互聯網醫療企業股票估值研究綜述

于佰歡

【摘 要】文章主要梳理了學者對互聯網醫療企業特征的分析觀點及對互聯網醫療企業估值的分析觀點，在文獻評述中提出可行的對互聯網醫療企業估值的方法。互聯網醫療企業主要有3個特點：輕資產、高風險、前期無利潤。學者對互聯網醫療等新興行業的主要估值方法有風險調整的市盈增長比率法、市銷率法及自由現金流折現法等。

【關鍵詞】互聯網醫療;股票估值;市銷率法

【中圖分類號】F426.72;F406.7【文獻標識碼】A【文章編號】1674-0688（2020）02-0162-02

互聯網醫療行業是我國戰略性新興產業的一個分支。新興產業主要有生物醫藥、新能源、高端裝備制造業、信息產業、新能源汽車、新材料和節能環保等。互聯網醫療是生物醫藥中大健康產業下的一個細分行業。近幾年，互聯網醫療行業飛速發展，行業內也有許多龍頭企業，例如“平安好醫生”“微醫”“阿里健康”等。同時，國家支持的科創板也開始上市了許多醫藥企業，科創板的醫藥板塊被許多投資者所青睞，其看中的是企業良好的發展前景和巨大潛力。所以，目前急需研究發現互聯網醫療企業的特征及根據這些特征選出合適的對該行業的估值方法。目前，學者對互聯網醫療企業特征及估值主要有以下觀點。

1 互聯網醫療企業特征分析

互聯網醫療企業具有互聯網企業的特征。

首先是輕資產。互聯網醫療企業主要有在線問診和掛號服務等商業模式，以服務為主，相比傳統制造業、房地產等并不需要十分龐大的固定資產，而是具有很多無形資產，比如市場占有率、專利等。宋依岑（2019）認為互聯網醫療企業是一種服務型企業，她以“微醫”為例，研究了互聯網醫療企業的相關特征和商業模式，發現“微醫”不需要大量的固定資產，而是提供各種服務，包括在線問診、遠程會診等。

其次，互聯網醫療企業有一定的風險。目前，許多互聯網醫療企業將人工智能加入企業中，使企業有了更好的發展，比如“平安好醫生”研究出中醫智能AI、在線聞聲診斷。這使互聯網醫療這一新興行業的分支具有了高科技企業的特征，風險很高。向永勝（2019）研究了互聯網醫療企業的價值鏈發現，“百度”“阿里”“騰訊”等巨頭紛紛投資了國內比較大的互聯網醫療企業。這些企業主要有在線問診和可穿戴醫療設備等業務，并投資研發智能問診、智能平臺等項目，具有很高的風險。同時，互聯網企業相互之間的競爭激烈，一旦用戶量減少、有效用戶大量流失，引起價值轉化率過低，那么企業就面臨破產，因此互聯網醫療企業有很高的風險。

最后，目前互聯網醫療企業實現盈利的十分少，比如“平安好醫生”2019年9月14日的每股收益為-0.27元，“阿里健康”的每股盈利為-0.009元。而“平安好醫生”和“阿里健康”都是互聯網醫療行業內巨頭，可見行業內其他企業也很難盈利。呂成羽（2018）認為目前很多互聯網醫療企業，如“春雨醫生”“微醫”“平安好醫生”等在激烈競爭，主要聚焦在線上問診和線下與醫院合作，都在搶占市場，提升用戶量，目前能盈利的企業不多。

2 互聯網醫療企業估值方法分析

互聯網醫療行業是我國戰略性新興產業中的一個分支，是大健康產業中的一個版塊，互聯網醫療行業規模增長很快，到2017年行業規模已達到325億元。2018年，李克強總理明確提出要在養老、醫療領域實行“互聯網+”，行業前景一片光明，但學者對互聯網醫療企業估值研究甚少，急需有效的估值方法。基于互聯網醫療企業的特征，學者們研究發現了幾種可能適合該行業的估值方法，以下是學者們的觀點。

Blodget（1998）認為包括互聯網醫療企業在內的互聯網企業風險更高，更容易出現大面積虧損，認為現有的市盈率估值法不足以對互聯網企業估值，研究出了修正的市盈率方法，對互聯網企業的估值有一定的效果。Hand（2001）對網絡流量指標和互聯網企業價值的相關性進行研究發現，獨立訪問者這一指標和企業價值正相關。Ho（2011）認為相對估值法和絕對估值法相結合能更有效地對互聯網行業估值，他采用了DEA模型和相對估值法結合的方法對企業估值。

目前，國內學者對互聯網醫療企業估值研究很少，本文對互聯網醫療企業估值，主要參考戰略性新興產業和互聯網企業的估值方法。鮑慶（2012）對傳統的估值方法進行分析，分析了市凈率法、市盈率法、現金流貼現模型和股利貼現模型，指出了各種方法的優、缺點，并且認為市盈率法比較適合新興行業的估值。最后選取市盈率法，對市盈率進行了修正，加入了風險調整因子來對新興行業估值，這是一種定性估值，他認為效果很好，適合新興行業，如果要定量分析，還需加入一些絕對估值法。

然而，其他學者有不一樣的觀點。衛濱（2016）認為對新興行業估值需要用正確的估值方法，要考慮所在行業特點和宏觀經濟情況;他分析了市場法、收益法和成本法，認為現金流折現法可能適合某些新興行業，不過對現金流的預估有一定難度，需要仔細研究公司的各種財務數據。李伯陽（2016）認為互聯網企業估值需要創新方法，絕對估值法是精準的錯誤，相對估值法是模糊的正確。杜鑫（2016）認為傳統的估值方法不適合互聯網企業，他提出了3種改進的方法，即用戶流量估值模型、DEVA估值模型、非財務指標的相對估值法。范聲煥（2016）認為用梅特卡夫法則對互聯網企業估值不準確，單純用DCF模型估值也是不合理的，需要進行調整。范興權（2016）認為對傳統企業的估值方法有些不適合新興行業，提出了一些改進的意見;他認為市銷率法適合互聯網醫療企業等初期無盈利的新興行業，并且對市銷率法進行了改進，將銷售收入設定為用戶數量、用戶活躍度、活躍用戶貨幣轉換能力這幾個因素相乘。鄭小慧（2018）認為互聯網企業的常用估值方法有兩種，一種是用戶流量估值模型和DEVA估值模型。并且，她認為互聯網估值有3個難點，一是互聯網企業的不確定性，二是數據支撐不足，三是可比性不足;同時，她認為互聯網企業在不同的時期需要不同的估值方法。宋依岑（2018）提出互聯網醫療行業普遍認定的幾種商業模式，分別為醫藥電商、在線問診、掛號服務和可穿戴設備。并介紹了行業內幾家巨頭公司的商業模式，認為互聯網醫療行業處于準成熟期或重要戰略機遇期，前景廣闊。曾麗婷（2019）認為基于梅特卡夫法則的DEVA模型可能會造成互聯網企業的估值過高，互聯網泡沫可能就是由于該方法導致，于是她設計了一種新模型用來對初創期的互聯網企業進行估值，認為該模型比較適合對輕資產的互聯網企業估值。

3 研究評述

綜上所述，學者們認為互聯網醫療企業具有輕資產、高風險、前期沒有利潤的行業特征。同時，學者們主要研究互聯網醫療行業的商業模式、應用范圍和行業前景，并沒有學者研究互聯網醫療行業的估值方法。學者們多是研究互聯網企業，或是戰略性新興產業，并沒有研究細分行業如何估值，比較籠統。本文將試圖研究對互聯網醫療企業有效估值的一種方法，為互聯網醫療企業估值方法體系提供一些參考。結合學者對新興行業的估值方法及互聯網醫療行業的特征，本文認為市銷率方法比較適合互聯網醫療企業估值，尤其適合前期沒有盈利的企業。并且，本文認為定性和定量對互聯網醫療行業估值較合適，定性分析用風險調整的市銷率法，衡量互聯網醫療企業的風險，而定量分析用市銷率法，得出企業的確切價值。

參 考 文 獻

[1]Blodget H，Arming E.Amazon.Comraising price target to $400[R].New York Equity Research Report，1998.

[2]Ho C T B，Liao C K，Kim H T.Valuing Internet companies：a DEA-based Multiple Valuation Approach[J].Journal of the Operational Research Society，2011（62）：2097-2106.

[3]Hand J R M.The Role of Book Income，Web Tr-

affic，and Supply and Demand in the Pricing of U.S.Internet Stocks[J].European Finance Review，

2001（3）：315-317.

[4]衛濱，劉燁.新興行業公司的估值分析邏輯[J].首席財務官，2016（19）：56-59，5.

[5]鮑慶，徐旸，劉劍鋒.新興產業估值方法國際比較與實證[J].證券市場導報，2012（3）：49-55.

[6]李伯陽.互聯網企業估值在中國的應用情況[J].中國資產評估，2016（2）：33-36.

[7]杜鑫.互聯網企業價值評估方法探究[J].國際商務財會，2016（6）：18-20.

[8]范聲煥.基于齊普夫法則的互聯網企業估值研究——以“東方財富”為例的分析[J].湖北經濟學院學報（人文社會科學版），2016，13（8）：55-56.

[9]范興權，盧俊曄.關于互聯網企業估值的新思考[J].中國市場，2016（32）：100-101.

[10]鄭小惠，張婷婷，余在洋，等.基于用戶流量的互聯網企業價值評估[J].現代商業，2018（22）：90-92.

[11]曾麗婷.基于梅特卡夫模型的互聯網初創企業價值評估[J].財會通訊，2019（23）：58-62.

[12]宋依岑.中國互聯網醫療平臺商業模式與發展策略分析[J].現代商貿工業，2019，40（3）：52-55.

[13]向永勝，葛靜靜，張寧娜，等.互聯網醫療價值鏈的平臺創新研究——以丁香園為例[J].中國經貿導刊（中），2019（4）：94-96.

[14]呂成羽，蔡倩.移動互聯網醫療平臺發展的研究[J].時代金融，2018（12）：201，215.

[15]王洪琴，徐輝.我國互聯網醫療模式創新發展策略研究[J].現代商業，2017（27）：178-179.