梅特卡夫法則在互聯網獨角獸企業估值中的運用
——以字節跳動為例

胡靈穎

（浙江工業大學 浙江杭州 310000）

1 中國獨角獸企業發展現狀

“獨角獸”概念最早由美國 Cowboy Venture 投資人Aileen Lee 在 2013 年提出，指的是成立時間短（不超過10年）、發展迅速（估值超過10億美元）的新生態公司。此概念一經提出迅速受到全球范圍內科技界和投資界的認可，并逐漸發展成為多方關注的焦點。

獨角獸代表了新經濟發展的風向標，引領產業發展的技術趨勢，是經濟活力的最佳體現。36氪數據統計顯示，全球獨角獸數量從2016年的183家增長到2020年的586家，復合增長率為33.8%，中國獨角獸數量從2016年的43家增長到2020年的265家，復合增長率達到55%，增速遠高于全球獨角獸數量增速。截至2020年11月3日，中國獨角獸企業數量占全球獨角獸企業的45%，位居世界第一，總估值合計13248.95億美元，其中估值超過100億美元的超級獨角獸共15家，而美國獨角獸企業總估值合計6801.43億美元，我國的獨角獸企業估值體量約為美國的兩倍。

目前所披露的獨角獸企業中，數量占比最大的企業類型是互聯網科技類公司，而這類企業的估值一直存在難題。因為互聯網企業技術更迭迅速、商業模式新穎，而且發展前期為爭奪用戶數量，同類公司之間為了形成競爭優勢而不斷加大資金投入，導致公司賬面出現巨大虧損，負現金流量無法準確反映公司價值。不僅如此，隨著經濟的發展，獨角獸企業的內部結構、價值體系、管理模式也與傳統公司不同。因此，傳統的估值方法與理論出現了不適用性。

對獨角獸企業來說，準確的價值評估能減少因價值評估不準確而導致的經營風險，能提高其并購、融資、股票發行、上市、股權交易、破產清算的決策科學性。對投資者來說，獲得的企業估值信息是否有參考價值，是其做出正確投資決策的基礎。

2 梅特卡夫法則

自20世紀60年代互聯網誕生至今，傳統商業模式不斷革新，互聯網經濟逐漸成為新的經濟增長點。與此同時，一些與互聯網企業相關的資本運作也日益頻繁，如何進行有效的價值評估是金融市場投資決策的持續關注點。

1973年，在互聯網行業剛開始蓬勃發展的時期，以太網的發明者羅伯特·梅特卡夫(Bob Metcalfe)提出了著名的梅特卡夫法則，即網絡的價值與網內用戶數的平方成正比：

V=K×N2

其中，V表示網絡的潛在價值或理論價值；K表示價值系數，指的是互聯網公司將用戶數量轉換為盈利能力的系數，商業模式、用戶黏性、活躍度等因素都是K的影響因子；N表示用戶數量或用戶節點。

從這個公式可以得出，網絡的價值與網絡的用戶成正比，且當網絡用戶的增長超過一定閾值后將呈指數增長，而當網絡用戶增長到一定規模后，由社交關系鏈組成的關系網絡會將用戶牢牢鎖定，使得互聯網公司的價值得以不斷增長。這就意味著行業落后者對于未來獲得新用戶、新資源的機會都比領先者小，梅特卡夫法則加劇了互聯網企業的馬太效應。

自梅特卡夫法則問世，許多研究者將目光從傳統估值中的財務指標轉移到用戶價值這一非財務指標上，因此涌現出了多種創新估值模型。

2006年，明尼蘇達州大學數學教授Andrew Odlyzko等人意識到梅特卡夫法則中估計了互聯網使用者之間所有的潛在聯系，而事實上每個使用者在互聯網中能擁有的有效聯系量總是很有限的。因此，他們提出Odlyzko's Law 或稱為齊普夫定律（Zipf's Law）：

V（Odlyzko） =K×n×log n

美國無線電與電視廣播的先驅、RCA公司創始人David Sarnoff則認為，網絡價值與用戶數量n線性相關，因此提出了薩爾諾夫定律（Sarnoff ’s Law）：

V（Sarnoff ）=C×n

在Clear blocks團隊2020年初發表的一篇研究報告中，詳細探討了不同版本的梅特卡夫法則是如何反映比特幣價格的，從而得出了三個最具預測性的模型：

（1）最初的梅特卡夫定律：V ～ n2

（2）廣義梅特卡夫定律：V ～ n 1.5

（3）Odlyzko定律：V ～ n·log n

梅特卡夫定律是一條關于網上資源的定律，該定律由新科技推廣的速度決定，所以網絡上聯網的計算機越多，每臺電腦的價值就越大。一項新技術，一個人使用所發揮的價值并不大，許多人使用該項新技術才能發揮最大化價值。對于網絡產品同樣如此，使用產品的人越多，價值也就越容易發揮出來，從而吸引更多的人來使用，由此整個網絡的價值超乎想象。一部手機價值不大，兩部手機之間能夠通話，上萬部手機組成的網絡能夠將通信技術的價值發揮到極致。當某一項技術已經擁有一定必要的用戶規模，則其價值會遞進式增長，而一項技術如何達到必要的用戶規模，與用戶進入網絡所付出的代價有一定的聯系，用戶所付出的代價越低，越會加快達到必要用戶規模的速度。當該項技術已經擁有必要的用戶規模，其應用價值也相對之前較高，這時開發者可以提高用戶的價格，從而衍生為某項商業產品價值隨用戶數增加而增加的定律。

綜上所述，在基于梅特卡夫法則的若干衍生估值模型中，用戶規模均被視為互聯網企業價值的關鍵驅動因素。由于梅特卡夫法則提出的時間點恰好是互聯網行業剛蓬勃發展的時期，在此背景下該法則對網絡節點上的每個用戶賦予了相同的權重，但事實上，隨著網絡規模的逐步擴大，每增加一個新用戶，帶來的價值效用是有所減弱的。因此，可以說梅特卡夫法則把適用于互聯網行業初期發展的價值評估經驗推廣到了所有時期的互聯網公司發展上，這也是后來許多衍生修正模型期望解決的問題。

3 梅特卡夫法則在字節跳動估值中的運用

但隨著學者對梅特卡夫法則的不斷研究探索，一些基于梅特卡夫法則的衍生模型已能夠在實踐中應用。其中，最具有實操合理性和代表性的衍生模型是齊普夫定律(Zipf's Law)，具體公式為：

V（Odlyzko） =k×n×log n

其中，V表示企業價值；n表示活躍用戶；K表示單個用戶收入貢獻量。

本文將運用該衍生模型對字節跳動進行企業價值評估。

字節跳動成立于2012年3月，是一家專注于通過優化算法搭建個性化信息分發平臺的互聯網公司，業務遍布全球150個國家及地區、75個語種，曾在40多個國家和地區的應用商店榜單位居前列。2020年3月30日，字節跳動獲得老虎環球基金的戰略投資，公司估值達到1000億美元，成為僅次于螞蟻金服的全球第二高估值的超級獨角獸企業，而相比字節跳動2016年的60億美元估值，4年達到了15倍增值，可謂是快速崛起。旗下產品“今日頭條”“抖音”“西瓜視頻”如今更是牢牢占據著互聯網流量的新高地，越來越多的人愿意為其花費大量時間，以下將從其用戶規模出發來探究估值構成。

（1）活躍用戶。對于互聯網公司而言，在其平臺上活躍的用戶數越多，終端占有率就越高，企業價值也隨之越大。投資界一般使用月活躍用戶人數（Monthly Active Users，MAU）來反映活躍用戶數。字節跳動基于數據分析，為用戶提供高質量、個性化內容，極大地提高了客戶活躍度與留存率。2019年7月，抖音市場總經理支穎對外披露字節跳動用戶數據：旗下產品全球總DAU（日活躍用戶人數，Daily Active Users）超過7億，總MAU超過15億，其中抖音DAU超過3.2億。

（2）單個用戶收入貢獻量。單個用戶收入貢獻量是梅特卡夫法則框架下一個極為重要的影響因子，如何確定其取值至關重要。字節跳動通過打通各軟件間的鏈接通道，打造平臺共享模式，使得創作、分享更加便捷，充分發揮用戶價值。但由于單個用戶收入貢獻量難以準確量化，本文將采用單個用戶收入貢獻量×活躍用戶=營業收入這個方法來簡化計算。

（3）核心業務。互聯網企業的核心業務體現著其業務方向和盈利模式，是公司估值時應著重考慮的關鍵因素。廣告收入是字節跳動商業化的主要營收方式，除此之外，還有直播、電商、游戲等其他收入。字節跳動的廣告收益體現了其用戶流量變現能力。其中，用戶的軟件使用時長及用戶黏滯度在流量變現中起到關鍵作用。以字節跳動的核心產品抖音為例，截至2020年8月，抖音日活躍人數破6億人次，抖音用戶使用時長1569.5分鐘/月，抖音用戶留存率87.2%。由此可見，抖音作為頭條系最為成功的產品，具有超高黏滯度。縱觀頭條系軟件，用戶使用時長占用戶使用總時長的15.3%，僅落后于騰訊系軟件，位居第二，這些均是廣告主愿意為其付費的主要原因。相關財務數據顯示，2019年字節跳動廣告收入占比85.7%，達1200億元，2020年的廣告營收則達到1750億元。

由于單個用戶收入貢獻量與活躍用戶數的乘積可以用營業收入近似替代，因此等式中的K×n等價于字節跳動 2019 年的核心業務收入1200億元。對于活躍用戶n, 由公開資料可知，截至2019年7月，字節跳動旗下產品的全球總日活超過7億,總月活超過15億。因此，2019年末字節跳動的企業價值 V=1200億×ln(15億)≈25354億元。按2020年3月的美元與人民幣匯率6.9704 換算，可得V=3637億美元。

然而這個估值數據相較于2020年3月的1000億美元估值偏高的原因在于：（1）當前字節跳動的發展已接近成熟期，用戶規模也相對穩定，在內外部環境沒有較大變化的情況下，用戶規模難以再實現爆發式增長，故企業價值也不會有爆發式增長，因此該種估值方法使得估值結果嚴重偏大。（2）并非所有月活躍用戶都是付費用戶，許多活躍用戶只是游客類，且月活躍用戶數的統計存在不同App重復計數的可能。（3）營業收入指標不如盈利指標精確。

4 結語

互聯網行業是當下獨角獸企業的重心，對于互聯網企業來說，用戶資源是其經濟效益的主要來源。故從長遠來看，如何對用戶價值進行準確評估是未來企業價值評估的要點之一。但目前學術界在互聯網獨角獸企業估值方面的研究仍不豐富。本文選用的梅特卡夫估值模型具有較大的合理性，將公司價值和用戶數量緊密聯系起來，抓住了互聯網企業盈利的根本驅動因素，但仍需借助一定財務數據進行估值分析，使得對未上市獨角獸企業的估值存在一定難度。