張小艷 戴博訪

摘要：在現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)流媒體企業(yè)的估值是近些年的研究熱點(diǎn)，有效的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)價(jià)值評(píng)估方法正是企業(yè)在進(jìn)行投資決策時(shí)缺少的重要工具。所以本文引入以用戶數(shù)量為重要評(píng)估中心的特卡夫估值法。并在梅特卡夫估值模型中結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)流媒體企業(yè)特點(diǎn)加以修正，從活躍用戶、單個(gè)用戶的貢獻(xiàn)量、核心業(yè)務(wù)、廣告收益和平均每月付費(fèi)用戶這些方面切入建立修正模型。

Abstract： In recent years， the valuation of modern Internet streaming media enterprises has become a research hot spot. Effective valuation methods of Internet enterprises are the important tools that enterprises lack when making investment decisions. Therefore， this paper introduces the Metcalfe's law， which takes the number of users as an important evaluation center. In the Metcalfe's law， the characteristics of Internet Streaming Media Enterprises are combined to modify it. The revised model is established from the aspects of active users， individual users'contribution， core business， advertising revenue and average monthly paid users.

關(guān)鍵詞：企業(yè)估值;互聯(lián)網(wǎng)流媒體企業(yè);梅特卡夫估值法

Key words： enterprise valuation;internet streaming media enterprises;Metcalfe's Law

中圖分類號(hào)：F275? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1006-4311（2019）29-0222-04

0? 引言

現(xiàn)代企業(yè)常用的企業(yè)價(jià)值評(píng)估方法有以下幾類：一是以“成本法”、“收益法”和“市場(chǎng)法”為代表的傳統(tǒng)估值方法。這三種評(píng)估方法都有著他們獨(dú)立的使用范圍和前提條件，且各自都有一些局限的地方，雖然這三種評(píng)估方法在企業(yè)價(jià)值評(píng)估體系中經(jīng)過了較長(zhǎng)時(shí)間的研究和認(rèn)證，但面對(duì)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)這個(gè)與傳統(tǒng)行業(yè)區(qū)別較大的行業(yè)，如果單獨(dú)的使用這三種傳統(tǒng)估值方法對(duì)目標(biāo)公司進(jìn)行價(jià)值評(píng)估，會(huì)使得結(jié)果不那么契合，用傳統(tǒng)估值方法評(píng)估出來的企業(yè)價(jià)值與其實(shí)際價(jià)值有偏差，還要結(jié)合目標(biāo)企業(yè)具體的實(shí)際情況，單獨(dú)討論。二是以“EVA評(píng)估方法”、“實(shí)物期權(quán)評(píng)估法”和“梅特卡夫估值法”為代表的新興研究方法。其中“EVA評(píng)估方法”依賴于成熟的證券市場(chǎng)所提供的目標(biāo)公司精確有效的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)。但是我國(guó)現(xiàn)實(shí)情況是證券市場(chǎng)不甚健全，會(huì)計(jì)信息有失真的可能。EVA評(píng)估方法所得出的結(jié)論的可信度也要打折扣。而“實(shí)物期權(quán)評(píng)估法”泛用性較低，特別是無形資產(chǎn)在企業(yè)中占比較高的企業(yè)，例如互聯(lián)網(wǎng)流媒體公司等。單獨(dú)使用實(shí)物期權(quán)法不能夠評(píng)估出這類企業(yè)的真實(shí)價(jià)值。因此，伴隨互聯(lián)網(wǎng)流媒體行業(yè)發(fā)展迅速，急需有效的互聯(lián)網(wǎng)流媒體公司評(píng)估方法，為企業(yè)提供投資決策依據(jù)。

而梅特卡夫估值法則是新興企業(yè)估值研究方法中更適用于高速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)公司的估值方法，其重視用戶數(shù)量以及用戶價(jià)值的特性適用于互聯(lián)網(wǎng)流媒體公司自身以用戶為核心的特性，后文將著重介紹梅特卡夫估值法。

1? 模型建立

1.1 梅特卡夫估值法

而梅特卡夫估值法更能表現(xiàn)以用戶數(shù)量為重點(diǎn)的互聯(lián)網(wǎng)公司的價(jià)值。該定律認(rèn)為，一個(gè)網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值 V 與該網(wǎng)絡(luò)的規(guī)?；蛘哒f網(wǎng)絡(luò)中所有用戶的數(shù)量 n 成正比，即 V∝n2，但互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本卻和總用戶規(guī)模呈線性關(guān)系，即 C∝n。 2014年Metcalfe本人提取了Facebook公司的2004-2013年的報(bào)表數(shù)據(jù)：總營(yíng)業(yè)成本、用戶增長(zhǎng)數(shù)量和總營(yíng)業(yè)收入對(duì)梅特卡夫定律做驗(yàn)證，并用文章《Metcalfes Law After 40 Years Ethernet》證明了其模型擬合度較高。在總成本和用戶數(shù)成正比的同時(shí)，收入和其用戶數(shù)的平方確實(shí)也成正比，Metcalfe先生向外界證明了自己定律的科學(xué)性。2015年，幾位國(guó)內(nèi)學(xué)者發(fā)表文章《Tencent And Facebook Data Validate Metcalfes Law》對(duì)騰訊集團(tuán)和Facebook 2004-2013的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從財(cái)務(wù)報(bào)表上摘取到這兩家公司近十年來的用戶數(shù)量和營(yíng)業(yè)收入的變化情況，對(duì)Sarnoff定律、Odlyzko定律、Reed定律和Metcalfe定律分別進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)梅特卡夫定律均方的偏差值最小。又一次確認(rèn)了梅特卡夫估值法在互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)行業(yè)中的的適用性。

梅特卡夫估值法的公式如下：

企業(yè)價(jià)值=單個(gè)用戶的貢獻(xiàn)量×（月活躍用戶數(shù)）2

V=K×N2

最初的梅特卡夫定律提出的那個(gè)時(shí)間點(diǎn)，恰好是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)剛開始蓬勃發(fā)展的時(shí)期?；ヂ?lián)網(wǎng)公司最重要的業(yè)務(wù)指標(biāo)便是其用戶數(shù)量，該定律把網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)上的每一個(gè)用戶賦予了同樣的權(quán)重，在一定程度上把適用于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)初期爆發(fā)發(fā)展的經(jīng)驗(yàn)推廣至了所有時(shí)期的互聯(lián)網(wǎng)公司上。

在梅特卡夫估值法提出后的30年內(nèi)有很多人嘗試對(duì)其進(jìn)行修正，其中Odlyzko's Law 或稱為齊普夫定律（Zipf's Law）可能是所有對(duì)梅特卡夫定律做出的修改中最為人們所接受的一種。該定律將互聯(lián)網(wǎng)價(jià)值表示為 V∝n×ln（n）。

齊普夫定律的公式如下：V=K×N×ln（N）

1.2 模型總體思路

本文模型的基礎(chǔ)是梅特卡夫估值法以及后來對(duì)該法則的各種修正估值方法。流媒體公司的利潤(rùn)和其月活躍用戶人數(shù)關(guān)系密切。雖然齊普夫定律已經(jīng)在單個(gè)用戶價(jià)值上進(jìn)行了修正，但是相對(duì)于真實(shí)市值來說還是有較大差距，但是二者趨勢(shì)相同，造成估值差異的問題可能在于公司的經(jīng)營(yíng)性質(zhì)不一樣，梅特卡夫估值法提出是參照的3com 公司所銷售的以太網(wǎng)卡的銷量，因此該定律主要是針對(duì)于社交網(wǎng)絡(luò)，在這種模式下用戶之間連接數(shù)量的多少直接決定了網(wǎng)絡(luò)價(jià)值。但是以流媒體播放為主營(yíng)業(yè)務(wù)的公司中每月付費(fèi)用戶和每月活躍用戶的邊際成本同樣但邊際收入相差甚遠(yuǎn)。所以在估值中給二者賦予同樣的比重是不科學(xué)的。

因?yàn)樵诨ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)中C∝n，所以每月付費(fèi)用戶所帶來的的收益要沖減掉一部分非付費(fèi)用戶的成本，月平均付費(fèi)用戶用NP指代。那么此處的公式就應(yīng)該修正為：

修正公式一：V=K×N×ln（NP）

一個(gè)公司的發(fā)展是有限的，但梅特卡夫估值法卻是沒有上限的，因?yàn)閘n（NP）并不是一個(gè)收斂的級(jí)數(shù)，在付費(fèi)用戶數(shù)量超過一定界限的時(shí)候還是會(huì)面臨估值偏高的問題。所以僅對(duì)用戶屬性進(jìn)行細(xì)分定義不足以完善該公式的適用性。

對(duì)于流媒體公司，從所有用戶身上可以收取到的費(fèi)用便是廣告收益，一家流媒體公司如果足夠了解自己的用戶，那么其精準(zhǔn)投放廣告的能力將會(huì)給其帶來極大的收入，這也是僅有的變現(xiàn)所有流量的方法，所以在流媒體公司中：梅特卡夫公式應(yīng)修正為：?jiǎn)蝹€(gè)用戶價(jià)值×用戶數(shù)量=廣告收入即K×N=AD。鑒于實(shí)際情況中公司因?yàn)楦髯缘脑虿⒉荒軐⒕ν耆度氲綇V告投放中，所以還是會(huì)有部分用戶價(jià)值未能體現(xiàn)所以在廣告費(fèi)用之中，所以在廣告費(fèi)用的基礎(chǔ)上還需要補(bǔ)充用戶總量來更好地反映企業(yè)的價(jià)值。即K×N≈AD+MA。

月平均付費(fèi)用戶無法凸顯其最主要收入來源的重要性，所以占主營(yíng)業(yè)務(wù)收入第一的業(yè)務(wù)其用戶人數(shù)需要著重注意。但是這項(xiàng)業(yè)務(wù)人數(shù)并不能代替所有其他業(yè)務(wù)，并且要在計(jì)算時(shí)剔除已經(jīng)考慮過的廣告業(yè)務(wù)。所以，要乘以除廣告業(yè)務(wù)之外所有其他業(yè)務(wù)所占百分比。

總而言之：流媒體公司價(jià)值=全覆蓋廣告收入×引導(dǎo)用戶參與主要收費(fèi)業(yè)務(wù)的能力/重復(fù)計(jì)算部分

在這里占主營(yíng)業(yè)務(wù)收入第一的業(yè)務(wù)其用戶人數(shù)用MPP指代，占除廣告業(yè)務(wù)之外其他業(yè)務(wù)總和所占百分比為M%，再次修正后的公式如下：

修正公式二：V=（AD+MA）×ln（MPP）×M%

1.3 模型研究變量設(shè)定

①活躍用戶。對(duì)于流媒體企業(yè)而言，一個(gè)流媒體企業(yè)在其視頻播放平臺(tái)上活躍的用戶越多，其終端占有率越高，企業(yè)的市場(chǎng)價(jià)值就越大。投資者一般采用月活躍用戶人數(shù)（Monthly Active Users，MAU）來反映活躍用戶的數(shù)量。

②單個(gè)用戶的貢獻(xiàn)量。在梅特卡夫估值法的框架下單個(gè)用戶的貢獻(xiàn)量是極為重要的影響因子，如何取值就顯得極為重要。在簡(jiǎn)化計(jì)算中使用單個(gè)用戶的貢獻(xiàn)量×活躍用戶=凈收入來取得單個(gè)用戶的貢獻(xiàn)量的值。

③核心業(yè)務(wù)。一家流媒體公司其核心業(yè)務(wù)是指除了其流媒體推送業(yè)務(wù)以外最核心的收入來源。流媒體企業(yè)的核心業(yè)務(wù)顯示了該公司的業(yè)務(wù)方向，所以在估值的過程中因當(dāng)著重考慮核心業(yè)務(wù)的影響。

④廣告收益。在流媒體公司中廣告收益代表著該公司對(duì)其用戶的了解程度，同時(shí)也表現(xiàn)出了該公司的用戶流量變現(xiàn)能力，是對(duì)流媒體企業(yè)估值的一個(gè)重點(diǎn)。

⑤平均每月付費(fèi)用戶。月平均付費(fèi)用戶，也就是會(huì)員用戶，是愿意付費(fèi)獲得該流媒體公司服務(wù)的核心用戶。如何將核心用戶與該公司的核心業(yè)務(wù)結(jié)合起來就是研究的關(guān)鍵問題所在。

2? 流媒體企業(yè)價(jià)值評(píng)估案例分析

這些年來，互聯(lián)網(wǎng)取得了驚人的進(jìn)步，互聯(lián)網(wǎng)視頻已成為網(wǎng)絡(luò)娛樂產(chǎn)業(yè)的核心支柱和重要流量入口。中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心數(shù)據(jù)顯示，截至2018年12月，網(wǎng)絡(luò)視頻用戶規(guī)模達(dá)6.12億，較2017年底增加3309萬，占網(wǎng)民整體的73.9%;手機(jī)網(wǎng)絡(luò)視頻用戶規(guī)模達(dá)到5.90億，較2017年底增加4101萬，占手機(jī)網(wǎng)民的72.2%。本文摘取國(guó)內(nèi)流媒體企業(yè)上市公司四家：Bilibili，愛奇藝，樂視網(wǎng)，暴風(fēng)集團(tuán)進(jìn)行分析。

2.1 暴風(fēng)集團(tuán)

暴風(fēng)集團(tuán)為老牌互聯(lián)網(wǎng)流媒體企業(yè)，在中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)初期以下載為主的視屏觀看模式中，以優(yōu)秀的兼容各種格式的視頻播放軟件“暴風(fēng)音影”占據(jù)市場(chǎng)，獲得大量用戶基礎(chǔ)。但是該類用戶轉(zhuǎn)化變現(xiàn)能力較低，所以導(dǎo)致了在2016年至2018年間修正公式一和修正公式二的較大差距。

2017年暴風(fēng)集團(tuán)的流媒體播放業(yè)務(wù)受到了以愛奇藝，優(yōu)酷土豆和騰訊視頻為主的互聯(lián)網(wǎng)付費(fèi)視頻播放業(yè)務(wù)模式的沖擊，同時(shí)受到了國(guó)家頒布的版權(quán)法的影響。導(dǎo)致其用戶流量變現(xiàn)能力進(jìn)一步下降，此時(shí)修正公式一并沒有反映出這項(xiàng)危機(jī)，反而是根據(jù)活躍用戶的增加大幅度提高了估值。反觀修正公式二就更好的體現(xiàn)了暴風(fēng)集團(tuán)的企業(yè)價(jià)值。

2018年暴風(fēng)集團(tuán)的業(yè)務(wù)斷崖式下滑，因?yàn)閱蝹€(gè)用戶的價(jià)值大幅度下降，所以修正公式一下降幅度巨大，但是修正公式二是較為保守的下調(diào)了暴風(fēng)集團(tuán)的估值，主要原因是暴風(fēng)集團(tuán)最核心業(yè)務(wù)是終端銷售，在2018年末仍有近337萬用戶使用暴風(fēng)集團(tuán)的智能電視終端。這部分核心用戶的價(jià)值跌幅明顯低于播放器使用用戶。

從兩個(gè)修正公式可以得出暴風(fēng)集團(tuán)業(yè)務(wù)受損嚴(yán)重，但是其最核心用戶依舊有價(jià)值，而且該公司處于價(jià)值低估階段，若是核心業(yè)務(wù)重復(fù)的公司可以考慮合并。

2.2 樂視網(wǎng)

樂視網(wǎng)從2013年到2016年都是流媒體播放企業(yè)的領(lǐng)頭羊，擁有大量的活躍用戶，這時(shí)就體現(xiàn)出修正公式一的局限性，活躍用戶在億以上波動(dòng)的時(shí)候?qū)?huì)遮蓋隱含風(fēng)險(xiǎn)，若是目標(biāo)公司運(yùn)營(yíng)健康，修正公式一可以給出參考估值，但是樂視網(wǎng)運(yùn)營(yíng)并不健康。

樂視強(qiáng)行搭建所謂的“樂視生態(tài)”，引入大量與其主營(yíng)流媒體業(yè)務(wù)不相關(guān)的業(yè)務(wù)，導(dǎo)致負(fù)債俱增的同時(shí)無法將大量活躍用戶引流到其所謂的“樂視生態(tài)”中。而將活躍用戶引入最賺錢業(yè)務(wù)的能力正是修正公式二納入考慮的地方。因?yàn)闃芬暢藦V告業(yè)務(wù)之外，最賺錢的業(yè)務(wù)大部分時(shí)間還是會(huì)員業(yè)務(wù)，所以在樂視網(wǎng)并沒有真正搭建好“樂視生態(tài)”時(shí)修正公式二下調(diào)了樂視的估值。樂視網(wǎng)在2017年停牌了較長(zhǎng)時(shí)間，所以沒有反應(yīng)在市值上。

2018年，樂視卷入大量債務(wù)危機(jī)之中，無法繼續(xù)提供優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。其最核心的業(yè)務(wù)又是會(huì)員收入，所以在2018年修正公式一和修正公式二同時(shí)大幅度下調(diào)估值。此時(shí)的樂視公司毫無價(jià)值可言。在19年退市是必然的結(jié)果。

2.3 愛奇藝

愛奇藝公司是中國(guó)流媒體播放企業(yè)中的龍頭，其活躍用戶數(shù)量和會(huì)員數(shù)量都遙遙領(lǐng)先于同類企業(yè)。修正公式一根據(jù)其超高的活躍用戶數(shù)量給出了較高的估值。但是其市值更為貼近修正公式二，其中問題在于愛奇藝公司雖然擁有大量的用戶但是用戶喜好把握程度并不高，這也是以自制綜藝、自制網(wǎng)劇為主打產(chǎn)品的流媒體播放器的缺點(diǎn)。用戶在愛奇藝提供的節(jié)目中花費(fèi)時(shí)間是整塊的娛樂時(shí)間，這時(shí)任何的廣告都會(huì)影響用戶體驗(yàn)。所以在小心翼翼投放廣告的同時(shí)很難快速收集到用戶喜好。也就無法做到快速為用戶提供千人千面的精準(zhǔn)廣告，進(jìn)而很難在廣告收入上獲得較大的突破。

愛奇藝的最主要收入來源還是會(huì)員付費(fèi)觀看其原創(chuàng)內(nèi)容，或是正版影視的收入，而長(zhǎng)久的提供優(yōu)質(zhì)的原創(chuàng)節(jié)目或是購(gòu)買影視版權(quán)是要花費(fèi)較高成本的，所以在會(huì)員數(shù)量翻倍的同時(shí)市場(chǎng)并不買賬。

而修正公式二更看重廣告收入，所以給出了較低的估值但是依舊高于愛奇藝公司市值?？梢缘贸鼋Y(jié)論：愛奇藝公司股價(jià)被低估了。在2019年一季度，愛奇藝公司市值確實(shí)上漲至1342.68億人民幣，符合修正公式二的估值。

2.4 Bilibili

Bilibili公司市值處于修正公式一和修正公式二之間，是正常估值情況，并未出現(xiàn)高估或者低估的情況。

修正公式二對(duì)Bilibili2018年的估值為67.14億人民幣，與其市值表現(xiàn)差距較大。其原因是Bilibili公司2018年收入來源的71%來源于手機(jī)游戲收入，會(huì)員收入和直播收入合并才占14.2%，而其廣告業(yè)務(wù)只占11.2%，而Bilibili的手機(jī)游戲付費(fèi)用戶所占總總用戶比重僅為0.9%。嗶哩嗶哩公司并不采取貼片廣告的方式來獲得廣告收益，取而代之的是站內(nèi)知名視屏制作人（up主）的廣告視頻推薦，以及主頁滾動(dòng)廣告的形式。該方式最大程度上照顧到了非付費(fèi)用戶的體驗(yàn)，有利于其擴(kuò)大用戶基礎(chǔ)，精準(zhǔn)投放廣告是未來的趨勢(shì)，Bilibili公司的廣告業(yè)務(wù)有每年200%以上的增長(zhǎng)率這將是該公司未來發(fā)展的另一主要?jiǎng)恿Γ菃尉?018年來看，數(shù)據(jù)還是略顯單薄。

Bilibli的這種收入主要來源于手機(jī)游戲業(yè)務(wù)的經(jīng)營(yíng)模式還是存在著一定風(fēng)險(xiǎn)的。修正公式二給予低估值還有一個(gè)原因就在于其手機(jī)付費(fèi)用戶數(shù)量太少。首先是Bilibili公司只公布了其手機(jī)游戲用戶的付費(fèi)用戶，并未公布其總?cè)藬?shù)，但是以大數(shù)據(jù)來看，付費(fèi)用戶僅占全部用戶的70%左右，因?yàn)榫唧w數(shù)字不明確所以影響到了該公式取值，導(dǎo)致結(jié)果偏低。再者手機(jī)游戲是有其壽命的，若果無法將更多地用戶引入bilibili運(yùn)營(yíng)的游戲中，那么一旦核心游戲的質(zhì)量出現(xiàn)下降，公司將遭受巨大損失。

所以該公司估值合理，可以觀望。

3? 結(jié)論

以V=K×N×ln（NP）為模型的修正公式一雖然體現(xiàn)出了單個(gè)活躍用戶的價(jià)值，且重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了付費(fèi)用戶的價(jià)值。但是在用戶膨脹的情況下仍然難免高估。以V=（AD+MA）×ln（MPP）×M%為模型的修正公式二雖然低估了目標(biāo)公司的收入，但是很好地詮釋了目標(biāo)流媒體公司的用戶流量變現(xiàn)能力，該模型對(duì)核心用戶的變化更為敏感。所以目標(biāo)公司估值V應(yīng)∈[K×N×ln（NP），AD+MA）×ln（MPP）×M%]。目標(biāo)公司估值高于修正公式一數(shù)值時(shí)則被明顯高估，低于修正公式二模型數(shù)值時(shí)則被低估。

參考文獻(xiàn)：

[1]朱莉，席愛華.樂視網(wǎng)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及致險(xiǎn)原因分析[J].中國(guó)商論，2019（09）：25-28.

[2]胡彥姣.bilibili彈幕視頻網(wǎng)站用戶行為模式與群體傳播[J].新聞研究導(dǎo)刊，2019，10（03）：95.

[3]向瑩.彈幕視頻網(wǎng)站商業(yè)模型分析——以嗶哩嗶哩網(wǎng)站為例[J].中外企業(yè)家，2018（35）：80.

[4]叢錦華.基于傳統(tǒng)估值法和梅特卡夫定律對(duì)我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的估值研究[D].廣東外語外貿(mào)大學(xué)，2018.

[5]唐航.基于梅特卡夫定律的新浪微博企業(yè)價(jià)值評(píng)估研究[D].湖南大學(xué)，2018.

[6]別業(yè)鵬，程詩鶴，席智.我國(guó)視頻網(wǎng)站的盈利模式及發(fā)展方向[J].新聞前哨，2017（08）：31-37.

[7]邱志偉.考慮用戶參與類廣告模式的視頻網(wǎng)站收益管理研究[D].深圳大學(xué)，2017.

[8]安翔.梅特卡夫模型在企業(yè)估值中的運(yùn)用[D].上海國(guó)家會(huì)計(jì)學(xué)院，2017.

[9]楊東樺.基于梅特卡夫法則的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)估值研究[D].湖南大學(xué)，2017.

[10]高嵩.互聯(lián)網(wǎng)視頻公司估值模型實(shí)證研究[D].上海交通大學(xué)，2015.

[11]楊海靜.并購(gòu)標(biāo)的企業(yè)估值與整合研究[J].價(jià)值工程，2012，31（35）：108-109.