基于修正DEVA模型的互联网企业估值研究

基于修正DEVA模型的互联网企业估值研究

王剑梅

河南科技大学管理学院 河南洛阳 471023

摘要：互联网企业在前期数年需要大量投入且不能实现盈利，传统的估值方法在实际应用于这类企业时存在很大的局限性，因此探索互联网企业估值方法具有现实意义。修正DEVA模型主要引入了活跃用户、用户付费率等指标，并以bilibili公司为例验证模型的实际适用性，研究得，修正后的模型对其估值存在相当的适用性。由于用户价值的占比越来越大，利益相关者在进行评估时应强调用户在当中的关键地位，因此基于用户价值的评估方式也应有更进一步的研究和发展。

关键词：DEVA模型；互联网企业；企业估值

一、引言

在过去这极不平凡的一年里，我国数字经济欣欣向荣，网络视频、在线音乐、在线医疗等领域均冲破低沉的基调。互联网行业将继续享受互联网普及带来的人口红利，我国互联网企业在金融市场上也越来越活跃。截止到去年年底，我国境内外上市的互联网企业公司数量达到178家，总市值高达17.8万亿元，各种资本运作越来越频繁，互联网企业价值评估问题越来越受到重视。

长期以来应用最为广泛的估值方法可划分成两类：一是相对法，主要是市场法，以其他同类企业的市场定价作为目标企业定价的参考依据，计算结果为相对价值；另一类是诸如折现现金流模型等，通过确定折现率完成对未来现金流的预测。不难看出，传统方法主要是基于企业的财务绩效。然而，互联网企业具有独特的行业特性，例如：单价低、换代快的产品或服务，轻资产、重技术的组织形式，变化快且难以预测的业绩、交易不受地理空间限制的市场环境等。这些因素导致传统的估值方法对互联网企业估值时存在较大的偏差。因此，本文针对这类企业特性，选取DEVA模型入手，通过改进来尽量贴合实际应用。

二、估值模型构建

（一）原始DEVA估值模型与拓展

以梅特卡夫为主的学者认为，一家互联网公司的总价值与网民数量密切相关，即：V=K*N²，其中，V即公司价值，K是初始资本，N则代表用户数量。基于此，DEVA估值法由摩根士丹利分析师Mary Meeker首次提出，在风险投资领域，这一理论迅速成为评价互联网公司的参考。根据齐普夫定律，应该使用函数N*ln（N）取代N²，这样在应用于互联网公司估值时接近实际的公司价值。魏嘉文等学者认为，影响一家互联网公司价值的主要因素是客户价值（即活跃网络用户的数量）。进一步的研究表明，用户和用户时间都不会无限增加，用户为增长过程带来经济价值往往会随着用户无限增长而下降。因此，原始模型存在一些不足之处，需要依次改进。

（二）修正DEVA模型的构建

（1）单位初始投入资本（M）的计算。在计算单位用户的初始投资成本时，重要的是要了解每个活跃的用户开发成本，并评估公司进一步开发用户的能力。单位初始投资资本可以通过公司初始投资资本与年活跃用户数的比值来计算。

（2）付费率（K）的计算。付费渗透率是指付费用户占互联网产品活跃用户总数的比例。互联网公司的营业利润与用户的支付意愿息息相关。活跃用户数反映了一家互联网公司的用户数量和未来收入增长的潜力，但不能反映当前用户的付费意愿。用户支付意愿越强，支付渗透水平越高，对营业利润的影响越大，互联网公司的价值也就越高。付费率K应计算为付费用户数与活跃用户数之比。

（3）修正用户数量增长同价值增长的关系。上文已指出随着互联网用户数量的增长，网络价值不会一直呈指数增长。齐普夫词频定律发现，f=k/r，其中f定义为出现频次，k是常数，r则为顺序号。引入该定律，假设每个用户对该站点都有一个序数排名，在计算用户的总价值时，k=1是排序第一的用户的价值，N是用户对网站的排序，1/N即为一个用户对于该网站的价值，用户总价值即加和得到N个（1+1/2+1/3+…+1/N），省去欧拉常数，则结果为N×ln(N)。

（4）用户数量（N）修正为月均活跃用户（MAU）。互联网企业依赖于大量的用户支持，但并不是任何一位用户均能提升价值，“即来即走”的新用户甚至消耗一定的前置成本。活跃用户是持续使用网站并有效地存续和活动的客户。这些关键的有效行动可以根据企业所从事的业务类型的不同进行分类。社交媒体可根据信息共享和用户互动与否来定义，商贸类可判断是否有消费记录，视频站点类可以查看是否存在有效播放记录等。这些重要而有效的活动可以为公司带来新的资源，从而增加公司的价值。

（5）引入ARPU量化用户贡献。在互联网行业，ARPU指标常用于描述单位用户在一段时间内对业务的平均贡献。该计量包括用户在购买商品时直接创造的价值，以及广告价值和声誉价值，与无形资产类似，无法在市场上得到其公允价值。因此，平均每用户收入（ARPU）=某期间总营收/同期活跃用户数。

修正后的公式为：V=M×K×(APRU×MAU)×ln(APRU×MAU)。式中：M为单位初始投入资本，K为付费率，APRU为每用户平均收入，MAU为月活跃用户数量。

三、案例分析

bilibili成立于2009年6月26日，经过十余年的发展，它已经从最初的ACG社区逐渐发展成为一个集视频、游戏、直播为一体的综合性内容平台，拥有独特的社区文化和交流环境。2018年在美国纳斯达克上市。bilibili拥有不同文化和兴趣的用户，是发现中国最新一代文化趋势和现象的目的地。

根据2021年第四季度的季报和年报，B站年末月均活跃用户为2.72亿，可得到2021年MAU为2.72亿；营业收入193.8亿元，则ARPU=年营业总收入/年活跃用户=193.8/2.72=77.52（元）；此外，日均在线时长82分钟，月均付费用户为0.245亿人，确定K=月均付费用户数/月均活跃用户数=0.245/2.72=9.01%。

bilibili（美国股票代码：BILI）的初始发行价为11.5美元，下跌14.8%，最终收于11.24美元，公司上市共筹资4.83亿美元，当日汇率为6.28，则单位用户初始投入资金为M=4.83×6.28/2.72=11.15（元）。

将上述数据代入修正后的公式，可得：V=M×K×(APRU×MAU)×ln(APRU×MAU)=11.15×9.01%×（77.52×2.72）×ln（77.52×2.72）=1133.53（亿元）。而2021年12月31日美元对人民币汇率为6.38，则当日其真实市值为2021年12月31日收盘价×发行在外的普通股股数=46.4×6.38×379898121=1124.62（亿元）。

模型得出的2021年底B站的企业价值高于实际市值，但计算误差为8.91亿元，误差较小，因此可以表明修正DEVA模型适用于互联网公司，并且数据采集容易、计算方法简便。

四、结语

互联网企业的特性决定了传统的估值方法与其不完全适配，DEVA估值模型更加符合以用户价值为核心驱动因素的互联网企业现状，对头部企业bilibili的验证也能表明修正DEVA模型具有一定的适用性。但是，对类似于无形资产的用户价值、用户粘度等因素的衡量具有一定的主观性，并且本文未对用户留存率、网络节点之间的距离、企业在行业内的地位等因素进行讨论，均有待下一步的验证与更深层次的修正。

参考文献

[1]ISC.中国互联网发展报告[R].北京:中国互联网协会,2021.

[2]魏嘉文,田秀娟.互联网2.0时代社交网站企业的估值研究[J].企业经济,2015(8):105-108.

[3]韦秋萍.用户价值视角下分享型视频网站的价值评估研究[D].昆明:云南财经大学,2021.