剩余收益模型在信息技术行业的估值应用——以海康威视为例

徐柔柔

（天津商业大学， 天津 300000）

0 引言

近年来，国家高度重视信息化产业的发展， “十二五” 以来，我国软件和信息技术服务业持续快速发展，产业规模迅速扩大，技术创新和应用水平大幅提升，对经济社会发展的支撑和引领作用显著增强。 “十三五” 期间，我国高度重视软件和信息技术服务业发展，持续加强顶层设计，建立健全政策体系。产业规模效益快速增长，综合竞争力实现新的跃升。《 “十四五” 规划和2035 年远景目标纲要》围绕数字经济发展，进一步明确发展云计算、大数据、物联网和工业互联网等七大重点产业。

随着全球新一轮科技革命和产业变革持续深入，国内经济发展方式加快转变，软件和信息技术服务业迎来更大发展机遇，步入加速创新、快速迭代、群体突破的爆发期，加快向网络化、平台化、服务化、智能化和生态化演进，云计算、大数据、移动互联网和物联网等进入了快速发展和融合创新阶段。

企业价值评估对信息技术行业有着不容小觑的作用。企业价值评估是衡量企业在市场上的经济价值和潜在风险的关键过程。信息技术行业具有高风险高回报的特点，而企业价值的准确评估对于投资决策、资产定价、资产分配、交易谈判和风险管理等方面都至关重要。本文以信息技术行业为例，运用剩余收益模型进行企业价值评估，并验证其合理性和准确性。

1 剩余收益模型的适用性分析

传统的企业价值评估方法主要有三类，分别是资产基础法、市场法和收益法。但是，采用传统的资产评估方法评估信息技术行业企业有一定的局限性。资产基础法主要依赖于企业的资产和负债表来评估其价值。然而，在信息技术领域，企业价值更多地体现在无形资产，如专利、技术创新和品牌价值等方面。这些无形资产在资产基础法中往往被低估或没有得到准确反映，导致企业的真实价值无法被完全评估。市场法依据市场上类似企业的交易价格来确定企业价值。在信息技术领域，市场往往非常动态且不稳定，类似企业的交易数据可能有限。此外，信息技术类企业的市场前景和潜在收益往往难以准确预测，这可能导致市场法评估结果不准确。收益法关注企业未来的收益能力来决定其价值。然而技术变革和市场竞争激烈，未来的收益能力难以预测。此外，信息技术类企业的商业模式和盈利模式可能与传统企业有所不同，传统的收益法模型可能无法完全适用。因此，在评估信息技术类企业时，单纯依赖传统的资产基础法、市场法和收益法可能无法全面、准确地评估企业的价值。

剩余收益模型（Residual Income Model，RIM）最早是由Edwards 和Bell 研究发现，之后又由Ohlson 推动该模型的应用和发展。具体来说，剩余收益模型是一种基于企业财务信息之上的价值分析工具，它将企业价值分成两部分，一部分为在平均收益水平之下的公司价值，另一部分为企业超出行业平均水平的剩余收益的贴现值[1-3]。剩余收益模型更注重企业自身的能力，对于信息技术行业企业来说，企业价值更多体现在未来的综合能力，剩余收益模型能够更好地体现出公司为股东创造的超额收益。

吕英巧等[4]将企业的剩余收益和净资产与股价进行了相关性检验，发现剩余收益和净资产对股价均有较强的正相关性，并且对利用剩余收益模型计算的每股企业价值与实际股价进行显著性检验，发现二者具有显著的相关性。张景奇等[5]通过研究论证，认为剩余收益模型对股票的内在价值具有一定的解释力，并且随着预测期限的增大，剩余收益模型对股票内在价值的解释力逐步增大。利用剩余收益模型，有助于了解企业真实的财务状况和内在价值。

2 剩余收益模型

剩余收益模型（Residual Income Model，RIM）是通过股利折现模型为基础推导出来的一种模型[6]。剩余收益模型由三个基本假设支持。

一是股利折现模型。股利折现模型的基本表达式为：

式中：r为普通股的资本成本率；Dt为第t年每股预期股利。

二是干净盈余关系。干净盈余关系的表达式为：

式中：Dt为第t期的股利；Bt和Bt-1为企业在第t期和第t-1 期的账面净资产；IN，t为第t 期期间内归属于现有普通股股东的净利润。将干净盈余关系转化为Bt-Bt-1=IN，t-Dt的形式，也即公司年末和年初股东权益账面价值的差等于当年的盈利减去当年的分红，简单来说，就是企业所有的收益都来自于利润表。

三是动态线性信息假设。影响企业价值的信息除了剩余收益以外，还受到其他信息变量的影响，并且这些信息变量满足回归修正过程，呈现出一阶的回归关系。公式为：

式中：ω、ε 为介于0～1 之间的参数；γ 为干扰项的系数；V为其他影响因素；IR为剩余收益。

剩余收益模型的基本表达式为：

式中：V为公司价值；VB为企业的账面价值；IR，t为t时期的剩余收益；r为市场要求的回报率。

在上述基本公式的基础上，可以看到企业价值分为两部分，前面部分为当前股东权益的账面价值，反映具有平均收益水平时所创造的价值。后面部分为企业的预期收益的贴现值。

剩余收益模型在运用过程中面临着两个主要的难题，一是剩余收益的预测，二是未来收益的无限期求和。基于以上两点，本文在基本模型的基础上进行改进。

2.1 杜邦分析改进剩余收益的计算

根据定义，剩余收益（IR）的计算公式为：

式中：IN，t为t期的净利润，是本期公司的净利润与股东要求获得的报酬之差。

根据杜邦分析，可以对上述式子进行如下变形：

式中：ATO为总资产周转率，ME为权益乘数，MOS销售净利率，S为销售收入。

根据以上变形将对剩余收益的抽象计算转变为对销售收入、总资产周转率、权益乘数和销售净利率的具体运算。

2.2 引入市净率改进无限期预测

根据谭三艳[7]的研究，将无限期的预测分为有限期的预测和后续无限期的预测，即V1～n和Vn+1～∞。

式中：P/VB为市净率，如果市净率＞1，就意味着企业在后续期仍在创造价值。若市净率＜1，则意味着公司价值在减少。若市净率＝1，则意味着企业后续期的剩余收益为零。n一般取值为5～10 a，较为容易预测，后续无限期的预测则转化为对市净率的预测。

综上，得到最终的剩余收益模型如下：

3 案例分析

海康威视是中国领先的智能安防解决方案提供商，以研发、生产和销售视频监控产品和系统为主。公司在视频监控、人工智能和大数据等领域有强大的技术实力，并在全球范围内建立了广泛的客户网络，在国际市场上有着较高的知名度和竞争力。海康威视旗下的产品涵盖了视频监控摄像机、网络存储设备和视频管理软件等，通过先进的技术和创新的解决方案，为客户提供安全可靠的安防产品，并在公共安全、城市治理、交通管理、金融和教育等领域发挥着重要作用。本文通过国泰安、巨潮资讯等渠道选取海康威视2013—2022 年的财务数据作为历史数据，选定评估基准日为2023 年1 月1 日，未来预测期为5 年。

3.1 海康威视期初权益账面价值

剩余收益模型的第一部分是企业的期初账面价值，即2022 年12 月31 日的所有者权益账面价值，通过海康威视的企业财务报表可得：VB0＝7 297 015.4万元。

3.2 营业收入的分析与预测

根据海康威视的年报将2013—2022 年间的营业收入绘制成如图1 所示的折线图。

图1 2013—2022 年营业收入情况及趋势线

从图1 中可以看出，海康威视十年来营业收入呈现出稳步上升的趋势。分别绘制出线性、指数和多项式回归趋势线，对比发现，多项式回归趋势线的拟合效果最好，R2=0.991 7。但考虑到国内经济情况和国际形势，本文采用拟合度其次的线性回归进行未来预测，R2=0.990，更符合实际情况。

线性回归公式如下所示：

根据线性回归公式，得出2023—2027 年的营业收入预测结果，如表1 所示。

表1 营业收入预测 单位：万元

3.3 销售净利率的分析与预测

根据海康威视2013—2022 年的财务数据，得出海康威视的销售净利率，如图2 所示。

图2 2013—2022 年的销售净利率

2015—2021 年，海康威视的营业净利率较为平稳，但是在2013—2015 年和2021—2022 年，营业净利率出现下降的趋势现象，尤其在2021—2022 阶段，由0.215 1 下降为0.163 0。海康威视在2022 年的年报披露，公司在2022 年研发投入98.14 亿元，占公司销售额的比例为11.80%，同比增加18.94%。同时，海康威视表示公司，将继续加大研发投入，持续优化资源投放。2022 年，海康威视的销售费用和管理费用同比增加13.82%和23.91%，成本上升以及销售收入未能达到预测水平，导致2022 年出现销售净利率下降的现象。

利用Excel 进行线性回归预测，得出预测期的销售净利率，如表2 所示。

表2 预测期销售净利率

3.4 资产周转率的预测

根据海康威视2013—2022 年的财务数据，绘制成如图3 所示的折线图。海康威视的总资产周转率虽然具有一定的波动性，但长期来看，还是处于下降趋势。因此，对其进行线性回归预测。

图3 2013—2022 年总资产周转率

对上述数据进行线性回归，得到如表3 所示的预测期数据。

表3 总资产周转率预测

3.5 权益乘数的预测

根据海康威视2013—2022 年的财务数据，绘制成如图4 所示的折线图。从图中可以看出，海康威视的权益乘数历年来较为稳定。通过对其进行回归分析，得出如表4 的数据预测结果。

表4 权益乘数预测

图4 2013—2022 年权益乘数

3.6 资本成本率（r）的计算

企业价值评估模型中常用的折现率的方法有加权平均资本成本模型（WACC）与资本资产定价模型（CAPM）两种。加权平均资本成本模型比较适合由各项不同收益的资产构成的资产组整体投资回报的计算，而不适合用于找寻权益资本成本。因此，本文采用资本资产定价模型CAPM来确定资本成本率r。

式中：rf为无风险利率；rm为市场平均收益率；β 为市场风险系数。

无风险利率一般情况下取国债利率，本文选用评估基准日的10 年期国债收益率2.841%。再将单利调整至复利，其结果为2.532%。β 值取2018—2022 年的平均值0.701。rm为市场平均收益率，本文选取2013—2022 年深证综合指数一年市场回报率的平均值12.227%。r=rf+β（rm-rf）=2.532%+0.701×（12.227%-2.532%）=9.328%。

3.7 企业价值的计算

市净率采用评估基准日的市净率为4.482，将上述所有预测结果带入，得到如表5 所示的结果。

表5 剩余收益计算表

3.8 企业估值结果分析

通过企业公开数据，海康威视截止到2022 年底的总股本为9 430 920 624 股，计算可得，评估基准日2023 年1 月1 日的每股价值为36.80 元。对比2022年12 月30 日的收盘价34.68 元，误差为6.11%，误差在可接受的范围内。改进后的剩余收益模型对企业价值的评估具有一定的适用性和准确性。

4 结语

本文将剩余收益模型与传统的企业价值评估方法进行对比分析，剩余收益模型能更好地评估企业的内在价值。同时，结合信息技术行业技术密集型的特点，选择剩余收益模型评估企业价值，具备一定的合理性。本文以海康威视为例，运用加入杜邦分析和市净率后的剩余收益模型来评估企业价值。通过对海康威视的财务数据和市场趋势的评估，得出评估基准日的企业价值为34 701 562.3 万元，每股价值为36.80元，与评估基准日的每股价值相比的误差为6.11%，在可接受的范围之内，进一步验证了剩余收益模型的有效性。

当然，该模型也具有一定的不足性，模型的准确性依赖于对企业现有的财务数据，这可能受到市场变动、竞争压力以及管理层决策等因素的影响。另外，模型本身对于市场风险和资本成本的估计也具有一定的主观性和不确定性。