方曉成，王永春

(馬鞍山職業(yè)技術(shù)學(xué)院 經(jīng)貿(mào)系，安徽 馬鞍山 243031)

中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會發(fā)布的《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報告2018》顯示, 截至2017年12月，我國網(wǎng)民的數(shù)量達(dá)到了7.72億，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的總體規(guī)模達(dá)到約180.22萬億元[1]。資本市場中的投融資活動是推動互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)加速擴(kuò)張的催化劑。截至2017年，我國VC、PE和天使投資的總規(guī)模達(dá)到5 463.5億元，其中信息技術(shù)投資的比重達(dá)到了79.5%[2]。而企業(yè)價值的正確評估是確定投融資雙方持股比例的基礎(chǔ)。構(gòu)建能夠合理量化互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)價值的評估模型一直是亟待解決的問題。

一、用戶資產(chǎn)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)價值評估

傳統(tǒng)的價值評估模型并沒有喪失其用于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的理論基礎(chǔ)，只是需要找到一種正確的變量，以一種正確的方式表現(xiàn)出來從而使評估變得可行。所謂正確的變量，即能夠反映互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)價值來源的要素。普遍的分析認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的價值主要來自于其未來增長的部分，而該部分是與用戶數(shù)量相關(guān)的[3]。這也正是為何在第一次互聯(lián)網(wǎng)泡沫興起之時，很多評估機(jī)構(gòu)采用流量、注冊用戶數(shù)作為比較評估法的關(guān)鍵指標(biāo)。但是這些指標(biāo)忽略了一個問題，即企業(yè)是否能夠?qū)⑺莆盏挠脩糍Y源轉(zhuǎn)換為帶來穩(wěn)定現(xiàn)金流的有效資產(chǎn)。因而沒有進(jìn)一步去辨識用戶資源的質(zhì)量。在此之后Bauer和Hammerschmidt將折現(xiàn)現(xiàn)金流量模型的預(yù)測視角由公司整體層面分解至現(xiàn)有及未來用戶的數(shù)量以及用戶所創(chuàng)造的現(xiàn)金流，同時加入了留存率這一因素。通過這一因素可以反映出互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所提供的產(chǎn)品對用戶的黏性，在一定程度上反映出用戶資源的質(zhì)量[4]。之后Martin Gneiser對上述模型進(jìn)行了進(jìn)一步的改進(jìn)。通過在留存率的估計中加入內(nèi)聯(lián)度，反映該因素對于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)價值的正向影響[5]。顯然用戶資產(chǎn)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)價值之間的關(guān)系已經(jīng)得到廣泛認(rèn)可。

二、用戶參與層級模型

該模型是由硅谷頂尖投資機(jī)構(gòu)Benchmark的Sarah Tavel提出的，用于甄別具備投資價值的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)[6]。模型總共由三個層級構(gòu)成，處于底層的是高質(zhì)量的“用戶增長”。該“用戶增長”不僅僅指整體用戶的增加，更關(guān)注于能夠完成核心行為的有效用戶增長。例如，對于以購物平臺為商業(yè)模式的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說，其產(chǎn)品的核心行為需要用戶發(fā)生購買行為。如果只是注冊賬戶而無消費(fèi)記錄，則不能算作當(dāng)前有效用戶。非核心行為用戶的增長并不能給企業(yè)帶來可持續(xù)的價值增長。模型的第二級是能夠“留住用戶”，而判斷能否留住用戶的定性標(biāo)準(zhǔn)是企業(yè)的產(chǎn)品能否做到以下兩點(diǎn)：其一，“使用收益遞增”，即用戶使用產(chǎn)品或服務(wù)的次數(shù)越多，其用戶體驗(yàn)越佳，從而帶動用戶持續(xù)使用。例如網(wǎng)頁瀏覽器，用戶在使用的過程中不斷根據(jù)自己的喜好做出個性化的設(shè)置，并隨著個性化設(shè)置的使用獲得更為舒適的使用體驗(yàn)。其二，“離開的損失遞增”，即隨著用戶的使用越多，其離開時的情感或經(jīng)濟(jì)損失越大。例如微信一類的社交軟件，好友的不斷增加使得用戶放棄軟件帶來的損失越發(fā)難以承受。模型的第三級是良性循環(huán)體系，通過現(xiàn)有用戶積極的示范效應(yīng)幫助企業(yè)以更低甚至為零的營銷成本帶來更多的新用戶。Sarah Tavel所提出了這一定性模型從實(shí)踐中總結(jié)出用戶資產(chǎn)從數(shù)量、粘性以及良性循環(huán)三個方面對于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)價值的驅(qū)動。這為揭示互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)用戶資產(chǎn)的內(nèi)在質(zhì)量梳理出理性的方向。

三、考慮內(nèi)聯(lián)性的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)價值模型

Martin Gneiser在已有研究的基礎(chǔ)上提出了新的估值模型[5]。其中用戶資產(chǎn)的計算方式如公式(1)所示

(1)

模型中代表互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的用戶資產(chǎn)，c代表自評估日起之后的某一期間，Nc代表c時期新增的用戶數(shù)量，CLVc,i代表c期新增的第i位用戶的生命周期價值，d為評估適用的折現(xiàn)率，CFc,I,t代表c時期新增的第i用戶在其生命周期內(nèi)的t時期所創(chuàng)造的現(xiàn)金流，rc,I,t代表c時期新增的第i用戶在其生命周期內(nèi)的t時期的留存率。該留存率按照公式(2)計算。

(2)

該模型一方面將內(nèi)在聯(lián)結(jié)性這一用戶質(zhì)量特征融入留存率的估計中，另一方面改變了之前的研究中對整個用戶群體采用同一個平均留存率的處理方式。這種處理方式會掩蓋留存率的細(xì)節(jié)差異。例如一個新增用戶的留存率偏低而老用戶的留存率較高的企業(yè)，可能與另一個具有相反留存率特征的企業(yè)表現(xiàn)出近似的整體留存率。而公式(2)的提出為反映不同時期用戶留存率的變化提供了基礎(chǔ)。然而該模型在適用的廣泛性以及具體運(yùn)用過程中的假定和參數(shù)估計上仍然存在不足。本文將結(jié)合Sarah Tavel提出的用戶參與層級模型對Martin Gneiser所構(gòu)建的模型予以改進(jìn)，以更好地反映出用戶資產(chǎn)的內(nèi)在質(zhì)量。

四、對模型的改進(jìn)與運(yùn)用

(一)核心行為用戶數(shù)量的變化

在已有以用戶為基礎(chǔ)的估值模型中，對于未來用戶數(shù)量的變化多以注冊用戶作為預(yù)測的基礎(chǔ)。然而注冊用戶中可能存在大量目前并未發(fā)生或者極少發(fā)生產(chǎn)品核心行為的“過客”。這些無效用戶的存在，一方面可能引發(fā)對于用戶數(shù)量增長規(guī)模過于樂觀的估計，進(jìn)而導(dǎo)致整體估值結(jié)果的泡沫。同時另一方面對于確實(shí)具有良好發(fā)展前景的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，無效用戶的存在攤薄了估值時單位核心用戶所帶來的價值。進(jìn)而存在低估企業(yè)價值的風(fēng)險。所以在模型的運(yùn)用中必須設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)對用戶群進(jìn)行鑒別。將用戶劃分為核心行為用戶與非核心行為用戶。在估值中只關(guān)注核心行為用戶對現(xiàn)金流的貢獻(xiàn)。

(二)用戶特定周期內(nèi)核心行為與留存率的關(guān)系

對于用戶留存率指標(biāo)，Martin Gneiser使用反正切函數(shù)建立了留存率與內(nèi)部聯(lián)接數(shù)量之間的關(guān)系。由于評估對象的商業(yè)模式為在線社交，旨在通過搭建平臺幫助用戶尋找商業(yè)聯(lián)系、商業(yè)機(jī)會、雇員、工作或商業(yè)創(chuàng)意，所以用戶發(fā)生的產(chǎn)品核心行為越多，就越會與平臺中的其他用戶形成聯(lián)系。隨著聯(lián)系的增加，用戶能夠更好地獲得自己所尋求的商業(yè)信息，而離開則會失去更多的志同道合的朋友。這符合層次模型中對于能否留住用戶的定性標(biāo)準(zhǔn)。但內(nèi)在聯(lián)系數(shù)量這一指標(biāo)僅適用于在線社區(qū)這一類商業(yè)模式的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。究其根本，內(nèi)在聯(lián)結(jié)數(shù)量實(shí)際上是用戶發(fā)生產(chǎn)品核心行為多少的結(jié)果。所以，可以將內(nèi)在聯(lián)結(jié)數(shù)量進(jìn)一步抽象，使得Martin Gneiser的留存率模型更廣泛地運(yùn)用于絕大多數(shù)的互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式。在原留存率模型的基礎(chǔ)上，我們將其改進(jìn)為如公式(3)所示：

(3)

mc,i,t,j代表c時期新增的第i位用戶在t時期發(fā)生的第j項核心行為的數(shù)量，αj則為該核心行為的系數(shù)。即，至期末用戶是否流失取決于當(dāng)期所發(fā)生的各項核心行為數(shù)量。

(三)獲得新增用戶的營銷費(fèi)用變動趨勢

在Martin Gneiser運(yùn)用模型對在線社交網(wǎng)絡(luò)企業(yè)XING.COM進(jìn)行估值時，作了未來單位用戶獲取的營銷費(fèi)用保持不變的假定[5]。但當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)能夠形成良性循環(huán)體系時，該假定便不再符合實(shí)際。因?yàn)楦鶕?jù)Sarah Tavel模型中的第三層次，當(dāng)發(fā)展良好的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的良性循環(huán)時，企業(yè)的用戶增長更多地是通過現(xiàn)有用戶的口碑營銷來獲得。這與創(chuàng)業(yè)初期時通過大量的營銷費(fèi)用來獲取足夠的關(guān)注存在很大的不同。從而，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)獲得單位用戶的營銷成本呈現(xiàn)出一種下降的變動趨勢。

五、案例分析

馬鞍山清水網(wǎng)絡(luò)科技有限公司以微信公眾號為平臺，通過推送本地特色消息聚攏用戶進(jìn)而開展電商業(yè)務(wù)。

(一)用戶數(shù)量

該平臺當(dāng)前總關(guān)注用戶為87 720人。其中75%為本地用戶，25%為外地用戶。由于平臺的各項活動均基于“本地”這一核心要素展開，外地用戶無法對公司的持續(xù)發(fā)展做出貢獻(xiàn)。所以在預(yù)測核心用戶數(shù)量變化時將其剔除。據(jù)此，當(dāng)前核心用戶的數(shù)量為65 790人。當(dāng)前用戶數(shù)量增長率與行業(yè)的平均增長率19%接近[7]，預(yù)計企業(yè)按該增長率連續(xù)增長10年。至第10年末核心用戶數(shù)覆蓋本市人口的16.3%，達(dá)到374 653人。之后流失用戶數(shù)與新增用戶數(shù)保持一致，總用戶人數(shù)不再變化。

(二)用戶留存率

基于企業(yè)商業(yè)模式用戶的核心行為主要由以下兩項構(gòu)成，即閱讀平臺推送的信息和購買第三方企業(yè)的產(chǎn)品或服務(wù)。根據(jù)表1中的用戶數(shù)據(jù)結(jié)合公式(2)計算得出用戶留存率的函數(shù)式：

表1 歷史留存率與核心行為數(shù)據(jù)

注：數(shù)據(jù)來源自案例公司歷史運(yùn)營數(shù)據(jù)。

平臺的問卷調(diào)查顯示用戶的核心行為通常表現(xiàn)出如表2所示的趨勢，據(jù)此計算出用戶各期留存率。

表2 用戶群生命周期內(nèi)各月留存率

注：數(shù)據(jù)來源自案例公司歷史運(yùn)營數(shù)據(jù)。

(三)折現(xiàn)率

根據(jù)沈玉玲以46家滬深兩市上市的互聯(lián)網(wǎng)公司為樣本計算的數(shù)據(jù)顯示，我國互聯(lián)網(wǎng)上市公司權(quán)益β系數(shù)大部分均值在1附近[8]。朱波等計算出我國股票市場的股權(quán)溢價為6.61%，并指出該股權(quán)溢價并不具有明顯的時變性[9]。依據(jù)央行所發(fā)布的數(shù)據(jù)，2018年初以來10年期國債的收益率均值為4.59%。因此在估值中使用的權(quán)益成本d為11.2%。由于根據(jù)用戶數(shù)據(jù)所計算出的留存率為月留存率，所以在計算其用戶生命周期價值時是以月作為基本的期間，則月折現(xiàn)率為0.89%。

(四)特定時期新增用戶群生命周期價值計算

以2018年10月新增用戶的生命周期價值計算為例說明。

首先是對于該時期用戶數(shù)量的估計。新增人數(shù)=本月絕對增加用戶數(shù) +(月初已有用戶流失數(shù) + 本月新增用戶當(dāng)月流失數(shù))

=3 135

其次是對于用戶相關(guān)的現(xiàn)金流的估計。EBITDA=凈利潤+利息+所得稅+折舊攤銷+營銷費(fèi)用。根據(jù)歷史的財務(wù)數(shù)據(jù)計算出EBITDA比例為40%。由于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的款項收支大多為即時實(shí)現(xiàn)，故EBITDA相當(dāng)于加回營銷費(fèi)用之后的與用戶相關(guān)的凈現(xiàn)金流。根據(jù)2017年財報數(shù)據(jù)，新浪、網(wǎng)易、搜狐等幾家公司的該指標(biāo)均值為37.4%。預(yù)計在案例公司進(jìn)入平穩(wěn)期時指標(biāo)值將回歸到這一均值。當(dāng)前單位用戶給企業(yè)每月帶來的收入為1.2元，獲取單位用戶的成本為3元。由于用戶在最初的幾個月核心行為發(fā)生較少，故第一個月與第二個月的收入相應(yīng)調(diào)低(見表3)。

表3 單位用戶相關(guān)財務(wù)指標(biāo)計算 單位：元

×88.34%×93.47%×97.25%118

對于10年增長期內(nèi)的其他月份，各月新增用戶的生命周期價值均按此方法計算。當(dāng)企業(yè)發(fā)展進(jìn)入平穩(wěn)期各期人數(shù)保持穩(wěn)定，為簡化不再分解為各期新增用戶單獨(dú)計算，而以全部用戶一年所帶來的凈現(xiàn)金流為基礎(chǔ)計算現(xiàn)值。同時在平穩(wěn)期企業(yè)用戶發(fā)展實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，單位用戶的獲取成本下降為零。

CE=增長期各期新增用戶生命周期價值+平穩(wěn)期用戶相關(guān)現(xiàn)金流現(xiàn)值-重復(fù)計算部分= 6031630.85 + 6231569.08—1169534= 11093665.93

扣除的重復(fù)計算部分是增長期新增用戶在平穩(wěn)期的價值現(xiàn)值

(五)企業(yè)價值

由于CE計算中未考慮企業(yè)所得稅及未來資產(chǎn)規(guī)模增加所產(chǎn)生的現(xiàn)金流出，所以在計算完整的企業(yè)價值時需要加入這兩項現(xiàn)金流的現(xiàn)值。當(dāng)前資產(chǎn)規(guī)模為20萬元，隨著用戶規(guī)模的上升，資產(chǎn)規(guī)模呈正比例上升，在穩(wěn)定期達(dá)到114萬元。由于企業(yè)資產(chǎn)以電子設(shè)備為主，故折舊攤銷的年限設(shè)定為3年。同時也意味著企業(yè)會以3年為周期產(chǎn)生更新設(shè)備的資本支出。此外將之前預(yù)計的用戶現(xiàn)金流按年歸集，結(jié)合各年相應(yīng)資產(chǎn)規(guī)模下的折舊攤銷可獲得年利潤總額，進(jìn)而計算出當(dāng)年的所得稅。

企業(yè)價值=用戶資產(chǎn)價值(CE)—所得稅現(xiàn)金流出現(xiàn)值—資產(chǎn)支出現(xiàn)金流現(xiàn)值

=11093665.9—2149237.5— 3478059.9

=5466368.5

六、結(jié)語

用戶參與層級模型提供了分析互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)用戶資產(chǎn)質(zhì)量的有效視角，結(jié)合該模型展開的價值評估可以幫助評估者從更為細(xì)致的層面判斷互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的價值。

但模型在具體運(yùn)用中還有需要進(jìn)一步改進(jìn)的地方。首先當(dāng)評估對象的發(fā)展歷史較短，對留存率與核心行為之間關(guān)系的量化難以按年實(shí)現(xiàn)。因此在實(shí)際的評估操作中以月為基本期間單位。這導(dǎo)致了評估工作量的增大。其次模型的使用需要企業(yè)經(jīng)營的內(nèi)部數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)并不像財務(wù)數(shù)據(jù)一樣完備而準(zhǔn)確。這有待于未來形成較為規(guī)范統(tǒng)一的用戶信息披露。