基于多期超额收益法改进的互联网企业数据资产价值评估——以美团为例

Data Asset Value Assessment of Internet Enterprises Based on the Improvement of Multi-Period Excess Return Approach—Taking Meituan as an Example

摘要: 随着物联网、人工智能、区块链、5G等新技术的兴起，大数据时代已经到来，并对数字经济产生了巨大的影响。未来，网络企业将更加重视数据资产，并将其作为企业运营的重要战略资产来对待。本文分别从数据资产的概念、价值影响因素以及已有的评估方法三个方面加以介绍。美团是一家大型的网络公司，鉴于美团数据资产的价值主要受用户自身因素的影响，本课题拟从用户视角，通过新浪微博、知乎等用户对美团的评论进行文本分析，并以此为基础对多期超额收益法中的折扣系数进行修正。最后，通过对美团的数据资产的分析，发现其数据资产为127.66亿元，对用户的影响也是不容忽视的。通过对已有的数据资产评价方法的补充和完善，以期引起更多学者对网络企业数字化发展的关注。

Abstract: With the rise of new technologies such as Internet of Things, Artificial Intelligence, Blockchain, 5G, etc., the era of big data has arrived and has had a great impact on the digital economy. In the future, network enterprises will pay more attention to data assets and treat them as important strategic assets for business operations. This paper introduces the concept of data assets, value influencing factors, and existing valuation methods respectively. Meituan is a large network company, given that the value of Meituan’s data assets is mainly affected by the users’ own factors, this topic intends to analyze the textual analysis of Meituan’s comments through Sina Weibo, Zhihu, and other users from the user’s point of view, and use this as the basis for the correction of the discount coefficients in the multiple-period excess return method. Finally, by analyzing the data assets of Meituan, it is found that its data assets are 12.766 billion yuan, and its influence on users cannot be ignored. By supplementing and improving the existing data asset evaluation methods, we hope to draw more scholars’ attention to the digital development of network enterprises.

1. 引言

随着网络技术和数字经济的迅猛发展，人们对数据资产这一方面的重视程度也在日益提高，并已成为公司最大的财富来源。然而，现实生活中却存在着大量的数据资产，对其内涵的界定尚不清晰，如何对其进行定量描述也是一个难点。因此，在大数据的大环境下，如何对数据资产的价值进行合理地度量与计算，是目前迫切需要研究和解决的问题。基于此，本文以互联网公司美团为例，在未来推进数据资产评估研究方面，对折现率的取值进行多期超额收益法的改进，采用文本分析的方法，以期对现有研究方法进行补充，具有一定的现实意义和理论意义。

2. 文献综述

2.1. 数据资产定义及影响因素

2.1.1. 数据资产定义

张志刚(2015)在对数据资产进行界定的基础上，将其界定为：企业在生产和运营中所产生的数据资产，可以对它的产生、获取、处理、存储、传输和应用进行控制，并希望可以产生收益的数据进行控制[1]。中国资产评估协会对于数据资产的定义：是由特定的经济主体(政府、企业等)符合法律法规，拥有或控制的数据资源，以实体载体或电子形式存储的信息，它们可以持续地发挥作用，可以直接或间接地为经济利益[2]。数据资产的概念并没有一个统一的定义，不同的机构和学者可能有不同的理解和表述。但是，我们可以从以下几个方面来把握数据资产的基本内涵。

数据资产是一种资源，它以物理或电子的方式记录了数据，如数字信息、文字信息、图像信息、语言信息、数据库等。数据资产是一种资产，它由特定的主体合法拥有或控制，且能够在未来一定时期内为主体带来经济利益。数据资产是一种要素，它与土地、资本、劳动力和技术一样，是生产和经营活动中不可或缺的要素之一。

综合以上三个方面，我们可以给出一个较为通用的数据资产的定义。

数据资产是指在生产经营活动中，由特定主体合法拥有或控制的、能够为主体带来未来经济利益的、以物理方式或电子方式记录的、具有重要影响因素的数据资源。

2.1.2. 数据资产价值影响因素

在数据资产价值影响因素研究方面，李永红，张淑雯(2018)通过对数据资产价值的分析，可以看出，各个方面都会对数据资产的价值产生影响[3]。刘云波(2023)数据资源具有非物质性、非竞争性、弱排它性、多样性、加工能力、时效性以及价值的易变性等特点[4]。Liu等将数据资产视为五元组数组，其对数据的动态需求作出反应，当数据需求变化时，数据资产也会相应变化，而非数据所需的数据只是一堆没用的数据，不能称之为数据资产[5]。

由以上文献及其他文献综合得出，数据资产价值的影响因素主要包括：成本因素、场景因素、市场因素和质量因素。

成本因素包括形成数据资产所涉及的前期费用、直接成本、间接成本、机会成本和相关税费等。场景因素包括数据资产相应的使用范围、应用场景、商业模式、市场前景、财务预测和应用风险等。市场因素包括数据资产相关的主要交易市场、市场活跃程度、市场参与者和市场供求关系等。质量因素包括数据的准确性、一致性、完整性、规范性、时效性和可访问性等。

2.2. 数据资产评估方法

因为数据资产与普通的资产评估对象有差异，使用传统方法直接进行评估是比较困难的。价值法、收益法、成本法是当前我国资产评估中常用的三种方法。一些学者还采用了其它的评价指标。崔叶、朱锦余(2022)等从企业特性出发，对数据资产的可实现性进行了研究，并将多阶段超额收入方法与AHP方法相结合，对其进行了评价[6]。肖雪娇，杨峰(2022)用实物期权方法对网络公司的全部数据资产进行评价，其中包括最小二乘法与蒙特卡洛仿真[7]。传统的评估方法在数据资产评估中具有一定的局限性。

由于可比企业的选择较少，可比交易案例财务信息难以完全获得，所以市场法不适用；由于数据资产的成本投入难以准确计量，所以成本法也具有局限性。数据资产价值实现与企业未来的价值联系紧密，所以数据资产价值评估适用于收益法。

总之，到目前为止，我国还没有建立起一套系统、完整、客观、高效的企业数据资产价值评价方法，无论从理论上还是实证上，都有待于进一步的探讨和改进。

3. 美团数据资产价值评估

3.1. 互联网企业定义及特征

3.1.1. 互联网企业的定义

互联网企业在广义上是指以计算机网络技术为基础，利用网络平台提供服务并获得收入的企业，可以分为：基础层互联网企业、服务层互联网企业、终端层互联网企业[8]。

互联网企业在狭义上是指在因特网上注册域名，建立网站，并利用因特网进行各种商业活动的企业，也就是广义的互联网企业中的一种——终端层次的。但是按照这些互联网公司提供的产品和服务的不同，也是可以划分为：网络服务提供商，互联网内容提供商，应用服务提供商，Internet数据中心，应用基础设施提供商。

3.1.2. 互联网企业的特征

重视用户体验，即以用户为中心、以人为中心、先有用户价值才有企业价值的价值交互网络，是互联网企业的重要特征之一。互联网企业是以用户为导向的行业，软件的开发，营业收入的增加与用户数据之间都有密切的联系，将用户体验作为企业的核心战略，重视用户对产品的体验，对产品进行调整和优化升级[9]。

3.1.3. 互联网中数据资产的认定

对互联网企业的数据资产认定需满足以下标准：

第一，数据资产是互联网企业在过去的交易或事项中产生并保留的数据记录[10]。数据资产的数据源首先要满足资产要素的特征：“在企业过去的交易或事项中产生。”即数据资产的源数据是企业在过去的经营活动中形成并汇总的有效数据。

第二，数据资产由互联网企业拥有或控制。互联网企业经营活动中所产生的各类数据的所有权和使用权归属于该企业，即满足资产要素“被企业控制或拥有”的特征。

第三，数据资产能为企业带来经济利益。数据资产在使用中可一为企业带来经济效益和广泛的社会效益，即满足资产要素“在未来能为企业带来经济利益”的特征。

3.2. 企业概述

3.2.1. 选取美团的理由

本文选取美团企业作为评估案例分析研究，因为美团企业我国互联网企业中处于领先地位，尤其在外卖业务、旅游娱乐等到店业务等占据市场主要地位，美团是上市企业，财务信息公开透明，企业多年积累用户数据，产品数据等，并在企业中发挥重要作用。符合本文对互联网企业数据资产价值评估的要求，是一家典型的互联网企业，具有一定的代表性。

3.2.2. 美团企业简介

美团在国内经济市场的互联网企业中处于领先地位，2018年在香港联合交易所上市，股票代码03690。美团主要有外卖、酒店与旅游、文娱场所等服务，业务覆盖全国2800余个地区。相比饿了么，美团的日均订单量大约是饿了么的两倍。随着美团业务运营能力的不断提升、内涵能力的增强、产品和服务范围的扩大，并且美团到店、酒吧及旅行的成交数额、总收入和变现率均呈现出稳步增长的趋势，预计到2025年美团的营收将超过五百亿元。

3.3. 美团数据资产价值评估模型构建

3.3.1. 美团的数据资产价值来源

就美团来说，其数据资产以可盈利性数据为主。根据用户不同时期的偏好和不同的需求，分析用户画像，利用数据信息为其匹配相应的产品和服务选择。交易行为数据，如日交易量最多的商家数据；社交行为数据，如用户好评率最高的商家数据和客户营销响应数据等，为企业数据资产的主要构成单位。据统计，2022年年末美团交易用户数量达到6.78亿元，每位用户的平均交易笔数达到每年40.8笔，同比增长14.1%。

3.3.2. 多期超额收益模型构建

用户资源附着在用户行为上产生价值增值，用户资源是美团等互联网公司数据资产的重要组成部分。数据资产同时具备一定的经济利益，未来可以为公司带来额外的收益流入。因此，收益法对数据资产进行价值评估，具有一定的可行性和较合理的可信度。

多期超额收益法是通过对归属于目标资产的各期预期超额收益的分析和预测，进而计算其在评估基准日的现值之和，最终测算出该资产价值的一种评估技术思路[11]。根据这一技术思路，考虑到企业资产构成的特点，对企业整体业绩有贡献的资产分为流动资产、固定资产、表内无形资产、其他表外无形资产和数据资产，因此本文构建多期超额收益模型如下：

$V_d={\displaystyle {\sum }_{t=1}^n\frac{E-E_c-E_f-E_{i1}-E_{i2}}{{\left(1+i\right)}^t}}$ (1)

其中，V_d表示数据资产价值，E表示公司的自由现金流量，其中E_c、E_f、E_i1、E_i2表示流动资产、固定资产、表内无形资产、其他表外无形资产的贡献值，i表示折现率，n表示会计期间。

3.3.3. 文本分析法对折现率的改进

在多期超额收益法中，必须要确定合理的折现率，在评估数据资产时直接使用公司整体的投资回报率作为折现率是不恰当的[12]。由于美团是一家互联网企业，加入用户体验作为风险调整因子，可以修正并得出合理的折扣率，充分考虑了用户体验、用户粘性、用户的使用活跃度对企业的影响，从而帮助企业更精准地评估数据资产的价值。本文使用Python对新浪微博和知乎的网页端进行用户评论的抓取，搜索“美团使用感受”等词，然后提取出关键词，进行分词和文本分析，更加全面的判断美团面对的风险，提出一个合理的折现率。

3.4. 模型参数确定

3.4.1. 评估基本事项的确定

本次评估以美团企业的数据资产为基础，以美团旗下的全部数据为基础，以美团2018~2022年年报为基础，以市场为分类，以市场为基础，以2022年12月31日为基准，以美团为研究对象。

3.4.2. 收益期的确定

因为数据资产具有无实体性、无消耗性，价值易变性等特点，所以预期收益年限难以确定。美团企业用户数据等数据资产的使用呈现相对稳定的状态，假设该企业未来数据资产的应用保持稳定，将美团数据资产收益期确定为5年，即2023~2027年。

3.4.3. 自由现金流量的确定

所谓自由现金流量，就是公司所有者可以随意支配的，而不会降低公司的价值。这部分现金流量可以用来回报股东、偿还债务、进行并购或用于其他投资机会，而不影响企业的长期发展和持续经营。自由现金流的计算公式一般是：

企业自由现金流量 = 息税前利润 − 所得税 + 折旧及摊销 − 资本性支出 − 营运资金增加 (2)

3.4.4. 其他资产贡献值的确定

(1) 流动资产贡献值确定

流动资产通常是没有价值变动的，经过一次营运循环后，其价值是可以全部回收的。所以，现金流量仅与投资收入相关。因其短期易实现的特点，通常选用一年期的银行贷款利率，达到4.35%。

流动资产贡献值 = 流动资产年平均额 × 流动资产投资回报率 (3)

(2) 固定资产贡献值预测

企业的固定资产使用周期较长，并且在使用过程中损耗会不断发生，对于不同的固定资产都会选择恰当的折旧方法。那么固定资产除了固定资产的投资收益率之外，还需要考虑对其日常使用的损耗的补偿[13]。鉴于大多数的固定资产的折旧年限在5年以上，所以银行贷款的利率作为固定资产的投资回报率，为4.75%。

固定资产贡献值 = 固定资产折旧补偿 + 固定资产投资回报 (4)

固定资产投资回报 = 固定资产年平均额 × 固定资产投资回报率 (5)

(3) 表内无形资产贡献值预测

美团企业的表内无形资产通常包括电脑软件、商标权、专利权、媒体内容等。从美团2018~2022年的无形资产的历史数据来看，在表中并没有体现出无形资产的折旧和摊销，因此，在预测期内，无形资产的补偿回报没有被计入，表内的无形资产贡献额仅包含了对投资收益的那一部分进行了计算，投资回报率选取5年期银行贷款利率4.75%。

无形资产投资回报 = 无形资产年平均额 × 无形资产投资回报率 (6)

(4) 表外无形资产贡献值预测

美团2018-2022年度财务报表相关数据显示，计算劳动力组合成本占总资产的比重平均值为7.75%，以此为基础预测企业未来劳动力组合成本投入额，投资回报率选取在1978年至2015年之间的人才对中国经济增长的平均贡献率为24.49%。

人力资本贡献值 = 劳动力年投入额 × 劳动力贡献率 (7)

3.4.5. 折现率的确定

本文以网络产业美团为研究对象，测算了其贴现系数WACC，采用文本分析方法，对其所涉及的风险进行了评价。具体的参数可以通过以下公式进行计算：

$\text{WACC}=R_e\times \frac{E}{D+E}+R_d\times \frac{D}{D+E}\left(1-T\right)+\epsilon$ (8)

WACC代表加权资本成本，R_e代表股权资本成本，R_d代表债权资本成本，E、D分别代表股权价值和债权价值，T代表企业所得税率，ε代表用户风险调整因子。

根据美团2017~2021年的资产负债表显示，2017年资产负债率较高。到2018年后开始逐年增长的趋势，且资产负债率大约为50%。因此，预测该企业未来五年内，资产负债率将维持在稳定状态，以50%作为该企业未来的资产负债率。

① 确定债务资本成本

网络公司以轻资产为主，发展迅速，选择一年期的贷款利息.中国央行授权央行发布了一年期贷款利率为4.35%的公告，由于美团公司属于高科技公司，其所得税税率为15%，因此可以算出其负债资金成本如下：

$K_d=4.35\%\times \left(1-15\%\right)=3.70\%$

② 计算股权资本成本

利用资本资产定价模型(CAPM模型)进行计算，公式为：

$R_e=R_f+\beta \left(R_m-R_f\right)$ (9)

R_f为无风险国债收益率；β为风险指数；R_f选用我国2022年发行的五年期国债利率3.52%，从巨潮资讯网查询可得，我国互联网行业近一年来的收益率为8%~10%，R_m取平均值9%，从同花顺查询β值选取0.99。代入公式9中求得：

$R_e=3.52\%+0.99\times \left(9\%-3.52\%\right)=8.95\%$

③ 确定用户风险因子

第一步，爬取数据。本文通过运用Python软件对新浪微博和知乎网页端进行爬取数据，搜索“美团使用体验”、“美团酒店”、“美团生活服务”、“美团外卖体验”、“如何评价美团APP”等关键词句，累计获得文本数据2546条。

第二步，数据预处理。由于原始数据中存在重复、缺失等异常情况，会影响文本分析的效果，需要对原始数据进行清洗。数据清洗原则为：去除重复评论，将评论日期、发布者、评论内容全部相同的信息视为网络水军评论，予以删除；平台存在系统默认顾客评论行为，这些数据没有任何分析价值，大量重复出现，视为无意义的评论，予以删除。

第三步，分词并分类关键词。利用Python软件对文本进行自然语言的分析，提取关键字。通过对关键词的研究，我们可以把用户划分为两种类型：一种是具有良好的用户体验，能够影响其它用户的用户；第二种是不太好的用户体验，不推荐给别人。更好的用户体验觉得美团的外卖便捷、实惠、低价，以及丰富的生活服务，是一款“百宝箱”，更坏的用户体验觉得美团外卖服务质量差，服务差，有不实广告。同时，绘制如下图1所示的词云图：

Figure 1. Word cloud map of Meituan reviews

图1. 美团评论词云图

第四步，确认风险调整因子。网络企业最大的价值来源就是用户。对于企业来说，最大的风险就是用户的流失。文章将顾客流失分成两种类型：既有顾客流失，又有潜在顾客流失。从流失老顾客的角度来看，美团外卖的质量很差，服务也很差，送餐时间不够快，提供的信息也不够准确，所以很多人都选择了饿了么等其他平台。从潜在用户流失角度看，因舆论和评论等因素，存在着潜在用户流失的风险。在文本数据中，积极评论大约占96.245%，消极评论及顾客流失部分大约占3.755%。综合文本分析结果判断，确定用户风险因子为3.755%。

最后由公式8计算得到的WACC值为：

$\text{WACC}=3.7\%\times 50\%+8.95\%\times 50\%+3.755\%=10.08\%$ 。

美团于2018年在香港证券交易所上市，基于2018~2022年的财务数据，对美团公司未来5年的经营自由现金流及其它资产类别进行了估算，并将其按上述公式进行排序。最后得出美团的数据资产价值为127.66亿元，具体计算过程如表1所示。

Table 1. The process of calculating the value of Meituan’s data assets (in billions of yuan)

表1. 美团数据资产价值计算过程(单位：亿元)

年份	2023年	2024年	2025年	2026年	2027年
自由现金流	122.94	166.65	225.87	306.14	414.94
流动资产贡献值	74.05	83.22	92.39	101.56	110.73
固定资产贡献值	20.08	22.57	25.06	27.54	30.03
无形资产贡献值	71.57	78.8	86.03	93.26	100.49
数据资产贡献值	−42.76	−17.94	22.39	83.78	173.69
数据资产折现率			10.08%
现值	−38.84	−14.80	16.78	57.06	107.46
数据资产合计			127.66

4. 结论与展望

4.1. 结论

评价网络企业的数据资产时，除了数据本身的质量和规模外，用户的体验也是一个非常重要的因素。用户的体验在很大的程度上决定了这些用户对企业服务方面的一些满意度，直接影响着企业的发展和竞争力。这就要求互联网企业要深刻理解用户的需要，持续改善用户体验，才能保证用户的满意，才能促进企业的长期发展。因此，企业还需要更加地深入理解各个用户的相关需要和偏好，并利用这些大数据进行一系列的分析，以便为他们提供一系列个性化的服务。企业通过对这些数据的资产进行分析，能够更好地了解每一位使用者的行为和偏好，并在提高使用者使用体验的同时，更有针对性地为其提供产品。

第二，与传统的算法相比，本课题拟采用文本分析的方法，通过对用户行为数据的爬取、关键词抽取等手段，对多阶段超额收入算法中的折现率等内容进行改进。根据预估，美团的企业数据市值达到了127.66亿。企业要充分发掘和使用数据资产，使其功能与价值得到了最大程度的发挥，从而提高了运营的效率问题，为企业创造了更多的利益。

4.2. 展望

本文将搭建的模型运用到美团的数据资产估值上，验证了模型的可行性与合理性，但是还存在一定的局限性。首先，在对未来收入进行预测时仅依据过去五年的历史数据和企业当前情况，对数据资产的影响因素考虑不周全，预测数据可能会存在偏差。其次，在确定收益期时鉴于数据资产的时效性强，将收益期确定为五年，但行业数据资产变化快，不确定性强，收益期限很难准确把握。

当前数据资产价值评估相关研究中对于美团等互联网企业涉及较少，本文的研究还存在局限性，希望有更多的学者关注互联网企业数字化发展，探索其数据资产估值方法，构建科学合理的价值评估体系，进而推动企业的数字化进程和数据资产交易，助力实现数字经济发展目标。