摘要：互联网企业从萌芽到迅猛发展的历程较短，针对互联网企业适用的评估方法体系还不健全，常用的企业价值评估方法对于互联网企业已较为落后。本文将结合互联网的特点，将传统现金流量折现模型中用企业的财务数据为基础的计算方式以用户所产生的现金流进行替换，该模型有效地反映了与互联网企业密切相关的价值驱动因素，能够为互联网企业提供更有参考性的估值。

关键词：用户价值法;互联网企业;企业价值评估

中图分类号：F274;F49 文献识别码：A 文章编号：2096-3157（2020）22-0077-03

一、引言

过去10年，互联网在我国经历了快速发展。2019年的《中国互联网发展报告》显示，当前我国互联网用户数量约8.3亿，互联网在中国的普及率已达到发达国家平均水平，目前我国的互联网普及率为57%，其中在线视频行业更是迅速增长，2018年视频行业市场规模达2017亿元，一批诸如爱奇艺、优酷、腾讯视频的头部视频企业利用规模优势占据了巨大的市场份额。互联网企业的发展离不开通过资本市场获取资金，当企业发展到一定规模也会涉及到并购、上市，在这个阶段，对企业价值进行合理评估是必要的需求。

资本市场赋予了互联网企业高估值的光环，根据WIND数据库显示，以Amazon和Google为代表的美国互联网企业市盈率都超过了30倍。该类企业导致传统评估方法进行估值时会面临是否适用的挑战。而另一方面，处于初创期的互联网企业的净收益可能为负值，这使得基于财务数据的企业价值评估模型很难正常使用。如何针对互联网企业的显著特点展开企业价值评估是一个现实问题。本文提出基于用户价值理论的企业价值评估方法，用新型评估方法解决传统方法的困境，为相关研究提供了新的思路。

二、文献综述

1.互联网企业评估研究

互联网企业的发展趋势和行业特征与传统公司大不相同，传统的评估方法在评估互联网公司时存在局限性。张振华（2017）认为互联网企业普遍具有初期盈利大多为负、未来收益难以确定永续增长率和预测期确定困难的特点。可见要解决传统模型所面临的障碍，需要更适用互联网企业的评估理论和计算方法。

2.用户价值法研究现状

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，他提出了著名的梅特卡夫法则，也就是“网络价值与用户数量平方的比值应为正比”，连接会随着用户数量的增加而产生更多节点，节点的增长则会使连接值呈指数级增长的趋势。Mary Meeker在梅特卡夫定律的基础上提出了 DEVA 模型，她认为当用户开始增多的时候，用户彼此之间的联系会越来越频繁，公司的价值就开始爆炸式的增长。以上两位学者的研究都针对用户这一关键要素对互联网企业的影响进行了验证，并发现了用户数提升对企业带来的额外红利，但是用户对互联网企业的影响是多方面的，这一点仍需深入研究。

Gutpa和Lehmann（2004）提出通过衡量用户价值来评估企业价值，他们认为在面临高增长、负收益企业的评估难题时，应把用户看成资产，并且将企业价值定义为用户生命周期所创造的价值折现后的总和。在这篇文章中，Gutpa和Lehmann构建了用户生命周期模型，发现留存率这一用户指标对互联网企业获利能力影响最大，但通过实证发现，部分电商企业存在估值不准确现象，需要综合考虑将用户活跃情况、用户付费情况等指标参数化并纳入计算模型中。

三、用户对互联网企业的影响

1.互联网企业的价值来源

互联网企业是满足人类需求的新媒介，其价值主要体现在互联网在发展过程中不断诞生的新技术可以迎合消费者的个性化的需求，这与用户理论重视用户体验的思想是高度一致的。因此，互联网企业的价值评估应从用户视角切入分析。

互联网企业与传统企业相比，最大的区别就是存在互联网的网络效应。网络效应指的是，在一个特定的市场中，用户的价值取决于使用相同产品的其他用户的数量，如果没有其他用户，那么产品就会失去价值，反之，产品价值随着用户数量的增加呈现指数增长趋勢。

网络效应很有可能造成“赢家通吃”的局面，互联网企业的用户群基数越大，占领的市场份额越大，甚至形成垄断。因此，互联网企业往往以快速积累用户为重要目标。如何吸引用户从而激发网络效应，如何继续扩大用户基数，以及如何通过提高忠诚度、锁定用户群体成为每个互联网企业不断探讨的话题。总而言之，互联网企业的价值来源于用户，互联网企业想要创造更大的价值必然要重视用户。企业在改善用户体验这一投资用户的过程中也在不断提升自身价值。因此，在对互联网企业进行估值时，使用基于用户特性的用户价值法是合理的。

2.用户对互联网的作用方式

对于互联网企业来说，传统企业所侧重的现金流、盈利能力、资产规模等指标会显得相对次要，用户对企业价值的影响体现在以下三个方面：

营业收入、点击率的增加。互联网企业的产品和服务的潜在销量与用户数息息相关，如果销售量的增加，企业的营业收入也会增加，而当互联网企业的平台或站点访问量和点击率较高时，意味着平台或站点良好的满足了用户需求，从而提高了企业价值。

用户的行为数据的获取。在使用互联网企业产品的过程中，用户会产生大量的浏览记录、浏览时间、回访次数等行为数据。这些行为数据可以供企业进行用户行为分析，以便更好改善产品以符合用户需求。因此用户行为数据可被视为一项无形资产，构成互联网企业价值的一部分。随着消费者对个性化的追求，分析消费者个人偏好都是基于挖掘用户生成的大数据与分析而来。

向市场传递良好信号。对于互联网企业来说，拥有大量潜在用户群体是一种利好信号，即使潜在的用户不能立刻创造收入，但同样具有商业价值，因为用户群体可看作一种稀缺资源，在激烈的市场竞争中，拥有稀缺资源能向市场发出积极利好信号，吸引合作商加盟合作。

四、用户价值理论模型构建

本文通过总结已有的案例研究，使用最能体现出互联网企业核心价值的用户价值模型对互联网企业进行估值。用户价值模型基于梅特卡夫定律，计算思路和折现法接近：认为企业价值等于所有用户在其用户生命周期中给企业带来的收益折现后的总和。在基于用戶价值的估值模型中，将传统现金流折现模型中用企业的财务数据为基础的计算方式与用户所产生的现金流进行替换，该模型有效地反映与互联网企业密切相关的三大价值主导要素：每位用户产生的收入、用户数量和用户粘性。

用户价值模型法用于估值的模型如下：

用户终身价值是指用户生命周期内所创造的价值。具体含义是将用户所能贡献的现金流的折现值并加总，可以表示为：

因此要确定企业整体价值EV，首先需要确定与用户价值相关关键指标。

（1）用户数量n。互联网企业的用户数关乎互联网经济重要现象，即网络效应。梅特卡夫定律认为，互联网企业价值与互联网企业的用户数成正比，这体现了节点之间的连接所形成的网络外部性。也就是说，互联网企业的用户数越多，形成的节点越多，潜在的规模效应越大。综合考虑，本文将选用月活跃用户数作为计算的基数。

（2）影响因子 k。影响因子 k 通常取决于企业的用户粘性，即用户留存率。留存率本质上是从非用户到用户的转化率，即由初期的容易流失的用户转化为稳定忠诚用户的过程。当留存率越大，反映了该产品和服务的粘性大。反之亦然。本文采用的计算指标为月留存率，即当月第一日登录的用户数中占第三十日仍在登录的用户数之比。

（3）折现率 d。折现率主要取决于企业的状况，通常以加权资本成本进行衡量。

（4）付费率c。即视频网站的用户中，选择对企业提供的线上增值服务或会员服务付费的用户数占全部活跃用户的比例，本文采用的是月平均付费率。

（5）用户产生的现金流的CFi。在本文中，每个用户的平均收入（ARPU）将用来反映用户贡献的现金流。ARPU值是指用户在一段时间内产生的平均收入。

考虑到用户留存率与付费率均选取月数据，因此ARPU也以月为单位进行计算，表达式为：

ARPU（元/月）=月总收入月付费用户数（4）

经过改良后考虑了用户留存率和付费率的用户价值评估模型为：

五、用户价值理论模型验证

本文选取爱奇艺为案例，通过使用用户价值模型对爱奇艺进行估值，来说明用户价值法的合理性。

1.爱奇艺公司概况

爱奇艺，中国高质量的视频娱乐服务提供商。自推出以来，一直秉承“悦享品质”的口号，在各个方面积极创新，为用户提供丰富专业的视频体验，让用户以平等便捷的方式访问更多更好地视频。爱奇艺成功建立了将人与服务联系起来的视频业务生态系统，引领了视频网站业务模式的多元化发展。

2.模型相关参数计算

用户平均贡献值。首先对爱奇艺的ARPU 进行确认，根据年报显示（图），爱奇艺在2019年的平均贡献值为135元。

留存率k。根据年报披露，2019年爱奇艺的活跃用户留存情况较好，2019年平均30日用户留存率为51.7%，即留存率k取值为51.7%。

根据表中所示，爱奇艺近年来付费用户不断增长，且月活跃人数稳定上升。2019年爱奇艺每月约有10700万付费会员，而月活跃用户人数为47600万，因此10700/47600可求出付费率c为22.48%。最新年报披露，2019年爱奇艺的总观看视频时长为96亿分钟，计算下来月平均观看时长为每人1210分钟，即月使用时长Ti为1210分钟。综合考虑取折现率d=9%，将以上数据代入公式（4～5）中，得出EV=1822*0.2248*47600*0.517=1037亿元。而2019年12月31日，爱奇艺的市值为1058亿元，使用用户价值模型计算出的价值比市值略低，考虑到股价波动一定程度还受外部环境影响，所以得出的结果与市值会有一定差异，但差异较小，因此本文认为用户价值法得出的评估值相对合理。

六、结论

本文采用的用户价值改进模型得到了成功运用，说明用户指标对互联网企业估值有着至关重要的作用，尤其是用户粘性，这一参数的变动对企业整体价值影响很大，这也提醒了互联网媒体企业，应当重视用户忠诚度，为用户创造归属感，使用户留下来。

用户价值模型的成功运用并非完全否定传统方法，反而是一种结合，与折现法的思路结合，改进出更加合理的用户价值模型。但是用户价值法仍然在理论层面探索中，并且当期互联网企业与用户相关的非财务指标披露不足，相关参数的确定仍有改进空间。评估机构可在评估活动中结合案例具体情况对模型进行改进，在实践中不断改进用户价值模型。

参考文献：

[1]Gupta S，Lehmann D R，Stuart J A.Valuing Customers[J].Journal of Marketing Research，2004，41（1）：7～18.

[2]Ho C T，Liao C K，Kim H T.Valuing Internet companies：a DEA-based Multiple Valuation Approach[J].Journal of the Operational Research Society，2011，62（12）：2097～2106.

[3]郭建峰，王丹，樊云等.互联网企业价值评估体系研究——基于实物期权模型的分析[J].价格理论与实践，2017，（7）：153～156.

[4]张振华.电子商务企业价值评估研究——以唯品会为例[J].财会通讯，754（26）：73～76.

[5]张炳才，冯婉卿.客户价值评估在网络企业并购中的应用研究[J].财会月刊：综合版，2005，（2）：72～73.

作者简介：

田陌桑，浙江财经大学会计学院硕士研究生;研究方向：企业价值评估。