本文來源于：思達派
近日，真格基金投資管理副總裁劉元撰文指出，在創業公司為了融資刷數據的背后，VC行業也在廣泛的給他們背后的投資人刷數據。
思達派（Startup-Partner.com）對劉元的文章略作編輯，讓大家看一下VC行業不為人知的黑色真相。
創業者找 VC 要錢，雖然 VC 們經常自稱 “投資人”，但其實投資的錢基本也都不是自己的，而是老板們全世界到處跑找 LP 們募到的。
大家知道，創業者一般找 VC pitch 的時候，總要準備一份二十頁上下的 PPT，俗稱 BP（即 Bullshit Papers 的縮寫）。事實上，有些水平比較遜的投資人，比如我，由于沒能力跟創業者們分享對未來風口趨勢的預測，就只好常常四處給稀稀拉拉的觀眾講講怎么寫這么個東西。而 VC 們要融資，其實也得必須有個 deck 發給 LP 們（deck 其實也就是 PPT 在國外的叫法）。
創業者們的 PPT 一般是這樣的內容：團隊背景，市場機會，產品，數據，競爭格局，融資條件。而 VC 們要 Pitch 的時候，deck 里的內容本質是一樣的：市場機會 （我們要投什么樣的行業），基金策略（我們如何做 sourcing）, 競爭格局（我們跟其他基金比起來怎樣差異化），團隊背景（GP 們的背景和投過的項目）, track record (過往表現)，融資條件（融多大的基金）等等。而今天就著重講講，在 track record 這幾張紙上面，VC 們往往是如何刷數據的。
刷數據大招之一：調整標尺
LP 們衡量 VC 的重要標準就是看一個基金是不是一個 upper quartile fund，即表現處在行業的前 25%的基金，而數據的標尺即來自于之前提到過的 Cambridge Associates、Pitchbook、路透社 Venture Economics 等來源，按照基金的年份劃分每一個年份的 upper quartile 的 net IRR, TVPI, DPI 分別是多少。
同時，LP 界也有一句著名的笑話，即 “世界上百分之九十的基金都是 upper quartile 基金”，因為一個基金即便表現不好，也會想方設法拼命的讓自己的數據看上去達到 upper quartile 的標準。（這是當然啰，什么時候你見過一家公司說 ‘我們在這個領域屬于第二梯隊’ 而不是說 ‘我們是這個行業的領先者’。）這里就出現了第一招，改變不了自己，就改變 benchmark 吧！
一般而言，基金的募集周期往往很長，一年半載是很尋常不過的事情。這樣一來，基金的年份就有操縱的空間了。比如，如果一支基金在 2010年 底開始募集，2011年中或者年底 close, 年末開始 capital call, 2012年初給第一個項目打款，那么這個基金是算 2010年的基金呢，還是 2011年或者 2012年 的基金呢？絕大多數 LP 認可的對年份的嚴格意義上的定義是基金的第一個 capital call 所處在的年份，但也能默許基金以第一個項目打款的年份作為 vintage year.
大家不要小看一年兩年的年份區別，行業周期往往也就兩三年呢，而且初創公司成長和凋零都非常迅速。感興趣的同學可以看往期文章或者登陸 Cambridge Associates 的官網查看原來 VC 行業的 benchmark，看看相鄰兩年的行業回報標尺可以差距多么大。畢竟，把自己的業績跟已經到了第四年的基金對比，與跟只做到第三年的基金對比，是完全不同的。
刷數據大招之二：摘櫻桃 (Cherry-Picking)
Cherry Picking 用俗話說就是 “凈挑好的說” 的意思。在美國，如果一家 VC 基金是 SEC Registered (對于 VC 基金并沒有要求證監會注冊)，那么為了防止誤導投資者，在信息披露上 cherry picking 這一點是被盯的非常嚴格的。
比如如果在一份 PPT 上，有一面是 “我們過往投過的部分優秀項目概況”，那么下面就必須有一個小角標，大意是 “上述項目并不是我們投過的全部項目”。而對于基金的網站，即便是有這樣的角標，也絕對不能只選擇性的放明星項目的 logo。對于那些舉手提問 “可是為什么 XX 基金的網站上就只放了一些明星項目” 的好奇寶寶們，我得重申一下這是美國證監會的要求，所以不在美國證監會注冊的基金們是不受此約束的。
最常見但也最業余的 “摘櫻桃” 方式，就是在 PPT 里的某一頁，放上七八個項目的 LOGO，然后寫出每個項目的成本和 fair market value，然后給出這個集合的總回報，比如總共投入三千萬美金，現在股權價值兩億美金翻了七倍。稍微專業一點的 LP 看到內心都會哼唧：你要是牛逼就把整個 list 放上來啊。事實上，只有 fund level 的 net IRR，net TVPI 和 DPI 這樣的數據是結結實實沒辦法騙人的（否則就違法了。。。），也基本是 LP 唯一關心的數據。摘櫻桃的基金即便在附錄里，還是得老老實實把整個櫻桃筐給 LP 看的。當然，我也曾經見到國內的基金在材料里只披露明星項目回報而沒有完整的投資歷史回報，讓我也是瞠目結舌。
刷數據大招之三：切數據 (data-slicing)
切數據其實是摘櫻桃的一種高級表達方式，也是最常見的刷數據方式，常用于新基金或者改變策略的基金。比如一支傳統的行業老炮，在融第十一二期基金的時候發現最近幾期業績不行了，不管怎么調基金年份都無法號稱自己是 “upper quartile fund” 了，這可怎么辦？——沒關系，我們過去投資了 TMT 也投資了醫療，好像是醫療拖了咱們后腿，那咱們把所有 TMT 的項目挑出來，因為這是我們的 go forward strategy。這樣一來，可以重新計算過去的投資回報業績，模擬出如果過去一直是只投 TMT 的話業績會是怎么樣，合情合理的摘了櫻桃。
而這里面最玄妙的地方就在于分類了。打個比方，Doximity 或者 ZocDoc 這樣的醫療領域的科技公司是算醫療公司呢還是算 TMT 公司呢？ 答案當然是——看怎樣算對結果更有利啦。如果醫療和 TMT 還算涇渭分明的區別的話，有些無節操的基金按照投資階段來分就可以沒有下限了。
切數據的應用場景各式各樣，比如兩年前許多美國的 VC 基金想要募集自己的 growth fund 做一個 top up vehicle, 在對 LP 們 pitch 的時候就會列舉出來過去所有的 growth equity track record。比如，“我們過去所有的成長期的投資業績如下。。?！?然后 LP 就會開始納悶了，為什么以前投的這個公司算成長期，而那個明顯更晚期的公司會不算呢？GP 們如果被抓住這樣的馬腳，即便出著汗也會淡定自若給出一套奇葩的解釋，在這里就不提見過的鮮活案例了。在美國的時候，見過以各種標準 slice data 的，比如說 “LP 們你們看，我們以前投二線城市的項目特別好所以成立了一個專投猶他和德州二線城市的基金” 或者 “LP 們你們看，我們以前投網絡安全的回報特別好所以我們未來的策略只關注網絡安全，這是我們過去在這個行業的回報” 云云。。。
刷數據大招之四：算功勞（credit assignment）
Credit Assignment 本質上又是更加高階的 data slicing。許多 VC 說過，credit 在這個行業簡直是投資人的生命，但 credit 偏偏又是個很難一錘定下來算誰的問題。投資人們日理萬機，所以經常出現 A 收到一個 BP 懶得看然后轉發給了 B 然后 B 推上會之后 C 一眼就愛上了公司并力挽狂瀾讓投資得以通過，可是后續又扔給了 D 做董事。還能更夸張的是，D 也許后來離開了公司，然后 E 繼承了這個公司的投后管理。然后有一天！這個公司突然牛逼了！然后 ABCDE 的簡介里面全部都加上這個公司的 logo...像 Whatsapp 這樣自始至終就紅杉一個投資人的倒沒問題，但 Facebook 和 Uber 這樣投資人名單跟陣亡烈士紀念碑一樣長并且機構團隊都很大的，那就可以很夸張了。美國有一家 VC 誕生了幾個 spin-out fund，每個 Managing Partner 都號稱是自己當年投了 Uber…
而這里是如何刷數據的呢？簡單的說就是，垃圾都倒在離開了基金的倒霉蛋頭上就好了。噢，這里有幾個 write off, 這些其實都是那幾個出去單干基金的人弄的哦，而這幾個呢是已經退休了的老頭子們非要投的不怪我們哦。相反，出來單干的人，只說我當年可是投了 Airbnb 云云的，帶出來七八個大 Logo，在投資列表里也帶一兩個血本無歸的項目意思意思，大部分垃圾就算給自己的老東家了。所以，當新基金的老 GP，和老基金的新團隊出來共同融資的時候，好的項目會同時算在雙方的過往歷史回報里，但掛掉的項目有時就沒人認領了。
除去赤裸裸的摘櫻桃式的 credit assignment, 我們見到的普遍情況是，只要能扯上關系，團隊內部會戰略性的把更多的優秀項目（比如 VP 和投資經理或者已經離職的 GP source 來的）集中在耀眼的 GP 身上，然后把老一代的 write off 盡量跟退休了的老合伙人們扯上關系，離職去了其他基金的 VP 或者 GP 們也會經常躺槍。所以有時候會出現 “基金回報 2.5 倍，現有團隊回報 4.3 倍” 這種情況 （有些沒節操的基金只寫后半句）。何況，對 LP present 的 credit 和內部算 carry 的時候不一定是一樣的。
刷數據大招之五：自己漲估值（Discretionary Write-up）
這種刷數據的方式在 growth equity 和 buyout funds 中出現的情況比在早期 VC 中出現多，美國和印度比中國和歐洲多。（事實上，我好像還從沒見過中國 VC 基金用這么簡單粗暴的刷數據方式）。大家習以為常的是，公司的估值按照上一輪來定，每多一輪 up round 估值就噌噌漲一點。但是從會計準則上來講，公司的估值即 fair market value 也是可以按照 market comparables 來決定的。
這樣的估值方式主要運用在晚期，因為公司有了收入和現金流，既可以折騰市盈率啊市凈率啊 EV/EBITDA 啊這樣的 comps 模型，也可以玩 DCF 現金流折現模型。大多數 PE 基金會規律性的（往往和 LP 報表一樣是季度的）開估值委員會會議，決定每個公司這個季度按照什么估值來算。比如一家公司如果投資的時候估值一億美金，年營業額兩千萬美金，然后假設這個公司是廣告科技公司，二級市場上市的廣告科技公司的平均 multiple 是市值的三四倍營業額（這也合情合理，因為私有市場往往會給出高很多的成長預期溢價）。到了下一個季度，股票漲了！突然市面上的六七家主要廣告科技公司變成了八倍營業額！于是這筆投資就被 write up 了。。。然后再過了一個季度，股票跌了！可是呢公司的價值卻沒有變，因為 “咱們投的公司基本面沒有受到影響”。。。 當然，這里面可以動手腳的遠不止于二級市場的波動，還在于選哪些公司作為 market comparables。 “別看都在同一個行業，哥的 comp set 就是不選那公司，當然不是因為那家公司估值低了，是因為還有其他業務?！薄半m然都是廣告公司，但我們只包括了公司 A，沒包括公司 B，因為 B 的業務主要是視頻廣告嘛” 。當然，這樣的估值方法并非代表著公司可以胡作非為，選擇 comparable 的過程還是需要經過四大會計事務所審計的。如果是用 DCF，那么投行出來的朋友們就知道，里面可以 move around 的模型預設條件就更多了。這就是為什么在四大會計事務所，有個很難進同時收入很高的部門叫 TS（Transaction Services）, 因為這里面的人做的事情不是在審計時蹲倉庫做盤點，而是絞盡腦汁研究基金最聰明的人做出來的 valuation model 找問題，否則要是一不小心 LP 們發現被刷了數據，自己供職的會計事務所作為本質上的擔保方就要跪下了。
事實上，真正謹慎的投資人，即便在公司已經融到了下一輪時，如果覺得下一輪估值太高，甚至都不會把 portfolio write up 到下一輪估值。所以原來做 LP 的時候，對一些項目的不同投資方，看他們如何給公司估值是一件非常有意思的事情。最近的一個大事件，就是富達 Fidelity 在之前狂飆突進地投了許多獨角獸公司的晚期輪次之后，大規模的下調了自己對所投公司的公允價值估計 (雖然這些公司都沒有 down round), 引起了業內的巨大震蕩和討論，有興趣的同學可以自己去谷歌一下。
刷數據大招之六：僵尸公司（Zombie companies）
標題雖然危言聳聽，但簡單的說，僵尸公司的意思就是公司半死不活的，但是從估值上仍然是成本（held as cost），只要公司還沒停止營業，即便業績每況愈下，每個季度裁員 10%，在賬面上可能仍然是個 1x?；饌円?write up 公司的估值非常積極，但是 write down 是非常不情愿的。一般來說，如果在報表上看到什么公司過了三四年仍然是成本估值，在大多數情況下，用魯迅先生的話說，“大約的確是死了”。 當然，公司即便能撐三年，也撐不了六七年的，總有 write off 的一天。對于早期基金來說，這樣的公司是否 write off 其實往往對最后的回報影響倒并不大，一家 VC 基金能否做到 3x 的 net return, 主要在于有沒有抓到 home-run，在于估值上的進攻而不在于防守。 即便是世界一流的基金，到了每一期基金第八年第十年的時候，一般都是 20%的成本產生了 95%的回報，其他也基本歸零了。
總的來說，國內目前的基金刷數據的成分事實上還很少，以上的這些案例基本都是在美國見到的，原因的一方面大概是窮則思變，90年 代的許多老 VC 基金們的新一代要融資，如果業績不夠驕人，得想方設法與 Sequoia、Accel、Benchmark 這樣的傳統貴族和 Union Square、Foundry、Wing 這樣的新銳基金拼搶有限的 LP 資源而絞盡腦汁想出的辦法。而在國內，當年VC 行業的先行者們面臨的是巨大而接近競爭為零的市場，所以到今天基本都屬于繁榮昌盛的豪門，不屑于冥思苦想如何在融資 deck 上刷數據。而最近幾年蜂擁揭竿而起的新秀們，尚且還處在前三期的階段，只要之前融到了資，整個 portfolio 可以說還沒走出 J Curve, 而已經找到的 LP 們也會有一定的信心周期。（作為 LP，如果僅僅投了一支基金的某一期就不再支持了，對自己的名節其實也不是很好。） 但早期投資終究是一個二八分化最為嚴重的行業之一，如今競爭日益白熱化，也許對一些基金來說需要刷數據的日子也不遠了。
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