EVA 视角下金融科技独角兽企业的价值评估研究——以陆金所为例

代彤

（上海理工大学，上海 201203）

1 引言

由于全球数据不断积累和人工智能等技术崛起，金融科技行业迅速兴起。习近平总书记曾在全国金融工作会议上指出：金融科技作为新时代的基本趋势，可以更大程度地减少数据的不对称……助力“弯道超车”和“一带一路”建设与发展。但由于无形资产此类金融科技企业资产中占比较大，再加上独角兽企业本身创立时间短、创新性强、发展速度快的特点，如果仍用传统价值评估方法是难以准确地反映企业价值的。因此使用有效的评估方法至关重要。EVA 价值评估法相对于传统方法能够反映此类企业未来潜力而非眼前利润，本文对此进行研究一方面在当前时代背景下，一个适宜的EVA 模型可作为金融科技独角兽和潜在独角兽的企业估值参考。另一方面在新冠肺炎疫情后，合理运用EVA 模型有助于更好地为投资者提供一个价值参考，从而促进企业融资和数字化经济发展以及对整体经济产生积极影响。此外，鉴于当前证券市场尚不完善，股价不能始终准确反映企业价值，尤其是对于发展迅猛、创新性强的独角兽企业，使用适合其特点的估值模型对于更准确地评估企业内在价值，对投资、融资和管理决策具有关键意义。

2 研究现状

目前关于独角兽企业价值评估方面的研究主要集中在影响因素的考量、评估模型与方法选择上，而从EVA 评估模型角度去分析金融科技类独角兽企业价值评估的相关研究较少。根据以往学者的研究，发现并总结出适用于独角兽企业进行价值评估的方法有收益法、市场法等[1]。并且在进行价值评估时，有必要把企业的类型、利益相关者的博弈动机、独角兽企业的增长潜力、融资环境、文化理念以及股权架构等因素进行充分考量，因为这些因素也具有显著的相关性[2]。随着2010 年国资委对央企全面引入EVA 指标以来，相关研究逐步成为热点，涉及的领域也越来越广泛，研究也越来越具体。从最初的介绍EVA 指标和管理体系的概念，逐步转向更加具体的行业和企业类型，单独案例分析的相关研究的数量也有所增加[3]。但其中大多数是基于对相关理论层面的分析和经验的总结[4]，而从EVA 视角去衡量金融科技类独角兽企业价值有关方面还存在比较广阔的发展和研究空间。尤其是针对金融科技类独角兽企业性质的特殊性，探讨其影响因素以及EVA 模型对该企业价值评估的适用性，进而提升企业价值评估效果与效率是十分有必要的。

3 研究设计与研究结果

本文采用探索性单案例研究方法对议题开展研究，分析了2017-2021 年陆金所5 年内的财务报表数据，计算了各项财务指标，如现金流、负债率、净利润率、资产报酬率和净资产收益率，以评估其财务状况、盈利能力和发展潜力。研究结果表明，陆金所的盈利和增长指标在过去几年相对稳定，表现良好，尤其是自赴美上市以来，各项财务指标逐年增长，产品价值和市值不断提升，资本和研发投入也大幅增加，现金流和资金周转速度良好。对于上市企业陆金所来说，价值估算对股价和资本投资产生巨大影响，从而影响整体运营和发展空间。本文基于此选择和调整EVA 模型以进一步研究。

3.1 EVA 价值评估模型的选择

EVA 的计算不是排斥传统报表数据，而是基于历史数据进行一系列分析、调整和计算。首先，计算历史EVA 值，然后根据历史数据和行业环境来预测未来的EVA 值。EVA 评估模型通常包括一、二、三阶段增长模型。考虑到企业生命周期和独角兽企业的特点，一般企业会经历初期瓶颈后进入高速发展阶段，然后增长速度逐渐减缓[5]。陆金所自2011 年成立以来不断发展，已经度过了初期增长阶段。2020 年赴美上市后，扩张迅猛，根据主要财务指标分析，陆金所目前正处于高速增长和扩张阶段。因此，二阶段增长模型更适用于评估陆金所的价值。

3.2 调整事项的选择

本文针对陆金所的主要企业特点、发展状况与未来的发展潜力，根据重要性原则，由于EVA 模型鼓励技术和产品研发，要调整研发费用处理方式，将其资本化并分摊于当期收益而非一次性扣除，以确保正确计算税后经营净利润和资本总额。同时由于债务成本已计入加权资本成本，不予调整会导致净利润低估，需调整利息费用项目，不再减少净利润。并且由于递延所得税不影响当前资产实际价值，只涉及会计和税法差异，故应排除递延所得税项目，不纳入税后经营净利润。此外，EVA 模型不考虑企业主观的减值准备，这可能被滥用以操作利润或业绩，故陆金所财务报表中的减值准备等应排除在EVA 计算之外。更重要的是因为EVA 模型比较关注企业的经常性经营损益，故应排除与经营无关的非经常性损益，如公允价值变动、投资收益和营业外收支等，因为它们通常是偶发的和不确定的。最后由于以上几点会对所得税计算产生影响，因此在剔除不需要计入和需要资本化部分后，还需要根据以上几点调整所得税[6]。

3.3 陆金所EVA 价值评估结果

根据EVA 二阶段模型计算公式：

EVA=NOPAT-TC×WACC

由于其2020 年才正式赴美上市，之后的财务报表可信度与参考价值更大，故本文选取的是2020-2021 年的财务数据进行EVA 价值评估。

具体计算结果如表1 所示。

由于陆金所是一家金融科技独角兽企业，采用协议交易方式。其交易体系和流动性与新三板、中小板等市场不同[7]，所以在选择市场法比较分析的案例时，可用案例非常有限，因此本文使用EVA 评估结果与公司股价进行对比分析。根据计算，陆金所在2020 年和2021 年的企业价值分别为2 020.745 亿元和1 062.578 亿元。通过市值法验证与EVA 模型调整后的估值相比，差距较小，表明该模型具有一定的合理性和准确性。

4 案例分析

4.1 内部影响因素分析

4.1.1 企业类型

陆金所作为一家金融科技独角兽企业，具有高投入、高创新、高成长和高收益等特征。初期，大量资金被用于产品研发、实验、生产和推广，这是不可避免的。然而，高投入并不总能达到预期效果。通常，金融科技企业将20%～30%的投入转化为50%以上的效益，而陆金所的转化率仅为37%。此外，金融科技产品具有短生命周期、未来难以预测、时效性强和迭代速度快等特点。加上陆金所经营时间较短、财务数据波动大，净利润增长率和成本费用率等财务指标不稳定，导致未来经营方向、模式和状况充满不确定性。这可能导致未来收入的爆发性增长或下滑，使得衡量研发投入和无形资产等方面变得困难。此外，这也会对企业未来盈利能力的预测，尤其是EVA 价值评估中的NOPAT 计算产生重要影响。

4.1.2 企业资产结构

近5 年来陆金所的资产负债率一直维持在高水平，为65%～90%。这表明公司主要依赖债务融资，面临较高的财务风险，可能面临偿债问题和高融资成本。短期借款压力对公司的偿债能力产生了巨大压力，导致净利润下降，对内在价值的创造产生负面影响。此外，公司缺乏足够的长期资本，短期偿债压力可能改变投资者的风险偏好，提高投资者对企业的预期收益率，进而提高了融资成本，形成了恶性循环[8]。这对于未来盈利预测和EVA 价值评估的二阶段增长模型的选择产生了影响。

4.2 外部影响因素分析

4.2.1 金融科技行业环境

独角兽企业主要存在于高科技发展领域，是新经济的重要代表。我国的金融科技独角兽如蚂蚁集团和陆金所所在的行业环境被认为处于数字经济的前沿，以其高速增长和引领作用，不仅自身快速发展，还推动着整个行业的变革与高质量发展。不同于传统模式，陆金所主要依赖于垄断性基础数据和卓越的客户服务，构筑了企业的竞争壁垒。我国在文化、法律和政策上对这一行业提供了广泛支持，为金融科技独角兽提供了有利的成长环境。然而，庞大的数据规模也带来了挑战，如浅层覆盖、低用户黏性等问题，尤其在新冠肺炎疫情下，行业环境的压力加剧了这些问题，使得数据价值提升和回报变得复杂和不稳定[9]，也导致了在陆金所的价值评估中，研发费用资本化难以度量等问题。

4.2.2 中国资本市场环境

目前中国资本市场对金融科技独角兽企业的环境建设侧重于数据资源的可持续获取、低成本扩张等方面，金融科技独角兽企业在应对整体市场环境压力时，通过不断迭代数据资源低成本扩张，灵活地将市场压力转化为自身资源。然而由于互联网监管制度不完善、网络数据法律法规不健全、数据安全难以保障、企业间难以进行大规模数据交易，导致数据黏性与深度低，增加了经营管理风险。虽然中国资本市场不断发展，但与发达国家相比仍存在差距，市场仍有较大发展空间。尤其近年贸易摩擦和新冠肺炎疫情带来的政治和经济风险使得整体资本市场波动加剧、金融科技行业发展不稳定，进一步增加了金融科技独角兽企业价值评估中对未来经营状况和行业风险等非财务因素评估的难度和准确性。

4.3 EVA 价值评估模型的适用性分析

本文主张以衡量价值管理改进所带来的价值增益为价值评估目标，需选择适宜的评估方法。传统方法包括资产基础法、市场法和收益法。资产基础法适用于实体企业或可辨认的资产组，但不适用于金融科技独角兽企业如陆金所；市场法则通过对比市场上相似资产的价值，但由于公司特点不同难以找到相似案例；收益法适用于经营现状相对稳定的企业，但不适用于发展迅速、不确定性较高的金融科技独角兽企业。相比之下，通过EVA 模型则可更好地考虑金融科技独角兽企业的特点，对财务信息进行调整，综合考虑权益资本成本等因素，更符合这些企业的价值评估和管理需求。

5 结论

本文通过EVA 价值评估模型评估金融科技独角兽企业估值适用情况，着重探讨了影响陆金所价值评估的因素，并提出了改进建议，得出以下结论：

首先，EVA 价值评估方法在评估陆金所时具有良好的适用性，与市值法的结果相近，显示其准确性。考虑到其他模型的局限性，EVA 模型在金融科技领域价值评估中较为适用。

其次，陆金所的价值评估受多种因素影响，包括未来盈利不稳定、难以衡量无形资产等内部和外部因素。企业性质、资产结构、行业环境等都对评估产生影响。

最后，EVA 评估模型更符合金融科技独角兽企业的需求，考虑了权益资本成本和会计信息的校正，更符合金融科技企业的综合成长能力的需求。同时也针对企业的价值评估提出建议：模型要进一步优化EVA 调整项目，识别核心调整项目以提高评估准确性；企业也可多维度运用不同企业价值评估模型，数据采用加权平均方法以减少误差。此外，相关部门需加强对上市公司信息披露的监管，确保测算使用真实财务数据，以避免评估结果与实际情况偏差；企业可通过拆分EVA 指标，深入了解企业内在驱动因素，改进销售利润率、资本周转率、加权平均资本成本等关键指标；金融科技企业需注重技术创新、品牌效应，提高客户黏性，拓宽营销渠道，提高存货周转率，协调债权与股权关系，充分利用财务杠杆等。