梅特卡夫法则在互联网独角兽企业估值中的运用

摘 要：近年来，我国“独角兽”企业的技术和商业模式迭代迅速，对经济发展的推动作用日益显著，其价值评估问题也随之而来。独角兽企业的经营模式具有独特性，使得传统估值方法不再适用于这类新兴企业群体，为估值带来了诸多挑战。本文基于我国互联网独角兽企业的发展现状与特点，引入梅特卡夫法则，并选择符合超级独角兽企业字节跳动的估值方法，以期从估值结果的分析中为我国互联网“独角兽”企业估值提供借鉴意义。

关键词：梅特卡夫法则;互联网独角兽企业;公司估值;用户价值;字节跳动

本文索引：胡灵颖.<标题>[J].商展经济，2022（03）：-117.

中图分类号：F724.6 文献标识码：A

1 中国独角兽企业发展现状

“独角兽”概念最早由美国 Cowboy Venture 投资人 Aileen Lee 在 2013 年提出，指的是成立时间短（不超过10年）、发展迅速（估值超过10亿美元）的新生态公司。此概念一经提出迅速受到全球范围内科技界和投资界的认可，并逐渐发展成为多方关注的焦点。

独角兽代表了新经济发展的风向标，引领产业发展的技术趋势，是经济活力的最佳体现。36氪数据统计显示，全球独角兽数量从2016年的183家增长到2020年的586家，复合增长率为33.8%，中国独角兽数量从2016年的43家增长到2020年的265家，复合增长率达到55%，增速远高于全球独角兽数量增速。截至2020年11月3日，中国独角兽企业数量占全球独角兽企业的45%，位居世界第一，总估值合计13248.95亿美元，其中估值超过100亿美元的超级独角兽共15家，而美国独角兽企业总估值合计6801.43亿美元，我国的独角兽企业估值体量约为美国的两倍。

目前所披露的独角兽企业中，数量占比最大的企业类型是互联网科技类公司，而这类企业的估值一直存在难题。因为互联网企业技术更迭迅速、商业模式新颖，而且发展前期为争夺用户数量，同类公司之间为了形成竞争优势而不断加大资金投入，导致公司账面出现巨大亏损，负现金流量无法准确反映公司价值。不仅如此，随着经济的发展，独角兽企业的内部结构、价值体系、管理模式也与传统公司不同。因此，传统的估值方法与理论出现了不适用性。

对独角兽企业来说，准确的价值评估能减少因价值评估不准确而导致的经营风险，能提高其并购、融资、股票发行、上市、股权交易、破产清算的决策科学性。对投资者来说，获得的企业估值信息是否有参考价值，是其做出正确投资决策的基础。

2 梅特卡夫法则

自20世纪60年代互联网诞生至今，传统商业模式不断革新，互联网经济逐渐成为新的经济增长点。与此同时，一些与互联网企业相关的资本运作也日益频繁，如何进行有效的价值评估是金融市场投资决策的持续关注点。

1973年，在互联网行业刚开始蓬勃发展的时期，以太网的发明者罗伯特·梅特卡夫（Bob Metcalfe）提出了著名的梅特卡夫法则，即网络的价值与网内用户数的平方成正比：

V=K×N2

其中，V表示网络的潜在价值或理论价值;K表示价值系数，指的是互联网公司将用户数量转换为盈利能力的系数，商业模式、用户黏性、活跃度等因素都是K的影响因子;N表示用户数量或用户节点。

从这个公式可以得出， 网络的价值与网络的用户成正比，且当网络用户的增长超过一定阈值后将呈指数增长，而当网络用户增长到一定规模后，由社交关系链组成的关系网络会将用户牢牢锁定，使得互联网公司的价值得以不断增长。这就意味着行业落后者对于未来获得新用戶、新资源的机会都比领先者小，梅特卡夫法则加剧了互联网企业的马太效应。

自梅特卡夫法则问世，许多研究者将目光从传统估值中的财务指标转移到用户价值这一非财务指标上，因此涌现出了多种创新估值模型。

2006年，明尼苏达州大学数学教授Andrew Odlyzko等人意识到梅特卡夫法则中估计了互联网使用者之间所有的潜在联系，而事实上每个使用者在互联网中能拥有的有效联系量总是很有限的。因此，他们提出Odlyzko's Law 或称为齐普夫定律（Zipf's Law）：

V（Odlyzko） =K×n×log n

美国无线电与电视广播的先驱、RCA公司创始人David Sarnoff则认为，网络价值与用户数量n线性相关，因此提出了萨尔诺夫定律（Sarnoffs Law）：

V（Sarnoff）=C×n

在Clear blocks团队2020年初发表的一篇研究报告中，详细探讨了不同版本的梅特卡夫法则是如何反映比特币价格的，从而得出了三个最具预测性的模型：

（1）最初的梅特卡夫定律：V ～ n?

（2）广义梅特卡夫定律：V ～ n 1.5

（3）Odlyzko定律：V ～ n·log n

梅特卡夫定律是一条关于网上资源的定律，该定律由新科技推广的速度决定，所以网络上联网的计算机越多，每台电脑的价值就越大。一项新技术，一个人使用所发挥的价值并不大，许多人使用该项新技术才能发挥最大化价值。对于网络产品同样如此，使用产品的人越多，价值也就越容易发挥出来，从而吸引更多的人来使用，由此整个网络的价值超乎想象。一部手机价值不大，两部手机之间能够通话，上万部手机组成的网络能够将通信技术的价值发挥到极致。当某一项技术已经拥有一定必要的用户规模，则其价值会递进式增长，而一项技术如何达到必要的用户规模，与用户进入网络所付出的代价有一定的联系，用户所付出的代价越低，越会加快达到必要用户规模的速度。当该项技术已经拥有必要的用户规模，其应用价值也相对之前较高，这时开发者可以提高用户的价格，从而衍生为某项商业产品价值随用户数增加而增加的定律。

综上所述，在基于梅特卡夫法则的若干衍生估值模型中，用户规模均被视为互联网企业价值的关键驱动因素。由于梅特卡夫法则提出的时间点恰好是互联网行业刚蓬勃发展的时期，在此背景下该法则对网络节点上的每个用户赋予了相同的权重，但事实上，随着网络规模的逐步扩大，每增加一个新用户，带来的价值效用是有所减弱的。因此，可以说梅特卡夫法则把适用于互联网行业初期发展的价值评估经验推广到了所有时期的互联网公司发展上，这也是后来许多衍生修正模型期望解决的问题。

3 梅特卡夫法则在字节跳动估值中的运用

但随着学者对梅特卡夫法则的不断研究探索，一些基于梅特卡夫法则的衍生模型已能够在实践中应用。其中，最具有实操合理性和代表性的衍生模型是齐普夫定律（Zipf's Law），具体公式为：

V（Odlyzko） =k×n×log n

其中，V表示企业价值;n表示活跃用户;K表示单个用户收入贡献量。

本文将运用该衍生模型对字节跳动进行企业价值评估。

字节跳动成立于2012年3月，是一家专注于通过优化算法搭建个性化信息分发平台的互联网公司，业务遍布全球150个国家及地区、75个语种，曾在40多个国家和地区的应用商店榜单位居前列。2020年3月30日，字节跳动获得老虎环球基金的战略投资，公司估值达到1000亿美元，成为仅次于蚂蚁金服的全球第二高估值的超级独角兽企业，而相比字节跳动2016年的60亿美元估值，4年达到了15倍增值，可谓是快速崛起。旗下产品“今日头条”“抖音”“西瓜视频”如今更是牢牢占据着互联网流量的新高地，越来越多的人愿意为其花费大量时间，以下将从其用户规模出发来探究估值构成。

（1）活跃用户。对于互联网公司而言，在其平台上活跃的用户数越多，终端占有率就越高，企业价值也随之越大。投资界一般使用月活跃用户人数（Monthly Active Users，MAU）来反映活跃用户数。字节跳动基于数据分析，为用户提供高质量、个性化内容，极大地提高了客户活跃度与留存率。2019年7月，抖音市场总经理支颖对外披露字节跳动用户数据：旗下产品全球总DAU（日活跃用户人数，Daily Active Users）超过7亿，总MAU超过15亿，其中抖音DAU超过3.2亿。

（2）单个用户收入贡献量。单个用户收入贡献量是梅特卡夫法则框架下一个极为重要的影响因子，如何确定其取值至关重要。字节跳动通过打通各软件间的链接通道，打造平台共享模式，使得创作、分享更加便捷，充分发挥用户价值。但由于单个用户收入贡献量难以准确量化，本文将采用单个用户收入贡献量×活跃用户=营业收入这个方法来简化计算。

（3）核心业务。互联网企业的核心业务体现着其业务方向和盈利模式，是公司估值时应着重考虑的关键因素。广告收入是字节跳动商业化的主要营收方式，除此之外，还有直播、电商、游戏等其他收入。字节跳动的广告收益体现了其用户流量变现能力。其中，用户的软件使用时长及用户黏滞度在流量变现中起到关键作用。以字节跳动的核心产品抖音为例，截至2020年8月，抖音日活跃人数破6亿人次，抖音用户使用时长1569.5分钟/月，抖音用户留存率87.2%。由此可见，抖音作为头条系最为成功的产品，具有超高黏滞度。纵观头条系软件，用户使用时长占用户使用总时长的15.3%，仅落后于腾讯系软件，位居第二，这些均是广告主愿意为其付费的主要原因。相关财务数据显示，2019年字节跳动广告收入占比85.7%，达1200亿元，2020年的广告营收则达到1750亿元。

由于单个用户收入贡献量与活跃用户数的乘积可以用营业收入近似替代，因此等式中的K×n等价于字节跳动 2019 年的核心业务收入1200亿元。对于活跃用户n， 由公开资料可知，截至2019年7月，字节跳动旗下产品的全球总日活超过7亿，总月活超过15亿。因此，2019年末字节跳动的企业价值 V=1200亿×ln（15亿）≈25354亿元。按2020年3月的美元与人民币汇率6.9704 换算，可得V=3637亿美元。

然而这个估值数据相较于2020年3月的1000亿美元估值偏高的原因在于：（1）当前字节跳动的发展已接近成熟期，用户规模也相对稳定，在内外部环境没有较大变化的情况下，用户规模难以再实现爆发式增长，故企业价值也不会有爆发式增长，因此该种估值方法使得估值结果严重偏大。（2）并非所有月活跃用户都是付费用户，许多活跃用户只是游客类，且月活跃用户数的统计存在不同App重复计数的可能。（3）营业收入指标不如盈利指标精确。

4 结语

互联网行业是当下独角兽企业的重心，对于互联网企业来说，用户资源是其经济效益的主要来源。故从长远来看，如何对用户价值进行准确评估是未来企业价值评估的要点之一。但目前学术界在互联网独角兽企业估值方面的研究仍不丰富。本文选用的梅特卡夫估值模型具有较大的合理性，将公司价值和用户数量紧密联系起来，抓住了互联网企业盈利的根本驱动因素，但仍需借助一定财务数据进行估值分析，使得对未上市独角兽企业的估值存在一定难度。

参考文献

郭岚一. 互联网企业价值评估方法应用研究[D].昆明：云南财经大学，2021.

杨娜娜，罗嘉瑜.梅特卡夫模型在A公司估值中的应用研究[J].广西质量监督导报，2021（1）：190-191+189.

舒文琼.亿美软通吴凡：5G消息打造交叉运营场景实现梅特卡夫法则[J].通信世界，2020（14）：29.

张小艳，戴博访.梅特卡夫估值法研究：基于流媒体企业的案例研究[J].价值工程，2019，38（29）：222-225.

马思原. 初创期互联网公司的估值方法比较分析[D].北京：北京交通大学，2019.

单晓静. 基于梅特卡夫法则的互联网企业价值评估[D].兰州：兰州大学，2019.

黎梦瑶. 基于用户资源视角的互联网企业价值评估研究[D].杭州：浙江工商大学，2019.

方璇. 互联网企业估值的探讨[D].上海国家会计学院，2018.

朱超. PE基金对互联网企业的价值评估方法研究[D].北京：北京交通大学，2017.

杨东桦. 基于梅特卡夫法则的互联网企业估值研究[D].长沙：湖南大学，2017.

高锡荣，杨建.互联网企业的资产估值、定价模型构建及腾讯案例的蒙特卡洛模拟分析[J].现代财经（天津财经大学学报），2017，37（1）：90-100.

范声焕.基于齐普夫法则的互联网企业估值研究：以“東方财富”为例的分析[J].湖北经济学院学报（人文社会科学版），2016，13（8）：55-56.