系统性风险能力更强，自 然死亡率显著低于中小企业客户。 合同金额&期限：这个指标和客户体量具有一定相关性，出于业务稳定性和价格折扣 等方面考虑，大企业客户更倾向于签订更长周期的合约，合约金额亦显著高于中小企业。 这一指标可以和客户体量指标相互印证。 新、老客户：通过对期间内新客户、老客户各自的收入贡献拆解，市场能够更好的理 解 SaaS 公司当前的所处的发展阶段、增长策略，以及增长来源等。 客户地域、行业分布等：除了客户业务体量之外，部分 SaaS 公司亦逐步引入客户行 业、地域分布等属性，以更好的揭示他们在新业务领域、新市场的拓展进展，比如我们发 现，目前大部分美股 SaaS 公司的业务仍主要集中于北美和欧洲市场，亚洲市场占比仍相 对较低。 客户集中度：这一指标的披露，更多是让市场关注 SaaS 企业经营层面的风险，即是 否存在收入对少数大客户严重依赖的情形。 指标优势&局限性： 整体而言，针对企业客户，从不同属性维度进行的分析&拆解有助于对 SaaS 公司的 产品、市场策略等形成较为全面、完整的理解，但是对上述指标的分析，亦需要结合具体 的业务背景和行业宏观环境进行分析，同时部分指标的片面性亦值得关注，例如用户集中 度指标，在较好的揭示大客户依赖风险的同时，亦会引导市场给予客户结构主要以 SMB、 个人客户为主的 SaaS 企业以更高的评价，显然这本身并不合理。 表 4：大企业、中小企业客户特征对比 客户类别 合同金额 合同周期 客户流失率 客户获取成本 产品销售&交付周期 大企业客户 高 长 低 高 长 中小企业客户 低 短 高 低 短 资料来源：中信证券研究部整理 指标案例分析：显然，相对于拥有众多开发者、中小商户的 TWLO、SHOP 来说， Veeva 主要面向中大型医药企业，目前企业客户数量不足 1000。同时从业务区域来看， 目前中信主要覆盖的 SaaS 企业， 其大部分营收基本都来自于北美市场，这和北美地区 的企业数字化水平、社会经济结构，以及企业市场策略等，都有密切的关系。 请务必阅读正文之后的免责条款部分 6

11. 全球 SaaS 云计算系列报告 36｜2020.12.25 图 5：中信证券研究部前瞻研究团队重点覆盖 SaaS 企业客户数量（2019） 1200000 1000000 800000 600000 400000 200000 0 VEEV ZM TWLO OKTA COUP DOCU DDOG WDAY SNOW SHOP TEAM 资料来源：彭博，中信证券研究部 图 6：中信证券研究部前瞻研究团队重点覆盖 SaaS 企业北美市场收入占比（2019） 100.0% 80.0% 60.0% 40.0% 20.0% 0.0% 资料来源：彭博，中信证券研究部 ▍ 收入指标 在上文内容中，我们主要从客户获取、客户留存、客户结构等维度就 SaaS 公司的客 户指标进行了详细分析。在本部分内容中，我们将聚焦于 SaaS 公司收入指标，在充分考 虑财务准则影响的情形下，主要关注 SaaS 公司的短期收入表现、后续收入流入的可预见 性以及收入结构等，重点从当期收入、合同订单、收入结构等维度进行展开分析。 表 5：SaaS 公司主要收入相关指标列表 指标类别 指标列表 当期收入 revenue、billings 等 合同&订单 contract、ARR、RPO 等 收入结构 订阅、license、专业服务等 资料来源：各公司财报，中信证券研究部 请务必阅读正文之后的免责条款部分 7

12. 全球 SaaS 云计算系列报告 36｜2020.12.25 当期收入指标 Revenue：作为目前 SaaS 公司最为主要的指标，Revenue 指标反映了企业依据财 务会计准则当期可以确认的收入，但不足亦非常明显。首先不同的会计准则对于收入的确 认影响极大，同时作为一个静态的指标，对于企业后续的收入指示意义不足。 Billings：这一指标表示企业当期的开票收入， 计算公式为 Billings=Revenue+deferred revenue（期末）- deferred revenue（期初） ，代表着当期内企业真实的现金流入，主要 影响企业的现金流量表，对于企业后续收入表现亦有一定的指示意义，同时亦能在一定程 度上反映企业的产品竞争力和销售策略。但显然，该指标容易受到企业客户开票策略的影 响，波动较大，同时相较于合同金额等更为全面、完整的指标，该指标的收入指示意义非 常有限。因此，目前大多数美股 SaaS 公司越来越倾向于取消这一指标的披露。 图 7：中信证券研究部前瞻研究团队重点覆盖 SaaS 企业 Revenue 数据（百万美元，2019） revenue 同比增速 18,000 16,000 14,000 12,000 10,000 8,000 6,000 4,000 2,000 0 200% 180% 160% 140% 120% 100% 80% 60% 40% 20% 0% 资料来源：彭博，中信证券研究部 图 8：中信证券研究部前瞻研究团队重点覆盖 SaaS 企业 billings 数据（百万美元，2019） billings 同比增速 20,000 18,000 16,000 14,000 12,000 10,000 8,000 6,000 4,000 2,000 0 160% 140% 120% 100% 80% 60% 40% 20% 0% CRM NOW VEEV ZM OKTA ADSK ADBE COUP DOCU DDOG WDAY TEAM 资料来源：彭博，中信证券研究部 合同&订单指标： 为了获取良好的商务折扣以及双方之间的稳定合作，企业客户、SaaS 公司至今均倾 向于签订较长时间周期的合同，因此相较于 Revenue 来说，对于合同&订单的分析，能够 请务必阅读正文之后的免责条款部分 8

13. 全球 SaaS 云计算系列报告 36｜2020.12.25 更好地揭示 SaaS 公司的后续成长性以及主要的增长来源，在很多情形下，市场对合同& 订单的关注度更甚于 Revenue 指标。 主要指标 Total Contract Value& Annual Contract Value: Contract Value 为目前已签订的 总的合同金额，而 Annual Contract Value 则是折算到每年的合同金额，计算公式为 Contract Value/合同年限。 RPO&cRPO:RPO 则是目前待履行的 TCV （总合同金额），而 cRPO 则是未来短期（一 般是未来 12 个月）需要履行，但尚未完成的合同金额。 ARR（Annualized Recurring revenue）：表示年化的 Recurring 合同金额，计算公 式为 Recurring TCV/合同年限 Bookings&Short term Bookings ：该指标和 Contract 指标有一定相似之处，但更 多是一个期间指标，表示期间新签订单情况， Booking 的计算公式为 Revenue+期末 RPO- 期初 RPO，Short term Bookings 计算公式为 Revenue+期末 cRPO-期初 cRPO。 指标优势&局限性： Bookings&RPO：应该说这是相对最为理想的后续收入指示指标，同时相较于 Revenue、Billings 等指标，该指标并不会受到企业财务会计准则、开票策略等因素的影 响，同时亦通过引入 short term 指标，实现了不同期限合同的分类呈现，能够帮助投资者 对 SaaS 公司短期、中期的收入实现提供较好的逻辑支撑。但该指标亦有一定不足之处， 主要体现在：1）不同 SaaS 公司对于合同时间期限的确认本身存在较大差异，亦较难再 统一的框架下实现横向对比分析；2）对于处于业务调整阶段的软件公司来说，特别是那 些正从传统软件向 SaaS 进行转型的企业来说， Bookings&RPO 指标指示意义亦非常有限。 ARR：该指标聚焦于 Recurring 收入，并通过对不同合同时间期限的调整帮助我们能 够在统一的框架下分析 SaaS 公司年化的 Recurring 收入规模，无论是短期、还是中期均 有较好的指示意义。但该指标存在的不足同样显而易见：一方面，该指标剔除了 Non-Recurring 的收入数据；另一方面，ARR 里包含的细节公司亦不会作具体说明。 指标案例分析：整体而言，源于客户结构、产品属性、营销策略等层面的差异，不同 SaaS 企业 RPO、cRPO 等数据指标以及 RPO/cRPO 的比例关系存在明显的差异，例如 Salesforce 收入当中大客户占比较高，这也使得其客户合同周期更长，体现为 RPO/cRPO 指标显著高于以个人用户、中小企业为主的 Adobe。 请务必阅读正文之后的免责条款部分 9

14. 全球 SaaS 云计算系列报告 36｜2020.12.25 图 9：中信证券研究部前瞻研究团队重点覆盖 SaaS 企业 Bookings 数据（百万美元，2019） 25,000 20,000 15,000 10,000 5,000 0 CRM NOW ZM OKTA ADSK DOCU DDOG WDAY TEAM 资料来源：彭博，中信证券研究部 图 10：中信证券研究部前瞻研究团队重点覆盖 SaaS 企业 RPO 数据（百万美元，2019） 35,000 30,000 25,000 20,000 15,000 10,000 5,000 0 CRM NOW VEEV ZM TEAM OKTA ADSK ADBE COUP DOCU DDOG WDAY SNOW 资料来源：彭博，中信证券研究部 图 11：中信证券研究部前瞻研究团队重点覆盖 SaaS 企业 cRPO 数据（百万美元，2019） 16,000 14,000 12,000 10,000 8,000 6,000 4,000 2,000 0 CRM NOW VEEV ZM OKTA ADSK ADBE DOCU WDAY SNOW TEAM 资料来源：彭博，中信证券研究部 请务必阅读正文之后的免责条款部分 10

15. 全球 SaaS 云计算系列报告 36｜2020.12.25 收入结构指标 关于 SaaS 软件公司的收入结构，可以从不同的维度进行划分，按照收入类别，可分 为常见的订阅收入、按 consumption 计费收入、license 收入（永久、附有时间期限） 、 maintenance 收入、专业服务收入等，按照收入的长周期持续性，则一般分为 Recurring、 non-Recurring 收入两类。 订阅收入：SaaS 公司最常见的收入指标，主要结合账号数、账号期限、账号对应的 产品功能等参数进行综合计费。 License（永久）：一般见于传统软件公司中，用户拥有永久的使用权限，但用户一般 会附带购买维护服务。 Term License（时间期限约束）：相较于永久 license，用户对于软件的使用附带有 明确的时间期限。 Maintenance 收入：一般和 license 售卖模式相配合，用户在购买了固定期限的维 护服务之后，可以获得软件产品后续的产品更新、技术支持等 consumption 计费收入：在账号订阅模式之外，目前部分 SaaS 公司已开始结合 自身业务特性，按照用户实际使用量收费，比如 Snowflake、Twilio 等企业。 专业服务：主要指面向企业客户提供针对 SaaS 产品的定制开发、培训教育等相关 的专业服务，一般为一次性收入。 指标优势&局限性：针对 SaaS 公司收入结构层面的分析，能够对 SaaS 公司的商 业模式、收入可持续性等进行较好的分析，针对上述指标，目前市场的分歧主要集中在以 下两个指标层面：  consumption 计费收入：部分投资者认为，相较于账号订阅模式，按需付费 模式本身容易受到企业客户业务变化影响，具有较大的不确定性，比如 TWLO 、 SHOP 等企业；但越来越多的观点亦认为，按需付费模式降低了客户的门槛， 使得客户能够能够最为有效的按需获取软件资源，长期有助于客户使用量、付 费额等指标的显著改善。从最近几年的观察来看，我们显然更倾向于后者。  专业服务收入占比：一般而言，专业服务收入一般为一次性收入，且毛利率显 著低于 SaaS 订阅收入，因此部分观点认为，若在企业整体收入结构中该指标 占比过高将意味着：SaaS 企业产品标准化程度不足、业绩持续性存疑等。但 实际上，上述的解释亦有明显的瑕疵， SaaS 企业发展阶段、产品属性的差异， 都可能带来专业服务收入的占比的异同，例如企业在早期成长阶段会倾向于自 己承担产品交付、定制开发的工作，而随着公司规模的扩大，则会不断加大和 第三方 IT 服务商的合作。 请务必阅读正文之后的免责条款部分 11

16. 全球 SaaS 云计算系列报告 36｜2020.12.25 图 12：中信证券研究部前瞻研究团队重点覆盖 SaaS 企业收入结构（2019） 订阅收入占比 其他收入占比 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% CRM NOW VEEV ZM TEAM OKTA ADSK ADBE COUP DOCU DDOG SHOP SNOW 资料来源：彭博，中信证券研究部 ▍ 盈利指标 相较于一般软件企业来说，不同业务类型的 SaaS 公司以及同一 SaaS 公司在不同的 发展阶段，其成本、运营费用等盈利相关指标亦存在明显差异，同时考虑到 SaaS 企业对 单一财务指标极强的调节能力，因此市场在分析 SaaS 公司经营表现，亦倾向于结合收入 成长性、盈利能力等基础性指标，构建综合性指标来实现对公司质地更为完整、全面的刻 画。在本部分内容中，我们主要从成本、费用、现金流等方面对 SaaS 公司盈利能力进行 分析。 表 6：SaaS 公司盈利相关主要指标列表 指标类别 指标列表 成本 毛利率等 费用 营销、研发、管理费用，股权激励费用等 现金流 自由现金流、自由现金流（剔除利息费用）等 资料来源：各公司财报，中信证券研究部 成本指标 毛利率：考虑到轻资产结构，以及对后端较高运营费用的覆盖，软件 SaaS 企业一般 均具有较高的毛利率。我们统计发现，目前大部分美股 SaaS 公司整体毛利率都在 70%以 上，其中涉及的成本项主要来源于和产品定制化开发、专业服务相关的人力成本支出等。 但是源于业务的特殊性，部分软件 SaaS 毛利率则相对较低，例如 CPaaS 领域的 Twilio （需要向电信运营商购买短信等底层通信资源）、数据仓库领域的 Snowflake（需要租用 云计算厂商的 IaaS 资源）、电商 SaaS 领域的 Shopify （部分收入来自于用户 GMV 分成， 计入支付相关成本项等）。 指标优势&局限性：作为一个相对简洁的指标，借助对毛利率的分析，有助于我们更 为准确的把握 SaaS 公司的业务模式，同时通过观察毛利率的走势，亦有助于我们对公司 的业务发展阶段、规模效应、上下游议价能力等作出相对直观的判断。但考虑到不同 SaaS 请务必阅读正文之后的免责条款部分 12

17. 全球 SaaS 云计算系列报告 36｜2020.12.25 企业间业务属性、收入确认口径等层面的差异，单纯的盯住毛利率指标并将毛利率的高低 和 SaaS 企业最终的盈利能力挂钩亦有失偏颇，例如 Twilio，虽然其毛利率显著低于一般 SaaS 企业，但是其运营费用率亦相对较低，最终运营利润率未必弱。 图 13：中信证券研究部前瞻研究团队重点覆盖 SaaS 企业毛利率（2019） 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 资料来源：各公司财报，中信证券研究部 图 14：Twilio 运营费用率 研发费用率 销售费用率 管理费用率 90.0% 80.0% 70.0% 60.0% 50.0% 40.0% 30.0% 20.0% 10.0% 0.0% 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020Q3 资料来源：Twilio 财报，中信证券研究部 运营费用指标 主要指标： 销售费用：基本算是目前美股 SaaS 公司最主要的费用项，目前占收入比重平均在 40% 左右。我们认为，SaaS 公司较高的销售费用率主要源于：1）目前全球 SaaS 市场整体还 处于发展中前期，对于大部分企业而言，争夺客户仍是首要任务；2）SaaS 公司的订阅模 式决定其长周期的增长主要来源于存量客户的 ARPU 提升贡献，叠加较好的客户黏性，高 速增长期客户基础的扩大，不仅有利于实现长期增长的保证，亦能快速拉开和竞争对手的 差距。 研发费用：对于 SaaS 公司而言，研发投入是公司保持持续竞争力，以及客户价值实 现的最基础保证，而从长期来看，SaaS 公司营收增长主要依赖于老客户对既有产品使用 请务必阅读正文之后的免责条款部分 13

18. 全球 SaaS 云计算系列报告 36｜2020.12.25 量的增加以及新产品&功能模块的不断导入，因此保持持续、稳定的研发投入对于 SaaS 而言极为重要，目前美股 SaaS 公司平均研发费用率在 15%~20%之间。 管理费用：目前美股 SaaS 公司的平均管理费用率一般在 10%左右，整体相对稳定， 市场对于该指标亦关注较少。 股权激励费用：这可能是目前美股 SaaS 公司 GAAP 口径、Non-GAAP 口径财务指 标差异的主要原因。目前美股 SaaS 公司的股权激励费用/收入比重中枢一般在 15%~20% 之间，显著高于一般科技企业，我们判断这主要源于 SaaS 市场当前的诱人前景、板块在 二级市场的突出表现、企业间激烈的人才争夺等所致。虽然很多投资者将股权激励费用视 为一次性支出，并更多关注 Non-GAAP 口径指标，但是部分投资者对此亦有明显分歧， 毕竟这虽未导致企业现金的流入，但股权权益份额的稀释是真实存在的，特别是考虑到股 权激励费用每年持续大额发生的情形下，是否视为一次性费用支出值得商榷。 指标优势&局限性： 整体而言，作为通用的分析指标，企业不同的销售、研发、管理费用率等更多体现了 企业发展阶段、业务策略选择、业务属性等层面的差异，需要更多透过这些数据背后，去 探讨业务层面的本质以及企业当前战略选择的合理性，机械地进行企业间运营费用的横向 比较，并不能实现对企业业务的客观评价。例如对于企业的营销费用而言，我们应该更多 去关注销售人员的产出效率以及公司销售团队的产出稳定性等。在这方面，Salesforce、 Service Now 无疑是学习的榜样。同时随着企业股权激励费用的例行化以及收入占比的攀 升，我们亦需要更多关注企业 GAAP 口径的费用率和运营利润率水平。 图 15：中信证券研究部前瞻研究团队重点覆盖 SaaS 企业运营费用率（2019） 销售费用率 研发费用率 管理费用率 180% 160% 140% 120% 100% 80% 60% 40% 20% 0% 资料来源：各公司财报，中信证券研究部 请务必阅读正文之后的免责条款部分 14

19. 全球 SaaS 云计算系列报告 36｜2020.12.25 图 16：Service Now 渠道销售人员、年新增 billings 收入相关性 销售人员（LHS） 4500 4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 2011 年新增billings（$million，RHS） 1000 900 800 700 600 500 400 300 200 100 0 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 资料来源：Service Now 财报，中信证券研究部 图 17：Salesforce 渠道销售人员、人均新订单收入数据 资料来源：Salesforce 财报 图 18：中信证券研究部前瞻研究团队重点覆盖 SaaS 企业股权激励费用（2019，百万美元） SBC费用 2,000 占收入比 35% 30% 1,500 1,000 500 25% 20% 15% 10% 5% 0 0% 资料来源：各公司财报，中信证券研究部 请务必阅读正文之后的免责条款部分 15

20. 全球 SaaS 云计算系列报告 36｜2020.12.25 图 19：中信证券研究部前瞻研究团队重点覆盖 SaaS 企业运营利润（2019，百万美元） 运营利润（GAAP） 运营利润（non-GAAP） 5,000 4,000 3,000 2,000 1,000 0 (1,000) 资料来源：各公司财报，中信证券研究部 现金流指标 主要指标： FCF、FCF（剔除利息费用）：作为一个和利润等同的指标，目前欧美投资者对 FCF 的关注度在某种层面上更甚于净利润指标，毕竟这代表了企业的股息分配能力，以及企业 现金的创造&支配能力，除了常规的 FCF 之外，目前市场亦逐步引入剔除利息费用的 FCF， 以更好的反映公司的现金创造&支配能力。 40 法则（收入增速+FCF Margin）：相较于一般的企业而言，SaaS 公司对于单一的 财务指标具有较强的调节能力，例如为了实现收入高增长而阶段性降低对盈利能力的关注， 或为了盈利能力而适当的降低当期的收入增速，因此市场开始引入一些综合性的指标，这 里面最具有代表性的是 40 法则。按照经验规则，若 SaaS 企业收入增速+FCF Margin>=40， 则表示企业基本质地不错，若指标小于 40，则表示 SaaS 企业产品缺乏竞争力，或者营销 效率过低。 指标优势&局限性： FCF：作为最理想的盈利指标，自由现金流在某些极端的情形下亦存在不足： 1） SaaS 企业在高速增长阶段，现金流入一般都是负值，因此在这一阶段，市场可能更关注企业的 成长性；2）转型期软件企业，主要财务指标（成长性、盈利、现金流等）均会失真，缺 乏必要的参考意义。 收入增速+FCF Margin：作为一个目前市场使用最为频繁的综合性指标，该指标融合 了企业的成长性、盈利能力，能够较好地消除企业发展阶段、业务策略选择层面差异带来 的指标差异性。但该指标的局限性亦非常明显，那就是对于处于早期高速增长阶段、后期 平稳阶段的 SaaS 企业解释力不足，例如今年业绩爆发式增长的 ZOOM，已经进入平稳期 的 SAP、ORACLE 等企业亦是如此。 请务必阅读正文之后的免责条款部分 16

21. 全球 SaaS 云计算系列报告 36｜2020.12.25 图 20：中信证券研究部前瞻研究团队重点覆盖 SaaS 企业自由现金流（2019，百万美元） FCF FCF margin 4,500 4,000 3,500 3,000 2,500 2,000 1,500 1,000 500 0 (500) (1,000) 60% 40% 20% 0% -20% -40% -60% -80% -100% 资料来源：各公司财报，中信证券研究部 图 21：中信证券研究部前瞻研究团队重点覆盖 SaaS 企业收入增速+FCF Margin（2019） 160% 140% 120% 100% 80% 60% 40% 20% 0% 资料来源：各公司财报，中信证券研究部 ▍ 风险因素 企业 IT 支出复苏不及预期风险；企业软件产品数据隐私、信息安全风险；行业竞争 持续加剧风险；技术进步不及预期风险；企业核心技术、市场人员流失风险等。 ▍ 投资策略 相较于传统软件公司在业务模式、商业模式层面的显著差异，决定市场 SaaS 公司的 关注指标亦会存在明显不同，我们建议投资者从用户、收入、盈利等三个核心层面对 SaaS 企业短期经营业绩、中长期可能表现展开分析，同时在分析过程中，亦应综合多个指标进 行客观分析，以有效地避免单一指标的适用场景和局限性。我们持续看好全球软件 SaaS 产业的中长期发展前景，疫情后企业 IT 需求的复苏，以及疫情期间云化、数字化习惯的 延续，亦将对板块短期、中长期成长性提供坚实的支撑，建议继续关注：MSFT、CRM、 ADSK、NOW、SNOW、VEEV、WDAY、DDOG、OKTA、TWLO、API 等企业。 请务必阅读正文之后的免责条款部分 17

22. 全球 SaaS 云计算系列报告 36｜2020.12.25 表 7：重点推荐公司估值列表（亿美元） 公司 代码 PS 市值（亿美元） FY2019A FY2020E FY2021E FY2022E Microsoft MSFT 16710 13 12 11 10 Adobe ADBE 2384 21 19 16 14 Salesforce CRM 2081 12 10 8 7 ServiceNow NOW 1073 31 24 19 15 Snowflake SNOW 939 354 163 86 53 Autodesk ADSK 615 660 20 18 15 Zoom ZM 1098 176 43 31 26 Agora API 40 62 30 24 16 Splunk SPLK 295 13 13 11 9 Veeva VEEV 432 39 30 25 21 Twilio TWLO 548 48 33 25 19 Atlassian TEAM 596 49 37 32 27 Docusign DOCU 455 47 32 25 19 Okta OKTA 353 60 43 33 26 Workday WDAY 597 16 14 12 10 Shopify SHOP 1395 88 49 37 27 Datadog DDOG 327 90 55 41 31 资料来源：彭博一致预期，中信证券研究部，股价为 12 月 23 日收盘价 请务必阅读正文之后的免责条款部分 18

23. 分析师声明 主要负责撰写本研究报告全部或部分内容的分析师在此声明：（i）本研究报告所表述的任何观点均精准地反映了上述每位分析师个人对标的证券和 发行人的看法；（ii）该分析师所得报酬的任何组成部分无论是在过去、现在及将来均不会直接或间接地与研究报告所表述的具体建议或观点相联系。 评级说明 投资建议的评级标准 评级 说明 报告中投资建议所涉及的评级分为股票评级和行业评级 （另有说明的除外）。评级标准为报告发布日后 6 到 12 个 月内的相对市场表现，也即：以报告发布日后的 6 到 12 个 月内的公司股价（或行业指数）相对同期相关证券市场代 表性指数的涨跌幅作为基准。其中：A 股市场以沪深 300 指数为基准，新三板市场以三板成指（针对协议转让标的） 或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准；香港市场 以摩根士丹利中国指数为基准；美国市场以纳斯达克综合 指数或标普 500 指数为基准；韩国市场以科斯达克指数或 韩国综合股价指数为基准。 买入 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅 20%以上 增持 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于 5%～20%之间 持有 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-10%～5%之间 卖出 相对同期相关证券市场代表性指数跌幅 10%以上 强于大市 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅 10%以上 中性 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-10%～10%之间 弱于大市 相对同期相关证券市场代表性指数跌幅 10%以上 股票评级 行业评级 其他声明 本研究报告由中信证券股份有限公司或其附属机构制作。中信证券股份有限公司及其全球的附属机构、分支机构及联营机构（仅就本研究报告免责 条款而言，不含 CLSA group of companies），统称为“中信证券”。 法律主体声明 本研究报告在中华人民共和国（香港、澳门、台湾除外）由中信证券股份有限公司（受中国证券监督管理委员会监管，经营证券业务许可证编号： Z20374000）分发。本研究报告由下列机构代表中信证券在相应地区分发：在中国香港由 CLSA Limited 分发；在中国台湾由 CL Securities Taiwan Co., Ltd.分发；在澳大利亚由 CLSA Australia Pty Ltd.（金融服务牌照编号：350159）分发；在美国由 CLSA group of companies（CLSA Americas, LLC（下 称“CLSA Americas”）除外）分发；在新加坡由 CLSA Singapore Pte Ltd.（公司注册编号：198703750W）分发；在欧盟与英国由 CLSA Europe BV 或 CLSA （UK）分发；在印度由 CLSA India Private Limited 分发（地址：孟买（400021）Nariman Point 的 Dalamal House 8 层；电话号码： +91-22-66505050；传真号码：+91-22-22840271；公司识别号：U67120MH1994PLC083118；印度证券交易委员会注册编号：作为证券经纪商的 INZ000001735，作为商人银行的 INM000010619，作为研究分析商的 INH000001113） ；在印度尼西亚由 PT CLSA Sekuritas Indonesia 分发；在日本 由 CLSA Securities Japan Co., Ltd.分发；在韩国由 CLSA Securities Korea Ltd.分发；在马来西亚由 CLSA Securities Malaysia Sdn Bhd 分发；在菲律 宾由 CLSA Philippines Inc.（菲律宾证券交易所及证券投资者保护基金会员）分发；在泰国由 CLSA Securities (Thailand) Limited 分发。 针对不同司法管辖区的声明 中国：根据中国证券监督管理委员会核发的经营证券业务许可，中信证券股份有限公司的经营范围包括证券投资咨询业务。 美国：本研究报告由中信证券制作。本研究报告在美国由 CLSA group of companies（CLSA Americas 除外）仅向符合美国《1934 年证券交易法》下 15a-6 规则定义且 CLSA Americas 提供服务的“主要美国机构投资者”分发。对身在美国的任何人士发送本研究报告将不被视为对本报告中所评论的证 券进行交易的建议或对本报告中所载任何观点的背书。任何从中信证券与 CLSA group of companies 获得本研究报告的接收者如果希望在美国交易本报 告中提及的任何证券应当联系 CLSA Americas。 新加坡：本研究报告在新加坡由 CLSA Singapore Pte Ltd.（资本市场经营许可持有人及受豁免的财务顾问），仅向新加坡《证券及期货法》s.4A（1）定 义下的“机构投资者、认可投资者及专业投资者”分发。根据新加坡《财务顾问法》下《财务顾问（修正）规例（2005）》中关于机构投资者、认可投 资者、专业投资者及海外投资者的第 33、34 及 35 条的规定，《财务顾问法》第 25、27 及 36 条不适用于 CLSA Singapore Pte Ltd.。如对本报告存有 疑问，还请联系 CLSA Singapore Pte Ltd.（电话：+65 6416 7888）。 MCI (P) 024/12/2020 。 加拿大：本研究报告由中信证券制作。对身在加拿大的任何人士发送本研究报告将不被视为对本报告中所评论的证券进行交易的建议或对本报告中所载 任何观点的背书。 欧盟与英国：本研究报告在欧盟与英国归属于营销文件，其不是按照旨在提升研究报告独立性的法律要件而撰写，亦不受任何禁止在投资研究报告发布 前进行交易的限制。本研究报告在欧盟与英国由 CLSA （UK）或 CLSA Europe BV 发布。CLSA （UK）由（英国）金融行为管理局授权并接受其管理， CLSA Europe BV 由荷兰金融市场管理局授权并接受其管理，本研究报告针对由相应本地监管规定所界定的在投资方面具有专业经验的人士，且涉及到 的任何投资活动仅针对此类人士。若您不具备投资的专业经验，请勿依赖本研究报告。对于由英国分析员编纂的研究资料，其由 CLSA （UK）与 CLSA Europe BV 制作并发布。就英国的金融行业准则与欧洲其他辖区的《金融工具市场指令 II》 ，本研究报告被制作并意图作为实质性研究资料。 澳大利亚：CLSA Australia Pty Ltd (“CAPL”) (商业编号：53 139 992 331/金融服务牌照编号：350159) 受澳大利亚证券与投资委员会监管，且为澳 大利亚证券交易所及 CHI-X 的市场参与主体。本研究报告在澳大利亚由 CAPL 仅向“批发客户”发布及分发。本研究报告未考虑收件人的具体投资目标、 财务状况或特定需求。未经 CAPL 事先书面同意，本研究报告的收件人不得将其分发给任何第三方。本段所称的“批发客户”适用于《公司法（2001）》 第 761G 条的规定。CAPL 研究覆盖范围包括研究部门管理层不时认为与投资者相关的 ASX All Ordinaries 指数成分股、离岸市场上市证券、未上市发 行人及投资产品。CAPL 寻求覆盖各个行业中与其国内及国际投资者相关的公司。 一般性声明 本研究报告对于收件人而言属高度机密，只有收件人才能使用。本研究报告并非意图发送、发布给在当地法律或监管规则下不允许向其发送、发布 该研究报告的人员。本研究报告仅为参考之用，在任何地区均不应被视为买卖任何证券、金融工具的要约或要约邀请。中信证券并不因收件人收到本报 告而视其为中信证券的客户。本报告所包含的观点及建议并未考虑个别客户的特殊状况、目标或需要，不应被视为对特定客户关于特定证券或金融工具 的建议或策略。对于本报告中提及的任何证券或金融工具，本报告的收件人须保持自身的独立判断。 本报告所载资料的来源被认为是可靠的，但中信证券不保证其准确性或完整性。中信证券并不对使用本报告所包含的材料产生的任何直接或间接损 失或与此有关的其他损失承担任何责任。本报告提及的任何证券或金融工具均可能含有重大的风险，可能不易变卖以及不适合所有投资者。本报告所提 及的证券或金融工具的价格、价值及收益可能会受汇率影响而波动。过往的业绩并不能代表未来的表现。 本报告所载的资料、观点及预测均反映了中信证券在最初发布该报告日期当日分析师的判断，可以在不发出通知的情况下做出更改，亦可因使用不 同假设和标准、采用不同观点和分析方法而与中信证券其它业务部门、单位或附属机构在制作类似的其他材料时所给出的意见不同或者相反。中信证券 并不承担提示本报告的收件人注意该等材料的责任。中信证券通过信息隔离墙控制中信证券内部一个或多个领域的信息向中信证券其他领域、单位、集 团及其他附属机构的流动。负责撰写本报告的分析师的薪酬由研究部门管理层和中信证券高级管理层全权决定。分析师的薪酬不是基于中信证券投资银 行收入而定，但是，分析师的薪酬可能与投行整体收入有关，其中包括投资银行、销售与交易业务。 若中信证券以外的金融机构发送本报告，则由该金融机构为此发送行为承担全部责任。该机构的客户应联系该机构以交易本报告中提及的证券或要 求获悉更详细信息。本报告不构成中信证券向发送本报告金融机构之客户提供的投资建议，中信证券以及中信证券的各个高级职员、董事和员工亦不为 （前述金融机构之客户）因使用本报告或报告载明的内容产生的直接或间接损失承担任何责任。 未经中信证券事先书面授权，任何人不得以任何目的复制、发送或销售本报告。 中信证券 2020 版权所有。保留一切权利。