【MBA中國網訊】
編者按：
自人類步入網際網路時代以來，不僅科技取得巨大突破，金融市場也賦予網際網路企業高估值的光環。本文為上海國家會計學院2018屆校級專業碩士優秀論文摘要，作者方璇榮獲上海市2018屆優秀畢業生，指導教師為單喆慜副教授。
本文以梅特卡夫法則為理論基礎，探究用戶如何為網際網路公司創造價值。一方面本文運用實際案例，分析用戶數量（MAU）和單用戶收入（ARPU）如何推動銷售額和市值增長，來驗證梅特卡夫法則的解釋力，並對各參數之間的關係進行分析，來檢測估值模型中包含的參數及其關係。另一方面，利用分析結論建立以梅特卡夫為基礎的估值模型，並根據案例數據分析，對模型的顯著性進行驗證。
過去5年裡，美國社交網絡公司的表現較標準普爾指數高出170%。2017年全球市值前十的企業中，網際網路企業佔比一半。2007年到2011年，Twitter的估值從8000萬美元到80億美元；2012年到2014年，Instagram估值翻了35倍；2017年Snapchat上市，P/S高達70倍，這些都體現了網際網路時代，金融市場對網際網路企業的青睞。但光環似乎並未一直籠罩，2018年，Twitter的市值僅僅180億美元，而Facebook市值高達5430億，網際網路公司為何享有高估值，估值的差異因何而起，引人深思。
網際網路企業估值一直眾說紛紜，很多網際網路企業在上市時淨利潤和淨現金流均為負，傳統財務估值模型不再適用。他們最大的資源是用戶，資源的價值體現在用戶創造的網絡效應中。研究網際網路公司的獲客方式、商業模式、規模效應，把網際網路企業的經濟活動規律抽象出來，設立參數、建立模型、檢驗參數和模型的有效性，並用以解釋估值現象，是本文的意義。
二、理論基礎
（一）梅特卡夫法則
1973年，計算機網絡先驅羅伯特•梅特卡夫（Robert Metcalfe)提出了著名的梅特卡夫法則，即：網絡的價值與網絡節點的平方成正比。
（二）國泰君安估值模型
國泰君安研究所最先根據梅特卡夫法則提出下面的模型：
V=K*P*N^2/R^2
V——公司價值
K——變現因子
P——溢價率係數(取決於企業在行業中的地位)
N——網絡用戶數，一般取月活躍用戶數（MAU）
R——網絡節點之間的距離
該模型的分析基礎是企業價值=用戶價值=單用戶價值*用戶數，同時單用戶價值與用戶數呈正比，因此也驗證了梅特卡夫模型。利用該模型，選取網際網路各子行業的代表進行模擬試驗，發現該模型適用性較差。原因如下：
1、部分參數難以量化
（1）溢價率係數P的具體可如何量化？
（2）用戶節點之間的距離如何用財務數據和業務數據量化表示？
（3）變現因子如何量化該選擇怎樣的標準？
2、單用戶價值並不必然與用戶數量呈正比
單用戶價值，即公司市值除以活躍用戶數，本文均採用月活躍用戶數MAU。可以看出Facebook的單用戶價值隨著用戶數增長而增長。
圖2-1 Facebook的用戶和單用戶價值成正比
圖2-2 Twitter的用戶和單用戶價值不成正比
3、未考慮企業生命周期
任何估值模型都必須關注企業的生命周期。由於品牌輻射力、替代品產生、用戶興趣轉移等原因，在用戶數N達到一定數量的時候，再想獲取新的用戶就變得較困難，當用戶不再線性增長時，單用戶價值也會有下降的可能，N也許不能在企業的整個生命周期內對市值保持平方級別的推動力。
三、研究設計
（一）網際網路公司估值的基本思路
第一層次，假設網際網路企業的收入（Revenue）與單用戶收入（ARPU）和月活躍用戶（MAU）相關，並且這種關係是可以被量化的，其中假設是：
1、收入與月活躍用戶（MAU）的平方呈正比；
2、收入與單用戶收益（ARPU）呈正比。
第二層次，假設網際網路企業的收入是公司價值的推動力，銷售額會線性推動市值的增長。
（二）研究方向
1、通過分解銷售額，研究ARPU和MAU如何推動銷售額的增長，不同企業之間是否存在差異，差異的原因是什麼。
2、研究銷售額如何推動市值增長，不同企業之間是否存在差異，差異的原因是什麼。
3、試圖利用梅特卡夫法則進行估值建模，並根據案例數據驗證模型的適用性，分析模型參數的解釋意義。
（三）研究方法
本文選擇Facebook、騰訊、Twitter三家公司作為建模案例，通過分析三個公司的的ARPU和MAU如何作用於銷售收入，銷售收入如何作用於股票市值，並分析了同行業不同企業的差異。
四、研究分析
（一）Facebook
1、收入的增長方式以及驅動因素
表4-1 Facebook的MAU、ARPU和收入增長方式
2、收入與MAU、ARPU的關係
表4-2 Facebook收入與MAU、ARPU擬合
總結來看，網絡價值與用戶數的平方呈正比，網絡中的用戶數越多，每個用戶為了連接到其他用戶所需要付出的成本也就越多，並且這不是簡單的線性關係，而是（a+b）^2>a^2+b^2的二次方關係。用戶付出的成本形成了企業的收入，因此單用戶收入呈二次方增長。在用戶隨時間接近線性增長的同時，收入隨著時間呈三次方增長。這也說明，人作為網絡社會中的「原材料」，和工業社會中的「原材料」有本質的區別。工業社會中，一個原件就是一份成本，變動成本和原材料呈正比；但網絡社會中，一切收入和變動成本與「原材料」的關係都變成了平方。無論是收入和MAU的關係，還是成本和MAU的關係，都是網際網路企業特有的屬性。
3、市值和收入的關係：線性（正向）
圖4-2 Facebook市值與收入擬合
（二）騰訊
1、收入的增長方式以及驅動因素
表4-3 騰訊的MAU、ARPU和收入增長方式
2、收入與MAU、ARPU的關係
表4-4 騰訊收入與MAU、ARPU擬合
至此，為了驗證梅特卡夫法則，本文分析了MAU和ARPU是如何推動網際網路企業收入增長，已經初見端倪，並通過Facebook和騰訊的數據得到了很好的驗證，只是騰訊收入的增長方式更加超乎意外，其網絡效應比梅特卡夫法則所描繪的更加強烈。
兩家企業的商業模式不同是主要原因。騰訊的戰略布局比Facebook更廣，2017年騰訊收入的一半以上來自於手遊，從這點看，騰訊遠不止一個社交網絡公司和廣告平臺，而更接近於一個具有社交屬性的遊戲公司。遊戲公司完美結合了社交和娛樂的雙重屬性，使平臺上的用戶保持了高度的粘性和忠誠度，因為他們的朋友都在這個平臺上交朋友、發朋友圈和玩遊戲。2017末，微信MAU達到9.89億，DAU達到9.62億，DAU/MAU為97%，用戶粘性繼續居於全球主要社交媒體之首。對於騰訊來說，不僅平臺可以賺取廣告收入，遊戲也可以賺取增值服務，現在微信開通支付服務後業務還通往線下支付、金融、網購、外賣和公益。可以看到，騰訊的戰略布局在於不斷滿足用戶的需求，而且這種滿足具有強烈的壟斷性質，作為中國最大的網絡開放平臺，騰訊有吸納其他企業服務的天然性質，因此其單用戶收益的增長方式不同於Facebook。
3、市值和收入的關係：線性（正向）
圖4-3 騰訊市值與收入擬合
（三）為什麼Twitter收入與市值成反比
1、Twitter收入與MAU、ARPU的關係
表4-5 Twitter收入與MAU、ARPU擬合
2、市值與收入的關係：線性（反向）
圖4-4 Twitter市值與收入擬合
這種反向線性關係的背後實際是一個悖論：如果Twitter的收入增長，市值就會下降，而如果一家企業的收入停滯不前，那麼它的估值一定不會好。Twitter陷入了估值困境，似乎只有用戶持續增長才有轉機。這也是大多網際網路公司曇花一現的原因：沒有源源不斷的用戶流量。
3、市值與收入的關係：線性（反向）
Twitter和Facebook、騰訊的最大不同就在於用戶增速。從下圖可以看出，Twitter的MAU增長相對較為緩慢，甚至在2015年之後就出現了增長停滯。
圖4-5 Facebook、Twitter的MAU對比
每一家網際網路企業都追求ARPU，但忽略了用戶增速對單用戶價值的影響。公司要想增值，或者是推動老用戶帶來新用戶，或者從老用戶上賺取更多錢，以提高ARPU。這兩種方式實際相互關聯，用戶能否持續增長本身就影響ARPU。在網際網路時代，假定每位網民都有願意去消費的平臺，A或者B，消費的金額也是一定的（事實上全球網際網路行業產值一直在增長）。A的活躍用戶無持續增長意味著市場上還有其他平臺可以選擇，其他平臺會奪取用戶願意在A消費的金額，造成ARPU下降。一方面，Twitter的用戶增長停滯，老用戶沒有為公司帶來新用戶；另一方面，如下圖所示老用戶也並沒有延續ARPU的增長趨勢，而用戶不再增長這本身就造成ARPU的瓶頸。
圖4-6 Facebook、Twitter的ARPU對比
對比Facebook和Twitter，不難發現：商業模式缺乏競爭力造成了Twitter用戶停滯的結果。創業之初，Twitter聚焦PC端，而Facebook聚焦移動端，iPhone引起的移動端革命打破了兩者的均衡態勢。用戶只有在有明確意圖的時候才會去打開電腦，而打開手機則是在任何時候都會發生的事情，並不需要有明確的意圖，Facebook利用了人們的碎片化時間。手機端的信息流產品成功留住用戶，因而移動廣告公司也比PC桌面廣告公司更有優勢，用戶已經將每日在移動端瀏覽信息變成了生活必需。此外，Facebook用戶的好友網絡是建立於現實世界中已經存在的關係，用戶添加的都是現實生活中已經認識的人，這種關係，使得Facebook這個社交網絡對於人們之間的交流和聯絡一開始就是非常有用的。而Twitter，而更多的是用戶基於興趣而關注其他用戶，大多數情況下這些用戶並不相識，所以要發現用戶的這些興趣並建立起一個網絡，Twitter必須是從零開始。
網際網路科技不斷更新的時代Twitter的商業模式使之失去與對手競爭的優勢，Twitter自身的用戶增長受限，ARPU增長也受限。而Facebook掌握了移動端時代的節奏，不僅用戶持續增長，ARPU也是如此，因此，Facebook的市值呈二次增長。
（四）初步結論
1、收入與用戶數的平方成正比。
2、收入與ARPU趨於正向線性關係。
3、通過觀察收入、成本與MAU、ARPU之間的關係，可以判斷驗證一家公司是否屬於嚴格意義上的第三類具有網際網路公司屬性，並可以通過擬合曲線函數的次級和R^2來判斷網絡效應的強弱。如果擬合曲線函數次數越高，網路效應越強；如果次數相同，R^2越高，網絡效應越強。
4、在用戶數持續線性增長的前提下，網際網路公司市值和收入一般呈正向線性關係。
五、建模設計與結論
根據前文的實驗結論，搭建網際網路公司估值的定量模型，並使用統計中的回歸思想驗證模型的適用性。
（一）參數設置
1、V
股權估值，因變量。取每季末總市值。
2、MAU
月活躍用戶數，自變量1。根據梅特卡夫法則，V與MAU^2存在相關關係。
3、ARPU
單用戶收入，自變量2。V與ARPU存在相關關係。如果實驗對象在季度報告中公布了相應數據，則直接採用；如果未公布，則採用Facebook的計算方式，ARPU=季度收入*2/（本季度MAU+上季度MAU）。
區別原始ARPU（單用戶收入）和扣除成本後的ARPU（單用戶貢獻）。
4、e
隨機誤差項。代表模型中省略的對因變量不重要的影響因素，或者無法控制、不易度量的隨機因素。
（二）模型搭建
1、基於以上分析，建立模型如下：
V=α*ARPU*MAU^2+b+e，需要觀察的統計參數如下：
（1）α：回歸係數。
（2）b：截距項。
（3）R Square：可決係數R²（亦稱確定係數），用以度量擬合優度，R²的值越接近1，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越好。
（4）α的P-value：T檢驗對應的P值，當P
（5）α的DW值：杜賓-瓦特森檢驗的結果，可用於判斷隨機項是否存在一階序列相關，如果DW=2，則完全不相關；如果DW值接近0，則存在完全一階正相關；如果DW值接近4，則存在完全一階負相關。用於檢驗α是否隨機。
2、檢驗方法
分別對試驗對象的數據進行回歸，並進行統計分析，觀察相應的統計指標。
（三）回歸結果匯總
表5-1 回歸分析結果一覽
從顯著性來看，Facebook、騰訊、Twitter三家企業對應α和b的P-value均
從中國移動的財務報表中可以看出，移動和聯通主要的收入還是來自於通話費用及數據流量這兩部分。這兩部分的收益不菲，但實際上我們也注意到這是在我國不對外開放信產業的背景下，寡頭壟斷的結果。網際網路之所以能產生網絡效應，是因為用戶之間有連接和交互，但移動和聯通只是通訊供應商，無法做到這一點，就算是通話或者簡訊，每一次消費行為只能連接到一個人，而非網絡中所有人，這是移動和聯通與第三類網際網路公司最本質的差異，因此也達不到梅特卡夫法則下收入與用戶數的平方成正比。儘管每個中國人都需要通訊三巨頭的服務，但用戶之間無法通過建立連接，所以這些通訊運營商並不具備網際網路屬性。
從擬合優度來看，Facebook和騰訊R²都接近1，擬合程度優於Twitter的0.649154。另可以看出，Twitter的回歸係數α為負數，這與上一章我們發現的「Twitter估值困境」吻合，也就是說，在Twitter商業模式不變的情況下，只要Twitter用戶增加，或者ARPU增加，它的估值就會下降，但若二者均不提高，估值也不樂觀。
在對的隨機性檢驗時，發現各公司的DW值不完全接近於2，說明還有未考慮進模型的因素，但影響不大。根據α*ARPU*MAU^2/V來計算模型的解釋程度，得到的結果在90%上下，驗證了MAU和ARPU對估值V的解釋力。
表5-2 模型解釋程度統計
（四）回歸結果匯總
實際上本模型與國泰君安估值模型理念一致，但將梅特卡夫法則與實際案例結合後，對該模型進行簡化和改進，使之更具有實用性和可量化性。
在模型中加入ARPU後，ARPU代表了變現因子K，MAU^2為網絡用戶數N的平方，那麼剩下的P/R^2，本位可用α進行替代。既然國泰君安模型中的P是溢價率係數，取決於企業在市場中的地位，那麼可以市場份額進行量化；R是網絡節點之間的距離，即為企業為獲取用戶所付出的成本代價，例如，付出的銷售費用等。那麼P/R^2代表企業為獲取用戶付出相應代價後所能達到的市場份額，換句話說，α是一個單位付出市場投入產出多少的效率概念。
騰訊的α值為2.37E-08，大於Facebook的α值2.05E-08，這與上一章的觀點吻合，談及兩家公司的網絡效應時，通過收入和MAU的關係也可以發現騰訊的網絡效應比Facebook更加強烈，因此用戶價值對股權估值的轉化率α也更高，這裡的網絡效應實際是網絡效率。Twitter的α值為-1.3E-07，代表市場對其商業模式和盈利模式的負面情緒，造成了Twitter估值接連下降，至今未能超越IPO時的估值水平。因此對於Twitter來說，該模型不適用，因為其網絡效率是負的。
該模型也證明一點：用PS為網際網路企業進行估值存在不未必合理性。ARPU*MAU代表銷售額，那麼PS的實際經濟意義是α*MAU，它是一個隨用戶數量變化的變動指標，不可簡單與行業內其他公司對標，必須研究公司的用戶、收入和市值的關係。
六、結論與展望
本文通過驗證檢驗梅特卡夫法則的適用性，來探究分析和研究網際網路公司的價值所在，本文得到以下結論。
第一，用戶數和單用戶價值推動銷售額增長，而銷售額推動市值增長，其中銷售額和用戶數的平方呈正比關係。
第二，企業的商業模式決定了用戶能否持續增長。用戶能否持續增長不僅決定了銷售額能否推動市值增長，還決定了單用戶收益能否持續增長，從而通過銷售收入推動市值增長。因此商業模式的可持續與否進而影響單用戶價值的變動。
第三，基於梅特卡夫法則的建立的估值模型V=α*ARPU*MAU^2+b+e，其中α為網絡價值轉換為股權估值的轉化係數，模型經檢驗具備適用性和解釋力。該模型可用於判斷一個企業是否擁有標準的網際網路公司屬性，也可以用於判斷企業的行業地位和市場認可度，並結合以及企業的商業模式進一步研究如何進行市值管理是否有價值。由於時間關係，受到研究範式的局限，本文所建立的模型仍存在10%尚未解釋的影響因素，模型也未能在細分網際網路行業中檢驗其適用性，選取更多案例進行研究。未來同行學者如有興趣，可以繼續研究細分行業的在轉化係數α有何不同方面，並進一步解讀轉化係數，共同推動模型改善仍有進一步研究的意義。
今日資本的徐新女士曾提出這樣的觀點：未來大公司如果在網際網路上沒有聲音，就不靈了，因為現代的用戶只相信網際網路的信息。她認為，超級平臺建成的基礎在於規模效應促成的獨家性和壟斷性，而平臺開花在於平臺背後強大的網絡效應。因此，a也代表了市場壟斷性。美團創始人王興曾指出網際網路平臺的壟斷比例：7：2：1，即第一名擁有70%市場，第二名20%，剩下的10%可以忽略不計。同為國際化社交網絡行業的巨頭，在用戶開發和商業模式方面的差異，導致Facebook和Twitter的a有天壤之別，關鍵在於對用戶的把控上。在梅特卡夫發則的驅動下，用戶數量差異最終造成企業經濟價值的巨大差異是巨大的。越不能吸引新用戶，就越不能產生經濟效益，就越沒有不能吸引投資者資金去打通渠道獲取新用戶，最終，這樣平臺的網絡效應越不能發揮作用。最後便是馬太效應的結果便是這樣一個結果：強者恆強。
網際網路的價值通過梅特卡夫法則淋漓盡致地展現在商業社會裡，贏得社會的矚目和資本的青睞。網際網路的推動力來自於生產效率提升的變革，包括，如零售模式從過去的小商品市場到超市到連鎖店到今天的電商，其背後的推動力都是來源自於供應鏈成本的下降和供應鏈效率的提升。中國正邁入大消費升級時代，越來越多的網際網路巨頭面臨增速放緩、紅利消退，卻正努力轉向推進與傳統行業的合作，因為落地為實為傳統行業導流或改變傳統行業的商業內容。如今，網際網路不是顛覆而是融合。而傳統行業在掌握了網際網路工具、方法論和價值觀之後如能成功轉型，又重新迸發出勃勃生機。網際網路供應了商業模式轉換的肥沃土壤，因此對網際網路行業的估值研究技術也必將隨著時代的浪潮奔流不息之得到更為廣泛的應用和研究。
指導教師介紹
單喆慜，上海國家會計學院副教授。上海財經大學管理學博士，研究領域為公司金融、企業併購、股票估值等。擁有中國註冊會計師、中國證券分析師、美國證券分析師資格。擔任清華大學五道口金融學院、清華大學經管學院、上海高級金融學院等知名高校EMBA客座教授，在國內和大中華地區擁有很高的學術聲譽。為上海市電力公司、寶鋼集團、上海電氣集團、五礦集團等擔任財務顧問。
作者| 方璇 2018屆會計專業碩士畢業研究生