大数据技术在科创板企业价值评估中的应用

熊瑞轩

（兰州财经大学，兰州 730030）

0 引言

2019 年6 月13 日科创板正式在上海证券交易所开板，标志着我国专门为高新技术型企业服务的融资平台正式成立，体现了国家对高新技术产业与战略性新型产业的重视。科创板主要帮助符合国家战略、拥有核心技术、市场认可度高的科技创新企业。可以预见科创板的开板将引起一股高新技术型企业的上市浪潮，与此同时，对科创板上市企业（后文简称科创企业）的价值评估也日益重要。

1 科创企业价值评估现状

1.1 科创企业的生命周期对企业价值评估产生影响

因为在不同生命阶段推动企业价值的内在动力是不相同的，所以企业的价值与企业所处生命周期存在重要的联系，这一点在科创企业生命周期上更为明显。科创企业的研发创造活动一般要经过研发、调试、商品化等阶段。在每个阶段，企业所要承受的风险水平和类型都有很大的区别。投资者在投资时看中的并非当期的利润回报，而是多阶段的投资促使企业价值的提升，通过成功上市的产品、前景广阔的市场和源源不断的投资回报乃至上市等渠道，获得最佳的投资收益。但是值得注意的是，很多科创企业都具有高风险特性，导致多数企业无法走完整个完整的生命周期。加之企业不同发展阶段，在营销管理、内部控制、竞争战略、研究计划和财务水平等方面有着显著的差异，故而在进行科创企业价值评估时，评估人员需要针对企业不同生命周期选用不同的评估方法。

1.2 科创企业价值评估具有整体性与未来性

目前，普遍认同的是企业的整体价值不是简单的单项资产价值相加之和，它的核心价值在于可以给拥有主体带来的未来预期收益，而科创板上市的企业更是如此。科创板上市的企业绝大多数为高新技术企业，这类公司的有形资产占比较低，但拥有大量的无形资产以及高额的未来预期收益，它们往往无法在现有的财务报表中有效地反映出来。传统的评估主要注重的是企业历史和现有状况，这点在科创企业上就很难试用。科创企业的成长速度快、发展历史不长、缺乏历史的数据与盈利记录，这导致了无法根据现有数据与资料对企业未来预期收益和资本化率做出准确的估计，意味着需要评估人员运用科学的评估理论和方法对未来进行合理预测。

1.3 人力资源评估是科创企业价值评估重要组成部分

人力资源是科创企业区别于其他传统企业的另一大不同之处。知识时代的到来使得人力资源成为了新时代又一个重要的资源。科创企业是不同类别高层次人才按照一定的规则组织起来的一个有机整体。人力资源的质量，特别是企业中的高级研发人员、高级管理人员的质量对一个科创企业有着决定性的影响。由此可见，人力资源是科创企业价值核心创造者。科学合理的人力资源价值评估可以实现企业在一定评估基准取得的最大价值，通过评估手段能够发现企业中合格或者达标的员工比例，不但可以测算企业人力资源所花费的资金成本，还可以估计出企业研发中的效率，从而最终准确估算科创企业的未来收益额。

1.4 科创企业的未来预期收益难以准确测算

科创企业存在高投入、高风险和高收入的特性，企业在创立的前期因为科研需要，会投入大量资金用于高新技术的研发，开发出的产品还需经过测试、推广才能投放到市场当中。这是一个漫长的过程，可能导致企业在初期的利润较低甚至负利润的出现；当产品在市场上拥有了好的反响，其高附加值属性又会给企业带来巨额的利润。然而，如选用前期企业财务指标估算企业预期收益将会导致企业价值被严重低估。大多数的科创企业创立并没有多长的时间，它们多处于企业生命周期中的初创阶段和发展阶段。在执业过程中，评估人员无法获得科创企业的长期历史数据来测算当前的输入变量。即使不用于未来估计，也需要相关历史数据对评估师估计结果进行检验。没有充分、可靠的历史数据，科创企业的未来预期收益难以准确预测，评估结果更加难以测算。

1.5 类似企业的交易案例难以获取

企业是由各种要素组成的以营利为目的的有机整体。企业的生存和发展受到了内外环境的各种因素影响，这导致了每个企业都有一定异质性的存在，这一点在科创企业中尤为明显，评估人员在使用市场法评估科创企业价值时需要搜集大量类似企业的交易案例，通过将交易案例与被评估对象比较量化，得出被评估企业价值。我国还没有形成企业价值评估案例数据库，加之科创企业中含有大量具有独特性的无形资产与不同其他企业的商业模式，运用市场法对科创企业价值评估存在相关信息搜集、分析、处理方面的难题，评估机构既花费了大量人力与时间成本，又无法取得令人满意的评估准确度。

1.6 无形资产的占比较大

科创企业的核心是对高科技与新技术的不断探索，此类企业相较于传统企业来说在科研方面投入较大，企业中的有形资产占比较少，无形资产占比较大，且决定科创企业主要盈利能力的也是无形资产。例如，专利类无形资产、人力资源类无形资产以及权利型无形资产等，它们是科创企业最显著的特征，是企业价值的核心所在。无形资产天然具有差异性、成本不完整性和隐秘性，科创企业的财务报表上并没有完全反应企业所拥有的无形资产价值，市场法难以找寻可比较的参考资产案例，成本法可能导致对企业价值的低估。加上无形资产往往都是各个行业领域的高精尖的技术，这对资产评估师在执业过程中提出了更高的要求。

1.7 科创企业风险难以确定

科创企业在研发过程中分为研发、调试、商业化等阶段，每个阶段都存在巨大的风险，每个阶段的风险水平、特征差异程度都很大。传统的现金流折现模型中，现值的计算往往使用折现率，这显然和技术创新研发各个阶段的事实不相符。科创企业高新技术类新产品在商业化开始阶段可以给企业现金流量带来高增长率，但科创企业面临的是相对于传统企业更为快速的营商环境，加之竞争对手的增多，这些都会导致企业优势的丧失，企业有可能保持平稳速度增长，也有可能处于破产的地步。对于评估人员来说，如何分析该类企业未来的发展趋势，以把握不确定性是企业价值评估的关键。

综上所述，科创企业在近年来如雨后春笋般不断产生，其独树一帜的特点使得评估人员在运用传统的评估方法对企业价值评估时遇到各种各样的问题。

2 大数据技术对科创企业价值评估的影响

大数据技术是大数据时代人们面对海量数据将计算机、统计等学科结合起来对结构性数据、半结构性数据以及非机构性数据进行处理，找出其中关联的技术。在大数据时代，半结构性数据与非结构性数据的重要性越来越高，传统的分析技术无法对此类数据进行有效处理。Fayyed 等人针对此类问题设计了多处理阶段模型。它将数据处理过程分为了五个步骤，分别是数据选择、数据处理、数据转换、挖掘提取与分析评估，再加之Internet 上建立的数据挖掘和知识发现服务器并与数据库相配合，将大量分散的原始数据快速转化为可用数据。

评估人员可利用大数据技术扩大科创企业数据挖掘和处理范围，降低科创企业评估风险，增加评估结果的准确性与科学性。它对科创企业价值评估的具体影响如下。

2.1 大数据技术使评估结果更为精准

利用大数据技术可以将过往被评估企业的数据资料按照行业和规模分为若干个细分评估群体，在每个细分群中找到对其价值产生影响的主成分因子；而后将被评估企业的主成分因子与之对比，通过对过往案例指标的量化修订；最后得出更为精确的企业价值。大数据技术的优势之一便是对非结构性数据进行挖掘。非结构性通常指不完整或没有规则，没有预先定义的数据模型，就像文本、图像、视频、报表等。如美国一家互联网信用评估机构，率先运用大数据深入分析银行贷款申请者在各个社交平台上的数据，对银行贷款申请者进行风险评估，并与银行合作降低了银行的信贷风险。评估人员同样可以使用大数据技术，通过识别科创企业中的海量数据，找出对科创企业经营、发展的主要影响因素，然后逐一模拟、测试、分析这些因子的影响程度，来综合评价每个企业资产状况和运营风险，得出更为准确的折现率（资本化率）与未来预期收益，进而获得更为准确的评估结果。

2.2 大数据技术提高科创企业价值评估效率

资产评估是一项烦琐的工作，需要收集、分析、处理大量的数据信息，对科创企业的价值评估更是如此。在大数据时代，依靠人力对企业各种信息处理往往要花费数周甚至数月的时间。大数据技术引入了一个新奇的理论——危险理论，它源于生物的免疫系统，具有类似于免疫系统的识别处理机制。在对科创企业价进行值评估时，在企业关键特征和属性选择上，危险理论被用于数据过滤策略，提高企业数据分析的效率。执业时评估人员可将资产评估拥有或所需的数据传输到“云”计算机，“云”计算服务商运用它们专能处理和保存这些信息反过来为评估人员提供云服务，减少了评估人员的工作负担。很多行业已经将大数据技术用于日常工作中：在医疗行业，加拿大多伦多的一家医院对早产儿童进行数据搜集并建立了专门的数据库。通过这些数据分析，医院可以提前知道早产儿容易出现哪些问题，并有针对性地采取措施；在保险业，安泰保险扫描了近些年的索赔事件后，形成了一个与众不同的评估方案，用来估计病人的危险因素与重点治疗方案。由此可见大数据技术在处理数据量大、非结构性数据的问题时具有极高的效率。

2.3 大数据技术减少科创企业价值评估的争议性

资产评估是门科学也是一门艺术。它不仅需要运用科学的理论和大量的现实数据进行测算而且需要评估人员的主观判断。大数据的关键作用之一是减少了信息的不对称性，发现市场上的规律甚至预测其经济行为。在过去，人们面对海量数据时一般采用采样分析法对信息进行处理与分析，这种以样本估计总体的方法精确度与说服力有限。与受限的小范围数据相比，大数据技术扩大了科创企业价值评估数据挖掘的范围，避免遗漏任何关键信息，给评估结果带来了更高的精确度，能够更加清楚地看到样本无法给予的细节。预测是大数据技术的核心，它是建立在数学模型和算法基础上的科学预测活动，探索海量数据之间的内在联系预测事件的可能性。拥有了大数据技术，评估人员在面对估价问题时不需要再对个别问题纠结，只需要把握大体方向即可。对于高风险的科创企业，利用大数据预测的结果更加令人信服。

3 大数据技术在科创企业价值评估中的应用建议

大数据技术在科创企业价值评估中的运用使得评估结果具有更高的准确性与科学性，极大地提升了评估人员的工作效率，降低了评估机构的成本，甚至可以说大数据技术在资产评估行业中的运用，是评估行业日后发展的方向之一。

如今，大数据技术在资产评估中的应用还存在些许不足之处，主要表现为：评估行业数据库与信息系统建设仍然处于不成熟的阶段；行业信息化普及速度也没有跟上大数据时代行业发展的脚步；我国市场化交易信息披露的公开化和透明化不足，科创企业价值评估可供参考数据大量缺失等。为了应对上述问题，在此提出以下几点建议。

3.1 成立资产评估大数据联盟

我国资产评估行业的管理模式是资产评估协会实施的自律型管理，各省也设有资产评估协会便于行业内的交流与管理。资产评估机构拥有大量的评估档案，而资产评估机构又受到评估协会的影响，因此可以由评估协会牵头成立行业内的大数据联盟，联盟中的成员将评估实例进行去敏感化后上传至联盟数据库，在未来开展评估业务时，评估人员可以调用数据库中的所有信息参数。除此之外，评估机构亦可以加入其他的大数据联盟。加入其他联盟可以以有偿的模式获取更多企业的准确数据，让评估人员更细致、全面地了解科创企业状况，增加评估机构的市场竞争力。

3.2 将计算机与统计技术融入资产评估

计算机技术与统计计量模型在资产评估中的运用很大程度上提高了评估过程中大数据的处理效率与数据处理的准确性。通过专业的数据处理可以达到一个很好的预测效果。左文进（2019）将shapley 模型和破产模型引入到企业数据资产评估当中，加之运用计算机技术，取得了非常好的评估成果。科创企业大多数为高新技术型企业，评估人员重点在于准确评估它们的无形资产。计算机技术与统计模型可将海量数据转化为多个主要数据，有了科学的模型与数据做支撑，评估结果将更加毋庸置疑。

3.3 评估机构的内部调整

在大数据时代，数据处理能力在当前乃至未来都起着举足轻重的作用。因此评估机构可以根据当前的业务特征对评估程序进行优化，在评估机构中加入专业的信息处理人员，提高业务评估的效率。资产评估人员还需实时关注资产评估理论与实践的发展、科技环境的变化等，及时提升自己整体数据处理能力，使评估人员能够在大数据时代发现科创企业真正的价值。