互联网初创公司的估值方法探讨

2015-03-12于永晓

财会学习 2015年17期

文/于永晓

“互联网+”型公司顺应了传统产业升级转型的大趋势，再加上政府出台的利好政策，互联网型公司，尤其是电商公司得以蓬勃发展。2015年以来出现了一种新的业态，即B2B(Business-to-Business)平台型互联网公司，开启了企业对企业的商业新模式。即通过互联网平台实现企业与企业之间产品、服务及信息的交换。这种类型初创企业一般资产轻、客户流量小，交易规模不大，缺乏资金的持续投入。一旦获得融资，就有可能在短时间内实现快速发展，为投资人赢得巨额的回报。但如果从财务指标看，此类互联网初创公司很难获得投资人的支持。究竟如何估值成为投资人与创业人非常关注的现实问题。

一、传统估值方法的缺陷

众所周知，完善的估值系统不仅可以避免因高估而产生的行业泡沫，也避免一个好的企业被“贱卖”，有助于互联网行业的健康发展。

传统的估值方法有可比公司分析法、先例交易分析法，但这些方法都存在一定的缺陷。它们都是一种静态的估值方法，不可避免的出现高估或低估的问题。

互联网产业在过去的一段时间内获得了蓬勃发展，但复杂的股权结构、多样的企业设计和创新的盈利模式都增加了互联网公司运营成果的不确定性。从风险投资的角度而言，互联网公司发展的不确定性和随机性很难为企业未来收益确定风险率。此外，对互联网企业而言，用户量成为公司的核心资源，传统方法很难评估其价值。因此只有不断创新的、可操作的估值系统才能适应互联网产业的的不断发展[1]。

二、互联网初创公司常用的估值方法

(一)DCF(现金流量折算)应用方法

将互联网公司全部现金流入扣除成本之后的剩余资产称为净现金流量，这一数据表示在某个时间段内可以为投资人提供的税后现金流量，是现金流量的重要组成部分。净现金流量主要包括自由现金流量和非营业现金流量，通常将非营业活动积累的税后现金流量称为非营业现金流量，将营业活动产生的税后现金流量称为自由现金流量。

以现金流量的变化特征为依据，折现现金流量可以分为两阶段增长型和三阶段增长型两种。

对两阶段增长型来讲，一般将现金流量值与后续期价值的总和称为公司的实体价值，发展呈现出两个阶段的初创型公式尤为适用。在第一阶段和第二阶段中，增长率一般表现为持续增长的形态。

对三阶段增长型来讲，一般将增长期、转换期和后续期的现金流量之和作为公司的实体价值体现，其中增长期为高速增长阶段，在转换期中，增长率呈现出一定的递减趋势，在后续期中，增长率逐渐稳定。以市场需要为基准，DCF方法在选择预测期的过程中有较高的灵活性，例如8年、10年甚至更长的时期。在实际估值中，一般将预测期选为3-5年，在这个时间段内，初创公司的经营结果是可以预测的。

DCF估值方法拥有完善的理论估值体系，在现金流量为正的前提下，可以估计出未来现金流的发生时间，得出次结果后可以根据现金流的风险特性，求出折现率，为初创公司的估值提供依据，但此种方法也存在一定的缺陷。

第一，现金流量折算法不能可靠处理同伙膨胀带来的影响，在长期投资过程中，创业者无法对现金流做出相应的调整。第二，公司复杂的风险状态无法通过单一的折现率反应出来，因为在某一项目的发展过程中，后期的经营风险会逐渐降低。第三，创业者无法认识到灵活经营的重要性，管理和无法明确环境的变化和投资项目风险的不确定性，必须应用灵活的管理手段以取得更好的投资机会，为了提高项目的投资效益，不得不应用多种投资方案。

现金流量折算法在国内的应用，通常都会为中小型高新技术企业带来一定的问题，传统的现金流量折算法在正在发展的经营活动中无法得到较大的价值体现。

对高新技术公司来讲，在发展过程中，可能拥有某种特许经营权，但不能保证能够立即获得经济效益，甚至为处于亏损状态。

以B2B平台型的互联网初创公司为例，从长远来看，互联网初创公司可能会获得良好的获利机会和发展机会，这种类型的公司与相同经营状况但是发展前景不明朗的公司相比，理性的投资者愿意将更多的筹码加于前者。在该种方法的应用过程中，公司的评估可能缺乏一定的市场价值，因此必须找到科学的可以反映出公司优势的评估方法。在利用传统现金流量折算法的过程中，即使可以反映出公司的价值，但是对公司的增长机会做出合理的预估，可能带来低估公司价值的风险。

(二)DEVA模型及其修正

传统估值以现金流量为基础，结合公司的财务报表，将息税折旧前利润乘以8，在与行业的β相关系数相乘，就可以得出谈判的重要依据。在此基床上对数据进行微调即可得出最终的结果。对初创互联网公司的估值，一般需要经验和直觉来制定投资方案，而不是精确的计算，可以将 DEVA 估值法作为辅助手段，该手段适用于那些处于创意、创新、创业的早期阶段的公司或项目[2]。

1. DEVA模型的基本形式

DEVA 模型最早由摩根斯坦利的分析师 Mary Meeker 提出，其根本依据是互联网行业的开放化和多元化特点，互联网公司具有广阔的平台优势，因此互联网初创公司发展的核心资源和应力基础就是用户资源。DEVA模型的基本公式为E=MC2，其中E、M、C分别表示被评估公司的价值、单体投入的初始资本、用户的资源价值。在互联网行业中，如果存在两个以上用户的互动行为，即存在潜在的交易可能性，可以用C2表示用户资源的价值属性。

例如，电话或网站的用户只有一个，其价值必定为0，只有第二个或者更多的用户诞生后，用户之间才有可能实现多种互动，附加价值也将体现出来，当用户的数量为2时，附加价值为4，当用户数量为3时，附加价值为9，以此类推。

固定成本M和C为指数关系，在实际应用中，如果不考虑固定成本线，固定成本的线性变动与后续的增长没有太大的关联，此时依旧会呈现出指数型的变化形态。

以互联网公司的用户管理为例，创建完数据库之后就要对相应的用户进行管理，就管理潜力探讨，管理一名用户的数据和管理一万名用户的数据并没有太大的差别，不同的是，用户的投放收益会在日后呈现指数变化的形态。

为了实现指数型增长价值，可能会适当降低价格来吸引用户。

DEVA估值理论会催生新一轮的并购，例如A公司有100个用户，此时的估值为1万，B公司有300个用户，估值为9万，两家公司估值合计为10万。两家公司合并将诞生400个用户的新公司，从估值方面来看，400个用户的平方即为16万，可以看出，并购带来了6万的规模效益。为了实现这一效益，也就是实现并购，赚到6万的规模效益，B公司此时出价2万收购A公司，A公司原来的估价为1万，A公司将非常满意。B公司在原来9万估值的基础上增加了1万的并购费用，以16万的价格卖出，此时获利6万，从这一交易中看出，A公司和B公司获利都较大。

2. DEVA模型的修正

由于中国互联网初创公司种类较多，同时更新换代也较快，应用DEVA模型记性估值可能存在一定的误差，因此需要在原来模型的基础上进行修正。在构建修正模型的过程中，往往引入同类型公司的可比系数进行完善，取得a平均系数，将修正后的DEVA模型表达为E=aMC2。修正后的DEVA模型可以具备互联网公司的开放性和动态性，在注重用户资源价值的同时，实现对公司价值的客观描述。

3.修正后DEVA模型的应用

以Facebook收购Instagram公司为例，以DEVA模型为基础，先确定单一的固定成本和用户的价值，模型中的M表示成立初期分摊至每位用户的初始成本。在对公司的价值进行评估时，固定成本可以很准确地描述出公司的获利能力，如果固定成本越高，公司在获取用户资源的过程中付出的成本费用也将越高，成本的高低直接表明互联网公司在市场中具有的扩张前景。公司拥有用户3500万人，公司成立之初投入的固定成本为50万美元，因此，M的计算表示为：M=固定成本/用户数量=0.014美元

在Instagram公司的价值估算方面，可以根据互联网公司的相关报告进行估测，该公司单一用户的价值为0.85美元，用户的总价值为2975万美元。

模型中的a系数表示被评估公司的模型估算结果与公允价值之间的比值[3]。a系数的取值可以根据同类公司a值的计算平均值，数据采集结果见表1(单位：亿美元)。

根据上表求出a系数的平均值为0.65,0.65即为公司的修正系数，因此可以计算出公司的价值为9.87亿美元，这一结果与Facebook收购Instagram公司的10亿美元报价十分接近。