文 | 陈白

近日,国产存储龙头长鑫科技问鼎A股市值第一,其背后的“首席投资人”合肥产投,备受瞩目。长鑫科技登陆科创板当日晚间,长鑫科技的创始股东和最大国有投资人合肥产投集团发文表示祝贺。

其中介绍,2016年,在合肥市委、市政府决策部署下,集团投资长鑫科技。10年来,集团连续重仓投资长鑫项目,陪伴其穿越行业周期,走过了一段矢志创新的奋进之路。

公开资料显示,合肥市产业投资控股(集团)有限公司成立于2015年,由原合肥市国有资产控股有限公司与合肥市工业投资控股有限公司合并组建,是合肥市国资委直属的三大市级国资平台之一。

在中国的城市竞争与产业转型版图中,今天的合肥几乎成了一个神话般的现象。从当年倾全市之力押注京东方,到抄底蔚来汽车,再到培育长鑫存储,合肥国资凭借一系列堪称精准的产业投资,被外界冠以“中国最牛风投”的光环。

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近年来,有关合肥国资运作带来庞大资产增值,甚至撬动超万亿元资产规模的报道铺天盖地。这种“赌圣”式的神话,让不少面临转型焦虑的城市眼红不已,甚至萌生了“拿政府财政去产业赛道大干一场”的冲动。

然而,站在当下审视合肥的成功,有必要冷静地问一句:最牛风投合肥,真的可以抄作业吗?答案恐怕是否定且残忍的。

首先,外界在惊叹合肥国资“神话”时,往往混淆了“账面浮盈”与“真实落袋”的界限。长鑫科技的上市,让合肥国资赚了万亿,但这里的1.1万亿元,很大程度上只是特定评估体系下的账面价值,目前根本无法大规模套现,甚至在相当长的时间内,都属于不能轻易离场的战略性沉淀。

长鑫科技目前的估值飙升与股价表现中,相当一部分来自资本市场对国产替代热潮、硬科技概念的“情绪溢价”。在半导体与硬科技产业周期剧烈波动的背景下,账面上的市值繁荣,极易随宏观环境与市场情绪的变化而产生波动。

产业投资并非二级市场的股票炒作,国资注入的本意是“以投带引”构建产业链生态,其退出机制极其复杂,且受限于政策、流动性与行业周期。如果仅仅看到账面上的数字,就误以为合肥已经完成了财富的无缝变现,显然是对产业投资规律的误读。

更关键的是,很多人对于合肥风投模式的认知,存在着严重的“幸存者偏差”。风投的本质是概率游戏,在风险投资领域,十个项目里九个亏损、靠一个暴赚来覆盖成本是常态。

我们今天看到的京东方、蔚来、长鑫存储,是合肥投中的“幸存者”,那些在决策过程中被放弃的项目、投砸了的小微企业、或者陷入漫长拉锯中的无名项目,往往淹没在大众视野之外。

任何试图抄作业的地方政府都必须面对一个基本现实:如果只看到了概率分子上的辉煌,而忽略了分母上的巨大基数与潜在风险,把国资投资当成“一把押中翻倍”的赌场豪赌,其结果很可能是灾难性的。

合肥当下的成功,并不是某位官员或某个部门在办公室里“拍脑袋豪赌”出来的,而是与其特殊的历史传统、独特的城市基因深度绑定。

早在几十年前,合肥就在自身极度匮乏的条件下,以倾城之力接纳了中国科学技术大学,这种对科技与人才的极度敬畏和长期投入,奠定了合肥难以被复制的“硬科技基因”。

多年来,合肥培养出了一支极其懂产业、懂技术、懂资本的专业化干部队伍,甚至能像专业的VC机构一样做尽调和风险评估。这种长期形成的“政产学研”生态与投资专业修养,其他地方想靠几天考察、几份文件、成立几只母基金就“抄”过去,是绝不可能的。

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令人忧心的是,合肥的成功正在引发某种“试错恐慌”与“盲目跟风”。一些地方政府看到合肥通过重押半导体、新能源汽车实现弯道超车后,也不顾自身的财政底子与产业基础,纷纷重押硬科技赛道。

不少人抱有一种天真的幻想:以为只要敢于豪赌,只要砸下巨款,就能复制出下一个蔚来或长鑫科技。

这种思维极其危险。硬科技赛道门槛极高、周期极长,对上下游配套有极强的依赖性。全国几十上百个城市如果都去“抄作业”,去抢注半导体、动力电池、AI算力,结果必然是严重的重复建设、产能过剩,以及地方财政债务风险的急剧积聚。

更何况,绝大多数地方国资并不具备合肥那样的风险承受能力与容错机制。合肥根据不同基金类型和投资项目类型,给予不同的容错机制,允许一定比例的投资失败。

前提是,前期尽职调查充分、投资流程合规、决策公开透明、对项目运行跟踪及时到位。如果没有这样的机制,一旦投资失手造成巨额国有资产损失,后续的问责压力足以让决策者退缩。

因此,面对合肥的“风投神话”,其他地方或许最不该做的就是“抄作业”。合肥的路径是特定历史条件、地理位置、科技资源与概率时机共同作用的产物,具有极高的偶然性与不可复制性。

其他地方与其临渊羡鱼、幻想扮演“市场神手”去产业赛道做高风险的风投大佬,不如退回到政府本位的角色——去打造公平透明的法治化营商环境,完善基础设施与公共服务,降低企业的制度性交易成本。

合肥的故事固然精彩,但它从来不是一张全国通用的应试答卷。在产业升级的这场长跑中,盲目跟风豪赌注定难以为继,唯有立足自身禀赋、敬畏市场规律,才是地方经济走向健康长远的最优解。