MBA上海國(guó)家會(huì)計(jì)學(xué)院 | 互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)估值的探討——梅特卡夫模型的應(yīng)用

本文以梅特卡夫法則為理論基礎(chǔ)，探究用戶如何為互聯(lián)網(wǎng)公司創(chuàng)造價(jià)值。一方面本文運(yùn)用實(shí)際案例，分析用戶數(shù)量(MAU)和單用戶收入(ARPU)如何推動(dòng)銷售額和市值增長(zhǎng)，來(lái)驗(yàn)證梅特卡夫法則的解釋力，并對(duì)各參數(shù)之間的關(guān)系進(jìn)行分析，來(lái)檢測(cè)估值模型中包含的參數(shù)及其關(guān)系。另一方面，利用分析結(jié)論建立以梅特卡夫?yàn)榛A(chǔ)的估值模型，并根據(jù)案例數(shù)據(jù)分析，對(duì)模型的顯著性進(jìn)行驗(yàn)證。

過去5年里，美國(guó)社交網(wǎng)絡(luò)公司的表現(xiàn)較標(biāo)準(zhǔn)普爾指數(shù)高出170%。2017年全球市值前十的企業(yè)中，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)占比一半。2007年到2011年，Twitter的估值從8000萬(wàn)美元到80億美元;2012年到2014年，Instagram估值翻了35倍;2017年Snapchat上市，P/S高達(dá)70倍，這些都體現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，金融市場(chǎng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的青睞。但光環(huán)似乎并未一直籠罩，2018年，Twitter的市值僅僅180億美元，而Facebook市值高達(dá)5430億，互聯(lián)網(wǎng)公司為何享有高估值，估值的差異因何而起，引人深思。

互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)估值一直眾說紛紜，很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在上市時(shí)凈利潤(rùn)和凈現(xiàn)金流均為負(fù)，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)估值模型不再適用。他們最大的資源是用戶，資源的價(jià)值體現(xiàn)在用戶創(chuàng)造的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)中。研究互聯(lián)網(wǎng)公司的獲客方式、商業(yè)模式、規(guī)模效應(yīng)，把互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)規(guī)律抽象出來(lái)，設(shè)立參數(shù)、建立模型、檢驗(yàn)參數(shù)和模型的有效性，并用以解釋估值現(xiàn)象，是本文的意義。

二、理論基礎(chǔ)

(一)梅特卡夫法則

1973年，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)先驅(qū)羅伯特•梅特卡夫(Robert Metcalfe)提出了著名的梅特卡夫法則，即：網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值與網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的平方成正比。

3、未考慮企業(yè)生命周期

任何估值模型都必須關(guān)注企業(yè)的生命周期。由于品牌輻射力、替代品產(chǎn)生、用戶興趣轉(zhuǎn)移等原因，在用戶數(shù)N達(dá)到一定數(shù)量的時(shí)候，再想獲取新的用戶就變得較困難，當(dāng)用戶不再線性增長(zhǎng)時(shí)，單用戶價(jià)值也會(huì)有下降的可能，N也許不能在企業(yè)的整個(gè)生命周期內(nèi)對(duì)市值保持平方級(jí)別的推動(dòng)力。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)互聯(lián)網(wǎng)公司估值的基本思路

(二)國(guó)泰君安估值模型

第一層次，假設(shè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的收入(Revenue)與單用戶收入(ARPU)和月活躍用戶(MAU)相關(guān)，并且這種關(guān)系是可以被量化的，其中假設(shè)是：

1、收入與月活躍用戶(MAU)的平方呈正比;

2、收入與單用戶收益(ARPU)呈正比。

第二層次，假設(shè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的收入是公司價(jià)值的推動(dòng)力，銷售額會(huì)線性推動(dòng)市值的增長(zhǎng)。

(二)研究方向

1、通過分解銷售額，研究ARPU和MAU如何推動(dòng)銷售額的增長(zhǎng)，不同企業(yè)之間是否存在差異，差異的原因是什么。

2、研究銷售額如何推動(dòng)市值增長(zhǎng)，不同企業(yè)之間是否存在差異，差異的原因是什么。

3、試圖利用梅特卡夫法則進(jìn)行估值建模，并根據(jù)案例數(shù)據(jù)驗(yàn)證模型的適用性，分析模型參數(shù)的解釋意義。

(三)研究方法

本文選擇Facebook、騰訊、Twitter三家公司作為建模案例，通過分析三個(gè)公司的的ARPU和MAU如何作用于銷售收入，銷售收入如何作用于股票市值，并分析了同行業(yè)不同企業(yè)的差異。

四、研究分析.docx

(四)初步結(jié)論

1、收入與用戶數(shù)的平方成正比。

2、收入與ARPU趨于正向線性關(guān)系。

3、通過觀察收入、成本與MAU、ARPU之間的關(guān)系，可以判斷驗(yàn)證一家公司是否屬于嚴(yán)格意義上的第三類具有互聯(lián)網(wǎng)公司屬性，并可以通過擬合曲線函數(shù)的次級(jí)和R^2來(lái)判斷網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的強(qiáng)弱。如果擬合曲線函數(shù)次數(shù)越高，網(wǎng)路效應(yīng)越強(qiáng);如果次數(shù)相同，R^2越高，網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)越強(qiáng)。

4、在用戶數(shù)持續(xù)線性增長(zhǎng)的前提下，互聯(lián)網(wǎng)公司市值和收入一般呈正向線性關(guān)系。

五、建模設(shè)計(jì)與結(jié)論

根據(jù)前文的實(shí)驗(yàn)結(jié)論，搭建互聯(lián)網(wǎng)公司估值的定量模型，并使用統(tǒng)計(jì)中的回歸思想驗(yàn)證模型的適用性。

(一)參數(shù)設(shè)置

1、V

股權(quán)估值，因變量。取每季末總市值。

2、MAU

月活躍用戶數(shù)，自變量1。根據(jù)梅特卡夫法則，V與MAU^2存在相關(guān)關(guān)系。

3、ARPU

單用戶收入，自變量2。V與ARPU存在相關(guān)關(guān)系。如果實(shí)驗(yàn)對(duì)象在季度報(bào)告中公布了相應(yīng)數(shù)據(jù)，則直接采用;如果未公布，則采用Facebook的計(jì)算方式，ARPU=季度收入*2/(本季度MAU+上季度MAU)。

區(qū)別原始ARPU(單用戶收入)和扣除成本后的ARPU(單用戶貢獻(xiàn))。

4、e

隨機(jī)誤差項(xiàng)。代表模型中省略的對(duì)因變量不重要的影響因素，或者無(wú)法控制、不易度量的隨機(jī)因素。

(二)模型搭建

1、基于以上分析，建立模型如下：

V=α*ARPU*MAU^2+b+e，需要觀察的統(tǒng)計(jì)參數(shù)如下：

(1)α：回歸系數(shù)。

(2)b：截距項(xiàng)。

(3)R Square：可決系數(shù)R²(亦稱確定系數(shù))，用以度量擬合優(yōu)度，R²的值越接近1，說明回歸直線對(duì)觀測(cè)值的擬合程度越好。

(4)α的P-value：T檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)的P值，當(dāng)P

(5)α的DW值：杜賓-瓦特森檢驗(yàn)的結(jié)果，可用于判斷隨機(jī)項(xiàng)是否存在一階序列相關(guān)，如果DW=2，則完全不相關(guān);如果DW值接近0，則存在完全一階正相關(guān);如果DW值接近4，則存在完全一階負(fù)相關(guān)。用于檢驗(yàn)α是否隨機(jī)。

2、檢驗(yàn)方法

分別對(duì)試驗(yàn)對(duì)象的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，觀察相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。

(三)回歸結(jié)果匯總

從顯著性來(lái)看，F(xiàn)acebook、騰訊、Twitter三家企業(yè)對(duì)應(yīng)α和b的P-value均

從中國(guó)移動(dòng)的財(cái)務(wù)報(bào)表中可以看出，移動(dòng)和聯(lián)通主要的收入還是來(lái)自于通話費(fèi)用及數(shù)據(jù)流量這兩部分。這兩部分的收益不菲，但實(shí)際上我們也注意到這是在我國(guó)不對(duì)外開放信產(chǎn)業(yè)的背景下，寡頭壟斷的結(jié)果?；ヂ?lián)網(wǎng)之所以能產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，是因?yàn)橛脩糁g有連接和交互，但移動(dòng)和聯(lián)通只是通訊供應(yīng)商，無(wú)法做到這一點(diǎn)，就算是通話或者短信，每一次消費(fèi)行為只能連接到一個(gè)人，而非網(wǎng)絡(luò)中所有人，這是移動(dòng)和聯(lián)通與第三類互聯(lián)網(wǎng)公司最本質(zhì)的差異，因此也達(dá)不到梅特卡夫法則下收入與用戶數(shù)的平方成正比。盡管每個(gè)中國(guó)人都需要通訊三巨頭的服務(wù)，但用戶之間無(wú)法通過建立連接，所以這些通訊運(yùn)營(yíng)商并不具備互聯(lián)網(wǎng)屬性。

從擬合優(yōu)度來(lái)看，F(xiàn)acebook和騰訊R²都接近1，擬合程度優(yōu)于Twitter的0.649154。另可以看出，Twitter的回歸系數(shù)α為負(fù)數(shù)，這與上一章我們發(fā)現(xiàn)的“Twitter估值困境”吻合，也就是說，在Twitter商業(yè)模式不變的情況下，只要Twitter用戶增加，或者ARPU增加，它的估值就會(huì)下降，但若二者均不提高，估值也不樂觀。

在對(duì)的隨機(jī)性檢驗(yàn)時(shí)，發(fā)現(xiàn)各公司的DW值不完全接近于2，說明還有未考慮進(jìn)模型的因素，但影響不大。根據(jù)α*ARPU*MAU^2/V來(lái)計(jì)算模型的解釋程度，得到的結(jié)果在90%上下，驗(yàn)證了MAU和ARPU對(duì)估值V的解釋力。

(四)回歸結(jié)果匯總

實(shí)際上本模型與國(guó)泰君安估值模型理念一致，但將梅特卡夫法則與實(shí)際案例結(jié)合后，對(duì)該模型進(jìn)行簡(jiǎn)化和改進(jìn)，使之更具有實(shí)用性和可量化性。

在模型中加入ARPU后，ARPU代表了變現(xiàn)因子K，MAU^2為網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)N的平方，那么剩下的P/R^2，本位可用α進(jìn)行替代。既然國(guó)泰君安模型中的P是溢價(jià)率系數(shù)，取決于企業(yè)在市場(chǎng)中的地位，那么可以市場(chǎng)份額進(jìn)行量化;R是網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的距離，即為企業(yè)為獲取用戶所付出的成本代價(jià)，例如，付出的銷售費(fèi)用等。那么P/R^2代表企業(yè)為獲取用戶付出相應(yīng)代價(jià)后所能達(dá)到的市場(chǎng)份額，換句話說，α是一個(gè)單位付出市場(chǎng)投入產(chǎn)出多少的效率概念。

騰訊的α值為2.37E-08，大于Facebook的α值2.05E-08，這與上一章的觀點(diǎn)吻合，談及兩家公司的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)時(shí)，通過收入和MAU的關(guān)系也可以發(fā)現(xiàn)騰訊的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)比Facebook更加強(qiáng)烈，因此用戶價(jià)值對(duì)股權(quán)估值的轉(zhuǎn)化率α也更高，這里的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)實(shí)際是網(wǎng)絡(luò)效率。Twitter的α值為-1.3E-07，代表市場(chǎng)對(duì)其商業(yè)模式和盈利模式的負(fù)面情緒，造成了Twitter估值接連下降，至今未能超越IPO時(shí)的估值水平。因此對(duì)于Twitter來(lái)說，該模型不適用，因?yàn)槠渚W(wǎng)絡(luò)效率是負(fù)的。

該模型也證明一點(diǎn)：用PS為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進(jìn)行估值存在不未必合理性。ARPU*MAU代表銷售額，那么PS的實(shí)際經(jīng)濟(jì)意義是α*MAU，它是一個(gè)隨用戶數(shù)量變化的變動(dòng)指標(biāo)，不可簡(jiǎn)單與行業(yè)內(nèi)其他公司對(duì)標(biāo)，必須研究公司的用戶、收入和市值的關(guān)系。

六、結(jié)論與展望

本文通過驗(yàn)證檢驗(yàn)梅特卡夫法則的適用性，來(lái)探究分析和研究互聯(lián)網(wǎng)公司的價(jià)值所在，本文得到以下結(jié)論。

第一，用戶數(shù)和單用戶價(jià)值推動(dòng)銷售額增長(zhǎng)，而銷售額推動(dòng)市值增長(zhǎng)，其中銷售額和用戶數(shù)的平方呈正比關(guān)系。

第二，企業(yè)的商業(yè)模式?jīng)Q定了用戶能否持續(xù)增長(zhǎng)。用戶能否持續(xù)增長(zhǎng)不僅決定了銷售額能否推動(dòng)市值增長(zhǎng)，還決定了單用戶收益能否持續(xù)增長(zhǎng)，從而通過銷售收入推動(dòng)市值增長(zhǎng)。因此商業(yè)模式的可持續(xù)與否進(jìn)而影響單用戶價(jià)值的變動(dòng)。

第三，基于梅特卡夫法則的建立的估值模型V=α*ARPU*MAU^2+b+e，其中α為網(wǎng)絡(luò)價(jià)值轉(zhuǎn)換為股權(quán)估值的轉(zhuǎn)化系數(shù)，模型經(jīng)檢驗(yàn)具備適用性和解釋力。該模型可用于判斷一個(gè)企業(yè)是否擁有標(biāo)準(zhǔn)的互聯(lián)網(wǎng)公司屬性，也可以用于判斷企業(yè)的行業(yè)地位和市場(chǎng)認(rèn)可度，并結(jié)合以及企業(yè)的商業(yè)模式進(jìn)一步研究如何進(jìn)行市值管理是否有價(jià)值。由于時(shí)間關(guān)系，受到研究范式的局限，本文所建立的模型仍存在10%尚未解釋的影響因素，模型也未能在細(xì)分互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中檢驗(yàn)其適用性，選取更多案例進(jìn)行研究。未來(lái)同行學(xué)者如有興趣，可以繼續(xù)研究細(xì)分行業(yè)的在轉(zhuǎn)化系數(shù)α有何不同方面，并進(jìn)一步解讀轉(zhuǎn)化系數(shù)，共同推動(dòng)模型改善仍有進(jìn)一步研究的意義。

今日資本的徐新女士曾提出這樣的觀點(diǎn)：未來(lái)大公司如果在互聯(lián)網(wǎng)上沒有聲音，就不靈了，因?yàn)楝F(xiàn)代的用戶只相信互聯(lián)網(wǎng)的信息。她認(rèn)為，超級(jí)平臺(tái)建成的基礎(chǔ)在于規(guī)模效應(yīng)促成的獨(dú)家性和壟斷性，而平臺(tái)開花在于平臺(tái)背后強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。因此，a也代表了市場(chǎng)壟斷性。美團(tuán)創(chuàng)始人王興曾指出互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的壟斷比例：7：2：1，即第一名擁有70%市場(chǎng)，第二名20%，剩下的10%可以忽略不計(jì)。同為國(guó)際化社交網(wǎng)絡(luò)行業(yè)的巨頭，在用戶開發(fā)和商業(yè)模式方面的差異，導(dǎo)致Facebook和Twitter的a有天壤之別，關(guān)鍵在于對(duì)用戶的把控上。在梅特卡夫發(fā)則的驅(qū)動(dòng)下，用戶數(shù)量差異最終造成企業(yè)經(jīng)濟(jì)價(jià)值的巨大差異是巨大的。越不能吸引新用戶，就越不能產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益，就越?jīng)]有不能吸引投資者資金去打通渠道獲取新用戶，最終，這樣平臺(tái)的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)越不能發(fā)揮作用。最后便是馬太效應(yīng)的結(jié)果便是這樣一個(gè)結(jié)果：強(qiáng)者恒強(qiáng)。

互聯(lián)網(wǎng)的價(jià)值通過梅特卡夫法則淋漓盡致地展現(xiàn)在商業(yè)社會(huì)里，贏得社會(huì)的矚目和資本的青睞?；ヂ?lián)網(wǎng)的推動(dòng)力來(lái)自于生產(chǎn)效率提升的變革，包括，如零售模式從過去的小商品市場(chǎng)到超市到連鎖店到今天的電商，其背后的推動(dòng)力都是來(lái)源自于供應(yīng)鏈成本的下降和供應(yīng)鏈效率的提升。中國(guó)正邁入大消費(fèi)升級(jí)時(shí)代，越來(lái)越多的互聯(lián)網(wǎng)巨頭面臨增速放緩、紅利消退，卻正努力轉(zhuǎn)向推進(jìn)與傳統(tǒng)行業(yè)的合作，因?yàn)槁涞貫閷?shí)為傳統(tǒng)行業(yè)導(dǎo)流或改變傳統(tǒng)行業(yè)的商業(yè)內(nèi)容。如今，互聯(lián)網(wǎng)不是顛覆而是融合。而傳統(tǒng)行業(yè)在掌握了互聯(lián)網(wǎng)工具、方法論和價(jià)值觀之后如能成功轉(zhuǎn)型，又重新迸發(fā)出勃勃生機(jī)?；ヂ?lián)網(wǎng)供應(yīng)了商業(yè)模式轉(zhuǎn)換的肥沃土壤，因此對(duì)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的估值研究技術(shù)也必將隨著時(shí)代的浪潮奔流不息之得到更為廣泛的應(yīng)用和研究。

指導(dǎo)教師介紹

單喆慜，上海國(guó)家會(huì)計(jì)學(xué)院副教授。上海財(cái)經(jīng)大學(xué)管理學(xué)博士，研究領(lǐng)域?yàn)楣窘鹑?、企業(yè)并購(gòu)、股票估值等。擁有中國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師、中國(guó)證券分析師、美國(guó)證券分析師資格。擔(dān)任清華大學(xué)五道口金融學(xué)院、清華大學(xué)經(jīng)管學(xué)院、上海高級(jí)金融學(xué)院等知名高校EMBA客座教授，在國(guó)內(nèi)和大中華地區(qū)擁有很高的學(xué)術(shù)聲譽(yù)。為上海市電力公司、寶鋼集團(tuán)、上海電氣集團(tuán)、五礦集團(tuán)等擔(dān)任財(cái)務(wù)顧問。