用户视角下互联网企业价值评估

李秉坤 范若凡

摘 要：互联网行业的迅猛发展掀起了互联网企业融资、投资、并购、重组、上市的热潮，这使得互联网企业价值评估的需求也随之大幅增加。本文从互联网企业的价值来源与评估难点、用户因素对互联网企业价值评估的影响及用户视角下互联网企业价值评估模型研究三方面梳理了相关文献，认为基于用户视角对互联网企业估值更符合互联网企业的特征，并对未来研究提出展望。

关键词：互联网企业;价值评估;用户视角

一、引言

2021年2月3日，中国互联网络信息中心（CNNIC）正式发布了第47次《中国互联网络发展状况统计报告》，报告显示截至2020年12月，我国网信独角兽企业达207家，较2019年底增长10.7%。境内外互联网上市企业总数为147家，较2019年底增长8.9%，总市值达16.80万亿人民币，较2019年底增长51.2%。互联网企业的快速发展带来了一系列融资、投资、并购、重组、上市等经济活动。2010年-2020年间，我国互联网企业并购共计542起。互联网企业在资本市场如此频繁、大规模的经济活动使得互联网企业价值评估的需求也随之大幅增加。但是互联网企业有别于传统企业的盈利模式，无形资产较多、高成长性、高风险性、不确定性较多的特点为其价值评估带来了挑战。互联网企业盈利能力与估值之间巨大差异表现出互联网企业不同于其他传统行业的估值逻辑和特点，其背后的原因值得评估专业人员思考。采用传统估值方法的估值结果与互联网企业的市场价值或资本活动的成交价格可能有较大差距，在此背景下，研究适合互联网企业价值的评估方法，有助于更好地服务互联网企业估值。

二、现有理论研究梳理

1.互联网企业价值评估理论研究

（1） 互联网企业价值来源研究

东华大学的王果和张琦等（2016）认为互联网企业的价值来源于每一位用户当前创造的价值与未来潜在的价值。浙江师范大学的宣晓（2016）指出客户价值是企业价值的重要来源，互联网企业投资用户即创造价值，即使没有创造收入的用户也同样具有价值。石河子大学谢雨欣（2016）提出互联网企业价值来源于规模经济效应，无摩擦经济效应、注意力经济和知识经济效应，并指出互联网企业价值的主要来源是规模经济效应。北京化工大学的彭程（2017）认为网络站点点击率、网络广告收入、用户忠诚度、网站访问人数以及网站注册用户的用户结构等指标是互联网企业价值的主要来源。中国人民大学商学院的檀雅静（2018）提出互联网企业价值应为企业的现有价值与在不确定环境中的潜在价值之和。山西省社会科学院的郭泰岳（2019）认为互联网企业价值有内外两部分。内部是互联网企业突破行业限制节约了交易成本;外部是互联网经济大环境的变化为互联网企业带来的经济价值。

（2） 互联网企业价值评估难点研究

难点研究一：缺少盈利数据。互联网企业大多处于导入期或者成长期，很多都处于微利甚至亏损阶段，而且经营具有较大的不确定性，缺乏稳定的财务数据。北京国友大正资产评估有限公司的吴佳莉等（2016）和桂林电子科技大学的张振华（2017）提出由于互联网企业初盈利为负，缺少盈利数据导致未来收益难以预测，收益模式不明确使得难以确定预测期和永续增长率。

难点研究二：无形资产较多。互联网企业的资产以无形资产为主，主要包括企业团队的综合实力、产品研发能力、商业化能力等。南京林业大学的朱蕾（2019）提出互联网企业的无形资产未能反映到企业的会计系统及财务报表中，其账面价值不足以准确衡量企业价值。

难点研究三：可比企业较少。互联网企业有中移互联网有限公司的刘汉超（2019）认为许多互联网商业模式变化快，加之企业产品或商务模式具有独创性，使得评估人员难以找到适合的可比企业。即使有少数可比企业，但企业间互相作为对方的估值参考，使估值缺乏独立性。

2.关于用户因素对互联网企业价值评估的影响研究

Rajgopal（2000）和Hand（2001）研究了非财务因素对互联网企业价值的影响，结果都表明网络流量指标对互联网企业价值的影响最为显著，且网络流量中独立访客人数指标与互联网企业价值呈现正相关。湖北经济学院谈多娇和董育军（2010）提出用户价值驱动互联网企业价值增长的途径分别是单位客户收入贡献，点击率以及注册客户数量，互联网企业价值评估模型需要考虑这三项价值驱动因素。他认为互联网企业价值评估模型应从单位用户收入贡献、客户规模和权益成本三个方面进行补充。中南财经政法大学的杜鑫（2016）指出互联网企业奉行“用户至上”，依靠对用户资源的有效利用进行获利，所以用户资源是互联网企业价值的关键影响因素。湖北大学的范声焕（2016）認为团队和客户是大多数的互联网公司重要资产，是评估互联网企业的重要影响因素。团队质量难以被量化，而用户可以被量化。但是，用户数量多并不等价于企业价值高，互联网企业价值还受节点间信息传递的速度影响。上海理工大学的王领和刘融（2017）认为鉴于互联网企业有较强的外部性和正反馈效应，用户价值理论对其价值评估更为适用。进而，他们提出对互联网企业价值的评估应以企业的客户流量数据为基础。集美大学的郑小惠等（2018）提出用户是互联网企业的基础点，是影响互联网企业价值的重要因素。用户为互联网企业带来了消费收益、广告收益和口碑效益，且企业成本并不随用户的增多而成比例增多。宁波财经学院的宣晓和浙江师范大学的段文奇教授（2019）提出用户对互联网企业的价值贡献不仅体现在创造收入，还体现在产生协同和扩展其他业务的能力，以及作为看涨期权向市场传递正向的价值信号。郑州大学的朱伟民教授和姜梦柯等（2019）认为网络效应是互联网企业有别于传统企业的最大不同点，基于用户产生的网络效应是互联网企业价值评估的前提，用户资源是互联网企业的价值核心。浙江财经大学会计学院的田陌桑（2020）认为互联网企业价值评估互联网企业的价值来源于用户，用户对互联网企业价值的影响为主，现金流、盈利能力、资产规模等指标的影响次之。用户对企业价值的影响表现营业收入、点击率的增加，获取用户行为数据和向市场释放积极信号。

3.关于用户视角下互联网企业价值评估模型的研究

用户价值原本是营销领域的专业术语，梅特卡夫最早对互联网企业与用户之间的关系进行了思考。用户视角下的互联网企业价值评估模型主要有两大类，一类是以梅特卡夫定律为依据的国泰君安证券估值模型和DEVA模型（Discounted Equity Valuation Analysis）;另一类是以用户终身价值理论为依据的CLV模型（Customer Lifetime Value model），CBCV模型（Customer-Based Corporate Valuation）模型和CVBC（Corporate Value Based on the Customers）。

（1） 梅特卡夫模型

美国摩根士丹利前首席分析师Mary Meeker（1995）基于摩尔定律和梅特卡夫定律构建了DEVA模型，公式为E=MC2，模型变量较简单。Odlyzko和Briscoe（2005）结合齐普夫定律和梅特卡夫定律对DEVA模型进行修正，他们认为互联网企业价值与用户数 n×log（n）正相关。2015年，国泰君安证券研究部依据梅特卡夫定律并结合市场比较法提出了一个定性对互联网企业估值的公式。对外经济贸易大学的魏嘉文和田秀娟（2015）将国泰君安证券估值模型中的变现因子（K）定义为经营现金流与总资产的比值。山东大学经济学院的李铁岗和亚太（集团）会计事务所梁军（2016）提出DEVA模型考虑了各种资产减值的协同效应，避免了成本法对互联网企业价值低估的问题，使用用户指标规避了未来不确定性问题。他们引入调整系数λ对DEVA模型进行修正，并考虑到“僵尸”用户的因素重新调整每位用户的投入成本和用户带来的价值。南京财经大学的胡晓明和朱羽灿（2019）考虑了互联网企业的马太效用，用溢价率系数来代替DEVA模型中单位用户初始投入成本作为市场占有率的表现因子，并采用月单位用户净收支来反映用户贡献值。贵州财经大学的胡格格和胡北忠（2020）将用户数修正为年活跃用户数并引入市场占有率。

（2） 用户价值模型及改进

用户价值模型的理论依据是用户终身价值，即企业的价值为企业的用户未来能给企业带来的现金流折现之和。

CLV模型方面，Kossecki（2009）针对社交网络服务公司的估值和价值创造的问题，对品牌、忠诚、信任和估值之间的关系进行了研究，提出了基于CLV理论的社交网络服务估值模型。Gupta（2009）把企业价值与用户终身价值（CLV）联系起来，他认为用户价值模型可以用于评价企业的价值增長潜力，对初创且尚未盈利的企业更为适用。浙江财经大学的田陌桑（2020）提出采用每位用户在一段时间内产生的平均收入（ARPU），即月总收入与月总付费用户数的比值来表示CLV模型中的用户贡献的现金流，并提出用户粘性对企业整体价值影响较大。

CVCB模型方面，西南财经大学的帅青红（2005）借鉴CLV模型的折现思路建立了CVBC模型，模型引入用户数、用户保持率、用户的边际价值和获取新用户的成本四个指标，估测了用户对互联网企业现在及未来价值的影响。宣城职业技术学院的李凌寒和凤艳（2020）认为CVBC模型用户数量增长预期代替现金流期望增长率与实际情况不符，进而对用户数预测、用户贡献利润的计算与获取新用户成本的计算进行了改进。

CBCV模型方面，Bauer和Hammer（2005）从客户的角度出发，在传统的企业估值模型中加入了客户终身价值的概念，构建了以客户终身价值为基础的企业估值模型（简称CBCV模型）。合肥工业大学的方晓成和李姚矿（2010）提出外部估值人员难以获取CBCV模型中用户产生的间接价值，此外用户的增长不是与时间相关的一元函数。江苏联合职业技术学院镇江分院的马殷春（2017）和山西财经大学的曹艳铭（2019）认为CBCV模型解决了现金流折现法在负收益的增长率中的运用难题，并且该模型能够有效地反映与互联网企业联系紧密的单位客户收入贡献、客户数量和粘性三个层面的价值驱动因素。

（3） 其他方法

湖北经济学院谈多娇和董育军（2010）构建了基于客户价值理论的互联网企业估值模型，认为互联网企业价值评估模型需要考虑单位客户收入贡献、点击率以及注册客户数量三项价值驱动因素，并以此从单位客户收入贡献、客户规模和权益成本三个方面对以客户为基础的互联网企业价值评估模型进行补充。

三、研究评述

随着互联网行业迅猛发展，越来越多的学者认识到了互联网企业有别于传统企业，相应的估值体系因而得到了更深入的探讨和分析。综合许多学者关于互联网企业价值评估的研究，本文认为互联网企业价值来源不同于传统企业。此外，由于难以预测互联网企业未来的现金流、无形资产占比较大及可比企业较少，以财务指标为主要参数的传统的企业价值评估方法对互联网企业价值评估存在一定局限性。鉴于互联网企业“用户至上”的商业模式，许多学者从用户方面对互联网企业价值进行了研究，意识到用户因素对互联网企业价值有重要影响作用并建议将用户指标引入互联网企业价值的评估体系。但目前的研究仍存在几点不足。首先，用户因素中影响互联网企业价值的具体指标未得到权威性明确;其次，目前的研究主要是理论探索，只是对互联网企业估值中用户作用进行定性检验，并未提出如何量化其影响大小;最后，关于用户因素对互联网企业价值的具体影响机制的研究较少。

国外学者依据用户相关理论构建了梅特卡夫模型和用户价值模型，但两大类模型的原始模型并不适用于互联网企业的实际估值。国内许多学者对模型进行了改进，构建了新的评估模型并应用。模型的改进主要表现为在引入调整系数、修正参数和互联网企业价值与相关参数的函数关系等。

结合许多学者的研究可以发现，梅特卡夫模型和用户价值模型比传统评估方法更适用于互联网企业价值的评估。优势主要表现在两方面。一方面，从操作难易角度来看，与传统方法的评估模型相比，这两大类模型采用的财务参数较少，函数关系较为简单，操作较简便。另一方面，从评估结果来看，梅特卡夫模型和用户价值模型抛开了仅着眼于财务指标的评估思路，解决了传统评估方法对尚在亏损或盈利较少的互联网企业估值过低的难题。但目前两类模型的研究尚未成熟，仍在摸索阶段，未有公认较为权威的用户视角下的互联网企业价值评估模型。

四、总结与展望

本文从互联网企业价值来源与难点和基于用户视角的互联网企业价值评估的现有研究进行了综述。综合诸多学者的研究可以发现，用户资源是影响互联网企业价值的主要指标，基于用户视角对互联网企业价值进行评估更符合互联网企业特征。聚焦互联网企业有别于传统企业的特殊性，考虑用户价值是未来研究互联网企业价值影响因素的重要方向。此外，虽然目前基于用户视角下的互联网企业价值评估创新方法有所完善，但在实际中仍鲜有应用。因此，构建以用户指标为主要参数的估值模型、如何量化用户指标及验证模型的适用性是互联网企业价值评估研究的应有热点和必然趋势。

参考文献：

[1]王果，张琦，孙优帅，鲁甜甜.基于用户流量的互联网企业会计估值问题研究[J].商场现代化，2016（16）：172-173.

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[3]王领，刘融.互联网巨头对中小互联网企业的并购分析——基于客户价值模型视角[J].技术与创新管理，2017，38（03）：307-311.

[4]方晓成，王永春.基于用户参与层级模型的互联网企业价值评估[J].安徽工业大学学报（社会科学版），2019，36（03）：55-57+68.

[5]宣晓，段文奇.资源视角下互联网平台用户价值评估方法[J].会计之友，2019（12）：148-155.

[6]胡晓明，朱羽灿.三用户导向的互联网游戏企业投资价值研究——以天润数娱并购拇指游玩为例[J].广西财经学院学报，2019， 32（05）：132-139.

[7]郭泰岳.上市公司并购中目标企业价值评估研究——以互联网企业为例[J].技术经济与管理研究，2020（01）：73-78.

[8]田陌桑.用户价值视角下的互联网企业价值评估——以爱奇艺为例[J].全国流通经济，2020（22）：77-79.

作者简介：李秉坤（1965- ），男，汉族，黑龙江集贤人，哈尔滨商业大学，教授，硕士研究生导师，研究方向：资产评估理论与方法;范若凡（1996- ），女，河北保定人，哈尔滨商业大学，硕士研究生，研究方向：资产评估理论与方法