【基于梅特卡夫定律的互联网企业价值评估实例21000字（论文）】

基于梅特卡夫定律的互联网企业价值评估实例目录Abstract 3TOC\o"1-4"\h\z\u1绪论 61.1研究背景与意义 61.2文献综述 71.2.1传统企业价值评估理论 71.2.2互联网企业价值评估理论 81.2.3文献综评 101.3研究内容安排与研究方法 112企业价值评估理论与方法 132.1传统企业价值评估方法 132.1.1市场法/相对估值法 132.1.2DCF现金流量折现模型 132.1.3EVA估值模型 142.1.4实物期权法 152.1.5总结 172.2互联网企业估值方法 182.2.1梅特卡夫定律 182.2.2国泰君安的定性估值公式 183互联网企业价值评估模型构建 203.1互联网企业 203.1.1互联网企业定义与类型 203.1.2互联网企业商业模式 203.2梅特卡夫定律及相关理论 223.3模型应用 243.4模型优化 253.5模型特点及适用性 264案例分析 284.1拼多多案例介绍 284.1.1拼多多发展历史 284.1.2商业模式分析 284.1.3财务数据分析 294.1.4拼多多估值适用性分析 304.2可比公司 304.2.1阿里巴巴 314.2.2计算阿里巴巴电商业务价值 314.3估值模型应用 324.3.1应用以梅特卡夫定律为基础的估值模型 324.3.2应用传统估值方法 344.4估值结果分析 345总结与展望 365.1总结与展望 365.2研究不足 37参考文献 391绪论1.1研究背景与意义自人类步入互联网时代以来，科技和互联网都取得了重大突破和飞速发展，全球互联网用户目前已突破了45亿人。第三次科技革命中涌现出一大批互联网公司，经过近一二十年的发展，互联网大大改变了人们的生活，互联网中透露的光明的发展前景也不断吸引新的企业涌入。由于科技更新换代快，互联网企业大多数具有高速发展的特点，其巨大的发展潜力吸引了众多投资者的关注。2000年以后，一批新的互联网公司快速发展。我国出现腾讯、阿里巴巴等主攻社交、电商地互联网巨头，国际上Facebook、Amazon等互联网公司也广受关注，它们的业务发展不断渗透进人们生活，相应地，企业的价值也随之攀升，2012年到2021年，典型的互联网社交公司Facebook的市值从一百多亿美元涨到如今的八千多亿美元。2020年全球上市企业市值排名的中的七家企业均是互联网企业，而中国荣登全球市值前十的企业均为互联网企业，它们正是阿里巴巴和腾讯。互联网带来的巨大效益与技术的飞速发展吸引了很多传统行业纷纷选择用“互联网+”来创新升级原有的产业，因此，互联网产业不的断壮大、市场前景之广阔，吸引了许多投资者的关注。近年来，互联网企业的IPO、定向增发、兼并与收购等金融活动越来越活跃，而这些金融活动的成功展开的前提便是：能够合理且准确的评估这些企业的价值。除了投资者之外，企业内部人员——所有者和经营者也需要衡量其自身企业价值。只有这样，管理者在进行决策时就会对企业的价值有清晰的了解和整体的把握，才能结合行业的特点制定出有利于促进未来发展的战略布局。因此，对互联网企业价值评估的方法于模型进行研究拥有较高的实际意义。然而遗憾的是，对于互联网企业，目前来看尚未有完善的、有效的价值评估方法。而由于互联网企业在资产结构、商业模式、盈利模式、发展模式等几个方面呈现了与传统企业不同的特点，传统的、广泛使用的价值评估方法无法全面、准确的衡量移动互联网企业的真实价值。针对传统企业，目前已建立起了有效的估值体系，而互联网企业则不一样，不少互联网企业即使在上市后净利润仍为负数、现金流压力也持续紧张，这些情况使得部分互联网企业难以符合传统估值方法的要求，得出的价值也可能存在较大偏差。因此，本文将以梅特卡夫定律为基础，从财务指标和非财务指标两个方面试图验证出在一定程度上适合我国互联网企业价值评估的方法，以期为互联网行业的金融活动以及广大投资者和企业人员提供价值评估上的参考。1.2文献综述1.2.1传统企业价值评估理论现代估值的基本理论形成于IrvingFisher的两本巨著——1907年出版的《利息率》和1930出版的《利息理论》，在这两本书里，他提出了内部收益率的概念，并与企业价值评估概念等理论一起作为总结提出了折现现金流量模型，即DCF模型。此后，DCF法逐步成为对有价证券和企业进行估值的主流方法。但该理论的持续经营假设更适用于现金流可预测度较高的行业，例如政府垄断行业：电信、电网等行业，而不适用于财务数据变化剧烈、现金流极不平稳的企业。Jensen（1986）如此阐述自由现金流量的概念，他认为“自由现金流量是指现金流量超过为所有具有正净现值的项目提供资金所需要的现金流量（以相关的资本成本计算）。”他还指出，相比会计意义上的净利润等指标，自由现金流量更能展示公司运营产生的真实收益。Black教授和Scholes教授（1973）通过假设市场上不存在套利机会，构建一个投资组合，利用标的资产的价格变动确定期权价格，提出了著名的期权定价模型（Black-Scholes，B/S）。期权定价法对于那些风险比较高、资本比较密集的企业来说具有很强的适用性，对于那些在未来可预见时期享有同行业技术领先优势，拥有某种行业特许经营权等企业来说，也是较为适用的。期权评估法提醒企业要认识到期权的价值，避免短视的行为。然而，虽然期权理论的提出意义重大，但在利用该模型进行价值评估时，仍有一定缺陷。其一，使用实物期权模型来评估公司价值过程中的参数估计是很有可能出现偏差的，因此在运用此方法时要十分谨慎；其二，模型的假设条件也较为苛刻。经济增加值（EconomicValueAdded,EVA）又被称为附加经济增加值等，可以用税后京营业利润都出资本成本费用后求得。经济增加值的分析工具由Stern&Stewart咨询公司（1991）团队因商业化开发提出。此外，该公司也介绍了EVA法的使用规则和会计科目的调整原则。谷祺（2000）认为因为EVA法十分关注企业资产的成本，引导管理者注意企业的管理资源，并且EVA法侧重从股东角度来考虑企业的利润，被众多企业广泛接受。DCF模型、EVA模型又被称为收益现值评估法，上述的几种估值理论都是寻求各种手段计算出企业的内在本质价值，它们的最终目标是根据现金流、增长率和风险特征得到资产的价值，这些模型能够广泛应用于现实经济中。但收益现值评估法由于预测与计算过程中的各类数值严格依赖财务报表，应用时的条件要求比较严格，应用起来有许多不方便之处。相对估值法，又称作市场法，是另一常见的价值评估方法，包含市盈率法（PricetoEarnings,P/E）、市净率法（PricetoBookValue,P/B）、市销率法（PricetoSale,P/S）等。相对估值法通常是根据投资者为类似资产或投资支付的价格对目标资产或投资定价。因此，相对估值包括两个组成部分。阿斯瓦斯·达莫达兰（2019）总结相对估值法，首先要在可比价格基础上进行资产定价，对价格予以标准化，通常是将可比价格转换为某些常见变量的倍数，最常见的形式是收益、账面价值或是公开交易股票的价格等；其次是寻找类似投资。相对估值法虽然计算过程比较简单，但寻找类似的金融资产十分困难，同时该方法仅适用于较为完善的资本市场。1.2.2互联网企业价值评估理论（1）传统估值模型的应用一种方法是采用实物期权法。例如王飞行，徐迪（2004）为对互联网企业进行评估，从理论与实证两方面对实物期权法的估值有效性进行验证，并得出B/S的定价模式相较于二项式定价模型适用性更好、应用范围更加广泛的结论。但是，同样，使用实物期权模型来评估公司价值过程中的参数估计是很有可能出现偏差的，因此在运用此方法过程中要十分谨慎，不然就可能无法准确有效的估算出企业的整体价值。作为一种成熟的理论模型，经济增加值法被广泛应用于互联网企业价值评估中。王聪儿（2009）基于互联网企业的特殊性，选取网易公司为案例，分别运用EVA模型、DCF模型和P/E模型来对2006年的网易公司股权价值进行评估，研究结果证明了EVA法相较于另两个模型的有效性更强。叶明强（2013）认为，EVA模型既能体现企业的内在价值，又能在估值过程中调整企业价值驱动因素，从而兼顾互联网企业的特殊性，因此，EVA模型最能衡量互联网企业的价值。（2）修正的传统估值模型市场法最早由华尔街著名证券分析师Blodget,Arming（1998）应用于互联网企业价值评估，Blodget等选用了修正的市盈率法来评估被评估企业的价值，利用该模型对Amazon的股价做出了成功的预测。在评估互联网企业价值时，王少豪、李博（2000）对一个企业划分出不同业务，分配以不同价值评估方法，通过DCF法对目前业务部分进行价值评估，而采用实物期权法对于后续投资业务部分进行估值。但是这种模式只是考虑了企业的实物价值，忽视了互联网企业关键的客户价值，两种方法的共同使用兼具了两种方法的弊端。互联网企业具有看涨期权的特性，Schwartz和Moon将实物期权理论与资本预算结合起来，建立了连续时间的Schwartz-Moon模型，以达到对互联网企业进行合理评估的目的。（3）基于非财务指标为基础的评估方法一些学者提出了以其他非财务指标，如客户价值，为影响因子的评估方法，以梅特卡夫为主的学者，提出了网络的价值与活跃用户数的平方成正比的梅特卡夫定律，他们认为互联网企业的整体价值与互联网企业的用户数量关系紧密，后来罗伯特·梅特卡夫（2013）利用脸书过往十年的数据来证实他的定律对互联网企业价值评估的适用性。DEVA模型全称股票价值折现分析模型，由前美国华尔街证券分析师MaryMeeker（1995）提出，是在梅特卡夫定律的基础上发展起来的。其公式为E=MC2，E表示被评估企业的价值，M谈多娇、董育军（2010）对Bauer的以客户为基础的企业价值评估模型(Customer-basedCorporateValuationMode,CCVM)的重要变量进行调整、补充，构建了互联网企业的估价模型，并通过研究发现，单位客户收入贡献、未来客户数量预测以及权益成本的估算对于互联网企业价值评估影响较大。之后，另一些学者则提出一些创新的估值方法，如魏嘉文、田秀娟（2015)参考国泰君安证券研究部在梅特卡夫定律基础上提出的互联网企业定性估值公式，并与相对估值法相结合，能定量地得出社交网络企业的价值；范声焕（2016）认为，相较于梅特卡夫定律，齐普夫定律因其体现了用户地边际价值递减效应而更适用于互联网企业的估值；他参考齐普夫定律来修改国泰君安证券研究部提出的互联网企业定性估值公式，形成公式V=P*Nln(N)∕R2，其中，P代表代表溢价率系数；N代表网络的用户数，R代表网络节点之间的距离。他以东方财富作为案例公司，分别用传统的DCF模型和文中的估值模型对互联网公司进行估值分析。但是该模型忽视了财务数据对于企业价值评估的关键性作用，只重视用户价值。以梅特卡夫定律为理论基础，安翔（2017）构建了新的模型，既考虑到了用户价值对企业价值的重要性，也通过引入新的参数对互联网企业采取了相对谨慎的估值。但是，该论文中的模型也仅仅在A公司案例当中使用并进行讨论而并没有实际应用，所以仅能作为一种理论参考。同时，用户规模不是决定企业价值的唯一因素，用户的活跃程度等也会影响除了客户价值层面，还有其他的因素能对互联网企业价值产生影响。1.2.3文献综评由上述国内外研究可以发现，国内外互联网价值评估理论方法日趋完善，为互联网价值评估提供了广阔的借鉴思路。学者对互联网企业价值评估的思路有以下几种：（1）传统估值模型的应用；（2）传统估值法修正应用；（3）以非财务指标为基础的评估方法。传统估值方法存在着各自不适用于互联网企业价值评估的局限性。例如DCF法用于未来现金流量稳定未来现金流量稳定的企业的价值评估，但互联网企业的未来现金流极不稳定，DCF法的持续经营假设里没有考虑到互联网企业隐含的将来无限增长机会的价值，因此DCF法适用于非互联网企业的估值，若对互联网企业估值运用此法会产生一定缺陷。因此，需要探寻新的思路。学术界对互联网企业估值理论的研究发现，梅特卡夫法则在网络价值评估方面的影响力和有效性最为卓越。随后也产生了诸多以梅特卡夫定律为基础的估值方法，使得定律一步步从定性分析向定量的数值计算发展，也使得方法一步步精确。1.3研究内容安排与研究方法1.3.1研究内容安排基于以上分析，本文希望能够提出一种估值方法，这种方法能够应用于尚未产生盈利的公司，并且该方法应当简便易行，能够作为尚未对公司数据进行深入分析之前的简易判断方法。在此基础上，该方法应当能够避免DEVA估值模型的缺点—激进，从而能够客观的对企业价值做出评估，同时能够评价企业未来发展潜力。本次论文分为五章，主要内容如下：第一章为绪论。论述研究背景、企业价值评估理论的文献综述。第二章主要介绍了现有的企业价值评估方法。主要内容是传统企业价值评估方法如相对估值法、DCF法、EVA等估值方法和基于非财务数据的互联网企业估值理论如梅特卡夫定律。第三章主要为介绍互联网企业定义、分类及商业模式，并对互联网企业价值评估进行模型构建。首先，介绍互联网企业的定义和分类，然后对互联网企业的商业模式进行分析，论证用户是互联网企业的重要资源，梅特卡夫定律能良好的体现出客户资源价值。其次，基于传统的梅特卡夫定律和国泰君安研究所提出的公式，采用相对估值法对公式进行修改，并对参数进行分析。最后并论述该模型的适用性与不足之处。第四章主要是通过对实际案例的分析，以检验本文中构建的估值模型。先对选取的案例的基本情况进行基本介绍，再就案例而言，利用模型计算出估计值，再与选取案例的实际价值进行比较，以检验本文提出的估值模型的有效性。最后选择P/S相对估值法对选取的案例进行价值评估，进一步验证本文模型的有效性。第五章为本文的总计与研究展望，以及本文存在的不足之处。1.3.2研究方法本次研究过程中，将运用到如下的研究方法。（1）文献调查法文献调查法就是指通过寻找文献搜集有关市场信息的调查方法，本次研究过程中，本文对于已有文献及数据会进行非常严谨的核对，通过WIND数据库，上市公司年报之间的交叉核对，确保涉及到的数据的可靠性；通过图文与报告的对比与核对，确保参考的信息来源真实可靠。（2）案例分析法本文在回顾相关文献的基础上，运用修改后的估值模型，结合实际案例，对选取的企业进行估值，并通过实际数据对模型进行验证。（3）比较研究法在模型应用的过程中，本文还会采用了比较研究法，将基于梅特卡夫定律的模型与P/S估值模型进行对比，以更好地评估本文模型的适用性。

2企业价值评估方法2.1传统企业价值评估方法2.1.1市场法/相对估值法市场法，又称为相对估值法。该方法是基于存在一个可以支配企业市场价值的主要变量（如净利润等）的假设前提而设立的，主要通过寻找与待评估企业相同或相似的企业市场价值作为可比公司价值，再用某项调整系数，主要是目标企业与可比企业之间的某个比率系数进行调整，从而求得目标企业的总体价值。计算方法是：找出影响企业价值的关键变量，再选定一组可以比较的类似企业，计算可比企业的市价/关键变量的平均值，最后用目标企业的关键变量乘以得到的平均值，从而计算目标企业的评估值。该类方法主要包含市盈率法（PricetoEarnings,P/E）、市净率法（PricetoBookValue,P/B）、市销率法（PricetoSale,P/S）等。该方法完整的考虑了企业的市场价值，且操作简单，实际中运用广泛。但是，市场法需要依赖可比企业进行价值评估，合适的可比企业需要考虑盈利模式、发展战略等多种因素，实际上较难找到合适的可比企业。除此之外，市场法忽略了无形资产带来的贡献，很难考虑到非财务因素对企业价值的影响。最关键的是，市场法中常用的价值成熟对于互联网企业来说可能并不适用。例如使用市盈率指标时，若企业每股收益为负值，市盈率指标也变得没有意义。对于市净率来说，市净率适合企业拥有大量资产尤其是净资产的企业，而互联网企业的资产构成以无形资产和非财务资产等为主，此时，市净率法也不太实用。2.1.2DCF现金流量折现模型现金流量折现法（DCF）的研究思路是基于企业经营稳定的假设前提，将企业未来的现金流量进行折现，并累计相加，从而得出企业价值。DCF现金流量折现模型有两种，分为自由现金流和股权现金流，股权现金流是以权益资本成本为折现率计算现金流净现值，而自由现金流一般以加权平均资本成本为折现率计算企业的现金流净现值。本文采用自由现金流估值模型，其基本公式如下：企业价值=t=1nCFt(1+r其中：CF：自由现金流，反映企业在t时刻拥有的现金流；r：折现率，反映企业未来现金流风险的折现率。企业自由现金流是在经营活动现金流的基础上扣除了资本性支出和营运资本变动后剩余的现金流，公式有：自由现金流量=经营现金净流量-资本支出=税后营业净利润＋折旧与摊销―经营营运资本变动―资本性支出（2-2）DCF法对互联网企业评估的局限性在于：互联网企业面临的环境纷繁复杂，未来现金流极其不稳定，而现金流量折现法的持续经营假设规定会使互联网企业的价值评估过高或过低，造成极大偏差；DCF法忽视了互联网企业的特有因素。对于互联网企业来说，网站点击率、访问量、公司知名度、技术创新等因素是互联网企业能否生存和发展的关键因素，影响到企业大小。而在这些因素又难以量化，难以用DCF法进行衡量分析；最后，DCF法忽略了无形资产带来的贡献，很难考虑到非财务因素对企业价值的影响。2.1.3EVA估值模型经济增加值EVA与传统利润指标不同，它考察公司的“剩余盈利”，即扣除借入资本的直接成本和权益资本的间接成本之后的净值。EVA法相比于其他估值方法，有较为真实反映企业业绩、以股东视角反映企业价值、以长远眼光反应企业价值等优点。经济增加值EVA计算公式如下：（2-3）NOPAT（NetOperatingProfitAfterTax）是无杠杆公司的税后净营业利润，指将公司不包括利息收支的营业利润扣除实付所得税税金之后的数额；TC（TotalCost）是企业全部资本的投入总额；WACC（WeightedAverageCostofCapital）代表企业的整体平均资本，是企业应对风险能力的指标。谢喻江（2017）认为由于EVA模型充分的考虑了股权资本和债务资本，它可以鞭策管理者进一步注重对股东财富价值的创造，拒绝管理者的一些短期行为。同样经济增加值也可以促使经营者制定更加长远的战略目标，而非纯粹的关注盈利水平。丛锦华（2017）认为该方法的局限性主要表现为：税后净经营利润来源于企业利润表，属于会计利润，容易被操作和粉饰，因此，在利用该法分析时往往会缺乏客观性和可靠性；同DCF法一样，EVA分析法同样忽略了企业创新商业模式、技术创新、战略资源等因素对企业价值的衡量，没有考虑到企业非财务因素的影响，因此，评估出来的结果也会偏高或者偏低，容易有误差。2.1.4实物期权法实物期权基于计算方法的区别，有B/S模型与二叉树模型。（1）B/S模型Black教授和Scholes教授基于其买权定价的研究结果，提出了著名的B/S模型。B/S定价模型的假设条件有：在期权寿命内，买房期权标的股票不发放股利，也不做其他分配；期权或股票的买卖没有交易成本；股票价格的运动是连续变化的，股票价格随机游走；任何证券购买者都能以短期的无风险利率借得任何数量的资金；市场无风险利率是已知的，并且在期权寿命期内保持不变；看涨期权只能在到期日执行；允许卖空，卖空者将立即得到所卖空股票当天价格的资金。依据上述假设，B/S模型的公式如下所示：Cdd（2-4）C表示看涨期权的当前价值；S表示标的股票的当前价格；N(d)表示代表为参数d大于标准正态分布中离差的概率；x表示期权的执行价格；e表示自然对数的底数，约等于2.7183；r表示连续复利的年度的无风险利率；t表示期权到期日前的时间；σ表示标的资产股价的年波动率。尽管B/S期权定价模型提出的意义重大，但其推导过程比较复杂，且仅对欧式期权有精确的定价公式，对于美式期权就无法进行求解。（2）二叉树模型随后，在1979年，考虑到B/S模型的局限性，经济学家Cox、Ross等人在前人的基础上，提出了基于离散时间价值原理的期权定价方法——二叉树期权定价模型。二叉树期权定价模型的假设条件有：市场是无摩擦的，即不存在税收与交易成本；任何证券购买者都能以短期的无风险利率借得任何数量的资金；市场风险是中性的；股票价格符合布朗运动；股票预期收益率报等于无风险利率。由此推导出二叉树期权定价模型公式：Cρ=（2-5）C0ρr表示无风险概率；CuCd肖翔（2007）认为实物期权法在很多严苛假设前提下进行的，这些假设条件对于互联网企业来说很难同时达到。此外，虽然期权定价法在理论中被很多学者应用于互联网企业的价值评估中，但是因为其计算过程、评估过程太过复杂，在实物中应用很少。2.1.5总结下表主要列出了常见的传统的企业估值方法、模型、它们的优点、缺点和适用性。表2-1主要估值方法评估方法估值模型优点缺点适用性市场法——以市盈率法为例数据易取得，计算简便，直观易懂。若企业的每股收益为负，则市盈率法无法适用；可比公司较难获取。在较为成熟的证券交易市场更为适用，需要找到可比的上市公司。收益法现金流折现模型适用面广，体现企业的价值本质。没有考虑潜在盈利能力。适合具有稳定经营状的高盈利企业。经济增加值模型实物期权法（B/S模型）强调基于未来收益进行价值评估，能较为准确估算企业的风险性和选择权的价值。条件繁杂，计算过程繁琐，易受评估者主观性影响。可评估高新技术企业。可以看出，估值方法各有其适用性，在选择估值方法时，应当根据企业的特征来选择。互联网企业由于本身的特殊性，互联网企业的价值需要有更为合适的因素来体现，传统的估值方法难以适用，需要探索能够反映企业经济运行规律的估值方法。2.2互联网企业估值方法2.2.1梅特卡夫定律梅特卡夫定律是由3Com公司的创始人，计算机网络之父罗伯特·梅特卡夫提出的，这个网络技术发展规律描述了：一个网络的价值等于该网络内的节点数的平方，而且该网络的价值与联网的用户数的平方成正比，即V∝N2。这一定律虽然只是介绍了网络的价值构成，但对于依托于互联网的互联网企业也同样适用，用户乃至潜在用户是互联网企业关键的资源。2013年12月，罗伯特·梅特卡夫（RobertMetcalfe）本人利用过往十年脸书的实际数据证明了脸书的数据发展与梅特卡夫定律非常吻合，2015年，张星洲等运用腾讯和脸书的数据证实了梅特卡夫定律，也证实了互联网企业价值与用户数量的平方成正相关。丛锦华（2018）分别运用EVA法、DCF法和梅特卡夫定律与企业市值进行了混合面板的相关性分析。结果显示EVA法和月活跃用户数与企业价值的相关性比DCF法与企业价值的相关性要更强。但是，这一定律涉及的变量较少，现实中存在更多影响互联网企业价值的因素，单一运用这个定律难以精确地反映实际中企业的真正价值。例如，除了用户数，前腾讯创始人之一、著名天使投资人曾李青先生曾提出，影响互联网企业价值的除了用户数量，还有节点之间的距离，亦或是节点之间信息传播的速度和质量。2.2.2国泰君安的定性估值公式在梅特卡夫定律的基础上，国泰君安研究所首先提出了四维模型，其估值数学公式为：V=K×P×N2其中，V代表企业价值，K代表变现因子，P代表溢价率系数，N代表用户规模，R代表节点距离。国泰君安研究所的模型公式运用了梅特卡夫定律，并在其基础上进行了一定的改进，在价值系数K方面进行细化，扩充为企业变现因子K和溢价率系数P，使得公式考虑的因素更加多样，并参考了曾李青提出的节点距离的影响因素，加入了网络节点距离R对互联网企业价值的影响。但是，该公式中各系数定义和计算等方面标准尚未明确，仅为定性计算方法，目前并不成熟，应用也只是停留在定性分析的程度；除此之外，该公式也没有明确的区分用户与活跃用户，容易导致在计算用户价值方面存在偏差。在运用梅特卡夫定律评估企业价值时，除了要考虑能带来流量价值的用户规模，还需识别并量化能带来较高价值的活跃用户，这将在后文的模型中将作进一步讨论。

3互联网企业价值评估模型构建3.1互联网企业3.1.1互联网企业定义与类型通过对郜明忠（2016）做出的定义进行总结，本文认为互联网企业是基于互联网，提供与之相关的产品或服务，从而获得全部或部分收入的企业。按照网络企业间的协作关系，可以将广义的互联网企业分成三类。第一类，基础层互联网企业。这层企业主要为互联网提供网络设备，通信环境和其他必要的基础结构。互联网公司的基本层是整个互联网行业的基础，并为网络运营提供了广阔的环境。此类互联网公司包括基本网络设备提供商，例如思科、华为等；电信网络运营商，如中国电信，中国联通等。第二类，服务层互联网企业。这类互联网公司主要从事网络应用程序设施的生产和开发，并提供技术咨询和技术创新等服务。它们的产品是网络软件和网站开发。例如，微软和IBM就都是这样的互联网公司。第三类，终端层互联网企业。这种类型的公司主要是连接到大量用户终端的公司。它们的主要商业模式是通过建立自己的网站来吸引大量用户（访问者）来提供网络访问、搜索引擎、门户网站、电子商务和其他服务，从而获得巨大的商机，例如国际上的Yahoo，Amazon，以及我国的新浪、网易、百度等。从狭义上讲，互联网公司是指在互联网上注册域名，建立网站并使用互联网进行各种业务活动的公司。例如，公司使用互联网进行买卖，通过互联网向实体企业做广告和促销产品，通过互联网向特定客户提供信息服务，并通过互联网向人们提供虚拟社交和娱乐服务，例如聊天、娱乐、讨论，交友，游戏等。3.1.2互联网企业商业模式当人们说起互联网商业模式，一定会想到阿里巴巴的支付宝与阿里云、腾讯的微信与手游、新浪的微博与新闻客户端、瑞幸咖啡的烧钱补贴开店模式……林林总总，样式繁多。结合Porter（2001）对于商业模式的定义，可以发现，这些互联网企业与它们的产品的商业模式中关键的结构性要素就是互联网。吴晓求（2015）在书中提出，互联网具有两大特征：一是互联网是一个虚拟空间；二是互联网具有外部性和边际成本递减性。首先，互联网是一个虚拟空间。这个空间有两个基本特征：一是浩瀚的信息流集合；二是无限广阔的平台。互联网实现了我们对信息广泛性、准确性和快捷性的期望。互联网对商业模式的影响在以下两个方面发生：①原来的知识、信息产品(如图书、报纸、唱片、胶片等)在线下具有多种有形载体，如今，互联网将它们直接转化为线的信息形态；这些产品(可统称为“内容”产品)的生产、流通和消费都在互联网上发生和进行。②互联网将企业价值链的构成要素(商流、物流、信息流)转移到了线上，换言之，互联网能融入企业的价值链以及商业模式之中，以提高市场信息获取、顾客需求搜集、产品排列展示、顾客沟通互动、市场订单回应等信息流转的效率。目前，传统行业中大量的企业都在向互联网转型以利用互联网高效的信息流转效率。段文奇、宣晓（2018）认为互联网空间是无限开放的，也是低门槛的——几乎所有人都可以自由、平等地进入。由于互联网具有的平台属性，因此它为一些企业采用平台型商业模式创造了条件：我搭台，你唱戏；你销售，我服务；只要你愿意来，我就免费。前来唱戏的人越多，使用企业产品的用户越多，平台的集聚效应和外部效应就越大。其次，互联网具有外部性和减少边际成本的交互作用。探索梅特卡夫定律背后的理论，我们发现它实际上是从网络的外部性得出的：“随着使用同一产品的其他消费者数量的增加，个人消费者获得的效用也随之增加。”互联网的外部性是由于它创建的产品所具有的信息具有与一般材料产品不同的特征，即信息消费过程可能同时是信息生产过程。互联网的另一个特点是其边际成本降低。使用互联网的用户越多，成本就越低。互联网的这两个特征使互联网公司理论上可以为不限数量的客户提供服务，因此互联网具有普惠性的。余额宝的创意者周晓明曾指出：余额宝的成功，正是因为服务了传统金融体系中得不到很好服务的普通人，由于服务成本高，传统金融行业难以覆盖服务这些客户地成本。综上，互联网企业正是利用了互联网的特点形成了自己独特的商业模式，不难发现，互联网企业依托的关键因素便是庞大的用户群体，形成信息流、聚合成平台，互联网企业地这个特质十分契合梅特卡夫定律的应用。具体到互联网企业的商业模式，主要表现为用户规模与流量优先原则。这种商业模式早期需要不断地投入资金，用于研发和市场推广，初期基本处于战略性亏损状态；当用户数量和流量增长以后，企业净利润有从亏损较多转变为亏损较少，即便达到盈亏平衡点，出于创新发展与市场规模进一步扩大的目的，企业仍会选择不断地投入资金。盈亏平衡点后，企业收入和净利润均会出现爆发式增长，但后期若是没有进一步追加投资，也容易被竞争对手所追赶。互联网企业的盈利模式大致分为三种：付费下载；应用内购买付费模式；应用内广告，这与传统企业“生产——销售——变现“的盈利模式不同。因而，对互联网企业来说，最重要的事情便是得到用户。我们可以发现，用户价值便是互联网企业的重要价值来源。3.2梅特卡夫定律及相关理论梅特卡夫定律由美国3Com公司的创始人罗伯特·梅特卡夫提出，该定律认为网络的价值等于网络节点数的平方。在梅特卡夫估值法则中，用户数相差不多的互联网企业可能网络价值相差很多，先发者优先抢占市场资源，获取用户信息并形成用户粘性，当企业的用户数累积到一定程度时，企业的价值会有一个飞跃式上升，而后面进入市场的企业获得用户和市场资源的机会比先发者更小。最终，由于这种网络价值的差异，公司的股价或估值也会相应有所不同。腾讯的创始人之一曾李青先生在2014年的演讲中认为，网络的价值不仅和网络节点数有关，也和节点之间的“距离”有关。互联网企业在行业中的地位越高，其信息的传播效率越高，用户之间的“距离”也就因此越小。国泰君安研究所根据梅特卡夫法则首先提出了四维模型，其估值数学公式为：V=K×P×N2其中，V表示公司价值，K表示变现因子，P表示溢价率系数，N表示用户规模，R表示节点距离。然而该公式中各定义和计算等方面标准尚未明确，仅为定性计算方法。本文参考国泰君安研究所提出的模型，并将各系数量化如下：（1）变现因子K市场法通常将K表示为经营现金流与总资产比值，也有学者将K确认为速动比率，但由于经营性现金流、净利润等在特殊情况下可能为负，且互联网企业通常为“轻资产企业”，每单位资产产生的现金流通常较大，因此本文将K改进为每股营业收入，用更贴近互联网企业实际情况的方式描述该企业的盈利性和变现能力。（2）溢价率系数P溢价率系数表示着企业的行业地位，前人的研究中有使用721定律来刻画溢价率系数P，然721定律经不起推敲。互联网企业一般呈现两极分化现象，强者会发展地更强，因此处于行业领先地位的互联网公司将会拥有更多溢价，也因此更受投资者追捧。本文采用市场占有率表示溢价率系数，其数学公式如下：P=该互联网企业市场份额所有互联网企业市场份额之和(针对那些跨行业、跨板块的互联网公司，将计算一个改进后的溢价率系数P，其数学公式为：P=iWi其中，Wi是属于行业和板块的市场权重，MS（3）用户规模N关于N的衡量，学术界一开始广泛采用注册用户数来衡量，后来改成了活跃用户数，活跃用户数对N的度量显然是更加合适的。然而依然存在较多的问题：首先，仅仅考虑活跃用户数量，而不对它们加以区分，是不符合现实的，谈多娇，董育军（2010）认为现实中每个节点（用户）的可到达性与节点间信息通畅程度不可能一样；其次，虽然已经从宏观上给出了一个变现因子K，可实际上每个节点的变现能力也不一样，每个节点在增值服务上的变现能力差异极大。本文准备将节点根据可到达性分为通畅节点和堵塞节点，记通畅节点数为n，则不通畅节点数为N-n，信息传递的情况可以分为三类：通畅节点和通畅节点的传递堵塞节点和堵塞节点的传递通畅节点和堵塞节点的传递本文认定，通畅节点和通畅节点的传递具有规模性，效果为E1；堵塞节点和堵塞节点的传递只有偶然性，效果为E2；通畅节点和堵塞节点的传递具有方向性，效果为E3。一般情况下，本文有E1>E3>E2。本文用调整后的N2N2=E对上式化简后，本文得到：N2=E在这个模型中，本文做出合理化假设：E1=1，E2N2=1进一步，本文假设通畅节点占总节点的比为c，c=nN2=1其中c∈（0，1）。节点距离R用户节点之间的距离是指用户到达产品的距离。通常认为，企业做市场推广是为了吸引客户，在互联网模式中，广告、微博、网红、大V、热搜、微信公众号、社群、自媒体都能成为用户获得产品信息的节点。但是用户究竟经过多少节点找到产品，需根据各个互联网企业的实际情况而定。腾讯的创始人之一曾李青先生认为，网络的价值不仅和节点数有关，也和节点之间的“距离”有关。与经过前人学者数据实证验证的梅特卡夫定律相比，曾李青的观点虽然称不上是一个“定律”，却是一极佳的研究思路。本文在曾先生的观点基础上继续进行阐述。网络节点之间的距离，有外生的因素、亦有内生的因素。科技进步和基础设施建设带来的如5G大面积推广、智能移动终端的广泛应用等因素，全面提升了整个网络的价值。对于个体互联网企业来说，这些是外生的因素。而网络的内容（数量和质量）等因素则是内生因素。网络中信息质量越高、信息数量越多、高连通度节点越多，在相同时间内传送的信息更多，则网络节点的“距离”就越短，网络的价值就越大。3.3模型应用由于国泰君安证券研究所的四维模型尚不成熟，尤其是将其运用于初创型互联网企业时，K、P、R的计算数据都并不充足，因此无法直接将该公式应用于对所有互联网企业进行估值。为了解决这一问题，本文将结合市场法与比率法来使用这一公式。同时，在达到盈亏平衡点，或者商业模式相对成型的互联网企业，目前采用最多的是相对估值法。具体原因如下：互联网企业发展速度一直在更新大众的认知，行业发展速度不断加快、企业发展状态不断更新，新型互联网企业层出不穷，相对估值法更容易被投资者所接受；互联网行业的头部企业均已登陆资本市场，且大多登陆在了资本市场更为完善的美股和港股，二级市场的估值相对客观且具有可比性。具体而言，假设市场只有一个企业时，本文必须得到准确的数据，从而计算出企业的价值。如果市场上有两个相似企业，已知其中一个企业价值，本文将其价值假设为V1，未知另一个企业价值，本文将其价值假设为VV1=KV2=K相除得：V1V2那么未知企业的价值V2V2=V本文将K2K1、P2P1、N22N3.4模型优化上一节，本文成功根据梅特卡夫定律将估值模型进行了具体化，并且基于针对目前模型的不足之处，本文基于实际估值结果和学界观点，提出以下的优化与改进方案。最核心的系数依然是用户节点数N。在梅特卡夫定律中，N是至关重要的一个估值指标，不管是支持梅特卡夫定律的各位学者提出的估值模型，还是反对梅特卡夫定律的另一派主流齐普夫法则的拥护者，学界就V∝N2达成了共识，同时，张星洲（2015）等学者已经运用腾讯和脸书的数据论证了V∝N2的正确性。本文虽然在3.2中将另一个非常难以量化的指标是R，R表示节点距离，关于R的量化，首先需要对R的概念有更直观的理解。具体而言，节点距离可以由以下一个场景描述：互联网公司A为了提高活跃用户数，以200万元的研发成本开发了一个新项目，同时支出了300万元的营销费用，最终成功获得新增活跃用户数10000人，那么每获得1位新增活跃用户花费的费用的是500元；B公司则以300万的研发成本和400万的营销费用新增了35000个活跃用户，那么每获得1位新增活跃用户花费的费用的是350元。如果从这一角度来理解，所谓节点距离可以看作是获取新节点的难度，可以用获得新节点的单位成本进行量化，由于本文是相对估值法，因此可以直接用获得1位新增活跃用户花费的费用来表示节点距离，费用越高，则获取难度越大，节点距离也越大，因此，本文有：R(3-12)3.5模型特点及适用性本文在分析互联网企业特殊性和梅特卡夫定律的基础上，提出构建修正的以梅特卡夫定律为基础的互联网企业估值模型。本文采取的比较法与模型法相结合的思路。该种方式优点如下：比较法相较于直接计算得出的价值单位更有参考性，例如，K、P、R、N几乎无法直接定义市场价值单位是人民币或是美元，而若使用比较法，可直接依据可比企业的单位进行价值评估。然而，比较法的缺点就如同市场法一样，如果可比公司选择不合理或是没有可比公司可以选择，该方法就难以进行。然而，需要指出，这样的方法仍然存在缺陷。首先，本文提出的估值模型所适用的企业为以用户资源为价值来源核心的第三类互联网企业：终端层互联网企业。其次，该模型将变现因子K认定为每股营收，对于没有上市的企业来说，该模型也不具有使用价值。此外，对比系数数值的准确程度取决于估值者的经验以及两家企业所公开数据的准确度；采用相对估值法并非计算的是企业的内在价值，因此，相对估值法容易忽视互联网企业无形资产在未来带来的价值；最后，若市场上不存在一家已知价值且具有可比性的企业作为本文的锚定企业，该方法也无法采用。

4案例分析4.1拼多多案例介绍4.1.1拼多多发展历史拼多多是一家专注于C2M（CustomertoManufacturer）拼团购物的第三方社交电商平台，公司于2015年9月成立，用户可以在平台上发起和朋友、家人等的拼团，通过微信等社交平台分享，能够以低廉的价格，购买到优质商品。该公司于2015年通过杭州埃米网络技术有限公司（杭州埃米）和上海寻梦信息技术有限公司（上海寻梦）并行开始了商业运营。2016年6月，为简化两家公司的运营，杭州埃米获得了上海寻梦的100％股权，上海寻梦成为杭州埃米的全资子公司。2015年4月，依据开曼法律组建了胡桃街集团控股有限公司，其成为拼多多的离岸销售公司。同月，成立了香港胡桃街有限公司，或全资香港子公司WalnutHK，而WalnutHK成立了全资中国子公司杭州微米网络技术有限公司或杭州微米。核桃香港分别于2018年1月和2018年4月成立了另外两个的全资中国子公司，核桃街（上海）信息技术有限公司（前身为上海拼多多网络技术有限公司）和深圳前海新之江信息技术有限公司，它们分别与杭州微米一起看作拼多多的外商独资企业。2018年7月，公司更名为拼多多有限责任公司。4.1.2商业模式分析拼多多是一名新电商开创者，力图将社交的乐趣融入电商运营中，通过“社交+电商”的模式，让更多的用户感受到“多乐趣，多实惠”。此外，与其他电商平台不同的是，在拼多多首页，平台会根据用户的微信朋友购买的产品主动推荐，再根据用户购买兴趣做出精准推荐。拼多多在平台上率先推出了创新的“团队购买”模型。买家可以访问拼多多的平台并组队通过直接访问拼多多的平台或通过流行的社交网络（例如微信和QQ）进行购买。买家被拼多多鼓励在社交平台向他人上分享产品信息，并邀请他们的朋友、家人和社交联系人加入，以组建一个购物团队，以享受“团队购买”选项下更有吸引力的价格。结果，买家会积极向他们的朋友，家人和社交联系人介绍拼多多以及拼多多平台上的可用产品，其中一些可能是拼多多平台的新手。新买家进而将拼多多的平台推荐给他们更广阔的家庭和社会网络，并频繁互动，并导致拼多多的买家群指数级增长。数据显示，在2018年，2019年和2020年，拼多多平台上的活跃买家数达到4.185亿，5.852亿和7.884亿人。拼多多大量的活跃的买家有助于吸引商户进驻到拼多多的平台，而拼多多平台上的巨大销售规模又刺激商户向买家提供更具竞争力的价格的产品及服务，从而形成良性循环。到2020年，拼多多上有860万活跃商人，他们为买家提供了多种多样的产品种类。拼多多的“团队购买”模式将单纯的在线购物转变为用户动态的社交体验。拼多多有意识地建立类似于“虚拟市集”的平台，买家可以在其中与之互动的同时浏览各种产品。与传统的基于搜索的“库存索引”模型相比，拼多多的平台为买家带来了乐趣。这种有趣的社交元素可以为拼多多平台培养高度活跃的用户群。4.1.3财务数据分析（1）经营成果与收入拼多多在2018年，2019年和2020年的GMV（商品交易总额）分别为4,716亿元人民币，10,066亿元人民币和16,676亿元人民币（2,556亿美元）。在2018年，2019年和2020年，拼多多移动平台上的总订单数达到111亿，197亿和383亿美元。拼多多自2015年成立以来经历了快速的增长。财报显示，拼多多的收入主要来自广告营销服务。收入从2018年的人民币131.2亿元增加到2019年的人民币301.42亿元，以及到2020年，人民币594.92亿元（91.175亿美元）。2018年，2019年和2020年的净亏损分别为人民币102.17亿元、69.676亿元和71.997亿元（11.030亿美元）。（2）资产规模与结构2019、2020年的总资产规模分别为760.57亿元、1589.09亿元，资产增长率为108.93%，资产自上市以来呈现大幅增长，主要是由于限制性资金增长了248.45亿元。限制性资金是指在交易完成之前，买方所付的钱款都将暂时存放在拼多多平台账户，平台账户里的钱所形成的款项，在买家确认收货后，这笔资金将由拼多多平台账户支付到卖家账户。因而，拼多多不能自由支配这部分限制性资金。而从另一方面看，限制性资金的增长也是拼多多交易频次增多的体现。拼多多的流动资产占总资产的比重在2018年、2019年、2020年分别为93.54%、95.98%、94.09%，非流动资产占总资产的比重分别为6.46%、4.02%、5.91%。从这些数据可以发现，拼多多的流动资产占总资产的比重相当高，接近100%，这个比重充分体现了互联网企业轻资产的结构特点。（3）资本规模与负债结构2018年、2019、2020年拼多多的流动负债占负债的比重分别为100%、89.02%、84.96%，应付客户款项和商户存放款项是拼多多流动负债中占比最高的两项，这说明拼多多对其进驻的商户较强势，通过占用客户资金，提高自身的资金运作效率。（4）现金流量2020年拼多多现金及现金等价物期末余额为748.44亿元，经营活动现金净流量为281.97亿元，投资活动现金净流量为-383.58亿元，筹资活动现金净流量为517.99亿元，从这里看，拼多多的现金流还是比较充裕的。但是值得注意的是，拼多多的应付商户款项和商户存款金额在经营活动现金流入中的所占金额较高，高达524.22亿元，这在本质上不应是经营活动产生的现金流入，而应被认为是临时现金暂存款。如果剔除这部分现金流入，会呈现赤字的经营活动现金净额，因此，本质上拼多多的现金流压力仍然较大。4.1.4拼多多估值适用性分析本文选择拼多多作为案例分析的原因有以下几点：第一，拼多多作为一家发展势头迅猛的互联网企业，创立三年就登录美国纳斯达克上市，如今市值已过千亿美元，其股价也经历了涨涨跌跌的风雨，然而迄今公司的净利润仍为负数，运用传统的估值模型难以反映其未来价值，因此，相较于传统估值方法，利用基于梅特卡夫定律的估值模型来判断拼多多公司的价值可能更为合适；第二，拼多多是一家依托于用户与社交的互联网电商企业，其年度活跃用户数从上市以来均在年报中有公开披露，可以从公开且真实的途径获取其用户数。基于以上信息，方便本文利用梅特卡夫定律进行价值评估。第三，拼多多在美国纳斯达克交易所上市，其市场估值的有效性较在上海和深圳上市的互联网企业有效性高，运用梅特卡夫定律估值可比性也比较高。4.2可比公司4.2.1阿里巴巴阿里巴巴(A)是一家从事\o"电子商务"电子商务的世界著名公司,是目前全球最大的网上贸易市场。阿里巴巴创建于1998年年底，总部设在香港（国际总部）及杭州（中国总部），并在美国硅谷、伦敦等海外地区设立\o"分支机构"分支机构。选择阿里巴巴作为可比公司的原因：拼多多与阿里巴巴的主要业务一致，均为电商业务，且主要经营范围在中国国内，均是以提供平台为主，而不自产自销；阿里巴巴2015年在纽交所上市，已经经历了多年国际市场的考验，市场价值具有较大的参考价值。同时，我们也要考虑双方企业所处的发展阶段。总体上看，阿里巴巴是一家发展时间较长、电商业务较成熟的企业，而拼多多目前仅成立六年，电商业务也正处于高速发展阶段，双方似乎发展阶段不同。但是我们需要考虑这两家为互联网企业，它们均保持着创新与增长。例如，阿里巴巴的电商业务在面对拼多多的冲击下迅速反映，推出淘宝特价版和“百亿补贴”等项目对标拼多多，近期更是大力推广“淘宝买菜”，与“多多买菜”竞争，拓宽新的业务增长点；在主要电商业务——淘宝与天猫里，也逐步发挥社交属性，提高用户粘性。从这里看，阿里巴巴仍保持着高速发展的创新性。因而，双方在一定程度上可以进行类比。而不选择京东作为可比公司的原因：首先是经营现金流构成不同。该模型的变现因子关键在于营业收入，而京东与拼多多的商业模式不同，京东约90%为自营业务，财务表现上虽然销售收入高，然而净利润低，主要依靠商品销售获得经营现金流；而拼多多主要依靠广告和微信支付的手续费获得收入，相当于是平台业务，与京东的商业模式不同，与阿里巴巴的经营现金流来源更相符合，变现因子也更具有可比性。其次，京东自营与京东物流使它成为互联网企业中偏向“重资产”的一家企业，与拼多多的资产构成相比不够接近。4.2.2计算阿里巴巴电商业务价值阿里巴巴旗下业务较为多样，主要为核心电商业务、阿里云以及战略投资三部分，其中阿里云估值770亿美元，其余战略投资业务估值881亿美元，阿里巴巴2020年底市值约6,309.31亿美元，核心电商业务估值为4,808.31亿美元。计算如下表所示。表4-1阿里巴巴旗下业务估值阿里巴巴旗下业务估值（美元）可比来源阿里云770亿摩根士丹利依据阿里云最新财务数据估值蚂蚁金服500亿蚂蚁金服最近一期融资估值1,500亿美元，其中阿里持股33%数字媒体业务143亿数字媒体业务2020财年收入269.48亿美元，参考爱奇艺2020财年PS估值滴滴88亿阿里巴巴占滴滴股份约11%，市场对滴滴估值约800亿美元合计1,501亿数据来源：阿里巴巴、爱奇艺等2020财年财报，企查查、WIND数据库4.3估值模型应用4.3.1应用以梅特卡夫定律为基础的估值模型（1）变现因子K的确定从前文的分析得出，根据wind数据，拼多多的2020年报中每股营收为48.15元，阿里巴巴2020财年年报的每股营收为195.45元。（2）溢价率系数P的确定从4.2的分析得出，P表示的是企业的市场占有率。关于溢价率系数P的确定，本文参考各电商平台占国内总体GMV份额占比。计算得出，阿里巴巴电商业务的市场占有率约为62.33%，拼多多约为13.17%。表4-2全球头部电商公司2020年GMV排名以GMV排名公司总部行业GMV（十亿美元）GMV变动(%)11阿里巴巴中国电商9541,14520.122Amazon美国电商4175153833京东中国电商30237925.444拼多多中国电商14624265.959Shopify加拿大互联网媒介服务6112095.667eBay美国电商8610017续表4-2全球头部电商公司2020年GMV排名710美团中国电商577124.6812Walmart美国商品零售376472.498Uber美国互联网媒介服务6558-10.91013Rakuten日本电商344224.2数据来源：联合国贸发会议（3）用户数量N的确定根据公司年报显示，2020年末拼多多活跃用户数为7.884亿人，阿里巴巴中国零售业务活跃用户数为9.02亿人。（4）单位用户获取成本R的确定根据第四章分析，拼多多2020年销售及营销费用411.95亿元，2020年新增活跃用户数为2.032亿人，则单位用户获取成本为202.73元/人；阿里巴巴2020年销售及营销费用506.73亿元，2020年新增活跃用户数为0.78亿人，则单位用户获取成本为649.65元/人。（5）应用估值模型计算拼多多公司价值本文将阿里巴巴价值假设为V1，拼多多未知其价值，本文将其价值假设为V2，则有：V1=K1×P1×N相除得：V1V2那么拼多多的价值V2V2=V本文将K2K1、P2P1、距离的对比系数。表4-3计算对比系数K对比系数P对比系数N对比系数R对比系数V610.291963.61经计算得出，以阿里巴巴为对标，拼多多估计的市场价值约为1,963.61亿美元，拼多多实际2020年12约31日收盘市值2,178.23亿美元，相差约为9.85%。4.3.2应用传统估值方法在第二章中，本文简要分析了各类估值方法对于互联网企业估值的利弊，由于拼多多净2020年财报显示净利润为负，无法使用EVA估值模型进行估值，因此本章选择相对估值法对拼多多进行价值评估。由于拼多多目前净利润为负数，采用P/S估值法，对标公司选择阿里巴巴，股价2020年底为232.73美元，每股营收为195.45元,拼多多每股营收为48.51元，则拼多多股价估计为57.75美元，远低于实际价格177.67美元，可见市场法对于拼多多的估值与实际相差极大。4.4估值结果分析本章首先运用以梅特卡夫定律为基础的估值模型对拼多多公司进行价值评估，并选取市场法（P/S）对拼多多公司进行价值评估，估值的基准价格为2020年12月31日的收盘价。从本章中的案例分析可知，以梅特卡夫定律为基础的估值模型评估的拼多多公司价值为1,963.61亿美元；而运用P/S法评估得出的拼多多公司价值为723.61亿美元。运用两种不同方法，最终得出的结果相差了1,240亿美元，相差极大。产生以上不同结果的原因在于，拼多多对于阿里巴巴来说仍是一个新兴的电商企业，拼多多仍处于高速发展阶段，财报上的财务数据只是反映了过去一年中企业的发展状况，更何况拼多多仍处于净利润为负的阶段。然而，市场价值多是体现了市场对于拼多多未来发展的理解，去评估未来的发展，因而，拼多多在市场价值中偏高，正是市场看重拼多多未来盈利性的体现。结合本文案例，虽然以梅特卡夫定律为基础的估值模型对拼多多的估值结果与该公司在2020年年末实际价值相比有一定的差异，但可以说是比较接近的，这说明梅特卡夫定律与基于此所构建的模型能在理论与实际案例中得到较好运用。可以看出，不管是利用传统估值模型还是梅特卡夫定律为基础的模型，最终计算得出的价值均较市场实际价值偏低，这可能预示着：此时拼多多的市场价值偏高。而随后拼多多的股价走势也证明了这一点，自2021年2月20日起，其股价一路走低，近期总市值稳定在1,600~1,700亿美元，逐渐回归合理区间。总体而言，偏高的市销率倍数说明市场对于拼多多的未来持看好的态度。再看模型的各个对比系数，我们发现，拼多多在变现能力、市场占有率、用户数量这三方面均不及阿里巴巴，但是拼多多的用户拓张速度极快且营销费用较合理，然而阿里巴巴由于本身用户基数大、用户增长有限，运用了较高的营销费用去换来较少的用户活跃度，这导致双方的R值差距较大，拼多多的用户获取成本较低，是拼多多“赢”了阿里巴巴的一个地方。

5总结与展望5.1总结与展望互联网行业作为一类新兴行业，由于其发展周期难以辨别、投资成本巨大、商业模式推陈出新，大多数互联网企业在发展阶段的盈利能力较弱、财务数据波动明显，从而常常导致互联网企业的市盈率偏高，不能反映企业的真实情况，简单的相对估值法不够适用，传统估值法的部分财务指标也难以适配。这些都加大了对互联网企业进行价值评估的难度。目前，从文献综述来看，在评估互联网企业的价值时，最常用的方法还是EVA法和DCF法。但是，互联网企业收入的核心来源在于用户，随着互联网的普及，互联网企业的“平台”作用也愈发凸显。那么，对于互联网企业估值来说，用户资源是否成为了评估时应当予以着重的关注是值得研究的。而梅特卡夫定律则认为网络用户是互联网公司价值的核心，特卡夫定律将用户与互联网企业价值联系起来。但是，梅特卡夫定律虽然被数据证实较传统估值模型更贴合企业价值，但其本身并不能计算出合理价值，且依托的数值较为单一，仅仅依据用户数来判断公司价值，缺乏更全面的价值分析。基于此，本文采用梅特卡夫定律和基于此定律的国泰君安模型，运用相对估值法，选择阿里巴巴作为可比公司，计算出阿里巴巴电商业务的估计价值，再进行简单的计算得出可比数据，计算得出拼多多估计的公司价值。除此之外，本文还选取了本案例较适用的市场法P/S来进行对比分析，运用两种估值模型对案例公司进行估值，以验证本文的估值模型在实际商业活动中的可用性。由此，根据本文对互联网企业估值方法的初步探索，得出以下三点结论：第一，在互联网企业盈利能力不足的情况下，市盈率显然不适合用来评估这类互联网企业的价值。由于互联网行业瞬息万变，互联网企业也在不断创新，来吸引用户、增加用户粘性，所以因互联网企业产品的不断更迭、研发费用的大量投入，导致财务指标波动明显，使得DCF法目前不适用于评估互联网企业。第二，对互联网企业进行估值，梅特卡夫定律相较于传统估值法，能更好的体现互联网企业的网络规模效应。梅特卡夫定律紧扣互联网企业价值核心因素——用户，在一定程度上更能体现网络用户、信息交流的价值。但是，梅特卡夫定律也存在一定的局限性。用户规模并不是决定互联网公司价值的唯一因素，在运用梅特卡夫定律对互联网企业进行价值评估时，应该合理的考虑企业的营业收入与利润、负债能力、风险等多项指标，不能完全忽略了财务报表数据。因此，本文采用了以梅特卡夫定律和国泰君安研究所公式为基础的模型，并对案例公司进行估值测试。第三，没有任何估值方法是完全适用所有情况的，每种评估方法都有其局限性。要想对企业进行合理估值，必须多角度、多方法去思考，采用不同的方法进行合理估值。在实际的估值实践应用中，应该从企业的宏观背景等基本面分析，结合企业自身在市场上的地位、竞争者、商业模式、盈利模式以及核