1. 研究目的与意义
互联网的高速发展，使数字经济成为技术创新最活跃的领域。基于这种发展态势，许多传统阅读企业也进入了数字化领域，人工智能、云计算等新技术、新产品不断涌现，在信息技术与传统产业的深度融合中，新生型数字经济企业由此诞生。因此，新生型数字企业价值评估的方法研究对于满足逐渐增多的市场需求是不可或缺的。
针对新生型数字企业的特点，在CVBC模型（Corporate Value Based On The Customers）的基础上，结合企业生命周期理论，对模型中的主要参数进行修正，并将修正后的理论运用到具体案例的实践中验证。在此过程中，需要不断学习新理念和方法，还需要进行独立思考，既能够提高自身的信息获取、信息应用能力，也可以不断挑战自我，培养问题分析能力，从而找到解决问题的方法和途径。2. 研究内容和预期目标
CVBC模型的基础是客户生命周期价值理论（CustomerLifetime Value，CLV），它是企业客户给公司带来的未来的现金流的贴现价值，要考虑到企业在未来所获取的客户数量及其成本、客户保持率及各个阶段客户给公司带来的价值。但是企业的客户数量及客户保持率作为企业的机密一般不会披露，在实际操作中需要根据数字企业的获利途径等特点对CVBC模型的主要参数进行修正，再对其进行估值。
3. 国内外研究现状
FisherIrving(1906)首次提出了企业价值评估的概念以及相关理论，提出了现金流量折现模型。随着互联网的兴起，梅特卡夫定律由乔治吉尔德于1993年提出，该定律运用定量分析方法，认为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其用户数量的平方成正比。在梅特卡夫定律的基础上，摩根斯坦利分析师Mary Meeker（1995）提出了DEVA（Discounted Equity Valuation Analysis）模型，她认为在网络时代，用户数量是决定互联网企业价值的关键因素。Gutpa和Lehmann（2004）通过分析企业的一些非财务指标，认为在面临高增长、负收益企业的评估难题时，应把用户价值视为互联网的一项重要资产，并且将用户价值作为衡量企业价值的重要标准。他们构建了用户生命周期模型，证实客户留存率是影响互联网企业价值最重要的因素，但在实际评估互联网企业时，还需要考虑用户活跃情况、用户付费情况等指标。Krafft（2005）观察到互联网行业在发展中表现出“先下手为强” 和“赢家通吃”的市场特征，据此构建了以用户为基础的实物期权模型ROCE (ＲealOption Customer Equity Model) 。Briscoe et al.（2006）认为每一个用户带来的价值具有差异性，因此梅特卡夫定律在每一个网络节点赋予相同的价值是错误的，需要对其进行调整。Kemper（2010）将用户生命周期价值与企业价值融合，构建和丰富了以用户为基础的现金流量模型。在此理论基础上，不断对其进行修正成更加贴合实际的模型，使用户价值对互联网公司的贡献可以量化。Gupta S. Lehmann D. R.StuartJ. A.（2011）认为，在研究中不仅要考虑活跃用户的数量，更重要的是这些活跃用户的付费意愿，因为这才是互联网企业收入的贡献来源。他将企业现在的价值和预期收益结合起来，并建立模型，使其更加符合企业的真实情况。Martin、Julia和Mathias（2012）通过对欧洲知名社交网站XING进行案例分析，通过编写算法程序从而达到量化用户关系的目的，进而证明了社交网站价值与用户贡献存在着紧密联系。Chiang和Hsiao（2015）从用户行为的角度入手，开发和利用数据收集工具，发现视频网站的价值主要取决于用户的分享行为，在用户的持续使用和分享中，用户数量越来越多，网站价值也持续上升。Zhanget al.（2015）和Leo（2016）使用腾讯数据，通过扩展梅特卡夫定律，并将Sarnoff′s Law、Zipf′s Law、 Reed′s Law和Metcalf′s law四个定律的实证结果进行比较，发现梅特卡夫定律很好地拟合了腾讯和脸书的收入曲线，这说明梅特卡夫定律虽然存在一些缺陷，但在互联网企业评估中仍然存在重要价值。
我国数字型企业价值评估虽然起步较晚，但对实物期权模型、现金流贴现模型和相对估价模型这三种传统企业价值评估方法的研究还是非常丰富的，并且不断学习国外评估方法，进行补充与完善，使其更适合国内数字企业的价值评估。肖翔（2003）提出对于正处成熟期的高新技术企业来说，用净现金流贴现法更适合于评估企业价值。帅青红（2005）在在客户生命周期价值理论的基础上建立了CVBC模型（Coporate Value Based on the Customers），考虑企业未来获得客户的成本和客户数量，认为企业价值是企业客户能给企业带来的预期收益的贴现值之和。这个模型引入了客户保持率这一重要指标，对于高成长性企业价值的评估具有革新性意义。杨双鸽（2007）提出结合净现金流折现模型和B-S模型来对互联网企业进行价值评估。李丽、任鹏胜（2008）认为经济利润比会计利润更能反映企业的收益情况，提出将EVA法与期权法相结合对企业价值进行评估。周孝华和雷佳敏（2010）认为传统评估方法在评估高新技术企业时，忽略了投资活动的不确定性，因而以战略投资这样一个全新角度构建了更加适合于评估高新技术企业的实物期权模型。马越（2016）认为传统的收益法评估模型在评估处于初创期的互联网企业会存在偏差，因此对于刚刚起步的互联网企业应采用用户价值法进行评估。郑大军（2017）在CVBC模型的基础上，引入了灰色预测模型对客户规模变化进行预测，分析了CVBC模型的不足以及对“互联网 ”企业的可行性。宣晓、段文奇（2018）突破了传统评估方法的局限，将财务指标与非财务指标同时进行考虑，构建新的评估模型并用于具体实例中加以验证。乔阳娇、岳国强（2020）将数字经济企业分为基础型、福利型、融合型、新生型，这样划分可知数字经济企业既包含互联网企业，又包含未来的智能产业。并且提出基础型数字经济企业应采用现金流贴现法；福利型数字经济企业应采用多种方法进行评估降低风险；融合型和新生型采用分类加总估值法即SOTP法来评估。田陌桑（2020）结合互联网企业的特点，将用户产生的现金流替换企业财务报表中计算的现金流，用现金流量折现模型，以爱奇艺为例进行了价值评估。何雨昆（2020）从特征维度入手，发现数字资产目前存在质量难以保障，交易环境有待改善等问题，运用层次分析法构建数字资产评估模型并进行了市政分析。邱贤芳（2021）对数字经济企业的生命周期各阶段的特征进行分析，认为企业在各个成长阶段采取的发展战略不同，因此也适用不同的评估方法。例如在初创期的数字经济企业适用实物期权法中的B-S模型；在成长期的数字经济企业适用梅特卡夫定律；在成熟期的数字经济企业适用净现金流折现模型或市场法中的价值比率法。
新生型数字公司本质上是基于互联网技术发展起来的公司，二者在研究方法上有共同之处。从国内外相关研究中，可以发现，由于互联网企业或者高新技术企业具有大量无形资产的特点，在对互联网企业定价时，单纯采用传统的三种评估方法对公司进行估值，都存在不同程度的缺陷。但是，对于新生型数字企业的估值方法，国内研究还比较少，需要结合其特点，对现有模型进行修正加以应用。
4. 计划与进度安排
1、2022年11月至2022年12月，拟订提纲。通过学校图书馆书籍、电子网络、杂志以及硕博论文收集相关资料，在学习所有与论题相关知识点的基础上，总结并提炼出提纲，填写开题报告。
2、2022年1月至3月，完成初稿。进一步收集相关资料，按照前期拟订出的提纲，充实论文的内容，并对其加以具体分析论证，完成论文初稿。
3、2022年3月至4月，反复修改初稿。仔细阅读初稿，对其不足之处以及语句不通顺之处进行修改，并查阅近期文献充实论文。
5. 参考文献
[1]FisherIvering, The Nature og Capital and Income[M].New York:Augustus M.KellyPublisher, 1965:53-57.
[2]GuptaSunil, Lemann Donald R, Stuart Jennifer Ames. Valuing Customers[J]. Journal ofMarketing Research, 2004,41(1):7-18.
[3]BobBriscoe, Andrew Odlyzko, Benjamin Tilly. Metcalfe’s Law is Wrong：Communications Networks Increase in Value as They Add Members -butby how much? The Devil is in the Details[J]IEEE Spectrum,2006,(7):34~39.
