葛國慶+徐琛+高登

摘 要：近年來，在大眾創(chuàng)業(yè)的熱潮下，一大批初創(chuàng)企業(yè)紛紛成立起來，其中大部分都是創(chuàng)新型小微企業(yè)。在這些創(chuàng)新型小微企業(yè)的運營過程中，企業(yè)的管理、融資以及并購事項都與企業(yè)的估值密切相關(guān)。但遺憾的是，目前創(chuàng)新型小微企業(yè)的估值在實務(wù)中仍然缺乏準確性與客觀性，有許多亟待提升與改進的地方。本文在結(jié)合經(jīng)典文獻與實務(wù)調(diào)查的基礎(chǔ)上，選取了12個指標作為小微企業(yè)估值的影響因素，并提出了以德爾菲法和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的小微企業(yè)估值方法，結(jié)合新三板數(shù)據(jù)進行實證分析，驗證了模型的有效性與可行性，為小微企業(yè)估值提供了一種新思路。

關(guān)鍵詞：小微企業(yè)估值；德爾菲法；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

一、研究背景

隨著我國小微企業(yè)的產(chǎn)生與發(fā)展，一系列問題隨之出現(xiàn)，其中較為突出的問題就是初創(chuàng)期創(chuàng)新型小微企業(yè)的估值問題。經(jīng)典的企業(yè)估值方法有歷史成本法、市場法等，但鑒于初創(chuàng)期創(chuàng)新型小微企業(yè)盈利不穩(wěn)定、規(guī)模小、財務(wù)數(shù)據(jù)不完整等特點，將這些方法用于初創(chuàng)期小微企業(yè)的價值評估均有較大局限性。因此，探究一種既能結(jié)合實際情況又能減少實務(wù)中價值評估主觀性的估值方法是極有價值的。

二、基本方法介紹

本文采用德爾菲法與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合的方法來構(gòu)建小微企業(yè)估值模型。德爾菲法，就是把需要破解的難題發(fā)送給不同專家以尋求意見，之后再對眾多專家提出的意見與建議見進行整合，進而得出初步綜合性意見。在此基礎(chǔ)上，再將所得綜合意見與待解決問題再次轉(zhuǎn)給專家。接到反饋信息后，專家應(yīng)當基于綜合意見，對自身的初步意見進行修改，之后再對經(jīng)過修改之后的意見進行匯總加成。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是研究者模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與功能，構(gòu)建出來的一種模型，其核心功能是研究輸入向量和輸出向量隱含關(guān)系。一般會按照輸入向量要求構(gòu)建輸入層神經(jīng)元，然后利用一系列模型內(nèi)含復雜運算來建立相應(yīng)的非線性模型，通過對隱含關(guān)系的不斷修正，減少輸出向量與實際向量之間的誤差，進而尋求合理的期望向量。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種方法先進、運作高效的前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它用徑向基函數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)隱含層單元的“基”構(gòu)成隱含層空間結(jié)構(gòu)，對輸入矢量（低維的模式輸入數(shù)據(jù)）進行函數(shù)變換，轉(zhuǎn)換至高維空間內(nèi)，通過對隱單元輸出值的處理得到輸出層的輸出值，具有最佳逼近和全局最優(yōu)的優(yōu)良性質(zhì)，而且訓練速度快，不會出現(xiàn)局部最優(yōu)，因此得到了廣泛應(yīng)用。

在研究過程中，我們先對新三板企業(yè)進行篩選，確定研究對象。在此基礎(chǔ)上，我們將待估值的各企業(yè)的客觀數(shù)據(jù)及資料進行整理，匯編成冊，隨因素評分表一起發(fā)放給各專家，要求專家在仔細閱讀各企業(yè)的詳細資料之后（此步驟為模仿企業(yè)估值實務(wù)中的盡職調(diào)查），依據(jù)自身專業(yè)知識和實務(wù)經(jīng)驗對企業(yè)各因素進行打分。之后，我們將收回資料及調(diào)查表，并對各企業(yè)得分進行整理，匯總并進行歸一化處理成為可用數(shù)據(jù)集，代入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓練，并對訓練結(jié)果進行檢驗，考察模型的可行性與準確性。

三、估值因素的確定

本文結(jié)合相關(guān)文獻、實際調(diào)查情況以及德爾菲法提出了以下因素作為小微企業(yè)估值的影響因素。

（1）政府支持度：對于剛剛創(chuàng)業(yè)的小微企業(yè)來說，能否得到政府部門的支持將對其前期發(fā)展產(chǎn)生重要影響。

（2）行業(yè)競爭度：企業(yè)所在行業(yè)的競爭激烈程度也是衡量初創(chuàng)期小微企業(yè)后續(xù)成長性的重要因素之一。

（3）企業(yè)核心技術(shù)水平：這里的技術(shù)水平需要囊括技術(shù)可替代性、技術(shù)先進程度、技術(shù)適用性以及技術(shù)可靠性。

（4）市場擴張速度：成熟企業(yè)的估值中，經(jīng)常會考慮企業(yè)在某個細分市場的市場占有率，但對于初創(chuàng)期的企業(yè)來說，由于其本身創(chuàng)立時間短，很難在市場占有率上對其做出評價，更應(yīng)當關(guān)注的應(yīng)當企業(yè)在細分市場擴張的速。

（5）毛利率：企業(yè)的毛利率也是衡量企業(yè)現(xiàn)狀與發(fā)展?jié)摿Φ闹匾笜耍矢?，說明企業(yè)的產(chǎn)品經(jīng)濟附加值較高，否則，說明該產(chǎn)品的經(jīng)濟附加值較低。

（6）CEO的能力：主流文獻認為創(chuàng)業(yè)企業(yè)領(lǐng)導者的能力將對企業(yè)發(fā)展產(chǎn)生巨大影響，因此CEO 的個人能力也必須納入估值體系中去。

（7）團隊能力：創(chuàng)業(yè)團隊在創(chuàng)業(yè)企業(yè)運作過程中的能力，包括了其管理能力、技術(shù)能力、銷售能力、財務(wù)能力等等方面，團隊水平的高低對企業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、財務(wù)的運作流程具有極大影響力。

（8）企業(yè)所在區(qū)域：我國各地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展極不平衡，不同區(qū)域的產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度和基本特點都有所不同。

（9）成本優(yōu)勢：在很多行業(yè)中，成本優(yōu)勢是決定競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵因素。

（10）市場整體景氣程度：通過研究，我們發(fā)現(xiàn)企業(yè)估值需要結(jié)合市場景氣程度。絕對價值相同的企業(yè)，在經(jīng)濟周期發(fā)展的不同階段，可能在估值上有較大差別，所以，企業(yè)最終的估值數(shù)據(jù)必須要考慮到市場的景氣程度進行衡量。

（11）商業(yè)模式：商業(yè)模式是企業(yè)的商業(yè)邏輯，它定義了企業(yè)如何為股東創(chuàng)造和捕獲價值。同時，為了保持競爭力，企業(yè)必須在其商業(yè)模式上不斷創(chuàng)新。

（12）企業(yè)規(guī)模：盡管對于初創(chuàng)期小微企業(yè)的估值主要是對于其成長性的估值，但不可否認的是，對于大多數(shù)小微企業(yè)來講，若無明顯證據(jù)證明其未來成長較為可期，其現(xiàn)有企業(yè)規(guī)模仍將是其估值的主要依據(jù)。

四、建立估值的數(shù)據(jù)樣本

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練中所提取的規(guī)律蘊含在樣本中，所以選取的樣本必須具有一定的代表性，根據(jù)本文的具體情況，選取樣本的原因和情況如下所述。

在樣本數(shù)據(jù)來源方面，考慮到：

（1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要多組數(shù)據(jù)進行訓練，而小微企業(yè)自身的數(shù)據(jù)由于其發(fā)展階段的特點，其自身各方面數(shù)據(jù)往往缺乏透明性、準確性，如不在估值之前花費一定時間對企業(yè)進行盡職調(diào)查，很難為企業(yè)估值提供詳盡、準確的原始數(shù)據(jù)和客觀情況。

（2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓練集數(shù)據(jù)需要具有良好的準確性，這樣才能使得模型的訓練結(jié)果和實際情況能夠良好契合。而實際情況中，大部分小微企業(yè)并沒有一個準確的估值數(shù)據(jù)，這就使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓練集數(shù)據(jù)的充實性與準確性極難保證，進而會影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓練結(jié)果的準確性。

綜上，本文采用我國新三板企業(yè)的相關(guān)估值數(shù)據(jù)與客觀情況對初創(chuàng)期小微企業(yè)的估值進行近似模擬。

目前，我國新三板掛牌公司的整體分布，有如下兩大特點：

一是中小微企業(yè)占比多。按照工信部和國家統(tǒng)計局標準，1107家掛牌公司約有95%屬中小微企業(yè)，約有68%屬小微企業(yè)。

二是公司業(yè)務(wù)新穎、科技含量高。目前，1107家掛牌公司中，高新技術(shù)企業(yè)的比重已經(jīng)超過了75%，且行業(yè)分布廣泛，高端制造業(yè)、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、文體娛樂業(yè)、科技服務(wù)業(yè)等領(lǐng)域均有大量企業(yè)分布。

由上文所述可知，新三板掛牌企業(yè)的特點與本文研究對象極為吻合，可以作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓練數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)來源。

在樣本數(shù)據(jù)量方面，本文初步確定的小微企業(yè)估值模型包含12個主要的影響變量，根據(jù)模型自身要求，選擇樣本量的時候，應(yīng)該盡量地尋求網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值總數(shù)與樣本訓練樣本數(shù)相匹配。綜合各種因素，本文最后選取了60家新三板掛牌企業(yè)作為數(shù)據(jù)來源。

五、建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

本節(jié)主要構(gòu)建小微企業(yè)估值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該RBF網(wǎng)絡(luò)是一種三層前向網(wǎng)絡(luò)：第一層為輸入層，主要由影響小微企業(yè)估值的12個影響因素構(gòu)成，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量；第二層為隱含層，由自主構(gòu)建的隱含神經(jīng)元構(gòu)成，連接輸入層與輸出層神經(jīng)元；第三層為輸出層，輸出值是隱單元輸出的線性加權(quán)，本模型中，企業(yè)最終估值水平為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出向量，所以輸出層的神經(jīng)元個數(shù)為1。而具體模型結(jié)構(gòu)如圖所示：

六、模型訓練及實證

本文總共選取了60個企業(yè)樣本，其中70%作為訓練樣本來訓練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，30%作為測試集對模型精度進行測驗。模型針對不同的輸入向量可以得到不同的價值輸出值，在規(guī)定網(wǎng)絡(luò)模型精度誤差的基礎(chǔ)上，模型自動會將實際價值輸出值與期望價值對比，得到誤差值，并將該誤差與精度誤差比較，誤差大于精度誤差時，進行回溯反饋、反迭代的過程。通過反復執(zhí)行RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程，得到最小誤差所對應(yīng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的內(nèi)涵網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，此時網(wǎng)絡(luò)的訓練過程結(jié)束，小微企業(yè)估值的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型就構(gòu)建完畢。

本文使用Spss Modeler進行模型執(zhí)行，執(zhí)行流程如圖所示：

在模型訓練及測試結(jié)束后，相關(guān)結(jié)果如圖所示：

由圖可知，模型測試集的平均誤差為-3.21%，達到了較好效果，但18個測試樣本中，仍有許多誤差水平超過了15%，處于一個較高的誤差水平。但考慮到小微企業(yè)估值在實務(wù)操作中的極大不準確性，我們有理由認為，該模型已經(jīng)具有了較好的擬合效果，將估值誤差維持在了一個可以接受的程度。

七、結(jié)論及分析

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用小微企業(yè)估值時只需要以合適訓練樣本進行訓練，利用訓練后的網(wǎng)絡(luò)模型就可以對小微企業(yè)進行估值。且訓練好一個模型之后，便可用于同類型小微企業(yè)的估值。若要對企業(yè)特點差異大的其他企業(yè)估值，只需重新尋找相似樣本，對模型進行調(diào)整訓練即可。

該模型克服了傳統(tǒng)小微企業(yè)估值過于依賴主觀判斷、工作量巨大的缺點。首先，本研究在訓練樣本上選用了新三板企業(yè)來對小微企業(yè)進行近似模擬，應(yīng)當講，這樣的近似模擬已經(jīng)非常好地保證了模型的準確性。但隨著小微企業(yè)數(shù)量的上升和相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的積累，勢必會有更加貼近實際情況的數(shù)據(jù)出現(xiàn)，屆時，可對本模型在數(shù)據(jù)選取上進行進一步優(yōu)化。其次，本文只從小微企業(yè)整體角度考慮了其估值模型。訓練樣本的企業(yè)特點、行業(yè)分布均差異較大，這也是本模型結(jié)果的誤差值產(chǎn)生的主要原因所在。后續(xù)研究中，若能對訓練樣本進行進一步精細化篩選，勢必能夠大幅提升模型的針對性。

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